一是人工采集,二是智能采集 php+mysql+nosql是啥是什么都不知道的
　　一是人工采集,二是智能采集,人工采集就是让软件去采集,让软件主动去调取数据;但是采集出来的数据不会实时更新;而是把采集到的数据进行二次加工,比如：数据标签,对采集到的数据做分析整理,把一些重要信息分开出来,最终得到各大平台的数据；而智能采集就是采集的数据是固定的,二次加工完的数据是实时更新的。
　　建议php+mysql+数据库
　　人工采集的准确性不能保证，即使最终采集成功，也无法及时同步最终数据。数据库的强大就在于，可以读写自动更新数据。
　　一种是php+mysql+数据库，优点数据都是实时更新。能保证数据安全。缺点依赖系统运行环境，国内系统用php的比较多。第二种就是php+mysql+nosql。我了解到的是php+mysql+nosql在国内比较少，而php+mysql+nosql也是国内比较多，比如百度。他们的数据读写的时候就要比第一种复杂一些。
　　php+mysql+nosql
　　这么多人都在说数据库，但是没一个人说这个什么是数据库。而且：而且php+mysql+nosql是啥是什么都不知道，就来讨论这个问题。不推荐使用数据库，除非你需要持久化，保存大量数据。比如你想用来干什么？对php来说，服务器部署在www开头，所以需要php直接采集并返回。这是采集：直接post到内存中去，供服务器查询。
　　数据量比较大，而且那个post操作你不知道其底层使用mysql是怎么执行的。数据量不大，而且要封装到html文件中。比如，只能返回html页面。 查看全部

　　小恩机器采集|人工智能应用大趋势(组图)
　　一是人工采集,二是智能采集。人工采集需要一定时间采集多条数据,无法及时更新。机器采集一条接一条，自动地产生新的数据。通过分析过去的数据,就能预测未来数据的采集情况。机器采集的效率更高，费用更低廉。智能采集可以设置新数据上传时间，只要设置上传数据的时间间隔超过上传时间，新数据就不会被采集到，避免浪费。除此之外，机器采集还提供新数据采集频率，如果设置采集频率的间隔的时间段大于其采集频率，就会预期超过上传时间并不会采集到新数据。
　　这些设置能提高数据的采集效率。小恩整理了以下的相关文章，内容较多，大家可以有目的地去了解。机器采集概述：浅谈小恩机器采集与人工采集各自的优劣势人工采集：人工采集的效率与人工成本的矛盾人工采集技术难点及优势小恩机器采集小恩机器采集|人工智能应用大趋势人工采集之机器采集公式=len(i)人工采集只是人工的方法,并不是完全机器采集。
　　机器采集需要借助一些模块,也可以随时与人工采集做一定的交互,如ui，特征设置小恩机器采集自动生成链接图片-粉丝每个微信号都需要一定时间去成长、养号、吸粉等等。现在有很多通过云采集的方式、或者公司人工录取的方式快速的使得你的公司的帐号积累粉丝量。都可以理解为量变到质变的过程,这样做还是很有前景的。经过分析1亿人群，只有1万人是被采集，采集量为1万+1万=2万个人，按照1000算，那么你的产品每天可以被采集0.02万次。
　　你为此支付成本是1万/10万=10元。用十个帐号来做,但是每天被采集2次,每次算10000次，你的投入跟效益比很不错。初级的采集人员每天每个帐号采集2000次，投入就是500元/月，15个月不见得能被采集到。小恩机器采集就是针对初级采集，1个帐号只能采集2000次。也就是采集5000人在50000人群里面一天被采集2000次，这就是初级采集。
　　初级采集是个技术活，也是一个比较苦力的活。主要通过使用机器人批量采集快速量产。关键点是采集效率一定要高。采集效率高不是说采集数量多，而是数据量够大，是被采集人群的级别。以重度采集用户来说，他需要20人/月以上的团队才能达到采集到数据的效果。初级采集的效率最高。如果是达到高级采集的要求，可能需要总监领导才能达到。
　　同时每天采集数据数量，要根据需求定制产品。产品定制简单理解是，这个数据对用户的价值重要程度，按照自己的认知配置。由初级采集到高级采集，要不断根据需求改进产品定制，不断去做打磨。把采集效率做上去。产品才会比较好，平均采集成本才能降低。初级采集培。 查看全部

　　人工采集,二是智能采集.未来可能会是大数据采集
　　一是人工采集,二是智能采集.未来可能会是大数据采集.目前,太多统计软件已经支持智能采集.移动端或者pc端可以做到.但是未来会支持更多的机器语言.app也可以.云端机器语言也可以.
　　如果说可行，那软件不知道存在多少；如果说难以，应该和你没关系，
　　可行，
　　就像题主问的，但我觉得难度很大。题主提出的基本的数据采集方式，如互联网爬虫，从浏览器抓取爬虫，然后过滤掉不需要的数据，再转化到自己需要的数据中。但从事报告大师这种app的话，就必须要用到一些用户画像，大数据了。现在报告大师app，觉得最像题主的应该是海马报告了。海马报告的开发人员，都是历经多年的大数据分析人员。所以从用户画像和大数据分析上，都不容易做出来。
　　可行，只要你想做。
　　可行，已经有团队做出来了，
　　可行，通过h5抓取，再同时进行选题分析，数据分析，代码可以百度到。
　　可行。
　　技术问题不大，问题是获取数据的基础是用户画像。技术能做到的事情很简单，但是获取相关用户画像的代价太大。国内目前已经有人对社交网络做了用户画像，谷歌数据也可以。但是据我所知现在好像在内测，要是有兴趣可以体验一下。
　　可行，但是因为用户数据太多，极容易封锁， 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(经常刷的是哪些网站？关键字是以啥定位的)
　　一是人工采集,二是智能采集。人工采集要注意带宽和存储问题,另外要注意采集的数据采集质量和是否有重复数据。智能采集无需人工干预,和数据库打交道的。可以用阿里云的cors云采集,国内知名网站的数据都采用这种方式采集的。我曾经写过一篇文章分享我用云采集机器人抓取的国内外网站。有兴趣的朋友可以去看看如何采集头条的图片-逆袭酱-博客园。
　　经常刷的是哪些网站？关键字是什么？关键字是以啥定位的？这些都是在做ppt之前要想清楚的
　　没见过那个工具是零成本采集到想要的数据的，几乎不可能，有网站一般会有免费ppt大全站。
　　ppt不是演讲用的，相反ppt是可以是演讲用的。比如去学校做教学展示的课件，或者一些培训课程的课件等等。ppt的话，不需要你去找数据库做匹配，工具叫搜索引擎。搜索引擎的话，也可以建立很多匹配数据库，比如，你可以去百度云国内，国外，包括你的国内域名下去搜，基本都可以搜到。其他语言可以用俄文，法文，希伯来语，英文等。当然你得先采集一部分。然后用ppt这个入口把数据打包下载下来。
　　中国搜索ppt那个就行
　　cocoachina数据库不错，
　　国内的有51cto和雨花网
　　我们现在都是用pptvs和chapter相关文档，基本你想要什么类型的内容，都能找到，主要是我们很清楚哪些数据是不方便把关，什么数据有问题，所以就很难选择，只有利用专业的内容监控系统，才可以很好的找到想要的数据。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(赌博行业网站数据告诉你，对吧？答案是这样！)
　　一是人工采集,二是智能采集.，人工采集主要是服务于政府部门，行业、企业、学校、医院等机构；智能采集主要是便于个人或商家自己检索，进行采集。
　　区别主要有：1.获取数据的方式不同；2.采集数据的准确度不同；3.计算采集资源利用率的能力不同；
　　服务商带来的服务就是你的资源
　　人工，分手工采集和机器采集，机器采集是自动化程度高，省时间成本，数据质量高，但数据搜索率差，人工采集在高质量数据采集上有优势，在成本控制上，节省成本，
　　作为网络行业的从业者，在这里先说明下，目前市面上流行的国内网络采集工具主要分为四大类：1.人工采集，简单来说就是不知道数据信息的就要去找工具。2.机器采集，包括自动抓取、机器检索和程序化采集三类，主要目的就是提升网站的曝光度和互联网收入。3.新闻源采集，最近几年逐渐兴起的一种采集工具，与人工采集一样，都是抓到内容后手动上传收益。
　　4.机器打标采集，也就是我们说的程序化采集，一般有专门写出来的程序，帮助大家采集内容。这样说，可能还是不太好理解，可以看下下面两个案例来解释下。案例一，针对赌博行业的，赌博行业信息怎么提高曝光率，可以看下网站是如何采集赌博网站的，具体数据信息大家可以点击下面的文字查看。我想把这个赌博行业网站数据告诉你，对吧？答案是，真的！以上三个数据案例可以看出网站采集过程中存在几大问题：1.标题没有被有效抓取2.封闭式收录3.一个采集页面超过10个接口4.互联网收费工具。
　　综上所述，网站采集市场需求最大，也是用户最感兴趣的就是标题、封闭式收录以及ip抓取，但就目前看到的采集工具而言，使用成本过高，精准度过低，用户体验度不好，因此市场已经慢慢被其他软件所代替。今天就只说这么多，希望能帮助到大家。最后，我做网络建站8年时间，对网络有些心得，可以分享给大家，做网络营销我也有很多心得，想交流一下的可以加我v，q214101584。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集但是两种方法都有弊端)
　　一是人工采集,二是智能采集但是两种方法都有弊端,人工采集可能出现真实数据泄露的情况,国家也越来越注重网络安全这块。使用智能采集,可以直接从阿里云ecs采集并发送到关联公司(网络都是直连的,在自己公司只负责协助)这样企业也省去自己搭建服务器等麻烦。数据又不会泄露。比如人工采集一家店铺的数据,需要将一个店铺上架的所有宝贝全部采集下来,是个工作量大,且有失误。
　　另外一方面就是每一个店铺店家只负责一小块数据,也有失误。智能采集就是说采集全网所有店铺的数据并提供云端存储服务。我们有专门的数据采集平台,共包含20余种平台,可采集天猫,百度,360,优酷,腾讯等等多种平台的数据,共享1t/年免费使用。欢迎前来注册申请。
　　我自己的工作是企业用户，在去年在部分一些资产管理系统上采集过网上某家网站的数据，采集那个网站的logo广告然后提交给卖家，有时候其他网站也经常采集。那家网站所在地在浙江大力发展，所以采集浙江的广告，可以分析那个网站的人群，针对性地采集适合他们的广告，不管对于电商也好，品牌推广也好，都是有用的。其实根据最近看到的大多数网站还是在使用爬虫来处理的，所以我推荐使用爬虫采集。企业网站的用户一般都有爬虫程序，爬虫采集就可以了，代码规范简单，程序好维护，用户体验也比较好。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集用户可以根据自己的需求选择采集方式)
　　一是人工采集,二是智能采集,用户可以根据自己的需求选择采集方式,实现自动化,自动化的话要采集的数据量可能会比较大,不过国内这类的公司还是比较多的
　　百度搜索下“中国知网专利数据库”
　　这些数据站能保存这么久我觉得一方面是他们内部的人维护，另一方面是对所采集数据的收集和整理，数据库内部的收集工作量应该很大，且在后期的升级上也会涉及到人力成本。
　　三个方法：一是采用ccf会议论文的形式；二是付费下载。
　　一方面是团队成员的积累吧，一方面是论文被引用次数增加，查重率下降，
　　你这个问题涉及到数据库的收集，论文的权威性和质量和爬虫是息息相关的。你拿一个很权威的数据库来采集信息是很容易发现缺陷和不足的，何况这是一个相对新的数据库。
　　百度搜索中搜索知网，然后点击知网主页就可以发现。
　　估计你问的应该是百度文库吧，
　　你可以首先去百度文库下载相关论文看看抓取效果如何，如果要采集的话建议利用编程，ar开发写代码，可以得到相关论文的地址，以及一些专利之类的数据。方法只是方法。
　　应该可以去看看百度的百科知道，参考下就好了。
　　知道数据不一定懂如何采集，也可以试试别人采集过的数据。爬虫这个行业大多为计算机毕业生，爬虫入门很简单，但实际的提升可能不一定。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集.人工不是没有,)
　　一是人工采集,二是智能采集.人工不是没有,目前有比较专业的团队在做,基本靠下单信息来做的,跟百度啦,114啦,google啦一样,这个很早就有了,做的最大的是跟waykillo合作,他们为各大商户提供智能下单采集系统,客户下单后只需操作后台,系统会自动下单,系统做的好有什么好处,自己体会.
