解决方案:免规则采集器列表算法工程师实习算法(组图)
　　免规则采集器列表算法工程师实习算法工程师算法工程师ai算法工程师deeplearning-pc端机器学习工程师人工智能算法工程师nlp算法工程师svm算法工程师lstm算法工程师推荐算法工程师数据挖掘工程师计算机视觉算法工程师机器学习算法工程师大数据算法工程师机器学习工程师数据结构工程师移动端算法工程师。
　　以下是我的朋友写的一个问答，前半部分是非自带编程方向工程师，后半部分是编程方向算法工程师。
　　
　　基础学科的计算机+数学是基础，最好在编程和实践中积累数学基础。
　　数学，编程，概率论，积分变换，矩阵运算，矩阵分解，python/r/java/php，最好基础的数学知识是，代数，群表示，高等数学。
　　数学是最基础的知识，
　　
　　数学学好，不是一个数学问题的解决，是基础常用数学知识，学习和掌握各个数学应用的知识框架和框架思想。像数理统计，复变函数，数值分析应该是最基础最重要的数学基础。线性代数，微积分，几何基础，计算机体系结构其实也是为应用服务的。
　　编程就是实践，
　　首先你得有语言基础，熟悉java，c，c++其次数学知识，矩阵线性变换，微积分，随机数学，概率论数学好只是完成硬编程的第一步，你还要有强大的软编程能力，能在满屏代码的情况下开发出一个能用的程序，能写出一个好的，直观易懂的，而不是晦涩难懂的，最后才是优秀的代码，优秀的性能。高效的框架， 查看全部

　　最新版:织梦CMS仿站：列表页的完整调用
　　来自列表页面的完整调用
　　1.采集
列表页面模板
　　2.将采集到的模板文件放入模板文件夹（D:phpstudy_proWWWscsw empletsscsw）
　　3、用编辑器打开list_article.htm文件（这是织梦默认的模板路径）
　　4.替换tkd
　　5.替换css、js、图片路径(ctrl+h)
　　css/ 替换为：{dede:global.cfg_templets_skin/}/css/
　　js/ 替换为：{dede:global.cfg_templets_skin/}/js/
　　
　　images/ 替换为：{dede:global.cfg_templets_skin/}/images/
　　6.查找页眉页脚代码，删除替换页眉页脚公调用标签
　　{dede:include filename='head.htm'/}
　　7. 新建左通知呼叫文件left.htm。
　　8、在左侧找到公告的调用代码，将其删除，替换为{dede:include filename=left.htm'/}
　　9.替换当前列名和当前列位置
　　列名：{dede:field name='typename'/}
　　
　　当前位置：{dede:field name='position'/}
　　10.查找新闻列表代码标签删除并保留一个
　　11.进行列表页新闻调用
　　四川商务职业学院2020年普通高等教育高等职业教育个人招生规定2020-02-22原内容替换为：{dede:list row='15' pagesize='15' titlelen='100'} [field :title/ ][field:pubdate function=MyDate('Ymd',@me)/]{/dede:list}
　　12.分页标签的更换
　　以业务为例替换：
　　替换为：（使用css美化调用的分页标签）
　　解决方案:文章翻译AI改写-批量翻译AI改写器-免费翻译AI改写器
　　日文翻译员将我们的日文文件批量翻译成我们需要的语言。它不仅支持将日语翻译成中文，还支持将日语翻译成德语、法语、俄语等多种语言。日语翻译器连接到谷歌和许多其他语言。翻译平台拥有多个语言库，支持语言间互译。
　　日文翻译器支持在线文章采集翻译，也支持本地文档的批量翻译。在线文章也可以通过日文翻译器批量下载到我们本地进行批量翻译。翻译完成后，可以进行批量编辑，实现文章素材的批量创建。批量编辑可通过标题前缀和后缀、敏感词删除、同义词替换、按频率插入图片、图片水印编辑等，实现翻译文章的高原创性。
　　日文翻译器支持整篇文档的翻译。通过读取同一文件夹下的文档，可以智能批量翻译多种语言 并导出我们指定目录文件夹。如图所示，我们可以在网站建设中应用日语翻译人员来建设我们的多语言网站。
　　
　　除此之外，我们还应该避免在描述中使用模糊的术语。或者，我们应该非常重视为我们网站上的每个页面制作独特的元描述，确保它不超过 160 个字符。在开发对 SEO 友好的元描述时，请记住以下几点：
　　请务必使用适当的关键字查找器仔细选择您的关键字。确保我们不会在不考虑上下文含义的情况下在描述中过度使用关键字。我们选择的关键词应该仔细选择以保持相关性，而不用担心 SERP 中的关键词堆砌。
　　描述不超过160个字符；否则，它可能会被 Google 自动丢弃。创建有说服力的广告文案，吸引读者选择我们的移动横幅广告而不是其他广告。在开发消费者角色时，我们应该考虑客户通常如何查看标题标签、URL 和元描述，以确定他们是否想访问我们的网站。因此，我们应该确保设置每个元素以最大化 SERP 上的结果。
　　
　　在我们的内容中添加图像、视频和图形 使我们的网站内容看起来更具吸引力的最有效方法之一是在我们的博客中嵌入图像、视频或其他媒体。通过这样做，我们将在文本中添加一些中断，这将增强 Google 理解我们的意思的能力。
　　一个很好的例子是带有描述通信过程中特定步骤的标题的图像。另一种选择是使用演示过程的视频或我们执行任务的视频，从而引导读者完成整个过程。
　　在我们的交流中使用图像来传达情感。如果我们通过我们的网站有视觉证据来支持我们的主张，请务必将其包括在内。为了将其付诸实践，在尝试促进我们的网站设计工作时，几个徽标设计概念可以作为视觉证明。我们可以使用它们来建立任何主题的可信度，使我们能够将任何视觉材料整合到我们的网站中。 查看全部

　　解决方案:中国地图格式国内地图矢量（autocad软件）格式：免规则采集器列表
　　免规则采集器列表算法简介基本概念电子地图是人类智慧的结晶，表现不同国家不同民族之间的生活形态，用户可以观察、比较、沟通、评估。地图信息的制作方法有天地图编码法、基于栅格和基于三维测绘法。针对各国地图的算法有不同的，针对中国的地图包括一维、二维、三维、放大、缩小算法。列表方式的传递采集器输入要推送的地图目标，软件根据判断方式和策略自动推送最适合目标地的地图。
　　
　　地图大小可以通过kdtracking策略调整：ags国内射程越远的地图实际制图大小相对越大。ind440国内射程越远的地图实际制图大小相对越小。资源置换在client地图的识别分析器中使用ags-id地图识别器作为访问目标区域，如有资源置换要求，则使用多个scanner对同一地图进行机器访问并完成资源置换。
　　feigc地图在client地图识别算法阶段根据不同的地图格式采用feigc认证方式来区分收费区域和非收费区域。同一地图scanner采用相同的client地图映射，根据算法不同，同一scanner地图映射可以存在多个不同地图格式。绘制采集器：输入要推送的地图目标的图层信息和目标属性，自动推送相应图层并且根据传输的实际情况，将不同的地图图层进行过滤。
　　
　　注意事项地图目标简单：只有一个图层。非偏远地区分隔单独一个图层。非沿海地区支持点图层。部分特殊图层不支持点图层。地图格式：国内主流地图格式：矢量（autocad软件主要采用）、栅格（autocad软件主要采用）、其他，下面分别对应autocad、mapbox等。中国地图格式国内地图格式：autocad；mapbox；eps；reg;bmp；esri厂家主流的分辨率是2.5m，无图层，无映射，点信息采用2*254的灰度点集。
　　每个地图的二维数据格式采用dwg格式，三维数据格式采用hds格式，每个地图的六维数据格式采用arcgis格式。分辨率：2.5m的dwg图形的分辨率约等于254像素，3.5m的dwg图形的分辨率约等于308像素。点：dwg格式为：reg开头的二进制地图编码，ds开头的二进制地图编码；hds格式为：如excel中的data3dx或ds3dx-pre等格式。
　　透明度：图层0为透明；图层2为不透明。如地图采用点集投影方式，则reg为2，ds为5；ds为1：常见布局：1行1列0比例尺3d&2d,1:1.2：1.0比例尺1:1.00比例尺小于1024：小于255：0比例尺小于5000：大于5000以上：其他图层名如果发生改变，对应投影比例尺的比例尺即是发生改变。变量名：对应地图数据层不同方案，如特殊图层ds为1时采用esri系列产品；变量名请与厂家对应厂家对。 查看全部

　　解决方案:如何使用GooSeeker的数据diy来采集京东的商品列表页
　　首先，我们下载GS浏览器后，访问浏览器中的数据DIY页面，在电子商务类别下选择 ，然后选择产品列表页面。
　　选择分类后，我们可以看到下面会有一个示例页面，首先打开示例页面的链接和需要采集
的网页链接
　　
　　对比一下，看网页的结构是否一致，如果相同，可以直接将需要采集的网页链接添加到上面的文本框中，选择采集的页数直接点击获取数据。
　　点击
　　获取数据会跳转到此页面，然后我们点击开始采集，
　　会自动打开两个爬虫群窗口开始采集数据，从采集状态，我们可以看到当前的采集状态。
　　
　　采集
后完成后，采集
　　状态将变为绿色的已采集
，然后我们可以直接点击打包数据来打包采集到的数据。
　　解决方案:关键词优化推广工具-百度关键词规划工具
　　要进行网站优化，
　　基本上使用一些工具来辅助，比如站长工具，可以查询关键词排名，查看网站权重和预估流量等，那么网站关键词优化工具有哪些呢？让我们来看看SEO知识网络。
　　1. 网站站长工具站长
　　
　　工具目前最常用的有三种：5118、爱站、站长首页，里面有很多功能，比如关键词查询、关键词挖掘、友情链接查询、SEO报告等，让站长直观地看到当前网站优化情况，关键词排名是上升还是下降。
　　2. 百度指数
　　百度指数可以看到关键词指数、关键词流量波动、哪些地区人气较高、搜索者数量等，有助于站长有针对性地布局关键词、优化区域词汇等。
　　3. 百度统计
　　百度统计可以让站长看到用户对网站的访问情况，分析、调整和优化用户的访问，改善用户体验，增加用户停留时间，降低跳出率，让搜索引擎更信任网站，获得更好的排名。
　　
　　4. 站长平台大多数站长
　　使用站长平台，主要通过利用其链接提交功能，主动提交，自动提交，XML站点地图绑定，提高网站页面被搜索引擎蜘蛛抓取的概率，提高网站的索引和排名。
　　以上就是“网站关键词优化工具有哪些”的相关介绍，希望对大家有所帮助。SEO知识网会不定期更新网站建设、SEO优化、SEO工具、SEO外包、网站优化方案、网络推广等方面的知识，供您参考、了解，如果您还想了解更多的SEO优化知识，可以关注和采集
我们的SEO知识网。 查看全部

