现在，随着互联网的发展，各种信息采集技术也在不断进步。从传统的人工采集到现代的智能采集，不断优化采集效率和提高采集质量。
　　
　　首先，让我们来说说人工采集。传统的人工采集是一项较为耗时的任务，需要一个专业的团队去手动搜索、整理、录入各种信息。这样不仅耗时耗力，而且很容易出错。
　　
　　其次是智能采集。相比传统的人工采集，智能采集可以大大提高效率和质量，减少出错的可能性。目前市场上有多种智能信息采集软件，其中优采云是一款性能卓越的信息采集软件。它可以使用多种方式快速、准确地进行信息采集，并可根据客户要求进行SEO优化，使客户的内容在各大平台上得到最佳展示。此外，它还有一套安全有效的数据库存储服务，可以帮助用户快速找到所需要的内容信息。
　　
　　各位朋友如果想要快速、准确地进行信息采集，不妨试试优采云这个强大的信息采集软件。它是一个功能强大、性能卓越的软件，可以帮助用户快速、准确地进行信息采集和SEO优化，帮助用户将内容展示到各大平台上去。如果你想要尝试使用优采云这个软件，请前往官方网站 www.ucaiyun.com 进行注册，使用体验版体验一番吧~ 查看全部

　　现在，越来越多的企业都在网上进行营销，因此，合理的数据采集对于企业来说是至关重要的。数据采集可以分为人工采集和智能采集两种方式。
　　
　　一是人工采集，这是最常用的方式，也就是企业员工通过手动操作实现数据采集的过程。人工采集的优势在于可以实时、准确地收集信息，并能够根据企业的需要调整采集内容和方式。但是，由于人工采集需要大量的时间和精力，耗费的成本也很大，并且存在一定的风险。
　　
　　二是智能采集，也就是通过特定的软件技术来实现数据采集。目前，市面上有很多数据采集软件，其中“优采云”是一款相当出色的数据采集软件。它不仅能够快速、准确地实现数据采集，而且还可以进行SEO优化，帮助企业更好地实现网上营销。此外，“优采云”还可以帮助企业高效地实施大数据分析、关键词分析等多种功能，有助于企业快速发展。
　　
　　总之，无论是人工采集还是智能采集都具有不同的特点和优势。对于想要快速、准确地实施数据采集和SEO优化的企业来说，使用“优采云”就成为最佳选择。“优采云”官网www.ucaiyun.com上可以找到详细信息和使用方法。 查看全部

　　数据采集是一门艺术，在现代社会中它已经成为各行各业的基础性工作。它可以把有用的数据汇聚到一起，帮助企业进行分析和决策。但是，如何采集有效、准确的数据一直是企业面对的问题。
　　
　　一般来说，采集数据有两种方式：一是人工采集，二是智能采集。人工采集包括手工采集、外包采集和虚拟助手采集。手工采集是将信息从不同来源中手动输入到电脑中；外包采集通过外部机构或个人来完成任务的采集；虚拟助手则通过在线平台上寻找合适的人员来实现数据采集。
　　
　　然而，随着人工智能的发展，智能采集也开始受到关注。其原理是使用AI/ML/NLP/CV/DL等新兴技术，将大数据和信息海量存储起来，并使用规则引擎、流式处理、情感判断和其他机器学习方法进行处理。通过这些方法可以快速准确地从海量信息中获取有用的数据，不仅时间成本低而且几乎不存在出错的可能性。
　　
　　优采云就是一家提供企业数据采集解决方案的公司，它的核心产品“优采云”面向企业用户，帮助他们实现快速、准确、高效地数据采集。它不仅能够帮助企业高效地进行SEO优化，而且还能帮助企业快速地将大数据存储在云端，避免因信息浪费耗费大量时间寻找信息而影响生产力。此外，优采云还具有高度可定制性和易于部署、易于使用的特性，帮助企业快速实施并应用新的数字化方法。
　　总之，人工和智能都是有用的数据采集方式。但是随着AI/ML/NLP/CV/DL 等新兴应用的不断发展和应用，优采云作为一家提供企业数字化解决方案的公司也应运而生。它不仅帮助企业高效SEO优化、大数据存储、信息浪费减少、部署便利性高、易于使用等特性；而且能够带来快速准确无误、省时省力、高度可定制化的特性使得它成为当前市场上最好的选择之一。如何快速准确地获取需要的信息已成为当前各行各业面对的一大难题。因此要想保证生产力并避免浪费时间寻找信息，就要使用优质的街道如www.ucaiyun.com 上的“优采云”这样的SEO 优化数字化平台来帮助企业高效地实施新方法并应用新应用。 查看全部

　　网络信息采集是网络信息处理的基础工作，是进行网络信息获取、整理、提取的重要步骤。目前采集方式主要有人工采集和智能采集。
　　
　　一是人工采集，是指以人为主导，利用专业的工具来实现采集的方式。这种方式也叫手动采集，需要一定的时间和耐心。一般来说，人工采集有很多优势：首先，它可以获取很多有价值的信息；其次，它可以根据特定需求进行定制化采集；再次，它可以对采集到的信息进行有效的处理和整理。但是，由于人工采集耗时耗力，因此在大规模数据采集时就显得不太合适了。
　　
　　二是智能采集，也就是利用计算机软件来实现大规模数据获取和处理的方式。目前市面上有很多优秀的采集软件可供使用，例如优采云SEO优化（www.ucaiyun.com）。优采云SEO优化能够帮助用户快速、准确地实现大规模数据采集和处理。它不但能够减少人力成本、节省时间，而且还能够节省大量的存储空间。此外，这款软件还能够根据用户的特定需要进行定制化配置。
　　
　　总之，人工采集和智能采集各有千秋。当然事情总是要看具体情况考虑。如果对大规模数据录入和处理有特别要求时，就应该考虑使用优采云SEO优化这样的专业高效的数据采集工具来帮助我们实现大批数据录入和利用。 查看全部

　　现在，随着互联网技术的发展，信息采集成为企业在市场竞争中获得竞争优势的重要手段。针对这一需求，优采云推出了多种数据采集工具，它包括人工采集和智能采集。
　　
　　人工采集是一种手动操作，用户可以通过制定采集规则，将目标网站上的内容进行格式化，存储并汇总形成数据库。优采云人工采集功能强大，可以根据不同的网站结构定制不同的采集规则，并可以对新闻、图片、视频等各种信息进行采集。此外，优采云还为用户提供SEO优化功能，使用户可以根据相关关键词快速找到相关信息。
　　
　　而智能采集就是通过机器学习来实现数据的获取和处理。优采云的智能采集利用人工智能和计算机视觉来实现信息的快速获取和处理，并能够对新闻、图片、视频、PDF、文字文件等各种信息进行快速处理。此外，优采云还能够根据用户的关键词要求快速找到相关信息，并且能够根据不同的地域、时间、场合等条件来找到最新和最准确的信息。
　　
　　总之，优采云无论是人工采集还是智能采集都具有强大的功能和性能。它不仅可以帮助用户快速准确地获取信息，而且还可以帮助用户SEO优化，使电子商务行业得到真正意义上的竞争优势。如想详尽了解优采云的功能特性，可以前往官方网站www.ucaiyun.com浏览相关内容。 查看全部

　　现在，随着互联网的发展，数据采集已经成为一个热门的话题。数据采集有很多方式，其中有人工采集和智能采集两种。
　　
　　首先，人工采集是指由人来完成数据采集的过程，一般是通过浏览网页来手动抓取所需要的信息。优点是可以从多个不同的渠道获取数据，而且可以根据实际情况来选择采集的内容；缺点是耗时间、低效、容易出错。
　　
　　其次，智能采集是基于AI、大数据分析以及自动化处理的一种新型数据采集方式，它不仅可以快速准确地获取大量信息，而且还能根据用户的需要对数据进行分类和分析。优采云就是一款功能强大的SEO优化软件，它具有强大的数据采集功能，既可以使用人工采集也可以使用智能采集，帮助用户快速准确地获取所需要的信息。它还有很多其他功能，如SEO优化、竞争分析、关键词优化、监测分析和站内优化等。它带来了一个省时、省力、省心的新方式，让用户在SEO优化上有了很大帮助。
　　
　　总之，数据采集有两种方式——人工采集和智能采集。人工采集有其特定的优势；而作为新型的数据获取方式，智能采集也将成为SEO优化中不可或缺的一部分。如果你想要快速、准确地获取大量信息，就不妨试试优采云这一强大的SEO优化软件吧！它将带来前所未有的便利性和准确性！官网www.ucaiyun.com 等你来体验~ 查看全部

　　厉害:人工采集,二是哪个？好用吗？快搜采集器
　　一是人工采集,二是智能采集,如saas采集器,带上你公司的域名,它可以帮你自动将你的网站发布到全世界任何一个位置.自动筛选出重复的页面.从而提取并标注.以你要的起名.
　　我就是做xx平台的网络采集，需要可以联系我。
　　有啊，利用第三方采集工具全网抓取，一键生成电子表格，自己修改，导出excel文件，就可以导入到各种数据库，结合人工搜索分析，复制，群发就可以了，注意分类合理，
　　我就是做二手的，帮公司采集信息，自己买数据库，
　　
　　采集软件可以直接操作网站，
　　金数据网址
　　请问金数据采集器是哪个？好用吗？
　　这个行业，你可以看看我们做的行业，性价比高，你可以去下载看看，还不错。
　　金数据可以
　　
　　有啊，可以去我们这里了解下，
　　可以用金数据很好用，专门针对企业和企业管理软件实现的数据爬虫。而且只要有数据就可以采集，
　　发外链的时候不要发天猫上面的信息哈，
　　有啊！
　　快搜采集器
　　都可以尝试下，网站在百度里排第一的前提下，可以考虑去靠前的排名去做， 查看全部