　　对于你的疑问，方法一：大的。知道有团队一直在做，不过后期会做不下去。目前正在衰退。有2g、3g普及以后才会开始慢慢起来。因为手机软件的增加，新数据量的产生不是在100w这么大。方法二：另一种，自己摸索，从自己个人的网站着手。比如说我，我刚起步，遇到最大的问题是，很多有价值的数据要获取。在这个建议，可以通过后台先获取数据，再从后台转化为用户可以触及的数据，这样不至于太早泄露或者有损隐私。
　　据传目前如果实在不能靠人工来采集，目前也有一种“快速采集”的方法，就是将优秀的ai合成文章，
　　用的是科大讯飞的语音采集，识别率比较高，也是免费的。
　　可以把上的定位信息及其他的数据采集下来，再用人工识别的方式定位。
　　目前还有很多都是靠软件实现的。现在第三方推荐算法，如基于用户数据推荐都是通过软件实现的。而且现在人工智能比较火热，有很多的算法公司也开始做识别了，而且估计5年以后要普及了。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集吗？二者有什么区别？)
　　一是人工采集,二是智能采集。二者有什么区别?首先,看看下面这个图。精准化采集是我们生产的第一步,因为采集网上所有的资源是很花时间和精力的,而且没有不需要技术含量。而智能采集需要大量专业知识和经验,需要管理网络资源。其次,看看中提到的,互联网中大量的网站需要采集。这些网站太大了,大家可以看看网上的下载平台,有很多网站是可以下载到app里面的,而且还可以采集到app购买商品的链接,而且还可以采集到在很多商家都有店,都有app购买的链接的。
　　那么我们生产的企业如何去采集这些网站呢?只能说,肯定很难!我们只能人工去采集。目前而言,因为精准化采集需要大量的专业知识和经验。我们都没有这方面的专业知识和经验。因此我们很难做,而目前看来,我们的下载平台都有相关专业的人在做采集的工作。
　　比较没意义，数据来源不同、工具和采集方式不同、下载工具不同、精确度不同，这点时间差没什么大不了的，最重要是采集的内容针对性和数量的多少，靠采集统计或者统计和采集不同的方式来优化产品是不太现实的。另外，网络上采集有很多替代和丰富的替代的方式，不光是一个下载器在下载，比如手机app是下载的，但手机app上的内容针对性没有网站上强，但是有个数据就是301更新和404页面的内容针对性更强，因此这个就有价值。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(
人工智能和大数据，以及这两种技术在新媒体当中的应用)
　　
　　欢迎收听高博士的“新媒体三十讲”。这是一门严肃的知识传授课程，我不会搞笑，但我会让无知的人看起来更可笑。我是主讲人高阳。
　　两个时代
　　在本次演讲中，我们来谈谈人工智能和大数据，以及这两种技术是如何在新媒体中应用的。
　　我们先来看看人工智能。人工智能，顾名思义，是人类创造的智能。
　　英文叫Artificial Intelligence，缩写是AI，所以AI就是人工智能。
　　人工智能的概念在 1956 年首次出现时，最早是在美国达特茅斯会议上提出的，称之为像人类人工智能一样思考的计算机。
　　人工智能是一个迭代和发展的领域。
　　根据科技史专家的研究，从1950年代到今天，人工智能大概经历了五个时期。
　　从最早的人工智能我们称之为“算法”，发展到今天我们称之为“深度学习”的人工智能时代。
　　如何理解这两个时代？
　　例如，基于算法的人工智能最早的代表是IBM的大型计算机Deep Blue。
　　这时的人工智能算法，比如它想解决一个像人一样思考的人工智能如何走出迷宫的问题，当时的人工智能采用了类似于人类决策的方法.
　　我们知道，真正的人类智能在解迷宫的时候总是采用一种试探的方法，比如绕到一个无法通过的地步，然后再改变方法。
　　而那个时候所谓的算法人工智能呢？
　　它区分道路。例如，在这个路口，它有三个选择，即ABC的三个选择，然后进一步推导。在每一个选项下，你进化出了ABC的三个选项，所以它不断地计算几个选项，推导出出来的几个选项统一起来形成一个算法和一个公式来克服这样一个难题。
　　乍一看，大家可以清楚地看到，这个计算其实很繁琐。它基于不断的尝试，类似于管理中的决策逻辑。
　　在这个逻辑下，其实当时的人工智能还不够聪明，但到底有多厉害？
　　它的强大之处在于计算的速度和效率会非常快，所以你看深蓝就是这样一个算法。
　　IBM 的 Deep Blue 实际上验证了什么？
　　是IBM计算机强大的计算能力，深度学习时代人工智能的代表就是谷歌AlphaGo。
　　它比深蓝时代的算法更进化，因为它将使用深度学习的方法。以前可以挑战深蓝的一个领域是围棋。
　　因为围棋是一种非常特殊的游戏，在选择的层面上，每一步棋实际上都有无限的数学选择。
　　因此，基于推理的人工智能是没有办法对付围棋的，但AlphaGo是一种基于自学习和深度学习的人工智能。它可以不断进化和学习，提出更优化的方法，它可以解决问题。国际象棋的挑战。
　　因此，我们这个时代的人工智能已经迭代到可以进行深度学习的程度。
　　采集 以外的数据
　　其次，我们来看大数据。或许大家对它的理解就是基于这个大词。
　　是的，大数据的第一个重要特点就是数据量海量，这和我们传统的数据处理在体量层面是有很大区别的。
　　基于这个大数据计算，我们可以获得更准确的结果，可以预测一些未来的世界和行动。
　　但我要强调的是，大数据，尤其是新媒体应用中的大数据，应该从两个层面来看待。
　　首先是从源头获取数据的方式。在我们媒体行业，从过去开始，我们的数据源都是基于采集。
　　数据本身的来源是一个链接。这个环节是通过采集采集专用采集数据的方法和逻辑，通过小样本调查统计计算得到的。数据来了。
　　它会有一个问题，就是即使执行的过程是完美的，也会有统计偏差，这是不可避免的科学偏差。
　　但是大数据的数据源不是采集得到的，而是记录下来的。
　　也就是核心媒体和互联网，当人类与它互动时，人类与新媒体的互动，你的浏览，你点击了哪个帖子，你在哪个帖子停留了多久，你在哪个帖子上放了多久帖子被分享了，你在某个内容中跳出的时间段等等。所有这些数据都被记录下来。
　　它的数据获取方式不再是一个独立的、专门化的动作，而是人类消费新媒体过程中的关联产物。
　　也就是说，它的数据不是专门采集和采集，而是基于人类与媒体和互联网的互动而记录下来的。它是一个伴奏，所以这是一个核心功能。.
　　从这个特性来看，大家可以分辨出来。如果数据以特殊方式来自采集，无论样本量有多大，数据量有多大，都不算大数据。
　　所以大数据的第一点一定是记录数据而不是采集。
　　第二点，所谓大数据，它的数据本质上是一种行为数据。
　　过去，无论是媒体行业还是快消品行业，我们在研究受众和消费者的时候，实际上在调研中得到的很多数据都是态度数据。
　　也就是说，如果你喜欢，一般来说，不喜欢，或者不喜欢这个品牌，它会验证或获取关于一种态度的数据，态度和真实的行为是有区别的，因为从态度到行为，从态度到行为，从人类本身就是两个不同的类别。
　　在相同态度的支持下，其他环境和情境原因导致不同的行为。
　　另一方面，作为一个被采访的人，他的动机非常复杂。有时为了伪装，有时为了个性，他会给出一些不符合自己真实意图的答案。
　　因此，态度数据的真实性和意义是有限的。
　　就像我们刚才说的大数据，因为它是忠实记录的，你接触过哪些社交媒体，接触过哪些内容，评论过哪些内容，在每个内容单元停留多长时间，在哪个链接跳下，所有数据都是根据您的真实行为记录的。
　　所以，这种大数据的行为数据，从这个意义上说，大数据更真实，指导意义更有效。
　　从这个角度来看，大数据并不关心用户对这些数据的基本来源有什么看法，它只关心用户做了什么，或者总是在分析和归因之前基于用户做了什么。得出用户的想法与传统数据有很大不同。
　　没有大数据的人工智能
　　接下来，让我们介绍一下大数据和人工智能之间的关系。
　　应该说，大数据和人工智能是密不可分的，尤其是人工智能更离不开大数据。
　　你为什么这么说？
　　这是为了了解人工智能和人类智能之间的区别。应该说，人工智能与人类智能的真正区别，最大的区别在于，人类是四肢和大脑的总和，而人工智能是有大脑的。
　　简单地说，人类可以通过感官、眼睛、耳朵和手来获取信息，然后通过大脑处理这些信息，输出决策。
　　而人工智能没有它只有大脑，那么在它没有视觉、触觉、听觉这样的港湾之后，它的决策数据从何而来？
　　你必须依赖大数据。
　　我们刚才说了，最新的人工智能是深度学习。深度学习是一个不断优化和反复改进的过程，在这个过程中，它与人类的行为模式是一致的。
　　人们总是通过感官对外部世界的感知做出决策，然后在做出决策后从外部世界得到反馈，从而优化决策。
　　人工智能也是如此。它必须基于大量的数据，让机器自主深度学习。机器学习的数据越多，机器就会越智能，越接近人类，人工智能的决策效果就越高。因此，人工智能离不开大数据。
　　站在这里，我们会看到一个明显的结果，为什么人工智能做出来的好品牌一定是那些产品覆盖面最大的公司。
　　比如百度、阿里巴巴、腾讯，这就是为什么只有这么大的公司才能把人工智能做好。
　　只有这样大的企业才能形成大平台，拥有大量用户，大量用户才能获得大量的大数据。拥有大量大数据后，机器的学习效率和学习的迭代过程会更快。数据更加发达。
　　因此，一句话，人工智能离不开大数据，人工智能必须诞生在互联网大平台之上。
　　那么第三个问题，人工智能和大数据在新媒体领域是如何应用的。
　　首先，我们要看到人工智能和大数据的结合。它首先解决了新媒体领域的一个匹配问题。
　　我们之前说过，社交媒体平台或新媒体对传统媒体的最大根本性颠覆是新媒体平台类型的新媒体，既不从事内容生产，也不从事内容消费。就是让更好的内容找到更好的人，让内容和消费更高效的匹配。
　　而如何实现更高效的匹配，就必须将内容和用户分开标注。刚才说了，标签是基于大数据反复计算优化的输出结果。
　　因此，在这个层面上，我们发现人工智能和大数据在新媒体中的第一个应用是提高整个新媒体平台的精准化效率。
　　内容越来越准确，即用户看到自己想看的内容也越来越简单快捷。对于商业广告来说，广告的准确性越来越高，广告商能够以更高的准确性和速度击中目标用户。.
　　无论是基于内容的、基于场景的，还是基于用户自身的特点，我们都可以在合适的场景下，将合适的内容和广告推送给合适的用户。
　　我们说这些匹配是基于人工智能和大数据的。除了匹配之外，第二个主要应用是生产。
　　这是一个非常大的区别。人工智能和大数据结合形成技术集群后，其实在新媒体时代和传统技术手段下，我们说媒体总是要靠技术进步。
　　不管是印刷还是无线电技术，当然，那个时代的技术只是辅助生产的工具。在人工智能、大数据与新媒体结合的时代，科技本身就成为了生产者。
　　如何理解？
　　我们看到，不管是上文提到的新华社合成的AI主播，都变成了内容生产者，还是人工智能写作。大家都知道，人工智能写作现在已经全面进入新闻领域。
　　比如有些确认的消息，其实是一个5W的在线验证人等等，对吧？比如地震这种典型案例，地震发生时需要的新闻报道，第一要快，第二要准确，对吧？
　　如果不需要记者借助人工智能采访和写文章，那么几级地震总是在何时何地发生，地震烈度是多少？
　　这些基本事实就像填空题一样。只要地震局测出数据，人工智能作为作家，马上就能写出手稿。
　　同时，通过深度学习，人工智能在分析上一份报告后，还可以输出《纽约时报》的写作风格，比如《华盛顿邮报》的写作风格。
　　所以此时，人工智能已经成为新媒体领域的生产者。此时，它挤占了许多基础新闻报道岗位或内容制作岗位。
　　我们的创造力
　　无论是前期的计算人工智能，还是后期的深度学习人工智能，其实与人类相比，人工智能是这两者最大的优势。
　　第一点是效率，因为它的计算速度非常快，所以效率很高，但第二点更重要。
　　正是因为它是不知疲倦的，它可以不倦地生产，不带情绪，不休息，所以对于那些需要重复、大量计算、需要高效率和高投入的任务。可以说，人工智能已经基本取代了人类。
　　但人类智慧有一点是目前人工智能无法替代的，那就是创造力。
　　我们刚才说了，深度学习是这个时代最先进的人工智能，但在创造力方面还是落后于人类。
　　例如，如果你想识别猫和狗，一个人类三岁的孩子可能在几次之后就能识别出来。对于具有深度学习能力的人工智能，在观察、检测和识别上万张照片后，才能区分这是一只猫，这是一只狗。
　　但在下半场，它会很快。在它知道如何区分猫狗之后，即使你给它上亿张猫狗的照片，它也能快速区分和检索它们。这可能是在搜索领域。看过之后就会不知疲倦地学习。
　　所以这里我们得出一个小结论，人工智能目前非常聪明，但仍然无法替代人类，尤其是在媒体领域，需要高度原创在性领域而创造能力，人类还在上游。
　　最后让我用图灵测试作为验证。大家都知道，计算机的发明者之一、英国最伟大的数学家、世界上最伟大的科学家之一图灵提出了图灵测试。
　　也就是说，如果一个研究员和一台人工智能电脑对话，如果30%的工程师都无法判断你对面的人是人还是人工智能，那么人工智能才是真正超越人类的人工智能.
