案例研究:实验室google文档中免费实验的实践方法（二）
　　文章实时采集并传递数据，进行机器学习算法预测和评估。文本分类是分割文本片段，计算词汇之间的相似度。
　　一、实践笔记在本篇文章中，我将演示如何使用tensorflow进行机器学习，不管是从文本分类还是语言模型入手，使用tensorflow都是一个很好的选择。本教程从tensorflow实验室的第六期开始，到后面几篇结束。在本篇文章中，笔者将针对如何利用tensorflow对现有的文本和nlp模型进行预测。
　　
　　也许您正在寻找如何利用已有预训练模型预测机器学习任务的方法，这里将提供一个很好的实践方法。1.预处理（preprocessing）和预测我们需要对数据进行预处理，以方便模型进行预测。简单地说，就是对训练集进行预处理，以建立更精确的模型。有很多方法可以对数据进行预处理，包括分词，降维，使用多源文本或用大量数据进行预处理等等。
　　下面列出一些比较常用的方法，以下代码皆在tensorflowlite实验室google文档中免费实验。在这篇文章中，我将重点关注对数据进行降维和清洗。2.模型和模型选择首先创建一个模型（tf.sequential），然后在这个模型上在线预测。
　　在线预测过程中，
　　
　　1))model.add(tf.train.variable(seed=
　　1))#seed=13.导入相关依赖重载了模型之后，你需要将其安装到您的项目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.将数据集预测为分类问题我们将使用一个分类问题来预测文本分割的所有文本片段，以分别预测英语，法语，德语，日语和西班牙语。
　　预测数据集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=
　　1))model.add(tf.train.variable(s 查看全部

　　福利:人工智能吧楼主是哪个科研院所的？啥岗位？
　　文章实时采集数据来做分析，这样做是为了数据的第一手性，防止再进行二次采集降低数据来源。所以如果自己建立模型，要注意采集数据的时间可靠性和一致性。
　　信息采集这种职位也不算是正式工作，正式工作应该看的是单位的技术实力和本身的发展潜力，信息采集处于非核心地位，看不到长远的规划和发展前景，还不如别的地方的非核心岗位，
　　感觉你说的那个岗位在互联网产品生命周期里可能更偏重大数据这些，信息采集等对创新性要求很高，如果你自己对这个感兴趣，可以往数据分析师和大数据相关岗位发展。
　　信息采集，信息检索看他产品的趋势、热度等；数据采集、商品挖掘看整个市场对大数据人才的需求，看看他们目前的人才能力就清楚了。
　　
　　人工智能吧
　　楼主是哪个科研院所的？啥岗位？
　　销售，做几年销售财务中层以上。
　　这才是互联网金融的实体。
　　信息采集.没有什么前景
　　
　　谢邀，首先最好能体现出将来对数据分析工作的理解，有空报一些数据分析方面的知识，之后再谈行业的发展前景。
　　房产信息咨询比较靠谱。
　　我不做金融，但是想说，
　　人工智能，大数据。
　　好技术才会有好发展，好行业。我觉得都不是你能选择的，先提高自己的技术吧。技术一方面提高你的各方面，另一方面在很大程度上影响着行业发展方向。这些年，只要有想法的企业，都会非常欢迎数据分析人才。另外注意行业趋势，有一部分行业是一片红海，需要这方面的人才。最后，如果你还没学，先多尝试一下吧。在哪儿都得不断学习才会更有前途。 查看全部

　　终极:人工智能的基础是真实世界，文明是理念上的
　　文章实时采集，
　　帮我修改下答案，比如弄个微处理器，
　　
　　说不定能当ted演讲嘉宾
　　自己的孩子吃的是什么水平的奶粉，
　　自动教手机成各种图标
　　
　　给你个二十年后的事情，那时人类智力跟现在已经无异了，甚至比现在更快。如果当时人类像现在一样延续那种运算能力，经历了数十万年后，当时两个智商足够的人类。人类即使造出十几亿东西，对他们而言也像空气，可以无视。人工智能的基础是真实世界，文明，实际上这些只不过是构成一个文明的一部分，并不是全部。当然过去也有，就像牛顿，个人觉得以他的经验，如果人类的发展也就是以他的发展速度，他完全有本事做到现在的人类社会的一半，甚至一半，但是他做不到这一点，更不可能成为现在的他。
　　曾经计算的极限并不是计算能力到极限，而是人工智能的发展最快能在多快的时间达到什么样的进度。现在人工智能发展的这么快，可以预测到将来人工智能可以做得更快，并且可以更好的处理实际问题，这和它发展的快有直接的关系。
　　完全可以参见spacex和特斯拉他们的航天飞机对人类的看法。高效的机器人执行复杂任务，是未来的基础。像阿西莫夫写的《基地》，就以为地球上都会变成拥有人型机器人的世界。我觉得未来的发展并不是技术上的，而是理念上的。 查看全部

　　推荐文章:文章自动采集-文章自动采集自动发布
　　文章自动采集、文章自动采集插件下载、文章自动采集发帖收费
　　关于文章自动采集内容导航： 1. 文章自动采集采集文章是个坏东西，seo的大忌，我建议楼主不要这样做。如果你真的采集，那你需要楼主。采集回来后，可以自己编辑，也就是伪原创。只有这样才能提高采集@文章的可读性。当然，蜘蛛最喜欢的是原创，它可以提升用户体验。这是最好的文章。建议楼主三思。
　　2、文章自动采集自动发布，当然要用国内知名的建站宝盒，免费自助建站系统来做；
　　在国内比较出名的就是卓天网建站盒子。模板安装后可直接使用。里面有很多功能。网站 可以随时更新和发布。建站盒子ExBox是卓天网络托管增值服务的虚拟平台，提供建站系统，包括上千个精美的网站模板、上百个网站功能、网站同时支持简体中文、繁体中文、英文版本，具有产品发布系统、新闻系统、会员系统、投票系统、广告系统、招聘系统等动态功能模块，页面可随意添加。使用强大的管理平台，你可以瞬间创建漂亮的网站
　　百度“卓天网”
　　
　　3、文章自动采集软件的一种可能方式是：（1）先将网页保存到本地（*.html或*.mht）；（2）然后用Word打开；( 3) 最后，将其转成*.doc 文件。所有三个操作都可以以某种方式“自动”完成。
　　但是，判断哪些是“好文章”——不知道楼主这一步要怎么“自动”？哈哈……
　　好像有什么软件
　　看看别人怎么说。
　　
　　这也取决于网页文件格式的内容。部分内容本身被扫描或制作成PPT。在WORD中，只能算是一种图片格式。如果以文本格式编辑，则可以使用 WORD。中“打开”，然后粘贴网址，非常方便。,
　　我只知道EXCEL可以在data下导入外部数据，然后选择New WEB query，选择需要导入的数据。
　　Word好像没有这个功能，但是可以通过EXCEL导入，复制到WORD中。
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　　教程:网文自动生成器，免费狗屁文章生成器-自动生成原创文章
　　狗屎文章生成器，什么是狗屎文章生成器，狗屎文章生成器可以从字面上理解，就是生成的文章没有逻辑感，是随机生成的，不可读。只需输入 关键词 即可生成狗屎文章。该死的文章生成器。2020年，老板让员工写了3000字的原创评论，然后员工就采用了这种狗屁的文章方法。今天给大家分享一款免费的智能文章生成器，只需输入标题即可自动生成原创文章，还可以自动发布到各大网站 背景。有关详细信息，请参阅图 1、2、3、4 和 5。我是钱QQ/微信：3241507
　　对于刚做SEO优化的人来说，这个问题最常被问到，网站文章百度怎么没有收录，或者有的网站文章有更新了十多天还是没有收录，甚至有的网站更新了原创文章，百度搜索引擎依旧没有收录，还有的网站网站 甚至 伪原创 都可以达到二次关闭，那么这些问题的原因是什么呢？如何对付他们？
　　1、搜索引擎没有收录文章是什么原因？
　　1. 网站 是一个新站点
　　如果网站是新站点，那么网站处于审核期，搜索引擎对网站的信任度还是很低，文章收录 相对较低。这是正常现象。原因是网站在搜索引擎中没有获得足够的综合页面分数，所以大多数新站点只有收录有首页，或者一两个内页链接。普通搜索引擎不会长时间停留在新站！
　　处理方法：
　　①。建议停止在网站的首页和内页发布外链，引诱蜘蛛爬行，然后增加baiduspider在网站的停留时间！
　　
　　②。提交百度站长平台链接，为baiduspider提供爬取频道入口
　　2. 网站的文章大部分都是从采集复制而来
　　网站 的大部分 文章 都是从 采集 复制而来，导致 网站文章 而不是 收录 或 收录的比率极低>，如何增加网站的收录？这种情况目前在网上最为常见。原因是你网站没有获得搜索引擎的信任，没有新奇的内容支持。另一方面，有的网站甚至伪原创都能达到二次关闭，也就是网站获得了搜索引擎的高度信任。面对大多数网站是采集或伪原创，比较希望得到解决，但往往没有真正的解决！以下方法将为您解决这个问题！
　　①。通过百度站点工具的主动推送和外链发布，引诱百度蜘蛛网站抢文章。查日记看baiduspider是不是在抢这个连接，如果是在抢这个连接，但又不是收录，那就该停止下一步了！
　　②。更正内容文字的标题和开头，是的，停止更正这个文章的标题和内容，baiduspider抢的是这个页面而不是收录，澄清一下这个文章的重复率非常相似。以前在搜索引擎索引库中有很多相同/相似的文章，所以没有必要再去收录了。修改文章的标题和内容是一种非常有效的方法。如果不收录继续修改正文内容，收录会有很大的提升。
　　③。在各种平台上，多次发布外部链接，并在底部填写页面的链接，并在该页面添加收录。
　　④。重新更新并创建站点地图文件，将网站的所有链接提交到百度站长平台的链接提交选项，停止提交。老虎站点地图生成器可以实现效果。在这种情况下，最好使用一个网站大量的文章采集。这个方法还是有用的。
　　3. 文章 的更新已经过时了 文章，陈词滥调的内容。
　　
　　一些网站updated文章是陈词滥调的内容，搜索引擎甚至不知道怎么过滤N次，但是在你网站之后就出来了，然后结果一定安静地来来去去。所以连采集都需要采集一些新奇的内容，这样收录率就会提高。到了这里，有些SEOER可能会问我，SEO文章不就是我写的那几篇文章文章吗？那你告诉我什么是新奇的内容。我只想说，如果你不创新，你永远来自采集文章，那为什么别人可以创造创新的内容呢？
　　一个网站在建站初期要综合考虑网站的结构和性能，建站后要考虑SEO优化网站对这些进行排名。希望准备建站的朋友，或者准备建站的朋友，能及时看到这个文章，对大家建站后的优化工作有帮助。同样是网站，有时候即使是peer网站，我们也会发现有的网站排名很好，有的网站排名连续，具体原因是什么? 如果影响排名，我们需要分析网站的基本结构。
　　一、网站开启速度快
　　网站的开启速度一定要快，开启速度慢是致命弱点。一定要保证网站的打开速度能及时响应用户，给用户带来体验感。并且对搜索引擎抓取有好处。
　　二、方式
　　独立的搜索引擎爬取习惯，URL的所有动态参数都不适合SEO优化排名，静态URL容易被搜索引擎爬取，URL路径不能超过三层，不能出现空层。
　　三、方案
　　网站的程序要简单，网站的代码要简洁明了，不要重复，以便更好的解释网站的结构和目录。搜索引擎不看网站，他们只看源代码，不喜欢结构化的网站。对于网站的页面，我们需要独立设置相关文章或者相关产品的调用。 查看全部

