feat: 断点续传与色情识别提速/修复，支持 Linux 交叉编译

- feat: 新增续传表 scan_log，重扫跳过已归类文件(尺寸/头尾指纹校验)
- fix: 色情识别记录批量入库超 SQLite 999 变量上限，改每 100 条一批
- perf: NudeNet 检测改为多线程推理池(每线程独立模型实例)
- perf: 明暗分析 JPEG(YCbCr) 快路径；SQLite 读并发放开；加阶段耗时统计
- fix: 前端色情识别状态由后端如实上报(配置开关+检测服务是否起来)
- feat: ffprobe 内嵌按平台拆分，Linux 构建回退系统 ffprobe，支持交叉编译
- docs: README 补充断点续传与 CentOS 交叉编译步骤
- chore: organize.workers 默认 8

README.md

@@ -12,6 +12,7 @@
 - **EXIF 旋转修正**：带旋转标记的竖拍图自动处理——有 ffmpeg 时物理转正像素，否则至少按显示方向（宽高对调）归类；可在配置中整体关闭
 - **色情识别（可选）**：本机 Python + NudeNet 离线鉴黄，命中的图片移入 `图片_敏感_*` 目录并记录检测分，Web 端可逐张预览复核
 - **异常兜底**：读取失败、不支持格式自动归入「读取异常」「已忽略」目录；GIF、PSD 单独归类
+- **断点续传**：每个文件归类结果实时写入续传表（`scan_log`），扫描中断/出错后重跑时，已归类过的文件直接复用上次分类，不再重新探测尺寸 / 算 MD5 / 分析明暗 / 色情识别
 - **媒体信息入库**：自动把文件 MD5 与完整媒体信息（类型 / 宽高 / 时长 / 编码 / 容器等）写入 `media-info.db`（SQLite），支持筛选查询与去重
 - **Web 管理界面**：页面点击触发扫描整理，WebSocket 实时推送进度与运行日志；支持中止
 - **并行处理**：探测 / 归类 / 移动各阶段并发 worker 数可配置（默认 4）
@@ -104,6 +105,16 @@ lightScore = 亮度 > 175 的像素占比
 
 与数据库中已有记录 **MD5 相同且源路径相同** 的文件视为"同一文件被重复扫到"，原地忽略（不移动、不重复入库）。MD5 相同但路径不同视为不同文件，照常整理。
 
+### 断点续传（扫描表）
+
+每次归类一个文件，程序就会把它「源路径 → 目标目录」记进数据库的续传表（`scan_log`）。之后**扫描中断、出错、甚至中途手动中止再重跑**时：
+
+- 已归类过且内容没变的文件 → **跳过全部探测/识别（尺寸、MD5、明暗、色情识别都不再重做）**，直接复用上次的目标目录，没搬走的这次搬走；
+- 内容变化（文件大小或头尾指纹变了）→ 当作新文件重新探测归类；
+- 大文件（>1MB）用「大小 + 头尾 256KB 指纹」校验内容，小文件只比对大小。
+
+所以重扫基本只花在"剩余没处理的文件"上，不会把整批几小时的工作重做一遍。
+
 ### 色情图片识别（可选）
 
 基于本机 **Python + NudeNet** 的离线鉴黄，判为色情的图片移入 `图片_敏感_*` 分类目录（明暗子目录照常保留，如 `图片_敏感_横屏_1080P/bright_20`），并可在 Web「色情识别」页面查看每张图的检测分、路径与预览。
@@ -124,6 +135,40 @@ sh build.sh
 - 依赖 Go 1.25.0+（`go.mod` 指定）
 - `build.sh` 先构建前端，再 `go build` 输出 `kenaito-media-picker-release.exe`（upx 压缩已注释，可自行启用）
 - 前端产物（`frontend/dist`）由 `go:embed` 打进二进制；`internal/probe/bin/ffprobe.exe`（Windows 版，约 145MB）已随仓库入库并内嵌
+- 项目使用纯 Go 的 SQLite 驱动（无 CGO），因此**可以跨平台交叉编译**
+
+### 在 Windows 10 x64 上交叉编译 CentOS x64（Linux amd64）可执行程序
+
+```shell
+# 方式一：Git Bash / MSYS 终端
+CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o kenaito-media-picker-linux-amd64 .
+
+# 方式二：PowerShell
+$env:CGO_ENABLED="0"; $env:GOOS="linux"; $env:GOARCH="amd64"
+go build -o kenaito-media-picker-linux-amd64 .
+# 编完恢复环境变量
+Remove-Item Env:CGO_ENABLED,Env:GOOS,Env:GOARCH
+```
+
+> `CGO_ENABLED=0` 很关键：本项目 SQLite 用的是纯 Go 驱动，关掉 CGO 才能交叉编译；若用默认开启 CGO 会尝试调 Linux 的 C 编译器而失败。
+
+**把二进制拷到 CentOS 后，还要注意：**
+
+1. **ffprobe（视频/音频探测）**：Linux 构建**不内嵌** ffprobe（仓库只带了 Windows 版），程序会回退用系统 PATH 里的 `ffprobe`。CentOS 上先装：
+   ```shell
+   # CentOS/RHEL 需要先装 EPEL 再装 ffmpeg（自带 ffprobe）
+   sudo yum install -y epel-release
+   sudo yum install -y ffmpeg
+   # 验证：ffprobe -version
+   ```
+   没装 ffprobe 时视频/音频整理会跳过，图片照常处理。
+2. **色情识别（可选）**：Linux 上同样要装 Python 与 nudenet，并在 `application.properties` 里配 `nsfw.python`（如 `/usr/bin/python3`）：
+   ```shell
+   sudo yum install -y python3
+   pip3 install nudenet
+   ```
+   模型文件 `lib/320n.onnx` 需与二进制放在同一目录（没有会自动下载）。
+3. 其余步骤与 Windows 一致：`application.properties`、`media-info.db` 随运行目录自动创建。
 
 ### 前端开发模式（无需重复构建）