解决方案:如何做到一键采集亚马逊阿里巴巴等各大电商平台主图视频？

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　　可以使用米景通跨境电商erp采集图片进行亚马逊配送，支持采集多属性变体、图片、价格等。

　　主要功能如下：

　　1. 数据采集

　　可批量分页采集，一分钟采集数百上千个产品，单个产品导入URL采集，兼顾精品客户和分销客户。

　　1.图片自动上传到服务器，与原图片网址隔离，防止平台关联账号

　　2.也可以将图片保存到本地，编辑后上传

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　　2. 产品上传至亚马逊平台

　　1.使用批量模板，无需绑定店铺，批量为多个商品指定亚马逊分类，简单配置即可上传

　　2.产品资料只需一份，不同国家可导出不同模板

　　3、每天上传的商品数量和订单数量没有限制，所有亚马逊数据交互没有限制。

　　3.空间

　　1.起始镜像空间50G，可无限扩展

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　　4.成本

　　基本上按年收取费用，中间不会收取其他不必要的费用。

　　5.用户群体

　　主要针对在亚马逊有一定操作经验的客户，其中有不少以前用过ERP的，比如店员或者商队。对于初学者，我们也会提供有针对性的操作建议和培训。

　　6.专业性

　　专注于亚马逊平台，不仅提供软件，还根据客户的实际需求提高工作效率和运营管理指导，及时帮助客户解决店铺运营中的问题。

　　解决方案:基于移动Agent的教学资源智能采集系统的研究

　　基于移动Agent的教学资源智能采集系统研究第20卷第l2期2010 l2长春大学学报JOURNALOFCHANGCHUNUNIVERSITYV01.2ONo. 12月12日 2010 基于移动Agent的教学资源智能采集系统研究（连云港师范学院计算机系，江苏连云港222006） 基于移动Agent技术与Web学习资源采集相结合的思想，基于移动Agent的智能采集设计了教学资源系统模型，详细讨论了系统的关键模块和技术。该系统充分利用了移动Agent的移动性和智能化特点，有效解决了教育资源领域传统搜索引擎检索准确率低、信息反馈过多的问题。关键词：移动代理；教学资源；采集系统；智能 随着教育信息化的快速发展，[互联网]上的教学资源呈指数级增长。如果能够有效地采集

这些丰富的多媒体教学资源，就可以解决传统教学环境下教学资源匮乏、理论知识难以直观呈现的问题。

　　然而如何从海量的网络教学资源中快速、准确地获取真正需要的教学资源，成为了采集过程中亟待解决的新问题。目前，用户查询教学资源一般通过百度、GOOGLE等传统搜索引擎，人工采集

整理查询结果。由于自然语言的歧义性、词语的歧义性以及传统搜索引擎普遍基于关键词匹配技术，缺乏理解用户输入的查询条件的能力。此外，教学资源具有自身的学科特点，使得在教育资源搜索领域普遍存在检索准确率低、信息反馈过多、资源分类过于笼统等问题。结果，虽然用户花费了大量的时间和精力，但搜索结果仍然不尽如人意。近年来，人工智能领域新兴的移动Agent技术为解决这一问题提供了良好的契机。移动Agent的治理、代理、学习、智能、自主移动执行等特性，不仅使教学资源采集智能化，还能为用户提供个性化服务，提高资源采集质量，实现远程交互流程转化为本地交互，减少网络拥塞，提高响应速度。Mobile Agent及其技术优势... [2J[Agent是继面向对象编程之后的一种新的编程思想，其技术来自于分布式人工智能领域。为达到设计目的，它可以模拟人的行为特征，在网络环境中进行灵活自主的活动，完成判断和决策。它还可以在无法预先建模的动态变化的信息环境中自主规划复杂的操作步骤，完全无需用户干预，自主为用户提供所需的服务。

　　随着网络应用特别是信息搜索的逐渐深入，以及分布式计算的蓬勃发展，人们越来越希望在整个互联网中获得最好的服务。Mobile Agent技术是为解决复杂的、动态的、分布式的智能应用而提出的一种全新的计算方法，是计算机软件技术的又一次深刻变革。移动代理的移动性是指它可以携带相关信息和自己的代码从一个网络节点到另一个网络节点，其目的是减少网络数据流量，实现异步交互。即在运行时根据一定的规则，在异构网络中从一台机器移动到另一台机器执行并寻找合适的服务资源，利用与这些资源处于同一主机或网络中的优势，并就近与这些资源进行交互，代表用户执行特定任务，例如检索、过滤和采集

