无规则采集器列表算法
58同城 Elasticsearch 应用及平台建设实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-06-19 01:19
58同城 Elasticsearch 应用及平台建设实践
导读：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜，而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing，联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
本次分享的主题为58同城Elasticsearch应用及平台建设实践。主要内容包括：
01集群优化治理1. 背景
早期Elasticsearch分布在58内的各个业务部门自主维护，但是随着Elasticsearch自身的功能加强，各业务团队使用Elasticsearch的数量越来越多、使用的业务场景越来越重要，于是由数据库部门对整个公司的Elasticsearch使用进行了收敛管理，在这个过程中数据库部门同学遇到了很多问题和挑战，具体如下：业务使用场景复杂多样；Elasticsearch版本不统一；应用与Elasticsearch数据服务混合部署；缺乏有效监控；服务器硬件型号多样；索引接入无管控，找不到负责人；接入规范不统一，接入沟通成本高；无平台管理，手动excel维护集群信息。
除了上面这些问题，接管Elasticsearch后，还面临着服务性能方面的挑战：索引变红 ( 集群健康状态 )、索引写不进去、查询超时、内存OOM、Master不响应等。
在做分享之前，DataFun的小伙伴给反馈了很多问题，这些问题很大一部分是与Elasticsearch集群的规划相关，这有很多和我们之前遇到的问题也是一样的。下面针对两个处理比较多的问题来分享。
2. 典型问题之一：Elasticsearch集群的磁盘被打爆
造成磁盘被打爆有以下几种原因：
这些问题比较基础，其实也反映出早期在使用Elasticsearch时没有很好的规划。针对上面的各种问题，总结了如下几点实践经验：
3. 典型问题之二：Elasticsearch集群写入变慢
Elasticsearch集群写入变慢需要考虑以下几个问题：
针对上面这几个问题我们的实践经验是：
4. 开发规范
针对这些影响业务稳定性的问题，我们内部制定了相应的规范约束：
日志类应用：非日志类应用：
这类多是数据检索类的服务。
5. Elasticsearch服务架构
在整合所有Elasticsearch之后，我们统一了Elasticsearch的服务架构：
该架构有以下几个特点：
02典型应用实践1. ELKB简介
在介绍我们典型的应用实践之前，我们先再介绍ELKB。
ELKB是一套日志管理方案，它是Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats服务的简称。Elasticsearch用于存储数据，并提供搜索和分析；Logstash用于数据收集及转换管道，可扩展的插件；Kibana用于对存储在Elasticsearch中的数据进行可视化展示；Beats用于多类型数据采集器。
ELKB的架构分为三层：数据提取层、数据的存储层、数据展示层。ELKB将数据的提取、存储、展示做成套件，这是它比较优势的地方。
2. 应用实践之一：58实时日志平台早期阶段：
58内部有好多套技术方案实践，该架构是5年前系统运维部同学维护的一套日志收集平台，有两条业务线在使用。这个版本当时比较低，它通过Logstash抓取日志，但是Logstash这块非常消耗资源，经常出现一些稳定性的问题。
现在阶段：
目前我们在公司主流的日志平台主要是这种：
工作流程：
改进阶段：
接着也就演变到了下面这种新的日志平台：
3. 应用实践之二：MySQL实时慢日志
早期业内大家做MySQL的慢日志系统大都是获取上一整天的慢日志，进行统一分析，然后生成上一天的慢日志报表。这种方式有一定的滞后性，如果业务调整SQL或者新发布了一个功能想看实时的性能状况，这种需求是满足不了的。开发人员需要看到数据库实时的慢日志，以方便更快的进行性能诊断。我们使用ELKB技术栈来实现：
目前给开发人员提供的用户端，通过页面可以实时看到自己的MySQL，从收集到MySQL到展示，目前可以做到5秒以内展示。
4. 总结
上面介绍的是58同城内部两个主要的应用实践，目前数据库团队已经收敛了整个公司30+套各种业务的Elasticsearch集群、300多个节点，服务器接近200台，我们的管理维护还有不少的工作要做。
03平台化建设
从去年开始，我们启动了Elasticsearch平台化建设，一是面向用户端提高开发接入Elasticsearch的效率，另外就是面向DBA管理端，可以对Elasticsearch集群进行高效运维及索引治理等。
58云DB平台Elasticsearch功能架构图如下：
1. 用户端
针对用户端，我们把Elasticsearch开放给开发人员、数据运营、数据分析师等，使他们能够对Elasticsearch的数据进行基本的查询，包括数据统计、分析报表、 查看Elasticsearch的状态等。
2. 管理端
在管理端，我们实现了一键部署Elasticsearch集群。由于Elasticsearch是分布式的，部署的线路是比较长的，它需要多节点、不同的角色，包括监控、Logstash、Filebeat等相关的管理都是支持的。
3. 索引治理
索引治理后续会做一些索引的生命周期管理，现在的管理我们最多的还是依赖脚本，后面索引的工作，我们希望都放到平台上来，都要有相关的操作记录。
对于服务端目前使用的是 Zabbix+ Grafana的方式。我们开发了一套程序。将所有集群的监控指标打入到其中一套Elasticsearch集群中去，然后Grafana基于Elasticsearch做了图表的展示，再通过Zabbix进行一些系统的报警。
用户端，可以通过Kibana可以看到索引index的速度、延迟等信息。
04后续规划1. 版本升级
Elasticsearch 7.X，在Elasticsearch 7.X版本在性能优化上做了很多东西，包括：查询的相关性、对内存的管控方面。但是它同样存在一个问题，Elasticsearch版本不向下兼容，比如6.x版本升级到7.x版本，它的变化会比较大。
2. 集群智能诊断
集群功能越来越多，目前集群出了问题还是依赖运维人员手动发现。我们希望通过规则或者自动分析等手段，实现故障的自动化处理。
3. 私有云探索
接到Elasticsearch业务需求，我们首先要分析它的业务模型：是搜索的还是日志流水的？不同的用途对硬件的消耗差别是很大的，而服务器并不是高度的契合业务配置。在这个方面是有非常多的资源浪费，我们希望通过云模式，能够减少资源浪费，提高资源的利用率。
05问答环节
1. Elasticsearch数据如何与hadoop大数据平台数据仓库同步？
答：Hadoop或hive数据可以通过官方的相关组件，也可以通过自己写程序进行同步。
2. Elasticsearch日志应用中，怎么定义日志格式，有些后台日志情况复杂，比如except崩溃的，怎么处理这种后台日志问题？
答：关于日志格式可以看下Filebeat，Filebeat在收集日志的时候有多行合并功能，从Kafka到Logstash可以定义自己的过滤规则，这样可以很容易的把问题解决掉。
3. MySQL数据如何导入到Elasticsearch，并保持实时同步？
这是一个比价大的主题，从MySQL到Elasticsearch这里考虑的规则还是比较多的。如：单表导入到单索引、多表导入到一个Elasticsearch索引、单表导入多个索引，这些都是不一样的。业内做MySQL到Elasticsearch的同步的方案比较多，主流的有如下几种：
4. Elasticsearch如何实现高效的二级索引？
答：类似于MySQL的回表查询模式，先将所有待查询的数据同步到Elasticsearch中，同步时带上相关的记录id，在Elasticsearch完成查询后，再用这些id去相关的MySQL或HBASE进行查询返回完整数据。
今天的分享就到这里了，谢谢大家！嘉宾介绍：
于伯伟
58同城 |高级架构师
58同城数据库部门负责人，负责为公司各业务提供高可靠、高性能的一站式数据库服务，主要数据库类型包括MySQL、Redis、MongoDB、TiDB和Elasticsearch等，助力与赋能业务发展，提高效率。
在文末分享、点赞、在看，给个三连击呗~~
比赛推荐：
瓜分46万奖金池，首届 Apache Spark AI 智能诊断大赛强势开启。Spark “数字人体” AI挑战赛——脊柱疾病智能诊断大赛，目标是通过核磁共振成像来检测和分类脊柱的退行性改变，形成一批创新性强、复用率高的算法案例，并积极推动相关技术的临床应用。更有全程专家指导，手把手带你进决赛。点击图片了解详情：
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导读：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜，而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing，联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
本次分享的主题为58同城Elasticsearch应用及平台建设实践。主要内容包括：
01集群优化治理1. 背景
早期Elasticsearch分布在58内的各个业务部门自主维护，但是随着Elasticsearch自身的功能加强，各业务团队使用Elasticsearch的数量越来越多、使用的业务场景越来越重要，于是由数据库部门对整个公司的Elasticsearch使用进行了收敛管理，在这个过程中数据库部门同学遇到了很多问题和挑战，具体如下：业务使用场景复杂多样；Elasticsearch版本不统一；应用与Elasticsearch数据服务混合部署；缺乏有效监控；服务器硬件型号多样；索引接入无管控，找不到负责人；接入规范不统一，接入沟通成本高；无平台管理，手动excel维护集群信息。
除了上面这些问题，接管Elasticsearch后，还面临着服务性能方面的挑战：索引变红 ( 集群健康状态 )、索引写不进去、查询超时、内存OOM、Master不响应等。
在做分享之前，DataFun的小伙伴给反馈了很多问题，这些问题很大一部分是与Elasticsearch集群的规划相关，这有很多和我们之前遇到的问题也是一样的。下面针对两个处理比较多的问题来分享。
2. 典型问题之一：Elasticsearch集群的磁盘被打爆
造成磁盘被打爆有以下几种原因：
这些问题比较基础，其实也反映出早期在使用Elasticsearch时没有很好的规划。针对上面的各种问题，总结了如下几点实践经验：
3. 典型问题之二：Elasticsearch集群写入变慢
Elasticsearch集群写入变慢需要考虑以下几个问题：
针对上面这几个问题我们的实践经验是：
4. 开发规范
针对这些影响业务稳定性的问题，我们内部制定了相应的规范约束：
日志类应用：非日志类应用：
这类多是数据检索类的服务。
5. Elasticsearch服务架构
在整合所有Elasticsearch之后，我们统一了Elasticsearch的服务架构：
该架构有以下几个特点：
02典型应用实践1. ELKB简介
在介绍我们典型的应用实践之前，我们先再介绍ELKB。
ELKB是一套日志管理方案，它是Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats服务的简称。Elasticsearch用于存储数据，并提供搜索和分析；Logstash用于数据收集及转换管道，可扩展的插件；Kibana用于对存储在Elasticsearch中的数据进行可视化展示；Beats用于多类型数据采集器。
ELKB的架构分为三层：数据提取层、数据的存储层、数据展示层。ELKB将数据的提取、存储、展示做成套件，这是它比较优势的地方。
2. 应用实践之一：58实时日志平台早期阶段：
58内部有好多套技术方案实践，该架构是5年前系统运维部同学维护的一套日志收集平台，有两条业务线在使用。这个版本当时比较低，它通过Logstash抓取日志，但是Logstash这块非常消耗资源，经常出现一些稳定性的问题。
现在阶段：
目前我们在公司主流的日志平台主要是这种：
工作流程：
改进阶段：
接着也就演变到了下面这种新的日志平台：
3. 应用实践之二：MySQL实时慢日志
早期业内大家做MySQL的慢日志系统大都是获取上一整天的慢日志，进行统一分析，然后生成上一天的慢日志报表。这种方式有一定的滞后性，如果业务调整SQL或者新发布了一个功能想看实时的性能状况，这种需求是满足不了的。开发人员需要看到数据库实时的慢日志，以方便更快的进行性能诊断。我们使用ELKB技术栈来实现：
目前给开发人员提供的用户端，通过页面可以实时看到自己的MySQL，从收集到MySQL到展示，目前可以做到5秒以内展示。
4. 总结
上面介绍的是58同城内部两个主要的应用实践，目前数据库团队已经收敛了整个公司30+套各种业务的Elasticsearch集群、300多个节点，服务器接近200台，我们的管理维护还有不少的工作要做。
03平台化建设
从去年开始，我们启动了Elasticsearch平台化建设，一是面向用户端提高开发接入Elasticsearch的效率，另外就是面向DBA管理端，可以对Elasticsearch集群进行高效运维及索引治理等。
58云DB平台Elasticsearch功能架构图如下：
1. 用户端
针对用户端，我们把Elasticsearch开放给开发人员、数据运营、数据分析师等，使他们能够对Elasticsearch的数据进行基本的查询，包括数据统计、分析报表、 查看Elasticsearch的状态等。
2. 管理端
在管理端，我们实现了一键部署Elasticsearch集群。由于Elasticsearch是分布式的，部署的线路是比较长的，它需要多节点、不同的角色，包括监控、Logstash、Filebeat等相关的管理都是支持的。
3. 索引治理
索引治理后续会做一些索引的生命周期管理，现在的管理我们最多的还是依赖脚本，后面索引的工作，我们希望都放到平台上来，都要有相关的操作记录。
对于服务端目前使用的是 Zabbix+ Grafana的方式。我们开发了一套程序。将所有集群的监控指标打入到其中一套Elasticsearch集群中去，然后Grafana基于Elasticsearch做了图表的展示，再通过Zabbix进行一些系统的报警。
用户端，可以通过Kibana可以看到索引index的速度、延迟等信息。
04后续规划1. 版本升级
Elasticsearch 7.X，在Elasticsearch 7.X版本在性能优化上做了很多东西，包括：查询的相关性、对内存的管控方面。但是它同样存在一个问题，Elasticsearch版本不向下兼容，比如6.x版本升级到7.x版本，它的变化会比较大。
2. 集群智能诊断
集群功能越来越多，目前集群出了问题还是依赖运维人员手动发现。我们希望通过规则或者自动分析等手段，实现故障的自动化处理。
3. 私有云探索
接到Elasticsearch业务需求，我们首先要分析它的业务模型：是搜索的还是日志流水的？不同的用途对硬件的消耗差别是很大的，而服务器并不是高度的契合业务配置。在这个方面是有非常多的资源浪费，我们希望通过云模式，能够减少资源浪费，提高资源的利用率。
05问答环节
1. Elasticsearch数据如何与hadoop大数据平台数据仓库同步？
答：Hadoop或hive数据可以通过官方的相关组件，也可以通过自己写程序进行同步。
2. Elasticsearch日志应用中，怎么定义日志格式，有些后台日志情况复杂，比如except崩溃的，怎么处理这种后台日志问题？
答：关于日志格式可以看下Filebeat，Filebeat在收集日志的时候有多行合并功能，从Kafka到Logstash可以定义自己的过滤规则，这样可以很容易的把问题解决掉。
3. MySQL数据如何导入到Elasticsearch，并保持实时同步？
这是一个比价大的主题，从MySQL到Elasticsearch这里考虑的规则还是比较多的。如：单表导入到单索引、多表导入到一个Elasticsearch索引、单表导入多个索引，这些都是不一样的。业内做MySQL到Elasticsearch的同步的方案比较多，主流的有如下几种：
4. Elasticsearch如何实现高效的二级索引？
答：类似于MySQL的回表查询模式，先将所有待查询的数据同步到Elasticsearch中，同步时带上相关的记录id，在Elasticsearch完成查询后，再用这些id去相关的MySQL或HBASE进行查询返回完整数据。
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58同城数据库部门负责人，负责为公司各业务提供高可靠、高性能的一站式数据库服务，主要数据库类型包括MySQL、Redis、MongoDB、TiDB和Elasticsearch等，助力与赋能业务发展，提高效率。
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本次分享的主题为58同城Elasticsearch应用及平台建设实践。主要内容包括：
01集群优化治理1. 背景
早期Elasticsearch分布在58内的各个业务部门自主维护，但是随着Elasticsearch自身的功能加强，各业务团队使用Elasticsearch的数量越来越多、使用的业务场景越来越重要，于是由数据库部门对整个公司的Elasticsearch使用进行了收敛管理，在这个过程中数据库部门同学遇到了很多问题和挑战，具体如下：业务使用场景复杂多样；Elasticsearch版本不统一；应用与Elasticsearch数据服务混合部署；缺乏有效监控；服务器硬件型号多样；索引接入无管控，找不到负责人；接入规范不统一，接入沟通成本高；无平台管理，手动excel维护集群信息。
除了上面这些问题，接管Elasticsearch后，还面临着服务性能方面的挑战：索引变红 ( 集群健康状态 )、索引写不进去、查询超时、内存OOM、Master不响应等。
在做分享之前，DataFun的小伙伴给反馈了很多问题，这些问题很大一部分是与Elasticsearch集群的规划相关，这有很多和我们之前遇到的问题也是一样的。下面针对两个处理比较多的问题来分享。
2. 典型问题之一：Elasticsearch集群的磁盘被打爆
造成磁盘被打爆有以下几种原因：
这些问题比较基础，其实也反映出早期在使用Elasticsearch时没有很好的规划。针对上面的各种问题，总结了如下几点实践经验：
3. 典型问题之二：Elasticsearch集群写入变慢
Elasticsearch集群写入变慢需要考虑以下几个问题：
针对上面这几个问题我们的实践经验是：
4. 开发规范
针对这些影响业务稳定性的问题，我们内部制定了相应的规范约束：
日志类应用：非日志类应用：
这类多是数据检索类的服务。
5. Elasticsearch服务架构
在整合所有Elasticsearch之后，我们统一了Elasticsearch的服务架构：
该架构有以下几个特点：
02典型应用实践1. ELKB简介
在介绍我们典型的应用实践之前，我们先再介绍ELKB。
ELKB是一套日志管理方案，它是Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats服务的简称。Elasticsearch用于存储数据，并提供搜索和分析；Logstash用于数据收集及转换管道，可扩展的插件；Kibana用于对存储在Elasticsearch中的数据进行可视化展示；Beats用于多类型数据采集器。
ELKB的架构分为三层：数据提取层、数据的存储层、数据展示层。ELKB将数据的提取、存储、展示做成套件，这是它比较优势的地方。
2. 应用实践之一：58实时日志平台早期阶段：
58内部有好多套技术方案实践，该架构是5年前系统运维部同学维护的一套日志收集平台，有两条业务线在使用。这个版本当时比较低，它通过Logstash抓取日志，但是Logstash这块非常消耗资源，经常出现一些稳定性的问题。
现在阶段：
目前我们在公司主流的日志平台主要是这种：
工作流程：
改进阶段：
接着也就演变到了下面这种新的日志平台：
3. 应用实践之二：MySQL实时慢日志
早期业内大家做MySQL的慢日志系统大都是获取上一整天的慢日志，进行统一分析，然后生成上一天的慢日志报表。这种方式有一定的滞后性，如果业务调整SQL或者新发布了一个功能想看实时的性能状况，这种需求是满足不了的。开发人员需要看到数据库实时的慢日志，以方便更快的进行性能诊断。我们使用ELKB技术栈来实现：
目前给开发人员提供的用户端，通过页面可以实时看到自己的MySQL，从收集到MySQL到展示，目前可以做到5秒以内展示。
4. 总结
上面介绍的是58同城内部两个主要的应用实践，目前数据库团队已经收敛了整个公司30+套各种业务的Elasticsearch集群、300多个节点，服务器接近200台，我们的管理维护还有不少的工作要做。
03平台化建设
从去年开始，我们启动了Elasticsearch平台化建设，一是面向用户端提高开发接入Elasticsearch的效率，另外就是面向DBA管理端，可以对Elasticsearch集群进行高效运维及索引治理等。
58云DB平台Elasticsearch功能架构图如下：
1. 用户端
针对用户端，我们把Elasticsearch开放给开发人员、数据运营、数据分析师等，使他们能够对Elasticsearch的数据进行基本的查询，包括数据统计、分析报表、 查看Elasticsearch的状态等。
2. 管理端
在管理端，我们实现了一键部署Elasticsearch集群。由于Elasticsearch是分布式的，部署的线路是比较长的，它需要多节点、不同的角色，包括监控、Logstash、Filebeat等相关的管理都是支持的。
3. 索引治理
索引治理后续会做一些索引的生命周期管理，现在的管理我们最多的还是依赖脚本，后面索引的工作，我们希望都放到平台上来，都要有相关的操作记录。
对于服务端目前使用的是 Zabbix+ Grafana的方式。我们开发了一套程序。将所有集群的监控指标打入到其中一套Elasticsearch集群中去，然后Grafana基于Elasticsearch做了图表的展示，再通过Zabbix进行一些系统的报警。
用户端，可以通过Kibana可以看到索引index的速度、延迟等信息。
04后续规划1. 版本升级
Elasticsearch 7.X，在Elasticsearch 7.X版本在性能优化上做了很多东西，包括：查询的相关性、对内存的管控方面。但是它同样存在一个问题，Elasticsearch版本不向下兼容，比如6.x版本升级到7.x版本，它的变化会比较大。
2. 集群智能诊断
集群功能越来越多，目前集群出了问题还是依赖运维人员手动发现。我们希望通过规则或者自动分析等手段，实现故障的自动化处理。
3. 私有云探索
接到Elasticsearch业务需求，我们首先要分析它的业务模型：是搜索的还是日志流水的？不同的用途对硬件的消耗差别是很大的，而服务器并不是高度的契合业务配置。在这个方面是有非常多的资源浪费，我们希望通过云模式，能够减少资源浪费，提高资源的利用率。
05问答环节
1. Elasticsearch数据如何与hadoop大数据平台数据仓库同步？
答：Hadoop或hive数据可以通过官方的相关组件，也可以通过自己写程序进行同步。
2. Elasticsearch日志应用中，怎么定义日志格式，有些后台日志情况复杂，比如except崩溃的，怎么处理这种后台日志问题？
答：关于日志格式可以看下Filebeat，Filebeat在收集日志的时候有多行合并功能，从Kafka到Logstash可以定义自己的过滤规则，这样可以很容易的把问题解决掉。
3. MySQL数据如何导入到Elasticsearch，并保持实时同步？
这是一个比价大的主题，从MySQL到Elasticsearch这里考虑的规则还是比较多的。如：单表导入到单索引、多表导入到一个Elasticsearch索引、单表导入多个索引，这些都是不一样的。业内做MySQL到Elasticsearch的同步的方案比较多，主流的有如下几种：
4. Elasticsearch如何实现高效的二级索引？
答：类似于MySQL的回表查询模式，先将所有待查询的数据同步到Elasticsearch中，同步时带上相关的记录id，在Elasticsearch完成查询后，再用这些id去相关的MySQL或HBASE进行查询返回完整数据。
今天的分享就到这里了，谢谢大家！嘉宾介绍：
于伯伟
58同城 |高级架构师
58同城数据库部门负责人，负责为公司各业务提供高可靠、高性能的一站式数据库服务，主要数据库类型包括MySQL、Redis、MongoDB、TiDB和Elasticsearch等，助力与赋能业务发展，提高效率。
在文末分享、点赞、在看，给个三连击呗~~
比赛推荐：
瓜分46万奖金池，首届 Apache Spark AI 智能诊断大赛强势开启。Spark “数字人体” AI挑战赛——脊柱疾病智能诊断大赛，目标是通过核磁共振成像来检测和分类脊柱的退行性改变，形成一批创新性强、复用率高的算法案例，并积极推动相关技术的临床应用。更有全程专家指导，手把手带你进决赛。点击图片了解详情：
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无规则采集器列表算法的方法与方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-06-18 18:01
无规则采集器列表算法的方法与方法
无规则采集器列表算法主要有两种，纯静态枚举法和递归搜索加上前后缀法。一种简单的使用纯静态枚举法的列表采集器只需要简单的列表循环结构就可以采集，如下图：使用递归搜索加上前后缀的列表采集器就需要结合进一步的编程配置，有兴趣可以在线学习一下listfilters,dictionaryfilters，做自己的类似采集器可以参考图片下载器.。
分享下我的思路，这种思路用的函数是会一直循环下去，并不是用std::memset+if，用xijdt时可以很容易发现wait区域1里没有元素2里也没有，而我们需要的是递归先看看3是否有，如果有再wait，
问题还不在于整体分一个小块然后调用步骤多的函数，而是加上std::cout和memset的同步就好办了，比如httpserver。首先输入httpserver->sendserveringmsg->wait->http转udp再把udp输出到stdout。stdout上再sendhttpserver。循环调用这么一遍。
同样的问题，
2个方法：我写的是用枚举的方法从起始字符开始枚举,每一个连接表的第一个字符,然后的字符...一直枚举下去根据你需要的比例看有没有就好了,最终返回一个列表用1个表的事写成4-500个串联就可以了 查看全部
无规则采集器列表算法主要有两种，纯静态枚举法和递归搜索加上前后缀法。一种简单的使用纯静态枚举法的列表采集器只需要简单的列表循环结构就可以采集，如下图：使用递归搜索加上前后缀的列表采集器就需要结合进一步的编程配置，有兴趣可以在线学习一下listfilters,dictionaryfilters，做自己的类似采集器可以参考图片下载器.。
分享下我的思路，这种思路用的函数是会一直循环下去，并不是用std::memset+if，用xijdt时可以很容易发现wait区域1里没有元素2里也没有，而我们需要的是递归先看看3是否有，如果有再wait，
问题还不在于整体分一个小块然后调用步骤多的函数，而是加上std::cout和memset的同步就好办了，比如httpserver。首先输入httpserver->sendserveringmsg->wait->http转udp再把udp输出到stdout。stdout上再sendhttpserver。循环调用这么一遍。
同样的问题，
2个方法：我写的是用枚举的方法从起始字符开始枚举,每一个连接表的第一个字符,然后的字符...一直枚举下去根据你需要的比例看有没有就好了,最终返回一个列表用1个表的事写成4-500个串联就可以了 查看全部
无规则采集器列表算法的方法与方法
无规则采集器列表算法主要有两种，纯静态枚举法和递归搜索加上前后缀法。一种简单的使用纯静态枚举法的列表采集器只需要简单的列表循环结构就可以采集，如下图：使用递归搜索加上前后缀的列表采集器就需要结合进一步的编程配置，有兴趣可以在线学习一下listfilters,dictionaryfilters，做自己的类似采集器可以参考图片下载器.。
分享下我的思路，这种思路用的函数是会一直循环下去，并不是用std::memset+if，用xijdt时可以很容易发现wait区域1里没有元素2里也没有，而我们需要的是递归先看看3是否有，如果有再wait，
问题还不在于整体分一个小块然后调用步骤多的函数，而是加上std::cout和memset的同步就好办了，比如httpserver。首先输入httpserver->sendserveringmsg->wait->http转udp再把udp输出到stdout。stdout上再sendhttpserver。循环调用这么一遍。
同样的问题，
2个方法：我写的是用枚举的方法从起始字符开始枚举,每一个连接表的第一个字符,然后的字符...一直枚举下去根据你需要的比例看有没有就好了,最终返回一个列表用1个表的事写成4-500个串联就可以了
无规则采集器列表算法的特点与精彩结果的文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-06-14 08:03
无规则采集器列表算法的特点与精彩结果的文章
无规则采集器列表算法可能不尽相同，具体可以看这个：附一篇只列出了一些特点与精彩结果的文章：社区图谱分析下面结合实际的实践来说一下：下面四张截图，
论社区图谱前沿技术的paper列表：“asynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivity--tensorflowforcambridgeuniversityabstractthestate-of-the-artasynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivityprojectsintensorflow。
atyourowntime,ithasagreatstill-givennotionofasynchronousaggregationwithhighperformance。however,asynchronousaggregationisdifficulttofinishbeforedomaintraversal,andcanbelocatedatspaceataspecificscale,butweplacetheseaggregationsinveryspecificareastobeusedinthesocialofthecommunity。
inthispaper,weproposeatrainedfull-dimensionalneuralnetworkfornetwork-basededgeclusteringforasynchronoussocialresponseaggregationandresponseextraction。weexplainthedifferencebetweenthedeepneuralnetworkandrelationalnetworkwithinthesocialofthecommunity。
weexplainthepreliminariesofrelationalnetworkswithinthesocialofthecommunity,theyaretrained,andareusedtocontaintransferlatentfeatures。”不用做前处理只用做循环神经网络。 查看全部
无规则采集器列表算法可能不尽相同，具体可以看这个：附一篇只列出了一些特点与精彩结果的文章：社区图谱分析下面结合实际的实践来说一下：下面四张截图，
论社区图谱前沿技术的paper列表：“asynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivity--tensorflowforcambridgeuniversityabstractthestate-of-the-artasynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivityprojectsintensorflow。
atyourowntime,ithasagreatstill-givennotionofasynchronousaggregationwithhighperformance。however,asynchronousaggregationisdifficulttofinishbeforedomaintraversal,andcanbelocatedatspaceataspecificscale,butweplacetheseaggregationsinveryspecificareastobeusedinthesocialofthecommunity。
inthispaper,weproposeatrainedfull-dimensionalneuralnetworkfornetwork-basededgeclusteringforasynchronoussocialresponseaggregationandresponseextraction。weexplainthedifferencebetweenthedeepneuralnetworkandrelationalnetworkwithinthesocialofthecommunity。
weexplainthepreliminariesofrelationalnetworkswithinthesocialofthecommunity,theyaretrained,andareusedtocontaintransferlatentfeatures。”不用做前处理只用做循环神经网络。 查看全部
无规则采集器列表算法的特点与精彩结果的文章
无规则采集器列表算法可能不尽相同，具体可以看这个：附一篇只列出了一些特点与精彩结果的文章：社区图谱分析下面结合实际的实践来说一下：下面四张截图，
论社区图谱前沿技术的paper列表：“asynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivity--tensorflowforcambridgeuniversityabstractthestate-of-the-artasynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivityprojectsintensorflow。
atyourowntime,ithasagreatstill-givennotionofasynchronousaggregationwithhighperformance。however,asynchronousaggregationisdifficulttofinishbeforedomaintraversal,andcanbelocatedatspaceataspecificscale,butweplacetheseaggregationsinveryspecificareastobeusedinthesocialofthecommunity。
inthispaper,weproposeatrainedfull-dimensionalneuralnetworkfornetwork-basededgeclusteringforasynchronoussocialresponseaggregationandresponseextraction。weexplainthedifferencebetweenthedeepneuralnetworkandrelationalnetworkwithinthesocialofthecommunity。
weexplainthepreliminariesofrelationalnetworkswithinthesocialofthecommunity,theyaretrained,andareusedtocontaintransferlatentfeatures。”不用做前处理只用做循环神经网络。
修改报表设置中国十大未解决的经济问题清单数据示例
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 61 次浏览 • 2022-06-04 09:00
修改报表设置中国十大未解决的经济问题清单数据示例
无规则采集器列表算法代码示例，在第二部分，大致流程和一些方法可以看我们第一部分的文章博客正文摘要：国家级公布的2014中国十大未解决的经济问题清单数据，来自于中国国家统计局。人大经济论坛，百度经济学家协会和清华大学经济学院，根据大数据挖掘和机器学习的技术。基于对去年工信部获奖调查问卷的统计数据挖掘和机器学习技术，对中国十大未解决的经济问题清单，进行预测，并制定相应策略。
这是一个案例研究，重点考虑了数据挖掘的算法。调查问卷：让问卷设置者投票，然后把从投票结果整理出来的排名和回答人数信息发给分析师。本案例将数据进行的处理如下图：修改报表：修改报表，将2014中国十大未解决的经济问题清单合并到2018中国十大未解决的经济问题清单。重点是要去除哪些不需要的辅助列数据，让数据结构更合理。
这里没有使用tdf算法。导入相关模块第1步，导入数据并设置数据集。第2步，建立数据挖掘模型选择创建数据集，以postgresql为例。修改报表，设置中国十大未解决的经济问题清单到新的df中。选择数据，analyzethedatasetstonameforthetagline,providedbythemiscellaneousindex.exportasfilename.选择图形，可以看到部分baseline图模型。
我在2014的数据集后面加了一个日期，就能看到2014的统计结果。这里我加一个2014年10月的统计结果。设置df的dropcolumn语句。添加更多列fromforeignkeyimport*重点数据去除辅助列，这里省略，要求列名必须是英文。模型预测以中国10大未解决的经济问题清单为例，预测7年后中国10大未解决的经济问题清单是否得到改善，7年后是否恢复稳定，包括未来5年是否经济持续上升和不是持续下降。
我们分析树状数据结构可视化结果676656766675496769655496999694754698686656347556755611101315选择树状数据结构重点说一下，数据太大，叶子数据多，可以考虑head设置为1，例如df1的dropcolumn。 查看全部
无规则采集器列表算法代码示例，在第二部分，大致流程和一些方法可以看我们第一部分的文章博客正文摘要：国家级公布的2014中国十大未解决的经济问题清单数据，来自于中国国家统计局。人大经济论坛，百度经济学家协会和清华大学经济学院，根据大数据挖掘和机器学习的技术。基于对去年工信部获奖调查问卷的统计数据挖掘和机器学习技术，对中国十大未解决的经济问题清单，进行预测，并制定相应策略。
