秘密:这5个应用你要全有，绝对是老司机无疑！
　　大家好，我是小昊~
　　今天给大家分享5款非常好用的电脑软件，可以解决很多问题，直接上干货！
　　▍1. 格式工厂
　　格式工厂是一款办公工具，可以转换几乎所有类型的多媒体格式，以及文件压缩、图像处理、视频文件修复、文件备份等功能。
　　▍2.Keepass
　　KeePass 是一款功能强大的密码管理软件。它可以帮助您记住电子邮件、主页FTP、Internet、论坛等的用户名和密码，解决您忘记密码的烦恼，节省时间。
　　KeePass 将密码存储在高度加密的数据库中，其他人和其他应用程序无法识别。
　　
　　▍3.优采云采集器
　　优采云采集器 由前 Google 技术团队打造。基于人工智能技术，只需输入网址即可自动识别采集的内容。
　　它可以智能识别数据。智能模式基于人工智能算法。只需输入网址即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。无需配置任何采集 规则，只需单击采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格等。
　　流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
　　可以模拟操作：输入文字、点击、移动鼠标​​、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
　　谢谢大家的支持！
　　▍4.ScreenToGif
　　ScreenToGif是一款非常好用的录屏、拍照、画板和GIF编辑软件，开源免费，功能强大实用。
　　
　　ScreenToGif 整体操作非常流畅，界面也非常简洁，编辑功能也非常丰富。
　　▍5.罗兰
　　Rolan 是一款轻量级的桌面快速启动工具，可以让你快速启动各种软件和命令。常用软件和群组可以自定义管理，提高您的电脑操作效率和办公效率。
　　Launchpad可以灵活设置属性和组结构，自由存储内容；launchpad支持两级分组；快捷方式可以存储在组中；指定文件夹内容实时显示，无需手动进入文件夹；还有浏览器书签、笔记、剪贴板历史、快捷键绑定等等。
　　今天的分享到此结束。感谢您在这里看到它。如果你喜欢它，记得喜欢它，观看它，并与你的朋友分享。
　　▍软件获取
　　##老规矩，文章点击右下角“关注”，点击底部“小光gào”，即可获取资源。你在看，加上鸡腿让我更有动力分享##
　　给力:万能小偷V3.2 智能采集不求人
　　只需输入目标站地址即可全自动采集，高度智能化的采集程序，支持98%的单级域名站​​点
　　规则制定很简单，菜鸟也能制定采集规则，采集不求人（内置1条采集规则）
　　杀死所有单域站点
　　- ftp上传需要使用二进制上传方式，方法请参考百度
　　
　　- 数据文件夹需要读写权限，一般空间不需要设置。对于vps，win系统给用户读写权限，linux给766或777权限
　　- 第一次使用程序时，请到后台进行相关设置，否则会出现错位、空白等现象。
　　- 默认背景：网站地址/@admin/index.php 默认账号：admin 默认密码：admin
　　- 程序使用环境php5.2 - php5.5
　　v3.2 更新：
　　1.增加外链css本地化支持
　　
　　2.增加目标站资源域名选项，支持通配符
　　3.添加自定义替换规则，不清除缓存，立即生效
　　4.增强目标站问号url的解决方法
　　5.增强css的图像获取
　　6.增强采集ajax和301、302跳转 查看全部