信息。完成任务后，将结果连同自身返回给客户端，使得Agent技术具有移动性和分布式计算的特点，进一步扩展了应用系统处理交易的功能，可以更好地处理传统的收稿日期：2010-09-26 基金项目：江苏省*敏*感*词*项目【项目编号：200R-2396】作者简介：李孟雄（1973-1），男，湖南邵阳人，副教授，硕士，主要从事数据挖掘和教育信息化研究。长春大学第20届网络计算模型无法解决的38个问题。对于一个基于移动代理的应用系统，它一般由一组移动代理组成。

　　每个Agent根据自己的任务和环境条件移动到一台拥有计算所需资源的机器上。在计算过程中，可能需要与其他Agent，甚至是其他应用系统的Agent进行协作。本步计算完成后，移动代理自主决定下一步。Mobile Agent具有许多突出的优点，在远程教育、信息检索、电子商务等诸多领域得到了充分的利用。Mobile Agent正在成为分布式计算模式的主流，其突出的技术优势如下： (1)减少网络数据流量，克服网络通信延迟。通过将服务请求Agent移动到目标主机，直接访问主机上的资源，进行本地数据处理，并且只返回最终结果。这样可以减少与源主机的交互，避免大量数据在网络中传输，从而降低整个系统对网络带宽的依赖，缩短通信时延，提高服务质量。(2)具有动态适应性。Mobile Agent可以感知其运行环境，在不受外界控制的情况下，根据自身内部状态对环境变化做出适当的响应，从而使整个系统始终保持在最佳状态。它还可以根据服务器和网络负载动态确定移动目标。(3) 支持异步自主执行。传统的网络通信机制要求发出请求的客户端必须一直在线，等待网络服务。使用移动代理技术，用户可以将整个任务而不是单个请求提交给多个移动代理来执行。这些代理异步调度到网络上，自主完成任务后，通过中转机制监测用户是否在线。做连接操作，返回数据节点（4），支持异构平台环境。通过转接机制监控用户是否在线。做连接操作，返回数据节点（4），支持异构平台环境。通过转接机制监控用户是否在线。做连接操作，返回数据节点（4），支持异构平台环境。

　　分布式网络计算平台往往是异构的，移动代理通常独立于具体的软硬件环境，其运行只与其运行环境有关，与具体的网络结构、网络协议和操作系统无关，只要网络节点安装了移动Agent运行环境，移动Agent就可以跨平台移动运行。(5) 具有很强的鲁棒性和容错性。Mobile Agent支持离线计算，大大降低了对网络可靠性的要求。同时，移动Agent对意外状态和事件的适应性使得构建健壮的容错分布式系统相对容易。例如，在网络节点发生故障之前，工作在其上的移动代理可以立即感知到它，完成相应的备份工作，然后移动到其他节点继续原来的工作。基于移动Agent的教学资源智能采集系统 移动Agent是代替人或其他程序执行一定任务的软件实体，具有智能、移动、自治、并行、灵活、交互和持久性等特点。. 它可以携带自己的代码、数据，甚至是它的执行状态，在网络系统中自主地从一个网络节点移动到另一个网络节点。在移动过程中，它可以根据需要暂停执行，然后移动到网络的其他节点。重新启动或继续执行，最后返回结果和消息。

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　　因此，利用移动Agent机制构建的网络教学资源采集系统，不仅有可能克服传统搜索引擎的不足，而且赋予系统个性化学习的智能。A/S架构，即Browser/Agent/Server结构，是为新一代分布式计算解决方案而设计的应用软件架构。客户端使用浏览器上网，不再需要为不同的客户端安装不同的客户端程序。为复杂的分布式应用提供了统一的环境，也方便了系统的升级和改进。系统架构模型如图1所示： 系统的工作过程如下：(1)系统通过用户模型分析用户提交的采集需求，生成代表用户请求的用户代理，然后系统根据用户代理携带的信息搜索用户检索条件。进行智能分词处理。(2)系统根据用户需求搜索相关的Web教学资源页面。(3)利用分析Agent对检索到的教学资源页面进行分析，提取文档特征，形成结构化的网页属性。(4)索引模块从分析Agent携带的网页属性信息中提取索引项，用于表示教学资源文档，生成教学资源文档库索引表。

