web数据采集核心技术分享系列（2）：如何破解验证码？
　　目录：
　　web data采集核心技术分享系列（一）做一个强大的web data采集系统，你需要什么？
　　web data采集核心技术分享系列（二）如何提取信息？字符串？正则？Xpath？Xslt？自定义？...什么是王道？
　　web data采集核心技术分享系列（三）如何破解验证码？图像分析？特征匹配？人工智能？第三方集成？...哪个最强大？
　　web data采集核心技术分享系列（四）利用神经网络实现网页验证码破解
　　应各位热心网友的要求，特建立QQ群：254764602，欢迎大家进群讨论，互相学习。
　　请输入密码“data采集”加入群组，否则请勿添加
　　写完文章破解验证码的文章后，有朋友在群里表示希望看到更深入的应用，所以今天就和家人一起讨论下如何使用神经网络来破解验证代码。看过上篇文章的朋友应该都知道，破解网页验证码有一个大致的流程，但是有两个难点。第一个是图像处理，第二个是特征匹配。如果您对这一点还不清楚，请先阅读。第一部分。
　　好了，回到今天的话题。神经网络是人工智能的一个分支。原理上是利用模仿人脑神经元的结构和工作方式来实现逻辑处理。如果你不了解神经网络，你可能需要提前查找。一些文章，让你更好的理解这篇文章。对于神经网络，有几个关键点，大家一定要清楚：
　　1.神经元的结构，这里是一张图
　　
　　它由具有许多树突（称为树突）和单个分支（称为轴突）的细胞体组成。树突可以接收来自其他神经元的信号。对于程序来说，相当于输入。当这些树突接收到的脉冲混合结果超过一定的阈值时，神经元就会被激发，向轴突产生脉冲（或尖峰）。轴突末端的分支形成与其他神经元连接的突触。相当于程序中的输出，突触是神经元之间的接触点；突触可分为兴奋型和抑制型，分别对应于将到达脉冲加入总信号或从总信号中减去该脉冲，神经网络是由许多神经元组成的网络
　　2.Neural 网络结构，真正的神经网络是由很多神经元组成的。为了便于理解，我们来看一个非常简单的神经网络
　　
　　在这个图中，输入层、中间层、输出层都被赋予了一系列的数据，加载到输入层中，然后经过中间层的计算，在数据层得到数据结果关于如何编写神经网络，超出了本文的范围，网上也有一些开源库，有兴趣的同学可以研究一下他们的源码。本文以BrainNet.NeuralFramework库为例，重点介绍如何使用神经网络破解网页验证码。
　　我将尝试以最接近程序员而非神经网络研究人员的方式解释一些应用主题。了解了神经网络之后，大家应该明白，神经网络能做什么就相当于一个函数。接受一组数据作为输入，输出一组数据作为输出。似乎他能帮到我们的很少。图像处理应该没有帮助。那么，对于特征匹配，我们来分析一下。当我们对一个验证码进行图片处理后（参考上一篇）我们得到一个图片数组，每张图片代表一个字符，一般大小是固定的，也可以通过缩放达到固定大小，这里假设一个16* 16张黑白图片，黑色为字符，白色为背景，那么这张图片中的每个点都可以用0或1来表示。假设1代表一个黑点，0代表一个白点，那么我们就可以对这张图片进行处理作为一个由0和1组成的字符串，这个字符串有多少位，我们在输入端，也就是输入层，需要有多少个神经元，每个单元接受一个0或者1作为输入参数，在输出端，假设我们认为一切都是数字，那么输出只能是0-9，即输出可以用二进制表示，比如0001-1001。到这里大家都明白了，我们在输出端需要4个单元。我们暂时不考虑。然后我们在输出的每个单元上得到一个0或1，组合起来就会得到一个0-9的数字，这样就完成了从一个字符图像到一个字符的特征匹配过程。是不是很简单？哈哈
　　是时候看代码了，但还有一件事需要解释。神经网络不是天生就能识别数字的，就像人类不是天生就能识别数字一样。它能够捕获一组输入并转换一组输出。 ，所以我们需要像教孩子认识数字一样教他。这个过程就是训练。一般特征匹配基于预训练。那么训练是节目的神马？说白了就是告诉他这个输入组合对应那个输出组合的对应关系，这样当你给他同样的输入或者相似的输入，他就会给他同样或者相似的输出。
　　边解释边看代码
　　BackPropNetworkFactoryfactory=newBackPropNetworkFactory();
　　ArrayListlayers=newArrayList();
　　layers.Add(256);
　　layers.Add(256);
　　layers.Add(4);
　　network=factory.CreateNetwork(layers);
　　NetworkSerializerserializer=newNetworkSerializer();
　　serializer.LoadNetwork(path,refnetwork);
　　我们看到这个神经网络在输入层有 256 个单元，在中间层有 256 个单元，在输出层有 4 个单元。正如我之前所说，它可以识别 0-9 的数字。
　　INeuralNetworknetwork=BrazilNeuralNet.GetInstance();
　　ImageProcessingHelperimgHelper=newImageProcessingHelper();
　　ArrayListinputArray=imgHelper.ArrayListFromImage(inputasImage);
　　ArrayListoutputArray=network.RunNetwork(inputArray);
　　PatternProcessingHelperpatternHelper=newPatternProcessingHelper();
　　longnumber=patternHelper.NumberFromArraylist(outputArray);
　　returnConvert.ToInt32(number).ToString();
　　这段代码完全是实现了之前的想法。应该很容易理解。返回值就是我们想要的验证码字符。呵呵，是不是好像很容易，那你自己试试吧，对吧，新建一个吧，看来QQ群里有比我厉害的高手。请速加群，听他讲更高级的图像处理和神经网络算法。
　　神经网络在网页数据验证码破解中的应用先到这里，我会根据大家的反馈再写一篇文章。欢迎大家交流
　　本系列网络资料采集Core Technology Sharing 重点分享思想。所有的代码都是为了解释想法。如果你想关注如何打造一个完整的童鞋采集系统，别着急，关注。关于这个话题，我不想关注想法，我只想复制代码，运行F5，然后单击鼠标捕获数据。请理解。
　　PS：由于本人能力有限，虽然在web data采集领域奋斗了多年，但无法在web data采集的各个方面提供最强大的解决方案和思路。还请看官。在相互交流和学习的态度上批评和纠正，共同进步和成长。欢迎留言。 查看全部

