整套解决方案:南京图灵科技新闻总结：图灵机器人是一家一站式的企业智能解决方案提供商
　　全自动文章采集网源码2020年1月18日百度搜索【南京图灵文化】-小程序专题就可以看到，【图灵机器人—文章采集】就是老传统了，
　　
　　南京图灵科技网址：;param=felation&type=robotics
　　
　　图灵机器人主要是为科技互联网、人工智能、数据挖掘、虚拟现实等企业提供智能编程服务的互联网科技公司，提供云端的自动化的语音和文字的采集和推送服务，同时具备数据包推送推送、文章采集下载、云端一键推送等功能。图灵机器人的产品包括：图灵机器人-智能文章采集、图灵机器人-智能文章推送、机器人文章采集下载，以及其他针对科技互联网、人工智能、数据挖掘、虚拟现实等企业的智能编程产品如：机器人编程宝、图灵机器人x开发板等。
　　感谢您的分享！南京图灵科技新闻总结中说，图灵机器人是一家一站式的企业智能解决方案提供商，只要是会编程，懂得设计就能从事机器人行业，免编程就能从事机器人行业。另外图灵机器人也致力于机器人的ar、ai、自然语言处理、无人机和车联网等前沿领域，通过采集/推送各种智能服务，提升用户体验。另外南京图灵科技认为图灵机器人技术是一家靠谱的公司。截止目前，图灵机器人服务已遍布21家大型外企、138家知名互联网公司，采集了1.15亿篇新闻。 查看全部

　　干货教程:Python完美采集淘宝数据，含完整源代码和视频教程
　　
　　淘宝网安装方法： 1、下载建站程序后，解压，按照里面的教材安装建站。如果你的空间根目录是web，将压缩文件taobaoke.rar上传到db文件夹。如果你的空间根目录是wwwroot，直接上传taobaoke.rar压缩包到wwwroot。上传后在空间后台解压文件（不会解压的可以找空间技术帮忙） 2、将你下载的建站程序（taobaoke.rar）的整个压缩包文件上传到ftp的根目录（最好在本地压缩后再上传，再通过空间解压功能解压） 3、解压后查看根目录下是否有你网站的程序文件（朋友，程序解压后不在根目录下，可以通过ftp的移动功能将文件移动到根目录下） 4. 完成以上所有步骤。网站安装好后，上传网站，直接安装即可。在域名后添加install（域名.com/install） 5.网站安装完成后，进入后台进行设置（在网站登录地址和域名后添加index.php/ tadmin/login） 6.进入后台后首先要做的就是去文章管理--静态生成--生成一个静态页面
　　
　　解决方案:·优采云
伪原创插件api接口代码怎么用
　　伪原创插件api一直用到现在，不过优采云
AI+靠谱，一个基于人工智能的伪原创软件，生成的内容比较原创，有教程
　　1.修改优采云
的PHP环境
　　由于优采云
采集器软件内置的PHP环境问题，使用PHP插件前需要修改优采云
的PHP环境。修改方法非常简单。打开优采云
网站采集软件的安装目录“System/PHP”，找到php.ini文件并打开，找到如下代码。
　　找到php_curl.dll，把前面的分号去掉，改成：
　　修复前：
　　
　　;extension=php_curl.dll
　　修改后：
　　扩展=php_curl.dll
　　即删除分号“;” 保存在最前面，这样优采云
数据采集器就可以正常运行PHP仿插件了。
　　2.插件要放在优采云
插件目录下
　　比如我的本机是：D:\优采云
collector V9\Plugins
　　
　　Q：这个插件的主要功能是什么？
　　回答：优采云
是采集
器。采集后，如果启用插件，采集到的内容会经过插件处理后保存。我们的插件是伪原创的，所以采集
的内容都会伪原创然后保存。
　　三、调试方法
　　首先，按照原来的方法，确保采集规则能够正常运行。
　　然后在正常运行的基础上，选择伪原创插件。 查看全部

　　官方数据:2020年大数据开发岗位数量会突破一百万个！
　　全自动文章采集网源码2020年大数据开发岗位数量会突破一百万个！这是什么概念?2020年的大数据开发岗位会突破一百万个，你担心的就业情况会不会被这个数字打垮？我看未必，你看企业宣传的ai算法招聘岗位数量是只有大数据开发岗位数量的10%，就可以明白，你担心的事情大概率不会发生！下面，小凡将告诉你如何使自己能够完成10%的突破，获得100万岗位，可能是你这一辈子第一次接触到一个行业，未来在行业里有一个好的归宿。
　　
　　下面的这个网址是阿里的人工智能部的网址，分享给大家，供大家对比和分析网站访问速度和数据类别。原文链接：;mid=208328769&idx=2&sn=666d46eed441d555030b6#wechat_redirect我用的是anaconda搭建集群，实现了访问速度的突破。
　　安装python3.5+pandas。对于python3.5，anaconda可以很好满足你对标准库的需求，使用anaconda让你可以很方便的安装和部署第三方库。安装requests、graphviz、beautifulsoup、stackoverflow-react等数据类型，给我等大数据人帮助不小。
　　
　　看到数据数量如此庞大，你又对程序代码不能非常熟悉，想要找到自己职业发展的方向，可能有些疑问，看看我给你的建议。针对大数据，你找的工作是什么样的？大数据工程师多存在在互联网公司，需要有扎实的数据分析、挖掘、机器学习等软件编程基础。既然你是在互联网公司里，那么我的建议是先不要想着先养老，先尽早地转到后端开发岗位上去，先多积累一些后端开发经验。
　　如果你只是想做数据分析或者做数据产品经理，那么以上这些基础知识你可以先不管，毕竟转到后端开发和数据分析的门槛不高，不会有太大的成本，你可以先安心做数据。你的大数据岗位生涯刚开始，我的建议是快速做数据分析和数据产品经理，锻炼下你的数据分析、挖掘和机器学习等基础，为你将来做数据产品提供一些基础。毕竟，即使你在互联网公司里做后端开发，能拥有数据分析的经验，对你将来做数据产品经理帮助会很大。
　　等你有了一些数据分析经验后，可以试着慢慢往前端开发转，从新进入到技术角色中去。每一次转变都是对自己的一次考验，从技术转产品或者产品转技术，都是你个人能力的考验。你已经有了10%的突破，接下来如何高效地工作和发展？接下来我要给你的建议是要看你是否愿意深入到数据分析产品经理这个岗位上去了。如果是，那么你在做任何事情时，都应该要想到将来这个岗位会做什么样的事情，需要什么样的能力，你在每一个领域都要看一看，通过这些知识和经验，可以尽快让你了。 查看全部

　　近期发布:2021最新影视自动采集源码
　　完成功能
　　1.系统设置，包括（站点设置、提示设置、seo设置、API设置、播放器）
　　2.轮播管理，包括（轮播添加、轮播列表、轮播配置）
　　3.资源管理，包括（缓存设置、缓存管理、侵权设置）
　　4.页面管理，包括（导航设置、主题添加、主题列表）
　　5.会员管理，包括（会员列表、卡码生成、卡码列表）
　　
　　6、推广管理，包括（广告添加、广告列表）
　　7、拓展商城
　　八、社会管理
　　功能有待完善（此功能需要继续加油）
　　1.系统设置->播放器编辑
　　2.资源管理->视频管理只写部分
　　3.资源管理->文章管理
　　
　　4.会员管理->会员设置
　　5.社交管理->通讯配置，邮箱设置，消息管理只设置不连接
　　6.第三方接入
　　预防措施
　　1.后台-》页面管理-》导航设置中的全局选项，请不要设置除主题以外的任何页面
　　2、debug模式默认关闭，开启方法在：application/config.php
　　1.设置网站根目录为[public]
　　最新版:BOSSCMS V2.0(中文译为：老板CMS)正式发布啦
　　顺着光，心的方向，脚步的方向，就是距离。
　　BOSSCMSV2.0已经上线，开源、免费、商用的网站管理软件；
　　BOSSCMS（中文译名：老板CMS）是一款基于PHP+MySQL的网站管理系统。系统完全开源、完全免费、安全稳定、易开发、易维护、可商用。系统功能强大，可以帮助用户实现网站的建设和管理，解决企业建站成本高、投资大、周期长的问题，也可以作为很好的基础技术初创公司的框架。使用过程不需要专业的后台技术开发技能，只需使用系统提供的模板标签即可轻松完成网站的开发建设。我们专注于为中小企业提供一套简单易用的网站管理系统解决方案，
　　发行说明
　　重构-系统后台逻辑（详见新版2.0）
　　重构——伪静态规则
　　改造-改造城市分站系统，支持目录和二级域名、友链管理等功能。
　　优化-背景风格新UI界面
　　优化——优化图库管理
　　优化——优化缓存清除功能
　　优化——优化数据库备份，有效减小数据库体积
　　优化 - 优化模板标签编译规则，降低模板制作难度
　　优化-后台操作子窗口界面支持弹出/全屏模式
　　优化-优化后台管理员权限设置
　　优化 - 添加内容管理SEO设置添加关键词参数控制
　　新增 - 增加系统文件检测功能
　　新增 - 增加系统安全体检功能
　　New - 新增后台登录安全机制
　　添加 - 添加用于登录验证的图形身份验证 API
　　新 - 添加自定义 URL 规则
　　新增-支持绑定手机域名
　　新增-加入会员功能
　　新 - 软件产品功能
　　
　　新增 - 添加官方软件商店
　　新增-新增在线客服风格
　　新增-搜索历史统计管理功能
　　新增-专栏nofollow管理功能
　　新增——为列类型添加成员和TAG标签
　　新增-背景主题切换功能
　　新增-新增新闻、产品、新闻、图片等发布内容，支持自定义发布时间、更新时间
　　新增-SEO标题连接符，关键词连接符，可自定义
　　新增-前台上传权限管理功能
　　新增图片/文件防止重复上传功能
　　修复-修复模板公共css和js文件内容图片路径错误
　　去除-系统版权设置功能，增加版权修改工具插件
　　删除-移动菜单管理切换按钮
　　开源说明
　　该系统是 100% 开源和商业化的
　　源码完全开源，用户可通过gitee或官网下载
　　市售的
　　开源许可协议：
　　未经授权可直接用于商业用途，但请尊重开源精神，遵守最终用户许可协议
　　项目演示
　　后台地址：支持查看城市分站系统
　　管理账号：admin/123456
　　安装环境
　　
　　（1）运行环境：Nginx/Apache/Windows IIS，PHP5.6~8.1（推荐PHP8+），MySQL5.0以上；
　　（2）硬件环境：建议CPU内存1核1G，硬盘容量5G，公网带宽1M以上。您可以根据需要选择更好的 CPU 内存、更大的容量和更高的带宽配置。
　　系统特点
　　系统开源：完全开源，完全免费，可商用，源代码完全开源，支持私有化部署；
　　安全维护：版本更新、在线检测、系统体检，团队承诺定期更新维护升级，确保系统安全；
　　标签建站：无需专业后台开发技能或技术人员，只需使用系统提供的模板标签即可轻松建站；
　　海量模板：BOSSCMS通过（软件商城）定期更新模板，降低建站成本，助您快速建站；
　　插件丰富：为适配BOSSCMS更多业务场景，应用插件定期更新，如：AI伪原创插件、微信插件、商城插件等；
　　SEO设置：系统支持自定义全站SEO（TKD），如：栏目、产品、文章、图片、TAG标签等功能；
　　伪静态：系统支持伪静态规则，自定义URL规则，静态后缀，让整个站点html静态化；
　　可视化：系统支持可视化编辑功能，可以通过可视化编辑功能实现对网站内容的快速管理和修改。注意：需要模板支持；
　　城市分站：一键导入城市，支持栏目或二级域名（泛解析），自主设置SEO（TKD）、内容、城市友情链接；
　　丰富的文档：为了让用户更快的使用BOSSCMS系统进行开发，团队会持续更新开发相关的文档，比如标签文档、使用文档、视频教程等。
　　面向对象
　　政务：帮助政企单位快速搭建政务门户和产品技术平台，加快政企项目开发；
　　企业：帮助早期公司或团队快速搭建产品技术平台，加快公司项目开发进度；
　　开发人员：帮助开发人员快速完成外包项目的工作，避免从零开始搭建系统；
　　学习者：初学者可以下载源码进行讨论、学习、交流；
　　文档
　　仓库地址：
　　初学者指南：
　　标签模板开发指南：
　　原生开发指南： 查看全部

