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　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(深度学习中最优/次优超参数的一类方法-HPO)
　　概述：
　　在介绍HPO之前先简单介绍一下超参数和HPO的概念，定义如下：
　　超参数：超参数一般是指在算法或模型启动前必须确定且在计算过程中不能更新的参数。如深度学习中的优化器、迭代次数、激活函数、学习率等；运筹学优化算法中的编码方式、迭代次数、目标权重、用户偏好等，算法类型可以作为更高级的超级参考。
　　超参数优化：超参数优化是指一种不依赖于手动参数调整，而是通过某些算法在优化算法/机器学习/深度学习中找到最优/次优超参数的方法。HPO的本质是生成多组超参数，反复训练，根据得到的评价指标调整和重新生成超参数集进行再训练。
　　通常在各种系统中，我们通常会接触到很多参数。从上面的定义可以看出，超参数的概念是相对于参数提出的。在某些领域，它的参数也符合上述超参数的定义，也可以收录在广义的超参数定义中，如遗传算法（GA）中的种群大小、控制器的控制参数等。
　　虽然 HPO 是超参数空间中的搜索算法，但优化的结果是模型/算法的一组超参数，而这组超参数在我们的数据集上实现了最佳结果。值得一提的是，HPO 通常是一种黑盒优化。
　　超参数优化算法过程
　　为了介绍方便，这里先贴出HPO的算法流程图，如图1所示。从算法流程图可以看出，HPO是一种迭代优化算法，类似于启发式算法的算法流程例如邻域搜索和遗传算法。最初，从超参数空间中选择一组超参数作为搜索的起点，然后用准备好的数据集对超参数进行评估，然后通过扰动策略找到下一组超参数，然后数据集用于评估超参数。新的超参数评估，最后选择评估结果最好的超参数作为最终输出[1]。
　　
　　上式是超参数优化的表达式，其中D代表数据集，L是模型的损失，A是算法，λ代表一组超参数，target是最优的一组超参数。
　　从上面的描述可以看出，每个超参数扰动都需要对数据集进行评估。对于机器学习的同学来说，这个过程就是机器学习的训练过程，而对于做运筹学优化的同学来说，这个过程是一个过程，是对数据集的推理操作。不管上面的方向如何，HPO都是一个非常高级的优化，每次迭代都意味着底层的大量计算，这就是为什么HPO是一个黑盒优化；此外，HPO 需要大量的计算支持。
　　
　　图1 HPO算法流程图
　　超参数优化参数空间定义
　　
　　图 2 条件超参数
　　超参数的类型很多，数据类型也多种多样，包括离散参数、连续参数、条件超参数，如上图所示。例如，如果选择了一种算法，则需要考虑该算法的超参数。如果不选择这个算法，那么这个算法的超参数不在我们的考虑范围内。
　　合理定义超参数空间可以促进优化过程的处理，提高搜索效率。两组超参数之间的距离问题通常可以通过定义核函数 [2] 来定义，也可以通过映射 [3] 来处理。
　　
　　图 3 条件超参数的空间映射
　　超参数优化算法简介
　　常用的HPO算法有网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。如下所示：
　　
　　图 4 网格搜索
　　
　　图 5 随机搜索
　　
　　图 6 贝叶斯搜索
　　网格搜索和随机搜索很容易理解。网格搜索的思路很简单。可以理解为一种遍历策略。通过手动离散化超参数空间，然后遍历所有组合，找到最优的组合集合。如果选择离散步长合适的话，可以认为是最优的超参数集。当然，计算量也是最大的。
　　在随机搜索中加入启发式随机搜索策略[4]，可以在一定程度上平衡参数空间的探索和利用。该策略易于与其他策略结合，包括上述邻域搜索、遗传算法和粒子群搜索算法，通常搜索结果还可以。
　　前两种搜索算法通常搜索效率较低，而贝叶斯优化是近年来出现的一种新的 HPO 算法（不是很新，大约从 2012 年开始）[5]。基本思想是用高斯过程模拟HPO过程，然后用采集函数寻找下一个最优评价点。评估完成后，用它来修正代理模型，如下图所示。采集 函数的目的是平衡探索和利用，以加快超参数的搜索过程。
　　
　　图 7 贝叶斯优化步骤
　　常用的代理模型和采集函数如下图所示：
　　
　　图8 常用代理模型和采集函数
　　评估加速策略
　　如前所述，HPO 本身需要消耗巨大的计算资源，其计算时间通常很长。因此，如何加快搜索过程也是一个研究重点。这里有两个更常用的算法。一种算法是学习算法的收敛曲线[6]。这种方法的思路比较直观，就是通过预测算法本身的收敛曲线来预测后期算法的性能，然后对一些预测结果较差的超参数组提前终止计算，从而达到加速的效果。这个想法是为一些超参数推进 PASS。
　　下图是这种方法的简要比较。图 a 和 b 是正常学习曲线，图 c 是应用了预测终止策略的曲线。
　　
　　图9 学习曲线预测效果对比
　　另一种方法称为多保真策略[7]。该策略的基本思想是加快对每个超参数的评估，因为每次评估都非常耗时。加速模型的方法是在每次评估中只使用一部分数据集来训练模型。不同数据集的大小对应保真度的大小。显然，保真对越大，对超参数的评估越准确，相应的计算时间也就越长；保真度越低，评估越快，但准确度可能会更低。因此，多保真是指综合利用高保真和低保真，用较多的低保真快速探索空间，用较少的高保真实现超参数的最大可能组合。
　　
　　图 10 多保真搜索效果
　　总结
　　以上已经简单梳理了超参数优化的基础知识点，但总体还是比较粗略的。但是大家可以大致感知到它的主要内容，后面会详细介绍各个内容。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(推推蛙SEO顾问总结：百家号创作大脑，关键词指数)
　　索引词是指一定的搜索量和信息量，代表流行度和用户搜索关注度。因此，优化索引词的排名也会带来一定的搜索流量点击。
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　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(基于数据的AI应用迭代方式(一)：简单重训练)
　　1、背景
　　模型迭代优化主要包括以下几个方面：
　　1）从数据上提升模型效果
　　根据模型部署后的实际预测结果，进行前向数据推荐、数据增强、去除、搜索扩展，最后补充原创训练数据集，形成新的数据集。
　　2）从算法、模型调优、模型融合提升模型综合能力
　　用户获得数据集后，可根据实际场景从算法替换、算法参数调优、神经网络结构优化等多个角度全面提升模型性能。例如，用户可以对疑难病例的数据进行特殊的深度处理，如损失函数的设计，增加疑难病例的权重系数，调优模型超参数和神经网络结构等。算法模型可以根据实际场景从修正模型、扩展模型、再开发模型等角度进行优化。也可以根据模型效果选择多个模型进行融合。
　　本文重点分享基于数据的应用迭代方法。
　　2、基于数据的AI应用迭代方法
　　维护模型最简单的方法是添加新数据，或者在添加的基础上做进一步的数据增强，进一步提高模型迭代的准确性。基于数据的模型迭代方法如图1所示。为了避免模型拟合新数据，通常需要将新旧数据合并在一起进行增量训练。
　　
　　图 1. 基于数据的模型迭代方法流程图
　　1）简单的再训练
　　在实际业务场景中，模型维护是一个长期的过程，根据上述模型维护方式和业务数据量进行不断的再训练。例如，每周或每月进行一次再培训，或者在积累到一定数量的数据时进行定期再培训。根据 采集 收到的数据直接重新训练。
　　在再训练过程中，可以根据新的数据调整新一轮的模型训练参数。同时，对于一些时间敏感的场景，可以对数据进行加权。比如在时间序列预测场景中，最近的数据对模型的影响比较大，在训练的时候可以增加这些数据的权重，更有利于模型的迭代。
　　2）基于难例的再训练
　　为了提高模型维护的效率，可以使用基于困难数据的再训练。
　　hard case挖掘算法与模型的任务密切相关。这里我们重点介绍计算视觉中基本任务（如图像分类、目标检测等）的hard-case算法。难例挖掘并不是一个新名词。目前，Online Hard Example Mining以基于区域推荐的两阶段目标检测为代表，主要基于Faster RCNN。在线硬案例挖掘的研究思路主要基于自举算法。bootstrapping算法的思想是利用有限的样本，通过反复采样，重新建立一个足以代表父样本分布的新样本。在线硬案例挖掘将bootstrapping的思想移植到深度学习的模型训练过程中。采用这种思想的原因是检测到的数据集总是收录大量的简单样本和少量的困难样本。自动选择这些困难样本进行训练，可以加快收敛速度​​，提高模型精度。在卷积神经网络进行目标检测的训练过程中，一般以损失值较大的样本或感兴趣区域（ROI）为难点，然后进行迭代训练。
　　在线硬例挖掘有两个缺点：1）只能在模型训练时生成硬例，不能实现离线硬例挖掘。由于该算法一般集成在目标检测Faster RCNN算法中，如果用户是自定义代码，用户必须自适应修改代码，才能使用在线疑难案例挖掘。这种算法思想还不够成熟，无法形成系统的解决方案。2）这个方案的核心思想是通过bootstrapping生成一组难的例子，生成方式只根据训练时训练样本的loss值来判断。判断维度单一，无法保证模型的准确性。促进作用。
　　与线上硬案例挖掘相比，线下硬案例挖掘方式多种多样。常见的方法包括：基于时间序列一致性的硬案例挖掘算法、基于置信度的硬案例挖掘算法、基于数据分布的硬案例挖掘算法、基于异常检测的硬案例挖掘算法、基于图像相似度的硬案例挖掘算法、基于可解释性的硬案例挖掘算法等。
　　以上两种基于数据的模型迭代优化方案的区别在于对再训练数据的选择。前者使用全量数据和原创数据集进行二次训练，后者将过滤掉核心集，融合原创数据集进行二次训练。. 后者的优势很明显，可以显着降低标注人力和二次训练的成本，因为如果保证过滤后的核心集相对于全量数据的准确率影响不大，后一种方案可以显着降低提高模型迭代优化的速度。的。
　　3、Modelarts的疑难案例过滤功能
　　事实上，Modelarts 平台的智能标注、在线推理和批量推理都集成了过滤疑难案例的功能。例如，本博客中描述的硬案例筛选使用： .
