大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于维护涉黄网站的问题，于是小编就整理了2个相关介绍维护涉黄网站的解答，让我们一起看看吧。
青春期的孩子偷偷上涉黄网页家长应该怎么办？
其实我觉得吧，只是家长放大了这件事而已。
第一，青春期的孩子对于性感兴趣很正常。男孩子和女孩子还不太一样，但是他们都需要家长平静地给他们普及性教育的知识。妈妈给女儿讲解，爸爸给儿子讲解，没有必要不好意思，就当做一门课程一样。
第二，虽然这种现象非常正常，但是也要正确引导，而不是蛮横的、强硬的就去批评孩子。谁也不想被批评，何况是正处在青春敏感期的少男少女们。
第三，建议带孩子多出去运动或者培养其他爱好，分散他这方面的精力。孩子一旦发展出其他爱好，并且父母已经进行过正确的性教育，他们也就自然而然地不会再去看这些网页。
对这一现象，家长应引起重视，涉黄网页国家不允许，可以进行投诉，另外，对孩子进行性方面的知识教育，让孩子知道，青春期的孩子由于自身生长的变化，对性有了朦胧的意识，而此时对谈婚论嫁还很远，要以学业，工作为主，以求积累更多知识经验，提高自身修养，做有担当有能力有志气的热血青年，好男儿志在四方，岂能小小年纪，陷入儿女情长。
关于大数据“扫黄”，你了解其中的数据逻辑模型吗？
大家好，我是学机械，最后的硕士毕业论文是C语言编程加MATLAB数学建模。从“大数据扫黄”开始出现，我就看了下具体说明。在这里和大家说一下：“大数据“扫黄”，究竟在程序编写过程中是如何建立模型的？”。这个说得直白点就是，哪些情况会被提示为有“涉黄”嫌疑。注意的大数据“扫黄”是为了更加精准和有效率的锁定“嫌疑人群”。不是说大数据就可以确定“涉黄”(极个别情况是可以的，比如网关查到有下载涉黄视频，然后有传输到其它电脑和IP地址的行为。还有就是有移动支付数据，被支付方已经被确认为卖淫人员，数字和对方口供一致等)。
首先大数据扫黄肯定有框架结构的，不是执法人员从数据中一点点找。这个框架是基于“移动支付(微信，某支付宝等)”和“通行大数据”至于说卫星定位数据，这个我觉得未必会用。但是区域定位是有可能的！还有就是网络的网关数。
模型应该是这样，某些人符合以下条件就涉嫌“涉黄”，比如在夜晚经常支付598元，698元，甚至几万等，经常消费时间是夜晚。这时候另一通行数据启动，看这些人出入哪些场所，比如经常去足浴，洗浴中心，KTV等。系统会提示这些人可能涉黄。
再比如某些区域已经是小型足浴，按摩聚集地，而某些人不住附近，但是总是出现在这片区域。那么这片区域以定为是，涉嫌区域。那么视频数据就可能提示系统这些人要值得“注意”了。
比如某人在家上网，“翻墙”看被标记的网站，然后有下载过程，还有把下载数据传输的过程。那么系统提示这人可能“涉黄”。
但是大数据扫黄，编写程序只是辅助更加精准锁定嫌疑人，最后还是要到法律程序。大数据“扫黄”的目的是为了通过现在无处不在的网络数据能力，尽量让大家少涉黄！
应该说大数据扫黄的目的，其实是让大家畏惧“涉黄”。
扫黄工作范围可宽了，既有对卖淫嫖娼行为的发现，查处方面，也有对组织，介绍，容留卖淫嫖娼行为的查处，打击方面，还有对传播，出售黄色，淫秽书籍，音视频行为的查处方面。在大数据扫黄方面，主要是根据前科人员以及一些可疑场所，平台的人员活动轨迹，频繁接触对象，资金链等规律建立模型，从而达到研判，预警的。
到此，以上就是小编对于维护涉黄网站的问题就介绍到这了，希望介绍关于维护涉黄网站的2点解答对大家有用。