熊猫智能采集软件V2.6.0.0测试版
　　
　　熊猫智能采集软件是新一代通用采集引擎，操作十分简单，但功能全面、强大，不懂技术亦可轻松操作。拥有强悍的数据处理能力，可以作为垂直搜索引擎、监控、舆情系统的通用采集蜘蛛。
　　熊猫智能采集软件介绍
　　优采云采集器软件可能与你见过的个别类似工具软件浑然不同：功能强悍，但又操作简单。两者的差异，类似于从DOS操作系统转入windows视窗操作系统。前者须要专业技术人员能够有效操作，而熊猫则是面向普通大众的可视化操作平台。
　　优采云采集器软件借助熊猫精准搜索引擎的解析内核，实现对网页内容的仿浏览器解析，在此基础上借助原创的技术实现对网页框架内容与核心内容的分离、抽取，并实现相像页面的有效比对、匹配。因此，用户只须要指定一个参考页面，优采云采集器软件系统就可以据此来匹配类似的页面，来实现用户须要采集资料的批量采集。
　　在此过程中，用户不再须要使用十分专业的“正则表达式”技术，不要须要利用技术高人来编撰采集匹配规则。优采云采集器软件系统会将参考页面的内容解析分解后，由用户借助键盘点选须要采集的对象即可，系统据此就可以晓得用户须要采集的内容。优采云采集器软件的模板订制过程，是一个对目标页面进行机器学习、机器训练的过程。
　　熊猫智能采集软件特色
　　1.操作简单，不懂技术亦可轻松操作
　　简单到只须要输入列表页网址或关键词即可开始采集。不需要关心网页源码，全程键盘操作。操作界面友好直观。全程智能辅助。
　　2.功能全面、强大
　　软件即使操作简单，却功能强悍、全面。可以实现各种复杂采集需求。可应用于各类场合的通用性采集软件。是复杂采集需求的首先。
　　3.任何网页都可以采集
　　只要你能在浏览器中可以听到的内容，几乎都可以按你须要的格式进行采集。支持JS输出内容的采集。
　　4.采集速度快，数据完整度高
　　熊猫的采集速度是采集软件中速率最快的之一。独有的多模板功能+智能纠错模式，可以确保结果数据100%完整。
　　5.全方位的采集功能
　　浏览器可见的内容都可以采集。采集的对象包括文字内容，图片，flash动漫视频等等各种网路内容。支持图文混排对象的同时采集。
　　6.面向对象的采集方式
　　面向对象的采集方式。正文和回复内容同时采集的能力，分页的内容可轻松合并，采集内容可以是分散在多个页面内。结果可以是复杂的兄妹表结构。
　　7.采集速度快
　　优采云采集器的采集速度是采集软件中最快的（之一）。不使用落后低效的正则匹配技术。也不使用第三方外置浏览器访问的技术。使用自己研制的解析引擎。
　　8.结果数据完整度高
　　熊猫独有的多模板功能，确保结果数据完整不遗漏。独有的智能纠错模式，可以手动纠正模板和目标页面的不一致。
　　熊猫智能采集软件技术优势
　　优采云采集器软件的技术承继于熊猫精准搜索引擎，拥有大量原创的关键技术，在技术和理论上有着独立性。此处论述的内容具有一定代表性，但也并不代表那些技术都十分成熟，或者说在当前版本的软件中已应用的特别充分。可以理解为这种技术是优采云采集器软件的理论基础之一。
　　1.搜索引擎解析内核
　　优采云采集器软件的技术承继自熊猫精准搜索引擎，利用的是该搜索的解析内核，实现对网页内容的解析、分解、内容提取、近似页面比对等等。
　　2.内置副词/索引/检索引擎
　　软件外置有熊猫独立研制的动词索引检索引擎，用于文章的动词、文章内容相似度的剖析匹配，摘要手动生成等应用。性能强大，内存占用小，效率极高。
　　3.仿浏览器解析
　　优采云采集器软件对采集网页实现仿浏览器解析，在此解析基础上再做其它深度剖析和加工。以后版本的熊猫，在建立此项技术后，软件的功能和功效应当会得到明显提升。
　　4.视觉模拟技术
　　优采云采集器软件会模拟人的视觉来剖析网页，在此基础上借助参考(模板)页面实现采集匹配工作。
　　5.网站页面逻辑关系剖析技术
　　熊猫软件的好多智能化剖析辅助工作，即是基于此项技术基础上的应用。由于采集软件须要较高的剖析、解析速率，因此对此技术的应用并不充分。
　　6.对模板页面的容错能力
　　对于用户指定的用于机器学习的模板页面，在实际匹配过程中难免会碰到不同程度的差别和变动，软件对此拥有较强的容错能力。相关技术类似于搜索引擎内的重复页面、近似页面辨识技术。
　　7.高效的解析、采集速度
　　由于软件须要对所有采集访问的页面进行仿浏览器解析，并在此基础上进行大量的剖析估算，因此须要耗费大量的估算时间。为提升软件运行效率，系统在设计、开发环节都充分做了细致优化，使得软件的运行效率依然十分高效。配合多线程、多项目同时运行的功能，可以确保你的下行带宽充分得到借助。
　　更新日志
　　暂无版本更新简介 查看全部

　　迅捷电邮群发机与优化啦智能邮箱qq采集器下载评论软件详情对比
　　优化啦·智能信息采集器是基于抓取搜索引擎电邮资源而开发的一款功能强悍的采集软件，采集出来的电邮地址，QQ极具定向性，排除和您的目标受众无关的电邮，使您得到的电邮地址列表针对性更强，发送的疗效自然好。优化啦·智能信息采集器提供强悍的电邮地址、导出、去重功能，是短信营销，QQ营销人员必备软件！
　　优化啦·智能信息采集器软件特征：
　　1.智能邮箱采集器是一款功能强悍、简单易用、界面友好的专业电邮扣扣搜索器。
　　2.通过多平台智能剖析页面，深入挖掘所有页面的邮箱地址，扣扣号码，精准率99%。
　　3.根据设定的目标关键词，软件手动从搜索引擎结果中采集相应的电子邮件地址，采集到的电子邮件地址十分精准，更加适宜电子邮件精准营销的理念。
　　4.根据设定的目标关键词，软件手动从搜索引擎结果中采集相应的所有扣扣号码，采集到的扣扣号码十分精准，更加适宜扣扣精准营销的理念。
　　客户信息搜集器是一款功能强悍的顾客挖掘工具，使用这款软件挖掘顾客，用户只需输入关键词软件即可手动采集网上的顾客信息而且对其进行筛选，最终将筛选结果显示下来供顾客参考。
　　优化啦·智能信息采集器使用提醒：
　　提醒：某些杀毒软件回误报，加入白名单正常使用就行了。 查看全部

　　
　　优采云采集器(www.ucaiyun.com) 是一个供各大主流文章系统，论坛系统等使用的多线程内容采集发布程序。使用优采云采集器，你可以顿时构建一个拥有庞大内容的网站。系统支持远程图片下载，图片批量水印，Flash下载,下载文件地址侦测，自制做发表的cms模块参数，自定义发表的内容等。此外，丰富的规则制订，内容替换功能，对Access,Mysql,MSsql的数据入库导入的支持，更可令你采集内容的时侯得心应手，现在开始你可以抛弃过去重复枯燥的手工添加工作了，请马上开始体验顿时建站的乐趣吧!