　　解决方案:前端智能化实践— P2C 从需求文档生成代码 | D2 分享视频+文章
　　大家好，我们是阿里巴巴淘系技术部的郎叔和卓锋。感谢D2组委会给我们机会在这里分享《前端智能实践——从需求文档生成P2C代码》。
　　狼叔（上图左），Node.js技术布道师，Node全栈公众号运营，曾就职于去哪儿、新浪、网秦，做过前端、后端、数据分析，是全栈技术从业者。出版《狼书（上）更神奇的Node.js》和《狼书（下）Node.js Web应用开发》。加入阿里的三年，主要在优酷PC/H5端实现Node.js从0到1的全栈，使用SSR优化重构网页，构建容灾、发布、灰度等。 SSR 应用程序。是集团内QPS最大的SSR应用。在支持业务的同时，他和群里的同学一起孵化了开源框架egg-react-ssr。2020年，我去了淘宝技术部，开始了前端智能化之旅。我目前负责P2C，是卓峰的合伙人。
　　加入阿里八年的卓锋（上图右），主要负责淘宝天猫、聚划算推广及日常营销业务产品落地，负责天猫、淘宝、聚划算等商家的产品搭建而淘智能UI系统建设和业务落地，相关产品和系统也陆续落地到集团。在过去的一年里，他投身于前端智能领域，致力于Service to Code体系的建设，推动服务端智能代码输出的落地。目前相关系统已有一定雏形，在团队业务范围内进行闭环测试。
　　今天的话题将从四个维度展开，详细介绍P2C产品概念的来龙去脉和我们解决问题的思路。欢迎上车。
　　因为今天的话题是去年甄延坤（甄子）在D2的前端智能实践分享的延续，所以在说我们的话题之前，先介绍一下阿里前端智能实践的整体布局。下面这张大图可以分三部分来理解：
　　说到D2C，我们先来回顾一下应用D2C能力的Imgcook产品目前的发展状况。从下图可以看出，Imgcook的开发数字相当可观，应用覆盖了2020年双十一会场90%+的模块开发，可用率达到79.26%，需求吞吐量增加了1.5~2倍，为前端研发带来实质性的效率提升。
　　但是，提高效率并不意味着完全取代前端人工开发。从79%这个数字可以看出，还有21%的代码输出率没有达到，79%这个数字从2019年到2020年也没涨多少，看来D2C已经到了瓶颈阶段.
　　但是，经过我们的研究发现，事实并不是D2C的能力已经到了极限，而是从Design视觉稿中挖掘出来的代码输出信息已经到了极限。对于剩下的21%的代码输出信息，我们发现需要从产研环节获取信息。只能从上游产品经理（PD，Product Designer）的PRD（Product Requirement Document）中获取。
　　因此，我们将上游链路的输入扩展到PRD环，PD产生的PRD兼顾了前端下游链路的代码输出；同时，前端与前端之间的代码输出边界已经不是那么清晰了（很多前端代码其实也可以放在后端BFF（Backend for Frontend）层，比如初始数据的现场处理），所以我们这里也将输出延伸到下游链路的后端。
　　因为我们把产研环节上的输入输出延伸到了上下游环节，理论上我们所做的工作也发生了根本性的变化，从原来的设计即代码（D2C）变成了需求即代码（P2C） )，需求即生产，将多种产研角色纳入我们的产研工作台，形成多角色在线协作。通过这种分频，理论上会进一步提高码率。
　　所以这就是P2C（PRD to Code）的由来。我们期望通过P2C进一步提升产研交付速度，为PD提供端到端的产品交付能力，间接提升PD的业务KPI，助力业务增长。因此，我们可以看到，与D2C相比，P2C的目标用户发生了本质的变化（从设计师、开发者到PD）。基于这一点，我们对P2C的产品设计理念做了以下三点约束：
　　以设计稿为准，无需过多介绍。应用D2C能力的Imgcook已经是一个很好的例子。那么如何设计“标记”和“代码输出”呢？下面依次介绍。
　　首先介绍一下P2C的标签。要想知道标签怎么设计，就必须提前知道PD是个什么样的人，他们是如何工作的。
　　从PD的日常工作调研中发现，PD是一个聪明有趣但不规范的工作组。他们没有很多具体的可以标准化的工作内容，通常会在产研环节上消耗大量的沟通。产品经验的传承也是错的，写的PRD文档没有具体的标准，五花八门，所以写的PRD的下游作用不是很好。写这样的PRD对于PD来说已经是一种负担和痛苦了。
　　PD非常擅长产品业务定义（比如，什么是“买贵了，必须付钱”，什么是“冰点价”）。这是除PD以外的其他角色所不具备的能力。例如，设计师在设计稿中能够表达的商业信息是非常有限的。
　　所以P2C标注的工作就是根据PD的痛点和角色特点来设计。我们希望通过以下四点帮助PD完成产品需求的定义。
　　所以，通过以上步骤对P2C产品进行了探索之后，我们对P2C产品的定位也更加清晰了。总结一下，如下图，P2C在D2C的基础上，要兼顾业务意义的定义和代码输出的绝对提升。这就是P2C的产品使命。
　　因此，整个P2C标签系统是如下结构设计。基于设计稿的Canvas画布为PD提供了基于逻辑点的标注操作面板，非常直观方便，辅助PD定义产品需求。
　　那么这里可能有人会问，为什么不给PD一个PRD文档编辑器来输入需求呢？
　　我们尝试过这样的解决方案，甚至尝试过不止一种解决方案，但过去的失败告诉我们，我们使用 100% 纯自然语言来描述需求。虽然对于PD是可行的，但是对于代码输出是不可行的，至少目前学术界的NL2Code 业界的问题还没有很好的攻克，所以这对P2C不好，纯自然语言描述不如像这种基于设计稿的标注一样直接简洁。所以，目前这套标签的产品设计，也是我们在经历了各种失败之后，非常适合PD并且可行的一条路径。
　　
　　那么PD到底是怎么标注的呢？运作模式是什么？
　　下面两张图是在P2C中标注该产品能力的具体设计思路，供大家参考。
　　其背后是一套上下滚动钻取的交互设计理念。同时，如果PD在P2C推荐的标注点（逻辑点）列表中找不到自己需要的标注点，P2C也会为其提供自定义工单链接，方便定义需求。工单背后是通过人工和机器学习来定义和训练PD定义的需求，后面会介绍。
　　因此，从PD的角度来看，需求的完整迭代流程如下图所示（图中S2C赋能可以理解为P2C背后的智能编码能力，后面会提到），创建需求从创建到标注 从制作一个完整的PRD文档和可以预览上报的预览demo，到视觉稿的更新升级，如何用图搜图（即搜图） stock label information by image)以库存为基础进行迭代，完整展示了需求迭代的全过程。
　　第二张图是以真实的产品需求为例，完成整个产品迭代过程背后的一些具体技术过程，比如“布局识别”、“各种逻辑点的识别”等。
　　从上图我们基本可以看出获取逻辑点的方式有3种，如下图所示：
　　总的来说，有了这三部分信息，就可以确定全量的逻辑点，同时利用这些丰富的逻辑点来一步步指导标注，通过标注自动更新逻辑点，最后通过选择的逻辑点和标注信息生成代码。
　　说了这么多，可以看出逻辑点和标签之间是有关系的（上面说的逻辑点是用来拟合标签的），标签信息的粒度也直接决定了逻辑点被编码的可能性。效果，简单来说，粗略的标注，比如用自然语言来标注，对于逻辑点的输出并不理想（当然这部分的能力我们也在研究）；更细化的标签，比如KV形式，对于逻辑点的输出肯定是最好的，但是对于PD来说挑战太大了。要求PD做完形填空题时，工作方法死板、不灵活。PD不喜欢这种工作方式。
　　所以PD喜欢的理想标注状态是0标注（即在产品需求的迭代过程中，不对存货中已经标注的信息进行重复标注，甚至跨产品重复标注），这标签未来的发展方向是通过P2C智能化手段来实现这一目标；同时借助逻辑点与标签的映射关系，可以实现0标签化，即必须先实现库存逻辑点迭代的0研发（即在产品迭代过程中）其中，借助智能能力，可以对存量逻辑点进行细微修改，形成迭代所需的新逻辑点，甚至可以复用生成跨产品、跨技术的逻辑点），
　　因此，从0标注、0研发的角度来看，P2C产品从现在到未来的发展路径基本符合以下发展规律（如下图所示）：
　　说完上面“标签化”的产品设计流程，下面我们来关注一下“代码外”的产品设计流程。
　　在说代码之前，我们还需要关注一下在当前版本的D2C中使用逻辑点生成代码的实现过程。
　　如下图所示（图中的视频可以从文章顶部的实况视频中查看），我们借助视觉稿插件对视觉稿进行了一些额外的标注，然后导出到Imgcook workbench，然后开发者需要在Imgcook中编辑可视化草稿，将可视化草稿中的逻辑点信息输入到逻辑库中，逻辑点信息包括两部分：逻辑点的标识和表达，使得当设计稿导入到Imgcook工作台后，视觉稿中可能存在的逻辑点可以立即被识别出来。
　　以上过程就是D2C使用逻辑点实现代码输出的完整过程。可见，用户角色就是开发者，这是与P2C的本质区别。P2C是面向PD的，所以PD不可能进行逻辑点。预定义和应用。
　　但无论D2C还是P2C，在代码输出的实现环节设计上，都可以抽象为“逻辑意图的识别”和“逻辑意图的表达”两部分，即从识别到“逻辑意图”（逻辑点）），然后根据“逻辑意图”表示为真正的逻辑代码。
　　但是，与D2C相比，P2C需要升级的恰恰是“识别”和“表达”这两个过程：
　　以上就是在“code out”环节对原有D2C逻辑点的标识和表达进行升级的来龙去脉。
　　那么新版逻辑点是如何在上游注解和下游数据/代码之间进行交互的呢？
　　具体过程可以如下图所示。简单来说，就是借助上述标注信息，寻找可能的逻辑点。逻辑点背后分为前端逻辑点和后端数据逻辑点，有了PD信息标注的逻辑点约束，就可以真正的码字了。
　　
　　所以，总结一下，从D2C到P2C，升级的主要内容就是下图中橙色到紫色和深紫色的部分：橙色部分是原来的D2C出站链接；紫色和深紫色是当前P2C代码输出链接，在深紫色部分可以看到服务端代码部署的功能节点，比如FaaS代码部署。这里顺便也提一下，P2C在服务器上的部署是冗余部署的，因为算法提供给PD的逻辑点推荐信息很大程度上是有近似解的，所以只采用多套方案进行冗余部署。预览效果以确定最终需要的效果。
　　识别的升级上面说了，下面简单介绍一下逻辑点识别的算法设计方案，让大家进一步了解这次升级的意义。
　　具体如下图所示，通过多模态信息的输入，可以进行综合的语义理解，提高语义识别的准确率。
　　例如，以右边的“￥4999”图片为例，当文字和文字周围的信息，以及文字的大小、颜色、长度、粗细等信息作为输入时算法模型，通过信息的嵌入，经过降维、尺度归一化等操作，得到部分语义特征的标签信息，最终确定“￥4999”的语义为“618促销商品活动价” .
　　上面提到了出码环节逻辑点升级的设计和实现过程，接下来我将介绍逻辑点在P2C产品领域的未来阶段规划，让大家进一步了解，原来的逻辑点 点的设计是为未来0研发打下基础的起点。
　　具体如下图所示：
　　理想是美好的，我给你举个现实的具体例子。以下是我们生产中的一些演示案例。分钟）；左边是逻辑点的中文输入，输出是逻辑点的代码，这也是我们正在攻关的研究课题——NL2Code。
　　然而，我们对NL2Code的学术研究还处于起步阶段，涉及数理逻辑、机器学习、软件工程、语言学、信息论等学科的大量知识。门槛很高，学术界在这方面的研究也很有限。在工程中使用的解决方案很少见。目前，我们正在与国内外各大高校进行产学研深度合作，希望能在NL2Code领域产生一些根本性的进展，能够服务于工程化生产，为P2C带来更深层次的效率收益。
　　当然，我们的学术产出是通过学术论文阶段性的传递给大家，希望能带动整个前端行业的智能化。
　　最后说一下P2C的产品展望。
　　在谈前景之前，我们先来回顾一下今天所谈的内容。
　　今天我们先介绍一下P2C是怎么来的，然后介绍一下P2C中两个非常重要的产品环节的产品设计，一个是“标记”，一个是“逻辑点”。借助“标记”，我们采集
了一份完整的需求信息，借助“逻辑点”，我们可以找到需求编码的中间桥梁，借助“标记”和“数据采集
” logic points”，我们可以找到训练“需求意图-服务代码”模型的基础数据，借助这个模型我们走完了整个需求即代码交付过程。
　　同时我们也介绍了P2C是生长在D2C肩膀上的产物，所以D2C原有的产品能力并没有浪费，而是作为P2C的基础设施。当然，让前端应用P2C中的算法，也非常依赖底层Pipcook提供给前端的算法框架能力。所以P2C的建设也非常感谢D2C和Pipcook能力的布局和建设。
　　最后，展望P2C。P2C的能力在这一年正在业务中打磨。计划于明年4月提供更加PD友好的体验式交付平台，并计划于明年10月开放公测。
　　最后，大家有什么问题可以在下面的群里交流。同时也欢迎大家使用我们的产品，参与我们产品社区的建设。此外，我们持续保持对外招聘，欢迎小伙伴加入我们，共同打造未来的前端产品。
　　谢谢你们！谢谢D2！
　　更多内容请参考
　　阿里巴巴前端智能掘金社区：
　　第十五届D2前端技术论坛PPT合集出炉，立即获取
　　关注“阿里巴巴F2E”
　　回复“PPT”一键获取会议完整PPT
　　解决方案:关键词一键生成文章 关键词提取工具手机
　　发送语言
　　昨天说到JOJO，小山推荐了一个叫“漫画人”的看漫画的APP。JOJO的和声速度比较快，浦泽直树的漫画比较全，喜欢的朋友可以下载。
　　人工智能已经进入我们的生活。同时，它还渗透到媒体行业，如变脸、变声、变背景。今天小山说的是人工智能文章，俗称AI伪原创工具。
　　它是新媒体行业（如互联网垂直领域搜索引擎优化、新媒体和文案）的软文生成工具。AI伪原创颠覆行业传统写作模式。它首先利用爬虫技术采集同行业数据，然后通过深度学习：自然语言处理（NLP）进行分析和语义分析，并利用指纹索引技术精准推荐用户需求。相关内容、智能伪原创和相似度检测分析，让软件编写和工具简单、高效、智能。伪原创，一个AI伪原创，采集
的文章结合原创测试，写一篇伪原创文章，写出从互联网到互联网的生态链。
　　如今，网络小说依托这一工具，繁衍到各种自媒体和小说网站。别奇怪，闲鱼上兜售的文章你应该看看去写和润色。你在哪个领域，比如情绪的作者？他有几千篇情感文章，他会随便拿出几段，一传假文章就卖给你。当然这里也有人写的很好，但是输出速度没法比。
　　下面小山分享几个网站，都是从网上复制粘贴的假文章工具网站。
　　1、极知AI-CRP人工智能内容改写平台
　　
　　AI-CRP 是一种一键式文章改写工具，可让任何文章立即改写以生成独特的内容。这款 AI 改写工具通过数据学习自动更改内容。您只需输入您要处理的内容，点击“智能改写”，稍后您将获得新的改写内容。
　　2. 优采云
AI智能写作
　　优采云
猫中文语义开放平台提供简单、强大、可靠的中文自然语言分析云服务。猫猫团队致力于打造最好的中文语义分析技术。通过自主研发的中文分词、句法分析、语义联想和实体识别技术，结合积累的海量行业语料库，为企业和开发者提供简单、强大、可靠的中文语义分析云API。
　　3.勺子捏AI智能伪原创工具
　　" />
　　大作家写作利器：分析伪原创文章中的词义，利用人工智能找出可替换的词，用户可以选择合适的词进行替换，快速写出原创文章
　　伪原创工具：根据用户个性化写作目的，通过智能语义和大数据分析技术，快速自动生成文章，提高文章写作效率
　　自动摘要：根据用户的个性化写作目的，通过智能语义和大数据分析技术，帮助用户快速提取文章摘要
　　关键词提取：根据输入的文本内容，智能提供文本关键词提取等工作，大大提高文本处理效率
　　/wzwyc.jhtml
　　
　　4.爱写SEO伪原创
　　在线伪原创工具是SEOER非常有用的工具。它是一个生成原创和伪原创文章的工具。借助伪原创工具，可以将网上复制的文章瞬间变成自己的原创文章。本平台专为谷歌、百度、搜狗、360等大型搜索引擎收录而设计，通过在线伪原创工具生成的文章将更好地被搜索引擎收录和收录。在线伪原创工具是网站编辑、站长、SEOER的必备工具，也是网站优化工具中不可多得的利器。
　　5.在最后说
　　看完这些网站，你是不是也想打造属于自己的智能AI伪原创生成工具呢？
　　测试页面：
　　开源地址：
　　搭建很简单，需要PHP7+，支持curl，然后下载源码上传到自己网站的根目录下。
　　如果喜欢小山的文章，请关注并转发。您的支持是我前进的动力。 查看全部

　　解决方案:从3D人脸到自动驾驶，CVPR2020十个顶级开源数据集
　　↑ 点击蓝字关注集事平台
　　作者丨gloomyfish来源丨OpenCV学院编辑丨机师平台
　　极地市场指南
　　CVPR 2020 论文于 6 月全面开放下载。本文主要总结了CVPR2020上最有用的十个开源数据集，包括人脸相关检测和自动驾驶三个。文章附上相关下载地址，方便大家理解和学习。>>
　　CVPR2020 数据集
　　CVPR2020上最有用的十大开源数据集，用数据打造更好的人工智能，数据搬运工永远不应该缺席！以下是对十个数据集的各自解释：
　　01 面容
　　一个收录
18,760 个高质量 3D 人脸模型的大规模高质量 3D 人脸数据集，采集
了来自 938 名志愿者的 20 个表情。这种数据训练可以从单个图像预测 3D 人脸的细节。适用于非商业开源项目。
　　数据集下载地址：
　　02 绿洲
　　全称是open single-image surface labeling，是一个大规模的单图像三维表面数据集。该数据集使用了 140,000 张互联网图像，这些图像经过人工标注以实现 3D 表面的像素级重建。该数据集可以帮助研究人员进行深度估计、3D 表面重建、边缘检测、实例分割等。
　　
　　03 Waymo开放数据集
　　来自谷歌母公司子公司 Waymo 的大规模、高质量、自动驾驶数据集。数据收录
大量高质量的人工标注的3D和2D图像，包括1150个场景，涵盖雷达和摄像头导航数据、城市和乡村道路。
　　数据集下载地址：
　　04 人脸关键点数据集
　　来自 Google Landmarks Dataset v2，一个大规模图像检索和识别基准数据集。采集了20W人的500W数据。
　　下载地址如下：
　　05 精品健身房
　　基于细粒度动作理解的分层视频数据集是香港中文大学主要针对动作识别领域的研究需要而开发的大规模、高质量的动作细粒度识别数据集。数据集标注了动作和子动作两个层次，具有三个层次的语义和多个不同层次的语义。
　　下载地址如下：
　　06更深的取证
　　大规模人脸伪造检测数据集是迄今为止最大的人脸伪造检测基准数据集，拥有60,000个视频和总共1760万帧真实世界人脸，是当前时期其他类似数据集的十倍。
　　
　　下载地址如下：
　　07亨比
　　一个新的大规模多视角人类表情数据集，其中收录
自然服装中人类表情的多个视角。该数据集的主要目的是帮助更有效地学习和重建人体。它是 MPII-Gaze、Multi-PIE、Human3.6M 和 Panoptic Studio 数据集对这些数据集的补充。
　　08COCAS
　　这是最有趣的数据集。我们都知道在行人RID的场景下，很多算法在换衣服的时候都会失效。事实上，这方面的研究一直在进行。该数据集是大规模的换衣行人重识别数据。放。为每个人提供多张不同衣服的照片。总结了5266个人的62382张身体图像，每个人有5∼25张图像和2∼3种不同的衣服。
　　09小提琴
　　Video and Language Inference，一个全新的大型数据集，共有15,887个视频片段，收录
95,322个视频假设对，超过582小时的视频内容丰富，时间跨度大。主要来自热门电视剧、电影剪辑、YouTube。
　　下载链接：
　　10个场景
　　自动驾驶多模态数据集是第一个在多个自动驾驶场景下配备全自动驾驶传感器的数据集，包括六个摄像头、五个雷达和一个激光雷达，并且是360全景图。已使用1000个场景，每个场景有8秒视频，包括23类物体的3D轮廓和标注的8个属性类别，标注信息量是KITTI数据集的7倍，图像数据量是KITTI数据集的100倍，拥有最大规模的3D标注箱数据。
　　下载链接：
　　分享:【使用selenium实现站长素材图片采集】的更多相关文章
　　python爬虫、selenium和phantomJS的图片懒加载
　　
　　一、什么是图片懒加载在网页中，经常会用到图片，图片需要消耗大量的流量。一般情况下，浏览器会解析整个HTML代码，然后从上到下依次加载
　　
　　如果页面很长，隐藏在页面底部的图片实际上已经被浏览器加载了。如果用户不向下滚动页面，就看不到这些图片，相当于浪费了图片的流量。所以，淘宝网京东是一个流量巨大的电子商务公司，产品介绍页肯定有很多图片。因此，这些页面上的图片是“按需加载”的，即在用户滚动页面时加载图片。当网速非常快的时候... 查看全部