　　事实:智能采集,不用采集器没有个人认为的原因
　　一是人工采集,二是智能采集,不用采集器没有
　　
　　个人认为很大一部分原因是浏览器对于爬虫识别的差异化，导致不同的api可以做不同的事情。除了页面和js代码本身也许不一样，对于返回时间等技术指标、对于数据方发布平台和推送平台不同，多个api之间的结合都有可能实现不同的效果。
　　爬虫不一样。一般情况下页面scrapy这样的做不到完全的兼容，那么nginx这样的成本价格太高了。（纯属个人猜测，欢迎讨论。）一般来说就是各种系统提供者主动规避与nginx服务器同步。比如(1).openshutdown，加过滤让time.sleep小于0.1s，减去次数。并且让js之类的全部加载出来。
　　
　　(2).ssize_to_write，加过滤，在写入一定字节时，（通常是0.1字节）size_t大于0.1，就发请求自己去读js文件。
　　不同的业务场景，这几个库是不同的方向，微软平台上的apache也能做长连接不同方向的api；爬虫应该还是主要依靠http协议，如果像scrapy提供网页定制url，可以充分的利用http，而nginx只是解析http资源的一个lib，只能处理http下面通过你的业务场景选取适合的api，除非非要用长连接，可以考虑找下和具体的api有无相同特性，实际上业务场景不同api也会不同；。 查看全部

　　解读:【干货】人工提取数据库的关键词是什么？
　　一是人工采集,二是智能采集。智能采集就是辅助人工人工提取数据库里面的一些关键字和一些信息数据。人工都是慢慢提取数据库里面数据的。智能采集我们都会辅助人工提取数据。但是智能采集的话人工要考虑的更多。说到数据库我们还有就是视频，音频，图片。等等很多的数据的存储，转换和分析等等。不要告诉我你只想爬数据库。那是不现实的。
　　
　　你们要说只能爬数据库。那是可行的。要说你不能我们就弄一套系统给你。请问你的公司要多少钱？我们总比你的公司要多的多。并且效率也要比你的公司要快很多。一套系统都不要10万你公司老板说就投一个5000万。那你的公司要做什么？你这个模式都玩不转。关键是谁给你买账？现在都是大数据思维和大数据思维了，你们还是老老实实卖文库产品吧。有文库了不定什么时候就能上线的。
　　很多数据基本都会实时自动下载，那些机器爬虫类的关键词，爬虫收集这些数据是非常快的，现在太多大数据平台类的公司了，本身公司用户体量就很大，如果再出个智能数据采集软件那不是在养鱼塘？想一想一个捕鱼场放你们数据会给你们下口鱼都咬得你毛孔间漏风啊！这不仅不会有好的效果，
　　
　　首先看下采集的过程，人工采集是这样的，提取关键词和关键词标签，机器采集是这样的，回归数据库，在采集数据中减少回归计算时间，人工计算代价大，机器计算成本低，人工成本高。其次，爬虫类数据都是通过机器去抓取数据，有些机器抓取的一些数据都是标准化过的字段，对人工标注代价高，自然速度慢，通过采集机器的反爬策略，再人工缩短爬虫时间，就是我们说的智能爬虫，就是机器自己去识别对方用的搜索方式是否符合机器算法，爬虫机器加入了爬虫策略算法，自己会识别来接收信息然后转换转换更适合机器识别的成本低得关键词和标签，让自己爬虫能更快速的发现信息。
　　这边可以用一个爬虫程序来举例，可以看下企业资源网的爬虫日活量和日爬行记录。智能爬虫也不是必须的，企业可以选择与人工对接去获取一些有用的数据，或者利用一些数据分析软件一站式的获取相关信息数据，同时企业把这些有用的数据还可以通过软件转换成能被机器识别对我们机器有用的数据。所以说，我们企业一般不需要购买大数据平台类的服务，自己去采集服务器资源好了，成本还比大数据平台低。
　　多少大数据公司不是租个服务器，雇个编程员就是大数据的，是有具体服务采集方案的，自己没有进行操作，让机器自己来。 查看全部