　　[编辑本段]功能应用
　　优采云采集器(www.ucaiyun.com)是一款功能强悍且便于上手的专业采集软件，强大的内容采集和数据导出功能能将您采集的任何网页数据发布到远程服务器，自定义用户cms系统模块，不管你的网站是哪些系统，都有可能使用上优采云采集器，系统自带的模块文件支持:风讯文章，动易文章，动网论坛，PHPWIND论坛,Discuz峰会,phpcms文章,phparticle文章,LeadBBS峰会,魔力峰会，Dedecms文章,Xydw文章,惊云文章等的模块文件。更多cms模块请自己参照制做更改，也可到官方网站与你们交流制做。 同时您也可以使用系统的数据导入功能,利用系统外置标签,将采集到的数据对应表的主键导入到本地任何一款Access,MySql,MS SqlServer内。 查看全部

　　
　　优采云采集器(www.ucaiyun.com)是一款专业的功能强悍的网路数据/信息挖掘软件，通过灵活的配置，您可以太轻松的从网页上抓取文字、图片、文件等任何资源。
　　程序支持远程下载图片文件，支持网站登陆后的信息采集，支持侦测文件真实地址，支持代理，支持防盗链的采集，支持采集数据直接入库和模仿人手工发布等许多功能特性。
　　优采云采集器支持从任何类型的网站采集获取您所须要的信息，如各类新闻类网站、论坛、电子商务网站、求职急聘网站等。
　　同时具有强悍的网站登录采集、多页和分页的采集、网站跨层采集、POST采集、脚本页面采集、动态页面采集等中级采集功能。
　　强大的php和c#插件支持，让您可以通过二次开发实现您所想要的任何更强大的功能。
　　【软件特色】
　　1、通用性强
　　无论新闻、论坛、视频、黄页、图片、下载类网站，只要通过浏览器能看到的结构化的内容，通过指定匹配规则，都能采集到您所须要的内容。
　　2、稳定、高效
　　五年磨一剑，软件不断更新进步，采集速度快，性能稳定，占用资源少。
　　3、扩展性强、适用范围广
　　自定义web发布，自定义主流的数据库的保存和发布，自定义本地php及.net外部编程插口处理数据，让数据都能为你所用。
　　【基本功能】
　　1、规则自定义 - 通过采集规则的定义，可以搜索所有网站采集几乎任何类型的信息。
　　2、多任务，多线程 - 可以同时进行多个信息采集任务，每个任务可以使用多个线程。
　　3、所见即所得 － 任务采集过程所见即所得，过程中遍历的链接信息、采集信息、错误信息等就会及时的反映在软件界面中。
　　4、数据保存 － 数据边采集边手动保存到关系数据库中，并且数据结构才能手动适应，软件可以依据采集规则手动创建数据库，以及其中的表和数组，也可以通过导库形式灵活的将数据保存到顾客已有的数据库结构中。
　　5、断点续采 - 信息采集任务可以在停止后从断点开始继续采集，从此你用不再害怕你的采集任务意外中断了。
　　6、网站登录 － 支持网站Cookie，支持网站可视化登陆，即使登陆时须要验证码的网站也能采集。
　　7、计划任务 - 通过这个功能可以使你的采集任务定时、定量或则始终循环执行。
　　8、采集范围限制 - 可以依据采集的深度和网址的标示来限制采集的范围。
　　9、文件下载 － 可以将采集到的二进制文件（诸如：图片、音乐、软件、文档等等）下载到本地c盘或则采集结果数据库中。
　　10、结果替换 - 可以将采集的结果按照规则替换成你定义的内容。
　　11、条件保存 - 可以按照某个条件来决定这些信息保存，那些信息过滤。
　　12、过滤重复内容 － 软件可依据用户设置和实际情况对重复内容和重复网址手动删掉重复内容。
　　13、特殊链接辨识 - 运用此功能可以将用JavaScript动态生成的链接或其他更奇特的联接辨识下来。
　　14、数据发布 － 可以通过自定义插口，将已采集的结果数据发布到任意的内容管理系统和指定数据库中。现在已支持的目标发布媒体包括：数据库(access, sql server,my sql,oracle) ，静态htm文件。
　　15、预留编程插口 － 定义多个编程插口，用户可以在风波中借助PHP,C#语言进行编程，扩充采集功能。
　　【特色功能】
　　1、支持所有网站编码：完美支持采集所有编码格式的网页,程序还可以手动辨识网页编码。
　　2、多种发布形式：支持目前所有主流和非主流的CMS,BBS等网站程序,通过系统的发布模块能实现采集器和网站程序间的完美结合。
　　3、全手动：无人值守工作，配置好程序后，程序将根据您的设置手动运行，完全无需人工干预。 查看全部

　　优化啦·智能信息采集器是基于抓取搜索引擎电邮资源而开发的一款功能强悍的采集软件，采集出来的电邮地址，QQ极具定向性，排除和您的目标受众无关的电邮，使您得到的电邮地址列表针对性更强，发送的疗效自然好。优化啦·智能信息采集器提供强悍的电邮地址、导出、去重功能，是短信营销，QQ营销人员必备软件！
　　优化啦·智能信息采集器软件特征：
　　1.智能邮箱采集器是一款功能强悍、简单易用、界面友好的专业电邮扣扣搜索器。
　　2.通过多平台智能剖析页面，深入挖掘所有页面的邮箱地址，扣扣号码，精准率99%。
　　3.根据设定的目标关键词，软件手动从搜索引擎结果中采集相应的电子邮件地址，采集到的电子邮件地址十分精准，更加适宜电子邮件精准营销的理念。
　　4.根据设定的目标关键词，软件手动从搜索引擎结果中采集相应的所有扣扣号码，采集到的扣扣号码十分精准，更加适宜扣扣精准营销的理念。
　　客户信息搜集器是一款功能强悍的顾客挖掘工具，使用这款软件挖掘顾客，用户只需输入关键词软件即可手动采集网上的顾客信息而且对其进行筛选，最终将筛选结果显示下来供顾客参考。
　　优化啦·智能信息采集器使用提醒：
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　　新手入门-智能模式
　　本文用于演示使用智能模式采集列表、表格网站的基本步骤，是学习优采云采集软件的一种便捷快捷的模式。
　　文章内示例网址为：
　　定位: 智能模式下,只须要输入网址,点击搜索,优采云便会手动采集网页数据并以表格方式呈现下来,你可以对数组信息进行更改名称、删除、翻页、数据导入等操作。
　　使用前提：智能模式暂时适用于网页中数据以表格或列表方式呈现的网页，例如电商网站商品列表的商品信息、一些生活服务类的网站等等。示例网站如：大众点评、安居客租房、P2P网贷、搜狗影片排名等。
　　推荐使用情况：对于表格、列表方式的网页，使用智能模式，可以帮助你节约制做规则的时间，迅速的获得须要的信息，进行简单的更改就可以导入到EXCEL直接使用，堪称即点即用。
　　如果智能模式不能满足你的需求，请参考向导模式功略进行自定义采集，自定义采集可以确切的实现你绝大多数采集需求。
　　智能模式采集步骤：
　　步骤1： 首先打开优采云采集器→将网址复制到输入框→点击放大镜图标步入智能采集模式：
