免规则采集器列表算法是一种新型的数据抓取技术，它可以有效地获取有用的信息，并将其转化为有用的数据。近年来，随着互联网的发展，免规则采集器列表算法也得到了广泛的应用。它不仅能够有效地抓取大量的信息，而且还能够处理大量的信息，使之成为有用的数据。
　　优采云SEO优化是一款非常出色的免规则采集器列表算法软件，它通过它独特的“免规则”技术来快速、准确地获取各种信息。它不仅能够快速地获取信息，而且还能够准确地将信息转化为有用的数据。此外，优采云SEO优化还可以根据用户需要对数据进行加工、处理和存储，使之成为易于使用和理解的格式。
　　
　　其中一个特性就是“免规则”采集器列表算法。该算法既可以快速地获取大量信息，也可以准确地将信息转化为有用的数据。此外，优采云SEO优化还具有强大的数据处理能力，能够根据用户需要对数据进行加工、处理和存储，使之成为易于使用和理解的格式。
　　
　　此外，该平台还具有一套实时数据监测体系，能够监测所有来往信息，从而避免不必要的错误或遭遇不必要的风险。同时，优采云SEO优化也能实时监测竞争对手，帮助企业迅速回应市场行动。
　　
　　此外，优采云SEO优化还可以帮助用户快速、准确地生成竞争对手分析、流量来源分布、新闻舆情监测、市场竞争力评估、原始数据录入等内容。因此，该平台也是一个非常强大的工具，能够帮助企业快速、准确地生成各种内容材料。
　　总之，优采云SEO优化是一套非常出色的免规则采集器列表算法应用工具。它不仅能够快速、准确地生成各类内容材料；而且还能对所有来往信息进行实时监测和评估；此外还能根据用户需要对数进行加工、处理和存储,带来便利性,使之成为易于使用和理解的格式。因此,优采云SEO优化是一套非常出色的工具,其官方网站www.ucaiyun.com也是一个不错的去处,欢迎大家前往体验! 查看全部

　　免规则采集器列表算法是一种技术，它可以收集网页上的信息，并将其存储在数据库中，以便进行后续处理。它是一项重要的技术，可以帮助企业收集大量有用的信息，为企业打造一个更强大的数据库。
　　
　　免规则采集器列表算法也被称为“无规则采集”或“自由采集”，它不需要依赖任何特定的网站或文章格式，能够快速准确地收集信息。它使用一系列复杂的算法来识别相关信息，并将其收集到数据库中。
　　
　　目前，很多优秀的企业都在使用免规则采集器列表算法来获取有价值的信息。例如，优采云SEO优化是一款强大的数据库工具，可以帮助企业快速、准确地从互联网上获取有价值的信息，它可以帮助企业快速找到所需要的信息并将其收集存储在数据库中。此外，它还可以帮助企业快速了解当前行业动态并提前获得竞争对手的信息。此外，该工具还可以帮助企业快速高效地实施SEO优化、内容优化、新闻监测、测试工作等。该工具的官网是 www.ucaiyun.com 。
　　
　　因此，免规则采集器列表算法是一项十分有用而又重要的技术，它能够帮助企业快速准确地从互联网上获取有用的信息并将其收集存储在数据库中。此外，这种方法也可以帮助企业高效、准确、快速地实施SEO优化、内容优化、新闻监测、测试工作等。因此，使用这项技术能够带来很大的好处，值得各大企业去尝试使用。 查看全部

　　免规则采集器列表算法是一种新兴的技术，它可以帮助搜索引擎优化器快速识别搜索引擎规则，以便可以快速并准确地进行SEO优化。
　　免规则采集器列表算法的基本原理是，它会通过对搜索引擎的规则进行分析，生成一个可供使用的规则列表，以便SEO优化者可以快速了解和使用搜索引擎的规则。
　　
　　免规则采集器列表算法是一种非常有效的SEO优化工具，它能够帮助SEO优化者快速识别搜索引擎的规则，进而针对性地进行SEO优化。
　　
　　然而，由于免规则采集器列表算法需要大量的数据处理能力，因此很多SEO优化者在使用时遇到了不少困难。为此，优采云公司专门开发了一款名为“优采云SEO优化”的软件，该软件能够帮助SEO优化者快速识别、理解和使用各大搜索引擎的规则。
　　
　　首先，“优采云 SEO 优化”通过对各大搜索引擎的规则进行大数据处理来生成一份可供使用的规则库。然后，它将根据用户的需要来生成一套合适的SEO 优化方法。最后，它还可以根据用户需要生成一份定期保存、可随时查看的SEO 优化日志。
　　此外，“优采云 SEO 优化”还具备一些强大的特性：例如内容监测、竞争对手标题监测、竞争对手关键词监测、竞争对手内容监测、竞争对手页面特征监测、竞争对手回应监测等。这些特性都能够帮助SEO 优化者快速识别影响 SEO 排名因子并准确地定位竞争对手。
　　总之，“优采云 SEO 优化”通过具有前瞻性的免规则采集器列表算法来帮助SEO 优化者快速识别各大搜索引擎的规则、准确地定位竞争对手并准确地定位影响 SEO 排名因子。如想要体验“优采云 SEO 优化”的神奇之处，可前往它的官方网站 www.ucaiyun.com ，就能体验一番。 查看全部

　　随着互联网的发展，信息采集已成为网络市场上最为重要的工作之一，而免规则采集器列表算法正是这项工作中的关键。它是一种新兴的信息采集技术，它能够从大量的数据库中快速找出相关信息，并将这些信息整理成一个完整的列表。
　　
　　首先，我们需要了解什么是免规则采集器列表算法。这是一种使用特定软件来从大型数据库中提取信息的方法，将数据库中存储的信息根据相关规则分类、整理、归类并根据特定格式生成一个完整的列表。这样就能够快速有效地从大量的信息中找出所需要的内容。
　　
　　其次，该算法的优势在于可以快速准确地从海量数据库中找出想要的内容，而不需要花费大量时间去手动浏览、寻找。相对于传统的手动信息采集方式，该方法可以将时间减少很多，同时也能够大大减少人力成本和开发成本。此外，该方法还能够避免因为手动录入而导致的信息出错问题。
　　
　　最后，优采云SEO优化是一款强大的免规则采集器列表算法工具，它能够快速有效地从海量数据库中获取相关信息。该工具可以根据用户的要求快速生成一个完整、易于理解的信息列表。此外，优采云SEO优化还能够帮助用户优化SEO内容，使之能够在不同平台上得到有效展示。总之，优采云SEO优化是一个强大而易用的工具，可以帮助用户快速有效地实现信息采集目标。
　　总之，免规则采集器列表算法是一种新兴但十分有用的信息采集方式，而优采云SEO优化就是一个使用该方法快速生成完整信息列表并帮助用户优化SEO内容的工具。如想体验该工具带来便利性和效率性，请前往www.ucaiyun.com 进行体验。 查看全部

　　随着互联网技术的快速发展，越来越多的企业和个人都在利用互联网技术进行信息采集。而对于采集器来说，不能使用规则来进行采集是一个大问题。为此，免规则采集器列表算法应运而生。
　　
　　免规则采集器列表算法是一种非常有效的信息采集方式，它可以帮助用户从大量的信息中快速准确地找到所需的内容。该算法的核心思想就是根据用户的特定要求，从信息海洋中快速准确地找出相关内容，并将其归类、保存到数据库中。免规则采集器列表算法通过对信息的标题、内容、时间、作者等多个方面进行匹配，从而快速准确地找出相关信息。
　　
　　优采云SEO优化是一款强大的免规则采集器，它可以帮助用户从大量的信息海洋中快速准确地找出所需内容，并根据用户要求对信息进行归类并存储在数据库中。优采云SEO优化不仅可以帮助用户快速准确地找出相关内容，而且还可以帮助用户进行SEO优化，使得用户的站点能够有效地吸引浏览者，有效地宣传和传播信息。此外，优采云SEO优化还可以帮助用户对站内文章进行多个方面的数据分析，如文章标题、内容、时间、作者、来源、国家/地区、语言、浏览者人数、文章评论数量等。
　　
　　使用优采云SEO优化不但可以带来上述好处，而且也能够带来很多便利。例如：用户可以根据自己的要求随时随地使用该工具对信息进行采集和SEO优化；后台也能够即时收集并存储相关数据；并且它也能够带来很大的省时省力效益；另外它也能够有效防止对站内文章的不当使用。
　　总之，优采云SEO优化是一款强大而有效的免规则采集器，它能够带来很大便利性和省时省力效益。如想了解详情可前往它的官网www.ucaiyun.com 进行了解。 查看全部

　　《免规则采集器列表算法》
　　随着互联网的发展，数据采集已成为一个重要的现代领域。数据采集可以帮助企业收集有用的信息，帮助企业及时了解客户需求，并增强企业竞争力。然而，数据采集也是一项复杂、耗时的工作，尤其是在传统采集方法中，需要大量人力和时间来完成。
　　
　　为此，优采云发明了免规则采集器列表算法。这一算法能够有效地避免人工操作，减少手动输入的时间，从而大大提升数据采集效率。通过使用该算法，用户可以根据需要自动生成不同类型的采集任务列表（例如新闻、博客、购物、图片等），以及相应的关键字匹配条件。
　　此外，该算法还能够将不同页面中相同内容的不同部分进行匹配，并根据用户规定的条件对内容进行排序、归类和储存。最后，用户可以对所得到的数据进行分析并进行决策。
　　
　　此外，该算法使用了多种机器学习方法来快速识别出相关内容并抓取相应的信息。例如神经网络方法、随机森林、K-Means聚类方法、文本分词方法、关键字匹配方法、图片识别方法和新闻文本分析方法。这些方法能够帮助优采云快速准确地对所得到的数据进行处理，使得用户能够快速准确地生成采集任务列表。
　　此外，该免规则采集器列表算法也可以有效地避免重复性工作。通过使用该方法，用户可以根据之前生成的任务列表内容快速生成新的任务内容。在生成新内容时，不但能够避免重复性工作（即不再手动对相同内容进行采集和归类化处理）；同时也可以根据上一步生成的数据进一步优化新生成的任务内容。
　　总之：优采云开发的“免规则采集器列表算法”是一个卓越而强大的工具！它不但能够快速准确地生成不同形式的任务内容、避免人工干预并把上一步得出的数据作为优化依据来生成新内容、避免重复性工作……乃至于将不同部位相同内容进行匹配并依用户意愿储存……等功能都能很好地应企业需要。如想要体验“免规则采集器列表”带来便利之处——就去体验优采云(www.ucaiyun.com)吧~ 查看全部

　　免费采集器列表算法：最佳选择
　　近年来，由于网络的发展，人们在收集信息方面也变得更加方便。而一个好的采集器是收集信息的重要工具，免费采集器列表算法正在成为市场上的最佳选择。
　　
　　免费采集器列表算法是一种用于采集信息的算法，它可以从多个源中快速、准确地获取数据。它是一种以高效、准确为目标的信息采集方式，能够有效地帮助人们快速获取最新的信息。
　　作为优采云采集器（www.ucaiyun.com）打造的免费采集器列表算法，不仅能够快速准确地获取数据，而且可以很大程度上减少人工干预，大大降低员工工作量。它还能够根据用户需要定制各种不同的数据格式，使数据能够得到充分利用。使用该免费采集器列表算法，企业可以将办公时间有效利用起来，大大降低成本开支。
　　
　　此外，优采云采集器还具备强大的安全性能。它能够有效防止信息泄露，并且能够自动识别垃圾信息、广告内容、隐藏内容、危险内容等。同时还能够对电子文件进行核对和存储，避免因断电或意外情况而导致数据丢失。优采云采集器还可以根据不同的用户权限来进行权限管理，使用户能够安全方便地使用该采集器。
　　总之，优采云采集器打造的免费采集器列表算法是目前市场上最佳的选择之一。它可以帮助人们快速准确地获取数据；同时也能够有效减少人工干预并提供强大的安全性能。如果你想要快速准确地获取最新的信息，优采云采集器就是你最好的选择之一——www.ucaiyun.com。 查看全部

　　解决方案:优量云免规则采集器列表算法的优势
　　免规则采集器列表算法是一种常用的数据挖掘技术，它可以从网页上自动获取信息，它不仅能够准确地识别网站内容，而且还能够快速有效地采集大量信息。
　　
　　免规则采集器列表算法是一种无人监督的学习方法，它可以自动找出特征并将其作为采集器的输入。这意味着只要将要采集的数据源提供给采集器，就可以根据特征来获取信息。使用这种方法，不需要事先定义采集规则，而是根据特征来自动生成采集器。
　　
　　使用免规则采集器列表算法的优势在于：1、对新的数据源不需要事先配置；2、能够快速准确地识别各个站点中的信息;3、能够快速有效地采集大量信息;4、可以避免因为代理IP连接而引起的问题;5、可以根据特征生成新的采集器;6、易于扩展。
　　优采云采集器是一个基于免规则采集器列表算法的大数据应用平台。它包含了一套强大的数据应用服务，如低成本/高通量/高性能/低风险/低难度/快速部署/即时生成/多平台/优化效益/开发便利性等优势。优量云通过其先进的技术和超强的功能，能够满足传统IT专业技术人员的需求，帮助他们构建更大的电子商务系统，也能够为非IT人士提供一套易用易上手的工具来实施大数据应用方案。此外，优量云还能够通过API将信息直冲海外市场，带来巨大回馈营销体验。 查看全部