　　解决方案:基于简单协同过滤推荐算法职位推荐系统
　　基于简单协同过滤推荐算法的职位推荐系统。篇幅比较大，需要分几个博客
　　文章目录第一部分 1 爬虫方面（我的项目也叫信息采集器）
　　前言
　　使用python网络爬虫技术爬取51job网站。爬取的数据被清洗并入库。然后通过python的django web框架搭建一个小网站，展示职位信息。对于注册的用户行为信息，通过简单的协同过滤推荐算法计算用户相似度。根据用户相似度推荐相似用户的职位信息。
　　1、用网络爬虫爬取51job网站
　　爬取的数据存储在数据库中。这个项目有这样一个功能：就是让管理员选择一个大厂的名字，爬取对应的名字去51job上下载位置。即管理员选择名称，然后点击采集按钮开始爬取数据。图片示例如下。我的前端设计很丑。对不起
　　最终爬取数据存储展示
　　2. 信息采集
器
　　第三方库：
　　#信息采集器，负责采集招聘信息
import requests
import re
import random
from multiprocessing import Pool
from .models import workdeilts,company
from lxml import etree
import time
from django.shortcuts import render,redirect
　　2. 爬行动物
　　本来想爬boss的，但是技术有限。模拟登录后，我用的是自己账号的session。老板只给了我爬取5页左右的机会，试过其他账号的session也是一样。无法解决反爬boss，放弃爬boss。爬取51job后，51job职位等都是json格式的。还是比较简单的。然后深度爬虫根据职位的url，爬取职位的完整信息。由于爬虫的时效性，这个系统还是会在2021年3月和4月测试生效，下面是我最初的爬取方式。
　　深度爬取，找url，爬取，爬下有用的信息，这里忍不住吐槽一下，这种格式太不规范了。有些是 p 标签，有些是 li 标签。反正嵌套很乱。
　　**代码贴在下面，由于我是在网上做的，可能不能直接复制粘贴。明白就好。我会把我的项目挂在博客上，需要拿起来。
　　# 爬取51job
headers = {
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
"Cache-Control": "max-age=0",
"Connection": "keep-alive",
"Cookie": "guid=8766426d6a6e7cb73f5784127814feeb; nsearch=jobarea%3D%26%7C%26ord_field%3D%26%7C%26recentSearch0%3D%26%7C%26recentSearch1%3D%26%7C%26recentSearch2%3D%26%7C%26recentSearch3%3D%26%7C%26recentSearch4%3D%26%7C%26collapse_expansion%3D; __guid=212605071.4274319711180497400.1594717185324.2678; _ujz=MTg3NTgzNTU3MA%3D%3D; ps=needv%3D0; 51job=cuid%3D187583557%26%7C%26cusername%3Demail_20210320_d7612b93%26%7C%26cpassword%3D%26%7C%26cname%3D%25C0%25B2%25C0%25B2%25C0%25B2%26%7C%26cemail%3D1283062150%2540qq.com%26%7C%26cemailstatus%3D0%26%7C%26cnickname%3D%26%7C%26ccry%3D.0v0O9eWnGAtg%26%7C%26cconfirmkey%3D12a4WxI%252FuvU0Y%26%7C%26cautologin%3D1%26%7C%26cenglish%3D0%26%7C%26sex%3D0%26%7C%26cnamekey%3D1246IFugsIKHc%26%7C%26to%3D08ee79b7343b47f6629abf87204ca02160686738%26%7C%26; adv=adsnew%3D0%26%7C%26adsnum%3D4858120%26%7C%26adsresume%3D1%26%7C%26adsfrom%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.so.com%252Fs%253Fq%253D51job%2525E5%252589%25258D%2525E7%2525A8%25258B%2525E6%252597%2525A0%2525E5%2525BF%2525A7%2525E7%2525BD%252591%2526src%253Dsrp_suggst_revise%2526fr%253D360se7_addr%2526psid%253Dcff8a6a527fbe2af36a5885576c3039a%2526eci%253D%2526nlpv%253Dtest_dt_61%26%7C%26ad_logid_url%3Dhttps%253A%252F%252Ftrace.51job.com%252Ftrace.php%253Fadsnum%253D4858120%2526ajp%253DaHR0cHM6Ly9ta3QuNTFqb2IuY29tL3RnL3NlbS9MUF8yMDIwXzEuaHRtbD9mcm9tPTM2MGFk%2526k%253D7d16490a53bc7f778963fbe04432456c%2526qhclickid%253D38a22d9fefae38b3%26%7C%26; search=jobarea%7E%60000000%7C%21ord_field%7E%600%7C%21recentSearch0%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FA%BF%AA%B7%A2%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch1%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA01%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FApython%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch2%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FApython%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch3%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA01%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FA%BF%AA%B7%A2%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch4%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA01%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FA%B2%E2%CA%D4%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21collapse_expansion%7E%601%7C%21; slife=lastlogindate%3D20210406%26%7C%26; monitor_count=3",
"Host": "jobs.51job.com",
"Sec-Fetch-Mode": "navigate",
"Sec-Fetch-Site": "none",
"Sec-Fetch-User": "?1",
"Upgrade-Insecure-Requests": "1",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36",
}
params = {
"VerType": "3",
"webId": "2",
"logTime": "1617756869425",
"ip": "111.61.205.194",
"guid": "8766426d6a6e7cb73f5784127814feeb",
"domain": "jobs.51job.com",
"pageCode": "10201",
"cusParam": "118758355751job_web0",
"vt": "1617756869524",
"logType": "pageView"
}
def get_data(url):
response = requests.get(url, headers=headers)
status = response.status_code
data = response.content.decode('gbk')
return data, status
def get_job(url):
data, status = get_data(url)
if status == 200:
job_name_p = re.compile('job_name":"(.*?)","job_title')
job_name = job_name_p.findall(data) # 工作名称
job_url_p = re.compile('job_href":"(.*?)","')
job_url = job_url_p.findall(data) # url中获取详细职位描述
<p>
attribute_text_p = re.compile(&#39;attribute_text":\["(.*?)"\],"companysize_text&#39;)
attribute_text = attribute_text_p.findall(data)#
company_name_p = re.compile(&#39;company_name":"(.*?)","&#39;)
company_name = company_name_p.findall(data) # 公司名称
saily_p = re.compile(&#39;providesalary_text":"(.*?)","&#39;)
saily = saily_p.findall(data) # 工资
address_p = re.compile(&#39;workarea_text":"(.*?)","&#39;)
address = address_p.findall(data) # 工作地点
updatadate_p = re.compile(&#39;updatedate":"(.*?)","&#39;)
updatadate = updatadate_p.findall(data) # 更新日期
company_text_p = re.compile(&#39;companytype_text":"(.*?)","&#39;)
company_text = company_text_p.findall(data) # 公司类型
companysize_text_p = re.compile(&#39;companysize_text":"(.*?)","&#39;)
companysize_text = companysize_text_p.findall(data) # 公司规模
companyind_text_p = re.compile(&#39;companyind_text":"(.*?)","&#39;)
companyind_text = companyind_text_p.findall(data) # 公司行业
for i in range(len(job_name)):
try:
job_name1=job_name[i]# 工作名称
company_name1=company_name[i]# 公司名称
saily1=saily[i].replace(&#39;\\&#39;, &#39;&#39;)# 工资
address1=address[i]# 工作地点
exper_req=attribute_text[0].split(&#39;","&#39;)[1].replace(&#39;/&#39;,"")#经验要求
edu_req=attribute_text[0].split(&#39;","&#39;)[2]#学历要求
need_num=attribute_text[0].split(&#39;","&#39;)[3]#招工人数
updatadate1=updatadate[i]# 更新日期
companyind_text1=companyind_text[i].replace(&#39;\\&#39;, &#39;&#39;)# 公司行业
company_text1=company_text[i]# 公司类型
companysize1=companysize_text[i] # 公司规模
end_url = job_url[i].replace(&#39;\\&#39;, &#39;&#39;)
response = requests.get(url=end_url, headers=headers, params=params)
data = response.content.decode(&#39;gbk&#39;)
selector = etree.HTML(data)
content_xml = selector.xpath(&#39;/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div/*&#39;)
br = selector.xpath(&#39;/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div/text()&#39;)
str = ""
for p in content_xml:
span = p.xpath(&#39;span&#39;)
li = p.xpath(&#39;li&#39;)
p_p = p.xpath(&#39;strong&#39;)
if span != [] or li != [] or p_p != []:
if span != []:
for i in span: # 如果是p标签套span标签，则依次取出span
if i.text == None:
span1 = i.xpath(&#39;span&#39;)
for j in span1:
str = str + j.text
else:
# print(i.text)
str = str + i.text
elif li != []:
for i in li: # 如果是p标签套li标签，则依次取出li
# print(i.text)
str = str + i.text
else:
for i in p_p: # 如果是p标签套p标签，则依次取出p
# print(i.text)
str = str + i.text
else: # 如果是单独的p标签，则无须取span
if p.text != None and p != []:
# print(p.text)
str = str + p.text
else:
for i in br:
str = str + i
# print(str)
break
　　
#try:
list1 = [&#39;任职资格&#39;, &#39;任职要求&#39;, &#39;岗位要求&#39;, &#39;职位要求&#39;, &#39;岗位职责&#39;, &#39;要求&#39;]
for i in list1:
if i in str:
job_description, job_requirements = str.split(i)[0], &#39;任职资格&#39; + \
str.split(i)[1]
#print(job_description)
#print(job_requirements)
if job_description and job_requirements:
company1=company.objects.filter(name=company_name1)
if company1.exists():
#print(&#39;公司存在！&#39;)
company_name2=company.objects.get(name=company_name1)
data = workdeilts.objects.filter(name=job_name1, company_name=company_name1,adress=address1, update=updatadate1)
if data.exists():
#print(&#39;职位存在！&#39;)
continue
else:
workdeilts.objects.create(company_id=company_name2,name=job_name1, company_name=company_name1,exper_req=exper_req,edu_req=edu_req,need_num=need_num,adress=address1, wage=saily1,jobdescription=job_description,jobrequirements=job_requirements,update=updatadate1)
#print(&#39;插入职位成功&#39;)
else:
#print(&#39;公司不存在！&#39;)
company.objects.create(name=company_name1, people=companysize1,nature_of_bissiness=company_text1,industry=companyind_text1)
#print(&#39;添加公司成功&#39;)
company2=company.objects.get(name=company_name1)
workdeilts.objects.create(company_id=company2,name=job_name1, company_name=company_name1,exper_req=exper_req,edu_req=edu_req,need_num=need_num,adress=address1, wage=saily1,jobdescription=job_description,jobrequirements=job_requirements,update=updatadate1)
#print(&#39;插入职位成功&#39;)
continue
else:
continue
#except:
#pass
except:
pass
else:
j = 19
return j
def collect(request):
if request.method==&#39;POST&#39;:
data=request.POST
zhiwei_post_list=data.getlist(&#39;company&#39;)
#print(zhiwei_post_list)
# zhiwei_list=[&#39;开发&#39;,&#39;python&#39;,&#39;java&#39;,&#39;c++&#39;,&#39;&#39;]
zhiweilist = [&#39;web&#39;, &#39;前端&#39;, &#39;嵌入式&#39;, &#39;大数据&#39;, &#39;python&#39;, &#39;java&#39;, &#39;c++&#39;, &#39;linux&#39;, &#39;IT实习&#39;, &#39;机器学习&#39;,&#39;后端&#39;, &#39;人工智能&#39;, &#39;测试&#39;, &#39;运维&#39;]
zhiwei_list=zhiwei_post_list+zhiweilist
random.shuffle(zhiwei_list)
#print(zhiwei_list)
#p=Pool(1)想利用异步多进程实现爬取，存储，没实现，有空了解决
for i in zhiwei_list:
for j in range(1, 6):
#https://search.51job.com/list/000000,000000,0100%252c7700%252c7200%252c7300,01,9,99,+,2,1.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare=
#https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,字节跳动,2,1.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99
url = "https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99," + i + ",2," + str(
j) + ".html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99"
get_job(url)
#p.apply_async(get_job, args=(url,))
time.sleep(0.5)
#p.close()
#p.join()
print(&#39;数据采集结束！！！！&#39;)
return render(request,&#39;index.html&#39;)
</p>
　　总结
　　接下来，我将彻底更新我的项目。我也是菜鸟。哈哈哈，手写吧。我挂断了我的项目。本文为本人原创。未经本人同意不得传播为商业价值。
　　解决方案:基于百度地图API的城市数据采集方式
　　在进行定量的城市分析时（比如研究某个城市某个区域的空间分析），需要用到地理位置信息和现有设施、建筑物的分布，这就需要获取相关的地理坐标信息。因此，数据的获取和处理是城市定量分析所需的前期工作，这一阶段的工作决定了后续分析的有效性和质量。
　　1.使用工具
　　这里用来采集
数据的工具是优采云
Collector 8.5。
　　优采云
Collector是一款互联网数据抓取、处理、分析、挖掘软件，可以抓取网页上零散的数据信息，通过一系列的分析处理，准确挖掘出需要的数据。
　　特点：采集
不限于网页和内容；
　　分布式采集
系统，提高效率；
　　支持PHP和C#插件扩展，方便修改和处理数据，但需要懂优采云
规则或正则表达式。
　　2、数据采集方式——基于百度地图API的数据采集
　　API 是预定义的功能，旨在为应用程序开发人员提供访问基于软件或硬件的一组程序的能力，而无需访问源代码或了解程序内部工作的细节。API服务商在提供数据的同时也在采集
用户信息，这是一个双向的过程。
　　百度地图Web服务API提供位置检索服务、正向/反向地理编码服务、路线规划、批处理服务、时区服务、坐标转换服务、鹰眼轨迹服务。其中，位置搜索服务（也称为Place API）提供了多种场景下的位置（POI）搜索功能，包括城市搜索、周边搜索、矩形区域搜索等。
　　
　　以通过百度地图API获取绵阳市酒店数据为例。
　　3. 数据采集
步骤
　　1.申请百度地图开放平台开发者密钥
　　首先打开百度地图开放平台（ ），点击右上角控制台，然后点击应用管理→我的应用→创建应用，申请开发者密钥（ak），选择以下服务项目。
　　申请后获得的ak
　　2.通过接口获取详细的地理信息
　　开发者可以通过接口获取基本或详细的地点地理信息（POI）。返回Json类型的数据（一个区域最多返回400条，每页最多返回20条）。当某区域某类POI超过400个时，可选择将该区域划分为子区域进行搜索，或以矩形或圆形区域的形式进行搜索。查找页面上的Place搜索格式和示例如下：
　　格式：
　　例子：（你的秘钥是从上一步的应用中获取的）
　　（关于什么是 Place API 的详细说明可以在这个 URL 找到）
　　
　　其中“Keyword”、“Query Area”、“Output Format Type”、“User Key”可以根据自己的需要替换，page_num是可选项，表示页码，因为只有当page_num字段设置后会在结果中显示页面返回标识总条数的total字段，方便在优采云
采集
器中进行相关设置，如下：
　　访问这个URL，返回结果如下：
　　3.使用优采云
采集
器采集
地理信息
　　在优采云
软件中，先点击左上角的“新建”，然后点击“分组”，进入新界面，自己命名并保存。创建组后，单击新建。然后点击“任务”，命名为“百度API”。
　　然后在第一步-采集规则页面点击“添加”按钮，在添加起始URL采集页面选择“批量/多页”方式获取地址格式，在地址格式中填写Place search link column, and page_num字段用(*)标记为变量，选择算术差量法。项数与返回的Json结果中的total字段一致，容差为1。
　　在访问百度地图API接口返回的Json网页中，复制需要提取信息的地方的信息。比如复制这里得到“姓名”：周飞昌（总店）”。
　　第二步优采云
采集
器采集
内容规则页面，添加标签，标签名称填写“name”，数据提取方式选择“前后”，替换内容为在标签编辑页面用（*）采集，在“起始字符串”和“结束字符串”中填写采集内容前后的内容。
　　获取经纬度的方法同“名称”。
　　添加完成后，点击规则测试页面的“测试”按钮，测试POI“名称”、“经度”、“纬度”三个标签。在“设置”页面，选择“方法二：另存为本地Word、Excel、Html、Txt等文件”，制作标签对应的Gsv格式模板。完成后点击“保存”按钮完成数据采集。
　　回到主界面，勾选“采集网页”和“采集内容”下的复选框，点击开始任务，完成百度地图绵阳市酒店数据采集。 查看全部

　　解决方案:免规则采集器列表算法以及相关仿真，xilinx上list
　　免规则采集器列表算法orv5以及相关仿真，
　　xilinx可以输出8轨的cirruslog，用于集成电路后端设计；cadence用的是仿真软件。
　　
　　现在用的最多的是1.xilinxcirruslog2.cadencelsdu3.altiumdesigner4.wavelabadaptive
　　作为soc设计师用仿真器可以明显地提高设计效率，它能做到很多设计师不擅长做到的领域。比如altiumdesigner还能通过修改芯片的阈值和增益来验证tsb，idda等的输入输出误差对芯片的影响，有助于快速发现ip缺陷，也对后续的设计加速提供了基础。不要问哪些厂商有cirruslog，它一般会给你免费提供仿真工具，学费用好几年。
　　
　　在没有条件用单片机做设计时我会用仿真器来过测试算法的平均性能，设计成熟的设计库/sdk选择官方的designer，通过程序生成特定算法的demo，后期对照sdk以及c/c++代码来生成neu之类的ad转da字段，进行仿真，能更快的发现设计问题，然后再看官方adc采样格式设计参数满足什么条件能够得到相应的算法性能。
　　neu我是看了手册从altiumdesigner扒起来仿真的，但后来发现altiumdesigner用起来更方便，封装程度更高。无非就是拆了画层以后client就可以直接过。常用的mipi是kinetis，光纤是siim，.8的模数转换器似乎是cisco之类的，不清楚，可能还要自己手写最终仿真文件，提高了沟通效率。
　　其它的工具我也用过，但都是一次性的，没好好研究过。仿真的话，sirf，fpga上的list，通信上的ip。list就是仿真每一帧。看论文的时候介绍的仿真就简单看个示波器，算量什么的不上手，感觉这个能解决的用那个。发现我是在把软件当文档用。个人感觉仿真好像越来越不重要了。如果仅是做某一模块的图形仿真，我仿到一定的程度，就不设计某个模块了。手册比较有用。 查看全部

