汇总:网络矿工数据采集软件 v5.0
　　多线程、高性能采集器爬虫.net版源码，可采用ajax页面
　　
　　一、数据采集基本功能 1）支持多任务多线程数据采集，同时支持一个采集任务多线程，高性能采集器版 源码可以用ajax页面实例运行，即将采集任务规则和采集任务执行分开，方便采集任务配置、跟踪管理；2) 支持GET和POST请求方式，支持cookies，可以满足需要严肃身份的数据采集。Cookies可以提前存储或实时获取；3) 支持用户自定义HTTP Header。通过这个功能，用户可以完全模拟浏览器的请求操作，可以满足所有的网页请求需求，当数据发布在网络上时，此功能特别有用；4）采集URL支持数字、字母、日期、自定义词典、外部数据等参数，最大限度简化采集URL配置，从而达到批量采集的目的；5) 采集 URL支持导航操作（即从入口页面自动跳转到需要采集数据的页面），Navigation rules支持复杂规则，不限导航层级，多层网站导航; 6) 支持采集url自动翻页和导航层自动翻页。定义翻页规则后，系统会自动为数据采集翻页，同时该功能也可用于自动合并用户页面文章；7）网络矿工支持级联采集，即在导航的基础上，不同层级的数据可以自动向下合并采集，并自动合并，该功能也可以称为分页采集; 8) 网络矿工支持翻页数据合并，可以合并多页数据，典型应用同文章多页显示，系统翻页采集合并为一张输出数据；9) Data采集支持文件下载操作，可以下载文件、图片、flash等内容；10）可以使用Ajax技术构成网页数据的采集；11)采集规则支持特殊符号的定义，例如：十六进制0x01的非法字符；12) 采集 规则支持限定符操作，可以精确匹配要获取的数据；13）采集网站支持：UTF-8、GB2312、Base64、Big5等编码，并能自动识别&等符号；网页编码支持：UTF-8、GB2312、Big5等编码；14）无论是采集 URL还是采集All规则都支持限定范围和自定义规则；2、数据采集高级功能 1）支持采集延时操作，可以控制系统采集的频率，降低对目标网站的访问压力的影响; 2）断点续挖模式，数据实时存储，保护用户采集投资，注意：该模式仅限于非大数据量采集；3）支持大数据量采集，即实时采集 实时存储，对系统性能无任何影响；4) 提供强大的数据处理操作，可以配置多条规则同时处理采集到的数据： a) 支持字符串截取、替换、添加等操作；b) 支持采集数据输出控制，输出收录指定条件，删除指定条件；c) 支持正则表达式替换；b) 支持U码转换汉字；5) 可以自动输出采集到的页面地址和采集时间，并提供采集日志；6) 采集到的数据可自动保存为文本文件、excel文件，或自动存入数据库。数据库支持Access、MSSqlServer、MySql。同时，数据存储时自动去重行，避免数据重复；7）采集的数据也可以自动发布到网站，通过配置发布网站参数可以实现数据的在线发布操作（发布配置同采集配置，你可以定义cookie、HTTP Header等）；8）数据采集支持触发操作；9) 提供采集规则分析器，辅助用户配置采集规则，分析错误内容；10) 提供Mini浏览器，可自动抓取网站cookies；11) 支持采集日志，并提供容错处理；3. Trigger 触发是一种自动的操作方式，即当满足一定的条件时，系统会自动执行一定的操作。
　　1）触发器支持两种触发方式：采集数据完成触发和释放数据完成触发；2) 触发操作支持：执行网络矿工采集任务，执行外部程序，执行存储过程；4.任务执行计划 时序计划是一种自动化采集数据的手段。用户可以根据需要自动控制数据采集的时间和频率；1) 自动执行周、日、自定义时间采集任务，并可控制采集任务计划的到期时间；2）可自动执行的任务包括：网络矿工采集任务、外部执行程序和存储过程；5.网络雷达 网络雷达是一个非常实用的功能。网络雷达主要实现对互联网数据的监测，根据用户的 s预定规则，并根据预定规则进行预警。该功能可用于监控网上热门帖子、兴趣关键词、商品价格变化，实现数据采集。1）监控源目前只支持网络矿工自定义的采集任务。通过配置网络矿工的采集任务，实现对互联网任意数据的监控；2）监控规则支持定义关键词、数值范围等监控规则；3）数据处理方式支持直接存储、保存网页地址和快照、邮件发送等；4）预警规则支持托盘图标闪烁、邮件预警；6) 数据处理发布套件 1) 支持网络矿工数据、外部数据库的处理和发布，和雷达监测数据；2）数据处理规则支持自定义列、自动编号、字符串编辑、替换、删除重复行、修改固定值等操作；3) 数据发布支持数据库发布和网页发布： a) 数据库发布支持Access、MSSqlServer、MySql；b) web发布支持POST、cookie和自定义HTTP Header；
　　
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　　汇总:PbootCMS采集-PbootCMS自动采集
　　根据 关键词采集文章，通过 Pboot cms采集 填充内容。（Pbootcms采集插件也自带关键词采集功能和不相关的分词功能）。网站内容对SEO优化的影响及优化方法。如果您的网站内容是正确的，那么您就已经为网站SEO 打下了坚实的基础。pbootcms采集直接监控released，pending release，是否伪原创，release status，URL，program，release time等，正确的内容是什么？在搜索引擎眼中，好的网页内容应该符合五个方面的标准：1、内容质量；2.内容研究（关键词研究）；3.内容文本/关键词应用；4、内容的吸引力；5、内容的新鲜度；
　　网站内容质量内容的质量。在创建任何内容之前，首先要问自己的问题是：我的内容质量好吗？例如，我的网络内容是否优于行业中的其他内容？还是只是重复别人的东西？
　　pbootcms采集设置批量发布次数（可设置发布间隔/单日发布总数）。您是否给访问者一个理由，让他们想多停留几秒钟来浏览您的网页内容？您是否为您的访问者提供了真正的价值，让他们觉得这个价值是独一无二的，不同于其他的，有用的，在别处找不到的？
　　Pbootcms采集内容与标题一致（使内容与标题一致）。如果好的内容是您的 SEO 策略中最重要的部分，那么 Pbootcms采集提供高质量的内容，尤其是关键词研究，可能是第二重要的。因为关键字研究可以帮助您发现访问者可以通过搜索引擎找到您的内容的方式。Pbootcms采集 批量监控不同的cms网站数据（无论你的网站是Empire、易游、ZBLOG、织梦、Pbootcms、云游cms、人人战cms、小旋风、站群、PB、Apple、搜外等各大cms，都可以一个批量工具同时进行管理和发布）。
　　完成关键字研究后，您可以将您的内容基于相关关键字，即访问者在引擎上搜索的字词。通过关键词研究产生的内容更容易被搜索引擎找到，针对性强，有效地为访问者提供他们需要的信息。
　　
　　pbootcms采集支持几十万个不同的cms网站可以实现统一管理。一个人维护数百个网站文章更新不是问题。例如，如果有人在引擎中搜索“如何治疗脂肪肝”，而您的内容标题是“如何治疗 NAFLD”。pboot cms采集随机插入图片（文章没有图片可以随机插入相关图片）。
　　那么搜索引擎可能会认为你的内容与搜索引擎关键词无关，而跳过它，这样你的内容就不会有很好的排名。
　　Pbootcms采集可以通过软件直接查看蜘蛛、收录、网站的每日体重。因此，关键字研究可以确保您的内容与普通人搜索的内容相关。这可以大大提高您的网页排名。
　　Pbootcms采集随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面原创度）。关键字研究内容的文本/关键字用法。完成关键字研究后，您可以将相关词/关键字正确应用于您的内容。而如果你已经做了很多高质量的内容，但是你还没有做过关键词研究，没关系，你现在就可以做这个过程，然后在已有的内容中插入相关的关键词。
　　这个Pboot cms采集插件还配备了很多SEO功能，不仅可以通过WordPress插件实现采集伪原创发布，还有很多SEO功能。可以增加关键词密度和页面原创度，增加用户体验，实现高质量的内容。进行关键字研究的主要目的是使您的网络内容更容易找到。因此，最好在你的文案内容中加入具有一定搜索引擎量的关键词。
　　pbootcms采集搜索引擎推送（文章发布成功后，主动推送文章到搜索引擎，保证新链接能及时被搜索引擎收录) 。至于关键字应该在文章 内容中出现多少次，没有绝对的准则。最好的方法是用你的常识选择你认为最适合文章内容的关键词，并以最自然的方式呈现，让搜索引擎看得懂，读者也能流畅地找到。
　　
　　Pbootcms采集自动过滤其他网站促销信息/支持其他网站信息替换。内容的吸引力。如果你的内容足够好，读者自然会被吸引并与之互动。如何判断内容的吸引力？搜索引擎有自己的方法。
　　Pbootcms采集标题前缀和后缀设置（标题的区别更好收录）。比如有人在网上搜索某个关键字，然后找到了你的网页。点击后，会立即“弹出”并返回到原来的搜索引擎结果页面。Pbootcms采集自动内链（在执行发布任务时，在文章的内容中自动生成内链，有助于引导页面蜘蛛爬行，增加页面权重）。然后尝试另一个页面。这种即时的“弹出”操作是向搜索引擎发出的信号，表明您的内容可能不够吸引人。这也是搜索引擎考虑的一个措施。
　　如果访问者没有立即“弹出”，他们是否在您的 网站 上停留了相对较长的时间？“网站停留时间”是搜索引擎可以衡量的另一个指标。Pboot cms采集定时发布（定时发布网站内容，让搜索引擎养成定时抓取网页的习惯，从而提高网站的收录 ). 此外，在 Facebook 等社交团体 网站 上获得的“赞”数是衡量吸引力的另一指标。我们将在本指南的“社区因素”部分对此进行介绍。
　　Pbootcms采集 支持其他平台的图像本地化或存储。事实上，搜索引擎公司对于他们是否真的使用“内容吸引力”指标非常微妙，更不用说使用那些指标了；采集伪原创之后会自动发布并推送到搜索引擎。但 SEO 专家普遍认为，内容的吸引力确实是用不同方式衡量的因素之一。但无论如何，SEO 的成功与内容的质量高度相关。
　　Pbootcms采集 支持多个采集来源采集（涵盖所有行业新闻来源，庞大的内容库每天都有新内容，采集新内容）。内容新鲜度并不意味着您每天都向 网站 添加新的 文章 或网络内容。对于搜索引擎来说，“新鲜”是指你是否有任何与某个关键字的搜索引擎量激增相关的内容。Pbootcms采集内容关键词已插入（合理增加关键词密度）。在这种情况下，搜索引擎会查询与该主题相关的内容，然后将相关网页推到排名靠前的位置。
　　Pbootcms采集不同的关键词文章可以设置发布不同的列。如果你的网站是电子产品相关的，明天Apple推出最新产品的时候，你在这个节骨眼发布相关的文章报道，那么你的Pages很有可能排名很好。Pbootcms采集伪原创保留字（在文章原创中，设置核心字不是伪原创）。您的页面很可能会在接下来的一两周内享受高级待遇，然后随着新鲜感的消退而消失。今天关于PBootcms采集的讲解就到这里，下一期我会分享更多SEO相关的知识。下次见。 查看全部

　　解决方案:无规则采集器列表算法：简单可以理解为差评比例多少
　　无规则采集器列表算法：简单可以理解为无规则的（后续的有规则的不清楚了），采集效率还是很高的采集方式：div爬取手工输入features评论发言输入采集爬取格式化后的淘宝淘宝推荐截图手动输入评论输入s[评论者id]搜索引擎自动列出商品详情输入时间对比差评中差评比例多少手动/自动精准选择差评多的优惠采集从买家列表选择相关买家信息标记标签发评论给评论者群发短信爬取手机端淘宝图片评论。
　　问题好宽，感觉超纲了，答不了。就一个基本原理。你有1000个商品信息，每一个商品有若干不同属性值，然后随机生成一个map，一个map包含了若干商品信息。你第一次执行的时候遍历这1000个map，然后生成最优的组合。可以执行多次1000轮。每轮以相同的方式遍历，直到有一个map生成了一组1000个独一无二的数值，就可以得到一个结果。然后再重复以上过程。不断的迭代，就能逐渐得到想要的结果。
　　
　　题主可以去无规则采集，
　　这个网站比较大，分了很多类，只有你想要的商品才会列出来，并且个个商品相似，可以查看相似商品。你得自己一个一个去加载。这个网站就是可以自己搭建，自己生成采集脚本采集，再做数据存储。
　　1、你先定义一个自己的商品去采集名单。
　　
　　2、把你想采集的商品信息存起来
　　3、采集到你需要的商品后，
　　4、看看效果 查看全部

　　解决方案:无规则采集器列表算法-上海怡健医学
　　无规则采集器列表算法概述:目前最为简单易上手的无规则采集器是电子狗最新推出的标记采集和标记填充以及标记查找功能。使用标记采集,节省时间,大大节省编程量。使用标记填充和标记查找功能,依赖计算机性能,但整体节省时间,提高工作效率。采用实时路径预测技术来给标记填充标记,也就是路径匹配,通过反求代价特征来预测匹配结果的概率。
　　
　　系统是基于cocos2d-x平台开发,基于libuv进行api开发,采用webrtc为传输技术,支持多人同时操作，可控性高。从采集到调用到返回结果预测可视化编写,减少编程量。相比有规则采集软件,多了一步编写路径匹配概率学习模型。优点是精度高,效率高,调用简单。应用场景:如搜索引擎图片采集,搜索引擎图片采集人力成本大,自动标记功能可自动提取图片匹配信息,对一些无规则采集来说可以提高效率,采用动态规则检测来确定对应匹配,而不是使用传统的嵌套规则,嵌套规则无法获取图片信息。
　　根据场景需求选择以上2个采集功能,基于libuv进行api开发,相对来说对嵌套公式检测会加大机器和硬件运算量,但是检测的精度更高,整体节省编程量。从标记路径概率学习模型分析采样过程,一般由编写检测函数检测第一项,计算当前节点被检测可能的概率,检测属于整体一类的节点(基本形状为img_node_value>=0),再计算整体节点的被检测可能的概率,最后每一步计算,保存整体节点被检测可能的概率,使用样本查找(路径匹配)过程中用到这个概率,然后用计算的概率搜索表达式检测整体节点被检测的可能性,最后调用已检测的节点进行匹配。
　　
　　概率学习过程采用路径匹配概率p(v),包括分布密度估计法,正则化正则化,基本路径匹配等多种方法,具体可以参考西瓜，x-box用户文档:实例p(v),可按照从小到大排序,利用一定概率和最优策略进行查找。命名检索方法:frequid_history数据源:基于cocos2d-x实现标记采集功能,使用python实现命名检索功能,优点节省编程量;方便实现基于matlab与c++的联合编程;很多平台上运行友好,并且支持用户自定义扩展库;命名检索中各字段规则设置更灵活;编写了多套命名检索方法供选择,方便解决实际问题。
　　matlab实现方法实现命名检索libuv可以直接mpioutput编程,c++实现方法直接用c++编程。以上两种编程方法不一样,使用mpi和直接用c++编程是2个层次的编程,需要注意每个字段是有学习模型的,通过路径匹配进行概率学习和最终路径匹配进行概率学习是两个层次的编程,因此命名检索和实现命名。 查看全部

　　解决方案:无规则采集器列表算法列表采集需要将列表分割分为a类b类
<p>无规则采集器列表算法列表采集需要将列表分割，分割分为a类b类。a类采用正则表达式（正则[/a]表示不包含a单词），b类采用正则表达式（正则[/b]表示包含b单词），中间算法不过问题。采用informationschema算法在es5.5之后需要加入：js:information-schema:[]//代码片段information-schema:["messages加入information-schema后保存bodytransitional: 查看全部

　　解决方案:找到amazon关键词工具
　　通过使用 Helium 10，您将体验到： • 更多的产品销售 • 更少的时间花在重复性任务上 • 更低的 PPC 成本 • 发现隐藏的关键词 • 减少产品采购浪费 • 毫不费力地在您的类别中获得高排名 • 更快的业务扩展 • 更好的产品选择 •删除更多错误的关键词 • 改善亚马逊列表 • 鼓励更多页面流量 • 查看竞争对手关键词和排名 • 关键词发现 12 有效的亚马逊卖家离不开优化工具 退款精灵 - 退款查找器 点击一个按钮，退款精灵发现丢失或亚马逊可能未报销的损坏库存。它以超快的速度生成报告，因此您可以采集这些资金并恢复业务。Magnet - Amazon 关键词 研究工具 Magnet 是一个强大的 关键词 顶级亚马逊卖家用来为其产品列表提供最佳 关键词 的研究工具。只需输入一个种子关键字，Magnet 就会在几分钟内挑选出一个好的 关键词！MISSPELLINATOR - MISSPELLING EXTRACTOR 在列表优化方面，搜索词拼写错误经常被忽视。通过在产品的后端搜索词中使用拼写错误的搜索词，您可以获得很好的排名和轻松的销售。可以在此工具中找到拼写错误的单词。FRANKENSTEIN - 关键字处理器 FRANKENSTEIN 是一个功能强大的亚马逊关键字处理器，可让您获取数千个关键字并在几秒钟内将它们生成到关键字列表中。MISSPELLINATOR - MISSPELLING EXTRACTOR 在列表优化方面，搜索词拼写错误经常被忽视。通过在产品的后端搜索词中使用拼写错误的搜索词，您可以获得很好的排名和轻松的销售。可以在此工具中找到拼写错误的单词。FRANKENSTEIN - 关键字处理器 FRANKENSTEIN 是一个功能强大的亚马逊关键字处理器，可让您获取数千个关键字并在几秒钟内将它们生成到关键字列表中。MISSPELLINATOR - MISSPELLING EXTRACTOR 在列表优化方面，搜索词拼写错误经常被忽视。通过在产品的后端搜索词中使用拼写错误的搜索词，您可以获得很好的排名和轻松的销售。可以在此工具中找到拼写错误的单词。FRANKENSTEIN - 关键字处理器 FRANKENSTEIN 是一个功能强大的亚马逊关键字处理器，可让您获取数千个关键字并在几秒钟内将它们生成到关键字列表中。
　　
　　通过运行重复数据删除过滤器，去除不需要的字符和词，并按流行度对关键字进行排序，您可以轻松处理适合产品页面或后端关键字的大型关键字列表，帮助您吸引大量流量和销售额。Scribbles - 列表优化工具 Scribbles 确保您的列表 100% 完全优化，将最好的 关键词 添加到列表的正面和背面，以帮助您吸引更多流量并产生更多销售额。Scribbles 可确保您不会错过或不小心跳过使用有价值的关键字，并帮助您轻松编写超优化的标题、要点、描述和产生销售的后端搜索词关键字，这样您就可以确保所有关键字研究得到充分利用。5K CHECKER-KEYWORD CHECKER 可以帮助您检查您现有的关键词 被亚马逊后台或亚马逊的A9算法收录校验。使用 5K CHECKER，您可以在几秒钟内完成数小时的工作！秘密提示：输入您的竞争对手 ASIN 并检查它们排名的关键字和不排名的关键字。Black Box 使用 Black Box，一种新的产品查找器和产品研究工具，您可以设置搜索过滤器，以根据您想要的利基市场和众多因素找到获胜的产品或适合您销售的利基市场。关键词Trackers 在亚马逊上销售时，了解什么有效，什么无效是至关重要的。Keyword Tracker 允许您记录您在营销和优化工作中所做的更改，以便您可以可视化这些更改如何影响给定关键字的产品列表排名。输入您的竞争对手 ASIN 并检查它们排名的关键字和不排名的关键字。Black Box 使用 Black Box，一种新的产品查找器和产品研究工具，您可以设置搜索过滤器，以根据您想要的利基市场和众多因素找到获胜的产品或适合您销售的利基市场。关键词Trackers 在亚马逊上销售时，了解什么有效，什么无效是至关重要的。Keyword Tracker 允许您记录您在营销和优化工作中所做的更改，以便您可以可视化这些更改如何影响给定关键字的产品列表排名。输入您的竞争对手 ASIN 并检查它们排名的关键字和不排名的关键字。Black Box 使用 Black Box，一种新的产品查找器和产品研究工具，您可以设置搜索过滤器，以根据您想要的利基市场和众多因素找到获胜的产品或适合您销售的利基市场。关键词Trackers 在亚马逊上销售时，了解什么有效，什么无效是至关重要的。Keyword Tracker 允许您记录您在营销和优化工作中所做的更改，以便您可以可视化这些更改如何影响给定关键字的产品列表排名。您可以设置搜索过滤器，以根据您想要的利基市场和众多因素找到适合您销售的获胜产品或利基市场。关键词Trackers 在亚马逊上销售时，了解什么有效，什么无效是至关重要的。Keyword Tracker 允许您记录您在营销和优化工作中所做的更改，以便您可以可视化这些更改如何影响给定关键字的产品列表排名。您可以设置搜索过滤器，以根据您想要的利基市场和众多因素找到适合您销售的获胜产品或利基市场。关键词Trackers 在亚马逊上销售时，了解什么有效，什么无效是至关重要的。Keyword Tracker 允许您记录您在营销和优化工作中所做的更改，以便您可以可视化这些更改如何影响给定关键字的产品列表排名。
　　
　　劫持者警报 一旦有人跳入您的列表或窃取您的购买框，您可以通过监控您的列表并获得电子邮件和文本警报来一劳永逸地摆脱劫持者。TRENDSTER - 趋势分析工具 使用 TRENDSTER，您可以快速轻松地分析您正在考虑购买的产品以确定它们的季节性。您将能够在几秒钟内确定产品的销售年度是否稳定，或者需求是否有很大波动。库存保护器是一种工具，可以限制您的客户可以购买的产品数量，以避免出现缺货情况。CEREBROCEREBRO 是 Helium 10 的核心，可以做 关键词backcheck。使用此工具输入 ASIN 并深入了解竞争对手数据以确定获胜关键词。
　　解决办法:3亿站点被打击后，百度做了哪些补救措施吗
　　网站tdk符合SEO规范，内容精美精美
　　2.内容建议
　　专注生态类型，精益求精，内容逻辑清晰，段落清晰，用户阅读体验好。同时注意页面的布局、丰富度和整体质量。
　　3.内容应避免
　　tdk避免堆叠，不使用采集，避免拼凑，重复内容。此外，可以停止同一服务器下或不同服务器下不同模板的相同内容的站点。之前有些站长关心的同模不同内容应该没问题，但是不同模版和同模版就出现问题了。网站管理员应该多加注意。
　　4.保证页面功能，避免消费障碍
　　网站内置查询、播放、购买、下载等交互功能，保证用户的基本体验。
　　
　　资源分流
　　非法转移将传达负面特征。如果涉及到不相关、无价值的页面，会因为导流关系被打压，比如关联站点降级。网站拯救a网站，从b站走301到a站，或者在b站用广告、链接等链接a站，都会被牵连。
　　预防措施
　　我们在建站的时候注意配置301/302和https友好，避免使用没有质量保证的第三方cdn服务商。如果有开发能力，建议开个小程序，做好wise/pc端适配，robots标准编写，最后就是定期安全检查，避免被黑。强烈推荐生产长尾资源，根据长尾关键词生产数据。至于具体怎么做，可以参考我的另一篇文章文章详解。
　　每次百度直播课，只要工程师出面，基本都是干货满满。总结一下这次百度发布的网站数据制作指南，其实是在给未来的站长指明一条路，那就是做好优质内容，不要想着一切走捷径日久，不然就和今天一样，被采摘的地盘，谁也不会觉得可惜。
　　最后，结合站长们的常见问题，我们整理了一些答案，请站长们对比一下：
　　q：原创内容收录没了，过几天就没了？
　　
　　a：资源进出。内容一般是时效性问题和内容质量下降造成的。我个人建议，遇到这种情况，还是把原来的内容改一下再提交吧。如果可能，也可以将其删除。
　　Q：很多站长质疑每次在站长资源平台上得到的反馈都是机器人回复，或者只是丢个白皮书链接，这样有用吗？
　　a：白皮书的内容是产品和运营的心血。看白皮书，不是只看表面，而是要看懂。
　　问：最近的 收录 异常发生了什么？
　　a: 收录 只能在一定时间后才能识别，具体取决于索引和流量情况。如果有任何异常，您可以提交反馈。我个人的看法是最近百度官方更新导致搜索结果异常。当然，这些异常肯定是官方不认可的。
　　q: 采集内容被处罚如何处理？
　　a：删除低质量内容，做404，做死链接提交 查看全部