　　教程:抱米花豆丁下载器与优采云万能文章采集器下载评论软件详情对比
　　有优采云软件出品的一款万能文章采集软件，只需输入关键词即可采集各种网页和新闻，还可以采集指定列表页（栏目页）的文章。
　　注意：微信引擎有严格的限制，请将采集线程数设置为1，否则很容易生成验证码。
　　
　　特征：
　　1、依托优采云软件独有的通用文本识别智能算法，可实现对任意网页文本的自动提取，准确率达95%以上。
　　2.输入关键词采集微信文章、今日头条、一点新闻、百度新闻和网页、搜狗新闻和网页、360新闻和网页、谷歌新闻和网页、必应新闻和网页、雅虎新闻和网页网页; 可以自动采集批量关键词。
　　
　　3、可以有针对性地采集指定网站（如百度经验、百度贴吧）栏目列表下的所有文章，智能匹配，无需编写复杂的规则。
　　4、文章翻译功能，可以将采集的文章翻译成英文再翻译回中文，实现伪原创翻译，支持谷歌和有道翻译。
　　5.史上最简单最智能的文章采集器，更多功能一试即知！
　　内容分享:京东评论采集助手 – 一键下载评论内容、下载评论图片
　　描述
　　功能及说明（官网：）：
　　1. 输入产品网址下载产品评论和图片。
　　2、所有下载的内容都会导出到与软件【京东数据】相同的目录下。 使用前请务必将软件目录下的所有文件复制并保存到硬盘上有空间且可长期保存的目录下。
　　3.使用时请按照界面提示一步步操作。 如果软件崩溃，请参考： ，或进入产品页面咨询技术支持人员。
　　4.如果无法采集数据，可能是cookie已经过期。 请打开京东官网站获取最新的cookie，复制到软件目录下的jd_cookie文件中替换掉旧的，再运行。
　　教程参考：
　　可以采集的字段有：
　　"链接", "好评率", "评论总数", "好评数", "中评数", "差评数", "追评数",
"图片数量", "视频数", "用户名", "评分", "评论时间", "图片数", "型号", "规格",
"品名", "赞", "回复", "评论内容", "图片url", "标签"
　　根据界面提示，
　　请输入产品链接： 示例：
　　是否同步下载评论图片，如果不同步，直接回车，如果同步，请输入Y回车：
　　京东点评采集助手-一键下载点评内容、下载点评图片
　　下面是脚本的下载界面：
　　
　　京东点评采集助手-一键下载点评内容、下载点评图片
　　如果我们需要同步下载评论中的图片：
　　京东点评采集助手-一键下载点评内容、下载点评图片
　　捕获的字段导出表单：
　　京东点评采集助手-一键下载点评内容、下载点评图片
　　京东点评采集助手-一键下载点评内容、下载点评图片
　　下载的图片放在软件目录下的img文件夹中。
　　京东点评采集助手-一键下载点评内容、下载点评图片
　　下载并免费试用：
　　相关建议：
　　京东商品采集助手-多功能版-下载SKU、下载图片采集列表，一切都能搞定
　　京东商品采集助手-多功能版 – 下载SKU 下载图片采集列表 一切都可以 – Futech()
　　软件安装及使用QA：
　　
　　Q：软件死机怎么办？
　　A：软件闪退一般可能是
　　1、谷歌浏览器没有安装，对策：去下载安装，一定要是正版；
　　2、浏览器版本与软件目录下的chromedriver版本不一致。 单击此链接下载替换目录中的文件：
　　也可以使用目录下的chromedriver自动更新器进行更新，更傻也更快。
　　3、如果以上都做了还是死机，请以管理员权限运行软件。 使用方法：选择软件，右键菜单选择：以管理员身份运行。
　　Q：软件运行后没有反应是怎么回事？
　　A：这一般是软件初始化没有完成，请以管理员权限运行软件。 使用方法：选择软件，右键菜单选择：以管理员身份运行。 初始化时可能需要1-2次，即启动软件一次。 如果没有任何反应，只需关闭它并重新启动它。
　　重要提示：软件的正常运行需要管理员权限。 使用方法：选择软件，右键菜单选择：以管理员身份运行。
　　如果您觉得软件功能不能完全满足您的需求，您还可以提供定制服务。 详情请联系客服人员，或点击这里在线提交您的需求：需求提交-富泰()
　　用户在下订单时，必须阅读并理解并同意以下内容：
　　在本店购买的所有商品均为虚拟商品或定制服务，不可退换货。 用户在下单前应就自己的需求进行详细咨询，并确认满足自己的需求。
　　本店所售软件或视频教程均为原创，拥有独家知识产权。 用户购买后，仅限于用户自己的学习和研究。 未经本店书面许可，不得复制、分发或用于任何商业利益。 行为。
　　本店使用的有优采云、有优采云等第三方采集器及本店开发的定制软件均为市面上正版软件。 用户在本店购买的基于以上采集器软件的采集规则（模板）必须在国家相应法律法规下使用，不得擅自修改破解软件或采集器模板，不得擅自复制书面许可，必须保证应用数据采集的采集规则模板应遵循相关互联网数据爬取规范，所获取的数据仅限于学习和研究目的。
　　本店有义务告知：如超过上述规格或超出上述范围应用所取得的数据，视为未遵守本店的约定，由此产生的后果由买家自行承担，可能引起的纠纷或法律后果与本店无关。 若本店利益受到损害，本店有权要求用户承担相关损失。
　　（本商品页面图文为本店所有，如需引用，可在本店授权下使用。本商品图文中元素已尽可能避免侵权可能或使用的素材无版权声明，如有单位认为存在侵权行为，请与本店联系，本店核实后将立即删除）
　　相关教程：如何设置Chrome对应chromedriver.exe的版本（软件启动后报错，请参考本文解决） 查看全部

　　解决方案:华邦采集器华邦全球用户突破150万的特色
　　这是一套专业的网站内容采集软件，支持采集各种论坛的帖子和回复，以及对网站和文章文的内容爬取。 通过相关配置，您可以轻松采集80%的网站内容供自己使用。 根据建站程序的不同，有优采云采集器分为三类：论坛采集器、CMS采集器和博客采集器。 总共支持近40个主流建站程序和上百个版本的数据采集发布任务，支持图片本地化。 支持网站登录采集，页面抓取，完全模拟人工登录发布。 此外，软件还内置了SEO伪原创模块，让您的采集更强大。
　　6..io
　　英国市场最著名的采集器之一，由英国伦敦一家公司开发，目前已在美国、印度等地设立分公司。 .io作为一款网页数据采集软件，具有四大功能：Magic,,,,,。 进入网页自动提取数据，无需任何其他设置，非常好用。
　　
　　7.
　　Front Sniff也是一款操作简单，深受用户推荐的信息采集软件。 它分为免费版和付费版。 具有可视化向导式操作界面，日志管理和异常情况预警，免安装数据库安装，语义过滤数据自动识别，文本特征数据智能挖掘，多种数据清洗方式和可视化图表分析。 软件免费版、基础版、专业版最高采集400万张/天，服务器版最高采集8000万张/天，提供采集服务代表。
　　8.弓箭手
　　是使用最广泛的信息采集软件之一。 封装了复杂的算法和分布式逻辑，可以提供灵活简单的开发接口； 应用分布式自动部署和运行，可视化操作简单，计算和存储资源弹性扩展； 对不同来源的数据进行统一可视化管理，接口/推送/访问等高级功能允许用户无缝连接到现有系统。 该软件现在提供企业标准版、高级版和企业定制版。
　　
　　9、
　　是一款基于网页的爬虫客户端工具，支持渲染、Ajax爬虫等多种机制分析获取网站数据。 它还可以使用机器学习技术识别复杂文档，并以 JSON、CSV 等格式导出文件。 软件支持在 Mac 和 Linux 上可用，或作为扩展提供。 此外，最新的企业号采集软件，它还具备一些高级功能，如分页、弹窗导航、无限滚动页面等，可以将数据可视化在..
　　10.
　　是一款可视化的网络数据采集软件和网络自动化工具，支持最新企业号采集软件的智能爬取，可以提取几乎所有网站的内容。 其程序执行环境可用于开发、测试和生产服务器。 您可以使用 C# 或 VB.NET 调试或编写脚本来控制爬虫。 它还支持为爬虫工具添加第三方扩展。 功能全面全面，对于有技术基础的用户来说功能极其强大。
　　免费的:无人值守免费自动采集器 V2.6.11 绿色免费版
　　为了保持网站的活力，每天的内容更新是基础。 小型网站保证每日更新，通常需要站长承担每天8小时的更新工作，周末无休； 一个中型网站全天维护内容更新，通常每天需要3班倒，每班人工2-3名管理员。 如果按照1500元的正常月薪计算，即使不包括周末加班，小型网站一个月至少需要花费1500元，而中型网站则需要1万元以上。 无人值守的免费自动采集器的出现，将为您节省这笔费用！ 让站长和管理员从繁重枯燥的网站更新工作中解放出来！
　　特征：
　　独一无二的无人值守
　　ET从设计之初就以提高软件自动化程度为突破口，实现无人值守、24小时自动化工作。 经测试，ET可以长时间自动运行，甚至可以以年为时间单位。
　　超高稳定性
　　软件要达到无人值守的目的，需要长时间稳定运行。 ET在这方面做了很多优化，以确保软件能够稳定、持续地工作。 不存在某些采集软件会自己崩溃甚至导致网站崩溃的问题。
　　最少的资源使用
　　ET独立于网站，不消耗宝贵的服务器WEB处理资源，可以在服务器或站长工作电脑上工作。
　　严格的数据和网络安全
　　ET利用网站本身的数据发布接口或程序代码对信息内容进行处理和发布，不直接操作网站数据库，避免了任何因ET引起的数据安全问题。 ET在采集信息时使用标准的HTTP端口，不会造成网络安全漏洞。
　　强大灵活的功能
　　ET除了具备一般采集工具的功能外，还让用户可以灵活支持图片加水印、防盗链、页面采集、回复采集、登录采集、自定义项、UTF-8、UBB、模拟发布……满足各种挑毛需要。
　　特征：
　　【特点】设定好计划后，24小时自动工作，无需人工干预
　　
　　[特点] 与网站分离，通过独立制作的界面，可以支持任何网站或数据库
　　[特点] 灵活强大的采集规则，不仅可以采集文章，还可以采集任何类型的信息
　　【特点】体积小、功耗低、稳定性好非常适合运行在服务器上
　　【特点】所有规则均可导入导出，灵活的资源复用
　　[特点] 使用FTP上传文件，稳定安全
　　【功能】下载上传支持断点续传
　　【特点】高速伪原创
　　[采集] 可以选择倒序、顺序、随机采集文章
　　【采集】支持自动列出网址
　　【采集】支持采集数据分布在多层页面的网站
　　[采集] 自由设置采集数据项，每个数据项可单独筛选排序
　　【采集】支持分页内容采集
　　【采集】支持任意格式和类型的文件（包括图片、视频）下载
　　[采集] 可以破解防盗链文件
　　【采集】支持动态文件URL解析
　　
　　【采集】支持采集需要登录访问的网页
　　【支持】 可设置关键词采集
　　[支持] 可设置防止采集的敏感词
　　【支持】可设置图片水印
　　【发布】支持发布带回复的文章，可广泛应用于论坛、博客等项目
　　[Release] 与采集数据分离的发布参数项可以自由对应采集数据或预设值，大大增强发布规则的复用性
　　【发布】支持随机选择发布账号
　　【发布】任意发布项支持语言翻译
　　【发布】支持转码，支持UBB码
　　[发布]可选择文件上传自动创建年月日目录
　　【发布】模拟发布支持在无法安装接口的网站上进行发布操作
　　[支持] 程序可以正常运行
　　[支持] 防止网络运营商劫持HTTP功能
　　[支持] 手动采集和发布单个项目
　　【支持】详细的工作流程监控和信息反馈，让您快速了解工作状态 查看全部

　　正式发布:优采云采集免规则采集发布
　　优采云采集器的数据原理：
　　优采云采集器是如何抓取数据的？ ，取决于您编写的规则。 如果要获取某个栏目的网页中的所有内容，则需要将这个网页的URL 有规律地写出来。 程序会根据你的规则爬取列表页面，从中分析规则，然后爬取获取到URL的网页内容。 然后根据你的采集规则，（找到对应网站的唯一标签，前后截取）分析下载的网页，分离保存标题内容等信息。 如果你选择下载图片等网络资源，程序还会分析匹配你写的规则才能采集的数据，找出图片、资源等的下载地址并下载到本地。
　　如果我连 HTML 都不会，我该怎么办？
　　我是一个连HTML都不懂的新手。 采集规则我真的好难写啊！ 连续研究了一个星期，还是没有头绪，因为有优采云采集的内容需要将目标内容和html代码分开，所以需要通过html来划定边界。 内容截取，每次采集的内容完全没有排版。 至于发帖规则。 我完全不明白！ 只更改采集发布程序！
　　
　　小白是怎么采集发布的？
　　1.设置关键词，可以采集今日头条、百度网页、百度新闻、搜狗网页、搜狗新闻、微信等，批量关键词可以自动采集。
　　2. 可以本地采集（也可以直接发布）
　　3.设置发布栏
　　4.发布成功
　　
　　5. 抓取网站链接，推送到搜索引擎
　　总结：智能采集，无需编写复杂规则，可采集海量采集源。 这段时间看了很多采集发布软件，终于找到了这款傻瓜式采集发布软件。
　　最好不要采集所有内容。 虽然收录一下子会增加很多，但是搜索引擎会在一定时间内重新检索。 如果您的内容质量太差，它将被从收录中删除，或者快照日期将被倒转，快照将不会被更新。
　　采集的文章也需要根据需要进行“伪原创”，比如简单的修改，重新排版。 虽然大部分都是采集的，但是网站的质量还应该提高。
　　汇总:采集苏州核酸app(采集江苏2)
　　采集苏州app是一款为苏州地区核酸采集人员打造的采集软件。 软件的主页面非常简洁，方便用户操作。 通过扫描识别有效证件或二维码，即可查看核酸用户基本信息，避免人工录入的缓慢过程。 可以帮助采集快速提高办公效率，并有简短的视频教程供使用前参考。
　　采集苏州官方版特色
　　1. 系统可根据条码快速定位阳性患者及其所在社区。
　　2、所有中转箱实行条码管理，中转过程实现信息全闭环。
　　
　　3、通过趋势图显示各环节的工作量、工作效率、质量和资源投入
　　软件亮点
　　2、软件提供了非常强大的识别功能。 用户只需直接使用软件拍照，照片中的姓名和身份证号码将被自动识别并自动导入数据库。
　　1、平台需要获取手机的拍照权限。 当有人来做核酸检测时，需要打开摄像头，拍摄居民身份证和相关采集管的条码，直接录入系统。
　　
　　3、所有员工也可以在平台上查看自己的任务，及时整理上报自己的数据，还可以随身携带数据，让办公更轻松。
　　软件优势
　　1、服务于全民核酸检测的移动应用。 采样者可以使用本软件注册为采样者。
　　2、方便用户在线直接查看核酸检测结果等各项服务，非常方便。
　　3、提供的数据也很准确，有需要的用户可以快速下载使用。 查看全部