　　
　　步骤2：查看搜索框下方结果1—结果3，寻找到能满足自己需求的结果：
　　
　　采集器会采集多种数据模板以满足你的不同采集需求，寻找适宜自己的模板继续进行。
　　步骤3： 如果当前页信息不能判定是否满足需求，可以点击加载下一页，优采云采集器会手动翻页并采集下一页内容。
　　
　　检查结果为示例数据，不需要将所有数据在此步骤采集完成，如果当前数据难以判定能够满足需求，加载下一页获得更多数据进行判定。
　　注意点：先判定是否须要加载下一页再进行下一步更改表头，如果先更改表头再加载会导致更改过的表头变回未更改的状态。
　　步骤4：对表头进行更改，修改自己须要的数组名并删掉不需要的数组：
　　
　　表格可以进行的操作有：删除、修改列名、拉长减短行高。列名更改后进行下一步导入或启动采集时仍然有效，不需要再度更改。
　　步骤5：开始采集或者导入到Excel，如果采集数据量较大建议使用云采集功能。
　　
　　智能模式导入方式为Excel导入，如果须要其他格式导入请使用自定义采集模式。
　　本地采集占用当前笔记本资源进行采集，如果存在采集时间要求或当前笔记本未能长时间进行采集可以使用云采集功能，云采集在网路中进行采集，无需当前笔记本支持，电脑可以死机，可以设置多个云节点平摊任务，10个节点相当于10台笔记本分配任务帮你采集，时间减少为原先的十分之一；采集到的数据可以在云上保存三个月，可以随时进行导入操作。
　　此外，智能模式还可以输入关键词搜索数据。比如搜索“天气”，点击查询后，可以跳转到数多多规则市场。在数多多上可以直接查找到相关的数据或规则。用户可以通过下载，获取数据或规则，规则可以放在优采云中运行，以获取想要的数据。 查看全部

　　在智能模式下，优采云采集器将自动识别分页，并且分页类型通常包括以下内容:
　　（1）寻呼按钮
　　（2）滚动加载
　　（3）瀑布式分页（滚动加载）+分页按钮
　　（4）不要启用分页
　　但是偶尔，识别结果是错误的，其原因通常包括以下原因:
　　（1）网页加载速度太慢，软件自动识别结束后出现分页按钮
　　（2）页面上有多个分页按钮，软件最后只会选择其中一个.
　　（3）在同时存在滚动加载和分页按钮的情况下，在软件多次滚动后，分页按钮仍不出现.
　　（4）当前页面上的分页按钮软件暂时不兼容
　　“页面设置”的设置菜单如下图所示.
　　
　　对于不同的寻呼类型，设置步骤如下:
　　（1）寻呼按钮
　　i: 自动识别分页符:
　　点击“自动识别分页符”选项.
　　软件将自动识别网页上的分页按钮. 识别成功后，页面将自动滚动到分页按钮的位置，并使用红色背景色框进行框架选择.
　　
　　ii: 单击分页按钮:
　　如果软件无法自动识别分页按钮，则需要手动“单击分页按钮”.
　　第一步: 单击“单击分页按钮”选项
　　第2步: 点击页面上的分页按钮
　　
　　iii: 编辑分页XPath:
　　如果以上两种情况均不能正确识别分页符，则需要编写XPath来识别分页符.
　　
　　（2）瀑布式分页（滚动加载）:
　　适用于没有分页按钮并通过滚动加载内容的网页.
　　
　　（3）瀑布式分页（滚动加载）+分页按钮:
　　适用于开始时没有分页按钮，并且需要在加载页面按钮之前滚动几次页面，或者已经显示了下一页按钮，但当前页面内容未显示的网页，并且该页面需要滚动多次才能显示当前页面的全部内容.
　　这种分页很难识别. 尽管软件会在自动识别过程中尝试自动滚动，但是滚动次数可能与当前页面所需的滚动次数不一致，因此这种分页通常需要一些手动操作.
　　主要分为以下几种情况:
　　第一种类型: 可以识别滚动加载，但不能识别分页按钮
　　请手动滚动网页，直到页面按钮出现在页面上，然后在页面设置中选择“自动识别分页符”.
　　
　　如果自动识别失败，请选择“单击分页按钮”，然后转到页面并单击分页按钮.
　　
　　第二种类型: 识别分页按钮，但不识别滚动加载
　　在这种情况下，您只需要基于原创的页面设置选择“瀑布页面（滚动负荷）”选项即可.
　　
　　注意: 如果不需要通过滚动加载当前网页，并且软件可以识别滚动加载，则此时不会影响采集结果，但是取消滚动加载选项可以提高采集速度.
　　（4）不要启用分页
　　如果不需要分页，请选择“不启用分页”.
　　
　　备注: 是否启用分页与当前网页上是否有分页按钮无关，仅与您的采集需求有关，不启用分页可以缩小采集范围并提高采集速度. 查看全部

　　引入自动驾驶，智能安全性
　　智能医疗，工业4.0，智能农业...
　　这些听起来不可预测的东西
　　好像离我们很远
　　但是他们都有一个共同的名字
　　人工智能
　　
　　
　　谈到人工智能
　　在凤凤创客空间
　　只经营人工智能领域的公司
　　数据采集和数据标记服务公司
　　莫汉信息技术有限公司
　　
　　该公司于2019年10月进入Makerspace. 它是人工智能领域的数据采集和数据注释服务提供商. 它专注于为AI公司提供深度学习所需的数据解决方案和数据. 该公司的存在也在进一步发展. 它为峰峰电子信息产业的发展注入了动力.
　　
　　那是什么
　　数据标记和采集怎么样？
　　
　　简单地说，我们在日常生活中使用的手机地图APP和人工智能电子产品在其体内存储着数亿个声音，图片，文本和其他信息. 将数据转换为代码，然后提供给数据提供者，从而形成了庞大的数据信息数据库，最终达到了为人类服务的目的.
　　
　　
　　语音注释示例
　　
　　
　　
　　▲对话数据的音节音素，视频说话者的角色标签
　　图片注释样本
　　
　　
　　▲多种类型的筛选，分类和其他注释，例如标签，画点，3D拉框等.
　　该公司的创始人朱延超是现年95岁的凤凤先生. 大学毕业后，他无意间发现了数据标签行业的光明前景. “能够回家创业，并利用外资来推动凤峰当地的经济发展. 解决就业问题. ”考虑到这一点，朱彦超开始动脑子.
　　
　　五个人和五台计算机，从最初的简单框架绘制和转录，到十几个人做注释和片段，现在六十多个人做点云和语义. 他们经历了无数次熬夜，讨论和加班的经历. 一直存在分歧和怀疑. 经过半年多的时间，该公司现已通过一次又一次的磨练发展成为一个由60多人组成的团队.
　　莫汉公司的重要签字
　　从2019年开始，我们已经与许多公司完成了合作.
　　2019年12月
　　与百度签署了供应商协议；
　　2020年1月
　　与Motor Technology签署了供应商协议；
　　2020年7月
　　正式成为阿里巴巴的数据供应商；
　　Xiao Liu是一名中专学生，毕业于计算机科学专业. 他20多岁时就来了公司. 看到他周围的许多同龄人，他增强了继续前进的信心. “经过公司的岗前培训和团队的帮助，开始时每天只能标记两三百张纸，但现在已升级到每天超过1300张纸. ”他高兴地说.