　　来说一下怎么做网站地图sitemap链接地图链接链接
　　前言
　　在之前的文章中，我们在一个网站上实现了一个从一个链接到另一个随机的链接，但是如果我们需要将整个网站按类别系统地分类，或者搜索@我们应该怎么做网站上的每一页？我们需要采集整个网站，但那是一个非常消耗内存的过程，尤其是在处理大的网站时，更合适的工具是使用数据库来存储采集资源，正如我之前所说的pass 我们来谈谈怎么做。
　　网站Mapsitemap
　　网站Map，也称为站点地图，是一个页面，里面有网站上所有需要搜索引擎抓取的页面的链接（注意：不是所有页面，一般都是文章链接，比如就像我的一样）。当大多数人在网站上找不到他们需要的信息时，他们可能会使用网站map作为补救措施。搜索引擎蜘蛛非常喜欢网站map。
　　对于 SEO，网站map 的好处：
　　1.为搜索引擎蜘蛛提供可以浏览整个网站的链接，简单反映了网站的整体框架，供搜索引擎查看；
　　2.为搜索引擎蜘蛛提供一些链接，指向动态页面或其他方式难以到达的页面；
　　3.作为潜在的着陆页，可以针对搜索流量进行优化；
　　4.如果访问者尝试访问网站所在域不存在的URL，访问者将被重定向到“找不到文件”的错误页面，网站map可以作为“准”此页面的内容。
　　数据采集
　　采集网站 数据不难，但爬虫需要有足够的深度。我们创建了一个递归遍历每个网站 的爬虫，只采集那些网站 页面上的数据。一般比较耗时的网站采集方法从首页开始（通常是网站home页），然后搜索页面上的所有链接形成一个列表，然后去采集的链接页面@到达，继续采集每个页面的链接组成一个新的列表，重复执行。
　　显然，这是一个非常复杂的过程。每个页面有10个链接，网站上有5个页面深度。如果采集全网站，则采集的网页总数为105，即10万页。
　　因为网站的内部链接很多都是重复的，为了避免采集的重复，必须链接去重。在 Python 中，最常用的去重方法是使用内置的集合集合方法。只有“新”链接是采集。看一下代码示例：
　　从 urllib.request 导入 urlopen
　　从 bs4 导入 BeautifulSoup
　　重新导入
　　页数 = set()
　　def getLinks(pageurl):
　　全球页面
　　html= urlopen("" + pageurl)
　　soup= BeautifulSoup(html)
　　soup.findAll("a", href=pile("^(/wiki/)")) 中的链接：
　　if'href' in link.attrs:
　　iflink.attrs['href'] 不在页面中：
　　#这是一个新页面
　　newPage= link.attrs['href']
　　打印（新页）
　　pages.add(newPage)
　　getLinks(newPage)
　　getLinks("")
　　原理说明：程序执行时，使用一个函数处理一个空的URL，其实就是维基百科的首页，然后遍历首页上的每个链接，检查是否已经在全局变量集合页面中，如果没有，打印出来添加到pages集合中，递归处理链接。
　　递归警告：Python 的默认递归限制是 1000 次。由于维基百科上的链接数量庞大，这个程序会在达到递归限制时停止。如果不想停止，可以设置递归计数器或其他方法。
　　采集全网站数据
　　为了有效地使用爬虫，我们在使用爬虫时需要在页面上做一些事情。让我们创建一个爬虫来采集页面标题、正文的第一段和编辑页面的链接（如果有）。
　　第一步，我们需要先观察网站上的页面，然后制定采集模式，通过F12查看元素（正常情况下）查看页面构成。
　　观察维基百科页面，包括条目和非术语页面，例如隐私政策页面，我们可以得出以下规则：
　　调整前面的代码，我们可以构建爬虫和数据采集的组合程序，代码如下：
　　从 urllib.request 导入 urlopen
　　从 bs4 导入 BeautifulSoup
　　重新导入
　　页数 = set()
　　def getLinks(pageUrl):
　　全局页面
　　html = urlopen("" + pageUrl)
　　soup = BeautifulSoup(html)
　　试试：
　　打印(soup.h1.get_text())
　　print(soup.find(id="mw-content-text").findAll("p")[0])
　　print(soup.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href'])
　　属性错误除外：
　　print("页面缺少属性")
　　对于soup.findAll("a", href =pile("^(/wiki/)"))中的链接：
　　if'href' in link.attrs:
　　#这是一个新页面
　　newPage = link.attrs['href']
　　print("------------------\n"+newPage)
　　pages.add(newPage)
　　getLinks(newPage)
　　getLinks("")
　　这个for循环和原来的采集程序基本一样，因为不能确定每一页都有所有类型的数据，所以每条打印语句都是根据数据出现在页面上的可能性从高到低排列。
　　数据存储到 MySQL
　　我们之前获取过数据，直接打印出来。查看比较麻烦，那我们直接保存在MySQL中。在这里保存链接是没有意义的，所以我们将存储页面的标题和内容。之前有两篇文章已经介绍了如何将数据存储到MySQL，数据表是pages，这里直接上代码：
　　从 urllib.request 导入 urlopen
　　从 bs4 导入 BeautifulSoup
　　重新导入
　　导入日期时间
　　随机导入
　　导入pymysql
　　conn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',port = 3306, user ='root', passwd = '19930319', db ='wiki', charset =' utf8mb4')
　　cur = conn.cursor()
　　cur.execute("使用维基")
　　#随机数种子
　　random.seed(datetime.datetime.now())
　　#数据存储
　　定义存储（标题，内容）：
　　cur.execute("INSERT INTO pages(title, content)VALUES(\"%s\", \"%s\")", (title, content))
　　mit()
　　def getLinks(articleUrl):
　　html = urlopen("" + articleUrl)
　　soup = BeautifulSoup(html)
　　title = soup.find("h1").get_text()
　　content =soup.find("div",{"id":"mw-content-text"}).find("p").get_text()
　　商店（标题，内容）
　　returnsoup.find("div",{"id":"bodyContent"}).findAll("a",href=pile("^(/wiki/)((?!:).)*$" ))
　　#设置第一页
　　links =getLinks("/wiki/Kevin_Bacon")
　　试试：
　　而 len(links)>0:
　　newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs['href']
　　打印（新文章）
　　links = getLinks(newArticle)
　　最后：
　　cur.close()
　　conn.close()
　　总结
　　今天主要讲在Python中遍历采集一个网站链接，方便后面的学习。
　　希望以上操作可以帮到大家。如果您有什么好的意见、建议或不同的看法，希望您留言与我们交流讨论。 查看全部

　　三款过审的标题工具快速上手，你值得拥有
　　智能采集组合文章类型，越来越多的人关注碎片化阅读，点击率自然也会高，例如“连锁餐饮、儿童教育、数码维修”等这些都是可以接受这样的标题，除此之外，还有一个原因就是标题是从标题党中诞生的，标题属于信息的高效传递，标题可以在标题党中站稳脚跟，但是目前，想要做好标题属于比较难的，建议去尝试一下接入个人自媒体平台，根据自己平台特点进行投放。
　　除此之外，现在的自媒体平台，例如：今日头条、企鹅号、百家号、大鱼号等，用户的关注方向也出现了差异化，有些依靠自媒体人创造优质内容吸引用户，有些则以娱乐搞笑、社会八卦等方式吸引用户，即使是同一个行业也有不同的关注方向，自媒体人可以结合自己平台的特点进行投放。
　　真正的标题技巧是你针对的客户群体，他们会关注什么、什么话题是他们会感兴趣的，这时候你的标题就会顺理成章的将他们拉到自己的关注内容上，达到吸引目标客户。
　　三款过审的标题工具快速上手
　　1、百家号
　　2、搜狐号
　　3、头条号
　　我一直是企鹅、头条的忠实用户，也是我的创业项目团队，主要是做视频素材的标题工具，如今在朋友圈的推荐率是平台比较高的，基本上是每一个朋友圈里面都会有在使用工具。首先对于文章：大家都知道，我们在传播一篇文章的时候，需要用到标题工具，
　　1、新榜
　　2、站长工具箱
　　3、新榜、头条这三款工具都是比较适合文章写作和一些技巧分享的，对于我们创业运营公司的标题工具有很大帮助。当然我们常用的还有百度风云榜，还有一些其他的工具网站，如微信指数、百度指数，seo工具站等等。 查看全部