　　核心方法:推荐算法Rerank二次重排序 - LR、GBDT、随机森林、神经网络、L2R
　　课程介绍
　　推荐的 Rerank 排序有几种应用场景。 一种是在离线计算时使用Rerank排序算法预先为每个用户计算推荐结果，另一种是在实时在线的网页推荐引擎中进行二次融合排序。 但是不管用哪一个，算法都是一样的。 比如用逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或购买的可能性的概率。 使用的模型是一样的，预测的时候也是一样的进行特征转换。 一般会封装一个通用的方法，用于离线和在线场景调用。
　　推荐的 Rerank 排序有以下三种思路：
　　1. 基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的分类思想进行二次排序
　　2. Secondary sorting based Learning to rank排序学习思路
　　3、基于加权组合公式规则的二次排序
　　我们的系列课程将全面深入地讲解这三种实现方式：
　　1. 基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的分类思想进行二次排序
　　在进行二次排序之前，首先要有一组候选结果。 简单地说，预测用户最有可能购买哪种产品并不能预测所有产品，除非你的数据库中有成千上万的产品。 事实上，电商网站上的商品一般都是几万，甚至几百万SKU量级。 如果你预测一次，你可能不知道运行何时结束。 因此，一般的处理方法是在一个小的候选集上生成的。 你可以把这个候选集想象成一个粗略的过滤器。 当然，这个粗略的筛选并没有你想的那么粗，其实是通过算法得到的，准确率也很好。 只有通过Rerank二次重排序算法，才能将准确率提升到一个更高的水平。 至于推荐效果能提高多少，就看你在特征工程和调参方面做得好不好。 但一般来说，如果推荐效果能提升10%以上，就认为优化效果非常显着。 当然最高涨几倍也是可以的。
　　更多内容和源代码...
　　2. Secondary sorting based Learning to rank排序学习思路
　　Learning to Rank 排名学习是推荐、搜索、广告的核心方法。 排序结果的好坏极大地影响着用户体验、广告收入等。排序学习可以理解为机器学习中对用户进行排序的一种方法。 这是一个受监督的机器学习过程。 对于每个给定的查询-文档对，提取特征，并通过日志挖掘或人工标注获得真实的数据标注。 然后对模型进行排序，使输入可以与实际数据相似。
　　常用的排序学习分为三种：PointWise、PairWise和ListWise。
　　1）逐点
　　单文档方式的处理对象是单个文档。 将文档转换为特征向量后，机器学习系统根据从训练数据中学习到的分类或回归函数对文档进行评分。 评分结果为搜索结果或推荐结果。
　　2）配对
　　
　　对于搜索或推荐系统，在收到用户查询后，系统会返回一个相关文档的列表，因此问题的关键是确定文档之间的顺序关系。 单文档法完全根据单个文档的分类分数计算，没有考虑文档之间的顺序关系。 文档对法会着重于向量来判断文档的顺序关系是否合理。 之所以叫文档对法，是因为这种机器学习方法的训练过程和训练目标是判断任意两篇文档组成的文档对是否满足顺序关系，即判断D0C1是否应该排序在 DOC2 前面。 常用的 PairWise 实现包括 SVM Rank、RankNet 和 RankBoost。
　　3）列表
　　单文档方法将训练集中的每个文档作为一个训练实例，文档对方法将同一查询的搜索结果中的任意两个文档对作为一个训练实例。 文件列表法不同于上述两种方法。 ListWise方法直接考虑整体序列，针对Ranking评价指标进行优化。 比如常用的MAP、NDCG。 常用的ListWise方法有：LambdaRank、AdaRank、SoftRank、LambdaMART。
　　4）Learning to rank indicators简介
　　(1) MAP（平均精度）：
　　假设有两个话题，话题1有4个相关网页，话题2有5个相关网页。 系统检索到主题1的4个相关网页，排名分别为1、2、4、7； 对于主题2，它检索了3个相关网页，它们的排名分别为1、3和5。 对于主题 1，平均准确率为 (1/1+2/2+3/4+4/7)/4=0.83。 对于题目2，平均准确率为(1/1+2/3+3/5+0+0)/5=0.45。 那么MAP=(0.83+0.45)/2=0.64。
　　(2) NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)：
　　推荐系统返回一些项目并形成一个列表，我们想计算这个列表有多好。 每个项目都有一个关联的分值，通常是一个非负数。 这就是增益（gain）。 此外，对于这些没有用户反馈的项目，我们通常将它们的增益设置为 0。现在，我们将这些分数相加，即 Cumulative Gain。 我们更喜欢查看位于列表前面的最相关的项目，因此在将分数相加之前，我们将每个项目除以递增的数字（通常是项目位置的对数），即折扣值，并且得到DCG。
　　DCG 不能直接在用户之间进行比较，因此我们将它们归一化。 当使用非负相关分数时，最坏的情况是 DCG 为 0。 为了得到最好的，我们将测试集中的所有项目按理想顺序排列，取前 K 个项目并计算它们的 DCG。 然后将原创DCG除以理想DCG得到NDCG@K，它是0到1之间的一个数。你可能已经注意到我们用K来表示推荐列表的长度。 这个数字是由专业人士指定的。 您可以将其视为对用户可能注意到的项目数量的估计，例如 10 或 50，这是更常见的值。
　　对于MAP和NDCG这两个指标，NDCG是比较常用的。 基于监督分类思想的 Learning to Rank 和 Rerank 二级排序整体效果相差不大，关键还是要看特征工程和调参。
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　　1、如果网站已经在百度站长平台提交过，那么您会看到网站排序后提供给您的信息，包括网站的连接率，是否机器人被ban了，网站重要页面有没有404等等。同时Site会让大家看到哪些页面比较重要。网站的每一个收录下面都可以看到一个重要的页面内容：Snapshots。点击“百度快照”链接，可以看到网页的快照信息。快照信息将帮助您了解百度更新网站的频率。
　　2.如果您对网站的收录已经有了基本的了解，可以咨询网站的业内人士了解网站相关的比赛网站 > business Which ones，然后得到这些在业务上有竞争力的网站域名，按照上面的方法快速分析出竞争对手的收录情况，通过页数收录 、网站快照时间等，可以对网站的比赛情况做出初步判断。在理解收录的基础上，进入网站关键词的分析。使用搜索的方式快速了解关键词情况并参考对方定义的关键词网站，使用这些关键词在百度上搜索，通过搜索结果, 您可以找到以下信息。(1) 网站 目前有排名吗？如果网站排在搜索结果的第1页到第3页，证明网站目前的SEO情况还是不错的；如果这些关键词，搜索10页都找不到网站的链接，这就证明网站的SEO情况确实不容乐观。(2) 通过搜索结果页面，您可以查看当前排名第一的网站。这些比赛也是关键词潜在的竞争对手。通过对排名的分析，可以知道在竞争对手中的大概位置，或者行业或领域的SEO排名。(3) 通过搜索结果页面，可以分析排名靠前的网站的标题和描述是如何设置的，并且你可以从这些内容中找到很多有用的信息，比如每个网站的定位，服务覆盖范围，网站的关键词定位等等可用的和正在服务的网站 通过对比，你可以找出不同的地方，也许你可以借鉴别人的词汇、描述等。 (4) 通过搜索结果页面，可以看到是否有商家投放广告。如果你发现很多宣传信息，说明这个关键词或者这个行业的竞争比较激烈。你可以找出不同的地方，也许你可以从别人的词汇、描述等方面学习。 (4) 通过搜索结果页面，你可以看到是否有商家投放了广告。如果你发现很多宣传信息，说明这个关键词或者这个行业的竞争比较激烈。你可以找出不同的地方，也许你可以从别人的词汇、描述等方面学习。 (4) 通过搜索结果页面，你可以看到是否有商家投放了广告。如果你发现很多宣传信息，说明这个关键词或者这个行业的竞争比较激烈。
　　
　　3、使用Mexa工具快速了解综合排名和流量状况完成收录和关键词的基本分析后，就可以使用了。Alexa工具的数据可以用来做很多有用的分析，获取Alexa数据的便捷方式是直接登录。Alexa 官方 网站。1.查看网站2的全球排名和国内排名。分析网站的流量趋势 查看网站的长期流量趋势、搜索流量趋势、搜索流量占比等，可以分析网站的竞争趋势。
　　3. 网站基础子域名及各子域名导流率分析 通过分析网站基础子域名及各子域名导流率，我们可以知道网站的主营业务或者流量来源可能依赖于哪些业务模块。如果当前吸引流量的重要域名或渠道与公司定义的业务重点不同，那么SEO的方向可能会出现偏差。这种偏差可能是SEO的失误，也可能是SEO的刻意引导，即完全从引流的角度进行设计，如图5.8所示。在完整分析了收录、关键词和Alexa数据之后，可以说对网站有了一个基本的判断 从外部的角度来看。接下来，我们可以从网站内部管理的角度分析一下网站的基本情况。打开网站主页，快速查看以下信息。・网站的介绍，包括网站的定位和主营业务。・网站的渠道，快速分析网站的渠道划分和业务差异，从网站获取业务推广要点。・打开首页源代码，查看是否设置了首页的Meta、H1~H6等基本SEO参数。这是判断网站SEO程度的基本参考。・采样2~3个频道页面的源代码，同时检查是否设置了Meta、H1~H6等基本SEO参数，目的如上所述。・采样几个底层内容页面，打开页面源码，同时查看是否设置了Meta、H1~H6等基本SEO参数，目的同上。・快速打开网站robots文件，可以知道网站哪些页面不允许被搜索引擎抓取，里面写了哪些具体的网站规则，有助于对SEO人员快速了解网站的运营方向很有帮助。比如在Robots中禁止抓取所有动态页面，那么我们可以知道网站可能有两套页面系统。专业SEO人员通过以上分析，其实对于网站的整体情况有了初步的判断，但是在提出问题和优化建议之前，需要一些数据辅助，包括网站页数、网站关键词排名数据、网站的真实流量数据等。如果网站已经采集这些数据，将非常方便，可以直接用于分析；如果没有，只能要求公司开始做一些数据采集的工作，然后继续跟踪数据的反馈结果。
　　
　　4. 2.利用数据有效判断网站的整体SEO状况 如何利用数据是另一个很重要的问题。首先，得到网站页数数据后，需要先进行收录分析。如果网站pages收录的比例很低，证明网站pages收录可能存在比较大的问题。一个网站页面有收录问题一般如下。1、网页内容质量不好。例如，网站 的大部分内容是否来自 采集？内容完全取决于采集。这个问题在很多知识型网站中都会存在。一些网站利用技术手段设计大量结构化问答，提前抛出大量问题，然后使用 采集 方法匹配答案。医学 网站 可以通过以下方式产生问题。×××怎么办？（适用于疾病，比如感冒了怎么办？发烧了怎么办？肺炎了怎么办？得了脑瘤怎么办？）×××怎么办？（适用于特殊情况，比如怀孕感冒了怎么办？做？）通过这种结构化的方法，让网站在短时间内生成大量问题，然后匹配大量通过问题匹配等方式从网上搜集答案，将答案采集带过来，形成网站内容。这种方法实质上会在 Internet 上创建大量重复内容，这会对 收录 产生非常糟糕的影响。此外，即使是 网站 的内容 生成本身有可能是低质量的。比如论坛网站有大量的海报和广告，或者对于一个好问题，大量的回复都是“点赞”，使得页面内容比较空洞，也会影响网站收录造成比较大的影响。通过这种分析，我们可以很快知道网站运营中的一些不足，而不仅仅是SEO的问题。2、内链问题和sitemap问题网站网页收录比例低也可能是因为网站内链设置不好，导致大量历史页面有成为蜘蛛无法到达的“孤岛”。如果 网站 站点地图不能同时正常运行，则有一个 收录 页面有问题。这时候可以从网站的层级设计、网站的目录页、网站在文中的内链等多角度分析。获取到关键词数据后，可以更准确的了解网站 关键词的实际情况，哪些词已经排名，大概位置，哪些关键词还没有排名, 以及目标位置 How many wait. 网站的业务优先级可以通过关键词的分析看出。网站 关键词 更准确地说，哪些词已经排名，大概位置，哪些关键词还没有排名，目标位置多少等等。网站的业务优先级可以通过关键词的分析看出。网站 关键词 更准确地说，哪些词已经排名，大概位置，哪些关键词还没有排名，目标位置多少等等。网站的业务优先级可以通过关键词的分析看出。
　　5、获取流量数据后，可以分析网站的流量构成是否合理。一般来说，大型门户网站的搜索引擎引流比例占整个网站流量比例的30%到50%。如果低于这个比例，证明SEO的空间很大。如果高于50%，是否证明优化空间不大？不能贸然下结论，需要结合网站所在行业进行分析。有些行业SEO引流高，比如知识型网站。此外，还需要确认网站是否进行了SEM推广，因为在大多数网站统计系统中，技术人员没有办法区分纯自然搜索流量和SEM流量，所以如果只是为了分析搜索流量数据，可能会出现较大偏差。比如一个网站的搜索流量每天可能有2500个IP，整个网站有5000个IP。从比例上来说，搜索流量占比50%，看似是一个健康的数字，但是如果2500个引流IP中有2000个是通过SEM点击的，那么问题就比较大了，就是SEO流量占比其实是只有10%，远非正常状态，这也意味着如果网站突然停止SEM推广，那么流量会有很大的波动，来自搜索引擎的流量会急剧下降，影响会比较大关于业务的正常运作。所以如果仅仅针对搜索流量数据进行分析时，可能会出现较大的偏差。比如一个网站的搜索流量每天可能有2500个IP，整个网站有5000个IP。从比例上来说，搜索流量占比50%，看似是一个健康的数字，但是如果2500个引流IP中有2000个是通过SEM点击的，那么问题就比较大了，就是SEO流量占比其实是只有10%，远非正常状态，这也意味着如果网站突然停止SEM推广，那么流量会有很大的波动，来自搜索引擎的流量会急剧下降，影响会比较大关于业务的正常运作。所以如果仅仅针对搜索流量数据进行分析时，可能会出现较大的偏差。比如一个网站的搜索流量每天可能有2500个IP，整个网站有5000个IP。从比例上来说，搜索流量占比50%，看似是一个健康的数字，但是如果2500个引流IP中有2000个是通过SEM点击的，那么问题就比较大了，就是SEO流量占比其实是只有10%，远非正常状态，这也意味着如果网站突然停止SEM推广，那么流量会有很大的波动，来自搜索引擎的流量会急剧下降，影响会比较大关于业务的正常运作。每天500个IP，整个网站有5000个IP。从比例上来说，搜索流量占比50%，看似是一个健康的数字，但是如果2500个引流IP中有2000个是通过SEM点击的，那么问题就比较大了，就是SEO流量占比其实是只有10%，远非正常状态，这也意味着如果网站突然停止SEM推广，那么流量会有很大的波动，来自搜索引擎的流量会急剧下降，影响会比较大关于业务的正常运作。每天500个IP，整个网站有5000个IP。从比例上来说，搜索流量占比50%，看似是一个健康的数字，但是如果2500个引流IP中有2000个是通过SEM点击的，那么问题就比较大了，就是SEO流量占比其实是只有10%，远非正常状态，这也意味着如果网站突然停止SEM推广，那么流量会有很大的波动，来自搜索引擎的流量会急剧下降，影响会比较大关于业务的正常运作。 查看全部