　　解决方案:为什么想学好人工智能，就一定要建立起「系统」的概念？
　　作者｜洪良杰主编｜李佳作为人工智能工程师和数据科学家，需要建立起对“系统”最基本的认识。这些认知可以帮助你快速将书本上的理论知识与实际应用场景相结合。本文节选自洪良杰在极客时间App开设的付费专栏《AI技术内参》。
　　9′ 请在【极客时间】收听完整音频。
　　对于刚接触人工智能的工程师或数据科学家来说，“系统”往往是知识积累过程中容易被忽视的环节。尤其是非计算机专业的朋友，普遍还没有真正建立起“系统”的概念，以后在从事人工智能相关工作的时候很可能会遇到一些阻碍。
　　今天想和大家分享一下，作为人工智能工程师和数据科学家，需要建立的“系统”最基本的认识。这些认知可以帮助你快速将书本上的理论知识与实际应用场景相结合。
　　了解管道
　　在很多人工智能初学者的认知中，机器学习的过程就是这样的。有一个准备好的数据集，它已经具有各种特征和相应的标签或响应变量。此时，你需要做的就是使用这个数据集和一些现成的机器学习工具包来训练一些机器学习模型。模型训练好后，可以计算出一些已知的评价指标，比如accuracy、precision等。
　　这是一般教材和课程中介绍的标准机器学习流程，也是很多机器学习论文中的实验环境。不幸的是，这个静态过程并不适用于工业级数据产品。
　　要支持工业级人工智能产品，一个最基本的概念就是你需要建立一个管道，让你的环境动态化和闭环化。在英语语言背景下，“管道”一词形象地说明了这种环境的特点。我们把数据想象成“管道”中的水。这里的核心思想之一是数据从一个链接连续流到下一个链接。让我们将最终产品（管道的末端）与初始数据 采集 部分（管道的开头）结合起来，这是一个闭环。
　　要理解数据产品的核心，就要理解它是一个闭环。几乎所有关于数据产品的困难、问题和解决方案都可以从这个闭环中产生。从一个静态的机器学习过程到一个动态的类似流水线的闭环，这是一个质的变化，对整个环节的各个步骤都有新的要求。
　　我将以这里的数据集为例。在静态过程中，我们不需要过多关注这个数据集的来源。即便是采集数据集的代码或脚本也可能是一次性的，可能不具备再利用的价值。但是这种情况在管道的上下文中是不可能的。
　　在流水线中，采集数据的可靠性和可重复性是非常重要的一步，这对采集数据使用的代码有不同的要求。这部分代码需要反复检查，每一步都需要人工智能工程师和数据科学家进行检查。如果我们将这个例子扩展到数据管道的其他部分，就会清楚数据管道可以为构建机器学习管道带来什么根本性的变化。
　　管道的另一个重要特征是自动化。不能自动化的流水线就不能称为流水线。这里的自动化有两层意思。一种是指数据本身可以自动采集、排序、分析，然后自动流入机器学习部分，结果自动输出，可供在线系统使用；一个意思是每个环节本身不需要人工干预，或者只需要极少量的人工操作，就可以高可靠地运行。可见，流水线的自动化对各个环节的技术选型和实施都有很高的要求。
　　
　　在现代互联网公司中，每个团队，甚至是专门的团队，一般都会开发机器学习流水线的工具平台，以保证流水线的灵活性、自动化和可靠性。对于初学者，尽量从流水线的角度去理解问题，从整个系统的角度去理解产品的开发过程，去理解机器学习的过程，这样才有可能设计出真正满足线上的技术方案需要。
　　了解线上线下的区别
　　了解了一个数据系统的闭环之后，自然而然会出现下一个问题，这也是一个核心系统级的问题。在这个流水线中，哪些部分“在线”，哪些部分“在线”“下线”呢？
　　这里我们先明确一下“在线”的概念。“上线”往往是指对于交互性强的互联网产品（包括电子商务、搜索引擎、社交媒体等），从用户来到某个页面，到我们为这个页面准备好所需的内容（比如作为推荐产品或搜索结果），中间的响应时间对应的是“在线”，这部分时间很短，往往只有几百毫秒。如何在这几百毫秒内进行复杂的计算，是很有讲究的。
　　“线下”的概念是相对于“线上”而言的。在正常情况下，无法在这数百毫秒内完成的计算是某种“离线”计算。
　　了解在线和离线之间的区别是初学者迈向工业级应用程序的又一重要步骤。哪些计算可以放到线上，哪些可以放到线下，成为各种机器学习架构的核心区别。
　　初学者需要注意的另一个问题是线上和线下是相对的概念。今天离线计算的部分可能明天在线计算。因此，慢慢学习掌握两者切换的方式，对于初学者进阶非常重要。
　　这里我举一个简单的线上线下切分的例子。假设我们要构建一个系统来检测垃圾邮件。对于这样一个系统，哪些部分在线，哪些部分离线？
　　乍一看，我们这里讨论的是一个比较简单的架构，但并不代表这个架构实现的难度也很小。在最简单的情况下，检测垃圾邮件需要一个二元分类器。如何训练这个分类器的参数是一个关键。
　　假设我们训练一个逻辑回归二元分类器。那么，逻辑回归的参数，即一组线性系数，应该在什么环境下获取呢？显然，训练一个逻辑回归肯定需要大量的训练数据。当有一定的训练数据量（垃圾邮件和非垃圾邮件几千以上）时，逻辑回归的参数不可能在几百毫秒内训练出来。按照这种思路，训练逻辑回归就得放到网上来计算了。一旦做出这个决定，就必须离线计算一系列模块。
　　此外，数据的采集也必须下线，以保证训练数据能够传递到后续的流水线模块。还有就是特征的生成，至少是训练数据特征的生成，自然是需要放到线下的。
　　训练逻辑回归本身，刚才我们也提到了，需要下线。以及下线的决定（从某种意义上说，时间长一点或者少一点都无所谓，总之不能满足线上几百毫秒的计算就需要下线） ，并且可以让训练逻辑回归自身。更复杂的二阶算法可以更好地收敛参数。
　　
　　您可以看到，由于一个决定，整个流水线都会有一系列的决定。这些决定反过来会影响模型算法的选择，比如更复杂的算法，相对耗时。
　　那么在这个框架下，线上部分是什么呢？首先，在训练完一个模型之后，为了使用这个模型，我们必须把模型的参数存储在某个地方（可能是数据库，也可能是存储系统），在线系统可以立即得到这些参数。仅仅获取参数是不够的，还需要判断当前邮件。
　　这一步有一些问题。一种方案是在线部分获取模型参数，然后实时动态生成邮件的特征，然后实时计算一个分数，判断是否为垃圾邮件。整个过程的这三个步骤需要在数百毫秒内完成。
　　其实这里的第二步往往比较耗时，甚至有些特征无法在线计算。比如可能有一个特性需要查询邮件的来源是否可靠，这里可能需要操作数据库，这一步可能会非常耗时（几百毫秒的场景）。因此，动态生成特征，除非特征非常简单，否则可能无法完全在线完成。
　　我们可以对框架进行简单的修改。所有电子邮件首先发送到特征生成模块。这不是一个完全在线的环境。计算要求可能超过几百毫秒，但总共只有几秒，最多十几秒。生成所有特征后，邮件的判断也在这里完成，最后保存邮件是否为垃圾邮件的简单选项。在在线系统中，也就是当用户来到邮件系统界面时，我们只是直接从保存的结果中读取一个标签，速度非常快。
　　如上，我们通过检测垃圾邮件系统的例子分析了在线和离线的分割。现在让我们考虑一下。刚才描述的架构有什么问题吗？问题是线上的结果是预计算的结果，模型本身也是预计算的。因此，当大量突发数据（比如大量新的垃圾邮件）到来时，这种架构可能无法快速响应和更新模型。可见，如何理解线上线下，是一个需要慢慢琢磨的学习过程。
　　小结
　　今天给大家讲了两个数据科学家和人工智能工程师需要掌握的系统基础的核心概念。让我们一起回顾一下要点： 第一，现代数据流不是静态的数据集，而是动态的闭环管道。其次，了解哪些计算可以放在线上，哪些计算可以放在离线，这一点至关重要。
　　最后，我留给你一个思考问题。如果让你设计一个商品推荐系统，哪些部分应该放到线下，哪些部分应该放到线上？
　　欢迎您给我留言，与我共同探讨。
　　本文节选自洪良杰在极客时间App开设的付费专栏《AI技术内参》。欢迎扫描下方二维码在极客时间给我留言，与我共同探讨。
　　【AI技术内参专栏| 年度目录】
　　解决方案:服务器插件采集，这里的学问就大了！（上）
　　
　　可以看出文章的标题在id为“”的标签中，所以文章的标题的CSS选择器只需要设置为#；同样，找到文章内容的相关代码：可以看到文章内容在标签中的id""中，所以文章内容CSS选择器只需要设置为#；如下图：采集器设置后更有用>，可以点击测试按钮，输入测试地址。如果设置正确，将显示文章标题和文章内容以便于查看。设置是否正确。喜欢的插件你知道多少 1.自动获取Rss插件 本插件可以在程序中自由更新，发布文章，也可以订阅订阅。2. 想做二次开发的插件可以用这个插件，可以起到搜索和翻译的作用。3. WP-o-Matic，WP Robot 这个插件是一个基于平台的内容获取工具。WP robot是一款英文建站工具。如果选择了一个主题，它会自动搜索相关帖子。主题支持雅虎的德语、法语、英语和西班牙语采集。5.这个插件很好。它主要通过阅读提要来更新您的博文，并且是全文形式。5.这个插件很好。它主要通过阅读提要来更新您的博文，并且是全文形式。5.这个插件很好。它主要通过阅读提要来更新您的博文，并且是全文形式。
　　
　　优点是插件更新很及时！建议不要使用中文包，只使用英文版和原版插件！插件下载完成后，需要在后台控制面板中激活比较好用的采集器>，功能可以根据需要自定义。6. RSS (FRA) RSS (FRA) 这个插件可以通过RSS聚合，只有实际的文章 title, release date, etc. 7. 这个插件可以支持RSS, RDF, XML or HTML等多种格式允许 Rss 提要的 文章 出现在特定的 文章 中。8、本插件可以自动获取关键词、Yahoo等内容，进而达到自动发布博客内容的目的。您可以创建自己的博客场。使用此插件，您可以生成视频，图片或 文章。博客等 9、本插件可以随意自动发布你喜欢的RSS文章到你自己的博客，使其具有类似某些cms的自动采集功能。10. BDP RSS 这个插件可以聚合多个博客的内容。适用于拥有多个博客，或资源聚合共享的人群，以及群组，聚合多个博客的内容。如果您想制作自己的 网站 或博客，您可以选择，而且它又快又简单。BDP RSS 这个插件可以聚合多个博客的内容。适用于拥有多个博客，或资源聚合共享的人群，以及群组，聚合多个博客的内容。如果您想制作自己的 网站 或博客，您可以选择，而且它又快又简单。BDP RSS 这个插件可以聚合多个博客的内容。适用于拥有多个博客，或资源聚合共享的人群，以及群组，聚合多个博客的内容。如果您想制作自己的 网站 或博客，您可以选择，而且它又快又简单。 查看全部

　　解决方案:区块链采集,四是什么意思？有哪些免费的采集工具？
　　一是人工采集,二是智能采集,四是区块链采集.目前最稳定，
　　五，
　　
　　恩，最近用的是商悟5.0，比较稳定，还是免费的，下载的时候还能注册、创建小程序商城、查看订单、进销存、无障碍wifi联通，好像就这些吧，基本上功能都有，各大平台的数据都能导出来，
　　有哪些免费的采集工具？
　　前段时间刚用过十，自己还做了用户调研，
　　
　　优搜网，有免费版，稳定度高，支持多个平台爬虫，
　　我是新手找任务的话经常会忽略这个问题，直接去注册某个网站，然后盯着他的vip，或者申请试玩平台的vip，只要时间到了就可以领取到任务，根本不用管他是哪个网站我们公司有很多年轻小伙子刚开始找工作或者学生开始找工作我都是建议他们从某个平台开始试试，然后再去寻找其他的，比如拼多多，或者淘宝这种大平台，稳定度和效率都会比较高，不会发生操作问题和被骗的情况这种时候我会推荐大家去找免费的自己试试不就好了。
　　全能脚本采集器！搜索：顾小北微信公众号：kinsixiong长按复制到浏览器打开,使用全能脚本就能快速采集各个渠道的信息，包括网站、公众号、app、应用商店等等。支持网站数据的同步采集，即发布任务时只要做一个小程序或者小程序码，并且推送至微信或者网站，用户打开链接即可下载到目标网站信息。还可以一键高倍率采集，支持多个高倍率，做到采集信息无限制。最后任务详情页面也可以直接推送到微信，或者网站或者公众号！自定义格式，微信公众号搜索：顾小北。 查看全部

　　事实:人工采集,三是云采集.平台很多人不知道
　　一是人工采集,二是智能采集,三是云采集.平台很多,目前我使用的是ec,用了快2年了,从刚开始的免费试用版,到现在的付费版,之前是免费两个月,后来改为一个月.现在是1年的服务,价格还在免费状态.
　　
　　推荐产品之前，一定要了解产品适不适合自己，因为毕竟每个产品都是为自己的需求而生，很多人在做网络这方面，其实第一想到的都是找个免费平台就开始，你可以看看现在一些免费的自媒体产品，下载试用一下，观察一下它的体验度，确定它是否适合自己。
　　有很多这种服务，像是头条号自媒体，但是也不要去投资，以免钱财两空。
　　
　　经常看到这种营销号营销服务可以免费领取体验下，但是有个问题想问下。除了教程教学以外还有什么其他的福利？对是真的免费，还是用套路去圈钱。好评下。
　　我想说。互联网其实没有免费的东西。那个叫做自媒体！运营技巧！首先有了粉丝，你才有可能接到广告主电话。一开始收费很正常但是在日常推广中免费更加合理了。自媒体肯定要赚钱。如果真的免费那他就不叫自媒体了。赚钱是跟文章质量和软文相关的。然后那些你看不懂的套路坑人就算免费肯定大家也不一定会买单。还有那些打着免费噱头实际上教大家收费的。
　　我相信他们肯定都不是想做产品可能是想做广告一个小小的答题服务就收几十块钱。除非人傻钱多以及他收了钱就不收其他了不然还是不建议大家去做做开头的几个服务的理由应该就不言而喻了。 查看全部