　　核心方法:计算机科学导论：第八章-算法介绍
　　八算法 8.1 概念
　　算法是解决问题或完成任务的逐步方法。
　　完全独立于计算机系统
　　接收一组输入数据，同时产生一组输出数据
　　8.2 三种结构
　　程序必须由序列、判断（选择）和循环组成，并且已经证明不需要其他结构
　　8.3 算法表示
　　算法通常使用 UML 和伪代码来表示
　　8.4 算法形式化定义
　　算法是一组明确定义的步骤的有序集合，这些步骤会产生结果并在有限的时间内终止。
　　8.5 基本算法 8.5.1 求和
　　8.5.2 产品
　　8.5.3 最大值和最小值
　　它的思想是通过一个判断结构，找出两个数中较大的值。如果你把这个结构放在一个循环中，
　　您可以在一组数字中找到最大值或最小值。
　　8.5.4 排序
　　根据值对一组数据进行排序
　　选择排序冒泡排序插入排序
　　这三种排序方法是当今计算机科学中使用的快速排序的基础
　　选择排序
　　
　　数字列表可以分为两个子列表（已排序和未排序），找到未排序子列表中的最小元素
　　并将其与未排序子列表中的第一个元素交换。一次排序没有完成，减少未排序区域的元素
　　1、排序区中的元素加1；直到数据列表排序完成
　　例子
　　UML描述
　　该算法使用两个循环，外层循环每次扫描迭代一次，内层循环寻找未排序列表中的最小元素。
　　图中没有清楚地显示内部循环，但循环中的第一条指令本身就是一个循环。
　　冒泡排序
　　在冒泡排序方法中，数字列表分为两个子列表：已排序列表和未排序列表。
　　在未排序的子列表中，通过冒泡的方式选择最小的元素并移动到已排序的子列表中。
　　当最小的元素移动到排序列表时，墙向前移动一个元素，将排序元素的数量增加 1，
　　未排序的元素个数减1。每次从未排序的子列表中移动一个元素到已排序的子列表中，
　　对于一个收录
n个元素的列表，冒泡排序需要n-1轮才能完成数据排序。
　　例子
　　插入排序
　　排序列表分为排序列表和未排序列表。在每一轮中，
　　将未排序的子列表的第一个元素转移到已排序的子列表并将其插入到位
　　例子
　　8.5.5 查找
　　
　　用于确定对象在列表中的位置的算法。在列表中，查找意味着给定一个值，
　　并找到收录
该值的列表中第一个元素的位置。
　　列表有两种基本的搜索方法：顺序搜索和二分搜索。
　　顺序查找可以在任意列表中查找，而二分查找需要列表是有序的。
　　顺序搜索
　　从列表开头开始与目标数据逐一比较。当找到目标数据或确认目标不在列表中时，搜索过程结束
　　例子
　　特征
　　找到一半
　　半查找是从列表的中间元素开始判断目标是在列表的前半部分还是后半部分。
　　重复此过程，直到找到目标或目标不在列表中
　　例子
　　特征
　　顺序必须有序。8.7 子算法
　　结构化编程的原则要求将算法分成几个单元，称为子算法。每个子算法又被分成更小的子算法。
　　使用子算法的优点：
　　8.8 迭代与递归Iteration
　　算法设计不涉及算法本身，是迭代定义的
　　递归
　　每个算法都出现在它自己的定义中，这就是递归定义
　　解决方案:seo优化软件（谷歌SEO优化必备工具—smallseotools）这都可以
　　文章详情
　　目录：优化
　　1、SEO优化软件有哪些？
　　今天我们要说的是Google SEO优化必备工具smallseotools。之前有个同学联系过杰克老师，说老师，您网站上有很多工具。确实每一个工具都比较实用，但是我的记性不好受不了。我今天会记住它。这个我明天就忘了，后天想优化某个方面的内容，还得去杰克先生的官网找相应的文章找相应的工具。？
　　2.快速优化seo软件
　　杰克老师感叹这些同学都懒得做Excel表格保存，但也不得不由衷地欣赏。正是因为有你的懒惰，世界才能继续向前发展。那么今天Jack老师就给大家推荐这样一款神器——Smallseotools。官网地址如下：
　　3.搜索引擎优化软件
　　输入官网地址后，首先会弹出验证页面，根据图片中的验证码进行验证。看不清的同学可以尝试多次刷新验证码，确保验证成功。登录后界面跳转如下：
　　4.seo免费优化软件
　　（有同学反映英文界面不是很清楚，希望Jack老师用中文界面实际讲解一下，我心里Jack老师其实是拒绝的，这样不会提高学生的语感和英语词汇，不过偶尔也需要做几节中文界面实操讲解课程，毕竟圈粉不易！）
　　
　　5.SEO优化推广软件
　　神器Smallseotools主要有14个大类，每个大类下还有几个小工具项。这里Jack老师亲自做了一张表格，给学生一个直观的感受
　　6.SEO工具优化软件
　　以上功能基本涵盖了google seo优化的方方面面。每个大类下的小工具都非常实用。由于小工具太多，Jack老师这里就不一一进行实用的讲解了。有兴趣的同学课后可以自行深入研究。今天我们将对几个常用的小工具进行示例和实战讲解。
　　7.seo优化工具
　　工具一：文本内容工具，主要检查自己写的伪原创文章，包括重复率和语法的判断。排名结果。工具二：图片编辑工具，可以压缩未处理图片的内容，类似Tinypng的功能。具体效果杰克先生还没有测过。有兴趣的同学可以自己比较图片质量和内容大小。此外，反向图片搜索有点类似于谷歌图片搜索功能，可以清楚地找到图片的来源，避免使用有版权的图片，避免潜在的版权纠纷的危险。
　　8.SEO优化工具
　　工具三：关键词工具：基本涵盖了目前市面上主流关键词工具的大部分功能，但与专业的关键词工具相比还有一定的差距。尤其是关系到关键词的扩张，还有关键词在谷歌的搜索量，竞争的难度，点击付费的情况。但是smallseotools的强大之处在于对关键词工具的细分很到位，每一个小类都能在一定程度上弥补市面上其他主流关键词工具的不足。
　　9.改进SEO软件
　　工具四：反链工具 反链工具的小分类功能中规中矩。与我们上一章讲解的外链博客工具相比，缺少的是更强大的搜索能力和联系博主的功能。其中The valuable reverse link finder还是一个比较实用的小功能，同学们可以好好研究一下。
　　10.SEO优化
　　
　　工具五：网站管理工具：这部分主要包括四个部分：内链管理、网站安全、视频下载和网站结构代码优化。Jack老师比较关注网站安全部分优化部分的内容和结构代码。基本上大部分学生都不是计算机专业的。遇到相关的专业问题可能会很头疼。所以这里的结构代码优化部分可以认真研究一下，有利于网站的轻量化和轻量化。此外，网站安全部分是必看的。很多软件和插件都需要将自己的代码插入到网站的源代码中，但可能存在漏洞。及时堵住这些安全漏洞对我的网站来说非常重要。否则，
　　工具六：网站跟踪工具主要用来查看网站排名情况，也可以使用该类下的小工具查看竞争对手的排名情况。对自己网站和竞争对手网站的优劣势进行对比分析，并针对我的网站一一进行针对性的优化，逐步提高我网站的google seo优化排名。
　　工具七：域名工具 这个工具可以帮助我们在购买域名的时候，避免不小心买到有黑历史的域名。可以买一个有一定域名历史的老域名，虽然之前Jack老师在相关文章中提到的相关域名工具有详细的实战讲解，但是这里的小工具也可以做到这些功能。其他域名功能可以用whois等建站工具代替。这样，还是在smallseotools上进行处理，省去一个个寻找对应网站的工具，省时省力，提高工作效率。
　　工具八：在线PDF工具 这个工具还是很实用的，不仅在自己的网站上使用，在日常的PDF文件处理中也有使用。在国内，PDF文件处理工具基本都是收费的，不是很实用。JACK先生已经测试了该工具的这一部分。虽然实际体验不是百分百满意，但已经很不错了。有需要的同学可以多试试。它确实比 Foxit 这样的工具要好。很有用。
　　工具九：密码工具 这也是一个非常实用的小工具。我们在使用很多google seo优化工具的时候，都需要注册账号密码，但是国外网站非常注重账号安全，对注册密码有很多要求，比如大小写，数字，标点符号，特殊符号，字数限制，等。使用这个密码工具可以让我免于思考密码。一键生成后，将密码保存在我的文件中。使用时复制粘贴即可。
　　其他开发工具，meta标签工具（meta标签通常用来准确描述一个网页，包括描述，关键词，页面作者，初始修改事件等宏信息），网站优化的代理工具 不是特别多敌对的。需要有较好的代码开发能力，或者至少有一定的Html5代码编辑能力。因此，不建议同学们花费大量的时间和精力进行深入的研究。
　　二进制转换工具和单位转换工具，我们在建站过程中一般用的比较少，在市场操作的情况下，实际操作一下就够了，这里就不赘述了。好了，以上就是本章关于smallseotools的内容，由于篇幅较长，没有对每个小工具进行实用的讲解。课后，邀请学生进行深入研究。
　　如果本章内容还是看不懂，没关系，解决办法如下：百度或谷歌浏览器搜索“JACK外贸建站”，首页第一位就是我的网站。还有更多免费外贸建站、Google SEO优化、外贸客户开发等实用干货知识等你来！.
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　　最新版:uncle小说下载器 v4.1 下载工具
　　大叔小说下载器是一款小说下载软件，可以抓取小说网站内容并保存下载，复制小说下载页面的网址即可下载，大叔小说下载器还有繁简转简，NCR转中文，章节过滤、随机排序等功能！
　　大叔小说下载器功能介绍：
　　1..TXT小说下载
　　1.1 从任意小说网站下载免费小说，打包成TXT格式，通过小说目录链接解析下载；
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　　1.3 支持动态网页抓取。动态网页需要等待很长时间。即使显示请求超时，请耐心等待。它是基于HTMLUnit实现的；
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　　1.6 支持去广告，一行一行，无广告阅读；
　　1.7 章节过滤，重排，多种文字规则，繁体转简体，NRC字体转中文 友情提醒，有时会出现不匹配或乱序，可以关闭章节过滤重排，说不定会有奇迹。
　　2.TXT小说阅读器
　　2.1 首先支持章节记忆，准确到行；
　　2.2 宋体、雅黑、楷体三种字体任选，并更换常用背景色；
　　2.3 可以调整页面距离，不能调整窗口大小！，当然窗口也可以调整；
　　2.4语音朗读，由jacob制作；
　　
　　2.5 窗口大小记忆，记录你最想要的大小；
　　2.6 支持本地小说导入阅读，可以拖拽导入；
　　2.7 从下往上滑动，左右键切换章节。个人建议，F11全屏模式阅读体验更好。
　　3.有声小说下载
　　3.1 支持7个音源，可以切换，想用哪个；
　　3.2 支持检测源是否无效，防止浪费时间下载；
　　3.3 可以分块下载，即可以选择几个下载；
　　3.4 多线程下载是必须的。如果线程太多，可能会导致失败。如果你想要完美，请使用单线程下载。时间慢一点问题不大。
　　4.在线有声读物听有声小说
　　4.1 既然可以在线观看，就一定可以在线收听；
　　4.2记录上次听到的位置，精确到秒；
　　4.3 其余部分常规试听功能，如自动下一章；
　　4.4 如果播放失败，您可以重试，或更换来源。
　　五、操作技巧
　　1、列表选择支持shitf操作；
　　2.大部分地方都有右键菜单，切记不要点击列表中的单词。
　　
　　大叔小说下载器使用说明：
　　下载文字小说的正确步骤：
　　1.搜索小说；
　　2.解析目录；
　　3.选择要下载的章节（可以shift）；
　　4、点击章节目录查看正文内容，点击章节正文选中，空白处为查看内容，右键即可；
　　5、过滤掉不需要的内容（添加范围，去除广告），范围最好是书页源代码的内容；
　　6.点击加入书架或下载；
　　7.可以去下载管理查看进度；
　　8、如果下载失败次数过多，增加每个线程下载的章节数。可以直接拿一个目录链接进行申诉操作。如果是动态网页，记得开启动态网页支持。切换规则不需要重新解析，只需要重新解析与章节相关的规则。
　　下载有声读物正确的姿势：
　　1.搜索有声小说；
　　2、随机抽查几项是否无效。一般一个不合格，全部无效。可以自己手动验证，比如复制音频链接到浏览器打开；
　　3.增加书架get直接选择你想要的开始下载；
　　4.如果失败较多，增加每个线程下载的章节数，增加延迟。
　　最新版:麒麟网站图片采集器(图片采集工具) v1.0 绿色版
　　麒麟网图片采集器(图片采集工具)v1.0 绿色版
　　
　　麒麟网站图片采集器(图片采集工具)v1.0绿色版，麒麟网站图片采集器是一款专门用来采集网站图片的工具
　　预览截图
　　
　　应用介绍
　　麒麟网站图片采集
器是一款专门用于采集
网站图片的工具。该软件无需设置复杂的采集规则即可指定网站上的所有图片。只要输入域名，软件就会模拟爬虫抓取整个站点的网址，并对每个网址中的图片进行分析。软件还可以自定义图片大小、大小、过滤条件等。 查看全部

　　最新版:【首发】百度知道自定义分类采集版 v1.4.3X
　　软件介绍
　　百度知乎自定义分类合集版是php开发的百度知乎问答合集网站源码。软件特点： 1. 可自定义采集分类 2. 免人工输入信息，全自动系统采集 3. 支持缓存，减少服务器资源。（本程序需要安装伪静态插件）
　　v1.4.3X更新如下：
　　1.修复不正确的自定义采集
内容 2.更新新的采集
规则—————————————————————————————————————— ————————
　　
　　v1.4.2X更新如下：
　　1.解决列表页显示异常问题。
　　________________________________________________
　　安装说明： 1、首先打开文件/API/3.PHP，里面有详细的配置说明如下： //网站程序配置！$seo_1="问我，中国优秀的问答网站";//搜索引擎优化-标题后缀 $seo_2="问我，问答，网友提问，网友回答"; //搜索引擎优化-网站关键词$seo_3="你问我答，国内优秀的答题网站"; //搜索引擎优化-描述网站//以上三个地方慎重填写，会严重影响收录量！$web="你要我回答网络"; //请填写网站名称 $website=""; //不加网站域名 $beian="辽ICP备14003759-1号"; //记录号没什么好说的$ tj='' //网站流量统计代码//LOGO修改样式imgransdmin-light.gif文件大小宽225PX X高28PX//广告修改api/ad.php文件，添加百度广告代码或其他附属广告代码即可！//缓存时间设置 $cache_true=true;//缓存开关，如果不需要缓存，请设置为false，如果需要清除缓存，请设置为true $cache_index="10"; //首页默认每10分钟更新一次 $cache_list= "30"; //列表默认每30分钟更新一次 $cache_read="120"; //内容页面默认每120分钟更新一次。//缓存开关，如果不需要缓存，请设置为false，如果需要清除缓存，请设置为true $cache_index="10"; //首页默认每10分钟更新一次 $cache_list= "30"; //列表默认每30分钟更新一次 $cache_read="120"; //内容页面默认每120分钟更新一次。//缓存开关，如果不需要缓存，请设置为false，如果需要清除缓存，请设置为true $cache_index="10"; //首页默认每10分钟更新一次 $cache_list= "30"; //列表默认每30分钟更新一次 $cache_read="120"; //内容页面默认每120分钟更新一次。
　　百度知道自定义分类采集版本更新日志：v1.4.1X 更新如下： 1、采集规则失效，已更新。2. URL模式切换错误，修复 3. 增加缓存机制， 4. 修改URL云规则服务器地址。
　　
　　v1.3x更新内容如下： 1.修复首页分类显示错误 2.修复分类链接IIS伪静态错误
　　v1.2x更新如下： 1.增加URL伪静态开关，可以使用虚拟空间，没有服务器支持URL伪静态 2.紧急更新采集
功能，之前的采集
功能将失效，百度有阻止了它。
　　V1.1X更新内容如下： 1、修改列表页面显示异常。2.增加URL伪静态开关，不用URL伪静态也可以正常访问 3.增加首页列表的显示控制，默认显示4个。.
　　最新版本:IIS专家防采集系统下载
　　[网站优化] IIS专家反采集系统v1.0.1
　　更新时间：2022-07-21
　　
　　缩略图安装过程
　　语言：简体中文性质：国产软件软件大小：514.57KB
　　
　　IIS专家反采集系统可以成功防御所有采集软件的采集，不影响搜索引擎蜘蛛对您网站的抓取，维护SEO。本软件为免费软件，不收取任何费用。IIS专家反采集系统主要功能： 1、类型定制：自定义文件类型防止被采集，占用资源少，系统效率高；2、规则灵活：根据你的具体情况，设置不同的规则，进一步提高防御能力；3、白色
　　免费版 | 无插件
　　现在下载 查看全部

