虽说，大家都喜欢看，会被举报的那种图片。但网络，特别是社交网络，还是需要净化环境。毕竟，没有分级制度，纯洁的花朵可能受到污染。鉴黄师，令人艳羡的职业，就这样诞生了。牺牲了自己，成全千万家 (写反了) 。△ 手动@唐马儒当然，能做鉴黄师的不只有人类：计算机不需要发工资，阅片无数也不会产生生理反应影响工作。于是，许多科技巨头开发了自己的AI鉴黄师，自动过滤一些NSFW的内容。△ Not Safe For Work有些内容，如果AI不是很确定要不要阻挡，再交由人类做最终的裁决。这样一来，鉴黄师的身心得到了保护，工作效率也比从前高出许多。职业技能大赛谷歌、微软、亚马逊，以及Clarifai这样的初创公司，都提供了图像审查API，把成人向元素检测出来——1号选手：Google Cloud Vision2号选手：Microsoft Image Moderation3号选手：AWS Rekognition (亚马逊)4号选手：Clarifai NudityDataturks团队，想要比一比这几家AI的鉴黄能力，也看看人类的工作能从多大程度上被取代。比赛用的是开源数据集YACVID，包含180幅图像，其中90幅被人类鉴黄师标注为“果体 (Nude) ”，另外90幅为“非果体 (Not Nude) ”，是为标准答案。非果体举栗：果体举栗 (此处不便，请使用传送门) ：https://s3.amazonaws.com/com.dataturks.imagemoderation/nonnude26.jpg(需把nonnude26，改成nude01、43、57、74等)每位选手要辨别全部180幅图，到底果不果。比赛成绩由几部分组成——真正 (True Positive，TP) ：正确识别非果图的次数；假正 (False Positive，FP) ：将果图识别成非果图的次数；假负 (False Negative，FN) ：将非果图识别为果图的次数；真负 (True Negative，TN) ：正确识别果图的次数。这个世界很危险，真正越多越好，假正越少越好。另外，如果假负太多，表示系统的功能比较弱小，人类的工作负担就比较重。谷歌是第一看一下结果吧。总体来讲，谷歌表现最为出色，真正和真负的都是最高的。相比之下，微软和亚马逊AWS的假负略高，容易谎报险情。而Clarifai，虽然假正 (0) 和假负 (2) 都比较低，但真正和真负也都在80以下。也就是说，它不易错报军情，但有许多情况要交给人类判断，因为AI不确定。但总体来说，四位选手的表现都不差，所以测试团队决定让它们联手。结果是，谷歌与亚马逊AWS，合作最为顺滑。不过，依然有10%的安全图像，需要得到人类的确认。也不知道，人类鉴黄师会不会感念AI的帮助。大家容易错在哪？Google Cloud Vision被谷歌鉴黄师标记成“可能 (Possible) ”，“好像 (Likely) ”，“非常像 (Very Likely) ”的图像，就是去往危险分类的图像。这些是谷歌报告危险，但人类认为安全的栗子：标记成”不像 (Unlikely) “，以及“非常不像 (Very Unlikely) ”的，便是AI判断的安全图像了。比如，谷歌说nude61 (可从上文传送门前往观察) 是安全的，但人类不同意。AWS Rekognition亚马逊审查员，有“显然是果图 (Explicit Nudity) ”，“果图 (Nudity)”，“可能是果图 (Suggestive)”这几种危险标记，被划到NSFW里去。这样一来，穿得客气一点的小姐姐，就很难过审了。看来，像“Possible”和“Suggestive”这样的谦虚标记，容易比人类的过滤得更严格。这样，鉴黄师们就算有了AI的协作，也依然能审到一些比较不错的图片，不会失去工作的动力吧。温柔的畅想180张图片，AI秒速欣赏完毕。单身30年也难企及的速度。听上去不错，就是不知道，未来的AI能不能解锁人类的快感。有兴趣的各位，可以前往以下地址，获取数据集和代码：https://dataturks.com/blog/image-moderation-api-comparison.php本文转载自【量子位】公众号内回复“1”带你进粉丝群
阿里云最近推出了一些图片检测相关API
https://help.aliyun.com/document_detail/28432.html?spm=5176.doc.QFlD2...
点击查看全文
详细活动链接：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/yunduncontent.html?spm=.759393....
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import sys
import _io
from collections impor...
基于caffe的鉴黄图片分类c++代码
icity.cpp:
#include &caffe/caffe....