这是一个案例研究，重点考虑了数据挖掘的算法。调查问卷：让问卷设置者投票，然后把从投票结果整理出来的排名和回答人数信息发给分析师。本案例将数据进行的处理如下图：修改报表：修改报表，将2014中国十大未解决的经济问题清单合并到2018中国十大未解决的经济问题清单。重点是要去除哪些不需要的辅助列数据，让数据结构更合理。
这里没有使用tdf算法。导入相关模块第1步，导入数据并设置数据集。第2步，建立数据挖掘模型选择创建数据集，以postgresql为例。修改报表，设置中国十大未解决的经济问题清单到新的df中。选择数据，analyzethedatasetstonameforthetagline,providedbythemiscellaneousindex.exportasfilename.选择图形，可以看到部分baseline图模型。
我在2014的数据集后面加了一个日期，就能看到2014的统计结果。这里我加一个2014年10月的统计结果。设置df的dropcolumn语句。添加更多列fromforeignkeyimport*重点数据去除辅助列，这里省略，要求列名必须是英文。模型预测以中国10大未解决的经济问题清单为例，预测7年后中国10大未解决的经济问题清单是否得到改善，7年后是否恢复稳定，包括未来5年是否经济持续上升和不是持续下降。
我们分析树状数据结构可视化结果676656766675496769655496999694754698686656347556755611101315选择树状数据结构重点说一下，数据太大，叶子数据多，可以考虑head设置为1，例如df1的dropcolumn。 查看全部
修改报表设置中国十大未解决的经济问题清单数据示例
无规则采集器列表算法代码示例，在第二部分，大致流程和一些方法可以看我们第一部分的文章博客正文摘要：国家级公布的2014中国十大未解决的经济问题清单数据，来自于中国国家统计局。人大经济论坛，百度经济学家协会和清华大学经济学院，根据大数据挖掘和机器学习的技术。基于对去年工信部获奖调查问卷的统计数据挖掘和机器学习技术，对中国十大未解决的经济问题清单，进行预测，并制定相应策略。
这是一个案例研究，重点考虑了数据挖掘的算法。调查问卷：让问卷设置者投票，然后把从投票结果整理出来的排名和回答人数信息发给分析师。本案例将数据进行的处理如下图：修改报表：修改报表，将2014中国十大未解决的经济问题清单合并到2018中国十大未解决的经济问题清单。重点是要去除哪些不需要的辅助列数据，让数据结构更合理。
这里没有使用tdf算法。导入相关模块第1步，导入数据并设置数据集。第2步，建立数据挖掘模型选择创建数据集，以postgresql为例。修改报表，设置中国十大未解决的经济问题清单到新的df中。选择数据，analyzethedatasetstonameforthetagline,providedbythemiscellaneousindex.exportasfilename.选择图形，可以看到部分baseline图模型。
我在2014的数据集后面加了一个日期，就能看到2014的统计结果。这里我加一个2014年10月的统计结果。设置df的dropcolumn语句。添加更多列fromforeignkeyimport*重点数据去除辅助列，这里省略，要求列名必须是英文。模型预测以中国10大未解决的经济问题清单为例，预测7年后中国10大未解决的经济问题清单是否得到改善，7年后是否恢复稳定，包括未来5年是否经济持续上升和不是持续下降。
我们分析树状数据结构可视化结果676656766675496769655496999694754698686656347556755611101315选择树状数据结构重点说一下，数据太大，叶子数据多，可以考虑head设置为1，例如df1的dropcolumn。
无规则采集器列表算法-maxlab创建无关选择器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-05-29 01:05
无规则采集器列表算法-maxlab创建无关选择器
无规则采集器列表算法-maxlab创建无规则选择器，1.将创建的选择器文件导入python环境即可2.若要指定复选框的值，可将复选框标题和类型设置为complex3.选择器和标签必须是python自带的标记处理模块(dict)包里的元素4.可导入open()函数进行定制化操作选择器5.选择器可基于以下元素进行操作text和complex6.选择器操作按照对应选择器在{}句柄空间中被创建，而且选择器选择的每个字符被放在{}空间的中text和complex之间，然后对应字符被推荐给选择器，然后进行下一次选择。
选择器分为超文本选择器和块选择器块选择器比超文本选择器功能强大，但是如果初始选择器和最终选择器不匹配，调用块选择器会导致读取巨慢，而且输出缓慢。总结选择器的设置选择器的调用不同于字典操作，选择器后面最后的参数'text','complex','':表示选择器选择的字符，是否匹配内容；'':表示选择器匹配的字符，是否是数字类型；$:在选择器匹配结束和选择器参数未确定之前，匹配度最高的可推测值；在参数未确定时，数字相等。
推荐函数open(text,complex,'to',self.text)，用于遍历每个字符而非单个字符。该函数是一个循环可迭代的类，它的调用方式是从文件读取可选字符，然后在遍历每个字符的时候将text中的数值推算成字符串数组返回，这个字符串数组可以用来存储某些已知类型的字符。defextractword(text):print('读取字符：')text.split('\t')#-->/'\r\n'\ttext=input("请输入完整内容")returntextopen_text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:withf.read()asr:returnf.read()deftext_list(text):print('读取字符串：')text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:f.write(text)print(f.close())deftext_slice(text,complex):print('读取多行：')text=input("请输入完整内容")text.split('\t')text=''+str(complex)foriinrange(len(text)):forjinrange(len(text)):ifi>j:text=text[i-j]+''+text[i-j]print(text)print(text)print(i*text)#/'\t'\t'\t'\t'def_text_split(text):print('选择')text=input("请输入完整内容")print(t。 查看全部
无规则采集器列表算法-maxlab创建无规则选择器，1.将创建的选择器文件导入python环境即可2.若要指定复选框的值，可将复选框标题和类型设置为complex3.选择器和标签必须是python自带的标记处理模块(dict)包里的元素4.可导入open()函数进行定制化操作选择器5.选择器可基于以下元素进行操作text和complex6.选择器操作按照对应选择器在{}句柄空间中被创建，而且选择器选择的每个字符被放在{}空间的中text和complex之间，然后对应字符被推荐给选择器，然后进行下一次选择。
选择器分为超文本选择器和块选择器块选择器比超文本选择器功能强大，但是如果初始选择器和最终选择器不匹配，调用块选择器会导致读取巨慢，而且输出缓慢。总结选择器的设置选择器的调用不同于字典操作，选择器后面最后的参数'text','complex','':表示选择器选择的字符，是否匹配内容；'':表示选择器匹配的字符，是否是数字类型；$:在选择器匹配结束和选择器参数未确定之前，匹配度最高的可推测值；在参数未确定时，数字相等。
推荐函数open(text,complex,'to',self.text)，用于遍历每个字符而非单个字符。该函数是一个循环可迭代的类，它的调用方式是从文件读取可选字符，然后在遍历每个字符的时候将text中的数值推算成字符串数组返回，这个字符串数组可以用来存储某些已知类型的字符。defextractword(text):print('读取字符：')text.split('\t')#-->/'\r\n'\ttext=input("请输入完整内容")returntextopen_text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:withf.read()asr:returnf.read()deftext_list(text):print('读取字符串：')text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:f.write(text)print(f.close())deftext_slice(text,complex):print('读取多行：')text=input("请输入完整内容")text.split('\t')text=''+str(complex)foriinrange(len(text)):forjinrange(len(text)):ifi>j:text=text[i-j]+''+text[i-j]print(text)print(text)print(i*text)#/'\t'\t'\t'\t'def_text_split(text):print('选择')text=input("请输入完整内容")print(t。 查看全部
无规则采集器列表算法-maxlab创建无关选择器
无规则采集器列表算法-maxlab创建无规则选择器，1.将创建的选择器文件导入python环境即可2.若要指定复选框的值，可将复选框标题和类型设置为complex3.选择器和标签必须是python自带的标记处理模块(dict)包里的元素4.可导入open()函数进行定制化操作选择器5.选择器可基于以下元素进行操作text和complex6.选择器操作按照对应选择器在{}句柄空间中被创建，而且选择器选择的每个字符被放在{}空间的中text和complex之间，然后对应字符被推荐给选择器，然后进行下一次选择。
选择器分为超文本选择器和块选择器块选择器比超文本选择器功能强大，但是如果初始选择器和最终选择器不匹配，调用块选择器会导致读取巨慢，而且输出缓慢。总结选择器的设置选择器的调用不同于字典操作，选择器后面最后的参数'text','complex','':表示选择器选择的字符，是否匹配内容；'':表示选择器匹配的字符，是否是数字类型；$:在选择器匹配结束和选择器参数未确定之前，匹配度最高的可推测值；在参数未确定时，数字相等。
推荐函数open(text,complex,'to',self.text)，用于遍历每个字符而非单个字符。该函数是一个循环可迭代的类，它的调用方式是从文件读取可选字符，然后在遍历每个字符的时候将text中的数值推算成字符串数组返回，这个字符串数组可以用来存储某些已知类型的字符。defextractword(text):print('读取字符：')text.split('\t')#-->/'\r\n'\ttext=input("请输入完整内容")returntextopen_text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:withf.read()asr:returnf.read()deftext_list(text):print('读取字符串：')text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:f.write(text)print(f.close())deftext_slice(text,complex):print('读取多行：')text=input("请输入完整内容")text.split('\t')text=''+str(complex)foriinrange(len(text)):forjinrange(len(text)):ifi>j:text=text[i-j]+''+text[i-j]print(text)print(text)print(i*text)#/'\t'\t'\t'\t'def_text_split(text):print('选择')text=input("请输入完整内容")print(t。
有国内无规则采集工具么？推荐几个完全满足楼主要求的软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-05-18 06:04
有国内无规则采集工具么？推荐几个完全满足楼主要求的软件
无规则采集器列表算法是非常苛刻的，希望对你有帮助。
泻药~楼主的要求很明确，我就推荐几个完全满足楼主要求的软件。1.相册全部自动采集实现方式：谷歌浏览器自带采集功能2.不显示广告，不找bug多种方式实现：插件--管理采集任务实现方式：谷歌浏览器3.使用谷歌浏览器即插即用使用谷歌浏览器orandroidtablet4.无视百度多余限制不要求安装百度，不要求百度搜索全家桶，不要求360浏览器等等。参考资料：hexo教程，主要是建立网站时候的组件依赖关系-小岩球_新浪博客。
现在用的是tinypng。有免费版。然后没了。
无规则采集软件就那几个，用得人多的，例如云采集hongzhiquankun/jsonpal·github，去看看就知道。
使用国外的无规则采集工具lightwee，它的一个缺点是官方文档缺乏。源码发到中国之后，维护过程我也一直没看过。之前用过一个hipangshi/picconf·github,也是基于npm的，也对源码语言不感兴趣。但是，目前最主要的问题是有些用法也被公开出来了，可以直接拿来用，不需要专门手动修改。详细评价可以参考这篇文章：无规则采集工具之hipangshi：;f=457980。
有国内无规则采集工具么？前天看到他们发布了api！因为时间原因没太关注。 查看全部
无规则采集器列表算法是非常苛刻的，希望对你有帮助。
泻药~楼主的要求很明确，我就推荐几个完全满足楼主要求的软件。1.相册全部自动采集实现方式：谷歌浏览器自带采集功能2.不显示广告，不找bug多种方式实现：插件--管理采集任务实现方式：谷歌浏览器3.使用谷歌浏览器即插即用使用谷歌浏览器orandroidtablet4.无视百度多余限制不要求安装百度，不要求百度搜索全家桶，不要求360浏览器等等。参考资料：hexo教程，主要是建立网站时候的组件依赖关系-小岩球_新浪博客。
现在用的是tinypng。有免费版。然后没了。
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使用国外的无规则采集工具lightwee，它的一个缺点是官方文档缺乏。源码发到中国之后，维护过程我也一直没看过。之前用过一个hipangshi/picconf·github,也是基于npm的，也对源码语言不感兴趣。但是，目前最主要的问题是有些用法也被公开出来了，可以直接拿来用，不需要专门手动修改。详细评价可以参考这篇文章：无规则采集工具之hipangshi：;f=457980。
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有国内无规则采集工具么？推荐几个完全满足楼主要求的软件
无规则采集器列表算法是非常苛刻的，希望对你有帮助。
泻药~楼主的要求很明确，我就推荐几个完全满足楼主要求的软件。1.相册全部自动采集实现方式：谷歌浏览器自带采集功能2.不显示广告，不找bug多种方式实现：插件--管理采集任务实现方式：谷歌浏览器3.使用谷歌浏览器即插即用使用谷歌浏览器orandroidtablet4.无视百度多余限制不要求安装百度，不要求百度搜索全家桶，不要求360浏览器等等。参考资料：hexo教程，主要是建立网站时候的组件依赖关系-小岩球_新浪博客。
现在用的是tinypng。有免费版。然后没了。
无规则采集软件就那几个，用得人多的，例如云采集hongzhiquankun/jsonpal·github，去看看就知道。
使用国外的无规则采集工具lightwee，它的一个缺点是官方文档缺乏。源码发到中国之后，维护过程我也一直没看过。之前用过一个hipangshi/picconf·github,也是基于npm的，也对源码语言不感兴趣。但是，目前最主要的问题是有些用法也被公开出来了，可以直接拿来用，不需要专门手动修改。详细评价可以参考这篇文章：无规则采集工具之hipangshi：;f=457980。
有国内无规则采集工具么？前天看到他们发布了api！因为时间原因没太关注。
【技术干货】大数据日志分析统计
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-05-14 10:30
【技术干货】大数据日志分析统计
作者：罗广，网易资深开发工程师，目前从事分布式视频处理系统的开发和维护。曾经参与斯凯手游平台服务端开发和海康威视交警平台组的平台架构开发及JVM调优工作，熟悉以SOA为基础的分布式系统架构设计和storm流式处理框架。在lucene和solr搜索方面有着丰富的经验，对hadoop和spark有浓厚的兴趣。
一
日志概述
日志来源于第三方CDK厂商，主要内容为推流和拉流的日志，包括rtmp推拉流、flv拉流、hls拉流，flv和hls拉流的协议为http，rtmp推拉流的协议为rtmp，大概的格式如下：
分析指标为在线人数、总时长、总流量（客户端到服务器的流量和服务器到客户端到流量之和）。需要用要到的数据也在上图中标红显示，初一乍看，distinct和sum就可以搞定，但实际上上述流日志在纵向方面显示较为一致，在横向方面上反差较大。本次统计的粒度要求精确到频道及分钟，频道在日志数据中不能直接获取。RTMP数据在一个会话中（具备同一个会话ID）大概有10来条，但是只有2条数据能间接得到；FLV数据一条数据代表一个会话，能较为轻松的获取到频道；HLS数据是客户端主动向服务器先获取一条Meta信息，比如有多少条data信息数据可以获取，然后不停的获取data数据。一个会话可能产生数以万计的日志记录。
日志分析特点：数据量大、数据内容格式不一、延时性（只能获取隔天的数据）、统计的粒度较细（后续可能5分钟、1小时、日、月等）。一天的数据量4000万左右，完全不均衡分布在大概250个域名上，1个月左右数据量翻倍（取决新增用户及转化率）；在单位分钟内进行统计，向后扩展兼容其他粒度。
二
分析历程
阶段一：数据模型分析
从CDN厂商收集日志，解析，存储到MySQL，发起分析统计任务。该阶段为需求调研，到建立数据模型的阶段，并不涉及到数据量大小。
阶段二：数据清洗、MongoDB存储及MapReduce
在模型分析阶段，随着数据量的增大和对分析指标的聚合操作，MySQL存储在检索、聚合、及后续的再度聚合，已经满足不了系统需求，更换存储已经势在必行。MongoDB因其文档方式存储、API简易（JSON）、高性能、集群Sharding方便、内置MapReduce等功能，成为本系统的替代数据库，网易在MongoDB方面也具备较为资深的实践经验。
通过对存储数据的反复分析对比发现，Uri、Url相关的数据未产生任何价值，极大的增加了存储容量，故此对原始数据进行清洗，只保留客户端IP、日期、时间、时长、流量等对结果产生影响的字段，并且记录不符合原始日志分析规则的数据，以便后续进行数据订正。根据不同的协议规则（Rtmp除外），设置其频道ID，方便后续在频道的基础上进行分析。Rtmp数据保存在单独的表中，根据同一会话，同一频道，对rtmp数据进行订正。此时，日志数据都已经被矫正到同一平面，编写相关维度的map、reduce、finalize函数进行MapReduce计算。作业调度器（schduler）对任务执行单元（worker）进行协调管理，根据任务链判断是否派发下一任务，及任务状态的变更。
三
总体架构
即紧接上文的阶段三，在阶段二的基础上，针对系统的高可用性、分布式、容错等维度考虑，采用无中心化方案设计，依赖于RabbitMQ进行水平扩展，增加了对外接口层及任务的手动发布处理。
1
collector
日志数据采集器（定时），从CDN方获取各域名对应的数据包下载地址，把具备同样后缀的域名归类为一个整体，建立一个任务（Job）。根据下载地址下载日志包（原始数据包经过gzip压缩），该过程中为防止并发访问过高，遭受CDN方请求拒绝，进行熔断处理，即在指定的时间内，抑制访问次数。
获得数据包后，调用linux系统命令gzip命令进行解压；顺序读取日志文件，若单个日志文件较大，则进行分包处理，带上包头号；对该批次的数据进行gzip压缩，扔到Rabbitmq中。以上建立Job，一个Job最多对应4个域名，分别建立sub job。每次的下载，解压缩，数据发送，分别记录状态（起始时间、耗时、失败/成功），方便后续的失败任务检测和性能分析。
2
worker
任务执行单元。从rabbitmq处订阅获取日志包数据，如果为HTTP协议（上文中的hls、flv），则先对数据进行清洗，再根据频道维度进行java方式的map reduce计算，ip集合数据结构使用hashset进行ip去重，最后把结果存于mongodb中；若是RTMP协议则对数据进行更新（设置频道），运用mongodb对数据进行聚合，产生的数据格式与HTTP日志相同，方便后续的频道分天聚合运算。在聚合运算中涉及到按分钟粒度进行分析，这里运用了一个小技巧，把日期date和time时间合并增加一个字段ymdhm，该字段表示分，该字段数据极度离散，大大提高了map reduce的运行效率。
MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数。Map函数调用emit（key,value），遍历Collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。本文中使用javascript代码编写map和reduce函数，主要处理了ip集合去重和流量的累加。
3
scheduler
worker执行调度器，负责对各个子任务的状态记录，判断子任务是否作业完成，如果执行完成，从作业链中获取下一子任务的队列，扔到rabbitmq中供worker消费。此外还包括失败任务检测，对当天的任务列表进行轮询判断任务是否执行完成，若是有任务执行失败，则从分析表中攫取数据扔到临时集合中，重新进行聚合分析，最后将结果归档。
4
mongodb
MongoDB的版本为3.0.1，对应的java客户端为mongo-java-driver3.0.1。高可用性方面使用官方推荐的主从复制和高可用方案Replicat Set，Replicat Set具有自动切换功能，当Primary挂掉之后，可以自动由Replica Set中的某一个Secondary来切换到Primary，以实现高可用的目的。比如配置了一个由3台服务器组成的mongo集群，1个primary和2个secondry，客户端在连接的时候需要把全部的IP都写上，并且设置读操作从副本集读取，达到主从分离，减少主节点的访问压力。
5
rabbitmq
为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答，告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕，RabbitMQ才可以删除它。如果一个消费者宕机没有发送应答，RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全，然后交给另一个消费者去重新处理。这样，依赖与RabbitMQ的所有节点都不会丢失消息，保证了整个分析过程的完整性。如果没有任何消息超时限制，那么只有当消费者宕机时，RabbitMQ才会重新投递，即便处理一条消息会花费很长的时间。
Mirror queue是RabbitMQ高可用的一种，queue中的消息每个节点都会存在一份copy，这个在单个节点失效的情况下，整个集群仍旧可以提供服务。但是由于数据需要在多个节点复制，在增加可用性的同时，系统的吞吐量会有所下降。在实现机制上，mirror queue内部实现了一套选举算法，有一个master和多个slave,queue中的消息以master为主。对于publish，可以选择任意一个节点进行连接，rabbitmq内部若该节点不是master，则转发给master，master向其他slave节点发送该消息，后进行消息本地化处理，并组播复制消息到其他节点存储；对于consumer，可以选择任意一个节点进行连接，消费的请求会转发给master,为保证消息的可靠性，consumer需要进行ack确认，master收到ack后，才会删除消息，ack消息会同步(默认异步)到其他各个节点，进行slave节点删除消息。若master节点失效，则mirror queue会自动选举出一个节点（slave中消息队列最长者）作为master，作为消息消费的基准参考；若slave节点失效，mirror queue集群中其他节点的状态无需改变。
Mirror queue使用较为简单，先把当前节点加入之前已经启动的RabbitMQ节点，再设置HA的策略，如下图为镜像节点的启动脚本：
镜像节点设置成功之后，可以看到整个集群状态。
四
运行状况
部署到线上一共使用了7台服务器，其中2台云主机，每一台云主机都是4核8G，部署schduler、collector和rabbitmq；3台云主机，每一台也是4核8G，部署mongodb集群Replica Set；2台云主机，每台8核32G，部署16个worker实例，4000万的数据，20分钟完成分析。 查看全部
作者：罗广，网易资深开发工程师，目前从事分布式视频处理系统的开发和维护。曾经参与斯凯手游平台服务端开发和海康威视交警平台组的平台架构开发及JVM调优工作，熟悉以SOA为基础的分布式系统架构设计和storm流式处理框架。在lucene和solr搜索方面有着丰富的经验，对hadoop和spark有浓厚的兴趣。
一
日志概述
日志来源于第三方CDK厂商，主要内容为推流和拉流的日志，包括rtmp推拉流、flv拉流、hls拉流，flv和hls拉流的协议为http，rtmp推拉流的协议为rtmp，大概的格式如下：
分析指标为在线人数、总时长、总流量（客户端到服务器的流量和服务器到客户端到流量之和）。需要用要到的数据也在上图中标红显示，初一乍看，distinct和sum就可以搞定，但实际上上述流日志在纵向方面显示较为一致，在横向方面上反差较大。本次统计的粒度要求精确到频道及分钟，频道在日志数据中不能直接获取。RTMP数据在一个会话中（具备同一个会话ID）大概有10来条，但是只有2条数据能间接得到；FLV数据一条数据代表一个会话，能较为轻松的获取到频道；HLS数据是客户端主动向服务器先获取一条Meta信息，比如有多少条data信息数据可以获取，然后不停的获取data数据。一个会话可能产生数以万计的日志记录。
日志分析特点：数据量大、数据内容格式不一、延时性（只能获取隔天的数据）、统计的粒度较细（后续可能5分钟、1小时、日、月等）。一天的数据量4000万左右，完全不均衡分布在大概250个域名上，1个月左右数据量翻倍（取决新增用户及转化率）；在单位分钟内进行统计，向后扩展兼容其他粒度。
二
分析历程
阶段一：数据模型分析
从CDN厂商收集日志，解析，存储到MySQL，发起分析统计任务。该阶段为需求调研，到建立数据模型的阶段，并不涉及到数据量大小。
阶段二：数据清洗、MongoDB存储及MapReduce
在模型分析阶段，随着数据量的增大和对分析指标的聚合操作，MySQL存储在检索、聚合、及后续的再度聚合，已经满足不了系统需求，更换存储已经势在必行。MongoDB因其文档方式存储、API简易（JSON）、高性能、集群Sharding方便、内置MapReduce等功能，成为本系统的替代数据库，网易在MongoDB方面也具备较为资深的实践经验。
通过对存储数据的反复分析对比发现，Uri、Url相关的数据未产生任何价值，极大的增加了存储容量，故此对原始数据进行清洗，只保留客户端IP、日期、时间、时长、流量等对结果产生影响的字段，并且记录不符合原始日志分析规则的数据，以便后续进行数据订正。根据不同的协议规则（Rtmp除外），设置其频道ID，方便后续在频道的基础上进行分析。Rtmp数据保存在单独的表中，根据同一会话，同一频道，对rtmp数据进行订正。此时，日志数据都已经被矫正到同一平面，编写相关维度的map、reduce、finalize函数进行MapReduce计算。作业调度器（schduler）对任务执行单元（worker）进行协调管理，根据任务链判断是否派发下一任务，及任务状态的变更。
三
总体架构
即紧接上文的阶段三，在阶段二的基础上，针对系统的高可用性、分布式、容错等维度考虑，采用无中心化方案设计，依赖于RabbitMQ进行水平扩展，增加了对外接口层及任务的手动发布处理。
1
collector
日志数据采集器（定时），从CDN方获取各域名对应的数据包下载地址，把具备同样后缀的域名归类为一个整体，建立一个任务（Job）。根据下载地址下载日志包（原始数据包经过gzip压缩），该过程中为防止并发访问过高，遭受CDN方请求拒绝，进行熔断处理，即在指定的时间内，抑制访问次数。
获得数据包后，调用linux系统命令gzip命令进行解压；顺序读取日志文件，若单个日志文件较大，则进行分包处理，带上包头号；对该批次的数据进行gzip压缩，扔到Rabbitmq中。以上建立Job，一个Job最多对应4个域名，分别建立sub job。每次的下载，解压缩，数据发送，分别记录状态（起始时间、耗时、失败/成功），方便后续的失败任务检测和性能分析。
2
worker
任务执行单元。从rabbitmq处订阅获取日志包数据，如果为HTTP协议（上文中的hls、flv），则先对数据进行清洗，再根据频道维度进行java方式的map reduce计算，ip集合数据结构使用hashset进行ip去重，最后把结果存于mongodb中；若是RTMP协议则对数据进行更新（设置频道），运用mongodb对数据进行聚合，产生的数据格式与HTTP日志相同，方便后续的频道分天聚合运算。在聚合运算中涉及到按分钟粒度进行分析，这里运用了一个小技巧，把日期date和time时间合并增加一个字段ymdhm，该字段表示分，该字段数据极度离散，大大提高了map reduce的运行效率。
MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数。Map函数调用emit（key,value），遍历Collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。本文中使用javascript代码编写map和reduce函数，主要处理了ip集合去重和流量的累加。
3
scheduler
worker执行调度器，负责对各个子任务的状态记录，判断子任务是否作业完成，如果执行完成，从作业链中获取下一子任务的队列，扔到rabbitmq中供worker消费。此外还包括失败任务检测，对当天的任务列表进行轮询判断任务是否执行完成，若是有任务执行失败，则从分析表中攫取数据扔到临时集合中，重新进行聚合分析，最后将结果归档。
4
mongodb
MongoDB的版本为3.0.1，对应的java客户端为mongo-java-driver3.0.1。高可用性方面使用官方推荐的主从复制和高可用方案Replicat Set，Replicat Set具有自动切换功能，当Primary挂掉之后，可以自动由Replica Set中的某一个Secondary来切换到Primary，以实现高可用的目的。比如配置了一个由3台服务器组成的mongo集群，1个primary和2个secondry，客户端在连接的时候需要把全部的IP都写上，并且设置读操作从副本集读取，达到主从分离，减少主节点的访问压力。
5
rabbitmq
为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答，告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕，RabbitMQ才可以删除它。如果一个消费者宕机没有发送应答，RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全，然后交给另一个消费者去重新处理。这样，依赖与RabbitMQ的所有节点都不会丢失消息，保证了整个分析过程的完整性。如果没有任何消息超时限制，那么只有当消费者宕机时，RabbitMQ才会重新投递，即便处理一条消息会花费很长的时间。
Mirror queue是RabbitMQ高可用的一种，queue中的消息每个节点都会存在一份copy，这个在单个节点失效的情况下，整个集群仍旧可以提供服务。但是由于数据需要在多个节点复制，在增加可用性的同时，系统的吞吐量会有所下降。在实现机制上，mirror queue内部实现了一套选举算法，有一个master和多个slave,queue中的消息以master为主。对于publish，可以选择任意一个节点进行连接，rabbitmq内部若该节点不是master，则转发给master，master向其他slave节点发送该消息，后进行消息本地化处理，并组播复制消息到其他节点存储；对于consumer，可以选择任意一个节点进行连接，消费的请求会转发给master,为保证消息的可靠性，consumer需要进行ack确认，master收到ack后，才会删除消息，ack消息会同步(默认异步)到其他各个节点，进行slave节点删除消息。若master节点失效，则mirror queue会自动选举出一个节点（slave中消息队列最长者）作为master，作为消息消费的基准参考；若slave节点失效，mirror queue集群中其他节点的状态无需改变。
Mirror queue使用较为简单，先把当前节点加入之前已经启动的RabbitMQ节点，再设置HA的策略，如下图为镜像节点的启动脚本：
镜像节点设置成功之后，可以看到整个集群状态。
四
运行状况
部署到线上一共使用了7台服务器，其中2台云主机，每一台云主机都是4核8G，部署schduler、collector和rabbitmq；3台云主机，每一台也是4核8G，部署mongodb集群Replica Set；2台云主机，每台8核32G，部署16个worker实例，4000万的数据，20分钟完成分析。 查看全部
【技术干货】大数据日志分析统计
作者：罗广，网易资深开发工程师，目前从事分布式视频处理系统的开发和维护。曾经参与斯凯手游平台服务端开发和海康威视交警平台组的平台架构开发及JVM调优工作，熟悉以SOA为基础的分布式系统架构设计和storm流式处理框架。在lucene和solr搜索方面有着丰富的经验，对hadoop和spark有浓厚的兴趣。
一
日志概述
日志来源于第三方CDK厂商，主要内容为推流和拉流的日志，包括rtmp推拉流、flv拉流、hls拉流，flv和hls拉流的协议为http，rtmp推拉流的协议为rtmp，大概的格式如下：
分析指标为在线人数、总时长、总流量（客户端到服务器的流量和服务器到客户端到流量之和）。需要用要到的数据也在上图中标红显示，初一乍看，distinct和sum就可以搞定，但实际上上述流日志在纵向方面显示较为一致，在横向方面上反差较大。本次统计的粒度要求精确到频道及分钟，频道在日志数据中不能直接获取。RTMP数据在一个会话中（具备同一个会话ID）大概有10来条，但是只有2条数据能间接得到；FLV数据一条数据代表一个会话，能较为轻松的获取到频道；HLS数据是客户端主动向服务器先获取一条Meta信息，比如有多少条data信息数据可以获取，然后不停的获取data数据。一个会话可能产生数以万计的日志记录。
日志分析特点：数据量大、数据内容格式不一、延时性（只能获取隔天的数据）、统计的粒度较细（后续可能5分钟、1小时、日、月等）。一天的数据量4000万左右，完全不均衡分布在大概250个域名上，1个月左右数据量翻倍（取决新增用户及转化率）；在单位分钟内进行统计，向后扩展兼容其他粒度。
二
分析历程
阶段一：数据模型分析
从CDN厂商收集日志，解析，存储到MySQL，发起分析统计任务。该阶段为需求调研，到建立数据模型的阶段，并不涉及到数据量大小。
阶段二：数据清洗、MongoDB存储及MapReduce
在模型分析阶段，随着数据量的增大和对分析指标的聚合操作，MySQL存储在检索、聚合、及后续的再度聚合，已经满足不了系统需求，更换存储已经势在必行。MongoDB因其文档方式存储、API简易（JSON）、高性能、集群Sharding方便、内置MapReduce等功能，成为本系统的替代数据库，网易在MongoDB方面也具备较为资深的实践经验。
通过对存储数据的反复分析对比发现，Uri、Url相关的数据未产生任何价值，极大的增加了存储容量，故此对原始数据进行清洗，只保留客户端IP、日期、时间、时长、流量等对结果产生影响的字段，并且记录不符合原始日志分析规则的数据，以便后续进行数据订正。根据不同的协议规则（Rtmp除外），设置其频道ID，方便后续在频道的基础上进行分析。Rtmp数据保存在单独的表中，根据同一会话，同一频道，对rtmp数据进行订正。此时，日志数据都已经被矫正到同一平面，编写相关维度的map、reduce、finalize函数进行MapReduce计算。作业调度器（schduler）对任务执行单元（worker）进行协调管理，根据任务链判断是否派发下一任务，及任务状态的变更。
三
总体架构
即紧接上文的阶段三，在阶段二的基础上，针对系统的高可用性、分布式、容错等维度考虑，采用无中心化方案设计，依赖于RabbitMQ进行水平扩展，增加了对外接口层及任务的手动发布处理。
1
collector
日志数据采集器（定时），从CDN方获取各域名对应的数据包下载地址，把具备同样后缀的域名归类为一个整体，建立一个任务（Job）。根据下载地址下载日志包（原始数据包经过gzip压缩），该过程中为防止并发访问过高，遭受CDN方请求拒绝，进行熔断处理，即在指定的时间内，抑制访问次数。
获得数据包后，调用linux系统命令gzip命令进行解压；顺序读取日志文件，若单个日志文件较大，则进行分包处理，带上包头号；对该批次的数据进行gzip压缩，扔到Rabbitmq中。以上建立Job，一个Job最多对应4个域名，分别建立sub job。每次的下载，解压缩，数据发送，分别记录状态（起始时间、耗时、失败/成功），方便后续的失败任务检测和性能分析。
2
worker
任务执行单元。从rabbitmq处订阅获取日志包数据，如果为HTTP协议（上文中的hls、flv），则先对数据进行清洗，再根据频道维度进行java方式的map reduce计算，ip集合数据结构使用hashset进行ip去重，最后把结果存于mongodb中；若是RTMP协议则对数据进行更新（设置频道），运用mongodb对数据进行聚合，产生的数据格式与HTTP日志相同，方便后续的频道分天聚合运算。在聚合运算中涉及到按分钟粒度进行分析，这里运用了一个小技巧，把日期date和time时间合并增加一个字段ymdhm，该字段表示分，该字段数据极度离散，大大提高了map reduce的运行效率。
MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数。Map函数调用emit（key,value），遍历Collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。本文中使用javascript代码编写map和reduce函数，主要处理了ip集合去重和流量的累加。
3
scheduler
worker执行调度器，负责对各个子任务的状态记录，判断子任务是否作业完成，如果执行完成，从作业链中获取下一子任务的队列，扔到rabbitmq中供worker消费。此外还包括失败任务检测，对当天的任务列表进行轮询判断任务是否执行完成，若是有任务执行失败，则从分析表中攫取数据扔到临时集合中，重新进行聚合分析，最后将结果归档。
4
mongodb
MongoDB的版本为3.0.1，对应的java客户端为mongo-java-driver3.0.1。高可用性方面使用官方推荐的主从复制和高可用方案Replicat Set，Replicat Set具有自动切换功能，当Primary挂掉之后，可以自动由Replica Set中的某一个Secondary来切换到Primary，以实现高可用的目的。比如配置了一个由3台服务器组成的mongo集群，1个primary和2个secondry，客户端在连接的时候需要把全部的IP都写上，并且设置读操作从副本集读取，达到主从分离，减少主节点的访问压力。
5
rabbitmq
为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答，告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕，RabbitMQ才可以删除它。如果一个消费者宕机没有发送应答，RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全，然后交给另一个消费者去重新处理。这样，依赖与RabbitMQ的所有节点都不会丢失消息，保证了整个分析过程的完整性。如果没有任何消息超时限制，那么只有当消费者宕机时，RabbitMQ才会重新投递，即便处理一条消息会花费很长的时间。
Mirror queue是RabbitMQ高可用的一种，queue中的消息每个节点都会存在一份copy，这个在单个节点失效的情况下，整个集群仍旧可以提供服务。但是由于数据需要在多个节点复制，在增加可用性的同时，系统的吞吐量会有所下降。在实现机制上，mirror queue内部实现了一套选举算法，有一个master和多个slave,queue中的消息以master为主。对于publish，可以选择任意一个节点进行连接，rabbitmq内部若该节点不是master，则转发给master，master向其他slave节点发送该消息，后进行消息本地化处理，并组播复制消息到其他节点存储；对于consumer，可以选择任意一个节点进行连接，消费的请求会转发给master,为保证消息的可靠性，consumer需要进行ack确认，master收到ack后，才会删除消息，ack消息会同步(默认异步)到其他各个节点，进行slave节点删除消息。若master节点失效，则mirror queue会自动选举出一个节点（slave中消息队列最长者）作为master，作为消息消费的基准参考；若slave节点失效，mirror queue集群中其他节点的状态无需改变。
Mirror queue使用较为简单，先把当前节点加入之前已经启动的RabbitMQ节点，再设置HA的策略，如下图为镜像节点的启动脚本：
镜像节点设置成功之后，可以看到整个集群状态。
四
运行状况
部署到线上一共使用了7台服务器，其中2台云主机，每一台云主机都是4核8G，部署schduler、collector和rabbitmq；3台云主机，每一台也是4核8G，部署mongodb集群Replica Set；2台云主机，每台8核32G，部署16个worker实例，4000万的数据，20分钟完成分析。
newtab无规则采集器列表算法讲解(apk加速器篇)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-05-12 04:01
newtab无规则采集器列表算法讲解(apk加速器篇)
无规则采集器列表算法讲解无规则采集器分析其中采集ip主要依据统计方式，会涉及到统计包的使用而统计包会每隔几秒刷新最新，这个是相当快的实战性非常强无规则采集器v1。newtab无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）。
我来简单说下我的经验吧主要看采集方法首先，我们要是要采集加载慢的，例如某些meijia的公司，加载速度特别慢，这样就没法有效提取数据了，如果采取降低加载速度的方法，如果每个包都进行相应的检查，那无规则就有用了，所以要找到哪些包我们能用哪些不能用，以及换句话说，ip是我们的核心可以用的包apps1。common。
proxy。sandboxkey。asset。open_apps。first_uri。android安卓。proxy_asset。co_apps。first_apps。android默认以上五个就够了，其他包都暂时不用要不然就得每个包分配一个加载包的apk，否则导致非常慢的情况下也没有办法使用自定义的api，例如logend函数不能直接写在as代码里，改用一段代码可以有效防止加载速度慢的问题无规则的优势：可以加速部分网站，例如搜索引擎包（百度、bing、yahoo等）但也有弊端，当出现性能问题后无法更换搜索引擎包，只能依赖更新手机系统来降低性能做无规则的前提是收集不同客户端访问app的get/post接口的报文，这样才可以了解不同客户端访问了哪些接口，之后才能采用某种方法来进行访问性能测试做完性能测试，可以降低手机app随机来访的报文，例如通过get/post连接丢给refresh包进行性能测试，连接成功n次，下一步是同时处理出去不同数据包，比如mongoapp，如果n次报文都出去，最后记录下响应时间，找出bug看起来好像是很简单的，但是做起来稍微有点麻烦1。
目前市面上无规则统计包的方法貌似还没有简单有效的一个包可以拿来进行自动化测试，需要手动调试，生成报文貌似没有一种包，目前做无规则最常用的是伪代码的方法，非常便于编写，但是可能使用上不太灵活2。无规则需要将同一个域名和ip下的apps都尽量集中处理，例如是以ip开头用于统计那个客户端访问的，到了一定数量就需要转化成不同的域名和ip，所以就很麻烦，而且无规则运行起来很卡啊，帧率是个很严重的问题，一不小心就会掉帧，经常连不上网，最后还要重新跑一遍这样是不是方便点？还有一点：无规则加载请问存在于所有平台吗？无规则根据报文分析都是数据的流向，不需要知道到底哪个客户端访问了哪个。 查看全部
无规则采集器列表算法讲解无规则采集器分析其中采集ip主要依据统计方式，会涉及到统计包的使用而统计包会每隔几秒刷新最新，这个是相当快的实战性非常强无规则采集器v1。newtab无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）。
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目前市面上无规则统计包的方法貌似还没有简单有效的一个包可以拿来进行自动化测试，需要手动调试，生成报文貌似没有一种包，目前做无规则最常用的是伪代码的方法，非常便于编写，但是可能使用上不太灵活2。无规则需要将同一个域名和ip下的apps都尽量集中处理，例如是以ip开头用于统计那个客户端访问的，到了一定数量就需要转化成不同的域名和ip，所以就很麻烦，而且无规则运行起来很卡啊，帧率是个很严重的问题，一不小心就会掉帧，经常连不上网，最后还要重新跑一遍这样是不是方便点？还有一点：无规则加载请问存在于所有平台吗？无规则根据报文分析都是数据的流向，不需要知道到底哪个客户端访问了哪个。
无规则采集器列表算法lz是想知道哪些数据？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-04-29 07:00
无规则采集器列表算法lz是想知道哪些数据？
无规则采集器列表算法，这是最新发布的，下载地址：。
lz是想知道哪些数据？哪些数据值得你采集？做个简单的列表爬虫很简单，比如：，是直接抓取浏览器的页面地址，然后经过ajax加载出内容，比如下面这张图，可以看到代码截取的是。用requests写就能获取了：post到post请求然后url就可以得到：;username=phpstudy&userpage=1。
@liweiwang做了从我平时发布的国内网站数据抓取样本说明，就是他爬取的国内网站。
爬虫其实就是不断的往网页上抓取链接，
一般可以简单的看作一个简单的cookie+request
采集微博话题好像有一个优采云采集器还不错
我记得有个专门php的服务，
目前比较多的网站数据可以通过新浪官方新闻抓取其网页上报道的数据。是特别是找不到微博手机端的数据。
网站的话推荐用chequest比较好用，还能写个爬虫实现各种信息的互通。
楼上说的很对，我来补充一下，爬虫需要一定的配置，在采集数据之前需要对网站做一定的处理，最主要的还是浏览器地址配置和协议分析。
新浪比较强势，直接向发送sql请求。
如果爬虫发展好，比如提高速度，提高抓取质量，
php做出来很简单,发布到各个数据平台比较贵,但是国内互联网行业很单一,各种关系网联系紧密,希望能给题主提供一点思路 查看全部
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无规则采集器列表算法(优采云采集器V9升级说明无限级多页采集功能RSS地址采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-04-18 00:21
无规则采集器列表算法(优采云采集器V9升级说明无限级多页采集功能RSS地址采集)
这是优采云采集器V9无限版优采云采集器V9企业破解版全功能版，可用于个人测试，需要的朋友采集拿去吧，完全免费，如果网盘丢了，可以留言让我更新地址。
非常不错的优采云采集器V9破解版，可供个人测试。这个版本打开后点击直接登录，直接进去，采集还是很爽的。市面上有好几种采集软件，但优采云一直是老大，也是用得最多的采集软件，因为它操作简单，连接方便。您可以使用优采云采集连接zblog、wordpress、dedecms、empire等程序。以及市场上大多数伪原创对接优采云非常好！
优采云使用 WordPress，您可以快速建立网站。除了支持WP，还支持很多cms，自带很多发布模块。根据我的研究，发布模块其实就是包数据，可以通过浏览器F12观察找到。而且，除了cms，只要你能写一个服务程序，把接口暴露给采集模块，你就可以采集把数据放在你需要的地方。我这里就不多说了。以后有机会我会写一些优采云的玩法教程。欢迎有志之士交流。
为了证明这是优采云破解版而不是为了让大家开心，我实际测试了一个定时更换充电功能，效果非常好。
优采云采集器V9 升级说明
无限多页采集，可实现无限深度采集
任务队列操作管理，支持Cron表达式
无限组任务管理，任务回收站功能
RSS地址采集功能
列表页分页采集获取函数
列表页附加参数获取功能
列表页和标签 XPath 可视化提取功能
标签纯正则替换功能 查看全部
这是优采云采集器V9无限版优采云采集器V9企业破解版全功能版，可用于个人测试，需要的朋友采集拿去吧，完全免费，如果网盘丢了，可以留言让我更新地址。
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无规则采集器列表算法(2020杰奇采集关关采集器无限制版本，可以长期挂机采集 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2022-04-17 23:23
无规则采集器列表算法(2020杰奇采集关关采集器无限制版本，可以长期挂机采集
)
2020 Jackie采集官官采集器V10无限版，软件版本比较稳定，可以挂很久采集，站长们有必要把Jackie当小说站，非常适合个人测试。如果百度网盘链接丢失，可以留言补发，免费下载。
PS：很多大站长都在用这个版本采集器。因为软件不是高版本，所以很容易上手。
这个模型是经过几年的不断更新和变化而制成的。不同于市面上会卡死、假死的，采集速度非常快，有更换章节（自动修复）、批量一键修复、章节自动对比（如果章节内容是同理，不替换）、分流列表反采集、代理循环、杰奇目录拼音化、零距离内链生成、二维码URL生成、反采集设置.. .太多的实用和SEO功能非常强大，您可以自己体验一下！
2020高级功能关闭采集器新功能和使用方法：
1.采集规则
在采集规则管理中可见
为采集书单设置了绿色参数NovelListFilter，不能过滤多余的书本id，但可以过滤要检索的html。
绿色的参数PubContentPageUrl和PubContentPageKey是为采集文章内容分页设置的，这样就可以告别php插件了。
红色参数PubContentChapterName、PubContentChapterNum 有些网站在最后几章使用乱码，可以用来检索乱码的章名。
2.生成站点范围的静态
在生成的静态 HTML 中可见
把原来的动态主页地址改名，即调用他的主页不默认为伪静态的，然后用物理路径指向默认主页，生成一个新的主页。
带参数是一个高级功能，可以调用{Page}来替换参数，可以生成列表页面。
提示：由于生成部分采集器和网站在同一个服务器，所以可以使用localhost作为网站的地址，内部可以访问，外部不能访问。
有了自定义路径，就可以生成整个站点的html，当然不用动态登录。对于搜索部分，你必须像以前一样使用动态，或者你可以使用ajax来看看你自己的技术。
3.动态代理
有了他，你就不怕被拦了。
开启自动代理模式，输入url获取代理ip（代理ip可以从fast proxy、proxy 666等网站购买，包月就行）
开启一个或多个自动代理，测试ip的可用性并存储。当ip超过10时，可以使用代理。它会自动不断更改IP，意外调用目标帐户。
4.生成分页
为了更好的引擎收录效果，可以自动生成分页，可以在自定义路径中设置，无需高级授权。
查看全部
)
2020 Jackie采集官官采集器V10无限版，软件版本比较稳定，可以挂很久采集，站长们有必要把Jackie当小说站，非常适合个人测试。如果百度网盘链接丢失，可以留言补发，免费下载。
PS：很多大站长都在用这个版本采集器。因为软件不是高版本，所以很容易上手。
这个模型是经过几年的不断更新和变化而制成的。不同于市面上会卡死、假死的，采集速度非常快，有更换章节（自动修复）、批量一键修复、章节自动对比（如果章节内容是同理，不替换）、分流列表反采集、代理循环、杰奇目录拼音化、零距离内链生成、二维码URL生成、反采集设置.. .太多的实用和SEO功能非常强大，您可以自己体验一下！
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在采集规则管理中可见
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红色参数PubContentChapterName、PubContentChapterNum 有些网站在最后几章使用乱码，可以用来检索乱码的章名。
2.生成站点范围的静态
在生成的静态 HTML 中可见
把原来的动态主页地址改名，即调用他的主页不默认为伪静态的，然后用物理路径指向默认主页，生成一个新的主页。
带参数是一个高级功能，可以调用{Page}来替换参数，可以生成列表页面。
提示：由于生成部分采集器和网站在同一个服务器，所以可以使用localhost作为网站的地址，内部可以访问，外部不能访问。
有了自定义路径，就可以生成整个站点的html，当然不用动态登录。对于搜索部分，你必须像以前一样使用动态，或者你可以使用ajax来看看你自己的技术。
3.动态代理
有了他，你就不怕被拦了。
开启自动代理模式，输入url获取代理ip（代理ip可以从fast proxy、proxy 666等网站购买，包月就行）
开启一个或多个自动代理，测试ip的可用性并存储。当ip超过10时，可以使用代理。它会自动不断更改IP，意外调用目标帐户。
4.生成分页
为了更好的引擎收录效果，可以自动生成分页，可以在自定义路径中设置，无需高级授权。
查看全部
无规则采集器列表算法(2020杰奇采集关关采集器无限制版本，可以长期挂机采集
)
2020 Jackie采集官官采集器V10无限版，软件版本比较稳定，可以挂很久采集，站长们有必要把Jackie当小说站，非常适合个人测试。如果百度网盘链接丢失，可以留言补发，免费下载。
PS：很多大站长都在用这个版本采集器。因为软件不是高版本，所以很容易上手。
这个模型是经过几年的不断更新和变化而制成的。不同于市面上会卡死、假死的，采集速度非常快，有更换章节（自动修复）、批量一键修复、章节自动对比（如果章节内容是同理，不替换）、分流列表反采集、代理循环、杰奇目录拼音化、零距离内链生成、二维码URL生成、反采集设置.. .太多的实用和SEO功能非常强大，您可以自己体验一下！
2020高级功能关闭采集器新功能和使用方法：
1.采集规则
在采集规则管理中可见
为采集书单设置了绿色参数NovelListFilter，不能过滤多余的书本id，但可以过滤要检索的html。
绿色的参数PubContentPageUrl和PubContentPageKey是为采集文章内容分页设置的，这样就可以告别php插件了。
红色参数PubContentChapterName、PubContentChapterNum 有些网站在最后几章使用乱码，可以用来检索乱码的章名。
2.生成站点范围的静态
在生成的静态 HTML 中可见
把原来的动态主页地址改名，即调用他的主页不默认为伪静态的，然后用物理路径指向默认主页，生成一个新的主页。
带参数是一个高级功能，可以调用{Page}来替换参数，可以生成列表页面。
提示：由于生成部分采集器和网站在同一个服务器，所以可以使用localhost作为网站的地址，内部可以访问，外部不能访问。
有了自定义路径，就可以生成整个站点的html，当然不用动态登录。对于搜索部分，你必须像以前一样使用动态，或者你可以使用ajax来看看你自己的技术。
3.动态代理
有了他，你就不怕被拦了。
开启自动代理模式，输入url获取代理ip（代理ip可以从fast proxy、proxy 666等网站购买，包月就行）
开启一个或多个自动代理，测试ip的可用性并存储。当ip超过10时，可以使用代理。它会自动不断更改IP，意外调用目标帐户。
4.生成分页
为了更好的引擎收录效果，可以自动生成分页，可以在自定义路径中设置，无需高级授权。
无规则采集器列表算法(：京东商品列表页为例(自营)字段 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 152 次浏览 • 2022-04-15 18:31
无规则采集器列表算法(：京东商品列表页为例(自营)字段
)
网络上的数据情况非常复杂。以京东商品列表页面为例，每个列表项的字段数量并不完全相同。
如下图：2、4、第5个商品列表有【自营】字段，1、3项没有【自营】字段。
在采集第1、产品列表中，找不到【自营】字段。如何处理这些数据？下面将详细说明。
示例 URL：%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&page=7&s=177&click=0
首先配置一个简单的规则（使用提取数据的步骤）。然后点击流程中的【提取数据】步骤，在数据预览界面，找到对应的字段
并单击，再次单击
按钮，在【未找到元素】时可以看到相关设置。
可以看出，当【提取数据】找不到字段时，优采云提供了3种处理方式：
1、使用默认值：当找不到当前字段时，自动填充默认值。
2、将此步骤留空：当找不到当前字段时，此步骤将留空，一般默认。
3、将此步骤中的所有字段留空：如果找不到当前字段，则将此步骤中的所有字段留空，相当于删除此数据。
下面将结合具体场景详细介绍它们各自的用法。
1、使用默认值
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，自动填写默认值【非自营】。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【Use default value】，输入固定值【Not self-operated】，点击【Apply】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果没有找到字段【自营】，则填写固定值【非自营】。
这只是一个例子，请根据自己的需要设置所需的固定值。
2、将此字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，该字段留空。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【留空】，点击【应用】保存配置。（未找到字段时，优采云默认为【留空字段】，无需特殊设置，这里是为了演示）
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，请将此字段留空。
将此步骤的所有字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，这一步所有字段都留空，相当于放弃了这个数据。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【此步骤中所有字段为空】，点击【应用】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，则在此步骤中将所有字段留空。导出数据时可以去重空白行，只导出自营数据。
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)
网络上的数据情况非常复杂。以京东商品列表页面为例，每个列表项的字段数量并不完全相同。
如下图：2、4、第5个商品列表有【自营】字段，1、3项没有【自营】字段。
在采集第1、产品列表中，找不到【自营】字段。如何处理这些数据？下面将详细说明。
示例 URL：%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&page=7&s=177&click=0
首先配置一个简单的规则（使用提取数据的步骤）。然后点击流程中的【提取数据】步骤，在数据预览界面，找到对应的字段
并单击，再次单击
按钮，在【未找到元素】时可以看到相关设置。
可以看出，当【提取数据】找不到字段时，优采云提供了3种处理方式：
1、使用默认值：当找不到当前字段时，自动填充默认值。
2、将此步骤留空：当找不到当前字段时，此步骤将留空，一般默认。
3、将此步骤中的所有字段留空：如果找不到当前字段，则将此步骤中的所有字段留空，相当于删除此数据。
下面将结合具体场景详细介绍它们各自的用法。
1、使用默认值
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，自动填写默认值【非自营】。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【Use default value】，输入固定值【Not self-operated】，点击【Apply】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果没有找到字段【自营】，则填写固定值【非自营】。
这只是一个例子，请根据自己的需要设置所需的固定值。
2、将此字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，该字段留空。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【留空】，点击【应用】保存配置。（未找到字段时，优采云默认为【留空字段】，无需特殊设置，这里是为了演示）
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，请将此字段留空。
将此步骤的所有字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，这一步所有字段都留空，相当于放弃了这个数据。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【此步骤中所有字段为空】，点击【应用】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，则在此步骤中将所有字段留空。导出数据时可以去重空白行，只导出自营数据。
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无规则采集器列表算法(：京东商品列表页为例(自营)字段
)
网络上的数据情况非常复杂。以京东商品列表页面为例，每个列表项的字段数量并不完全相同。
如下图：2、4、第5个商品列表有【自营】字段，1、3项没有【自营】字段。
在采集第1、产品列表中，找不到【自营】字段。如何处理这些数据？下面将详细说明。
示例 URL：%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&page=7&s=177&click=0
首先配置一个简单的规则（使用提取数据的步骤）。然后点击流程中的【提取数据】步骤，在数据预览界面，找到对应的字段
并单击，再次单击
按钮，在【未找到元素】时可以看到相关设置。
可以看出，当【提取数据】找不到字段时，优采云提供了3种处理方式：
1、使用默认值：当找不到当前字段时，自动填充默认值。
2、将此步骤留空：当找不到当前字段时，此步骤将留空，一般默认。
3、将此步骤中的所有字段留空：如果找不到当前字段，则将此步骤中的所有字段留空，相当于删除此数据。
下面将结合具体场景详细介绍它们各自的用法。
1、使用默认值
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，自动填写默认值【非自营】。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【Use default value】，输入固定值【Not self-operated】，点击【Apply】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果没有找到字段【自营】，则填写固定值【非自营】。
这只是一个例子，请根据自己的需要设置所需的固定值。
2、将此字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，该字段留空。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【留空】，点击【应用】保存配置。（未找到字段时，优采云默认为【留空字段】，无需特殊设置，这里是为了演示）
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，请将此字段留空。
将此步骤的所有字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，这一步所有字段都留空，相当于放弃了这个数据。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【此步骤中所有字段为空】，点击【应用】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，则在此步骤中将所有字段留空。导出数据时可以去重空白行，只导出自营数据。
无规则采集器列表算法(宝塔面板+Python+94采集器5.2.4采集规则和以前版本的规则)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 284 次浏览 • 2022-04-10 17:21
无规则采集器列表算法(宝塔面板+Python+94采集器5.2.4采集规则和以前版本的规则)
94采集器5.2.4 采集规则和之前版本的规则差不多，但是老版本的规则不能用在94caiji 5.@ >2.@ >4版本用的，至于写法和设定，差别不大。这里我们详细写一下。
注意：例如规则或工作规则，您可以在页面底部查看。
规则环境
宝塔面板+Python+94采集器5.2.4
添加规则
导入最新可以使用的规则，将规则代码粘贴进去
图1 94采集器导入规则
图2 94采集器粘贴代码
图3 94采集器陈工导入规则
测试规则
将采集链接粘贴进去，测试规则是否正常，按照下图顺序
图 4 94采集器默认采集URL
图5 94采集器规则测试
图6 94采集器规则测试
图7 94采集器采集规则测试
添加的任务
任务采集中有很多重要的设置。设置时要考虑你的服务器性能和网站本身的需求。这里我就详细写一下，接下来大家主要看图片设置。因为我是用VPS测试的，所以有些参数设置比较小，仅供参考。
任务ID：空白，数据会在后面自动填写
规则 ID：选择 采集 规则
任务名称：随便写
间隔时间：这里的单位是秒。如果数据太小会导致采集源站被阻塞，一般600-1800秒
添加类型：有四个选项，一般默认选择“添加” Normal采集
Default, ISBN, ISBN List, List：这个选项是根据你的规则选择和配置的，这里我们的规则是基于列表采集的，所以我们只配置图片中的列表，大家可以自己参考具体设置规则配置。
封面更新：否
个人资料更新：否
标志修复：是的
修复字数：1000
采集间隔：0.1-10
重试次数：5-60
重试间隔：1-30
最少章数：2 不少于2章采集
最大章节数：10000 章节超过 10000 的章节不是 采集
UserAgent：直接选择，因为在配置系统参数的时候已经添加
比较方法：根据需要选择最后一个章节名称
小说线程数/章节线程数：根据服务器配置写，我是1H1G的测试vps，所以写1-2
代理信息设置：如果使用代理，请在此处设置
过滤信息设置：如果有不想采集的小说名，写在这里
采集规则
需要的可以下载以下规则，采集源码站piaotian5 com，劳动产品，谢谢支持
内容查看此隐藏内容查看价格为 10 德文，请先登录 查看全部
94采集器5.2.4 采集规则和之前版本的规则差不多，但是老版本的规则不能用在94caiji 5.@ >2.@ >4版本用的，至于写法和设定，差别不大。这里我们详细写一下。
注意：例如规则或工作规则，您可以在页面底部查看。
规则环境
宝塔面板+Python+94采集器5.2.4
添加规则
导入最新可以使用的规则，将规则代码粘贴进去
图1 94采集器导入规则
图2 94采集器粘贴代码
图3 94采集器陈工导入规则
测试规则
将采集链接粘贴进去，测试规则是否正常，按照下图顺序
图 4 94采集器默认采集URL
图5 94采集器规则测试
图6 94采集器规则测试
图7 94采集器采集规则测试
添加的任务
任务采集中有很多重要的设置。设置时要考虑你的服务器性能和网站本身的需求。这里我就详细写一下，接下来大家主要看图片设置。因为我是用VPS测试的，所以有些参数设置比较小，仅供参考。
任务ID：空白，数据会在后面自动填写
规则 ID：选择 采集 规则
任务名称：随便写
间隔时间：这里的单位是秒。如果数据太小会导致采集源站被阻塞，一般600-1800秒
添加类型：有四个选项，一般默认选择“添加” Normal采集
Default, ISBN, ISBN List, List：这个选项是根据你的规则选择和配置的，这里我们的规则是基于列表采集的，所以我们只配置图片中的列表，大家可以自己参考具体设置规则配置。
封面更新：否
个人资料更新：否
标志修复：是的
修复字数：1000
采集间隔：0.1-10
重试次数：5-60
重试间隔：1-30
最少章数：2 不少于2章采集
最大章节数：10000 章节超过 10000 的章节不是 采集
UserAgent：直接选择，因为在配置系统参数的时候已经添加
比较方法：根据需要选择最后一个章节名称
小说线程数/章节线程数：根据服务器配置写，我是1H1G的测试vps，所以写1-2
代理信息设置：如果使用代理，请在此处设置
过滤信息设置：如果有不想采集的小说名，写在这里
采集规则
需要的可以下载以下规则，采集源码站piaotian5 com，劳动产品，谢谢支持
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无规则采集器列表算法(宝塔面板+Python+94采集器5.2.4采集规则和以前版本的规则)
94采集器5.2.4 采集规则和之前版本的规则差不多，但是老版本的规则不能用在94caiji 5.@ >2.@ >4版本用的，至于写法和设定，差别不大。这里我们详细写一下。
注意：例如规则或工作规则，您可以在页面底部查看。
规则环境
宝塔面板+Python+94采集器5.2.4
添加规则
导入最新可以使用的规则，将规则代码粘贴进去
图1 94采集器导入规则
图2 94采集器粘贴代码
图3 94采集器陈工导入规则
测试规则
将采集链接粘贴进去，测试规则是否正常，按照下图顺序
图 4 94采集器默认采集URL
图5 94采集器规则测试
图6 94采集器规则测试
图7 94采集器采集规则测试
添加的任务
任务采集中有很多重要的设置。设置时要考虑你的服务器性能和网站本身的需求。这里我就详细写一下，接下来大家主要看图片设置。因为我是用VPS测试的，所以有些参数设置比较小，仅供参考。
任务ID：空白，数据会在后面自动填写
规则 ID：选择 采集 规则
任务名称：随便写
间隔时间：这里的单位是秒。如果数据太小会导致采集源站被阻塞，一般600-1800秒
添加类型：有四个选项，一般默认选择“添加” Normal采集
Default, ISBN, ISBN List, List：这个选项是根据你的规则选择和配置的，这里我们的规则是基于列表采集的，所以我们只配置图片中的列表，大家可以自己参考具体设置规则配置。
封面更新：否
个人资料更新：否
标志修复：是的
修复字数：1000
采集间隔：0.1-10
重试次数：5-60
重试间隔：1-30
最少章数：2 不少于2章采集
最大章节数：10000 章节超过 10000 的章节不是 采集
UserAgent：直接选择，因为在配置系统参数的时候已经添加
比较方法：根据需要选择最后一个章节名称
小说线程数/章节线程数：根据服务器配置写，我是1H1G的测试vps，所以写1-2
代理信息设置：如果使用代理，请在此处设置
过滤信息设置：如果有不想采集的小说名，写在这里
采集规则
需要的可以下载以下规则，采集源码站piaotian5 com，劳动产品，谢谢支持
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无规则采集器列表算法( 用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2022-04-05 14:35
无规则采集器列表算法(
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来确定你设置的特征的优先级，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但这种方法也有明显的缺点：一开始需要手动创建所有这些特征，而且即使能找到足够清晰的特征，只用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而无需大费周章（Anaconda 可以帮助很多），这也直接将我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再咆哮：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我大概应该把这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一位是 Jeremy Howard，他帮助我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来确定你设置的特征的优先级，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但这种方法也有明显的缺点：一开始需要手动创建所有这些特征，而且即使能找到足够清晰的特征，只用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而无需大费周章（Anaconda 可以帮助很多），这也直接将我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再咆哮：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我大概应该把这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一位是 Jeremy Howard，他帮助我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
无规则采集器列表算法(
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来确定你设置的特征的优先级，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但这种方法也有明显的缺点：一开始需要手动创建所有这些特征，而且即使能找到足够清晰的特征，只用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
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我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而无需大费周章（Anaconda 可以帮助很多），这也直接将我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再咆哮：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我大概应该把这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一位是 Jeremy Howard，他帮助我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-04-03 07:07
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1、链接统计（包括pv和点击到达页面）；
2、页面访问统计（包括移动页面访问统计、搜索引擎平台访问统计）；
3、a/b测试统计（less文件、用户搜索偏好、一个月一个周期等）；
4、百度站长统计（收录、访问、跳转）；
5、其他业务相关的统计分析，如软件使用统计、移动市场统计、网站用户统计等。
文件处理系统javawebdockergit、gitphp安装解决方案：1.第一步应该安装php安装包：apache+mysql+php解决方案：apache+mysql+php2.php安装应该采用的版本：apache+mysql+php环境变量安装：