　　这次主要介绍的是数据处理模块中的疑难病例筛选功能。与其他集成疑难案例的模块相比，数据处理模块的疑难案例功能提供了参数自调整功能。为了使选择的核心集具有最佳效果，可以针对不同的数据调整不同算法的权重和其他功能参数。
　　4、用例
　　这里，我们通过一个常见的案例来看看疑难案例筛选算子在数据处理中的使用。在车辆自动驾驶业务场景中，针对车辆前进方向的目标检测是一项非常常见的技术。此处案例使用的数据是华为云2019无人车大赛的部分数据。这里显示的是模型迭代的完成过程，如第 2 节中的图 1 所示。
　　1）数据准备
　　首先，我们将收录停车位的图片上传到OBS，并将它们导入到Modelarts的新数据集（名为autohem_demo）中。在数据集中标记停车位后，我们发布数据集版本。如下所示：
　　
　　2）模型部署
　　使用Modelarts的一键模型部署和在线功能，在数据集上使用预设算法Faster_RCNN_ResNet_v1_50，训练出能够识别车位的模型，然后通过Modelarts的在线服务部署模型，提供可预测的Rest API给外面的世界 。如下所示：
　　
　　3）数据采集
　　硬案例筛选算法需要分析的数据是模型部署后持续用于预测的推理数据。Modelarts平台提供全数据采集功能，可以在部署模型后通过调用预测API帮助保存预测API的数据和推理结果。该功能需要手动开启，如下图：
　　
　　开启采集功能后，每一次API调用，都会将对应的数据保存到对应的obs目录下，如下图：
　　
　　以上两个文件夹分别保存了采集中的图片和推理结果。
　　开启采集的功能后，我随机选择了一些图片上传并进行了预测。不难发现，对于与步骤1中的数据类似的场景，模型的识别能力很强，但还是有一些图像被误检测的。. 例如，模型错误地将边缘预测为停车位，但这显然不是预期的。如下所示：
　　
　　在实际模型维护过程中，扩展场景是必不可少的，如下图所示：
　　
　　在这个预测中，模型没有检测到目标，但是图片中有一条斑马线。我们可以考虑将这些数据加入到接下来的模型训练中，从而扩展模型的能力，实现停车识别。位和斑马线也是。
　　4）在数据处理中使用hard case过滤功能
　　为数据管理中的硬案例过滤创建数据选择作业，如下图：
　　
　　看到算法要求，需要按照指定文件夹的格式组织输入数据，即选中的obs目录应该收录images和inference_results文件。如下：
　　
　　修改步骤3）data采集目录中的文件夹名称，选择collect目录的输入，如下图：
　　
　　以下参数需要填写。一般情况下，只需要根据需要填写这两个参数即可：
　　
　　train_data_path是第一步发布数据集版本后的manifest文件，这个文件可以理解为Modelarts平台上的一个固定数据集。找到manifest文件后，添加'obs:/'前缀并填写运行参数，如：obs://hjw/dataset/hem_demo/out-7-25/autohem_demo-CSVQRpklQktb8bUTJdg/annotation/V001/V00< @1.清单：
　　
　　model_serving_url为步骤2中一键模型部署中模型元数据存储路径，找到路径后，添加'obs:/'前缀并填写运行参数，如：obs://hjw/dataset/hem_demo /out- 7-25/autohem_demo-CSVQRpklQktb8bUTJdg/annotation/auto-deploy/models/208320/
　　路径获取方法如下： 首先打开一键模型部署和启动的历史任务，如下图所示：
　　
　　点击训练，如下图：
　　
　　训练作业的输出位置为模型元数据存储路径，如下图所示：
　　
　　如果路径太长，可能无法直接复制，需要右键->勾选复制。
　　接下来，我们自己调整其他参数。
　　综合算法配置：通过配置调整困难情况的算法。默认值为 clustering_mining:0.2020+aug_consistent_mining:0.4265+feature_distribution_mining:0.0451+sequential_mining:0.425+image_similarity_mining:0.0949+predict_score_mining :0.3900+anomaly_detection_mining:0.2020，其中收录了各个筛选算法的权重值，例如这里使用了一个视频帧提取的数据集。只需尝试增加sequential_mining 的权重值。此参数选择数据处理作业中使用的部分和所有过滤算法。因此，对于不同的数据集，可以先尝试一两种算法多次，看看筛选效果是否符合要求，
　　5）增量再培训
　　筛选疑难病例的目的如上所述。基于过滤后的数据进行再训练，可以有效减少标注工作和训练时间。
　　数据处理疑难病例筛选任务完成后，进入数据集版本管理，可以看到筛选结果已经发布到V002版本，点击切换到V002版本，可以查看筛选结果，如如下：
　　
　　进入标注界面，修正筛选结果数据中标注信息，发布新数据集版本V004。
　　进入一键模型上线历史页面，点击Training，在之前的训练作业的基础上新建一个版本的训练作业，如下：
　　
　　在训练作业的运行参数中，添加 checkpoint_url 参数。参数值为第4步中model_serving_url的值，也就是之前模型的元数据路径，如下图所示：
　　
　　训练作业的输入数据选择刚刚发布的数据集版本V004，如下：
　　
　　6）模型二次部署
　　增量训练完成后，点击训练作业详情中的创建模型，发布新版本的模型，如下图所示：
　　
　　模型发布后，将其部署为在线服务，如下图所示：
　　
　　进入新机型在线服务，上传图片测试新机型，如下图：
　　
　　
　　可以看出，经过增量训练后，新模型相比之前旧模型的误检预测，能够准确检测出斑马线。
　　ModelArts数据处理相关博客：
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　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(365流量精灵-如何提高店铺人气流量，每日PV(访问量))
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　　2.0.0.第4版，提高更换代理的效率。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(
1.足球场景：开源FootballAction精彩片段智能剪辑(组图))
　　
　　全文5352字，预计阅读时间14分钟
　　随着短视频的快速发展和安全管理需求的不断增加，视频领域的相关技术应用包括视频智能标注、智能辅导、智能编辑、智能安全管理、文本视频检索、视频精彩片段提取、视频智能封面等。成为人们生活的重要组成部分。
　　以视频相关业务为例，短视频网站希望快速标记每一个新作品并推送给合适的用户，编辑希望轻松从比赛视频中提取精彩片段，教练希望系统分析动作运动员并进行技术统计和分析。安全管理部门也希望能够准确进行视频内容审核，例如实时识别违规行为。编辑希望通过文字检索相关视频片段作为新闻资料、广告或推荐网站 希望为视频生成更漂亮的封面，提高转化率。这些业务对传统的人工处理方式是一个很大的挑战。
　　视频理解就是通过人工智能技术让机器理解视频内容。现在在短视频、推荐、搜索、广告、安全管理等领域具有广泛的应用和研究价值，如动作定位与识别、视频标注、文本视频检索、视频内容分析等任务通过视频理解技术处理。
　　PaddleVideo是百度自主研发的工业级深度学习开源开源平台Paddle Video开发包。包括视频领域的众多模型算法和行业案例。本次开源主要升级点如下：
　　一、十大视频场景应用-工具详解
　　PaddleVideo基于足球/篮球/乒乓球/花样滑冰等体育行业场景，开源了一套通用的体育动作识别框架；开源面向互联网和媒体场景的知识增强型大规模多模态分类标注、智能剪辑和视频剥离等解决方案；针对安防、教育、医疗等场景开源多种检测识别案例。百度智能云结合飞桨深度学习技术，也形成了一系列深度打磨的工业级多场景动作识别、视频智能分析制作、医学分析解决方案。
　　1. 足球场景：开源 FootballAction 亮点智能编辑解决方案
　　FootballAction是基于行为识别PP-TSM模型、视频动作定位BMN模型和序列模型AttentionLSTM的组合得到的，不仅可以准确识别动作类型，还可以准确定位动作的开始和结束时间。目前可以识别的动作类别有8种，包括：背景、进球、角球、任意球、黄牌、红牌、换人、掷界外球。准确率超过90%。
　　
　　2. 篮球场景：开源BasketballAction亮点智能编辑解决方案