　　分享:【干货】文章实时采集不到这些数据怎么办？
　　
　　文章实时采集不到这些数据怎么办？导读：假设你是一家互联网金融公司运营推广人员，由于需要爬取某网站的数据，每个页面都会存有数据，如果一个页面爬取完，再去另一个页面爬取，那么数据就存不下了。遇到这种情况，无论你是全量还是抓取，基本都是要数据来更新。那么，一般要如何做数据爬取，以便于用户实时可以看到？首先，我先介绍几种爬取技巧：1、全量爬取如果你的前端在后端处理，那么你需要确保所有的后端代码都可以爬取，这个可以使用requests库。
　　
　　requests是python最常用的http访问库。requests拥有很多有用的方法来对http请求进行封装和封装。从本质上说，它可以封装post、get、put、patch方法的get和post请求，也可以封装form表单的请求。它的使用方法多种多样，如python对应用api网络爬虫库get_api，后端的vsgit也非常好用；mysql存储爬取数据时需要将save_all等功能集成到requests中。
　　2、基于http请求进行抓取一般来说，http请求地址都要不断加密，抓取爬取后还需要对存储的数据进行加密处理，这样才能保证api交互的安全性。以http为例，首先在地址后面加上参数ip，爬取之后存储http请求的地址，以cookie形式存在。这样用户即使在不登录的情况下也可以抓取数据。defget_source(url):#获取ip地址localhost='#'.join(r'^/,$'if'*'inlocalhost:localhost+'*'else:''+localhostreturnsys.stdout.write(localhost+'|'.join(r'{0}'.format(url)))#获取请求参数params=requests.get(url,headers=headers)req=sys.stdout.read()form=form.parse("<p>{0}".format(req,form))#对scrapy抓取的数据进行加密req=sys.stdout.read()payload=sys.stdout.read()limit=limit+1try:params.encode(payload)except:#验证是否安全ifpython_request.method==parse:req.encode('utf-8')print('不安全')else:req.encode('utf-8')print('安全')#登录取数据defset_group(url):#获取set()和集合(group)区别data=get_source(url)#url可以为空all_urls=[]try:all_urls.append(req.text)except:#若未登录，将验证用户用户是否认证成功li={'ip':ip,'cookie':cookie}params=liif'form'i。</p> 查看全部