　　
　　近两年，区科学技术局把信息数字化企业和科技型企业作为投资促进和培育的重点，并不断加大招聘和孵化力度，促进企业的建立. 在凤峰，并帮助凤峰的“四个新”产业. 的发展. 该公司的成立，不仅解决了凤凤县就业发展的一些问题，而且在加快产业转型，促进数据服务业的标准化和规范化方面发挥了积极作用. 目前，该公司的业务涵盖语音，图片，文本等所有领域. 通过其智能管理背景，它可以清晰地看到从分发到标记的任务的完整过程，并在数据处理和标记方面积累了丰富的经验. 时间短.
　　
　　对于公司的未来，朱彦超充满信心，并坚定地说: “依靠我们数据标签基地的现有资源，并与阿里巴巴数据供应商紧密合作，我们将努力在2020年10月之前达到500名员工规模，营业额达一千万，并在2-3年内冲刺至1000人规模，力争成为邯郸市第一家领先的大数据标签企业. 同时，我们愿意与政府机构，企事业单位积极合作，充分发挥智慧. 丰峰建设让人工智能能够越来越快地进入人们的生活. ” 查看全部

　　曾经在JD商店小组中的每个人都知道，现在在商店小组中要做的最重要的事情就是选择产品，并且产品的质量直接决定商店的销售，这可以说是是商店组的关键.
　　事实上，有许多商店数据采集软件可以在网上找到，但实际上，其中更多是由人为操作的. 如果商店很少，那就可以了，但是如果商店很多，那就太重了，不能仅依靠体力劳动.
　　历经数月才最终成形的“小马工具箱”代表了技术和实力. 这符合黑小马一贯坚持的“技术演讲和服务至上”的原则. 详细说明将在后面附上.
　　那么“小马工具箱”和其他软件有什么区别？
　　Pony工具箱的说明
　　1. 商业智能蓝海关键字，可以自定义过滤关键字敏感词，可以导出数据，也可以直接检查所需的关键字并单击关键字进行采集；
　　2. 蓝海仓库进入分析，可定制的蓝海宣传和可定制的过滤，可以导出数据，或者您可以直接选择所需的关键字并单击关键字以进行采集；
　　3. 可以直接进行关键字采集，关键字采集，可以选择条件过滤并可以导出结果；
　　4. 从同行商店采集，通过自定义条件选择同行商店；
　　5. 整个商店的货物采集；
　　6. 商品交易清单集合；
　　7. 自动采集，一键式采集货物，然后一键式上传到后台商店进行销售.
　　是的，您没听错，这是自动化. 现在我不再担心商店的数量而且无法管理〜
　　Heixiaoma独立开发软件的原因还在于我们拥有500多家自营商店. 如果体力劳动负担太重，那么迫切需要智能软件来提高人员效率.
　　但是，没有什么是完美的. 全球顶级网站将被黑客入侵，数千名程序员制作的程序也将出现错误. 我们必须学会面对现实: 好的产品需要经验，而优化需要每个人的共同晋升，以便我们可以更好地建立良性的合作模式.
　　解决高风险，低效率，低产出的问题，解放双手并自动操作！
　　如果您不是黑马学生，请不要沮丧. 如果您想提高商店效率，如果您不想错过一个好的软件，请添加Yu老师V: heixiaomaYu，并获得一个月的免费软件收益〜
　　最后，让我们进行预览. 明天，黑骏马将发布更受欢迎的技术福利职位，展示京东商店群中最强大的游戏玩法！ 查看全部

　　一些传统的电子商务淘宝拼多多商家不了解新的***，智能操作控制一键式采集热门产品信息，删除僵尸迷，非法产品过滤，一键提价等功能！商家加入电话号码（微信上的相同号码）
　　什么是田集套？
　　天极淘专业电子商务管理系统是一套系统的软件. 帮助没有任何技术基础且没有淘宝操作经验的人开设拼多多和淘宝在线商店.
　　天极涛如何工作？
　　首先申请开设自己的拼多多和淘宝商店. 使用我们的Tianji Taoda数据采集工具在拼多多或淘宝上采集产品，分析和过滤数据，然后一键将其复制到我们自己的商店中. 当买家购买我们的产品时，请去总店帮助买家购买. 从中赚钱.
　　软件的功能是什么？
　　该软件主要包括以下功能: 一键采集热门产品，一键采集主题产品，一键移除僵尸产品，重复产品过滤，非法产品过滤，一键上传以及一键式点击标记.
　　没有经营在线商店的经验吗？
　　天极淘电子商务管家培训中心为您提供了新手入门的全套教程，从开设店铺，店铺装修，软件使用，运营推广，快速钻探到店铺运营. 我们提供全面的一站式服务. 并一对一指派专业的售后教师来解决您在店铺管理中遇到的问题.
　　除软件外，我们还为您提供以下服务:
　　1. 帮助您建立自己的商店（拼多多，淘宝）
　　2. 教您在线商店的营销技巧
　　3. 教您如何找到优质，高利润的商品来源 查看全部

　　智能爬虫的新起点是什么？
　　新起点Smart Crawler是基于人工智能技术开发的新一代Web信息采集软件. 该软件具有智能功能，可以快速，准确地分析，挖掘，捕获，处理，分类和发布Internet数据. 它具有体积小，占用资源少，运行效率高，易于使用等优点. 它还实现了许多采集器无法实现的分类采集和分类发布等实用功能.
　　该软件的主要用途是: 文章的采集和转发（用于网站），数据采集，分析和分类（用于相关部门和企业），用户挖掘（用于销售和企业营销）等.
　　开发原创意图和软件功能:
　　在开发此软件之前，我们一直在使用其他采集软件，但是在使用中，我们遇到了很多问题，例如:
　　1，软件太大，占用资源过多，软件运行后卡住，甚至导致计算机死机；
　　测试后，运行其他软件，并打开15条采集规则. 使用采集器需要1200M的内存，而使用我们的软件时，内存仅为88M，不到其他软件的10％. 1.使用我们的软件，计算机可以同时打开多个软件，完全不会影响使用.
　　2. 该软件功能单一，无法实现分类采集和分类发布. 采集到的数据发布到网站后，仍需要人工分类处理，然后手动分为栏目和网站发布，浪费人力；
　　我们对此进行了专门调查. 此功能是我们的专有财产. 使用我们的软件可以完全消除劳动力并每天节省大量人力.
　　3，无法采集或很难采集JS引入的数据；
　　使用智能爬虫的新起点，可以更轻松地采集诸如JS之类的困难数据.
　　4. 采集任务占用太多资源. 一个采集器只能打开几个到十几个采集规则，这太弱了.
　　如果使用其他软件，如果您采集了很多东西，则可能需要购买多台计算机并打开多个采集软件. 使用我们的软件，用一个软件打开几十个或几百个任务完全没有压力，并且由于该软件紧凑，占用资源少，您还可以在一台计算机上打开多个采集规则，从而节省了资源并且更加容易管理.
　　5. 当采集规则很多时，某些采集规则将无法及时发现.
　　我们公司每天需要采集大量内容. 编写了数百条采集规则，并且每天都有一些采集规则变得无效. 使用其他软件很难及时发现. 但是，使用我们的软件可以每天自动帮助您以列表的形式列出每个无效规则，一目了然.