　　篮球案例BasketballAction的整体框架类似于FootballAction，共包括7个动作类别，分别是：背景、球门-三分球、球门-两分球、球门-扣篮、罚球、跳球。准确率超过90%。
　　
　　3. 乒乓球场景：基于开源大规模数据训练的动作分类模型
　　在Baidu Create 2021（百度AI开发者大会）上，PaddleVideo与北京大学联合发布了乒乓球动作识别模型，并基于500G多游戏视频构建了标准训练数据集，标签涵盖发球、拉球、挥杆等. 8类动作。其中，起止回合的准确率达到了97%以上，动作识别也达到了80%以上。
　　
　　4. 花样滑冰动作识别
　　采用姿态估计算法提取关节点数据，最后将关节点数据输入时空图卷积网络ST-GCN模型进行动作分类，可实现30种动作的分类。飞桨与CCF（中国计算机联合会）举办了花样滑冰动作识别大赛，吸引了来自300所高校、200家企业的3800余名参赛者。冠军方案将baseline方案的准确率提高了12分，大赛前3名方案已开源。
　　
　　
　　5. 用于大规模/多模态分类的知识增强视频标记
　　在视频内容分析方向，飞跑开源了基础VideoTag和多模态MultimodalVideoTag。VideoTag支持3000个来源于工业实践的实用标签，泛化能力好，非常适合国内大规模短视频分类场景的应用，标签准确率达到89%。
　　MultimodalVideoTag模型基于真实的短视频服务数据，融合了文本、视频图像、音频三种模态，对视频多模态标签进行分类。与纯视频图像特征相比，可以显着提高高级语义标注的效果。该模型提供25个主标签，200+个二级标签，标签准确率超过85%。
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　　6. 视频内容智能制作
　　在智能视频制作方向，主要目标是协助内容创作者对视频进行二次剪辑。Flying Paddle开源了基于PP-TSM的视频质量分析模型，可实现新闻视频剥离和视频智能封面两种制作应用解决方案。新闻剥离是广电传媒行业编辑的重要素材来源；智能封面在直播、互娱等泛互联网行业的点击率和推荐效果中发挥着重要作用。
　　
　　7. 视频交互标注工具开源
　　Flying Paddle开源了一款基于MA-Net的交互式视频分割（interactive VOS）工具，提供少量人工监督信号，以达到更好的分割效果。只需标注几帧就可以完成完整的视频标注，然后可以多次使用。与视频交互，不断提升视频分割质量，直到满足分割质量。
　　
　　8.基于单一模型的时空动作检测实现87类一般行为识别
　　Flying Paddle 基于时空运动检测模型，实现了一种识别各种人类行为的方案。它利用视频多帧定时信息来解决传统单帧检测性能差的问题。从数据处理、模型训练、模型测试到模型推理，都可以实现AVA数据。重点识别80个动作和7种自发异常行为（摆动、打架、踢、追、吵、跑快、摔倒）。该模型的效果远远超过了目标检测方案。
　　
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　　9.无人机检测
　　禁飞区无人机检测面临以下挑战：
　　（1）无人机的目标很小，很难观察。
　　（2）无人机以可变速度移动。
　　（3）无人机飞行环境复杂，可能会被建筑物和树木遮挡。
　　针对上述挑战，飞炮开源了无人机检测模型，实现了无人机在多种复杂环境下的检测。
　　
　　
　　10.医学图像的分类与识别
　　浙江大学医学院附属第二医院和百度研究院基于公开的3D-MRI脑图像数据库，开源了帕金森3D-MRI脑图像分类识别项目。数据集包括neurocon、taowu、PPMI和OASIS-1。该数据集包括总共 378 例帕金森病患者 (PD) 和正常 (Con) 患者。提供 2D 和 3D 基线模型和 4 个分类模型以及用于 3D-MRI 大脑图像的预训练模型。其中，PP-TSN和PP-TSM达到了91%以上的准确率和97.5%以上的AUC，而TimeSformer的最高准确率达到了92.3%以上
　　
　　二、五个冠军和顶级俱乐部算法是开源的
　　百度研究院首个开源自研冠军和顶级算法
　　1. CVPR 2020 顶级会议论文：多模态预训练模型 ActBERT 首次开源
　　ActBERT 是一个融合视频、图像和文本的多模态预训练模型，它使用一种新颖的纠缠编码模块从三个来源进行多模态特征学习，以增强两个视觉输入和语言之间的交互功能。纠缠编码模块以全局动作信息为导向，将视觉信息注入语言模型，并将语言信息整合到视觉模型中。纠缠编码器动态选择适当的上下文以促进对象预测。简而言之，纠缠编码器使用动作信息来催化局部区域与单词的相关性。ActBERT 在包括文本视频检索、视频描述和视频问答在内的 5 个下游任务上明显优于其他方法。
　　
　　2. CVPR 2021 顶级会议论文：文本视频检索模型 T2VLAD 首次开源
　　随着各种网络视频特别是短视频的普及，文本视频检索近来受到了学术界和工业界的广泛关注。特别是在引入多模态视频信息后，如何精细配准本地视频特征和自然语言特征成为一大难点。T2VLAD采用高效的全局-局部对齐方法，自动学习文本和视频信息共享的语义中心，并在聚类后匹配局部特征，避免了复杂的计算，使模型对语言有更精细的理解。和视频本地信息能力。
　　此外，T2VLAD直接将多模态视频信息（声音、动作、场景、语音、OCR、人脸等）映射到同一个空间，使用同一套语义中心进行聚类融合，计算出视频和文本的特征同中心在一定程度上解决了多模态信息难以综合利用的问题。T2VLAD 在所有三个标准文本视频检索数据集上都取得了出色的性能。
　　
　　3.CVPR2020视频分割模型MA-Net首次开源
　　视频对象分割（VOS）是计算机视觉领域的一项基础性任务，在视频编辑、场景理解、自动驾驶等方面有着许多重要的应用场景。在交互式视频目标分割中，用户只需在视频的某一帧中对目标物体进行标注（比如在目标物体上画几条简单的线条），就可以得到整个视频中目标物体的分割结果算法。通过与视频多次交互，可以不断提高视频分割质量，直到用户对分割质量满意为止。
　　由于交互式视频分割需要用户与视频进行多次交互，因此需要考虑算法的时效性和准确性。MA-Net采用统一的交互和传播框架生成分割结果，保证了算法的时效性。此外，MA-Net通过内存存储来存储和更新多轮用户交互的信息，提高了视频分割的准确性。下表显示了模型在 DAVIS2017 数据集上的性能。
　　
　　4.在首届开源ECCV 2020 Spotlight视频分割模型CFBI、CVPR2021视频对象分割国际大赛中，基于CFBI设计的解决方案在两项任务中获得冠军
　　在视频对象分割领域，半监督领域在今年备受关注。给定视频中第一帧或多个参考帧中的对象校准，半监督方法需要在整个视频中准确地跟踪和分割目标对象的掩码。以前的视频对象分割方法侧重于为给定的前景对象提取鲁棒特征，但这在复杂场景中非常困难，例如遮挡、尺度变化以及背景中存在相似对象。基于此，我们重新考虑背景特征的重要性，提出了一种前景与背景相结合的视频对象分割方法（CFBI）。
　　CFBI以对偶形式同时提取目标的前景和背景特征，通过隐式学习的方法提高前背景特征的对比度，提高分割精度。在CFBI的基础上，我们进一步将多尺度匹配和空洞匹配策略引入到视频对象中，并设计了一个更加健壮和高效的框架CFBI+。
　　CFBI 系列方法保持了视频对象分割领域单个模型的最高准确率记录。尤其是百度研究院在CVPR2020视频对象分割国际比赛中，单模型表现优于旷视-清华团队融合三个强大模型的结果。在今年刚刚结束的 CVPR2021 视频对象分割国际大赛中，基于 CFBI 设计的解决方案在两项任务中获得冠军。下表显示了 CFBI 模型在 DAVIS-2017 数据集上的性能。
　　
　　5.ICCV 2021 无监督单目深度估计模型 ADDS 首次开源
　　ADDS是一种基于白天和夜间图像的自监督单目深度估计模型，它利用白天和夜间图像数据的互补性来减轻白天和夜间图像的大域偏移以及光照变化对精度的影响的深度估计。，在具有挑战性的 Oxford RobotCar 数据集上为全天图像实现了最先进的深度估计结果。下表显示了 ADDS 模型在白天和夜间数据集上的测试性能。
　　
　　如果干货满满，不如行动起来。可以直接去Github地址获取完整的开源项目代码。记得支持星星采集：
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　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(一下几个“一键生成文案”的工具是否适合你？)
　　最近推荐了很多新媒体运营的工具，包括图片工具、视频工具、文案工具、信息工具。集合中有超过 230 个 网站 工具。