　　解决方案:什么是优采云采集器 如何使用优采云采集器软件_爬虫软件技术与爬虫软件网页数据采集器门
　　什么是优采云采集器如何使用优采云采集器软件_爬虫技术和爬虫网络数据采集器传送门
　　图 160S
　　2018 年 10 月 28 日
　　优采云Data采集 平台是一个通用数据采集 程序框架。包括数据采集最常用的规划任务、数据发布、文字识别、OCR图形图像识别、采集存储等模块，可以支持其他采集软件快速、在平台上稳定使用。优采云采集器平台定义了统一的接口规范，提供了大量的API。用户可以轻松开发自己的应用程序并在该平台上运行，可以减少开发时间和成本。目前平台上有官方优采云采集器。
　　1. 优采云采集器 系统要求
　　操作系统：Win7、WinXP、Win2008、Win2003、Windows 2000等windows内核操作系统
　　硬件配置：CPU主频1.6G以上，内存1G以上，分辨率至少1024*768，网络带宽1Mbps以上。
　　必备组件： 本软件需要安装.NET FrameWork 2.0框架。如果程序无法打开，请下载并安装微软的.NET FrameWork 2.0框架。.net framework 2.0下载地址：
　　32位操作系统：
　　64 位操作系统：
　　2. 优采云采集器程序安装
　　将下载的压缩包直接解压到电脑任意位置即可完成采集的安装——安装过程不操作注册表和系统文件，不产生任何垃圾文件！
　　3. 优采云采集器程序升级
　　运行程序目录下的AutoUpdate.exe，根据提示升级。
　　4 卸载程序
　　只需删除采集 整个安装文件夹即可完成程序的卸载。卸载前，强烈建议您备份 Configuration、Extensions、Data 和 Module 文件夹（即用户配置、扩展目录、采集 数据和模块）以备下次使用！
　　采集相关条款
　　1. 优采云采集器采集 规则
　　简称规则，在V7之前的采集规则分为站点规则和任务规则，通常是指任务规则。V7及之后的版本使用了无限制的群管理任务规则，不再有站点规则的概念。所谓采集规则就是需要在软件中对采集一个网站或某个网站栏目网页进行设置。此设置可以从软件导出并保存为文件，然后导入到软件中。V7中任务规则文件的后缀为.ljobx，之前站点规则文件的后缀为：.lsite；任务规则文件后缀为：.ljob。
　　2. 优采云采集器采集 任务
　　采集任务也简称为任务。它是采集规则和发布规则的总和。它也是 采集 规则和发布规则的载体。采集任务编辑框可以设置规则和发布规则。从采集导出的采集规则文件（后缀为.ljobx）也可以称为作业规则。导入导出任务规则用于指导.ljobx文件的导入导出。
　　3. 优采云采集器 发布模块
　　
　　发布模块又称模块、发布规则，分为WEB发布模块和数据库发布模块。所谓发布模块，就是当采集数据需要发布到目的地（例如：网站/后台或指定数据库）时软件中的设置。此设置可以保存为文件并导入到 采集 中使用。数据库发布模块文件后缀为：.dpm；WEB在线发布模块文件后缀为：.wpm。（采集规则和发布模块可以从采集导出，也可以导入采集使用。采集规则负责网页上的数据采集 接下来发布模块负责将采集的数据发布到网站。可以看出，采集规则的编写和修改与网站即采集相关，release模块的编写和修改与网站相关&gt; 发布数据。例如，从不同的网站列采集数据到同一个网站（频道）的某个部分，需要多个采集规则和一个发布模块。从一个 网站 列 采集 向不同的 网站 系统发布数据需要一个 采集 规则和多个发布模块。请注意，这里的采集规则指的是采集网站和抓取内容的设置。）而release模块的编写和修改，则与网站相关，用于发布数据。例如，从不同的网站列采集数据到同一个网站（频道）的某个部分，需要多个采集规则和一个发布模块。从一个 网站 列 采集 向不同的 网站 系统发布数据需要一个 采集 规则和多个发布模块。请注意，这里的采集规则指的是采集网站和抓取内容的设置。）而release模块的编写和修改，则与网站相关，用于发布数据。例如，从不同的网站列采集数据到同一个网站（频道）的某个部分，需要多个采集规则和一个发布模块。从一个 网站 列 采集 向不同的 网站 系统发布数据需要一个 采集 规则和多个发布模块。请注意，这里的采集规则指的是采集网站和抓取内容的设置。）采集 到不同的 网站 系统需要一个 采集 规则和多个发布模块。请注意，这里的采集规则指的是采集网站和抓取内容的设置。）采集 到不同的 网站 系统需要一个 采集 规则和多个发布模块。请注意，这里的采集规则指的是采集网站和抓取内容的设置。）
　　4. 优采云采集器 标签
　　标签是指用于提取某些内容信息的字段名，由用户在编辑规则时指定。比如标题，手机号，邮箱，作者，内容标签，采集获取的信息可以通过release模块中对应的标签名获取，格式为[标签：标签名]这样的如 [tag: title] ，优采云采集器中有两类标签：列表页标签和内容页标签。对于内容信息，内容页标签只有在获取内容页或多页内容（集合内容）时才获取内容信息。
　　注意：html标签通常还有另一种说法，这里的标签指的是一些html代码中的属性标识，比如：
　　5. 优采云采集器 起始网址
　　用于获取子链接地址的入口URL可以是一个，也可以是多个。您可以通过添加起始​​ URL 向导添加多个具有相同格式的 URL 或导入文本 URL。这里的起始URL相当于2010版本之前的0级URL的概念。如果没有定义获取多级 URL 的方法，这些地址将用作内容 采集 的内容页面 URL。
　　6. 优采云采集器 多级 URL
　　根据列表中多级URL采集的顺序分析地址。多级URL相当于2010版之前的1级、2级、3级到N级的概念。依次解析采集到最后一层，得到内容页的地址。多级URL的获取可以采用自动分析、手动分析、Xpath可视化抽取方式采集获取低级URL。在采集的过程中，可以同时采集列表分页和从列表页中提取附加参数。
　　7. 饼干
　　简单的说就是一个字符串，用来和服务交互，记录你的用户信息，也就是登录信息，在Http请求访问中。在浏览时使用时，通常会以文本形式记录在您的IE缓存目录中，以便您下次在有效期内无需输入用户信息即可继续访问已验证权限的网页。
　　8.用户代理
　　这个用来通知服务你使用的客户端是IE6、IE7、FireFox或者某个爬虫。在一些需要登录的网页中，可能会同时验证Cookie和User-Agent，所以可能需要设置为与原生浏览相同的格式。
　　9.分页
　　比如这个文章页面：它的内容比较长，分成7页显示，真正的内容需要组合7页的内容。这样的7个子页面就是分页。
　　10.多页
　　比如绿盟科技的这个页面：我们需要获取它的下载地址，下载地址需要打开新的页面才能看到。在这个页面中，我们称后一个页面为多页。
　　同理，要获取这样一个产品页面中的所有对应信息，并使用一条规则搞定，需要定义多个页面，例如：报价：、参数：多个页面、图片：多个页面： 等等。V7的无限多页规则可以在多页中继续设置多页或者桥接页采集子级内容，比如本例图片的多页：也分为：外观图片，细节图片, 附件图片, 要获取附件图片的所有内容，需要在图片多页的基础上继续定义一个二级深度的附件图片多页：。将标签 采集 定义为您在此多页中需要的信息。
　　11. 常规
　　指用于描述或匹配一系列符合一定语法规则的字符串的单个字符串。详见百度百科：例如d+可以匹配一个或多个数字。这里收录有一个30分钟的正则表达式经典教程：
　　优采云采集器有纯正则，也有基于参数匹配的伪正则。匹配时，用【参数】标签替换你要提取的字符串，用【合并时对应序号的参数1】、【参数2】、【参数N】合并需要的字符串。有关详细信息，请参见下面的 [parameter] 项。
　　[范围]
　　用于匹配要抽取的某个信息的标记。例如，如果你想在下面的代码中提取和组合某种格式。从代码“mClk(this,'108484','134217','168475','1');”中提取并组合新的地址格式 举个例子。
　　"mClk(this,'[parameter]','[parameter]','[parameter]','1');"，按照顺序，参数108484为参数1，以此类推。实际需要的地址是如下地址格式：bbs/read.php?id=[参数1]&amp;sort=[参数3]&amp;action=[参数2]，上面代码中的3个参数和下面地址中的id， soft和action参数要对应相应的值，顺序不能颠倒。这形成了新的地址格式。
　　(*)
　　
　　(*)是通配符，在优采云采集器中可以表示起始地址中的页码，可以匹配标签规则、模块或其他设置中的任意字符串，如(*)可以匹配xxx 字符串也可以匹配到 yy 字符串。
　　12.cron 表达式
　　它是一个收录 6 或 7 个子表达式的字符串。每个表达式代表一个字段，每个字段描述一个单独的计划明细，每个字段由一个空格分隔，由两种格式组成。
　　秒 分钟 小时 DayofMonth Month DayofWeek Year 或
　　秒 分 时 月中的日 月中的日
　　Cron 表达式至少有 6 或 7 个由空格分隔的时间元素。每个时间元素都使用数字，但也可以出现以下特殊字符，分别表示其含义：
　　1.Seconds 秒（允许值0-59，允许特殊符号，-*/）
　　2.Minutes分钟（允许值0-59，允许特殊符号，-*/）
　　3.Hours小时（允许值0-23，允许特殊符号，-*/）
　　4. Day-of-Month 一个月中的第几天（允许取值1-31，允许使用特殊符号，- * / ? LWC）
　　5.Month月份（允许取值1-12或JAN-DEC，允许使用特殊符号，-*/）
　　6. Day-of-Week 星期几（允许值1-7或SUN-SAT，允许特殊符号，-*/?LC#）
　　7.Year (optional field) Year (optional field, allowed value is left blank or 1970-2099, allowed special symbols, - * /)
　　特殊字符含义：
　　(1) * 表示该字段的任意值。如果在 Minutes 字段中使用 *，则表示该事件将每分钟触发一次。
　　（2）？它只能在 DayofMonth 和 DayofWeek 字段中使用。实际上不会匹配域的任何值，因为 DayofMonth 和 DayofWeek 会相互影响。如果想在每个月的20日触发调度，不管20日是星期几，只能使用如下写法：13 13 15 20 * ?，最后一位只能是？而不是*，如果用*表示每个月20号的15:13:13，不管星期几都会触发，其实不然。
　　(3) – 表示范围，比如在Minutes字段中使用5-20，表示从5到20分钟每分钟触发一次
　　(4)/表示从开始时间开始触发，之后每隔固定时间触发。例如Minutes字段中使用5/20，表示从第5分钟开始每20分钟触发一次，结果分别在25、45、05等触发一次。
　　(5)、表示列举枚举值。如果在Minutes字段中使用5,20，则表示每分钟触发5分钟和20分钟。
　　(6) L表示last，只能出现在DayofMonth和DayofWeek字段中。
　　(7) W表示有效工作日（周一至周五），只能出现在DayofMonth字段中，系统会在离指定日期最近的有效工作日触发事件。此外，W 的最近查找不会跨越数月。
　　(8) # 用于判断每个月是星期几，只能出现在DayofMonth字段中。例如，4#2 表示某月的第二个星期四。
　　在新版优采云采集器定时任务管理定时任务设置中，可以设置完整的cron表达式。例如，0 15 08 ？* MON-FRI表示每周一至周五上午8点15分定时更新数据。
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　　解决方案:34页PPT全解CVPOS自助收银及商品识别算法工程落地方法
　　出品 | 智物公开课
　　讲师 | 刘思伟 织点人工智能研究室主任
　　指导：
　　6月1日晚，智点智能AI研究室负责人刘思伟在智物公开课上对AI零售合集第二讲进行了现场讲解。
　　本次讲座，刘思伟先生首先分析了AI+零售的现有业态，然后针对结算和收银场景下商品识别的难点，从模型选择、数据选择和标注、前端和云端等方面进行了分析部署、模型改进等方面，都进行了深入的讲解。
　　本文为本次专场主题演讲的图文整理：
　　文本：
　　大家好，我是广州沃店智能AI研究室刘思伟，负责零售场景相关AI产品落地。今天分享的主题是《商品识别算法在收银结算场景中的应用与实现》，主要分为以下四个部分：
　　1、人工智能+零售
　　2. CVPOS自助收银机应用及商品识别难点
　　3.商品识别算法落地的一般方法
　　4. 商品识别算法项目实现步骤及应用实践
　　人工智能+零售
　　首先，AI+零售被定义为以人工智能为核心技术，为零售行业降本增效，提升用户体验。也就是说，人工智能在传统行业是为了提高效率、降低成本、整合资源、提升体验。但在实践中，我们发现AI的能力并没有我们想象的那么好，所以在实施的过程中，更需要脚踏实地把握成本节约的关键指标。
　　近几年开始接触AI+零售这个概念，大概是从2016年或者17年的无人店开始的。确实风靡一时，但最终还是主要在自助结算方向，人脸支付、智能营销和门店管理。开发。形态越来越稳固。看到大家在风口面前静下心来，回归务实和理性，这是行业健康发展非常乐见的局面。为什么无人店坚持不下去，还是现在越来越少了？原因之一可能是人的诚信；另外就是管理和维护成本还是比较高，但是体验上没有达到非常极致的效果，大家就不再考虑这方面了。
　　目前的AI+零售业态有哪些？我们总结了 4 种主要的产品格式。一是自助结算，二是无感购物，三是新支付，四是智能营销。
　　自助结算是为了节省收银环节的成本。考虑到整个零售银行，结算是所有消费行为的末端，也是最容易想到、最容易控制的场景，所以大家愿意在这方面进行研发。自助收银机产品主要是自助收银台，包括RFID和可视化的，还有一些扫码设备、购物车和冰箱。实践证明，这些设备越简单易用，节约成本的效果就越显着。
　　二是无感购物，拿走即走，是最接近无人商店的产品。他没有固定的结算流程。提货后，出门完成自动结算。大概经历了两代，第一代是RFID模式，第二代是完全基于视觉的模式。RFID相对简单，易于实施。只要给产品加上特定的标签，出门时通过感应完成对产品的检测，从而生成订单。RFID实际上完成了一个成本转移，将末端结算的成本转移到中间，对商品成本进行标签管理。视觉方案确实解决了成本转移的问题，但是它的成本比较高，而且需要的计算能力，传感器的精度，而且规模非常大，也不是真正的无人驾驶，需要按照一定的规则运行，所以真正实现无人驾驶降落还需要很长时间，涉及到成本、技术、客户习惯等问题。为什么要继续坚持做这样的产品？这或许就是人类对未来生活方式的期待和信念。
　　三是支付。自扫码支付诞生以来，我们携带现金的机会就大大减少了。这方面确实改变了我们的生活。下一步肯定会朝着无感支付的方向发展。它的第一阶段是刷脸支付。2017年，借助微信免密支付，率先推出刷脸支付+手势识别模式，实现零触摸支付。付款方式。随着人们对支付安全的信心越来越强，刷脸支付必将成为未来的流行趋势。
　　四是智慧营销。通过一些会员身份识别的方法，可以对会员进行准确的推荐，为商家提供合适的营销策略。门店可以利用配置的传感器系统，比如刷脸支付的人脸识别机，对会员进行身份识别，然后通过室内监控摄像头进行客流统计，获取一些购买行为，进行大数据处理。为门店提供供应链管理、门店运营、营销推荐等服务，让门店运营更加省时省力。
　　这四种产品模式都是为了提高效率，这并不违背刚才提到的人工智能是为了节省成本。下面从收银环节介绍人工智能的应用。
　　CVPOS自助收银机应用及商品识别难点
　　我们所说的自助收银机设备叫做CVPOS，从名字就可以看出它是一款带有视觉技术的POS机。首先，让我们从它的基本要求开始。作为自助服务设备，其基本功能是无需其他人员参与，自行操作、输出订单、完成结算。这是产品的顶层需求。说到一些需求，相比扫码支付如何提升体验？可一次识别多个，解决扫码无法解决的非标产品问题。根据这两个层次的需求，商品的模型就是尝试用摄像头把收银台上的所有商品都拍下来，用视觉模型来识别。当然也可以使用其他传感器，但视觉是最准确的。如果你了解这个行业，你可能会用重力传感器来识别，但它的极限会高很多。
　　CVPOS在实际场景中会面临哪些困难？在这个领域，我们使用深度学习模型进行目标检测。在深度学习中，作为一种有监督的算法，数据的一致性非常重要，环境会对模型的输入数据产生一定的影响。我们必须保持训练数据和测试数据的分布一致。这个要求不需要太苛刻，环境尽量保持一致。不要在光线太强或太弱的环境中，或者在一些极端的情况下。环境因素交给模型自己学习和适应。
　　
　　那为什么不把环境封闭起来，做一些隔离呢？这样一来，产品就会过于复杂，完全违背了产品设计的初衷，因为更开放的环境会更容易让客户接受产品。因此，客户体验是第二重要的因素。除了让客户感觉舒服，与客户体验相关的另一个因素是产品是否简单易学，如何结算，如何展示产品。堵塞。当然，最极致的体验是可以随意摆放，而且这款产品还能被识别。但是在视觉上，遮挡并不能完全解决。所以后续产品的设计都是尽量减少遮挡的概率。
　　三是维护成本。在进行任何优化之前，成本是相当高的。首先，产品的外观可能非常相似，相似的外观对视力来说是一个非常高的风险因素。另外，零售行业的更新迭代速度非常快，我们运维和模型训练的速度要跟上他们的运营效率，才能保证这个设备的正常使用。如果这三个方面中的任何一个都没有做好，客户就可能无法付款，导致后面排队的人很多。这样效果很差，导致客户对产品的认可度和再利用的可能性降低。
　　上图是在申请过程中发现的一些问题。从顺时针开始，第一个，我们有使用塑料袋的习惯，但是从视觉上看，这个塑料袋其实给物体带来了很多噪音，甚至改变了物体的外观，让模型失效，第一个两张图外观很像，第三张图遮挡问题严重，第四张图识别整体为商品或识别单个商品。因为在真实的零售场景中，有很多情况是你意想不到的，需要你自己去体验才能发现。以下都是围绕这些方面的改进和升级。
　　产品识别算法实现的一般方法
　　在介绍经验教训之前，先介绍一下算法的大致实现方法。
　　现在有很多优秀的开源算法，如何让它们真正帮助到你的行业，成为产品的一部分，需要一个方法论。上图是通过实践总结出来的一些经验。首先，必须明确任务的目标。是CV任务还是NLP任务？这个比较明显，我们是一个CV任务，但更重要的是，它的输出是absolute decision还是recommended decision，一目了然。绝对决策要求其准确率是零容忍的，其准确率肯定会影响最终产品的性能，而推荐决策只需要给一个分数供用户参考并自行决策即可。
　　很明显，CVPOS不是推荐的决策，对准确率要求非常高。因此，在选择模型算法的第二步中，首先需要根据精度要求选择算法，然后结合其他资源选择算法是使用目标检测还是分割。分类，还是多种组合，使用哪条骨干网，选择哪条网络架构，这些选择都需要根据站点的需要来决定。
　　第三步是数据准备。在数据集的开头可以使用公共数据集，这有助于选择合适的候选解决方案。随着业务场景的成熟，不断引入业务数据，形成数据闭环，有助于快速提升模型的准确性。
　　贴标，应该选择人工贴标、全自动贴标还是半自动贴标？显然，半自动贴标最适合实际工程应用。最后是一些数据生成的问题，因为我一直认为获取更多的数据是不可能的，总是希望模拟更多的数据分布来拟合模型。但就模拟方式的效果而言，这种数据增强不如业务数据闭环显着。
　　数据选择和数据集准备完成后，就是训练和调优步骤方面。使用什么样的网络？是否有任何预训练模型？什么是优化策略？是使用开源框架进行训练，还是自己搭建训练平台。因为后期真正接近产品的时候，其实是需要固化一些参数的。这时候就需要开发一个相对自动化的平台工具来进行模型训练和输出，不需要更多的参数调整，减少人工参与。对于预训练模型，可以根据产品的具体形态来选择训练模型。比如像烘焙，它的外观非常相似。
　　通过调参和训练，回归真实场景的业务数据循环，不断优化模型。当其性能满足一定要求时，您可以选择在线部署。具体部署看具体需求，可以选择部署在云端，也可以选择部署在前端。最后，一定要关心应用上线后，在运行过程中寻找更多真实的问题，然后将新的需求反馈到整个模型开发过程中，更好地迭代模型。
　　上图展示了前端部署需要的一些工具和模型。至于框架，基本都是一些成熟的框架，他们的公开资源会比较多，方便大家做实验研究。对于模型，我们以目标检测为例。会有一些带有anchor boxes的模型和没有anchor boxes的模型。应根据实际场景做出决定。因为这是一个前端部署，所以我们尝试使用一些小的主干，并使用一些模型压缩技术。在前端部署方面，有类似TFLite和Ncnn的前端架构。现在主要选择国内大厂的开源架构，因为他们对国内经常用的芯片有一些定制化处理，
　　上图是云部署的列表。框架是一致的，因为要充分利用模型的性能，应该较少考虑模型的小型化。可以使用一些更深、更广、更准确的网络，也不是没有优化。，因为云端部署使用的GPU大多是Nvidia的GPU，可以用TensoeRT进行优化，一般情况下可以达到三倍左右的性能增益。API的部署可能会使用一些框架自带的Serving功能，或者自己开发一些API接口。
　　上图是backbone在分类模型下的性能对比。一开始可以根据这张表选择性价比更高的机型进行候选实验。从上图我们可以看出ResNet50的范围是性价比最高的，所以可以考虑在这个区域附近选择一些backbone。
　　接下来是目标检测的模型选择。验证了Anchor-Free和Anchor的一步或两步模型。在自建数据集上进行测试。发现在backbone上性能会低一点。YOLOv3 性价比比较高。是否使用YOLOv3取决于当前的真实环境和验证实验。
　　商品识别算法工程实现步骤及应用实践
　　- 需求分析
　　下面介绍一下实施商品标识的经验。首先介绍一下它的基本要求。一是自助设备，自行完成下单和结算；二是对准确性要求高，结算不能错；第三，要便于客户学习和使用。根据这三个基本需求，我们确定产品的型号，即通过摄像头拍摄所有需要识别的产品，使用CV进行检测，完成账单的生成和结算。
　　根据场景的要求，需要考虑它的结构和外观是否能够完全辅助我们的算法。第一点是收银台的区域设计，这关系到整个商品的大小和一次性检验商品的容量。根据我们所服务的便利店和餐饮模式，平均每人每笔订单的商品数量约为4件。结账台的尺寸按此标准设计，约五六件商品，摆放时有足够的空间过程，使它们不会挤在一起，从而减少物品被挡住的可能性。对于我们的应用场景来说，大小已经很合适了。面积越大，一次识别的东西就越多。根据购物习惯，
　　第二点是摄像头的选择，因为摄像头的位置是固定的，我们建议选择定焦摄像头，因为变焦摄像头很难固定环境，影响数据的稳定性。另外，尽量使用一些宽动态模组来消除强光的影响。下一个选择是使用 2D 或 3D 相机。3D有距离信息。对于不在同一平面上的物体，它的分割效果还可以，但不能完全解决遮挡问题。如果完全遮挡，3D也是做不到的。考虑到综合成本，我最终选择了2D相机。
　　第三点是怎么布置相机？首先，多个摄像头可以提高遮挡情况下的准确率，但是通过融合两个摄像头的结果来看，提升效果并不大，因为系统不知道应该更信任哪个摄像头。这里使用了一个集成算法的思想，但是这个思想最好用在异构算法或者异构数据信号上，也就是这些算法或者信号具有完全不同的能力，所以效果会更加明显。所以，让我们先用相机进行设计。
　　
　　对于角度问题，如果产品的特点集中在顶部，可以直接采用垂直向下的角度，在这个角度下，遮挡的可能性基本消除。但在便利店场景中，需要识别很多瓶状产品，其特征集中在侧面，所以竖立时必须保持一定的角度。根据我们的经验，使用70-80度的角度，既能看到侧面，又不会增加太多的前后遮挡。
　　– 型号要求
　　接下来，我们将进入模型选择的问题。选择模型首先要制定客观指标，一般使用常规的mAP、召回率、准确率，客观评价待测模型，有助于快速筛选出候选模型。模型选择 这里有四个要点：
　　第一，预训练模型能不能做。如果能做到，就没有必要做多余的训练。其他业务或者场景可以参考，但是在CVPOS上显然不行。我们需要更多的业务数据；二是传统方法不容忽视；第三，是使用多个模型的组合还是端到端的模型；第四，模型是否易于训练和部署。
　　第二点到第四点其实就是在做选择，我们是要选择端到端的模型还是多种方法结合的模型。End-to-end在研究领域比较流行，但是在工程中，end-to-end 端到端并不顺畅，因为它的耦合性太强，考虑的功能会更多，所以有点难训练。但是工程上追求的是灵活性，所以很多时候问题需要分开处理。例如，整个目标检测模型可以分为两个模型：检测和分类。由于工程问题，它可能只出现在其中一个模型上。我们在优化改进的时候，只需要关心那个模型。这样可以大大简化一些后续的维护工作。因此，我们的模型是采用双模型的方式，
　　– 数据要求
　　对于数据需求，可以先选择公开数据集或在线数据进行模型训练和对比，判断模型的可行性。了解产品的具体场景后，返回自己的业务数据迭代自己的模型，形成自制的数据集。自制数据集的另一种方法是自己生成组合数据集，但在实践中，这两种方法都是有效的，但数据闭环的方法是短期内提高准确率最有效的方法。对于数据增强，部分是基于自己的猜测，因此不能完全模拟真实数据的分布，效率不如闭环数据高。第四点是贴标成本，分三种，手动，全自动，半自动。手动和全自动显然是不行的。如果是全自动的，就证明你的模型是正确的，不需要重新训练。
　　选择半监督标注方式作为折衷，使用更好的预训练模型进行预标注，然后手动修正置信度较低的标注。数据标注成本的另一个考虑是它直接影响最终模型的选择。既然现在选择了目标检测，为什么不选择分割任务呢？因为分割标签很难命中，而目标检测只需要一帧，所以优先考虑目标检测的模型。在选择框标签的时候又发现了一个问题，因为同一张图片上可能会出现多个类别，所以标注起来很麻烦。因此，双模型方法可以很好地解决这个问题。贴标签的时候只需要注意盒子的位置，不需要选择是哪个类别。
　　下面介绍一下我们的经历。一开始，我们选择经验性能较好的模型，然后在公开数据中加入一些实验室数据。实验室数据的生成如上图所示。左边两张图是旷视科技在2019年发布的一个产品数据集——RPC，我们的采集方式与之类似。我们也利用各种相机的角度来拍摄产品，然后通过旋转的转盘记录各个角度的信息。，最后通过语义分割或者实例分割，取出他的mask mask后，再对乘积进行组合。
　　右图是2017年做的组合，虽然没有RPC的阴影效果，但是对最后的训练效果差不多。最根本的问题是真实的场景。通过数据训练，在实验室跑的性能很高，但是在野外下降30%很正常，证明训练和测试的数据分布不一致。
　　– 着陆困难
　　着陆困难有3个。一是远离基准；二是产品种类繁多，不同商家之间的利用率很低，难以标记；第三，维修频率很高，需要有相当高的及时性。这对上述三个要求做了一些改进。
　　- 提升
　　首先当然是数据闭环的问题。我们对环境做了一定的要求，限制了场景，开发了结果的采集工具和错误检查工具，让现场的数据能够快速的返回到模型的基础训练集，并及时更新. 学习。在数据采集方面，直接放弃了实验室环境，直接开放给店员采集，使用现场数据。在采集过程中，对于同一种商品，可以通过不同的角度和方位，按照一定的规律进行采集。如果有多个店铺有相同的新需求，可以将采集任务分配给每个店铺，每个店铺的平均采集任务会降低到一个比较低的水平，而且基本上没有额外的费用。对于标注，使用半监督检测和标注，使用更好的预训练模型进行预标注，通过人工筛选调整置信度低的样本。
　　二是多模式结合。上图中有两个模型，一个是检测模型，一个是分类模型。除了解耦，让标注更简单，管理数据模型更简单，还能解决目标检测。在样本不平衡的状态下，我们只需要维护一组专门用来拟合检测模型的训练数据，其他的平衡问题交给分类模型处理。
　　另一个问题是样品需要时间管理。假设同一年有三个时期，它的面貌是不同的。这时候就需要对商品进行时间管理。时间管理用于平衡样本，不同的时间可以添加不同的时间。比如最近的数据会多一些，长期的数据会少一些，从而生成适合更长时间的训练集。
　　三是建立商品预训练模型。可以根据不同的类型建立不同的预训练模型，可以加快微调速度。二是困难样本的反馈训练。这是一个闭环的微调过程，及时将这些错误的样本回收到训练集中。通过这种微调的方式，将这部分看不见的数据拟合过去。最后，应该开发一个管理工具来管理培训任务、分类任务和调度资源。
　　– 地面上的其他东西
　　第一点是部署，从云端开始，慢慢变成前端，因为前端可以节省成本；第二点是模型的压缩，可以使用一些成熟的框架，比如flying paddles，来进行模型的压缩，可以发现在精度没有下降的情况下，收益是非常可观的；第三点是检测和分类模型的优化。在检测方面，发现部分Anchor-Free效果优于Faster-RCNN，因此尝试使用部分Anchor-Free模型验证自己的数据集。在分类方面，他们主要使用损失函数来增加分类之间的间隔。可以参考一些人脸识别相关的loss，可以增加类间距离；
　　我们有两个更实用的建议。首先，您可以建议一个位置。虽然不高级，但一次性识别的成功率应该会大大提高。第二，不是培养客户，而是培训店员使用这个产品，尤其是烘焙、餐饮等非标产品，店员不需要手工录入信息。从这个层面来说，确实可以提高最终结算效率。
　　关于产品的鲁棒性，由于一些客观原因，识别率达不到100%，所以必须提供一些辅助工具来保证模型的更新速度，包括采集、标注、训练、验证部署等。管理，让我们通过工具来发现错误。另外，回收机制也有问题。第一种恢复机制是机器上的恢复。可以采用一些验证的方式，比如加一个重力感应器来验证识别结果，或者使用多个摄像头的融合来投票等，当置信度低的时候，可以提示客户重新定位。另外就是要有一个快速人工干预的管理机制，不至于让失败的客户用不上。所以收银机不仅仅是一个产品或者算法，
　　- 总结
　　总结主要分为以下几点：首先，降本这个大目标不变，所有的产品设计都必须围绕总成本不变的目标，然后我们根据这个目标和一些资源需求来选择合适的模型. Section 3 到第五点，算法维护产生了一些新的功能需求，即在产品设计中必须保留数据闭环机制，以及相应的开发效率工具、错误检查工具、快速训练迭代必须提供等等，另外，产品必须要有自我验证和自我恢复的机制，不管是机器自己完成，还是人工干预，这个都必须收录
在我们整个运行模型中，以保证有序运行整个产品。
　　教程:怎么自己做系统U盘SEO
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　　汇总:计算机三级数据库数据仓库与数据挖掘（一）、快照方式、元数据、数据仓库中数据特征、
　　本文已参加“新人创建盛典”活动，我们将一起开启金块创建之路。
　　1、在建立数据仓库的数据集成工作中，需要采用合适的策略从数据源中获取变化的数据。以下数据表中，一般不宜使用快照方式从业务系统获取数据：A、店铺表、营业员表B、商品列表、商品类目表C、客户表、商品类目表D、shopping商城产品销售表，电信公司电话清单参考答案为D
　　解析：快照是指定数据集的完整可用副本，其中包括对应数据在某个时间点（副本开始的时间点）的图像。快照可以是它所代表的数据的副本或复制品。它反映了某个时间点的数据，数据是不可更改的。但是商场的商品销售表和电信公司的来电单都是动态数据，不适合通过快照的方式获取数据。所以答案是D。
　　2、某通信公司有业务支持系统，系统中存在以下各种数据或文件 I.通话明细 II．短信数据 三．系统ER图及说明文件 四．物理平台数据字典及说明文件 五、用户名录 六、用户每月费用分类及汇总数据 VII．属于元数据的以上几类数据的用户支付记录是A，只有III和IIVB，只有I、II和VC，只有III、IV、V和VIID，只有IV、VI和VII参考答案是A
　　解析：元数据是关于数据的数据，或描述数据的数据，它描述了数据的结构、内容、链和索引。题干中只有III和IV符合定义，其余为用户数据。所以答案是A。
　　3、数据仓库是为企业决策支持服务的数据集合。以下选项中，一般来说，不属于数据仓库中数据特性的是A、集成B、面向主题C、可修改D、随时间变化。答案是C
　　分析：数据仓库中的数据特性包括面向主题的、集成的、不可更新的和时间特性。所以答案是C。
　　4. 在机器学习的概念中，有监督学习、无监督学习和强化学习三种典型的方法。以下学习任务属于无监督学习： A. 使用聚类方法将一组未知类别的数据分成不同的组。B. 根据样本数据，使用分类算法训练分类器。C. 基于样本数据进行回归分析 D. 在动态环境中，机器人可以自主学习并掌握行走方式。参考答案是A
　　分析：聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法。在机器学习中，聚类被称为无监督（或无教师）归纳。与分类相比，分类实例或数据对象有类别标签，而聚类实例没有标签，需要由聚类算法自动确定。聚类的核心是对数据集中的数据进行分组，使各组中的数据尽可能相似，不同组中的数据尽可能不同。所以答案是A。
　　5、有大型连锁店，有基础业务的数据库应用系统和决策支持的数据仓库系统。数据仓库系统需要每晚从数据库应用系统的数据库中导入新的数据。以下表中，最不适合使用快照方式从数据库应用系统获取数据： A、各商场员工表 B、各商品销售清单 C、商品表、商品分类表 D , 各商场收银台信息表参考答案为B
　　分析：快照（Snapshot，是指定数据集的一个完全可用的副本，其中收录
对应数据在某个时间点（开始复制的时间点）的镜像。快照可以是它代表的数据，或者是数据的副本，适合更新数据变化不大通过快照更新，所以答案是B。
　　6. 分类算法服务于数据挖掘或机器学习中的分类任务。以下算法中，不属于分类算法的有A、BP神经网络算法B、K-means算法C、决策树算法D、SVM算法。参考答案是B
　　分析：分类器的构建方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法等，统计方法包括贝叶斯方法和非参数方法；机器学习方法包括决策树法和规则归纳法；神经网络方法主要是BP算法。K-means属于聚类算法。所以答案是B。
　　7.关于数据仓库、数据挖掘、决策支持系统、机器学习的相关概念或表述，下列表述一般是错误的。A. 数据挖掘一般是指数据分析人员根据个人经验对详细数据进行分析和总结，挖掘出有用知识的过程 B. 数据仓库是为决策支持服务的数据集合 C. 决策支持系统是指辅助决策的系统需要做决策的人或系统 D. 机器学习是指机器利用某些方法或模型从数据中学习 获取知识的过程参考答案是 A
　　
　　解析：数据挖掘可以简单理解为从大量数据中提取或挖掘知识，是数据库知识发现的一个步骤。所以答案是A。
　　8、某移动通信公司有一个业务支撑数据库应用系统，系统中存在以下各种数据或文件 一、用户呼叫明细表 二．用户短信明细表 三．用户业务变更登记表 四．物理平台上的数据字典及其文档 V. 用户列表 VI. 系统 ERD 和解释性文件 VII．用户月度通讯汇总表及上 各种数据中，元数据为A，只有IV和VIB，只有III、V和VIC，只有IV、VI和VIID，只有I、II和V。参考答案是A
　　解析：元数据是关于数据的数据，或描述数据的数据，它描述了数据的结构、内容、链和索引。题干中只有IV和VI符合定义，其余为用户数据。所以答案是A。
　　9、假设某大型电商平台有如下数据表： 表1（店铺ID、客户ID、商品ID、商品名称、数量、价格、金额、销售日期、销售时间） 表2（店铺ID、商品ID、商品名称、日销量、总销量、销售日期）表3（店铺ID、商品类别、日销量、总销量、销售日期）表4（店铺ID、商品类别、周销量、 total sales amount, week ID), 各表数据的粒度从低到高排列, 正确的是A, 表4, 表3, 表2, 表1B, 表2, 表4, 表3, 表1C ,表1,表3,表4,表2D,表1,表2,表3,表4参考答案为D
　　分析：高粒度的数据是由低粒度的数据合成的。
　　表4中的周销售量由表3中的日销售量综合而成，表3中的商品类别由表2中的商品名称综合而成，表2中的销售总金额由表1中的数量和价格等综合而成，故答案为D。
　　10、ETL工具是指从OLTP系统或其他数据环境中提取数据的工具。在实践中，人们使用ETL工具从OLTP系统中提取数据进行分析利用，而不是直接在0LTP系统中分析利用数据，主要原因是A.解决企业数据孤岛问题B.解决企业中的数据隔离问题 数据共享问题 C. 解决分析应用和OLTP应用的性能冲突问题 D. 解决蛛网式企业信息系统架构带来的各种问题。参考答案是C
　　解析：数据集成是将不同数据源的数据通过抽取、转换、清洗、加载等操作加载到数据仓库中的过程，是数据仓库实现的重要步骤。由于需要提炼大量原创
数据，减轻处理业务数据的服务器的分析工作压力，标准化各种源数据，处理难以直接使用的数据，数据集成是一种必须在数据仓库设计中。不可或缺的一部分，ETL是实现数据集成的主要技术。
　　故答案为C。
　　11、下列关于企业数据仓库环境中数据特点的说法是错误的。A. 与 OLTP 环境相比，数据可用性要求相对宽松。B. 数据以面向决策支持应用程序主题的方式组织。C. 数据经常被批量访问。D.，可以直接修改数据，参考答案为D
　　分析：本题考的知识点是：数据仓库
　　数据仓库四个特点：
1、主题性：从实际需求出发，具有较高的抽象性，数据可用性比OLTP较为宽松。
<p>
2、集成性：需要将数据抽取、转换、清理、装载。
3、稳定性：是面向决策支持应用主题的，数据进入数据仓库后不允许修改。
4、动态性：数据需要定期更新。
故答案为D。
</p>
　　12.在数据仓库设计中，数据粒度设计是一个重要的问题。在粒度级别的设计中，考虑了以下因素： I. 用户查询所涉及的数据的最低详细程度 II. 高粒度数据所需的存储空间 三．用户查询的平均性能要求 四．系统可用存储空间 V. 低粒度级数据规模 VI. 用户查询涉及的数据粒度级别最高 以上因素中，次要或不需要考虑的因素有A，只有II和VIB，只有IV和VC，只有I和VID，只有I和III参考答案是A
　　分析：本题考的知识点是：粒度
　　粒度越大，综合程度越高；粒度越小，综合程度越低。
粒度影响数据仓库的数据量以及系统能回答的查询的类型。粒度越小，细节程度越高，能回答的查询就越多。但是，因为需要存储低粒度级的细节数据，数据量就比较大，空间代价也大。
故答案为A。
　　13.在分布式数据库中，数据需要按照一定的方法进行分片。下列关于分片的说法是正确的： A. 水平分片后，在极端情况下，只有一个分片收录
关系的主键。B、水平分片后，每个分片不一定需要收录
所有的关系属性，但至少应该收录
关系的主键C。垂直分片后，关系的每个属性只能属于一个分片D。垂直分片后，每个分片必须收录
关系的主键。参考答案是D
　　分析：Horizo​​ntal sharding是将关系按照一定的条件从行（元组）的角度划分成不同的片段。关系中的每一行必须至少属于一个片段，以便在需要时可以重建关系。
　　垂直分片是根据一定的条件，从列（属性）的角度把关系分成不同的片段。每个片段都应收录
关系的主键属性，以便通过连接方法恢复关系。从上面的定义来看，垂直分片后，每个分片都收录
一个主键，所以D是正确的。
　　汇总:帝国cms采集入库（帝国CMSAPI跨站调用数据）
　　目录：
　　1.帝国cms自动采集
　　如何使用帝王CMS合集将关键词优化到首页，如何快速实现网站收录？面对新站点的排名，很多SEO站长都很着急。仓促建站后，就开始优化，导致后续出现很多优化问题。所以，小编提醒大家，在做SEO优化之前，应该提前做好自己的新站优化功课，这样才不会导致后续的优化手忙脚乱。因此，小编有五个小技巧，帮你缓解新站排名的苦恼。
　　2.Empire cms首页调用其他网站数据
　　3.帝国cms调用​​api接口
　　1. 新网站考核期 新上线的网站都有一个考核期。大部分网站一周内就能上百度首页，但过几天就立马掉线了，所以网站做的好不好都无所谓了。做排名的时候心态一定很一般，因为百度对新站有2-3个月的考核期，新站一开始会给予特殊的权重，所以你开始有排名和权重，并不意味着你会很稳定。
　　4.帝国cms数据库配置文件
　　在评估期间，我们必须维护好它。长尾关键词的排版一定要好，内容质量一定要高。因为这段时间长尾关键词会有一些不错的排名。如果此时，你上传的正是客户想要的优质文章，那么搜索引擎就会认为你的网站是用户喜欢的优质网站。就算恢复了原来的重量，你的长尾巴关键词依然会有不错的排名。
　　5.帝国cms采集视频教程
　　反之，如果前期工作没做好，即使搜索引擎在初始权重期间给你一个很好的长尾 关键词 排名，3个月后它也会把你降下来。这时候就需要做好优化了。不要破坏规则，耐心等待关键词慢慢上来 2.保证网站的稳定性。新网站，建站初期一定要做好规划，选择关键词，做好TDK。一旦上线，请勿随意更改。
　　
　　6.如何在Empire cms中制作一个城市变电站
　　如果网站经常变动，搜索引擎就会认为网站不稳定，只有稳定的网站才是搜索引擎喜欢的。经验，所以对新站的算法更新也会有一定的影响。新站本身排名不稳定是正常的，所以我们要以优质的原创内容为主，解决用户来我们网站需要什么，定时定量更新，收录自然不难排名向上。
　　7.帝国cms开发手册
　　4、坚持更新优质原创或伪原创文章
　　8.帝国cms标签调用大全
　　在这里给大家分享一个帝王CMS采集
插件工具，快速采集
优质文章。这款帝王CMS采集插件无需学习更多专业技能，只需简单几步即可轻松采集内容数据。用户只需进入帝王CMS，对采集插件进行简单设置即可。完成后，Empire CMS合集插件会根据用户设置的关键词高精度匹配内容和图片。您可以选择保存在本地或伪原创后发布，提供方便快捷的内容采集
伪原创发布服务！！
　　9.帝国cms采集教程
　　与其他帝王CMS采集
插件相比，这款帝王CMS采集
插件基本没有门槛，不需要花很多时间去学习正则表达式或者html标签。一分钟即可上手，只需输入关键词即可实现采集（帝王CMS采集插件也自带关键词采集功能）。
　　10.Empire cms采集插件
　　
　　一路挂！设置任务自动执行采集
伪原创发布并推送的任务
　　可以统一管理数十万个不同的CMS网站。一个人维护几十万个网站，更新文章不是问题，还能提高很多SEO优化。
　　例如：设置自动下载图片并保存在本地或第三方（这样内容就不再有对方的外链）、自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）、插入内容或前后标题，并插入网站内容或随机作者、随机阅读等，通过这些SEO小功能形成“高度原创”不仅提高了网站页面的原创性，还间接提高了排名网站。
　　通过软件工具直接监控管理查看文章的收发情况，不再需要每天登录网站后台查看当前博主亲测软件是否免费，可直接下载使用！5、网站内部链接要适当、合理。很多站长在建站初期不断给网站添加内链和外链，希望尽快提高网站的排名。事实上，这种做法是非常危险的。
　　适当的内部链接就可以了，不要刻意添加。而新手站长在设置文章锚文本时，不仅堆砌关键词，还随意添加锚文本链接，而且锚文本链接全部加在首页，这样的做法明显违规更新原创
文章的优化规则。一篇文章围绕1-3个关键词，一个关键词内链加一次就可以了，自然而然就加了。不要刻意添加，那样会引起搜索引擎的反感。
　　外链的建设更要慎重。高质量的外链确实可以给网站带来流量和蜘蛛，但是如果一个新站加入过多的外链，搜索引擎会认为你在作弊和优化。如果你不小心添加了低质量的外链很可能会给你的网站带来很大的麻烦
　　看完这篇文章，如果您觉得不错，不妨采集
或发送给需要的朋友和同事。跟着博主每天带你了解各种SEO经验，打通你的二脉！ 查看全部