　　技术文章:PTCMS全自动采集小说网站源码
　　ptcms，这个你应该听说过，多用于小说，由thinkphp内核框架编写，有电脑pc，wap移动端，模板仿小说模板蜻蜓听书/四色风格
　　后台也自带采集规则，你可以在后台启用，也可以自己添加更新。
　　模板添加了百度语音，可以实现在线听小说的模式！
　　
　　固定站点地图，下载小说模式。
　　源码支持nginx、apache、iis、tool文件夹下的伪静态文件
　　新建mysql数据库后导入ptcms.sql，然后修改数据库信息/application/common/config.php
　　
　　源代码截图：
　　技术文章:【PHP源码】网站SEO文章伪原创在线天生网站源码
　　细节
　　SEO文章在线伪原创网站源码SEO在线伪原创对象php伪原创程序在线同义词交换对象源代码伪原创代笔网站源代码下载
　　源代码每周开发两次。功能是伪原创在线SEO。源代码没有漏洞，没有问题。
　　SEO在线伪原创工具源码主要功能介绍
　　1.支持文章在线伪原创功能
　　
　　2.支持关键词交换预览
　　3、有独立的后盾
　　4.支持乘客提交和交换关键词（后台可以审核用户提交的关键词）
　　5.完全开源，无后门，支持二次开发
　　6、网站分析：使用php语言独立开发utf-8编码
　　7、适合工具类网站的运营朋友。
　　
　　专注建设：
　　1.解压下载的压缩包，然后重新压缩上传到服务器
　　2.选择php版本5.6
　　3.输入域名/install进行搭建
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　　解决方案:【美图网自动采集】2020
　　【美图自动采集
　　】2020.07最新升级+美颜写真手机壁纸+全PHP自动采集网站源码
　　
　　源代码介绍及安装说明：
　　正则表达式：获取美图壁纸、网站标题、联系方式、站点网址等信息 在 /core/core 中设置文件头.php
　　文件
　　
　　【美图自动采集
　　】2020.07最新升级+美颜写真手机壁纸+全PHP自动采集网站源码
　　解决方案:航空发动机数据采集和监测方法、装置和系统、存储介质与流程
　　1.本公开涉及航空发动机领域，特别涉及一种航空发动机数据采集和监测方法、装置和系统、存储介质。
　　背景技术：
　　2.由于航空发动机构件复杂，试验、试车阶段及发动机运营阶段所需的信号测点较多，发动机从开始服役到寿命终止的数据采集
历时也较长。“长期、多测点、高频”的采样将产生海量的监测数据，给数据的传输、存储及数据分析带来了巨大的压力。
　　3.同时，相关技术的数据采集系统受香农采样定理的限制，采集到的测试数据通常收录
大量的冗余成分，干扰故障特征的提取，大大增加了排故难度。
　　技术实现要素：
　　4.相关技术的数采监测系统存在如下的一些技术问题：采集监测数据巨大，数据传输及存储压力较大；受冗余成分干扰，故障特征提取难度较大的难题。
　　5.鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种航空发动机数据采集和监测方法、装置和系统、存储介质，能够在数据采集时完成对数据规模的压缩，可以有效提升数据传输、分析及处理的效率。
　　6.根据本公开的一个方面，提供一种航空发动机数据采集和监测方法，包括：
　　7.基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典；
　　8.基于特征字典域对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号；
　　9.对仅收录
故障特征的稀疏信号进行传输和存储。
　　10.在本公开的一些实施例中，所述航空发动机数据采集和监测方法还包括：
　　11.建立航空发动机故障特征数据库，其中，数据库内收录
不同故障类别的特征信息。
　　12.在本公开的一些实施例中，所述基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典包括：
　　13.采用智能算法学习数据中的特征信息形成字典原子，其中，特征信息收录
时间、相位、幅值和频率等特征信息；
　　14.基于矩阵运算原理对字典原子进行组合，构建收录
不同故障类别的特征字典，其中，每一类故障特征对应一种字典原子。
　　15.在本公开的一些实施例中，所述基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典包括：
　　16.对不同种类的数据库信息采用标记模式进行智能化学习，通过模块标记实现不同故障区域化字典的建立。
　　17.在本公开的一些实施例中，所述基于特征字典域，对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号包括：
　　18.通过传感器完成指定工况下原创
采集信号的信号采集；
　　19.借助特征字典，对原创
采集信号进行稀疏处理，获取稀疏信号；
　　20.通过压缩感知算法，对稀疏信号进行压缩采样，提取出稀疏信号中的特征成分，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　21.根据本公开的另一方面，提供一种航空发动机数据采集和监测方法，包括：
　　22.接收并存储数据采集端发送的仅收录
故障特征的稀疏信号，其中，数据采集端基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典，并基于特征字典域对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　23.在本公开的一些实施例中，所述航空发动机数据采集和监测方法，还包括：
　　24.基于特征字典与优化重构算法，对仅收录
故障特征的信号进行优化重构；
　　25.基于重构信号完成故障诊断。
　　26.在本公开的一些实施例中，所述基于特征字典与优化重构算法，对仅收录
故障特征的信号进行优化重构包括：
　　27.对仅收录
故障特征的稀疏信号进行智能化重构，采用优化算法匹配与特征字典相关的信号成分。
　　28.在本公开的一些实施例中，所述采用优化算法匹配与特征字典相关的信号成分包括：
　　29.对仅收录
故障特征的稀疏信号的非零值与特征字典中相同的故障特征成分匹配，以完成故障信号的重构，其中，重构的故障信号收录
了故障特征频率、相位、幅值等特征信息。
　　30.在本公开的一些实施例中，所述基于重构信号完成故障诊断包括：
　　31.基于重构信号完成故障特征提取、故障模式识别、故障的分类及定位中的至少一项。
　　32.在本公开的一些实施例中，所述基于重构信号完成故障的分类及定位包括：
　　33.将重构信号中幅值高于预定值的故障类别，作为待测故障的故障类别，实现故障定位。
　　34.根据本公开的另一方面，提供一种数据采集端，包括：
　　35.特征字典构建单元，用于基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典；
　　36.稀疏信号获取单元，用于基于特征字典域，对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号；
　　37.传输存储单元，用于对仅收录
故障特征的稀疏信号进行传输和存储。
　　38.在本公开的一些实施例中，所述数据采集端用于执行实现如上述任一实施例所述的航空发动机数据采集和监测方法的操作。
　　39.根据本公开的另一方面，提供一种数据分析终端，包括：
　　40.稀疏信号接收单元，用于接收并存储数据采集端发送的仅收录
故障特征的稀疏信号，其中，数据采集端基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典，并基于特征字典域对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　41.在本公开的一些实施例中，所述数据采集端用于执行实现如上述任一实施例所述的航空发动机数据采集和监测方法的操作。
　　42.根据本公开的另一方面，提供一种计算机装置，包括：
　　43.存储器，用于存储指令；
　　44.处理器，用于执行所述指令，使得所述计算机装置执行实现如上述任一实施例所述的航空发动机数据采集和监测方法的操作。
　　45.根据本公开的另一方面，提供一种航空发动机数据采集和监测系统，包括如上述任一实施例所述的数据采集端、和如上述任一实施例所述的数据分析终端。
　　46.根据本公开的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的航空发动机数据采集和监测方法。
　　47.本公开能够在数据采集时完成对数据规模的压缩，可以有效提升数据传输、分析及处理的效率。
　　附图说明
　　48.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
　　49.图1为本公开航空发动机数据采集和监测方法一些实施例的示意图。
　　50.图2为本公开航空发动机数据采集和监测方法另一些实施例的示意图。
　　51.图3为本公开航空发动机数据采集和监测方法又一些实施例的示意图。
　　52.图4为本公开航空发动机数据采集和监测方法又一些实施例的示意图。
　　53.图5为本公开一些实施例中故障定位方法的示意图。
　　54.图6为本公开数据采集端一些实施例的示意图。
　　55.图7为本公开数据分析终端一些实施例的示意图。
　　56.图8为本公开航空发动机数据采集和监测系统一些实施例的示意图。
　　57.图9为本公开计算机装置一些实施例的结构示意图。
　　
　　具体实施方式
　　58.下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
　　59.除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
　　60.同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
　　61.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
　　62.在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
　　63.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
　　64.图1为本公开航空发动机数据采集和监测方法一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开航空发动机数据采集和监测系统或本公开数据采集端执行。该方法包括以下步骤：
　　65.步骤11，基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典。
　　66.在本公开的一些实施例中，在步骤11之前，所述航空发动机数据采集和监测方法还可以包括：建立航空发动机故障特征数据库，其中数据库内收录
不同故障类别的特征信息。
　　67.在本公开的一些实施例中，所述建立航空发动机故障特征数据库可以包括通过智能化算法学习运营及试验过程中的各类故障数据，建立航空发动机故障特征数据库，随着运营数据的增多，数据库不断更新。
　　68.在本公开的一些实施例中，步骤11可以包括：采用智能算法学习数据中的特征信息形成字典原子，其中，特征信息收录
时间、相位、幅值和频率等特征信息；基于矩阵运算原理对字典原子进行组合，构建收录
不同故障类别的特征字典，其中，每一类故障特征对应一种字典原子。
　　69.在本公开的一些实施例中，步骤11可以包括：对不同种类的数据库信息采用标记模式进行智能化学习，通过模块标记实现不同故障区域化字典的建立。
　　70.步骤12，基于特征字典域对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　71.在本公开的一些实施例中，步骤12可以包括：通过传感器完成指定工况下原创
采集信号的信号采集；借助特征字典，对原创
采集信号进行稀疏处理，获取稀疏信号；通过压缩感知算法，对稀疏信号进行压缩采样，提取出稀疏信号中的特征成分，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　72.在本公开的一些实施例中，所述指定工况可以为发动机运营、发发动机试验过程、试车阶段的各种工况。
　　73.步骤13，对仅收录
故障特征的稀疏信号进行传输和存储。
　　74.基于本公开上述实施例提供的航空发动机数据采集和监测方法，采用机器学习算法构建特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典；通过智能化、稀疏化算法的嵌入，实现了发动机监测信号、故障信号的压缩采样与稀疏表示，使得发动机数据在传输过程中仅传输收录
特征信息的数据。
　　75.本公开上述实施例基于故障数据库，采用智能算法学习各类故障特征信息，形成特征数据，借助矩阵运算构建特征字典，以该字典域下对信号进行稀疏化处理。
　　76.本公开上述实施例通过对数据的压缩采样与稀疏表示，有效去除冗余、降低数据干扰成分、缓解数据传输及存储的压力，降低了数据分析与管理的成本。
　　77.图2为本公开航空发动机数据采集和监测方法另一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开航空发动机数据采集和监测系统或本公开数据分析终端执行。该方法包括以下步骤：
　　78.步骤21，接收并存储数据采集端发送的仅收录
故障特征的稀疏信号，其中，数据采集端基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典，并基于特征字典域对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　79.步骤22，基于特征字典与优化重构算法，对仅收录
故障特征的信号进行优化重构。
　　80.在本公开的一些实施例中，步骤22可以包括：对仅收录
故障特征的稀疏信号进行智能化重构，采用优化算法匹配与特征字典相关的信号成分。
　　81.在本公开的一些实施例中，所述采用优化算法匹配与特征字典相关的信号成分的步骤可以包括：对仅收录
故障特征的稀疏信号的非零值与特征字典中相同的故障特征成分匹配，以完成故障信号的重构，其中，重构的故障信号收录
相位、特征频率、幅值等信息。
　　82.步骤23，基于重构信号完成故障诊断。
　　83.在本公开的一些实施例中，步骤23可以包括：基于重构信号完成故障特征提取、故障模式识别、故障的分类及定位中的至少一项。
　　84.在本公开的一些实施例中，所述基于重构信号完成故障的分类及定位的步骤可以包括：将重构信号中幅值高于预定值的故障类别，作为待测故障的故障类别，实现故障定位。
　　85.基于本公开上述实施例提供的航空发动机数据采集和监测方法，取代了以“原创
数据”开展故障诊断的模式，通过智能化的特征学习与优化重构，以重构后的特征信号开展故障诊断，从而有效降低了信号中噪声等冗余成分、提升了故障诊断效率。
　　86.本公开上述实施例降低了多种故障同时发生时“故障定位与分类”的难度，通过智能化特征学习，可同时匹配不同类别故障，实现故障模式的自动识别，有效提升故障诊断效率。
　　87.图3为本公开航空发动机数据采集和监测方法又一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开航空发动机数据采集和监测系统执行。该方法包括以下步骤：
　　88.步骤31，建立特征数据库。
　　89.在本公开的一些实施例中，步骤31可以包括：通过智能化算法学习运营及试验过程中的各类故障数据，建立航空发动机故障特征数据库，随着运营数据的增多，数据库不断更新。
　　90.在本公开的一些实施例中，步骤31可以包括：基于故障数据库，采用智能算法(如机器学习、k-svd、神经网络等)学习各类故障特征信息，形成特征数据库。
　　91.步骤32，建立特征字典。
　　92.在本公开的一些实施例中，步骤32可以包括：基于故障特征数据库，采用智能算法学习数据中的特征信息，信息收录
：时间、相位、幅值、频率等，形成字典原子，基于矩阵运算原理对字典原子进行组合(每一类故障特征对应一种字典原子)，构建收录
不同故障类别的特征字典，字典中仅收录
典型故障特征。
　　93.步骤33，压缩采样。
　　94.在本公开的一些实施例中，步骤33可以包括：针对发动机试验、运营或其它工况条件，在数据采集端，搭建压缩采样模型：首先将发动机故障特征数据库、智能化稀疏表示、压缩采样算法嵌入至数采系统中；然后传感器完成信号采集，采集的同时借助特征字典，对信号进行稀疏处理，获取稀疏的信号；最后对稀疏的信号进行压缩采样，提取出稀疏信号中的特征成分，即非零值(收录
非零值时序、相位、幅值、频率等信息)，在传输过程中仅传输收录
故障特征的稀疏成分。
　　95.步骤34，数据传输。
　　96.在本公开的一些实施例中，步骤34可以包括：对压缩数据进行传输与存储，即时序、相位、幅值、频率等故障特征信息的传输与存储。
　　97.步骤35，信号优化重构。
　　98.在本公开的一些实施例中，步骤35可以包括：在数据分析终端对信号进行分析处理，由于传输的稀疏信号是在第32步的故障特征域下表示的结果(原理等同于傅里叶域、傅里叶变换与逆变换)，因此，基于特征字典与优化重构算法，对信号进行优化重构，获得时域序列的信号，该信号重构回原创
数据的特征成分，其它冗余成分仅收录
相位信息即幅值为零。
　　99.步骤36，故障诊断。
　　100.在本公开的一些实施例中，步骤36可以包括：基于重构信号完成故障诊断，如故障特征提取、故障模式的识别，故障的分类及定位等，以此实现高效、智能化诊断。
　　101.基于本公开上述实施例提供的航空发动机数据采集和监测方法，通过对数据的压缩采样与稀疏表示，有效去除冗余、降低数据干扰成分、缓解数据传输及存储的压力，降低了数据分析与管理的成本。
　　102.本公开上述实施例通过智能化重构稀疏信号，有效增强故障特征信息，提升故障诊断效率，降低排故成本。
　　103.本公开上述实施例通过对多种故障的智能化特征学习，可实现不同类别故障模式的自动识别，提高故障诊断精度，降低排故成本。
　　104.图4为本公开航空发动机数据采集和监测方法又一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开航空发动机数据采集和监测系统执行。该方法包括以下步骤：
　　105.步骤41，基于故障数据库，采用智能算法(如机器学习、k-svd、神经网络等)学习各类故障特征信息，形成特征数据，借助矩阵运算构建特征字典，以该字典域下对信号进行稀疏化处理。
　　106.步骤42，在数据采集端，将步骤41的字典域、压缩采样、稀疏表示等智能化算法嵌入至数采系统中，在数据采集端，基于特征字典域，对原创
信号进行稀疏化表示，同时利用压缩感知理论进行压缩采样，以获得仅收录
故障特征的稀疏信号，该稀疏信号仅在故障特征点有较高的幅值能量，其余干扰成分置零。传输及存储的过程仅传输非零值成分(幅值、相位等信息)，可有效缓解数据传输与存储的压力。
　　107.步骤43，在数据处理终端，接收到稀疏信号，基于步骤41构建的特征字典，对稀疏信号进行智能化重构，采用优化算法匹配与特征字典相关的信号成分，即稀疏信号的非零值与特征字典中相同的故障特征成分匹配，以此完成故障信号的重构。重构后信号收录
各类时域特征信息(幅值、相位)，同时，稀疏化处理后冗余成分大幅度降低，使得重构后信号
　　故障特征显著增强，对信号进行时频域分析，可提取故障特征频率，获取故障状态。
　　108.步骤44，关于故障分类、故障定位模块的建立，步骤41构建特征字典时，对不同种类的数据库信息采用标记模式进行智能化学习。图5为本公开一些实施例中故障定位方法的示意图。如图5所示，通过模块标记实现不同故障区域化字典的建立，在该字典下稀疏表示与优化重构，对应得到的待测故障(i类故障和ii类故障)匹配的幅值高于其它类故障，由此可判断出故障类别，实现故障定位。
　　109.本公开上述实施例提供了一种基于压缩采样与特征学习的智能压缩数据采集、监测方法，可实现测试、监测数据的压缩与智能化诊断，主要用于航空发动机全生命周期的测试信号采集与监测，属于航空发动机数据采集、故障诊断领域。
　　110.图6为本公开数据采集端一些实施例的示意图。如图6所示，本公开数据采集端可以包括特征字典构建单元61、稀疏信号获取单元62和传输存储单元63，其中：
　　111.特征字典构建单元61，用于基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典。
　　112.在本公开的一些实施例中，特征字典构建单元61可以用于采用智能算法学习数据中的特征信息形成字典原子，其中，特征信息收录
时间、相位、幅值和频率等特征信息中的至少一种；基于矩阵运算原理对字典原子进行组合，构建收录
不同故障类别的特征字典，其中，每一类故障特征对应一种字典原子。
　　113.在本公开的一些实施例中，特征字典构建单元61可以用于对不同种类的数据库信息采用标记模式进行智能化学习，通过模块标记实现不同故障区域化字典的建立。
　　114.稀疏信号获取单元62，用于基于特征字典域，对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　115.在本公开的一些实施例中，稀疏信号获取单元62可以用于通过传感器完成指定工况下原创
采集信号的信号采集；借助特征字典，对原创
采集信号进行稀疏处理，获取稀疏信号；通过压缩感知算法，对稀疏信号进行压缩采样，提取出稀疏信号中的特征成分，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　116.传输存储单元63，用于对仅收录
故障特征的稀疏信号进行传输和存储。
　　117.在本公开的一些实施例中，本公开数据采集端还可以用于建立航空发动机故障特征数据库，其中，数据库内收录
不同故障类别的特征信息。
　　
　　118.在本公开的一些实施例中，所述数据采集端可以用于执行实现如上述任一实施例(例如图1实施例)所述的航空发动机数据采集和监测方法的操作。
　　119.在本公开的一些实施例中，所述数据采集端可以为智能压缩数据采集器。
　　120.本公开智能压缩数据采集器是一种集“数据压缩”与“特征增强”为一体的智能化数采监测系统，可用于航空发动机测试及监测数据的采集与监测。该系统通过压缩采样与稀疏表示，在数据采集时降低数据中的冗余成分，完成海量监测数据的实时压缩，有效缓解数据存储与传输的压力；同时，该系统可实现对故障特征的智能化学习，有效增强故障特征，提升数据的敏感性，规避监测数据的干扰信息。
　　121.图7为本公开数据分析终端一些实施例的示意图。如图7所示，本公开数据分析终端可以包括稀疏信号接收单元71、信号重构单元72和故障诊断单元73，其中：
　　122.稀疏信号接收单元71，用于接收并存储数据采集端发送的仅收录
故障特征的稀疏
　　信号，其中，数据采集端基于航空发动机故障特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典，并基于特征字典域对原创
采集信号进行稀疏化处理，同时进行压缩采样，以获取仅收录
故障特征的稀疏信号。
　　123.信号重构单元72，用于基于特征字典与优化重构算法，对仅收录
故障特征的信号进行优化重构。
　　124.在本公开的一些实施例中，信号重构单元72可以用于对仅收录
故障特征的稀疏信号进行智能化重构，采用优化算法匹配与特征字典相关的信号成分。
　　125.在本公开的一些实施例中，信号重构单元72可以用于对仅收录
故障特征的稀疏信号的非零值与特征字典中相同的故障特征成分匹配，以完成故障信号的重构，其中，重构的故障信号仅收录
了故障特征频率、相位和幅值等特征信息中至少一种。
　　126.故障诊断单元73，用于基于重构信号完成故障诊断。
　　127.在本公开的一些实施例中，故障诊断单元73可以用于基于重构信号完成故障特征提取、故障模式识别、故障的分类及定位中的至少一项。
　　128.在本公开的一些实施例中，故障诊断单元73可以用于将重构信号中幅值高于预定值的故障类别，作为待测故障的故障类别，实现故障定位。
　　129.本公开上述实施例数据分析终端取代了以“原创
数据”开展故障诊断的模式，通过智能化的特征学习与优化重构，以重构后的特征信号开展故障诊断，有效降低了信号中噪声等冗余成分、提升故障诊断效率。
　　130.本公开上述实施例数据分析终端降低了多种故障同时发生时“故障定位与分类”的难度，通过智能化特征学习，可同时匹配不同类别故障，实现故障模式的自动识别，有效提升故障诊断效率。
　　131.图8为本公开航空发动机数据采集和监测系统一些实施例的示意图。如图8所示，本公开航空发动机数据采集和监测系统可以包括数据采集端81和数据分析终端82，其中：
　　132.在本公开的一些实施例中，数据采集端81可以实现为本公开如上述任一实施例(例如图6实施例)所述的数据采集端。
　　133.在本公开的一些实施例中，数据分析终端82可以实现为本公开如上述任一实施例(例如图7实施例)所述的数据分析终端。
　　134.在本公开的一些实施例中，如图8所示，本公开数据采集端81可以包括数采硬件811和智能化采集模块812，其中：
　　135.数采硬件811，可以包括传感器和数据采集芯片。
　　136.智能化采集模块812，可以实现为本公开图6实施例中特征字典构建单元61、稀疏信号获取单元62和传输存储单元63的结构和功能。
　　137.在本公开的一些实施例中，智能化采集模块812，可以用于将字典域、压缩采样、稀疏表示等智能化算法嵌入至智能化采集模块中；基于特征字典域，对原创
信号进行稀疏化表示，同时利用压缩感知理论进行压缩采样，以此得仅收录
故障特征的稀疏信号，该稀疏信号仅在故障特征点有较高的幅值能量，其余干扰成分置零。
　　138.本公开上述实施例传输及存储的过程仅传输非零值成分(幅值、相位等信息)，可有效缓解数据传输与存储的压力。
　　139.在本公开的一些实施例中，如图8所示，本公开数据采集端82可以包括数据监测、
　　分析硬件821、智能化分析模块822和智能化诊断模块823，其中：
　　140.数据监测、分析硬件821，可以是实现为本公开计算机装置。
　　141.智能化分析模块822，可以实现为本公开图7实施例中稀疏信号接收单元71和信号重构单元72的结构和功能。
　　142.在本公开的一些实施例中，智能化分析模块822，可以用于接收到稀疏信号，基于构建的特征字典，对稀疏信号进行智能化重构，采用优化算法匹配与特征字典相关的信号成分，即稀疏信号的非零值与特征字典中相同的故障特征成分匹配，以此完成故障信号的重构；重构后信号收录
各类时域特征信息(幅值、相位)，同时，稀疏化处理后冗余成分大幅度降低，使得重构后信号故障特征显著增强，对信号进行时频域分析，可提取故障特征频率，获取故障状态。
　　143.智能化诊断模块823，可以实现为本公开图7实施例中故障诊断单元73的结构和功能。
　　144.在本公开的一些实施例中，智能化诊断模块823，可以用于基于重构信号完成故障特征提取、故障模式识别、故障的分类及定位中的至少一项。
　　145.在本公开的一些实施例中，智能化诊断模块，可以用于在构建特征字典时，对不同种类的数据库信息采用标记模式进行智能化学习；通过模块标记实现不同故障区域化字典的建立；在该字典下稀疏表示与优化重构，对应得到的待测故障匹配的幅值高于其它类故障，由此可判断出故障类别，实现故障定位。
　　146.本公开上述实施例的航空发动机数据采集和监测系统通过数据压缩与特征增强的方式，搭建了集“压缩采样”、“特征学习”，“智能诊断”为一体的智能压缩数据采集监测系统。本系统能够在数据采集时完成对数据规模的压缩，可以有效提升数据传输、分析及处理的效率；同时，冗余成分的降低显著增强了数据特征，可以有效提升发动机监测系统的工作效率与准确率，实现故障特征信息的自动、准确、高效识别。
　　.本公开上述实施例的航空发动机数据采集和监测系统打破了传统数采系统对数据传输的限制，通过智能化、稀疏化算法的嵌入，实现了发动机监测信号、故障信号的压缩采样与稀疏表示，使得发动机数据在传输过程中仅传输收录
特征信息的数据，有效缓解了数据传输与存储的压力。
　　148.本公开上述实施例的航空发动机数据采集和监测系统取代了以“原创
数据”开展故障诊断的模式，通过智能化的特征学习与优化重构，以重构后的特征信号开展故障诊断，有效降低了信号中噪声等冗余成分、提升故障诊断效率。
　　149.本公开上述实施例的航空发动机数据采集和监测系统降低了多种故障同时发生时“故障定位与分类”的难度，通过智能化特征学习，可同时匹配不同类别故障，实现故障模式的自动识别，有效提升故障诊断效率。
　　150.本公开上述实施例可以在保留故障信息的前提下，减少测试数据或发动机监测数据的数据规模，降低数据传输及存储的压力。
　　151.本公开上述实施例可以从海量的试验测试数据或者发动机监测数据中自动识别出故障特征信息，降低数据分析及处理的干扰成分。
　　152.本公开上述实施例可以从多种故障特征数据中自动识别故障失效模式，实现故障的分类、定位与诊断。
　　153.本公开上述实施例数采监测系统采用机器学习算法构建特征数据库，构建收录
不同故障类别的特征字典；通过智能化、稀疏化算法的嵌入，实现了发动机监测信号、故障信号的压缩采样与稀疏表示，使得发动机数据在传输过程中仅传输收录
特征信息的数据。
　　154.本公开上述实施例数采监测系统通过智能化的特征学习与优化重构，基于特征字典与优化重构算法，对信号进行优化重构，以重构后的特征信号开展故障诊断。
　　155.本公开上述实施例数采系统通过智能化特征学习，可同时匹配不同类别故障，实现故障模式的自动识别。
　　156.图9为本公开计算机装置一些实施例的结构示意图。如图9所示，计算机装置包括存储器91和处理器92。
　　157.存储器91用于存储指令，处理器92耦合到存储器91，处理器92被配置为基于存储器存储的指令执行实现如上述任一实施例(例如图1-图4任一实施例)所述的航空发动机数据采集和监测方法。
　　158.在本公开的一些实施例中，在处理器92执行实现如图1实施例所述的航空发动机数据采集和监测方法的情况下，所述计算机装置可以实现为数据采集端。
　　159.在本公开的一些实施例中，在处理器92执行实现如图2实施例所述的航空发动机数据采集和监测方法的情况下，所述计算机装置可以实现为数据分析终端。
　　160.如图9所示，该计算机装置还包括通信接口93，用于与其它设备进行信息交互。同时，该计算机装置还包括总线94，处理器92、通信接口93、以及存储器91通过总线94完成相互间的通信。
　　161.存储器91可以收录
高速ram存储器，也可还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器91也可以是存储器阵列。存储器91还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。
　　162.此外，处理器92可以是一个中央处理器cpu，或者可以是专用集成电路asic，或是被配置成实施本公开实施例的一个或多个集成电路。
　　163.基于本公开上述实施例提供的计算机装置，打破了传统数采系统对数据传输的限制，通过智能化、稀疏化算法的嵌入，实现了发动机监测信号、故障信号的压缩采样与稀疏表示，使得发动机数据在传输过程中仅传输收录
特征信息的数据，有效缓解了数据传输与存储的压力。
　　164.本公开上述实施例取代了以“原创
数据”开展故障诊断的模式，通过智能化的特征学习与优化重构，以重构后的特征信号开展故障诊断，有效降低了信号中噪声等冗余成分、提升故障诊断效率。
　　165.本公开上述实施例降低了多种故障同时发生时“故障定位与分类”的难度，通过智能化特征学习，可同时匹配不同类别故障，实现故障模式的自动识别，有效提升故障诊断效率。
　　166.根据本公开的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例(例如图1-图4任一实施例)所述的航空发动机数据采集和监测方法。
　　167.基于本公开上述实施例提供的非瞬时性计算机可读存储介质，通过对数据的压缩采样与稀疏表示，有效去除冗余、降低数据干扰成分、缓解数据传输及存储的压力，降低了
　　数据分析与管理的成本。
　　168.本公开上述实施例通过智能化重构稀疏信号，有效增强故障特征信息，提升故障诊断效率，降低排故成本。
　　169.本公开上述实施例通过对多种故障的智能化特征学习，可实现不同类别故障模式的自动识别，提高故障诊断精度，降低排故成本。
　　170.本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中收录
有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
　　171.本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
　　172.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
　　173.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
　　174.在上面所描述的数据采集端和数据分析终端可以实现为用于执行本技术所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(plc)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
　　175.至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
　　176.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指示相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种非瞬时性计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
　　177.本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。 查看全部