　　本期我们将测试几款“一键文案”的工具。有利有弊，让我们看看这些 网站 工具是否适合您。
　　1、人工智能写
　　这是一个智能写网站，输入关键词生成智能文章。
　　快速生成文章，支持替换其他文章。
　　输入“iPhone”自动生成文章，字符数应在800个以上。
　　
　　
　　尝试输入关键词“运营”、“财务”等其他词可以生成文章，但输入“吴亦凡”、“林斌生”等近期八卦词不会生成文章@ &gt;。
　　生成的文章大部分是新浪财经的资讯新闻。
　　重复度高、对原创要求高的平台不适合直接使用，需要修改。
　　
　　这个网站也有Ai Smart伪原创能力。试试生成的“iPhone”文章伪原创。
　　
　　艾智能伪原创之后的文章没有大问题，可读性相当高。但有些话与原意不符。
　　原文为“Gizmochina网站最近发布了关于这个改动”，改为“GizmoChina最近发布了这个改动”。显然，“发布更改”是不合适的，仍然需要手动修改。
　　2、写猫
　　输入关键字自动生成文章。
　　例如输入“吴亦凡”，结果如下：
　　
　　除了错字之外，这篇文章中的信息很久以前就停止了。
　　近期触动万千网友的新闻：深夜路灯下的父亲，看着无数网友哭泣……
　　此处输入的关键字的 文章 输出也与此事件无关。
　　
　　生成的文本可读性强，但重复性高。
　　写猫的官方公众号也卡在了2020年。
　　3、妙笔
　　一键智能生成投放标题。
　　输入行业和关键词，它会智能生成标题，选择最合适的并稍作修改。
　　或者先保存一些标题并在需要时复制它们。
　　尝试家居饰品：窗帘、服装
　　
　　可以看出，它基本上是电话营销类的标题。
　　要想找到合适的标题，就需要输入更多的关键词，否则营销标题就出来了。
　　4、优采云采集
　　在Workbench-Writing中输入关键词，搜索文章，选择与你的主题相匹配的文字，点击“重新导入”，然后点击“一键原创”，即可更改这个 文章 到你的 原创文章。
　　如何修改？
　　自动调整段落中的单词顺序并替换整个句子。减少文章重复。
　　素材多，发布快。
　　例如，导入这个“路灯下的父亲”
　　
　　其中，红框内的修改词可读性强，而蓝框内的修改词不可读。不仅如此，也不符合原意。
　　虽然素材很多，但并不是实时热点。比如今天（7月19日），我找了热门文章《真正厉害的人学会了“负能量管理”》，输入关键词（十个字符以内）找到这篇文章文章。
　　
　　在批量编辑视频副本时，这个网站是相当可靠的。
　　但是平台对原创的要求很高，优采云采集的修改文本要自己修改两次。
　　5、vlog 网站
　　这个网站的素材围绕着短视频文案。目前抖音、B站、小红书的主流视频文案，在这里可以快速方便的搜索。
　　如图，首页“文案/脚本”-“短文”，可以选择脚本、单、双等脚本或文案。
　　
　　例如，如果您搜索多人的短脚本，结果是“谁应该支付早餐”
　　比如搜索短文-剧情文案-职业技能，搜索结果是两句短文。
　　要使用这些脚本，您需要结合自己的新想法并重新创建它们。否则原创低度平台将受到限制。
　　以上网站中的AI-WRITE信息比较新，写猫可以生成几篇关键词文章。妙笔生成的标题比较适合电商行业，优采云采集 文笔速度快，素材多。vlog站的文案内容涉及面很广。
　　这五个网站工具可以根据关键词快速采集信息到一个文章，但缺点是原创低，错误率高。除了AI-WRITE，其他3个网站生成的文章信息不及时。
　　
　　现在的平台看重内容原创，而这些号称“一键生成文章”的功能并不是100%达标的。
　　所以，这些号称“人工智能，AI之极品”的网站，真实的体验是：它们不起眼，毫无用处。这些网站可以用于视频文案的批量制作，但在文字质量较高的文章创作和原创中使用显然是不行的。
　　工具之所以成为工具，是因为它需要一个合格的用户。作为运营商，我们的核心竞争力在于使用工具的技能，而不是依赖工具。否则，此操作的阈值不会太低。? 所以，这些所谓的生成类网站仅供参考……返回搜狐，查看更多 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(一下-learning框架来利用预训练模型解决各种NLP问题)
　　大家好，我在说。
　　今天给大家推荐一下我校计算机系NLP实验室的最新成果：OpenPrompt开源工具包。有了它，初学者可以轻松部署 Prompt-learning 框架，使用预训练模型解决各种 NLP 问题。让我们来看看。
　　如何高效地使用大规模预训练语言模型（PLM）是近年来 NLP 领域的核心问题之一。长期以来，传统的微调范式一直是驱动大模型的“基础操作”。在微调范式中，我们需要在预训练模型上引入额外的目标函数，以使大模型适应各种下游任务。
　　背景资料：即兴学习范式的兴起
　　最近，一种驱动大型模型的新范式在 NLP 社区受到了广泛关注。它是提示学习（prompt-tuning），它会根据模板对输入的文本进行特殊处理。任务被重构为“预训练任务”。例如，在一个情感分类任务中，我们需要判断“这部电影让我觉得浪费了我的生命”这句话的情感是“积极”还是“消极”，那么我们可以使用模板来转换分类问题变成了一个“手势”填空题：“这部电影让我感觉像是在浪费生命，真的是[MASK]”，这里的输出是“好”和“坏”来对应二进制分类。研究发现，即时学习在训练样本较少的情况下表现异常出色，可以有效地在预训练和模型适应之间架起一座桥梁。更重要的是，它是我们驱动非常大的模型（例如无法直接微调的1000亿参数的模型）的有效手段。
　　OpenPrompt：开源提示学习工具包
　　
　　图 1 使用 OpenPrompt 对不同的 NLP 任务进行建模
　　如今，NLP学术界已经出现了一系列的快速学习方法，包括模板的构建和搜索、标签到字典的映射和优化、快速学习在各种下游任务中的适配等等。但是，当我们深入源码时，会发现没有统一的范式来实现prompt-learning。这些方法力求在现有的传统微调框架中做出微妙而有效的改变，以实现即时学习。可能导致可读性和再现性差。事实上，快速学习过程是预训练任务、当前任务、人类先验知识和模型架构的综合。我们在具体实现中可能会遇到各种细节，比如：应该使用什么类型的模型，传销还是 seq2seq？应该用什么参数级别的模型，是亿级，十亿级，还是百亿级以上的超级模型？我应该使用什么模板？是手动构造还是用软令牌随机初始化？如何构建标签到词汇表的映射？应该使用哪些训练方法？**近期，清华大学自然语言处理实验室团队发布了统一范式的提示学习工具包 OpenPrompt，**旨在让初学者、开发人员和研究人员能够轻松部署提示学习框架，以利用 pre-训练模型来解决各种 NLP 问题。它具有以下特点：还是百亿级别的超模？我应该使用什么模板？是手动构造还是用软令牌随机初始化？如何构建标签到词汇表的映射？应该使用哪些训练方法？**近期，清华大学自然语言处理实验室团队发布了统一范式的提示学习工具包 OpenPrompt，**旨在让初学者、开发者和研究人员能够轻松部署提示学习框架，以充分利用 pre-训练模型来解决各种 NLP 问题。它具有以下特点：还是百亿级别的超模？我应该使用什么模板？是手动构造还是用软令牌随机初始化？如何构建标签到词汇表的映射？应该使用哪些训练方法？**近期，清华大学自然语言处理实验室团队发布了统一范式的提示学习工具包 OpenPrompt，**旨在让初学者、开发者和研究人员能够轻松部署提示学习框架，以充分利用 pre-训练模型来解决各种 NLP 问题。它具有以下特点：清华大学自然语言处理实验室团队发布了统一的提示学习工具包 OpenPrompt 范式，**旨在让初学者、开发人员和研究人员轻松部署提示学习框架，以利用预训练模型解决各种 NLP 问题。它具有以下特点：清华大学自然语言处理实验室团队发布了统一的提示学习工具包 OpenPrompt 范式，**旨在让初学者、开发人员和研究人员轻松部署提示学习框架，以利用预训练模型解决各种 NLP 问题。它具有以下特点：
　　
　　图2 OpenPrompt工具包结构图
　　同时，开发团队利用 OpenPrompt 实现了一些具有代表性的提示学习任务。可以看出，在科学的模块设计下，这些任务都可以在OpenPrompt的统一框架下实现。
　　
　　表 1 OpenPrompt 中实现的一些即时学习作业
　　‍‍‍更详细的使用方法和说明请参考项目链接。
　　入门教程：使用 OpenPrompt
　　OpenPrompt 的使用很简单，首先 git clone 项目并安装依赖：
　　
　　在 OpenPrompt 中，PromptModel 由 Template 类、Verbalizer 和预训练模型组成。Template类主要负责模板的定义。在这里，它不仅支持从文件中直接读取手动定义的模板，还支持迭代搜索。Verbalizer 类负责定义标签词到词汇表的映射，也支持高级操作。