　　汇总:【大数据工具】2018年最值得推荐的6款大数据采集工具
　　【大数据工具】2018年最受推荐的6款大数据采集工具
　　大数据观察网
　　2018-09-20 17:15
　　数据当然是无价的。但分析数据并不容易，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据的爆炸式增长，需要一个过程来提供有意义的信息，这些信息最终会转化为有用的见解。
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　　数据挖掘是指在大型数据集中发现模式并将其转化为有用信息的过程。该技术利用特定算法、统计分析、人工智能和数据库系统从庞大的数据集中提取信息并将其转换为可理解的形式。本文介绍了大数据行业广泛使用的10款综合数据挖掘工具。
　　1.快速矿工
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　　Rapid Miner 是一个数据科学软件平台，可为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。该程序完全用 Java 编程语言编写。该程序为用户提供了一个选项来尝试大量任意可嵌套的运算符，这些运算符在 XML 文件中指定并且可以由 Rapid Miner 的 GUI 构建。
　　2. 甲骨文数据挖掘
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　　它是Oracle Advanced Analytical Database 的代表。市场领先的公司使用它来最大限度地发挥数据的潜力并做出准确的预测。系统配合强大的数据算法，锁定优质客户。此外，它还能识别异常和交叉销售机会，允许用户根据需要应用不同的预测模型。此外，它以所需的方式自定义客户角色。
　　3. IBM SPSS 建模器
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　　对于大型项目，IBM SPSS Modeler 是最合适的选择。在此建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面非常有价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox 回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。
　　4.KNIME
　　
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　　Konstanz Information Miner 是一个开源数据分析平台。您可以快速部署、扩展并熟悉其中的数据。在商业智能领域，KNIME 被宣传为一个平台，可以帮助没有经验的用户提供预测智能。此外，数据驱动的创新系统有助于释放数据的潜力。此外，它还包括数以千计的模块和随时可用的示例以及大量集成工具和算法。
　　5.蟒蛇
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　　Python 是一种免费的开源语言，因其易用性而经常与 R 相提并论。与 R 不同，Python 往往易于学习和使用。许多用户发现他们可以在几分钟内开始构建数据并执行极其复杂的亲和力分析。只要您熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见业务用例的数据可视化就很简单。
　　6. 优采云采集器
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　　优采云采集器由合肥乐威信息技术有限公司开发，是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件。可以在互联网上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，进行编辑、筛选，然后发布到网站后台、各种文件或其他数据库系统。
　　总结:SEO网站优化之关键词挖掘、选取、分析与筛选的原则
　　第一部分 关键词 的意义
　　第二部分，关键词的选择原则
　　第三部分，关键词的挖掘
　　第四部分，关键词筛选分析
　　1、关键词的含义
　　先来看看第一部分关键词的意义。首先，关键词 是什么？
　　关键词 是用户在搜索引擎上搜索相关内容时输入的词、词组或句子。
　　因此，关键词的意义不言而喻。关键词是SEO的核心，决定了S​​EO的效果。
　　2、关键词的选择原则
　　关于关键词的概念和含义，我们简单了解一下。接下来进入第二部分——关键词的选择原则。
　　1.选择一个节点
　　在选择关键词之前，我们首先要知道什么时候选择关键词。
　　在设计网站之前，我们需要确定关键词。如果在 关键词 为 网站 收录 之后进行更改，将影响 网站 SEO 结果。
　　有一个例外，就是随着页面数量的增加，我们可以扩展关键词的数量，这是一个必要的过程，但是在设计网站之前，我们需要选择合适的关键词。
　　这是 关键词 选择的第一个原则。
　　2.选择基础
　　我们在选择关键词的时候，一定要符合用户的搜索行为习惯。这是 关键词 选择的第二个原则。(图7)
　　这样做的目的是确保我们的 关键词 为我们提供有效的搜索量。
　　3. 关键词内容属性
　　第三个关键词选择原则是关于关键词的内容属性。
　　选择关键词时，关键词的content属性必须同时满足“两个连接点”：
　　第一个联系点：与 网站 内容的相关性
　　第二个连接点：关键词之间一定有关联
　　这样做有两个好处：
　　第一个好处是相关度越高，网站排名越容易优化；
　　第二个好处是更有利于提升网站的用户体验和转化率。
　　在网站的用户体验中，会涉及到页面TDK（页面标题-描述-关键词）的设置，我在之前的课程中已经跟大家分享过，这里不再赘述这里 。
　　4. 关键词内容范围
　　第四个关键词选择原则涉及关键词内容的范围。选择关键词时，关键词的内容不要太宽泛，要具体、有针对性。
　　例如。某房地产公司网站想做SEO优化，选择关键词作为“房地产”。这样做会有两个问题：
　　第一个问题，关键词房地产竞争非常激烈，排名难度大，投入巨大。
　　我们可以看图片的右半部分。我们在百度上搜索“房地产”，出现的结果页数超过9400万，竞争非常激烈。
　　第二个问题，即使做了排名，“房地产”的转化率也会比较低，因为“房地产”这个词太宽泛，不够精准。
　　5. 主要关键词比赛及数量
　　第五个关键词选择原则是关于主力关键词的数量和竞争。
　　选择关键词时，主要关键词的竞争程度不宜过大或过小。同时，master关键词的数量控制在3-5个左右。
　　关键词 竞争太多的一般都是宽泛的，比如“房地产”，很难优化到首页，转化率不高。
　　竞争太少的关键词很少被搜索到，所以优化到首页意义不大。
　　6. 关键词类型
　　第六个关键词选择原则是关于关键词种类的。
　　在选择关键词时，我们需要保持关键词的类型多样化，因为用户的搜索习惯是多种多样的。而用户的搜索习惯是关键词选择的依据，所以我们需要不断挖掘关键词，寻找新的机会。
　　例如。比如联想关键词在与“液晶电视”相关的商业价值类包括：液晶电视价格、液晶电视促销、液晶电视原理等。
　　七、选择原则总结
　　接下来我们对第二部分做一个总结。
　　综上所述，关键词在选择原则上有五个要点：
　　
　　1.符合用户搜索习惯
　　2. 关键词 与主要内容相关
　　3. 关键词不要太宽泛
　　4.确定master关键词的数量和竞争程度
　　5. 关键词物种的多样性
　　3.关键词的挖掘
　　接下来我们来看第三部分——关键词的挖掘。
　　1.挖掘意义
　　先来看看挖矿关键词的必要性。我总结了以下三个主要原因：
　　第一个原因是因为用户量大，相应的搜索量也大，关键词的数量自然也很大；
　　第二个原因是不同的用户有不同的搜索目的；
　　第三个原因是同一类型的用户有不同的搜索词。
　　2、挖矿方式
　　1）头脑风暴
　　挖掘 关键词 的第一种方法是集思广益。这个方法简单易懂，大家都很熟悉，人越多，想法就越多。在头脑风暴之前，先确定讨论的重点，比如关键词的层级，关键词的类型等，这样才能让头脑风暴更有逻辑性，产生更高效的结果。
　　2）分析用户心理
　　关键词的第二种挖掘方式是分析用户心理。确定我们的目标用户群，然后从用户的角度去分析用户的兴趣爱好等各种特征。
　　3) 分析竞争对手 网站
　　第三种方法是分析您的竞争对手 网站。我们在做SEO、搜索推广、付费推广的时候，一定要分析竞争对手网站，这是关键的工作环节。
　　我们通过搜索我们的主要关键词、行业术语等来筛选出我们的竞争对手。通过了解竞争对手关键词的优化方式和内容，我们可以判断这些关键词是否可以被使用我们，或者他们是否是我们优化的重点关键词。
　　4）搜索引擎搜索建议
　　挖掘 关键词 的第四种方法是搜索引擎搜索建议。
　　这个比较简单。当我们在百度搜索框中输入某个关键词时，会出现一个下拉列表，相关搜索和搜索建议会出现在搜索结果页的底部。我们可以根据这样的建议进行采集和过滤。
　　5) 关键词工具
　　挖掘 关键词 的第五种方法是利用 关键词 工具。
　　上图中我列出了几个常用的关键词工具网站，比如：爱站、站长之家、金华、关键词planner
　　关键词 planner这个工具我个人用的比较多，我把它放在了上图的右半边，大家可以看看。
　　当我们在关键词规划器中搜索一个关键词时，会出现这个关键词的各种数据指标，比如移动端和PC的每周平均搜索量、出价和竞争度等。指标，我们可以判断某个关键词的好坏和匹配度来进行挖矿。
　　6) 展开 关键词
　　我们挖出很多关键词后，需要在这些关键词的基础上进行扩展，扩展关键词也是挖掘关键词的一种方法。
　　扩展的方式有九种，分别是：
　　地域扩张、季节扩张、查询扩张、专业群体扩张、商业模式扩张、同义词扩张、Sub关键词扩张、流量分析、缩小关键词范围
　　对于前七种方法，我给出了一些简单的例子，简单易懂，供大家参考。
　　第一种方法是地域扩展法(city +关键词)
　　例如：关键词为“团购”，扩展为“北京团购”、“上海团购”、“深圳团购”等；
　　第二种方法是季节展开法(season +关键词)
　　例如：关键词为“女装”，扩展为“冬季女装”、“夏季女装”、“春季女装”等；
　　第三种方法，查询扩展法
　　可以通过百度知乎/天涯问答/搜搜问答/论坛问答等社区论坛内容分析用户常见的提问方式
　　例如：广州的女装怎么样？你经常来广州买女装吗？等待
　　四、专业群拓展法
　　例如：关键词是“防风湿”，扩展为：“防风湿学生”、“防风湿司机”等。
　　五、商业模式拓展法
　　例如：关键词为“children's clothing”，可展开为“children's clothing franchise”、“children's clothing dropshipping”、“children's clothing agent”等。
　　六、近义词/相关词/缩写词/错别字
　　例如：网站推广——网络推广；网络营销 - 搜索引擎优化；北京大学——北京大学；电子秤-电子秤
　　
　　七、二级关键词方法：以一级关键词为核心展开相关词
　　例如：主机-免费主机，电视-电视价格
　　三、挖矿方式总结
　　接下来简单总结一下关键词挖矿的方法：
　　方法一，头脑风暴
　　方法二：分析用户心理
　　方法三，竞争对手 网站
　　方法四、搜索引擎相关
　　方法五，关键词工具
　　方法六，关键词扩展
　　4.关键词的分析筛选
　　接下来我们进入第四部分——关键词的分析与筛选。
　　1. 关键词分析维度
　　挖掘关键词后，进入分析环节和筛选判定环节。
　　分析部分，我们需要了解关键词的分析维度，主要从四个维度：准确率、搜索量、竞争度、商业价值
　　1) 关键词准确性
　　让我们从分析的第一个维度开始：关键词 准确性。
　　我们需要用逆向思维，分析目标用户的搜索目的和习惯，找到有效流量。根据关键词的准确率进行分类，过滤掉无效词。
　　例如。以下关键词与“a diet tea”有关，哪些词有效，哪些词无效？
　　减肥茶,减肥产品,运动减肥方法,减肥茶价格,什么样的减肥茶,瘦身减肥茶,减肥茶有害,三九减肥茶,营养减肥,什么减肥茶好、易减肥、减肥产品排行榜；
　　根据关键词的准确程度，我们可以将上面的关键词分为两个级别：
　　第一关：减肥茶，减肥茶价格，什么减肥茶，减肥茶
　　第二关：减肥产品，轻松减肥，减肥产品排行，什么减肥产品好
　　但关键词如“运动减肥，减肥茶有害，减肥有营养，三九减肥茶”等关键词可视为无效关键词，不入选。
　　2) 关键词 搜索量
　　接下来是第二个维度的分析：关键词 的搜索量。
　　我们可以分析某个关键词的日均搜索量，比如使用百度指数和百度关键词搜索工具来分析这个关键词的竞争强度。
　　但要注意的是，关键词的选择原则之一是“关键词不能太宽泛”，也就是说搜索量大的关键词通常伴随着高竞争，搜索量低的 关键词 价值相对较低。
　　3) 关键词比赛
　　分析的第三个维度是关键词竞争。我们可以通过四种方式分析关键词竞争：
　　搜索结果 -- 总搜索结果页数/总 关键词 匹配项
　　竞争对手SEO水平
　　搜索索引--百度索引
　　Planner索引--关键词Planner工具（仅限百度搜索）
　　2. 关键词的筛选
　　然后进入关键词筛选流程。当我们筛选关键词时，有两个关键因素需要衡量：
　　第一项措施是竞争。竞争过多的 关键词 不应该被优化。
　　例如：关键词“翻新”百度的收录体量>1亿，那么可以使用关键词扩容的方式来缩小关键词的范围，可以考虑“北京装修设计、北京装修设计、装修网等关键词；
　　第二个衡量标准是用户习惯。过滤掉符合用户习惯的关键词。
　　例如：用户搜索钢材价格时，输入“钢材报价”的人数<输入“钢材价格”的人数。因为百度指数显示，“钢材价格”每天的搜索次数为2000次，而“钢材报价”每天的搜索次数为1000次。
　　所以当我们过滤关键词时，第一个优先级关键词是“钢铁价格”
　　以用户为中心非常重要。无论是分析还是筛选，都要从用户的角度出发，用数据和事实来优化关键词。
　　3. 关键词分析筛选总结
　　最后，我们对第四部分进行总结。关键词的分析筛选有四个关键点：关键词的分析维度、关键词的准确率、关键词筛选的衡量要素、用户-居中
　　今天的分享就到这里，感谢阅读。
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　　思考总结:网上书城项目总结(servlet_jsp+javaBean)
　　网上书店项目概要
　　1 项目概要设计：
　　需求分析
　　系统设计
　　详细设计
　　授权设计
　　2 技术选择：
　　Servlet+jsp+javaBean
　　监听器+过滤器+jstl+文件上传+c3p0+dbutils+mysql
　　3 开发顺序：
　　从dao层到service层再到web层
　　网上书店需求分析：
　　分别实现管理员、普通用户、系统三种用户角色的各种功能。
　　包括管理员增加、删除、查看、修改图书商城后台图书、图书类别，以及订单状态；
　　
　　普通用户购买图书、浏览、管理购物车、确认订单提交；
　　系统管理角色控制用户登录注册、权限控制等。
　　网上书店系统设计
　　系统设计成web层、service层、dao三层结构，前端页面采集用户数据和用户操作；
　　服务是业务逻辑层。通常，每个方法处理一个独立的业务逻辑。业务可能需要操作数据库或者只操作内存；
　　dao持久层是在数据库中存储数据或者从数据库中获取数据
　　网上书店详细设计
　　1 数据库设计（根据domain领域对象设计）这里不再详述
　　2dao层设计：利用反射技术加上一些领域类设计约束，写出一个通用的dao类，满足所有领域对象的数据库操作需求：
　　域类设计约束：
　　1 每个域类都有一个静态常量字符串记录对应数据库表的表名，
　　2 提供string类型的id字段，
　　3 所有字段的名称对应数据库表的列名，
　　4 遵守JavaBean思想
　　3服务层设计
　　
　　创建的dao类使用反射技术也提供了一个统一的服务类，它负责大部分的通用业务逻辑。当有特殊的业务逻辑时，提供专门的服务类来处理业务逻辑
　　4servlet设计（servlet+jsp）
　　jsp页面设计
　　首页显示普通用户的首页，并在首页提供登录入口。如果用管理员账号登录，会跳转到管理员主页。普通用户首页主题为图书列表，提供查询区供用户查询具体图书
　　另外，购物车和订单生成的设计是为了模拟网上购物的过程，这里不再赘述。
　　编码一般过程
　　创建项目
　　构建包
　　导入需要的jar包
　　创建域类
　　工具
　　项目总结：
　　在编码过程中，对于数据访问数据库、业务处理层和角色管理模块，细节的掌握有所增加，尤其是对项目流程有了更清晰的认识。
　　比如对于数据库的条件查询，一般可以作为工具方法的封装，对编码过程的顺序开发有一定的见解。一个字：很有收获。详情见源码
　　源代码：提供bookstore.rar下载..
　　福利:常州软文代写免费试用公司
　　来源：互联网 发表日期：2019-11-12 06:09:02
　　软文代笔常州免费实验企业
　　曝光率高，在任何门户新闻平台上，巨大的流量都会带来曝光率，我们做市场也需要曝光率，所以这次的新闻稿和软文得到了广泛的认可。
　　SEO是搜索市场的推广。SEO和SEO的最终目的是提高网站的排名，而排名的提高是对搜索引擎的一种信任。如果搜索引擎相信企业网站的质量，网站的排名自然会上升，而且这种效应还会持续下去。相反，不受信任的人，即使坐在最前列，也很难保持稳定。做搜索引擎优化宣传的都知道，百度的算法是定期更新的。在这样一个不断变化的环境中，如果公司不针对百度最新的算法采取相应的措施，或者提高相应的技能，是很难适应现在的算法的。结果，无法建立信任，网站
　　在网站优化的过程中，列的排列和分布是非常关键的，可以达到点石成金的效果，所以在做网站优化的时候，一定要紧密结合网站目的关键词，然后对页面进行整理分发，从而达到增加网站权重和排名的目的。
　　网站成立后，很多公司都会马上上线维护和更新网站，但对于搜索引擎来说，搜索者的网站就大不一样了。、输入法、网址等多种方式。
　　软文代笔常州免费实验企业
　　1.TDK网站
　　TITTE可以分析站点的位置，根据企业的要求，或者根据搜索引擎的要求，填写下拉列表，并根据用户的要求，用描述和关键字进行标记，以及以长尾秀的形式标注出来。
　　
　　在网站优化的过程中，列的排列和分布是非常关键的，可以达到点石成金的效果，所以在做网站优化的时候，一定要紧密结合网站目的关键词，然后对页面进行整理分发，从而达到增加网站权重和排名的目的。
　　Tag的出现为用户提供了更多的浏览方式和更多的浏览偏好，也为搜索引擎带来了更多的便利。Tag技术的应用对于访问者和搜索引擎来说都是一种深入的引导，对网站的优化有很大的帮助。而且，TAG中收录的内容也各不相同，有的东西是相连的，有的东西是不相连的，但TAG的出现就像是搭建了一座桥梁，让很多东西都可以为“蜘蛛”攀爬的路径。
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　　如今，在B2B业务的大环境下，引流引流成本急剧上升，新客户的进入渠道稀缺。品牌建设难成为普遍现象，而传统行业由于自身的特点，使得其整体交易成本不断增加，而供应链的匹配效率、匹配效率、企业信誉等都让很多商家功亏一篑。
　　2. 网站内容
　　我们更新的帖子必须是行业相关的，需要和SEO的主要关键词相关，比如SEO博客，站点的关键词是：南京朗斯奇，站内优化，所以更新的帖子必须适合SEO做网站优化的帖子，例如：南京朗思奇：如何优化网站打开速度？不会。许多 网站 将使用 文章 页面在网页上排名。这时候文章标题需要选择长尾关键词。从URL的权重来看，页面关键词肯定比首页的长尾关键词好。就用户需求而言，高质量和相关性的内容很受欢迎。
　　3.建立外部链接
　　很多SEO新手都有一个问题，就是没有外链。做SEO的都知道，一个网站的外链很重要。通常有两种类型。第一个是锚文本，第二个是纯链接。
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　　4.站点友情链接
　　友情链接也是一种外链，非常有效。效果非常显着。一个好的友情链接可以排在论坛的几百甚至几千个外链的前面。所以，要想提高网站的排名和权重，就得想办法获取高质量、高权重的友情链接，切记，要精准，不要太多！
　　以上可能只是SEO的冰山一角。接下来，我们需要从实际操作中寻找更好的SEO方法，从而为商家带来更多的访问和转化，如今的搜索引擎越来越流行。越是注重用户体验，无论是做外链还是做内容，都要认真对待。
　　网站 管理员工的好处是什么？很多seo人员，从事网站优化这么多年，几乎没有用过一些查看网站排名的工具，我在网上用过，站长工具，as一个可以查看网站的排名、权重、基本信息等的工具，对于企业网站的优化是非常必要的。
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　　有很多SEO公司，为了节省时间，或者为了节省时间，他们在做网站的时候没有考虑TDK（title, keyword, description）的设置，这样的话，对网站的损害会是更快。想象一下，如果一篇文章的标题文章是关于一个人的脸，那么谁不注意脸呢？搜索引擎会毫不羞愧地给你 收录 吗？因此，在网站开始运行之前，需要仔细检查标题的正确性以及分隔符是否符合用户的需求。关键词的重要性不用我多说，它决定了以后网站的走向。虽然文字介绍不如图片介绍重要，但无论如何，我们还是要认真对待，
　　软文 是一种不局限于语言的非语言表达形式。引起了互联网各领域企业的关注。让我们谈谈在 Internet Advantage 上投放广告 软文 的具体方面。
　　南京朗斯奇广告传播有限公司将以完善的策划和高科技手段竭诚为广大用户提供优质的服务，使用户获得最大的利益。目前公司主营业务包括域名注册、网站建设、手机网站建设、微信平台建设、百度推广、搜狗推广、SEO优化、中文商机发布引擎、400电话服务、朋友圈推广，与百度、搜狗、央视、***网、中国经济导报、威海网、中国农民报、西部网等合作网站。
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　　解决方案:Smartbi:统一Excel模板化配置，让批量数据采集补录简单又高效！
　　企业的数据来源多种多样，其中一些数据需要一线员工实时采集存储在Excel文件中，再由技术人员批量上传至业务数据库，以供后续数据分析。
　　例如，某一线销售人员不定期采集记录客户的公司名称、客户代码、地区、内部交易等客户基本信息数据，然后依靠IT人员进行补充记录并上传至业务数据库。这些采集补录补录的要求并不复杂，但在实际操作中，可能会遇到补录不及时、数据不完整等问题，给相关数据采集人员带来困扰，技术人员和数据分析师。
　　针对以上问题，Smartbi提供了批量数据采集功能——Excel模板导入来帮你解决！数据采集补录器通过统一的模板配置，可以一键批量导入Excel文件中的数据，补录到数据库中。既减轻了开发人员的工作量，又满足了业务人员的数据采集需求，让Excel数据批量导入变得简单高效。
　　我们来看看这个功能是如何满足用户需求的：
　　1.模板化配置
　　
　　Excel模板导入支持统一模板配置。技术人员首先通过可视化操作实现Excel模板与数据库表的映射关系，支持绑定列、校验规则设置、数据插入更新选择等，并上传采集补充数据录入的Excel模板文件，方便业务人员下载填写数据。
　　2.支持绑定表单
　　Excel 导入模板支持绑定到电子表格。通过绑定表单，可以导入报表数据，可以导入固定值、系统值、参数值等，还可以实现数据的动态更新和导入。
　　例如，用户希望下载的补充条目模板中已经收录了一些数据（如公司代码、公司名称、客户代码、业务分类等），而这部分现有数据可能会动态变化。如果切换不同的业务分类参数，下载的数据是不同的。实际上，用户只需根据已有数据在“线型”和“是否交易”字段填写数据即可。
　　这时候我们可以在配置模板的时候选择创建电子表格为Excel模板，这样在下载模板的时候，我们可以选择报表的参数，下载不同的数据模板。
　　3、统一管理
　　管理员统一配置和管理Excel模板。通过资源授权，可以将导入模板授权给相关用户。只有获得授权的用户才能进行导入操作，方便填写用户的导入。
　　
　　4.一键导入
　　技术人员配置模板并授权灌装人员后，灌装人员可以下载模板和采集数据。当数据采集完成后，他们可以一键上传完成补数据记录操作，非常方便简单。
　　导入成功或失败会有明确的提示。如果用户导入失败，可以下载异常数据查看导入失败的具体数据和原因。
　　5.扩展性好
　　Smartbi的Excel模板导入功能支持扩展接口，可以帮助用户通过Java类实现自定义数据处理需求或规则校验需求。
　　在实际的录后操作中，客户也可能有自定义的数据处理或规则校验需求，比如判断两个指标的值是否相等。如果指标不相等，则验证失败。这时，如果有相关的提示信息，这个需求可以通过自定义规则校验类来实现。
　　教程:优采云采集器软件特色
　　优采云采集器是抓取网络资讯的必备工具，简单的一系列操作，针对传统的数据手机，帮助用户提供各种新闻频道，快速抓取数据整理，自动数据采集为很多用户节省了大量的搜索时间，进一步提高了工作效率。
　　优采云采集器软件功能
　　满足各种业务场景
　　适合产品、运营、销售、数据分析、政府机构、电商从业者、学术研究等职业
　　舆情监测
　　全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
　　市场分析
　　获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
　　
　　产品开发
　　强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
　　风险预测
　　高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险
　　优采云采集器使用提示
　　1、首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->在流程中添加一个循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框--> 打开 URL 列表文本框 --> 将准备好的 URL 列表填入文本框
　　2、接下来将打开网页的步骤拖入循环-->选中打开网页的步骤-->选择使用当前循环中的URL作为导航地址-->点击保存。系统会在界面下方的浏览器中打开循环选择的URL对应的网页
　　3、至此，循环打开网页的流程就配置好了。运行进程时，系统会把循环中设置的url一个一个打开。最后，我们不需要配置一个采集data步骤，这里就不多说了。从入门到精通可以参考系列一：采集单网页文章。下图是最终和过程
　　
　　4、以下是流程最终运行结果
　　优采云采集器更新日志
　　修复step retry本地不生效的问题采集
　　修复部分网址采集失败的问题（如Booking）
　　修复使用模板时版本限制错误的问题
　　修复修改任务名称时不弹出同名提示的问题
　　修复了本地 采集 完成后的 采集 状态错误
　　修复设置去重字段时去重状态显示不正确的问题 查看全部