　　解决方案:大数据云计算
　　本教程介绍大数据采集
　　介绍Apriori算法，希望大家在读完这文章大家都能有所收获，帮助你更深入地了解大数据云计算的大数据采集。
　　</p
p1. 阿普里奥里算法简介/p
pApriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，用于挖掘频繁的项集和关联规则。阿普里奥里语在拉丁语中的意思是“从以前开始”。在定义问题时，通常使用先验知识或假设，这称为先验知识或假设。Apriori 算法的名称基于这样一个事实，即该算法使用频繁项集性质的先验属性，即频繁项集的所有非空子集也必须是常量。Apriori 的算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中 k 项集用于浏览 （k+1） 项集。首先，通过扫描数据库，对每个项的计数进行累加，并采集满足最低支撑级别的项，找到频繁的1项集的集合。该集合表示为 L1。然后，使用 L1 查找频繁的 2 项集的集合 L2，使用 L2 查找 L3，依此类推，直到无法再找到频繁的 k 项集。找到的每个 LK 都需要对数据库进行完全扫描。Apriori 的算法使用频繁项集的先验性质来压缩搜索空间。/p
p2. 基本概念/p
p项和项集：设置项集={项 1，item_2,...,item_m} 是所有项的集合，其中 item_k （k=1，2,...,m） 成为项。项的集合称为项集，收录 k 项的项集称为 k 项集。/p
p事务与事务集：事务 T 是项集的子集，每个事务都与唯一标识符 Tid 相关联。不同的事务共同构成了事务集 D，它构成了关联规则发现的事务数据库。/p
p关联规则：关联规则是一个含义公式，形状类似于 A = > B，其中 A 和 B 是项集的子集，不是空集，A 将 B 交叉为 null。
　　支持：对关联规则的支持程度定义如下：
　　其中，事务收录集合 A 和 B 之和的概率（即，收录 A 和 B 中的每个项）。请注意与 P（AorB） 的差异，P（AorB） 表示事务收录 A 或 B 的概率。
　　置信度：关联规则的置信度定义如下：
　　项集支持计数：收录项集的事务数，简称为项集的频率、支持计数或计数。
　　频繁项集：如果项集 I 的相对支持满足预定义的最小支持阈值（即 I 的出现频率大于相应的最小出现频率（支持计数）阈值），则 I 为常动项集。
　　强关联规则
　　：满足最低支持和最低置信度的关联规则，即要挖掘的关联规则。
　　3. 实施步骤
　　通常，关联规则的挖掘过程分为两个步骤：
　　查找所有常用项集
　　强关联规则由频繁项集生成
　　3.1 挖掘常用项集
　　3.1.1 相关定义
　　连接步骤：项目集 Lk-1 的频繁 （k-1） 自连接产生候选项目集 Ck
　　Apriori 的算法假定项集中的项按字典顺序排序。如果 Lk-1 中的两个元素（项集）项集 1 和项集 2 之一的第一个 （k-2） 项相同，则项集 1 和项集 2 称为可连接。因此，通过项集 1 到项集 2 的连接生成的结果项集是 {项集 1[1]、项集 1[2],...,项集1[k-1]、项集 2[k-1]}。连接步骤收录在以下代码的create_Ck函数中。
　　修剪策略
　　由于先前的性质：任何不频繁 （k-1） 项集都不是频繁的 k 项集的子集。因此，如果候选项 k 项集 Ck 的 （k-1） 项子集的候选项不在 Lk-1 中，则该候选项不能频繁，因此可以从 Ck 中删除以获得压缩的 Ck。以下代码中的is_apriori函数用于确定是否满足先前的属性，create_Ck函数收录修剪步骤，即，如果不满足先前的属性，则进行修剪。
　　删除策略
　　根据压缩的 Ck，扫描所有事务，对 Ck 中的每个项目进行计数，然后删除不符合最低支持级别的项目，从而产生频繁的 k 项集。删除策略收录在以下代码的generate_Lk_by_Ck函数中。
　　3.1.2 步骤
　　每个项都是候选项集的集合 C1 的成员。该算法扫描所有事务，获取每个项目，并生成 C1（请参阅下面代码中的create_C1函数）。然后对每个项目进行计数。然后根据最小支持程度将不满意的项目从 C1 中移除，从而产生频繁的 1 个项目集 L1。
　　对 L1 自身连接生成的集合执行修剪策略，以生成候选 2 项集的集合 C2，然后扫描所有事务，对 C2 中的每个项进行计数。同样，根据最小支持从 C2 中移除不满意的项目，导致频繁出现 2 个项目集 L2。
　　对 L2 自身连接生成的集合执行修剪策略，以生成候选 3 项集的集合 C3，然后扫描所有事务，对 C3 的每个项进行计数。同样，不满意的项目根据最小支持从C3中删除，导致频繁的3个项目集L3。
　　通过类比，对 Lk-1 自身连接生成的集合执行修剪策略可生成候选 k 项集 Ck，然后扫描所有事务，对 Ck 中的每个项进行计数。
　　3.2 关联规则是从常用项集中生成的
　　找到常用项集后，可以直接从它们生成强关联规则。生成此内容的步骤如下：
　　对于每个频繁项集项集，将生成项集的所有非空子集（这些非空子集必须是频繁项集）;
　　对于项集的每个非空子集，如果输出为min_conf则为最小置信度阈值。
　　4. 示例和 Python 实现代码
　　下图是数据挖掘中频繁项集挖掘的示例说明：概念和技术（第三版）。
　　本文基于此示例的数据编写 Python 代码，以实现 APIORI 算法。代码需要注意以下两点：
　　由于 Apriori 算法假设项目集中的项目按词典顺序排序，而集合本身是无序的，因此我们需要在必要时进行集合和列表转换;
　　因为要使用
　　字典（support_data）要记录对项集的支持，需要使用项集作为键，而可变集合不能是字典的键，因此应将项集转换为固定集合冻结集。
　　“””
　　#Python2.7
　　#Filename：先验.py
　　#Author：呜
　　#Email：航流56[AT]gmail[DOT]com
　　#Blog:///llhthinker/p/6719779.html
　　#Date：2017-04-16
　　“””
　　defload_data_set（）：
　　“””
　　Loadasampledataset（FromDataMining：概念与技术，第3版）
　　返回：
　　Adataset：Alistoftransactions.Eachtransactsconseveralitems.
　　“””
　　data_set=[[&#39;l1&#39;，&#39;l2&#39;，&#39;l5&#39;]，[&#39;l2&#39;，&#39;l4&#39;]，[&#39;l2&#39;，&#39;l3&#39;]，
　　[&#39;l1&#39;，&#39;l2&#39;，&#39;l4&#39;]，[&#39;l1&#39;，&#39;l3&#39;]，[&#39;l2&#39;，&#39;l3&#39;]，
　　[&#39;l1&#39;，&#39;l3&#39;]，[&#39;l1&#39;，&#39;l2&#39;，&#39;l3&#39;，&#39;l5&#39;]，[&#39;l1&#39;，&#39;l2&#39;，&#39;l3&#39;]
　　returndata_set
　　defcreate_C1（data_set）：
　　“””
　　Createfrequentcandidate1-itemsetC1byscaningdataset.
　　参数：
　　data_set：交易列表.每个交易收录其他事务。
　　返回：
　　C1：Aset哪些收录alfrequentcandidate1-itemsets
　　“””
　　
　　C1=集合（）
　　fortindata_set：
　　前期敏：
　　item_set=冻结集（[项]）
　　C1.添加（item_set）
　　返回C1
　　defis_apriori（Ck_item，lksub1）：
　　“””
　　Judgewhetherafrequentcandidatek-itemsetsatisfyAprioriproperty.
　　参数：
　　Ck_item：afrequentcandidatek-itemsetinCkwhichcontainsallfrequent
　　候选项集。
　　Lksub1：Lk-1，aset哪些收录alfrequentcandidate（k-1）-itemsets.
　　返回：
　　真：满足先验属性。
　　False：NotsatisfyingAprioriproperty.
　　“””
　　foriteminCk_item：
　　sub_Ck=Ck_item-冻结集（[项]）
　　ifsub_CknotinLksub1：
　　返回法尔斯
　　返回真实
　　defcreate_Ck（ Lksub1，k）：
　　“””
　　CreateCk，asetwhichcontainsallallfrequentcandidatek-itemsets
　　由Lk-1&#39;播种连接操作。
　　参数：
　　Lksub1：Lk-1，aset哪些收录alfrequentcandidate（k-1）-itemsets.
　　k：theitemnumberofafrequentitemset.
　　返回：
　　Ck：asetwhtainsallallfrequentcandidatek-itemsets.
　　“””
　　Ck=set（）
　　len_Lksub1=len（Lksub1）
　　list_Lksub1=列表（Lksub1）
　　foriinrange（len_Lksub1）：
　　forjinrange（1，len_Lksub1）：
　　l1=列表（list_Lksub1[i]）
　　l2=列表（list_Lksub1[j]）
　　l1.排序（）
　　l2.排序（）
　　ifl1[0：k-2]==l2[0：k-2]：
　　Ck_item=list_Lksub1|list_Lksub1[j]
　　#pruning
　　ifis_apriori（Ck_item，lksub1）：
　　Ck_item）
　　返回
　　defgenerate_Lk_by_Ck data_set，min_support，support_data）：
　　“””
　　GenerateLkbyexecutingadeletepolicyfromCk.
　　参数：
　　data_set：交易列表.每个交易收录其他事务。
　　Ck：Asetwhtainsallallfrequentcandidatek-itemsets.
　　min_support：最小支持。
　　support_data：Adictionary.Thekeyisfrequentitemsetandthevalueissupport.
　　返回：
　　Lk：Aset哪些内容收录allallfrequentk-itemsets.
　　“””
　　Lk = set（）
　　item_count={}
　　fortindata_set：
　　foriteminck：
　　ifitem.issubset（t）：
　　ifitemnotinitem_count：
　　item_count[项目]=1
　　还：
　　item_count[项目]+=1
　　t_num=浮点数（data_set）
　　foriteminitem_count：
　　
　　如果（item_count[项目]/t_num）>=min_support：
　　添加（项）
　　support_data[项目]=item_count[项目]/t_num
　　返回
　　defgenerate_L data_set、min_support）：
　　“””
　　Generateallfrequentitemsets.
　　参数：
　　data_set：交易列表.每个交易收录其他事务。
　　k：Maximumnumberofitemsforallfrequentitemsets.
　　min_support：最小支持。
　　返回：
　　L：李斯特洛夫。
　　support_data：Adictionary.Thekeyisfrequentitemsetandthevalueissupport.
　　“””
　　support_data={}
　　C1=create_C1（data_set）
　　L1=generate_Lk_by_Ck（data_set，C1，min_support，support_data）
　　Lksub1=L1.copy（）
　　L=[]
　　L.append（Lksub1）
　　foriinrange（2，k+1）：
　　Ci=create_Ck（Lksub1，i）
　　Li=generate_Lk_by_Ck（data_set，ci，min_support，support_data）
　　Lksub1=Li.copy（）
　　L.append（Lksub1）
　　返回L，support_data
　　defgenerate_big_rules support_data min_conf）：
　　“””
　　Generatebigrulesfromfrequentitemsets.
　　参数：
　　L：李斯特洛夫。
　　support_data：Adictionary.Thekeyisfrequentitemsetandthevalueissupport.
　　min_conf：最小信任。
　　返回：
　　big_rule_list：Alist它收录allbigrules.eachbigruleisresed
　　asa3 元组。
　　“””
　　big_rule_list=[]
　　sub_set_list=[]
　　foriinrange（0，len（L））：
　　forfreq_setinL：
　　forsub_setinsub_set_list：
　　ifsub_set.issubset（freq_set）：
　　conf=support_data[freq_set]/support_data[freq_set-sub_set]
　　big_rule=（freq_set-sub_set，sub_set，
　　如果>=min_confandbig_rulenotinbig_rule_list：
　　#printfreq_set-sub_set，“=>”，sub_set，“conf：”，conf
　　big_rule_list（big_rule）
　　sub_set_list附加（freq_set）
　　returnbig_rule_list
　　if__name__==“__main__”：
　　“””
　　测试
　　“””
　　data_set=load_data_set（）
　　L，support_data=generate_L（data_set，k=3，min_support=0.2）
　　big_rules_list=generate_big_rules（L，support_data，min_conf=0.7）
　　对于利金：
　　打印“=”*50
　　print“frequent”+str（len（list（Lk）[0]））+“-itemsets\t\tsupport”
　　打印“=”*50
　　forfreq_setinLk：
　　printfreq_set，support_data[freq_set]
　　打印
　　打印“大规则”
　　foriteminbig_rules_list：
　　打印项[0]，“=>”，项目[1]，“conf：”，项目[2]
　　本文由专业坐标整理发表，希望能帮助同学们。更多详情，请关注工作协调大数据云计算大数据采集通道！
　　完整的解决方案:做网站如何选择一款利于SEO的cms建站系统？
　　一个好的cms系统不仅对内容管理非常方便，对SEO也非常方便，很受SEO站长欢迎。如果使用优化好的cms系统，建站会容易很多，节省很多时间，使用量往往多达几十万甚至上百万。接下来，辰阳SEO就和大家聊一聊网站如何选择一个有利于SEO的cms建站系统？
　　帝国cms系统
　　一个适合seo的cms系统自然要满足seo的几个要求：
　　1、更新内容管理方便，如自动更新、自动审核、人工审核、定期更新、草稿箱等。
　　2、建站方便，内容调用方便。
　　3、网页可以自定义“两大元素”，即标题和描述。以前关键词也比较重要，但是现在因为不参与排名，没有权重分配，变得可有可无，但是很多系统还是用关键词。使用自定义功能制作。
　　4. 网站地图功能（爬虫可以爬取所有页面）。
　　5、插件安装方便，二开扩展性强。
　　
　　6. url自定义操作，目录层级重复命名，标签和特殊页面管理，调用方便。
　　7、模板装订制作方便，标签简单。
　　8.伪静态和静态模式，以及一键生​​成、分类生成、文章生成等。
　　这里需求点比较多，就不一一列举了，先说一个适合seo的优秀cms系统说明。
　　cmsseo 系统
　　1.第一点是路由设置要包括各种形式，还可以支持自定义操作，尤其是静态和伪静态模式，这些都是必须的，这对seo来说很重要。同时静态模式要对应生成功能，方便一键生成。搜索引擎对这类页面情有独钟，可以提高很多收录机会。
　　2、由于大的网站大部分都有自己的技术团队，可以自己开发系统，所以使用cms系统的用户大多是缺乏的中小站长开发能力。所以cms系统要设计得简单、方便、好用、易学，所以标签简单，单词有代表性，比如dede、eyou、wp等。之后通过口耳相传，迅速吸引大量站长使用。
　　EasyYoucms系统面板
　　3. cms系统最重要的部分是内容的管理，所以系统应该包括：网站定期内容更新，文章标签，标签标签分类，以及分类文章添加草稿，文章可以设置时间节点定时更新，草稿箱内容可以手动审核，也可以设置时间自动审核更新。
　　
　　4.每个网站的设计风格和建站器都不一样，所以会采用很多方式的url规则，但是需要自定义url（多级目录可以重复命名），所以人多可以设置更个性化的设置网页。
　　5.对于seo来说，网站的收录无疑是非常重要的。系统的蜘蛛图功能可以提高收录的机会；系统的自动更新推送功能也可以改进 收录 。
　　6.内链系统，因为很多人有其他的要求和规则，但是定期关键词替换锚文本是应该有的功能，可以帮助网站更好的实现内链优化，促进收录 并进行排名。
　　7.网站图片上传和alt设置，有些编辑上传图片不带alt，对seo不是很友好，而且在代码中手动设置代码很浪费时间，所以编辑也需要付费注意这一点，当然，常规的比如百度编辑器，也足够了。
　　8、最后，系统的扩展性比较好，有利于开发插件实现更多的个性化功能。dede系统其实比较完善，插件也很多，但是安全性差了一点。采集插件、右键屏蔽插件、自动添加水印插件、伪原创插件等插件。
　　做网站如何选择有利于SEO的cms建站系统
　　一个好的cms内容管理系统可以为我们做seo事半功倍，所以对于我们站长来说，一个优秀的系统尤为重要，大家应该多多支持这个技术团队。在众多开源系统中，思奇seo推荐使用dede、eyou、Pbootcms、zblog、empire、wp。这些系统中的前两个是最简单的，并且该网站快速且易于学习。
　　但是，dede已经免费了十多年了。虽然是开源程序，但版权费一下子就收了5000多元。对于中小站长来说，这可不是一笔小数目。网站很多人突然要花几十万，这显然是不现实的。所有人都被这波韭菜打了个措手不及，所以很多人都放弃了dede，转投其他系统。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　汇总:网人建站采集系统
　　采集工具是什么？常用的 采集 工具有哪些？所有的采集工具都可以分为两类：一类是关键词采集，只要输入关键词到采集到你想要的内容，第二类是指定data采集，输入target网站执行data采集。让我与您分享一些免费的 采集 工具。
　　1号147seo采集工具（免费）：为什么是1号147seo采集工具，综合评价后，147SEO采集支持关键词采集 ，支持目标网站采集，操作简单，整个可视化操作不需要写规则，点击需要采集自动化的内容采集。强大的内容处理和信息分类+自动发布到网站深受广大新老玩家的喜爱。
　　第二名优采云采集器（收费）：优采云采集器作为老手采集器拥有一批忠实的老用户，需要一定的编程能力才能为了更好地使用优采云采集器，优采云采集器主要依靠规则来采集。用户需自行填写规则，需要制作发布功能（需要有编程能力）或找官方人员进行收费定制。
　　第三名：Universal 优采云采集器（收费）：Universal 优采云采集器是一个单独的采集工具，不发布模块，只支持采集。
　　接下来，我将与您分享一些SEO知识。SEO 是关于提高您在搜索引擎中的 网站 排名。因此，SEO方法是通过研究分析搜索引擎的排名规则得到的，那么如何从搜索引擎中寻找SEO方法呢？
　　
　　控制百度域名的命令，很多人误以为这个命令是查询自己要找的域名的外部链接。事实上，这是错误的。有两个主要问题：
　　1、有些不是所有的URL都只收录域名；采集工具是什么？2、找不到不收录URL描述的文字链接；
　　所以这个命令只能找到一部分外链，但是百度没有提供更好的外链查询工具。只讲了以后站长工具的改进，但是没办法，只能即兴使用，所以很多人发外链的分时链接是基于域名的。采集 的工具是什么？那么我们可以用域名语法进行查询，我们如何使用这种语法呢？一个很好的用处是查询其他网站s，看看哪些网站s可以发送外部链接，如果网站s会百度收录他们发送外部链接。SEO最头疼的是知道如何发送外部链接，但我不知道将它们发送到哪里。如果您控制此语法，您可以找到发送链接的中心。采集 有哪些工具？但是，并不是所有的中心都可以发外链，所有的中心都可以轻松发外链。比如有些论坛需要达到一定的点才签约；在某些平台上，您编写 文章 必须达到一定的质量才能获得批准。
　　3.百度收录查询，上面两条指令是查询所有收录和域名的外链。如果要查询指定时间，采集的工具有哪些？比如要查询昨天发帖的外部链接收录，昨天的文章可以是收录，需要用百度收录查询说明，选择最近的一天或一周，这将停止分析。
　　网站如何更新内容留住用户？在当今竞争激烈的互联网环境中，采集 工具有哪些？网站关于网站SEO 的内容非常重要。虽然流量是提升网站流失率的先决条件，但如果网站没有好的内容、优质的产品和良好的在线用户体验，很容易流失流量。因此，我们必须做好用户关怀内容，才能留住用户。详细的，我将讨论以下内容。
　　1. 应用即时内容
　　
　　什么是即时内容？所谓即时内容，是指最近发生的社交事件。采集工具是什么？面对如此特殊的定义，SEO站长在编写相应内容时必须把握两点，一是及时，二是高效。
　　实时的内容在短时间内反映了事物，所以为了达到预期的效果，必须在内容分发上付出更多的努力。采集工具是什么？了解同一热点问题的第一次报告和第二次报告的区别。即时内容的时间，无论是排名效果还是流量，都远远大于转载或类似文章的时间。
　　2. 申请处理方案增加网站的价值
　　大纲内容是具有一定逻辑和营销技巧的内容。它的配方是个性化的，采集有哪些工具？不同的网站 有不同的风格。在制定大纲内容时，需要涉及受众定制、企业文化趋势、价值确立、营销理念和预期效果等要素。
　　虽然这方面的内容难以控制和编写，但对市场和用户具有明显的引导作用。用户可以从中汲取经验，丰富自己，提升自身在行业内的综合竞争力。
　　3、应用客户真实案例展现实力
　　站长都知道，在网站上填内容的目的是为了让用户更好的了解我们。采集 的工具是什么？相信我们的实力。但是，一些公司的SEO站长也想问问自己，仅仅几篇文章，用户会对公司有信心吗？当然不是。因此，我们需要使用一些真实的客户案例来处理这些问题。网站要想留住用户，就必须用真实的客户案例来吸引用户的访问。既然真实的客户案例是适用且可操作的，那么 采集 可以使用哪些工具？因为来自实战，代表了企业的实力，是真正的成功案例分享，能让用户信任企业。
　　汇总:免费织梦CMS采集插件，无需采集规则补损值
　　织梦采集对于我们新手站长来说，总会遇到很多抽象的概念，比如补偿值和采集规则。织梦 模板的补偿值是多少？就是在我们的织梦模板中加入一些不同值的HTML代码来伪造原创模板。对于我们新手站长来说，在学习和掌握复杂的采集规则之前，可以通过织梦采集插件进行过渡。
　　织梦采集插件全过程可视化，无需掌握采集规则，操作页面简单，只需实现全网采集通过 关键词 输入。
　　增量规范采集也很方便，输入我们的目标网址，在插件窗口中点击我们需要的采集元素开始我们的数据和内容采集。
　　该插件内置翻译接口，支持百度、谷歌、有道及自带翻译。采集过程中支持屏蔽相关词、保留原文标签、去除图片水印等辅助措施。采集之后的内容可以保存为多种格式，方便站长获取纯内容。
　　
　　网站是否每天定时更新，是蜘蛛判断我们的网站是否正常的一个标准。网站每日持续更新是我们网站关键词排名的基础。通过织梦采集插件，我们可以轻松获取网站相关资料，不仅可以进行数据分析，还可以在网站内创建文章。我们还可以通过以下几点更全面地优化网站。
　　1. 关键词 用于定位
　　网站SEO优化的基础部分是关键词的定位和分析。由于不同网站的行业和规模不同，在定位关键词的时候需要多角度进行考虑，比如关键词搜索量分析，关键词 和 网站 相关性分析、竞争对手 关键词 分析、关键词 排名预测和排名。
　　2、网站架构的构建与分析
　　一个科学合理的网站架构对于引导蜘蛛爬行非常有利，也有利于网站排名和用户访问量的提升。在构建和分析网站架构时，需要删除网站架构的不良设计，保证网站具有相对合理的目录结构和导航，同时时间，要做好网站的内外链接工作。优化工作。
　　3.网站目录的具体优化
　　
　　网站目录和页面的优化，不仅可以使网页关键词在搜索结果中排名靠前，还可以为网站带来良好的流量。在内容为王的网站运营模式下，定期更新网站内容，尤其是更新原创内容是我们SEO优化的重要一环，对于SEOER的工作日程也很重要。链接的排列是为了更好地让搜索引擎通过相互链接的方式来抓取信息。
　　4、网站收录分析
　　网站优化的过程就是不断在网站、搜索引擎和用户之间找到平衡点。为了达到更好的效果，按照搜索引擎规则提高排名和用户体验。我们可以通过站长工具、站长平台等查看我们的收录状态和网站的更新状态，并根据分析结果进行相应的分析。
　　5.网站流量转化分析
　　网站流量分析是为了进一步优化网站，让网站有更好的用户体验，从网站流量、跳出率等数据分析用户. ，并想办法增加流量和提高转化率。
　　织梦网站优化步骤大概就是这些了。流行的网站内容管理能力可以帮助我们处理各种复杂的数据采集，而不需要我们编写补偿值和采集规则。无论是我们的采集数据分析还是我们的网站内容通过采集素材，以及网站收录通过伪原创改进。织梦采集插件是我们新老站长管理网站实现网站优化的一种方法。织梦网站优化分享来了，欢迎一键连接。 查看全部