　　6，没有自动隐身功能，这会影响计算机的使用.
　　使用其他软件，如果有更多的采集规则，则只能将其用于采集，而无法将其用于其他目的. 收款规则较少，虽然可以由员工使用，但无法隐藏，但是每天员工都不太友好. 因此，我们设计了启动隐身功能. 选择启动隐形功能后，打开计算机后，该软件将自动隐藏在计算机的右下角. 如果将软件安装在员工的计算机上，则不会影响员工对计算机的使用.
　　......
　　为了解决上述问题，开发了此软件来解决其他软件的不足和痛点. 可以说其他软件的不足是我们的优势和特征.
　　项目前景和利润分析:
　　1. 网站用途: 根据中国互联网信息中心发布的信息，我国目前有超过500万个各种类型的网站，其中大多数对采集软件有需求或潜在需求；
　　2. 企业宗旨: 每个销售公司都需要挖掘客户及其信息，然后进行有针对性的销售活动；
　　3. 政府和组织的目的: 中国有数十万个政府机构和组织，其中大量政府机构和组织需要采集各种信息以进行数据分析和监视；
　　总而言之，收购软件市场前景广阔.
　　投资方式和投资要求:
　　1. 投资模式: 销售代理；
　　2. 投资要求: a，具有互联网营销经验的团队或个人； b，面向全国，无地域限制； c，具有网站运营经验或有使用采集器的经验； d，具有一定的经济实力； e，有创业的热情和信心； f，其他人. 查看全部

　　无论是传统营销还是微观营销，数据都是密不可分的. 客户数据非常重要. 没有这些数据，就无法证明营销的价值. 今天，我将向您介绍一个智能的市场营销采集工具，该工具可以在十秒钟内采集许多高质量的客户信息. 采集到的客户信息的质量也很好，信息也比较丰富. 该采集工具还可以自动采集微信群聊QR码，非常有效，可以采集区域对应的QR码和行业对应的微信群.
　　此智能数据采集工具可以根据您的行业需求准确地采集关键字，这样您就再也不会怕没有客户了，它还可以缩小粉丝和品牌之间的距离，并为品牌创建所有权客户感. 这样可以延长客户的生命周期，保留客户更长的时间并保持活跃，并最终成为该品牌的忠实客户.
　　
　　当我们使用采集工具来吸引更多客户时，我们必须首先满足他们对知识的渴望，因为客户实际上想学习有价值的知识，然后我们只需要找到客户的知识需求并提供相关的价值即可. 满足他们对知识的渴望. 因此，在产品营销中，根据自己的产品特性，挖掘产品的真正娱乐特性或创造有趣，愉悦的客户体验，都是“绑住”客户心的方法.
　　采集工具功能简介:
　　1. 通过B2B网站在线采集
　　2. 通过百度抓取工具采集手机号码，并准确定位目标
　　3. 采集速度快，稳定性强
　　4. 及时采集和更新数据以确保营销效果
　　5. 采集范围涵盖了全国各行各业
　　6. 除了最基本的文本，图片和文件之外，采集工具还可以同时采集任何内容以及特定HTML标记的源代码和属性值.
　　实际上，此智能数据采集工具也称为采集器. 它是一种采集机器或工具，可以解决从网页采集信息的需求. 它是由专业的Internet软件公司开发的一组工具软件. 它用于自动从大量网页中采集数据. 更可怕的是，在十秒钟内采集了许多高质量的客户信息，以满足营销用户的各种采集需求. 查看全部

　　关于StreamSets
　　StreamSets由Informatica的前首席产品官Girish Pancha和Cloudera的前开发团队负责人Arvind Prabhakar于2014年成立. 他们成立公司主要是为了应对运动中的数据（包括数据源，数据处理和数据本身）带来的挑战. 这是一个称为“运动中的数据”（）的问题. StreamSets设想从头开始管理数据流，避免现有产品和工具的缺陷，并提供一种管理动态数据的新方法.
　　他们的第一个产品StreamSets Data Collector（）被数百家公司用来构建复杂的任意数据流，包括财富500强公司，涉及金融服务，制造业，医疗，媒体，制药和技术等多个行业.
　　他们的最新产品StreamSets Dataflow Performance Manager，也称为DPM，主要用于构建端到端数据流. DPM是一个操作控制中心，可让您映射（数据流），内置测量和监视功能，以确保连续数据传输并控制动态数据（运动中的数据）的性能. 首先，它将不同的数据流映射到支持每个关键业务流程的拓扑. 然后监视这些拓扑的日常运行，并根据掌握的性能来满足应用程序的SLA，以确保您始终提供及时且可靠的数据.
　　StreamSets在旧金山，硅谷和巴塞罗那设有办事处，并得到Accel Partners，Battery Ventures，Ignition Partners和New Enterprise Associates（NEA）等顶级硅谷风险投资公司的支持. 大数据行业的领先合作伙伴包括Cloudera，Databricks，MapR和Microsoft.
　　好的，Fayson告诉我一些事情. StreamSets是一个大数据采集工具. 数据源支持结构化和半/非结构化. 目标源支持HDFS，HBase，Hive，Kudu，Cloudera Search，ElasticSearch等. 它包括一个拖放式可视数据流设计界面，定时任务调度和其他功能. 例如，它可以将数据从Kafka + Spark Streaming连接到Hadoop集群，而无需编写代码. 这太酷了！ ！ ！请看下面的一些屏幕截图.
　　
　　
　　使用TensorFlow在数据采集器中进行实时机器学习
　　摘要: 本文通过最新的TensorFlow Evaluator版本学习如何使用TensorFlow（TF）模型进行预测和分类.
　　只有当业务用户和应用程序可以访问来自各种数据源的原创数据和聚合数据并及时生成数据驱动的理解时，才能实现最新DataOps平台的真正价值. 借助机器学习（Machine Learning），分析师和数据科学家可以实时使用历史数据并使用TensorFlow（TF）等技术来制定更好的数据驱动型业务离线决策.
　　在本文中，您将学习如何使用TensorFlow模型在StreamSets Data Collector 3.5.0和StreamSets Data Collector Edge中预测和分类新发布的TensorFlow Evaluator *.
　　在深入研究细节之前，让我们看一些基本概念.
　　机器学习
　　亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）将其描述为: “一个使计算机能够在不显式编写程序的情况下进行学习的研究领域. ”随着机器学习领域的最新发展，计算机现在能够做出预测，甚至比人类做得更好，而且感觉它可以解决任何问题. 让我们首先回顾一下机器学习可以解决的问题.
　　一般而言，机器学习分为两个主要类别:
　　监督学习
　　“监督学习是一种机器学习任务，它学习基于输入-输出示例将输入映射到输出的功能. ”-Wikipedia.
　　它涉及建立准确的模型. 将历史数据标记为某种结果后，该模型可以预测结果.
　　通过监督学习解决的常见业务问题:
　　无监督学习
　　无监督学习使我们可以在几乎不了解输出结果的情况下处理问题. 当先前数据上的标签不可用时，它涉及创建模型. 在这类问题中，结构是根据数据中变量之间的关系通过对数据进行聚类而得出的.
　　无监督学习的两种常见方法是K-means聚类和DBSCAN.
　　注意: Data Collector和Data Collector Edge中的TensorFlow Evaluator当前仅支持监督学习模型.