　　完整解决方案:基于Flink的高可靠实时ETL系统
　　GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是由长期关注互联网技术和架构的高可用架构技术社区和msup发起的面向架构师、技术领袖和高端技术从业者的年度技术架构会议。这是中国最大的技术。其中一次会议。
　　在今年的第六届GIAC大会上，腾讯数据平台部实时计算负责人石晓刚以大数据架构为主题，发表了“基于Flink的高可靠实时ETL系统”的主题演讲。以下为嘉宾致辞实录：
　　石晓刚毕业于北京大学，获得博士学位。并且是 Apache Flink 项目的 Committer。在SIGMOD、TODS、IPDPS等国际顶级会议和期刊发表多篇论文，并担任KDD、DASFAA等国际顶级会议的程序委员会成员。
　　实时计算平台 Oceanus
　　近年来，实时计算在腾讯的应用越来越广泛。为了提高用户流计算任务持续集成和持续发布的效率，腾讯大数据团队从2017年开始围绕Flink打造Oceanus，一个集开发、测试、部署、运营于一体的一站式可视化实时计算平台，维护。
　　Oceanus提供Canvas、SQL、Jar三种不同的应用开发方式，满足不同用户的开发需求。通过这三种方式，不同应用场景的用户无需了解底层框架的技术细节，即可快速开发实时计算任务，降低用户开发门槛。
　　完成作业开发后，用户可以通过 Oceanus 对作业进行测试、配置和部署。Oceanus 为用户程序提供了一系列工具来辅助作业测试。用户既可以使用Oceanus提供的一键生成功能生成测试数据，也可以将自己的测试数据上传到Oceanus，通过比较预期结果和实际结果来验证应用逻辑的正确性。Oceanus 依靠腾讯内部资源调度系统 Gaia 进行资源管理和作业部署。用户可以通过Oceanus配置作业所需的CPU和内存资源，指定作业需要部署的集群。用户完成配置后，Oceanus 会向 Gaia 申请相应的资源，并将作业提交给 Gaia 运行。
　　Oceanus 对 Flink 作业的多个运行指标执行采集，包括 Task Manger 的内存、I/O 和 GC。通过这些丰富的运行指标，用户可以很好地了解应用的运行情况，并在出现异常时帮助用户及时定位问题。运维人员可以通过这些采集获取的指标设置告警策略，实现精细化操作。
　　在Oceanus之上，腾讯大数据还为ETL、监控告警、在线学习等常见实时计算任务提供场景化支持。例如，Oceanus-ML 提供端到端的在线机器学习，涵盖数据访问、数据处理、特征工程、算法训练、模型评估和模型部署的整个机器学习过程。借助Oceanus-ML，用户可以轻松使用完整的数据处理功能和丰富的在线学习算法构建自己的在线学习任务，轻松完成模型训练和评估，一键部署模型。
　　针对ETL场景，Oceanus还提供Oceanus-ETL产品，帮助用户将应用和产品中的采集数据实时导入数据仓库。目前，腾讯大数据团队为腾讯内部多个业务提供数据接入服务，包括微信、QQ音乐、腾讯游戏等。每天处理的消息量超过40万亿条，每秒访问峰值超过40亿条。
　　实时数据访问平台 Oceanus-ETL
　　
　　腾讯大数据早在2012年就开始数据接入，并基于Storm打造了第一代腾讯数据银行（TDBank），成为腾讯大数据平台的前线，提供文件、消息和数据库等多种接入方式，统一数据访问门户，并提供高效、实时的分布式数据分发。
　　2017年，腾讯大数据基于Flink在易用性、可靠性和性能方面的优势，重构了TDBank通过Flink的数据访问。与 Storm 相比，Flink 提供了更多的状态支持。一方面，Flink 将程序的状态保存在本地内存或 RocksDB 中，用户无需通过网络远程访问状态数据，可以获得更好的工作性能。另一方面，Flink 通过 Chandy-Lamport 算法提供了一种高效、轻量级的检查点机制，可以保证 Exactly Once 和 At-Least Once 的数据处理语义在发生故障时仍然可以实现。
　　随着腾讯业务规模的不断扩大，对数据接入也提出了更高的要求。
　　为了满足上述需求，我们今年引入了 Iceberg，通过 Iceberg 提供的 ACID 事务机制和增量更新能力，提供更可靠、更强大的数据访问服务。
　　基于 Flink 实现端到端的 Exactly Once 传输
　　Flink 使用 checkpoint 机制来备份和恢复任务状态。在任务失败的情况下，可以从上次备份的状态恢复任务，而无需从头开始重新执行。通过 checkpoint 机制，Flink 可以保证在发生故障的情况下仍然可以实现 Exactly Once 的数据传输。
　　但在整个数据接入环节，除了Flink之外，还包括上游中间件、下游数仓等多个组件。仅仅依靠 Flink 的 checkpoint 机制只能保证 ExactlyOnce 在 Flink 作业内的数据传输，而不能保证端到端的 ExactlyOnce 在整个数据访问链路中的传输语义。如果我们将 Flink 接收到的数据直接写入下游存储系统，那么当 Flink 发生故障并从故障中恢复时，自上一个 checkpoint 以来写入下游存储系统的数据会出现重复，导致后续数据分析出错。
　　为了保证端到端的 Exactly Once 数据传输，TDBank 使用 Flink 的 checkpoint 机制实现了两阶段提交协议，对数据访问的各个环节产生的指标进行聚合和协调，以保证数据的端到端. 传输可靠性。
　　为了保证数据链接的 Exactly Once，我们首先将 Flink 接收到的数据写入一个临时目录，并保存写入的文件列表。当检查点执行时，我们会将这些文件的列表保存到检查点并记录下来。并且当检查点完成时，Flink 会通知所有节点。此时，这些节点会将checkpoint中保存的文件移动到官方目录。
　　在这个实现中，Flink 使用现有的 checkpoint 机制来实现两阶段提交机制。所有节点在执行 checkpoint 时都会执行 pre-commit 操作，并将所有数据先写入可靠的分布式存储。当 JobManager 上的检查点完成时，事务被视为已提交。所有节点在收到检查点成功消息后都会完成最后的事务提交操作。
　　如果任何节点在执行最后一个文件移动时发生故障，Flink 作业将从最后一个完成的检查点恢复，并从最后一个完成的检查点获取文件的完整列表。Flink 作业会检查此文件列表中的文件，并将所有尚未移动的文件移动到最终目录。
　　为了保证整个访问过程中数据不会丢失和重复，我们会采集并核对整个数据链路中各组件收发的数据数量。由于通用指标体系无法保证指标的及时性和正确性，我们也基于 Flink 实现了高可靠一致的指标聚合。
　　
　　与数据链路类似，我们也使用 Flink 的 checkpoint 机制来保证指标数据的一致性。我们通过 Flink 对 采集 接收到的指标进行细粒度的聚合，并在执行检查点时将这些聚合的指标保存到外部存储中。在保存聚合指标时，除了一般的标签外，我们还会在写入这些指标时带上检查点编号。当检查点完成时，每个节点也会将完成的检查点编号记录到外部存储中。当我们需要查询指标时，只需将完成的检查点编号与聚合指标连接起来，即可获得一致的指标结果。
　　通过 Flink 的 checkpoint 机制，我们可以保证数据链路和指标链路中数据传输和指标聚合的一致性，保证整个数据访问链路中端到端的 Exactly Once 数据传输。
　　基于 Iceberg 的 ACID 实时数据访问
　　Apache Iceberg 是一种通用的表格格式（数据组织格式），可以适配 Presto、Spark 等引擎，提供高性能的读写和元数据管理功能。Iceberg的定位是在计算引擎下的存储之上。它是一种被冰山称为“表格格式”的数据存储格式。准确地说，它是介于计算引擎和数据存储格式之间的一种数据组织格式——数据和元数据以特定的方式进行组织，因此称其为数据组织格式更为合理。
　　Iceberg 通过锁定机制实现 ACID 功能。它从元存储中获取锁，并在每次更新元数据时更新它。同时，Iceberg 保证了线性一致性（Serializable 隔离），保证了表修改操作是原子的，读操作永远不会读取部分或未提交的数据。Iceberg 提供了乐观锁机制来减少锁的影响，并使用冲突回退和重试机制来解决并发写入引起的冲突。
　　Iceberg 基于 ACID 能力，提供类似于 MVCC 的读写分离能力。首先，每次写操作都会产生一个新的快照（snapshot），总是向后线性递增，保证线性一致性。读取操作只读取现有的快照，对正在生成的快照读取操作是不可见的。每个快照都有当时表的所有数据和元数据，从而为用户提供了对表数据进行时间旅行的能力。使用 Iceberg 的时间旅行能力，用户可以读取当时的数据，同时也为用户提供回滚快照和重放数据的能力。
　　与 Hudi 和 Delta Lake 相比，Iceberg 提供了更完整的表格格式能力、类型定义和操作的抽象，以及与上层数据处理引擎和底层数据存储格式的解耦。此外，Iceberg 在设计之初并没有绑定特定的存储引擎，同时避免了与上层引擎的相互调用，从而可以方便地扩展 Iceberg 以支持不同的引擎。
　　在数据访问上，可以通过 Iceberg 保证 ACID 事务和强一致性，实现“一个且唯一”的写入；读写分离使交互式查询引擎（如 Hive 和 Presto）能够在第一时间读取到正确的数据；行级更新和删除支持通过计算引擎进行数据修正；增量消费使落地数据进一步返回到流引擎，只处理和回传变化的部分；冰山高效的查询能力，还可以省去 MySQL 或 ClickHouse 等环节的导入，直接被报表和 BI 系统消费。
　　为了能够使用 Iceberg，腾讯大数据实现了支持 Iceberg 的 Flink 连接器，让 Flink 可以将数据写入 Iceberg。Flink 的 Iceberg Sink 由两部分组成，一个叫 Writer，一个叫 Committer。Writer负责将接收到的数据写入外部存储，形成一系列DataFile。目前，腾讯为了简化适配，最大限度地利用现有逻辑，使用Avro作为数据的中间格式。后续社区将引入 Flink 内置类型转换器，使用 Iceberg 内置数据类型作为输入。当 Writer 执行 checkpoint 时，Writer 会关闭自己的文件，并将构造好的 DataFile 发送给下游的 Committer。
　　提交者在 Flink 作业中是全局唯一的。Committer 收到所有上游 writer 发送的 DataFiles 后，会将这些 DataFiles 写入一个 ManifestFile，并将 ManifestFile 保存到 checkpoint。当 checkpoint 完成后，Committer 会通过 merge append 将 ManifestFile 提交给 Iceberg。Iceberg会通过一系列操作完成commit操作，最终使新增的数据对下游数仓可见。
　　腾讯对 Iceberg 做了很多改进和优化。除了支持 Flink 的读写操作，腾讯还完成了行级的删除和更新操作，大大节省了数据修改和删除的成本。同时，腾讯还对 Spark 3.0 中的 Data Source V2 进行了适配，利用 Spark 3.0 中的 SQL 和 DataFrame 无缝连接 Iceberg。
　　在未来的工作中，腾讯将继续提升 Iceberg 的核心能力，包括：
　　直观:iS-RPM知识点4 | 灵活配置采集策略，精准捕捉桌面数据！
　　朋友们，好久不见。在上一篇文章中，我与大家分享了如何安装和配置RPM采集器。安装客户端后，我们现在可以开始任务挖矿之旅了。.
　　但是，在执行数据采集之前，我们需要定义相应的采集策略，以更准确的捕捉用户的业务操作行为。
　　本文主要介绍创建任务挖掘项目后如何配置其数据采集策略。以下内容主要分为以下五个配置内容：采集的目标应用、采集的目标应用数据内容、数据隐私保护、客户端启动方式、数据传输。
　　注意：创建项目时将初始化默认策略。如果管理员不修改策略内容，用户入队后默认使用初始化策略。
　　01策略一：采集的目标应用
　　查看和管理需要捕获的指定应用程序列表是记录业务流程的必要步骤。一旦管理员设置了列表内容，客户端在获取策略后只会记录那些应用程序或网页的数据。应用列表分为以下3种配置模式：
　　注意：初始默认配置是采集所有应用程序。
　　02策略2：采集的数据内容
　　通过数据内容配置选项，可以自定义需要采集的业务规则和事件内容。包括但不限于：时间戳、截图、应用名称、网页URL、控件名称、坐标等基本信息。
　　采集用户行为数据（时间戳、事件类型、事件详情等）获取有效信息。
　　1、采集使用应用程序/网页时用户窗口的屏幕截图（例如：每次点击或滚动都会截取屏幕截图）。
　　
　　2、屏幕截图将同时采集触发事件的窗口和区域。
　　注意：初始化的默认配置是采集基本数据，不选择截图。
　　03策略三：数据隐私保护
　　一方面，iS-RPM 的采集 政策支持相关用户的匿名化，保护用户隐私。另一方面，由于 RPM 的隐私政策，默认情况下会启用“显示用户同意对话框”选项。如果策略启用“隐私同意”配置，最终用户需要加入指定的项目团队，并且在开始用户录制过程之前，会首先弹出用户同意对话框接受或拒绝录制条款和条件，以及用户需要选择同意策略。捕获桌面应用程序/网页数据。
　　捕获数据后，系统会将数据发送到 RPM 服务器进行分析和管理。我们会将数据保存在高度安全的存储中。
　　启用后，最终用户需要加入指定的项目团队。当 RPM 客户端第一次运行记录时，会显示一个隐私确认对话框。用户必须接受隐私条款才能捕获数据，否则客户端将被注销。
　　通过处理采集的目标用户的假名化（例如：“张三”被匿名化为“用户1”）
　　04策略四：客户端启动模式
　　通过设置采集器的操作模式，可以灵活控制采集器何时开始记录员工的桌面操作，减少不必要的存储空间占用。
　　每次用户启动计算机时，RPM 客户端都会自动启动 采集data。
　　当需要记录时，用户将手动启动客户端并单击“开始”按钮手动开始捕获数据。
　　注意：初始化的默认配置是开机自动启动。
　　05策略五：数据传输
　　
　　1.最大本地存储空间阈值（GB）：用户可以在本地存储的最大数据量。
　　2.最大本地磁盘占用率（%）：用户可以占用的最大空闲数据量/用户本地磁盘的总容量。
　　注意：当达到“本地存储”部分中的任何目标时，Data采集 任务将立即停止。
　　1.上传文件速度（KB/s）：用户上传文件时占用的网络带宽。
　　2.同时上传任务数：客户端运行时可以同时上传的文件数。
　　3.自动上传间隔（分钟）：配置客户端自动生成采集并上传文件的时间间隔。
　　注意：自动上传间隔时长：系统达到上传时间间隔后，会自动触发上传任务数据，实时更新数据。（用户也可以在达到时间间隔前手动停止采集，达到自动上传间隔后系统会自动上传数据）
　　一个。本地存储最大空间阈值：10GB
　　湾。最大本地磁盘使用率：90%
　　C。上传文件速度：256KB/s
　　d。同时上传任务数：5
　　e. 自动上传间隔：10分钟
　　-结尾-
　　过程挖掘
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　　解读:干货 | 数据埋点采集，看这一篇文章就够了！
　　数据仓库蓝图：
　　本文目录：
　　一、数据采集及常见问题二、埋点是什么与方式三、埋点的框架与设计四、指标体系与可视化
　　一、数据采集 和常见数据问题
　　1.1 数据采集
　　数据采集的方式有很多种，埋点采集是其中非常重要的一环。它是c端和b端产品的主要采集方式。Data采集，顾名思义，就是采集对应的数据，是整个数据流的起点。采集的不完整性，对与错，直接决定了数据的广度和质量，影响到后续的所有环节。在数据采集有效性和完整性较差的公司中，企业经常会发现数据发生了重大变化。
　　数据的处理通常包括以下5个步骤：
　　1.2常见数据问题
　　在大致了解了data采集及其结构之后，我们再来看看工作中遇到的问题，有多少与data采集链接有关：
　　1、数据与背景差距较大，数据不准确——统计口径不同，埋点定义不同，采集方法带来误差
　　2、想用的时候没有我要的数据--我没提数据采集要求，埋点不对，不完整
　　3、事件太多，意思不清楚——埋点设计的方式，埋点更新迭代的规则和维护
　　4、分析数据的时候不知道要看哪些数据和指标——数据的定义不明确，缺乏分析思路
　　我们需要根本原因：将采集视为独立的研发业务，而不是产品开发的附属品。
　　二、埋葬点是什么？
　　2.1 什么是埋葬
　　所谓埋点，是data采集领域的一个名词。它的学名应该叫event tracking，对应的英文是Event Tracking，是指捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术和实现过程。数据埋点是数据分析师、数据产品经理和数据运营商，他们根据业务需求或产品需求，针对用户行为对应的每个事件开发埋点，通过SDK上报埋点数据结果，记录汇总数据。分析、推动产品优化和指导运营。
　　该过程伴随着规范。根据定义，我们看到具体的用户行为和事件是我们采集关注的焦点，需要处理和发送相关的技术和实现流程；，所以和产品息息相关，重点在于具体的实战过程，这关系到大家对底层数据的理解。
　　2.2 你为什么要埋头苦干？
　　埋点的目的是对产品进行全方位的持续跟踪，通过数据分析不断引导和优化产品。数据埋点的质量直接影响数据质量、产品质量和运营质量。
　　1、数据驱动——Embedding将分析深度下钻到流量分布和流量层面，通过统计分析，对宏观指标进行深度分析，发现指标背后的问题，洞察潜力用户行为与价值提升关联之间
　　2、产品优化——对于产品，用户在产品中做什么，在产品中停留的时间，有哪些异常需要注意。这些问题可以通过埋点来解决。
　　3、精细化运营-买点可以实现产品全生命周期、不同来源的流量质量和分布、行为特征和人的关系，洞察用户行为与商业价值提升的潜在关系。
　　2.3种埋点方法
　　埋点方法有哪些？大多数公司目前使用客户端和服务器的组合。
　　
　　准确度：代码掩埋 &gt; 视觉掩埋 &gt; 完全掩埋
　　三、埋点架构与设计
　　3.1埋点采集顶层设计
　　所谓顶层设计，就是想清楚怎么埋点，用什么方式埋点，上传机制是什么，怎么定义，怎么实现等等；我们遵循唯一性、可扩展性、一致性等，需要设计一些常用的字段和生成机制，比如：cid、idfa、idfv等。
　　用户识别：用户识别机制的混乱会导致两个结果：一是数据不准确，比如UV数据不匹配；二是漏斗分析过程出现异常。因此，应该这样做：严格规范ID自身的识别机制；湾。跨平台用户识别
　　同构抽象：同构抽象包括事件抽象和属性抽象。事件抽象是浏览事件和点击事件的聚合；属性抽象，即结合大部分复用场景，增加源差异化
　　采集一致：采集一致包括两点：一是跨平台页面命名一致，二是按钮命名一致；制作嵌入点的过程本身就是对底层数据进行标准化的过程，所以一致性尤为重要，只有这样才能真正使用
　　渠道配置：渠道主要指推广渠道、落地页、网页推广页、APP推广页等，这个落地页的配置必须有统一的规范和标准
　　3.2埋点采集活动及物业设计
　　在设计属性和事件时，我们需要知道哪些是经常变化的，哪些是不变化的，哪些是业务行为，哪些是基本属性。基于基本的属性事件，我们认为属性一定是采集项，但是属性中的事件属性会根据不同的业务进行调整。因此，我们可以将埋点采集分为协议层和业务层Bury。
　　业务分解：梳理确认业务流程、操作路径和不同的细分场景，定义用户行为路径
　　分析指标：定义特定事件和核心业务指标所需的数据
　　事件设计：APP启动、退出、页面浏览、事件曝光点击
　　属性设计：用户属性、事件属性、对象属性、环境属性
　　3.3 数据采集事件和属性设计
　　Ev 事件的命名也遵循一些规则。当相同类型的函数出现在不同的页面或位置时，根据函数名进行命名，并在ev参数中区分页面和位置。只有当按钮被点击时，它才会以按钮名称命名。
　　ev事件格式：ev分为ev标志和ev参数
　　规则：
　　在 ev 标识符和 ev 参数之间使用“#”（一级连接符）
　　在 ev 参数和 ev 参数之间使用“/”（辅助连接器）
　　ev参数使用key=value的结构。当一个key对应多个value值时，value1和value2之间用“,”连接（三级连接符）
　　当埋点只有ev标志而没有ev参数时，不需要#。
　　评论：
　　ev identifier：作为埋点的唯一标识符，用来区分埋点的位置和属性。它是不可变的和不可修改的。
　　ev参数：埋点需要返回的参数，ev参数的顺序是可变的，可以修改）
　　调整app埋点时，ev logo不变，只修改以下埋点参数（参数值改变或参数类型增加）
　　
　　一般埋点文档中收录的工作表名称和功能：
　　A. 暴露埋点汇总；
　　B、点击浏览埋点汇总；
　　C、故障埋点汇总：一般会记录埋点的故障版本或时间；
　　D、PC和M侧页面埋点对应的pageid；
　　E、各版本上线时间记录；
　　在埋点文档中，都收录了列名和函数：
　　3.4 基于埋点的数据统计
　　如何使用埋点统计找到埋藏的 ev 事件：
　　1、明确埋点类型（点击/曝光/浏览）——过滤类型字段
　　2、明确按钮subbed点所属的页面（页面或功能）-过滤功能模块字段
　　3、明确跟踪事件的名称——过滤名称字段
　　4、如果知道ev标志，可以直接用ev过滤
　　如何根据ev事件进行查询统计：当点击查询按钮进行统计时，可以直接使用ev标志进行查询。因为ev参数的顺序不要求是可变的，所以查询统计信息时不能限制参数的顺序。
　　四、应用——数据流的基础
　　4.1 指标系统
　　系统化的指标可以整合不同的指标、不同的维度进行综合分析，可以更快的发现当前产品和业务流程中存在的问题。
　　4.2可视化
　　人类解释图像信息比文本更有效。可视化对于数据分析非常重要。使用数据可视化可以揭示数据中固有的复杂关系。
　　4.3 埋点元信息API提供
　　data采集服务会将采集收到的埋点写入Kafka。针对各个业务的实时数据消费需求，我们为各个业务提供单独的Kafka，流量分发模块会定时读取。取埋点管理平台提供的元信息，将流量实时分发到各个业务的Kafka。
　　Data采集 就像设计产品一样，不能过头。不仅要留有扩展的空间，还要时刻考虑有没有数据，是否完整，是否稳定，是否快。
　　解读:自媒体怎么写出爆文？四个小工具帮助你！
　　自媒体操作-爆文技能-干货只讲
　　做自媒体的朋友应该注意到了之前微信官方“点赞”功能的变化，从原来的点赞文章变成了“点赞作者”，也就是说打赏的收入将回到 文章 的原作者。
　　自媒体 社区对这个新功能的发布有着复杂的感受。拥有原创能力的作者自然很乐意接受这种变化，而依赖自媒体平台赚钱的“伪原创”人则非常担心。
　　其实我觉得没有必要因为这个小改动就完全放弃自媒体这个领域。只要努力工作，在任何领域都可以获得可观的利润。三天打鱼两天晒网是浪费时间和机会成本。
　　既然平台支持原创，也支持原创，那我们就努力学习，做好原创的内容，其实这个问题就迎刃而解了。
　　我们仍然可以借助各种平台上流行的文章来选择话题，其内容也可以作为参考。只是尽量放弃写法中原来的“carrying”+“伪原创”，自己写吧。
　　
　　今天给大家分享几个超级好用的工具，可以用来写爆文：
　　01 / 自媒体咖啡
　　这个平台的URL是几乎所有采集所有主要自媒体平台的爆文。而这个网站可以根据你需要的，也就是你的字段来搜索。例如，如果你写了一个情感文章，你可以点击情感类别，它会显示对应的文章。您也可以根据自己的要求进行过滤，例如发布的事件和阅读量。
　　另外，这个网站可以满足自媒体从业者的基本需求。在网站的常用工具中，可以看到伪原创工具、视频地址解析、关键词订阅、作者订阅、爆文标题、原创度数检测、等。非常实用和方便。
　　02 / 蜘蛛侠爆文平台
　　平台网址是，本平台主要是采集分析今日头条、百度、大鱼。常用的工具也有，但功能比WeMedia少。如果你平时写文章涉及的内容不多，可以用这个平台，很简洁。
　　03 / 乐观
　　
　　像往常一样，把这个平台的 URL 放在第一位。这个网站和上面两个相比，过滤功能不够全面和详细，但是可以绑定自媒体平台的一些账号。也就是说，你在今日头条这样的自媒体平台上发布后，可以通过这个直接同步到其他你想发布的自媒体平台。这大大减少了工作量。同时，网站自带的伪原创检测功能也很有用。
　　04 / 轻松写作
　　网址是，这个平台是今天推荐的几个网站中，唯一需要注册会员的，但不是强制的，但不是网站里面的素材都是免费的，有些素材只能注册并付费成为会员即可使用。
　　它的平台很齐全，分类很详细，过滤功能也做得很好。总体来说是非常实用的网站，还推出了自媒体在线教学，可以报名学习操作自媒体。一个功能比较全面的网站，对于自媒体的创建非常有用。
　　工具的作用是提高效率。文章，本来要一个小时写的，用工具可能半小时就搞定了。这些平台在基本功能方面实际上是相似的。您可以一一了解它们，并选择最容易使用的一种。
　　虽然很多人都在高呼自媒体，但我还是觉得基于文字的自媒体还是有市场的。从博客到微博再到公众号，平台变了，但信息分享的本质没有变。未来，究竟会发生什么变化，让我们拭目以待。 查看全部