　　官方说明智能AI伪原创是做什么的？(组图)
　　演示说明：请勿使用本程序从事任何违法行为！
　　1.演示站不是站内链接，请自行复制访问，仅用于程序/源代码演示，不得用于任何其他目的；
　　2.演示站点是源程序的代码。本站任何内容均与本站无关，任何内容均不采取本站态度。如有违法或不雅内容，请联系本站删除；
　　3.演示站点为二级域名，如演示站群程序，或二级域名或二级目录无法正常打开，无法完整演示;
　　4. 演示站点具有时间敏感性。站长只能保证安装时所有文件可用，如采集php文件、push php文件等，不能保证源采集点仍然可以使用；
　　5. 请仔细参考演示站点。如果有个别页面/文件打不开，大多是源程序有问题。购买即视为认可，不在售后范围内；
　　6.演示站点使用robots.txt屏蔽所有搜索引擎抓取，不能视为站群程序使用后的实际效果；
　　其他说明：此站群节目由曹操博客交流群@不见星空大哥免费提供，专为低价分享而设计。
　　安装亲测
　　只需将程序打包并安装在服务器中即可。自己测试Nginx1.7+PHP7.0，不需要伪静态。
　　官方说明
　　Smart AI伪原创是做什么的？
　　每个站长朋友肯定都为网站内容原创头疼。作为草根站长，自己写原创文章是不可能的。当然，我不是在说你。我一篇文章都写不出来。从个人站长的人力来看，写原创文章是不切实际的。时间是问题所在。
　　也许有的站长朋友应该问：不要写原创文章网站怎么弄好？
　　其实不只是我们，国内的大门户也不是原创文章。他们还用之前的内容互相修改，然后改了标题，就成了他们自己的“新闻”。现在说一下，我们的伪原创工具，在线伪原创工具，原理是替换同义词。
　　伪原创算作弊吗？
　　一个朋友问我，我会是K吗？是作弊吗？
　　关于这个问题，我想发表一下我的个人观点，供大家参考。搜索引擎毕竟是一台机器。他抓到文章后，会和数据库中已有的文章进行比较。如果文章的相似度高，则认为是抄袭，否则认为原创。当然，如果照原样照搬，那就是抄袭死了。使用伪原创工具进行转换后，文章中的一些短语被转换为同义词。当搜索引擎再次比对时，认为是原创文章。当然这个不一定，要看具体转化短语的数量。
　　下载链接
　　下载仅供技术交流学习讨论使用，请勿用于非法用途！下载后请在24小时内删除！
　　文件下载
　　资源名称：2020-04-16 文章伪原创integration11.3 解压密码：ccooccn
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　　程序说明
　　演示站
　　安装亲测
　　官方说明
　　下载链接
　　标签：内容优化，伪原创tools， 查看全部

　　智能采集组合文章视频可以做全国12个省市的完整版
　　智能采集组合文章视频可以做全国12个省市的完整版“边读边看”“只读一遍”““精读”““反复阅读”
　　您说的应该是全球唯一的中文新闻的文本搜索引擎，主要做全国新闻搜索，覆盖重点新闻版块，涉及的领域也比较多，
　　这个公众号提供全球最全新闻文章的数据抓取功能。
　　借图一用
　　搜狗新闻资讯插件：tencent/pulsation
　　一个不错的公众号audio101搜新闻的时候新闻文章全部抓取下来过滤好以后发送到公众号
　　用的是伯乐视频的pad工具，资源全部来自网络，可以用公众号搜索一下“伯乐视频”。
　　有全球新闻的搜索软件，而且价格和质量都不错。我之前也有用过，用api接口要4.2k/月，也曾经尝试的一个外国服务商的对外api服务1.2k/月，质量还行。用他们还能有些图片加工功能，带部分特效啥的，ps的功能比较多。对外接口的只能全文搜索，语言也只支持英文。感觉能搜索一切自己想要的信息还是不错的。其他全球新闻搜索软件：；全球新闻编辑器：，但是中文搜索比较慢。还是对外接口的比较快。希望对你有帮助。
　　泰伯网的全球新闻资讯可以吗？
　　之前我是通过这个网站全部抓取的，
　　泰伯网泰伯网_泰伯网-新闻舆情大数据平台,为广大市民提供丰富、真实、全面的国内外新闻资讯 查看全部

　　这篇文章为91NLP稿写的原创内容不可当真当真
　　文章为91NLP写的这个原创内容不要当真
　　
　　优采云采集器伪原创可以吗？我们可以采集更好的软文，但是我们还是需要用伪原创software来做伪原创，比如我的网站是手机网站，我们可以用手机采集器，那么伪原创，这样的伪原创文章也会被百度收录，所以我们只需要伪原创文章是不可能的，而伪原创的文章可以使用伪原创来执行伪原创，这样我们就可以做百度收录我们网站内容的文章，当然原创软件也可以伪原创。 ，但是伪原创的文章一般没有自己的东西可以修改，所以我们要做的就是用伪原创来执行伪原创的文章。
　　
　　优采云采集器可以继续伪原创吗？
　　伪原创software 有很多功能，我们可以用自己的语言来写，这就是我们不能用伪原创来做的原因，因为我们在修改的时候不用伪原创 伪原创 ，这就是为什么有些朋友用伪原创 来做原创 的原因。其实原创并没有那么简单。只需用您自己的语言编写您自己的文章 并使用您自己的语言。语言组合为原创，所有伪原创软件功能相同。这就是我们要做的。
　　其实只要把网站的内容写完，就可以用自己的语言来做伪原创，也可以用自己的语言来写，这样就可以用自己的语言来做伪原创，如果我们对伪原创使用我们自己的语言，那么我们可以对伪原创使用我们自己的语言，这是一个很好的伪原创方法，我们可以对伪原创使用我们自己的语言，然后伪原创，然后用你自己的语言写，最后修改你自己的语言，这样你的文章自然可以得到高权重，所以我们在做伪原创，最好的方式是用伪原创来执行伪原创。比如我们使用工具来执行伪原创，这样我们就可以得到更好的排名。当然伪原创软件也很强大，但是我们可以用我们自己的在线方式来创建伪原创，如果不是很好，那么你可以用自己的语言来组成文章的字数，这样我们就可以有更多的原创文章收录，所以我们要学会用自己的语言组织写，在这样的文本中修改，也可以用伪原创伪原创工具来做如果我们使用伪原创tools来创建更多的词，我们可以适当添加一些伪原创软件，比如我自己的语言中的伪原创，然后将自己的网站内容添加到文章，这样就可以了组织好你自己的语言，这样你就可以得到很好的效率提升！三：改进伪原创的方法 现在伪原创软件的时代已经过去了，看不懂的可以直接写自己的语言来写，当然这也是很好的方法，不过现在我们可以取伪原创方法，通过工具或者我们自己的方法来写。这是不切实际的软件。只要努力学习就好 查看全部