1）php环境变量（由系统管理员自行设置，php由安装路径lib里面的index.php。切记执行php安装的时候，如果路径php根目录下没有php文件，则运行本地，如果不设置index.php文件目录下，会出现php文件需要自己设置）exportld_all=/usr/local/phpexportphp_path=$php_path:$ld_all;。
2）index.php的安装如果安装glass的话，记得设置index.php文件目录的路径，安装过程中不用设置，
3）安装eclipse并设置phpstorm工具setopt（）方法setopt(php_http_access_log(),'','');这是通过php通过http连接请求输出的accesslog来预先设置。''与后面的'[print_request_uri]'{'file':'http://'+'/users/joke/about/how/to/do/hello.php','session':''}'{'file':'phpdoc/templates/phpdoc.php','session':''}phpstorm解决方案：使用msyh（）安装phpstorm执行安装路径下的phpstorm安装包。
执行完之后执行配置index.php文件的前面的all后面的'.'表示所有，'.'表示包含所有的文件，''表示向下执行这段代码，自动下载style文件和ssh文件执行文件编辑器：viview文件名执行all后可以看到all参数。 查看全部
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1）php环境变量（由系统管理员自行设置，php由安装路径lib里面的index.php。切记执行php安装的时候，如果路径php根目录下没有php文件，则运行本地，如果不设置index.php文件目录下，会出现php文件需要自己设置）exportld_all=/usr/local/phpexportphp_path=$php_path:$ld_all;。
2）index.php的安装如果安装glass的话，记得设置index.php文件目录的路径，安装过程中不用设置，
3）安装eclipse并设置phpstorm工具setopt（）方法setopt(php_http_access_log(),'','');这是通过php通过http连接请求输出的accesslog来预先设置。''与后面的'[print_request_uri]'{'file':'http://'+'/users/joke/about/how/to/do/hello.php','session':''}'{'file':'phpdoc/templates/phpdoc.php','session':''}phpstorm解决方案：使用msyh（）安装phpstorm执行安装路径下的phpstorm安装包。
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3、a/b测试统计（less文件、用户搜索偏好、一个月一个周期等）；
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5、其他业务相关的统计分析，如软件使用统计、移动市场统计、网站用户统计等。
文件处理系统javawebdockergit、gitphp安装解决方案：1.第一步应该安装php安装包：apache+mysql+php解决方案：apache+mysql+php2.php安装应该采用的版本：apache+mysql+php环境变量安装：
1）php环境变量（由系统管理员自行设置，php由安装路径lib里面的index.php。切记执行php安装的时候，如果路径php根目录下没有php文件，则运行本地，如果不设置index.php文件目录下，会出现php文件需要自己设置）exportld_all=/usr/local/phpexportphp_path=$php_path:$ld_all;。
2）index.php的安装如果安装glass的话，记得设置index.php文件目录的路径，安装过程中不用设置，
3）安装eclipse并设置phpstorm工具setopt（）方法setopt(php_http_access_log(),'','');这是通过php通过http连接请求输出的accesslog来预先设置。''与后面的'[print_request_uri]'{'file':'http://'+'/users/joke/about/how/to/do/hello.php','session':''}'{'file':'phpdoc/templates/phpdoc.php','session':''}phpstorm解决方案：使用msyh（）安装phpstorm执行安装路径下的phpstorm安装包。
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本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
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与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我应该将这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一个是Jeremy Howard，他帮我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我将无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来优先考虑你设置的特征，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但是这种方法也有明显的缺点：一开始你需要手动创建所有这些特征，而且即使你能找到足够清晰的特征，也只是用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而不必大费周章（Anaconda 可以帮上大忙），这也直接把我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再说一句：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我应该将这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一个是Jeremy Howard，他帮我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我将无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
无规则采集器列表算法(
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来优先考虑你设置的特征，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但是这种方法也有明显的缺点：一开始你需要手动创建所有这些特征，而且即使你能找到足够清晰的特征，也只是用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而不必大费周章（Anaconda 可以帮上大忙），这也直接把我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再说一句：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我应该将这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一个是Jeremy Howard，他帮我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我将无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
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无规则采集器列表算法(新一代智能爬虫软件简单易学，软件功能自动导出数据数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 179 次浏览 • 2022-03-30 06:16
无规则采集器列表算法(新一代智能爬虫软件简单易学，软件功能自动导出数据数据)
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，用户可以通过它轻松抓取各大搜索平台的数据；软件操作界面直观，只需点击几下鼠标即可执行数据采集，软件对用户要求不高，因为本软件不需要使用码控，也不需要要求用户编写采集代码，软件还提供了详细的操作方法，让任何用户都可以花很少的时间掌握这个工具；软件采用自主研发的智能数据采集算法。与一般算法相比，该算法使软件更加高效。识别准确率达到95%左右，有助于更深层次地挖掘多级页面。
软件功能
自动导出数据
数据可以自动导出和发布。支持TXT、CSV、Excel、access、mysql、SQL server、SQLite、API等多种格式。
高速采集
内置高效浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，通过极度优化的内核，多线程采集，速度极快。
批处理文件下载
可自动下载图片、PDF、docx等文件，支持自定义保存目录和自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，采集任务可以完全自动化，并且可以实时监控目标以进行同步更新。
软件功能
1、简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据。在向导模式下，用户不需要任何技术基础，只需输入网址，一键提取数据，即可实现小白福音的编码。
2、通过自主研发的智能识别算法，自动识别列表数据，识别分页，准确率95%。可深度采集多级页面，快速准确获取数据。
3、新一代智能爬虫软件，简单易学。它通过智能算法和可视化界面收录大量模板。只需单击鼠标即可设置和采集数据。
4、通用且灵活。可以采集99%的网站，可以抓取静态网页、动态页面、单页应用和移动应用，可以采集和发布信息。
5、内置海量网站采集模板，覆盖多个行业，点击模板，即可加载数据，只需简单配置，即可快速准确获取数据，满足各种采集需要。
指示
软件界面
优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件主要界面功能介绍如下。
打开软件，主界面收录三个区域：
任务列表收录所有组和创建的任务，可以在这里管理任务
工具栏，一些常用的任务动作按钮，选项，登录。
带有简单和自定义集合条目的起始页，以及文档和客户服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键菜单对任务执行一系列操作，如开始采集、编辑、删除、复制、导出任务规则、导出和查看采集的数据。
运行状态窗口
这里，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称、状态、下次运行时间、上次运行时间和上次采集的数据量。
任务编辑器 - 自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则。主要包括三个部分：
第一步是输入起始网址
第二步，获取数据的详细配置
第三步：设置（包括浏览器和任务参数设置）
简单采集
优采云收割机内置了数百个简单的采集规则。用户只需使用一些简单的参数（如关键字、网站地址）即可开始采集。
有几种类型的催收市场和政府维护的催收规则。在创建自定义任务之前，您可以在此处搜索以查看是否存在现有规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和 网站 地址。完成后，您只需单击即可开始采集。
创建您的第一个 采集 任务
首先，打开优采云（爬山虎）收割机，在主界面点击新任务按钮
选择起始地址
当你想从网站采集数据时，你首先需要找到一个地址来显示数据列表。这一步很关键。起始 URL 决定了您采集的数据的数量和类型。
以舆情为例，我们要抓取当前城市的餐饮经营信息，包括店铺名称、地址、评分等。
通过浏览网站，我们可以找到所有食品商家的列表地址：
然后在优采云 Harvester V2中新建一个任务 -> Step 1 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
检索数据
进入第二步后，优采云收割机会智能分析网页，从中提取listing数据。如下所示：
目前我们已经对数据进行了分析整理和修改，比如去掉了无用的字段。
单击列的下拉按钮并选择删除字段。
当然，还有其他一些操作，比如名称修饰、数据操作等。我们将在后面的文档中介绍。
整理好修改后的字段后，我们会采集并处理分页。
选择分页设置>自动识别分页，程序会自动查找下一个页面元素。
完成后，单击下一步。
设置
这包括浏览器配置，例如禁用图片、禁用JS、禁用Flash、屏蔽广告和其他操作。您可以使用这些配置来加快浏览器加载速度。
定时任务的配置，通过它可以定时任务自动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，点击主界面工具栏上的开始按钮。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详细的采集日志信息。
采集数据窗口实时显示采集数据 查看全部
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，用户可以通过它轻松抓取各大搜索平台的数据；软件操作界面直观，只需点击几下鼠标即可执行数据采集，软件对用户要求不高，因为本软件不需要使用码控，也不需要要求用户编写采集代码，软件还提供了详细的操作方法，让任何用户都可以花很少的时间掌握这个工具；软件采用自主研发的智能数据采集算法。与一般算法相比，该算法使软件更加高效。识别准确率达到95%左右，有助于更深层次地挖掘多级页面。
软件功能
自动导出数据
数据可以自动导出和发布。支持TXT、CSV、Excel、access、mysql、SQL server、SQLite、API等多种格式。
高速采集
内置高效浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，通过极度优化的内核，多线程采集，速度极快。
批处理文件下载
可自动下载图片、PDF、docx等文件，支持自定义保存目录和自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，采集任务可以完全自动化，并且可以实时监控目标以进行同步更新。
软件功能
1、简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据。在向导模式下，用户不需要任何技术基础，只需输入网址，一键提取数据，即可实现小白福音的编码。
2、通过自主研发的智能识别算法，自动识别列表数据，识别分页，准确率95%。可深度采集多级页面，快速准确获取数据。
3、新一代智能爬虫软件，简单易学。它通过智能算法和可视化界面收录大量模板。只需单击鼠标即可设置和采集数据。
4、通用且灵活。可以采集99%的网站，可以抓取静态网页、动态页面、单页应用和移动应用，可以采集和发布信息。
5、内置海量网站采集模板，覆盖多个行业，点击模板，即可加载数据，只需简单配置，即可快速准确获取数据，满足各种采集需要。
指示
软件界面
优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件主要界面功能介绍如下。
打开软件，主界面收录三个区域：
任务列表收录所有组和创建的任务，可以在这里管理任务
工具栏，一些常用的任务动作按钮，选项，登录。
带有简单和自定义集合条目的起始页，以及文档和客户服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键菜单对任务执行一系列操作，如开始采集、编辑、删除、复制、导出任务规则、导出和查看采集的数据。
运行状态窗口
这里，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称、状态、下次运行时间、上次运行时间和上次采集的数据量。
任务编辑器 - 自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则。主要包括三个部分：
第一步是输入起始网址
第二步，获取数据的详细配置
第三步：设置（包括浏览器和任务参数设置）
简单采集
优采云收割机内置了数百个简单的采集规则。用户只需使用一些简单的参数（如关键字、网站地址）即可开始采集。
有几种类型的催收市场和政府维护的催收规则。在创建自定义任务之前，您可以在此处搜索以查看是否存在现有规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和 网站 地址。完成后，您只需单击即可开始采集。
创建您的第一个 采集 任务
首先，打开优采云（爬山虎）收割机，在主界面点击新任务按钮
选择起始地址
当你想从网站采集数据时，你首先需要找到一个地址来显示数据列表。这一步很关键。起始 URL 决定了您采集的数据的数量和类型。
以舆情为例，我们要抓取当前城市的餐饮经营信息，包括店铺名称、地址、评分等。
通过浏览网站，我们可以找到所有食品商家的列表地址：
然后在优采云 Harvester V2中新建一个任务 -> Step 1 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
检索数据
进入第二步后，优采云收割机会智能分析网页，从中提取listing数据。如下所示：
目前我们已经对数据进行了分析整理和修改，比如去掉了无用的字段。
单击列的下拉按钮并选择删除字段。
当然，还有其他一些操作，比如名称修饰、数据操作等。我们将在后面的文档中介绍。
整理好修改后的字段后，我们会采集并处理分页。
选择分页设置>自动识别分页，程序会自动查找下一个页面元素。
完成后，单击下一步。
设置
这包括浏览器配置，例如禁用图片、禁用JS、禁用Flash、屏蔽广告和其他操作。您可以使用这些配置来加快浏览器加载速度。
定时任务的配置，通过它可以定时任务自动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，点击主界面工具栏上的开始按钮。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详细的采集日志信息。
采集数据窗口实时显示采集数据 查看全部
无规则采集器列表算法(新一代智能爬虫软件简单易学，软件功能自动导出数据数据)
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，用户可以通过它轻松抓取各大搜索平台的数据；软件操作界面直观，只需点击几下鼠标即可执行数据采集，软件对用户要求不高，因为本软件不需要使用码控，也不需要要求用户编写采集代码，软件还提供了详细的操作方法，让任何用户都可以花很少的时间掌握这个工具；软件采用自主研发的智能数据采集算法。与一般算法相比，该算法使软件更加高效。识别准确率达到95%左右，有助于更深层次地挖掘多级页面。
软件功能
自动导出数据
数据可以自动导出和发布。支持TXT、CSV、Excel、access、mysql、SQL server、SQLite、API等多种格式。
高速采集
内置高效浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，通过极度优化的内核，多线程采集，速度极快。
批处理文件下载
可自动下载图片、PDF、docx等文件，支持自定义保存目录和自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，采集任务可以完全自动化，并且可以实时监控目标以进行同步更新。
软件功能
1、简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据。在向导模式下，用户不需要任何技术基础，只需输入网址，一键提取数据，即可实现小白福音的编码。
2、通过自主研发的智能识别算法，自动识别列表数据，识别分页，准确率95%。可深度采集多级页面，快速准确获取数据。
3、新一代智能爬虫软件，简单易学。它通过智能算法和可视化界面收录大量模板。只需单击鼠标即可设置和采集数据。
4、通用且灵活。可以采集99%的网站，可以抓取静态网页、动态页面、单页应用和移动应用，可以采集和发布信息。
5、内置海量网站采集模板，覆盖多个行业，点击模板，即可加载数据，只需简单配置，即可快速准确获取数据，满足各种采集需要。
指示
软件界面
优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件主要界面功能介绍如下。
打开软件，主界面收录三个区域：
任务列表收录所有组和创建的任务，可以在这里管理任务
工具栏，一些常用的任务动作按钮，选项，登录。
带有简单和自定义集合条目的起始页，以及文档和客户服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键菜单对任务执行一系列操作，如开始采集、编辑、删除、复制、导出任务规则、导出和查看采集的数据。
运行状态窗口
这里，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称、状态、下次运行时间、上次运行时间和上次采集的数据量。
任务编辑器 - 自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则。主要包括三个部分：
第一步是输入起始网址
第二步，获取数据的详细配置
第三步：设置（包括浏览器和任务参数设置）
简单采集
优采云收割机内置了数百个简单的采集规则。用户只需使用一些简单的参数（如关键字、网站地址）即可开始采集。
有几种类型的催收市场和政府维护的催收规则。在创建自定义任务之前，您可以在此处搜索以查看是否存在现有规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和 网站 地址。完成后，您只需单击即可开始采集。
创建您的第一个 采集 任务
首先，打开优采云（爬山虎）收割机，在主界面点击新任务按钮
选择起始地址
当你想从网站采集数据时，你首先需要找到一个地址来显示数据列表。这一步很关键。起始 URL 决定了您采集的数据的数量和类型。
以舆情为例，我们要抓取当前城市的餐饮经营信息，包括店铺名称、地址、评分等。
通过浏览网站，我们可以找到所有食品商家的列表地址：
然后在优采云 Harvester V2中新建一个任务 -> Step 1 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
检索数据
进入第二步后，优采云收割机会智能分析网页，从中提取listing数据。如下所示：
目前我们已经对数据进行了分析整理和修改，比如去掉了无用的字段。
单击列的下拉按钮并选择删除字段。
当然，还有其他一些操作，比如名称修饰、数据操作等。我们将在后面的文档中介绍。
整理好修改后的字段后，我们会采集并处理分页。
选择分页设置>自动识别分页，程序会自动查找下一个页面元素。
完成后，单击下一步。
设置
这包括浏览器配置，例如禁用图片、禁用JS、禁用Flash、屏蔽广告和其他操作。您可以使用这些配置来加快浏览器加载速度。
定时任务的配置，通过它可以定时任务自动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，点击主界面工具栏上的开始按钮。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详细的采集日志信息。
采集数据窗口实时显示采集数据
无规则采集器列表算法(免费文章采集器可以关键词文章采集，基于高度智能的正文识别算法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-03-29 13:01
无规则采集器列表算法(免费文章采集器可以关键词文章采集，基于高度智能的正文识别算法)
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免费文章采集器基于自然语言理解、深度学习等技术。免费文章采集器目前全网主流cms/站群/蜘蛛池/免登录批量自动发布，无需写规则，免费< @文章采集器 无需上传插件。免费文章采集器一键配置采集发布几十个不同站点cms站群。
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覆盖六大搜索引擎和各大新闻源，内容取之不尽，优先考虑采集最新最热文章信息，自动过滤采集信息，拒绝重复采集。免费文章采集器专为谷歌、百度、雅虎、360等大型搜索引擎设计收录，伪原创工具生成的文章会更好收录 并被搜索引擎索引。
最大的好处是可以覆盖大量围绕业务或者相关产品的长尾关键词，而且大家都知道一个网站的流量，60%以上都是长尾带来的关键词，可以在这方面发挥最大的作用，而网站随着时间的推移，流量会不断增长，后期获客成本会越来越低，效果会越来越好。
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全站优化除了对关键词的优化，还可以综合整合网站的基础、外链、内容。也就是说，它不以关键词优化为最终目标，而是让网站的每个页面都参与优化，最终目的是提高网站的权重和排名. 主要通过采集大量内容长尾关键词来增加排名份额，整个网站优化主要围绕网站，网站@整体结构> 会考虑、内容、关键词、链接等方面，让网站的开发能够更好的提升用户的访问体验。围绕优化的主题是不同的。
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尤其是整个网站优化的不断调整和优化，使得网站得以健康发展，提升网站的质量，对于增加流量和效果转化都有很大帮助。
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文章内容原则上应该为访问者解决问题。网站速度优化，背后的原理就是提升用户体验，仅此而已。
免费文章采集器保持标签：strong, span, p, img, div, article, h1、h2、h3、br, script
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免费文章采集器文章翻译界面：百度/谷歌/有道/讯飞/147/等。对于新的网站，为了被搜索引擎爬取，需要稳定的服务器，可以随时被搜索引擎爬虫（机器人）爬取；
特别声明：以上内容（包括图片或视频）为自媒体平台“网易”用户上传发布，本平台仅提供信息存储服务。 查看全部
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无规则采集器列表算法(智能识别数据采集软件，优采云采集器软件特色模式)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-03-25 11:16
无规则采集器列表算法(智能识别数据采集软件，优采云采集器软件特色模式)
优采云采集器是一款全新的智能网页数据采集软件，由谷歌原技术团队打造，规则配置简单，采集功能强大，支持电子商务课堂、生活服务、社交媒体、新闻论坛和其他类型的网站。
优采云采集器软件特色
1、智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格等
2、可视化点击，简单易用
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：输入文本、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。
3、支持多种数据导出方式
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
4、功能强大，提供企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和大图等。
5、云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务设置都会自动加密保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集的任务，任务运行的数据和采集对你来说是本地的，非常安全，只有本地登录客户端才能查看。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
6、全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
变更日志
1、添加
任务分组支持设置笔记
增加邮件提醒功能
发布对 MySQL8 的支持
2、修复
修复了某些情况下的滚动问题
修复某些情况下的文件下载问题
以上是winwin12-Win11winwin12-Win11系统首页分享的更新内容！ 查看全部
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无规则采集器列表算法(直接用过滤器的生成规则去删除TC的filter会导致所有过滤器都被清空)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2022-03-21 12:00
无规则采集器列表算法(直接用过滤器的生成规则去删除TC的filter会导致所有过滤器都被清空)
直接用过滤器生成规则删除TC过滤器会导致所有过滤器被清除
邮件列表中提到了正确的方法
与类不同，添加后很容易删除。只需将 TC 命令中的 add 替换为 del 即可。如果重复上课，会提示好像路由添加错误。
但过滤器不同。可以连续添加具有相同规则的过滤器。添加规则后，内核会使用不同的句柄号进行区分。
要删除一个过滤器，不能简单地将规则的add改为del，它会删除所有过滤器规则，因为你没有提供最重要的句柄号（handle），如果你不提供，为0。如果为0，则删除所有规则。
您必须至少提供以下信息：
开发
父级（qdisc 或类）
优先
种类（过滤器类型）
处理
如果一个过滤器已经与一个类关联，那么如果你删除这个类，你会得到这个提示：RTNETLINK answers: Device or resource busy
因此，在删除类规则之前，请先删除与该类关联的过滤器。下面是我的一个实现（$id代表类规则ID号）
[bash]handles=tc filter list dev ${dev} |grep "flowid 1:${id}"|awk '{print $10}'
$handles 中的句柄
做
tc filter delete dev ${dev} parent 1: protocol ip prio 1 handle ${handle} u32
完成[/bash]
之所以使用循环，是因为过滤器可能与一个类有多个关联
作者信息：来自：正确删除tc的过滤器过滤器网址：请保留此链接，谢谢！
本作品已获得知识共享署名-非商业性许可3.0 Unported License。 查看全部
直接用过滤器生成规则删除TC过滤器会导致所有过滤器被清除
邮件列表中提到了正确的方法
与类不同，添加后很容易删除。只需将 TC 命令中的 add 替换为 del 即可。如果重复上课，会提示好像路由添加错误。
但过滤器不同。可以连续添加具有相同规则的过滤器。添加规则后，内核会使用不同的句柄号进行区分。
要删除一个过滤器，不能简单地将规则的add改为del，它会删除所有过滤器规则，因为你没有提供最重要的句柄号（handle），如果你不提供，为0。如果为0，则删除所有规则。
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开发
父级（qdisc 或类）
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如果一个过滤器已经与一个类关联，那么如果你删除这个类，你会得到这个提示：RTNETLINK answers: Device or resource busy
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[bash]handles=tc filter list dev ${dev} |grep "flowid 1:${id}"|awk '{print $10}'
$handles 中的句柄
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完成[/bash]
之所以使用循环，是因为过滤器可能与一个类有多个关联
作者信息：来自：正确删除tc的过滤器过滤器网址：请保留此链接，谢谢！
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无规则采集器列表算法(直接用过滤器的生成规则去删除TC的filter会导致所有过滤器都被清空)
直接用过滤器生成规则删除TC过滤器会导致所有过滤器被清除
邮件列表中提到了正确的方法
与类不同，添加后很容易删除。只需将 TC 命令中的 add 替换为 del 即可。如果重复上课，会提示好像路由添加错误。
但过滤器不同。可以连续添加具有相同规则的过滤器。添加规则后，内核会使用不同的句柄号进行区分。
要删除一个过滤器，不能简单地将规则的add改为del，它会删除所有过滤器规则，因为你没有提供最重要的句柄号（handle），如果你不提供，为0。如果为0，则删除所有规则。
您必须至少提供以下信息：
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$handles 中的句柄
做
tc filter delete dev ${dev} parent 1: protocol ip prio 1 handle ${handle} u32
完成[/bash]
之所以使用循环，是因为过滤器可能与一个类有多个关联
作者信息：来自：正确删除tc的过滤器过滤器网址：请保留此链接，谢谢！
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58同城 Elasticsearch 应用及平台建设实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-06-19 01:19
58同城 Elasticsearch 应用及平台建设实践
导读：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜，而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing，联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
本次分享的主题为58同城Elasticsearch应用及平台建设实践。主要内容包括：
01集群优化治理1. 背景
早期Elasticsearch分布在58内的各个业务部门自主维护，但是随着Elasticsearch自身的功能加强，各业务团队使用Elasticsearch的数量越来越多、使用的业务场景越来越重要，于是由数据库部门对整个公司的Elasticsearch使用进行了收敛管理，在这个过程中数据库部门同学遇到了很多问题和挑战，具体如下：业务使用场景复杂多样；Elasticsearch版本不统一；应用与Elasticsearch数据服务混合部署；缺乏有效监控；服务器硬件型号多样；索引接入无管控，找不到负责人；接入规范不统一，接入沟通成本高；无平台管理，手动excel维护集群信息。
除了上面这些问题，接管Elasticsearch后，还面临着服务性能方面的挑战：索引变红 ( 集群健康状态 )、索引写不进去、查询超时、内存OOM、Master不响应等。
在做分享之前，DataFun的小伙伴给反馈了很多问题，这些问题很大一部分是与Elasticsearch集群的规划相关，这有很多和我们之前遇到的问题也是一样的。下面针对两个处理比较多的问题来分享。
2. 典型问题之一：Elasticsearch集群的磁盘被打爆
造成磁盘被打爆有以下几种原因：
这些问题比较基础，其实也反映出早期在使用Elasticsearch时没有很好的规划。针对上面的各种问题，总结了如下几点实践经验：
3. 典型问题之二：Elasticsearch集群写入变慢
Elasticsearch集群写入变慢需要考虑以下几个问题：
针对上面这几个问题我们的实践经验是：
4. 开发规范
针对这些影响业务稳定性的问题，我们内部制定了相应的规范约束：
日志类应用：非日志类应用：
这类多是数据检索类的服务。
5. Elasticsearch服务架构
在整合所有Elasticsearch之后，我们统一了Elasticsearch的服务架构：
该架构有以下几个特点：
02典型应用实践1. ELKB简介
在介绍我们典型的应用实践之前，我们先再介绍ELKB。
ELKB是一套日志管理方案，它是Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats服务的简称。Elasticsearch用于存储数据，并提供搜索和分析；Logstash用于数据收集及转换管道，可扩展的插件；Kibana用于对存储在Elasticsearch中的数据进行可视化展示；Beats用于多类型数据采集器。
ELKB的架构分为三层：数据提取层、数据的存储层、数据展示层。ELKB将数据的提取、存储、展示做成套件，这是它比较优势的地方。
2. 应用实践之一：58实时日志平台早期阶段：
58内部有好多套技术方案实践，该架构是5年前系统运维部同学维护的一套日志收集平台，有两条业务线在使用。这个版本当时比较低，它通过Logstash抓取日志，但是Logstash这块非常消耗资源，经常出现一些稳定性的问题。
现在阶段：
目前我们在公司主流的日志平台主要是这种：
工作流程：
改进阶段：
接着也就演变到了下面这种新的日志平台：
3. 应用实践之二：MySQL实时慢日志
早期业内大家做MySQL的慢日志系统大都是获取上一整天的慢日志，进行统一分析，然后生成上一天的慢日志报表。这种方式有一定的滞后性，如果业务调整SQL或者新发布了一个功能想看实时的性能状况，这种需求是满足不了的。开发人员需要看到数据库实时的慢日志，以方便更快的进行性能诊断。我们使用ELKB技术栈来实现：
目前给开发人员提供的用户端，通过页面可以实时看到自己的MySQL，从收集到MySQL到展示，目前可以做到5秒以内展示。
4. 总结
上面介绍的是58同城内部两个主要的应用实践，目前数据库团队已经收敛了整个公司30+套各种业务的Elasticsearch集群、300多个节点，服务器接近200台，我们的管理维护还有不少的工作要做。
03平台化建设