　　解决方案:集成静态代理和动态代理的实现方式有哪些？-八维教育
　　文章实时采集。集成静态代理和动态代理。集成户外探测探头，室内监控探头。进行全局搜索。集成内网管理。依次建立全域报警联动，实现不同区域报警分别处理。
　　新建一个统一的中转服务器，做报警中心，利用中转服务器来接入到系统或者接入到外部系统。
　　
　　所谓监控，基本都没有达到规范要求的要求可靠高可管理性，这点应该交给专业的工具公司去做，任何工具公司都不会给你说最高技术在哪，而你所要考虑的问题就是管理好好坏，
　　首先你要通过你的系统去认定你需要的岗位。工程师，运维工程师，设计师，安监人员。设计有专门对设计师的设计工具，再配合一些自动化的软件。每个岗位的报警都是单独的人来承接，而不是通过相互之间用命令和规则进行，每个岗位都需要分别记录电话，短信，邮件等信息，而且还要通过反馈机制反馈报警的结果。
　　基本上就是外联，模拟电信监控的要求。机器加软件。这也是我认为我们接触到的目前最好的实现了，免费给您提供，我们也和甲方合作。
　　
　　现在比较好的实现方式：行车记录仪+商场，然后还有各种物联网设备，智能电视，我们主要是做智能电视的开发的，
　　要看你们的系统是以什么形式来呈现的比如：我们以前用的ov，就是实物电子型产品。用在车身上，或者场景监控画面。还有就是视频硬件设备。像led显示屏，还有人脸识别设备等。还有就是b端需要用的方案，比如我们会给到的有入侵控制，是人实时监控摄像头等。云端、管控中心，接口进行线下传播。再比如我们前阵子做的：打车界的老大哥g2000有人的地方就会出现恶意的欺诈，还有恶意的事故。
　　就如很多类似的。区别就是这些电子产品需要进行处理，解决的是故障的问题。管理人员接入故障进行责任追究。安全加监控的系统，还有单独的人去监控。主要也是防范的问题。涉及到了人员的流动，是人员系统中要单独分好。管理也需要非常严格。 查看全部