　　将得到的结果以XML的形式展示并反馈给用户，并与机器学习的学习代理进行交互，修改用户模型，优化修正分词词典。2.2 系统主要模块设计及其移动Agent Web教学资源智能采集系统主要由智能分词模块、搜索模块、索引模块、采集模块和各移动Agent的关键部分组成。2.2.1 智能分词模块由于人类自然语言句子中词的同义或多义现象，以及用户的学习背景、认知能力、基础水平和语言习惯，输入检索关键词和The查询结果 关键词 很可能是模糊和不同的，因此在教学资源反馈信息的有效召回率和精准率上还存在一定的缺陷。智能分词模块的作用是提供友好实用的用户界面。具体来说，在接收用户搜索条件时，系统能够接受灵活多样、内涵丰富的自然语言词句，能够理解常用的搜索词，在搜索功能方*敏*感*词*备解决复杂问题的能力，即具有中文搜索的智能界面。，充分适应人类的思维习惯。智能分词模块采用基于分词词典的分词策略，结合歧义和交集歧义的统计消歧算法。初步测试和实验表明，该分词策略和消歧算法具有较高的分词准确率和消歧效率。2.2.2 搜索模块 搜索模块的主要功能是根据用户需要，通过网络蜘蛛检索网络教学资源。

　　网络蜘蛛通过Internet上的网页链接地址搜索目标网页，从网站的某个页面（一般是首页）开始，读取该网页需要的内容，找到该网页中的其他链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，一直循环下去，直到爬完这个网站的所有网页。如果把整个互联网看成一个网站，那么网络蜘蛛就可以利用这个原理采集

互联网上的所有目标内容。搜索模块的性能直接关系到整个资源搜索系统的覆盖范围。根据Web教学资源的分布特点，系统采用增量采集和广度优先算法l6J，在提高搜索效率的同时，它可以尽可能地改进教学资源的搜索。2.2.3 索引模块索引模块的功能主要是了解教学资源资料信息，索引项是从搜索到的教学资源Web 中提取出来的，用来表示文档，生成文档库的索引表。对于智能采集系统来说，索引模块中索引词的选择是一个比较核心的问题。如果选择常用词作为索引词汇，虽然检索的内存需求小，但每个索引词的出现频率会很高。又因为很多词没有收录在索引词表中，所以在制作倒排表的时候会被切割成单个词。单词出现的次数越多，检索时进行的连词操作就越多，导致系统的查询响应时间变长。反之，如果索引词数量多，在检索时会占用大量的内存资源，而很多频率很低的索引词在检索中很少用到，白白浪费了内存资源。因此，均衡选择索引词非常重要。

　　长春大学20号索引模块的另一个重点是倒排索引技术的运用，包括正向索引和反向索引的建立。2.2.4 采集模块 采集模块的作用是以PageRank算法排序后的教学资源网页集为样本进行清洗分析，转化为Dom页面集。然后根据教学资源元数据规范标准制定页面集的语义模型，并根据语义模型对Dom页面集进行标记，建立页面信息内容与语义对象的对应关系，系统得到教学资源通过学习这个关系数据库中每个语义对象的集合规则段列表，并将采集规则段写入规则库。将各个语义对象的采集规则段组合起来得到采集规则，然后将采集规则进行组装形成教学资源信息采集知识，并将这些知识写入采集知识库。最后，可以实时采集网页，将获取的资源内容写入本地教学资源库，反馈给用户。2.2.5 Mobile Agent Mobile Agent是体现教学资源采集系统智能行为的重要组成部分之一。在这个智能采集系统中，封装了相关数据信息和运行状态的计算实体可以让Agent根据需要自动移动到远程服务器节点，

　　整个任务执行过程中客户端不需要一直在线等待，客户端只需要在需要的时候连接网络接收移动Agent的返回结果即可。通过这种方式让用户断开网络，可以克服网络延迟，减少网络占用时间，提高网络利用率，快速响应用户交互请求，实现真正意义上的资源采集的智能化和交互性。(1) User Agent User Agent是用户与系统之间的唯一接口。异地完成任务后，卸载用户的请求信息，返回所需信息或负责不终止通信过程的后续通信服务。User Agent不仅可以携带用户的搜索请求信息与系统进行交互，还可以为用户提供友好的、个性化的智能用户界面。在交互过程中，用户代理接收用户对当前教学资源采集结果满意度的主动反馈信息，同时监测用户的查询、浏览等行为过程，分析用户的隐性反馈信息行为获取用户感兴趣的信息。相关资源及其感兴趣程度，并将这些信息提供给学习Agentl8J。(2)分析Agent 系统在搜索Web教学资源时生成分析Agent。它的主要功能是分析检索到的页面，提取文档特征，形成文档的结构化网页属性表示。分析的手段主要是统计检索关键词在网页中出现的频率，计算网页与关键词的隶属度，存储隶属度和关键词的频率在网页的属性中分析Agent的推理引擎。