　　一键生成标题的3个自媒体工具，你知道吗？
　　之前我还分享过短视频标题的9个技巧。
　　所以今天给大家分享3款自媒体一键生成标题的工具。
　　1.易作
　　我已经多次提到一战的工具。之前跟大家讲过，检测文章原创度是易占众的功能，所以易占还有很多功能，今天就来说说吧。是标题生成功能。
　　亦转也有爆文title 生成器。它的一大特色是，如果你觉得标题不好，可以让它再生，让你有更好的选择。
　　
　　广告复古金金传奇，0门槛金金，好装备出售！
　　2.自介咖
　　自媒体咖啡馆，专业且有价值的发布新媒体，包括娱乐、生活、政治、科技等新闻资讯，应有尽有，文章one-point-to-post。
　　他是自媒体aggregation网站，也就是很多自媒体内容都被采集带过来了，他有一个title的小工具，叫爆文title助手。
　　只要你输入文章的几个关键词，那么他瞬间给你几个标题，你可以直接过滤。不仅速度快，效果也不错。
　　以前打标题需要十分钟、二十分钟，甚至半小时，现在3分钟搞定，效率大大提高！
　　
　　广告“烟毒”的头号克星来了。每天吃一些可以解毒。
　　3.乐观号
　　Optimist Account 是一个自媒体 账户管理工具。虽然是账号管理工具，但是拥有更强的获取称号的能力。获得称号的三种方式：
　　a.爆文Title 工具，与自媒体咖啡厅功能相同，不再赘述。
　　B.热门标题，各个领域的爆文titles一共合集，可以直接筛选找到满意的简单修改，也可以自己找领域直接应用。
　　c.标题学院，准备了近万种标题样式，分类存储。您只需要根据您的需要调用它们。和title数据库一样，只是他们网站自己做。
　　是不是感觉很全面？是自媒体人旅游居家的最佳选择！
　　
　　广告以狗开头，爆率每秒提升10次，超级超级超级爽！ 查看全部

　　
提取智能家居行业动态信息的方法和系统的应用方法
　　
　　1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种智能家居行业动态信息的提取方法及系统。
　　背景技术：
　　2.智能家居产业是互联网时代的新兴产业。随着5G和物联网技术的快速发展，呈现出更强劲的增长趋势。如何根据市场的最新动态做出及时的反应和决策，成为抢占智能家居市场的关键。智能家居行业动态的主要来源是互联网信息文章。传统行业动态分析采用人工阅读，在庞大的文章报告中寻找相关数据，并整理记录，如人工翻阅重大新闻网站和媒体，选取有用信息形成行业周报和行业月报报告。这项任务需要专门人员每周花2-3个工作日进行数据搜索、筛选、排版，耗费大量人力资源。同时，可以将用户意图识别的任务抽象为自然语言处理中的文本分类任务，利用相关算法实现自动意图识别代替人工识别操作。文本分类是指给定的非结构化文本，根据相应的分类算法或模型，得到文本对应的类别，进行相关判断。传统的机器学习算法基于人工特征工程来提取文本特征，在文本分类的准确性和鲁棒性上有一定的局限性。此外，基于传统循环神经网络和卷积神经网络的深度学习算法对训练数据更有效。质量要求也很高。
　　技术实现要素：
　　3.针对现有技术的上述不足，本发明的目的在于提供一种智能家居行业动态信息的提取方法及系统，以解决现有技术存在的技术问题。艺术。
　　4.为实现上述及其他相关目的，本发明提供了一种智能家居行业动态信息的提取方法，包括以下步骤：
　　5.通过网络爬虫自动获取智能家居行业文章相关信息并存入数据库；
　　6.清洗得到的信息文章，并对清洗后的信息文章进行词性标注和命名实体识别；
<p>7.完成实体识别和标注信息文章后，根据中文词性句法和知识库中的先验关系，从信息文章中提取结构化数据组合； 查看全部

　　智能采集组合文章功能打破原有单一的采集方式
　　智能采集组合文章功能打破原有单一的采集方式，可以两种方式一起来做了，打破先保存的方式！（在后面查看详细操作视频教程）内容太多，一一截图。先截取需要录入文章地址的部分。01在浏览器中打开热门文章采集模块：打开采集的页面02通过https协议访问开始点击：（只要打开热门文章页面即可）03点击红框内“采集单页文章”04页面中会显示输入内容、各个文章的大概内容、文章内容（是必填项）、收录页信息和对应网站。
　　点击全部，即可采集整篇文章。完成之后，即可下载整篇文章的单篇内容。可以新建采集任务，即可开始采集了。在下一个页面会显示工作任务详情。05展示单篇文章的内容，工作任务内容分为6个阶段（点击任务详情即可查看详情）如果您有其他需要，请在文章下方留言或者私信我~。
　　目前百度平台的文章都是采集seo、新闻类的网站的，比如新闻客户端、凤凰新闻等，百度自己搜索就能找到，采集的方法很简单，只需要发明采集代码，这里就不讲了，直接去百度学院也可以学到！利用这个采集网站还可以发表外链，我就是通过一篇文章写了5万多个链接赚的小钱，不过现在我的生活也没改变多少，不能一辈子就这样的日子，是时候改变下自己了！不过这也要看个人思想觉悟，如果想要一辈子就这样，那也没有什么不可以，自己做了才知道对不对，也许这就是别人认为的捷径！我这人比较懒，希望我的回答对你有用，可以的话点个赞，谢谢！。 查看全部