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　　汇总:全自动文章采集网源码2020/8/9更新打包
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　　1)服务器运行时，暂时仅能识别txt的文档，文档识别后会返回给你information.py文件，就是information.txt。
　　
　　2)文件采用了最新版本的0.8.0，使用chrome打开文件，结果见下图所示。
　　3）上图中txt采用了json格式，后面会将采用的c++程序解析为xml。下面是代码：下面是我写的代码：update：今天下午好多同学都私信我，问说，我的代码里没有用到这个第三方框架怎么办？下面是我的说明，我的代码采用了最新的chrome浏览器。然后，会用到一个github的库hugeproxy。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importjsonfrombaidu_wiki.classificationimportwikitextclassnowhikcd(object):def__init__(self,title,starttime,titlevalue,items,inputs):self.title=titleself.starttime=starttimeself.titlevalue=titlevalueself.items=itemsself.inputs=inputsdefregexify(self,text):"""对多个字符串转化为json格式的串"""json.dumps(text)defcomputejarr(self,jsonstr):"""求每个字符串的开始和结束的索引"""iflen(jsonstr)==len(text)-1:returniflen(jsonstr)==len(t。 查看全部

　　解决方案:「Nacos源码之配置管理 九」客户端获取配置数据的流程
　　作者：史珍珍，CSDN博主Top5，Kafka Contributor，nacos Contributor，华为云MVP，腾讯云TVP，滴滴Kafka技术专家，KnowStreaming。
　　KnowStreaming是滴滴开源的Kafka运维管控平台。有兴趣一起参与开发，又怕自己能力不够的同学可以联系我，我会做你的导师，指导你参与开源！.
　　第一部分前言
　　上一篇文章讲到【Nacos源码配置管理八】客户端如何获取服务端集群列表，客户端获取集群列表缓存在内存中，获取配置时需要用到; 因为需要去服务器端发起http请求获取数据；那么今天我们就来分析一下客户端是如何获取服务器数据的，看完这篇文章，你会明白以下几个问题：
　　Part2 启动服务器
　　客户端的数据是从服务端获取的，所以如果我们不启动服务端，客户端就获取不到数据；所以我们需要先启动服务器；如何启动参考【Nacos源码配置管理1】先阅读源码步骤，在本地启动Nacos
　　Part3 启动客户端
　　我们新建一个SpringBoot项目；使用Nacos sdk获取配置数据；
　　然后启动项目；打断点开始调试；
　　1NacosFatory.createConfigService创建配置服务类
　　这个方法会得到一个ConfigService NacosConfigService的实例；它是通过返回创建的实例
　　 public static ConfigService createConfigService(Properties properties) throws NacosException {
try {
Class driverImplClass = Class.forName("com.alibaba.nacos.client.config.NacosConfigService");
Constructor constructor = driverImplClass.getConstructor(Properties.class);
ConfigService vendorImpl = (ConfigService) constructor.newInstance(properties);
return vendorImpl;
} catch (Throwable e) {
throw new NacosException(NacosException.CLIENT_INVALID_PARAM, e);
}
}
　　NacosConfigService是客户端的配置服务类；所有对配置数据的操作均由本实例完成；它拥有一个 ServerHttpAgent 实例；ServerHttpAgent是一个Http代理类，用于发起Http请求；它使一些数据 采集 的功能；ServerHttpAgent还持有一个ServerListManager实例，负责所有集群列表信息；在前面的文章中有​​分析；【Nacos源码配置管理八】如何获取客户端Server集群列表
　　2 获取指定的配置数据
　　 Properties properties = new Properties();
properties.put("serverAddr", serverAddr);
properties.put("namespace","dev");
ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties);
String content = configService.getConfig(dataId, group, 5000);
System.out.println(content);
　　serverAddr 和 namespace 命名空间在配置中设置。这个命名空间可以在管理后台自行创建。
　　获取配置的核心代码
　　private String getConfigInner(String tenant, String dataId, String group, long timeoutMs) throws NacosException {
group = null2defaultGroup(group);
ParamUtils.checkKeyParam(dataId, group);
ConfigResponse cr = new ConfigResponse();
cr.setDataId(dataId);
cr.setTenant(tenant);
cr.setGroup(group);
// 优先使用本地配置
String content = LocalConfigInfoProcessor.getFailover(agent.getName(), dataId, group, tenant);
if (content != null) {
LOGGER.warn("[{}] [get-config] get failover ok, dataId={}, group={}, tenant={}, config={}", agent.getName(),
dataId, group, tenant, ContentUtils.truncateContent(content));
cr.setContent(content);
configFilterChainManager.doFilter(null, cr);
<p>
content = cr.getContent();
return content;
}
try {
content = worker.getServerConfig(dataId, group, tenant, timeoutMs);
cr.setContent(content);
configFilterChainManager.doFilter(null, cr);
content = cr.getContent();
return content;
} catch (NacosException ioe) {
if (NacosException.NO_RIGHT == ioe.getErrCode()) {
throw ioe;
}
LOGGER.warn("[{}] [get-config] get from server error, dataId={}, group={}, tenant={}, msg={}",
agent.getName(), dataId, group, tenant, ioe.toString());
}
LOGGER.warn("[{}] [get-config] get snapshot ok, dataId={}, group={}, tenant={}, config={}", agent.getName(),
dataId, group, tenant, ContentUtils.truncateContent(content));
content = LocalConfigInfoProcessor.getSnapshot(agent.getName(), dataId, group, tenant);
cr.setContent(content);
configFilterChainManager.doFilter(null, cr);
content = cr.getContent();
return content;
}
</p>
　　更喜欢使用本地配置
　　从代码中可以看出调用了LocalConfigInfoProcessor.getFailover方法
　　
String content = LocalConfigInfoProcessor.getFailover(agent.getName(), dataId, group, tenant);