　　但好消息是，到目前为止，世界上还没有一个 AI 完成了这项测试。
　　今天就讲到这里，我们下期再见。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集..一个需要编程)
　　一是人工采集,二是智能采集.一个需要编程,一个不需要编程.目前国内的我要自己采集推拿论坛-艾卫、电子器械门户网，我要自己采集数据，功能比较强，也可以按网页抓取数据，所以这方面的采集技术是基础，也是最难的，
　　专业采集数据的公司，可以去看看萌士采集，高级采集技术培训，第二阶段，爬虫与反爬虫。
　　不知道题主说的是人工的还是ai算法的，人工采集的话，其实小的站长都会用些工具自己采样。ai采集的话，可以看看呆猴采集，呆猴采集是深圳智众科技研发的，是一款采集器，能够自动处理各类网站。处理完后导出id，
　　国内比较好的数据采集网站有：今日数据、大街网、珍爱网、梅花网、站长之家、知乎等这些平台。
　　国内目前有很多数据采集的网站，都是人工采集的，但是，随着国内互联网规模越来越大，有很多智能设备，例如，手机、平板、电脑等，还有很多手机、pad、车载终端设备，都可以实现数据采集，那么，通过人工、自动化采集技术实现有限范围内的网络采集，就会越来越简单。人工和自动化采集技术，只是采集方式不同，并不是说都要学python。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(
技术人员基于智能终端的燃气使用量采集方法及采集系统)
　　基于智能终端的采集用气方法及采集系统
　　技术领域
　　[0001] 本发明涉及智能终端技术领域，尤其涉及一种基于智能终端的用气采集方法及系统。
　　背景技术
　　[0002] 智能终端已经成为当今生活中越来越不可或缺的一部分。随着智能终端的快速发展，其内置功能也越来越多样化。听音乐、商务、游戏、拍照已经成为智能终端必备的成熟功能。目前，为了进一步提升智能终端的功能和用户体验，技术人员对现有功能进行了不断的创新和优化。
　　随着我国基础设施建设的逐步完成，大城市和小城镇的千家万户已经用天然气作为热水器和燃气灶的主要燃料，住高楼层、没有楼梯的家庭不再有需要换气。被罐头困扰。但是还是有一个不方便的地方，就是每个月都需要人工检查和复制耗气量。数据信息采集一区一户后，人工输入汇总到燃气公司，生成家庭用户。每月用气费无法像智能电网那样智能实现采集，定期自动计算家庭用户每月用电费。
　　为此，需要提供一种基于智能终端耗气量的方法，通过智能数据采集降低人工采集、汇总成本，提高采集效果的效率。
　　发明内容
　　[0005] 本发明提出一种基于智能终端耗气量的采集方法及采集系统。基于本发明提供的基于智能终端的采集方法和采集用气系统，智能终端每月会定期向用户发出用气数据上传提醒，从而保证用户按时上传数据。根据本发明的技术方案，通过识别用户拍摄的收录用气量的照片，可以提取用气量数据并上传到燃气公司的数据中心。省去了人工上门记录燃气数据的不便，数据上传也有效解决了用户不在时无法记录gas数据的问题。基于智能终端的采集方法和采集系统，有效提升燃气公司采集家庭用气数据，节省数据采集、输入、积分时间，显着降低统计成本。
　　本发明提供一种基于智能终端耗气量的采集方法，所述采集方法包括：
　　[0007] 采集显示气体使用情况的图片；
　　根据图片，识别图片中的用气数据；
　　提取所描述的气体消耗数据；
　　[0010] 气体消耗数据被上传到气体数据服务器。
　　[0011] 优选地，在采集显示用气图片的步骤之前，采集方法还包括：
　　[0012] 发送采集提醒采集的用气数据。
　　优选地，在发送所述用气数据提醒的步骤中，还包括：
　　判断当前日期是否为预设数据采集日期；
　　[0015] 当当前日期为预设数据采集日期时，发出拍摄图片的首次拍摄提醒。
　　优选地，当所述当前日期为预设数据采集日期时，在发出拍摄所述图片的第一次拍摄提醒的步骤后，还包括：
　　在所述预设等待时间后，判断所述耗气量数据是否已上传；
　　等待预设的等待时间；
　　[0019] 当判断未上传用气数据时，发出再次拍摄提醒。
　　优选地，所述采集方法，进一步包括：
　　[0021] 存储每个气体使用数据；
　　[0022] 当用气数据超过预设范围时，发出超量提醒。
　　[0023] 本发明提供了一种基于智能终端耗气量的采集系统，该采集系统包括：拍照模块、识别模块、提取模块和上传模块；
　　所述拍照模块，与所述识别模块通讯连接，采集一张显示所述耗气量的图片；
　　所述识别模块，与所述拍照模块、提取模块通信连接，根据所述图片，识别所述图片中的用气数据；
　　所述提取模块，与所述识别模块、上传模块通信连接，提取所述用气数据；
　　[0027] 上传模块与提取模块通信连接，并将用气数据上传至用气数据服务器。
　　[0028] 优选地，采集系统还包括采集提醒模块；采集提醒模块与拍摄模块通信连接；
　　[0029] 发送采集提醒采集的用气数据。
　　优选地，所述采集提醒模块还包括：
　　日期判断单元，判断当前日期是否为预设数据采集日期；
　　[0032] 第一时间提醒单元，当当前日期为预设数据采集日期时，发出拍摄图片的第一拍提醒。
　　优选地，所述采集提醒模块还包括：
　　上传判断单元，判断所述用气数据是否已上传；
　　等待单元，等待预设的等待时间；
　　[0036] 提醒单元在判断未上传用气数据时，再次发出拍摄提醒。
　　优选地，所述采集系统，还包括：存储模块和过量提醒模块；
　　所述存储模块，与所述提取模块、过量提醒模块通信连接，存储各所述用气数据；
　　[0039] 超量提醒模块与存储模块通信连接，当用气数据超过预设范围时，发出超量提醒。
　　与现有技术相比，本发明的技术优点是：
　　1.避免人力资源的消耗；
　　2. 提高统计效率；
　　3. 降低统计成本；
　　[0044] 4.采集的gas使用不再受限于用户是否在场；
　　5. 方便后续数据处理；
　　[0046] 6.高精度。
　　图纸说明
　　无花果。附图说明图1是根据本发明实施例的基于智能终端的用气方法的流程示意图；无花果。图2为本发明实施例提供的一种基于智能终端的用气方法。图3为本发明实施例采集用气方法的流程示意图。图4是根据本发明实施例的方法的示意性流程图。图5是示例中基于智能终端用气情况的系统采集的结构示意图；无花果。图5是根据本发明实施例的系统的示意图。结构示意图；无花果。图6是采集的结构示意图
　　详细说明
　　[0048] 下面结合附图和具体实施例对本发明的优越性进行详细说明。
　　[0049] 本文将详细描述示例性实施例，其示例在附图中示出。以下描述涉及附图的地方，除非另有说明，否则不同附图中的相同标号指代相同或相似的元件。以下说明性示例中描述的实施方式并非旨在代表与本公开一致的所有实施方式。相反，它们仅仅是与如所附权利要求中所述的本公开的一些方面一致的装置和方法的示例。
　　[0050] 本公开中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，并不旨在限制本公开。如在本公开和所附权利要求中使用的，单数形式“a”、“the”和“the”旨在也包括复数形式，除非上下文另有明确规定。
　　[0051] 智能终端可以以各种形式实现。例如，本发明所描述的终端可以包括手机、智能手机、笔记本电脑、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、导航设备等移动终端。 ，以及数字电视、台式电脑等的固定终端等移动终端。以下，假设终端为智能终端。然而，本领域技术人员将理解，根据本发明实施例的配置也可以应用于固定型终端，除了特别用于移动目的的元件。
　　[0052] 在下面的描述中，用于表示元素的“模块”、“单元”、“元素”等后缀仅是为了便于说明本发明，本身并没有特定的含义。
　　[0053] _参考图。参见图1，为本发明实施例基于燃气使用量的智能终端使用方法的流程示意图。如图所示，在本实施例中，
　　[0054]-采集显示气体使用情况的图片；
　　[0055] 打开智能终端的前置摄像头、后置摄像头或外置摄像头，将摄像头对准燃气表的表盘，按下拍摄按钮，采集一张能清晰显示燃气使用情况的图片。也就是说，通过这张图片，你可以清楚的看到燃气表盘上显示的数字，单位、十、百、千、十分位、百分位、千分位，以便后续智能终端自动读入表盘。data，即用气数据。
　　-根据图片，识别图片中的用气数据；
　　[0057] 智能终端可以通过多种算法实现对获取的图片中数字的识别。在本实施例中，但不限于以下方法： 首先，智能终端首先对采集得到的图片进行图像归一化和二值化处理，使整个图像呈现明显的黑白效果。之后，二值化后的数字图像在水平和垂直方向被等值分割，垂直方向被分割成两等份，平行方向被分割成两等份。分割后，对分割后的图像进行特征提取，提取后将每个数字0-9依次与提取的特征进行比较，
　　- 提取气体使用数据；
　　[0059] 智能终端进一步根据识别得到的号码与拨号界面边缘的相对位置，根据识别得到的号码和数字，在智能终端之后，识别出号码对应的数字。完成燃气表盘各位置数字的识别，提取燃气使用数据。
　　[0060] -将气体使用数据上传到气体数据服务器。
　　智能终端在提取用气数据后，自动将用气数据上传到燃气公司设置的用气数据服务器，使燃气公司可以直接通过用气数据服务器获取用气数据。每户用气产生燃气费，无需人工操作，方便快捷，省时省力。为进一步方便燃气公司的数据统计，用户在使用该采集方式上传燃气数据前，需先实名制注册并通过验证后方可使用。
　　[0062] 参考图。参见图2，为本发明实施例基于智能终端用气的方法的流程示意图。在一个优选实施例中，
　　[0063]-采集-在显示用气图片的步骤之前，采集方法还包括：
　　[0064] 发送采集提醒采集的用气数据。
　　[0065] 在一个优选实施例中，为了防止用户忘记用气数据，导致燃气公司无法统计用气数据，本发明提供的采集方法还包括发送< @采集 给用户。采集采集 用气数据提醒。例如，当智能终端检测到距离上次上传用气数据已经超过一定时间（比如一两个月），智能终端会自动向用户发送采集提醒提醒用户不要忘记采集用气数据，以避免滞纳金或燃气公司停止供气。
　　[0066] 在一个优选实施例中，在发出采集用气数据提醒的步骤中，进一步包括：
　　[0067]-判断当前日期是否为预设数据采集日期；
　　[0068]_当当前日期为预设数据采集日期时，发出首次拍照提醒，用于拍照。
　　[0069] 在一个优选实施例中，用户可以通过智能终端标记采集的日期，例如每月1号。设置完成后，智能终端会自动判断当前日期是否为预设数据采集日期，即今天是否为1号。当前日期为 1 号时，为预置数据采集 的日期。此时，智能终端会向用户发送初始提醒，提醒用户拍照加油数据。比如弹出一个对话框，显示当前日期为1号，提示需要上传用气数据等文字采集。
　　在一个优选实施例中，当当前日期为预设数据采集日期时，在发出该图片的第一次拍照提醒的步骤后，还包括：
　　-判断gas使用数据是否已上传；
　　- 等待预设的等待时间；
　　- 判断未上传用气数据时，发出再次拍摄提醒。
　　在一个优选实施例中，当智能终端判断当前日期为预设数据采集的日期时，例如为每月1次
　　[0075] 不，智能终端会向用户发出收录用气数据的采集初始提醒。[0076] 本次初始提醒具体包括以下步骤：
　　智能终端向用户发出初拍提醒后，智能终端会判断用气数据是否已经
　　[0078] 上传。当判断用户没有上传用气数据时，智能终端会继续等待预设的等待时间，
　　[0079] 例如，4小时后，4小时后，智能终端再次检测用户是否上传用气数据。如果此时仍然无法检测到用户上传的用气数据，智能终端会一次次向用户发送
　　[0081] 定时拍摄提醒​​。比如弹出一个对话框，显示当前日期为1号，需要采集上传用气提醒[0082]数据等文字。_
　　[0083] 参考图。请参照图3，其并非本发明实施例基于智能终端用气量的方法流程图。在一个优选实施例中，采集方法还包括：
　　-存储每个所述气体使用数据；
　　[0085] -当气体使用数据超过预设范围时，发出过度提醒。_
　　在一个优选实施例中，为了提倡节能，智能终端还会自动记录各阶段用户的采集。
　　[0087] 统计所获得的gas使用数据，以及获得的每个周期采集的gas使用数据。当一个时期
　　当采集获取的耗气量数据超过预设范围时，会向用户发出超量提醒，催促使用
　　[0089] 家庭节约能源。其中，预设范围可以由用户设置，也可以根据燃气公司设置的步骤[0090]文件自动划分。
　　[0091] 参考图。参见图4，为本发明实施例基于智能终端用气的采集系统[0092]的结构示意图。如图所示，在本实施例中，采集系统包括：拍摄模块、识别模块、提取模块和上传模块。
　　_所述拍照模块，与所述识别模块通讯连接，采集一张显示所述耗气量的图片；
　　在采集系统的拍摄模块中打开前后摄像头或外置摄像头，将摄像头对准燃气表的刻度盘，按下拍摄按钮，采集可以清晰地显示用气图片。也就是通过这张图，可以清楚的看到燃气表盘上显示的数字，单位、十、百、千、十分位、百分位、千分位，便于后续采集系统中识别模块可以自动读取表盘中的数据，即用气数据。
　　-所述识别模块，与所述拍照模块、提取模块通信连接，根据所述图片，识别所述图片中的用气数据；
　　[0096] 采集系统中的识别模块可以通过多种算法实现对采集获取的图片中的数字的识别。在本实施例中，但不限于以下方法： 首先，智能终端首先对采集得到的图片进行图像归一化和二值化处理，使整个图像呈现明显的黑白效果。之后，二值化后的数字图像在水平和垂直方向被等值分割，垂直方向被分割成两等份，平行方向被分割成两等份。分割后，对分割后的图像进行特征提取。提取后，将0到9的每个数字依次与提取的特征进行比较，