　　第 1 步：定义任务
　　Prompt-learning 范式几乎可以应用于任何 NLP 范式，所以第一步是定义当前任务，本质上就是定义类和 InputExample。这里我们以情感分类为例。
　　
　　第 2 步：选择预训练模型
　　选择预训练模型的本质是选择预训练任务。不同的预训练模型也有不同的特点。在 OpenPrompt 的模块化和灵活性的支持下，我们鼓励开发者探索不同预训练语言模型的特点。OpenPrompt 与 Huggingface Transfomers 库兼容，可以一键调用。
　　
　　第三步：定义模板（Template）
　　模板是即时学习中最重要的模块之一。它可以是文本或无意义的特殊字符，对原创输入进行修改和封装。
　　
　　第 4 步：定义映射（Verbalizer）
　　Verbalizer 将标签映射到字典中的标签词，它也是提示学习的重要组成部分（但不是必需的，例如在生成任务中）。
　　
　　第 5 步：定义 PromptModel
　　结合上面的模块，我们会得到一个PromptModel，虽然在当前的例子中，这些模块只是封装在一起，但在实践中，用户可以定义它们之间的许多高级交互。
　　
　　是时候训练了！训练过程兼容传统的 PyTorch 范式，有关 OpenPrompt 的更多信息，请关注官方文档。
　　高级开发：使用 OpenPrompt 开发您自己的提示学习框架
　　OpenPrompt 提供了一些经典数据集的下载链接，用户也可以根据自己的需要使用数据集开发提示学习框架。由于提示学习在少样本学习中的出色表现，OpenPrompt 提供了 FewShotSampler 类进行少样本采样，用户可以轻松地对不同粒度的数据集进行采样，以验证自己的提示学习框架的有效性。
　　在用户实现的Template类中，需要继承prompt_base文件中的Template基类。这里定义了模板的基本属性。用户可以指定构建模板的具体方式，要训练哪些标记以及使用哪些标记。是一个不在词汇表中的新特殊字符（即软编码），您可以通过定义 wrap_one_example 方法来定义如何用模板包装输入数据。在 Verbalizer 类中，类似地，用户可以通过定义 label_words 来定义词汇表中哪些词需要标注，也可以设置如何提取和应用这些词的 logits。通过将 Template、Verbalizer 和模型本身结合起来，我们可以得到一个 PromptModel 类，在这个类中，我们可以定义它们之间的具体交互，
　　在定义了自己的 Prompt 之后，开发者还可以设置不同的优化方式，比如只优化 Prompt 本身而不改变模型参数进行具体训练。工具包默认提供了具体训练过程中的接口，例如指定需要截断哪些文本等，用户也可以根据自己的想法自由修改训练和评估过程。
　　参考
　　刘 P，袁 W，Fu J，等。预训练、提示和预测：自然语言处理中提示方法的系统调查[J]. arXiv 预印本 arXiv:2107.13586, 2021.
　　Han X, Zhao W, Ding N, et al. PTR：使用文本分类规则进行提示调整[J]。arXiv 预印本 arXiv:2105.11259, 2021.
　　Gao T, Fisch A, Chen D. 使预训练的语言模型更好的小样本学习者[J]. arXiv 预印本 arXiv:2012.15723, 2020.
　　丁 N，陈 Y，韩 X，等。细粒度实体类型的提示学习[J]. arXiv 预印本 arXiv:2108.10604, 2021.
　　Lester B，Al-Rfou R，Constant N. 参数高效快速调谐的尺度幂[J]。arXiv 预印本 arXiv:2104.08691, 2021.
　　Le Scoo T, Rush A M. 一个提示值多少数据点？[C]//计算语言学协会北美分会 2021 年会议论文集：人类语言技术。2021：2627-2636.
　　刘 X，郑 Y，杜 Z，等。GPT 也懂[J]. arXiv 预印本 arXiv:2103.10385, 2021.
　　Qin G, Eisner J. 学习如何提问：使用混合软提示查询 LMs[J]. arXiv 预印本 arXiv:2104.06599, 2021.
　　Schick T, Schmid H, Schütze H. 自动识别可作为小样本文本分类标签的词[J]. arXiv 预印本 arXiv:2010.13641, 2020.
　　Li XL, Liang P. Prefix-tuning: 优化连续提示生成[J]. arXiv 预印本 arXiv:2101.00190, 2021.
　　赵TZ，华莱士E，冯S，等。使用前校准：提高语言模型的few-shot性能[J]. arXiv 预印本 arXiv:2102.09690, 2021.
　　胡 S，丁 N，王 H，等。知识提示调优：将知识融入文本分类的提示词中[J]. arXiv 预印本 arXiv:2108.02035, 2021.
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　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(现如今做SEO最难的不是技术，而是网站内容谱)
　　这些天做 SEO 最难的不是技术，而是 网站 内容。拥有高质量的 文章 对 SEO 排名有很大帮助。很多人认为原创文章是优质的文章，所以文章原创度数检测工具很多，还有一些采集的软件结合不同的 文章 段落脱离上下文。这种操作方式真的对网站SEO没有帮助，完全不靠谱。
　　公司内发外链的同事曾表示，使用原创度数检测工具的文章收录做得不好。一开始我以为是外链发布平台。用了几次后，测试的文章收录确实不太理想，排名也没有上升。经过研究，发现文章原创度数工具检测原理不可靠，原创文章被别人盗用的风险，大致如下：
　　第一：文章原创度数检测工具只能检测前几十个单词。
　　目前我用过的文章检测工具只能检测出一个文章的前几十个汉字。即便如此，检测速度还是很慢。比如我们的文章有800个汉字，检测工具只能检测到50个汉字，那么我们需要把这个文章分成16段分别进行检测。如果 文章 字数很大，就需要分成更多的段落，这个工作原理简直太不科学了，因为：
　　1、操作太繁琐
　　如果把文章分成几个小段单独检测，不用于记忆和比较，过程繁琐，操作时间长，如果采集在一个段中检测，那么写一个平均文章可能比自己写一个要花更多的时间，时间长了你可能会厌倦SEO工作，这得不偿失。
　　2、检测速度慢
　　无论是一段测试，还是整个文章测试，这些文章检测工具的响应速度都无法超过百度。把文章放到百度上搜索一下，基本都是秒出结果。百度拥有强大的数据计算能力，这些检测工具的检测结果也来自百度，所以可以直接在百度中搜索文章要检测的内容。
　　二、原创文章 可由相似性检测工具本身采集 使用。
　　我费了好大劲写的原创文章，被他们采集检测工具检测到后，率先发表在其他网站上，但真正的作者变成了伪原创，这有多烦人。当然，以上只是个别网站的行为，部分网站完全有可能被黑客利用。因此，仅仅为了检测 文章 的相似性而冒这个险是完全没有价值的。我们之前检测到的文章收录不好，可能是我们太信任这个工具了。
　　建议大家在写文章的时候用自己的语言表达你想表达的信息，突出主题，有效解决读者的实际需求，让用户理解文章的内容一目了然，切忌夸张。，这样一般不会出现和网上一样的文章内容，不仅提升了用户体验，也方便了蜘蛛爬取和收录。
　　最后，不要依赖检测工具，因为原创文章不等于高质量文章。
　　我们追求原创文章的原因是默认了原创这样的高质量。在当今的超智能搜索引擎中，如果我们使用检测工具发布垃圾原创文章，最好只是采集。以前网上有一些同义词替换，标点符号用空格替换，文章是通过改变文章的内容顺序的方法写的。检测工具上的结果是文章的相似度为30%。下面，高质量的原创文章是可以发布的，但其实现在发布这样的文章，基本不会是收录，因为搜索引擎已经可以完全识别出这种欺骗性文章，搜索引擎的出发点永远是用户体验，
　　综上所述，文章原创度数检测工具是一种不可靠的SEO方法。当然，科学的SEO，不只是高品质文章，更应该关注行业动态，与时俱进，比如最近很火的百度MIP，建议大家花一些时间学习，有数百个好处，没有坏处。原文链接出处：广州网页设计，如需转载，请保留出处，谢谢！ 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(AI文章智能处理软件提供二十多个功能帮助用户处理文章，批量提升文章原创操作
)