　　该方法的主要功能是查询客户端本地配置；这个适合什么使用场景？比如我们在本地开发调试时，为了不影响其他开发者，需要每个开发者使用自己单独的配置；这时候我们可以在本地配置一份自己的配置数据；客户将首先阅读它；
　　本地配置数据的路径是什么
　　这条路真的有点恶心；它很长而且不容易配置；①. 如果配置了租户（即namespace命名空间）
　　/{LOCAL_SNAPSHOT_PATH}/{serverName}_nacos/data/config-data-tenant/{tenant}/{group}/{dataId}
　　②. 没有配置租户
　　/{LOCAL_SNAPSHOT_PATH}/{serverName}_nacos/data/config-data/{group}/{dataId}
　　以上用括号{}括起来的参数都是输入参数；现在一一分析这些输入参数
　　LOCAL_SNAPSHOT_PATH：本地快照路径；可以设置Jvm属性-DJM.SNAPSHOT.PATH=/Users/shirenchuang/nacos；指定；如果没有，则默认获取Jvm属性user.home；此属性是我们计算机的主路径；无需主动设置；比如我的mac电脑是/Users/shirenchuang；获取以上属性后，添加nacos/config；比如我什么都没设置，就是： /Users/shirenchuang/nacos/configserverName: server name ；这个名字有点取巧，是ServerListManager中的name属性；name在构造方法ServerListManager(Properties属性)中设置；如果是读取配置文件中固定簇列表的方式：①。如果配置的namespace name=fixed-{ip1_port1-ip2_port2-ip3_port3}-namespace ②。如果不配置namespace name=fixed-{ip1_port1-ip2_port2-ip3_port3}，比如我配置了固定集群列表serverAddr = 127.0.0.1:8848,,127.0.0.1:8849; 命名空间设置为dev；然后最终名称= fixed-127.-127.0.0.1_8849-dev；注意 https:// 会被删除 如果通过端点访问获取集群列表： ①. 如果命名空间配置name={endpoint}-{namespace} ②。如果不配置namespace name={endpoint}，本地配置示例为配置tenant（即namespace）=dev，方法一配置集群；集群列表配置 127.0.0.1:8848,,127.0。0.1:8849 ;; 然后想获取dataId=com.Shirc.test.dataId ;group=DEFAULT_GROUP配置文件 命名空间设置为dev；然后最终名称= fixed-127.-127.0.0.1_8849-dev；注意 https:// 会被删除 如果通过端点访问获取集群列表： ①. 如果命名空间配置name={endpoint}-{namespace} ②。如果不配置namespace name={endpoint}，本地配置示例为配置tenant（即namespace）=dev，方法一配置集群；集群列表配置 127.0.0.1:8848,,127.0。0.1:8849 ;; 然后想获取dataId=com.Shirc.test.dataId ;group=DEFAULT_GROUP配置文件 命名空间设置为dev；然后最终名称= fixed-127.-127.0.0.1_8849-dev；注意 https:// 会被删除 如果通过端点访问获取集群列表： ①. 如果命名空间配置name={endpoint}-{namespace} ②。如果不配置namespace name={endpoint}，本地配置示例为配置tenant（即namespace）=dev，方法一配置集群；集群列表配置 127.0.0.1:8848,,127.0。0.1:8849 ;; 然后想获取dataId=com.Shirc.test.dataId ;group=DEFAULT_GROUP配置文件 本地配置示例是配置tenant（即namespace）=dev，方法一配置集群；集群列表配置 127.0.0.1:8848,,127.0。0.1:8849 ;; 然后想获取dataId=com.Shirc.test.dataId ;group=DEFAULT_GROUP配置文件 本地配置示例是配置tenant（即namespace）=dev，方法一配置集群；集群列表配置 127.0.0.1:8848,,127.0。0.1:8849 ;; 然后想获取dataId=com.Shirc.test.dataId ;group=DEFAULT_GROUP配置文件
　　name=/Users/shirenchuang/fixed-127.-127.0.0.1_8849-dev_nacos/data/config-data/DEFAULT_GROUP/com.shirc.test.dataId
　　2.使用方法2；配置命名空间=dev；端点=
　　name=/Users/shirechuang/-dev/data/config-data/DEFAULT_GROUP/com.shirc.test.dataId
　　那么，如果你使用第一种方法，你觉得配置本地数据真的是坑爹吗？
　　所以我觉得一个一个拼接地址容易出错，那么可以在开机的时候在LocalConfigInfoProcessor.getFailoverFile中下个断点，直接取它要读取的地址，如下
　　
　　那么最终的文件地址为/Users/shirenchuang/nacos/config/fixed-172.16.10.61_8848_nacos/data/config-data/DEFAULT_GROUP/dataId文件名；
　　路径找到了，然后在这个路径下创建你的dataId文件，因为nacos启动的时候会自动把数据dump到本地存储一个快照文件，我们可以直接把快照dataId文件复制到刚才的路径下，然后修改一些本地配置;
　　二、使用服务器端配置数据
　　如果本地没有配置文件，客户端会希望服务端发起Http请求获取配置数据；
　　public String getServerConfig(String dataId, String group, String tenant, long readTimeout)
throws NacosException {
/**以下省略了部分代码**/
HttpResult result = null;
try {
List params = null;
if (StringUtils.isBlank(tenant)) {
params = Arrays.asList("dataId", dataId, "group", group);
} else {
params = Arrays.asList("dataId", dataId, "group", group, "tenant", tenant);
}
result = agent.httpGet(Constants.CONFIG_CONTROLLER_PATH, null, params, agent.getEncode(), readTimeout);
} catch (IOException e) {

}
switch (result.code) {
case HttpURLConnection.HTTP_OK:
LocalConfigInfoProcessor.saveSnapshot(agent.getName(), dataId, group, tenant, result.content);
return result.content;
case HttpURLConnection.HTTP_NOT_FOUND:
LocalConfigInfoProcessor.saveSnapshot(agent.getName(), dataId, group, tenant, null);
return null;
case HttpURLConnection.HTTP_CONFLICT: {

}
case HttpURLConnection.HTTP_FORBIDDEN: {

}
default: {

}
}
}
　　上面获取服务器端数据的过程如下：
　　服务器地址/v1/cs/configs的Get请求；如果数据获取成功，Code code = 200；然后在本地保存一个数据快照Snapshot；与上述本地配置不同；如果返回404，则删除本地Snapshot Snapshot last uses snapshot Snapshot data
　　上面从服务器获取数据后，会在本地保存一个快照数据；保存这个本地快照Snapshot有什么用？这是为了防止服务器完全无法访问，宕机后可以从本地快照中获取上次获取的数据；
　　获取配置数据流程图
　　在此处插入图像描述
　　Part4总结
　　当客户端发起获取配置数据的请求时，并不会立即请求服务器中的数据
　　相反，首先检查您是否有本地配置文件；如果有则直接返回本地配置，如果没有则查看服务器中的配置数据；查询到后，会在本地创建一个快照文件Snapshot；这个快照文件是为了防止服务器宕机时，机器无法获取数据时，可以获取本地快照Snapshot并返回；
　　解决方案:做好网站电脑端搜索引擎流量自然会影响移动端SEO优化的效果
　　现在，越来越多的移动流量来了。可以说手机流量可以达到75%，这是你不能放弃的流量。那么如何针对移动设备优化 网站 呢？这也是很多人的共同看法。下面我们就来看看如何通过PC优化移动端。
　　早在几年前，移动互联网的爆发式增长让包括百度在内的众多互联网巨头感到惊讶。好在百度对移动互​​联网的占领是及时的，无法拉倒。随后，百度站长平台发起了一场大规模的移动网站适配活动，旨在让众多网站尽快建立移动网站。
　　当时，移动客户端 网站 上的域前缀并不多。随着时间的推移， 、 、 的退出，稳定了移动互联网生态，形成了“移动网站”。主要是对应的域名前缀，就百度而言，我们的手机站是怎么获得排名和流量的呢？
　　
　　首先是手机 网站 的改编。所谓适配就是把你的电脑网站和手机网站一一链接起来，让搜索引擎知道你电脑上的某个页面有对应的手机页面。所以，如果用户通过手机访问你的电脑端网页，你可以利用你的技术能力，自动将电脑端网页重定向到手机端网页。当然，移动适配是一个比较大的工作量。具体内容可参考文章：百度手机适配案例分析及操作详解。
　　第二，TDK字数与计算机数不一致。手机屏幕太小了。当然，它不能像计算机那样显示那么多的单词。一般网页的标题，即标题，控制在20个字符以内。描述还是80个字符，是否可以填写关键词，需要的话3-5个字符即可。
　　
　　除了这两件事，友情链接也要正常交换。你可以用你的手机网站交换别人的电脑网站。寻找优质的网站，当然是移动端的网站。虽然这个已有多年历史的搜索引擎的效率不是什么大问题，但如果真正的用户改变了他们与基于计算机的 网站 的友谊，然后从其他人的基于计算机的 网站 移动 网站 非常不友好。
　　后一点是访问速度。在手机 网站 上，搜索引擎也强调页面打开的速度。百度认为，如果网站打开时间超过三秒，无论您的网站质量如何，都会被视为垃圾邮件。所以后来百度撤掉了mip技术，你也可以用mip来加速你的网站激活。
　　除了地图有些问题，我想告诉大家，其实百度的重心几乎都在移动端。可以这样描述：如果你认识百度的人，和他们谈论网站或SEO，他们的大脑肯定会和你谈论移动网站。 查看全部

　　解决方案:教你用Python+百度AI接口+摄像头实现文字精准识别
　　前几期，我在抖音上用同名账号给粉丝发了几个福利。采集粉丝发来的邮箱的时候，挺痛苦的。几百个地址，然后输入邮箱发送内容，好辛苦啊！因此，使用以下快捷方式：
　　目标
　　使用python+OPENCV，结合百度AI接口，当然也配合USB摄像头，实现采集组内批量地址，然后保存。今天把全部源码分享给大家：
　　打开pycharm开发工具，在项目中新建demo.py文件。文件代码如下：
　　from aip import AipOcr
import cv2
import cv2 as cv
import re
import time
import numpy as np
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = &#39;你的ID&#39;
API_KEY = &#39;你的KEY&#39;
SECRET_KEY = &#39;你的SECRET&#39;
aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, &#39;rb&#39;) as fp:
return fp.read()
# 信息分离，只留EMAIL部分
def get_emails(text):
emails = re.findall(r"[a-z0-9\.\-+_]+@[a-z0-9\.\-+_]+\.[a-z]+", text)
if len(emails) > 0:
<p>
return emails
def baiduApi(images):
# 定义参数变量
options = {
&#39;detect_direction&#39;: &#39;true&#39;,
&#39;language_type&#39;: &#39;CHN_ENG&#39;,
}
# 调用通用文字识别接口
time.sleep(1)
result = aipOcr.basicGeneral(get_file_content(images), options)
words_result=result[&#39;words_result&#39;]
filename = &#39;email_list.txt&#39;
for i in range(len(words_result)):
email = get_emails(words_result[i][&#39;words&#39;])
if email != None:
print(email[0])
with open(filename,&#39;a&#39;,encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
f.writelines(email[0] + &#39;\n&#39;)
print(&#39;完成当前识别任务&#39;)
# 打开摄像头拍照
cap = cv2.VideoCapture(0)
num = 0
　　
while True:
ret,frame=cap.read()
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度处理
#显示在窗口上
cv2.imshow(&#39;NO.1&#39;, frame)
kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) # 锐化
dst = cv.filter2D(frame, -1, kernel=kernel)
cv.imshow("NO.2", dst)
if cv2.waitKey(100) & 0xff == ord(&#39;s&#39;): #key == &#39;s&#39;:
num += 1
print(&#39;识别图片 %s&#39; % num)
path = r"J:/python/kejian/img/"
cv2.imwrite(&#39;{}{}{}&#39;.format(path, num, &#39;.jpg&#39;), dst,
[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) # 保存图片，质量为100
baiduApi(&#39;{}{}{}&#39;.format(path, num, &#39;.jpg&#39;))
elif cv2.waitKey(100) & 0xff == ord(&#39;q&#39;):
break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()</p>
　　可以将上面的目录调整为自己的目录。
　　识别结果如下：
　　干货教程:资源干货｜免费接收手机验证码手机小号在线网站免费接码工具大收集（长久更新
　　在日常生活中，当我们想要浏览一些网站内容或应用时，我们需要手机号进行注册，但有时我们只是想上去看看，或者用一次就不用了。不需要它。如果您使用自己的手机号码注册，存在信息泄露的风险。
　　在这里，我们推荐以下五个最好的在线免费接收验证码的网站。因为这种网站需要资金来运作，而且不一定稳定。如果失败，请尝试其他属性 网站。反正它是免费的，所以不要犹豫，试试吧。此类 网站 不应用于注册 网站 或带有个人信息的应用程序。当然，我相信每个人都是聪明的。
　　1.云短信
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　　云短信提供多国号码选择。注册国外账号服务时，当本地号码无法注册时，可以利用这波注册浪潮探个风景。
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　　86资源网 » 黑科技动态罗马钟HTML源码下载
　　普通会员
　　经典:飞达鲁伪原创V2.0 中文绿色版
　　版本 2.0 功能更新：
　　1.整合洗牌文章顺序+同义词伪原创功能
　　
　　2.新增词库在线下载功能。
　　3.最重要的是添加批量伪原创功能
　　如何使用较旧的数据库？
　　覆盖 1.1 版的“设置.dat”文件
　　
　　或 1.0 到 2.0 版的“设置.dat”文件。
　　声明：本网站的所有文章，如无特殊说明或标记，均由本站原创发布。未经本网站同意，任何个人或组织不得将本网站的内容复制、盗用、采集或发布到任何网站、书籍和其他媒体平台。如果本站内容侵犯了原作者的合法权益，您可以联系我们进行处理。
　　搜索引擎优化 查看全部

　　教程:PHP全自动采集在线高清壁纸网站源码
　　PHP全自动采集在线高清壁纸网站源码
　　2022-04-06 小知识
　　
　　【PHP自动采集在线高清壁纸网站源码】软件名称：PHP自动采集在线高清壁纸网站源码
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　　上一篇：恋爱中你会经历那些困难。你会恋爱吗？
　　最新版:飞飞CMS影视系统/自带付费点播/自带采集/无需购买播放器/全开源/视频教程
　　免费下载资源可以直接商业化吗？
　　本站所有资源版权归原作者所有。此处提供的资源仅供参考和学习使用，请勿直接用于商业用途。如因商业用途发生版权纠纷，一切责任由用户承担。
　　
　　提示下载完成但无法解压或打开？
　　最常见的情况是下载不完整：可以将下载的压缩包与网盘容量进行对比。如果小于网盘指示的容量，就是这个原因。这是浏览器下载bug，建议使用百度网盘软件或迅雷下载。如果排除了这种情况，可以在对应资源底部留言，或者联系我们。
　　
　　在资产介绍文章 中找不到示例图片？
　　对于会员制、全站源代码、程序插件、网站模板、网页模板等各类素材，文章中用于介绍的图片通常不收录在相应的下载中材料包。这些相关的商业图片需要单独购买，本站不负责（也没有办法）找到来源。某些字体文件也是如此，但某些资产在资产包中会有字体下载链接列表。 查看全部