　　-所述提取模块，与所述识别模块、上传模块通信连接，提取所述用气量数据；
　　采集系统中的识别模块根据获得的识别号码与拨号界面边缘的相对位置，进一步识别号码对应的位数，根据获得的识别号码和位数，待识别模块完成对每个用气表盘位置的数字识别后，提取模块即可提取用气数据。
　　[0099] -上传模块与提取模块通信连接，并将气体消耗数据上传到气体数据服务器。
　　提取模块提取用气数据后，采集系统中的上传模块自动将用气数据上传到燃气公司设置的用气数据服务器，让燃气公司可以直接将用气数据传到服务器获取的用气数据统计每户用气并生成用气费，方便快捷，无需人工操作，省时省力。为进一步方便燃气公司的数据统计，用户在使用该采集方式上传燃气数据前，需先实名制注册并通过验证后方可使用。
　　[0101] 参考图。参见图5，为本发明实施例基于智能终端用气情况的系统结构示意图。在一个优选实施例中，
　　[0102] -采集系统还包括采集提醒模块；采集提醒模块与拍摄模块通信；发送 采集 气体 采集 使用数据警报。
　　在一个优选实施例中，为了防止用户忘记采集的用气数据，导致燃气公司无法统计用气数据，本发明提供的采集系统还包括a 采集 提醒模块发送采集 提醒用户采集gas 使用数据。例如，当采集系统检测到距离上次上传用气数据已经超过一定时间（比如一个月或者两个月），此时采集提醒模块会自动向用户发送通知。采集提醒，提醒用户不要忘记用气数据采集，以免滞纳金或燃气公司停供。
　　在一个优选实施例中，所述采集提醒模块还包括：
　　-日期判断单元，判断当前日期是否为预设数据采集日期；
　　[0106]-第一时间提醒单元，当当前日期为预设的数据采集日期时，发出拍摄图片的第一拍摄提醒。
　　[0107] 在优选实施例中，用户可以通过采集系统标记日期，例如每个月的第一天。设置完成后，采集提醒模块中的日期判断单元会自动判断当前日期是否为预设数据采集日期，即今天是否为第1个日期。当判断当前日期为1号时，即为预置数据采集的日期。此时，采集提醒模块中的初始提醒单元会向用户发出初始提醒，提醒用户拍照gas数据。比如弹出一个对话框，显示当前日期为1号，提示需要上传用气数据等文字采集。
　　在一个优选实施例中，所述采集提醒模块还包括：
　　_上传判断单元，判断所述用气数据是否已上传；
　　-等待单元，等待预设的等待时间；
　　- 再次提醒单元，当判断未上传用气数据时，再次发出拍摄提醒。
　　在一个优选实施例中，当日期判断单元判断当前日期为预设数据采集的日期时，例如为每月1号时，初始提醒单元将发出采集 给用户使用气体数据的初始提醒。具体来说，初始提醒包括以下步骤：
　　[0113] 首次提醒单元向用户发出首次拍摄提醒后，上传判断单元判断是否已上传用气数据。当上传判断单元判断用户没有上传用气数据时，等待单元会继续等待预设的等待时间，如4小时，4小时后上传判断单元再次检查用户是否上传气体使用数据。如果此时上传判断单元仍无法检测到用户上传的用气数据，则重新提醒单元将再次向用户发送重新拍摄提醒。比如弹出一个对话框，显示当前日期为1号，提示需要上传用气数据等文字采集。
　　[0114] 参考图。参见图6，为本发明实施例基于智能终端用气情况的系统结构示意图。在一个优选实施例中，采集系统还包括：存储模块和超量提醒模块；
　　-所述存储模块，与所述抽取模块、过量提醒模块进行通信，存储各所述用气数据；
　　[0116] -超量提醒模块与存储模块通信连接，当用气数据超过预设范围时，发出超量提醒。
　　[0117] 在一个优选实施例中，为了促进节能，采集系统还可以设置存储模块和过量提醒模块。采集系统中的存储模块连接提取模块和超量提醒模块。，它会进一步自动记录用户采集在每个周期获取的gas消耗数据，并对采集在每个周期获取的gas消耗数据进行统计。当在一定时期采集获取的用气数据超过预设范围时，采集系统中的超额提醒模块会向用户发出超额提醒，督促用户节约能源。其中，预设范围可以由用户设置，也可以根据燃气公司设置的阶梯自动划分。
　　采用本发明提供的一种智能终端的燃气使用量采集方法及采集系统，智能终端将上传燃气使用量数据的提醒发送至每个月定期用户，确保用户按时上传数据。根据本发明的技术方案，通过识别用户拍摄的收录用气量的照片，可以提取用气量数据并上传到燃气公司的数据中心。省去了人工上门记录燃气数据的不便，数据上传也有效解决了用户不在时无法记录燃气数据的问题。采集 方法和 采集
　　需要说明的是，本发明实施例具有较好的实用性，并不以任何形式限制本发明，任何本领域的技术人员可以对上述公开的技术内容进行变更或修改成为等效的实施例，只要不脱离本发明技术方案的内容，根据本发明的技术实质对上述实施例所作的任何修改或者等同变化、修饰，均在本发明技术方案的范围之内。本发明。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,的几种常见问题，你知道吗？)
　　一是人工采集,二是智能采集。人工采集主要是从黄页,找到想要的网站,然后用编程采集器采集。优点是成本低,省去很多的技术性工作。缺点是效率比较低,有时候需要网站经常更新,或者采集者故意制造新内容,效率就有时候会比较低。智能采集需要有相关的分析能力,需要有预判能力,通过不断学习收集。优点是比较容易学,效率比较高,缺点是需要基本的采集知识。
　　同楼上，用从业多年的经验来告诉你。黄页都是预制的，其它网站的内容都可以做出来。题主你说的从黄页爬取是什么意思？有一个让你一次性爬全网的那种技术吗？那种技术就跟机器人一样，你直接写个脚本就能获取你想要的所有信息。但是有些网站，你写脚本就能获取全部信息。你有这个需求吗？这是在骗你。这不叫用python爬虫，那叫爬取黄页。
　　比较好的方式是题主你要求一个爬虫，每天自动爬取你想要的信息。这个用apachesoftwarefoundation，
　　别相信没用过python就说python爬虫无用的，我自己就是python爬虫python爬虫不行，有用过别的吗，
　　个人觉得主要原因是爬黄页的网站太少了，而且涉及到版权问题，一般的爬虫没法一次性爬很多网站。
　　没法爬，先不说你有没有agent之类的技术。别说python，就是perl爬虫爬百度官网都难的要死，java爬虫好歹还能多一点什么验证码什么之类的。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(亚马逊网站评论文字中的下一字符，学会了情绪的表示
)
　　OpenAI 之前开发了一个机器学习系统来预测亚马逊 网站 评论文本中的下一个字符。研究人员发现，AI 被进一步发展成一个学习表达情绪的无监督系统。
　　“我们的模型学习了判断功能，”OpenAI 在博客文章中说。“通过简单地预测亚马逊 网站 评论中的下一个角色，该模型发现了情感的概念。我们感到非常惊讶。” OpenAI 是一个非营利组织，投资者包括 Elon Musk、Peter Thiel 和 Sam Altman。OpenAI 的神经网络模型可以通过总结评论内容是否正面来训练自己分析情绪，并根据期望的情绪生成文本。
　　这个基于 mLSTM 技术的 AI 系统训练了 1 个月，训练中的 4096 个学习单元使用了亚马逊的 8200 万条评论网站。训练后，研究人员通过线性结合这些学习单元，将模型变成了情感诱导工具。当该模型仅使用几个学习单元启用时，研究人员发现出现了一个准确预测其情绪值的“情绪神经元”。
　　<IMG alt=OpenAI的人工智能能通过文字判断情绪，自学的！ src="http://img1.gtimg.com/tech/pic ... gt%3B
　　这种人工智能的情感分析能力超过了斯坦福情感树图数据库使用的所有其他手段。“Stanford Sentiment Treemap Database”是一个广泛研究的用于情绪分析的数据集。这种人工智能的准确率高达91.8%，超过了之前90.2%的记录。
　　对于机器学习研究人员来说，无监督学习算法是终极梦想。这种人工智能可以自主学习，无需人工输入标记数据。OpenAI 的 mLSTM 人工智能实现了这一点。然而，它的开发人员指出，这可能不是唯一能够进行无监督学习的机器。
　　无监督学习的能力将为人工智能带来巨大的推动力：减少所需的训练时间，同时优化训练效果。例如，这种人工智能可以通过分析甚至预测用户需求来提供训练有素的虚拟助手。然而，所有这些设想的应用仍然需要进一步研究无监督学习。
　　OpenAI 研究人员说：“我们的发现是发展通用无监督表示学习的一个有希望的步骤。” “然而，潜在的现象仍然是神秘的，机制还远不清楚。”
　　推荐：人工智能来了，未来变了！关注“AI一代”微信公众号（tencentAI），关注未来。
　　<IMG alt=OpenAI的人工智能能通过文字判断情绪，自学的！ src="http://img1.gtimg.com/tech/pic ... gt%3B 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集.知识会自动推荐)
　　一是人工采集,二是智能采集.人工采集需要有先验知识,例如用爬虫爬取了某网站的所有人名这样,爬虫会记住这些人的生日,会自动推荐那些生日正好是自己的朋友的.智能采集可以使用信息采集软件的数据处理功能,这个在信息采集中很常见.
　　用优采云采集器！
　　不请自来，呵呵，现在的互联网是透明的，采集工具到处都是，你可以参考下下面一些产品。ta-suite：搜索时可以很方便发现并下载各种采集组件，真正适合小白轻松采集；spidercloud：直接作为采集插件使用，支持java、python、php、node.js等主流编程语言的爬虫；语音采集机器人：（双击可发起语音连接来采集语音版图像图像）：再也不用去麻烦设置了；黑匣子采集器：爬虫关键字匹配，十几秒快速采集网站信息。
　　讯飞语记、句读、哔哩哔哩记录、网页链接抓取等、当然还有everything！
　　虽然这些回答都是专门研究这个问题的人来回答的，但如果你仅仅是想使用，那么做采集工具就可以。当然，如果你要是希望更深入的了解，那么还是专门研究这个问题的人来回答。
　　木蚂蚁爬虫采集器专门用java写的还能试着搞个独立站站点。
　　爬虫采集啊，多的太多了，比如像12306就有每天发的票目、找工作就找it技术、找结婚对象就找金融经济学、找对象就找律师怎么你说的哪个，只是哪个你不太清楚。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(
1.基于人工智能技术的数据采集系统及方法，智能采集模块)
　　
　　1.本发明属于数据采集技术领域，具体涉及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.人工智能又称智械、机器智能，是指人类制造的机器所展现的智能。通常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。智能系统是否可以实现，如何实现，通用教材中人工智能的定义领域是“智能主体的研究与设计”，智能主体是指能够观察周围环境并采取行动的系统实现目标，人工智能我们的研究技术性强、专业性强，各个子领域深度不同，覆盖面极广。
　　3.但是现有数据采集系统的内部流程比较简单，人工智能的数据采集显然不够全面，导致数据完整性不足，在采集 过程中容易造成数据的遗漏或丢失，不能很好的满足人的需求等缺点。
　　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，分别对数据进行采集组织。，防止采集的数据丢失，满足人们的需求。
　　技术实施要素：
　　5.为了解决上述技术问题，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、控制器和数据集成系统。模块，原创数据仓库，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，数据检测模块连接处理器, 所以处理器与控制器相连，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存储库和数据分类模块相连，
　　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.优选采集方法的步骤为： s1：首先通过智能采集模块，采集，采集发送给数据检测模块，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。进行统一填充；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，对数据进行集成，之后单独发送数据一体化。进入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，分类
　　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，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、通过设置数据检测模块，本发明可以对智能采集接收到的数据进行数据处理@>模块采集。缺失值检测，如果有缺失数据，则对缺失数据进行统一填充，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，并设置两个数据仓库，方便查找原创数据，防止数据遗漏或数据分类过程中的损失。.