　　AI文章智能处理软件提供20多个功能帮助用户处理文章，可以直接在软件界面修改文章，并可以检测到修改后的文章&lt; @原创degree，可以翻译复制的英文内容，可以翻译文章采集的内容，可以让软件自动编辑诗歌和编辑散文，内置很多功能，打开软件即可查看所有功能，方便用户在处理文章时获得更多操作。这个软件使用起来非常简单。大部分功能可以一键使用，没有复杂的设置内容。需要注意的是，用户需要到官方注册账号才能登录！
　　
　　软件功能
　　1、AI 写诗
<p>让机器通过AI技术学习大量的诗歌写作技巧，然后根据用户输入的导句创建 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(
SEO采集文章如何伪原创处理？如何处理的方法？)
　　【采集文章】如何修改采集的文章
　　现在建网站容易，推广难。采集文章对于做优化的人来说，这是家常便饭，尤其是当站群泛滥的时候，采集网站随处可见，SEO就是SEO，但这那种采集的网站往往权重很高，因为目前即使是喜欢原创的搜索引擎也无法完全识别出文章的来源。
　　
　　如何处理 采集伪原创 的 文章。有很多方法可以在线处理它。但飞宇瑞觉得有必要说点什么。
　　1、修改标题：首先修改标题。标题不是随意修改的。它必须遵循用户的搜索行为，并符合全文的内容中心。关键词 的标题长度适中。
　　2、修改内容：如果用户体验好，SEO好，让用户感觉好的搜索引擎肯定会喜欢，所以在修改文章的时候也要从用户的角度去思考观点他想从这个文章中得到什么样的信息，其次，内容中至少要修改第一段和最后一段，因为这也是站长们认为的立场蜘蛛抓取，尽量区分其他文章。
　　注意：如果内容有品牌字，必须更换
　　3、从采集提高文章、文章的质量，如果这个文章得到改善的话。增强美感、优化布局、修复错误等（如拼写错误）。这不会改善 文章 吗？自然，在搜索引擎中的得分也会提高。这些考虑因素，例如添加图片、适当的注释和引用权威资料，都有助于 采集 提高内容质量。
　　采集他的立场上的一些笔记
　　1、选择与您网站主题相匹配的内容；采集内容格式尽量统一，保持专业；
　　2、采集的文章不要一次发太多文章，保持每天10篇左右，长期发。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(优采云采集器，网站更新必备的采集软件，无需人工值守)
　　优采云采集器,网站更新必备软件采集，无需人工值守，24小时自动实时监控目标，实时高效采集，白天和黑夜您提供内容更新。满足长期运行的需求，让您摆脱繁重的工作量。
　　特征
　　广泛的
　　更通用的采集软件，支持任意类型的网站采集，应用率高达99.9%，支持发布到所有类型的网站程序，更多采集本地文件，免界面发布。
　　所需信息
　　支持信息自由组合，通过强大的数据排序功能对信息进行深度处理，创造新的内容
　　任意格式文件下载
　　无论是静态还是动态，无论是图片、音乐、电影、软件，还是PDF文档、Word文档，甚至是torrent文件，只要你想要
　　伪原创
　　高速同义词替换、多词随机替换、随机段落排序，助力内容SEO
　　无限多级页面采集
　　无论是垂直方向的多层页面，平行方向的复杂页面，还是AJAX调用的页面，都轻松搞定采集
　　自由扩展
　　开放接口模式，免费二次开发，自定义任意功能，实现所有需求
　　软件内置discuzX、phpwind、dedecms、wordpress、phpcms、empirecms、dongyi、joomla、pbdigg、php168、bbsxp、phpbb、dvbbs、typecho、emblog等。一个常用系统的例子。
　　更新内容
　　1、新增：数据排序支持正则语法，每个排序规则支持独立选项。
　　2、新：自动重新发送失败的选项文章 已添加到方案中。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(一下网站优化过程中的几个大坑：域名有“前科”)
　　随着移动互联网的发展，越来越多的企业开始开展网络推广工作，网站优化越来越成为网络推广的重要阵地。很多公司在优化网站的时候经常会遇到很多问题，比如很少收录、网站降级、关键词没有排名等等，今天石家庄荣利达科技就带来你懂的，网站优化过程中的几个大坑：
　　域名有“犯罪记录”
　　很多站长在网站优化的过程中经常会遇到一个现象：同样的优化力度和优化方法，有的网站可以轻松获得排名，而有的网站不管怎么调整，一直没有排名，连收录都很少。
　　这时候就要考虑是不是域名问题了。可能是站长在选择域名时不小心购买了带有“犯罪记录”的域名。该域名早期曾被百度处罚，因此很难再次获得百度的信任。，优化往往很困难。
　　
　　避免频繁更改 网站 模板
　　频繁更改 网站 模板
　　每个人都有对美的热爱。每个站长都想拥有一个漂亮的网站，但是有些站长为了美化网站，经常会频繁更换模板和代码。这种行为是绝对不可取的。从搜索引擎的角度来看，频繁更换网站模板意味着你的网站还不稳定，还处于调整阶段，会大大减少蜘蛛爬取和优化网站 造成影响。
　　频繁变化网站关键词
<p>网站标题是搜索引擎确定网站主要产品的关键依据，对网站的影响可以说是决定性的。网站关键词每次修改后，搜索引擎都会重新评估网站，网站也将进入所谓的“沙盒期”。一般网站关键词修改一次就会导致网站的排名下降，更何况频繁修改关键词，甚至可能导致 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(【洗稿神器更新日志】新增加爆文标题AI生成功能)
　　Washing Artifact 是一款面向自媒体行业的语言处理器软件，可以在几秒钟内完成上千字。不同于市面上其他软件的同义词替换，自媒体螺丝神器的智能原创功能是基于百度大脑写作平台的资源整合，可以自动分析文章核心内容并进行二次创作。
　　
　　【基本介绍】洗稿神器是一款自动洗稿软件。该软件使用独特的算法。改编后的文章与原文相似度极低，可通过今日头条、百家号等各大平台。 原创文章检查。降低人工成本，出稿快速高效，不需要大量编辑洗稿。如果你有这个需求，不妨下载使用。
　　
　　【神器清洗工具特点】１、适用平台
　　本软件适用于今日头条、企鹅、搜狐、大鱼、快川、一点新等自媒体平台。
　　２、原创已测试
　　从事自媒体的编辑都知道原创一篇文章文章是非常耗时的。组合然后是伪原创，但是目前每个平台都有一个原创测试，所以最好在伪原创之前通过软件洗一次稿，这样就可以通过了自媒体平台原创 检测。
　　３、一键清理
　　注册软件登录后，将需要清理的文章内容放入软件，2秒一键智能清理稿件，快速整理一份高度原创 文章。然后经过几分钟的微调，就完美了自媒体文章。
　　【清理神器更新日志】１、新增爆文标题AI生成功能
　　２、修复洗涤过程中的滞后问题
　　３、WEB页面在线版入口开发
　　４、人工智能NLP技术接入 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(添加网站阅览PV量。内容操作的技巧(组图))
　　列表网络发帖的工具，你找vucf
　　并且图片的alt属性要收录标题中的内容才能将描述展开成一句话，不要叠加关键词。相关推荐 这是内链的一种方式，内链的优化可以解决用户跳出率高的问题。添加了 网站 查看 PV 体积。内容操控技巧 seo文章来源内容一般有三种来源：原创、伪原创和采集（抄袭或抄袭）。@爱POST发帖软件主要功能： 1.随机标题：自定义多个标题，软件可以一一切换或随机切换，保证每个帖子标题都不一样。2.随机内容：多个职位介绍或招聘介绍，自由组合，随机选择输出，确保内容不重复。3.随机城市：热门城市、所有城市、自选城市随机切换，每次发布切换城市一次。4.一一发布：软件模拟键盘鼠标，一一发布，就像手工一样，不用担心标题。5.多个工作切换：。来我们的网站，好像我们在卖一个软件，其实不是。我们正在教你一种互联网推广的方法。也许我不会告诉你这个方法，它会花费你几年的时间，时间也是不可预测的，但这个方法是我们正在使用和证明的。很多人不明白我们的软件是做什么的，都认为是那种群发软件。让我告诉你，那个群发时代已经过时了。如果你两年前买了一个群发软件发帖，百度可能会多收一些钱。文章，但是现在百度根本不理你，所以我想告诉你，你为什么用这个软件，如何让你的信息让百度更快收录，有收录，就会有排名，有排名才有流量，有流量才有生意。这是一个不变的真理。只要你学会了这个方法，你就可以做任何事。有排名才有流量，有流量才有生意。这是一个不变的真理。只要你学会了这个方法，你就可以做任何事。有排名才有流量，有流量才有生意。这是一个不变的真理。只要你学会了这个方法，你就可以做任何事。
　　
　　不用担心我们的软件已经为您定制了图像处理功能。用户可以轻松压缩图像大小和大小。此外，软件内置的文字转图功能，可以大大减少重复产品广告带来的内容重复问题。敏感词可以批量替换。从2016年至今，文化部已经开始严厉打击。
