网页采集器的自动识别算法(手机app采集器的自动识别算法目前没有谁家能做到)

　　网页采集器的自动识别算法(手机app采集器的自动识别算法目前没有谁家能做到)

　　网页采集器的自动识别算法是通过本地硬件的集成以及后台有限的知识库识别的，通常我们用c++和selenium就可以完成，但是针对新标准url，需要继续引入上传，图片，视频，txt等文件自动识别的软件模块来辅助识别，算法目前没有谁家能做到全自动的。

　　ai根据最新的电影、电视剧和美剧网站中小丑的行为来学习，如果学习的结果匹配，就会呈现出一幅画面，

　　谢邀。mit一个哥们搞的新ga-supervised-ocr，可以参考一下。

　　现在的手机app一般都会有自己的识别方法，像smart-fakeapp的工作原理如下图所示：实现的过程就是先将英文一个一个字节识别出来，提取主要词汇（由文字转成文件），再统计其频率，最后将提取的英文再拼起来，字符。也就是把原始文件按照频率排序，然后随机生成一个新文件。这样看起来效率很高，可惜这只是小规模的识别。

　　如果识别的量越大，需要的时间就越长。因此一般来说，就当前的手机app来说，是不可能自动识别小丑这类图片的。可以试试使用python来识别图片，然后将结果保存为图片文件，用nltk或者其他库（可以网上搜索）来做*敏*感*词*的识别，否则可能会很慢。