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　　其次，它还分析了网页中有价值的超链接，并提供了可供进一步下载的URL列表。(3) Learning Agent Learning Agent利用机器学习技术学习用户相关反馈信息，自适应动态调整用户模型和分词词典以获得更高的精度。用户模型反映了用户的兴趣和意图，用于表达和挖掘用户的兴趣。学习Agent的机器学习技术主要采用遗传算法，其学习过程既是用户相关性反馈过程，也是用户兴趣挖掘过程。结论 本文分析了Mobile Agent在分布式计算方面的技术优势，设计了一个基于Mobile Agent的教学资源智能采集系统。该系统可以在浩瀚的互联网上搜索和采集

与教学资源相关的数据。系统充分利用了移动Agent的移动性和智能化特点，不仅可以有效提高Web教学资源搜索的查全率，还可以提高相关教学资源的查准率，极大地方便了用户有效地利用网络进行教学。采集

教学资源。资源。但是，该系统在网页集结构变化时的自适应性还存在一些不足，在很大程度上限制了网页集的变化。如何进一步提高搜索系统自身的自学习能力以适应网页集不同程度的变化，在这方面需要进一步研究。参考文献： [1] Evandro de Barros Costa。

　　AMulti based AgentFramework for Adaptive Learning[J]．2001IEEE：235-238。[3] 周龙祥，刘甜甜．移动代理综述[J]．计算机应用与软件, 2003(11):19-23. [4] 文涛, 朱乔明, 陆强．一种快速的中文分词算法[J]．计算机工程, 2004, 30(19):119-120. [5] 萧云．孙茂松，邹嘉衍。利用上下文信息解决中文分词中的组合歧义[J]．计算机工程与应用, 2001(19):87-89. 第12期 李孟雄：基于移动Agent的教学资源智能获取系统研究41 PageRank算法的改进[J]．上海交通大学, 2003,37(3):397-40O. 理查兹0nM。D0ming0sP。智能冲浪者：PageRank 中链接和内容信息的概率组合 [J]. 神经信息处理系统进展，2002(14)：1441-1448。尚东娟，王春红，张敏．

　　基于Agent的个性化信息检索中的相关反馈研究[J]．计算机工程与科学, 2010, 32(6):109–111. 周阿莲，陈秀全，周慧。基于分布式智能移动代理的信息检索系统[J]．计算机应用与软件, 2008, 25(5): 196-198. 责任编辑：吴旭云 基于移动Agent的教学资源智能采集系统研究 李孟雄（连云港师范学院计算机系，连云港222006） 摘要：BasedO13. 分析了mobile Agent在分布式计算方面的技术优势，提出了结合mobile Agent技术的思想。和网络教学资源获取，

　　该系统充分利用了移动Agent的移动性和智能化特性，有效解决了传统搜索引擎在教学资源领域搜索精度不高和反馈信息过载的问题。关键词：mobileAgent；teachingresource；acquisitionsystem；intelligence（上接第36章，掌握科学完善的操作方法。计算机版图设计的过程研究，使版图设计者进一步明确和完善版图设计中各技术环节的作用。工艺方法的推广对于提高版面设计质量具有一定的现实意义。参考文献：[1] Alastair. Campbell. Handbook for New Generation Graphic Designers [M]. 香港：三联书店，1998. [2] Chen辉等。版式设计[M]。上海：

　　北京：人民邮电出版社，2009． [4]吴祖武．AdobeInDesignCS3标准培训教材[M]．北京：人民邮电出版社，2009 责任编辑：吴旭云 计算机版图设计流程研究 孙宇（吉林科技职业学院，长春 130123） 摘要：本文介绍了现代版图设计的工作流程和计算机初始化的 ole。阐述了出版物从最初的设计准备到最终的城镇印刷要完成的基本任务，包括纸张类型的选择、出版物版式的设计、图片扫描的技术、内容的设计与制作、纸张的制作等。 inspection be—foreprinting 等等。关键词：计算机应用；版图设计; Photoshop；在设计中；