模型如何过滤震荡、政治、seqing、db和暴力等内容是一个涉及到内容过滤和分类的问题。下面是一个概述其过程的步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集大量的训练数据，包括正常和不正常的内容。这些数据可以是文本、图像、视频等形式。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去除噪声、标准化、分词、去停用词等。这一步是为了准备数据用于模型训练。

3. 特征提取：根据具体的任务，提取适当的特征。对于文本任务，可以使用词袋模型、词嵌入等方法提取特征；对于图像任务，可以使用卷积神经网络(CNN)提取特征。

4. 模型选择与训练：根据任务的性质选择适当的模型。常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、深度学习模型等。使用预处理过的数据对模型进行训练。

5. 验证与调优：使用验证集对训练好的模型进行评估和调优。根据验证集的表现，可以进行模型参数调整、特征选择等操作。

6. 决策阈值设定：在模型预测的结果中，根据应用需求设定适当的决策阈值。通过调整阈值，可以控制模型对不同类型内容的过滤程度。

7. 实时应用：将训练好的模型部署到实际应用中，对输入的内容进行分类和过滤。根据模型预测的结果，过滤掉包含政治、seqing、db和暴力等内容的结果。

需要注意的是，模型的效果可能受限于训练数据的质量和数量。为了提高模型的性能，可以不断优化数据收集和预处理过程，同时进行模型调优和验证。此外，为了应对新出现的内容类型，需要定期更新模型以适应不断变化的环境。