解决方案:快速云：什么是站群，站群怎么做？站群服务器怎么挑？

　　解决方案:快速云：什么是站群，站群怎么做？站群服务器怎么挑？

　　站群在网络技术中应用广泛，所以站群的概念并不是网络技术人员的范本。站群的使用为视频行业、直播行业、旅游金融行业等诸多行业带来了更多价值。以下是站群的定义、站群的定义以及站群服务器的选择。

　　站群 的定义

　　网站的组合一般有几到几百个，其中一半的范围从几到几千甚至几万不等。站群网站可以理解为一组网站，但是这些网站的拥有者是同一个人。这些网站统称为站长的站群。站群的原理是通过搜索引擎自然优化规则的推广，从搜索引擎流量中获取更多的流量。

　　站群怎么样？

　　1.设置一个网站主题

　　

　　网站站群的构建需要足够长的尾巴关键词，而百度等大搜索引擎中的相关内容收录很大，SEO站群都这样需要做的是采集大量的内容，其中长尾关键词和内容要足够，这样SEO站群才能做到。

　　2.专业内容采集技术

　　站群失败的大部分原因是由于采集技术的缺失，以及对百度算法缺乏深入研究，导致站群变成垃圾站群。采集获取的内容没有阅读价值，流量介绍不好。因此，对于站群专业内容采集技术的开发非常重要。

　　3.涉及很多关键词

　　站群一般涵盖几个甚至几十万个关键词，包括相关的品牌词、行业词、长尾词等。站群的量级越大，它的流量就越多带来，但是像比较关键词可以吸引更精准的流量，所以部署大流量关键词也很重要。

　　

　　四、提升整体网站流量

　　网站的整体流量得到了提升，这是做站群最积极的结果。除了优化关键词的排名，足够的词可以覆盖大量的长尾词，这样可以增加曝光率，让站群获得越来越多的精准流量。

　　站群服务器选择

　　服务器的线路在国内分为电信和网通线路，区分了南方用户和北方用户的接入，所以出现了南北互通的情况。目前比较流行的是BGP多线线路，解决了线路不兼容的问题。.

　　优化的解决方案:NVIDIA 自动驾驶算法的keras（TensorFlow）实现

　　NVIDIA 端到端自动驾驶深度学习算法

　　上一篇文章文章提到使用tf来实现，但是当时写的代码版本已经老了，所以干脆用keras重写了，后端还是用tensorflow。

　　本文使用Udacity的开源无人驾驶模拟器生成数据并测试效果：

　　udacity/自动驾驶汽车模拟

　　模拟器的使用方法可以参考：

　　udacity/CarND-行为克隆-P3

　　先上模型*敏*感*词*

　　其实代码比较清晰，更何况Keras真的是一个非常好用的工具，写的模型也很干净整洁。

　　使用的 API

　　顺序模型指南

　　卷积层 conv2d - Keras 文档

　　卷积层cropping2d - Keras 文档

　　核心层扁平化 - Keras 文档

　　核心层密集 - Keras 文档

　　核心层 lambda - Keras 文档

　　核心层丢失 - Keras 文档

　　# 数据载入依赖

import csv

import cv2

import numpy as np

# 模型构建依赖

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D, Cropping2D

from keras.layers import Flatten, Dense, Lambda, Dropout

# 模型数据处理所需要的依赖

from sklearn.utils import shuffle

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载训练数据

LINES = []

# 数据矫正值，用于纠正方向盘角度

CORRECTION = 0.2

# 从数据集中读取必要数据

with open('./data/driving_log.csv') as csvfile:

READER = csv.reader(csvfile)

for line in READER:

LINES.append(line)

<p>

# 分组出训练集与校验集

TRAIN_SAMPLES, VALIDATION_SAMPLES = train_test_split(LINES, test_size=0.2)

# 用一个*敏*感*词*来传入训练数据，避免出现内存不足的情况

def generator(samples, batch_size=32):

"""

generat training samples

"""

num_samples = len(samples)

while 1: # Loop forever so the generator never terminates

shuffle(samples)

for offset in range(0, num_samples, batch_size):

batch_samples = samples[offset:offset+batch_size]

images = []

measurements = []

for batch_sample in batch_samples:

# Use 3 cameras

measurement = float(batch_sample[3])

measurement_left = measurement + CORRECTION

measurement_right = measurement - CORRECTION

for i in range(3):

source_path = batch_sample[i]

filename = source_path.split(&#39;/&#39;)[-1]

current_path = &#39;./data/IMG/&#39; + filename

image_bgr = cv2.imread(current_path)

# OpenCV的大坑，大坑啊！！！

image = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# image = cv2.resize(image, (80, 160), cv2.INTER_NEAREST)

images.append(image)

# Augment image

images.append(cv2.flip(image, 1))

measurements.extend([measurement,

measurement*-1,

measurement_left,

measurement_left*-1,

measurement_right,

measurement_right*-1])

x_train = np.array(images)

y_train = np.array(measurements)

　　

yield shuffle(x_train, y_train)

TRAIN_GENERATOR = generator(TRAIN_SAMPLES, batch_size=32)

VALIDATION_GENERATOR = generator(VALIDATION_SAMPLES, batch_size=32)

# 输入帧的参数

ROW, COL, CH = 160, 320, 3

# Model

MODEL = Sequential()

# 执行图像归一化

MODEL.add(Lambda(lambda x: x / 127.5 - 1.0, input_shape=(ROW, COL, CH)))

# 剪裁图片 只保留和道路相关的部分

#MODEL.add(Cropping2D(cropping=((60, 20), (0, 0))))

# 利用卷积层来进行特征提取

MODEL.add(Conv2D(24, 5, strides=(2, 2), activation=&#39;relu&#39;))

MODEL.add(Dropout(0.7))

MODEL.add(Conv2D(36, 5, strides=(2, 2), activation=&#39;relu&#39;))

MODEL.add(Conv2D(48, 5, strides=(2, 2), activation=&#39;relu&#39;))

MODEL.add(Conv2D(64, 3, activation=&#39;relu&#39;))

MODEL.add(Conv2D(64, 3, activation=&#39;relu&#39;))

# 如果出现过拟合可以添加Dropout

# MODEL.add(Dropout(0.8))

# 全链接层

MODEL.add(Flatten())

MODEL.add(Dense(100))

MODEL.add(Dense(50))

MODEL.add(Dense(10))

MODEL.add(Dense(1))

MODEL.compile(loss=&#39;mse&#39;, optimizer=&#39;adam&#39;)

MODEL.fit_generator(TRAIN_GENERATOR,

steps_per_epoch=len(TRAIN_SAMPLES),

validation_data=VALIDATION_GENERATOR,

validation_steps=len(VALIDATION_SAMPLES),

epochs=3)

# 保存模型

MODEL.save(&#39;model.h5&#39;)

</p>

　　然后汽车可以启动：

　　提高训练效果的小技巧：

　　使用模拟器生成数据时，尽量使用摇杆或鼠标，这样数据比较流畅，尽量将车保持在车道中间，如果驾驶技术不好就慢慢开。注意opencv读取图片颜色顺序为BGR。这是一个大坑。在训练开始时，它总是在水中打开。后来发现，颜色反了。