　　教程:奇迹私服网站源码
　　游戏私服务器发布网站采集插件v1.0.rar
　　
　　98游戏自动采集是最新的自动智能采集插件
　　 推出，也是迄今为止首款私服信息自动采集插件，可以自动采集游戏信息，文章并支持SEO优化，还可以自动生成HTML静态页面，让你的网站自动更新...采集插件介绍98游戏采集插件导入启东采集插件，是专门为游戏发行网络开发的免费版插件，开发采集众多网站，信息真实可靠，采集时可自动过滤、过滤、替换信息，并集成文章采集器（支持伪原创）。免费版：采集，它是唯一免费的采集插件采集只需要免费许可证即可无限次采集次数，不像其他一些采集限制让你采集沮丧！支持的游戏：传奇（无声，IP版），继承，魔域，天龙，不朽，完美，旅程，武夷，追鹿，奇迹等众多热门网站采集。启东采集使用说明： 1、游戏采集信息来自众多热门游戏网站，采集时可以选择时间、版本、过滤特殊符号、同时限制棋数等功能。2.采集后直接存储，自动过滤现有游戏，避免信息重复！3.本系统采集游戏信息的可靠性100%，绝对是一款新游戏！
　　
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　　教程:商标品牌词库大全 总.txt
　　词库大全完整版excel/access格式，自带词林和微软词库
　　
　　词库以 excel/access 格式完整，并附带 Cilin 和 Microsoft 词库。收录完整词库Access版、Excel版词库大全。zip 结构 - Synonyms Access version.mdb - Synonyms Excel version.xls - Cilin and Microsoft Thesaurus - Thesuraus.txt - TongyiciCiLin_4.txt - TongyiciCiLin_8.txt - readme.txt Cilin and Microsoft Thesaurus 收录三个中文同义词文本文件。微软word的同义词，41,000字类别（910,000字）；同义词词森林的两种形式的文本文件：8 位词类别（？扩展版）中的 77,492 个词和 4 位词类别中的 62,641 个词。适用于语言分析、网络检索等需要同义词信息的场合。词库 词库 词库 词库 Microsoft 词库 词库
　　
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　　技术文章:非常完整的小说漫画源码
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　　新版在线聚合小说+漫画动漫+听书功能一体机系统源码！仿掌云网！带分销系统，带代理功能+第三方支付！
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　　3.连接微信公众号，自动登录，或直接使用网页版。
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　　5.后台分类管理
　　环境要求：操作系统/win or linux, PHP/5.4x, Mysql/5.5x, Apache/2.4.x, open openssl extension（必选）
　　将根目录下的文件导入到你的数据库中，使用代码编辑软件dreamweaver或者EditPlus打开\Application\Common\Conf\db.php文件，修改里面的数据库配置文件，改成你的数据库名，root修改为您的数据库用户名，将root更改为您的数据库密码，保存！
　　5.登录后台
　　一般后台访问地址：你的域名/admin_copycode.php 默认账号：admin 默认密码：copycode 代理后台访问地址：你的域名/daili.php
　　/phpyuanma/29.html
　　解决方案:自动生成原创文章如何实现，文章生成器网站有答案
　　随着互联网的不断发展进步，在自媒体兴起的那一刻，写文章不再是那些文人作家的专利，是否会写文章还是不会写文章的人&gt;，大家都参与了，有的只是分享知识，有的是为了赚流量，不管大家写文章的目的是什么，但是写文章 已经成为一种公共活动。可能有人会有疑问，不会写文章的人是如何进入自媒体写作行业的？事实上，当人们有需求时，市场上已经有解决需求的方法。不写文章就是其中之一，自动生成原创文章就是解决办法。如何实现？? 木子可以告诉大家，
　　对于不擅长写作的人文章来说，写作真的很难。有些人可能会坐在办公桌前写一个小时，却忍不住几个字。在这样的情况下，完成一篇文章的难度可想而知。但是让他们在文章generator网站上自动生成原创文章会简单很多，比如饭做好了，大家吃就行了！因为找到了自动生成原创文章的方法，即使是不会写文章的人也能轻松搞定自媒体。
　　
　　文章generator网站如何自动生成原创文章？
　　原理是：使用文章生成器软件模仿高质量文章，或者关键词自动写入文章。
　　而木子想说的是前者。可以使用文章generator网站中的文章生成器软件对文章的内容进行高质量的模仿，从而实现自动生成文章原创文章的目的！每个人唯一要做的就是找到好的文章材料。例如：写一篇文章文章，标题为“哪些面霜保湿效果好”，然后在浩瀚的互联网上搜索“保湿效果好的面霜”相关的文章即可。选择一篇或多篇您认为适合用作文章 材料的文章 文章。至于选择一篇还是多篇，就看你自己对文章的要求了。
　　
　　虽然找多个文章素材比较麻烦，但是文章的质量可以极高。当然，如果你对文章的质量没有太多要求，找一个文章素材也是可行的，但这需要一个非常好的文章生成器软件。一个好的文章生成器软件自动生成的文章质量也很高。不仅可以保持文章的平滑度，还可以保持文章原创的度数。
　　文章生成器软件可以自己在网上找。如果你不想浪费时间自己找，这里有一个很好的文章生成器软件——智能媒体ai伪原创该工具，采用Ai技术，可以自动识别，深入理解，并在不改变原文语义的情况下分析文章素材的内容，使其能够以人工书写的方式自动生成高质量的原创。文章。
　　关于如何自动生成原创文章的问题，木子在上面的内容中详细告诉了你方法！希望本次分享能给那些不擅长写文章的朋友提供有效的帮助！如果您对以上内容有不明白或有任何疑问，可以在本文底部留言，木子看到一定会回复您，感谢您的阅读！ 查看全部

　　最新版:最新YGBOOK全自动采集小说源码
　　简介：最新的YGBOOK小说程序，源码完美修复各种bug，所有文件已解密，深度SEO源码，批量自动后台采集，无需大硬盘即可安装。易云已经采集了20W。这部小说不到20G，自带4条采集规则。源码包有安装教程，安装非常简单。
　　建议安装服务器与源工作站位于同一位置。比如origin位于美国，可以选择美国的服务器，这样采集效率很高。
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　　最新版:AntCMSV30功能白皮书V11.doc 27页
　　AntcmsV3.0 内容管理系统功能白皮书文档名称 AntcmsV3.0 内容管理系统功能白皮书文档编号 ECW-DVLP-201407-0101 关键字编译 茂凯 日期 2014 年 7 月 机密级别三目录目录二 1. AntcmsV3.0 简介 31.1 简介 31.2 统一的内容平台 31.3 易学易用的参考资料 41.4 一流的技术规范和良好的兼容性 41.5 强大的中文采集 51.6 轻松52. 内容节点模型和权限模型 62.1 内容节点模型 62.2 权限模型 8 3. 内容创建、审查和管理 83.1 文本内容 83.2 多媒体内容 103.3 内容审查和工作流程 12 4. 内容节点管理 134.1 站点管理 134.2 列、主题、报纸和期刊 144.3 关键字、标签和敏感词 164.4 模板 16 5. 采集 和分发 185.1采集 185.2 分发 19 6. 数据和服务 206.1 自定义数据、自定义表单 206.2 调查和投票、广告管理配置 216.3 统计分析 22 七、系统管理 237.1 分支、用户和角色 237.2 菜单、代码和配置项 247.3 系统信息和定时任务 25AntcmsV3.0 简介 简介 ANTcmsV3.0 内容管理系统（简称ANTcms）是一套基于J2EE和AJAX技术的企业级网站内容管理软件，集站点管理、内容创建、内容审核、基于模板的内容发布、 content采集，内容检索，和多媒体内容管理合二为一。
　　ANTcms 允许非专业人士创建内容、发布和共享信息。易于使用的基于 Web 浏览器的界面允许用户有效地创建、管理和发布内容。使用ANTcms可以轻松创建WEB门户，也可以构建以内容为中心的企业信息平台。统一内容平台ANTcms是一个全面覆盖企业各种内容应用的统一内容平台。使用 ANTcms，您可以轻松地创建、管理和发布内容，包括文本、演示文稿、音频和视频。大量的内容信息。ANTcms提供所有流行的文档格式到HTML页面的转换，可以自定义各种模板，支持包括手机在内的各种信息终端。蚂蚁cms 从存储到界面全部采用UTF-8编码格式，支持最大最全的中文字符集，可支持繁体、英文、日文、法文、阿拉伯文等全球多种语言。用户提供全球解决方案。ANTcms简单易学易用，包括内容编辑、系统配置和日常维护，所有操作都在网页上进行，没有技术门槛，易学易用，用户可以轻松编辑栏目、主题、文档、媒体库、模板、工作流进行管理。用户可以在浏览器中直接修改文档字体、字号、对齐方式、插入图片、表格、链接等内容元素，充分实现图文混合功能，还可以进行可视化模板编辑和工作流定制，并且可以即时预览。工作流定义只需用鼠标拖动工作流节点，编辑节点属性确定工作流路径，即可定义完整的工作流，无需编写程序代码，使用方便。
　　一流的技术规格和良好的兼容性ANTcms采用康通科技自主研发的技术平台，拥有一流的技术规格，兼容业界几乎所有的浏览器、操作系统、数据库和中间件，作为如下表所示： 项目规格 单台服务器最大同时在线后台用户数2000（可用内存必须大于2G），最大站点数1000，最大列数每分钟文章（至强2.4G双CPU）内容采集性能大于100页/秒（带宽允许）脚本支持目前完全支持Java和JavaScript，可用于模板、内容采集 , 定义中使用的工作流。兼容浏览器 Microsoft Internet Explorer、Mozilla Firefox、Netscape 兼容操作系统 Windows 2000/XP/2003/Vista/Win7、Redhat Linux、Suse Linux、AIX、Solaris、HP-Unix 兼容数据库 Oracle、DB2、SQL Server、Mysql 兼容中级全部支持J2EE 1.3和1.4标准的中间件 强大的中文采集和检索技术ANTcms 内嵌强大的中文检索组件，可以对内容进行高效的全文检索，支持所有流行的文档格式 可以自动提取正文，生成内容摘要，自定义检索结果的展示形式，满足不同行业的特殊需求，打造细分领域的垂直搜索引擎。Netscape 兼容操作系统 Windows 2000/XP/2003/Vista/Win7, Redhat Linux, Suse Linux, AIX, Solaris, HP-Unix Compatible Database Oracle, DB2, SQL Server, Mysql Compatible Intermediate 所有支持J2EE 1.3和1.4标准的中间件 强大中文采集及检索技术ANTcms 内嵌强大的中文检索组件，可对内容进行高效的全文检索，支持所有流行的文档格式 可自动提取正文，生成内容摘要，定制检索结果展示形式，满足不同行业的特殊需求，打造细分领域的垂直搜索引擎。Netscape 兼容操作系统 Windows 2000/XP/2003/Vista/Win7, Redhat Linux, Suse Linux, AIX, Solaris, HP-Unix Compatible Database Oracle, DB2, SQL Server, Mysql Compatible Intermediate 所有支持J2EE 1.3和1.4标准的中间件 强大中文采集及检索技术ANTcms 内嵌强大的中文检索组件，可对内容进行高效的全文检索，支持所有流行的文档格式 可自动提取正文，生成内容摘要，定制检索结果展示形式，满足不同行业的特殊需求，打造细分领域的垂直搜索引擎。Mysql Compatible Intermediate 所有支持J2EE 1.3和1.4标准的中间件 强大的中文采集和检索技术ANTcms 内置强大的中文检索组件，可以进行内容的高效全文检索，支持所有流行文档格式 可自动提取正文，生成内容摘要，自定义检索结果展示形式，满足不同行业的特殊要求，构建细分领域的垂直搜索引擎。Mysql Compatible Intermediate 所有支持J2EE 1.3和1.4标准的中间件 强大的中文采集和检索技术ANTcms 内置强大的中文检索组件，可以进行内容的高效全文检索，支持所有流行文档格式 可自动提取正文，生成内容摘要，自定义检索结果展示形式，满足不同行业的特殊要求，构建细分领域的垂直搜索引擎。并支持所有流行的文档格式 自动提取正文，生成内容摘要，自定义检索结果的展示形式，满足不同行业的特殊要求，打造细分领域的垂直搜索引擎。并支持所有流行的文档格式 自动提取正文，生成内容摘要，自定义检索结果的展示形式，满足不同行业的特殊要求，打造细分领域的垂直搜索引擎。
　　ANTcms内嵌高性能多任务网页采集爬虫，可自定义采集目标，多级采集，支持自定义采集脚本，轻松采集不同类型的WEB信息。ANTcms提供了一个高性能的可配置内容提取工具，可以方便的提取采集返回的WEB页面中的指定信息。易于扩展 ANTcms具有良好的扩展性，所有内容都支持自定义字段，并且可以为不同的栏目和主题设置不同的自定义字段信息，以满足不同类型的主题、产品和行业需要的特殊要求。数据表可定制，并且可以链接其他应用系统数据库中的表，以方便与其他应用系统集成。ANTcms提供了一个接口丰富的WebService，其他系统可以很方便的通过WebService调用ANTcms中的相应接口，向ANTcms传输内容。ANTcms支持自定义脚本，完全支持JavaScript和Java，可以在模板、内容采集、工作流等中使用脚本来完成特殊的功能需求。ANTcms支持插件机制，可以通过开发系统插件来扩展ANTcms的功能。内容节点模型和权限模型 内容节点模型 在ANTcms中，有文字、图片、视频、音频、附件等各种类型的内容，统称为文档。
　　
　　列模型对文本文档提供全面的支持，包括标题、内容、来源、作者等基本文本属性；图像模型提供对图像缩略图、水印等功能的支持；视频和音频模型提供作者、时长，并支持截图、封面等功能。在ANTcms中，文本文档本身不能收录图片等多媒体文件，多媒体文件只能参照使用，避免系统中出现同一张图片多份复制的现象。多媒体文档通常主要用于文本文档的引用，但也可以通过制作模板形成特殊的图片栏、视频栏等。专题、期刊和报纸提供了文件组织的新维度。主题是具有共同主题的内容的集合。主题可以收录各种形式的内容，例如文本、图片、视频、音频和附件。期刊按周期组织（按月、周等组织各种形式文档的内容集合）。报纸是根据其布局的一种文件组合形式。对于文档的灵活分类，所有内容模型都提供了无限的层次树结构支持，并支持不同分类之间的复制、传递、引用等功能。同时，为了适应不同的业务需求，所有模型都提供自定义字段的功能，通过自定义字段实现特殊的业务模型权限。在 ANTcms 中，有站点权限、列权限、模板权限、文档权限、菜单权限和其他类型的权限对象。另一方面，用户是按组织和角色组织的，用户必须属于某个组织（例如），每个组织都有相应的授权对象，一个组织下的用户权限不能超过该组织的权限；角色是指某种类型的Permission集合，一个用户可以拥有多个角色并自动继承所拥有角色的权限的权限集合。一个组织下的用户权限不能超过该组织的权限；角色是指某种类型的Permission集合，一个用户可以拥有多个角色并自动继承所拥有角色的权限的权限集合。一个组织下的用户权限不能超过该组织的权限；角色是指某种类型的Permission集合，一个用户可以拥有多个角色并自动继承所拥有角色的权限的权限集合。
　　ANTcms 提供了严格灵活的权限模型来管理所有用户和所有权限对象。它不仅可以通过统一设置机构和角色的权限，一次为多个用户更改权限，还可以微调某个User拥有的权限对象，以满足特殊情况的内容创建、文本内容的审查和管理文本文档是ANTcms中最基本的元素，ANTcms为文档管理提供了方便的操作界面。内容维护者可能不精通 HTML，但他们通常使用 Office 等办公软件。ANTcms的内容录入界面充分考虑到了这一点，系统界面与Word等Office产品无缝对接。蚂蚁cms 提供类似Word的文本编辑器，提供类似Word的剪切、复制、粘贴、查找替换、删除、删除文本格式、撤消、重做、段落格式、字体、字号、字体颜色、插入超链接、粗体、下划线、中央显示等功能。ANTcms支持图文混合，可以在文本文档中插入图片，支持插入Flash动画、超链接、特殊字符、音视频等。系统支持自动下载远程图片到服务器。文本编辑器还支持插入附件、热词连接、内容分页等。系统支持拖放方式进行顺序调整和任意排版。文本编辑器还具有清除文字格式等功能，
　　多媒体内容ANTcms可以对图片、视频、音频、附件等多媒体内容进行管理，并可以将这些多媒体内容分类成树状，用于多媒体资源的管理和使用。其中，图片管理包括打包上传、批量修改、水印、任意配置多个缩略图、图片截取、图片浏览等功能。视频管理包括上传、任意格式转换、截图缩略图、分割视频、合并视频等功能。内容审核和工作 Stream ANTcms 对最终发布的内容进行严格的权限控制。内容需要经过工作流配置的审核流程，才能进入最终发布流程，以免内容被误发布到网站，造成不良影响。ANTcms 中引入了工作流。用户可以通过简单的配置自定义所需的工作流，使系统具有良好的可扩展性和可维护性。内容节点管理站点管理站点是ANTCM中最高级别的单元，所有的文档管理操作都在站点下进行。系统最多可同时支持1000个站点，每个站点的权限相互独立，操作互不影响。栏目、专题、报刊都是内容节点的类型。通过内容节点管理，可以新建、修改、删除节点，设置列表页、详情页、默认首页模板；实现节点转移，节点复制，批量导入、区块管理；实现发布设置，设置发布规则、定时规则等；实现权限管理、自定义字段等功能期刊是内容管理中的一个特殊节点，内容是按照周期时间更新的，比如每周一次、每月一次、每季度一次等。这种更新方式是一致的与传统的网站连续性更新有很大区别。内容维护时，需要选择期刊的期数、日期等，以便在某一时间点统一发布一期内容。并且内容是按照周期时间更新的，比如一周一次、一个月一次、一个季度一次等。这种更新方式与传统的网站连续性更新有很大区别。内容维护时，需要选择期刊的期数、日期等，以便在某一时间点统一发布一期内容。并且内容是按照周期时间更新的，比如一周一次、一个月一次、一个季度一次等。这种更新方式与传统的网站连续性更新有很大区别。内容维护时，需要选择期刊的期数、日期等，以便在某一时间点统一发布一期内容。
　　期刊内容发表在网站后，访问者可以按年、期、栏目搜索期刊。ANTcms提供了专门的报纸管理模块，支持将报纸扫描成图片上传到网站。内容维护者可以设置图片的某个区域，并将该区域与一个文本文档关联起来，这样用户就可以点击某个区域查看对应的文章并浏览，从而实现在线报纸版，既实现了报纸的电子化，又保留了报纸版面。ANTcms提供pages Block机制：Blocks是基本的页面片段，用于站点首页、栏目首页等页面，也可以部署到其他网站 通过FTP等方式让其他网站调用所有的内容节点内容节点的属性关键字、标签、敏感词可以通过自定义字段展开。为了更好的组织内容文档，ANTcms实现了关键字管理文档的机制。通过关键字和标签对相关内容的文档进行有效聚合，并建立文档之间的不同链接和列的规则分类，方便文档的快速查阅。文档发布时，不能对外发布网站，因为部分文档文本可能收录敏感词。ANTcms 通过过滤敏感词有效地处理了这个问题，所有收录敏感词的地方都会被替换为指定的文本。Template ANTcms 实现了灵活的模板机制。模板可以以两种形式创建：标签库（TagLib）和脚本，也可以混合使用。模板可以通过系统提供的标签库获取各种文档列表、文档内容及相关数据，发布时生成静态页面。
　　
　　同时为了灵活适应用户的个性化需求，提供脚本支持。用户可以通过系统提供的接口自定义各种脚本来访问文档、栏目等各种资源。目前，该模板完全支持 Java 和 JavaScript 语言。标签式脚本在模板管理方面，ANTcms提供了两种管理方式：直接文件管理和导入管理采集ANTcms提供高性能的多任务网页采集器，使用将采集相关文章和其他网站的数据上传到本网站，方便自动转载、多站全文检索、行业数据整合等功能 。ANTcms网页采集器可以执行多个采集 同时执行任务，每个任务可以使用多个线程；采集器支持多层导航，让网站更深入；采集器采用自定义文件存储结构，可以采集亿万网页，支持TB级数据；采集器支持历史记录功能，可有效避免重复采集；支持网站登录采集，可以采集需要登录的页面查看；支持模拟表单提交，可以轻松采集通过POST方式提交页面。采集 可以使用代理服务器。ANTcmsWebpages采集器支持脚本，可以在运行时动态计算URL，或者通过脚本模拟动态页面表单提交。采集结果可以自动形成正文，支持采集 结果进入列文章，或采集 进入自定义数据表以提供模板供使用采集 任务为分发内容提供脚本支持。内容维护者创建内容后，内容文档将保存在数据库中。
　　内容发布时，将文档与模板结合生成静态HTML页面，通过分发功能将静态HTML页面复制到网站服务器。根据网络拓扑，网站 服务器可能与 ANTcms 是同一台服务器，也可能是不同的服务器，也可能有多个 网站 服务器。ANTcms实现了自动分发机制，可以自动将更新后的文件及时同步到网站服务器，并将同一个目录分发部署到一台或多台服务器，从而支持服务器镜像和服务器集群. ANTcms 支持增量部署，持续部署更新内容。ANTcms 提供了两种分发方式：目录分发和数据库分发。目录分发包括本地目录、HTTP和FTP分发。数据和服务 自定义数据和自定义表格 ANTcms可以建立与外部数据库的连接，连接本机以外的各种数据库，并自动形成连接池。通过外部数据库连接，ANTcms可以挂载外部表，使得外部表的数据可以被模板引用，最终发布到网站。ANTcms 还可以自定义数据表来存储客户数据。ANTcms您也可以自定义表格并提供给观众填写，从而采集观众反馈的调查和投票，并配置广告管理。ANTcms您只需几个简单的配置即可生成投票。
　　广告管理可以配置矩形条幅、弹窗、随屏移动、固定位置、浮动移动、文字代码、对联广告等多种布局类型。各种形式的广告统计分析 ANTcms可以根据内容节点统计总访问量、当日访问量、当月访问量、日访问量，以及访问者的操作系统、浏览器、IP地址、地区。. 可以根据统计结果生成柱形图、饼图等统计图表。分公司、用户、角色的系统管理 ANTcms提供分公司功能，满足集团公司多层次的组织模式。每个分支都可以有自己的用户和角色，分支管理员可以单独管理组织下的每个用户和权限。角色是具有相同权限的集合。一个角色有多个用户，一个用户可以属于多个角色。用户自动继承其所属所有角色的权限集合菜单、代码和配置项。在ANTcms中，系统管理员可以统一管理菜单，也可以单独设置每个用户或角色拥有的菜单；在代码管理中可以根据需要设置单位或行业的唯一代码；可以在配置项管理 System Information and Scheduled Tasks 中配置各种系统运行参数 ANTcms为了方便用户了解服务器的运行状态，提供了包括当前启动时间在内的信息，在线用户总数、当前登录用户总数、是否处于调试模式、操作系统名称、操作系统版本、JDK制造商、JDK版本、JDK主目录、servlet容器名称、启动用户名提供servlet容器，各种服务器和中间件的基本信息，包括JDK内存使用/最大可用内存，日志查看功能。为管理员提供服务器操作的实时可见性。提供各种服务器和中间件的基本信息，包括JDK内存使用/最大可用内存，以及日志查看功能。为管理员提供服务器操作的实时可见性。提供各种服务器和中间件的基本信息，包括JDK内存使用/最大可用内存，以及日志查看功能。为管理员提供服务器操作的实时可见性。
　　ANTcms提供定时任务管理，方便实现定时释放、定时采集等功能。通过定义任务执行时间、执行间隔等参数，可以灵活管理定时任务。可以查看定时任务的运行日志，对于正在运行的定时任务，还可以查看当前进度。同时，为了方便定时任务的扩展，提供了二次开发的接口，系统用户可以实现定时接口自定义定时任务。用户反馈 感谢您使用康通科技的产品。如果您发现本文档有任何错误或产品不能正常工作，或者您对本文档有任何意见或建议，请及时联系康通科技。您的意见将是我们修改版本的重要依据。联系地址有限公司： 邮编： 电话： () 传真： () 康通科技 AntcmsV3.0 内容管理系统功能白皮书2014-12 文档名称： [ AntcmsV3.0 0功能白皮书]版本号：[V1.1]电话： /27文件名称：[G0103需求研究计划]项目名称：[浙江公安物流综合管理平台]修订日期：[2011.03.03]版本号： :[V1.0] 公司地址：杭州市天目山路176号西湖书园软件园010栋2楼技术支持：（7*24小时）我没看到页面内容有用 - 7 - 查看全部