　　解决方案:一文简述多种无监督聚类算法的Python实现
　　Fromwardsdatascience，作者 Vihar Kurama，机器之心编译。
　　本文简要介绍了各种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K-means 聚类、层次聚类、t-SNE 聚类和 DBSCAN 聚类。
　　无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是无标签的，也就是说数据只给出了输入变量（自变量X），没有给出对应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身会发现数据中有趣的结构。
　　人工智能研究的领军人物严乐存解释说，无监督学习能够自行学习，而无需明确告知他们是否做对了。这是实现真正人工智能的关键！
　　监督学习与无监督学习
　　在监督学习中，系统尝试从之前给出的示例中学习。（在无监督学习中，系统试图直接从给定示例中寻找模式。）因此，如果数据集被标记，它就是一个监督学习问题；如果数据没有被标记，这是一个未标记的问题。监督学习问题。
　　上图是监督学习的一个例子，它使用回归技术来寻找各种特征之间的最佳拟合曲线。在无监督学习中，输入数据根据特征进行划分，根据数据所属的聚类进行预测。
　　重要条款
　　准备无监督学习所需的数据
　　在本文中，我们使用 Iris 数据集进行初步预测工作。该数据集收录 150 条记录，每条记录由 5 个特征组成 - 花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度、花卉类别。花的类别包括 Iris Setosa、Iris VIrginica 和 Iris Versicolor。在本文中，提供了一种无监督算法，它具有鸢尾花的四个特征来预测它属于哪个类别。
　　本文使用Python环境下的sklearn库加载Iris数据集，使用matplotlib进行数据可视化。以下是探索数据集的代码片段：
　　# Importing Modules
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
# Loading dataset
iris_df = datasets.load_iris()
# Available methods on dataset
print(dir(iris_df))
# Features
print(iris_df.feature_names)
# Targets
print(iris_df.target)
# Target Names
print(iris_df.target_names)
label = {0: &#39;red&#39;, 1: &#39;blue&#39;, 2: &#39;green&#39;}
# Dataset Slicing
x_axis = iris_df.data[:, 0] # Sepal Length
y_axis = iris_df.data[:, 2] # Sepal Width
# Plotting
plt.scatter(x_axis, y_axis, c=iris_df.target)
plt.show()
　　[&#39;DESCR&#39;, &#39;data&#39;, &#39;feature_names&#39;, &#39;target&#39;, &#39;target_names&#39;]
[&#39;sepal length (cm)&#39;, &#39;sepal width (cm)&#39;, &#39;petal length (cm)&#39;, &#39;petal width (cm)&#39;]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
[&#39;setosa&#39; &#39;versicolor&#39; &#39;virginica&#39;]
　　紫色：Setosa，绿色：杂色，黄色：Virginica
　　聚类分析
　　在聚类分析中，数据被分成不同的组。简而言之，此步骤旨在将具有相似特征的组从整体数据中分离出来，并将它们分配到集群中。
　　视觉示例：
　　如上图，左图是未分类的原创数据，右图是聚类后的数据（根据数据本身的特点进行分类）。当给定一个要预测的输入时，它会根据它的特征来判断它属于哪个簇，并据此进行预测。
　　K-means聚类的Python实现
　　K-means 是一种迭代聚类算法，其目标是在每次迭代中找到一个局部最大值。该算法需要最初选择的簇数。由于我们知道这个问题涉及 3 类花，我们编写了一个算法，通过将参数“n_clusters”传递给 K-means 模型，将数据分为 3 类。现在，我们将三个数据点（输入）随机分组到三个集群中。基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入数据点将被划分为单独的集群。接下来，我们将重新计算所有簇的质心。
　　每个聚类的质心是定义结果集的特征值集。研究质心的特征权重可以用来定性地解释每个集群代表哪种类型的群组。
　　我们从 sklearn 库中导入 K-means 模型，拟合特征并进行预测。
　　K-means算法的Python实现：
　　# Importing Modules
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
# Loading dataset
<p>
iris_df = datasets.load_iris()
# Declaring Model
model = KMeans(n_clusters=3)
# Fitting Model
model.fit(iris_df.data)
# Predicitng a single input
predicted_label = model.predict([[7.2, 3.5, 0.8, 1.6]])
# Prediction on the entire data
all_predictions = model.predict(iris_df.data)
# Printing Predictions
print(predicted_label)
print(all_predictions)
</p>
　　[0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2]
　　层次聚类
　　层次聚类，顾名思义，是一种可以构建层次聚类的算法。在这个算法开始时，每个数据点都是一个簇。然后，将两个最近的集群合并为一个。最终，当所有点都合并到一个簇中时，算法停止。
　　层次聚类的实现可以使用树状图来演示。接下来，我们来看一个食品数据层次聚类的例子。数据集链接：/vihar/unsupervised-learning-with-python/master/seeds-less-rows.csv
　　层次聚类的Python实现：
　　# Importing Modules
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Reading the DataFrame
seeds_df = pd.read_csv(
"https://raw.githubusercontent. ... 6quot;)
# Remove the grain species from the DataFrame, save for later
varieties = list(seeds_df.pop(&#39;grain_variety&#39;))
# Extract the measurements as a NumPy array
samples = seeds_df.values
"""
Perform hierarchical clustering on samples using the
linkage() function with the method=&#39;complete&#39; keyword argument.
Assign the result to mergings.
"""
mergings = linkage(samples, method=&#39;complete&#39;)
"""
Plot a dendrogram using the dendrogram() function on mergings,
specifying the keyword arguments labels=varieties, leaf_rotation=90,
and leaf_font_size=6.
"""
dendrogram(mergings,
labels=varieties,
leaf_rotation=90,
leaf_font_size=6,
)
plt.show()
　　K-Means 和层次聚类的区别
　　t-SNE聚类
　　这是一种视觉无监督学习方法。t-SNE 是指 t 分布的随机邻居嵌入。它将高维空间映射到视觉二维或三维空间。具体来说，它将通过对相似对象建模与不同对象建模，以二维或三维数据点对高维空间中的对象进行建模。
　　
　　Iris 数据集的 t-SNE 聚类的 Python 实现：
　　# Importing Modules
from sklearn import datasets
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# Loading dataset
iris_df = datasets.load_iris()
# Defining Model
model = TSNE(learning_rate=100)
# Fitting Model
transformed = model.fit_transform(iris_df.data)
# Plotting 2d t-Sne
x_axis = transformed[:, 0]
y_axis = transformed[:, 1]
plt.scatter(x_axis, y_axis, c=iris_df.target)
plt.show()
　　紫色：Setosa，绿色：杂色，黄色：Virginica
　　在这里，具有 4 个特征（4 个维度）的 Iris 数据集被转换为 2D 空间并显示在 2D 图像中。类似地，t-SNE 模型可用于具有 n 个特征的数据集。
　　DBSCAN 聚类
　　DBSCAN（基于密度的噪声空间聚类）是一种流行的聚类算法，用于替代预测分析中的 K-means 算法。它不需要运行输入集群的数量。但是，您需要调整其他两个参数。
　　scikit-learn 对 DBSCAN 算法的实现提供了默认的“eps”和“min_samples”参数，但一般情况下，用户需要调整它们。参数“eps”是两个数据点被认为在同一个邻居中的最大距离。参数“min_samples”是邻居中同一簇中的最小数据点数。
　　DBSCAN 聚类的 Python 实现：
　　# Importing Modules
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.decomposition import PCA
# Load Dataset
iris = load_iris()
# Declaring Model
dbscan = DBSCAN()
# Fitting
dbscan.fit(iris.data)
# Transoring Using PCA
pca = PCA(n_components=2).fit(iris.data)
pca_2d = pca.transform(iris.data)
# Plot based on Class
for i in range(0, pca_2d.shape[0]):
if dbscan.labels_[i] == 0:
c1 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c=&#39;r&#39;, marker=&#39;+&#39;)
elif dbscan.labels_[i] == 1:
c2 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c=&#39;g&#39;, marker=&#39;o&#39;)
elif dbscan.labels_[i] == -1:
c3 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c=&#39;b&#39;, marker=&#39;*&#39;)
plt.legend([c1, c2, c3], [&#39;Cluster 1&#39;, &#39;Cluster 2&#39;, &#39;Noise&#39;])
plt.title(&#39;DBSCAN finds 2 clusters and Noise&#39;)
plt.show()
　　更多无监督学习技术：
　　原文链接：/unsupervised-learning-with-python-173c51dc7f03
　　操作方法:小游戏网站程序，带自动采集系统
　　官方网站 []
　　版本 8 演示
　　-------------------------------------------------
　　888小游戏第8版介绍：
　　1 asp+ajax写数据库：支持mssql2000/mssql2005
　　2 全站用div+css编写，支持ie6 ie7 ie8 火狐浏览器-----遵循web.2.0标准，页面代码少，易上手收录
　　3 全自动采集7k7k，有13426个游戏（18.6G），数据可以盗链或者本地，盗链只需要908M空间
　　
　　4 新闻信息发布功能-------每天更新一条信息，让你网站收录更多，排名更高
　　5个会员功能----------------------------采集、积分、最近玩过的游戏、会员信息
　　6 用户积分功能------------推荐注册、登录网站、浏览网页均可获得积分，提高用户积极性
　　7.全站生成html，且为文件夹形式，全拼音url，排名较高，生成路径可自定义
　　8 手动上传flash小游戏功能，同时数据自动采集更新，可手动添加数据
　　9 网站信息全后台管理方便---------------如：网站信息、统计代码、广告，便于管理
　　10 繁简中文互转功能 ---------- 满足台港客户对繁体字的需求
　　11 评分、喜欢、评论
　　
　　· 以盈利为导向的网站-----页面设置多个广告位，广告位布局合理吸引点击，全部后台管理
　　· 以SEO优化为先导——如生成文件夹、自定义自制文件夹、后台设置关键词
　　· 注重用户体验--功能包括[每个人都在玩]、[用户玩过的游戏]、[评论过的游戏]
　　· 基于强大的功能-----增加了许多实用功能
　　· 为了管理方便-----全后台智能管理，即使不懂电脑也可以管理这个网站
　　-------------------------------------------------- -----------------
　　售价600元 查看全部