本文部分转载自：
互联网PM转型人工智能PM之路
另外，这篇文章也不错：
产品经理，如何转行到人工智能/机器人领域
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小伙伴们都应该听过一种职业叫做“鉴黄师”，就是每天要看无数部毛片，看到手抽筋的那种……毛片固然振奋人心，但是看多了也会产生厌倦，时间长了会彻底失去对美好胴体的兴趣，那就很遗憾了。好了。现在有一种方法可...
项目中把大部分的图片放在第三方存储–七牛云。今天要解决一个鉴黄的功能。
流程是如下图：怎么鉴黄？看七牛云的文档：https://portal.qiniu.com/dora/thirdparty/cr...
七牛云携手专注于图像识别技术的图普科技推出了图片鉴黄服务，可判断保存在七牛云的图片是属于色情、性感还是正常，并给出判断的分数，分数越高判断为该类别的概率越大。...
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没有更多推荐了，令人难以理解的软件工程师：几千行代码能搞定的为什么要写几万行？
& 我们公司的 Windows
版软体已经有十多年的历史，经过历代工程师的整治之后，内容已经凌乱不堪。过去三个月，我找时间自己重写了整个主程序。原本数万行的程序，被我重写的只剩下数千行，功能不变，效能更好，而且架构俨然。
& 前几天完成 Alpha
版之后，我不禁开怀大笑，笑声惊动整个办公室。
在重写这个程序的这段期间，前两个月，我每周花在这个程序上的时间应该不会超过四个小时。后来我趁着农历新年没事干，跑到公司加班数天，但是一天写程序的时间也不会超过四个小时。
通常我白天写两、三个小时的程序，遇到瓶颈就去忙别的事，或者干脆回家吃晚饭，晚上睡觉前，躺在床上用手机查一下资料，第二天上班走在路上，就会很自然的想到不错的解法。
写程序是一种创作，不是做苦工，不能每天在电脑前面枯坐十几个小时，否则超时工作，只会让自己的脑筋变得更糊涂。
我所认识的许多写程序高手，每天写程序的时间都不会太长。
年的时候，有一天在美国盐湖城，我陪着趋势科技的创办人张明正扶着他爸爸过马路，他突然跟我说：「宜敬，我实在搞不懂，在软体这个行业，一个优秀的工程师的产出可以轻易抵得上一、二十个平庸的工程师，但是公司最多只要付他两、三倍的薪水。那为什么还有公司愿意付钱雇用那些很平庸的工程师呢？」
当时我博士刚毕业，当然不知道要如何回答他的问题；而现在过了这么多年，我还是不知道要如何回答那个问题。
而当时张明正会问我那个问题，应该是因为我介绍了几位同学跟朋友到趋势科技工作。那几位都是以一当十、以一当百的高手。趋势科技当时没有给他们十倍、百倍的薪水，但是对他们也不薄，给了他们不少的股票。
后来趋势在日本上市，我那几位朋友都成了亿万富翁，财富应该超过一般工程师的十倍、百倍吧？
写一个大型程序，并不是「人多好办事」。
如果是土木工程或是制造业，人越多、产出就越大。如果一个计画延误了，就多调一些人手过来帮忙。
但是在软体工程里，人越多，就越是难以协调，写出来的程序也往往品质越差、效能越糟糕。
& 这就是有名的”The Mythical
Man-Month: Addingmanpower to a late software project makes it
IBM在1960年代开发OS/360作业系统软体时，就发现了这个奇特的现象。
所以我也搞不懂，大型软体公司雇用了那么多的软体工程师干嘛？
我在当兵的时候，有一阵子在台中十军团的资讯中心担任资讯官。那时候我手下有两名资讯科系毕业的大专兵，但是我嫌他们两人写程序写的太慢，而解释给他们听更是费事，还不如我自己动手写比较快。
所以我就叫他们到一边凉快，所有的程序都由我来写就好。而他们两人觉得很不好意思，就泡了很好喝的奶茶给我喝。
& 后来我们成了很好的朋友。
写程序并不是写的越长越好、越厉害。
我年轻在台大资讯工程系的时候，会跟朋友炫耀说：「我写的程序语言编译程序，总共有一万多行耶。」
后来我去美国布朗大学读电脑科学博士，毕业的时候喜欢跟朋友炫耀：「我的博士论文那个程序，功能那么强大，但是我只用了七、八千行程序就搞定了耶。」
二流的软体工程师，喜欢把简单的问题弄的复杂，写出别人看不懂的程序。
一流的软体工程师，喜欢把复杂的问题简单化，写出架构清楚明白的程序，让人看了之后，觉得问题好像很简单。