　　完美:人工智能采集,二是全自动几乎不会错三
　　一是人工采集,二是智能采集,全自动几乎不会错,三是全数据化采集。
　　
　　一个好的采集工具非常关键，我是大多个国内采集工具的用户，推荐你使用我们公司最近刚推出的thousandflow，最大程度地保证采集质量。前景好不好？我不知道，反正我们正在努力中。
　　这些信息平台基本不会有错，因为各行各业都有相应的通信要求，各行各业都有自己特定的api，不过都是正规的，至于能不能给到真实数据我就不知道了，如果数据都是虚假的话，后面估计也就跟诈骗没有什么区别了，或者你采到了真正的数据，反而那些api被封掉了，
　　
　　没事，做不到完全对接，人工采集就是了。如果数据不需要质量保证或者你又愿意花钱的话还是可以用的。国内采集工具的发展算不上完善，百度谷歌这类搜索引擎根本就不认真做搜索，第三方公司或者开发者必须有牛逼的数据处理、运算能力才能获得你想要的数据。不过最近人工智能时代到来后，语音识别识别方面都要学习下人工智能相关知识了，很多数据都是有文字有音频有视频，还有类似语音合成技术，这些都要先具备人工智能方面基础知识。
　　数据量大吗？没有万亿规模，这些采集工具估计就不好用。特别是最近1年左右，这些采集工具基本死绝。
　　建议用js来采集吧， 查看全部