　　解决方案:指定网站监控采集工具
　　指定网站monitoring采集可以在公共的网站页面上执行采集，定时刷新页面，不断监控页面刷新的新内容，监控新生成页面的新内容。内容将尽快采集。
　　指定网站monitoring采集更新我们指定网站采集的内容，通过指定网站monitoring采集某个网站，网页上显示的公开文字可以更新，数据，图像和链接到 采集。URL采集根据可视化的采集页面，只需要选择如图所示的元素，然后指定网站monitoring采集即可。
　　指定的网站监控采集被广泛使用，无论是网站施工、数据分析，还是文章素材捕捉都可以要求我们对各种内容数据进行采集@ &gt;。以网站的构建为例，为了让我们的网站获得更多曝光，我们需要不断更新原创文章。
　　
　　指定网站监控采集获取的内容是最新且完整的，我们不仅可以采集信息，还可以公开网站实时更新data采集 @采集，我们可以利用社交媒体广告精准定位潜在客户。我们可以通过将广告定位到最有可能对我们的产品或服务感兴趣的人来增加产生潜在客户的机会。
　　培养我们的潜在客户，即使我们产生了很多潜在客户，如果他们没有得到适当的培养，它们也不会对我们有任何好处。潜在客户培养是在潜在客户准备购买之前与他们建立关系的过程。
　　通过在买家旅程的每个阶段发送有针对性的内容和优惠，我们可以将业务放在首位，并最终将潜在客户转化为客户。我们可以通过几种不同的方式培养潜在客户。一种流行的方法是线索评分。
　　
　　它涉及根据每个潜在客户的参与程度为每个潜在客户分配一个分数，从而使我们能够优先考虑潜在客户并将我们的精力集中在那些更有可能转化的潜在客户上。我们还可以将潜在客户细分为不同的列表，并根据他们的兴趣和需求向他们发送有针对性的内容。
　　无论我们选择哪种方法，潜在客户培养的目标都是与潜在客户建立关系和信任，以便他们最终选择与我们开展业务。最后，为了提高潜在客户生成策略的效率和有效性，我们可以尝试将许多手动任务和流程自动化。
　　当然，人情味对于连接和建立关系是如此重要，以至于我们无法自动化所有事情。但是，通过正确的名称 网站monitoring采集，我们可以通过自动化市场研究、数据采集、分析、报告、SEO 人员等来简化工作流程。
　　指定 网站monitoring采集 从一开始就派上用场，因为其中一些工具可以为我们提供各种相关工具的全面比较，帮助我们选择最适合我们的 SEO 工作的工具。
　　解决方案:WordPress等各类CMS图片OSS自动云存储插件
　　WordPress图片oss存储插件支持阿里云、七牛云和腾讯云等第三方云存储空间，通过oss的域名管理，可以实现图片链接的本地化，通过第三方云存储可以达到减轻服务器压力和图片快速打开。
　　WordPress具有很全面的功能，但本身程序偏重，通过oss存储插件，我们可以将采集后的图片通过第三方存储和域名管理，达到图片本地化操作，并可以通过插件对采集后的图片进行根据文章标题添加水印，自动添加ALT标签等SEO操作。
　　
　　WordPress云存储插件还可以通过ftp和下载本地实现图片的本地化，如图所示，通过多种方式对我们的图片进行优化和自动发布，衡量我们的图片本地化存在的重要性，它可以帮助我们了解哪些有效，哪些无效，以便我们可以优化我们的网站和图片本地化。
　　不要低估图像的力量。它们可以帮助读者轻松理解我们的文章，并快速在我们的帖子中添加吸引人的元素以说明观点。由于视觉搜索变得越来越突出，适当的图像搜索引擎优化将极大地帮助我们提高自然流量。确保使用在线照片编辑器以确保我们的图像质量良好，同时也针对网络和SEO进行了优化。
　　我们可以做的优化网站的最重要的事情之一是确定它在关键字排名方面的表现如何。这是指当有人搜索某个关键字或短语时，该关键字或短语在搜索结果中的排名如何。如果我们正在考虑改善图片本地化和SEO优化，关键字排名可以通过多种方式帮助我们做到这一点。
　　
　　在评估关键词排名时要记住的第一件事是它们不是静态的——它们会根据人们搜索的内容而频繁变化。这意味着，即使一个网站今天排名很好，明天也可能不会——除非所有者通过针对特定关键字和短语（或搜索词）优化网页来积极努力保持高排名。我们还应该知道有许多不同类型的搜索：有广泛的搜索，如一般术语（表格）和长尾搜索，如非常具体的短语（世纪中叶的现代餐桌）。
　　广泛的搜索通常会导致比长尾搜索更少的流量，因为它们的范围太广。另一方面，长尾关键词通常具有更高的转化率，因为它们直接引导人们找到他们想要的东西，而不给他们任何其他选择。
　　WordPress优化的覆盖面是很广泛的，不仅是图片质量，图片标签和图片水印等，各方面的细节也是我们需要考虑的，关键词挖掘、网站响应速度、用户体验等，关于WordPress图片oss存储的分享就到这里了，图片本地化有助于我们网站链接建设和搜索引擎抓取，SEO工作的精髓就在于细节决定成败，如果大家觉得这篇文章不错，记得一键三连，采集点赞哦。 查看全部

　　解决方案:mvvm框架可以方便开发移动端app，使用javascript语言开发
　　文章实时采集，可以用appium或者reactnative。采集代码：；封装query之后，需要对query进行特征处理，例如编码、对比、替换等。封装后的query；然后我们要进行实时渲染，需要进行dom操作，常用dom操作方法如replace，split，style等，其中replace最常用，然后是截图、src等一些常用方法；另外像@favicon等各种形状的图形最后需要转换成opengl格式。
　　
　　dom操作完成后我们可以通过webgl绘制效果图和最终渲染到页面上；然后我们可以进行跨终端推送消息（web应用）；或者进行日志监控的收集和整理；或者进行后端存储。
　　好像appium与reactnative跨平台的支持比较多，一般在开发的时候就会搭建好开发环境，然后在reactnative发布之后再进行相应的封装，本质上相当于appium+reactnative结合的一种方式。可以参考下专栏文章，reactnative学习指南，
　　
　　我有写一个比较详细的mvvm开发框架(不关注框架本身)：mvvm框架mvvm的开发模式是用mvvm来开发web上的应用，当然从三端分离的角度看，mvvm不能完全实现，因为需要分离为模版层、控制层、数据层。控制层的作用不言而喻，控制业务逻辑，从而改善用户体验。数据层负责存放数据，通过model.prototype.data来存放数据，每次更新数据都要通过props操作数据，保证数据准确。
　　控制层与数据层的结合形成mvvm开发框架。reactnative开发，则是使用javascript语言编写mvvm框架，开发时采用reactnative基础组件的语法进行编程，开发完成后转换成mvvm框架开发的格式：javascriptxmlxssreactjsmvvm框架可以方便开发移动端移动端app，使用javascript语言开发并一起部署的平台如：angular-nativegoogleappengine，android端使用nativestudio部署为mvvm框架，用layout来进行布局，所有图形显示都基于xml来进行，然后处理图片的数据。
　　ui通过reactjs类库把渲染与后端数据库交互做到一起，从而完成了跨平台的开发和开发。reactnative服务端渲染技术，目前我公司也在开发，这些库在我的微信公众号提供源码：react-native手把手教你撸一个酷炫的mvvm框架。 查看全部

　　内容分享:文章采集器，一键全自动文章采集免费详解（图文）
　　文章Generate采集器，最近很多SEO站长问我怎么做批量网站data文章批量更新采集batch伪原创和定时发布。尤其是对不同cms结构的网站的批量管理，已经让它们不堪重负，力不从心。他们不知道从哪里开始管理这些 网站 的每日更新。他们已经做了很多网站的SEO优化设置，包括站内优化和站外优化。
　　文章产生采集器长尾关键词通常不受欢迎的词或短语，甚至是一句话。用户只需提供核心词，文章generating采集器将根据核心词进行全网长尾关键词挖掘。许多用户在使用搜索引擎进行搜索时，可能会输入一些意想不到的数据。的东西。很多情况下，关键字的优化需要结合模板修改、链接结构调整、页面结构调整，使优化后的关键字和页面更符合计算规则。文章生成采集器可以采集高质量文章内容的内容源。同时，文章生成的文章采集器采集给用户带来了更好的用户体验。
　　使用文章生成采集器进行整站网站优化后，大量长尾关键词采集文章可以提供主干这个核心词流量。通过对项目流量的数据监控和反馈，我们可以让网站的流量大幅度增加甚至翻倍。长尾关键词优化最大的特点就是不指定某一个关键词，但是随着内容的增加和长尾的合理使用，搜索引擎会自动提取很多关键词 用于排序。
　　
　　文章生成采集器采集的文章都是由伪原创的内容处理的，供搜索引擎使用。整合近期发布的与关键词相关的文章，添加自己的想法，链接相关的文章，成为优质的伪原创。
　　从全网关键词采集的一些优质伪原创文章入手。这种方法效率更高，效果更好，因为可能无法翻译外语内容。如果你的英文还可以，试着翻译一些与网站的内容相关的文章。虽然不是原创，但是如果翻译的好，句子流畅，那么搜索引擎抓取的时候，会认为你的文章是高质量的原创。
　　文章生成采集器可以自动将采集伪原创发布的文章链接提交给搜索引擎，并且可以将网站内容推送给搜索引擎爬虫。前端让爬虫缩短了及时发现网站新链接和收录进入搜索引擎的距离。
　　
　　搜索引擎主动推送也可以在一定程度上保护网站的原创的内容，搜索引擎推送将最新的内容推送到搜索引擎的最前面，让内容可以被发现尽快通过搜索引擎。文章generate采集器 可以在哪个 cmssite builders采集伪原创 发布？文章生成采集器你的网站是否是帝国cms、易友cms、ZBLOG、织梦cms、通用网站采集器、苹果cms、人人网cms、美图cms、云游cms、小旋风蜘蛛池、THINKCMF、PHPcmsV 9、PBootcms、Destoon、Oceancms、Extremecms、EMLOG、TYPECHO、WXYcms、TWcms、迅锐cms 和其他主要的 cmss 可以长尾 关键词 挖掘然后 文章关键词pan采集伪原创 释放。文章生成采集器的网站的代码优化可以理解为对网站的代码优化，用户兼容性是代码优化最直接的体现。
　　目前移动用户增长迅速，文章生成采集器采集的文章内容不用担心。网站页面设置再美，排名再好，如果点击错误，那么用户流失率会很大，影响后期转化。说到兼容性，还要考虑一些空白字符等，也会影响搜索引擎蜘蛛的体验。今天关于生成文章采集器的讲解就到这里，更多SEO相关知识和SEO实战技巧在下一期。返回搜狐，查看更多
　　免费:WordPress自动采集发布文章04-如何批量定时发布文章
　　要实现批量设置和发布文章，我们需要使用优采云配合Hammer插件发布文章。上一讲，我们成功实现了文章批量发布。
　　这节课我们看一下Hammer插件的配置
　　Hammer 插件中有 2 个文件：
　　您必须先登录才能查看隐藏内容。
　　那么如果我们要修改定时发布的规则文章，就需要修改hm-locowp.php
　　以下是使用插件的一些说明：
　　/* Wordpress-Post-Interface-v3.1 (2010.08.03)
WordPress免登录发布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新验证支持Wordpress3.x
适用于火车头采集器等任意采集器或脚本程序进行日志发布。
****最新版本或者意见建议请访问 http://www.hamo.cn/u/14***
功能：
1\. 随机时间安排与预约发布功能： 可以设定发布时间以及启用预约发布功能
2\. 自动处理服务器时间与博客时间的时区差异
3\. 永久链接的自动翻译设置。根据标题自动翻译为英文并进行seo处理
5\. 多标签处理(多个标签可以用火车头默认的tag|||tag2|||tag3的形式)
6\. 增加了发文后ping功能
7\. 增加了“pending review”的设置
<p>
8\. 增加了多作者功能，发布参数中指定post_author
9\. 增加了自定义域功能，发布参数指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之间用|||隔开，名称与内容之间用$$隔开。
使用说明:（按照需求修改配置参数）
$post_author = 1; //作者的id，默认为admin
$post_status = "publish"; //"future"：预约发布,"publish"：立即发布,"pending"：待审核
$time_interval = 60; //发布时间间隔，单位为秒 。可是设置随机数值表达式，如如12345 * rand(0,17)
$post_next = "next"; //now:发布时间=当前时间+间隔时间值
//next: 发布时间=最后一篇时间+间隔时间值
$post_ping = false; //发布后是否执行ping
$translate_slug = false; //是否将中文标题翻译为英文做slug
$secretWord = &#39;abcd1234s&#39;; //接口密码，如果不需要密码，则设为$secretWord=false ;
*/
</p>
　　这里主要介绍三种配置：
　　$post_status 指的是：wordpress的post状态。如果是计划发布，请将其设置为“未来”
　　time_interval是指：发布时间间隔，与post_next配合定义时间间隔
　　$post_next是指：发帖的计时方式，now：发帖时间=当前时间+间隔时间值 next：发帖时间=上次发帖时间+间隔时间值
　　Hammer插件的默认配置是：
　　post_status = “未来”;time_interval = 86400 * rand(0,100);
　　
　　$post_next = “现在”;
　　future 代表定时发布
　　86400秒=1天，然后随机到100天发布，那么如果我采集50文章，就相当于平均每天发布：50/100=0.@ >5 条 文章.
　　即平均2天发布一个文章。
　　去后台，一看就是真的。这是关于设置定时发布文件
　　练习
　　如果我想在 10 天内全部发送 文章，只需：
　　$time_interval = 86400 * rand(0,10);
　　然后将修改后的Hammer插件上传到服务器，在wordpress后台删除之前的采集文章。
　　将任务设置为：未发布：
　　.png - wordpress自动发布文章04-如何批量定时发布文章
　　再次点击：开始发布，这次看看后台的文章。相当于一天发2篇以上文章文章。
　　预定发布丢失问题
　　需要一个插件：Scheduled.php
　　下载地址：链接：密码​​：jfvp
　　我们将它上传到服务器上的插件文件夹。
　　您必须先登录才能查看隐藏内容。
　　然后登录wordpress仪表板并启用插件
　　这将防止丢失预定发布的问题 查看全部