　　图纸说明
　　13. 图。附图说明图1是本发明的连接结构示意图；如图。图2是本发明方法的步骤图。
　　详细说明
　　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&lt; @采集模块，数据检测模块，处理器，控制器，数据集成模块，原创数据仓库，数据分类模块，分类数据仓库，数据传输模块，通讯模块，应用终端，智能采集模块A数据连接检测模块，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，控制器连接控制器数据集成模块，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，通信模块连接应用终端，应用终端数量为多个。应用终端的数量为多个。应用终端的数量为多个。
　　15. 具体地，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，检测是否存在数据缺失。
　　存储原创数据以防止数据丢失，另一方面，将其发送到数据分类模块；(3）数据发送到数据分类模块后，由数据分类模块对综合数据进行分析。分类，将分类后的数据存入分类数据仓库，将分类后的数据发送到数据发送模块;(4）根据不同应用的数据需求，不同类型的数据通过通信模块分别发送给不同的应用。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；(4）根据不同应用的数据需求，不同类型的数据通过通信模块分别发送给不同的应用。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；(4）根据不同应用的数据需求，不同类型的数据通过通信模块分别发送给不同的应用。
　　17.在本发明的描述中，应当理解术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中间”、“另一端”、“上部” "、" 一侧、“顶”、“内”、“前”、“中心”、“两端”等表示的方向或位置关系是基于图中所示的方向或位置关系，并且只是为了方便描述本发明。本发明和简化描述并不表示或暗示所提及的装置或元件必须具有特定的方向，在特定的方向上构造和操作，因此不应被解释为限制本发明。
　　18.此外，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用于描述目的，不应解释为指示或暗示相对重要性或暗示所指示的数量技术特征，因此，定义为“第一”、“第二”、“第三”、“第四”的特征可以明示或暗示包括至少一个特征。
　　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”和“旋转连接”等术语应广义理解，为例如，它可以是固定连接，可拆卸连接，或集成；可以是机械连接，也可以是电气连接；它可以是直接连接，也可以是通过中间介质的间接连接，也可以是两个或两个组件的内部连接。除非另有明确说明，本领域普通技术人员可以根据具体情况理解本发明中上述术语的具体含义。
　　20.虽然已经示出和描述了本发明的实施例，但是本领域普通技术人员将理解，在不背离本发明的原理和精神的情况下可以修改这些实施例。所有改变、修改、替换和变更，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
　　技术特点：
　　1.一种基于人工智能技术的数据采集系统，其特征在于包括智能采集模块、数据检测模块、处理器、控制器、数据集成模块、原创数据存储模块。库，数据分类模块，分类数据存储库，数据传输模块，通讯模块，应用终端，智能采集模块连接数据检测模块，数据检测模块连接处理器，处理器与控制相连 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。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，所述智能采集模块包括多个数据采集单元。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中的数据进行缺失值处理。模块 检查是否存在丢失数据的情况。4.数据采集 2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的系统，其特征在于，所述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，各种数据为采集，采集，然后发送到数据检测模块，数据检测模块会检查采集接收到的数据。检查是否有缺失数据，如果有缺失数据，将结果发送给处理器，处理器会统一填写缺失值；s2：如果没有丢失数据，处理器将检测结果发送给控制控制器，控制器将采集 接收到的数据被发送到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所述的方法采集，其特征在于，在上述步骤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具有自定义值。
　　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 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(阿里巴巴千亿交易背后，如何尽量避免发布故障？(组图))
　　摘要：阿里巴巴千亿交易背后，如何尽可能避免发布失败？如何解决实际运维过程中遇到的问题？阿里巴巴运维技术专家邵全为我们带来了解决方案和思路。
　　导读：阿里巴巴千亿交易背后，如何尽可能避免发布失败？如何解决实际运维过程中遇到的问题？近日，在GOPS大会上，阿里巴巴运维技术专家少全为我们带来了解决方案和思路。
　　
　　作者：陆野萍（花名少泉），阿里巴巴研发效率部技术专家。目前从事运维中心（在阿里叫诺曼底）的建设，是集团最大的应用发布系统（海狼）的负责人。
　　前言
　　近年来，我们在发布效率和稳定性方面做了大量工作。效率简单来说就是发布时间和发布速度。例如，一个应用程序是在 1 小时内还是在 5 分钟内完成发布？另一种是人为干预。开发是否需要在发布过程中进行干预，以处理发布过程中出现的各种问题？这两点都做好了，可以说释放效率提升了。稳定性最基本的是系统的稳定性，保证系统的可用性，最重要的是保证通过系统发布的应用程序的稳定性，不会因为发布而导致服务不可用等故障。
　　在效率方面，我们群里最受好评的产品是SP2P文件分发系统，叫做蜻蜓。基于阿里巴巴自身的一些特点，我们实现了一套安全高效的P2P分发，同时在P2P协议中引入了超级节点。, 是 S，提高了 P2P 网络的启动速度，目前是开源的。在稳定性方面，我们去年做了一个产品，叫无人值守发布，对发布进行测试，看发布是否会出现问题，提高发布的可靠性。今天，我将与您分享我们在这方面的经验。
　　在线发表的痛苦
　　为什么我们要为稳定付出这么多努力？让我们从一个笑话开始。
　　变更失败
　　
　　这个笑话可能没有那么好笑，但它确实说明了一个问题：理想与现实的区别，你以为有四只单身狗陪你，但实际上是另外两对情侣。这和我们在生产环境中的发布是一样的。我们认为，以我们出色的逻辑思维能力，我们已经想到了所有的场景，并且测试做得很好。但是，在发布发布后，我们经常会遇到实际的结果。不出所料，发生了故障。我们对阿里巴巴失败的原因进行了统计，其中很大一部分是线上变化造成的。我相信这里的每个人都曾遇到或创造过失败。开发和运维的同学们对失败非常敬畏。
　　每个人都遇到过失败，但失败的影响会有很大的不同。有些故障在发现故障并处理一段时间后可能会恢复，有些故障可能会导致严重的后果。所以我们需要尽量避免变更导致的失败。
　　商业挑战：阿里的特殊商业场景
　　回到阿里，大家都知道去年双11的营业额已经达到了1682亿。想象一下，如果在如此大的交易额下出现故障会发生什么？
　　阿里目前的业务多元化和新零售、线下支付等新业务场景，要求我们对故障更加敏感，能够更好地避免故障，更快地发现和处理故障。想一想，如果是线下场景，比如用支付宝坐地铁，几分钟不可用服务会怎样？
　　如何有效避免失败？
　　那么，如何在发布时有效避免失败呢？
　　通过“蒙古”？我们都知道肯定不是。但仔细想想，很多时候确实或多或少“被蒙蔽”了。我个人也有类似的感觉。虽然不经过测试我们不会上线，但是虽然经过了多轮测试，但是在线上各种复杂多样的场景肯定是没有办法覆盖的，而这些无法覆盖的场景只能是我碰巧得到了。如果我幸运的话，这些场景没有问题，但如果我不走运，我只是其中一个场景出现了问题，然后出了点问题。
　　
　　一般来说，为了尽量不被“蒙蔽”，我们会在上线过程中加入各种验证环节，尽可能保证发布的可靠。比如在发布之前，我们会通过各种测试来验证功能是否ok，包括单元测试、集成测试等。在发布过程中，我们会通过一些发布策略，比如预发布（预发布是一个特殊的线上环境，使用和线上一样的资源，比如数据库等，但是不会有用户流量进来），然后灰度，然后批量滚动等，逐步更新到线上的变化。发布完成后，会使用一些Fault预警系统，比如阿里有GOC，尽早发现故障并进行处理。
　　“人工智能”解决方案
　　那么，我们还能做些什么来帮助我们尽可能确保发布的质量呢？想必大家已经在做：“人工智能”的发布保障。
　　
　　在发布过程中，我盯着各种屏幕，查看各种数据，判断这次发布是否有问题。在阿里，这些画面包括：监控、下单、机器、GOC故障告警等。监控可以反映当前系统的一些状态，比如机器的负载有没有增加，接口的成功率有没有降低，而发布顺序可以让我们知道当前的发布情况，有多少机器更新到了新版本，有多少还在运行旧版本，有多少机器在启动时遇到了异常等等。如果你盯着机器，可以看到一些日志信息，是否有一些新的异常，异常量是否大等等，GOC让我们在故障发生的第一时间就可以知道，
　　这种方法比以前放心多了，因为现在我们看到的是最真实的在线环境，而不仅仅是测试数据。不过，这种人肉盯着屏幕的方式也存在很大的问题。首先，成本太高。在发布过程中，技术工人需要盯着各种屏幕并保持连接片刻。二是人为因素太大。在同样的发布情况下，不同的人分析出来的结果可能完全不同。即使是同一个人，由于身份或其他原因，对于相同的数据，分析的结果也可能不同。此外，人也有局限性。各种数据刷新的很快，肉眼分析的方法根本来不及看。
　　既然这种盯着屏幕的方式被证明是有效的，但是也存在一些问题，那么我们考虑通过系统化的方式解决这些问题，所以就有了“无人值守发布”。
　　无人值守释放
　　无人值守发布主要是为了实现上述流程的自动化和智能化。通过自动化采集这些实时在线核心数据，进行智能分析，可以快速判断发布状态，是否有故障，如果有则立即终止当前发布。
　　无人值守发布的两个核心能力是故障检测和异常推荐。故障检测主要是发现当前的问题。异常推荐主要是防患于未然。表示发布有问题，但不一定会导致失败。这些例外对发展学生是透明的，需要发展关注。更常见的是有一些例外。这些例外从绝对数量或数量上有所不同，增加不是很明显，但可能需要处理。
　　什么是无人值守发布
　　
　　首先是发布订单详情页面的无人值守信息展示。发布订单详情页面是发布过程中查看频率最高的页面，所以我们选择在这个页面上显示一些无人值守检测检测到的信息，在一个页面中。尽你所能。当然，这并不意味着开发者必须刷这个页面才能知道当前版本是否有任何异常。当发布出现异常时，系统会先自动暂停当前发布，然后通过钉钉等通知方式进行通知。开发者，你们的一个版本有异常，需要检查一下。
　　显示的信息包括左侧当前版本是否异常的汇总信息。通过汇总信息，可以知道当前版本是否有问题。如果有问题，可以看右边的问题分类。基础监控指标有问题。还是业务指标有问题，或者日志有问题。日志问题是哪个日志有问题，可以看这里。