　　解决方案:关联规则之Aprioi算法
　　国际权威学术会议IEEE数据挖掘国际会议（ICDM）评选出数据挖掘领域十大经典算法，它们是：C4.5、kMeans、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和购物车。今天就让我们来探讨一下十大算法之一的Apriori的具体应用。
　　#Apriori 算法简介
　　在算法学习的过程中，有一个经典的例子。当美国超市把尿布和啤酒放在一起时，两种产品的销量都增加了。表面上看，两者并无直接关系，却暗藏着鲜为人知的逻辑。购买纸尿裤的美国消费者多为男性消费者，其中以啤酒爱好者居多。当然，这是教科书式的故事，但是在如何提高销量这个问题上，将两种或两种以上的产品组合起来进行销售，提高一种或多种产品的销量成为了研究热点，而其他的核心问题就是找出两个项目之间的关联规则，这也是我们的主角Apriori模型[1]。
　　一、Apriori概述
　　Apriori 在拉丁语中的意思是“从前”。在定义问题时，通常会用到先验知识或假设，称为“先验”。Apriori算法的名称是基于这样一个事实，即选择项目之间的关联规则是为了寻找项目之间的潜在关系。
　　例子：
　　1. 找到频繁一起出现的项集的集合，我们称之为频繁项集。例如，超市的频繁物品集可能有（啤酒+尿布、纸巾+湿巾、苹果+西瓜）
　　2、在频繁项集的基础上，利用Apriori关联规则算法找出其中项的关联结果。
　　&gt;综上所述，需要先找到频繁项集，然后根据关联规则找到相关项。筛选频繁项集的原因有两个：
　　1.如果商品不是高购买频率的商品，统计上无法验证其购买频率与其他项目的关系。
　　2、考虑到如果有10000个产品，如果购买频率不高，加入到模型中，会极大地影响模型的效率。所以从两个方面来说，先找到频繁项集，再根据关联规则找到相关项，将极大地帮助我们提高工作效率。
　　2. Apriori 算法基础
　　在介绍Apriori算法之前，我们首先要了解支持度、置信度和提升的基本概念。
　　以20条商品购买记录数据为例：
　　01 支持（支持）
　　
　　支持度可以理解为一个项目当前的受欢迎程度。
　　◎支持度=收录
A项的记录数/记录总数
　　苹果支持：16/19
　　02 信心
　　信心意味着如果你购买了 A 项，你就更有可能购买 B 项。
　　◎置信度(A-&gt;B)=收录
A项和B项的记录数/收录
A项的记录数
　　信心（苹果→玉米）：支持（苹果→玉米）/支持（苹果）= 9/10
　　03 电梯（电梯）
　　Lift 是指当售出另一件商品时，一件商品的销售率增加了多少。
　　◎提升度（A-&gt;B）=置信度（A​​-&gt;B）/（支持度A）
　　Apple-&gt;Corn 推广为：
　　支撑（玉米）：玉米支撑=16/19
　　信心（苹果→玉米）：支持（苹果→玉米）/支持（苹果）= 9/10
　　Lift（苹果→玉米）：置信度（苹果→玉米）/支撑度（玉米）=（9/10）/（16/19）
　　其中，支持度会帮助我们确定频繁项集，而置信度和提升会在下一篇寻找项的关联规则时基于频繁项集使用。
　　3. Apriori算法特点
　　Apriori算法首先根据项与项之间的支持度找到项中的频繁项集。从上面我们知道，支持度越高，该项目越受欢迎。这种支持由我们主观决定。我们需要将这个参数传入模型，然后Apriori会返回那些支持度不低于预设支持度阈值的频繁项集。
　　
　　然后按照之前给出的计算规则计算置信度，对规则apple⟹corn计算support(corn)和confidence(apple⟹corn)。置信度越高，苹果⟹玉米之间关联的可能性就越大。提升度是衡量苹果⟹玉米关系强弱的标准。简单来说，confidence是判断两者之间是否存在关系，lift是衡量关系的强弱。但是，如果用一个引擎来搜索所有的组合，一旦数据量很大，产生的计算量是无法估计的，所以Apriori给出了一个解决方案：如果一个项目集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的频繁; 另一种解释是：如果一个项集是不频繁的，那么它的所有子集也都是不频繁的，这个推论会大大减少我们的计算时间。有了这些基础，下面进入实战环节。
　　efficient_apriori包中的先验算法使用如下代码：
　　随机导入
　　将 numpy 导入为 np
　　将熊猫导入为 pd
　　从 efficient_apriori 导入 apriori 作为 eapriori
　　导入警告
　　ls=['南北杏', '梨', '橙柑', '桃', '玉米', '苹果', '草莓', '蓝莓', '西瓜', '香蕉'] #构造一个产品清单
　　警告。过滤警告（'忽略'）
　　lx=[]#构造一个商品列表中的排列组合，提取其中20个作为我们的购买数据
　　对于范围内的我（0,5）：
　　对于范围内的 x（2，len（ls））：
　　lx.append(random.sample(ls,x))
　　lc=random.sample(lx,20)
　　itemsets, rules = eapriori(lc, min_support=0.25, min_confidence=1) #设置最小支持度为0.25，最小置信度为1
　　result = pd.DataFrame(columns=('premise', 'consequence', 'total_support')) #建表供后续使用
　　rules_r = 过滤器（lambda 规则：len（rule.lhs）
　　解决方案:达观数据如何使用点击模型提高推荐、搜索、广告等大数据系统的算法精度的？
　　在搜索、推荐和广告引擎中，系统会通过复杂的算法生成最终的结果列表。当用户看到这个结果列表时，他们可能并不总是对排序感到满意。例如，有时他们觉得排序有问题，或者发现一些不符合自己喜好的物品。如果从算法层面去调，总会有一种按住葫芦拿起瓢的感觉。在优化一些坏情况的同时，会带来新的坏情况。在这种情况下，往往需要将模型点击到“近线端”进行修正。通过用户的点击反馈，可以从算法的另一个层面对结果进行调优：提取符合用户偏好但不符合用户偏好的item被放置在后面到前面，或降低不符合用户意图的项目的权重和分数。在引擎架构研发的实践中，大观数据大量使用了点击模型。通过与用户的隐式交互，大大提升了算法效果，积累了丰富的实践经验（姜永清，大观数据联合创始人）。
　　单击模型概述
　　随着大数据技术的发展，互联网上的数据呈现爆发式增长。通过采集
海量用户行为数据，尤其是点击数据，可以更好地预测用户行为，挖掘用户需求。机器学习领域的训练数据不再只是通过费时费力的人工标注获得，更多的是基于点击反馈采集样本，既降低了数据获取成本，又保证了最新的时效性。
　　点击模型通过获取用户的历史点击来对用户行为进行建模。模拟用户的点击偏好后，可以最大程度优化系统效果。用户的点击行为具有一定的规律性。遵循这些规则，我们可以基于以下假设构建用户的点击模型：
　　·用户的浏览总是按照一定的顺序查看，第一眼容易看到的结果会得到更多的关注；
　　·用户可以点击查看初步满足需求的标题、图片、摘要等结果；
　　·如果某个结果item完全满足用户的需求，那么再看其他item的可能性就会比较低；
　　·点击的结果越多，越有可能是好结果；
　　·最后一次点击的结果往往是最好的结果，其次是第一次点击的结果；
　　还有很多。
　　点击模型的挑战和困难
　　利用点击行为的假设，很容易构建一个初步的点击模型。但在实际应用中，一个好的模型需要面对和解决很多挑战和困难，包括：
　　第一个大问题是位置偏差。由于用户点击容易受到位置偏差的影响，因此排名靠前的结果更有可能被用户点击。在实际应用中，一般会对click bias进行一些惩罚。例如，排名靠前的结果被用户跳过。它会比后面跳过的结果更能减少权重；如果用户执行翻页操作，则上一页的结果将递减。
　　第二大问题是冷启动问题。即新商品和新广告的点击预测问题。一种常用的方法是通过已有的点击反馈数据进行挖掘和学习规则，从而预测用户可能对新物品的点击行为。
　　第三个大问题是感知相关性。用户对结果的点击反馈很大程度上基于标题、图片、摘要等感官获取，具有很强的第一主观意识。在很多情况下，它不能正确反映结果的有效性，而点击日志数据往往不能获得用户对结果的理解。展示商品“真实”满意的相关数据，所以在已有“感性”数据的基础上，需要从其他方面进行补充，比如用户点击结果后的后续操作（点击商品加入购物车） ，点击在书籍后添加书架等），或者引入点击率以外的满意率等参数来构建点击模型。
　　第四个最大的问题是稀疏性。在搜索排序中，点击数据一般只覆盖排序结果的前几页，容易出现长尾覆盖不足的问题。推荐和广告引擎经常有不会被点击的冷门项目。另外，点击次数太少容易导致点击数据不可靠。因此，除了用一些均值或预测值补充数据外，通常还会对稀疏数据进行平滑处理。
　　第五大问题是点击作弊。由于点击行为很容易产生，所以作弊者通常会使用模仿用户点击的行为来攻击系统，例如使用机器人重复点击某个位置。在这种情况下，需要识别作弊数据，以免人为干扰系统结果。
　　第六个最大的问题是Session采集
。用户的会话信息非常关键。它记录了用户在进入页面、查看结果、点击结果以及后续操作（如翻页、添加购物车等）时的操作。只有通过session信息才能将用户的行为联系起来，建立一个完整的模型，所以从海量数据中充分挖掘出每个用户的所有session操作就显得非常重要（姜永清，大观数据联合创始人）。
　　点击模型类型
　　关于点击模型的研究很多，也有很多类型的模型被提出并在实践中得到应用。以下是一些常见的点击模型类型：
　　1）位置模型（position model）
　　location模型考虑到每个用户都会有一定的概率查看每个item的位置（Examination），只有查看了item后用户才会有一定的点击概率。因此，用户点击某个位置的概率计算如下：
　　其中，βp表示在位置p被查看的概率（与用户无关），αu表示用户u查看某项后点击它的概率（与位置无关）。αu和βp的值可以根据用户的历史点击记录，通过平均法、极大似然法等方法计算得到。
　　2）瀑布模型（cascademodel）
　　瀑布模型考虑了相同排序列表中项目的位置依赖性。它假定用户从上到下查看页面上的项目。如果结果令人满意，他们将单击，然后会话结束；否则，跳过该项目并继续。向后看。第i个位置的item点击概率计算如下：
　　其中 ri 表示第 i 个文档被点击的概率。
　　3）CCM模型
　　位置模型和瀑布模型都没有考虑同一session中不同排序结果之间的交互。考虑以下情况：如果第一项和第二项非常符合用户喜好，那么后续项的观看概率和点击概率就会降低；相反，如果前几项很差，后面的几项被浏览和点击的机会就会更高。CCM模型假设用户对一个item满意后可以继续查看后续结果；而第j次排序结果的查看（Examination）和点击（Click）会影响第j+1次排序结果的行为：
　　
　　4）贝叶斯模型（DBN）
　　贝叶斯模型引入了满意度（satisfied rate）的概念，它考虑到用户在点击某个项目时可能对它不满意。点击代表“感知的相关性”，满意代表“真正的相关性”。Yeesian 模型很好地分离了这两种相关性。根据DBN理论，具体模型图及原理如下：
　　Fig.1 贝叶斯模型Fig.1 Bayesian modelFig.1 Bayesian model
　　图 1 贝叶斯模型
　　Ei表示用户是否浏览过第i项；Ai表示用户是否被第i个item吸引；Si表示用户点击第i项后对结果是否满意；Ci 表示用户是否点击了第 i 个项目。所以每个操作的关系传递如下：
　　此外还有几个重要的参数：au表示用户对结果的感知相关性，吸引用户点击；su表示用户点击该item之后，其相关性令人满意。au 和 su 都有 Beta 先验概率。指定γ后，au和su的值可以通过EM算法计算出来。特别地，如果 γ 指定为 1，则意味着用户将一直回头看该项目，直到找到满意的结果。这时候可以通过页面最后点击的位置来判断勾选的item（上次点击位置的上方）和看不见的item。浏览过的items（上次点击位置下方），此时，
　　点击模型的相关性得分可以简单计算为：ru = au * su，表示用户被结果吸引，点击查看并满意的概率。
　　5) UBN模型
　　与CCM和DBN模型不同，UBN模型没有采用瀑布模型的假设，而是假设用户在某个位置i查看结果的概率不仅受该位置的影响，还受某个先前的影响在同一个会话中的位置。单击项目的影响。γrd 的引入表示用户点击位置 rd 后将查看位置 r 的项目的概率：
　　其中 Ci:j = 0 表示 Ci = Ci+1 = · · · = Cj = 0。
　　如何利用点击模型提升算法效果
　　点击模型常被应用到各种系统中，以提高算法的效果。现在，我们将介绍搜索、推荐、广告和数据挖掘中的各种使用场景：
　　1）搜索系统
　　在搜索系统中，点击模型可以通过以下方式进行整合： 可以直接用于排名，比如简单的对点击模型在“近线端”的相关性得分进行加权，将点击模型的排名位置结果可以直接调整；也可以通过排序来学习，样本获取就是以排序页面被点击的item为正样本，显示的未被点击的item为负样本，每天积累足够的训练样本。通过选择丰富的特征，可以使用分类器来学习合适的排序模型。这些丰富的特征包括文档中查询词的词频信息、查询词的IDF信息、文档长度、网页的传入链接数、网页的pageRank值、查询词的邻近值等，从而可以充分反映query查询与document之间的关系。当用户下次查询时，分类器可以用来预测新的排序结果。
　　2）推荐系统
　　推荐系统在计算推荐结果时也大量使用了点击模型。例如在协同过滤算法中，如果没有明确的评分机制，就需要采集
点击行为作为正分。不同类型的点击（如查看、添加购物车、添加关注等）可以生成不同维度的二维相似度矩阵，最终的推荐结果由这些矩阵计算生成的中间结果进行加权。推荐系统也可以调整“近线端”的权重。例如，如果用户“不喜欢”某个商品，则不会推荐下次展示；算法引擎，实现效果效益最大化。
　　3) 广告引擎
　　CTR预估在广告引擎中使用最多。LR模型用于CTR预估，由于其算法简单，计算速度快，输出概率值为0~1，刚好满足广告引擎的需要。广告选择的特点也很丰富。在用户层面，包括用户的性别、年龄、地域等；在广告层面，包括广告尺寸、广告类别、广告文字、广告所属行业等。广告属于。广告引擎使用的样本也是根据点击反馈采集
的。用户点击过的广告作为正样本，用户看过但没有点击的广告作为负样本。在采集
到足够的样本后，使用 LR 训练最优模型。当用户查询广告时，LR模型根据用户和候选广告的特征，预测每个候选广告被用户点击的概率。计算出的预估概率是广告引擎中非常重要的评分结果，对广告排名的展示有着重要的作用。决定性的作用。
　　图 2 LogisticRegression 模型
　　单击模型系统架构
　　一般来说，点击模型需要采集
大量的用户点击位置、页面浏览时间、页面关闭、点击次数等交互信息。只有对采集到的大量数据进行数据清洗和反作弊处理后，才能得到有效的点击数据，为后续的数据分析和挖掘提供支持（姜永清，大观数据联合创始人）。
　　1）数据采集模块
　　点击模型数据获取是一个非常重要的模块，因为所有的原创
数据都是从这里导入的。移动端和PC端的采集还是略有不同。目前移动端主要采用SDK采集，将SDK嵌入APP，业务端调用接口上报采集数据；而PC端一般都是在页面中植入js。在 中，用户的每一个重要行为都会触发数据上报。只有将移动端的数据采集与PC端连接起来，才能发挥数据的最大价值。上报数据通过数据采集模块进入系统后，由于存在大量非法格式数据和损坏数据，需要经过繁琐的数据清洗阶段。
　　2）数据挖掘模块
　　在数据仓库中进行数据反作弊和数据挖掘处理时，由于数据量巨大，通常采用集群计算。通过反作弊算法剔除虚假数据后，利用数据挖掘模块对点击展示数据进行处理，最终生成各种具有巨大潜在价值的数据结果。这些结果不仅包括点击模型，还有其他丰富的数据产品，包括数据关联信息、数据预测、数据报告等。
　　
　　3）系统集成
　　点击数据挖掘的结果将反馈给引擎架构，优化系统的算法，提升整体效果。用户在新的点击模型作用下的点击结果会在接下来的数据采集中采集
，形成一个闭环。整个闭环图如下：
　　图3 点击模型系统架构
　　点击模型，防止作弊
　　点击模型在排序结果中起着至关重要的作用，因此是一个易受攻击的部分。攻击的目的无非有两个，一是提升目标物品的排名（推荐攻击），二是降低目标物品的排名（压制攻击）。用户对系统的攻击一般都是通过点击插入伪造的数据产生的，所以基本的对策也是识别用户的恶意点击结果和反作弊。
　　1) 基于规则的识别
　　传统的反作弊是基于规则的识别，比如cookie去重，IP反作弊：通过记录和监控cookies和ip的重复行为，防止同一用户/设备在一个时间内多次点击同一个位置一定时期；有效期设置：限制显示/点击的有效期。有效期内转换为合理收益，超过有效期的操作将被丢弃；黑名单处理：一些周期性的作弊行为在超过一定范围后可以被标记为黑名单。用于长期过滤，防止其持续攻击系统。基于规则的反作弊有很多方法，因业务而异，
　　2）分类方法
　　然而，今天的攻击方法非常多样化。简单的基于规则的反作弊不足以有效识别攻击者。因此，需要更复杂的基于机器学习的方法来区分真实点击和虚假点击。例如，使用监督学习方法，通过手动标记点击，或人为伪造记录来训练分类器。由于点击数据样本种类多、数量大、维度高，所使用的记录特征均采用聚合方式生成。这些特征不是普通的记录属性，而是收录
各种统计信息的信息特征。通过监督学习的方法，可以识别出大量无法被规则区分的攻击行为。
　　3）聚类方法
　　聚类方法主要用于识别系统中多个用户联合攻击的场景。这些攻击的用户群体普遍具有非常相似和异常的攻击行为，往往攻击的物品很多。在反作弊模块中，通过聚类来区分正常行为和异常行为簇，然后将异常行为的点击、评分等操作从计算点击模型的数据集中剔除。聚类方法在防止“群钓”等攻击行为方面尤为有效。
　　4）信息论方法
　　通过样本的信息变化来检测作弊者也是一种有效的方法。可以通过检测一段时间内某些物品的一些评分值来检测异常，比如描述物品随时间变化的样本均值，物品评分值分布变化的样本熵等。通过观察有限时间窗口内各种信息值的变化，相对容易检测到攻击者的行为。
　　使用机器方法可以有效识别大部分无法根据规则解决的问题，使攻击者更难作弊。然而，点击反作弊是一个与恶意攻击者斗智斗勇的过程。简单的一两种方法并不能彻底解决作弊问题。对于问题，往往将多种方法组合在一起。例如，基于规则的方法首先排除大多数简单的攻击，然后结合多种机器学习方法来识别更复杂的作弊记录。由于攻击者的攻击手段不断升级，正所谓“道高一尺，魔高一尺”，反作弊必须不断改进策略，才能有效阻止作弊者。
　　点击模型效果评估
　　评价搜索、推荐、广告效果的指标有很多，包括点击位置计算的MRR和MAP分数，点击结果计算的准确率、召回率、长尾覆盖率等。在搜索引擎、广告引擎和推荐引擎的研发过程中，大观数据一直在进行充分、细致的数据评估，确保每一次算法升级的效果。以 MRR 和 MAP 分数的评估为例。这两个分数的计算方法一直是信息检索领域评价算法好坏的重要指标：
　　1）MAP（平均精度）
　　MAP 为每个查询的相关排名结果分配一个评分数字，然后对这些数字进行平均。比如q1对应的d排名分别是1、2、5、7（假设q1有4个相关d），那么q1的ap（平均精度）的计算就是（1/1+2/2+3 /5+ 4/7)/4 = ap1，相关d在q2排序结果中的排名为2,3,6（假设q2有5个相关d），那么q2的ap为（1/2+ 2/3+3/6+0+0)/5 = ap2，那么这个排序算法的MAP就是(ap1+ap2)/2；
　　在大观搜索引擎中，原系统与点击模型的MAP评分对比如下：
　　图4 使用点击模型的地图得分对比
　　2）MRR（平均倒数排名）
　　MRR的评估假设是基于唯一相关的结果。比如q1最相关的排在第3位，q2最相关的排在第4位，那么MRR=(1/3+1/4)/2。
　　在大观搜索引擎中，原系统与点击模型的MRR得分对比如下：
　　图5 使用点击模型后mrr得分对比
　　从效果图可以看出，使用点击模型后，系统的性能有了近30%的大幅提升。此外，使用NDCG、F值、长尾覆盖率等评价方法，可以看出点击模型的应用会给系统带来一定的效果和收益。在搜索引擎、智能推荐、广告系统中，使用点击模型后，系统的效果会得到很好的提升。
　　结语
　　在大数据公司中，点击模型是用于搜索、推荐和广告系统的强大工具。对于优化算法模型，实现“千人千面”的个性化效果至关重要。点击模型是数据挖掘领域的一个研究热点问题。随着大数据的发展，各种新技术和解决方案应运而生。大观数据在大数据领域拥有丰富的行业经验，可以通过点击模型等先进技术帮助合作企业充分发挥大数据的潜力。 查看全部

