一键采集上传常见的细节问题
解决方案:移动应用一键提交工具常见问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-12-12 00:34
解决方案:移动应用一键提交工具常见问题
一键云---手机一键提交申请工具 FAQ 问：一键云的服务内容是什么？A：一键云为开发者提供应用聚合提交和管理服务，包括： * 一键提交应用到多家公司（目前13家，持续增加中） 主流应用市场 * 根据市场需求自动调整应用描述和应用截图size* 自动获取各个市场的审计状态和下载报告，整合后为用户提供一键查看。一键云致力于节省开发者的时间和推广成本，让开发者专注于应用开发。问：为什么我通过一键云提交的申请迟迟未获批？有的也被市场排斥？A：使用一键云提交并不能帮助你的软件更快的通过市场审核，市场还是会坚持他们的审核标准。如果您的应用在审核中遇到困难，请联系相关市场的客服人员解决。如果您需要我们的帮助，您也可以联系我们的客服人员寻求帮助。Q：一键云如何保证我绑定的行情账号和密码不被泄露？A：首先，一键云非常重视用户的信息安全，郑重承诺绝不向第三方泄露用户的登录凭证等市场信息。第二，用户可以随时在一键云中解绑或自行在市场修改密码，使旧密码失效。但上述方式会导致无法正确获取相关报告，不建议用户使用。
最后，一键云通过以下技术手段尽力保障相关信息的安全。1、一键云使用HTTPS协议对整个站点的内容进行强加密，杜绝了交互过程中被第三方监听的可能。2、一键云不存储明文密码信息，包括市场账户密码和一键云自身密码。一键云针对不同的用户使用完全不同的密钥，相关密码经过AES256加密后存储在数据库中。由于各个市场都不支持密文登录，所以我们必须将解密后的明文密码提交给市场。但解密进程所在的服务器组没有公网IP地址，不对外开放服务。并且解密后的明文结果只在内存中存在很短的时间（小于1秒），不会持久化到外部存储。从而消除了明文密码被第三方知晓的可能性。Q：为什么需要绑定个人市场账户？A：一键云只是一个投稿工具。在一键云系统绑定个人市场账号后，提交到市场的应用仍属于开发者自己的账号，避免版权纠纷等问题。并且开发者以后也可以不经过一键云，自行更新和维护相关应用。Q：一键云服务是免费的吗？A：一键云提供的申请提交服务是免费的。问：什么是补发市场？有什么限制？A：
补发前提是应用已通过一键云成功提交到部分市场。提交失败的市场也可以补发。补发过程中不能修改任何内容，只能补发当前应用的最新版本。Q：为什么在发布应用的最后一步需要手动选择应用类别？A：每个市场都有自己的分类信息。我们做了一些自动匹配，但它可能仍然不准确。用户需要根据自己的实际情况调整各个市场的应用分类。Q：在哪里可以绑定账号？A: 有两个地方： 1. 工具=>绑定账号 2. 发布软件第三步选择市场时，可以在最右边一栏添加绑定 问：如何解绑？A：Tools => Bind account，把鼠标移到你要解绑的账号上，可以看到后面出现的删除符号X，点击解绑市场账号和这个一键云账号。Q：如何删除已发布的应用？A：应用=>已发布的应用，将鼠标移动到要删除的应用名称上，后面会显示删除符号X，点击该符号即可删除应用（注意：这只删除一个应用中的应用）点击云系统记录，无法删除市面上的应用）。Q：为什么更新软件时有的市场无法更新？A：无法更新有以下几种可能： 1、跨猫行情后台更新功能需要人工干预。一键云暂时无法提供该市场的更新。请联系市场解决问题。2. 如果你的应用处于审核中状态，一般是无法更新的，大部分市场都是这样设置的，为什么状态会提示“找不到应用”？如何解决？A：这意味着在与市场信息交互的过程中，无法在市场上找到该应用。
原因有二：1、你在市场后台手动更新了应用，市场号变了，搜索不到了。此时删除一键云在该市场的发布记录，使用接管功能从市场接管新版本。2.应用程序被下架。首先登录后台确认申请状态并进行调整（如果正常存在，请点击页面底部“联系我们”链接联系我们的客服人员） 问：开发者的申请是如何上传到商店？A：开发者上传到一键云的应用都是通过一键云平台分发的，这和您在各个市场后台的操作方法是一样的。OneKey Cloud 可帮助您自动执行这些操作并减少重复劳动。Q：上传的app显示下架，怎么办？A：这说明该应用在该市场出现异常，市场已将其下架。这个需要你先登录商城后台，编辑app上架，然后在一键云平台删除该app在商城的上传记录，再使用一键云关联的接管功能。Q：为什么我在市场上找不到应用程序？A：因为市场同步搜索有一定的延迟。Q：行情发布失败后，我去行情后台上架，但是一键云端显示的状态和数据无法与行情同步，怎么办？A：市场发布失败可能是由于临时网络断开。一般建议开发商再试一次。
另外，开发者在市场后台进行自我更新也是可行的。但个人操作后，一键云与行情的同步会断开，导致状态和数据无法更新。这时候开发者需要先点击云端删除这条记录，然后在接盘功能中使用关联重新同步行情和数据。Q：提交的申请是否可以修改申请信息？A：递交的申请分为三种情况：一是递交后，处于市场审评状态的申请不得进行任何修改。只能根据情况等着结果出来了。二、提交申请失败或被市场拒绝后，点击后面的编辑功能可以修改申请信息。三、对于已经上架的应用（我们不支持在更新过程中修改信息），只能去市场后台下架，修改后再上架（注意：由于个人后台操作，一键云与行情同步断开，您在行情后台提交后，需要在云中一键删除行情中的申请记录，然后使用接管功能） 问：为什么每次看到有那么多任务等待提交，而且时间还是那么长？A：一键云提示的排队任务是指一键云任务池中正在提交和等待提交的任务集合。如果你有未完成的提交任务，这些任务也在任务池中，但不表示在你之前需要执行多少任务。如果你所有的申请状态中没有“in queue”状态，那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网
解决方案:搜索引擎优化工具 - wqeast
1、
借助 Google 趋势，您可以比较全世界对您最喜欢的主题的兴趣。输入最多五个主题，然后查看一段时间内它们在 Google 上的搜索频率。Google 趋势还显示您的主题在 Google 新闻报道中出现的频率，以及它们最常被搜索的地理区域
2、百度指数
3.
Sitemap Builder可以模仿搜索引擎蜘蛛程序扫描网站页面，提取页面中的URL信息生成XML或TXT文件
4.
SEO Administrator是一款综合性的搜索引擎优化工具，涉及网站优化的多个方面，包括关键字、网站分析、寻找链接伙伴、维护链接关系、排名监控等。
5.
谷歌免费监控器
6.
》谷歌（Google）中文网站站长官方博客（Google China Webmaster Blog），为站长提供有关谷歌（Google）网页抓取、收录、恶意软件清理、网站官方更新的信息站点地图、SEO 和其他相关网站管理员信息、网站管理员工具资源和帮助。
7.
谷歌 网站 管理工具
Google 网站 管理工具为您提供有关您的网页在 Google 上可见性的详细报告
从 Google 的角度查看您的 网站 并发现问题
有关 网站 访问的具体问题，请参阅 Google 如何抓取和索引 网站。
找到您的链接并检查流量
使用新的链接报告工具查看、分类和下载有关 网站 内部和外部链接的综合数据。查看哪些 Google 搜索查询促使用户访问 网站 并确定用户如何到达那里 网站。
分享有关您的 网站 的信息
使用 Sitemap 告诉我们您的网页：哪些网页最重要以及它们的更新频率。您还可以告诉我们您对我们索引的 URL 外观的偏好。 查看全部
一键云---手机一键提交申请工具 FAQ 问：一键云的服务内容是什么？A：一键云为开发者提供应用聚合提交和管理服务，包括： * 一键提交应用到多家公司（目前13家，持续增加中） 主流应用市场 * 根据市场需求自动调整应用描述和应用截图size* 自动获取各个市场的审计状态和下载报告，整合后为用户提供一键查看。一键云致力于节省开发者的时间和推广成本，让开发者专注于应用开发。问：为什么我通过一键云提交的申请迟迟未获批？有的也被市场排斥？A：使用一键云提交并不能帮助你的软件更快的通过市场审核，市场还是会坚持他们的审核标准。如果您的应用在审核中遇到困难，请联系相关市场的客服人员解决。如果您需要我们的帮助，您也可以联系我们的客服人员寻求帮助。Q：一键云如何保证我绑定的行情账号和密码不被泄露？A：首先，一键云非常重视用户的信息安全，郑重承诺绝不向第三方泄露用户的登录凭证等市场信息。第二，用户可以随时在一键云中解绑或自行在市场修改密码，使旧密码失效。但上述方式会导致无法正确获取相关报告，不建议用户使用。
最后，一键云通过以下技术手段尽力保障相关信息的安全。1、一键云使用HTTPS协议对整个站点的内容进行强加密，杜绝了交互过程中被第三方监听的可能。2、一键云不存储明文密码信息，包括市场账户密码和一键云自身密码。一键云针对不同的用户使用完全不同的密钥，相关密码经过AES256加密后存储在数据库中。由于各个市场都不支持密文登录，所以我们必须将解密后的明文密码提交给市场。但解密进程所在的服务器组没有公网IP地址，不对外开放服务。并且解密后的明文结果只在内存中存在很短的时间（小于1秒），不会持久化到外部存储。从而消除了明文密码被第三方知晓的可能性。Q：为什么需要绑定个人市场账户？A：一键云只是一个投稿工具。在一键云系统绑定个人市场账号后，提交到市场的应用仍属于开发者自己的账号，避免版权纠纷等问题。并且开发者以后也可以不经过一键云，自行更新和维护相关应用。Q：一键云服务是免费的吗？A：一键云提供的申请提交服务是免费的。问：什么是补发市场？有什么限制？A：
补发前提是应用已通过一键云成功提交到部分市场。提交失败的市场也可以补发。补发过程中不能修改任何内容，只能补发当前应用的最新版本。Q：为什么在发布应用的最后一步需要手动选择应用类别？A：每个市场都有自己的分类信息。我们做了一些自动匹配，但它可能仍然不准确。用户需要根据自己的实际情况调整各个市场的应用分类。Q：在哪里可以绑定账号？A: 有两个地方： 1. 工具=>绑定账号 2. 发布软件第三步选择市场时，可以在最右边一栏添加绑定 问：如何解绑？A：Tools => Bind account，把鼠标移到你要解绑的账号上，可以看到后面出现的删除符号X，点击解绑市场账号和这个一键云账号。Q：如何删除已发布的应用？A：应用=>已发布的应用，将鼠标移动到要删除的应用名称上，后面会显示删除符号X，点击该符号即可删除应用（注意：这只删除一个应用中的应用）点击云系统记录，无法删除市面上的应用）。Q：为什么更新软件时有的市场无法更新？A：无法更新有以下几种可能： 1、跨猫行情后台更新功能需要人工干预。一键云暂时无法提供该市场的更新。请联系市场解决问题。2. 如果你的应用处于审核中状态，一般是无法更新的，大部分市场都是这样设置的，为什么状态会提示“找不到应用”？如何解决？A：这意味着在与市场信息交互的过程中，无法在市场上找到该应用。
原因有二：1、你在市场后台手动更新了应用，市场号变了，搜索不到了。此时删除一键云在该市场的发布记录，使用接管功能从市场接管新版本。2.应用程序被下架。首先登录后台确认申请状态并进行调整（如果正常存在，请点击页面底部“联系我们”链接联系我们的客服人员） 问：开发者的申请是如何上传到商店？A：开发者上传到一键云的应用都是通过一键云平台分发的，这和您在各个市场后台的操作方法是一样的。OneKey Cloud 可帮助您自动执行这些操作并减少重复劳动。Q：上传的app显示下架，怎么办？A：这说明该应用在该市场出现异常，市场已将其下架。这个需要你先登录商城后台，编辑app上架，然后在一键云平台删除该app在商城的上传记录，再使用一键云关联的接管功能。Q：为什么我在市场上找不到应用程序？A：因为市场同步搜索有一定的延迟。Q：行情发布失败后，我去行情后台上架，但是一键云端显示的状态和数据无法与行情同步，怎么办？A：市场发布失败可能是由于临时网络断开。一般建议开发商再试一次。
另外，开发者在市场后台进行自我更新也是可行的。但个人操作后，一键云与行情的同步会断开，导致状态和数据无法更新。这时候开发者需要先点击云端删除这条记录，然后在接盘功能中使用关联重新同步行情和数据。Q：提交的申请是否可以修改申请信息？A：递交的申请分为三种情况：一是递交后，处于市场审评状态的申请不得进行任何修改。只能根据情况等着结果出来了。二、提交申请失败或被市场拒绝后，点击后面的编辑功能可以修改申请信息。三、对于已经上架的应用（我们不支持在更新过程中修改信息），只能去市场后台下架，修改后再上架（注意：由于个人后台操作，一键云与行情同步断开，您在行情后台提交后，需要在云中一键删除行情中的申请记录，然后使用接管功能） 问：为什么每次看到有那么多任务等待提交，而且时间还是那么长？A：一键云提示的排队任务是指一键云任务池中正在提交和等待提交的任务集合。如果你有未完成的提交任务，这些任务也在任务池中，但不表示在你之前需要执行多少任务。如果你所有的申请状态中没有“in queue”状态，那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网
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1、
借助 Google 趋势，您可以比较全世界对您最喜欢的主题的兴趣。输入最多五个主题，然后查看一段时间内它们在 Google 上的搜索频率。Google 趋势还显示您的主题在 Google 新闻报道中出现的频率，以及它们最常被搜索的地理区域
2、百度指数
3.
Sitemap Builder可以模仿搜索引擎蜘蛛程序扫描网站页面，提取页面中的URL信息生成XML或TXT文件
4.
SEO Administrator是一款综合性的搜索引擎优化工具，涉及网站优化的多个方面，包括关键字、网站分析、寻找链接伙伴、维护链接关系、排名监控等。
5.
谷歌免费监控器
6.
》谷歌（Google）中文网站站长官方博客（Google China Webmaster Blog），为站长提供有关谷歌（Google）网页抓取、收录、恶意软件清理、网站官方更新的信息站点地图、SEO 和其他相关网站管理员信息、网站管理员工具资源和帮助。
7.
谷歌 网站 管理工具
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从 Google 的角度查看您的 网站 并发现问题
有关 网站 访问的具体问题，请参阅 Google 如何抓取和索引 网站。
找到您的链接并检查流量
使用新的链接报告工具查看、分类和下载有关 网站 内部和外部链接的综合数据。查看哪些 Google 搜索查询促使用户访问 网站 并确定用户如何到达那里 网站。
分享有关您的 网站 的信息
使用 Sitemap 告诉我们您的网页：哪些网页最重要以及它们的更新频率。您还可以告诉我们您对我们索引的 URL 外观的偏好。 查看全部
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最后，一键云通过以下技术手段尽力保障相关信息的安全。1、一键云使用HTTPS协议对整个站点的内容进行强加密，杜绝了交互过程中被第三方监听的可能。2、一键云不存储明文密码信息，包括市场账户密码和一键云自身密码。一键云针对不同的用户使用完全不同的密钥，相关密码经过AES256加密后存储在数据库中。由于各个市场都不支持密文登录，所以我们必须将解密后的明文密码提交给市场。但解密进程所在的服务器组没有公网IP地址，不对外开放服务。并且解密后的明文结果只在内存中存在很短的时间（小于1秒），不会持久化到外部存储。从而消除了明文密码被第三方知晓的可能性。Q：为什么需要绑定个人市场账户？A：一键云只是一个投稿工具。在一键云系统绑定个人市场账号后，提交到市场的应用仍属于开发者自己的账号，避免版权纠纷等问题。并且开发者以后也可以不经过一键云，自行更新和维护相关应用。Q：一键云服务是免费的吗？A：一键云提供的申请提交服务是免费的。问：什么是补发市场？有什么限制？A：
补发前提是应用已通过一键云成功提交到部分市场。提交失败的市场也可以补发。补发过程中不能修改任何内容，只能补发当前应用的最新版本。Q：为什么在发布应用的最后一步需要手动选择应用类别？A：每个市场都有自己的分类信息。我们做了一些自动匹配，但它可能仍然不准确。用户需要根据自己的实际情况调整各个市场的应用分类。Q：在哪里可以绑定账号？A: 有两个地方： 1. 工具=>绑定账号 2. 发布软件第三步选择市场时，可以在最右边一栏添加绑定 问：如何解绑？A：Tools => Bind account，把鼠标移到你要解绑的账号上，可以看到后面出现的删除符号X，点击解绑市场账号和这个一键云账号。Q：如何删除已发布的应用？A：应用=>已发布的应用，将鼠标移动到要删除的应用名称上，后面会显示删除符号X，点击该符号即可删除应用（注意：这只删除一个应用中的应用）点击云系统记录，无法删除市面上的应用）。Q：为什么更新软件时有的市场无法更新？A：无法更新有以下几种可能： 1、跨猫行情后台更新功能需要人工干预。一键云暂时无法提供该市场的更新。请联系市场解决问题。2. 如果你的应用处于审核中状态，一般是无法更新的，大部分市场都是这样设置的，为什么状态会提示“找不到应用”？如何解决？A：这意味着在与市场信息交互的过程中，无法在市场上找到该应用。
原因有二：1、你在市场后台手动更新了应用，市场号变了，搜索不到了。此时删除一键云在该市场的发布记录，使用接管功能从市场接管新版本。2.应用程序被下架。首先登录后台确认申请状态并进行调整（如果正常存在，请点击页面底部“联系我们”链接联系我们的客服人员） 问：开发者的申请是如何上传到商店？A：开发者上传到一键云的应用都是通过一键云平台分发的，这和您在各个市场后台的操作方法是一样的。OneKey Cloud 可帮助您自动执行这些操作并减少重复劳动。Q：上传的app显示下架，怎么办？A：这说明该应用在该市场出现异常，市场已将其下架。这个需要你先登录商城后台，编辑app上架，然后在一键云平台删除该app在商城的上传记录，再使用一键云关联的接管功能。Q：为什么我在市场上找不到应用程序？A：因为市场同步搜索有一定的延迟。Q：行情发布失败后，我去行情后台上架，但是一键云端显示的状态和数据无法与行情同步，怎么办？A：市场发布失败可能是由于临时网络断开。一般建议开发商再试一次。
另外，开发者在市场后台进行自我更新也是可行的。但个人操作后，一键云与行情的同步会断开，导致状态和数据无法更新。这时候开发者需要先点击云端删除这条记录，然后在接盘功能中使用关联重新同步行情和数据。Q：提交的申请是否可以修改申请信息？A：递交的申请分为三种情况：一是递交后，处于市场审评状态的申请不得进行任何修改。只能根据情况等着结果出来了。二、提交申请失败或被市场拒绝后，点击后面的编辑功能可以修改申请信息。三、对于已经上架的应用（我们不支持在更新过程中修改信息），只能去市场后台下架，修改后再上架（注意：由于个人后台操作，一键云与行情同步断开，您在行情后台提交后，需要在云中一键删除行情中的申请记录，然后使用接管功能） 问：为什么每次看到有那么多任务等待提交，而且时间还是那么长？A：一键云提示的排队任务是指一键云任务池中正在提交和等待提交的任务集合。如果你有未完成的提交任务，这些任务也在任务池中，但不表示在你之前需要执行多少任务。如果你所有的申请状态中没有“in queue”状态，那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网
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1、
借助 Google 趋势，您可以比较全世界对您最喜欢的主题的兴趣。输入最多五个主题，然后查看一段时间内它们在 Google 上的搜索频率。Google 趋势还显示您的主题在 Google 新闻报道中出现的频率，以及它们最常被搜索的地理区域
2、百度指数
3.
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4.
SEO Administrator是一款综合性的搜索引擎优化工具，涉及网站优化的多个方面，包括关键字、网站分析、寻找链接伙伴、维护链接关系、排名监控等。
5.
谷歌免费监控器
6.
》谷歌（Google）中文网站站长官方博客（Google China Webmaster Blog），为站长提供有关谷歌（Google）网页抓取、收录、恶意软件清理、网站官方更新的信息站点地图、SEO 和其他相关网站管理员信息、网站管理员工具资源和帮助。
7.
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解决方案:微信公众号一键采集上传常见的细节问题及解决办法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 161 次浏览 • 2022-12-02 08:18
解决方案:微信公众号一键采集上传常见的细节问题及解决办法
一键采集上传常见的细节问题：文章上传：
1、将需要上传的所有的文章链接复制粘贴到收藏夹。
2、按照下面的流程操作，全部操作完成之后会自动登录系统版本。微信公众号注册完成之后，在公众号的版本里面，勾选一键上传素材，编辑完成之后点击立即上传素材文件即可。
文章收藏：
1、导入本地的各类文章，完成之后点击立即上传即可。
2、然后进行的是，标题的设置，图片的设置，数据来源方面的操作。
3、点击上传文章链接时，会自动进行上传网址，大家只需要跟着步骤操作即可。
1.登录微信公众平台，在【公众号设置】-【上传图文】-【底部图文链接】处，右边下方有【微信版本】的选项，选择qq版本（为qq腾讯客户端上传），即可实现本地图文文件自动生成链接。2.根据原文中的要求来，将图文文字设置好（上传原文中提供的链接即可），保存。3.扫描图文，直接在电脑上登录即可。
在微信公众平台的【文章管理】页面【上传图文】的区域，有个【微信版本】选项。选择qq版本，即可实现本地图文文件自动生成链接。按照步骤完成，
上传的视频暂不支持放在本地，请发送给你的本地微信号。
可以把视频链接保存到本地，然后在微信中查看。（抖音，快手，腾讯视频， 查看全部
一键采集上传常见的细节问题：文章上传：
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2、按照下面的流程操作，全部操作完成之后会自动登录系统版本。微信公众号注册完成之后，在公众号的版本里面，勾选一键上传素材，编辑完成之后点击立即上传素材文件即可。
文章收藏：
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3、点击上传文章链接时，会自动进行上传网址，大家只需要跟着步骤操作即可。
1.登录微信公众平台，在【公众号设置】-【上传图文】-【底部图文链接】处，右边下方有【微信版本】的选项，选择qq版本（为qq腾讯客户端上传），即可实现本地图文文件自动生成链接。2.根据原文中的要求来，将图文文字设置好（上传原文中提供的链接即可），保存。3.扫描图文，直接在电脑上登录即可。
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可以把视频链接保存到本地，然后在微信中查看。（抖音，快手，腾讯视频， 查看全部
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一键采集上传常见的细节问题：文章上传：
1、将需要上传的所有的文章链接复制粘贴到收藏夹。
2、按照下面的流程操作，全部操作完成之后会自动登录系统版本。微信公众号注册完成之后，在公众号的版本里面，勾选一键上传素材，编辑完成之后点击立即上传素材文件即可。
文章收藏：
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1.登录微信公众平台，在【公众号设置】-【上传图文】-【底部图文链接】处，右边下方有【微信版本】的选项，选择qq版本（为qq腾讯客户端上传），即可实现本地图文文件自动生成链接。2.根据原文中的要求来，将图文文字设置好（上传原文中提供的链接即可），保存。3.扫描图文，直接在电脑上登录即可。
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可以把视频链接保存到本地，然后在微信中查看。（抖音，快手，腾讯视频，
直观:一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-12-01 22:14
直观:一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集
一键采集上传常见的细节问题还是比较多的，其中如果上传的条件判断错误，会导致后续的图片要经历多次上传，而一旦过多，不仅容易出现重复，还有可能造成被百度举报的情况。今天小猿圈wooqoo做一个整理整理，相关细节问题以及对应解决方案，希望能够帮助到大家。一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集，将上传超过100k后直接跳转页面二维码采集注意将gif采集最大大小限制在1080*480或更大二维码采集数量、定制尺寸下面我们将页面采集缩小以及展示出来，大家看下图，如果你网站没有被收录，说明有多个页面属于无效url或者作弊情况导致页面被屏蔽。
首先我们点击旁边的保存，弹出一个对话框，点击“保存并重发”，然后保存成js文件(base64字符串)，然后下次你们看到这个js文件直接点击跳转页面链接就可以查看到了。内容限制，这个采集效率很高。采集的是图片。但是注意采集不要采集网站文章链接。一些采集工具只支持采集文章图片，不支持采集文章链接。因为采集的是图片，所以图片尽量采集大一点。
注意网站url长度，一定要在2048以下如果你网站有千牛登录链接，采集时就会出现图片大小限制问题，这时我们修改url，采集前要修改，修改完一次保存。我们可以将提取的js文件解压，直接下载到自己电脑上，再采集。我们还可以通过微信公众号自定义菜单进行自定义链接来采集。二维码采集，将数量限制在10条以内。以及定制尺寸将最后一张图片采集上传，进行扫码或者根据相关提示，将gif生成二维码然后去上传图片，采集时要记得给图片自动去掉水印。
因为这些二维码都是有水印的。注意定制尺寸，一定要在2048以下二、多级菜单采集，这个不太懂的可以搜索小猿圈定制尺寸，一定要在2048以下好像我今天就采集到2048，然后就只给了个扫描二维码链接，剩下的都需要我自己去调整。我们在看上图二维码采集，但是这样是没办法进行检测数据是否正确，需要我们上传全部二维码，然后我们在页面上点击鼠标右键，会出现更多。
我们按照公式：用户id--自动索引条数--位置--日期然后通过公式检测我们是否正确。多级菜单的数量可以根据上图采集三个不同类型（内容采集以及形态包装/广告等），最多可以采集1万条三、页面无效数据url，采集页面中含有超过1024位的超级url。单个url可以使用2048个字符、在任何字符范围内都无效，相邻url的最大偏差为256个字符，请采用（(下标、，,^t)以及(0,,-)）以下的url法，并将他们缩小为96位字符。这里我是用这个方法找出url中的"。 查看全部
一键采集上传常见的细节问题还是比较多的，其中如果上传的条件判断错误，会导致后续的图片要经历多次上传，而一旦过多，不仅容易出现重复，还有可能造成被百度举报的情况。今天小猿圈wooqoo做一个整理整理，相关细节问题以及对应解决方案，希望能够帮助到大家。一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集，将上传超过100k后直接跳转页面二维码采集注意将gif采集最大大小限制在1080*480或更大二维码采集数量、定制尺寸下面我们将页面采集缩小以及展示出来，大家看下图，如果你网站没有被收录，说明有多个页面属于无效url或者作弊情况导致页面被屏蔽。
首先我们点击旁边的保存，弹出一个对话框，点击“保存并重发”，然后保存成js文件(base64字符串)，然后下次你们看到这个js文件直接点击跳转页面链接就可以查看到了。内容限制，这个采集效率很高。采集的是图片。但是注意采集不要采集网站文章链接。一些采集工具只支持采集文章图片，不支持采集文章链接。因为采集的是图片，所以图片尽量采集大一点。
注意网站url长度，一定要在2048以下如果你网站有千牛登录链接，采集时就会出现图片大小限制问题，这时我们修改url，采集前要修改，修改完一次保存。我们可以将提取的js文件解压，直接下载到自己电脑上，再采集。我们还可以通过微信公众号自定义菜单进行自定义链接来采集。二维码采集，将数量限制在10条以内。以及定制尺寸将最后一张图片采集上传，进行扫码或者根据相关提示，将gif生成二维码然后去上传图片，采集时要记得给图片自动去掉水印。
因为这些二维码都是有水印的。注意定制尺寸，一定要在2048以下二、多级菜单采集，这个不太懂的可以搜索小猿圈定制尺寸，一定要在2048以下好像我今天就采集到2048，然后就只给了个扫描二维码链接，剩下的都需要我自己去调整。我们在看上图二维码采集，但是这样是没办法进行检测数据是否正确，需要我们上传全部二维码，然后我们在页面上点击鼠标右键，会出现更多。
我们按照公式：用户id--自动索引条数--位置--日期然后通过公式检测我们是否正确。多级菜单的数量可以根据上图采集三个不同类型（内容采集以及形态包装/广告等），最多可以采集1万条三、页面无效数据url，采集页面中含有超过1024位的超级url。单个url可以使用2048个字符、在任何字符范围内都无效，相邻url的最大偏差为256个字符，请采用（(下标、，,^t)以及(0,,-)）以下的url法，并将他们缩小为96位字符。这里我是用这个方法找出url中的"。 查看全部
直观:一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集
一键采集上传常见的细节问题还是比较多的，其中如果上传的条件判断错误，会导致后续的图片要经历多次上传，而一旦过多，不仅容易出现重复，还有可能造成被百度举报的情况。今天小猿圈wooqoo做一个整理整理，相关细节问题以及对应解决方案，希望能够帮助到大家。一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集，将上传超过100k后直接跳转页面二维码采集注意将gif采集最大大小限制在1080*480或更大二维码采集数量、定制尺寸下面我们将页面采集缩小以及展示出来，大家看下图，如果你网站没有被收录，说明有多个页面属于无效url或者作弊情况导致页面被屏蔽。
首先我们点击旁边的保存，弹出一个对话框，点击“保存并重发”，然后保存成js文件(base64字符串)，然后下次你们看到这个js文件直接点击跳转页面链接就可以查看到了。内容限制，这个采集效率很高。采集的是图片。但是注意采集不要采集网站文章链接。一些采集工具只支持采集文章图片，不支持采集文章链接。因为采集的是图片，所以图片尽量采集大一点。
注意网站url长度，一定要在2048以下如果你网站有千牛登录链接，采集时就会出现图片大小限制问题，这时我们修改url，采集前要修改，修改完一次保存。我们可以将提取的js文件解压，直接下载到自己电脑上，再采集。我们还可以通过微信公众号自定义菜单进行自定义链接来采集。二维码采集，将数量限制在10条以内。以及定制尺寸将最后一张图片采集上传，进行扫码或者根据相关提示，将gif生成二维码然后去上传图片，采集时要记得给图片自动去掉水印。
因为这些二维码都是有水印的。注意定制尺寸，一定要在2048以下二、多级菜单采集，这个不太懂的可以搜索小猿圈定制尺寸，一定要在2048以下好像我今天就采集到2048，然后就只给了个扫描二维码链接，剩下的都需要我自己去调整。我们在看上图二维码采集，但是这样是没办法进行检测数据是否正确，需要我们上传全部二维码，然后我们在页面上点击鼠标右键，会出现更多。
我们按照公式：用户id--自动索引条数--位置--日期然后通过公式检测我们是否正确。多级菜单的数量可以根据上图采集三个不同类型（内容采集以及形态包装/广告等），最多可以采集1万条三、页面无效数据url，采集页面中含有超过1024位的超级url。单个url可以使用2048个字符、在任何字符范围内都无效，相邻url的最大偏差为256个字符，请采用（(下标、，,^t)以及(0,,-)）以下的url法，并将他们缩小为96位字符。这里我是用这个方法找出url中的"。
干货教程:jquery点击一键排序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-12-01 12:44
干货教程:jquery点击一键排序
jmapcms网站开发系统 1.4.zip
jmapcms网站开发系统所有功能都使用自定义模式，功能开发自由，系统后台操作十分快捷，使用高速静态缓存方式和数组化数据保证网站的稳定运行，使用ajax和jquery方式进行实时提示，提高用户体验度。jmapcms网站开发系统 1.4 更新内容：1.修改chkjs文件的联动函数一直有加载动画的错误2.加入表 searchfields 保证后台搜索功能3.修改后台创建模型数字字段 保证能输入小数点, 具体判断可移交给js判断4.首页搜索调用 $this->_search('名字');5.修改HomeAction.class.php 的优化函数 , 修正优化标题不支持多个动态查询6.添加 formatText 函数 ,商城选择参数时经常用7.启用JmapAction.class.php控制器,以后系统更新将不会影响原有网站的控制文件,用户自定义的控制器可以写在HomeAction.class.php文件里8.修改一些不常见的错误jmapcms网站开发系统特色:•全新方式,颠覆传统 jmapcms网站开发系统 摆脱传统固定模式,不再以常用的文章功能,图片功能,商城功能,软件功能等为基本,而是根据客户需求开发专属的系统功能,所以每个网站开发出来的后台功能都有自己的特点.开发者基本都不用编写繁琐的php代码既能实现所需要的功能要求!jmapcms网站开发系统开发前台功能也不需要编写php代码,只需要操作后台的控制器管理便可调用需要的信息.调用的信息可在不同的页面样式下兼容显示. 网站开发从此逐渐脱离了程序,一切都变得越来越简单! •自定义优化内容 网站关键词优化摆脱系统的束缚,每个也么面都进行一对一优化!丢掉系统预设的关键词,让网站更快更准确的被搜索引擎收录! •快捷的后台操作 jmapcms网站开发系统一切都以方便快捷为基础,设计模型字段的时候可同时设置搜索对象,快捷操作等功能,多功能排序. 设置搜索对象: 当后台管理需要搜索某个字段时便将此字段设置为搜索对象,这样就能在对应的管理页面中按照此字段进行搜索! 快捷操作: 快捷操作的功能主要是对某些常用的信息做修改时进行的操作,不需要进入修改页面就能对此字段的信息做修改! 多功能排序: 系统后台可对任何字段进行正序和反序排序,根据此方法能快速找到相同或相近的信息! •自定义开发功能 jmapcms网站开发系统所有的功能都是自定义开发,只需要理解客户需求,创建模型,设计字段后就能创建相应的功能,而这一切都只需几分钟就能实现! 后台的控制器能将你创建的功能构建成前台页面需要的操作程序,所以前台页面的程序嵌套也不需要php程序的开发!•一键伪静态 在服务器支持伪静态功能的情况下只需要通过配置项设置伪静态的后缀名就能实现伪静态功能.如果服务器支持泛解析功能还能通过修改配置文件实现二级域名功能,当实现这些功能的时候都不需要重新修改页面连接!•使用高度静态缓存 一般网站: 当浏览者a访问到网站的某个页面A时,服务器就先对A页面进行编译,然后调取数据库的信息并映射到编译的结果中,然后将编译的结果返回给访问者a浏览,当浏览者b也访问页面A时,服务器再做相同的工作. 而用jmapcms网站开发系统开发的网站则不一样,它是预先将浏览者a访问的页面A预先生成一个无需服务器编译的页面C存放在服务器缓存中,而后将需要的数据库信息存放在一个数组当中,当浏览者b访问页面A时,服务器就将服务器的页面C,并对页面C需要的信息直接从数组中检索出来反馈给浏览者b,以及以后的任何一个浏览者!这样就能减少服务器对页面编译的时间,减少服务器打开数据库和关闭数据库的时间.当然就能减少浏览者的等待时间,给浏览者一个好的印象!•支持分站管理 当开发客户需要开启城市分站时,可直接从配置项中开启分站功能,同时还能设置主站是否获取分站的信息和分站是否获取主站的信息. •提高用户体验度 现在浏览者对体验度的要求是越来越高,比如提交表单时如果等用户提交完表单后再提示用户某些项输入不正确,然后再返回给用户更正,这样用户就会感觉到麻烦,有可能就懒得提交,更有可能让站长丢失重要的信息.jmapcms网站开发系统都采用ajax和jquery方式实现实时判断功能,这样客户就能根据错误提示进行输入和修正,让客户一次性就能成功提交表单! •防止sql注入 网站的安全与稳定是每一个客户都不能忽视的,而这一最大的隐患就是黑客通过sql的注入,jmapcms网站开发系统通过浏览者提交的数据进行数字化,对数据库查询都采用模块化方式来进行安全过滤,并且对网站采用唯一的入口,让黑客对网站没有下手的地方.
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Gbbs v3.2.rar
GBBS属于微论坛、微贴吧，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是中国首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，同时继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、淘宝二维码购物网、商铺展示、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨**台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、new!中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！ 演示地址： 点击 “美食论坛”二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、分享样式改变，加快页面速度2、css样式取代js，加快页面速度3、css兼容几乎所有浏览器；4、计数器修改数字跳回的bug5、在线编辑器增图文编辑、已发文件调用6、已发图可再编辑使用7、Ip黑名单可以自由设置8、多**编辑器自动识别转换9、后台话题自动按时间排序 更新涉及文件： index.asp js_read.asp bbsview.asp style.css bbslist.asp kill_keyword.asp dbconn.asp conn.asp bbs_admin.asp
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ASP.NET.4揭秘 卷2
第一部分nbsp 安nbsp 全n第1章 使用Login控件n11 Login控件概览n12 使用Login控件n121 自动重定向用户到来源页面n122 自动隐藏已验证用户的Login控件n123 使用模板定制Login控件n124 使Login控件执行自定义身份验证n13 使用CreateUserWizard控件n131 配置自定义用户表单字段n132 发送已创建用户电子邮件通知n133 用户自动重定向来源页面n134 自动生成密码n135 在CreateUserWizard控件中使用模板n136 在CreateUserWizard控件中添加注册步骤n14 使用LoginStatus控件n15 使用LoginName控件n16 使用ChangePassword控件n161 发送电子邮件通知密码更改n162 在ChangePassword控件中使用模板n17 使用PasswordRecovery控件n171 找回用户的原创
密码n172 要求安全提示问题和答案n173 在PasswordRecovery控件中使用模板n18 使用LoginView控件n19 小结n第2章 使用ASPNET Membershipn21 配置身份验证n211 配置Forms身份验证n212 使用无cookie的Forms身份验证n213 在Forms身份验证中使用相对超时限制n214 跨应用程序使用Forms身份验证n215 跨域使用Forms身份验证n216 使用FormsAuthentication类n217 使用User类n22 配置安全授权n221 角色授权n222 根据位置授权访问文件n223 对图片以及其他文件类型进行访问授权n23 使用ASPNET Membershipn231 使用Membership APIn232 加密和散列用户密码n233 修改用户密码条件n234 锁定坏用户n235 配置SQLMembershipProvider提供程序n236 配置ActiveDirectoryMembershipProvidern237 创建自定义Membership提供程序n24 使用角色管理器n241 配置SqlRoleProvidern242 配置WindowsTokenRoleProvidern243 配置AuthorizationStoreRoleProvidern244 在浏览器cookie中缓存角色n245 使用Roles APIn25 小结n第二部分nbsp 创建ASPNET应用程序n第3章 维护应用程序状态n31 使用浏览器cookien311 cookie的安全性限制n312 创建cookien313 读取cookien314 设置cookie属性n315 删除cookien316 使用多值cookien32 使用Session状态n321 在Session状态中保存数据库数据n322 使用Session对象n323 处理Session事件n324 会话失效控制n325 使用无Cookie的Session状态n326 配置Session状态存储n327 配置SQL Server Session状态n33 使用用户配置文件n331 创建用户配置文件组n332 支持匿名用户n333 合并匿名用户配置文件n334 从自定义类继承Profilen335 创建复杂Profile属性n336 自动保存用户配置n337 从组件访问用户配置n338 使用配置文件管理器n339 配置用户配置提供程序n3310 创建自定义用户配置提供程序n34 小结n第4章 缓存应用程序页面和数据n41 缓存概n42 使用页面输出缓存n421 使用参数改变输出缓存n422 基于控件变化的输出缓存n423 基于头变化的输出缓存n424 基于浏览器变化的输出缓存n425 基于自定义函数变化的输出缓存n426 设置缓存位置n427 创建页面输出缓存文件依赖n428 使用编程方式设置页面输出缓存过期n429 以编程方式操作页面输出缓存n4210 创建页面输出缓存配置n43 使用部分页面缓存n431 使用缓存后替换n432 用户控件缓存n433 共享用户控件的输出缓存n434 以编程方式处理用户控件缓存n435 创建用户控件缓存的文件依赖n436 缓存动态载入的用户控件n44 使用数据源缓存n441 使用绝对缓存过期策略n442 使用弹性缓存过期策略n443 使用ObjectDataSource控件缓存n444 使用XmlDataSource控件缓存n445 创建DataSource控件键依赖n45 使用数据缓存n451 使用缓存APIn452 添加项目到缓存n453 使用绝对过期策略添加项目n454 使用弹性过期策略添加项目到缓存n455 使用依赖添加项目n456 指定缓存项目优先级n457 配置缓存n46 使用SQL缓存依赖n461 使用轮询SQL缓存依赖n462 配置轮询SQL缓存依赖n463 对页面输出缓存使用轮询SQL缓存依赖n464 对数据源缓存使用轮询SQL缓存依赖n465 对数据缓存使用轮询SQL缓存依赖n466 使用推SQL缓存依赖n467 配置推SQL缓存依赖n468 对页面输出缓存使用推SQL缓存依赖n469 对数据源缓存使用推SQL缓存依赖n4610 对数据缓存使用推SQL缓存依赖n47 小结n第5章 多语言本地化应用程序n51 设置当前文化n511 手动设置文化n512 自动检测文化n513 在Web配置文件中设置文化n514 文化和ASPNET控件n52 使用CultureInfo类n521 使用CultureInfo类格式化字符串值n522 比较和排序字符串值n53 创建本地资源n531 显式本地化表达式n532 隐式本地化表达式n533 对页面属性使用本地化资源n534 以编程方式获取本地资源n54 创建全局资源n541 以编程方式获取全局资源n542 使用强类型本地化表达式n55 使Localize控件n56 小结n第6章 使用HTTP运行库n61 创建自定义BuildProvidern611 创建简单的BuildProvidern612 创建数据访问组件BuildProvidern62 创建自定义ExpressionBuildern63 创建HTTP处理程序n631 创建一般处理程序n632 实现IHttpHandler接口n633 创建异步HTTP处理程序n64 使用HTTP应用程序和HTTP模块n641 创建Globalasax文件n642 创建自定义HTTP模块n65 小结n第7章 创建动态数据应用n71 ASPNET动态数据介绍n72 创建动态数据应用n73 使用动态数据模板n731 修改共享模板n732 创建类型和实体特定的模板n74 小结n第8章 创建ASPNET MVC应用n81 ASPNET MVC框架介绍n811 模型n812 视图n813 控制器n82 创建你的第一个ASPNET MVC应用n83 创建MVC页面n84 接受窗体输入n85 小结n第9章 配置应用程序n91 网站配置概览n911 使用Web站点管理工具n912 使用ASPNET的MMC嵌入式管理单元n913 ASPNET配置节n914 把配置设置应用到特定路径n915 锁定配置文件n916 添加自定义应用程序设置n917 将配置设置放到外部文件n92 使用配置APIn921 从当前应用程序读取配置节n922 打开配置文件n923 打开远程服务器上的配置文件n924 使用Configuration类n925 修改配置节n926 准备创建新的网站n93 创建自定义配置节n94 创建加密的配置节n941 使用aspnet_regiis工具加密配置节n942 以编程方式加密配置节n943 部署加密的Web配置文件n95 小结n第10章 部署ASPNET Web应用n101 打包Web应用n102 使用Webconfig转换n103 部署数据库n104 一键式发布Web应用n105 小结n第三部分 构建自定义控件n第11章 构建自定义控件n111 构建自定义控件概述n1111 构建完全生成控件n1112 构建组合控件n1113 构建混合控件n112 视图状态和控件状态n1121 支持视图状态n1122 支持控件状态n113 处理回传数据和事件n1131 处理回传数据n1132 处理回传事件n114 使用控件属性集合n1141 使用ParseChildren特性n1142 使用AddParsedSubObject方法n1143 使用ControlBuildern115 构建更好的设计器体验n1151 给控件应用设计时特性n1152 创建控件设计器n1153 创建ContainerControlDesignern1154 添加智能标签n116 小结n第12章 创建模板化数据绑定控件n121 创建模板化控件n1211 实现ITemplate接口n1212 创建默认模板n1213 支持简化的数据绑定n1214 支持双向数据绑定n122 建模板化数据绑定控件n123 小结n第四部分 ASPNET AJAXn第13章 使用服务器端ASPNET AJAXn131 Ajax概况n132 服务器端Ajax与客户端Ajaxn133 调试Ajax应用n134 使用UpdatePanel控件n1341 指定UpdatePanel触发器n1342 嵌套的UpdatePanel控件n1343 以编程方式更新UpdatePaneln1344 UpdatePanel与JavaScriptn1345 UpdatePanel服务器端页面执行生命周期n1346 UpdatePanel客户端页面执行生命周期n1347 取消当前异步回传n1348 中断上一个异步回传n1349 在一次异步回传中传递额外的信息n13410 优雅地处理UpdatePanel错误n13411 UpdatePanel的性能n135 使用Timer控件n136 使用UpdateProgress控件n137 小结nnbspn第14章 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn141 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn142 Toolkit控件概述n143 使用AutoComplete控件n1431 通过页面方法使用AutoCompleteExtendern1432 通过Web服务方法使用AutoCompleteExtendern1433 在AutoCompleteExtender中使用文本/值对n144 使用DragPanel控件n145 使用FilteredTextBox控件n146 使用MaskedEdit控件n 使用Animation控件n148 使用UpdatePanelAnimation控件n149 小结n第15章 用jQuery实现客户端Ajaxn151 jQuery介绍n1511 使用jQuery库n1512 创建jQuery文件n1513 方法和documentreadyn1514 jQuery选择器n152 从客户端调用Web服务n1521 调用外部的Web服务n1522 调用静态的页面方法n153 小结n
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飞飞影视导航系统 v4.1.190209.zip
飞飞影视导航系统简介飞飞影视导航系统FeiFeiCms是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播系统，灵活，方便是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。FeiFeiCms采用PHP MYSQL架构,国内优秀TP的框架为开发基础,其卓越的访问速度和负载能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将 FeiFeiCms 努力打造成为您身边最贴近的建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统特性建站1：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)2：安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)3：影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)4：多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)5：建站资源丰富(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习)6：网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量1：SEO优化工具篇(百度,谷歌地图/rss订阅/单文件RSS聚合/TAG关键字聚合/专题编辑)2：SEO优化模板篇(标签灵活调用/播放页每集静态标题描述/自定义常用标签/专题匹配/关联词匹配)3：SEO优化路径篇(静态模式/伪静态模式/动态模式/自定义生成路径)4：网站互动守住流量(评分/顶踩/评论/留言/会员等用来提升人气的模块可大幅提搞回头客留住流量)变现流量变现(自定义缓冲广告/内置广告模块/推荐流量互换/推荐广告联盟/友情链接交换)飞飞影视导航系统部份功能展示1: 前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2：支持二级域名手机模块独立3：图片延迟加载技术4：搜索联想功能5: Tag关键词分词聚合功能6：专题聚合功能7：影片评分功能8：影片分享功能9：影片人气功能10：影片顶踩功能11：影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12：影片剧集分集介绍功能13：影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14：影片解析功能（后台一键添加）15：影片版权跳转功能16：影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17：支持影片频道页聚合18：支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19：支持影片多条件筛选20：支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21：文章影讯频道功能22：后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23：后台智能添加更改广告24：运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25：可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26：自定义导航菜单27：首页轮播系统28：友情链接管理系统29：数据库备份还原系统30：数据库管理系统31：模板在线管理功能32：前台模板标签自定义数据调用33：海量模板下载34：微信公众号模块35：明星系统36：角色系统37：直播模块飞飞影视导航系统 v4.0.190209更新日志关闭SESSION自动开启，提高系统性能系统增加明星模块功能系统增加角色模块功能增加（预告片、在线观看、下载观看、新闻资讯、经典台词、演员表、影评、评分、看点、上映时间、大结局）增加观看记录精确到集数功能增加dplayer播放器（支持前贴片与暂停广告）增加（排行，最新，地图）等多个内置单页增加明星资源库分享接口增加角色资源库分享接口增加剧情优采云
入库接口增加角色优采云
入库接口增加明星优采云
入库接口更多升级内容请看升级补本说明...飞飞影视导航系统前台页面飞飞影视导航系统后台管理后台路径：域名/admin.php用户名与密码：admin admin888后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx 网站内容管理系统 v5.5.zip
Lerx 网站内容管理系统 v5.5 更新日志1.修复了短信验证码发送时间间隔无效，可能引起连续恶意验证的问题。2.来访IP记录，如果来源Reffer和当前地址相同，则不记录Reffer。3.记录来访IP记录的总访问数。（注：若间隔6小时以上，则重新记录）4.解决站点手机监控平台中url地址不自动断行引起的美观和左右滑摆问题。5.增加QQ帐号互联登录方式6.增加微博帐号互联登录方式7.增加微信帐号互联登录方式8.网站的手机监控端增加最新评论列表9.修复评论不记录客户端IP的问题10.完全启动后5秒执行首页及栏目的静态文件生成、更新。11.更换富文本编辑器。12.发布文章的同时可以上传附件。13.美化网站自动地图（导航）页。14.更新了IP地址库（纯真）。Lerx 网站内容管理系统软件简介Lerx 网站内容管理系统是一套开源免费的基于Java环境的，采用Spring 4和Hibernate 5 开发的各类门户网站内容管理。采用了低耦合式模块化设计。拥有版本更新自动提醒、智能网站模板市场、文件上传防重、智能裁剪等等独特优势功能。Lerx CMS V5版(以下简称V5版)采用了基于Java的SpringMVC框架，抛弃了V2-V3版本使用的Struts 2。
SpringMVC框架更加安全、稳定。ORM持久化框架依旧使用Hibernate，版本为5.4。开发时采用的数据库为MySQL。是一个能快速上手的开源的网站建设CMS。SpringMVC Hibernate ORM MySQL Hibernate Search(Apache Lucence) IK中文分词 Log4J ...主要采用Jquery 1.9.1，使用Layui 2模块化前端框架。Jquery Layui JSON AjaxLerx 网站内容管理系统主要功能前后台用户及角色管理、站点管理、栏目、文章管理、模板管理、自由开放的模板市场、系统监测、调查（投票及点赞）、评论、全面的日志系统、来访登记统计系统。实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.跨平台系统，能无差别的运行于Windows、Linux、Mac OS等操作系统。2.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。3.★验证码支持短信、邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。4.支持最高权限后台登录的限制登录IP功能。
IP或IP范围设置灵活，可以同时设多个IP及IP范围的任间组合。5.在忘记后台登录密码时，支持临时配置文件获取用户名和密码登录模式。6.用户组（角色）权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。7.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。8.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。9.★可以使用用户名、邮箱、手机号码任一方式进行登录。具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。10.★具有深度的来访记录及统计功能。站点、每个栏目、每篇文章均拥有独立的来访IP记录节点模块，可完成从站点开放以来各个节点的年度、季度、月度、星期、天、小时的统计和报表功能。能获得站点、每个栏目、每篇文章的来访IP量及阅读量，能生成独立的报表。11.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文章的调查统计数据及详细报表。12.每篇文章均拥有独立的评论模块。
支持匿名评论，支持评论后审核通过模式，支持文章发布者管理评论，支持前台管理员评论管理。13.拥有强壮的栏目树功能，移动、排序栏目非常方便。14.可以设定各个栏目是否对外面，及限制访问IP。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。可以采用聚集功能配合模块调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。15.★具有智能裁剪功能。能获知图片的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。16.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后显示在栏目的显示页中。17.可以设定栏目的静态化文件夹名。18.首页、栏目页、文章页均采用HTML静态化措施。静态化文件为真实静态方式。文章在审核通过时会自动生成HTML文件，在取消审核状态后会自动删除HTML文件。能自动探知文章编辑者的用户权限，以便在编辑后及时改变审核状态及对审核通过的文章自动生成HTML文件。可以对所有已生成的静态化文件重新生成。19.★能自动探知文章的视频文件，配合模板能自动在文章页产生H5视频播放器进行播放。20.★可使用精简短标题，以便模块能智能在相应的位置产生合适长度的文章标题。
且具有智能标题截取功能：由于英文和数字是半角字符，而中文汉字是全角，当标题中经常出现这两种混杂，又不愿意采用精简标题的情况下，强制截取长度会影响页面美观。智能截取会主动判断每一个字符是全角或半角，会整体计算每一个标题的理想长度来进行截取。21.可以发布强制URL跳转的文章。22.★可以迅速在前后台自由关闭文章的调查（点赞、投票）及评论功能。23.每篇文章发布后均可以自由上传附件。24.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。25.可以在后台查看或删除操作日志。26.可以在后台查看和修改相关资源文件。27.★拥有网站状态监测功能。可以在后台查看服务器的状态，可以查阅Java虚拟机的内存使用情况。可以查阅服务器的硬盘空间使用情况。可以在后台重新启动网站。可以通过时刻流量表查看当天、昨日及平均数据。28.★可以通过管理后台生成的二维码打开一个加密的网站情况手机界面。除获得上述信息外，还可以获得最新发布、最新访问、最热门的文章信息。29.具有完善的模板管理系统。可以自由导入、下载、修改模板文件。
可以拥有多个模板，一键切换网站的使用模板。30.★拥有云端的模板市场功能。可以任意向模板市场上传发布自己的模板。可以将自己发布的模板设定为收费状态，通过其它平台收费后向需求的用户发送一个一次性的密钥以便下载。31.★用户上传下载模板均是一键操作，静默传输。无需通过浏览器选取模板、资源文件上传，无需通过浏览器的下载功能获得模板再进行导入。在用户确定上传后，网站后台会对用户的模板、使用到的资源文件（包括图片、Js文件、CSS文件等）进行打包压缩，并进行静默上传。用户在模板市场获取模板时，亦是静默下载，完成后网站后台会自动解压到指定位置并自动导入网站系统，用户只需在下载后点击一下设定为默认模板即可。32.★充份保护模板的制作人的版权。只有在上传的服务器上才可对云端的对应模板进行相关操作。33.模板编辑模块采用了新型的智能标签，容错率及可阅读率大大提高。34.每一个栏目（频道）均可单独使用他特定的模板。35.系统和默认模板已集成二维码分享功能。点击分享图标即可弹出二维码窗口，通过手机扫码即可查阅当前的页面内容，如首页、栏目页、文章等等。使用了响应式布局，手机和PC等会自动进行页面适应。36.能生成类似于百度的全文搜索页面。支持信息分析、相似性检索技术，支持关键字检索、全文检索、组合检索等，并使关键字在搜索结果中进行高亮显示。文章发布后即生成相应的文件索件，避免过多查询数据库，引起服务器堵塞。Lerx 网站内容管理系统截图相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext)-其他
Lerx 开源网站内容管理系统(CMS)是一个以Java+MySQL进行开发的内容管理系统源码。一.简介1.跨平台设计，能无差别运行于Windows、Linux、MacOS等系统平台。2.采用了安全、稳定的基于Java的SpringMVC框架。3.数据库ORM持久化框架使用Hibernate 5.4，通过加载不同的驱动程序支持MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等数据库。4.具有云端软件版本更新提示服务器。5.具有能提供一键式打包、解包、上传、下载、无配置式布署的自由开放的智能模板市场。6.提供手机端模块进行服务器及网站状态实时状态监测。7.提供了防重式文件上传模块。通过上传文件去重复功能，避免了不必要的空间资源浪费。8.支持市场上大多数的短信平台，支持腾讯云短信。支持验证码的短信和邮件发送一键式切换。9.HTML页面真静态化技术，页面刷新快。10.具有独立的投票、点赞、访问统计、结构树状图模块，全面的日志系统，低耦合设计。绑定到不同的对象即能完成相应的功能。11. 具有专辑功能，可以实现站中站、博客、个人主页、工作室、专题等功能 。12. 支持LayEditor、WangEditor、KindEditor、UEditor、CKEditor 4&5 五种在线富文本编辑器 。
13.具有整站全文搜索功能。可同时搜索门户和专辑内文章。亦可在专辑频道和单个专辑中定向搜索。14.拥有类似于微信和微博的消息系统，可以向当前用户四种类型的消息：1.涨粉消息。即专辑被其它用户关注产生的消息。2.关注对象发文消息。3.评论消息。4.私密消息。二.主要框架后端：SpringMVC + Hibernate ORM + MySQL + Hibernate Search(Apache Lucence) + IK中文分词 + Log4J + ...前端：Jquery + Layui + wangEditor/KindEditor + JSON + Ajax三.实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。2.★验证码支持利用短信或邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。3.针对整个站点能一键开启或关闭用户注册、投票、评论、匿名评论、评论自动审核、文章自动审核功能。4.具有简单高效的用户和角色（用户组）管理功能，用户权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。
能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。5.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。6.★可以使用用户名、邮箱、手机号码或利用QQ、微信、微博等社交平台互联任一方式进行登录。每个用户拥有一个身份名片，在PC端和移动端智能排版显示。可以通过二维码分享名片。名片收录
了用户的绝大部分信息和改密码等操作按钮。7.具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。8.可以对用户进行禁言操作。禁言后用户不可发文和评论。9.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。10.拥有强壮的栏目树状结构功能，移动、排序栏目非常方便。11.每个栏目均能设置独立的模板，可以使用不同栏目及主站能呈现不同的网站风格。可以采用聚集功能配合模板调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。12.每个栏目均有独立的访问统计、评论等模块，能查看每个栏目（收录
下级栏目及栏目下的文章）的访问量。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。13.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后出现在栏目的HTML代码中。
14.可以设定栏目的静态化文件夹名。15.可以设定各个栏目是否对外开放，能针对不同的栏目设置不同的来访IP限制。16.文章发布可以附加多种图片、视频、附件。支持正文内的多图片同时上传。支持精简标题、附加标题，支持文章强制URL跳转。17.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。18.★具有智能文章标题截取功能。19.★具有智能裁剪功能。能智能感知图片（包括JPG、PNG、GIF等格式）的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。20.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文
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张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7
张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7系统介绍：安装向导运行：/Install/index.asp帮助文档：doc/张家界企业网站管理系统（zjjcms）是 由新派工作室基于asp+access/mssql 自主研发而成。我们致力于中小企业网站的搭建。根据现有企业的需求。开发适合企业的模块， 让企业可以轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理便捷。代码简单易懂，适合二次开发。 我们认为“简单就是美”，因此一直以来，新派工作室在开发过程中无处不充分考虑用户的使用习惯，尽最大可能降低用户的使用门槛，让用户关注于内容维护本身，而不需 要投入过多的时间来学习系统的使用技巧，在细节处下大工夫。功能特点：1.站点采用UTF-8国际编码2.程序与模版完全分离，懂美工就能使用。。3.全站生成html，灵活的标签调用。4.全局设置功能(可以设置企业的基本信息)5.导航菜单管理(前台采用jquery插件实现二级下拉菜单，后台可设置菜单的显示和隐藏)6.留言功能7.幻灯图片管理8.新闻频道：采用无限级频道分类。外链地址，完美整合kindeditor编辑器。后台可批量删除，置顶，推荐等。9.产品频道：采用无限级频道分类：支持无限极自定义产品属性。
采用批量上传图片。全方位展示贵企业的产品。让用户得到更详细的了解。 前台，产品展示 采用多图展示。同时也支持 删除产品的时候 删除上传的产品图片，以节省您的空间。10.下载频道：采用无限级频道分类。同时支持自己计算上传文件的大小。可支持批量删除。11.人才频道：提供给有需求人才的企业模块。可支持批量删除。12.友情链接：可支持logo链接，和文字链接。可支持批量删除。13.单页管理：可自主设置关键词，描述。以方便需要拓展功能的企业。通过单页设置，您可以做出，比如，自己企业的联系方式。付款方式，加盟说明等等。14.强大的广告功能。15.强大的自定义字段功能（支持：新闻频道，产品频道，下载频道，人才频道）。16.自定义标签、模版功能。17.强大的生成html功能（支持一键生成全站）。18.数据库在线处理（数据压缩 | 数据备份 | 数据恢复 | 批量替换）。19.图片生成缩略图，水印图（文字水印，图片水印），支持：新闻频道，产品频道，下载频道20.前台标签调用简单，支持自定义字段调用。21.开源免费，源码完全无加密开发，免去了您的后顾之忧，程序可免费无限制使用，但是禁止包皮发布。最后：请确保系统所放目录的FSO权限，及读写数据库权限。本程序不支持子目录、不支持伪静态（因为程序没有前台ASP文件）系统更新：1.0.7* 修复一些已知bug* 修复后台多处js代码不兼容问题* 优化生成文件* 增加列表标签支持order排序* 增加升级文件(运行：update文件夹)
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飞飞影视导航系统-PHP
飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播、聚合导航系统，灵活，方便，采集快是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）采用PHP+MYSQL架构，国内优秀TP的框架为开发基础，其卓越的访问速度和负载能力与安全能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将飞飞影视导航系统（FeiFeiCms） 努力打造成为您身边最贴近的PHP电影建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统4.X系统特性：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP+MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)技术支持完善(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习/全程论坛技术支持)网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量变现容易（后台广告系统、在线添加广告代码，方便站长流量快速变现）飞飞影视导航系统部份功能展示：1、前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2、支持二级域名手机模块独立3、 图片延迟加载技术4、搜索联想功能5、 Tag关键词分词聚合功能6、专题聚合功能7、影片评分功能8、影片分享功能9、影片人气功能10、影片顶踩功能11、影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12、影片剧集分集介绍功能13、影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14、影片解析功能（后台一键添加）15、影片版权跳转功能16、影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17、支持影片频道页聚合18、支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19、支持影片多条件筛选20、支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21、文章影讯频道功能22、后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23、后台智能添加更改广告24、运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25、可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26、自定义导航菜单27、首页轮播系统28、友情链接管理系统29、数据库备份还原系统30、数据库管理系统31、模板在线管理功能32、前台模板标签自定义数据调用33、明星系统34、角色系统35、直播系统36、微信公众号37、海量模板下载
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SDCMS-B2C商城网站管理系统 v1.5
SDCMS-B2C商城网站管理系统是一个以php+MySQL进行开发的B2C商城网站源码。SDCMS B2C商城网站管理系统功能介绍如下：1、普通商品、网盘商品、卡密商品、积分商品（支持规格管理）2、商品预算功能3、赠品功能4、组合套餐功能5、优惠券（可免费领取，也可以积分兑换）6、限时折扣功能7、多人拼团功能8、三级分销功能（可自己调整分销级数，支持商品转发分销）9、支持第三方用户登录（QQ、微博、微信）10、城市分站功能（可一键开启或关闭四百多个省市的分站功能，支持绑定域名和虚拟目录形式）11、支持第三方存储功能（阿里云OSS，七牛云）12、支持主流支付接口（支付宝、微信），支持退款功能13、支持第三方短信接口（阿里云短信、腾讯云短信）14、支持第三方快递接口（快递鸟接口）15、支持设置运费模板16、支持商品满N件包邮设置17、支持每个商品单独设置分销比例及开关18、支持商品视频介绍功能19、支持订单批量打印功能20、支持订单货到付款、电子发票等功能（均可后台开启或关闭）21、支持商品评价晒图功能22、收入数据报表、订单统计（可按日期统计）、会员消费排行、佣金排行、登录次数排行、积分排行等23、对接微信公众号平台功能（关注回复、自动回复、关键字回复、自定义菜单、群发图文素材等）24、支持每套模板多色系管理（每套模板可以设置不同的颜色界面）25、支持栏目和内容分别设置不同后缀形式26、支持一键获取微信收货地址27、支持微信模板消息推送（订单方面）28、会员签到29、微信小程序商城、百度小程序商城、抖音小程序商城本次更新记录如下：【新增的功能】01、新增批量修改价格插件02、自定义字段验证类型增加身份证03、后台增加一键清除过期优惠券功能04、新增插件在线安装、更新功能05、新增模板在线下载功能06、新增后台一键升级功能07、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页08、新增组图模块编辑时可以直接换图功能09、增加循环标签cache和cachetime参数，用于数据缓存10、后台订单管理增加按时间、按会员、按来源、状态等项目搜索11、新增商品列表（模板中调用连接：{N(‘goods’)}）功能12、文章系统加排序功能13、新增会员签到功能14、商品模块增加tags标签功能15、新增商品副栏目功能（一个商品可以同时发布到多个栏目，可自由开启或关闭）16、新增商品搜索记录功能17、增加佣金统计功能（可按月份、状态统计）18、新增商品划线价功能19、新增百度小程序20、新增抖音小程序21、后台登录增加谷歌验证功能（可选设置），更好提升后台安全性（可以不用修改后台路径）22、增加微信群发功能状态查询（发送未成功时使用）23、增加微信群发预览功能（可发送到指定微信号），群发预览后可以继续群发。
24、新增文章列表（模板中调用连接：{N(‘article’)}）功能【优化或调整】01、区域管理中的省份调整为和微信小程序里一致02、手机站拼团单独购买显示购买价格和团购价格03、首页商品导航太多的时候撑出去了04、发货信息太长时未换行05、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面06、商品栏目手机站简称长度调整07、商品库存预警中去掉虚拟商品显示08、jquery升级至3.0以上版本09、优化安全策略算法，应对各种检查报告10、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突11、部分页面商品图片增加懒加载效果提升页面打开速度12、重写计划任务功能，防止因为订单过多导致任务一直无法被执行13、系统授权类型调整为可以后台在线修改14、sd_order_list表中的gooods_saletype字段改成：goods_saletype15、手机版分类页面重新布局提升兼容性【修复的Bug】01、修复小程序拼团转发后无法显示的Bug02、修复参加过拼团的商品无法参加限时优惠的Bug03、修复伪静态兼容模式Url异常的Bug04、修复使用西部数码虚拟主机无法获取正确用户Ip的Bug05、修复预售订单使用余额付款后多次提醒，且金额不对的Bug06、修复多个商品同时兑换时，积分明细中显示的积分不正确的Bug07、修复关闭手机站后文章内容自定义模板无效的Bug08、修复城市管理无法删除城市的Bug09、修复了账户只读状态下可以修改品牌一键设置功能的Bug10、修复删除会员没有删除对应支付记录的Bug
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SDCMS四网合一企业网站管理系统 v2.3
SDCMS四网合一企业网站管理系统是一个以PHP+MySQL/Sqlite进行开发的四网合一网站源码。SDCMS四网合一企业网站管理系统功能特点：四网合一企业网站管理系统支持在线升级（支持跨版本）、插件在线安装、系统内置严格的过滤体系、可以有效应对安全检测报告。四网合一：电脑网站、手机站（数据同步、支持绑定域名）、小程序、公众号管理一个后台即可搞定。双数据库引擎、运行环境全面：同时支持Sqlite和Mysql两种数据库引擎，支持Php5.4 至 7.4版本安装使用。灵活的扩展：支持模型自定义、字段自定义、表单自定义、内容参数自定义，系统参数扩展。特色功能：支持城市分站、列表筛选、栏目绑定域名功能、内容同时发布到多个栏目等功能。会员系统：会员自定义阅读权限。支持会员分组、支持会员QQ一键登录、微信扫码登录、微信App自动登录等。文章收费功能：支持付费阅读功能、同时支持有阅读权限的用户免付费功能。主流支付接口：支付宝（PC站支付、手机站支付）微信（扫码支付、公众号支付、H5支付）。微信公众号管理：支持设置访客留言、产品询价、产品订单等模块的邮件提醒管理员。众多实用插件：标签生成器、内容采集插件、百度内容推送、百度电子地图等多种插件。
本次更新细节如下：四网合一企业网站管理系统V2.3版本详细更新细节如下：【新增的功能】01、新增后台在线升级功能（仅超级管理员可以操作）02、新增后台插件市场、支持插件一键安装和更新03、新增后台模板市场、支持模板一键下载04、新增万能循环标签缓存开关及缓存时间参数05、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页06、缓存管理中增加数据缓存清理07、增加用户注册弱密码检测08、自定义字段增加身份证验证选项09、内容简介增加违禁词过滤10、自定义表单增加微信分享简介调用11、增加了一些应对安全检查报告的策略算法12、新增组图模块编辑时可以直接换图功能14、小程序接口调用最新内容增加随机排序参数（order参数设置为：4），classid参数支持同时多个类别，以英文逗号间隔【优化或修改】01、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突02、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面03、注册和登录页面模板用户名和密码修改表单名称（应对安全检查）04、升级jquery至3.0以上版本（应对安全检查）05、后台添加Tags调整为最大数量为1006、系统自带的一些安全检测数据调整为可修改07、重写了蜘蛛来访插件（需要卸载以前的重新下载安装）08、百度小程序内页左上角调整优化（其他小程序均未改动）09、页面添加html5动画效果10、其他细节代码调整优化【修复的Bug】01、修复副栏目功能在列表页失效的Bug02、修复采集插件无法保存远程图片的Bug03、修复了采集插件人气出错的Bug04、修复了微信关键字回复列表页修改状态无效的Bug05、修复了内容替换插件算法错误的Bug06、修复了伪静态下使用兼容模式后台搜索功能出错的Bug07、修复了使用Sqlite数据库时，采集插件第三步无法使用的Bug
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GBBS微论坛 v3.2(新年版).rar
GBBS微论坛，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，不求大而全。微论坛发展的方向是移动互联网优秀体验，亮点是与电商轻电商（如淘宝）的完美结合，以求轻巧快速的搭建自己的轻电商平台或宝贝产品展示平台。可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、微商铺、轻电商、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨平台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！11、真正的伪静态哦，不需要设置模板的伪静态哦，不损耗系统资源；12、new!兼容各种手机浏览的清淡界面，快速而准确，支持APP；二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、修复普通用户成为管理员BUG2、升级音频视频播放器3、上传附件改为传统方式兼容所有浏览器4、上传附件限制改为前置限制，提速80%5、修改回贴、前台删帖ID错误6、话题排序精确为时间排序7、修正手机版有时不能发贴覆盖文件：bbs_admin_hf.asp tb_gl.asp filesc.asp admin_setup.asp更新文件：bbsview.asp bbslist.asp dbconn.asp conn.asp
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教程:seo伪原创工具
项目名称 8
在中国服务器上发布之前，请检查网站内容以确保其不收录
列入黑名单的关键字或敏感内容 - 例如攻击性评论、政治内容、赌博、色情内容。任何“令人反感”的内容都会被百度收录并可能被关闭。为避免被 Baiduspider（百度的官方网络爬虫）阻止，请为 Flash、iFrame 和 JavaScript 内容提供纯 HTML 替代方案。此外，删除非中文网站的出站链接——即使西方网站没有被明确阻止——也可以避免加载错误。相反，使用来自与您在中国的行业相关的高度权威网站的链接。另一个提示：注册百度网站管理员服务工具以采集
基本统计数据、上传更新的站点地图、识别/修复损坏的链接或站点问题， 查看全部
jmapcms网站开发系统 1.4.zip
jmapcms网站开发系统所有功能都使用自定义模式，功能开发自由，系统后台操作十分快捷，使用高速静态缓存方式和数组化数据保证网站的稳定运行，使用ajax和jquery方式进行实时提示，提高用户体验度。jmapcms网站开发系统 1.4 更新内容：1.修改chkjs文件的联动函数一直有加载动画的错误2.加入表 searchfields 保证后台搜索功能3.修改后台创建模型数字字段 保证能输入小数点, 具体判断可移交给js判断4.首页搜索调用 $this->_search('名字');5.修改HomeAction.class.php 的优化函数 , 修正优化标题不支持多个动态查询6.添加 formatText 函数 ,商城选择参数时经常用7.启用JmapAction.class.php控制器,以后系统更新将不会影响原有网站的控制文件,用户自定义的控制器可以写在HomeAction.class.php文件里8.修改一些不常见的错误jmapcms网站开发系统特色:•全新方式,颠覆传统 jmapcms网站开发系统 摆脱传统固定模式,不再以常用的文章功能,图片功能,商城功能,软件功能等为基本,而是根据客户需求开发专属的系统功能,所以每个网站开发出来的后台功能都有自己的特点.开发者基本都不用编写繁琐的php代码既能实现所需要的功能要求!jmapcms网站开发系统开发前台功能也不需要编写php代码,只需要操作后台的控制器管理便可调用需要的信息.调用的信息可在不同的页面样式下兼容显示. 网站开发从此逐渐脱离了程序,一切都变得越来越简单! •自定义优化内容 网站关键词优化摆脱系统的束缚,每个也么面都进行一对一优化!丢掉系统预设的关键词,让网站更快更准确的被搜索引擎收录! •快捷的后台操作 jmapcms网站开发系统一切都以方便快捷为基础,设计模型字段的时候可同时设置搜索对象,快捷操作等功能,多功能排序. 设置搜索对象: 当后台管理需要搜索某个字段时便将此字段设置为搜索对象,这样就能在对应的管理页面中按照此字段进行搜索! 快捷操作: 快捷操作的功能主要是对某些常用的信息做修改时进行的操作,不需要进入修改页面就能对此字段的信息做修改! 多功能排序: 系统后台可对任何字段进行正序和反序排序,根据此方法能快速找到相同或相近的信息! •自定义开发功能 jmapcms网站开发系统所有的功能都是自定义开发,只需要理解客户需求,创建模型,设计字段后就能创建相应的功能,而这一切都只需几分钟就能实现! 后台的控制器能将你创建的功能构建成前台页面需要的操作程序,所以前台页面的程序嵌套也不需要php程序的开发!•一键伪静态 在服务器支持伪静态功能的情况下只需要通过配置项设置伪静态的后缀名就能实现伪静态功能.如果服务器支持泛解析功能还能通过修改配置文件实现二级域名功能,当实现这些功能的时候都不需要重新修改页面连接!•使用高度静态缓存 一般网站: 当浏览者a访问到网站的某个页面A时,服务器就先对A页面进行编译,然后调取数据库的信息并映射到编译的结果中,然后将编译的结果返回给访问者a浏览,当浏览者b也访问页面A时,服务器再做相同的工作. 而用jmapcms网站开发系统开发的网站则不一样,它是预先将浏览者a访问的页面A预先生成一个无需服务器编译的页面C存放在服务器缓存中,而后将需要的数据库信息存放在一个数组当中,当浏览者b访问页面A时,服务器就将服务器的页面C,并对页面C需要的信息直接从数组中检索出来反馈给浏览者b,以及以后的任何一个浏览者!这样就能减少服务器对页面编译的时间,减少服务器打开数据库和关闭数据库的时间.当然就能减少浏览者的等待时间,给浏览者一个好的印象!•支持分站管理 当开发客户需要开启城市分站时,可直接从配置项中开启分站功能,同时还能设置主站是否获取分站的信息和分站是否获取主站的信息. •提高用户体验度 现在浏览者对体验度的要求是越来越高,比如提交表单时如果等用户提交完表单后再提示用户某些项输入不正确,然后再返回给用户更正,这样用户就会感觉到麻烦,有可能就懒得提交,更有可能让站长丢失重要的信息.jmapcms网站开发系统都采用ajax和jquery方式实现实时判断功能,这样客户就能根据错误提示进行输入和修正,让客户一次性就能成功提交表单! •防止sql注入 网站的安全与稳定是每一个客户都不能忽视的,而这一最大的隐患就是黑客通过sql的注入,jmapcms网站开发系统通过浏览者提交的数据进行数字化,对数据库查询都采用模块化方式来进行安全过滤,并且对网站采用唯一的入口,让黑客对网站没有下手的地方.
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Gbbs v3.2.rar
GBBS属于微论坛、微贴吧，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是中国首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，同时继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、淘宝二维码购物网、商铺展示、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨**台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、new!中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！ 演示地址： 点击 “美食论坛”二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、分享样式改变，加快页面速度2、css样式取代js，加快页面速度3、css兼容几乎所有浏览器；4、计数器修改数字跳回的bug5、在线编辑器增图文编辑、已发文件调用6、已发图可再编辑使用7、Ip黑名单可以自由设置8、多**编辑器自动识别转换9、后台话题自动按时间排序 更新涉及文件： index.asp js_read.asp bbsview.asp style.css bbslist.asp kill_keyword.asp dbconn.asp conn.asp bbs_admin.asp
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ASP.NET.4揭秘 卷2
第一部分nbsp 安nbsp 全n第1章 使用Login控件n11 Login控件概览n12 使用Login控件n121 自动重定向用户到来源页面n122 自动隐藏已验证用户的Login控件n123 使用模板定制Login控件n124 使Login控件执行自定义身份验证n13 使用CreateUserWizard控件n131 配置自定义用户表单字段n132 发送已创建用户电子邮件通知n133 用户自动重定向来源页面n134 自动生成密码n135 在CreateUserWizard控件中使用模板n136 在CreateUserWizard控件中添加注册步骤n14 使用LoginStatus控件n15 使用LoginName控件n16 使用ChangePassword控件n161 发送电子邮件通知密码更改n162 在ChangePassword控件中使用模板n17 使用PasswordRecovery控件n171 找回用户的原创
密码n172 要求安全提示问题和答案n173 在PasswordRecovery控件中使用模板n18 使用LoginView控件n19 小结n第2章 使用ASPNET Membershipn21 配置身份验证n211 配置Forms身份验证n212 使用无cookie的Forms身份验证n213 在Forms身份验证中使用相对超时限制n214 跨应用程序使用Forms身份验证n215 跨域使用Forms身份验证n216 使用FormsAuthentication类n217 使用User类n22 配置安全授权n221 角色授权n222 根据位置授权访问文件n223 对图片以及其他文件类型进行访问授权n23 使用ASPNET Membershipn231 使用Membership APIn232 加密和散列用户密码n233 修改用户密码条件n234 锁定坏用户n235 配置SQLMembershipProvider提供程序n236 配置ActiveDirectoryMembershipProvidern237 创建自定义Membership提供程序n24 使用角色管理器n241 配置SqlRoleProvidern242 配置WindowsTokenRoleProvidern243 配置AuthorizationStoreRoleProvidern244 在浏览器cookie中缓存角色n245 使用Roles APIn25 小结n第二部分nbsp 创建ASPNET应用程序n第3章 维护应用程序状态n31 使用浏览器cookien311 cookie的安全性限制n312 创建cookien313 读取cookien314 设置cookie属性n315 删除cookien316 使用多值cookien32 使用Session状态n321 在Session状态中保存数据库数据n322 使用Session对象n323 处理Session事件n324 会话失效控制n325 使用无Cookie的Session状态n326 配置Session状态存储n327 配置SQL Server Session状态n33 使用用户配置文件n331 创建用户配置文件组n332 支持匿名用户n333 合并匿名用户配置文件n334 从自定义类继承Profilen335 创建复杂Profile属性n336 自动保存用户配置n337 从组件访问用户配置n338 使用配置文件管理器n339 配置用户配置提供程序n3310 创建自定义用户配置提供程序n34 小结n第4章 缓存应用程序页面和数据n41 缓存概n42 使用页面输出缓存n421 使用参数改变输出缓存n422 基于控件变化的输出缓存n423 基于头变化的输出缓存n424 基于浏览器变化的输出缓存n425 基于自定义函数变化的输出缓存n426 设置缓存位置n427 创建页面输出缓存文件依赖n428 使用编程方式设置页面输出缓存过期n429 以编程方式操作页面输出缓存n4210 创建页面输出缓存配置n43 使用部分页面缓存n431 使用缓存后替换n432 用户控件缓存n433 共享用户控件的输出缓存n434 以编程方式处理用户控件缓存n435 创建用户控件缓存的文件依赖n436 缓存动态载入的用户控件n44 使用数据源缓存n441 使用绝对缓存过期策略n442 使用弹性缓存过期策略n443 使用ObjectDataSource控件缓存n444 使用XmlDataSource控件缓存n445 创建DataSource控件键依赖n45 使用数据缓存n451 使用缓存APIn452 添加项目到缓存n453 使用绝对过期策略添加项目n454 使用弹性过期策略添加项目到缓存n455 使用依赖添加项目n456 指定缓存项目优先级n457 配置缓存n46 使用SQL缓存依赖n461 使用轮询SQL缓存依赖n462 配置轮询SQL缓存依赖n463 对页面输出缓存使用轮询SQL缓存依赖n464 对数据源缓存使用轮询SQL缓存依赖n465 对数据缓存使用轮询SQL缓存依赖n466 使用推SQL缓存依赖n467 配置推SQL缓存依赖n468 对页面输出缓存使用推SQL缓存依赖n469 对数据源缓存使用推SQL缓存依赖n4610 对数据缓存使用推SQL缓存依赖n47 小结n第5章 多语言本地化应用程序n51 设置当前文化n511 手动设置文化n512 自动检测文化n513 在Web配置文件中设置文化n514 文化和ASPNET控件n52 使用CultureInfo类n521 使用CultureInfo类格式化字符串值n522 比较和排序字符串值n53 创建本地资源n531 显式本地化表达式n532 隐式本地化表达式n533 对页面属性使用本地化资源n534 以编程方式获取本地资源n54 创建全局资源n541 以编程方式获取全局资源n542 使用强类型本地化表达式n55 使Localize控件n56 小结n第6章 使用HTTP运行库n61 创建自定义BuildProvidern611 创建简单的BuildProvidern612 创建数据访问组件BuildProvidern62 创建自定义ExpressionBuildern63 创建HTTP处理程序n631 创建一般处理程序n632 实现IHttpHandler接口n633 创建异步HTTP处理程序n64 使用HTTP应用程序和HTTP模块n641 创建Globalasax文件n642 创建自定义HTTP模块n65 小结n第7章 创建动态数据应用n71 ASPNET动态数据介绍n72 创建动态数据应用n73 使用动态数据模板n731 修改共享模板n732 创建类型和实体特定的模板n74 小结n第8章 创建ASPNET MVC应用n81 ASPNET MVC框架介绍n811 模型n812 视图n813 控制器n82 创建你的第一个ASPNET MVC应用n83 创建MVC页面n84 接受窗体输入n85 小结n第9章 配置应用程序n91 网站配置概览n911 使用Web站点管理工具n912 使用ASPNET的MMC嵌入式管理单元n913 ASPNET配置节n914 把配置设置应用到特定路径n915 锁定配置文件n916 添加自定义应用程序设置n917 将配置设置放到外部文件n92 使用配置APIn921 从当前应用程序读取配置节n922 打开配置文件n923 打开远程服务器上的配置文件n924 使用Configuration类n925 修改配置节n926 准备创建新的网站n93 创建自定义配置节n94 创建加密的配置节n941 使用aspnet_regiis工具加密配置节n942 以编程方式加密配置节n943 部署加密的Web配置文件n95 小结n第10章 部署ASPNET Web应用n101 打包Web应用n102 使用Webconfig转换n103 部署数据库n104 一键式发布Web应用n105 小结n第三部分 构建自定义控件n第11章 构建自定义控件n111 构建自定义控件概述n1111 构建完全生成控件n1112 构建组合控件n1113 构建混合控件n112 视图状态和控件状态n1121 支持视图状态n1122 支持控件状态n113 处理回传数据和事件n1131 处理回传数据n1132 处理回传事件n114 使用控件属性集合n1141 使用ParseChildren特性n1142 使用AddParsedSubObject方法n1143 使用ControlBuildern115 构建更好的设计器体验n1151 给控件应用设计时特性n1152 创建控件设计器n1153 创建ContainerControlDesignern1154 添加智能标签n116 小结n第12章 创建模板化数据绑定控件n121 创建模板化控件n1211 实现ITemplate接口n1212 创建默认模板n1213 支持简化的数据绑定n1214 支持双向数据绑定n122 建模板化数据绑定控件n123 小结n第四部分 ASPNET AJAXn第13章 使用服务器端ASPNET AJAXn131 Ajax概况n132 服务器端Ajax与客户端Ajaxn133 调试Ajax应用n134 使用UpdatePanel控件n1341 指定UpdatePanel触发器n1342 嵌套的UpdatePanel控件n1343 以编程方式更新UpdatePaneln1344 UpdatePanel与JavaScriptn1345 UpdatePanel服务器端页面执行生命周期n1346 UpdatePanel客户端页面执行生命周期n1347 取消当前异步回传n1348 中断上一个异步回传n1349 在一次异步回传中传递额外的信息n13410 优雅地处理UpdatePanel错误n13411 UpdatePanel的性能n135 使用Timer控件n136 使用UpdateProgress控件n137 小结nnbspn第14章 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn141 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn142 Toolkit控件概述n143 使用AutoComplete控件n1431 通过页面方法使用AutoCompleteExtendern1432 通过Web服务方法使用AutoCompleteExtendern1433 在AutoCompleteExtender中使用文本/值对n144 使用DragPanel控件n145 使用FilteredTextBox控件n146 使用MaskedEdit控件n 使用Animation控件n148 使用UpdatePanelAnimation控件n149 小结n第15章 用jQuery实现客户端Ajaxn151 jQuery介绍n1511 使用jQuery库n1512 创建jQuery文件n1513 方法和documentreadyn1514 jQuery选择器n152 从客户端调用Web服务n1521 调用外部的Web服务n1522 调用静态的页面方法n153 小结n
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飞飞影视导航系统 v4.1.190209.zip
飞飞影视导航系统简介飞飞影视导航系统FeiFeiCms是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播系统，灵活，方便是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。FeiFeiCms采用PHP MYSQL架构,国内优秀TP的框架为开发基础,其卓越的访问速度和负载能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将 FeiFeiCms 努力打造成为您身边最贴近的建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统特性建站1：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)2：安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)3：影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)4：多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)5：建站资源丰富(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习)6：网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量1：SEO优化工具篇(百度,谷歌地图/rss订阅/单文件RSS聚合/TAG关键字聚合/专题编辑)2：SEO优化模板篇(标签灵活调用/播放页每集静态标题描述/自定义常用标签/专题匹配/关联词匹配)3：SEO优化路径篇(静态模式/伪静态模式/动态模式/自定义生成路径)4：网站互动守住流量(评分/顶踩/评论/留言/会员等用来提升人气的模块可大幅提搞回头客留住流量)变现流量变现(自定义缓冲广告/内置广告模块/推荐流量互换/推荐广告联盟/友情链接交换)飞飞影视导航系统部份功能展示1: 前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2：支持二级域名手机模块独立3：图片延迟加载技术4：搜索联想功能5: Tag关键词分词聚合功能6：专题聚合功能7：影片评分功能8：影片分享功能9：影片人气功能10：影片顶踩功能11：影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12：影片剧集分集介绍功能13：影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14：影片解析功能（后台一键添加）15：影片版权跳转功能16：影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17：支持影片频道页聚合18：支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19：支持影片多条件筛选20：支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21：文章影讯频道功能22：后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23：后台智能添加更改广告24：运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25：可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26：自定义导航菜单27：首页轮播系统28：友情链接管理系统29：数据库备份还原系统30：数据库管理系统31：模板在线管理功能32：前台模板标签自定义数据调用33：海量模板下载34：微信公众号模块35：明星系统36：角色系统37：直播模块飞飞影视导航系统 v4.0.190209更新日志关闭SESSION自动开启，提高系统性能系统增加明星模块功能系统增加角色模块功能增加（预告片、在线观看、下载观看、新闻资讯、经典台词、演员表、影评、评分、看点、上映时间、大结局）增加观看记录精确到集数功能增加dplayer播放器（支持前贴片与暂停广告）增加（排行，最新，地图）等多个内置单页增加明星资源库分享接口增加角色资源库分享接口增加剧情优采云
入库接口增加角色优采云
入库接口增加明星优采云
入库接口更多升级内容请看升级补本说明...飞飞影视导航系统前台页面飞飞影视导航系统后台管理后台路径：域名/admin.php用户名与密码：admin admin888后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx 网站内容管理系统 v5.5.zip
Lerx 网站内容管理系统 v5.5 更新日志1.修复了短信验证码发送时间间隔无效，可能引起连续恶意验证的问题。2.来访IP记录，如果来源Reffer和当前地址相同，则不记录Reffer。3.记录来访IP记录的总访问数。（注：若间隔6小时以上，则重新记录）4.解决站点手机监控平台中url地址不自动断行引起的美观和左右滑摆问题。5.增加QQ帐号互联登录方式6.增加微博帐号互联登录方式7.增加微信帐号互联登录方式8.网站的手机监控端增加最新评论列表9.修复评论不记录客户端IP的问题10.完全启动后5秒执行首页及栏目的静态文件生成、更新。11.更换富文本编辑器。12.发布文章的同时可以上传附件。13.美化网站自动地图（导航）页。14.更新了IP地址库（纯真）。Lerx 网站内容管理系统软件简介Lerx 网站内容管理系统是一套开源免费的基于Java环境的，采用Spring 4和Hibernate 5 开发的各类门户网站内容管理。采用了低耦合式模块化设计。拥有版本更新自动提醒、智能网站模板市场、文件上传防重、智能裁剪等等独特优势功能。Lerx CMS V5版(以下简称V5版)采用了基于Java的SpringMVC框架，抛弃了V2-V3版本使用的Struts 2。
SpringMVC框架更加安全、稳定。ORM持久化框架依旧使用Hibernate，版本为5.4。开发时采用的数据库为MySQL。是一个能快速上手的开源的网站建设CMS。SpringMVC Hibernate ORM MySQL Hibernate Search(Apache Lucence) IK中文分词 Log4J ...主要采用Jquery 1.9.1，使用Layui 2模块化前端框架。Jquery Layui JSON AjaxLerx 网站内容管理系统主要功能前后台用户及角色管理、站点管理、栏目、文章管理、模板管理、自由开放的模板市场、系统监测、调查（投票及点赞）、评论、全面的日志系统、来访登记统计系统。实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.跨平台系统，能无差别的运行于Windows、Linux、Mac OS等操作系统。2.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。3.★验证码支持短信、邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。4.支持最高权限后台登录的限制登录IP功能。
IP或IP范围设置灵活，可以同时设多个IP及IP范围的任间组合。5.在忘记后台登录密码时，支持临时配置文件获取用户名和密码登录模式。6.用户组（角色）权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。7.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。8.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。9.★可以使用用户名、邮箱、手机号码任一方式进行登录。具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。10.★具有深度的来访记录及统计功能。站点、每个栏目、每篇文章均拥有独立的来访IP记录节点模块，可完成从站点开放以来各个节点的年度、季度、月度、星期、天、小时的统计和报表功能。能获得站点、每个栏目、每篇文章的来访IP量及阅读量，能生成独立的报表。11.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文章的调查统计数据及详细报表。12.每篇文章均拥有独立的评论模块。
支持匿名评论，支持评论后审核通过模式，支持文章发布者管理评论，支持前台管理员评论管理。13.拥有强壮的栏目树功能，移动、排序栏目非常方便。14.可以设定各个栏目是否对外面，及限制访问IP。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。可以采用聚集功能配合模块调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。15.★具有智能裁剪功能。能获知图片的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。16.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后显示在栏目的显示页中。17.可以设定栏目的静态化文件夹名。18.首页、栏目页、文章页均采用HTML静态化措施。静态化文件为真实静态方式。文章在审核通过时会自动生成HTML文件，在取消审核状态后会自动删除HTML文件。能自动探知文章编辑者的用户权限，以便在编辑后及时改变审核状态及对审核通过的文章自动生成HTML文件。可以对所有已生成的静态化文件重新生成。19.★能自动探知文章的视频文件，配合模板能自动在文章页产生H5视频播放器进行播放。20.★可使用精简短标题，以便模块能智能在相应的位置产生合适长度的文章标题。
且具有智能标题截取功能：由于英文和数字是半角字符，而中文汉字是全角，当标题中经常出现这两种混杂，又不愿意采用精简标题的情况下，强制截取长度会影响页面美观。智能截取会主动判断每一个字符是全角或半角，会整体计算每一个标题的理想长度来进行截取。21.可以发布强制URL跳转的文章。22.★可以迅速在前后台自由关闭文章的调查（点赞、投票）及评论功能。23.每篇文章发布后均可以自由上传附件。24.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。25.可以在后台查看或删除操作日志。26.可以在后台查看和修改相关资源文件。27.★拥有网站状态监测功能。可以在后台查看服务器的状态，可以查阅Java虚拟机的内存使用情况。可以查阅服务器的硬盘空间使用情况。可以在后台重新启动网站。可以通过时刻流量表查看当天、昨日及平均数据。28.★可以通过管理后台生成的二维码打开一个加密的网站情况手机界面。除获得上述信息外，还可以获得最新发布、最新访问、最热门的文章信息。29.具有完善的模板管理系统。可以自由导入、下载、修改模板文件。
可以拥有多个模板，一键切换网站的使用模板。30.★拥有云端的模板市场功能。可以任意向模板市场上传发布自己的模板。可以将自己发布的模板设定为收费状态，通过其它平台收费后向需求的用户发送一个一次性的密钥以便下载。31.★用户上传下载模板均是一键操作，静默传输。无需通过浏览器选取模板、资源文件上传，无需通过浏览器的下载功能获得模板再进行导入。在用户确定上传后，网站后台会对用户的模板、使用到的资源文件（包括图片、Js文件、CSS文件等）进行打包压缩，并进行静默上传。用户在模板市场获取模板时，亦是静默下载，完成后网站后台会自动解压到指定位置并自动导入网站系统，用户只需在下载后点击一下设定为默认模板即可。32.★充份保护模板的制作人的版权。只有在上传的服务器上才可对云端的对应模板进行相关操作。33.模板编辑模块采用了新型的智能标签，容错率及可阅读率大大提高。34.每一个栏目（频道）均可单独使用他特定的模板。35.系统和默认模板已集成二维码分享功能。点击分享图标即可弹出二维码窗口，通过手机扫码即可查阅当前的页面内容，如首页、栏目页、文章等等。使用了响应式布局，手机和PC等会自动进行页面适应。36.能生成类似于百度的全文搜索页面。支持信息分析、相似性检索技术，支持关键字检索、全文检索、组合检索等，并使关键字在搜索结果中进行高亮显示。文章发布后即生成相应的文件索件，避免过多查询数据库，引起服务器堵塞。Lerx 网站内容管理系统截图相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext)-其他
Lerx 开源网站内容管理系统(CMS)是一个以Java+MySQL进行开发的内容管理系统源码。一.简介1.跨平台设计，能无差别运行于Windows、Linux、MacOS等系统平台。2.采用了安全、稳定的基于Java的SpringMVC框架。3.数据库ORM持久化框架使用Hibernate 5.4，通过加载不同的驱动程序支持MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等数据库。4.具有云端软件版本更新提示服务器。5.具有能提供一键式打包、解包、上传、下载、无配置式布署的自由开放的智能模板市场。6.提供手机端模块进行服务器及网站状态实时状态监测。7.提供了防重式文件上传模块。通过上传文件去重复功能，避免了不必要的空间资源浪费。8.支持市场上大多数的短信平台，支持腾讯云短信。支持验证码的短信和邮件发送一键式切换。9.HTML页面真静态化技术，页面刷新快。10.具有独立的投票、点赞、访问统计、结构树状图模块，全面的日志系统，低耦合设计。绑定到不同的对象即能完成相应的功能。11. 具有专辑功能，可以实现站中站、博客、个人主页、工作室、专题等功能 。12. 支持LayEditor、WangEditor、KindEditor、UEditor、CKEditor 4&5 五种在线富文本编辑器 。
13.具有整站全文搜索功能。可同时搜索门户和专辑内文章。亦可在专辑频道和单个专辑中定向搜索。14.拥有类似于微信和微博的消息系统，可以向当前用户四种类型的消息：1.涨粉消息。即专辑被其它用户关注产生的消息。2.关注对象发文消息。3.评论消息。4.私密消息。二.主要框架后端：SpringMVC + Hibernate ORM + MySQL + Hibernate Search(Apache Lucence) + IK中文分词 + Log4J + ...前端：Jquery + Layui + wangEditor/KindEditor + JSON + Ajax三.实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。2.★验证码支持利用短信或邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。3.针对整个站点能一键开启或关闭用户注册、投票、评论、匿名评论、评论自动审核、文章自动审核功能。4.具有简单高效的用户和角色（用户组）管理功能，用户权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。
能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。5.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。6.★可以使用用户名、邮箱、手机号码或利用QQ、微信、微博等社交平台互联任一方式进行登录。每个用户拥有一个身份名片，在PC端和移动端智能排版显示。可以通过二维码分享名片。名片收录
了用户的绝大部分信息和改密码等操作按钮。7.具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。8.可以对用户进行禁言操作。禁言后用户不可发文和评论。9.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。10.拥有强壮的栏目树状结构功能，移动、排序栏目非常方便。11.每个栏目均能设置独立的模板，可以使用不同栏目及主站能呈现不同的网站风格。可以采用聚集功能配合模板调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。12.每个栏目均有独立的访问统计、评论等模块，能查看每个栏目（收录
下级栏目及栏目下的文章）的访问量。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。13.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后出现在栏目的HTML代码中。
14.可以设定栏目的静态化文件夹名。15.可以设定各个栏目是否对外开放，能针对不同的栏目设置不同的来访IP限制。16.文章发布可以附加多种图片、视频、附件。支持正文内的多图片同时上传。支持精简标题、附加标题，支持文章强制URL跳转。17.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。18.★具有智能文章标题截取功能。19.★具有智能裁剪功能。能智能感知图片（包括JPG、PNG、GIF等格式）的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。20.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文
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张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7
张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7系统介绍：安装向导运行：/Install/index.asp帮助文档：doc/张家界企业网站管理系统（zjjcms）是 由新派工作室基于asp+access/mssql 自主研发而成。我们致力于中小企业网站的搭建。根据现有企业的需求。开发适合企业的模块， 让企业可以轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理便捷。代码简单易懂，适合二次开发。 我们认为“简单就是美”，因此一直以来，新派工作室在开发过程中无处不充分考虑用户的使用习惯，尽最大可能降低用户的使用门槛，让用户关注于内容维护本身，而不需 要投入过多的时间来学习系统的使用技巧，在细节处下大工夫。功能特点：1.站点采用UTF-8国际编码2.程序与模版完全分离，懂美工就能使用。。3.全站生成html，灵活的标签调用。4.全局设置功能(可以设置企业的基本信息)5.导航菜单管理(前台采用jquery插件实现二级下拉菜单，后台可设置菜单的显示和隐藏)6.留言功能7.幻灯图片管理8.新闻频道：采用无限级频道分类。外链地址，完美整合kindeditor编辑器。后台可批量删除，置顶，推荐等。9.产品频道：采用无限级频道分类：支持无限极自定义产品属性。
采用批量上传图片。全方位展示贵企业的产品。让用户得到更详细的了解。 前台，产品展示 采用多图展示。同时也支持 删除产品的时候 删除上传的产品图片，以节省您的空间。10.下载频道：采用无限级频道分类。同时支持自己计算上传文件的大小。可支持批量删除。11.人才频道：提供给有需求人才的企业模块。可支持批量删除。12.友情链接：可支持logo链接，和文字链接。可支持批量删除。13.单页管理：可自主设置关键词，描述。以方便需要拓展功能的企业。通过单页设置，您可以做出，比如，自己企业的联系方式。付款方式，加盟说明等等。14.强大的广告功能。15.强大的自定义字段功能（支持：新闻频道，产品频道，下载频道，人才频道）。16.自定义标签、模版功能。17.强大的生成html功能（支持一键生成全站）。18.数据库在线处理（数据压缩 | 数据备份 | 数据恢复 | 批量替换）。19.图片生成缩略图，水印图（文字水印，图片水印），支持：新闻频道，产品频道，下载频道20.前台标签调用简单，支持自定义字段调用。21.开源免费，源码完全无加密开发，免去了您的后顾之忧，程序可免费无限制使用，但是禁止包皮发布。最后：请确保系统所放目录的FSO权限，及读写数据库权限。本程序不支持子目录、不支持伪静态（因为程序没有前台ASP文件）系统更新：1.0.7* 修复一些已知bug* 修复后台多处js代码不兼容问题* 优化生成文件* 增加列表标签支持order排序* 增加升级文件(运行：update文件夹)
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飞飞影视导航系统-PHP
飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播、聚合导航系统，灵活，方便，采集快是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）采用PHP+MYSQL架构，国内优秀TP的框架为开发基础，其卓越的访问速度和负载能力与安全能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将飞飞影视导航系统（FeiFeiCms） 努力打造成为您身边最贴近的PHP电影建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统4.X系统特性：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP+MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)技术支持完善(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习/全程论坛技术支持)网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量变现容易（后台广告系统、在线添加广告代码，方便站长流量快速变现）飞飞影视导航系统部份功能展示：1、前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2、支持二级域名手机模块独立3、 图片延迟加载技术4、搜索联想功能5、 Tag关键词分词聚合功能6、专题聚合功能7、影片评分功能8、影片分享功能9、影片人气功能10、影片顶踩功能11、影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12、影片剧集分集介绍功能13、影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14、影片解析功能（后台一键添加）15、影片版权跳转功能16、影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17、支持影片频道页聚合18、支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19、支持影片多条件筛选20、支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21、文章影讯频道功能22、后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23、后台智能添加更改广告24、运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25、可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26、自定义导航菜单27、首页轮播系统28、友情链接管理系统29、数据库备份还原系统30、数据库管理系统31、模板在线管理功能32、前台模板标签自定义数据调用33、明星系统34、角色系统35、直播系统36、微信公众号37、海量模板下载
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SDCMS-B2C商城网站管理系统 v1.5
SDCMS-B2C商城网站管理系统是一个以php+MySQL进行开发的B2C商城网站源码。SDCMS B2C商城网站管理系统功能介绍如下：1、普通商品、网盘商品、卡密商品、积分商品（支持规格管理）2、商品预算功能3、赠品功能4、组合套餐功能5、优惠券（可免费领取，也可以积分兑换）6、限时折扣功能7、多人拼团功能8、三级分销功能（可自己调整分销级数，支持商品转发分销）9、支持第三方用户登录（QQ、微博、微信）10、城市分站功能（可一键开启或关闭四百多个省市的分站功能，支持绑定域名和虚拟目录形式）11、支持第三方存储功能（阿里云OSS，七牛云）12、支持主流支付接口（支付宝、微信），支持退款功能13、支持第三方短信接口（阿里云短信、腾讯云短信）14、支持第三方快递接口（快递鸟接口）15、支持设置运费模板16、支持商品满N件包邮设置17、支持每个商品单独设置分销比例及开关18、支持商品视频介绍功能19、支持订单批量打印功能20、支持订单货到付款、电子发票等功能（均可后台开启或关闭）21、支持商品评价晒图功能22、收入数据报表、订单统计（可按日期统计）、会员消费排行、佣金排行、登录次数排行、积分排行等23、对接微信公众号平台功能（关注回复、自动回复、关键字回复、自定义菜单、群发图文素材等）24、支持每套模板多色系管理（每套模板可以设置不同的颜色界面）25、支持栏目和内容分别设置不同后缀形式26、支持一键获取微信收货地址27、支持微信模板消息推送（订单方面）28、会员签到29、微信小程序商城、百度小程序商城、抖音小程序商城本次更新记录如下：【新增的功能】01、新增批量修改价格插件02、自定义字段验证类型增加身份证03、后台增加一键清除过期优惠券功能04、新增插件在线安装、更新功能05、新增模板在线下载功能06、新增后台一键升级功能07、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页08、新增组图模块编辑时可以直接换图功能09、增加循环标签cache和cachetime参数，用于数据缓存10、后台订单管理增加按时间、按会员、按来源、状态等项目搜索11、新增商品列表（模板中调用连接：{N(‘goods’)}）功能12、文章系统加排序功能13、新增会员签到功能14、商品模块增加tags标签功能15、新增商品副栏目功能（一个商品可以同时发布到多个栏目，可自由开启或关闭）16、新增商品搜索记录功能17、增加佣金统计功能（可按月份、状态统计）18、新增商品划线价功能19、新增百度小程序20、新增抖音小程序21、后台登录增加谷歌验证功能（可选设置），更好提升后台安全性（可以不用修改后台路径）22、增加微信群发功能状态查询（发送未成功时使用）23、增加微信群发预览功能（可发送到指定微信号），群发预览后可以继续群发。
24、新增文章列表（模板中调用连接：{N(‘article’)}）功能【优化或调整】01、区域管理中的省份调整为和微信小程序里一致02、手机站拼团单独购买显示购买价格和团购价格03、首页商品导航太多的时候撑出去了04、发货信息太长时未换行05、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面06、商品栏目手机站简称长度调整07、商品库存预警中去掉虚拟商品显示08、jquery升级至3.0以上版本09、优化安全策略算法，应对各种检查报告10、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突11、部分页面商品图片增加懒加载效果提升页面打开速度12、重写计划任务功能，防止因为订单过多导致任务一直无法被执行13、系统授权类型调整为可以后台在线修改14、sd_order_list表中的gooods_saletype字段改成：goods_saletype15、手机版分类页面重新布局提升兼容性【修复的Bug】01、修复小程序拼团转发后无法显示的Bug02、修复参加过拼团的商品无法参加限时优惠的Bug03、修复伪静态兼容模式Url异常的Bug04、修复使用西部数码虚拟主机无法获取正确用户Ip的Bug05、修复预售订单使用余额付款后多次提醒，且金额不对的Bug06、修复多个商品同时兑换时，积分明细中显示的积分不正确的Bug07、修复关闭手机站后文章内容自定义模板无效的Bug08、修复城市管理无法删除城市的Bug09、修复了账户只读状态下可以修改品牌一键设置功能的Bug10、修复删除会员没有删除对应支付记录的Bug
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SDCMS四网合一企业网站管理系统 v2.3
SDCMS四网合一企业网站管理系统是一个以PHP+MySQL/Sqlite进行开发的四网合一网站源码。SDCMS四网合一企业网站管理系统功能特点：四网合一企业网站管理系统支持在线升级（支持跨版本）、插件在线安装、系统内置严格的过滤体系、可以有效应对安全检测报告。四网合一：电脑网站、手机站（数据同步、支持绑定域名）、小程序、公众号管理一个后台即可搞定。双数据库引擎、运行环境全面：同时支持Sqlite和Mysql两种数据库引擎，支持Php5.4 至 7.4版本安装使用。灵活的扩展：支持模型自定义、字段自定义、表单自定义、内容参数自定义，系统参数扩展。特色功能：支持城市分站、列表筛选、栏目绑定域名功能、内容同时发布到多个栏目等功能。会员系统：会员自定义阅读权限。支持会员分组、支持会员QQ一键登录、微信扫码登录、微信App自动登录等。文章收费功能：支持付费阅读功能、同时支持有阅读权限的用户免付费功能。主流支付接口：支付宝（PC站支付、手机站支付）微信（扫码支付、公众号支付、H5支付）。微信公众号管理：支持设置访客留言、产品询价、产品订单等模块的邮件提醒管理员。众多实用插件：标签生成器、内容采集插件、百度内容推送、百度电子地图等多种插件。
本次更新细节如下：四网合一企业网站管理系统V2.3版本详细更新细节如下：【新增的功能】01、新增后台在线升级功能（仅超级管理员可以操作）02、新增后台插件市场、支持插件一键安装和更新03、新增后台模板市场、支持模板一键下载04、新增万能循环标签缓存开关及缓存时间参数05、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页06、缓存管理中增加数据缓存清理07、增加用户注册弱密码检测08、自定义字段增加身份证验证选项09、内容简介增加违禁词过滤10、自定义表单增加微信分享简介调用11、增加了一些应对安全检查报告的策略算法12、新增组图模块编辑时可以直接换图功能14、小程序接口调用最新内容增加随机排序参数（order参数设置为：4），classid参数支持同时多个类别，以英文逗号间隔【优化或修改】01、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突02、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面03、注册和登录页面模板用户名和密码修改表单名称（应对安全检查）04、升级jquery至3.0以上版本（应对安全检查）05、后台添加Tags调整为最大数量为1006、系统自带的一些安全检测数据调整为可修改07、重写了蜘蛛来访插件（需要卸载以前的重新下载安装）08、百度小程序内页左上角调整优化（其他小程序均未改动）09、页面添加html5动画效果10、其他细节代码调整优化【修复的Bug】01、修复副栏目功能在列表页失效的Bug02、修复采集插件无法保存远程图片的Bug03、修复了采集插件人气出错的Bug04、修复了微信关键字回复列表页修改状态无效的Bug05、修复了内容替换插件算法错误的Bug06、修复了伪静态下使用兼容模式后台搜索功能出错的Bug07、修复了使用Sqlite数据库时，采集插件第三步无法使用的Bug
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GBBS微论坛 v3.2(新年版).rar
GBBS微论坛，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，不求大而全。微论坛发展的方向是移动互联网优秀体验，亮点是与电商轻电商（如淘宝）的完美结合，以求轻巧快速的搭建自己的轻电商平台或宝贝产品展示平台。可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、微商铺、轻电商、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨平台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！11、真正的伪静态哦，不需要设置模板的伪静态哦，不损耗系统资源；12、new!兼容各种手机浏览的清淡界面，快速而准确，支持APP；二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、修复普通用户成为管理员BUG2、升级音频视频播放器3、上传附件改为传统方式兼容所有浏览器4、上传附件限制改为前置限制，提速80%5、修改回贴、前台删帖ID错误6、话题排序精确为时间排序7、修正手机版有时不能发贴覆盖文件：bbs_admin_hf.asp tb_gl.asp filesc.asp admin_setup.asp更新文件：bbsview.asp bbslist.asp dbconn.asp conn.asp
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教程:seo伪原创工具
项目名称 8
在中国服务器上发布之前，请检查网站内容以确保其不收录
列入黑名单的关键字或敏感内容 - 例如攻击性评论、政治内容、赌博、色情内容。任何“令人反感”的内容都会被百度收录并可能被关闭。为避免被 Baiduspider（百度的官方网络爬虫）阻止，请为 Flash、iFrame 和 JavaScript 内容提供纯 HTML 替代方案。此外，删除非中文网站的出站链接——即使西方网站没有被明确阻止——也可以避免加载错误。相反，使用来自与您在中国的行业相关的高度权威网站的链接。另一个提示：注册百度网站管理员服务工具以采集
基本统计数据、上传更新的站点地图、识别/修复损坏的链接或站点问题， 查看全部
干货教程:jquery点击一键排序
jmapcms网站开发系统 1.4.zip
jmapcms网站开发系统所有功能都使用自定义模式，功能开发自由，系统后台操作十分快捷，使用高速静态缓存方式和数组化数据保证网站的稳定运行，使用ajax和jquery方式进行实时提示，提高用户体验度。jmapcms网站开发系统 1.4 更新内容：1.修改chkjs文件的联动函数一直有加载动画的错误2.加入表 searchfields 保证后台搜索功能3.修改后台创建模型数字字段 保证能输入小数点, 具体判断可移交给js判断4.首页搜索调用 $this->_search('名字');5.修改HomeAction.class.php 的优化函数 , 修正优化标题不支持多个动态查询6.添加 formatText 函数 ,商城选择参数时经常用7.启用JmapAction.class.php控制器,以后系统更新将不会影响原有网站的控制文件,用户自定义的控制器可以写在HomeAction.class.php文件里8.修改一些不常见的错误jmapcms网站开发系统特色:•全新方式,颠覆传统 jmapcms网站开发系统 摆脱传统固定模式,不再以常用的文章功能,图片功能,商城功能,软件功能等为基本,而是根据客户需求开发专属的系统功能,所以每个网站开发出来的后台功能都有自己的特点.开发者基本都不用编写繁琐的php代码既能实现所需要的功能要求!jmapcms网站开发系统开发前台功能也不需要编写php代码,只需要操作后台的控制器管理便可调用需要的信息.调用的信息可在不同的页面样式下兼容显示. 网站开发从此逐渐脱离了程序,一切都变得越来越简单! •自定义优化内容 网站关键词优化摆脱系统的束缚,每个也么面都进行一对一优化!丢掉系统预设的关键词,让网站更快更准确的被搜索引擎收录! •快捷的后台操作 jmapcms网站开发系统一切都以方便快捷为基础,设计模型字段的时候可同时设置搜索对象,快捷操作等功能,多功能排序. 设置搜索对象: 当后台管理需要搜索某个字段时便将此字段设置为搜索对象,这样就能在对应的管理页面中按照此字段进行搜索! 快捷操作: 快捷操作的功能主要是对某些常用的信息做修改时进行的操作,不需要进入修改页面就能对此字段的信息做修改! 多功能排序: 系统后台可对任何字段进行正序和反序排序,根据此方法能快速找到相同或相近的信息! •自定义开发功能 jmapcms网站开发系统所有的功能都是自定义开发,只需要理解客户需求,创建模型,设计字段后就能创建相应的功能,而这一切都只需几分钟就能实现! 后台的控制器能将你创建的功能构建成前台页面需要的操作程序,所以前台页面的程序嵌套也不需要php程序的开发!•一键伪静态 在服务器支持伪静态功能的情况下只需要通过配置项设置伪静态的后缀名就能实现伪静态功能.如果服务器支持泛解析功能还能通过修改配置文件实现二级域名功能,当实现这些功能的时候都不需要重新修改页面连接!•使用高度静态缓存 一般网站: 当浏览者a访问到网站的某个页面A时,服务器就先对A页面进行编译,然后调取数据库的信息并映射到编译的结果中,然后将编译的结果返回给访问者a浏览,当浏览者b也访问页面A时,服务器再做相同的工作. 而用jmapcms网站开发系统开发的网站则不一样,它是预先将浏览者a访问的页面A预先生成一个无需服务器编译的页面C存放在服务器缓存中,而后将需要的数据库信息存放在一个数组当中,当浏览者b访问页面A时,服务器就将服务器的页面C,并对页面C需要的信息直接从数组中检索出来反馈给浏览者b,以及以后的任何一个浏览者!这样就能减少服务器对页面编译的时间,减少服务器打开数据库和关闭数据库的时间.当然就能减少浏览者的等待时间,给浏览者一个好的印象!•支持分站管理 当开发客户需要开启城市分站时,可直接从配置项中开启分站功能,同时还能设置主站是否获取分站的信息和分站是否获取主站的信息. •提高用户体验度 现在浏览者对体验度的要求是越来越高,比如提交表单时如果等用户提交完表单后再提示用户某些项输入不正确,然后再返回给用户更正,这样用户就会感觉到麻烦,有可能就懒得提交,更有可能让站长丢失重要的信息.jmapcms网站开发系统都采用ajax和jquery方式实现实时判断功能,这样客户就能根据错误提示进行输入和修正,让客户一次性就能成功提交表单! •防止sql注入 网站的安全与稳定是每一个客户都不能忽视的,而这一最大的隐患就是黑客通过sql的注入,jmapcms网站开发系统通过浏览者提交的数据进行数字化,对数据库查询都采用模块化方式来进行安全过滤,并且对网站采用唯一的入口,让黑客对网站没有下手的地方.
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Gbbs v3.2.rar
GBBS属于微论坛、微贴吧，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是中国首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，同时继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、淘宝二维码购物网、商铺展示、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨**台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、new!中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！ 演示地址： 点击 “美食论坛”二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、分享样式改变，加快页面速度2、css样式取代js，加快页面速度3、css兼容几乎所有浏览器；4、计数器修改数字跳回的bug5、在线编辑器增图文编辑、已发文件调用6、已发图可再编辑使用7、Ip黑名单可以自由设置8、多**编辑器自动识别转换9、后台话题自动按时间排序 更新涉及文件： index.asp js_read.asp bbsview.asp style.css bbslist.asp kill_keyword.asp dbconn.asp conn.asp bbs_admin.asp
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ASP.NET.4揭秘 卷2
第一部分nbsp 安nbsp 全n第1章 使用Login控件n11 Login控件概览n12 使用Login控件n121 自动重定向用户到来源页面n122 自动隐藏已验证用户的Login控件n123 使用模板定制Login控件n124 使Login控件执行自定义身份验证n13 使用CreateUserWizard控件n131 配置自定义用户表单字段n132 发送已创建用户电子邮件通知n133 用户自动重定向来源页面n134 自动生成密码n135 在CreateUserWizard控件中使用模板n136 在CreateUserWizard控件中添加注册步骤n14 使用LoginStatus控件n15 使用LoginName控件n16 使用ChangePassword控件n161 发送电子邮件通知密码更改n162 在ChangePassword控件中使用模板n17 使用PasswordRecovery控件n171 找回用户的原创
密码n172 要求安全提示问题和答案n173 在PasswordRecovery控件中使用模板n18 使用LoginView控件n19 小结n第2章 使用ASPNET Membershipn21 配置身份验证n211 配置Forms身份验证n212 使用无cookie的Forms身份验证n213 在Forms身份验证中使用相对超时限制n214 跨应用程序使用Forms身份验证n215 跨域使用Forms身份验证n216 使用FormsAuthentication类n217 使用User类n22 配置安全授权n221 角色授权n222 根据位置授权访问文件n223 对图片以及其他文件类型进行访问授权n23 使用ASPNET Membershipn231 使用Membership APIn232 加密和散列用户密码n233 修改用户密码条件n234 锁定坏用户n235 配置SQLMembershipProvider提供程序n236 配置ActiveDirectoryMembershipProvidern237 创建自定义Membership提供程序n24 使用角色管理器n241 配置SqlRoleProvidern242 配置WindowsTokenRoleProvidern243 配置AuthorizationStoreRoleProvidern244 在浏览器cookie中缓存角色n245 使用Roles APIn25 小结n第二部分nbsp 创建ASPNET应用程序n第3章 维护应用程序状态n31 使用浏览器cookien311 cookie的安全性限制n312 创建cookien313 读取cookien314 设置cookie属性n315 删除cookien316 使用多值cookien32 使用Session状态n321 在Session状态中保存数据库数据n322 使用Session对象n323 处理Session事件n324 会话失效控制n325 使用无Cookie的Session状态n326 配置Session状态存储n327 配置SQL Server Session状态n33 使用用户配置文件n331 创建用户配置文件组n332 支持匿名用户n333 合并匿名用户配置文件n334 从自定义类继承Profilen335 创建复杂Profile属性n336 自动保存用户配置n337 从组件访问用户配置n338 使用配置文件管理器n339 配置用户配置提供程序n3310 创建自定义用户配置提供程序n34 小结n第4章 缓存应用程序页面和数据n41 缓存概n42 使用页面输出缓存n421 使用参数改变输出缓存n422 基于控件变化的输出缓存n423 基于头变化的输出缓存n424 基于浏览器变化的输出缓存n425 基于自定义函数变化的输出缓存n426 设置缓存位置n427 创建页面输出缓存文件依赖n428 使用编程方式设置页面输出缓存过期n429 以编程方式操作页面输出缓存n4210 创建页面输出缓存配置n43 使用部分页面缓存n431 使用缓存后替换n432 用户控件缓存n433 共享用户控件的输出缓存n434 以编程方式处理用户控件缓存n435 创建用户控件缓存的文件依赖n436 缓存动态载入的用户控件n44 使用数据源缓存n441 使用绝对缓存过期策略n442 使用弹性缓存过期策略n443 使用ObjectDataSource控件缓存n444 使用XmlDataSource控件缓存n445 创建DataSource控件键依赖n45 使用数据缓存n451 使用缓存APIn452 添加项目到缓存n453 使用绝对过期策略添加项目n454 使用弹性过期策略添加项目到缓存n455 使用依赖添加项目n456 指定缓存项目优先级n457 配置缓存n46 使用SQL缓存依赖n461 使用轮询SQL缓存依赖n462 配置轮询SQL缓存依赖n463 对页面输出缓存使用轮询SQL缓存依赖n464 对数据源缓存使用轮询SQL缓存依赖n465 对数据缓存使用轮询SQL缓存依赖n466 使用推SQL缓存依赖n467 配置推SQL缓存依赖n468 对页面输出缓存使用推SQL缓存依赖n469 对数据源缓存使用推SQL缓存依赖n4610 对数据缓存使用推SQL缓存依赖n47 小结n第5章 多语言本地化应用程序n51 设置当前文化n511 手动设置文化n512 自动检测文化n513 在Web配置文件中设置文化n514 文化和ASPNET控件n52 使用CultureInfo类n521 使用CultureInfo类格式化字符串值n522 比较和排序字符串值n53 创建本地资源n531 显式本地化表达式n532 隐式本地化表达式n533 对页面属性使用本地化资源n534 以编程方式获取本地资源n54 创建全局资源n541 以编程方式获取全局资源n542 使用强类型本地化表达式n55 使Localize控件n56 小结n第6章 使用HTTP运行库n61 创建自定义BuildProvidern611 创建简单的BuildProvidern612 创建数据访问组件BuildProvidern62 创建自定义ExpressionBuildern63 创建HTTP处理程序n631 创建一般处理程序n632 实现IHttpHandler接口n633 创建异步HTTP处理程序n64 使用HTTP应用程序和HTTP模块n641 创建Globalasax文件n642 创建自定义HTTP模块n65 小结n第7章 创建动态数据应用n71 ASPNET动态数据介绍n72 创建动态数据应用n73 使用动态数据模板n731 修改共享模板n732 创建类型和实体特定的模板n74 小结n第8章 创建ASPNET MVC应用n81 ASPNET MVC框架介绍n811 模型n812 视图n813 控制器n82 创建你的第一个ASPNET MVC应用n83 创建MVC页面n84 接受窗体输入n85 小结n第9章 配置应用程序n91 网站配置概览n911 使用Web站点管理工具n912 使用ASPNET的MMC嵌入式管理单元n913 ASPNET配置节n914 把配置设置应用到特定路径n915 锁定配置文件n916 添加自定义应用程序设置n917 将配置设置放到外部文件n92 使用配置APIn921 从当前应用程序读取配置节n922 打开配置文件n923 打开远程服务器上的配置文件n924 使用Configuration类n925 修改配置节n926 准备创建新的网站n93 创建自定义配置节n94 创建加密的配置节n941 使用aspnet_regiis工具加密配置节n942 以编程方式加密配置节n943 部署加密的Web配置文件n95 小结n第10章 部署ASPNET Web应用n101 打包Web应用n102 使用Webconfig转换n103 部署数据库n104 一键式发布Web应用n105 小结n第三部分 构建自定义控件n第11章 构建自定义控件n111 构建自定义控件概述n1111 构建完全生成控件n1112 构建组合控件n1113 构建混合控件n112 视图状态和控件状态n1121 支持视图状态n1122 支持控件状态n113 处理回传数据和事件n1131 处理回传数据n1132 处理回传事件n114 使用控件属性集合n1141 使用ParseChildren特性n1142 使用AddParsedSubObject方法n1143 使用ControlBuildern115 构建更好的设计器体验n1151 给控件应用设计时特性n1152 创建控件设计器n1153 创建ContainerControlDesignern1154 添加智能标签n116 小结n第12章 创建模板化数据绑定控件n121 创建模板化控件n1211 实现ITemplate接口n1212 创建默认模板n1213 支持简化的数据绑定n1214 支持双向数据绑定n122 建模板化数据绑定控件n123 小结n第四部分 ASPNET AJAXn第13章 使用服务器端ASPNET AJAXn131 Ajax概况n132 服务器端Ajax与客户端Ajaxn133 调试Ajax应用n134 使用UpdatePanel控件n1341 指定UpdatePanel触发器n1342 嵌套的UpdatePanel控件n1343 以编程方式更新UpdatePaneln1344 UpdatePanel与JavaScriptn1345 UpdatePanel服务器端页面执行生命周期n1346 UpdatePanel客户端页面执行生命周期n1347 取消当前异步回传n1348 中断上一个异步回传n1349 在一次异步回传中传递额外的信息n13410 优雅地处理UpdatePanel错误n13411 UpdatePanel的性能n135 使用Timer控件n136 使用UpdateProgress控件n137 小结nnbspn第14章 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn141 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn142 Toolkit控件概述n143 使用AutoComplete控件n1431 通过页面方法使用AutoCompleteExtendern1432 通过Web服务方法使用AutoCompleteExtendern1433 在AutoCompleteExtender中使用文本/值对n144 使用DragPanel控件n145 使用FilteredTextBox控件n146 使用MaskedEdit控件n 使用Animation控件n148 使用UpdatePanelAnimation控件n149 小结n第15章 用jQuery实现客户端Ajaxn151 jQuery介绍n1511 使用jQuery库n1512 创建jQuery文件n1513 方法和documentreadyn1514 jQuery选择器n152 从客户端调用Web服务n1521 调用外部的Web服务n1522 调用静态的页面方法n153 小结n
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飞飞影视导航系统 v4.1.190209.zip
飞飞影视导航系统简介飞飞影视导航系统FeiFeiCms是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播系统，灵活，方便是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。FeiFeiCms采用PHP MYSQL架构,国内优秀TP的框架为开发基础,其卓越的访问速度和负载能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将 FeiFeiCms 努力打造成为您身边最贴近的建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统特性建站1：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)2：安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)3：影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)4：多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)5：建站资源丰富(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习)6：网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量1：SEO优化工具篇(百度,谷歌地图/rss订阅/单文件RSS聚合/TAG关键字聚合/专题编辑)2：SEO优化模板篇(标签灵活调用/播放页每集静态标题描述/自定义常用标签/专题匹配/关联词匹配)3：SEO优化路径篇(静态模式/伪静态模式/动态模式/自定义生成路径)4：网站互动守住流量(评分/顶踩/评论/留言/会员等用来提升人气的模块可大幅提搞回头客留住流量)变现流量变现(自定义缓冲广告/内置广告模块/推荐流量互换/推荐广告联盟/友情链接交换)飞飞影视导航系统部份功能展示1: 前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2：支持二级域名手机模块独立3：图片延迟加载技术4：搜索联想功能5: Tag关键词分词聚合功能6：专题聚合功能7：影片评分功能8：影片分享功能9：影片人气功能10：影片顶踩功能11：影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12：影片剧集分集介绍功能13：影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14：影片解析功能（后台一键添加）15：影片版权跳转功能16：影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17：支持影片频道页聚合18：支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19：支持影片多条件筛选20：支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21：文章影讯频道功能22：后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23：后台智能添加更改广告24：运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25：可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26：自定义导航菜单27：首页轮播系统28：友情链接管理系统29：数据库备份还原系统30：数据库管理系统31：模板在线管理功能32：前台模板标签自定义数据调用33：海量模板下载34：微信公众号模块35：明星系统36：角色系统37：直播模块飞飞影视导航系统 v4.0.190209更新日志关闭SESSION自动开启，提高系统性能系统增加明星模块功能系统增加角色模块功能增加（预告片、在线观看、下载观看、新闻资讯、经典台词、演员表、影评、评分、看点、上映时间、大结局）增加观看记录精确到集数功能增加dplayer播放器（支持前贴片与暂停广告）增加（排行，最新，地图）等多个内置单页增加明星资源库分享接口增加角色资源库分享接口增加剧情优采云
入库接口增加角色优采云
入库接口增加明星优采云
入库接口更多升级内容请看升级补本说明...飞飞影视导航系统前台页面飞飞影视导航系统后台管理后台路径：域名/admin.php用户名与密码：admin admin888后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx 网站内容管理系统 v5.5.zip
Lerx 网站内容管理系统 v5.5 更新日志1.修复了短信验证码发送时间间隔无效，可能引起连续恶意验证的问题。2.来访IP记录，如果来源Reffer和当前地址相同，则不记录Reffer。3.记录来访IP记录的总访问数。（注：若间隔6小时以上，则重新记录）4.解决站点手机监控平台中url地址不自动断行引起的美观和左右滑摆问题。5.增加QQ帐号互联登录方式6.增加微博帐号互联登录方式7.增加微信帐号互联登录方式8.网站的手机监控端增加最新评论列表9.修复评论不记录客户端IP的问题10.完全启动后5秒执行首页及栏目的静态文件生成、更新。11.更换富文本编辑器。12.发布文章的同时可以上传附件。13.美化网站自动地图（导航）页。14.更新了IP地址库（纯真）。Lerx 网站内容管理系统软件简介Lerx 网站内容管理系统是一套开源免费的基于Java环境的，采用Spring 4和Hibernate 5 开发的各类门户网站内容管理。采用了低耦合式模块化设计。拥有版本更新自动提醒、智能网站模板市场、文件上传防重、智能裁剪等等独特优势功能。Lerx CMS V5版(以下简称V5版)采用了基于Java的SpringMVC框架，抛弃了V2-V3版本使用的Struts 2。
SpringMVC框架更加安全、稳定。ORM持久化框架依旧使用Hibernate，版本为5.4。开发时采用的数据库为MySQL。是一个能快速上手的开源的网站建设CMS。SpringMVC Hibernate ORM MySQL Hibernate Search(Apache Lucence) IK中文分词 Log4J ...主要采用Jquery 1.9.1，使用Layui 2模块化前端框架。Jquery Layui JSON AjaxLerx 网站内容管理系统主要功能前后台用户及角色管理、站点管理、栏目、文章管理、模板管理、自由开放的模板市场、系统监测、调查（投票及点赞）、评论、全面的日志系统、来访登记统计系统。实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.跨平台系统，能无差别的运行于Windows、Linux、Mac OS等操作系统。2.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。3.★验证码支持短信、邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。4.支持最高权限后台登录的限制登录IP功能。
IP或IP范围设置灵活，可以同时设多个IP及IP范围的任间组合。5.在忘记后台登录密码时，支持临时配置文件获取用户名和密码登录模式。6.用户组（角色）权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。7.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。8.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。9.★可以使用用户名、邮箱、手机号码任一方式进行登录。具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。10.★具有深度的来访记录及统计功能。站点、每个栏目、每篇文章均拥有独立的来访IP记录节点模块，可完成从站点开放以来各个节点的年度、季度、月度、星期、天、小时的统计和报表功能。能获得站点、每个栏目、每篇文章的来访IP量及阅读量，能生成独立的报表。11.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文章的调查统计数据及详细报表。12.每篇文章均拥有独立的评论模块。
支持匿名评论，支持评论后审核通过模式，支持文章发布者管理评论，支持前台管理员评论管理。13.拥有强壮的栏目树功能，移动、排序栏目非常方便。14.可以设定各个栏目是否对外面，及限制访问IP。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。可以采用聚集功能配合模块调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。15.★具有智能裁剪功能。能获知图片的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。16.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后显示在栏目的显示页中。17.可以设定栏目的静态化文件夹名。18.首页、栏目页、文章页均采用HTML静态化措施。静态化文件为真实静态方式。文章在审核通过时会自动生成HTML文件，在取消审核状态后会自动删除HTML文件。能自动探知文章编辑者的用户权限，以便在编辑后及时改变审核状态及对审核通过的文章自动生成HTML文件。可以对所有已生成的静态化文件重新生成。19.★能自动探知文章的视频文件，配合模板能自动在文章页产生H5视频播放器进行播放。20.★可使用精简短标题，以便模块能智能在相应的位置产生合适长度的文章标题。
且具有智能标题截取功能：由于英文和数字是半角字符，而中文汉字是全角，当标题中经常出现这两种混杂，又不愿意采用精简标题的情况下，强制截取长度会影响页面美观。智能截取会主动判断每一个字符是全角或半角，会整体计算每一个标题的理想长度来进行截取。21.可以发布强制URL跳转的文章。22.★可以迅速在前后台自由关闭文章的调查（点赞、投票）及评论功能。23.每篇文章发布后均可以自由上传附件。24.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。25.可以在后台查看或删除操作日志。26.可以在后台查看和修改相关资源文件。27.★拥有网站状态监测功能。可以在后台查看服务器的状态，可以查阅Java虚拟机的内存使用情况。可以查阅服务器的硬盘空间使用情况。可以在后台重新启动网站。可以通过时刻流量表查看当天、昨日及平均数据。28.★可以通过管理后台生成的二维码打开一个加密的网站情况手机界面。除获得上述信息外，还可以获得最新发布、最新访问、最热门的文章信息。29.具有完善的模板管理系统。可以自由导入、下载、修改模板文件。
可以拥有多个模板，一键切换网站的使用模板。30.★拥有云端的模板市场功能。可以任意向模板市场上传发布自己的模板。可以将自己发布的模板设定为收费状态，通过其它平台收费后向需求的用户发送一个一次性的密钥以便下载。31.★用户上传下载模板均是一键操作，静默传输。无需通过浏览器选取模板、资源文件上传，无需通过浏览器的下载功能获得模板再进行导入。在用户确定上传后，网站后台会对用户的模板、使用到的资源文件（包括图片、Js文件、CSS文件等）进行打包压缩，并进行静默上传。用户在模板市场获取模板时，亦是静默下载，完成后网站后台会自动解压到指定位置并自动导入网站系统，用户只需在下载后点击一下设定为默认模板即可。32.★充份保护模板的制作人的版权。只有在上传的服务器上才可对云端的对应模板进行相关操作。33.模板编辑模块采用了新型的智能标签，容错率及可阅读率大大提高。34.每一个栏目（频道）均可单独使用他特定的模板。35.系统和默认模板已集成二维码分享功能。点击分享图标即可弹出二维码窗口，通过手机扫码即可查阅当前的页面内容，如首页、栏目页、文章等等。使用了响应式布局，手机和PC等会自动进行页面适应。36.能生成类似于百度的全文搜索页面。支持信息分析、相似性检索技术，支持关键字检索、全文检索、组合检索等，并使关键字在搜索结果中进行高亮显示。文章发布后即生成相应的文件索件，避免过多查询数据库，引起服务器堵塞。Lerx 网站内容管理系统截图相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext)-其他
Lerx 开源网站内容管理系统(CMS)是一个以Java+MySQL进行开发的内容管理系统源码。一.简介1.跨平台设计，能无差别运行于Windows、Linux、MacOS等系统平台。2.采用了安全、稳定的基于Java的SpringMVC框架。3.数据库ORM持久化框架使用Hibernate 5.4，通过加载不同的驱动程序支持MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等数据库。4.具有云端软件版本更新提示服务器。5.具有能提供一键式打包、解包、上传、下载、无配置式布署的自由开放的智能模板市场。6.提供手机端模块进行服务器及网站状态实时状态监测。7.提供了防重式文件上传模块。通过上传文件去重复功能，避免了不必要的空间资源浪费。8.支持市场上大多数的短信平台，支持腾讯云短信。支持验证码的短信和邮件发送一键式切换。9.HTML页面真静态化技术，页面刷新快。10.具有独立的投票、点赞、访问统计、结构树状图模块，全面的日志系统，低耦合设计。绑定到不同的对象即能完成相应的功能。11. 具有专辑功能，可以实现站中站、博客、个人主页、工作室、专题等功能 。12. 支持LayEditor、WangEditor、KindEditor、UEditor、CKEditor 4&5 五种在线富文本编辑器 。
13.具有整站全文搜索功能。可同时搜索门户和专辑内文章。亦可在专辑频道和单个专辑中定向搜索。14.拥有类似于微信和微博的消息系统，可以向当前用户四种类型的消息：1.涨粉消息。即专辑被其它用户关注产生的消息。2.关注对象发文消息。3.评论消息。4.私密消息。二.主要框架后端：SpringMVC + Hibernate ORM + MySQL + Hibernate Search(Apache Lucence) + IK中文分词 + Log4J + ...前端：Jquery + Layui + wangEditor/KindEditor + JSON + Ajax三.实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。2.★验证码支持利用短信或邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。3.针对整个站点能一键开启或关闭用户注册、投票、评论、匿名评论、评论自动审核、文章自动审核功能。4.具有简单高效的用户和角色（用户组）管理功能，用户权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。
能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。5.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。6.★可以使用用户名、邮箱、手机号码或利用QQ、微信、微博等社交平台互联任一方式进行登录。每个用户拥有一个身份名片，在PC端和移动端智能排版显示。可以通过二维码分享名片。名片收录
了用户的绝大部分信息和改密码等操作按钮。7.具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。8.可以对用户进行禁言操作。禁言后用户不可发文和评论。9.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。10.拥有强壮的栏目树状结构功能，移动、排序栏目非常方便。11.每个栏目均能设置独立的模板，可以使用不同栏目及主站能呈现不同的网站风格。可以采用聚集功能配合模板调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。12.每个栏目均有独立的访问统计、评论等模块，能查看每个栏目（收录
下级栏目及栏目下的文章）的访问量。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。13.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后出现在栏目的HTML代码中。
14.可以设定栏目的静态化文件夹名。15.可以设定各个栏目是否对外开放，能针对不同的栏目设置不同的来访IP限制。16.文章发布可以附加多种图片、视频、附件。支持正文内的多图片同时上传。支持精简标题、附加标题，支持文章强制URL跳转。17.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。18.★具有智能文章标题截取功能。19.★具有智能裁剪功能。能智能感知图片（包括JPG、PNG、GIF等格式）的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。20.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文
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张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7
张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7系统介绍：安装向导运行：/Install/index.asp帮助文档：doc/张家界企业网站管理系统（zjjcms）是 由新派工作室基于asp+access/mssql 自主研发而成。我们致力于中小企业网站的搭建。根据现有企业的需求。开发适合企业的模块， 让企业可以轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理便捷。代码简单易懂，适合二次开发。 我们认为“简单就是美”，因此一直以来，新派工作室在开发过程中无处不充分考虑用户的使用习惯，尽最大可能降低用户的使用门槛，让用户关注于内容维护本身，而不需 要投入过多的时间来学习系统的使用技巧，在细节处下大工夫。功能特点：1.站点采用UTF-8国际编码2.程序与模版完全分离，懂美工就能使用。。3.全站生成html，灵活的标签调用。4.全局设置功能(可以设置企业的基本信息)5.导航菜单管理(前台采用jquery插件实现二级下拉菜单，后台可设置菜单的显示和隐藏)6.留言功能7.幻灯图片管理8.新闻频道：采用无限级频道分类。外链地址，完美整合kindeditor编辑器。后台可批量删除，置顶，推荐等。9.产品频道：采用无限级频道分类：支持无限极自定义产品属性。
采用批量上传图片。全方位展示贵企业的产品。让用户得到更详细的了解。 前台，产品展示 采用多图展示。同时也支持 删除产品的时候 删除上传的产品图片，以节省您的空间。10.下载频道：采用无限级频道分类。同时支持自己计算上传文件的大小。可支持批量删除。11.人才频道：提供给有需求人才的企业模块。可支持批量删除。12.友情链接：可支持logo链接，和文字链接。可支持批量删除。13.单页管理：可自主设置关键词，描述。以方便需要拓展功能的企业。通过单页设置，您可以做出，比如，自己企业的联系方式。付款方式，加盟说明等等。14.强大的广告功能。15.强大的自定义字段功能（支持：新闻频道，产品频道，下载频道，人才频道）。16.自定义标签、模版功能。17.强大的生成html功能（支持一键生成全站）。18.数据库在线处理（数据压缩 | 数据备份 | 数据恢复 | 批量替换）。19.图片生成缩略图，水印图（文字水印，图片水印），支持：新闻频道，产品频道，下载频道20.前台标签调用简单，支持自定义字段调用。21.开源免费，源码完全无加密开发，免去了您的后顾之忧，程序可免费无限制使用，但是禁止包皮发布。最后：请确保系统所放目录的FSO权限，及读写数据库权限。本程序不支持子目录、不支持伪静态（因为程序没有前台ASP文件）系统更新：1.0.7* 修复一些已知bug* 修复后台多处js代码不兼容问题* 优化生成文件* 增加列表标签支持order排序* 增加升级文件(运行：update文件夹)
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飞飞影视导航系统-PHP
飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播、聚合导航系统，灵活，方便，采集快是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）采用PHP+MYSQL架构，国内优秀TP的框架为开发基础，其卓越的访问速度和负载能力与安全能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将飞飞影视导航系统（FeiFeiCms） 努力打造成为您身边最贴近的PHP电影建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统4.X系统特性：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP+MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)技术支持完善(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习/全程论坛技术支持)网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量变现容易（后台广告系统、在线添加广告代码，方便站长流量快速变现）飞飞影视导航系统部份功能展示：1、前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2、支持二级域名手机模块独立3、 图片延迟加载技术4、搜索联想功能5、 Tag关键词分词聚合功能6、专题聚合功能7、影片评分功能8、影片分享功能9、影片人气功能10、影片顶踩功能11、影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12、影片剧集分集介绍功能13、影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14、影片解析功能（后台一键添加）15、影片版权跳转功能16、影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17、支持影片频道页聚合18、支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19、支持影片多条件筛选20、支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21、文章影讯频道功能22、后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23、后台智能添加更改广告24、运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25、可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26、自定义导航菜单27、首页轮播系统28、友情链接管理系统29、数据库备份还原系统30、数据库管理系统31、模板在线管理功能32、前台模板标签自定义数据调用33、明星系统34、角色系统35、直播系统36、微信公众号37、海量模板下载
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SDCMS-B2C商城网站管理系统 v1.5
SDCMS-B2C商城网站管理系统是一个以php+MySQL进行开发的B2C商城网站源码。SDCMS B2C商城网站管理系统功能介绍如下：1、普通商品、网盘商品、卡密商品、积分商品（支持规格管理）2、商品预算功能3、赠品功能4、组合套餐功能5、优惠券（可免费领取，也可以积分兑换）6、限时折扣功能7、多人拼团功能8、三级分销功能（可自己调整分销级数，支持商品转发分销）9、支持第三方用户登录（QQ、微博、微信）10、城市分站功能（可一键开启或关闭四百多个省市的分站功能，支持绑定域名和虚拟目录形式）11、支持第三方存储功能（阿里云OSS，七牛云）12、支持主流支付接口（支付宝、微信），支持退款功能13、支持第三方短信接口（阿里云短信、腾讯云短信）14、支持第三方快递接口（快递鸟接口）15、支持设置运费模板16、支持商品满N件包邮设置17、支持每个商品单独设置分销比例及开关18、支持商品视频介绍功能19、支持订单批量打印功能20、支持订单货到付款、电子发票等功能（均可后台开启或关闭）21、支持商品评价晒图功能22、收入数据报表、订单统计（可按日期统计）、会员消费排行、佣金排行、登录次数排行、积分排行等23、对接微信公众号平台功能（关注回复、自动回复、关键字回复、自定义菜单、群发图文素材等）24、支持每套模板多色系管理（每套模板可以设置不同的颜色界面）25、支持栏目和内容分别设置不同后缀形式26、支持一键获取微信收货地址27、支持微信模板消息推送（订单方面）28、会员签到29、微信小程序商城、百度小程序商城、抖音小程序商城本次更新记录如下：【新增的功能】01、新增批量修改价格插件02、自定义字段验证类型增加身份证03、后台增加一键清除过期优惠券功能04、新增插件在线安装、更新功能05、新增模板在线下载功能06、新增后台一键升级功能07、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页08、新增组图模块编辑时可以直接换图功能09、增加循环标签cache和cachetime参数，用于数据缓存10、后台订单管理增加按时间、按会员、按来源、状态等项目搜索11、新增商品列表（模板中调用连接：{N(‘goods’)}）功能12、文章系统加排序功能13、新增会员签到功能14、商品模块增加tags标签功能15、新增商品副栏目功能（一个商品可以同时发布到多个栏目，可自由开启或关闭）16、新增商品搜索记录功能17、增加佣金统计功能（可按月份、状态统计）18、新增商品划线价功能19、新增百度小程序20、新增抖音小程序21、后台登录增加谷歌验证功能（可选设置），更好提升后台安全性（可以不用修改后台路径）22、增加微信群发功能状态查询（发送未成功时使用）23、增加微信群发预览功能（可发送到指定微信号），群发预览后可以继续群发。
24、新增文章列表（模板中调用连接：{N(‘article’)}）功能【优化或调整】01、区域管理中的省份调整为和微信小程序里一致02、手机站拼团单独购买显示购买价格和团购价格03、首页商品导航太多的时候撑出去了04、发货信息太长时未换行05、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面06、商品栏目手机站简称长度调整07、商品库存预警中去掉虚拟商品显示08、jquery升级至3.0以上版本09、优化安全策略算法，应对各种检查报告10、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突11、部分页面商品图片增加懒加载效果提升页面打开速度12、重写计划任务功能，防止因为订单过多导致任务一直无法被执行13、系统授权类型调整为可以后台在线修改14、sd_order_list表中的gooods_saletype字段改成：goods_saletype15、手机版分类页面重新布局提升兼容性【修复的Bug】01、修复小程序拼团转发后无法显示的Bug02、修复参加过拼团的商品无法参加限时优惠的Bug03、修复伪静态兼容模式Url异常的Bug04、修复使用西部数码虚拟主机无法获取正确用户Ip的Bug05、修复预售订单使用余额付款后多次提醒，且金额不对的Bug06、修复多个商品同时兑换时，积分明细中显示的积分不正确的Bug07、修复关闭手机站后文章内容自定义模板无效的Bug08、修复城市管理无法删除城市的Bug09、修复了账户只读状态下可以修改品牌一键设置功能的Bug10、修复删除会员没有删除对应支付记录的Bug
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SDCMS四网合一企业网站管理系统 v2.3
SDCMS四网合一企业网站管理系统是一个以PHP+MySQL/Sqlite进行开发的四网合一网站源码。SDCMS四网合一企业网站管理系统功能特点：四网合一企业网站管理系统支持在线升级（支持跨版本）、插件在线安装、系统内置严格的过滤体系、可以有效应对安全检测报告。四网合一：电脑网站、手机站（数据同步、支持绑定域名）、小程序、公众号管理一个后台即可搞定。双数据库引擎、运行环境全面：同时支持Sqlite和Mysql两种数据库引擎，支持Php5.4 至 7.4版本安装使用。灵活的扩展：支持模型自定义、字段自定义、表单自定义、内容参数自定义，系统参数扩展。特色功能：支持城市分站、列表筛选、栏目绑定域名功能、内容同时发布到多个栏目等功能。会员系统：会员自定义阅读权限。支持会员分组、支持会员QQ一键登录、微信扫码登录、微信App自动登录等。文章收费功能：支持付费阅读功能、同时支持有阅读权限的用户免付费功能。主流支付接口：支付宝（PC站支付、手机站支付）微信（扫码支付、公众号支付、H5支付）。微信公众号管理：支持设置访客留言、产品询价、产品订单等模块的邮件提醒管理员。众多实用插件：标签生成器、内容采集插件、百度内容推送、百度电子地图等多种插件。
本次更新细节如下：四网合一企业网站管理系统V2.3版本详细更新细节如下：【新增的功能】01、新增后台在线升级功能（仅超级管理员可以操作）02、新增后台插件市场、支持插件一键安装和更新03、新增后台模板市场、支持模板一键下载04、新增万能循环标签缓存开关及缓存时间参数05、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页06、缓存管理中增加数据缓存清理07、增加用户注册弱密码检测08、自定义字段增加身份证验证选项09、内容简介增加违禁词过滤10、自定义表单增加微信分享简介调用11、增加了一些应对安全检查报告的策略算法12、新增组图模块编辑时可以直接换图功能14、小程序接口调用最新内容增加随机排序参数（order参数设置为：4），classid参数支持同时多个类别，以英文逗号间隔【优化或修改】01、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突02、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面03、注册和登录页面模板用户名和密码修改表单名称（应对安全检查）04、升级jquery至3.0以上版本（应对安全检查）05、后台添加Tags调整为最大数量为1006、系统自带的一些安全检测数据调整为可修改07、重写了蜘蛛来访插件（需要卸载以前的重新下载安装）08、百度小程序内页左上角调整优化（其他小程序均未改动）09、页面添加html5动画效果10、其他细节代码调整优化【修复的Bug】01、修复副栏目功能在列表页失效的Bug02、修复采集插件无法保存远程图片的Bug03、修复了采集插件人气出错的Bug04、修复了微信关键字回复列表页修改状态无效的Bug05、修复了内容替换插件算法错误的Bug06、修复了伪静态下使用兼容模式后台搜索功能出错的Bug07、修复了使用Sqlite数据库时，采集插件第三步无法使用的Bug
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GBBS微论坛 v3.2(新年版).rar
GBBS微论坛，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，不求大而全。微论坛发展的方向是移动互联网优秀体验，亮点是与电商轻电商（如淘宝）的完美结合，以求轻巧快速的搭建自己的轻电商平台或宝贝产品展示平台。可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、微商铺、轻电商、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨平台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！11、真正的伪静态哦，不需要设置模板的伪静态哦，不损耗系统资源；12、new!兼容各种手机浏览的清淡界面，快速而准确，支持APP；二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、修复普通用户成为管理员BUG2、升级音频视频播放器3、上传附件改为传统方式兼容所有浏览器4、上传附件限制改为前置限制，提速80%5、修改回贴、前台删帖ID错误6、话题排序精确为时间排序7、修正手机版有时不能发贴覆盖文件：bbs_admin_hf.asp tb_gl.asp filesc.asp admin_setup.asp更新文件：bbsview.asp bbslist.asp dbconn.asp conn.asp
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教程:seo伪原创工具
项目名称 8
在中国服务器上发布之前，请检查网站内容以确保其不收录
列入黑名单的关键字或敏感内容 - 例如攻击性评论、政治内容、赌博、色情内容。任何“令人反感”的内容都会被百度收录并可能被关闭。为避免被 Baiduspider（百度的官方网络爬虫）阻止，请为 Flash、iFrame 和 JavaScript 内容提供纯 HTML 替代方案。此外，删除非中文网站的出站链接——即使西方网站没有被明确阻止——也可以避免加载错误。相反，使用来自与您在中国的行业相关的高度权威网站的链接。另一个提示：注册百度网站管理员服务工具以采集
基本统计数据、上传更新的站点地图、识别/修复损坏的链接或站点问题，
解决方案:批量上传：别让一键高效工具成为“导入失败”的警报器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-11-30 09:49
解决方案:批量上传：别让一键高效工具成为“导入失败”的警报器
这个要看情况，其实是看研发资源、项目周期、用户接受度。如果你有钱任性，可以先导入正确的内容，再导出错误的内容（这比是否先导入正确的数据更重要），并在导出模板中准确标注具体错误原因，并且用户修改后再上传，这样最快最省事。
情况示例可能包括：
1.直接报导入失败，不做导入报错等其他处理——用户体验是最差的，除非用户有能力自己判断导入的数据哪里出了问题。但是，如果是这样，用户就不容易导入错误的数据；不推荐；
2、页面给出导入错误原因，用户根据页面提示修改模板内容后重新上传——适用于数据量小，错误率高的场景低，用户可以接受这种方式；它也是我当前项目中最常用的形式；
3、先导入正确的提示问题的数据，分很多场景：
一个。只提供错误数据导出模板，不标注具体错误原因——研发成本高于前者；
b. 提供错误数据导出模板，对所有未通过校验的字段进行标注——研发成本最高，但方便用户快速定位错误问题；
C。支持修改页面错误数据后直接重新上传——研发成本高，适合数据量小且用户对领域熟悉程度高，改动量小；
所以你的问题2，看完解释你心里应该有答案了吧~~
欢迎一起讨论~
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蜘蛛云-百度排名点击SEO优化软件是本着“我为大家，大家为我”的互助为中心开发的任务云平台。蜘蛛云平台应用包括： SEO工具包括：百度排名点击工具、关键词排名批量查询
蜘蛛云-百度排名点击SEO优化软件是本着“我为大家，大家为我”的互助为中心开发的任务云平台。SEO工具包括：百度排名点击工具、关键词排名批量查询工具、关键词挖掘工具、网站URL自动提交工具、网站托管管理工具。蜘蛛云-百度排名点击SEO优化软件v1.0-160301 更新日志： 1.修正主平台登录异常BUG。2.主平台增加自动更新功能。3.增加SEO关键词排名查询工具。4.修改百度排名点击工具的一些bug。 查看全部
这个要看情况，其实是看研发资源、项目周期、用户接受度。如果你有钱任性，可以先导入正确的内容，再导出错误的内容（这比是否先导入正确的数据更重要），并在导出模板中准确标注具体错误原因，并且用户修改后再上传，这样最快最省事。
情况示例可能包括：
1.直接报导入失败，不做导入报错等其他处理——用户体验是最差的，除非用户有能力自己判断导入的数据哪里出了问题。但是，如果是这样，用户就不容易导入错误的数据；不推荐；
2、页面给出导入错误原因，用户根据页面提示修改模板内容后重新上传——适用于数据量小，错误率高的场景低，用户可以接受这种方式；它也是我当前项目中最常用的形式；
3、先导入正确的提示问题的数据，分很多场景：
一个。只提供错误数据导出模板，不标注具体错误原因——研发成本高于前者；
b. 提供错误数据导出模板，对所有未通过校验的字段进行标注——研发成本最高，但方便用户快速定位错误问题；
C。支持修改页面错误数据后直接重新上传——研发成本高，适合数据量小且用户对领域熟悉程度高，改动量小；
所以你的问题2，看完解释你心里应该有答案了吧~~
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解决方案:批量上传：别让一键高效工具成为“导入失败”的警报器
这个要看情况，其实是看研发资源、项目周期、用户接受度。如果你有钱任性，可以先导入正确的内容，再导出错误的内容（这比是否先导入正确的数据更重要），并在导出模板中准确标注具体错误原因，并且用户修改后再上传，这样最快最省事。
情况示例可能包括：
1.直接报导入失败，不做导入报错等其他处理——用户体验是最差的，除非用户有能力自己判断导入的数据哪里出了问题。但是，如果是这样，用户就不容易导入错误的数据；不推荐；
2、页面给出导入错误原因，用户根据页面提示修改模板内容后重新上传——适用于数据量小，错误率高的场景低，用户可以接受这种方式；它也是我当前项目中最常用的形式；
3、先导入正确的提示问题的数据，分很多场景：
一个。只提供错误数据导出模板，不标注具体错误原因——研发成本高于前者；
b. 提供错误数据导出模板，对所有未通过校验的字段进行标注——研发成本最高，但方便用户快速定位错误问题；
C。支持修改页面错误数据后直接重新上传——研发成本高，适合数据量小且用户对领域熟悉程度高，改动量小；
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汇总:一键采集上传常见的细节问题的解决方案【干货】
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-11-29 09:26
汇总:一键采集上传常见的细节问题的解决方案【干货】
一键采集上传常见的细节问题的解决方案1.采集前的细节问题处理。特别是地址问题，会导致死链接和其他奇怪的地址存在。而且还会有一些店铺以及相应的简介和营销图片存在。大多情况下，我会下载1688的营销图片格式然后再上传到一键采集的页面2.采集后的上传工作。工欲善其事必先利其器，采集工作常常会因为采集的数据量过大，或者人力、时间有限而出现在匹配方面的操作失误。
这些都需要进行解决。比如一次采集的数据量必须是4000w-1亿左右的数据量才能满足，还需要进行信息的聚合再进行处理等。在中间数据的上传过程中，可能出现部分数据遗漏或者采集过程异常等情况。这些都需要进行异常处理。3.采集规则的处理。原本采集过程中经常会出现定位不了主要的销售人群，或者搜索结果中差价过大的商品无法在该商品的链接里有展示，如何来处理就是大问题了。
4.采集到的数据后期的定位与筛选。很多时候只是数据的搜索存在问题或者存在两个的搜索结果明显是有差异的。或者是数据存在地址的异常等问题。所以这个时候需要对采集到的数据进行定位与处理工作。如：什么样的单品在哪个类目里最畅销等。5.采集的过程。一次采集到的数据量太大可能导致的故障问题是什么呢，比如图片下载不了、文字丢失、采集超时等等。
怎么来解决呢，比如定位到了第1条和第5条数据的差异，可以进行对比更改，再比如文字丢失可以采集出来重新采集一份等。6.其他非故障问题的处理。比如一个商品同一天发货可能只有1、2条数据，那么这两条数据的展示形式是什么呢，还有其他就是匹配不到正确的商品的地址等等问题。 查看全部
一键采集上传常见的细节问题的解决方案1.采集前的细节问题处理。特别是地址问题，会导致死链接和其他奇怪的地址存在。而且还会有一些店铺以及相应的简介和营销图片存在。大多情况下，我会下载1688的营销图片格式然后再上传到一键采集的页面2.采集后的上传工作。工欲善其事必先利其器，采集工作常常会因为采集的数据量过大，或者人力、时间有限而出现在匹配方面的操作失误。
这些都需要进行解决。比如一次采集的数据量必须是4000w-1亿左右的数据量才能满足，还需要进行信息的聚合再进行处理等。在中间数据的上传过程中，可能出现部分数据遗漏或者采集过程异常等情况。这些都需要进行异常处理。3.采集规则的处理。原本采集过程中经常会出现定位不了主要的销售人群，或者搜索结果中差价过大的商品无法在该商品的链接里有展示，如何来处理就是大问题了。
4.采集到的数据后期的定位与筛选。很多时候只是数据的搜索存在问题或者存在两个的搜索结果明显是有差异的。或者是数据存在地址的异常等问题。所以这个时候需要对采集到的数据进行定位与处理工作。如：什么样的单品在哪个类目里最畅销等。5.采集的过程。一次采集到的数据量太大可能导致的故障问题是什么呢，比如图片下载不了、文字丢失、采集超时等等。
怎么来解决呢，比如定位到了第1条和第5条数据的差异，可以进行对比更改，再比如文字丢失可以采集出来重新采集一份等。6.其他非故障问题的处理。比如一个商品同一天发货可能只有1、2条数据，那么这两条数据的展示形式是什么呢，还有其他就是匹配不到正确的商品的地址等等问题。 查看全部
汇总:一键采集上传常见的细节问题的解决方案【干货】
一键采集上传常见的细节问题的解决方案1.采集前的细节问题处理。特别是地址问题，会导致死链接和其他奇怪的地址存在。而且还会有一些店铺以及相应的简介和营销图片存在。大多情况下，我会下载1688的营销图片格式然后再上传到一键采集的页面2.采集后的上传工作。工欲善其事必先利其器，采集工作常常会因为采集的数据量过大，或者人力、时间有限而出现在匹配方面的操作失误。
这些都需要进行解决。比如一次采集的数据量必须是4000w-1亿左右的数据量才能满足，还需要进行信息的聚合再进行处理等。在中间数据的上传过程中，可能出现部分数据遗漏或者采集过程异常等情况。这些都需要进行异常处理。3.采集规则的处理。原本采集过程中经常会出现定位不了主要的销售人群，或者搜索结果中差价过大的商品无法在该商品的链接里有展示，如何来处理就是大问题了。
4.采集到的数据后期的定位与筛选。很多时候只是数据的搜索存在问题或者存在两个的搜索结果明显是有差异的。或者是数据存在地址的异常等问题。所以这个时候需要对采集到的数据进行定位与处理工作。如：什么样的单品在哪个类目里最畅销等。5.采集的过程。一次采集到的数据量太大可能导致的故障问题是什么呢，比如图片下载不了、文字丢失、采集超时等等。
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心得:淘宝采集。拼多多采集，抖音采集，抖太子
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-11-28 11:39
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解决方案:web上传工具默认不考虑utf-8转义字符解析过程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 51 次浏览 • 2022-11-27 05:26
解决方案:web上传工具默认不考虑utf-8转义字符解析过程
一键采集上传常见的细节问题有：1、正常点击图片、文字后才进入下一步，数据应该是已被覆盖。造成以上错误的主要原因是非web域名才能启动，反而应该做到web域名启动时才进入下一步。应重新设置代理上传，如果你之前没设置代理，这样自己设置也可以。操作方法：填写接收数据域名在服务器--xss的界面中可以很清楚看到它，点开服务器菜单--编辑数据，设置user-agent即可。
最后点击推送按钮，就可以看到页面服务器返回的成功接收数据列表。2、转义问题：字符编码编码是上传数据时的一个标准，字符编码解析后才能形成上传原始数据。字符编码前后解析的结果是完全一致的，web上传工具默认不考虑utf-8转义字符。utf-8转义字符解析的过程如下：javascript-->javascript解析数据-->编码-->数据-->解析数据-->转义字符。
如图所示，utf-8转义字符的处理原则是：只针对javascript及其支持的编码。utf-8编码用在绝大多数的unicode环境。在前端，1.不支持utf-82.不使用utf-8编码3.解析时编码没问题，但字符串被转义时会被转义4.字符会被转义、转义无关的字符、以及数字转义。举例：上传到百度网盘--不支持utf-8编码--1.上传到百度网盘，编码不支持utf-82.上传数据库里面。
用ga中可以看到url到db-pretty_unicode这个类。用url-split解析用于上传数据，ga会按照url的编码来拆分，将数据分析出来，然后用split拆分即可。3.同理对于上传到csv文件，编码还是不支持utf-8。可以看出，只有csv文件的话，转义字符几乎可以忽略不计。用ga设置编码方式：设置编码方式是一个常用配置项。
个人常用的为ga.analysis-url-stream-converted(as,jpg,csv,text)。其他中的utf-8编码方式还有：ga.json-utf-8(data,json)ga.url-stream(data,json)ga.url-stream(data,text)url-stream(url-stream)ga.url-stream(data,text)其他可以参考ga：web调试及性能分析工具|10个web必会技巧ga的数据转义无关字符使用中文：如果遇到中文无效的情况，首先要了解为什么会这样，以及怎么避免这样的情况。
具体应该如何处理，应该按照w3cweb分析规范接入web查询语言：w3school在w3school。对于javascript,正则表达式，以及其他浏览器支持的方法。应该从源代码开始分析。 查看全部
一键采集上传常见的细节问题有：1、正常点击图片、文字后才进入下一步，数据应该是已被覆盖。造成以上错误的主要原因是非web域名才能启动，反而应该做到web域名启动时才进入下一步。应重新设置代理上传，如果你之前没设置代理，这样自己设置也可以。操作方法：填写接收数据域名在服务器--xss的界面中可以很清楚看到它，点开服务器菜单--编辑数据，设置user-agent即可。
最后点击推送按钮，就可以看到页面服务器返回的成功接收数据列表。2、转义问题：字符编码编码是上传数据时的一个标准，字符编码解析后才能形成上传原始数据。字符编码前后解析的结果是完全一致的，web上传工具默认不考虑utf-8转义字符。utf-8转义字符解析的过程如下：javascript-->javascript解析数据-->编码-->数据-->解析数据-->转义字符。
如图所示，utf-8转义字符的处理原则是：只针对javascript及其支持的编码。utf-8编码用在绝大多数的unicode环境。在前端，1.不支持utf-82.不使用utf-8编码3.解析时编码没问题，但字符串被转义时会被转义4.字符会被转义、转义无关的字符、以及数字转义。举例：上传到百度网盘--不支持utf-8编码--1.上传到百度网盘，编码不支持utf-82.上传数据库里面。
用ga中可以看到url到db-pretty_unicode这个类。用url-split解析用于上传数据，ga会按照url的编码来拆分，将数据分析出来，然后用split拆分即可。3.同理对于上传到csv文件，编码还是不支持utf-8。可以看出，只有csv文件的话，转义字符几乎可以忽略不计。用ga设置编码方式：设置编码方式是一个常用配置项。
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具体应该如何处理，应该按照w3cweb分析规范接入web查询语言：w3school在w3school。对于javascript,正则表达式，以及其他浏览器支持的方法。应该从源代码开始分析。 查看全部
解决方案:web上传工具默认不考虑utf-8转义字符解析过程
一键采集上传常见的细节问题有：1、正常点击图片、文字后才进入下一步，数据应该是已被覆盖。造成以上错误的主要原因是非web域名才能启动，反而应该做到web域名启动时才进入下一步。应重新设置代理上传，如果你之前没设置代理，这样自己设置也可以。操作方法：填写接收数据域名在服务器--xss的界面中可以很清楚看到它，点开服务器菜单--编辑数据，设置user-agent即可。
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汇总:GEO数据上传操作指南
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 286 次浏览 • 2022-11-26 17:14
汇总:GEO数据上传操作指南
研究人员发表论文时，如果文章涉及高通量测序数据分析，则需要提前将数据上传到NCBI以获得登录号。但是，如何将这些序列提交给NCBI？今天，我们将介绍一个重要的NCBI数据库GEO，可用于存储测序数据并实现资源共享。下面简单介绍一下GEO数据库的提交流程，希望能给大家一点帮助。
1. GEO数据上传操作方法
1. NCBI账户注册
在上传数据之前，需要 NCBI（） 帐户
如果该帐户已存在，您可以单击“登录”进行登录
直接，如果您还没有注册帐户，则需要单击“注册”进行注册并登录。
2. 使用您的GEO帐户注册并登录NCBI后，单击“提交”
向下滚动到“其他工具”，然后单击与GEO对应的“了解更多”以进入GEO。
NCBI帐户与GEO数据库提交帐户相关联
填写姓名、电话号码、电子邮件等基本信息（带*的必填信息）。
注意：电子邮件地址可能无法接收来自NCBI的邮件。请提供额外的电子邮件地址，以确保NCBI可以与您沟通。
注册成功后，您将收到一封 GEO 注册成功电子邮件。
注意：如果在GEO帐户的三个月内未上传数据，则会自动删除。
3. 数据上传导航
RNA-seq 选择高通量测序
要提交的数据：元数据电子表格可以直接在下面下载和填写
处理后的数据，即表达文件、基因
计数或基因 FPKM 文件、原创
数据文件，即.raw数据4。元数据电子表格表单填写 （1）研究主要包括实验的标题、概述、总体设计、合著者等
（2）样品：包括样品名称、样品详情、种种、细胞系、细胞类型、实验处理、单端和双端测序、测序机、原创
文件名等（目前采用Novo NovaSeq 6000测序仪标准项目采用配对端测序）。
处理后的数据文件主要是需要切换到文本txt格式的基因表达数据文件（readcount或FPKM）。原创
文件对应原创
数据原创
数据中压缩包的名称，以 FQ .gz结尾，因为它是两端排序，所以一个样本对应于 -1 和 -2 两端的数据。（3）PROTOCLS：样品加工方案、库建方案、类型、加工步骤、加工工艺中文件信息等
（4）配对端实验：用于双端测序的样品的FQ文件名
（5）MD5校验和
MD5，或消息摘要算法5，是当前计算机领域广泛使用的散列算法之一，用于保证信息传输的完整和一致性。
RAW FILES 是原创
数据，对应的文件 cheksum 可以直接在所有发布数据的 md5 .txt中查看。处理后的数据文件是结果文件中的表达式fpkm文件，需要转换为txt格式并上传，Windows计算机的文件Cheksum可以使用md5生成.exe（所有数据发布），具体操作如下。
5. 数据上传：将上述内容（表单和数据）的三个部分打包到一个文件夹中 注意：可接受的压缩格式是 gzip 和 bzip2（即以 .gz 或 .bz2 扩展名结尾的文件）。切勿压缩二进制文件（例如，BAM，bigWig，bigBed）或上传ZIP存档（扩展名为.zip的文件）。点击“上传您的提交”，跳转到数据上传界面
有两个步骤：第一步是下载FTP软件上传数据，第二步是通过电子邮件通知GEO。
上传路径：
上传的主机、账号和密码：
在“快速连接”
工具栏中输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）进行快速连接，您将看到“快速连接”错误，您可以忽略此错误。在远程站点地址栏中输入个性化工作区的路径（例如，我的路径是：/上传/zhaoyuhuan_8zOL842G）。然后，您可以通过将收录
所有已提交文件的文件夹从“本地站点”窗口拖放到右侧的上载空间（“远程站点”窗口）来传输文件。
此外，通过设置站点管理器
可以避免目标列表错误，步骤如下：（1）选择文件-站点管理器-常规-输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）。
（2） 选择文件 - 站点管理器 - 高级 - 选择需要上传数据的文件夹 - 数据库给出的远程站点
（3） 选择文件 - 站点管理器 - 传输设置 - 选择活动 - 单击连接
6. 邮件确认 传输完成后，点击通知GEO
通知GEO审核数据，GEO官方回复约5个工作日，在收到管理员邮件确认前不要参考GEO号码。
在框中输入上传文件路径，选择数据泄露时间（根据您的需求确定） 注：如果老师选择在3年后公开，以后想更改时间，可以去投稿界面，设置修改时间，或者直接反馈到GEO官网修改。2. GEO数据上传常见问题 1.FileZilla连接失败问题忽略错误，输入GEO在远端站点给出的上传路径，进入后将要上传的文件夹拖到右侧。
2.FTP上传数据报550错误请求操作未执行，文件不可用，可以尝试以下方法解决：（1）准备要传输的文件，不要打开和使用，很多人经常忘记关闭单个文件，同时将文件发送给其他人，这种文件在使用中无法传输;（2）文件的体积比较大，传输过程需要很长时间，网络不稳定，容易造成传输文件的中断，可以尝试将比较大的文件单独传输，也可以尝试将文件压缩成一定的卷，打包传输;（3）网络条件比较差，网络功能不强，文件传输困难，网络好了再传输;（4）计算机上的某些防病毒软件拦截文件，导致文件传输错误，可以尝试暂时关闭专用防病毒软件。3.FTP服务器连接失败主要分为以下四种情况： （1）连接被拒绝，错误消息如下：连接到-> DNS= IP=218.13.164.102 PORT=21 连接失败（连接被拒绝） 原因：这是因为客户在上传Ftp时填写了错误的FTP服务器，导致此问题。解决方案：FTP上传时填写服务器。