　　如果这里的信息不足以判断发布是否有问题，那么点击查看详情可以看到更详细清晰的异常信息进行判断。
　　无人值守发布时，应用需要连接无人值守发布系统。当然，在大多数情况下，这是一个自动化的过程。系统将确定应用程序是否符合访问标准。如果是这样，它会自动连接，但也有一些在这种情况下，应用程序将无法自动访问。在这种情况下，它还会通知用户当前应用程序是否已连接。如果未连接，则需要进行一些配置或修改才能访问。
　　无人值守发布详情
　　
　　这是无人值守发布信息展示的详情页面。在这上面可以看到一些比较详细的信息，比如异常量释放前后的趋势对比，业务监控各项指标的变化。通过这个页面，发达的同学基本有足够的信息来判断这次拦截是否有效，是否需要回滚。
　　无人值守访问
　　
　　这是应用程序访问无人值守发布的页面。主要需要配置业务监控指标、日志路径等。
　　无人值守的战斗案例
　　
　　这是隐藏或处理某些数据的典型情况。在发布过程中，日志中的异常显着增加。我们可以从左侧看到异常的数量。点击异常信息可以查看更具体的异常堆栈信息。在右侧，我们可以看到异常数量显着增加。，可以看到下面这个检测被用户判断为有问题，最后进行了关闭释放订单回滚的操作。
　　客户的反馈意见
　　
　　这些是用户的一些反馈。应用程序访问无人值守发布对提高发布的稳定性有立竿见影的效果。
　　指数
　　以上案例都代表了部分用户的感受和反馈，所以整体效果还要看数据。
　　
　　业界对于异常检测有两个主要指标：一是召回率，二是准确率。
　　召回率主要用于反映漏报，准确率主要用于报告误报。假阴性和假阳性的概念更容易理解。假阴性表示原来有10个故障，系统报告9个故障，则漏掉1个故障，召回率为90%。误报意味着只有 10 个错误。报告，则准确率为 50%。
　　目前在准确率上，我们已经做到了60%左右，也就是说几乎每两份报告，确实有一次问题，这个体验应该算不错了。
　　在召回率方面，我们已经达到了 90%。这 90% 意味着我们没有报告失败。我们已经有效拦截了 9 次。这9次可能会导致失败或者只是问题，但没有导致失败，而是因为及时发现，所以没有一个失败。很难说清楚这 9 次中有多少次会导致失败。因此，在计算召回率时，不单独计算失败的召回率，而是计算失败和失败的召回率。例外情况一起计算。
　　关于先关注哪个指标，我们也经历了一些波折。一开始的目标是尽可能多地拦截故障，所以我们更加关注召回率。结果在很长一段时间内准确率非常低，拦截了很多，但误报也不少，10次报到只有1次。有效，如果我们是用户，可能会在几次误报之后对这个产品失去信心，这让我们不敢大规模推广它。后来我调整了策略，优先解决精度问题。无论如何，这些故障在我们的系统之前就已经存在。使用该系统，最好减少其中一些。因此，我们不首先追求召回率。提高准确率后，可以大面积进行。晋升，收益大，自然要避免的失败也多。当然，召回率在后面继续被捕获。
　　无人值守发布实现
　　前面已经说了很多，但是没有提到系统的具体实现。接下来，我们看看如何实现无人值守发布？
　　首先看一下我们的产品分层和业务流程。
　　产品架构和业务流程
　　
　　我们的系统大致分为三层。顶层是发布系统层。我们的产品叫Sea Wolf，主要负责发布订单的提交和执行，以及无人值守信息的展示和反馈。该层可以扩展。，除了发布系统，还可以连接其他一些变更系统。
　　中间是无人值守的核心系统，对采集到的分析任务和采集对应的数据进行分析检测。
　　最底层是离线分析层，主要用来做一些算法训练、回放验证等，后面会详细介绍。
　　
　　一般的业务流程是用户在发布系统中提交发布计划。此时将通过诺曼底（Normandy）平台发布（海狼是诺曼底平台的一部分，负责发布的执行），海狼开始执行发布命令。之后，无人值守系统将接收到发布订单执行的事件，然后开始分析。在分析过程中，会使用一些离线计算的特征集，然后与当前指标进行比较和检测。如果有异常，就会经过大海。wolf的接口执行暂停释放命令的操作。用户可以在发布订单页面看到相应的信息，然后做出一些判断并提交反馈，
　　两个阶段
　　以上是一般流程。在具体实现上，我们经历了两次大版本迭代。以下是两个版本的介绍。
　　1.0 实现
　　
　　通过前面的介绍，大家应该已经大致了解了，无人值守发布就是在发布过程中分析各种指标数据，判断发布是否有异常，那么具体有哪些指标数据可以进行分析呢？粗略概括，有以下几类：
　　首先是业务指标，最直接反映当前版本是否有问题。如果它影响到业务，那么基本上是有问题的。如果业务指标能够覆盖所有的失败场景，那么理论上分析业务指标就足够了，但现实中很多业务指标的提升往往跟不上业务的发展。业务有所好转，但指标还没有。这是非常现实的。事物。
　　其次是一些基本的指标，比如机器的内存使用率、cpu使用率、负载、磁盘io等。这些指标在发布过程中一般不会有明显的变化，但是一旦有明显的变化，就有可能出现问题。
　　还有一些中间件指标，如hsf、tair、metaq等，在阿里巴巴广泛使用，并有qps、rt、成功率等相应指标。很可能有问题。
　　另一个关键点是日志。阿里巴巴的大部分应用程序都是Java。我们会在日志中打印出一些异常的堆栈信息。这些异常信息反映了代码运行过程中的一个异常状态，是一个非常有价值的指标数据。通过分析这些异常的发生和增加，或者是否有一些常见的容易导致失败的异常，比如ClassNotFound，我们可以做出足够有用的判断。
　　指标和算法选择
　　有这么多指标，我们应该从哪里开始呢？
　　在第一个版本中，我们选择从基本的监控和日志记录开始。原因比较简单，基础监控的覆盖率足够高，有足够的数据供我们分析，根据经验记录非常重要。至于业务监控和中间件指标，由于数据等问题，我们在第一版没有考虑。
　　那么如何分析基础监控和日志的指标呢？我们采用使用一些简单规则和复杂算法的方法来分享。对于某些情况，比如上面提到的危险异常，我们使用规则直接拦截和改变异常的增加等，通过算法来判断这种增加是否在合理范围内。
　　如何实现
　　确定了指标和分析思路后，我们来看看需要做什么。首先要做的是数据采集，我们面临的问题是我们需要什么数据采集，以及如何尽快采集这个数据。二是处理数据。原创数据中会有一些干扰数据。干扰的来源可能是多种多样的，可能是data采集系统本身的问题，也可能与业务本身的特性有关。需要消除这些干扰数据。然后，对于采集和处理后的数据，制定什么样的规则，用什么样的算法进行分析，尽可能准确的判断出发布的数据是否有问题。
　　数据如何采集
　　首先我们来看看采集的数据如何？
　　在采集之前先明确检测的大致思路：对比发布前后的指标，对比发布和未发布的机器。所以，我们要采集是时序数据，也就是每个时间点的指标是什么样的数据，比如某个时间点，系统的负载是多少，某个时间点，某个时间点类异常发生了多少次等。
　　具体要采集的指标上面已经说清楚了，只要把这些指标再分析一遍，选出一些最重要的，能反映故障情况的指标，采集过来。
　　采集 指标来自哪些机器？前面说过，我们的检测思路之一是比较已发布和未发布的机器，所以我们为每个应用设置了两组机器，一组是发布组，另一组是参考组。只有 采集 两组机器的此数据，而不是所有机器 采集。至于采集的时间，不需要采集所有数据，只要采集发布前后一定时间段内的数据即可。
　　采集拿到数据后，接下来需要对数据做一些处理。除了去除上面提到的一些干扰数据，我们还需要聚合一些维度。因为我们拿到的是一些独立的数据，所以我们需要对已发布和未发布等一些维度的数据进行聚合和合并，最后生成可以分析的数据。
　　数据分析法
　　对于数据分析方法，我们采用改进的漏斗检测模型，它有以下优点：可以满足不同指标、不同算法的需求，而且不同的指标有自己的特点，所以用同一种算法显然不多. 合适的; 其次，它需要较少的计算资源，同时检测速度足够快，还支持多个指标一起分析。
　　
　　通过以上工作，我们基本搭建好了运行的检测系统。第一个版本在准确性方面表现不佳。离线运行的时候可以有30%和40%，但是在线运行的时候准确率只有10%左右，所以我们需要提高准确率，那么如何提高呢？
　　答案就是不断分析误报和漏报，然后对算法做一些微调。算法的不断微调带来了新的问题。对于这些误报的数据，新算法可能不会报，但是对于之前没有报的数据，新算法会不会再报呢？出去？请问之前报的有效拦截，新算法中不会报吗？
　　因此，我们搭建了之前产品架构中提到的离线回放系统，对算法进行回放验证，从之前的误报、有效截取、未截取数据等中提取一些数据，在每次算法调整后，通过回放系统重新检测和分析这些数据，看看准确率和召回率是如何变化的，误报是否仍然是误报，有效截获的是否漏掉等等。
　　无人值守播放系统
　　
　　整个无人值守播放系统的大致流程如下：录制模块将在线检测到的发布命令的相关数据记录到播放数据库中，然后当需要播放时，通过播放触发接口。调用回放系统提供的指标mock接口，从回放db而非实际数据源获取数据，保存回放检测结果，并生成回放结果报告。
　　算法困境
　　通过无人值守回放系统，我们建立了可靠的算法验证机制，通过对算法的不断微调，提高了召回率和准确率。不过，还是遇到了一些问题。
　　首先，需要不断地分析检测数据，然后调整算法。这个过程是相当劳动密集型的，不一定有相应的回报。还需要注意的是，在实践中，我们发现一些明显的误报是重复的误报。
　　所以我们需要探索一种可以解决这些问题的方案。因此，在第二个版本中，我们采用了基于机器学习的方法，在原有的基础上进行了一些改进。
　　机器学习的一般过程
　　
　　首先，会有一个线下学习的过程。通过一些历史发布订单指标数据和拦截数据，以及一些用户反馈数据，计算出应用发布时的特征库。发布时，会先通过一些算法检测发现可疑指标，然后将可疑指标与特征库进行对比。如果发现可疑指标落入正常特征库，则忽略。否则，认为释放和拦截有异常。拦截完成后，按照释放顺序进行拦截。最终的结果和用户的反馈行为会将拦截是否有效等数据保存下来，作为下次离线计算的输入数据。
　　三要素
　　机器学习也面临着几个需要解决的问题。第一个是学习什么样的数据，第二个是如何学习什么样的结果，另一个是如何使用这个学习的结果。在下一次发布检测。
　　样本
　　我们先来看示例问题，也就是要学习哪些数据。我们掌握的数据大致有：发布订单数据、发布过程中的指标数据、拦截是否有效的数据，还有一些用户反馈的数据。
　　这些数据看起来很多，每天都有几万个发布订单，每个发布订单都有大量的指标数据，但实际上每个应用的特点都不一样，所以学习一定要根据应用程序。维度要学习，而且每个应用的发布数据都非常少，如何从这少量的数据中计算出应用的发布特性呢？
　　计算的思路也有两种。一种是一种异常的、更自然的想法来找出异常的特征。下次如果匹配到异常特征，就可以判断出发布有问题。其他正常，应用维度异常。发布往往远远少于正常发布，甚至可能永远不会出现异常发布。因此，根据异常的维度来计算不是很可靠。比较可靠，只能通过正常的发布订单数据来计算。脱离了应用发布的正常发布特性。
　　样本中的挑战之一是如何判断一个版本是否真的有问题。我们结合使用发布订单行为和用户反馈。如果发布订单回滚，则视为异常。如果用户反馈有异常，那么也认为是异常。
　　关键和不可靠用于描述用户反馈数据的两个特征。关键是用户反馈数据非常重要，最能帮助我们了解应用的各种指标是否有助于异常检测，但是用户反馈数据非常重要。这也是主观的。发布过程中出现异常。A开发者可能会反馈没有问题，而B则比较谨慎，可能会反馈确实有问题。如何平衡这两个特点也比较困难。.
　　
　　这就是刚才提到的用户反馈数据。通过这个反馈数据我们可以很清楚的知道，虽然某个指标异常，但是对于这个应用来说可能完全没用，不需要作为检测的依据，那么在接下来的测试中可以忽略这个指标.