　　最佳实践:node.js 读取yaml文件
　　节点.js读取 YAML 文件1. 安装 yamljs
　　软件包，具体的安全命令是：sudo npm inastall -g yamljs
　　2. 编写一个名为“manifest.yml”的 YAML 配置文件
　　配置：
　　SRVC： 8008
　　地址：12.0.0.1
　　3. 读取配置文件代码：
　　这是通过将配置文件中的代码转换为 JSON 来完成的
　　YAML = require（'yamljs'）;
　　使用 YAML.load 加载 yaml 文件
　　nativeObject = YAML.load（'manifest.yml'）;
　　jsonstr = JSON.stringify（nativeObject）;
　　jsonTemp = JSON.parse（jsonstr， null）;
　　console.log（jsonTemp）
　　console.log（jsonstr）;
　　console.log（jsonTemp.Config.Srvc）;
　　Yamljs 参考：
　　亚姆利斯
　　独立JavaScript YAML 1.2 parser & Encoder。在 node.js 和所有主流浏览器下工作。还带来了命令行 YAML/JSON 转换工具。
　　主要灵感来自Symfony Yaml Component。
　　导入 yaml.js 在您的 html 页面中：
　　解析 yaml 字符串：
　　nativeObject=YAML.parse（yamlString）;
　　将本机对象转储到 yaml 字符串中：
　　yamlString=YAML.stringify（nativeObject[，inline/*@integerdepthtostartusinginlinenotationat*/[，spaces/*@integernumberofspacestouseforindentation*/]]）;
　　加载 yaml 文件：
　　nativeObject=YAML.load（'file.yml'）;
　　加载 yaml 文件：
　　YAML.load（'file.yml'，function（result）
　　{
　　nativeObject=result;
　　
　　}）;
　　安装模块：
　　npminstallyamljs
　　使用它：
　　YAML=require（'yamljs'）;/
　　/parseYAMLstring
　　nativeObject=YAML.parse（yamlString）;
　　生成 YAML
　　yamlString=YAML.stringify（nativeObject，4）;/
　　/LoadyamlfileusingYAML.load
　　nativeObject=YAML.load（'myfile.yml'）;
　　您可以通过将 yamljs 安装为全局模块来启用命令行工具：
　　npminstall-gyamljs
　　然后，两个 cli 命令应该可用：yaml2jsonandjson2yaml。它们使您可以非常轻松地将YAML转换为JSON，将JSON转换为YAML。
　　yaml2json
　　用法：yaml2json[-h][-v][-p][-iINDENTATION][-s][-r][-w]input
　　立场论点：
　　inputYAMLfileordirectorycontainingYAMLfiles.
　　可选参数：
　　-h,--helpShowthishelpmessageandexit.
　　-v,--versionShowprogram'sversionnumberandexit.
　　-p,--prettyOutputpretty（indented）JSON.
　　-i缩进,--缩进缩进
　　空格字符数使用缩进码（使用
　　与--漂亮，默认值：2）。
　　-s,--saveSaveoutputinsideJSONfile（s）具有相同名称。
　　-r,--recursiveIftheinputisadirectory，alsofindYAMLfilesin
　　子目录递归。
　　-w,--watchWatchforchanges.
　　json2yaml
　　用法：json2yaml[-h][-v][-dDEPTH][-iINDENTATION][-s][-r][-w]input
　　立场论点：
　　inputJSONfileordirectorycontainingJSONfiles.
　　
　　可选参数：
　　-h,--helpShowthishelpmessageandexit.
　　-v,--versionShowprogram'sversionnumberandexit.
　　-d深度,--深度深度
　　设置最小深度级别之前生成内联
　　YAML（默认值：2）。
　　-i缩进,--缩进缩进
　　空格字符数使用缩进码
　　（默认值：2）。
　　-s,--saveSaveoutputinsideYMLfile（s）具有相同名称。
　　-r,--recursiveIftheinputisadirectory，alsofindJSONfilesin
　　子目录递归。
　　-w,--watchWatchforchanges.
　　例子
　　#ConvertYAMLtoJSONandoutputresultingJSONontheconsole
　　yaml2jsonmyfile.yml
　　#StoreoutputinsideaJSONfile
　　yaml2jsonmyfile.yml>ouput.json
　　#Output“漂亮”（缩进）JSON
　　yaml2jsonmyfile.yml--pretty
　　#Savetheoutputinsideafilecalledmyfile.json
　　yaml2jsonmyfile.yml--pretty--save
　　#WatchafulldirectoryandconvertanyYAMLfileintoitsJSONequivalent
　　yaml2jsonmydirectory--pretty--save--recursive
　　#ConvertJSONtoYAMLandstoreoutputinsideaJSONfile
　　json2yamlmyfile.json>ouput.yml
　　#OutputYAMLthatwillbeinlinedonlyafter8levelsofindentation
　　json2yamlmyfile.json--depth8
　　#Savetheoutputinsideafilecalledmyfile.jsonwith4spaceforeachindentation
　　json2yamlmyfile.json--indentation4
　　#WatchafulldirectoryandconvertanyJSONfileintoitsYAMLequivalent
　　json2yamlmydirectory--pretty--save--recursive
　　最新版:微克QQ空间采集访客QQ邮箱工具下载_微克QQ空间采集访客QQ邮箱工具官方网站下
　　Microgram QQ空间采集访客QQ邮件工具是一款可以提取指定QQ空间访客的QQ号码和昵称的软件，采集日后可以导出保存为txt文本文档格式。
　　微克QQ空间采集访客QQ邮箱工具使用步骤：
　　1、登录QQ;
　　
　　2.填写需要提取空间的QQ号;
　　3. 单击“获取”按钮。
　　微克QQ空间采集访客QQ邮件工具是当今互联网上常用的软件之一，软件绿色、安全、无毒，让您放心使用！如果微克QQ空间采集访客QQ电子邮件工具是您需要的工具，请快点！本站为您提供微克QQ空间官方下载采集访客QQ邮箱工具。
　　
　　微克QQ空间采集访客QQ邮件工具截图1
　　软件推荐：
　　关键词：QQ空间辅助、采集访客工具、微克
　　辅助工具、微克QQ空间采集访客QQ邮件工具 查看全部