从去年开始，我们启动了Elasticsearch平台化建设，一是面向用户端提高开发接入Elasticsearch的效率，另外就是面向DBA管理端，可以对Elasticsearch集群进行高效运维及索引治理等。
58云DB平台Elasticsearch功能架构图如下：
1. 用户端
针对用户端，我们把Elasticsearch开放给开发人员、数据运营、数据分析师等，使他们能够对Elasticsearch的数据进行基本的查询，包括数据统计、分析报表、 查看Elasticsearch的状态等。
2. 管理端
在管理端，我们实现了一键部署Elasticsearch集群。由于Elasticsearch是分布式的，部署的线路是比较长的，它需要多节点、不同的角色，包括监控、Logstash、Filebeat等相关的管理都是支持的。
3. 索引治理
索引治理后续会做一些索引的生命周期管理，现在的管理我们最多的还是依赖脚本，后面索引的工作，我们希望都放到平台上来，都要有相关的操作记录。
对于服务端目前使用的是 Zabbix+ Grafana的方式。我们开发了一套程序。将所有集群的监控指标打入到其中一套Elasticsearch集群中去，然后Grafana基于Elasticsearch做了图表的展示，再通过Zabbix进行一些系统的报警。
用户端，可以通过Kibana可以看到索引index的速度、延迟等信息。
04后续规划1. 版本升级
Elasticsearch 7.X，在Elasticsearch 7.X版本在性能优化上做了很多东西，包括：查询的相关性、对内存的管控方面。但是它同样存在一个问题，Elasticsearch版本不向下兼容，比如6.x版本升级到7.x版本，它的变化会比较大。
2. 集群智能诊断
集群功能越来越多，目前集群出了问题还是依赖运维人员手动发现。我们希望通过规则或者自动分析等手段，实现故障的自动化处理。
3. 私有云探索
接到Elasticsearch业务需求，我们首先要分析它的业务模型：是搜索的还是日志流水的？不同的用途对硬件的消耗差别是很大的，而服务器并不是高度的契合业务配置。在这个方面是有非常多的资源浪费，我们希望通过云模式，能够减少资源浪费，提高资源的利用率。
05问答环节
1. Elasticsearch数据如何与hadoop大数据平台数据仓库同步？
答：Hadoop或hive数据可以通过官方的相关组件，也可以通过自己写程序进行同步。
2. Elasticsearch日志应用中，怎么定义日志格式，有些后台日志情况复杂，比如except崩溃的，怎么处理这种后台日志问题？
答：关于日志格式可以看下Filebeat，Filebeat在收集日志的时候有多行合并功能，从Kafka到Logstash可以定义自己的过滤规则，这样可以很容易的把问题解决掉。
3. MySQL数据如何导入到Elasticsearch，并保持实时同步？
这是一个比价大的主题，从MySQL到Elasticsearch这里考虑的规则还是比较多的。如：单表导入到单索引、多表导入到一个Elasticsearch索引、单表导入多个索引，这些都是不一样的。业内做MySQL到Elasticsearch的同步的方案比较多，主流的有如下几种：
4. Elasticsearch如何实现高效的二级索引？
答：类似于MySQL的回表查询模式，先将所有待查询的数据同步到Elasticsearch中，同步时带上相关的记录id，在Elasticsearch完成查询后，再用这些id去相关的MySQL或HBASE进行查询返回完整数据。
今天的分享就到这里了，谢谢大家！嘉宾介绍：
于伯伟
58同城 |高级架构师
58同城数据库部门负责人，负责为公司各业务提供高可靠、高性能的一站式数据库服务，主要数据库类型包括MySQL、Redis、MongoDB、TiDB和Elasticsearch等，助力与赋能业务发展，提高效率。
在文末分享、点赞、在看，给个三连击呗~~
比赛推荐：
瓜分46万奖金池，首届 Apache Spark AI 智能诊断大赛强势开启。Spark “数字人体” AI挑战赛——脊柱疾病智能诊断大赛，目标是通过核磁共振成像来检测和分类脊柱的退行性改变，形成一批创新性强、复用率高的算法案例，并积极推动相关技术的临床应用。更有全程专家指导，手把手带你进决赛。点击图片了解详情：
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导读：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜，而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing，联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
本次分享的主题为58同城Elasticsearch应用及平台建设实践。主要内容包括：
01集群优化治理1. 背景
早期Elasticsearch分布在58内的各个业务部门自主维护，但是随着Elasticsearch自身的功能加强，各业务团队使用Elasticsearch的数量越来越多、使用的业务场景越来越重要，于是由数据库部门对整个公司的Elasticsearch使用进行了收敛管理，在这个过程中数据库部门同学遇到了很多问题和挑战，具体如下：业务使用场景复杂多样；Elasticsearch版本不统一；应用与Elasticsearch数据服务混合部署；缺乏有效监控；服务器硬件型号多样；索引接入无管控，找不到负责人；接入规范不统一，接入沟通成本高；无平台管理，手动excel维护集群信息。
除了上面这些问题，接管Elasticsearch后，还面临着服务性能方面的挑战：索引变红 ( 集群健康状态 )、索引写不进去、查询超时、内存OOM、Master不响应等。
在做分享之前，DataFun的小伙伴给反馈了很多问题，这些问题很大一部分是与Elasticsearch集群的规划相关，这有很多和我们之前遇到的问题也是一样的。下面针对两个处理比较多的问题来分享。
2. 典型问题之一：Elasticsearch集群的磁盘被打爆
造成磁盘被打爆有以下几种原因：
这些问题比较基础，其实也反映出早期在使用Elasticsearch时没有很好的规划。针对上面的各种问题，总结了如下几点实践经验：
3. 典型问题之二：Elasticsearch集群写入变慢
Elasticsearch集群写入变慢需要考虑以下几个问题：
针对上面这几个问题我们的实践经验是：
4. 开发规范
针对这些影响业务稳定性的问题，我们内部制定了相应的规范约束：
日志类应用：非日志类应用：
这类多是数据检索类的服务。
5. Elasticsearch服务架构
在整合所有Elasticsearch之后，我们统一了Elasticsearch的服务架构：
该架构有以下几个特点：
02典型应用实践1. ELKB简介
在介绍我们典型的应用实践之前，我们先再介绍ELKB。
ELKB是一套日志管理方案，它是Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats服务的简称。Elasticsearch用于存储数据，并提供搜索和分析；Logstash用于数据收集及转换管道，可扩展的插件；Kibana用于对存储在Elasticsearch中的数据进行可视化展示；Beats用于多类型数据采集器。
ELKB的架构分为三层：数据提取层、数据的存储层、数据展示层。ELKB将数据的提取、存储、展示做成套件，这是它比较优势的地方。
2. 应用实践之一：58实时日志平台早期阶段：
58内部有好多套技术方案实践，该架构是5年前系统运维部同学维护的一套日志收集平台，有两条业务线在使用。这个版本当时比较低，它通过Logstash抓取日志，但是Logstash这块非常消耗资源，经常出现一些稳定性的问题。
现在阶段：
目前我们在公司主流的日志平台主要是这种：
工作流程：
改进阶段：
接着也就演变到了下面这种新的日志平台：
3. 应用实践之二：MySQL实时慢日志
早期业内大家做MySQL的慢日志系统大都是获取上一整天的慢日志，进行统一分析，然后生成上一天的慢日志报表。这种方式有一定的滞后性，如果业务调整SQL或者新发布了一个功能想看实时的性能状况，这种需求是满足不了的。开发人员需要看到数据库实时的慢日志，以方便更快的进行性能诊断。我们使用ELKB技术栈来实现：
目前给开发人员提供的用户端，通过页面可以实时看到自己的MySQL，从收集到MySQL到展示，目前可以做到5秒以内展示。
4. 总结
上面介绍的是58同城内部两个主要的应用实践，目前数据库团队已经收敛了整个公司30+套各种业务的Elasticsearch集群、300多个节点，服务器接近200台，我们的管理维护还有不少的工作要做。
03平台化建设
从去年开始，我们启动了Elasticsearch平台化建设，一是面向用户端提高开发接入Elasticsearch的效率，另外就是面向DBA管理端，可以对Elasticsearch集群进行高效运维及索引治理等。
58云DB平台Elasticsearch功能架构图如下：
1. 用户端
针对用户端，我们把Elasticsearch开放给开发人员、数据运营、数据分析师等，使他们能够对Elasticsearch的数据进行基本的查询，包括数据统计、分析报表、 查看Elasticsearch的状态等。
2. 管理端
在管理端，我们实现了一键部署Elasticsearch集群。由于Elasticsearch是分布式的，部署的线路是比较长的，它需要多节点、不同的角色，包括监控、Logstash、Filebeat等相关的管理都是支持的。
3. 索引治理
索引治理后续会做一些索引的生命周期管理，现在的管理我们最多的还是依赖脚本，后面索引的工作，我们希望都放到平台上来，都要有相关的操作记录。
对于服务端目前使用的是 Zabbix+ Grafana的方式。我们开发了一套程序。将所有集群的监控指标打入到其中一套Elasticsearch集群中去，然后Grafana基于Elasticsearch做了图表的展示，再通过Zabbix进行一些系统的报警。
用户端，可以通过Kibana可以看到索引index的速度、延迟等信息。
04后续规划1. 版本升级
Elasticsearch 7.X，在Elasticsearch 7.X版本在性能优化上做了很多东西，包括：查询的相关性、对内存的管控方面。但是它同样存在一个问题，Elasticsearch版本不向下兼容，比如6.x版本升级到7.x版本，它的变化会比较大。
2. 集群智能诊断
集群功能越来越多，目前集群出了问题还是依赖运维人员手动发现。我们希望通过规则或者自动分析等手段，实现故障的自动化处理。
3. 私有云探索
接到Elasticsearch业务需求，我们首先要分析它的业务模型：是搜索的还是日志流水的？不同的用途对硬件的消耗差别是很大的，而服务器并不是高度的契合业务配置。在这个方面是有非常多的资源浪费，我们希望通过云模式，能够减少资源浪费，提高资源的利用率。
05问答环节
1. Elasticsearch数据如何与hadoop大数据平台数据仓库同步？
答：Hadoop或hive数据可以通过官方的相关组件，也可以通过自己写程序进行同步。
2. Elasticsearch日志应用中，怎么定义日志格式，有些后台日志情况复杂，比如except崩溃的，怎么处理这种后台日志问题？
答：关于日志格式可以看下Filebeat，Filebeat在收集日志的时候有多行合并功能，从Kafka到Logstash可以定义自己的过滤规则，这样可以很容易的把问题解决掉。
3. MySQL数据如何导入到Elasticsearch，并保持实时同步？
这是一个比价大的主题，从MySQL到Elasticsearch这里考虑的规则还是比较多的。如：单表导入到单索引、多表导入到一个Elasticsearch索引、单表导入多个索引，这些都是不一样的。业内做MySQL到Elasticsearch的同步的方案比较多，主流的有如下几种：
4. Elasticsearch如何实现高效的二级索引？
答：类似于MySQL的回表查询模式，先将所有待查询的数据同步到Elasticsearch中，同步时带上相关的记录id，在Elasticsearch完成查询后，再用这些id去相关的MySQL或HBASE进行查询返回完整数据。
今天的分享就到这里了，谢谢大家！嘉宾介绍：
于伯伟
58同城 |高级架构师
58同城数据库部门负责人，负责为公司各业务提供高可靠、高性能的一站式数据库服务，主要数据库类型包括MySQL、Redis、MongoDB、TiDB和Elasticsearch等，助力与赋能业务发展，提高效率。
在文末分享、点赞、在看，给个三连击呗~~
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瓜分46万奖金池，首届 Apache Spark AI 智能诊断大赛强势开启。Spark “数字人体” AI挑战赛——脊柱疾病智能诊断大赛，目标是通过核磁共振成像来检测和分类脊柱的退行性改变，形成一批创新性强、复用率高的算法案例，并积极推动相关技术的临床应用。更有全程专家指导，手把手带你进决赛。点击图片了解详情：
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58同城 Elasticsearch 应用及平台建设实践
导读：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜，而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing，联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
本次分享的主题为58同城Elasticsearch应用及平台建设实践。主要内容包括：
01集群优化治理1. 背景
早期Elasticsearch分布在58内的各个业务部门自主维护，但是随着Elasticsearch自身的功能加强，各业务团队使用Elasticsearch的数量越来越多、使用的业务场景越来越重要，于是由数据库部门对整个公司的Elasticsearch使用进行了收敛管理，在这个过程中数据库部门同学遇到了很多问题和挑战，具体如下：业务使用场景复杂多样；Elasticsearch版本不统一；应用与Elasticsearch数据服务混合部署；缺乏有效监控；服务器硬件型号多样；索引接入无管控，找不到负责人；接入规范不统一，接入沟通成本高；无平台管理，手动excel维护集群信息。
除了上面这些问题，接管Elasticsearch后，还面临着服务性能方面的挑战：索引变红 ( 集群健康状态 )、索引写不进去、查询超时、内存OOM、Master不响应等。
在做分享之前，DataFun的小伙伴给反馈了很多问题，这些问题很大一部分是与Elasticsearch集群的规划相关，这有很多和我们之前遇到的问题也是一样的。下面针对两个处理比较多的问题来分享。
2. 典型问题之一：Elasticsearch集群的磁盘被打爆
造成磁盘被打爆有以下几种原因：
这些问题比较基础，其实也反映出早期在使用Elasticsearch时没有很好的规划。针对上面的各种问题，总结了如下几点实践经验：
3. 典型问题之二：Elasticsearch集群写入变慢
Elasticsearch集群写入变慢需要考虑以下几个问题：
针对上面这几个问题我们的实践经验是：
4. 开发规范
针对这些影响业务稳定性的问题，我们内部制定了相应的规范约束：
日志类应用：非日志类应用：
这类多是数据检索类的服务。
5. Elasticsearch服务架构
在整合所有Elasticsearch之后，我们统一了Elasticsearch的服务架构：
该架构有以下几个特点：
02典型应用实践1. ELKB简介
在介绍我们典型的应用实践之前，我们先再介绍ELKB。
ELKB是一套日志管理方案，它是Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats服务的简称。Elasticsearch用于存储数据，并提供搜索和分析；Logstash用于数据收集及转换管道，可扩展的插件；Kibana用于对存储在Elasticsearch中的数据进行可视化展示；Beats用于多类型数据采集器。
ELKB的架构分为三层：数据提取层、数据的存储层、数据展示层。ELKB将数据的提取、存储、展示做成套件，这是它比较优势的地方。
2. 应用实践之一：58实时日志平台早期阶段：
58内部有好多套技术方案实践，该架构是5年前系统运维部同学维护的一套日志收集平台，有两条业务线在使用。这个版本当时比较低，它通过Logstash抓取日志，但是Logstash这块非常消耗资源，经常出现一些稳定性的问题。
现在阶段：
目前我们在公司主流的日志平台主要是这种：
工作流程：
改进阶段：
接着也就演变到了下面这种新的日志平台：
3. 应用实践之二：MySQL实时慢日志
早期业内大家做MySQL的慢日志系统大都是获取上一整天的慢日志，进行统一分析，然后生成上一天的慢日志报表。这种方式有一定的滞后性，如果业务调整SQL或者新发布了一个功能想看实时的性能状况，这种需求是满足不了的。开发人员需要看到数据库实时的慢日志，以方便更快的进行性能诊断。我们使用ELKB技术栈来实现：
目前给开发人员提供的用户端，通过页面可以实时看到自己的MySQL，从收集到MySQL到展示，目前可以做到5秒以内展示。
4. 总结
上面介绍的是58同城内部两个主要的应用实践，目前数据库团队已经收敛了整个公司30+套各种业务的Elasticsearch集群、300多个节点，服务器接近200台，我们的管理维护还有不少的工作要做。
03平台化建设
从去年开始，我们启动了Elasticsearch平台化建设，一是面向用户端提高开发接入Elasticsearch的效率，另外就是面向DBA管理端，可以对Elasticsearch集群进行高效运维及索引治理等。
58云DB平台Elasticsearch功能架构图如下：
1. 用户端
针对用户端，我们把Elasticsearch开放给开发人员、数据运营、数据分析师等，使他们能够对Elasticsearch的数据进行基本的查询，包括数据统计、分析报表、 查看Elasticsearch的状态等。
2. 管理端
在管理端，我们实现了一键部署Elasticsearch集群。由于Elasticsearch是分布式的，部署的线路是比较长的，它需要多节点、不同的角色，包括监控、Logstash、Filebeat等相关的管理都是支持的。
3. 索引治理
索引治理后续会做一些索引的生命周期管理，现在的管理我们最多的还是依赖脚本，后面索引的工作，我们希望都放到平台上来，都要有相关的操作记录。
对于服务端目前使用的是 Zabbix+ Grafana的方式。我们开发了一套程序。将所有集群的监控指标打入到其中一套Elasticsearch集群中去，然后Grafana基于Elasticsearch做了图表的展示，再通过Zabbix进行一些系统的报警。
用户端，可以通过Kibana可以看到索引index的速度、延迟等信息。
04后续规划1. 版本升级
Elasticsearch 7.X，在Elasticsearch 7.X版本在性能优化上做了很多东西，包括：查询的相关性、对内存的管控方面。但是它同样存在一个问题，Elasticsearch版本不向下兼容，比如6.x版本升级到7.x版本，它的变化会比较大。
2. 集群智能诊断
集群功能越来越多，目前集群出了问题还是依赖运维人员手动发现。我们希望通过规则或者自动分析等手段，实现故障的自动化处理。
3. 私有云探索
接到Elasticsearch业务需求，我们首先要分析它的业务模型：是搜索的还是日志流水的？不同的用途对硬件的消耗差别是很大的，而服务器并不是高度的契合业务配置。在这个方面是有非常多的资源浪费，我们希望通过云模式，能够减少资源浪费，提高资源的利用率。
05问答环节
1. Elasticsearch数据如何与hadoop大数据平台数据仓库同步？
答：Hadoop或hive数据可以通过官方的相关组件，也可以通过自己写程序进行同步。
2. Elasticsearch日志应用中，怎么定义日志格式，有些后台日志情况复杂，比如except崩溃的，怎么处理这种后台日志问题？
答：关于日志格式可以看下Filebeat，Filebeat在收集日志的时候有多行合并功能，从Kafka到Logstash可以定义自己的过滤规则，这样可以很容易的把问题解决掉。
3. MySQL数据如何导入到Elasticsearch，并保持实时同步？
这是一个比价大的主题，从MySQL到Elasticsearch这里考虑的规则还是比较多的。如：单表导入到单索引、多表导入到一个Elasticsearch索引、单表导入多个索引，这些都是不一样的。业内做MySQL到Elasticsearch的同步的方案比较多，主流的有如下几种：
4. Elasticsearch如何实现高效的二级索引？
答：类似于MySQL的回表查询模式，先将所有待查询的数据同步到Elasticsearch中，同步时带上相关的记录id，在Elasticsearch完成查询后，再用这些id去相关的MySQL或HBASE进行查询返回完整数据。
今天的分享就到这里了，谢谢大家！嘉宾介绍：
于伯伟
58同城 |高级架构师
58同城数据库部门负责人，负责为公司各业务提供高可靠、高性能的一站式数据库服务，主要数据库类型包括MySQL、Redis、MongoDB、TiDB和Elasticsearch等，助力与赋能业务发展，提高效率。
在文末分享、点赞、在看，给个三连击呗~~
比赛推荐：
瓜分46万奖金池，首届 Apache Spark AI 智能诊断大赛强势开启。Spark “数字人体” AI挑战赛——脊柱疾病智能诊断大赛，目标是通过核磁共振成像来检测和分类脊柱的退行性改变，形成一批创新性强、复用率高的算法案例，并积极推动相关技术的临床应用。更有全程专家指导，手把手带你进决赛。点击图片了解详情：
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无规则采集器列表算法的方法与方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-06-18 18:01
无规则采集器列表算法的方法与方法
无规则采集器列表算法主要有两种，纯静态枚举法和递归搜索加上前后缀法。一种简单的使用纯静态枚举法的列表采集器只需要简单的列表循环结构就可以采集，如下图：使用递归搜索加上前后缀的列表采集器就需要结合进一步的编程配置，有兴趣可以在线学习一下listfilters,dictionaryfilters，做自己的类似采集器可以参考图片下载器.。
分享下我的思路，这种思路用的函数是会一直循环下去，并不是用std::memset+if，用xijdt时可以很容易发现wait区域1里没有元素2里也没有，而我们需要的是递归先看看3是否有，如果有再wait，
问题还不在于整体分一个小块然后调用步骤多的函数，而是加上std::cout和memset的同步就好办了，比如httpserver。首先输入httpserver->sendserveringmsg->wait->http转udp再把udp输出到stdout。stdout上再sendhttpserver。循环调用这么一遍。
同样的问题，
2个方法：我写的是用枚举的方法从起始字符开始枚举,每一个连接表的第一个字符,然后的字符...一直枚举下去根据你需要的比例看有没有就好了,最终返回一个列表用1个表的事写成4-500个串联就可以了 查看全部
无规则采集器列表算法主要有两种，纯静态枚举法和递归搜索加上前后缀法。一种简单的使用纯静态枚举法的列表采集器只需要简单的列表循环结构就可以采集，如下图：使用递归搜索加上前后缀的列表采集器就需要结合进一步的编程配置，有兴趣可以在线学习一下listfilters,dictionaryfilters，做自己的类似采集器可以参考图片下载器.。
分享下我的思路，这种思路用的函数是会一直循环下去，并不是用std::memset+if，用xijdt时可以很容易发现wait区域1里没有元素2里也没有，而我们需要的是递归先看看3是否有，如果有再wait，
问题还不在于整体分一个小块然后调用步骤多的函数，而是加上std::cout和memset的同步就好办了，比如httpserver。首先输入httpserver->sendserveringmsg->wait->http转udp再把udp输出到stdout。stdout上再sendhttpserver。循环调用这么一遍。
同样的问题，
2个方法：我写的是用枚举的方法从起始字符开始枚举,每一个连接表的第一个字符,然后的字符...一直枚举下去根据你需要的比例看有没有就好了,最终返回一个列表用1个表的事写成4-500个串联就可以了 查看全部
无规则采集器列表算法的方法与方法
无规则采集器列表算法主要有两种，纯静态枚举法和递归搜索加上前后缀法。一种简单的使用纯静态枚举法的列表采集器只需要简单的列表循环结构就可以采集，如下图：使用递归搜索加上前后缀的列表采集器就需要结合进一步的编程配置，有兴趣可以在线学习一下listfilters,dictionaryfilters，做自己的类似采集器可以参考图片下载器.。
分享下我的思路，这种思路用的函数是会一直循环下去，并不是用std::memset+if，用xijdt时可以很容易发现wait区域1里没有元素2里也没有，而我们需要的是递归先看看3是否有，如果有再wait，
问题还不在于整体分一个小块然后调用步骤多的函数，而是加上std::cout和memset的同步就好办了，比如httpserver。首先输入httpserver->sendserveringmsg->wait->http转udp再把udp输出到stdout。stdout上再sendhttpserver。循环调用这么一遍。
同样的问题，
2个方法：我写的是用枚举的方法从起始字符开始枚举,每一个连接表的第一个字符,然后的字符...一直枚举下去根据你需要的比例看有没有就好了,最终返回一个列表用1个表的事写成4-500个串联就可以了
无规则采集器列表算法的特点与精彩结果的文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-06-14 08:03
无规则采集器列表算法的特点与精彩结果的文章
无规则采集器列表算法可能不尽相同，具体可以看这个：附一篇只列出了一些特点与精彩结果的文章：社区图谱分析下面结合实际的实践来说一下：下面四张截图，
论社区图谱前沿技术的paper列表：“asynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivity--tensorflowforcambridgeuniversityabstractthestate-of-the-artasynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivityprojectsintensorflow。
atyourowntime,ithasagreatstill-givennotionofasynchronousaggregationwithhighperformance。however,asynchronousaggregationisdifficulttofinishbeforedomaintraversal,andcanbelocatedatspaceataspecificscale,butweplacetheseaggregationsinveryspecificareastobeusedinthesocialofthecommunity。
inthispaper,weproposeatrainedfull-dimensionalneuralnetworkfornetwork-basededgeclusteringforasynchronoussocialresponseaggregationandresponseextraction。weexplainthedifferencebetweenthedeepneuralnetworkandrelationalnetworkwithinthesocialofthecommunity。
weexplainthepreliminariesofrelationalnetworkswithinthesocialofthecommunity,theyaretrained,andareusedtocontaintransferlatentfeatures。”不用做前处理只用做循环神经网络。 查看全部
无规则采集器列表算法可能不尽相同，具体可以看这个：附一篇只列出了一些特点与精彩结果的文章：社区图谱分析下面结合实际的实践来说一下：下面四张截图，
论社区图谱前沿技术的paper列表：“asynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivity--tensorflowforcambridgeuniversityabstractthestate-of-the-artasynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivityprojectsintensorflow。
atyourowntime,ithasagreatstill-givennotionofasynchronousaggregationwithhighperformance。however,asynchronousaggregationisdifficulttofinishbeforedomaintraversal,andcanbelocatedatspaceataspecificscale,butweplacetheseaggregationsinveryspecificareastobeusedinthesocialofthecommunity。
inthispaper,weproposeatrainedfull-dimensionalneuralnetworkfornetwork-basededgeclusteringforasynchronoussocialresponseaggregationandresponseextraction。weexplainthedifferencebetweenthedeepneuralnetworkandrelationalnetworkwithinthesocialofthecommunity。
weexplainthepreliminariesofrelationalnetworkswithinthesocialofthecommunity,theyaretrained,andareusedtocontaintransferlatentfeatures。”不用做前处理只用做循环神经网络。 查看全部
无规则采集器列表算法的特点与精彩结果的文章
无规则采集器列表算法可能不尽相同，具体可以看这个：附一篇只列出了一些特点与精彩结果的文章：社区图谱分析下面结合实际的实践来说一下：下面四张截图，
论社区图谱前沿技术的paper列表：“asynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivity--tensorflowforcambridgeuniversityabstractthestate-of-the-artasynchronoussocialresponseaggregationfordomainconnectivityprojectsintensorflow。
atyourowntime,ithasagreatstill-givennotionofasynchronousaggregationwithhighperformance。however,asynchronousaggregationisdifficulttofinishbeforedomaintraversal,andcanbelocatedatspaceataspecificscale,butweplacetheseaggregationsinveryspecificareastobeusedinthesocialofthecommunity。
inthispaper,weproposeatrainedfull-dimensionalneuralnetworkfornetwork-basededgeclusteringforasynchronoussocialresponseaggregationandresponseextraction。weexplainthedifferencebetweenthedeepneuralnetworkandrelationalnetworkwithinthesocialofthecommunity。
weexplainthepreliminariesofrelationalnetworkswithinthesocialofthecommunity,theyaretrained,andareusedtocontaintransferlatentfeatures。”不用做前处理只用做循环神经网络。
修改报表设置中国十大未解决的经济问题清单数据示例
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 61 次浏览 • 2022-06-04 09:00
修改报表设置中国十大未解决的经济问题清单数据示例
无规则采集器列表算法代码示例，在第二部分，大致流程和一些方法可以看我们第一部分的文章博客正文摘要：国家级公布的2014中国十大未解决的经济问题清单数据，来自于中国国家统计局。人大经济论坛，百度经济学家协会和清华大学经济学院，根据大数据挖掘和机器学习的技术。基于对去年工信部获奖调查问卷的统计数据挖掘和机器学习技术，对中国十大未解决的经济问题清单，进行预测，并制定相应策略。
这是一个案例研究，重点考虑了数据挖掘的算法。调查问卷：让问卷设置者投票，然后把从投票结果整理出来的排名和回答人数信息发给分析师。本案例将数据进行的处理如下图：修改报表：修改报表，将2014中国十大未解决的经济问题清单合并到2018中国十大未解决的经济问题清单。重点是要去除哪些不需要的辅助列数据，让数据结构更合理。
这里没有使用tdf算法。导入相关模块第1步，导入数据并设置数据集。第2步，建立数据挖掘模型选择创建数据集，以postgresql为例。修改报表，设置中国十大未解决的经济问题清单到新的df中。选择数据，analyzethedatasetstonameforthetagline,providedbythemiscellaneousindex.exportasfilename.选择图形，可以看到部分baseline图模型。
我在2014的数据集后面加了一个日期，就能看到2014的统计结果。这里我加一个2014年10月的统计结果。设置df的dropcolumn语句。添加更多列fromforeignkeyimport*重点数据去除辅助列，这里省略，要求列名必须是英文。模型预测以中国10大未解决的经济问题清单为例，预测7年后中国10大未解决的经济问题清单是否得到改善，7年后是否恢复稳定，包括未来5年是否经济持续上升和不是持续下降。
我们分析树状数据结构可视化结果676656766675496769655496999694754698686656347556755611101315选择树状数据结构重点说一下，数据太大，叶子数据多，可以考虑head设置为1，例如df1的dropcolumn。 查看全部
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这是一个案例研究，重点考虑了数据挖掘的算法。调查问卷：让问卷设置者投票，然后把从投票结果整理出来的排名和回答人数信息发给分析师。本案例将数据进行的处理如下图：修改报表：修改报表，将2014中国十大未解决的经济问题清单合并到2018中国十大未解决的经济问题清单。重点是要去除哪些不需要的辅助列数据，让数据结构更合理。
这里没有使用tdf算法。导入相关模块第1步，导入数据并设置数据集。第2步，建立数据挖掘模型选择创建数据集，以postgresql为例。修改报表，设置中国十大未解决的经济问题清单到新的df中。选择数据，analyzethedatasetstonameforthetagline,providedbythemiscellaneousindex.exportasfilename.选择图形，可以看到部分baseline图模型。
我在2014的数据集后面加了一个日期，就能看到2014的统计结果。这里我加一个2014年10月的统计结果。设置df的dropcolumn语句。添加更多列fromforeignkeyimport*重点数据去除辅助列，这里省略，要求列名必须是英文。模型预测以中国10大未解决的经济问题清单为例，预测7年后中国10大未解决的经济问题清单是否得到改善，7年后是否恢复稳定，包括未来5年是否经济持续上升和不是持续下降。
我们分析树状数据结构可视化结果676656766675496769655496999694754698686656347556755611101315选择树状数据结构重点说一下，数据太大，叶子数据多，可以考虑head设置为1，例如df1的dropcolumn。 查看全部
修改报表设置中国十大未解决的经济问题清单数据示例
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这是一个案例研究，重点考虑了数据挖掘的算法。调查问卷：让问卷设置者投票，然后把从投票结果整理出来的排名和回答人数信息发给分析师。本案例将数据进行的处理如下图：修改报表：修改报表，将2014中国十大未解决的经济问题清单合并到2018中国十大未解决的经济问题清单。重点是要去除哪些不需要的辅助列数据，让数据结构更合理。
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我在2014的数据集后面加了一个日期，就能看到2014的统计结果。这里我加一个2014年10月的统计结果。设置df的dropcolumn语句。添加更多列fromforeignkeyimport*重点数据去除辅助列，这里省略，要求列名必须是英文。模型预测以中国10大未解决的经济问题清单为例，预测7年后中国10大未解决的经济问题清单是否得到改善，7年后是否恢复稳定，包括未来5年是否经济持续上升和不是持续下降。
我们分析树状数据结构可视化结果676656766675496769655496999694754698686656347556755611101315选择树状数据结构重点说一下，数据太大，叶子数据多，可以考虑head设置为1，例如df1的dropcolumn。
无规则采集器列表算法-maxlab创建无关选择器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-05-29 01:05
无规则采集器列表算法-maxlab创建无关选择器
无规则采集器列表算法-maxlab创建无规则选择器，1.将创建的选择器文件导入python环境即可2.若要指定复选框的值，可将复选框标题和类型设置为complex3.选择器和标签必须是python自带的标记处理模块(dict)包里的元素4.可导入open()函数进行定制化操作选择器5.选择器可基于以下元素进行操作text和complex6.选择器操作按照对应选择器在{}句柄空间中被创建，而且选择器选择的每个字符被放在{}空间的中text和complex之间，然后对应字符被推荐给选择器，然后进行下一次选择。