（2） FTP 用户登录失败 错误消息如下：
连接到 -> DNS= IP=211.155.224.184 端口=21 已连接（FTP 服务器连接成功）。
220 Serv-U FTP 服务器 v6.2 for WinSock 准备就绪...
用户测试
331 用户名没问题，需要密码。
通过
530 未登录。
原因：这是用户输入了错误的 FTP 服务器、FTP 用户名和/或 FTP 密码。解决方案：请检查您的FTP信息
（当您打开空间时，系统会将FTP信息发送到您的邮箱，您可以查看电子邮件）。如果您忘记了 FTP 密码。您可以在“用户中心---虚拟主机管理---控制面板”中重置FTP密码。
（3）用户本地网的问题，错误信息如下：
无法解析主机：
C：>平
Ping 请求找不到主机。请检查名称，然后重试。
原因：如果两种情况同时发生，则用户本地互联网访问的DNS有问题。
解决方案：请尝试使用其他 DNS。
（4）FTP服务器解析正常，FTP服务器连接超时，报错信息如下：
连接到 -> DNS=IP=203.171.239.16 端口=21 连接失败（连接超时）
）。
原因：网络有问题。
解决方案：再次尝试更换网络。
总结：目前最常见的FTP错误检查主要是检查FTP服务器，FTP用户名和/或FTP密码是否正确;在站点管理器中切换传输设置的主动和被动模式;“站点管理器常规”中的“加密”选项选择“仅使用普通 FTP（不安全）”。
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研究人员发表论文时，如果文章涉及高通量测序数据分析，则需要提前将数据上传到NCBI以获得登录号。但是，如何将这些序列提交给NCBI？今天，我们将介绍一个重要的NCBI数据库GEO，可用于存储测序数据并实现资源共享。下面简单介绍一下GEO数据库的提交流程，希望能给大家一点帮助。
1. GEO数据上传操作方法
1. NCBI账户注册
在上传数据之前，需要 NCBI（） 帐户
如果该帐户已存在，您可以单击“登录”进行登录
直接，如果您还没有注册帐户，则需要单击“注册”进行注册并登录。
2. 使用您的GEO帐户注册并登录NCBI后，单击“提交”
向下滚动到“其他工具”，然后单击与GEO对应的“了解更多”以进入GEO。
NCBI帐户与GEO数据库提交帐户相关联
填写姓名、电话号码、电子邮件等基本信息（带*的必填信息）。
注意：电子邮件地址可能无法接收来自NCBI的邮件。请提供额外的电子邮件地址，以确保NCBI可以与您沟通。
注册成功后，您将收到一封 GEO 注册成功电子邮件。
注意：如果在GEO帐户的三个月内未上传数据，则会自动删除。
3. 数据上传导航
RNA-seq 选择高通量测序
要提交的数据：元数据电子表格可以直接在下面下载和填写
处理后的数据，即表达文件、基因
计数或基因 FPKM 文件、原创
数据文件，即.raw数据4。元数据电子表格表单填写 （1）研究主要包括实验的标题、概述、总体设计、合著者等
（2）样品：包括样品名称、样品详情、种种、细胞系、细胞类型、实验处理、单端和双端测序、测序机、原创
文件名等（目前采用Novo NovaSeq 6000测序仪标准项目采用配对端测序）。
处理后的数据文件主要是需要切换到文本txt格式的基因表达数据文件（readcount或FPKM）。原创
文件对应原创
数据原创
数据中压缩包的名称，以 FQ .gz结尾，因为它是两端排序，所以一个样本对应于 -1 和 -2 两端的数据。（3）PROTOCLS：样品加工方案、库建方案、类型、加工步骤、加工工艺中文件信息等
（4）配对端实验：用于双端测序的样品的FQ文件名
（5）MD5校验和
MD5，或消息摘要算法5，是当前计算机领域广泛使用的散列算法之一，用于保证信息传输的完整和一致性。
RAW FILES 是原创
数据，对应的文件 cheksum 可以直接在所有发布数据的 md5 .txt中查看。处理后的数据文件是结果文件中的表达式fpkm文件，需要转换为txt格式并上传，Windows计算机的文件Cheksum可以使用md5生成.exe（所有数据发布），具体操作如下。
5. 数据上传：将上述内容（表单和数据）的三个部分打包到一个文件夹中 注意：可接受的压缩格式是 gzip 和 bzip2（即以 .gz 或 .bz2 扩展名结尾的文件）。切勿压缩二进制文件（例如，BAM，bigWig，bigBed）或上传ZIP存档（扩展名为.zip的文件）。点击“上传您的提交”，跳转到数据上传界面
有两个步骤：第一步是下载FTP软件上传数据，第二步是通过电子邮件通知GEO。
上传路径：
上传的主机、账号和密码：
在“快速连接”
工具栏中输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）进行快速连接，您将看到“快速连接”错误，您可以忽略此错误。在远程站点地址栏中输入个性化工作区的路径（例如，我的路径是：/上传/zhaoyuhuan_8zOL842G）。然后，您可以通过将收录
所有已提交文件的文件夹从“本地站点”窗口拖放到右侧的上载空间（“远程站点”窗口）来传输文件。
此外，通过设置站点管理器
可以避免目标列表错误，步骤如下：（1）选择文件-站点管理器-常规-输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）。
（2） 选择文件 - 站点管理器 - 高级 - 选择需要上传数据的文件夹 - 数据库给出的远程站点
（3） 选择文件 - 站点管理器 - 传输设置 - 选择活动 - 单击连接
6. 邮件确认 传输完成后，点击通知GEO
通知GEO审核数据，GEO官方回复约5个工作日，在收到管理员邮件确认前不要参考GEO号码。
在框中输入上传文件路径，选择数据泄露时间（根据您的需求确定） 注：如果老师选择在3年后公开，以后想更改时间，可以去投稿界面，设置修改时间，或者直接反馈到GEO官网修改。2. GEO数据上传常见问题 1.FileZilla连接失败问题忽略错误，输入GEO在远端站点给出的上传路径，进入后将要上传的文件夹拖到右侧。
2.FTP上传数据报550错误请求操作未执行，文件不可用，可以尝试以下方法解决：（1）准备要传输的文件，不要打开和使用，很多人经常忘记关闭单个文件，同时将文件发送给其他人，这种文件在使用中无法传输;（2）文件的体积比较大，传输过程需要很长时间，网络不稳定，容易造成传输文件的中断，可以尝试将比较大的文件单独传输，也可以尝试将文件压缩成一定的卷，打包传输;（3）网络条件比较差，网络功能不强，文件传输困难，网络好了再传输;（4）计算机上的某些防病毒软件拦截文件，导致文件传输错误，可以尝试暂时关闭专用防病毒软件。3.FTP服务器连接失败主要分为以下四种情况： （1）连接被拒绝，错误消息如下：连接到-> DNS= IP=218.13.164.102 PORT=21 连接失败（连接被拒绝） 原因：这是因为客户在上传Ftp时填写了错误的FTP服务器，导致此问题。解决方案：FTP上传时填写服务器。
（2） FTP 用户登录失败 错误消息如下：
连接到 -> DNS= IP=211.155.224.184 端口=21 已连接（FTP 服务器连接成功）。
220 Serv-U FTP 服务器 v6.2 for WinSock 准备就绪...
用户测试
331 用户名没问题，需要密码。
通过
530 未登录。
原因：这是用户输入了错误的 FTP 服务器、FTP 用户名和/或 FTP 密码。解决方案：请检查您的FTP信息
（当您打开空间时，系统会将FTP信息发送到您的邮箱，您可以查看电子邮件）。如果您忘记了 FTP 密码。您可以在“用户中心---虚拟主机管理---控制面板”中重置FTP密码。
（3）用户本地网的问题，错误信息如下：
无法解析主机：
C：>平
Ping 请求找不到主机。请检查名称，然后重试。
原因：如果两种情况同时发生，则用户本地互联网访问的DNS有问题。
解决方案：请尝试使用其他 DNS。
（4）FTP服务器解析正常，FTP服务器连接超时，报错信息如下：
连接到 -> DNS=IP=203.171.239.16 端口=21 连接失败（连接超时）
）。
原因：网络有问题。
解决方案：再次尝试更换网络。
总结：目前最常见的FTP错误检查主要是检查FTP服务器，FTP用户名和/或FTP密码是否正确;在站点管理器中切换传输设置的主动和被动模式;“站点管理器常规”中的“加密”选项选择“仅使用普通 FTP（不安全）”。
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汇总:GEO数据上传操作指南
研究人员发表论文时，如果文章涉及高通量测序数据分析，则需要提前将数据上传到NCBI以获得登录号。但是，如何将这些序列提交给NCBI？今天，我们将介绍一个重要的NCBI数据库GEO，可用于存储测序数据并实现资源共享。下面简单介绍一下GEO数据库的提交流程，希望能给大家一点帮助。
1. GEO数据上传操作方法
1. NCBI账户注册
在上传数据之前，需要 NCBI（） 帐户
如果该帐户已存在，您可以单击“登录”进行登录
直接，如果您还没有注册帐户，则需要单击“注册”进行注册并登录。
2. 使用您的GEO帐户注册并登录NCBI后，单击“提交”
向下滚动到“其他工具”，然后单击与GEO对应的“了解更多”以进入GEO。
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计数或基因 FPKM 文件、原创
数据文件，即.raw数据4。元数据电子表格表单填写 （1）研究主要包括实验的标题、概述、总体设计、合著者等
（2）样品：包括样品名称、样品详情、种种、细胞系、细胞类型、实验处理、单端和双端测序、测序机、原创
文件名等（目前采用Novo NovaSeq 6000测序仪标准项目采用配对端测序）。
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文件对应原创
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数据中压缩包的名称，以 FQ .gz结尾，因为它是两端排序，所以一个样本对应于 -1 和 -2 两端的数据。（3）PROTOCLS：样品加工方案、库建方案、类型、加工步骤、加工工艺中文件信息等
（4）配对端实验：用于双端测序的样品的FQ文件名
（5）MD5校验和
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数据，对应的文件 cheksum 可以直接在所有发布数据的 md5 .txt中查看。处理后的数据文件是结果文件中的表达式fpkm文件，需要转换为txt格式并上传，Windows计算机的文件Cheksum可以使用md5生成.exe（所有数据发布），具体操作如下。
5. 数据上传：将上述内容（表单和数据）的三个部分打包到一个文件夹中 注意：可接受的压缩格式是 gzip 和 bzip2（即以 .gz 或 .bz2 扩展名结尾的文件）。切勿压缩二进制文件（例如，BAM，bigWig，bigBed）或上传ZIP存档（扩展名为.zip的文件）。点击“上传您的提交”，跳转到数据上传界面
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解决方案:Oceanus:基于Apache Flink的一站式实时计算平台
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 51 次浏览 • 2022-11-26 16:21
解决方案:Oceanus:基于Apache Flink的一站式实时计算平台
Flink Forward 由 Apache 正式授权，用于展示 Flink 社区最新发展、开发计划和 Flink 相关生产实践的会议。2018年12月20日，Flink Forward首次在中国举行。腾讯TEG数据平台部出席会议，并介绍了基于Flink的一站式实时计算平台Oceanus。
1. 背景
作为最大的实时数据
腾讯服务部，TEG的实时计算团队为业务部门提供高效、稳定、易用的实时数据服务。峰值每秒2.1亿条数据，每天17万亿条数据，每天3PB数据增长，每天20万亿次实时计算。
近年来大数据技术的发展，特别是HDFS、HBase等大数据存储系统，以及Hadoop、Spark等大数据计算系统，使得更好地处理数据规模问题成为可能。但人们对数据内在价值的追求是永无止境的。一方面，开发了越来越复杂的数据挖掘算法来发现更深层次的数据关系信息;另一方面，由于数据的价值往往会随着时间的推移而消失，人们对数据分析的及时性要求越来越高。越来越多的企业正在使用实时计算来获得及时的数据反馈。
以前，实时计算
团队构建了基于Apache Storm的早期实时计算平台。然而，在长期维护的过程中，Apache Storm 的一些设计和实现缺陷逐渐暴露出来。Apache Flink出现后，其在计算接口、计算性能和可靠性方面的优异表现使我们决定使用Apache Flink作为新一代实时计算平台的计算引擎。
相比 Storm 和其他一些流计算框架，Flink 拥有更先进的计算框架，具有以下优势：
1）首先，Flink提供了一个更友好的编程接口。Storm 提供的 API 是低级的，过于简单，需要大量的开发工作来完成业务需求。此外，用户在开发 Storm 程序时学习成本较高，需要熟悉分布式环境中的框架原理和执行细节。除了提供表 API 和 SQL 等高级声明式编程语言外，Flink 还封装了流计算中常见的运算符 window，帮助用户处理流计算中数据按顺序到达等问题，大大降低了流计算应用的开发成本，减少了不必要的重复开发。
2）Flink提供有效的状态管理支持。大多数计算程序都是有状态的，这意味着计算的结果不仅由输入决定，还取决于计算程序的当前状态。但是，Storm 对程序状态的支持非常有限。通常，用户通常需要将状态数据保存在 MySQL 和 HBase 等外部存储中，他们负责访问此状态数据。这些对外部存储的访问通常会成为 Storm 程序的性能瓶颈。在大多数情况下，用户只能设计复杂的本地缓存来提高性能。Spark Streaming 最近才提供有限的状态管理支持，但由于其实现机制需要一些远程访问和数据迁移，状态数据的访问效率并不高。Flink 为计算程序的状态存储提供了有效的支持。用户可以通过提供的接口轻松存储和访问程序状态。由于此状态数据驻留在本地，因此用户可以获得较高的访问性能。在发生故障时，Flink 的状态管理会配合容错机制重建状态数据，保证用户程序的正确性。当用户需要修改程序并发时，Flink 还可以自动将状态数据分发到新的计算节点。
3） Flink 提供了丰富的容错语义。由于 Storm 缺乏对程序状态的有效支持，对容错的支持较弱，因此很难保证每个输入数据在发生故障时只处理一次。另一方面，Flink 依靠分布式系统中经典的 Chandy-Lamport 算法来生成用户程序输入和状态的一致程序快照。在出现异常的情况下，通过回滚快照，FLINK 可以保证 EXACTLY-ONCE 的容错语义。使用异步检查点和增量检查点技术，Flink 能够以低成本快照用户程序。打开快照后，用户程序的性能几乎不受影响。
4）Flink具有出色的执行性能。Flink 基于事件触发的执行模式处理数据流，相比 Spark Streaming 的迷你批量执行模式，可以大大降低程序执行过程中的调度开销。此外，Flink 在网络层做了大量优化，通过细粒度阻塞和高效内存访问来提高数据传输性能，并通过背压机制和流量控制有效降低流量拥塞造成的性能下降。再加上 Flink 避免远程访问状态数据的能力，Flink 在实践中表现出比其他流计算系统更好的执行性能，处理延迟更低，吞吐能力更高。
2. 平台介绍
虽然 Flink 作为计算引擎性能卓越，但在业务迁移过程中还是遇到了一些问题。一个流计算任务从开发到发布要经历多个阶段，包括开发、测试、部署、运维等，用户在开发阶段首先使用IDE对程序进行开发，然后进行编译打包。之后，用户将打包的程序部署到测试环境并生成测试数据进行测试。测试通过后，需要部署到现网环境中，设置监控所需的运维指标。在这些阶段，用户需要处理不同的环境和不同的工具，整体开发和运营效率较低。
为了提高用户流计算任务的持续集成和持续发布效率，实时计算团队围绕Flink构建了Oceanus，这是一个集开发、测试、部署、运维为一体的一站式可视化实时计算平台，Oceanus集成了应用管理、计算引擎、资源管理等功能，通过日志等外设服务打通了整个应用生命周期。 监控和运维。
目前，Oceanus已覆盖所有业务BG，为多种业务提供实时计算服务。实时计算团队还将腾讯内部的TDBank作业从JStorm迁移到Oceanus平台。此外，基于 SQL on Storm 的 EasyCount 平台上的大部分业务也已迁移到 Oceanus。
2.1 多样化的应用程序构建方法
Oceanus提供多种形式的应用程序构建，以满足不同用户的需求。普通用户可以使用画布轻松构建他们的实时计算应用程序。Oceanus在网页上提供了常见的流计算算子，用户可以将算子拖到画布上，连接这些算子构建流计算应用。这种简单的构造方法不需要用户了解底层实现的细节或掌握SQL等语言的语法，让用户专注于业务逻辑和数据流。
对于有数据分析背景的用户，Oceanus 提供了 Flink SQL 接口。Flink SQL 尝试遵循 SQL 标准来描述流数据的计算语义，因此过去使用数据仓库进行离线数据分析的用户可以快速迁移到 Flink SQL，并使用 Flink SQL 分析实时数据流。为了进一步降低用户的开发成本，Oceanus还在平台上提供了许多常见的SQL功能。为了打造便捷流畅的用户体验，Oceanus 还为 Flink SQL 的开发提供了一系列辅助功能：
1） 语法高亮和自动完成
2）表名和字段名的快速输入和模糊匹配
3） 常用函数的模糊匹配
4）一键检查代码有效性
5）一键式代码格式化
......
考虑到 canvas 和 SQL 的表达能力都有限，一些逻辑复杂的应用很难开发，一些底层细节无法优化，Oceanus 允许用户继续使用 Flink 提供的 DataStream 接口来开发实时计算程序。这样，用户只需要打包他们的实时计算程序并上传到Oceanus。
2.2 外部数据管理
为了方便用户管理 Flink 作业读写，Oceanus 提供了外部数据管理功能。在开发应用之前，用户可以通过Oceanus声明应用需要使用的数据源名称、存储类型（如Hippo、Tube、MySQL或HBase等），以及每个数据字段的名称和类型。外部数据管理允许用户在Oceanus上创建和访问外部数据，并在开发程序时提供必要的字段和格式信息，提高用户开发实时计算应用程序的效率。此外，外部数据管理允许用户更好地维护外部数据的沿袭和生产逻辑，并在数据出现异常时根据生产环节对问题进行追溯和定位。
2.2 计算结果的实时可视化
对于正在运行的应用程序，Oceanus提供了实时查看计算结果的能力。Oceanus目前提供两种不同的实时可视化方式。首先，用户可以通过Oceanus提供的结果抽样功能获得当前计算结果的实时采样，并利用对比结果验证实时计算应用的正确性。此外，Oceanus还开辟了专业的举报平台——小马报告（Pony Reports）。用户可以将计算结果连接到Pony报表中，以构建业务仪表板并实时可视化业务数据。
2.3 自助调试，快速验证业务逻辑
在实时计算应用的开发中，Oceanus为用户提供了一系列工具验证应用逻辑。用户可以使用Oceanus提供的一键生成功能生成测试数据，也可以将自己的测试数据上传到Oceanus，通过对比预期结果与实际结果来验证应用逻辑的正确性。在后续工作中，Oceanus还将提供从实时网络数据采样中生成测试数据的能力。通过这种方式，用户可以使用更真实的测试数据更好地识别应用程序逻辑的问题。
2.4 快速简便的资源管理和作业部署
完成作业开发和测试后，用户可以通过Oceanus快速部署在集群上。Oceanus依靠腾讯内部资源调度系统Gaia进行资源管理和作业部署。Oceanus在作业管理页面提供了作业资源配置页面，通过该页面可以配置作业所需的CPU和内存资源，并指定作业需要部署的集群。用户完成配置后，Oceanus会向Gaia申请相应的资源，并将作业提交给Gaia运行。Oceanus基于Flink提供的检查点功能，允许用户实时修改作业并发，实现动态伸缩。
2.5 丰富的运维监控指标
Oceanus 在 Flink 作业运行时采集
多个运行指标，包括任务管理器内存、I/O 和 GC。这些采集
的指标将写入消息队列管，并使用时间序列数据库 OpenTSDB 进行聚合。通过这些丰富的操作指标，用户可以对应用运行情况有很好的了解，在异常发生时可以帮助用户及时定位问题。运维人员可以使用这些采集到的指标来设置告警策略，实现精细化操作。
3. 功能改进
为了能够提供更好的实时计算服务，实时计算团队还对 Flink 内核进行了多项改进，以提高其可用性和可靠性。
为了方便画布和 SQL 程序的开发，实时计算团队实现了 30 多个表 API 和 SQL 函数。用户可以利用这些内置功能，大大提高实时计算应用程序的开发效率。此外，实时计算团队还对数据流和外部维度表的连接进行了大量优化。此外，还提供了 AsyncIO 运算符的超时处理。实时计算团队还实施了增强的窗口，以更好地处理延迟到达数据，并避免丢失此延迟数据对计算结果正确性的影响。
实时计算团队在 Flink 的稳定性上也做了很多工作。例如，通过改进作业主的容错机制，实时计算团队可以实现主作业在发生故障时不会影响作业的正常执行。
在不断改进 Flink 的同时，实时计算团队也与 Flink 社区建立了紧密的合作关系，将这些改进回馈给 Flink，为 Flink 的发展做出了不小的贡献。目前，实时计算团队有1个提交者和3个活跃贡献者。在刚刚发布的 Flink 1.7 版本中，实时计算团队成员贡献了 30 多个拉取请求。
在后期的工作中，Oceanus将继续致力于实时计算的可用性和稳定性，为用户提供更好的实时计算服务。我们将继续完善运维监控指标，使我们的监控系统更加智能化，方便用户监控正在运行的作业，定位异常情况。同时，我们将优化现有的弹性伸缩机制，以便用户可以根据业务负载快速扩展和扩展。最后，我们将改进 Flink 现有的状态管理系统，以减少 Flink 因负载倾斜而导致的性能下降。
解决方案:哪些操作会导致网站优化过度武汉外贸网站优化和有效避免？
每当一个新网站上线的时候，也是每次优化排名最激动的时候，因为迫不及待公交车站优化设计网站一上线就被收录，网络优化排名，关键词苏州网站搜索优化即将到来 排名，网站内容优化不是一朝一夕可以做到的，一步一步来如何做网站优化一步一步，才能稳步走向成功，如何做网站优化，急于求成外贸网站建设优化结果可能会事半功倍。
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梅州的工作更是如此。鞍山稍有不慎，就可能导致网站过度优化，从而导致苏州网站的优化结果。对于更好的公司，中淘科技小编要和大家分享的内容是什么会导致网站过度优化，以及如何防止这种情况发生。
导致网站过度优化的情况包括SEO优化的几个方面。关键词标签在H1seo网站上的应用
H1标签用于描述网页的标题。达州H1标签的使用，有利于搜索引擎不断地找到网页的重点和横幅。每个杭州页面只能使用一个H1标签，因为H1标签网络优化加速所收录
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积累好的关键词
推广 关键词 布局要适当合理。应根据网站在丽水的整体情况进行选择和定位。哪家公司做网站优化好。衡水网络优化公司不是越多越好。昆山一些SEO优化人员会在标题、关键词和描述中加入很多与优化网站相关的关键词，甚至在每篇文章内容中加入一些与徐州公司相关的关键词。网站优化的做法很明显是错误的，网站的推广和优化，更是大错特错，淮南关键词的布局不仅一点作用都没有，还会给网站带来负面影响网站优化代理网站，天津网站推广优化，
设置锚电话价格文本
一些SEO优化人员会在网站中加入大量的锚文本，以提高他们优化的网站的性能，优化关键词排名，优化企业网站。同样的 关键词 经常出现在文章中。济南哪家做网站优化比较好，沧州网站站外优化也有道理，但是同时频繁出现同一个关键词，大量关键词anchor 手机seo优化文字，网站关键词优化公司，网站持续优化排名。多次出现在文章内容中是不够的。它甚至可以建立一个网站并对其进行优化。很多关键词，网页seo优化服务都堆在文章底部，而昆明排名都指向网站的首页，那么企业计划就会出现问题。企业网站优化时设置了大量锚文本链接，外包seo网络优化会让蜘蛛前端网页优化反复抓取相关页面，让蜘蛛网站优化排名蜘蛛误以为这是一个广告页面，从而降低了对淮安网站的友好度，从而减少了蜘蛛抓取网站的数量，这种作弊方式必须坚决杜绝。
如何针对抄袭内容优化网站内容
有些seo优化人员为了省事，会采集
甚至抄袭其他网页关键词优化站点的文章。这是网站优化的大忌。对于这种速度行为，百度沧州优化网站价格也推出了很多算法，网站seo关键词优化，它的打击还是很强的，所以尽量不要采集和复制其他网站的文章，武汉网络优化公司，企业网站其实，对于一个新站来说，网络原创文章是必不可少的，因为只有原创文章才能增加蜘蛛对网站的友好度、网站SEO优化、全站SEO优化、访问量。太多的原创文章排名，你也可以找一些热门的系统文章，网站关键词
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每一个新站都要一点一点积累成长，排名推荐外链也是一点一点加进去的。沧州网站的排名优化是不可能的。一个刚上线的网站不可能有二十个、三十个外链，这是极不合理的，优化网页关键词，sem优化网站。这样不仅不能提高网站关键词的排名，优化关键词首页的排名，还会使搜索引擎认为您涉嫌作弊，从而带来负面影响到网站。
如何优化网站内页的外链指向
外链也有利于海南网站的SEO优化，但是不要只链接到长沙外贸的同一个关键词，安卓网优化，可能会有一个好的SEO优化网站优化器会说，只要make一个网站官无锡作为关键词，不链接推广优化网站，佛山网站推广优化，遇到这个网站的优化方案，我们可以设置一些长尾词，像小编手里有一个搜索引擎的网站是泉州贷关键词，网站不断优化排名推荐，所以小编四平犯了这样的错误。所有四川公司的外部链接都使用这个词，上海排名提升，这也给网络优化排名网站带来了一些不好的影响。这么大的网站优化，我们可以使用泉州贷网进行网站搜索优化，搜索引擎优化怎么样，学校泉州车贷，泉州前端网页优化换成小额贷款之类的词。大家在添加外链的时候一定要注意这种情况。
以上就是小编今天在成都为大家分享的全部内容。如果有小编在南京公司没有考虑到的因素，网页优化分析，欢迎大家指出优化网页速度，然后提醒大家优化新网站的SEO。
SEO基本流程优化。
我只想说，一切都不是一蹴而就的，必须循序渐进，稳扎稳打。 查看全部
Flink Forward 由 Apache 正式授权，用于展示 Flink 社区最新发展、开发计划和 Flink 相关生产实践的会议。2018年12月20日，Flink Forward首次在中国举行。腾讯TEG数据平台部出席会议，并介绍了基于Flink的一站式实时计算平台Oceanus。
1. 背景
作为最大的实时数据
腾讯服务部，TEG的实时计算团队为业务部门提供高效、稳定、易用的实时数据服务。峰值每秒2.1亿条数据，每天17万亿条数据，每天3PB数据增长，每天20万亿次实时计算。
近年来大数据技术的发展，特别是HDFS、HBase等大数据存储系统，以及Hadoop、Spark等大数据计算系统，使得更好地处理数据规模问题成为可能。但人们对数据内在价值的追求是永无止境的。一方面，开发了越来越复杂的数据挖掘算法来发现更深层次的数据关系信息;另一方面，由于数据的价值往往会随着时间的推移而消失，人们对数据分析的及时性要求越来越高。越来越多的企业正在使用实时计算来获得及时的数据反馈。
以前，实时计算
团队构建了基于Apache Storm的早期实时计算平台。然而，在长期维护的过程中，Apache Storm 的一些设计和实现缺陷逐渐暴露出来。Apache Flink出现后，其在计算接口、计算性能和可靠性方面的优异表现使我们决定使用Apache Flink作为新一代实时计算平台的计算引擎。
相比 Storm 和其他一些流计算框架，Flink 拥有更先进的计算框架，具有以下优势：
1）首先，Flink提供了一个更友好的编程接口。Storm 提供的 API 是低级的，过于简单，需要大量的开发工作来完成业务需求。此外，用户在开发 Storm 程序时学习成本较高，需要熟悉分布式环境中的框架原理和执行细节。除了提供表 API 和 SQL 等高级声明式编程语言外，Flink 还封装了流计算中常见的运算符 window，帮助用户处理流计算中数据按顺序到达等问题，大大降低了流计算应用的开发成本，减少了不必要的重复开发。
2）Flink提供有效的状态管理支持。大多数计算程序都是有状态的，这意味着计算的结果不仅由输入决定，还取决于计算程序的当前状态。但是，Storm 对程序状态的支持非常有限。通常，用户通常需要将状态数据保存在 MySQL 和 HBase 等外部存储中，他们负责访问此状态数据。这些对外部存储的访问通常会成为 Storm 程序的性能瓶颈。在大多数情况下，用户只能设计复杂的本地缓存来提高性能。Spark Streaming 最近才提供有限的状态管理支持，但由于其实现机制需要一些远程访问和数据迁移，状态数据的访问效率并不高。Flink 为计算程序的状态存储提供了有效的支持。用户可以通过提供的接口轻松存储和访问程序状态。由于此状态数据驻留在本地，因此用户可以获得较高的访问性能。在发生故障时，Flink 的状态管理会配合容错机制重建状态数据，保证用户程序的正确性。当用户需要修改程序并发时，Flink 还可以自动将状态数据分发到新的计算节点。
3） Flink 提供了丰富的容错语义。由于 Storm 缺乏对程序状态的有效支持，对容错的支持较弱，因此很难保证每个输入数据在发生故障时只处理一次。另一方面，Flink 依靠分布式系统中经典的 Chandy-Lamport 算法来生成用户程序输入和状态的一致程序快照。在出现异常的情况下，通过回滚快照，FLINK 可以保证 EXACTLY-ONCE 的容错语义。使用异步检查点和增量检查点技术，Flink 能够以低成本快照用户程序。打开快照后，用户程序的性能几乎不受影响。
4）Flink具有出色的执行性能。Flink 基于事件触发的执行模式处理数据流，相比 Spark Streaming 的迷你批量执行模式，可以大大降低程序执行过程中的调度开销。此外，Flink 在网络层做了大量优化，通过细粒度阻塞和高效内存访问来提高数据传输性能，并通过背压机制和流量控制有效降低流量拥塞造成的性能下降。再加上 Flink 避免远程访问状态数据的能力，Flink 在实践中表现出比其他流计算系统更好的执行性能，处理延迟更低，吞吐能力更高。
2. 平台介绍
虽然 Flink 作为计算引擎性能卓越，但在业务迁移过程中还是遇到了一些问题。一个流计算任务从开发到发布要经历多个阶段，包括开发、测试、部署、运维等，用户在开发阶段首先使用IDE对程序进行开发，然后进行编译打包。之后，用户将打包的程序部署到测试环境并生成测试数据进行测试。测试通过后，需要部署到现网环境中，设置监控所需的运维指标。在这些阶段，用户需要处理不同的环境和不同的工具，整体开发和运营效率较低。
为了提高用户流计算任务的持续集成和持续发布效率，实时计算团队围绕Flink构建了Oceanus，这是一个集开发、测试、部署、运维为一体的一站式可视化实时计算平台，Oceanus集成了应用管理、计算引擎、资源管理等功能，通过日志等外设服务打通了整个应用生命周期。 监控和运维。
目前，Oceanus已覆盖所有业务BG，为多种业务提供实时计算服务。实时计算团队还将腾讯内部的TDBank作业从JStorm迁移到Oceanus平台。此外，基于 SQL on Storm 的 EasyCount 平台上的大部分业务也已迁移到 Oceanus。
2.1 多样化的应用程序构建方法
Oceanus提供多种形式的应用程序构建，以满足不同用户的需求。普通用户可以使用画布轻松构建他们的实时计算应用程序。Oceanus在网页上提供了常见的流计算算子，用户可以将算子拖到画布上，连接这些算子构建流计算应用。这种简单的构造方法不需要用户了解底层实现的细节或掌握SQL等语言的语法，让用户专注于业务逻辑和数据流。
对于有数据分析背景的用户，Oceanus 提供了 Flink SQL 接口。Flink SQL 尝试遵循 SQL 标准来描述流数据的计算语义，因此过去使用数据仓库进行离线数据分析的用户可以快速迁移到 Flink SQL，并使用 Flink SQL 分析实时数据流。为了进一步降低用户的开发成本，Oceanus还在平台上提供了许多常见的SQL功能。为了打造便捷流畅的用户体验，Oceanus 还为 Flink SQL 的开发提供了一系列辅助功能：
1） 语法高亮和自动完成
2）表名和字段名的快速输入和模糊匹配
3） 常用函数的模糊匹配
4）一键检查代码有效性
5）一键式代码格式化
......
考虑到 canvas 和 SQL 的表达能力都有限，一些逻辑复杂的应用很难开发，一些底层细节无法优化，Oceanus 允许用户继续使用 Flink 提供的 DataStream 接口来开发实时计算程序。这样，用户只需要打包他们的实时计算程序并上传到Oceanus。
2.2 外部数据管理
为了方便用户管理 Flink 作业读写，Oceanus 提供了外部数据管理功能。在开发应用之前，用户可以通过Oceanus声明应用需要使用的数据源名称、存储类型（如Hippo、Tube、MySQL或HBase等），以及每个数据字段的名称和类型。外部数据管理允许用户在Oceanus上创建和访问外部数据，并在开发程序时提供必要的字段和格式信息，提高用户开发实时计算应用程序的效率。此外，外部数据管理允许用户更好地维护外部数据的沿袭和生产逻辑，并在数据出现异常时根据生产环节对问题进行追溯和定位。
2.2 计算结果的实时可视化
对于正在运行的应用程序，Oceanus提供了实时查看计算结果的能力。Oceanus目前提供两种不同的实时可视化方式。首先，用户可以通过Oceanus提供的结果抽样功能获得当前计算结果的实时采样，并利用对比结果验证实时计算应用的正确性。此外，Oceanus还开辟了专业的举报平台——小马报告（Pony Reports）。用户可以将计算结果连接到Pony报表中，以构建业务仪表板并实时可视化业务数据。
2.3 自助调试，快速验证业务逻辑
在实时计算应用的开发中，Oceanus为用户提供了一系列工具验证应用逻辑。用户可以使用Oceanus提供的一键生成功能生成测试数据，也可以将自己的测试数据上传到Oceanus，通过对比预期结果与实际结果来验证应用逻辑的正确性。在后续工作中，Oceanus还将提供从实时网络数据采样中生成测试数据的能力。通过这种方式，用户可以使用更真实的测试数据更好地识别应用程序逻辑的问题。
2.4 快速简便的资源管理和作业部署
完成作业开发和测试后，用户可以通过Oceanus快速部署在集群上。Oceanus依靠腾讯内部资源调度系统Gaia进行资源管理和作业部署。Oceanus在作业管理页面提供了作业资源配置页面，通过该页面可以配置作业所需的CPU和内存资源，并指定作业需要部署的集群。用户完成配置后，Oceanus会向Gaia申请相应的资源，并将作业提交给Gaia运行。Oceanus基于Flink提供的检查点功能，允许用户实时修改作业并发，实现动态伸缩。
2.5 丰富的运维监控指标
Oceanus 在 Flink 作业运行时采集
多个运行指标，包括任务管理器内存、I/O 和 GC。这些采集
的指标将写入消息队列管，并使用时间序列数据库 OpenTSDB 进行聚合。通过这些丰富的操作指标，用户可以对应用运行情况有很好的了解，在异常发生时可以帮助用户及时定位问题。运维人员可以使用这些采集到的指标来设置告警策略，实现精细化操作。
3. 功能改进
为了能够提供更好的实时计算服务，实时计算团队还对 Flink 内核进行了多项改进，以提高其可用性和可靠性。
为了方便画布和 SQL 程序的开发，实时计算团队实现了 30 多个表 API 和 SQL 函数。用户可以利用这些内置功能，大大提高实时计算应用程序的开发效率。此外，实时计算团队还对数据流和外部维度表的连接进行了大量优化。此外，还提供了 AsyncIO 运算符的超时处理。实时计算团队还实施了增强的窗口，以更好地处理延迟到达数据，并避免丢失此延迟数据对计算结果正确性的影响。
实时计算团队在 Flink 的稳定性上也做了很多工作。例如，通过改进作业主的容错机制，实时计算团队可以实现主作业在发生故障时不会影响作业的正常执行。
在不断改进 Flink 的同时，实时计算团队也与 Flink 社区建立了紧密的合作关系，将这些改进回馈给 Flink，为 Flink 的发展做出了不小的贡献。目前，实时计算团队有1个提交者和3个活跃贡献者。在刚刚发布的 Flink 1.7 版本中，实时计算团队成员贡献了 30 多个拉取请求。
在后期的工作中，Oceanus将继续致力于实时计算的可用性和稳定性，为用户提供更好的实时计算服务。我们将继续完善运维监控指标，使我们的监控系统更加智能化，方便用户监控正在运行的作业，定位异常情况。同时，我们将优化现有的弹性伸缩机制，以便用户可以根据业务负载快速扩展和扩展。最后，我们将改进 Flink 现有的状态管理系统，以减少 Flink 因负载倾斜而导致的性能下降。
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设置锚电话价格文本
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甚至抄袭其他网页关键词优化站点的文章。这是网站优化的大忌。对于这种速度行为，百度沧州优化网站价格也推出了很多算法，网站seo关键词优化，它的打击还是很强的，所以尽量不要采集和复制其他网站的文章，武汉网络优化公司，企业网站其实，对于一个新站来说，网络原创文章是必不可少的，因为只有原创文章才能增加蜘蛛对网站的友好度、网站SEO优化、全站SEO优化、访问量。太多的原创文章排名，你也可以找一些热门的系统文章，网站关键词
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解决方案:Oceanus:基于Apache Flink的一站式实时计算平台
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1. 背景
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腾讯服务部，TEG的实时计算团队为业务部门提供高效、稳定、易用的实时数据服务。峰值每秒2.1亿条数据，每天17万亿条数据，每天3PB数据增长，每天20万亿次实时计算。
近年来大数据技术的发展，特别是HDFS、HBase等大数据存储系统，以及Hadoop、Spark等大数据计算系统，使得更好地处理数据规模问题成为可能。但人们对数据内在价值的追求是永无止境的。一方面，开发了越来越复杂的数据挖掘算法来发现更深层次的数据关系信息;另一方面，由于数据的价值往往会随着时间的推移而消失，人们对数据分析的及时性要求越来越高。越来越多的企业正在使用实时计算来获得及时的数据反馈。
以前，实时计算
团队构建了基于Apache Storm的早期实时计算平台。然而，在长期维护的过程中，Apache Storm 的一些设计和实现缺陷逐渐暴露出来。Apache Flink出现后，其在计算接口、计算性能和可靠性方面的优异表现使我们决定使用Apache Flink作为新一代实时计算平台的计算引擎。
相比 Storm 和其他一些流计算框架，Flink 拥有更先进的计算框架，具有以下优势：
1）首先，Flink提供了一个更友好的编程接口。Storm 提供的 API 是低级的，过于简单，需要大量的开发工作来完成业务需求。此外，用户在开发 Storm 程序时学习成本较高，需要熟悉分布式环境中的框架原理和执行细节。除了提供表 API 和 SQL 等高级声明式编程语言外，Flink 还封装了流计算中常见的运算符 window，帮助用户处理流计算中数据按顺序到达等问题，大大降低了流计算应用的开发成本，减少了不必要的重复开发。
2）Flink提供有效的状态管理支持。大多数计算程序都是有状态的，这意味着计算的结果不仅由输入决定，还取决于计算程序的当前状态。但是，Storm 对程序状态的支持非常有限。通常，用户通常需要将状态数据保存在 MySQL 和 HBase 等外部存储中，他们负责访问此状态数据。这些对外部存储的访问通常会成为 Storm 程序的性能瓶颈。在大多数情况下，用户只能设计复杂的本地缓存来提高性能。Spark Streaming 最近才提供有限的状态管理支持，但由于其实现机制需要一些远程访问和数据迁移，状态数据的访问效率并不高。Flink 为计算程序的状态存储提供了有效的支持。用户可以通过提供的接口轻松存储和访问程序状态。由于此状态数据驻留在本地，因此用户可以获得较高的访问性能。在发生故障时，Flink 的状态管理会配合容错机制重建状态数据，保证用户程序的正确性。当用户需要修改程序并发时，Flink 还可以自动将状态数据分发到新的计算节点。
3） Flink 提供了丰富的容错语义。由于 Storm 缺乏对程序状态的有效支持，对容错的支持较弱，因此很难保证每个输入数据在发生故障时只处理一次。另一方面，Flink 依靠分布式系统中经典的 Chandy-Lamport 算法来生成用户程序输入和状态的一致程序快照。在出现异常的情况下，通过回滚快照，FLINK 可以保证 EXACTLY-ONCE 的容错语义。使用异步检查点和增量检查点技术，Flink 能够以低成本快照用户程序。打开快照后，用户程序的性能几乎不受影响。
4）Flink具有出色的执行性能。Flink 基于事件触发的执行模式处理数据流，相比 Spark Streaming 的迷你批量执行模式，可以大大降低程序执行过程中的调度开销。此外，Flink 在网络层做了大量优化，通过细粒度阻塞和高效内存访问来提高数据传输性能，并通过背压机制和流量控制有效降低流量拥塞造成的性能下降。再加上 Flink 避免远程访问状态数据的能力，Flink 在实践中表现出比其他流计算系统更好的执行性能，处理延迟更低，吞吐能力更高。
2. 平台介绍
虽然 Flink 作为计算引擎性能卓越，但在业务迁移过程中还是遇到了一些问题。一个流计算任务从开发到发布要经历多个阶段，包括开发、测试、部署、运维等，用户在开发阶段首先使用IDE对程序进行开发，然后进行编译打包。之后，用户将打包的程序部署到测试环境并生成测试数据进行测试。测试通过后，需要部署到现网环境中，设置监控所需的运维指标。在这些阶段，用户需要处理不同的环境和不同的工具，整体开发和运营效率较低。
为了提高用户流计算任务的持续集成和持续发布效率，实时计算团队围绕Flink构建了Oceanus，这是一个集开发、测试、部署、运维为一体的一站式可视化实时计算平台，Oceanus集成了应用管理、计算引擎、资源管理等功能，通过日志等外设服务打通了整个应用生命周期。 监控和运维。
目前，Oceanus已覆盖所有业务BG，为多种业务提供实时计算服务。实时计算团队还将腾讯内部的TDBank作业从JStorm迁移到Oceanus平台。此外，基于 SQL on Storm 的 EasyCount 平台上的大部分业务也已迁移到 Oceanus。
2.1 多样化的应用程序构建方法
Oceanus提供多种形式的应用程序构建，以满足不同用户的需求。普通用户可以使用画布轻松构建他们的实时计算应用程序。Oceanus在网页上提供了常见的流计算算子，用户可以将算子拖到画布上，连接这些算子构建流计算应用。这种简单的构造方法不需要用户了解底层实现的细节或掌握SQL等语言的语法，让用户专注于业务逻辑和数据流。
对于有数据分析背景的用户，Oceanus 提供了 Flink SQL 接口。Flink SQL 尝试遵循 SQL 标准来描述流数据的计算语义，因此过去使用数据仓库进行离线数据分析的用户可以快速迁移到 Flink SQL，并使用 Flink SQL 分析实时数据流。为了进一步降低用户的开发成本，Oceanus还在平台上提供了许多常见的SQL功能。为了打造便捷流畅的用户体验，Oceanus 还为 Flink SQL 的开发提供了一系列辅助功能：
1） 语法高亮和自动完成
2）表名和字段名的快速输入和模糊匹配
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2.2 外部数据管理
为了方便用户管理 Flink 作业读写，Oceanus 提供了外部数据管理功能。在开发应用之前，用户可以通过Oceanus声明应用需要使用的数据源名称、存储类型（如Hippo、Tube、MySQL或HBase等），以及每个数据字段的名称和类型。外部数据管理允许用户在Oceanus上创建和访问外部数据，并在开发程序时提供必要的字段和格式信息，提高用户开发实时计算应用程序的效率。此外，外部数据管理允许用户更好地维护外部数据的沿袭和生产逻辑，并在数据出现异常时根据生产环节对问题进行追溯和定位。
2.2 计算结果的实时可视化
对于正在运行的应用程序，Oceanus提供了实时查看计算结果的能力。Oceanus目前提供两种不同的实时可视化方式。首先，用户可以通过Oceanus提供的结果抽样功能获得当前计算结果的实时采样，并利用对比结果验证实时计算应用的正确性。此外，Oceanus还开辟了专业的举报平台——小马报告（Pony Reports）。用户可以将计算结果连接到Pony报表中，以构建业务仪表板并实时可视化业务数据。
2.3 自助调试，快速验证业务逻辑
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2.4 快速简便的资源管理和作业部署
完成作业开发和测试后，用户可以通过Oceanus快速部署在集群上。Oceanus依靠腾讯内部资源调度系统Gaia进行资源管理和作业部署。Oceanus在作业管理页面提供了作业资源配置页面，通过该页面可以配置作业所需的CPU和内存资源，并指定作业需要部署的集群。用户完成配置后，Oceanus会向Gaia申请相应的资源，并将作业提交给Gaia运行。Oceanus基于Flink提供的检查点功能，允许用户实时修改作业并发，实现动态伸缩。
2.5 丰富的运维监控指标
Oceanus 在 Flink 作业运行时采集
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的指标将写入消息队列管，并使用时间序列数据库 OpenTSDB 进行聚合。通过这些丰富的操作指标，用户可以对应用运行情况有很好的了解，在异常发生时可以帮助用户及时定位问题。运维人员可以使用这些采集到的指标来设置告警策略，实现精细化操作。
3. 功能改进
为了能够提供更好的实时计算服务，实时计算团队还对 Flink 内核进行了多项改进，以提高其可用性和可靠性。
为了方便画布和 SQL 程序的开发，实时计算团队实现了 30 多个表 API 和 SQL 函数。用户可以利用这些内置功能，大大提高实时计算应用程序的开发效率。此外，实时计算团队还对数据流和外部维度表的连接进行了大量优化。此外，还提供了 AsyncIO 运算符的超时处理。实时计算团队还实施了增强的窗口，以更好地处理延迟到达数据，并避免丢失此延迟数据对计算结果正确性的影响。
实时计算团队在 Flink 的稳定性上也做了很多工作。例如，通过改进作业主的容错机制，实时计算团队可以实现主作业在发生故障时不会影响作业的正常执行。
在不断改进 Flink 的同时，实时计算团队也与 Flink 社区建立了紧密的合作关系，将这些改进回馈给 Flink，为 Flink 的发展做出了不小的贡献。目前，实时计算团队有1个提交者和3个活跃贡献者。在刚刚发布的 Flink 1.7 版本中，实时计算团队成员贡献了 30 多个拉取请求。
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解决方案:GAIE 2021现场 | “智能”基石：人工智能数据标注与训练
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-11-26 16:19
解决方案:GAIE 2021现场 | “智能”基石：人工智能数据标注与训练
APPEN×CSDN
阿彭大咖说
近日，澳鹏凭借备受认可的“人工智能辅助数据标注平台”荣获2021年第二届深圳（国际）人工智能展“优秀产品奖”。活动现场，澳鹏（中国）高级研发总监姜梦洁接受了CSDN记者的专访。以下为采访内容。
2021年5月20日至23日，在深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府的共同指导下，由深圳市科技发展交流中心和深圳市联合主办的2021年第二届2021年大会人工智能产业协会 深圳国际人工智能展览会开幕式暨智能制造创新高峰论坛在深圳会展中心（福田）成功举办。
深圳市科协主席江宇阳在大会致辞中指出：“人工智能不仅是引领未来的战略技术，更是新一轮产业变革的核心驱动力。” 诚然，在当今社会的发展中，人工智能技术所占据的地位已经非常重要。
#01
人工智能“聪明不聪明”？
就像蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机、互联网一样，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。
然而，回顾过去，我们会发现，人工智能技术等热点话题在发展过程中未必“星光熠熠”。人工智能发展史上出现过“三个高潮”：
1. 50 年代：神经网络浪潮
2. 80年代：BP（Back Propagation）算法被提出用于多层神经网络的参数计算，解决非线性分类和学习问题等研究成果
三、本世纪2010年代：深度学习的兴起
1950年代到80年代，由于许多应用问题无法解决，基础研究知识难以突破，没有取得预期的成果和进展。从起步-应用-低迷-稳中求进-蓬勃发展，人工智能之路充满未知探索，曲折不断。
今天，我们正处于信息时代向智能时代的过渡时期。人工智能是主要驱动因素，让全球产业充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革、转型发展的重大意义。“新基建”的提出和疫情的影响，让2020年成为人工智能发展史上的一个重要拐点。如果说人工智能技术在2020年之前还在探索应用场景，那么从2020年开始，人工智能已经加速进入人们的生活。
然而，在人工智能飞速发展的今天，人们的需求也在不断攀升。对于人工智能企业或者转型企业来说，如何与时俱进是首要考虑的问题。但当它落入大众、衣食住行之时，人工智能是否“智能”就成了人们关注的焦点。
企业要想真正落地AI技术/产品，真正做出“好的人工智能”，首先不能让AI技术/产品停留在实验或原型阶段，A模型的高质量训练才是重中之重.
那么，AI模型如何才能训练出高质量呢？在AI项目部署的生命周期中，哪些可以优化？数据在这个过程中扮演什么关键角色？企业在转型之路上应该如何选择数据平台/相关服务商？带着这些疑问，CSDN记者采访了知名人工智能数据服务商Appen的高级研发总监姜梦洁。
值得一提的是，澳鹏在2021年第二届深圳国际人工智能展览会暨智能制造创新高峰论坛开幕式上荣获“优秀产品奖”，同时入围德勤高科技成长企业50强（澳大利亚）连续六年获得维科杯OFweek2020人工智能行业优秀产品应用奖（澳鹏人工智能辅助数据标注平台）、CIAI 2020中国人工智能行业“十佳创新企业奖”等奖项。
GAIE2021第二届深圳国际人工智能展览会“优秀产品奖”
这样一家专注于人工智能数据标注的行业领先服务商，是如何利用数据来推广人工智能技术和产品的？且听蒋梦婕感悟。
#02
“用人工智能服务人工智能”
加入澳鹏之前，蒋梦洁曾就职于国际知名电子商务公司eBay，主要专注于搜索引擎搜索算法领域。大约在11年前，也就是2010年，互联网蓬勃发展的时候，我们和Appen合作，用人工审核产品和搜索关键词的相关性，做相关算法和离线算法评估平台。丰富的经验和思考。
蒋梦洁于2019年3月加入澳鹏后，负责中国区技术团队的研发和全球部分模块的研发。他带领的团队致力于打造全流程的数据平台，包括数据采集、数据标注和数据管理。此外，针对成熟复杂的场景开发更高效的标注工具，如自动驾驶、人脸关键点、长语音转录等。
蒋梦洁（左二）与部分队员
蒋梦洁表示，越来越多的企业在走向AI，同时对训练数据的要求也更高。AI模型若要真正落地，需要大量高质量、安全且无偏见的数据。澳鹏的目标是帮助企业落地AI技术/产品，而不是仅仅停留在实验或原型阶段，通过标准流程整合。
澳鹏深耕行业 20 多年。在数据采集和数据标注的过程中，澳鹏积累了大量的行业经验和案例。服务人工智能”的概念。
Appen 现在拥有一支数据科学家团队。一方面，他们在为企业服务之前，会了解场景，如何设计如何采集
/标注数据，才能真正帮助企业成功训练模型，以结果为导向。另一方面，AI技术也应用到整个服务流程中。使用AI模型做以下事情：
1.自动筛选合格的众包标注者。Appen拥有超过一百万的众包资源。有项目的时候，如何从这个pool中找到最合适的标注者？这种“适合性”包括成本、质量和交货时间等因素之间的权衡。澳鹏自有的匹配算法可以结合标注者的历史标注技能和他们提供的信息，快速自动匹配项目的需求。
2.辅助标注。帮助贴标签者提高效率。数据标注领域存在大量的人工标注，甚至可以说传统的数据标注几乎100%都是人工标注。澳鹏拥有专门的数据科学家团队，专门研究人机交互以及如何使用人工智能算法辅助数据标注，帮助客户降低成本并提高人工智能模型的迭代速度。在自动语音转录、OCR、自动驾驶等领域发布的辅助标注算法，实现了50%以上到数倍不等的效率提升。
3、半自动质量检测。就像工厂的生产线一样，标注的数据需要进行质量检测。甚至可能会有多轮质量检查。如果将大量标注不好的数据提交质检，会无意义地浪费质检员的时间。引入半自动质检后，可以配置大量的检测规则，比如数据之间的逻辑检测比如车要小于5米，纵横比不能太高等等。此外，质检算法还可以通过一些测量指标来辅助质检。
#03
技术不能闭门造车
在人工智能数据标注领域，单纯的自动化标注是不现实的，逻辑上站不住脚。“你用算法产生的数据去训练另一个算法，在最完美的情况下，你可以训练出一个和之前一模一样的算法。” 蒋梦婕说道。但是你不能只做纯手工标注。传统的数据标注是一项纯粹的人力密集型工作。对于技术从业者来说是一个非常有吸引力的领域，因为一点点的技术引进就可以为企业降本增效。.
对于平台的设计理念和系统架构，蒋梦婕有自己的思考。在业务设计之初，引入了AI中台的概念。围绕AI中台赋能业务，引入了Apache Pulsar作为数据湖。围绕这个核心组件，设计了灵活的标签任务分配和工作流管理。因为业务数据存储在Pulsar中，借助Pulsar的高吞吐量，可以重复高效地消费数据，实现快速松耦合的业务扩展，比如结合Flink进行实时进度/工作负载/质量报表计算。对于项目管理，还可以对标注者进行画像，实时反欺诈监控。此外，
Appen 在全球市场积累了超过 25 年的行业经验。进入中国市场后，澳鹏借鉴国外平台做法，在国内自主打造了适合国内行业特点的高精度人工智能数据服务平台。那么，中国如何在技术和产品上与其他地区保持同步呢？迭代过程呢？
蒋梦洁认为，产品迭代必须与业务发展同步。在平台设计和技术架构构建的初期阶段，提前完成技术的整体架构设计，并在此基础上制定未来的发展规划。同时，要确保团队成员的目标一致，然后定期讨论调整优先级。一开始每次迭代只能完成MVP，非核心功能会提供功能兼容支持。在实际使用过程中，这些没有产品化的功能用起来还是挺痛苦的，比如招人的时候。，初始版本专注于标签业务本身。如果需要添加，
让记者意外的是，澳鹏的技术团队并没有闭门造车，自行解决问题。他们还有一个项目支持工程师团队。对于当前平台无法满足的所有功能，团队将准备一次性的脚本和工具进行处理。随后，平台逐渐将人工按照优先级处理的任务商业化。平台发布一个版本后，及时得到反馈，在下一个版本中进一步完善。因此，在产品开发团队、项目管理团队、业务团队的紧密配合下，技术/产品迭代速度相当快。
#04
人工智能数据和质量决定上层建筑
如果说优秀的技术架构和高效的迭代是决定一个人工智能数据服务商能否站稳脚跟的关键，那么真正决定它能否走得更远的，则在于产品本身解决问题的能力有多强。
在这个问题上，蒋梦婕提出了一个重点：“AI项目部署生命周期”。
一般AI项目部署的生命周期会包括：数据采集、数据标注、数据探索、模型开发、模型发布、定期监控。
那么，数据在这个生命周期中扮演什么角色呢？澳鹏解决了哪些问题？蒋梦婕在描述数据的重要性时，引用了Andrew Ng（吴恩达，全球人工智能和机器学习领域最权威的学者之一）的话：80%成功的AI部署是数据准备（包括数据清洗） /数据标签等），20% 用于模型开发。而澳鹏帮助客户解决模型全生命周期的数据采集、数据标注、发布后监控等问题。
此外，数据的可用性和质量也是澳鹏服务的核心。蒋梦婕打了个比喻：“AI模型就像一个孩子，你教他什么，他就学什么。如果数据质量差，那么AI模型也会学这些错误。” 因此，澳鹏有一整套解决方案来保护数据质量：
1.多人标记同一条数据进行投票打分
2.数据挖掘
3、机器学习辅助质检
4、多轮人工质检
蒋梦洁认为，项目管理是一门艺术，尤其是在人工参与的场景下，整个过程的任何一个环节都可能发生变化。澳鹏的优势在于对每个企业的业务进行深度打磨，融入自身高效的项目管理方式和标签细节的优化。
1. 使整个项目管理流程更易于定制和适应变化。Appen 有一个模板引擎，可以定制独特的标签要求。质量检查拒绝后会有多轮质量检查和可配置行为。澳鹏根据贴标机质量调整质检抽样率控制机制
2、仔细打磨贴标工具。Appen 会测量常见标注任务的时间和鼠标点击次数。目标是与人类合作，以AI的形式为AI服务。一方面，Appen 将改善人机交互，并拥有专门的 HCI 工程师。另一方面，它会使用AI模型进行辅助，从而提高人走一步，机器帮助前进几步的效率。人类和机器各自做自己擅长的事情。
#05
拨开迷雾
CSDN：听说澳鹏正在密切关注自动驾驶领域，那么目前自动驾驶领域在数据方面有哪些挑战？澳鹏提出了哪些解决方案？
蒋梦婕：这个问题可以分为五个部分。
1. 需要同时使用多个感知传感器相互补充，比如摄像头、激光雷达。如果使用一个以上的传感器，则需要一个以上的标签。如何连接多个传感器进行贴标是个大问题。澳鹏提供多传感器融合标注方式，在提供标注能力的同时，大大节省了标注成本。例如，在3D激光点云上标记3D帧后，我们可以自动将2D帧转换投影到图片上，同时保证同一物体在不同传感器的数据上具有相同的ID和物体属性。该工具还设计用于适应不同的传感器类型和数量。
2、Perception有多种细分场景，如目标识别、车道线识别、可行驶区域识别、路标识别等。澳鹏提供全套标注工具，可根据场景灵活配置和调整标注方式。
3. 需要大量的标注数据——成本高。我们将使用预标注模型进行高效的辅助标注，例如一键3D画框、微调3D车道线、自动逐帧标注等。
4. 需要大量标记数据——难以管理。数据量小的时候，很多公司甚至可以用一个Excel来管理，但是当数据量大的时候，数据传输就会成为一个问题。我们提供数据全流程生命周期的管理，可自由定义数据生产流程。
5. 2D/3D数据难以分析/查看。无论是在客户验收还是算法开发过程中，2D/3D标注数据都没有文字标注或语音标注结果直观。2D/3D结果是一些坐标信息，客户需要做一些开发工作才能得到标注结果。查看标记结果。澳鹏提供了一个视觉验收工具，带有标注结果统计，比如标注数据中包括了多少辆车和多少人。一共多少分等等。
CSDN：每个企业的技术架构和实力都不一样。对于初创企业、大中型企业，如何选择合适的数据标注平台/相关服务商？有什么不同吗？
蒋梦洁：创业场景变化很快，标签的需求一般不是很大。并且公司没有精力或资源来开发或维护数据注释平台。我们推荐纯SaaS的模式，可以让初创企业快速开始贴标，通过试错快速调整方向。
中型企业已经拥有相对成熟的商业模式和自有系统，也具备开发或维护数据标签平台的资源。他们会更关心是否有系统集成和二次开发的开放API，功能是否全面。对于这样的企业，我们会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
一般大型互联网公司较早使用AI技术，自己开发了一些标注平台。在选择服务商时，我们会特别关注“服务商是否有能力快速招募大量优质标注人员，标注工具水平是否会比公司更高效，数据安全性是否有保障”等。对于这样的企业，我们也会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
CSDN：您认为未来人工智能数据标注领域或该领域的服务商会有怎样的发展趋势？
蒋梦洁：现阶段标签领域鱼龙混杂，价格竞争激烈。他们中的许多人已经进入了这个领域，拥有大量传统的人类服务提供商。随着行业的洗牌，具备快速招人能力、拥有丰富项目管理经验、拥有自身平台研发能力的供应商将逐渐脱颖而出。
标注平台将沿着采集标注一体化的方向发展。对于很多人工智能公司来说，数据采集和标注往往是同时进行的。比如刚才的例子，采集日常的通讯语音，采集完成后需要将语音进行转录。如果将采集
和贴标签分成两个独立的阶段，那么前置时间会很长。另外，如果厂牌认为采集的声音根本听不到，也很难及时回拨给采集人员重新录制。
另一方面，未来可能会向AI数据中心发展。不仅是非结构化数据的管理，还慢慢延伸到结构化数据的管理。数据标注不会在整个生命周期中独立存在。如果多个系统拆分，数据科学家将浪费大量时间在移动数据上，效率不高，也会影响创新。如果基于集成的AI数据中心，数据科学家可以开发算法和数据注释，相互迭代改进。比如在标注的同时实时训练模型，当效果无法再次提升时就停止标注。这在业界被称为主动学习。
原创
出处 | CSDN
记者 | 卡罗尔邓小娟
关于澳鹏
Appen Limited (ASX: APX) 是全球领先的图像、文本、语音、音频和视频等人工智能训练数据服务提供商。拥有业界最先进的AI辅助数据标注平台和集成的AI数据和资源管理平台以及全球超过100万的技能众包资源，支持235+种语言和方言。Appen 的解决方案为技术、汽车、金融服务、零售、制造和政府等行业的全球领导者提供高质量、安全和高效的服务。Appen 成立于 1996 年，在世界各地拥有客户和办事处。点击这里了解更多。
4.5.
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解决方案:WhatsApp营销高效开发客户，效果翻倍！
作为全球最大的即时聊天通讯软件，WhatsApp是国外最受欢迎的通信软件，其受欢迎程度不亚于微信在中国。据统计，其用户总数已达25亿，月活跃人数达16亿，覆盖90多个国家和地区。
在疫情肆虐，展会无法找到客户之际，越来越多的外贸公司开始使用WhatsApp进行客户开发和推广。
它有一个
用户基数大，免费发送消息，不通过好友验证即可与目标对象发起对话，消息打开率达98%，可直接开发推广。由于WhatsApp绑定了手机号码，可以直接掌握客户的号码，不用担心客户流失。
但是，在WhatsApp上，我们无法直接搜索客户，一般只能通过两种方式：一种是在各大平台发布客户号码后被客户搜索添加，另一种是获取不同渠道的客户编号，然后搜索添加客户。
透過 WhatsApp 群組連結加入群組
OR邀请是开发客户的最佳方式之一，但有效的客户很难通过人工搜索批量获取群链接，耗时费力。
俗话说，“工人要做好，首先要提高工具的质量”。有效的营销工具不仅可以减少人工和时间成本的浪费，还可以提高客户质量。那么外贸商如何快速大量获得潜在客户数量呢？
对此，万丹阁梳理出4大强大的WhatsApp营销功能，通过群发中的数据采集、群挖、数据过滤，帮助外贸企业提高WhatsApp开发客户的营销效率，帮助企业成长增效，布局海外。
1. WhatsApp数据采集
数据量：全球200多个国家，包括10M +潜在WhatsApp帐户
搜索维度：区号+平台+关键词
通过区号+平台+关键词搜索，快速匹配目标市场中目标客户的WhatsApp号码，掌握潜在客户的信息。如果我们点击选择区号“+1美国”，平台“谷歌”，关键词“床垫”，点击“提交任务”，我们可以采集
大量数据，知道相应国家相应关键词客户的WhatsApp号码和来源，点击“导出数据”完成数据采集
。
2. 微信群组采集
数据量：24个采集渠道，多个海外社交平台，日活跃量上亿
搜索维度：关键词+平台
通过在关键词+平台上提交任务，可以快速挖掘来自多个渠道的群组数据，包括谷歌、黄页、Yelp、Facebook、Youtube、Instagram等社交平台，采集
和挖掘目标客户的WhatsApp数量，并接触到大量客户。如果要获取YELP数据，点击选择坐标“遗产湖”，关键词“台球”，点击“提交任务”，快速获取海量业务资源。单击“导出数据”以完成组集合。
3. 微信数据过滤数据
量：来自24个采集通道的聚合数据，裂变数据
滤镜维度：头像、签名、性别、年龄、是否激活
通过以上24个采集通道汇总数据形成的数据库，在【云信裂变】中，点击“导入总追逐器”导入汇总数据，“智能追逐者”可以裂变WhatsApp号码，100个号码可以裂变数万个号码。点击“导出数据”，在【云信过滤器】中，点击“导入号码”，可以通过检查头像、签名、性别、年龄过滤器，批量验证过滤无效的WhatsApp号码，过滤出准确有效的WhatsApp账号。最后，单击“导出有效号码”以导出数据。您还可以通过“导入组链接”提取组成员以获取WhatsApp号码。
4. 微信批量群组发送
申请BM和发件人渠道
葛万丹全程帮助客户申请WhatsApp群发绑定的BM和Sender渠道。
·接口批量发送
万丹兄弟外贸营销系统不需要注册大量小号，不需要维护号码，不会屏蔽号码，秒级交付;无代码连接，无需VPN，对IP无要求，极大地帮助外贸企业提高效率，安全链接200多个国家。导入WhatsApp帐户，选择一个消息模板以批量发送。
防止封禁
为了防止因操作不当而被封禁，消息模板的内容必须符合WhatsApp的官方要求，否则会影响消息发送的效果。符合要求的内容可以分组发送，可以降低封禁风险，有效提高账号安全性和账号权重。
高级批量发送模板
群发消息一般采取标题+主要内容的形式，编辑适合群发的内容信息可以提高潜在客户的满意度。此外，万丹阁外贸营销系统支持图片、视频、PDF、联系方式等方式进行群发，产品和服务的多样化展示，也可以直接排入私域池。
智能客服系统
群发消息后，在海外私域客服系统中，我们可以查看目标客户回复的消息并与之交谈，并根据Sender客服将客服转换为个人WS，可以完美规避风险，形成有效的闭环。
传统的WhatsApp开发客户模式每天发送的数量有限，容易被封禁。万丹阁基于外贸AI营销SaaS系统，随时随地为外贸商和外贸企业提供一站式外贸海外营销服务，成本低，获客量大。
万当阁外贸营销系统可以很好地支撑“品质发”和“数量开发”，采集
海量数据，准确筛选出目标客户并发送批量组，大大提高了时间利用效率。
通过漏斗原理，可以帮助外贸企业精准触达，高效转化客户，筛选出有价值的商业信息：快速找到潜在客户，精准挖掘潜在客户，沉淀客户私域池，节省外贸企业的时间成本。 查看全部
APPEN×CSDN
阿彭大咖说
近日，澳鹏凭借备受认可的“人工智能辅助数据标注平台”荣获2021年第二届深圳（国际）人工智能展“优秀产品奖”。活动现场，澳鹏（中国）高级研发总监姜梦洁接受了CSDN记者的专访。以下为采访内容。
2021年5月20日至23日，在深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府的共同指导下，由深圳市科技发展交流中心和深圳市联合主办的2021年第二届2021年大会人工智能产业协会 深圳国际人工智能展览会开幕式暨智能制造创新高峰论坛在深圳会展中心（福田）成功举办。
深圳市科协主席江宇阳在大会致辞中指出：“人工智能不仅是引领未来的战略技术，更是新一轮产业变革的核心驱动力。” 诚然，在当今社会的发展中，人工智能技术所占据的地位已经非常重要。
#01
人工智能“聪明不聪明”？
就像蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机、互联网一样，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。
然而，回顾过去，我们会发现，人工智能技术等热点话题在发展过程中未必“星光熠熠”。人工智能发展史上出现过“三个高潮”：
1. 50 年代：神经网络浪潮
2. 80年代：BP（Back Propagation）算法被提出用于多层神经网络的参数计算，解决非线性分类和学习问题等研究成果
三、本世纪2010年代：深度学习的兴起
1950年代到80年代，由于许多应用问题无法解决，基础研究知识难以突破，没有取得预期的成果和进展。从起步-应用-低迷-稳中求进-蓬勃发展，人工智能之路充满未知探索，曲折不断。
今天，我们正处于信息时代向智能时代的过渡时期。人工智能是主要驱动因素，让全球产业充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革、转型发展的重大意义。“新基建”的提出和疫情的影响，让2020年成为人工智能发展史上的一个重要拐点。如果说人工智能技术在2020年之前还在探索应用场景，那么从2020年开始，人工智能已经加速进入人们的生活。
然而，在人工智能飞速发展的今天，人们的需求也在不断攀升。对于人工智能企业或者转型企业来说，如何与时俱进是首要考虑的问题。但当它落入大众、衣食住行之时，人工智能是否“智能”就成了人们关注的焦点。
企业要想真正落地AI技术/产品，真正做出“好的人工智能”，首先不能让AI技术/产品停留在实验或原型阶段，A模型的高质量训练才是重中之重.
那么，AI模型如何才能训练出高质量呢？在AI项目部署的生命周期中，哪些可以优化？数据在这个过程中扮演什么关键角色？企业在转型之路上应该如何选择数据平台/相关服务商？带着这些疑问，CSDN记者采访了知名人工智能数据服务商Appen的高级研发总监姜梦洁。
值得一提的是，澳鹏在2021年第二届深圳国际人工智能展览会暨智能制造创新高峰论坛开幕式上荣获“优秀产品奖”，同时入围德勤高科技成长企业50强（澳大利亚）连续六年获得维科杯OFweek2020人工智能行业优秀产品应用奖（澳鹏人工智能辅助数据标注平台）、CIAI 2020中国人工智能行业“十佳创新企业奖”等奖项。
GAIE2021第二届深圳国际人工智能展览会“优秀产品奖”
这样一家专注于人工智能数据标注的行业领先服务商，是如何利用数据来推广人工智能技术和产品的？且听蒋梦婕感悟。
#02
“用人工智能服务人工智能”
加入澳鹏之前，蒋梦洁曾就职于国际知名电子商务公司eBay，主要专注于搜索引擎搜索算法领域。大约在11年前，也就是2010年，互联网蓬勃发展的时候，我们和Appen合作，用人工审核产品和搜索关键词的相关性，做相关算法和离线算法评估平台。丰富的经验和思考。
蒋梦洁于2019年3月加入澳鹏后，负责中国区技术团队的研发和全球部分模块的研发。他带领的团队致力于打造全流程的数据平台，包括数据采集、数据标注和数据管理。此外，针对成熟复杂的场景开发更高效的标注工具，如自动驾驶、人脸关键点、长语音转录等。
蒋梦洁（左二）与部分队员
蒋梦洁表示，越来越多的企业在走向AI，同时对训练数据的要求也更高。AI模型若要真正落地，需要大量高质量、安全且无偏见的数据。澳鹏的目标是帮助企业落地AI技术/产品，而不是仅仅停留在实验或原型阶段，通过标准流程整合。
澳鹏深耕行业 20 多年。在数据采集和数据标注的过程中，澳鹏积累了大量的行业经验和案例。服务人工智能”的概念。
Appen 现在拥有一支数据科学家团队。一方面，他们在为企业服务之前，会了解场景，如何设计如何采集
/标注数据，才能真正帮助企业成功训练模型，以结果为导向。另一方面，AI技术也应用到整个服务流程中。使用AI模型做以下事情：
1.自动筛选合格的众包标注者。Appen拥有超过一百万的众包资源。有项目的时候，如何从这个pool中找到最合适的标注者？这种“适合性”包括成本、质量和交货时间等因素之间的权衡。澳鹏自有的匹配算法可以结合标注者的历史标注技能和他们提供的信息，快速自动匹配项目的需求。
2.辅助标注。帮助贴标签者提高效率。数据标注领域存在大量的人工标注，甚至可以说传统的数据标注几乎100%都是人工标注。澳鹏拥有专门的数据科学家团队，专门研究人机交互以及如何使用人工智能算法辅助数据标注，帮助客户降低成本并提高人工智能模型的迭代速度。在自动语音转录、OCR、自动驾驶等领域发布的辅助标注算法，实现了50%以上到数倍不等的效率提升。
3、半自动质量检测。就像工厂的生产线一样，标注的数据需要进行质量检测。甚至可能会有多轮质量检查。如果将大量标注不好的数据提交质检，会无意义地浪费质检员的时间。引入半自动质检后，可以配置大量的检测规则，比如数据之间的逻辑检测比如车要小于5米，纵横比不能太高等等。此外，质检算法还可以通过一些测量指标来辅助质检。
#03
技术不能闭门造车
在人工智能数据标注领域，单纯的自动化标注是不现实的，逻辑上站不住脚。“你用算法产生的数据去训练另一个算法，在最完美的情况下，你可以训练出一个和之前一模一样的算法。” 蒋梦婕说道。但是你不能只做纯手工标注。传统的数据标注是一项纯粹的人力密集型工作。对于技术从业者来说是一个非常有吸引力的领域，因为一点点的技术引进就可以为企业降本增效。.
对于平台的设计理念和系统架构，蒋梦婕有自己的思考。在业务设计之初，引入了AI中台的概念。围绕AI中台赋能业务，引入了Apache Pulsar作为数据湖。围绕这个核心组件，设计了灵活的标签任务分配和工作流管理。因为业务数据存储在Pulsar中，借助Pulsar的高吞吐量，可以重复高效地消费数据，实现快速松耦合的业务扩展，比如结合Flink进行实时进度/工作负载/质量报表计算。对于项目管理，还可以对标注者进行画像，实时反欺诈监控。此外，
Appen 在全球市场积累了超过 25 年的行业经验。进入中国市场后，澳鹏借鉴国外平台做法，在国内自主打造了适合国内行业特点的高精度人工智能数据服务平台。那么，中国如何在技术和产品上与其他地区保持同步呢？迭代过程呢？
蒋梦洁认为，产品迭代必须与业务发展同步。在平台设计和技术架构构建的初期阶段，提前完成技术的整体架构设计，并在此基础上制定未来的发展规划。同时，要确保团队成员的目标一致，然后定期讨论调整优先级。一开始每次迭代只能完成MVP，非核心功能会提供功能兼容支持。在实际使用过程中，这些没有产品化的功能用起来还是挺痛苦的，比如招人的时候。，初始版本专注于标签业务本身。如果需要添加，
让记者意外的是，澳鹏的技术团队并没有闭门造车，自行解决问题。他们还有一个项目支持工程师团队。对于当前平台无法满足的所有功能，团队将准备一次性的脚本和工具进行处理。随后，平台逐渐将人工按照优先级处理的任务商业化。平台发布一个版本后，及时得到反馈，在下一个版本中进一步完善。因此，在产品开发团队、项目管理团队、业务团队的紧密配合下，技术/产品迭代速度相当快。
#04
人工智能数据和质量决定上层建筑
如果说优秀的技术架构和高效的迭代是决定一个人工智能数据服务商能否站稳脚跟的关键，那么真正决定它能否走得更远的，则在于产品本身解决问题的能力有多强。
在这个问题上，蒋梦婕提出了一个重点：“AI项目部署生命周期”。
一般AI项目部署的生命周期会包括：数据采集、数据标注、数据探索、模型开发、模型发布、定期监控。
那么，数据在这个生命周期中扮演什么角色呢？澳鹏解决了哪些问题？蒋梦婕在描述数据的重要性时，引用了Andrew Ng（吴恩达，全球人工智能和机器学习领域最权威的学者之一）的话：80%成功的AI部署是数据准备（包括数据清洗） /数据标签等），20% 用于模型开发。而澳鹏帮助客户解决模型全生命周期的数据采集、数据标注、发布后监控等问题。
此外，数据的可用性和质量也是澳鹏服务的核心。蒋梦婕打了个比喻：“AI模型就像一个孩子，你教他什么，他就学什么。如果数据质量差，那么AI模型也会学这些错误。” 因此，澳鹏有一整套解决方案来保护数据质量：
1.多人标记同一条数据进行投票打分
2.数据挖掘
3、机器学习辅助质检
4、多轮人工质检
蒋梦洁认为，项目管理是一门艺术，尤其是在人工参与的场景下，整个过程的任何一个环节都可能发生变化。澳鹏的优势在于对每个企业的业务进行深度打磨，融入自身高效的项目管理方式和标签细节的优化。
1. 使整个项目管理流程更易于定制和适应变化。Appen 有一个模板引擎，可以定制独特的标签要求。质量检查拒绝后会有多轮质量检查和可配置行为。澳鹏根据贴标机质量调整质检抽样率控制机制
2、仔细打磨贴标工具。Appen 会测量常见标注任务的时间和鼠标点击次数。目标是与人类合作，以AI的形式为AI服务。一方面，Appen 将改善人机交互，并拥有专门的 HCI 工程师。另一方面，它会使用AI模型进行辅助，从而提高人走一步，机器帮助前进几步的效率。人类和机器各自做自己擅长的事情。
#05
拨开迷雾
CSDN：听说澳鹏正在密切关注自动驾驶领域，那么目前自动驾驶领域在数据方面有哪些挑战？澳鹏提出了哪些解决方案？
蒋梦婕：这个问题可以分为五个部分。
1. 需要同时使用多个感知传感器相互补充，比如摄像头、激光雷达。如果使用一个以上的传感器，则需要一个以上的标签。如何连接多个传感器进行贴标是个大问题。澳鹏提供多传感器融合标注方式，在提供标注能力的同时，大大节省了标注成本。例如，在3D激光点云上标记3D帧后，我们可以自动将2D帧转换投影到图片上，同时保证同一物体在不同传感器的数据上具有相同的ID和物体属性。该工具还设计用于适应不同的传感器类型和数量。
2、Perception有多种细分场景，如目标识别、车道线识别、可行驶区域识别、路标识别等。澳鹏提供全套标注工具，可根据场景灵活配置和调整标注方式。
3. 需要大量的标注数据——成本高。我们将使用预标注模型进行高效的辅助标注，例如一键3D画框、微调3D车道线、自动逐帧标注等。
4. 需要大量标记数据——难以管理。数据量小的时候，很多公司甚至可以用一个Excel来管理，但是当数据量大的时候，数据传输就会成为一个问题。我们提供数据全流程生命周期的管理，可自由定义数据生产流程。
5. 2D/3D数据难以分析/查看。无论是在客户验收还是算法开发过程中，2D/3D标注数据都没有文字标注或语音标注结果直观。2D/3D结果是一些坐标信息，客户需要做一些开发工作才能得到标注结果。查看标记结果。澳鹏提供了一个视觉验收工具，带有标注结果统计，比如标注数据中包括了多少辆车和多少人。一共多少分等等。
CSDN：每个企业的技术架构和实力都不一样。对于初创企业、大中型企业，如何选择合适的数据标注平台/相关服务商？有什么不同吗？
蒋梦洁：创业场景变化很快，标签的需求一般不是很大。并且公司没有精力或资源来开发或维护数据注释平台。我们推荐纯SaaS的模式，可以让初创企业快速开始贴标，通过试错快速调整方向。
中型企业已经拥有相对成熟的商业模式和自有系统，也具备开发或维护数据标签平台的资源。他们会更关心是否有系统集成和二次开发的开放API，功能是否全面。对于这样的企业，我们会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
一般大型互联网公司较早使用AI技术，自己开发了一些标注平台。在选择服务商时，我们会特别关注“服务商是否有能力快速招募大量优质标注人员，标注工具水平是否会比公司更高效，数据安全性是否有保障”等。对于这样的企业，我们也会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
CSDN：您认为未来人工智能数据标注领域或该领域的服务商会有怎样的发展趋势？
蒋梦洁：现阶段标签领域鱼龙混杂，价格竞争激烈。他们中的许多人已经进入了这个领域，拥有大量传统的人类服务提供商。随着行业的洗牌，具备快速招人能力、拥有丰富项目管理经验、拥有自身平台研发能力的供应商将逐渐脱颖而出。
标注平台将沿着采集标注一体化的方向发展。对于很多人工智能公司来说，数据采集和标注往往是同时进行的。比如刚才的例子，采集日常的通讯语音，采集完成后需要将语音进行转录。如果将采集
和贴标签分成两个独立的阶段，那么前置时间会很长。另外，如果厂牌认为采集的声音根本听不到，也很难及时回拨给采集人员重新录制。
另一方面，未来可能会向AI数据中心发展。不仅是非结构化数据的管理，还慢慢延伸到结构化数据的管理。数据标注不会在整个生命周期中独立存在。如果多个系统拆分，数据科学家将浪费大量时间在移动数据上，效率不高，也会影响创新。如果基于集成的AI数据中心，数据科学家可以开发算法和数据注释，相互迭代改进。比如在标注的同时实时训练模型，当效果无法再次提升时就停止标注。这在业界被称为主动学习。
原创
出处 | CSDN
记者 | 卡罗尔邓小娟
关于澳鹏
Appen Limited (ASX: APX) 是全球领先的图像、文本、语音、音频和视频等人工智能训练数据服务提供商。拥有业界最先进的AI辅助数据标注平台和集成的AI数据和资源管理平台以及全球超过100万的技能众包资源，支持235+种语言和方言。Appen 的解决方案为技术、汽车、金融服务、零售、制造和政府等行业的全球领导者提供高质量、安全和高效的服务。Appen 成立于 1996 年，在世界各地拥有客户和办事处。点击这里了解更多。
4.5.
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解决方案:WhatsApp营销高效开发客户，效果翻倍！
作为全球最大的即时聊天通讯软件，WhatsApp是国外最受欢迎的通信软件，其受欢迎程度不亚于微信在中国。据统计，其用户总数已达25亿，月活跃人数达16亿，覆盖90多个国家和地区。
在疫情肆虐，展会无法找到客户之际，越来越多的外贸公司开始使用WhatsApp进行客户开发和推广。
它有一个
用户基数大，免费发送消息，不通过好友验证即可与目标对象发起对话，消息打开率达98%，可直接开发推广。由于WhatsApp绑定了手机号码，可以直接掌握客户的号码，不用担心客户流失。
但是，在WhatsApp上，我们无法直接搜索客户，一般只能通过两种方式：一种是在各大平台发布客户号码后被客户搜索添加，另一种是获取不同渠道的客户编号，然后搜索添加客户。
透過 WhatsApp 群組連結加入群組
OR邀请是开发客户的最佳方式之一，但有效的客户很难通过人工搜索批量获取群链接，耗时费力。
俗话说，“工人要做好，首先要提高工具的质量”。有效的营销工具不仅可以减少人工和时间成本的浪费，还可以提高客户质量。那么外贸商如何快速大量获得潜在客户数量呢？
对此，万丹阁梳理出4大强大的WhatsApp营销功能，通过群发中的数据采集、群挖、数据过滤，帮助外贸企业提高WhatsApp开发客户的营销效率，帮助企业成长增效，布局海外。
1. WhatsApp数据采集
数据量：全球200多个国家，包括10M +潜在WhatsApp帐户
搜索维度：区号+平台+关键词
通过区号+平台+关键词搜索，快速匹配目标市场中目标客户的WhatsApp号码，掌握潜在客户的信息。如果我们点击选择区号“+1美国”，平台“谷歌”，关键词“床垫”，点击“提交任务”，我们可以采集
大量数据，知道相应国家相应关键词客户的WhatsApp号码和来源，点击“导出数据”完成数据采集
。
2. 微信群组采集
数据量：24个采集渠道，多个海外社交平台，日活跃量上亿
搜索维度：关键词+平台
通过在关键词+平台上提交任务，可以快速挖掘来自多个渠道的群组数据，包括谷歌、黄页、Yelp、Facebook、Youtube、Instagram等社交平台，采集
和挖掘目标客户的WhatsApp数量，并接触到大量客户。如果要获取YELP数据，点击选择坐标“遗产湖”，关键词“台球”，点击“提交任务”，快速获取海量业务资源。单击“导出数据”以完成组集合。
3. 微信数据过滤数据
量：来自24个采集通道的聚合数据，裂变数据
滤镜维度：头像、签名、性别、年龄、是否激活
通过以上24个采集通道汇总数据形成的数据库，在【云信裂变】中，点击“导入总追逐器”导入汇总数据，“智能追逐者”可以裂变WhatsApp号码，100个号码可以裂变数万个号码。点击“导出数据”，在【云信过滤器】中，点击“导入号码”，可以通过检查头像、签名、性别、年龄过滤器，批量验证过滤无效的WhatsApp号码，过滤出准确有效的WhatsApp账号。最后，单击“导出有效号码”以导出数据。您还可以通过“导入组链接”提取组成员以获取WhatsApp号码。
4. 微信批量群组发送
申请BM和发件人渠道
葛万丹全程帮助客户申请WhatsApp群发绑定的BM和Sender渠道。
·接口批量发送
万丹兄弟外贸营销系统不需要注册大量小号，不需要维护号码，不会屏蔽号码，秒级交付;无代码连接，无需VPN，对IP无要求，极大地帮助外贸企业提高效率，安全链接200多个国家。导入WhatsApp帐户，选择一个消息模板以批量发送。
防止封禁
为了防止因操作不当而被封禁，消息模板的内容必须符合WhatsApp的官方要求，否则会影响消息发送的效果。符合要求的内容可以分组发送，可以降低封禁风险，有效提高账号安全性和账号权重。
高级批量发送模板
群发消息一般采取标题+主要内容的形式，编辑适合群发的内容信息可以提高潜在客户的满意度。此外，万丹阁外贸营销系统支持图片、视频、PDF、联系方式等方式进行群发，产品和服务的多样化展示，也可以直接排入私域池。
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群发消息后，在海外私域客服系统中，我们可以查看目标客户回复的消息并与之交谈，并根据Sender客服将客服转换为个人WS，可以完美规避风险，形成有效的闭环。
传统的WhatsApp开发客户模式每天发送的数量有限，容易被封禁。万丹阁基于外贸AI营销SaaS系统，随时随地为外贸商和外贸企业提供一站式外贸海外营销服务，成本低，获客量大。
万当阁外贸营销系统可以很好地支撑“品质发”和“数量开发”，采集
海量数据，准确筛选出目标客户并发送批量组，大大提高了时间利用效率。
通过漏斗原理，可以帮助外贸企业精准触达，高效转化客户，筛选出有价值的商业信息：快速找到潜在客户，精准挖掘潜在客户，沉淀客户私域池，节省外贸企业的时间成本。 查看全部
解决方案:GAIE 2021现场 | “智能”基石：人工智能数据标注与训练
APPEN×CSDN
阿彭大咖说
近日，澳鹏凭借备受认可的“人工智能辅助数据标注平台”荣获2021年第二届深圳（国际）人工智能展“优秀产品奖”。活动现场，澳鹏（中国）高级研发总监姜梦洁接受了CSDN记者的专访。以下为采访内容。
2021年5月20日至23日，在深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府的共同指导下，由深圳市科技发展交流中心和深圳市联合主办的2021年第二届2021年大会人工智能产业协会 深圳国际人工智能展览会开幕式暨智能制造创新高峰论坛在深圳会展中心（福田）成功举办。
深圳市科协主席江宇阳在大会致辞中指出：“人工智能不仅是引领未来的战略技术，更是新一轮产业变革的核心驱动力。” 诚然，在当今社会的发展中，人工智能技术所占据的地位已经非常重要。
#01
人工智能“聪明不聪明”？
就像蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机、互联网一样，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。
然而，回顾过去，我们会发现，人工智能技术等热点话题在发展过程中未必“星光熠熠”。人工智能发展史上出现过“三个高潮”：
1. 50 年代：神经网络浪潮
2. 80年代：BP（Back Propagation）算法被提出用于多层神经网络的参数计算，解决非线性分类和学习问题等研究成果
三、本世纪2010年代：深度学习的兴起
1950年代到80年代，由于许多应用问题无法解决，基础研究知识难以突破，没有取得预期的成果和进展。从起步-应用-低迷-稳中求进-蓬勃发展，人工智能之路充满未知探索，曲折不断。
今天，我们正处于信息时代向智能时代的过渡时期。人工智能是主要驱动因素，让全球产业充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革、转型发展的重大意义。“新基建”的提出和疫情的影响，让2020年成为人工智能发展史上的一个重要拐点。如果说人工智能技术在2020年之前还在探索应用场景，那么从2020年开始，人工智能已经加速进入人们的生活。
然而，在人工智能飞速发展的今天，人们的需求也在不断攀升。对于人工智能企业或者转型企业来说，如何与时俱进是首要考虑的问题。但当它落入大众、衣食住行之时，人工智能是否“智能”就成了人们关注的焦点。
企业要想真正落地AI技术/产品，真正做出“好的人工智能”，首先不能让AI技术/产品停留在实验或原型阶段，A模型的高质量训练才是重中之重.
那么，AI模型如何才能训练出高质量呢？在AI项目部署的生命周期中，哪些可以优化？数据在这个过程中扮演什么关键角色？企业在转型之路上应该如何选择数据平台/相关服务商？带着这些疑问，CSDN记者采访了知名人工智能数据服务商Appen的高级研发总监姜梦洁。
值得一提的是，澳鹏在2021年第二届深圳国际人工智能展览会暨智能制造创新高峰论坛开幕式上荣获“优秀产品奖”，同时入围德勤高科技成长企业50强（澳大利亚）连续六年获得维科杯OFweek2020人工智能行业优秀产品应用奖（澳鹏人工智能辅助数据标注平台）、CIAI 2020中国人工智能行业“十佳创新企业奖”等奖项。
GAIE2021第二届深圳国际人工智能展览会“优秀产品奖”
这样一家专注于人工智能数据标注的行业领先服务商，是如何利用数据来推广人工智能技术和产品的？且听蒋梦婕感悟。
#02
“用人工智能服务人工智能”
加入澳鹏之前，蒋梦洁曾就职于国际知名电子商务公司eBay，主要专注于搜索引擎搜索算法领域。大约在11年前，也就是2010年，互联网蓬勃发展的时候，我们和Appen合作，用人工审核产品和搜索关键词的相关性，做相关算法和离线算法评估平台。丰富的经验和思考。
蒋梦洁于2019年3月加入澳鹏后，负责中国区技术团队的研发和全球部分模块的研发。他带领的团队致力于打造全流程的数据平台，包括数据采集、数据标注和数据管理。此外，针对成熟复杂的场景开发更高效的标注工具，如自动驾驶、人脸关键点、长语音转录等。
蒋梦洁（左二）与部分队员
蒋梦洁表示，越来越多的企业在走向AI，同时对训练数据的要求也更高。AI模型若要真正落地，需要大量高质量、安全且无偏见的数据。澳鹏的目标是帮助企业落地AI技术/产品，而不是仅仅停留在实验或原型阶段，通过标准流程整合。
澳鹏深耕行业 20 多年。在数据采集和数据标注的过程中，澳鹏积累了大量的行业经验和案例。服务人工智能”的概念。
Appen 现在拥有一支数据科学家团队。一方面，他们在为企业服务之前，会了解场景，如何设计如何采集
/标注数据，才能真正帮助企业成功训练模型，以结果为导向。另一方面，AI技术也应用到整个服务流程中。使用AI模型做以下事情：
1.自动筛选合格的众包标注者。Appen拥有超过一百万的众包资源。有项目的时候，如何从这个pool中找到最合适的标注者？这种“适合性”包括成本、质量和交货时间等因素之间的权衡。澳鹏自有的匹配算法可以结合标注者的历史标注技能和他们提供的信息，快速自动匹配项目的需求。
2.辅助标注。帮助贴标签者提高效率。数据标注领域存在大量的人工标注，甚至可以说传统的数据标注几乎100%都是人工标注。澳鹏拥有专门的数据科学家团队，专门研究人机交互以及如何使用人工智能算法辅助数据标注，帮助客户降低成本并提高人工智能模型的迭代速度。在自动语音转录、OCR、自动驾驶等领域发布的辅助标注算法，实现了50%以上到数倍不等的效率提升。
3、半自动质量检测。就像工厂的生产线一样，标注的数据需要进行质量检测。甚至可能会有多轮质量检查。如果将大量标注不好的数据提交质检，会无意义地浪费质检员的时间。引入半自动质检后，可以配置大量的检测规则，比如数据之间的逻辑检测比如车要小于5米，纵横比不能太高等等。此外，质检算法还可以通过一些测量指标来辅助质检。
#03
技术不能闭门造车
在人工智能数据标注领域，单纯的自动化标注是不现实的，逻辑上站不住脚。“你用算法产生的数据去训练另一个算法，在最完美的情况下，你可以训练出一个和之前一模一样的算法。” 蒋梦婕说道。但是你不能只做纯手工标注。传统的数据标注是一项纯粹的人力密集型工作。对于技术从业者来说是一个非常有吸引力的领域，因为一点点的技术引进就可以为企业降本增效。.
对于平台的设计理念和系统架构，蒋梦婕有自己的思考。在业务设计之初，引入了AI中台的概念。围绕AI中台赋能业务，引入了Apache Pulsar作为数据湖。围绕这个核心组件，设计了灵活的标签任务分配和工作流管理。因为业务数据存储在Pulsar中，借助Pulsar的高吞吐量，可以重复高效地消费数据，实现快速松耦合的业务扩展，比如结合Flink进行实时进度/工作负载/质量报表计算。对于项目管理，还可以对标注者进行画像，实时反欺诈监控。此外，
Appen 在全球市场积累了超过 25 年的行业经验。进入中国市场后，澳鹏借鉴国外平台做法，在国内自主打造了适合国内行业特点的高精度人工智能数据服务平台。那么，中国如何在技术和产品上与其他地区保持同步呢？迭代过程呢？
蒋梦洁认为，产品迭代必须与业务发展同步。在平台设计和技术架构构建的初期阶段，提前完成技术的整体架构设计，并在此基础上制定未来的发展规划。同时，要确保团队成员的目标一致，然后定期讨论调整优先级。一开始每次迭代只能完成MVP，非核心功能会提供功能兼容支持。在实际使用过程中，这些没有产品化的功能用起来还是挺痛苦的，比如招人的时候。，初始版本专注于标签业务本身。如果需要添加，
让记者意外的是，澳鹏的技术团队并没有闭门造车，自行解决问题。他们还有一个项目支持工程师团队。对于当前平台无法满足的所有功能，团队将准备一次性的脚本和工具进行处理。随后，平台逐渐将人工按照优先级处理的任务商业化。平台发布一个版本后，及时得到反馈，在下一个版本中进一步完善。因此，在产品开发团队、项目管理团队、业务团队的紧密配合下，技术/产品迭代速度相当快。
#04
人工智能数据和质量决定上层建筑
如果说优秀的技术架构和高效的迭代是决定一个人工智能数据服务商能否站稳脚跟的关键，那么真正决定它能否走得更远的，则在于产品本身解决问题的能力有多强。
在这个问题上，蒋梦婕提出了一个重点：“AI项目部署生命周期”。
一般AI项目部署的生命周期会包括：数据采集、数据标注、数据探索、模型开发、模型发布、定期监控。
那么，数据在这个生命周期中扮演什么角色呢？澳鹏解决了哪些问题？蒋梦婕在描述数据的重要性时，引用了Andrew Ng（吴恩达，全球人工智能和机器学习领域最权威的学者之一）的话：80%成功的AI部署是数据准备（包括数据清洗） /数据标签等），20% 用于模型开发。而澳鹏帮助客户解决模型全生命周期的数据采集、数据标注、发布后监控等问题。
此外，数据的可用性和质量也是澳鹏服务的核心。蒋梦婕打了个比喻：“AI模型就像一个孩子，你教他什么，他就学什么。如果数据质量差，那么AI模型也会学这些错误。” 因此，澳鹏有一整套解决方案来保护数据质量：
1.多人标记同一条数据进行投票打分
2.数据挖掘
3、机器学习辅助质检
4、多轮人工质检
蒋梦洁认为，项目管理是一门艺术，尤其是在人工参与的场景下，整个过程的任何一个环节都可能发生变化。澳鹏的优势在于对每个企业的业务进行深度打磨，融入自身高效的项目管理方式和标签细节的优化。
1. 使整个项目管理流程更易于定制和适应变化。Appen 有一个模板引擎，可以定制独特的标签要求。质量检查拒绝后会有多轮质量检查和可配置行为。澳鹏根据贴标机质量调整质检抽样率控制机制
2、仔细打磨贴标工具。Appen 会测量常见标注任务的时间和鼠标点击次数。目标是与人类合作，以AI的形式为AI服务。一方面，Appen 将改善人机交互，并拥有专门的 HCI 工程师。另一方面，它会使用AI模型进行辅助，从而提高人走一步，机器帮助前进几步的效率。人类和机器各自做自己擅长的事情。
#05
拨开迷雾
CSDN：听说澳鹏正在密切关注自动驾驶领域，那么目前自动驾驶领域在数据方面有哪些挑战？澳鹏提出了哪些解决方案？
蒋梦婕：这个问题可以分为五个部分。
1. 需要同时使用多个感知传感器相互补充，比如摄像头、激光雷达。如果使用一个以上的传感器，则需要一个以上的标签。如何连接多个传感器进行贴标是个大问题。澳鹏提供多传感器融合标注方式，在提供标注能力的同时，大大节省了标注成本。例如，在3D激光点云上标记3D帧后，我们可以自动将2D帧转换投影到图片上，同时保证同一物体在不同传感器的数据上具有相同的ID和物体属性。该工具还设计用于适应不同的传感器类型和数量。
2、Perception有多种细分场景，如目标识别、车道线识别、可行驶区域识别、路标识别等。澳鹏提供全套标注工具，可根据场景灵活配置和调整标注方式。
3. 需要大量的标注数据——成本高。我们将使用预标注模型进行高效的辅助标注，例如一键3D画框、微调3D车道线、自动逐帧标注等。
4. 需要大量标记数据——难以管理。数据量小的时候，很多公司甚至可以用一个Excel来管理，但是当数据量大的时候，数据传输就会成为一个问题。我们提供数据全流程生命周期的管理，可自由定义数据生产流程。
5. 2D/3D数据难以分析/查看。无论是在客户验收还是算法开发过程中，2D/3D标注数据都没有文字标注或语音标注结果直观。2D/3D结果是一些坐标信息，客户需要做一些开发工作才能得到标注结果。查看标记结果。澳鹏提供了一个视觉验收工具，带有标注结果统计，比如标注数据中包括了多少辆车和多少人。一共多少分等等。
CSDN：每个企业的技术架构和实力都不一样。对于初创企业、大中型企业，如何选择合适的数据标注平台/相关服务商？有什么不同吗？
蒋梦洁：创业场景变化很快，标签的需求一般不是很大。并且公司没有精力或资源来开发或维护数据注释平台。我们推荐纯SaaS的模式，可以让初创企业快速开始贴标，通过试错快速调整方向。
中型企业已经拥有相对成熟的商业模式和自有系统，也具备开发或维护数据标签平台的资源。他们会更关心是否有系统集成和二次开发的开放API，功能是否全面。对于这样的企业，我们会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
一般大型互联网公司较早使用AI技术，自己开发了一些标注平台。在选择服务商时，我们会特别关注“服务商是否有能力快速招募大量优质标注人员，标注工具水平是否会比公司更高效，数据安全性是否有保障”等。对于这样的企业，我们也会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
CSDN：您认为未来人工智能数据标注领域或该领域的服务商会有怎样的发展趋势？
蒋梦洁：现阶段标签领域鱼龙混杂，价格竞争激烈。他们中的许多人已经进入了这个领域，拥有大量传统的人类服务提供商。随着行业的洗牌，具备快速招人能力、拥有丰富项目管理经验、拥有自身平台研发能力的供应商将逐渐脱颖而出。
标注平台将沿着采集标注一体化的方向发展。对于很多人工智能公司来说，数据采集和标注往往是同时进行的。比如刚才的例子，采集日常的通讯语音，采集完成后需要将语音进行转录。如果将采集
和贴标签分成两个独立的阶段，那么前置时间会很长。另外，如果厂牌认为采集的声音根本听不到，也很难及时回拨给采集人员重新录制。
另一方面，未来可能会向AI数据中心发展。不仅是非结构化数据的管理，还慢慢延伸到结构化数据的管理。数据标注不会在整个生命周期中独立存在。如果多个系统拆分，数据科学家将浪费大量时间在移动数据上，效率不高，也会影响创新。如果基于集成的AI数据中心，数据科学家可以开发算法和数据注释，相互迭代改进。比如在标注的同时实时训练模型，当效果无法再次提升时就停止标注。这在业界被称为主动学习。
原创
出处 | CSDN
记者 | 卡罗尔邓小娟
关于澳鹏
Appen Limited (ASX: APX) 是全球领先的图像、文本、语音、音频和视频等人工智能训练数据服务提供商。拥有业界最先进的AI辅助数据标注平台和集成的AI数据和资源管理平台以及全球超过100万的技能众包资源，支持235+种语言和方言。Appen 的解决方案为技术、汽车、金融服务、零售、制造和政府等行业的全球领导者提供高质量、安全和高效的服务。Appen 成立于 1996 年，在世界各地拥有客户和办事处。点击这里了解更多。
4.5.