　　正式推出:使用Peach进行模糊测试从入门到放弃
　　概述
　　本文对模糊测试技术进行总结分析，介绍开源模糊测试框架Peach的结构原理及坑文件编写方法，旨在帮助对模糊测试感兴趣的小伙伴快速上手peach。以工控Modbus协议为例进行实验。文末采集
了本文所用到的工具和相关资料，供大家下载。
　　模糊概念
　　模糊测试（fuzzing）技术是一种安全测试技术。通过构造畸形输入数据，使软件出现崩溃等异常，从而发现软件中存在的安全问题。由于模糊测试技术具有全面遍历所有输入数据、代码覆盖全面、测试自动化、能够有效发现软件安全问题等特点，受到信息安全漏洞分析领域研究人员的广泛欢迎。
　　目前，Fuzzing技术已经成为软件测试和漏洞挖掘领域最有效的手段之一。Fuzzing技术特别适合发现零日漏洞，也是很多黑客或黑帽发现软件漏洞的首选技术。虽然fuzzing不能直接达到入侵的效果，但是fuzzing非常容易发现软件或者系统的漏洞。以此作为深入分析的切入点，更容易找到入侵路径。这就是黑客喜欢模糊测试技术的原因。
　　原则
　　1. Fuzzing技术首先是一种自动化技术，即软件自动执行相对随机的测试用例。由于是计算机软件自动执行，测试效率比人高出几个数量级。例如，一个优秀的测试人员一天最多能执行几十个测试用例，很难达到100个，而Fuzzing工具很容易在几分钟内执行数百个测试用例。
　　2. Fuzzing技术的本质是依靠随机函数产生随机测试用例。随机性意味着不重复、不可预测和意外的输入和结果。
　　3、根据概率论中的“大数定律”，只要我们重复的次数足够多，随机性足够强，就必然会出现概率极低的偶然事件。Fuzzing技术是大数定律的典型应用。足够多的测试用例和随机性，可以让那些隐藏得很深、很难出现的bug不可避免。
　　执行
　　在Fuzzing引擎算法中，主要有两种生成测试用例的方式：
　　1) Mutation-based：基于已知数据样本通过变异生成新的测试用例；
　　2）Generation-based：基于已知协议或接口规范建模生成测试用例；
　　在一般的 Fuzzing 工具中，这两个生成器是结合使用的。基于变异的算法的核心要求是学习现有的数据模型，基于现有的数据和对数据的分析，然后生成随机数据作为测试用例。
　　实施过程
　　基于网络协议的Fuzz测试的实现过程如下：
　　1 获取待测协议的正常数据包
　　2 用变异数据替换数据包的某些部分
　　3 使用数据包发送器向目标应用程序发送数据包
　　4 观察目标应用的反应
　　通常，客户端与被测设备正常交互的报文会被抓包器抓取为正常报文样本进行测试。通过任意方式更改随机数据。例如，可以对整个数据包进行加扰，或者对数据包的某一部分进行替换。无论采用何种方法来变异数据，关键是将大量随机数据放入数据包中，然后将该数据包发送到目标应用程序并观察目标应用程序的行为。
　　常用的fuzz框架
　　在研究网络协议模糊测试时，sulley和peach这两个框架是最常见的Fuzz框架。与sulley相比，peach有以下优点：
　　1、从功能上来说：苏利和桃子的功能是一样的。Peach可以对各种协议和文件进行模糊测试，而sulley只能测试网络协议。
　　2、开发角度：Peach侧重于xml文件的编写，比较容易理解，其余的几乎无法重写；sulley使用python代码编写测试，可以开发一些插件，监控器等，适合深度开发。
　　3、维护方面：sulley目前已经停止维护，peach的相关资料和研究人员也比较多。
　　4、安装部署：sulley配置环境相对繁琐，peach配置环境相对简单。
　　桃子的介绍
　　Peach 是由 Deja vu Security Company 的 Michael Eddington 创建和开发的。是一个符合MIT开源许可证的模糊测试框架。它是第一个全面的开源模糊测试工具，包括进程监控和创建模糊测试器。模糊器的创建是通过 XML 语言实现的。Peach 已经进行了 7 年的主要开发，并发布了 3 个主要版本。最初用Python编写，2004年发布，2007年发布第二版，2013年初发布Peach 3，第三版用C#重写了整个框架。
　　Peach支持文件格式、ActiveX、网络协议、API等的Fuzz测试；Peach Fuzz 的关键是编写 Peach Pit 配置文件。
　　安装部署
　　Windows下使用Peach3需要提前安装Microsoft.NET4和windbg；在 Linux 和 OS X 下，你需要安装 Mono 包。
　　Peach 不是开源软件，而是 MIT 许可证下的免费软件。与 BSD 许可证一样，MIT 许可证对 Peach 的使用和修改没有任何限制。
　　我用的绿色版windows在peach文件夹里收录了peach最新的4个版本的软件包，分别是windows版（x86）、windows版（x64）、oxs版、linux版、python版，各位可以下载使用。
　　建筑学
　　Peach模糊测试工具是一个开源的模糊测试框架，包括数据模型（数据类型、mutator接口等）、状态模型（数据模型接口、状态、动作-输入输出等）、agent（包括本地调试器）如WindowsDebugger和网络监视器如PcapMonitor等），测试引擎（broker接口，状态模型接口，publisher，logger等）
　　Peach 具有以下高级概念：
　　1）数据模型：用来表示输入输出所需的数据结构。可以根据需要构建数据模型。在数据模型中，用户可以设置数据变量，为数据变量指定数据类型，如字符串类型、整型等，还可以设置数据变量的值，指定变量是否执行根据修改器的接口进行修改操作。也可以在数据模型中设置数据块，一个数据块可以收录
多个数据变量。也可以在数据变量之间设置关系，例如类型关系的大小。
　　2）Mutator：包括变异策略，不同的数据类型有不同的变异策略。
　　3）生成器：Peach生成器可以生成字符串数据、整数值数据等简单类型的数据，也可以生成复杂的分层二进制数据，也可以将简单的数据生成器串联起来，生成更复杂数据类型的数据。
　　4）状态模型：在每个测试用例中，Peach根据状态模型，根据用户配置初始化状态机，并维护有限状态机，每个状态包括一个或多个操作。在每个状态下，Peach 状态机按顺序执行每个操作。用户可以为操作设置相应的执行条件。当一个状态下的所有操作都执行完后仍然保持当前状态时，状态机的执行结束。
　　5）代理：在Peach模糊测试过程中，Peach测试引擎与Peach代理通信，监控目标状态并控制其执行。用户必须为Peach agent设置一个Peach监控器，以监控被测程序的状态，进行启动被测程序或停止目标被测程序等执行控制。每次测试迭代或测试子用例执行后，Peach agent都会将Peach monitor监控到的被测目标程序的异常状态信息（如crash）返回给Peach测试引擎。如果被测目标程序正常执行完毕，会返回正常结束标志信息给Peach测试引擎。
　　6）测试引擎：使用Peach解析器解析用户输入的配置文件（一般为pit格式的文件），根据配置文件创建并初始化相应的组件，如初始化状态模型的状态机，以及然后Peach测试引擎进入执行测试用例的主循环。测试引擎中的发布者可以为任何生成器提供透明接口。常见的发布者包括文件发布者或TCP网络发布者。发布者是生成数据的一种传输形式。用户（二次开发者或用户）可以将自己的生成器连接到不同的输出。记录器可以设置日志的路径和文件名，将测试执行过程中的状态信息记录到日志文件中。
　　手动的
　　Peach的测试对象包括几乎所有常见的Fuzz对象，如文件结构、com、网络协议、API等。
　　使用Peach进行fuzzing的主要步骤如下：
　　1.创建模型
　　2.选择/配置发布者
　　
　　3.配置agent/monitor
　　4.配置记录
　　命令参数
　　-1：执行第1次测试。<br />-a：启动Peach代理。不指定”channel”默认为本地代理（默认支持，无需显式启动）；“channel”可以指定为”tcp”远程代理。<br />-c：统计测试用例数。<br />-t：验证Peach Pit xml文件正确性。<br />-p：并行Fuzz。运行Peach的机器总数为M，这是第N个。<br />–debug：调试信息开关。<br />–skipto：指定Fuzz跳过的测试用例数。<br />–range：指定Fuzz的测试用例范围<br />
　　坑文件文件格式
　　Peach 将用于数据定义的文件称为Peach 坑文件。在使用Peach的时候，主要的工作其实就是定义这样一个xml文件来指示Peach测试平台进行测试。桃坑文件基本上总是收录
以下部分：
　　<br /><br /> <br />原始数据结构定义 <br />测试逻辑，状态转换定义，如收到什么样的数据包之后，发出什么样对应的数据包 <br />检测 exception，crash 等 <br />指定将要使用到的 state，agent，publisher 等<br />Fuzzer 执行的进入点<br /><br /><br />1)整个文件被一个大标签 包括。<br /><br />2)文件中的第二级标签包括 Include，DataModel，StateModel，Agent，Test，Run 共 6种。<br /><br />3)Include 包含的外部文件，其中 defaults.xml 和 PeachTypes.xml 是必须的，里边含有Peach的基本方法、类、数据类型等。<br /><br />4)DataModel 用于定义数据结构，此标签下还可以有若干级、若干种下级标签。使用这些子标签可以比较容易的定义数据的类型，大小，各个数据块之间的关系，以及 CRC 校 验和等。还可以定义多个 DataModel，多个 DataModel之间可以有关系也可以没有关系。<br /><br />5)StateModel 用于定义测试的逻辑，实际上相当于一个状态机。下级标签包括 State， 每个 State 中又可以包含若干个 Action 标签。State 表示一个状态，不同的 State 之间可以根 据一些判断条件进行跳转。Action 用于执行打开文件，发送数据包之类的命令。<br /><br />6)Agent 是一个主要功能是用来监测被测目标的反应，如 crash 等。<br /><br />7)Test 这个标签域比较简单，一般只是制定使用哪个 Agent，哪个 StateModel，用什么 方法发数据，有时还会指定使用什么方法加工(变异)数据。<br /><br />8)Run 这个标签域也比较简单，指定当前这次 Fuzz 测试使用哪个 Test。<br />
　　包括配置
　　Include 元素允许将其他坑文件收录
到当前坑文件的名称空间中。引用收录
的 Pit 文件时，使用命名空间前缀后跟冒号的格式。格式为：name:DataModel，如下：
　　属性：
　　Ns——必须的。命名空间前缀。
　　来源——必填。源代码URL，使用“file:”前缀命名文件名。
　　数据模型配置
　　Peach Pit文件收录
至少一个DataModel元素，DataModel描述的数据包括类型信息、关系信息（大小、数量、偏移量）和其他允许模糊器进行智能变异的信息。DataModel 是 Peach 根元素的子元素之一，它通过添加子元素（例如 Number、Blob 或 String）来定义数据块的结构。
　　属性
　　姓名——必填。在引用模型或调试时，友好的 DataModel 名称非常有用。
　　参考 - 可选。引用 DataModel 模板。
　　可变 - 可选，默认为 true。元素是否可变。
　　约束——可选。确定帮助 Peach 确定是否已正确使用数据元素的表达式。
　　子元素
　　块、选择、自定义、标志、标志、数字、填充、字符串、XmlAttribute、XmlElement、关系、修复、转换器、放置
　　一个名为“HelloTide”的数据模型，它收录
一个字符串并输出“Hello Tide！” 看起来像这样：
　　一个 DataModel 可以引用其他 DataModel，并且可以继承具有 ref 属性的子元素。如下：
　　状态模型配置
　　StateModel 重新创建测试协议所需的基本状态机逻辑。它定义了如何向目标发送和接收数据。StateModels 的范围从非常简单到极其复杂。建议从保持状态模型简单开始，然后根据需要扩展它。
　　StateModel收录
一个子元素state，它封装了一个为Peach工作的逻辑单元，然后执行一个大的状态模型。状态由动作组成，每个动作可以执行与单个状态如何封装逻辑相关的任务。
　　Action 元素可以在 StateModel 中执行各种操作。Action 是向 Publisher 发送命令的主要方式，它可以发送输出、接收输入或打开一个连接。动作还可以更改为 StateModel 中的其他状态，在 DataModel 之间移动数据，以及调用代理定义的方法。
　　代理配置
　　代理是可以在本地或远程运行的特殊 Peach 进程。这些进程有一个或多个监视器，可以执行诸如加载调试器、查看内存消耗或检测错误等操作。代理中的监视器可以代表模糊器采集
信息并执行操作。
　　常用的代理包括：本地代理、TCP远程代理、ZeroMQ、REST Json代理，其中前两种使用较多。
　　本地代理
　　Peach 运行时支持进程内本地代理。如果未指定，则这是默认代理类型。配置本地代理如下：
　　TCP 远程代理
　　代理位于本地或远程计算机上的单独进程中，并通过 TCP 远程连接，TCP 是本地运行时支持的一种 RPC 形式。为了使用远程代理，代理进程必须首先运行。
　　代理配置
　　在远程主机上运行 peach.exe -a tcp
　　监控配置
　　Monitor主要有以下几种类型的监视器：windows监视器、OSX监视器、Linux监视器和跨平台监视器。每个平台都有许多类型的监视器。
　　windows监控器包括：Windows Debugger Monitor、cleanup registry monitor、pageheap monitor、PopupWatcher monitor、windowsService monitor等。
　　OSX 监视器包括：CrashWrangler Monitor、CrashReporter Monitor
　　Linux 监视器包括：LinuxCrash
　　
　　跨平台监控包括：canakit中继监控、清理文件夹监控、IpPower9258监控、内存监控、Pcap监控、Ping监控、进程监控、Processkiller监控、保存文件监控、socket监控、ssh监控、ssh下载监控、vmware监控等.
　　官方文档如下：
　　举几个常见的例子供参考。
　　Windows 调试器监视器
　　WindowsDebugger 监视器控制 Windows 调试句柄。主要用于以下用途：进程调试、服务调试、内核调试。
　　必填参数
　　必须参数：<br />Commandline---用逗号分隔的窗口名字。<br />Processname---当找到一个窗口的时候，触发错误，默认为假。<br />Kernelconnectionstring---内核调试的连接字符串。<br />Service---要挂载的windows服务名称。如果停止或者崩溃，服务将会被启动。<br />
　　可选参数
　　Symbolspath---符号表路径或者服务。默认为：“SRV*http://msdl.microsoft.com/download/symbols”<br />Windbgpath---windbg的安装路径。尽量在本地。<br />Noncrystalline---直到从状态模型的匹配调用完成时，debugger才会被挂载。<br />Ignorefirstchanceguardpage---忽略第一个机会机会保护页面错误。这些有时是假阳性或反调试错误。默认为假。<br />Ignoresecondchanceguardpage---忽略第二个机会保护页面错误。这些有时是假阳性或反调试错误。默认为假。<br />Nocpukill---不要使用进程CPU使用率提前终止。默认为假。<br />Faultonearlyexit---如果进程存在，触发错误。默认为假。<br />Waitforexitoncall--如果时间间隔到了，-等待状态模型调用的进程退出和参数故障。<br />Waitforexittimeout---等待退出，timeout值单位为微秒。（-1位无穷大）默认位10000。<br />Restaroneachtest---为每次迭代重启进程。默认为假。<br />
　　其他参数示例
　　CrashWrangler 监视器
　　CrashWangler 监视器将启动一个进程并监视感兴趣的崩溃。该监视器使用 Apple 自己的 CrashWrangler 工具，可以从开发者网站下载。为了使该工具正常运行，必须在每台机器上对其进行编译。
　　范围：
　　Command---要执行的命令。<br />Arguments---命令行参数，可选，默认没有。<br />StartOnCall---状态模型调用的启动命令。可选，默认没有。<br />UseDebugMalloc---使用OSX Debug Malloc（比较慢），可选默认为假。<br />ExecHandler---Crash Wrangler 执行处理程序，可选，默认为exc_handler。<br />ExploitableReads---读a / v被认为是可利用的？可选，默认为假。<br />NoCpuKill---通过CPU使用禁用进程杀死。可选，默认为假。<br />CwLogFile---CrashWrangler记录文件。可选，默认为cw.log。<br />CwLockFile---CrashWrangler锁文件，可选，默认为cw.lock。<br />CwPidFile---CrashWrangler PID文件，可选，默认为cw.pid。<br />
　　Linux崩溃监控器
　　LinuxCrash 监视器使用内核中内置的脚本捕获错误的进程。
　　范围：
　　Executable---目标可执行程序，被用于过滤崩溃，可选的，默认为所有。<br />LogFolder---记录文件的文件夹。可选默认为“/var/peachcrash”。<br />Mono---mono执行=程序所需的运行时的全路径。可选，默认为“/usr/bin/mono”<br />
　　测试配置
　　指定使用哪个Agent、StateModel、Publisher用什么方法发送数据、用什么方法变异数据、日志文件路径等。可以有多个Test。使用 peach 命令行时，指定要运行的测试的名称。如果您没有指定默认运行名称为“Default”的测试。如下所示：
　　属性：
　　Name---必备的，test元素的名字，默认为“Default”。<br />Waittime---每次测试之间的等待时间，默认为0。<br />Faultwaittime---在开始下一次迭代时等待错误的时间，默认为0。<br />controlIneration---我们只需控制迭代的频率，默认为0。<br />
　　有效的子元素：
　　Agent（可选）<br />StateModel（必须）<br />Publisher（必须）<br />Include（可选）<br />Exclude（可选）<br />Strategy（可选）<br />Logger（可选，推荐）<br />
　　例子：
　　记录器配置
　　Peach 有一个可扩展的记录系统，允许用户存储任意数量的记录。默认情况下，Peach 使用单独的文件系统记录器。
　　策略配置
　　策略（mutation strategy）包括：
　　随机：默认情况下，将随机选择最多 6 个元素（可以通过参数 MaxFieldsToMutate 设置）使用随机变异器进行变异。
　　Sequential：Peach 将使用其所有可用的 Mutator 依次改变每个元素。
　　RandomDeterministic：Peach 默认规则。该规则根据Mutators生成的Iterations列表，将pit xml文件中的元素按照相对随机的顺序（由链表中元素的个数决定）进行混淆，因此每个xml文件生成的测试用例的个数和顺序为fixed，从而保证跳转的准确性。
　　Peach3包括元素增删改查、交换、经验值、逐位、双字等Mutators。
　　示例运行
　　根据以上坑参数，做了一个HelloTide的例子，了解坑文件的基本参数配置和结构。
　　HelloTide的坑文件已经上传到github：
　　<br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /><br /> <br /><br /><br />
　　在 cmd 中运行 peach.exe samples\HelloTide.xml。运行后，Peach 会以这个原创
字符串为模板，对大量畸形数据进行变异，包括超长字符串、缺失 NULL 终止符的非法字符串、格式化字符串等。等待可能导致程序错误的字符串，然后一一打印出来。
　　log日志记录如下
　　解决方案:RFID智能手持PDA和标签在资产管理中的应用，有效增强企业竞争力
　　据调查，200人以上的企业缺乏完善的智能化管理系统，将导致固定资产损耗率10-15%，资产闲置率20%，固定资产重复采购率10% . 对企业的经营产生了不好的影响，直接增加了企业的经营成本，造成了资源的浪费。
　　
　　随着企业规模的扩大和人员的增加，固定资产的数量和种类以及存放地点呈线性增长，这就增加了固定资产管理的难度。传统资产管理采用人工纸质记录管理，耗时长。也很费力。要想缩短盘点时间，就得投入大量人力，人工纸质记录很容易出错。为了提高工作效率，使固定资产的日常管理更加顺畅，广州飞智创洋采用RFID技术结合RFID电子标签和RFID智能手持终端PDA，开发出一套RFID固定资产管理系统，使固定资产实现自动化管理和快速盘点，提高设备利用率，
　　RFID技术相当于新一代的自动识别技术。它具有读取数据信息速度快、效率高、自动化程度高、适应性广、能够存储大量数据信息、承载介质非常强大等一系列优点。此外，还可以利用RFID技术对固定资产进行快速、准确的识别和批量盘点，从而达到对固定资产全生命周期进行智能动态跟踪和集中监控的目的，从而为企业提供合理配置。资产。一个有效的依据。
　　
　　在飞扬RFID固定资产管理系统中，首先需要为企业的固定资产贴上RFID电子标签，采用一物一码的管理模式。标签中收录
的资产的所有信息都会随着资产情况的变化而变化。资产信息数据也将及时更新，确保数据的准确性和时效性，实现资产从进货、采购、验收、入库到报废的闭环全生命周期管理；通过RFID智能手持终端PDA，可以批量读取固定资产上的RFID电子标签，然后将数据传输到系统后台，可以对固定资产的入库、提取、盘点等操作进行数据采集,
　　广州飞智创洋（条码扫描枪丨PDA手持终端丨标签打印机丨RFID电子标签-广州飞智创洋）致力于条码、二维码、RFID等技术应用系统及RFID智能手持终端PDA的研发等应用设备，在这些专业领域有着多年的行业经验，得到了客户的高度认可！详情请咨询广州飞智创洋。 查看全部