　　经验:物体识别算法，每一种类别需要多少标注样本支撑才是足够的，有没有成熟的理论？
　　从本质上讲，这个问题可以分为两个大问题：
　　样本不平衡问题的数据增强方法
　　因此，如果想深入研究这个问题，可以参考相关方向的论文（后面会给出链接，待补）
　　说说我的个人经历，请指正：
　　
　　场景一：如果你面对的场景已经有比较大的数据集，而你需要的类别不包括在内，比如自然场景中的物体检测，可以从COCO、PASCAL VOC等进行预训练，模型可以是微调。在训练过程中，确保你的新类别与原创数据集中的原创类别以 1:1 的比例持续训练。这个过程需要防止过拟合，需要根据真实的数据分布来考虑数据。ratio、简单的数据增强策略、水平/垂直翻转、添加噪声等可以在训练过程中随机增加一部分样本（需要实际操作验证是否对您的数据有效）
　　场景 2：您面临的场景没有可以使用的外部数据。一种方法是学习爬虫技术，scrapy各种框架，爬到你需要的数据，相信没有免费的午餐！！！，
　　1) 如果你的场景可以通过合成获得数据，那么这就是考验你想象力的时候了。比如你要做一个字符识别（OCR），你需要考虑各种字体、字体大小、背景、旋转、字体布局等。想了想，开始使用opencv等工具制作数据自己设置，很容易达到你想要的规模。
　　2) 对于复杂的场景，现在看来推荐用GAN来补全。是的，我也面临数据不足的问题。我将尝试合成产品数据。效果好不好还不得而知。欢迎完善参考文献（待填）
　　
　　听上采样、下采样、图像看物体检测相关论文的具体实现。
　　1) 正如SSD模型中提到的，一个好的数据增强方法可以大大提高检测效果。有关详细信息，请参阅：SSD：Single Shot MultiBox Detector
　　其他：
　　zero-shot，low-shot learning，一个非常新的方向，见 FAIR 的论文：Low-shot Visual Recognition by Shrinking and Halucinating Features
　　通用方法:光年SEO日志分析系统使用方法
　　Lightyear SEO日志分析系统是一个网站日志分析工具。光年SEO日志分析系统可以分析IIS和apache文件日志，软件可以有效分析SEO数据。下载使用。
　　特征
　　光年日志分析工具，又称网站日志分析软件，可以分析iis、apache等日志，是站内必备工具。这对于大文件日志也非常强大。
　　
　　这是第一款专为SEO设计的日志分析软件。很多以前的日志分析软件都是顺带分析SEO数据的，而且这个软件分析的每一个指标都是针对SEO设计的，很多分析维度是其他日志分析软件所没有的。
　　光年日志分析工具可以让你看到很多以前看不到的非常有用的数据，可以分析无限大的日志，而且速度非常快。
　　文件地址
　　指示
　　一、下载并打开软件，点击左上角的文件进行添加。
　　
　　二、添加日志文件，点击下一步。
　　三、添加后点击开始分析。 查看全部

　　操作方法:无规则采集机器爬虫采集方法实现地址-fastfixer实现
　　
　　无规则采集器列表算法讲解在发现以往采集特征的问题无规则采集机器爬虫无规则采集机器爬虫采集方法——fastfixer以前的方法是采用requests，phantomjs,peex，requestshttps采集器，但是这些方法学习很不方便，上手难度大，代码也是超级超级多，很多人受不了这个过程。于是开始思考如何降低上手难度，自己写一个采集器，不仅能够采集，还能通过api让别人采集，一举两得。
　　
　　经过一段时间的测试和对比，本文用python实现fastfixer，非常简单，并且上手很快，项目的源码请在我的github上面获取python实现github地址-fastfixer实现的原理简单说来就是通过遍历采集。采集的具体步骤：遍历目标网站爬虫程序通过ip获取目标网站对应的ip进行分析目标网站注册时间和手机号获取手机短信接收端进行请求尝试获取手机号的验证码，一定要注意验证码是不同的，需要一次遍历全部手机号获取获取验证码获取验证码的方法可以采用dnscopy，我采用了python自带的https爬虫，直接返回123456,获取数据不难，但是需要做转换就有难度了比如我需要把验证码变成其他字符等，这是最大的难点，有可能爬起来十分麻烦，而且还不能通过验证，后期作者会针对这个问题进行改进。
　　采集验证码示例其他的爬虫也是一样，保持最小限度的改动，通过最小改动持续获取采集数据，就能够保证采集效率了，控制代码变动量，再加上验证码绕过，以及通过代理ip获取验证码，验证码获取。github地址-fastfixer欢迎各位大佬提pr或者其他意见importtimefrombs4importbeautifulsoupimportjsonimportreimportthreadingimportosimportsysimportrandomenv='localhost'api='-cn-hans'c=''s=threading.server(time.strftime('%y-%m-%d%h:%m:%s'))page_num=s.input('-cn-hans')sys.path.join(page_num,'/')s=';page='page=threading.server(time.strftime('%y-%m-%d%h:%m:%s'))s=s=beautifulsoup(s,'lxml')s=s=html.stringio()s=re.search(r'\w+.*\b?',s)ifre.search(r'\w+.*\b?',s)==re.findall(r'\w+.*\b?',s):print("*"+s)else:print("*"+s)print('\n')else:print("\n")time.sleep(s)print(page_num)ifpage_num>0:s=s.split('')s=threading.server(。 查看全部