　　神经网络和深度学习
　　神经网络是一种机器学习算法，可以学习和使用受人脑结构启发的计算模型. 与决策树和逻辑回归等其他机器学习算法相比，神经网络具有更高的准确性.
　　Andrew Ng在传统的人工神经网络的背景下描述了深度学习. 在题为``深度学习，自学习和无监督特征学习''的演讲中，他将深度学习的想法描述为:
　　“希望模仿大脑结构，
　　-使学习算法更好，更易于使用；
　　-在机器学习和人工智能领域取得革命性进展；
　　我相信这是我们迈向真正人工智能的最好方法. “
　　常见的神经网络和深度学习应用程序包括:
　　TensorFlow
　　TensorFlow是由Google Brain团队开发的用于深度神经网络的开源机器学习框架. TensorFlow在Windows和Mac操作系统（包括CPU，GPU和TPU）上支持可扩展的便携式培训. 迄今为止，它是GitHub上最受欢迎，最活跃的机器学习项目.
　　数据采集器中的TensorFlow
　　随着TensorFlow Evaluator的引入，您现在可以创建管道来获取数据或特征，并在受控环境中生成预测结果或分类，而不必通过Web服务通过HTTP或REST API调用来启动供应和发布. 机器学习模型. 例如，数据采集器管道现在可以实时检测欺诈性交易或对文本进行自然语言处理，因为数据在存储到最终目的地之前正在​​经历各个阶段的进一步处理或决策.
　　此外，借助Data Collector Edge，您可以在Raspberry Pi和受支持平台上运行的其他设备上运行启用的TensorFlow机器学习管道. 例如，在高风险地区检测洪水等自然灾害的可能性，以防止对人的财产造成损害.
　　乳腺癌的分类
　　让我们考虑一下将乳腺癌肿瘤归为恶性还是良性的例子. 乳腺癌是经典数据集，可作为scikit学习的一部分. 要了解如何使用Python中的此数据集训练和导出简单的TensorFlow模型，请在GitHub上查看我的代码. 正如您将看到的，模型的创建和训练保持最少且非常简单，只有几个隐藏层. 需要注意的最重要方面是如何使用TensorFlow SavedModelBuilder *导出和保存模型.
　　*注意: 要在Data Collector或Data Collector Edge中使用TensorFlow模型，您应该首先使用TensorFlow的SavedModelBuilder导出并保存为您选择的开发语言（例如Python）以及交互式环境（例如Jupiter Notebook）并将其保存模型.
　　使用TensorFlow的SavedModelBuilder训练和导出模型后，只要将模型保存在Data Collector或Data Collector Edge可以访问的位置，就可以非常轻松地将其用于数据流管道中的预测或分类.
　　管道概述
　　在深入研究细节之前，您可以了解管道的外观:
　　
　　管道详情
　　* TensorFlow评估程序配置
　　
　　注意: TensorFlow Evaluator生成模型输出后，此示例中使用的管道阶段是可选的，并可根据用例的需要与其他处理器和目标互换.
　　管道执行
　　
　　在预览管道上，乳腺癌数据记录的输入经过上述数据流管道过程，包括为我们提供服务的TensorFlow模型. 发送给Kafka生产者的最终输出记录数据（如上所示）包括模型用于分类的乳腺癌特征，用户定义字段TF_Model_Classification中模型的输出值为0或1，以及表达式创建的条件. 评估者该字段指示相应的癌症状况是良性还是恶性.
　　摘要
　　本文介绍了Data Collector 3.5.0中新发布的TensorFlow Evaluator的用法. 一般来说，该评估程序将允许您提供经过预训练的TensorFlow模型，以生成预测结果和分类结果，而无需编写任何自己的代码.
　　阿里云云栖社区社区组织翻译.
　　“数据采集器中使用TensorFlow进行实时机器学习”一文的原创标题
　　翻译: Mags，审稿人: Yuan Hu.
　　戴金权: 大规模数据分析和AI帮助业务智能转型
　　戴金权
　　7月28日至29日，由中国人工智能学会和深圳市罗湖区人民政府共同主办，由科普立即主办的“ 2018中国人工智能大会（CCAI 2018）”圆满结束.
　　会议第一天上午，英特尔高级首席工程师兼大数据技术全球首席技术官戴金泉作了主题演讲，主题为“大型数据分析和人工智能推动业务智能转型”.
　　以下是根据速记编写的会议演讲的记录.
　　
　　戴金泉英特尔大数据技术全球首席技术官高级总工程师
　　今天，我将向您介绍英特尔如何结合大数据分析和深度学习技术来构建类似于BigDL和Analytics Zoo的大数据分析+人工智能平台，以帮助用户更轻松地集成深度学习和人工智能. 该技术已应用于真实场景.
　　这样做的目的是什么？
　　你为什么要这样做？
　　我们的主要出发点是构建技术和平台，以帮助众多大数据用户（无论是工程师，数据科学家，数据分析师还是普通IT人员）更轻松地集成深度学习和人工智能. 技术已应用于其大数据平台和大数据生态系统. 这也受到行业中一些非常重要的技术和发展趋势的推动.
　　第一个趋势: 数据规模的扩大推动了深度学习的发展
　　之所以今天的深度学习如此有效，是因为我们要处理和分析大量数据. 下图是安德鲁（Andrew）2016年的“机器学习向往”书中的照片. 可以直观地看出，随着数据规模的增长，我们可以构建更大，更复杂的深度学习神经网络. 更好地利用这些数据来提高模型的准确性和有效性.
　　
　　第二个趋势: Hadoop已成为“数据重心”
　　真实环境中的数据不是标准化的，非常大且混乱，并且没有定义数据以及标准化的测试集. 在过去的十年中，每个人都建立了一个以Apache Hadoop生态系统为中心的数据存储，处理和分析平台，例如Hadoop，Spark，HBase和Hive. 数据将通过各种渠道进入企业组织，并将通过管道以Hadoop为标准聚合到大数据平台中. 从这个意义上讲，任何数据处理和分析框架及应用程序（包括深度学习框架）都必须能够与Hadoop标准的大数据平台良好地交互.
　　第三个趋势: 工业级机器学习/深度学习系统是复杂的大数据分析管道
　　今天，您可以看到很多高级深度学习和机器学习模型，它们可以做很多突破性的工作. 如何将此类模型和算法应用于实际生产环境以及工业级数据处理和分析的端到端应用程序，需要大量模块. 从数据导入，数据清理，特征提取，特征转换到模型操作，训练，推理以及最终将结果应用于实际环境，再加上资源管理，调度和分配，所有这些都必须与当前情况保持一致. 一些大数据处理工作流集成在一起.
　　第四趋势: 统一的大数据平台推动分析和数据科学
　　Ion Stoica是加州大学伯克利分校的计算机教授，AMPLab的联合创始人，Spark和Mesos的核心设计师. 他在Spark Summit 2013主题演讲中做了一个比喻. 五年前，我们使用了各种特殊设备，例如MP3，摄像头，GPS和电话. 现在，只有智能手机才能具有所有功能. 这不仅方便，而且在统一设备后可以构建更多新的应用程序.
　　以Apache Hadoop和Spark为中心的统一大数据平台实际上包括许多大数据开源生态系统组件，可以帮助用户轻松地在平台上执行数据分析，从而极大地促进了大数据分析的发展. 在各行各业中的应用.