三流的软体工程师会去崇拜二流的软体工程师，因为他们会觉得二流工程师写的程序都看不懂，一定是超级厉害；
三流的软体工程师不会去崇拜一流的软体工程师，因为他们会觉得一流工程师所做的事情都很好懂，好像都很简单。
只有一流的的软体工程师才会佩服一流的软体工程师，因为只有他们才能看的出来，其他的一流软体工程师厉害在哪里？
台湾的软体业如此，美国的软体业也大致如此。
直到1980年代末期，IBM一直是世界上最大的电脑公司。而当时 IBM
找了一些原来是做硬体制造的高阶主管来管软体部门。
那些高阶主管依照他们管理制造部门的经验，决定用KLOC (thousands linesof
code)，也就是每位软体工程师每年写出多少行程序来计算软体部门的效率。
结果软体工程师们都「短话长说」，写出一堆落落长又没有效率的软体程序。
要成为一流的软体工程师，必须熟悉了解电脑科学的各种基础理论，也必须累积长时间的实务经验。
我在布朗大学电脑科学系读博士修课的时候，程序作业的份量非常重。上作业系统(OperatingSystem)课的时候，教授要我们每个人独立写一个包含File
System与 Process System的迷你Unix作业系统；
上编译程序(Compiler)课的时候，教授要我们每个人独立写一个
Compiler，而且每一个模组还必须用两个以上的方法写，然后互相比较；
& 而上 Andy Van Dam
教授的电脑图学，那简直就是人间炼狱。当时助教发问卷调查，发现每位学生每周花在写那堂课的程序的平均时间超过四十个小时，学生们几乎要群起造反。
但是修过上述那三门课而没有被当掉、又拿高分的，就成了懂理论又懂写程序的高手、高高手。
当年我在布朗大学读博士的时候，我估计我们系上像我这种等级的写程序高手，大概有十来个吧？
但是我们系上公认最厉害的写程序高手，还是我的指导教授 Prof.
SteveReiss。他一个人大概抵得上五到十个我们这种等级的工程师。
关于他的传说很多。有一次我去他的办公室找他，看到他正在玩接龙游戏。他被我发现了，有点不好意思，赶紧跟我说，他觉得 Windows
上的接龙游戏很好玩，但是他没有 Windows 电脑，所以就花了四、五天，利用零散的时间在他自己的 Sun Work Station
上面写了一个类似的接龙游戏，包含彩色的图像接口等等。
想玩电玩就自己写一个？我很想笑，但又差点在我师父面前跪了下来。
我在布朗大学认识的那些软体高手，后来真正以写程序为志业，然后写出伟大又广泛被使用的程序的，应该不多。
因为有些人后来去当大学教授，教授通常是不会自己写程序的。久了之后，我不知道他们的功力剩下多少？
有些人后来为了拿高薪，去一些大公司写一些很没营养又很无趣的程序。久了之后，我不知道他们的功力剩下多少？
有些人后来进入产业界工作，没多久就升上了管理职，而管理职人员通常是不会自己写程序的。久了之后，我不知道他们的功力剩下多少？
所以程序高手原本就不多，而一直继续在写程序的程序高手就更是稀有了。
美国的软体业有一个老笑话：如果有两个工程师在同一个团队，一个很会写程序，另一个很不会写程序，那后来升上经理的，一定是那个不会写程序的。
因为团队需要那个会写程序的留下来写程序。
我写程序的功力最高的时候，应该是二十多年前我刚拿到博士的时候，那时候我又懂理论、又累积了大量的写程序经验。我不敢说自己能以一当百，但是以一当十应该是绰绰有馀的。
只可惜，没多久之后我就升上了管理职，而当上了经理、协理、总经理之后，如果还自己写程序的话，那是会被别人笑的。
所以我就不再写程序了，而且我也学会，要在自己的部门多摆一些工程师，否则阵仗不够大，会被别的部门瞧不起，也会被我的上司瞧不起。
二十年下来，我的功力大概只剩下两三成。
我现在终于自己当了老板。而当上了老板之后，最大好处之一，就是我高兴写程序就可以写程序。就算有人要笑我，我也可以不理他们。
& 我趁过年期间重写了我们公司的 Windows
主程序，完成之后，自觉功力已经恢复到当年的三、四成，不禁大乐。
&不过我还是觉得，软体工程还真是一门很难以理解的行业。虽然我本身就是一个软体工程师，虽然我的博士论文研究的就是程序开发环境(Programming
Environment)，主题就是我在这边所说的这些问题。
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