（扫描二维码免费下载电子版）
解决方案:WhatsApp营销高效开发客户，效果翻倍！
作为全球最大的即时聊天通讯软件，WhatsApp是国外最受欢迎的通信软件，其受欢迎程度不亚于微信在中国。据统计，其用户总数已达25亿，月活跃人数达16亿，覆盖90多个国家和地区。
在疫情肆虐，展会无法找到客户之际，越来越多的外贸公司开始使用WhatsApp进行客户开发和推广。
它有一个
用户基数大，免费发送消息，不通过好友验证即可与目标对象发起对话，消息打开率达98%，可直接开发推广。由于WhatsApp绑定了手机号码，可以直接掌握客户的号码，不用担心客户流失。
但是，在WhatsApp上，我们无法直接搜索客户，一般只能通过两种方式：一种是在各大平台发布客户号码后被客户搜索添加，另一种是获取不同渠道的客户编号，然后搜索添加客户。
透過 WhatsApp 群組連結加入群組
OR邀请是开发客户的最佳方式之一，但有效的客户很难通过人工搜索批量获取群链接，耗时费力。
俗话说，“工人要做好，首先要提高工具的质量”。有效的营销工具不仅可以减少人工和时间成本的浪费，还可以提高客户质量。那么外贸商如何快速大量获得潜在客户数量呢？
对此，万丹阁梳理出4大强大的WhatsApp营销功能，通过群发中的数据采集、群挖、数据过滤，帮助外贸企业提高WhatsApp开发客户的营销效率，帮助企业成长增效，布局海外。
1. WhatsApp数据采集
数据量：全球200多个国家，包括10M +潜在WhatsApp帐户
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。
2. 微信群组采集
数据量：24个采集渠道，多个海外社交平台，日活跃量上亿
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4. 微信批量群组发送
申请BM和发件人渠道
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防止封禁
为了防止因操作不当而被封禁，消息模板的内容必须符合WhatsApp的官方要求，否则会影响消息发送的效果。符合要求的内容可以分组发送，可以降低封禁风险，有效提高账号安全性和账号权重。
高级批量发送模板
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智能客服系统
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超强:拨开「短视频第一股」的外表，我们看见了一家强悍的「科技公司」
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-11-26 04:30
超强:拨开「短视频第一股」的外表，我们看见了一家强悍的「科技公司」
从音视频制作、传输到内容、用户、技术基础设施建设的理解和个性化推荐，快手的布局无愧于“科技公司”的称号
11月6日，全国短视频社区快手公布招股书。
一个令人惊讶的数字是，快手在2020年上半年的研发投入为23亿元，占同期总营收的8.9%。
我们一般不会把短视频归类为高科技产业，但仔细想想，短视频中其实有很多技术应用场景。例如，视频拍摄特效、千人推荐算法、高速低延迟的网络基础设施等。
快手几乎从成立之初就做了这些技术布局，从生产消费的体验，到对音视频内容的理解和对用户的个性化推送，再到技术基础设施的建设，布局超乎想象。
现在，抛开“短视频第一股”的出现，是时候重新评价快手作为“科技公司”了。
1、内容制作：自研深度学习推理引擎，AI“飞入寻常百姓家”
用快手拍摄短视频的一大乐趣就是能够实现各种梦幻般的AI效果。
快手基于强大的图像AI技术，在移动端实现自动人像识别、分割、背景生成相结合的实时隐身效果，让用户在移动端创作出各种有趣的作品。
比如快手新推出的《变身童话公主》系列的魔幻表情符号。
再比如，“隐形魔法”从天而降，是短视频行业首次应用将单幅图像修复与帧间图像对齐相结合的视频修复算法。
基于
手机上的摄像头和传感器，快手的移动混合现实技术几乎可以将每部手机变成可以实时感知空间信息的设备，实现虚拟元素与真实环境的自然交互和呈现。
这项技术使快手用户无需复杂的设备即可在手机上实现基于太空的创意和身临其境的互动体验。
基于深度学习GAN技术，快手于2019年在国内发布了《娃娃脸》特效，用这个表情让脸一键回归幼儿。在此基础上，有“变性”、“变手绘”、即将上映的“变童话”等多种应用。
以上是快手在短视频行业的首次应用，技术先进。
为了保持应用的创新，快手在2018年成立了AI实验室Y-tech，聘请了多位技术大师负责前沿算法研究，并加入魔幻表达部特效团队加入产品经理，让技术研究和产品落地无缝对接。
在实践中，为了克服手机上技术实时处理的障碍，Y-tech还开发了一套算法压缩模型，可以在计算和内存资源有限的情况下，在不影响算法效果的情况下，最大限度地减少模型的计算量。
而且，为了让特效在所有手机上都能运行，Y-tech还自主研发了深度学习推理引擎YCNN。
YCNN可以支持CPU、GPU和NPU等多种型号的底层硬件，可以根据不同的手机算力提供不同尺寸的特定型号，并通过模型交付将设备上的最佳算力与相应的型号相匹配。
YCNN整体架构。
在推理引擎优化方面，工程师还将针对不同设备优化算子，以最大限度地提高设备性能。
此外，YCNN
引擎还拥有完整的AI工具链，支持PyTorch，TF/TFlite模型直接转换为YCNN模型，并支持训练时模型量化和基于硬件的模型结构搜索。整体性能比行业引擎具有约10%的优势。
2、音视频传输：自主研发传输协议KTP，与直播延迟竞争
快手以“拥抱每一个生命”为口号，用户遍布全球。打开APP，你经常会发现，“老铁”在沟壑、田野甚至荒野中开直播，但网络滞后很少。
这就涉及到快手以“专用传输协议KTP和流媒体多码率标准LAS”为代表的核心音视频传输技术。
该技术不仅可以保证弱网络下作品的发布成功率、直播的稳定性和流畅性，以及视频会议等RTC应用的低延迟和流畅性，还可以支持端到端高清1080P视频的拍摄、制作、上传和播放，并根据不同用户的网络状态和设备性能动态选择最佳清晰度， 在观看体验的流畅性、清晰度和低延迟之间取得平衡。
具体来说，媒体内容从制作到被看到，必须经过网络分发的过程。手机对音视频内容进行采集、编码、处理后，传输到媒体服务器，媒体服务器与CDN网络互联，再由CDN分发给快手用户消费。
整个网络传输过程分为上游（媒体内容从主播/创作者到媒体服务器）和下游（媒体内容从CDN到受众），针对上下游，快手开发了传输协议KTP和多码率标准LAS，以优化端到端的用户体验。
快手传输协议 KTP
快手的业务复杂，包括工作发布、直播、PK/麦克风、视频会议、多人互动等，不同的业务对传输性能有不同的要求。
例如，作品的发布需要高吞吐量、高可靠、低时间消耗，而直播需要低延迟和高稳定性。目前，未来的协议和算法只关注某一点，难以满足快手的需求。为此，快手设计了私有传输协议KTP，其架构如下图所示：
KTP基于UDP，这使得它非常灵活，快手工程师和算法专家可以在它上面设计各种各样的传输算法。
KTP分为服务器层和客户端，每一端分为传输控制层和服务感知层，在传输控制层，收录
大量的传输算法，可以适应各种网络状态和需求，传输控制层之上是服务感知层，该层是业务与网络之间的桥梁，
通过感知业务和网络特征的结合，实现跨层源渠道联合优化。
目前，KTP已在快手的各项业务中得到充分应用，并取得了非常显著的效益，其业绩也处于行业领先水平。例如，与 QUIC\SRT 相比，KTP 可以显著减少发布作品所需的时间，减少直播延迟，提高清晰度。与业界常见的RTC产品相比，KTP可以获得更多的延迟和更强的弱网络抵抗力。KTP
采用可插拔设计方式，所有算法和功能块相互解耦，大大提高了KTP的灵活性和可扩展性。同时结合快手强大的A/B测试系统，任何算法和变化都能快速在线获得最真实的反馈，让KTP保持领先地位和实用性。
LAS：实时自适应流媒体
复杂的网络环境使得单一定义难以满足不同用户的需求。为了改善所有用户的体验，快手制定了多码率自适应策略，让不同的用户在当前网络条件下获得最佳体验。
对于直播
快手研发了基于流媒体的直播多码率标准LAS，并正式对外开放。
目前各大云厂商都支持LAS，保证LAS服务在云上，快手也开源Web侧解决方案，与B站共建，共同开源移动解决方案。
与众所周知的多码率标准HLS相比，如下图所示，LAS可以实现更低的延迟，更高的清晰度和更流畅的直播体验。
LAS的优势。
除了传输协议，快手对媒体消费体验的优化和研究也令人瞩目
比如快手
推出了60帧、HDR等一系列提升视频质量的技术，快手现在支持VR视频观看，只要下载快手APP，就相当于拥有了VR终端。
在编解码器领域，圣地亚哥快手音视频标准实验室提交的几项提案已被全球联合倡议JVET（ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG联合视频探索组）采纳，成为其主要贡献者之一。
在应用方面，快手视频解码标准（KVC）自2020年3月开始大规模部署。在相同的主观质量下，KVC可以大幅减小媒体文件的大小，提高视频播放的流畅度。
三、内容理解：多式联运技术为更好的内容保驾护航
当然，作为国内顶尖的短视频平台之一，仅仅让用户看到好看清晰的视频是不够的。
随着视频和用户数量的增加，
平台必须能够保证视频的原创性和安全性，并且能够根据用户的个性化需求推荐不同的视频。这一切都涉及到平台对音视频内容和用户的理解，所以快手出现了深度学习技术。
2015年是人工智能爆发的一年，也是快手组建第一个深度学习团队的一年。2016年，深度学习部门开始涉足语音、文本、音乐等各种媒体形式，因此更名为“多媒体理解小组”（MMU）。
由于快手是早期对视频内容分析有强烈需求的公司，MMU团队基本从零开始，从“定义合理的标签体系”开始了解用户制作的错综复杂的音视频内容。两大应用方向包括人机交互和信息分发。
在具体场景方面，首先，多模态技术将帮助用户实现更好的视频创作。
在这方面，快手是目前中国短视频行业首家成功大规模实现端到端自动语音识别系统的公司。
一般语音合成
应用基于参数化语音合成算法，合成语音比较僵硬。MMU团队采用并改进了完全端到端的神经网络模型，可以使合成的语音效果更加自然，神经网络结构可以利用硬件并行计算能力来支持实时语音合成。
为了最大限度地保留语音角色的语音韵律风格，团队还对算法进行了一系列调试，比如在生成算法中加入风格控制回归编码网络来反映韵律;使用基于深度神经网络的声码器恢复声音特征等。
在技术支持下，快手拥有许多有趣的“声音”功能。一个典型的应用是快盈今年推出的智能配音功能，它允许用户输入文本，软件可以自动将其转换为高质量的视频配音，以及多种“语音扬声器”和方言可供选择。
还有去年推出的快手直播间语音助手“小快”，可以识别语音命令播放音乐、讲笑话，活跃直播间气氛。
此外，MMU团队还开发了“根据视频内容自动生成音乐”功能，可以更好地将视频画面与音乐的节奏相匹配，为此，团队还专门招募了懂音乐的人和工程师一起融合创新。
除了创作，多模态技术还可以准确理解视频内容，帮助创建更好的分享机制。
MMU团队在这方面做了两件有趣的事情：第一是强调音频和视觉的多模态合成建模，而不仅仅是视觉或音频;
二、快手
拥有大量的用户数据，不属于传统多媒体内容研究的范围，但快手可以很好地利用这些数据进行内容理解。快手将行为数据和内容数据融合进行综合建模，在等量人工标注的前提下，快手利用海量用户行为数据，可以获得比纯内容模型更好的性能。
内容行为数据融合。
如今，MMU团队每天实时分析超过1500万个视频和超过100万小时的直播内容，并开发了AI驱动的内容算法系统，可以对平台的海量数据（文本、图像、音频和视频）以及不当和非法内容以及可能侵犯第三方知识产权的内容进行实时多维度分析和过滤。
四、个性化推荐：强化学习摆脱推荐内容的同质化
对于所有短视频平台来说，“个性化推荐”是最能影响用户感情的环节。
因此，除了了解内容之外，平台还需要能够将内容推送给最合适的客户。快手在这方面也做得很好。从界面设计
来看，快手的推荐引擎是全球极少数拥有双列缩略图、上下个性化推送界面设计的大型推荐引擎之一。
缩略图允许用户根据自己的喜好快速选择自己想要观看的短视频和直播，个性化的上下推支持在向上滑动屏幕时自动播放下一个视频，使浏览更流畅。
此外，快手也是短视频行业最早将深度强化学习算法大规模应用于视频推荐的公司之一，其推荐引擎基于自研图神经网络（KGNN）。
个性化推荐一般分为两步，首先“召回”，从千万级视频库中基于简单模型对数百个相关候选视频进行“排序”，利用复杂模型最终选择多个视频（一般为十个）返回给用户。
在排序过程中，传统的推荐排名算法通常采用逐点排序框架，基于经验公式或排序模型，“独立”估计每个候选视频的排序分数，从高到低抓取前N个视频。
然而，
独立评分法忽略相邻视频的影响，倾向于将类似视频排在第一位，导致同质化推荐内容，从长远来看会让用户厌倦内容。
因此，
快手技术团队提出了一种基于强化学习的序列化排序框架，将输出N个视频序列的任务建模为连续做出N个决策的过程。强化学习排名模型端到端地完成整个推荐排名过程，从数百个视频候选集中选择数十个视频的有序列表，并将它们返回给用户。
传统排名算法VS强化学习算法。
在强化学习排序过程中，每次挑选的目标都是最大化视频序列的整体奖励，保证推荐内容的多样性。
此外，强化学习排名算法
还可以保证更好的推荐准确率和实施，系统在每次用户反馈（点击、点赞、转发）后，通过强化学习算法完成排名模型的在线更新。
5. 快手的科技基础设施
作为一家科技公司，快手能实现上述技术最离不开的就是“基础设施”。
首先是人才，快手在世界各地招募了很多非常优秀的技术人才。招股书显示，截至2020年6月30日，快手研发人员超过5000人，硕士及以上学历的研发人员2300余人。2017年
、2018年，
2019年及截至2020年6月30日，快手研发支出分别为4.766亿元、18亿元、29亿元和23亿元，分别占同期经营费用的23.1%、26.8%、21.5%和13.6%。
此外，快手在世界各地设有研发中心。Y-tech是一家人工智能研究中心，专注于计算机视觉、深度学习等前沿领域，完善快手AR、滤镜等技术驱动的特效功能。其研究中心位于北京，在美国杭州和帕洛阿尔托设有办事处。
为了扩大海外版图，快手还在美国设立了研发中心。快手总部位于硅谷，整合了几个关键团队，包括Y-Tech、图形AI、多媒体算法和异构计算实验室。
斯坦福大学附近的快手研发中心。
西雅图实验室旨在吸引美国优秀人才，建立技术壁垒，承接商业广告推荐、游戏AI与策略优化、移动AI模型效率优化等项目。
圣地亚哥视频编码标准实验室主要致力于探索下一代视频压缩技术，包括视频压缩算法、视频处理、视频内容分析、机器学习和质量评估。
此外，快手还与清华大学联合
成立“清华大学-快手未来媒体数据联合研究院”，培养学生结合产学研，用AI解决产品问题。在网络
基础设施方面，快手目前拥有超过24万台服务器，分布在全国22个网络数据中心，数据总量为EB。
此外，快手还计划在全国部署超大规模数据中心，并已于6月与乌兰察布数据中心项目举行签约仪式，投资100亿元，预计明年投入使用。除了数据中心，为了提高计算效率，
快手还优化算法，开发了基于CPU/GPU异构的计算系统，进一步提高算法的运行效率。
六、坚持用户导向，追求技术“极致”
如果概括快手技术团队的特点，可以用两个词来形容，“用户为本”和“追求完美”。
技术人员通常从技术角度思考问题，但快手会自觉培养工程师的逆向思维能力，考虑用户的需求。
最简单的方法是，研发人员会成为产品的深度用户，从用户的角度进行深思熟虑和优化，并与产品经理讨论如何更好地改进。
比如在主播和粉丝的音视频连接场景中，很多直播团队在2016年就推出了麦克风连接功能。快手刚上线直播时，产品团队从用户的角度评价：直接上线视频连接可能会给用户带来社交压力，如何把用户开话筒的压力降到最低？
最能接受的形式是语音麦克风，于是快手首先推出了技术更简单的语音麦克风，证明了用户端的实时性非常高，只有当反馈“露面”需求时，快手才在2017年推出视频麦克风。
追求完美是快手技术团队的原则。2019年，快手CEO苏华在年会上强调，“不追求极致，就赢不了。
因此，在每一个看似微小的功能背后，快手都会投入大量资源，用技术打造极致的用户体验。
正如快手音视频技术负责人俞冰曾对媒体说的那样，“我们给最优秀的技术人员一个很好的机会，让他们把特别精细的细节做好，不像有些产品只能达到80分。
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自媒体伪原创文章采集器软件下载、2、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
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从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载，4.百家号
自媒体权威是一个免费的专用工具，可以帮助所有的自媒体平台。
自媒体权限设置： 1、自媒体支持设置功能：在文章中加入百家号可以更好的展示标题和文章的具体内容，吸引粉丝阅读。
2、与百家号相互促进
自媒体和网站互推的区别在于，百家号和企鹅互推需要一定的技巧，但是必须保证文章的原创性，否则收入会增加，一旦被封，账号就会被封。
4、对百家号的限制：指在百家号发表的文章不是原创的，但是对于发表在百家号的内容，百家号可以直接插入宣传自己的广告。
5、对百家号的限制：指百家号上发表的文章不是原创的，基本都是人工审核的。
6、发布链接：指在自媒体列表中直接发布，而非他人链接。
7、对百家号的限制：指的是从搜索引擎排名规则来看，百家号不可能展示重复的页面。
8、发表文章后的感受：大部分人都是这么认为的。我们发布的文章不仅会提高用户体验，而且对网站排名和排名也有重要的作用。当然，在百家号上发表文章，不仅仅是为了网站内部流量的增加，同时也会起到品牌推广的作用。这个广告的价值在经济上没有好处。
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从音视频制作、传输到内容、用户、技术基础设施建设的理解和个性化推荐，快手的布局无愧于“科技公司”的称号
11月6日，全国短视频社区快手公布招股书。
一个令人惊讶的数字是，快手在2020年上半年的研发投入为23亿元，占同期总营收的8.9%。
我们一般不会把短视频归类为高科技产业，但仔细想想，短视频中其实有很多技术应用场景。例如，视频拍摄特效、千人推荐算法、高速低延迟的网络基础设施等。
快手几乎从成立之初就做了这些技术布局，从生产消费的体验，到对音视频内容的理解和对用户的个性化推送，再到技术基础设施的建设，布局超乎想象。
现在，抛开“短视频第一股”的出现，是时候重新评价快手作为“科技公司”了。
1、内容制作：自研深度学习推理引擎，AI“飞入寻常百姓家”
用快手拍摄短视频的一大乐趣就是能够实现各种梦幻般的AI效果。
快手基于强大的图像AI技术，在移动端实现自动人像识别、分割、背景生成相结合的实时隐身效果，让用户在移动端创作出各种有趣的作品。
比如快手新推出的《变身童话公主》系列的魔幻表情符号。
再比如，“隐形魔法”从天而降，是短视频行业首次应用将单幅图像修复与帧间图像对齐相结合的视频修复算法。
基于
手机上的摄像头和传感器，快手的移动混合现实技术几乎可以将每部手机变成可以实时感知空间信息的设备，实现虚拟元素与真实环境的自然交互和呈现。
这项技术使快手用户无需复杂的设备即可在手机上实现基于太空的创意和身临其境的互动体验。
基于深度学习GAN技术，快手于2019年在国内发布了《娃娃脸》特效，用这个表情让脸一键回归幼儿。在此基础上，有“变性”、“变手绘”、即将上映的“变童话”等多种应用。
以上是快手在短视频行业的首次应用，技术先进。
为了保持应用的创新，快手在2018年成立了AI实验室Y-tech，聘请了多位技术大师负责前沿算法研究，并加入魔幻表达部特效团队加入产品经理，让技术研究和产品落地无缝对接。
在实践中，为了克服手机上技术实时处理的障碍，Y-tech还开发了一套算法压缩模型，可以在计算和内存资源有限的情况下，在不影响算法效果的情况下，最大限度地减少模型的计算量。
而且，为了让特效在所有手机上都能运行，Y-tech还自主研发了深度学习推理引擎YCNN。
YCNN可以支持CPU、GPU和NPU等多种型号的底层硬件，可以根据不同的手机算力提供不同尺寸的特定型号，并通过模型交付将设备上的最佳算力与相应的型号相匹配。
YCNN整体架构。
在推理引擎优化方面，工程师还将针对不同设备优化算子，以最大限度地提高设备性能。
此外，YCNN
引擎还拥有完整的AI工具链，支持PyTorch，TF/TFlite模型直接转换为YCNN模型，并支持训练时模型量化和基于硬件的模型结构搜索。整体性能比行业引擎具有约10%的优势。
2、音视频传输：自主研发传输协议KTP，与直播延迟竞争
快手以“拥抱每一个生命”为口号，用户遍布全球。打开APP，你经常会发现，“老铁”在沟壑、田野甚至荒野中开直播，但网络滞后很少。
这就涉及到快手以“专用传输协议KTP和流媒体多码率标准LAS”为代表的核心音视频传输技术。
该技术不仅可以保证弱网络下作品的发布成功率、直播的稳定性和流畅性，以及视频会议等RTC应用的低延迟和流畅性，还可以支持端到端高清1080P视频的拍摄、制作、上传和播放，并根据不同用户的网络状态和设备性能动态选择最佳清晰度， 在观看体验的流畅性、清晰度和低延迟之间取得平衡。
具体来说，媒体内容从制作到被看到，必须经过网络分发的过程。手机对音视频内容进行采集、编码、处理后，传输到媒体服务器，媒体服务器与CDN网络互联，再由CDN分发给快手用户消费。
整个网络传输过程分为上游（媒体内容从主播/创作者到媒体服务器）和下游（媒体内容从CDN到受众），针对上下游，快手开发了传输协议KTP和多码率标准LAS，以优化端到端的用户体验。
快手传输协议 KTP
快手的业务复杂，包括工作发布、直播、PK/麦克风、视频会议、多人互动等，不同的业务对传输性能有不同的要求。
例如，作品的发布需要高吞吐量、高可靠、低时间消耗，而直播需要低延迟和高稳定性。目前，未来的协议和算法只关注某一点，难以满足快手的需求。为此，快手设计了私有传输协议KTP，其架构如下图所示：
KTP基于UDP，这使得它非常灵活，快手工程师和算法专家可以在它上面设计各种各样的传输算法。
KTP分为服务器层和客户端，每一端分为传输控制层和服务感知层，在传输控制层，收录
大量的传输算法，可以适应各种网络状态和需求，传输控制层之上是服务感知层，该层是业务与网络之间的桥梁，
通过感知业务和网络特征的结合，实现跨层源渠道联合优化。
目前，KTP已在快手的各项业务中得到充分应用，并取得了非常显著的效益，其业绩也处于行业领先水平。例如，与 QUIC\SRT 相比，KTP 可以显著减少发布作品所需的时间，减少直播延迟，提高清晰度。与业界常见的RTC产品相比，KTP可以获得更多的延迟和更强的弱网络抵抗力。KTP
采用可插拔设计方式，所有算法和功能块相互解耦，大大提高了KTP的灵活性和可扩展性。同时结合快手强大的A/B测试系统，任何算法和变化都能快速在线获得最真实的反馈，让KTP保持领先地位和实用性。
LAS：实时自适应流媒体
复杂的网络环境使得单一定义难以满足不同用户的需求。为了改善所有用户的体验，快手制定了多码率自适应策略，让不同的用户在当前网络条件下获得最佳体验。
对于直播
快手研发了基于流媒体的直播多码率标准LAS，并正式对外开放。
目前各大云厂商都支持LAS，保证LAS服务在云上，快手也开源Web侧解决方案，与B站共建，共同开源移动解决方案。
与众所周知的多码率标准HLS相比，如下图所示，LAS可以实现更低的延迟，更高的清晰度和更流畅的直播体验。
LAS的优势。
除了传输协议，快手对媒体消费体验的优化和研究也令人瞩目
比如快手
推出了60帧、HDR等一系列提升视频质量的技术，快手现在支持VR视频观看，只要下载快手APP，就相当于拥有了VR终端。
在编解码器领域，圣地亚哥快手音视频标准实验室提交的几项提案已被全球联合倡议JVET（ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG联合视频探索组）采纳，成为其主要贡献者之一。
在应用方面，快手视频解码标准（KVC）自2020年3月开始大规模部署。在相同的主观质量下，KVC可以大幅减小媒体文件的大小，提高视频播放的流畅度。
三、内容理解：多式联运技术为更好的内容保驾护航
当然，作为国内顶尖的短视频平台之一，仅仅让用户看到好看清晰的视频是不够的。
随着视频和用户数量的增加，
平台必须能够保证视频的原创性和安全性，并且能够根据用户的个性化需求推荐不同的视频。这一切都涉及到平台对音视频内容和用户的理解，所以快手出现了深度学习技术。
2015年是人工智能爆发的一年，也是快手组建第一个深度学习团队的一年。2016年，深度学习部门开始涉足语音、文本、音乐等各种媒体形式，因此更名为“多媒体理解小组”（MMU）。
由于快手是早期对视频内容分析有强烈需求的公司，MMU团队基本从零开始，从“定义合理的标签体系”开始了解用户制作的错综复杂的音视频内容。两大应用方向包括人机交互和信息分发。
在具体场景方面，首先，多模态技术将帮助用户实现更好的视频创作。
在这方面，快手是目前中国短视频行业首家成功大规模实现端到端自动语音识别系统的公司。
一般语音合成
应用基于参数化语音合成算法，合成语音比较僵硬。MMU团队采用并改进了完全端到端的神经网络模型，可以使合成的语音效果更加自然，神经网络结构可以利用硬件并行计算能力来支持实时语音合成。
为了最大限度地保留语音角色的语音韵律风格，团队还对算法进行了一系列调试，比如在生成算法中加入风格控制回归编码网络来反映韵律;使用基于深度神经网络的声码器恢复声音特征等。
在技术支持下，快手拥有许多有趣的“声音”功能。一个典型的应用是快盈今年推出的智能配音功能，它允许用户输入文本，软件可以自动将其转换为高质量的视频配音，以及多种“语音扬声器”和方言可供选择。
还有去年推出的快手直播间语音助手“小快”，可以识别语音命令播放音乐、讲笑话，活跃直播间气氛。
此外，MMU团队还开发了“根据视频内容自动生成音乐”功能，可以更好地将视频画面与音乐的节奏相匹配，为此，团队还专门招募了懂音乐的人和工程师一起融合创新。
除了创作，多模态技术还可以准确理解视频内容，帮助创建更好的分享机制。
MMU团队在这方面做了两件有趣的事情：第一是强调音频和视觉的多模态合成建模，而不仅仅是视觉或音频;
二、快手
拥有大量的用户数据，不属于传统多媒体内容研究的范围，但快手可以很好地利用这些数据进行内容理解。快手将行为数据和内容数据融合进行综合建模，在等量人工标注的前提下，快手利用海量用户行为数据，可以获得比纯内容模型更好的性能。
内容行为数据融合。
如今，MMU团队每天实时分析超过1500万个视频和超过100万小时的直播内容，并开发了AI驱动的内容算法系统，可以对平台的海量数据（文本、图像、音频和视频）以及不当和非法内容以及可能侵犯第三方知识产权的内容进行实时多维度分析和过滤。
四、个性化推荐：强化学习摆脱推荐内容的同质化
对于所有短视频平台来说，“个性化推荐”是最能影响用户感情的环节。
因此，除了了解内容之外，平台还需要能够将内容推送给最合适的客户。快手在这方面也做得很好。从界面设计
来看，快手的推荐引擎是全球极少数拥有双列缩略图、上下个性化推送界面设计的大型推荐引擎之一。
缩略图允许用户根据自己的喜好快速选择自己想要观看的短视频和直播，个性化的上下推支持在向上滑动屏幕时自动播放下一个视频，使浏览更流畅。
此外，快手也是短视频行业最早将深度强化学习算法大规模应用于视频推荐的公司之一，其推荐引擎基于自研图神经网络（KGNN）。
个性化推荐一般分为两步，首先“召回”，从千万级视频库中基于简单模型对数百个相关候选视频进行“排序”，利用复杂模型最终选择多个视频（一般为十个）返回给用户。
在排序过程中，传统的推荐排名算法通常采用逐点排序框架，基于经验公式或排序模型，“独立”估计每个候选视频的排序分数，从高到低抓取前N个视频。
然而，
独立评分法忽略相邻视频的影响，倾向于将类似视频排在第一位，导致同质化推荐内容，从长远来看会让用户厌倦内容。
因此，
快手技术团队提出了一种基于强化学习的序列化排序框架，将输出N个视频序列的任务建模为连续做出N个决策的过程。强化学习排名模型端到端地完成整个推荐排名过程，从数百个视频候选集中选择数十个视频的有序列表，并将它们返回给用户。
传统排名算法VS强化学习算法。
在强化学习排序过程中，每次挑选的目标都是最大化视频序列的整体奖励，保证推荐内容的多样性。
此外，强化学习排名算法
还可以保证更好的推荐准确率和实施，系统在每次用户反馈（点击、点赞、转发）后，通过强化学习算法完成排名模型的在线更新。
5. 快手的科技基础设施
作为一家科技公司，快手能实现上述技术最离不开的就是“基础设施”。
首先是人才，快手在世界各地招募了很多非常优秀的技术人才。招股书显示，截至2020年6月30日，快手研发人员超过5000人，硕士及以上学历的研发人员2300余人。2017年
、2018年，
2019年及截至2020年6月30日，快手研发支出分别为4.766亿元、18亿元、29亿元和23亿元，分别占同期经营费用的23.1%、26.8%、21.5%和13.6%。
此外，快手在世界各地设有研发中心。Y-tech是一家人工智能研究中心，专注于计算机视觉、深度学习等前沿领域，完善快手AR、滤镜等技术驱动的特效功能。其研究中心位于北京，在美国杭州和帕洛阿尔托设有办事处。
为了扩大海外版图，快手还在美国设立了研发中心。快手总部位于硅谷，整合了几个关键团队，包括Y-Tech、图形AI、多媒体算法和异构计算实验室。
斯坦福大学附近的快手研发中心。
西雅图实验室旨在吸引美国优秀人才，建立技术壁垒，承接商业广告推荐、游戏AI与策略优化、移动AI模型效率优化等项目。
圣地亚哥视频编码标准实验室主要致力于探索下一代视频压缩技术，包括视频压缩算法、视频处理、视频内容分析、机器学习和质量评估。
此外，快手还与清华大学联合
成立“清华大学-快手未来媒体数据联合研究院”，培养学生结合产学研，用AI解决产品问题。在网络
基础设施方面，快手目前拥有超过24万台服务器，分布在全国22个网络数据中心，数据总量为EB。
此外，快手还计划在全国部署超大规模数据中心，并已于6月与乌兰察布数据中心项目举行签约仪式，投资100亿元，预计明年投入使用。除了数据中心，为了提高计算效率，
快手还优化算法，开发了基于CPU/GPU异构的计算系统，进一步提高算法的运行效率。
六、坚持用户导向，追求技术“极致”
如果概括快手技术团队的特点，可以用两个词来形容，“用户为本”和“追求完美”。
技术人员通常从技术角度思考问题，但快手会自觉培养工程师的逆向思维能力，考虑用户的需求。
最简单的方法是，研发人员会成为产品的深度用户，从用户的角度进行深思熟虑和优化，并与产品经理讨论如何更好地改进。
比如在主播和粉丝的音视频连接场景中，很多直播团队在2016年就推出了麦克风连接功能。快手刚上线直播时，产品团队从用户的角度评价：直接上线视频连接可能会给用户带来社交压力，如何把用户开话筒的压力降到最低？
最能接受的形式是语音麦克风，于是快手首先推出了技术更简单的语音麦克风，证明了用户端的实时性非常高，只有当反馈“露面”需求时，快手才在2017年推出视频麦克风。
追求完美是快手技术团队的原则。2019年，快手CEO苏华在年会上强调，“不追求极致，就赢不了。
因此，在每一个看似微小的功能背后，快手都会投入大量资源，用技术打造极致的用户体验。
正如快手音视频技术负责人俞冰曾对媒体说的那样，“我们给最优秀的技术人员一个很好的机会，让他们把特别精细的细节做好，不像有些产品只能达到80分。
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自媒体伪原创文章采集器软件下载、2、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载、3、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载，4.百家号
自媒体权威是一个免费的专用工具，可以帮助所有的自媒体平台。
自媒体权限设置： 1、自媒体支持设置功能：在文章中加入百家号可以更好的展示标题和文章的具体内容，吸引粉丝阅读。
2、与百家号相互促进
自媒体和网站互推的区别在于，百家号和企鹅互推需要一定的技巧，但是必须保证文章的原创性，否则收入会增加，一旦被封，账号就会被封。
4、对百家号的限制：指在百家号发表的文章不是原创的，但是对于发表在百家号的内容，百家号可以直接插入宣传自己的广告。
5、对百家号的限制：指百家号上发表的文章不是原创的，基本都是人工审核的。
6、发布链接：指在自媒体列表中直接发布，而非他人链接。
7、对百家号的限制：指的是从搜索引擎排名规则来看，百家号不可能展示重复的页面。
8、发表文章后的感受：大部分人都是这么认为的。我们发布的文章不仅会提高用户体验，而且对网站排名和排名也有重要的作用。当然，在百家号上发表文章，不仅仅是为了网站内部流量的增加，同时也会起到品牌推广的作用。这个广告的价值在经济上没有好处。
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从音视频制作、传输到内容、用户、技术基础设施建设的理解和个性化推荐，快手的布局无愧于“科技公司”的称号
11月6日，全国短视频社区快手公布招股书。
一个令人惊讶的数字是，快手在2020年上半年的研发投入为23亿元，占同期总营收的8.9%。
我们一般不会把短视频归类为高科技产业，但仔细想想，短视频中其实有很多技术应用场景。例如，视频拍摄特效、千人推荐算法、高速低延迟的网络基础设施等。
快手几乎从成立之初就做了这些技术布局，从生产消费的体验，到对音视频内容的理解和对用户的个性化推送，再到技术基础设施的建设，布局超乎想象。
现在，抛开“短视频第一股”的出现，是时候重新评价快手作为“科技公司”了。
1、内容制作：自研深度学习推理引擎，AI“飞入寻常百姓家”
用快手拍摄短视频的一大乐趣就是能够实现各种梦幻般的AI效果。
快手基于强大的图像AI技术，在移动端实现自动人像识别、分割、背景生成相结合的实时隐身效果，让用户在移动端创作出各种有趣的作品。
比如快手新推出的《变身童话公主》系列的魔幻表情符号。
再比如，“隐形魔法”从天而降，是短视频行业首次应用将单幅图像修复与帧间图像对齐相结合的视频修复算法。
基于
手机上的摄像头和传感器，快手的移动混合现实技术几乎可以将每部手机变成可以实时感知空间信息的设备，实现虚拟元素与真实环境的自然交互和呈现。
这项技术使快手用户无需复杂的设备即可在手机上实现基于太空的创意和身临其境的互动体验。
基于深度学习GAN技术，快手于2019年在国内发布了《娃娃脸》特效，用这个表情让脸一键回归幼儿。在此基础上，有“变性”、“变手绘”、即将上映的“变童话”等多种应用。
以上是快手在短视频行业的首次应用，技术先进。
为了保持应用的创新，快手在2018年成立了AI实验室Y-tech，聘请了多位技术大师负责前沿算法研究，并加入魔幻表达部特效团队加入产品经理，让技术研究和产品落地无缝对接。
在实践中，为了克服手机上技术实时处理的障碍，Y-tech还开发了一套算法压缩模型，可以在计算和内存资源有限的情况下，在不影响算法效果的情况下，最大限度地减少模型的计算量。
而且，为了让特效在所有手机上都能运行，Y-tech还自主研发了深度学习推理引擎YCNN。
YCNN可以支持CPU、GPU和NPU等多种型号的底层硬件，可以根据不同的手机算力提供不同尺寸的特定型号，并通过模型交付将设备上的最佳算力与相应的型号相匹配。
YCNN整体架构。
在推理引擎优化方面，工程师还将针对不同设备优化算子，以最大限度地提高设备性能。
此外，YCNN
引擎还拥有完整的AI工具链，支持PyTorch，TF/TFlite模型直接转换为YCNN模型，并支持训练时模型量化和基于硬件的模型结构搜索。整体性能比行业引擎具有约10%的优势。
2、音视频传输：自主研发传输协议KTP，与直播延迟竞争
快手以“拥抱每一个生命”为口号，用户遍布全球。打开APP，你经常会发现，“老铁”在沟壑、田野甚至荒野中开直播，但网络滞后很少。
这就涉及到快手以“专用传输协议KTP和流媒体多码率标准LAS”为代表的核心音视频传输技术。
该技术不仅可以保证弱网络下作品的发布成功率、直播的稳定性和流畅性，以及视频会议等RTC应用的低延迟和流畅性，还可以支持端到端高清1080P视频的拍摄、制作、上传和播放，并根据不同用户的网络状态和设备性能动态选择最佳清晰度， 在观看体验的流畅性、清晰度和低延迟之间取得平衡。
具体来说，媒体内容从制作到被看到，必须经过网络分发的过程。手机对音视频内容进行采集、编码、处理后，传输到媒体服务器，媒体服务器与CDN网络互联，再由CDN分发给快手用户消费。
整个网络传输过程分为上游（媒体内容从主播/创作者到媒体服务器）和下游（媒体内容从CDN到受众），针对上下游，快手开发了传输协议KTP和多码率标准LAS，以优化端到端的用户体验。
快手传输协议 KTP
快手的业务复杂，包括工作发布、直播、PK/麦克风、视频会议、多人互动等，不同的业务对传输性能有不同的要求。
例如，作品的发布需要高吞吐量、高可靠、低时间消耗，而直播需要低延迟和高稳定性。目前，未来的协议和算法只关注某一点，难以满足快手的需求。为此，快手设计了私有传输协议KTP，其架构如下图所示：
KTP基于UDP，这使得它非常灵活，快手工程师和算法专家可以在它上面设计各种各样的传输算法。
KTP分为服务器层和客户端，每一端分为传输控制层和服务感知层，在传输控制层，收录
大量的传输算法，可以适应各种网络状态和需求，传输控制层之上是服务感知层，该层是业务与网络之间的桥梁，
通过感知业务和网络特征的结合，实现跨层源渠道联合优化。
目前，KTP已在快手的各项业务中得到充分应用，并取得了非常显著的效益，其业绩也处于行业领先水平。例如，与 QUIC\SRT 相比，KTP 可以显著减少发布作品所需的时间，减少直播延迟，提高清晰度。与业界常见的RTC产品相比，KTP可以获得更多的延迟和更强的弱网络抵抗力。KTP
采用可插拔设计方式，所有算法和功能块相互解耦，大大提高了KTP的灵活性和可扩展性。同时结合快手强大的A/B测试系统，任何算法和变化都能快速在线获得最真实的反馈，让KTP保持领先地位和实用性。
LAS：实时自适应流媒体
复杂的网络环境使得单一定义难以满足不同用户的需求。为了改善所有用户的体验，快手制定了多码率自适应策略，让不同的用户在当前网络条件下获得最佳体验。
对于直播
快手研发了基于流媒体的直播多码率标准LAS，并正式对外开放。
目前各大云厂商都支持LAS，保证LAS服务在云上，快手也开源Web侧解决方案，与B站共建，共同开源移动解决方案。
与众所周知的多码率标准HLS相比，如下图所示，LAS可以实现更低的延迟，更高的清晰度和更流畅的直播体验。
LAS的优势。
除了传输协议，快手对媒体消费体验的优化和研究也令人瞩目
比如快手
推出了60帧、HDR等一系列提升视频质量的技术，快手现在支持VR视频观看，只要下载快手APP，就相当于拥有了VR终端。
在编解码器领域，圣地亚哥快手音视频标准实验室提交的几项提案已被全球联合倡议JVET（ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG联合视频探索组）采纳，成为其主要贡献者之一。
在应用方面，快手视频解码标准（KVC）自2020年3月开始大规模部署。在相同的主观质量下，KVC可以大幅减小媒体文件的大小，提高视频播放的流畅度。
三、内容理解：多式联运技术为更好的内容保驾护航
当然，作为国内顶尖的短视频平台之一，仅仅让用户看到好看清晰的视频是不够的。
随着视频和用户数量的增加，
平台必须能够保证视频的原创性和安全性，并且能够根据用户的个性化需求推荐不同的视频。这一切都涉及到平台对音视频内容和用户的理解，所以快手出现了深度学习技术。
2015年是人工智能爆发的一年，也是快手组建第一个深度学习团队的一年。2016年，深度学习部门开始涉足语音、文本、音乐等各种媒体形式，因此更名为“多媒体理解小组”（MMU）。
由于快手是早期对视频内容分析有强烈需求的公司，MMU团队基本从零开始，从“定义合理的标签体系”开始了解用户制作的错综复杂的音视频内容。两大应用方向包括人机交互和信息分发。
在具体场景方面，首先，多模态技术将帮助用户实现更好的视频创作。
在这方面，快手是目前中国短视频行业首家成功大规模实现端到端自动语音识别系统的公司。
一般语音合成
应用基于参数化语音合成算法，合成语音比较僵硬。MMU团队采用并改进了完全端到端的神经网络模型，可以使合成的语音效果更加自然，神经网络结构可以利用硬件并行计算能力来支持实时语音合成。
为了最大限度地保留语音角色的语音韵律风格，团队还对算法进行了一系列调试，比如在生成算法中加入风格控制回归编码网络来反映韵律;使用基于深度神经网络的声码器恢复声音特征等。
在技术支持下，快手拥有许多有趣的“声音”功能。一个典型的应用是快盈今年推出的智能配音功能，它允许用户输入文本，软件可以自动将其转换为高质量的视频配音，以及多种“语音扬声器”和方言可供选择。
还有去年推出的快手直播间语音助手“小快”，可以识别语音命令播放音乐、讲笑话，活跃直播间气氛。
此外，MMU团队还开发了“根据视频内容自动生成音乐”功能，可以更好地将视频画面与音乐的节奏相匹配，为此，团队还专门招募了懂音乐的人和工程师一起融合创新。
除了创作，多模态技术还可以准确理解视频内容，帮助创建更好的分享机制。
MMU团队在这方面做了两件有趣的事情：第一是强调音频和视觉的多模态合成建模，而不仅仅是视觉或音频;
二、快手
拥有大量的用户数据，不属于传统多媒体内容研究的范围，但快手可以很好地利用这些数据进行内容理解。快手将行为数据和内容数据融合进行综合建模，在等量人工标注的前提下，快手利用海量用户行为数据，可以获得比纯内容模型更好的性能。
内容行为数据融合。
如今，MMU团队每天实时分析超过1500万个视频和超过100万小时的直播内容，并开发了AI驱动的内容算法系统，可以对平台的海量数据（文本、图像、音频和视频）以及不当和非法内容以及可能侵犯第三方知识产权的内容进行实时多维度分析和过滤。
四、个性化推荐：强化学习摆脱推荐内容的同质化
对于所有短视频平台来说，“个性化推荐”是最能影响用户感情的环节。
因此，除了了解内容之外，平台还需要能够将内容推送给最合适的客户。快手在这方面也做得很好。从界面设计
来看，快手的推荐引擎是全球极少数拥有双列缩略图、上下个性化推送界面设计的大型推荐引擎之一。
缩略图允许用户根据自己的喜好快速选择自己想要观看的短视频和直播，个性化的上下推支持在向上滑动屏幕时自动播放下一个视频，使浏览更流畅。
此外，快手也是短视频行业最早将深度强化学习算法大规模应用于视频推荐的公司之一，其推荐引擎基于自研图神经网络（KGNN）。
个性化推荐一般分为两步，首先“召回”，从千万级视频库中基于简单模型对数百个相关候选视频进行“排序”，利用复杂模型最终选择多个视频（一般为十个）返回给用户。
在排序过程中，传统的推荐排名算法通常采用逐点排序框架，基于经验公式或排序模型，“独立”估计每个候选视频的排序分数，从高到低抓取前N个视频。
然而，
独立评分法忽略相邻视频的影响，倾向于将类似视频排在第一位，导致同质化推荐内容，从长远来看会让用户厌倦内容。
因此，
快手技术团队提出了一种基于强化学习的序列化排序框架，将输出N个视频序列的任务建模为连续做出N个决策的过程。强化学习排名模型端到端地完成整个推荐排名过程，从数百个视频候选集中选择数十个视频的有序列表，并将它们返回给用户。
传统排名算法VS强化学习算法。
在强化学习排序过程中，每次挑选的目标都是最大化视频序列的整体奖励，保证推荐内容的多样性。
此外，强化学习排名算法
还可以保证更好的推荐准确率和实施，系统在每次用户反馈（点击、点赞、转发）后，通过强化学习算法完成排名模型的在线更新。
5. 快手的科技基础设施
作为一家科技公司，快手能实现上述技术最离不开的就是“基础设施”。
首先是人才，快手在世界各地招募了很多非常优秀的技术人才。招股书显示，截至2020年6月30日，快手研发人员超过5000人，硕士及以上学历的研发人员2300余人。2017年
、2018年，
2019年及截至2020年6月30日，快手研发支出分别为4.766亿元、18亿元、29亿元和23亿元，分别占同期经营费用的23.1%、26.8%、21.5%和13.6%。
此外，快手在世界各地设有研发中心。Y-tech是一家人工智能研究中心，专注于计算机视觉、深度学习等前沿领域，完善快手AR、滤镜等技术驱动的特效功能。其研究中心位于北京，在美国杭州和帕洛阿尔托设有办事处。
为了扩大海外版图，快手还在美国设立了研发中心。快手总部位于硅谷，整合了几个关键团队，包括Y-Tech、图形AI、多媒体算法和异构计算实验室。
斯坦福大学附近的快手研发中心。
西雅图实验室旨在吸引美国优秀人才，建立技术壁垒，承接商业广告推荐、游戏AI与策略优化、移动AI模型效率优化等项目。
圣地亚哥视频编码标准实验室主要致力于探索下一代视频压缩技术，包括视频压缩算法、视频处理、视频内容分析、机器学习和质量评估。
此外，快手还与清华大学联合
成立“清华大学-快手未来媒体数据联合研究院”，培养学生结合产学研，用AI解决产品问题。在网络
基础设施方面，快手目前拥有超过24万台服务器，分布在全国22个网络数据中心，数据总量为EB。
此外，快手还计划在全国部署超大规模数据中心，并已于6月与乌兰察布数据中心项目举行签约仪式，投资100亿元，预计明年投入使用。除了数据中心，为了提高计算效率，
快手还优化算法，开发了基于CPU/GPU异构的计算系统，进一步提高算法的运行效率。
六、坚持用户导向，追求技术“极致”
如果概括快手技术团队的特点，可以用两个词来形容，“用户为本”和“追求完美”。
技术人员通常从技术角度思考问题，但快手会自觉培养工程师的逆向思维能力，考虑用户的需求。
最简单的方法是，研发人员会成为产品的深度用户，从用户的角度进行深思熟虑和优化，并与产品经理讨论如何更好地改进。
比如在主播和粉丝的音视频连接场景中，很多直播团队在2016年就推出了麦克风连接功能。快手刚上线直播时，产品团队从用户的角度评价：直接上线视频连接可能会给用户带来社交压力，如何把用户开话筒的压力降到最低？
最能接受的形式是语音麦克风，于是快手首先推出了技术更简单的语音麦克风，证明了用户端的实时性非常高，只有当反馈“露面”需求时，快手才在2017年推出视频麦克风。
追求完美是快手技术团队的原则。2019年，快手CEO苏华在年会上强调，“不追求极致，就赢不了。
因此，在每一个看似微小的功能背后，快手都会投入大量资源，用技术打造极致的用户体验。
正如快手音视频技术负责人俞冰曾对媒体说的那样，“我们给最优秀的技术人员一个很好的机会，让他们把特别精细的细节做好，不像有些产品只能达到80分。
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自媒体伪原创文章采集器软件下载，4.百家号
自媒体权威是一个免费的专用工具，可以帮助所有的自媒体平台。
自媒体权限设置： 1、自媒体支持设置功能：在文章中加入百家号可以更好的展示标题和文章的具体内容，吸引粉丝阅读。
2、与百家号相互促进
自媒体和网站互推的区别在于，百家号和企鹅互推需要一定的技巧，但是必须保证文章的原创性，否则收入会增加，一旦被封，账号就会被封。
4、对百家号的限制：指在百家号发表的文章不是原创的，但是对于发表在百家号的内容，百家号可以直接插入宣传自己的广告。
5、对百家号的限制：指百家号上发表的文章不是原创的，基本都是人工审核的。
6、发布链接：指在自媒体列表中直接发布，而非他人链接。
7、对百家号的限制：指的是从搜索引擎排名规则来看，百家号不可能展示重复的页面。
8、发表文章后的感受：大部分人都是这么认为的。我们发布的文章不仅会提高用户体验，而且对网站排名和排名也有重要的作用。当然，在百家号上发表文章，不仅仅是为了网站内部流量的增加，同时也会起到品牌推广的作用。这个广告的价值在经济上没有好处。
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解决方案:shopify一天全力上传产品，能上多少件?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-11-23 22:16
解决方案:shopify一天全力上传产品，能上多少件?
回首2021年，将是独立网站发展的井喷年。在平台动荡、商家品牌转型、社交流量红利等诸多内外因素的影响下，独立建站需求持续旺盛，逐渐成为主流电商模式之一。
看到独立站的风口后，各路卖家蜂拥而至，尝试做独立站。然而，市面上建站工具种类繁多，随之而来的是一系列问题：如何建站、系统操作过于复杂、功能需求不匹配、价格太贵等。
考虑到以上因素，经过一系列的工具试用和服务对比，我为大家精心筛选出了一套SaaS建站系统。至于这个系统怎么好用，有什么用处，接下来我会一一详细讲解。
1.服务器架构，安全稳定
为了更好的帮助卖家实现海外发布、线上交易、物流货运等，建站系统选择美国阿里云服务器，提供支持整个建站系统的网络存储服务和弹性资源。并免费为卖家提供Cloudfare全球CDN加速服务，减少网站加载时间，从而提高网站打开速度和访问速度。帮助卖家最大限度地降低店铺运营成本，同时为用户带来更好的购物体验。
2.在线三秒快速开店
独立站创业，网站准备是个大问题。很多卖家采用传统模式建站（Magento、wordpress等），前期准备耗费了太多的时间和精力，结果一无所获。而且本建站系统不需要卖家有技术经验，只需要一个手机号就可以在线注册和开通网站，方便快捷。
3.可视化+卡片拖拽模板
本建站系统模板主题编辑器高度可视化、拖拽式、可定制化，操作简单易用，有效缩短网站上线时间。
同时可以调整产品展示风格、字体间距、按钮颜色等细节，达到良好的转换效果。
4、商品一键采集
在独立站建设初期，上传产品是一个非常重要的环节。每个产品自己上传编辑，其实是一件特别痛苦的事情。由于全靠人工操作，工作量大，效率低，非常劳动强度大。本建站系统支持一键采集Shopify等独立站系统、亚马逊、速卖通、1688等主流平台产品等数据。
5、全流量渠道覆盖
支持与Google、Facebook、Pinterest、TikTok等海外主流媒体无缝对接，帮助卖家实时追踪广告投放效果，提高转化率。
6、采集方式多样化
回款问题一直是卖家关心的问题。通过媒体广告获得的流量如果不能在支付环节进行良性转化，势必会对卖家的营销投入比例产生负面影响。本建站系统支持PayPal、第三方信用卡等多种支付方式。
7.详细的数据统计功能
在大数据时代，数据不会说谎，数据能反映我们用户最真实的需求。
8.丰富的应用商店
本建站系统除了满足卖家对独立建站的基本需求外，还收录
多种附加应用，卖家可根据自己的需求一键安装使用，并且每个应用插件都配有详细的教程，操作简单方便。
核心方法:百度搜狗SEO快速排名模拟点击工具-提升关键词排名
模拟关键词排名点击工具就是用全国模拟IP点击搜索引擎关键词，和真实点击没有区别，避免搜索引擎发现，现在很多排名快的网站只有这样一个工具可以接收下单并实现快速排名，其原理是搜索这个关键词，然后用不同的IP去点击指定的网站，搜索引擎会在短时间内认为这个关键词很适合这个网站，会暂时提高排名很快。
本工具可以精准模拟国家IP，实现搜索引擎页面关键词的模拟点击，包括可以点击竞价的关键词，页面搜索的自然关键词等。该工具免费使用，您可以添加注册后要点击的关键字。该工具会自动模拟点击您添加的关键词，支持多种搜索引擎。功能齐全，功能完善，使用前请务必阅读使用说明书。 查看全部
回首2021年，将是独立网站发展的井喷年。在平台动荡、商家品牌转型、社交流量红利等诸多内外因素的影响下，独立建站需求持续旺盛，逐渐成为主流电商模式之一。
看到独立站的风口后，各路卖家蜂拥而至，尝试做独立站。然而，市面上建站工具种类繁多，随之而来的是一系列问题：如何建站、系统操作过于复杂、功能需求不匹配、价格太贵等。
考虑到以上因素，经过一系列的工具试用和服务对比，我为大家精心筛选出了一套SaaS建站系统。至于这个系统怎么好用，有什么用处，接下来我会一一详细讲解。
1.服务器架构，安全稳定
为了更好的帮助卖家实现海外发布、线上交易、物流货运等，建站系统选择美国阿里云服务器，提供支持整个建站系统的网络存储服务和弹性资源。并免费为卖家提供Cloudfare全球CDN加速服务，减少网站加载时间，从而提高网站打开速度和访问速度。帮助卖家最大限度地降低店铺运营成本，同时为用户带来更好的购物体验。
2.在线三秒快速开店
独立站创业，网站准备是个大问题。很多卖家采用传统模式建站（Magento、wordpress等），前期准备耗费了太多的时间和精力，结果一无所获。而且本建站系统不需要卖家有技术经验，只需要一个手机号就可以在线注册和开通网站，方便快捷。
3.可视化+卡片拖拽模板
本建站系统模板主题编辑器高度可视化、拖拽式、可定制化，操作简单易用，有效缩短网站上线时间。
同时可以调整产品展示风格、字体间距、按钮颜色等细节，达到良好的转换效果。
4、商品一键采集
在独立站建设初期，上传产品是一个非常重要的环节。每个产品自己上传编辑，其实是一件特别痛苦的事情。由于全靠人工操作，工作量大，效率低，非常劳动强度大。本建站系统支持一键采集Shopify等独立站系统、亚马逊、速卖通、1688等主流平台产品等数据。
5、全流量渠道覆盖
支持与Google、Facebook、Pinterest、TikTok等海外主流媒体无缝对接，帮助卖家实时追踪广告投放效果，提高转化率。
6、采集方式多样化
回款问题一直是卖家关心的问题。通过媒体广告获得的流量如果不能在支付环节进行良性转化，势必会对卖家的营销投入比例产生负面影响。本建站系统支持PayPal、第三方信用卡等多种支付方式。
7.详细的数据统计功能
在大数据时代，数据不会说谎，数据能反映我们用户最真实的需求。
8.丰富的应用商店
本建站系统除了满足卖家对独立建站的基本需求外，还收录
多种附加应用，卖家可根据自己的需求一键安装使用，并且每个应用插件都配有详细的教程，操作简单方便。
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解决方案:shopify一天全力上传产品，能上多少件?
回首2021年，将是独立网站发展的井喷年。在平台动荡、商家品牌转型、社交流量红利等诸多内外因素的影响下，独立建站需求持续旺盛，逐渐成为主流电商模式之一。
看到独立站的风口后，各路卖家蜂拥而至，尝试做独立站。然而，市面上建站工具种类繁多，随之而来的是一系列问题：如何建站、系统操作过于复杂、功能需求不匹配、价格太贵等。
考虑到以上因素，经过一系列的工具试用和服务对比，我为大家精心筛选出了一套SaaS建站系统。至于这个系统怎么好用，有什么用处，接下来我会一一详细讲解。
1.服务器架构，安全稳定
为了更好的帮助卖家实现海外发布、线上交易、物流货运等，建站系统选择美国阿里云服务器，提供支持整个建站系统的网络存储服务和弹性资源。并免费为卖家提供Cloudfare全球CDN加速服务，减少网站加载时间，从而提高网站打开速度和访问速度。帮助卖家最大限度地降低店铺运营成本，同时为用户带来更好的购物体验。
2.在线三秒快速开店
独立站创业，网站准备是个大问题。很多卖家采用传统模式建站（Magento、wordpress等），前期准备耗费了太多的时间和精力，结果一无所获。而且本建站系统不需要卖家有技术经验，只需要一个手机号就可以在线注册和开通网站，方便快捷。
3.可视化+卡片拖拽模板
本建站系统模板主题编辑器高度可视化、拖拽式、可定制化，操作简单易用，有效缩短网站上线时间。
同时可以调整产品展示风格、字体间距、按钮颜色等细节，达到良好的转换效果。
4、商品一键采集
在独立站建设初期，上传产品是一个非常重要的环节。每个产品自己上传编辑，其实是一件特别痛苦的事情。由于全靠人工操作，工作量大，效率低，非常劳动强度大。本建站系统支持一键采集Shopify等独立站系统、亚马逊、速卖通、1688等主流平台产品等数据。
5、全流量渠道覆盖
支持与Google、Facebook、Pinterest、TikTok等海外主流媒体无缝对接，帮助卖家实时追踪广告投放效果，提高转化率。
6、采集方式多样化
回款问题一直是卖家关心的问题。通过媒体广告获得的流量如果不能在支付环节进行良性转化，势必会对卖家的营销投入比例产生负面影响。本建站系统支持PayPal、第三方信用卡等多种支付方式。
7.详细的数据统计功能
在大数据时代，数据不会说谎，数据能反映我们用户最真实的需求。
8.丰富的应用商店
本建站系统除了满足卖家对独立建站的基本需求外，还收录
多种附加应用，卖家可根据自己的需求一键安装使用，并且每个应用插件都配有详细的教程，操作简单方便。
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技巧:如何在一个微信群里面快速收集个人的word文件的办法?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 1135 次浏览 • 2022-11-23 22:15
技巧:如何在一个微信群里面快速收集个人的word文件的办法?
如何快速采集
微信群里的Word文件？
坚果云收件箱为班委量身定制，大大减少了接收文件的步骤，比传统的QQ、微信群、邮件收件更简单、更快捷、更安全：
自动采集
同学上传的文件并存储在指定位置，无需手动下载；根据预设规则自动修改文件名，方便整理查询，防止人为文件命名错误；自动提醒，不用担心有人忘记提交文件，一遍又一遍地提醒；自动生成统计表和未提交列表，无需花时间制作表格；隐私性好，提交者看不到彼此的信息；有小程序和网页，可以在电脑和手机上操作；坚果云收件箱，免费使用，无广告！！！使用攻略：（以电脑网页操作为例，小程序操作基本相同） 1.
1、点击下方链接，或下拉微信聊天框搜索添加坚果收件箱小程序即可开始使用：
2、根据需要选择采集方式：“文档采集”、“Word文档采集”、“Excel表格采集”
3种采集模式各有特点，选择合适的更方便：
比如要采集
的文档是作业、论文，已经编辑保存在电脑上，或者图片、视频适合文档采集
，因为“文档采集
”模式支持多种文件格式。
如果是简单的信息填写，登记表、家庭信息统计等其他两种都适合，大家手机上都可以填写，非常方便。
这里有一个小技巧：“Word文档集”和“Excel表格集”可以上传现成的模板。
很多时候学校收东西的时候，都会发一个固定的模板。班委直接上传此模板后，学生可根据此模板在线填写。提交后，每个人都有一个单独的文件，超级方便。
3.设置规则：
标题：这是什么，比如《中文系二班期中作业》
采集器
：你的名字
采集
详情：需要告知的事情，比如注意事项、截止日期等，类似于notes
文件统一命名规则：
班委要深刻理解学生交作业不改名。查出来很麻烦，他们还得帮他修改。或者有些人即使写了，也不按规矩写，不是顺序错了，就是写的少了。
为什么这么难？
如果你使用坚果云收件箱，就不用担心这样的事情：学生提交文件时需要填写的信息，系统会根据学生填写的信息自动给文件重命名。比如学生填写“学号+姓名”-“肖建国+2021111008”，即使他的word文件名为“新建文档（1）”，系统也会将文件名改为“肖建国+2021111008” "，简洁明了。
截止日期：帮助我们自动关闭文件采集
，使文件采集
更加规范，减少“人情债”。
所有人均可提交：经核对，所有获得链接的人均可提交，无需注册或登录坚果云。
选择存储位置：选择一个文件夹，学生提交的文件会自动下载到该文件夹，班委不需要在组内一个一个下载。
4.发布：
设置好后，将系统生成的采集
链接/二维码发送到群里，大家点击/扫码即可填写，其余无需管理。
2.学生提交文件
需要提交文件的同学，获取链接/二维码后，打开网页，上传文件即可。支持直接从坚果云本地上传/选择文件。
很简单，同学们看不到别人提交的文件和资料，比直接在群里发帖安全多了。
最新版本:Chrome扩展推荐：SEO辅助工具，多URL打开程序！
网址开启器
URL开启器其实是一个非常简单的辅助工具，但是它的功能却非常实用。它可以一键打开所有复制到文本框中的网址。
由于使用率高，网上有很多免费的网址开启器。
今天我们就来综合一下各个工具的使用感，推荐几个评价比较高的网站。
Best Network Team 的 1.10 URL Opener
从文档、电子表格或任何类型的 Web 内容中复制链接，并将其粘贴到文本框中。
点击【提交】后，您可以选择全部打开或单独打开，选择哪一个会出现一个新的标签页。
有效减少访问者在地址栏中一个一个粘贴和打开链接的时间。
请记住，必须在每个链接之间添加分隔符（逗号、换行符或空格）。
自 2010 年以来，已有 620 万用户访问 URL Opener 超过 2200 万次。
地址：
2. NoVirusThanks提供的OpenAllURLs
使用方法和第一种类似，还是在文本框中粘贴多个网址，可以选择全部打开或者一个一个打开。
OpenAllURLs 有 250 个 URL 的明确上限。
右边还有其他免费的工具导航，个人测试可以实用。
地址：
以上两个免费网站都可以为研究人员、SEO 或其他访问者提供批量打开 URL 的功能。
一般来说，我们建议在浏览器上一次打开10到15个网址，以免增加浏览器的负担。
使用网络工具时，需要添加分隔符。另外，即使你采集
了这两个网站工具，你当时在文本框中输入的内容也无法保存。
因此，我们推荐另一个Chrome扩展工具——Multiple URL Opener
整个扩展一共可以保存十个网址，点击【打开所有链接】即可全部打开。
虽然网址数量有限，但更简单的是，设置好十个常用网址后，就不用再复制了，方便以后使用。
对于媒体人员，每天可同时打开十个新闻源，快速了解当天的最新消息。
对于运营商来说，每天可同时开通十个平台账号，快速查看浏览量和评论。
不管是在线工具还是Chrome扩展，如果遇到网页打不开的情况，记得关闭弹窗拦截功能即可。 查看全部
如何快速采集
微信群里的Word文件？
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同学上传的文件并存储在指定位置，无需手动下载；根据预设规则自动修改文件名，方便整理查询，防止人为文件命名错误；自动提醒，不用担心有人忘记提交文件，一遍又一遍地提醒；自动生成统计表和未提交列表，无需花时间制作表格；隐私性好，提交者看不到彼此的信息；有小程序和网页，可以在电脑和手机上操作；坚果云收件箱，免费使用，无广告！！！使用攻略：（以电脑网页操作为例，小程序操作基本相同） 1.
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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？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2022-11-22 22:17
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？
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
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
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：江苏省现代教育技术研究“十一五”重点项目基金项目【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。
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，在搜索功能方面具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。
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； 查看全部
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。
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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：江苏省现代教育技术研究“十一五”重点项目基金项目【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。
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，在搜索功能方面具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，
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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
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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； 查看全部
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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：江苏省现代教育技术研究“十一五”重点项目基金项目【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。
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，在搜索功能方面具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。
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；
解决方案:高能预警！每个人都可以快速上手的AI项目
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-11-22 04:29
解决方案:高能预警！每个人都可以快速上手的AI项目
现正式进入第一讲：自动驾驶场景应用初步探索：场景分析模型开发实践。
我
我是百度AI平台研发部的高级研发工程师Mu Shirt，我稍后会为大家开发实际流程。
这是今天课程的大纲：
首先，进入数据处理方案的详细介绍，我们之所以选择自动驾驶的场景，是因为我们都知道AI与我们的生活息息相关越来越紧密，很多应用都落地在生活中，这门课程我们选择了自动驾驶的热门研究方向，利用EasyDL平台演示如何选择数据集， 模型构建，以及操作流程的实际部署。
由于自动驾驶场景较为复杂，因此在本课程中，我们从数据集中选择来演示开发过程。通过左边的数据集生成模型后，我们会像右边一样用实际的应用场景图片进行预测，希望得到右下角预测的效果。
Flypaddle企业版面向企业级AI开发者打造，是AI开发的双平台模式，包括面向企业AI应用开发者的EasyDL零门槛平台，支持零代码自动化模型训练，BML全功能AI开发平台面向企业AI算法开发者，提供不同的建模方式。EasyDL零阈值平台为不同方向提供了更好的模型，下面我将对EasyDL零阈值平台做一个简要介绍。
EasyDL零阈值AI开发平台支持图像、文本、音视频和结构化数据的模型训练。首先，EasyDL平台提供了一个数据处理模块，其中收录
多种数据服务;在模型训练模块中，为提升模型训练效果，提供了百度独家的超大规模预训练模型，包括视觉和语义理解两个预训练模型，并提供自动超参数搜索、自动数据增强等功能。同时，EasyDL为经过训练的模型提供评估报告和多种视觉归因分析工具，帮助大家评估模型的质量。在模型部署方面，提供公有云、私有化、端端部署、软硬件一体化部署。
以我们今天展示的实际应用场景为例，如果需要在自动驾驶场景中训练车辆分割模型，如何利用EasyDL平台进行训练？首先我们可以选择图像分割模型，其次，将我们的图像上传到平台上进行标注，然后选择模型进行训练，比如选择图像分割训练以获得近90%的mAP效果，将其发布为设备端SDK，然后在Linux系统中进行离线计算， 对于不同的任务，可能只需要 15 分钟即可完成模型训练和部署过程。
让我们回到AI开发的解释和介绍。AI开发是一个系统工程，包括模型选择、数据采集、数据处理、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务流程，每个流程都有一些技术要点，本次EasyDL零门槛AI开发训练营系列课程是针对模型开发在不同环节需要关注和掌握的技术重点难点进行讲解， 本课程主要针对数据处理并与您分享。
首先是模型选择，将模型选择
归类为数据处理会让人感到有些困惑，为什么，因为我们在训练模型的时候，如何利用AI来训练模型，首先要决定的就是选择什么模型。以EasyDL平台为例，EasyDL在模型类型上提供了很多选择，包括图像分类、目标检测、图像分割，还支持NLP方向文本分类或文本匹配，或者机器学习数据预测表预测，那么什么模型可以有效解决问题呢？这首先需要了解场景，因此我们将此模型选择放在数据处理的第一步。如何选择模型，我们以视觉为例，首先我们需要了解不同任务类型实际可以解决的问题，比如我们的图像分类适合整个地图区域的高清预测，比下图所示，你可以给图片贴标签，你可以分类这个就是鞋子或者鞋底或者鞋垫的外观， 我们可以使用分类模型来完成任务。目标检测主要适用于图像矩形区域的标签预测，像质检场景一样，我们可以使用检测模型来完成要求。图像分割主要适用于图像中的像素级标签预测，如图像的背景识别、背景的替换，现在短视频领域的背景替换，应用场景可以用来完成这样的任务。
结合我们课程实际操作中的任务，自动驾驶场景中的车辆识别，首先要明确需要解决的问题，首先我们希望能够识别汽车、摩托车或行人，其次是隧道中可能存在一些凹形物体或需要穿越的物体， 我们要判断这条隧道的轮廓，如果采用物体检测模型，返回的是一个矩形的盒子，所以不利于我们判断隧道的位置。我们希望获取隧道的 MASK 信息，这与我们预期的输出有些不同。因此，我们选择图像分割模型，返回像素的信息，并根据场景的具体需求判断模型类型，在这个自动驾驶场景中，我们使用图像分割模型来完成训练任务。
当然，我们也有一些特殊的情况，比如我们可能会遇到像第一只猫识别这样的情况，我们发现图像分类、目标检测、图像分割可以解决我们的问题，那么选择就会比较困难，这就需要结合我们任务的实际情况，比如我们对这个任务是否有精度要求， 就是要达到90%以上的准确率，一般来说，模型的复杂度越低，精度就会降低，复杂度越高，准确率越好。二是对延迟的需求，也就是模型最终落地的是什么设备，这个设备的算力能不能支持我们运行更复杂的模型，或者是否需要设备上的内存或者预测时间。第三是数据变化的速度和维护成本，我们在这里列出考虑数据的变化和维护会有一些新的数据，如果你去培训那么里面会有一些采集、标注、清理的费用，如果分类任务，标识信息比较简单，一张图片就有标签， 检测是对象在图片上，标记一个矩形框，划分需要使用（MASK），这样的标注比较复杂，结合我们的任务情况，如果任务本身不是特别复杂，我们建议你更喜欢低复杂度的模型。
当然，也有一些场景我们建议选择高度复杂的模型，比如这个图需要识别狗，虽然图像分类模型也可以识别狗的图片，但是识别准确率只有76.4，我们观察到图片的背景有很多类似的狗图片， 如果我们用这个模型来预测一只狗只是在背景上，可能会把这张图片识别为狗牌，这和我们实际的应用场景是不一样的，在这种情况下我们会推荐大家使用物理检测模型，然后我们会看到它的准确率已经大大提高到了91.1%。这是第一种情况，即对于具有复杂背景的方案，建议使用高度复杂的模型。在第二种情况下，需要识别的对象或关注的对象对于整个画面来说不清楚或不太清晰，比如图像分类我们会识别整个图片的特征，并使用物理检测来关注矩形关注的局部对象特征，这有助于我们建模学习， 我们希望关注这个对象的主体特征，这也会将准确率从83%提高到96%。
刚才说了模型选择，接下来就是数据采集
，我们这门课程选择的数据集是开源数据集，可以直接使用，不需要考虑采集
的问题。但是，在实际应用中，此过程可能会遇到一些困难。例如，采集
物理环境的影响：第一次采集
可能在工厂、园区、生产线等，或者一些特殊场景会遇到光、油污染等物理环境影响;此外，采集设备的选择也是一个问题，比如用什么样的相机进行采集，这是采集过程中遇到的难点。EasyDL内置EasyData智能数据服务平台，不仅提供免费的数据采集SDK，还与AI市场硬件边缘设备采集设备联动，设备内置采集SDK，可以省去繁琐的设备选型、调试和开发过程，同时通过SDK完成图片、数据和云平台， 使我们的数据采集效率从数周缩短到数小时，采用这样的方案具有端云协同、软硬件一体化的特点。
采集完毕后会进入数据处理流程，本课将简单分享大家如何选择训练数据，如何提高数据质量，如何更好地完成数据标注，如何完成数据丰富，如何进一步提高数据利用率。
首先是数据划分，相信大家有些疑惑，训练数据集越多模型越好？其次，我们标记的数据越多，模型就越好？我们必须对这两个问题打上一定的问号。如下图所示，例如，实际应用场景数据是识别实际道路上感兴趣的汽车、行人、自行车或隧道的特征，采集
的数据可能是实际车展场景中的图片。是的，但是因为应用场景和实际场景相差很大，在使用这个模型的实际应用过程中，模型效果会不尽如人意，就是模型的泛化不符合业务应用的要求。这说明训练数据应该用实际业务数据进行训练，而附加的车展数据只能作为补充数据，因为有些场景数据源确实很难，训练数据相对稀缺，这时候我们可以使用一些额外的数据来丰富数据集的品类特征， 但不建议使用训练数据作为主体。
二、
标签不平衡，比如上图中右图，汽车类有5张图片，自行车类有30张图片，可想而知模型会过多地了解自行车的特性，而汽车的特征学习相对较小，样本的数据预测效果会比较差， 这意味着确保不同类别之间的平衡。数据集的划分一般分为训练任务中的训练集、验证集和测试集。训练集是直接用于训练模型的数据，需要尽可能是实际场景数据，模拟数据可用于或补充限制性场景下的训练。二是验证集合，验证模型的有效性，选择最优模型。测试集是在模型真正落地后得到一个模型，会用测试集的数据来验证模型的实际效果，即泛化的效果，测试集和测试集不能掺杂训练数据。
以下是我们列出的常见问题，比如如果训练集和验证集非常相似怎么办，这个时候会出现什么样的问题，有哪些
准备要点 此时，训练集和验证集的数据非常相似，这会导致模型过度拟合，因为它既是裁判又是运动员。验证集和测试集不是实际应用场景数据，使得实际场景无法判断，导致模型在实际使用中出现一些问题。对于上面的第一个问题，在类似的情况下，我们可以使用EasyDL平台的数据清洗，或者上传独立的数据集、验证集和测试集来避免此类问题。第三个问题是三类数据集的划分是否有一定的比例，一般平台默认为7：2：1提供最终的验证指标。
接下来是数据清洗，
首先要确定数据是否需要清洗，就需要对数据质量有一个衡量指标。二是我们如何选择大量的清洗操作。EasyDL平台依靠EasyData平台对数据提供多维度的判断报告，包括是否存在不均匀的尺寸分布，一些客观比例的不均匀分布，如果存在这样的问题，可以使用EasyData的操作来完成数据集的清理。比如像这个实际场景中的自动驾驶数据集，它的采集可能是在道路的实际场景中，如果采集设备长时间不动，一段时间采集的图片可能相似或者相差不大，这就导致这部分数据太多， 导致其他数据太少，在这种情况下，您可以使用EasyData重复该功能以删除类似的图片。例如，图片的分辨率太高，图片可以裁剪，变小，整个过程完全自动化，通过这个过程可以降低近80%的人工成本。
还有一个功能，在EasyData清洗中，支持我们调用一些过滤器，没有人体，没有人脸图片，一般适用于视频场景监控，清洗后的数据页面只收录
人体或人脸图片，更能满足实际场景数据的需求，帮你过滤一些干扰数据集，提高模型效果。此外，针对自然语言处理NLP的方向，我们的清洗解决方案还提供了删除表达式、链接、繁体字、简体字等功能，如果您有数据清扫需求，可以在EasyData平台上体验和使用。
下面是数据标签。数据标注是数据处理过程中比较耗时的部分，我们也整理了一些标注过程中的问题给大家分享。第一个问题是标签错误，就像上图，比如识别长颈鹿，两个物体非常接近，用一个标签框来标记，可能会导致里面有两个物体，这是错误的标签，其实我们只需要给每只长颈鹿做一个单独的标签。接下来的问题就是缺少标记了，像这个自动驾驶场景我们要识别汽车，有的汽车被标记了，我们可以观察红框中的两辆车，这也是我们要检测的对象，但是漏掉的标记，这样就算是非汽车学习了，显然这是不对的， 所以我们必须给每辆车贴上标签。
下面简单介绍一下在遮挡的情况下如何贴标签，左图列出了四种情况，上页图中所示的两只长颈鹿，存在遮挡的问题，我们这个时候如何完成标注，我们有一个原则，设定明确明确的标注标准， 标注尽可能详细，现场覆盖尽可能全面。第一张有错误的标记，下面确实标记了两个矩形框，第三张图是第一只长颈鹿的左半部分，右半部分没有标记，右下角是长颈鹿左边的标注完全收录
了下面小长颈鹿的特征，这会导致模型学习时出现一些问题， 这里我们推荐第二种标注方法，红色框完全标明高大长颈鹿的特征，绿色框完全标明小长颈鹿的完整特征，这个标注尽可能详细，场景的覆盖面要尽可能全面。右边的图片是下面给出的零售商超级场景的例子，可以观察，和第一张图一样，是物体的侧视图，虽然标签没有被遮挡，标签部分有70%，但是我们没有明显的数据学习特征，既然是这种情况我们就不能把它作为标签。在第二种情况下，虽然前面有一些遮挡，但上部的暴露部分超过70%，并且也有明显的特征，此时我们将标记暴露部分。总的来说，标签过程应该很好，不会错过完成它。
说到标注，大家会觉得选择不同的型号，分类好，分类就是选择一个标签，比如检测，分割来标记这个矩形框，分割要完成MASK标注的图，标注的类型很复杂，标注工具够用吗？别担心，我们在EasyDL使用EasyData平台为您提供各种注释模板，即使是没有算法基础的学生也可以简单地开始。第二个问题是，如何减少标签工作量？我们提供多人批注，可以通过团队或多角色的方式划分整个批注任务，每个学生可以关注自己分配的任务，并且有管理员审核员对批注结果进行审核和统一管理，提高大家的批注效率。此外，我们还提供智能标签工具，后面会详细介绍给大家。
在注释过程中，例如
EasyDL平台在标注过程中提供了多种标注工具，像图像分割在实际演示过程中后期，岳半子老师会实际为大家演示如何标注。尺寸标注工具支持多边形、圆形、线条、画笔、橡皮擦。在标注时提供友好的注解体验，包括实时显示、全屏批注、灵活缩放，相信大家使用我们的平台都会得到很好的注解体验。
此外，我们的平台还支持上传已标记的数据，
比如我的数据集已经标注了，我想把数据上传到平台，不想去标注，也没关系，以我们的场景为例，标注数据的格式是图片名+同名的JSON文件，文件是文件长宽的描述， 以及围绕每个注释框的多边形外围轮廓点的组合。
刚才说到标注问题的时候提到智能标注，智能标注就是解决大量数据标注难题，目前平台支持目标检测、图像分割、文本分类3类任务场景智能标注，我们怎么用，简单介绍一下原理。首先，我们需要标注少量数据并开始智能标注，标注过程会迭代训练，得到一个模型，用这个模型来预测未标注的数据，预测结果会有一套算法来计算一个疑难情况，我们人工验证确认图片，疑难情况也可以二次迭代， 然后用之前的模型进行迭代训练，训练后再挖掘出这样的难点案例，经过两到三次迭代的过程会得到更好的模型，此时就可以完成未标注数据的一键确认过程。智能标注硬样本后，主动学习挖掘算法适应不同任务，同一模型效果指标的数据标注量降低70%。右图是使用智能标注应用、面包自结算、停机坪飞机停车检测、汽车零部件识别的实际场景，因此使用智能标注可以解决标注问题，大大提高标注效率，降低标注成本。
最后说说数据增强，其实我们之前
的调查发现，66%的公司在数据集上都会有偏差或者错误，之前我们提到数据清洗，可以对数据去重复数据进行模糊增强，我们怎么扩展，比如我们用数据合成的方法，像单品图谱更新非常快，在实际场景中没有看到这个SKU， 新的SKU就要出来了，针对这种情况我们用合成和增强的方法，解决大家在实际场景中模拟SKU的画面，为了减少每个人90%的数据需求，类似的解决方案也会针对不同的任务在EasyData平台上推出，扩展这样的数据集，减少每个任务所需的数据量。
最后，例如，我们
数据标注，清理，扩展，我们
获取模型，如何在实际使用过程中提高数据的利用率，EasyDL支持数据返回功能，我们针对公有云，在线推理API实时服务，我们将预测结果用于存储，数据集成，数据验证和筛选，数据标注上传，自动化流程，减少人工操作，模型优化过程，主要用于迭代模型优化， 减少人工操作近75%，数据处理提高80%。
接下来，我们将进入实战阶段流程，请岳板子演示如何使用EasyDL平台创建场景分析模型。
▌实际演示
岳板子：大家好，很高兴在直播间见到大家，我后面要介绍的话题是带大家通过一个关于如何使用EasyDL平台的实践练习，以及EasyDL平台是如何实现的。首先
简单介绍一下，包括这些方面，和我们平时用来创建AI模型是一样的，比如我们先训练一个模型，用一个模型，一般都是这样的，为什么要训练，首先要有一个模型，还要有数据，对吧。我将与您一起回答这个问题，并与您一起使用该平台。平台入口在哪里，因为这个训练时间有点长，不可能把大家一起标注数据，所以我录了一个画面。首先进入图像分割，从控制台输入，或从大分类输入。这是我自己的账号登录界面，但还没有创建模型，左边有一些介绍，大家对这个整体都有了解，包括模型中心、数据中心和部署中心，我们还有一个话题就是用一种纯离线部署的方法，就是可以部署到自己的服务器上， 非常方便。
我们先创建一个模型，因为是阿波罗数据，我们取一个名字，如果是个人比较简单，公司稍微复杂一点，我就填进去。行业比较多，大家根据自己的实际情况选择，我选择智能交通，功能描述可以写得很详细。创建模型就像几个步骤一样简单，单击“下一步”，看看接下来会发生什么，它告诉我们你没有模型，你需要上传模型才能训练。然后我们先创建一个模型数据集，在训练前创建一个数据集，点击创建，该数据集是阿波罗数据集，图像分割。数据集创建完之后，我会介绍这个数据集，因为自动驾驶这方面可能还有一些事情没有做，我们用的是 Apollo 数据集，界面比较简单，介绍一下数据集的来源，这是百度提供的带有像素级标签的数据集，这个数据集不好贡献， 让我标记一下这个数据肯定会崩溃，这里有一些类定义，你需要去首页注意，否则就是图片上找到的一堆数字，大家很难理解。
然后到下载界面，我建议大家找一个更大的数据集，因为图片分辨率很高，数据集很
大，有17000张图片，考虑到时间和效果问题，我们没有全部下载，这样我们训练的成本非常高，我们暂时只下载了一部分数据集，如果要使用这个数据集可以选择更大的服务器，更好的网络。后面我会给大家展示下载文件的目录，数据集概述是这样的，有兴趣可以自己下载进行训练，不过这里的数据已经标注好了。
然后你可以导入
我们的数据在这里，导入到EasyDL平台，有两个导入方向，一个带标注，一个不带标注，我们可以支持标注，标签有两种格式，一种是coco模式，我们用这个，如果你不明白你可以下载一个标签案例，我们来看看，如果你还不明白可以在线了解一下。我们选择这个格式后，点击上传压缩包，这里有一些上传要求你需要注意，否则平台可能会认为你的图片没有标记，你还是要注意的，包括图片的大小。我准备了一个ZIP，这个比较小，建议大家批量上传，阿波罗数据一碗7000张，打包上传在一起是对网络的又一次考验。上传后，我们可以点击确认返回，可以看到它变成了导入状态，比如数据需要读到内存中，自己标记信息，包括后面的支持预览，我们需要等待一段时间，这个时候你也可以熟悉这个界面。因为上传的数据是70张图片，上传成功后标注显示100%，我们来看看这个数据。我们来看看它是什么样子的，这个数据集非常大，平台加载也需要一点时间，这张图片有3000多个像素，非常大，这个数据集真的被标记到了非常极端的状态，我们很难用肉眼找到被标记的图片，如果你不满意也可以点击继续标注， 看类别，Coco的数据集是影射的，这里可以看到一个数据集，这个数据集质量相当高，所以在模型上进行训练也是一个比较大的测试。
一般来说，截断我们使用的是没有标签的数据，没关系，不是说这样只能导入标注的数据，我们也可以导入多次，我们选择导入方式选择状态不标注，图片也可以，图片压缩包也可以，我们上传图片，它有一些限制，这个没关系， 告诉我它将被重复数据删除，这里据说只能上传 100 张纸。好了，有一些基本的限制，这里我们就不看了，这里给大家展示一下我下载的数据集，这个有一个标签，这是实际的图片，有两个摄像头，摄像头5，摄像头6。101、点击上传，告诉我一个已经结束了，然后不上传。图片有点像，是不是，这张图估计是提取了视频帧格式，所以比较连续，拉的时候比较连续，上传图片的时候也有一些连续性，没关系，这并不影响我们的训练，因为我们的训练重点是样本总数和样本的平衡。上传100张图片，点击确认，导入一会儿，这个导入比较快，因为没有标签，不需要用你的标签验证，可以看出导入成功。
我今天说的这些行动，
其实我们已经完成了使用文档就可以看出来了，比如一个月半老师你说我记不住怎么办，我们可以去详细描述书看看，时间原因我不能把每一个细节都展示出来，大家有兴趣的都可以展开，今天就是扔砖头和玉石， 首先向您介绍部分信息。
导入数据后，你需要标注，
没办法，我上传未标注的数据，这是无法避免的，我会给你看，但是我标注比较慢，不会让大家看到我标注了所有的图片。这里已经划分了带或不带标注的数据，我们就开始标记一个，我选择了多边形，也可以用画笔、圆圈，我的手有点慢，大家忍耐一下。选好这个之后，点击标签，右边一个数字，这个可以快速标注，图片中的数据可以尽可能多地标注，刚才木衫老师说。
接下来，我将介绍Mushirt先生所说的自动标签，我们
随便提交一个，就会以任务的形式展示出来，在运行的过程中，我们看进度，这和Mushirt先生说的一样，有一个艰难的确认过程，它这个模型不知道是对不对，所以需要一个艰难的确认过程， 我们可以理解智能标注，给大家一个详细的介绍。自定义模型是指训练模型，使用它来注释新数据，祝贺您进入正循环，然后我们将拭目以待。很难确认它已经来到这边了，我们继续看状态，没有标记信息90%，已经为我标记了10，我们看这张图中的数据，可以看到中间的小车标志还可以，我放大给大家看， 旁边的共享单车标志不是特别好，这辆车还行，共享单车这部分比较像背景，认不出来，这个时候我们就自己手动划一下，不好意思，我的箱子有点大，标记不是很好，反正我的数据集也是用标签下载的。标记后，单击右侧的内容进行标记。所以总的来说，这个标签平台仍然为每个人做部分工作。
接下来，我上传了我注释的所有数据，以便为每个人演示培训。这里的点服务器，默认，缩放比例，1600×1400还是相当大的画面。选择我加到训练中的数据集，一个是汽车，一个是摩托车，这个问题的目的还是要开始，所以我先开始训练，训练过程比较长。我只是填写了我的电话号码，它会告诉我模型何时训练，所以我不必留在这里。这里你可以看到训练完成，看看训练效果，mAP这么多，大家注意这里，展示误认的画面是什么样的，有误认和缺失识别两种，这应该是标签的问题，这里应该是正确的。摩托车，200多个数据集只有一张图片无法识别，准确率接近100%，这是泄漏识别，这张图片确实有点困难。
好了，模型训练完成后，训练过程相对简单，我们就可以点击申请发布了。因为是本地部署，所以选择一个版本，点击发布，部署时没有端 SDK，我们选择一个 SDK，点击下一步，这里有一些信息，这里给大家快进。提交后，我们会进行初步审查，并认为您的模型可以很快发布，只需要等待一段时间即可发布。这是我前天发的，因为怕直播的时候来不及了，然后我点击下载，下载就黑了，我刚下载了模型包，我就给大家看看是什么。这时可以申请序列号，我们有个代码带零件填写序列号，只要第一次激活就可以离线使用。这里进入应用序列号界面，每个人可以添加几个测试序列号，比如一个序列号是一个月，它问我有多少台设备，我会一个服务器，写一个，点击确认。序列号是立即生成的，这是我自己的个人帐户。
这时，我下载
了吧，就去本地看看下载了什么，不好意思，这个图片推送流会把视频切成1080，目录结构没变，有四个子文件夹，上传过程我没给大家看，这里应该进服务器，视频流启动，上传这个包和几个文件。看看服务器的基本配置，X86Linux系统就可以了，画中画版，看pythna版本，看看现有的软件包，不用担心，这些软件包只是文件依赖，平时用PRP，直接安装这个软件包，因为我安装在这里，很快就有了。让我们看看它是否真的存在，这里已经有一个 SDK，并且已经部署了本地服务器。建议大家有一个可视化界面，就是我上传的文件夹，看图的效果更直观。看看演示文件，这是模型的目录，这个地方需要填写序列号，大家只是想像我一样测试，这里是代码中唯一需要更改的地方，其他地方不需要更改。填好序列号，记得怎么生成，填写到这里，然后回到目录尝试运行，填写型号目录地址，然后选择一张图片，我选一个4启动吧，图片选择开始运行，可以看到它一直运行正常， 变焦是1400×1600，不需要写代码也可以做到，这里你可以调整大小，它必须保证一定的比例。由于我在CPU上运行，因此每个人都必须稍等片刻。这里抓到几个目标结果，所以执行结果就打印出来了，这个运行时间有点长，第一次有认证流程，后期会比较快，我的服务器确实不是很好。目录文件中还有一个文件，我们切换到可视化界面，看看生成的文件是什么样子的。
效果出来了，勉强，因为我在数据集里过滤了，刚才木衫老师说，主体不建议作为目标训练，可能会对模型产生负面影响，70%以上的零件已经被正确识别，这个目前勉强通过。优化的空间还很大，你可以使用平台或者训练自己试一试，看看能不能比我做得更好。回顾代码，我有一台机器，没有显示多台机器的部分。至此，SDK 部署结束了，回过头来看，整个过程我给大家展示了几个功能，比如创建一个模型，它告诉我们需要先有一个数据集，我们上传了数据集，我演示了两个，标记和未标记，带标签是最好的，没有标签有点难，手动还是请朋友和多人一起标注， 你可以再标记一个，使用俄罗斯套娃工具智能标注，标注后我训练，训练的时候要考虑一下， 比如想要部署在云服务器上或者本地部署，训练配置上就存在一些差距，因为我们EasyDL，为了减轻开发者的负担， 这部分不是向所有人展示的。培训结束后，我会告诉你如何下载我们的软件包，然后申请序列号，然后下载，上传服务器，直接在服务器中安装相关的软件包，然后将图片上传到服务器，测试后展示给大家看，整个过程大致是这样的。
如果您对我当前的演示文稿和我之前谈到的内容有任何疑问，您可以专注于它，我们现在将进入 QA 会议。
▌质量保证链接
问：什么是清洁功能培训？这是一位木衫老师的专业回答。
答：非常感谢您这次带您从数据到部署，并带您体验如何使用 EasyDL 平台构建我们的实际用例。刚才问到怎么做数据清洗，这是我们在EasyData平台上为大家提供的功能，就是通过大家的使用来设置相似度，就在休息期间我还观察到，有同学说老师上传的数据有很多相似的图片，有的朋友说清洗后没有一张图片没了， 这与相似阈值有关，阈值调整越高，例如保留相似度不超过百分之一的图片会更多，这与阈值有关。
问：在哪里可以下载数据？
答：在PPT的右上角，您可以扫描此QR码以取下数据。我再说一遍，因为群里的一些新朋友刚进来，在这门课程中，你可以扫描右上角的数据集，你可以得到和月板子老师一样的数据集，使用我们的EasyDL平台进行训练，然后扫描右下角的二维码提交，然后就可以得到100小时的V100培训时间作为礼物。
问：我可以做医用细胞标记吗？
A：这个其实是有可能的，我们也有类似的客户来解决这样的问题，但是这个小伙伴的实际情况我可能不太了解，比如细胞检测，比如红细胞白细胞检测，用视觉解决这个问题应该不是什么难题，而且很多同学也做过类似的问题， 可以实现。
问：培训的一般准确性如何？
答：这是衡量模型效果的指标，与模型的效果有关
每个模型，都比我们专业，比如用NLP进行细分，很难说一个指标能应用多少，这会和实际情况相关，我们做这个指标是在评估报告中用数据集作为泛化衡量指标，具体效果需要落地后再用。
问：我只能手动标记标签吗？
答：这不是，第一个方面，EasyDL平台支持大家上传标注数据。其次，我们支持多人注解，即在前一部分的第一部分，将任务划分为多个团队注解。第三种是智能标注，它首先训练一个模型，然后使用该模型来预测未标注的数据。
问：我需要逐个确认标记的数据吗？
A：不可以，难点情况是用一定比例的固定对比，不是每张图片都要确认，你只需要看有没有明显的错误来纠正，不需要每张图片一一确认，我们也支持一键确认按钮供大家选择。
问：我可以在离线环境中使用 SDK 吗？
答：是啊，为什么我们支持SDK，考虑到很多用户没有公网环境，我们第一次注册的时候需要连接公网，然后就不需要上网了，可以直接使用。
问：谁是多人注释？
答：我们按管理员划分标注任务，
把它分成公司的朋友，把一个工作分成几个小工作，我们设置审核员，管理员可以管理整个标签任务。
问：标签是简单的近似值还是按对象标注？
A：可能是两个场景，第一个是物理检测，遮挡问题在矩形框的标注中，我刚才简单介绍一下，尽量标记遮挡部分的明显特征，分割是像素级标注，我们需要标注出物体的周边轮廓，我们平台会闭环标记出轮廓区域， 完成这样的标注效果，在标注的时候，希望大家尽量打准准确，实物的实际情况是按原样标注，不重不漏，达到更好的标注效果。
问：我可以划分汽车以外的人吗？
答：是的。刚才老师演示了汽车或者自行车的识别，只要加上人作为标签，然后去训练，也可以训练学习。
问：我可以在平台上执行自己的分段任务吗？
答：当然，只要您上传自己的数据集并使用我们的平台，您就可以获得学习自身特征的分段模型。访问易德：
问：作业中的模型精度太低是否存在问题？
A：建议越高越好，后面的课程会讲模型优化类似的函数，然后让效果不断提升，这也是一个体验的过程。
问：人有胖有瘦，要不分不同类别？
A：我知道自动驾驶场景没什么需要的，如果你需要区分场景中的车身特征，那可能是另外一个任务。
问：是否可以识别字符？
答：字符识别一般采用业界使用的OCR，这款EasyDL已经支持自定义OCR模型。
问：我可以识别交通信号灯吗？
答：如果您只想检测灯是红色还是绿色，则可以使用图像分类或对象检测来完成。
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EasyDL零门槛AI开发训练营，今晚8点继续聊！
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小麦检测计数模型农业AI应用的突破.
1. 小麦检测模型开发必备知识：目标检测任务回顾
2. 工程师技能分享：如何提高小麦检测模型的准确性
3、动手练习：教你构建从训练到部署的高精度小麦检测计数模型
解决方案:主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络信息技术以及信息化媒体的高速发展，各大媒体网站平台中的信息量急剧增加，其中大部分媒体信息以文本形式存在。为了便于用户能够快速的获取主题信息，全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵，需要对媒体中的资讯内容进行智能化聚合，实现对主题内容的快速聚合和推送。
现有技术中，一些媒体平台虽然能够在一定程度上对资讯内容按照主题进行聚合，但是由于互联网中存在海量的数据，数据源具有多样化的特点，使得传统的聚合方法无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，也无法实现定制主题内容的推送，导致传统媒体平台的主题内容比较缺乏，主题专栏的快建和维护过程比较繁琐，无法为用户提供智能化的资讯服务。
基于现有技术，需要提供一种能够对源数据进行有效挖掘，实现主题内容的快速推送和聚合，方便用户实现精准主题内容的定制，提升资讯服务智能化水平的主题内容智能聚合方案。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，无法实现定制主题内容的推送，导致主题内容比较缺乏，资讯服务智能化比较低的问题。
本公开实施例的第一方面，提供了一种主题内容智能聚合方法，包括：对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第二方面，提供了一种主题内容智能聚合装置，包括：采集模块，被配置为对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；加工模块，被配置为对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；筛选模块，被配置为基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；推送模块，被配置为基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。本公开能够对源数据平台中的数据进行有效挖掘，实现定制主题内容的快速推送和聚合，使用户能够实现精准主题内容的定制化操作，提升资讯服务智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图；
图3是本公开实施例提供的主题内容智能聚合装置的结构示意图；
图4是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
随着互联网的快速发展，特别是新媒体的发展，对传统媒体带来了巨大的挑战。一是公众的需求发生了变化。面对互联网繁杂的海量信息，需要快速获取主题信息，同时需要全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵。二是媒体发展的需求发生了变化。近年来新媒体发展迅速，如移动端、微信微博、百家号等新媒体对内容呈现差异化的需求，新闻的传播方式也不再是刻板、固定、一成不变的，而是将越来越向连续、不间断、实时更新的新型模式方向发展，媒体需求的这个变化对主题内容的快速反应要求更高。三是主题内容建设的需求发生了变化。现在对于突发的重大事件，需要快速形成主题专栏内容且需要对专栏内容进行全方位、实时、高效的维护更新，及时为受众提供真实可靠资讯，避免错误信息传播引发不必要的恐慌。
本公开实施例通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容的推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题的聚合应用。
下面结合附图对本公开实施例所涉及系统的整体架构进行说明。图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图，如图1所示，主题内容智能聚合系统具体可以包括以下内容：
为了实现主题内容的智能聚合，首先要建立相关领域的智能化资讯数据库，通过分类、标注、自动聚类、深度学习等信息化技术，将资讯内容智能化，形成智能化资讯数据库。在智能化资讯数据库的基础上，通过主题内容定制与内容加工，实现主题内容聚合服务。主题内容聚合平台由基础设施层、系统层、数据中心层和应用层组成。其中，基础设施层由服务器、存储、网络、安全设备组成；系统层由操作系统、中间件、数据库和虚拟化服务器组成；数据中心层由主题内容采集接入系统、主题内容智能处理系统、主题内容知识加工系统、主题内容数据管理系统4个系统组成；应用层由智能主题内容服务、主题内容加工、主题内容定制服务、主题内容推送组成。
下面结合具体实施例对主题内容智能聚合系统中的数据中心层和应用层进行详细介绍，具体可以包括以下内容：
一、数据中心层在主题内容聚合平台的构建中起着至关重要的作用。数据中心层的任务为完成数据的聚合、语义分析、知识加工、大数据管理等功能，为上层应用提供数据支持与算法能力。
其中，主题内容采集接入系统重点解决数据源的接入问题，针对多源异构数据的接入，将推送数据进行多源、多时态、多尺度的整合。主题内容采集接入系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据接入和采集功能模块。数据接入是指将已构建的资讯数据接入进来。数据接入服务功能可提供数据传输服务，在统一数据标准及存储逻辑的基础上，通过多种数据接入渠道，支持数据文件、数据库、表、字段及数据内容片段的接入。实现对新闻、报刊、社交媒体、移动客户端、网站、公众号等平台的实时监控和自动采集，满足对海量互联网信息资源的快速获取需求。
2)数据清洗和校验排重功能模块。实现数据清洗功能，处理字段的残缺、错误和重复等数据问题。实现在接入数据时对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等数据预处理工作，确保数据质量。
3)标准化数据转换和校验功能模块。对清洗之后的数据进行标准化处理，实现将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入系统，包括实时数据和离线数据的标准化定义。
主题内容智能处理系统通过大数据智能处理技术手段进行自动分词、关键词提取、信息分类、聚类等。重点解决数据的智能化问题，主题内容智能处理系统包括但不限于以下功能模块：
1)自动分词功能模块。提供基于融合了词典和CRF、HMM分词模型的文本自动分词功能，实现对文本的分词操作，返回正确的处理结果。
2)关键词提取功能模块。提供文本的关键词提取功能，利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。
3)知识图谱功能模块。提供实体识别、事件抽取等功能，可以从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体与事件元素。
4)文本分类模块。提供基于Word2vec，BERT算法的文本分类能力，可实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能。文本分类模块协助构建了基于相关领域的内容分类体系，对于文本内容打标、主题内容的快速形成、用户画像与用户个性化推荐提供了关键支撑。
5)稿件聚类模块。提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力。通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。
6)热词分析功能模块。在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
大数据管理子系统主要是解决数据的存储管理、检索服务与数据管理，大数据管理子系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据存储功能模块。数据存储要求采用分布式存储框架及分布式数据库，提供大规模稀疏数据的存储方案和技术方法，并实现大规模稀疏数据的有效存储。
2)数据管理功能模块。一是数据质量管理。系统应能够对整个数据链路的数据质量进行管理，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，指导决策者的决定。二是元数据管理。实现数据服务平台全局的数据预览，血缘分析和影响性分析，不同组织的数据共享以及系统数据的健康监控。用户可通过元数据分析直观了解到数据的来源、数据之间的关系、数据流向、数据被引用次数等重要信息，便于用户直观的把握数据资产状况。三是统一数据生命周期管理。系统应提供数据的采集处理应用和分析服务的各个阶段提供统一处理流程和中间状态的调度、管理和监控，主要是对数据质量进行检查和分析，定期形成报告，并管理质量规则，使数据创建、获取、加工、使用、维护的全流程质量可控。四是资源调度与任务管理。数据服务平台通过统一资源调度和任务管理，实现对所有计算和查询等操作任务管理，实现对任务所需CPU、内存和网络等资源调度，保障所有任务平稳、快速地运行，状态可监控可管理。五是要求实现数据检索功能。能够对文本进行快速切词，并采用多种索引技术和索引管理、校验技术，完成对数据文本信息检索。
3)上传下载功能模块。用户可单个或批量上传和下载稿件、图片、视频、主题内容、音频、pdf、word、PPT等资讯。一方面满足各种数据接入管理、主题定制、资源上传、数据统计等功能的交互要求，另一方面对数据接入管理的内容、主题内容定制的结果、资源上传的结果进行良好的展示。
知识加工子系统主要是进行知识的信息采集
及关键数据抽取，构建主题内容所需的基础信息知识库，并提供数据查询展示，为主题内容提供数据和业务支撑。知识加工子系统包括但不限于以下功能模块：
1)知识标注和任务管理功能模块。通过知识图谱技术实现知识的自动抽取扩充，支持机器自动抽取与人机结合方式形成准确的知识库构建；支持多人协同标注；支持对主题内容的属性进行标注，例如资讯分类、关键词、摘要等。提供知识条目级和属性级的知识加工功能,实现标注的具体要求与标注内容,支持协同标注的任务分发，对标注任务实现全流程监控与管理。在知识标注的过程中，实现具备知识新鲜度的知识更新功能。
2)粗知识管理功能模块。提供粗知识管理功能，系统支持已有粗知识的导入，以及导入粗知识的有效管理和协同标注任务发布；支持已有结构化知识的导入，对于用户已有的结构化知识需要导入到知识库，与现有知识库进行融合。
3)知识库管理功能模块。对知识加工平台实现系统的配置管理，包括知识库标注字段配置、用户管理、关系管理、分类管理、关键词管理。对知识标注任务的结果实现导出，支持批量导出功能。
二、应用层是主题内容聚合平台的应用，包括智能主题内容服务、主题内容定制服务、主题内容加工与主题内容推送。平台通过聚合、众筹、创作、融合等智能化内容生产方式，汇聚国内外相关主题资讯，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。
其中，智能主题内容服务使用事件识别、热点识别等算法实现热门事件内容的自动发现与捕捉功能。通过自动聚类算法，汇聚主题内容，自动聚合、生产相近内容主题。通过深度学习分类模型，构建基于行业垂类的分类体系，智能计算稿件所属类别，快速形成各领域专栏与相关主题。
智能内容定制服务支持用户录入相关条件(关键词、来源、媒体类型、分类标签、属性、发稿时间等)，系统自动启动数据汇聚工作，支持实时数据与历史数据的汇聚，支持人工设定汇聚条件，包括是否去重、是否是可信源、汇聚条数、汇聚频次等，提供主题内容定制服务。
主题内容加工提供主题内容创建、修改、删除、检索等操作。可以录入主题内容标签、关键词、起止时间、主题内容文字描述等主题属性数据。可维护主题中的稿件，按日期、分类进行内容加工。支持主题页面生成模板，主题制作成功后平台可实时显示主题内容列表与详情。
主题内容生产完后可推送至全媒体采编系统、网站发布系统、APP管理系统等其他平台与系统，可实现基于规定时间段的推送频次。支持数据查询接口与推送接口，协助媒体各环节展开主题内容定制工作。
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图。图2的主题内容智能聚合方法可以由服务器执行。如图2所示，该主题内容智能聚合方法具体可以包括：
S201，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；
S202，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；
S203，基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；
S204，基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
具体地，源数据平台可以认为是原创
稿件数据的来源，源数据平台可以包括制定站点、频道、栏目等对应的平台，比如新闻网站平台、公众号平台、移动客户端平台等。不同源数据平台中原创
稿件数据的格式可能存在区别，因此在进行数据接入时，需要对原创
稿件数据进行统一标准化处理，即将原创
稿件数据存储为具有相同数据标准和存储逻辑的数据结构。
进一步地，本公开实施例涉及的主题内容智能聚合系统，可以理解为集数据采集、数据预处理、数据加工、数据管理、数据推送为一体的主题聚合平台。基于该主题聚合平台，用户可以定制化主题内容，基于用户设置的定制条件对主题内容数据库中的稿件数据进行筛选，并进一步基于用户配置的推送条件，实现稿件数据的定时、定量推送，从而实现自动化主题内容定制服务。
根据本公开实施例提供的技术方案，本公开通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题内容的聚合应用。
在一些实施例中，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，包括：构建与源数据平台中的原创
稿件数据之间的数据传输通道，基于数据传输通道，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行统计，对统计结果中使用频次大于阈值的原创
稿件数据及其对应的互动数据的采集频率进行增加，以获得使用频次更高的源数据平台中的原创
稿件数据；其中，原创
稿件数据为多源异构数据，在采集原创
稿件数据之后，将原创
稿件数据按照统一数据存储模型存储到主题内容数据库中。
具体地，在对源数据平台中的原创
稿件数据进行采集之前，需要建立主题内容智能聚合平台与源数据平台之间的数据传输通道，通过该数据传输通道接入源数据平台中的原创
稿件数据，并且在接入原创
稿件数据时，需要将多源异构的原创
稿件数据转化为统一数据标准和存储逻辑的数据模型或数据结构，并将统一格式后的原创
稿件数据存储到主题内容数据库中。
进一步地，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，还可以对各个源数据平台中的原创
稿件数据的使用情况进行统计和监控，即统计并监控各个站点、频道、栏目等来源内容的使用情况，对于使用频次比较高的来源内容，增大对这部分内容的采集频率，采集的数据包括原创
稿件数据和互动数据，互动数据为稿件对应的点赞、评论、采集
、转发等。本公开实施例通过对源数据平台中的原创
稿件数据进行监控，根据对原创
稿件数据使用情况的统计结果，来改变原创
稿件数据的采集频次，从而提高内容的实时性和准确性。
在一些实施例中，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，包括：对原创
稿件数据进行数据清洗，并去除原创
稿件数据的标签和页面干扰信息，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，对原创
稿件数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记，以得到预处理后的文本内容数据。
具体地，对于采集到的原创
稿件数据，首先需要对其进行内容处理，在实际应用中，原创
稿件数据的内容预处理过程包括但不限于以下内容：首先对原创
稿件数据进行数据清洗，处理原创
稿件数据中的字段残缺、错误和重复等问题，其次，对清洗后的原创
稿件数据进行去标签、去除页面干扰信息(如广告等)获取稿件的内容数据，最后，还可以对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等预处理操作，从而确保数据质量。需要说明的是，上述预处理过程可以依次全部执行，也可以按照需求选择执行。
进一步地，对于预处理后的文本内容数据，可以进行标准化处理，将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入到主题内容智能聚合系统中，其中，统一数据格式包括实时数据和离线数据的标准化定义。
在一些实施例中，利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，包括：利用预设的知识加工方式中的一种或多种方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，其中，预设的文本知识加工方式包括以下知识加工方式中的一种或多种的组合：自动分词、关键词提取、摘要提取、实体识别、事件抽取、关系提取、文本分类、词性标注、以及地域识别。
具体地，在对原创
稿件数据进行预处理之后，利用预先配置好的知识加工方式对文本内容数据做进一步的分析，在实际应用中，本公开实施例预先配置好的知识加工方式包括上述方式中的一种或几种的组合，应当理解的是，上述知识加工方式不必全部执行，可以根据需求选择其中的一种或多种方式来执行。下面结合具体实施例，对上述知识加工方式的具体内容进行详细说明，具体可以包括以下内容：
自动分词是指利用预设的自然语言处理模型对文本内容数据进行处理，得到分词结构，比如基于融合了词典、CRF和HMM分词模型的文本自动分词算法，实现对文本内容数据的自动分词操作。CRF(Conditional Random Fields，条件随机场模型)以及HMM(HiddenMarkov Model，隐含马尔科夫模型)是自然语言处理中的常规模型，可用于解决文本序列标注问题，如分词、实体识别、词性标注等。
关键词提取是指对文本内容数据中的关键词进行提取，比如利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。在实际应用中，通过对目标文本进行分词处理，得到词语集合，通过生成词语的词向量来生成文本向量，根据词向量、文本向量，从词语集合中确定出关键词，从而达到有效提取文本中的关键词的目的。
实体识别及事件抽取是指从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体元素与事件元素，利用识别出的实体元素与事件元素，构建实体元素与事件元素之间的知识图谱。
文本分类是指基于词向量计算工具Word2vec或者预训练的语言表征模型BERT，实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能，以BERT算法为例，将文本先采用N-Gram切词算法进行处理得到新词组合，再基于BERT浅层网络提取新词组句法与词法信息，并计算新词组合的左右信息熵、互信息、tf-idf等离散特征，最后利用DNN二分类模型，使用上述特征对新词进行识别，从而实现准确识别词语的目的，可以对文本内容进行准确的语义识别。基于BERT算法的识别结果，可以实现对文本的主题内容进行打标，实现主题内容的划分。
地域识别是指根据文本中与地域相关的词语确定文本的内容地域，以及根据文本的来源确定媒体来源地域，即本公开实施例的地域识别收录
两个不同维度的内容，即文本的内容地域和媒体来源地域。基于地域识别结果可以对文本内容数据做进一步的区分和聚类。
进一步地，在对文本的内容地域进行识别时，首先利用文本识别算法提取地域名称，根据地域名称在文本中的所属位置(比如标题、摘要、正文等)以及地域名称与文章内容的语义关系特征，利用预置的分类模型，比如GBDT或者支持向量机模型SVM等，计算出文章所属的内容地域。
在一些实施例中，该方法还包括：关键词提取包括基于对文本内容数据中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重计算，根据权重计算结果，从文本内容数据中提取出若干个核心词语；实体识别及事件抽取包括从半结构化或结构化的文本内容数据中识别出与目标相关的实体元素和事件元素，并利用实体元素和事件元素生成知识图谱；文本分类包括利用预训练的语言表征模型对文本内容数据进行主题分类，并根据分类结果对文本内容数据按照主题进行打标，并生成文本内容数据对应的主题内容；地域识别包括对文本内容数据对应的地域进行识别，以便根据识别结果为文本内容数据设置相应的地域标签，其中地域识别包括内容地域识别和媒体来源地域识别。
具体地，除上述知识加工方式以外，本公开实施例还可以对文本内容数据执行以下智能化处理，例如进行稿件聚类，提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力，通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。另外，还可以提供热词分析功能，在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
在一些实施例中，基于预定的主题定制页面，获取用户输入 查看全部
现正式进入第一讲：自动驾驶场景应用初步探索：场景分析模型开发实践。
我
我是百度AI平台研发部的高级研发工程师Mu Shirt，我稍后会为大家开发实际流程。
这是今天课程的大纲：
首先，进入数据处理方案的详细介绍，我们之所以选择自动驾驶的场景，是因为我们都知道AI与我们的生活息息相关越来越紧密，很多应用都落地在生活中，这门课程我们选择了自动驾驶的热门研究方向，利用EasyDL平台演示如何选择数据集， 模型构建，以及操作流程的实际部署。
由于自动驾驶场景较为复杂，因此在本课程中，我们从数据集中选择来演示开发过程。通过左边的数据集生成模型后，我们会像右边一样用实际的应用场景图片进行预测，希望得到右下角预测的效果。
Flypaddle企业版面向企业级AI开发者打造，是AI开发的双平台模式，包括面向企业AI应用开发者的EasyDL零门槛平台，支持零代码自动化模型训练，BML全功能AI开发平台面向企业AI算法开发者，提供不同的建模方式。EasyDL零阈值平台为不同方向提供了更好的模型，下面我将对EasyDL零阈值平台做一个简要介绍。
EasyDL零阈值AI开发平台支持图像、文本、音视频和结构化数据的模型训练。首先，EasyDL平台提供了一个数据处理模块，其中收录
多种数据服务;在模型训练模块中，为提升模型训练效果，提供了百度独家的超大规模预训练模型，包括视觉和语义理解两个预训练模型，并提供自动超参数搜索、自动数据增强等功能。同时，EasyDL为经过训练的模型提供评估报告和多种视觉归因分析工具，帮助大家评估模型的质量。在模型部署方面，提供公有云、私有化、端端部署、软硬件一体化部署。
以我们今天展示的实际应用场景为例，如果需要在自动驾驶场景中训练车辆分割模型，如何利用EasyDL平台进行训练？首先我们可以选择图像分割模型，其次，将我们的图像上传到平台上进行标注，然后选择模型进行训练，比如选择图像分割训练以获得近90%的mAP效果，将其发布为设备端SDK，然后在Linux系统中进行离线计算， 对于不同的任务，可能只需要 15 分钟即可完成模型训练和部署过程。
让我们回到AI开发的解释和介绍。AI开发是一个系统工程，包括模型选择、数据采集、数据处理、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务流程，每个流程都有一些技术要点，本次EasyDL零门槛AI开发训练营系列课程是针对模型开发在不同环节需要关注和掌握的技术重点难点进行讲解， 本课程主要针对数据处理并与您分享。
首先是模型选择，将模型选择
归类为数据处理会让人感到有些困惑，为什么，因为我们在训练模型的时候，如何利用AI来训练模型，首先要决定的就是选择什么模型。以EasyDL平台为例，EasyDL在模型类型上提供了很多选择，包括图像分类、目标检测、图像分割，还支持NLP方向文本分类或文本匹配，或者机器学习数据预测表预测，那么什么模型可以有效解决问题呢？这首先需要了解场景，因此我们将此模型选择放在数据处理的第一步。如何选择模型，我们以视觉为例，首先我们需要了解不同任务类型实际可以解决的问题，比如我们的图像分类适合整个地图区域的高清预测，比下图所示，你可以给图片贴标签，你可以分类这个就是鞋子或者鞋底或者鞋垫的外观， 我们可以使用分类模型来完成任务。目标检测主要适用于图像矩形区域的标签预测，像质检场景一样，我们可以使用检测模型来完成要求。图像分割主要适用于图像中的像素级标签预测，如图像的背景识别、背景的替换，现在短视频领域的背景替换，应用场景可以用来完成这样的任务。
结合我们课程实际操作中的任务，自动驾驶场景中的车辆识别，首先要明确需要解决的问题，首先我们希望能够识别汽车、摩托车或行人，其次是隧道中可能存在一些凹形物体或需要穿越的物体， 我们要判断这条隧道的轮廓，如果采用物体检测模型，返回的是一个矩形的盒子，所以不利于我们判断隧道的位置。我们希望获取隧道的 MASK 信息，这与我们预期的输出有些不同。因此，我们选择图像分割模型，返回像素的信息，并根据场景的具体需求判断模型类型，在这个自动驾驶场景中，我们使用图像分割模型来完成训练任务。
当然，我们也有一些特殊的情况，比如我们可能会遇到像第一只猫识别这样的情况，我们发现图像分类、目标检测、图像分割可以解决我们的问题，那么选择就会比较困难，这就需要结合我们任务的实际情况，比如我们对这个任务是否有精度要求， 就是要达到90%以上的准确率，一般来说，模型的复杂度越低，精度就会降低，复杂度越高，准确率越好。二是对延迟的需求，也就是模型最终落地的是什么设备，这个设备的算力能不能支持我们运行更复杂的模型，或者是否需要设备上的内存或者预测时间。第三是数据变化的速度和维护成本，我们在这里列出考虑数据的变化和维护会有一些新的数据，如果你去培训那么里面会有一些采集、标注、清理的费用，如果分类任务，标识信息比较简单，一张图片就有标签， 检测是对象在图片上，标记一个矩形框，划分需要使用（MASK），这样的标注比较复杂，结合我们的任务情况，如果任务本身不是特别复杂，我们建议你更喜欢低复杂度的模型。
当然，也有一些场景我们建议选择高度复杂的模型，比如这个图需要识别狗，虽然图像分类模型也可以识别狗的图片，但是识别准确率只有76.4，我们观察到图片的背景有很多类似的狗图片， 如果我们用这个模型来预测一只狗只是在背景上，可能会把这张图片识别为狗牌，这和我们实际的应用场景是不一样的，在这种情况下我们会推荐大家使用物理检测模型，然后我们会看到它的准确率已经大大提高到了91.1%。这是第一种情况，即对于具有复杂背景的方案，建议使用高度复杂的模型。在第二种情况下，需要识别的对象或关注的对象对于整个画面来说不清楚或不太清晰，比如图像分类我们会识别整个图片的特征，并使用物理检测来关注矩形关注的局部对象特征，这有助于我们建模学习， 我们希望关注这个对象的主体特征，这也会将准确率从83%提高到96%。
刚才说了模型选择，接下来就是数据采集
，我们这门课程选择的数据集是开源数据集，可以直接使用，不需要考虑采集
的问题。但是，在实际应用中，此过程可能会遇到一些困难。例如，采集
物理环境的影响：第一次采集
可能在工厂、园区、生产线等，或者一些特殊场景会遇到光、油污染等物理环境影响;此外，采集设备的选择也是一个问题，比如用什么样的相机进行采集，这是采集过程中遇到的难点。EasyDL内置EasyData智能数据服务平台，不仅提供免费的数据采集SDK，还与AI市场硬件边缘设备采集设备联动，设备内置采集SDK，可以省去繁琐的设备选型、调试和开发过程，同时通过SDK完成图片、数据和云平台， 使我们的数据采集效率从数周缩短到数小时，采用这样的方案具有端云协同、软硬件一体化的特点。
采集完毕后会进入数据处理流程，本课将简单分享大家如何选择训练数据，如何提高数据质量，如何更好地完成数据标注，如何完成数据丰富，如何进一步提高数据利用率。
首先是数据划分，相信大家有些疑惑，训练数据集越多模型越好？其次，我们标记的数据越多，模型就越好？我们必须对这两个问题打上一定的问号。如下图所示，例如，实际应用场景数据是识别实际道路上感兴趣的汽车、行人、自行车或隧道的特征，采集
的数据可能是实际车展场景中的图片。是的，但是因为应用场景和实际场景相差很大，在使用这个模型的实际应用过程中，模型效果会不尽如人意，就是模型的泛化不符合业务应用的要求。这说明训练数据应该用实际业务数据进行训练，而附加的车展数据只能作为补充数据，因为有些场景数据源确实很难，训练数据相对稀缺，这时候我们可以使用一些额外的数据来丰富数据集的品类特征， 但不建议使用训练数据作为主体。
二、
标签不平衡，比如上图中右图，汽车类有5张图片，自行车类有30张图片，可想而知模型会过多地了解自行车的特性，而汽车的特征学习相对较小，样本的数据预测效果会比较差， 这意味着确保不同类别之间的平衡。数据集的划分一般分为训练任务中的训练集、验证集和测试集。训练集是直接用于训练模型的数据，需要尽可能是实际场景数据，模拟数据可用于或补充限制性场景下的训练。二是验证集合，验证模型的有效性，选择最优模型。测试集是在模型真正落地后得到一个模型，会用测试集的数据来验证模型的实际效果，即泛化的效果，测试集和测试集不能掺杂训练数据。
以下是我们列出的常见问题，比如如果训练集和验证集非常相似怎么办，这个时候会出现什么样的问题，有哪些
准备要点 此时，训练集和验证集的数据非常相似，这会导致模型过度拟合，因为它既是裁判又是运动员。验证集和测试集不是实际应用场景数据，使得实际场景无法判断，导致模型在实际使用中出现一些问题。对于上面的第一个问题，在类似的情况下，我们可以使用EasyDL平台的数据清洗，或者上传独立的数据集、验证集和测试集来避免此类问题。第三个问题是三类数据集的划分是否有一定的比例，一般平台默认为7：2：1提供最终的验证指标。
接下来是数据清洗，
首先要确定数据是否需要清洗，就需要对数据质量有一个衡量指标。二是我们如何选择大量的清洗操作。EasyDL平台依靠EasyData平台对数据提供多维度的判断报告，包括是否存在不均匀的尺寸分布，一些客观比例的不均匀分布，如果存在这样的问题，可以使用EasyData的操作来完成数据集的清理。比如像这个实际场景中的自动驾驶数据集，它的采集可能是在道路的实际场景中，如果采集设备长时间不动，一段时间采集的图片可能相似或者相差不大，这就导致这部分数据太多， 导致其他数据太少，在这种情况下，您可以使用EasyData重复该功能以删除类似的图片。例如，图片的分辨率太高，图片可以裁剪，变小，整个过程完全自动化，通过这个过程可以降低近80%的人工成本。
还有一个功能，在EasyData清洗中，支持我们调用一些过滤器，没有人体，没有人脸图片，一般适用于视频场景监控，清洗后的数据页面只收录
人体或人脸图片，更能满足实际场景数据的需求，帮你过滤一些干扰数据集，提高模型效果。此外，针对自然语言处理NLP的方向，我们的清洗解决方案还提供了删除表达式、链接、繁体字、简体字等功能，如果您有数据清扫需求，可以在EasyData平台上体验和使用。
下面是数据标签。数据标注是数据处理过程中比较耗时的部分，我们也整理了一些标注过程中的问题给大家分享。第一个问题是标签错误，就像上图，比如识别长颈鹿，两个物体非常接近，用一个标签框来标记，可能会导致里面有两个物体，这是错误的标签，其实我们只需要给每只长颈鹿做一个单独的标签。接下来的问题就是缺少标记了，像这个自动驾驶场景我们要识别汽车，有的汽车被标记了，我们可以观察红框中的两辆车，这也是我们要检测的对象，但是漏掉的标记，这样就算是非汽车学习了，显然这是不对的， 所以我们必须给每辆车贴上标签。
下面简单介绍一下在遮挡的情况下如何贴标签，左图列出了四种情况，上页图中所示的两只长颈鹿，存在遮挡的问题，我们这个时候如何完成标注，我们有一个原则，设定明确明确的标注标准， 标注尽可能详细，现场覆盖尽可能全面。第一张有错误的标记，下面确实标记了两个矩形框，第三张图是第一只长颈鹿的左半部分，右半部分没有标记，右下角是长颈鹿左边的标注完全收录
了下面小长颈鹿的特征，这会导致模型学习时出现一些问题， 这里我们推荐第二种标注方法，红色框完全标明高大长颈鹿的特征，绿色框完全标明小长颈鹿的完整特征，这个标注尽可能详细，场景的覆盖面要尽可能全面。右边的图片是下面给出的零售商超级场景的例子，可以观察，和第一张图一样，是物体的侧视图，虽然标签没有被遮挡，标签部分有70%，但是我们没有明显的数据学习特征，既然是这种情况我们就不能把它作为标签。在第二种情况下，虽然前面有一些遮挡，但上部的暴露部分超过70%，并且也有明显的特征，此时我们将标记暴露部分。总的来说，标签过程应该很好，不会错过完成它。
说到标注，大家会觉得选择不同的型号，分类好，分类就是选择一个标签，比如检测，分割来标记这个矩形框，分割要完成MASK标注的图，标注的类型很复杂，标注工具够用吗？别担心，我们在EasyDL使用EasyData平台为您提供各种注释模板，即使是没有算法基础的学生也可以简单地开始。第二个问题是，如何减少标签工作量？我们提供多人批注，可以通过团队或多角色的方式划分整个批注任务，每个学生可以关注自己分配的任务，并且有管理员审核员对批注结果进行审核和统一管理，提高大家的批注效率。此外，我们还提供智能标签工具，后面会详细介绍给大家。
在注释过程中，例如
EasyDL平台在标注过程中提供了多种标注工具，像图像分割在实际演示过程中后期，岳半子老师会实际为大家演示如何标注。尺寸标注工具支持多边形、圆形、线条、画笔、橡皮擦。在标注时提供友好的注解体验，包括实时显示、全屏批注、灵活缩放，相信大家使用我们的平台都会得到很好的注解体验。
此外，我们的平台还支持上传已标记的数据，
比如我的数据集已经标注了，我想把数据上传到平台，不想去标注，也没关系，以我们的场景为例，标注数据的格式是图片名+同名的JSON文件，文件是文件长宽的描述， 以及围绕每个注释框的多边形外围轮廓点的组合。
刚才说到标注问题的时候提到智能标注，智能标注就是解决大量数据标注难题，目前平台支持目标检测、图像分割、文本分类3类任务场景智能标注，我们怎么用，简单介绍一下原理。首先，我们需要标注少量数据并开始智能标注，标注过程会迭代训练，得到一个模型，用这个模型来预测未标注的数据，预测结果会有一套算法来计算一个疑难情况，我们人工验证确认图片，疑难情况也可以二次迭代， 然后用之前的模型进行迭代训练，训练后再挖掘出这样的难点案例，经过两到三次迭代的过程会得到更好的模型，此时就可以完成未标注数据的一键确认过程。智能标注硬样本后，主动学习挖掘算法适应不同任务，同一模型效果指标的数据标注量降低70%。右图是使用智能标注应用、面包自结算、停机坪飞机停车检测、汽车零部件识别的实际场景，因此使用智能标注可以解决标注问题，大大提高标注效率，降低标注成本。
最后说说数据增强，其实我们之前
的调查发现，66%的公司在数据集上都会有偏差或者错误，之前我们提到数据清洗，可以对数据去重复数据进行模糊增强，我们怎么扩展，比如我们用数据合成的方法，像单品图谱更新非常快，在实际场景中没有看到这个SKU， 新的SKU就要出来了，针对这种情况我们用合成和增强的方法，解决大家在实际场景中模拟SKU的画面，为了减少每个人90%的数据需求，类似的解决方案也会针对不同的任务在EasyData平台上推出，扩展这样的数据集，减少每个任务所需的数据量。
最后，例如，我们
数据标注，清理，扩展，我们
获取模型，如何在实际使用过程中提高数据的利用率，EasyDL支持数据返回功能，我们针对公有云，在线推理API实时服务，我们将预测结果用于存储，数据集成，数据验证和筛选，数据标注上传，自动化流程，减少人工操作，模型优化过程，主要用于迭代模型优化， 减少人工操作近75%，数据处理提高80%。
接下来，我们将进入实战阶段流程，请岳板子演示如何使用EasyDL平台创建场景分析模型。
▌实际演示
岳板子：大家好，很高兴在直播间见到大家，我后面要介绍的话题是带大家通过一个关于如何使用EasyDL平台的实践练习，以及EasyDL平台是如何实现的。首先
简单介绍一下，包括这些方面，和我们平时用来创建AI模型是一样的，比如我们先训练一个模型，用一个模型，一般都是这样的，为什么要训练，首先要有一个模型，还要有数据，对吧。我将与您一起回答这个问题，并与您一起使用该平台。平台入口在哪里，因为这个训练时间有点长，不可能把大家一起标注数据，所以我录了一个画面。首先进入图像分割，从控制台输入，或从大分类输入。这是我自己的账号登录界面，但还没有创建模型，左边有一些介绍，大家对这个整体都有了解，包括模型中心、数据中心和部署中心，我们还有一个话题就是用一种纯离线部署的方法，就是可以部署到自己的服务器上， 非常方便。
我们先创建一个模型，因为是阿波罗数据，我们取一个名字，如果是个人比较简单，公司稍微复杂一点，我就填进去。行业比较多，大家根据自己的实际情况选择，我选择智能交通，功能描述可以写得很详细。创建模型就像几个步骤一样简单，单击“下一步”，看看接下来会发生什么，它告诉我们你没有模型，你需要上传模型才能训练。然后我们先创建一个模型数据集，在训练前创建一个数据集，点击创建，该数据集是阿波罗数据集，图像分割。数据集创建完之后，我会介绍这个数据集，因为自动驾驶这方面可能还有一些事情没有做，我们用的是 Apollo 数据集，界面比较简单，介绍一下数据集的来源，这是百度提供的带有像素级标签的数据集，这个数据集不好贡献， 让我标记一下这个数据肯定会崩溃，这里有一些类定义，你需要去首页注意，否则就是图片上找到的一堆数字，大家很难理解。
然后到下载界面，我建议大家找一个更大的数据集，因为图片分辨率很高，数据集很
大，有17000张图片，考虑到时间和效果问题，我们没有全部下载，这样我们训练的成本非常高，我们暂时只下载了一部分数据集，如果要使用这个数据集可以选择更大的服务器，更好的网络。后面我会给大家展示下载文件的目录，数据集概述是这样的，有兴趣可以自己下载进行训练，不过这里的数据已经标注好了。
然后你可以导入
我们的数据在这里，导入到EasyDL平台，有两个导入方向，一个带标注，一个不带标注，我们可以支持标注，标签有两种格式，一种是coco模式，我们用这个，如果你不明白你可以下载一个标签案例，我们来看看，如果你还不明白可以在线了解一下。我们选择这个格式后，点击上传压缩包，这里有一些上传要求你需要注意，否则平台可能会认为你的图片没有标记，你还是要注意的，包括图片的大小。我准备了一个ZIP，这个比较小，建议大家批量上传，阿波罗数据一碗7000张，打包上传在一起是对网络的又一次考验。上传后，我们可以点击确认返回，可以看到它变成了导入状态，比如数据需要读到内存中，自己标记信息，包括后面的支持预览，我们需要等待一段时间，这个时候你也可以熟悉这个界面。因为上传的数据是70张图片，上传成功后标注显示100%，我们来看看这个数据。我们来看看它是什么样子的，这个数据集非常大，平台加载也需要一点时间，这张图片有3000多个像素，非常大，这个数据集真的被标记到了非常极端的状态，我们很难用肉眼找到被标记的图片，如果你不满意也可以点击继续标注， 看类别，Coco的数据集是影射的，这里可以看到一个数据集，这个数据集质量相当高，所以在模型上进行训练也是一个比较大的测试。
一般来说，截断我们使用的是没有标签的数据，没关系，不是说这样只能导入标注的数据，我们也可以导入多次，我们选择导入方式选择状态不标注，图片也可以，图片压缩包也可以，我们上传图片，它有一些限制，这个没关系， 告诉我它将被重复数据删除，这里据说只能上传 100 张纸。好了，有一些基本的限制，这里我们就不看了，这里给大家展示一下我下载的数据集，这个有一个标签，这是实际的图片，有两个摄像头，摄像头5，摄像头6。101、点击上传，告诉我一个已经结束了，然后不上传。图片有点像，是不是，这张图估计是提取了视频帧格式，所以比较连续，拉的时候比较连续，上传图片的时候也有一些连续性，没关系，这并不影响我们的训练，因为我们的训练重点是样本总数和样本的平衡。上传100张图片，点击确认，导入一会儿，这个导入比较快，因为没有标签，不需要用你的标签验证，可以看出导入成功。
我今天说的这些行动，
其实我们已经完成了使用文档就可以看出来了，比如一个月半老师你说我记不住怎么办，我们可以去详细描述书看看，时间原因我不能把每一个细节都展示出来，大家有兴趣的都可以展开，今天就是扔砖头和玉石， 首先向您介绍部分信息。
导入数据后，你需要标注，
没办法，我上传未标注的数据，这是无法避免的，我会给你看，但是我标注比较慢，不会让大家看到我标注了所有的图片。这里已经划分了带或不带标注的数据，我们就开始标记一个，我选择了多边形，也可以用画笔、圆圈，我的手有点慢，大家忍耐一下。选好这个之后，点击标签，右边一个数字，这个可以快速标注，图片中的数据可以尽可能多地标注，刚才木衫老师说。
接下来，我将介绍Mushirt先生所说的自动标签，我们
随便提交一个，就会以任务的形式展示出来，在运行的过程中，我们看进度，这和Mushirt先生说的一样，有一个艰难的确认过程，它这个模型不知道是对不对，所以需要一个艰难的确认过程， 我们可以理解智能标注，给大家一个详细的介绍。自定义模型是指训练模型，使用它来注释新数据，祝贺您进入正循环，然后我们将拭目以待。很难确认它已经来到这边了，我们继续看状态，没有标记信息90%，已经为我标记了10，我们看这张图中的数据，可以看到中间的小车标志还可以，我放大给大家看， 旁边的共享单车标志不是特别好，这辆车还行，共享单车这部分比较像背景，认不出来，这个时候我们就自己手动划一下，不好意思，我的箱子有点大，标记不是很好，反正我的数据集也是用标签下载的。标记后，单击右侧的内容进行标记。所以总的来说，这个标签平台仍然为每个人做部分工作。
接下来，我上传了我注释的所有数据，以便为每个人演示培训。这里的点服务器，默认，缩放比例，1600×1400还是相当大的画面。选择我加到训练中的数据集，一个是汽车，一个是摩托车，这个问题的目的还是要开始，所以我先开始训练，训练过程比较长。我只是填写了我的电话号码，它会告诉我模型何时训练，所以我不必留在这里。这里你可以看到训练完成，看看训练效果，mAP这么多，大家注意这里，展示误认的画面是什么样的，有误认和缺失识别两种，这应该是标签的问题，这里应该是正确的。摩托车，200多个数据集只有一张图片无法识别，准确率接近100%，这是泄漏识别，这张图片确实有点困难。
好了，模型训练完成后，训练过程相对简单，我们就可以点击申请发布了。因为是本地部署，所以选择一个版本，点击发布，部署时没有端 SDK，我们选择一个 SDK，点击下一步，这里有一些信息，这里给大家快进。提交后，我们会进行初步审查，并认为您的模型可以很快发布，只需要等待一段时间即可发布。这是我前天发的，因为怕直播的时候来不及了，然后我点击下载，下载就黑了，我刚下载了模型包，我就给大家看看是什么。这时可以申请序列号，我们有个代码带零件填写序列号，只要第一次激活就可以离线使用。这里进入应用序列号界面，每个人可以添加几个测试序列号，比如一个序列号是一个月，它问我有多少台设备，我会一个服务器，写一个，点击确认。序列号是立即生成的，这是我自己的个人帐户。
这时，我下载
了吧，就去本地看看下载了什么，不好意思，这个图片推送流会把视频切成1080，目录结构没变，有四个子文件夹，上传过程我没给大家看，这里应该进服务器，视频流启动，上传这个包和几个文件。看看服务器的基本配置，X86Linux系统就可以了，画中画版，看pythna版本，看看现有的软件包，不用担心，这些软件包只是文件依赖，平时用PRP，直接安装这个软件包，因为我安装在这里，很快就有了。让我们看看它是否真的存在，这里已经有一个 SDK，并且已经部署了本地服务器。建议大家有一个可视化界面，就是我上传的文件夹，看图的效果更直观。看看演示文件，这是模型的目录，这个地方需要填写序列号，大家只是想像我一样测试，这里是代码中唯一需要更改的地方，其他地方不需要更改。填好序列号，记得怎么生成，填写到这里，然后回到目录尝试运行，填写型号目录地址，然后选择一张图片，我选一个4启动吧，图片选择开始运行，可以看到它一直运行正常， 变焦是1400×1600，不需要写代码也可以做到，这里你可以调整大小，它必须保证一定的比例。由于我在CPU上运行，因此每个人都必须稍等片刻。这里抓到几个目标结果，所以执行结果就打印出来了，这个运行时间有点长，第一次有认证流程，后期会比较快，我的服务器确实不是很好。目录文件中还有一个文件，我们切换到可视化界面，看看生成的文件是什么样子的。
效果出来了，勉强，因为我在数据集里过滤了，刚才木衫老师说，主体不建议作为目标训练，可能会对模型产生负面影响，70%以上的零件已经被正确识别，这个目前勉强通过。优化的空间还很大，你可以使用平台或者训练自己试一试，看看能不能比我做得更好。回顾代码，我有一台机器，没有显示多台机器的部分。至此，SDK 部署结束了，回过头来看，整个过程我给大家展示了几个功能，比如创建一个模型，它告诉我们需要先有一个数据集，我们上传了数据集，我演示了两个，标记和未标记，带标签是最好的，没有标签有点难，手动还是请朋友和多人一起标注， 你可以再标记一个，使用俄罗斯套娃工具智能标注，标注后我训练，训练的时候要考虑一下， 比如想要部署在云服务器上或者本地部署，训练配置上就存在一些差距，因为我们EasyDL，为了减轻开发者的负担， 这部分不是向所有人展示的。培训结束后，我会告诉你如何下载我们的软件包，然后申请序列号，然后下载，上传服务器，直接在服务器中安装相关的软件包，然后将图片上传到服务器，测试后展示给大家看，整个过程大致是这样的。
如果您对我当前的演示文稿和我之前谈到的内容有任何疑问，您可以专注于它，我们现在将进入 QA 会议。
▌质量保证链接
问：什么是清洁功能培训？这是一位木衫老师的专业回答。
答：非常感谢您这次带您从数据到部署，并带您体验如何使用 EasyDL 平台构建我们的实际用例。刚才问到怎么做数据清洗，这是我们在EasyData平台上为大家提供的功能，就是通过大家的使用来设置相似度，就在休息期间我还观察到，有同学说老师上传的数据有很多相似的图片，有的朋友说清洗后没有一张图片没了， 这与相似阈值有关，阈值调整越高，例如保留相似度不超过百分之一的图片会更多，这与阈值有关。
问：在哪里可以下载数据？
答：在PPT的右上角，您可以扫描此QR码以取下数据。我再说一遍，因为群里的一些新朋友刚进来，在这门课程中，你可以扫描右上角的数据集，你可以得到和月板子老师一样的数据集，使用我们的EasyDL平台进行训练，然后扫描右下角的二维码提交，然后就可以得到100小时的V100培训时间作为礼物。
问：我可以做医用细胞标记吗？
A：这个其实是有可能的，我们也有类似的客户来解决这样的问题，但是这个小伙伴的实际情况我可能不太了解，比如细胞检测，比如红细胞白细胞检测，用视觉解决这个问题应该不是什么难题，而且很多同学也做过类似的问题， 可以实现。
问：培训的一般准确性如何？
答：这是衡量模型效果的指标，与模型的效果有关
每个模型，都比我们专业，比如用NLP进行细分，很难说一个指标能应用多少，这会和实际情况相关，我们做这个指标是在评估报告中用数据集作为泛化衡量指标，具体效果需要落地后再用。
问：我只能手动标记标签吗？
答：这不是，第一个方面，EasyDL平台支持大家上传标注数据。其次，我们支持多人注解，即在前一部分的第一部分，将任务划分为多个团队注解。第三种是智能标注，它首先训练一个模型，然后使用该模型来预测未标注的数据。
问：我需要逐个确认标记的数据吗？
A：不可以，难点情况是用一定比例的固定对比，不是每张图片都要确认，你只需要看有没有明显的错误来纠正，不需要每张图片一一确认，我们也支持一键确认按钮供大家选择。
问：我可以在离线环境中使用 SDK 吗？
答：是啊，为什么我们支持SDK，考虑到很多用户没有公网环境，我们第一次注册的时候需要连接公网，然后就不需要上网了，可以直接使用。
问：谁是多人注释？
答：我们按管理员划分标注任务，
把它分成公司的朋友，把一个工作分成几个小工作，我们设置审核员，管理员可以管理整个标签任务。
问：标签是简单的近似值还是按对象标注？
A：可能是两个场景，第一个是物理检测，遮挡问题在矩形框的标注中，我刚才简单介绍一下，尽量标记遮挡部分的明显特征，分割是像素级标注，我们需要标注出物体的周边轮廓，我们平台会闭环标记出轮廓区域， 完成这样的标注效果，在标注的时候，希望大家尽量打准准确，实物的实际情况是按原样标注，不重不漏，达到更好的标注效果。
问：我可以划分汽车以外的人吗？
答：是的。刚才老师演示了汽车或者自行车的识别，只要加上人作为标签，然后去训练，也可以训练学习。
问：我可以在平台上执行自己的分段任务吗？
答：当然，只要您上传自己的数据集并使用我们的平台，您就可以获得学习自身特征的分段模型。访问易德：
问：作业中的模型精度太低是否存在问题？
A：建议越高越好，后面的课程会讲模型优化类似的函数，然后让效果不断提升，这也是一个体验的过程。
问：人有胖有瘦，要不分不同类别？
A：我知道自动驾驶场景没什么需要的，如果你需要区分场景中的车身特征，那可能是另外一个任务。
问：是否可以识别字符？
答：字符识别一般采用业界使用的OCR，这款EasyDL已经支持自定义OCR模型。
问：我可以识别交通信号灯吗？
答：如果您只想检测灯是红色还是绿色，则可以使用图像分类或对象检测来完成。
【今晚即将上课】
EasyDL零门槛AI开发训练营，今晚8点继续聊！
零门槛无AI开发经验，研发将带你入门工业级经典项目！
小麦检测计数模型农业AI应用的突破.