　　解决方案:【飓风算法】——针对内容采集及站群问题
　　飓风算法3.0【2019-08】
　　——主要针对跨域采集和站群问题
　　范围：涵盖百度搜索下的PC站点、H5站点、智能小程序等
　　处罚：根据违规的严重程度，酌情限制搜索结果的展示
　　1、跨域采集：
　　本站/智能小程序为获取更多流量，发布不属于本站/智能小程序范围的内容。通常，这些内容都是从互联网上采集
而来，内容质量和相关性较低，对用户的搜索价值较低。对于这样的行为搜索，会判断站点/智能小程序的领域关注度不够，会有不同程度的限制。
　　跨域采集主要包括以下两类问题：
　　第一类：主站或首页的内容/标题/关键词/摘要等信息表明该站有明确的领域或行业，但发布的内容与该领域无关，或相关性低。
　　示例问题：食品相关的智能小程序发布足球相关的内容
　　第二类：站点/智能小程序没有明确的领域或行业，内容涉及多个领域或行业，领域模糊，领域集中度低。
　　问题示例：智能小程序内容涉及多个字段
　　
　　2.站群问题：
　　指批量构建多个站点/智能小程序获取搜索流量的行为。站点群中的站点/智能小程序大多质量低下，资源稀缺性低，内容相似度高，甚至重复使用同一个模板，难以满足搜索用户的需求。
　　问题示例：多个智能小程序复用同一个模板，内容重复度高，内容少，内容稀缺度低
　　飓风算法2.0【2018-09】
　　——主要用于采集
网站
　　飓风算法2.0主要打击以下四类不良催收行为：
　　1.采集
痕迹明显
　　从其他站点或公众号等内容生产者那里采集
和传输大量内容。信息不完整，排版混乱，文章可读性差，有明显采集
痕迹，对用户没有增益价值。
　　2.内容拼接，逻辑不连贯
　　
　　有多篇文章拼接在一起，文章逻辑性差，不能满足用户需求，阅读体验差。
　　3、采集内容量大
　　站内采集
的内容很多，站本身的内容生产力极差。
　　4.跨域采集
　　站内大量采集与本站主题无关的内容，领域聚焦性差，恶意获取流量。例如：科技网站采集
了大量的娱乐八卦、社会新闻等。
　　飓风算法1.0【2017-07】
　　—— 严厉打击以不良采集
为主要内容来源的网站
　　百度搜索将从索引库中彻底剔除不良合集链接，为优质原创内容提供更多展示机会，促进搜索生态健康发展。
　　站长建议：
　　优质原创网站为王
　　解决方案:非常彪悍的SEO智能网站体检工具siteguru
　　本文要介绍的SEO检测工具叫做SiteGuru。这个工具有一个非常详细的身体检查。支持15天无信用卡试用（每个网站可检测250页）。付费版本为每月 29 美元。您可以将此工具用于您自己的网站。做一个完整的测试。
　　简单注册后，我们就开始使用这个工具进行测试。可以看到""&gt;SiteGuru提供了5个检查版块：Overview\Content\Technical\Links\Insights，并且支持下载体检报告（不过没用，下载的报告很简单，主要看网页版的内容)
　　1、首先是总结Overview。这一段，我觉得很有意思，可以自动画出网站的框架结构图。
　　2.最重要的部分是内容部分，它提供
　　这五个小版块的检测更吸引人的地方在于，它不仅提供了整体扫描，还支持对单个页面的详细检测。
　　这个工具还提供了比较少见的OG标签检测，全称是OpenGraph tags。是Facebook在2010年F8开发者大会上公布的一种网页元信息（Meta Information）标签协议，属于元标签（Meta tag）的范畴，是为社交分享而生的元标签。
　　
　　OG协议是通过OG标签（OG tags）实现的，OG标签是一种Meta标签，可以用来识别网页类型和元素，从而可以有效地捕捉社交网络上分享的内容，也可以控制我们要呈现的内容。
　　下面是一个 OG 标签的例子。只要看到以og:为前缀的Meta标签，就可以判断该网页支持OG标签。
　　og:类型
　　og:标题
　　og:图像
　　/高质量图像.jpeg” /&gt;
　　og：网址
　　/contact.html" /&gt;
　　og:描述
　　3.Technical版块内容很丰富，堪称google页面速​​度，
　　
　　4. 其次是链接检查，包括坏链接（外链、内链）、内链结构和内链指向
　　内链架
　　内链指向
　　5、然后是网站数据洞察，需要安装GA和Google Search Console，并授权该工具。
　　总的来说，这个工具值得免费使用，不用花钱。点击使用&gt;&gt;
　　文章首发自： 查看全部