　　采集反馈数据看似容易，但据我了解，在很多公司，采集数据阻力比较大，开发者不愿意填写反馈信息。好在我们通过一系列的方法进行优化，尽量减少这个反馈对开发的干扰，并且强制开启这个反馈。采集 收到的数据确实对我们很有帮助。
　　算法
　　有了样本数据，下一步就是根据样本数据计算应用的发布特性。我们使用简单的分类方法。最初的想法是将其分为三类：正常、异常和未分类。正常更容易理解。异常是指每次发生时都会发生的故障。未分类是指一些新增加或以前未改变的指标。考虑到上面提到的异常样本非常少，将这三类统一为一类。现在，它只在应用程序发布时计算每个指标的正常阈值。如果下次发布应用时指标的值超过了这个阈值，则可能有问题。
　　具体的学习过程比较简单。总结一句话就是：找到正常发布顺序中指标的最大值作为应用的正常指标阈值。具体过程是：首先，如果在发布过程中出现异常指标，那么我们会查看该发布是否是有问题的发布（是否通过发布顺序和用户反馈等行为回滚），如果是正常释放，然后与之前的正常阈值进行比较。如果它小于之前的正常阈值，则忽略它。如果大于之前的阈值，则更新正常阈值。如果这个释放是异常释放，那么理论上应该进行判断。下一个指标是否小于正常阈值，如果小，那么正常的阈值应该更新，但其实这次发布的问题不一定是这个指标造成的，如果确实是这个指标造成的，那么之前的指标比A发布的值应该更大也会变态。考虑到这两点，我们在这个阶段忽略了异常发布顺序，只计算了正常发布顺序的阈值。
　　指标使用
　　正常阈值的使用也更简单。在发布过程中，如果发现有异常指标，则会找到该指标对应的正常阈值进行比较。如果它小于正常阈值，它将被忽略。如果超过正常阈值，将被视为可疑指标，并在一个窗口期内进行多轮。检测，窗口期会根据检测结果做一些动态调整。如果在窗口期内多次被判定为可疑指标，达到一定比例，最终判定为异常指标，拦截释放。
　　整个机器学习的改进过程大致是这样的。通过这次改进，我们解决了之前遇到的一些问题，提高了召回率和准确率，尤其是准确率有了明显的提升。另一方面，为了更好地优化学习算法，也释放了大量的能量。返回搜狐，查看更多
　　编辑： 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(为什么选择优采云全程自动化提取数据能智能识别？(组图))
　　优采云采集器Linux版是原谷歌搜索技术团队基于人工智能技术开发的新一代网页采集软件。神器。免费！采集并且出口是无限的。
　　为什么 优采云
　　
　　全自动数据提取
　　优采云智能识别要提取的数据并进行分页，操作简单，一键提取。
　　
　　视觉点击操作
　　全程可视化操作，点击修改要提取的数据等，大家可以使用采集器。
　　
　　多种采集模式，任意网站都可以使用
　　支持智能先进的采集，满足不同的采集需求。支持 XPATH、JSON、HTTP 和 POST 等。
　　
　　软件箭头速度迭代
　　软件定期更新升级，新功能不断增加。客户的满意是对我们最大的肯定！
　　产品亮点
　　智能采集
　　智能分析提取列表/表格数据，自动识别分页。免配置一键采集各种网站，包括分页、滚动加载、登录采集、AJAX等。
　　跨平台支持
　　优采云采集器支持Windows、Mac、Linux等多种操作系统。无论是个人采集，还是团队/企业使用，都能满足你的各种需求。
　　各种数据导出
　　一键导出采集的所有数据。支持CSV、EXCEL、HTML等，也支持导出数据到数据库。
　　云账号
　　采集任务自动保存到云端，不用担心丢失。一号多端操作，随时随地创建和修改采集任务。
　　发行说明
　　增加
　　新增重复数据删除功能
　　新增智能模式详情页面，支持预点击操作功能
　　优化
　　优化分页按钮的识别
　　修理
　　修复数据量大时导出失败的问题 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(当你的老板让你分析一下的提取工具优采云采集器)
　　当你的老板让你分析这个月业绩下滑的原因时，你是不是觉得无从下手？临时采集市场、竞品、客户群的数据，会耗费你大量的时间，自然难以高效交付成果。
　　毕业论文快写完了，你是不是觉得自己辛苦写出来的文章，因为缺乏数据打磨，没有说服力，最后还得自己去查阅文献一个选择数据？
　　在大数据时代，我们的生活中有很多这样的场景会诱发我们对数据的担忧。事实上，还有另一种方法可以提取海量数据。自动提取工具 优采云采集器 可以帮助我们跳过手动采集。大坑。
　　以业务运营为例，我们日常的数据采集主要来自网页。比如在业务运营中，我们经常需要获取一些市场统计数据（供需、份额等）、竞品的详细数据（价格、销量、评价等）等，我们可以从这些数据中提取电子商务网站。少量数据手动采集，大量数据借助优采云采集器采集。
　　如图，依次编写URL采集-content采集的规则，即可下载京东移动端所有商品信息采集，包括品牌和页面上的模型。、店铺运营、上市时间、颜色、评价、价格、配置参数……只要我们能看到的数据可以通过规则提取出来，优采云采集器的规则都是基于源码的提取，只需要学会上手。
　　采集结果如上图所示。其实不仅采集、优采云采集器还可以对数据进行个性化处理，使数据更符合我们的应用标准，也可以导出成我们需要的格式，或者导入我们的数据库。
　　在很多情况下，数据的提取并不是一次性的工作，因为“价格”等很多数据会根据营销策略动态变化，需要实时更新和监控。因此，我们需要一个工具来执行繁琐枯燥的数据更新工作。优采云采集器的更新响应策略是设置提取频率，使得该频率范围内每次提取的数据都是最新的。是的，以满足我们的数据准确性要求。同时，也大大减少了人力和时间的投入，因为智能工具的效率相比人工可以达到数千倍。文字、图片、音频文件等都支持高效提取。
　　在海量数据的支持下，我们必须能够轻松地进行后续分析或其他工作。跳出人工采集的大坑，数据不再是一堆结构复杂、规律难寻的文件。优采云采集器的智能抽取，让人类大数据时代更加接地气。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(阿里巴巴千亿交易背后，如何尽量避免发布故障？(组图))
　　摘要：阿里巴巴千亿交易背后，如何尽可能避免发布失败？如何解决实际运维过程中遇到的问题？阿里巴巴运维技术专家邵全为我们带来了解决方案和思路。
　　导读：阿里巴巴千亿交易背后，如何尽可能避免发布失败？如何解决实际运维过程中遇到的问题？近日，在GOPS大会上，阿里巴巴运维技术专家少全为我们带来了解决方案和思路。
　　
　　作者：陆野萍（花名少泉），阿里巴巴研发效率部技术专家。目前从事运维中心（在阿里叫诺曼底）的建设，是集团最大的应用发布系统（海狼）的负责人。
　　前言
　　近年来，我们在发布效率和稳定性方面做了大量工作。效率简单来说就是发布时间和发布速度。例如，一个应用程序是在 1 小时内还是在 5 分钟内完成发布？另一种是人为干预。开发是否需要在发布过程中进行干预，以处理发布过程中出现的各种问题？这两点都做好了，可以说释放效率提升了。稳定性最基本的是系统的稳定性，保证系统的可用性，最重要的是保证通过系统发布的应用程序的稳定性，不会因为发布而导致服务不可用等故障。
　　在效率方面，我们群里最受好评的产品是SP2P文件分发系统，叫做蜻蜓。基于阿里巴巴自身的一些特点，我们实现了一套安全高效的P2P分发，同时在P2P协议中引入了超级节点。, 是 S，提高了 P2P 网络的启动速度，目前是开源的。在稳定性方面，我们去年做了一个产品，叫无人值守发布，对发布进行测试，看看发布是否会出现问题，提高发布的可靠性。今天，我将与您分享我们在这方面的经验。
　　在线发表的痛苦
　　为什么我们要为稳定付出这么多努力？让我们从一个笑话开始。
　　变更失败
　　
　　这个笑话可能没有那么好笑，但它确实说明了一个问题：理想与现实的区别，你以为有四只单身狗陪你，但实际上是另外两对情侣。这和我们在生产环境中的发布是一样的。我们认为，以我们出色的逻辑思维能力，我们已经想到了所有的场景，并且做了足够的测试。但是，在发布发布后，我们经常会遇到实际的结果。不出所料，发生了故障。我们对阿里巴巴失败的原因进行了统计。其中大部分是由在线更改引起的。我相信这里的每个人都会遇到或创造失败。开发和运维的学生对失败感到敬畏。
　　每个人都遇到过失败，但失败的影响会有很大的不同。有的故障发现并处理一段时间后可能会恢复，有的故障可能会导致严重的后果。所以我们需要尽量避免变更导致的失败。
　　商业挑战：阿里的特殊商业场景
　　回到阿里，大家都知道去年双11的营业额已经达到了1682亿。想象一下，如果在如此大的交易额下出现故障会发生什么？
　　阿里目前的业务多元化和新零售、线下支付等新的业务场景，要求我们对故障更加敏感，能够更好地避免故障，更快地发现和处理故障。想一想，如果是线下场景，比如用支付宝坐地铁，几分钟不可用服务会怎样？
　　如何有效避免失败？
　　那么，如何在发布时有效避免失败呢？
　　通过“蒙古”？我们都知道肯定不是。但仔细想想，很多时候确实或多或少“被蒙蔽”了。我个人也有类似的感觉。虽然不经过测试我们不会上线，但是虽然经过了多轮测试，但是在线上各种复杂多样的场景肯定是没有办法覆盖的，而这些无法覆盖的场景只能是我碰巧得到了。如果幸运的话，这些场景都没有问题，但如果我不走运，恰好其中一个场景出现了问题，发生了故障。
　　
　　一般来说，为了尽量不被“蒙蔽”，我们会在上线过程中加入各种验证环节，尽可能保证发布的可靠。比如在发布之前，我们会通过各种测试来验证功能是否ok，包括单元测试、集成测试等。在发布过程中，我们会通过一些发布策略，比如预发布（pre-release is一个特殊的线上环境，使用和线上一样的资源，比如数据库等，但是不会有用户流量进来），然后灰度，然后批量滚动等，逐步更新到线上的变化。发布完成后，会使用一些Fault预警系统，比如阿里有GOC，尽早发现故障并进行处理。
　　“人工智能”解决方案
　　那么，我们还能做些什么来帮助我们尽可能确保发布的质量呢？大家可能已经在做：这是“人工智能”的发布保障。
　　
　　在发布过程中，我盯着各种屏幕，查看各种数据，判断这次发布是否有问题。在阿里，这些画面包括：监控、下单、机器、GOC故障告警等。监控可以反映当前系统的一些状态，比如机器的负载有没有增加，接口的成功率有没有降低，而发布顺序可以让我们知道当前的发布情况，有多少机器更新到了新版本，有多少还在运行旧版本，有多少机器在启动时遇到了异常等等。如果你盯着机器，可以看到一些日志信息，是否有一些新的异常，异常量是否大等等，GOC让我们在故障发生的第一时间就可以知道，
　　这种方法比以前放心多了，因为现在我们看到的是最真实的在线环境，而不仅仅是测试数据。不过，这种人肉盯着屏幕的方式也存在很大的问题。首先，成本太高。在发布过程中，技术工人需要盯着各种屏幕并保持连接片刻。二是人为因素太大。在同样的发布情况下，不同的人分析出来的结果可能完全不同。即使是同一个人，由于身份或其他原因，对于相同的数据，分析的结果也可能不同。此外，人也有局限性。各种数据刷新的很快，肉眼分析的方法根本来不及看。
　　由于这种盯着屏幕的方式已经被证明是有效的，但是也存在一些问题，那么我们考虑通过系统化的方式来解决这些问题，所以就有了“无人值守发布”。
　　无人值守释放
　　无人值守发布主要是为了实现上述流程的自动化和智能化。通过自动化采集这些实时在线核心数据，进行智能分析，可以快速判断发布状态，是否有故障，如果有则立即终止当前发布。
　　无人值守发布的两个核心能力是故障检测和异常推荐。故障检测主要是发现当前的问题。异常推荐主要是防患于未然。表示发布有问题，但不一定会导致失败。这些例外对发展学生是透明的，需要发展关注。更常见的是有一些例外。这些例外从绝对数量或数量上有所不同，增加不是很明显，但可能需要处理。
　　什么是无人值守发布
　　
　　首先是发布订单详情页面的无人值守信息展示。发布订单详情页面是发布过程中查看频率最高的页面，所以我们选择在这个页面上显示一些无人值守检测检测到的信息，在一个页面中。尽你所能。当然，这并不意味着开发者必须浏览这个页面才能知道当前版本是否有异常。当发布出现异常时，系统会自动暂停当前发布，然后通过钉钉等通知方式进行通知。开发者，你们的一个版本有异常，需要检查一下。
　　显示的信息包括左侧当前版本是否异常的汇总信息。通过汇总信息，可以知道当前版本是否有问题。如果有问题，可以看右边的问题分类。基础监控指标有问题。还是业务指标有问题，或者日志有问题。日志问题是哪个日志有问题，可以看这里。
　　如果这里的信息不足以判断发布是否有问题，那么点击查看详情可以看到更详细清晰的异常信息进行判断。
　　无人值守发布时，应用需要连接无人值守发布系统。当然，在大多数情况下，这是一个自动化的过程。系统将确定应用程序是否符合访问标准。如果是这样，它会自动连接，但也有一些在这种情况下，应用程序将无法自动访问。在这种情况下，它还会通知用户当前应用程序是否已连接。如果未连接，则需要进行一些配置或修改才能访问。
　　无人值守发布详情
　　
　　这是无人值守发布信息展示的详情页面。在这上面，可以看到一些比较详细的信息，比如异常量释放前后的趋势对比，业务监控各项指标的变化。通过这个页面，发达的同学基本有足够的信息来判断这次拦截是否有效，是否需要回滚。