　　
　　深度学习与大数据社区之间的鸿沟
　　显而易见，当今的人工智能和深度学习之间存在很大的差距. 顶尖的深度学习研究人员继续在模型方面取得新突破，但是数据科学家，数据分析师和普通数据用户很难将这些模型应用于实际的生产环境. 在深度学习模型算法和大数据处理工作之间存在很大的差距. 这正是我们希望通过将大数据分析平台与AI平台相结合来解决的问题.
　　例如，京东（JD.com）在分布式存储系统中存储了数亿张图片，并希望从大数据集群中读取这些图片，然后对其进行预处理. 首先使用SSD模型识别图片中的内容；然后使用深度学习DeepBit模型提取项目的特征；然后将结果存储回HDFS，以供下游服务使用. 这是一个相对复杂的端到端数据处理管道. 通过统一的大数据分析+ AI平台，用户可以轻松集成这些新的大数据处理，分析，深度学习和人工智能技术. 大大提高了运维效率.
　　在生产环境中，我们的生产数据在一个大数据集群中可能有成千上万甚至上万个. 对于深度学习，必须为深度学习处理建立专用的群集和框架. 如何将大量数据从成千上万的大数据集群导入到专用的深度学习集群，这已成为一个大瓶颈. 在统一的大数据分析+ AI平台上，深度学习的这些功能已集成到现有的端到端大数据处理管道中. 深度学习可以为大数据社区和数据科学社区提供更方便的使用，并且可以使用其现有的大数据框架和平台来开发新的深度学习应用程序，或者直接使用深度学习技术来分析数据存储集群上的数据.
　　为了实现这一目标，英特尔推出了开源BigDL
　　BigDL是用于Apache Spark的分布式深度学习框架. 它是Spark上的标准组件. 它可以直接在现有的Hadoop和Spark集群上运行，而无需对该集群进行任何修改，并且可以与大数据一起使用. ，生态系统中不同的分析和处理组件已很好地集成在一起. BigDL具有与当前主流的深度学习框架Caffe，Torch和TensorFlow相同的功能. 它的特点是建立在大数据集群上，专门针对大数据集群进行了设计和优化. 在单个点上使用Intel MKL，多线程编程等，它比其他开源框架快，并且可以获得高性能. 同时，使用Spark等大规模分布式横向扩展架构，可以轻松进行分布式训练和推理. BigDL是一个开源项目，可以在Github上进行搜索.
　　
　　BigDL的工作原理
　　BigDL是标准的Spark组件. 使用BigDL开发深度学习应用程序时，它无需更改即可直接在Spark集群上运行. 为了获得高性能，BigDL在每个Spark任务中使用Intel MKL和多线程编程. 机器学习和深度学习是迭代计算. 每次迭代将运行一个标准的Spark作业，在该作业中将以分布式方式训练数据. 例如，执行Gradient体面，执行更新，然后所有Spark任务都运行相同的模型. 每个模型仅处理部分数据. 在迭代过程中，所有数据将成为批处理. 这是一个Minibatch SGD，这是一个同步Minibatch SGD算法.
　　BigDL分布式培训
　　Spark提供了一种为分布式模型训练模型的方法，并且其分布式训练不使用外部系统来完成. 为了在当前字段中并行执行数据同步SGD，需要某些架构（例如所有reduce或参数服务器）来支持此工作. 但是，许多实现都需要通过在Spark框架上集成外部第三方框架来完成，并且我们直接使用Spark内部的大数据来处理一些原语. 大家都知道，大数据计算模型是一种功能计算，并使用按权利复制. 数据是不可变的. 它还具有诸如随机播放，广播等操作，以向用户提供更高级别的计算. 这些也与深度学习的原创方法完全不同. 我们的工作是使用Spark已经必须在内部直接构建all reduce机制的一些原语，以便提供类似于Spark上的参数服务器的架构. ，但是没有引入任何第三方框架和第三方依赖项，优点是分布式培训直接在现有的Spark集群上运行. 例如，数学科学家不是集群管理员. 他无权在集群上安装任何东西. 他只能使用现有集群提供的服务，但是可以直接在Hadoop集群上使用BigDL框架，而无需任何依赖. 分布式的深度学习培训.
　　BigDL的可扩展性
　　Cray是美国的一家超级计算机公司. 它将BigDL集成到其数据分析Urika-XC套件中，并通过在各种节点数下运行训练模型来研究CDL XC超级计算机上BigDL的可伸缩性. 它可以获得从4到256个节点的几乎线性的可伸缩性曲线，可以为其超级计算提供深度学习功能.
　　Analytics Zoo
　　事实上，BigDL和TensorFlow距离最终的AI应用程序还很遥远. 基于Apache Spark和BigDL，我们构建了一个Analytics Zoo大数据分析和人工智能平台. 从某种意义上讲，它是Spark和BigDL的扩展. 其目的是帮助用户基于大数据端到端学习来开发应用程序. 除了内置的模型和功能工程操作外，它还提供了大量的高级管道支持，可以使用Spark DataFrames，ML Pipelines深度学习管道，通过迁移学习API来构建API模型的定义；在此基础上，我们可以轻松地使用我们提供的Model Zoo模型，甚至可以使用端到端参考应用程序，例如异常检测等；您可以使用很少的代码使用这些高级API和内置模型来轻松构建端到端的大数据分析以及深度学习应用程序.
　　例如，大数据深度学习模型可以直接嵌入到Spark SQL和DataFrame中. 用户可以直接使用Spark SQL和DataFrame编写查询. 该查询可以直接使用深度学习模型来确定照片是狗还是猫？您还可以使用模型服务API和其他大数据框架Flink，Kafka，Storm和Web服务在Analytics Zoo中集成模型. 目前，Analytics Zoo和BigDL可以在几乎所有公共云平台上使用，包括AWS，阿里云和百度云.
　　
　　深度学习解决方案的生产部署面临的挑战
　　例如，在前面提到的京东的情况下，如果将单独的系统用于大规模生产部署，则管理这样的大规模分布式深度学习将非常复杂且容易出错. 您必须执行资源管理，数据分段和错误管理. 这是您遇到的第一个挑战. 第二个问题是当您查看应用程序的端到端性能时，从数据读取到数据处理，再到运行模型直到将结果写回到HDFS时，GPU集群的效率都很低，并且花费了一半的时间. 是时候从HBase读取图片了. 实际上，系统中的任何组件都会成为瓶颈. 当然，从开发，运维和维护的角度来看，它也非常复杂.
　　合作案例
　　在与JD.com的合作中，它们最初是基于多个GPU构建的，并在Caffe上进行了培训，但是它们在开发，部署和性能方面遇到了问题. 我们与JD.com的合作是将端到端流程迁移到基于Spark的集群，该集群的效率是以前的GPU解决方案的3-4倍.
　　第二种情况是与MLSListing合作. MLSListing是加利福尼亚州的房地产经销商. 他们根据用户浏览的房屋图片向用户推荐类似的房屋. 该系统基于Microsoft Azure平台构建，并且图片存储在Azure存储中. 通过Hadoop，Spark和BigDL，我们对图片进行处理和分析；然后将最终结果存储在HBase系统中；然后使用Web服务API转移提供给用户的服务.