　　解决方案:基于 eBPF 的 Kubernetes 问题排查全景图
　　-1-
　　当 Kubernetes 成为事实上的云原生标准时，可观察性挑战随之而来
　　目前，云原生技术以容器技术为基础，通过标准和可扩展的调度、网络、存储和容器运行时接口提供基础设施。同时，使用标准的、可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标准化推动开发和运维关注点分离，进一步提升各领域的规模化和专业化，实现成本、效率和稳定性。全面优化。
　　在这样的技术背景下，越来越多的企业引入云原生技术来开发、运维业务应用。正因为云原生技术带来了越来越复杂的可能性，业务应用才具有微服务众多、多语言开发、多通信协议的鲜明特征。同时，云原生技术本身将复杂度下移，给可观察性带来更多挑战：
　　混沌微服务架构，混杂多语言、多网络协议
　　由于业务架构上的分工，很容易出现大量的服务、调用协议和非常复杂的关系，导致的常见问题包括：
　　下沉的基础设施能力屏蔽了实现细节，更难圈定问题
　　基础设施能力不断下沉，开发与运维重心不断分离。分层之后，实现细节相互屏蔽，数据没有很好的衔接。出现问题后，无法快速判断问题发生在哪一层。开发同学只关心应用是否正常运行，并不关心底层基础设施的细节。出现问题后，需要运维同学配合排查问题。在故障排除过程中，运维同学需要开发同学提供足够的上下游信息，以促进故障排除。否则，
　　所以开发同学和运维同学需要一种共同的语言来提高沟通效率。Kubernetes 的 Label 和 Namespace 等概念非常适合构建上下文信息。
　　多个监控系统，导致监控界面不一致
　　复杂系统的一个严重副作用是监控系统众多。数据链路不关联统一，监控界面体验不一致。很多运维同学可能都有过这样的经历：定位问题时，浏览器打开几十个窗口，在Grafana、控制台、日志等工具之间来回切换，不仅耗时庞大，而且大脑可以处理它。信息有限，问题定位效率低。如果有一个统一的可观察性接口，数据和信息得到有效组织，减少分心和页面切换，提高问题定位的效率，将宝贵的时间投入到业务逻辑的构建中。
　　-2-
　　解决方案和技术方案
　　为了解决上述问题，我们需要采用一种支持多种语言和多种通信协议的技术，并尽可能在产品层面覆盖软件栈端到端的可观察性需求。通过研究，我们提出了一种基于容器接口和底层操作系统，向上关联应用性能监控的可观察性解决思路。
　　在容器、节点运行环境、应用程序和网络的各个维度采集
数据是非常具有挑战性的。云原生社区针对不同的需求提供了cAdvisor、node exporter、kube-state-metics等方法，但仍然不能满足所有需求。不应低估维护许多采集
器的成本。提出的一个想法是，有没有一种对应用无侵入、支持动态扩展的数据采集方案？目前最好的答案是 eBPF。
　　数据采集​​：eBPF 的超能力
　　eBPF相当于在内核中构建了一个执行引擎，通过内核调用将这个程序附加到某个内核事件上，从而监听内核事件。有了事件，我们可以进一步推导协议，过滤掉感兴趣的协议，将事件进一步处理后放入ringbuffer或者eBPF自带的数据结构Map中，供用户态进程读取。用户态进程读取数据后，进一步关联Kubernetes元数据，推送到存储端。这是整体流程。
　　eBPF的超强能力体现在能够订阅各种内核事件，比如文件读写、网络流量等，运行在Kubernetes中的容器或Pod中的所有行为都是通过内核系统调用来实现的。内核知道机器上所有进程中发生的一切，因此内核几乎是可观察性的最佳位置，这就是我们选择 eBPF 的原因。
　　在内核上进行监控还有一个好处就是应用程序不需要改动，也不需要重新编译内核，真正做到了无侵入。当集群中有数十个或数百个应用程序时，非侵入式解决方案将大有帮助。
　　但作为一项新技术，eBPF 存在一些问题，例如安全性和探测性能。为了充分保证内核运行时的安全，eBPF代码有很多限制，比如目前最大栈空间为512，最大指令数为100万条。同时出于性能考虑，eBPF探针控制在1%左右。它的高性能主要体现在内核中对数据的处理，减少了内核态和用户态之间的数据拷贝。简单的说就是在内核中计算数据，然后给用户进程，比如一个Gauge值。过去是将原创
数据复制到用户进程中，然后进行计算。
　　可编程执行引擎非常适合可观察性
　　可观测性工程通过帮助用户更好地了解系统内部状态，消除知识盲点，及时消除系统性风险。eBPF 在可观察性方面有什么能力？
　　以应用异常为例，当发现应用出现异常时，发现在解决问题的过程中缺乏应用级的可观察性。这时候应用的可观察性辅以埋点、测试、上线。具体问题解决了，但往往是治标不治本。下次其他地方出现问题时，需要遵循相同的过程。另外，多语言、多协议使得埋点成本更高。更好的办法是以非侵入式的方式解决，这样需要观察的时候就没有数据了。
　　eBPF 执行引擎可以通过动态加载和执行 eBPF 脚本来采集
可观察性数据。举个具体的例子，假设原来的Kubernetes系统不做进程相关的监控。某天在疯狂占用CPU中发现了一个恶意进程（比如挖矿程序），这时候我们就会发现应该对这种恶意进程的创建进行监控。这时候我们可以通过集成一个开源的流程事件检测库来实现，但这往往需要一个完整的打包、测试、发布的过程，可能需要一个月的时间才能完成所有的工作。
　　相比之下，eBPF 方法效率更高，速度更快。由于eBPF支持动态加载内核监听进程创建的事件，我们可以将eBPF脚本抽象成一个子模块，获取客户端每次只需要加载这个子模块即可。模块中的脚本完成数据采集，然后通过统一的数据通道将数据推送到后端。
　　这样，我们就省去了代码修改、打包、测试、发布的繁琐过程，以非侵入的方式动态实现流程监控的需求。因此，eBPF 的可编程执行引擎非常适合增强可观察性、采集
丰富的内核数据以及连接业务应用程序以方便故障排除。
　　—3—
　　从监控系统到可观察性
　　随着云原生的浪潮，可观察性的概念越来越流行。但是仍然离不开日志、指标、链接这三类可观察领域的数据基石。
　　做过运维或者SRE的同学经常会遇到这样的问题：半夜被拉进应急群，被问为什么数据库不行。没有上下文，他们无法立即抓住问题的核心。我们认为，一个好的可观察性平台应该帮助用户很好地反馈上下文，就像Datadog CEO说的：监控工具不是越实用越好，而是要思考如何在不同的团队和成员之间搭建桥梁，把信息尽可能在同一页面上（以弥合团队之间的差距并将所有内容放在同一页面上）。
　　因此，在可观测平台的产品设计中，需要基于指标、链接、日志等方式集成阿里云的各种云服务。不同背景的工程师理解，从而加快故障排除。如果信息没有有效组织，就会产生理解成本。在信息粒度上，事件-&gt;指标-&gt;链接-&gt;日志，由粗到细整理成一页，方便下钻，不需要多个系统来回跳转。这提供了一致的体验。
　　那么它是如何相关的呢？信息是如何组织的？主要从两个方面：
　　接下来介绍一下Kubernetes监控的核心功能。
　　永恒的黄金指标
　　黄金指标是用于监控系统性能和状态的最小集合。黄金指标有两个好处：一是直接、清晰地表达了系统是否正常对外服务。其次，它可以快速评估对用户的影响或情况的严重性，这可以为 SRE 或研发节省大量时间。想象一下，如果我们把 CPU 使用率作为黄金指标，那么 SRE 或 R&amp;D 会被耗尽，因为 CPU 使用率高可能影响不大。
　　
　　Kubernetes 监控支持这些指标：
　　如下所示：
　　全局视角下的服务拓扑
　　诸葛亮曾说：“不谋大局，不足谋域”。随着当前技术架构和部署架构越来越复杂，问题发生后定位越来越困难，导致MTTR越来越高。另一个影响是冲击面的分析带来了很大的挑战，通常会导致忽略其他。因此，像地图这样的大型拓扑图是非常有必要的。全局拓扑具有以下特点：
　　分布式追踪有助于定位根本原因
　　Protocol Trace 也是非侵入式和语言中立的。如果请求内容中有分布式链接TraceID，可以自动识别，方便进一步下钻链接跟踪。应用层协议的请求和响应信息有助于分析请求内容和返回码，从而知道是哪个接口出了问题。如果想查看代码层级或请求域的详细信息，可以点击Trace ID，向下钻取链接trace分析。
　　开箱即用的警报功能
　　开箱即用的告警模板覆盖各级，无需手动配置告警，将大规模Kubernetes运维经验融入告警模板，精心设计的告警规则加上智能降噪去重，我们可以做一次告警发出，则为有效告警，告警中收录
相关信息，可以快速定位异常实体。告警规则全栈覆盖的好处是可以及时、主动地将高危事件报告给用户。用户可以通过故障排除、故障排除、事后回顾、面向故障的设计等一系列方法，逐步实现更好的系统稳定性。.
　　网络性能监控
　　网络性能问题在 Kubernetes 环境中非常常见。由于TCP底层机制屏蔽了网络传输的复杂性，应用层对其不敏感。这就带来了生产环境丢包率高、重传率高等问题。一定的麻烦。Kubernetes 监控支持 RTT、重传&amp;丢包、TCP 连接信息来表示网络状况。下面以RTT为例，从namespace、node、container、Pod、service、workload等维度来支持网络性能。支持定位以下网络问题：
　　—4—
　　Kubernetes 可观察性全景图
　　有了以上的产品能力，基于阿里巴巴在容器和Kubernetes方面丰富而深入的实践，我们将这些有价值的生产实践总结并转化为产品能力，帮助用户更有效、更快速地定位生产环境问题。您可以通过以下方式使用此故障排除全景图：
　　网络问题
　　网络是Kubernetes中最难也是最常见的问题，因为以下原因让我们很难定位到生产环境中的网络问题：
　　Kubernetes环境中的网络问题如下：
　　网络问题千千万万，但不变的是网络有它的“黄金指标”来指示其是否正常运行：
　　下面的示例演示了网络问题导致的缓慢调用。从网关的角度来看，发生了缓慢的调用。查看拓扑，发现下游产品的RT比较高，但是产品本身的黄金指标说明产品本身的服务没有问题。进一步查看两者之间的网络状态，发现RTT和retransmission都比较高，说明网络性能变差了，导致整体网络传输变慢。TCP重传机制隐藏了这个事实，应用层无法感知，日志也无法揭示问题所在。这时，网络的黄金指标有助于问题的定界，从而加快排查问题的速度。
　　节点问题
　　Kubernetes 做了很多工作来确保提供工作负载和服务的节点尽可能正常。节点控制器 7x24 小时检查节点的状态。发现影响节点正常运行的问题后，将节点设置为NotReady或不可调度。通过 kubelet 将业务 Pod 驱逐出问题节点是 Kubernetes 的第一道防线。
　　第二道防线是云厂商针对高频节点异常场景设计的节点自愈组件，比如阿里云的节点修复器：发现问题节点后，会进行引流和换机，从而自动保证业务的正常运行。即便如此，节点在长期使用过程中难免会出现各种奇怪的问题，定位起来费时费力。常见问题类别和级别：
　　类别
　　问题
　　等级
　　节点状态
　　未读/不可安排
　　批判的
　　内核死锁，恐慌
　　批判的
　　网络问题
　　批判的
　　在容器运行时挂起或挂起
　　批判的
　　资源使用
　　CPU 和内存已满
　　
　　警告
　　全内存
　　批判的
　　系统、镜像盘满
　　警告
　　磁盘 IO 高
　　批判的
　　性能问题
　　高负载
　　警告
　　网卡丢包
　　警告
　　控制问题
　　逐出、耗尽超时或失败
　　警告
　　亲和性和反亲和性配置问题
　　警告
　　针对这些复杂的问题，总结如下故障处理流程图：
　　以一个完整的CPU为例：
　　1、节点状态OK，CPU占用率超过90%。
　　2、查看对应CPU的三元组：使用率、TopN、时序图。第一，各核心使用率高，导致整体CPU使用率高；接下来，我们自然要知道到底是谁在疯狂使用CPU。从 TopN 榜单来看，有一个 Pod 的 CPU 使用率是一枝独秀；最后，我们必须确认 CPU 激增是何时开始的。
　　服务响应慢
　　服务响应较多，场景可能原因包括代码设计问题、网络问题、资源竞争问题、依赖服务慢等原因。在复杂的 Kubernetes 环境中，定位慢调用有两种方式：一是应用本身是否慢；第二，下游或网络是否慢；最后，检查资源使用情况。如下图所示，Kubernetes监控从横向和纵向分析服务性能：
　　下面是一个慢SQL查询的例子（如下图所示）。在此示例中，网关调用产品服务。产品服务依赖MySQL服务。一步步查看链接上的黄金指标，最终发现该产品执行了一条特别复杂的SQL，并关联了多张表，导致MySQL服务响应缓慢。MySQL 协议基于 TCP。我们的eBPF探针识别到MySQL协议后，将MySQL协议的内容进行组装还原，可以采集
到任何语言执行的SQL语句。
　　第二个例子是应用程序本身运行缓慢的例子。这时候自然要问是哪个步骤，哪个函数导致的慢。ARMS应用监控支持的火焰图通过周期性采样CPU时间帮助快速定位代码（如下图）。水平问题。
　　应用程序/Pod 状态问题
　　Pod负责管理容器，容器是真正执行业务逻辑的载体。同时，Pod是Kubernetes调度的最小单元，因此Pod同时具有业务和基础设施的复杂性，需要结合日志、链路、系统指标、下游服务指标来看待。Pod流量问题是生产环境中的高频问题，比如数据库流量突然变大。当环境中有数万个 Pod 时，要排查流量主要来自哪个 Pod 尤其困难。
　　接下来看一个典型案例：在发布过程中，下游服务灰度了一个Pod，由于代码原因导致Pod响应很慢，导致上游超时。Pod级别的可观察性之所以成为可能，是因为我们使用ebpf技术来采集
Pod流量和黄金指标，所以我们可以很方便地查看Pod与Pods、Pod与服务、Pod与外部流量。
　　—5—
　　总结
　　使用eBPF无创采集多语言多网络协议的黄金指标/网络指标/Trace，并通过关联Kubernetes对象、应用、云服务等各种上下文，在需要进一步钻探时提供专业的监控工具（如as flame graph），实现了Kubernetes环境下的一站式可观测平台。
　　如果您在搭建云原生监控的过程中遇到以下问题，欢迎您毫不犹豫的联系我们一起探讨：
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　　解读:爆文内容生产路径分析
　　1.序言
　　自媒体引流怎么做？
　　这个话题并不新鲜。很多网友都知道，自媒体流失的本质是内容流失：“你的内容有没有吸引力，能不能给读者提供更高的价值？”
　　自媒体内容分为原创和伪原创。无论是原创内容还是伪原创内容都可以打开流量采集的窗口。
　　现实情况是，一些公司只生产原创内容，而忽略了伪原创内容的生产。
　　在制作伪原创内容的时候，效果不错的时候，小伙伴一个月可以增加2000左右的流量。
　　渠道部门制作仿冒原创内容，成本低，可批量复制，操作方便；
　　市场上优秀的内容制作者并不多，这也缓解了企业招聘原创人才的压力。
　　因此，对于自媒体内容生产，打造品牌、打造渠道是企业扩大流量的最佳选择。
　　01
　　内容生产运营路径？
　　在上一节中，我们讨论了频道制作伪原创内容的必要性。
　　接下来说一下伪原创内容生产的运营路径。
　　渠道部门合作伙伴生产伪原创内容的主要运营路径是梳理运营逻辑、生产发布内容、监控数据指标、审核优化总结。
　　从这条运营路径来看，渠道人员必须具备平台规则分析、内容选题、内容生产、数据分析等综合能力。
　　
　　1）理清运行逻辑
　　①平台操作流程
　　为了更有效地达到引流的目的，账号运营者首先要了解不同平台的运营规则，以及如何合理投放引流广告。
　　每个平台都有自己的用户规则。注册账号时，一定要认真阅读平台规则，认真学习。
　　②排水广告
　　每个平台都有自己的用户规则。注册账号时，一定要认真阅读平台规则，认真学习。
　　例如，可以在文中或文末嵌入软文，但要避免影响用户的阅读和体验。
　　2）内容生产路径
　　做好以上基础工作，就要开始内容制作的准备工作了。
　　内容制作主要有四个步骤：确定方向、选择标题、制作内容框、填充内容。
　　①方向
　　在方向上，时刻考虑你的产品吸引精准流量。具体逻辑是：大领域、小领域、垂直领域。例如：音乐唱歌发声。
　　②选择标题
　　关于标题，首先寻找主要关键词，然后是长尾（相关）关键词。
　　对于伪原创内容，最简单的方法就是在网站上搜索排名靠前的标题，将这些标题的关键词进行分解。也可以在百度指数的需求图中选择人气高、搜索量大的主关键词。
　　最后，要将这些元素组合成一个流畅的句子，标题必须要有吸引力，这样你的用户才有点击阅读的欲望。
　　比如我们围绕唱歌拆解了关键词，比如发声唱法，坏习惯，变化，常用名，3分钟，呼吸。
　　
　　最后形成一个话题：改掉用嗓子唱歌的坏习惯，唱得快，3分钟学会用音。
　　③ 制作内容框架
　　内容整体结构：故事开场解决方案强化广告背书（先导补充）。
　　故事的开头：通过感官占领、恐惧诉求、认知对比、使用场景、用户感言等，激发用户学习或解决问题的欲望。
　　解决方案：给用户详细的解决问题的路径，你的学习过程或者你解决问题的具体路径和经验。
　　强化认可：通过权限传递和事实证明，你的解决方案赢得了用户的信任，加深了用户的信任，解决了用户的顾虑，
　　Advertisement 广告：通过礼物/商品推荐，引导用户加微信。
　　提示：故事可以来回切换。每篇文章至少插入三张图片。图片高清美观，用户可以继续阅读。同时，插入图片可以减少平台对伪原创内容的监控。
　　④ 填写内容
　　对于内容填写，对其他内容做了一些修改，重新组织了语言，降低了被平台查的风险。
　　3）内容分发
　　内容制作完成后，还要对内容进行再确认，然后选择各个要发布的平台进行发布。
　　4）数据指示系统
　　最后，我们需要回顾一下我们发布的内容：“发布的文章是否能吸引用户阅读并加到精准用户”，然后逐步优化迭代。
　　有五个重要指标来评估我们写作内容的有效性：
　　平台推荐量：确定平台对这篇文章的喜欢程度。 查看全部

　　解读:公众号文章采集器的规则都有哪些？
　　公众号文章采集
者有什么规则？
　　操作新潮
　　2020-04-26 10:43
　　现在公众号越来越多，所以朋友们经常会看到文章推文的介绍，所以今天就给大家详细说说公众号文章采集
者的规则，希望对大家有所帮助。
　　打开网易新闻查看精彩图片
　　公众号文章采集
规则
　　
　　1. 拓途数据
　　24*7高效稳定采集，结合API，可与内部系统无缝对接，定时同步抓取数据。
　　2、智能采集
　　提供多种网页采集策略和配套资源，帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
　　3.全网适用
　　看到就采集
，无论是文字图片还是贴吧论坛，支持所有业务渠道的爬虫，满足各种采集
需求。
　　4.海量模板
　　内置数百个网站数据源，全面覆盖多个行业，只需简单设置即可快速准确获取数据。
　　
　　5. 易于使用
　　无需学习爬虫编程技术，简单三步即可轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库。
　　6.稳定高效
　　以分布式云集群服务器和多用户协同管理平台为支撑，灵活调度任务，平滑爬取海量数据。
　　7.视觉点击，简单易用
　　流程图模式：根据软件提示点击页面即可，完全符合人们浏览网页的思维方式，简单的几步即可生成复杂的采集规则。结合智能识别算法，可以轻松采集
来自任何网页的数据。公众号文章采集器具有智能采集、简单易用、稳定高效等特点。
　　打开网易新闻查看精彩图片
　　分享文章:导出微信公众号的文章和图片，我只用3秒！
　　新媒体经理
　　我的工作需要经常和微信公众号打交道，我逐渐发现至少会遇到两个问题：
　　问题一：喜欢的公众号文章太多，但是微信本身的采集
功能不太好用。如何导出微信公众号的文章进行分类采集
？
　　问题二：工作中需要将微信公众号的文章发布到其他媒体平台，但由于微信文章中有防盗链接，如果转载，必须将文章中的图片一一保存. 有什么好的方法可以让图片瞬间变大吗？批量导出呢？
　　这两个问题经常被问到。在做了一些研究之后，我发现了一些不起作用的解决方法！
　　【如何导出微信公众号文章】
　　至于如何导出微信公众号文章，我目前只掌握手动导出文章的方法一篇一篇。如果你有批量导出的方法，可以在文章下方评论。
　　先说说如何手动导出文章。
　　方法一：保存成长图形
　　▼操作方法：
　　①复制微信文章链接，然后粘贴到浏览器打开，或者选择用搜狗微信打开。
　　②打开文章后，等待文章中的所有图片都缓冲完毕，然后使用快捷键ctrl+M保存正在生长的图片。
　　只需两个简单的步骤，一篇微信文章就可以变成一张图片。您可以将图片保存在电脑或手机上，随时查看。
　　方法 2：导出为 PDF
　　▼操作方法：
　　①我们还是选择一篇微信文章，在浏览器中打开。任何浏览器都可以，我们以360浏览器为例。
　　②我们在浏览器中找到“文件→打印”选项。或者快捷键ctrl+P直接打印。
　　
　　③ 进入打印页面后，我们将目标打印机改为“另存为pdf”，然后导出。
　　简单三步，即可将微信文章导出为pdf。
　　方法三：使用有道云笔记工具
　　这种方法与前两种方法略有不同。前两种方法侧重于快速导出，而第三种方法侧重于采集
和分类，有助于回头看时理清思路。
　　▼操作方法：
　　①关注有道云笔记官网微信，然后选择绑定账号。
　　② 绑定后，点击喜欢的文章，然后发送到有道云记微信号，会提示保存成功。
　　③登录有道云笔记手机端，整理文件夹，移动到你的分类文件夹。（移动方式：点击文章所在位置移动。）
　　以上三种方法是我尝试过的比较好的方法。但从提高认知和反复研究的角度来看，有道云笔记可能更好一些。如果你想随身携带并打印在纸上，图片或pdf更合适。
　　【如何导出微信公众号图片】
　　导出微信公众号图片真的是批量的，真的只需要……3秒，快点。
　　第一种方法：360浏览器全屏查看图片
　　▼操作方法：
　　在360浏览器中选择打开一篇微信文章，看到地址栏后面一共XX张大图字样。选择打开大图。进入全屏查看图片后，选择保存为例程。
　　
　　（浏览器页面一栏共显示6张图片）
　　（选择另存为一组）
　　（所有图片可一键保存）
　　这种方法简单方便，但适合适合360浏览器的小伙伴。
　　第二种方法：word dump
　　▼操作方法：
　　① 在IE浏览器中选择打开一篇微信文章，将文章内容复制到word中。这时候，文章连同图片一起被复制了。
　　②选择将word文章另存为网页文件。这时候文章的所有图片都会保存在文件夹中。
　　这种方法相对第一种要复杂一些，但是比手动一个一个的复制要简单的多！
　　以上批量导出微信公众号文章和图片的方法是我亲测最简单快捷的方法。如果还有其他更好的方法，欢迎在文章下方评论~
　　＃结尾＃ 查看全部

　　解决方案:【重磅】33款可用来抓数据的开源爬虫软件工具
　　这个项目还很不成熟，但是功能已经基本完成了。要求用户熟悉 XML 和正则表达式。目前这个工具可以抓取各种论坛，贴吧，各种CMS系统。Discuz!、phpbb、论坛和博客等文章可以通过此工具轻松抓取。抓取定义完全采用 XML 格式，适合 Java 开发人员。
　　指示：
　　下载右边的.war包，导入eclipse，
　　使用 WebContent/sql 下的 wcc.sql 文件创建示例数据库，
　　修改src包下wcc.core的dbConfig.txt，将用户名和密码设置为自己的mysql用户名和密码。
　　然后运行SystemCore，运行时会在控制台，不带参数会执行默认的example.xml配置文件，有参数时name为配置文件名。
　　系统自带3个例子，baidu.xml抓取百度知乎，example.xml抓取我的javaeye博客，bbs.xml抓取一个discuz论坛内容。
　　特点：通过 XML 配置文件高度可定制和可扩展
　　12. 蜘蛛侠
　　Spiderman是一款基于微内核+插件架构的网络蜘蛛。它的目标是通过简单的方式将复杂的目标网页信息捕获并解析为它需要的业务数据。
　　如何使用？
　　首先，确定你的目标网站和目标网页（就是你要获取数据的某类网页，比如网易新闻的新闻页面）
　　然后，打开目标页面，分析页面的HTML结构，得到想要的数据的XPath。请参阅下文了解如何获取 XPath。
　　最后在一个xml配置文件中填入参数，运行Spiderman！
　　特点：灵活，扩展性强，微内核+插件架构，通过简单配置即可完成数据抓取，无需编写一行代码
　　13. 网页魔术
　　webmagic是一款无需配置，方便二次开发的爬虫框架。它提供简单灵活的API，只需少量代码即可实现爬虫。
　　webmagic采用完全模块化设计，功能覆盖爬虫全生命周期（链接提取、页面下载、内容提取、持久化），支持多线程爬取、分布式爬取，支持自动重试、自定义UA/Cookies等功能.
　　Webmagic 收录
强大的页面提取功能。开发者可以方便地使用css选择器、xpath和正则表达式提取链接和内容，支持多个选择器链调用。
　　使用 webmagic 的文档：
　　查看源代码：
　　特点：功能覆盖整个爬虫生命周期，使用XPath和正则表达式提取链接和内容。
　　备注：这是一款国产开源软件，黄奕华贡献
　　14. 网络收获
　　Web-Harvest 是一个 Java 开源的 Web 数据提取工具。它可以采集
指定的网页并从这些网页中提取有用的数据。Web-Harvest主要使用XSLT、XQuery、正则表达式等技术实现对text/xml的操作。
　　实现原理是利用httpclient根据预定义的配置文件获取页面的所有内容（httpclient的内容在本博客的一些文章中已有介绍），然后利用XPath、XQuery、正则表达式等技术进行实现 text/xml 内容过滤操作，选择准确的数据。近两年流行的垂直搜索（如：酷讯等）也是采用类似原理实现的。对于Web-Harvest应用来说，关键是理解和定义配置文件，另一个是考虑如何处理数据的Java代码。当然，在爬虫启动之前，也可以在配置文件中填充Java变量，实现动态配置。
　　特点：使用XSLT、XQuery、正则表达式等技术实现对Text或XML的操作，具有可视化界面
　　15. 网络狮身人面像
　　WebSPHINX 是 Java 类包和网络爬虫的交互式开发环境。网络爬虫（也称为机器人或蜘蛛）是可以自动浏览和处理网页的程序。WebSPHINX 由两部分组成：爬虫工作平台和WebSPHINX 类包。
　　授权协议：Apache
　　开发语言：Java
　　特点：由两部分组成：爬虫工作平台和WebSPHINX类包
　　16. 雅西
　　YaCy 是一个基于 p2p 的分布式网络搜索引擎。它也是一个Http缓存代理服务器。该项目是一种构建基于 p2p 的网络索引网络的新方法。它可以搜索你自己的或者全局的索引，或者爬取你自己的网页或者开始分布式爬取等。
　　特点：基于P2P的分布式网络搜索引擎
　　Python 爬虫 17、QuickRecon
　　QuickRecon 是一个简单的信息采集
工具，可帮助您查找子域名、执行区域传输、采集
电子邮件地址、使用微格式查找关系等。QuickRecon 是用 python 编写的，同时支持 linux 和 windows 操作系统。
　　功能：查找子域名、采集
电子邮件地址和寻找人际关系
　　18. 铁轨炮
　　这是一个非常简单易用的刮板。一个简单实用高效的python网络爬虫爬虫模块，支持爬取javascript渲染的页面
　　特点：简单、轻量、高效的网络爬虫框架
　　
　　备注：本软件也有中文打开
　　github 下载：#readme
　　19. 碎片化
　　Scrapy是一套基于Twisted的异步处理框架和纯python实现的爬虫框架。用户只需要自定义开发几个模块就可以轻松实现一个爬虫，用来抓取网页内容和各种图片，非常方便~
　　源代码：
　　特点：基于Twisted的异步处理框架，文档齐全
　　C++爬虫20、hispider
　　HiSpider 是一种快速且高性能的爬虫，具有很高的速度
　　严格来说只能是蜘蛛系统的框架，并没有具体的要求。目前只能提取URL，URL去重，异步DNS解析，队列任务，支持N机分布式下载，支持网站定向下载（需要配置hispiderd.ini白名单）。
　　特点及用途：
　　工作过程：
　　许可协议：BSD
　　开发语言：C/C++
　　操作系统：Linux
　　特点：支持多机分布式下载，支持网站定向下载
　　21.拉宾
　　larbin 是由法国青年Sébastien Ailleret 独立开发的开源网络爬虫/网络蜘蛛。larbin的目的是为了能够跟踪页面的url进行扩展爬取，最终为搜索引擎提供广泛的数据源。Larbin 只是一个爬虫，也就是说，larbin 只爬取网页，由用户来做解析。另外larbin也没有提供如何在数据库中存储和创建索引。一个简单的 larbin 爬虫每天可以抓取 500 万个网页。
　　使用larbin，我们可以轻松获取/确定单个网站的所有链接，甚至镜像一个网站；我们也可以用它来创建一个url列表组，比如对所有网页进行url retrive后，获取xml链接。或 mp3，或定制的 larbin，可用作搜索引擎的信息来源。
　　特点：高性能爬虫软件，只负责爬取不负责分析
　　22.美沙机器人
　　Methabot 是一款针对 WEB、FTP 和本地文件系统的速度优化和高度可配置的爬虫软件。
　　特点：针对速度进行了优化，可以抓取WEB、FTP和本地文件系统
　　源代码：
　　C#爬虫23、NWebCrawler
　　NWebCrawler 是一个开源的、C# 开发的网络爬虫程序。
　　特征：
　　许可协议：GPLv2
　　开发语言：C#
　　操作系统：视窗
　　项目主页：
　　特点：统计信息，执行过程可视化
　　24.西诺勒
　　国内第一款微博数据爬虫程序！原名“新浪微博爬虫”。
　　登录后，可以指定用户为切入点，以用户的关注、粉丝为线索，顺着网络关系采集
用户的基本信息、微博数据、评论数据。
　　本应用所获取的数据可作为科学研究、新浪微博相关研发等方面的数据支持，但请勿用于商业用途。应用程序基于.NET2.0框架，需要SQL SERVER作为后台数据库，提供SQL Server的数据库脚本文件。
　　另外由于新浪微博API的限制，爬取到的数据可能不完整（比如获取粉丝数限制，获取微博条数限制等）。
　　本程序版权归作者所有。您可以自由地：复制、分发、展示和表演当前作品，以及制作衍生作品。您不得将当前作品用于商业目的。
　　5.x 版本已经发布！本版本共有6个后台工作线程：爬取用户基本信息机器人、爬取用户关系机器人、爬取用户标签机器人、爬取微博内容机器人、爬取微博评论机器人、调整请求机器人的频率。性能更高！最大限度地发挥爬虫的潜力！从目前的测试结果来看，个人使用已经足够了。
　　这个程序的特点：
　　6个后台工作线程，最大限度地发挥爬虫的性能潜力！
　　界面提供参数设置，灵活方便
　　抛弃app.config配置文件，自行实现配置信息的加密存储，保护数据库账号信息
　　自动调整请求频率，防止超限，也避免速度变慢降低效率
　　任意控制爬虫，可以随时暂停、继续、停止爬虫
　　
　　良好的用户体验
　　许可协议：GPLv3
　　开发语言：C#.NET
　　操作系统：视窗
　　25.蜘蛛网
　　Spidernet是一个以递归树为模型的多线程网络爬虫程序，支持获取text/html资源。可以设置爬取深度，限制最大下载字节数，支持gzip解码，支持gbk(gb2312)和utf8编码资源；存储在sqlite数据文件中。
　　源码中的TODO:标签描述了未完成的功能，希望提交你的代码。
　　源代码：
　　特点：一个以递归树为模型的多线程网络爬虫程序，支持GBK（gb2312）和utf8编码的资源，使用sqlite存储数据
　　26. 网络爬虫
　　mart and Simple Web Crawler 是一个网络爬虫框架。集成的 Lucene 支持。爬虫可以从单个链接或链接数组开始，提供两种遍历模式：最大迭代次数和最大深度。可以设置过滤器来限制爬回的链接。默认情况下，提供了三个过滤器：ServerFilter、BeginningPathFilter 和 RegularExpressionFilter。这三个过滤器可以与 AND、OR 和 NOT 结合使用。可以在解析过程中或页面加载前后添加监听器。介绍内容来自Open-Open
　　特点：多线程，支持抓取PDF/DOC/EXCEL等文档源
　　27.网络矿工
　　网站数据采集
软件网络矿工采集
器（原soukey picking）
　　Soukey picking网站数据采集软件是一款基于.Net平台的开源软件，也是目前同类网站数据采集软件中唯一一款开源的软件。Soukey虽然选择了开源，但并不影响软件功能的提供，甚至比一些商业软件还要丰富。
　　特点：功能丰富，不输商业软件
　　PHP爬虫28、OpenWebSpider
　　OpenWebSpider是一个开源的多线程Web Spider（robot：机器人，crawler：爬虫）和一个收录
许多有趣功能的搜索引擎。
　　特点：具有许多有趣功能的开源多线程网络爬虫
　　29. PhpDig
　　PhpDig 是一个用 PHP 开发的网络爬虫和搜索引擎。通过索引动态和静态页面来构建词汇表。当搜索查询时，它会以一定的排序顺序显示收录
关键字的搜索结果页面。PhpDig 包括一个模板系统，可以索引 PDF、Word、Excel 和 PowerPoint 文档。PHPdig适用于更专业、更深入的个性化搜索引擎，用它来构建某个领域的垂直搜索引擎是最佳选择。
　　演示：
　　特点：具有采集
网页内容和提交表单的功能
　　30.想想
　　ThinkUp 是一个社交媒体透视引擎，可以采集
twitter 和 facebook 等社交网络数据。一种交互式分析工具，可从个人社交网络帐户采集
数据，对其进行存档和处理，并将数据绘制成图表以便更直观地查看。
　　源代码：
　　特点：社交媒体透视引擎，采集Twitter、Facebook等社交网络数据，可进行交互分析，并以可视化形式展示结果
　　31.微购
　　微购社交购物系统是一款基于ThinkPHP框架开发的开源购物分享系统。同时也是一套开源的淘宝建站程序，供站长使用。整合了淘宝、天猫、淘宝等300多家网站。首页商品数据采集界面为广大淘宝站长提供傻瓜式淘客建站服务。懂HTML的可以制作程序模板，免费开放下载。是广大淘宝站长的首选。
　　演示网址：
　　许可协议：GPL
　　开发语言：PHP
　　操作系统：跨平台
　　ErLang 爬虫 32、Ebot
　　Ebot 是一种使用 ErLang 语言开发的可扩展的分布式网络爬虫。URL 存储在数据库中，可以通过 RESTful HTTP 请求进行查询。
　　源代码：
　　项目主页：
　　特点：可扩展的分布式网络爬虫
　　Ruby 爬虫 33、Spidr
　　Spidr是一个Ruby网络爬虫库，可以完整的爬取整个网站，多个网站，一个链接到本地​​。
　　特点：一个或多个网站和某个链接可以在本地完全爬取
　　解决方案:企业名录采集软件用哪个？
　　比如我要采集加工企业，只需要在采集功能中选择加工企业的行业类别，点击采集就可以采集到所有的企业信息。
　　此外，还可以通过地图采集等类似B2B网站采集
企业信息（基本全覆盖）。以高德地图为例，只需要进入区域+加工公司，即可实现地图采集采集常州市。加工公司为例：
　　
　　一键匹配采集企业信息，解决企业数据不足问题
　　只要选择要查找的企业类型，即可一键获取企业名称、联系方式等重要信息，并且由于实时更新，只要有新的企业信息产生，您就可以立即获取
　　
　　有效：
　　可以用很多地图去搜索，信息真的很全面，数据也很准确，很实时
　　功能全面，速度快。可以根据各行各业的关键字搜索信息。去重功能很好很方便。
　　很好用，而且资源很全，各种地方都有 查看全部