　　无人值守访问
　　
　　这是应用程序访问无人值守发布的页面。主要需要配置业务监控指标、日志路径等。
　　无人值守的战斗案例
　　
　　这是隐藏或处理某些数据的典型情况。在发布过程中，日志中的异常显着增加。我们可以从左侧看到异常的数量。点击异常信息可以查看更具体的异常堆栈信息。在右侧，我们可以看到异常数量显着增加。，可以看到下面这个检测被用户判断为有问题，最后进行了关闭释放订单回滚的操作。
　　客户的反馈意见
　　
　　这些是用户的一些反馈。应用程序访问无人值守发布对提高发布的稳定性有立竿见影的效果。
　　指数
　　以上案例都代表了部分用户的感受和反馈，所以整体效果还要看数据。
　　
　　业界对于异常检测有两个主要指标：一是召回率，二是准确率。
　　召回率主要用于反映漏报，准确率主要用于报告误报。假阴性和假阳性的概念更容易理解。假阴性表示原来有10个故障，系统报告9个故障，则漏掉1个，召回率为90%。报告，则准确率为 50%。
　　目前在准确率上，我们已经做到了60%左右，也就是说几乎每两份报告，确实有一次问题，这个体验应该算不错了。
　　在召回率方面，我们已经达到了 90%。这 90% 意味着我们没有报告失败。我们已经有效拦截了 9 次。这9次可能会导致失败或者只是问题，但没有导致失败，而是因为及时发现，所以没有一个失败。很难说清楚这 9 次中有多少次会导致失败。因此，在计算召回率时，不单独计算失败的召回率，而是计算失败和失败的召回率。例外情况一起计算。
　　关于先关注哪个指标，我们也经历了一些波折。一开始的目标是尽可能多地拦截故障，所以我们更加关注召回率。结果在很长一段时间内准确率非常低，拦截了很多，但误报也不少，10次报到只有1次。有效，如果我们是用户，可能会在几次误报之后对这个产品失去信心，这让我们不敢大规模推广它。后来我调整了策略，优先解决精度问题。无论如何，这些故障在我们的系统之前就已经存在。使用该系统，最好减少其中一些。因此，我们不首先追求召回率。提高准确率后，可以大面积进行。晋升，收益大，自然要避免的失败也多。当然，召回率在后面继续被捕获。
　　无人值守发布实现
　　前面已经说了很多，但是没有提到系统的具体实现。接下来，我们看看如何实现无人值守发布？
　　首先看一下我们的产品分层和业务流程。
　　产品架构和业务流程
　　
　　我们的系统大致分为三层。顶层是发布系统层。我们的产品叫Sea Wolf，主要负责发布订单的提交和执行，以及无人值守信息的展示和反馈。该层可以扩展。，除了发布系统，还可以连接其他一些变更系统。
　　中间是无人值守的核心系统，对采集到的分析任务和采集对应的数据进行分析检测。
　　最底层是离线分析层，主要用来做一些算法训练、回放验证等，后面会详细介绍。
　　
　　一般的业务流程是用户在发布系统中提交发布计划。此时将通过诺曼底（Normandy）平台发布（海狼是诺曼底平台的一部分，负责发布的执行），海狼开始执行发布命令。之后，无人值守系统将接收到发布订单执行的事件，然后开始分析。在分析过程中，会使用一些离线计算的特征集，然后与当前指标进行比较和检测。如果有异常，就会经过大海。wolf的接口执行暂停释放命令的操作。用户可以在发布订单页面看到相应的信息，然后做出一些判断并提交反馈，
　　两个阶段
　　以上是一般流程。在具体实现上，我们经历了两次大版本迭代。以下是两个版本的介绍。
　　1.0 实现
　　
　　通过前面的介绍，大家应该已经大致了解了，无人值守发布就是在发布过程中分析各种指标数据，判断发布是否有异常，那么具体有哪些指标数据可以进行分析呢？粗略概括，有以下几类：
　　首先是业务指标，最直接反映当前版本是否有问题。如果它影响到业务，那么基本上是有问题的。如果业务指标能够覆盖所有的故障场景，那么理论上分析业务指标就足够了，但现实中很多业务指标的提升往往跟不上业务的发展。业务有所好转，但指标还没有。这是非常现实的。事物。
　　其次是一些基本的指标，比如机器的内存使用率、cpu使用率、负载、磁盘io等。这些指标在发布过程中一般不会有明显的变化，但是一旦有明显的变化，就有可能出现问题。
　　还有一些中间件指标，如hsf、tair、metaq等，在阿里巴巴广泛使用，并有qps、rt、成功率等相应指标。很可能有问题。
　　另一个关键点是日志。阿里巴巴的大部分应用程序都是Java。我们会在日志中打印出一些异常的堆栈信息。这些异常信息反映了代码运行过程中的一个异常状态，是一个非常有价值的指标数据。通过分析这些异常的发生和增加，或者是否有一些常见的容易导致失败的异常，比如ClassNotFound，我们可以做出足够有用的判断。
　　指标和算法选择
　　有这么多指标，我们应该从哪里开始呢？
　　在第一个版本中，我们选择从基本的监控和日志记录开始。原因比较简单，基础监控的覆盖率足够高，有足够的数据供我们分析，根据经验记录非常重要。至于业务监控和中间件指标，由于数据等问题，我们在第一版没有考虑。
　　那么如何分析基础监控和日志的指标呢？我们采用使用一些简单规则和复杂算法的方法来分享。对于某些情况，比如上面提到的危险异常，我们使用规则直接拦截和改变异常的增加等，通过算法来判断这种增加是否在合理的范围内。
　　如何实现
　　确定了指标和分析思路后，我们来看看需要做什么。首先要做的是数据采集，我们面临的问题是我们需要什么数据采集，以及如何尽快采集这个数据。二是处理数据。原创数据中会有一些干扰数据。干扰的来源可能是多种多样的，可能是data采集系统本身的问题，也可能与业务本身的特性有关。需要消除这些干扰数据。然后，对于采集和处理后的数据，制定什么样的规则，用什么样的算法进行分析，尽可能准确的判断出发布的数据是否有问题。
　　数据如何采集
　　首先我们来看看采集的数据如何？
　　在采集之前先明确检测的大致思路：对比发布前后的指标，对比发布和未发布的机器。所以，我们要采集是时序数据，也就是每个时间点的指标是什么样的数据，比如某个时间点，系统的负载是多少，某个时间点，某个时间点类异常发生了多少次等。
　　具体要采集的指标上面已经说清楚了，只要把这些指标再分析一遍，选出一些最重要的，能反映故障情况的指标，采集就过来了。
　　采集 指标来自哪些机器？前面说过，我们的检测思路之一是比较已发布和未发布的机器，所以我们为每个应用设置了两组机器，一组是发布组，另一组是参考组。只有 采集 两组机器的此数据，而不是所有机器 采集。至于采集的时间，不需要采集所有数据，只要采集发布前后一定时间段内的数据即可。
　　采集拿到数据后，接下来需要对数据做一些处理。除了去除上面提到的一些干扰数据，我们还需要聚合一些维度。因为我们拿到的是一些独立的数据，所以我们需要对已发布和未发布等一些维度的数据进行聚合和合并，最后生成可以分析的数据。
　　数据分析法
　　对于数据分析方法，我们采用改进的漏斗检测模型，它有以下优点：可以满足不同指标、不同算法的需求，而且不同的指标有自己的特点，所以用同一种算法显然不多. 合适的; 其次，它需要较少的计算资源，同时检测速度足够快，还支持多个指标一起分析。
　　
　　通过以上工作，我们基本搭建好了运行的检测系统。第一个版本在准确性方面表现不佳。离线运行的时候可以有30%和40%，但是在线运行的时候准确率只有10%左右，所以我们需要提高准确率，那么如何提高呢？
　　答案就是不断分析误报和漏报，然后对算法做一些微调。算法的不断微调带来了新的问题。对于这些误报的数据，新算法可能不会报，但是对于之前没有报的数据，新算法会不会再报呢？出去？请问之前报的有效拦截，新算法中不会报吗？
　　因此，我们搭建了之前产品架构中提到的离线回放系统，对算法进行回放验证，从之前的误报、有效截取、未截取数据等中提取一些数据，在每次算法调整后，通过回放系统重新检测和分析这些数据，看看准确率和召回率是如何变化的，误报是否仍然是误报，有效截获的是否漏掉等等。
　　无人值守播放系统
　　
　　整个无人值守播放系统的大致流程如下：录制模块将在线检测到的发布命令的相关数据记录到播放数据库中，然后当需要播放时，通过播放触发接口。调用回放系统提供的指标mock接口，从回放db而非实际数据源获取数据，保存回放检测结果，并生成回放结果报告。
　　算法困境
　　通过无人值守回放系统，我们建立了可靠的算法验证机制，通过对算法的不断微调，提高了召回率和准确率。不过，还是遇到了一些问题。
　　首先，需要不断地分析检测数据，然后调整算法。这个过程是相当劳动密集型的，不一定有相应的回报。还需要注意的是，在实践中，我们发现一些明显的误报是重复的误报。
　　所以我们需要探索一种可以解决这些问题的方案。因此，在第二个版本中，我们采用了基于机器学习的方法，在原有的基础上进行了一些改进。
　　机器学习的一般过程
　　
　　首先，会有一个线下学习的过程。通过一些历史发布订单指标数据和拦截数据，以及一些用户反馈数据，计算出应用发布时的特征库。发布时，会先通过一些算法检测发现可疑指标，然后将可疑指标与特征库进行对比。如果发现可疑指标落入正常特征库，则忽略。否则，认为释放和拦截有异常。拦截完成后，按照释放顺序进行拦截。最终的结果和用户的反馈行为会将拦截是否有效等数据保存下来，作为下次离线计算的输入数据。
　　三要素
　　机器学习也面临着几个需要解决的问题。第一个是学习什么样的数据，第二个是如何学习什么样的结果，另一个是如何使用这个学习的结果。在下一次发布检测。
　　样本
　　我们先来看示例问题，也就是要学习哪些数据。我们掌握的数据大致如下：发布订单数据、发布过程中的指标数据、拦截是否有效的数据，以及用户反馈的一些数据。
　　这些数据看似很多，每天都有几万个发布订单，而且每个发布订单都有大量的指标数据，但其实每个应用的特点都不一样，所以学习一定要根据应用程序。维度要学习，而且每个应用的发布数据都非常少，如何从这少量的数据中计算出应用的发布特性呢？
　　计算的思路也有两种。一种是一种异常的、更自然的想法来找出异常的特征。下次如果匹配到异常特征，就可以判断出发布有问题。其他正常，应用维度异常。发布往往远远少于正常发布，甚至可能永远不会出现异常发布。因此，根据异常的维度来计算不是很可靠。比较可靠，只能通过正常的发布订单数据来计算。脱离了应用发布的正常发布特性。
　　样本中的挑战之一是如何判断一个版本是否真的有问题。我们结合使用发布订单行为和用户反馈。如果发布订单回滚，则视为异常。如果用户反馈有异常，那么也认为是异常。
　　关键和不可靠用于描述用户反馈数据的两个特征。关键是用户反馈数据非常重要，最能帮助我们了解应用的各种指标是否有助于异常检测，但是用户反馈数据非常重要。这也是主观的。发布过程中出现异常。A开发者可能会反馈没有问题，而B则比较谨慎，可能会反馈确实有问题。如何平衡这两个特点也比较困难。.
　　
　　这就是刚才提到的用户反馈数据。通过这个反馈数据，我们可以清楚的知道，虽然某个指标异常，但是对于这个应用来说可能完全没用，不需要作为检测的依据，那么在接下来的测试中可以忽略这个指标.
　　采集反馈数据看似容易，但据我了解，在很多公司，采集数据阻力比较大，开发者不愿意填写反馈信息。好在我们做了一系列的优化，尽量减少这个反馈对开发的干扰，并且强制开启这个反馈。采集 收到的数据确实对我们很有帮助。
　　算法
　　有了样本数据，下一步就是根据样本数据计算应用的发布特性。我们使用简单的分类方法。最初的想法是将其分为三类：正常、异常和未分类。正常更容易理解。异常是指每次发生时都会发生的故障。未分类是指一些新增加的或以前没有变化的指标。考虑到上述异常样本非常少的问题，将这三类统一为一类。现在，它只在应用程序发布时计算每个指标的正常阈值。如果下次发布应用时指标的值超过了这个阈值，则可能有问题。
　　具体的学习过程比较简单。总结一句话就是：找到正常发布顺序中指标的最大值作为应用的正常指标阈值。具体过程是：首先，如果在发布过程中出现异常指标，那么我们看发布是否是有问题的发布（是否通过发布顺序和用户反馈等行为回滚），如果是正常释放，然后与之前的正常阈值进行比较。如果它小于之前的正常阈值，则忽略它。如果大于之前的阈值，则更新正常阈值。如果这个释放是异常释放，那么理论上应该进行判断。下一个指标是否小于正常阈值，如果小，那么正常阈值应该更新，但其实这次发布的问题不一定是这个指标造成的，如果确实是这个指标造成的，那么之前的指标比A发布的值应该更大也会变态。考虑到这两点，我们在这个阶段忽略了异常发布顺序，只计算了正常发布顺序的阈值。
　　指标使用
　　正常阈值的使用也更简单。在发布过程中，如果发现有异常指标，则会找到该指标对应的正常阈值进行比较。如果它小于正常阈值，它将被忽略。如果超过正常阈值，将被视为可疑指标，并在一个窗口期内进行多轮。检测，窗口期会根据检测结果做一些动态调整。如果在窗口期内多次被判定为可疑指标，达到一定比例，最终判定为异常指标，拦截释放。
　　整个机器学习的改进过程大致是这样的。通过这次改进，我们解决了之前遇到的一些问题，提高了召回率和准确率，尤其是准确率有了明显的提升。另一方面，为了更好地优化学习算法，释放了大量的能量。
　　
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