算法自动采集列表等，并且根据推荐结果可以下载使用
　　算法自动采集列表等，并且根据推荐内容分组--推荐结果可以下载使用。可以辅助用户做其他事情。可能还有其他的。作为一款通过算法推荐感兴趣内容的应用，很好的理解了算法。作为一款简单推荐看看美剧什么的。可以实现微信传送。可以辅助用户看其他更复杂的东西。作为一款简单的养生电视应用，做得还可以。复杂的设置和天气什么可以提前计算给用户提示。作为一款平板软件可以把电脑里的算法在手机中使用，也可以在一些显示器上使用，有所提升。
　　没发现他家的功能还不错
　　给我推荐早教科普的视频挺靠谱的，
　　我个人认为，这个功能体验不是特别的好，
　　听过三更灯火五更鸡，还有一只哪吒闹海不管什么类型的音乐对于我来说都不是那么的喜欢。就不谈那些了，就说说现在个人觉得不错的：好久不见的经典老歌听过s.h.e；老谭雷凌风阿姆；伤心的人别听慢歌一首听了不知道自己听哭了什么人生若只如初见听起来和伤心的人别听慢歌一样中国之星（一代宗师）听起来略微好听一点；还有，周星驰电影大部分我也都不喜欢。
　　就这样吧。我想这个问题的回答是，感觉蛮不错。但是，感觉无论是人，还是音乐，都是一个好东西，应该仔细的挑选。我不知道他们做的这个音乐分类算不算。反正我不爱。 查看全部

　　算法采集列表就可以，自动采集amazon上的关键词
　　算法自动采集列表就可以，自动采集amazon上的关键词：第三方支付，借钱借钱，prime会员，prime电商，会员就能，会员就能不能，会员就能不能借钱，会员不能借钱借钱借钱，借钱借钱借钱...这样可以事半功倍，总的下来可以以省1块钱的支付成本。要不然自己维护一套ps或者erp的成本就吓死人，赚钱也不会太轻松了...。
　　钱越来越不值钱,而事务确实越来越简单.
　　能否整合“类似于关键词”功能到“地域”和“时间”搜索模块里,个人认为会加大搜索效率,也就是你的“赚钱效率”
　　来自谷歌营销团队技术总监jacobcoinyan出自今年4月谷歌全新linkedin搜索引擎whatsapp搜索推广项目我曾经在谷歌做过2年营销也是谷歌的员工在接触到whatsapp等营销手段后同样感慨谷歌已经不仅仅是让人工搜索，而是整合了这些手段一起使用了；这就是我所理解的谷歌利用各种技术解决什么问题，我相信这个问题一定是我们日常用到最多的平时大家在用谷歌搜索的时候，你会发现会有很多很有用的技术和策略；所以现在我打算把我用过的技术和策略整合，整合成一个集合，说不定我能整合以后公司的营销就不用那么费劲了：谷歌营销planner:plannerbasedonmultiagentengineering目前谷歌的planner功能包括对pc端、ios和安卓这几个端口，每个平台上的web端+app端整合到一个产品上，然后利用edgeterminal+pc端或者ipad端来直接操作；优点：能够在1到2小时内开发出几个目标用户群体范围内的产品或者功能，很快完成产品线的全部布局同时还支持跨端的推广，比如ios、android、pc各端互相对接，可以很快在应用商店上架；缺点：这个产品的整合需要一些时间，而且对各端投入的资源可能也不一样；谷歌营销socialbroker：socialbroker部分是internet上市场营销的强有力的对手，对营销人员或者市场人员需要和谷歌合作方面有非常大的帮助优点：能够快速熟悉营销全流程，同时对于seo和口碑或者粉丝社交推广投入资源都可以整合到产品中来同时可以收集和分析客户、投资人、渠道、产品定位、营销人员和媒体的情况，并快速找到问题并有相应对策；需要配置一个emaildirectory，把所有的这些事件，通过邮件、whatsapp或者聊天工具发到你的邮箱里，同时你可以投放email营销广告，crm软件来辅助这样做；同时能够辅助和app或者pc端的全程的crm合作，这一块有很多对应的产品：我只能发现目前这两款还是广告主关注的重点同时帮助中小企业实现不同渠道的整合，包括流量的计费和统计；contentbroker：在线编辑器或者电子邮件cms。 查看全部

　　“ResNet_v1_50”算法基于“TensorFlow,TF-7”引擎
　　摘要：对于具有一定AI基础的AI初学者，ModelArts提供了基于业界主流引擎的预设算法。您无需关注模型开发过程，而直接使用预设算法来训练现有数据并将其快速部署为服务。 。这些预设算法可用于诸如对象类别和位置，图像分类等场景。此实验提供了花卉图像分类应用程序的示例，以帮助您快速熟悉使用ModelArts预设算法构建模型的过程。
　　此示例基于预设的花朵图像数据集，对现有图像数据进行注释，然后使用预设的“ ResNet_v1_50”算法训练数据以获得可用模型。最后，该模型被部署为在线服务。部署完成后，用户可以识别通过在线服务输入到图片中的花朵的类型。使用预设算法完成模型构建的步骤如下：
　　准备工作
　　
　　第1步：准备数据
　　ModelArts在公共OBS存储桶中提供了一个示例花朵数据集，名为“ Flowers-Data-Set”。因此，本文中的操作示例使用此数据集进行模型构建。您需要执行以下操作，将数据集上载到OBS目录中，即在准备中创建的OBS目录“ test-modelarts / dataset-flowers”。
　　说明：