　　解决方案:手机浏览器免规则采集器列表算法的精准度(图)
　　免规则采集器列表算法的精准度我看到过手机浏览器有10000多种列表采集技术，但基本上都会将多个ip（客户端服务器端多个网址地址）重定向到一个页面上，这个页面即使是反向代理服务器都会重定向到你的第一个页面。如果你使用wordpress这样使用php-fpm这样的服务器而非http下的nginx来优化反向代理效率，达到300到500毫秒是可以的。
　　
　　剩下的要看你开发技术如何，效率下限。这个是算法上的限制。我个人对外网也收到到过500毫秒封杀的情况。（手机浏览器还有一个限制是ip地址最多不超过500个，但至少在广州，其他城市的资源我就不清楚了。另外社交媒体就不说了）解决办法只有一个。1.让一台主机只跑php代码2.集群。基于集群优化算法的框架有很多。
　　是可以做到和外网封杀同等效率的，当然这样费用比你的外网封杀要高很多。所以我也不推荐。如果你有兴趣我们可以聊聊如何优化针对小站点、免注册。
　　
　　蟹妖不是应该反向代理服务器或者桥接吗？一个站，可以多个ip来干扰负载均衡。
　　wordpress不算http服务器，因为不会提供nginx。一般是通过php负载均衡的方式来封杀来访的用户吧。特定站点对于这样的策略没有经验不敢乱讲。github的实践中规定了应该通过localhost来访问，然后通过username或者telephony来判断是不是代理用户的ip。我有过一段奇葩经历，找的一个互联网公司买了ip服务器，但是大家都没有动静，后来我就没有再通过ip封杀来封杀a来访，而是通过访问:4000/来封杀a的ip，因为他们都没有访问我的地址，只是从新连接了他们的服务器。 查看全部