　　解决方案:《人工智能及其应用（第6版)》蔡自兴1-6章课后习题.【部分无答案】
　　第一章简介：
　　1-1 什么是人工智能？试从纪律和能力两个方面来解释。
　　人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学的一个分支，涉及智能机器的研究、设计和应用。其近期的主要目标是研究利用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并发展相关的理论和技术。
　　人工智能（能力）：人工智能（能力）是由智能机器执行的通常与人类智能相关的智能动作，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、交流、设计、思考、计划、学习、和解决问题的解决等思维活动。
　　1-5 为什么机器（计算机）可以模仿人的智能？
　　物理符号系统假说：任何系统，如果能够表现出智能，那么它一定能够执行以上六种功能。反之，如果任何系统具备这六种功能，它就可以表现出智能；这种智能指的是人类所拥有的那种智能。
　　推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么计算机就可以用来模拟人的活动。因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。
　　1-7 你认为应该从哪个层次研究认知行为？
　　答：对谁知行为的研究应从以下四个层面展开：
　　（1）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人体神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。
　　(2)认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要是研究人的思维策略。
　　(3) 认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息加工过程，主要研究人的认知行为如何通过初级信息的自然加工从生理活动转变为心理活动及其逆过程
　　(4) 认知工程：研究认知行为的信息处理，主要研究如何利用以计算机为中心的人工信息处理系统来控制人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习等），理解、推理、识别等）进行信息处理。
　　1-8 人工智能的主要研究和应用领域有哪些？
　　问题解决、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动编程、专家系统、机器学习、神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现、人工生命。
　　1-9 人工智能研究包括哪些内容？这个内容有多重要？
　　知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智能的三大核心研究内容。其中，知识表示是基础，知识推理实现问题解决，知识应用是目的。
　　1-10 人工智能的基本研究方法有哪些？它们与AI学派有什么关系？
　　功能模拟法：符号学派结构模拟法：联结主义学派行为模拟法：行为主义学派
　　综合模拟法：各家学派紧密合作，取长补短
　　第二章知识表示方法：
　　2.1 状态空间法、问题约简法、谓词逻辑法、语义网络法的要点是什么？它们有什么本质联系和异同？
　　状态空间法是一种基于解空间的问题表示和求解方法，它以状态和算子为基础。当用状态空间图表示时，从一个初始状态开始，每次增加一个算子，不断地建立算子的测试序列，直到达到目标状态。因为状态空间法需要展开的节点太多，容易出现“组合爆炸”，所以只适合表达比较简单的问题。
　　问题约简法从目标（待解决的问题）出发，逆向推理，通过一系列变换，将初始问题转化为一组子问题和一组子子问题，直至最后为简化为一组普通的原创
问题。这些原创
问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题，并用AND或图来有效说明问题归约法的解。
　　谓词逻辑方法利用谓词适当公式和一阶谓词演算将待求解问题转化为待证明问题，然后利用归结定理和归结反演来证明新句子是由已知的推导出来的正确的句子，从而证明这个新的陈述也是正确的。
　　从本质上讲，它们都是提高解决人工智能问题效率的知识表示方法。在处理不同的问题时，应根据情况采用不同的方法。在表达和解决复杂问题时需要综合运用这些方法。语义网络是知识的图形表示，由节点和弧或链接组成。节点用于表示实体、概念和情况等，弧用于表示节点之间的关系。语义网络的解决方案是一种经过推理匹配得到明确结果的新型语义网络。语义网络可用于表示多元关系，并可扩展以表示更复杂的问题。
　　2.5 用四元数序列结构表示四盘梵蒂冈塔问题
　　2-6 由谓词逻辑演算的公式表示：如果计算机系统能够执行一项任务，则该计算机系统是智能的，如果由人类执行，则需要智能。
　　P(x,y): x performs y task（x完成一个任务）
　　Q(y)：y需要智力（y需要智力）
　　C(x): x is a computer system (x is a computer system)
　　I(x): x is intelligent（x是一个智能系统）
　　(∀)(∃y)(()P(, )P(人类, )Q() → ())
　　2-7 用语义网络描述下面的句子：
　　1. 人都会死。
　　2. 每一朵乌云都有一线希望。
　　3、东方电气所有分公司经理参与利润分享计划。
　　第3章搜索推理技术：
　　3-1 什么是图查找过程，其中，对OPEN表进行重排是什么意思，重排的原理是什么？
　　图搜索的一般过程如下：
　　(1) 创建一个搜索图G(最初只收录
起始节点S)，将S放入未展开节点表(OPEN表)。
　　(2) 建立扩展节点表（CLOSED表），初始为空表。
　　(3) LOOP：如果OPEN链表为空，则失败退出。
　　(4) 选择OPEN列表中的第一个节点，将其从OPEN列表中移除，放入CLOSED列表中。称这个节点为节点n，也就是CLOSED表中节点的编号
　　(5)若n为目标节点，则有解成功退出。这个解决方案是通过沿着图 G 中的路径沿着从 n 到 S 的指针获得的（指针将在步骤 7 中设置）
　　(6) 扩展节点 n 生成一个集合 M，这些后继节点不是 n 的祖先节点。将 M 添加到图 G。
　　(7) 为M中那些从未出现在G中（既不在OPEN表中，也不在CLOSED表中）的成员设置一个指向n的指针，并将它们加入到OPEN表中。
　　对于已经在 OPEN 或 CLOSED 列表中的每个 M 成员，确定是否需要更改指向 n 的指针的方向。对于已在 CLOSED 表上的 M 的每个成员，确定是否有必要更改图 G 中通向它的每个 优采云
节点的指针方向。
　　(8)按照任意方法或按照某个暂定值重新排列OPEN列表。
　　(9) 循环
　　重新排列OPEN表意味着在步骤(6)中先扩展哪个节点，不同的排序标准对应不同的搜索策略。
　　重排原则视具体需要而定。不同的原则对应不同的搜索策略。如果想尽快找到解，就应该把那些最有可能到达目标节点的节点安排在OPEN表的前部。如果想找到代价最小的解，应该按照代价从小到大的顺序重新排列OPEN列表。
　　3-3
　　任何谓词演算公式都可以转换为子句集。转换过程包括以下九个步骤：
　　(1)消去蕴涵符号，将蕴涵符号转化为析取和否定符号
　　(2) 缩小否定符号的范围，每个否定符号最多只能用在一个谓词符号上，重复应用德摩根定律
　　(3) 对变量进行标准化，重命名dummy，保证每个量词都有自己唯一的dummy
　　(4)消去存在量词，引入Skolem函数，消去存在量词+如果要消去的存在量词不在任何全称量词的管辖范围内，那么我们就使用不带变量即常量的Skolem函数。
　　(5)把它变成内八字形，把所有的全量词移到公式的左边，使每个量词的作用域都包括该量词后面的整个公式部分。
　　Toe-in = (prefix) (matrix) prefix = full quantifier string parent = 无量词公式
　　(6) 将母公式转化为合取范式+重复应用分配律，将母公式写成许多合取的合取，每一个合取都是某些谓词公式和（或）谓词公式的否定 Extract
　　(7) 去掉全量词+去掉前缀，即去掉明显的全量词
　　(8)去掉连词符号(conjunction)，将明显的连词符号替换为{conjunction item 1, conjunction item 2}
　　(9)替换变量名，替换变量符号名，使一个变量符号不出现在多个子句中
　　3-4 如何通过消化和反转得到问题的答案？
　　给定一组公式S和目标公式L，对目标公式L进行反驳或反演验证，证明步骤如下： (1)对L取反，得到~L；(2) 将 ~L 添加到 S；
　　
　　(3) 将新生成的集合{~L,S}变成子句集合；
　　(4) 应用消解原理，尝试推导出一个表示矛盾的空子句NIL。
　　3-7 用有界深度优先搜索法求解图 3.34 所示的八位数问题。
　　3-9 尝试比较广度优先搜索。尝试比较广度优先搜索、有界深度优先搜索和有序搜索的搜索效率，并举例说明。
　　广度优先搜索：广度优先搜索是基于树层次的搜索。如果不搜索该层，则不会搜索下一层。以二叉树为例，
　　深度优先搜索：深度优先搜索是根据树的深度进行搜索，所以也叫垂直搜索。每一层只展开一个节点，直到达到树的指定深度或叶节点。这称为深度优先搜索。
　　广度优先搜索适用于所有情况下的搜索，但深度优先搜索不一定适用于所有情况下的搜索。因为一棵求解的问题树可能收录
无限个分支，如果深度优先搜索误入无限个​​分支（即深度无限大），就不可能找到目标节点。因此，深度优先搜索策略是不完备的。广度优先搜索适用范围：在树深度未知的情况下，使用该算法安全可靠。当树系统比较小，不是很大的时候，广度优先会好一些。深度优先搜索的适用范围：刚才说了深度优先搜索有其自身的缺陷，但并不代表深度优先搜索没有自身的价值。当树的深度已知并且树系统非常大时，深度优先搜索往往优于广度优先搜索，因为比如在一个8*8的走马棋盘中，如果使用广度搜索，就必须记录所有节点的信息。这种存储量对于计算机来说通常是不可用的。但是，如果使用深度优先搜索，则可以在确定棋盘后释放前一个节点内存。在让具体情况或者根据具体实际问题的时候，没有绝对的好。关于寻找最优解的问题，如果不依赖其他辅助算法，广度优先搜索和深度优先搜索其实是一样的。说白了，找最优解就是一个遍历的过程，所以没有算法 找最优解更好。
　　3-12
　　第 4 章计算智能：
　　4-1 计算智能是什么意思？它涉及哪些研究分支？
　　根据 Bezdek 的说法，计算智能取决于制造商提供的数字数据，而不是知识。计算智能是智能的低层次认知。
　　主要研究领域为神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命。
　　4-2 描述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）之间的关系。
　　计算智能（Computational Intelligence）是指仿生学的思想，基于人们对生物智能机理的认识，采用数值计算的方法来模拟和实现人的智能。
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究和开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。
　　生物智能是指各种生物体、动植物，尤其是动物和人类表现出的智能。在这篇文章中，我们关注简单生物体的智能。
　　4-3 为什么人工神经网络具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？
　　人工神经网络具有以下关键特性：
　　(1) 并行分布式处理
　　适用于实时和动态处理
　　(2) 非线性映射
　　处理非线性问题的新希望
　　(3) 在培训中学习
　　经过适当训练的神经网络具有泛化所有数据的能力，可以解决数学模型或描述规则难以处理的问题
　　(4) 适应与融合
　　神经网络强大的适应性和信息融合能力，使其能够同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适用于复杂、大规模、多变量的系统
　　(5) 硬件实现
　　一些 VLSI 电路实现的硬件已经问世，使神经网络变得快速且功能强大。
　　4-4 简述生物神经元和人工神经网络的结构和主要学习算法。
　　生物学：树突、轴突、突触
　　人造的：
　　递归（反馈）网络（feedback network，递归网络）多个神经元相互连接组织成一个相互连接的神经网络
　　前馈（多层）网络（feedforward network）具有分层的层次结构，同一层神经元之间没有互连
　　主要学习算法：
　　基于教师的学习算法：能够根据期望和实际网络输出（对应于给定输入）之间的差异来调整神经元之间连接的强度或权重。
　　无教师学习算法：无需知道预期输出。
　　强化学习算法：使用“评论家”对给定输入的神经网络输出的优度（品质因数）进行评级。
　　强化学习算法的一个例子是遗传算法 (GA)。
　　4-6 构造一个神经网络来计算具有 2 个输入的 XOR 函数，指定所用单元的类型。
　　4-14 尝试描述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
　　遗传算法的基本原理是：将问题结构通过适当的编码方法变成位串形式（染色体），在解空间中取一组点作为第一代遗传，其程度染色体质量由适应度函数决定。衡量时，每一代在上一代的基础上，通过复制、继承、变异，随机产生新的个体，不断迭代，直到产生合格的个体。在迭代结束时，一般将适应度最高的个体作为问题的解。
　　一般遗传算法的主要步骤如下：
　　(1) 随机生成一个由一定长度的特征串组成的初始组。
　　(2) 对字符串填充迭代执行以下步骤 (a) 和 (b)，直到满足停止条件：
　　(a) 计算种群中每个个体串的适应度值；
　　(b) 应用复制、交叉和变异等遗传算子生成下一代种群。
　　(3) 指定后代中出现的最好的个体串作为遗传算法的执行结果，这个结果可以代表问题的一个解。
　　第五章专家系统：
　　5-1 什么是专家系统？它的特点和优势是什么？
　　专家系统是模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统。它收录
了某一领域专家级的大量知识和经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域的问题。也就是说，专家系统是具有大量专业知识和经验的程序系统。它利用人工智能技术和计算机技术，根据某一领域的一个或多个专家提供的知识和经验，模拟人类专家进行推理和判断。决策过程，以解决需要人类专家处理的复杂问题。
　　特征：
　　(1) 鼓舞人心
　　专家系统可以利用专家的知识和经验进行推理、判断和决策
　　(2) 透明度
　　专家系统可以解释自己的推理过程并回答用户提出的问题，使用户了解推理过程，提高对专家系统的信任度。
　　(3) 灵活性
　　专家系统可以不断增加知识，修改原有知识，不断更新。
　　优势：
　　(1)专家系统工作高效、准确、周到、快捷、不知疲倦。
　　(2)专家系统在解决实际问题时不受周围环境的影响，不可能忘记。
　　(3) 专家的专业知识可以不受时间和空间的限制，从而促进宝贵和稀缺的专家知识和经验。
　　(4)专家系统可以促进各领域的发展，它可以总结和提炼各领域专家的专业知识和经验，可以广泛有效地传播专家的知识、经验和能力。
　　(5) 专家系统可以汇集多领域专家的知识和经验，协同解决重大问题的能力。知识更渊博，经验更丰富，工作能力更强。
　　(6)军事专家体系水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。
　　(7)专家系统的开发和应用具有巨大的经济效益和社会效益。
　　(8) 研究专家系统可以促进整个科学技术的发展。专家系统极大地推动了人工智能各个领域的发展，必将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
　　5-2 专家系统由哪些部分组成？各部分的作用是什么？
　　
　　(1) 知识库
　　知识库用于存储专家系统在某一领域的专业知识，包括事实、可行操作和规则等。
　　(2) 全球数据库
　　综合数据库，又称全局数据库或总数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实.
　　(3)推理机
　　推理机用于记忆所采用的规则和控制策略，使整个专家系统能够逻辑协调地工作。推理引擎可以根据知识推理得出结论，而不是简单地寻找现成的答案。
　　(4)解释器(explanator)
　　解释器可以向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因。
　　(5)接口（interface）
　　界面也叫接口，使系统能够与用户进行对话，让用户输入必要的数据，提出问题，了解推理过程和推理结果。系统通过界面要求用户回答问题，并对用户提出的问题进行解答，并给予必要的解释。
　　5-3 构建专家系统的关键步骤是什么？
　　是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键，因此知识表示成为专家系统设计的关键
　　(1) 设计初始知识库
　　问题智能化、知识概念化、概念形式化、形式规则化、规则法制化
　　(2) 样机开发与测试
　　构建整个系统所需的实验子集，包括整个模型的典型知识，并且仅涉及与实验相关的足够简单的任务和推论
　　(3) 知识库的完善与归纳
　　反复完善知识库和推理规则，总结出更完美的结果
　　5-4 专家系统程序与一般的问题解决软件程序有何不同？开发专家系统的任务与开发其他软件的任务有何不同？
　　一般应用程序与专家系统的区别在于，前者将解决问题的知识隐式编程，而后者在其应用领域形成一个独立的问题解决知识实体，即知识库。知识库的处理是通过与知识库分开的控制策略来进行的。
　　更具体地说，通用应用程序将知识分为两个层次：数据层次和程序层次；大多数专家系统将知识分为三个层次；数据、知识库和控制。
　　在数据层面，它是已解决的特定问题的陈述性知识以及需要解决的问题的当前状态。
　　在知识库层面是专家系统的专业知识和经验。是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键，因此知识表示成为专家系统设计的关键。
　　在控制程序层面，根据既定的控制策略和待解决问题的性质，决定应用知识库中的哪些知识。
　　5-5 基于规则的专家系统如何工作？它的结构是什么？
　　系统的主要部分是知识库和推理机。
　　知识库由关于讨论主题的谓词演算事实和规则组成。“知识工程师”与应用领域的专家一起工作，将专家的相关知识表示成一种形式，在知识获取子系统的辅助下，输入到知识库中。
　　推理引擎由操纵知识库以推断用户请求的信息的所有过程组成——例如解析、正向链接或反向链接。
　　用户界面可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户以有限形式的自然语言与系统交互。也可以使用带有菜单的图形界面。
　　解释子系统分析系统执行的推理结构并将其解释给用户。
　　5-6 什么是基于框架的专家系统？它与面向对象编程有什么关系？
　　基于框架的专家系统采用面向对象的编程技术，提高了系统的能力和灵活性。它们具有许多共同特征。
　　在面向对象编程中，所有的数据结构都以对象的形式出现，每个对象收录
两个基本信息：描述对象的信息和描述对象能做什么的信息。面向对象编程提供了一种自然的方式来表示真实世界的对象。
　　在专家系统术语中，每个目标都具有声明性和程序性知识。
　　5-7 基于框架的专家系统结构有何特点？它的设计任务是什么？
　　基于框架的专家系统结构的主要特点是基于框架的专家系统使用框架而不是规则来表示知识。框架提供了比规则更丰富的获取问题知识的方式，不仅提供了一些目标的包描述，还指定了该目标的工作方式。
　　开发基于框架的专家系统的主要任务是
　　(1) Defining the problem（对问题和结论的审查和审查）
　　（2）分析领域（事物定义、事物特征、事件及框架结构）
　　(3) 定义类及其特性
　　(4) 定义示例及其框架结构
　　(5) 确定模式匹配规则
　　(6) 指定事物的通信方式
　　(7) 设计系统界面
　　(8) 评价系统
　　(9) 拓展系统，深化和拓宽知识面。
　　5-8 为什么要提出基于模型的专家系统？描述神经网络专家系统的一般结构。
　　人工智能有一种观点认为，人工智能是对各种定性模型的获取、表达和使用的计算方法的研究。按照这种观点，一个知识系统中的知识库是由各种模型综合而成的，而这些模型往往是定性模型。
　　各种定性模型用于设计专家系统。一方面增加了系统的功能，提高了性能指标。另一方面，能够独立深入研究各种模型及相关问题，并利用所获得的结果改进系统设计。.
　　第 6 章机器学习：
　　6-1 什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？
　　在人工智能大师西蒙看来，学习是系统在重复工作中自身能力的增强或提高，使系统在下次执行相同或类似任务时，会比现在表现得更好或更有效率。
　　机器学习是一门研究如何使用机器来模拟人类学习活动的学科。机器学习是一门研究机器以获取新知识和技能并识别现有知识的学科。这里所说的“机器”指的就是计算机。
　　现有的计算机系统和人工智能系统没有学习能力，充其量只有非常有限的学习能力，不能满足技术和生产的新要求。
　　6-5 尝试解释归纳学习的模型和学习方法。
　　归纳是一种从特殊到一般，从部分到整体的推理行为。归纳学习的一般模式是：
　　给定：观察陈述（事实）F，假设初始归纳断言（可能为空），以及背景知识求：归纳断言（假设）H，可以重言式暗示或弱暗示观察陈述，并满足背景知识。学习方法（一）以身作则
　　它属于跟师傅学习，是从环境中获取若干与某一概念相关的例子，归纳出一个通用概念的一种学习方法。实例学习就是从这些特殊知识中归纳出适用范围更广的一般知识，这种知识会覆盖所有的正例，排除所有的反例。(2) 观察与发现学习
　　它属于无辅导学习，其目标是确定一个规律或理论的一般描述，表征观察集，并指定某些类型对象的属性。它分为观察学习和机器发现。前者用于对案例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，生成规律或规则。
　　6-7 尝试解释学习的基本原理、学习形式和功能
　　基于解释的学习（Explanation-Based Learning，简称EBL）是一种分析性学习方法。在领域知识的指导下，通过对单个问题求解实例的分析，构建求解过程的因果解释结构，得到控制知识，用于指导以后解决类似问题。
　　解释性学习是将已有的不可用或不实用的知识转化为可用的形式，因此需要理解目标概念的初始描述。1986 年，米切尔等人。提出了基于解释学习的统一算法EBG，建立了基于解释的泛化过程，利用知识的逻辑表示和演绎推理来解决问题。
　　6-13 什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？
　　根据 Fayard 的定义，数据库中的知识发现是从大量数据中识别有效的、新颖的、潜在有用的和可理解的模式的高级过程。
　　数据挖掘是知识发现的一个步骤。它主要是利用一些特定的知识发现算法，在一定的运行效率范围内，从数据中发现相关的知识。
　　6-14 尝试解释知识发现的过程。
　　Faiyad的知识发现过程包括（1）数据选择，根据用户需求从数据库中提取与知识发现相关的数据（2）数据预处理，检查数据的完整性和一致性，对噪声数据进行处理，并使用统计方法填补缺失的数据，然后挖掘数据库。(3)利用聚类分析和判别分析对数据进行转换，从挖掘出的数据库中选择数据。(4)数据挖掘。(5) 知识评估对获取的规则进行价值评估，判断获取的规则是否存储在基础知识库中的知识发现全过程可以进一步概括为三个步骤，即数据挖掘预处理、数据挖掘和数据挖掘后处理。
　　6-15 比较常用的知识发现方法有哪些？尝试一点介绍。
　　常见的知识发现方法有：
　　(1)统计方法。统计方法是从事物外部的量化表现来推断事物可能存在的规律性，包括传统方法、模糊集、支持向量机、粗糙集；
　　(2) 机器学习方法。包括规则归纳、决策树、实例推理、贝叶斯信念网络、科学发现、遗传算法；
　　(3)神经计算方法。常用的有多层感知器、反向传播网络、自适应映射网络；
　　(4)可视化方法。使用有效的可视化界面，您可以快速高效地处理大量数据，以发现隐藏的特征、关系、模式和趋势。
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　　解读:一文让你了解数据采集
　　随着云计算、大数据、人工智能的发展，数据采集作为数据的重要手段，已经成为企业的迫切需求。
　　所谓“得数据者得人工智能”，人工智能早已在我们的生活中随处可见。比如“人脸识别”、“语音唤醒音频”都属于人工智能的范畴。然而，人工智能的上游基础产业——数据采集却鲜为人知。
　　什么是数据采集
？
　　数据采集​​，顾名思义，分为“采集”和“采集”。“获取”主要是数据的获取，可以有多种形式（详见下一节）；“采集”是数据的清洗、连接、整合，将低价值密度的数据转化为高价值密度的数据。
　　有哪些类型的数据采集
？
　　数据采集​​分为：图片采集、语音采集、文字采集、视频采集。
　　
　　商品采集、命令词采集、英文采集、粤语采集……凡凡相信大家对这些数据采集项目都不陌生吧~
　　是你们的支持和付出，默默的推动着人工智能的发展，是不是赚大了呢~~
　　如何使用采集
到的数据？
　　电影中，智能助手贾维斯的出色表现让大家对智能语音助手充满期待。
　　本节以语音采集为例，具体采集到的语言数据如何被机器使用？
　　语音识别技术就是让机器人听懂你在说什么。它就像“机器的听觉系统”。该技术允许机器通过识别和理解将语音信号转换为相应的文本或命令。
　　语音识别系统本质上是一个模式识别系统，包括：特征提取、模式匹配、参考模式库等单体基本单元。
　　它由“训练”和“识别”两部分组成。
　　
　　训练：大量的未知语音（也就是我们用户提供的语言数据）被麦克风转换成电信号，然后加到识别系统的输入中。首先经过预处理，根据人类语音的特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，提取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
　　区别：识别过程通常可以分为“前端”和“后端”两个模块。“前端”模块的主要功能是进行端点检测（去除多余的静音和非语音）、降噪、特征提取等；“后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户语音的特征向量进行统计模式识别（也称为“解码”），得到文本信息它收录
。
　　数据采集
应用在哪里？
　　本节仍以语音采集为例
　　喵电视推出的全球首款人工智能语音电视小米电视4A主打“高性价比”，只需一个语音按键即可实现搜索关键词搜索、人气排行、打开应用游戏等10多种语音交互功能。
　　谋米还有其他使用语音识别的产品，比如人工智能（AI）音箱，其唤醒词和二维人物“小爱”深入人心。
　　谋宏推出CHiQ人工智能电视Q5N和OLED电视Q5A系列，主打功能依旧是语音控制。一些Er、一些L等也推出了可以进行语音搜索的人工智能电视。
　　看到这里，是不是对数据采集的大纲有了大概的了解呢？
　　解决方案:如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
　　不久前，我在 LearnML 子论坛上看到了一篇帖子。发帖人在这篇帖子中提到，他需要为他的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回复中给出了自己的方法，主要是学习如何使用BeautifulSoup和Selenium。
　　我在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将向您展示如何用一些有用的数据抓取网页并将其转换为 pandas 数据结构 (DataFrame)。
　　为什么要转换成数据结构呢？这是因为大多数机器学习库都可以处理 pandas 数据结构并以最少的修改编辑您的模型。
　　首先，我们要在维基百科上找一张表，转换成数据结构。我抓取的这张表显示了维基百科上观看次数最多的运动员。
　　大部分工作之一是浏览 HTML 树以获取我们需要的表格。
　　通过请求和正则表达式库，我们开始使用 BeautifulSoup。
　　from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
import pandas as pd
　　复制代码
　　接下来，我们将从网页中提取 HTML 代码：
<p>website_url = requests.get(&#39;https://en.wikipedia.org/wiki/ ... %2339;).text
soup = BeautifulSoup(website_url, &#39;lxml&#39;)
print(soup.prettify())
</a>