选择器分为超文本选择器和块选择器块选择器比超文本选择器功能强大，但是如果初始选择器和最终选择器不匹配，调用块选择器会导致读取巨慢，而且输出缓慢。总结选择器的设置选择器的调用不同于字典操作，选择器后面最后的参数'text','complex','':表示选择器选择的字符，是否匹配内容；'':表示选择器匹配的字符，是否是数字类型；$:在选择器匹配结束和选择器参数未确定之前，匹配度最高的可推测值；在参数未确定时，数字相等。
推荐函数open(text,complex,'to',self.text)，用于遍历每个字符而非单个字符。该函数是一个循环可迭代的类，它的调用方式是从文件读取可选字符，然后在遍历每个字符的时候将text中的数值推算成字符串数组返回，这个字符串数组可以用来存储某些已知类型的字符。defextractword(text):print('读取字符：')text.split('\t')#-->/'\r\n'\ttext=input("请输入完整内容")returntextopen_text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:withf.read()asr:returnf.read()deftext_list(text):print('读取字符串：')text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:f.write(text)print(f.close())deftext_slice(text,complex):print('读取多行：')text=input("请输入完整内容")text.split('\t')text=''+str(complex)foriinrange(len(text)):forjinrange(len(text)):ifi>j:text=text[i-j]+''+text[i-j]print(text)print(text)print(i*text)#/'\t'\t'\t'\t'def_text_split(text):print('选择')text=input("请输入完整内容")print(t。 查看全部
无规则采集器列表算法-maxlab创建无规则选择器，1.将创建的选择器文件导入python环境即可2.若要指定复选框的值，可将复选框标题和类型设置为complex3.选择器和标签必须是python自带的标记处理模块(dict)包里的元素4.可导入open()函数进行定制化操作选择器5.选择器可基于以下元素进行操作text和complex6.选择器操作按照对应选择器在{}句柄空间中被创建，而且选择器选择的每个字符被放在{}空间的中text和complex之间，然后对应字符被推荐给选择器，然后进行下一次选择。
选择器分为超文本选择器和块选择器块选择器比超文本选择器功能强大，但是如果初始选择器和最终选择器不匹配，调用块选择器会导致读取巨慢，而且输出缓慢。总结选择器的设置选择器的调用不同于字典操作，选择器后面最后的参数'text','complex','':表示选择器选择的字符，是否匹配内容；'':表示选择器匹配的字符，是否是数字类型；$:在选择器匹配结束和选择器参数未确定之前，匹配度最高的可推测值；在参数未确定时，数字相等。
推荐函数open(text,complex,'to',self.text)，用于遍历每个字符而非单个字符。该函数是一个循环可迭代的类，它的调用方式是从文件读取可选字符，然后在遍历每个字符的时候将text中的数值推算成字符串数组返回，这个字符串数组可以用来存储某些已知类型的字符。defextractword(text):print('读取字符：')text.split('\t')#-->/'\r\n'\ttext=input("请输入完整内容")returntextopen_text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:withf.read()asr:returnf.read()deftext_list(text):print('读取字符串：')text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:f.write(text)print(f.close())deftext_slice(text,complex):print('读取多行：')text=input("请输入完整内容")text.split('\t')text=''+str(complex)foriinrange(len(text)):forjinrange(len(text)):ifi>j:text=text[i-j]+''+text[i-j]print(text)print(text)print(i*text)#/'\t'\t'\t'\t'def_text_split(text):print('选择')text=input("请输入完整内容")print(t。 查看全部
无规则采集器列表算法-maxlab创建无关选择器
无规则采集器列表算法-maxlab创建无规则选择器，1.将创建的选择器文件导入python环境即可2.若要指定复选框的值，可将复选框标题和类型设置为complex3.选择器和标签必须是python自带的标记处理模块(dict)包里的元素4.可导入open()函数进行定制化操作选择器5.选择器可基于以下元素进行操作text和complex6.选择器操作按照对应选择器在{}句柄空间中被创建，而且选择器选择的每个字符被放在{}空间的中text和complex之间，然后对应字符被推荐给选择器，然后进行下一次选择。
选择器分为超文本选择器和块选择器块选择器比超文本选择器功能强大，但是如果初始选择器和最终选择器不匹配，调用块选择器会导致读取巨慢，而且输出缓慢。总结选择器的设置选择器的调用不同于字典操作，选择器后面最后的参数'text','complex','':表示选择器选择的字符，是否匹配内容；'':表示选择器匹配的字符，是否是数字类型；$:在选择器匹配结束和选择器参数未确定之前，匹配度最高的可推测值；在参数未确定时，数字相等。
推荐函数open(text,complex,'to',self.text)，用于遍历每个字符而非单个字符。该函数是一个循环可迭代的类，它的调用方式是从文件读取可选字符，然后在遍历每个字符的时候将text中的数值推算成字符串数组返回，这个字符串数组可以用来存储某些已知类型的字符。defextractword(text):print('读取字符：')text.split('\t')#-->/'\r\n'\ttext=input("请输入完整内容")returntextopen_text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:withf.read()asr:returnf.read()deftext_list(text):print('读取字符串：')text=input("请输入完整内容")withopen(text,'a')asf:f.write(text)print(f.close())deftext_slice(text,complex):print('读取多行：')text=input("请输入完整内容")text.split('\t')text=''+str(complex)foriinrange(len(text)):forjinrange(len(text)):ifi>j:text=text[i-j]+''+text[i-j]print(text)print(text)print(i*text)#/'\t'\t'\t'\t'def_text_split(text):print('选择')text=input("请输入完整内容")print(t。
有国内无规则采集工具么？推荐几个完全满足楼主要求的软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2022-05-18 06:04
有国内无规则采集工具么？推荐几个完全满足楼主要求的软件
无规则采集器列表算法是非常苛刻的，希望对你有帮助。
泻药~楼主的要求很明确，我就推荐几个完全满足楼主要求的软件。1.相册全部自动采集实现方式：谷歌浏览器自带采集功能2.不显示广告，不找bug多种方式实现：插件--管理采集任务实现方式：谷歌浏览器3.使用谷歌浏览器即插即用使用谷歌浏览器orandroidtablet4.无视百度多余限制不要求安装百度，不要求百度搜索全家桶，不要求360浏览器等等。参考资料：hexo教程，主要是建立网站时候的组件依赖关系-小岩球_新浪博客。
现在用的是tinypng。有免费版。然后没了。
无规则采集软件就那几个，用得人多的，例如云采集hongzhiquankun/jsonpal·github，去看看就知道。
使用国外的无规则采集工具lightwee，它的一个缺点是官方文档缺乏。源码发到中国之后，维护过程我也一直没看过。之前用过一个hipangshi/picconf·github,也是基于npm的，也对源码语言不感兴趣。但是，目前最主要的问题是有些用法也被公开出来了，可以直接拿来用，不需要专门手动修改。详细评价可以参考这篇文章：无规则采集工具之hipangshi：;f=457980。
有国内无规则采集工具么？前天看到他们发布了api！因为时间原因没太关注。 查看全部
无规则采集器列表算法是非常苛刻的，希望对你有帮助。
泻药~楼主的要求很明确，我就推荐几个完全满足楼主要求的软件。1.相册全部自动采集实现方式：谷歌浏览器自带采集功能2.不显示广告，不找bug多种方式实现：插件--管理采集任务实现方式：谷歌浏览器3.使用谷歌浏览器即插即用使用谷歌浏览器orandroidtablet4.无视百度多余限制不要求安装百度，不要求百度搜索全家桶，不要求360浏览器等等。参考资料：hexo教程，主要是建立网站时候的组件依赖关系-小岩球_新浪博客。
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使用国外的无规则采集工具lightwee，它的一个缺点是官方文档缺乏。源码发到中国之后，维护过程我也一直没看过。之前用过一个hipangshi/picconf·github,也是基于npm的，也对源码语言不感兴趣。但是，目前最主要的问题是有些用法也被公开出来了，可以直接拿来用，不需要专门手动修改。详细评价可以参考这篇文章：无规则采集工具之hipangshi：;f=457980。
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现在用的是tinypng。有免费版。然后没了。
无规则采集软件就那几个，用得人多的，例如云采集hongzhiquankun/jsonpal·github，去看看就知道。
使用国外的无规则采集工具lightwee，它的一个缺点是官方文档缺乏。源码发到中国之后，维护过程我也一直没看过。之前用过一个hipangshi/picconf·github,也是基于npm的，也对源码语言不感兴趣。但是，目前最主要的问题是有些用法也被公开出来了，可以直接拿来用，不需要专门手动修改。详细评价可以参考这篇文章：无规则采集工具之hipangshi：;f=457980。
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【技术干货】大数据日志分析统计
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-05-14 10:30
【技术干货】大数据日志分析统计
作者：罗广，网易资深开发工程师，目前从事分布式视频处理系统的开发和维护。曾经参与斯凯手游平台服务端开发和海康威视交警平台组的平台架构开发及JVM调优工作，熟悉以SOA为基础的分布式系统架构设计和storm流式处理框架。在lucene和solr搜索方面有着丰富的经验，对hadoop和spark有浓厚的兴趣。
一
日志概述
日志来源于第三方CDK厂商，主要内容为推流和拉流的日志，包括rtmp推拉流、flv拉流、hls拉流，flv和hls拉流的协议为http，rtmp推拉流的协议为rtmp，大概的格式如下：
分析指标为在线人数、总时长、总流量（客户端到服务器的流量和服务器到客户端到流量之和）。需要用要到的数据也在上图中标红显示，初一乍看，distinct和sum就可以搞定，但实际上上述流日志在纵向方面显示较为一致，在横向方面上反差较大。本次统计的粒度要求精确到频道及分钟，频道在日志数据中不能直接获取。RTMP数据在一个会话中（具备同一个会话ID）大概有10来条，但是只有2条数据能间接得到；FLV数据一条数据代表一个会话，能较为轻松的获取到频道；HLS数据是客户端主动向服务器先获取一条Meta信息，比如有多少条data信息数据可以获取，然后不停的获取data数据。一个会话可能产生数以万计的日志记录。
日志分析特点：数据量大、数据内容格式不一、延时性（只能获取隔天的数据）、统计的粒度较细（后续可能5分钟、1小时、日、月等）。一天的数据量4000万左右，完全不均衡分布在大概250个域名上，1个月左右数据量翻倍（取决新增用户及转化率）；在单位分钟内进行统计，向后扩展兼容其他粒度。
二
分析历程
阶段一：数据模型分析
从CDN厂商收集日志，解析，存储到MySQL，发起分析统计任务。该阶段为需求调研，到建立数据模型的阶段，并不涉及到数据量大小。
阶段二：数据清洗、MongoDB存储及MapReduce
在模型分析阶段，随着数据量的增大和对分析指标的聚合操作，MySQL存储在检索、聚合、及后续的再度聚合，已经满足不了系统需求，更换存储已经势在必行。MongoDB因其文档方式存储、API简易（JSON）、高性能、集群Sharding方便、内置MapReduce等功能，成为本系统的替代数据库，网易在MongoDB方面也具备较为资深的实践经验。
通过对存储数据的反复分析对比发现，Uri、Url相关的数据未产生任何价值，极大的增加了存储容量，故此对原始数据进行清洗，只保留客户端IP、日期、时间、时长、流量等对结果产生影响的字段，并且记录不符合原始日志分析规则的数据，以便后续进行数据订正。根据不同的协议规则（Rtmp除外），设置其频道ID，方便后续在频道的基础上进行分析。Rtmp数据保存在单独的表中，根据同一会话，同一频道，对rtmp数据进行订正。此时，日志数据都已经被矫正到同一平面，编写相关维度的map、reduce、finalize函数进行MapReduce计算。作业调度器（schduler）对任务执行单元（worker）进行协调管理，根据任务链判断是否派发下一任务，及任务状态的变更。
三
总体架构
即紧接上文的阶段三，在阶段二的基础上，针对系统的高可用性、分布式、容错等维度考虑，采用无中心化方案设计，依赖于RabbitMQ进行水平扩展，增加了对外接口层及任务的手动发布处理。
1
collector
日志数据采集器（定时），从CDN方获取各域名对应的数据包下载地址，把具备同样后缀的域名归类为一个整体，建立一个任务（Job）。根据下载地址下载日志包（原始数据包经过gzip压缩），该过程中为防止并发访问过高，遭受CDN方请求拒绝，进行熔断处理，即在指定的时间内，抑制访问次数。
获得数据包后，调用linux系统命令gzip命令进行解压；顺序读取日志文件，若单个日志文件较大，则进行分包处理，带上包头号；对该批次的数据进行gzip压缩，扔到Rabbitmq中。以上建立Job，一个Job最多对应4个域名，分别建立sub job。每次的下载，解压缩，数据发送，分别记录状态（起始时间、耗时、失败/成功），方便后续的失败任务检测和性能分析。
2
worker
任务执行单元。从rabbitmq处订阅获取日志包数据，如果为HTTP协议（上文中的hls、flv），则先对数据进行清洗，再根据频道维度进行java方式的map reduce计算，ip集合数据结构使用hashset进行ip去重，最后把结果存于mongodb中；若是RTMP协议则对数据进行更新（设置频道），运用mongodb对数据进行聚合，产生的数据格式与HTTP日志相同，方便后续的频道分天聚合运算。在聚合运算中涉及到按分钟粒度进行分析，这里运用了一个小技巧，把日期date和time时间合并增加一个字段ymdhm，该字段表示分，该字段数据极度离散，大大提高了map reduce的运行效率。
MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数。Map函数调用emit（key,value），遍历Collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。本文中使用javascript代码编写map和reduce函数，主要处理了ip集合去重和流量的累加。
3
scheduler
worker执行调度器，负责对各个子任务的状态记录，判断子任务是否作业完成，如果执行完成，从作业链中获取下一子任务的队列，扔到rabbitmq中供worker消费。此外还包括失败任务检测，对当天的任务列表进行轮询判断任务是否执行完成，若是有任务执行失败，则从分析表中攫取数据扔到临时集合中，重新进行聚合分析，最后将结果归档。
4
mongodb
MongoDB的版本为3.0.1，对应的java客户端为mongo-java-driver3.0.1。高可用性方面使用官方推荐的主从复制和高可用方案Replicat Set，Replicat Set具有自动切换功能，当Primary挂掉之后，可以自动由Replica Set中的某一个Secondary来切换到Primary，以实现高可用的目的。比如配置了一个由3台服务器组成的mongo集群，1个primary和2个secondry，客户端在连接的时候需要把全部的IP都写上，并且设置读操作从副本集读取，达到主从分离，减少主节点的访问压力。
5
rabbitmq
为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答，告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕，RabbitMQ才可以删除它。如果一个消费者宕机没有发送应答，RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全，然后交给另一个消费者去重新处理。这样，依赖与RabbitMQ的所有节点都不会丢失消息，保证了整个分析过程的完整性。如果没有任何消息超时限制，那么只有当消费者宕机时，RabbitMQ才会重新投递，即便处理一条消息会花费很长的时间。
Mirror queue是RabbitMQ高可用的一种，queue中的消息每个节点都会存在一份copy，这个在单个节点失效的情况下，整个集群仍旧可以提供服务。但是由于数据需要在多个节点复制，在增加可用性的同时，系统的吞吐量会有所下降。在实现机制上，mirror queue内部实现了一套选举算法，有一个master和多个slave,queue中的消息以master为主。对于publish，可以选择任意一个节点进行连接，rabbitmq内部若该节点不是master，则转发给master，master向其他slave节点发送该消息，后进行消息本地化处理，并组播复制消息到其他节点存储；对于consumer，可以选择任意一个节点进行连接，消费的请求会转发给master,为保证消息的可靠性，consumer需要进行ack确认，master收到ack后，才会删除消息，ack消息会同步(默认异步)到其他各个节点，进行slave节点删除消息。若master节点失效，则mirror queue会自动选举出一个节点（slave中消息队列最长者）作为master，作为消息消费的基准参考；若slave节点失效，mirror queue集群中其他节点的状态无需改变。
Mirror queue使用较为简单，先把当前节点加入之前已经启动的RabbitMQ节点，再设置HA的策略，如下图为镜像节点的启动脚本：
镜像节点设置成功之后，可以看到整个集群状态。
四
运行状况
部署到线上一共使用了7台服务器，其中2台云主机，每一台云主机都是4核8G，部署schduler、collector和rabbitmq；3台云主机，每一台也是4核8G，部署mongodb集群Replica Set；2台云主机，每台8核32G，部署16个worker实例，4000万的数据，20分钟完成分析。 查看全部
作者：罗广，网易资深开发工程师，目前从事分布式视频处理系统的开发和维护。曾经参与斯凯手游平台服务端开发和海康威视交警平台组的平台架构开发及JVM调优工作，熟悉以SOA为基础的分布式系统架构设计和storm流式处理框架。在lucene和solr搜索方面有着丰富的经验，对hadoop和spark有浓厚的兴趣。
一
日志概述
日志来源于第三方CDK厂商，主要内容为推流和拉流的日志，包括rtmp推拉流、flv拉流、hls拉流，flv和hls拉流的协议为http，rtmp推拉流的协议为rtmp，大概的格式如下：
分析指标为在线人数、总时长、总流量（客户端到服务器的流量和服务器到客户端到流量之和）。需要用要到的数据也在上图中标红显示，初一乍看，distinct和sum就可以搞定，但实际上上述流日志在纵向方面显示较为一致，在横向方面上反差较大。本次统计的粒度要求精确到频道及分钟，频道在日志数据中不能直接获取。RTMP数据在一个会话中（具备同一个会话ID）大概有10来条，但是只有2条数据能间接得到；FLV数据一条数据代表一个会话，能较为轻松的获取到频道；HLS数据是客户端主动向服务器先获取一条Meta信息，比如有多少条data信息数据可以获取，然后不停的获取data数据。一个会话可能产生数以万计的日志记录。
日志分析特点：数据量大、数据内容格式不一、延时性（只能获取隔天的数据）、统计的粒度较细（后续可能5分钟、1小时、日、月等）。一天的数据量4000万左右，完全不均衡分布在大概250个域名上，1个月左右数据量翻倍（取决新增用户及转化率）；在单位分钟内进行统计，向后扩展兼容其他粒度。
二
分析历程
阶段一：数据模型分析
从CDN厂商收集日志，解析，存储到MySQL，发起分析统计任务。该阶段为需求调研，到建立数据模型的阶段，并不涉及到数据量大小。
阶段二：数据清洗、MongoDB存储及MapReduce
在模型分析阶段，随着数据量的增大和对分析指标的聚合操作，MySQL存储在检索、聚合、及后续的再度聚合，已经满足不了系统需求，更换存储已经势在必行。MongoDB因其文档方式存储、API简易（JSON）、高性能、集群Sharding方便、内置MapReduce等功能，成为本系统的替代数据库，网易在MongoDB方面也具备较为资深的实践经验。
通过对存储数据的反复分析对比发现，Uri、Url相关的数据未产生任何价值，极大的增加了存储容量，故此对原始数据进行清洗，只保留客户端IP、日期、时间、时长、流量等对结果产生影响的字段，并且记录不符合原始日志分析规则的数据，以便后续进行数据订正。根据不同的协议规则（Rtmp除外），设置其频道ID，方便后续在频道的基础上进行分析。Rtmp数据保存在单独的表中，根据同一会话，同一频道，对rtmp数据进行订正。此时，日志数据都已经被矫正到同一平面，编写相关维度的map、reduce、finalize函数进行MapReduce计算。作业调度器（schduler）对任务执行单元（worker）进行协调管理，根据任务链判断是否派发下一任务，及任务状态的变更。
三
总体架构
即紧接上文的阶段三，在阶段二的基础上，针对系统的高可用性、分布式、容错等维度考虑，采用无中心化方案设计，依赖于RabbitMQ进行水平扩展，增加了对外接口层及任务的手动发布处理。
1
collector
日志数据采集器（定时），从CDN方获取各域名对应的数据包下载地址，把具备同样后缀的域名归类为一个整体，建立一个任务（Job）。根据下载地址下载日志包（原始数据包经过gzip压缩），该过程中为防止并发访问过高，遭受CDN方请求拒绝，进行熔断处理，即在指定的时间内，抑制访问次数。
获得数据包后，调用linux系统命令gzip命令进行解压；顺序读取日志文件，若单个日志文件较大，则进行分包处理，带上包头号；对该批次的数据进行gzip压缩，扔到Rabbitmq中。以上建立Job，一个Job最多对应4个域名，分别建立sub job。每次的下载，解压缩，数据发送，分别记录状态（起始时间、耗时、失败/成功），方便后续的失败任务检测和性能分析。
2
worker
任务执行单元。从rabbitmq处订阅获取日志包数据，如果为HTTP协议（上文中的hls、flv），则先对数据进行清洗，再根据频道维度进行java方式的map reduce计算，ip集合数据结构使用hashset进行ip去重，最后把结果存于mongodb中；若是RTMP协议则对数据进行更新（设置频道），运用mongodb对数据进行聚合，产生的数据格式与HTTP日志相同，方便后续的频道分天聚合运算。在聚合运算中涉及到按分钟粒度进行分析，这里运用了一个小技巧，把日期date和time时间合并增加一个字段ymdhm，该字段表示分，该字段数据极度离散，大大提高了map reduce的运行效率。
MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数。Map函数调用emit（key,value），遍历Collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。本文中使用javascript代码编写map和reduce函数，主要处理了ip集合去重和流量的累加。
3
scheduler
worker执行调度器，负责对各个子任务的状态记录，判断子任务是否作业完成，如果执行完成，从作业链中获取下一子任务的队列，扔到rabbitmq中供worker消费。此外还包括失败任务检测，对当天的任务列表进行轮询判断任务是否执行完成，若是有任务执行失败，则从分析表中攫取数据扔到临时集合中，重新进行聚合分析，最后将结果归档。
4
mongodb
MongoDB的版本为3.0.1，对应的java客户端为mongo-java-driver3.0.1。高可用性方面使用官方推荐的主从复制和高可用方案Replicat Set，Replicat Set具有自动切换功能，当Primary挂掉之后，可以自动由Replica Set中的某一个Secondary来切换到Primary，以实现高可用的目的。比如配置了一个由3台服务器组成的mongo集群，1个primary和2个secondry，客户端在连接的时候需要把全部的IP都写上，并且设置读操作从副本集读取，达到主从分离，减少主节点的访问压力。
5
rabbitmq
为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答，告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕，RabbitMQ才可以删除它。如果一个消费者宕机没有发送应答，RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全，然后交给另一个消费者去重新处理。这样，依赖与RabbitMQ的所有节点都不会丢失消息，保证了整个分析过程的完整性。如果没有任何消息超时限制，那么只有当消费者宕机时，RabbitMQ才会重新投递，即便处理一条消息会花费很长的时间。
Mirror queue是RabbitMQ高可用的一种，queue中的消息每个节点都会存在一份copy，这个在单个节点失效的情况下，整个集群仍旧可以提供服务。但是由于数据需要在多个节点复制，在增加可用性的同时，系统的吞吐量会有所下降。在实现机制上，mirror queue内部实现了一套选举算法，有一个master和多个slave,queue中的消息以master为主。对于publish，可以选择任意一个节点进行连接，rabbitmq内部若该节点不是master，则转发给master，master向其他slave节点发送该消息，后进行消息本地化处理，并组播复制消息到其他节点存储；对于consumer，可以选择任意一个节点进行连接，消费的请求会转发给master,为保证消息的可靠性，consumer需要进行ack确认，master收到ack后，才会删除消息，ack消息会同步(默认异步)到其他各个节点，进行slave节点删除消息。若master节点失效，则mirror queue会自动选举出一个节点（slave中消息队列最长者）作为master，作为消息消费的基准参考；若slave节点失效，mirror queue集群中其他节点的状态无需改变。
Mirror queue使用较为简单，先把当前节点加入之前已经启动的RabbitMQ节点，再设置HA的策略，如下图为镜像节点的启动脚本：
镜像节点设置成功之后，可以看到整个集群状态。
四
运行状况
部署到线上一共使用了7台服务器，其中2台云主机，每一台云主机都是4核8G，部署schduler、collector和rabbitmq；3台云主机，每一台也是4核8G，部署mongodb集群Replica Set；2台云主机，每台8核32G，部署16个worker实例，4000万的数据，20分钟完成分析。 查看全部
【技术干货】大数据日志分析统计
作者：罗广，网易资深开发工程师，目前从事分布式视频处理系统的开发和维护。曾经参与斯凯手游平台服务端开发和海康威视交警平台组的平台架构开发及JVM调优工作，熟悉以SOA为基础的分布式系统架构设计和storm流式处理框架。在lucene和solr搜索方面有着丰富的经验，对hadoop和spark有浓厚的兴趣。
一
日志概述
日志来源于第三方CDK厂商，主要内容为推流和拉流的日志，包括rtmp推拉流、flv拉流、hls拉流，flv和hls拉流的协议为http，rtmp推拉流的协议为rtmp，大概的格式如下：
分析指标为在线人数、总时长、总流量（客户端到服务器的流量和服务器到客户端到流量之和）。需要用要到的数据也在上图中标红显示，初一乍看，distinct和sum就可以搞定，但实际上上述流日志在纵向方面显示较为一致，在横向方面上反差较大。本次统计的粒度要求精确到频道及分钟，频道在日志数据中不能直接获取。RTMP数据在一个会话中（具备同一个会话ID）大概有10来条，但是只有2条数据能间接得到；FLV数据一条数据代表一个会话，能较为轻松的获取到频道；HLS数据是客户端主动向服务器先获取一条Meta信息，比如有多少条data信息数据可以获取，然后不停的获取data数据。一个会话可能产生数以万计的日志记录。
日志分析特点：数据量大、数据内容格式不一、延时性（只能获取隔天的数据）、统计的粒度较细（后续可能5分钟、1小时、日、月等）。一天的数据量4000万左右，完全不均衡分布在大概250个域名上，1个月左右数据量翻倍（取决新增用户及转化率）；在单位分钟内进行统计，向后扩展兼容其他粒度。
二
分析历程
阶段一：数据模型分析
从CDN厂商收集日志，解析，存储到MySQL，发起分析统计任务。该阶段为需求调研，到建立数据模型的阶段，并不涉及到数据量大小。
阶段二：数据清洗、MongoDB存储及MapReduce
在模型分析阶段，随着数据量的增大和对分析指标的聚合操作，MySQL存储在检索、聚合、及后续的再度聚合，已经满足不了系统需求，更换存储已经势在必行。MongoDB因其文档方式存储、API简易（JSON）、高性能、集群Sharding方便、内置MapReduce等功能，成为本系统的替代数据库，网易在MongoDB方面也具备较为资深的实践经验。
通过对存储数据的反复分析对比发现，Uri、Url相关的数据未产生任何价值，极大的增加了存储容量，故此对原始数据进行清洗，只保留客户端IP、日期、时间、时长、流量等对结果产生影响的字段，并且记录不符合原始日志分析规则的数据，以便后续进行数据订正。根据不同的协议规则（Rtmp除外），设置其频道ID，方便后续在频道的基础上进行分析。Rtmp数据保存在单独的表中，根据同一会话，同一频道，对rtmp数据进行订正。此时，日志数据都已经被矫正到同一平面，编写相关维度的map、reduce、finalize函数进行MapReduce计算。作业调度器（schduler）对任务执行单元（worker）进行协调管理，根据任务链判断是否派发下一任务，及任务状态的变更。
三
总体架构
即紧接上文的阶段三，在阶段二的基础上，针对系统的高可用性、分布式、容错等维度考虑，采用无中心化方案设计，依赖于RabbitMQ进行水平扩展，增加了对外接口层及任务的手动发布处理。
1
collector
日志数据采集器（定时），从CDN方获取各域名对应的数据包下载地址，把具备同样后缀的域名归类为一个整体，建立一个任务（Job）。根据下载地址下载日志包（原始数据包经过gzip压缩），该过程中为防止并发访问过高，遭受CDN方请求拒绝，进行熔断处理，即在指定的时间内，抑制访问次数。
获得数据包后，调用linux系统命令gzip命令进行解压；顺序读取日志文件，若单个日志文件较大，则进行分包处理，带上包头号；对该批次的数据进行gzip压缩，扔到Rabbitmq中。以上建立Job，一个Job最多对应4个域名，分别建立sub job。每次的下载，解压缩，数据发送，分别记录状态（起始时间、耗时、失败/成功），方便后续的失败任务检测和性能分析。
2
worker
任务执行单元。从rabbitmq处订阅获取日志包数据，如果为HTTP协议（上文中的hls、flv），则先对数据进行清洗，再根据频道维度进行java方式的map reduce计算，ip集合数据结构使用hashset进行ip去重，最后把结果存于mongodb中；若是RTMP协议则对数据进行更新（设置频道），运用mongodb对数据进行聚合，产生的数据格式与HTTP日志相同，方便后续的频道分天聚合运算。在聚合运算中涉及到按分钟粒度进行分析，这里运用了一个小技巧，把日期date和time时间合并增加一个字段ymdhm，该字段表示分，该字段数据极度离散，大大提高了map reduce的运行效率。
MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数。Map函数调用emit（key,value），遍历Collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。本文中使用javascript代码编写map和reduce函数，主要处理了ip集合去重和流量的累加。
3
scheduler
worker执行调度器，负责对各个子任务的状态记录，判断子任务是否作业完成，如果执行完成，从作业链中获取下一子任务的队列，扔到rabbitmq中供worker消费。此外还包括失败任务检测，对当天的任务列表进行轮询判断任务是否执行完成，若是有任务执行失败，则从分析表中攫取数据扔到临时集合中，重新进行聚合分析，最后将结果归档。
4
mongodb
MongoDB的版本为3.0.1，对应的java客户端为mongo-java-driver3.0.1。高可用性方面使用官方推荐的主从复制和高可用方案Replicat Set，Replicat Set具有自动切换功能，当Primary挂掉之后，可以自动由Replica Set中的某一个Secondary来切换到Primary，以实现高可用的目的。比如配置了一个由3台服务器组成的mongo集群，1个primary和2个secondry，客户端在连接的时候需要把全部的IP都写上，并且设置读操作从副本集读取，达到主从分离，减少主节点的访问压力。
5
rabbitmq
为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息应答。消费者发送一个消息应答，告诉RabbitMQ这个消息已经接收并且处理完毕，RabbitMQ才可以删除它。如果一个消费者宕机没有发送应答，RabbitMQ会理解为这个消息没有处理完全，然后交给另一个消费者去重新处理。这样，依赖与RabbitMQ的所有节点都不会丢失消息，保证了整个分析过程的完整性。如果没有任何消息超时限制，那么只有当消费者宕机时，RabbitMQ才会重新投递，即便处理一条消息会花费很长的时间。
Mirror queue是RabbitMQ高可用的一种，queue中的消息每个节点都会存在一份copy，这个在单个节点失效的情况下，整个集群仍旧可以提供服务。但是由于数据需要在多个节点复制，在增加可用性的同时，系统的吞吐量会有所下降。在实现机制上，mirror queue内部实现了一套选举算法，有一个master和多个slave,queue中的消息以master为主。对于publish，可以选择任意一个节点进行连接，rabbitmq内部若该节点不是master，则转发给master，master向其他slave节点发送该消息，后进行消息本地化处理，并组播复制消息到其他节点存储；对于consumer，可以选择任意一个节点进行连接，消费的请求会转发给master,为保证消息的可靠性，consumer需要进行ack确认，master收到ack后，才会删除消息，ack消息会同步(默认异步)到其他各个节点，进行slave节点删除消息。若master节点失效，则mirror queue会自动选举出一个节点（slave中消息队列最长者）作为master，作为消息消费的基准参考；若slave节点失效，mirror queue集群中其他节点的状态无需改变。
Mirror queue使用较为简单，先把当前节点加入之前已经启动的RabbitMQ节点，再设置HA的策略，如下图为镜像节点的启动脚本：
镜像节点设置成功之后，可以看到整个集群状态。
四
运行状况
部署到线上一共使用了7台服务器，其中2台云主机，每一台云主机都是4核8G，部署schduler、collector和rabbitmq；3台云主机，每一台也是4核8G，部署mongodb集群Replica Set；2台云主机，每台8核32G，部署16个worker实例，4000万的数据，20分钟完成分析。
newtab无规则采集器列表算法讲解(apk加速器篇)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-05-12 04:01
newtab无规则采集器列表算法讲解(apk加速器篇)
无规则采集器列表算法讲解无规则采集器分析其中采集ip主要依据统计方式，会涉及到统计包的使用而统计包会每隔几秒刷新最新，这个是相当快的实战性非常强无规则采集器v1。newtab无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）。
我来简单说下我的经验吧主要看采集方法首先，我们要是要采集加载慢的，例如某些meijia的公司，加载速度特别慢，这样就没法有效提取数据了，如果采取降低加载速度的方法，如果每个包都进行相应的检查，那无规则就有用了，所以要找到哪些包我们能用哪些不能用，以及换句话说，ip是我们的核心可以用的包apps1。common。
proxy。sandboxkey。asset。open_apps。first_uri。android安卓。proxy_asset。co_apps。first_apps。android默认以上五个就够了，其他包都暂时不用要不然就得每个包分配一个加载包的apk，否则导致非常慢的情况下也没有办法使用自定义的api，例如logend函数不能直接写在as代码里，改用一段代码可以有效防止加载速度慢的问题无规则的优势：可以加速部分网站，例如搜索引擎包（百度、bing、yahoo等）但也有弊端，当出现性能问题后无法更换搜索引擎包，只能依赖更新手机系统来降低性能做无规则的前提是收集不同客户端访问app的get/post接口的报文，这样才可以了解不同客户端访问了哪些接口，之后才能采用某种方法来进行访问性能测试做完性能测试，可以降低手机app随机来访的报文，例如通过get/post连接丢给refresh包进行性能测试，连接成功n次，下一步是同时处理出去不同数据包，比如mongoapp，如果n次报文都出去，最后记录下响应时间，找出bug看起来好像是很简单的，但是做起来稍微有点麻烦1。
