


Tutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um eine intelligente Funktion zur Identifizierung pornografischer Bilder zu implementieren
Tutorial: Python verbindet sich mit der Huawei Cloud-Schnittstelle, um eine intelligente Bildpornografie-Erkennungsfunktion zu implementieren
Im heutigen digitalen Zeitalter wird die Verarbeitung und Analyse von Bildinformationen immer wichtiger. Die intelligente Bildpornografie-Identifizierungstechnologie zielt darauf ab, pornografische Inhalte in Bildern durch Computer-Vision-Technologie automatisch zu identifizieren und so die Gesundheit der Benutzer und der Netzwerkumgebung besser zu schützen. Huawei Cloud bietet einen leistungsstarken intelligenten Dienst zur Identifizierung pornografischer Bilder. Mithilfe der Programmiersprache Python wird in diesem Artikel erläutert, wie Sie mithilfe von Python eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle herstellen und die Funktion zur intelligenten Identifizierung pornografischer Bilder realisieren können.
- Registrieren Sie ein Huawei Cloud-Konto
Besuchen Sie zunächst die offizielle Website von Huawei Cloud (https://www.huaweicloud.com/) und registrieren Sie ein neues Huawei Cloud-Konto. Wenn Sie bereits ein Konto haben, können Sie sich anmelden direkt.
- Erstellen Sie einen Dienst zur Erkennung von Pornografie.
Melden Sie sich bei Ihrem Huawei Cloud-Konto an und rufen Sie die Konsolenseite auf. Wählen Sie auf der Konsolenseite die Unterkategorie „Bild“ unter der Kategorie „Künstliche Intelligenz“, suchen Sie nach „Bilderkennungs-Pornografiedienst“ und klicken Sie zum Betreten.
Klicken Sie auf der Seite des Pornografiedienstes auf die Schaltfläche „Jetzt kaufen“, wählen Sie die Version und die Spezifikationen aus, die Ihren Anforderungen entsprechen, und schließen Sie den Kauf ab.
- Holen Sie sich den API-Schlüssel
Kehren Sie nach Abschluss des Kaufs zur Konsolenseite zurück, wählen Sie „Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM)“ in der linken Navigationsleiste aus, wählen Sie dann „Zugriffsschlüssel verwalten“ und klicken Sie auf „Zugriff erstellen“. Schlüssel" Schlüssel".
Im Popup-Fenster werden die Zugriffsschlüssel-ID und das Zugriffsschlüsselgeheimnis angezeigt. Dieses Schlüsselpaar wird für die Verbindung mit der Huawei Cloud API verwendet.
- Python SDK installieren
Um eine Verbindung zur Huawei Cloud in Python herzustellen, müssen Sie das Python SDK von Huawei Cloud installieren. Sie können es mit dem Befehl pip installieren. Geben Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl ein:
pip install huaweicloud-sdk-python
Nach erfolgreicher Installation können Sie das Modul in das SDK importieren, um die Huawei Cloud-Schnittstelle zu verwenden.
- Python-Code schreiben
Verwenden Sie einen beliebigen Texteditor, um eine neue Python-Datei zu erstellen, nennen Sie sie „image_porn_detection.py“ und schreiben Sie den folgenden Code:
from huaweicloud_sdk_core.auth.credentials import BasicCredentials from huaweicloud_sdk_ivs.v2 import * # 配置API密钥 credentials = BasicCredentials('<Access Key ID>', '<Access Key Secret>', project_id='<Project ID>', region='cn-north-4') # 创建连接 config = Configuration(credentials=credentials) connect = IvsClient.new_builder() .with_configuration(config) .build() # 读取图像文件 with open('<Image File Path>', 'rb') as file: img = file.read() # 调用鉴黄接口 request = RunCheckResultRequest(image=img) response = connect.run_check_result(request) # 解析结果 if response.result == 0: print('图像未检测到色情内容') else: print('图像检测到色情内容') for label in response.labels: print('标签:%s,置信度:%s' % (label.label, label.suggestion))
Bitte ersetzen Sie das <Access Key ID>
、<Access Key Secret>
、<Project ID>
和<Image File Path>
im Code durch Ihren tatsächlichen Wert.
- Führen Sie den Code aus
Nach dem Speichern und Schließen der Datei „image_porn_detection.py“ wechseln Sie in der Befehlszeile in das Verzeichnis, in dem sich die Datei befindet, und führen Sie den folgenden Befehl aus:
python image_porn_detection.py
Der Code liest Bilddaten aus die angegebene Bilddatei und rufen Sie die Schnittstelle zur pornografischen Identifizierung von Huawei Cloud zur Analyse auf. Die Analyseergebnisse werden an die Befehlszeilenschnittstelle ausgegeben.
In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man mit Python eine Verbindung zum Pornografie-Erkennungsdienst von Huawei Cloud herstellt, um eine intelligente Bildpornografie-Erkennung zu implementieren. In Zukunft wird die Entwicklung intelligenter Bildpornografie-Erkennungstechnologie eine wichtige Rolle in sozialen Netzwerken, Online-Unterhaltung und Internetschutz spielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTutorial: Python stellt eine Verbindung zur Huawei Cloud-Schnittstelle her, um eine intelligente Funktion zur Identifizierung pornografischer Bilder zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