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　　解决方案:人工采集,二是智能采集比如百度采集器这些都有规则
　　一是人工采集,二是智能采集比如百度采集器这些都有规则二是自动化采集,比如爬虫大师用户可以配置爬虫规则与爬虫采集地址,爬虫按照规则自动采集.或者再购买自动化采集工具
　　请移步大宝scrapy
　　
　　单机爬虫不可能
　　1.技术上可以；2.做好代码3.提供服务器出去
　　技术可以解决一切问题，
　　
　　不知道题主具体问的是什么程度的爬虫。如果仅仅是管理用户id这种，百度的所有产品都已经实现，比如百度校园或者校园分享等。需要人工编写的代码应该是权限等高级的限制。如果是对某些网站进行自动化采集，并且一些数据需要清洗，则只要你是web前端就能解决，比如selenium或者anything等，网上很多爬虫编程不用你懂技术就能解决。
　　如果想要从海量数据中提取价值，例如一些新闻门户，比如凤凰网、网易新闻等，那还是需要技术的，爬虫只是手段，需要对数据进行分析处理。至于方法的话，基本就那几种，自己摸索是必须的。不过也不是一下子就能摸索出来的，多玩几个网站，自然就会知道怎么爬虫了。
　　做出人工无法识别的爬虫是不可能的。因为爬虫只是网站达到目的必须的辅助手段，无法增加任何有价值的信息。从技术上看，定向搜索引擎已经可以做到，可以看看搜狗自己做的。至于其他网站的爬虫，大多都是采用抓包和抓包。如果不会抓包也可以通过提取特征值来提取特征信息来利用爬虫爬取数据，例如用户id，用户的特定属性等。 查看全部