　　汇总:文档检索的ListWise推荐算法
　　传统的文档检索建议由文档对使用，ListWise 将文件组排列到链表中。
　　假设有一个查询集合
　　文件列表
　　每个文档的评级列表
　　每个文本对的特征向量
　　排序功能
　　损失函数是最低学习目标：
　　
　　学习的算法如下：
　　计算概率分布和损失函数 - >神经网络作为模型，梯度下降作为算法学习 - >进行预测。因为它们是用神经网络训练的，所以它们也可以称为ListNet算法。
　　我们介绍一个前一个概率：
　　对象的前一概率表示如果所有对象都得分，它将排名第一的概率。
　　对象 j 的前一概率
　　是给定 s 的排列概率。
　　如果在交叉熵中定义，则 ListWise 算法损失函数为
　　算法：
　　如果 m 是
　　
　　训练的查询数和Nmax是与查询相关的文档的最大数量，ListNet算法的时间复杂度为O（m*Nmax）。
　　这是学术界对ListNet的一些表现的演示：
　　相关数据：
　　可以看出，ListNet算法基本可以保持不败，偶尔挂机。
　　引用：
　　曹哲、秦涛、刘铁燕、蔡明峰、李航. 《学习排名：
　　从成对方法到列表方法”。ICML，第129-136页。含碳，
　　2007年。
　　林布欧 《学习排名：从成对方法到列表方法》
　　Koala++ / Wei Qu，学习排名：从成对方法到列表方法
　　内容分享:ai写作助手开启(文章原创检测)
　　想了解咨询AI智能原创文章，请百度搜索“文案狗AI”进入网站咨询客服。
　　开启AI写作助手后，您将在几个月的学习中掌握写作助手的写作要领，如何设置写作助手完成在线教学，判断该助手是否被编辑为伪原创写作助手和学习。来看看：文章开头你会发现这样的语法和标题很重要，但都是开启AI写作助手的辅助工具 。这些所谓的伪原创写作助手，在写作时都是以模板为基础的，必须符合论文的主题，否则，即使文章内容是原创的，也会存在一定的问题。
　　我写了一篇关于如何写作的文章。你可以这样写：如果你有一个流畅的写作程序，你可以自由编辑它，但如果你想每天按时提交或提交，你可能没有模板。这是适合您的方法：如果您能做到，可以将其发送给学校，如果您不理解，可以返回学校。
　　
　　如何快速编辑出高质量的软文？我的经验是什么？第一：添加内容 在发布到我的网站之前，我需要添加一些内容。首先，索引中有列，而不仅仅是文章的摘要。
　　这样我们在分发内容的时候，可以添加一些内容，让内容更加丰富多样。请记住，我们还可以添加一些有关产品或服务的信息，这会将您自己的一些话或经验添加到内容中。第四，伪原创。我们都知道伪造的原创内容也可以用来做排名，因为搜索引擎算法有时会分阶段处理内容，所以我们需要利用原创内容来提高排名。这非常有利于内容的原创性。
　　现在伪原创越来越难了，我们需要提高伪原创文章的质量，通过增加文章的原创性来实现伪原创。
　　
　　以上内容来自：上海白帝伪原创文章工具，如需转载请保留链接，谢谢！大部分SEO优化人员都被伪原创和快速伪原创所困扰，这需要专业知识，包括一些SEO技巧，比如文章段落设置、文章内容等，但是很多站长天天写原创文章，而这种伪原创文章对搜索引擎不友好，可以尝试使用伪原创工具来伪原创。另外就是在网上找一些文章进行替换，可以快速实现伪原创文章，替换文章保证文章的原创性，但是需要注意的是伪原创文章必须和文章内容一致原来的更换，
　　伪原创文章写作技巧 1、伪原创标题是最常用的方法，但伪原创也很重要。一种是伪原创，这是最容易被搜索引擎识破的，但是记住，不要把伪原创放上去，如果你的文章变成了一篇文章，那么你的伪原创就不是原创了，而是你伪原创的一部分-来源文章。当然，如果伪原创文章是原创的，那不是伪原创，而是原创的，这是伪原创的一部分。如果您的伪原创内容不存在，那么您的伪原创内容将不会被收录。如果您没有伪原创内容，那么您的伪原创内容将很容易被收录。
　　文章实际效果请到（文案狗AI）网站查看 查看全部

　　行业解决方案:大数据产业的基石，大数据采集
　　经过60多年的演进，特别是移动互联网、大数据、超级计算、传感器网络、脑科学等新理论和新技术的引领，加之经济社会发展的强劲需求，人工智能正在得到越来越广泛的应用。应用到人们的生活中。人类已经进入波澜壮阔的人工智能时代。说到人工智能，今天就不得不说说人工智能算法。人工智能算法是一个开源领域。拥有数据就像拥有一座金矿。数据是AI行业最根本的竞争力，“采集”、“清洗”、“标注”成为行业内的刚需。
　　数据采集​​是大数据产业的基石
　　大家都在谈大数据应用，谈大数据价值挖掘，却不想谈没有数据怎么用和价值。这就像试图在不钻探石油的情况下获取汽油。当然，榨油并不容易。包括政府部门在内的各行各业的信息化建设都是封闭进行的。海量数据封装在不同的软件系统中。数据来源多样，数据量大，更新快。
　　大数据时代，最不可或缺的是数据，但最缺的也是数据。面对数据资源，如何挖掘、使用什么工具、如何以最低的成本进行挖掘，成为最需要解决的问题。
　　有两种类型的数据采集
　　(1) 利用网络爬虫采集
互联网上的数据，例如爬取互联网上的图片、新闻、公司等信息；
　　应用实例：网络图片采集、舆情系统文章采集等；
　　(2) 通过传感器或其他设备采集
数据；
　　应用实例：电子地图位置采集、声音、人脸采集等。
　　网络爬虫数据采集
　　所谓网络爬虫就是一种在互联网上到处或有针对性地抓取数据的程序。当然，这种说法还不够专业。更专业的描述是抓取特定网站页面的HTML数据。爬取网页的一般方法是定义一个入口页面，然后一般一个页面都会有其他页面的url，所以这些url都是从当前页面获取到的，加入到爬虫的爬取队列中，进入之后再递归新页面执行以上操作其实和深度遍历或者广度遍历是一样的。
　　
　　爬虫数据采集方式可以从网页中提取非结构化数据，存储为统一的本地数据文件，也可以结构化存储。支持图片、音频、视频等文件或附件的采集
，附件与文本可自动关联。除了网络中收录
的内容外，还可以使用 DPI 或 DFI 等带宽管理技术处理网络流量的采集
。
　　传感器数据采集
　　传感器是一种检测装置，它能感知被测量的信息，并将感知到的信息按照一定的规则转换成电信号或其他需要的信息形式输出，以满足信息传输、处理、存储和显示等要求。、记录和控制要求。在工作现场，我们会安装很多各种类型的传感器，如压力、温度、流量、声音、电参数等。传感器对环境的适应性强，可以应对各种恶劣的工作环境。
　　日常生活中，温度计、麦克风、DV视频、手机拍照等功能都是传感器数据采集的一部分，支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。
　　简单易用的网页数据采集工具-优采云
collector
　　优采云
Collector（）是一款功能强大、简单易用的专业采集软件。其强大的内容采集和数据导入功能，可以将您采集的任何网页数据发布到远程服务器上。自定义User cms系统模块，无论你的网站是什么系统，都可以使用优采云
采集器，系统自带的模块文件支持：风迅文章、动易文章、东网论坛、PHPWIND论坛、Discuz论坛、模块phpcms文章、phparticle文章、LeadBBS论坛、魔幻论坛、Dedecms文章、Xydw文章、精云文章等文件。更多cms模块请参考制作修改，或到官网与大家交流。同时，
　　采用Visual C#编写，可在Windows 2008下独立运行（windows 2003自带.net1.1框架，优采云
采集器最新版本为2008版，需要升级到.net2.0框架使用），如果在Windows2000、XP等环境下使用，请先到微软下载.net framework2.0或更高环境组件。优采云
采集
器 V2009 SP2 4 月 29 日
　　数据抓取原理
　　优采云
采集
器如何获取数据取决于您的规则。如果要获取某个栏目网页中的所有内容，首先需要采集
该网页的URL，这称为URL挖掘。程序根据你的规则爬取列表页面，从中解析出URL，然后爬取获取到URL的网页内容。
　　然后根据你的采集
规则分析下载的网页，分离保存标题内容等信息。如果选择下载图片等网络资源，程序会对采集
到的数据进行分析，找出图片、资源等的下载地址并下载到本地。
　　数据发布原理
　　
　　我们采集数据后，数据默认保存在本地，我们可以使用以下方法对数据进行处理。
　　1.不做任何处理。因为数据本身是存放在数据库（access、db3、mysql、sqlserver）中的，如果只是查看数据，可以直接用相关软件打开。
　　2. Web发布到网站。程序会模仿浏览器向您的网站发送数据，可以实现您手动发布的效果。
　　3.直接进入数据库。你只需要写几条SQL语句，程序就会根据你的SQL语句将数据导入到数据库中。
　　4. 保存为本地文件。程序会读取数据库中的数据，并以一定的格式保存为本地的sql或文本文件。
　　工作过程
　　优采云
采集器采集数据分为两步，一是采集数据，二是发布数据。这两个过程可以分开。
　　1.采集
数据，包括采集
URL和采集
内容。这个过程就是获取数据的过程。我们制定规则，我们在挖掘过程中处理了内容。
　　2、发布内容是将数据发布到自己的论坛、CMS的过程，也是实现数据存在的过程。可以通过WEB在线发布，存储在数据库中，也可以保存为本地文件。
　　具体使用其实很灵活，可以根据实际情况来决定。比如我可以采集的时候采集不发布，有时间再发布，或者采集的同时发布，或者先做发布配置，或者采集后再添加发布配置。总之，具体流程由你决定，优采云
采集
器的强大功能之一就体现在它的灵活性上。
　　这里还是要推荐一下我自己搭建的大数据学习交流qq裙子：522189307，裙子都是学习大数据开发的。如果你正在学习大数据，小编欢迎你的加入。人人都是软件开发党。不定期分享干货（只与大数据开发相关），包括最新的大数据进阶资料和自己整理的进阶开发教程一份。以上信息可通过加入群获得
　　解决方案:搜索引擎营销seo怎样去探寻优质产品的感温开发工具
　　排名位置在竞价排名之后，由百度规则决定。自然排名只能位于竞价排名网站之后。如果首页全是竞价排名，那么自然排名只能出现在第二页。目前这种情况只存在于百度。为了让自己的网站有一个好的发展，一些管理者会经常去优质的外链资源中心寻找一些比较靠谱的外链。尤其是当你在寻找专业的SEO顾问或SEO公司合作时，你可以清楚地告诉他们你的需求，以便他们更好地实施SEO规划。同时，你对SEO顾问或SEO公司也有一个考核标准。因为做好一个网站并不复杂，但是很难让更多人知道我们的网站，所以百度关键词 SEO优化技巧很受各类站长的欢迎。在传入链接的锚文本中收录
页面 关键词。SEO的目的可以分为几类：从搜索引擎获取大量流量，向访问者介绍某种产品而不是当场购买。外部链接是网站管理过程中获得大量点击的一种方式。也有数据表明，一个网站是否存在外部链接，对外部链接的点击量有着巨大的影响。相关阅读：关键词推广竞争对手分析很多人对外链的分析不是特别专业，可能分不清什么是优质外链。近年来，很多企业都选择了风险小、流量增长快、收益高的方法，就是做网站SEO百度网络推广。只有网站对客户进行排名后，才能获得准确的流量、广告和产品销售。
　　
　　以上就是这个问题的现象，再加上现在百度排名的波动性和对时效性的重视，所以我建议你：区分每个页面或域名的功能，不要尝试使用多个页面或域名来保持这个词的排名轮换。优点：价格低廉，网站优化维护排名一年的成本可能只是竞价一到两个月的成本，比竞价便宜很多。尝试从搜索引擎吸引足够的访问量来扩大品牌知名度，而不是特定产品。但是对于每一个网站来说，外链越多越好，你不能在不看外链是否存在的情况下给这个网站加上外链，增加这个网站的点击量。那么当出现这样的情况时，网站的管理人员有意购买高质量的外部链接，并将其插入到自己的网站中。对于外部链接，我们只能说是根据自己的需要选择不同的方案。百度SEO优化软件迎合了搜索引擎优化的基本目的，从搜索引擎的入口和排序入手，提升关键词在搜索结果中的排名，进而提升网站流量，充分发挥存在价值的网站或网页，进而提高网站在相关搜索中的排名，为企业创造经济效益做出贡献。依托搜索引擎流量，并以此流量为产品，吸引广告商在网站投放广告。了解百度SEO优化的原理和算法，您将有更多的网站优化方向。只有懂得优化，才能更适合百度的排名，让你的网站在百度搜索引擎中的排名更高，从而获得更多的用户。
　　
　　外链的存在可以使百度推广网站的内容更加丰富。另一方面，外部链接也可以使本网站的结构更加完整。同时在选择过程中涉及一系列算法：网站整体评价、网页质量、内容质量、资源质量、匹配度、分散度、时效性等 检索系统：今天我们将重点介绍百度算法的所谓中央检索系统。在对网页进行分类存储时，区分的首要依据是网页信息的标题，为检索信息时的选择做准备。在很多网站中，我们不难发现外部链接的存在。基本上，在一些重要的夜晚会有一个外部链接或几个外部链接。一般来说，一个网站最终都会获得大量的关注，所以为了获得大量的关注，百度推广seo不得不使用各种方法来增加整个网站的点击量。什么是百度快照。 查看全部