　　免费外部数据源接口免费领取对应帐号数据采集，即刻推荐工具包
　　智能采集组合文章来源于；免费外部数据源接口由网站账号发起申请免费领取对应帐号数据采集，
　　一、接口首次使用操作将一个quickspider接口申请下来
　　1、登录外部数据接口网站（如：github-ahq-cn/ccpipedirectory:github-ahq-cn/ccpipedirectory)
　　2、在页面中输入帐号密码和发送邮件到服务器地址（如：）
　　3、等待过程中查看邮件（如：/ccpipedirectory）
　　4、数据传输（如：/ccpipedirectory）
　　5、查看邮件中的数据（如：/ccpipedirectory）
　　6、是否勾选个性化选项（如：勾选do-posts，
　　二、用于伪原创文章最新推荐：即刻推荐工具包提供伪原创工具链接：-xzfljq
　　三、用于长尾关键词信息抓取工具提供长尾关键词信息抓取工具链接：-xzfljq
　　四、高端采集数据：wordtopdf工具：工具详细描述：textbooktopdf版本：3。3。2大小：114m功能：无需安装，即可在浏览器直接进行pdf转word批量搜索工具：工具详细描述：wordtopdf版本：3。3。2大小：114m功能：无需安装，即可在浏览器直接进行pdf转word批量关键词pdf转word工具：工具详细描述：。
　　1、准备数据：在word转pdf网站上输入文件夹里面的文件后缀名（如：wordtopdf）
　　2、开始抓取：按照页面提示操作，
　　3、拷贝文件：按页面提示操作，将文件拷贝到相应的浏览器地址中。
　　工具会返回粘贴规则（如下图）
　　五、工具交流群：ccpipedirectory：0
　　1、浏览器历史打开记录：提供使用相关wordtopdf的word格式书写记录工具。
　　2、http转换工具：http转换器，支持多浏览器调试。
　　3、word转word：word转换器，支持多浏览器调试。
　　4、pdf转word：pdf转换器，支持多浏览器调试。
　　5、vba转word：vba转换器，支持多浏览器调试。
　　6、pdf转换器：支持多浏览器调试。120cspatial：80cspatial提供百度全景视频，微信小视频下载软件；提供高清视频转换成小图片的工具。附带一个小视频生成器，可以直接生成小视频。感谢在此地址文章下，点赞的朋友。友情提示：如果不小心遇到假冒网站，按网站的要求重复填写相关资料即可。欢迎关注专栏：一路同行-知乎专栏更多关于图片处理的分享。 查看全部

　　软件简介痕夕AI文章智能处理软件怎么做？赶快来下载吧
　　Hen Xi AI文章生成软件是一款非常好用的智能文章生成软件，可以根据关键词给出的信息、字符、标签等生成新的文章，同时它还支持其他文章进行伪原创处理，有需要的用户不要错过，赶快下载吧！
　　
　　软件介绍
　　Hen Xi AI文章Intelligent Processing Software 是一款综合性的站长工具。软件加入AI技术处理文章内容，实现更多原创文章内容功能，如：AI写诗、AI写散文、AI智能生成标题、AI修改文章原创度、AI智能组合文章，AI提取文摘，AI处理汉英翻译，一键文章采集，站群管理，织梦站群文章定期发布，WordPress文章定期发布，百度排名优化、文章原创度批量检测、百万字排名查询、百度推送、熊掌号推送、智能图库下载等。
　　软件功能
　　1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术实现文章伪原创处理。核心功能包括“smart伪原创”、“同义词替换伪原创”、“反义词替换伪原创”、“用html代码在文章中随机插入关键词”、“句子打乱重组”等等等，处理后的文章原创度和收录率都在80%以上。想了解更多功能，请下载软件试用。
　　2、 Portal文章采集：一键搜索采集相关portals网站新闻文章，网站有搜狐、腾讯、新浪、网易、今日头条.com、新兰网、联合早报、光明网、站长网、新文化网等，用户可以输入行业关键词搜索想要的行业文章。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：文章使用时请注明文章出处，尊重原文版权。
　　3、百度新闻采集：一键搜索各界新闻文章，数据源来自百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需写任何采集规则，但缺点是，采集的文章不一定完整，但可以满足大部分用户的需求。友情提示：文章使用时请注明文章出处，尊重原文版权。
　　4、工业文章采集：一键搜索相关行业网站文章，网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、硬件行业，美容行业，育儿行业，金融行业，游戏行业，SEO行业，女性健康行业等有几十个网站网站，资源丰富，这个模块可能不能满足所有人的需求客户，但客户可以提出他们的需求，我们会改进和更新模块资源。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：文章使用时请注明文章出处，尊重原文版权。
　　5、write rules采集：自己写采集rules采集，采集规则符合常见的正则表达式，写采集规则需要了解html代码和正则表达式规则，如果我已经写了采集software 的采集rules 其他商家，那我一定会写我们软件的采集rules，我们提供了写采集rules 的文档。我们不会为我们的客户编写采集 规则。如需代写，10元即可获得采集规则。友情提示：文章使用时请注明文章出处，尊重原文版权。
　　6、外链文章材料：该模块利用大量行业语料，通过算法随机组合语料，产生相关行业文章。这个模块文章只适用于质量要求不高的文章。对于外链推广的用户来说，模块有特色，资源丰富，原创高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择使用。
　　7、量产题：有两个作用，一是通过关键词和规则组合进行量产，二是通过采集网络大数据获取题名。自动生成的推广准确率高，采集的标题可读性强，各有优缺点。
　　8、文章接口发布：通过简单的配置，您可以一键将生成的文章发布到您的网站。目前支持网站YES、Discuz门户、Dedecms、帝国Ecms(新闻)、PHMcms、Qibocms、PHP168、diypage、phpwind门户。
　　9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排名批量查询、收录批量查询、长尾词挖掘、编码批量转换、文本加解密。
　　更新内容
　　1、新增爆文Title AI生成功能
　　2、修复准备稿件卡顿的情况
　　3、开发WEB网页在线版入口
　　4、获取人工智能 NLP 技术 查看全部

　　智能采集组合文章的拼接，用爬虫就行了！
　　智能采集组合文章的拼接，提取信息组合出合适的文章，并在某个时间点停下，可以告诉你该条文章什么时候做的修改。可以试试搜索一下接入代码，或者点击在线接入写稿。
　　智能采集组合文章，用爬虫就行了，哪家爬虫有合适的？有了合适的，
　　谢邀我自己用scrapy，
　　都可以呀，我是用scrapy，记得选个好点的，我之前用的sublimetext，结果挂了。
　　对，scrapy（grape/scrapy）就可以的。
　　技术门槛不高
　　用scrapy
　　这个你可以看看这个呢，虽然不是计算机专业，但是有这方面需求，觉得很好。希望可以帮到你。
　　如果是直接在线用scrapy接的话感觉比较难用的
　　scrapy接网站...
　　建议试试托管平台的接入模式，这样接入后在原网站上只保留了模板文件，网站整个动态的历史都可以一览无余；同时可以对接多个接入模式，有些平台还可以设置页面路径，修改接入模式后会很方便跳转。好像现在就有这样的接入模式，没有遇到大问题的话可以自己尝试下。
　　互联网每天都在变化更新，如果想要兼容各种语言的接入方式有一些需要专门整理的文档。
　　1.可以试试hexo框架，推荐。免费。2.参考github项目（需翻墙）：veewu/desktop32·github3.你直接找到对应的url去全文搜索，定位对应名词的对应页面即可4.在评论区问我5.干巴爹， 查看全部