　　第三种情况与Cray合作进行了短期降水云图预测. 通过Seq2Seq模型，将过去一小时的卫星云图制成一个时间序列，并导入到数据模型中；然后预测下一个小时每10分钟的卫星云图变化，以分析一些降水.
　　第四种情况是与万事达卡的合作. 他们在Hive大数据文件系统中存储了大量结构化和半结构化交易数据. 除了查询功能外，他们希望为用户提供离线增值服务，并增加用户与企业之间的匹配度.
　　
　　
　　
　　
　　
　　工业互联网
　　工业情报官AI-CPS
　　加入知识星球“工业智能研究所”: 先进的工业OT（过程+自动化+机器人+新能源+精益）技术和新一代信息IT技术（云计算+大数据+物联网+区块链+深度整合，构建具有状态感知-实时分析-独立决策-精确执行-现场学习和改进的机器智能认知计算系统，实现产业互联互通的产业转型升级的生态链驱动的业务，并重视创新创造. 查看全部

　　[TechWeb] 12月6日，在线教育的日益普及将越来越多的设备和操作（例如“屏幕”，“键盘”，“鼠标”和“触摸”）引入了教学之中. 但是，不可否认的是，在当前学校教育中，用“钢笔”书写和教书仍是最普遍的“主流”.
　　一方面是对信息化和教育智能化时代的迫切需求，另一方面是数千年来一直传承的握笔和手写的学习习惯. 如何无缝地将两者联系在一起，以使师生在不改变写作习惯的情况下享受教育智能？
　　这使Robb Technology的创始人Yin Shujun看到了创业机会.
　　2016年，尹树军通过“智能笔”产品成功进入在线教育生态市场，并在2018年获得了Good Future和Yunqi Fund的数千万A +轮投资.
　　在不改变手写习惯的前提下，“ Robo Smart Pen”用于实现学生主观答案手写的采集，然后通过物联网和移动终端实现数据上传和应用. 目前，Robo的智能笔已用于在线教学场景中，例如微型班级，远程一对一白板交互，一对多视频直播和双老师教室. 客户涵盖了未来，科大讯飞，海尔等行业和企业.
　　在GES2019大会上，作为未来的合作伙伴之一，罗伯科技创始人尹淑君出席了大会并接受了TechWeb的采访. 为了制作“笔”，尹淑君介绍了他的经验和想法.
　　关注“手写采集”工具
　　“十年前，我接触过智能笔. 那时，我是一名专业经理，主要在海外市场工作. 但是到2014年，我发现越来越多的中国人对智能笔提出了疑问，并且认识了薛八君的创始人张开磊，他是我在教育界认识的第一个人，通过与他们的交流，我发现当时从事在线智能教育的企业家需要一个好的硬件来实现笔记数据的采集和互动. ”尹淑君说，因此，2016年，尹淑君从深圳辞职，成立了青岛罗伯数字技术有限公司.
　　三年内，Robo的智能笔系列的年销量近30万支，广泛用于教育信息和互联网教育领域.
　　尹树军说: “我坚信，五年后，将由数据驱动的精确教学成为一件事. 这东西不会消失. 人工智能将更快地改变教育. 5年后，大部分作业，更正，咨询和问答环节都必须由机器完成. ”
　　此更改的前提是必须使用工具来实现离线手写数据采集. Robb智能笔是解决此问题的工具. 尹树军说: “我们公司的定位是制造工具. 我们精心制作工具，以便在线培训机构，教育信息公司等可以将我的产品快速集成到他的整个系统中. 以服务于他的教学. ”
　　
　　根据尹淑君，Robb旗下目前有两种主要的智能笔类型，一种是电磁笔，另一种是点矩阵笔和智能书写板.
　　电磁笔主要面向教育企业和机构等B端市场，为公司提供集成笔迹采集和交互式解决方案，这是Robb Technology的主要收入来源；点矩阵笔面向的是C端市场，例如学生用户.
　　此外，尹树军还强调: “要真正使用硬件，软件生态必不可少. ”因此，在智能笔的硬件中添加关键的SDK和服务可以使“笔”易于使用和使用. 重要.
　　据报道，Robb Technology与阿里云合作建立了一个“魔笔开放平台”，该平台将各种智能笔的SAAS服务置于云中，供第三方调用.
　　尹树军举了一个例子: “用户通过智能笔采集笔迹后，他将进一步进行“识别”. 但是，每个公司的识别服务要求是不同的. 有些公司会教英语，有些公司可能专注于纠正图形分析，有些公司可能专注于公式的识别，然后我们将为云中的不同用户提供不同的SARS服务. 这些服务云化后，智能笔访问将大大减少. 合作伙伴的门槛. ”
　　以双老师课堂应用场景为例. Robo智能笔可以在没有平板电脑的情况下在教室中采集学生对主观和客观问题的手写答案，并将其用于本地教室白板显示，助教终端设备显示或传输给远程老师进行解释；写字板还具有答题器功能，方便远程教师在教室里组织互动式问答. 通过及时的答案数据采集，可以帮助教师分析实时学习条件，掌握学生的学习状态. 同时为企业提供SDK二次开发功能.
　　窄而深，每月有两项专利
　　尽管业务是“云上的”，尹书钧仍然强调罗伯一直只专注于“采集笔迹”，并且无意扩展和构建所谓的教育生态. “让业界知道您可以找到智能笔. Robb可以做到. 我们在这方面很专业而且很认真. 四年来，我们已经申请了40多项专利. 基本上，专利申请已成为企业战略的一部分. 每月拥有两项专利. ”
　　实际上，市场上没有几家从事手写智能笔的公司. 网易有道等教育公司也参与了智能笔和其他硬件产品的研发.
　　在这方面，尹树军说，巨人进入这个市场后，他们实际上放心了. “以前，当他只是自己做时，他仍然会思考正确的方向. Robb只是制造工具并具有自己的竞争优势. 当我们与这些教育企业合作时，我们必须使与之合作的合作更具成本效益. 我比他自己拥有更多. ，总是习惯于扭转我们自己的进步. ”
　　专注于一个领域并进行深入的工作，这种企业家行为与尹淑君的专业经验紧密相关.
　　“作为深圳的职业经理人，有5年的机会，我有机会与一个以色列团队合作5年. 以色列人如何看待一家初创公司？他们做某事，他们愿意做些非常狭narrow的事情，但非常深，很多人每天谈论这个平台的原因是因为他无法将其深化，这就是以色列人教给我的，他说，您可以挖出一口深但一公里深的井. 您的竞争力就在这里. ”尹树军回忆说: “为什么他们的以色列人能在一家拥有20或30名员工的公司中实现数亿美元的收入. 因为他们在某个技术领域已经做得足够，基本上，这也是我为这家公司创造其他人的目的之一. 无法与您竞争，就是希望当我提到写作时，其他人会想到Robb. ”
　　尹树钧认为，关于笔迹采集实际上有很多事情要做. 也许有一天，每个人都不会使用笔，也不需要使用笔作为载体来采集笔迹，但是采集和学习行为的需求已经存在很长时间了. 是的，只是随着技术的发展，它可能会转变成其他形式. “我们也在做一些'预测性'研究. ”
　　“但是Robb的最终目标是采集笔迹. 我决心不放松. 在此过程中，我有足够的耐心，足够的时间和精力，足够的心理准备以及足够的弹药. 去做这件事要做好. ”尹淑君说. 查看全部