　　解读:Python精彩解析反反爬虫，采集各行业招聘数据，分析行业行情
　　目录
　　前言
　　开始
　　分析 (x0)
　　分析 (x1)
　　分析 (x2)
　　分析 (x3)
　　分析 (x4)
　　代码
　　影响
　　我有话要说
　　前言
　　emmmmmm，大家好，我叫珊年。基本上我每天更新一个Python爬虫实战文章，但是反响好像不是很好，都是上百读，我觉得我每一个文章都解释的很仔细，大家感觉有兴趣的可以去看看：
　　【Python】绕过反爬，开发音乐爬虫，做到完美采集
　　【Python】纯干货，5000字博文教你采集全站小说（附源码）
　　[Python]绕过X音_signature签名，完美采集全站视频，个人视频
　　好的坏的都能接受，勤奋是我们一直在做的
　　开始
　　目标网址
　　​​​
　　搜索 Python 相关工作
　　​​​
　　嗯，这个页面是我们想要的一些数据采集。
　　分析 (x0)
　　这次直接点击，查看网页源码，搜索我们需要的内容采集，看看源码里面有没有我们需要的数据：
　　​​​
　　显示结果为0，表示数据不在我们网页的源代码中。
　　但是在我们的element中就是web page element，这是我反复强调的：web页面的源码是服务器传给浏览器的原创数据，web page element是web页面渲染出来的数据源码通过浏览器（可以浏览浏览器执行源码中的一些JavaScript脚本达到的效果）
　　​​​
　　分析 (x1)
　　既然没有网页源码，但是有元素，那么我们可以用selenium来进行一个数据采集，因为selenium的数据采集就是元素里面的数据，但是缺点是不是 采集 慢。
　　如果不想速度慢，我们继续分析。我们抓包看看浏览器是否执行了网页源码中的JavaScript脚本，并调用了一个接口api来生成我们需要的数据。刷新当前页面抓包：
　　​​​
　　哎，可以看到禁止调试了。如果开发者写了一个 JavaScript 语句来阻止我们调试呢？
　　单击右箭头以打开忽略断点，然后再次单击运行。
　　​​​
　　emmmmm 看看抓到的数据
　　​​​
　　已经确认这个包是，然后我们分析请求
　　​​​
　　post请求，然后有这三个参数：
　　​​​
　　我不知道 first 是什么意思，pn 是 1（这是第一页） kd 是 Python（关键词 搜索的是 Python）。
　　指示？只要我们请求这个链接，就可以得到我们想要的数据！
　　​​​
　　这里要小心，服务器会检测cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！自己去测试一下吧。
　　分析 (x2)
　　然后我们愉快地采集下第一页，使用抽取规则抽取出想要的数据。
　　然后分析X1中的一个点，重复一遍，服务器会检测到cookies，也就是我们必须在请求头中携带cookies！
　　
　　而且cookies是时间敏感的（比如你登录了某个网站，那么你短时间内就不需要再登录了，十点之后你可能需要重新登录天半月，就是这个原因）
　　然后说明：在我们采集数据之前，我们首先自动获取网页的cookies，然后使用cookies来采集数据。这允许完全自动化，而不是手动复制 cookie
　　那么思路就明确了：先是白用户（不带cookie），请求访问网站首页获取服务器返回的cookie，然后使用cookie去post接口获取我们需要的数据
　　到目前为止，我们只有采集到第一页的数据，但是如果我们需要采集所有的数据呢？
　　我们继续分析，如果要采集页码上的所有数据，我经常告诉你的思路：先看看我们的网站翻页后的变化，显然我们可以' t在这里工作，因为数据是由接口api生成的。所以，我们换个思路，翻页后抓取第二页的api，看看和第一页的api有什么区别。
　　​​​
　　可以看出有几个点是变化的，也有几个点是不变的。首先，post的地址没有变，只是参数变了。
　　first 变为 false，pn 变为 2 为页码，关键词 在 Python 中保持不变，并添加了 sid 参数。
　　分析 (x3)
　　再看第三页，不管是第一页还是FALSE，sid值不变。找到变化的模式。
　　​​​
　　看了第三页的包后，我知道事情会变得很容易。
　　规则总结：参数frist的第一页为真，其他所有页为FALSE，pn随页码变化，kd为自己搜索到的关键词，sid的第一页为空，如下页码是固定值（这里我想给大家解释一下，其实如果在第一页传入这个sid参数，也是可以访问的。别问为什么，这是一种直觉高级爬行动物）。
　　​​​
　　当我们翻到第一页时，它确实携带了 sid……而且首先变成了 FALSE，这太神奇了。
　　魔法点在哪里？当我们抓取首页的包时，可以看到first为TRUE，而sid没有这个参数，也就是说访问第一页后生成了sid参数，然后将sid传入到第二页页码。在接口的参数中。
　　如果说直接把页码接口的所有参数都写成四个，第一个不为TRUE，而sid是固定的，是否可行？
　　不可行，除非你手动抓包复制sid，因为sid是访问第一页数据后生成的……
　　看不懂的看魔术点所在的段落。
　　综上所述，我们现在要做的就是弄清楚 sid 的值是从哪里来的。
　　分析 (x4)
　　可以直接ctrl+f搜索。可以知道sid是第一页获取数据的post。
　　​​​
　　那么大体思路就是，先访问首页获取cookies，然后post首页获取sid。第一页参数first为TRUE，sid为空，后面的页码first为FALSE，sid为第一页post后得到的值。
　　...当我手动翻页时
　　​​​
　　醉了，网站的版本已经改版了。如果未登录的用户操作次数过多，它会直接让你登录……也就是说，cookies只能在手动登录后复制，因为这个登录也有那个特殊的功能。验证码无法访问。不值得找个编码表……
　　没办法，对不起手动cookies。
　　代码
　　import requests
import time
import sys
cookies = &#39;手动copy&#39;
url = &#39;https://www.lagou.com/jobs/pos ... 39%3B
headers = {
&#39;authority&#39;: &#39;www.lagou.com&#39;,
&#39;method&#39;: &#39;POST&#39;,
&#39;path&#39;: &#39;/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false&#39;,
&#39;scheme&#39;: &#39;https&#39;,
&#39;accept&#39;: &#39;application/json, text/javascript, */*; q=0.01&#39;,
&#39;accept-encoding&#39;: &#39;gzip, deflate, br&#39;,
&#39;accept-language&#39;: &#39;zh-CN,zh;q=0.9&#39;,
&#39;content-length&#39;: &#39;63&#39;,
&#39;content-type&#39;: &#39;application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8&#39;,
&#39;cookie&#39;: cookies,
&#39;origin&#39;: &#39;https://www.lagou.com&#39;,
&#39;referer&#39;: &#39;https://www.lagou.com/jobs/lis ... 39%3B,
&#39;sec-ch-ua&#39;: &#39;"Chromium";v="92", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="92"&#39;,
&#39;sec-ch-ua-mobile&#39;: &#39;?0&#39;,
&#39;sec-fetch-dest&#39;: &#39;empty&#39;,
&#39;sec-fetch-mode&#39;: &#39;cors&#39;,
&#39;sec-fetch-site&#39;: &#39;same-origin&#39;,
# &#39;traceparent&#39;: &#39;00-2a566c511e611ee8d3273a683ca165f1-0c07ea0cee3e19f8-01&#39;,
<p>
&#39;user-agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36&#39;,
&#39;x-anit-forge-code&#39;: &#39;0&#39;,
&#39;x-anit-forge-token&#39;: &#39;None&#39;,
&#39;x-requested-with&#39;: &#39;XMLHttpRequest&#39;,
}
sid = ""
def get_data(flag, page, sid):
data = {
&#39;first&#39;: flag,
&#39;pn&#39;: page,
&#39;kd&#39;: &#39;python&#39;,
&#39;sid&#39;: sid
}
return data
for page in range(1, sys.maxsize):
time.sleep(5)
if page == 1:
flag = True
else:
flag = False
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=get_data(flag, page, sid))
sid = response.json()["content"][&#39;showId&#39;]
text = response.json()[&#39;content&#39;][&#39;positionResult&#39;][&#39;result&#39;]
print(text)
with open("result.csv", "a", encoding=&#39;utf-8&#39;) as file:
for cp in text:
cp_msg = f"{cp[&#39;city&#39;]},{cp[&#39;companyFullName&#39;]},{cp[&#39;companySize&#39;]},{cp[&#39;education&#39;]},{cp[&#39;positionName&#39;]},{cp[&#39;salary&#39;]},{cp[&#39;workYear&#39;]}\n"
file.write(cp_msg)
print(f"第{page}页爬取完成")
print("爬取完成")
</p>
　　影响
　　​​​
　　我有话要说
　　- 有些人，
　　他们赤脚走过你的生活，
　　眉头带着笑意，不短也不长。
　　但足以让你感到幸福，
　　欣赏痛苦，铭记人生。
　　​​​
　　文章的字现在都写好了，每一个文章我都会说的很详细，所以需要的时间比较长，一般两个多小时。
　　原创不容易，再次感谢大家的支持。
　　①2000多本Python电子书（主流经典书籍应该都有）
　　②Python标准库资料（最全中文版）
　　③项目源码（四十或五十个有趣经典的培训项目及源码）
　　④Python基础、爬虫、web开发、大数据分析视频介绍（适合初学者学习）
　　⑤ Python学习路线图（告别无经验学习）
　　私信编辑器001
　　​​​
　　​​​
　　汇总:网站日志采集和分析流程
　　现场搜索页面、注册表单页面和购物车页面是典型的功能页面，而产品详情页面、新闻和文章页面是典型的内容页面。导航页面的目的是引导访问者获取信息，
　　功能页的目的是帮助访问者完成特定的任务，内容页的目的是向访问者展示信息，帮助访问者做出决定。例如，从内容导航分析来看，以下两类行为是网站运营商不希望看到的行为：
　　第一个问题：访问者从导航页（首页）进入，从导航页（列表页）离开网站，才看到内容页（详情页）。本次访问期间，访问者没有完成任务，导航页也没有将访问者引导到内容页（详情页）。因此，有必要分析导航页（列表页）导致访问者中途离开的原因。
　　第二个问题：访问者从导航页（首页或列表页）进入网站，从内容页（详情页）返回到导航页（首页）。看似访问者完成了本次访问的任务（如果浏览内容页面是本次网站的最终目的），但实际上访问者返回首页开始新的导航或任务。说明需要分析内容页面的初始设计和考虑的内容页面，以提供跨信息推荐。
　　2.4. 网站转化与漏斗分析（转化分析）
　　转化是指网站业务流程中的一个封闭通道，引导用户按照流程最终实现业务目标（如商品交易）；完成转化目标。
　　下图描述了转化率分析中的一个常见场景。分析访问路径“首页-搜索-菜品-下单-支付”，依次统计访问各层节点的用户数，得到访问过程的转化率。
　　统计有一些维度约束，比如日期、时间窗口（整个访问过程在规定时间内完成，否则统计无效）、城市或操作系统等，所以这也是典型的OLAP分析需求。另外，每个接入节点可能都有埋点属性，比如搜索页面的关键词属性，支付页面的价格属性等。从结果来看，用户数逐层收敛，形成可视化中的漏斗形状，所以这类需求也称为“有序漏斗”。
　　对于转化漏斗，分析有两个主要部分：流失和访客流失。
　　拒绝转换是访客流失的主要原因之一。这里的阻力包括：
　　错误设计、错误引导 错误设计包括访客在转换过程中找不到下一步动作的按钮、无法确认订单信息、无法完成支付等流程，如不合适的产品或活动推荐、支付过程中专业名称的解释、帮助信息等。
　　造成损失的原因有很多，例如： 产品或活动推荐不当 支付环节专业术语和帮助信息解释不当
　　迷路的主要原因是转化流量设计不合理，访问者无法在某个阶段获得自己需要的信息，无法根据现有信息做出决策，比如在线购买演唱会门票，看不到在线座位选择直到付款。这个时候，你很可能会迷路，回去查看。
　　三、总体技术流程及结构 3.1．数据处理流程
　　网站交通日志数据分析是一个纯数据分析项目，其整体流程基本以数据处理流程为主。通俗的可以概括为：数据从哪里来，数据到哪里去，可以分为以下几个主要步骤：
　　1.1。数据采集
　　
　　数据采集的概念目前业界有两种解释：
　　首先，从头开始生成数据的过程（服务器打印的日志、自定义采集的日志等）称为data采集；
　　另一方面，使用 Flume 等工具将 data采集 移动到指定位置的过程称为 data采集。关于具体含义，需要分析具体语境，理解语境中的具体含义。
　　1.2. 数据预处理
　　数据预处理是指在正式处理之前对数据进行一些处理。现实世界中的数据一般都是不完整的、不一致的、脏的数据，不能直接分析，或者不利于分析。为了提高数据分析的质量和便利性，人们开发了数据预处理技术。
　　数据预处理有多种方法：数据清洗、数据整合、数据转换等。这些数据处理技术在正式数据分析之前使用，大大提高了后续数据分析的质量和便利性，减少了实际分析所需的时间。
　　从技术上讲，任何可以接受待处理数据并输出数据的语言技术都可以用于数据预处理。如java、Python、shell等。在本项目中，通过MapReduce程序对采集接收到的原创日志数据进行预处理，如数据清洗、日期格式排序、过滤掉非法数据等，并将其排序为点击流模型数据。使用MapReduce的优点是：一是对java语言的熟悉度高，有很多开源的数据处理工具库；其次，MR可以进行分布式计算，并发处理效率高。
　　1.3. 数据存储
　　通常将预处理后的结构化数据导入Hive数据仓库，并建立相应的库和表进行映射关联。这允许使用 Hive SQL 对数据进行后续分析。所以这里所说的存储是把数据添加到面向分析的数据仓库，而不是数据库。因为项目中的数据格式比较清晰简洁，可以直接加载到数据仓库中。其实仓储流程还有一个更专业的名字——ETL。ETL是对业务系统的数据进行提取、清洗和转换，然后加载到数据仓库中的过程。
　　ETL的设计分为数据抽取、数据清洗与转换、数据加载三个部分。我们在设计ETL时也是从这三个部分入手。数据提取是从各种数据源中提取到ODS（Operational Data Store，操作数据存储）——这个过程还可以做一些数据清洗和转换），在提取过程中，需要选择不同的提取方式，以提高操作性尽可能提高 ETL 的效率。在ETL的三个部分中，时间最长的是“T”（Transform，cleaning，conversion）部分。一般这部分的工作量是整个ETL的2/3。数据加载一般是在数据清洗干净后直接写入DW（Data Warehousing，数据仓库）。
　　1.4. 数据分析
　　该阶段是项目的核心内容，即使用Hive SQL根据需求分析语句，得到各项指标的统计结果。
　　1.5。数据可视化
　　数据可视化是对分析得到的数据结果进行可视化，通常以图表的形式展示。数据可视化可以帮助您更轻松地解读趋势和统计数据。
　　3.2. 系统架构
　　与传统BI数据处理相比，流程几乎是一样的，但因为是处理大数据，所以流程的各个环节使用的技术与传统BI完全不同：
　　4. 模块开发----Data采集
　　1、网站交通日志数据的获取随着网站在技术和运营上的不断技术进步，人们对数据的要求也越来越高，以实现更精细化的运营提升网站 质量。因此，数据获取方式也随着网站技术的进步和人们对网站数据需求的加深而不断发展。从使用和开发的角度来看，主要分为两大类：网站日志文件和页面嵌入js定制采集。
　　
　　1.1。网站日志文件记录网站日志文件的方式是最原创的数据获取方式，主要在服务器端完成。可以通过在 网站 的应用服务器中配置相应的日志写入功能来实现，很多web应用服务器都有日志功能。比如 Nginx 的 access.log 日志等。
　　好处是获取数据时不需要在页面上做相关处理，直接开始统计相关请求信息即可。缺点是有些信息不能采集，比如用户在页面上的操作（如点击、ajax使用等）无法记录。部分指标的统计和计算受到限制。
　　1.2. 页面埋js定制采集
　　自定义采集用户行为数据，通过在页面中嵌入自定义的javascript代码获取用户访问行为（如鼠标悬停位置、点击页面组件等），然后通过ajax请求在后台记录日志、信息那可以采集这种方式比较全面。在实践中，可以自定义以下几个方面的数据采集：
　　系统特性：如使用的操作系统、浏览器、域名、访问速度等。
　　访问特性：包括被点击的URL、被点击的“页面标签”以及标签的属性等。
　　来源特征：包括访问URL、访问IP等。
　　产品特征：包括访问的产品编号、产品类别、产品颜色、产品价格、产品利润、产品数量和特价等级等。以电子商务网站为例，当用户点击一个相关产品页面，其自定义的采集系统会采集相关的行为数据并发送给后端服务器。采集的数据日志格式如下：
　　所谓代码嵌入，就是在需要统计数据的地方植入N行代码，统计用户的关键行为。例如，如果要统计首页banner的点击次数，上报的数据可以是KEY-VALUE的形式。我们将KEY定义为“CLICK_ADD_BTN”，VALUE的值为点击次数。当用户点击banner时，会通过按钮的“回调”触发并执行banner详情的代码。业务代码执行完毕后，程序员添加统计代码，将“CLICK_ADD_BTN”对应的VALUE加1，banner统计为一次使用。
　　五、js自定义数据采集采集 一、原理分析
　　埋点采集数据的过程：提前在网页中添加一小段javascript代码，这段代码片段一般会动态创建一个script标签，并将src属性指向一个单独的js文件。这时，这个单独的js文件（图中绿色节点）就会被浏览器请求并执行。这个js往往是真正的数据采集脚本。
　　数据采集​​完成后，js会请求一个后端数据采集脚本（图中的backend），一般是伪装成图片的动态脚本，js会通过http参数将采集到的数据传给后端。脚本，后端脚本解析参数并以固定格式记录到访问日志中，并可能在http响应中为客户端植入一些cookies进行跟踪。
　　问题解决1：将采集到的数据的js提取出来，单独文件，通过js script标签引入，减少耦合，提高代码复用性
　　问题解决2：部署两台服务器，一台专门接收采集数据的响应；
　　跨域问题：跨域的本质是限制JS请求的不安全性。这是对 JS 的限制。在页面采集领域，通常以请求图片的形式绕过所谓的跨域问题。
　　跨域问题解决：以伪装成请求图片的形式，将采集采集的数据以参数的形式拼接在请求图片的URL后面，从而传递采集数据到指定服务器() 查看全部