　　解决方案:import.io 算法原理是怎样的？
　　最近也在研究这个产品。import.io分为4个产品，magic、extractor、crawler、connector。后三者都是基于app的，magic提供的web界面。据他介绍，最适合抓取列表数据。精度感觉不错，就是不知道抓取的字段是什么选择原则，反正不是所有字段。另外，magic不适合做情报采集
和数据挖掘：爬虫遵循robots.txt的规则，所以不会爬很多网页。例如，他不能采集
微博数据用于消费群体研究。
　　
　　我是 GooSeeker 软件的开发人员之一。该软件的功能与import.io几乎相同。根据我的猜测，Magic利用了用户采集
后三个软件工具采集
的网页的行为。它为什么要抢这些领域？而不是那几个，很可能是有人爬取了这些字段。这和GooSeeker的网页标注原理类似。大家标记完网页内容后，其他人就可以分享了。这些注释是自动派生的。
　　
　　作为App的最后三款软件，一个突出的特点是用户最多需要输入5个样例页面，程序才能根据这些样例页面计算出抓取内容的定位规则。爬虫类产品主要是对网页进行深度和广度的遍历，类似于搜索引擎的网络爬虫。connector主要是模仿人的浏览行为来做一些模拟的点击、选择等，这在web自动化工具中很常见。这两款产品对应的GooSeeker产品功能是爬虫路线规划和连续动作定义。
　　解决方案:优化类的文章应该怎么采集
　　
　　浅谈伪原创文章如何收录
　　
　　网站的核心竞争力——流量。流量从哪里来？主要来源于搜索引擎的高成本。做seo，在建站初期最重要的就是网站的内容。可能网站没有数据，需要填写一些数据，通过这种方式采集
一些信息，可以增加网站的信息量。也会对网站收录产生一定的影响。根据我的经验，采集站可以带来流量。大多数采集站的流量都在几百个IP以内。我朋友的网站有几千万条信息，百度有几百万条记录，每天IP不到1000个。这样做的原因是采集站的权重普遍偏低。就算有采集
量，它不会带来多少流量。网站的内容一旦建好，自然会受到搜索引擎的青睐。百度更注重文章的原创性。我们目前的招标信息均来自其他网站，非原创。那么我们可以做些什么来改进这些采集
到的信息的采集
呢？降低与其他网站的相似度。添加一些干扰。1、标题修改的投标信息量不会太大，建议手动修改投标信息的标题。2、招标信息的展示页和信息栏页的内容布局，结合评论的调用，选择每条招标信息的核心关键词，让相似的信息可以互相调用等，以达到网站的独特性。虽然我们的文章都是收录的，但是如果我们把它们伪装得好一些，我们就可以更容易地骗过百度蜘蛛，让它们被收录。3.在内容末尾添加一段版权声明。整理自己的语言，不要从网上复制 查看全部

　　解决方案:网站采集工具有哪些（网站采集器哪个好用）
　　目录：
　　1. 哪个网站采集软件好用？
　　市面上有很多采集工具，比如SEO、优采云
、优采云
等，那么众多的采集工具我们该如何选择和使用呢？首先，如果你建立一个网站，你必须不断地完善内容，那么问题就来了，每天更新网站内容已经成为网站可持续发展的一部分。
　　2.网站采集工具
　　这是一个严重的问题，所以我们将使用采集
功能。从互联网开始，我们知道搜索引擎一直提倡内容优质、原创的网站会获得更好的排名，但是我们经常看到，有些网站即使没有原创内容，也有可能上面的内容是内容复制的转账，采集
，但还是能得到不错的排名，所以还是可以做的。
　　3、网络数据采集的工具有哪些？
　　但一定要注意采集站项目目标的选择。我们需要了解我们想要做什么站。所以，我们在开始采集内容之前，首先要定位到我们想用这个网站做什么，而不是简单的漫无目的的采集，一定要细化采集。
　　
　　4.网页采集器哪个好
　　SEO万能文章采集功能，只需输入关键词即可采集各类网页和新闻，也可采集指定列表页（栏目页）的文章： 1、依托SEO独有的万能文本识别智能算法，可实现任意准确率自动提取网页文本超过96%。
　　5、采集
网站信息的软件
　　2、只需输入关键词，即可收录各大搜索引擎的网页；批量关键词可自动采集 3.指定网站栏目列表下的所有文章均可针对性采集（如经验、贴吧），智能匹配，无需编写复杂的规则 4.文章翻译功能，可以将采集
的文章翻译成英文再翻译回中文，实现伪原创翻译，支持谷歌和有道翻译。
　　6.什么是采集工具
　　5.市面上最简单最智能的文章采集
器，关键是免费！自由的！自由的！
　　7. 采集
数据的工具有哪些？
　　
　　其原理是基于高精度文本识别算法的互联网文章采集支持根据关键词采集各大搜索引擎的新闻和网页，也支持采集指定网站栏目下的所有文章。基于SEO自主研发的文本识别智能算法，能够从互联网纷繁复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。
　　8.易于使用的采集
器
　　文本识别有“Standard”、“Strict”和“Precise Label”3种算法，其中“Standard”和“Strict”为自动模式，可以适应大部分网页的文本提取，而“Precise Label” " 只需要指定文本标签头，如"
　　》，可以提取所有网页的文字 关键词 目前支持的搜索引擎有： 9. 网站采集软件
　　市面上主流常见的搜索引擎都支持内置的文章翻译功能，也就是说可以将文章从一种语言如中文转成另一种语言如英文，再由英文转成中文进行文章收录+批量处理伪原创+批量自动发布到各种大CMS可以满足广大站长朋友对各领域专题文章的需求。
　　10.采集
网址软件
　　、网站建设要求、网站内容管理要求。
　　主题测试文章，仅供测试使用。发布者：SEO，转载请注明出处：
　　解决方案:《伪原创文章生成器》软件优势
　　伪原创文章生成器是一款让用户在这里生成文章的软件。它的整个操作过程非常简单。你只需要在软件里面输入更多的关键词就可以帮你生成原创文章，而且他还划分了各种文章类型，让你在这里快速搜索。
　　“伪原创文章生成器”软件的优势：
　　1.所有用户都可以满足自己的需求，还可以让您使用不同的编辑服务。
　　
　　2.在这里生成文章后，可以直接一键复制所有内容。
　　3、为您带来的所有功能都是免费的，可以让用户感觉更方便，节省更多的时间。
　　“伪原创文章生成器”功能介绍：
　　1.用户可以在这里直接自定义各种主题，也可以让你进行编辑操作。
　　
　　2.无论是排版还是标注等，都能让您满意，操作非常简单。
　　3.这里可以直接输入自己感兴趣的内容，不会出现句子不流畅的情况。
　　《伪原创文章生成器》软件评测：
　　本软件为您带来的整体设计非常精美，实用性也很强，可以让您在很多不同的范围内使用。您不仅可以查看相关版面，还可以让您随时随地进行编辑，所有生成的内容都会停留在主题上。 查看全部

　　解决方案:33款可用来抓数据的开源爬虫软件工具 | 干货
　　该项目还很不成熟，但功能基本完成。用户需要熟悉 XML 和正则表达式。目前，该工具可以抓取各种论坛，帖子栏和各种CMS系统。像Discuz！，phpbb，论坛和博客这样的文章可以通过此工具轻松抓取。抓取定义完全是XML，适合Java开发人员。
　　如何使用， 1.下载右侧的 .war 软件包并将其导入 eclipse， 2。使用 WebContent/sql 下的 wcc .sql文件创建示例数据库 3。修改 src 包下 wcc.core 的 dbConfig .txt，并将用户名和密码设置为自己的 mysql 用户名和密码。4.然后运行SystemCore，在控制台运行时，没有参数会执行默认的示例.xml配置文件，参数名称为配置文件名时。
　　该系统带有3个示例，即百度.xml抓取百度知道，.xml抓取我的javaeye博客的示例，以及使用discuz论坛抓取内容的bbs.xml。
　　12、蜘蛛侠蜘蛛
　　侠是一款基于微内核+插件架构的网络蜘蛛，其目标是通过简单的方法将复杂的登陆页面信息抓取和解析为你需要的业务数据。
　　如何使用？
　　首先，确定您的目标网站和登录页面（即您想要从中获取数据的某种类型的页面，例如网易新闻的新闻页面）。
　　然后，打开目标页面，分析页面的HTML结构，并获取XPath
　　你想要的数据，如何获取具体的XPath，请看下面。
　　最后，在xml配置文件中填写参数并运行蜘蛛侠！
　　13、网络魔术
　　webmagic是一个非配置，易于开发的爬虫框架，它提供了一个简单灵活的API，只需少量的代码来实现爬虫。
　　WebMagic采用完全模块化设计，功能覆盖整个爬虫生命周期（链接提取、页面下载、内容提取、持久化），支持多线程爬网、分布式爬网，并支持自动重试、自定义UA/Cookie等功能。
　　WebMagic收录
强大的页面提取功能，开发者可以轻松使用CSS选择器，XPath和正则表达式进行链接和内容提取，并支持多个选择器链调用。
　　WebMagic使用文档：
　　查看源代码：
　　14、网收
　　Web-Harvest是一个Java开源Web数据提取工具。它能够采集
指定的网页并从这些页面中提取有用的数据。Web-Harvest主要使用XSLT，XQuery，正则表达式等技术来实现文本/XML操作。
　　实现原则是使用 httpclient 获取
　　页面根据预定义的配置文件（关于httpclient的内容，本博客中已经介绍了一些文章），然后使用XPath，XQuery，正则表达式等技术实现文本/XML内容过滤操作并选择准确的数据。前两年比较流行的垂直搜索（比如：Kuxun等）也是用类似的原理实现的。Web-Harvest 应用程序的关键是理解和定义配置文件，其余的就是考虑如何处理带有数据的 Java 代码。当然，在爬虫启动之前，您也可以将 Java 变量填充到配置文件中以实现动态配置。
　　15、网络智网
　　WebSPHINX是Java类包和Web爬虫的交互式开发环境。网络爬虫（也称为机器人或蜘蛛）是自动浏览和处理网页的程序。WebSPHINX由两部分组成：爬虫工作平台和WebSPHINX类包。
　　16、雅西
　　YaCy是一个基于p2p的分布式网络搜索引擎。它也是一个 Http 缓存代理服务器。该项目是构建p2p网络索引网络的新方法。它可以搜索您自己的或全局索引，抓取您自己的网页或开始分布式爬网等
　　蟒蛇爬虫
　　17、快速侦察
　　QuickRecon 是一个简单的信息采集
工具，可以帮助您查找子域名、执行区域转换、采集
电子邮件地址、使用微格式查找关系等。QuickRecon是用Python编写的，支持Linux和Windows操作系统。
　　18、轨道炮
　　这是一个非常简单易用的抓取工具。简单、实用、高效的python网络爬虫爬行模块，支持抓取JavaScript呈现的页面
　　#readme
　　19、刮擦
　　Scrapy是一套基于Twisted的爬虫框架异步处理框架，纯python实现，用户只需要定制和开发几个模块就能轻松实现一个爬虫，用来抓取网页内容和各种图片，非常方便~
　　
　　C++爬虫
　　20、海蜘蛛
　　HiSpider是一款快速高性能的高速蜘蛛
　　严格来说，它只能
　　作为一个爬虫系统框架，没有详细的要求，目前只能提取URL、URL调度、异步DNS解析、排队任务，支持N机分布式下载，支持网站定向下载（需要配置hispiderd.ini白名单）。
　　特点和用法：
　　工作流程：
　　从中心节点获取 URL（包括任务号、IP 和 URL 对应的端口，可能也需要自己解析）。
　　连接服务器发送请求
　　等待数据头判断是否需要数据（目前主要取文本类型数据）。等待
　　完成数据（直接等待带有长度标头的长度数据，否则等待更大的数字，然后设置超时）。
　　当数据
　　完成或超时时，zlib 压缩数据并返回给中心服务器，数据可能包括自行解析 DNS 信息、压缩数据长度 + 压缩数据，如果出现错误，将直接返回任务编号和相关信息
　　中央服务器接收带有任务编号的数据，检查数据是否包括在内，如果有
　　无数据直接将任务编号对应的状态设置为Error，如果有数据提取数据链接，则将数据存储到文档文件中
　　完成后返回新任务
　　21、拉宾
　　Larbin是由法国年轻人Sébastien Ailleret独立开发的开源网络爬虫/蜘蛛。Larbin的目的是能够跟踪页面的URL进行扩展抓取，最终为搜索引擎提供广泛的数据源。Labbin 只是一个爬虫，这意味着 Labbin 只抓取网络，用户做关于如何解析的事情。此外，如何存储到数据库和索引的东西larbin不提供。一个简单的larbin爬虫每天可以获取500万个网页。
　　使用larbin，我们可以轻松获取/确定指向单个网站的所有链接，甚至可以镜像网站;还可以使用它来创建 URL 列表组（如所有网页的 URL 检索），然后检索 XML 链接。或mp3或自定义larbin，可以作为搜索引擎的信息来源。
　　22、美沙博特
　　Methabot是一个速度优化，高度可配置的WEB，FTP，本地文件系统爬虫。
　　C# 爬网程序
　　23、NWeb爬虫
　　NWebCrawler是一个开源的C#网络爬虫。
　　特征：
　　可配置：线程数、等待时间、连接超时、允许的 MIME 类型和优先级、下载文件夹。
　　统计信息：URL 数、下载的文件总数、下载的总字节数、CPU 利用率和可用内存。
　　优先爬网程序：用户可以优先处理的 MIME 类型。
　　健壮：10+ URL 规范化规则，爬虫陷阱避免规则。
　　24、西诺勒
　　中国第一个微博数据爬虫！原名“新浪微博爬虫”。
　　登录后，可以指定用户为起点，以用户的关注者和粉丝为线索，延伸人脉，采集
用户基本信息、微博数据、评论数据。
　　本应用获取的数据可作为科学研究、新浪微博相关研发等的数据支持，但请勿用于商业目的。该应用程序基于 ..NET 2.0 框架需要 SQL Server 作为后台数据库，并为 SQL Server 提供数据库脚本文件。
　　此外，由于新浪微博API的限制，抓取的数据可能不完整（如获取关注者数量限制、微博获取数量限制等）。
　　本程序的版权属于作者。您可以免费复制、分发、展示和表演当前作品，并制作衍生作品。您不得将当前的作品用于商业目的。
　　
　　5.x 版本已发布！此版本中有 6 个后台工作线程：抓取用户基本信息的机器人、抓取用户关系的机器人、抓取用户标签的机器人、抓取微博内容的机器人、抓取微博评论的机器人和调整请求频率的机器人。更高的性能！最大化您的爬虫潜力！从目前的测试结果来看，已经可以满足自用的需求了。
　　该程序的特点：
　　6 个后台工作线程，以最大限度地提高爬虫的性能潜力！
　　界面提供参数设置，灵活方便
　　放弃 app.config 配置文件，实现配置信息的加密存储，保护数据库帐户信息
　　自动调整请求频率，防止超限，又避免过慢而降低效率
　　任何控制爬虫，可以随时暂停、恢复、停止爬虫
　　良好的用户体验
　　25、蜘蛛网
　　SpiderNet是一个多线程网络爬虫，以递归树为模型，支持文本/ html资源的检索。您可以设置爬网深度，最大下载字节限制，支持gzip解码，支持以gbk（GB2312）和utf8编码的资源;存储在SQLite数据文件中
　　源代码中的 TODO： 标签描述了未完成的函数，您要提交代码
　　26、网络爬虫
　　Mart and Simple Web Crawler是一个Web爬虫框架。集成的 Lucene 支持。爬网程序可以从单个链接或链接数组开始，提供两种遍历模式：最大迭代和最大深度。您可以设置过滤器来限制爬回的链接，默认情况下提供三个过滤器 ServerFilter、BeginningPathFilter 和 RegularExpressionFilter，它们可以与 AND、OR 和 NOT 结合使用。 可以在解析之前和之后或在页面加载之前和之后添加侦听器。介绍来自 Open-Open
　　27. 网络矿工
　　网站数据采集
软件网络矿工采集
器（原Soukey拾取）。
　　搜基采摘网站数据采集软件是
　　基于.Net平台的开源软件，也是网站数据采集软件类型中唯一的开源软件。虽然Soukey选择开源，但并不影响软件功能的提供，甚至比一些商业软件的功能还要丰富。
　　PHP 爬虫
　　28、开放网络蜘蛛
　　OpenWebSpider是一个开源的多线程网络蜘蛛（robot：robot，crawler：crawler）和搜索引擎，具有许多有趣的功能。
　　29、PhpDig
　　PhpDig是一个使用PHP开发的网络爬虫和搜索引擎。通过索引动态和静态页面来构建词汇表。搜索查询时，它会显示收录
特定排序规则中的关键字的搜索结果页。PhpDig包括一个模板系统，能够索引PDF，Word，Excel和PowerPoint文档。PHPdig适用于更专业、更深入的个性化搜索引擎，是用它来构建某个领域的垂直搜索引擎的最佳选择。
　　30、思考
　　ThinkUp是一个社交媒体视角引擎，可以从Twitter和Facebook等社交网络采集
数据。交互式分析工具，可从个人的社交网络帐户采集
数据，对其进行存档和处理，并可视化数据以便更直观地查看。
　　31. 微购
　　微购社交购物系统是基于ThinkPHP框架开发的开源购物分享系统，也是一套面向站长和开源的淘宝网站程序，集成了淘宝、天猫、淘宝等300多个商品数据采集接口，为广大淘宝站长提供傻瓜式淘宝建站服务， 会HTML会做程序模板，免费开放下载，是广大淘宝站长的首选。
　　二郎爬虫
　　32、电子机器人
　　Ebot是一个可扩展的分布式网络爬虫，用ErLang语言开发，URL存储在数据库中，可以通过RESTful HTTP请求进行查询。
　　红宝石爬虫
　　33、斯皮德
　　Spidr 是一个 Ruby 网络爬虫库，可以完全在本地抓取整个网站、多个网站和一个链接。
　　解决方案:找到谷歌工具
　　第 1 步：访问 Google 关键字规划师第 2 步：选择工具您需要第 3 步：
　　
　　过滤和排序结果第 4 步：选择正确的关键词第 1 步：访问 Google 关键词规划师 尽管谷歌关键字规划师是一个免费工具。但是有一个问题，要使用Google关键字规划师关键词规划师，您需要拥有一个Google广告帐户。如果您还没有 AdWords 帐户，可以在几分钟内设置一个：（只需按照提示操作，输入有关您和您的商家的一些信息，您就可以加入。注意：您无需投放广告系列即可使用 Google 关键字规划师。但至少需要建立一个谷歌广告活动）。接下来，登录您的 Google Ads Words 帐户。单击页面顶部工具栏中的扳手图标。然后选择关键字规划师。您会在关键字规划师中看到两种不同的工具：查找新关键词和获取关键词指标和预测。当涉及到专注于SEO关键词研究时，这两个工具足以产生数千个潜在的关键词。但与此同时，您必须了解此工具是为PPC广告商设计的。因此，此工具中有很多功能（例如关键词出价功能）不适用于SEO优化。
　　完成此操作后，是时候向您展示如何使用Google关键字规划师内置的每个工具查找SEO关键词了。第 2 步：选择您需要的工具 Google 关键字 Planne 在 Google 内部有两个主要工具：1。查找新关键词正如标题所示，此工具非常适合查找新关键词。此工具的字段显示：“输入与您的业务相关的单词，短语或URL”。将信息输入到一个（或全部三个）字段中后，单击“开始使用”。您将看到与使用“查找新关键词”工具时相同的关键词结果页面。2. 指标和预测 如果您已经拥有专业的关键词列表，此功能非常有用，换句话说，此工具可以帮助您预测关键词的搜索量。要使用它，请将关键词列表复制并粘贴到搜索字段中，然后单击“开始使用”。无论您最终使用哪种工具，您最终都会到达同一个地方：关键词结果页面。步骤 3：对结果进行筛选和排序 现在是时候将关键词列表过滤成最适合您的小列表了。我刚才提到的两个工具都将带您进入“关键词结果页面”。在页面顶部，您会注意到三个定位选项：地理位置、语言和搜索网络。结果页面关键词下一个重要功能称为添加过滤器，它为您提供了大量的过滤选项。具体来说：关键字文字、排除我帐户中的关键字、平均每月搜索量、竞争情况、广告展示次数份额、页首出价、自然展示次数份额、自然平均排名。
　　
　　既然您已经知道如何使用Google关键词规划器中的所有工具，功能和选项，那么是时候进行最后一步了：找到可以优化您网站内容的优质关键词。步骤4：选择正确的关键词所以：你怎么知道选择哪个关键词？但总的来说，我喜欢根据 3 个主要标准选择关键词：1.搜索量：非常简单。平均搜索量越大，关键词可以为您带来的流量就越多。2. 商业意图：一般来说，通过竞争和建议的出价越高，关键词用户登陆您的网站时就越容易将流量转化为付费客户。3. 自然搜索引擎优化竞争：与商业意图一样，评估谷歌自然搜索结果中的关键词竞争需要更多的挖掘。您需要查看排名在第一页上的网站，并弄清楚排名高于它们的难度。摘要：对于运营跨境电商独立网站的读者来说，找到准确和高质量的关键词至关重要。使用谷歌关键字规划师可以让你准确地找到你需要关键词并获得巨大的谷歌流量。 查看全部