　　解决方案:饿了么推荐算法演进及在线学习实践
　　01
　　推荐业务背景
　　一、推荐产品形态
　　大多数人都熟悉饿了么应用程序，甚至通过饿了么应用程序订购了外卖。上图突出显示的内容涉及推荐排序，其中首页推荐、分类、搜索构成了整个饿了么流量的入口，这些入口覆盖了全网90%以上的订单。
　　目前饿了么的日订单量达到千万级，属于国内Top水平，这意味着流量分发的效率尤为关键，因为这涉及用户体验、商家利益、平台价值，算法发挥在该领域发挥着重要作用。的价值。
　　2. 算法优化目标
　　外卖领域有四个重要环节：流量、供应、转化和履约，其中算法在履约环节发挥着关键作用。
　　在不同的业务阶段，你想要达到的目标也是不同的。在业务增长初期，优化APP的点击率和转化率。当用户点击时，他们想促进交易；然后考虑平台收入，关注客单价、订单均价等；以及后期的满意度等抽象指标，需要将这些大目标拆解成小目标，建立不同的算法子模型进行优化。
　　--
　　02
　　算法演进路线
　　2016年至今，饿了么主要经历了四个方面的升级：数据、特性、模型、业务理解。
　　1. 数据&功能升级
　　数据和特性在4个方面进行了升级：
　　1）生产：将离线数据升级为实时数据；
　　引入Flume、Kafka等实时系统，将业务端产生的业务日志通过模型打分实时输出到日志服务器。构建样本时，无需离线拼接样本特征和标签，而是在线生成特征，从而保证了特征质量，避免了特征遍历、特征不准确等问题。
　　2）时效性方面：数据采集由天级升级为实时，增加了多维度的实时性特征；
　　3）在规模上：不仅引入了大规模的稀疏特征，还将item、user、query等业务流程中涉及的环节通过Word2Vector用向量表示。
　　4）监控：在特征覆盖和波动、离群点检测、埋点问题等方面进行了实时监控。
　　2.模型升级
　　最初通过人工规则提取特征，根据人工经验最终确定所使用的因子和权重，在线进行A/B Test实验。当线上效果不理想时，再修改因子或权重，不仅浪费时间，还浪费大量流量。
　　2016年推出简单的LR线性模型，通过机器学习得到各个因素的权重。同时引入了用户维度信息。这个阶段形成了个性化推荐的雏形。与人工规则相比，点击率和转化率提升了10%。
　　2016年底采用非线性模型，包括GBDT树模型、FM等，与线性模型相比，特征交叉表达的效果有明显提升。2016年底，我们推出了第一版XGBoost点击率预估，之后根据业务理解拆分成两个子模型，点击率和转化率，引入了用户实时反馈的特性而商家，比如用户点击餐厅，在餐厅停留近一个小时或一天，效果提升7%-8%。可以看出，用户维度信息增加，特征维度丰富，模型结构更加复杂，真正实现了千人千面的个性化推荐。
　　从2017年开始，饿了么开始尝试在推荐领域使用深度学习和在线学习。目前，在线学习已经应用于饿了么的多个业务场景。
　　下面简单介绍Wide&Deep和DeepFM这两种深度学习模型在饿了么推荐排名领域的应用。
　　(1) 广与深
　　初期参考谷歌发表的论文，复用了GBDT模型中使用的特征，将用户和商户的稀疏特征输入线性部分。在没有引入更多功能的情况下，效果上相比基础版并没有太大的突破。
　　
　　然后在Deep部分加入user dense特征，通过One-Hot或者re-encoding的方式在Wide部分加入GBDT的叶子节点，效果有了很大的提升。
　　但模型结构复杂度的增加使得在线预测不能满足工程响应时间的要求。现阶段对模型进行了优化，业务低峰期仍采用该模型，业务高峰期采用降级方式。
　　(2) 深度调频
　　然后尝试了DeepFM，整体结构和论文一致。充分利用了DNN提取高阶特征组合和FM提取二阶特征的能力，实现了自动特征提取。它是一个端到端的模型。该模型长期用于首页推荐，实验结果比较理想。
　　模型一直在不断演进，现阶段外卖推荐系统的架构与大部分推荐系统的架构相似：
　　1）数据来源：包括业务日志、服务器日志、用户行为日志；
　　2）基础设施层：包括大数据处理的Spark和Hadoop，以及实时计算的平台和工具。可以看到引入了很多开源组件。加入阿里后，考虑引入公共基础设施，避免因开源组件本身的问题导致业务发展；
　　3）特征层：包括商户、用户、上下文、交叉组合等维度特征；
　　4）模型层：特征层的数据输入模型层后，调用实时数据、用户画像等数据服务层；
　　5）数据服务层：包括实时数据服务、画像服务、要素服务等；
　　6) 业务层：结合模型输出的结果进行线上业务交付等。
　　--
　　03
　　在线学习实践
　　目前，在线学习（Online Learning）在近几年比较流行。从头开始构建在线学习大约花了一年时间。
　　一、在线学习的特点
　　为什么要在线学习？很多时候我们会遇到类似的问题：用离线数据训练的模型效果很好，但是在线效果却不理想。这意味着线下评价与线上效果存在较大差距。
　　这是什么原因？主要原因是数据分发数据时常变化，尤其是外卖业务。用户会在不同时间段选择不同类型的外卖，商家会随时推出各种营销活动，这使得数据分布范围和分布趋势很大。改变。
　　在线学习的优势是利用实时采集的样本数据和用户反馈，实时更新模型参数进行预估，最终进行最新上线，然后实时反馈变化带来的影响用户的兴趣和爱好。
　　在线学习和离线学习的一个重要区别在于，可以简单理解为无限数据集和无限时间序列。它不需要存储大量的样本数据，而是使用样本流数据逐个更新模型，学习后丢弃样本。这样可以避免随着数据量的增加，离线模型无法训练，即使采用分布式训练，训练速度也会变慢。
　　最后总结一下在线学习的特点：
　　二、理论基础
　　FTRL模型是参考Google发表的论文实现的。模型参数和响应速度可以满足电商领域或推荐领域的生产需求。
　　3.在线学习技术栈
　　在线学习使用的技术栈包括以下几个方面，并引入了很多开源组件：
　　4.在线学习流程图
　　现阶段在线学习流程图如下：
　　
　　最左边是实时效果归因：基于在线排序引擎实时采集业务日志和用户行为日志，使用storm聚合生成实时样本流；然后进入在线模型训练实时消费样本流，使用FTRL模型实时更新参数，在不同时间定时将模型参数快照保存到redis。说到快照的好处，它不仅支持模型增量学习，而且即使模型训练终止，也可以加载历史参数，从某个节点开始重新训练模型。
　　在线预测：定时从redis中拉取模型参数，提供在线预测服务。至于为什么要使用定时更新参数，后面会给出答案。
　　以上三个模块最终能形成一个闭环，关键是把所有的数据源都加入进来。
　　那么如何将所有数据源join在一起呢，这里专门介绍一下实时归因模块。在对用户行为、服务器日志、订单日志等数据进行清洗过滤后，整个业务在Storm中使用一个唯一的id进行join。在整个数据系统设计过程中，为每一个排序都标记了一个唯一的id，这个id在整个业务流程中都被标记。特别是，Storm 对状态管理的支持不是很好。目前都是通过web存储来进行状态管理，防止任务被挂起，丢失状态信息。
　　Storm聚合后可以产生三种基本效果数据：时间列、维度列、事实列。时间列包括数据产生的时间节点，即时间戳等；维度栏目主要包括数据录入、位置、业务场景、特征等信息；事实栏包括信息是否暴露、用户是否点击、购买及购买金额、商品信息等。
　　三种基本效果数据相当于样本特征和标签，可用于在线学习。对应的模型结构如下：
　　从模型结构上看，GBDT和FTRL是融合的：基于实时样本流，点击GBDT模型下单生成叶子节点进行编码，将原创特征分桶或离散化再添加到模型中，FTRL用于更新模型参数存储在redis中，用于在线排序。
　　目前的模型结构比较简单，业务效果的提升主要体现在模型调优上。这里有一些提示：
　　n 采样策略：
　　1）位置截断：考虑到不可能全部使用实时样本，会结合业务特点和数据特点进行位置截断：
　　如果用户不小心滑动到了特别低位置的列表数据，这部分数据如果对预测效果没有太大价值，就会被丢弃；
　　2）业务过滤：之所以有业务过滤，是因为最终的交付不仅取决于算法结果，还取决于业务规则。比如新增店铺或扶持特定商户时，需要强行将其排名放在首位，这样订单量的增长就不是算法的原因了。
　　3）根据样本目标设置样本权重：根据不同阶段的现状调整样本权重。比如这个阶段的业务目标是优化GMV，会增加GMV的样本权重。
　　n 参数更新
　　为什么采用定时更新参数而不是实时更新参数的策略呢？主要是考虑到项目的难度，在线预测服务不可能实时获取参数，否则会影响在线服务的性能。目前模型参数是每隔5分钟定时获取模型参数，保证模型抖动不会太厉害。如果由于样本延迟导致正负样本比例发生变化，或者由于特殊情况导致参数发生波动，这样的更新策略可以保证模型的稳定性。
　　n 样本不平衡
　　在外卖场景中，正样本特别有价值。如果正样本相关的订单数据流由于网络等原因延迟，且样本数据均为正样本或负样本，如果直接使用此类样本实时更新模型，会造成巨大的抖动模型参数。因此，我们目前的方法是使用缓存来存储此类样本，然后将样本按照权重进行拆分，在时间间隔内与负样本进行混合，使样本的正负比例大致稳定，从而解决样本不平衡问题。
　　n 输入归一化
　　特别是线性模型一般推荐数据归一化，否则模型收敛速度很慢。对于在线学习模型，由于短时间内没有输入大量样本，样本量相对较小，收敛速度较慢。归一化后，可以提高收敛速度。
　　同时使用归一化后的样本数据训练出来的权重比较具有可比性，业务可解释性更强。
　　这里有2个小功能：
　　n 可视化调试
　　模型上线后，如果想了解模型效果或者数据排序依据，可以使用添加白名单的方法，实时采集的排序数据会以后台的形式同步展示页面形式的评分依据，包括排名依据和是否融入业务规则。，特征权重，方便排查缺失特征等问题。
　　App端采集的用户行为数据，如埋点信息、订单信息等，经过数据清洗聚合后，前后端数据以页面形式呈现，方便模型调试和在线故障排除。
　　n 实时效果对比
　　结合storm产生的维度列信息，使用不同维度进行数据聚合，实现实时效果对比：
　　1）不同算法版本实时效果：根据不同算法版本统计点击率和点击量，实现实时A/B测试。
　　2）子条目实时效果
　　3) 子列表位置实时效果
　　4）实时特征监测。
　　解读:暴力破解!二维码采集器关联话题一一为您分析!
　　
　　想要分解二维码采集器的网友，其实大家急于珍惜的就是上面提到的问题。不过，要写出一篇优化后可读性强的文章文章是很容易的，但是一篇文章文章能获得的流量实在是不值一提。想要通过内容积累达到引流的目的，最重要的一点就是Batch！假设1个文章可以获得1次阅读（每24小时），如果我们能产出10000篇文章，每天的阅读量可能会增加几万。但是说起来容易，但实际上，在写作的时候，一个人一天只能编辑40篇左右，很多人也只能编辑60篇左右。就算你用一些伪原创软件，也不过一百篇而已！看完这篇文章，大家先把二维码采集器的话题放到一边，研究一下如何实现批量编辑。！
　　什么是算法身份的自主创建？单词 原创 不一定等于段落 原创 写作！在每次搜索的算法字典中，原创不收录重复的段落。理论上，只要每个人的文字堆叠与其他网站内容不同，收录的概率可能会增加。1 优秀的内容，内容充满吸引力，保持不变的关键词，只要确定没有相同的大段，说明这个文章还是很有可能收录，甚至变成爆文。比如在说我的文章文章的时候，我们大概是通过搜狗搜索二维码采集器，最后浏览的。告诉你：下一篇文章
　　
　　本系统的自动原创系统，正确来说应该叫原创文章工具，可以实现3小时内制作上千个靠谱的优化文案，你的页面权重是通常足够大，收录 率可高达 79% 或更高。具体的使用技巧，在个人中心放了视频展示和新手指南，大家可以第一时间使用哦！我很内疚，我不能告诉你二维码采集器的具体信息，可能让我们查了那么多废话。但是如果我们对这个产品感兴趣，我们可以进入菜单栏，这样大家的优化结果每天都能达到几千万的流量，是不是很牛逼？ 查看全部