1. 小麦检测模型开发必备知识：目标检测任务回顾
2. 工程师技能分享：如何提高小麦检测模型的准确性
3、动手练习：教你构建从训练到部署的高精度小麦检测计数模型
解决方案:主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络信息技术以及信息化媒体的高速发展，各大媒体网站平台中的信息量急剧增加，其中大部分媒体信息以文本形式存在。为了便于用户能够快速的获取主题信息，全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵，需要对媒体中的资讯内容进行智能化聚合，实现对主题内容的快速聚合和推送。
现有技术中，一些媒体平台虽然能够在一定程度上对资讯内容按照主题进行聚合，但是由于互联网中存在海量的数据，数据源具有多样化的特点，使得传统的聚合方法无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，也无法实现定制主题内容的推送，导致传统媒体平台的主题内容比较缺乏，主题专栏的快建和维护过程比较繁琐，无法为用户提供智能化的资讯服务。
基于现有技术，需要提供一种能够对源数据进行有效挖掘，实现主题内容的快速推送和聚合，方便用户实现精准主题内容的定制，提升资讯服务智能化水平的主题内容智能聚合方案。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，无法实现定制主题内容的推送，导致主题内容比较缺乏，资讯服务智能化比较低的问题。
本公开实施例的第一方面，提供了一种主题内容智能聚合方法，包括：对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第二方面，提供了一种主题内容智能聚合装置，包括：采集模块，被配置为对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；加工模块，被配置为对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；筛选模块，被配置为基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；推送模块，被配置为基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。本公开能够对源数据平台中的数据进行有效挖掘，实现定制主题内容的快速推送和聚合，使用户能够实现精准主题内容的定制化操作，提升资讯服务智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图；
图3是本公开实施例提供的主题内容智能聚合装置的结构示意图；
图4是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
随着互联网的快速发展，特别是新媒体的发展，对传统媒体带来了巨大的挑战。一是公众的需求发生了变化。面对互联网繁杂的海量信息，需要快速获取主题信息，同时需要全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵。二是媒体发展的需求发生了变化。近年来新媒体发展迅速，如移动端、微信微博、百家号等新媒体对内容呈现差异化的需求，新闻的传播方式也不再是刻板、固定、一成不变的，而是将越来越向连续、不间断、实时更新的新型模式方向发展，媒体需求的这个变化对主题内容的快速反应要求更高。三是主题内容建设的需求发生了变化。现在对于突发的重大事件，需要快速形成主题专栏内容且需要对专栏内容进行全方位、实时、高效的维护更新，及时为受众提供真实可靠资讯，避免错误信息传播引发不必要的恐慌。
本公开实施例通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容的推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题的聚合应用。
下面结合附图对本公开实施例所涉及系统的整体架构进行说明。图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图，如图1所示，主题内容智能聚合系统具体可以包括以下内容：
为了实现主题内容的智能聚合，首先要建立相关领域的智能化资讯数据库，通过分类、标注、自动聚类、深度学习等信息化技术，将资讯内容智能化，形成智能化资讯数据库。在智能化资讯数据库的基础上，通过主题内容定制与内容加工，实现主题内容聚合服务。主题内容聚合平台由基础设施层、系统层、数据中心层和应用层组成。其中，基础设施层由服务器、存储、网络、安全设备组成；系统层由操作系统、中间件、数据库和虚拟化服务器组成；数据中心层由主题内容采集接入系统、主题内容智能处理系统、主题内容知识加工系统、主题内容数据管理系统4个系统组成；应用层由智能主题内容服务、主题内容加工、主题内容定制服务、主题内容推送组成。
下面结合具体实施例对主题内容智能聚合系统中的数据中心层和应用层进行详细介绍，具体可以包括以下内容：
一、数据中心层在主题内容聚合平台的构建中起着至关重要的作用。数据中心层的任务为完成数据的聚合、语义分析、知识加工、大数据管理等功能，为上层应用提供数据支持与算法能力。
其中，主题内容采集接入系统重点解决数据源的接入问题，针对多源异构数据的接入，将推送数据进行多源、多时态、多尺度的整合。主题内容采集接入系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据接入和采集功能模块。数据接入是指将已构建的资讯数据接入进来。数据接入服务功能可提供数据传输服务，在统一数据标准及存储逻辑的基础上，通过多种数据接入渠道，支持数据文件、数据库、表、字段及数据内容片段的接入。实现对新闻、报刊、社交媒体、移动客户端、网站、公众号等平台的实时监控和自动采集，满足对海量互联网信息资源的快速获取需求。
2)数据清洗和校验排重功能模块。实现数据清洗功能，处理字段的残缺、错误和重复等数据问题。实现在接入数据时对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等数据预处理工作，确保数据质量。
3)标准化数据转换和校验功能模块。对清洗之后的数据进行标准化处理，实现将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入系统，包括实时数据和离线数据的标准化定义。
主题内容智能处理系统通过大数据智能处理技术手段进行自动分词、关键词提取、信息分类、聚类等。重点解决数据的智能化问题，主题内容智能处理系统包括但不限于以下功能模块：
1)自动分词功能模块。提供基于融合了词典和CRF、HMM分词模型的文本自动分词功能，实现对文本的分词操作，返回正确的处理结果。
2)关键词提取功能模块。提供文本的关键词提取功能，利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。
3)知识图谱功能模块。提供实体识别、事件抽取等功能，可以从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体与事件元素。
4)文本分类模块。提供基于Word2vec，BERT算法的文本分类能力，可实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能。文本分类模块协助构建了基于相关领域的内容分类体系，对于文本内容打标、主题内容的快速形成、用户画像与用户个性化推荐提供了关键支撑。
5)稿件聚类模块。提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力。通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。
6)热词分析功能模块。在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
大数据管理子系统主要是解决数据的存储管理、检索服务与数据管理，大数据管理子系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据存储功能模块。数据存储要求采用分布式存储框架及分布式数据库，提供大规模稀疏数据的存储方案和技术方法，并实现大规模稀疏数据的有效存储。
2)数据管理功能模块。一是数据质量管理。系统应能够对整个数据链路的数据质量进行管理，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，指导决策者的决定。二是元数据管理。实现数据服务平台全局的数据预览，血缘分析和影响性分析，不同组织的数据共享以及系统数据的健康监控。用户可通过元数据分析直观了解到数据的来源、数据之间的关系、数据流向、数据被引用次数等重要信息，便于用户直观的把握数据资产状况。三是统一数据生命周期管理。系统应提供数据的采集处理应用和分析服务的各个阶段提供统一处理流程和中间状态的调度、管理和监控，主要是对数据质量进行检查和分析，定期形成报告，并管理质量规则，使数据创建、获取、加工、使用、维护的全流程质量可控。四是资源调度与任务管理。数据服务平台通过统一资源调度和任务管理，实现对所有计算和查询等操作任务管理，实现对任务所需CPU、内存和网络等资源调度，保障所有任务平稳、快速地运行，状态可监控可管理。五是要求实现数据检索功能。能够对文本进行快速切词，并采用多种索引技术和索引管理、校验技术，完成对数据文本信息检索。
3)上传下载功能模块。用户可单个或批量上传和下载稿件、图片、视频、主题内容、音频、pdf、word、PPT等资讯。一方面满足各种数据接入管理、主题定制、资源上传、数据统计等功能的交互要求，另一方面对数据接入管理的内容、主题内容定制的结果、资源上传的结果进行良好的展示。
知识加工子系统主要是进行知识的信息采集
及关键数据抽取，构建主题内容所需的基础信息知识库，并提供数据查询展示，为主题内容提供数据和业务支撑。知识加工子系统包括但不限于以下功能模块：
1)知识标注和任务管理功能模块。通过知识图谱技术实现知识的自动抽取扩充，支持机器自动抽取与人机结合方式形成准确的知识库构建；支持多人协同标注；支持对主题内容的属性进行标注，例如资讯分类、关键词、摘要等。提供知识条目级和属性级的知识加工功能,实现标注的具体要求与标注内容,支持协同标注的任务分发，对标注任务实现全流程监控与管理。在知识标注的过程中，实现具备知识新鲜度的知识更新功能。
2)粗知识管理功能模块。提供粗知识管理功能，系统支持已有粗知识的导入，以及导入粗知识的有效管理和协同标注任务发布；支持已有结构化知识的导入，对于用户已有的结构化知识需要导入到知识库，与现有知识库进行融合。
3)知识库管理功能模块。对知识加工平台实现系统的配置管理，包括知识库标注字段配置、用户管理、关系管理、分类管理、关键词管理。对知识标注任务的结果实现导出，支持批量导出功能。
二、应用层是主题内容聚合平台的应用，包括智能主题内容服务、主题内容定制服务、主题内容加工与主题内容推送。平台通过聚合、众筹、创作、融合等智能化内容生产方式，汇聚国内外相关主题资讯，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。
其中，智能主题内容服务使用事件识别、热点识别等算法实现热门事件内容的自动发现与捕捉功能。通过自动聚类算法，汇聚主题内容，自动聚合、生产相近内容主题。通过深度学习分类模型，构建基于行业垂类的分类体系，智能计算稿件所属类别，快速形成各领域专栏与相关主题。
智能内容定制服务支持用户录入相关条件(关键词、来源、媒体类型、分类标签、属性、发稿时间等)，系统自动启动数据汇聚工作，支持实时数据与历史数据的汇聚，支持人工设定汇聚条件，包括是否去重、是否是可信源、汇聚条数、汇聚频次等，提供主题内容定制服务。
主题内容加工提供主题内容创建、修改、删除、检索等操作。可以录入主题内容标签、关键词、起止时间、主题内容文字描述等主题属性数据。可维护主题中的稿件，按日期、分类进行内容加工。支持主题页面生成模板，主题制作成功后平台可实时显示主题内容列表与详情。
主题内容生产完后可推送至全媒体采编系统、网站发布系统、APP管理系统等其他平台与系统，可实现基于规定时间段的推送频次。支持数据查询接口与推送接口，协助媒体各环节展开主题内容定制工作。
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图。图2的主题内容智能聚合方法可以由服务器执行。如图2所示，该主题内容智能聚合方法具体可以包括：
S201，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；
S202，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；
S203，基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；
S204，基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
具体地，源数据平台可以认为是原创
稿件数据的来源，源数据平台可以包括制定站点、频道、栏目等对应的平台，比如新闻网站平台、公众号平台、移动客户端平台等。不同源数据平台中原创
稿件数据的格式可能存在区别，因此在进行数据接入时，需要对原创
稿件数据进行统一标准化处理，即将原创
稿件数据存储为具有相同数据标准和存储逻辑的数据结构。
进一步地，本公开实施例涉及的主题内容智能聚合系统，可以理解为集数据采集、数据预处理、数据加工、数据管理、数据推送为一体的主题聚合平台。基于该主题聚合平台，用户可以定制化主题内容，基于用户设置的定制条件对主题内容数据库中的稿件数据进行筛选，并进一步基于用户配置的推送条件，实现稿件数据的定时、定量推送，从而实现自动化主题内容定制服务。
根据本公开实施例提供的技术方案，本公开通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题内容的聚合应用。
在一些实施例中，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，包括：构建与源数据平台中的原创
稿件数据之间的数据传输通道，基于数据传输通道，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行统计，对统计结果中使用频次大于阈值的原创
稿件数据及其对应的互动数据的采集频率进行增加，以获得使用频次更高的源数据平台中的原创
稿件数据；其中，原创
稿件数据为多源异构数据，在采集原创
稿件数据之后，将原创
稿件数据按照统一数据存储模型存储到主题内容数据库中。
具体地，在对源数据平台中的原创
稿件数据进行采集之前，需要建立主题内容智能聚合平台与源数据平台之间的数据传输通道，通过该数据传输通道接入源数据平台中的原创
稿件数据，并且在接入原创
稿件数据时，需要将多源异构的原创
稿件数据转化为统一数据标准和存储逻辑的数据模型或数据结构，并将统一格式后的原创
稿件数据存储到主题内容数据库中。
进一步地，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，还可以对各个源数据平台中的原创
稿件数据的使用情况进行统计和监控，即统计并监控各个站点、频道、栏目等来源内容的使用情况，对于使用频次比较高的来源内容，增大对这部分内容的采集频率，采集的数据包括原创
稿件数据和互动数据，互动数据为稿件对应的点赞、评论、采集
、转发等。本公开实施例通过对源数据平台中的原创
稿件数据进行监控，根据对原创
稿件数据使用情况的统计结果，来改变原创
稿件数据的采集频次，从而提高内容的实时性和准确性。
在一些实施例中，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，包括：对原创
稿件数据进行数据清洗，并去除原创
稿件数据的标签和页面干扰信息，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，对原创
稿件数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记，以得到预处理后的文本内容数据。
具体地，对于采集到的原创
稿件数据，首先需要对其进行内容处理，在实际应用中，原创
稿件数据的内容预处理过程包括但不限于以下内容：首先对原创
稿件数据进行数据清洗，处理原创
稿件数据中的字段残缺、错误和重复等问题，其次，对清洗后的原创
稿件数据进行去标签、去除页面干扰信息(如广告等)获取稿件的内容数据，最后，还可以对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等预处理操作，从而确保数据质量。需要说明的是，上述预处理过程可以依次全部执行，也可以按照需求选择执行。
进一步地，对于预处理后的文本内容数据，可以进行标准化处理，将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入到主题内容智能聚合系统中，其中，统一数据格式包括实时数据和离线数据的标准化定义。
在一些实施例中，利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，包括：利用预设的知识加工方式中的一种或多种方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，其中，预设的文本知识加工方式包括以下知识加工方式中的一种或多种的组合：自动分词、关键词提取、摘要提取、实体识别、事件抽取、关系提取、文本分类、词性标注、以及地域识别。
具体地，在对原创
稿件数据进行预处理之后，利用预先配置好的知识加工方式对文本内容数据做进一步的分析，在实际应用中，本公开实施例预先配置好的知识加工方式包括上述方式中的一种或几种的组合，应当理解的是，上述知识加工方式不必全部执行，可以根据需求选择其中的一种或多种方式来执行。下面结合具体实施例，对上述知识加工方式的具体内容进行详细说明，具体可以包括以下内容：
自动分词是指利用预设的自然语言处理模型对文本内容数据进行处理，得到分词结构，比如基于融合了词典、CRF和HMM分词模型的文本自动分词算法，实现对文本内容数据的自动分词操作。CRF(Conditional Random Fields，条件随机场模型)以及HMM(HiddenMarkov Model，隐含马尔科夫模型)是自然语言处理中的常规模型，可用于解决文本序列标注问题，如分词、实体识别、词性标注等。
关键词提取是指对文本内容数据中的关键词进行提取，比如利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。在实际应用中，通过对目标文本进行分词处理，得到词语集合，通过生成词语的词向量来生成文本向量，根据词向量、文本向量，从词语集合中确定出关键词，从而达到有效提取文本中的关键词的目的。
实体识别及事件抽取是指从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体元素与事件元素，利用识别出的实体元素与事件元素，构建实体元素与事件元素之间的知识图谱。
文本分类是指基于词向量计算工具Word2vec或者预训练的语言表征模型BERT，实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能，以BERT算法为例，将文本先采用N-Gram切词算法进行处理得到新词组合，再基于BERT浅层网络提取新词组句法与词法信息，并计算新词组合的左右信息熵、互信息、tf-idf等离散特征，最后利用DNN二分类模型，使用上述特征对新词进行识别，从而实现准确识别词语的目的，可以对文本内容进行准确的语义识别。基于BERT算法的识别结果，可以实现对文本的主题内容进行打标，实现主题内容的划分。
地域识别是指根据文本中与地域相关的词语确定文本的内容地域，以及根据文本的来源确定媒体来源地域，即本公开实施例的地域识别收录
两个不同维度的内容，即文本的内容地域和媒体来源地域。基于地域识别结果可以对文本内容数据做进一步的区分和聚类。
进一步地，在对文本的内容地域进行识别时，首先利用文本识别算法提取地域名称，根据地域名称在文本中的所属位置(比如标题、摘要、正文等)以及地域名称与文章内容的语义关系特征，利用预置的分类模型，比如GBDT或者支持向量机模型SVM等，计算出文章所属的内容地域。
在一些实施例中，该方法还包括：关键词提取包括基于对文本内容数据中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重计算，根据权重计算结果，从文本内容数据中提取出若干个核心词语；实体识别及事件抽取包括从半结构化或结构化的文本内容数据中识别出与目标相关的实体元素和事件元素，并利用实体元素和事件元素生成知识图谱；文本分类包括利用预训练的语言表征模型对文本内容数据进行主题分类，并根据分类结果对文本内容数据按照主题进行打标，并生成文本内容数据对应的主题内容；地域识别包括对文本内容数据对应的地域进行识别，以便根据识别结果为文本内容数据设置相应的地域标签，其中地域识别包括内容地域识别和媒体来源地域识别。
具体地，除上述知识加工方式以外，本公开实施例还可以对文本内容数据执行以下智能化处理，例如进行稿件聚类，提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力，通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。另外，还可以提供热词分析功能，在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
在一些实施例中，基于预定的主题定制页面，获取用户输入 查看全部
解决方案:高能预警！每个人都可以快速上手的AI项目
现正式进入第一讲：自动驾驶场景应用初步探索：场景分析模型开发实践。
我
我是百度AI平台研发部的高级研发工程师Mu Shirt，我稍后会为大家开发实际流程。
这是今天课程的大纲：
首先，进入数据处理方案的详细介绍，我们之所以选择自动驾驶的场景，是因为我们都知道AI与我们的生活息息相关越来越紧密，很多应用都落地在生活中，这门课程我们选择了自动驾驶的热门研究方向，利用EasyDL平台演示如何选择数据集， 模型构建，以及操作流程的实际部署。
由于自动驾驶场景较为复杂，因此在本课程中，我们从数据集中选择来演示开发过程。通过左边的数据集生成模型后，我们会像右边一样用实际的应用场景图片进行预测，希望得到右下角预测的效果。
Flypaddle企业版面向企业级AI开发者打造，是AI开发的双平台模式，包括面向企业AI应用开发者的EasyDL零门槛平台，支持零代码自动化模型训练，BML全功能AI开发平台面向企业AI算法开发者，提供不同的建模方式。EasyDL零阈值平台为不同方向提供了更好的模型，下面我将对EasyDL零阈值平台做一个简要介绍。
EasyDL零阈值AI开发平台支持图像、文本、音视频和结构化数据的模型训练。首先，EasyDL平台提供了一个数据处理模块，其中收录
多种数据服务;在模型训练模块中，为提升模型训练效果，提供了百度独家的超大规模预训练模型，包括视觉和语义理解两个预训练模型，并提供自动超参数搜索、自动数据增强等功能。同时，EasyDL为经过训练的模型提供评估报告和多种视觉归因分析工具，帮助大家评估模型的质量。在模型部署方面，提供公有云、私有化、端端部署、软硬件一体化部署。
以我们今天展示的实际应用场景为例，如果需要在自动驾驶场景中训练车辆分割模型，如何利用EasyDL平台进行训练？首先我们可以选择图像分割模型，其次，将我们的图像上传到平台上进行标注，然后选择模型进行训练，比如选择图像分割训练以获得近90%的mAP效果，将其发布为设备端SDK，然后在Linux系统中进行离线计算， 对于不同的任务，可能只需要 15 分钟即可完成模型训练和部署过程。
让我们回到AI开发的解释和介绍。AI开发是一个系统工程，包括模型选择、数据采集、数据处理、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务流程，每个流程都有一些技术要点，本次EasyDL零门槛AI开发训练营系列课程是针对模型开发在不同环节需要关注和掌握的技术重点难点进行讲解， 本课程主要针对数据处理并与您分享。
首先是模型选择，将模型选择
归类为数据处理会让人感到有些困惑，为什么，因为我们在训练模型的时候，如何利用AI来训练模型，首先要决定的就是选择什么模型。以EasyDL平台为例，EasyDL在模型类型上提供了很多选择，包括图像分类、目标检测、图像分割，还支持NLP方向文本分类或文本匹配，或者机器学习数据预测表预测，那么什么模型可以有效解决问题呢？这首先需要了解场景，因此我们将此模型选择放在数据处理的第一步。如何选择模型，我们以视觉为例，首先我们需要了解不同任务类型实际可以解决的问题，比如我们的图像分类适合整个地图区域的高清预测，比下图所示，你可以给图片贴标签，你可以分类这个就是鞋子或者鞋底或者鞋垫的外观， 我们可以使用分类模型来完成任务。目标检测主要适用于图像矩形区域的标签预测，像质检场景一样，我们可以使用检测模型来完成要求。图像分割主要适用于图像中的像素级标签预测，如图像的背景识别、背景的替换，现在短视频领域的背景替换，应用场景可以用来完成这样的任务。
结合我们课程实际操作中的任务，自动驾驶场景中的车辆识别，首先要明确需要解决的问题，首先我们希望能够识别汽车、摩托车或行人，其次是隧道中可能存在一些凹形物体或需要穿越的物体， 我们要判断这条隧道的轮廓，如果采用物体检测模型，返回的是一个矩形的盒子，所以不利于我们判断隧道的位置。我们希望获取隧道的 MASK 信息，这与我们预期的输出有些不同。因此，我们选择图像分割模型，返回像素的信息，并根据场景的具体需求判断模型类型，在这个自动驾驶场景中，我们使用图像分割模型来完成训练任务。
当然，我们也有一些特殊的情况，比如我们可能会遇到像第一只猫识别这样的情况，我们发现图像分类、目标检测、图像分割可以解决我们的问题，那么选择就会比较困难，这就需要结合我们任务的实际情况，比如我们对这个任务是否有精度要求， 就是要达到90%以上的准确率，一般来说，模型的复杂度越低，精度就会降低，复杂度越高，准确率越好。二是对延迟的需求，也就是模型最终落地的是什么设备，这个设备的算力能不能支持我们运行更复杂的模型，或者是否需要设备上的内存或者预测时间。第三是数据变化的速度和维护成本，我们在这里列出考虑数据的变化和维护会有一些新的数据，如果你去培训那么里面会有一些采集、标注、清理的费用，如果分类任务，标识信息比较简单，一张图片就有标签， 检测是对象在图片上，标记一个矩形框，划分需要使用（MASK），这样的标注比较复杂，结合我们的任务情况，如果任务本身不是特别复杂，我们建议你更喜欢低复杂度的模型。
当然，也有一些场景我们建议选择高度复杂的模型，比如这个图需要识别狗，虽然图像分类模型也可以识别狗的图片，但是识别准确率只有76.4，我们观察到图片的背景有很多类似的狗图片， 如果我们用这个模型来预测一只狗只是在背景上，可能会把这张图片识别为狗牌，这和我们实际的应用场景是不一样的，在这种情况下我们会推荐大家使用物理检测模型，然后我们会看到它的准确率已经大大提高到了91.1%。这是第一种情况，即对于具有复杂背景的方案，建议使用高度复杂的模型。在第二种情况下，需要识别的对象或关注的对象对于整个画面来说不清楚或不太清晰，比如图像分类我们会识别整个图片的特征，并使用物理检测来关注矩形关注的局部对象特征，这有助于我们建模学习， 我们希望关注这个对象的主体特征，这也会将准确率从83%提高到96%。
刚才说了模型选择，接下来就是数据采集
，我们这门课程选择的数据集是开源数据集，可以直接使用，不需要考虑采集
的问题。但是，在实际应用中，此过程可能会遇到一些困难。例如，采集
物理环境的影响：第一次采集
可能在工厂、园区、生产线等，或者一些特殊场景会遇到光、油污染等物理环境影响;此外，采集设备的选择也是一个问题，比如用什么样的相机进行采集，这是采集过程中遇到的难点。EasyDL内置EasyData智能数据服务平台，不仅提供免费的数据采集SDK，还与AI市场硬件边缘设备采集设备联动，设备内置采集SDK，可以省去繁琐的设备选型、调试和开发过程，同时通过SDK完成图片、数据和云平台， 使我们的数据采集效率从数周缩短到数小时，采用这样的方案具有端云协同、软硬件一体化的特点。
采集完毕后会进入数据处理流程，本课将简单分享大家如何选择训练数据，如何提高数据质量，如何更好地完成数据标注，如何完成数据丰富，如何进一步提高数据利用率。
首先是数据划分，相信大家有些疑惑，训练数据集越多模型越好？其次，我们标记的数据越多，模型就越好？我们必须对这两个问题打上一定的问号。如下图所示，例如，实际应用场景数据是识别实际道路上感兴趣的汽车、行人、自行车或隧道的特征，采集
的数据可能是实际车展场景中的图片。是的，但是因为应用场景和实际场景相差很大，在使用这个模型的实际应用过程中，模型效果会不尽如人意，就是模型的泛化不符合业务应用的要求。这说明训练数据应该用实际业务数据进行训练，而附加的车展数据只能作为补充数据，因为有些场景数据源确实很难，训练数据相对稀缺，这时候我们可以使用一些额外的数据来丰富数据集的品类特征， 但不建议使用训练数据作为主体。
二、
标签不平衡，比如上图中右图，汽车类有5张图片，自行车类有30张图片，可想而知模型会过多地了解自行车的特性，而汽车的特征学习相对较小，样本的数据预测效果会比较差， 这意味着确保不同类别之间的平衡。数据集的划分一般分为训练任务中的训练集、验证集和测试集。训练集是直接用于训练模型的数据，需要尽可能是实际场景数据，模拟数据可用于或补充限制性场景下的训练。二是验证集合，验证模型的有效性，选择最优模型。测试集是在模型真正落地后得到一个模型，会用测试集的数据来验证模型的实际效果，即泛化的效果，测试集和测试集不能掺杂训练数据。
以下是我们列出的常见问题，比如如果训练集和验证集非常相似怎么办，这个时候会出现什么样的问题，有哪些
准备要点 此时，训练集和验证集的数据非常相似，这会导致模型过度拟合，因为它既是裁判又是运动员。验证集和测试集不是实际应用场景数据，使得实际场景无法判断，导致模型在实际使用中出现一些问题。对于上面的第一个问题，在类似的情况下，我们可以使用EasyDL平台的数据清洗，或者上传独立的数据集、验证集和测试集来避免此类问题。第三个问题是三类数据集的划分是否有一定的比例，一般平台默认为7：2：1提供最终的验证指标。
接下来是数据清洗，
首先要确定数据是否需要清洗，就需要对数据质量有一个衡量指标。二是我们如何选择大量的清洗操作。EasyDL平台依靠EasyData平台对数据提供多维度的判断报告，包括是否存在不均匀的尺寸分布，一些客观比例的不均匀分布，如果存在这样的问题，可以使用EasyData的操作来完成数据集的清理。比如像这个实际场景中的自动驾驶数据集，它的采集可能是在道路的实际场景中，如果采集设备长时间不动，一段时间采集的图片可能相似或者相差不大，这就导致这部分数据太多， 导致其他数据太少，在这种情况下，您可以使用EasyData重复该功能以删除类似的图片。例如，图片的分辨率太高，图片可以裁剪，变小，整个过程完全自动化，通过这个过程可以降低近80%的人工成本。
还有一个功能，在EasyData清洗中，支持我们调用一些过滤器，没有人体，没有人脸图片，一般适用于视频场景监控，清洗后的数据页面只收录
人体或人脸图片，更能满足实际场景数据的需求，帮你过滤一些干扰数据集，提高模型效果。此外，针对自然语言处理NLP的方向，我们的清洗解决方案还提供了删除表达式、链接、繁体字、简体字等功能，如果您有数据清扫需求，可以在EasyData平台上体验和使用。
下面是数据标签。数据标注是数据处理过程中比较耗时的部分，我们也整理了一些标注过程中的问题给大家分享。第一个问题是标签错误，就像上图，比如识别长颈鹿，两个物体非常接近，用一个标签框来标记，可能会导致里面有两个物体，这是错误的标签，其实我们只需要给每只长颈鹿做一个单独的标签。接下来的问题就是缺少标记了，像这个自动驾驶场景我们要识别汽车，有的汽车被标记了，我们可以观察红框中的两辆车，这也是我们要检测的对象，但是漏掉的标记，这样就算是非汽车学习了，显然这是不对的， 所以我们必须给每辆车贴上标签。
下面简单介绍一下在遮挡的情况下如何贴标签，左图列出了四种情况，上页图中所示的两只长颈鹿，存在遮挡的问题，我们这个时候如何完成标注，我们有一个原则，设定明确明确的标注标准， 标注尽可能详细，现场覆盖尽可能全面。第一张有错误的标记，下面确实标记了两个矩形框，第三张图是第一只长颈鹿的左半部分，右半部分没有标记，右下角是长颈鹿左边的标注完全收录
了下面小长颈鹿的特征，这会导致模型学习时出现一些问题， 这里我们推荐第二种标注方法，红色框完全标明高大长颈鹿的特征，绿色框完全标明小长颈鹿的完整特征，这个标注尽可能详细，场景的覆盖面要尽可能全面。右边的图片是下面给出的零售商超级场景的例子，可以观察，和第一张图一样，是物体的侧视图，虽然标签没有被遮挡，标签部分有70%，但是我们没有明显的数据学习特征，既然是这种情况我们就不能把它作为标签。在第二种情况下，虽然前面有一些遮挡，但上部的暴露部分超过70%，并且也有明显的特征，此时我们将标记暴露部分。总的来说，标签过程应该很好，不会错过完成它。
说到标注，大家会觉得选择不同的型号，分类好，分类就是选择一个标签，比如检测，分割来标记这个矩形框，分割要完成MASK标注的图，标注的类型很复杂，标注工具够用吗？别担心，我们在EasyDL使用EasyData平台为您提供各种注释模板，即使是没有算法基础的学生也可以简单地开始。第二个问题是，如何减少标签工作量？我们提供多人批注，可以通过团队或多角色的方式划分整个批注任务，每个学生可以关注自己分配的任务，并且有管理员审核员对批注结果进行审核和统一管理，提高大家的批注效率。此外，我们还提供智能标签工具，后面会详细介绍给大家。
在注释过程中，例如
EasyDL平台在标注过程中提供了多种标注工具，像图像分割在实际演示过程中后期，岳半子老师会实际为大家演示如何标注。尺寸标注工具支持多边形、圆形、线条、画笔、橡皮擦。在标注时提供友好的注解体验，包括实时显示、全屏批注、灵活缩放，相信大家使用我们的平台都会得到很好的注解体验。
此外，我们的平台还支持上传已标记的数据，
比如我的数据集已经标注了，我想把数据上传到平台，不想去标注，也没关系，以我们的场景为例，标注数据的格式是图片名+同名的JSON文件，文件是文件长宽的描述， 以及围绕每个注释框的多边形外围轮廓点的组合。
刚才说到标注问题的时候提到智能标注，智能标注就是解决大量数据标注难题，目前平台支持目标检测、图像分割、文本分类3类任务场景智能标注，我们怎么用，简单介绍一下原理。首先，我们需要标注少量数据并开始智能标注，标注过程会迭代训练，得到一个模型，用这个模型来预测未标注的数据，预测结果会有一套算法来计算一个疑难情况，我们人工验证确认图片，疑难情况也可以二次迭代， 然后用之前的模型进行迭代训练，训练后再挖掘出这样的难点案例，经过两到三次迭代的过程会得到更好的模型，此时就可以完成未标注数据的一键确认过程。智能标注硬样本后，主动学习挖掘算法适应不同任务，同一模型效果指标的数据标注量降低70%。右图是使用智能标注应用、面包自结算、停机坪飞机停车检测、汽车零部件识别的实际场景，因此使用智能标注可以解决标注问题，大大提高标注效率，降低标注成本。
最后说说数据增强，其实我们之前
的调查发现，66%的公司在数据集上都会有偏差或者错误，之前我们提到数据清洗，可以对数据去重复数据进行模糊增强，我们怎么扩展，比如我们用数据合成的方法，像单品图谱更新非常快，在实际场景中没有看到这个SKU， 新的SKU就要出来了，针对这种情况我们用合成和增强的方法，解决大家在实际场景中模拟SKU的画面，为了减少每个人90%的数据需求，类似的解决方案也会针对不同的任务在EasyData平台上推出，扩展这样的数据集，减少每个任务所需的数据量。
最后，例如，我们
数据标注，清理，扩展，我们
获取模型，如何在实际使用过程中提高数据的利用率，EasyDL支持数据返回功能，我们针对公有云，在线推理API实时服务，我们将预测结果用于存储，数据集成，数据验证和筛选，数据标注上传，自动化流程，减少人工操作，模型优化过程，主要用于迭代模型优化， 减少人工操作近75%，数据处理提高80%。
接下来，我们将进入实战阶段流程，请岳板子演示如何使用EasyDL平台创建场景分析模型。
▌实际演示
岳板子：大家好，很高兴在直播间见到大家，我后面要介绍的话题是带大家通过一个关于如何使用EasyDL平台的实践练习，以及EasyDL平台是如何实现的。首先
简单介绍一下，包括这些方面，和我们平时用来创建AI模型是一样的，比如我们先训练一个模型，用一个模型，一般都是这样的，为什么要训练，首先要有一个模型，还要有数据，对吧。我将与您一起回答这个问题，并与您一起使用该平台。平台入口在哪里，因为这个训练时间有点长，不可能把大家一起标注数据，所以我录了一个画面。首先进入图像分割，从控制台输入，或从大分类输入。这是我自己的账号登录界面，但还没有创建模型，左边有一些介绍，大家对这个整体都有了解，包括模型中心、数据中心和部署中心，我们还有一个话题就是用一种纯离线部署的方法，就是可以部署到自己的服务器上， 非常方便。
我们先创建一个模型，因为是阿波罗数据，我们取一个名字，如果是个人比较简单，公司稍微复杂一点，我就填进去。行业比较多，大家根据自己的实际情况选择，我选择智能交通，功能描述可以写得很详细。创建模型就像几个步骤一样简单，单击“下一步”，看看接下来会发生什么，它告诉我们你没有模型，你需要上传模型才能训练。然后我们先创建一个模型数据集，在训练前创建一个数据集，点击创建，该数据集是阿波罗数据集，图像分割。数据集创建完之后，我会介绍这个数据集，因为自动驾驶这方面可能还有一些事情没有做，我们用的是 Apollo 数据集，界面比较简单，介绍一下数据集的来源，这是百度提供的带有像素级标签的数据集，这个数据集不好贡献， 让我标记一下这个数据肯定会崩溃，这里有一些类定义，你需要去首页注意，否则就是图片上找到的一堆数字，大家很难理解。
然后到下载界面，我建议大家找一个更大的数据集，因为图片分辨率很高，数据集很
大，有17000张图片，考虑到时间和效果问题，我们没有全部下载，这样我们训练的成本非常高，我们暂时只下载了一部分数据集，如果要使用这个数据集可以选择更大的服务器，更好的网络。后面我会给大家展示下载文件的目录，数据集概述是这样的，有兴趣可以自己下载进行训练，不过这里的数据已经标注好了。
然后你可以导入
我们的数据在这里，导入到EasyDL平台，有两个导入方向，一个带标注，一个不带标注，我们可以支持标注，标签有两种格式，一种是coco模式，我们用这个，如果你不明白你可以下载一个标签案例，我们来看看，如果你还不明白可以在线了解一下。我们选择这个格式后，点击上传压缩包，这里有一些上传要求你需要注意，否则平台可能会认为你的图片没有标记，你还是要注意的，包括图片的大小。我准备了一个ZIP，这个比较小，建议大家批量上传，阿波罗数据一碗7000张，打包上传在一起是对网络的又一次考验。上传后，我们可以点击确认返回，可以看到它变成了导入状态，比如数据需要读到内存中，自己标记信息，包括后面的支持预览，我们需要等待一段时间，这个时候你也可以熟悉这个界面。因为上传的数据是70张图片，上传成功后标注显示100%，我们来看看这个数据。我们来看看它是什么样子的，这个数据集非常大，平台加载也需要一点时间，这张图片有3000多个像素，非常大，这个数据集真的被标记到了非常极端的状态，我们很难用肉眼找到被标记的图片，如果你不满意也可以点击继续标注， 看类别，Coco的数据集是影射的，这里可以看到一个数据集，这个数据集质量相当高，所以在模型上进行训练也是一个比较大的测试。
一般来说，截断我们使用的是没有标签的数据，没关系，不是说这样只能导入标注的数据，我们也可以导入多次，我们选择导入方式选择状态不标注，图片也可以，图片压缩包也可以，我们上传图片，它有一些限制，这个没关系， 告诉我它将被重复数据删除，这里据说只能上传 100 张纸。好了，有一些基本的限制，这里我们就不看了，这里给大家展示一下我下载的数据集，这个有一个标签，这是实际的图片，有两个摄像头，摄像头5，摄像头6。101、点击上传，告诉我一个已经结束了，然后不上传。图片有点像，是不是，这张图估计是提取了视频帧格式，所以比较连续，拉的时候比较连续，上传图片的时候也有一些连续性，没关系，这并不影响我们的训练，因为我们的训练重点是样本总数和样本的平衡。上传100张图片，点击确认，导入一会儿，这个导入比较快，因为没有标签，不需要用你的标签验证，可以看出导入成功。
我今天说的这些行动，
其实我们已经完成了使用文档就可以看出来了，比如一个月半老师你说我记不住怎么办，我们可以去详细描述书看看，时间原因我不能把每一个细节都展示出来，大家有兴趣的都可以展开，今天就是扔砖头和玉石， 首先向您介绍部分信息。
导入数据后，你需要标注，
没办法，我上传未标注的数据，这是无法避免的，我会给你看，但是我标注比较慢，不会让大家看到我标注了所有的图片。这里已经划分了带或不带标注的数据，我们就开始标记一个，我选择了多边形，也可以用画笔、圆圈，我的手有点慢，大家忍耐一下。选好这个之后，点击标签，右边一个数字，这个可以快速标注，图片中的数据可以尽可能多地标注，刚才木衫老师说。
接下来，我将介绍Mushirt先生所说的自动标签，我们
随便提交一个，就会以任务的形式展示出来，在运行的过程中，我们看进度，这和Mushirt先生说的一样，有一个艰难的确认过程，它这个模型不知道是对不对，所以需要一个艰难的确认过程， 我们可以理解智能标注，给大家一个详细的介绍。自定义模型是指训练模型，使用它来注释新数据，祝贺您进入正循环，然后我们将拭目以待。很难确认它已经来到这边了，我们继续看状态，没有标记信息90%，已经为我标记了10，我们看这张图中的数据，可以看到中间的小车标志还可以，我放大给大家看， 旁边的共享单车标志不是特别好，这辆车还行，共享单车这部分比较像背景，认不出来，这个时候我们就自己手动划一下，不好意思，我的箱子有点大，标记不是很好，反正我的数据集也是用标签下载的。标记后，单击右侧的内容进行标记。所以总的来说，这个标签平台仍然为每个人做部分工作。
接下来，我上传了我注释的所有数据，以便为每个人演示培训。这里的点服务器，默认，缩放比例，1600×1400还是相当大的画面。选择我加到训练中的数据集，一个是汽车，一个是摩托车，这个问题的目的还是要开始，所以我先开始训练，训练过程比较长。我只是填写了我的电话号码，它会告诉我模型何时训练，所以我不必留在这里。这里你可以看到训练完成，看看训练效果，mAP这么多，大家注意这里，展示误认的画面是什么样的，有误认和缺失识别两种，这应该是标签的问题，这里应该是正确的。摩托车，200多个数据集只有一张图片无法识别，准确率接近100%，这是泄漏识别，这张图片确实有点困难。
好了，模型训练完成后，训练过程相对简单，我们就可以点击申请发布了。因为是本地部署，所以选择一个版本，点击发布，部署时没有端 SDK，我们选择一个 SDK，点击下一步，这里有一些信息，这里给大家快进。提交后，我们会进行初步审查，并认为您的模型可以很快发布，只需要等待一段时间即可发布。这是我前天发的，因为怕直播的时候来不及了，然后我点击下载，下载就黑了，我刚下载了模型包，我就给大家看看是什么。这时可以申请序列号，我们有个代码带零件填写序列号，只要第一次激活就可以离线使用。这里进入应用序列号界面，每个人可以添加几个测试序列号，比如一个序列号是一个月，它问我有多少台设备，我会一个服务器，写一个，点击确认。序列号是立即生成的，这是我自己的个人帐户。
这时，我下载
了吧，就去本地看看下载了什么，不好意思，这个图片推送流会把视频切成1080，目录结构没变，有四个子文件夹，上传过程我没给大家看，这里应该进服务器，视频流启动，上传这个包和几个文件。看看服务器的基本配置，X86Linux系统就可以了，画中画版，看pythna版本，看看现有的软件包，不用担心，这些软件包只是文件依赖，平时用PRP，直接安装这个软件包，因为我安装在这里，很快就有了。让我们看看它是否真的存在，这里已经有一个 SDK，并且已经部署了本地服务器。建议大家有一个可视化界面，就是我上传的文件夹，看图的效果更直观。看看演示文件，这是模型的目录，这个地方需要填写序列号，大家只是想像我一样测试，这里是代码中唯一需要更改的地方，其他地方不需要更改。填好序列号，记得怎么生成，填写到这里，然后回到目录尝试运行，填写型号目录地址，然后选择一张图片，我选一个4启动吧，图片选择开始运行，可以看到它一直运行正常， 变焦是1400×1600，不需要写代码也可以做到，这里你可以调整大小，它必须保证一定的比例。由于我在CPU上运行，因此每个人都必须稍等片刻。这里抓到几个目标结果，所以执行结果就打印出来了，这个运行时间有点长，第一次有认证流程，后期会比较快，我的服务器确实不是很好。目录文件中还有一个文件，我们切换到可视化界面，看看生成的文件是什么样子的。
效果出来了，勉强，因为我在数据集里过滤了，刚才木衫老师说，主体不建议作为目标训练，可能会对模型产生负面影响，70%以上的零件已经被正确识别，这个目前勉强通过。优化的空间还很大，你可以使用平台或者训练自己试一试，看看能不能比我做得更好。回顾代码，我有一台机器，没有显示多台机器的部分。至此，SDK 部署结束了，回过头来看，整个过程我给大家展示了几个功能，比如创建一个模型，它告诉我们需要先有一个数据集，我们上传了数据集，我演示了两个，标记和未标记，带标签是最好的，没有标签有点难，手动还是请朋友和多人一起标注， 你可以再标记一个，使用俄罗斯套娃工具智能标注，标注后我训练，训练的时候要考虑一下， 比如想要部署在云服务器上或者本地部署，训练配置上就存在一些差距，因为我们EasyDL，为了减轻开发者的负担， 这部分不是向所有人展示的。培训结束后，我会告诉你如何下载我们的软件包，然后申请序列号，然后下载，上传服务器，直接在服务器中安装相关的软件包，然后将图片上传到服务器，测试后展示给大家看，整个过程大致是这样的。
如果您对我当前的演示文稿和我之前谈到的内容有任何疑问，您可以专注于它，我们现在将进入 QA 会议。
▌质量保证链接
问：什么是清洁功能培训？这是一位木衫老师的专业回答。
答：非常感谢您这次带您从数据到部署，并带您体验如何使用 EasyDL 平台构建我们的实际用例。刚才问到怎么做数据清洗，这是我们在EasyData平台上为大家提供的功能，就是通过大家的使用来设置相似度，就在休息期间我还观察到，有同学说老师上传的数据有很多相似的图片，有的朋友说清洗后没有一张图片没了， 这与相似阈值有关，阈值调整越高，例如保留相似度不超过百分之一的图片会更多，这与阈值有关。
问：在哪里可以下载数据？
答：在PPT的右上角，您可以扫描此QR码以取下数据。我再说一遍，因为群里的一些新朋友刚进来，在这门课程中，你可以扫描右上角的数据集，你可以得到和月板子老师一样的数据集，使用我们的EasyDL平台进行训练，然后扫描右下角的二维码提交，然后就可以得到100小时的V100培训时间作为礼物。
问：我可以做医用细胞标记吗？
A：这个其实是有可能的，我们也有类似的客户来解决这样的问题，但是这个小伙伴的实际情况我可能不太了解，比如细胞检测，比如红细胞白细胞检测，用视觉解决这个问题应该不是什么难题，而且很多同学也做过类似的问题， 可以实现。
问：培训的一般准确性如何？
答：这是衡量模型效果的指标，与模型的效果有关
每个模型，都比我们专业，比如用NLP进行细分，很难说一个指标能应用多少，这会和实际情况相关，我们做这个指标是在评估报告中用数据集作为泛化衡量指标，具体效果需要落地后再用。
问：我只能手动标记标签吗？
答：这不是，第一个方面，EasyDL平台支持大家上传标注数据。其次，我们支持多人注解，即在前一部分的第一部分，将任务划分为多个团队注解。第三种是智能标注，它首先训练一个模型，然后使用该模型来预测未标注的数据。
问：我需要逐个确认标记的数据吗？
A：不可以，难点情况是用一定比例的固定对比，不是每张图片都要确认，你只需要看有没有明显的错误来纠正，不需要每张图片一一确认，我们也支持一键确认按钮供大家选择。
问：我可以在离线环境中使用 SDK 吗？
答：是啊，为什么我们支持SDK，考虑到很多用户没有公网环境，我们第一次注册的时候需要连接公网，然后就不需要上网了，可以直接使用。
问：谁是多人注释？
答：我们按管理员划分标注任务，
把它分成公司的朋友，把一个工作分成几个小工作，我们设置审核员，管理员可以管理整个标签任务。
问：标签是简单的近似值还是按对象标注？
A：可能是两个场景，第一个是物理检测，遮挡问题在矩形框的标注中，我刚才简单介绍一下，尽量标记遮挡部分的明显特征，分割是像素级标注，我们需要标注出物体的周边轮廓，我们平台会闭环标记出轮廓区域， 完成这样的标注效果，在标注的时候，希望大家尽量打准准确，实物的实际情况是按原样标注，不重不漏，达到更好的标注效果。
问：我可以划分汽车以外的人吗？
答：是的。刚才老师演示了汽车或者自行车的识别，只要加上人作为标签，然后去训练，也可以训练学习。
问：我可以在平台上执行自己的分段任务吗？
答：当然，只要您上传自己的数据集并使用我们的平台，您就可以获得学习自身特征的分段模型。访问易德：
问：作业中的模型精度太低是否存在问题？
A：建议越高越好，后面的课程会讲模型优化类似的函数，然后让效果不断提升，这也是一个体验的过程。
问：人有胖有瘦，要不分不同类别？
A：我知道自动驾驶场景没什么需要的，如果你需要区分场景中的车身特征，那可能是另外一个任务。
问：是否可以识别字符？
答：字符识别一般采用业界使用的OCR，这款EasyDL已经支持自定义OCR模型。
问：我可以识别交通信号灯吗？
答：如果您只想检测灯是红色还是绿色，则可以使用图像分类或对象检测来完成。
【今晚即将上课】
EasyDL零门槛AI开发训练营，今晚8点继续聊！
零门槛无AI开发经验，研发将带你入门工业级经典项目！
小麦检测计数模型农业AI应用的突破.
1. 小麦检测模型开发必备知识：目标检测任务回顾
2. 工程师技能分享：如何提高小麦检测模型的准确性
3、动手练习：教你构建从训练到部署的高精度小麦检测计数模型
解决方案:主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络信息技术以及信息化媒体的高速发展，各大媒体网站平台中的信息量急剧增加，其中大部分媒体信息以文本形式存在。为了便于用户能够快速的获取主题信息，全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵，需要对媒体中的资讯内容进行智能化聚合，实现对主题内容的快速聚合和推送。
现有技术中，一些媒体平台虽然能够在一定程度上对资讯内容按照主题进行聚合，但是由于互联网中存在海量的数据，数据源具有多样化的特点，使得传统的聚合方法无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，也无法实现定制主题内容的推送，导致传统媒体平台的主题内容比较缺乏，主题专栏的快建和维护过程比较繁琐，无法为用户提供智能化的资讯服务。
基于现有技术，需要提供一种能够对源数据进行有效挖掘，实现主题内容的快速推送和聚合，方便用户实现精准主题内容的定制，提升资讯服务智能化水平的主题内容智能聚合方案。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，无法实现定制主题内容的推送，导致主题内容比较缺乏，资讯服务智能化比较低的问题。
本公开实施例的第一方面，提供了一种主题内容智能聚合方法，包括：对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第二方面，提供了一种主题内容智能聚合装置，包括：采集模块，被配置为对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；加工模块，被配置为对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；筛选模块，被配置为基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；推送模块，被配置为基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。本公开能够对源数据平台中的数据进行有效挖掘，实现定制主题内容的快速推送和聚合，使用户能够实现精准主题内容的定制化操作，提升资讯服务智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图；
图3是本公开实施例提供的主题内容智能聚合装置的结构示意图；
图4是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
随着互联网的快速发展，特别是新媒体的发展，对传统媒体带来了巨大的挑战。一是公众的需求发生了变化。面对互联网繁杂的海量信息，需要快速获取主题信息，同时需要全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵。二是媒体发展的需求发生了变化。近年来新媒体发展迅速，如移动端、微信微博、百家号等新媒体对内容呈现差异化的需求，新闻的传播方式也不再是刻板、固定、一成不变的，而是将越来越向连续、不间断、实时更新的新型模式方向发展，媒体需求的这个变化对主题内容的快速反应要求更高。三是主题内容建设的需求发生了变化。现在对于突发的重大事件，需要快速形成主题专栏内容且需要对专栏内容进行全方位、实时、高效的维护更新，及时为受众提供真实可靠资讯，避免错误信息传播引发不必要的恐慌。
本公开实施例通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容的推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题的聚合应用。
下面结合附图对本公开实施例所涉及系统的整体架构进行说明。图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图，如图1所示，主题内容智能聚合系统具体可以包括以下内容：
为了实现主题内容的智能聚合，首先要建立相关领域的智能化资讯数据库，通过分类、标注、自动聚类、深度学习等信息化技术，将资讯内容智能化，形成智能化资讯数据库。在智能化资讯数据库的基础上，通过主题内容定制与内容加工，实现主题内容聚合服务。主题内容聚合平台由基础设施层、系统层、数据中心层和应用层组成。其中，基础设施层由服务器、存储、网络、安全设备组成；系统层由操作系统、中间件、数据库和虚拟化服务器组成；数据中心层由主题内容采集接入系统、主题内容智能处理系统、主题内容知识加工系统、主题内容数据管理系统4个系统组成；应用层由智能主题内容服务、主题内容加工、主题内容定制服务、主题内容推送组成。
下面结合具体实施例对主题内容智能聚合系统中的数据中心层和应用层进行详细介绍，具体可以包括以下内容：
一、数据中心层在主题内容聚合平台的构建中起着至关重要的作用。数据中心层的任务为完成数据的聚合、语义分析、知识加工、大数据管理等功能，为上层应用提供数据支持与算法能力。
其中，主题内容采集接入系统重点解决数据源的接入问题，针对多源异构数据的接入，将推送数据进行多源、多时态、多尺度的整合。主题内容采集接入系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据接入和采集功能模块。数据接入是指将已构建的资讯数据接入进来。数据接入服务功能可提供数据传输服务，在统一数据标准及存储逻辑的基础上，通过多种数据接入渠道，支持数据文件、数据库、表、字段及数据内容片段的接入。实现对新闻、报刊、社交媒体、移动客户端、网站、公众号等平台的实时监控和自动采集，满足对海量互联网信息资源的快速获取需求。
2)数据清洗和校验排重功能模块。实现数据清洗功能，处理字段的残缺、错误和重复等数据问题。实现在接入数据时对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等数据预处理工作，确保数据质量。
3)标准化数据转换和校验功能模块。对清洗之后的数据进行标准化处理，实现将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入系统，包括实时数据和离线数据的标准化定义。
主题内容智能处理系统通过大数据智能处理技术手段进行自动分词、关键词提取、信息分类、聚类等。重点解决数据的智能化问题，主题内容智能处理系统包括但不限于以下功能模块：
1)自动分词功能模块。提供基于融合了词典和CRF、HMM分词模型的文本自动分词功能，实现对文本的分词操作，返回正确的处理结果。
2)关键词提取功能模块。提供文本的关键词提取功能，利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。
3)知识图谱功能模块。提供实体识别、事件抽取等功能，可以从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体与事件元素。
4)文本分类模块。提供基于Word2vec，BERT算法的文本分类能力，可实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能。文本分类模块协助构建了基于相关领域的内容分类体系，对于文本内容打标、主题内容的快速形成、用户画像与用户个性化推荐提供了关键支撑。
5)稿件聚类模块。提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力。通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。
6)热词分析功能模块。在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
大数据管理子系统主要是解决数据的存储管理、检索服务与数据管理，大数据管理子系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据存储功能模块。数据存储要求采用分布式存储框架及分布式数据库，提供大规模稀疏数据的存储方案和技术方法，并实现大规模稀疏数据的有效存储。
2)数据管理功能模块。一是数据质量管理。系统应能够对整个数据链路的数据质量进行管理，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，指导决策者的决定。二是元数据管理。实现数据服务平台全局的数据预览，血缘分析和影响性分析，不同组织的数据共享以及系统数据的健康监控。用户可通过元数据分析直观了解到数据的来源、数据之间的关系、数据流向、数据被引用次数等重要信息，便于用户直观的把握数据资产状况。三是统一数据生命周期管理。系统应提供数据的采集处理应用和分析服务的各个阶段提供统一处理流程和中间状态的调度、管理和监控，主要是对数据质量进行检查和分析，定期形成报告，并管理质量规则，使数据创建、获取、加工、使用、维护的全流程质量可控。四是资源调度与任务管理。数据服务平台通过统一资源调度和任务管理，实现对所有计算和查询等操作任务管理，实现对任务所需CPU、内存和网络等资源调度，保障所有任务平稳、快速地运行，状态可监控可管理。五是要求实现数据检索功能。能够对文本进行快速切词，并采用多种索引技术和索引管理、校验技术，完成对数据文本信息检索。
3)上传下载功能模块。用户可单个或批量上传和下载稿件、图片、视频、主题内容、音频、pdf、word、PPT等资讯。一方面满足各种数据接入管理、主题定制、资源上传、数据统计等功能的交互要求，另一方面对数据接入管理的内容、主题内容定制的结果、资源上传的结果进行良好的展示。
知识加工子系统主要是进行知识的信息采集
及关键数据抽取，构建主题内容所需的基础信息知识库，并提供数据查询展示，为主题内容提供数据和业务支撑。知识加工子系统包括但不限于以下功能模块：
1)知识标注和任务管理功能模块。通过知识图谱技术实现知识的自动抽取扩充，支持机器自动抽取与人机结合方式形成准确的知识库构建；支持多人协同标注；支持对主题内容的属性进行标注，例如资讯分类、关键词、摘要等。提供知识条目级和属性级的知识加工功能,实现标注的具体要求与标注内容,支持协同标注的任务分发，对标注任务实现全流程监控与管理。在知识标注的过程中，实现具备知识新鲜度的知识更新功能。
2)粗知识管理功能模块。提供粗知识管理功能，系统支持已有粗知识的导入，以及导入粗知识的有效管理和协同标注任务发布；支持已有结构化知识的导入，对于用户已有的结构化知识需要导入到知识库，与现有知识库进行融合。
3)知识库管理功能模块。对知识加工平台实现系统的配置管理，包括知识库标注字段配置、用户管理、关系管理、分类管理、关键词管理。对知识标注任务的结果实现导出，支持批量导出功能。
二、应用层是主题内容聚合平台的应用，包括智能主题内容服务、主题内容定制服务、主题内容加工与主题内容推送。平台通过聚合、众筹、创作、融合等智能化内容生产方式，汇聚国内外相关主题资讯，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。
其中，智能主题内容服务使用事件识别、热点识别等算法实现热门事件内容的自动发现与捕捉功能。通过自动聚类算法，汇聚主题内容，自动聚合、生产相近内容主题。通过深度学习分类模型，构建基于行业垂类的分类体系，智能计算稿件所属类别，快速形成各领域专栏与相关主题。
智能内容定制服务支持用户录入相关条件(关键词、来源、媒体类型、分类标签、属性、发稿时间等)，系统自动启动数据汇聚工作，支持实时数据与历史数据的汇聚，支持人工设定汇聚条件，包括是否去重、是否是可信源、汇聚条数、汇聚频次等，提供主题内容定制服务。
主题内容加工提供主题内容创建、修改、删除、检索等操作。可以录入主题内容标签、关键词、起止时间、主题内容文字描述等主题属性数据。可维护主题中的稿件，按日期、分类进行内容加工。支持主题页面生成模板，主题制作成功后平台可实时显示主题内容列表与详情。
主题内容生产完后可推送至全媒体采编系统、网站发布系统、APP管理系统等其他平台与系统，可实现基于规定时间段的推送频次。支持数据查询接口与推送接口，协助媒体各环节展开主题内容定制工作。
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图。图2的主题内容智能聚合方法可以由服务器执行。如图2所示，该主题内容智能聚合方法具体可以包括：
S201，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；
S202，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；
S203，基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；
S204，基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
具体地，源数据平台可以认为是原创
稿件数据的来源，源数据平台可以包括制定站点、频道、栏目等对应的平台，比如新闻网站平台、公众号平台、移动客户端平台等。不同源数据平台中原创
稿件数据的格式可能存在区别，因此在进行数据接入时，需要对原创
稿件数据进行统一标准化处理，即将原创
稿件数据存储为具有相同数据标准和存储逻辑的数据结构。
进一步地，本公开实施例涉及的主题内容智能聚合系统，可以理解为集数据采集、数据预处理、数据加工、数据管理、数据推送为一体的主题聚合平台。基于该主题聚合平台，用户可以定制化主题内容，基于用户设置的定制条件对主题内容数据库中的稿件数据进行筛选，并进一步基于用户配置的推送条件，实现稿件数据的定时、定量推送，从而实现自动化主题内容定制服务。
根据本公开实施例提供的技术方案，本公开通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题内容的聚合应用。
在一些实施例中，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，包括：构建与源数据平台中的原创
稿件数据之间的数据传输通道，基于数据传输通道，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行统计，对统计结果中使用频次大于阈值的原创
稿件数据及其对应的互动数据的采集频率进行增加，以获得使用频次更高的源数据平台中的原创
稿件数据；其中，原创
稿件数据为多源异构数据，在采集原创
稿件数据之后，将原创
稿件数据按照统一数据存储模型存储到主题内容数据库中。
具体地，在对源数据平台中的原创
稿件数据进行采集之前，需要建立主题内容智能聚合平台与源数据平台之间的数据传输通道，通过该数据传输通道接入源数据平台中的原创
稿件数据，并且在接入原创
稿件数据时，需要将多源异构的原创
稿件数据转化为统一数据标准和存储逻辑的数据模型或数据结构，并将统一格式后的原创
稿件数据存储到主题内容数据库中。
进一步地，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，还可以对各个源数据平台中的原创
稿件数据的使用情况进行统计和监控，即统计并监控各个站点、频道、栏目等来源内容的使用情况，对于使用频次比较高的来源内容，增大对这部分内容的采集频率，采集的数据包括原创
稿件数据和互动数据，互动数据为稿件对应的点赞、评论、采集
、转发等。本公开实施例通过对源数据平台中的原创
稿件数据进行监控，根据对原创
稿件数据使用情况的统计结果，来改变原创
稿件数据的采集频次，从而提高内容的实时性和准确性。
在一些实施例中，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，包括：对原创
稿件数据进行数据清洗，并去除原创
稿件数据的标签和页面干扰信息，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，对原创
稿件数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记，以得到预处理后的文本内容数据。
具体地，对于采集到的原创
稿件数据，首先需要对其进行内容处理，在实际应用中，原创
稿件数据的内容预处理过程包括但不限于以下内容：首先对原创
稿件数据进行数据清洗，处理原创
稿件数据中的字段残缺、错误和重复等问题，其次，对清洗后的原创
稿件数据进行去标签、去除页面干扰信息(如广告等)获取稿件的内容数据，最后，还可以对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等预处理操作，从而确保数据质量。需要说明的是，上述预处理过程可以依次全部执行，也可以按照需求选择执行。
进一步地，对于预处理后的文本内容数据，可以进行标准化处理，将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入到主题内容智能聚合系统中，其中，统一数据格式包括实时数据和离线数据的标准化定义。
在一些实施例中，利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，包括：利用预设的知识加工方式中的一种或多种方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，其中，预设的文本知识加工方式包括以下知识加工方式中的一种或多种的组合：自动分词、关键词提取、摘要提取、实体识别、事件抽取、关系提取、文本分类、词性标注、以及地域识别。
具体地，在对原创
稿件数据进行预处理之后，利用预先配置好的知识加工方式对文本内容数据做进一步的分析，在实际应用中，本公开实施例预先配置好的知识加工方式包括上述方式中的一种或几种的组合，应当理解的是，上述知识加工方式不必全部执行，可以根据需求选择其中的一种或多种方式来执行。下面结合具体实施例，对上述知识加工方式的具体内容进行详细说明，具体可以包括以下内容：
自动分词是指利用预设的自然语言处理模型对文本内容数据进行处理，得到分词结构，比如基于融合了词典、CRF和HMM分词模型的文本自动分词算法，实现对文本内容数据的自动分词操作。CRF(Conditional Random Fields，条件随机场模型)以及HMM(HiddenMarkov Model，隐含马尔科夫模型)是自然语言处理中的常规模型，可用于解决文本序列标注问题，如分词、实体识别、词性标注等。
关键词提取是指对文本内容数据中的关键词进行提取，比如利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。在实际应用中，通过对目标文本进行分词处理，得到词语集合，通过生成词语的词向量来生成文本向量，根据词向量、文本向量，从词语集合中确定出关键词，从而达到有效提取文本中的关键词的目的。
实体识别及事件抽取是指从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体元素与事件元素，利用识别出的实体元素与事件元素，构建实体元素与事件元素之间的知识图谱。
文本分类是指基于词向量计算工具Word2vec或者预训练的语言表征模型BERT，实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能，以BERT算法为例，将文本先采用N-Gram切词算法进行处理得到新词组合，再基于BERT浅层网络提取新词组句法与词法信息，并计算新词组合的左右信息熵、互信息、tf-idf等离散特征，最后利用DNN二分类模型，使用上述特征对新词进行识别，从而实现准确识别词语的目的，可以对文本内容进行准确的语义识别。基于BERT算法的识别结果，可以实现对文本的主题内容进行打标，实现主题内容的划分。
地域识别是指根据文本中与地域相关的词语确定文本的内容地域，以及根据文本的来源确定媒体来源地域，即本公开实施例的地域识别收录
两个不同维度的内容，即文本的内容地域和媒体来源地域。基于地域识别结果可以对文本内容数据做进一步的区分和聚类。
进一步地，在对文本的内容地域进行识别时，首先利用文本识别算法提取地域名称，根据地域名称在文本中的所属位置(比如标题、摘要、正文等)以及地域名称与文章内容的语义关系特征，利用预置的分类模型，比如GBDT或者支持向量机模型SVM等，计算出文章所属的内容地域。
在一些实施例中，该方法还包括：关键词提取包括基于对文本内容数据中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重计算，根据权重计算结果，从文本内容数据中提取出若干个核心词语；实体识别及事件抽取包括从半结构化或结构化的文本内容数据中识别出与目标相关的实体元素和事件元素，并利用实体元素和事件元素生成知识图谱；文本分类包括利用预训练的语言表征模型对文本内容数据进行主题分类，并根据分类结果对文本内容数据按照主题进行打标，并生成文本内容数据对应的主题内容；地域识别包括对文本内容数据对应的地域进行识别，以便根据识别结果为文本内容数据设置相应的地域标签，其中地域识别包括内容地域识别和媒体来源地域识别。
具体地，除上述知识加工方式以外，本公开实施例还可以对文本内容数据执行以下智能化处理，例如进行稿件聚类，提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力，通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。另外，还可以提供热词分析功能，在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
在一些实施例中，基于预定的主题定制页面，获取用户输入
失望:让用户心甘情愿&直达目标的搜索设计！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 59 次浏览 • 2022-11-22 03:10
失望:让用户心甘情愿&直达目标的搜索设计！
系统自动检测并列出所有内容中与关键词匹配的目标信息。随着关键词的不断输入，匹配结果会逐渐递减，直到找到目标，类似于自定义过滤功能。这种反馈方式适用于内容不多的列表，避免服务器压力过大，影响反馈效率，如地址搜索、联系人查找等。
2）手动触发
关键词输入完成后，需要手动点击搜索按钮，向服务器发送指令，获取相应的搜索结果。这种方式适用于内容信息较多的列表。比如产品搜索、新闻搜索等，搜索结果也可能是海量的，结合过滤功能使用效果会更好。
3、搜索属性特点 1）搜索入口
为了保持界面的一致性，在同一个APP中，不同界面和功能的搜索应该有统一的视觉属性。搜索是界面的一部分，需要放在一个关键位置，让用户在需要的时候可以随时找到。
2）状态变化
从用户体验的角度来看，一个好的搜索应该有一个完整的过程，即搜索前、搜索中、搜索后的页面跳转和搜索框形状的变化，以最大限度地发挥搜索功能的价值。
2、搜索入口的风格及应用场景
在你使用的众多应用中，虽然有些搜索框的风格并没有太大的区别，但它们都是经过精心设计的。对于搜索入口，有不同的应用场景和等级权重，搜索入口的位置和风格也不同。下面将介绍四种常见类型。
1.Tab栏独立入口
将搜索作为独立的一级入口放在底部Tab栏，大大加强了搜索权重，有利于引导用户的搜索行为，推荐产品搜索相关内容的曝光。这种方式为搜索功能的扩展提供了很大的空间。与其他方式相比，操作更方便，即使用户在其他标签页突然有搜索需求，也是触手可及，是一款重量级应用。流量入口。
标签栏搜索入口只适用于搜索要求高的应用。它有一个简单易识别的放大镜图标，让用户一眼就能找到。需要注意的是，tab功能的数量要控制好，有3到5个图标时最合适。使用时，切勿强行插拔影响运行。
例如：App Store、新浪微博、花瓣等。
2.顶部搜索框
最常见的一种搜索方式是将搜索以输入框的形式放在页面顶部（状态栏或标题栏下方），视觉上非常醒目，用户在搜索时可以快速找到。他们进入应用程序，这符合用户的视觉浏览流程。为最终的转化提供了极大的流量支持。
这个搜索框的造型比较复杂，其信息元素的设计也有很多方面。它主要由搜索框、图标、占位符和一些其他元素组成。下面一一介绍：
1) 图标
首先，“放大镜”风格的图标主要是用来提醒用户这是一个搜索功能。如果搜索框足够明显并且有占位符引导，搜索图标也可以去掉；其次，语音输入、扫一扫、拍照搜索等辅助搜索也采用图标风格呈现。
2）占位符
提示用户输入文本的位置。很多产品会根据自身的属性或功能类型提供固定的占位符，例如：请输入xxx进行搜索，搜索您感兴趣的内容等。
在电商产品中，为了增加placeholder的商业价值，对其进行了扩展。系统根据千人千面的算法推荐并提供多种占位符式的商品名称轮播，或者将占位符销售符号作为广告位，不仅让搜索框更加个性化，还潜移默化地提高了搜索的转化率。
3) 按钮
为了提高用户使用搜索功能的便利性，键盘右下角会有搜索操作，但设计师还是会毫不犹豫地在搜索框右侧添加一个搜索按钮。一方面，它可以直观地引导搜索。另一方面，它为用户提供了更多的选择，避免隐藏后需要再次调出键盘来发送搜索命令。
4) 选择器
对于类型/属性多、要求高的商品，为了提高搜索结果的准确性，会增加一些前置条件，让用户设置好后进行搜索，结果会更符合用户的目标。在一定程度上提高用户对产品的满意度。例如：携程旅行搜索地址选择、酒店搜索日期选择、拼多多产品和店铺选择等。
3.“放大镜”图标入口
形式比较简单，通常以“放大镜”图标的形式出现在界面右上角，视觉上不会太突出。常用于搜索行为不是特别频繁的场景，需要点击跳转到搜索框页面。
与上述类型相比，Icon搜索入口在视觉引导方面略逊一筹，搜索功能相对弱化，但可以节省更多导航栏空间，呈现位置更灵活。它可以单独呈现，也可以与它一起呈现。其他功能图标并排显示。
4. 隐蔽入口
隐藏搜索入口方式在实际场景中很少使用。初始状态下，搜索入口是隐藏的，需要通过交互操作唤醒。例如：有的可以折叠，点击展开看；有些只能向下滑动才能显示，iPhone桌面就是一个很好的案例。
3、常用搜索方式
基于信息复杂度的增加，纯文本搜索已经不能满足很多产品的搜索需求。为了拓展搜索功能空间，更好地满足用户需求，衍生出语音搜索、扫一扫、图片搜索等多种搜索方式。等待。
1.文本搜索
最常用和主要的搜索方式，点击搜索框激活键盘开始。与其他方法相比，码字运算成本略高，但这种搜索方式极其灵活。对于目标用户和搜索结果准确率高但不低。
文本搜索可分为模糊搜索和精确搜索。精准搜索可以准确识别输入的关键词，要么结果与搜索目标极其匹配，要么结果为空，如订单查询、寻找联系人等；模糊搜索可以推荐与关键词相似或接近的内容，无论用户是否有明确的目标，都可以使用，例如产品搜索、新闻搜索等。
2.语音搜索
语音搜索比文字搜索更方便，省去了用户码字的操作，也解决了老年人和弱势用户群体面临的键盘和拼音使用困难的实际问题。语音录制完成后，系统会将其转换为文字，然后根据关键词搜索内容。需要注意的是，普通话的标准比较高，否则会影响搜索结果的准确性。
为了给用户提供更好的搜索体验，语音搜索也达到了新的高度。例如：酷狗音乐的哼唱/听歌识别，用户只需哼出大概的曲调或直接录制正在播放的音乐，即可找出歌名；在高德地图中，直接说“导航去xxx”，系统即可自动完成搜索、查询路线等多个操作步骤。
3.图片搜索
图片搜索是一种利用图像识别技术将用户实时照片或上传图片与相关内容进行匹配的搜索方式，广泛应用于电子商务产品中。当我们看到一件想买的东西，却不知道它叫什么或者无法用文字准确描述时，图片搜索可以很好的解决这个问题。
4.扫一扫搜索
当用户目标明确，现场有实物样品时，可以直接扫描商品条码/二维码搜索同款商品。虽然这种搜索方法比上述任何一种搜索方法都更准确，但由于实际条件的限制，很少使用。
四、搜索进程状态分析
1.搜索前——进入“待机”状态
从用户点击搜索框的那一刻起，即使没有其他操作，系统也已经开始为搜索做准备了。它利用一系列辅助功能为用户提供有效的引导，为搜索转化做铺垫，比如账号符号提示、热门搜索、历史搜索、猜你喜欢什么等，后面会详细讲解辅助功能.
不仅如此，与搜索相关的元素也会进入“待机”状态。随着搜索框放大镜的消失、光标的闪烁、输入框的高亮笔画、自动弹出的键盘，每一点都在视觉上告诉用户“我准备好了”。
2. 搜索-关键词Lenovo
在输入关键词的过程中，搜索框右侧会出现一个删除图标，点击它可以一键清除输入的内容。这里要注意delete和cancel的区别。delete只是清空内容，cancel是返回上一页。不要将两个操作靠得太近，以免用户误触造成不必要的时间和成本浪费。
系统还会根据输入内容的变化进行关键词联想，提供内容推荐，您可以点击进入相应的搜索结果页面。关键词联想大大减少了用户的思考时间，省去了点击搜索按钮的操作步骤，提高了搜索效率。这也是优秀搜索框必备的交互反馈。如果关键词联想的设计足够聪明，它还可以自动拆分成一个句子的多个组关键词，自动纠正错别字，自动拼音转汉字等等，搜索的易用性会更上一层楼改善。
例如：在京东搜索框中输入“电”，就会出现一系列与“电”相关的产品，如电磁炉、电池、电热毯等。
3.搜索后-清晰有效的结果
用户主要是希望使用搜索功能来缩短路径，满足自己的搜索需求。产品应该尽一切可能为用户带来预期的搜索结果。即使无法匹配到搜索目标，也应该给出明确的提示和合理的视觉引导，搜索结果常见的场景有以下三种。
1）没有相关内容匹配
当系统无法为用户提供匹配的内容时，会通过默认页面进行提示，比如要求用户修改关键词或者引导用户到其他内容页面。电商产品通常会提供其他模块的产品进行引流，比如猜你喜欢什么、热门推荐、经常购买等。
2）结果内容少
当搜索到的结果内容较少时，会全部显示在同一个页面，但需要注意排序规则，与关键词匹配度较高的内容会优先显示。以后关键词的匹配度越低，阅读量和关注度越低。
3）结果内容较多
如果搜索结果内容多，匹配度高，那么很多内容可能就是用户想要的。这时候就需要提供tab分类、过滤等辅助控件，帮助用户更快的找到想要的结果。
5.辅助模块/元素的妙用
1.默认提示（占位符）
首先，在搜索框中会有默认的占位符提示，引导用户进行搜索。这些提示词可以是固定的，也可以来自运营的营销文案，或者系统根据算法推荐的。用户可以直接点击搜索，无需输入任何与提示词相关的内容。
2.热门推荐
热门搜索主要起到引导作用，特别是对于那些没有明确目标的用户。它可以提供更多的选择。有点类似于搜索框的占位符提示。最大的区别在于，占位符可能是用户想要的，但热门搜索是产品想要提供给用户的。
由于移动设备空间有限，为了提高资源利用率，购物类商品的热门搜索内容主要以标签的形式展示，不会过多展示，而新闻资讯类商品大多采用竖向展示以完整标题的形式（一行）排列并添加明显的标题/标签类别。
3.搜索历史
用户可能不会购买之前购买过的产品（非消耗品），但是他们有很高的概率会搜索到他们搜索过的内容，比如购物前货比三家以供反复参考，看有内容偏好的新闻/视频， ETC。
提供历史搜索，方便用户随时查看搜索内容，提高重复搜索效率。并不是所有的搜索都需要历史记录，比如订单，用户重复搜索的概率极低。
另外，考虑到接口空间的问题，需要合理控制历史记录的数量和时间范围。如果产品需要保存更多的记录，可以固定显示几行，其他的可以通过展开/折叠控件来控制。如果历史搜索权重低，只显示少量记录，当有新的搜索记录产生时，可以将最后一条后移隐藏，以保持新旧搜索记录的替换，不影响其他信息.
总结:月入2W的操作，个人博客的赚钱玩法分享，简单可复制的冷门项目（黑帽子）
先解决新手的问题吧。网站建设是首要问题。这里推荐使用wordpress程序。服务器推荐阿里云的ECS云服务器（国内主机）。域名可以在腾讯云或阿里云注册（推荐备案）。构造方法可以在网上搜索找教程学习。只要上过9年义务教育，就学不会。
1、关键词布局：这里推荐（关键词挖矿工具），整理一些关键词关于“赚钱”的内容，并根据这些关键词每天持续更新10多篇文章（复制粘贴文章），文章标题必须收录
这个关键词，比如“业余时间如何在网上赚钱？”，标题收录
“业余时间如何赚钱” ，如何在网上赚钱” 关键词，这是非常基础的SEO知识，完成所有SEO知识最多需要7天时间。
2、重复以上操作。
作为曾经的站长，我觉得做这样的个人博客远比做各种网络项目实用。只要我能坚持，99.9%的时间我都能赚钱。
3.如果有能力，尽量写原创文章，每天一篇。当然也可以使用优采云
、优采云
等采集工具进行内容采集，但是要注意版权问题（可以在文末声明出处），以及配置采集规则需要一些html和正则表达式的知识（新手学习有点吃力），可以在淘宝上请技术人员帮我们配置采集规则，费用大概在50-100元。
最后说一下实现个人博客的具体问题。
1、广告：一般情况下，如果您的网站有一定的流量（每日IP>500），您可以张贴网站广告位费用的声明。因为是精准流量，500个IP可以达到1000元/月的广告费，一个网站至少可以做10个1000元*10就会至少有1W净收入。
我不推荐百度联盟之类的广告。500个IP的流量对于联盟来说太少了。像百度联盟这样的广告，每天至少需要10000个IP才值得申请。
2、CPA/CPS广告：百度搜索“CPA首页”有很多CPA和CPS广告。我们可以以文章的形式发布此类广告，赚取广告佣金。
因为个人博客做的是精准流量，即使每天只有几百个IP，也能有不错的转化率。
我们可以复制这种博客的玩法。一个博客启动后，我们可以复制操作做第二个博客放大。很少有人能够关注网站行业，更不用说博客细分市场了。
文章开头提到，网站是典型的互联网流量业务。在当下的互联网行业，“流量为王”。无论什么样的项目想要赚钱，都离不开推广。个人博客除了通过“接广告”直接赚钱之外，还可以利用自己的网站权重做搜索引擎的关键词排名，从而达到被动推广。
最近，我看到很多人在街上推地。他们看起来像是工地上搬砖的工人，但实际上他们每天的推广量可能还不如在搜索引擎上一天的推广效果。有的人谎称这样做是可以赚钱的，但是有的人选错了方法，只能抱着卖白粉的心卖白菜赚钱。
物以类聚，人以群分。加入我们可以让你成为更好的人。这是一个拥有1600+优秀互联网人才的圈子，100个优质项目的资源平台。 查看全部
系统自动检测并列出所有内容中与关键词匹配的目标信息。随着关键词的不断输入，匹配结果会逐渐递减，直到找到目标，类似于自定义过滤功能。这种反馈方式适用于内容不多的列表，避免服务器压力过大，影响反馈效率，如地址搜索、联系人查找等。
2）手动触发
关键词输入完成后，需要手动点击搜索按钮，向服务器发送指令，获取相应的搜索结果。这种方式适用于内容信息较多的列表。比如产品搜索、新闻搜索等，搜索结果也可能是海量的，结合过滤功能使用效果会更好。
3、搜索属性特点 1）搜索入口
为了保持界面的一致性，在同一个APP中，不同界面和功能的搜索应该有统一的视觉属性。搜索是界面的一部分，需要放在一个关键位置，让用户在需要的时候可以随时找到。
2）状态变化
从用户体验的角度来看，一个好的搜索应该有一个完整的过程，即搜索前、搜索中、搜索后的页面跳转和搜索框形状的变化，以最大限度地发挥搜索功能的价值。
2、搜索入口的风格及应用场景
在你使用的众多应用中，虽然有些搜索框的风格并没有太大的区别，但它们都是经过精心设计的。对于搜索入口，有不同的应用场景和等级权重，搜索入口的位置和风格也不同。下面将介绍四种常见类型。
1.Tab栏独立入口
将搜索作为独立的一级入口放在底部Tab栏，大大加强了搜索权重，有利于引导用户的搜索行为，推荐产品搜索相关内容的曝光。这种方式为搜索功能的扩展提供了很大的空间。与其他方式相比，操作更方便，即使用户在其他标签页突然有搜索需求，也是触手可及，是一款重量级应用。流量入口。
标签栏搜索入口只适用于搜索要求高的应用。它有一个简单易识别的放大镜图标，让用户一眼就能找到。需要注意的是，tab功能的数量要控制好，有3到5个图标时最合适。使用时，切勿强行插拔影响运行。
例如：App Store、新浪微博、花瓣等。
2.顶部搜索框
最常见的一种搜索方式是将搜索以输入框的形式放在页面顶部（状态栏或标题栏下方），视觉上非常醒目，用户在搜索时可以快速找到。他们进入应用程序，这符合用户的视觉浏览流程。为最终的转化提供了极大的流量支持。
这个搜索框的造型比较复杂，其信息元素的设计也有很多方面。它主要由搜索框、图标、占位符和一些其他元素组成。下面一一介绍：
1) 图标
首先，“放大镜”风格的图标主要是用来提醒用户这是一个搜索功能。如果搜索框足够明显并且有占位符引导，搜索图标也可以去掉；其次，语音输入、扫一扫、拍照搜索等辅助搜索也采用图标风格呈现。
2）占位符
提示用户输入文本的位置。很多产品会根据自身的属性或功能类型提供固定的占位符，例如：请输入xxx进行搜索，搜索您感兴趣的内容等。
在电商产品中，为了增加placeholder的商业价值，对其进行了扩展。系统根据千人千面的算法推荐并提供多种占位符式的商品名称轮播，或者将占位符销售符号作为广告位，不仅让搜索框更加个性化，还潜移默化地提高了搜索的转化率。
3) 按钮
为了提高用户使用搜索功能的便利性，键盘右下角会有搜索操作，但设计师还是会毫不犹豫地在搜索框右侧添加一个搜索按钮。一方面，它可以直观地引导搜索。另一方面，它为用户提供了更多的选择，避免隐藏后需要再次调出键盘来发送搜索命令。
4) 选择器
对于类型/属性多、要求高的商品，为了提高搜索结果的准确性，会增加一些前置条件，让用户设置好后进行搜索，结果会更符合用户的目标。在一定程度上提高用户对产品的满意度。例如：携程旅行搜索地址选择、酒店搜索日期选择、拼多多产品和店铺选择等。
3.“放大镜”图标入口
形式比较简单，通常以“放大镜”图标的形式出现在界面右上角，视觉上不会太突出。常用于搜索行为不是特别频繁的场景，需要点击跳转到搜索框页面。
与上述类型相比，Icon搜索入口在视觉引导方面略逊一筹，搜索功能相对弱化，但可以节省更多导航栏空间，呈现位置更灵活。它可以单独呈现，也可以与它一起呈现。其他功能图标并排显示。
4. 隐蔽入口
隐藏搜索入口方式在实际场景中很少使用。初始状态下，搜索入口是隐藏的，需要通过交互操作唤醒。例如：有的可以折叠，点击展开看；有些只能向下滑动才能显示，iPhone桌面就是一个很好的案例。
3、常用搜索方式
基于信息复杂度的增加，纯文本搜索已经不能满足很多产品的搜索需求。为了拓展搜索功能空间，更好地满足用户需求，衍生出语音搜索、扫一扫、图片搜索等多种搜索方式。等待。
1.文本搜索
最常用和主要的搜索方式，点击搜索框激活键盘开始。与其他方法相比，码字运算成本略高，但这种搜索方式极其灵活。对于目标用户和搜索结果准确率高但不低。
文本搜索可分为模糊搜索和精确搜索。精准搜索可以准确识别输入的关键词，要么结果与搜索目标极其匹配，要么结果为空，如订单查询、寻找联系人等；模糊搜索可以推荐与关键词相似或接近的内容，无论用户是否有明确的目标，都可以使用，例如产品搜索、新闻搜索等。
2.语音搜索
语音搜索比文字搜索更方便，省去了用户码字的操作，也解决了老年人和弱势用户群体面临的键盘和拼音使用困难的实际问题。语音录制完成后，系统会将其转换为文字，然后根据关键词搜索内容。需要注意的是，普通话的标准比较高，否则会影响搜索结果的准确性。
为了给用户提供更好的搜索体验，语音搜索也达到了新的高度。例如：酷狗音乐的哼唱/听歌识别，用户只需哼出大概的曲调或直接录制正在播放的音乐，即可找出歌名；在高德地图中，直接说“导航去xxx”，系统即可自动完成搜索、查询路线等多个操作步骤。
3.图片搜索
图片搜索是一种利用图像识别技术将用户实时照片或上传图片与相关内容进行匹配的搜索方式，广泛应用于电子商务产品中。当我们看到一件想买的东西，却不知道它叫什么或者无法用文字准确描述时，图片搜索可以很好的解决这个问题。
4.扫一扫搜索
当用户目标明确，现场有实物样品时，可以直接扫描商品条码/二维码搜索同款商品。虽然这种搜索方法比上述任何一种搜索方法都更准确，但由于实际条件的限制，很少使用。
四、搜索进程状态分析
1.搜索前——进入“待机”状态
从用户点击搜索框的那一刻起，即使没有其他操作，系统也已经开始为搜索做准备了。它利用一系列辅助功能为用户提供有效的引导，为搜索转化做铺垫，比如账号符号提示、热门搜索、历史搜索、猜你喜欢什么等，后面会详细讲解辅助功能.
不仅如此，与搜索相关的元素也会进入“待机”状态。随着搜索框放大镜的消失、光标的闪烁、输入框的高亮笔画、自动弹出的键盘，每一点都在视觉上告诉用户“我准备好了”。
2. 搜索-关键词Lenovo
在输入关键词的过程中，搜索框右侧会出现一个删除图标，点击它可以一键清除输入的内容。这里要注意delete和cancel的区别。delete只是清空内容，cancel是返回上一页。不要将两个操作靠得太近，以免用户误触造成不必要的时间和成本浪费。
系统还会根据输入内容的变化进行关键词联想，提供内容推荐，您可以点击进入相应的搜索结果页面。关键词联想大大减少了用户的思考时间，省去了点击搜索按钮的操作步骤，提高了搜索效率。这也是优秀搜索框必备的交互反馈。如果关键词联想的设计足够聪明，它还可以自动拆分成一个句子的多个组关键词，自动纠正错别字，自动拼音转汉字等等，搜索的易用性会更上一层楼改善。
例如：在京东搜索框中输入“电”，就会出现一系列与“电”相关的产品，如电磁炉、电池、电热毯等。
3.搜索后-清晰有效的结果
用户主要是希望使用搜索功能来缩短路径，满足自己的搜索需求。产品应该尽一切可能为用户带来预期的搜索结果。即使无法匹配到搜索目标，也应该给出明确的提示和合理的视觉引导，搜索结果常见的场景有以下三种。
1）没有相关内容匹配
当系统无法为用户提供匹配的内容时，会通过默认页面进行提示，比如要求用户修改关键词或者引导用户到其他内容页面。电商产品通常会提供其他模块的产品进行引流，比如猜你喜欢什么、热门推荐、经常购买等。
2）结果内容少
当搜索到的结果内容较少时，会全部显示在同一个页面，但需要注意排序规则，与关键词匹配度较高的内容会优先显示。以后关键词的匹配度越低，阅读量和关注度越低。
3）结果内容较多
如果搜索结果内容多，匹配度高，那么很多内容可能就是用户想要的。这时候就需要提供tab分类、过滤等辅助控件，帮助用户更快的找到想要的结果。
5.辅助模块/元素的妙用
1.默认提示（占位符）
首先，在搜索框中会有默认的占位符提示，引导用户进行搜索。这些提示词可以是固定的，也可以来自运营的营销文案，或者系统根据算法推荐的。用户可以直接点击搜索，无需输入任何与提示词相关的内容。
2.热门推荐
热门搜索主要起到引导作用，特别是对于那些没有明确目标的用户。它可以提供更多的选择。有点类似于搜索框的占位符提示。最大的区别在于，占位符可能是用户想要的，但热门搜索是产品想要提供给用户的。
由于移动设备空间有限，为了提高资源利用率，购物类商品的热门搜索内容主要以标签的形式展示，不会过多展示，而新闻资讯类商品大多采用竖向展示以完整标题的形式（一行）排列并添加明显的标题/标签类别。
3.搜索历史
用户可能不会购买之前购买过的产品（非消耗品），但是他们有很高的概率会搜索到他们搜索过的内容，比如购物前货比三家以供反复参考，看有内容偏好的新闻/视频， ETC。
提供历史搜索，方便用户随时查看搜索内容，提高重复搜索效率。并不是所有的搜索都需要历史记录，比如订单，用户重复搜索的概率极低。
另外，考虑到接口空间的问题，需要合理控制历史记录的数量和时间范围。如果产品需要保存更多的记录，可以固定显示几行，其他的可以通过展开/折叠控件来控制。如果历史搜索权重低，只显示少量记录，当有新的搜索记录产生时，可以将最后一条后移隐藏，以保持新旧搜索记录的替换，不影响其他信息.
总结:月入2W的操作，个人博客的赚钱玩法分享，简单可复制的冷门项目（黑帽子）
先解决新手的问题吧。网站建设是首要问题。这里推荐使用wordpress程序。服务器推荐阿里云的ECS云服务器（国内主机）。域名可以在腾讯云或阿里云注册（推荐备案）。构造方法可以在网上搜索找教程学习。只要上过9年义务教育，就学不会。
1、关键词布局：这里推荐（关键词挖矿工具），整理一些关键词关于“赚钱”的内容，并根据这些关键词每天持续更新10多篇文章（复制粘贴文章），文章标题必须收录
这个关键词，比如“业余时间如何在网上赚钱？”，标题收录
“业余时间如何赚钱” ，如何在网上赚钱” 关键词，这是非常基础的SEO知识，完成所有SEO知识最多需要7天时间。
2、重复以上操作。
作为曾经的站长，我觉得做这样的个人博客远比做各种网络项目实用。只要我能坚持，99.9%的时间我都能赚钱。
3.如果有能力，尽量写原创文章，每天一篇。当然也可以使用优采云
、优采云
等采集工具进行内容采集，但是要注意版权问题（可以在文末声明出处），以及配置采集规则需要一些html和正则表达式的知识（新手学习有点吃力），可以在淘宝上请技术人员帮我们配置采集规则，费用大概在50-100元。
最后说一下实现个人博客的具体问题。
1、广告：一般情况下，如果您的网站有一定的流量（每日IP>500），您可以张贴网站广告位费用的声明。因为是精准流量，500个IP可以达到1000元/月的广告费，一个网站至少可以做10个1000元*10就会至少有1W净收入。
我不推荐百度联盟之类的广告。500个IP的流量对于联盟来说太少了。像百度联盟这样的广告，每天至少需要10000个IP才值得申请。
2、CPA/CPS广告：百度搜索“CPA首页”有很多CPA和CPS广告。我们可以以文章的形式发布此类广告，赚取广告佣金。
因为个人博客做的是精准流量，即使每天只有几百个IP，也能有不错的转化率。
我们可以复制这种博客的玩法。一个博客启动后，我们可以复制操作做第二个博客放大。很少有人能够关注网站行业，更不用说博客细分市场了。
文章开头提到，网站是典型的互联网流量业务。在当下的互联网行业，“流量为王”。无论什么样的项目想要赚钱，都离不开推广。个人博客除了通过“接广告”直接赚钱之外，还可以利用自己的网站权重做搜索引擎的关键词排名，从而达到被动推广。
最近，我看到很多人在街上推地。他们看起来像是工地上搬砖的工人，但实际上他们每天的推广量可能还不如在搜索引擎上一天的推广效果。有的人谎称这样做是可以赚钱的，但是有的人选错了方法，只能抱着卖白粉的心卖白菜赚钱。
物以类聚，人以群分。加入我们可以让你成为更好的人。这是一个拥有1600+优秀互联网人才的圈子，100个优质项目的资源平台。 查看全部
失望:让用户心甘情愿&直达目标的搜索设计！
系统自动检测并列出所有内容中与关键词匹配的目标信息。随着关键词的不断输入，匹配结果会逐渐递减，直到找到目标，类似于自定义过滤功能。这种反馈方式适用于内容不多的列表，避免服务器压力过大，影响反馈效率，如地址搜索、联系人查找等。
2）手动触发
关键词输入完成后，需要手动点击搜索按钮，向服务器发送指令，获取相应的搜索结果。这种方式适用于内容信息较多的列表。比如产品搜索、新闻搜索等，搜索结果也可能是海量的，结合过滤功能使用效果会更好。
3、搜索属性特点 1）搜索入口
为了保持界面的一致性，在同一个APP中，不同界面和功能的搜索应该有统一的视觉属性。搜索是界面的一部分，需要放在一个关键位置，让用户在需要的时候可以随时找到。
2）状态变化
从用户体验的角度来看，一个好的搜索应该有一个完整的过程，即搜索前、搜索中、搜索后的页面跳转和搜索框形状的变化，以最大限度地发挥搜索功能的价值。
2、搜索入口的风格及应用场景
在你使用的众多应用中，虽然有些搜索框的风格并没有太大的区别，但它们都是经过精心设计的。对于搜索入口，有不同的应用场景和等级权重，搜索入口的位置和风格也不同。下面将介绍四种常见类型。
1.Tab栏独立入口
将搜索作为独立的一级入口放在底部Tab栏，大大加强了搜索权重，有利于引导用户的搜索行为，推荐产品搜索相关内容的曝光。这种方式为搜索功能的扩展提供了很大的空间。与其他方式相比，操作更方便，即使用户在其他标签页突然有搜索需求，也是触手可及，是一款重量级应用。流量入口。
标签栏搜索入口只适用于搜索要求高的应用。它有一个简单易识别的放大镜图标，让用户一眼就能找到。需要注意的是，tab功能的数量要控制好，有3到5个图标时最合适。使用时，切勿强行插拔影响运行。
例如：App Store、新浪微博、花瓣等。
2.顶部搜索框
最常见的一种搜索方式是将搜索以输入框的形式放在页面顶部（状态栏或标题栏下方），视觉上非常醒目，用户在搜索时可以快速找到。他们进入应用程序，这符合用户的视觉浏览流程。为最终的转化提供了极大的流量支持。
这个搜索框的造型比较复杂，其信息元素的设计也有很多方面。它主要由搜索框、图标、占位符和一些其他元素组成。下面一一介绍：
1) 图标
首先，“放大镜”风格的图标主要是用来提醒用户这是一个搜索功能。如果搜索框足够明显并且有占位符引导，搜索图标也可以去掉；其次，语音输入、扫一扫、拍照搜索等辅助搜索也采用图标风格呈现。
2）占位符
提示用户输入文本的位置。很多产品会根据自身的属性或功能类型提供固定的占位符，例如：请输入xxx进行搜索，搜索您感兴趣的内容等。
在电商产品中，为了增加placeholder的商业价值，对其进行了扩展。系统根据千人千面的算法推荐并提供多种占位符式的商品名称轮播，或者将占位符销售符号作为广告位，不仅让搜索框更加个性化，还潜移默化地提高了搜索的转化率。
3) 按钮
为了提高用户使用搜索功能的便利性，键盘右下角会有搜索操作，但设计师还是会毫不犹豫地在搜索框右侧添加一个搜索按钮。一方面，它可以直观地引导搜索。另一方面，它为用户提供了更多的选择，避免隐藏后需要再次调出键盘来发送搜索命令。
4) 选择器
对于类型/属性多、要求高的商品，为了提高搜索结果的准确性，会增加一些前置条件，让用户设置好后进行搜索，结果会更符合用户的目标。在一定程度上提高用户对产品的满意度。例如：携程旅行搜索地址选择、酒店搜索日期选择、拼多多产品和店铺选择等。
3.“放大镜”图标入口
形式比较简单，通常以“放大镜”图标的形式出现在界面右上角，视觉上不会太突出。常用于搜索行为不是特别频繁的场景，需要点击跳转到搜索框页面。
与上述类型相比，Icon搜索入口在视觉引导方面略逊一筹，搜索功能相对弱化，但可以节省更多导航栏空间，呈现位置更灵活。它可以单独呈现，也可以与它一起呈现。其他功能图标并排显示。
4. 隐蔽入口
隐藏搜索入口方式在实际场景中很少使用。初始状态下，搜索入口是隐藏的，需要通过交互操作唤醒。例如：有的可以折叠，点击展开看；有些只能向下滑动才能显示，iPhone桌面就是一个很好的案例。
3、常用搜索方式
基于信息复杂度的增加，纯文本搜索已经不能满足很多产品的搜索需求。为了拓展搜索功能空间，更好地满足用户需求，衍生出语音搜索、扫一扫、图片搜索等多种搜索方式。等待。
1.文本搜索
最常用和主要的搜索方式，点击搜索框激活键盘开始。与其他方法相比，码字运算成本略高，但这种搜索方式极其灵活。对于目标用户和搜索结果准确率高但不低。
文本搜索可分为模糊搜索和精确搜索。精准搜索可以准确识别输入的关键词，要么结果与搜索目标极其匹配，要么结果为空，如订单查询、寻找联系人等；模糊搜索可以推荐与关键词相似或接近的内容，无论用户是否有明确的目标，都可以使用，例如产品搜索、新闻搜索等。
2.语音搜索
语音搜索比文字搜索更方便，省去了用户码字的操作，也解决了老年人和弱势用户群体面临的键盘和拼音使用困难的实际问题。语音录制完成后，系统会将其转换为文字，然后根据关键词搜索内容。需要注意的是，普通话的标准比较高，否则会影响搜索结果的准确性。
为了给用户提供更好的搜索体验，语音搜索也达到了新的高度。例如：酷狗音乐的哼唱/听歌识别，用户只需哼出大概的曲调或直接录制正在播放的音乐，即可找出歌名；在高德地图中，直接说“导航去xxx”，系统即可自动完成搜索、查询路线等多个操作步骤。
3.图片搜索
图片搜索是一种利用图像识别技术将用户实时照片或上传图片与相关内容进行匹配的搜索方式，广泛应用于电子商务产品中。当我们看到一件想买的东西，却不知道它叫什么或者无法用文字准确描述时，图片搜索可以很好的解决这个问题。
4.扫一扫搜索
当用户目标明确，现场有实物样品时，可以直接扫描商品条码/二维码搜索同款商品。虽然这种搜索方法比上述任何一种搜索方法都更准确，但由于实际条件的限制，很少使用。
四、搜索进程状态分析
1.搜索前——进入“待机”状态
从用户点击搜索框的那一刻起，即使没有其他操作，系统也已经开始为搜索做准备了。它利用一系列辅助功能为用户提供有效的引导，为搜索转化做铺垫，比如账号符号提示、热门搜索、历史搜索、猜你喜欢什么等，后面会详细讲解辅助功能.
不仅如此，与搜索相关的元素也会进入“待机”状态。随着搜索框放大镜的消失、光标的闪烁、输入框的高亮笔画、自动弹出的键盘，每一点都在视觉上告诉用户“我准备好了”。
2. 搜索-关键词Lenovo
在输入关键词的过程中，搜索框右侧会出现一个删除图标，点击它可以一键清除输入的内容。这里要注意delete和cancel的区别。delete只是清空内容，cancel是返回上一页。不要将两个操作靠得太近，以免用户误触造成不必要的时间和成本浪费。
系统还会根据输入内容的变化进行关键词联想，提供内容推荐，您可以点击进入相应的搜索结果页面。关键词联想大大减少了用户的思考时间，省去了点击搜索按钮的操作步骤，提高了搜索效率。这也是优秀搜索框必备的交互反馈。如果关键词联想的设计足够聪明，它还可以自动拆分成一个句子的多个组关键词，自动纠正错别字，自动拼音转汉字等等，搜索的易用性会更上一层楼改善。
例如：在京东搜索框中输入“电”，就会出现一系列与“电”相关的产品，如电磁炉、电池、电热毯等。
3.搜索后-清晰有效的结果
用户主要是希望使用搜索功能来缩短路径，满足自己的搜索需求。产品应该尽一切可能为用户带来预期的搜索结果。即使无法匹配到搜索目标，也应该给出明确的提示和合理的视觉引导，搜索结果常见的场景有以下三种。
1）没有相关内容匹配
当系统无法为用户提供匹配的内容时，会通过默认页面进行提示，比如要求用户修改关键词或者引导用户到其他内容页面。电商产品通常会提供其他模块的产品进行引流，比如猜你喜欢什么、热门推荐、经常购买等。
2）结果内容少
当搜索到的结果内容较少时，会全部显示在同一个页面，但需要注意排序规则，与关键词匹配度较高的内容会优先显示。以后关键词的匹配度越低，阅读量和关注度越低。
3）结果内容较多
如果搜索结果内容多，匹配度高，那么很多内容可能就是用户想要的。这时候就需要提供tab分类、过滤等辅助控件，帮助用户更快的找到想要的结果。
5.辅助模块/元素的妙用
1.默认提示（占位符）
首先，在搜索框中会有默认的占位符提示，引导用户进行搜索。这些提示词可以是固定的，也可以来自运营的营销文案，或者系统根据算法推荐的。用户可以直接点击搜索，无需输入任何与提示词相关的内容。
2.热门推荐
热门搜索主要起到引导作用，特别是对于那些没有明确目标的用户。它可以提供更多的选择。有点类似于搜索框的占位符提示。最大的区别在于，占位符可能是用户想要的，但热门搜索是产品想要提供给用户的。
由于移动设备空间有限，为了提高资源利用率，购物类商品的热门搜索内容主要以标签的形式展示，不会过多展示，而新闻资讯类商品大多采用竖向展示以完整标题的形式（一行）排列并添加明显的标题/标签类别。
3.搜索历史
用户可能不会购买之前购买过的产品（非消耗品），但是他们有很高的概率会搜索到他们搜索过的内容，比如购物前货比三家以供反复参考，看有内容偏好的新闻/视频， ETC。
提供历史搜索，方便用户随时查看搜索内容，提高重复搜索效率。并不是所有的搜索都需要历史记录，比如订单，用户重复搜索的概率极低。
另外，考虑到接口空间的问题，需要合理控制历史记录的数量和时间范围。如果产品需要保存更多的记录，可以固定显示几行，其他的可以通过展开/折叠控件来控制。如果历史搜索权重低，只显示少量记录，当有新的搜索记录产生时，可以将最后一条后移隐藏，以保持新旧搜索记录的替换，不影响其他信息.
总结:月入2W的操作，个人博客的赚钱玩法分享，简单可复制的冷门项目（黑帽子）
先解决新手的问题吧。网站建设是首要问题。这里推荐使用wordpress程序。服务器推荐阿里云的ECS云服务器（国内主机）。域名可以在腾讯云或阿里云注册（推荐备案）。构造方法可以在网上搜索找教程学习。只要上过9年义务教育，就学不会。
1、关键词布局：这里推荐（关键词挖矿工具），整理一些关键词关于“赚钱”的内容，并根据这些关键词每天持续更新10多篇文章（复制粘贴文章），文章标题必须收录
这个关键词，比如“业余时间如何在网上赚钱？”，标题收录
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2、重复以上操作。
作为曾经的站长，我觉得做这样的个人博客远比做各种网络项目实用。只要我能坚持，99.9%的时间我都能赚钱。
3.如果有能力，尽量写原创文章，每天一篇。当然也可以使用优采云
、优采云
等采集工具进行内容采集，但是要注意版权问题（可以在文末声明出处），以及配置采集规则需要一些html和正则表达式的知识（新手学习有点吃力），可以在淘宝上请技术人员帮我们配置采集规则，费用大概在50-100元。
最后说一下实现个人博客的具体问题。
1、广告：一般情况下，如果您的网站有一定的流量（每日IP>500），您可以张贴网站广告位费用的声明。因为是精准流量，500个IP可以达到1000元/月的广告费，一个网站至少可以做10个1000元*10就会至少有1W净收入。
我不推荐百度联盟之类的广告。500个IP的流量对于联盟来说太少了。像百度联盟这样的广告，每天至少需要10000个IP才值得申请。
2、CPA/CPS广告：百度搜索“CPA首页”有很多CPA和CPS广告。我们可以以文章的形式发布此类广告，赚取广告佣金。
因为个人博客做的是精准流量，即使每天只有几百个IP，也能有不错的转化率。
我们可以复制这种博客的玩法。一个博客启动后，我们可以复制操作做第二个博客放大。很少有人能够关注网站行业，更不用说博客细分市场了。
文章开头提到，网站是典型的互联网流量业务。在当下的互联网行业，“流量为王”。无论什么样的项目想要赚钱，都离不开推广。个人博客除了通过“接广告”直接赚钱之外，还可以利用自己的网站权重做搜索引擎的关键词排名，从而达到被动推广。
最近，我看到很多人在街上推地。他们看起来像是工地上搬砖的工人，但实际上他们每天的推广量可能还不如在搜索引擎上一天的推广效果。有的人谎称这样做是可以赚钱的，但是有的人选错了方法，只能抱着卖白粉的心卖白菜赚钱。
物以类聚，人以群分。加入我们可以让你成为更好的人。这是一个拥有1600+优秀互联网人才的圈子，100个优质项目的资源平台。
细节内容:处理文件上传需要注意的细节
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 47 次浏览 • 2022-11-21 01:19
细节内容:处理文件上传需要注意的细节
1.上传文件中文乱码
1.1 解决文件乱码
ServletFileUpload.setHeaderEncoding("UTF-8");
1.2 解决普通输入项乱码（注意当表单类型为multipart/form-data时，设置请求的编码无效）
FileItem.setString("UTF-8"); //解决乱码
2.在处理表格之前，记得调用：
ServletFileUpload.isMultipartContent 方法判断提交表单的类型。如果该方法返回true，则作为上传方法处理；否则，表格可以用传统方式处理。
3.设置parser buffer的大小，以及临时文件的删除
设置解析器缓冲区的大小：DiskFileItemFactory.setSizeThreshold(1024*1024);
删除临时文件：在程序中处理完上传的文件后，一定要记得调用item.delete()方法删除临时文件
4、做上传系统的时候一定要注意上传文件的存放目录。上传文件的存放目录不能被外界直接访问。
5.限制上传文件的类型
处理上传文件时，判断上传文件的后缀是否允许
6.限制上传文件的大小
调用解析器的 ServletFileUpload.setFileSizeMax(102410245); 限制上传文件的大小。如果上传的文件超过限制，解析器将抛出 FileUploadBase.FileSizeLimitExceededException 异常。程序员可以通过检查异常是否被捕获来使用户友好。暗示。
7.如何判断上传输入项为空
字符串文件名 = 项目。获取名称()。substring(item.getName().lastIndexOf("\")+1); “”
if(filename==null || filename.trim().equals("")){
继续;
}
8.为避免覆盖上传的文件，程序在保存上传文件时应为每个文件生成一个唯一的文件名
公共字符串生成文件名（字符串文件名）{
//83434-83u483-934934
返回 UUID.randomUUID().toString() + "_" + 文件名；
}
9、为避免一个文件夹下保存超过1000个文件，影响文件访问性能，程序应将上传的文件拆分存储。
public String generateSavePath(字符串路径，字符串文件名){
int hashcode = filename.hashCode(); //121221
int dir1 = 哈希码&15;
int dir2 = (哈希码>>4)&0xf;
String savepath = path + File.separator + dir1 + File.separator + dir2;
File file = new File(savepath);
<p>
if(!file.exists()){
file.mkdirs();
}
return savepath;
}
</p>
10.监控上传进度
ServletFileUpload upload = new ServletFileUpload(工厂);
upload.setProgressListener(new ProgressListener(){
public void update(long pBytesRead, long pContentLength, int pItems) {
System.out.println("当前解析：" + pBytesRead);
}
});
11、网页添加动态上传输入项
DiskFileItemFactory 是一个用于创建 FileItem 对象的工厂。该工厂类的常用方法：ServletFileUpload负责处理上传的文件数据，将表单中的每一个输入项封装到一个FileItem对象中。常用方法有：
源代码：
解决方案:使用Debezium、Postgres和Kafka进行数据实时采集（CDC）
一、背景
我一直在完善自己的微服务架构，其中包括分布式工作流服务的构建，目前使用的是Camunda工作流引擎。使用Camunda工作流会涉及到如何将工作流引擎的用户系统与现有的用户系统集成的问题（Flowable和Activity类似）。在现有设计中，工作流定位着重于企业内部流程的流转，因此系统在设计上与Camunda工作流用户系统对应单位、部门、人员、人员归属。
功能设计完成后，又面临一个问题，如何解决现有人事系统数据[实时]同步到Camunda工作流引擎的问题。如果现有的系统数据和工作流数据在同一个库中，相对容易解决。在微服务架构中，不同服务的数据通常存储在不同的数据库中，因此需要数据同步。使用的方法不同，所能达到的效果也是一样的。
最初，考虑了以下两个选项，但都略有不足：
经过大量资料的查询和比对，最终选择了德贝子木来解决以上问题以及以后更多的数据同步问题。
2. Debezium简介
RedHat 开源的 Debezium 是一个开源工具，可以从多个数据源中捕获实时变化的数据，并形成数据流输出。
它是一个 CDC（变更数据捕获）工具。其工作原理类似于大家熟知的Canal、DataBus、Maxwell等，通过提取数据库日志获取变化。
官方介绍是：
Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。启动它，将其指向您的数据库，您的应用程序就可以开始响应其他应用程序提交给您的数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 耐用且快速，因此即使出现问题，您的应用程序也可以快速响应并且不会错过任何事件
Debezium 是一个分布式平台，可以将您现有的数据库变成事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每个行级更改并立即做出响应。Debezium 建立在 Apache Kafka 之上，并提供 Kafka connect 兼容的连接器来监控特定的数据库管理系统。
Debezium 现在支持以下数据库：
与ETL不同的是，德贝子木只支持生产端连接数据库，消费端不支持连接数据库，需要自己编写代码接收Kafka消息数据。经过分析，这种方式更加灵活，在现有的微服务架构中也能很好的利用Kafka。
3.快速搭建德贝子木测试环境。
目前，Debezium 的最新稳定版本是 1.6。Debezium已经将要使用的组件打包成Docker镜像，所以我们只需要按照以下步骤安装并启动Docker即可快速搭建测试环境。
Windows下如何搭建Docker环境，可以参考我的相关文章：
(1) Windows 10 2004 (20H1) 安装Docker Desktop for Windows (2.3.0.2) 以WSL 2模式运行容器
（2）对于Windows 10，将Docker Desktop for Windows（WSL 2模式）的文件存放移出C盘，放在其他目录下
3.1 运行动物园管理员
docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:1.6
3.2 运行卡夫卡
docker run -it --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:1.6
3.3 运行 PostgreSQL
docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres debezium/example-postgres:1.6
以上代码使用的是：debezium/example-postgres:1.6，查看Debezimu官方文档，其他例子都是这个。其实德贝子木有Docker封装PostgreSQL 9~13，大家可以根据自己的需要在Docker Hub中选择对应的PostgreSQL版本。
debezium/postgres 体积小，使用方便，并且已经做了必要的设置，可以直接使用，不需要额外配置。
3.4 运行Debezimu Connect
docker run -it --rm --name connect -p 8083:8083 -e GROUP_ID=1 -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses --link zookeeper:zookeeper --link kafka:kafka --link postgres:postgres debezium/connect:1.6
Debezium容器启动时需要传入如下环境变量：
3.5 创建连接器
经过以上4个步骤，Debezium的测试环境搭建完成，接下来需要调用Debezium提供的API创建连接器，这样Debezium与数据库的关系就建立起来了。我们将以下有效负载发布到：8083/connectors/。
{
"name": "fulfillment-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.99.100",
"database.port": "5432",
"database.user": "postgres",
"database.password": "postgres",
"database.dbname" : "postgres",
"database.server.name": "fulfillment",
"table.include.list": "public.inventory"
}
}
"name": 注册到Kafka Connect服务的Connector名称 "connector.class": PostgreSQL连接器类名称 "database.hostname": PostgreSQL数据库地址 "database.port": 端口PostgreSQL 数据库 "database.user": PostgreSQL 数据库的用户名 "database.password": PostgreSQL 数据密码 "database.dbname": 连接的PostgreSQL 数据库 "database.server.name": 虚拟数据库服务器的名称，其中可根据实际需要定义，消费Kafka数据时应使用该值 "table.include.list"：监控的数据表列表，以","分隔。PostgreSQL 需要以“.”格式写入完整的表名。如果没有具体的Schema，
以下是完成的 curl 命令：
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '{"name": "fulfillment-connector", "config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "192.168.99.100", "database.port": "5432", "database.user": "postgres", "database.password": "postgres", "database.dbname" : "postgres", "database.server.name": "fulfillment", "table.include.list": "public.inventory" }}'
上面是一个例子，因为我用的是Windows，个人觉得curl不方便，所以改用postman：
3.6 Docker Compose 配置
为了方便使用，将上述Docker命令集成到Docker Compose配置中，如下：
version: "3"
services:
postgres:
image: debezium/postgres:13
container_name: postgres
hostname: postgres
environment:
POSTGRES_USER: herodotus
POSTGRES_PASSWORD: herodotus
ports:
- 5432:5432
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
restart: always
ports:
- 9092:9092
environment:
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
restart: always
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
4.外部数据库配置
在上一章中，我们介绍了德贝子木测试环境的方式。其中使用的debezium/postgres已经配置好，使用起来比较方便。在实际使用中，PostgreSQL往往是独立构建的，因此需要对PostgreSQL进行配置。
4.1 以Docker方式运行基本组件
本章主要介绍德贝子木与独立PostgreSQL数据库的连接。因此，除了PostgreSQL，Zookeeper、Kafka、Debezimu Connect仍然是使用Docker部署的。具体部署的Docker Compose配置如下：
version: "3"
services:
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
hostname: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
hostname: kafka
ports:
- 9092:9092
environment:
BROKER_ID: 1
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://0.0.0.0:9092
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://192.168.101.10:9092
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_INNER:PLAINTEXT,LISTENER_OUTER:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_INNER
KAFKA_ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: 'yes'
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: 'true'
depends_on:
- zookeeper
<p>
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
hostname: connect
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
</p>
其中Kafka Listener相关的配置是为了解决Spring Kafka在连接Kafka时会出现：Connection to node -1 could not be established的问题。经纪人可能不可用。
4.2 修改PostgreSQL配置
PostgreSQL 在 9.4 中添加了逻辑解码功能，它是一种允许提取提交到事务日志的更改并借助输出插件以用户友好的方式处理这些更改的机制。输出插件使更改对客户端可用。
PostgreSQL连接器读取和处理数据库变化主要由两部分组成：
Java代码（即连接Kafka Connect的代码）：负责读取Logical Decoding输出插件生成的数据。4.2.1 修改PostgreSQL配置
在${PostgreSQL_HOME}/13/data 目录下，找到postgresql.conf。
修改以下配置：
wal_level=logical
max_wal_senders=1
max_replication_slots=1
配置完成后记得重启数据库
4.2.2 设置数据库权限
需要将复制权限分配给 PostgreSQL 用户。定义一个 PostgreSQL 角色并分配至少两个权限：REPLICATION 和 LOGION。示例代码如下：
CREATE ROLE REPLICATION LOGIN;
具体操作请参考脚本：
-- pg新建用户
CREATE USER user WITH PASSWORD 'pwd';
-- 给用户复制流权限
ALTER ROLE user replication;
-- 给用户登录数据库权限
grant CONNECT ON DATABASE test to user;
-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO user;
4.3 创建连接器
将以下有效负载发布到：8083/connectors/
{
"name": "herodotus-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.101.10",
"database.port": "15432",
"database.user": "athena",
"database.password": "athena",
"database.dbname" : "athena",
"database.server.name": "herodotus",
"slot.name": "herodotus_slot",
"table.include.list": "public.sys_organization",
"publication.name": "herodotus_public_connector",
"publication.autocreate.mode": "filtered",
"plugin.name": "pgoutput"
}
}
Postman界面操作如下：
payload有两个字段，name是connector的名称，config是connector的配置信息。下表解释了配置中的字段：
字段名称说明
连接器类
connector的实现类，本文使用io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector，因为我们的数据库是PostgreSQL
数据库主机名
数据库服务的IP或域名
数据库端口
数据库服务的端口
数据库.用户
连接到数据库的用户
数据库.密码
连接数据库的密码
数据库.dbname
数据存储名称
数据库.server.name
每个被监控的表都会对应Kafka中的一个topic，topic的命名约定为..
插槽名称
PostgreSQL 复制槽（Replication Slot）名称
表.include.list
如果设置了 table.include.list，则此列表中的表将由 Debezium 监控
插件名称
PostgreSQL服务器安装的解码插件名称，可以是decoderbufs、wal2json、wal2json_rds、wal2json_streaming、wal2json_rds_streaming、pgoutput。如果未指定此值，则默认使用 decoderbufs。
本例中使用pgoutput是因为它是PostgreSQL 10+内置的解码器，而其他解码器必须在PostgreSQL服务器上安装插件。
出版物名称
PostgreSQL端WAL发布（publication）的名字，每个Connector在PostgreSQL中应该有自己对应的发布，如果不指定这个参数，那么发布的名字就是dbz_publication
发布.autocreate.mode
该值仅在 plugin.name 设置为 pgoutput 时有效。有以下三个值：
all_tables - debezium 将检查发布是否存在，如果发布不存在，连接器将使用脚本 CREATE PUBLICATION
FOR ALL TABLES创建一个发布，即发布者会监听所有表的变化。
disabled - 连接器不会检查发布是否存在。如果发布不存在，创建连接器时会报错。
filtered - 与 all_tables 不同，debezium 会根据连接器配置中的 table.include.list 生成脚本来创建发布：CREATE PUBLICATION
对于表。例如，在这个例子中，如果“table.include.list”的值为“public.sys_organization”，那么发布将只监听这个表的变化。
下面结合本例中connector的配置信息，对几个关键属性做进一步说明：
Slot.name 亮点
根据上面的例子，Debezium 会在 PostgreSQL 中创建一个名为 herodotus_slot 的复制槽。本例中创建的connector需要通过这个replication slot获取数据变化的信息。
可以通过以下sql查看replication slot的信息：
select * from pg_replication_slots;
上图中active_pid为14200，即进程ID为14200的wal_sender进程已经在使用这个replication slot与Debezium进行交互
database.server.name 和 table.include.list
当connector获取到数据变化的信息后，将信息转换成统一的数据格式，发布到Kafka的topic中。Debezium规定一张表对应一个topic，topic名称的格式为..，本例中表的数据变化消息会保存在Kafka的topic herodotus.public.sys_organization中。
可以通过以下代码查看接收到的信息
@KafkaListener(topics = {"herodotus.public.sys_organization"}, groupId = "herodotus.debezium")
public void received(String message) {
log.info("[Herodotus] |- Recived message from Debezium : [{}]", message);
}
5. 运行测试
现在，基于以上环境的配置，大家可以测试一下Debezium抓包的效果了。可以进入Kafka容器，使用Kafka提供的kafka-console-consumer.sh查看Topic收到的数据。具体命令如下：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.101.10:9092 --topic herodotus.public.sys_organization
5.1 插入测试
在数据库sys_organization中插入一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化消息体如下，这里忽略schema字段，重点关注payload.before、payload.after和payload.op字段：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
<p>
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "AAAAA",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594964405,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461608\",\"63461608\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2460,
"lsn": 63461896,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1626594964846,
"transaction": null
}
}
</p>
既然是插入操作，op就是c(create)，before是null，after就是我们插入的数据。
5.2 更新测试
修改数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "BBBBB",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626595173601,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63466888\",\"63466888\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2461,
"lsn": 63467176,
"xmin": null
},
"op": "u",
"ts_ms": 1626595173825,
"transaction": null
}
}
更新商品信息后，消费者会收到op为u(update)的消息，after是修改后的数据。
5.3 删除测试
删除数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"organization_id": "3",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": null,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": null,
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"after": null,
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594566933,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461120\",\"63461120\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2458,
"lsn": 63461176,
"xmin": null
},
"op": "d",
"ts_ms": 1626594567136,
"transaction": null
}
}
删除商品信息后，消费者会收到op为d(delete)的消息，其中before为删除前的数据，after为null。
6.总结
通过德贝子木进行数据同步，不仅解决了传统ETL时效性低的问题，也解决了基于消息队列在两端编写代码的工程工作量，基于容器的方式更适合微服务架构的使用，使用Kafka进行消费终端集成，使得集成方式更加灵活方便，终端类型更加丰富。
示例代码地址：
参考
[1] :
[2] :
[3] :#postgresql-概述 查看全部
1.上传文件中文乱码
1.1 解决文件乱码
ServletFileUpload.setHeaderEncoding("UTF-8");
1.2 解决普通输入项乱码（注意当表单类型为multipart/form-data时，设置请求的编码无效）
FileItem.setString("UTF-8"); //解决乱码
2.在处理表格之前，记得调用：
ServletFileUpload.isMultipartContent 方法判断提交表单的类型。如果该方法返回true，则作为上传方法处理；否则，表格可以用传统方式处理。
3.设置parser buffer的大小，以及临时文件的删除
设置解析器缓冲区的大小：DiskFileItemFactory.setSizeThreshold(1024*1024);
删除临时文件：在程序中处理完上传的文件后，一定要记得调用item.delete()方法删除临时文件
4、做上传系统的时候一定要注意上传文件的存放目录。上传文件的存放目录不能被外界直接访问。
5.限制上传文件的类型
处理上传文件时，判断上传文件的后缀是否允许
6.限制上传文件的大小
调用解析器的 ServletFileUpload.setFileSizeMax(102410245); 限制上传文件的大小。如果上传的文件超过限制，解析器将抛出 FileUploadBase.FileSizeLimitExceededException 异常。程序员可以通过检查异常是否被捕获来使用户友好。暗示。
7.如何判断上传输入项为空
字符串文件名 = 项目。获取名称()。substring(item.getName().lastIndexOf("\")+1); “”
if(filename==null || filename.trim().equals("")){
继续;
}
8.为避免覆盖上传的文件，程序在保存上传文件时应为每个文件生成一个唯一的文件名
公共字符串生成文件名（字符串文件名）{
//83434-83u483-934934
返回 UUID.randomUUID().toString() + "_" + 文件名；
}
9、为避免一个文件夹下保存超过1000个文件，影响文件访问性能，程序应将上传的文件拆分存储。
public String generateSavePath(字符串路径，字符串文件名){
int hashcode = filename.hashCode(); //121221
int dir1 = 哈希码&15;
int dir2 = (哈希码>>4)&0xf;
String savepath = path + File.separator + dir1 + File.separator + dir2;
File file = new File(savepath);
<p>
if(!file.exists()){
file.mkdirs();
}
return savepath;
}
</p>
10.监控上传进度
ServletFileUpload upload = new ServletFileUpload(工厂);
upload.setProgressListener(new ProgressListener(){
public void update(long pBytesRead, long pContentLength, int pItems) {
System.out.println("当前解析：" + pBytesRead);
}
});
11、网页添加动态上传输入项
DiskFileItemFactory 是一个用于创建 FileItem 对象的工厂。该工厂类的常用方法：ServletFileUpload负责处理上传的文件数据，将表单中的每一个输入项封装到一个FileItem对象中。常用方法有：
源代码：
解决方案:使用Debezium、Postgres和Kafka进行数据实时采集（CDC）
一、背景
我一直在完善自己的微服务架构，其中包括分布式工作流服务的构建，目前使用的是Camunda工作流引擎。使用Camunda工作流会涉及到如何将工作流引擎的用户系统与现有的用户系统集成的问题（Flowable和Activity类似）。在现有设计中，工作流定位着重于企业内部流程的流转，因此系统在设计上与Camunda工作流用户系统对应单位、部门、人员、人员归属。
功能设计完成后，又面临一个问题，如何解决现有人事系统数据[实时]同步到Camunda工作流引擎的问题。如果现有的系统数据和工作流数据在同一个库中，相对容易解决。在微服务架构中，不同服务的数据通常存储在不同的数据库中，因此需要数据同步。使用的方法不同，所能达到的效果也是一样的。
最初，考虑了以下两个选项，但都略有不足：
经过大量资料的查询和比对，最终选择了德贝子木来解决以上问题以及以后更多的数据同步问题。
2. Debezium简介
RedHat 开源的 Debezium 是一个开源工具，可以从多个数据源中捕获实时变化的数据，并形成数据流输出。
它是一个 CDC（变更数据捕获）工具。其工作原理类似于大家熟知的Canal、DataBus、Maxwell等，通过提取数据库日志获取变化。
官方介绍是：
Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。启动它，将其指向您的数据库，您的应用程序就可以开始响应其他应用程序提交给您的数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 耐用且快速，因此即使出现问题，您的应用程序也可以快速响应并且不会错过任何事件
Debezium 是一个分布式平台，可以将您现有的数据库变成事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每个行级更改并立即做出响应。Debezium 建立在 Apache Kafka 之上，并提供 Kafka connect 兼容的连接器来监控特定的数据库管理系统。
Debezium 现在支持以下数据库：
与ETL不同的是，德贝子木只支持生产端连接数据库，消费端不支持连接数据库，需要自己编写代码接收Kafka消息数据。经过分析，这种方式更加灵活，在现有的微服务架构中也能很好的利用Kafka。
3.快速搭建德贝子木测试环境。
目前，Debezium 的最新稳定版本是 1.6。Debezium已经将要使用的组件打包成Docker镜像，所以我们只需要按照以下步骤安装并启动Docker即可快速搭建测试环境。
Windows下如何搭建Docker环境，可以参考我的相关文章：
(1) Windows 10 2004 (20H1) 安装Docker Desktop for Windows (2.3.0.2) 以WSL 2模式运行容器
（2）对于Windows 10，将Docker Desktop for Windows（WSL 2模式）的文件存放移出C盘，放在其他目录下
3.1 运行动物园管理员
docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:1.6
3.2 运行卡夫卡
docker run -it --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:1.6
3.3 运行 PostgreSQL
docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres debezium/example-postgres:1.6
以上代码使用的是：debezium/example-postgres:1.6，查看Debezimu官方文档，其他例子都是这个。其实德贝子木有Docker封装PostgreSQL 9~13，大家可以根据自己的需要在Docker Hub中选择对应的PostgreSQL版本。
debezium/postgres 体积小，使用方便，并且已经做了必要的设置，可以直接使用，不需要额外配置。
3.4 运行Debezimu Connect
docker run -it --rm --name connect -p 8083:8083 -e GROUP_ID=1 -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses --link zookeeper:zookeeper --link kafka:kafka --link postgres:postgres debezium/connect:1.6
Debezium容器启动时需要传入如下环境变量：
3.5 创建连接器
经过以上4个步骤，Debezium的测试环境搭建完成，接下来需要调用Debezium提供的API创建连接器，这样Debezium与数据库的关系就建立起来了。我们将以下有效负载发布到：8083/connectors/。
{
"name": "fulfillment-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.99.100",
"database.port": "5432",
"database.user": "postgres",
"database.password": "postgres",
"database.dbname" : "postgres",
"database.server.name": "fulfillment",
"table.include.list": "public.inventory"
}
}
"name": 注册到Kafka Connect服务的Connector名称 "connector.class": PostgreSQL连接器类名称 "database.hostname": PostgreSQL数据库地址 "database.port": 端口PostgreSQL 数据库 "database.user": PostgreSQL 数据库的用户名 "database.password": PostgreSQL 数据密码 "database.dbname": 连接的PostgreSQL 数据库 "database.server.name": 虚拟数据库服务器的名称，其中可根据实际需要定义，消费Kafka数据时应使用该值 "table.include.list"：监控的数据表列表，以","分隔。PostgreSQL 需要以“.”格式写入完整的表名。如果没有具体的Schema，
以下是完成的 curl 命令：
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '{"name": "fulfillment-connector", "config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "192.168.99.100", "database.port": "5432", "database.user": "postgres", "database.password": "postgres", "database.dbname" : "postgres", "database.server.name": "fulfillment", "table.include.list": "public.inventory" }}'
上面是一个例子，因为我用的是Windows，个人觉得curl不方便，所以改用postman：
3.6 Docker Compose 配置
为了方便使用，将上述Docker命令集成到Docker Compose配置中，如下：
version: "3"
services:
postgres:
image: debezium/postgres:13
container_name: postgres
hostname: postgres
environment:
POSTGRES_USER: herodotus
POSTGRES_PASSWORD: herodotus
ports:
- 5432:5432
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
restart: always
ports:
- 9092:9092
environment:
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
restart: always
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
4.外部数据库配置
在上一章中，我们介绍了德贝子木测试环境的方式。其中使用的debezium/postgres已经配置好，使用起来比较方便。在实际使用中，PostgreSQL往往是独立构建的，因此需要对PostgreSQL进行配置。
4.1 以Docker方式运行基本组件
本章主要介绍德贝子木与独立PostgreSQL数据库的连接。因此，除了PostgreSQL，Zookeeper、Kafka、Debezimu Connect仍然是使用Docker部署的。具体部署的Docker Compose配置如下：
version: "3"
services:
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
hostname: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
hostname: kafka
ports:
- 9092:9092
environment:
BROKER_ID: 1
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://0.0.0.0:9092
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://192.168.101.10:9092
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_INNER:PLAINTEXT,LISTENER_OUTER:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_INNER
KAFKA_ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: 'yes'
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: 'true'
depends_on:
- zookeeper
<p>
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
hostname: connect
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
</p>
其中Kafka Listener相关的配置是为了解决Spring Kafka在连接Kafka时会出现：Connection to node -1 could not be established的问题。经纪人可能不可用。
4.2 修改PostgreSQL配置
PostgreSQL 在 9.4 中添加了逻辑解码功能，它是一种允许提取提交到事务日志的更改并借助输出插件以用户友好的方式处理这些更改的机制。输出插件使更改对客户端可用。
PostgreSQL连接器读取和处理数据库变化主要由两部分组成：
Java代码（即连接Kafka Connect的代码）：负责读取Logical Decoding输出插件生成的数据。4.2.1 修改PostgreSQL配置
在${PostgreSQL_HOME}/13/data 目录下，找到postgresql.conf。
修改以下配置：
wal_level=logical
max_wal_senders=1
max_replication_slots=1
配置完成后记得重启数据库
4.2.2 设置数据库权限
需要将复制权限分配给 PostgreSQL 用户。定义一个 PostgreSQL 角色并分配至少两个权限：REPLICATION 和 LOGION。示例代码如下：
CREATE ROLE REPLICATION LOGIN;
具体操作请参考脚本：
-- pg新建用户
CREATE USER user WITH PASSWORD 'pwd';
-- 给用户复制流权限
ALTER ROLE user replication;
-- 给用户登录数据库权限
grant CONNECT ON DATABASE test to user;
-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO user;
4.3 创建连接器
将以下有效负载发布到：8083/connectors/
{
"name": "herodotus-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.101.10",
"database.port": "15432",
"database.user": "athena",
"database.password": "athena",
"database.dbname" : "athena",
"database.server.name": "herodotus",
"slot.name": "herodotus_slot",
"table.include.list": "public.sys_organization",
"publication.name": "herodotus_public_connector",
"publication.autocreate.mode": "filtered",
"plugin.name": "pgoutput"
}
}
Postman界面操作如下：
payload有两个字段，name是connector的名称，config是connector的配置信息。下表解释了配置中的字段：
字段名称说明
连接器类
connector的实现类，本文使用io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector，因为我们的数据库是PostgreSQL
数据库主机名
数据库服务的IP或域名
数据库端口
数据库服务的端口
数据库.用户
连接到数据库的用户
数据库.密码
连接数据库的密码
数据库.dbname
数据存储名称
数据库.server.name
每个被监控的表都会对应Kafka中的一个topic，topic的命名约定为..
插槽名称
PostgreSQL 复制槽（Replication Slot）名称
表.include.list
如果设置了 table.include.list，则此列表中的表将由 Debezium 监控
插件名称
PostgreSQL服务器安装的解码插件名称，可以是decoderbufs、wal2json、wal2json_rds、wal2json_streaming、wal2json_rds_streaming、pgoutput。如果未指定此值，则默认使用 decoderbufs。
本例中使用pgoutput是因为它是PostgreSQL 10+内置的解码器，而其他解码器必须在PostgreSQL服务器上安装插件。
出版物名称
PostgreSQL端WAL发布（publication）的名字，每个Connector在PostgreSQL中应该有自己对应的发布，如果不指定这个参数，那么发布的名字就是dbz_publication
发布.autocreate.mode
该值仅在 plugin.name 设置为 pgoutput 时有效。有以下三个值：
all_tables - debezium 将检查发布是否存在，如果发布不存在，连接器将使用脚本 CREATE PUBLICATION
FOR ALL TABLES创建一个发布，即发布者会监听所有表的变化。
disabled - 连接器不会检查发布是否存在。如果发布不存在，创建连接器时会报错。
filtered - 与 all_tables 不同，debezium 会根据连接器配置中的 table.include.list 生成脚本来创建发布：CREATE PUBLICATION
对于表。例如，在这个例子中，如果“table.include.list”的值为“public.sys_organization”，那么发布将只监听这个表的变化。
下面结合本例中connector的配置信息，对几个关键属性做进一步说明：
Slot.name 亮点
根据上面的例子，Debezium 会在 PostgreSQL 中创建一个名为 herodotus_slot 的复制槽。本例中创建的connector需要通过这个replication slot获取数据变化的信息。
可以通过以下sql查看replication slot的信息：
select * from pg_replication_slots;
上图中active_pid为14200，即进程ID为14200的wal_sender进程已经在使用这个replication slot与Debezium进行交互
database.server.name 和 table.include.list
当connector获取到数据变化的信息后，将信息转换成统一的数据格式，发布到Kafka的topic中。Debezium规定一张表对应一个topic，topic名称的格式为..，本例中表的数据变化消息会保存在Kafka的topic herodotus.public.sys_organization中。
可以通过以下代码查看接收到的信息
@KafkaListener(topics = {"herodotus.public.sys_organization"}, groupId = "herodotus.debezium")
public void received(String message) {
log.info("[Herodotus] |- Recived message from Debezium : [{}]", message);
}
5. 运行测试
现在，基于以上环境的配置，大家可以测试一下Debezium抓包的效果了。可以进入Kafka容器，使用Kafka提供的kafka-console-consumer.sh查看Topic收到的数据。具体命令如下：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.101.10:9092 --topic herodotus.public.sys_organization
5.1 插入测试
在数据库sys_organization中插入一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化消息体如下，这里忽略schema字段，重点关注payload.before、payload.after和payload.op字段：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
<p>
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "AAAAA",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594964405,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461608\",\"63461608\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2460,
"lsn": 63461896,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1626594964846,
"transaction": null
}
}
</p>
既然是插入操作，op就是c(create)，before是null，after就是我们插入的数据。
5.2 更新测试
修改数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "BBBBB",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626595173601,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63466888\",\"63466888\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2461,
"lsn": 63467176,
"xmin": null
},
"op": "u",
"ts_ms": 1626595173825,
"transaction": null
}
}
更新商品信息后，消费者会收到op为u(update)的消息，after是修改后的数据。
5.3 删除测试
删除数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"organization_id": "3",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": null,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": null,
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"after": null,
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594566933,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461120\",\"63461120\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2458,
"lsn": 63461176,
"xmin": null
},
"op": "d",
"ts_ms": 1626594567136,
"transaction": null
}
}
删除商品信息后，消费者会收到op为d(delete)的消息，其中before为删除前的数据，after为null。
6.总结
通过德贝子木进行数据同步，不仅解决了传统ETL时效性低的问题，也解决了基于消息队列在两端编写代码的工程工作量，基于容器的方式更适合微服务架构的使用，使用Kafka进行消费终端集成，使得集成方式更加灵活方便，终端类型更加丰富。
示例代码地址：
参考
[1] :
[2] :
[3] :#postgresql-概述 查看全部
细节内容:处理文件上传需要注意的细节
1.上传文件中文乱码
1.1 解决文件乱码
ServletFileUpload.setHeaderEncoding("UTF-8");
1.2 解决普通输入项乱码（注意当表单类型为multipart/form-data时，设置请求的编码无效）
FileItem.setString("UTF-8"); //解决乱码
2.在处理表格之前，记得调用：
ServletFileUpload.isMultipartContent 方法判断提交表单的类型。如果该方法返回true，则作为上传方法处理；否则，表格可以用传统方式处理。
3.设置parser buffer的大小，以及临时文件的删除
设置解析器缓冲区的大小：DiskFileItemFactory.setSizeThreshold(1024*1024);
删除临时文件：在程序中处理完上传的文件后，一定要记得调用item.delete()方法删除临时文件
4、做上传系统的时候一定要注意上传文件的存放目录。上传文件的存放目录不能被外界直接访问。
5.限制上传文件的类型
处理上传文件时，判断上传文件的后缀是否允许
6.限制上传文件的大小
调用解析器的 ServletFileUpload.setFileSizeMax(102410245); 限制上传文件的大小。如果上传的文件超过限制，解析器将抛出 FileUploadBase.FileSizeLimitExceededException 异常。程序员可以通过检查异常是否被捕获来使用户友好。暗示。
7.如何判断上传输入项为空
字符串文件名 = 项目。获取名称()。substring(item.getName().lastIndexOf("\")+1); “”
if(filename==null || filename.trim().equals("")){
继续;
}
8.为避免覆盖上传的文件，程序在保存上传文件时应为每个文件生成一个唯一的文件名
公共字符串生成文件名（字符串文件名）{
//83434-83u483-934934
返回 UUID.randomUUID().toString() + "_" + 文件名；
}
9、为避免一个文件夹下保存超过1000个文件，影响文件访问性能，程序应将上传的文件拆分存储。
public String generateSavePath(字符串路径，字符串文件名){
int hashcode = filename.hashCode(); //121221
int dir1 = 哈希码&15;
int dir2 = (哈希码>>4)&0xf;
String savepath = path + File.separator + dir1 + File.separator + dir2;
File file = new File(savepath);
<p>
if(!file.exists()){
file.mkdirs();
}
return savepath;
}
</p>
10.监控上传进度
ServletFileUpload upload = new ServletFileUpload(工厂);
upload.setProgressListener(new ProgressListener(){
public void update(long pBytesRead, long pContentLength, int pItems) {
System.out.println("当前解析：" + pBytesRead);
}
});
11、网页添加动态上传输入项
DiskFileItemFactory 是一个用于创建 FileItem 对象的工厂。该工厂类的常用方法：ServletFileUpload负责处理上传的文件数据，将表单中的每一个输入项封装到一个FileItem对象中。常用方法有：
源代码：
解决方案:使用Debezium、Postgres和Kafka进行数据实时采集（CDC）
一、背景
我一直在完善自己的微服务架构，其中包括分布式工作流服务的构建，目前使用的是Camunda工作流引擎。使用Camunda工作流会涉及到如何将工作流引擎的用户系统与现有的用户系统集成的问题（Flowable和Activity类似）。在现有设计中，工作流定位着重于企业内部流程的流转，因此系统在设计上与Camunda工作流用户系统对应单位、部门、人员、人员归属。
功能设计完成后，又面临一个问题，如何解决现有人事系统数据[实时]同步到Camunda工作流引擎的问题。如果现有的系统数据和工作流数据在同一个库中，相对容易解决。在微服务架构中，不同服务的数据通常存储在不同的数据库中，因此需要数据同步。使用的方法不同，所能达到的效果也是一样的。
最初，考虑了以下两个选项，但都略有不足：
经过大量资料的查询和比对，最终选择了德贝子木来解决以上问题以及以后更多的数据同步问题。
2. Debezium简介
RedHat 开源的 Debezium 是一个开源工具，可以从多个数据源中捕获实时变化的数据，并形成数据流输出。
它是一个 CDC（变更数据捕获）工具。其工作原理类似于大家熟知的Canal、DataBus、Maxwell等，通过提取数据库日志获取变化。
官方介绍是：
Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。启动它，将其指向您的数据库，您的应用程序就可以开始响应其他应用程序提交给您的数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 耐用且快速，因此即使出现问题，您的应用程序也可以快速响应并且不会错过任何事件
Debezium 是一个分布式平台，可以将您现有的数据库变成事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每个行级更改并立即做出响应。Debezium 建立在 Apache Kafka 之上，并提供 Kafka connect 兼容的连接器来监控特定的数据库管理系统。
Debezium 现在支持以下数据库：
与ETL不同的是，德贝子木只支持生产端连接数据库，消费端不支持连接数据库，需要自己编写代码接收Kafka消息数据。经过分析，这种方式更加灵活，在现有的微服务架构中也能很好的利用Kafka。
3.快速搭建德贝子木测试环境。
目前，Debezium 的最新稳定版本是 1.6。Debezium已经将要使用的组件打包成Docker镜像，所以我们只需要按照以下步骤安装并启动Docker即可快速搭建测试环境。
Windows下如何搭建Docker环境，可以参考我的相关文章：
(1) Windows 10 2004 (20H1) 安装Docker Desktop for Windows (2.3.0.2) 以WSL 2模式运行容器
（2）对于Windows 10，将Docker Desktop for Windows（WSL 2模式）的文件存放移出C盘，放在其他目录下
3.1 运行动物园管理员
docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:1.6
3.2 运行卡夫卡
docker run -it --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:1.6
3.3 运行 PostgreSQL
docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres debezium/example-postgres:1.6
以上代码使用的是：debezium/example-postgres:1.6，查看Debezimu官方文档，其他例子都是这个。其实德贝子木有Docker封装PostgreSQL 9~13，大家可以根据自己的需要在Docker Hub中选择对应的PostgreSQL版本。
debezium/postgres 体积小，使用方便，并且已经做了必要的设置，可以直接使用，不需要额外配置。
3.4 运行Debezimu Connect
docker run -it --rm --name connect -p 8083:8083 -e GROUP_ID=1 -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses --link zookeeper:zookeeper --link kafka:kafka --link postgres:postgres debezium/connect:1.6
Debezium容器启动时需要传入如下环境变量：
3.5 创建连接器
经过以上4个步骤，Debezium的测试环境搭建完成，接下来需要调用Debezium提供的API创建连接器，这样Debezium与数据库的关系就建立起来了。我们将以下有效负载发布到：8083/connectors/。
{
"name": "fulfillment-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.99.100",
"database.port": "5432",
"database.user": "postgres",
"database.password": "postgres",
"database.dbname" : "postgres",
"database.server.name": "fulfillment",
"table.include.list": "public.inventory"
}
}
"name": 注册到Kafka Connect服务的Connector名称 "connector.class": PostgreSQL连接器类名称 "database.hostname": PostgreSQL数据库地址 "database.port": 端口PostgreSQL 数据库 "database.user": PostgreSQL 数据库的用户名 "database.password": PostgreSQL 数据密码 "database.dbname": 连接的PostgreSQL 数据库 "database.server.name": 虚拟数据库服务器的名称，其中可根据实际需要定义，消费Kafka数据时应使用该值 "table.include.list"：监控的数据表列表，以","分隔。PostgreSQL 需要以“.”格式写入完整的表名。如果没有具体的Schema，
以下是完成的 curl 命令：
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '{"name": "fulfillment-connector", "config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "192.168.99.100", "database.port": "5432", "database.user": "postgres", "database.password": "postgres", "database.dbname" : "postgres", "database.server.name": "fulfillment", "table.include.list": "public.inventory" }}'
上面是一个例子，因为我用的是Windows，个人觉得curl不方便，所以改用postman：
3.6 Docker Compose 配置
为了方便使用，将上述Docker命令集成到Docker Compose配置中，如下：
version: "3"
services:
postgres:
image: debezium/postgres:13
container_name: postgres
hostname: postgres
environment:
POSTGRES_USER: herodotus
POSTGRES_PASSWORD: herodotus
ports:
- 5432:5432
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
restart: always
ports:
- 9092:9092
environment:
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
restart: always
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
4.外部数据库配置
在上一章中，我们介绍了德贝子木测试环境的方式。其中使用的debezium/postgres已经配置好，使用起来比较方便。在实际使用中，PostgreSQL往往是独立构建的，因此需要对PostgreSQL进行配置。
4.1 以Docker方式运行基本组件
本章主要介绍德贝子木与独立PostgreSQL数据库的连接。因此，除了PostgreSQL，Zookeeper、Kafka、Debezimu Connect仍然是使用Docker部署的。具体部署的Docker Compose配置如下：
version: "3"
services:
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
hostname: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
hostname: kafka
ports:
- 9092:9092
environment:
BROKER_ID: 1
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://0.0.0.0:9092
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://192.168.101.10:9092
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_INNER:PLAINTEXT,LISTENER_OUTER:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_INNER
KAFKA_ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: 'yes'
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: 'true'
depends_on:
- zookeeper
<p>
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
hostname: connect
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
</p>
其中Kafka Listener相关的配置是为了解决Spring Kafka在连接Kafka时会出现：Connection to node -1 could not be established的问题。经纪人可能不可用。
4.2 修改PostgreSQL配置
PostgreSQL 在 9.4 中添加了逻辑解码功能，它是一种允许提取提交到事务日志的更改并借助输出插件以用户友好的方式处理这些更改的机制。输出插件使更改对客户端可用。
PostgreSQL连接器读取和处理数据库变化主要由两部分组成：
Java代码（即连接Kafka Connect的代码）：负责读取Logical Decoding输出插件生成的数据。4.2.1 修改PostgreSQL配置
在${PostgreSQL_HOME}/13/data 目录下，找到postgresql.conf。
修改以下配置：
wal_level=logical
max_wal_senders=1
max_replication_slots=1
配置完成后记得重启数据库
4.2.2 设置数据库权限
需要将复制权限分配给 PostgreSQL 用户。定义一个 PostgreSQL 角色并分配至少两个权限：REPLICATION 和 LOGION。示例代码如下：
CREATE ROLE REPLICATION LOGIN;
具体操作请参考脚本：
-- pg新建用户
CREATE USER user WITH PASSWORD 'pwd';
-- 给用户复制流权限
ALTER ROLE user replication;
-- 给用户登录数据库权限
grant CONNECT ON DATABASE test to user;
-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO user;
4.3 创建连接器
将以下有效负载发布到：8083/connectors/
{
"name": "herodotus-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.101.10",
"database.port": "15432",
"database.user": "athena",
"database.password": "athena",
"database.dbname" : "athena",
"database.server.name": "herodotus",
"slot.name": "herodotus_slot",
"table.include.list": "public.sys_organization",
"publication.name": "herodotus_public_connector",
"publication.autocreate.mode": "filtered",
"plugin.name": "pgoutput"
}
}
Postman界面操作如下：
payload有两个字段，name是connector的名称，config是connector的配置信息。下表解释了配置中的字段：
字段名称说明
连接器类
connector的实现类，本文使用io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector，因为我们的数据库是PostgreSQL
数据库主机名
数据库服务的IP或域名
数据库端口
数据库服务的端口
数据库.用户
连接到数据库的用户
数据库.密码
连接数据库的密码
数据库.dbname
数据存储名称
数据库.server.name
每个被监控的表都会对应Kafka中的一个topic，topic的命名约定为..
插槽名称
PostgreSQL 复制槽（Replication Slot）名称
表.include.list
如果设置了 table.include.list，则此列表中的表将由 Debezium 监控
插件名称
PostgreSQL服务器安装的解码插件名称，可以是decoderbufs、wal2json、wal2json_rds、wal2json_streaming、wal2json_rds_streaming、pgoutput。如果未指定此值，则默认使用 decoderbufs。
本例中使用pgoutput是因为它是PostgreSQL 10+内置的解码器，而其他解码器必须在PostgreSQL服务器上安装插件。
出版物名称
PostgreSQL端WAL发布（publication）的名字，每个Connector在PostgreSQL中应该有自己对应的发布，如果不指定这个参数，那么发布的名字就是dbz_publication
发布.autocreate.mode
该值仅在 plugin.name 设置为 pgoutput 时有效。有以下三个值：
all_tables - debezium 将检查发布是否存在，如果发布不存在，连接器将使用脚本 CREATE PUBLICATION
FOR ALL TABLES创建一个发布，即发布者会监听所有表的变化。
disabled - 连接器不会检查发布是否存在。如果发布不存在，创建连接器时会报错。
filtered - 与 all_tables 不同，debezium 会根据连接器配置中的 table.include.list 生成脚本来创建发布：CREATE PUBLICATION
对于表。例如，在这个例子中，如果“table.include.list”的值为“public.sys_organization”，那么发布将只监听这个表的变化。
下面结合本例中connector的配置信息，对几个关键属性做进一步说明：
Slot.name 亮点
根据上面的例子，Debezium 会在 PostgreSQL 中创建一个名为 herodotus_slot 的复制槽。本例中创建的connector需要通过这个replication slot获取数据变化的信息。
可以通过以下sql查看replication slot的信息：
select * from pg_replication_slots;
上图中active_pid为14200，即进程ID为14200的wal_sender进程已经在使用这个replication slot与Debezium进行交互
database.server.name 和 table.include.list
当connector获取到数据变化的信息后，将信息转换成统一的数据格式，发布到Kafka的topic中。Debezium规定一张表对应一个topic，topic名称的格式为..，本例中表的数据变化消息会保存在Kafka的topic herodotus.public.sys_organization中。
可以通过以下代码查看接收到的信息
@KafkaListener(topics = {"herodotus.public.sys_organization"}, groupId = "herodotus.debezium")
public void received(String message) {
log.info("[Herodotus] |- Recived message from Debezium : [{}]", message);
}
5. 运行测试
现在，基于以上环境的配置，大家可以测试一下Debezium抓包的效果了。可以进入Kafka容器，使用Kafka提供的kafka-console-consumer.sh查看Topic收到的数据。具体命令如下：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.101.10:9092 --topic herodotus.public.sys_organization
5.1 插入测试
在数据库sys_organization中插入一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化消息体如下，这里忽略schema字段，重点关注payload.before、payload.after和payload.op字段：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
<p>
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "AAAAA",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594964405,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461608\",\"63461608\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2460,
"lsn": 63461896,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1626594964846,
"transaction": null
}
}
</p>
既然是插入操作，op就是c(create)，before是null，after就是我们插入的数据。
5.2 更新测试
修改数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "BBBBB",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626595173601,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63466888\",\"63466888\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2461,
"lsn": 63467176,
"xmin": null
},
"op": "u",
"ts_ms": 1626595173825,
"transaction": null
}
}
更新商品信息后，消费者会收到op为u(update)的消息，after是修改后的数据。
5.3 删除测试
删除数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"organization_id": "3",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": null,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": null,
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"after": null,
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594566933,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461120\",\"63461120\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2458,
"lsn": 63461176,
"xmin": null
},
"op": "d",
"ts_ms": 1626594567136,
"transaction": null
}
}
删除商品信息后，消费者会收到op为d(delete)的消息，其中before为删除前的数据，after为null。
6.总结
通过德贝子木进行数据同步，不仅解决了传统ETL时效性低的问题，也解决了基于消息队列在两端编写代码的工程工作量，基于容器的方式更适合微服务架构的使用，使用Kafka进行消费终端集成，使得集成方式更加灵活方便，终端类型更加丰富。
示例代码地址：
参考
[1] :
[2] :
[3] :#postgresql-概述
教程:表白网源码一键生成器 2.1
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-11-20 11:16
教程:表白网源码一键生成器 2.1
软件审查
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百百网一键源码生成器是一款一键制作百百网网站源码的小工具。一键源码生成器v2.1更新内容：功能修复部分 1.时间问题，现在时间为有效时间，已更换算法，解决输入时间会消失的bug 2.本地版本代码因疏忽不正常 代码替换有问题（软件用户这么久没找到，抱歉！） 3.增加了一个捐赠按钮，希望支持我的人有一定的经济能力可以支持我。毕竟这个软件从来没有收费过，当然也不可能对这种软件收费。功能添加部分 1.
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解决方案:移动应用一键提交工具常见问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-12-12 00:34
解决方案:移动应用一键提交工具常见问题
一键云---手机一键提交申请工具 FAQ 问：一键云的服务内容是什么？A：一键云为开发者提供应用聚合提交和管理服务，包括： * 一键提交应用到多家公司（目前13家，持续增加中） 主流应用市场 * 根据市场需求自动调整应用描述和应用截图size* 自动获取各个市场的审计状态和下载报告，整合后为用户提供一键查看。一键云致力于节省开发者的时间和推广成本，让开发者专注于应用开发。问：为什么我通过一键云提交的申请迟迟未获批？有的也被市场排斥？A：使用一键云提交并不能帮助你的软件更快的通过市场审核，市场还是会坚持他们的审核标准。如果您的应用在审核中遇到困难，请联系相关市场的客服人员解决。如果您需要我们的帮助，您也可以联系我们的客服人员寻求帮助。Q：一键云如何保证我绑定的行情账号和密码不被泄露？A：首先，一键云非常重视用户的信息安全，郑重承诺绝不向第三方泄露用户的登录凭证等市场信息。第二，用户可以随时在一键云中解绑或自行在市场修改密码，使旧密码失效。但上述方式会导致无法正确获取相关报告，不建议用户使用。
最后，一键云通过以下技术手段尽力保障相关信息的安全。1、一键云使用HTTPS协议对整个站点的内容进行强加密，杜绝了交互过程中被第三方监听的可能。2、一键云不存储明文密码信息，包括市场账户密码和一键云自身密码。一键云针对不同的用户使用完全不同的密钥，相关密码经过AES256加密后存储在数据库中。由于各个市场都不支持密文登录，所以我们必须将解密后的明文密码提交给市场。但解密进程所在的服务器组没有公网IP地址，不对外开放服务。并且解密后的明文结果只在内存中存在很短的时间（小于1秒），不会持久化到外部存储。从而消除了明文密码被第三方知晓的可能性。Q：为什么需要绑定个人市场账户？A：一键云只是一个投稿工具。在一键云系统绑定个人市场账号后，提交到市场的应用仍属于开发者自己的账号，避免版权纠纷等问题。并且开发者以后也可以不经过一键云，自行更新和维护相关应用。Q：一键云服务是免费的吗？A：一键云提供的申请提交服务是免费的。问：什么是补发市场？有什么限制？A：
补发前提是应用已通过一键云成功提交到部分市场。提交失败的市场也可以补发。补发过程中不能修改任何内容，只能补发当前应用的最新版本。Q：为什么在发布应用的最后一步需要手动选择应用类别？A：每个市场都有自己的分类信息。我们做了一些自动匹配，但它可能仍然不准确。用户需要根据自己的实际情况调整各个市场的应用分类。Q：在哪里可以绑定账号？A: 有两个地方： 1. 工具=>绑定账号 2. 发布软件第三步选择市场时，可以在最右边一栏添加绑定 问：如何解绑？A：Tools => Bind account，把鼠标移到你要解绑的账号上，可以看到后面出现的删除符号X，点击解绑市场账号和这个一键云账号。Q：如何删除已发布的应用？A：应用=>已发布的应用，将鼠标移动到要删除的应用名称上，后面会显示删除符号X，点击该符号即可删除应用（注意：这只删除一个应用中的应用）点击云系统记录，无法删除市面上的应用）。Q：为什么更新软件时有的市场无法更新？A：无法更新有以下几种可能： 1、跨猫行情后台更新功能需要人工干预。一键云暂时无法提供该市场的更新。请联系市场解决问题。2. 如果你的应用处于审核中状态，一般是无法更新的，大部分市场都是这样设置的，为什么状态会提示“找不到应用”？如何解决？A：这意味着在与市场信息交互的过程中，无法在市场上找到该应用。
原因有二：1、你在市场后台手动更新了应用，市场号变了，搜索不到了。此时删除一键云在该市场的发布记录，使用接管功能从市场接管新版本。2.应用程序被下架。首先登录后台确认申请状态并进行调整（如果正常存在，请点击页面底部“联系我们”链接联系我们的客服人员） 问：开发者的申请是如何上传到商店？A：开发者上传到一键云的应用都是通过一键云平台分发的，这和您在各个市场后台的操作方法是一样的。OneKey Cloud 可帮助您自动执行这些操作并减少重复劳动。Q：上传的app显示下架，怎么办？A：这说明该应用在该市场出现异常，市场已将其下架。这个需要你先登录商城后台，编辑app上架，然后在一键云平台删除该app在商城的上传记录，再使用一键云关联的接管功能。Q：为什么我在市场上找不到应用程序？A：因为市场同步搜索有一定的延迟。Q：行情发布失败后，我去行情后台上架，但是一键云端显示的状态和数据无法与行情同步，怎么办？A：市场发布失败可能是由于临时网络断开。一般建议开发商再试一次。
另外，开发者在市场后台进行自我更新也是可行的。但个人操作后，一键云与行情的同步会断开，导致状态和数据无法更新。这时候开发者需要先点击云端删除这条记录，然后在接盘功能中使用关联重新同步行情和数据。Q：提交的申请是否可以修改申请信息？A：递交的申请分为三种情况：一是递交后，处于市场审评状态的申请不得进行任何修改。只能根据情况等着结果出来了。二、提交申请失败或被市场拒绝后，点击后面的编辑功能可以修改申请信息。三、对于已经上架的应用（我们不支持在更新过程中修改信息），只能去市场后台下架，修改后再上架（注意：由于个人后台操作，一键云与行情同步断开，您在行情后台提交后，需要在云中一键删除行情中的申请记录，然后使用接管功能） 问：为什么每次看到有那么多任务等待提交，而且时间还是那么长？A：一键云提示的排队任务是指一键云任务池中正在提交和等待提交的任务集合。如果你有未完成的提交任务，这些任务也在任务池中，但不表示在你之前需要执行多少任务。如果你所有的申请状态中没有“in queue”状态，那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网
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3.