　　最新版本:discuz论坛插件DZ插件 DXC采集器V2.6
　　DXC采集器最新商用版，来自某宝，亲测，可以用.zip
　　
　　DXC来自Discuz!的缩写！X 采集
。DXC采集
插件专门针对discuz上的内容解决方案，帮助站长们更快捷方便的搭建网站内容。通过DXC采集插件，用户可以方便地从互联网采集数据，包括会员数据和文章数据。此外，还有虚拟在线、单帖采集
等辅助功能，让一个冷清的新论坛瞬间变成内容丰富、会员活跃的热门论坛，对论坛初期运营有很大帮助。它是新手论坛所有者必须安装的 discuz 应用程序。主要功能包括： 1. 采集
各种形式的url列表文章，包括rss地址、列表页、多层列表等。2.多种方式编写规则，dom方法，字符截取，智能获取，更方便获取想要的内容 3.规则继承，自动检测匹配规则功能，你会逐渐体会到规则继承带来的便利 4.独特的网页文本提取算法，自动学习归纳规则，更方便进行一般采集。5. 支持图片本地化、水印功能 6. 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等 7. 强大的内容编辑后台，可以轻松编辑采集的内容，发布到门户、论坛、博客 8 . 内容过滤功能，对采集的内容过滤广告，剔除不必要的区域 9. 批量采集，注册会员，批量采集，设置会员头像 10，
　　
　　现在下载
　　最新版:优采云
采集器 v8.3.2中文版
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Collector中文版是一款免费的网站数据采集
软件，帮助您采集
网页的各种数据。优采云
collector中文版以自主研发的强大分布式云计算平台为核心，优采云
collector中文版可以轻松从各大网站下载和网页获取大量数据标准化，帮助用户实现数据的自动采集、编辑和标准化，摆脱人工束缚，降低采集成本，大大提高工作效率。举个简单的例子，如果你是商人，你肯定有很多商品市场价格、销量等信息，这样你才能知道商品是买方市场还是卖方市场，并帮助您快速掌握这些信息以提高您的绩效。利润。
　　优采云
Collector中文版软件特点
　　简单来说，使用优采云
可以轻松地从任何网页采集
你需要的数据，并生成自定义和常规的数据格式。优采云
数据采集系统可以做的包括但不限于以下：
　　1.财务数据，如季报、年报、财报，包括自动采集最新的每日净值；
　　2、实时监控各大新闻门户，自动更新上传最新消息；
　　3、监控竞争对手的最新信息，包括商品价格、库存；
　　4、监控各大社交网站和博客，自动抓取对企业产品的相关评论；
　　5、采集
最新最全的职位招聘信息；
　　6、监测各大房地产相关网站，采集
最新的新房、二手房市场行情；
　　7、从各大汽车网站采集
特定的新车和二手车信息；
　　8、发现和采集
潜在客户信息；
　　9、从行业网站采集
产品目录和产品信息；
　　10.同步各大电商平台的商品信息，做到在一个平台发布，在其他平台自动更新。
　　
　　优采云
中文版采集器使用方法
　　第一步 打开网页
　　登录优采云
采集器→点击左上角“+”图标→选择自定义采集（也可以点击首页自定义采集下的“立即使用”），进入任务配置页面。
　　然后输入网址→保存网址，系统会进入流程设计页面，并自动打开之前输入的网址。
　　网页打开后，我们可以修改任务名称，如果不修改，默认以网页标题命名。在运行采集
之前，可以随时修改任务名称。
　　步骤 2 提取数据
　　在网页上直接选择要提取的数据即可，窗口右上角会有相应的提示。在本教程中，我们以提取新闻标题、日期和文本为例
　　设置数据提取后，单击“保存”并开始运行采集
。但是此时的字段名是系统自动生成的。
　　为了更好的满足您的需求，您可以点击右上角“流程”进入流程页面修改字段名称，保存并运行采集。
　　所有版本均可运行本地采集，旗舰版及以上版本可运行云采集并设置定时云采集，但运行本地采集进行测试后再运行云采集。
　　
　　任务运行采集后，可选择Excel、CSV、HTML等格式导出或导入数据库。
　　数据导出后，您可以点击链接进入数据存储文件夹查看数据。默认情况下，该文件以任务名称命名。
　　更新日志
　　主要体验改进
　　[云采集] 新增云采集直播功能，展示任务云端运行状态，如任务拆分、节点分配、数据采集等流程
　　[云采集] 新增云采集通知功能，可以设置采集完成和停止采集时每个任务的邮件通知流程。
　　[云采集] 新增单个子任务重启功能，重启采集少的子任务或停止的子任务，减少数据遗漏
　　Bug修复
　　修复“重试次数设置不生效”的问题
　　修复“循环URL异常”问题
　　修复“最后一个字段，修改的字段名保存无效”的问题
　　提高性能并修复一些滞后问题 查看全部