　　一键重新发送所有同步信息非常容易。@软件优势：可视化内容编辑器 在信息时代，并不是每个人都懂专业的 HTML 代码。我们的 B2B 消息传递助手使用可视化 html 编辑器。用户无需懂html代码，编辑内容可见。他们可以随意添加粗体文本、换行符、添加图片以及更改字体颜色和大小。可以用鼠标操作软件发送信息。您可以使用多个内容模板来调用一个好的公司产品广告。它不能被定型。搜索引擎只喜欢具有高度变化的内容。使用软件可以提高百度收录，增加曝光，达到主动营销的效果，最终促成成交！用户可以创建多种内容模板进行调用，用户可以根据不同的产品设置不同的软文文章来增加访问量。验证码自动识别，很多站发信息需要验证码才能发信息。不要害怕我们会在软件中加入自动识别验证码的功能，以提高该信息的发布效率。
　　他没有违反任何网站站规则，他只是模拟用户的键盘和鼠标。一个信息发布者的月薪至少在5000左右。300元送你450件。如果真的是手工的话，你一天给他100张，他要发表4天半。赚300除以4等于75。即使有客户要求贴一个月75*30=2250，一个人也会为公司创造2250的利润。比如他的工资是4000-2250=1750，公司就会赔钱。1750.软件不仅可以节省您的时间，还可以为您节省很多钱。只要你能用鼠标点击，用键盘输入，就可以实现我们的软件。售后服务：产品推广软件，只要手动发布网站即可 填写信息，每天都没有时间注册，发布，刷新信息，那就选择我们吧！@爱POST b2b信息发布软件的第二个优势是它使用了自己的可视化脚本系统。该系统的优点是所有操作都通过按钮完成，操作简单。软件一一切换或随机切换，保证每个发布的职位标题都不一样。2.随机内容：多个职位介绍或招聘介绍，自由组合，随机选择输出，保证内容不重复，3.随机城市：热门城市，所有城市，城市您选择的城市将随机切换，每个版本都会切换一次。在列表网络上发布的工具，
　　省时手动发布产品信息自动发布自动发布
　　1. 已支付B2B网站的会员，每天可发送数千个网站。麻木了吗？现在你可以用它来实现全自动发布了！软文批量发布到主要博客。节省时间、精力和金钱。
　　2.支持自动随机生成标题，自动城市名和任意结尾词，标题对应内容，图片自动上传，无数句子可以组合成不同的原创内容，只要你发好网站，将在几秒钟内收到！您可以从已设置的不同内容中随机选择一个内容。
　　3、可实现大规模B2B网站；包括门户博客和大型、文章投递、分类信息、贴吧问吧、WIKI百科、相册、新闻评论、各种中小博客等等高价值和自动注册高权重 网站 和自动发布 文章 信息。
　　4.可以设置网站固定发帖数，然后跳转到另一个网站继续发帖，或者添加无数个自动切换帖子。
　　5、可设置完成任务后自动关机。晚上可以自动让电脑发布，无需工作人员在现场工作，可以根据自己的网络设置发布速度。自动海报
　　6、收录诸多智能功能如：一键采集关键词、一键采集图片、自动生成标题、自动生成内容、随机智能过滤各种词等；
　　7.产品推广、信息发布、自动海报、B2B发布、自动发布、信息自动发布。
　　
　　稍微修改一下，相似度还是太高了，所以软件可以超越几十人的效率，而且每个标题的内容都不能重复，手动很难做到，可以输出文章@ &gt;专业SEO人员的水。，可以比拟5-10人的速度，他没有违反任何网站站规，他只是模拟用户的键盘和鼠标。软件不仅可以节省您的时间，还可以为您节省很多钱。@只要你能用鼠标点击这个站，用键盘输入，那么我们的软件就可以实现了。售后服务：产品推广软件，只要能手动发布填写信息的网站，天天没时间去注册、发布、刷新信息，就选择我们吧！@【爱发布自动发布信息软件】发布软件√B2B网络发布推广爱发布自动发布信息软件网络营销软件的特殊优势。1.爱发布自动发布信息软件网络营销软件A软件可以发很多b．
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　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(外贸优化必然要重视到细节性问题么?(图))
　　企业要做外贸seo优化，一定要知道什么样的工作对比价重要，什么样的工作能给优化带来什么样的效果。 优采云seo软件似乎只有注重细节，企业才能做正确的seo优化。那么我们应该注意哪些细节呢？细节真的那么重要吗？
　　网站内容质量真的没有问题吗？
　　首先是网站的内容质量。这个问题直接关系到网站外贸seo的优化效果。再次查看网站的详细信息，只有保证收录的排名才能继续上升。但是如果网站的内容经常有细节问题，用户浏览的概率很小，搜索引擎自然会认为这样的内容对于收录来说是没有必要的。
　　网站的设计细节真的没有问题吗？
　　网站 的设计问题会影响用户体验。事实上，优化并不是针对搜索引擎的。要想把网站优化好，最重要的是用户。只有提升用户体验，搜索引擎才能认为这确实是一个高质量的网站>。
　　在设计网站时，企业要注意让每一个元素都出现在用户习惯的地方，让用户觉得浏览这个网站是轻而易举的事，为了提升优化效果。
　　网站的制作细节真的没有问题吗？
　　那你要注意网站的制作细节，比如网站的程序是否正确，程序是否不能使用。第二个要注意的是代码的问题。如果网站的代码有细节问题，网站的打开速度很慢，或者根本打不开，或者经常被攻击。相信这样的网站肯定是不可能优化的。定期检查网站，使网站的程序、函数、代码中没有细节问题，以提高效果。
　　外贸优化一定要注意细节。只有让网站更加完善，企业的权重和排名才能快速上升。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(这篇文章为91NLP机器人稿写的原创内容不可当真,
)
　　这个文章为91NLP机器人稿写的内容原创不能当真，怎么检测文章原创的度数，怎么写，怎么办&lt; @原创，怎么写 写一个好的文章怎么实现伪原创，怎么让网站的内容更符合搜索引擎的需求，怎么做网站的内容更符合搜索引擎的要求 如何让网站在搜索引擎中脱颖而出？优化的重要性，很多站长喜欢做seo优化，那么网站的内容更符合搜索引擎的搜索要求，更不用说网络营销了，而是通过优化让网站@ &gt; 获得更好的排名，从而获得更高的流量。
　　
　　如何检测文章原创度数工具下载
　　但是在这个过程中你会发现搜索引擎也很看重网站的信任，所以如果你的网站有很好的内链，那么这个网站就会受到Search的影响引擎喜欢，所以可以获得更好的排名，但是对于网站内链的优化，这个想法是错误的，搜索引擎对网站的排名肯定不会差，所以如果你的内容你的网站不能提前做好，不利于用户体验，那么搜索引擎也会降级你的网站。,如果你的网站内容质量不好，会被降级。所以网站的内容质量不能太差，原创的内容也不能太多，这样也是很正常的。所以，在为网站创作内容的时候，一定要让搜索引擎收录，对网站的排名有很大帮助。因此，我们可以通过内部优化，使网站的关键词能够在搜索引擎中占据一定的比例，而对于网站，在使用过程中一定要注意内容中的关键词内链优化，内链最好不要有太多锚链接，对网站的排名有帮助。，二，网站的关键词的密度，网站的内链是否合理，是否给用户带来更多的价值，也能增加用户点击，当然，&lt; @k17@ &gt;内部优化，网站的关键词的布局是一样的。关于关键词的布局，内部优化的内链是否合理，网站的内部优化能否让用户点击进入网站，这样做对网站收录非常有利。，三、网站内部结构和内链优化网站内链优化，网站内容的优化是网站的内部优化，是否是否合理，页面是否清晰，用户体验是否到位，用户是否喜欢，网站内部链布局是否合理，内部链接是否合理，是否合理，网站整体布局和网站外部连接搭建是否合理，网站的外链是否合理，网站的内链是否分布合理等等，这些都是我们需要考虑的。，如果一个网站的内部连接结构很好，当蜘蛛爬取时，它会进一步爬取我们网站上的信息。这是一个非常正确的方法，因为蜘蛛在抓取的时候必须有一些信息定期更新，我们的内容是最好的。，五，对外，欢迎大家使用91NLP文章仿制，内链是否合理，是否合理，网站的整体布局和网站的外链搭建是否合理，网站的外链是否合理，以及网站的内部链接是否合理分布等等，这些都是我们需要考虑的。，如果一个网站的内部连接结构很好，当蜘蛛爬取时，它会进一步爬取我们网站上的信息。这是一个非常正确的方法，因为蜘蛛在抓取的时候必须有一些信息定期更新，我们的内容是最好的。，五，对外，欢迎大家使用91NLP文章仿制，内链是否合理，是否合理，网站的整体布局和网站的外链搭建是否合理，网站的外链是否合理，以及网站的内部链接是否合理分布等等，这些都是我们需要考虑的。，如果一个网站的内部连接结构很好，当蜘蛛爬取时，它会进一步爬取我们网站上的信息。这是一个非常正确的方法，因为蜘蛛在抓取的时候必须有一些信息定期更新，我们的内容是最好的。，五，对外，欢迎大家使用91NLP文章仿制，@网站 是否合理，网站 的外部链接是否合理，网站 的内部链接是否分布合理等等，这些都是我们需要考虑的。，如果一个网站的内部连接结构很好，当蜘蛛爬取时，它会进一步爬取我们网站上的信息。这是一个非常正确的方法，因为蜘蛛在抓取的时候必须有一些信息定期更新，我们的内容是最好的。，五，对外，欢迎大家使用91NLP文章仿制，@网站 是否合理，网站 的外部链接是否合理，网站 的内部链接是否分布合理等等，这些都是我们需要考虑的。，如果一个网站的内部连接结构很好，当蜘蛛爬取时，它会进一步爬取我们网站上的信息。这是一个非常正确的方法，因为蜘蛛在抓取的时候必须有一些信息定期更新，我们的内容是最好的。，五，对外，欢迎大家使用91NLP文章仿制，它将进一步抓取我们网站上的信息。这是一个非常正确的方法，因为蜘蛛在抓取的时候必须有一些信息定期更新，我们的内容是最好的。，五，对外，欢迎大家使用91NLP文章仿制，它将进一步抓取我们网站上的信息。这是一个非常正确的方法，因为蜘蛛在抓取的时候必须有一些信息定期更新，我们的内容是最好的。，五，对外，欢迎大家使用91NLP文章仿制，