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4.
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》谷歌（Google）中文网站站长官方博客（Google China Webmaster Blog），为站长提供有关谷歌（Google）网页抓取、收录、恶意软件清理、网站官方更新的信息站点地图、SEO 和其他相关网站管理员信息、网站管理员工具资源和帮助。
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Google 网站 管理工具为您提供有关您的网页在 Google 上可见性的详细报告
从 Google 的角度查看您的 网站 并发现问题
有关 网站 访问的具体问题，请参阅 Google 如何抓取和索引 网站。
找到您的链接并检查流量
使用新的链接报告工具查看、分类和下载有关 网站 内部和外部链接的综合数据。查看哪些 Google 搜索查询促使用户访问 网站 并确定用户如何到达那里 网站。
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补发前提是应用已通过一键云成功提交到部分市场。提交失败的市场也可以补发。补发过程中不能修改任何内容，只能补发当前应用的最新版本。Q：为什么在发布应用的最后一步需要手动选择应用类别？A：每个市场都有自己的分类信息。我们做了一些自动匹配，但它可能仍然不准确。用户需要根据自己的实际情况调整各个市场的应用分类。Q：在哪里可以绑定账号？A: 有两个地方： 1. 工具=>绑定账号 2. 发布软件第三步选择市场时，可以在最右边一栏添加绑定 问：如何解绑？A：Tools => Bind account，把鼠标移到你要解绑的账号上，可以看到后面出现的删除符号X，点击解绑市场账号和这个一键云账号。Q：如何删除已发布的应用？A：应用=>已发布的应用，将鼠标移动到要删除的应用名称上，后面会显示删除符号X，点击该符号即可删除应用（注意：这只删除一个应用中的应用）点击云系统记录，无法删除市面上的应用）。Q：为什么更新软件时有的市场无法更新？A：无法更新有以下几种可能： 1、跨猫行情后台更新功能需要人工干预。一键云暂时无法提供该市场的更新。请联系市场解决问题。2. 如果你的应用处于审核中状态，一般是无法更新的，大部分市场都是这样设置的，为什么状态会提示“找不到应用”？如何解决？A：这意味着在与市场信息交互的过程中，无法在市场上找到该应用。
原因有二：1、你在市场后台手动更新了应用，市场号变了，搜索不到了。此时删除一键云在该市场的发布记录，使用接管功能从市场接管新版本。2.应用程序被下架。首先登录后台确认申请状态并进行调整（如果正常存在，请点击页面底部“联系我们”链接联系我们的客服人员） 问：开发者的申请是如何上传到商店？A：开发者上传到一键云的应用都是通过一键云平台分发的，这和您在各个市场后台的操作方法是一样的。OneKey Cloud 可帮助您自动执行这些操作并减少重复劳动。Q：上传的app显示下架，怎么办？A：这说明该应用在该市场出现异常，市场已将其下架。这个需要你先登录商城后台，编辑app上架，然后在一键云平台删除该app在商城的上传记录，再使用一键云关联的接管功能。Q：为什么我在市场上找不到应用程序？A：因为市场同步搜索有一定的延迟。Q：行情发布失败后，我去行情后台上架，但是一键云端显示的状态和数据无法与行情同步，怎么办？A：市场发布失败可能是由于临时网络断开。一般建议开发商再试一次。
另外，开发者在市场后台进行自我更新也是可行的。但个人操作后，一键云与行情的同步会断开，导致状态和数据无法更新。这时候开发者需要先点击云端删除这条记录，然后在接盘功能中使用关联重新同步行情和数据。Q：提交的申请是否可以修改申请信息？A：递交的申请分为三种情况：一是递交后，处于市场审评状态的申请不得进行任何修改。只能根据情况等着结果出来了。二、提交申请失败或被市场拒绝后，点击后面的编辑功能可以修改申请信息。三、对于已经上架的应用（我们不支持在更新过程中修改信息），只能去市场后台下架，修改后再上架（注意：由于个人后台操作，一键云与行情同步断开，您在行情后台提交后，需要在云中一键删除行情中的申请记录，然后使用接管功能） 问：为什么每次看到有那么多任务等待提交，而且时间还是那么长？A：一键云提示的排队任务是指一键云任务池中正在提交和等待提交的任务集合。如果你有未完成的提交任务，这些任务也在任务池中，但不表示在你之前需要执行多少任务。如果你所有的申请状态中没有“in queue”状态，那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网 那么这个时间对你提交个人申请没有影响。也可以查看一键云帮助 一键云官网
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2、百度指数
3.
Sitemap Builder可以模仿搜索引擎蜘蛛程序扫描网站页面，提取页面中的URL信息生成XML或TXT文件
4.
SEO Administrator是一款综合性的搜索引擎优化工具，涉及网站优化的多个方面，包括关键字、网站分析、寻找链接伙伴、维护链接关系、排名监控等。
5.
谷歌免费监控器
6.
》谷歌（Google）中文网站站长官方博客（Google China Webmaster Blog），为站长提供有关谷歌（Google）网页抓取、收录、恶意软件清理、网站官方更新的信息站点地图、SEO 和其他相关网站管理员信息、网站管理员工具资源和帮助。
7.
谷歌 网站 管理工具
Google 网站 管理工具为您提供有关您的网页在 Google 上可见性的详细报告
从 Google 的角度查看您的 网站 并发现问题
有关 网站 访问的具体问题，请参阅 Google 如何抓取和索引 网站。
找到您的链接并检查流量
使用新的链接报告工具查看、分类和下载有关 网站 内部和外部链接的综合数据。查看哪些 Google 搜索查询促使用户访问 网站 并确定用户如何到达那里 网站。
分享有关您的 网站 的信息
使用 Sitemap 告诉我们您的网页：哪些网页最重要以及它们的更新频率。您还可以告诉我们您对我们索引的 URL 外观的偏好。
解决方案:微信公众号一键采集上传常见的细节问题及解决办法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 161 次浏览 • 2022-12-02 08:18
解决方案:微信公众号一键采集上传常见的细节问题及解决办法
一键采集上传常见的细节问题：文章上传：
1、将需要上传的所有的文章链接复制粘贴到收藏夹。
2、按照下面的流程操作，全部操作完成之后会自动登录系统版本。微信公众号注册完成之后，在公众号的版本里面，勾选一键上传素材，编辑完成之后点击立即上传素材文件即可。
文章收藏：
1、导入本地的各类文章，完成之后点击立即上传即可。
2、然后进行的是，标题的设置，图片的设置，数据来源方面的操作。
3、点击上传文章链接时，会自动进行上传网址，大家只需要跟着步骤操作即可。
1.登录微信公众平台，在【公众号设置】-【上传图文】-【底部图文链接】处，右边下方有【微信版本】的选项，选择qq版本（为qq腾讯客户端上传），即可实现本地图文文件自动生成链接。2.根据原文中的要求来，将图文文字设置好（上传原文中提供的链接即可），保存。3.扫描图文，直接在电脑上登录即可。
在微信公众平台的【文章管理】页面【上传图文】的区域，有个【微信版本】选项。选择qq版本，即可实现本地图文文件自动生成链接。按照步骤完成，
上传的视频暂不支持放在本地，请发送给你的本地微信号。
可以把视频链接保存到本地，然后在微信中查看。（抖音，快手，腾讯视频， 查看全部
一键采集上传常见的细节问题：文章上传：
1、将需要上传的所有的文章链接复制粘贴到收藏夹。
2、按照下面的流程操作，全部操作完成之后会自动登录系统版本。微信公众号注册完成之后，在公众号的版本里面，勾选一键上传素材，编辑完成之后点击立即上传素材文件即可。
文章收藏：
1、导入本地的各类文章，完成之后点击立即上传即可。
2、然后进行的是，标题的设置，图片的设置，数据来源方面的操作。
3、点击上传文章链接时，会自动进行上传网址，大家只需要跟着步骤操作即可。
1.登录微信公众平台，在【公众号设置】-【上传图文】-【底部图文链接】处，右边下方有【微信版本】的选项，选择qq版本（为qq腾讯客户端上传），即可实现本地图文文件自动生成链接。2.根据原文中的要求来，将图文文字设置好（上传原文中提供的链接即可），保存。3.扫描图文，直接在电脑上登录即可。
在微信公众平台的【文章管理】页面【上传图文】的区域，有个【微信版本】选项。选择qq版本，即可实现本地图文文件自动生成链接。按照步骤完成，
上传的视频暂不支持放在本地，请发送给你的本地微信号。
可以把视频链接保存到本地，然后在微信中查看。（抖音，快手，腾讯视频， 查看全部
解决方案:微信公众号一键采集上传常见的细节问题及解决办法
一键采集上传常见的细节问题：文章上传：
1、将需要上传的所有的文章链接复制粘贴到收藏夹。
2、按照下面的流程操作，全部操作完成之后会自动登录系统版本。微信公众号注册完成之后，在公众号的版本里面，勾选一键上传素材，编辑完成之后点击立即上传素材文件即可。
文章收藏：
1、导入本地的各类文章，完成之后点击立即上传即可。
2、然后进行的是，标题的设置，图片的设置，数据来源方面的操作。
3、点击上传文章链接时，会自动进行上传网址，大家只需要跟着步骤操作即可。
1.登录微信公众平台，在【公众号设置】-【上传图文】-【底部图文链接】处，右边下方有【微信版本】的选项，选择qq版本（为qq腾讯客户端上传），即可实现本地图文文件自动生成链接。2.根据原文中的要求来，将图文文字设置好（上传原文中提供的链接即可），保存。3.扫描图文，直接在电脑上登录即可。
在微信公众平台的【文章管理】页面【上传图文】的区域，有个【微信版本】选项。选择qq版本，即可实现本地图文文件自动生成链接。按照步骤完成，
上传的视频暂不支持放在本地，请发送给你的本地微信号。
可以把视频链接保存到本地，然后在微信中查看。（抖音，快手，腾讯视频，
直观:一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-12-01 22:14
直观:一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集
一键采集上传常见的细节问题还是比较多的，其中如果上传的条件判断错误，会导致后续的图片要经历多次上传，而一旦过多，不仅容易出现重复，还有可能造成被百度举报的情况。今天小猿圈wooqoo做一个整理整理，相关细节问题以及对应解决方案，希望能够帮助到大家。一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集，将上传超过100k后直接跳转页面二维码采集注意将gif采集最大大小限制在1080*480或更大二维码采集数量、定制尺寸下面我们将页面采集缩小以及展示出来，大家看下图，如果你网站没有被收录，说明有多个页面属于无效url或者作弊情况导致页面被屏蔽。
首先我们点击旁边的保存，弹出一个对话框，点击“保存并重发”，然后保存成js文件(base64字符串)，然后下次你们看到这个js文件直接点击跳转页面链接就可以查看到了。内容限制，这个采集效率很高。采集的是图片。但是注意采集不要采集网站文章链接。一些采集工具只支持采集文章图片，不支持采集文章链接。因为采集的是图片，所以图片尽量采集大一点。
注意网站url长度，一定要在2048以下如果你网站有千牛登录链接，采集时就会出现图片大小限制问题，这时我们修改url，采集前要修改，修改完一次保存。我们可以将提取的js文件解压，直接下载到自己电脑上，再采集。我们还可以通过微信公众号自定义菜单进行自定义链接来采集。二维码采集，将数量限制在10条以内。以及定制尺寸将最后一张图片采集上传，进行扫码或者根据相关提示，将gif生成二维码然后去上传图片，采集时要记得给图片自动去掉水印。
因为这些二维码都是有水印的。注意定制尺寸，一定要在2048以下二、多级菜单采集，这个不太懂的可以搜索小猿圈定制尺寸，一定要在2048以下好像我今天就采集到2048，然后就只给了个扫描二维码链接，剩下的都需要我自己去调整。我们在看上图二维码采集，但是这样是没办法进行检测数据是否正确，需要我们上传全部二维码，然后我们在页面上点击鼠标右键，会出现更多。
我们按照公式：用户id--自动索引条数--位置--日期然后通过公式检测我们是否正确。多级菜单的数量可以根据上图采集三个不同类型（内容采集以及形态包装/广告等），最多可以采集1万条三、页面无效数据url，采集页面中含有超过1024位的超级url。单个url可以使用2048个字符、在任何字符范围内都无效，相邻url的最大偏差为256个字符，请采用（(下标、，,^t)以及(0,,-)）以下的url法，并将他们缩小为96位字符。这里我是用这个方法找出url中的"。 查看全部
一键采集上传常见的细节问题还是比较多的，其中如果上传的条件判断错误，会导致后续的图片要经历多次上传，而一旦过多，不仅容易出现重复，还有可能造成被百度举报的情况。今天小猿圈wooqoo做一个整理整理，相关细节问题以及对应解决方案，希望能够帮助到大家。一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集，将上传超过100k后直接跳转页面二维码采集注意将gif采集最大大小限制在1080*480或更大二维码采集数量、定制尺寸下面我们将页面采集缩小以及展示出来，大家看下图，如果你网站没有被收录，说明有多个页面属于无效url或者作弊情况导致页面被屏蔽。
首先我们点击旁边的保存，弹出一个对话框，点击“保存并重发”，然后保存成js文件(base64字符串)，然后下次你们看到这个js文件直接点击跳转页面链接就可以查看到了。内容限制，这个采集效率很高。采集的是图片。但是注意采集不要采集网站文章链接。一些采集工具只支持采集文章图片，不支持采集文章链接。因为采集的是图片，所以图片尽量采集大一点。
注意网站url长度，一定要在2048以下如果你网站有千牛登录链接，采集时就会出现图片大小限制问题，这时我们修改url，采集前要修改，修改完一次保存。我们可以将提取的js文件解压，直接下载到自己电脑上，再采集。我们还可以通过微信公众号自定义菜单进行自定义链接来采集。二维码采集，将数量限制在10条以内。以及定制尺寸将最后一张图片采集上传，进行扫码或者根据相关提示，将gif生成二维码然后去上传图片，采集时要记得给图片自动去掉水印。
因为这些二维码都是有水印的。注意定制尺寸，一定要在2048以下二、多级菜单采集，这个不太懂的可以搜索小猿圈定制尺寸，一定要在2048以下好像我今天就采集到2048，然后就只给了个扫描二维码链接，剩下的都需要我自己去调整。我们在看上图二维码采集，但是这样是没办法进行检测数据是否正确，需要我们上传全部二维码，然后我们在页面上点击鼠标右键，会出现更多。
我们按照公式：用户id--自动索引条数--位置--日期然后通过公式检测我们是否正确。多级菜单的数量可以根据上图采集三个不同类型（内容采集以及形态包装/广告等），最多可以采集1万条三、页面无效数据url，采集页面中含有超过1024位的超级url。单个url可以使用2048个字符、在任何字符范围内都无效，相邻url的最大偏差为256个字符，请采用（(下标、，,^t)以及(0,,-)）以下的url法，并将他们缩小为96位字符。这里我是用这个方法找出url中的"。 查看全部
直观:一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集
一键采集上传常见的细节问题还是比较多的，其中如果上传的条件判断错误，会导致后续的图片要经历多次上传，而一旦过多，不仅容易出现重复，还有可能造成被百度举报的情况。今天小猿圈wooqoo做一个整理整理，相关细节问题以及对应解决方案，希望能够帮助到大家。一键采集上传最常见的几种限制情况下文本采集，将上传超过100k后直接跳转页面二维码采集注意将gif采集最大大小限制在1080*480或更大二维码采集数量、定制尺寸下面我们将页面采集缩小以及展示出来，大家看下图，如果你网站没有被收录，说明有多个页面属于无效url或者作弊情况导致页面被屏蔽。
首先我们点击旁边的保存，弹出一个对话框，点击“保存并重发”，然后保存成js文件(base64字符串)，然后下次你们看到这个js文件直接点击跳转页面链接就可以查看到了。内容限制，这个采集效率很高。采集的是图片。但是注意采集不要采集网站文章链接。一些采集工具只支持采集文章图片，不支持采集文章链接。因为采集的是图片，所以图片尽量采集大一点。
注意网站url长度，一定要在2048以下如果你网站有千牛登录链接，采集时就会出现图片大小限制问题，这时我们修改url，采集前要修改，修改完一次保存。我们可以将提取的js文件解压，直接下载到自己电脑上，再采集。我们还可以通过微信公众号自定义菜单进行自定义链接来采集。二维码采集，将数量限制在10条以内。以及定制尺寸将最后一张图片采集上传，进行扫码或者根据相关提示，将gif生成二维码然后去上传图片，采集时要记得给图片自动去掉水印。
因为这些二维码都是有水印的。注意定制尺寸，一定要在2048以下二、多级菜单采集，这个不太懂的可以搜索小猿圈定制尺寸，一定要在2048以下好像我今天就采集到2048，然后就只给了个扫描二维码链接，剩下的都需要我自己去调整。我们在看上图二维码采集，但是这样是没办法进行检测数据是否正确，需要我们上传全部二维码，然后我们在页面上点击鼠标右键，会出现更多。
我们按照公式：用户id--自动索引条数--位置--日期然后通过公式检测我们是否正确。多级菜单的数量可以根据上图采集三个不同类型（内容采集以及形态包装/广告等），最多可以采集1万条三、页面无效数据url，采集页面中含有超过1024位的超级url。单个url可以使用2048个字符、在任何字符范围内都无效，相邻url的最大偏差为256个字符，请采用（(下标、，,^t)以及(0,,-)）以下的url法，并将他们缩小为96位字符。这里我是用这个方法找出url中的"。
干货教程:jquery点击一键排序
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-12-01 12:44
干货教程:jquery点击一键排序
jmapcms网站开发系统 1.4.zip
jmapcms网站开发系统所有功能都使用自定义模式，功能开发自由，系统后台操作十分快捷，使用高速静态缓存方式和数组化数据保证网站的稳定运行，使用ajax和jquery方式进行实时提示，提高用户体验度。jmapcms网站开发系统 1.4 更新内容：1.修改chkjs文件的联动函数一直有加载动画的错误2.加入表 searchfields 保证后台搜索功能3.修改后台创建模型数字字段 保证能输入小数点, 具体判断可移交给js判断4.首页搜索调用 $this->_search('名字');5.修改HomeAction.class.php 的优化函数 , 修正优化标题不支持多个动态查询6.添加 formatText 函数 ,商城选择参数时经常用7.启用JmapAction.class.php控制器,以后系统更新将不会影响原有网站的控制文件,用户自定义的控制器可以写在HomeAction.class.php文件里8.修改一些不常见的错误jmapcms网站开发系统特色:•全新方式,颠覆传统 jmapcms网站开发系统 摆脱传统固定模式,不再以常用的文章功能,图片功能,商城功能,软件功能等为基本,而是根据客户需求开发专属的系统功能,所以每个网站开发出来的后台功能都有自己的特点.开发者基本都不用编写繁琐的php代码既能实现所需要的功能要求!jmapcms网站开发系统开发前台功能也不需要编写php代码,只需要操作后台的控制器管理便可调用需要的信息.调用的信息可在不同的页面样式下兼容显示. 网站开发从此逐渐脱离了程序,一切都变得越来越简单! •自定义优化内容 网站关键词优化摆脱系统的束缚,每个也么面都进行一对一优化!丢掉系统预设的关键词,让网站更快更准确的被搜索引擎收录! •快捷的后台操作 jmapcms网站开发系统一切都以方便快捷为基础,设计模型字段的时候可同时设置搜索对象,快捷操作等功能,多功能排序. 设置搜索对象: 当后台管理需要搜索某个字段时便将此字段设置为搜索对象,这样就能在对应的管理页面中按照此字段进行搜索! 快捷操作: 快捷操作的功能主要是对某些常用的信息做修改时进行的操作,不需要进入修改页面就能对此字段的信息做修改! 多功能排序: 系统后台可对任何字段进行正序和反序排序,根据此方法能快速找到相同或相近的信息! •自定义开发功能 jmapcms网站开发系统所有的功能都是自定义开发,只需要理解客户需求,创建模型,设计字段后就能创建相应的功能,而这一切都只需几分钟就能实现! 后台的控制器能将你创建的功能构建成前台页面需要的操作程序,所以前台页面的程序嵌套也不需要php程序的开发!•一键伪静态 在服务器支持伪静态功能的情况下只需要通过配置项设置伪静态的后缀名就能实现伪静态功能.如果服务器支持泛解析功能还能通过修改配置文件实现二级域名功能,当实现这些功能的时候都不需要重新修改页面连接!•使用高度静态缓存 一般网站: 当浏览者a访问到网站的某个页面A时,服务器就先对A页面进行编译,然后调取数据库的信息并映射到编译的结果中,然后将编译的结果返回给访问者a浏览,当浏览者b也访问页面A时,服务器再做相同的工作. 而用jmapcms网站开发系统开发的网站则不一样,它是预先将浏览者a访问的页面A预先生成一个无需服务器编译的页面C存放在服务器缓存中,而后将需要的数据库信息存放在一个数组当中,当浏览者b访问页面A时,服务器就将服务器的页面C,并对页面C需要的信息直接从数组中检索出来反馈给浏览者b,以及以后的任何一个浏览者!这样就能减少服务器对页面编译的时间,减少服务器打开数据库和关闭数据库的时间.当然就能减少浏览者的等待时间,给浏览者一个好的印象!•支持分站管理 当开发客户需要开启城市分站时,可直接从配置项中开启分站功能,同时还能设置主站是否获取分站的信息和分站是否获取主站的信息. •提高用户体验度 现在浏览者对体验度的要求是越来越高,比如提交表单时如果等用户提交完表单后再提示用户某些项输入不正确,然后再返回给用户更正,这样用户就会感觉到麻烦,有可能就懒得提交,更有可能让站长丢失重要的信息.jmapcms网站开发系统都采用ajax和jquery方式实现实时判断功能,这样客户就能根据错误提示进行输入和修正,让客户一次性就能成功提交表单! •防止sql注入 网站的安全与稳定是每一个客户都不能忽视的,而这一最大的隐患就是黑客通过sql的注入,jmapcms网站开发系统通过浏览者提交的数据进行数字化,对数据库查询都采用模块化方式来进行安全过滤,并且对网站采用唯一的入口,让黑客对网站没有下手的地方.
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Gbbs v3.2.rar
GBBS属于微论坛、微贴吧，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是中国首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，同时继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、淘宝二维码购物网、商铺展示、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨**台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、new!中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！ 演示地址： 点击 “美食论坛”二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、分享样式改变，加快页面速度2、css样式取代js，加快页面速度3、css兼容几乎所有浏览器；4、计数器修改数字跳回的bug5、在线编辑器增图文编辑、已发文件调用6、已发图可再编辑使用7、Ip黑名单可以自由设置8、多**编辑器自动识别转换9、后台话题自动按时间排序 更新涉及文件： index.asp js_read.asp bbsview.asp style.css bbslist.asp kill_keyword.asp dbconn.asp conn.asp bbs_admin.asp
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ASP.NET.4揭秘 卷2
第一部分nbsp 安nbsp 全n第1章 使用Login控件n11 Login控件概览n12 使用Login控件n121 自动重定向用户到来源页面n122 自动隐藏已验证用户的Login控件n123 使用模板定制Login控件n124 使Login控件执行自定义身份验证n13 使用CreateUserWizard控件n131 配置自定义用户表单字段n132 发送已创建用户电子邮件通知n133 用户自动重定向来源页面n134 自动生成密码n135 在CreateUserWizard控件中使用模板n136 在CreateUserWizard控件中添加注册步骤n14 使用LoginStatus控件n15 使用LoginName控件n16 使用ChangePassword控件n161 发送电子邮件通知密码更改n162 在ChangePassword控件中使用模板n17 使用PasswordRecovery控件n171 找回用户的原创
密码n172 要求安全提示问题和答案n173 在PasswordRecovery控件中使用模板n18 使用LoginView控件n19 小结n第2章 使用ASPNET Membershipn21 配置身份验证n211 配置Forms身份验证n212 使用无cookie的Forms身份验证n213 在Forms身份验证中使用相对超时限制n214 跨应用程序使用Forms身份验证n215 跨域使用Forms身份验证n216 使用FormsAuthentication类n217 使用User类n22 配置安全授权n221 角色授权n222 根据位置授权访问文件n223 对图片以及其他文件类型进行访问授权n23 使用ASPNET Membershipn231 使用Membership APIn232 加密和散列用户密码n233 修改用户密码条件n234 锁定坏用户n235 配置SQLMembershipProvider提供程序n236 配置ActiveDirectoryMembershipProvidern237 创建自定义Membership提供程序n24 使用角色管理器n241 配置SqlRoleProvidern242 配置WindowsTokenRoleProvidern243 配置AuthorizationStoreRoleProvidern244 在浏览器cookie中缓存角色n245 使用Roles APIn25 小结n第二部分nbsp 创建ASPNET应用程序n第3章 维护应用程序状态n31 使用浏览器cookien311 cookie的安全性限制n312 创建cookien313 读取cookien314 设置cookie属性n315 删除cookien316 使用多值cookien32 使用Session状态n321 在Session状态中保存数据库数据n322 使用Session对象n323 处理Session事件n324 会话失效控制n325 使用无Cookie的Session状态n326 配置Session状态存储n327 配置SQL Server Session状态n33 使用用户配置文件n331 创建用户配置文件组n332 支持匿名用户n333 合并匿名用户配置文件n334 从自定义类继承Profilen335 创建复杂Profile属性n336 自动保存用户配置n337 从组件访问用户配置n338 使用配置文件管理器n339 配置用户配置提供程序n3310 创建自定义用户配置提供程序n34 小结n第4章 缓存应用程序页面和数据n41 缓存概n42 使用页面输出缓存n421 使用参数改变输出缓存n422 基于控件变化的输出缓存n423 基于头变化的输出缓存n424 基于浏览器变化的输出缓存n425 基于自定义函数变化的输出缓存n426 设置缓存位置n427 创建页面输出缓存文件依赖n428 使用编程方式设置页面输出缓存过期n429 以编程方式操作页面输出缓存n4210 创建页面输出缓存配置n43 使用部分页面缓存n431 使用缓存后替换n432 用户控件缓存n433 共享用户控件的输出缓存n434 以编程方式处理用户控件缓存n435 创建用户控件缓存的文件依赖n436 缓存动态载入的用户控件n44 使用数据源缓存n441 使用绝对缓存过期策略n442 使用弹性缓存过期策略n443 使用ObjectDataSource控件缓存n444 使用XmlDataSource控件缓存n445 创建DataSource控件键依赖n45 使用数据缓存n451 使用缓存APIn452 添加项目到缓存n453 使用绝对过期策略添加项目n454 使用弹性过期策略添加项目到缓存n455 使用依赖添加项目n456 指定缓存项目优先级n457 配置缓存n46 使用SQL缓存依赖n461 使用轮询SQL缓存依赖n462 配置轮询SQL缓存依赖n463 对页面输出缓存使用轮询SQL缓存依赖n464 对数据源缓存使用轮询SQL缓存依赖n465 对数据缓存使用轮询SQL缓存依赖n466 使用推SQL缓存依赖n467 配置推SQL缓存依赖n468 对页面输出缓存使用推SQL缓存依赖n469 对数据源缓存使用推SQL缓存依赖n4610 对数据缓存使用推SQL缓存依赖n47 小结n第5章 多语言本地化应用程序n51 设置当前文化n511 手动设置文化n512 自动检测文化n513 在Web配置文件中设置文化n514 文化和ASPNET控件n52 使用CultureInfo类n521 使用CultureInfo类格式化字符串值n522 比较和排序字符串值n53 创建本地资源n531 显式本地化表达式n532 隐式本地化表达式n533 对页面属性使用本地化资源n534 以编程方式获取本地资源n54 创建全局资源n541 以编程方式获取全局资源n542 使用强类型本地化表达式n55 使Localize控件n56 小结n第6章 使用HTTP运行库n61 创建自定义BuildProvidern611 创建简单的BuildProvidern612 创建数据访问组件BuildProvidern62 创建自定义ExpressionBuildern63 创建HTTP处理程序n631 创建一般处理程序n632 实现IHttpHandler接口n633 创建异步HTTP处理程序n64 使用HTTP应用程序和HTTP模块n641 创建Globalasax文件n642 创建自定义HTTP模块n65 小结n第7章 创建动态数据应用n71 ASPNET动态数据介绍n72 创建动态数据应用n73 使用动态数据模板n731 修改共享模板n732 创建类型和实体特定的模板n74 小结n第8章 创建ASPNET MVC应用n81 ASPNET MVC框架介绍n811 模型n812 视图n813 控制器n82 创建你的第一个ASPNET MVC应用n83 创建MVC页面n84 接受窗体输入n85 小结n第9章 配置应用程序n91 网站配置概览n911 使用Web站点管理工具n912 使用ASPNET的MMC嵌入式管理单元n913 ASPNET配置节n914 把配置设置应用到特定路径n915 锁定配置文件n916 添加自定义应用程序设置n917 将配置设置放到外部文件n92 使用配置APIn921 从当前应用程序读取配置节n922 打开配置文件n923 打开远程服务器上的配置文件n924 使用Configuration类n925 修改配置节n926 准备创建新的网站n93 创建自定义配置节n94 创建加密的配置节n941 使用aspnet_regiis工具加密配置节n942 以编程方式加密配置节n943 部署加密的Web配置文件n95 小结n第10章 部署ASPNET Web应用n101 打包Web应用n102 使用Webconfig转换n103 部署数据库n104 一键式发布Web应用n105 小结n第三部分 构建自定义控件n第11章 构建自定义控件n111 构建自定义控件概述n1111 构建完全生成控件n1112 构建组合控件n1113 构建混合控件n112 视图状态和控件状态n1121 支持视图状态n1122 支持控件状态n113 处理回传数据和事件n1131 处理回传数据n1132 处理回传事件n114 使用控件属性集合n1141 使用ParseChildren特性n1142 使用AddParsedSubObject方法n1143 使用ControlBuildern115 构建更好的设计器体验n1151 给控件应用设计时特性n1152 创建控件设计器n1153 创建ContainerControlDesignern1154 添加智能标签n116 小结n第12章 创建模板化数据绑定控件n121 创建模板化控件n1211 实现ITemplate接口n1212 创建默认模板n1213 支持简化的数据绑定n1214 支持双向数据绑定n122 建模板化数据绑定控件n123 小结n第四部分 ASPNET AJAXn第13章 使用服务器端ASPNET AJAXn131 Ajax概况n132 服务器端Ajax与客户端Ajaxn133 调试Ajax应用n134 使用UpdatePanel控件n1341 指定UpdatePanel触发器n1342 嵌套的UpdatePanel控件n1343 以编程方式更新UpdatePaneln1344 UpdatePanel与JavaScriptn1345 UpdatePanel服务器端页面执行生命周期n1346 UpdatePanel客户端页面执行生命周期n1347 取消当前异步回传n1348 中断上一个异步回传n1349 在一次异步回传中传递额外的信息n13410 优雅地处理UpdatePanel错误n13411 UpdatePanel的性能n135 使用Timer控件n136 使用UpdateProgress控件n137 小结nnbspn第14章 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn141 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn142 Toolkit控件概述n143 使用AutoComplete控件n1431 通过页面方法使用AutoCompleteExtendern1432 通过Web服务方法使用AutoCompleteExtendern1433 在AutoCompleteExtender中使用文本/值对n144 使用DragPanel控件n145 使用FilteredTextBox控件n146 使用MaskedEdit控件n 使用Animation控件n148 使用UpdatePanelAnimation控件n149 小结n第15章 用jQuery实现客户端Ajaxn151 jQuery介绍n1511 使用jQuery库n1512 创建jQuery文件n1513 方法和documentreadyn1514 jQuery选择器n152 从客户端调用Web服务n1521 调用外部的Web服务n1522 调用静态的页面方法n153 小结n
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飞飞影视导航系统简介飞飞影视导航系统FeiFeiCms是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播系统，灵活，方便是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。FeiFeiCms采用PHP MYSQL架构,国内优秀TP的框架为开发基础,其卓越的访问速度和负载能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将 FeiFeiCms 努力打造成为您身边最贴近的建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统特性建站1：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)2：安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)3：影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)4：多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)5：建站资源丰富(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习)6：网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量1：SEO优化工具篇(百度,谷歌地图/rss订阅/单文件RSS聚合/TAG关键字聚合/专题编辑)2：SEO优化模板篇(标签灵活调用/播放页每集静态标题描述/自定义常用标签/专题匹配/关联词匹配)3：SEO优化路径篇(静态模式/伪静态模式/动态模式/自定义生成路径)4：网站互动守住流量(评分/顶踩/评论/留言/会员等用来提升人气的模块可大幅提搞回头客留住流量)变现流量变现(自定义缓冲广告/内置广告模块/推荐流量互换/推荐广告联盟/友情链接交换)飞飞影视导航系统部份功能展示1: 前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2：支持二级域名手机模块独立3：图片延迟加载技术4：搜索联想功能5: Tag关键词分词聚合功能6：专题聚合功能7：影片评分功能8：影片分享功能9：影片人气功能10：影片顶踩功能11：影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12：影片剧集分集介绍功能13：影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14：影片解析功能（后台一键添加）15：影片版权跳转功能16：影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17：支持影片频道页聚合18：支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19：支持影片多条件筛选20：支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21：文章影讯频道功能22：后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23：后台智能添加更改广告24：运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25：可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26：自定义导航菜单27：首页轮播系统28：友情链接管理系统29：数据库备份还原系统30：数据库管理系统31：模板在线管理功能32：前台模板标签自定义数据调用33：海量模板下载34：微信公众号模块35：明星系统36：角色系统37：直播模块飞飞影视导航系统 v4.0.190209更新日志关闭SESSION自动开启，提高系统性能系统增加明星模块功能系统增加角色模块功能增加（预告片、在线观看、下载观看、新闻资讯、经典台词、演员表、影评、评分、看点、上映时间、大结局）增加观看记录精确到集数功能增加dplayer播放器（支持前贴片与暂停广告）增加（排行，最新，地图）等多个内置单页增加明星资源库分享接口增加角色资源库分享接口增加剧情优采云
入库接口增加角色优采云
入库接口增加明星优采云
入库接口更多升级内容请看升级补本说明...飞飞影视导航系统前台页面飞飞影视导航系统后台管理后台路径：域名/admin.php用户名与密码：admin admin888后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx 网站内容管理系统 v5.5.zip
Lerx 网站内容管理系统 v5.5 更新日志1.修复了短信验证码发送时间间隔无效，可能引起连续恶意验证的问题。2.来访IP记录，如果来源Reffer和当前地址相同，则不记录Reffer。3.记录来访IP记录的总访问数。（注：若间隔6小时以上，则重新记录）4.解决站点手机监控平台中url地址不自动断行引起的美观和左右滑摆问题。5.增加QQ帐号互联登录方式6.增加微博帐号互联登录方式7.增加微信帐号互联登录方式8.网站的手机监控端增加最新评论列表9.修复评论不记录客户端IP的问题10.完全启动后5秒执行首页及栏目的静态文件生成、更新。11.更换富文本编辑器。12.发布文章的同时可以上传附件。13.美化网站自动地图（导航）页。14.更新了IP地址库（纯真）。Lerx 网站内容管理系统软件简介Lerx 网站内容管理系统是一套开源免费的基于Java环境的，采用Spring 4和Hibernate 5 开发的各类门户网站内容管理。采用了低耦合式模块化设计。拥有版本更新自动提醒、智能网站模板市场、文件上传防重、智能裁剪等等独特优势功能。Lerx CMS V5版(以下简称V5版)采用了基于Java的SpringMVC框架，抛弃了V2-V3版本使用的Struts 2。
SpringMVC框架更加安全、稳定。ORM持久化框架依旧使用Hibernate，版本为5.4。开发时采用的数据库为MySQL。是一个能快速上手的开源的网站建设CMS。SpringMVC Hibernate ORM MySQL Hibernate Search(Apache Lucence) IK中文分词 Log4J ...主要采用Jquery 1.9.1，使用Layui 2模块化前端框架。Jquery Layui JSON AjaxLerx 网站内容管理系统主要功能前后台用户及角色管理、站点管理、栏目、文章管理、模板管理、自由开放的模板市场、系统监测、调查（投票及点赞）、评论、全面的日志系统、来访登记统计系统。实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.跨平台系统，能无差别的运行于Windows、Linux、Mac OS等操作系统。2.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。3.★验证码支持短信、邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。4.支持最高权限后台登录的限制登录IP功能。
IP或IP范围设置灵活，可以同时设多个IP及IP范围的任间组合。5.在忘记后台登录密码时，支持临时配置文件获取用户名和密码登录模式。6.用户组（角色）权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。7.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。8.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。9.★可以使用用户名、邮箱、手机号码任一方式进行登录。具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。10.★具有深度的来访记录及统计功能。站点、每个栏目、每篇文章均拥有独立的来访IP记录节点模块，可完成从站点开放以来各个节点的年度、季度、月度、星期、天、小时的统计和报表功能。能获得站点、每个栏目、每篇文章的来访IP量及阅读量，能生成独立的报表。11.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文章的调查统计数据及详细报表。12.每篇文章均拥有独立的评论模块。
支持匿名评论，支持评论后审核通过模式，支持文章发布者管理评论，支持前台管理员评论管理。13.拥有强壮的栏目树功能，移动、排序栏目非常方便。14.可以设定各个栏目是否对外面，及限制访问IP。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。可以采用聚集功能配合模块调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。15.★具有智能裁剪功能。能获知图片的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。16.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后显示在栏目的显示页中。17.可以设定栏目的静态化文件夹名。18.首页、栏目页、文章页均采用HTML静态化措施。静态化文件为真实静态方式。文章在审核通过时会自动生成HTML文件，在取消审核状态后会自动删除HTML文件。能自动探知文章编辑者的用户权限，以便在编辑后及时改变审核状态及对审核通过的文章自动生成HTML文件。可以对所有已生成的静态化文件重新生成。19.★能自动探知文章的视频文件，配合模板能自动在文章页产生H5视频播放器进行播放。20.★可使用精简短标题，以便模块能智能在相应的位置产生合适长度的文章标题。
且具有智能标题截取功能：由于英文和数字是半角字符，而中文汉字是全角，当标题中经常出现这两种混杂，又不愿意采用精简标题的情况下，强制截取长度会影响页面美观。智能截取会主动判断每一个字符是全角或半角，会整体计算每一个标题的理想长度来进行截取。21.可以发布强制URL跳转的文章。22.★可以迅速在前后台自由关闭文章的调查（点赞、投票）及评论功能。23.每篇文章发布后均可以自由上传附件。24.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。25.可以在后台查看或删除操作日志。26.可以在后台查看和修改相关资源文件。27.★拥有网站状态监测功能。可以在后台查看服务器的状态，可以查阅Java虚拟机的内存使用情况。可以查阅服务器的硬盘空间使用情况。可以在后台重新启动网站。可以通过时刻流量表查看当天、昨日及平均数据。28.★可以通过管理后台生成的二维码打开一个加密的网站情况手机界面。除获得上述信息外，还可以获得最新发布、最新访问、最热门的文章信息。29.具有完善的模板管理系统。可以自由导入、下载、修改模板文件。
可以拥有多个模板，一键切换网站的使用模板。30.★拥有云端的模板市场功能。可以任意向模板市场上传发布自己的模板。可以将自己发布的模板设定为收费状态，通过其它平台收费后向需求的用户发送一个一次性的密钥以便下载。31.★用户上传下载模板均是一键操作，静默传输。无需通过浏览器选取模板、资源文件上传，无需通过浏览器的下载功能获得模板再进行导入。在用户确定上传后，网站后台会对用户的模板、使用到的资源文件（包括图片、Js文件、CSS文件等）进行打包压缩，并进行静默上传。用户在模板市场获取模板时，亦是静默下载，完成后网站后台会自动解压到指定位置并自动导入网站系统，用户只需在下载后点击一下设定为默认模板即可。32.★充份保护模板的制作人的版权。只有在上传的服务器上才可对云端的对应模板进行相关操作。33.模板编辑模块采用了新型的智能标签，容错率及可阅读率大大提高。34.每一个栏目（频道）均可单独使用他特定的模板。35.系统和默认模板已集成二维码分享功能。点击分享图标即可弹出二维码窗口，通过手机扫码即可查阅当前的页面内容，如首页、栏目页、文章等等。使用了响应式布局，手机和PC等会自动进行页面适应。36.能生成类似于百度的全文搜索页面。支持信息分析、相似性检索技术，支持关键字检索、全文检索、组合检索等，并使关键字在搜索结果中进行高亮显示。文章发布后即生成相应的文件索件，避免过多查询数据库，引起服务器堵塞。Lerx 网站内容管理系统截图相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext)-其他
Lerx 开源网站内容管理系统(CMS)是一个以Java+MySQL进行开发的内容管理系统源码。一.简介1.跨平台设计，能无差别运行于Windows、Linux、MacOS等系统平台。2.采用了安全、稳定的基于Java的SpringMVC框架。3.数据库ORM持久化框架使用Hibernate 5.4，通过加载不同的驱动程序支持MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等数据库。4.具有云端软件版本更新提示服务器。5.具有能提供一键式打包、解包、上传、下载、无配置式布署的自由开放的智能模板市场。6.提供手机端模块进行服务器及网站状态实时状态监测。7.提供了防重式文件上传模块。通过上传文件去重复功能，避免了不必要的空间资源浪费。8.支持市场上大多数的短信平台，支持腾讯云短信。支持验证码的短信和邮件发送一键式切换。9.HTML页面真静态化技术，页面刷新快。10.具有独立的投票、点赞、访问统计、结构树状图模块，全面的日志系统，低耦合设计。绑定到不同的对象即能完成相应的功能。11. 具有专辑功能，可以实现站中站、博客、个人主页、工作室、专题等功能 。12. 支持LayEditor、WangEditor、KindEditor、UEditor、CKEditor 4&5 五种在线富文本编辑器 。
13.具有整站全文搜索功能。可同时搜索门户和专辑内文章。亦可在专辑频道和单个专辑中定向搜索。14.拥有类似于微信和微博的消息系统，可以向当前用户四种类型的消息：1.涨粉消息。即专辑被其它用户关注产生的消息。2.关注对象发文消息。3.评论消息。4.私密消息。二.主要框架后端：SpringMVC + Hibernate ORM + MySQL + Hibernate Search(Apache Lucence) + IK中文分词 + Log4J + ...前端：Jquery + Layui + wangEditor/KindEditor + JSON + Ajax三.实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。2.★验证码支持利用短信或邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。3.针对整个站点能一键开启或关闭用户注册、投票、评论、匿名评论、评论自动审核、文章自动审核功能。4.具有简单高效的用户和角色（用户组）管理功能，用户权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。
能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。5.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。6.★可以使用用户名、邮箱、手机号码或利用QQ、微信、微博等社交平台互联任一方式进行登录。每个用户拥有一个身份名片，在PC端和移动端智能排版显示。可以通过二维码分享名片。名片收录
了用户的绝大部分信息和改密码等操作按钮。7.具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。8.可以对用户进行禁言操作。禁言后用户不可发文和评论。9.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。10.拥有强壮的栏目树状结构功能，移动、排序栏目非常方便。11.每个栏目均能设置独立的模板，可以使用不同栏目及主站能呈现不同的网站风格。可以采用聚集功能配合模板调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。12.每个栏目均有独立的访问统计、评论等模块，能查看每个栏目（收录
下级栏目及栏目下的文章）的访问量。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。13.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后出现在栏目的HTML代码中。
14.可以设定栏目的静态化文件夹名。15.可以设定各个栏目是否对外开放，能针对不同的栏目设置不同的来访IP限制。16.文章发布可以附加多种图片、视频、附件。支持正文内的多图片同时上传。支持精简标题、附加标题，支持文章强制URL跳转。17.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。18.★具有智能文章标题截取功能。19.★具有智能裁剪功能。能智能感知图片（包括JPG、PNG、GIF等格式）的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。20.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文
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张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7
张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7系统介绍：安装向导运行：/Install/index.asp帮助文档：doc/张家界企业网站管理系统（zjjcms）是 由新派工作室基于asp+access/mssql 自主研发而成。我们致力于中小企业网站的搭建。根据现有企业的需求。开发适合企业的模块， 让企业可以轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理便捷。代码简单易懂，适合二次开发。 我们认为“简单就是美”，因此一直以来，新派工作室在开发过程中无处不充分考虑用户的使用习惯，尽最大可能降低用户的使用门槛，让用户关注于内容维护本身，而不需 要投入过多的时间来学习系统的使用技巧，在细节处下大工夫。功能特点：1.站点采用UTF-8国际编码2.程序与模版完全分离，懂美工就能使用。。3.全站生成html，灵活的标签调用。4.全局设置功能(可以设置企业的基本信息)5.导航菜单管理(前台采用jquery插件实现二级下拉菜单，后台可设置菜单的显示和隐藏)6.留言功能7.幻灯图片管理8.新闻频道：采用无限级频道分类。外链地址，完美整合kindeditor编辑器。后台可批量删除，置顶，推荐等。9.产品频道：采用无限级频道分类：支持无限极自定义产品属性。
采用批量上传图片。全方位展示贵企业的产品。让用户得到更详细的了解。 前台，产品展示 采用多图展示。同时也支持 删除产品的时候 删除上传的产品图片，以节省您的空间。10.下载频道：采用无限级频道分类。同时支持自己计算上传文件的大小。可支持批量删除。11.人才频道：提供给有需求人才的企业模块。可支持批量删除。12.友情链接：可支持logo链接，和文字链接。可支持批量删除。13.单页管理：可自主设置关键词，描述。以方便需要拓展功能的企业。通过单页设置，您可以做出，比如，自己企业的联系方式。付款方式，加盟说明等等。14.强大的广告功能。15.强大的自定义字段功能（支持：新闻频道，产品频道，下载频道，人才频道）。16.自定义标签、模版功能。17.强大的生成html功能（支持一键生成全站）。18.数据库在线处理（数据压缩 | 数据备份 | 数据恢复 | 批量替换）。19.图片生成缩略图，水印图（文字水印，图片水印），支持：新闻频道，产品频道，下载频道20.前台标签调用简单，支持自定义字段调用。21.开源免费，源码完全无加密开发，免去了您的后顾之忧，程序可免费无限制使用，但是禁止包皮发布。最后：请确保系统所放目录的FSO权限，及读写数据库权限。本程序不支持子目录、不支持伪静态（因为程序没有前台ASP文件）系统更新：1.0.7* 修复一些已知bug* 修复后台多处js代码不兼容问题* 优化生成文件* 增加列表标签支持order排序* 增加升级文件(运行：update文件夹)
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飞飞影视导航系统-PHP
飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播、聚合导航系统，灵活，方便，采集快是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）采用PHP+MYSQL架构，国内优秀TP的框架为开发基础，其卓越的访问速度和负载能力与安全能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将飞飞影视导航系统（FeiFeiCms） 努力打造成为您身边最贴近的PHP电影建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统4.X系统特性：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP+MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)技术支持完善(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习/全程论坛技术支持)网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量变现容易（后台广告系统、在线添加广告代码，方便站长流量快速变现）飞飞影视导航系统部份功能展示：1、前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2、支持二级域名手机模块独立3、 图片延迟加载技术4、搜索联想功能5、 Tag关键词分词聚合功能6、专题聚合功能7、影片评分功能8、影片分享功能9、影片人气功能10、影片顶踩功能11、影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12、影片剧集分集介绍功能13、影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14、影片解析功能（后台一键添加）15、影片版权跳转功能16、影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17、支持影片频道页聚合18、支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19、支持影片多条件筛选20、支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21、文章影讯频道功能22、后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23、后台智能添加更改广告24、运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25、可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26、自定义导航菜单27、首页轮播系统28、友情链接管理系统29、数据库备份还原系统30、数据库管理系统31、模板在线管理功能32、前台模板标签自定义数据调用33、明星系统34、角色系统35、直播系统36、微信公众号37、海量模板下载
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SDCMS-B2C商城网站管理系统 v1.5
SDCMS-B2C商城网站管理系统是一个以php+MySQL进行开发的B2C商城网站源码。SDCMS B2C商城网站管理系统功能介绍如下：1、普通商品、网盘商品、卡密商品、积分商品（支持规格管理）2、商品预算功能3、赠品功能4、组合套餐功能5、优惠券（可免费领取，也可以积分兑换）6、限时折扣功能7、多人拼团功能8、三级分销功能（可自己调整分销级数，支持商品转发分销）9、支持第三方用户登录（QQ、微博、微信）10、城市分站功能（可一键开启或关闭四百多个省市的分站功能，支持绑定域名和虚拟目录形式）11、支持第三方存储功能（阿里云OSS，七牛云）12、支持主流支付接口（支付宝、微信），支持退款功能13、支持第三方短信接口（阿里云短信、腾讯云短信）14、支持第三方快递接口（快递鸟接口）15、支持设置运费模板16、支持商品满N件包邮设置17、支持每个商品单独设置分销比例及开关18、支持商品视频介绍功能19、支持订单批量打印功能20、支持订单货到付款、电子发票等功能（均可后台开启或关闭）21、支持商品评价晒图功能22、收入数据报表、订单统计（可按日期统计）、会员消费排行、佣金排行、登录次数排行、积分排行等23、对接微信公众号平台功能（关注回复、自动回复、关键字回复、自定义菜单、群发图文素材等）24、支持每套模板多色系管理（每套模板可以设置不同的颜色界面）25、支持栏目和内容分别设置不同后缀形式26、支持一键获取微信收货地址27、支持微信模板消息推送（订单方面）28、会员签到29、微信小程序商城、百度小程序商城、抖音小程序商城本次更新记录如下：【新增的功能】01、新增批量修改价格插件02、自定义字段验证类型增加身份证03、后台增加一键清除过期优惠券功能04、新增插件在线安装、更新功能05、新增模板在线下载功能06、新增后台一键升级功能07、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页08、新增组图模块编辑时可以直接换图功能09、增加循环标签cache和cachetime参数，用于数据缓存10、后台订单管理增加按时间、按会员、按来源、状态等项目搜索11、新增商品列表（模板中调用连接：{N(‘goods’)}）功能12、文章系统加排序功能13、新增会员签到功能14、商品模块增加tags标签功能15、新增商品副栏目功能（一个商品可以同时发布到多个栏目，可自由开启或关闭）16、新增商品搜索记录功能17、增加佣金统计功能（可按月份、状态统计）18、新增商品划线价功能19、新增百度小程序20、新增抖音小程序21、后台登录增加谷歌验证功能（可选设置），更好提升后台安全性（可以不用修改后台路径）22、增加微信群发功能状态查询（发送未成功时使用）23、增加微信群发预览功能（可发送到指定微信号），群发预览后可以继续群发。
24、新增文章列表（模板中调用连接：{N(‘article’)}）功能【优化或调整】01、区域管理中的省份调整为和微信小程序里一致02、手机站拼团单独购买显示购买价格和团购价格03、首页商品导航太多的时候撑出去了04、发货信息太长时未换行05、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面06、商品栏目手机站简称长度调整07、商品库存预警中去掉虚拟商品显示08、jquery升级至3.0以上版本09、优化安全策略算法，应对各种检查报告10、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突11、部分页面商品图片增加懒加载效果提升页面打开速度12、重写计划任务功能，防止因为订单过多导致任务一直无法被执行13、系统授权类型调整为可以后台在线修改14、sd_order_list表中的gooods_saletype字段改成：goods_saletype15、手机版分类页面重新布局提升兼容性【修复的Bug】01、修复小程序拼团转发后无法显示的Bug02、修复参加过拼团的商品无法参加限时优惠的Bug03、修复伪静态兼容模式Url异常的Bug04、修复使用西部数码虚拟主机无法获取正确用户Ip的Bug05、修复预售订单使用余额付款后多次提醒，且金额不对的Bug06、修复多个商品同时兑换时，积分明细中显示的积分不正确的Bug07、修复关闭手机站后文章内容自定义模板无效的Bug08、修复城市管理无法删除城市的Bug09、修复了账户只读状态下可以修改品牌一键设置功能的Bug10、修复删除会员没有删除对应支付记录的Bug
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SDCMS四网合一企业网站管理系统 v2.3
SDCMS四网合一企业网站管理系统是一个以PHP+MySQL/Sqlite进行开发的四网合一网站源码。SDCMS四网合一企业网站管理系统功能特点：四网合一企业网站管理系统支持在线升级（支持跨版本）、插件在线安装、系统内置严格的过滤体系、可以有效应对安全检测报告。四网合一：电脑网站、手机站（数据同步、支持绑定域名）、小程序、公众号管理一个后台即可搞定。双数据库引擎、运行环境全面：同时支持Sqlite和Mysql两种数据库引擎，支持Php5.4 至 7.4版本安装使用。灵活的扩展：支持模型自定义、字段自定义、表单自定义、内容参数自定义，系统参数扩展。特色功能：支持城市分站、列表筛选、栏目绑定域名功能、内容同时发布到多个栏目等功能。会员系统：会员自定义阅读权限。支持会员分组、支持会员QQ一键登录、微信扫码登录、微信App自动登录等。文章收费功能：支持付费阅读功能、同时支持有阅读权限的用户免付费功能。主流支付接口：支付宝（PC站支付、手机站支付）微信（扫码支付、公众号支付、H5支付）。微信公众号管理：支持设置访客留言、产品询价、产品订单等模块的邮件提醒管理员。众多实用插件：标签生成器、内容采集插件、百度内容推送、百度电子地图等多种插件。
本次更新细节如下：四网合一企业网站管理系统V2.3版本详细更新细节如下：【新增的功能】01、新增后台在线升级功能（仅超级管理员可以操作）02、新增后台插件市场、支持插件一键安装和更新03、新增后台模板市场、支持模板一键下载04、新增万能循环标签缓存开关及缓存时间参数05、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页06、缓存管理中增加数据缓存清理07、增加用户注册弱密码检测08、自定义字段增加身份证验证选项09、内容简介增加违禁词过滤10、自定义表单增加微信分享简介调用11、增加了一些应对安全检查报告的策略算法12、新增组图模块编辑时可以直接换图功能14、小程序接口调用最新内容增加随机排序参数（order参数设置为：4），classid参数支持同时多个类别，以英文逗号间隔【优化或修改】01、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突02、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面03、注册和登录页面模板用户名和密码修改表单名称（应对安全检查）04、升级jquery至3.0以上版本（应对安全检查）05、后台添加Tags调整为最大数量为1006、系统自带的一些安全检测数据调整为可修改07、重写了蜘蛛来访插件（需要卸载以前的重新下载安装）08、百度小程序内页左上角调整优化（其他小程序均未改动）09、页面添加html5动画效果10、其他细节代码调整优化【修复的Bug】01、修复副栏目功能在列表页失效的Bug02、修复采集插件无法保存远程图片的Bug03、修复了采集插件人气出错的Bug04、修复了微信关键字回复列表页修改状态无效的Bug05、修复了内容替换插件算法错误的Bug06、修复了伪静态下使用兼容模式后台搜索功能出错的Bug07、修复了使用Sqlite数据库时，采集插件第三步无法使用的Bug
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GBBS微论坛 v3.2(新年版).rar
GBBS微论坛，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，不求大而全。微论坛发展的方向是移动互联网优秀体验，亮点是与电商轻电商（如淘宝）的完美结合，以求轻巧快速的搭建自己的轻电商平台或宝贝产品展示平台。可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、微商铺、轻电商、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨平台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！11、真正的伪静态哦，不需要设置模板的伪静态哦，不损耗系统资源；12、new!兼容各种手机浏览的清淡界面，快速而准确，支持APP；二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、修复普通用户成为管理员BUG2、升级音频视频播放器3、上传附件改为传统方式兼容所有浏览器4、上传附件限制改为前置限制，提速80%5、修改回贴、前台删帖ID错误6、话题排序精确为时间排序7、修正手机版有时不能发贴覆盖文件：bbs_admin_hf.asp tb_gl.asp filesc.asp admin_setup.asp更新文件：bbsview.asp bbslist.asp dbconn.asp conn.asp
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教程:seo伪原创工具
项目名称 8
在中国服务器上发布之前，请检查网站内容以确保其不收录
列入黑名单的关键字或敏感内容 - 例如攻击性评论、政治内容、赌博、色情内容。任何“令人反感”的内容都会被百度收录并可能被关闭。为避免被 Baiduspider（百度的官方网络爬虫）阻止，请为 Flash、iFrame 和 JavaScript 内容提供纯 HTML 替代方案。此外，删除非中文网站的出站链接——即使西方网站没有被明确阻止——也可以避免加载错误。相反，使用来自与您在中国的行业相关的高度权威网站的链接。另一个提示：注册百度网站管理员服务工具以采集
基本统计数据、上传更新的站点地图、识别/修复损坏的链接或站点问题， 查看全部
jmapcms网站开发系统 1.4.zip
jmapcms网站开发系统所有功能都使用自定义模式，功能开发自由，系统后台操作十分快捷，使用高速静态缓存方式和数组化数据保证网站的稳定运行，使用ajax和jquery方式进行实时提示，提高用户体验度。jmapcms网站开发系统 1.4 更新内容：1.修改chkjs文件的联动函数一直有加载动画的错误2.加入表 searchfields 保证后台搜索功能3.修改后台创建模型数字字段 保证能输入小数点, 具体判断可移交给js判断4.首页搜索调用 $this->_search('名字');5.修改HomeAction.class.php 的优化函数 , 修正优化标题不支持多个动态查询6.添加 formatText 函数 ,商城选择参数时经常用7.启用JmapAction.class.php控制器,以后系统更新将不会影响原有网站的控制文件,用户自定义的控制器可以写在HomeAction.class.php文件里8.修改一些不常见的错误jmapcms网站开发系统特色:•全新方式,颠覆传统 jmapcms网站开发系统 摆脱传统固定模式,不再以常用的文章功能,图片功能,商城功能,软件功能等为基本,而是根据客户需求开发专属的系统功能,所以每个网站开发出来的后台功能都有自己的特点.开发者基本都不用编写繁琐的php代码既能实现所需要的功能要求!jmapcms网站开发系统开发前台功能也不需要编写php代码,只需要操作后台的控制器管理便可调用需要的信息.调用的信息可在不同的页面样式下兼容显示. 网站开发从此逐渐脱离了程序,一切都变得越来越简单! •自定义优化内容 网站关键词优化摆脱系统的束缚,每个也么面都进行一对一优化!丢掉系统预设的关键词,让网站更快更准确的被搜索引擎收录! •快捷的后台操作 jmapcms网站开发系统一切都以方便快捷为基础,设计模型字段的时候可同时设置搜索对象,快捷操作等功能,多功能排序. 设置搜索对象: 当后台管理需要搜索某个字段时便将此字段设置为搜索对象,这样就能在对应的管理页面中按照此字段进行搜索! 快捷操作: 快捷操作的功能主要是对某些常用的信息做修改时进行的操作,不需要进入修改页面就能对此字段的信息做修改! 多功能排序: 系统后台可对任何字段进行正序和反序排序,根据此方法能快速找到相同或相近的信息! •自定义开发功能 jmapcms网站开发系统所有的功能都是自定义开发,只需要理解客户需求,创建模型,设计字段后就能创建相应的功能,而这一切都只需几分钟就能实现! 后台的控制器能将你创建的功能构建成前台页面需要的操作程序,所以前台页面的程序嵌套也不需要php程序的开发!•一键伪静态 在服务器支持伪静态功能的情况下只需要通过配置项设置伪静态的后缀名就能实现伪静态功能.如果服务器支持泛解析功能还能通过修改配置文件实现二级域名功能,当实现这些功能的时候都不需要重新修改页面连接!•使用高度静态缓存 一般网站: 当浏览者a访问到网站的某个页面A时,服务器就先对A页面进行编译,然后调取数据库的信息并映射到编译的结果中,然后将编译的结果返回给访问者a浏览,当浏览者b也访问页面A时,服务器再做相同的工作. 而用jmapcms网站开发系统开发的网站则不一样,它是预先将浏览者a访问的页面A预先生成一个无需服务器编译的页面C存放在服务器缓存中,而后将需要的数据库信息存放在一个数组当中,当浏览者b访问页面A时,服务器就将服务器的页面C,并对页面C需要的信息直接从数组中检索出来反馈给浏览者b,以及以后的任何一个浏览者!这样就能减少服务器对页面编译的时间,减少服务器打开数据库和关闭数据库的时间.当然就能减少浏览者的等待时间,给浏览者一个好的印象!•支持分站管理 当开发客户需要开启城市分站时,可直接从配置项中开启分站功能,同时还能设置主站是否获取分站的信息和分站是否获取主站的信息. •提高用户体验度 现在浏览者对体验度的要求是越来越高,比如提交表单时如果等用户提交完表单后再提示用户某些项输入不正确,然后再返回给用户更正,这样用户就会感觉到麻烦,有可能就懒得提交,更有可能让站长丢失重要的信息.jmapcms网站开发系统都采用ajax和jquery方式实现实时判断功能,这样客户就能根据错误提示进行输入和修正,让客户一次性就能成功提交表单! •防止sql注入 网站的安全与稳定是每一个客户都不能忽视的,而这一最大的隐患就是黑客通过sql的注入,jmapcms网站开发系统通过浏览者提交的数据进行数字化,对数据库查询都采用模块化方式来进行安全过滤,并且对网站采用唯一的入口,让黑客对网站没有下手的地方.
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Gbbs v3.2.rar
GBBS属于微论坛、微贴吧，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是中国首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，同时继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、淘宝二维码购物网、商铺展示、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨**台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、new!中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！ 演示地址： 点击 “美食论坛”二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、分享样式改变，加快页面速度2、css样式取代js，加快页面速度3、css兼容几乎所有浏览器；4、计数器修改数字跳回的bug5、在线编辑器增图文编辑、已发文件调用6、已发图可再编辑使用7、Ip黑名单可以自由设置8、多**编辑器自动识别转换9、后台话题自动按时间排序 更新涉及文件： index.asp js_read.asp bbsview.asp style.css bbslist.asp kill_keyword.asp dbconn.asp conn.asp bbs_admin.asp
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ASP.NET.4揭秘 卷2
第一部分nbsp 安nbsp 全n第1章 使用Login控件n11 Login控件概览n12 使用Login控件n121 自动重定向用户到来源页面n122 自动隐藏已验证用户的Login控件n123 使用模板定制Login控件n124 使Login控件执行自定义身份验证n13 使用CreateUserWizard控件n131 配置自定义用户表单字段n132 发送已创建用户电子邮件通知n133 用户自动重定向来源页面n134 自动生成密码n135 在CreateUserWizard控件中使用模板n136 在CreateUserWizard控件中添加注册步骤n14 使用LoginStatus控件n15 使用LoginName控件n16 使用ChangePassword控件n161 发送电子邮件通知密码更改n162 在ChangePassword控件中使用模板n17 使用PasswordRecovery控件n171 找回用户的原创
密码n172 要求安全提示问题和答案n173 在PasswordRecovery控件中使用模板n18 使用LoginView控件n19 小结n第2章 使用ASPNET Membershipn21 配置身份验证n211 配置Forms身份验证n212 使用无cookie的Forms身份验证n213 在Forms身份验证中使用相对超时限制n214 跨应用程序使用Forms身份验证n215 跨域使用Forms身份验证n216 使用FormsAuthentication类n217 使用User类n22 配置安全授权n221 角色授权n222 根据位置授权访问文件n223 对图片以及其他文件类型进行访问授权n23 使用ASPNET Membershipn231 使用Membership APIn232 加密和散列用户密码n233 修改用户密码条件n234 锁定坏用户n235 配置SQLMembershipProvider提供程序n236 配置ActiveDirectoryMembershipProvidern237 创建自定义Membership提供程序n24 使用角色管理器n241 配置SqlRoleProvidern242 配置WindowsTokenRoleProvidern243 配置AuthorizationStoreRoleProvidern244 在浏览器cookie中缓存角色n245 使用Roles APIn25 小结n第二部分nbsp 创建ASPNET应用程序n第3章 维护应用程序状态n31 使用浏览器cookien311 cookie的安全性限制n312 创建cookien313 读取cookien314 设置cookie属性n315 删除cookien316 使用多值cookien32 使用Session状态n321 在Session状态中保存数据库数据n322 使用Session对象n323 处理Session事件n324 会话失效控制n325 使用无Cookie的Session状态n326 配置Session状态存储n327 配置SQL Server Session状态n33 使用用户配置文件n331 创建用户配置文件组n332 支持匿名用户n333 合并匿名用户配置文件n334 从自定义类继承Profilen335 创建复杂Profile属性n336 自动保存用户配置n337 从组件访问用户配置n338 使用配置文件管理器n339 配置用户配置提供程序n3310 创建自定义用户配置提供程序n34 小结n第4章 缓存应用程序页面和数据n41 缓存概n42 使用页面输出缓存n421 使用参数改变输出缓存n422 基于控件变化的输出缓存n423 基于头变化的输出缓存n424 基于浏览器变化的输出缓存n425 基于自定义函数变化的输出缓存n426 设置缓存位置n427 创建页面输出缓存文件依赖n428 使用编程方式设置页面输出缓存过期n429 以编程方式操作页面输出缓存n4210 创建页面输出缓存配置n43 使用部分页面缓存n431 使用缓存后替换n432 用户控件缓存n433 共享用户控件的输出缓存n434 以编程方式处理用户控件缓存n435 创建用户控件缓存的文件依赖n436 缓存动态载入的用户控件n44 使用数据源缓存n441 使用绝对缓存过期策略n442 使用弹性缓存过期策略n443 使用ObjectDataSource控件缓存n444 使用XmlDataSource控件缓存n445 创建DataSource控件键依赖n45 使用数据缓存n451 使用缓存APIn452 添加项目到缓存n453 使用绝对过期策略添加项目n454 使用弹性过期策略添加项目到缓存n455 使用依赖添加项目n456 指定缓存项目优先级n457 配置缓存n46 使用SQL缓存依赖n461 使用轮询SQL缓存依赖n462 配置轮询SQL缓存依赖n463 对页面输出缓存使用轮询SQL缓存依赖n464 对数据源缓存使用轮询SQL缓存依赖n465 对数据缓存使用轮询SQL缓存依赖n466 使用推SQL缓存依赖n467 配置推SQL缓存依赖n468 对页面输出缓存使用推SQL缓存依赖n469 对数据源缓存使用推SQL缓存依赖n4610 对数据缓存使用推SQL缓存依赖n47 小结n第5章 多语言本地化应用程序n51 设置当前文化n511 手动设置文化n512 自动检测文化n513 在Web配置文件中设置文化n514 文化和ASPNET控件n52 使用CultureInfo类n521 使用CultureInfo类格式化字符串值n522 比较和排序字符串值n53 创建本地资源n531 显式本地化表达式n532 隐式本地化表达式n533 对页面属性使用本地化资源n534 以编程方式获取本地资源n54 创建全局资源n541 以编程方式获取全局资源n542 使用强类型本地化表达式n55 使Localize控件n56 小结n第6章 使用HTTP运行库n61 创建自定义BuildProvidern611 创建简单的BuildProvidern612 创建数据访问组件BuildProvidern62 创建自定义ExpressionBuildern63 创建HTTP处理程序n631 创建一般处理程序n632 实现IHttpHandler接口n633 创建异步HTTP处理程序n64 使用HTTP应用程序和HTTP模块n641 创建Globalasax文件n642 创建自定义HTTP模块n65 小结n第7章 创建动态数据应用n71 ASPNET动态数据介绍n72 创建动态数据应用n73 使用动态数据模板n731 修改共享模板n732 创建类型和实体特定的模板n74 小结n第8章 创建ASPNET MVC应用n81 ASPNET MVC框架介绍n811 模型n812 视图n813 控制器n82 创建你的第一个ASPNET MVC应用n83 创建MVC页面n84 接受窗体输入n85 小结n第9章 配置应用程序n91 网站配置概览n911 使用Web站点管理工具n912 使用ASPNET的MMC嵌入式管理单元n913 ASPNET配置节n914 把配置设置应用到特定路径n915 锁定配置文件n916 添加自定义应用程序设置n917 将配置设置放到外部文件n92 使用配置APIn921 从当前应用程序读取配置节n922 打开配置文件n923 打开远程服务器上的配置文件n924 使用Configuration类n925 修改配置节n926 准备创建新的网站n93 创建自定义配置节n94 创建加密的配置节n941 使用aspnet_regiis工具加密配置节n942 以编程方式加密配置节n943 部署加密的Web配置文件n95 小结n第10章 部署ASPNET Web应用n101 打包Web应用n102 使用Webconfig转换n103 部署数据库n104 一键式发布Web应用n105 小结n第三部分 构建自定义控件n第11章 构建自定义控件n111 构建自定义控件概述n1111 构建完全生成控件n1112 构建组合控件n1113 构建混合控件n112 视图状态和控件状态n1121 支持视图状态n1122 支持控件状态n113 处理回传数据和事件n1131 处理回传数据n1132 处理回传事件n114 使用控件属性集合n1141 使用ParseChildren特性n1142 使用AddParsedSubObject方法n1143 使用ControlBuildern115 构建更好的设计器体验n1151 给控件应用设计时特性n1152 创建控件设计器n1153 创建ContainerControlDesignern1154 添加智能标签n116 小结n第12章 创建模板化数据绑定控件n121 创建模板化控件n1211 实现ITemplate接口n1212 创建默认模板n1213 支持简化的数据绑定n1214 支持双向数据绑定n122 建模板化数据绑定控件n123 小结n第四部分 ASPNET AJAXn第13章 使用服务器端ASPNET AJAXn131 Ajax概况n132 服务器端Ajax与客户端Ajaxn133 调试Ajax应用n134 使用UpdatePanel控件n1341 指定UpdatePanel触发器n1342 嵌套的UpdatePanel控件n1343 以编程方式更新UpdatePaneln1344 UpdatePanel与JavaScriptn1345 UpdatePanel服务器端页面执行生命周期n1346 UpdatePanel客户端页面执行生命周期n1347 取消当前异步回传n1348 中断上一个异步回传n1349 在一次异步回传中传递额外的信息n13410 优雅地处理UpdatePanel错误n13411 UpdatePanel的性能n135 使用Timer控件n136 使用UpdateProgress控件n137 小结nnbspn第14章 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn141 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn142 Toolkit控件概述n143 使用AutoComplete控件n1431 通过页面方法使用AutoCompleteExtendern1432 通过Web服务方法使用AutoCompleteExtendern1433 在AutoCompleteExtender中使用文本/值对n144 使用DragPanel控件n145 使用FilteredTextBox控件n146 使用MaskedEdit控件n 使用Animation控件n148 使用UpdatePanelAnimation控件n149 小结n第15章 用jQuery实现客户端Ajaxn151 jQuery介绍n1511 使用jQuery库n1512 创建jQuery文件n1513 方法和documentreadyn1514 jQuery选择器n152 从客户端调用Web服务n1521 调用外部的Web服务n1522 调用静态的页面方法n153 小结n
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飞飞影视导航系统 v4.1.190209.zip
飞飞影视导航系统简介飞飞影视导航系统FeiFeiCms是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播系统，灵活，方便是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。FeiFeiCms采用PHP MYSQL架构,国内优秀TP的框架为开发基础,其卓越的访问速度和负载能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将 FeiFeiCms 努力打造成为您身边最贴近的建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统特性建站1：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)2：安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)3：影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)4：多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)5：建站资源丰富(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习)6：网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量1：SEO优化工具篇(百度,谷歌地图/rss订阅/单文件RSS聚合/TAG关键字聚合/专题编辑)2：SEO优化模板篇(标签灵活调用/播放页每集静态标题描述/自定义常用标签/专题匹配/关联词匹配)3：SEO优化路径篇(静态模式/伪静态模式/动态模式/自定义生成路径)4：网站互动守住流量(评分/顶踩/评论/留言/会员等用来提升人气的模块可大幅提搞回头客留住流量)变现流量变现(自定义缓冲广告/内置广告模块/推荐流量互换/推荐广告联盟/友情链接交换)飞飞影视导航系统部份功能展示1: 前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2：支持二级域名手机模块独立3：图片延迟加载技术4：搜索联想功能5: Tag关键词分词聚合功能6：专题聚合功能7：影片评分功能8：影片分享功能9：影片人气功能10：影片顶踩功能11：影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12：影片剧集分集介绍功能13：影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14：影片解析功能（后台一键添加）15：影片版权跳转功能16：影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17：支持影片频道页聚合18：支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19：支持影片多条件筛选20：支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21：文章影讯频道功能22：后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23：后台智能添加更改广告24：运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25：可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26：自定义导航菜单27：首页轮播系统28：友情链接管理系统29：数据库备份还原系统30：数据库管理系统31：模板在线管理功能32：前台模板标签自定义数据调用33：海量模板下载34：微信公众号模块35：明星系统36：角色系统37：直播模块飞飞影视导航系统 v4.0.190209更新日志关闭SESSION自动开启，提高系统性能系统增加明星模块功能系统增加角色模块功能增加（预告片、在线观看、下载观看、新闻资讯、经典台词、演员表、影评、评分、看点、上映时间、大结局）增加观看记录精确到集数功能增加dplayer播放器（支持前贴片与暂停广告）增加（排行，最新，地图）等多个内置单页增加明星资源库分享接口增加角色资源库分享接口增加剧情优采云
入库接口增加角色优采云
入库接口增加明星优采云
入库接口更多升级内容请看升级补本说明...飞飞影视导航系统前台页面飞飞影视导航系统后台管理后台路径：域名/admin.php用户名与密码：admin admin888后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx 网站内容管理系统 v5.5.zip
Lerx 网站内容管理系统 v5.5 更新日志1.修复了短信验证码发送时间间隔无效，可能引起连续恶意验证的问题。2.来访IP记录，如果来源Reffer和当前地址相同，则不记录Reffer。3.记录来访IP记录的总访问数。（注：若间隔6小时以上，则重新记录）4.解决站点手机监控平台中url地址不自动断行引起的美观和左右滑摆问题。5.增加QQ帐号互联登录方式6.增加微博帐号互联登录方式7.增加微信帐号互联登录方式8.网站的手机监控端增加最新评论列表9.修复评论不记录客户端IP的问题10.完全启动后5秒执行首页及栏目的静态文件生成、更新。11.更换富文本编辑器。12.发布文章的同时可以上传附件。13.美化网站自动地图（导航）页。14.更新了IP地址库（纯真）。Lerx 网站内容管理系统软件简介Lerx 网站内容管理系统是一套开源免费的基于Java环境的，采用Spring 4和Hibernate 5 开发的各类门户网站内容管理。采用了低耦合式模块化设计。拥有版本更新自动提醒、智能网站模板市场、文件上传防重、智能裁剪等等独特优势功能。Lerx CMS V5版(以下简称V5版)采用了基于Java的SpringMVC框架，抛弃了V2-V3版本使用的Struts 2。
SpringMVC框架更加安全、稳定。ORM持久化框架依旧使用Hibernate，版本为5.4。开发时采用的数据库为MySQL。是一个能快速上手的开源的网站建设CMS。SpringMVC Hibernate ORM MySQL Hibernate Search(Apache Lucence) IK中文分词 Log4J ...主要采用Jquery 1.9.1，使用Layui 2模块化前端框架。Jquery Layui JSON AjaxLerx 网站内容管理系统主要功能前后台用户及角色管理、站点管理、栏目、文章管理、模板管理、自由开放的模板市场、系统监测、调查（投票及点赞）、评论、全面的日志系统、来访登记统计系统。实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.跨平台系统，能无差别的运行于Windows、Linux、Mac OS等操作系统。2.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。3.★验证码支持短信、邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。4.支持最高权限后台登录的限制登录IP功能。
IP或IP范围设置灵活，可以同时设多个IP及IP范围的任间组合。5.在忘记后台登录密码时，支持临时配置文件获取用户名和密码登录模式。6.用户组（角色）权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。7.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。8.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。9.★可以使用用户名、邮箱、手机号码任一方式进行登录。具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。10.★具有深度的来访记录及统计功能。站点、每个栏目、每篇文章均拥有独立的来访IP记录节点模块，可完成从站点开放以来各个节点的年度、季度、月度、星期、天、小时的统计和报表功能。能获得站点、每个栏目、每篇文章的来访IP量及阅读量，能生成独立的报表。11.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文章的调查统计数据及详细报表。12.每篇文章均拥有独立的评论模块。
支持匿名评论，支持评论后审核通过模式，支持文章发布者管理评论，支持前台管理员评论管理。13.拥有强壮的栏目树功能，移动、排序栏目非常方便。14.可以设定各个栏目是否对外面，及限制访问IP。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。可以采用聚集功能配合模块调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。15.★具有智能裁剪功能。能获知图片的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。16.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后显示在栏目的显示页中。17.可以设定栏目的静态化文件夹名。18.首页、栏目页、文章页均采用HTML静态化措施。静态化文件为真实静态方式。文章在审核通过时会自动生成HTML文件，在取消审核状态后会自动删除HTML文件。能自动探知文章编辑者的用户权限，以便在编辑后及时改变审核状态及对审核通过的文章自动生成HTML文件。可以对所有已生成的静态化文件重新生成。19.★能自动探知文章的视频文件，配合模板能自动在文章页产生H5视频播放器进行播放。20.★可使用精简短标题，以便模块能智能在相应的位置产生合适长度的文章标题。
且具有智能标题截取功能：由于英文和数字是半角字符，而中文汉字是全角，当标题中经常出现这两种混杂，又不愿意采用精简标题的情况下，强制截取长度会影响页面美观。智能截取会主动判断每一个字符是全角或半角，会整体计算每一个标题的理想长度来进行截取。21.可以发布强制URL跳转的文章。22.★可以迅速在前后台自由关闭文章的调查（点赞、投票）及评论功能。23.每篇文章发布后均可以自由上传附件。24.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。25.可以在后台查看或删除操作日志。26.可以在后台查看和修改相关资源文件。27.★拥有网站状态监测功能。可以在后台查看服务器的状态，可以查阅Java虚拟机的内存使用情况。可以查阅服务器的硬盘空间使用情况。可以在后台重新启动网站。可以通过时刻流量表查看当天、昨日及平均数据。28.★可以通过管理后台生成的二维码打开一个加密的网站情况手机界面。除获得上述信息外，还可以获得最新发布、最新访问、最热门的文章信息。29.具有完善的模板管理系统。可以自由导入、下载、修改模板文件。
可以拥有多个模板，一键切换网站的使用模板。30.★拥有云端的模板市场功能。可以任意向模板市场上传发布自己的模板。可以将自己发布的模板设定为收费状态，通过其它平台收费后向需求的用户发送一个一次性的密钥以便下载。31.★用户上传下载模板均是一键操作，静默传输。无需通过浏览器选取模板、资源文件上传，无需通过浏览器的下载功能获得模板再进行导入。在用户确定上传后，网站后台会对用户的模板、使用到的资源文件（包括图片、Js文件、CSS文件等）进行打包压缩，并进行静默上传。用户在模板市场获取模板时，亦是静默下载，完成后网站后台会自动解压到指定位置并自动导入网站系统，用户只需在下载后点击一下设定为默认模板即可。32.★充份保护模板的制作人的版权。只有在上传的服务器上才可对云端的对应模板进行相关操作。33.模板编辑模块采用了新型的智能标签，容错率及可阅读率大大提高。34.每一个栏目（频道）均可单独使用他特定的模板。35.系统和默认模板已集成二维码分享功能。点击分享图标即可弹出二维码窗口，通过手机扫码即可查阅当前的页面内容，如首页、栏目页、文章等等。使用了响应式布局，手机和PC等会自动进行页面适应。36.能生成类似于百度的全文搜索页面。支持信息分析、相似性检索技术，支持关键字检索、全文检索、组合检索等，并使关键字在搜索结果中进行高亮显示。文章发布后即生成相应的文件索件，避免过多查询数据库，引起服务器堵塞。Lerx 网站内容管理系统截图相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext)-其他
Lerx 开源网站内容管理系统(CMS)是一个以Java+MySQL进行开发的内容管理系统源码。一.简介1.跨平台设计，能无差别运行于Windows、Linux、MacOS等系统平台。2.采用了安全、稳定的基于Java的SpringMVC框架。3.数据库ORM持久化框架使用Hibernate 5.4，通过加载不同的驱动程序支持MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等数据库。4.具有云端软件版本更新提示服务器。5.具有能提供一键式打包、解包、上传、下载、无配置式布署的自由开放的智能模板市场。6.提供手机端模块进行服务器及网站状态实时状态监测。7.提供了防重式文件上传模块。通过上传文件去重复功能，避免了不必要的空间资源浪费。8.支持市场上大多数的短信平台，支持腾讯云短信。支持验证码的短信和邮件发送一键式切换。9.HTML页面真静态化技术，页面刷新快。10.具有独立的投票、点赞、访问统计、结构树状图模块，全面的日志系统，低耦合设计。绑定到不同的对象即能完成相应的功能。11. 具有专辑功能，可以实现站中站、博客、个人主页、工作室、专题等功能 。12. 支持LayEditor、WangEditor、KindEditor、UEditor、CKEditor 4&5 五种在线富文本编辑器 。
13.具有整站全文搜索功能。可同时搜索门户和专辑内文章。亦可在专辑频道和单个专辑中定向搜索。14.拥有类似于微信和微博的消息系统，可以向当前用户四种类型的消息：1.涨粉消息。即专辑被其它用户关注产生的消息。2.关注对象发文消息。3.评论消息。4.私密消息。二.主要框架后端：SpringMVC + Hibernate ORM + MySQL + Hibernate Search(Apache Lucence) + IK中文分词 + Log4J + ...前端：Jquery + Layui + wangEditor/KindEditor + JSON + Ajax三.实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。2.★验证码支持利用短信或邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。3.针对整个站点能一键开启或关闭用户注册、投票、评论、匿名评论、评论自动审核、文章自动审核功能。4.具有简单高效的用户和角色（用户组）管理功能，用户权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。
能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。5.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。6.★可以使用用户名、邮箱、手机号码或利用QQ、微信、微博等社交平台互联任一方式进行登录。每个用户拥有一个身份名片，在PC端和移动端智能排版显示。可以通过二维码分享名片。名片收录
了用户的绝大部分信息和改密码等操作按钮。7.具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。8.可以对用户进行禁言操作。禁言后用户不可发文和评论。9.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。10.拥有强壮的栏目树状结构功能，移动、排序栏目非常方便。11.每个栏目均能设置独立的模板，可以使用不同栏目及主站能呈现不同的网站风格。可以采用聚集功能配合模板调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。12.每个栏目均有独立的访问统计、评论等模块，能查看每个栏目（收录
下级栏目及栏目下的文章）的访问量。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。13.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后出现在栏目的HTML代码中。
14.可以设定栏目的静态化文件夹名。15.可以设定各个栏目是否对外开放，能针对不同的栏目设置不同的来访IP限制。16.文章发布可以附加多种图片、视频、附件。支持正文内的多图片同时上传。支持精简标题、附加标题，支持文章强制URL跳转。17.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。18.★具有智能文章标题截取功能。19.★具有智能裁剪功能。能智能感知图片（包括JPG、PNG、GIF等格式）的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。20.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文
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张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7
张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7系统介绍：安装向导运行：/Install/index.asp帮助文档：doc/张家界企业网站管理系统（zjjcms）是 由新派工作室基于asp+access/mssql 自主研发而成。我们致力于中小企业网站的搭建。根据现有企业的需求。开发适合企业的模块， 让企业可以轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理便捷。代码简单易懂，适合二次开发。 我们认为“简单就是美”，因此一直以来，新派工作室在开发过程中无处不充分考虑用户的使用习惯，尽最大可能降低用户的使用门槛，让用户关注于内容维护本身，而不需 要投入过多的时间来学习系统的使用技巧，在细节处下大工夫。功能特点：1.站点采用UTF-8国际编码2.程序与模版完全分离，懂美工就能使用。。3.全站生成html，灵活的标签调用。4.全局设置功能(可以设置企业的基本信息)5.导航菜单管理(前台采用jquery插件实现二级下拉菜单，后台可设置菜单的显示和隐藏)6.留言功能7.幻灯图片管理8.新闻频道：采用无限级频道分类。外链地址，完美整合kindeditor编辑器。后台可批量删除，置顶，推荐等。9.产品频道：采用无限级频道分类：支持无限极自定义产品属性。
采用批量上传图片。全方位展示贵企业的产品。让用户得到更详细的了解。 前台，产品展示 采用多图展示。同时也支持 删除产品的时候 删除上传的产品图片，以节省您的空间。10.下载频道：采用无限级频道分类。同时支持自己计算上传文件的大小。可支持批量删除。11.人才频道：提供给有需求人才的企业模块。可支持批量删除。12.友情链接：可支持logo链接，和文字链接。可支持批量删除。13.单页管理：可自主设置关键词，描述。以方便需要拓展功能的企业。通过单页设置，您可以做出，比如，自己企业的联系方式。付款方式，加盟说明等等。14.强大的广告功能。15.强大的自定义字段功能（支持：新闻频道，产品频道，下载频道，人才频道）。16.自定义标签、模版功能。17.强大的生成html功能（支持一键生成全站）。18.数据库在线处理（数据压缩 | 数据备份 | 数据恢复 | 批量替换）。19.图片生成缩略图，水印图（文字水印，图片水印），支持：新闻频道，产品频道，下载频道20.前台标签调用简单，支持自定义字段调用。21.开源免费，源码完全无加密开发，免去了您的后顾之忧，程序可免费无限制使用，但是禁止包皮发布。最后：请确保系统所放目录的FSO权限，及读写数据库权限。本程序不支持子目录、不支持伪静态（因为程序没有前台ASP文件）系统更新：1.0.7* 修复一些已知bug* 修复后台多处js代码不兼容问题* 优化生成文件* 增加列表标签支持order排序* 增加升级文件(运行：update文件夹)
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飞飞影视导航系统-PHP
飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播、聚合导航系统，灵活，方便，采集快是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）采用PHP+MYSQL架构，国内优秀TP的框架为开发基础，其卓越的访问速度和负载能力与安全能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将飞飞影视导航系统（FeiFeiCms） 努力打造成为您身边最贴近的PHP电影建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统4.X系统特性：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP+MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)技术支持完善(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习/全程论坛技术支持)网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量变现容易（后台广告系统、在线添加广告代码，方便站长流量快速变现）飞飞影视导航系统部份功能展示：1、前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2、支持二级域名手机模块独立3、 图片延迟加载技术4、搜索联想功能5、 Tag关键词分词聚合功能6、专题聚合功能7、影片评分功能8、影片分享功能9、影片人气功能10、影片顶踩功能11、影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12、影片剧集分集介绍功能13、影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14、影片解析功能（后台一键添加）15、影片版权跳转功能16、影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17、支持影片频道页聚合18、支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19、支持影片多条件筛选20、支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21、文章影讯频道功能22、后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23、后台智能添加更改广告24、运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25、可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26、自定义导航菜单27、首页轮播系统28、友情链接管理系统29、数据库备份还原系统30、数据库管理系统31、模板在线管理功能32、前台模板标签自定义数据调用33、明星系统34、角色系统35、直播系统36、微信公众号37、海量模板下载
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SDCMS-B2C商城网站管理系统 v1.5
SDCMS-B2C商城网站管理系统是一个以php+MySQL进行开发的B2C商城网站源码。SDCMS B2C商城网站管理系统功能介绍如下：1、普通商品、网盘商品、卡密商品、积分商品（支持规格管理）2、商品预算功能3、赠品功能4、组合套餐功能5、优惠券（可免费领取，也可以积分兑换）6、限时折扣功能7、多人拼团功能8、三级分销功能（可自己调整分销级数，支持商品转发分销）9、支持第三方用户登录（QQ、微博、微信）10、城市分站功能（可一键开启或关闭四百多个省市的分站功能，支持绑定域名和虚拟目录形式）11、支持第三方存储功能（阿里云OSS，七牛云）12、支持主流支付接口（支付宝、微信），支持退款功能13、支持第三方短信接口（阿里云短信、腾讯云短信）14、支持第三方快递接口（快递鸟接口）15、支持设置运费模板16、支持商品满N件包邮设置17、支持每个商品单独设置分销比例及开关18、支持商品视频介绍功能19、支持订单批量打印功能20、支持订单货到付款、电子发票等功能（均可后台开启或关闭）21、支持商品评价晒图功能22、收入数据报表、订单统计（可按日期统计）、会员消费排行、佣金排行、登录次数排行、积分排行等23、对接微信公众号平台功能（关注回复、自动回复、关键字回复、自定义菜单、群发图文素材等）24、支持每套模板多色系管理（每套模板可以设置不同的颜色界面）25、支持栏目和内容分别设置不同后缀形式26、支持一键获取微信收货地址27、支持微信模板消息推送（订单方面）28、会员签到29、微信小程序商城、百度小程序商城、抖音小程序商城本次更新记录如下：【新增的功能】01、新增批量修改价格插件02、自定义字段验证类型增加身份证03、后台增加一键清除过期优惠券功能04、新增插件在线安装、更新功能05、新增模板在线下载功能06、新增后台一键升级功能07、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页08、新增组图模块编辑时可以直接换图功能09、增加循环标签cache和cachetime参数，用于数据缓存10、后台订单管理增加按时间、按会员、按来源、状态等项目搜索11、新增商品列表（模板中调用连接：{N(‘goods’)}）功能12、文章系统加排序功能13、新增会员签到功能14、商品模块增加tags标签功能15、新增商品副栏目功能（一个商品可以同时发布到多个栏目，可自由开启或关闭）16、新增商品搜索记录功能17、增加佣金统计功能（可按月份、状态统计）18、新增商品划线价功能19、新增百度小程序20、新增抖音小程序21、后台登录增加谷歌验证功能（可选设置），更好提升后台安全性（可以不用修改后台路径）22、增加微信群发功能状态查询（发送未成功时使用）23、增加微信群发预览功能（可发送到指定微信号），群发预览后可以继续群发。
24、新增文章列表（模板中调用连接：{N(‘article’)}）功能【优化或调整】01、区域管理中的省份调整为和微信小程序里一致02、手机站拼团单独购买显示购买价格和团购价格03、首页商品导航太多的时候撑出去了04、发货信息太长时未换行05、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面06、商品栏目手机站简称长度调整07、商品库存预警中去掉虚拟商品显示08、jquery升级至3.0以上版本09、优化安全策略算法，应对各种检查报告10、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突11、部分页面商品图片增加懒加载效果提升页面打开速度12、重写计划任务功能，防止因为订单过多导致任务一直无法被执行13、系统授权类型调整为可以后台在线修改14、sd_order_list表中的gooods_saletype字段改成：goods_saletype15、手机版分类页面重新布局提升兼容性【修复的Bug】01、修复小程序拼团转发后无法显示的Bug02、修复参加过拼团的商品无法参加限时优惠的Bug03、修复伪静态兼容模式Url异常的Bug04、修复使用西部数码虚拟主机无法获取正确用户Ip的Bug05、修复预售订单使用余额付款后多次提醒，且金额不对的Bug06、修复多个商品同时兑换时，积分明细中显示的积分不正确的Bug07、修复关闭手机站后文章内容自定义模板无效的Bug08、修复城市管理无法删除城市的Bug09、修复了账户只读状态下可以修改品牌一键设置功能的Bug10、修复删除会员没有删除对应支付记录的Bug
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SDCMS四网合一企业网站管理系统 v2.3
SDCMS四网合一企业网站管理系统是一个以PHP+MySQL/Sqlite进行开发的四网合一网站源码。SDCMS四网合一企业网站管理系统功能特点：四网合一企业网站管理系统支持在线升级（支持跨版本）、插件在线安装、系统内置严格的过滤体系、可以有效应对安全检测报告。四网合一：电脑网站、手机站（数据同步、支持绑定域名）、小程序、公众号管理一个后台即可搞定。双数据库引擎、运行环境全面：同时支持Sqlite和Mysql两种数据库引擎，支持Php5.4 至 7.4版本安装使用。灵活的扩展：支持模型自定义、字段自定义、表单自定义、内容参数自定义，系统参数扩展。特色功能：支持城市分站、列表筛选、栏目绑定域名功能、内容同时发布到多个栏目等功能。会员系统：会员自定义阅读权限。支持会员分组、支持会员QQ一键登录、微信扫码登录、微信App自动登录等。文章收费功能：支持付费阅读功能、同时支持有阅读权限的用户免付费功能。主流支付接口：支付宝（PC站支付、手机站支付）微信（扫码支付、公众号支付、H5支付）。微信公众号管理：支持设置访客留言、产品询价、产品订单等模块的邮件提醒管理员。众多实用插件：标签生成器、内容采集插件、百度内容推送、百度电子地图等多种插件。
本次更新细节如下：四网合一企业网站管理系统V2.3版本详细更新细节如下：【新增的功能】01、新增后台在线升级功能（仅超级管理员可以操作）02、新增后台插件市场、支持插件一键安装和更新03、新增后台模板市场、支持模板一键下载04、新增万能循环标签缓存开关及缓存时间参数05、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页06、缓存管理中增加数据缓存清理07、增加用户注册弱密码检测08、自定义字段增加身份证验证选项09、内容简介增加违禁词过滤10、自定义表单增加微信分享简介调用11、增加了一些应对安全检查报告的策略算法12、新增组图模块编辑时可以直接换图功能14、小程序接口调用最新内容增加随机排序参数（order参数设置为：4），classid参数支持同时多个类别，以英文逗号间隔【优化或修改】01、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突02、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面03、注册和登录页面模板用户名和密码修改表单名称（应对安全检查）04、升级jquery至3.0以上版本（应对安全检查）05、后台添加Tags调整为最大数量为1006、系统自带的一些安全检测数据调整为可修改07、重写了蜘蛛来访插件（需要卸载以前的重新下载安装）08、百度小程序内页左上角调整优化（其他小程序均未改动）09、页面添加html5动画效果10、其他细节代码调整优化【修复的Bug】01、修复副栏目功能在列表页失效的Bug02、修复采集插件无法保存远程图片的Bug03、修复了采集插件人气出错的Bug04、修复了微信关键字回复列表页修改状态无效的Bug05、修复了内容替换插件算法错误的Bug06、修复了伪静态下使用兼容模式后台搜索功能出错的Bug07、修复了使用Sqlite数据库时，采集插件第三步无法使用的Bug
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GBBS微论坛 v3.2(新年版).rar
GBBS微论坛，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，不求大而全。微论坛发展的方向是移动互联网优秀体验，亮点是与电商轻电商（如淘宝）的完美结合，以求轻巧快速的搭建自己的轻电商平台或宝贝产品展示平台。可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、微商铺、轻电商、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨平台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！11、真正的伪静态哦，不需要设置模板的伪静态哦，不损耗系统资源；12、new!兼容各种手机浏览的清淡界面，快速而准确，支持APP；二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、修复普通用户成为管理员BUG2、升级音频视频播放器3、上传附件改为传统方式兼容所有浏览器4、上传附件限制改为前置限制，提速80%5、修改回贴、前台删帖ID错误6、话题排序精确为时间排序7、修正手机版有时不能发贴覆盖文件：bbs_admin_hf.asp tb_gl.asp filesc.asp admin_setup.asp更新文件：bbsview.asp bbslist.asp dbconn.asp conn.asp
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教程:seo伪原创工具
项目名称 8
在中国服务器上发布之前，请检查网站内容以确保其不收录
列入黑名单的关键字或敏感内容 - 例如攻击性评论、政治内容、赌博、色情内容。任何“令人反感”的内容都会被百度收录并可能被关闭。为避免被 Baiduspider（百度的官方网络爬虫）阻止，请为 Flash、iFrame 和 JavaScript 内容提供纯 HTML 替代方案。此外，删除非中文网站的出站链接——即使西方网站没有被明确阻止——也可以避免加载错误。相反，使用来自与您在中国的行业相关的高度权威网站的链接。另一个提示：注册百度网站管理员服务工具以采集
基本统计数据、上传更新的站点地图、识别/修复损坏的链接或站点问题， 查看全部
干货教程:jquery点击一键排序
jmapcms网站开发系统 1.4.zip
jmapcms网站开发系统所有功能都使用自定义模式，功能开发自由，系统后台操作十分快捷，使用高速静态缓存方式和数组化数据保证网站的稳定运行，使用ajax和jquery方式进行实时提示，提高用户体验度。jmapcms网站开发系统 1.4 更新内容：1.修改chkjs文件的联动函数一直有加载动画的错误2.加入表 searchfields 保证后台搜索功能3.修改后台创建模型数字字段 保证能输入小数点, 具体判断可移交给js判断4.首页搜索调用 $this->_search('名字');5.修改HomeAction.class.php 的优化函数 , 修正优化标题不支持多个动态查询6.添加 formatText 函数 ,商城选择参数时经常用7.启用JmapAction.class.php控制器,以后系统更新将不会影响原有网站的控制文件,用户自定义的控制器可以写在HomeAction.class.php文件里8.修改一些不常见的错误jmapcms网站开发系统特色:•全新方式,颠覆传统 jmapcms网站开发系统 摆脱传统固定模式,不再以常用的文章功能,图片功能,商城功能,软件功能等为基本,而是根据客户需求开发专属的系统功能,所以每个网站开发出来的后台功能都有自己的特点.开发者基本都不用编写繁琐的php代码既能实现所需要的功能要求!jmapcms网站开发系统开发前台功能也不需要编写php代码,只需要操作后台的控制器管理便可调用需要的信息.调用的信息可在不同的页面样式下兼容显示. 网站开发从此逐渐脱离了程序,一切都变得越来越简单! •自定义优化内容 网站关键词优化摆脱系统的束缚,每个也么面都进行一对一优化!丢掉系统预设的关键词,让网站更快更准确的被搜索引擎收录! •快捷的后台操作 jmapcms网站开发系统一切都以方便快捷为基础,设计模型字段的时候可同时设置搜索对象,快捷操作等功能,多功能排序. 设置搜索对象: 当后台管理需要搜索某个字段时便将此字段设置为搜索对象,这样就能在对应的管理页面中按照此字段进行搜索! 快捷操作: 快捷操作的功能主要是对某些常用的信息做修改时进行的操作,不需要进入修改页面就能对此字段的信息做修改! 多功能排序: 系统后台可对任何字段进行正序和反序排序,根据此方法能快速找到相同或相近的信息! •自定义开发功能 jmapcms网站开发系统所有的功能都是自定义开发,只需要理解客户需求,创建模型,设计字段后就能创建相应的功能,而这一切都只需几分钟就能实现! 后台的控制器能将你创建的功能构建成前台页面需要的操作程序,所以前台页面的程序嵌套也不需要php程序的开发!•一键伪静态 在服务器支持伪静态功能的情况下只需要通过配置项设置伪静态的后缀名就能实现伪静态功能.如果服务器支持泛解析功能还能通过修改配置文件实现二级域名功能,当实现这些功能的时候都不需要重新修改页面连接!•使用高度静态缓存 一般网站: 当浏览者a访问到网站的某个页面A时,服务器就先对A页面进行编译,然后调取数据库的信息并映射到编译的结果中,然后将编译的结果返回给访问者a浏览,当浏览者b也访问页面A时,服务器再做相同的工作. 而用jmapcms网站开发系统开发的网站则不一样,它是预先将浏览者a访问的页面A预先生成一个无需服务器编译的页面C存放在服务器缓存中,而后将需要的数据库信息存放在一个数组当中,当浏览者b访问页面A时,服务器就将服务器的页面C,并对页面C需要的信息直接从数组中检索出来反馈给浏览者b,以及以后的任何一个浏览者!这样就能减少服务器对页面编译的时间,减少服务器打开数据库和关闭数据库的时间.当然就能减少浏览者的等待时间,给浏览者一个好的印象!•支持分站管理 当开发客户需要开启城市分站时,可直接从配置项中开启分站功能,同时还能设置主站是否获取分站的信息和分站是否获取主站的信息. •提高用户体验度 现在浏览者对体验度的要求是越来越高,比如提交表单时如果等用户提交完表单后再提示用户某些项输入不正确,然后再返回给用户更正,这样用户就会感觉到麻烦,有可能就懒得提交,更有可能让站长丢失重要的信息.jmapcms网站开发系统都采用ajax和jquery方式实现实时判断功能,这样客户就能根据错误提示进行输入和修正,让客户一次性就能成功提交表单! •防止sql注入 网站的安全与稳定是每一个客户都不能忽视的,而这一最大的隐患就是黑客通过sql的注入,jmapcms网站开发系统通过浏览者提交的数据进行数字化,对数据库查询都采用模块化方式来进行安全过滤,并且对网站采用唯一的入口,让黑客对网站没有下手的地方.
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Gbbs v3.2.rar
GBBS属于微论坛、微贴吧，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是中国首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，同时继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、淘宝二维码购物网、商铺展示、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨**台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、new!中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！ 演示地址： 点击 “美食论坛”二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、分享样式改变，加快页面速度2、css样式取代js，加快页面速度3、css兼容几乎所有浏览器；4、计数器修改数字跳回的bug5、在线编辑器增图文编辑、已发文件调用6、已发图可再编辑使用7、Ip黑名单可以自由设置8、多**编辑器自动识别转换9、后台话题自动按时间排序 更新涉及文件： index.asp js_read.asp bbsview.asp style.css bbslist.asp kill_keyword.asp dbconn.asp conn.asp bbs_admin.asp
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ASP.NET.4揭秘 卷2
第一部分nbsp 安nbsp 全n第1章 使用Login控件n11 Login控件概览n12 使用Login控件n121 自动重定向用户到来源页面n122 自动隐藏已验证用户的Login控件n123 使用模板定制Login控件n124 使Login控件执行自定义身份验证n13 使用CreateUserWizard控件n131 配置自定义用户表单字段n132 发送已创建用户电子邮件通知n133 用户自动重定向来源页面n134 自动生成密码n135 在CreateUserWizard控件中使用模板n136 在CreateUserWizard控件中添加注册步骤n14 使用LoginStatus控件n15 使用LoginName控件n16 使用ChangePassword控件n161 发送电子邮件通知密码更改n162 在ChangePassword控件中使用模板n17 使用PasswordRecovery控件n171 找回用户的原创
密码n172 要求安全提示问题和答案n173 在PasswordRecovery控件中使用模板n18 使用LoginView控件n19 小结n第2章 使用ASPNET Membershipn21 配置身份验证n211 配置Forms身份验证n212 使用无cookie的Forms身份验证n213 在Forms身份验证中使用相对超时限制n214 跨应用程序使用Forms身份验证n215 跨域使用Forms身份验证n216 使用FormsAuthentication类n217 使用User类n22 配置安全授权n221 角色授权n222 根据位置授权访问文件n223 对图片以及其他文件类型进行访问授权n23 使用ASPNET Membershipn231 使用Membership APIn232 加密和散列用户密码n233 修改用户密码条件n234 锁定坏用户n235 配置SQLMembershipProvider提供程序n236 配置ActiveDirectoryMembershipProvidern237 创建自定义Membership提供程序n24 使用角色管理器n241 配置SqlRoleProvidern242 配置WindowsTokenRoleProvidern243 配置AuthorizationStoreRoleProvidern244 在浏览器cookie中缓存角色n245 使用Roles APIn25 小结n第二部分nbsp 创建ASPNET应用程序n第3章 维护应用程序状态n31 使用浏览器cookien311 cookie的安全性限制n312 创建cookien313 读取cookien314 设置cookie属性n315 删除cookien316 使用多值cookien32 使用Session状态n321 在Session状态中保存数据库数据n322 使用Session对象n323 处理Session事件n324 会话失效控制n325 使用无Cookie的Session状态n326 配置Session状态存储n327 配置SQL Server Session状态n33 使用用户配置文件n331 创建用户配置文件组n332 支持匿名用户n333 合并匿名用户配置文件n334 从自定义类继承Profilen335 创建复杂Profile属性n336 自动保存用户配置n337 从组件访问用户配置n338 使用配置文件管理器n339 配置用户配置提供程序n3310 创建自定义用户配置提供程序n34 小结n第4章 缓存应用程序页面和数据n41 缓存概n42 使用页面输出缓存n421 使用参数改变输出缓存n422 基于控件变化的输出缓存n423 基于头变化的输出缓存n424 基于浏览器变化的输出缓存n425 基于自定义函数变化的输出缓存n426 设置缓存位置n427 创建页面输出缓存文件依赖n428 使用编程方式设置页面输出缓存过期n429 以编程方式操作页面输出缓存n4210 创建页面输出缓存配置n43 使用部分页面缓存n431 使用缓存后替换n432 用户控件缓存n433 共享用户控件的输出缓存n434 以编程方式处理用户控件缓存n435 创建用户控件缓存的文件依赖n436 缓存动态载入的用户控件n44 使用数据源缓存n441 使用绝对缓存过期策略n442 使用弹性缓存过期策略n443 使用ObjectDataSource控件缓存n444 使用XmlDataSource控件缓存n445 创建DataSource控件键依赖n45 使用数据缓存n451 使用缓存APIn452 添加项目到缓存n453 使用绝对过期策略添加项目n454 使用弹性过期策略添加项目到缓存n455 使用依赖添加项目n456 指定缓存项目优先级n457 配置缓存n46 使用SQL缓存依赖n461 使用轮询SQL缓存依赖n462 配置轮询SQL缓存依赖n463 对页面输出缓存使用轮询SQL缓存依赖n464 对数据源缓存使用轮询SQL缓存依赖n465 对数据缓存使用轮询SQL缓存依赖n466 使用推SQL缓存依赖n467 配置推SQL缓存依赖n468 对页面输出缓存使用推SQL缓存依赖n469 对数据源缓存使用推SQL缓存依赖n4610 对数据缓存使用推SQL缓存依赖n47 小结n第5章 多语言本地化应用程序n51 设置当前文化n511 手动设置文化n512 自动检测文化n513 在Web配置文件中设置文化n514 文化和ASPNET控件n52 使用CultureInfo类n521 使用CultureInfo类格式化字符串值n522 比较和排序字符串值n53 创建本地资源n531 显式本地化表达式n532 隐式本地化表达式n533 对页面属性使用本地化资源n534 以编程方式获取本地资源n54 创建全局资源n541 以编程方式获取全局资源n542 使用强类型本地化表达式n55 使Localize控件n56 小结n第6章 使用HTTP运行库n61 创建自定义BuildProvidern611 创建简单的BuildProvidern612 创建数据访问组件BuildProvidern62 创建自定义ExpressionBuildern63 创建HTTP处理程序n631 创建一般处理程序n632 实现IHttpHandler接口n633 创建异步HTTP处理程序n64 使用HTTP应用程序和HTTP模块n641 创建Globalasax文件n642 创建自定义HTTP模块n65 小结n第7章 创建动态数据应用n71 ASPNET动态数据介绍n72 创建动态数据应用n73 使用动态数据模板n731 修改共享模板n732 创建类型和实体特定的模板n74 小结n第8章 创建ASPNET MVC应用n81 ASPNET MVC框架介绍n811 模型n812 视图n813 控制器n82 创建你的第一个ASPNET MVC应用n83 创建MVC页面n84 接受窗体输入n85 小结n第9章 配置应用程序n91 网站配置概览n911 使用Web站点管理工具n912 使用ASPNET的MMC嵌入式管理单元n913 ASPNET配置节n914 把配置设置应用到特定路径n915 锁定配置文件n916 添加自定义应用程序设置n917 将配置设置放到外部文件n92 使用配置APIn921 从当前应用程序读取配置节n922 打开配置文件n923 打开远程服务器上的配置文件n924 使用Configuration类n925 修改配置节n926 准备创建新的网站n93 创建自定义配置节n94 创建加密的配置节n941 使用aspnet_regiis工具加密配置节n942 以编程方式加密配置节n943 部署加密的Web配置文件n95 小结n第10章 部署ASPNET Web应用n101 打包Web应用n102 使用Webconfig转换n103 部署数据库n104 一键式发布Web应用n105 小结n第三部分 构建自定义控件n第11章 构建自定义控件n111 构建自定义控件概述n1111 构建完全生成控件n1112 构建组合控件n1113 构建混合控件n112 视图状态和控件状态n1121 支持视图状态n1122 支持控件状态n113 处理回传数据和事件n1131 处理回传数据n1132 处理回传事件n114 使用控件属性集合n1141 使用ParseChildren特性n1142 使用AddParsedSubObject方法n1143 使用ControlBuildern115 构建更好的设计器体验n1151 给控件应用设计时特性n1152 创建控件设计器n1153 创建ContainerControlDesignern1154 添加智能标签n116 小结n第12章 创建模板化数据绑定控件n121 创建模板化控件n1211 实现ITemplate接口n1212 创建默认模板n1213 支持简化的数据绑定n1214 支持双向数据绑定n122 建模板化数据绑定控件n123 小结n第四部分 ASPNET AJAXn第13章 使用服务器端ASPNET AJAXn131 Ajax概况n132 服务器端Ajax与客户端Ajaxn133 调试Ajax应用n134 使用UpdatePanel控件n1341 指定UpdatePanel触发器n1342 嵌套的UpdatePanel控件n1343 以编程方式更新UpdatePaneln1344 UpdatePanel与JavaScriptn1345 UpdatePanel服务器端页面执行生命周期n1346 UpdatePanel客户端页面执行生命周期n1347 取消当前异步回传n1348 中断上一个异步回传n1349 在一次异步回传中传递额外的信息n13410 优雅地处理UpdatePanel错误n13411 UpdatePanel的性能n135 使用Timer控件n136 使用UpdateProgress控件n137 小结nnbspn第14章 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn141 使用ASPNET AJAX Control Toolkitn142 Toolkit控件概述n143 使用AutoComplete控件n1431 通过页面方法使用AutoCompleteExtendern1432 通过Web服务方法使用AutoCompleteExtendern1433 在AutoCompleteExtender中使用文本/值对n144 使用DragPanel控件n145 使用FilteredTextBox控件n146 使用MaskedEdit控件n 使用Animation控件n148 使用UpdatePanelAnimation控件n149 小结n第15章 用jQuery实现客户端Ajaxn151 jQuery介绍n1511 使用jQuery库n1512 创建jQuery文件n1513 方法和documentreadyn1514 jQuery选择器n152 从客户端调用Web服务n1521 调用外部的Web服务n1522 调用静态的页面方法n153 小结n
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飞飞影视导航系统 v4.1.190209.zip
飞飞影视导航系统简介飞飞影视导航系统FeiFeiCms是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播系统，灵活，方便是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。FeiFeiCms采用PHP MYSQL架构,国内优秀TP的框架为开发基础,其卓越的访问速度和负载能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将 FeiFeiCms 努力打造成为您身边最贴近的建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统特性建站1：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)2：安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)3：影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)4：多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)5：建站资源丰富(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习)6：网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量1：SEO优化工具篇(百度,谷歌地图/rss订阅/单文件RSS聚合/TAG关键字聚合/专题编辑)2：SEO优化模板篇(标签灵活调用/播放页每集静态标题描述/自定义常用标签/专题匹配/关联词匹配)3：SEO优化路径篇(静态模式/伪静态模式/动态模式/自定义生成路径)4：网站互动守住流量(评分/顶踩/评论/留言/会员等用来提升人气的模块可大幅提搞回头客留住流量)变现流量变现(自定义缓冲广告/内置广告模块/推荐流量互换/推荐广告联盟/友情链接交换)飞飞影视导航系统部份功能展示1: 前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2：支持二级域名手机模块独立3：图片延迟加载技术4：搜索联想功能5: Tag关键词分词聚合功能6：专题聚合功能7：影片评分功能8：影片分享功能9：影片人气功能10：影片顶踩功能11：影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12：影片剧集分集介绍功能13：影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14：影片解析功能（后台一键添加）15：影片版权跳转功能16：影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17：支持影片频道页聚合18：支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19：支持影片多条件筛选20：支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21：文章影讯频道功能22：后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23：后台智能添加更改广告24：运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25：可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26：自定义导航菜单27：首页轮播系统28：友情链接管理系统29：数据库备份还原系统30：数据库管理系统31：模板在线管理功能32：前台模板标签自定义数据调用33：海量模板下载34：微信公众号模块35：明星系统36：角色系统37：直播模块飞飞影视导航系统 v4.0.190209更新日志关闭SESSION自动开启，提高系统性能系统增加明星模块功能系统增加角色模块功能增加（预告片、在线观看、下载观看、新闻资讯、经典台词、演员表、影评、评分、看点、上映时间、大结局）增加观看记录精确到集数功能增加dplayer播放器（支持前贴片与暂停广告）增加（排行，最新，地图）等多个内置单页增加明星资源库分享接口增加角色资源库分享接口增加剧情优采云
入库接口增加角色优采云
入库接口增加明星优采云
入库接口更多升级内容请看升级补本说明...飞飞影视导航系统前台页面飞飞影视导航系统后台管理后台路径：域名/admin.php用户名与密码：admin admin888后台页面相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx 网站内容管理系统 v5.5.zip
Lerx 网站内容管理系统 v5.5 更新日志1.修复了短信验证码发送时间间隔无效，可能引起连续恶意验证的问题。2.来访IP记录，如果来源Reffer和当前地址相同，则不记录Reffer。3.记录来访IP记录的总访问数。（注：若间隔6小时以上，则重新记录）4.解决站点手机监控平台中url地址不自动断行引起的美观和左右滑摆问题。5.增加QQ帐号互联登录方式6.增加微博帐号互联登录方式7.增加微信帐号互联登录方式8.网站的手机监控端增加最新评论列表9.修复评论不记录客户端IP的问题10.完全启动后5秒执行首页及栏目的静态文件生成、更新。11.更换富文本编辑器。12.发布文章的同时可以上传附件。13.美化网站自动地图（导航）页。14.更新了IP地址库（纯真）。Lerx 网站内容管理系统软件简介Lerx 网站内容管理系统是一套开源免费的基于Java环境的，采用Spring 4和Hibernate 5 开发的各类门户网站内容管理。采用了低耦合式模块化设计。拥有版本更新自动提醒、智能网站模板市场、文件上传防重、智能裁剪等等独特优势功能。Lerx CMS V5版(以下简称V5版)采用了基于Java的SpringMVC框架，抛弃了V2-V3版本使用的Struts 2。
SpringMVC框架更加安全、稳定。ORM持久化框架依旧使用Hibernate，版本为5.4。开发时采用的数据库为MySQL。是一个能快速上手的开源的网站建设CMS。SpringMVC Hibernate ORM MySQL Hibernate Search(Apache Lucence) IK中文分词 Log4J ...主要采用Jquery 1.9.1，使用Layui 2模块化前端框架。Jquery Layui JSON AjaxLerx 网站内容管理系统主要功能前后台用户及角色管理、站点管理、栏目、文章管理、模板管理、自由开放的模板市场、系统监测、调查（投票及点赞）、评论、全面的日志系统、来访登记统计系统。实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.跨平台系统，能无差别的运行于Windows、Linux、Mac OS等操作系统。2.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。3.★验证码支持短信、邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。4.支持最高权限后台登录的限制登录IP功能。
IP或IP范围设置灵活，可以同时设多个IP及IP范围的任间组合。5.在忘记后台登录密码时，支持临时配置文件获取用户名和密码登录模式。6.用户组（角色）权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。7.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。8.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。9.★可以使用用户名、邮箱、手机号码任一方式进行登录。具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。10.★具有深度的来访记录及统计功能。站点、每个栏目、每篇文章均拥有独立的来访IP记录节点模块，可完成从站点开放以来各个节点的年度、季度、月度、星期、天、小时的统计和报表功能。能获得站点、每个栏目、每篇文章的来访IP量及阅读量，能生成独立的报表。11.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文章的调查统计数据及详细报表。12.每篇文章均拥有独立的评论模块。
支持匿名评论，支持评论后审核通过模式，支持文章发布者管理评论，支持前台管理员评论管理。13.拥有强壮的栏目树功能，移动、排序栏目非常方便。14.可以设定各个栏目是否对外面，及限制访问IP。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。可以采用聚集功能配合模块调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。15.★具有智能裁剪功能。能获知图片的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。16.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后显示在栏目的显示页中。17.可以设定栏目的静态化文件夹名。18.首页、栏目页、文章页均采用HTML静态化措施。静态化文件为真实静态方式。文章在审核通过时会自动生成HTML文件，在取消审核状态后会自动删除HTML文件。能自动探知文章编辑者的用户权限，以便在编辑后及时改变审核状态及对审核通过的文章自动生成HTML文件。可以对所有已生成的静态化文件重新生成。19.★能自动探知文章的视频文件，配合模板能自动在文章页产生H5视频播放器进行播放。20.★可使用精简短标题，以便模块能智能在相应的位置产生合适长度的文章标题。
且具有智能标题截取功能：由于英文和数字是半角字符，而中文汉字是全角，当标题中经常出现这两种混杂，又不愿意采用精简标题的情况下，强制截取长度会影响页面美观。智能截取会主动判断每一个字符是全角或半角，会整体计算每一个标题的理想长度来进行截取。21.可以发布强制URL跳转的文章。22.★可以迅速在前后台自由关闭文章的调查（点赞、投票）及评论功能。23.每篇文章发布后均可以自由上传附件。24.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。25.可以在后台查看或删除操作日志。26.可以在后台查看和修改相关资源文件。27.★拥有网站状态监测功能。可以在后台查看服务器的状态，可以查阅Java虚拟机的内存使用情况。可以查阅服务器的硬盘空间使用情况。可以在后台重新启动网站。可以通过时刻流量表查看当天、昨日及平均数据。28.★可以通过管理后台生成的二维码打开一个加密的网站情况手机界面。除获得上述信息外，还可以获得最新发布、最新访问、最热门的文章信息。29.具有完善的模板管理系统。可以自由导入、下载、修改模板文件。
可以拥有多个模板，一键切换网站的使用模板。30.★拥有云端的模板市场功能。可以任意向模板市场上传发布自己的模板。可以将自己发布的模板设定为收费状态，通过其它平台收费后向需求的用户发送一个一次性的密钥以便下载。31.★用户上传下载模板均是一键操作，静默传输。无需通过浏览器选取模板、资源文件上传，无需通过浏览器的下载功能获得模板再进行导入。在用户确定上传后，网站后台会对用户的模板、使用到的资源文件（包括图片、Js文件、CSS文件等）进行打包压缩，并进行静默上传。用户在模板市场获取模板时，亦是静默下载，完成后网站后台会自动解压到指定位置并自动导入网站系统，用户只需在下载后点击一下设定为默认模板即可。32.★充份保护模板的制作人的版权。只有在上传的服务器上才可对云端的对应模板进行相关操作。33.模板编辑模块采用了新型的智能标签，容错率及可阅读率大大提高。34.每一个栏目（频道）均可单独使用他特定的模板。35.系统和默认模板已集成二维码分享功能。点击分享图标即可弹出二维码窗口，通过手机扫码即可查阅当前的页面内容，如首页、栏目页、文章等等。使用了响应式布局，手机和PC等会自动进行页面适应。36.能生成类似于百度的全文搜索页面。支持信息分析、相似性检索技术，支持关键字检索、全文检索、组合检索等，并使关键字在搜索结果中进行高亮显示。文章发布后即生成相应的文件索件，避免过多查询数据库，引起服务器堵塞。Lerx 网站内容管理系统截图相关阅读同类推荐：站长常用源码
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Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext)-其他
Lerx 开源网站内容管理系统(CMS)是一个以Java+MySQL进行开发的内容管理系统源码。一.简介1.跨平台设计，能无差别运行于Windows、Linux、MacOS等系统平台。2.采用了安全、稳定的基于Java的SpringMVC框架。3.数据库ORM持久化框架使用Hibernate 5.4，通过加载不同的驱动程序支持MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等数据库。4.具有云端软件版本更新提示服务器。5.具有能提供一键式打包、解包、上传、下载、无配置式布署的自由开放的智能模板市场。6.提供手机端模块进行服务器及网站状态实时状态监测。7.提供了防重式文件上传模块。通过上传文件去重复功能，避免了不必要的空间资源浪费。8.支持市场上大多数的短信平台，支持腾讯云短信。支持验证码的短信和邮件发送一键式切换。9.HTML页面真静态化技术，页面刷新快。10.具有独立的投票、点赞、访问统计、结构树状图模块，全面的日志系统，低耦合设计。绑定到不同的对象即能完成相应的功能。11. 具有专辑功能，可以实现站中站、博客、个人主页、工作室、专题等功能 。12. 支持LayEditor、WangEditor、KindEditor、UEditor、CKEditor 4&5 五种在线富文本编辑器 。
13.具有整站全文搜索功能。可同时搜索门户和专辑内文章。亦可在专辑频道和单个专辑中定向搜索。14.拥有类似于微信和微博的消息系统，可以向当前用户四种类型的消息：1.涨粉消息。即专辑被其它用户关注产生的消息。2.关注对象发文消息。3.评论消息。4.私密消息。二.主要框架后端：SpringMVC + Hibernate ORM + MySQL + Hibernate Search(Apache Lucence) + IK中文分词 + Log4J + ...前端：Jquery + Layui + wangEditor/KindEditor + JSON + Ajax三.实现功能（标记★的为关键的或独特的内容）1.★拥有云端版本更新通知服务器，可在后台获取官方的最新版本及每次更新的版本更新信息，及时通知用户进行升级。2.★验证码支持利用短信或邮箱发送。短信模板已支持国内常用短信平台的接口，支持腾讯云短信接口。配置简单。3.针对整个站点能一键开启或关闭用户注册、投票、评论、匿名评论、评论自动审核、文章自动审核功能。4.具有简单高效的用户和角色（用户组）管理功能，用户权限利用鼠标点击在权限细节上打勾即可完成。
能对用户组（角色）整体禁用，能查看各用户组的会员人数。5.★前后台用户登录均支持首次不显示验证码模式。拥有多次失败登录后限时锁定及解锁机制。6.★可以使用用户名、邮箱、手机号码或利用QQ、微信、微博等社交平台互联任一方式进行登录。每个用户拥有一个身份名片，在PC端和移动端智能排版显示。可以通过二维码分享名片。名片收录
了用户的绝大部分信息和改密码等操作按钮。7.具有忘记密码功能，可以通过短信、邮箱发送验证码给用户，验证后修改登录密码。8.可以对用户进行禁言操作。禁言后用户不可发文和评论。9.用户模块记录用户的注册时间IP，每次登录的IP、手机、邮箱等细节，能通过简单的标记查看用户的密码修改情况。。每次登录均记录在日志文件中。10.拥有强壮的栏目树状结构功能，移动、排序栏目非常方便。11.每个栏目均能设置独立的模板，可以使用不同栏目及主站能呈现不同的网站风格。可以采用聚集功能配合模板调整栏目在前台页面上的栏目及栏目下文章显示。12.每个栏目均有独立的访问统计、评论等模块，能查看每个栏目（收录
下级栏目及栏目下的文章）的访问量。可以一键关闭栏目下的所有文章的调查、评论。13.★每个栏目可拥有独立的私有特定的HTML，可以无损后出现在栏目的HTML代码中。
14.可以设定栏目的静态化文件夹名。15.可以设定各个栏目是否对外开放，能针对不同的栏目设置不同的来访IP限制。16.文章发布可以附加多种图片、视频、附件。支持正文内的多图片同时上传。支持精简标题、附加标题，支持文章强制URL跳转。17.★所有上传的文件均有除重功能。即同一文件在当前站点中只会上传一次，后面的上传结果会获取以前的上传文件URL，避免过多的文件上传挤压服务器的有限空间。18.★具有智能文章标题截取功能。19.★具有智能裁剪功能。能智能感知图片（包括JPG、PNG、GIF等格式）的中央矩片后裁剪后并按照设定的尺寸进行缩放。能对指定栏目设定特定的裁剪宽度和高度。能对指定栏目下的文章设定原图上传。20.每篇文章都各自拥有独立的调查模块，可以完成点赞功能或赞成、反对和中立的页面操作。★能获得每篇文
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张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7
张家界CMS企业管理系统官方版 v1.0.7系统介绍：安装向导运行：/Install/index.asp帮助文档：doc/张家界企业网站管理系统（zjjcms）是 由新派工作室基于asp+access/mssql 自主研发而成。我们致力于中小企业网站的搭建。根据现有企业的需求。开发适合企业的模块， 让企业可以轻松搭建适合自己企业的网站，后台功能强大，管理便捷。代码简单易懂，适合二次开发。 我们认为“简单就是美”，因此一直以来，新派工作室在开发过程中无处不充分考虑用户的使用习惯，尽最大可能降低用户的使用门槛，让用户关注于内容维护本身，而不需 要投入过多的时间来学习系统的使用技巧，在细节处下大工夫。功能特点：1.站点采用UTF-8国际编码2.程序与模版完全分离，懂美工就能使用。。3.全站生成html，灵活的标签调用。4.全局设置功能(可以设置企业的基本信息)5.导航菜单管理(前台采用jquery插件实现二级下拉菜单，后台可设置菜单的显示和隐藏)6.留言功能7.幻灯图片管理8.新闻频道：采用无限级频道分类。外链地址，完美整合kindeditor编辑器。后台可批量删除，置顶，推荐等。9.产品频道：采用无限级频道分类：支持无限极自定义产品属性。
采用批量上传图片。全方位展示贵企业的产品。让用户得到更详细的了解。 前台，产品展示 采用多图展示。同时也支持 删除产品的时候 删除上传的产品图片，以节省您的空间。10.下载频道：采用无限级频道分类。同时支持自己计算上传文件的大小。可支持批量删除。11.人才频道：提供给有需求人才的企业模块。可支持批量删除。12.友情链接：可支持logo链接，和文字链接。可支持批量删除。13.单页管理：可自主设置关键词，描述。以方便需要拓展功能的企业。通过单页设置，您可以做出，比如，自己企业的联系方式。付款方式，加盟说明等等。14.强大的广告功能。15.强大的自定义字段功能（支持：新闻频道，产品频道，下载频道，人才频道）。16.自定义标签、模版功能。17.强大的生成html功能（支持一键生成全站）。18.数据库在线处理（数据压缩 | 数据备份 | 数据恢复 | 批量替换）。19.图片生成缩略图，水印图（文字水印，图片水印），支持：新闻频道，产品频道，下载频道20.前台标签调用简单，支持自定义字段调用。21.开源免费，源码完全无加密开发，免去了您的后顾之忧，程序可免费无限制使用，但是禁止包皮发布。最后：请确保系统所放目录的FSO权限，及读写数据库权限。本程序不支持子目录、不支持伪静态（因为程序没有前台ASP文件）系统更新：1.0.7* 修复一些已知bug* 修复后台多处js代码不兼容问题* 优化生成文件* 增加列表标签支持order排序* 增加升级文件(运行：update文件夹)
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飞飞影视导航系统-PHP
飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）是一套专为不同需求的站长而设计的视频点播、聚合导航系统，灵活，方便，采集快是最大的特色，为初学者快速架设网站首选，只需5分钟即可建立一个海量的视频讯息的行业网站。飞飞影视导航系统（FeiFeiCms）采用PHP+MYSQL架构，国内优秀TP的框架为开发基础，其卓越的访问速度和负载能力与安全能力免去您的后顾之优。本着免费开源的宗旨、将飞飞影视导航系统（FeiFeiCms） 努力打造成为您身边最贴近的PHP电影建站程序！不需要庞大的空间与高带宽；一个普通的虚拟空间就可以迅速搭建起一个内容丰富的视频、资讯网站，使你的建站成本低至极点!免费开源，模版分离，动态标签，万条数据，只要会HTML就可以做出属于您的个性化的网站。飞飞影视导航系统4.X系统特性：内核安全稳定(基于ThinkPhp框架开发/PHP+MYSQL架构/Jquery类包/超强的负载能力与缓存/UTF8编码)安装使用简单(一健安装/一键采集/一键备份/一键切换动静态模式/操作简便/灵活实用)影片资源丰富(多播放器/多浏览器支持/百万集片库/24小时不间断更新/一键采集/自定义采集)多终端跨平台(windows、Linux均可安装/PC、手机、平板同步观看)技术支持完善(SEO优化模板免费下载/实用插件工具免费下载/完善的教程学习/全程论坛技术支持)网站管理轻松(支持定时采集/定时生成/做最懒最赚钱的站长)流量变现容易（后台广告系统、在线添加广告代码，方便站长流量快速变现）飞飞影视导航系统部份功能展示：1、前台模板自适应（PC、手机、平板自动适应）2、支持二级域名手机模块独立3、 图片延迟加载技术4、搜索联想功能5、 Tag关键词分词聚合功能6、专题聚合功能7、影片评分功能8、影片分享功能9、影片人气功能10、影片顶踩功能11、影片评论功能（系统自带、有言、畅言）一键切换12、影片剧集分集介绍功能13、影片自定义播放器功能（自带30多种播放器外可扩展）14、影片解析功能（后台一键添加）15、影片版权跳转功能16、影片自带24小时不间断更新聚合资源库，第一时间更新17、支持影片频道页聚合18、支持影片列表页展示（可支持ajax无刷新加载）19、支持影片多条件筛选20、支持影片多种排序（人气、评分、上映时间等）21、文章影讯频道功能22、后台一键API采集上万部影片（同时支持优采云
自定义免登录采集）23、后台智能添加更改广告24、运行速度快、性能高（支持生成静态网页、支持memcache缓存、文件缓存）25、可定时采集、定时生成（“懒站人”的最佳选择）26、自定义导航菜单27、首页轮播系统28、友情链接管理系统29、数据库备份还原系统30、数据库管理系统31、模板在线管理功能32、前台模板标签自定义数据调用33、明星系统34、角色系统35、直播系统36、微信公众号37、海量模板下载
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SDCMS-B2C商城网站管理系统 v1.5
SDCMS-B2C商城网站管理系统是一个以php+MySQL进行开发的B2C商城网站源码。SDCMS B2C商城网站管理系统功能介绍如下：1、普通商品、网盘商品、卡密商品、积分商品（支持规格管理）2、商品预算功能3、赠品功能4、组合套餐功能5、优惠券（可免费领取，也可以积分兑换）6、限时折扣功能7、多人拼团功能8、三级分销功能（可自己调整分销级数，支持商品转发分销）9、支持第三方用户登录（QQ、微博、微信）10、城市分站功能（可一键开启或关闭四百多个省市的分站功能，支持绑定域名和虚拟目录形式）11、支持第三方存储功能（阿里云OSS，七牛云）12、支持主流支付接口（支付宝、微信），支持退款功能13、支持第三方短信接口（阿里云短信、腾讯云短信）14、支持第三方快递接口（快递鸟接口）15、支持设置运费模板16、支持商品满N件包邮设置17、支持每个商品单独设置分销比例及开关18、支持商品视频介绍功能19、支持订单批量打印功能20、支持订单货到付款、电子发票等功能（均可后台开启或关闭）21、支持商品评价晒图功能22、收入数据报表、订单统计（可按日期统计）、会员消费排行、佣金排行、登录次数排行、积分排行等23、对接微信公众号平台功能（关注回复、自动回复、关键字回复、自定义菜单、群发图文素材等）24、支持每套模板多色系管理（每套模板可以设置不同的颜色界面）25、支持栏目和内容分别设置不同后缀形式26、支持一键获取微信收货地址27、支持微信模板消息推送（订单方面）28、会员签到29、微信小程序商城、百度小程序商城、抖音小程序商城本次更新记录如下：【新增的功能】01、新增批量修改价格插件02、自定义字段验证类型增加身份证03、后台增加一键清除过期优惠券功能04、新增插件在线安装、更新功能05、新增模板在线下载功能06、新增后台一键升级功能07、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页08、新增组图模块编辑时可以直接换图功能09、增加循环标签cache和cachetime参数，用于数据缓存10、后台订单管理增加按时间、按会员、按来源、状态等项目搜索11、新增商品列表（模板中调用连接：{N(‘goods’)}）功能12、文章系统加排序功能13、新增会员签到功能14、商品模块增加tags标签功能15、新增商品副栏目功能（一个商品可以同时发布到多个栏目，可自由开启或关闭）16、新增商品搜索记录功能17、增加佣金统计功能（可按月份、状态统计）18、新增商品划线价功能19、新增百度小程序20、新增抖音小程序21、后台登录增加谷歌验证功能（可选设置），更好提升后台安全性（可以不用修改后台路径）22、增加微信群发功能状态查询（发送未成功时使用）23、增加微信群发预览功能（可发送到指定微信号），群发预览后可以继续群发。
24、新增文章列表（模板中调用连接：{N(‘article’)}）功能【优化或调整】01、区域管理中的省份调整为和微信小程序里一致02、手机站拼团单独购买显示购买价格和团购价格03、首页商品导航太多的时候撑出去了04、发货信息太长时未换行05、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面06、商品栏目手机站简称长度调整07、商品库存预警中去掉虚拟商品显示08、jquery升级至3.0以上版本09、优化安全策略算法，应对各种检查报告10、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突11、部分页面商品图片增加懒加载效果提升页面打开速度12、重写计划任务功能，防止因为订单过多导致任务一直无法被执行13、系统授权类型调整为可以后台在线修改14、sd_order_list表中的gooods_saletype字段改成：goods_saletype15、手机版分类页面重新布局提升兼容性【修复的Bug】01、修复小程序拼团转发后无法显示的Bug02、修复参加过拼团的商品无法参加限时优惠的Bug03、修复伪静态兼容模式Url异常的Bug04、修复使用西部数码虚拟主机无法获取正确用户Ip的Bug05、修复预售订单使用余额付款后多次提醒，且金额不对的Bug06、修复多个商品同时兑换时，积分明细中显示的积分不正确的Bug07、修复关闭手机站后文章内容自定义模板无效的Bug08、修复城市管理无法删除城市的Bug09、修复了账户只读状态下可以修改品牌一键设置功能的Bug10、修复删除会员没有删除对应支付记录的Bug
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SDCMS四网合一企业网站管理系统 v2.3
SDCMS四网合一企业网站管理系统是一个以PHP+MySQL/Sqlite进行开发的四网合一网站源码。SDCMS四网合一企业网站管理系统功能特点：四网合一企业网站管理系统支持在线升级（支持跨版本）、插件在线安装、系统内置严格的过滤体系、可以有效应对安全检测报告。四网合一：电脑网站、手机站（数据同步、支持绑定域名）、小程序、公众号管理一个后台即可搞定。双数据库引擎、运行环境全面：同时支持Sqlite和Mysql两种数据库引擎，支持Php5.4 至 7.4版本安装使用。灵活的扩展：支持模型自定义、字段自定义、表单自定义、内容参数自定义，系统参数扩展。特色功能：支持城市分站、列表筛选、栏目绑定域名功能、内容同时发布到多个栏目等功能。会员系统：会员自定义阅读权限。支持会员分组、支持会员QQ一键登录、微信扫码登录、微信App自动登录等。文章收费功能：支持付费阅读功能、同时支持有阅读权限的用户免付费功能。主流支付接口：支付宝（PC站支付、手机站支付）微信（扫码支付、公众号支付、H5支付）。微信公众号管理：支持设置访客留言、产品询价、产品订单等模块的邮件提醒管理员。众多实用插件：标签生成器、内容采集插件、百度内容推送、百度电子地图等多种插件。
本次更新细节如下：四网合一企业网站管理系统V2.3版本详细更新细节如下：【新增的功能】01、新增后台在线升级功能（仅超级管理员可以操作）02、新增后台插件市场、支持插件一键安装和更新03、新增后台模板市场、支持模板一键下载04、新增万能循环标签缓存开关及缓存时间参数05、新增【IS_HOME】全局常量，作用：判断是否为首页06、缓存管理中增加数据缓存清理07、增加用户注册弱密码检测08、自定义字段增加身份证验证选项09、内容简介增加违禁词过滤10、自定义表单增加微信分享简介调用11、增加了一些应对安全检查报告的策略算法12、新增组图模块编辑时可以直接换图功能14、小程序接口调用最新内容增加随机排序参数（order参数设置为：4），classid参数支持同时多个类别，以英文逗号间隔【优化或修改】01、升级UI框架，统一添加【ui-】前缀，防止与其他UI框架冲突02、会员注册成功后调整为跳转到注册前的页面03、注册和登录页面模板用户名和密码修改表单名称（应对安全检查）04、升级jquery至3.0以上版本（应对安全检查）05、后台添加Tags调整为最大数量为1006、系统自带的一些安全检测数据调整为可修改07、重写了蜘蛛来访插件（需要卸载以前的重新下载安装）08、百度小程序内页左上角调整优化（其他小程序均未改动）09、页面添加html5动画效果10、其他细节代码调整优化【修复的Bug】01、修复副栏目功能在列表页失效的Bug02、修复采集插件无法保存远程图片的Bug03、修复了采集插件人气出错的Bug04、修复了微信关键字回复列表页修改状态无效的Bug05、修复了内容替换插件算法错误的Bug06、修复了伪静态下使用兼容模式后台搜索功能出错的Bug07、修复了使用Sqlite数据库时，采集插件第三步无法使用的Bug
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GBBS微论坛 v3.2(新年版).rar
GBBS微论坛，界面简约，风格大气，支持手机终端管理，是首款二维码论坛，首款话题可以与淘宝宝贝绑定的论坛，继承论坛的即时、自由、信息发布等特点，不求大而全。微论坛发展的方向是移动互联网优秀体验，亮点是与电商轻电商（如淘宝）的完美结合，以求轻巧快速的搭建自己的轻电商平台或宝贝产品展示平台。可做新闻系统、信息发布系统、文章发布系统、微相册、问答系统之用，后台清晰，SEO合理，适合中小型企业、站长和淘宝店主使用。本系统可以专业人士使用，也可以从未涉及过网络的人士使用，上传即可，简单设置（甚至可以不用设置）一键完成，复杂设置如页面重新布局，都可随心所欲操作。 1、系统分access/mssql两种语言版本，仅10M空间即可以正常使用本系统；2、只需IIS环境即可默认启动，官方默认一套大气皮肤，并可更换皮肤；3、可做为PC论坛、手机论坛、微贴吧、信息系统、微商铺、轻电商、留言板、相册、广告系统等使用；4、SEO优化静态化及搜索引擎优化一键设置，省心无麻烦，布局符合SEO原则，搜索引擎爱收录；5、jquery/js的特性可用于系统跨浏览器、跨平台调用；6、图片展示、文字展示随意排版帖子，想玩相册？一键设置；想玩商铺展示？还是一键设置！7、支持图片、文档、文件批量上传，支持话题权限，支持设置上传文件类型； 8、在线更换LOGO，更换皮肤，更与kindeditor完美结合，自由上传图文编辑；9、Q信任登陆，不再为繁琐的注册发愁，精致的积分等级及权限设置，满足不同要求！ 10、中国首款与二维码结合的论坛，手机一族贴心的功能，扫一扫一切搞定！超适合用于淘宝宝贝展示！11、真正的伪静态哦，不需要设置模板的伪静态哦，不损耗系统资源；12、new!兼容各种手机浏览的清淡界面，快速而准确，支持APP；二维码演示地址：，手机扫描，即可到达微论坛用户名 admin 密码 admin1、修复普通用户成为管理员BUG2、升级音频视频播放器3、上传附件改为传统方式兼容所有浏览器4、上传附件限制改为前置限制，提速80%5、修改回贴、前台删帖ID错误6、话题排序精确为时间排序7、修正手机版有时不能发贴覆盖文件：bbs_admin_hf.asp tb_gl.asp filesc.asp admin_setup.asp更新文件：bbsview.asp bbslist.asp dbconn.asp conn.asp
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教程:seo伪原创工具
项目名称 8
在中国服务器上发布之前，请检查网站内容以确保其不收录
列入黑名单的关键字或敏感内容 - 例如攻击性评论、政治内容、赌博、色情内容。任何“令人反感”的内容都会被百度收录并可能被关闭。为避免被 Baiduspider（百度的官方网络爬虫）阻止，请为 Flash、iFrame 和 JavaScript 内容提供纯 HTML 替代方案。此外，删除非中文网站的出站链接——即使西方网站没有被明确阻止——也可以避免加载错误。相反，使用来自与您在中国的行业相关的高度权威网站的链接。另一个提示：注册百度网站管理员服务工具以采集
基本统计数据、上传更新的站点地图、识别/修复损坏的链接或站点问题，
解决方案:批量上传：别让一键高效工具成为“导入失败”的警报器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 46 次浏览 • 2022-11-30 09:49
解决方案:批量上传：别让一键高效工具成为“导入失败”的警报器
这个要看情况，其实是看研发资源、项目周期、用户接受度。如果你有钱任性，可以先导入正确的内容，再导出错误的内容（这比是否先导入正确的数据更重要），并在导出模板中准确标注具体错误原因，并且用户修改后再上传，这样最快最省事。
情况示例可能包括：
1.直接报导入失败，不做导入报错等其他处理——用户体验是最差的，除非用户有能力自己判断导入的数据哪里出了问题。但是，如果是这样，用户就不容易导入错误的数据；不推荐；
2、页面给出导入错误原因，用户根据页面提示修改模板内容后重新上传——适用于数据量小，错误率高的场景低，用户可以接受这种方式；它也是我当前项目中最常用的形式；
3、先导入正确的提示问题的数据，分很多场景：
一个。只提供错误数据导出模板，不标注具体错误原因——研发成本高于前者；
b. 提供错误数据导出模板，对所有未通过校验的字段进行标注——研发成本最高，但方便用户快速定位错误问题；
C。支持修改页面错误数据后直接重新上传——研发成本高，适合数据量小且用户对领域熟悉程度高，改动量小；
所以你的问题2，看完解释你心里应该有答案了吧~~
欢迎一起讨论~
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蜘蛛云-百度排名点击SEO优化软件是本着“我为大家，大家为我”的互助为中心开发的任务云平台。蜘蛛云平台应用包括： SEO工具包括：百度排名点击工具、关键词排名批量查询
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这个要看情况，其实是看研发资源、项目周期、用户接受度。如果你有钱任性，可以先导入正确的内容，再导出错误的内容（这比是否先导入正确的数据更重要），并在导出模板中准确标注具体错误原因，并且用户修改后再上传，这样最快最省事。
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1.直接报导入失败，不做导入报错等其他处理——用户体验是最差的，除非用户有能力自己判断导入的数据哪里出了问题。但是，如果是这样，用户就不容易导入错误的数据；不推荐；
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解决方案:批量上传：别让一键高效工具成为“导入失败”的警报器
这个要看情况，其实是看研发资源、项目周期、用户接受度。如果你有钱任性，可以先导入正确的内容，再导出错误的内容（这比是否先导入正确的数据更重要），并在导出模板中准确标注具体错误原因，并且用户修改后再上传，这样最快最省事。
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1.直接报导入失败，不做导入报错等其他处理——用户体验是最差的，除非用户有能力自己判断导入的数据哪里出了问题。但是，如果是这样，用户就不容易导入错误的数据；不推荐；
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一个。只提供错误数据导出模板，不标注具体错误原因——研发成本高于前者；
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C。支持修改页面错误数据后直接重新上传——研发成本高，适合数据量小且用户对领域熟悉程度高，改动量小；
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汇总:一键采集上传常见的细节问题的解决方案【干货】
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-11-29 09:26
汇总:一键采集上传常见的细节问题的解决方案【干货】
一键采集上传常见的细节问题的解决方案1.采集前的细节问题处理。特别是地址问题，会导致死链接和其他奇怪的地址存在。而且还会有一些店铺以及相应的简介和营销图片存在。大多情况下，我会下载1688的营销图片格式然后再上传到一键采集的页面2.采集后的上传工作。工欲善其事必先利其器，采集工作常常会因为采集的数据量过大，或者人力、时间有限而出现在匹配方面的操作失误。
这些都需要进行解决。比如一次采集的数据量必须是4000w-1亿左右的数据量才能满足，还需要进行信息的聚合再进行处理等。在中间数据的上传过程中，可能出现部分数据遗漏或者采集过程异常等情况。这些都需要进行异常处理。3.采集规则的处理。原本采集过程中经常会出现定位不了主要的销售人群，或者搜索结果中差价过大的商品无法在该商品的链接里有展示，如何来处理就是大问题了。
4.采集到的数据后期的定位与筛选。很多时候只是数据的搜索存在问题或者存在两个的搜索结果明显是有差异的。或者是数据存在地址的异常等问题。所以这个时候需要对采集到的数据进行定位与处理工作。如：什么样的单品在哪个类目里最畅销等。5.采集的过程。一次采集到的数据量太大可能导致的故障问题是什么呢，比如图片下载不了、文字丢失、采集超时等等。
怎么来解决呢，比如定位到了第1条和第5条数据的差异，可以进行对比更改，再比如文字丢失可以采集出来重新采集一份等。6.其他非故障问题的处理。比如一个商品同一天发货可能只有1、2条数据，那么这两条数据的展示形式是什么呢，还有其他就是匹配不到正确的商品的地址等等问题。 查看全部
一键采集上传常见的细节问题的解决方案1.采集前的细节问题处理。特别是地址问题，会导致死链接和其他奇怪的地址存在。而且还会有一些店铺以及相应的简介和营销图片存在。大多情况下，我会下载1688的营销图片格式然后再上传到一键采集的页面2.采集后的上传工作。工欲善其事必先利其器，采集工作常常会因为采集的数据量过大，或者人力、时间有限而出现在匹配方面的操作失误。
这些都需要进行解决。比如一次采集的数据量必须是4000w-1亿左右的数据量才能满足，还需要进行信息的聚合再进行处理等。在中间数据的上传过程中，可能出现部分数据遗漏或者采集过程异常等情况。这些都需要进行异常处理。3.采集规则的处理。原本采集过程中经常会出现定位不了主要的销售人群，或者搜索结果中差价过大的商品无法在该商品的链接里有展示，如何来处理就是大问题了。
4.采集到的数据后期的定位与筛选。很多时候只是数据的搜索存在问题或者存在两个的搜索结果明显是有差异的。或者是数据存在地址的异常等问题。所以这个时候需要对采集到的数据进行定位与处理工作。如：什么样的单品在哪个类目里最畅销等。5.采集的过程。一次采集到的数据量太大可能导致的故障问题是什么呢，比如图片下载不了、文字丢失、采集超时等等。
怎么来解决呢，比如定位到了第1条和第5条数据的差异，可以进行对比更改，再比如文字丢失可以采集出来重新采集一份等。6.其他非故障问题的处理。比如一个商品同一天发货可能只有1、2条数据，那么这两条数据的展示形式是什么呢，还有其他就是匹配不到正确的商品的地址等等问题。 查看全部
汇总:一键采集上传常见的细节问题的解决方案【干货】
一键采集上传常见的细节问题的解决方案1.采集前的细节问题处理。特别是地址问题，会导致死链接和其他奇怪的地址存在。而且还会有一些店铺以及相应的简介和营销图片存在。大多情况下，我会下载1688的营销图片格式然后再上传到一键采集的页面2.采集后的上传工作。工欲善其事必先利其器，采集工作常常会因为采集的数据量过大，或者人力、时间有限而出现在匹配方面的操作失误。
这些都需要进行解决。比如一次采集的数据量必须是4000w-1亿左右的数据量才能满足，还需要进行信息的聚合再进行处理等。在中间数据的上传过程中，可能出现部分数据遗漏或者采集过程异常等情况。这些都需要进行异常处理。3.采集规则的处理。原本采集过程中经常会出现定位不了主要的销售人群，或者搜索结果中差价过大的商品无法在该商品的链接里有展示，如何来处理就是大问题了。
4.采集到的数据后期的定位与筛选。很多时候只是数据的搜索存在问题或者存在两个的搜索结果明显是有差异的。或者是数据存在地址的异常等问题。所以这个时候需要对采集到的数据进行定位与处理工作。如：什么样的单品在哪个类目里最畅销等。5.采集的过程。一次采集到的数据量太大可能导致的故障问题是什么呢，比如图片下载不了、文字丢失、采集超时等等。
怎么来解决呢，比如定位到了第1条和第5条数据的差异，可以进行对比更改，再比如文字丢失可以采集出来重新采集一份等。6.其他非故障问题的处理。比如一个商品同一天发货可能只有1、2条数据，那么这两条数据的展示形式是什么呢，还有其他就是匹配不到正确的商品的地址等等问题。
心得:淘宝采集。拼多多采集，抖音采集，抖太子
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-11-28 11:39
心得:淘宝采集。拼多多采集，抖音采集，抖太子
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等你来回答，SEO常用的工具有哪些？网站优化原创
文章生成器工具有效吗？SEO批量发送工具真的有效吗？SEO反向链接发布，自己的原创文章，可以去多个网站吗？SEO：静态和伪静态哪个更好？是一样的吗？SEO伪原创用什么伪原创工具比较我吗？SEO伪原创怎么样？常用的SEO伪原创工具有哪些？如何每天导入原创
SEO工具？网站文章、伪原创文章、SEO伪原创怎么写？SEO编辑每天最多可以写多少篇伪原创文章？SEO伪原创工具有用吗？伪原创工具 哪篇好的SEO文章伪原创软件？站长有没有用过【牛奶托盘SEO伪原创工具】？伪原创？伪原创工具 哪篇好的SEO文章伪原创软件？哪个SEO伪原创工具更好，请SEO专业人士推荐？伪原创工具 哪篇好的SEO文章伪原创软件？宝君SEO伪原创工具的这个工具怎么样，你用过吗？亚马逊是否有营销工具来查找Topreviewer，或者您是否有亚马逊？您如何看待软件工程研究生院？研究生毕业后我必须学习多长时间？
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解决方案:web上传工具默认不考虑utf-8转义字符解析过程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 51 次浏览 • 2022-11-27 05:26
解决方案:web上传工具默认不考虑utf-8转义字符解析过程
一键采集上传常见的细节问题有：1、正常点击图片、文字后才进入下一步，数据应该是已被覆盖。造成以上错误的主要原因是非web域名才能启动，反而应该做到web域名启动时才进入下一步。应重新设置代理上传，如果你之前没设置代理，这样自己设置也可以。操作方法：填写接收数据域名在服务器--xss的界面中可以很清楚看到它，点开服务器菜单--编辑数据，设置user-agent即可。
最后点击推送按钮，就可以看到页面服务器返回的成功接收数据列表。2、转义问题：字符编码编码是上传数据时的一个标准，字符编码解析后才能形成上传原始数据。字符编码前后解析的结果是完全一致的，web上传工具默认不考虑utf-8转义字符。utf-8转义字符解析的过程如下：javascript-->javascript解析数据-->编码-->数据-->解析数据-->转义字符。
如图所示，utf-8转义字符的处理原则是：只针对javascript及其支持的编码。utf-8编码用在绝大多数的unicode环境。在前端，1.不支持utf-82.不使用utf-8编码3.解析时编码没问题，但字符串被转义时会被转义4.字符会被转义、转义无关的字符、以及数字转义。举例：上传到百度网盘--不支持utf-8编码--1.上传到百度网盘，编码不支持utf-82.上传数据库里面。
用ga中可以看到url到db-pretty_unicode这个类。用url-split解析用于上传数据，ga会按照url的编码来拆分，将数据分析出来，然后用split拆分即可。3.同理对于上传到csv文件，编码还是不支持utf-8。可以看出，只有csv文件的话，转义字符几乎可以忽略不计。用ga设置编码方式：设置编码方式是一个常用配置项。
个人常用的为ga.analysis-url-stream-converted(as,jpg,csv,text)。其他中的utf-8编码方式还有：ga.json-utf-8(data,json)ga.url-stream(data,json)ga.url-stream(data,text)url-stream(url-stream)ga.url-stream(data,text)其他可以参考ga：web调试及性能分析工具|10个web必会技巧ga的数据转义无关字符使用中文：如果遇到中文无效的情况，首先要了解为什么会这样，以及怎么避免这样的情况。
具体应该如何处理，应该按照w3cweb分析规范接入web查询语言：w3school在w3school。对于javascript,正则表达式，以及其他浏览器支持的方法。应该从源代码开始分析。 查看全部
一键采集上传常见的细节问题有：1、正常点击图片、文字后才进入下一步，数据应该是已被覆盖。造成以上错误的主要原因是非web域名才能启动，反而应该做到web域名启动时才进入下一步。应重新设置代理上传，如果你之前没设置代理，这样自己设置也可以。操作方法：填写接收数据域名在服务器--xss的界面中可以很清楚看到它，点开服务器菜单--编辑数据，设置user-agent即可。
最后点击推送按钮，就可以看到页面服务器返回的成功接收数据列表。2、转义问题：字符编码编码是上传数据时的一个标准，字符编码解析后才能形成上传原始数据。字符编码前后解析的结果是完全一致的，web上传工具默认不考虑utf-8转义字符。utf-8转义字符解析的过程如下：javascript-->javascript解析数据-->编码-->数据-->解析数据-->转义字符。
如图所示，utf-8转义字符的处理原则是：只针对javascript及其支持的编码。utf-8编码用在绝大多数的unicode环境。在前端，1.不支持utf-82.不使用utf-8编码3.解析时编码没问题，但字符串被转义时会被转义4.字符会被转义、转义无关的字符、以及数字转义。举例：上传到百度网盘--不支持utf-8编码--1.上传到百度网盘，编码不支持utf-82.上传数据库里面。
用ga中可以看到url到db-pretty_unicode这个类。用url-split解析用于上传数据，ga会按照url的编码来拆分，将数据分析出来，然后用split拆分即可。3.同理对于上传到csv文件，编码还是不支持utf-8。可以看出，只有csv文件的话，转义字符几乎可以忽略不计。用ga设置编码方式：设置编码方式是一个常用配置项。
个人常用的为ga.analysis-url-stream-converted(as,jpg,csv,text)。其他中的utf-8编码方式还有：ga.json-utf-8(data,json)ga.url-stream(data,json)ga.url-stream(data,text)url-stream(url-stream)ga.url-stream(data,text)其他可以参考ga：web调试及性能分析工具|10个web必会技巧ga的数据转义无关字符使用中文：如果遇到中文无效的情况，首先要了解为什么会这样，以及怎么避免这样的情况。
具体应该如何处理，应该按照w3cweb分析规范接入web查询语言：w3school在w3school。对于javascript,正则表达式，以及其他浏览器支持的方法。应该从源代码开始分析。 查看全部
解决方案:web上传工具默认不考虑utf-8转义字符解析过程
一键采集上传常见的细节问题有：1、正常点击图片、文字后才进入下一步，数据应该是已被覆盖。造成以上错误的主要原因是非web域名才能启动，反而应该做到web域名启动时才进入下一步。应重新设置代理上传，如果你之前没设置代理，这样自己设置也可以。操作方法：填写接收数据域名在服务器--xss的界面中可以很清楚看到它，点开服务器菜单--编辑数据，设置user-agent即可。
最后点击推送按钮，就可以看到页面服务器返回的成功接收数据列表。2、转义问题：字符编码编码是上传数据时的一个标准，字符编码解析后才能形成上传原始数据。字符编码前后解析的结果是完全一致的，web上传工具默认不考虑utf-8转义字符。utf-8转义字符解析的过程如下：javascript-->javascript解析数据-->编码-->数据-->解析数据-->转义字符。
如图所示，utf-8转义字符的处理原则是：只针对javascript及其支持的编码。utf-8编码用在绝大多数的unicode环境。在前端，1.不支持utf-82.不使用utf-8编码3.解析时编码没问题，但字符串被转义时会被转义4.字符会被转义、转义无关的字符、以及数字转义。举例：上传到百度网盘--不支持utf-8编码--1.上传到百度网盘，编码不支持utf-82.上传数据库里面。
用ga中可以看到url到db-pretty_unicode这个类。用url-split解析用于上传数据，ga会按照url的编码来拆分，将数据分析出来，然后用split拆分即可。3.同理对于上传到csv文件，编码还是不支持utf-8。可以看出，只有csv文件的话，转义字符几乎可以忽略不计。用ga设置编码方式：设置编码方式是一个常用配置项。
个人常用的为ga.analysis-url-stream-converted(as,jpg,csv,text)。其他中的utf-8编码方式还有：ga.json-utf-8(data,json)ga.url-stream(data,json)ga.url-stream(data,text)url-stream(url-stream)ga.url-stream(data,text)其他可以参考ga：web调试及性能分析工具|10个web必会技巧ga的数据转义无关字符使用中文：如果遇到中文无效的情况，首先要了解为什么会这样，以及怎么避免这样的情况。
具体应该如何处理，应该按照w3cweb分析规范接入web查询语言：w3school在w3school。对于javascript,正则表达式，以及其他浏览器支持的方法。应该从源代码开始分析。
汇总:GEO数据上传操作指南
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 286 次浏览 • 2022-11-26 17:14
汇总:GEO数据上传操作指南
研究人员发表论文时，如果文章涉及高通量测序数据分析，则需要提前将数据上传到NCBI以获得登录号。但是，如何将这些序列提交给NCBI？今天，我们将介绍一个重要的NCBI数据库GEO，可用于存储测序数据并实现资源共享。下面简单介绍一下GEO数据库的提交流程，希望能给大家一点帮助。
1. GEO数据上传操作方法
1. NCBI账户注册
在上传数据之前，需要 NCBI（） 帐户
如果该帐户已存在，您可以单击“登录”进行登录
直接，如果您还没有注册帐户，则需要单击“注册”进行注册并登录。
2. 使用您的GEO帐户注册并登录NCBI后，单击“提交”
向下滚动到“其他工具”，然后单击与GEO对应的“了解更多”以进入GEO。
NCBI帐户与GEO数据库提交帐户相关联
填写姓名、电话号码、电子邮件等基本信息（带*的必填信息）。
注意：电子邮件地址可能无法接收来自NCBI的邮件。请提供额外的电子邮件地址，以确保NCBI可以与您沟通。
注册成功后，您将收到一封 GEO 注册成功电子邮件。
注意：如果在GEO帐户的三个月内未上传数据，则会自动删除。
3. 数据上传导航
RNA-seq 选择高通量测序
要提交的数据：元数据电子表格可以直接在下面下载和填写
处理后的数据，即表达文件、基因
计数或基因 FPKM 文件、原创
数据文件，即.raw数据4。元数据电子表格表单填写 （1）研究主要包括实验的标题、概述、总体设计、合著者等
（2）样品：包括样品名称、样品详情、种种、细胞系、细胞类型、实验处理、单端和双端测序、测序机、原创
文件名等（目前采用Novo NovaSeq 6000测序仪标准项目采用配对端测序）。
处理后的数据文件主要是需要切换到文本txt格式的基因表达数据文件（readcount或FPKM）。原创
文件对应原创
数据原创
数据中压缩包的名称，以 FQ .gz结尾，因为它是两端排序，所以一个样本对应于 -1 和 -2 两端的数据。（3）PROTOCLS：样品加工方案、库建方案、类型、加工步骤、加工工艺中文件信息等
（4）配对端实验：用于双端测序的样品的FQ文件名
（5）MD5校验和
MD5，或消息摘要算法5，是当前计算机领域广泛使用的散列算法之一，用于保证信息传输的完整和一致性。
RAW FILES 是原创
数据，对应的文件 cheksum 可以直接在所有发布数据的 md5 .txt中查看。处理后的数据文件是结果文件中的表达式fpkm文件，需要转换为txt格式并上传，Windows计算机的文件Cheksum可以使用md5生成.exe（所有数据发布），具体操作如下。
5. 数据上传：将上述内容（表单和数据）的三个部分打包到一个文件夹中 注意：可接受的压缩格式是 gzip 和 bzip2（即以 .gz 或 .bz2 扩展名结尾的文件）。切勿压缩二进制文件（例如，BAM，bigWig，bigBed）或上传ZIP存档（扩展名为.zip的文件）。点击“上传您的提交”，跳转到数据上传界面
有两个步骤：第一步是下载FTP软件上传数据，第二步是通过电子邮件通知GEO。
上传路径：
上传的主机、账号和密码：
在“快速连接”
工具栏中输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）进行快速连接，您将看到“快速连接”错误，您可以忽略此错误。在远程站点地址栏中输入个性化工作区的路径（例如，我的路径是：/上传/zhaoyuhuan_8zOL842G）。然后，您可以通过将收录
所有已提交文件的文件夹从“本地站点”窗口拖放到右侧的上载空间（“远程站点”窗口）来传输文件。
此外，通过设置站点管理器
可以避免目标列表错误，步骤如下：（1）选择文件-站点管理器-常规-输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）。
（2） 选择文件 - 站点管理器 - 高级 - 选择需要上传数据的文件夹 - 数据库给出的远程站点
（3） 选择文件 - 站点管理器 - 传输设置 - 选择活动 - 单击连接
6. 邮件确认 传输完成后，点击通知GEO
通知GEO审核数据，GEO官方回复约5个工作日，在收到管理员邮件确认前不要参考GEO号码。
在框中输入上传文件路径，选择数据泄露时间（根据您的需求确定） 注：如果老师选择在3年后公开，以后想更改时间，可以去投稿界面，设置修改时间，或者直接反馈到GEO官网修改。2. GEO数据上传常见问题 1.FileZilla连接失败问题忽略错误，输入GEO在远端站点给出的上传路径，进入后将要上传的文件夹拖到右侧。
2.FTP上传数据报550错误请求操作未执行，文件不可用，可以尝试以下方法解决：（1）准备要传输的文件，不要打开和使用，很多人经常忘记关闭单个文件，同时将文件发送给其他人，这种文件在使用中无法传输;（2）文件的体积比较大，传输过程需要很长时间，网络不稳定，容易造成传输文件的中断，可以尝试将比较大的文件单独传输，也可以尝试将文件压缩成一定的卷，打包传输;（3）网络条件比较差，网络功能不强，文件传输困难，网络好了再传输;（4）计算机上的某些防病毒软件拦截文件，导致文件传输错误，可以尝试暂时关闭专用防病毒软件。3.FTP服务器连接失败主要分为以下四种情况： （1）连接被拒绝，错误消息如下：连接到-> DNS= IP=218.13.164.102 PORT=21 连接失败（连接被拒绝） 原因：这是因为客户在上传Ftp时填写了错误的FTP服务器，导致此问题。解决方案：FTP上传时填写服务器。