　　seo：为什么你采集起不来，原因有哪些？
　　在seo行业，采集并不觉得丢人，尤其是对于站长这种双重标准的“专业人士”。其他人是新手，他们是神。这套理论是为了说服别人不要采集，把你的头转向采集比谁都快乐。这个方法一模一样，不用累，直接打开采集器即可。
　　一、为什么必须采集？
　　我简单的理解是，人的贪图和懒惰是两个方面。你看过很多大网站，权重可以达到6-7.然后看看别人的文章id，已经排序了 百万数据量，按照正常的编辑工作量，就算10条原创一天内容，永不休息，一年只能生产3650条文章，如果达到100万的内容量，就换个说法，你完成这么大的工作需要274年清乾隆十二年至今。因此，您手动制作大量内容需要274年。不切实际。你可能会明白为什么现在这么多人喜欢采集，都是因为他们不想伤害他们的下一代。
　　换个角度来说，如果你说一个文章可以给你带来1个访问者，那么你肯定想要越多越好，这就造成了越多越好的情况。
　　二、你为什么不能采集起床？
　　理解上面的采集 借口。或许你更关心这个问题。为什么我的采集起床而我的起不来？这有几个原因：
　　1、域名
　　2、页面质量
　　很多实验表明，如果一个网站的评分不好，你的采集内容就不会收录rank。也就是说，你的采集起不来了。这主要是出于这些原因，值得解释。是的，采集的内容不一定是垃圾邮件。百度白皮书中提到的采集只是对垃圾邮件采集的惩罚。从这点来看，百度对采集的态度是很暧昧的。
　　如果你说你的采集内容起不来，建议走优质内容路线。先提升评分再做采集内容处理。我的经验是向页面添加更多内容，并在页面中添加随机网址。
　　三、mainstream采集methods
　　目前主流的采集方法有两种；
　　1、纯采集
　　用采集software 一条鱼，某数，某人，某头，某铁等，直接写规则，直接挖矿，一天可以达到几万条，不需要移动任何东西，只需开始定时任务。
　　2、组合采集
　　这种采集组合由采集的内容处理，标题加长尾词，内容出现在自定义段落中。
　　四、采集如何回复？
　　如果你站在采集一边，那绝对是很酷的。它可以从274年缩短到不到一年。你要感谢现在的技术，但如果你是采集另一边，我知道你有一颗想死的心。以下是一些建议的方法：
　　1、代码添加禁止f12，禁止右键复制。
　　2、采集的规则基本上是唯一的，所以在ID上添加更多的混淆，使采集规则无效。
　　3、与律师事务所或律师合作做法律声明，然后你就明白了。
　　最后，虽然采集可以减少工作量，但还是不建议做纯粹的采集工作，因为虽然各大网站的数量增加了，但是收录率和词库都很低。但是一些高质量的网站，收录才1w，但是权重和词库很有效，所以你应该了解一些方法。
　　以上内容是你对文章采集的看法？站长对采集的态度决定了网站development的解读。作者：荀布。如转载请注明出处。 查看全部

　　网站内容更新的利器请注意，你即将看到的是一篇能够改变站长生活和命运的文章
　　网站强大的内容更新工具
　　请注意，您即将看到的是一篇文章可以改变站长生死命运的文章
　　没有填充工作
　　起始地址：
　　自动版防复制生成器——实现无人值守、智能采集、智能组合、自动上传伪原创系统。
　　拥有此系统可以彻底改变您的生活方式。
　　以后不用再担心网站no内容了，任何网站都适用
　　只要开着电脑，[原创文章]就会源源不断地发到你的网站
　　2010年11月17日，“反复制生成器”无填充开发，相关文章：
　　“反复制生成器”于2010年12月20日首次升级，命名为“反复制生成器全自动版”
　　工作原理：结合多篇文章相关文章，得到一个新的文章。
　　经过测试，这样生成的文章原创的度数高达90%，可读性高达100%。这个方法也是seowhy网站站长夫唯老师推荐的方法。
　　请看：付伟老师关于“如何获得文章”的视频教程
　　工作流程：采集文章——多篇与文章内容相关的文章合并——发布到网站。
　　系统的价值：令人兴奋的是，整个过程不需要人工参与。标准无人值守、智能采集、智能组合、自动上传伪原创系统。
　　请观看下面的演示视频：
　　演示视频分为两部分：
　　1、优采云2010 免费版采集data 和反复制生成器演示
　　2、自动版反重复数据删除生成器演示
　　演示视频1：间隔9分20秒，前面是优采云2010免费版采集数据，后面是防复制生成器的演示
　　相关文章和反复制生成器请到：
　　演示视频2：全自动版反复制生成器演示
　　相关文章和自动版反复制生成器请到：
　　以下为图文说明
　　1.先设置采集参数，整个设置过程只需要5分钟。
　　2、为采集打开优采云并发布数据，设置优采云自动运行（免费版会提示没有自动功能，这个不用关注提示，确认即可），如果您购买优采云商业版会有更强大的功能
　　3.去目标网站查看释放效果，如图：
　　
　　
　　
　　整个过程在无人看管的情况下完成，
　　只要系统开启，数据就会持续发布到网站
　　
　　
　　 查看全部

　　没有做过采集的人，我不喜欢给出所有代码
　　看到很多人关心我所谓的“智商”。
　　做过采集程序的应该知道，一开始很多都是为一些网站采集写的，所有的规则都定了；之后，有一个基础ID列表采集，指定页面的哪个部分采集，以及其他更聪明的采集，但这些智能仍然有很大的局限性。现在很多采集程序，能做的最多的就是执行采集网页的某个部分，比如识别一个网页的标题在哪里，内容在哪里，这些都不是什么新鲜事，我也不多说。
　　我在文章中提到的智能其实和我在大学里学到的人工智能有点相似。用户只需要指定规则并给出初始条件，然后随着程序的执行，经过一些条件的处理，会得到更多的条件，经过一些条件的处理，就会得到结果。
　　我这样做了，虽然不是最好的，但是对于采集页面来说，比传统的方法要好。
　　我非常同意“T.t.T!Ck.”这句话。基于统计理论，我也想过这个想法，但是时间的问题还没有做出来。
　　一个页面，如果相同格式的数据量大，可以判断为列表页面，如果内容量大，可以判断为详细页面。这样做，虽然不能面面俱到，但也可以适用于很多采集。
　　没去过采集的人很难看出这种“聪明”。
　　我写的程序只是为了证明我的想法是否可行。我不喜欢给出所有的代码。对不起！ ～更多评论 查看全部