　　文章实时采集和处理，无需云缓存和负载均衡服务
　　文章实时采集和处理，无需sdk，仅需h5小网页(需要下载</a>)；2015年全国ip数，全国区域ip数，全国所有省份ip数，总ip数是关键，全国ip要想获取几十个简直是不可能；很多地方的区域ip设置为0；无需云缓存和负载均衡；现在获取本地ip相对而言难度不大了，比如监控页面的页面脚本会在服务器端缓存你在请求的流量，或者在web服务器上生成新的虚拟ip/网段，因为访问别人的页面会尽量减少别人的网络流量浪费，这样你的页面通过这个ip访问就不可能浪费流量，可以比较可靠；这里有个人的试验，可以通过请求的方式获取本地ip，但是经常遇到各种问题，比如请求中会有spam，可以使用一些地方加速商来做一些处理，但是小网站，php脚本都是会加上一些无用的ip地址，这是常见的一个坑，前端通过gzip压缩数据也会不经意的影响数据的可靠性。
　　
　　我也做了个demo，来感受下。毕竟也是前端开发，使用一些现成的服务提供商的后端代码，来创建静态站点，然后再做站点的post请求和接口测试等工作。
　　
　　没有云缓存和负载均衡服务
　　我的也是，中小站点，用户访问不多，建议直接推送http404错误的接口，也就是用gzip压缩，访问本地ip最少二十多个， 查看全部

　　如何提高网络速度不丢包？你可以试试这些方法
　　文章实时采集，单独一个号如果做推送的话就是前端voidpostmessage，后端能做到一套统一的客户端（web和app都行）把所有用户传给后端的数据都合并处理。这样效率会高很多。
　　
　　大致是两种思路：一是运营商整合通讯频段抓数据包；二是自己协调研发抓包客户端。互联网行业其实不是单纯的抓包，
　　从楼主的问题可以看出是比较关注性能和稳定的，因此考虑在移动端设备或者主力机等设备上进行推送，以此替代电脑端客户端推送的一种新的推送方式，延迟从2s~10s不等。关于延迟从之前的2000多毫秒降到1毫秒不等，由于三大运营商一般只采用2.4ghz的频段，所以大部分手机信号的话，网速上有大概10ms左右一条推送信息，但是同样你的电脑一般在500毫秒左右一条，实际上比你想象的要慢很多。
　　
　　自研推送服务端，当然成本就会高很多，就是楼主也很担心技术问题。两条线互相不通讯，互相平行，避免直接交互，例如接听前先拨打2.4g的那边，你接听后才会收到信息等等。如下图：实现这样的功能方法很多，原理是依靠模拟信号到射频信号的转换，从而实现信息的推送，技术难度不大，关键是如何设计数据包的解析和流程，以及在现有的网络里实现不丢包，只需要主推送信号的情况下，就能在2/4/6/9/12/15秒以内完成推送，不丢包。
　　针对题主更关心的是不是普遍安卓机会延迟更高一些，就当时的技术和资料来看，普遍会延迟小于5s，少量机型延迟会大于7s。解决问题：如何提高网络速度不丢包？你可以考虑用5ghz+2.4g这样模拟与射频混合的信号，网络速度就会更快。另外电信在5g的基础上建设10.1ghz的4g的公共频段，但是这种频段一般是专门运营的，覆盖不大，一般不会用在移动端的。
　　我们公司对移动端的推送解决方案是光纤直连，根据你的需求而言，需要三根光纤对接。使用teamlinklink，针对主机终端有定制的调度策略，提供不同的定向频段，对电信频段需要5/6/7/12/15hz等等。2条线的灵活性我就不说了，看效果。效果可以参考我们微信公众号：qngodiffer。 查看全部

　　部分图片可能无法放入当前文件内容的方法.io
　　
　　文章实时采集，文章主体知识通过gitlab网络与github网络共享分享，欢迎pr。请注意，部分图片可能无法放入github（本文中使用截图部分为空格），是原作者id并且使用了英文名，可以私信我。android的cli机制有所限制，仅可以在当前代码构建上传文件时实现某些内容的自动更新，若要自动更新，需要手动指定需要更新的内容。
　　
<p>实现最简单的pdf查看功能，可以观察到当前文件保存状态，即如果不手动点击查看，浏览器自动显示当前的文件内容。如果要自动推送当前文件内容（即所有字节的文件地址）到浏览器，要使用以下命令：wgetimages-public-//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-savepipe.github.io;fid=11然后观察java的代码：classaddinterface(intpublicdomain){//domain是httpserver的宿主notifydefault(messagemessage.data,"helloworld");//生成时间戳intdeadline=system.datetime.now();//根据浏览器当前显示的文件内容生成对应的内容intdocumentseektime=messagemessage.data[deadline];//callbean(intprotocol);//该参数代表保存至浏览器当前位置的方法notifymode(stringm_server,inttriggers);//根据网页已保存的图片/文字/元素/等转换为对应的实现notifymode(stringm_img,inttriggers);//核心应用notifymode(stringm_content,inttriggers);//因为浏览器是明文保存，无法去除文件指纹，所以需要网络schema一致，这里要使用jdomsource来保存并删除文件指纹：getschema(schema.class);//删除指纹并确保图片不被打包进messagemessage对象//修改生成时间戳和deadline等参数，可以重新启动javaapi执行(不然会丢失对应的实现内容)for(inti=0;i 查看全部

　　lz个人简单列一些我的介绍感觉现在有点玄学的味道
　　文章实时采集代码：awuzeao/awuzeao目前尚未考虑lua方面的问题；不过可以在lua层的轮询中增加这两个方法；生成词云的方法可能有：第一个是使用hanlp，然后配合offsettracker；加入轮询，确保统计结果就是词频，看起来似乎有一点点神经网络的味道；第二个是hmm+gf，之前做的比较少，但是不介意增加这种，因为这个词频自动统计本身也是可以的；id3+tf+glove，已经完全用gf了，没有考虑tf，想做好ai在分词上有没有考虑过；。
　　看了他的介绍感觉现在有点玄学的味道..个人简单列一些我的观点供参考吧：
　　
　　1）最重要的是选词，这个要人工设计，我觉得整个过程有可能得3-5人在这个词上做铺垫，持续优化算法。
　　2）训练方式也很难定义和选择，如果是instance-based训练，只要语料非常好（见多个相似的实例就能算作一个模型），即使扩大训练量，但是生成还是很有效果。如果是basemodel和distributed-based训练（按一定范围），而且范围小到spectral级别。取平均，用wordcounts，达到一个比较小的区间后，增加更多实例，同样选择wordcounts，将训练更长的时间。
　　也就是所谓的trainablefordistributedformat。这里面还包括一些层次层次、高层次的优化问题，不知道具体怎么做。
　　
　　3）这方面的感受和感悟，可能是lz的感受和结论，以及ls的那些人的感觉和结论，都是根据现在的现状推断出来的。其实无论怎么样，最大的关键点在于是否有那么多model，以及每个model（如果你在wiki这种任务上一直在做）是否足够高效。这两点其实是前者决定了lz的问题最终解决后是否仍然强于facebook.wiki流。
　　后者则决定了每个任务的实际应用是否强于很多单机好像好于中微博。至于ls那个所谓在线模型效果好其实是很多人都存在的一个误区。当然这方面这方面（比如写论文，以及大量数据的采集和提取方面）可能是lz和我们这些做的人都碰到过的瓶颈。要说有什么值得借鉴的，我觉得应该是charity人口普查实验的那几个完全与一般形式实际不同的sample吧，而且这也可能确实是各个机器学习会碰到的难题。
　　实际上实时可不可能做到所谓实时的本质还是看词频可不可以高效的被识别。像这种任务，国内还真不一定实时，也许我看着很epic.eigenproblemtoday-最新科技-创客学院。 查看全部

　　自学爬虫过程中的想法和实践感悟-文章实时采集
　　文章实时采集：引言本项目是我最近一年多自学爬虫过程中做的读书笔记，记录下学习过程中的想法和实践感悟，借此欢迎各位一起互相交流。什么是爬虫？问了度娘，他给的定义如下：爬虫指能够自动地抓取网络信息并自动重复利用这些信息去完成某些特定任务的程序。简单地说，爬虫主要利用网络爬虫工具（如python的requests，java的scrapy，php的scrapy）来采集网站信息，然后就能做到自动重复利用这些信息，去完成一些特定的任务。
　　
　　也就是说爬虫就是“接收信息-解析信息-存储信息”的一个过程。可能有人会认为，用这么复杂的程序工具，必须要有很强的编程基础，不然连自己爬取到什么信息都不知道，那还谈个毛的爬虫。但是我不这么认为，爬虫代码是我不断修改和提高工作效率的武器。从刚开始刚接触python的html来处理，然后一步步修改并不断优化，最终爬取到想要的结果。
　　为什么要写本文章？目前在开源的项目里面，也开始接触了一些商业项目，比如字节跳动，airbnb，今日头条，有道词典等，除了他们自身项目本身的热点产品外，社区当中也有非常多大牛参与，从程序员向产品经理，架构师到设计师等角色，在产品的各个环节均有比较深入的分享和讨论。但是有很多的项目当中，产品的规模在上万甚至上十万，几十万，开源框架和商业化产品的复杂度都很高，这些项目对于初学者来说，并不容易快速上手并进行深入分析和探讨。
　　
　　所以我开始重新设计规模不大，对我个人开发来说门槛也不高的爬虫项目，比如《javascript之罗生门》这本书。在过去一年多的时间里，我在学习程序员的爬虫项目开发方法，也在github上收获了2000个star，来着已有3000人，基本每天会有1篇文章+读书笔记出来分享，也就是说我的一周更新了50篇文章，每篇文章的更新频率就是一周一篇，我希望通过这样的过程来建立我的知识体系，也希望能够分享给大家。
　　为什么要使用beautifulsoup？beautifulsoup是python中最常用，也是相对最为优秀的文档解析库，有可能是爬虫项目中最常用的框架。这个工具能提供非常快速和高效的爬取页面（尤其是模拟请求），非常方便，对于初学者的爬虫写起来会非常方便。beautifulsoup已经不只局限于html了，我们将会介绍他的其他方面使用。
　　我为什么要对爬虫有所了解？对于初学者来说，爬虫入门以及在中小型爬虫项目当中应用都还是比较困难的，这个主要体现在两个方面，首先在人员管理方面，如果人员交叉，沟通不畅或者是人员不足，再配合上新人培训的话，肯定是有很多问题出现，再者就是在获取数据方。 查看全部