　　解决方案:网络信息采集技术介绍
　　网络信息采集技术介绍学习内容1.网络信息采集概述2.网络信息采集技术的发展3.网络信息采集软件简介实训内容网络信息采集软件的使用学习目标掌握：网络信息资源采集的质量标准、途径与策略，网络检索自动化技术的发展，常用网络信息采集软件的使用方法。理解：网络信息采集的特点、原则，网络检索多媒体技术的应用及检索工具的智能化发了解：网络信息采集系统的应用前景，常用网络信息采集软件的种类。2.1网络信息采集概述网络信息采集是指从互联网共享服务资源中采集、处理和分析网络实体信息的过程。网络信息采集不仅包括对互联网公共实体信息的查询和存储，还包括对信息的归类、提取和解析，更重要的是在已采集信息的基础上分析数据，并将分析结果用于实际问题的解决。2.1.1网络信息资源采集的原则网络资源纷繁而复杂，为了避免网络信息资源采集的随意性、无计划性和盲目性，对网络资源的采集必须严格执行统一的采集标准，主要包括以下几个方面的原则：全面性原则：全面性原则是对网络信息采集网罗度的要求。对于所要采集的某方面的信息，要尽可能全面地采集，保证为采集到尽可能多的信息。针对性原则：指应依据用户的实际需要，有目的、有针对性、有重点、有选择地获取利用价值大的、符合需求的信息。
　　针对性原则能够提高信息采集的准确性和价值性。时效性原则：及时采集最新的、有效的信息，并定期对原有信息资源进行更新，方能使所保有的信息常新。这样既能够保证资源得到有效的保存，又能保证信息资源的高质量。选择性原则：采集时首先应对信息来源有所选择，重点采用信誉高、稳定性强的网站的信息。其次，资源采集所用的方法要有所选择，应用不同的信息采集方法所获得的信息往往不同，要善于通过多种途径进行信息的采集工作。再次，采集的信息应把质量放在首位，在保证质量的情况下兼顾数量。全程性原则：信息采集是一个全过程的连续性的工作。信息资源必须持续不断地补充，进行长期的积累。这样才能反映这些资源的历史、发展状况、特点及规律，从而保证所采集网络信息采集技术介绍12的资源具有较高的使用价值。2.1.2网络信息资源采集的特点网络信息资源采集的特点主要表现为采集对象的多样化、采集方式的多元化以及采集手段的现代化。1．采集对象多样化传统的文献信息资源采集是以纸张为载体的印刷型文献为主，采集种类单一。而在网络环境下，各种各样名目繁多的电子文献和网络文献层出不穷，文献信息资源的种类呈现出多样化发展的趋势，文献信息资源的采集种类不仅包括传统的印刷型文献(如各类纸质型图书、期刊、报刊等)，还包括各类电子文献(如电子图书、电子报刊、计算机软件等)和各类网上信息资源(即以数据库和网络为基础，通过联机系统或互联网向用户提供的文献信息)。
　　2．采集方式多元化传统的文献信息资源采集主要是根据需要，通过订单向出版社或书商订购或直接到书店选书，采集方式比较单一。而在网络环境下，由于信息存储、传输和再现发生了变化，文献信息资源的出版发行渠道变得更加复杂多样，人们采集文献信息资源的方式除了订购、现购、交换、接受赠送等传统方式外，还包括入网、联机使用、租用、免费获取等方式，采集方式呈现出多元化的趋势。3．采集手段现代化传统的文献信息资源采集，主要是以手工操作的方式进行，程序复杂、烦琐，不但花费大量的时间，而且容易出现差错。网络环境下的文献信息资源的采集实现了现代化、电子化和网络化，用先进的计算机技术可以从事查重、打印订单、统计、验收等工作，不仅速度快、效率高，而且不容易出现差错。另外，现代化的采集工具不仅提高了工作质量和工作效率，也节约了采集人员的时间和精力，使他们能够有足够的精力了解、掌握、研究文献信息资源方面的出版动态，保证文献信息资源的采集质量不断提高。2.1.3网络信息资源采集的质量标准严格的资源采集标准是信息资源可靠性的关键保障之一。可以从内容和形式两个方面对网络信息资源的质量进行评价。1．内容标准内容标准主要包括权威性、实用性、准确性、实效性、独特性、全面性等。
　　权威性：信息发布者是学术权威或者是有影响的学术机构，专业性网站评价机构对其有较好的评价结果，资源在本领域有一定知名度与学术号召力，得到本领域相当数量专业学者的公认。实用性：广告所占比例低，对信息进行了深度揭示，包括与其他外部信息的链接，对链接列表中的资源有注释说明。准确性：资源内容基本覆盖资源标题所言范畴，内容客观，信息(包括引用信息)准确可靠，语法和拼写错误很少甚至是没有，转载的内容有来源说明，链接有效性高。时效性：资源内容反映学科的最新发展，近期内进行过内容更新且注明了最后更新日期。13独特性：资源收录信息基本上是其他网络资源不具有的，网站上的内容主要为原创信息而非转载或指向其他网站的链接。全面性：资源内容收录了该领域的尽可能全的信息，资源来源渠道多样化。2．形式标准形式标准主要从三个方面去衡量，即资源的组织与利用方式、资源的接入条件、网站的页面设计。资源的组织与利用方式：包括资源的分类与组织是否科学、合理，浏览导航结构是否清晰、易用，网站资源是否具有供用户检索的搜索引擎，搜索引擎是否允许逻辑运算，搜索结果能否按相关度排序等。资源的接入条件：资源的接入是否便利，对用户的硬件和软件是否有特别的要求(比如安装插件或特殊软件)，是否有知识产权方面的限制条件，是否需要注册才能访问，资源接入时反应是否快捷。
　　网站的页面设计：用户界面是否友好，页面是否整洁、柔和、协调、美观，网页各部分的位置关系和所占比例是否合适，是否具有准确的站点导航图。2.1.4网络信息资源采集的途径与策略1．网络信息资源采集的途径目前流行的采集技术主要是人工采集、网站系统抓取以及定制信息等。（1）人工采集人工采集是通常的网络信息采集方式。在现在的互联网世界里，用户接触最多的网络信息是以Web页面形式存在的。另外，电子邮件、FTP、BBS、电子论坛、新闻组也是互联网上获取信息的常见渠道。以学科信息为例，常见的人工获取网络信息的主要方式有：通过相关领域的学科主题指南或学科信息门户进行搜索：学科主题指南一般是由学会、大学、研究所和图书馆等学术团体和机构编制的网络学科资源导航目录。学科主题指南经过专业人士的加工和组织，所含的信息切合主题，实用价值较高。使用搜索引擎采集信息：搜索引擎是最常用的搜索相关信息的工具，使用搜索引擎可采用两种方法：一是利用关键词来检索，二是通过学科分类体系来查找。专业搜索引擎是查找网上某种信息的检索工具。利用专业搜索引擎所查找出来的信息具有学术性强、质量高等优利用专业网站查找：专业网站是获取相关学科信息的一个捷径，它提供与学科有关的电子出版物、专利、标准、会议和专业数据库等信息。
　　跟踪综合性门户的相关栏目：许多综合性门户都设置有一些学科专业栏目，并定期更新和发布一些重要学科信息，也具有很好的参考价值。跟踪相关的重要国际组织或机构的网站：重要国际组织或机构的网站本身就是待收录的高质量资源，并且质量越高的网站所给出的相关链接质量也可能越高。这些链接往往已经是经过专业人员选择的结果，需要纳入跟踪和搜索的范围。 了解相关学科领域的专家并搜寻他们的个人网站：这些网站本身或者其中给出的链接列 网络信息采集技术介绍14 表都可能是高质量的资源。 搜索和加入相关领域的重要主题性邮件列表：相关领域的重要主题性邮件列表大都以免 费订阅的方式将其更新、公告或出版物发送给订阅者，也是一种很有用的信息源。 上面所介绍的通过 IE 浏览器浏览 Web 页面，通过 Outlook 收发电子邮件，通过登陆 FTP 服务器上下载资料等等都是利用客户端软件手工链接到信息源去获取信息，属于人工采 集。这种采集方法有一个共同点：用户手工键入一个URL 或电子邮件地址，这些客户端软件 就链接到信息源，用户可以从信息源上获取所需信息。 （2）采集器自动抓取（信息采集技术） 随着互联网的迅速发展，仅仅依靠人工搜集、整理信息已愈来愈不能满足实际需要。
　　于 是人们开始探索新的信息获取方式，采集技术和推送技术就是应这种需求而产生的。 信息采集技术是目前时兴的一种信息获取方式。信息采集技术是在用户设定某些信息源 的某类信息后，采集器就自动地定期从这些信息源中取出用户所需的最新信息。这是一种定 向采集和定题采集相结合的主动的、跟踪式的多向采集，它的特点是获取信息主动、灵活。 资料：采集器自动抓取的优缺点 利用采集技术的优点是：用户自己可以设置信息源和所需信息类型；具有信息自动 化、本地化、集成化、最新化的特点。信息自动化是指用户不必一个一个的去各个信息源去 取信息；信息本地化是指用户不必到远程信息源去取信息，采集器已经把用户所要的信息采 到本地了；信息集成化是指采集器可以一次性把各个信息源的同类信息都采过来；信息最新 化则是指采集器采过来的都是最新信息，用户不再需要从信息源的新旧信息中分辨出新信息 了。采集技术在定向采集和定题采集、主动采集、跟踪采集等方面都较推送技术有明显的 优势，另外在个性化方面也是推送技术无法比拟的。但采集技术也有它的缺点，那就是所获 取的信息都是原创信息，还需要进行加工。 （3）定制信息（推送技术） 虽然在信息处理系统中，信息推送属于信息服务提供的手段。
　　但从需要获取信息的用户 角度来看，接受信息服务也是一种获取信息的方式。因此信息推送也是一种信息获取技术。 这种方式有点类似传统的广播，有人称它为“网络广播”。网络公司通过一定的技术标准或 协议，从网上的信息源或信息制作商获取信息，经过加工之后，通过固定的频道向用户发送 信息。这种方式的特点是用户获取信息比较被动，只能定制自己的频道，信息的来源以及信 息的具体内容往往不能灵活地控制。 资料：定制信息的优缺点 通过推送技术获取信息的优点主要有：可以定制自己所需的信息；自己不必过问信 息从哪里得到；接受的信息都是推送服务提供者从信息源获取的、经过加工的有效信息。 通过推送技术获取信息的缺点是：用户定制的选择空间是有限的；虽然用户可以中止或 更改所要的服务，但是被动的和不方便的；目前多数推送服务提供者只推送信息的主题， 15 具体的内容还要用户去信息源去取。 2．网络信息资源采集的策略 网络信息资源采集的策略主要有以下几种： （1）限制采集的深度：从采集深度考虑，通常情况下，如果用户通过IE 浏览器看新闻 的话，从首页开始，最多点击三层，就可以看到所需的所有新闻内容。同样的道理，采集器 只要采集三层就能得到各个具体的新闻内容，而没有必要采集更深的层次。
　　
　　 （2）限制某些链接：从采集广度考虑，对于那些大家都不感兴趣的链接，完全可以设 定不采这些链接，这样就大大地减小了采集工作量，从而也大大地减少了过滤的工作量。这 是限制采集广度的一个强有力的手段。 （3）限制搜索跳转：作为专业搜索引擎，要采集的信息资源通常集中在几个固定的初 始网站内，这样就不希望网站采集器跳转到其它的网站。 （4）限制采集的文件类型：如果用户只想采集或者不想采集具有某些扩展名的文件， 就可以对采集的文件类型进行规定或限制。 （5）采集或不采集某些目录下的文件。用户在设置这样的过滤策略时，必须保证所需 的信息在这样的过滤策略下能够获取，这一点要尤为注意。因为，这样的设置有可能断了由 首页到所需页面的链接，从而取不到所需信息。 除以上策略外，还可过滤旧的信息、限制采集文件的最大长度、限制站点采集的最大页 数等等。 2.2 网络信息采集技术的发展 信息采集技术的发展以计算机技术、电子技术、网络技术、多媒体技术的发展为依托， 逐步向全球网络化、全自动化、智能化、多功能化、家庭化和个人化的方向发展。随着智能 科学研究的进展，模拟人脑认知和思维过程的新概念计算机将会问世，这为信息采集技术的 发展指明了方向。
　　 2.2.1 网络信息检索技术基础 网络信息检索工具最早产生于 1994 年，首个中文 WWW 网络检索系统 Goyoyo 1997年在香港问世。进入21 世纪后，网络信息检索技术不断深入发展，取得了更大的进步。 1．资源定位检索技术 互联网是以TCP/IP(传输控制协议/互联网协议)和HTTP(超文本传送协议)为核心而发展 起来的。URL(Uniform Resource Locator)，俗称网址，是描述网络信息资源的字符串——统 一资源定位符。它包括传输协议、信息资源的主机IP 地址和主机目录及文件名的具体地址三 个部分。网络数据库、网上出版物、网络机构等有固定的URL。联机数据库检索中心，期刊、 报纸等电子出版物，图书馆、高校、企业、政府等机构都有唯一明确的网址。利用网络浏览 器(如IE)查找网址，可以快捷、方便地获得针对性极强的“对口”网络信息。 2．“超链接”搜索技术 Web 信息以超文本链接方式组织，基本组织单元是信息节点而不是字符串，信息节点之 网络信息采集技术介绍16 间通过链接进行联系。超链接是网页必不可少的一个元素，同一主题或相关的信息因超级链 接构成了庞大的无形的跳跃式的信息网。
　　超文本信息检索技术，以超文本信息节点之间的多 种链接关系为基础，根据思维联想或查找信息的需要，通过链接从一个信息节点转到另一个 信息节点。人们可以根据它顺藤摸瓜，在网上自由地浏览信息，边浏览点击边分析筛选，一 步一步根据链接跳转查阅，直至获得令人满意的结果。 3．网络搜索引擎技术 搜索引擎( Search Engine)，也称导航站点。搜索引擎技术集中体现在四个方面：访问、 阅读、整理Web 信息的信息采集，建立收录关键信息的索引数据库，根据用户请求查找索引 数据库相关文档的搜索软件，以及为用户提供可视化的查询输入和结果输出界面的用户接口。 目前，实现网络信息检索的搜索引擎技术可以分为两类，即网站分类目录技术和全文索引检 索技术。 4．web 挖掘技术 web 挖掘技术是从www 及其相关的资源和行为中抽取有用的模式和隐含信息，利用web 技术中的文本总结技术，可以从文档中抽取出关键信息，以简洁的形式对web 文档的信息进 行摘要或表示，使用户大致了解web 文档的内容，对其相关性进行取舍。 除以上技术外，知识发现技术、通用信息检索技术、自然语言处理技术等也有了很大的 发展。 2.2.2 网络信息采集技术发展趋势 随着计算机及通讯技术的发展，网络信息采集技术也在不断发展。
　　网络信息采集技术的 发展趋势主要表现在以下几方面： 1．检索工具的多语种化 多语种检索即提供多语种的检索环境供检索者选择，系统按指定的语种进行检索并输出 检索结果。随着各地上网人数的不断增多，各种语言的网站也在不断增长，语言障碍使人们 不能充分利用网上信息资源。跨语言检索系统仍然在摸索中，许多搜索引擎也在构造跨语言 搜索引擎来解决这个问题。建立跨语言检索系统要涉及到语言学、情报学、计算机科学等多 门学科知识，是一个综合性能强富有挑战性的研究领域。 2．检索工具的综合化和专业化 从内容与提供信息的深度上看，网络检索工具分别向综合化与专业化两个方向发展。综 合性的检索工具要求面向一切学科，跨越所有领域，提供全面的信息。另一方面，由于有些 用户对所需信息的深度、内容的精确性和相关性要求较高，综合性的检索工具往往不能满足 专业用户的需求。为了提高检索质量，专业网络检索工具必须面向特定的专业领域，满足专 业用户的信息需求。 3．检索寻址的内容化 基于内容的检索(Content Based Retrieval，CBR)，是指根据媒体对象的语义、特征进 行检索，如图像中的颜色、纹理、形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声音中的音调、 响度、音色等。
　　利用多媒体信息分析处理程序，对其内容进行全面准确的标引，建立“内容 17 —对象”关系型索引多媒体数据库。检索时计算机程序自动获取用户查询内容，然后与多媒 体索引库匹配并提供内容完全一致的检索结果。 4．检索工具的智能化 智能检索技术就是采用人工智能进行信息检索的技术。它可以模拟人脑的思维方式，分 析用户以自然语言表达的检索请求，自动形成检索策略进行智能、快速、高效的信息检索。 智能检索技术主要体现在语义理解、知识管理和知识检索三个方面。它利用语义分析模块自 动智能分词，进行用户请求和知识库“数据”的语义理解，最终把知识库中匹配的信息筛选、 整序后提供给用户。 总之，网络信息检索不受时空限制，检索速度快，检索功能强大。智能化、知识化、多 语种化等多途径一体化网络信息检索技术，为人们跨越信息时空描绘了波澜壮阔的蓝图。 2.2.3 网络信息采集系统的应用前景 1．网络信息采集系统概述 网络信息采集系统是一个汇集了各种网络信息采集技术的计算机程序集成系统，其最终 目标是给广大读者提供网络信息资源服务，整个过程经过网络信息采集、整合、保存和服务 四个步骤，其流程图如图2.1所示。 网络信息采集是基于网络信息采集系统自 动完成的。
　　网络信息采集系统首先按照用户指 定的信息或主题，调用各种搜索引擎进行网页 搜索和数据挖掘，将采集的信息经过滤等处理 过程剔除无关信息，从而完成网络信息资源的 “采集”；然后通过计算机自动排重等处理过 程剔除重复信息，再根据不同类别或主题自动 进行信息的分类，从而完成网络信息的“整合”； 分类整合后的网络信息采用元数据方案进行编 目，并采用数据压缩、解压及数据传输技术实 现本地化的海量数据存储，从而完成网络信息的“保存”；经过编目组织的网络信息正式发 布后，即可通过检索对读者实现网络信息资源的“服务”。 名词术语：元数据 元数据最本质、最抽象的定义为：data about data （关于数据的数据）。它是一种广泛 存在的现象，在许多顶域有其具体的定义和应用。在图书馆与信息界，元数据被定义为：提 供关于信息资源或数据的一种结构化的数据，是对信息资源的结构化的描述。其作用为：描 述信息资源或数据本身的特征和属性，规定数字化信息的组织，具有定位、发现、证明、评 估、选择等功能。 2．网络信息采集系统的应用前景 网络信息采集系统具有广阔的应用前景，可以广泛地用于以下方面: 网络信息采集技术介绍18 (1)数字图书馆建设 建设现代化数字图书馆的一个核心问题就是网络信息资源的采集和保存问题。
　　在当今这 个信息爆炸的时代，如果不能实现网络信息资源的自动采集和保存，那么建设数字图书馆就 是一句空言。网络信息采集系统可以自动地采集网络信息资源，并将其分门别类地存入各个 主题数据库，从而可以为构建学科门户网站打下基础。 企业情报采集信息化时代，一个企业若要在行业中立足并取得优势地位，离不开对政府部门的相关政 策以及对竞争对手行动的跟踪与调查。网络信息采集系统可以根据企业自己的需求，自动地 为企业采集相关情报，并提出预警分析等。这样，企业就可以对政府有关的政策导向和对手 的动向了如指掌，从而制定正确的企业运行战略，并最终在竞争中取胜。 知识信息积累对于任何提供信息服务的部门而言，如何获取大量的信息都是一个相当棘手的问题。网 络信息采集系统可以自动地进行网络信息资料的采集，并对信息进行分类处理，最终形成知 识信息的积累。 个性化信息采集某些专业用户(如某个领域的科技人员等)对信息的需求是非常特殊和专业的，网络信息 采集系统可以根据他们的个人兴趣为他们进行个性化专题的自动采集，为他们提供其所在领 域的最新信息。 总之，网络信息采集系统作为网络信息采集工具有着很好的应用前景。 2.3 网络信息采集软件简介 互联网为我们提供了海量的信息，当我们需要某些信息的时候，就要直接登录网站或是 通过搜索引擎来进行查找，这样操作非常麻烦。
　　如果能够把自己需要的信息全部下载到本地， 就大大方便了用户操作，网络信息采集软件就是帮助用户解决这一问题的。这类软件一般都 是集数据采集及管理为一体的软件，可以帮助用户有针对性地下载自己需要的数据。 2.3.1 网络信息采集软件概述 网络信息采集软件是进行将非结构化的信息从大量的网页中抽取出来保存到结构化的数 据库中的过程的软件。无论是公司、企业还是个人，基于各种目的，都需要从网络中采集信 息，然而，从浩如烟海的网络中采集到自己需要的信息实在是需要耗费太多的时间与精力， 信息采集软件的出现使用户获得了解脱。 信息采集软件的开发者从用户角度出发，都具有任务管理、信息采集、数据管理、数据 发布等方面的功能。这类软件一般都有比较便捷的任务管理功能，可以随意添加、修改任务， 都支持批量添加任务；在信息采集方面都可以通过设置实现从网络自动采集信息，显得比较 人性化和智能化；在数据管理上各有千秋，一般都支持目前流行的主流数据库，都有很方便、 很智能化的数据发布功能。 19 目前市场上的信息采集软件很多，质量也良莠不齐，比较常用的网络信息采集软件主要 有网络信息采集专家、网站万能信息采集器以及网络信息采集大师等。
　　 总之，网络信息采集软件可以帮助用户有效、快速地进行网站抓取采集、网页信息下载、 情报采集等工作，提高用户以及用户所在组织的生产力和情报获得能力。相信在这类软件的 帮忙下，网络信息的采集会更加自动化、智能化，网站的更新和维护会变得更简单。 资料：常用网络信息采集软件简介 （1）网络信息采集专家 网络信息采集专家可以将网络信息按规则多任务，多线程采集保存到数据库中。主要功 能有网站登录、信息自动识别、网页正文提取、采集结果分类、预留编程接口、过滤重复内 容等。可以通过设置“计划执行采集任务”实现信息采集自动化。可以将采集的数据储存为 Micsoft Access、SQL Server 2000、MySQL、Web 等类型的数据库，并支持数据信息的发布。 （2）网站万能信息采集器 网站万能信息采集器具有信息采集添加全自动、网站登录、文件自动下载和N 级页面采 集等四大特色功能。采集器任务管理很方便，新建任务、载入任务、修改任务、删除任务， 任务开始、暂停、继续等功能应有尽有，也支持批量添加任务。在软件启动设置中可以设置 定时自动抓取网络信息，实现采集自动化。采集器可以将采集的信息直接发布到自己的数据 库中，并且支持任意数据库类型，兼容性相当不错。
　　
　　 （3）网络信息采集大师 网络信息采集大师功能强大，采集速度快，信息准确。任务管理非常方便，不仅可以随 意添加、修改任务，而且可以通过设置，让任务随软件自动运行或在某个时间运行，甚至可 以设置运行次数或循环运行，实现信息采集自动化。网络信息采集大师支持目前流行的 SqlServer、Access、Oracel、DB2、Mysql 等类型的数据库，可以发布数据到网站，还可以 将采集的信息直接导出为文本文件或Excel 格式的文件。 2.3.2 网络信息采集大师(NetGet)的使 在各类信息采集软件中，网络信息采集大师（NetGet）是其中比较出色的一款软件， 其功能强大，使用也较为方便。 1．软件主界面 软件安装完成后运行，可以看到如图 2.2 所示的软件主界面及悬浮窗口。软件主 界面非常简洁。软件最顶端是菜单栏及工具 栏，工具栏提供了最常用的一些工具按钮， 为用户操作软件提供了方便。左侧是分类数 据区，对数据进行分类，便于管理。右侧上 网络信息采集技术介绍20 半部分是任务区，在这里列出了正在运行的任务。接下来是采集数据区，在这里显示正在运 行任务的数据。 2．采集数据 使用网络信息采集大师采集网站上的信息非常简单，只要在建立任务时填写上要采集的 网址，然后按自己的要求来设置采集规则即可。
　　具体操作如下： （1）任务概述 单击工具栏上的“新建”按钮，出现如图2.3 所示的“任务概述”对话框。在该窗口中 对任务概述进行设置。设置好任务名称、网站首页、类别、保存位置、文件名、任务类型及 自动保存采集数据时间等，建立一个新的任务。设置好后，单击“下一步”按钮，进入采集 规则设置。 采集规则对话框（2）采集规则 在如图2.4 所示的采集规则对话框中，设置任务的采集规则。此页数据的填写较为关键， 直接关系到数据能否采集。 起始地址：要采集页面的开始地址。也可以是一个本地文件，如 c:\list.txt，该文本文件 里是采集页面的地址集合。 导航关键字：可连接到下一页的关键字符串。一般来说采集的信息是多页的，如 等等，页码数字前面的字符串page 就是导航关键字。若不添 该项，则只采集起始地址的数据。 采集页数范围：采集哪一页到哪一页之间的数据。若不添该项则只采集起始地址的数据。 增量：默认为1。一般来说页码变化是连续的。 采集网址标识：需要抓取数据的页面URL 地址关键字。若采集本级页面，为空即可。 过滤网址标识：不打算采集的页面地址里的关键字，一般情况下不用。
　　 21 关联网址标识：一次采集多个页面的信息组合成一条数据。在此填写关联网址的关键字。 注意该标识符在整个网页源码中具有唯一性，可以组合URL 前后的字符串来标识。 采集数据页收录分页：一般用来采集新闻，文章等一篇文章用多个页面来显示的情况， 关键字就是分页地址里的关键字符串。 采集关键字替换：一般不用，为了提高采集效率设置。目的是把某些 URL 地址直接替 换成自己想要采集数据的URL 地址。 设置好后，单击“下一步”按钮，进入数据提取规则的设置。 修改任务设置窗口（3）数据提取规则 在如图2.5 所示的数据提取规则对话框中，设置数据提取规则。 本页提取多行同类数据：比如只采集文章的标题列表等。 中文名称：自己随便命名，比如“姓名”、“联系地址”等。 前标识符：确定一个数据值的前符号。在源文件里查找。（先在软件的浏览器里打开要 分析的网页，然后点“源文件”按钮，可显示要分析的源文件数据。注意不要直接用IE 浏览 器得到网页源代码，一定要用软件的“源文件”按钮。） 后标识符：确定一个数据值的后符号。参考前标识符的解释。 信息类型：其中有几种最为常用。URL 类型：当一个数据项被设置成URL 类型时，假如 采集到地址不完整，会自动格式化成一个完整的地址。
　　附加类型：采集的信息里，有循环的， 有不循环的，这时不参与循环的要设置为附加类型。常量：有时采集的数据项里，有一个或 多个数据项不需要采集，要和采集结果在一起，把这些数据项设置为常量。 提取数据页的全部数据作为一个数据列：把采集的数据整个输出。一般适用于数据很难 拆分的情况。若使用该项，下面的不用再设置。 网络信息采集技术介绍22 保存对应的URL：有时候URL 能标识一行具体的数据，这样数据导入数据库后，用户能 很方便地分辨。 区分大小写：采集英文的数据，可选中此项，因为中文没有大小写之分（采集新闻最好 选中该项，有些图片地址对大小写敏感）。 自动截取字串：使用默认即可。 保留html 代码：默认情况下，采集到的html 代码中，< >之间的部分会自动清除，选中 该项后可保留代码。该选项是针对每个数据项的，有比较大的灵活性。 任务设置完成后，只要在任务分类区选择任务名称，然后直接单击工具栏上的“运行” 按钮，即可按设定好的规则采集数据到本地。 3．任务管理 如果想修改任务的采集规则，只要选择要修改的任务，然后双击即可打开如图2.6 所示 的任务修改窗口，在这里可以对任务概述、采集规则及数据提取规则进行修改设置。
　　 另外，还可以通过任务调度设置 任务自动运行。单击工具栏中的“调 度”按钮，出现如图2.7 所示的任务 调度对话框。在该对话框中可以设置 任务为自动随软件运行，或是在某个 时间运行，可以设置运行指定的资数 或是循环运行，从而使采集的数据同 总之，网络信息采集大师对任务的管理非常方便，可以按要求随意修 改任务设置，设置任务自动运行，让 采集数据能够全自动完成，同时还可 以备份分类数据库。 4．采集数据管理 使用网络信息采集大师采集完成数据后，所有的被采集数据都会在采集数据区里显示出 来，如图2.8 所示。用户可以对这些数据进行各项操作。 任务调度窗口23 可以把采集数据区中的所有数据导出为文本或是Excel，然后对其进行保存，在导出的 同时，还可以配置数据库，让其与数据库直接链接，能够把采集的数据直接进行发布，使其 与数据库完美对接。同时还可以只是导出所有数据的标题、链接。 （1）输出为文本 单击工具栏中的“文本”按钮，出现如图2.9 所示的“数据输出到文本”对话框。在该 对话框中，只有窗口的上半部分的功能有效，下半部分为数据库功能，不用设置。若打算把 采集数据项的标题一起导出，可勾选“输出列标题”，默 认只输出采集的数据；可选择输出的数据范围，比如 1-1000 （2）输出为Excel单击工具栏中的“Excel”按钮，出现“数据输出到 Excel”对话框，该对话框与“数据输出到文本”对话框基 本一致。
　　注意：导出Excel 时不要对Excel 文件有任何操 作（点击，调整宽度等），否则可能导致异常；若没任何 操作情况下仍有异常，一般重装Office 软件可得到彻底解 （3）输出到数据库单击工具栏中的“数据库”按钮，出现“数据输出到 数据库”对话框。该对话框与“数据输出到文本”基本一 致。输出到数据库时，窗口的上半部分只有“输出行范围”有效，列标题不会导入到数据库。 窗口的下半部分，即标志“数据库”的部分需要重点设置。一般需要进行以下步骤： 配置数据库连接：目前完整测试的数据库有Access、Sqlserver、Oracle、MySql。 选择导入哪个表：假如已经配置好了数据库连接，点“刷新”，可得到连接数据库的表， 选择一个表导入。或者使用新表，勾选“使用新表”，添入表名称，可自动创建表。 假如是导入数据库里已经存在的表，并且表里的字段个数（或叫列个数）与采集数据项 的个数完全一致，并且字段长度可容纳采集的数据，可直接点“确定”，数据会自动导入数 据库。假如不能满足这两个条件（即字段和采集项个数一一对应，字段长度足够长），导入 数据库会发生异常；字段长度不够可到数据库里更改字段长度；不是一一对应的，单击“定 义数据接口”，在“数据列接口设置”对话框中设置哪个数据项对应哪个字段，还可设置不 可重复数据列（发现重复的数据自动过滤掉），非常方便。
　　 总之，使用网络信息采集大师采集的信息可以直接导出为文本文件或是Excel 格式的文 件，即使是数据库文件也能够方便地导出，方便了用户的操作，同时能够直接把采集的数据 导入数据库，数据查询功能大大方便了用户对数据库内容的搜索。 2.4 网络信息采集技术介绍24 2.4.1 实训1：网络信息采集软件的使用 操作过程：（1）从网上下载、安装网络信息采集大师（NetGet）。 （2）运行网络信息采集大师（NetGet），了解其界面构成。 （3）采集数据：设置一个新任务，如采集北京五星级酒店的信息。 （4）任务管理：对设置好任务的规则进行修改，以更加完善任务要求。 （5）采集数据管理：使用“运行”命令采集数据，将采集到的数据输出到文本。 本章小结 本章学习的重点是网络信息采集软件的使用方法。学习者应对网络信息采集系统的基本 技术及应用前景有一个基本的了解，熟悉几种常用的网络信息采集软件，能够熟练掌握其中 一种信息采集软件的使用方法，能够利用信息采集软件采集到自己所需要的信息。 另外，学习者应理解网络信息采集的特点及其原则，掌握网络信息资源采集中内容与形 式上的标准，熟悉通常的网络信息采集方式以及采集技术、推送技术的运用。
　　学习者还应掌 握网络信息资源采集的策略，能够根据自己的需求制定富有成效的策略。 本章的教学难点是网络信息采集技术的发展。学习者应掌握网络检索自动化技术的发展 状况，对“超链接”搜索技术、网络搜索引擎技术、Web 挖掘技术等有一定的认识，同时， 理解网络信息采集技术的发展趋势，认识多媒体化、多语种检索技术、检索工具的综合化和 专业化、基于内容的检索技术、检索工具智能化等。 在学习本章时，学生必须要进行上机实践，必须要掌握一种网络信息采集软件的使用方 法。另外，也可以通过教学录像、IP 课件进行学习。 思考与练习 1．选择题 （1）在采集网络信息时，发现信息陈旧、死链接的网站，应及时予以剔除，这是贯彻 ）的原则。A．针对性 B．全程性 C．时效性 D．选择性 （2）下列关于信息推送技术的叙述，正确的是（ A．用户获取信息比较主动B．信息的来源以及信息的具体内容往往不能灵活地控制 C．信息推送也是一种信息获取技术 D．用户自己可以设置信息源和所需信息类型 25 （3）下列关于自然语言的叙述，错误的是（ A．自然语言的词义模糊、词间关系不清B．自然语言标引错误少、准确度高、时效性强 C．自然语言是受控语言，除语法的限制外其它束缚亦很多 D．使用自然语言检索，用户不必考虑检索规则，信息检索极其方便 （4）网络信息采集软件具有（ ）功能。
　　 A．任务管理 B．数据管理 C．信息采集 D．数据发布 （5）使用网络信息采集大师（NetGet）输出数据时，可以把采集数据区中的所有数据 导出为（ A．文本B．Excel C．数据库 D．页面 2．判断题 （1）若要进行定题采集，采集技术较推送技术有明显的优势， （2）限制某些链接是限制采集广度的一个强有力的手段。 （3）Web 信息以超文本链接方式组织，基本组织单元是字符串。 （4）智能检索技术主要体现在语义理解、知识管理和知识检索三个方面。 （5）网络信息采集大师对任务的管理非常方便，可以按要求随意修改任务设置。 3．思考题 （1）网络信息采集的特点及原则是什么？ （2）试述网络信息资源采集的质量标准。 （3）网络信息资源采集的途径与策略有哪些？ （4）简述网络信息采集技术的现状。 （5）简析网络检索技术的发展趋势。
　　汇总:如何才能更快更全地收集论文数据？
　　当谈到数据采集的话题时，我很有发​​言权。在刚刚过去的毕业季，我有幸为众多同学提供了论文数据查询服务。论文数据主要分为三类：企业数据（尤其是上市公司数据）、统计年鉴数据和问卷数据。我们能提供的主要是上市公司数据和统计年鉴数据。如果是问卷数据，学生还是需要提前设计问卷，自己完成数据采集。
　　
　　不过，无论是通过资料搜索还是手动采集，这都只是资料采集渠道的问题。要真正实现更快更全面的论文数据采集，需要注意以下几点。《数据可获得性》论文的题目已经确定了，按照题目采集数据的时候，发现根本找不到需要查询的数据指标，可惜没有数据怎么写论文呢？我想问为什么选择论文题目 考虑是否有数据，解决这个问题其实很简单，参考与你题目相关的论文，一般论文都会说明数据来源，搜索根据他们的数据源的数据。
　　如果你找不到某些主题的相关文献，很可能这个主题在理论上或实证分析上不可行，或者数据难以采集，所以不要给自己挖坑。
　　
　　更糟糕的是，论文初稿快完成了。拿给老师看后，我要求加上实证分析，然后赶紧开始采集数据。事实证明，规范性论文很难匹配合适的数据变量进行测试。
　　另外，一些论文在使用上市公司数据时，为了寻求突破，在设计研究变量时，往往会选择公司公开但数据库中没有采集的数据，然后手动获取采集。如果你也打算这样做，那么一定要早做准备，否则没有及时拿到数据，之前的努力都会付之东流。“上市公司的数据披露比较规范，很少出现数据缺失的情况。但对于统计年鉴的数据，根本就不用，数据缺失很正常，也很严重。尤其是地方统计局的数据，实在是太不负责任了。所以还是建议大家还是选择国家或者省级的数据，这样数据获取的路径就更多了（比如直接到对应的省部级网站采集或者通过数据库查询），数据更全。” 数据范围的确定数据范围的大小也意味着数据量。对于以上市公司数据为样本的论文，一般来说样本量越大越容易显着。如果您要手动采集某个可变数据，您可以将数据范围锁定到某个行业，这样可以减少手动采集的工作量。对于以统计年鉴数据为样本的论文，数据范围主要根据数据的可用性和数据丢失的程度来确定。当然，你也可以说论文的题目决定了数据范围，但我想反问，没有数据更好。你论文的题目怎么样？ 查看全部