　　解决方案:实时计算系列(3) - 规则引擎和 Flink CEP
　　复杂事件处理（CEP），在企业内部实践中，常被称为规则引擎。随着实时数仓的发展，CEP将成为众多实时计算相关团队的又一主要发展方向。
　　如果你对实时计算感兴趣，欢迎阅读其他文章：
　　什么是 CEP？
　　CEP 是 Complex Event Processing 的缩写。区分这类事件处理的核心原因是计算范式比普通的实时计算更“复杂”。这种复杂性不在业务逻辑上，而在技术上。不同的计算范式，示例如下：
　　CEP本身并没有脱离实时计算的范围，所以大部分用户还是选择基于Flink或者已有的计算服务来构建相关框架。CEP对应的函数以库的形式存在。而且，从上面的例子可以看出，这些场景在业务中是非常常用的。如果定制一个或几个需求来解决某个需求，大多数工程师肯定觉得没有问题。
　　通用系统架构
　　然而，实际情况往往不是写几条SQL，几行代码那么简单。对于大多数CEP应用场景，“复杂规则”的制定者通常是运营、商户、市场等非技术类的学生。对于大多数CEP的业务效果而言，通常是在短时间内直接到达用户，比如发送优惠券、发送推送消息等。
　　这种实时计算脱离了以往的BI场景，与真实的业务效果挂钩。这也是导致系统非常复杂的一个重要因素。所以很多企业将这个系统抽象成一个规则引擎服务来完成。
　　规则引擎服务的架构通常如下图所示：
　　CEP-架构实施困难
　　由于不同于BI场景，规则引擎的输出与用户终端的性能直接挂钩，实现上比一般的实时数仓场景更加严谨，具体体现在：
　　组件复杂度高：以上述架构图为例，进入CEP的数据流多种多样，可能存在窗口计算、多流Join等复杂处理。CEP规则引擎输出的数据需要经过各种校验、底线等处理逻辑。就平台而言，一个完整的、真正可用的平台，需要收录从规则配置到最终ROI计算的交付闭环。
　　离线不一致：CEP规则引擎属于在线计算。优点是延迟高，缺点是数据的输出与事件的先后顺序强相关。即使开发者使用eventtime，也会面临事件时间超过watermark而被丢弃的问题。如果事后有相关反馈，将时序相关的计算逻辑引入到离线计算中会是一个很复杂的问题，而且即使计算正确，也不一定和当时的线上任务完全一致，比如job消息积压，客户端延迟发送会导致数据准确性问题。
　　准确性验证：以发放优惠券或广告为例。这样的行为最终会被用于ROI的计算，所以每个规则的触发都需要保证准确性，并且有一定的“后台”措施。常见的自下而上措施包括频率控制、为指定规则设置最大触发值等。
　　Flink 中的 CEP
　　CEP 在 Flink 中以库的形式存在，不与其底层引擎代码绑定。它只是继承了许多低级API。在阅读cep代码的过程中，你还可以学到很多Flink的新奇使用方式。我们可以简单的将Flink内部的CEP实现分为以下几个步骤：
　　规则分析
　　Flink 中的 CEP 借鉴了 Efficient Pattern Matching over Event Streams 中的 NFA 模型。这篇论文中也提到了一些内存优化，我们这里略过。
　　文中提到NFA，即Non-determined Finite Automaton，称为不确定有限状态机，意思是状态是有限的，但每个状态都可能转化为多个状态（不确定）。
　　下面以一个简单的CEP规则为例，看看NFA中这些事件之间有什么样的关系，
　　Pattern pattern = Pattern.begin("begin").where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("a");
}
}).followedBy("middle").where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("b");
}
}).followedBy("end").where(new SimpleCondition() {
@Override
<p>
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("c");
}
});</p>
　　规则如上，很明显我们要找的是a-&gt;b-&gt;c这样的事件组合，对应NFA内部，会根据这个事件关系生成状态转移图，大体逻辑如下：
　　cep-nfa
　　每个节点对应规则匹配过程中的一个状态。例如，“开始”节点是初始化状态。在接收到value="a"的数据之前，匹配会一直处于"begin"状态；每条Edges对应状态之间的转移条件，例如value="a"的数据满足从"begin"到"middle"的转移条件。节点的概念更容易理解。这是边缘类型的抽象：
　　规则匹配
　　规则解析后生成NFA，接下来就是接收具体的数据，然后进行匹配过程。中间状态的存储在匹配过程中非常重要，即如何存储当前的匹配进度。NFA中使用了ShareBuffer的概念。我们可以在 Flink 中自定义一个 State 来存储细节。还是以上面的a-&gt;b-&gt;c为例，假设事件的输入是a1,b1,c1，那么就会出现a1-&gt;b1-&gt;c1的匹配结果A，示意图如下：
　　cep匹配
　　上面的例子很简单，这里我们期望把情况复杂化，我们输入a1,a2,b1,b2,c1，那么此时算子会输出4个结果：
　　a1-&gt;b1-&gt;c1a1-&gt;b2-&gt;c1a2-&gt;b1-&gt;c1a2-&gt;b2-&gt;c2
　　可以看出，四个输出序列都符合CEP规则。我们同时在 NFA 图上进行了多次匹配。这是如何实现的？参考如下伪代码逻辑，每条记录：
　　for state in partialStates: // 遍历正在匹配中的状态
for edge in state.edges: // 遍历状态的边，逐一检查是否满足条件
if match: // 如果满足，状态发生转移
partialStates.remove(state)
newState = state.transTo(edge.targetState)
partialStates.add(newState)
// 如果初始化状态发生了转化，新增一个初始化状态，准备新的一次匹配
if not partialStates.contains(beginState):
partialStates.add(beginState)
　　另外，我们没有单独存储每个序列，而是在每个状态节点下创建一个List，并使用前向指针来描述每个事件之间的关系，从而在内存中复用每个事件进行存储，关于ShareBuffer我们会在“匹配事件提取”的过程。
　　接下来说说稍微复杂一点的匹配情况。在业务场景中，通常规则的制定都会有一个时间窗口（否则Flink会一直匹配），比如某天A事件先发生，B事件在后发生：
　　Pattern pattern = Pattern.begin("begin").where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("a");
}
}).followedByAny("middle").where(new SimpleCondition() {
<p>
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("b");
}
}).within(Time.days(1));</p>
　　这里，within(Time)用于标识整个序列的匹配时间窗口。注意这个和Flink Window使用的自然时间是不一样的。这里的窗口是由序列的第一个匹配事件触发的，比如在18:02匹配到第一个事件，则窗口结束时间为次日18:02。Flink 通过在 CEP 算子中注册 Timer 来实现这一机制。当第一次匹配事件完成后，注册结束时间对应的Timer，并保存startTimestamp（第一次匹配事件的时间戳），Timer会在第二天触发。遍历所有匹配的状态，如果匹配到currentTime &gt; startTimestamp + 1day，则执行相应的超时处理逻辑（用户可自定义）。
　　Flink 在 CEP 算子中定义了丰富的匹配语义，这里就不一一列举了。实现的语义细节可以参考：/flink/flink-docs-master/docs/libs/cep/，由于Flink对实时计算功能的要求实现非常丰富，所以CEP的实现确实不超过 Flink 作为实时计算引擎本身的能力。
　　匹配事件提取
　　完成匹配过程之后，接下来就是如何提取匹配的事件列表，或者以上述规则a-&gt;b-&gt;c为例，当事件匹配到Output阶段时，Flink需要做什么do是列出匹配到的事件的输出，其对应的UserAPI接口如下：
　　class MyPatternProcessFunction extends PatternProcessFunction {
@Override
public void processMatch(Map match, Context ctx, Collector out) throws Exception;
IN startEvent = match.get("start").get(0);
IN endEvent = match.get("end").get(0);
out.collect(OUT(startEvent, endEvent));
}
}
　　这里Map&gt;match表示匹配成功，Map的Key表示状态节点的名称，List表示每个状态节点对应的事件列表。这就涉及到一个问题。当同时有多个匹配时，Flink 是如何确定输出哪些事件列表的？
　　上文提到，Flink 在 NFA 的每个状态节点下创建一个 List，并使用前向指针来描述每个事件之间的关系，从而实现对每个事件的复用。这样的关系图看起来有点乱。我们需要一个版本来识别每条边的方向。这也是基于NFA论文中ShareBuffer的思想。Flink 赋予了每条边一个版本的概念，这样在输出的时候就可以根据版本追溯匹配的路径。这是目前在 Flink 中完成的：
　　杜威
　　上图的匹配情况（期望匹配a-&gt;多个b-&gt;c）就是一个例子。对于每一个元素，都会有一条边指向相连的元素，通过版本号的前缀来判断兼容性，比如1.0。0兼容1.0，1.0.1.0兼容1.0.1。匹配完成后，从最后一个元素开始向前遍历，得到一个完整的列表。生成版本号时，根据状态转换的次数来确定。比如图中中间状态的b1元素，当接收到b2事件时，会发生两次状态转换，一是满足从middle到end的转换条件， From middle to end，二是保存到当前中间，匹配多个b事件；
　　这里Flink的内部实现与论文中NFA的ShareBuffer有些不同。在论文中，考虑了更多具有多个规则的场景。示意图如下：
　　杜威
　　论文中版本号的长度代表状态节点的路径长度，然后通过路径中的分支数来升级版本号。比如上图中的e5节点，有一个fork，所以边缘版本e6-&gt;e5从1.0升级到1.1，兼容规则是1.1向下兼容当前路径长度，例如, 1.1 与 1.0 兼容。详细原理可以参考论文，这里不再赘述。
　　存在的问题
　　Flink 基于NFA 的CEP 算子实现整体上还是比较完善的，但是如前所述，CEP 的应用场景通常比较复杂，稍微大一点的场景很难直接基于开源实现来应用。这里有些例子：
　　其他 CEP 引擎
　　我们可以顺便了解一下其他的一些CEP引擎，比如siddhi，目前做的比较好，但是siddhi的定位是嵌入式流计算框架，有自己的一套语法和用法，也有一定的用户量。但如果用户选择siddhi，则需要自己完成分布式部署（可能使用Kubernetes会很方便），并且有两个流计算技术栈（Flink和siddhi）。当然，陈昊将siddhi和Flink结合起来，还有一个flink-siddhi项目，有兴趣的可以看看。
　　总结
　　本文阐述了规则引擎的系统架构，详细阐述了Flink CEP的内部实现原理。关于CEP未来的应用前景，我认为随着现在实时数仓的普及，很多公司会把实时计算从传统的BI报表场景演进到越来越复杂的场景，CEP也将会是广泛使用的场景之一。
　　但是，如上所述，规则引擎本身就有一个完整的体系。目前观察到的CEP引擎的选型，通常采用Flink+自定义算子（CEP或者根据业务场景定义），以及基于在线服务+在线存储来自定义实现规则引擎，无论哪种方式，架构师要花费大量精力去设计一个完整的端到端链路，这也说明了这方面现有的基础设施和开源项目基础都非常缺失，期待更加专业和未来会出现系统性的项目。
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　　解决方案:云采集规则优化加速案例（2）——循环翻页拆分
　　本案例主要是帮助大家理解云采集的原理，然后根据这个思路优化自己的云采集规则，从而获得更高的采集速度。
　　云采集速度对比：两个任务都运行在私有云上（这样就不需要为某一个任务排队）
　　而我将占用的节点数调整为10个节点
　　我们先看看原来的规则：
　　此规则的目的是提取网页列表的 URL。这个规则对于一个单机采集来说是没有问题的，所有数据都会正常出来。
　　但是这个规则有一个问题。没有设置ajax，所以翻页需要2分钟左右...
　　Ajax 设置教程
　　事实上，如果设置了Ajax，对于一个单机采集来说，这两个规则的速度是一样的。如果硬要比较，优化后的可能比未优化的慢不到1秒，因为多了一个输入页码的步骤
　　看过云端采集加速原理的都知道，循环列表、URL列表和文本列表的固定元素列表只会拆分任务。
　　而这里也遵循着这个规则。使用固定的元素列表，split就是split。这个任务确实占用了10个节点，但是没有加速效果。为什么是这样！
　　因为一条规则中最耗时的事情就是打开网页！打开网页后提取数据并没有几秒，但是按照固定列表拆分后，变成了如下状态：
　　子节点1：打开网页（5秒）-提取第一个数据-点击翻页（约2分钟）-提取第一个数据
　　
　　子节点2：打开网页（5秒）——提取第二条数据——点击翻页（约2分钟）——提取第二条数据
　　子节点3：打开网页（5秒）-提取第三条数据-点击翻页（约2分钟）-提取第三条数据
　　...
　　...
　　子节点10：打开网页（5秒）-提取第10条数据-点击翻页（约2分钟）-提取第10条数据
　　一个子节点打开一个网页需要5秒得到1条数据，10个节点采集同时能多快...
　　和单机采集（假设和云端一样的速度）
　　打开网页（5秒）-提取1-10数据-点击翻页（约2分钟）-提取1-10数据...
　　同一个页面，提取1条数据和提取10条数据的速度，相信试过的人都知道，速度基本是一样的。
　　也就是说，规则云采集和单机采集基本没有区别，即使占用10个节点...
　　现在我们要对采集规则进行优化，首先要观察网页，根据网页的特点进行优化。每个网页的优化方法不一定相同。
　　我经常使用的方法是，如果URL中收录页码，直接使用打开URL网页的方法，而不是翻页循环。拆分任务后，一个节点打开页面的一部分。不清楚是哪一部分，是系统随机拆分的。分为。
　　但是现在这个网页的每个页面的URL都是一样的，这种方法就不适用了。
　　然后再观察网页，可以发现有一个跳转到多少页的按钮
　　
　　这个可以用text cycle，把页码写入text，循环输入页码，点击GO，用这个代替翻页循环，提取数据的循环按照原来的提取还是没问题的，因为拆分任务只会拆分最外层的循环列表，但是如果最外层是翻页循环，内层会被自动移除。
　　本次优化规则循环我只放了1000个页码，大家看看效果，其实采集只需要继续添加页码，写完所有页码即可。建议在列表中最多放置 20,000 个。超过2W规则伤害的概率会增加。如果你想尝试，你可以先备份规则。万一损坏，有备份...
　　好吧，让我们看看这个规则在用cloud采集拆分后是如何工作的
　　这条规则拆分成100个子任务，即每个子任务中有10个页码，假设这十个页码是有顺序的，
　　子节点1：打开网页（5秒）-输入页码1-点击跳转（3秒）-提取1-10数据-输入页码11
　　子节点2：打开网页（5秒）-输入页码2-点击跳转（3秒）-提取前10条数据-输入页码12
　　子节点3：打开网页（5秒）——输入3页码——点击跳转（3秒）——提取1-10的数据——输入13页码
　　...
　　...
　　子节点10：打开网页（5秒）——输入页码10——点击跳转（3秒）——提取第1-10条数据——输入页码20
　　那么此时真正的云端采集以十倍的速度运行，还不算上传规则到云端，然后拆分任务，分配云端节点，上传采集数据的时间到数据库，那么这个任务是前8秒100条数据，之后每3秒100条数据。
　　其他云加速案例：
　　云采集规则优化加速案例（一）——不固定元素列表转固定元素列表
　　常用的方法:数据收集的四种常见方式，数据采集最好的方法。
　　首先，手动更新是不可能的，我们需要免费的数据采集
软件关键词采集
全网带有大量长尾的伪原创文章关键词，最后优化网站结合相应的SEO优化设置。数据采集​​软件应该突出显示的长尾关键词可以适当的融入到标题和描述中，就像这个内容的标题本身就是长尾关键词一样。它出现在搜索引擎结果中的是标题、描述和网站。用数据采集软件优化网站链接无疑是统一网站搜索优化和用户体验的一种方式。是网站内容维护的最佳伙伴。直接观察法是调查人员到现场对调查对象进行观察、测量、登记，获取数据的方法。数据采集​​的五种方法是什么，青藤小编就在这里和大家分享一下。
　　数据采集
的两种方法是什么？
　　观察法应用广泛，常与询问法、实物采集结合使用，以提高采集信息的可靠性。文件检索。文献检索是从浩如烟海的文献中检索所需信息的过程。文献检索分为人工检索和计算机检索。按性质分为：①定位，如各种坐标数据。
　　免费的数据采集软件，最近很多站长问我如何一个人更新大量的网站。首先，手动更新是不可能的，我们需要免费的数据采集
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全网带有大量长尾的伪原创文章关键词，最后优化网站结合相应的SEO优化设置。然后一键自动将文章推送至搜索引擎，促进网站SEO收录和排名。【详情如图】
　　
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方式
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　　数据采集​​软件 当长尾关键词合理出现在其他文章中，即锚文本中，我们可以将其加粗，带出该关键词的文章链接。建议并记录您网站的长尾 关键词。
　　
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　　网站优化离不开数据采集软件。不仅要分析上面提到的竞争对手的网站，还要分析自己网站的数据。如果网站没有流量，需要对采集
到的网站数据和排名数据进行分析。通过数据采集软件分析自己的数据，逐步完善网站，这样网站的SEO排名和采集就会有长足的进步。关于免费数据采集软件的讲解就到这里了，我会在下一期分享更多SEO相关的知识。有SEO技巧。
　　统计资料采集
方法：直接观察法、访谈法（又分面谈法、电话法和自行填写法）、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。直接观察法是调查人员到现场对调查对象进行观察、测量、登记，获取数据的方法。
　　大数据研究也是为了把握事物之间的关系模式。在社会调查研究中，大数据的调查更多的是从大数据中选择数据，调查前也需要对研究假设和变量进行操作化。数据采集​​的五种方法是什么，青藤小编就在这里和大家分享一下。 查看全部