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　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(站群优化大师是一款独特的SEO软件，你知道吗？)
　　站群优化大师是一款独特的SEO软件。通过模拟个人博客作为cms信息发布网站，达到吸引搜索引擎的目的，为网站建设者带来大量流量带来广告收入。
　　网站建设者通常希望能够快速轻松地构建网站，并在短时间内拥有高流量。于是，我开始使用市面上流行的cms程序搭建网站，然后通过它的采集系统大量采集文章在上网并发表。（比较常见的有东翼cms、DEDEcms等）但众所周知，百度对这种超过100万人使用的免费cms系统视而不见. 你一定会发现，再怎么努力维护你的网站，你也看不到百度的收录，或者收录没了之后，排名根本就没有提升。
　　为什么是这样？很简单，搜索引擎不喜欢大众所共有的东西，你得有自己的独创性和自己的特点。使用“站群Optimizer Master”来解决你所有的问题。本软件是一款类似于爱居、夏客建站系统的工具，可以提供完全独特的建站模式。
　　站群优化大师的特点：
　　1、使用很少人使用的博客系统，与搜索引擎的亲密度极佳；
　　2、启用最先进的云采集技术，不同于之前的cms采集，只能以网站采集为单位进行。我们可以像百度和谷歌一样关注关键词采集文章；
　　3、使用启发式伪原创系统辅助，采集返回的文章可以模拟为搜索引擎认为是原创的文章 ;
　　4、你可以设置自动外链和自动广告，当你的流量来的时候，你可以轻松赚钱；
　　5、建站维护过程实时监控，所见即所得，建站维护站不会骗你；
　　6、高性能代码是保证建站和维护高效率的前提；
　　7、模拟博客为cms文章管理系统，国内领先，早用早受益；
　　8、多核运行就像Azurite系列SEO软件一样无望和不利；
　　9、一键启动，整个过程自动化，一键不用你操心，绝对方便；
　　10、每周更新，确保客户利益。
　　升级1.4.9
　　1、修复百度问题采集；
　　2、修复了asp博客站点的一个内核bug；
　　3、修复了一些dotnet内核的bug； 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(百度系统能识别大多数伪原创的吗？（二）)
　　主要问题还是文章几个一直收录的问题，求大神指点
　　多篇文章文章拼凑，打乱了构图，替换了部分内容。其实百度系统其实可以识别大部分伪原创，但还是会是收录。这应该是另一种策略
　　###
　　其实原创的度数谁也说不准，它叫什么原创？难道我自己写的文章被百度认为是原创？做优化的时候，有没有发现一些排名好的网站，文章可能都是采集，但是排名还是很好的，有的网站每天都做原创，但是没有排名，你有没有想过为什么？你需要做数据布局而不是挣扎原创文章.
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　　其实如果你特意去伪原创文章改一下，你付出的努力和直接的原创文章文章相差不大，所以伪原创 和直接 原创a 文章 花费的时间差不多
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　　一、增加原创度数
　　文章
　　
　　现在很多小写手文章一般都是基于伪原创，很少做原创文章，虽然据说伪原创做的不错job ，搜索引擎也会同意，但是很多编辑做伪原创，简单修改文章，不要做太多调整，导致伪原创收录不好。
　　在这种情况下，您可以找到一个检测原创度数的软件进行文章检测。然后精简文章，用自己的语言重新组织文章。然后查看检测到的文章是否适合发送，如下图：
　　
　　
　　编辑器检测结果一般只需要3秒，并且会有是否发布的建议，非常人性化。
　　二、页面简洁美观
　　
　　百度收录 另一个重要原因是看页面的整洁度。页面布局看起来越简单和舒适，它就越有可能是 收录。这部分还解释了登录页面。制作的重要性。
　　三、发帖频率
　　
　　这也很重要。每天发布的文章越多，被百度检索到的机会就越大，自然成为收录的机会就越大。只要网站经常更新优质内容，搜索引擎就会养成你的网站爬取页面的习惯。随着时间的推移，您发布的 文章 将在几秒钟内被搜索引擎搜索到。收到。如果你的网站可以实现二次关闭，并且网站的权重很高，如果你的网站遇到文章，其他网站遇到文章在相似度极高的情况下，搜索引擎也会优先考虑收录你的文章。
　　以上 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(
基于搜索引擎和智能正文提取技术的采集软件,免采集规则)
　　
　　文章采集器，是一款基于搜索引擎和智能文本提取技术的采集软件，无采集规则，高速采集！文章采集器是一个蜘蛛爬虫程序，用来指定网站采集海量精华文章，会直接丢弃垃圾网页信息，并且只保存精华文章有阅读价值和浏览价值，支持Html、Txt、Xxf（小旋风站群）等格式。文章采集器文章采集引擎采用爬虫技术抓取行业数据集，在云端构建多级索引库。通过用户输入的关键词和选定的参考图书馆，可以在云数据库中快速准确地检索到相关资料，
　　
　　
　　文章采集器功能与方法：
　　1.对于每个垂直领域，用户建立一个只收录垂直领域网站来源的参考库，使推荐的材料更加准确和相关。
　　2.用户可以在系统外自由申请网站的来源，文章采集器会派爬虫去爬取你期望的网站来源的素材。
　　3. 支持设置定时更新时间，文章采集器每天自动向用户推荐新发现的素材。
　　4. 新增参考库：自定义参考库中的网站 源码，使文章采集 更准确。
　　5. 文章采集：输入关键词 并选择参考库提交给文章采集 引擎。
　　6. 查看结果：从 文章采集 引擎给出的结果中为 伪原创 选择材料。
　　7.定时更新：设置定时更新时间，文章采集引擎会在每指定时间将新发现的文章采集发送给用户日。
　　
　　
　　搜索引擎爬虫技术，基于搜索引擎爬虫技术，爬取全站，爬到哪里！
　　智能文本提取。无需编写采集规则，标题正文自动精准智能提取
　　多线程快速爬取。最多取50个线程，数据实时存储在本地，速度快到你想象不到。多种文本处理方式，自动保存输出Txt文档，支持采集数据清理和文本替换，伪原创等。简单易用，输入网站首页地址即可爬取整个网站，省去一些繁琐的采集配置。
　　文章采集器还有人工智能伪原创：
　　文章采集器AI伪原创工具是一款人工智能写作助手，对全文进行语义分析后，智能修改句子并生成文本。凭借其强大的 NLP、深度学习等技术，可以轻松通过 原创degree 检测。文章采集器中文语义开放平台利用爬虫技术抓取行业数据集，利用深度学习的方法进行句法分析和语义分析，挖掘语义上下文空间向量模型中的词间关系. 通过自主研发的中文分词、句法分析、语义关联和实体识别技术，开放平台结合海量行业语料的不断积累，提供简单易用、功能强大、可靠的中文自然语言分析云服务。不同于普通的同义词替换，AI伪原创利用深度学习技术对全文进行语义分析，然后智能修改句子。通过在您的私人词汇表中添加品牌词和替换词，让 文章采集器AI 更好地理解您，并让 原创结果更符合您的要求。支持对伪原创结果的进一步在线修改，修改后的句子用不同颜色标注，清晰直观。利用深度学习技术对全文进行语义分析，然后智能修改句子。通过在您的私人词汇表中添加品牌词和替换词，让 文章采集器AI 更好地理解您，并让 原创结果更符合您的要求。支持对伪原创结果的进一步在线修改，修改后的句子用不同颜色标注，清晰直观。利用深度学习技术对全文进行语义分析，然后智能修改句子。通过在您的私人词汇表中添加品牌词和替换词，让 文章采集器AI 更好地理解您，并让 原创结果更符合您的要求。支持对伪原创结果的进一步在线修改，修改后的句子用不同颜色标注，清晰直观。 查看全部