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　　基于人工智能算法，通过输入URL即可智能识别列表数据、表数据和分页按钮，无需配置任何采集规则，一键采集。
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　　采集软件隶属于杭州快易科技有限公司，这款产品由原谷歌搜索技术团队基于人工智能技术研发，功能强大，操作简单，可谓是居家旅行便携神器。
　　汇总:采集亚马逊排行榜数据，辅助选品决策
　　对于亚马逊卖家来说，选品是一件非常重要的事情，直接决定了店铺后期的运营效果。
　　在选品过程中，需要在平台上采集大量多维底层数据，进行市场容量分析、热销趋势跟踪、竞品研究、利润率估算等，最终选出最合适的产品。
　　The Best Sellers（品类热卖）、Hot NewReleases（新品热卖）、Movers and Shakers（上涨最快）、Most Wished for（添加的最心愿文件夹）、Most Gifted（适合送礼）等提供名单亚马逊平台是选择产品时可以主要参考的数据之一。
　　最畅销
　　每个列表都列出了前 100 种产品，并且每小时更新一次。如果能够定期监测每个榜单的产品变化，就可以掌握不同评价维度下最具潜力的产品，如品类热销、新品热销、上升最快、添加最多的愿望文件夹等，并提供产品选择的有力参考。.
　　如何定期监控这些列表中的产品？我们可以借助一些工具自动完成此操作。下面我们来看看具体的操作。
　　1.找到列表的网址
　　亚马逊名单的访问入口相对保密。第一次访问需要从产品详情页面进入，然后记下网址就可以直接访问了。
　　首次访问：从产品详情页面进入
　　进入任意有销售记录的产品详情页面，Best Sellers Rank会显示该产品在该类目中的排名：
　　点击品类名称，进入当前品类的Best Sellers列表。您可以切换查看其他类别的畅销产品。
　　将Best Sellers拉到中间位置，会出现Hot New Releases（新品热销）、Movers and Shakers（上升最快）、Most Wished for（添加的愿望文件夹最多）、Most Gifted（适合作为礼物）和其他清单。一。同样，您也可以在点击进入列表后切换类别。
　　后续访问：写下直接访问的URL
　　事实上，每个类别的列表的 URL 不会改变。第一次找到后，记下来，以后可以直接访问。
　　每个列表的首页网址如下（建议在PC端打开网址）：
　　打开列表首页后，可以根据需要找到该类别对应的URL。
　　以 Earbud Headphones 类别为例（建议在 PC 端打开 URL）：
　　
　　2. 采集 列表中的产品
　　在优采云中，可以配置一个采集模板，自动采集各个品类的TOP100产品并上榜。
　　官方已经为大家配置好了采集模板，大家可以直接使用。采集模板列表：
　　具体使用方法如下。
　　步骤1
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　　第2步
　　将【Amazon US-Ranking List Page.otd】导入优采云采集器并打开。
　　第三步
　　模板中的示例 URL 是 Earbud Headphones 类别中列表的 URL：
　　这里特别说明一下，因为Best Sellers、Hot New Releases、Most Wished for等列表的页面结构是一样的，所以可以在一个采集模板中完成多个列表的采集 .
　　如果需要采集不同类别的列表数据，可以点击进入模板编辑界面，将准备好的目标类别列表URL输入到模板中保存。
　　如何找到目标类别的列表URL在第一部分已经详细介绍过，这里不再赘述。
　　第4步
　　
　　启动采集，获取数据，并以所需格式导出。
　　这里选择以Excel形式导出，示例数据如下：
　　3.自动计时采集列表
　　我们知道排行榜数据每小时更新一次。那么我们也可以设置为这个任务每小时启动一次采集，即每小时获取列表中的新数据。
　　获取实时更新数据后，通过构建一些可视化图表，可以轻松监控各个列表中商品的变化，从而监控哪些商品畅销，哪些商品处于快速增长期，并辅助在产品选择决策中。
　　例如，通过监测3天的热门新品榜单和最受欢迎榜单，发现某款产品同时出现在这两个榜单中，并且排名稳步上升，我们可以认为该产品有爆发的潜力，或者甚至它本身就是一个爆炸。如果你快速跟进销售，很可能会带来难以想象的收益。
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　　当然，采集和亚马逊list data的应用只是跨境电商的沧海一粟。更多平台，更多数据场景等待挖掘。
　　我们也在整个Q1都在努力，希望为大家提供更多平台和更多数据场景的采集模板供大家使用，帮助大家灵活高效地获取和应用数据。
　　以下是近期的一些成果，欢迎各位跨境电商朋友体验交流。
　　30+采集 模板上线
　　目前已上线30+跨境电商采集模板，覆盖亚马逊、速卖通、Shopee、Lazada、eBay、阿里巴巴等主流跨境电商平台；涵盖产品类别列表、产品Listing/review/Q&amp;A、Best Sellers等排名、关键词搜索列表、后台关键词人气数据等数据采集场景。
　　由于优采云的通用性，我们可以灵活地为不同平台、不同数据场景创建采集模板。可以说，只要是网页上实际存在并且可以浏览和访问的数据场景，只有想不到，没有模板不能与采集相匹配。
　　目前在线模板是最常见和最流行的。如需体验模板，请联系客服小雷。
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　　解决方案:【综述】机器学习中的12类算法
　　导读
　　最近，我正在研究一些机器学习论文，并转向了更早的机器学习评论（2017）。虽然不是最新的研究状态，但考虑到经典机器学习算法的发展不如深度学习快，所以讨论还是很有参考性的。本文选择并翻译了一段关于机器学习算法分类的文章，以供参考。阅读原文即可查看原文链接。
　　以下译文选自2017年IJIRCCE发表的《A Survey on Machine Learning: Concept, Algorithms and Applications》第三部分B小节，对算法进行分类介绍。主要包括12种机器学习算法。
　　本文为个人翻译和分享。它仅限于英语水平。一定有不恰当的翻译甚至错误。请原谅我。此外，省略了一些鲜为人知的算法示例。
　　01 回归算法
　　回归分析是通过挖掘自变量和因变量（目标）之间的关系进行预测的一部分。著名的回归模型包括：线性回归、逻辑回归、逐步回归、普通最小二乘回归（OLSR）、多元自适应回归样条（MARS）、局部估计散点图平滑（LOESS）等。
　　译者注：虽然叫回归算法，但众所周知逻辑回归是用于分类的。此外，除了线性回归和逻辑回归之外，其他几种算法似乎并不常用。
　　02 基于实例的算法
　　基于实例或基于内存的算法直接存储所有训练数据样本，而无需为它们开发特定的模型函数。当有新任务（即测试集）时，用所有的训练集数据进行测试，得到预测结果。如果它遇到更好的训练数据，它可以简单地替换和更新它。因此，此类算法也被称为“胜者为王”的算法。例如：K 近邻 (KNN)、学习向量量化 (LVQ)、自组织地图网络 (SOM)、局部加权学习 (LWL) 等等。
　　译者注：这种算法其实就是所谓的惰性算法，即不训练任何模型，只存储训练数据，直到有预测任务，通过与训练集比较来预测. KNN是最典型的代表。
　　03 正则化算法
　　正则化是用于解决过拟合和异常值的过程。它是一种简单而有效的方法，用于向现有机器学习模型（通常是回归模型）添加和调整参数。通过在拟合函数中加入惩罚项来平滑拟合曲线，从而更好地处理异常值。例如：岭回归、LASSO回归、弹性网、最小角回归（LARS）等。
　　译者注：这里的正则化算法其实是广义的线性回归模型，是从sklearn中的linear_model引入的。
　　
　　04 决策树算法
　　决策树算法将可能的解决方案构建成树状结构，同时满足某些约束。之所以如此命名，是因为它总是从一个根节点开始，然后分支出来，直到可以得出一个确定的结论或预测，从而将过程构建成一棵树。它因其以类似人类的方式解决问题的能力而备受推崇，同时又快速又准确。例如：CART 树、ID3、C4.5、C5.0 等。
　　译者注：决策树确实是一个很好的机器学习算法，非常符合if-else或者switch-case的编程思想。它具有训练速度快、精度高，更重要的是支持多种集成学习算法。
　　05 贝叶斯算法
　　这是一套基于贝叶斯理论的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。例如：朴素贝叶斯（NB）、高斯朴素贝叶斯（Gaussian NB）、多项朴素贝叶斯（Multinomial NB）、贝叶斯网络（BN）等。
　　译者注：贝叶斯理论是机器学习中的常青树。它不仅派生了朴素贝叶斯算法，还支持HPO（超参数）的方向！
　　06 支持向量机
　　SVM 是一种非常流行的机器学习算法，它可以单独归为一类。它采用一组具有决策边界的超平面或决策平面来区分不同标签的数据。它是一种严格监督的分类算法。换句话说，该算法根据输入数据或训练集找到最优的超平面或决策边界，然后根据它对新数据进行分类。当使用核函数时，SVM 可以同时考虑线性和非线性分类问题。
　　译者注：SVM是曾经红极一时的机器学习算法，尤其是在核函数的加持下！俗话说，SVM三宝，区间双核函数。但是它的理解或者公式推导其实并不是很友好。此外，SVM 不仅可以用于分类问题，当然也可以用于回归问题。
　　07 聚类算法
　　聚类是通过利用和区分数据集中的潜在模式来标记数据的过程。例如：K-Means、K-Medians、Spectral Clustering、DBSCAN、EM等。
　　译者注：聚类算法是最常见的无监督机器学习场景。它与分类算法的区别在于，聚类在数据未标记时尝试标记数据，而分类实际上是标记的。预测吧！
　　08关联规则算法
　　关联规则用于发现明显不相关的数据之间的相关性。广泛应用于电子商务网站预测客户行为和需求，以及推荐客户可能感兴趣的产品。例如：Apriori算法、Eclat算法等。
　　译者注：关联规则的经典案例是啤酒和纸尿裤，这在某种意义上也是数据挖掘的起源！
　　
　　09 人工神经网络算法
　　这是一个基于人类或动物真实神经网络的模型。ANN 被认为是非线性模型，因为它们试图发现输入和输出数据之间的复杂关系。它对数据而不是整个数据集进行采样，以控制成本和时间。例如：感知器、反向传播、径向基网络等。
　　译者注：人工神经网络是一种仿生算法。其思想源于自然，具有较为严格的数学理论基础。它诞生得更早。比较经典的算法是多层感知器模型，但其更大的价值在于奠定深度学习的理论基础。或许，深度学习燎原之势，是笔者在2017年初没想到的一幕。
　　10 种深度学习算法
　　今天，当数据量足够大时，就会出现更多现代版本的人工神经网络模型。它使用更大的神经网络来解决半监督问题，其中数据通常未标记或未分类。例如，深度玻尔兹曼机、深度信念网络 (DBN)、卷积神经网络 (CNN) 等等。
　　译者注：近年来，深度学习算法变得太流行了。每年都有大量新论文提出创新思路，成为机器学习领域最璀璨的明珠！
　　11 降维算法
　　降维算法通常用于减少较大数据集的大小，并使用最有用的组件或少数特征来表达相关信息。这可以帮助提供更好的数据可视化或更有效地在监督学习中执行分类。例如：主成分分析（PCA）、主成分回归（PCR）、线性判别分析（LDA）等。
　　译者注：降维算法和聚类算法都属于无监督学习，只在一些特定场景下使用。例如，PCA 算法具有严格的矩阵理论基础。但既然降维后的数据变得无法解释，那到底是天使还是魔鬼，就看怎么应用了！
　　12 积分算法
　　集成算法的主要出发点是综合多个独立训练的弱学习器的预测结果，以确保最终结果比单个学习器更准确和鲁棒。为了最大化集成学习效果，需要仔细考虑基础学习器类型和集成方法。例如：Boosting、Bagging、AdaBoost、GBM、GBRT、随机森林、极限随机森林等。
　　译者注：就经典机器学习（即不考虑深度学习和强化学习等）而言，集成学习是当前的主流和热点！主流综合学习思路可以参考历史推文：.
　　<p data-tool="mdnice编辑器" style="margin-bottom: 20px;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;line-height: 1.8em;color: rgb(58, 58, 58);">◆ ◆ ◆  ◆ ◆
　　麟哥新书已经在当当上架了，我写了本书：《拿下Offer-数据分析师求职面试指南》，目前当当正在举行活动，大家可以用相当于<strong style="font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;">原价5折的预购价格购买，还是非常划算的：</strong></p>
　　<p>
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　　<p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;letter-spacing: 0.544px;font-size: 15px;white-space: pre-wrap;word-spacing: 2px;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(89, 89, 89);text-align: left;">数据森麟公众号的交流群已经建立，许多小伙伴已经加入其中，感谢大家的支持。大家可以在群里<strong><strong>交流关于数据分析&数据挖掘的相关内容，</strong></strong>还没有加入的小伙伴可以扫描下方管理员二维码，进群前一定要关注公众号奥，关注后让管理员帮忙拉进群，期待大家的加入。
　　
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　　解决方案:PHP使用三种方法实现数据采集
　　
　　这里有两个PHP采集可以使用的好工具。一个是史努比，一个是simple_html_dom.采集有很多种方法（其实本质有2-3种，其余都是派生的），PHP自带了几种方法，也可以直接采集。然而，出于把懒惰进行到底的精神。我们仍然可以使用这两个工具来简化采集。网上对史努比的介绍很多，以下是别人翻译的史努比SDK/// 史努比的一些功能： 1.抓取网页内容获取 2.抓取网页
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　　无规则采集器列表算法中的所有节点采集算法：vba作业1.采集数据文件列表为透明文本文件1.采集数据为文本文件采集算法（qgjsql语句）：具体代码：选择搜索目标并打开搜索窗口→回车开始第一条数据，回车第二条数据，回车第三条数据，回车4.采集数据为文本文件采集算法（qgjsql语句）：具体代码：直接粘贴vba代码vba中=公式来代替采集时使用的字符串格式，若vba代码使用format设置了accept为n的话，可以使用常规snput方法打开文本文件节点列表，或调用-journalcells()方法输出采集数据文件的包含数据列表采集算法及代码2.采集数据为透明文本文件列表文件格式为txt格式，且文件含数据的文本文件为journalcells()函数得到代码：选择采集目标并打开采集窗口→回车开始第一条数据，回车第二条数据，回车第三条数据，回车4.采集数据为文本文件列表列表文件为stocklog文件格式，格式为jpeg格式，格式为cad格式，格式为pdf格式节点列表采集对象使用format设置为accept为n（把采集数据数据库管理信息的db文件读取出来）readcurrentlines数据栏文件编号对应的数据列表对象存放到哪个文件的第几行。
　　
　　采集算法及代码计算一下公式：结果：//结果可以拖到公式中查看效果。如图如果想自己创建列表列表类型的文件，可以自己新建列表、重命名列表列表、删除列表列表等等。列表节点列表方法选择采集目标，打开文件并通过菜单执行列表建设用于采集列表数据的列表类型（可以用现成的脚本操作列表方法，或者自己编写新列表方法）如图操作a列采集数据：列表列表方法选择采集目标，打开文件并通过菜单执行列表建设：选择列表：选择列表format（可以使用jpeg、cad、pdf格式列表数据文件代替列表方法）节点列表列表方法使用format、accept与jpeg、cad、pdf格式代替列表方法列表创建为公式列表：列表创建为包含数据的文件列表并检查对列表创建的值是否满足采集要求来选择采集节点到journalcells()节点列表方法获取列表列表中包含的数据列表列表采集对象到源文件中获取列表数据文件节点列表方法访问列表列表中数据列表方法对列表数据采集方法更改列表数据为包含数据的文件列表列表创建列表列表方法列表列表的创建可以使用上述列表方法以及format、accept以及jpeg、cad、pdf格式文件，不同类型列表方法的语法格式是一样的，按照采集要求任意转换即可。如图编写更改列表列表方法列表创建为采集方法列表列表创建为包含数据的文件列表节点列表方法3.采集。 查看全部