（2） FTP 用户登录失败 错误消息如下：
连接到 -> DNS= IP=211.155.224.184 端口=21 已连接（FTP 服务器连接成功）。
220 Serv-U FTP 服务器 v6.2 for WinSock 准备就绪...
用户测试
331 用户名没问题，需要密码。
通过
530 未登录。
原因：这是用户输入了错误的 FTP 服务器、FTP 用户名和/或 FTP 密码。解决方案：请检查您的FTP信息
（当您打开空间时，系统会将FTP信息发送到您的邮箱，您可以查看电子邮件）。如果您忘记了 FTP 密码。您可以在“用户中心---虚拟主机管理---控制面板”中重置FTP密码。
（3）用户本地网的问题，错误信息如下：
无法解析主机：
C：>平
Ping 请求找不到主机。请检查名称，然后重试。
原因：如果两种情况同时发生，则用户本地互联网访问的DNS有问题。
解决方案：请尝试使用其他 DNS。
（4）FTP服务器解析正常，FTP服务器连接超时，报错信息如下：
连接到 -> DNS=IP=203.171.239.16 端口=21 连接失败（连接超时）
）。
原因：网络有问题。
解决方案：再次尝试更换网络。
总结：目前最常见的FTP错误检查主要是检查FTP服务器，FTP用户名和/或FTP密码是否正确;在站点管理器中切换传输设置的主动和被动模式;“站点管理器常规”中的“加密”选项选择“仅使用普通 FTP（不安全）”。
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2. 论文神器
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一键生成，免费更新，来自茫茫文料海，碰撞小说火花，启发我们的写作
3.WPS智能写作
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文字是人类的宝藏，
当AI开始理解单词时，传统与智能会碰撞出什么火花，各种智能写作体验，主动判断写作偏好，给你你想要的文本。
4. 吉索智能搜索
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一个内容创作AI辅助工具，帮助我们高效写作，包括智能写作、智能推荐素材、稿件改写、稿件抄袭检查、稿件纠错等非常实用的小功能
5.秘密塔写猫
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非常有用的文章校对工具，中英文兼备，自动查找标点符号、语法等错误，网站、浏览器、手机多平台支持，大大提高工作效率。
6.易于编写
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让内容创作更高效，能够分析自媒体爆款文章数据，还能分析文章质量和一些写作建议。
7. 脚本生成器
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它可以用于乐趣，很有趣
8.AI 写字猫
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自动写入
初稿，智能改写错误句子，无段落文字，一键轻松排版，也是难得的写作辅助。
至于哪个更好用？这需要自己去实践，从中挑选两个你更喜欢的，“科技改变生活，创新引领未来” 我们还要与时俱进，追随科技的脚步，创新我们的思维，感谢导航网站提供#self媒体写作#AI写作#文章写作#网站推荐#写作材料#智能写作#实用工具 查看全部
研究人员发表论文时，如果文章涉及高通量测序数据分析，则需要提前将数据上传到NCBI以获得登录号。但是，如何将这些序列提交给NCBI？今天，我们将介绍一个重要的NCBI数据库GEO，可用于存储测序数据并实现资源共享。下面简单介绍一下GEO数据库的提交流程，希望能给大家一点帮助。
1. GEO数据上传操作方法
1. NCBI账户注册
在上传数据之前，需要 NCBI（） 帐户
如果该帐户已存在，您可以单击“登录”进行登录
直接，如果您还没有注册帐户，则需要单击“注册”进行注册并登录。
2. 使用您的GEO帐户注册并登录NCBI后，单击“提交”
向下滚动到“其他工具”，然后单击与GEO对应的“了解更多”以进入GEO。
NCBI帐户与GEO数据库提交帐户相关联
填写姓名、电话号码、电子邮件等基本信息（带*的必填信息）。
注意：电子邮件地址可能无法接收来自NCBI的邮件。请提供额外的电子邮件地址，以确保NCBI可以与您沟通。
注册成功后，您将收到一封 GEO 注册成功电子邮件。
注意：如果在GEO帐户的三个月内未上传数据，则会自动删除。
3. 数据上传导航
RNA-seq 选择高通量测序
要提交的数据：元数据电子表格可以直接在下面下载和填写
处理后的数据，即表达文件、基因
计数或基因 FPKM 文件、原创
数据文件，即.raw数据4。元数据电子表格表单填写 （1）研究主要包括实验的标题、概述、总体设计、合著者等
（2）样品：包括样品名称、样品详情、种种、细胞系、细胞类型、实验处理、单端和双端测序、测序机、原创
文件名等（目前采用Novo NovaSeq 6000测序仪标准项目采用配对端测序）。
处理后的数据文件主要是需要切换到文本txt格式的基因表达数据文件（readcount或FPKM）。原创
文件对应原创
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数据中压缩包的名称，以 FQ .gz结尾，因为它是两端排序，所以一个样本对应于 -1 和 -2 两端的数据。（3）PROTOCLS：样品加工方案、库建方案、类型、加工步骤、加工工艺中文件信息等
（4）配对端实验：用于双端测序的样品的FQ文件名
（5）MD5校验和
MD5，或消息摘要算法5，是当前计算机领域广泛使用的散列算法之一，用于保证信息传输的完整和一致性。
RAW FILES 是原创
数据，对应的文件 cheksum 可以直接在所有发布数据的 md5 .txt中查看。处理后的数据文件是结果文件中的表达式fpkm文件，需要转换为txt格式并上传，Windows计算机的文件Cheksum可以使用md5生成.exe（所有数据发布），具体操作如下。
5. 数据上传：将上述内容（表单和数据）的三个部分打包到一个文件夹中 注意：可接受的压缩格式是 gzip 和 bzip2（即以 .gz 或 .bz2 扩展名结尾的文件）。切勿压缩二进制文件（例如，BAM，bigWig，bigBed）或上传ZIP存档（扩展名为.zip的文件）。点击“上传您的提交”，跳转到数据上传界面
有两个步骤：第一步是下载FTP软件上传数据，第二步是通过电子邮件通知GEO。
上传路径：
上传的主机、账号和密码：
在“快速连接”
工具栏中输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）进行快速连接，您将看到“快速连接”错误，您可以忽略此错误。在远程站点地址栏中输入个性化工作区的路径（例如，我的路径是：/上传/zhaoyuhuan_8zOL842G）。然后，您可以通过将收录
所有已提交文件的文件夹从“本地站点”窗口拖放到右侧的上载空间（“远程站点”窗口）来传输文件。
此外，通过设置站点管理器
可以避免目标列表错误，步骤如下：（1）选择文件-站点管理器-常规-输入主机（），用户名（geoftp）和密码（rebUzyi1）。
（2） 选择文件 - 站点管理器 - 高级 - 选择需要上传数据的文件夹 - 数据库给出的远程站点
（3） 选择文件 - 站点管理器 - 传输设置 - 选择活动 - 单击连接
6. 邮件确认 传输完成后，点击通知GEO
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连接到 -> DNS= IP=211.155.224.184 端口=21 已连接（FTP 服务器连接成功）。
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通过
530 未登录。
原因：这是用户输入了错误的 FTP 服务器、FTP 用户名和/或 FTP 密码。解决方案：请检查您的FTP信息
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（3）用户本地网的问题，错误信息如下：
无法解析主机：
C：>平
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解决方案：请尝试使用其他 DNS。
（4）FTP服务器解析正常，FTP服务器连接超时，报错信息如下：
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）。
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总结：目前最常见的FTP错误检查主要是检查FTP服务器，FTP用户名和/或FTP密码是否正确;在站点管理器中切换传输设置的主动和被动模式;“站点管理器常规”中的“加密”选项选择“仅使用普通 FTP（不安全）”。
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1. GEO数据上传操作方法
1. NCBI账户注册
在上传数据之前，需要 NCBI（） 帐户
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2. 使用您的GEO帐户注册并登录NCBI后，单击“提交”
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3. 数据上传导航
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MD5，或消息摘要算法5，是当前计算机领域广泛使用的散列算法之一，用于保证信息传输的完整和一致性。
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数据，对应的文件 cheksum 可以直接在所有发布数据的 md5 .txt中查看。处理后的数据文件是结果文件中的表达式fpkm文件，需要转换为txt格式并上传，Windows计算机的文件Cheksum可以使用md5生成.exe（所有数据发布），具体操作如下。
5. 数据上传：将上述内容（表单和数据）的三个部分打包到一个文件夹中 注意：可接受的压缩格式是 gzip 和 bzip2（即以 .gz 或 .bz2 扩展名结尾的文件）。切勿压缩二进制文件（例如，BAM，bigWig，bigBed）或上传ZIP存档（扩展名为.zip的文件）。点击“上传您的提交”，跳转到数据上传界面
有两个步骤：第一步是下载FTP软件上传数据，第二步是通过电子邮件通知GEO。
上传路径：
上传的主机、账号和密码：
在“快速连接”
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此外，通过设置站点管理器
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解决方案:Oceanus:基于Apache Flink的一站式实时计算平台
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解决方案:Oceanus:基于Apache Flink的一站式实时计算平台
Flink Forward 由 Apache 正式授权，用于展示 Flink 社区最新发展、开发计划和 Flink 相关生产实践的会议。2018年12月20日，Flink Forward首次在中国举行。腾讯TEG数据平台部出席会议，并介绍了基于Flink的一站式实时计算平台Oceanus。
1. 背景
作为最大的实时数据
腾讯服务部，TEG的实时计算团队为业务部门提供高效、稳定、易用的实时数据服务。峰值每秒2.1亿条数据，每天17万亿条数据，每天3PB数据增长，每天20万亿次实时计算。
近年来大数据技术的发展，特别是HDFS、HBase等大数据存储系统，以及Hadoop、Spark等大数据计算系统，使得更好地处理数据规模问题成为可能。但人们对数据内在价值的追求是永无止境的。一方面，开发了越来越复杂的数据挖掘算法来发现更深层次的数据关系信息;另一方面，由于数据的价值往往会随着时间的推移而消失，人们对数据分析的及时性要求越来越高。越来越多的企业正在使用实时计算来获得及时的数据反馈。
以前，实时计算
团队构建了基于Apache Storm的早期实时计算平台。然而，在长期维护的过程中，Apache Storm 的一些设计和实现缺陷逐渐暴露出来。Apache Flink出现后，其在计算接口、计算性能和可靠性方面的优异表现使我们决定使用Apache Flink作为新一代实时计算平台的计算引擎。
相比 Storm 和其他一些流计算框架，Flink 拥有更先进的计算框架，具有以下优势：
1）首先，Flink提供了一个更友好的编程接口。Storm 提供的 API 是低级的，过于简单，需要大量的开发工作来完成业务需求。此外，用户在开发 Storm 程序时学习成本较高，需要熟悉分布式环境中的框架原理和执行细节。除了提供表 API 和 SQL 等高级声明式编程语言外，Flink 还封装了流计算中常见的运算符 window，帮助用户处理流计算中数据按顺序到达等问题，大大降低了流计算应用的开发成本，减少了不必要的重复开发。
2）Flink提供有效的状态管理支持。大多数计算程序都是有状态的，这意味着计算的结果不仅由输入决定，还取决于计算程序的当前状态。但是，Storm 对程序状态的支持非常有限。通常，用户通常需要将状态数据保存在 MySQL 和 HBase 等外部存储中，他们负责访问此状态数据。这些对外部存储的访问通常会成为 Storm 程序的性能瓶颈。在大多数情况下，用户只能设计复杂的本地缓存来提高性能。Spark Streaming 最近才提供有限的状态管理支持，但由于其实现机制需要一些远程访问和数据迁移，状态数据的访问效率并不高。Flink 为计算程序的状态存储提供了有效的支持。用户可以通过提供的接口轻松存储和访问程序状态。由于此状态数据驻留在本地，因此用户可以获得较高的访问性能。在发生故障时，Flink 的状态管理会配合容错机制重建状态数据，保证用户程序的正确性。当用户需要修改程序并发时，Flink 还可以自动将状态数据分发到新的计算节点。
3） Flink 提供了丰富的容错语义。由于 Storm 缺乏对程序状态的有效支持，对容错的支持较弱，因此很难保证每个输入数据在发生故障时只处理一次。另一方面，Flink 依靠分布式系统中经典的 Chandy-Lamport 算法来生成用户程序输入和状态的一致程序快照。在出现异常的情况下，通过回滚快照，FLINK 可以保证 EXACTLY-ONCE 的容错语义。使用异步检查点和增量检查点技术，Flink 能够以低成本快照用户程序。打开快照后，用户程序的性能几乎不受影响。
4）Flink具有出色的执行性能。Flink 基于事件触发的执行模式处理数据流，相比 Spark Streaming 的迷你批量执行模式，可以大大降低程序执行过程中的调度开销。此外，Flink 在网络层做了大量优化，通过细粒度阻塞和高效内存访问来提高数据传输性能，并通过背压机制和流量控制有效降低流量拥塞造成的性能下降。再加上 Flink 避免远程访问状态数据的能力，Flink 在实践中表现出比其他流计算系统更好的执行性能，处理延迟更低，吞吐能力更高。
2. 平台介绍
虽然 Flink 作为计算引擎性能卓越，但在业务迁移过程中还是遇到了一些问题。一个流计算任务从开发到发布要经历多个阶段，包括开发、测试、部署、运维等，用户在开发阶段首先使用IDE对程序进行开发，然后进行编译打包。之后，用户将打包的程序部署到测试环境并生成测试数据进行测试。测试通过后，需要部署到现网环境中，设置监控所需的运维指标。在这些阶段，用户需要处理不同的环境和不同的工具，整体开发和运营效率较低。
为了提高用户流计算任务的持续集成和持续发布效率，实时计算团队围绕Flink构建了Oceanus，这是一个集开发、测试、部署、运维为一体的一站式可视化实时计算平台，Oceanus集成了应用管理、计算引擎、资源管理等功能，通过日志等外设服务打通了整个应用生命周期。 监控和运维。
目前，Oceanus已覆盖所有业务BG，为多种业务提供实时计算服务。实时计算团队还将腾讯内部的TDBank作业从JStorm迁移到Oceanus平台。此外，基于 SQL on Storm 的 EasyCount 平台上的大部分业务也已迁移到 Oceanus。
2.1 多样化的应用程序构建方法
Oceanus提供多种形式的应用程序构建，以满足不同用户的需求。普通用户可以使用画布轻松构建他们的实时计算应用程序。Oceanus在网页上提供了常见的流计算算子，用户可以将算子拖到画布上，连接这些算子构建流计算应用。这种简单的构造方法不需要用户了解底层实现的细节或掌握SQL等语言的语法，让用户专注于业务逻辑和数据流。
对于有数据分析背景的用户，Oceanus 提供了 Flink SQL 接口。Flink SQL 尝试遵循 SQL 标准来描述流数据的计算语义，因此过去使用数据仓库进行离线数据分析的用户可以快速迁移到 Flink SQL，并使用 Flink SQL 分析实时数据流。为了进一步降低用户的开发成本，Oceanus还在平台上提供了许多常见的SQL功能。为了打造便捷流畅的用户体验，Oceanus 还为 Flink SQL 的开发提供了一系列辅助功能：
1） 语法高亮和自动完成
2）表名和字段名的快速输入和模糊匹配
3） 常用函数的模糊匹配
4）一键检查代码有效性
5）一键式代码格式化
......
考虑到 canvas 和 SQL 的表达能力都有限，一些逻辑复杂的应用很难开发，一些底层细节无法优化，Oceanus 允许用户继续使用 Flink 提供的 DataStream 接口来开发实时计算程序。这样，用户只需要打包他们的实时计算程序并上传到Oceanus。
2.2 外部数据管理
为了方便用户管理 Flink 作业读写，Oceanus 提供了外部数据管理功能。在开发应用之前，用户可以通过Oceanus声明应用需要使用的数据源名称、存储类型（如Hippo、Tube、MySQL或HBase等），以及每个数据字段的名称和类型。外部数据管理允许用户在Oceanus上创建和访问外部数据，并在开发程序时提供必要的字段和格式信息，提高用户开发实时计算应用程序的效率。此外，外部数据管理允许用户更好地维护外部数据的沿袭和生产逻辑，并在数据出现异常时根据生产环节对问题进行追溯和定位。
2.2 计算结果的实时可视化
对于正在运行的应用程序，Oceanus提供了实时查看计算结果的能力。Oceanus目前提供两种不同的实时可视化方式。首先，用户可以通过Oceanus提供的结果抽样功能获得当前计算结果的实时采样，并利用对比结果验证实时计算应用的正确性。此外，Oceanus还开辟了专业的举报平台——小马报告（Pony Reports）。用户可以将计算结果连接到Pony报表中，以构建业务仪表板并实时可视化业务数据。
2.3 自助调试，快速验证业务逻辑
在实时计算应用的开发中，Oceanus为用户提供了一系列工具验证应用逻辑。用户可以使用Oceanus提供的一键生成功能生成测试数据，也可以将自己的测试数据上传到Oceanus，通过对比预期结果与实际结果来验证应用逻辑的正确性。在后续工作中，Oceanus还将提供从实时网络数据采样中生成测试数据的能力。通过这种方式，用户可以使用更真实的测试数据更好地识别应用程序逻辑的问题。
2.4 快速简便的资源管理和作业部署
完成作业开发和测试后，用户可以通过Oceanus快速部署在集群上。Oceanus依靠腾讯内部资源调度系统Gaia进行资源管理和作业部署。Oceanus在作业管理页面提供了作业资源配置页面，通过该页面可以配置作业所需的CPU和内存资源，并指定作业需要部署的集群。用户完成配置后，Oceanus会向Gaia申请相应的资源，并将作业提交给Gaia运行。Oceanus基于Flink提供的检查点功能，允许用户实时修改作业并发，实现动态伸缩。
2.5 丰富的运维监控指标
Oceanus 在 Flink 作业运行时采集
多个运行指标，包括任务管理器内存、I/O 和 GC。这些采集
的指标将写入消息队列管，并使用时间序列数据库 OpenTSDB 进行聚合。通过这些丰富的操作指标，用户可以对应用运行情况有很好的了解，在异常发生时可以帮助用户及时定位问题。运维人员可以使用这些采集到的指标来设置告警策略，实现精细化操作。
3. 功能改进
为了能够提供更好的实时计算服务，实时计算团队还对 Flink 内核进行了多项改进，以提高其可用性和可靠性。
为了方便画布和 SQL 程序的开发，实时计算团队实现了 30 多个表 API 和 SQL 函数。用户可以利用这些内置功能，大大提高实时计算应用程序的开发效率。此外，实时计算团队还对数据流和外部维度表的连接进行了大量优化。此外，还提供了 AsyncIO 运算符的超时处理。实时计算团队还实施了增强的窗口，以更好地处理延迟到达数据，并避免丢失此延迟数据对计算结果正确性的影响。
实时计算团队在 Flink 的稳定性上也做了很多工作。例如，通过改进作业主的容错机制，实时计算团队可以实现主作业在发生故障时不会影响作业的正常执行。
在不断改进 Flink 的同时，实时计算团队也与 Flink 社区建立了紧密的合作关系，将这些改进回馈给 Flink，为 Flink 的发展做出了不小的贡献。目前，实时计算团队有1个提交者和3个活跃贡献者。在刚刚发布的 Flink 1.7 版本中，实时计算团队成员贡献了 30 多个拉取请求。
在后期的工作中，Oceanus将继续致力于实时计算的可用性和稳定性，为用户提供更好的实时计算服务。我们将继续完善运维监控指标，使我们的监控系统更加智能化，方便用户监控正在运行的作业，定位异常情况。同时，我们将优化现有的弹性伸缩机制，以便用户可以根据业务负载快速扩展和扩展。最后，我们将改进 Flink 现有的状态管理系统，以减少 Flink 因负载倾斜而导致的性能下降。
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梅州的工作更是如此。鞍山稍有不慎，就可能导致网站过度优化，从而导致苏州网站的优化结果。对于更好的公司，中淘科技小编要和大家分享的内容是什么会导致网站过度优化，以及如何防止这种情况发生。
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的内容是整个页面的核心。网络关键词 optimization cost 相当于晋中训练文章的标题，是高手的标题。商丘和我们上学时写论文一样。360网站排名优化，H1标签里的内容就像我们作文的题目，搜索引擎就像网站设计优化老师，页面关键词优化到什么程度，
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设置锚电话价格文本
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甚至抄袭其他网页关键词优化站点的文章。这是网站优化的大忌。对于这种速度行为，百度沧州优化网站价格也推出了很多算法，网站seo关键词优化，它的打击还是很强的，所以尽量不要采集和复制其他网站的文章，武汉网络优化公司，企业网站其实，对于一个新站来说，网络原创文章是必不可少的，因为只有原创文章才能增加蜘蛛对网站的友好度、网站SEO优化、全站SEO优化、访问量。太多的原创文章排名，你也可以找一些热门的系统文章，网站关键词
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我只想说，一切都不是一蹴而就的，必须循序渐进，稳扎稳打。 查看全部
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以前，实时计算
团队构建了基于Apache Storm的早期实时计算平台。然而，在长期维护的过程中，Apache Storm 的一些设计和实现缺陷逐渐暴露出来。Apache Flink出现后，其在计算接口、计算性能和可靠性方面的优异表现使我们决定使用Apache Flink作为新一代实时计算平台的计算引擎。
相比 Storm 和其他一些流计算框架，Flink 拥有更先进的计算框架，具有以下优势：
1）首先，Flink提供了一个更友好的编程接口。Storm 提供的 API 是低级的，过于简单，需要大量的开发工作来完成业务需求。此外，用户在开发 Storm 程序时学习成本较高，需要熟悉分布式环境中的框架原理和执行细节。除了提供表 API 和 SQL 等高级声明式编程语言外，Flink 还封装了流计算中常见的运算符 window，帮助用户处理流计算中数据按顺序到达等问题，大大降低了流计算应用的开发成本，减少了不必要的重复开发。
2）Flink提供有效的状态管理支持。大多数计算程序都是有状态的，这意味着计算的结果不仅由输入决定，还取决于计算程序的当前状态。但是，Storm 对程序状态的支持非常有限。通常，用户通常需要将状态数据保存在 MySQL 和 HBase 等外部存储中，他们负责访问此状态数据。这些对外部存储的访问通常会成为 Storm 程序的性能瓶颈。在大多数情况下，用户只能设计复杂的本地缓存来提高性能。Spark Streaming 最近才提供有限的状态管理支持，但由于其实现机制需要一些远程访问和数据迁移，状态数据的访问效率并不高。Flink 为计算程序的状态存储提供了有效的支持。用户可以通过提供的接口轻松存储和访问程序状态。由于此状态数据驻留在本地，因此用户可以获得较高的访问性能。在发生故障时，Flink 的状态管理会配合容错机制重建状态数据，保证用户程序的正确性。当用户需要修改程序并发时，Flink 还可以自动将状态数据分发到新的计算节点。
3） Flink 提供了丰富的容错语义。由于 Storm 缺乏对程序状态的有效支持，对容错的支持较弱，因此很难保证每个输入数据在发生故障时只处理一次。另一方面，Flink 依靠分布式系统中经典的 Chandy-Lamport 算法来生成用户程序输入和状态的一致程序快照。在出现异常的情况下，通过回滚快照，FLINK 可以保证 EXACTLY-ONCE 的容错语义。使用异步检查点和增量检查点技术，Flink 能够以低成本快照用户程序。打开快照后，用户程序的性能几乎不受影响。
4）Flink具有出色的执行性能。Flink 基于事件触发的执行模式处理数据流，相比 Spark Streaming 的迷你批量执行模式，可以大大降低程序执行过程中的调度开销。此外，Flink 在网络层做了大量优化，通过细粒度阻塞和高效内存访问来提高数据传输性能，并通过背压机制和流量控制有效降低流量拥塞造成的性能下降。再加上 Flink 避免远程访问状态数据的能力，Flink 在实践中表现出比其他流计算系统更好的执行性能，处理延迟更低，吞吐能力更高。
2. 平台介绍
虽然 Flink 作为计算引擎性能卓越，但在业务迁移过程中还是遇到了一些问题。一个流计算任务从开发到发布要经历多个阶段，包括开发、测试、部署、运维等，用户在开发阶段首先使用IDE对程序进行开发，然后进行编译打包。之后，用户将打包的程序部署到测试环境并生成测试数据进行测试。测试通过后，需要部署到现网环境中，设置监控所需的运维指标。在这些阶段，用户需要处理不同的环境和不同的工具，整体开发和运营效率较低。
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2.1 多样化的应用程序构建方法
Oceanus提供多种形式的应用程序构建，以满足不同用户的需求。普通用户可以使用画布轻松构建他们的实时计算应用程序。Oceanus在网页上提供了常见的流计算算子，用户可以将算子拖到画布上，连接这些算子构建流计算应用。这种简单的构造方法不需要用户了解底层实现的细节或掌握SQL等语言的语法，让用户专注于业务逻辑和数据流。
对于有数据分析背景的用户，Oceanus 提供了 Flink SQL 接口。Flink SQL 尝试遵循 SQL 标准来描述流数据的计算语义，因此过去使用数据仓库进行离线数据分析的用户可以快速迁移到 Flink SQL，并使用 Flink SQL 分析实时数据流。为了进一步降低用户的开发成本，Oceanus还在平台上提供了许多常见的SQL功能。为了打造便捷流畅的用户体验，Oceanus 还为 Flink SQL 的开发提供了一系列辅助功能：
1） 语法高亮和自动完成
2）表名和字段名的快速输入和模糊匹配
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......
考虑到 canvas 和 SQL 的表达能力都有限，一些逻辑复杂的应用很难开发，一些底层细节无法优化，Oceanus 允许用户继续使用 Flink 提供的 DataStream 接口来开发实时计算程序。这样，用户只需要打包他们的实时计算程序并上传到Oceanus。
2.2 外部数据管理
为了方便用户管理 Flink 作业读写，Oceanus 提供了外部数据管理功能。在开发应用之前，用户可以通过Oceanus声明应用需要使用的数据源名称、存储类型（如Hippo、Tube、MySQL或HBase等），以及每个数据字段的名称和类型。外部数据管理允许用户在Oceanus上创建和访问外部数据，并在开发程序时提供必要的字段和格式信息，提高用户开发实时计算应用程序的效率。此外，外部数据管理允许用户更好地维护外部数据的沿袭和生产逻辑，并在数据出现异常时根据生产环节对问题进行追溯和定位。
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对于正在运行的应用程序，Oceanus提供了实时查看计算结果的能力。Oceanus目前提供两种不同的实时可视化方式。首先，用户可以通过Oceanus提供的结果抽样功能获得当前计算结果的实时采样，并利用对比结果验证实时计算应用的正确性。此外，Oceanus还开辟了专业的举报平台——小马报告（Pony Reports）。用户可以将计算结果连接到Pony报表中，以构建业务仪表板并实时可视化业务数据。
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2.4 快速简便的资源管理和作业部署
完成作业开发和测试后，用户可以通过Oceanus快速部署在集群上。Oceanus依靠腾讯内部资源调度系统Gaia进行资源管理和作业部署。Oceanus在作业管理页面提供了作业资源配置页面，通过该页面可以配置作业所需的CPU和内存资源，并指定作业需要部署的集群。用户完成配置后，Oceanus会向Gaia申请相应的资源，并将作业提交给Gaia运行。Oceanus基于Flink提供的检查点功能，允许用户实时修改作业并发，实现动态伸缩。
2.5 丰富的运维监控指标
Oceanus 在 Flink 作业运行时采集
多个运行指标，包括任务管理器内存、I/O 和 GC。这些采集
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3. 功能改进
为了能够提供更好的实时计算服务，实时计算团队还对 Flink 内核进行了多项改进，以提高其可用性和可靠性。
为了方便画布和 SQL 程序的开发，实时计算团队实现了 30 多个表 API 和 SQL 函数。用户可以利用这些内置功能，大大提高实时计算应用程序的开发效率。此外，实时计算团队还对数据流和外部维度表的连接进行了大量优化。此外，还提供了 AsyncIO 运算符的超时处理。实时计算团队还实施了增强的窗口，以更好地处理延迟到达数据，并避免丢失此延迟数据对计算结果正确性的影响。
实时计算团队在 Flink 的稳定性上也做了很多工作。例如，通过改进作业主的容错机制，实时计算团队可以实现主作业在发生故障时不会影响作业的正常执行。
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相比 Storm 和其他一些流计算框架，Flink 拥有更先进的计算框架，具有以下优势：
1）首先，Flink提供了一个更友好的编程接口。Storm 提供的 API 是低级的，过于简单，需要大量的开发工作来完成业务需求。此外，用户在开发 Storm 程序时学习成本较高，需要熟悉分布式环境中的框架原理和执行细节。除了提供表 API 和 SQL 等高级声明式编程语言外，Flink 还封装了流计算中常见的运算符 window，帮助用户处理流计算中数据按顺序到达等问题，大大降低了流计算应用的开发成本，减少了不必要的重复开发。
2）Flink提供有效的状态管理支持。大多数计算程序都是有状态的，这意味着计算的结果不仅由输入决定，还取决于计算程序的当前状态。但是，Storm 对程序状态的支持非常有限。通常，用户通常需要将状态数据保存在 MySQL 和 HBase 等外部存储中，他们负责访问此状态数据。这些对外部存储的访问通常会成为 Storm 程序的性能瓶颈。在大多数情况下，用户只能设计复杂的本地缓存来提高性能。Spark Streaming 最近才提供有限的状态管理支持，但由于其实现机制需要一些远程访问和数据迁移，状态数据的访问效率并不高。Flink 为计算程序的状态存储提供了有效的支持。用户可以通过提供的接口轻松存储和访问程序状态。由于此状态数据驻留在本地，因此用户可以获得较高的访问性能。在发生故障时，Flink 的状态管理会配合容错机制重建状态数据，保证用户程序的正确性。当用户需要修改程序并发时，Flink 还可以自动将状态数据分发到新的计算节点。
3） Flink 提供了丰富的容错语义。由于 Storm 缺乏对程序状态的有效支持，对容错的支持较弱，因此很难保证每个输入数据在发生故障时只处理一次。另一方面，Flink 依靠分布式系统中经典的 Chandy-Lamport 算法来生成用户程序输入和状态的一致程序快照。在出现异常的情况下，通过回滚快照，FLINK 可以保证 EXACTLY-ONCE 的容错语义。使用异步检查点和增量检查点技术，Flink 能够以低成本快照用户程序。打开快照后，用户程序的性能几乎不受影响。
4）Flink具有出色的执行性能。Flink 基于事件触发的执行模式处理数据流，相比 Spark Streaming 的迷你批量执行模式，可以大大降低程序执行过程中的调度开销。此外，Flink 在网络层做了大量优化，通过细粒度阻塞和高效内存访问来提高数据传输性能，并通过背压机制和流量控制有效降低流量拥塞造成的性能下降。再加上 Flink 避免远程访问状态数据的能力，Flink 在实践中表现出比其他流计算系统更好的执行性能，处理延迟更低，吞吐能力更高。
2. 平台介绍
虽然 Flink 作为计算引擎性能卓越，但在业务迁移过程中还是遇到了一些问题。一个流计算任务从开发到发布要经历多个阶段，包括开发、测试、部署、运维等，用户在开发阶段首先使用IDE对程序进行开发，然后进行编译打包。之后，用户将打包的程序部署到测试环境并生成测试数据进行测试。测试通过后，需要部署到现网环境中，设置监控所需的运维指标。在这些阶段，用户需要处理不同的环境和不同的工具，整体开发和运营效率较低。
为了提高用户流计算任务的持续集成和持续发布效率，实时计算团队围绕Flink构建了Oceanus，这是一个集开发、测试、部署、运维为一体的一站式可视化实时计算平台，Oceanus集成了应用管理、计算引擎、资源管理等功能，通过日志等外设服务打通了整个应用生命周期。 监控和运维。
目前，Oceanus已覆盖所有业务BG，为多种业务提供实时计算服务。实时计算团队还将腾讯内部的TDBank作业从JStorm迁移到Oceanus平台。此外，基于 SQL on Storm 的 EasyCount 平台上的大部分业务也已迁移到 Oceanus。
2.1 多样化的应用程序构建方法
Oceanus提供多种形式的应用程序构建，以满足不同用户的需求。普通用户可以使用画布轻松构建他们的实时计算应用程序。Oceanus在网页上提供了常见的流计算算子，用户可以将算子拖到画布上，连接这些算子构建流计算应用。这种简单的构造方法不需要用户了解底层实现的细节或掌握SQL等语言的语法，让用户专注于业务逻辑和数据流。
对于有数据分析背景的用户，Oceanus 提供了 Flink SQL 接口。Flink SQL 尝试遵循 SQL 标准来描述流数据的计算语义，因此过去使用数据仓库进行离线数据分析的用户可以快速迁移到 Flink SQL，并使用 Flink SQL 分析实时数据流。为了进一步降低用户的开发成本，Oceanus还在平台上提供了许多常见的SQL功能。为了打造便捷流畅的用户体验，Oceanus 还为 Flink SQL 的开发提供了一系列辅助功能：
1） 语法高亮和自动完成
2）表名和字段名的快速输入和模糊匹配
3） 常用函数的模糊匹配
4）一键检查代码有效性
5）一键式代码格式化
......
考虑到 canvas 和 SQL 的表达能力都有限，一些逻辑复杂的应用很难开发，一些底层细节无法优化，Oceanus 允许用户继续使用 Flink 提供的 DataStream 接口来开发实时计算程序。这样，用户只需要打包他们的实时计算程序并上传到Oceanus。
2.2 外部数据管理
为了方便用户管理 Flink 作业读写，Oceanus 提供了外部数据管理功能。在开发应用之前，用户可以通过Oceanus声明应用需要使用的数据源名称、存储类型（如Hippo、Tube、MySQL或HBase等），以及每个数据字段的名称和类型。外部数据管理允许用户在Oceanus上创建和访问外部数据，并在开发程序时提供必要的字段和格式信息，提高用户开发实时计算应用程序的效率。此外，外部数据管理允许用户更好地维护外部数据的沿袭和生产逻辑，并在数据出现异常时根据生产环节对问题进行追溯和定位。
2.2 计算结果的实时可视化
对于正在运行的应用程序，Oceanus提供了实时查看计算结果的能力。Oceanus目前提供两种不同的实时可视化方式。首先，用户可以通过Oceanus提供的结果抽样功能获得当前计算结果的实时采样，并利用对比结果验证实时计算应用的正确性。此外，Oceanus还开辟了专业的举报平台——小马报告（Pony Reports）。用户可以将计算结果连接到Pony报表中，以构建业务仪表板并实时可视化业务数据。
2.3 自助调试，快速验证业务逻辑
在实时计算应用的开发中，Oceanus为用户提供了一系列工具验证应用逻辑。用户可以使用Oceanus提供的一键生成功能生成测试数据，也可以将自己的测试数据上传到Oceanus，通过对比预期结果与实际结果来验证应用逻辑的正确性。在后续工作中，Oceanus还将提供从实时网络数据采样中生成测试数据的能力。通过这种方式，用户可以使用更真实的测试数据更好地识别应用程序逻辑的问题。
2.4 快速简便的资源管理和作业部署
完成作业开发和测试后，用户可以通过Oceanus快速部署在集群上。Oceanus依靠腾讯内部资源调度系统Gaia进行资源管理和作业部署。Oceanus在作业管理页面提供了作业资源配置页面，通过该页面可以配置作业所需的CPU和内存资源，并指定作业需要部署的集群。用户完成配置后，Oceanus会向Gaia申请相应的资源，并将作业提交给Gaia运行。Oceanus基于Flink提供的检查点功能，允许用户实时修改作业并发，实现动态伸缩。
2.5 丰富的运维监控指标
Oceanus 在 Flink 作业运行时采集
多个运行指标，包括任务管理器内存、I/O 和 GC。这些采集
的指标将写入消息队列管，并使用时间序列数据库 OpenTSDB 进行聚合。通过这些丰富的操作指标，用户可以对应用运行情况有很好的了解，在异常发生时可以帮助用户及时定位问题。运维人员可以使用这些采集到的指标来设置告警策略，实现精细化操作。
3. 功能改进
为了能够提供更好的实时计算服务，实时计算团队还对 Flink 内核进行了多项改进，以提高其可用性和可靠性。
为了方便画布和 SQL 程序的开发，实时计算团队实现了 30 多个表 API 和 SQL 函数。用户可以利用这些内置功能，大大提高实时计算应用程序的开发效率。此外，实时计算团队还对数据流和外部维度表的连接进行了大量优化。此外，还提供了 AsyncIO 运算符的超时处理。实时计算团队还实施了增强的窗口，以更好地处理延迟到达数据，并避免丢失此延迟数据对计算结果正确性的影响。
实时计算团队在 Flink 的稳定性上也做了很多工作。例如，通过改进作业主的容错机制，实时计算团队可以实现主作业在发生故障时不会影响作业的正常执行。
在不断改进 Flink 的同时，实时计算团队也与 Flink 社区建立了紧密的合作关系，将这些改进回馈给 Flink，为 Flink 的发展做出了不小的贡献。目前，实时计算团队有1个提交者和3个活跃贡献者。在刚刚发布的 Flink 1.7 版本中，实时计算团队成员贡献了 30 多个拉取请求。
在后期的工作中，Oceanus将继续致力于实时计算的可用性和稳定性，为用户提供更好的实时计算服务。我们将继续完善运维监控指标，使我们的监控系统更加智能化，方便用户监控正在运行的作业，定位异常情况。同时，我们将优化现有的弹性伸缩机制，以便用户可以根据业务负载快速扩展和扩展。最后，我们将改进 Flink 现有的状态管理系统，以减少 Flink 因负载倾斜而导致的性能下降。
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解决方案:GAIE 2021现场 | “智能”基石：人工智能数据标注与训练
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-11-26 16:19
解决方案:GAIE 2021现场 | “智能”基石：人工智能数据标注与训练
APPEN×CSDN
阿彭大咖说
近日，澳鹏凭借备受认可的“人工智能辅助数据标注平台”荣获2021年第二届深圳（国际）人工智能展“优秀产品奖”。活动现场，澳鹏（中国）高级研发总监姜梦洁接受了CSDN记者的专访。以下为采访内容。
2021年5月20日至23日，在深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府的共同指导下，由深圳市科技发展交流中心和深圳市联合主办的2021年第二届2021年大会人工智能产业协会 深圳国际人工智能展览会开幕式暨智能制造创新高峰论坛在深圳会展中心（福田）成功举办。
深圳市科协主席江宇阳在大会致辞中指出：“人工智能不仅是引领未来的战略技术，更是新一轮产业变革的核心驱动力。” 诚然，在当今社会的发展中，人工智能技术所占据的地位已经非常重要。
#01
人工智能“聪明不聪明”？
就像蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机、互联网一样，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。
然而，回顾过去，我们会发现，人工智能技术等热点话题在发展过程中未必“星光熠熠”。人工智能发展史上出现过“三个高潮”：
1. 50 年代：神经网络浪潮
2. 80年代：BP（Back Propagation）算法被提出用于多层神经网络的参数计算，解决非线性分类和学习问题等研究成果
三、本世纪2010年代：深度学习的兴起
1950年代到80年代，由于许多应用问题无法解决，基础研究知识难以突破，没有取得预期的成果和进展。从起步-应用-低迷-稳中求进-蓬勃发展，人工智能之路充满未知探索，曲折不断。
今天，我们正处于信息时代向智能时代的过渡时期。人工智能是主要驱动因素，让全球产业充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革、转型发展的重大意义。“新基建”的提出和疫情的影响，让2020年成为人工智能发展史上的一个重要拐点。如果说人工智能技术在2020年之前还在探索应用场景，那么从2020年开始，人工智能已经加速进入人们的生活。
然而，在人工智能飞速发展的今天，人们的需求也在不断攀升。对于人工智能企业或者转型企业来说，如何与时俱进是首要考虑的问题。但当它落入大众、衣食住行之时，人工智能是否“智能”就成了人们关注的焦点。
企业要想真正落地AI技术/产品，真正做出“好的人工智能”，首先不能让AI技术/产品停留在实验或原型阶段，A模型的高质量训练才是重中之重.
那么，AI模型如何才能训练出高质量呢？在AI项目部署的生命周期中，哪些可以优化？数据在这个过程中扮演什么关键角色？企业在转型之路上应该如何选择数据平台/相关服务商？带着这些疑问，CSDN记者采访了知名人工智能数据服务商Appen的高级研发总监姜梦洁。
值得一提的是，澳鹏在2021年第二届深圳国际人工智能展览会暨智能制造创新高峰论坛开幕式上荣获“优秀产品奖”，同时入围德勤高科技成长企业50强（澳大利亚）连续六年获得维科杯OFweek2020人工智能行业优秀产品应用奖（澳鹏人工智能辅助数据标注平台）、CIAI 2020中国人工智能行业“十佳创新企业奖”等奖项。
GAIE2021第二届深圳国际人工智能展览会“优秀产品奖”
这样一家专注于人工智能数据标注的行业领先服务商，是如何利用数据来推广人工智能技术和产品的？且听蒋梦婕感悟。
#02
“用人工智能服务人工智能”
加入澳鹏之前，蒋梦洁曾就职于国际知名电子商务公司eBay，主要专注于搜索引擎搜索算法领域。大约在11年前，也就是2010年，互联网蓬勃发展的时候，我们和Appen合作，用人工审核产品和搜索关键词的相关性，做相关算法和离线算法评估平台。丰富的经验和思考。
蒋梦洁于2019年3月加入澳鹏后，负责中国区技术团队的研发和全球部分模块的研发。他带领的团队致力于打造全流程的数据平台，包括数据采集、数据标注和数据管理。此外，针对成熟复杂的场景开发更高效的标注工具，如自动驾驶、人脸关键点、长语音转录等。
蒋梦洁（左二）与部分队员
蒋梦洁表示，越来越多的企业在走向AI，同时对训练数据的要求也更高。AI模型若要真正落地，需要大量高质量、安全且无偏见的数据。澳鹏的目标是帮助企业落地AI技术/产品，而不是仅仅停留在实验或原型阶段，通过标准流程整合。
澳鹏深耕行业 20 多年。在数据采集和数据标注的过程中，澳鹏积累了大量的行业经验和案例。服务人工智能”的概念。
Appen 现在拥有一支数据科学家团队。一方面，他们在为企业服务之前，会了解场景，如何设计如何采集
/标注数据，才能真正帮助企业成功训练模型，以结果为导向。另一方面，AI技术也应用到整个服务流程中。使用AI模型做以下事情：
1.自动筛选合格的众包标注者。Appen拥有超过一百万的众包资源。有项目的时候，如何从这个pool中找到最合适的标注者？这种“适合性”包括成本、质量和交货时间等因素之间的权衡。澳鹏自有的匹配算法可以结合标注者的历史标注技能和他们提供的信息，快速自动匹配项目的需求。
2.辅助标注。帮助贴标签者提高效率。数据标注领域存在大量的人工标注，甚至可以说传统的数据标注几乎100%都是人工标注。澳鹏拥有专门的数据科学家团队，专门研究人机交互以及如何使用人工智能算法辅助数据标注，帮助客户降低成本并提高人工智能模型的迭代速度。在自动语音转录、OCR、自动驾驶等领域发布的辅助标注算法，实现了50%以上到数倍不等的效率提升。
3、半自动质量检测。就像工厂的生产线一样，标注的数据需要进行质量检测。甚至可能会有多轮质量检查。如果将大量标注不好的数据提交质检，会无意义地浪费质检员的时间。引入半自动质检后，可以配置大量的检测规则，比如数据之间的逻辑检测比如车要小于5米，纵横比不能太高等等。此外，质检算法还可以通过一些测量指标来辅助质检。
#03
技术不能闭门造车
在人工智能数据标注领域，单纯的自动化标注是不现实的，逻辑上站不住脚。“你用算法产生的数据去训练另一个算法，在最完美的情况下，你可以训练出一个和之前一模一样的算法。” 蒋梦婕说道。但是你不能只做纯手工标注。传统的数据标注是一项纯粹的人力密集型工作。对于技术从业者来说是一个非常有吸引力的领域，因为一点点的技术引进就可以为企业降本增效。.
对于平台的设计理念和系统架构，蒋梦婕有自己的思考。在业务设计之初，引入了AI中台的概念。围绕AI中台赋能业务，引入了Apache Pulsar作为数据湖。围绕这个核心组件，设计了灵活的标签任务分配和工作流管理。因为业务数据存储在Pulsar中，借助Pulsar的高吞吐量，可以重复高效地消费数据，实现快速松耦合的业务扩展，比如结合Flink进行实时进度/工作负载/质量报表计算。对于项目管理，还可以对标注者进行画像，实时反欺诈监控。此外，
Appen 在全球市场积累了超过 25 年的行业经验。进入中国市场后，澳鹏借鉴国外平台做法，在国内自主打造了适合国内行业特点的高精度人工智能数据服务平台。那么，中国如何在技术和产品上与其他地区保持同步呢？迭代过程呢？
蒋梦洁认为，产品迭代必须与业务发展同步。在平台设计和技术架构构建的初期阶段，提前完成技术的整体架构设计，并在此基础上制定未来的发展规划。同时，要确保团队成员的目标一致，然后定期讨论调整优先级。一开始每次迭代只能完成MVP，非核心功能会提供功能兼容支持。在实际使用过程中，这些没有产品化的功能用起来还是挺痛苦的，比如招人的时候。，初始版本专注于标签业务本身。如果需要添加，
让记者意外的是，澳鹏的技术团队并没有闭门造车，自行解决问题。他们还有一个项目支持工程师团队。对于当前平台无法满足的所有功能，团队将准备一次性的脚本和工具进行处理。随后，平台逐渐将人工按照优先级处理的任务商业化。平台发布一个版本后，及时得到反馈，在下一个版本中进一步完善。因此，在产品开发团队、项目管理团队、业务团队的紧密配合下，技术/产品迭代速度相当快。
#04
人工智能数据和质量决定上层建筑
如果说优秀的技术架构和高效的迭代是决定一个人工智能数据服务商能否站稳脚跟的关键，那么真正决定它能否走得更远的，则在于产品本身解决问题的能力有多强。
在这个问题上，蒋梦婕提出了一个重点：“AI项目部署生命周期”。
一般AI项目部署的生命周期会包括：数据采集、数据标注、数据探索、模型开发、模型发布、定期监控。
那么，数据在这个生命周期中扮演什么角色呢？澳鹏解决了哪些问题？蒋梦婕在描述数据的重要性时，引用了Andrew Ng（吴恩达，全球人工智能和机器学习领域最权威的学者之一）的话：80%成功的AI部署是数据准备（包括数据清洗） /数据标签等），20% 用于模型开发。而澳鹏帮助客户解决模型全生命周期的数据采集、数据标注、发布后监控等问题。
此外，数据的可用性和质量也是澳鹏服务的核心。蒋梦婕打了个比喻：“AI模型就像一个孩子，你教他什么，他就学什么。如果数据质量差，那么AI模型也会学这些错误。” 因此，澳鹏有一整套解决方案来保护数据质量：
1.多人标记同一条数据进行投票打分
2.数据挖掘
3、机器学习辅助质检
4、多轮人工质检
蒋梦洁认为，项目管理是一门艺术，尤其是在人工参与的场景下，整个过程的任何一个环节都可能发生变化。澳鹏的优势在于对每个企业的业务进行深度打磨，融入自身高效的项目管理方式和标签细节的优化。
1. 使整个项目管理流程更易于定制和适应变化。Appen 有一个模板引擎，可以定制独特的标签要求。质量检查拒绝后会有多轮质量检查和可配置行为。澳鹏根据贴标机质量调整质检抽样率控制机制
2、仔细打磨贴标工具。Appen 会测量常见标注任务的时间和鼠标点击次数。目标是与人类合作，以AI的形式为AI服务。一方面，Appen 将改善人机交互，并拥有专门的 HCI 工程师。另一方面，它会使用AI模型进行辅助，从而提高人走一步，机器帮助前进几步的效率。人类和机器各自做自己擅长的事情。
#05
拨开迷雾
CSDN：听说澳鹏正在密切关注自动驾驶领域，那么目前自动驾驶领域在数据方面有哪些挑战？澳鹏提出了哪些解决方案？
蒋梦婕：这个问题可以分为五个部分。
1. 需要同时使用多个感知传感器相互补充，比如摄像头、激光雷达。如果使用一个以上的传感器，则需要一个以上的标签。如何连接多个传感器进行贴标是个大问题。澳鹏提供多传感器融合标注方式，在提供标注能力的同时，大大节省了标注成本。例如，在3D激光点云上标记3D帧后，我们可以自动将2D帧转换投影到图片上，同时保证同一物体在不同传感器的数据上具有相同的ID和物体属性。该工具还设计用于适应不同的传感器类型和数量。
2、Perception有多种细分场景，如目标识别、车道线识别、可行驶区域识别、路标识别等。澳鹏提供全套标注工具，可根据场景灵活配置和调整标注方式。
3. 需要大量的标注数据——成本高。我们将使用预标注模型进行高效的辅助标注，例如一键3D画框、微调3D车道线、自动逐帧标注等。
4. 需要大量标记数据——难以管理。数据量小的时候，很多公司甚至可以用一个Excel来管理，但是当数据量大的时候，数据传输就会成为一个问题。我们提供数据全流程生命周期的管理，可自由定义数据生产流程。
5. 2D/3D数据难以分析/查看。无论是在客户验收还是算法开发过程中，2D/3D标注数据都没有文字标注或语音标注结果直观。2D/3D结果是一些坐标信息，客户需要做一些开发工作才能得到标注结果。查看标记结果。澳鹏提供了一个视觉验收工具，带有标注结果统计，比如标注数据中包括了多少辆车和多少人。一共多少分等等。
CSDN：每个企业的技术架构和实力都不一样。对于初创企业、大中型企业，如何选择合适的数据标注平台/相关服务商？有什么不同吗？
蒋梦洁：创业场景变化很快，标签的需求一般不是很大。并且公司没有精力或资源来开发或维护数据注释平台。我们推荐纯SaaS的模式，可以让初创企业快速开始贴标，通过试错快速调整方向。
中型企业已经拥有相对成熟的商业模式和自有系统，也具备开发或维护数据标签平台的资源。他们会更关心是否有系统集成和二次开发的开放API，功能是否全面。对于这样的企业，我们会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
一般大型互联网公司较早使用AI技术，自己开发了一些标注平台。在选择服务商时，我们会特别关注“服务商是否有能力快速招募大量优质标注人员，标注工具水平是否会比公司更高效，数据安全性是否有保障”等。对于这样的企业，我们也会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
CSDN：您认为未来人工智能数据标注领域或该领域的服务商会有怎样的发展趋势？
蒋梦洁：现阶段标签领域鱼龙混杂，价格竞争激烈。他们中的许多人已经进入了这个领域，拥有大量传统的人类服务提供商。随着行业的洗牌，具备快速招人能力、拥有丰富项目管理经验、拥有自身平台研发能力的供应商将逐渐脱颖而出。
标注平台将沿着采集标注一体化的方向发展。对于很多人工智能公司来说，数据采集和标注往往是同时进行的。比如刚才的例子，采集日常的通讯语音，采集完成后需要将语音进行转录。如果将采集
和贴标签分成两个独立的阶段，那么前置时间会很长。另外，如果厂牌认为采集的声音根本听不到，也很难及时回拨给采集人员重新录制。
另一方面，未来可能会向AI数据中心发展。不仅是非结构化数据的管理，还慢慢延伸到结构化数据的管理。数据标注不会在整个生命周期中独立存在。如果多个系统拆分，数据科学家将浪费大量时间在移动数据上，效率不高，也会影响创新。如果基于集成的AI数据中心，数据科学家可以开发算法和数据注释，相互迭代改进。比如在标注的同时实时训练模型，当效果无法再次提升时就停止标注。这在业界被称为主动学习。
原创
出处 | CSDN
记者 | 卡罗尔邓小娟
关于澳鹏
Appen Limited (ASX: APX) 是全球领先的图像、文本、语音、音频和视频等人工智能训练数据服务提供商。拥有业界最先进的AI辅助数据标注平台和集成的AI数据和资源管理平台以及全球超过100万的技能众包资源，支持235+种语言和方言。Appen 的解决方案为技术、汽车、金融服务、零售、制造和政府等行业的全球领导者提供高质量、安全和高效的服务。Appen 成立于 1996 年，在世界各地拥有客户和办事处。点击这里了解更多。
4.5.
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解决方案:WhatsApp营销高效开发客户，效果翻倍！
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透過 WhatsApp 群組連結加入群組
OR邀请是开发客户的最佳方式之一，但有效的客户很难通过人工搜索批量获取群链接，耗时费力。
俗话说，“工人要做好，首先要提高工具的质量”。有效的营销工具不仅可以减少人工和时间成本的浪费，还可以提高客户质量。那么外贸商如何快速大量获得潜在客户数量呢？
对此，万丹阁梳理出4大强大的WhatsApp营销功能，通过群发中的数据采集、群挖、数据过滤，帮助外贸企业提高WhatsApp开发客户的营销效率，帮助企业成长增效，布局海外。
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搜索维度：区号+平台+关键词
通过区号+平台+关键词搜索，快速匹配目标市场中目标客户的WhatsApp号码，掌握潜在客户的信息。如果我们点击选择区号“+1美国”，平台“谷歌”，关键词“床垫”，点击“提交任务”，我们可以采集
大量数据，知道相应国家相应关键词客户的WhatsApp号码和来源，点击“导出数据”完成数据采集
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2. 微信群组采集
数据量：24个采集渠道，多个海外社交平台，日活跃量上亿
搜索维度：关键词+平台
通过在关键词+平台上提交任务，可以快速挖掘来自多个渠道的群组数据，包括谷歌、黄页、Yelp、Facebook、Youtube、Instagram等社交平台，采集
和挖掘目标客户的WhatsApp数量，并接触到大量客户。如果要获取YELP数据，点击选择坐标“遗产湖”，关键词“台球”，点击“提交任务”，快速获取海量业务资源。单击“导出数据”以完成组集合。
3. 微信数据过滤数据
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滤镜维度：头像、签名、性别、年龄、是否激活
通过以上24个采集通道汇总数据形成的数据库，在【云信裂变】中，点击“导入总追逐器”导入汇总数据，“智能追逐者”可以裂变WhatsApp号码，100个号码可以裂变数万个号码。点击“导出数据”，在【云信过滤器】中，点击“导入号码”，可以通过检查头像、签名、性别、年龄过滤器，批量验证过滤无效的WhatsApp号码，过滤出准确有效的WhatsApp账号。最后，单击“导出有效号码”以导出数据。您还可以通过“导入组链接”提取组成员以获取WhatsApp号码。
4. 微信批量群组发送
申请BM和发件人渠道
葛万丹全程帮助客户申请WhatsApp群发绑定的BM和Sender渠道。
·接口批量发送
万丹兄弟外贸营销系统不需要注册大量小号，不需要维护号码，不会屏蔽号码，秒级交付;无代码连接，无需VPN，对IP无要求，极大地帮助外贸企业提高效率，安全链接200多个国家。导入WhatsApp帐户，选择一个消息模板以批量发送。
防止封禁
为了防止因操作不当而被封禁，消息模板的内容必须符合WhatsApp的官方要求，否则会影响消息发送的效果。符合要求的内容可以分组发送，可以降低封禁风险，有效提高账号安全性和账号权重。
高级批量发送模板
群发消息一般采取标题+主要内容的形式，编辑适合群发的内容信息可以提高潜在客户的满意度。此外，万丹阁外贸营销系统支持图片、视频、PDF、联系方式等方式进行群发，产品和服务的多样化展示，也可以直接排入私域池。
智能客服系统
群发消息后，在海外私域客服系统中，我们可以查看目标客户回复的消息并与之交谈，并根据Sender客服将客服转换为个人WS，可以完美规避风险，形成有效的闭环。
传统的WhatsApp开发客户模式每天发送的数量有限，容易被封禁。万丹阁基于外贸AI营销SaaS系统，随时随地为外贸商和外贸企业提供一站式外贸海外营销服务，成本低，获客量大。
万当阁外贸营销系统可以很好地支撑“品质发”和“数量开发”，采集
海量数据，准确筛选出目标客户并发送批量组，大大提高了时间利用效率。
通过漏斗原理，可以帮助外贸企业精准触达，高效转化客户，筛选出有价值的商业信息：快速找到潜在客户，精准挖掘潜在客户，沉淀客户私域池，节省外贸企业的时间成本。 查看全部
APPEN×CSDN
阿彭大咖说
近日，澳鹏凭借备受认可的“人工智能辅助数据标注平台”荣获2021年第二届深圳（国际）人工智能展“优秀产品奖”。活动现场，澳鹏（中国）高级研发总监姜梦洁接受了CSDN记者的专访。以下为采访内容。
2021年5月20日至23日，在深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府的共同指导下，由深圳市科技发展交流中心和深圳市联合主办的2021年第二届2021年大会人工智能产业协会 深圳国际人工智能展览会开幕式暨智能制造创新高峰论坛在深圳会展中心（福田）成功举办。
深圳市科协主席江宇阳在大会致辞中指出：“人工智能不仅是引领未来的战略技术，更是新一轮产业变革的核心驱动力。” 诚然，在当今社会的发展中，人工智能技术所占据的地位已经非常重要。
#01
人工智能“聪明不聪明”？
就像蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机、互联网一样，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。
然而，回顾过去，我们会发现，人工智能技术等热点话题在发展过程中未必“星光熠熠”。人工智能发展史上出现过“三个高潮”：
1. 50 年代：神经网络浪潮
2. 80年代：BP（Back Propagation）算法被提出用于多层神经网络的参数计算，解决非线性分类和学习问题等研究成果
三、本世纪2010年代：深度学习的兴起
1950年代到80年代，由于许多应用问题无法解决，基础研究知识难以突破，没有取得预期的成果和进展。从起步-应用-低迷-稳中求进-蓬勃发展，人工智能之路充满未知探索，曲折不断。
今天，我们正处于信息时代向智能时代的过渡时期。人工智能是主要驱动因素，让全球产业充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革、转型发展的重大意义。“新基建”的提出和疫情的影响，让2020年成为人工智能发展史上的一个重要拐点。如果说人工智能技术在2020年之前还在探索应用场景，那么从2020年开始，人工智能已经加速进入人们的生活。
然而，在人工智能飞速发展的今天，人们的需求也在不断攀升。对于人工智能企业或者转型企业来说，如何与时俱进是首要考虑的问题。但当它落入大众、衣食住行之时，人工智能是否“智能”就成了人们关注的焦点。
企业要想真正落地AI技术/产品，真正做出“好的人工智能”，首先不能让AI技术/产品停留在实验或原型阶段，A模型的高质量训练才是重中之重.
那么，AI模型如何才能训练出高质量呢？在AI项目部署的生命周期中，哪些可以优化？数据在这个过程中扮演什么关键角色？企业在转型之路上应该如何选择数据平台/相关服务商？带着这些疑问，CSDN记者采访了知名人工智能数据服务商Appen的高级研发总监姜梦洁。
值得一提的是，澳鹏在2021年第二届深圳国际人工智能展览会暨智能制造创新高峰论坛开幕式上荣获“优秀产品奖”，同时入围德勤高科技成长企业50强（澳大利亚）连续六年获得维科杯OFweek2020人工智能行业优秀产品应用奖（澳鹏人工智能辅助数据标注平台）、CIAI 2020中国人工智能行业“十佳创新企业奖”等奖项。
GAIE2021第二届深圳国际人工智能展览会“优秀产品奖”
这样一家专注于人工智能数据标注的行业领先服务商，是如何利用数据来推广人工智能技术和产品的？且听蒋梦婕感悟。
#02
“用人工智能服务人工智能”
加入澳鹏之前，蒋梦洁曾就职于国际知名电子商务公司eBay，主要专注于搜索引擎搜索算法领域。大约在11年前，也就是2010年，互联网蓬勃发展的时候，我们和Appen合作，用人工审核产品和搜索关键词的相关性，做相关算法和离线算法评估平台。丰富的经验和思考。
蒋梦洁于2019年3月加入澳鹏后，负责中国区技术团队的研发和全球部分模块的研发。他带领的团队致力于打造全流程的数据平台，包括数据采集、数据标注和数据管理。此外，针对成熟复杂的场景开发更高效的标注工具，如自动驾驶、人脸关键点、长语音转录等。
蒋梦洁（左二）与部分队员
蒋梦洁表示，越来越多的企业在走向AI，同时对训练数据的要求也更高。AI模型若要真正落地，需要大量高质量、安全且无偏见的数据。澳鹏的目标是帮助企业落地AI技术/产品，而不是仅仅停留在实验或原型阶段，通过标准流程整合。
澳鹏深耕行业 20 多年。在数据采集和数据标注的过程中，澳鹏积累了大量的行业经验和案例。服务人工智能”的概念。
Appen 现在拥有一支数据科学家团队。一方面，他们在为企业服务之前，会了解场景，如何设计如何采集
/标注数据，才能真正帮助企业成功训练模型，以结果为导向。另一方面，AI技术也应用到整个服务流程中。使用AI模型做以下事情：
1.自动筛选合格的众包标注者。Appen拥有超过一百万的众包资源。有项目的时候，如何从这个pool中找到最合适的标注者？这种“适合性”包括成本、质量和交货时间等因素之间的权衡。澳鹏自有的匹配算法可以结合标注者的历史标注技能和他们提供的信息，快速自动匹配项目的需求。
2.辅助标注。帮助贴标签者提高效率。数据标注领域存在大量的人工标注，甚至可以说传统的数据标注几乎100%都是人工标注。澳鹏拥有专门的数据科学家团队，专门研究人机交互以及如何使用人工智能算法辅助数据标注，帮助客户降低成本并提高人工智能模型的迭代速度。在自动语音转录、OCR、自动驾驶等领域发布的辅助标注算法，实现了50%以上到数倍不等的效率提升。
3、半自动质量检测。就像工厂的生产线一样，标注的数据需要进行质量检测。甚至可能会有多轮质量检查。如果将大量标注不好的数据提交质检，会无意义地浪费质检员的时间。引入半自动质检后，可以配置大量的检测规则，比如数据之间的逻辑检测比如车要小于5米，纵横比不能太高等等。此外，质检算法还可以通过一些测量指标来辅助质检。
#03
技术不能闭门造车
在人工智能数据标注领域，单纯的自动化标注是不现实的，逻辑上站不住脚。“你用算法产生的数据去训练另一个算法，在最完美的情况下，你可以训练出一个和之前一模一样的算法。” 蒋梦婕说道。但是你不能只做纯手工标注。传统的数据标注是一项纯粹的人力密集型工作。对于技术从业者来说是一个非常有吸引力的领域，因为一点点的技术引进就可以为企业降本增效。.
对于平台的设计理念和系统架构，蒋梦婕有自己的思考。在业务设计之初，引入了AI中台的概念。围绕AI中台赋能业务，引入了Apache Pulsar作为数据湖。围绕这个核心组件，设计了灵活的标签任务分配和工作流管理。因为业务数据存储在Pulsar中，借助Pulsar的高吞吐量，可以重复高效地消费数据，实现快速松耦合的业务扩展，比如结合Flink进行实时进度/工作负载/质量报表计算。对于项目管理，还可以对标注者进行画像，实时反欺诈监控。此外，
Appen 在全球市场积累了超过 25 年的行业经验。进入中国市场后，澳鹏借鉴国外平台做法，在国内自主打造了适合国内行业特点的高精度人工智能数据服务平台。那么，中国如何在技术和产品上与其他地区保持同步呢？迭代过程呢？
蒋梦洁认为，产品迭代必须与业务发展同步。在平台设计和技术架构构建的初期阶段，提前完成技术的整体架构设计，并在此基础上制定未来的发展规划。同时，要确保团队成员的目标一致，然后定期讨论调整优先级。一开始每次迭代只能完成MVP，非核心功能会提供功能兼容支持。在实际使用过程中，这些没有产品化的功能用起来还是挺痛苦的，比如招人的时候。，初始版本专注于标签业务本身。如果需要添加，
让记者意外的是，澳鹏的技术团队并没有闭门造车，自行解决问题。他们还有一个项目支持工程师团队。对于当前平台无法满足的所有功能，团队将准备一次性的脚本和工具进行处理。随后，平台逐渐将人工按照优先级处理的任务商业化。平台发布一个版本后，及时得到反馈，在下一个版本中进一步完善。因此，在产品开发团队、项目管理团队、业务团队的紧密配合下，技术/产品迭代速度相当快。
#04
人工智能数据和质量决定上层建筑
如果说优秀的技术架构和高效的迭代是决定一个人工智能数据服务商能否站稳脚跟的关键，那么真正决定它能否走得更远的，则在于产品本身解决问题的能力有多强。
在这个问题上，蒋梦婕提出了一个重点：“AI项目部署生命周期”。
一般AI项目部署的生命周期会包括：数据采集、数据标注、数据探索、模型开发、模型发布、定期监控。
那么，数据在这个生命周期中扮演什么角色呢？澳鹏解决了哪些问题？蒋梦婕在描述数据的重要性时，引用了Andrew Ng（吴恩达，全球人工智能和机器学习领域最权威的学者之一）的话：80%成功的AI部署是数据准备（包括数据清洗） /数据标签等），20% 用于模型开发。而澳鹏帮助客户解决模型全生命周期的数据采集、数据标注、发布后监控等问题。
此外，数据的可用性和质量也是澳鹏服务的核心。蒋梦婕打了个比喻：“AI模型就像一个孩子，你教他什么，他就学什么。如果数据质量差，那么AI模型也会学这些错误。” 因此，澳鹏有一整套解决方案来保护数据质量：
1.多人标记同一条数据进行投票打分
2.数据挖掘
3、机器学习辅助质检
4、多轮人工质检
蒋梦洁认为，项目管理是一门艺术，尤其是在人工参与的场景下，整个过程的任何一个环节都可能发生变化。澳鹏的优势在于对每个企业的业务进行深度打磨，融入自身高效的项目管理方式和标签细节的优化。
1. 使整个项目管理流程更易于定制和适应变化。Appen 有一个模板引擎，可以定制独特的标签要求。质量检查拒绝后会有多轮质量检查和可配置行为。澳鹏根据贴标机质量调整质检抽样率控制机制
2、仔细打磨贴标工具。Appen 会测量常见标注任务的时间和鼠标点击次数。目标是与人类合作，以AI的形式为AI服务。一方面，Appen 将改善人机交互，并拥有专门的 HCI 工程师。另一方面，它会使用AI模型进行辅助，从而提高人走一步，机器帮助前进几步的效率。人类和机器各自做自己擅长的事情。
#05
拨开迷雾
CSDN：听说澳鹏正在密切关注自动驾驶领域，那么目前自动驾驶领域在数据方面有哪些挑战？澳鹏提出了哪些解决方案？
蒋梦婕：这个问题可以分为五个部分。
1. 需要同时使用多个感知传感器相互补充，比如摄像头、激光雷达。如果使用一个以上的传感器，则需要一个以上的标签。如何连接多个传感器进行贴标是个大问题。澳鹏提供多传感器融合标注方式，在提供标注能力的同时，大大节省了标注成本。例如，在3D激光点云上标记3D帧后，我们可以自动将2D帧转换投影到图片上，同时保证同一物体在不同传感器的数据上具有相同的ID和物体属性。该工具还设计用于适应不同的传感器类型和数量。
2、Perception有多种细分场景，如目标识别、车道线识别、可行驶区域识别、路标识别等。澳鹏提供全套标注工具，可根据场景灵活配置和调整标注方式。
3. 需要大量的标注数据——成本高。我们将使用预标注模型进行高效的辅助标注，例如一键3D画框、微调3D车道线、自动逐帧标注等。
4. 需要大量标记数据——难以管理。数据量小的时候，很多公司甚至可以用一个Excel来管理，但是当数据量大的时候，数据传输就会成为一个问题。我们提供数据全流程生命周期的管理，可自由定义数据生产流程。
5. 2D/3D数据难以分析/查看。无论是在客户验收还是算法开发过程中，2D/3D标注数据都没有文字标注或语音标注结果直观。2D/3D结果是一些坐标信息，客户需要做一些开发工作才能得到标注结果。查看标记结果。澳鹏提供了一个视觉验收工具，带有标注结果统计，比如标注数据中包括了多少辆车和多少人。一共多少分等等。
CSDN：每个企业的技术架构和实力都不一样。对于初创企业、大中型企业，如何选择合适的数据标注平台/相关服务商？有什么不同吗？
蒋梦洁：创业场景变化很快，标签的需求一般不是很大。并且公司没有精力或资源来开发或维护数据注释平台。我们推荐纯SaaS的模式，可以让初创企业快速开始贴标，通过试错快速调整方向。
中型企业已经拥有相对成熟的商业模式和自有系统，也具备开发或维护数据标签平台的资源。他们会更关心是否有系统集成和二次开发的开放API，功能是否全面。对于这样的企业，我们会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
一般大型互联网公司较早使用AI技术，自己开发了一些标注平台。在选择服务商时，我们会特别关注“服务商是否有能力快速招募大量优质标注人员，标注工具水平是否会比公司更高效，数据安全性是否有保障”等。对于这样的企业，我们也会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
CSDN：您认为未来人工智能数据标注领域或该领域的服务商会有怎样的发展趋势？
蒋梦洁：现阶段标签领域鱼龙混杂，价格竞争激烈。他们中的许多人已经进入了这个领域，拥有大量传统的人类服务提供商。随着行业的洗牌，具备快速招人能力、拥有丰富项目管理经验、拥有自身平台研发能力的供应商将逐渐脱颖而出。
标注平台将沿着采集标注一体化的方向发展。对于很多人工智能公司来说，数据采集和标注往往是同时进行的。比如刚才的例子，采集日常的通讯语音，采集完成后需要将语音进行转录。如果将采集
和贴标签分成两个独立的阶段，那么前置时间会很长。另外，如果厂牌认为采集的声音根本听不到，也很难及时回拨给采集人员重新录制。
另一方面，未来可能会向AI数据中心发展。不仅是非结构化数据的管理，还慢慢延伸到结构化数据的管理。数据标注不会在整个生命周期中独立存在。如果多个系统拆分，数据科学家将浪费大量时间在移动数据上，效率不高，也会影响创新。如果基于集成的AI数据中心，数据科学家可以开发算法和数据注释，相互迭代改进。比如在标注的同时实时训练模型，当效果无法再次提升时就停止标注。这在业界被称为主动学习。
原创
出处 | CSDN
记者 | 卡罗尔邓小娟
关于澳鹏
Appen Limited (ASX: APX) 是全球领先的图像、文本、语音、音频和视频等人工智能训练数据服务提供商。拥有业界最先进的AI辅助数据标注平台和集成的AI数据和资源管理平台以及全球超过100万的技能众包资源，支持235+种语言和方言。Appen 的解决方案为技术、汽车、金融服务、零售、制造和政府等行业的全球领导者提供高质量、安全和高效的服务。Appen 成立于 1996 年，在世界各地拥有客户和办事处。点击这里了解更多。
4.5.
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解决方案:WhatsApp营销高效开发客户，效果翻倍！
作为全球最大的即时聊天通讯软件，WhatsApp是国外最受欢迎的通信软件，其受欢迎程度不亚于微信在中国。据统计，其用户总数已达25亿，月活跃人数达16亿，覆盖90多个国家和地区。
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用户基数大，免费发送消息，不通过好友验证即可与目标对象发起对话，消息打开率达98%，可直接开发推广。由于WhatsApp绑定了手机号码，可以直接掌握客户的号码，不用担心客户流失。
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透過 WhatsApp 群組連結加入群組
OR邀请是开发客户的最佳方式之一，但有效的客户很难通过人工搜索批量获取群链接，耗时费力。
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搜索维度：区号+平台+关键词
通过区号+平台+关键词搜索，快速匹配目标市场中目标客户的WhatsApp号码，掌握潜在客户的信息。如果我们点击选择区号“+1美国”，平台“谷歌”，关键词“床垫”，点击“提交任务”，我们可以采集
大量数据，知道相应国家相应关键词客户的WhatsApp号码和来源，点击“导出数据”完成数据采集
。
2. 微信群组采集
数据量：24个采集渠道，多个海外社交平台，日活跃量上亿
搜索维度：关键词+平台
通过在关键词+平台上提交任务，可以快速挖掘来自多个渠道的群组数据，包括谷歌、黄页、Yelp、Facebook、Youtube、Instagram等社交平台，采集
和挖掘目标客户的WhatsApp数量，并接触到大量客户。如果要获取YELP数据，点击选择坐标“遗产湖”，关键词“台球”，点击“提交任务”，快速获取海量业务资源。单击“导出数据”以完成组集合。
3. 微信数据过滤数据
量：来自24个采集通道的聚合数据，裂变数据
滤镜维度：头像、签名、性别、年龄、是否激活
通过以上24个采集通道汇总数据形成的数据库，在【云信裂变】中，点击“导入总追逐器”导入汇总数据，“智能追逐者”可以裂变WhatsApp号码，100个号码可以裂变数万个号码。点击“导出数据”，在【云信过滤器】中，点击“导入号码”，可以通过检查头像、签名、性别、年龄过滤器，批量验证过滤无效的WhatsApp号码，过滤出准确有效的WhatsApp账号。最后，单击“导出有效号码”以导出数据。您还可以通过“导入组链接”提取组成员以获取WhatsApp号码。
4. 微信批量群组发送
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解决方案:GAIE 2021现场 | “智能”基石：人工智能数据标注与训练
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2021年5月20日至23日，在深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府的共同指导下，由深圳市科技发展交流中心和深圳市联合主办的2021年第二届2021年大会人工智能产业协会 深圳国际人工智能展览会开幕式暨智能制造创新高峰论坛在深圳会展中心（福田）成功举办。
深圳市科协主席江宇阳在大会致辞中指出：“人工智能不仅是引领未来的战略技术，更是新一轮产业变革的核心驱动力。” 诚然，在当今社会的发展中，人工智能技术所占据的地位已经非常重要。
#01
人工智能“聪明不聪明”？
就像蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机、互联网一样，人工智能正在成为推动人类进入智能时代的决定性力量。
然而，回顾过去，我们会发现，人工智能技术等热点话题在发展过程中未必“星光熠熠”。人工智能发展史上出现过“三个高潮”：
1. 50 年代：神经网络浪潮
2. 80年代：BP（Back Propagation）算法被提出用于多层神经网络的参数计算，解决非线性分类和学习问题等研究成果
三、本世纪2010年代：深度学习的兴起
1950年代到80年代，由于许多应用问题无法解决，基础研究知识难以突破，没有取得预期的成果和进展。从起步-应用-低迷-稳中求进-蓬勃发展，人工智能之路充满未知探索，曲折不断。
今天，我们正处于信息时代向智能时代的过渡时期。人工智能是主要驱动因素，让全球产业充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革、转型发展的重大意义。“新基建”的提出和疫情的影响，让2020年成为人工智能发展史上的一个重要拐点。如果说人工智能技术在2020年之前还在探索应用场景，那么从2020年开始，人工智能已经加速进入人们的生活。
然而，在人工智能飞速发展的今天，人们的需求也在不断攀升。对于人工智能企业或者转型企业来说，如何与时俱进是首要考虑的问题。但当它落入大众、衣食住行之时，人工智能是否“智能”就成了人们关注的焦点。
企业要想真正落地AI技术/产品，真正做出“好的人工智能”，首先不能让AI技术/产品停留在实验或原型阶段，A模型的高质量训练才是重中之重.
那么，AI模型如何才能训练出高质量呢？在AI项目部署的生命周期中，哪些可以优化？数据在这个过程中扮演什么关键角色？企业在转型之路上应该如何选择数据平台/相关服务商？带着这些疑问，CSDN记者采访了知名人工智能数据服务商Appen的高级研发总监姜梦洁。
值得一提的是，澳鹏在2021年第二届深圳国际人工智能展览会暨智能制造创新高峰论坛开幕式上荣获“优秀产品奖”，同时入围德勤高科技成长企业50强（澳大利亚）连续六年获得维科杯OFweek2020人工智能行业优秀产品应用奖（澳鹏人工智能辅助数据标注平台）、CIAI 2020中国人工智能行业“十佳创新企业奖”等奖项。
GAIE2021第二届深圳国际人工智能展览会“优秀产品奖”
这样一家专注于人工智能数据标注的行业领先服务商，是如何利用数据来推广人工智能技术和产品的？且听蒋梦婕感悟。
#02
“用人工智能服务人工智能”
加入澳鹏之前，蒋梦洁曾就职于国际知名电子商务公司eBay，主要专注于搜索引擎搜索算法领域。大约在11年前，也就是2010年，互联网蓬勃发展的时候，我们和Appen合作，用人工审核产品和搜索关键词的相关性，做相关算法和离线算法评估平台。丰富的经验和思考。
蒋梦洁于2019年3月加入澳鹏后，负责中国区技术团队的研发和全球部分模块的研发。他带领的团队致力于打造全流程的数据平台，包括数据采集、数据标注和数据管理。此外，针对成熟复杂的场景开发更高效的标注工具，如自动驾驶、人脸关键点、长语音转录等。
蒋梦洁（左二）与部分队员
蒋梦洁表示，越来越多的企业在走向AI，同时对训练数据的要求也更高。AI模型若要真正落地，需要大量高质量、安全且无偏见的数据。澳鹏的目标是帮助企业落地AI技术/产品，而不是仅仅停留在实验或原型阶段，通过标准流程整合。
澳鹏深耕行业 20 多年。在数据采集和数据标注的过程中，澳鹏积累了大量的行业经验和案例。服务人工智能”的概念。
Appen 现在拥有一支数据科学家团队。一方面，他们在为企业服务之前，会了解场景，如何设计如何采集
/标注数据，才能真正帮助企业成功训练模型，以结果为导向。另一方面，AI技术也应用到整个服务流程中。使用AI模型做以下事情：
1.自动筛选合格的众包标注者。Appen拥有超过一百万的众包资源。有项目的时候，如何从这个pool中找到最合适的标注者？这种“适合性”包括成本、质量和交货时间等因素之间的权衡。澳鹏自有的匹配算法可以结合标注者的历史标注技能和他们提供的信息，快速自动匹配项目的需求。
2.辅助标注。帮助贴标签者提高效率。数据标注领域存在大量的人工标注，甚至可以说传统的数据标注几乎100%都是人工标注。澳鹏拥有专门的数据科学家团队，专门研究人机交互以及如何使用人工智能算法辅助数据标注，帮助客户降低成本并提高人工智能模型的迭代速度。在自动语音转录、OCR、自动驾驶等领域发布的辅助标注算法，实现了50%以上到数倍不等的效率提升。
3、半自动质量检测。就像工厂的生产线一样，标注的数据需要进行质量检测。甚至可能会有多轮质量检查。如果将大量标注不好的数据提交质检，会无意义地浪费质检员的时间。引入半自动质检后，可以配置大量的检测规则，比如数据之间的逻辑检测比如车要小于5米，纵横比不能太高等等。此外，质检算法还可以通过一些测量指标来辅助质检。
#03
技术不能闭门造车
在人工智能数据标注领域，单纯的自动化标注是不现实的，逻辑上站不住脚。“你用算法产生的数据去训练另一个算法，在最完美的情况下，你可以训练出一个和之前一模一样的算法。” 蒋梦婕说道。但是你不能只做纯手工标注。传统的数据标注是一项纯粹的人力密集型工作。对于技术从业者来说是一个非常有吸引力的领域，因为一点点的技术引进就可以为企业降本增效。.
对于平台的设计理念和系统架构，蒋梦婕有自己的思考。在业务设计之初，引入了AI中台的概念。围绕AI中台赋能业务，引入了Apache Pulsar作为数据湖。围绕这个核心组件，设计了灵活的标签任务分配和工作流管理。因为业务数据存储在Pulsar中，借助Pulsar的高吞吐量，可以重复高效地消费数据，实现快速松耦合的业务扩展，比如结合Flink进行实时进度/工作负载/质量报表计算。对于项目管理，还可以对标注者进行画像，实时反欺诈监控。此外，
Appen 在全球市场积累了超过 25 年的行业经验。进入中国市场后，澳鹏借鉴国外平台做法，在国内自主打造了适合国内行业特点的高精度人工智能数据服务平台。那么，中国如何在技术和产品上与其他地区保持同步呢？迭代过程呢？
蒋梦洁认为，产品迭代必须与业务发展同步。在平台设计和技术架构构建的初期阶段，提前完成技术的整体架构设计，并在此基础上制定未来的发展规划。同时，要确保团队成员的目标一致，然后定期讨论调整优先级。一开始每次迭代只能完成MVP，非核心功能会提供功能兼容支持。在实际使用过程中，这些没有产品化的功能用起来还是挺痛苦的，比如招人的时候。，初始版本专注于标签业务本身。如果需要添加，
让记者意外的是，澳鹏的技术团队并没有闭门造车，自行解决问题。他们还有一个项目支持工程师团队。对于当前平台无法满足的所有功能，团队将准备一次性的脚本和工具进行处理。随后，平台逐渐将人工按照优先级处理的任务商业化。平台发布一个版本后，及时得到反馈，在下一个版本中进一步完善。因此，在产品开发团队、项目管理团队、业务团队的紧密配合下，技术/产品迭代速度相当快。
#04
人工智能数据和质量决定上层建筑
如果说优秀的技术架构和高效的迭代是决定一个人工智能数据服务商能否站稳脚跟的关键，那么真正决定它能否走得更远的，则在于产品本身解决问题的能力有多强。
在这个问题上，蒋梦婕提出了一个重点：“AI项目部署生命周期”。
一般AI项目部署的生命周期会包括：数据采集、数据标注、数据探索、模型开发、模型发布、定期监控。
那么，数据在这个生命周期中扮演什么角色呢？澳鹏解决了哪些问题？蒋梦婕在描述数据的重要性时，引用了Andrew Ng（吴恩达，全球人工智能和机器学习领域最权威的学者之一）的话：80%成功的AI部署是数据准备（包括数据清洗） /数据标签等），20% 用于模型开发。而澳鹏帮助客户解决模型全生命周期的数据采集、数据标注、发布后监控等问题。
此外，数据的可用性和质量也是澳鹏服务的核心。蒋梦婕打了个比喻：“AI模型就像一个孩子，你教他什么，他就学什么。如果数据质量差，那么AI模型也会学这些错误。” 因此，澳鹏有一整套解决方案来保护数据质量：
1.多人标记同一条数据进行投票打分
2.数据挖掘
3、机器学习辅助质检
4、多轮人工质检
蒋梦洁认为，项目管理是一门艺术，尤其是在人工参与的场景下，整个过程的任何一个环节都可能发生变化。澳鹏的优势在于对每个企业的业务进行深度打磨，融入自身高效的项目管理方式和标签细节的优化。
1. 使整个项目管理流程更易于定制和适应变化。Appen 有一个模板引擎，可以定制独特的标签要求。质量检查拒绝后会有多轮质量检查和可配置行为。澳鹏根据贴标机质量调整质检抽样率控制机制
2、仔细打磨贴标工具。Appen 会测量常见标注任务的时间和鼠标点击次数。目标是与人类合作，以AI的形式为AI服务。一方面，Appen 将改善人机交互，并拥有专门的 HCI 工程师。另一方面，它会使用AI模型进行辅助，从而提高人走一步，机器帮助前进几步的效率。人类和机器各自做自己擅长的事情。
#05
拨开迷雾
CSDN：听说澳鹏正在密切关注自动驾驶领域，那么目前自动驾驶领域在数据方面有哪些挑战？澳鹏提出了哪些解决方案？
蒋梦婕：这个问题可以分为五个部分。
1. 需要同时使用多个感知传感器相互补充，比如摄像头、激光雷达。如果使用一个以上的传感器，则需要一个以上的标签。如何连接多个传感器进行贴标是个大问题。澳鹏提供多传感器融合标注方式，在提供标注能力的同时，大大节省了标注成本。例如，在3D激光点云上标记3D帧后，我们可以自动将2D帧转换投影到图片上，同时保证同一物体在不同传感器的数据上具有相同的ID和物体属性。该工具还设计用于适应不同的传感器类型和数量。
2、Perception有多种细分场景，如目标识别、车道线识别、可行驶区域识别、路标识别等。澳鹏提供全套标注工具，可根据场景灵活配置和调整标注方式。
3. 需要大量的标注数据——成本高。我们将使用预标注模型进行高效的辅助标注，例如一键3D画框、微调3D车道线、自动逐帧标注等。
4. 需要大量标记数据——难以管理。数据量小的时候，很多公司甚至可以用一个Excel来管理，但是当数据量大的时候，数据传输就会成为一个问题。我们提供数据全流程生命周期的管理，可自由定义数据生产流程。
5. 2D/3D数据难以分析/查看。无论是在客户验收还是算法开发过程中，2D/3D标注数据都没有文字标注或语音标注结果直观。2D/3D结果是一些坐标信息，客户需要做一些开发工作才能得到标注结果。查看标记结果。澳鹏提供了一个视觉验收工具，带有标注结果统计，比如标注数据中包括了多少辆车和多少人。一共多少分等等。
CSDN：每个企业的技术架构和实力都不一样。对于初创企业、大中型企业，如何选择合适的数据标注平台/相关服务商？有什么不同吗？
蒋梦洁：创业场景变化很快，标签的需求一般不是很大。并且公司没有精力或资源来开发或维护数据注释平台。我们推荐纯SaaS的模式，可以让初创企业快速开始贴标，通过试错快速调整方向。
中型企业已经拥有相对成熟的商业模式和自有系统，也具备开发或维护数据标签平台的资源。他们会更关心是否有系统集成和二次开发的开放API，功能是否全面。对于这样的企业，我们会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
一般大型互联网公司较早使用AI技术，自己开发了一些标注平台。在选择服务商时，我们会特别关注“服务商是否有能力快速招募大量优质标注人员，标注工具水平是否会比公司更高效，数据安全性是否有保障”等。对于这样的企业，我们也会推荐混合云部署模式或者私有化部署模式，结合我们的Managed Service进行数据标注。
CSDN：您认为未来人工智能数据标注领域或该领域的服务商会有怎样的发展趋势？
蒋梦洁：现阶段标签领域鱼龙混杂，价格竞争激烈。他们中的许多人已经进入了这个领域，拥有大量传统的人类服务提供商。随着行业的洗牌，具备快速招人能力、拥有丰富项目管理经验、拥有自身平台研发能力的供应商将逐渐脱颖而出。
标注平台将沿着采集标注一体化的方向发展。对于很多人工智能公司来说，数据采集和标注往往是同时进行的。比如刚才的例子，采集日常的通讯语音，采集完成后需要将语音进行转录。如果将采集
和贴标签分成两个独立的阶段，那么前置时间会很长。另外，如果厂牌认为采集的声音根本听不到，也很难及时回拨给采集人员重新录制。
另一方面，未来可能会向AI数据中心发展。不仅是非结构化数据的管理，还慢慢延伸到结构化数据的管理。数据标注不会在整个生命周期中独立存在。如果多个系统拆分，数据科学家将浪费大量时间在移动数据上，效率不高，也会影响创新。如果基于集成的AI数据中心，数据科学家可以开发算法和数据注释，相互迭代改进。比如在标注的同时实时训练模型，当效果无法再次提升时就停止标注。这在业界被称为主动学习。
原创
出处 | CSDN
记者 | 卡罗尔邓小娟
关于澳鹏
Appen Limited (ASX: APX) 是全球领先的图像、文本、语音、音频和视频等人工智能训练数据服务提供商。拥有业界最先进的AI辅助数据标注平台和集成的AI数据和资源管理平台以及全球超过100万的技能众包资源，支持235+种语言和方言。Appen 的解决方案为技术、汽车、金融服务、零售、制造和政府等行业的全球领导者提供高质量、安全和高效的服务。Appen 成立于 1996 年，在世界各地拥有客户和办事处。点击这里了解更多。
4.5.
（扫描二维码免费下载电子版）
解决方案:WhatsApp营销高效开发客户，效果翻倍！
作为全球最大的即时聊天通讯软件，WhatsApp是国外最受欢迎的通信软件，其受欢迎程度不亚于微信在中国。据统计，其用户总数已达25亿，月活跃人数达16亿，覆盖90多个国家和地区。
在疫情肆虐，展会无法找到客户之际，越来越多的外贸公司开始使用WhatsApp进行客户开发和推广。
它有一个
用户基数大，免费发送消息，不通过好友验证即可与目标对象发起对话，消息打开率达98%，可直接开发推广。由于WhatsApp绑定了手机号码，可以直接掌握客户的号码，不用担心客户流失。
但是，在WhatsApp上，我们无法直接搜索客户，一般只能通过两种方式：一种是在各大平台发布客户号码后被客户搜索添加，另一种是获取不同渠道的客户编号，然后搜索添加客户。
透過 WhatsApp 群組連結加入群組
OR邀请是开发客户的最佳方式之一，但有效的客户很难通过人工搜索批量获取群链接，耗时费力。
俗话说，“工人要做好，首先要提高工具的质量”。有效的营销工具不仅可以减少人工和时间成本的浪费，还可以提高客户质量。那么外贸商如何快速大量获得潜在客户数量呢？
对此，万丹阁梳理出4大强大的WhatsApp营销功能，通过群发中的数据采集、群挖、数据过滤，帮助外贸企业提高WhatsApp开发客户的营销效率，帮助企业成长增效，布局海外。
1. WhatsApp数据采集
数据量：全球200多个国家，包括10M +潜在WhatsApp帐户
搜索维度：区号+平台+关键词
通过区号+平台+关键词搜索，快速匹配目标市场中目标客户的WhatsApp号码，掌握潜在客户的信息。如果我们点击选择区号“+1美国”，平台“谷歌”，关键词“床垫”，点击“提交任务”，我们可以采集
大量数据，知道相应国家相应关键词客户的WhatsApp号码和来源，点击“导出数据”完成数据采集
。
2. 微信群组采集
数据量：24个采集渠道，多个海外社交平台，日活跃量上亿
搜索维度：关键词+平台
通过在关键词+平台上提交任务，可以快速挖掘来自多个渠道的群组数据，包括谷歌、黄页、Yelp、Facebook、Youtube、Instagram等社交平台，采集
和挖掘目标客户的WhatsApp数量，并接触到大量客户。如果要获取YELP数据，点击选择坐标“遗产湖”，关键词“台球”，点击“提交任务”，快速获取海量业务资源。单击“导出数据”以完成组集合。
3. 微信数据过滤数据
量：来自24个采集通道的聚合数据，裂变数据
滤镜维度：头像、签名、性别、年龄、是否激活
通过以上24个采集通道汇总数据形成的数据库，在【云信裂变】中，点击“导入总追逐器”导入汇总数据，“智能追逐者”可以裂变WhatsApp号码，100个号码可以裂变数万个号码。点击“导出数据”，在【云信过滤器】中，点击“导入号码”，可以通过检查头像、签名、性别、年龄过滤器，批量验证过滤无效的WhatsApp号码，过滤出准确有效的WhatsApp账号。最后，单击“导出有效号码”以导出数据。您还可以通过“导入组链接”提取组成员以获取WhatsApp号码。
4. 微信批量群组发送
申请BM和发件人渠道
葛万丹全程帮助客户申请WhatsApp群发绑定的BM和Sender渠道。
·接口批量发送
万丹兄弟外贸营销系统不需要注册大量小号，不需要维护号码，不会屏蔽号码，秒级交付;无代码连接，无需VPN，对IP无要求，极大地帮助外贸企业提高效率，安全链接200多个国家。导入WhatsApp帐户，选择一个消息模板以批量发送。
防止封禁
为了防止因操作不当而被封禁，消息模板的内容必须符合WhatsApp的官方要求，否则会影响消息发送的效果。符合要求的内容可以分组发送，可以降低封禁风险，有效提高账号安全性和账号权重。
高级批量发送模板
群发消息一般采取标题+主要内容的形式，编辑适合群发的内容信息可以提高潜在客户的满意度。此外，万丹阁外贸营销系统支持图片、视频、PDF、联系方式等方式进行群发，产品和服务的多样化展示，也可以直接排入私域池。
智能客服系统
群发消息后，在海外私域客服系统中，我们可以查看目标客户回复的消息并与之交谈，并根据Sender客服将客服转换为个人WS，可以完美规避风险，形成有效的闭环。
传统的WhatsApp开发客户模式每天发送的数量有限，容易被封禁。万丹阁基于外贸AI营销SaaS系统，随时随地为外贸商和外贸企业提供一站式外贸海外营销服务，成本低，获客量大。
万当阁外贸营销系统可以很好地支撑“品质发”和“数量开发”，采集
海量数据，准确筛选出目标客户并发送批量组，大大提高了时间利用效率。
通过漏斗原理，可以帮助外贸企业精准触达，高效转化客户，筛选出有价值的商业信息：快速找到潜在客户，精准挖掘潜在客户，沉淀客户私域池，节省外贸企业的时间成本。
超强:拨开「短视频第一股」的外表，我们看见了一家强悍的「科技公司」
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-11-26 04:30
超强:拨开「短视频第一股」的外表，我们看见了一家强悍的「科技公司」
从音视频制作、传输到内容、用户、技术基础设施建设的理解和个性化推荐，快手的布局无愧于“科技公司”的称号
11月6日，全国短视频社区快手公布招股书。
一个令人惊讶的数字是，快手在2020年上半年的研发投入为23亿元，占同期总营收的8.9%。
我们一般不会把短视频归类为高科技产业，但仔细想想，短视频中其实有很多技术应用场景。例如，视频拍摄特效、千人推荐算法、高速低延迟的网络基础设施等。
快手几乎从成立之初就做了这些技术布局，从生产消费的体验，到对音视频内容的理解和对用户的个性化推送，再到技术基础设施的建设，布局超乎想象。
现在，抛开“短视频第一股”的出现，是时候重新评价快手作为“科技公司”了。
1、内容制作：自研深度学习推理引擎，AI“飞入寻常百姓家”
用快手拍摄短视频的一大乐趣就是能够实现各种梦幻般的AI效果。
快手基于强大的图像AI技术，在移动端实现自动人像识别、分割、背景生成相结合的实时隐身效果，让用户在移动端创作出各种有趣的作品。
比如快手新推出的《变身童话公主》系列的魔幻表情符号。
再比如，“隐形魔法”从天而降，是短视频行业首次应用将单幅图像修复与帧间图像对齐相结合的视频修复算法。
基于
手机上的摄像头和传感器，快手的移动混合现实技术几乎可以将每部手机变成可以实时感知空间信息的设备，实现虚拟元素与真实环境的自然交互和呈现。
这项技术使快手用户无需复杂的设备即可在手机上实现基于太空的创意和身临其境的互动体验。
基于深度学习GAN技术，快手于2019年在国内发布了《娃娃脸》特效，用这个表情让脸一键回归幼儿。在此基础上，有“变性”、“变手绘”、即将上映的“变童话”等多种应用。
以上是快手在短视频行业的首次应用，技术先进。
为了保持应用的创新，快手在2018年成立了AI实验室Y-tech，聘请了多位技术大师负责前沿算法研究，并加入魔幻表达部特效团队加入产品经理，让技术研究和产品落地无缝对接。
在实践中，为了克服手机上技术实时处理的障碍，Y-tech还开发了一套算法压缩模型，可以在计算和内存资源有限的情况下，在不影响算法效果的情况下，最大限度地减少模型的计算量。
而且，为了让特效在所有手机上都能运行，Y-tech还自主研发了深度学习推理引擎YCNN。
YCNN可以支持CPU、GPU和NPU等多种型号的底层硬件，可以根据不同的手机算力提供不同尺寸的特定型号，并通过模型交付将设备上的最佳算力与相应的型号相匹配。
YCNN整体架构。
在推理引擎优化方面，工程师还将针对不同设备优化算子，以最大限度地提高设备性能。
此外，YCNN
引擎还拥有完整的AI工具链，支持PyTorch，TF/TFlite模型直接转换为YCNN模型，并支持训练时模型量化和基于硬件的模型结构搜索。整体性能比行业引擎具有约10%的优势。
2、音视频传输：自主研发传输协议KTP，与直播延迟竞争
快手以“拥抱每一个生命”为口号，用户遍布全球。打开APP，你经常会发现，“老铁”在沟壑、田野甚至荒野中开直播，但网络滞后很少。
这就涉及到快手以“专用传输协议KTP和流媒体多码率标准LAS”为代表的核心音视频传输技术。
该技术不仅可以保证弱网络下作品的发布成功率、直播的稳定性和流畅性，以及视频会议等RTC应用的低延迟和流畅性，还可以支持端到端高清1080P视频的拍摄、制作、上传和播放，并根据不同用户的网络状态和设备性能动态选择最佳清晰度， 在观看体验的流畅性、清晰度和低延迟之间取得平衡。
具体来说，媒体内容从制作到被看到，必须经过网络分发的过程。手机对音视频内容进行采集、编码、处理后，传输到媒体服务器，媒体服务器与CDN网络互联，再由CDN分发给快手用户消费。
整个网络传输过程分为上游（媒体内容从主播/创作者到媒体服务器）和下游（媒体内容从CDN到受众），针对上下游，快手开发了传输协议KTP和多码率标准LAS，以优化端到端的用户体验。
快手传输协议 KTP
快手的业务复杂，包括工作发布、直播、PK/麦克风、视频会议、多人互动等，不同的业务对传输性能有不同的要求。
例如，作品的发布需要高吞吐量、高可靠、低时间消耗，而直播需要低延迟和高稳定性。目前，未来的协议和算法只关注某一点，难以满足快手的需求。为此，快手设计了私有传输协议KTP，其架构如下图所示：
KTP基于UDP，这使得它非常灵活，快手工程师和算法专家可以在它上面设计各种各样的传输算法。
KTP分为服务器层和客户端，每一端分为传输控制层和服务感知层，在传输控制层，收录
大量的传输算法，可以适应各种网络状态和需求，传输控制层之上是服务感知层，该层是业务与网络之间的桥梁，
通过感知业务和网络特征的结合，实现跨层源渠道联合优化。
目前，KTP已在快手的各项业务中得到充分应用，并取得了非常显著的效益，其业绩也处于行业领先水平。例如，与 QUIC\SRT 相比，KTP 可以显著减少发布作品所需的时间，减少直播延迟，提高清晰度。与业界常见的RTC产品相比，KTP可以获得更多的延迟和更强的弱网络抵抗力。KTP
采用可插拔设计方式，所有算法和功能块相互解耦，大大提高了KTP的灵活性和可扩展性。同时结合快手强大的A/B测试系统，任何算法和变化都能快速在线获得最真实的反馈，让KTP保持领先地位和实用性。
LAS：实时自适应流媒体
复杂的网络环境使得单一定义难以满足不同用户的需求。为了改善所有用户的体验，快手制定了多码率自适应策略，让不同的用户在当前网络条件下获得最佳体验。
对于直播
快手研发了基于流媒体的直播多码率标准LAS，并正式对外开放。
目前各大云厂商都支持LAS，保证LAS服务在云上，快手也开源Web侧解决方案，与B站共建，共同开源移动解决方案。
与众所周知的多码率标准HLS相比，如下图所示，LAS可以实现更低的延迟，更高的清晰度和更流畅的直播体验。
LAS的优势。
除了传输协议，快手对媒体消费体验的优化和研究也令人瞩目
比如快手
推出了60帧、HDR等一系列提升视频质量的技术，快手现在支持VR视频观看，只要下载快手APP，就相当于拥有了VR终端。
在编解码器领域，圣地亚哥快手音视频标准实验室提交的几项提案已被全球联合倡议JVET（ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG联合视频探索组）采纳，成为其主要贡献者之一。
在应用方面，快手视频解码标准（KVC）自2020年3月开始大规模部署。在相同的主观质量下，KVC可以大幅减小媒体文件的大小，提高视频播放的流畅度。
三、内容理解：多式联运技术为更好的内容保驾护航
当然，作为国内顶尖的短视频平台之一，仅仅让用户看到好看清晰的视频是不够的。
随着视频和用户数量的增加，
平台必须能够保证视频的原创性和安全性，并且能够根据用户的个性化需求推荐不同的视频。这一切都涉及到平台对音视频内容和用户的理解，所以快手出现了深度学习技术。
2015年是人工智能爆发的一年，也是快手组建第一个深度学习团队的一年。2016年，深度学习部门开始涉足语音、文本、音乐等各种媒体形式，因此更名为“多媒体理解小组”（MMU）。
由于快手是早期对视频内容分析有强烈需求的公司，MMU团队基本从零开始，从“定义合理的标签体系”开始了解用户制作的错综复杂的音视频内容。两大应用方向包括人机交互和信息分发。
在具体场景方面，首先，多模态技术将帮助用户实现更好的视频创作。
在这方面，快手是目前中国短视频行业首家成功大规模实现端到端自动语音识别系统的公司。
一般语音合成
应用基于参数化语音合成算法，合成语音比较僵硬。MMU团队采用并改进了完全端到端的神经网络模型，可以使合成的语音效果更加自然，神经网络结构可以利用硬件并行计算能力来支持实时语音合成。
为了最大限度地保留语音角色的语音韵律风格，团队还对算法进行了一系列调试，比如在生成算法中加入风格控制回归编码网络来反映韵律;使用基于深度神经网络的声码器恢复声音特征等。
在技术支持下，快手拥有许多有趣的“声音”功能。一个典型的应用是快盈今年推出的智能配音功能，它允许用户输入文本，软件可以自动将其转换为高质量的视频配音，以及多种“语音扬声器”和方言可供选择。
还有去年推出的快手直播间语音助手“小快”，可以识别语音命令播放音乐、讲笑话，活跃直播间气氛。
此外，MMU团队还开发了“根据视频内容自动生成音乐”功能，可以更好地将视频画面与音乐的节奏相匹配，为此，团队还专门招募了懂音乐的人和工程师一起融合创新。
除了创作，多模态技术还可以准确理解视频内容，帮助创建更好的分享机制。
MMU团队在这方面做了两件有趣的事情：第一是强调音频和视觉的多模态合成建模，而不仅仅是视觉或音频;
二、快手
拥有大量的用户数据，不属于传统多媒体内容研究的范围，但快手可以很好地利用这些数据进行内容理解。快手将行为数据和内容数据融合进行综合建模，在等量人工标注的前提下，快手利用海量用户行为数据，可以获得比纯内容模型更好的性能。
内容行为数据融合。
如今，MMU团队每天实时分析超过1500万个视频和超过100万小时的直播内容，并开发了AI驱动的内容算法系统，可以对平台的海量数据（文本、图像、音频和视频）以及不当和非法内容以及可能侵犯第三方知识产权的内容进行实时多维度分析和过滤。
四、个性化推荐：强化学习摆脱推荐内容的同质化
对于所有短视频平台来说，“个性化推荐”是最能影响用户感情的环节。
因此，除了了解内容之外，平台还需要能够将内容推送给最合适的客户。快手在这方面也做得很好。从界面设计
来看，快手的推荐引擎是全球极少数拥有双列缩略图、上下个性化推送界面设计的大型推荐引擎之一。
缩略图允许用户根据自己的喜好快速选择自己想要观看的短视频和直播，个性化的上下推支持在向上滑动屏幕时自动播放下一个视频，使浏览更流畅。
此外，快手也是短视频行业最早将深度强化学习算法大规模应用于视频推荐的公司之一，其推荐引擎基于自研图神经网络（KGNN）。
个性化推荐一般分为两步，首先“召回”，从千万级视频库中基于简单模型对数百个相关候选视频进行“排序”，利用复杂模型最终选择多个视频（一般为十个）返回给用户。
在排序过程中，传统的推荐排名算法通常采用逐点排序框架，基于经验公式或排序模型，“独立”估计每个候选视频的排序分数，从高到低抓取前N个视频。
然而，
独立评分法忽略相邻视频的影响，倾向于将类似视频排在第一位，导致同质化推荐内容，从长远来看会让用户厌倦内容。
因此，
快手技术团队提出了一种基于强化学习的序列化排序框架，将输出N个视频序列的任务建模为连续做出N个决策的过程。强化学习排名模型端到端地完成整个推荐排名过程，从数百个视频候选集中选择数十个视频的有序列表，并将它们返回给用户。
传统排名算法VS强化学习算法。
在强化学习排序过程中，每次挑选的目标都是最大化视频序列的整体奖励，保证推荐内容的多样性。
此外，强化学习排名算法
还可以保证更好的推荐准确率和实施，系统在每次用户反馈（点击、点赞、转发）后，通过强化学习算法完成排名模型的在线更新。
5. 快手的科技基础设施
作为一家科技公司，快手能实现上述技术最离不开的就是“基础设施”。
首先是人才，快手在世界各地招募了很多非常优秀的技术人才。招股书显示，截至2020年6月30日，快手研发人员超过5000人，硕士及以上学历的研发人员2300余人。2017年
、2018年，
2019年及截至2020年6月30日，快手研发支出分别为4.766亿元、18亿元、29亿元和23亿元，分别占同期经营费用的23.1%、26.8%、21.5%和13.6%。
此外，快手在世界各地设有研发中心。Y-tech是一家人工智能研究中心，专注于计算机视觉、深度学习等前沿领域，完善快手AR、滤镜等技术驱动的特效功能。其研究中心位于北京，在美国杭州和帕洛阿尔托设有办事处。
为了扩大海外版图，快手还在美国设立了研发中心。快手总部位于硅谷，整合了几个关键团队，包括Y-Tech、图形AI、多媒体算法和异构计算实验室。
斯坦福大学附近的快手研发中心。
西雅图实验室旨在吸引美国优秀人才，建立技术壁垒，承接商业广告推荐、游戏AI与策略优化、移动AI模型效率优化等项目。
圣地亚哥视频编码标准实验室主要致力于探索下一代视频压缩技术，包括视频压缩算法、视频处理、视频内容分析、机器学习和质量评估。
此外，快手还与清华大学联合
成立“清华大学-快手未来媒体数据联合研究院”，培养学生结合产学研，用AI解决产品问题。在网络
基础设施方面，快手目前拥有超过24万台服务器，分布在全国22个网络数据中心，数据总量为EB。
此外，快手还计划在全国部署超大规模数据中心，并已于6月与乌兰察布数据中心项目举行签约仪式，投资100亿元，预计明年投入使用。除了数据中心，为了提高计算效率，
快手还优化算法，开发了基于CPU/GPU异构的计算系统，进一步提高算法的运行效率。
六、坚持用户导向，追求技术“极致”
如果概括快手技术团队的特点，可以用两个词来形容，“用户为本”和“追求完美”。
技术人员通常从技术角度思考问题，但快手会自觉培养工程师的逆向思维能力，考虑用户的需求。
最简单的方法是，研发人员会成为产品的深度用户，从用户的角度进行深思熟虑和优化，并与产品经理讨论如何更好地改进。
比如在主播和粉丝的音视频连接场景中，很多直播团队在2016年就推出了麦克风连接功能。快手刚上线直播时，产品团队从用户的角度评价：直接上线视频连接可能会给用户带来社交压力，如何把用户开话筒的压力降到最低？
最能接受的形式是语音麦克风，于是快手首先推出了技术更简单的语音麦克风，证明了用户端的实时性非常高，只有当反馈“露面”需求时，快手才在2017年推出视频麦克风。
追求完美是快手技术团队的原则。2019年，快手CEO苏华在年会上强调，“不追求极致，就赢不了。
因此，在每一个看似微小的功能背后，快手都会投入大量资源，用技术打造极致的用户体验。
正如快手音视频技术负责人俞冰曾对媒体说的那样，“我们给最优秀的技术人员一个很好的机会，让他们把特别精细的细节做好，不像有些产品只能达到80分。
分享文章:自媒体伪原创文章采集器(采集文章后自动伪原创)
自媒体伪原创文章采集器软件下载、2、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载、3、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载，4.百家号
自媒体权威是一个免费的专用工具，可以帮助所有的自媒体平台。
自媒体权限设置： 1、自媒体支持设置功能：在文章中加入百家号可以更好的展示标题和文章的具体内容，吸引粉丝阅读。
2、与百家号相互促进
自媒体和网站互推的区别在于，百家号和企鹅互推需要一定的技巧，但是必须保证文章的原创性，否则收入会增加，一旦被封，账号就会被封。
4、对百家号的限制：指在百家号发表的文章不是原创的，但是对于发表在百家号的内容，百家号可以直接插入宣传自己的广告。
5、对百家号的限制：指百家号上发表的文章不是原创的，基本都是人工审核的。
6、发布链接：指在自媒体列表中直接发布，而非他人链接。
7、对百家号的限制：指的是从搜索引擎排名规则来看，百家号不可能展示重复的页面。
8、发表文章后的感受：大部分人都是这么认为的。我们发布的文章不仅会提高用户体验，而且对网站排名和排名也有重要的作用。当然，在百家号上发表文章，不仅仅是为了网站内部流量的增加，同时也会起到品牌推广的作用。这个广告的价值在经济上没有好处。
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从音视频制作、传输到内容、用户、技术基础设施建设的理解和个性化推荐，快手的布局无愧于“科技公司”的称号
11月6日，全国短视频社区快手公布招股书。
一个令人惊讶的数字是，快手在2020年上半年的研发投入为23亿元，占同期总营收的8.9%。
我们一般不会把短视频归类为高科技产业，但仔细想想，短视频中其实有很多技术应用场景。例如，视频拍摄特效、千人推荐算法、高速低延迟的网络基础设施等。
快手几乎从成立之初就做了这些技术布局，从生产消费的体验，到对音视频内容的理解和对用户的个性化推送，再到技术基础设施的建设，布局超乎想象。
现在，抛开“短视频第一股”的出现，是时候重新评价快手作为“科技公司”了。
1、内容制作：自研深度学习推理引擎，AI“飞入寻常百姓家”
用快手拍摄短视频的一大乐趣就是能够实现各种梦幻般的AI效果。
快手基于强大的图像AI技术，在移动端实现自动人像识别、分割、背景生成相结合的实时隐身效果，让用户在移动端创作出各种有趣的作品。
比如快手新推出的《变身童话公主》系列的魔幻表情符号。
再比如，“隐形魔法”从天而降，是短视频行业首次应用将单幅图像修复与帧间图像对齐相结合的视频修复算法。
基于
手机上的摄像头和传感器，快手的移动混合现实技术几乎可以将每部手机变成可以实时感知空间信息的设备，实现虚拟元素与真实环境的自然交互和呈现。
这项技术使快手用户无需复杂的设备即可在手机上实现基于太空的创意和身临其境的互动体验。
基于深度学习GAN技术，快手于2019年在国内发布了《娃娃脸》特效，用这个表情让脸一键回归幼儿。在此基础上，有“变性”、“变手绘”、即将上映的“变童话”等多种应用。
以上是快手在短视频行业的首次应用，技术先进。
为了保持应用的创新，快手在2018年成立了AI实验室Y-tech，聘请了多位技术大师负责前沿算法研究，并加入魔幻表达部特效团队加入产品经理，让技术研究和产品落地无缝对接。
在实践中，为了克服手机上技术实时处理的障碍，Y-tech还开发了一套算法压缩模型，可以在计算和内存资源有限的情况下，在不影响算法效果的情况下，最大限度地减少模型的计算量。
而且，为了让特效在所有手机上都能运行，Y-tech还自主研发了深度学习推理引擎YCNN。
YCNN可以支持CPU、GPU和NPU等多种型号的底层硬件，可以根据不同的手机算力提供不同尺寸的特定型号，并通过模型交付将设备上的最佳算力与相应的型号相匹配。
YCNN整体架构。
在推理引擎优化方面，工程师还将针对不同设备优化算子，以最大限度地提高设备性能。
此外，YCNN
引擎还拥有完整的AI工具链，支持PyTorch，TF/TFlite模型直接转换为YCNN模型，并支持训练时模型量化和基于硬件的模型结构搜索。整体性能比行业引擎具有约10%的优势。
2、音视频传输：自主研发传输协议KTP，与直播延迟竞争
快手以“拥抱每一个生命”为口号，用户遍布全球。打开APP，你经常会发现，“老铁”在沟壑、田野甚至荒野中开直播，但网络滞后很少。
这就涉及到快手以“专用传输协议KTP和流媒体多码率标准LAS”为代表的核心音视频传输技术。
该技术不仅可以保证弱网络下作品的发布成功率、直播的稳定性和流畅性，以及视频会议等RTC应用的低延迟和流畅性，还可以支持端到端高清1080P视频的拍摄、制作、上传和播放，并根据不同用户的网络状态和设备性能动态选择最佳清晰度， 在观看体验的流畅性、清晰度和低延迟之间取得平衡。
具体来说，媒体内容从制作到被看到，必须经过网络分发的过程。手机对音视频内容进行采集、编码、处理后，传输到媒体服务器，媒体服务器与CDN网络互联，再由CDN分发给快手用户消费。
整个网络传输过程分为上游（媒体内容从主播/创作者到媒体服务器）和下游（媒体内容从CDN到受众），针对上下游，快手开发了传输协议KTP和多码率标准LAS，以优化端到端的用户体验。
快手传输协议 KTP
快手的业务复杂，包括工作发布、直播、PK/麦克风、视频会议、多人互动等，不同的业务对传输性能有不同的要求。
例如，作品的发布需要高吞吐量、高可靠、低时间消耗，而直播需要低延迟和高稳定性。目前，未来的协议和算法只关注某一点，难以满足快手的需求。为此，快手设计了私有传输协议KTP，其架构如下图所示：
KTP基于UDP，这使得它非常灵活，快手工程师和算法专家可以在它上面设计各种各样的传输算法。
KTP分为服务器层和客户端，每一端分为传输控制层和服务感知层，在传输控制层，收录
大量的传输算法，可以适应各种网络状态和需求，传输控制层之上是服务感知层，该层是业务与网络之间的桥梁，
通过感知业务和网络特征的结合，实现跨层源渠道联合优化。
目前，KTP已在快手的各项业务中得到充分应用，并取得了非常显著的效益，其业绩也处于行业领先水平。例如，与 QUIC\SRT 相比，KTP 可以显著减少发布作品所需的时间，减少直播延迟，提高清晰度。与业界常见的RTC产品相比，KTP可以获得更多的延迟和更强的弱网络抵抗力。KTP
采用可插拔设计方式，所有算法和功能块相互解耦，大大提高了KTP的灵活性和可扩展性。同时结合快手强大的A/B测试系统，任何算法和变化都能快速在线获得最真实的反馈，让KTP保持领先地位和实用性。
LAS：实时自适应流媒体
复杂的网络环境使得单一定义难以满足不同用户的需求。为了改善所有用户的体验，快手制定了多码率自适应策略，让不同的用户在当前网络条件下获得最佳体验。
对于直播
快手研发了基于流媒体的直播多码率标准LAS，并正式对外开放。
目前各大云厂商都支持LAS，保证LAS服务在云上，快手也开源Web侧解决方案，与B站共建，共同开源移动解决方案。
与众所周知的多码率标准HLS相比，如下图所示，LAS可以实现更低的延迟，更高的清晰度和更流畅的直播体验。
LAS的优势。
除了传输协议，快手对媒体消费体验的优化和研究也令人瞩目
比如快手
推出了60帧、HDR等一系列提升视频质量的技术，快手现在支持VR视频观看，只要下载快手APP，就相当于拥有了VR终端。
在编解码器领域，圣地亚哥快手音视频标准实验室提交的几项提案已被全球联合倡议JVET（ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG联合视频探索组）采纳，成为其主要贡献者之一。
在应用方面，快手视频解码标准（KVC）自2020年3月开始大规模部署。在相同的主观质量下，KVC可以大幅减小媒体文件的大小，提高视频播放的流畅度。
三、内容理解：多式联运技术为更好的内容保驾护航
当然，作为国内顶尖的短视频平台之一，仅仅让用户看到好看清晰的视频是不够的。
随着视频和用户数量的增加，
平台必须能够保证视频的原创性和安全性，并且能够根据用户的个性化需求推荐不同的视频。这一切都涉及到平台对音视频内容和用户的理解，所以快手出现了深度学习技术。
2015年是人工智能爆发的一年，也是快手组建第一个深度学习团队的一年。2016年，深度学习部门开始涉足语音、文本、音乐等各种媒体形式，因此更名为“多媒体理解小组”（MMU）。
由于快手是早期对视频内容分析有强烈需求的公司，MMU团队基本从零开始，从“定义合理的标签体系”开始了解用户制作的错综复杂的音视频内容。两大应用方向包括人机交互和信息分发。
在具体场景方面，首先，多模态技术将帮助用户实现更好的视频创作。
在这方面，快手是目前中国短视频行业首家成功大规模实现端到端自动语音识别系统的公司。
一般语音合成
应用基于参数化语音合成算法，合成语音比较僵硬。MMU团队采用并改进了完全端到端的神经网络模型，可以使合成的语音效果更加自然，神经网络结构可以利用硬件并行计算能力来支持实时语音合成。
为了最大限度地保留语音角色的语音韵律风格，团队还对算法进行了一系列调试，比如在生成算法中加入风格控制回归编码网络来反映韵律;使用基于深度神经网络的声码器恢复声音特征等。
在技术支持下，快手拥有许多有趣的“声音”功能。一个典型的应用是快盈今年推出的智能配音功能，它允许用户输入文本，软件可以自动将其转换为高质量的视频配音，以及多种“语音扬声器”和方言可供选择。
还有去年推出的快手直播间语音助手“小快”，可以识别语音命令播放音乐、讲笑话，活跃直播间气氛。
此外，MMU团队还开发了“根据视频内容自动生成音乐”功能，可以更好地将视频画面与音乐的节奏相匹配，为此，团队还专门招募了懂音乐的人和工程师一起融合创新。
除了创作，多模态技术还可以准确理解视频内容，帮助创建更好的分享机制。
MMU团队在这方面做了两件有趣的事情：第一是强调音频和视觉的多模态合成建模，而不仅仅是视觉或音频;
二、快手
拥有大量的用户数据，不属于传统多媒体内容研究的范围，但快手可以很好地利用这些数据进行内容理解。快手将行为数据和内容数据融合进行综合建模，在等量人工标注的前提下，快手利用海量用户行为数据，可以获得比纯内容模型更好的性能。
内容行为数据融合。
如今，MMU团队每天实时分析超过1500万个视频和超过100万小时的直播内容，并开发了AI驱动的内容算法系统，可以对平台的海量数据（文本、图像、音频和视频）以及不当和非法内容以及可能侵犯第三方知识产权的内容进行实时多维度分析和过滤。
四、个性化推荐：强化学习摆脱推荐内容的同质化
对于所有短视频平台来说，“个性化推荐”是最能影响用户感情的环节。
因此，除了了解内容之外，平台还需要能够将内容推送给最合适的客户。快手在这方面也做得很好。从界面设计
来看，快手的推荐引擎是全球极少数拥有双列缩略图、上下个性化推送界面设计的大型推荐引擎之一。
缩略图允许用户根据自己的喜好快速选择自己想要观看的短视频和直播，个性化的上下推支持在向上滑动屏幕时自动播放下一个视频，使浏览更流畅。
此外，快手也是短视频行业最早将深度强化学习算法大规模应用于视频推荐的公司之一，其推荐引擎基于自研图神经网络（KGNN）。
个性化推荐一般分为两步，首先“召回”，从千万级视频库中基于简单模型对数百个相关候选视频进行“排序”，利用复杂模型最终选择多个视频（一般为十个）返回给用户。
在排序过程中，传统的推荐排名算法通常采用逐点排序框架，基于经验公式或排序模型，“独立”估计每个候选视频的排序分数，从高到低抓取前N个视频。
然而，
独立评分法忽略相邻视频的影响，倾向于将类似视频排在第一位，导致同质化推荐内容，从长远来看会让用户厌倦内容。
因此，
快手技术团队提出了一种基于强化学习的序列化排序框架，将输出N个视频序列的任务建模为连续做出N个决策的过程。强化学习排名模型端到端地完成整个推荐排名过程，从数百个视频候选集中选择数十个视频的有序列表，并将它们返回给用户。
传统排名算法VS强化学习算法。
在强化学习排序过程中，每次挑选的目标都是最大化视频序列的整体奖励，保证推荐内容的多样性。
此外，强化学习排名算法
还可以保证更好的推荐准确率和实施，系统在每次用户反馈（点击、点赞、转发）后，通过强化学习算法完成排名模型的在线更新。
5. 快手的科技基础设施
作为一家科技公司，快手能实现上述技术最离不开的就是“基础设施”。
首先是人才，快手在世界各地招募了很多非常优秀的技术人才。招股书显示，截至2020年6月30日，快手研发人员超过5000人，硕士及以上学历的研发人员2300余人。2017年
、2018年，
2019年及截至2020年6月30日，快手研发支出分别为4.766亿元、18亿元、29亿元和23亿元，分别占同期经营费用的23.1%、26.8%、21.5%和13.6%。
此外，快手在世界各地设有研发中心。Y-tech是一家人工智能研究中心，专注于计算机视觉、深度学习等前沿领域，完善快手AR、滤镜等技术驱动的特效功能。其研究中心位于北京，在美国杭州和帕洛阿尔托设有办事处。
为了扩大海外版图，快手还在美国设立了研发中心。快手总部位于硅谷，整合了几个关键团队，包括Y-Tech、图形AI、多媒体算法和异构计算实验室。
斯坦福大学附近的快手研发中心。
西雅图实验室旨在吸引美国优秀人才，建立技术壁垒，承接商业广告推荐、游戏AI与策略优化、移动AI模型效率优化等项目。
圣地亚哥视频编码标准实验室主要致力于探索下一代视频压缩技术，包括视频压缩算法、视频处理、视频内容分析、机器学习和质量评估。
此外，快手还与清华大学联合
成立“清华大学-快手未来媒体数据联合研究院”，培养学生结合产学研，用AI解决产品问题。在网络
基础设施方面，快手目前拥有超过24万台服务器，分布在全国22个网络数据中心，数据总量为EB。
此外，快手还计划在全国部署超大规模数据中心，并已于6月与乌兰察布数据中心项目举行签约仪式，投资100亿元，预计明年投入使用。除了数据中心，为了提高计算效率，
快手还优化算法，开发了基于CPU/GPU异构的计算系统，进一步提高算法的运行效率。
六、坚持用户导向，追求技术“极致”
如果概括快手技术团队的特点，可以用两个词来形容，“用户为本”和“追求完美”。
技术人员通常从技术角度思考问题，但快手会自觉培养工程师的逆向思维能力，考虑用户的需求。
最简单的方法是，研发人员会成为产品的深度用户，从用户的角度进行深思熟虑和优化，并与产品经理讨论如何更好地改进。
比如在主播和粉丝的音视频连接场景中，很多直播团队在2016年就推出了麦克风连接功能。快手刚上线直播时，产品团队从用户的角度评价：直接上线视频连接可能会给用户带来社交压力，如何把用户开话筒的压力降到最低？
最能接受的形式是语音麦克风，于是快手首先推出了技术更简单的语音麦克风，证明了用户端的实时性非常高，只有当反馈“露面”需求时，快手才在2017年推出视频麦克风。
追求完美是快手技术团队的原则。2019年，快手CEO苏华在年会上强调，“不追求极致，就赢不了。
因此，在每一个看似微小的功能背后，快手都会投入大量资源，用技术打造极致的用户体验。
正如快手音视频技术负责人俞冰曾对媒体说的那样，“我们给最优秀的技术人员一个很好的机会，让他们把特别精细的细节做好，不像有些产品只能达到80分。
分享文章:自媒体伪原创文章采集器(采集文章后自动伪原创)
自媒体伪原创文章采集器软件下载、2、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载、3、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载，4.百家号
自媒体权威是一个免费的专用工具，可以帮助所有的自媒体平台。
自媒体权限设置： 1、自媒体支持设置功能：在文章中加入百家号可以更好的展示标题和文章的具体内容，吸引粉丝阅读。
2、与百家号相互促进
自媒体和网站互推的区别在于，百家号和企鹅互推需要一定的技巧，但是必须保证文章的原创性，否则收入会增加，一旦被封，账号就会被封。
4、对百家号的限制：指在百家号发表的文章不是原创的，但是对于发表在百家号的内容，百家号可以直接插入宣传自己的广告。
5、对百家号的限制：指百家号上发表的文章不是原创的，基本都是人工审核的。
6、发布链接：指在自媒体列表中直接发布，而非他人链接。
7、对百家号的限制：指的是从搜索引擎排名规则来看，百家号不可能展示重复的页面。
8、发表文章后的感受：大部分人都是这么认为的。我们发布的文章不仅会提高用户体验，而且对网站排名和排名也有重要的作用。当然，在百家号上发表文章，不仅仅是为了网站内部流量的增加，同时也会起到品牌推广的作用。这个广告的价值在经济上没有好处。
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超强:拨开「短视频第一股」的外表，我们看见了一家强悍的「科技公司」
从音视频制作、传输到内容、用户、技术基础设施建设的理解和个性化推荐，快手的布局无愧于“科技公司”的称号
11月6日，全国短视频社区快手公布招股书。
一个令人惊讶的数字是，快手在2020年上半年的研发投入为23亿元，占同期总营收的8.9%。
我们一般不会把短视频归类为高科技产业，但仔细想想，短视频中其实有很多技术应用场景。例如，视频拍摄特效、千人推荐算法、高速低延迟的网络基础设施等。
快手几乎从成立之初就做了这些技术布局，从生产消费的体验，到对音视频内容的理解和对用户的个性化推送，再到技术基础设施的建设，布局超乎想象。
现在，抛开“短视频第一股”的出现，是时候重新评价快手作为“科技公司”了。
1、内容制作：自研深度学习推理引擎，AI“飞入寻常百姓家”
用快手拍摄短视频的一大乐趣就是能够实现各种梦幻般的AI效果。
快手基于强大的图像AI技术，在移动端实现自动人像识别、分割、背景生成相结合的实时隐身效果，让用户在移动端创作出各种有趣的作品。
比如快手新推出的《变身童话公主》系列的魔幻表情符号。
再比如，“隐形魔法”从天而降，是短视频行业首次应用将单幅图像修复与帧间图像对齐相结合的视频修复算法。
基于
手机上的摄像头和传感器，快手的移动混合现实技术几乎可以将每部手机变成可以实时感知空间信息的设备，实现虚拟元素与真实环境的自然交互和呈现。
这项技术使快手用户无需复杂的设备即可在手机上实现基于太空的创意和身临其境的互动体验。
基于深度学习GAN技术，快手于2019年在国内发布了《娃娃脸》特效，用这个表情让脸一键回归幼儿。在此基础上，有“变性”、“变手绘”、即将上映的“变童话”等多种应用。
以上是快手在短视频行业的首次应用，技术先进。
为了保持应用的创新，快手在2018年成立了AI实验室Y-tech，聘请了多位技术大师负责前沿算法研究，并加入魔幻表达部特效团队加入产品经理，让技术研究和产品落地无缝对接。
在实践中，为了克服手机上技术实时处理的障碍，Y-tech还开发了一套算法压缩模型，可以在计算和内存资源有限的情况下，在不影响算法效果的情况下，最大限度地减少模型的计算量。
而且，为了让特效在所有手机上都能运行，Y-tech还自主研发了深度学习推理引擎YCNN。
YCNN可以支持CPU、GPU和NPU等多种型号的底层硬件，可以根据不同的手机算力提供不同尺寸的特定型号，并通过模型交付将设备上的最佳算力与相应的型号相匹配。
YCNN整体架构。
在推理引擎优化方面，工程师还将针对不同设备优化算子，以最大限度地提高设备性能。
此外，YCNN
引擎还拥有完整的AI工具链，支持PyTorch，TF/TFlite模型直接转换为YCNN模型，并支持训练时模型量化和基于硬件的模型结构搜索。整体性能比行业引擎具有约10%的优势。
2、音视频传输：自主研发传输协议KTP，与直播延迟竞争
快手以“拥抱每一个生命”为口号，用户遍布全球。打开APP，你经常会发现，“老铁”在沟壑、田野甚至荒野中开直播，但网络滞后很少。
这就涉及到快手以“专用传输协议KTP和流媒体多码率标准LAS”为代表的核心音视频传输技术。
该技术不仅可以保证弱网络下作品的发布成功率、直播的稳定性和流畅性，以及视频会议等RTC应用的低延迟和流畅性，还可以支持端到端高清1080P视频的拍摄、制作、上传和播放，并根据不同用户的网络状态和设备性能动态选择最佳清晰度， 在观看体验的流畅性、清晰度和低延迟之间取得平衡。
具体来说，媒体内容从制作到被看到，必须经过网络分发的过程。手机对音视频内容进行采集、编码、处理后，传输到媒体服务器，媒体服务器与CDN网络互联，再由CDN分发给快手用户消费。
整个网络传输过程分为上游（媒体内容从主播/创作者到媒体服务器）和下游（媒体内容从CDN到受众），针对上下游，快手开发了传输协议KTP和多码率标准LAS，以优化端到端的用户体验。
快手传输协议 KTP
快手的业务复杂，包括工作发布、直播、PK/麦克风、视频会议、多人互动等，不同的业务对传输性能有不同的要求。
例如，作品的发布需要高吞吐量、高可靠、低时间消耗，而直播需要低延迟和高稳定性。目前，未来的协议和算法只关注某一点，难以满足快手的需求。为此，快手设计了私有传输协议KTP，其架构如下图所示：
KTP基于UDP，这使得它非常灵活，快手工程师和算法专家可以在它上面设计各种各样的传输算法。
KTP分为服务器层和客户端，每一端分为传输控制层和服务感知层，在传输控制层，收录
大量的传输算法，可以适应各种网络状态和需求，传输控制层之上是服务感知层，该层是业务与网络之间的桥梁，
通过感知业务和网络特征的结合，实现跨层源渠道联合优化。
目前，KTP已在快手的各项业务中得到充分应用，并取得了非常显著的效益，其业绩也处于行业领先水平。例如，与 QUIC\SRT 相比，KTP 可以显著减少发布作品所需的时间，减少直播延迟，提高清晰度。与业界常见的RTC产品相比，KTP可以获得更多的延迟和更强的弱网络抵抗力。KTP
采用可插拔设计方式，所有算法和功能块相互解耦，大大提高了KTP的灵活性和可扩展性。同时结合快手强大的A/B测试系统，任何算法和变化都能快速在线获得最真实的反馈，让KTP保持领先地位和实用性。
LAS：实时自适应流媒体
复杂的网络环境使得单一定义难以满足不同用户的需求。为了改善所有用户的体验，快手制定了多码率自适应策略，让不同的用户在当前网络条件下获得最佳体验。
对于直播
快手研发了基于流媒体的直播多码率标准LAS，并正式对外开放。
目前各大云厂商都支持LAS，保证LAS服务在云上，快手也开源Web侧解决方案，与B站共建，共同开源移动解决方案。
与众所周知的多码率标准HLS相比，如下图所示，LAS可以实现更低的延迟，更高的清晰度和更流畅的直播体验。
LAS的优势。
除了传输协议，快手对媒体消费体验的优化和研究也令人瞩目
比如快手
推出了60帧、HDR等一系列提升视频质量的技术，快手现在支持VR视频观看，只要下载快手APP，就相当于拥有了VR终端。
在编解码器领域，圣地亚哥快手音视频标准实验室提交的几项提案已被全球联合倡议JVET（ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG联合视频探索组）采纳，成为其主要贡献者之一。
在应用方面，快手视频解码标准（KVC）自2020年3月开始大规模部署。在相同的主观质量下，KVC可以大幅减小媒体文件的大小，提高视频播放的流畅度。
三、内容理解：多式联运技术为更好的内容保驾护航
当然，作为国内顶尖的短视频平台之一，仅仅让用户看到好看清晰的视频是不够的。
随着视频和用户数量的增加，
平台必须能够保证视频的原创性和安全性，并且能够根据用户的个性化需求推荐不同的视频。这一切都涉及到平台对音视频内容和用户的理解，所以快手出现了深度学习技术。
2015年是人工智能爆发的一年，也是快手组建第一个深度学习团队的一年。2016年，深度学习部门开始涉足语音、文本、音乐等各种媒体形式，因此更名为“多媒体理解小组”（MMU）。
由于快手是早期对视频内容分析有强烈需求的公司，MMU团队基本从零开始，从“定义合理的标签体系”开始了解用户制作的错综复杂的音视频内容。两大应用方向包括人机交互和信息分发。
在具体场景方面，首先，多模态技术将帮助用户实现更好的视频创作。
在这方面，快手是目前中国短视频行业首家成功大规模实现端到端自动语音识别系统的公司。
一般语音合成
应用基于参数化语音合成算法，合成语音比较僵硬。MMU团队采用并改进了完全端到端的神经网络模型，可以使合成的语音效果更加自然，神经网络结构可以利用硬件并行计算能力来支持实时语音合成。
为了最大限度地保留语音角色的语音韵律风格，团队还对算法进行了一系列调试，比如在生成算法中加入风格控制回归编码网络来反映韵律;使用基于深度神经网络的声码器恢复声音特征等。
在技术支持下，快手拥有许多有趣的“声音”功能。一个典型的应用是快盈今年推出的智能配音功能，它允许用户输入文本，软件可以自动将其转换为高质量的视频配音，以及多种“语音扬声器”和方言可供选择。
还有去年推出的快手直播间语音助手“小快”，可以识别语音命令播放音乐、讲笑话，活跃直播间气氛。
此外，MMU团队还开发了“根据视频内容自动生成音乐”功能，可以更好地将视频画面与音乐的节奏相匹配，为此，团队还专门招募了懂音乐的人和工程师一起融合创新。
除了创作，多模态技术还可以准确理解视频内容，帮助创建更好的分享机制。
MMU团队在这方面做了两件有趣的事情：第一是强调音频和视觉的多模态合成建模，而不仅仅是视觉或音频;
二、快手
拥有大量的用户数据，不属于传统多媒体内容研究的范围，但快手可以很好地利用这些数据进行内容理解。快手将行为数据和内容数据融合进行综合建模，在等量人工标注的前提下，快手利用海量用户行为数据，可以获得比纯内容模型更好的性能。
内容行为数据融合。
如今，MMU团队每天实时分析超过1500万个视频和超过100万小时的直播内容，并开发了AI驱动的内容算法系统，可以对平台的海量数据（文本、图像、音频和视频）以及不当和非法内容以及可能侵犯第三方知识产权的内容进行实时多维度分析和过滤。
四、个性化推荐：强化学习摆脱推荐内容的同质化
对于所有短视频平台来说，“个性化推荐”是最能影响用户感情的环节。
因此，除了了解内容之外，平台还需要能够将内容推送给最合适的客户。快手在这方面也做得很好。从界面设计
来看，快手的推荐引擎是全球极少数拥有双列缩略图、上下个性化推送界面设计的大型推荐引擎之一。
缩略图允许用户根据自己的喜好快速选择自己想要观看的短视频和直播，个性化的上下推支持在向上滑动屏幕时自动播放下一个视频，使浏览更流畅。
此外，快手也是短视频行业最早将深度强化学习算法大规模应用于视频推荐的公司之一，其推荐引擎基于自研图神经网络（KGNN）。
个性化推荐一般分为两步，首先“召回”，从千万级视频库中基于简单模型对数百个相关候选视频进行“排序”，利用复杂模型最终选择多个视频（一般为十个）返回给用户。
在排序过程中，传统的推荐排名算法通常采用逐点排序框架，基于经验公式或排序模型，“独立”估计每个候选视频的排序分数，从高到低抓取前N个视频。
然而，
独立评分法忽略相邻视频的影响，倾向于将类似视频排在第一位，导致同质化推荐内容，从长远来看会让用户厌倦内容。
因此，
快手技术团队提出了一种基于强化学习的序列化排序框架，将输出N个视频序列的任务建模为连续做出N个决策的过程。强化学习排名模型端到端地完成整个推荐排名过程，从数百个视频候选集中选择数十个视频的有序列表，并将它们返回给用户。
传统排名算法VS强化学习算法。
在强化学习排序过程中，每次挑选的目标都是最大化视频序列的整体奖励，保证推荐内容的多样性。
此外，强化学习排名算法
还可以保证更好的推荐准确率和实施，系统在每次用户反馈（点击、点赞、转发）后，通过强化学习算法完成排名模型的在线更新。
5. 快手的科技基础设施
作为一家科技公司，快手能实现上述技术最离不开的就是“基础设施”。
首先是人才，快手在世界各地招募了很多非常优秀的技术人才。招股书显示，截至2020年6月30日，快手研发人员超过5000人，硕士及以上学历的研发人员2300余人。2017年
、2018年，
2019年及截至2020年6月30日，快手研发支出分别为4.766亿元、18亿元、29亿元和23亿元，分别占同期经营费用的23.1%、26.8%、21.5%和13.6%。
此外，快手在世界各地设有研发中心。Y-tech是一家人工智能研究中心，专注于计算机视觉、深度学习等前沿领域，完善快手AR、滤镜等技术驱动的特效功能。其研究中心位于北京，在美国杭州和帕洛阿尔托设有办事处。
为了扩大海外版图，快手还在美国设立了研发中心。快手总部位于硅谷，整合了几个关键团队，包括Y-Tech、图形AI、多媒体算法和异构计算实验室。
斯坦福大学附近的快手研发中心。
西雅图实验室旨在吸引美国优秀人才，建立技术壁垒，承接商业广告推荐、游戏AI与策略优化、移动AI模型效率优化等项目。
圣地亚哥视频编码标准实验室主要致力于探索下一代视频压缩技术，包括视频压缩算法、视频处理、视频内容分析、机器学习和质量评估。
此外，快手还与清华大学联合
成立“清华大学-快手未来媒体数据联合研究院”，培养学生结合产学研，用AI解决产品问题。在网络
基础设施方面，快手目前拥有超过24万台服务器，分布在全国22个网络数据中心，数据总量为EB。
此外，快手还计划在全国部署超大规模数据中心，并已于6月与乌兰察布数据中心项目举行签约仪式，投资100亿元，预计明年投入使用。除了数据中心，为了提高计算效率，
快手还优化算法，开发了基于CPU/GPU异构的计算系统，进一步提高算法的运行效率。
六、坚持用户导向，追求技术“极致”
如果概括快手技术团队的特点，可以用两个词来形容，“用户为本”和“追求完美”。
技术人员通常从技术角度思考问题，但快手会自觉培养工程师的逆向思维能力，考虑用户的需求。
最简单的方法是，研发人员会成为产品的深度用户，从用户的角度进行深思熟虑和优化，并与产品经理讨论如何更好地改进。
比如在主播和粉丝的音视频连接场景中，很多直播团队在2016年就推出了麦克风连接功能。快手刚上线直播时，产品团队从用户的角度评价：直接上线视频连接可能会给用户带来社交压力，如何把用户开话筒的压力降到最低？
最能接受的形式是语音麦克风，于是快手首先推出了技术更简单的语音麦克风，证明了用户端的实时性非常高，只有当反馈“露面”需求时，快手才在2017年推出视频麦克风。
追求完美是快手技术团队的原则。2019年，快手CEO苏华在年会上强调，“不追求极致，就赢不了。
因此，在每一个看似微小的功能背后，快手都会投入大量资源，用技术打造极致的用户体验。
正如快手音视频技术负责人俞冰曾对媒体说的那样，“我们给最优秀的技术人员一个很好的机会，让他们把特别精细的细节做好，不像有些产品只能达到80分。
分享文章:自媒体伪原创文章采集器(采集文章后自动伪原创)
自媒体伪原创文章采集器软件下载、2、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载、3、自媒体
从媒体下载伪原创文章采集
器软件。本软件无需权限，仅需权限即可访问相关媒体网站。
自媒体伪原创文章采集器软件下载，4.百家号
自媒体权威是一个免费的专用工具，可以帮助所有的自媒体平台。
自媒体权限设置： 1、自媒体支持设置功能：在文章中加入百家号可以更好的展示标题和文章的具体内容，吸引粉丝阅读。
2、与百家号相互促进
自媒体和网站互推的区别在于，百家号和企鹅互推需要一定的技巧，但是必须保证文章的原创性，否则收入会增加，一旦被封，账号就会被封。
4、对百家号的限制：指在百家号发表的文章不是原创的，但是对于发表在百家号的内容，百家号可以直接插入宣传自己的广告。
5、对百家号的限制：指百家号上发表的文章不是原创的，基本都是人工审核的。
6、发布链接：指在自媒体列表中直接发布，而非他人链接。
7、对百家号的限制：指的是从搜索引擎排名规则来看，百家号不可能展示重复的页面。
8、发表文章后的感受：大部分人都是这么认为的。我们发布的文章不仅会提高用户体验，而且对网站排名和排名也有重要的作用。当然，在百家号上发表文章，不仅仅是为了网站内部流量的增加，同时也会起到品牌推广的作用。这个广告的价值在经济上没有好处。
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官方发布:企鹅汇图app最新版本
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-11-25 14:32
官方发布:企鹅汇图app最新版本
企鹅地图手机版是一款专业的地图采集
赚钱APP。您可以使用最新版的企鹅地图快速查找任务，找到那些腾讯地图没有实景拍摄的地方，将您采集的视频或照片上传到我们的服务器。，提升腾讯地图的用户体验！
企鹅慧图app官方介绍
企鹅地图是腾讯旗下一款专注于地理、交通信息众包采集的应用。一部手机轻松上手，不仅可以获得丰厚的额外金钱奖励，还可以感知城市发展的细节，享受生活。现在海量任务全线开启，快来参与采集
赚钱（/淘金）吧！
企鹅地图产品特点
- 丰厚奖励——常规任务、实时任务、专属任务，多做多赚，一键提现。
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温馨的提示
- 采集
时拍摄的照片和视频会占用手机存储空间。领取前请确保手机有足够的存储空间。任务采集上传后，照片会自动清除；
- 请在手机“设置”中保持定位功能开启，以保证采集任务的正常执行。
操作指南
如何找到任务？
在“路线图”页面，可以看到“地图”和“列表”。从这里，您可以查看您所在位置附近的任务和远处的任务。注意：在“发现”选项卡中，会不定期发布一些特殊事件和任务。
如何查看任务？
点击“地图”，高亮显示的道路将出现在地图上。点击道路，会弹出相应的任务简介。
点击任务简介，显示任务详情界面。
路长-任务到期时间-获取方向
如何获得任务？
在“任务介绍”和“任务详情”界面，您可以点击“接收任务”，将公开发布的任务设为您自己的。其他人不能再领取他们收到的任务。
注意：
1：接到任务后，请在规定时间内完成。到期未完成的任务将被系统回收。
2：多次接任务未完成，判定为恶意占用任务。会有惩罚的~
如何执行任务？
根据任务详情提示信息，按要求（时间要求、集合方向）行驶至任务指定道路附近。单击“执行任务”并按照以下步骤操作。
1. 将手机架设在手机支架上，如下图所示。
2. 首次打开APP时，系统会提示您开启手机摄像头。
3、进入拍照模式，调整手机摄像头，调整完成后点击“开始录制”，采集任务正式开始。
常见问题
Q：为什么要使用企鹅地图软件？
A：使用“企鹅地图”软件，在日常生活中（购物、驾车等），只需打开软件拍照或记录信息，信息审核通过后即可转入人民币。
Q：如何成为企业地图用户？
A：下载“企鹅地图”应用。
首次登录需要使用微信账号登录。登录后需要绑定手机号。
注：绑定手机号的目的是发放费用、发送短信、发放专属任务。
Q：对手机有什么要求？
A：Android 4.0以上系统不支持iOS系统。
Q：对用户有什么要求？
A：可以操作安卓手机。
Q：选择哪种方式赚钱？
A：“企鹅地图”软件有多种赚钱方式，其中“路线图”模块可以先用，其他模块后续会继续开发。使用相应模块，根据软件提示进行相应操作，完成任务。任务通过后，即可获得相应的奖励。
注：不同任务的费用标准和审核周期不同。
Q：软件本身是否收费，是否侵犯用户隐私？
A：“企鹅地图”软件本身是完全免费的。
进入软件后，根据软件提示验证手机。验证完成后，进入软件。
“企鹅地图”软件在使用过程中需要联网，其中产生的流量费用由相应运营商收取。具体标准请咨询当地运营商。
在使用“企鹅地图”软件过程中，需要在手机端进行GPS定位和拍照操作。此数据是软件所必需的，只会用于任务目的，不会用于其他目的。
最新版:Flameshot屏幕截图v12.1.0 便携版
小高教学网最新域名变更为：点击查看
软件介绍
Flameshot 是一款功能强大且易于使用的屏幕截图软件。也是一个完全免费和开源的 Linux 发行版截图工具；提供了一种简单的方法来截取您的桌面并突出显示重要方面，添加文本、箭头并上传它们以进行快速共享。
软件特色
开源、紧凑、免费且无广告
不仅可以截图，还可以对截图进行全面的编辑、绘画、标记等操作
支持自定义外观和功能快捷方式
带有嵌入式文件名编辑器 查看全部
企鹅地图手机版是一款专业的地图采集
赚钱APP。您可以使用最新版的企鹅地图快速查找任务，找到那些腾讯地图没有实景拍摄的地方，将您采集的视频或照片上传到我们的服务器。，提升腾讯地图的用户体验！
企鹅慧图app官方介绍
企鹅地图是腾讯旗下一款专注于地理、交通信息众包采集的应用。一部手机轻松上手，不仅可以获得丰厚的额外金钱奖励，还可以感知城市发展的细节，享受生活。现在海量任务全线开启，快来参与采集
赚钱（/淘金）吧！
企鹅地图产品特点
- 丰厚奖励——常规任务、实时任务、专属任务，多做多赚，一键提现。
-海量任务--任务多、覆盖面广、类型全、更新快。任务覆盖全国300+城市，包括道路、地点、公交、地铁等任务，满足自驾、骑行、步行等多种采集方式的用户。
-方便易做--简单易用，想拍就拍。
温馨的提示
- 采集
时拍摄的照片和视频会占用手机存储空间。领取前请确保手机有足够的存储空间。任务采集上传后，照片会自动清除；
- 请在手机“设置”中保持定位功能开启，以保证采集任务的正常执行。
操作指南
如何找到任务？
在“路线图”页面，可以看到“地图”和“列表”。从这里，您可以查看您所在位置附近的任务和远处的任务。注意：在“发现”选项卡中，会不定期发布一些特殊事件和任务。
如何查看任务？
点击“地图”，高亮显示的道路将出现在地图上。点击道路，会弹出相应的任务简介。
点击任务简介，显示任务详情界面。
路长-任务到期时间-获取方向
如何获得任务？
在“任务介绍”和“任务详情”界面，您可以点击“接收任务”，将公开发布的任务设为您自己的。其他人不能再领取他们收到的任务。
注意：
1：接到任务后，请在规定时间内完成。到期未完成的任务将被系统回收。
2：多次接任务未完成，判定为恶意占用任务。会有惩罚的~
如何执行任务？
根据任务详情提示信息，按要求（时间要求、集合方向）行驶至任务指定道路附近。单击“执行任务”并按照以下步骤操作。
1. 将手机架设在手机支架上，如下图所示。
2. 首次打开APP时，系统会提示您开启手机摄像头。
3、进入拍照模式，调整手机摄像头，调整完成后点击“开始录制”，采集任务正式开始。
常见问题
Q：为什么要使用企鹅地图软件？
A：使用“企鹅地图”软件，在日常生活中（购物、驾车等），只需打开软件拍照或记录信息，信息审核通过后即可转入人民币。
Q：如何成为企业地图用户？
A：下载“企鹅地图”应用。
首次登录需要使用微信账号登录。登录后需要绑定手机号。
注：绑定手机号的目的是发放费用、发送短信、发放专属任务。
Q：对手机有什么要求？
A：Android 4.0以上系统不支持iOS系统。
Q：对用户有什么要求？
A：可以操作安卓手机。
Q：选择哪种方式赚钱？
A：“企鹅地图”软件有多种赚钱方式，其中“路线图”模块可以先用，其他模块后续会继续开发。使用相应模块，根据软件提示进行相应操作，完成任务。任务通过后，即可获得相应的奖励。
注：不同任务的费用标准和审核周期不同。
Q：软件本身是否收费，是否侵犯用户隐私？
A：“企鹅地图”软件本身是完全免费的。
进入软件后，根据软件提示验证手机。验证完成后，进入软件。
“企鹅地图”软件在使用过程中需要联网，其中产生的流量费用由相应运营商收取。具体标准请咨询当地运营商。
在使用“企鹅地图”软件过程中，需要在手机端进行GPS定位和拍照操作。此数据是软件所必需的，只会用于任务目的，不会用于其他目的。
最新版:Flameshot屏幕截图v12.1.0 便携版
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软件介绍
Flameshot 是一款功能强大且易于使用的屏幕截图软件。也是一个完全免费和开源的 Linux 发行版截图工具；提供了一种简单的方法来截取您的桌面并突出显示重要方面，添加文本、箭头并上传它们以进行快速共享。
软件特色
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不仅可以截图，还可以对截图进行全面的编辑、绘画、标记等操作
支持自定义外观和功能快捷方式
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官方发布:企鹅汇图app最新版本
企鹅地图手机版是一款专业的地图采集
赚钱APP。您可以使用最新版的企鹅地图快速查找任务，找到那些腾讯地图没有实景拍摄的地方，将您采集的视频或照片上传到我们的服务器。，提升腾讯地图的用户体验！
企鹅慧图app官方介绍
企鹅地图是腾讯旗下一款专注于地理、交通信息众包采集的应用。一部手机轻松上手，不仅可以获得丰厚的额外金钱奖励，还可以感知城市发展的细节，享受生活。现在海量任务全线开启，快来参与采集
赚钱（/淘金）吧！
企鹅地图产品特点
- 丰厚奖励——常规任务、实时任务、专属任务，多做多赚，一键提现。
-海量任务--任务多、覆盖面广、类型全、更新快。任务覆盖全国300+城市，包括道路、地点、公交、地铁等任务，满足自驾、骑行、步行等多种采集方式的用户。
-方便易做--简单易用，想拍就拍。
温馨的提示
- 采集
时拍摄的照片和视频会占用手机存储空间。领取前请确保手机有足够的存储空间。任务采集上传后，照片会自动清除；
- 请在手机“设置”中保持定位功能开启，以保证采集任务的正常执行。
操作指南
如何找到任务？
在“路线图”页面，可以看到“地图”和“列表”。从这里，您可以查看您所在位置附近的任务和远处的任务。注意：在“发现”选项卡中，会不定期发布一些特殊事件和任务。
如何查看任务？
点击“地图”，高亮显示的道路将出现在地图上。点击道路，会弹出相应的任务简介。
点击任务简介，显示任务详情界面。
路长-任务到期时间-获取方向
如何获得任务？
在“任务介绍”和“任务详情”界面，您可以点击“接收任务”，将公开发布的任务设为您自己的。其他人不能再领取他们收到的任务。
注意：
1：接到任务后，请在规定时间内完成。到期未完成的任务将被系统回收。
2：多次接任务未完成，判定为恶意占用任务。会有惩罚的~
如何执行任务？
根据任务详情提示信息，按要求（时间要求、集合方向）行驶至任务指定道路附近。单击“执行任务”并按照以下步骤操作。
1. 将手机架设在手机支架上，如下图所示。
2. 首次打开APP时，系统会提示您开启手机摄像头。
3、进入拍照模式，调整手机摄像头，调整完成后点击“开始录制”，采集任务正式开始。
常见问题
Q：为什么要使用企鹅地图软件？
A：使用“企鹅地图”软件，在日常生活中（购物、驾车等），只需打开软件拍照或记录信息，信息审核通过后即可转入人民币。
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首次登录需要使用微信账号登录。登录后需要绑定手机号。
注：绑定手机号的目的是发放费用、发送短信、发放专属任务。
Q：对手机有什么要求？
A：Android 4.0以上系统不支持iOS系统。
Q：对用户有什么要求？
A：可以操作安卓手机。
Q：选择哪种方式赚钱？
A：“企鹅地图”软件有多种赚钱方式，其中“路线图”模块可以先用，其他模块后续会继续开发。使用相应模块，根据软件提示进行相应操作，完成任务。任务通过后，即可获得相应的奖励。
注：不同任务的费用标准和审核周期不同。
Q：软件本身是否收费，是否侵犯用户隐私？
A：“企鹅地图”软件本身是完全免费的。
进入软件后，根据软件提示验证手机。验证完成后，进入软件。
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在使用“企鹅地图”软件过程中，需要在手机端进行GPS定位和拍照操作。此数据是软件所必需的，只会用于任务目的，不会用于其他目的。
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Flameshot 是一款功能强大且易于使用的屏幕截图软件。也是一个完全免费和开源的 Linux 发行版截图工具；提供了一种简单的方法来截取您的桌面并突出显示重要方面，添加文本、箭头并上传它们以进行快速共享。
软件特色
开源、紧凑、免费且无广告
不仅可以截图，还可以对截图进行全面的编辑、绘画、标记等操作
支持自定义外观和功能快捷方式
带有嵌入式文件名编辑器
解决方案:shopify一天全力上传产品，能上多少件?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-11-23 22:16
解决方案:shopify一天全力上传产品，能上多少件?