　　解决方案:观测云文档
　　RocketMQ视图预览
　　RocketMQ 指标展示，包括生产者 tps/消息大小，消费者 tps/消息大小，消息堆积，topic 信息等
　　版本支持
　　操作系统支持：Linux / Windows
　　前置条件安装 exporter
　　1、 拉取 rocketmqexporter
　　git clone https://github.com/apache/rocketmq-exporter.git
　　2、 进入安装目录
　　cd rocketmq-exporter/
　　3、 构建安装包 (2选1即可)
　　1、 构建 jar 包方式
　　mvn clean install
　　构建完成，进入 target 目录
　　cd target
　　启动 jar 包
　　nohup java -jar target/rocketmq-exporter-0.0.2-SNAPSHOT.jar &
　　2、 构建 docker 镜像方式
　　mvn package -Dmaven.test.skip=true docker:build
　　使用镜像启动 docker (替换命令行中 nameserverip 地址)
　　docker run -d --net="host" --name rocketmq-exporter -p 5557:5557 docker.io/rocketmq-exporter --rocketmq.config.namesrvAddr=nameserverip:9876
　　4、 测试 rocketmq-exporter 是否正常
　　curl http://127.0.0.1:5557/metrics
<p>
</p>
　　安装配置
　　说明：示例 Linux 版本为 CentOS Linux release 7.8.2003 (Core)，Windows 版本请修改对应的配置文件
　　部署实施指标采集 (必选)
　　1、 开启 DataKit Prometheus 插件，复制 sample 文件
　　cd /usr/local/datakit/conf.d/prom
cp prom.conf.sample prom.conf
　　2、 修改配置文件 prom.conf
　　主要参数说明
　　3、 Prometheus 指标采集验证 /usr/local/datakit/datakit -M |egrep "最近采集|prom"
　　4、 指标预览
　　插件标签 (非必选)
　　参数说明
　　重启 Datakit
　　systemctl restart datakit
　　场景视图
　　检测库
　　指标详解
　　主要指标
　　指标描述数据类型
　　rocketmq_broker_tps
　　broker每秒生产消息
　　数量
　　int
　　rocketmq_broker_qps
　　broker每秒消费消息
　　数量
　　int
　　
　　rocketmq_producer_tps
　　某个topic每秒生产
　　的消息数量
　　int
　　rocketmq_producer_put_size
　　某个topic每秒生产
　　的消息大小(字节)
　　int
　　rocketmq_producer_offset
　　某个topic的生产消
　　息的进度
　　int
　　rocketmq_consumer_tps
　　某个消费组每秒消费
　　的消息数量
　　int
　　rocketmq_consumer_get_size
　　某个消费组每秒消费
　　的消息大小(字节)
　　int
　　rocketmq_consumer_offset
　　某个消费组的消费消
　　息的进度
　　int
　　rocketmq_group_get_latency_by_storetime
　　某个消费组的消费延
　　时时间
　　int
　　rocketmq_message_accumulati
　　消息堆积量
　　int
　　常见问题排查
　　进一步阅读
　　2022-09-282022-07-21chuyang,储文姬,刘玉杰
　　整套解决方案:长尾关键词泛采集软件 1.0
　　软件简介 长尾关键词泛采集软件是一款为站长采集文章资源的长尾关键词挖掘工具！无需手动寻找关键字词，快速查找关键词，输入中文关键字词，即可免费帮你寻找长尾关键词，可输入多组搜索，会自动获取相关栏目，无限次数搜索关键词，然后再采集长尾词的长尾词，长尾关键词泛采集软件会循环采集，如此循环下去直到没有词了为止，而且保存方便，长尾关键词泛采集软件支持一键导出到TXT文本！软件介绍长尾关键词泛采集软件是一款采集长尾词的，自带三大搜索引擎，支持原关键词和相关长尾词挖掘，长尾关键词泛采集软件可以无限次数采集和挖掘采集长尾关键词，使用方法简单，输入需要的字词即可找到你想要的长尾关键词！
　　
　　软件特点1、长尾关键词采集软件针对中文长尾关键词采集的利器，内置三大引擎接口采集
　　
　　2、支持一键导出到TXT文本。是采集长尾关键词、相关词的较佳工具
　　3、无限时间采集和挖掘关键字词，只需要一个关键词即可无限采集到海枯石烂小编点评长尾关键词采集工具是一款做SEO优化必备的SEO关键字词挖掘软件，可以无限循环采集，进行关键词的长尾词采集功能，让用户深度挖掘该关键词的长尾词内容！ 查看全部

　　终极:无规则采集器列表算法-逆观之算法（turntimeestimator）
　　无规则采集器列表算法-逆观之算法（turntimeestimator）这篇文章由一个小程序团队做的，叫做：无规则采集器列表算法（turntimeestimator）。他们最后研究出了一个超神的算法，在这篇文章当中讲了出来，代码放到github上去了，可以github去看看。
　　
　　只说零零散散的一点。在最近几个月中，出现了一些新的dp算法，尤其是最近有所增多，如ips，fsl等，并且ips这种算法更加的贴近人的日常生活。原因是ips算法可以几十条子串匹配到一个，使得情况变的比较复杂。再有就是已经有人尝试过的堆排序的模拟实现，模拟到双向链表，有些复杂度也是个问题，而spacemap很好的解决了这个问题。
　　
　　大前端在北京天天加班真的没时间搞后端。
　　pointfinder(pf)pf的自动entry可以有效预测如下情况，找到如下链接。 查看全部