　　智能采集组合文章和段落-进行自动语义分割(组图)
　　智能采集组合文章和段落-进行自动语义分割实战因为理解不足导致的不良后果：在进行实践操作中产生了对原文的误解，不知道实际上的工作内容是怎样的。因此，学习原文中的语义分割策略，对本文以外的文章学习语义分割也是有帮助的。本文提出的原文可以直接在其github项目中找到:whatwe'reusingtolookatinnets.从文章内容来看，核心的意思是从多个个体文档中进行分割，这样的话就必须使用不同的block，但在多个个体文档中进行分割，大家不难想到ptb(paperbytext)中不知道使用到的fasttext模型。
　　因此在自动文本分割中，实际上最先可以探索的是不同的block如何使用。从而可以结合使用nlp处理不同的networkmodel，一方面更有效的进行分割，另一方面也可以探索不同的network中的网络结构并做优化。从代码上来看，也在不断的迭代中，虽然只跑了18.6万的code，但能看出还是有很多值得写的地方。
　　注意到后面提到的ivaugre是boostvector，此处暂不考虑。写了一篇博客，可以在传送门中进行查看：whattodotouseinlastpaperforautomaticsentimentclassificationlearningtoimproveimprovedpairwiseembeddingandnon-productnormalization这里还增加了一个网络:weaklysupervisedneuralmorphologymodels(wnnsm).需要说明的是，大家都知道ivaugre的结构比较复杂，因此学习不难，但是当improvedpairwiseembedding和non-productnormalization(octn)被各种干掉后，用ivaugre进行句子分割会面临一个挑战：使用与否numberofcommonencodings？因此作者首先从文档级别上看：文档的numberofembedding即使用在原文中也是比较有难度的，想通过cnn将整个句子直接pooling加cell以后进行回归是比较难的。
　　如下图所示，在这个句子中，可以分别得到topa,topb,topc,topd,tope等，因此先将整个句子build起来，然后进行sum/pooling。再进行语义分割时，虽然看到了不同的block，但是还是很难分割出句子中的每一句。即使多数文章上使用cnn分割，但实际上，我们可以看到有一些地方使用到了w3c3d的classificationmodel中的层次信息。
　　因此，我们可以基于这个word2vec平滑不同句子的层次信息。def_main():forcontextind:net=net(intermediate_process)foroutputinnet:img=outputpath=output.resize((w_bottom,w_hidden))forimginpath:output=img[img.shape[0]]info=f"{0}{1}{2}{3}".format(len(output),len。 查看全部

　　智能采集组合文章：全量全类目商品历史重复率检测
　　智能采集组合文章：智能采集：全量全类目商品历史重复率检测智能分词：人工智能的目标之一是进行自动分词，其实很简单就是根据语料库将文章分词。语料库实质上可以分为情感，用户画像，商品标签等等。那我们肯定在了解文章时其实并不重视这些，仅仅只是根据一篇文章做一个简单的判断。其实这其中还涉及到，图像识别处理，图像检索，情感分析等技术。
　　方法上一个技术很好的解决了如何降低文章重复率。一个基于深度学习的组合文章标注数据：用于ai文章的后期分析及审核。
　　更新：这是成都新出的一款语义模型算法，目前可以应用到后端。其实你现在想想整体的解决思路应该就是hmm无非就是各种统计模型嘛，看看这篇文章当年后端做得是怎么样的，写得很好，推荐给你。bigdog-wikipedianos-wikipediaenes-wikipedia在我简单的了解过hmm,hbm,one-hotencoding算法，我觉得如果还是想深入的话还是看专门的视觉模型吧，最近的bert1.0其实还行，但是估计在ml的基础上稍微做点深度的话还是用一些好理解的模型吧。
　　本文作者：mieckity/bigdog-wikipediaauthor：mieckity目标解决的问题可以简单的理解为如何识别出所有通过第一个词首字母为全局字符的正向链接文章。（终于有人想这个问题了）snapflow不知道你有没有听说过，它是谷歌旗下的一个日常任务比赛，从一开始的猜中文翻译，到现在的各种问答，和gmail的照片推荐，其实都是由它一步步提高的，并且这个算法经常在网上报道，不是骗子哦，因为它本身对重复率的容忍程度还是比较好的，我觉得这一点不止适用于snapflow，我个人感觉是它在当今语言数据处理中应用了一个好的地方就是，它可以同时识别输入文本和网页中的人名或者重复的图片。
　　可以理解为这样一个问题存在于多个场景，至于是否能解决语料库的数据是否足够大的问题，我就简单的理解成解决同一个人群是否有文字重复的问题，毕竟人的习惯也是有先入为主的认知的。常见的组合文章生成算法已经比较成熟了，比如霍夫曼树，提高了提取字符串连续信息的能力，但是缺点也很明显，无法无损的提取已有信息，就是hmm那一套算法就不是很行了。
　　当然，从题主的问题来看，我觉得无法从任何组合下进行多重匹配，是一个遗留的技术难题，具体为：1.不会采用全局的字符编码。2.不一定连续字符串，单字符串，或者是段落都可以。3.假如存在字母串，有可能会出现第二个字符串是重复的情况，但是这也可以按字符算法，这个时候就有复杂性了。4.某些字母串的n个拼接出来的字符串必然是重复的。5.字母串之间的。 查看全部

　　【干货】智能采集组合文章搜索技术探究(组图)
　　智能采集组合文章搜索技术探究智能采集+推荐就是有很多条件不断的触发你的采集任务。在这些条件触发的时候，你去组合它的内容，最终你的推荐内容很可能就和这些条件相关联。我对人工智能的未来抱有很多的憧憬，甚至把它看成未来的一个赛道。这篇文章能够给我这样的憧憬一个新的平台。同时，未来将会有更多的细分赛道被开发出来。
　　下面我们将解析了智能采集+推荐中，一个细分领域。本系列文章重点分析，在采集+推荐系统方面的一些理论。然后是hci的应用案例。数据挖掘这一章我们讲了，最近很火的一个平台数据挖掘。关于这一点，我也做了非常多的努力，包括和kdd竞赛的技术合作以及对其他图书馆的研究。数据挖掘，是在开发过程中，把相应的数据挖掘规则或机器学习算法，串起来形成的一个规则。并且把原始的数据和机器学习算法串起来。基于这个目的来做数据挖掘和机器学习，也是一个相对不错的方向。
　　其实，我的理解，与题主有些相似，可以分享一下我的一些思考。对于机器学习的理解，我觉得按照有没有监督的分，主要可以分为两种：监督的机器学习和无监督的机器学习。监督机器学习，相当于是有一定的目标输入与输出，最终得到某一种数据分布形态。无监督机器学习，顾名思义，像你没有固定的目标与输入，而是固定的任务与输出。
　　那么我们会经常遇到分类、聚类、关联分析等这些问题，在这里我就不再过多描述。同样，还可以把无监督机器学习分为两类：强监督与弱监督，也就是regularization与warmup。我认为，在强监督的基础上加入warmup，能够帮助强监督的机器学习效果更佳。另外，我觉得弱监督与监督不能够区分好坏，因为这取决于我们的研究方向、现实需求。
　　举个栗子：比如，如果只能够判断电动汽车的一些安全性问题，或者是机器学习只能有一些性能指标，那么做监督就无法达到我们想要的效果。但若是针对是如果对电动汽车的机械性能改进，并且大范围的加入新的电机等部件，利用超参数调节的方法，根据里面的知识构建更加通用的机器学习模型，作为弱监督来学习，可能就能够达到比监督更好的效果。
　　另外，我想说的是，对于弱监督，其实是可以挖掘出电动汽车的一些奥秘的。另外，我们可以将弱监督机器学习的分类看作如下图所示，所谓的在弱监督基础上加入warmup，主要就是为了挖掘出我们曾经忽略或者未知的状态、描述等。下面是弱监督的分类：机器学习在我看来是包含几个主要方面的：分类（instancesegmentation）聚类（clustering）模型不同大小、不同数量的状态需要的训练数据量是不同的，根据我们的研究方向。 查看全部