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MySQL kann ohne Netzwerkverbindungen für die grundlegende Datenspeicherung und -verwaltung ausgeführt werden. Für die Interaktion mit anderen Systemen, Remotezugriff oder Verwendung erweiterte Funktionen wie Replikation und Clustering ist jedoch eine Netzwerkverbindung erforderlich. Darüber hinaus sind Sicherheitsmaßnahmen (wie Firewalls), Leistungsoptimierung (Wählen Sie die richtige Netzwerkverbindung) und die Datensicherung für die Verbindung zum Internet von entscheidender Bedeutung.

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Hadidb: Eine leichte, hochrangige skalierbare Python-Datenbank Hadidb (HadIDB) ist eine leichte Datenbank in Python mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit. Installieren Sie HadIDB mithilfe der PIP -Installation: PipinstallHadIDB -Benutzerverwaltung erstellen Benutzer: createUser (), um einen neuen Benutzer zu erstellen. Die Authentication () -Methode authentifiziert die Identität des Benutzers. fromHadidb.operationImportUseruser_obj = user ("admin", "admin") user_obj.

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MySQL Workbench kann eine Verbindung zu MariADB herstellen, vorausgesetzt, die Konfiguration ist korrekt. Wählen Sie zuerst "Mariadb" als Anschlusstyp. Stellen Sie in der Verbindungskonfiguration Host, Port, Benutzer, Kennwort und Datenbank korrekt ein. Überprüfen Sie beim Testen der Verbindung, ob der Mariadb -Dienst gestartet wird, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind, ob die Portnummer korrekt ist, ob die Firewall Verbindungen zulässt und ob die Datenbank vorhanden ist. Verwenden Sie in fortschrittlicher Verwendung die Verbindungspooling -Technologie, um die Leistung zu optimieren. Zu den häufigen Fehlern gehören unzureichende Berechtigungen, Probleme mit Netzwerkverbindung usw. Bei Debugging -Fehlern, sorgfältige Analyse von Fehlerinformationen und verwenden Sie Debugging -Tools. Optimierung der Netzwerkkonfiguration kann die Leistung verbessern

Für Produktionsumgebungen ist in der Regel ein Server erforderlich, um MySQL auszuführen, aus Gründen, einschließlich Leistung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit. Server haben normalerweise leistungsstärkere Hardware, redundante Konfigurationen und strengere Sicherheitsmaßnahmen. Bei kleinen Anwendungen mit niedriger Last kann MySQL auf lokalen Maschinen ausgeführt werden, aber Ressourcenverbrauch, Sicherheitsrisiken und Wartungskosten müssen sorgfältig berücksichtigt werden. Für eine größere Zuverlässigkeit und Sicherheit sollte MySQL auf Cloud oder anderen Servern bereitgestellt werden. Die Auswahl der entsprechenden Serverkonfiguration erfordert eine Bewertung basierend auf Anwendungslast und Datenvolumen.