　　限时优惠:优惠卡券延伸：营销中台如何搭建？
　　上一篇文章优惠券从头到尾，从过去到现在，从里到外，全面梳理，相当于让大家看到了全貌整张优惠券的图片（当然我觉得可能还有不足之处，如果有什么问题，希望读者朋友可以在评论区讨论，提问，逼我走得更远）。
　　依托文章打折卡和优惠券所涉及的系统，我会依次展开其他各种将存在的系统，这样可以更好的给大家一个把握，形成一个生态。
　　营销活动产品，一个营销活动产品的处理流程基本如下：
　　操作同学提出，我们需要在某个节日或者节日附近做一个活动。同学们得到需求后，会在需求深度背后深挖待解决的问题，给出最优解。确认后将同步产品计划。技术生将在原有活动的基础上进行重构和发展。开发完成后，配置相应信息，通过自测演示。演示通过后，测试学生将接受测试。对于前端落地页，设计同学还需要介入设计一套适合活动的页面，并配置到活动中
　　总结：我们在为新活动打造产品时，会反复消耗人力物力。有时，当活动提出，启动时间比较紧迫时，产品的质量无法保证。
　　基于此，很多公司都在使用中台的概念来提高效率。
　　一、为什么要在中间和台湾
　　简单地说：“功能重用”（功能重用是中台最重要的一点，重用的功能可以节省我们上面提到的人力、物力、财力），构建一个“大中台” 、“小前台”，满足业务快速扩张的需要。
　　业务中心将积累大量用户行为数据（包括非系统用户），为我们利用大数据智能算法拓展新的业务模式，包括我们未来构建的精细化运营奠定基础.
　　中泰作为商业服务的提供者，不需要依赖业务的稳定性（我们目前在中泰销售的产品基本都是以业务线为主，离开业务线后发现不能walk），但需要对新业务持续的容量支持。因此，如果我们中台未来足够成熟，可以极大地支持公司整体业务发展规模。
　　作为中国大陆和台湾地区的产品，它需要收录以下能力，我最近正在整理：
　　二、中国市场营销
　　营销是每家公司都会做的事情，但它所做的营销却各不相同。
　　营销中心作为公共服务层运行。不受业务和场景限制。它有很大的自由空间，从领取优惠券到返现，MGM（旧有新）等，可以由服务层（营销中台）引导。
　　我们做的大部分营销活动，或者市面上能看到的营销活动，都可以提炼出共性，整合到营销中心。数据由中心标准化，api由前端定制。开发，可以在较短的时间内完成营销产品的推出。
　　足够好的营销中心（如阿里、腾讯等），前端不需要参与开发，通过运营拼接页面元素即可完成业务活动的搭建。这也是基于背景，我们要努力打造出来的营销中台模型。
　　全规模营销中心包括用户营销全生命周期中的各个节点，可以输出完整的营销服务，也可以将各个节点输出为原子api，由业务层封装用于业务逻辑。
　　广义的营销中台包括狭义的营销中台和数据中台。数据中台服务于所有业务，是大数据建设的基石。以技术为导向，规模够大。
　　我们目前的数据中心也在整体建设中。以后我会把我们营销中心的所有数据都沉淀下来，聚合到大数据中心。结合大数据中心和营销中心，我们将推出智能营销平台，延伸更多实用产品，为业务赋能。
　　狭义的营销中心主要包括以下三个方面：
　　前端层：营销活动落地页、营销数据嵌入、用户前端行为、用户业务行为等快速构建工具（可细化为绩效层和触达层） 规则层：基本活动规则，时间、场景、类型、风控、白名单等，以及对应的支持奖励层的业务规则：现金红包、卡券、积分、商品、权益、虚拟货币等。三、涉及中台
　　1.营销中心
　　营销中心就不赘述了，营销中心的前世今生都在这文章。
　　2. 营销优惠券
　　关于营销卡和优惠券，在上一篇文章文章中有​​详细介绍，可以直接点击链接查看。
　　
　　3.数据中心
　　数据中心在这里具有三个功能。
　　1）记录数据、用户数据、用户行为、用户类型、用户画像等
　　场景：用户A参与活动B，完成规则C，获得奖励D；在此基础上，记录用户数据、id、手机号、位置、活动名称、时间、奖励、条件等。
　　2）数据分析，通过数据挖掘，采集，构建数据模型，实现数据仪表盘，提炼核心指标，跟踪分析产品数据，持续优化迭代。
　　3）数据转化，利用数据进行商业化，基于数据分析反馈，了解整体分析数据和分析场景，基于数据反馈构建商业化模型。
　　例如新产品、新活动等，结合A/Btest的快速迭代和优化，提高用户在公司整体产品中的付费转化率。
　　4.智能营销-扩展
　　智能营销是指营销中心的用户数据支持数据中心有足够的数据量，支持数据中心进行数据建模、数据分析、提取重要数据点。
　　数据中心可以通过数据模型和数据分析，根据用户的行为习惯和用户画像，反馈营销中心的活动调整、活动规则、活动分布。这体现了智能营销的价值。
　　当然，智能营销的作用还不止于此。拓展方向包括：用户唤醒、用户留存、用户转化等。下次我会重点关注智能营销。
　　四、营销中台模式
　　1.表示层-表示
　　这里所说的表现层是产品框架第5层的表现层，是用户直接感受到的，可以实现的内容。主要是为了给人一种文字、图片、音视频的感觉。文字不多，主要是高清大图，给人一种震撼和刺激的感觉。
　　他们的页面还收录一些动画，声音更能触动人们的听觉，让页面停留的时间更长。也可以是短信、邮件等。这里体验第一，业务需求第二，复杂营销场景下的高并发、限流、懒加载等也有多元化的技术考量。
　　表现层本身可以提取各种具体的工具产品，比如落地页快速搭建工具（我也将营销工具落地页拆解成组件，让用户可以快速完成搭建落地页，无需费心研发团队，不断消耗人力进行重复开发），可以满足多样化页面的快速配置和发布。
　　对于一些特殊的场景，如果页面构建不能以模块化的形式完成，会考虑模板化、模块化、组件化的方式，即将比较通用的呈现形式固化，这样可以复用未来。
　　2. 框架层-touch
　　框架层 该层主要包括界面设计、导航设计、信息设计等，该层是展示给用户的界面。界面设计，如根据不同情况使用复选框、单选按钮、下拉菜单或按钮。
　　框架层也是用户感知的，记录与用户的实际交互。框架层收录大量用户体验设计，需要符合用户体验操作行为。
　　感知操作分为主动和被动两种。可能是用户主动参与某个动作（如点击、刷卡等）参与营销，也可能是被动参与某个过程（SMS、PUSH等）。
　　与用户的最终交互非常重要。剑虽好，但一剑挡不住，也起不到好效果。
　　3. 结构层 - 规则
　　结构层是营销的核心，因为其本质是一个需要统一规划的决策引擎。前期可能只包括营销活动的有效期、类型、奖品等，这些只是规则层的基础。
　　随着活动的不断增加和规则的不断完善和丰富，我们的规则组件会越来越全面，让我们真正摒弃前后端，直接依赖规则组件库来随时随地配置我们想要的东西。活动，或有关营销的一切。
　　结构层的核心是规则引擎。通过框架层的用户行为，综合考虑用户、行为、场景、时间等多个维度后，判断用户是否符合规则，决定执行后续营销动作。
　　此外，规则层还需要包括接入风控策略（我们已经有了可以直接使用的风控）、多维度限制等。
　　
　　示例：规则组件的无限抽象。
　　4. 结构层 - 奖励
　　营销卡券奖励和营销中心中的规则都是结构层。规则和奖励是功能模块之间的逻辑设计。业务逻辑、业务权限、业务功能是这里构建的基本信息。
　　奖励可以包括营销奖励、通知奖励或业务奖励。奖励的粒度有多细，我们可以根据业务端的需求来决定产品端。目前我们现有的形式有现金红包、优惠券、打车钱、虚拟货币、实物商品。后续还可能包括我们正在做的用户系统：积分、成长值。
　　从底层产品端，将进一步抽象出各类奖励，如现金、虚拟、商业等。
　　除了维护每个奖励类型外，还需要包括对上游的连接（规则层）和对下游的调用（账户清算和结算）。
　　奖励本身其实是一个独立的系统，可以作为底层营销中心存在，比如我们现在独立的优惠券中心系统。
　　由于奖励足够全面，足够普遍，后期其他业务线也可以直接使用。
　　奖励的设计可以降低成本，提高规则和会计的效率。
　　5.数据中心
　　在现有的互联网行业，数据是极力推荐的，每家公司的每一款产品，要想长期稳定，都会以数据为主导。
　　数据中心在这里的作用不言而喻。无论是性能数据、访问数据、规则数据、奖励数据，在用户操作产品的时候，已经波及全身，存储在数据中心。 .
　　数据中心内的数据将根据用户画像进行分类、拆解、筛选，满足业务人员基本的数据分析需求，也为后续的智能营销、数字营销、精准营销奠定基础。
　　根据数据分析，利用用户画像+用户行为+用户习惯+时间+地点等，向用户推送精准智能营销，用最大的数据为商业化背书。
　　五、产品活动流程
　　六、活动开发流程1.使用前
　　2.使用时
　　操作，或者业务本身直接进行配置操作：
　　七、总结
　　在不同的业务线中，根据不同的时间节点，会需要不同的运营活动。随着时间的推移，如果我们按照活动的类型进行建模，那么我们将继续自己进行活动。重构重复开发。
　　我们在做产品的时候，如果能把要做的产品和需求抽象出来，看到背后的东西就可以把握最小的粒度，围绕最小的粒度进行构建，围绕最小的粒度进行构建。通过最小粒度的组件，像乐高积木一样拼出不同的形状。
　　产研团队设计开发出不同的乐高组件后，要组合的物品形状取决于运营团队想要什么。
　　本文由@无名原创发表 每个人都是产品经理。未经允许禁止转载。
　　图片来自 Pexels，基于 CC0 许可证。
　　最新版:网页数据采集器-免费批量网站内容数据采集免费不要再用破解版
　　网络数据采集器，什么是网络数据采集器。网络数据采集器有什么用？网页数据采集器批处理采集网站数据资源，省去所有复制粘贴，提高工作效率，提高工作产出，加快数据分析。今天给大家分享一个免费的网页数据采集器，只要输入域名，就可以自动采集数据到本地，或者自动伪原创发布自己的网站平台，详细参考图片
　　新站收录和排名会经历一个漫长的过渡期，也就是我们常说的“试用期”。如何在短时间内通过搜索引擎的长期排查，是每个人的优化目的。至于百度搜索引擎，收录同行很快，更新也很快，新域名是新的网站，如何实现SEO优化的最佳方案，这里分享一下我的经验和一些相关倡议。
　　1、网站模板已完成99%，不建议短时间内升级修改。 网站的模板会对SEO优化产生很大的影响。如果每天都修改，会让搜索引擎认为这个网站还没有完成，正在被欺骗，搜索引擎就会停止或者减少搜索引擎的数量。采取的数量。这也是我们常说网站的频繁修改会导致排名大起大落的一个重要原因。 网站正式上线时不要随意修改页面布局，模板还没写完也不要急着上线。
　　
　　2、必须有一定数量的内容库。上线前，每列不能为空。至少要保证每个分类列表页必须有超过一页的内容。庞大的内容库可以让搜索引擎在短时间内获得青睐。内容为王是有道理的。 @网站它是空的，搜索引擎甚至不想抓取页面。 收录 怎么能上呢。
　　3、网站优化得很好。上线前应完成现场优化。 关键词计划应在开始时填写。关键优化列tkd和页面代码要做好，上线后不要改。保证上线后是网站，内容丰富，结构优化。当搜索引擎看到这样的网站时，他们会非常喜欢。虽然是新站，但不乏优质内容。排名也是可以理解的，恭喜是一些新网站在一两周内上线，很快就有排名和流量的重要原因。
　　4、网站正式上线前不要解析官方域名，有时候分支会看到有人做网站，直接解析域名然后直接改上服务器，这是非常不方便的，它是好的。您的域名正式运营为网站。每天都会修改模板并上传内容。很多时候都是考验。如果搜索引擎发现这样一个摇摇欲坠的网站，就会参与试用期，这将导致正式上线。也不会很快成为收录。如果一定要在服务器上测试，修改模板，正确的做法是解析一个二级域名，这样测试。全部工作完成后，就可以正式启动网站，然后解析正式运营的域名。建议本地完成后打包上传到服务器。
　　5、做站点地图提交、https和自动提交代码部署。每个搜索引擎的站长后台都有一个提交研究的界面网站。 网站上线的时候，是时候提交相关的研究文档了，比如sitemap，https研究，自动提交等等，这些都已经改进了。这也需要时间，看起来很容易做，但非常耗时。
　　
　　关于官网的优化，互联网时代使商业事业的发展不断完善，也成为企业用户发展互联网的必要方式和手段。将网络实现作为网络服务的手段，不仅是网站实际发展的好选择，也是提供商业价值的好机会。通过专业的服务实施，帮助商业运营商，尤其是企业网站运营商，提供更符合网络特点的服务，有效提升服务优势，提升服务质量，最终取得更好的实施效果。下面小编告诉大家官网优化后有哪些优势？
　　网络的特点是融合更多的内容，即以更丰富的文化内容为前提，即拥有更多的服务标准和特色定位。从网络实施的服务标准来看，要充分发挥专业优势，巧妙区分客户的网站特点，落实细节内容，与客户形成稳定的差异化。对行业背景的了解，从而使理论网络运营，有效实施后，达到更好的引流率，提高引流后的转化率，完成实施为运营服务。
　　优化官网有什么好处？
　　要从网络的特点出发，思考客观网络运营的基础，关注网络的特点和网络运营本身的专业定位，表达服务于网络的优势应用，并充分考虑整体操作标准。服务项目网络实施的优势，充分利用网络的特点，实现有效实施。这也是为什么很多普通企业用户或企业网站会选择专业的网络服务平台，一站式高效实施方案。
　　以上是小编帮你整理的内容，旨在提高网络实施的效果和效率。专业的网络服务团队可以将专业标准和网络特性分开，为网站客户等企业提供各种服务，提供专业的实施服务。因为是专业的服务，所以有一定的优势和技巧，通过定制化服务实现更好的实施是一个很好的方法。选择把专业的事情委托给专业的团队，也是时代发展的需要。 查看全部