　　福利:日数据过亿的大规模爬虫是怎么实现的？ | 文末免费赠书
　　（点击上方快速关注，设为星标一起学习Python）
　　我们身边接触最频繁、规模最大的爬虫是几大搜索引擎。但是搜索引擎的爬取方式和我们爬虫工程师联系我们的方式有很大的不同，没有太大的参考价值。今天要讲的是大众舆论方向的爬虫（架构及关键技术原理），主要涉及：
　　1、网页文字智能提取；2、分布式爬虫；3、爬虫DATA/URL去重；4、爬虫部署；5、分布式爬虫调度；6、自动渲染技术；7、消息队列在爬虫领域的应用；8、多种形式的反爬虫；
　　请大家买瓜子，搬凳子坐下学习，准备好角逐文末奖品！
　　1、网页文本智能提取
　　舆论其实就是舆论的形势。掌握舆论，必须掌握足够的内容信息。除了一些大型的内容/社交平台（比如微博）开放了商业接口外，其他的都需要依靠爬虫来采集。因此，舆论方向的爬虫工程师需要面对上千个不同内容和结构的站点。我们用一张图来表示他们面临的问题：
　　没错，他们的采集器必须能够适应数以万计的网站结构，从不同风格的HTML文本中提取出主要内容——标题、正文、发布时间、作者。
　　如果是你，你会用什么样的设计来满足业务需求？
　　曾经想象过这样一个问题，在技术群里看到有朋友问过类似的问题，但是很难得到满意的回答。有人说：
　　1、使用分类方法将相似的内容归为一类，然后为一类内容配置抽取规则；2.使用正则化提取指定标签中的内容；3.利用深度学习和NLP语义分析，找出哪里有意义 4.利用计算机视觉，让人点击，然后根据页面的相似度进行分类提取（其实是分类方法的自动化版本） ; 5.使用算法计算文本的密度，然后提取；
　　总之，各种想法层出不穷，但最终都没有听到实际应用的消息。目前大部分公司都采用手动配置XPATH规则的方式。采集时，通过URL匹配相应的提取规则，然后调用规则实现多站爬取。这种方法很有效，在企业中也长期使用，比较稳定，但缺点也很明显——费时费力，成本高！
　　偶然有一天，看到微信技术群里有人（优秀的Python工程师青楠）发布了一个文本自动抽取的算法库GeneralNewsExtractor[1]（以下简称GNE）。本库参考了武汉邮电学院洪宏辉、丁世涛、黄傲、郭志远等人撰写的论文——《基于文本和符号密度的网页文本提取方法》，并在此基础上使用Python代码的纸。实现，即GNE。它的原理是提取网页DOM中的文本和其中的标点符号，根据文本中标点符号的疏密程度，利用算法从一个句子扩展为一段文字和一篇文章。
　　GNE能有效剔除正文以外的广告、推荐栏目、介绍栏目等“噪音”内容，准确识别网页正文，识别率高达99%（所选内容为测试是国内主流门户/媒体平台的文章）。
　　GNE的具体算法细节和源码分析请参考《Python3网络爬虫宝典》第五章。
　　有了它，基本上可以解决90%以上爬虫分析的舆情方向需求，剩下的10%可以根据抽取规则进行调整或完全定制，解放了大量的XPATH工程师。
　　2. 爬虫DATA/URL去重
　　舆论业务要密切关注网站是否有新内容发布。要求是越快越好，但由于各种软硬件的限制，通常要求在30分钟或15分钟内监控到新内容。要监控目标网站的内容变化，我们可以选择的更好的方式是轮询。不断访问网页，判断是否有“新内容”，有则进行爬取，无“新内容”则不爬取。
　　那么问题来了，应用程序如何知道哪些内容是“新”的，哪些内容是“旧”的？
　　拆解问题，“新内容”就是没有被抓取的内容。这时候我们就需要用一些东西来记录这篇文章是否被爬取过，每次有文章要爬取的时候进行比较。这是这个问题的解决方案。
　　那靠什么来比较呢？
　　我们都知道文章的url几乎都是一样的，不会重复，所以我们可以选择文章的url作为判断的依据，也就是把抓取到的url像列表一样存放在一个容器中。判断要抓取的URL是否已经存储在容器中，如果是，则表示已经抓取到，直接丢弃，进入下一个URL的判断过程。整体逻辑如下图：
　　这就是爬虫领域的“去重”。其实去重大致可以分为内容（DATA）去重和链接（URL）去重。这里我们只是顺着舆论的方向说一下去重要求。如果是电商方向的去重，那么URL不能作为判断依据，因为电商爬虫（比如比价软件）的目的主要是判断价格变化。这时候判断变化的依据应该是商品的关键信息（比如价格、折扣），也就是DATA去重。
　　去重原理了解了，那么用什么作为存储去重基础的容器呢？MySQL？雷迪斯？数据库？记忆？其实大部分工程师选择Redis作为存储去重基础的容器，但实际上MySQL、MongoDB、内存都可以作为容器。至于他们为什么选择Redis，它比其他数据存储好在哪里？可以看《Python3网络爬虫宝典》第三章。
　　3.分布式爬虫
　　
　　无论是舆情方向的爬虫，还是电商方向的爬虫，要承担的爬取量都非常大。少则每天百万条数据，多则每天数十亿条数据。以往大家熟知的单机爬虫，无论是性能还是资源，都无法满足需求。1个不够，那就10个，100个！这就是分布式爬虫出现的背景。
　　众所周知，分布式系统和单机系统面临的问题是有区别的。除了相同的业务目标，分布式系统还需要考虑多个个体之间的协作，特别是资源的共享和竞争。
　　当只有一个爬虫应用时，只有一个读取待爬队列，只有一个存储数据，只有一个判断URL是否重复。但是，当有几十个或上百个爬虫应用时，需要区分先后顺序，避免出现多个爬虫应用访问同一个URL的情况（因为这不仅浪费时间，也浪费资源）。而且，当只有一个爬虫应用的时候，你只需要在一台电脑（服务器）上运行，但是突然有那么多爬虫应用，它们应该如何部署在不同的电脑上呢？手动一张一张上传，然后一张一张开始？
　　资源问题
　　先说资源共享和竞争。为了解决待爬取的URL队列和已经爬取的队列共享的问题，队列（也就是上面提到的存放URL的容器）必须放在一个公共的（多个爬虫应用）访问的地方，比如作为部署在服务器上的Redis。
　　这时，一个新的情况出现了。随着数据量的增加，需要存储的URL越来越多，可能会出现存储空间需求过大导致成本增加的问题。因为Redis使用内存来存储数据，存储的URL越多，需要的内存也就越多，而内存在硬件设备中是比较昂贵的硬件，所以不得不考虑这个问题。
　　幸运的是，一个叫布卢姆的人发明了一种算法——布隆过滤器（Bloom filter），它使用哈希图来标记一个对象（这里是一个URL）是否存在，这样就可以大大降低内存的占用率。根据1亿个长度为32个字符的URL的MD5值计算，使用Bloom Filter前后差距约为30倍。关于Bloom Filter的算法原理和代码实现的解读请参考《Python3网络爬虫宝典》第三章。
　　部署问题
　　一个一个上传文件，一遍又一遍手动跑爬虫，太累了。你可以向你的运维同事寻求技术支持，也可以探索这些可以减少你工作量的自动化部署方式。目前业界比较知名的持续集成和部署是GitLab的GitLab Runner和GitHub Action，也可以借助K8S容器化来实现。但是它们只能帮你部署和启动，爬虫应用的一些管理功能是不能指望的。那么，今天要给大家介绍的是另一种实现方式——使用Crawlab。
　　Crawlab是由国外知名公司的工程师开发的分布式爬虫管理平台。它不仅支持用Python语言编写的爬虫，还兼容大多数编程语言和应用程序。借助Crawlab，我们可以将爬虫应用分发到不同的电脑（服务器），可以在可视化界面设置定时任务，查看爬虫应用在平台上的状态，环境依赖等信息。具体如下图所示：
　　面对如此实用的平台工具，身为工程师的我们不禁要问：
　　1. 它如何将文件分发到不同的计算机？2、如何实现不同计算机（多节点）之间的通信？3、它是如何做到多语言兼容的？4....
　　其中，我们比较关心的多节点通信是借助Redis实现的，文件的去中心化同步是借助MongoDB实现的。更多内容请参考《Python3网络爬虫宝典》第六章。
　　除了这类平台，Python爬虫工程师还经常接触到Scrapy框架和相关的衍生库。Scrapy团队官方开发了一个名为Scrapyd的库，专门用于部署Scrapy框架开发的爬虫应用。在部署Scrapy应用时，我们通常只需要执行一行命令就可以将爬虫程序部署到服务器上。你想知道背后的逻辑吗：
　　1、程序以什么形式上传到服务器？2、程序如何在服务器上运行？3、为什么可以看到每个任务的开始时间和结束时间？4、中途取消任务执行的功能是如何实现的？5、它的版本控制是如何实现的？6、如果Python应用不是Scrapy框架写的，是否可以实现以上几点的监控和操作？
　　实际上，Scrapy应用程序会被打包成后缀为“.egg”的压缩包，以HTTP的形式上传到服务器。服务器程序需要执行该程序时，先将其复制到操作系统的临时文件夹中，执行时将其导入到当前Python环境中，执行完毕后删除该文件。至于它的执行时间和中断操作，其实是用了Python的进程接口。详见《Python3网络爬虫宝典》第六章。
　　4.自动渲染技术
　　为了达到炫酷的效果，或者节省静态资源占用的带宽，很多网站都使用JavaScript来优化页面内容。Python程序本身无法解释JavaScript和HTML代码，因此无法获取我们在浏览器中“看到”的内容，但实际上并不是“真实的”，因为这些内容都是浏览器渲染出来的，只存在在浏览器中，HTML文档中的文本，JavaScript文件中的代码，图片、视频以及那些特效都没有出现在代码中，我们看到的一切都是浏览器的功劳。
　　由于Python获取不到浏览器渲染的内容，所以当我们像往常一样编写代码爬取上面的数据时，会发现获取到的数据和看到的不一样，任务就会失败。
　　这时候就需要用到自动渲染技术了。事实上，像 Chrome 和 FireFox 这样的浏览器已经开放了接口，允许其他编程语言按照协议规范来操作浏览器。基于这种技术背景，一些团队开发了像Selenium和Puppeteer这样的工具，然后我们就可以使用Python（其他语言 ）代码来操作浏览器了。让浏览器帮我们完成用户名密码输入、登录按钮点击、文字图片渲染、验证码滑动等操作，从而打破Python与浏览器本身的差异壁垒，回归本源在浏览器的帮助下呈现内容后的 Python 程序。然后得到和我们在网页上看到的一样的内容。
　　除了浏览器，APP也有类似情况。具体操作做法和案例详见《Python3网络爬虫宝典》第二章。
　　五、消息队列在爬虫领域的应用
　　在前面的描述中，我们并没有提到爬取的细节。假设这样一个正常的爬虫场景：爬虫首先访问网站的文章列表页，然后根据列表页的URL进入详情页进行爬取。这里需要注意的是，文章详情页数必须是列表页数的N倍。如果列表显示 20 条内容，则多出 20 倍。
　　如果我们需要爬取很多网站，那么就会用到分布式爬虫。如果分布式爬虫只是复制一个爬虫程序的N份来运行，那么就会出现资源分配不均衡的情况，因为在上述情况下，每个爬虫都需要做这项工作。其实我们可以有更好的搭配方式来最大限度的利用自己的资源。比如从列表页到详情页可以抽象成生产者和消费者模型：
　　
　　4号和5号爬虫应用只负责从列表页中提取详情页的URL，然后推入队列，其他爬虫从队列中提取详情页的URL进行爬取. 当列表页和详情页的数量差距比较大时，我们可以增加右边的爬虫数量，减少右边的爬虫数量（或者增加左边的爬虫数量，具体取决于情况）当差距很小。
　　与队列的“数据采集生产线”相比，左边的爬虫程序是生产者，右边的爬虫程序是消费者。有了这样的结构，我们就可以根据实际情况调整生产者或消费者的熟练程度，以最大限度地利用资源。还有一个好处就是，当生产者拿到的URL越来越多，但是消费者一时消费不过来的时候，这些URL会一直存在队列中，等消费能力增加的时候可以再次达到平衡。有了这样的生产线，我们就不用担心突然涌入的URL，或者突然消耗掉队列中的URL。队列削峰填谷的能力不仅在后端应用中大放异彩，在爬虫中也同样如此。
　　爬虫（和分布式爬虫）程序访问消息队列的具体实现和细节请参考《Python3网络爬虫宝典》第四章。
　　6.多种形式的反爬虫
　　你要的我不给你！
　　网站不会轻易让您抓取网站上的内容。他们往往在网络协议、浏览器特性、编程语言差异、人机差异等方面给爬虫工程师设置障碍，常见的有滑块验证码和拼图验证码。, 屏蔽IP, 检查COOKIE, 要求登录, 设置复杂的加密逻辑, 混淆前端代码等。
　　水来掩护，兵来将挡！爬虫工程师与目标网站工程师的斗智斗勇，精彩纷呈。《Python3反爬虫原理与绕过实战》一书收录了市面上80%以上的反爬虫方法和爬虫技术。详细解释了双方使用的战术，让观众可以从中学到很多东西。具体细节可以看书领略科技世界！
　　概括
　　今天，我们学习了日数据量过亿的大规模爬虫实践之路上的关键技术点，包括文本智能抽取、分布式爬虫、爬虫部署调度、去重、自动化渲染。学习并掌握这些技术后，实现日数据过亿的爬虫不成问题。
　　这些经验来自于一线爬虫工程师。同时，这些技术和设计经过了长期工作的验证，可以直接应用到工作中。
　　活动
　　上面多次提到《Python3网络爬虫宝典》，小编买了好几本书感谢大家对小编的支持。想要书的朋友，请在评论区留言，告诉我为什么要这本书，然后就可以参与到本次赠书活动中了。
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　　活动规则：
　　1、本次活动评论区点赞数前3名的好友，赠送书籍1本。每个人都以评论和喜欢的排名获胜。禁止刷赞，刷赞无效。欢迎举报；
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　　参考
　　[1]GeneralNewsExtractor：
　　注：本次活动最终解释权归本公众号所有；
　　（结束）
　　看完这篇文章你有收获吗？请转发分享给更多人关注《Python那些事》，成为全栈开发工程师
　　点“在看”的人都变美了
　　福利:友情链接出售，半自动被动收入赚钱
　　两个站点的站点之间互相添加链接，可以增加对方站点的权重，包括和搜索排名，这是传统站点优化最基本的方法之一。
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　　然后，网站采集
了数百条内容后，一般会慢慢开始产生收入和流量。
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　　如果你搜索友情链接，你会发现各种各样的友情链接交易平台。不用担心没有销量。网站上整理了一些以前用过的。
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　　解决方案:《免规则采集器列表算法》之匹配服务规则算法
　　
　　免规则采集器列表算法第一页广告的匹配服务规则采集器的页面协议第二页广告的匹配服务规则采集器的页面的cookie第三页广告的匹配服务规则采集器的页面的页面标识第四页广告的匹配服务规则采集器的页面的页面标识第五页广告的匹配服务规则采集器的页面的原始cookie第六页广告的匹配服务规则采集器的页面的元素特征第七页广告的匹配服务规则采集器的页面的元素特征第八页广告的匹配服务规则采集器的页面元素特征第九页广告的匹配服务规则采集器的页面元素特征第十页广告的匹配服务规则采集器的页面元素特征第十一页广告的匹配服务规则采集器的页面元素特征第十二页广告的匹配服务规则采集器的页面元素特征第十三页广告的匹配服务规则采集器的页面元素特征。
　　
　　没有人回答。我也来抛砖引玉一下吧。这里有四个css属性可以用来实现题主的需求，前两个属性是广告内容，后两个是cookie、maximum用来放的广告位置。 查看全部

　　教程:Python大佬精选教材，一步一步教你从零开始学会采集小说
　　爬虫实战01--小说02-2，起始页处理02-3，页面处理03，其他内容分析：03-3，其他04，完整代码05，结论：
　　01.运行环境
　　私信小编01 领取Python学习资料
　　# 操作系统：win10 专业版
pycharm professional 2019.1
python 3.8
beautifulsoup4 == 4.9.0
requests == 2.23.0
random # 内置的
1234567
　　02.启动爬虫02-1。分析要点
　　另外两点，先获取页面，再获取页面中的内容
　　02-1-1。页面间处理：找到爬虫的第一页，查找上一页和下一页的规则是什么，或者如何从跳到下一页找到最后一页
　　总的来说就是：判断开始条件和结束条件，找到跳转到下一页的规则！（从头到尾都有一个过程）02-1-2。提取页面中的内容 找到数据内容所在的位置，(title, content...)（重点找到内容的共性，方便提取）提取所在位置的label，然后提取text和保存提取的Data 02-2，起始页处理02-2-1，文章目录链接地址：
　　
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12
　　这个地址就是我们要爬取的小说的目录页地址。这个页面有我们要爬取的所有页面的链接地址，方便我们知道第一页和最后一页，以及页面之间的地址规则。.
　　02-2-2。第一页链接地址：
　　# 第一个页面链接地址
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12
　　02-2-3，第2-5页链接地址：
　　# 第二个页面链接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
# 第三个页面链接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
# 第四个页面链接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
# 第五个页面链接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12345678
　　02-2-4。最后一页链接地址：
　　# 最后一个页面链接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12
　　02-2-5。分析结果
　　从上面的链接地址可以看出，这本小说的整个网页地址都来自
　　到达
　　完了，我们可以对比一下，是上一个
　　*****.html都是一样的，只有最后五个值不一样，而且页面之间有+1的变化规则，所以这样我们就知道了所有页面的规则和开始，结束条件。
　　02-2-6。获取所有页面的代码
　　urllist = [&#39;http://www.quanben5.com/n/chui ... feng/{}.html&#39;.format(page) for page in range(17644,17650)]
　　此列表理解将所有页面保存在 urllist 列表中。
　　02-3. 页内处理 02-3-1。页面分析1
　　打开一篇文章文章，右键查看！
　　知道文章的内容所在的标签，点击代码左上角的小箭头，然后在网页中选择你要看的内容所在的区域，然后分析找到它之后
　　02-3-2，文章头条分析：
　　经过分析，title是页面中唯一的标签，class='title'我们通过title的这两个特征得到title，进而得到title的内容。（获取标题是内容需要的，也可以作为保存文件的文件名）
　　02-3-3。获取标题代码实现：
　　 response = requests.get(url=pageurl,headers=headers,params=params)
<p>
reshtml = response.content.decode()
soup = BeautifulSoup(reshtml,&#39;lxml&#39;)

# 获取页面的标题所在标签，用到了***层级选择器****
titlelist = soup.select(&#39;.content h1&#39;)

# 获取标签里面的标题内容，因为标签是保存的一个列表里面，要先取出来，
# 然后用`.get_text()`获取到其中的内容
title_text = titlelist[0].get_text()

# 替换到标题里面的一些特殊符号，后面保存为文件名的时候，不允许，
# 这一个是后面代码运行之中出的错误，后面加上的。
title_text =title_text.replace(&#39;*&#39;,&#39;&#39;)</p>
　　02-3-4。获取内容分析：
　　通过分析，（见图），发现以下几点：
　　1.小说的所有内容都在p标签里
　　2. 这个内容的p标签在id=''content'的div标签里面。
　　基于以上两点，我们可以唯一获取到所有内容的p标签，进而获取到里面的内容。
　　02-3-5。内容获取代码说明
　　 response = requests.get(url=pageurl,headers=headers,params=params)
reshtml = response.content.decode()
soup = BeautifulSoup(reshtml,&#39;lxml&#39;)
# 获取到全部存在内容的标签，返回的是一个列表
# 用到了***层级选择器***
restextlist = soup.select(&#39;#content p&#39;)
# 用for循环可以取出全部的标签，然后用.get_text()取出全部内容。
for article_text in restextlist:
article_text.get_text()
　　03.其他内容分析：03-1。标头请求标头
　　在网页里面，
　　右支票
　　-----&gt; 点击上面的网络
　　-----&gt; 检查保留日志
　　-----&gt; 然后刷新页面
　　-----&gt; 在Name中找到一条消息刷新（大概率是）（这是网页，找到就ok），
　　-----&gt; 点击右边的headers头信息
　　-----&gt; 翻到最下面Request Headers 请求头信息
　　-----&gt; 找到里面的User-Agent信息，然后复制粘贴到代码中。这里存储了很多信息。如果不携带，大概率会请求不到网页。
　　03-2. 使用参数代理池的原因：
　　同一个ip地址，对一个网站快速频繁的请求，会被网站认为是恶意请求，爬虫等异常情况，然后会被ip bans等限制。让你无法爬取信息。
　　解决方案
　　使用代理池，（这个是正向代理，反向代理可以用Nginx自己了解，前者是给浏览器代理，后者是给服务器代理。）然后从中随机选择一个ip代理池去Access，每次请求ip都不一样，这样的话，对方是检测不到异常的。
　　快速代理
　　这个网站收录大量免费的高密代理可以使用，对方无法检测和追踪ip！
　　03-3。其他
　　如果以上还是请求不到页面，那你继续尽可能的携带Resquest Headers请求头中的信息。让对方以为你是浏览器。
　　04.完整代码
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
# 全部网页列表，后面进行循环取出页面，然后处理
urllist = [&#39;http://www.quanben5.com/n/chui ... feng/{}.html&#39;.format(page) for page in range(17482,17650)]
# 请求头
headers = {
<p>
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36"
}
# 正向代理，代理池。
# 如果一个ip地址，快速，一直请求的话，会被网页认为是爬虫，然后把你的ip地址封禁了。。所以用正向代理。。然后在下面用random模块，随机取出一个ip地址进行请求！
paramslist = [&#39;121.232.199.237:9000&#39;,&#39;125.108.67.254:9000&#39;,&#39;123.163.118.102:9999&#39;,
&#39;125.108.67.254:9000&#39;,&#39;171.35.172.151:9999&#39;,&#39;123.101.231.234:9999&#39;,
&#39;125.108.67.254:9000&#39;,&#39;123.163.118.102:9999&#39;,&#39;171.35.172.151:9999&#39;,
&#39;123.101.231.234:9999&#39;,&#39;113.195.16.16:9999&#39;,&#39;175.44.109.145:9999&#39;,
&#39;125.108.85.141:9000&#39;,&#39;175.43.32.21:9999&#39;,&#39;183.166.103.22:9999&#39;,
&#39;125.110.96.80:9000&#39;,&#39;123.160.69.100:9999&#39;,&#39;112.111.217.69:9999&#39;,
&#39;1.199.30.133:9999&#39;,&#39;123.55.102.150:9999&#39;,&#39;120.83.104.196:9999&#39;,
&#39;180.118.128.138:9000&#39;,&#39;163.204.95.253:9999&#39;,&#39;113.195.18.89:9999&#39;,
&#39;113.195.16.191:9999&#39;,&#39;175.42.129.76:9999&#39;,&#39;125.110.124.214:9000&#39;,
&#39;125.110.102.54:9000&#39;,&#39;36.249.119.16:9999&#39;,&#39;125.110.89.240:9000&#39;,
&#39;171.35.146.70:9999&#39;,&#39;124.93.201.59:42672&#39;,&#39;171.35.173.112:9999&#39;]
# 从代理池里面，随机取出一个ip地址，进行访问
httpindex = random.randint(0,len(paramslist)-1)
params = {
&#39;HTTP&#39;: paramslist[httpindex]
}
# for循环每一个列表，进行处理
for pageurl in urllist:
# 下面的两行就是看一个下载进度提示，没有意义
index1 = urllist.index(pageurl)+1
print("第{}下载".format(index1))