　　解决方案:某s互联网公司如何在官网采集,中脱颖而出
　　一是人工采集,二是智能采集,在我做采集,在我这边是可以免费使用的。需要的可以私聊联系我。对这个感兴趣的可以私聊我。
　　肯定有不靠谱的公司啊，可以找下这些资源网站人工采集的就可以了，
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　　整套解决方案:一种基于人工智能技术的数据采集系统及方法
　　1、本发明属于数据采集技术领域，具体为一种基于人工智能技术的数据采集系统及方法。
　　背景技术：
　　2.人工智能又称无所不知、机器智能，是指由人类制造的机器所表现出来的智能。一般来说，人工智能是指通过普通的计算机程序呈现人类智能的技术。该术语还指对此类智能系统的研究。能不能实现，如何实现，一般教科书中对人工智能的定义领域是“智能体的研究与设计”。智能代理是指能够观察周围环境并采取行动实现目标的系统。人工智能的研究技术性强、专业性强，子领域深且不相交，涉及面广。
　　3.但是现有的data采集系统内部流程比较简单，人工智能的data采集显然不够全面，导致数据完整性不足，在采集 容易造成数据遗漏或丢失，不能很好的满足人们的需求。
　　4.因此，本发明公开了一种基于人工智能技术的数据采集系统和方法。通过设置多个data采集设备，采集的数据丢失，满足了人们的需求。
　　技术实施要素：
　　5、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于人工智能技术的数据采集系统，包括智能采集模块、数据检测模块、处理器、控制器、数据集成模块、原A数据仓库、数据分类模块、分类数据仓库、数据传输模块、通信模块、应用终端，智能采集模块连接数据检测模块，数据检测模块与处理器相连，处理器控制器与数据集成模块相连，数据集成模块分别与原创数据仓库和数据分类模块相连，数据分类模块分别连接分类数据仓库和数据传输模块，数据传输模块连接通信模块，通信模块连接应用终端。
　　6、优选地，智能采集模块包括多个数据采集单元。
　　7、优选地，数据检测模块用于对智能采集模块中的数据进行缺失值检测，以检测是否存在数据缺失。
　　8、优选地，应用终端的数量为多个。
　　
　　9、优选地，采集方法的步骤如下： s1：首先对智能采集模块中的各种数据进行采集，然后将采集之后的数据发送出去&gt; 在检测模块中，数据检测模块会检测采集接收到的数据，检查是否有缺失数据。如果有缺失数据，则将结果发送给处理器，处理器统一填写缺失值。;s2：如果没有缺失数据，处理器将检测结果发送给控制器，控制器将采集接收到的数据送入数据集成模块，对数据进行集成，发送原创数据集成完成后。存储库和数据分类模块；s3：数据送入数据分类模块后，
　　分类数据存储在分类数据存储库中，分类数据也发送到数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，通过通信模块向不同的应用发送不同类型的数据。结尾。
　　10、优选地，上述步骤s1中，处理器对缺失值进行统一填充，填充方式为自定义填充，将所有缺失值统一填充为自定义值。
　　11、与现有技术相比，本发明的有益效果是： 1、本发明通过设置数据检测，可以对智能采集模块采集接收到的数据进行缺失值检测。模块。如果出现遗漏现象，则将遗漏的数据统一填充，方便后续数据分析。
　　12.2. 本发明通过设置原创数据仓库、分类数据仓库和两个数据仓库，方便查找原创数据，防止数据分类过程中的数据遗漏或丢失。
　　图纸说明
　　13、图1为本发明的连接结构示意图；图2是本发明方法的步骤图。
　　详细方法
　　14、下面结合附图对本发明作进一步说明： 实施例： 如图1所示，本发明提供一种基于人工智能技术的数据采集系统，包括智能采集模块、数据检测模块、处理器、控制器、数据集成模块、原创数据存储库、数据分类模块、分类数据存储库、数据传输模块、通信模块、应用终端、智能采集模块连接数据检测模块，智能采集模块收录多个数据采集单元，数据检测模块连接处理器，处理器连接控制器，控制器连接数据集成模块，数据集成模块分别连接原创数据仓库和数据分类模块，数据分类模块分别连接分类数据仓库和数据传输模块，数据传输模块连接通信模块，通信模块连接到应用终端，应用终端的数量是多个。应用程序终端的数量是多个。应用程序终端的数量是多个。
　　15、具体而言，数据检测模块用于对智能采集模块中的数据进行缺失值检测，检测是否存在数据缺失。
　　16、如图2所示，采集方法的步骤为： (1)、首先，通过智能采集模块中的多个data采集单元，分别执行采集和采集，发送给数据检测模块，采集接收到的数据由数据检测模块检测，检查是否有数据丢失。如果有数据缺失，则将结果发送给处理器，处理器统一填充缺失值。填充方式为自定义填充，所有缺失值统一填充自定义值；(2)如果数据检测模块没有检测到数据丢失，则处理器将检测结果发送给控制器，控制器将采集接收到的数据送入数据集成模块进行数据集成。一方面存储起来防止数据丢失，另一方面发送到数据分类模块；(3)数据送入数据分类模块后，由数据分类模块对综合数据进行分类，分类后的数据存储在分类数据中。在存储库中，分类后的数据也被发送到数据发送模块；(4)根据不同应用的数据需求，通过通信模块向不同的应用发送不同类型的数据。分类后的数据也发送至数据发送模块；(4)根据不同应用的数据需求，通过通信模块向不同的应用发送不同类型的数据。分类后的数据也发送至数据发送模块；(4)根据不同应用的数据需求，通过通信模块向不同的应用发送不同类型的数据。
　　17. 在本发明的描述中，应理解术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中间”、“另一端”、“上部”、“一侧”​​、“顶”、“内”、“前”、“中心”、“两端”等所表示的方向或位置关系，以图中所示的方向或位置关系为依据，仅为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指示的装置或元件必须具有特定的方向，以特定的方向构造和操作，因此不应被解释为限制本发明。
　　
　　18. 此外，术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”仅用于描述目的，不应被理解为指示或暗示相对重要性或暗示所指示的技术特征。一个数字，由此定义为“第一”、“第二”、“第三”、“第四”的特征可以明确或隐含地包括该特征中的至少一个。
　　19、在本发明中，除非另有明确说明和限制，“安装”、“布置”、“连接”、“固定”、“螺纹连接”等术语应从广义上理解，例如，可以成为一个固定的连接。，可拆卸连接或一体式；可以是机械连接，也可以是电气连接；可以直接连接，也可以通过中间介质间接连接，可以是两个元件的内部连接，也可以是两个元件的相互连接，除非另有明确说明，本领域普通技术人员可以理解上述术语的具体含义本发明根据具体情况。
　　20.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员将理解，在不背离本发明的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行各种改变和修改。、替代和修改，本发明的范围由所附权利要求及其等价物限定。
　　技术特点：
　　数据分类模块分别与分类数据仓库和数据传输模块相连，数据传输模块与通信模块相连，因此，通信模块与应用端相连。2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的数据采集系统，其特征在于，所述智能采集模块收录多个数据采集单元。3.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的数据采集系统，其特征在于，所述数据检测模块用于对智能采集模块中的数据进行缺失值检测，检测出是否有缺失数据。4.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的数据采集系统，其中，应用终端的数量为多个。5.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的数据采集系统的采集方法，其特征在于，所述采集方法的步骤为： s1：首先通过智能采集模块，将各种数据分别采集、采集发送给数据检测模块，数据检测模块检测采集接收到的数据。检查是否有缺失数据。如果有缺失数据，则将结果发送给处理器，处理器统一填写缺失值；s2：如果没有数据丢失，处理器将检测结果发送给控制器，控制器将采集接收到的数据发送给数据集成模块进行数据集成。集成完成后，分别发送到原创数据仓库和数据分类模块；s3：数据送入数据分类模块后，由数据分类模块对综合数据进行分类。，并将分类数据存储在分类数据存储库中，并将分类数据发送至数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，向不同的应用发送不同类型的数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，上述步骤s1中，缺失值由处理器统一填充，填充方式为自定义填充，所有缺失值均为统一填充为自定义值。定义值。分别发送到原创数据存储库和数据分类模块；s3：数据送入数据分类模块后，由数据分类模块对综合数据进行分类。，并将分类数据存储在分类数据存储库中，并将分类数据发送至数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，向不同的应用发送不同类型的数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，上述步骤s1中，缺失值由处理器统一填充，填充方式为自定义填充，所有缺失值均为统一填充为自定义值。定义值。分别发送到原创数据存储库和数据分类模块；s3：数据送入数据分类模块后，由数据分类模块对综合数据进行分类。，并将分类数据存储在分类数据存储库中，并将分类数据发送至数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，向不同的应用发送不同类型的数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，上述步骤s1中，缺失值由处理器统一填充，填充方式为自定义填充，所有缺失值均为统一填充为自定义值。定义值。数据送入数据分类模块后，由数据分类模块对综合数据进行分类。，并将分类数据存储在分类数据存储库中，并将分类数据发送至数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，向不同的应用发送不同类型的数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，上述步骤s1中，缺失值由处理器统一填充，填充方式为自定义填充，所有缺失值均为统一填充为自定义值。定义值。数据送入数据分类模块后，由数据分类模块对综合数据进行分类。，并将分类数据存储在分类数据存储库中，并将分类数据发送至数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，向不同的应用发送不同类型的数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，上述步骤s1中，缺失值由处理器统一填充，填充方式为自定义填充，所有缺失值均为统一填充为自定义值。定义值。并将分类后的数据发送给数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，向不同的应用发送不同类型的数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，上述步骤s1中，缺失值由处理器统一填充，填充方式为自定义填充，所有缺失值均为统一填充为自定义值。定义值。并将分类后的数据发送给数据发送模块；s4：根据不同应用的数据需求，向不同的应用发送不同类型的数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，上述步骤s1中，缺失值由处理器统一填充，填充方式为自定义填充，所有缺失值均为统一填充为自定义值。定义值。并将所有缺失值统一填充为自定义值。定义值。并将所有缺失值统一填充为自定义值。定义值。
　　技术总结
　　数据分类模块分别与分类数据仓库和数据传输模块相连，数据传输模块与通信模块相连，通信模块与应用端相连。本发明通过设置原创数据仓库、分类数据仓库和两个数据仓库，方便查找原创数据，防止数据分类过程中的数据遗漏或丢失。失去。失去。并防止数据分类过程中的数据遗漏或丢失。失去。失去。并防止数据分类过程中的数据遗漏或丢失。失去。失去。
　　技术研发人员：吕晓华、沉贤、杨静怡、崔建红
　　受保护技术用户：河北工程技术学院
　　技术研发日：2021.11.08
　　技术发布日期：2022/2/7
　　核心方法:SEO | 百度快速排名的七大谎言
　　网上有很多关于快速排名的相关资料，但是如果你按照网上那些说法来操作，你会发现好像没有效果！是的，我们承认吧：能够开发快速排名的人不会公布核心技术。网上关于快速排名的信息，只是那些没有在实战中使用过的人的猜测。真正的快速排名技术并不是网上的信息说的那样。今天，让我们来揭开百度快速排名的七大谎言。！
　　1.我们的是百度内部资源，不是点击量
　　目前市面上所有的快速排名技术都是基于点击原理的。据说百度内部资源就是为了让你安心。试想一下，几百块钱一个字的百度员工会冒着风险为你打开后门？
　　2.根据排名和索引设置点击次数
　　大多数没有实战经验的人都会同意这一点，但事实并非如此。网上很多人说第一页的点击率是20%，第二页的点击率是5%，应该逐步提高点击率。其实我们现在的索引关键词不管是页面还是点击量都是一样的！
　　3.提高点击率可以提高关键词的排名
　　这似乎是正确的，经过实战操作后也不无道理。但归根结底，排名提升的原因并不是点击率高，而是点击量高。今年3、4月份，手机排名隔天涨一次，现在7天左右就涨了。这其中有一个因素：更新时间。我们试过一个关键词一键一天只有500点击和7天一天70点击，效果是一样的！更新是同一天！
　　
　　总结一下：点击量影响排名的原因是搜索引擎会统计一个关键词结果的前几页在一段时间内的历史点击量，而不是点击率。
　　4.快速排名不稳定
　　有这个想法的人很可能之前找服务商做快速排序，几天后排名就会下降。包括很多朋友也这么说。其实如果点击程序做得好，各种参数处理好，排名会很稳定。去年很多客户说的话，现在一直是第一！
　　5.点击会导致降级
　　同样是很多人猜测的结果。当然，部分网站降级的原因也有两点：
　　1、网站被百度认定涉嫌造假（非常规行业）
　　2. 网站服务器长时间宕机
　　试想一下，如果你点击降低网站的力量，直接收取保护费就可以大赚一笔！
　　
　　6、清空cookies模拟多用户
　　这是很多人研究clicker失败的根本原因，认为清除cookie可以模拟多用户点击。事实上，即使你每次点击都清除cookie，搜索引擎仍然可以识别你是机器或用户点击，从而导致无效。
　　七、留得更久
　　这在PC端可以这么说，因为PC端点击目标站时，会在新标签页中打开，当搜索结果页面加载完毕后，百度会继续发送数据包检测你的鼠标移动。移动目标站直接在当前标签打开，覆盖搜索结果，根本检测不到停留时间！
　　古人教我们实践，带出真知。希望大家多练习，多分析，多总结！我们分享的是大家的实战经验，不是幻想，以免误导小朋友！
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　　事实:人工采集,二是智能采集二的错误提示方法
　　一是人工采集,二是智能采集，其实无论哪种都会有错，不要放弃治疗，写个爬虫，利用urllib2或pyquery去采集数据，数据越详细越好，到时会有很多错误提示，
　　
　　爬虫都是有错误报的
　　你可以买本知乎书，
　　
　　最好是调试，否则错误会很多。前期建议刷点小题什么的。
　　推荐从beautifulsoup来学习python,内置了大量的解析html方法.然后再来学lxml.
　　defpython_crawler(name,url,channels,pagesize):defupdate(request,error):return{"forms":["user-agent"],"user-agent":error}"""defsearch_result(request,error):""。 查看全部