回首2021年，将是独立网站发展的井喷年。在平台动荡、商家品牌转型、社交流量红利等诸多内外因素的影响下，独立建站需求持续旺盛，逐渐成为主流电商模式之一。
看到独立站的风口后，各路卖家蜂拥而至，尝试做独立站。然而，市面上建站工具种类繁多，随之而来的是一系列问题：如何建站、系统操作过于复杂、功能需求不匹配、价格太贵等。
考虑到以上因素，经过一系列的工具试用和服务对比，我为大家精心筛选出了一套SaaS建站系统。至于这个系统怎么好用，有什么用处，接下来我会一一详细讲解。
1.服务器架构，安全稳定
为了更好的帮助卖家实现海外发布、线上交易、物流货运等，建站系统选择美国阿里云服务器，提供支持整个建站系统的网络存储服务和弹性资源。并免费为卖家提供Cloudfare全球CDN加速服务，减少网站加载时间，从而提高网站打开速度和访问速度。帮助卖家最大限度地降低店铺运营成本，同时为用户带来更好的购物体验。
2.在线三秒快速开店
独立站创业，网站准备是个大问题。很多卖家采用传统模式建站（Magento、wordpress等），前期准备耗费了太多的时间和精力，结果一无所获。而且本建站系统不需要卖家有技术经验，只需要一个手机号就可以在线注册和开通网站，方便快捷。
3.可视化+卡片拖拽模板
本建站系统模板主题编辑器高度可视化、拖拽式、可定制化，操作简单易用，有效缩短网站上线时间。
同时可以调整产品展示风格、字体间距、按钮颜色等细节，达到良好的转换效果。
4、商品一键采集
在独立站建设初期，上传产品是一个非常重要的环节。每个产品自己上传编辑，其实是一件特别痛苦的事情。由于全靠人工操作，工作量大，效率低，非常劳动强度大。本建站系统支持一键采集Shopify等独立站系统、亚马逊、速卖通、1688等主流平台产品等数据。
5、全流量渠道覆盖
支持与Google、Facebook、Pinterest、TikTok等海外主流媒体无缝对接，帮助卖家实时追踪广告投放效果，提高转化率。
6、采集方式多样化
回款问题一直是卖家关心的问题。通过媒体广告获得的流量如果不能在支付环节进行良性转化，势必会对卖家的营销投入比例产生负面影响。本建站系统支持PayPal、第三方信用卡等多种支付方式。
7.详细的数据统计功能
在大数据时代，数据不会说谎，数据能反映我们用户最真实的需求。
8.丰富的应用商店
本建站系统除了满足卖家对独立建站的基本需求外，还收录
多种附加应用，卖家可根据自己的需求一键安装使用，并且每个应用插件都配有详细的教程，操作简单方便。
核心方法:百度搜狗SEO快速排名模拟点击工具-提升关键词排名
模拟关键词排名点击工具就是用全国模拟IP点击搜索引擎关键词，和真实点击没有区别，避免搜索引擎发现，现在很多排名快的网站只有这样一个工具可以接收下单并实现快速排名，其原理是搜索这个关键词，然后用不同的IP去点击指定的网站，搜索引擎会在短时间内认为这个关键词很适合这个网站，会暂时提高排名很快。
本工具可以精准模拟国家IP，实现搜索引擎页面关键词的模拟点击，包括可以点击竞价的关键词，页面搜索的自然关键词等。该工具免费使用，您可以添加注册后要点击的关键字。该工具会自动模拟点击您添加的关键词，支持多种搜索引擎。功能齐全，功能完善，使用前请务必阅读使用说明书。 查看全部
回首2021年，将是独立网站发展的井喷年。在平台动荡、商家品牌转型、社交流量红利等诸多内外因素的影响下，独立建站需求持续旺盛，逐渐成为主流电商模式之一。
看到独立站的风口后，各路卖家蜂拥而至，尝试做独立站。然而，市面上建站工具种类繁多，随之而来的是一系列问题：如何建站、系统操作过于复杂、功能需求不匹配、价格太贵等。
考虑到以上因素，经过一系列的工具试用和服务对比，我为大家精心筛选出了一套SaaS建站系统。至于这个系统怎么好用，有什么用处，接下来我会一一详细讲解。
1.服务器架构，安全稳定
为了更好的帮助卖家实现海外发布、线上交易、物流货运等，建站系统选择美国阿里云服务器，提供支持整个建站系统的网络存储服务和弹性资源。并免费为卖家提供Cloudfare全球CDN加速服务，减少网站加载时间，从而提高网站打开速度和访问速度。帮助卖家最大限度地降低店铺运营成本，同时为用户带来更好的购物体验。
2.在线三秒快速开店
独立站创业，网站准备是个大问题。很多卖家采用传统模式建站（Magento、wordpress等），前期准备耗费了太多的时间和精力，结果一无所获。而且本建站系统不需要卖家有技术经验，只需要一个手机号就可以在线注册和开通网站，方便快捷。
3.可视化+卡片拖拽模板
本建站系统模板主题编辑器高度可视化、拖拽式、可定制化，操作简单易用，有效缩短网站上线时间。
同时可以调整产品展示风格、字体间距、按钮颜色等细节，达到良好的转换效果。
4、商品一键采集
在独立站建设初期，上传产品是一个非常重要的环节。每个产品自己上传编辑，其实是一件特别痛苦的事情。由于全靠人工操作，工作量大，效率低，非常劳动强度大。本建站系统支持一键采集Shopify等独立站系统、亚马逊、速卖通、1688等主流平台产品等数据。
5、全流量渠道覆盖
支持与Google、Facebook、Pinterest、TikTok等海外主流媒体无缝对接，帮助卖家实时追踪广告投放效果，提高转化率。
6、采集方式多样化
回款问题一直是卖家关心的问题。通过媒体广告获得的流量如果不能在支付环节进行良性转化，势必会对卖家的营销投入比例产生负面影响。本建站系统支持PayPal、第三方信用卡等多种支付方式。
7.详细的数据统计功能
在大数据时代，数据不会说谎，数据能反映我们用户最真实的需求。
8.丰富的应用商店
本建站系统除了满足卖家对独立建站的基本需求外，还收录
多种附加应用，卖家可根据自己的需求一键安装使用，并且每个应用插件都配有详细的教程，操作简单方便。
核心方法:百度搜狗SEO快速排名模拟点击工具-提升关键词排名
模拟关键词排名点击工具就是用全国模拟IP点击搜索引擎关键词，和真实点击没有区别，避免搜索引擎发现，现在很多排名快的网站只有这样一个工具可以接收下单并实现快速排名，其原理是搜索这个关键词，然后用不同的IP去点击指定的网站，搜索引擎会在短时间内认为这个关键词很适合这个网站，会暂时提高排名很快。
本工具可以精准模拟国家IP，实现搜索引擎页面关键词的模拟点击，包括可以点击竞价的关键词，页面搜索的自然关键词等。该工具免费使用，您可以添加注册后要点击的关键字。该工具会自动模拟点击您添加的关键词，支持多种搜索引擎。功能齐全，功能完善，使用前请务必阅读使用说明书。 查看全部
解决方案:shopify一天全力上传产品，能上多少件?
回首2021年，将是独立网站发展的井喷年。在平台动荡、商家品牌转型、社交流量红利等诸多内外因素的影响下，独立建站需求持续旺盛，逐渐成为主流电商模式之一。
看到独立站的风口后，各路卖家蜂拥而至，尝试做独立站。然而，市面上建站工具种类繁多，随之而来的是一系列问题：如何建站、系统操作过于复杂、功能需求不匹配、价格太贵等。
考虑到以上因素，经过一系列的工具试用和服务对比，我为大家精心筛选出了一套SaaS建站系统。至于这个系统怎么好用，有什么用处，接下来我会一一详细讲解。
1.服务器架构，安全稳定
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2.在线三秒快速开店
独立站创业，网站准备是个大问题。很多卖家采用传统模式建站（Magento、wordpress等），前期准备耗费了太多的时间和精力，结果一无所获。而且本建站系统不需要卖家有技术经验，只需要一个手机号就可以在线注册和开通网站，方便快捷。
3.可视化+卡片拖拽模板
本建站系统模板主题编辑器高度可视化、拖拽式、可定制化，操作简单易用，有效缩短网站上线时间。
同时可以调整产品展示风格、字体间距、按钮颜色等细节，达到良好的转换效果。
4、商品一键采集
在独立站建设初期，上传产品是一个非常重要的环节。每个产品自己上传编辑，其实是一件特别痛苦的事情。由于全靠人工操作，工作量大，效率低，非常劳动强度大。本建站系统支持一键采集Shopify等独立站系统、亚马逊、速卖通、1688等主流平台产品等数据。
5、全流量渠道覆盖
支持与Google、Facebook、Pinterest、TikTok等海外主流媒体无缝对接，帮助卖家实时追踪广告投放效果，提高转化率。
6、采集方式多样化
回款问题一直是卖家关心的问题。通过媒体广告获得的流量如果不能在支付环节进行良性转化，势必会对卖家的营销投入比例产生负面影响。本建站系统支持PayPal、第三方信用卡等多种支付方式。
7.详细的数据统计功能
在大数据时代，数据不会说谎，数据能反映我们用户最真实的需求。
8.丰富的应用商店
本建站系统除了满足卖家对独立建站的基本需求外，还收录
多种附加应用，卖家可根据自己的需求一键安装使用，并且每个应用插件都配有详细的教程，操作简单方便。
核心方法:百度搜狗SEO快速排名模拟点击工具-提升关键词排名
模拟关键词排名点击工具就是用全国模拟IP点击搜索引擎关键词，和真实点击没有区别，避免搜索引擎发现，现在很多排名快的网站只有这样一个工具可以接收下单并实现快速排名，其原理是搜索这个关键词，然后用不同的IP去点击指定的网站，搜索引擎会在短时间内认为这个关键词很适合这个网站，会暂时提高排名很快。
本工具可以精准模拟国家IP，实现搜索引擎页面关键词的模拟点击，包括可以点击竞价的关键词，页面搜索的自然关键词等。该工具免费使用，您可以添加注册后要点击的关键字。该工具会自动模拟点击您添加的关键词，支持多种搜索引擎。功能齐全，功能完善，使用前请务必阅读使用说明书。
技巧:如何在一个微信群里面快速收集个人的word文件的办法?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 1135 次浏览 • 2022-11-23 22:15
技巧:如何在一个微信群里面快速收集个人的word文件的办法?
如何快速采集
微信群里的Word文件？
坚果云收件箱为班委量身定制，大大减少了接收文件的步骤，比传统的QQ、微信群、邮件收件更简单、更快捷、更安全：
自动采集
同学上传的文件并存储在指定位置，无需手动下载；根据预设规则自动修改文件名，方便整理查询，防止人为文件命名错误；自动提醒，不用担心有人忘记提交文件，一遍又一遍地提醒；自动生成统计表和未提交列表，无需花时间制作表格；隐私性好，提交者看不到彼此的信息；有小程序和网页，可以在电脑和手机上操作；坚果云收件箱，免费使用，无广告！！！使用攻略：（以电脑网页操作为例，小程序操作基本相同） 1.
1、点击下方链接，或下拉微信聊天框搜索添加坚果收件箱小程序即可开始使用：
2、根据需要选择采集方式：“文档采集”、“Word文档采集”、“Excel表格采集”
3种采集模式各有特点，选择合适的更方便：
比如要采集
的文档是作业、论文，已经编辑保存在电脑上，或者图片、视频适合文档采集
，因为“文档采集
”模式支持多种文件格式。
如果是简单的信息填写，登记表、家庭信息统计等其他两种都适合，大家手机上都可以填写，非常方便。
这里有一个小技巧：“Word文档集”和“Excel表格集”可以上传现成的模板。
很多时候学校收东西的时候，都会发一个固定的模板。班委直接上传此模板后，学生可根据此模板在线填写。提交后，每个人都有一个单独的文件，超级方便。
3.设置规则：
标题：这是什么，比如《中文系二班期中作业》
采集器
：你的名字
采集
详情：需要告知的事情，比如注意事项、截止日期等，类似于notes
文件统一命名规则：
班委要深刻理解学生交作业不改名。查出来很麻烦，他们还得帮他修改。或者有些人即使写了，也不按规矩写，不是顺序错了，就是写的少了。
为什么这么难？
如果你使用坚果云收件箱，就不用担心这样的事情：学生提交文件时需要填写的信息，系统会根据学生填写的信息自动给文件重命名。比如学生填写“学号+姓名”-“肖建国+2021111008”，即使他的word文件名为“新建文档（1）”，系统也会将文件名改为“肖建国+2021111008” "，简洁明了。
截止日期：帮助我们自动关闭文件采集
，使文件采集
更加规范，减少“人情债”。
所有人均可提交：经核对，所有获得链接的人均可提交，无需注册或登录坚果云。
选择存储位置：选择一个文件夹，学生提交的文件会自动下载到该文件夹，班委不需要在组内一个一个下载。
4.发布：
设置好后，将系统生成的采集
链接/二维码发送到群里，大家点击/扫码即可填写，其余无需管理。
2.学生提交文件
需要提交文件的同学，获取链接/二维码后，打开网页，上传文件即可。支持直接从坚果云本地上传/选择文件。
很简单，同学们看不到别人提交的文件和资料，比直接在群里发帖安全多了。
最新版本:Chrome扩展推荐：SEO辅助工具，多URL打开程序！
网址开启器
URL开启器其实是一个非常简单的辅助工具，但是它的功能却非常实用。它可以一键打开所有复制到文本框中的网址。
由于使用率高，网上有很多免费的网址开启器。
今天我们就来综合一下各个工具的使用感，推荐几个评价比较高的网站。
Best Network Team 的 1.10 URL Opener
从文档、电子表格或任何类型的 Web 内容中复制链接，并将其粘贴到文本框中。
点击【提交】后，您可以选择全部打开或单独打开，选择哪一个会出现一个新的标签页。
有效减少访问者在地址栏中一个一个粘贴和打开链接的时间。
请记住，必须在每个链接之间添加分隔符（逗号、换行符或空格）。
自 2010 年以来，已有 620 万用户访问 URL Opener 超过 2200 万次。
地址：
2. NoVirusThanks提供的OpenAllURLs
使用方法和第一种类似，还是在文本框中粘贴多个网址，可以选择全部打开或者一个一个打开。
OpenAllURLs 有 250 个 URL 的明确上限。
右边还有其他免费的工具导航，个人测试可以实用。
地址：
以上两个免费网站都可以为研究人员、SEO 或其他访问者提供批量打开 URL 的功能。
一般来说，我们建议在浏览器上一次打开10到15个网址，以免增加浏览器的负担。
使用网络工具时，需要添加分隔符。另外，即使你采集
了这两个网站工具，你当时在文本框中输入的内容也无法保存。
因此，我们推荐另一个Chrome扩展工具——Multiple URL Opener
整个扩展一共可以保存十个网址，点击【打开所有链接】即可全部打开。
虽然网址数量有限，但更简单的是，设置好十个常用网址后，就不用再复制了，方便以后使用。
对于媒体人员，每天可同时打开十个新闻源，快速了解当天的最新消息。
对于运营商来说，每天可同时开通十个平台账号，快速查看浏览量和评论。
不管是在线工具还是Chrome扩展，如果遇到网页打不开的情况，记得关闭弹窗拦截功能即可。 查看全部
如何快速采集
微信群里的Word文件？
坚果云收件箱为班委量身定制，大大减少了接收文件的步骤，比传统的QQ、微信群、邮件收件更简单、更快捷、更安全：
自动采集
同学上传的文件并存储在指定位置，无需手动下载；根据预设规则自动修改文件名，方便整理查询，防止人为文件命名错误；自动提醒，不用担心有人忘记提交文件，一遍又一遍地提醒；自动生成统计表和未提交列表，无需花时间制作表格；隐私性好，提交者看不到彼此的信息；有小程序和网页，可以在电脑和手机上操作；坚果云收件箱，免费使用，无广告！！！使用攻略：（以电脑网页操作为例，小程序操作基本相同） 1.
1、点击下方链接，或下拉微信聊天框搜索添加坚果收件箱小程序即可开始使用：
2、根据需要选择采集方式：“文档采集”、“Word文档采集”、“Excel表格采集”
3种采集模式各有特点，选择合适的更方便：
比如要采集
的文档是作业、论文，已经编辑保存在电脑上，或者图片、视频适合文档采集
，因为“文档采集
”模式支持多种文件格式。
如果是简单的信息填写，登记表、家庭信息统计等其他两种都适合，大家手机上都可以填写，非常方便。
这里有一个小技巧：“Word文档集”和“Excel表格集”可以上传现成的模板。
很多时候学校收东西的时候，都会发一个固定的模板。班委直接上传此模板后，学生可根据此模板在线填写。提交后，每个人都有一个单独的文件，超级方便。
3.设置规则：
标题：这是什么，比如《中文系二班期中作业》
采集器
：你的名字
采集
详情：需要告知的事情，比如注意事项、截止日期等，类似于notes
文件统一命名规则：
班委要深刻理解学生交作业不改名。查出来很麻烦，他们还得帮他修改。或者有些人即使写了，也不按规矩写，不是顺序错了，就是写的少了。
为什么这么难？
如果你使用坚果云收件箱，就不用担心这样的事情：学生提交文件时需要填写的信息，系统会根据学生填写的信息自动给文件重命名。比如学生填写“学号+姓名”-“肖建国+2021111008”，即使他的word文件名为“新建文档（1）”，系统也会将文件名改为“肖建国+2021111008” "，简洁明了。
截止日期：帮助我们自动关闭文件采集
，使文件采集
更加规范，减少“人情债”。
所有人均可提交：经核对，所有获得链接的人均可提交，无需注册或登录坚果云。
选择存储位置：选择一个文件夹，学生提交的文件会自动下载到该文件夹，班委不需要在组内一个一个下载。
4.发布：
设置好后，将系统生成的采集
链接/二维码发送到群里，大家点击/扫码即可填写，其余无需管理。
2.学生提交文件
需要提交文件的同学，获取链接/二维码后，打开网页，上传文件即可。支持直接从坚果云本地上传/选择文件。
很简单，同学们看不到别人提交的文件和资料，比直接在群里发帖安全多了。
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网址开启器
URL开启器其实是一个非常简单的辅助工具，但是它的功能却非常实用。它可以一键打开所有复制到文本框中的网址。
由于使用率高，网上有很多免费的网址开启器。
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Best Network Team 的 1.10 URL Opener
从文档、电子表格或任何类型的 Web 内容中复制链接，并将其粘贴到文本框中。
点击【提交】后，您可以选择全部打开或单独打开，选择哪一个会出现一个新的标签页。
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请记住，必须在每个链接之间添加分隔符（逗号、换行符或空格）。
自 2010 年以来，已有 620 万用户访问 URL Opener 超过 2200 万次。
地址：
2. NoVirusThanks提供的OpenAllURLs
使用方法和第一种类似，还是在文本框中粘贴多个网址，可以选择全部打开或者一个一个打开。
OpenAllURLs 有 250 个 URL 的明确上限。
右边还有其他免费的工具导航，个人测试可以实用。
地址：
以上两个免费网站都可以为研究人员、SEO 或其他访问者提供批量打开 URL 的功能。
一般来说，我们建议在浏览器上一次打开10到15个网址，以免增加浏览器的负担。
使用网络工具时，需要添加分隔符。另外，即使你采集
了这两个网站工具，你当时在文本框中输入的内容也无法保存。
因此，我们推荐另一个Chrome扩展工具——Multiple URL Opener
整个扩展一共可以保存十个网址，点击【打开所有链接】即可全部打开。
虽然网址数量有限，但更简单的是，设置好十个常用网址后，就不用再复制了，方便以后使用。
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技巧:如何在一个微信群里面快速收集个人的word文件的办法?
如何快速采集
微信群里的Word文件？
坚果云收件箱为班委量身定制，大大减少了接收文件的步骤，比传统的QQ、微信群、邮件收件更简单、更快捷、更安全：
自动采集
同学上传的文件并存储在指定位置，无需手动下载；根据预设规则自动修改文件名，方便整理查询，防止人为文件命名错误；自动提醒，不用担心有人忘记提交文件，一遍又一遍地提醒；自动生成统计表和未提交列表，无需花时间制作表格；隐私性好，提交者看不到彼此的信息；有小程序和网页，可以在电脑和手机上操作；坚果云收件箱，免费使用，无广告！！！使用攻略：（以电脑网页操作为例，小程序操作基本相同） 1.
1、点击下方链接，或下拉微信聊天框搜索添加坚果收件箱小程序即可开始使用：
2、根据需要选择采集方式：“文档采集”、“Word文档采集”、“Excel表格采集”
3种采集模式各有特点，选择合适的更方便：
比如要采集
的文档是作业、论文，已经编辑保存在电脑上，或者图片、视频适合文档采集
，因为“文档采集
”模式支持多种文件格式。
如果是简单的信息填写，登记表、家庭信息统计等其他两种都适合，大家手机上都可以填写，非常方便。
这里有一个小技巧：“Word文档集”和“Excel表格集”可以上传现成的模板。
很多时候学校收东西的时候，都会发一个固定的模板。班委直接上传此模板后，学生可根据此模板在线填写。提交后，每个人都有一个单独的文件，超级方便。
3.设置规则：
标题：这是什么，比如《中文系二班期中作业》
采集器
：你的名字
采集
详情：需要告知的事情，比如注意事项、截止日期等，类似于notes
文件统一命名规则：
班委要深刻理解学生交作业不改名。查出来很麻烦，他们还得帮他修改。或者有些人即使写了，也不按规矩写，不是顺序错了，就是写的少了。
为什么这么难？
如果你使用坚果云收件箱，就不用担心这样的事情：学生提交文件时需要填写的信息，系统会根据学生填写的信息自动给文件重命名。比如学生填写“学号+姓名”-“肖建国+2021111008”，即使他的word文件名为“新建文档（1）”，系统也会将文件名改为“肖建国+2021111008” "，简洁明了。
截止日期：帮助我们自动关闭文件采集
，使文件采集
更加规范，减少“人情债”。
所有人均可提交：经核对，所有获得链接的人均可提交，无需注册或登录坚果云。
选择存储位置：选择一个文件夹，学生提交的文件会自动下载到该文件夹，班委不需要在组内一个一个下载。
4.发布：
设置好后，将系统生成的采集
链接/二维码发送到群里，大家点击/扫码即可填写，其余无需管理。
2.学生提交文件
需要提交文件的同学，获取链接/二维码后，打开网页，上传文件即可。支持直接从坚果云本地上传/选择文件。
很简单，同学们看不到别人提交的文件和资料，比直接在群里发帖安全多了。
最新版本:Chrome扩展推荐：SEO辅助工具，多URL打开程序！
网址开启器
URL开启器其实是一个非常简单的辅助工具，但是它的功能却非常实用。它可以一键打开所有复制到文本框中的网址。
由于使用率高，网上有很多免费的网址开启器。
今天我们就来综合一下各个工具的使用感，推荐几个评价比较高的网站。
Best Network Team 的 1.10 URL Opener
从文档、电子表格或任何类型的 Web 内容中复制链接，并将其粘贴到文本框中。
点击【提交】后，您可以选择全部打开或单独打开，选择哪一个会出现一个新的标签页。
有效减少访问者在地址栏中一个一个粘贴和打开链接的时间。
请记住，必须在每个链接之间添加分隔符（逗号、换行符或空格）。
自 2010 年以来，已有 620 万用户访问 URL Opener 超过 2200 万次。
地址：
2. NoVirusThanks提供的OpenAllURLs
使用方法和第一种类似，还是在文本框中粘贴多个网址，可以选择全部打开或者一个一个打开。
OpenAllURLs 有 250 个 URL 的明确上限。
右边还有其他免费的工具导航，个人测试可以实用。
地址：
以上两个免费网站都可以为研究人员、SEO 或其他访问者提供批量打开 URL 的功能。
一般来说，我们建议在浏览器上一次打开10到15个网址，以免增加浏览器的负担。
使用网络工具时，需要添加分隔符。另外，即使你采集
了这两个网站工具，你当时在文本框中输入的内容也无法保存。
因此，我们推荐另一个Chrome扩展工具——Multiple URL Opener
整个扩展一共可以保存十个网址，点击【打开所有链接】即可全部打开。
虽然网址数量有限，但更简单的是，设置好十个常用网址后，就不用再复制了，方便以后使用。
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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？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2022-11-22 22:17
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？
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
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
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：江苏省现代教育技术研究“十一五”重点项目基金项目【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。
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，在搜索功能方面具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。
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； 查看全部
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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。
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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。
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，在搜索功能方面具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。
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； 查看全部
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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：江苏省现代教育技术研究“十一五”重点项目基金项目【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。
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，在搜索功能方面具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。
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；
解决方案:高能预警！每个人都可以快速上手的AI项目
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-11-22 04:29
解决方案:高能预警！每个人都可以快速上手的AI项目
现正式进入第一讲：自动驾驶场景应用初步探索：场景分析模型开发实践。
我
我是百度AI平台研发部的高级研发工程师Mu Shirt，我稍后会为大家开发实际流程。
这是今天课程的大纲：
首先，进入数据处理方案的详细介绍，我们之所以选择自动驾驶的场景，是因为我们都知道AI与我们的生活息息相关越来越紧密，很多应用都落地在生活中，这门课程我们选择了自动驾驶的热门研究方向，利用EasyDL平台演示如何选择数据集， 模型构建，以及操作流程的实际部署。
由于自动驾驶场景较为复杂，因此在本课程中，我们从数据集中选择来演示开发过程。通过左边的数据集生成模型后，我们会像右边一样用实际的应用场景图片进行预测，希望得到右下角预测的效果。
Flypaddle企业版面向企业级AI开发者打造，是AI开发的双平台模式，包括面向企业AI应用开发者的EasyDL零门槛平台，支持零代码自动化模型训练，BML全功能AI开发平台面向企业AI算法开发者，提供不同的建模方式。EasyDL零阈值平台为不同方向提供了更好的模型，下面我将对EasyDL零阈值平台做一个简要介绍。
EasyDL零阈值AI开发平台支持图像、文本、音视频和结构化数据的模型训练。首先，EasyDL平台提供了一个数据处理模块，其中收录
多种数据服务;在模型训练模块中，为提升模型训练效果，提供了百度独家的超大规模预训练模型，包括视觉和语义理解两个预训练模型，并提供自动超参数搜索、自动数据增强等功能。同时，EasyDL为经过训练的模型提供评估报告和多种视觉归因分析工具，帮助大家评估模型的质量。在模型部署方面，提供公有云、私有化、端端部署、软硬件一体化部署。
以我们今天展示的实际应用场景为例，如果需要在自动驾驶场景中训练车辆分割模型，如何利用EasyDL平台进行训练？首先我们可以选择图像分割模型，其次，将我们的图像上传到平台上进行标注，然后选择模型进行训练，比如选择图像分割训练以获得近90%的mAP效果，将其发布为设备端SDK，然后在Linux系统中进行离线计算， 对于不同的任务，可能只需要 15 分钟即可完成模型训练和部署过程。
让我们回到AI开发的解释和介绍。AI开发是一个系统工程，包括模型选择、数据采集、数据处理、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务流程，每个流程都有一些技术要点，本次EasyDL零门槛AI开发训练营系列课程是针对模型开发在不同环节需要关注和掌握的技术重点难点进行讲解， 本课程主要针对数据处理并与您分享。
首先是模型选择，将模型选择
归类为数据处理会让人感到有些困惑，为什么，因为我们在训练模型的时候，如何利用AI来训练模型，首先要决定的就是选择什么模型。以EasyDL平台为例，EasyDL在模型类型上提供了很多选择，包括图像分类、目标检测、图像分割，还支持NLP方向文本分类或文本匹配，或者机器学习数据预测表预测，那么什么模型可以有效解决问题呢？这首先需要了解场景，因此我们将此模型选择放在数据处理的第一步。如何选择模型，我们以视觉为例，首先我们需要了解不同任务类型实际可以解决的问题，比如我们的图像分类适合整个地图区域的高清预测，比下图所示，你可以给图片贴标签，你可以分类这个就是鞋子或者鞋底或者鞋垫的外观， 我们可以使用分类模型来完成任务。目标检测主要适用于图像矩形区域的标签预测，像质检场景一样，我们可以使用检测模型来完成要求。图像分割主要适用于图像中的像素级标签预测，如图像的背景识别、背景的替换，现在短视频领域的背景替换，应用场景可以用来完成这样的任务。
结合我们课程实际操作中的任务，自动驾驶场景中的车辆识别，首先要明确需要解决的问题，首先我们希望能够识别汽车、摩托车或行人，其次是隧道中可能存在一些凹形物体或需要穿越的物体， 我们要判断这条隧道的轮廓，如果采用物体检测模型，返回的是一个矩形的盒子，所以不利于我们判断隧道的位置。我们希望获取隧道的 MASK 信息，这与我们预期的输出有些不同。因此，我们选择图像分割模型，返回像素的信息，并根据场景的具体需求判断模型类型，在这个自动驾驶场景中，我们使用图像分割模型来完成训练任务。
当然，我们也有一些特殊的情况，比如我们可能会遇到像第一只猫识别这样的情况，我们发现图像分类、目标检测、图像分割可以解决我们的问题，那么选择就会比较困难，这就需要结合我们任务的实际情况，比如我们对这个任务是否有精度要求， 就是要达到90%以上的准确率，一般来说，模型的复杂度越低，精度就会降低，复杂度越高，准确率越好。二是对延迟的需求，也就是模型最终落地的是什么设备，这个设备的算力能不能支持我们运行更复杂的模型，或者是否需要设备上的内存或者预测时间。第三是数据变化的速度和维护成本，我们在这里列出考虑数据的变化和维护会有一些新的数据，如果你去培训那么里面会有一些采集、标注、清理的费用，如果分类任务，标识信息比较简单，一张图片就有标签， 检测是对象在图片上，标记一个矩形框，划分需要使用（MASK），这样的标注比较复杂，结合我们的任务情况，如果任务本身不是特别复杂，我们建议你更喜欢低复杂度的模型。
当然，也有一些场景我们建议选择高度复杂的模型，比如这个图需要识别狗，虽然图像分类模型也可以识别狗的图片，但是识别准确率只有76.4，我们观察到图片的背景有很多类似的狗图片， 如果我们用这个模型来预测一只狗只是在背景上，可能会把这张图片识别为狗牌，这和我们实际的应用场景是不一样的，在这种情况下我们会推荐大家使用物理检测模型，然后我们会看到它的准确率已经大大提高到了91.1%。这是第一种情况，即对于具有复杂背景的方案，建议使用高度复杂的模型。在第二种情况下，需要识别的对象或关注的对象对于整个画面来说不清楚或不太清晰，比如图像分类我们会识别整个图片的特征，并使用物理检测来关注矩形关注的局部对象特征，这有助于我们建模学习， 我们希望关注这个对象的主体特征，这也会将准确率从83%提高到96%。
刚才说了模型选择，接下来就是数据采集
，我们这门课程选择的数据集是开源数据集，可以直接使用，不需要考虑采集
的问题。但是，在实际应用中，此过程可能会遇到一些困难。例如，采集
物理环境的影响：第一次采集
可能在工厂、园区、生产线等，或者一些特殊场景会遇到光、油污染等物理环境影响;此外，采集设备的选择也是一个问题，比如用什么样的相机进行采集，这是采集过程中遇到的难点。EasyDL内置EasyData智能数据服务平台，不仅提供免费的数据采集SDK，还与AI市场硬件边缘设备采集设备联动，设备内置采集SDK，可以省去繁琐的设备选型、调试和开发过程，同时通过SDK完成图片、数据和云平台， 使我们的数据采集效率从数周缩短到数小时，采用这样的方案具有端云协同、软硬件一体化的特点。
采集完毕后会进入数据处理流程，本课将简单分享大家如何选择训练数据，如何提高数据质量，如何更好地完成数据标注，如何完成数据丰富，如何进一步提高数据利用率。
首先是数据划分，相信大家有些疑惑，训练数据集越多模型越好？其次，我们标记的数据越多，模型就越好？我们必须对这两个问题打上一定的问号。如下图所示，例如，实际应用场景数据是识别实际道路上感兴趣的汽车、行人、自行车或隧道的特征，采集
的数据可能是实际车展场景中的图片。是的，但是因为应用场景和实际场景相差很大，在使用这个模型的实际应用过程中，模型效果会不尽如人意，就是模型的泛化不符合业务应用的要求。这说明训练数据应该用实际业务数据进行训练，而附加的车展数据只能作为补充数据，因为有些场景数据源确实很难，训练数据相对稀缺，这时候我们可以使用一些额外的数据来丰富数据集的品类特征， 但不建议使用训练数据作为主体。
二、
标签不平衡，比如上图中右图，汽车类有5张图片，自行车类有30张图片，可想而知模型会过多地了解自行车的特性，而汽车的特征学习相对较小，样本的数据预测效果会比较差， 这意味着确保不同类别之间的平衡。数据集的划分一般分为训练任务中的训练集、验证集和测试集。训练集是直接用于训练模型的数据，需要尽可能是实际场景数据，模拟数据可用于或补充限制性场景下的训练。二是验证集合，验证模型的有效性，选择最优模型。测试集是在模型真正落地后得到一个模型，会用测试集的数据来验证模型的实际效果，即泛化的效果，测试集和测试集不能掺杂训练数据。
以下是我们列出的常见问题，比如如果训练集和验证集非常相似怎么办，这个时候会出现什么样的问题，有哪些
准备要点 此时，训练集和验证集的数据非常相似，这会导致模型过度拟合，因为它既是裁判又是运动员。验证集和测试集不是实际应用场景数据，使得实际场景无法判断，导致模型在实际使用中出现一些问题。对于上面的第一个问题，在类似的情况下，我们可以使用EasyDL平台的数据清洗，或者上传独立的数据集、验证集和测试集来避免此类问题。第三个问题是三类数据集的划分是否有一定的比例，一般平台默认为7：2：1提供最终的验证指标。
接下来是数据清洗，
首先要确定数据是否需要清洗，就需要对数据质量有一个衡量指标。二是我们如何选择大量的清洗操作。EasyDL平台依靠EasyData平台对数据提供多维度的判断报告，包括是否存在不均匀的尺寸分布，一些客观比例的不均匀分布，如果存在这样的问题，可以使用EasyData的操作来完成数据集的清理。比如像这个实际场景中的自动驾驶数据集，它的采集可能是在道路的实际场景中，如果采集设备长时间不动，一段时间采集的图片可能相似或者相差不大，这就导致这部分数据太多， 导致其他数据太少，在这种情况下，您可以使用EasyData重复该功能以删除类似的图片。例如，图片的分辨率太高，图片可以裁剪，变小，整个过程完全自动化，通过这个过程可以降低近80%的人工成本。
还有一个功能，在EasyData清洗中，支持我们调用一些过滤器，没有人体，没有人脸图片，一般适用于视频场景监控，清洗后的数据页面只收录
人体或人脸图片，更能满足实际场景数据的需求，帮你过滤一些干扰数据集，提高模型效果。此外，针对自然语言处理NLP的方向，我们的清洗解决方案还提供了删除表达式、链接、繁体字、简体字等功能，如果您有数据清扫需求，可以在EasyData平台上体验和使用。
下面是数据标签。数据标注是数据处理过程中比较耗时的部分，我们也整理了一些标注过程中的问题给大家分享。第一个问题是标签错误，就像上图，比如识别长颈鹿，两个物体非常接近，用一个标签框来标记，可能会导致里面有两个物体，这是错误的标签，其实我们只需要给每只长颈鹿做一个单独的标签。接下来的问题就是缺少标记了，像这个自动驾驶场景我们要识别汽车，有的汽车被标记了，我们可以观察红框中的两辆车，这也是我们要检测的对象，但是漏掉的标记，这样就算是非汽车学习了，显然这是不对的， 所以我们必须给每辆车贴上标签。
下面简单介绍一下在遮挡的情况下如何贴标签，左图列出了四种情况，上页图中所示的两只长颈鹿，存在遮挡的问题，我们这个时候如何完成标注，我们有一个原则，设定明确明确的标注标准， 标注尽可能详细，现场覆盖尽可能全面。第一张有错误的标记，下面确实标记了两个矩形框，第三张图是第一只长颈鹿的左半部分，右半部分没有标记，右下角是长颈鹿左边的标注完全收录
了下面小长颈鹿的特征，这会导致模型学习时出现一些问题， 这里我们推荐第二种标注方法，红色框完全标明高大长颈鹿的特征，绿色框完全标明小长颈鹿的完整特征，这个标注尽可能详细，场景的覆盖面要尽可能全面。右边的图片是下面给出的零售商超级场景的例子，可以观察，和第一张图一样，是物体的侧视图，虽然标签没有被遮挡，标签部分有70%，但是我们没有明显的数据学习特征，既然是这种情况我们就不能把它作为标签。在第二种情况下，虽然前面有一些遮挡，但上部的暴露部分超过70%，并且也有明显的特征，此时我们将标记暴露部分。总的来说，标签过程应该很好，不会错过完成它。
说到标注，大家会觉得选择不同的型号，分类好，分类就是选择一个标签，比如检测，分割来标记这个矩形框，分割要完成MASK标注的图，标注的类型很复杂，标注工具够用吗？别担心，我们在EasyDL使用EasyData平台为您提供各种注释模板，即使是没有算法基础的学生也可以简单地开始。第二个问题是，如何减少标签工作量？我们提供多人批注，可以通过团队或多角色的方式划分整个批注任务，每个学生可以关注自己分配的任务，并且有管理员审核员对批注结果进行审核和统一管理，提高大家的批注效率。此外，我们还提供智能标签工具，后面会详细介绍给大家。
在注释过程中，例如
EasyDL平台在标注过程中提供了多种标注工具，像图像分割在实际演示过程中后期，岳半子老师会实际为大家演示如何标注。尺寸标注工具支持多边形、圆形、线条、画笔、橡皮擦。在标注时提供友好的注解体验，包括实时显示、全屏批注、灵活缩放，相信大家使用我们的平台都会得到很好的注解体验。
此外，我们的平台还支持上传已标记的数据，
比如我的数据集已经标注了，我想把数据上传到平台，不想去标注，也没关系，以我们的场景为例，标注数据的格式是图片名+同名的JSON文件，文件是文件长宽的描述， 以及围绕每个注释框的多边形外围轮廓点的组合。
刚才说到标注问题的时候提到智能标注，智能标注就是解决大量数据标注难题，目前平台支持目标检测、图像分割、文本分类3类任务场景智能标注，我们怎么用，简单介绍一下原理。首先，我们需要标注少量数据并开始智能标注，标注过程会迭代训练，得到一个模型，用这个模型来预测未标注的数据，预测结果会有一套算法来计算一个疑难情况，我们人工验证确认图片，疑难情况也可以二次迭代， 然后用之前的模型进行迭代训练，训练后再挖掘出这样的难点案例，经过两到三次迭代的过程会得到更好的模型，此时就可以完成未标注数据的一键确认过程。智能标注硬样本后，主动学习挖掘算法适应不同任务，同一模型效果指标的数据标注量降低70%。右图是使用智能标注应用、面包自结算、停机坪飞机停车检测、汽车零部件识别的实际场景，因此使用智能标注可以解决标注问题，大大提高标注效率，降低标注成本。
最后说说数据增强，其实我们之前
的调查发现，66%的公司在数据集上都会有偏差或者错误，之前我们提到数据清洗，可以对数据去重复数据进行模糊增强，我们怎么扩展，比如我们用数据合成的方法，像单品图谱更新非常快，在实际场景中没有看到这个SKU， 新的SKU就要出来了，针对这种情况我们用合成和增强的方法，解决大家在实际场景中模拟SKU的画面，为了减少每个人90%的数据需求，类似的解决方案也会针对不同的任务在EasyData平台上推出，扩展这样的数据集，减少每个任务所需的数据量。
最后，例如，我们
数据标注，清理，扩展，我们
获取模型，如何在实际使用过程中提高数据的利用率，EasyDL支持数据返回功能，我们针对公有云，在线推理API实时服务，我们将预测结果用于存储，数据集成，数据验证和筛选，数据标注上传，自动化流程，减少人工操作，模型优化过程，主要用于迭代模型优化， 减少人工操作近75%，数据处理提高80%。
接下来，我们将进入实战阶段流程，请岳板子演示如何使用EasyDL平台创建场景分析模型。
▌实际演示
岳板子：大家好，很高兴在直播间见到大家，我后面要介绍的话题是带大家通过一个关于如何使用EasyDL平台的实践练习，以及EasyDL平台是如何实现的。首先
简单介绍一下，包括这些方面，和我们平时用来创建AI模型是一样的，比如我们先训练一个模型，用一个模型，一般都是这样的，为什么要训练，首先要有一个模型，还要有数据，对吧。我将与您一起回答这个问题，并与您一起使用该平台。平台入口在哪里，因为这个训练时间有点长，不可能把大家一起标注数据，所以我录了一个画面。首先进入图像分割，从控制台输入，或从大分类输入。这是我自己的账号登录界面，但还没有创建模型，左边有一些介绍，大家对这个整体都有了解，包括模型中心、数据中心和部署中心，我们还有一个话题就是用一种纯离线部署的方法，就是可以部署到自己的服务器上， 非常方便。
我们先创建一个模型，因为是阿波罗数据，我们取一个名字，如果是个人比较简单，公司稍微复杂一点，我就填进去。行业比较多，大家根据自己的实际情况选择，我选择智能交通，功能描述可以写得很详细。创建模型就像几个步骤一样简单，单击“下一步”，看看接下来会发生什么，它告诉我们你没有模型，你需要上传模型才能训练。然后我们先创建一个模型数据集，在训练前创建一个数据集，点击创建，该数据集是阿波罗数据集，图像分割。数据集创建完之后，我会介绍这个数据集，因为自动驾驶这方面可能还有一些事情没有做，我们用的是 Apollo 数据集，界面比较简单，介绍一下数据集的来源，这是百度提供的带有像素级标签的数据集，这个数据集不好贡献， 让我标记一下这个数据肯定会崩溃，这里有一些类定义，你需要去首页注意，否则就是图片上找到的一堆数字，大家很难理解。
然后到下载界面，我建议大家找一个更大的数据集，因为图片分辨率很高，数据集很
大，有17000张图片，考虑到时间和效果问题，我们没有全部下载，这样我们训练的成本非常高，我们暂时只下载了一部分数据集，如果要使用这个数据集可以选择更大的服务器，更好的网络。后面我会给大家展示下载文件的目录，数据集概述是这样的，有兴趣可以自己下载进行训练，不过这里的数据已经标注好了。
然后你可以导入
我们的数据在这里，导入到EasyDL平台，有两个导入方向，一个带标注，一个不带标注，我们可以支持标注，标签有两种格式，一种是coco模式，我们用这个，如果你不明白你可以下载一个标签案例，我们来看看，如果你还不明白可以在线了解一下。我们选择这个格式后，点击上传压缩包，这里有一些上传要求你需要注意，否则平台可能会认为你的图片没有标记，你还是要注意的，包括图片的大小。我准备了一个ZIP，这个比较小，建议大家批量上传，阿波罗数据一碗7000张，打包上传在一起是对网络的又一次考验。上传后，我们可以点击确认返回，可以看到它变成了导入状态，比如数据需要读到内存中，自己标记信息，包括后面的支持预览，我们需要等待一段时间，这个时候你也可以熟悉这个界面。因为上传的数据是70张图片，上传成功后标注显示100%，我们来看看这个数据。我们来看看它是什么样子的，这个数据集非常大，平台加载也需要一点时间，这张图片有3000多个像素，非常大，这个数据集真的被标记到了非常极端的状态，我们很难用肉眼找到被标记的图片，如果你不满意也可以点击继续标注， 看类别，Coco的数据集是影射的，这里可以看到一个数据集，这个数据集质量相当高，所以在模型上进行训练也是一个比较大的测试。
一般来说，截断我们使用的是没有标签的数据，没关系，不是说这样只能导入标注的数据，我们也可以导入多次，我们选择导入方式选择状态不标注，图片也可以，图片压缩包也可以，我们上传图片，它有一些限制，这个没关系， 告诉我它将被重复数据删除，这里据说只能上传 100 张纸。好了，有一些基本的限制，这里我们就不看了，这里给大家展示一下我下载的数据集，这个有一个标签，这是实际的图片，有两个摄像头，摄像头5，摄像头6。101、点击上传，告诉我一个已经结束了，然后不上传。图片有点像，是不是，这张图估计是提取了视频帧格式，所以比较连续，拉的时候比较连续，上传图片的时候也有一些连续性，没关系，这并不影响我们的训练，因为我们的训练重点是样本总数和样本的平衡。上传100张图片，点击确认，导入一会儿，这个导入比较快，因为没有标签，不需要用你的标签验证，可以看出导入成功。
我今天说的这些行动，
其实我们已经完成了使用文档就可以看出来了，比如一个月半老师你说我记不住怎么办，我们可以去详细描述书看看，时间原因我不能把每一个细节都展示出来，大家有兴趣的都可以展开，今天就是扔砖头和玉石， 首先向您介绍部分信息。
导入数据后，你需要标注，
没办法，我上传未标注的数据，这是无法避免的，我会给你看，但是我标注比较慢，不会让大家看到我标注了所有的图片。这里已经划分了带或不带标注的数据，我们就开始标记一个，我选择了多边形，也可以用画笔、圆圈，我的手有点慢，大家忍耐一下。选好这个之后，点击标签，右边一个数字，这个可以快速标注，图片中的数据可以尽可能多地标注，刚才木衫老师说。
接下来，我将介绍Mushirt先生所说的自动标签，我们
随便提交一个，就会以任务的形式展示出来，在运行的过程中，我们看进度，这和Mushirt先生说的一样，有一个艰难的确认过程，它这个模型不知道是对不对，所以需要一个艰难的确认过程， 我们可以理解智能标注，给大家一个详细的介绍。自定义模型是指训练模型，使用它来注释新数据，祝贺您进入正循环，然后我们将拭目以待。很难确认它已经来到这边了，我们继续看状态，没有标记信息90%，已经为我标记了10，我们看这张图中的数据，可以看到中间的小车标志还可以，我放大给大家看， 旁边的共享单车标志不是特别好，这辆车还行，共享单车这部分比较像背景，认不出来，这个时候我们就自己手动划一下，不好意思，我的箱子有点大，标记不是很好，反正我的数据集也是用标签下载的。标记后，单击右侧的内容进行标记。所以总的来说，这个标签平台仍然为每个人做部分工作。
接下来，我上传了我注释的所有数据，以便为每个人演示培训。这里的点服务器，默认，缩放比例，1600×1400还是相当大的画面。选择我加到训练中的数据集，一个是汽车，一个是摩托车，这个问题的目的还是要开始，所以我先开始训练，训练过程比较长。我只是填写了我的电话号码，它会告诉我模型何时训练，所以我不必留在这里。这里你可以看到训练完成，看看训练效果，mAP这么多，大家注意这里，展示误认的画面是什么样的，有误认和缺失识别两种，这应该是标签的问题，这里应该是正确的。摩托车，200多个数据集只有一张图片无法识别，准确率接近100%，这是泄漏识别，这张图片确实有点困难。
好了，模型训练完成后，训练过程相对简单，我们就可以点击申请发布了。因为是本地部署，所以选择一个版本，点击发布，部署时没有端 SDK，我们选择一个 SDK，点击下一步，这里有一些信息，这里给大家快进。提交后，我们会进行初步审查，并认为您的模型可以很快发布，只需要等待一段时间即可发布。这是我前天发的，因为怕直播的时候来不及了，然后我点击下载，下载就黑了，我刚下载了模型包，我就给大家看看是什么。这时可以申请序列号，我们有个代码带零件填写序列号，只要第一次激活就可以离线使用。这里进入应用序列号界面，每个人可以添加几个测试序列号，比如一个序列号是一个月，它问我有多少台设备，我会一个服务器，写一个，点击确认。序列号是立即生成的，这是我自己的个人帐户。
这时，我下载
了吧，就去本地看看下载了什么，不好意思，这个图片推送流会把视频切成1080，目录结构没变，有四个子文件夹，上传过程我没给大家看，这里应该进服务器，视频流启动，上传这个包和几个文件。看看服务器的基本配置，X86Linux系统就可以了，画中画版，看pythna版本，看看现有的软件包，不用担心，这些软件包只是文件依赖，平时用PRP，直接安装这个软件包，因为我安装在这里，很快就有了。让我们看看它是否真的存在，这里已经有一个 SDK，并且已经部署了本地服务器。建议大家有一个可视化界面，就是我上传的文件夹，看图的效果更直观。看看演示文件，这是模型的目录，这个地方需要填写序列号，大家只是想像我一样测试，这里是代码中唯一需要更改的地方，其他地方不需要更改。填好序列号，记得怎么生成，填写到这里，然后回到目录尝试运行，填写型号目录地址，然后选择一张图片，我选一个4启动吧，图片选择开始运行，可以看到它一直运行正常， 变焦是1400×1600，不需要写代码也可以做到，这里你可以调整大小，它必须保证一定的比例。由于我在CPU上运行，因此每个人都必须稍等片刻。这里抓到几个目标结果，所以执行结果就打印出来了，这个运行时间有点长，第一次有认证流程，后期会比较快，我的服务器确实不是很好。目录文件中还有一个文件，我们切换到可视化界面，看看生成的文件是什么样子的。
效果出来了，勉强，因为我在数据集里过滤了，刚才木衫老师说，主体不建议作为目标训练，可能会对模型产生负面影响，70%以上的零件已经被正确识别，这个目前勉强通过。优化的空间还很大，你可以使用平台或者训练自己试一试，看看能不能比我做得更好。回顾代码，我有一台机器，没有显示多台机器的部分。至此，SDK 部署结束了，回过头来看，整个过程我给大家展示了几个功能，比如创建一个模型，它告诉我们需要先有一个数据集，我们上传了数据集，我演示了两个，标记和未标记，带标签是最好的，没有标签有点难，手动还是请朋友和多人一起标注， 你可以再标记一个，使用俄罗斯套娃工具智能标注，标注后我训练，训练的时候要考虑一下， 比如想要部署在云服务器上或者本地部署，训练配置上就存在一些差距，因为我们EasyDL，为了减轻开发者的负担， 这部分不是向所有人展示的。培训结束后，我会告诉你如何下载我们的软件包，然后申请序列号，然后下载，上传服务器，直接在服务器中安装相关的软件包，然后将图片上传到服务器，测试后展示给大家看，整个过程大致是这样的。
如果您对我当前的演示文稿和我之前谈到的内容有任何疑问，您可以专注于它，我们现在将进入 QA 会议。
▌质量保证链接
问：什么是清洁功能培训？这是一位木衫老师的专业回答。
答：非常感谢您这次带您从数据到部署，并带您体验如何使用 EasyDL 平台构建我们的实际用例。刚才问到怎么做数据清洗，这是我们在EasyData平台上为大家提供的功能，就是通过大家的使用来设置相似度，就在休息期间我还观察到，有同学说老师上传的数据有很多相似的图片，有的朋友说清洗后没有一张图片没了， 这与相似阈值有关，阈值调整越高，例如保留相似度不超过百分之一的图片会更多，这与阈值有关。
问：在哪里可以下载数据？
答：在PPT的右上角，您可以扫描此QR码以取下数据。我再说一遍，因为群里的一些新朋友刚进来，在这门课程中，你可以扫描右上角的数据集，你可以得到和月板子老师一样的数据集，使用我们的EasyDL平台进行训练，然后扫描右下角的二维码提交，然后就可以得到100小时的V100培训时间作为礼物。
问：我可以做医用细胞标记吗？
A：这个其实是有可能的，我们也有类似的客户来解决这样的问题，但是这个小伙伴的实际情况我可能不太了解，比如细胞检测，比如红细胞白细胞检测，用视觉解决这个问题应该不是什么难题，而且很多同学也做过类似的问题， 可以实现。
问：培训的一般准确性如何？
答：这是衡量模型效果的指标，与模型的效果有关
每个模型，都比我们专业，比如用NLP进行细分，很难说一个指标能应用多少，这会和实际情况相关，我们做这个指标是在评估报告中用数据集作为泛化衡量指标，具体效果需要落地后再用。
问：我只能手动标记标签吗？
答：这不是，第一个方面，EasyDL平台支持大家上传标注数据。其次，我们支持多人注解，即在前一部分的第一部分，将任务划分为多个团队注解。第三种是智能标注，它首先训练一个模型，然后使用该模型来预测未标注的数据。
问：我需要逐个确认标记的数据吗？
A：不可以，难点情况是用一定比例的固定对比，不是每张图片都要确认，你只需要看有没有明显的错误来纠正，不需要每张图片一一确认，我们也支持一键确认按钮供大家选择。
问：我可以在离线环境中使用 SDK 吗？
答：是啊，为什么我们支持SDK，考虑到很多用户没有公网环境，我们第一次注册的时候需要连接公网，然后就不需要上网了，可以直接使用。
问：谁是多人注释？
答：我们按管理员划分标注任务，
把它分成公司的朋友，把一个工作分成几个小工作，我们设置审核员，管理员可以管理整个标签任务。
问：标签是简单的近似值还是按对象标注？
A：可能是两个场景，第一个是物理检测，遮挡问题在矩形框的标注中，我刚才简单介绍一下，尽量标记遮挡部分的明显特征，分割是像素级标注，我们需要标注出物体的周边轮廓，我们平台会闭环标记出轮廓区域， 完成这样的标注效果，在标注的时候，希望大家尽量打准准确，实物的实际情况是按原样标注，不重不漏，达到更好的标注效果。
问：我可以划分汽车以外的人吗？
答：是的。刚才老师演示了汽车或者自行车的识别，只要加上人作为标签，然后去训练，也可以训练学习。
问：我可以在平台上执行自己的分段任务吗？
答：当然，只要您上传自己的数据集并使用我们的平台，您就可以获得学习自身特征的分段模型。访问易德：
问：作业中的模型精度太低是否存在问题？
A：建议越高越好，后面的课程会讲模型优化类似的函数，然后让效果不断提升，这也是一个体验的过程。
问：人有胖有瘦，要不分不同类别？
A：我知道自动驾驶场景没什么需要的，如果你需要区分场景中的车身特征，那可能是另外一个任务。
问：是否可以识别字符？
答：字符识别一般采用业界使用的OCR，这款EasyDL已经支持自定义OCR模型。
问：我可以识别交通信号灯吗？
答：如果您只想检测灯是红色还是绿色，则可以使用图像分类或对象检测来完成。
【今晚即将上课】
EasyDL零门槛AI开发训练营，今晚8点继续聊！
零门槛无AI开发经验，研发将带你入门工业级经典项目！
小麦检测计数模型农业AI应用的突破.
1. 小麦检测模型开发必备知识：目标检测任务回顾
2. 工程师技能分享：如何提高小麦检测模型的准确性
3、动手练习：教你构建从训练到部署的高精度小麦检测计数模型
解决方案:主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络信息技术以及信息化媒体的高速发展，各大媒体网站平台中的信息量急剧增加，其中大部分媒体信息以文本形式存在。为了便于用户能够快速的获取主题信息，全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵，需要对媒体中的资讯内容进行智能化聚合，实现对主题内容的快速聚合和推送。
现有技术中，一些媒体平台虽然能够在一定程度上对资讯内容按照主题进行聚合，但是由于互联网中存在海量的数据，数据源具有多样化的特点，使得传统的聚合方法无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，也无法实现定制主题内容的推送，导致传统媒体平台的主题内容比较缺乏，主题专栏的快建和维护过程比较繁琐，无法为用户提供智能化的资讯服务。
基于现有技术，需要提供一种能够对源数据进行有效挖掘，实现主题内容的快速推送和聚合，方便用户实现精准主题内容的定制，提升资讯服务智能化水平的主题内容智能聚合方案。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，无法实现定制主题内容的推送，导致主题内容比较缺乏，资讯服务智能化比较低的问题。
本公开实施例的第一方面，提供了一种主题内容智能聚合方法，包括：对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第二方面，提供了一种主题内容智能聚合装置，包括：采集模块，被配置为对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；加工模块，被配置为对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；筛选模块，被配置为基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；推送模块，被配置为基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。本公开能够对源数据平台中的数据进行有效挖掘，实现定制主题内容的快速推送和聚合，使用户能够实现精准主题内容的定制化操作，提升资讯服务智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图；
图3是本公开实施例提供的主题内容智能聚合装置的结构示意图；
图4是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
随着互联网的快速发展，特别是新媒体的发展，对传统媒体带来了巨大的挑战。一是公众的需求发生了变化。面对互联网繁杂的海量信息，需要快速获取主题信息，同时需要全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵。二是媒体发展的需求发生了变化。近年来新媒体发展迅速，如移动端、微信微博、百家号等新媒体对内容呈现差异化的需求，新闻的传播方式也不再是刻板、固定、一成不变的，而是将越来越向连续、不间断、实时更新的新型模式方向发展，媒体需求的这个变化对主题内容的快速反应要求更高。三是主题内容建设的需求发生了变化。现在对于突发的重大事件，需要快速形成主题专栏内容且需要对专栏内容进行全方位、实时、高效的维护更新，及时为受众提供真实可靠资讯，避免错误信息传播引发不必要的恐慌。
本公开实施例通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容的推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题的聚合应用。
下面结合附图对本公开实施例所涉及系统的整体架构进行说明。图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图，如图1所示，主题内容智能聚合系统具体可以包括以下内容：
为了实现主题内容的智能聚合，首先要建立相关领域的智能化资讯数据库，通过分类、标注、自动聚类、深度学习等信息化技术，将资讯内容智能化，形成智能化资讯数据库。在智能化资讯数据库的基础上，通过主题内容定制与内容加工，实现主题内容聚合服务。主题内容聚合平台由基础设施层、系统层、数据中心层和应用层组成。其中，基础设施层由服务器、存储、网络、安全设备组成；系统层由操作系统、中间件、数据库和虚拟化服务器组成；数据中心层由主题内容采集接入系统、主题内容智能处理系统、主题内容知识加工系统、主题内容数据管理系统4个系统组成；应用层由智能主题内容服务、主题内容加工、主题内容定制服务、主题内容推送组成。
下面结合具体实施例对主题内容智能聚合系统中的数据中心层和应用层进行详细介绍，具体可以包括以下内容：
一、数据中心层在主题内容聚合平台的构建中起着至关重要的作用。数据中心层的任务为完成数据的聚合、语义分析、知识加工、大数据管理等功能，为上层应用提供数据支持与算法能力。
其中，主题内容采集接入系统重点解决数据源的接入问题，针对多源异构数据的接入，将推送数据进行多源、多时态、多尺度的整合。主题内容采集接入系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据接入和采集功能模块。数据接入是指将已构建的资讯数据接入进来。数据接入服务功能可提供数据传输服务，在统一数据标准及存储逻辑的基础上，通过多种数据接入渠道，支持数据文件、数据库、表、字段及数据内容片段的接入。实现对新闻、报刊、社交媒体、移动客户端、网站、公众号等平台的实时监控和自动采集，满足对海量互联网信息资源的快速获取需求。
2)数据清洗和校验排重功能模块。实现数据清洗功能，处理字段的残缺、错误和重复等数据问题。实现在接入数据时对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等数据预处理工作，确保数据质量。
3)标准化数据转换和校验功能模块。对清洗之后的数据进行标准化处理，实现将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入系统，包括实时数据和离线数据的标准化定义。
主题内容智能处理系统通过大数据智能处理技术手段进行自动分词、关键词提取、信息分类、聚类等。重点解决数据的智能化问题，主题内容智能处理系统包括但不限于以下功能模块：
1)自动分词功能模块。提供基于融合了词典和CRF、HMM分词模型的文本自动分词功能，实现对文本的分词操作，返回正确的处理结果。
2)关键词提取功能模块。提供文本的关键词提取功能，利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。
3)知识图谱功能模块。提供实体识别、事件抽取等功能，可以从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体与事件元素。
4)文本分类模块。提供基于Word2vec，BERT算法的文本分类能力，可实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能。文本分类模块协助构建了基于相关领域的内容分类体系，对于文本内容打标、主题内容的快速形成、用户画像与用户个性化推荐提供了关键支撑。
5)稿件聚类模块。提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力。通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。
6)热词分析功能模块。在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
大数据管理子系统主要是解决数据的存储管理、检索服务与数据管理，大数据管理子系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据存储功能模块。数据存储要求采用分布式存储框架及分布式数据库，提供大规模稀疏数据的存储方案和技术方法，并实现大规模稀疏数据的有效存储。
2)数据管理功能模块。一是数据质量管理。系统应能够对整个数据链路的数据质量进行管理，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，指导决策者的决定。二是元数据管理。实现数据服务平台全局的数据预览，血缘分析和影响性分析，不同组织的数据共享以及系统数据的健康监控。用户可通过元数据分析直观了解到数据的来源、数据之间的关系、数据流向、数据被引用次数等重要信息，便于用户直观的把握数据资产状况。三是统一数据生命周期管理。系统应提供数据的采集处理应用和分析服务的各个阶段提供统一处理流程和中间状态的调度、管理和监控，主要是对数据质量进行检查和分析，定期形成报告，并管理质量规则，使数据创建、获取、加工、使用、维护的全流程质量可控。四是资源调度与任务管理。数据服务平台通过统一资源调度和任务管理，实现对所有计算和查询等操作任务管理，实现对任务所需CPU、内存和网络等资源调度，保障所有任务平稳、快速地运行，状态可监控可管理。五是要求实现数据检索功能。能够对文本进行快速切词，并采用多种索引技术和索引管理、校验技术，完成对数据文本信息检索。
3)上传下载功能模块。用户可单个或批量上传和下载稿件、图片、视频、主题内容、音频、pdf、word、PPT等资讯。一方面满足各种数据接入管理、主题定制、资源上传、数据统计等功能的交互要求，另一方面对数据接入管理的内容、主题内容定制的结果、资源上传的结果进行良好的展示。
知识加工子系统主要是进行知识的信息采集
及关键数据抽取，构建主题内容所需的基础信息知识库，并提供数据查询展示，为主题内容提供数据和业务支撑。知识加工子系统包括但不限于以下功能模块：
1)知识标注和任务管理功能模块。通过知识图谱技术实现知识的自动抽取扩充，支持机器自动抽取与人机结合方式形成准确的知识库构建；支持多人协同标注；支持对主题内容的属性进行标注，例如资讯分类、关键词、摘要等。提供知识条目级和属性级的知识加工功能,实现标注的具体要求与标注内容,支持协同标注的任务分发，对标注任务实现全流程监控与管理。在知识标注的过程中，实现具备知识新鲜度的知识更新功能。
2)粗知识管理功能模块。提供粗知识管理功能，系统支持已有粗知识的导入，以及导入粗知识的有效管理和协同标注任务发布；支持已有结构化知识的导入，对于用户已有的结构化知识需要导入到知识库，与现有知识库进行融合。
3)知识库管理功能模块。对知识加工平台实现系统的配置管理，包括知识库标注字段配置、用户管理、关系管理、分类管理、关键词管理。对知识标注任务的结果实现导出，支持批量导出功能。
二、应用层是主题内容聚合平台的应用，包括智能主题内容服务、主题内容定制服务、主题内容加工与主题内容推送。平台通过聚合、众筹、创作、融合等智能化内容生产方式，汇聚国内外相关主题资讯，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。
其中，智能主题内容服务使用事件识别、热点识别等算法实现热门事件内容的自动发现与捕捉功能。通过自动聚类算法，汇聚主题内容，自动聚合、生产相近内容主题。通过深度学习分类模型，构建基于行业垂类的分类体系，智能计算稿件所属类别，快速形成各领域专栏与相关主题。
智能内容定制服务支持用户录入相关条件(关键词、来源、媒体类型、分类标签、属性、发稿时间等)，系统自动启动数据汇聚工作，支持实时数据与历史数据的汇聚，支持人工设定汇聚条件，包括是否去重、是否是可信源、汇聚条数、汇聚频次等，提供主题内容定制服务。
主题内容加工提供主题内容创建、修改、删除、检索等操作。可以录入主题内容标签、关键词、起止时间、主题内容文字描述等主题属性数据。可维护主题中的稿件，按日期、分类进行内容加工。支持主题页面生成模板，主题制作成功后平台可实时显示主题内容列表与详情。
主题内容生产完后可推送至全媒体采编系统、网站发布系统、APP管理系统等其他平台与系统，可实现基于规定时间段的推送频次。支持数据查询接口与推送接口，协助媒体各环节展开主题内容定制工作。
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图。图2的主题内容智能聚合方法可以由服务器执行。如图2所示，该主题内容智能聚合方法具体可以包括：
S201，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；
S202，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；
S203，基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；
S204，基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
具体地，源数据平台可以认为是原创
稿件数据的来源，源数据平台可以包括制定站点、频道、栏目等对应的平台，比如新闻网站平台、公众号平台、移动客户端平台等。不同源数据平台中原创
稿件数据的格式可能存在区别，因此在进行数据接入时，需要对原创
稿件数据进行统一标准化处理，即将原创
稿件数据存储为具有相同数据标准和存储逻辑的数据结构。
进一步地，本公开实施例涉及的主题内容智能聚合系统，可以理解为集数据采集、数据预处理、数据加工、数据管理、数据推送为一体的主题聚合平台。基于该主题聚合平台，用户可以定制化主题内容，基于用户设置的定制条件对主题内容数据库中的稿件数据进行筛选，并进一步基于用户配置的推送条件，实现稿件数据的定时、定量推送，从而实现自动化主题内容定制服务。
根据本公开实施例提供的技术方案，本公开通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题内容的聚合应用。
在一些实施例中，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，包括：构建与源数据平台中的原创
稿件数据之间的数据传输通道，基于数据传输通道，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行统计，对统计结果中使用频次大于阈值的原创
稿件数据及其对应的互动数据的采集频率进行增加，以获得使用频次更高的源数据平台中的原创
稿件数据；其中，原创
稿件数据为多源异构数据，在采集原创
稿件数据之后，将原创
稿件数据按照统一数据存储模型存储到主题内容数据库中。
具体地，在对源数据平台中的原创
稿件数据进行采集之前，需要建立主题内容智能聚合平台与源数据平台之间的数据传输通道，通过该数据传输通道接入源数据平台中的原创
稿件数据，并且在接入原创
稿件数据时，需要将多源异构的原创
稿件数据转化为统一数据标准和存储逻辑的数据模型或数据结构，并将统一格式后的原创
稿件数据存储到主题内容数据库中。
进一步地，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，还可以对各个源数据平台中的原创
稿件数据的使用情况进行统计和监控，即统计并监控各个站点、频道、栏目等来源内容的使用情况，对于使用频次比较高的来源内容，增大对这部分内容的采集频率，采集的数据包括原创
稿件数据和互动数据，互动数据为稿件对应的点赞、评论、采集
、转发等。本公开实施例通过对源数据平台中的原创
稿件数据进行监控，根据对原创
稿件数据使用情况的统计结果，来改变原创
稿件数据的采集频次，从而提高内容的实时性和准确性。
在一些实施例中，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，包括：对原创
稿件数据进行数据清洗，并去除原创
稿件数据的标签和页面干扰信息，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，对原创
稿件数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记，以得到预处理后的文本内容数据。
具体地，对于采集到的原创
稿件数据，首先需要对其进行内容处理，在实际应用中，原创
稿件数据的内容预处理过程包括但不限于以下内容：首先对原创
稿件数据进行数据清洗，处理原创
稿件数据中的字段残缺、错误和重复等问题，其次，对清洗后的原创
稿件数据进行去标签、去除页面干扰信息(如广告等)获取稿件的内容数据，最后，还可以对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等预处理操作，从而确保数据质量。需要说明的是，上述预处理过程可以依次全部执行，也可以按照需求选择执行。
进一步地，对于预处理后的文本内容数据，可以进行标准化处理，将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入到主题内容智能聚合系统中，其中，统一数据格式包括实时数据和离线数据的标准化定义。
在一些实施例中，利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，包括：利用预设的知识加工方式中的一种或多种方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，其中，预设的文本知识加工方式包括以下知识加工方式中的一种或多种的组合：自动分词、关键词提取、摘要提取、实体识别、事件抽取、关系提取、文本分类、词性标注、以及地域识别。
具体地，在对原创
稿件数据进行预处理之后，利用预先配置好的知识加工方式对文本内容数据做进一步的分析，在实际应用中，本公开实施例预先配置好的知识加工方式包括上述方式中的一种或几种的组合，应当理解的是，上述知识加工方式不必全部执行，可以根据需求选择其中的一种或多种方式来执行。下面结合具体实施例，对上述知识加工方式的具体内容进行详细说明，具体可以包括以下内容：
自动分词是指利用预设的自然语言处理模型对文本内容数据进行处理，得到分词结构，比如基于融合了词典、CRF和HMM分词模型的文本自动分词算法，实现对文本内容数据的自动分词操作。CRF(Conditional Random Fields，条件随机场模型)以及HMM(HiddenMarkov Model，隐含马尔科夫模型)是自然语言处理中的常规模型，可用于解决文本序列标注问题，如分词、实体识别、词性标注等。
关键词提取是指对文本内容数据中的关键词进行提取，比如利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。在实际应用中，通过对目标文本进行分词处理，得到词语集合，通过生成词语的词向量来生成文本向量，根据词向量、文本向量，从词语集合中确定出关键词，从而达到有效提取文本中的关键词的目的。
实体识别及事件抽取是指从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体元素与事件元素，利用识别出的实体元素与事件元素，构建实体元素与事件元素之间的知识图谱。
文本分类是指基于词向量计算工具Word2vec或者预训练的语言表征模型BERT，实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能，以BERT算法为例，将文本先采用N-Gram切词算法进行处理得到新词组合，再基于BERT浅层网络提取新词组句法与词法信息，并计算新词组合的左右信息熵、互信息、tf-idf等离散特征，最后利用DNN二分类模型，使用上述特征对新词进行识别，从而实现准确识别词语的目的，可以对文本内容进行准确的语义识别。基于BERT算法的识别结果，可以实现对文本的主题内容进行打标，实现主题内容的划分。
地域识别是指根据文本中与地域相关的词语确定文本的内容地域，以及根据文本的来源确定媒体来源地域，即本公开实施例的地域识别收录
两个不同维度的内容，即文本的内容地域和媒体来源地域。基于地域识别结果可以对文本内容数据做进一步的区分和聚类。
进一步地，在对文本的内容地域进行识别时，首先利用文本识别算法提取地域名称，根据地域名称在文本中的所属位置(比如标题、摘要、正文等)以及地域名称与文章内容的语义关系特征，利用预置的分类模型，比如GBDT或者支持向量机模型SVM等，计算出文章所属的内容地域。
在一些实施例中，该方法还包括：关键词提取包括基于对文本内容数据中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重计算，根据权重计算结果，从文本内容数据中提取出若干个核心词语；实体识别及事件抽取包括从半结构化或结构化的文本内容数据中识别出与目标相关的实体元素和事件元素，并利用实体元素和事件元素生成知识图谱；文本分类包括利用预训练的语言表征模型对文本内容数据进行主题分类，并根据分类结果对文本内容数据按照主题进行打标，并生成文本内容数据对应的主题内容；地域识别包括对文本内容数据对应的地域进行识别，以便根据识别结果为文本内容数据设置相应的地域标签，其中地域识别包括内容地域识别和媒体来源地域识别。
具体地，除上述知识加工方式以外，本公开实施例还可以对文本内容数据执行以下智能化处理，例如进行稿件聚类，提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力，通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。另外，还可以提供热词分析功能，在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
在一些实施例中，基于预定的主题定制页面，获取用户输入 查看全部
现正式进入第一讲：自动驾驶场景应用初步探索：场景分析模型开发实践。
我
我是百度AI平台研发部的高级研发工程师Mu Shirt，我稍后会为大家开发实际流程。
这是今天课程的大纲：
首先，进入数据处理方案的详细介绍，我们之所以选择自动驾驶的场景，是因为我们都知道AI与我们的生活息息相关越来越紧密，很多应用都落地在生活中，这门课程我们选择了自动驾驶的热门研究方向，利用EasyDL平台演示如何选择数据集， 模型构建，以及操作流程的实际部署。
由于自动驾驶场景较为复杂，因此在本课程中，我们从数据集中选择来演示开发过程。通过左边的数据集生成模型后，我们会像右边一样用实际的应用场景图片进行预测，希望得到右下角预测的效果。
Flypaddle企业版面向企业级AI开发者打造，是AI开发的双平台模式，包括面向企业AI应用开发者的EasyDL零门槛平台，支持零代码自动化模型训练，BML全功能AI开发平台面向企业AI算法开发者，提供不同的建模方式。EasyDL零阈值平台为不同方向提供了更好的模型，下面我将对EasyDL零阈值平台做一个简要介绍。
EasyDL零阈值AI开发平台支持图像、文本、音视频和结构化数据的模型训练。首先，EasyDL平台提供了一个数据处理模块，其中收录
多种数据服务;在模型训练模块中，为提升模型训练效果，提供了百度独家的超大规模预训练模型，包括视觉和语义理解两个预训练模型，并提供自动超参数搜索、自动数据增强等功能。同时，EasyDL为经过训练的模型提供评估报告和多种视觉归因分析工具，帮助大家评估模型的质量。在模型部署方面，提供公有云、私有化、端端部署、软硬件一体化部署。
以我们今天展示的实际应用场景为例，如果需要在自动驾驶场景中训练车辆分割模型，如何利用EasyDL平台进行训练？首先我们可以选择图像分割模型，其次，将我们的图像上传到平台上进行标注，然后选择模型进行训练，比如选择图像分割训练以获得近90%的mAP效果，将其发布为设备端SDK，然后在Linux系统中进行离线计算， 对于不同的任务，可能只需要 15 分钟即可完成模型训练和部署过程。
让我们回到AI开发的解释和介绍。AI开发是一个系统工程，包括模型选择、数据采集、数据处理、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务流程，每个流程都有一些技术要点，本次EasyDL零门槛AI开发训练营系列课程是针对模型开发在不同环节需要关注和掌握的技术重点难点进行讲解， 本课程主要针对数据处理并与您分享。
首先是模型选择，将模型选择
归类为数据处理会让人感到有些困惑，为什么，因为我们在训练模型的时候，如何利用AI来训练模型，首先要决定的就是选择什么模型。以EasyDL平台为例，EasyDL在模型类型上提供了很多选择，包括图像分类、目标检测、图像分割，还支持NLP方向文本分类或文本匹配，或者机器学习数据预测表预测，那么什么模型可以有效解决问题呢？这首先需要了解场景，因此我们将此模型选择放在数据处理的第一步。如何选择模型，我们以视觉为例，首先我们需要了解不同任务类型实际可以解决的问题，比如我们的图像分类适合整个地图区域的高清预测，比下图所示，你可以给图片贴标签，你可以分类这个就是鞋子或者鞋底或者鞋垫的外观， 我们可以使用分类模型来完成任务。目标检测主要适用于图像矩形区域的标签预测，像质检场景一样，我们可以使用检测模型来完成要求。图像分割主要适用于图像中的像素级标签预测，如图像的背景识别、背景的替换，现在短视频领域的背景替换，应用场景可以用来完成这样的任务。
结合我们课程实际操作中的任务，自动驾驶场景中的车辆识别，首先要明确需要解决的问题，首先我们希望能够识别汽车、摩托车或行人，其次是隧道中可能存在一些凹形物体或需要穿越的物体， 我们要判断这条隧道的轮廓，如果采用物体检测模型，返回的是一个矩形的盒子，所以不利于我们判断隧道的位置。我们希望获取隧道的 MASK 信息，这与我们预期的输出有些不同。因此，我们选择图像分割模型，返回像素的信息，并根据场景的具体需求判断模型类型，在这个自动驾驶场景中，我们使用图像分割模型来完成训练任务。
当然，我们也有一些特殊的情况，比如我们可能会遇到像第一只猫识别这样的情况，我们发现图像分类、目标检测、图像分割可以解决我们的问题，那么选择就会比较困难，这就需要结合我们任务的实际情况，比如我们对这个任务是否有精度要求， 就是要达到90%以上的准确率，一般来说，模型的复杂度越低，精度就会降低，复杂度越高，准确率越好。二是对延迟的需求，也就是模型最终落地的是什么设备，这个设备的算力能不能支持我们运行更复杂的模型，或者是否需要设备上的内存或者预测时间。第三是数据变化的速度和维护成本，我们在这里列出考虑数据的变化和维护会有一些新的数据，如果你去培训那么里面会有一些采集、标注、清理的费用，如果分类任务，标识信息比较简单，一张图片就有标签， 检测是对象在图片上，标记一个矩形框，划分需要使用（MASK），这样的标注比较复杂，结合我们的任务情况，如果任务本身不是特别复杂，我们建议你更喜欢低复杂度的模型。
当然，也有一些场景我们建议选择高度复杂的模型，比如这个图需要识别狗，虽然图像分类模型也可以识别狗的图片，但是识别准确率只有76.4，我们观察到图片的背景有很多类似的狗图片， 如果我们用这个模型来预测一只狗只是在背景上，可能会把这张图片识别为狗牌，这和我们实际的应用场景是不一样的，在这种情况下我们会推荐大家使用物理检测模型，然后我们会看到它的准确率已经大大提高到了91.1%。这是第一种情况，即对于具有复杂背景的方案，建议使用高度复杂的模型。在第二种情况下，需要识别的对象或关注的对象对于整个画面来说不清楚或不太清晰，比如图像分类我们会识别整个图片的特征，并使用物理检测来关注矩形关注的局部对象特征，这有助于我们建模学习， 我们希望关注这个对象的主体特征，这也会将准确率从83%提高到96%。
刚才说了模型选择，接下来就是数据采集
，我们这门课程选择的数据集是开源数据集，可以直接使用，不需要考虑采集
的问题。但是，在实际应用中，此过程可能会遇到一些困难。例如，采集
物理环境的影响：第一次采集
可能在工厂、园区、生产线等，或者一些特殊场景会遇到光、油污染等物理环境影响;此外，采集设备的选择也是一个问题，比如用什么样的相机进行采集，这是采集过程中遇到的难点。EasyDL内置EasyData智能数据服务平台，不仅提供免费的数据采集SDK，还与AI市场硬件边缘设备采集设备联动，设备内置采集SDK，可以省去繁琐的设备选型、调试和开发过程，同时通过SDK完成图片、数据和云平台， 使我们的数据采集效率从数周缩短到数小时，采用这样的方案具有端云协同、软硬件一体化的特点。
采集完毕后会进入数据处理流程，本课将简单分享大家如何选择训练数据，如何提高数据质量，如何更好地完成数据标注，如何完成数据丰富，如何进一步提高数据利用率。
首先是数据划分，相信大家有些疑惑，训练数据集越多模型越好？其次，我们标记的数据越多，模型就越好？我们必须对这两个问题打上一定的问号。如下图所示，例如，实际应用场景数据是识别实际道路上感兴趣的汽车、行人、自行车或隧道的特征，采集
的数据可能是实际车展场景中的图片。是的，但是因为应用场景和实际场景相差很大，在使用这个模型的实际应用过程中，模型效果会不尽如人意，就是模型的泛化不符合业务应用的要求。这说明训练数据应该用实际业务数据进行训练，而附加的车展数据只能作为补充数据，因为有些场景数据源确实很难，训练数据相对稀缺，这时候我们可以使用一些额外的数据来丰富数据集的品类特征， 但不建议使用训练数据作为主体。
二、
标签不平衡，比如上图中右图，汽车类有5张图片，自行车类有30张图片，可想而知模型会过多地了解自行车的特性，而汽车的特征学习相对较小，样本的数据预测效果会比较差， 这意味着确保不同类别之间的平衡。数据集的划分一般分为训练任务中的训练集、验证集和测试集。训练集是直接用于训练模型的数据，需要尽可能是实际场景数据，模拟数据可用于或补充限制性场景下的训练。二是验证集合，验证模型的有效性，选择最优模型。测试集是在模型真正落地后得到一个模型，会用测试集的数据来验证模型的实际效果，即泛化的效果，测试集和测试集不能掺杂训练数据。
以下是我们列出的常见问题，比如如果训练集和验证集非常相似怎么办，这个时候会出现什么样的问题，有哪些
准备要点 此时，训练集和验证集的数据非常相似，这会导致模型过度拟合，因为它既是裁判又是运动员。验证集和测试集不是实际应用场景数据，使得实际场景无法判断，导致模型在实际使用中出现一些问题。对于上面的第一个问题，在类似的情况下，我们可以使用EasyDL平台的数据清洗，或者上传独立的数据集、验证集和测试集来避免此类问题。第三个问题是三类数据集的划分是否有一定的比例，一般平台默认为7：2：1提供最终的验证指标。
接下来是数据清洗，
首先要确定数据是否需要清洗，就需要对数据质量有一个衡量指标。二是我们如何选择大量的清洗操作。EasyDL平台依靠EasyData平台对数据提供多维度的判断报告，包括是否存在不均匀的尺寸分布，一些客观比例的不均匀分布，如果存在这样的问题，可以使用EasyData的操作来完成数据集的清理。比如像这个实际场景中的自动驾驶数据集，它的采集可能是在道路的实际场景中，如果采集设备长时间不动，一段时间采集的图片可能相似或者相差不大，这就导致这部分数据太多， 导致其他数据太少，在这种情况下，您可以使用EasyData重复该功能以删除类似的图片。例如，图片的分辨率太高，图片可以裁剪，变小，整个过程完全自动化，通过这个过程可以降低近80%的人工成本。
还有一个功能，在EasyData清洗中，支持我们调用一些过滤器，没有人体，没有人脸图片，一般适用于视频场景监控，清洗后的数据页面只收录
人体或人脸图片，更能满足实际场景数据的需求，帮你过滤一些干扰数据集，提高模型效果。此外，针对自然语言处理NLP的方向，我们的清洗解决方案还提供了删除表达式、链接、繁体字、简体字等功能，如果您有数据清扫需求，可以在EasyData平台上体验和使用。
下面是数据标签。数据标注是数据处理过程中比较耗时的部分，我们也整理了一些标注过程中的问题给大家分享。第一个问题是标签错误，就像上图，比如识别长颈鹿，两个物体非常接近，用一个标签框来标记，可能会导致里面有两个物体，这是错误的标签，其实我们只需要给每只长颈鹿做一个单独的标签。接下来的问题就是缺少标记了，像这个自动驾驶场景我们要识别汽车，有的汽车被标记了，我们可以观察红框中的两辆车，这也是我们要检测的对象，但是漏掉的标记，这样就算是非汽车学习了，显然这是不对的， 所以我们必须给每辆车贴上标签。
下面简单介绍一下在遮挡的情况下如何贴标签，左图列出了四种情况，上页图中所示的两只长颈鹿，存在遮挡的问题，我们这个时候如何完成标注，我们有一个原则，设定明确明确的标注标准， 标注尽可能详细，现场覆盖尽可能全面。第一张有错误的标记，下面确实标记了两个矩形框，第三张图是第一只长颈鹿的左半部分，右半部分没有标记，右下角是长颈鹿左边的标注完全收录
了下面小长颈鹿的特征，这会导致模型学习时出现一些问题， 这里我们推荐第二种标注方法，红色框完全标明高大长颈鹿的特征，绿色框完全标明小长颈鹿的完整特征，这个标注尽可能详细，场景的覆盖面要尽可能全面。右边的图片是下面给出的零售商超级场景的例子，可以观察，和第一张图一样，是物体的侧视图，虽然标签没有被遮挡，标签部分有70%，但是我们没有明显的数据学习特征，既然是这种情况我们就不能把它作为标签。在第二种情况下，虽然前面有一些遮挡，但上部的暴露部分超过70%，并且也有明显的特征，此时我们将标记暴露部分。总的来说，标签过程应该很好，不会错过完成它。
说到标注，大家会觉得选择不同的型号，分类好，分类就是选择一个标签，比如检测，分割来标记这个矩形框，分割要完成MASK标注的图，标注的类型很复杂，标注工具够用吗？别担心，我们在EasyDL使用EasyData平台为您提供各种注释模板，即使是没有算法基础的学生也可以简单地开始。第二个问题是，如何减少标签工作量？我们提供多人批注，可以通过团队或多角色的方式划分整个批注任务，每个学生可以关注自己分配的任务，并且有管理员审核员对批注结果进行审核和统一管理，提高大家的批注效率。此外，我们还提供智能标签工具，后面会详细介绍给大家。
在注释过程中，例如
EasyDL平台在标注过程中提供了多种标注工具，像图像分割在实际演示过程中后期，岳半子老师会实际为大家演示如何标注。尺寸标注工具支持多边形、圆形、线条、画笔、橡皮擦。在标注时提供友好的注解体验，包括实时显示、全屏批注、灵活缩放，相信大家使用我们的平台都会得到很好的注解体验。
此外，我们的平台还支持上传已标记的数据，
比如我的数据集已经标注了，我想把数据上传到平台，不想去标注，也没关系，以我们的场景为例，标注数据的格式是图片名+同名的JSON文件，文件是文件长宽的描述， 以及围绕每个注释框的多边形外围轮廓点的组合。
刚才说到标注问题的时候提到智能标注，智能标注就是解决大量数据标注难题，目前平台支持目标检测、图像分割、文本分类3类任务场景智能标注，我们怎么用，简单介绍一下原理。首先，我们需要标注少量数据并开始智能标注，标注过程会迭代训练，得到一个模型，用这个模型来预测未标注的数据，预测结果会有一套算法来计算一个疑难情况，我们人工验证确认图片，疑难情况也可以二次迭代， 然后用之前的模型进行迭代训练，训练后再挖掘出这样的难点案例，经过两到三次迭代的过程会得到更好的模型，此时就可以完成未标注数据的一键确认过程。智能标注硬样本后，主动学习挖掘算法适应不同任务，同一模型效果指标的数据标注量降低70%。右图是使用智能标注应用、面包自结算、停机坪飞机停车检测、汽车零部件识别的实际场景，因此使用智能标注可以解决标注问题，大大提高标注效率，降低标注成本。
最后说说数据增强，其实我们之前
的调查发现，66%的公司在数据集上都会有偏差或者错误，之前我们提到数据清洗，可以对数据去重复数据进行模糊增强，我们怎么扩展，比如我们用数据合成的方法，像单品图谱更新非常快，在实际场景中没有看到这个SKU， 新的SKU就要出来了，针对这种情况我们用合成和增强的方法，解决大家在实际场景中模拟SKU的画面，为了减少每个人90%的数据需求，类似的解决方案也会针对不同的任务在EasyData平台上推出，扩展这样的数据集，减少每个任务所需的数据量。
最后，例如，我们
数据标注，清理，扩展，我们
获取模型，如何在实际使用过程中提高数据的利用率，EasyDL支持数据返回功能，我们针对公有云，在线推理API实时服务，我们将预测结果用于存储，数据集成，数据验证和筛选，数据标注上传，自动化流程，减少人工操作，模型优化过程，主要用于迭代模型优化， 减少人工操作近75%，数据处理提高80%。
接下来，我们将进入实战阶段流程，请岳板子演示如何使用EasyDL平台创建场景分析模型。
▌实际演示
岳板子：大家好，很高兴在直播间见到大家，我后面要介绍的话题是带大家通过一个关于如何使用EasyDL平台的实践练习，以及EasyDL平台是如何实现的。首先
简单介绍一下，包括这些方面，和我们平时用来创建AI模型是一样的，比如我们先训练一个模型，用一个模型，一般都是这样的，为什么要训练，首先要有一个模型，还要有数据，对吧。我将与您一起回答这个问题，并与您一起使用该平台。平台入口在哪里，因为这个训练时间有点长，不可能把大家一起标注数据，所以我录了一个画面。首先进入图像分割，从控制台输入，或从大分类输入。这是我自己的账号登录界面，但还没有创建模型，左边有一些介绍，大家对这个整体都有了解，包括模型中心、数据中心和部署中心，我们还有一个话题就是用一种纯离线部署的方法，就是可以部署到自己的服务器上， 非常方便。
我们先创建一个模型，因为是阿波罗数据，我们取一个名字，如果是个人比较简单，公司稍微复杂一点，我就填进去。行业比较多，大家根据自己的实际情况选择，我选择智能交通，功能描述可以写得很详细。创建模型就像几个步骤一样简单，单击“下一步”，看看接下来会发生什么，它告诉我们你没有模型，你需要上传模型才能训练。然后我们先创建一个模型数据集，在训练前创建一个数据集，点击创建，该数据集是阿波罗数据集，图像分割。数据集创建完之后，我会介绍这个数据集，因为自动驾驶这方面可能还有一些事情没有做，我们用的是 Apollo 数据集，界面比较简单，介绍一下数据集的来源，这是百度提供的带有像素级标签的数据集，这个数据集不好贡献， 让我标记一下这个数据肯定会崩溃，这里有一些类定义，你需要去首页注意，否则就是图片上找到的一堆数字，大家很难理解。
然后到下载界面，我建议大家找一个更大的数据集，因为图片分辨率很高，数据集很
大，有17000张图片，考虑到时间和效果问题，我们没有全部下载，这样我们训练的成本非常高，我们暂时只下载了一部分数据集，如果要使用这个数据集可以选择更大的服务器，更好的网络。后面我会给大家展示下载文件的目录，数据集概述是这样的，有兴趣可以自己下载进行训练，不过这里的数据已经标注好了。
然后你可以导入
我们的数据在这里，导入到EasyDL平台，有两个导入方向，一个带标注，一个不带标注，我们可以支持标注，标签有两种格式，一种是coco模式，我们用这个，如果你不明白你可以下载一个标签案例，我们来看看，如果你还不明白可以在线了解一下。我们选择这个格式后，点击上传压缩包，这里有一些上传要求你需要注意，否则平台可能会认为你的图片没有标记，你还是要注意的，包括图片的大小。我准备了一个ZIP，这个比较小，建议大家批量上传，阿波罗数据一碗7000张，打包上传在一起是对网络的又一次考验。上传后，我们可以点击确认返回，可以看到它变成了导入状态，比如数据需要读到内存中，自己标记信息，包括后面的支持预览，我们需要等待一段时间，这个时候你也可以熟悉这个界面。因为上传的数据是70张图片，上传成功后标注显示100%，我们来看看这个数据。我们来看看它是什么样子的，这个数据集非常大，平台加载也需要一点时间，这张图片有3000多个像素，非常大，这个数据集真的被标记到了非常极端的状态，我们很难用肉眼找到被标记的图片，如果你不满意也可以点击继续标注， 看类别，Coco的数据集是影射的，这里可以看到一个数据集，这个数据集质量相当高，所以在模型上进行训练也是一个比较大的测试。
一般来说，截断我们使用的是没有标签的数据，没关系，不是说这样只能导入标注的数据，我们也可以导入多次，我们选择导入方式选择状态不标注，图片也可以，图片压缩包也可以，我们上传图片，它有一些限制，这个没关系， 告诉我它将被重复数据删除，这里据说只能上传 100 张纸。好了，有一些基本的限制，这里我们就不看了，这里给大家展示一下我下载的数据集，这个有一个标签，这是实际的图片，有两个摄像头，摄像头5，摄像头6。101、点击上传，告诉我一个已经结束了，然后不上传。图片有点像，是不是，这张图估计是提取了视频帧格式，所以比较连续，拉的时候比较连续，上传图片的时候也有一些连续性，没关系，这并不影响我们的训练，因为我们的训练重点是样本总数和样本的平衡。上传100张图片，点击确认，导入一会儿，这个导入比较快，因为没有标签，不需要用你的标签验证，可以看出导入成功。
我今天说的这些行动，
其实我们已经完成了使用文档就可以看出来了，比如一个月半老师你说我记不住怎么办，我们可以去详细描述书看看，时间原因我不能把每一个细节都展示出来，大家有兴趣的都可以展开，今天就是扔砖头和玉石， 首先向您介绍部分信息。
导入数据后，你需要标注，
没办法，我上传未标注的数据，这是无法避免的，我会给你看，但是我标注比较慢，不会让大家看到我标注了所有的图片。这里已经划分了带或不带标注的数据，我们就开始标记一个，我选择了多边形，也可以用画笔、圆圈，我的手有点慢，大家忍耐一下。选好这个之后，点击标签，右边一个数字，这个可以快速标注，图片中的数据可以尽可能多地标注，刚才木衫老师说。
接下来，我将介绍Mushirt先生所说的自动标签，我们
随便提交一个，就会以任务的形式展示出来，在运行的过程中，我们看进度，这和Mushirt先生说的一样，有一个艰难的确认过程，它这个模型不知道是对不对，所以需要一个艰难的确认过程， 我们可以理解智能标注，给大家一个详细的介绍。自定义模型是指训练模型，使用它来注释新数据，祝贺您进入正循环，然后我们将拭目以待。很难确认它已经来到这边了，我们继续看状态，没有标记信息90%，已经为我标记了10，我们看这张图中的数据，可以看到中间的小车标志还可以，我放大给大家看， 旁边的共享单车标志不是特别好，这辆车还行，共享单车这部分比较像背景，认不出来，这个时候我们就自己手动划一下，不好意思，我的箱子有点大，标记不是很好，反正我的数据集也是用标签下载的。标记后，单击右侧的内容进行标记。所以总的来说，这个标签平台仍然为每个人做部分工作。
接下来，我上传了我注释的所有数据，以便为每个人演示培训。这里的点服务器，默认，缩放比例，1600×1400还是相当大的画面。选择我加到训练中的数据集，一个是汽车，一个是摩托车，这个问题的目的还是要开始，所以我先开始训练，训练过程比较长。我只是填写了我的电话号码，它会告诉我模型何时训练，所以我不必留在这里。这里你可以看到训练完成，看看训练效果，mAP这么多，大家注意这里，展示误认的画面是什么样的，有误认和缺失识别两种，这应该是标签的问题，这里应该是正确的。摩托车，200多个数据集只有一张图片无法识别，准确率接近100%，这是泄漏识别，这张图片确实有点困难。
好了，模型训练完成后，训练过程相对简单，我们就可以点击申请发布了。因为是本地部署，所以选择一个版本，点击发布，部署时没有端 SDK，我们选择一个 SDK，点击下一步，这里有一些信息，这里给大家快进。提交后，我们会进行初步审查，并认为您的模型可以很快发布，只需要等待一段时间即可发布。这是我前天发的，因为怕直播的时候来不及了，然后我点击下载，下载就黑了，我刚下载了模型包，我就给大家看看是什么。这时可以申请序列号，我们有个代码带零件填写序列号，只要第一次激活就可以离线使用。这里进入应用序列号界面，每个人可以添加几个测试序列号，比如一个序列号是一个月，它问我有多少台设备，我会一个服务器，写一个，点击确认。序列号是立即生成的，这是我自己的个人帐户。
这时，我下载
了吧，就去本地看看下载了什么，不好意思，这个图片推送流会把视频切成1080，目录结构没变，有四个子文件夹，上传过程我没给大家看，这里应该进服务器，视频流启动，上传这个包和几个文件。看看服务器的基本配置，X86Linux系统就可以了，画中画版，看pythna版本，看看现有的软件包，不用担心，这些软件包只是文件依赖，平时用PRP，直接安装这个软件包，因为我安装在这里，很快就有了。让我们看看它是否真的存在，这里已经有一个 SDK，并且已经部署了本地服务器。建议大家有一个可视化界面，就是我上传的文件夹，看图的效果更直观。看看演示文件，这是模型的目录，这个地方需要填写序列号，大家只是想像我一样测试，这里是代码中唯一需要更改的地方，其他地方不需要更改。填好序列号，记得怎么生成，填写到这里，然后回到目录尝试运行，填写型号目录地址，然后选择一张图片，我选一个4启动吧，图片选择开始运行，可以看到它一直运行正常， 变焦是1400×1600，不需要写代码也可以做到，这里你可以调整大小，它必须保证一定的比例。由于我在CPU上运行，因此每个人都必须稍等片刻。这里抓到几个目标结果，所以执行结果就打印出来了，这个运行时间有点长，第一次有认证流程，后期会比较快，我的服务器确实不是很好。目录文件中还有一个文件，我们切换到可视化界面，看看生成的文件是什么样子的。
效果出来了，勉强，因为我在数据集里过滤了，刚才木衫老师说，主体不建议作为目标训练，可能会对模型产生负面影响，70%以上的零件已经被正确识别，这个目前勉强通过。优化的空间还很大，你可以使用平台或者训练自己试一试，看看能不能比我做得更好。回顾代码，我有一台机器，没有显示多台机器的部分。至此，SDK 部署结束了，回过头来看，整个过程我给大家展示了几个功能，比如创建一个模型，它告诉我们需要先有一个数据集，我们上传了数据集，我演示了两个，标记和未标记，带标签是最好的，没有标签有点难，手动还是请朋友和多人一起标注， 你可以再标记一个，使用俄罗斯套娃工具智能标注，标注后我训练，训练的时候要考虑一下， 比如想要部署在云服务器上或者本地部署，训练配置上就存在一些差距，因为我们EasyDL，为了减轻开发者的负担， 这部分不是向所有人展示的。培训结束后，我会告诉你如何下载我们的软件包，然后申请序列号，然后下载，上传服务器，直接在服务器中安装相关的软件包，然后将图片上传到服务器，测试后展示给大家看，整个过程大致是这样的。
如果您对我当前的演示文稿和我之前谈到的内容有任何疑问，您可以专注于它，我们现在将进入 QA 会议。
▌质量保证链接
问：什么是清洁功能培训？这是一位木衫老师的专业回答。
答：非常感谢您这次带您从数据到部署，并带您体验如何使用 EasyDL 平台构建我们的实际用例。刚才问到怎么做数据清洗，这是我们在EasyData平台上为大家提供的功能，就是通过大家的使用来设置相似度，就在休息期间我还观察到，有同学说老师上传的数据有很多相似的图片，有的朋友说清洗后没有一张图片没了， 这与相似阈值有关，阈值调整越高，例如保留相似度不超过百分之一的图片会更多，这与阈值有关。
问：在哪里可以下载数据？
答：在PPT的右上角，您可以扫描此QR码以取下数据。我再说一遍，因为群里的一些新朋友刚进来，在这门课程中，你可以扫描右上角的数据集，你可以得到和月板子老师一样的数据集，使用我们的EasyDL平台进行训练，然后扫描右下角的二维码提交，然后就可以得到100小时的V100培训时间作为礼物。
问：我可以做医用细胞标记吗？
A：这个其实是有可能的，我们也有类似的客户来解决这样的问题，但是这个小伙伴的实际情况我可能不太了解，比如细胞检测，比如红细胞白细胞检测，用视觉解决这个问题应该不是什么难题，而且很多同学也做过类似的问题， 可以实现。
问：培训的一般准确性如何？
答：这是衡量模型效果的指标，与模型的效果有关
每个模型，都比我们专业，比如用NLP进行细分，很难说一个指标能应用多少，这会和实际情况相关，我们做这个指标是在评估报告中用数据集作为泛化衡量指标，具体效果需要落地后再用。
问：我只能手动标记标签吗？
答：这不是，第一个方面，EasyDL平台支持大家上传标注数据。其次，我们支持多人注解，即在前一部分的第一部分，将任务划分为多个团队注解。第三种是智能标注，它首先训练一个模型，然后使用该模型来预测未标注的数据。
问：我需要逐个确认标记的数据吗？
A：不可以，难点情况是用一定比例的固定对比，不是每张图片都要确认，你只需要看有没有明显的错误来纠正，不需要每张图片一一确认，我们也支持一键确认按钮供大家选择。
问：我可以在离线环境中使用 SDK 吗？
答：是啊，为什么我们支持SDK，考虑到很多用户没有公网环境，我们第一次注册的时候需要连接公网，然后就不需要上网了，可以直接使用。
问：谁是多人注释？
答：我们按管理员划分标注任务，
把它分成公司的朋友，把一个工作分成几个小工作，我们设置审核员，管理员可以管理整个标签任务。
问：标签是简单的近似值还是按对象标注？
A：可能是两个场景，第一个是物理检测，遮挡问题在矩形框的标注中，我刚才简单介绍一下，尽量标记遮挡部分的明显特征，分割是像素级标注，我们需要标注出物体的周边轮廓，我们平台会闭环标记出轮廓区域， 完成这样的标注效果，在标注的时候，希望大家尽量打准准确，实物的实际情况是按原样标注，不重不漏，达到更好的标注效果。
问：我可以划分汽车以外的人吗？
答：是的。刚才老师演示了汽车或者自行车的识别，只要加上人作为标签，然后去训练，也可以训练学习。
问：我可以在平台上执行自己的分段任务吗？
答：当然，只要您上传自己的数据集并使用我们的平台，您就可以获得学习自身特征的分段模型。访问易德：
问：作业中的模型精度太低是否存在问题？
A：建议越高越好，后面的课程会讲模型优化类似的函数，然后让效果不断提升，这也是一个体验的过程。
问：人有胖有瘦，要不分不同类别？
A：我知道自动驾驶场景没什么需要的，如果你需要区分场景中的车身特征，那可能是另外一个任务。
问：是否可以识别字符？
答：字符识别一般采用业界使用的OCR，这款EasyDL已经支持自定义OCR模型。
问：我可以识别交通信号灯吗？
答：如果您只想检测灯是红色还是绿色，则可以使用图像分类或对象检测来完成。
【今晚即将上课】
EasyDL零门槛AI开发训练营，今晚8点继续聊！
零门槛无AI开发经验，研发将带你入门工业级经典项目！
小麦检测计数模型农业AI应用的突破.