　　解决方案:Nutch2.3 + HBase 0.94 + Solr 搭建网络数据采集器！
　　Nutch2.3 + HBase 0.94 + Solr 构建网络数据采集器
　　介绍
　　大数据的普及使人们越来越关注我们生成的数据，而爬虫作为数据采集的工具，提供了一种获取大数据的便捷方式。本文向读者展示了如何结合 Nutch、Solr 和 Hbase 构建自己的数据采集工具，作者使用的系统是 Ubuntu 16.04，下面系统安装和编译都是在这个系统下完成和测试的，所需的包和完整的配置文件可以通过本文的 Git 仓库地址获取。
　　术语
　　•Nutch - 数据采集器（爬网和分析网站数据）。
　　HBase - 分布式存储系统，Hadoop生态系统的组成部分之一
　　•Gora - Nutch 是用于存储数据的抽象层
　　Solr - 高性能全文搜索服务器，为数据查询提供API接口，用于搜索Nutch抓取的数据。
　　软件依赖关系
　　•OpenJKD 8 & ant
　　•Nutch 2.3（版本必须为 2.3，2.2 未通过测试）。
　　• HBase 0.94.26（另请注意版本）。
　　
　　•溶胶 4.8.0
　　通过 Ubuntu 系统自带的包管理器安装 OpenJDK 和 ant，或者下载.deb安装文件自行安装，笔者建议使用包管理器，避免安装过程中出现依赖问题。
　　将 Nutch 和 HBase 安装包解压缩到目录中。从现在开始，我们用$NUTCH_ROOT来指代Nutch文件夹的根目录，$HBASE_ROOT指的是HBase文件夹的根目录。
　　配置 HBase
　　1. 编辑 $HBASE_ROOT/conf/hbase-site.xml 文件并添加它
　　hbase.rootdir
　　file:///full/path/to/where/the/data/should/be/stored
　　hbase.cluster.distributed
　　假
　　2. 在JAVA_HOME配置之前编辑 $HBASE_ROOT/conf/hbase-env.sh 并取消注释
　　-# export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0/
　　+export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64/
　　在实际测试中，笔者发现在环境变量中设置JAVA_HOME后，无需在文件中重新配置变量。
　　
　　3. 启动 HBase
　　$HBASE_ROOT/bin/start-hbase.sh
　　编译坚果
　　Nutch1.x 从 1.7 版本开始不提供完整的部署文件，只提供源代码文件和相关构建.xml文件，这需要用户自己编译 Nutch。
　　1. 编辑 $NUTCH_ROOT/conf/gora.properties 并添加 HBase 配置。
　　-#gora.datastore.default=org.apache.gora.mock.store.MockDataStore
　　+gora.datastore.default=org.apache.gora.hbase.store.HBaseStore
　　2. 编译坚果
　　$ NUTCH_ROOT 加元
　　$ 蚂蚁清洁
　　$ 蚂蚁运行时
　　编译需要下载一些依赖包，所以大约需要 10 分钟，编译完成后会在 $NUTCH_ROOT 目录中生成两个文件夹：build 和 runtime。
　　1. 修改 Nutch 配置文件$NUTCH_ROOT/runtime/local/conf/nutch-site.xml
　　解决方案:站点接入：第三方数据采集系统生效的第一步
　　“对于第三方数据采集系统，第一个链接是注册和访问网站或应用程序。”
　　很久以前，我们分享了埋点和数据采集系统采集的一些基本内容。今天给大家分享一下数据采集系统的站点注册访问模块的一些细节。
　　01
　　—
　　什么是网站访问权限
　　首先需要明确的是，我们这里的主要分析对象是第三方数据采集平台。
　　为什么需要指定这个？我们先来看看网站的访问权限是什么。下图为友盟网站访问截图：
　　从这个流程图我们可以清楚的了解到，所谓站点访问就是填写我们要执行数据的网站、APP或者小程序等的基本信息采集等., 生成网站唯一标识符以用于采集数据标识的过程。
　　因此，如果是您自己的采集自己的网站流量行为或其他行为，则不需要【站点注册和访问】这个链接。第三方数据采集平台，出发点是为各个平台提供服务，所以需要区分不同平台的数据，需要注册和访问网站。
　　本站访问流程完成后，可以通过数据采集系统查看网站的采集信息。
　　02
　　—
　　站点访问通常包括哪些步骤？
　　一般来说，一个站点的访问过程主要包括以下几个步骤：
　　(1) 网站注册
　　网站注册的核心意义在于区分不同的站点。就像C端用户使用的任何新产品一样，都需要先注册，只不过这里的注册对象变成了网站。
　　注册通常需要哪些信息？上图中我们看到了友盟的内容，再看百度统计网站注册时的信息：
　　
　　其实APP端的站点注册和web端的站点注册是有区别的。不同站点注册信息的区别可以有以下区别：
　　埋藏的域名或站点名称通常需要反复检查，以免重复。
　　审核通过后，将为访问的站点生成唯一的站点标识符。
　　(2) 生成JS代码或SDK
　　注册成功后，会根据不同的终端（PC端或手机端）生成不同的代码内容。PC端生成一段JS代码，手机APP端生成SDK。
　　实际上，主要是将站点唯一ID嵌入代码中。
　　比如下面的代码就是百度统计PC生成的JS代码：
　　var _hmt = _hmt || [];(function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?7cf14fcca2e14b8b"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
　　(3) 拥有网站埋点
　　下载完SDK或者复制JS代码后，下一步就是把点埋在自己的网站（也就是要追踪数据的网站）中。
　　以PC端为例。研发学生需要将此代码复制并粘贴到要跟踪的每个网页中。通常需要在所有页面的网站标签之前添加代码。
　　另外，在类似于header.htm的header模板页面中安装，可以达到一次安装，全站的效果。
　　(4) 链接验证
　　当自有网站侧嵌入代码上线时，采集平台会检查数据流是否有链接问题。
　　03
　　—
　　工业产品设计参考
　　
　　在这里，我们系统地跟踪几个常用的第三方数据跟踪网站的站点访问过程，以供参考。
　　(1) 友盟U-APP
　　注册应用程序：
　　下载并集成基础 SDK
　　初始化代码：
　　代码验证：
　　(2) 感官数据
　　选择如何埋点：
　　JS SDK 自动生成：
　　Sensors Data 的这个模块非常有趣。它遵循各种内容的自定义选择，最终生成埋点代码。
　　以上就是今天分享的主要内容。后续我们会和大家一起讨论data采集系统的相关细节。 查看全部

　　技术文章:PHP小说自动采集整站源码，自适应小说书城网站源码下载
　　
　　PHP小说自动采集全站源码，改编小说书城源码网站下载
　　PHP小说自动采集全站源码，自适应小说书城网站源码
　　
　　下载 这是一个PHP网站源码，可以自动采集出版小说，一次自动发布采集，特别适合小说网站，用最少的精力，完成小说的一键采集和发布，想成为小说网站的朋友可以试试。个别小说的内容涉及版权，大家在出版时也需要注意
　　测评:伪原创文章检测工具(文章原创查重系统)
　　其实，我们不需要花更多的时间在智能ai伪原创工具上。在搜索的过程中，你经常点击注册试用，却没有看到所有的搜索结果，实在是太浪费时间了，可能找不到你满意的结果。那么，在众多智能伪原创生成软件中，有什么关于智能伪原创生成软件的好问题可以分享到这里，希望我的分享能给一些需要伪原创的朋友们帮助最后，谢谢请您耐心阅读。谢谢你。
　　
　　伪原创效果好原创度数高
　　另外，随着科技的普及，网上也有很多不错的情报。伪原创生成软件，但他们想使用它。建议选择使用 NLP 技术开发的。目前，市场上只有这样的智能。伪原创生成软件在伪原创文章中保证流畅可读，但可以用其他智能代替伪原创生成软件
　　1.伪原创文章采集软件官方中文版
　　
　　所有直接相关的问题和帖子都发布在网上，并经常在这些问题下与网友一起回答。这些基本都是网友们想要分享的，所以需要在这些路径中寻找答案，做谱。最后一位网友正在尝试为智能伪原创生成软件，看看网友对这些智能伪原创生成软件的评论。现在有很多智能。伪原创生成软件。我们别无选择。我们总是想找到更好的东西。
　　几年前，互联网上的仿冒原创工具并不多，而我们可以使用的仿冒原创工具也花了很多时间挖掘出来。说起智能伪原创生成软件，我们随便用这些词在搜索引擎上炫耀我们的结果，是的，与几年前相比，网络智能伪原创生成软件雨后春笋般涌现. 出来。 查看全部