　　解决方案:人工采集,二是智能采集.二度人工+二
　　一是人工采集,二是智能采集.二是二度采集.一.人工采集1.开户行柜面查询
　　1)、准备：企业名称、银行卡号、验证码
　　2)、公司负责人姓名、卡号、验证码,二度人工的小工具会工作.2.可行性探讨
　　
　　二、智能采集1.技术难度:开户行智能:卡号验证+手机短信验证+网页验证+二度手机+二度人工+二度可疑网页+二度app验证+新闻验证+账号物理
　　2）难度：从卡号+手机号+短信验证+网页验证+二度人工+二度二度人工+二度app验证难度简单,有快速工具,自己可以搞定,-加权重,一般银行3到5秒就得验证,电脑得一分钟以上验证成功一次2。收费方式:固定工资,银行银行的软件,就是要钱的,(比如开户5块钱左右、3年息12%),报价不低。一直让我们送的,中银的5万是每年18万。
　　其他银行送10万3。收入主要是活用。某天某个网站在银行显示登录有问题,又不能从开户行查询,需要登录卡号验证:为了保证交易安全,用验证码来验证?这么大的一台电脑的权重肯定不高的,对不对?确实不合理。之前在某银行的某网站里面看见一个看门大爷在申请个金条,支付的时候都是登录卡号验证的,电脑要登录好几个网站,很久才能登录。
　　
　　用的就是卡号+验证码的方式,可见黑白权重差别很大。作为一个搞技术的,简单的智能,一个帐号/手机号,就是一个权重。人工使用一两次,可以大概测出是否安全。如果几十年积累下来,权重有起码50分。如果权重太高,这条路走不通的。一个人的权重只能占1分的权重,可以吸引一个好几百万的大群体,然后我们拉出500个人来,依靠带宽,电信网速,才搞定那2秒确定性,1秒走完验证,无法实现,所以,人工采集技术难度可以大大提高。但是,工资该给多少给多少,保证交易安全就得了。3。相关建议。
　　1）客户使用权重,根据优先级,放最末端.
　　2）如果收费,加权重!!因为小银行的内部已经有二度权重,等比的加权重肯定花在那2秒上.
　　3）不要长期使用权重 查看全部