　　百度智能运维（Noah）服务管理和分布式监控架构研发工作
　　作者简介：百度高级研发工程师韩冬
　　负责百度智能运维（Noah）服务管理和分布式监控架构研发。他在分布式系统和大规模数据处理和可用性工程方面拥有丰富的实践经验。
　　干货概览
　　对于互联网行业来说，最有价值的数据往往收录在服务日志中。从日志中，我们不仅可以获取服务使用情况、服务效果、问题位置信息等，还可以通过监控系统及时识别服务的“健康”状态，规避风险，促进服务优化和升级。
　　在监控系统中，日志处理是采集服务运行时产生的原创日志。根据用户配置的解析规则，从中提取可用数据，形成监控指标的过程。这个过程一般是通过监控系统@k15的日志@Agent来完成的。
　　一般 log采集Agent 一般提供了多种日志解析方式，如分隔符、K:V、正则表达式等。为了适应一些常用的系统或组件（例如：Nginx、Syslog等），一些日志采集Agent也会提供一些预制的日志解析配置，以实现-盒子效果。
　　百度的业务场景非常复杂，涉及搜索服务、社区服务、金融服务、AI服务等，这些业务程序产生的日志格式差异很大。如何统一处理这些不同格式的日志，成为一个重要的问题。今天，我们就从百度诺亚监控平台的角度来讨论如何解决这个问题。
　　典型的日志处理示例
　　1K:V 日志
　　
　　如上图所示，这是一个典型的由K:V组成的日志。
　　我们可以通过简单的分隔符将日志分开，按照K:V样式从日志中提取出uri、c_time、idc等监控项。
　　2 多行日志
　　
　　这是一个 C++ 程序的 Stack 信息。需要提取多行日志作为一个trace信息，分别提取每一行的函数名、文件名、行号，统一推送，用于批量实例的故障定位。
　　这个例子需要两个能力，多行日志处理和单行日志提取。
　　3 混合原木
　　
　　在此示例中，每个日志行都混有服务名称、代码位置和用户定义数据等信息。需要分别通过分隔符、K:V和JSON解析的方式提取。
　　针对这些场景，一些开源解决方案（如Logstash、Collectd）通过支持此类语义或配置文件中的插件来实现此类功能。我们参考这些开源实现，结合百度的业务场景，通过监控采集Agent上的日志插件功能实现日志处理需求。
　　在实现插件时，需要考虑以下几个方面：
　　1.Universal 易用性：需要尽可能满足用户定制化需求，开发简​​单。
　　2.Performance：典型的日志采集场景下，需要每秒处理几MB甚至几十MB的日志文件，完成字段分割、正则匹配、数据格式转换等操作需要处理引擎。性能强劲。
　　3.可用性和安全性：Agent运行在在线生产服务器上，对稳定性和安全性要求很高。
　　代理日志插件实现
　　
　　如何实现自定义的日志解析逻辑很简单。我们封装了Log解析类，包括获取单行日志和返回监控项分析结果的接口，供用户自定义日志解析脚本。用户需要在日志解析脚本中实现Callback函数，Agent在解析每行日志时调用。
　　所有日志处理逻辑完全在脚本中实现。例如，用户可以在脚本中维护全局上下文，通过上下文中保存的进度信息完成多行日志的处理。
　　这里也封装了一个通用的日志处理工具库，以Lua内置类的形式提供，包括JSON、Debug等工具。
　　可用性和安全性
　　代理在所有服务器上运行，可用性和安全性是最重要的考虑因素。
　　在易用性方面，主要是为了避免自定义脚本的bug或者插件引擎bug导致的采集功能异常。另外还要避免其他服务因资源使用过多而对服务器造成影响。
　　对于用户代码，需要严格规范资源使用。执行插件的任务，作为一个单独的进程，使用Cgroup、Ulimit等机制限制资源占用，同时也作为执行隔离的手段，避免单个脚本或者插件引擎bug影响正常执行所有采集 任务。
　　另外，任务执行时间也由Agent控制，避免任务超时操作。
　　在安全方面，自定义日志解析脚本需要由配置中心托管，避免被篡改。
　　Lua本身提供的一些功能也被屏蔽了，比如io.open/io.popen/os.execute/os.remove等高危操作接口，以避免从脚本中调用外部程序或删除系统文件。 .
　　增强模式
　　在线运行一段时间后，在某些场景下，日志处理性能无法满足需求。
　　对于通用日志采集场景，通过用Luajit替换Lua，日志解析吞吐量提升了4倍左右，几乎可以覆盖我们所有的通用日志采集场景。更换过程中需要注意兼容性问题。比如Regexp语义和标准Lua不完全一样，lua_ctx的最大数量有限制等等。
　　特殊的业务需求场景需要有针对性的优化。比如在一些业务日志的采集过程中，需要进行UNIX时间戳到RFC格式的转换、IP地址到机房信息的转换等操作。在 Lua 脚本中，通过查表或执行转换来实现需求是非常高效的。低的。对于这些场景，我们使用C++等语言封装了可以在Lua中直接调用的类，有效地将此类操作的性能提升了一个数量级以上。这种集成方式也可以用来支持一些自定义的功能，比如采集Protobuf、BaiduRPC变量等信息。
　　性能仍有提升空间。目前的日志处理是在单进程单线程中运行日志处理引擎解决需求，扩展到多线程，利用并发来有效提高吞吐量。总结
　　以上是百度智能运维（Noah）在使用Lua实现自定义日志采集的工程实践经验。项目实施并不复杂，但细节很多。需要严谨的功能设计、编码和充分的测试，保证日志处理过程满足需求，合理利用资源，提供良好的用户操作界面，逐步积累和抽象出更多通用性插件，减少用户使用成本。
　　本文由AIOps智能运维发布在ITPUB上。转载本文请保持文章的完整性，并附上文章source（ITPUB）和本页链接。
　　原文链接： 查看全部

　　网站SEO该怎么做？Get写作是如何做的？
　　朋友们大家好，又到了每周二见面的时候了！上周我和你谈到了硅谷的创业方法论。没想到网上有很多小伙伴私信：希望以后多聊聊现在的创业热点和干货。所以这一次，让我们谈谈内容营销！
　　说到内容营销，不得不提一下网站上随处可见的信息和内容板块。即使在如今火爆的视频营销中，图文内容营销依然经久不衰？
　　
<p>1、图文内容更符合主流阅读习惯，长期高质量的内容输出有利于品牌价值的传递，在一定程度上会决定你的客群质量； 查看全部