目前市面上无规则统计包的方法貌似还没有简单有效的一个包可以拿来进行自动化测试，需要手动调试，生成报文貌似没有一种包，目前做无规则最常用的是伪代码的方法，非常便于编写，但是可能使用上不太灵活2。无规则需要将同一个域名和ip下的apps都尽量集中处理，例如是以ip开头用于统计那个客户端访问的，到了一定数量就需要转化成不同的域名和ip，所以就很麻烦，而且无规则运行起来很卡啊，帧率是个很严重的问题，一不小心就会掉帧，经常连不上网，最后还要重新跑一遍这样是不是方便点？还有一点：无规则加载请问存在于所有平台吗？无规则根据报文分析都是数据的流向，不需要知道到底哪个客户端访问了哪个。 查看全部
无规则采集器列表算法讲解无规则采集器分析其中采集ip主要依据统计方式，会涉及到统计包的使用而统计包会每隔几秒刷新最新，这个是相当快的实战性非常强无规则采集器v1。newtab无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）无规则采集器分析（apk加速器篇）。
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目前市面上无规则统计包的方法貌似还没有简单有效的一个包可以拿来进行自动化测试，需要手动调试，生成报文貌似没有一种包，目前做无规则最常用的是伪代码的方法，非常便于编写，但是可能使用上不太灵活2。无规则需要将同一个域名和ip下的apps都尽量集中处理，例如是以ip开头用于统计那个客户端访问的，到了一定数量就需要转化成不同的域名和ip，所以就很麻烦，而且无规则运行起来很卡啊，帧率是个很严重的问题，一不小心就会掉帧，经常连不上网，最后还要重新跑一遍这样是不是方便点？还有一点：无规则加载请问存在于所有平台吗？无规则根据报文分析都是数据的流向，不需要知道到底哪个客户端访问了哪个。
无规则采集器列表算法lz是想知道哪些数据？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-04-29 07:00
无规则采集器列表算法lz是想知道哪些数据？
无规则采集器列表算法，这是最新发布的，下载地址：。
lz是想知道哪些数据？哪些数据值得你采集？做个简单的列表爬虫很简单，比如：，是直接抓取浏览器的页面地址，然后经过ajax加载出内容，比如下面这张图，可以看到代码截取的是。用requests写就能获取了：post到post请求然后url就可以得到：;username=phpstudy&userpage=1。
@liweiwang做了从我平时发布的国内网站数据抓取样本说明，就是他爬取的国内网站。
爬虫其实就是不断的往网页上抓取链接，
一般可以简单的看作一个简单的cookie+request
采集微博话题好像有一个优采云采集器还不错
我记得有个专门php的服务，
目前比较多的网站数据可以通过新浪官方新闻抓取其网页上报道的数据。是特别是找不到微博手机端的数据。
网站的话推荐用chequest比较好用，还能写个爬虫实现各种信息的互通。
楼上说的很对，我来补充一下，爬虫需要一定的配置，在采集数据之前需要对网站做一定的处理，最主要的还是浏览器地址配置和协议分析。
新浪比较强势，直接向发送sql请求。
如果爬虫发展好，比如提高速度，提高抓取质量，
php做出来很简单,发布到各个数据平台比较贵,但是国内互联网行业很单一,各种关系网联系紧密,希望能给题主提供一点思路 查看全部
无规则采集器列表算法，这是最新发布的，下载地址：。
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无规则采集器列表算法(优采云采集器V9升级说明无限级多页采集功能RSS地址采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-04-18 00:21
无规则采集器列表算法(优采云采集器V9升级说明无限级多页采集功能RSS地址采集)
这是优采云采集器V9无限版优采云采集器V9企业破解版全功能版，可用于个人测试，需要的朋友采集拿去吧，完全免费，如果网盘丢了，可以留言让我更新地址。
非常不错的优采云采集器V9破解版，可供个人测试。这个版本打开后点击直接登录，直接进去，采集还是很爽的。市面上有好几种采集软件，但优采云一直是老大，也是用得最多的采集软件，因为它操作简单，连接方便。您可以使用优采云采集连接zblog、wordpress、dedecms、empire等程序。以及市场上大多数伪原创对接优采云非常好！
优采云使用 WordPress，您可以快速建立网站。除了支持WP，还支持很多cms，自带很多发布模块。根据我的研究，发布模块其实就是包数据，可以通过浏览器F12观察找到。而且，除了cms，只要你能写一个服务程序，把接口暴露给采集模块，你就可以采集把数据放在你需要的地方。我这里就不多说了。以后有机会我会写一些优采云的玩法教程。欢迎有志之士交流。
为了证明这是优采云破解版而不是为了让大家开心，我实际测试了一个定时更换充电功能，效果非常好。
优采云采集器V9 升级说明
无限多页采集，可实现无限深度采集
任务队列操作管理，支持Cron表达式
无限组任务管理，任务回收站功能
RSS地址采集功能
列表页分页采集获取函数
列表页附加参数获取功能
列表页和标签 XPath 可视化提取功能
标签纯正则替换功能 查看全部
这是优采云采集器V9无限版优采云采集器V9企业破解版全功能版，可用于个人测试，需要的朋友采集拿去吧，完全免费，如果网盘丢了，可以留言让我更新地址。
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无规则采集器列表算法(2020杰奇采集关关采集器无限制版本，可以长期挂机采集 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2022-04-17 23:23
无规则采集器列表算法(2020杰奇采集关关采集器无限制版本，可以长期挂机采集
)
2020 Jackie采集官官采集器V10无限版，软件版本比较稳定，可以挂很久采集，站长们有必要把Jackie当小说站，非常适合个人测试。如果百度网盘链接丢失，可以留言补发，免费下载。
PS：很多大站长都在用这个版本采集器。因为软件不是高版本，所以很容易上手。
这个模型是经过几年的不断更新和变化而制成的。不同于市面上会卡死、假死的，采集速度非常快，有更换章节（自动修复）、批量一键修复、章节自动对比（如果章节内容是同理，不替换）、分流列表反采集、代理循环、杰奇目录拼音化、零距离内链生成、二维码URL生成、反采集设置.. .太多的实用和SEO功能非常强大，您可以自己体验一下！
2020高级功能关闭采集器新功能和使用方法：
1.采集规则
在采集规则管理中可见
为采集书单设置了绿色参数NovelListFilter，不能过滤多余的书本id，但可以过滤要检索的html。
绿色的参数PubContentPageUrl和PubContentPageKey是为采集文章内容分页设置的，这样就可以告别php插件了。
红色参数PubContentChapterName、PubContentChapterNum 有些网站在最后几章使用乱码，可以用来检索乱码的章名。
2.生成站点范围的静态
在生成的静态 HTML 中可见
把原来的动态主页地址改名，即调用他的主页不默认为伪静态的，然后用物理路径指向默认主页，生成一个新的主页。
带参数是一个高级功能，可以调用{Page}来替换参数，可以生成列表页面。
提示：由于生成部分采集器和网站在同一个服务器，所以可以使用localhost作为网站的地址，内部可以访问，外部不能访问。
有了自定义路径，就可以生成整个站点的html，当然不用动态登录。对于搜索部分，你必须像以前一样使用动态，或者你可以使用ajax来看看你自己的技术。
3.动态代理
有了他，你就不怕被拦了。
开启自动代理模式，输入url获取代理ip（代理ip可以从fast proxy、proxy 666等网站购买，包月就行）
开启一个或多个自动代理，测试ip的可用性并存储。当ip超过10时，可以使用代理。它会自动不断更改IP，意外调用目标帐户。
4.生成分页
为了更好的引擎收录效果，可以自动生成分页，可以在自定义路径中设置，无需高级授权。
查看全部
)
2020 Jackie采集官官采集器V10无限版，软件版本比较稳定，可以挂很久采集，站长们有必要把Jackie当小说站，非常适合个人测试。如果百度网盘链接丢失，可以留言补发，免费下载。
PS：很多大站长都在用这个版本采集器。因为软件不是高版本，所以很容易上手。
这个模型是经过几年的不断更新和变化而制成的。不同于市面上会卡死、假死的，采集速度非常快，有更换章节（自动修复）、批量一键修复、章节自动对比（如果章节内容是同理，不替换）、分流列表反采集、代理循环、杰奇目录拼音化、零距离内链生成、二维码URL生成、反采集设置.. .太多的实用和SEO功能非常强大，您可以自己体验一下！
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在采集规则管理中可见
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红色参数PubContentChapterName、PubContentChapterNum 有些网站在最后几章使用乱码，可以用来检索乱码的章名。
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在生成的静态 HTML 中可见
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提示：由于生成部分采集器和网站在同一个服务器，所以可以使用localhost作为网站的地址，内部可以访问，外部不能访问。
有了自定义路径，就可以生成整个站点的html，当然不用动态登录。对于搜索部分，你必须像以前一样使用动态，或者你可以使用ajax来看看你自己的技术。
3.动态代理
有了他，你就不怕被拦了。
开启自动代理模式，输入url获取代理ip（代理ip可以从fast proxy、proxy 666等网站购买，包月就行）
开启一个或多个自动代理，测试ip的可用性并存储。当ip超过10时，可以使用代理。它会自动不断更改IP，意外调用目标帐户。
4.生成分页
为了更好的引擎收录效果，可以自动生成分页，可以在自定义路径中设置，无需高级授权。
查看全部
无规则采集器列表算法(2020杰奇采集关关采集器无限制版本，可以长期挂机采集
)
2020 Jackie采集官官采集器V10无限版，软件版本比较稳定，可以挂很久采集，站长们有必要把Jackie当小说站，非常适合个人测试。如果百度网盘链接丢失，可以留言补发，免费下载。
PS：很多大站长都在用这个版本采集器。因为软件不是高版本，所以很容易上手。
这个模型是经过几年的不断更新和变化而制成的。不同于市面上会卡死、假死的，采集速度非常快，有更换章节（自动修复）、批量一键修复、章节自动对比（如果章节内容是同理，不替换）、分流列表反采集、代理循环、杰奇目录拼音化、零距离内链生成、二维码URL生成、反采集设置.. .太多的实用和SEO功能非常强大，您可以自己体验一下！
2020高级功能关闭采集器新功能和使用方法：
1.采集规则
在采集规则管理中可见
为采集书单设置了绿色参数NovelListFilter，不能过滤多余的书本id，但可以过滤要检索的html。
绿色的参数PubContentPageUrl和PubContentPageKey是为采集文章内容分页设置的，这样就可以告别php插件了。
红色参数PubContentChapterName、PubContentChapterNum 有些网站在最后几章使用乱码，可以用来检索乱码的章名。
2.生成站点范围的静态
在生成的静态 HTML 中可见
把原来的动态主页地址改名，即调用他的主页不默认为伪静态的，然后用物理路径指向默认主页，生成一个新的主页。
带参数是一个高级功能，可以调用{Page}来替换参数，可以生成列表页面。
提示：由于生成部分采集器和网站在同一个服务器，所以可以使用localhost作为网站的地址，内部可以访问，外部不能访问。
有了自定义路径，就可以生成整个站点的html，当然不用动态登录。对于搜索部分，你必须像以前一样使用动态，或者你可以使用ajax来看看你自己的技术。
3.动态代理
有了他，你就不怕被拦了。
开启自动代理模式，输入url获取代理ip（代理ip可以从fast proxy、proxy 666等网站购买，包月就行）
开启一个或多个自动代理，测试ip的可用性并存储。当ip超过10时，可以使用代理。它会自动不断更改IP，意外调用目标帐户。
4.生成分页
为了更好的引擎收录效果，可以自动生成分页，可以在自定义路径中设置，无需高级授权。
无规则采集器列表算法(：京东商品列表页为例(自营)字段 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 152 次浏览 • 2022-04-15 18:31
无规则采集器列表算法(：京东商品列表页为例(自营)字段
)
网络上的数据情况非常复杂。以京东商品列表页面为例，每个列表项的字段数量并不完全相同。
如下图：2、4、第5个商品列表有【自营】字段，1、3项没有【自营】字段。
在采集第1、产品列表中，找不到【自营】字段。如何处理这些数据？下面将详细说明。
示例 URL：%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&page=7&s=177&click=0
首先配置一个简单的规则（使用提取数据的步骤）。然后点击流程中的【提取数据】步骤，在数据预览界面，找到对应的字段
并单击，再次单击
按钮，在【未找到元素】时可以看到相关设置。
可以看出，当【提取数据】找不到字段时，优采云提供了3种处理方式：
1、使用默认值：当找不到当前字段时，自动填充默认值。
2、将此步骤留空：当找不到当前字段时，此步骤将留空，一般默认。
3、将此步骤中的所有字段留空：如果找不到当前字段，则将此步骤中的所有字段留空，相当于删除此数据。
下面将结合具体场景详细介绍它们各自的用法。
1、使用默认值
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，自动填写默认值【非自营】。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【Use default value】，输入固定值【Not self-operated】，点击【Apply】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果没有找到字段【自营】，则填写固定值【非自营】。
这只是一个例子，请根据自己的需要设置所需的固定值。
2、将此字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，该字段留空。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【留空】，点击【应用】保存配置。（未找到字段时，优采云默认为【留空字段】，无需特殊设置，这里是为了演示）
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，请将此字段留空。
将此步骤的所有字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，这一步所有字段都留空，相当于放弃了这个数据。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【此步骤中所有字段为空】，点击【应用】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，则在此步骤中将所有字段留空。导出数据时可以去重空白行，只导出自营数据。
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)
网络上的数据情况非常复杂。以京东商品列表页面为例，每个列表项的字段数量并不完全相同。
如下图：2、4、第5个商品列表有【自营】字段，1、3项没有【自营】字段。
在采集第1、产品列表中，找不到【自营】字段。如何处理这些数据？下面将详细说明。
示例 URL：%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&page=7&s=177&click=0
首先配置一个简单的规则（使用提取数据的步骤）。然后点击流程中的【提取数据】步骤，在数据预览界面，找到对应的字段
并单击，再次单击
按钮，在【未找到元素】时可以看到相关设置。
可以看出，当【提取数据】找不到字段时，优采云提供了3种处理方式：
1、使用默认值：当找不到当前字段时，自动填充默认值。
2、将此步骤留空：当找不到当前字段时，此步骤将留空，一般默认。
3、将此步骤中的所有字段留空：如果找不到当前字段，则将此步骤中的所有字段留空，相当于删除此数据。
下面将结合具体场景详细介绍它们各自的用法。
1、使用默认值
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，自动填写默认值【非自营】。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【Use default value】，输入固定值【Not self-operated】，点击【Apply】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果没有找到字段【自营】，则填写固定值【非自营】。
这只是一个例子，请根据自己的需要设置所需的固定值。
2、将此字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，该字段留空。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【留空】，点击【应用】保存配置。（未找到字段时，优采云默认为【留空字段】，无需特殊设置，这里是为了演示）
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，请将此字段留空。
将此步骤的所有字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，这一步所有字段都留空，相当于放弃了这个数据。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【此步骤中所有字段为空】，点击【应用】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，则在此步骤中将所有字段留空。导出数据时可以去重空白行，只导出自营数据。
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无规则采集器列表算法(：京东商品列表页为例(自营)字段
)
网络上的数据情况非常复杂。以京东商品列表页面为例，每个列表项的字段数量并不完全相同。
如下图：2、4、第5个商品列表有【自营】字段，1、3项没有【自营】字段。
在采集第1、产品列表中，找不到【自营】字段。如何处理这些数据？下面将详细说明。
示例 URL：%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&page=7&s=177&click=0
首先配置一个简单的规则（使用提取数据的步骤）。然后点击流程中的【提取数据】步骤，在数据预览界面，找到对应的字段
并单击，再次单击
按钮，在【未找到元素】时可以看到相关设置。
可以看出，当【提取数据】找不到字段时，优采云提供了3种处理方式：
1、使用默认值：当找不到当前字段时，自动填充默认值。
2、将此步骤留空：当找不到当前字段时，此步骤将留空，一般默认。
3、将此步骤中的所有字段留空：如果找不到当前字段，则将此步骤中的所有字段留空，相当于删除此数据。
下面将结合具体场景详细介绍它们各自的用法。
1、使用默认值
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，自动填写默认值【非自营】。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【Use default value】，输入固定值【Not self-operated】，点击【Apply】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果没有找到字段【自营】，则填写固定值【非自营】。
这只是一个例子，请根据自己的需要设置所需的固定值。
2、将此字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，该字段留空。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【留空】，点击【应用】保存配置。（未找到字段时，优采云默认为【留空字段】，无需特殊设置，这里是为了演示）
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，请将此字段留空。
将此步骤的所有字段留空
要求：采集京东的商品列表页面信息，有的商品列表有【自营】字段，有的没有【自营】字段。当没有【自营】字段时，这一步所有字段都留空，相当于放弃了这个数据。
选择 [Do you own business or not] 字段，点击
按钮，勾选【此步骤中所有字段为空】，点击【应用】保存配置。
启动 采集 并查看一下。如果未找到 [自营] 字段，则在此步骤中将所有字段留空。导出数据时可以去重空白行，只导出自营数据。
无规则采集器列表算法(宝塔面板+Python+94采集器5.2.4采集规则和以前版本的规则)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 284 次浏览 • 2022-04-10 17:21
无规则采集器列表算法(宝塔面板+Python+94采集器5.2.4采集规则和以前版本的规则)
94采集器5.2.4 采集规则和之前版本的规则差不多，但是老版本的规则不能用在94caiji 5.@ >2.@ >4版本用的，至于写法和设定，差别不大。这里我们详细写一下。
注意：例如规则或工作规则，您可以在页面底部查看。
规则环境
宝塔面板+Python+94采集器5.2.4
添加规则
导入最新可以使用的规则，将规则代码粘贴进去
图1 94采集器导入规则
图2 94采集器粘贴代码
图3 94采集器陈工导入规则
测试规则
将采集链接粘贴进去，测试规则是否正常，按照下图顺序
图 4 94采集器默认采集URL
图5 94采集器规则测试
图6 94采集器规则测试
图7 94采集器采集规则测试
添加的任务
任务采集中有很多重要的设置。设置时要考虑你的服务器性能和网站本身的需求。这里我就详细写一下，接下来大家主要看图片设置。因为我是用VPS测试的，所以有些参数设置比较小，仅供参考。
任务ID：空白，数据会在后面自动填写
规则 ID：选择 采集 规则
任务名称：随便写
间隔时间：这里的单位是秒。如果数据太小会导致采集源站被阻塞，一般600-1800秒
添加类型：有四个选项，一般默认选择“添加” Normal采集
Default, ISBN, ISBN List, List：这个选项是根据你的规则选择和配置的，这里我们的规则是基于列表采集的，所以我们只配置图片中的列表，大家可以自己参考具体设置规则配置。
封面更新：否
个人资料更新：否
标志修复：是的
修复字数：1000
采集间隔：0.1-10
重试次数：5-60
重试间隔：1-30
最少章数：2 不少于2章采集
最大章节数：10000 章节超过 10000 的章节不是 采集
UserAgent：直接选择，因为在配置系统参数的时候已经添加
比较方法：根据需要选择最后一个章节名称
小说线程数/章节线程数：根据服务器配置写，我是1H1G的测试vps，所以写1-2
代理信息设置：如果使用代理，请在此处设置
过滤信息设置：如果有不想采集的小说名，写在这里
采集规则
需要的可以下载以下规则，采集源码站piaotian5 com，劳动产品，谢谢支持
内容查看此隐藏内容查看价格为 10 德文，请先登录 查看全部
94采集器5.2.4 采集规则和之前版本的规则差不多，但是老版本的规则不能用在94caiji 5.@ >2.@ >4版本用的，至于写法和设定，差别不大。这里我们详细写一下。
注意：例如规则或工作规则，您可以在页面底部查看。
规则环境
宝塔面板+Python+94采集器5.2.4
添加规则
导入最新可以使用的规则，将规则代码粘贴进去
图1 94采集器导入规则
图2 94采集器粘贴代码
图3 94采集器陈工导入规则
测试规则
将采集链接粘贴进去，测试规则是否正常，按照下图顺序
图 4 94采集器默认采集URL
图5 94采集器规则测试
图6 94采集器规则测试
图7 94采集器采集规则测试
添加的任务
任务采集中有很多重要的设置。设置时要考虑你的服务器性能和网站本身的需求。这里我就详细写一下，接下来大家主要看图片设置。因为我是用VPS测试的，所以有些参数设置比较小，仅供参考。
任务ID：空白，数据会在后面自动填写
规则 ID：选择 采集 规则
任务名称：随便写
间隔时间：这里的单位是秒。如果数据太小会导致采集源站被阻塞，一般600-1800秒
添加类型：有四个选项，一般默认选择“添加” Normal采集
Default, ISBN, ISBN List, List：这个选项是根据你的规则选择和配置的，这里我们的规则是基于列表采集的，所以我们只配置图片中的列表，大家可以自己参考具体设置规则配置。
封面更新：否
个人资料更新：否
标志修复：是的
修复字数：1000
采集间隔：0.1-10
重试次数：5-60
重试间隔：1-30
最少章数：2 不少于2章采集
最大章节数：10000 章节超过 10000 的章节不是 采集
UserAgent：直接选择，因为在配置系统参数的时候已经添加
比较方法：根据需要选择最后一个章节名称
小说线程数/章节线程数：根据服务器配置写，我是1H1G的测试vps，所以写1-2
代理信息设置：如果使用代理，请在此处设置
过滤信息设置：如果有不想采集的小说名，写在这里
采集规则
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无规则采集器列表算法(宝塔面板+Python+94采集器5.2.4采集规则和以前版本的规则)
94采集器5.2.4 采集规则和之前版本的规则差不多，但是老版本的规则不能用在94caiji 5.@ >2.@ >4版本用的，至于写法和设定，差别不大。这里我们详细写一下。
注意：例如规则或工作规则，您可以在页面底部查看。
规则环境
宝塔面板+Python+94采集器5.2.4
添加规则
导入最新可以使用的规则，将规则代码粘贴进去
图1 94采集器导入规则
图2 94采集器粘贴代码
图3 94采集器陈工导入规则
测试规则
将采集链接粘贴进去，测试规则是否正常，按照下图顺序
图 4 94采集器默认采集URL
图5 94采集器规则测试
图6 94采集器规则测试
图7 94采集器采集规则测试
添加的任务
任务采集中有很多重要的设置。设置时要考虑你的服务器性能和网站本身的需求。这里我就详细写一下，接下来大家主要看图片设置。因为我是用VPS测试的，所以有些参数设置比较小，仅供参考。
任务ID：空白，数据会在后面自动填写
规则 ID：选择 采集 规则
任务名称：随便写
间隔时间：这里的单位是秒。如果数据太小会导致采集源站被阻塞，一般600-1800秒
添加类型：有四个选项，一般默认选择“添加” Normal采集
Default, ISBN, ISBN List, List：这个选项是根据你的规则选择和配置的，这里我们的规则是基于列表采集的，所以我们只配置图片中的列表，大家可以自己参考具体设置规则配置。
封面更新：否
个人资料更新：否
标志修复：是的
修复字数：1000
采集间隔：0.1-10
重试次数：5-60
重试间隔：1-30
最少章数：2 不少于2章采集
最大章节数：10000 章节超过 10000 的章节不是 采集
UserAgent：直接选择，因为在配置系统参数的时候已经添加
比较方法：根据需要选择最后一个章节名称
小说线程数/章节线程数：根据服务器配置写，我是1H1G的测试vps，所以写1-2
代理信息设置：如果使用代理，请在此处设置
过滤信息设置：如果有不想采集的小说名，写在这里
采集规则
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无规则采集器列表算法( 用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2022-04-05 14:35
无规则采集器列表算法(
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来确定你设置的特征的优先级，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但这种方法也有明显的缺点：一开始需要手动创建所有这些特征，而且即使能找到足够清晰的特征，只用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而无需大费周章（Anaconda 可以帮助很多），这也直接将我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再咆哮：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我大概应该把这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一位是 Jeremy Howard，他帮助我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来确定你设置的特征的优先级，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但这种方法也有明显的缺点：一开始需要手动创建所有这些特征，而且即使能找到足够清晰的特征，只用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而无需大费周章（Anaconda 可以帮助很多），这也直接将我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再咆哮：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我大概应该把这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一位是 Jeremy Howard，他帮助我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
无规则采集器列表算法(
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来确定你设置的特征的优先级，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但这种方法也有明显的缺点：一开始需要手动创建所有这些特征，而且即使能找到足够清晰的特征，只用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而无需大费周章（Anaconda 可以帮助很多），这也直接将我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再咆哮：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我大概应该把这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一位是 Jeremy Howard，他帮助我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
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最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-04-03 07:07
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1、链接统计（包括pv和点击到达页面）；
2、页面访问统计（包括移动页面访问统计、搜索引擎平台访问统计）；
3、a/b测试统计（less文件、用户搜索偏好、一个月一个周期等）；
4、百度站长统计（收录、访问、跳转）；
5、其他业务相关的统计分析，如软件使用统计、移动市场统计、网站用户统计等。
文件处理系统javawebdockergit、gitphp安装解决方案：1.第一步应该安装php安装包：apache+mysql+php解决方案：apache+mysql+php2.php安装应该采用的版本：apache+mysql+php环境变量安装：
1）php环境变量（由系统管理员自行设置，php由安装路径lib里面的index.php。切记执行php安装的时候，如果路径php根目录下没有php文件，则运行本地，如果不设置index.php文件目录下，会出现php文件需要自己设置）exportld_all=/usr/local/phpexportphp_path=$php_path:$ld_all;。
2）index.php的安装如果安装glass的话，记得设置index.php文件目录的路径，安装过程中不用设置，
3）安装eclipse并设置phpstorm工具setopt（）方法setopt(php_http_access_log(),'','');这是通过php通过http连接请求输出的accesslog来预先设置。''与后面的'[print_request_uri]'{'file':'http://'+'/users/joke/about/how/to/do/hello.php','session':''}'{'file':'phpdoc/templates/phpdoc.php','session':''}phpstorm解决方案：使用msyh（）安装phpstorm执行安装路径下的phpstorm安装包。
执行完之后执行配置index.php文件的前面的all后面的'.'表示所有，'.'表示包含所有的文件，''表示向下执行这段代码，自动下载style文件和ssh文件执行文件编辑器：viview文件名执行all后可以看到all参数。 查看全部
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1）php环境变量（由系统管理员自行设置，php由安装路径lib里面的index.php。切记执行php安装的时候，如果路径php根目录下没有php文件，则运行本地，如果不设置index.php文件目录下，会出现php文件需要自己设置）exportld_all=/usr/local/phpexportphp_path=$php_path:$ld_all;。
2）index.php的安装如果安装glass的话，记得设置index.php文件目录的路径，安装过程中不用设置，
3）安装eclipse并设置phpstorm工具setopt（）方法setopt(php_http_access_log(),'','');这是通过php通过http连接请求输出的accesslog来预先设置。''与后面的'[print_request_uri]'{'file':'http://'+'/users/joke/about/how/to/do/hello.php','session':''}'{'file':'phpdoc/templates/phpdoc.php','session':''}phpstorm解决方案：使用msyh（）安装phpstorm执行安装路径下的phpstorm安装包。
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1、链接统计（包括pv和点击到达页面）；
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3、a/b测试统计（less文件、用户搜索偏好、一个月一个周期等）；
4、百度站长统计（收录、访问、跳转）；
5、其他业务相关的统计分析，如软件使用统计、移动市场统计、网站用户统计等。
文件处理系统javawebdockergit、gitphp安装解决方案：1.第一步应该安装php安装包：apache+mysql+php解决方案：apache+mysql+php2.php安装应该采用的版本：apache+mysql+php环境变量安装：
1）php环境变量（由系统管理员自行设置，php由安装路径lib里面的index.php。切记执行php安装的时候，如果路径php根目录下没有php文件，则运行本地，如果不设置index.php文件目录下，会出现php文件需要自己设置）exportld_all=/usr/local/phpexportphp_path=$php_path:$ld_all;。
2）index.php的安装如果安装glass的话，记得设置index.php文件目录的路径，安装过程中不用设置，
3）安装eclipse并设置phpstorm工具setopt（）方法setopt(php_http_access_log(),'','');这是通过php通过http连接请求输出的accesslog来预先设置。''与后面的'[print_request_uri]'{'file':'http://'+'/users/joke/about/how/to/do/hello.php','session':''}'{'file':'phpdoc/templates/phpdoc.php','session':''}phpstorm解决方案：使用msyh（）安装phpstorm执行安装路径下的phpstorm安装包。
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本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
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贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来优先考虑你设置的特征，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