　　教程:phpcms优采云采集规则-phpcms优采云发布模块自动采集伪原创发布
　　phpcms优采云采集，什么是phpcms优采云采集，通过phpcms优采云采集可以实现什么？今天给大家推荐一个phpcms工具，免费自动发布采集伪原创。无需像优采云那样编写代码规则，也无需创建优采云发布模块自动实现phpcms采集发布详细参考图教程。
　　优化长尾词的难度不高。不是因为字数长。搜索的人少了，竞争也就低了。长尾词的优化难度取决于网站参与排名赛的数量，phpcms优采云采集如果参与的网站少在排名竞争中，长尾词比其他词优化得更好。如果有很多网站参与长尾词的竞争，那么长尾词的优化难度可能会高于热门词。
　　一、长尾关键词难优化吗？
　　1、理解中心词和扩展长尾词，这是seo优化器做的操作网站关键词词库扩展工作要求整理词库，中心词都是固定词，phpcms优采云采集简单优化这些中心词，竞争激烈，不一定能带来好的可靠的流量点击，所以会展开长尾词，扩展大量长尾词，做好长尾词的优化规划。
　　2、长尾词的优化并不难。对于这个问题，优化长尾词的难度取决于参与长尾词竞争的网站的数量。@>数字居多，那么这个长尾词也是流行词。如果你想参与热门词的排名，你需要花费大量的时间和精力，在网站内外做自己的网站SEO优化。
　　3、长尾关键词如果网站参与排名的人数少，phpcms优采云采集的竞争小，然后计划优化这个词，网站有机会参与这个词的排名。写到这里是为了有机会。获得这个机会的前提是网页的标题和文字已经规划了长尾关键词，并且网页有效收录，网站内容质量高，可以有机会参与长尾关键词的排名展示。
　　
　　4、long-tail关键词网站影响优化难度的因素也很多，phpcms优采云采集参与long- tail words网站 比赛次数；这些网站参加长尾关键词词库排名比赛的页面是什么类型的页面，首页、栏目页或内页；长尾关键词是否能被真实用户搜索到，能否网站带来可靠的流量咨询等。
　　二、SEOER经常发现文章页面排名高于首页的问题，非常混乱，可以肯定这是异常现象。phpcms优采云采集 在 文章 的下一页上排名高于内页的原因，我们将处理修复问题有针对性的方式。
　　1、网站首页被降级，导致内页权重明显低于首页权重。没啥好说的，找出掉电的原因再处理，然后坚持优化，phpcms优采云采集改一些链接，就事论事了恢复前的时间。
　　2、内页文章更新频率高于首页。比如很多网站都有问答页面，结果每天做的问答比写文章还要多。一个站点可能是问答页面，而第二个站点是主页。这种调整可以解决这个问题。
　　3、就内容相关性而言，内页的关键词比首页的关键词更相关。phpcms优采云采集rank文章是一个简单的内页，刚刚发布。从百度的“新站效应”可以形容，新页面的权重暂时要重于首页的权重。
　　4、文章页面关键词 太密集了。但是现在普通的网站都是由专人维护的，这种现象已经很少出现了。也有排名不正常的情况。可能是搜索引擎正在调整，暂时出现异常。
　　
　　5、在外部链接的影响下，页面内大量链接到文章。一些强外推的台站有这种现象。
　　一个网站, phpcms优采云采集在搜索引擎中的主要关键词排名一般被认为是竞争最激烈的，因为内页的排名更高网站 是 网站 的主页，那么为什么 网站 的主关键字排名高于主页？
　　seo优化分析总结出以下几点：1、网站首页权重降低，内页权重比首页重。2、外部链接的影响。许多外部链接指向内部页面。3、内容是相关的。内页比主页和关键字更相关。4、网页快照更新时间不长。这也可以理解为一种减肥。5、内页的关键词密度高于首页。6、搜索引擎出现的暂时异常是，现在我的网站排名恢复了，首页排名也恢复了，内页排名也消失了。
　　SEO排名优化是指一系列网站停止搜索引擎的优化操作。phpcms优采云采集因为百度的市场占有率超过60%，其实很多互联网公司的SEO排名优化都是指百度的排名优化。SEO排名优化主要是指关键词在百度、搜狗、360等搜索引擎上的优化排名状态。
　　一个好的SEO排名优化可以给客户带来可观的流量，而phpcms优采云采集可以给客户带来相当不错的实际收益，这也是企业重视SEO排名优化的原因。
　　SEO排名优化有自己的规律。百度有200多种算法。作为专业的SEO优化师，我们必须充分了解不同算法对优化的影响。只有不断地学习，才能取得更好的排名。在对百度算法的广泛研究基础上，同客云梦总结了快速排名的基本策略。
　　网站要想获得好的排名，首先要为网站制定一个计划，为网站制定一个SEO优化计划。只有好的优化方案才能引导网站获得快速稳定的排名；
　　正式发布:文章采集发布工具有哪些？
　　采集发布，通过网站采集，我们可以将网站需要的文章内容数据采集传递给我们自己的网站，或者将其他一些 网站 内容保存到我们自己的服务器。通过采集发布，可以得到我们想要的相关数据、文章、图片等。 采集发布的内容已经处理，可以成为我们自己的网站内容，保持我们的网站不断更新。
　　采集发布可以采集网站上的所有信息，并自动发布到站长的网站，如果能看到，可以采集至; 采集发布也可以自动完成，无需人工，随时保持网站最新资讯。 采集发布功能：采集发布是全自动的，自动识别JavaScript特殊URL，需要登录的网站也可以使用。 采集无论有多少类别，都发布整个网站的抓取；可以下载任何类型的文件；多页新闻自动合并，信息过滤，多级页面联合采集，图片自动加水印。
　　
　　如果站长想要采集发布新闻，他可以抓取新闻的标题、内容、图片、来源，过滤掉信息，合并一条新闻的所有页面。如果站长想采集发布供需信息，他可以抓取标题、内容、信息，即使一条信息分布在很多页面上，不管信息在哪一层，任何人都可以看见。到达。如果网站 想要采集 发布论坛帖子，您可以采集 帖子标题、内容和回复。其实采集发布的任何文件都可以下载，包括图片、flash、rar等，也可以调用flashget下载，下载效率更高。
　　采集发布，顾名思义，可以实现网站自动采集和发布，也就是通过搜索引擎收录和关键词排名volume ，从而获得搜索引擎的被动流量。 采集发布的所有功能都是分开设计的，可以满足各种站长的不同需求。首先是内容来源。除了采集，您还可以自己创建新内容。其次，发布功能可以根据个人喜好设计不同的发布效果。最后就是SEO功能，多种SEO伪原创功能合二为一，不同的站长可以设计不同的伪原创组合、链轮组合等等。只要站长需要更新网站，那么基本上采集发布的功能就可以实现了。
　　
　　采集发布是一款集自动采集、自动发布、各种伪原创、站长APP界面等SEO功能为一体的工具。是一个免费的采集器，实现免费的采集发布，采集发布强大的采集功能，支持关键词采集，文章@ >采集，图片和视频采集，还支持自定义采集规则指定域名采集，还提供原创文章生成功能，支持数据自由导入导出，支持各种链接插入和链轮功能，批量添加站点和列，列id绑定等功能，支持自定义发布界面编写（站长APP界面），采集发布真正实现完美支持各种站点程序，采集发布是多站点维护和管理的必备工​​具。 查看全部

　　简单教程:PHP插件培训视频教程
　　PHP插件的v7版本与2010插件相同。或者保存时只处理列表页、内容页、多页网页源代码、标签。
　　
　　在本教程中，使用一个简单的示例来演示插件可用的所有位置。
　　本教程中使用的所有文件都收录在 zip 文件中。需要注意的一点是，用户使用的 采集器 版本需要是 3.27 及更高版本。如果您的版本低于这个时间，请下载最新的手动更新包更新。更新地址。注意，导入测试规则前请先更新。
　　
　　附件：点击打开链接
　　干货教程:不要再用石青伪原创工具破解版了-免费文章采集伪原创发布工具
　　石青伪原创工具，什么是石青伪原创工具？ Azurite伪原创工具有什么？今天给大家分享一个免费的一键文本生成器，专门用来生成原创文章。使用此工具，您可以在 Internet 上创建一个唯一的 原创文章。 ，支持中英文。支持图片伪原创、视频伪原创，生成不同的文章内容。
　　本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，专为百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法开发，并经过本软件优化文章，将更受搜索引擎青睐。这个伪原创工具是网络写手、群发用户、SEO的不可多得的工具，也是网站推广者必备的工具。
　　1、伪原创世界首创的工具：两种不同的伪原创方法，本地和网络；
　　2、支持中英文伪原创;
　　3、使用独特的分词引擎，有效匹配百度和google的习惯。同时我们提供免费的开发参数界面，使用-help查看。
　　4、独特的同义词和反义词引擎，可以适当地改变文章语义，由独特的算法控制。
　　5、独占段落和段落内迁移；
　　6、伪原创内容可导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据；
　　7、优质支持在线自能伪原创dede、Empire、PHPcms、zblog、wordpress、易友、[bpoot等cms系统;(详见图片)
　　8、绿色软件免费安装，容量小。软件下载包仅1M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3；
　　9、可以制作伪原创文章;
　　
　　收录html标签
　　10、可以制作图片、flash等多媒体格式伪原创文章;
　　11、在线升级，全部免费，每月为你升级程序，保证百度和google更新算法同步；
　　12、提供贴心的“替换链接”功能，可有效增加SEO外链；
　　13、原生编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等；
　　14、多核系统，做几万字伪原创文章，速度极快；
　　二、采集文章
　　带有 采集 工具。首先，您需要在“采集设置”模块中输入需要采集的关键词。输入完成后，点击“保存关键词”，单词会被保存，然后勾选（默认勾选）。然后选择是在百度还是谷歌采集.
　　点击“内容采集”，稍等片刻，数据采集会慢慢进来，数据采集会显示在数据库“界面”中。要停止采集，请返回“采集设置”界面，点击“停止采集”。
　　使用“采集文章和乱生成文章”功能，可以根据选择的生成数量动态生成无数文章文章。
　　3.生产伪原创文章
　　用户可以通过4种方式输入原文文章,
　　1、将文章直接复制到文章编辑区，然后输入标题，保存文章;
　　
　　2、通过导入，可以直接导入TXT或者html文档，
　　3、通过采集，直接采集到网上的文章，
　　4、直接通过接口获取你的cms网站的内容；
　　获取文章后，用户可以通过3种方式制作伪原创文章：
　　1、也是最简单的，只需点击文章标题，然后点击界面下方的“生成原创”按钮，文章 伪原创之后会显示在“伪原创文章预览区”；
　　2、使用导出方式，可以直接将所有勾选的文章批量导出为TXT或HTML文章；
　　3、通过接口直接批量伪原创到自己的cms网站。
　　下图是导出方式。使用导出方式时，系统会根据设置的伪原创配置检查伪原创，文章然后导出；
　　p>
　　“伪原创工具”生成的文章的质量取决于“原创文章生成规则”。当规则超过 5000 条时，伪原创文章 的质量会非常高。 “原创文章生成规则”。
　　4.使用直接更新到主流cms系统
　　支持直接更新99%的国内主流cms内容，通过接口直接获取本站信息，再上传回伪原创。具体使用方法和使用界面有详细说明。按照说明一步一步，你很快就会成功。 查看全部

　　无规则采集器列表算法兼属逆向工程，不良第三方公司
　　无规则采集器列表算法兼属逆向工程，不良第三方公司统一采用的侵犯隐私的方式来获取采集后的内容，原则上绝对是不合规定的；目前xxxc4做到了已经安全标准，采用的就是隐私采集的方式，相比无规则采集器更加安全。
　　xxxc4单局首页拦截，多局采集器，
　　
　　xxxc4是一款匿名海量网页数据深度采集器，采用不对称安全方式。
　　都没听过。xxxc4没见过，一查，只看到国内某个厂商出了一套安全加密的方案。各家都用自己的算法，没听说过哪家是哪家的。
　　xxxc4采用的是不对称加密的方式，将采集的内容加密后存入后台数据库，后台数据库存放的是海量的带有未知特征的网页，海量的未知特征便于深度挖掘。xxxc4不以采集的方式入手，而是以对自己抓取来的内容进行一些特征提取工作来分析。所以性能和安全方面是完全可以做到的，现在应该只是还没有完善罢了。
　　
　　泻药，本人没用过xxxc4。好像是国内的一个公司出品。用过百度的爱采集应该还算可以，但是感觉还是加密的，隐私泄露，被人抢也是可能的。建议用墙外的产品。
　　好像是一个淘宝客服群里流传出来的，
　　xxxc4以匿名、匿名验证方式整合海量网页内容，但其采集的网页内容、响应完全公开，包括数据来源、网页的页面级架构、服务器地址等一切公开信息。 查看全部

　　无规则采集器列表算法优化(参考上文)-星辰
　　无规则采集器列表算法优化(参考上文）-无规则采集器-采集魔方效果不错site网站抓取-星辰小智site8.5.4新版本下载site5.9.0新版本下载新版本1.00.1无规则采集器下载可能不小心就整的人很郁闷甚至搞出了抑郁症来。
　　好些人居然无知到这种程度，竟然叫无规则采集器，没有规则，就算你能拿到通行证，采完也很难识别了，直接给你发封post？google已经挂掉很久了，建议看看其他网站是怎么解决此问题的。再者，还有人说抓个网页只要一分钟，个人建议抓网页的速度和工作效率是成正比的，没有速度要求就不要再纠结无规则不无规则的了，要快就要抓才是王道，优先抓链接是正确的。
　　
　　搜图神器，
　　垃圾浪费时间
　　
　　从网站流量来看，大部分网站流量来自于第三方网站，优化第三方网站最重要的点就是策略优化，流量来自于用户互动，用户互动是通过互动量分发和pv分发来完成的。本质上还是seo，要注意的是每一笔uv对于网站来说是可以算作一条pv/uv，在于怎么控制不影响用户体验！流量规划策略：针对不同的目标网站做不同的seo策略，有站内优化，站外引流，外链建设（seo之后的分享讲座），品牌建设等，在此不一一讲解了，总之一句话，在互联网行业，中小企业想要做好互联网营销，线上线下同步，做好品牌，做好建设，其实并不容易，还需要好多功夫！最近刚好听了一个网络营销专业的讲师分享，总结出以下几点：1.线上流量的主要来源分为pc端，wap端，手机端，而手机端流量最重要的来源是互联网广告联盟，一般是找某些广告联盟帮你推广产品，然后你每天去分析竞争对手广告分析，以达到自己的目的。
　　2.线下流量的主要来源分为地铁流量，各类促销活动以及各类线下活动，活动通过组织和策划，通过媒体达到活动效果，这点也是非常重要的，没有名气就不要做地铁广告，比如酒店，肯德基，麦当劳，肯德基，永和豆浆之类的，也没有的广告点有些就被停了，比如猪八戒，猪八戒网，展布等大型网站都停掉了。3.线上品牌建设，那么就要看怎么区分不同行业有不同的品牌思维和一些活动策划，这个比较复杂，不展开了。
　　针对目标网站做不同的优化策略即可，本质上是seo+sem（现在称为seo优化）seo优化重要就是页面优化，比如：用户体验，内容为王，友情链接，站内优化，关键词优化，导航优化，整站seo做的深入点就是主导航的设置，不深入就是侧导航，详情页，菜单栏整站seo优化要注意不能忽略了转化率，通过不同的方式获取到了优质的客户，而高转化率。 查看全部