1. 小麦检测模型开发必备知识：目标检测任务回顾
2. 工程师技能分享：如何提高小麦检测模型的准确性
3、动手练习：教你构建从训练到部署的高精度小麦检测计数模型
解决方案:主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络信息技术以及信息化媒体的高速发展，各大媒体网站平台中的信息量急剧增加，其中大部分媒体信息以文本形式存在。为了便于用户能够快速的获取主题信息，全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵，需要对媒体中的资讯内容进行智能化聚合，实现对主题内容的快速聚合和推送。
现有技术中，一些媒体平台虽然能够在一定程度上对资讯内容按照主题进行聚合，但是由于互联网中存在海量的数据，数据源具有多样化的特点，使得传统的聚合方法无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，也无法实现定制主题内容的推送，导致传统媒体平台的主题内容比较缺乏，主题专栏的快建和维护过程比较繁琐，无法为用户提供智能化的资讯服务。
基于现有技术，需要提供一种能够对源数据进行有效挖掘，实现主题内容的快速推送和聚合，方便用户实现精准主题内容的定制，提升资讯服务智能化水平的主题内容智能聚合方案。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，无法实现定制主题内容的推送，导致主题内容比较缺乏，资讯服务智能化比较低的问题。
本公开实施例的第一方面，提供了一种主题内容智能聚合方法，包括：对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第二方面，提供了一种主题内容智能聚合装置，包括：采集模块，被配置为对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；加工模块，被配置为对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；筛选模块，被配置为基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；推送模块，被配置为基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。本公开能够对源数据平台中的数据进行有效挖掘，实现定制主题内容的快速推送和聚合，使用户能够实现精准主题内容的定制化操作，提升资讯服务智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图；
图3是本公开实施例提供的主题内容智能聚合装置的结构示意图；
图4是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
随着互联网的快速发展，特别是新媒体的发展，对传统媒体带来了巨大的挑战。一是公众的需求发生了变化。面对互联网繁杂的海量信息，需要快速获取主题信息，同时需要全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵。二是媒体发展的需求发生了变化。近年来新媒体发展迅速，如移动端、微信微博、百家号等新媒体对内容呈现差异化的需求，新闻的传播方式也不再是刻板、固定、一成不变的，而是将越来越向连续、不间断、实时更新的新型模式方向发展，媒体需求的这个变化对主题内容的快速反应要求更高。三是主题内容建设的需求发生了变化。现在对于突发的重大事件，需要快速形成主题专栏内容且需要对专栏内容进行全方位、实时、高效的维护更新，及时为受众提供真实可靠资讯，避免错误信息传播引发不必要的恐慌。
本公开实施例通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容的推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题的聚合应用。
下面结合附图对本公开实施例所涉及系统的整体架构进行说明。图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图，如图1所示，主题内容智能聚合系统具体可以包括以下内容：
为了实现主题内容的智能聚合，首先要建立相关领域的智能化资讯数据库，通过分类、标注、自动聚类、深度学习等信息化技术，将资讯内容智能化，形成智能化资讯数据库。在智能化资讯数据库的基础上，通过主题内容定制与内容加工，实现主题内容聚合服务。主题内容聚合平台由基础设施层、系统层、数据中心层和应用层组成。其中，基础设施层由服务器、存储、网络、安全设备组成；系统层由操作系统、中间件、数据库和虚拟化服务器组成；数据中心层由主题内容采集接入系统、主题内容智能处理系统、主题内容知识加工系统、主题内容数据管理系统4个系统组成；应用层由智能主题内容服务、主题内容加工、主题内容定制服务、主题内容推送组成。
下面结合具体实施例对主题内容智能聚合系统中的数据中心层和应用层进行详细介绍，具体可以包括以下内容：
一、数据中心层在主题内容聚合平台的构建中起着至关重要的作用。数据中心层的任务为完成数据的聚合、语义分析、知识加工、大数据管理等功能，为上层应用提供数据支持与算法能力。
其中，主题内容采集接入系统重点解决数据源的接入问题，针对多源异构数据的接入，将推送数据进行多源、多时态、多尺度的整合。主题内容采集接入系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据接入和采集功能模块。数据接入是指将已构建的资讯数据接入进来。数据接入服务功能可提供数据传输服务，在统一数据标准及存储逻辑的基础上，通过多种数据接入渠道，支持数据文件、数据库、表、字段及数据内容片段的接入。实现对新闻、报刊、社交媒体、移动客户端、网站、公众号等平台的实时监控和自动采集，满足对海量互联网信息资源的快速获取需求。
2)数据清洗和校验排重功能模块。实现数据清洗功能，处理字段的残缺、错误和重复等数据问题。实现在接入数据时对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等数据预处理工作，确保数据质量。
3)标准化数据转换和校验功能模块。对清洗之后的数据进行标准化处理，实现将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入系统，包括实时数据和离线数据的标准化定义。
主题内容智能处理系统通过大数据智能处理技术手段进行自动分词、关键词提取、信息分类、聚类等。重点解决数据的智能化问题，主题内容智能处理系统包括但不限于以下功能模块：
1)自动分词功能模块。提供基于融合了词典和CRF、HMM分词模型的文本自动分词功能，实现对文本的分词操作，返回正确的处理结果。
2)关键词提取功能模块。提供文本的关键词提取功能，利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。
3)知识图谱功能模块。提供实体识别、事件抽取等功能，可以从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体与事件元素。
4)文本分类模块。提供基于Word2vec，BERT算法的文本分类能力，可实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能。文本分类模块协助构建了基于相关领域的内容分类体系，对于文本内容打标、主题内容的快速形成、用户画像与用户个性化推荐提供了关键支撑。
5)稿件聚类模块。提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力。通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。
6)热词分析功能模块。在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
大数据管理子系统主要是解决数据的存储管理、检索服务与数据管理，大数据管理子系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据存储功能模块。数据存储要求采用分布式存储框架及分布式数据库，提供大规模稀疏数据的存储方案和技术方法，并实现大规模稀疏数据的有效存储。
2)数据管理功能模块。一是数据质量管理。系统应能够对整个数据链路的数据质量进行管理，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，指导决策者的决定。二是元数据管理。实现数据服务平台全局的数据预览，血缘分析和影响性分析，不同组织的数据共享以及系统数据的健康监控。用户可通过元数据分析直观了解到数据的来源、数据之间的关系、数据流向、数据被引用次数等重要信息，便于用户直观的把握数据资产状况。三是统一数据生命周期管理。系统应提供数据的采集处理应用和分析服务的各个阶段提供统一处理流程和中间状态的调度、管理和监控，主要是对数据质量进行检查和分析，定期形成报告，并管理质量规则，使数据创建、获取、加工、使用、维护的全流程质量可控。四是资源调度与任务管理。数据服务平台通过统一资源调度和任务管理，实现对所有计算和查询等操作任务管理，实现对任务所需CPU、内存和网络等资源调度，保障所有任务平稳、快速地运行，状态可监控可管理。五是要求实现数据检索功能。能够对文本进行快速切词，并采用多种索引技术和索引管理、校验技术，完成对数据文本信息检索。
3)上传下载功能模块。用户可单个或批量上传和下载稿件、图片、视频、主题内容、音频、pdf、word、PPT等资讯。一方面满足各种数据接入管理、主题定制、资源上传、数据统计等功能的交互要求，另一方面对数据接入管理的内容、主题内容定制的结果、资源上传的结果进行良好的展示。
知识加工子系统主要是进行知识的信息采集
及关键数据抽取，构建主题内容所需的基础信息知识库，并提供数据查询展示，为主题内容提供数据和业务支撑。知识加工子系统包括但不限于以下功能模块：
1)知识标注和任务管理功能模块。通过知识图谱技术实现知识的自动抽取扩充，支持机器自动抽取与人机结合方式形成准确的知识库构建；支持多人协同标注；支持对主题内容的属性进行标注，例如资讯分类、关键词、摘要等。提供知识条目级和属性级的知识加工功能,实现标注的具体要求与标注内容,支持协同标注的任务分发，对标注任务实现全流程监控与管理。在知识标注的过程中，实现具备知识新鲜度的知识更新功能。
2)粗知识管理功能模块。提供粗知识管理功能，系统支持已有粗知识的导入，以及导入粗知识的有效管理和协同标注任务发布；支持已有结构化知识的导入，对于用户已有的结构化知识需要导入到知识库，与现有知识库进行融合。
3)知识库管理功能模块。对知识加工平台实现系统的配置管理，包括知识库标注字段配置、用户管理、关系管理、分类管理、关键词管理。对知识标注任务的结果实现导出，支持批量导出功能。
二、应用层是主题内容聚合平台的应用，包括智能主题内容服务、主题内容定制服务、主题内容加工与主题内容推送。平台通过聚合、众筹、创作、融合等智能化内容生产方式，汇聚国内外相关主题资讯，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。
其中，智能主题内容服务使用事件识别、热点识别等算法实现热门事件内容的自动发现与捕捉功能。通过自动聚类算法，汇聚主题内容，自动聚合、生产相近内容主题。通过深度学习分类模型，构建基于行业垂类的分类体系，智能计算稿件所属类别，快速形成各领域专栏与相关主题。
智能内容定制服务支持用户录入相关条件(关键词、来源、媒体类型、分类标签、属性、发稿时间等)，系统自动启动数据汇聚工作，支持实时数据与历史数据的汇聚，支持人工设定汇聚条件，包括是否去重、是否是可信源、汇聚条数、汇聚频次等，提供主题内容定制服务。
主题内容加工提供主题内容创建、修改、删除、检索等操作。可以录入主题内容标签、关键词、起止时间、主题内容文字描述等主题属性数据。可维护主题中的稿件，按日期、分类进行内容加工。支持主题页面生成模板，主题制作成功后平台可实时显示主题内容列表与详情。
主题内容生产完后可推送至全媒体采编系统、网站发布系统、APP管理系统等其他平台与系统，可实现基于规定时间段的推送频次。支持数据查询接口与推送接口，协助媒体各环节展开主题内容定制工作。
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图。图2的主题内容智能聚合方法可以由服务器执行。如图2所示，该主题内容智能聚合方法具体可以包括：
S201，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；
S202，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；
S203，基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；
S204，基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
具体地，源数据平台可以认为是原创
稿件数据的来源，源数据平台可以包括制定站点、频道、栏目等对应的平台，比如新闻网站平台、公众号平台、移动客户端平台等。不同源数据平台中原创
稿件数据的格式可能存在区别，因此在进行数据接入时，需要对原创
稿件数据进行统一标准化处理，即将原创
稿件数据存储为具有相同数据标准和存储逻辑的数据结构。
进一步地，本公开实施例涉及的主题内容智能聚合系统，可以理解为集数据采集、数据预处理、数据加工、数据管理、数据推送为一体的主题聚合平台。基于该主题聚合平台，用户可以定制化主题内容，基于用户设置的定制条件对主题内容数据库中的稿件数据进行筛选，并进一步基于用户配置的推送条件，实现稿件数据的定时、定量推送，从而实现自动化主题内容定制服务。
根据本公开实施例提供的技术方案，本公开通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题内容的聚合应用。
在一些实施例中，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，包括：构建与源数据平台中的原创
稿件数据之间的数据传输通道，基于数据传输通道，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行统计，对统计结果中使用频次大于阈值的原创
稿件数据及其对应的互动数据的采集频率进行增加，以获得使用频次更高的源数据平台中的原创
稿件数据；其中，原创
稿件数据为多源异构数据，在采集原创
稿件数据之后，将原创
稿件数据按照统一数据存储模型存储到主题内容数据库中。
具体地，在对源数据平台中的原创
稿件数据进行采集之前，需要建立主题内容智能聚合平台与源数据平台之间的数据传输通道，通过该数据传输通道接入源数据平台中的原创
稿件数据，并且在接入原创
稿件数据时，需要将多源异构的原创
稿件数据转化为统一数据标准和存储逻辑的数据模型或数据结构，并将统一格式后的原创
稿件数据存储到主题内容数据库中。
进一步地，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，还可以对各个源数据平台中的原创
稿件数据的使用情况进行统计和监控，即统计并监控各个站点、频道、栏目等来源内容的使用情况，对于使用频次比较高的来源内容，增大对这部分内容的采集频率，采集的数据包括原创
稿件数据和互动数据，互动数据为稿件对应的点赞、评论、采集
、转发等。本公开实施例通过对源数据平台中的原创
稿件数据进行监控，根据对原创
稿件数据使用情况的统计结果，来改变原创
稿件数据的采集频次，从而提高内容的实时性和准确性。
在一些实施例中，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，包括：对原创
稿件数据进行数据清洗，并去除原创
稿件数据的标签和页面干扰信息，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，对原创
稿件数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记，以得到预处理后的文本内容数据。
具体地，对于采集到的原创
稿件数据，首先需要对其进行内容处理，在实际应用中，原创
稿件数据的内容预处理过程包括但不限于以下内容：首先对原创
稿件数据进行数据清洗，处理原创
稿件数据中的字段残缺、错误和重复等问题，其次，对清洗后的原创
稿件数据进行去标签、去除页面干扰信息(如广告等)获取稿件的内容数据，最后，还可以对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等预处理操作，从而确保数据质量。需要说明的是，上述预处理过程可以依次全部执行，也可以按照需求选择执行。
进一步地，对于预处理后的文本内容数据，可以进行标准化处理，将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入到主题内容智能聚合系统中，其中，统一数据格式包括实时数据和离线数据的标准化定义。
在一些实施例中，利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，包括：利用预设的知识加工方式中的一种或多种方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，其中，预设的文本知识加工方式包括以下知识加工方式中的一种或多种的组合：自动分词、关键词提取、摘要提取、实体识别、事件抽取、关系提取、文本分类、词性标注、以及地域识别。
具体地，在对原创
稿件数据进行预处理之后，利用预先配置好的知识加工方式对文本内容数据做进一步的分析，在实际应用中，本公开实施例预先配置好的知识加工方式包括上述方式中的一种或几种的组合，应当理解的是，上述知识加工方式不必全部执行，可以根据需求选择其中的一种或多种方式来执行。下面结合具体实施例，对上述知识加工方式的具体内容进行详细说明，具体可以包括以下内容：
自动分词是指利用预设的自然语言处理模型对文本内容数据进行处理，得到分词结构，比如基于融合了词典、CRF和HMM分词模型的文本自动分词算法，实现对文本内容数据的自动分词操作。CRF(Conditional Random Fields，条件随机场模型)以及HMM(HiddenMarkov Model，隐含马尔科夫模型)是自然语言处理中的常规模型，可用于解决文本序列标注问题，如分词、实体识别、词性标注等。
关键词提取是指对文本内容数据中的关键词进行提取，比如利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。在实际应用中，通过对目标文本进行分词处理，得到词语集合，通过生成词语的词向量来生成文本向量，根据词向量、文本向量，从词语集合中确定出关键词，从而达到有效提取文本中的关键词的目的。
实体识别及事件抽取是指从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体元素与事件元素，利用识别出的实体元素与事件元素，构建实体元素与事件元素之间的知识图谱。
文本分类是指基于词向量计算工具Word2vec或者预训练的语言表征模型BERT，实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能，以BERT算法为例，将文本先采用N-Gram切词算法进行处理得到新词组合，再基于BERT浅层网络提取新词组句法与词法信息，并计算新词组合的左右信息熵、互信息、tf-idf等离散特征，最后利用DNN二分类模型，使用上述特征对新词进行识别，从而实现准确识别词语的目的，可以对文本内容进行准确的语义识别。基于BERT算法的识别结果，可以实现对文本的主题内容进行打标，实现主题内容的划分。
地域识别是指根据文本中与地域相关的词语确定文本的内容地域，以及根据文本的来源确定媒体来源地域，即本公开实施例的地域识别收录
两个不同维度的内容，即文本的内容地域和媒体来源地域。基于地域识别结果可以对文本内容数据做进一步的区分和聚类。
进一步地，在对文本的内容地域进行识别时，首先利用文本识别算法提取地域名称，根据地域名称在文本中的所属位置(比如标题、摘要、正文等)以及地域名称与文章内容的语义关系特征，利用预置的分类模型，比如GBDT或者支持向量机模型SVM等，计算出文章所属的内容地域。
在一些实施例中，该方法还包括：关键词提取包括基于对文本内容数据中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重计算，根据权重计算结果，从文本内容数据中提取出若干个核心词语；实体识别及事件抽取包括从半结构化或结构化的文本内容数据中识别出与目标相关的实体元素和事件元素，并利用实体元素和事件元素生成知识图谱；文本分类包括利用预训练的语言表征模型对文本内容数据进行主题分类，并根据分类结果对文本内容数据按照主题进行打标，并生成文本内容数据对应的主题内容；地域识别包括对文本内容数据对应的地域进行识别，以便根据识别结果为文本内容数据设置相应的地域标签，其中地域识别包括内容地域识别和媒体来源地域识别。
具体地，除上述知识加工方式以外，本公开实施例还可以对文本内容数据执行以下智能化处理，例如进行稿件聚类，提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力，通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。另外，还可以提供热词分析功能，在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
在一些实施例中，基于预定的主题定制页面，获取用户输入 查看全部
解决方案:高能预警！每个人都可以快速上手的AI项目
现正式进入第一讲：自动驾驶场景应用初步探索：场景分析模型开发实践。
我
我是百度AI平台研发部的高级研发工程师Mu Shirt，我稍后会为大家开发实际流程。
这是今天课程的大纲：
首先，进入数据处理方案的详细介绍，我们之所以选择自动驾驶的场景，是因为我们都知道AI与我们的生活息息相关越来越紧密，很多应用都落地在生活中，这门课程我们选择了自动驾驶的热门研究方向，利用EasyDL平台演示如何选择数据集， 模型构建，以及操作流程的实际部署。
由于自动驾驶场景较为复杂，因此在本课程中，我们从数据集中选择来演示开发过程。通过左边的数据集生成模型后，我们会像右边一样用实际的应用场景图片进行预测，希望得到右下角预测的效果。
Flypaddle企业版面向企业级AI开发者打造，是AI开发的双平台模式，包括面向企业AI应用开发者的EasyDL零门槛平台，支持零代码自动化模型训练，BML全功能AI开发平台面向企业AI算法开发者，提供不同的建模方式。EasyDL零阈值平台为不同方向提供了更好的模型，下面我将对EasyDL零阈值平台做一个简要介绍。
EasyDL零阈值AI开发平台支持图像、文本、音视频和结构化数据的模型训练。首先，EasyDL平台提供了一个数据处理模块，其中收录
多种数据服务;在模型训练模块中，为提升模型训练效果，提供了百度独家的超大规模预训练模型，包括视觉和语义理解两个预训练模型，并提供自动超参数搜索、自动数据增强等功能。同时，EasyDL为经过训练的模型提供评估报告和多种视觉归因分析工具，帮助大家评估模型的质量。在模型部署方面，提供公有云、私有化、端端部署、软硬件一体化部署。
以我们今天展示的实际应用场景为例，如果需要在自动驾驶场景中训练车辆分割模型，如何利用EasyDL平台进行训练？首先我们可以选择图像分割模型，其次，将我们的图像上传到平台上进行标注，然后选择模型进行训练，比如选择图像分割训练以获得近90%的mAP效果，将其发布为设备端SDK，然后在Linux系统中进行离线计算， 对于不同的任务，可能只需要 15 分钟即可完成模型训练和部署过程。
让我们回到AI开发的解释和介绍。AI开发是一个系统工程，包括模型选择、数据采集、数据处理、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务流程，每个流程都有一些技术要点，本次EasyDL零门槛AI开发训练营系列课程是针对模型开发在不同环节需要关注和掌握的技术重点难点进行讲解， 本课程主要针对数据处理并与您分享。
首先是模型选择，将模型选择
归类为数据处理会让人感到有些困惑，为什么，因为我们在训练模型的时候，如何利用AI来训练模型，首先要决定的就是选择什么模型。以EasyDL平台为例，EasyDL在模型类型上提供了很多选择，包括图像分类、目标检测、图像分割，还支持NLP方向文本分类或文本匹配，或者机器学习数据预测表预测，那么什么模型可以有效解决问题呢？这首先需要了解场景，因此我们将此模型选择放在数据处理的第一步。如何选择模型，我们以视觉为例，首先我们需要了解不同任务类型实际可以解决的问题，比如我们的图像分类适合整个地图区域的高清预测，比下图所示，你可以给图片贴标签，你可以分类这个就是鞋子或者鞋底或者鞋垫的外观， 我们可以使用分类模型来完成任务。目标检测主要适用于图像矩形区域的标签预测，像质检场景一样，我们可以使用检测模型来完成要求。图像分割主要适用于图像中的像素级标签预测，如图像的背景识别、背景的替换，现在短视频领域的背景替换，应用场景可以用来完成这样的任务。
结合我们课程实际操作中的任务，自动驾驶场景中的车辆识别，首先要明确需要解决的问题，首先我们希望能够识别汽车、摩托车或行人，其次是隧道中可能存在一些凹形物体或需要穿越的物体， 我们要判断这条隧道的轮廓，如果采用物体检测模型，返回的是一个矩形的盒子，所以不利于我们判断隧道的位置。我们希望获取隧道的 MASK 信息，这与我们预期的输出有些不同。因此，我们选择图像分割模型，返回像素的信息，并根据场景的具体需求判断模型类型，在这个自动驾驶场景中，我们使用图像分割模型来完成训练任务。
当然，我们也有一些特殊的情况，比如我们可能会遇到像第一只猫识别这样的情况，我们发现图像分类、目标检测、图像分割可以解决我们的问题，那么选择就会比较困难，这就需要结合我们任务的实际情况，比如我们对这个任务是否有精度要求， 就是要达到90%以上的准确率，一般来说，模型的复杂度越低，精度就会降低，复杂度越高，准确率越好。二是对延迟的需求，也就是模型最终落地的是什么设备，这个设备的算力能不能支持我们运行更复杂的模型，或者是否需要设备上的内存或者预测时间。第三是数据变化的速度和维护成本，我们在这里列出考虑数据的变化和维护会有一些新的数据，如果你去培训那么里面会有一些采集、标注、清理的费用，如果分类任务，标识信息比较简单，一张图片就有标签， 检测是对象在图片上，标记一个矩形框，划分需要使用（MASK），这样的标注比较复杂，结合我们的任务情况，如果任务本身不是特别复杂，我们建议你更喜欢低复杂度的模型。
当然，也有一些场景我们建议选择高度复杂的模型，比如这个图需要识别狗，虽然图像分类模型也可以识别狗的图片，但是识别准确率只有76.4，我们观察到图片的背景有很多类似的狗图片， 如果我们用这个模型来预测一只狗只是在背景上，可能会把这张图片识别为狗牌，这和我们实际的应用场景是不一样的，在这种情况下我们会推荐大家使用物理检测模型，然后我们会看到它的准确率已经大大提高到了91.1%。这是第一种情况，即对于具有复杂背景的方案，建议使用高度复杂的模型。在第二种情况下，需要识别的对象或关注的对象对于整个画面来说不清楚或不太清晰，比如图像分类我们会识别整个图片的特征，并使用物理检测来关注矩形关注的局部对象特征，这有助于我们建模学习， 我们希望关注这个对象的主体特征，这也会将准确率从83%提高到96%。
刚才说了模型选择，接下来就是数据采集
，我们这门课程选择的数据集是开源数据集，可以直接使用，不需要考虑采集
的问题。但是，在实际应用中，此过程可能会遇到一些困难。例如，采集
物理环境的影响：第一次采集
可能在工厂、园区、生产线等，或者一些特殊场景会遇到光、油污染等物理环境影响;此外，采集设备的选择也是一个问题，比如用什么样的相机进行采集，这是采集过程中遇到的难点。EasyDL内置EasyData智能数据服务平台，不仅提供免费的数据采集SDK，还与AI市场硬件边缘设备采集设备联动，设备内置采集SDK，可以省去繁琐的设备选型、调试和开发过程，同时通过SDK完成图片、数据和云平台， 使我们的数据采集效率从数周缩短到数小时，采用这样的方案具有端云协同、软硬件一体化的特点。
采集完毕后会进入数据处理流程，本课将简单分享大家如何选择训练数据，如何提高数据质量，如何更好地完成数据标注，如何完成数据丰富，如何进一步提高数据利用率。
首先是数据划分，相信大家有些疑惑，训练数据集越多模型越好？其次，我们标记的数据越多，模型就越好？我们必须对这两个问题打上一定的问号。如下图所示，例如，实际应用场景数据是识别实际道路上感兴趣的汽车、行人、自行车或隧道的特征，采集
的数据可能是实际车展场景中的图片。是的，但是因为应用场景和实际场景相差很大，在使用这个模型的实际应用过程中，模型效果会不尽如人意，就是模型的泛化不符合业务应用的要求。这说明训练数据应该用实际业务数据进行训练，而附加的车展数据只能作为补充数据，因为有些场景数据源确实很难，训练数据相对稀缺，这时候我们可以使用一些额外的数据来丰富数据集的品类特征， 但不建议使用训练数据作为主体。
二、
标签不平衡，比如上图中右图，汽车类有5张图片，自行车类有30张图片，可想而知模型会过多地了解自行车的特性，而汽车的特征学习相对较小，样本的数据预测效果会比较差， 这意味着确保不同类别之间的平衡。数据集的划分一般分为训练任务中的训练集、验证集和测试集。训练集是直接用于训练模型的数据，需要尽可能是实际场景数据，模拟数据可用于或补充限制性场景下的训练。二是验证集合，验证模型的有效性，选择最优模型。测试集是在模型真正落地后得到一个模型，会用测试集的数据来验证模型的实际效果，即泛化的效果，测试集和测试集不能掺杂训练数据。
以下是我们列出的常见问题，比如如果训练集和验证集非常相似怎么办，这个时候会出现什么样的问题，有哪些
准备要点 此时，训练集和验证集的数据非常相似，这会导致模型过度拟合，因为它既是裁判又是运动员。验证集和测试集不是实际应用场景数据，使得实际场景无法判断，导致模型在实际使用中出现一些问题。对于上面的第一个问题，在类似的情况下，我们可以使用EasyDL平台的数据清洗，或者上传独立的数据集、验证集和测试集来避免此类问题。第三个问题是三类数据集的划分是否有一定的比例，一般平台默认为7：2：1提供最终的验证指标。
接下来是数据清洗，
首先要确定数据是否需要清洗，就需要对数据质量有一个衡量指标。二是我们如何选择大量的清洗操作。EasyDL平台依靠EasyData平台对数据提供多维度的判断报告，包括是否存在不均匀的尺寸分布，一些客观比例的不均匀分布，如果存在这样的问题，可以使用EasyData的操作来完成数据集的清理。比如像这个实际场景中的自动驾驶数据集，它的采集可能是在道路的实际场景中，如果采集设备长时间不动，一段时间采集的图片可能相似或者相差不大，这就导致这部分数据太多， 导致其他数据太少，在这种情况下，您可以使用EasyData重复该功能以删除类似的图片。例如，图片的分辨率太高，图片可以裁剪，变小，整个过程完全自动化，通过这个过程可以降低近80%的人工成本。
还有一个功能，在EasyData清洗中，支持我们调用一些过滤器，没有人体，没有人脸图片，一般适用于视频场景监控，清洗后的数据页面只收录
人体或人脸图片，更能满足实际场景数据的需求，帮你过滤一些干扰数据集，提高模型效果。此外，针对自然语言处理NLP的方向，我们的清洗解决方案还提供了删除表达式、链接、繁体字、简体字等功能，如果您有数据清扫需求，可以在EasyData平台上体验和使用。
下面是数据标签。数据标注是数据处理过程中比较耗时的部分，我们也整理了一些标注过程中的问题给大家分享。第一个问题是标签错误，就像上图，比如识别长颈鹿，两个物体非常接近，用一个标签框来标记，可能会导致里面有两个物体，这是错误的标签，其实我们只需要给每只长颈鹿做一个单独的标签。接下来的问题就是缺少标记了，像这个自动驾驶场景我们要识别汽车，有的汽车被标记了，我们可以观察红框中的两辆车，这也是我们要检测的对象，但是漏掉的标记，这样就算是非汽车学习了，显然这是不对的， 所以我们必须给每辆车贴上标签。
下面简单介绍一下在遮挡的情况下如何贴标签，左图列出了四种情况，上页图中所示的两只长颈鹿，存在遮挡的问题，我们这个时候如何完成标注，我们有一个原则，设定明确明确的标注标准， 标注尽可能详细，现场覆盖尽可能全面。第一张有错误的标记，下面确实标记了两个矩形框，第三张图是第一只长颈鹿的左半部分，右半部分没有标记，右下角是长颈鹿左边的标注完全收录
了下面小长颈鹿的特征，这会导致模型学习时出现一些问题， 这里我们推荐第二种标注方法，红色框完全标明高大长颈鹿的特征，绿色框完全标明小长颈鹿的完整特征，这个标注尽可能详细，场景的覆盖面要尽可能全面。右边的图片是下面给出的零售商超级场景的例子，可以观察，和第一张图一样，是物体的侧视图，虽然标签没有被遮挡，标签部分有70%，但是我们没有明显的数据学习特征，既然是这种情况我们就不能把它作为标签。在第二种情况下，虽然前面有一些遮挡，但上部的暴露部分超过70%，并且也有明显的特征，此时我们将标记暴露部分。总的来说，标签过程应该很好，不会错过完成它。
说到标注，大家会觉得选择不同的型号，分类好，分类就是选择一个标签，比如检测，分割来标记这个矩形框，分割要完成MASK标注的图，标注的类型很复杂，标注工具够用吗？别担心，我们在EasyDL使用EasyData平台为您提供各种注释模板，即使是没有算法基础的学生也可以简单地开始。第二个问题是，如何减少标签工作量？我们提供多人批注，可以通过团队或多角色的方式划分整个批注任务，每个学生可以关注自己分配的任务，并且有管理员审核员对批注结果进行审核和统一管理，提高大家的批注效率。此外，我们还提供智能标签工具，后面会详细介绍给大家。
在注释过程中，例如
EasyDL平台在标注过程中提供了多种标注工具，像图像分割在实际演示过程中后期，岳半子老师会实际为大家演示如何标注。尺寸标注工具支持多边形、圆形、线条、画笔、橡皮擦。在标注时提供友好的注解体验，包括实时显示、全屏批注、灵活缩放，相信大家使用我们的平台都会得到很好的注解体验。
此外，我们的平台还支持上传已标记的数据，
比如我的数据集已经标注了，我想把数据上传到平台，不想去标注，也没关系，以我们的场景为例，标注数据的格式是图片名+同名的JSON文件，文件是文件长宽的描述， 以及围绕每个注释框的多边形外围轮廓点的组合。
刚才说到标注问题的时候提到智能标注，智能标注就是解决大量数据标注难题，目前平台支持目标检测、图像分割、文本分类3类任务场景智能标注，我们怎么用，简单介绍一下原理。首先，我们需要标注少量数据并开始智能标注，标注过程会迭代训练，得到一个模型，用这个模型来预测未标注的数据，预测结果会有一套算法来计算一个疑难情况，我们人工验证确认图片，疑难情况也可以二次迭代， 然后用之前的模型进行迭代训练，训练后再挖掘出这样的难点案例，经过两到三次迭代的过程会得到更好的模型，此时就可以完成未标注数据的一键确认过程。智能标注硬样本后，主动学习挖掘算法适应不同任务，同一模型效果指标的数据标注量降低70%。右图是使用智能标注应用、面包自结算、停机坪飞机停车检测、汽车零部件识别的实际场景，因此使用智能标注可以解决标注问题，大大提高标注效率，降低标注成本。
最后说说数据增强，其实我们之前
的调查发现，66%的公司在数据集上都会有偏差或者错误，之前我们提到数据清洗，可以对数据去重复数据进行模糊增强，我们怎么扩展，比如我们用数据合成的方法，像单品图谱更新非常快，在实际场景中没有看到这个SKU， 新的SKU就要出来了，针对这种情况我们用合成和增强的方法，解决大家在实际场景中模拟SKU的画面，为了减少每个人90%的数据需求，类似的解决方案也会针对不同的任务在EasyData平台上推出，扩展这样的数据集，减少每个任务所需的数据量。
最后，例如，我们
数据标注，清理，扩展，我们
获取模型，如何在实际使用过程中提高数据的利用率，EasyDL支持数据返回功能，我们针对公有云，在线推理API实时服务，我们将预测结果用于存储，数据集成，数据验证和筛选，数据标注上传，自动化流程，减少人工操作，模型优化过程，主要用于迭代模型优化， 减少人工操作近75%，数据处理提高80%。
接下来，我们将进入实战阶段流程，请岳板子演示如何使用EasyDL平台创建场景分析模型。
▌实际演示
岳板子：大家好，很高兴在直播间见到大家，我后面要介绍的话题是带大家通过一个关于如何使用EasyDL平台的实践练习，以及EasyDL平台是如何实现的。首先
简单介绍一下，包括这些方面，和我们平时用来创建AI模型是一样的，比如我们先训练一个模型，用一个模型，一般都是这样的，为什么要训练，首先要有一个模型，还要有数据，对吧。我将与您一起回答这个问题，并与您一起使用该平台。平台入口在哪里，因为这个训练时间有点长，不可能把大家一起标注数据，所以我录了一个画面。首先进入图像分割，从控制台输入，或从大分类输入。这是我自己的账号登录界面，但还没有创建模型，左边有一些介绍，大家对这个整体都有了解，包括模型中心、数据中心和部署中心，我们还有一个话题就是用一种纯离线部署的方法，就是可以部署到自己的服务器上， 非常方便。
我们先创建一个模型，因为是阿波罗数据，我们取一个名字，如果是个人比较简单，公司稍微复杂一点，我就填进去。行业比较多，大家根据自己的实际情况选择，我选择智能交通，功能描述可以写得很详细。创建模型就像几个步骤一样简单，单击“下一步”，看看接下来会发生什么，它告诉我们你没有模型，你需要上传模型才能训练。然后我们先创建一个模型数据集，在训练前创建一个数据集，点击创建，该数据集是阿波罗数据集，图像分割。数据集创建完之后，我会介绍这个数据集，因为自动驾驶这方面可能还有一些事情没有做，我们用的是 Apollo 数据集，界面比较简单，介绍一下数据集的来源，这是百度提供的带有像素级标签的数据集，这个数据集不好贡献， 让我标记一下这个数据肯定会崩溃，这里有一些类定义，你需要去首页注意，否则就是图片上找到的一堆数字，大家很难理解。
然后到下载界面，我建议大家找一个更大的数据集，因为图片分辨率很高，数据集很
大，有17000张图片，考虑到时间和效果问题，我们没有全部下载，这样我们训练的成本非常高，我们暂时只下载了一部分数据集，如果要使用这个数据集可以选择更大的服务器，更好的网络。后面我会给大家展示下载文件的目录，数据集概述是这样的，有兴趣可以自己下载进行训练，不过这里的数据已经标注好了。
然后你可以导入
我们的数据在这里，导入到EasyDL平台，有两个导入方向，一个带标注，一个不带标注，我们可以支持标注，标签有两种格式，一种是coco模式，我们用这个，如果你不明白你可以下载一个标签案例，我们来看看，如果你还不明白可以在线了解一下。我们选择这个格式后，点击上传压缩包，这里有一些上传要求你需要注意，否则平台可能会认为你的图片没有标记，你还是要注意的，包括图片的大小。我准备了一个ZIP，这个比较小，建议大家批量上传，阿波罗数据一碗7000张，打包上传在一起是对网络的又一次考验。上传后，我们可以点击确认返回，可以看到它变成了导入状态，比如数据需要读到内存中，自己标记信息，包括后面的支持预览，我们需要等待一段时间，这个时候你也可以熟悉这个界面。因为上传的数据是70张图片，上传成功后标注显示100%，我们来看看这个数据。我们来看看它是什么样子的，这个数据集非常大，平台加载也需要一点时间，这张图片有3000多个像素，非常大，这个数据集真的被标记到了非常极端的状态，我们很难用肉眼找到被标记的图片，如果你不满意也可以点击继续标注， 看类别，Coco的数据集是影射的，这里可以看到一个数据集，这个数据集质量相当高，所以在模型上进行训练也是一个比较大的测试。
一般来说，截断我们使用的是没有标签的数据，没关系，不是说这样只能导入标注的数据，我们也可以导入多次，我们选择导入方式选择状态不标注，图片也可以，图片压缩包也可以，我们上传图片，它有一些限制，这个没关系， 告诉我它将被重复数据删除，这里据说只能上传 100 张纸。好了，有一些基本的限制，这里我们就不看了，这里给大家展示一下我下载的数据集，这个有一个标签，这是实际的图片，有两个摄像头，摄像头5，摄像头6。101、点击上传，告诉我一个已经结束了，然后不上传。图片有点像，是不是，这张图估计是提取了视频帧格式，所以比较连续，拉的时候比较连续，上传图片的时候也有一些连续性，没关系，这并不影响我们的训练，因为我们的训练重点是样本总数和样本的平衡。上传100张图片，点击确认，导入一会儿，这个导入比较快，因为没有标签，不需要用你的标签验证，可以看出导入成功。
我今天说的这些行动，
其实我们已经完成了使用文档就可以看出来了，比如一个月半老师你说我记不住怎么办，我们可以去详细描述书看看，时间原因我不能把每一个细节都展示出来，大家有兴趣的都可以展开，今天就是扔砖头和玉石， 首先向您介绍部分信息。
导入数据后，你需要标注，
没办法，我上传未标注的数据，这是无法避免的，我会给你看，但是我标注比较慢，不会让大家看到我标注了所有的图片。这里已经划分了带或不带标注的数据，我们就开始标记一个，我选择了多边形，也可以用画笔、圆圈，我的手有点慢，大家忍耐一下。选好这个之后，点击标签，右边一个数字，这个可以快速标注，图片中的数据可以尽可能多地标注，刚才木衫老师说。
接下来，我将介绍Mushirt先生所说的自动标签，我们
随便提交一个，就会以任务的形式展示出来，在运行的过程中，我们看进度，这和Mushirt先生说的一样，有一个艰难的确认过程，它这个模型不知道是对不对，所以需要一个艰难的确认过程， 我们可以理解智能标注，给大家一个详细的介绍。自定义模型是指训练模型，使用它来注释新数据，祝贺您进入正循环，然后我们将拭目以待。很难确认它已经来到这边了，我们继续看状态，没有标记信息90%，已经为我标记了10，我们看这张图中的数据，可以看到中间的小车标志还可以，我放大给大家看， 旁边的共享单车标志不是特别好，这辆车还行，共享单车这部分比较像背景，认不出来，这个时候我们就自己手动划一下，不好意思，我的箱子有点大，标记不是很好，反正我的数据集也是用标签下载的。标记后，单击右侧的内容进行标记。所以总的来说，这个标签平台仍然为每个人做部分工作。
接下来，我上传了我注释的所有数据，以便为每个人演示培训。这里的点服务器，默认，缩放比例，1600×1400还是相当大的画面。选择我加到训练中的数据集，一个是汽车，一个是摩托车，这个问题的目的还是要开始，所以我先开始训练，训练过程比较长。我只是填写了我的电话号码，它会告诉我模型何时训练，所以我不必留在这里。这里你可以看到训练完成，看看训练效果，mAP这么多，大家注意这里，展示误认的画面是什么样的，有误认和缺失识别两种，这应该是标签的问题，这里应该是正确的。摩托车，200多个数据集只有一张图片无法识别，准确率接近100%，这是泄漏识别，这张图片确实有点困难。
好了，模型训练完成后，训练过程相对简单，我们就可以点击申请发布了。因为是本地部署，所以选择一个版本，点击发布，部署时没有端 SDK，我们选择一个 SDK，点击下一步，这里有一些信息，这里给大家快进。提交后，我们会进行初步审查，并认为您的模型可以很快发布，只需要等待一段时间即可发布。这是我前天发的，因为怕直播的时候来不及了，然后我点击下载，下载就黑了，我刚下载了模型包，我就给大家看看是什么。这时可以申请序列号，我们有个代码带零件填写序列号，只要第一次激活就可以离线使用。这里进入应用序列号界面，每个人可以添加几个测试序列号，比如一个序列号是一个月，它问我有多少台设备，我会一个服务器，写一个，点击确认。序列号是立即生成的，这是我自己的个人帐户。
这时，我下载
了吧，就去本地看看下载了什么，不好意思，这个图片推送流会把视频切成1080，目录结构没变，有四个子文件夹，上传过程我没给大家看，这里应该进服务器，视频流启动，上传这个包和几个文件。看看服务器的基本配置，X86Linux系统就可以了，画中画版，看pythna版本，看看现有的软件包，不用担心，这些软件包只是文件依赖，平时用PRP，直接安装这个软件包，因为我安装在这里，很快就有了。让我们看看它是否真的存在，这里已经有一个 SDK，并且已经部署了本地服务器。建议大家有一个可视化界面，就是我上传的文件夹，看图的效果更直观。看看演示文件，这是模型的目录，这个地方需要填写序列号，大家只是想像我一样测试，这里是代码中唯一需要更改的地方，其他地方不需要更改。填好序列号，记得怎么生成，填写到这里，然后回到目录尝试运行，填写型号目录地址，然后选择一张图片，我选一个4启动吧，图片选择开始运行，可以看到它一直运行正常， 变焦是1400×1600，不需要写代码也可以做到，这里你可以调整大小，它必须保证一定的比例。由于我在CPU上运行，因此每个人都必须稍等片刻。这里抓到几个目标结果，所以执行结果就打印出来了，这个运行时间有点长，第一次有认证流程，后期会比较快，我的服务器确实不是很好。目录文件中还有一个文件，我们切换到可视化界面，看看生成的文件是什么样子的。
效果出来了，勉强，因为我在数据集里过滤了，刚才木衫老师说，主体不建议作为目标训练，可能会对模型产生负面影响，70%以上的零件已经被正确识别，这个目前勉强通过。优化的空间还很大，你可以使用平台或者训练自己试一试，看看能不能比我做得更好。回顾代码，我有一台机器，没有显示多台机器的部分。至此，SDK 部署结束了，回过头来看，整个过程我给大家展示了几个功能，比如创建一个模型，它告诉我们需要先有一个数据集，我们上传了数据集，我演示了两个，标记和未标记，带标签是最好的，没有标签有点难，手动还是请朋友和多人一起标注， 你可以再标记一个，使用俄罗斯套娃工具智能标注，标注后我训练，训练的时候要考虑一下， 比如想要部署在云服务器上或者本地部署，训练配置上就存在一些差距，因为我们EasyDL，为了减轻开发者的负担， 这部分不是向所有人展示的。培训结束后，我会告诉你如何下载我们的软件包，然后申请序列号，然后下载，上传服务器，直接在服务器中安装相关的软件包，然后将图片上传到服务器，测试后展示给大家看，整个过程大致是这样的。
如果您对我当前的演示文稿和我之前谈到的内容有任何疑问，您可以专注于它，我们现在将进入 QA 会议。
▌质量保证链接
问：什么是清洁功能培训？这是一位木衫老师的专业回答。
答：非常感谢您这次带您从数据到部署，并带您体验如何使用 EasyDL 平台构建我们的实际用例。刚才问到怎么做数据清洗，这是我们在EasyData平台上为大家提供的功能，就是通过大家的使用来设置相似度，就在休息期间我还观察到，有同学说老师上传的数据有很多相似的图片，有的朋友说清洗后没有一张图片没了， 这与相似阈值有关，阈值调整越高，例如保留相似度不超过百分之一的图片会更多，这与阈值有关。
问：在哪里可以下载数据？
答：在PPT的右上角，您可以扫描此QR码以取下数据。我再说一遍，因为群里的一些新朋友刚进来，在这门课程中，你可以扫描右上角的数据集，你可以得到和月板子老师一样的数据集，使用我们的EasyDL平台进行训练，然后扫描右下角的二维码提交，然后就可以得到100小时的V100培训时间作为礼物。
问：我可以做医用细胞标记吗？
A：这个其实是有可能的，我们也有类似的客户来解决这样的问题，但是这个小伙伴的实际情况我可能不太了解，比如细胞检测，比如红细胞白细胞检测，用视觉解决这个问题应该不是什么难题，而且很多同学也做过类似的问题， 可以实现。
问：培训的一般准确性如何？
答：这是衡量模型效果的指标，与模型的效果有关
每个模型，都比我们专业，比如用NLP进行细分，很难说一个指标能应用多少，这会和实际情况相关，我们做这个指标是在评估报告中用数据集作为泛化衡量指标，具体效果需要落地后再用。
问：我只能手动标记标签吗？
答：这不是，第一个方面，EasyDL平台支持大家上传标注数据。其次，我们支持多人注解，即在前一部分的第一部分，将任务划分为多个团队注解。第三种是智能标注，它首先训练一个模型，然后使用该模型来预测未标注的数据。
问：我需要逐个确认标记的数据吗？
A：不可以，难点情况是用一定比例的固定对比，不是每张图片都要确认，你只需要看有没有明显的错误来纠正，不需要每张图片一一确认，我们也支持一键确认按钮供大家选择。
问：我可以在离线环境中使用 SDK 吗？
答：是啊，为什么我们支持SDK，考虑到很多用户没有公网环境，我们第一次注册的时候需要连接公网，然后就不需要上网了，可以直接使用。
问：谁是多人注释？
答：我们按管理员划分标注任务，
把它分成公司的朋友，把一个工作分成几个小工作，我们设置审核员，管理员可以管理整个标签任务。
问：标签是简单的近似值还是按对象标注？
A：可能是两个场景，第一个是物理检测，遮挡问题在矩形框的标注中，我刚才简单介绍一下，尽量标记遮挡部分的明显特征，分割是像素级标注，我们需要标注出物体的周边轮廓，我们平台会闭环标记出轮廓区域， 完成这样的标注效果，在标注的时候，希望大家尽量打准准确，实物的实际情况是按原样标注，不重不漏，达到更好的标注效果。
问：我可以划分汽车以外的人吗？
答：是的。刚才老师演示了汽车或者自行车的识别，只要加上人作为标签，然后去训练，也可以训练学习。
问：我可以在平台上执行自己的分段任务吗？
答：当然，只要您上传自己的数据集并使用我们的平台，您就可以获得学习自身特征的分段模型。访问易德：
问：作业中的模型精度太低是否存在问题？
A：建议越高越好，后面的课程会讲模型优化类似的函数，然后让效果不断提升，这也是一个体验的过程。
问：人有胖有瘦，要不分不同类别？
A：我知道自动驾驶场景没什么需要的，如果你需要区分场景中的车身特征，那可能是另外一个任务。
问：是否可以识别字符？
答：字符识别一般采用业界使用的OCR，这款EasyDL已经支持自定义OCR模型。
问：我可以识别交通信号灯吗？
答：如果您只想检测灯是红色还是绿色，则可以使用图像分类或对象检测来完成。
【今晚即将上课】
EasyDL零门槛AI开发训练营，今晚8点继续聊！
零门槛无AI开发经验，研发将带你入门工业级经典项目！
小麦检测计数模型农业AI应用的突破.
1. 小麦检测模型开发必备知识：目标检测任务回顾
2. 工程师技能分享：如何提高小麦检测模型的准确性
3、动手练习：教你构建从训练到部署的高精度小麦检测计数模型
解决方案:主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络信息技术以及信息化媒体的高速发展，各大媒体网站平台中的信息量急剧增加，其中大部分媒体信息以文本形式存在。为了便于用户能够快速的获取主题信息，全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵，需要对媒体中的资讯内容进行智能化聚合，实现对主题内容的快速聚合和推送。
现有技术中，一些媒体平台虽然能够在一定程度上对资讯内容按照主题进行聚合，但是由于互联网中存在海量的数据，数据源具有多样化的特点，使得传统的聚合方法无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，也无法实现定制主题内容的推送，导致传统媒体平台的主题内容比较缺乏，主题专栏的快建和维护过程比较繁琐，无法为用户提供智能化的资讯服务。
基于现有技术，需要提供一种能够对源数据进行有效挖掘，实现主题内容的快速推送和聚合，方便用户实现精准主题内容的定制，提升资讯服务智能化水平的主题内容智能聚合方案。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种主题内容智能聚合方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法对主题内容进行有效地挖掘，无法实现精准主题内容的筛选，无法实现定制主题内容的推送，导致主题内容比较缺乏，资讯服务智能化比较低的问题。
本公开实施例的第一方面，提供了一种主题内容智能聚合方法，包括：对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第二方面，提供了一种主题内容智能聚合装置，包括：采集模块，被配置为对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；加工模块，被配置为对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；筛选模块，被配置为基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；推送模块，被配置为基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。本公开能够对源数据平台中的数据进行有效挖掘，实现定制主题内容的快速推送和聚合，使用户能够实现精准主题内容的定制化操作，提升资讯服务智能化水平。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图；
图3是本公开实施例提供的主题内容智能聚合装置的结构示意图；
图4是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
随着互联网的快速发展，特别是新媒体的发展，对传统媒体带来了巨大的挑战。一是公众的需求发生了变化。面对互联网繁杂的海量信息，需要快速获取主题信息，同时需要全面了解与主题内容相关的信息，深度理解主题内容的内涵。二是媒体发展的需求发生了变化。近年来新媒体发展迅速，如移动端、微信微博、百家号等新媒体对内容呈现差异化的需求，新闻的传播方式也不再是刻板、固定、一成不变的，而是将越来越向连续、不间断、实时更新的新型模式方向发展，媒体需求的这个变化对主题内容的快速反应要求更高。三是主题内容建设的需求发生了变化。现在对于突发的重大事件，需要快速形成主题专栏内容且需要对专栏内容进行全方位、实时、高效的维护更新，及时为受众提供真实可靠资讯，避免错误信息传播引发不必要的恐慌。
本公开实施例通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容的推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题的聚合应用。
下面结合附图对本公开实施例所涉及系统的整体架构进行说明。图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图，如图1所示，主题内容智能聚合系统具体可以包括以下内容：
为了实现主题内容的智能聚合，首先要建立相关领域的智能化资讯数据库，通过分类、标注、自动聚类、深度学习等信息化技术，将资讯内容智能化，形成智能化资讯数据库。在智能化资讯数据库的基础上，通过主题内容定制与内容加工，实现主题内容聚合服务。主题内容聚合平台由基础设施层、系统层、数据中心层和应用层组成。其中，基础设施层由服务器、存储、网络、安全设备组成；系统层由操作系统、中间件、数据库和虚拟化服务器组成；数据中心层由主题内容采集接入系统、主题内容智能处理系统、主题内容知识加工系统、主题内容数据管理系统4个系统组成；应用层由智能主题内容服务、主题内容加工、主题内容定制服务、主题内容推送组成。
下面结合具体实施例对主题内容智能聚合系统中的数据中心层和应用层进行详细介绍，具体可以包括以下内容：
一、数据中心层在主题内容聚合平台的构建中起着至关重要的作用。数据中心层的任务为完成数据的聚合、语义分析、知识加工、大数据管理等功能，为上层应用提供数据支持与算法能力。
其中，主题内容采集接入系统重点解决数据源的接入问题，针对多源异构数据的接入，将推送数据进行多源、多时态、多尺度的整合。主题内容采集接入系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据接入和采集功能模块。数据接入是指将已构建的资讯数据接入进来。数据接入服务功能可提供数据传输服务，在统一数据标准及存储逻辑的基础上，通过多种数据接入渠道，支持数据文件、数据库、表、字段及数据内容片段的接入。实现对新闻、报刊、社交媒体、移动客户端、网站、公众号等平台的实时监控和自动采集，满足对海量互联网信息资源的快速获取需求。
2)数据清洗和校验排重功能模块。实现数据清洗功能，处理字段的残缺、错误和重复等数据问题。实现在接入数据时对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等数据预处理工作，确保数据质量。
3)标准化数据转换和校验功能模块。对清洗之后的数据进行标准化处理，实现将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入系统，包括实时数据和离线数据的标准化定义。
主题内容智能处理系统通过大数据智能处理技术手段进行自动分词、关键词提取、信息分类、聚类等。重点解决数据的智能化问题，主题内容智能处理系统包括但不限于以下功能模块：
1)自动分词功能模块。提供基于融合了词典和CRF、HMM分词模型的文本自动分词功能，实现对文本的分词操作，返回正确的处理结果。
2)关键词提取功能模块。提供文本的关键词提取功能，利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。
3)知识图谱功能模块。提供实体识别、事件抽取等功能，可以从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体与事件元素。
4)文本分类模块。提供基于Word2vec，BERT算法的文本分类能力，可实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能。文本分类模块协助构建了基于相关领域的内容分类体系，对于文本内容打标、主题内容的快速形成、用户画像与用户个性化推荐提供了关键支撑。
5)稿件聚类模块。提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力。通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。
6)热词分析功能模块。在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
大数据管理子系统主要是解决数据的存储管理、检索服务与数据管理，大数据管理子系统包括但不限于以下功能模块：
1)数据存储功能模块。数据存储要求采用分布式存储框架及分布式数据库，提供大规模稀疏数据的存储方案和技术方法，并实现大规模稀疏数据的有效存储。
2)数据管理功能模块。一是数据质量管理。系统应能够对整个数据链路的数据质量进行管理，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，指导决策者的决定。二是元数据管理。实现数据服务平台全局的数据预览，血缘分析和影响性分析，不同组织的数据共享以及系统数据的健康监控。用户可通过元数据分析直观了解到数据的来源、数据之间的关系、数据流向、数据被引用次数等重要信息，便于用户直观的把握数据资产状况。三是统一数据生命周期管理。系统应提供数据的采集处理应用和分析服务的各个阶段提供统一处理流程和中间状态的调度、管理和监控，主要是对数据质量进行检查和分析，定期形成报告，并管理质量规则，使数据创建、获取、加工、使用、维护的全流程质量可控。四是资源调度与任务管理。数据服务平台通过统一资源调度和任务管理，实现对所有计算和查询等操作任务管理，实现对任务所需CPU、内存和网络等资源调度，保障所有任务平稳、快速地运行，状态可监控可管理。五是要求实现数据检索功能。能够对文本进行快速切词，并采用多种索引技术和索引管理、校验技术，完成对数据文本信息检索。
3)上传下载功能模块。用户可单个或批量上传和下载稿件、图片、视频、主题内容、音频、pdf、word、PPT等资讯。一方面满足各种数据接入管理、主题定制、资源上传、数据统计等功能的交互要求，另一方面对数据接入管理的内容、主题内容定制的结果、资源上传的结果进行良好的展示。
知识加工子系统主要是进行知识的信息采集
及关键数据抽取，构建主题内容所需的基础信息知识库，并提供数据查询展示，为主题内容提供数据和业务支撑。知识加工子系统包括但不限于以下功能模块：
1)知识标注和任务管理功能模块。通过知识图谱技术实现知识的自动抽取扩充，支持机器自动抽取与人机结合方式形成准确的知识库构建；支持多人协同标注；支持对主题内容的属性进行标注，例如资讯分类、关键词、摘要等。提供知识条目级和属性级的知识加工功能,实现标注的具体要求与标注内容,支持协同标注的任务分发，对标注任务实现全流程监控与管理。在知识标注的过程中，实现具备知识新鲜度的知识更新功能。
2)粗知识管理功能模块。提供粗知识管理功能，系统支持已有粗知识的导入，以及导入粗知识的有效管理和协同标注任务发布；支持已有结构化知识的导入，对于用户已有的结构化知识需要导入到知识库，与现有知识库进行融合。
3)知识库管理功能模块。对知识加工平台实现系统的配置管理，包括知识库标注字段配置、用户管理、关系管理、分类管理、关键词管理。对知识标注任务的结果实现导出，支持批量导出功能。
二、应用层是主题内容聚合平台的应用，包括智能主题内容服务、主题内容定制服务、主题内容加工与主题内容推送。平台通过聚合、众筹、创作、融合等智能化内容生产方式，汇聚国内外相关主题资讯，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。
其中，智能主题内容服务使用事件识别、热点识别等算法实现热门事件内容的自动发现与捕捉功能。通过自动聚类算法，汇聚主题内容，自动聚合、生产相近内容主题。通过深度学习分类模型，构建基于行业垂类的分类体系，智能计算稿件所属类别，快速形成各领域专栏与相关主题。
智能内容定制服务支持用户录入相关条件(关键词、来源、媒体类型、分类标签、属性、发稿时间等)，系统自动启动数据汇聚工作，支持实时数据与历史数据的汇聚，支持人工设定汇聚条件，包括是否去重、是否是可信源、汇聚条数、汇聚频次等，提供主题内容定制服务。
主题内容加工提供主题内容创建、修改、删除、检索等操作。可以录入主题内容标签、关键词、起止时间、主题内容文字描述等主题属性数据。可维护主题中的稿件，按日期、分类进行内容加工。支持主题页面生成模板，主题制作成功后平台可实时显示主题内容列表与详情。
主题内容生产完后可推送至全媒体采编系统、网站发布系统、APP管理系统等其他平台与系统，可实现基于规定时间段的推送频次。支持数据查询接口与推送接口，协助媒体各环节展开主题内容定制工作。
图2是本公开实施例提供的主题内容智能聚合方法的流程示意图。图2的主题内容智能聚合方法可以由服务器执行。如图2所示，该主题内容智能聚合方法具体可以包括：
S201，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，获得待处理的原创
稿件数据；
S202，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，并利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据；
S203，基于预定的主题定制页面，获取用户输入的与主题相关的定制条件，利用定制条件对稿件数据进行筛选，得到筛选后的待推送稿件；
S204，基于预定的稿件推送页面，获取用户针对主题配置的推送条件，按照推送条件将待推送稿件推送至系统平台，以使系统平台基于推送的稿件进行主题内容的聚合。
具体地，源数据平台可以认为是原创
稿件数据的来源，源数据平台可以包括制定站点、频道、栏目等对应的平台，比如新闻网站平台、公众号平台、移动客户端平台等。不同源数据平台中原创
稿件数据的格式可能存在区别，因此在进行数据接入时，需要对原创
稿件数据进行统一标准化处理，即将原创
稿件数据存储为具有相同数据标准和存储逻辑的数据结构。
进一步地，本公开实施例涉及的主题内容智能聚合系统，可以理解为集数据采集、数据预处理、数据加工、数据管理、数据推送为一体的主题聚合平台。基于该主题聚合平台，用户可以定制化主题内容，基于用户设置的定制条件对主题内容数据库中的稿件数据进行筛选，并进一步基于用户配置的推送条件，实现稿件数据的定时、定量推送，从而实现自动化主题内容定制服务。
根据本公开实施例提供的技术方案，本公开通过大数据、AI等技术实现资讯内容的智能聚合、精准分类和特征提取，使资讯内容智能化，实现主题内容快速聚合，解决主题内容的缺乏、主题专栏的快建和维护、聚合内容的版权等媒体发展的痛点，通过智能算法实现精准主题内容制作与定制主题内容推送，从而实现内容主题智能化聚合的目标。本公开通过建设主题内容聚合平台，利用大数据、AI等技术实现资讯的“智能化”加工，利用知识图谱、NLP等技术实现资讯的“智慧化”服务。利用主题内容聚合技术实现了主题内容的聚合应用。
在一些实施例中，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行监控并对原创
稿件数据进行采集，包括：构建与源数据平台中的原创
稿件数据之间的数据传输通道，基于数据传输通道，对源数据平台中的原创
稿件数据的使用频次进行统计，对统计结果中使用频次大于阈值的原创
稿件数据及其对应的互动数据的采集频率进行增加，以获得使用频次更高的源数据平台中的原创
稿件数据；其中，原创
稿件数据为多源异构数据，在采集原创
稿件数据之后，将原创
稿件数据按照统一数据存储模型存储到主题内容数据库中。
具体地，在对源数据平台中的原创
稿件数据进行采集之前，需要建立主题内容智能聚合平台与源数据平台之间的数据传输通道，通过该数据传输通道接入源数据平台中的原创
稿件数据，并且在接入原创
稿件数据时，需要将多源异构的原创
稿件数据转化为统一数据标准和存储逻辑的数据模型或数据结构，并将统一格式后的原创
稿件数据存储到主题内容数据库中。
进一步地，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，还可以对各个源数据平台中的原创
稿件数据的使用情况进行统计和监控，即统计并监控各个站点、频道、栏目等来源内容的使用情况，对于使用频次比较高的来源内容，增大对这部分内容的采集频率，采集的数据包括原创
稿件数据和互动数据，互动数据为稿件对应的点赞、评论、采集
、转发等。本公开实施例通过对源数据平台中的原创
稿件数据进行监控，根据对原创
稿件数据使用情况的统计结果，来改变原创
稿件数据的采集频次，从而提高内容的实时性和准确性。
在一些实施例中，对原创
稿件数据执行预处理操作，得到预处理后的原创
稿件数据对应的文本内容数据，包括：对原创
稿件数据进行数据清洗，并去除原创
稿件数据的标签和页面干扰信息，在利用数据传输通道接入原创
稿件数据时，对原创
稿件数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记，以得到预处理后的文本内容数据。
具体地，对于采集到的原创
稿件数据，首先需要对其进行内容处理，在实际应用中，原创
稿件数据的内容预处理过程包括但不限于以下内容：首先对原创
稿件数据进行数据清洗，处理原创
稿件数据中的字段残缺、错误和重复等问题，其次，对清洗后的原创
稿件数据进行去标签、去除页面干扰信息(如广告等)获取稿件的内容数据，最后，还可以对数据进行有效性检验、数据质量校验和过滤排重标记等预处理操作，从而确保数据质量。需要说明的是，上述预处理过程可以依次全部执行，也可以按照需求选择执行。
进一步地，对于预处理后的文本内容数据，可以进行标准化处理，将不同格式的数据按照统一数据格式规范转换后接入到主题内容智能聚合系统中，其中，统一数据格式包括实时数据和离线数据的标准化定义。
在一些实施例中，利用预设的知识加工方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，包括：利用预设的知识加工方式中的一种或多种方式对文本内容数据进行加工，得到加工后的稿件数据，其中，预设的文本知识加工方式包括以下知识加工方式中的一种或多种的组合：自动分词、关键词提取、摘要提取、实体识别、事件抽取、关系提取、文本分类、词性标注、以及地域识别。
具体地，在对原创
稿件数据进行预处理之后，利用预先配置好的知识加工方式对文本内容数据做进一步的分析，在实际应用中，本公开实施例预先配置好的知识加工方式包括上述方式中的一种或几种的组合，应当理解的是，上述知识加工方式不必全部执行，可以根据需求选择其中的一种或多种方式来执行。下面结合具体实施例，对上述知识加工方式的具体内容进行详细说明，具体可以包括以下内容：
自动分词是指利用预设的自然语言处理模型对文本内容数据进行处理，得到分词结构，比如基于融合了词典、CRF和HMM分词模型的文本自动分词算法，实现对文本内容数据的自动分词操作。CRF(Conditional Random Fields，条件随机场模型)以及HMM(HiddenMarkov Model，隐含马尔科夫模型)是自然语言处理中的常规模型，可用于解决文本序列标注问题，如分词、实体识别、词性标注等。
关键词提取是指对文本内容数据中的关键词进行提取，比如利用文档中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重的综合计算，将文本中语义最相关的若干核心词语抽取出来。在实际应用中，通过对目标文本进行分词处理，得到词语集合，通过生成词语的词向量来生成文本向量，根据词向量、文本向量，从词语集合中确定出关键词，从而达到有效提取文本中的关键词的目的。
实体识别及事件抽取是指从半结构化、结构化的文本中识别出与目标相关的实体元素与事件元素，利用识别出的实体元素与事件元素，构建实体元素与事件元素之间的知识图谱。
文本分类是指基于词向量计算工具Word2vec或者预训练的语言表征模型BERT，实现基于文本内容语义的自动抽取与分类功能，以BERT算法为例，将文本先采用N-Gram切词算法进行处理得到新词组合，再基于BERT浅层网络提取新词组句法与词法信息，并计算新词组合的左右信息熵、互信息、tf-idf等离散特征，最后利用DNN二分类模型，使用上述特征对新词进行识别，从而实现准确识别词语的目的，可以对文本内容进行准确的语义识别。基于BERT算法的识别结果，可以实现对文本的主题内容进行打标，实现主题内容的划分。
地域识别是指根据文本中与地域相关的词语确定文本的内容地域，以及根据文本的来源确定媒体来源地域，即本公开实施例的地域识别收录
两个不同维度的内容，即文本的内容地域和媒体来源地域。基于地域识别结果可以对文本内容数据做进一步的区分和聚类。
进一步地，在对文本的内容地域进行识别时，首先利用文本识别算法提取地域名称，根据地域名称在文本中的所属位置(比如标题、摘要、正文等)以及地域名称与文章内容的语义关系特征，利用预置的分类模型，比如GBDT或者支持向量机模型SVM等，计算出文章所属的内容地域。
在一些实施例中，该方法还包括：关键词提取包括基于对文本内容数据中词语的统计信息、词性和位置信息进行权重计算，根据权重计算结果，从文本内容数据中提取出若干个核心词语；实体识别及事件抽取包括从半结构化或结构化的文本内容数据中识别出与目标相关的实体元素和事件元素，并利用实体元素和事件元素生成知识图谱；文本分类包括利用预训练的语言表征模型对文本内容数据进行主题分类，并根据分类结果对文本内容数据按照主题进行打标，并生成文本内容数据对应的主题内容；地域识别包括对文本内容数据对应的地域进行识别，以便根据识别结果为文本内容数据设置相应的地域标签，其中地域识别包括内容地域识别和媒体来源地域识别。
具体地，除上述知识加工方式以外，本公开实施例还可以对文本内容数据执行以下智能化处理，例如进行稿件聚类，提供基于新闻热点、语义、新闻事件的文本聚类能力，通过热点追踪、事件识别、语义聚类等算法，自动挖掘热点新闻、系列事件新闻等，可快速的实现对突发大事件的新闻主题生成与追踪报道。另外，还可以提供热词分析功能，在文本预处理的基础上，提供候选热词评估、面向热点表征的热词甄选等算法，利用多机数据交互技术智能分析出可以表征文本内容的短语或短句。
在一些实施例中，基于预定的主题定制页面，获取用户输入
失望:让用户心甘情愿&直达目标的搜索设计！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 59 次浏览 • 2022-11-22 03:10
失望:让用户心甘情愿&直达目标的搜索设计！
系统自动检测并列出所有内容中与关键词匹配的目标信息。随着关键词的不断输入，匹配结果会逐渐递减，直到找到目标，类似于自定义过滤功能。这种反馈方式适用于内容不多的列表，避免服务器压力过大，影响反馈效率，如地址搜索、联系人查找等。
2）手动触发
关键词输入完成后，需要手动点击搜索按钮，向服务器发送指令，获取相应的搜索结果。这种方式适用于内容信息较多的列表。比如产品搜索、新闻搜索等，搜索结果也可能是海量的，结合过滤功能使用效果会更好。
3、搜索属性特点 1）搜索入口
为了保持界面的一致性，在同一个APP中，不同界面和功能的搜索应该有统一的视觉属性。搜索是界面的一部分，需要放在一个关键位置，让用户在需要的时候可以随时找到。
2）状态变化
从用户体验的角度来看，一个好的搜索应该有一个完整的过程，即搜索前、搜索中、搜索后的页面跳转和搜索框形状的变化，以最大限度地发挥搜索功能的价值。
2、搜索入口的风格及应用场景
在你使用的众多应用中，虽然有些搜索框的风格并没有太大的区别，但它们都是经过精心设计的。对于搜索入口，有不同的应用场景和等级权重，搜索入口的位置和风格也不同。下面将介绍四种常见类型。
1.Tab栏独立入口
将搜索作为独立的一级入口放在底部Tab栏，大大加强了搜索权重，有利于引导用户的搜索行为，推荐产品搜索相关内容的曝光。这种方式为搜索功能的扩展提供了很大的空间。与其他方式相比，操作更方便，即使用户在其他标签页突然有搜索需求，也是触手可及，是一款重量级应用。流量入口。
标签栏搜索入口只适用于搜索要求高的应用。它有一个简单易识别的放大镜图标，让用户一眼就能找到。需要注意的是，tab功能的数量要控制好，有3到5个图标时最合适。使用时，切勿强行插拔影响运行。
例如：App Store、新浪微博、花瓣等。
2.顶部搜索框
最常见的一种搜索方式是将搜索以输入框的形式放在页面顶部（状态栏或标题栏下方），视觉上非常醒目，用户在搜索时可以快速找到。他们进入应用程序，这符合用户的视觉浏览流程。为最终的转化提供了极大的流量支持。
这个搜索框的造型比较复杂，其信息元素的设计也有很多方面。它主要由搜索框、图标、占位符和一些其他元素组成。下面一一介绍：
1) 图标
首先，“放大镜”风格的图标主要是用来提醒用户这是一个搜索功能。如果搜索框足够明显并且有占位符引导，搜索图标也可以去掉；其次，语音输入、扫一扫、拍照搜索等辅助搜索也采用图标风格呈现。
2）占位符
提示用户输入文本的位置。很多产品会根据自身的属性或功能类型提供固定的占位符，例如：请输入xxx进行搜索，搜索您感兴趣的内容等。
在电商产品中，为了增加placeholder的商业价值，对其进行了扩展。系统根据千人千面的算法推荐并提供多种占位符式的商品名称轮播，或者将占位符销售符号作为广告位，不仅让搜索框更加个性化，还潜移默化地提高了搜索的转化率。
3) 按钮
为了提高用户使用搜索功能的便利性，键盘右下角会有搜索操作，但设计师还是会毫不犹豫地在搜索框右侧添加一个搜索按钮。一方面，它可以直观地引导搜索。另一方面，它为用户提供了更多的选择，避免隐藏后需要再次调出键盘来发送搜索命令。
4) 选择器
对于类型/属性多、要求高的商品，为了提高搜索结果的准确性，会增加一些前置条件，让用户设置好后进行搜索，结果会更符合用户的目标。在一定程度上提高用户对产品的满意度。例如：携程旅行搜索地址选择、酒店搜索日期选择、拼多多产品和店铺选择等。
3.“放大镜”图标入口
形式比较简单，通常以“放大镜”图标的形式出现在界面右上角，视觉上不会太突出。常用于搜索行为不是特别频繁的场景，需要点击跳转到搜索框页面。
与上述类型相比，Icon搜索入口在视觉引导方面略逊一筹，搜索功能相对弱化，但可以节省更多导航栏空间，呈现位置更灵活。它可以单独呈现，也可以与它一起呈现。其他功能图标并排显示。
4. 隐蔽入口
隐藏搜索入口方式在实际场景中很少使用。初始状态下，搜索入口是隐藏的，需要通过交互操作唤醒。例如：有的可以折叠，点击展开看；有些只能向下滑动才能显示，iPhone桌面就是一个很好的案例。
3、常用搜索方式
基于信息复杂度的增加，纯文本搜索已经不能满足很多产品的搜索需求。为了拓展搜索功能空间，更好地满足用户需求，衍生出语音搜索、扫一扫、图片搜索等多种搜索方式。等待。
1.文本搜索
最常用和主要的搜索方式，点击搜索框激活键盘开始。与其他方法相比，码字运算成本略高，但这种搜索方式极其灵活。对于目标用户和搜索结果准确率高但不低。
文本搜索可分为模糊搜索和精确搜索。精准搜索可以准确识别输入的关键词，要么结果与搜索目标极其匹配，要么结果为空，如订单查询、寻找联系人等；模糊搜索可以推荐与关键词相似或接近的内容，无论用户是否有明确的目标，都可以使用，例如产品搜索、新闻搜索等。
2.语音搜索
语音搜索比文字搜索更方便，省去了用户码字的操作，也解决了老年人和弱势用户群体面临的键盘和拼音使用困难的实际问题。语音录制完成后，系统会将其转换为文字，然后根据关键词搜索内容。需要注意的是，普通话的标准比较高，否则会影响搜索结果的准确性。
为了给用户提供更好的搜索体验，语音搜索也达到了新的高度。例如：酷狗音乐的哼唱/听歌识别，用户只需哼出大概的曲调或直接录制正在播放的音乐，即可找出歌名；在高德地图中，直接说“导航去xxx”，系统即可自动完成搜索、查询路线等多个操作步骤。
3.图片搜索
图片搜索是一种利用图像识别技术将用户实时照片或上传图片与相关内容进行匹配的搜索方式，广泛应用于电子商务产品中。当我们看到一件想买的东西，却不知道它叫什么或者无法用文字准确描述时，图片搜索可以很好的解决这个问题。
4.扫一扫搜索
当用户目标明确，现场有实物样品时，可以直接扫描商品条码/二维码搜索同款商品。虽然这种搜索方法比上述任何一种搜索方法都更准确，但由于实际条件的限制，很少使用。
四、搜索进程状态分析
1.搜索前——进入“待机”状态
从用户点击搜索框的那一刻起，即使没有其他操作，系统也已经开始为搜索做准备了。它利用一系列辅助功能为用户提供有效的引导，为搜索转化做铺垫，比如账号符号提示、热门搜索、历史搜索、猜你喜欢什么等，后面会详细讲解辅助功能.
不仅如此，与搜索相关的元素也会进入“待机”状态。随着搜索框放大镜的消失、光标的闪烁、输入框的高亮笔画、自动弹出的键盘，每一点都在视觉上告诉用户“我准备好了”。
2. 搜索-关键词Lenovo
在输入关键词的过程中，搜索框右侧会出现一个删除图标，点击它可以一键清除输入的内容。这里要注意delete和cancel的区别。delete只是清空内容，cancel是返回上一页。不要将两个操作靠得太近，以免用户误触造成不必要的时间和成本浪费。
系统还会根据输入内容的变化进行关键词联想，提供内容推荐，您可以点击进入相应的搜索结果页面。关键词联想大大减少了用户的思考时间，省去了点击搜索按钮的操作步骤，提高了搜索效率。这也是优秀搜索框必备的交互反馈。如果关键词联想的设计足够聪明，它还可以自动拆分成一个句子的多个组关键词，自动纠正错别字，自动拼音转汉字等等，搜索的易用性会更上一层楼改善。
例如：在京东搜索框中输入“电”，就会出现一系列与“电”相关的产品，如电磁炉、电池、电热毯等。
3.搜索后-清晰有效的结果
用户主要是希望使用搜索功能来缩短路径，满足自己的搜索需求。产品应该尽一切可能为用户带来预期的搜索结果。即使无法匹配到搜索目标，也应该给出明确的提示和合理的视觉引导，搜索结果常见的场景有以下三种。
1）没有相关内容匹配
当系统无法为用户提供匹配的内容时，会通过默认页面进行提示，比如要求用户修改关键词或者引导用户到其他内容页面。电商产品通常会提供其他模块的产品进行引流，比如猜你喜欢什么、热门推荐、经常购买等。
2）结果内容少
当搜索到的结果内容较少时，会全部显示在同一个页面，但需要注意排序规则，与关键词匹配度较高的内容会优先显示。以后关键词的匹配度越低，阅读量和关注度越低。
3）结果内容较多
如果搜索结果内容多，匹配度高，那么很多内容可能就是用户想要的。这时候就需要提供tab分类、过滤等辅助控件，帮助用户更快的找到想要的结果。
5.辅助模块/元素的妙用
1.默认提示（占位符）
首先，在搜索框中会有默认的占位符提示，引导用户进行搜索。这些提示词可以是固定的，也可以来自运营的营销文案，或者系统根据算法推荐的。用户可以直接点击搜索，无需输入任何与提示词相关的内容。
2.热门推荐
热门搜索主要起到引导作用，特别是对于那些没有明确目标的用户。它可以提供更多的选择。有点类似于搜索框的占位符提示。最大的区别在于，占位符可能是用户想要的，但热门搜索是产品想要提供给用户的。
由于移动设备空间有限，为了提高资源利用率，购物类商品的热门搜索内容主要以标签的形式展示，不会过多展示，而新闻资讯类商品大多采用竖向展示以完整标题的形式（一行）排列并添加明显的标题/标签类别。
3.搜索历史
用户可能不会购买之前购买过的产品（非消耗品），但是他们有很高的概率会搜索到他们搜索过的内容，比如购物前货比三家以供反复参考，看有内容偏好的新闻/视频， ETC。
提供历史搜索，方便用户随时查看搜索内容，提高重复搜索效率。并不是所有的搜索都需要历史记录，比如订单，用户重复搜索的概率极低。
另外，考虑到接口空间的问题，需要合理控制历史记录的数量和时间范围。如果产品需要保存更多的记录，可以固定显示几行，其他的可以通过展开/折叠控件来控制。如果历史搜索权重低，只显示少量记录，当有新的搜索记录产生时，可以将最后一条后移隐藏，以保持新旧搜索记录的替换，不影响其他信息.
总结:月入2W的操作，个人博客的赚钱玩法分享，简单可复制的冷门项目（黑帽子）
先解决新手的问题吧。网站建设是首要问题。这里推荐使用wordpress程序。服务器推荐阿里云的ECS云服务器（国内主机）。域名可以在腾讯云或阿里云注册（推荐备案）。构造方法可以在网上搜索找教程学习。只要上过9年义务教育，就学不会。
1、关键词布局：这里推荐（关键词挖矿工具），整理一些关键词关于“赚钱”的内容，并根据这些关键词每天持续更新10多篇文章（复制粘贴文章），文章标题必须收录
这个关键词，比如“业余时间如何在网上赚钱？”，标题收录
“业余时间如何赚钱” ，如何在网上赚钱” 关键词，这是非常基础的SEO知识，完成所有SEO知识最多需要7天时间。
2、重复以上操作。
作为曾经的站长，我觉得做这样的个人博客远比做各种网络项目实用。只要我能坚持，99.9%的时间我都能赚钱。
3.如果有能力，尽量写原创文章，每天一篇。当然也可以使用优采云
、优采云
等采集工具进行内容采集，但是要注意版权问题（可以在文末声明出处），以及配置采集规则需要一些html和正则表达式的知识（新手学习有点吃力），可以在淘宝上请技术人员帮我们配置采集规则，费用大概在50-100元。
最后说一下实现个人博客的具体问题。
1、广告：一般情况下，如果您的网站有一定的流量（每日IP>500），您可以张贴网站广告位费用的声明。因为是精准流量，500个IP可以达到1000元/月的广告费，一个网站至少可以做10个1000元*10就会至少有1W净收入。
我不推荐百度联盟之类的广告。500个IP的流量对于联盟来说太少了。像百度联盟这样的广告，每天至少需要10000个IP才值得申请。
2、CPA/CPS广告：百度搜索“CPA首页”有很多CPA和CPS广告。我们可以以文章的形式发布此类广告，赚取广告佣金。
因为个人博客做的是精准流量，即使每天只有几百个IP，也能有不错的转化率。
我们可以复制这种博客的玩法。一个博客启动后，我们可以复制操作做第二个博客放大。很少有人能够关注网站行业，更不用说博客细分市场了。
文章开头提到，网站是典型的互联网流量业务。在当下的互联网行业，“流量为王”。无论什么样的项目想要赚钱，都离不开推广。个人博客除了通过“接广告”直接赚钱之外，还可以利用自己的网站权重做搜索引擎的关键词排名，从而达到被动推广。
最近，我看到很多人在街上推地。他们看起来像是工地上搬砖的工人，但实际上他们每天的推广量可能还不如在搜索引擎上一天的推广效果。有的人谎称这样做是可以赚钱的，但是有的人选错了方法，只能抱着卖白粉的心卖白菜赚钱。
物以类聚，人以群分。加入我们可以让你成为更好的人。这是一个拥有1600+优秀互联网人才的圈子，100个优质项目的资源平台。 查看全部
系统自动检测并列出所有内容中与关键词匹配的目标信息。随着关键词的不断输入，匹配结果会逐渐递减，直到找到目标，类似于自定义过滤功能。这种反馈方式适用于内容不多的列表，避免服务器压力过大，影响反馈效率，如地址搜索、联系人查找等。
2）手动触发
关键词输入完成后，需要手动点击搜索按钮，向服务器发送指令，获取相应的搜索结果。这种方式适用于内容信息较多的列表。比如产品搜索、新闻搜索等，搜索结果也可能是海量的，结合过滤功能使用效果会更好。
3、搜索属性特点 1）搜索入口
为了保持界面的一致性，在同一个APP中，不同界面和功能的搜索应该有统一的视觉属性。搜索是界面的一部分，需要放在一个关键位置，让用户在需要的时候可以随时找到。
2）状态变化
从用户体验的角度来看，一个好的搜索应该有一个完整的过程，即搜索前、搜索中、搜索后的页面跳转和搜索框形状的变化，以最大限度地发挥搜索功能的价值。
2、搜索入口的风格及应用场景
在你使用的众多应用中，虽然有些搜索框的风格并没有太大的区别，但它们都是经过精心设计的。对于搜索入口，有不同的应用场景和等级权重，搜索入口的位置和风格也不同。下面将介绍四种常见类型。
1.Tab栏独立入口
将搜索作为独立的一级入口放在底部Tab栏，大大加强了搜索权重，有利于引导用户的搜索行为，推荐产品搜索相关内容的曝光。这种方式为搜索功能的扩展提供了很大的空间。与其他方式相比，操作更方便，即使用户在其他标签页突然有搜索需求，也是触手可及，是一款重量级应用。流量入口。
标签栏搜索入口只适用于搜索要求高的应用。它有一个简单易识别的放大镜图标，让用户一眼就能找到。需要注意的是，tab功能的数量要控制好，有3到5个图标时最合适。使用时，切勿强行插拔影响运行。
例如：App Store、新浪微博、花瓣等。
2.顶部搜索框
最常见的一种搜索方式是将搜索以输入框的形式放在页面顶部（状态栏或标题栏下方），视觉上非常醒目，用户在搜索时可以快速找到。他们进入应用程序，这符合用户的视觉浏览流程。为最终的转化提供了极大的流量支持。
这个搜索框的造型比较复杂，其信息元素的设计也有很多方面。它主要由搜索框、图标、占位符和一些其他元素组成。下面一一介绍：
1) 图标
首先，“放大镜”风格的图标主要是用来提醒用户这是一个搜索功能。如果搜索框足够明显并且有占位符引导，搜索图标也可以去掉；其次，语音输入、扫一扫、拍照搜索等辅助搜索也采用图标风格呈现。
2）占位符
提示用户输入文本的位置。很多产品会根据自身的属性或功能类型提供固定的占位符，例如：请输入xxx进行搜索，搜索您感兴趣的内容等。
在电商产品中，为了增加placeholder的商业价值，对其进行了扩展。系统根据千人千面的算法推荐并提供多种占位符式的商品名称轮播，或者将占位符销售符号作为广告位，不仅让搜索框更加个性化，还潜移默化地提高了搜索的转化率。
3) 按钮
为了提高用户使用搜索功能的便利性，键盘右下角会有搜索操作，但设计师还是会毫不犹豫地在搜索框右侧添加一个搜索按钮。一方面，它可以直观地引导搜索。另一方面，它为用户提供了更多的选择，避免隐藏后需要再次调出键盘来发送搜索命令。
4) 选择器
对于类型/属性多、要求高的商品，为了提高搜索结果的准确性，会增加一些前置条件，让用户设置好后进行搜索，结果会更符合用户的目标。在一定程度上提高用户对产品的满意度。例如：携程旅行搜索地址选择、酒店搜索日期选择、拼多多产品和店铺选择等。
3.“放大镜”图标入口
形式比较简单，通常以“放大镜”图标的形式出现在界面右上角，视觉上不会太突出。常用于搜索行为不是特别频繁的场景，需要点击跳转到搜索框页面。
与上述类型相比，Icon搜索入口在视觉引导方面略逊一筹，搜索功能相对弱化，但可以节省更多导航栏空间，呈现位置更灵活。它可以单独呈现，也可以与它一起呈现。其他功能图标并排显示。
4. 隐蔽入口
隐藏搜索入口方式在实际场景中很少使用。初始状态下，搜索入口是隐藏的，需要通过交互操作唤醒。例如：有的可以折叠，点击展开看；有些只能向下滑动才能显示，iPhone桌面就是一个很好的案例。
3、常用搜索方式
基于信息复杂度的增加，纯文本搜索已经不能满足很多产品的搜索需求。为了拓展搜索功能空间，更好地满足用户需求，衍生出语音搜索、扫一扫、图片搜索等多种搜索方式。等待。
1.文本搜索
最常用和主要的搜索方式，点击搜索框激活键盘开始。与其他方法相比，码字运算成本略高，但这种搜索方式极其灵活。对于目标用户和搜索结果准确率高但不低。
文本搜索可分为模糊搜索和精确搜索。精准搜索可以准确识别输入的关键词，要么结果与搜索目标极其匹配，要么结果为空，如订单查询、寻找联系人等；模糊搜索可以推荐与关键词相似或接近的内容，无论用户是否有明确的目标，都可以使用，例如产品搜索、新闻搜索等。
2.语音搜索
语音搜索比文字搜索更方便，省去了用户码字的操作，也解决了老年人和弱势用户群体面临的键盘和拼音使用困难的实际问题。语音录制完成后，系统会将其转换为文字，然后根据关键词搜索内容。需要注意的是，普通话的标准比较高，否则会影响搜索结果的准确性。
为了给用户提供更好的搜索体验，语音搜索也达到了新的高度。例如：酷狗音乐的哼唱/听歌识别，用户只需哼出大概的曲调或直接录制正在播放的音乐，即可找出歌名；在高德地图中，直接说“导航去xxx”，系统即可自动完成搜索、查询路线等多个操作步骤。
3.图片搜索
图片搜索是一种利用图像识别技术将用户实时照片或上传图片与相关内容进行匹配的搜索方式，广泛应用于电子商务产品中。当我们看到一件想买的东西，却不知道它叫什么或者无法用文字准确描述时，图片搜索可以很好的解决这个问题。
4.扫一扫搜索
当用户目标明确，现场有实物样品时，可以直接扫描商品条码/二维码搜索同款商品。虽然这种搜索方法比上述任何一种搜索方法都更准确，但由于实际条件的限制，很少使用。
四、搜索进程状态分析
1.搜索前——进入“待机”状态
从用户点击搜索框的那一刻起，即使没有其他操作，系统也已经开始为搜索做准备了。它利用一系列辅助功能为用户提供有效的引导，为搜索转化做铺垫，比如账号符号提示、热门搜索、历史搜索、猜你喜欢什么等，后面会详细讲解辅助功能.
不仅如此，与搜索相关的元素也会进入“待机”状态。随着搜索框放大镜的消失、光标的闪烁、输入框的高亮笔画、自动弹出的键盘，每一点都在视觉上告诉用户“我准备好了”。
2. 搜索-关键词Lenovo
在输入关键词的过程中，搜索框右侧会出现一个删除图标，点击它可以一键清除输入的内容。这里要注意delete和cancel的区别。delete只是清空内容，cancel是返回上一页。不要将两个操作靠得太近，以免用户误触造成不必要的时间和成本浪费。
系统还会根据输入内容的变化进行关键词联想，提供内容推荐，您可以点击进入相应的搜索结果页面。关键词联想大大减少了用户的思考时间，省去了点击搜索按钮的操作步骤，提高了搜索效率。这也是优秀搜索框必备的交互反馈。如果关键词联想的设计足够聪明，它还可以自动拆分成一个句子的多个组关键词，自动纠正错别字，自动拼音转汉字等等，搜索的易用性会更上一层楼改善。
例如：在京东搜索框中输入“电”，就会出现一系列与“电”相关的产品，如电磁炉、电池、电热毯等。
3.搜索后-清晰有效的结果
用户主要是希望使用搜索功能来缩短路径，满足自己的搜索需求。产品应该尽一切可能为用户带来预期的搜索结果。即使无法匹配到搜索目标，也应该给出明确的提示和合理的视觉引导，搜索结果常见的场景有以下三种。
1）没有相关内容匹配
当系统无法为用户提供匹配的内容时，会通过默认页面进行提示，比如要求用户修改关键词或者引导用户到其他内容页面。电商产品通常会提供其他模块的产品进行引流，比如猜你喜欢什么、热门推荐、经常购买等。
2）结果内容少
当搜索到的结果内容较少时，会全部显示在同一个页面，但需要注意排序规则，与关键词匹配度较高的内容会优先显示。以后关键词的匹配度越低，阅读量和关注度越低。
3）结果内容较多
如果搜索结果内容多，匹配度高，那么很多内容可能就是用户想要的。这时候就需要提供tab分类、过滤等辅助控件，帮助用户更快的找到想要的结果。
5.辅助模块/元素的妙用
1.默认提示（占位符）
首先，在搜索框中会有默认的占位符提示，引导用户进行搜索。这些提示词可以是固定的，也可以来自运营的营销文案，或者系统根据算法推荐的。用户可以直接点击搜索，无需输入任何与提示词相关的内容。
2.热门推荐
热门搜索主要起到引导作用，特别是对于那些没有明确目标的用户。它可以提供更多的选择。有点类似于搜索框的占位符提示。最大的区别在于，占位符可能是用户想要的，但热门搜索是产品想要提供给用户的。
由于移动设备空间有限，为了提高资源利用率，购物类商品的热门搜索内容主要以标签的形式展示，不会过多展示，而新闻资讯类商品大多采用竖向展示以完整标题的形式（一行）排列并添加明显的标题/标签类别。
3.搜索历史
用户可能不会购买之前购买过的产品（非消耗品），但是他们有很高的概率会搜索到他们搜索过的内容，比如购物前货比三家以供反复参考，看有内容偏好的新闻/视频， ETC。
提供历史搜索，方便用户随时查看搜索内容，提高重复搜索效率。并不是所有的搜索都需要历史记录，比如订单，用户重复搜索的概率极低。
另外，考虑到接口空间的问题，需要合理控制历史记录的数量和时间范围。如果产品需要保存更多的记录，可以固定显示几行，其他的可以通过展开/折叠控件来控制。如果历史搜索权重低，只显示少量记录，当有新的搜索记录产生时，可以将最后一条后移隐藏，以保持新旧搜索记录的替换，不影响其他信息.
总结:月入2W的操作，个人博客的赚钱玩法分享，简单可复制的冷门项目（黑帽子）
先解决新手的问题吧。网站建设是首要问题。这里推荐使用wordpress程序。服务器推荐阿里云的ECS云服务器（国内主机）。域名可以在腾讯云或阿里云注册（推荐备案）。构造方法可以在网上搜索找教程学习。只要上过9年义务教育，就学不会。
1、关键词布局：这里推荐（关键词挖矿工具），整理一些关键词关于“赚钱”的内容，并根据这些关键词每天持续更新10多篇文章（复制粘贴文章），文章标题必须收录
这个关键词，比如“业余时间如何在网上赚钱？”，标题收录
“业余时间如何赚钱” ，如何在网上赚钱” 关键词，这是非常基础的SEO知识，完成所有SEO知识最多需要7天时间。
2、重复以上操作。
作为曾经的站长，我觉得做这样的个人博客远比做各种网络项目实用。只要我能坚持，99.9%的时间我都能赚钱。
3.如果有能力，尽量写原创文章，每天一篇。当然也可以使用优采云
、优采云
等采集工具进行内容采集，但是要注意版权问题（可以在文末声明出处），以及配置采集规则需要一些html和正则表达式的知识（新手学习有点吃力），可以在淘宝上请技术人员帮我们配置采集规则，费用大概在50-100元。
最后说一下实现个人博客的具体问题。
1、广告：一般情况下，如果您的网站有一定的流量（每日IP>500），您可以张贴网站广告位费用的声明。因为是精准流量，500个IP可以达到1000元/月的广告费，一个网站至少可以做10个1000元*10就会至少有1W净收入。
我不推荐百度联盟之类的广告。500个IP的流量对于联盟来说太少了。像百度联盟这样的广告，每天至少需要10000个IP才值得申请。
2、CPA/CPS广告：百度搜索“CPA首页”有很多CPA和CPS广告。我们可以以文章的形式发布此类广告，赚取广告佣金。
因为个人博客做的是精准流量，即使每天只有几百个IP，也能有不错的转化率。
我们可以复制这种博客的玩法。一个博客启动后，我们可以复制操作做第二个博客放大。很少有人能够关注网站行业，更不用说博客细分市场了。
文章开头提到，网站是典型的互联网流量业务。在当下的互联网行业，“流量为王”。无论什么样的项目想要赚钱，都离不开推广。个人博客除了通过“接广告”直接赚钱之外，还可以利用自己的网站权重做搜索引擎的关键词排名，从而达到被动推广。
最近，我看到很多人在街上推地。他们看起来像是工地上搬砖的工人，但实际上他们每天的推广量可能还不如在搜索引擎上一天的推广效果。有的人谎称这样做是可以赚钱的，但是有的人选错了方法，只能抱着卖白粉的心卖白菜赚钱。
物以类聚，人以群分。加入我们可以让你成为更好的人。这是一个拥有1600+优秀互联网人才的圈子，100个优质项目的资源平台。 查看全部
失望:让用户心甘情愿&直达目标的搜索设计！
系统自动检测并列出所有内容中与关键词匹配的目标信息。随着关键词的不断输入，匹配结果会逐渐递减，直到找到目标，类似于自定义过滤功能。这种反馈方式适用于内容不多的列表，避免服务器压力过大，影响反馈效率，如地址搜索、联系人查找等。
2）手动触发
关键词输入完成后，需要手动点击搜索按钮，向服务器发送指令，获取相应的搜索结果。这种方式适用于内容信息较多的列表。比如产品搜索、新闻搜索等，搜索结果也可能是海量的，结合过滤功能使用效果会更好。
3、搜索属性特点 1）搜索入口
为了保持界面的一致性，在同一个APP中，不同界面和功能的搜索应该有统一的视觉属性。搜索是界面的一部分，需要放在一个关键位置，让用户在需要的时候可以随时找到。
2）状态变化
从用户体验的角度来看，一个好的搜索应该有一个完整的过程，即搜索前、搜索中、搜索后的页面跳转和搜索框形状的变化，以最大限度地发挥搜索功能的价值。
2、搜索入口的风格及应用场景
在你使用的众多应用中，虽然有些搜索框的风格并没有太大的区别，但它们都是经过精心设计的。对于搜索入口，有不同的应用场景和等级权重，搜索入口的位置和风格也不同。下面将介绍四种常见类型。
1.Tab栏独立入口
将搜索作为独立的一级入口放在底部Tab栏，大大加强了搜索权重，有利于引导用户的搜索行为，推荐产品搜索相关内容的曝光。这种方式为搜索功能的扩展提供了很大的空间。与其他方式相比，操作更方便，即使用户在其他标签页突然有搜索需求，也是触手可及，是一款重量级应用。流量入口。
标签栏搜索入口只适用于搜索要求高的应用。它有一个简单易识别的放大镜图标，让用户一眼就能找到。需要注意的是，tab功能的数量要控制好，有3到5个图标时最合适。使用时，切勿强行插拔影响运行。
例如：App Store、新浪微博、花瓣等。
2.顶部搜索框
最常见的一种搜索方式是将搜索以输入框的形式放在页面顶部（状态栏或标题栏下方），视觉上非常醒目，用户在搜索时可以快速找到。他们进入应用程序，这符合用户的视觉浏览流程。为最终的转化提供了极大的流量支持。
这个搜索框的造型比较复杂，其信息元素的设计也有很多方面。它主要由搜索框、图标、占位符和一些其他元素组成。下面一一介绍：
1) 图标
首先，“放大镜”风格的图标主要是用来提醒用户这是一个搜索功能。如果搜索框足够明显并且有占位符引导，搜索图标也可以去掉；其次，语音输入、扫一扫、拍照搜索等辅助搜索也采用图标风格呈现。
2）占位符
提示用户输入文本的位置。很多产品会根据自身的属性或功能类型提供固定的占位符，例如：请输入xxx进行搜索，搜索您感兴趣的内容等。
在电商产品中，为了增加placeholder的商业价值，对其进行了扩展。系统根据千人千面的算法推荐并提供多种占位符式的商品名称轮播，或者将占位符销售符号作为广告位，不仅让搜索框更加个性化，还潜移默化地提高了搜索的转化率。
3) 按钮
为了提高用户使用搜索功能的便利性，键盘右下角会有搜索操作，但设计师还是会毫不犹豫地在搜索框右侧添加一个搜索按钮。一方面，它可以直观地引导搜索。另一方面，它为用户提供了更多的选择，避免隐藏后需要再次调出键盘来发送搜索命令。
4) 选择器
对于类型/属性多、要求高的商品，为了提高搜索结果的准确性，会增加一些前置条件，让用户设置好后进行搜索，结果会更符合用户的目标。在一定程度上提高用户对产品的满意度。例如：携程旅行搜索地址选择、酒店搜索日期选择、拼多多产品和店铺选择等。
3.“放大镜”图标入口
形式比较简单，通常以“放大镜”图标的形式出现在界面右上角，视觉上不会太突出。常用于搜索行为不是特别频繁的场景，需要点击跳转到搜索框页面。
与上述类型相比，Icon搜索入口在视觉引导方面略逊一筹，搜索功能相对弱化，但可以节省更多导航栏空间，呈现位置更灵活。它可以单独呈现，也可以与它一起呈现。其他功能图标并排显示。
4. 隐蔽入口
隐藏搜索入口方式在实际场景中很少使用。初始状态下，搜索入口是隐藏的，需要通过交互操作唤醒。例如：有的可以折叠，点击展开看；有些只能向下滑动才能显示，iPhone桌面就是一个很好的案例。
3、常用搜索方式
基于信息复杂度的增加，纯文本搜索已经不能满足很多产品的搜索需求。为了拓展搜索功能空间，更好地满足用户需求，衍生出语音搜索、扫一扫、图片搜索等多种搜索方式。等待。
1.文本搜索
最常用和主要的搜索方式，点击搜索框激活键盘开始。与其他方法相比，码字运算成本略高，但这种搜索方式极其灵活。对于目标用户和搜索结果准确率高但不低。
文本搜索可分为模糊搜索和精确搜索。精准搜索可以准确识别输入的关键词，要么结果与搜索目标极其匹配，要么结果为空，如订单查询、寻找联系人等；模糊搜索可以推荐与关键词相似或接近的内容，无论用户是否有明确的目标，都可以使用，例如产品搜索、新闻搜索等。
2.语音搜索
语音搜索比文字搜索更方便，省去了用户码字的操作，也解决了老年人和弱势用户群体面临的键盘和拼音使用困难的实际问题。语音录制完成后，系统会将其转换为文字，然后根据关键词搜索内容。需要注意的是，普通话的标准比较高，否则会影响搜索结果的准确性。
为了给用户提供更好的搜索体验，语音搜索也达到了新的高度。例如：酷狗音乐的哼唱/听歌识别，用户只需哼出大概的曲调或直接录制正在播放的音乐，即可找出歌名；在高德地图中，直接说“导航去xxx”，系统即可自动完成搜索、查询路线等多个操作步骤。
3.图片搜索
图片搜索是一种利用图像识别技术将用户实时照片或上传图片与相关内容进行匹配的搜索方式，广泛应用于电子商务产品中。当我们看到一件想买的东西，却不知道它叫什么或者无法用文字准确描述时，图片搜索可以很好的解决这个问题。
4.扫一扫搜索
当用户目标明确，现场有实物样品时，可以直接扫描商品条码/二维码搜索同款商品。虽然这种搜索方法比上述任何一种搜索方法都更准确，但由于实际条件的限制，很少使用。
四、搜索进程状态分析
1.搜索前——进入“待机”状态
从用户点击搜索框的那一刻起，即使没有其他操作，系统也已经开始为搜索做准备了。它利用一系列辅助功能为用户提供有效的引导，为搜索转化做铺垫，比如账号符号提示、热门搜索、历史搜索、猜你喜欢什么等，后面会详细讲解辅助功能.
不仅如此，与搜索相关的元素也会进入“待机”状态。随着搜索框放大镜的消失、光标的闪烁、输入框的高亮笔画、自动弹出的键盘，每一点都在视觉上告诉用户“我准备好了”。
2. 搜索-关键词Lenovo
在输入关键词的过程中，搜索框右侧会出现一个删除图标，点击它可以一键清除输入的内容。这里要注意delete和cancel的区别。delete只是清空内容，cancel是返回上一页。不要将两个操作靠得太近，以免用户误触造成不必要的时间和成本浪费。
系统还会根据输入内容的变化进行关键词联想，提供内容推荐，您可以点击进入相应的搜索结果页面。关键词联想大大减少了用户的思考时间，省去了点击搜索按钮的操作步骤，提高了搜索效率。这也是优秀搜索框必备的交互反馈。如果关键词联想的设计足够聪明，它还可以自动拆分成一个句子的多个组关键词，自动纠正错别字，自动拼音转汉字等等，搜索的易用性会更上一层楼改善。
例如：在京东搜索框中输入“电”，就会出现一系列与“电”相关的产品，如电磁炉、电池、电热毯等。
3.搜索后-清晰有效的结果
用户主要是希望使用搜索功能来缩短路径，满足自己的搜索需求。产品应该尽一切可能为用户带来预期的搜索结果。即使无法匹配到搜索目标，也应该给出明确的提示和合理的视觉引导，搜索结果常见的场景有以下三种。
1）没有相关内容匹配
当系统无法为用户提供匹配的内容时，会通过默认页面进行提示，比如要求用户修改关键词或者引导用户到其他内容页面。电商产品通常会提供其他模块的产品进行引流，比如猜你喜欢什么、热门推荐、经常购买等。
2）结果内容少
当搜索到的结果内容较少时，会全部显示在同一个页面，但需要注意排序规则，与关键词匹配度较高的内容会优先显示。以后关键词的匹配度越低，阅读量和关注度越低。
3）结果内容较多
如果搜索结果内容多，匹配度高，那么很多内容可能就是用户想要的。这时候就需要提供tab分类、过滤等辅助控件，帮助用户更快的找到想要的结果。
5.辅助模块/元素的妙用
1.默认提示（占位符）
首先，在搜索框中会有默认的占位符提示，引导用户进行搜索。这些提示词可以是固定的，也可以来自运营的营销文案，或者系统根据算法推荐的。用户可以直接点击搜索，无需输入任何与提示词相关的内容。
2.热门推荐
热门搜索主要起到引导作用，特别是对于那些没有明确目标的用户。它可以提供更多的选择。有点类似于搜索框的占位符提示。最大的区别在于，占位符可能是用户想要的，但热门搜索是产品想要提供给用户的。
由于移动设备空间有限，为了提高资源利用率，购物类商品的热门搜索内容主要以标签的形式展示，不会过多展示，而新闻资讯类商品大多采用竖向展示以完整标题的形式（一行）排列并添加明显的标题/标签类别。
3.搜索历史
用户可能不会购买之前购买过的产品（非消耗品），但是他们有很高的概率会搜索到他们搜索过的内容，比如购物前货比三家以供反复参考，看有内容偏好的新闻/视频， ETC。
提供历史搜索，方便用户随时查看搜索内容，提高重复搜索效率。并不是所有的搜索都需要历史记录，比如订单，用户重复搜索的概率极低。
另外，考虑到接口空间的问题，需要合理控制历史记录的数量和时间范围。如果产品需要保存更多的记录，可以固定显示几行，其他的可以通过展开/折叠控件来控制。如果历史搜索权重低，只显示少量记录，当有新的搜索记录产生时，可以将最后一条后移隐藏，以保持新旧搜索记录的替换，不影响其他信息.
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细节内容:处理文件上传需要注意的细节
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 47 次浏览 • 2022-11-21 01:19
细节内容:处理文件上传需要注意的细节
1.上传文件中文乱码
1.1 解决文件乱码
ServletFileUpload.setHeaderEncoding("UTF-8");
1.2 解决普通输入项乱码（注意当表单类型为multipart/form-data时，设置请求的编码无效）
FileItem.setString("UTF-8"); //解决乱码
2.在处理表格之前，记得调用：
ServletFileUpload.isMultipartContent 方法判断提交表单的类型。如果该方法返回true，则作为上传方法处理；否则，表格可以用传统方式处理。
3.设置parser buffer的大小，以及临时文件的删除
设置解析器缓冲区的大小：DiskFileItemFactory.setSizeThreshold(1024*1024);
删除临时文件：在程序中处理完上传的文件后，一定要记得调用item.delete()方法删除临时文件
4、做上传系统的时候一定要注意上传文件的存放目录。上传文件的存放目录不能被外界直接访问。
5.限制上传文件的类型
处理上传文件时，判断上传文件的后缀是否允许
6.限制上传文件的大小
调用解析器的 ServletFileUpload.setFileSizeMax(102410245); 限制上传文件的大小。如果上传的文件超过限制，解析器将抛出 FileUploadBase.FileSizeLimitExceededException 异常。程序员可以通过检查异常是否被捕获来使用户友好。暗示。
7.如何判断上传输入项为空
字符串文件名 = 项目。获取名称()。substring(item.getName().lastIndexOf("\")+1); “”
if(filename==null || filename.trim().equals("")){
继续;
}
8.为避免覆盖上传的文件，程序在保存上传文件时应为每个文件生成一个唯一的文件名
公共字符串生成文件名（字符串文件名）{
//83434-83u483-934934
返回 UUID.randomUUID().toString() + "_" + 文件名；
}
9、为避免一个文件夹下保存超过1000个文件，影响文件访问性能，程序应将上传的文件拆分存储。
public String generateSavePath(字符串路径，字符串文件名){
int hashcode = filename.hashCode(); //121221
int dir1 = 哈希码&15;
int dir2 = (哈希码>>4)&0xf;
String savepath = path + File.separator + dir1 + File.separator + dir2;
File file = new File(savepath);
<p>
if(!file.exists()){
file.mkdirs();
}
return savepath;
}
</p>
10.监控上传进度
ServletFileUpload upload = new ServletFileUpload(工厂);
upload.setProgressListener(new ProgressListener(){
public void update(long pBytesRead, long pContentLength, int pItems) {
System.out.println("当前解析：" + pBytesRead);
}
});
11、网页添加动态上传输入项
DiskFileItemFactory 是一个用于创建 FileItem 对象的工厂。该工厂类的常用方法：ServletFileUpload负责处理上传的文件数据，将表单中的每一个输入项封装到一个FileItem对象中。常用方法有：
源代码：
解决方案:使用Debezium、Postgres和Kafka进行数据实时采集（CDC）
一、背景
我一直在完善自己的微服务架构，其中包括分布式工作流服务的构建，目前使用的是Camunda工作流引擎。使用Camunda工作流会涉及到如何将工作流引擎的用户系统与现有的用户系统集成的问题（Flowable和Activity类似）。在现有设计中，工作流定位着重于企业内部流程的流转，因此系统在设计上与Camunda工作流用户系统对应单位、部门、人员、人员归属。
功能设计完成后，又面临一个问题，如何解决现有人事系统数据[实时]同步到Camunda工作流引擎的问题。如果现有的系统数据和工作流数据在同一个库中，相对容易解决。在微服务架构中，不同服务的数据通常存储在不同的数据库中，因此需要数据同步。使用的方法不同，所能达到的效果也是一样的。
最初，考虑了以下两个选项，但都略有不足：
经过大量资料的查询和比对，最终选择了德贝子木来解决以上问题以及以后更多的数据同步问题。
2. Debezium简介
RedHat 开源的 Debezium 是一个开源工具，可以从多个数据源中捕获实时变化的数据，并形成数据流输出。
它是一个 CDC（变更数据捕获）工具。其工作原理类似于大家熟知的Canal、DataBus、Maxwell等，通过提取数据库日志获取变化。
官方介绍是：
Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。启动它，将其指向您的数据库，您的应用程序就可以开始响应其他应用程序提交给您的数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 耐用且快速，因此即使出现问题，您的应用程序也可以快速响应并且不会错过任何事件
Debezium 是一个分布式平台，可以将您现有的数据库变成事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每个行级更改并立即做出响应。Debezium 建立在 Apache Kafka 之上，并提供 Kafka connect 兼容的连接器来监控特定的数据库管理系统。
Debezium 现在支持以下数据库：
与ETL不同的是，德贝子木只支持生产端连接数据库，消费端不支持连接数据库，需要自己编写代码接收Kafka消息数据。经过分析，这种方式更加灵活，在现有的微服务架构中也能很好的利用Kafka。
3.快速搭建德贝子木测试环境。
目前，Debezium 的最新稳定版本是 1.6。Debezium已经将要使用的组件打包成Docker镜像，所以我们只需要按照以下步骤安装并启动Docker即可快速搭建测试环境。
Windows下如何搭建Docker环境，可以参考我的相关文章：
(1) Windows 10 2004 (20H1) 安装Docker Desktop for Windows (2.3.0.2) 以WSL 2模式运行容器
（2）对于Windows 10，将Docker Desktop for Windows（WSL 2模式）的文件存放移出C盘，放在其他目录下
3.1 运行动物园管理员
docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:1.6
3.2 运行卡夫卡
docker run -it --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:1.6
3.3 运行 PostgreSQL
docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres debezium/example-postgres:1.6
以上代码使用的是：debezium/example-postgres:1.6，查看Debezimu官方文档，其他例子都是这个。其实德贝子木有Docker封装PostgreSQL 9~13，大家可以根据自己的需要在Docker Hub中选择对应的PostgreSQL版本。
debezium/postgres 体积小，使用方便，并且已经做了必要的设置，可以直接使用，不需要额外配置。
3.4 运行Debezimu Connect
docker run -it --rm --name connect -p 8083:8083 -e GROUP_ID=1 -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses --link zookeeper:zookeeper --link kafka:kafka --link postgres:postgres debezium/connect:1.6
Debezium容器启动时需要传入如下环境变量：
3.5 创建连接器
经过以上4个步骤，Debezium的测试环境搭建完成，接下来需要调用Debezium提供的API创建连接器，这样Debezium与数据库的关系就建立起来了。我们将以下有效负载发布到：8083/connectors/。
{
"name": "fulfillment-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.99.100",
"database.port": "5432",
"database.user": "postgres",
"database.password": "postgres",
"database.dbname" : "postgres",
"database.server.name": "fulfillment",
"table.include.list": "public.inventory"
}
}
"name": 注册到Kafka Connect服务的Connector名称 "connector.class": PostgreSQL连接器类名称 "database.hostname": PostgreSQL数据库地址 "database.port": 端口PostgreSQL 数据库 "database.user": PostgreSQL 数据库的用户名 "database.password": PostgreSQL 数据密码 "database.dbname": 连接的PostgreSQL 数据库 "database.server.name": 虚拟数据库服务器的名称，其中可根据实际需要定义，消费Kafka数据时应使用该值 "table.include.list"：监控的数据表列表，以","分隔。PostgreSQL 需要以“.”格式写入完整的表名。如果没有具体的Schema，
以下是完成的 curl 命令：
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '{"name": "fulfillment-connector", "config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "192.168.99.100", "database.port": "5432", "database.user": "postgres", "database.password": "postgres", "database.dbname" : "postgres", "database.server.name": "fulfillment", "table.include.list": "public.inventory" }}'
上面是一个例子，因为我用的是Windows，个人觉得curl不方便，所以改用postman：
3.6 Docker Compose 配置
为了方便使用，将上述Docker命令集成到Docker Compose配置中，如下：
version: "3"
services:
postgres:
image: debezium/postgres:13
container_name: postgres
hostname: postgres
environment:
POSTGRES_USER: herodotus
POSTGRES_PASSWORD: herodotus
ports:
- 5432:5432
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
restart: always
ports:
- 9092:9092
environment:
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
restart: always
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
4.外部数据库配置
在上一章中，我们介绍了德贝子木测试环境的方式。其中使用的debezium/postgres已经配置好，使用起来比较方便。在实际使用中，PostgreSQL往往是独立构建的，因此需要对PostgreSQL进行配置。
4.1 以Docker方式运行基本组件
本章主要介绍德贝子木与独立PostgreSQL数据库的连接。因此，除了PostgreSQL，Zookeeper、Kafka、Debezimu Connect仍然是使用Docker部署的。具体部署的Docker Compose配置如下：
version: "3"
services:
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
hostname: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
hostname: kafka
ports:
- 9092:9092
environment:
BROKER_ID: 1
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://0.0.0.0:9092
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://192.168.101.10:9092
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_INNER:PLAINTEXT,LISTENER_OUTER:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_INNER
KAFKA_ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: 'yes'
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: 'true'
depends_on:
- zookeeper
<p>
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
hostname: connect
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
</p>
其中Kafka Listener相关的配置是为了解决Spring Kafka在连接Kafka时会出现：Connection to node -1 could not be established的问题。经纪人可能不可用。
4.2 修改PostgreSQL配置
PostgreSQL 在 9.4 中添加了逻辑解码功能，它是一种允许提取提交到事务日志的更改并借助输出插件以用户友好的方式处理这些更改的机制。输出插件使更改对客户端可用。
PostgreSQL连接器读取和处理数据库变化主要由两部分组成：
Java代码（即连接Kafka Connect的代码）：负责读取Logical Decoding输出插件生成的数据。4.2.1 修改PostgreSQL配置
在${PostgreSQL_HOME}/13/data 目录下，找到postgresql.conf。
修改以下配置：
wal_level=logical
max_wal_senders=1
max_replication_slots=1
配置完成后记得重启数据库
4.2.2 设置数据库权限
需要将复制权限分配给 PostgreSQL 用户。定义一个 PostgreSQL 角色并分配至少两个权限：REPLICATION 和 LOGION。示例代码如下：
CREATE ROLE REPLICATION LOGIN;
具体操作请参考脚本：
-- pg新建用户
CREATE USER user WITH PASSWORD 'pwd';
-- 给用户复制流权限
ALTER ROLE user replication;
-- 给用户登录数据库权限
grant CONNECT ON DATABASE test to user;
-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO user;
4.3 创建连接器
将以下有效负载发布到：8083/connectors/
{
"name": "herodotus-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.101.10",
"database.port": "15432",
"database.user": "athena",
"database.password": "athena",
"database.dbname" : "athena",
"database.server.name": "herodotus",
"slot.name": "herodotus_slot",
"table.include.list": "public.sys_organization",
"publication.name": "herodotus_public_connector",
"publication.autocreate.mode": "filtered",
"plugin.name": "pgoutput"
}
}
Postman界面操作如下：
payload有两个字段，name是connector的名称，config是connector的配置信息。下表解释了配置中的字段：
字段名称说明
连接器类
connector的实现类，本文使用io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector，因为我们的数据库是PostgreSQL
数据库主机名
数据库服务的IP或域名
数据库端口
数据库服务的端口
数据库.用户
连接到数据库的用户
数据库.密码
连接数据库的密码
数据库.dbname
数据存储名称
数据库.server.name
每个被监控的表都会对应Kafka中的一个topic，topic的命名约定为..
插槽名称
PostgreSQL 复制槽（Replication Slot）名称
表.include.list
如果设置了 table.include.list，则此列表中的表将由 Debezium 监控
插件名称
PostgreSQL服务器安装的解码插件名称，可以是decoderbufs、wal2json、wal2json_rds、wal2json_streaming、wal2json_rds_streaming、pgoutput。如果未指定此值，则默认使用 decoderbufs。
本例中使用pgoutput是因为它是PostgreSQL 10+内置的解码器，而其他解码器必须在PostgreSQL服务器上安装插件。
出版物名称
PostgreSQL端WAL发布（publication）的名字，每个Connector在PostgreSQL中应该有自己对应的发布，如果不指定这个参数，那么发布的名字就是dbz_publication
发布.autocreate.mode
该值仅在 plugin.name 设置为 pgoutput 时有效。有以下三个值：
all_tables - debezium 将检查发布是否存在，如果发布不存在，连接器将使用脚本 CREATE PUBLICATION
FOR ALL TABLES创建一个发布，即发布者会监听所有表的变化。
disabled - 连接器不会检查发布是否存在。如果发布不存在，创建连接器时会报错。
filtered - 与 all_tables 不同，debezium 会根据连接器配置中的 table.include.list 生成脚本来创建发布：CREATE PUBLICATION
对于表。例如，在这个例子中，如果“table.include.list”的值为“public.sys_organization”，那么发布将只监听这个表的变化。
下面结合本例中connector的配置信息，对几个关键属性做进一步说明：
Slot.name 亮点
根据上面的例子，Debezium 会在 PostgreSQL 中创建一个名为 herodotus_slot 的复制槽。本例中创建的connector需要通过这个replication slot获取数据变化的信息。
可以通过以下sql查看replication slot的信息：
select * from pg_replication_slots;
上图中active_pid为14200，即进程ID为14200的wal_sender进程已经在使用这个replication slot与Debezium进行交互
database.server.name 和 table.include.list
当connector获取到数据变化的信息后，将信息转换成统一的数据格式，发布到Kafka的topic中。Debezium规定一张表对应一个topic，topic名称的格式为..，本例中表的数据变化消息会保存在Kafka的topic herodotus.public.sys_organization中。
可以通过以下代码查看接收到的信息
@KafkaListener(topics = {"herodotus.public.sys_organization"}, groupId = "herodotus.debezium")
public void received(String message) {
log.info("[Herodotus] |- Recived message from Debezium : [{}]", message);
}
5. 运行测试
现在，基于以上环境的配置，大家可以测试一下Debezium抓包的效果了。可以进入Kafka容器，使用Kafka提供的kafka-console-consumer.sh查看Topic收到的数据。具体命令如下：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.101.10:9092 --topic herodotus.public.sys_organization
5.1 插入测试
在数据库sys_organization中插入一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化消息体如下，这里忽略schema字段，重点关注payload.before、payload.after和payload.op字段：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
<p>
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "AAAAA",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594964405,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461608\",\"63461608\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2460,
"lsn": 63461896,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1626594964846,
"transaction": null
}
}
</p>
既然是插入操作，op就是c(create)，before是null，after就是我们插入的数据。
5.2 更新测试
修改数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "BBBBB",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626595173601,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63466888\",\"63466888\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2461,
"lsn": 63467176,
"xmin": null
},
"op": "u",
"ts_ms": 1626595173825,
"transaction": null
}
}
更新商品信息后，消费者会收到op为u(update)的消息，after是修改后的数据。
5.3 删除测试
删除数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"organization_id": "3",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": null,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": null,
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"after": null,
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594566933,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461120\",\"63461120\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2458,
"lsn": 63461176,
"xmin": null
},
"op": "d",
"ts_ms": 1626594567136,
"transaction": null
}
}
删除商品信息后，消费者会收到op为d(delete)的消息，其中before为删除前的数据，after为null。
6.总结
通过德贝子木进行数据同步，不仅解决了传统ETL时效性低的问题，也解决了基于消息队列在两端编写代码的工程工作量，基于容器的方式更适合微服务架构的使用，使用Kafka进行消费终端集成，使得集成方式更加灵活方便，终端类型更加丰富。
示例代码地址：
参考
[1] :
[2] :
[3] :#postgresql-概述 查看全部
1.上传文件中文乱码
1.1 解决文件乱码
ServletFileUpload.setHeaderEncoding("UTF-8");
1.2 解决普通输入项乱码（注意当表单类型为multipart/form-data时，设置请求的编码无效）
FileItem.setString("UTF-8"); //解决乱码
2.在处理表格之前，记得调用：
ServletFileUpload.isMultipartContent 方法判断提交表单的类型。如果该方法返回true，则作为上传方法处理；否则，表格可以用传统方式处理。
3.设置parser buffer的大小，以及临时文件的删除
设置解析器缓冲区的大小：DiskFileItemFactory.setSizeThreshold(1024*1024);
删除临时文件：在程序中处理完上传的文件后，一定要记得调用item.delete()方法删除临时文件
4、做上传系统的时候一定要注意上传文件的存放目录。上传文件的存放目录不能被外界直接访问。
5.限制上传文件的类型
处理上传文件时，判断上传文件的后缀是否允许
6.限制上传文件的大小
调用解析器的 ServletFileUpload.setFileSizeMax(102410245); 限制上传文件的大小。如果上传的文件超过限制，解析器将抛出 FileUploadBase.FileSizeLimitExceededException 异常。程序员可以通过检查异常是否被捕获来使用户友好。暗示。
7.如何判断上传输入项为空
字符串文件名 = 项目。获取名称()。substring(item.getName().lastIndexOf("\")+1); “”
if(filename==null || filename.trim().equals("")){
继续;
}
8.为避免覆盖上传的文件，程序在保存上传文件时应为每个文件生成一个唯一的文件名
公共字符串生成文件名（字符串文件名）{
//83434-83u483-934934
返回 UUID.randomUUID().toString() + "_" + 文件名；
}
9、为避免一个文件夹下保存超过1000个文件，影响文件访问性能，程序应将上传的文件拆分存储。
public String generateSavePath(字符串路径，字符串文件名){
int hashcode = filename.hashCode(); //121221
int dir1 = 哈希码&15;
int dir2 = (哈希码>>4)&0xf;
String savepath = path + File.separator + dir1 + File.separator + dir2;
File file = new File(savepath);
<p>
if(!file.exists()){
file.mkdirs();
}
return savepath;
}
</p>
10.监控上传进度
ServletFileUpload upload = new ServletFileUpload(工厂);
upload.setProgressListener(new ProgressListener(){
public void update(long pBytesRead, long pContentLength, int pItems) {
System.out.println("当前解析：" + pBytesRead);
}
});
11、网页添加动态上传输入项
DiskFileItemFactory 是一个用于创建 FileItem 对象的工厂。该工厂类的常用方法：ServletFileUpload负责处理上传的文件数据，将表单中的每一个输入项封装到一个FileItem对象中。常用方法有：
源代码：
解决方案:使用Debezium、Postgres和Kafka进行数据实时采集（CDC）
一、背景
我一直在完善自己的微服务架构，其中包括分布式工作流服务的构建，目前使用的是Camunda工作流引擎。使用Camunda工作流会涉及到如何将工作流引擎的用户系统与现有的用户系统集成的问题（Flowable和Activity类似）。在现有设计中，工作流定位着重于企业内部流程的流转，因此系统在设计上与Camunda工作流用户系统对应单位、部门、人员、人员归属。
功能设计完成后，又面临一个问题，如何解决现有人事系统数据[实时]同步到Camunda工作流引擎的问题。如果现有的系统数据和工作流数据在同一个库中，相对容易解决。在微服务架构中，不同服务的数据通常存储在不同的数据库中，因此需要数据同步。使用的方法不同，所能达到的效果也是一样的。
最初，考虑了以下两个选项，但都略有不足：
经过大量资料的查询和比对，最终选择了德贝子木来解决以上问题以及以后更多的数据同步问题。
2. Debezium简介
RedHat 开源的 Debezium 是一个开源工具，可以从多个数据源中捕获实时变化的数据，并形成数据流输出。
它是一个 CDC（变更数据捕获）工具。其工作原理类似于大家熟知的Canal、DataBus、Maxwell等，通过提取数据库日志获取变化。
官方介绍是：
Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。启动它，将其指向您的数据库，您的应用程序就可以开始响应其他应用程序提交给您的数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 耐用且快速，因此即使出现问题，您的应用程序也可以快速响应并且不会错过任何事件
Debezium 是一个分布式平台，可以将您现有的数据库变成事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每个行级更改并立即做出响应。Debezium 建立在 Apache Kafka 之上，并提供 Kafka connect 兼容的连接器来监控特定的数据库管理系统。
Debezium 现在支持以下数据库：
与ETL不同的是，德贝子木只支持生产端连接数据库，消费端不支持连接数据库，需要自己编写代码接收Kafka消息数据。经过分析，这种方式更加灵活，在现有的微服务架构中也能很好的利用Kafka。
3.快速搭建德贝子木测试环境。
目前，Debezium 的最新稳定版本是 1.6。Debezium已经将要使用的组件打包成Docker镜像，所以我们只需要按照以下步骤安装并启动Docker即可快速搭建测试环境。
Windows下如何搭建Docker环境，可以参考我的相关文章：
(1) Windows 10 2004 (20H1) 安装Docker Desktop for Windows (2.3.0.2) 以WSL 2模式运行容器
（2）对于Windows 10，将Docker Desktop for Windows（WSL 2模式）的文件存放移出C盘，放在其他目录下
3.1 运行动物园管理员
docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:1.6
3.2 运行卡夫卡
docker run -it --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:1.6
3.3 运行 PostgreSQL
docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres debezium/example-postgres:1.6
以上代码使用的是：debezium/example-postgres:1.6，查看Debezimu官方文档，其他例子都是这个。其实德贝子木有Docker封装PostgreSQL 9~13，大家可以根据自己的需要在Docker Hub中选择对应的PostgreSQL版本。
debezium/postgres 体积小，使用方便，并且已经做了必要的设置，可以直接使用，不需要额外配置。
3.4 运行Debezimu Connect
docker run -it --rm --name connect -p 8083:8083 -e GROUP_ID=1 -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses --link zookeeper:zookeeper --link kafka:kafka --link postgres:postgres debezium/connect:1.6
Debezium容器启动时需要传入如下环境变量：
3.5 创建连接器
经过以上4个步骤，Debezium的测试环境搭建完成，接下来需要调用Debezium提供的API创建连接器，这样Debezium与数据库的关系就建立起来了。我们将以下有效负载发布到：8083/connectors/。
{
"name": "fulfillment-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.99.100",
"database.port": "5432",
"database.user": "postgres",
"database.password": "postgres",
"database.dbname" : "postgres",
"database.server.name": "fulfillment",
"table.include.list": "public.inventory"
}
}
"name": 注册到Kafka Connect服务的Connector名称 "connector.class": PostgreSQL连接器类名称 "database.hostname": PostgreSQL数据库地址 "database.port": 端口PostgreSQL 数据库 "database.user": PostgreSQL 数据库的用户名 "database.password": PostgreSQL 数据密码 "database.dbname": 连接的PostgreSQL 数据库 "database.server.name": 虚拟数据库服务器的名称，其中可根据实际需要定义，消费Kafka数据时应使用该值 "table.include.list"：监控的数据表列表，以","分隔。PostgreSQL 需要以“.”格式写入完整的表名。如果没有具体的Schema，
以下是完成的 curl 命令：
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '{"name": "fulfillment-connector", "config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "192.168.99.100", "database.port": "5432", "database.user": "postgres", "database.password": "postgres", "database.dbname" : "postgres", "database.server.name": "fulfillment", "table.include.list": "public.inventory" }}'
上面是一个例子，因为我用的是Windows，个人觉得curl不方便，所以改用postman：
3.6 Docker Compose 配置
为了方便使用，将上述Docker命令集成到Docker Compose配置中，如下：
version: "3"
services:
postgres:
image: debezium/postgres:13
container_name: postgres
hostname: postgres
environment:
POSTGRES_USER: herodotus
POSTGRES_PASSWORD: herodotus
ports:
- 5432:5432
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
restart: always
ports:
- 9092:9092
environment:
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
restart: always
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
4.外部数据库配置
在上一章中，我们介绍了德贝子木测试环境的方式。其中使用的debezium/postgres已经配置好，使用起来比较方便。在实际使用中，PostgreSQL往往是独立构建的，因此需要对PostgreSQL进行配置。
4.1 以Docker方式运行基本组件
本章主要介绍德贝子木与独立PostgreSQL数据库的连接。因此，除了PostgreSQL，Zookeeper、Kafka、Debezimu Connect仍然是使用Docker部署的。具体部署的Docker Compose配置如下：
version: "3"
services:
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
hostname: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
hostname: kafka
ports:
- 9092:9092
environment:
BROKER_ID: 1
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://0.0.0.0:9092
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://192.168.101.10:9092
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_INNER:PLAINTEXT,LISTENER_OUTER:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_INNER
KAFKA_ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: 'yes'
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: 'true'
depends_on:
- zookeeper
<p>
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
hostname: connect
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
</p>
其中Kafka Listener相关的配置是为了解决Spring Kafka在连接Kafka时会出现：Connection to node -1 could not be established的问题。经纪人可能不可用。
4.2 修改PostgreSQL配置
PostgreSQL 在 9.4 中添加了逻辑解码功能，它是一种允许提取提交到事务日志的更改并借助输出插件以用户友好的方式处理这些更改的机制。输出插件使更改对客户端可用。
PostgreSQL连接器读取和处理数据库变化主要由两部分组成：
Java代码（即连接Kafka Connect的代码）：负责读取Logical Decoding输出插件生成的数据。4.2.1 修改PostgreSQL配置
在${PostgreSQL_HOME}/13/data 目录下，找到postgresql.conf。
修改以下配置：
wal_level=logical
max_wal_senders=1
max_replication_slots=1
配置完成后记得重启数据库
4.2.2 设置数据库权限
需要将复制权限分配给 PostgreSQL 用户。定义一个 PostgreSQL 角色并分配至少两个权限：REPLICATION 和 LOGION。示例代码如下：
CREATE ROLE REPLICATION LOGIN;
具体操作请参考脚本：
-- pg新建用户
CREATE USER user WITH PASSWORD 'pwd';
-- 给用户复制流权限
ALTER ROLE user replication;
-- 给用户登录数据库权限
grant CONNECT ON DATABASE test to user;
-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO user;
4.3 创建连接器
将以下有效负载发布到：8083/connectors/
{
"name": "herodotus-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.101.10",
"database.port": "15432",
"database.user": "athena",
"database.password": "athena",
"database.dbname" : "athena",
"database.server.name": "herodotus",
"slot.name": "herodotus_slot",
"table.include.list": "public.sys_organization",
"publication.name": "herodotus_public_connector",
"publication.autocreate.mode": "filtered",
"plugin.name": "pgoutput"
}
}
Postman界面操作如下：
payload有两个字段，name是connector的名称，config是connector的配置信息。下表解释了配置中的字段：
字段名称说明
连接器类
connector的实现类，本文使用io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector，因为我们的数据库是PostgreSQL
数据库主机名
数据库服务的IP或域名
数据库端口
数据库服务的端口
数据库.用户
连接到数据库的用户
数据库.密码
连接数据库的密码
数据库.dbname
数据存储名称
数据库.server.name
每个被监控的表都会对应Kafka中的一个topic，topic的命名约定为..
插槽名称
PostgreSQL 复制槽（Replication Slot）名称
表.include.list
如果设置了 table.include.list，则此列表中的表将由 Debezium 监控
插件名称
PostgreSQL服务器安装的解码插件名称，可以是decoderbufs、wal2json、wal2json_rds、wal2json_streaming、wal2json_rds_streaming、pgoutput。如果未指定此值，则默认使用 decoderbufs。
本例中使用pgoutput是因为它是PostgreSQL 10+内置的解码器，而其他解码器必须在PostgreSQL服务器上安装插件。
出版物名称
PostgreSQL端WAL发布（publication）的名字，每个Connector在PostgreSQL中应该有自己对应的发布，如果不指定这个参数，那么发布的名字就是dbz_publication
发布.autocreate.mode
该值仅在 plugin.name 设置为 pgoutput 时有效。有以下三个值：
all_tables - debezium 将检查发布是否存在，如果发布不存在，连接器将使用脚本 CREATE PUBLICATION
FOR ALL TABLES创建一个发布，即发布者会监听所有表的变化。
disabled - 连接器不会检查发布是否存在。如果发布不存在，创建连接器时会报错。
filtered - 与 all_tables 不同，debezium 会根据连接器配置中的 table.include.list 生成脚本来创建发布：CREATE PUBLICATION
对于表。例如，在这个例子中，如果“table.include.list”的值为“public.sys_organization”，那么发布将只监听这个表的变化。
下面结合本例中connector的配置信息，对几个关键属性做进一步说明：
Slot.name 亮点
根据上面的例子，Debezium 会在 PostgreSQL 中创建一个名为 herodotus_slot 的复制槽。本例中创建的connector需要通过这个replication slot获取数据变化的信息。
可以通过以下sql查看replication slot的信息：
select * from pg_replication_slots;
上图中active_pid为14200，即进程ID为14200的wal_sender进程已经在使用这个replication slot与Debezium进行交互
database.server.name 和 table.include.list
当connector获取到数据变化的信息后，将信息转换成统一的数据格式，发布到Kafka的topic中。Debezium规定一张表对应一个topic，topic名称的格式为..，本例中表的数据变化消息会保存在Kafka的topic herodotus.public.sys_organization中。
可以通过以下代码查看接收到的信息
@KafkaListener(topics = {"herodotus.public.sys_organization"}, groupId = "herodotus.debezium")
public void received(String message) {
log.info("[Herodotus] |- Recived message from Debezium : [{}]", message);
}
5. 运行测试
现在，基于以上环境的配置，大家可以测试一下Debezium抓包的效果了。可以进入Kafka容器，使用Kafka提供的kafka-console-consumer.sh查看Topic收到的数据。具体命令如下：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.101.10:9092 --topic herodotus.public.sys_organization
5.1 插入测试
在数据库sys_organization中插入一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化消息体如下，这里忽略schema字段，重点关注payload.before、payload.after和payload.op字段：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
<p>
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "AAAAA",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594964405,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461608\",\"63461608\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2460,
"lsn": 63461896,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1626594964846,
"transaction": null
}
}
</p>
既然是插入操作，op就是c(create)，before是null，after就是我们插入的数据。
5.2 更新测试
修改数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "BBBBB",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626595173601,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63466888\",\"63466888\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2461,
"lsn": 63467176,
"xmin": null
},
"op": "u",
"ts_ms": 1626595173825,
"transaction": null
}
}
更新商品信息后，消费者会收到op为u(update)的消息，after是修改后的数据。
5.3 删除测试
删除数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"organization_id": "3",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": null,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": null,
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"after": null,
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594566933,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461120\",\"63461120\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2458,
"lsn": 63461176,
"xmin": null
},
"op": "d",
"ts_ms": 1626594567136,
"transaction": null
}
}
删除商品信息后，消费者会收到op为d(delete)的消息，其中before为删除前的数据，after为null。
6.总结
通过德贝子木进行数据同步，不仅解决了传统ETL时效性低的问题，也解决了基于消息队列在两端编写代码的工程工作量，基于容器的方式更适合微服务架构的使用，使用Kafka进行消费终端集成，使得集成方式更加灵活方便，终端类型更加丰富。
示例代码地址：
参考
[1] :
[2] :
[3] :#postgresql-概述 查看全部
细节内容:处理文件上传需要注意的细节
1.上传文件中文乱码
1.1 解决文件乱码
ServletFileUpload.setHeaderEncoding("UTF-8");
1.2 解决普通输入项乱码（注意当表单类型为multipart/form-data时，设置请求的编码无效）
FileItem.setString("UTF-8"); //解决乱码
2.在处理表格之前，记得调用：
ServletFileUpload.isMultipartContent 方法判断提交表单的类型。如果该方法返回true，则作为上传方法处理；否则，表格可以用传统方式处理。
3.设置parser buffer的大小，以及临时文件的删除
设置解析器缓冲区的大小：DiskFileItemFactory.setSizeThreshold(1024*1024);
删除临时文件：在程序中处理完上传的文件后，一定要记得调用item.delete()方法删除临时文件
4、做上传系统的时候一定要注意上传文件的存放目录。上传文件的存放目录不能被外界直接访问。
5.限制上传文件的类型
处理上传文件时，判断上传文件的后缀是否允许
6.限制上传文件的大小
调用解析器的 ServletFileUpload.setFileSizeMax(102410245); 限制上传文件的大小。如果上传的文件超过限制，解析器将抛出 FileUploadBase.FileSizeLimitExceededException 异常。程序员可以通过检查异常是否被捕获来使用户友好。暗示。
7.如何判断上传输入项为空
字符串文件名 = 项目。获取名称()。substring(item.getName().lastIndexOf("\")+1); “”
if(filename==null || filename.trim().equals("")){
继续;
}
8.为避免覆盖上传的文件，程序在保存上传文件时应为每个文件生成一个唯一的文件名
公共字符串生成文件名（字符串文件名）{
//83434-83u483-934934
返回 UUID.randomUUID().toString() + "_" + 文件名；
}
9、为避免一个文件夹下保存超过1000个文件，影响文件访问性能，程序应将上传的文件拆分存储。
public String generateSavePath(字符串路径，字符串文件名){
int hashcode = filename.hashCode(); //121221
int dir1 = 哈希码&15;
int dir2 = (哈希码>>4)&0xf;
String savepath = path + File.separator + dir1 + File.separator + dir2;
File file = new File(savepath);
<p>
if(!file.exists()){
file.mkdirs();
}
return savepath;
}
</p>
10.监控上传进度
ServletFileUpload upload = new ServletFileUpload(工厂);
upload.setProgressListener(new ProgressListener(){
public void update(long pBytesRead, long pContentLength, int pItems) {
System.out.println("当前解析：" + pBytesRead);
}
});
11、网页添加动态上传输入项
DiskFileItemFactory 是一个用于创建 FileItem 对象的工厂。该工厂类的常用方法：ServletFileUpload负责处理上传的文件数据，将表单中的每一个输入项封装到一个FileItem对象中。常用方法有：
源代码：
解决方案:使用Debezium、Postgres和Kafka进行数据实时采集（CDC）
一、背景
我一直在完善自己的微服务架构，其中包括分布式工作流服务的构建，目前使用的是Camunda工作流引擎。使用Camunda工作流会涉及到如何将工作流引擎的用户系统与现有的用户系统集成的问题（Flowable和Activity类似）。在现有设计中，工作流定位着重于企业内部流程的流转，因此系统在设计上与Camunda工作流用户系统对应单位、部门、人员、人员归属。
功能设计完成后，又面临一个问题，如何解决现有人事系统数据[实时]同步到Camunda工作流引擎的问题。如果现有的系统数据和工作流数据在同一个库中，相对容易解决。在微服务架构中，不同服务的数据通常存储在不同的数据库中，因此需要数据同步。使用的方法不同，所能达到的效果也是一样的。
最初，考虑了以下两个选项，但都略有不足：
经过大量资料的查询和比对，最终选择了德贝子木来解决以上问题以及以后更多的数据同步问题。
2. Debezium简介
RedHat 开源的 Debezium 是一个开源工具，可以从多个数据源中捕获实时变化的数据，并形成数据流输出。
它是一个 CDC（变更数据捕获）工具。其工作原理类似于大家熟知的Canal、DataBus、Maxwell等，通过提取数据库日志获取变化。
官方介绍是：
Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。启动它，将其指向您的数据库，您的应用程序就可以开始响应其他应用程序提交给您的数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 耐用且快速，因此即使出现问题，您的应用程序也可以快速响应并且不会错过任何事件
Debezium 是一个分布式平台，可以将您现有的数据库变成事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每个行级更改并立即做出响应。Debezium 建立在 Apache Kafka 之上，并提供 Kafka connect 兼容的连接器来监控特定的数据库管理系统。
Debezium 现在支持以下数据库：
与ETL不同的是，德贝子木只支持生产端连接数据库，消费端不支持连接数据库，需要自己编写代码接收Kafka消息数据。经过分析，这种方式更加灵活，在现有的微服务架构中也能很好的利用Kafka。
3.快速搭建德贝子木测试环境。
目前，Debezium 的最新稳定版本是 1.6。Debezium已经将要使用的组件打包成Docker镜像，所以我们只需要按照以下步骤安装并启动Docker即可快速搭建测试环境。
Windows下如何搭建Docker环境，可以参考我的相关文章：
(1) Windows 10 2004 (20H1) 安装Docker Desktop for Windows (2.3.0.2) 以WSL 2模式运行容器
（2）对于Windows 10，将Docker Desktop for Windows（WSL 2模式）的文件存放移出C盘，放在其他目录下
3.1 运行动物园管理员
docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:1.6
3.2 运行卡夫卡
docker run -it --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:1.6
3.3 运行 PostgreSQL
docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres debezium/example-postgres:1.6
以上代码使用的是：debezium/example-postgres:1.6，查看Debezimu官方文档，其他例子都是这个。其实德贝子木有Docker封装PostgreSQL 9~13，大家可以根据自己的需要在Docker Hub中选择对应的PostgreSQL版本。
debezium/postgres 体积小，使用方便，并且已经做了必要的设置，可以直接使用，不需要额外配置。
3.4 运行Debezimu Connect
docker run -it --rm --name connect -p 8083:8083 -e GROUP_ID=1 -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses --link zookeeper:zookeeper --link kafka:kafka --link postgres:postgres debezium/connect:1.6
Debezium容器启动时需要传入如下环境变量：
3.5 创建连接器
经过以上4个步骤，Debezium的测试环境搭建完成，接下来需要调用Debezium提供的API创建连接器，这样Debezium与数据库的关系就建立起来了。我们将以下有效负载发布到：8083/connectors/。
{
"name": "fulfillment-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.99.100",
"database.port": "5432",
"database.user": "postgres",
"database.password": "postgres",
"database.dbname" : "postgres",
"database.server.name": "fulfillment",
"table.include.list": "public.inventory"
}
}
"name": 注册到Kafka Connect服务的Connector名称 "connector.class": PostgreSQL连接器类名称 "database.hostname": PostgreSQL数据库地址 "database.port": 端口PostgreSQL 数据库 "database.user": PostgreSQL 数据库的用户名 "database.password": PostgreSQL 数据密码 "database.dbname": 连接的PostgreSQL 数据库 "database.server.name": 虚拟数据库服务器的名称，其中可根据实际需要定义，消费Kafka数据时应使用该值 "table.include.list"：监控的数据表列表，以","分隔。PostgreSQL 需要以“.”格式写入完整的表名。如果没有具体的Schema，
以下是完成的 curl 命令：
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '{"name": "fulfillment-connector", "config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "192.168.99.100", "database.port": "5432", "database.user": "postgres", "database.password": "postgres", "database.dbname" : "postgres", "database.server.name": "fulfillment", "table.include.list": "public.inventory" }}'
上面是一个例子，因为我用的是Windows，个人觉得curl不方便，所以改用postman：
3.6 Docker Compose 配置
为了方便使用，将上述Docker命令集成到Docker Compose配置中，如下：
version: "3"
services:
postgres:
image: debezium/postgres:13
container_name: postgres
hostname: postgres
environment:
POSTGRES_USER: herodotus
POSTGRES_PASSWORD: herodotus
ports:
- 5432:5432
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
restart: always
ports:
- 9092:9092
environment:
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
restart: always
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
4.外部数据库配置
在上一章中，我们介绍了德贝子木测试环境的方式。其中使用的debezium/postgres已经配置好，使用起来比较方便。在实际使用中，PostgreSQL往往是独立构建的，因此需要对PostgreSQL进行配置。
4.1 以Docker方式运行基本组件
本章主要介绍德贝子木与独立PostgreSQL数据库的连接。因此，除了PostgreSQL，Zookeeper、Kafka、Debezimu Connect仍然是使用Docker部署的。具体部署的Docker Compose配置如下：
version: "3"
services:
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
hostname: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
hostname: kafka
ports:
- 9092:9092
environment:
BROKER_ID: 1
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://0.0.0.0:9092
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://192.168.101.10:9092
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_INNER:PLAINTEXT,LISTENER_OUTER:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_INNER
KAFKA_ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: 'yes'
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: 'true'
depends_on:
- zookeeper
<p>
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
hostname: connect
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
</p>
其中Kafka Listener相关的配置是为了解决Spring Kafka在连接Kafka时会出现：Connection to node -1 could not be established的问题。经纪人可能不可用。
4.2 修改PostgreSQL配置
PostgreSQL 在 9.4 中添加了逻辑解码功能，它是一种允许提取提交到事务日志的更改并借助输出插件以用户友好的方式处理这些更改的机制。输出插件使更改对客户端可用。
PostgreSQL连接器读取和处理数据库变化主要由两部分组成：
Java代码（即连接Kafka Connect的代码）：负责读取Logical Decoding输出插件生成的数据。4.2.1 修改PostgreSQL配置
在${PostgreSQL_HOME}/13/data 目录下，找到postgresql.conf。
修改以下配置：
wal_level=logical
max_wal_senders=1
max_replication_slots=1
配置完成后记得重启数据库
4.2.2 设置数据库权限
需要将复制权限分配给 PostgreSQL 用户。定义一个 PostgreSQL 角色并分配至少两个权限：REPLICATION 和 LOGION。示例代码如下：
CREATE ROLE REPLICATION LOGIN;
具体操作请参考脚本：
-- pg新建用户
CREATE USER user WITH PASSWORD 'pwd';
-- 给用户复制流权限
ALTER ROLE user replication;
-- 给用户登录数据库权限
grant CONNECT ON DATABASE test to user;
-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO user;
4.3 创建连接器
将以下有效负载发布到：8083/connectors/
{
"name": "herodotus-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.101.10",
"database.port": "15432",
"database.user": "athena",
"database.password": "athena",
"database.dbname" : "athena",
"database.server.name": "herodotus",
"slot.name": "herodotus_slot",
"table.include.list": "public.sys_organization",
"publication.name": "herodotus_public_connector",
"publication.autocreate.mode": "filtered",
"plugin.name": "pgoutput"
}
}
Postman界面操作如下：
payload有两个字段，name是connector的名称，config是connector的配置信息。下表解释了配置中的字段：
字段名称说明
连接器类
connector的实现类，本文使用io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector，因为我们的数据库是PostgreSQL
数据库主机名
数据库服务的IP或域名
数据库端口
数据库服务的端口
数据库.用户
连接到数据库的用户
数据库.密码
连接数据库的密码
数据库.dbname
数据存储名称
数据库.server.name
每个被监控的表都会对应Kafka中的一个topic，topic的命名约定为..
插槽名称
PostgreSQL 复制槽（Replication Slot）名称
表.include.list
如果设置了 table.include.list，则此列表中的表将由 Debezium 监控
插件名称
PostgreSQL服务器安装的解码插件名称，可以是decoderbufs、wal2json、wal2json_rds、wal2json_streaming、wal2json_rds_streaming、pgoutput。如果未指定此值，则默认使用 decoderbufs。
本例中使用pgoutput是因为它是PostgreSQL 10+内置的解码器，而其他解码器必须在PostgreSQL服务器上安装插件。
出版物名称
PostgreSQL端WAL发布（publication）的名字，每个Connector在PostgreSQL中应该有自己对应的发布，如果不指定这个参数，那么发布的名字就是dbz_publication
发布.autocreate.mode
该值仅在 plugin.name 设置为 pgoutput 时有效。有以下三个值：
all_tables - debezium 将检查发布是否存在，如果发布不存在，连接器将使用脚本 CREATE PUBLICATION
FOR ALL TABLES创建一个发布，即发布者会监听所有表的变化。
disabled - 连接器不会检查发布是否存在。如果发布不存在，创建连接器时会报错。
filtered - 与 all_tables 不同，debezium 会根据连接器配置中的 table.include.list 生成脚本来创建发布：CREATE PUBLICATION
对于表。例如，在这个例子中，如果“table.include.list”的值为“public.sys_organization”，那么发布将只监听这个表的变化。
下面结合本例中connector的配置信息，对几个关键属性做进一步说明：
Slot.name 亮点
根据上面的例子，Debezium 会在 PostgreSQL 中创建一个名为 herodotus_slot 的复制槽。本例中创建的connector需要通过这个replication slot获取数据变化的信息。
可以通过以下sql查看replication slot的信息：
select * from pg_replication_slots;
上图中active_pid为14200，即进程ID为14200的wal_sender进程已经在使用这个replication slot与Debezium进行交互
database.server.name 和 table.include.list
当connector获取到数据变化的信息后，将信息转换成统一的数据格式，发布到Kafka的topic中。Debezium规定一张表对应一个topic，topic名称的格式为..，本例中表的数据变化消息会保存在Kafka的topic herodotus.public.sys_organization中。
可以通过以下代码查看接收到的信息
@KafkaListener(topics = {"herodotus.public.sys_organization"}, groupId = "herodotus.debezium")
public void received(String message) {
log.info("[Herodotus] |- Recived message from Debezium : [{}]", message);
}
5. 运行测试
现在，基于以上环境的配置，大家可以测试一下Debezium抓包的效果了。可以进入Kafka容器，使用Kafka提供的kafka-console-consumer.sh查看Topic收到的数据。具体命令如下：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.101.10:9092 --topic herodotus.public.sys_organization
5.1 插入测试
在数据库sys_organization中插入一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化消息体如下，这里忽略schema字段，重点关注payload.before、payload.after和payload.op字段：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
<p>
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "AAAAA",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594964405,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461608\",\"63461608\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2460,
"lsn": 63461896,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1626594964846,
"transaction": null
}
}
</p>
既然是插入操作，op就是c(create)，before是null，after就是我们插入的数据。
5.2 更新测试
修改数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "BBBBB",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626595173601,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63466888\",\"63466888\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2461,
"lsn": 63467176,
"xmin": null
},
"op": "u",
"ts_ms": 1626595173825,
"transaction": null
}
}
更新商品信息后，消费者会收到op为u(update)的消息，after是修改后的数据。
5.3 删除测试
删除数据库sys_organization中的一条数据
Kafka 的消费者命令行工具收到来自 Debezium 的数据更改消息：
格式化后的消息体如下：
{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"organization_id": "3",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": null,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": null,
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"after": null,
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594566933,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461120\",\"63461120\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2458,
"lsn": 63461176,
"xmin": null
},
"op": "d",
"ts_ms": 1626594567136,
"transaction": null
}
}
删除商品信息后，消费者会收到op为d(delete)的消息，其中before为删除前的数据，after为null。
6.总结
通过德贝子木进行数据同步，不仅解决了传统ETL时效性低的问题，也解决了基于消息队列在两端编写代码的工程工作量，基于容器的方式更适合微服务架构的使用，使用Kafka进行消费终端集成，使得集成方式更加灵活方便，终端类型更加丰富。
示例代码地址：
参考
[1] :
[2] :
[3] :#postgresql-概述
教程:表白网源码一键生成器 2.1
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-11-20 11:16
教程:表白网源码一键生成器 2.1
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