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但是这种方法也有明显的缺点：一开始你需要手动创建所有这些特征，而且即使你能找到足够清晰的特征，也只是用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
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我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
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结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再说一句：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我应该将这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一个是Jeremy Howard，他帮我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我将无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来优先考虑你设置的特征，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但是这种方法也有明显的缺点：一开始你需要手动创建所有这些特征，而且即使你能找到足够清晰的特征，也只是用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而不必大费周章（Anaconda 可以帮上大忙），这也直接把我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再说一句：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我应该将这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一个是Jeremy Howard，他帮我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我将无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
今天的AI世界还有什么值得关注的？在QbitAI公众号对话界面回复“今日”，看看我们采集到的全网AI行业和研究动态。补充~ 查看全部
无规则采集器列表算法(
用Python写出来的分类程序分类，请请到这里围观)
唐旭编译自Jacques Mattheij的博客
量子生产 | 公众号QbitAI
本文的作者 Jacques Mattheij 从小就是乐高迷。在接触乐高的过程中，他发现了这样一个现象：不同类型的乐高售价不同。例如，精装乐高的价格约为每公斤40欧元，散装乐高只需10欧元；而一些限量和稀有的版本和乐高套装可以以每公斤 100 欧元的价格出售。
出于这个原因，有些人甚至大量购买新的乐高积木和精装，然后将它们重新分类以获得更高的价值。
然而，手动分类所有这些奇怪的乐高似乎不是一个好主意。所以有一天，Mattheij 突发奇想，决定尝试用一台机器来做这件事。他做了这个实验，在各种拍卖会上抢购了整个车库的乐高积木网站（在回来的路上丢了一辆卡车）。
这是 Mattheij 在他的个人 网站 上发表的第二篇文章，关于他尝试在软件中对这堆乐高积木进行分类的方法；首先，他介绍了硬件方面的准备和困难。
让我们跳过买几辆乐高汽车，安装摄像头，传送带等，看看他是如何编写这个分类程序的。如果您对硬件部分更感兴趣，请访问：
以下是从 Mattheij 的第二篇文章中编译的：
概述
所有软件都是用 Python 编写的。我自己不是 Python 专家，但幸运的是，我不需要花费一生的时间就能弄清楚。Anaconda 是一个非常有用的 Python 分发工具。最初，为 Python 设置虚拟环境是解决各种依赖项和版本问题的噩梦。对我来说，Anaconda 帮助很大。
有一个主要部分是关于乐高分类软件的。例如，通过摄像头实现的图像采集 系统：
扫描仪/“图像缝纫机”
采集器完成工作后，图像会被发送到“图像缝纫机”（将两个图像拼接在一起），后者的主要任务是两件事：一是确定传送带的多少一块乐高已经移动（见视频中的波浪线），第二个是更新一个新扫描的内存图像。将两块乐高分开的“缝纫机”将它剪下来，然后附上下一个扫进去的乐高图像。
以上都是用OpenCV写的。
扫描仪和“图像缝纫机”完成工作后，结果如下所示：
分类
这是这件事真正有趣的部分。我已经做过很多次了，现在我厌倦了。
OpenCV 原语
我选择的第一种方法是使用 OpenCV 原语，特别是其中的轮廓匹配和圆检测。只要乐高积木的种类不多，这种方法也能保证比较好的识别准确率。结合一些简单的元数据（如一块乐高积木的长度、宽度和高度），它可以分辨出所有基本乐高积木之间的区别，但仅此而已。
贝叶斯
换句话说，让我们试试贝叶斯。贝叶斯分类器很容易理解：你设计了一堆特征，基于这些特征构建一个检测器，然后创建一个测试集来确保你的检测器按照他们告诉你的那样工作，然后你就完成了，你尽你所能来提高系统识别这些特征的能力。你将尽可能大的一组测试图像扔到系统中并运行它来优先考虑你设置的特征，然后确定每个特征的权重——如果一个特征出现，它将被检测为“正确”，如果该特征没有出现，则该特征被检测为“假”。
我使用这种方法构建了一个基于以下特征的分类器：
可能还有其他功能......我已经研究了一段时间。制作“螺柱检测器”可能看起来微不足道，但并不是那么简单。您需要记住，螺柱可以在任何方向，有可能被识别为螺柱但不是螺柱的小部件，块可能倒置放置，或者它们可能背对相机。几乎每一个功能都会出现类似的问题，最终你必须花费大量的精力去调整，才能让系统达到你满意的状态。但是，一旦您完成了上述所有操作，您将拥有一个分类器，可以准确地检测出许多不同类型的构建块。
即便如此，该系统还远非完美：它太慢了。每次向其中添加新类别的块时，您都必须做更多的工作来确定块属于哪个类别。计算机花费大量时间采集元素，形成一个不断扩展的积木形状库，从中得出最佳匹配。该系统的准确性令人印象深刻，但最终我放弃了，因为它太慢了（它跟不上传送器的速度）。
淘汰
剔除系统使用与之前方法相同的分类标准。按效率递减规则排序，可以快速剔除不规则物体，剩余部分得到高效处理。软件第一次可以跟上全速运行的机器。
但是这种方法也有几个问题：一旦删除了一个构建块，它就永远不会回来——但删除可能是错误的。事实是，这种“二进制”的方式确实限制了系统的准确性，你需要一个非常大的数据集来运行这个系统，这会大大降低整体性能。
该系统通常会在最后剔除所有内容 - 因此它是无用的。因此，校正精度的成本很可能会抵消其速度优势。
树分类
这是流感的想法。我只是简单地按照《猜动物》游戏中的台词做了一棵小树。每次我向它添加新东西时，树都会找出功能的不同部分并在上面放一个叉子。输入新块。与剔除方法相比，这种方法有两个非常重要的优点：一是一个块可以用树上的多个点来表示，有助于提高准确率；第二个是这个系统与以前的方法相比的速度。快如闪电。
但是这种方法也有明显的缺点：一开始你需要手动创建所有这些特征，而且即使你能找到足够清晰的特征，也只是用基本的OpenCV写一个特征检测器，这个过程太繁琐了……很快，它会变得更糟，特别是因为 Python 是那些相当慢的语言之一，如果你的问题不能用 NumPy 或 OpenCV 库调用来表达，它会在速度上吃掉很大的损失。
机器学习
我终于写了这个！经过将近六个月的上述所有混乱折磨，我已经受够了。我意识到编写一个涵盖所有类型乐高积木的有效分类器是不可能的。当然，这让我沮丧了一段时间。
我决定咬紧牙关。我将目光投向了机器学习，并以一种更严肃的方式进行了研究：接下来的几周我研究论文并学习有关神经网络的各种有趣的东西。
我在 1980 年代曾短暂接触过神经网络，现在我看到该领域从那时起发生了很大变化。
经过大量研究，我最终决定选择 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。但是真正学会使用它也需要一个过程，而且我一开始就卡住了一段时间，不知道该做什么最好。
大约两个月前，一位名叫 greenpizza13 的 Hacker News 用户向我推荐了 Keras，这样我就可以直接使用 TensorFlow，而不必大费周章（Anaconda 可以帮上大忙），这也直接把我引向了 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 的真棒机器学习入门课程（课程链接：）。
结果，在几个小时内（是的，你没看错），我得到的结果超过了我过去几个月练习的所有解决方案；几天之内，我就让分类系统实现了真正的实时工作，而不是智能地简单地分组。再说一句：大约 2000 行特征检测代码和另外 2000 行测试和粘合代码可以用不到 200 行的 Keras 代码代替，无论是在训练还是推理方面。
与其他手动编码特征的方法相比，机器学习在速度和易于编码方面的优势非常简单。虽然不如树状机制快，但准确率比它不知道的要高得多；同时，您不必为那些奇怪的积木编写代码，系统可以自动完成。
下一个麻烦是我必须拿出一个足够大的训练数据集，以确保系统可以执行超过 1000 个分类。起初，这似乎是一项不可能完成的任务，我不知道如何获得足够的图像并在可接受的时间内手动注释它，即使在最好的情况下，以获得足够大的图像我需要 6 个月使系统启动并在理想状态下运行。
最后我想通了：没关系。大多数时候我可以让机器自己注释图像，我所要做的就是修复它的错误。随着系统运行，错误也越来越少。这种方法非常迅速地扩展了训练图像集。第一天，我手动标记了 500 个区块；第二天，机器将数量增加到了 2000 个，当然，其中大约有一半是错误标记的——这 2500 个块成为了接下来三天的训练。基础数据，最后机器标注了4000多块乐高，90%正确！我只需要修复 400 个错误的。在两周结束时，我已经有了一个收录 20,000 张图像的数据集，这些图像都被正确注释了。
这还不够，有些类别非常不具代表性，所以我需要增加这些类别中的图像数量，我应该将这部分拉出来单独在机器上处理 - 不需要更多更正，它们将被标记相同。
自从上周发布我的第一篇文章以来，我得到了很多帮助，我要特别感谢两个人。一个是Jeremy Howard，他帮我填补了知识上的空白，没有他的帮助，我将无法开始；第二个是 Keras 的作者 Francois Chollet，他为我提供了他的自定义版本的 Xception 模型，大大加快了训练过程。
训练现在处于速度瓶颈，即使我的 Nvidia GPU 足够快，我仍然认为它很慢。生成一个新网络需要几天的时间，而且在一台有 4 个 GPU 的机器上，这真的不是很快……我是一个非常没有耐心的人，但我让它解决了。
在某个时候这些软件和数据会开源，但在那之前，我还有很长的路要走。
当软件真的有能力整理这堆松散的乐高积木时，这一天就会到来。当我用完这堆乐高积木后，我会便宜地处理掉它们。
最后，这是我最初想法的概念图，全部在 LEGO 中：
招聘
量子比特正在招聘编辑记者、运营、产品等岗位，工作地点在北京中关村。相关详情请在公众号对话界面回复：“招聘”。
还有一件事…
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无规则采集器列表算法(新一代智能爬虫软件简单易学，软件功能自动导出数据数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 179 次浏览 • 2022-03-30 06:16
无规则采集器列表算法(新一代智能爬虫软件简单易学，软件功能自动导出数据数据)
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，用户可以通过它轻松抓取各大搜索平台的数据；软件操作界面直观，只需点击几下鼠标即可执行数据采集，软件对用户要求不高，因为本软件不需要使用码控，也不需要要求用户编写采集代码，软件还提供了详细的操作方法，让任何用户都可以花很少的时间掌握这个工具；软件采用自主研发的智能数据采集算法。与一般算法相比，该算法使软件更加高效。识别准确率达到95%左右，有助于更深层次地挖掘多级页面。
软件功能
自动导出数据
数据可以自动导出和发布。支持TXT、CSV、Excel、access、mysql、SQL server、SQLite、API等多种格式。
高速采集
内置高效浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，通过极度优化的内核，多线程采集，速度极快。
批处理文件下载
可自动下载图片、PDF、docx等文件，支持自定义保存目录和自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，采集任务可以完全自动化，并且可以实时监控目标以进行同步更新。
软件功能
1、简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据。在向导模式下，用户不需要任何技术基础，只需输入网址，一键提取数据，即可实现小白福音的编码。
2、通过自主研发的智能识别算法，自动识别列表数据，识别分页，准确率95%。可深度采集多级页面，快速准确获取数据。
3、新一代智能爬虫软件，简单易学。它通过智能算法和可视化界面收录大量模板。只需单击鼠标即可设置和采集数据。
4、通用且灵活。可以采集99%的网站，可以抓取静态网页、动态页面、单页应用和移动应用，可以采集和发布信息。
5、内置海量网站采集模板，覆盖多个行业，点击模板，即可加载数据，只需简单配置，即可快速准确获取数据，满足各种采集需要。
指示
软件界面
优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件主要界面功能介绍如下。
打开软件，主界面收录三个区域：
任务列表收录所有组和创建的任务，可以在这里管理任务
工具栏，一些常用的任务动作按钮，选项，登录。
带有简单和自定义集合条目的起始页，以及文档和客户服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键菜单对任务执行一系列操作，如开始采集、编辑、删除、复制、导出任务规则、导出和查看采集的数据。
运行状态窗口
这里，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称、状态、下次运行时间、上次运行时间和上次采集的数据量。
任务编辑器 - 自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则。主要包括三个部分：
第一步是输入起始网址
第二步，获取数据的详细配置
第三步：设置（包括浏览器和任务参数设置）
简单采集
优采云收割机内置了数百个简单的采集规则。用户只需使用一些简单的参数（如关键字、网站地址）即可开始采集。
有几种类型的催收市场和政府维护的催收规则。在创建自定义任务之前，您可以在此处搜索以查看是否存在现有规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和 网站 地址。完成后，您只需单击即可开始采集。
创建您的第一个 采集 任务
首先，打开优采云（爬山虎）收割机，在主界面点击新任务按钮
选择起始地址
当你想从网站采集数据时，你首先需要找到一个地址来显示数据列表。这一步很关键。起始 URL 决定了您采集的数据的数量和类型。
以舆情为例，我们要抓取当前城市的餐饮经营信息，包括店铺名称、地址、评分等。
通过浏览网站，我们可以找到所有食品商家的列表地址：
然后在优采云 Harvester V2中新建一个任务 -> Step 1 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
检索数据
进入第二步后，优采云收割机会智能分析网页，从中提取listing数据。如下所示：
目前我们已经对数据进行了分析整理和修改，比如去掉了无用的字段。
单击列的下拉按钮并选择删除字段。
当然，还有其他一些操作，比如名称修饰、数据操作等。我们将在后面的文档中介绍。
整理好修改后的字段后，我们会采集并处理分页。
选择分页设置>自动识别分页，程序会自动查找下一个页面元素。
完成后，单击下一步。
设置
这包括浏览器配置，例如禁用图片、禁用JS、禁用Flash、屏蔽广告和其他操作。您可以使用这些配置来加快浏览器加载速度。
定时任务的配置，通过它可以定时任务自动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，点击主界面工具栏上的开始按钮。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详细的采集日志信息。
采集数据窗口实时显示采集数据 查看全部
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，用户可以通过它轻松抓取各大搜索平台的数据；软件操作界面直观，只需点击几下鼠标即可执行数据采集，软件对用户要求不高，因为本软件不需要使用码控，也不需要要求用户编写采集代码，软件还提供了详细的操作方法，让任何用户都可以花很少的时间掌握这个工具；软件采用自主研发的智能数据采集算法。与一般算法相比，该算法使软件更加高效。识别准确率达到95%左右，有助于更深层次地挖掘多级页面。
软件功能
自动导出数据
数据可以自动导出和发布。支持TXT、CSV、Excel、access、mysql、SQL server、SQLite、API等多种格式。
高速采集
内置高效浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，通过极度优化的内核，多线程采集，速度极快。
批处理文件下载
可自动下载图片、PDF、docx等文件，支持自定义保存目录和自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，采集任务可以完全自动化，并且可以实时监控目标以进行同步更新。
软件功能
1、简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据。在向导模式下，用户不需要任何技术基础，只需输入网址，一键提取数据，即可实现小白福音的编码。
2、通过自主研发的智能识别算法，自动识别列表数据，识别分页，准确率95%。可深度采集多级页面，快速准确获取数据。
3、新一代智能爬虫软件，简单易学。它通过智能算法和可视化界面收录大量模板。只需单击鼠标即可设置和采集数据。
4、通用且灵活。可以采集99%的网站，可以抓取静态网页、动态页面、单页应用和移动应用，可以采集和发布信息。
5、内置海量网站采集模板，覆盖多个行业，点击模板，即可加载数据，只需简单配置，即可快速准确获取数据，满足各种采集需要。
指示
软件界面
优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件主要界面功能介绍如下。
打开软件，主界面收录三个区域：
任务列表收录所有组和创建的任务，可以在这里管理任务
工具栏，一些常用的任务动作按钮，选项，登录。
带有简单和自定义集合条目的起始页，以及文档和客户服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键菜单对任务执行一系列操作，如开始采集、编辑、删除、复制、导出任务规则、导出和查看采集的数据。
运行状态窗口
这里，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称、状态、下次运行时间、上次运行时间和上次采集的数据量。
任务编辑器 - 自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则。主要包括三个部分：
第一步是输入起始网址
第二步，获取数据的详细配置
第三步：设置（包括浏览器和任务参数设置）
简单采集
优采云收割机内置了数百个简单的采集规则。用户只需使用一些简单的参数（如关键字、网站地址）即可开始采集。
有几种类型的催收市场和政府维护的催收规则。在创建自定义任务之前，您可以在此处搜索以查看是否存在现有规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和 网站 地址。完成后，您只需单击即可开始采集。
创建您的第一个 采集 任务
首先，打开优采云（爬山虎）收割机，在主界面点击新任务按钮
选择起始地址
当你想从网站采集数据时，你首先需要找到一个地址来显示数据列表。这一步很关键。起始 URL 决定了您采集的数据的数量和类型。
以舆情为例，我们要抓取当前城市的餐饮经营信息，包括店铺名称、地址、评分等。
通过浏览网站，我们可以找到所有食品商家的列表地址：
然后在优采云 Harvester V2中新建一个任务 -> Step 1 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
检索数据
进入第二步后，优采云收割机会智能分析网页，从中提取listing数据。如下所示：
目前我们已经对数据进行了分析整理和修改，比如去掉了无用的字段。
单击列的下拉按钮并选择删除字段。
当然，还有其他一些操作，比如名称修饰、数据操作等。我们将在后面的文档中介绍。
整理好修改后的字段后，我们会采集并处理分页。
选择分页设置>自动识别分页，程序会自动查找下一个页面元素。
完成后，单击下一步。
设置
这包括浏览器配置，例如禁用图片、禁用JS、禁用Flash、屏蔽广告和其他操作。您可以使用这些配置来加快浏览器加载速度。
定时任务的配置，通过它可以定时任务自动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，点击主界面工具栏上的开始按钮。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详细的采集日志信息。
采集数据窗口实时显示采集数据 查看全部
无规则采集器列表算法(新一代智能爬虫软件简单易学，软件功能自动导出数据数据)
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，用户可以通过它轻松抓取各大搜索平台的数据；软件操作界面直观，只需点击几下鼠标即可执行数据采集，软件对用户要求不高，因为本软件不需要使用码控，也不需要要求用户编写采集代码，软件还提供了详细的操作方法，让任何用户都可以花很少的时间掌握这个工具；软件采用自主研发的智能数据采集算法。与一般算法相比，该算法使软件更加高效。识别准确率达到95%左右，有助于更深层次地挖掘多级页面。
软件功能
自动导出数据
数据可以自动导出和发布。支持TXT、CSV、Excel、access、mysql、SQL server、SQLite、API等多种格式。
高速采集
内置高效浏览器引擎、HTTP引擎、JSON引擎，通过极度优化的内核，多线程采集，速度极快。
批处理文件下载
可自动下载图片、PDF、docx等文件，支持自定义保存目录和自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，采集任务可以完全自动化，并且可以实时监控目标以进行同步更新。
软件功能
1、简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可采集数据。在向导模式下，用户不需要任何技术基础，只需输入网址，一键提取数据，即可实现小白福音的编码。
2、通过自主研发的智能识别算法，自动识别列表数据，识别分页，准确率95%。可深度采集多级页面，快速准确获取数据。
3、新一代智能爬虫软件，简单易学。它通过智能算法和可视化界面收录大量模板。只需单击鼠标即可设置和采集数据。
4、通用且灵活。可以采集99%的网站，可以抓取静态网页、动态页面、单页应用和移动应用，可以采集和发布信息。
5、内置海量网站采集模板，覆盖多个行业，点击模板，即可加载数据，只需简单配置，即可快速准确获取数据，满足各种采集需要。
指示
软件界面
优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件主要界面功能介绍如下。
打开软件，主界面收录三个区域：
任务列表收录所有组和创建的任务，可以在这里管理任务
工具栏，一些常用的任务动作按钮，选项，登录。
带有简单和自定义集合条目的起始页，以及文档和客户服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键菜单对任务执行一系列操作，如开始采集、编辑、删除、复制、导出任务规则、导出和查看采集的数据。
运行状态窗口
这里，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称、状态、下次运行时间、上次运行时间和上次采集的数据量。
任务编辑器 - 自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则。主要包括三个部分：
第一步是输入起始网址
第二步，获取数据的详细配置
第三步：设置（包括浏览器和任务参数设置）
简单采集
优采云收割机内置了数百个简单的采集规则。用户只需使用一些简单的参数（如关键字、网站地址）即可开始采集。
有几种类型的催收市场和政府维护的催收规则。在创建自定义任务之前，您可以在此处搜索以查看是否存在现有规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和 网站 地址。完成后，您只需单击即可开始采集。
创建您的第一个 采集 任务
首先，打开优采云（爬山虎）收割机，在主界面点击新任务按钮
选择起始地址
当你想从网站采集数据时，你首先需要找到一个地址来显示数据列表。这一步很关键。起始 URL 决定了您采集的数据的数量和类型。
以舆情为例，我们要抓取当前城市的餐饮经营信息，包括店铺名称、地址、评分等。
通过浏览网站，我们可以找到所有食品商家的列表地址：
然后在优采云 Harvester V2中新建一个任务 -> Step 1 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
检索数据
进入第二步后，优采云收割机会智能分析网页，从中提取listing数据。如下所示：
目前我们已经对数据进行了分析整理和修改，比如去掉了无用的字段。
单击列的下拉按钮并选择删除字段。
当然，还有其他一些操作，比如名称修饰、数据操作等。我们将在后面的文档中介绍。
整理好修改后的字段后，我们会采集并处理分页。
选择分页设置>自动识别分页，程序会自动查找下一个页面元素。
完成后，单击下一步。
设置
这包括浏览器配置，例如禁用图片、禁用JS、禁用Flash、屏蔽广告和其他操作。您可以使用这些配置来加快浏览器加载速度。
定时任务的配置，通过它可以定时任务自动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，点击主界面工具栏上的开始按钮。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详细的采集日志信息。
采集数据窗口实时显示采集数据
无规则采集器列表算法(免费文章采集器可以关键词文章采集，基于高度智能的正文识别算法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-03-29 13:01
无规则采集器列表算法(免费文章采集器可以关键词文章采集，基于高度智能的正文识别算法)
免费文章采集器可以关键词文章采集，免费文章采集器基于高度智能的全网文本识别算法采集，免费文章采集器只需在采集内容中输入关键词即可，无需编写采集规则。
免费文章采集器基于自然语言理解、深度学习等技术。免费文章采集器目前全网主流cms/站群/蜘蛛池/免登录批量自动发布，无需写规则，免费< @文章采集器 无需上传插件。免费文章采集器一键配置采集发布几十个不同站点cms站群。
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免费文章采集器基于高度智能的全网文本识别算法采集，在采集内容中输入关键词即可，无需写采集 规则。指建几个站或者几十个站，简单来说就是一组网站。它是网站主要利用搜索引擎自然优化规则进行推广，采集大量内容，通过长尾关键词大面积增加搜索引擎排名的份额，获得大量的搜索流量，从而稳定获客。
覆盖六大搜索引擎和各大新闻源，内容取之不尽，优先考虑采集最新最热文章信息，自动过滤采集信息，拒绝重复采集。免费文章采集器专为谷歌、百度、雅虎、360等大型搜索引擎设计收录，伪原创工具生成的文章会更好收录 并被搜索引擎索引。
最大的好处是可以覆盖大量围绕业务或者相关产品的长尾关键词，而且大家都知道一个网站的流量，60%以上都是长尾带来的关键词，可以在这方面发挥最大的作用，而网站随着时间的推移，流量会不断增长，后期获客成本会越来越低，效果会越来越好。
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全站优化除了对关键词的优化，还可以综合整合网站的基础、外链、内容。也就是说，它不以关键词优化为最终目标，而是让网站的每个页面都参与优化，最终目的是提高网站的权重和排名. 主要通过采集大量内容长尾关键词来增加排名份额，整个网站优化主要围绕网站，网站@整体结构> 会考虑、内容、关键词、链接等方面，让网站的开发能够更好的提升用户的访问体验。围绕优化的主题是不同的。
免费文章采集器全网优质数据采集，自动过滤采集信息，拒绝重复采集。免费文章采集器内容覆盖六大搜索引擎和主要新闻来源。由于其简单性，它的工作速度更快，花费的时间更少。但排名不稳定，会因用户搜索需求的不同，搜索引擎的规则和算法不同，导致排名出现波动。但是，由于其“高瞻远瞩”，整个网站的优化需要考虑的事情很多，这会让网站适应长远发展的需要。智能文本识别算法，只需输入关键词采集，满足各行业客户需求，自动过滤已<
免费文章采集器可关键词精准采集，免费文章采集器进入关键词主流媒体平台获取< @文章素材，保证文章内容的多样性，自动过滤已经采集的信息，拒绝重复采集。
尤其是整个网站优化的不断调整和优化，使得网站得以健康发展，提升网站的质量，对于增加流量和效果转化都有很大帮助。
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文章内容原则上应该为访问者解决问题。网站速度优化，背后的原理就是提升用户体验，仅此而已。
免费文章采集器保持标签：strong, span, p, img, div, article, h1、h2、h3、br, script
网站模板可以给客户一种信任感。实际做法是参考业内较好的网站进行模仿，购买付费版的网站模板，或者让用户参与到每一个设计过程中。
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SEO一直是在搜索引擎端推广内容的技术手段。只要有搜索引擎，就会有seoer这个职业。毕竟，有很多人使用搜索引擎来寻找问题的解决方案。有需求就有市场，所以做好seo优化也是一个办法！
免费文章采集器文章翻译界面：百度/谷歌/有道/讯飞/147/等。对于新的网站，为了被搜索引擎爬取，需要稳定的服务器，可以随时被搜索引擎爬虫（机器人）爬取；
特别声明：以上内容（包括图片或视频）为自媒体平台“网易”用户上传发布，本平台仅提供信息存储服务。 查看全部
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无规则采集器列表算法(智能识别数据采集软件，优采云采集器软件特色模式)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-03-25 11:16
无规则采集器列表算法(智能识别数据采集软件，优采云采集器软件特色模式)
优采云采集器是一款全新的智能网页数据采集软件，由谷歌原技术团队打造，规则配置简单，采集功能强大，支持电子商务课堂、生活服务、社交媒体、新闻论坛和其他类型的网站。
优采云采集器软件特色
1、智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格等
2、可视化点击，简单易用
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：输入文本、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。
3、支持多种数据导出方式
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
4、功能强大，提供企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和大图等。
5、云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务设置都会自动加密保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集的任务，任务运行的数据和采集对你来说是本地的，非常安全，只有本地登录客户端才能查看。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
6、全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
变更日志
1、添加
任务分组支持设置笔记
增加邮件提醒功能
发布对 MySQL8 的支持
2、修复
修复了某些情况下的滚动问题
修复某些情况下的文件下载问题
以上是winwin12-Win11winwin12-Win11系统首页分享的更新内容！ 查看全部
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6、全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
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无规则采集器列表算法(直接用过滤器的生成规则去删除TC的filter会导致所有过滤器都被清空)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 155 次浏览 • 2022-03-21 12:00
无规则采集器列表算法(直接用过滤器的生成规则去删除TC的filter会导致所有过滤器都被清空)
直接用过滤器生成规则删除TC过滤器会导致所有过滤器被清除
邮件列表中提到了正确的方法
与类不同，添加后很容易删除。只需将 TC 命令中的 add 替换为 del 即可。如果重复上课，会提示好像路由添加错误。
但过滤器不同。可以连续添加具有相同规则的过滤器。添加规则后，内核会使用不同的句柄号进行区分。
要删除一个过滤器，不能简单地将规则的add改为del，它会删除所有过滤器规则，因为你没有提供最重要的句柄号（handle），如果你不提供，为0。如果为0，则删除所有规则。
您必须至少提供以下信息：
开发
父级（qdisc 或类）
优先
种类（过滤器类型）
处理
如果一个过滤器已经与一个类关联，那么如果你删除这个类，你会得到这个提示：RTNETLINK answers: Device or resource busy
因此，在删除类规则之前，请先删除与该类关联的过滤器。下面是我的一个实现（$id代表类规则ID号）
[bash]handles=tc filter list dev ${dev} |grep "flowid 1:${id}"|awk '{print $10}'
$handles 中的句柄
做
tc filter delete dev ${dev} parent 1: protocol ip prio 1 handle ${handle} u32
完成[/bash]
之所以使用循环，是因为过滤器可能与一个类有多个关联
作者信息：来自：正确删除tc的过滤器过滤器网址：请保留此链接，谢谢！
本作品已获得知识共享署名-非商业性许可3.0 Unported License。 查看全部
直接用过滤器生成规则删除TC过滤器会导致所有过滤器被清除
邮件列表中提到了正确的方法
与类不同，添加后很容易删除。只需将 TC 命令中的 add 替换为 del 即可。如果重复上课，会提示好像路由添加错误。
但过滤器不同。可以连续添加具有相同规则的过滤器。添加规则后，内核会使用不同的句柄号进行区分。
要删除一个过滤器，不能简单地将规则的add改为del，它会删除所有过滤器规则，因为你没有提供最重要的句柄号（handle），如果你不提供，为0。如果为0，则删除所有规则。
您必须至少提供以下信息：
开发
父级（qdisc 或类）
优先
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处理
如果一个过滤器已经与一个类关联，那么如果你删除这个类，你会得到这个提示：RTNETLINK answers: Device or resource busy
因此，在删除类规则之前，请先删除与该类关联的过滤器。下面是我的一个实现（$id代表类规则ID号）
[bash]handles=tc filter list dev ${dev} |grep "flowid 1:${id}"|awk '{print $10}'
$handles 中的句柄
做
tc filter delete dev ${dev} parent 1: protocol ip prio 1 handle ${handle} u32
完成[/bash]
之所以使用循环，是因为过滤器可能与一个类有多个关联
作者信息：来自：正确删除tc的过滤器过滤器网址：请保留此链接，谢谢！
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无规则采集器列表算法(直接用过滤器的生成规则去删除TC的filter会导致所有过滤器都被清空)
直接用过滤器生成规则删除TC过滤器会导致所有过滤器被清除
邮件列表中提到了正确的方法
与类不同，添加后很容易删除。只需将 TC 命令中的 add 替换为 del 即可。如果重复上课，会提示好像路由添加错误。
但过滤器不同。可以连续添加具有相同规则的过滤器。添加规则后，内核会使用不同的句柄号进行区分。
要删除一个过滤器，不能简单地将规则的add改为del，它会删除所有过滤器规则，因为你没有提供最重要的句柄号（handle），如果你不提供，为0。如果为0，则删除所有规则。
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因此，在删除类规则之前，请先删除与该类关联的过滤器。下面是我的一个实现（$id代表类规则ID号）
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$handles 中的句柄
做
tc filter delete dev ${dev} parent 1: protocol ip prio 1 handle ${handle} u32
完成[/bash]
之所以使用循环，是因为过滤器可能与一个类有多个关联
作者信息：来自：正确删除tc的过滤器过滤器网址：请保留此链接，谢谢！
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