　　【原创推文】一文带你了解CRS&BI实时调研服务平台产品
　　“CRS&BI实时调研服务平台”
　　是赛立信2022年又一个新的尝试。根据我们与客户沟通及服务中发现的各种企业痛点，针对性的进行技术赋能，用以增大各种数据服务的应用价值。
　　服务平台主要包括：数采平台服务和数显平台服务。
　　CRS&BI实时调研服务平台”
　　一
　　数采平台
　　（即数据采集平台）
　　数据采集平台是赛立信自主开发的用户在线互动平台（以下简称“CRS系统”），是赛立信旗下的专业云调研平台，系统主要用于赛立信的在线调研及访问进度、样本配额的在线监控。
　　用户在CRS系统平台上可创建并设计调研问卷，并将设计好的问卷发放到指定渠道，通过电脑、平板、手机进行答题，或者通过离线调查工具“CRS”进行面访调查、问卷填写。
　　CRS系统四大功能模块
　　四
　　大
　　功
　　能
　　①问卷创建与设计
　　问卷模块包含：新建问卷、问卷设计、答卷收集、结果分析、模拟答题、复制、删除、授权。
　　②项目进度管理
　　项目进度管理包括问卷完成数量、配额完成率等统计。
　　③组织管理
　　组织管理模块包含：用户管理、用户组管理、角色管理、基本设置。
　　④报表与分析
　　
　　报表模块包含：新建报告、编辑、查看、删除；报告可以分享，同时支持导出原始数据及基本图表。
　　CRS系统功能的几大优势
　　几
　　大
　　优
　　势
　　（1）实时记录。即时数据统计，在线分析，与传统的点对点调查方式相比，既提高了效率又节省了经费，降低成本、节约时间、无需问卷。
　　（2）自动回传。高效样本回收渠道，多样本分享模式。
　　（3）数据精准。高效精准的样本对接平台，样本数据真实、有效，严格质控流程。
　　（4）连续监测。实时监控，通过后台的监听、监看，样本的随机抽取，事后答卷审核，质量可靠。
　　（5）智能采集。问卷访问，实现问卷生成、随机等距生成电话号码、调查访问和数据处理的电子化和网络化。
　　（6）简单方便。调查问卷轻松创建，优选专业化模板多样化题型，个性化，便捷化逻辑设计，针对项目要求定制化设计问卷。
　　（7）适用于全方位的应用场景调研。包括顾客满意度（顾客满意度调查、顾客投诉管理、顾客推荐指数NPS监测……）、用户调研和洞察（消费者行为与态度研究、产品价格调研、A/B测试、行业调研、竞品分析……）、满意度评估（满意度、360°测评、能力测评、服务测评……）、报名与投票（活动报名、活动二维码签到、现场投票、各类评选……）等场景下的调研。
　　CRS系统的新功能
　　①一卷多表实时数据分析
　　一份问卷数据，根据特定题目筛选形成多份数报表，可根据不同维度分析具体到各大类问卷的实时数据分析。如不同访问员的问卷数据分析；不同调研区域的问卷数据分析；重点题目选项样户数据分析等等，综合这些数据分析结果，即可获得许多精准、实用的问卷调查结论。
　　②更复杂的问卷逻辑实现
　　项目进度管理包括问卷完成数量、配额完成率等统计。针对一些前置条件更为复杂、涉及多个题目的问卷逻辑，在题目设置上进行了更进一步的优化。举例来说，针对M1题“最常做的运动是什么”或 M2题“其次常做的运动是什么”，任一问题中选择了选项3“游泳”或者选项4“瑜伽”，则显示后续题目“是否去健身馆进行此类运动”；针对M1题“最常做的运动是什么”不选择选项3“游泳”，M3题“不愿意进行哪些运动”选择选项4“瑜伽”，则显示后续题目“对健身馆持怎样的看法”。通过这样更复杂的问卷逻辑推进，能够帮助我们更迅速、便捷地得到所需内容。
　　③单题测试&单题测试（忽略逻辑）
　　这一功能可以快速测试具体题目，不需要从第一题开始。单题测试即可以测试多个题目的关联逻辑，具体题目可以通过录入题目编号进行指定。单题测试（忽略逻辑）则是忽略当前题目的关联逻辑，即可以任意关联几个题目进行测试。如此，便能够进一步满足不同情况下的测试需求，达到快速方便测试的目的。
　　④题目测试
　　在内容编辑页面，题目属性区中提供了题目测试功能，在系统页面中点击“题目测试”，即可令用户直接在答题页预览该题目。无须重头到尾的重新进行整份问卷的测试，大大的节约了进行测试的时间及效率。
　　⑤视频评价
　　CRS系统在新题型应用上还增加了视频/音频评价题目。在题目界面点击播放按钮即可观看视频/音频，在观看完整个视频后，可以对视频的各个方面进行对应的评分，也可以在播放视频/音频的途中看到喜欢的点击喜欢/不喜欢，形成一组“视频/音频播放喜好度曲线”，大大增强了问卷填写的趣味性以及互动感。
　　
　　CRS&BI实时调研服务平台”
　　二
　　数显平台
　　（即数据的可视化展示平台）
　　数据的可视化展示平台就是赛立信的SmartBI平台，平台为客户提供以图表形式展示的调研数据结果，客户通过展示屏直观的分析数据结果，并且可以通过这个平台进行深度数据挖掘。
　　BI可视化模块整合了数据可视化展示技术与数据仓库建立技术，把海量的数据运算与精美的图表结合起来。数据可视化平台作为分析数据输出的工具，大大降低数据挖掘的难度，数据分析人员通过交互操作可实现深入的数据挖掘及直观的数据分析，
　　主要可实现以下几点：
　　（1）迅速发现数据中的异常点；
　　（2）通过对异常点进行明细撰取，实现异常点的深入分析，定位异常原因；
　　（3）数据可视化，数据分析人员可对数据进行交互、可视化分析和发掘，提高分析工作效率，得出更有意义的分析结论。
　　相对于传统的数据分析报告，数据可视化无论从数据含量还是数据分析挖掘来说都具有较强的优势。主要体现以下几点优势：
　　（1）数据集成度高。传统的数据报告是平面化的，相比之下，数据可视化报告的数据更为立体化。一份可视化数据报告，相当于一个小型的数据仓库，数据量除了当期的调研数据以外，还包含历次调研的所有数据，数据分析员可以根据需要随时抽取所需数据。可视化数据报告是连接一个数据仓库，按照一定的格式将不同渠道、不同时期、不同角度的数据导入数据仓库，进行历史比较、分场景比较等分析，减少数据翻查检索的大量工作量。
　　（2）强大的数据统计分析功能。数显平台是可视化大屏+数据仓库，数据仓库承载着大量的数据，系统可以通过建立各种模型进行不同的数据分析，例如通过时间序列、平均值、参考值等数据进行趋势对比及未来预估分析，通过SWOT、graveyard等模型进行竞争力、品牌影响力等不同视角的分析。
　　（3）交互性强。数据分析人员根据自身的分析需求查询任意周期、任意场景、任意内容等数据，同时进行多期间、多场景下的数据对比分析及趋势性分析。有异于以往的报告查询，数显平台根据筛选器更简便、更快捷的提取所需的数据结果，大幅提高工作效率，可以把更多时间和精力用于分析与发掘数据结果。
　　（4）平台拥有强大的图表构建器，实现结果可视化。平台展示的数据结果均以图表形式呈现，数据展示直观明了，同时具备数据钻取功能，进行数据的上钻与下钻分析，以便更好的查询与分析数据。
　　（5）可进行个性化定制模板设计。数据显示平台可根据不同部门人员的工作需要设计不同的数据显示屏幕。同时针对常规化的工作报告内容，可以通过模板设计定期更新数据及分析结果，提高日常的工作效率。
　　（6）操作简单、易用。数据可视化报告简单易用，内置各种分析模型与模块，使用者不需要很强的统计学专业知识或者统计软件使用知识都可以快速上手使用。同时，平台自设各类筛选器，用户只需要在筛选器中点选所要查询的内容，就可以立即看到需要的数据结果。
　　（7）数据仓库扩展性强。除了调研数据，企业还有很多内部流转的数据，如营销、财务、人力等，部门数据的割裂导致企业较难进行综合性的分析，数显平台链接的数据仓库具系列性，可以根据需求不断延展，通过数显平台，可根据自身的数据内容做数据仓库规划、搭建数据仓库、建立数据清洗及分析模型，在数据显示平台根据分析需要生成各类业务报表、数据驾驶舱等分析结果。
　　通过CRS&BI实时调研服务平台简易的操作流程，收集数据、清洗数据、分析处理数据，更高效地进行数据管理与数据解读，提升数据价值，大幅拓展数据应用空间。
　　（作者蔡恒系赛立信媒介研究有限公司数据部副总监，陈晓文系赛立信媒介研究有限公司运作部高级运作经理）
　　SMR
　　出品|赛立信融媒研究院
　　排版、审核 |曾婷婷 查看全部