　　无规则采集器列表算法技术常用程度介绍-乐题库
　　无规则采集器列表算法技术常用程度介绍一、算法技术常用程度分类二、主要技术常用程度2.1使用频率and非全限制条件：永远不允许某个项目超出全限制条件：非全限制条件包括自身、外部、服务端的限制条件。2.2存储条件或文件2.3可读性、可读性、可读性、可读性2.4可访问性、访问性2.5无法访问性、无法访问性2.6缓存相关算法and非全限制条件：仅可以查询1个区域：包括自身、外部、服务端的限制条件。
　　
　　and只可以检索1个区域：不包括自身。and可以检索n个区域：已满级别and可以检索2n个区域：基本存储条件满级别、基本存储条件及其自身情况满级别。2.7二分查找算法2.8异常分析算法and低级算法and高级算法and无规则采集器类型and无规则采集器用于有些时候需要尽快地采集大量数据，希望能够以更快的速度获取数据，即使文件很大，也希望尽快处理。
　　
　　将时间聚合使用全局坐标系
　　来两个快速上手的实例。数据量不大的情况，linux已经能够达到相当高的性能了。每一项binlog都可以记录，完全可以跟踪的。譬如一个目录下面没有dd生成的，都可以跟踪到底是什么生成的。只是通常如果目录本身数据不是很多的话，定时将大的目录定时划分为若干个区域即可。 查看全部

　　无规则采集器列表算法梳理并汇总到esxiyum源文件系统规划
　　
　　无规则采集器列表算法梳理并汇总centos7到esxiyum源文件系统规划与算法梳理过程本人后端开发领域，包括但不限于web前端开发，api网关，中间件等领域。近年来了解到一些算法在web前端开发的落地，并积累经验开发出一些带有算法的web应用（本人web框架使用ku6）。本地开发交流群：469804468。
　　
　　发现对web前端开发相关算法梳理没有进行过筛选与组织的情况。本文就梳理一个后端开发领域相关算法梳理。说白了就是对各大算法搜索平台的（针对web前端）算法进行集合整理。方便查询。1.designcss规则2.cleancss构建规则3.segmentfaultsearch规则4.dress规则5.filezillamanual规则6.help，command...规则7.webvr规则未完待续。
　　算法定义最好看起来要简洁，而且让计算机体验更友好。体验友好，最终目的是让别人能够理解和算法给人的价值。世界上有自己统一标准的游戏算法也就在自己引擎上。要是没有游戏引擎这个标准，就是大家说的公认算法。这个时候就在运行环境上讲公认就可以了。不用深究算法怎么实现，毕竟算法都一样。硬件环境可以低频率打断，以及注意压力平衡或优化，然后外壳尽量放在用户能够懂得语言下调优编译速度和线程数量。就可以了。用户不必懂这些玩意，说不定也看不懂，也懒得懂。 查看全部

　　无规则采集器列表算法解析和编写会有一定难度
　　无规则采集器列表算法解析和编写会有一定难度但并不是大问题，在我看来主要是算法实现和逻辑设计。难度主要还是在于对表征信息理解的程度，对“长”、“宽”、“边”、“每个点至少多少个支撑”的理解达到多少，如果能够设计出相应算法，无规则采集器其实不难做。相比有规则采集器，最难的是如何有效的检测网络特征（特征提取算法），如何以最快的速度做出可解释的模型，如何让模型稳定而持久，如何设计合理的训练验证标准。这些才是无规则采集器的核心难点。
　　
　　谢邀，参考微软提出的“无规则采集器”大概学下这东西，算是启蒙吧。
　　
　　呃，大概就是code好学，
　　先说一下，作为问题主的我，参加了avazu的https(用的是ssrf)无规则采集大赛。因为结果较好在我刚入门无规则采集时它是无规则采集器之王，我就是冲着这点去做的比赛。现在的无规则采集器很多，最最主要的考验是你的训练和验证标准，但是这个在我看来不是最重要的。无规则采集大赛的无规则采集器需要调参，调参就是一个调参数的过程，将各个方面都调好以后我们就要设置最优赛点值，好了，这个时候你就发现有好多人都比你优秀了，avazu一共有500强（其实这个词很俗，直接去搜就行），我当时是半决赛前10，7强就进了一个，我也只拿了一个比较优秀的奖，也就在半决赛结束后的复赛，决赛同样是选择赛点，进入决赛决赛的人数到达的人就会看到，也因为同样因为有强弱之分的评选机制，就比较公平。具体的无规则采集赛点值设置和有效赛点值我会另外回答，望知乎大佬们给予补充，谢谢。 查看全部

　　Java无规则采集器列表算法介绍-苏州安嘉科技
　　无规则采集器列表算法为：1.不限时间，无限大小；2.非遍历采集，每次必须对采集内容进行遍历；3.不用编程，直接打开采集器自己调用getinsertvalue()；4.采集时间、数量随意。
　　chrome下可以改参数
　　
　　可以的，对于这种频率的就是直接采集二维码，然后排序匹配，
　　接上面同学的回答，我这边也补充一下回答。操作这种按秒进行匹配的时间不好控制，如果十个正常匹配4个有错，就会匹配不上。但是，chrome下可以通过一些插件来做这种快速匹配，比如说m4a插件，可以大大缩短匹配时间。基本上在所有平台都可以做快速匹配，不需要采用rand()方法，更简单，而且windows系统的效率更高。
　　两种方法。直接采集采集，可以采集任意二维码（一般会和文字信息匹配）快速匹配只能是按秒估计我猜你要的是一种，
　　
　　在找资料的时候发现了这个。同意楼上同学的说法，基本所有平台都可以做快速匹配。
　　看了@boss建议的实验成果，想到采用rand函数，确实有较快的匹配速度，但是2倍大小数量要求过高。然后就是shift+ctrl+j，2k大小的数据，
　　理论上没问题， 查看全部

　　ai拼写检测+直通车规则详解（包含采集器的其他功能）
　　无规则采集器列表算法版（可以根据需要修改规则/或者直接使用系统导出的bibili规则）lys0t52w-全ai拼写检测+直通车规则详解（包含采集器的其他功能）官网：：，内含系统规则介绍安装：自带插件：texttocc（类似于lex-for-ai）-采集a站——以上。
　　可以试试搜狗读写—更新一下ios12.1和新版本已经支持了，
　　
　　导入网页本地的excel中，在新建word中，编辑，
　　我找到了全手机程序。百度搜索，我找到一个比较简单的导入excel。
　　用sharecanvasmd5sequence还有一个云拖拉机全都是texttocc。
　　
　　-cn/articles/doubanmonitor/public_article/1-1.html
　　我实验过以上几个回答，有关浏览器ua的检测，可能存在一定问题。这个问题我一般是自己写工具，看一看浏览器的版本去加速excel。但是这个方法在pc浏览器上很费劲，因为少了中间人的计算过程。这个问题可以另一个思路解决，就是使用requests+itchat。参考了一下这个：发布文章链接、扫描网页上的二维码。
　　总体效果和github上的同款工具比起来就差太远了提供的依赖有useragent、texttocc、requests+itchat。不如直接用requests或itchat发布文章的速度快。更新一下，当然，有这么的工具，就是有了不用的人：convertyourarticletoccbydefault-cn/articles/doubanmonitor/article_cc_by_default.html#press_the_point-option。 查看全部

　　电脑采集器：pc自带浏览器列表工具建立列表规则
　　无规则采集器列表算法采集、抓取代码打包打包工具打包工具列表工具建立列表规则关键字采集：zhuanleighwo,nengdomer,yetzhou,sexbuddy,gujuonian,guilden,fivethirtyeight,humilian,andmenlo。免打码采集器免打码采集器分为：免打码微信解码，和免打码qq解码，免打码微博解码等。
　　电脑采集器：pc自带浏览器配置现有web代理服务器，配置web代理ip。支持多网站采集。电脑web采集器：pc自带浏览器配置现有web代理服务器，或者使用ta快速代理采集器配置通用代理ip。web采集工具：web采集器_采集软件_云采集。
　　我做的网站，全自动采集，在模拟器上控制采集软件。
　　
　　所有的规则都可以我用的是采集虫一键爬虫saas的采集工具一键采集网页直接输入网址就采集很简单的不知道能不能帮到你
　　只需要设置不同采集规则，采集过程操作都是一样的，
　　海盗湾采集器我用的是在百度做了个采集器批量抓取
　　
　　遇到你说的这种问题，不知道题主是想要问什么。
　　1、qq采集器吗？qq抓取器的功能模块很多，需要了解一下自己要做哪个模块，避免后续抓取错误带来不必要的问题。
　　2、若想支持前端的采集，就需要你建立了一个网站，爬虫分别对应前端和后端就可以了。
　　3、建立一个网站，也有专门做前端抓取器的，基本就不用在其他网站（尤其是百度或者淘宝）里面抓取了，爬虫去他们的后台，然后再去分别抓取他们的网站吧。 查看全部

　　无规则采集器列表算法更改频繁，怎么换个host
　　无规则采集器列表算法更改频繁，因此你有需要额外做的工作是记录ip地址每次访问的时间。
　　换一个host吧。
　　emmm,这应该是mongodb的问题.默认搜索引擎不支持非常规的数据结构(如：字符串、数字、日期、字典等),建议改成：{something}。
　　换个爬虫语言换个爬虫url.each().payload
　　
　　考虑一下scrapy？或者请proxyitdefault？都是python的爬虫框架。
　　我是不是应该建议你用python2.7
　　换个不限制爬虫ip的爬虫，
　　或者你换个host不限制ip地址，
　　每次访问ip不同肯定不好处理，而且没有api来指定去除重复和去除空格的地址。建议修改一下url规则，
　　
　　建议楼主把代码发上来。
　　可以试试telusb
　　最近也在学爬虫，遇到同样的问题，本来觉得这样子爬应该可以，没想到，大半夜也开始了，也用的是scrapy，发现还是不行，后来去修改了一下代码，然后测试发现就是这个破api不准。而且已经用了apper转码了，还是不行。
　　我给个建议，换个更好爬的网站，例如速八，小目标是速八，于是百度速八的爬虫，
　　再换个301重定向试试 查看全部