# 发送请求，获取页面
response = requests.get(url=pageurl,headers=headers,params=params)
reshtml = response.content.decode()
# 用bs4解析页面
soup = BeautifulSoup(reshtml,&#39;lxml&#39;)

# 获取小说全部内容的标签
restextlist = soup.select(&#39;#content p&#39;)
# 获取小说标题的标签
titlelist = soup.select(&#39;.content h1&#39;)

# 获取标题的文字，然后进行特殊符号的替换，以免很后面文章命名文件出错
title_text = titlelist[0].get_text()
title_text =title_text.replace(&#39;*&#39;,&#39;&#39;)

print("正在下载---{}---".format(title_text))
# 打开文件，进行写入文章的全部的小说，文件命名就是“标题.txt”，写的方式&#39;w&#39;,编码方式是&#39;utf-8&#39;
with open("./08novel/{}.txt".format(title_text),&#39;w&#39;,encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
f.write(title_text+"\n")
# for循环获取的article_text 是带有内容的p标签
for article_text in restextlist:
# article_text.get_text()这一个才是p标签，获取其中的内容。换行
f.write(article_text.get_text()+"\n")
print("下载完成---{}---".format(title_text))
print("全部下载完成！")
</p>
　　05.结论：
　　个人记录，初学者入门，学到很多，欢迎交流讨论！
　　技巧:免费关键词挖掘工具有哪些，五款必备工具推荐
　　众所周知，网站关键词分为目标关键词和长尾关键词。目标关键词作为网站的灵魂，定义了网站的中心思想和内容建设与拓展的方向。选择正确的目标关键词就像选择成功之路长尾关键词指的是网站非目标关键词但也能带来搜索流量关键词 , 优化长尾关键词 能够给一个网站带来巨大的流量，挖掘出有用户需求的长尾关键词，就像在成功的路上拥有一辆车！
　　如何快速有效地挖掘出长尾关键词一直困扰着很多SEO初学者。今天追梦人就来告诉大家如何快速有效挖掘长尾关键词，提高工作效率！
　　下面介绍几种方便快捷有效的长尾关键词挖矿方法：
　　1.利用“百度指数”寻找用户需求
　　打开百度索引页（），输入目标关键词，点击查看索引，然后选择需求图。
　　
　　滑动到页面底部以查看热门搜索。
　　根据百度指数展示的需求图以及相关搜索词和热门搜索中上升最快的搜索词，我们可以列出一些比较流行的长尾关键词。
　　2.百度推广客户端-关键词工具
　　百度推广客户端()作为百度搜索推广、网盟推广的利器，不仅给众多SEMer带来了极大的便利，关键词工具也适合SEOer工作中的长尾关键词挖掘. 我们只需要注册（注册地址）并登录百度推广账号就可以使用这个工具（免费）。
　　点击关键词工具，等待弹出对话框，输入搜索关键词，关键词工具会列出相关的长尾关键词，并显示关键词 date 搜索量一般，竞争激烈等！
　　3.利用“词库网络”挖掘长尾关键词
　　()是一个综合性的网站关键词词库，包括最新关键词库、热门关键词库、竞价关键词库、行业关键词 图书馆等
　　
　　选择长尾词库，输入关键词搜索，会为我们列出与目标关键词相关的长尾关键词。并且会显示与目标关键词相关的长尾关键词的数量、索引、搜索趋势、搜索结果、排名第一网站等。
　　4.使用“爱站工具包”-关键词查询
　　爱站Toolkit()是SEOer必备的聚合工具包，汇集了日常SEO工作所需的众多工具，只需注册登录即可使用（免费）。
　　选择关键词挖掘，可以快速有效地挖掘与目标关键词相关的长尾关键词。支持百度索引批量查询和关键词挖掘功能，可快速批量查询导出指定级别索引关键词。关键词挖矿可以挖掘出自爱站打开站点以来的所有数据，并支持关联、过滤等筛选、导出等功能。
　　写在最后
　　还有一些类似的工具，比如：站长助手、追词助手、金花关键词工具等，这里就不一一举例了，只要掌握了以上的工具和方法，你绝对可以满足SEOer的长尾关键词挖掘。 查看全部

　　解决方案:阿里云采集引擎“正式上线，数据采集功能免规则
　　阿里云采集引擎“”正式上线，具备数据采集功能
　　无规则采集器列表算法（采集关注本文四张图，略读文字，看图）
　　将区域电话号码 采集 软件添加为书签 网站 每日更新工具。解决了网站日常维护更新的麻烦问题，特别是全网批量自动采集，让网站内容再也不用为网站发帖发愁了。仔细阅读下面的文字。合集的重点在本文的四张图片中。忽略文字，只看图片。【图1，永远免费，采集】
　　合集要求合集源站不断更新，精选优质内容合集。一方面可以采集频次，另一方面这样的站信息及时，可以保证网站采集到达内容的新鲜度。采集方式有很多种，唯一的目的就是要有质量保证。对于大多数小站长来说，他们只能转化流量，这是我们网站建设的最终目的。【图2，功能丰富，采集】
　　
　　搜索引擎优化是算法技术的运用，网站要有针对性地调整网站结构，合理安排关键词，优化外部资源，提高搜索引擎关键词排名。搜索引擎优化可以将潜在用户精准连接到网站，从而持续获得流量转化，让网站长期输出资源。【图3，自动优化，采集】
　　有人说采集的内容对搜索引擎不是很友好，不容易排名。这不一定是真的。通过文章的精准采集和AI智能处理，采集对搜索引擎更加友好。准确采集器 对于大多数网站，抓取的内容肯定不如手写的原创 内容有效。但是原创一天可以更新多少篇文章呢？毕竟内容制作平台已经转移，不再关注网站。其他几个搜索引擎也互相抓，更不用说小网站了。【图4，高效简洁，采集】
　　因此，由于对捕获的内容进行了更好的后处理，捕获的内容仍然有效。对于严肃而普通的人来说，定位采集夹只会关注 网站 中与本网站内容高度相关的几个特定区域。对于其他类型的网站精度采集器，有更多选项可供选择。凡是触及边缘的都可以抓取，但体量太大，不需要限制抓取到某些站点。采集 这称为平移 采集。
　　
　　通过对搜索引擎算法的研究，搜索引擎不仅根据文本来判断内容的相似度，还根据HTML中DOM节点的位置和顺序来判断。集合总是随着算法的变化而更新，以符合搜索引擎规则。
　　采集夹的作用不仅仅针对采集夹网站，各种cms网站，各种网站类型都匹配。SEO优化合集更适合搜索引擎收录网站，增加蜘蛛访问频率，提高网站的收录。只有 网站 有好的索引，网站 才能有更好的排名。返回搜狐查看更多
　　关键词采集文章引用（关键词双冠有什么好处？为什么很多站长喜欢用关键词）
　　有财云采集器是一个网站采集器，根据用户提供的关键词，自动采集云相关文章发布到用户网站。它可以自动识别各种网页的标题、正文等信息，无需用户编写任何采集规则，即可实现全网采集。内容采集完成后，会自动计算内容与设置关键词的相关性，只推送相关的文章给用户。支持标题前缀、关键词自动加粗、永久链接插入、自动tag标签提取、自动内链、自动图片匹配、自动伪原创、内容过滤器更换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能，用户只需设置关键词及相关需求，即可实现网站全托管、零内容更新维护。网站数量没有限制，无论是单个网站还是一组*敏感*词*网站，都可以轻松驾驭。
　　解决方案:百度网站抓取诊断自动提交工具
　　1.百度网站抓取诊断
　　百度站长如何抓取诊断网站？
　　具体操作过程：
　　1.登录百度站长平台
　　2、搜索服务&gt;抓取诊断（PC端和移动端可根据百度蜘蛛选择抓取提交）
　　3.输入url后缀网站提交
　　4.等待几秒看是否爬取成功，同时可以点击查看蜘蛛爬取页面的html响应
　　如果你做的是站群或者是大量的二级域名通用域名，是不能靠人工批量提交的。这时候可以借助百度爬虫诊断批量提交工具
　　百度站长抓取诊断
　　百度 网站 抓取诊断工具
　　2.更新记录
　　
　　2022-10-24 V5.0
　　1.批量百度cookie提取域名并进行抓取诊断
　　2.自定义爬取诊断提交次数
　　3. 泛站点泛域名支持自定义格式如{当前时间}{字母}{数字}{数字和字母}
　　4、自动调用趣快拍SEO的百度轮播验证码识别接口
　　3.文档
　　1.config.ini配置
　　[config]
;百度旋转打码账号
token=
;单个cookies提交次数
c_times=70
;邮箱
<p>
email=
[adslconfig]
name=宽带连接
user=051043408367
passwd=125980
dbcharset=utf-8
</p>
　　2.文件介绍
　　urltype.txt 通用域名通用目录后缀格式
　　domain.txt格式域名----cookies
　　success.txt域名爬取成功
　　failed.txt 链接失败 查看全部

　　解决方案:如何使用GooSeeker的数据DIY来采集亚马逊商品搜索列表
　　下载软件后，使用GS浏览器访问
　　进入这个页面，我们可以看到很多网站可以是采集，我们先选择电子商务，然后找到亚马逊，亚马逊中国商品搜索列表，然后我们可以看到如下，首先我们需要注意的是，示例页面，首先检查示例页面是否与要求采集的页面结构一致，检查之后，我们就可以在文本框中输入要求采集的URL，并且输入采集的页数，点击获取数据。
　　
　　点击获取数据后，他会自动打开两个爬虫组自动采集采集数据。
　　
　　采集完成后，我们可以查看我的数据中数据采集的状态，如果变成绿色采集，证明数据已经采集完成，稍等打包后的数据变绿后，我们就可以打包下载数据了。
　　解决方案:精准客户手机QQ号采集工具 V2
　　大家好，关于精准客户手机Q号采集工具V2.0绿色免费版，精准客户手机Q号采集工具V2.0绿色免费版功能介绍，很多人都不知道还不知道呢，小乐为大家解答以上问题，现在就让我们一起来看看吧！
　　精准客户手机QQ号采集 该工具可以通过百度搜索到所有精准客户QQ/手机号，进行精准客户营销，大大提高转化率！告别盲目打电话、盲目烧钱的传统推广模式！
　　
　　【指示】
　　1、下载解压得到相关文件，打开软件；
　　2、在“采集链接”相关文本框中填写链接地址为采集；
　　
　　3、然后输入采集的页码；
　　4. 最后点击“开始”。
　　这篇文章就分享到这里，希望对大家有所帮助。 查看全部

　　解决方案:轻创服免规则采集器列表算法有差异吗？
　　免规则采集器列表算法有差异吧，采集效率、稳定性、速度、网络性能等不一样，不是所有第三方软件都支持大规模url抓取的，你可以试试轻创服的免规则采集器，速度快，稳定性好，免编程，很多功能可以拓展。
　　
　　因为免规则抓取器是做免编程，我现在用的免规则采集器还是很好用的。有三种模式可以选择，简单的模式，基于http链接的模式，user-agentallowsallusers的模式；下面的demo做示范，我们用的是基于http链接的模式。
　　在那家付费就用哪家的，老实说主要还是看你买产品的买的那家公司咯，免规则采集器这块，
　　
　　免规则采集器有好有坏，主要看产品质量，免规则抓取器有好有坏，主要看产品质量，免规则抓取器有好有坏，主要看产品质量。重要的事情说三遍，同类型的产品同类型的价格，同类型的产品同类型的质量。上面是一家公司让我们某办事处负责的市场部用的免规则抓取器，我就看看有没有用，好看看。当时我问朋友的，她说这一家的产品质量还可以，不是一家公司用的，其他两家某宝官方旗舰店。
　　免规则肯定是有差异的，要看那家产品质量好，在用免规则也是需要操作才可以，根据我们抓取的效果来看用免规则的还是不错的，产品质量还是比较好，最主要的就是方便灵活，操作简单，抓取速度快，稳定，稳定。 查看全部

　　解决方案:免规则采集器列表算法支持支持localin-depth的跳探测效果
　　免规则采集器列表算法支持支持localin-depth的跳探测效果包括目标区域内变量计算正则匹配用户建立startplot[i]!i或者endplot[i]!=图形画好如下extend["i"]计算segments[i]（此处应该应用原生的glm）下面是实现方法说明:-采集器列表有一个全文列表，可供多个动物采集-根据图形设置全部采集规则-想要提取全部特征可用string.fromarlookup函数-对多个物体或者全部物体的属性加以划分（第一，如果是多物体属性，则采用[[属性]]）这里代码已经在代码库中，你需要的话请自行修改下。今天晚上测试今天晚上未完成试验功能，下周开始一天开发一个新功能---分享到朋友圈。
　　先安卓端获取用户按照图片点赞的分布情况，在收集用户点赞的行为数据，输出一个大概的次数画出来。
　　
　　楼上的基本很全了。不过我个人觉得，用探针获取一些目标区域内的因子，再用fit回归算法预测整个路径，
　　探针采集实时响应的api。
　　
　　使用分布规则卡车起步距离获取完整的起步路径还支持markdown你感兴趣的话可以自己实现一下简单的手机端一个秒采集iphone需要一个安卓一个
　　简单的路径估计在线游戏，
　　同意，现在移动端不都是基于ieee802.11a/b， 查看全部