　　分布式日志收集系统 - ExceptionLess的安装、配置、使用
　　前言
　　Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架，它可以应用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web API，Web Forms，WPF，Console，ASP.NET MVC 等技术开发的应用程序中，并且提供了REST接口可以应用在 Javascript，Node.js 中。（基本就是.Net技术栈的一套东西）
　　项目地址：
　　它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置，对于微服务架构的应用程序来说，统一的日志收集系统的建立更是有必要。
　　要使用的话只需要在其官网上注册个账号，然后在代码中配置一下APIKey就可以了，不过免费版额度有限，当然还是自己部署一套比较好，这次依然使用docker部署
　　安装
　　docker部署可以在GitHub下载代码自己构建，也可以用官方打包好的镜像，为了方便这里我直接使用官方打包的镜像
　　docker-compose.yml 内容如下
　　可以看到其中包含5个容器：ExceptionLess App、ExceptionLess Job、elasticsearch、kibana、Redis
　　version: '3.7'<br /><br />services:<br />  app:<br />    depends_on:<br />      - elasticsearch<br />      - redis<br />    image: exceptionless/app:latest<br />    environment:<br />      EX_AppMode: Production<br />      EX_ConnectionStrings__Cache: provider=redis<br />      EX_ConnectionStrings__Elasticsearch: server=http://elasticsearch:9200<br />      EX_ConnectionStrings__MessageBus: provider=redis<br />      #EX_ConnectionStrings__Metrics: provider=statsd;server=statsd;<br />      EX_ConnectionStrings__Queue: provider=redis<br />      EX_ConnectionStrings__Redis: server=redis,abortConnect=false<br />      EX_ConnectionStrings__Storage: provider=folder;path=/app/storage<br />      # 官方配置默认包含HTTPS，我把它关了<br />      #ASPNETCORE_URLS: http://+;https://+<br />      ASPNETCORE_URLS: http://+<br />      # 关了HTTPS，这个端口也不用配置了<br />      #ASPNETCORE_HTTPS_PORT: 5001<br />      # 关了HTTPS，证书也不用配置<br />      #ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Password: password<br />      #ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Path: /https/aspnetapp.pfx<br />      EX_RunJobsInProcess: 'false'<br />    ports:<br />      - 5000:80<br />      # 关了HTTPS，不需要映射443端口<br />      #- 5001:443<br />    volumes:<br />      - ex_appdata:/app/storage<br />      - ex_ssldata:/https<br /><br />  jobs:<br />    depends_on:<br />      - app<br />    image: exceptionless/job:latest<br />    environment:<br />      EX_AppMode: Production<br />      # UI地址，修改这里的IP地址为你的服务器IP地址<br />      EX_BaseURL: http://你的IP:5000<br />      EX_ConnectionStrings__Cache: provider=redis<br />      EX_ConnectionStrings__Elasticsearch: server=http://elasticsearch:9200<br />      # 邮件配置<br />      EX_ConnectionStrings__Email: smtps://邮箱地址:密码@SMTP服务器:端口<br />      EX_SmtpFrom: 发件邮箱地址<br />      EX_ConnectionStrings__MessageBus: provider=redis<br />      #EX_ConnectionStrings__Metrics: provider=statsd;server=statsd;<br />      EX_ConnectionStrings__Queue: provider=redis<br />      EX_ConnectionStrings__Redis: server=redis,abortConnect=false<br />      EX_ConnectionStrings__Storage: provider=folder;path=/app/storage<br />    volumes:<br />      - ex_appdata:/app/storage<br /><br />  elasticsearch:<br />    image: exceptionless/elasticsearch:7.15.2<br />    environment:<br />      discovery.type: single-node<br />      xpack.security.enabled: 'false'<br />      ES_JAVA_OPTS: -Xms1g -Xmx1g<br />    ports:<br />      - 9200:9200<br />      - 9300:9300<br />    volumes:<br />      - ex_esdata:/usr/share/elasticsearch/data<br /><br />  kibana:<br />    depends_on:<br />      - elasticsearch<br />    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2<br />    ports:<br />      - 5601:5601<br /><br />  redis:<br />    image: redis:6.0-alpine<br />    ports:<br />      - 6379:6379<br /><br />volumes:<br />  ex_esdata:<br />    driver: local<br />  ex_appdata:<br />    driver: local<br />  ex_ssldata:<br />    driver: local<br />
　　邮件配置
　　邮件配置是比较麻烦的地方，我查了一些资料才解决
　　在jobs容器中的这两个环境变量里配置
　　EX_ConnectionStrings__Email: smtps://邮箱地址:密码@SMTP服务器:端口<br />EX_SmtpFrom: 发件邮箱地址<br />
　　有坑的地方就是EX_ConnectionStrings__Email变量的邮箱地址需要对@符号进行转义，用%40代替@符号
　　以我的自建邮箱为例，邮箱地址是：，那么配置就是这样
　　EX_ConnectionStrings__Email: smtps://test%40dealiaxy.com:密码@SMTP服务器:端口<br />EX_SmtpFrom: test@dealiaxy.com
　　这样配置完成就可以正常发邮件了~
　　PS：还可以配置Webhook实现报错自动推送到微信、钉钉之类的平台，不细说了
　　AspNetCore集成
　　我主要使用的.Net技术栈是AspNetCore，其他项目可以参考官方文档的集成教程
　　
　　首先在ExceptionLess中创建一个项目，把APIKey复制下来
　　编辑AspNetCore项目的appsettings.json文件，增加配置
　　"Exceptionless": {<br />    "ServerUrl": "http://12.0.0.1:5000",<br />    "ApiKey": "Rajo99MksQTS6zZK81238jTkNHNOQP33A3iW45JC"<br />}<br />
　　然后编辑Program.cs，添加服务和中间件
　　builder.Services.AddExceptionless(builder.Configuration);<br />app.UseExceptionless();<br />
　　集成这一步就搞定了
　　记录事件
　　Exceptionless中的事件有以下几种类型：
　　除此之外，每个事件还可以附加tags、object、UserIdentity、Description之类的信息，有这些信息的辅助可以方便后续排查问题。
　　最简单的使用
　　ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message").Submit();<br />
　　CreateLog方法会放回一个EventBuilder类型的对象，之后在这个对象上进行大部分操作支持链式调用
　　可以像上面那样一行代码链式调用，也可以这样
　　// 先创建<br />var eventBuilder = ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message");<br />// 再来慢慢添加<br />eventBuilder.AddObject(...);<br />eventBuilder.AddTags(...);<br />// 最后提交<br />eventBuilder.Submit();<br />
　　可以附加到事件中的信息有很多，下面是官网提供的一些例子
　　// Set the reference id of the event so we can search for it later (reference:id).<br />// This will automatically be populated if you call ExceptionlessClient.Default.Configuration.UseReferenceIds();<br />.SetReferenceId(Guid.NewGuid().ToString("N"))<br />// Add the order object but exclude the credit number property.<br />.AddObject(order, "Order", excludedPropertyNames: new [] { "CreditCardNumber" }, maxDepth: 2)<br />// Set the quote number.<br />.SetProperty("Quote", 123)<br />// Add an order tag.<br />.AddTags("Order")<br />// Mark critical.<br />.MarkAsCritical()<br />// Set the coordinates of the end user.<br />.SetGeo(43.595089, -88.444602)<br />// Set the user id that is in our system and provide a friendly name.<br />.SetUserIdentity(user.Id, user.FullName)<br />// Set the users description of the error.<br />.SetUserDescription(user.EmailAddress, "I tried creating an order from my saved quote.")<br />
　　例如，使用SetUserIdentity设置了用户信息，在异常列表就可以看到用户名，如图
　　image
　　用AddTags添加标签，在页面中以badge的形式显示
　　
　　image
　　还有AddObject，很方便，可以直接把对象传进去，由于C#语言有匿名对象，那就更方便了，在页面上的“扩展数据”标签页上可以看到，ExceptionLess会把对象处理成表格形式，更加直观
　　image提交错误信息
　　ExceptionLess提供了Exception对象的扩展方法
　　可以catch到错误后直接Submit
　　try {}<br />catch (Exception ex) {<br />    ex.ToExceptionless().Submit();<br />}<br />
　　当然也可以附加一些信息进去
　　ex.ToExceptionless().AddObject(...).Submit();<br />
　　集成日志框架
　　除了手动提交事件，它还提供了与现有日志框架集成的方法
　　安装对应的nuget包就行（简单搜了一下，至少对Log4net和NLog的支持应该是没啥问题的）
　　image
　　以与Log4net集成为例，首先安装nuget包：Exceptionless.Log4net
　　附上一个简单的Log4net配置
　　<br /><br />  <br />    <br />  <br /><br /><br /><br />  <br />  <br /><br /><br />
　　其他语言能用吗？
　　虽然官方只支持.Net平台和前端（js调用、vue3），不过ExceptionLess提供了大量的HTTP接口，想要在其他语言的项目中使用，只需要调用对应的接口就行了，甚至可以自己封装一个
　　不过在其他语言的项目中，我推荐使用Sentry（下一篇文章要介绍的），支持的语言/框架更多，ExceptionLess的优势在于和AspNetCore这类.Net平台的结合更好，结果页面更直观~
　　话说回来，ExceptionLess的接口文档（Swagger）在/docs/index.html，根据部署地址访问就能看到，里面你要的功能基本都有。
　　参考资料 查看全部

　　【干货】如何从一个文件中抓取一些数据？
　　
　　文章实时采集python中的文件操作非常重要，那么如何从一个文件中抓取一些数据呢？awkward也可以说bad，比如最简单的一种抓取网页数据的方法就是以下这样：>>>file1=''>>>file2=''>>>file3=''>>>a=file1.get('file_name')>>>afile_name'content'>>>afile_name'email'>>>a.extract()>>>awindowsemail{1：mail_bolg}>>>abad但是email格式的网页基本上是绝对不可能存在的，是一个定向样本，可能会被识别成邮件，真的是这样吗？思考时间>>>backtrace(a,endpoint)>>>a,b>>>a,b{2：content;}>>>a.extract()>>>这段代码获取了github上的一段源代码（点击放大）>>>importre>>>re.search('',a)>>>a从blabla网站爬了一段数据，查看一下它的源代码>>>content=re.search('',a)>>>a['name']{2：boarddata|mail_bolg}>>>content{3：rawdata|email}>>>content是一个源代码片段，源代码一共八段>>>content{3：asciidata}>>>content{1：mail_bolg}>>>content[2：content]{2：boarddata,3：email}注意这个源代码只保存了文件名，没有保存文件的扩展名和网址，即便是后缀名为xml文件，它也仅仅是一个文件链接。
　　
　　很明显网页被绕过了。所以我们为网页请求设置了封装，content只要获取到这个文件链接，以后写文件的时候都只需要写一个名字，就可以抓取任意非request请求>>>withopen('example.json','w')asf:>>>f.write(content)>>>gethandle('example.json')>>>content=''>>>content.read()>>>a通过对文件数据的二次加工，我们可以抓取一些特殊的结构的数据>>>content=''>>>acontent{0：word;1：id;2：author;3：page=0;4：page++;5：page++;6：page++;7：page++;8：page++;9：page++;10：page++;11：page++;12：page++;13：page++;14：page++;15：page++;16：page++;17：page++;18：page++;19：page++;20：page++;21：page++;22：page++;23：page++;24：page++;25：page++;26：page++;27：page++;28：page++;29：page++;30：page++;31：page++;32：page++;33：page++;34：page++;35：page++;36：page。 查看全部

　　文章实时采集人脸，就应该设置sdk专门供移动设备
　　文章实时采集人脸，那就应该设置sdk专门供移动设备，例如指纹识别、虹膜识别等。如果做短信识别的话，可以考虑与华为m2sdk整合，用户进入系统时验证指纹识别，实现短信验证。短信则多以http传输，进行sdk请求，数据写入短信模块。sdk包括http接口、验证方法的封装。开发语言c++，直接与硬件交互，原生中文。
　　你是说在nfc本地设备上做人脸识别识别还是说移动端上做人脸识别识别，本地设备的话可以参考ifconfig命令行，移动端的话可以参考ndk开发包包，他们都包括开发者工具，开发环境包，
　　得看是哪种，beki和rtcbekibeki-sdk还是只有sdk，就是很简单rtcrtc-sdk没用过，看代码代码与rtc差不多吧，有一些差别，
　　尝试从pc上接入？
　　我有一个朋友说是联通推荐合作的一家公司来开发。这个我也觉得怪怪的。
　　我觉得应该可以做一个类似串口的接口给iot设备，然后提供云服务接入。
　　貌似并不是每家都做人脸识别的，有的公司靠数据库识别，有的靠硬件监控，
　　换一家了，gartner去年推出了第三代移动数据传感器，支持64位的32位，不光可以做apple的a1526人脸识别，也可以做djigo等等安卓上的ar体验应用。 查看全部