机器学习 TensorFlow 实现智能鉴黄】的更多相关文章

前言 最近在做一款图床服务,关注公号的小伙伴一定记得小柒曾说过,会在周末放出的,不好意思放大家鸽子了.之所以一直没敢放出,是因为鉴黄接口一直没调试好,虽然我对公号的小伙伴百分之百信任,奈何互联网鱼龙混杂,万一上传了什么不雅的图片,然后不巧被某部门发现了,我包括我的服务器域名可就彻底玩完了! 架构 如图,先聊一下图床的架构: Nginx代理那是必备神器了. lua限流是一定的了,虽然前期没啥子流量,后期可能也没有. 限量限制大小也是必须的了,不然带宽受不了. 接入鉴黄,毕竟咱是合法备案网站. 文件…
3个月前,也就是2月份左右吧,Github上出现一个开源项目: Infinite Red, Inc.工作室宣布开源旗下基于tensorflow的tfjs的鉴黄小工具 据说是从15000张图片中 进行机器学习而来的比较聪明的工具,值得一用 NSFW JS 全称为:NotSafe/SuitableForWork 给 NSFW JS 一张图片元素或画布,然后简单地调用 classify,可能会得到如下 5 个分类结果. 绘画(Drawing)——无害的艺术,或艺术绘画: 变态(Hentai)——色情艺…
腾讯云图片鉴黄集成到C#   官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/641/12422 请求官方API及签名的生成代码如下: public class TencentCloundPicHelper { /// <summary> /// 发送Post请求腾讯云 /// </summary> public string SendPost(string postDataStr) { var url = @"http:/…
ps:学无止境 想要构建一套鉴黄系统,必须有大量的真实图片供计算机进行学习,以便于区分开正常图片和黄色图片. 近期有位加拿大程序员在Github上传了图片列表,里面包含了大量图片地址可以供计算机进行学习. 图片分为几类,正常图,性感图,色情图等,在项目主页有具体的部署和使用方法. 注意:真人观看的话可能身体略有不适,不要在公共场合进行学习,并且注意补充营养. https://github.com/alexkimxyz/nsfw_data_scrapper/tree/master/raw_data…
函数工作流(FunctionGraph,FGS)是一项基于事件驱动的函数托管计算服务,托管函数具备以毫秒级弹性伸缩.免运维.高可靠的方式运行.即使在一些复杂的web应用场景中,函数工作流也能发挥出令人惊叹的实力. 通过函数工作流,开发者无需配置和管理服务器,只需关注业务逻辑,编写函数代码,以无服务器的方式构建应用,便能开发出一个弹性高可用的后端系统,并按实际运行消耗的资源计费.极大地提高了开发和运维效率,减小了运作成本. 本文我们将介绍如何通过函数工作流快速构建一个无服务的图片鉴黄web应用,如…
最近有客户向服务器上传了些垃圾图片,和正常图片混合在一起,大概有10W张的数量,在经历了大概3个小时翻了2000多张的时候,手指抽了下,感觉很不舒服,硬着头皮上,写个程序鉴别下吧,但是怎么搞呢,经过从网上翻阅资料和同事的协助,终于把这个命中率不高的程序弄好了: 代码如下: # -*- coding: utf8 -*- # Author:wxq #python 2.7 import sys import os import os.path as p import shutil import _io…
Serverless是什么 Serverless中文译为“无服务器”,最早可以追溯到2012年Ken Fromm发表的<Why The Future Of Software And Apps Is Serverless>,他描述了一种场景,从用户自己维护的物理机,到IaaS,再到PaaS,计算模式的转变并不会停止,在云计算基础设施成熟的情况下应用程序可以不需要考虑服务器的存在,无服务器计算让开发者可以在不考虑服务器的情况下构建并运行应用程序和服务. 再到2016年,Mike Roberts在M…
函数工作流(FunctionGraph,FGS)是一项基于事件驱动的函数托管计算服务,托管函数具备以毫秒级弹性伸缩.免运维.高可靠的方式运行.通过函数工作流,开发者无需配置和管理服务器,只需关注业务逻辑,编写函数代码,以无服务器的方式构建应用,便能开发出一个弹性高可用的后端系统,并按实际运行消耗的资源计费.极大地提高了开发和运维效率,减小了运作成本. 本文我们将介绍如何通过云函数服务快速构建一个无服务的图片鉴黄web应用,如下图,该应用接收用户上传的图片,并对图片进行分析,判断是否为色情图片.…
1,前言 伴随人工智能和深度学习的应用越来越普及,越来越多的开发人员开始投入到智能算法的编程中.由于算法成熟且公开,软件编码这一块不存在难度:但模型训练和预测所需的时间与硬件设备的配置有极大关系,很多开发人员并不具备GPU计算能力,如此只能在cpu上计算将耗费太多时间,对于模型调试和实际应用产生实质性阻碍. 好在大公司已经将其软硬件能力提供为PAAS.SAAS服务,让普通用户能使用其超强计算平台进行大数据计算.比如百度云.阿里云.本文对阿里云提供的机器学习产品进行体验. 2,建立项目一 阿里云机…
人工智能.机器学习都已走进了我们的日常,尤其是愈演愈热的大数据更是跟我们的生活息息相关,做 人工智能.数据挖掘的人在其他人眼中感觉是很高大上的,总有一种遥不可及的感觉,在我司也经常会听到数据科学部的同事们提到 机器学习.数据挖掘 之类的词.但这些名词真的跟我们移动开发就没直接关系了吗?  作为移动开发者来说,无时无刻不被这些名词狠狠地敲打着脆弱的内心.???? ???? ???? 何时才能够将机器学习.深度学习应用在移动端,敲响移动端机器学习工业化的大门呢? 想象一下,某一天你身处一个完全陌生的…