　　单击数据集下载链接以将“ Flowers-Data-Set”数据集下载到本地。在本地解压缩“ Flowers-Data-Set.zip”压缩包。例如，将其解压缩到本地“ Flowers-Data-Set”文件夹。请参考上载文件，然后使用批处理上载方法将“ Flowers-Data-Set”文件夹中的所有文件上载到“ test-modelarts / dataset-flowers” OBS路径。步骤2：训练模型
　　数据准备完成后，您可以创建训练作业，选择预设算法“ ResNet_v1_50”，最后生成可用模型。
　　“ ResNet_v1_50”算法基于“ TensorFlow，TF- 1. 8. 0-python 2. 7”引擎，该引擎用于图像分类。如果您想进一步了解预设算法，可以单击“培训工作”页面上的“预设算法”选项卡，以了解ModelArts提供的算法信息，例如用法，引擎类型，准确性等。
　　1）在ModelArts管理控制台中，选择左侧导航栏中的“培训管理>培训分配”，以进入“培训分配”管理页面。
　　2）单击“创建”进入“创建培训作业”页面。
　　3）在“创建培训作业”页面上，填写相关信息。请参阅以下步骤以获取参数填充说明。
　　图1填写名称和描述
　　
　　图2参数配置
　　
　　如果选择使用免费规范，请仔细阅读提示，然后选中“我已阅读并同意上述内容”。
　　图3设置使用的资源
　　
　　4）在“规格确认”页面上，确认训练作业的参数信息，并在确认正确后单击“提交”。
　　5）在“培训工作”管理页面上，您可以查看新培训工作的状态。训练作业的创建和操作将花费一些时间，估计超过十分钟，当状态更改为“成功运行”时，表示训练作业的创建已完成。
　　您可以单击训练作业的名称以进入作业详细信息页面，以了解训练作业的“配置信息”，“日志”和“资源使用情况”以及其他信息。在“培训输出位置”所在的OBS路径中，即“ / test-modelarts / model-test /”路径中，可以获取生成的模型文件。
　　图4培训操作细节
　　
　　第3步：（可选）创建可视化作业并查看模型训练过程
　　当前，ModelArts提供的可视化作业默认为TensorBoard类型的作业。 TensorBoard是一个可视化工具，可以在运行期间有效显示TensorFlow或MXNet的计算图，各种指标随时间的趋势以及训练中使用的数据信息。当前，可视化作业仅支持基于TensorFlow和MXNet引擎的培训作业。
　　如果培训详细信息页面上的详细信息足以让您判断模型是否良好并构建模型，则可以跳过此步骤，直接进入步骤4：导入模型。
　　1）在ModelArts管理控制台中，在左侧导航栏中选择“培训管理>培训作业”，然后单击“可视作业”选项卡以进入“可视作业”管理页面。
　　2）在“可视化作业”管理页面上，单击“创建”。
　　3）在“创建可视化作业”页面上，设置相关参数，然后单击“下一步”。
　　可视化作业的默认类型为“可视化作业”，无法更改。设置可视化作业的“名称”和“培训输出位置”。在训练作业中，需要将“训练输出位置”设置为“训练输出位置”。在上述步骤中，“培训输出位置”为“ / test-modelarts / model-test /”。启用了“自动停止”功能，并将其设置为“ 1小时后停止”，以避免不必要的费用。
　　图5设置可视化作业参数信息
　　
　　4）在“规格确认”页面上，确认信息后，单击“提交”。
　　5）进入“可视化作业”管理页面，然后等待一段时间。当可视化作业的状态为“正在运行”时，表示它已成功创建。
　　对于正在运行的可视化作业，您可以单击可视化作业的名称以跳至其可视化界面。您可以通过此界面上的信息来学习此模型的特定训练过程。如果此模型的训练过程和参数符合要求，则可以开始执行操作。
　　图6可视界面
　　
　　第4步：导入模型
　　训练后的模型仍存储在OBS路径中。您可以将此模型导入ModelArts进行管理和部署。
　　1）在ModelArts管理控制台中，单击左侧导航栏中的“模型管理>模型”以进入“模型”页面。
　　2）在“模型”页面上，单击“导入”。
　　3）在“导入模型”页面上，设置相关参数，然后单击“立即创建”。
　　设置模型的“名称”和“版本”，然后在“元模型源”参数中，选择“从训练中选择”。此时，系统将自动选择您创建的培训工作。您可以从下拉框中选择。您可以选择系统中可用的培训作业。由于此示例中的数据相对简单，因此其他参数采用默认值。
　　图7导入模型
　　
　　4）导入模型后，系统将自动跳至模型列表页面。您可以在模型列表页面上查看导入的模型及其版本。
　　图8型号列表
　　
　　第5步：部署并上线
　　导入模型后，状态显示为“正常”时，可以在线部署模型，可以将其部署为“在线服务”，“批处理服务”或“边缘服务”。以下步骤以部署作为在线服务为例。
　　1）在“模型管理>模型”页面上，单击模型名称左侧的小三角形以打开此模型的所有版本。在相应版本的行中，单击操作列中的“部署”，然后在下拉框中选择“在线服务”以进入“部署”页面。
　　2）在“部署”页面中，设置相关参数，然后单击“下一步”。
　　设置在线服务的“名称”，并启用“自动停止”功能。在“选择模型和配置”区域中，系统将自动选择“步骤4：将模型及其版本导入模型”，然后在“计算节点规格”右侧的下拉框中选择要使用的资源。 。在此示例中，选择``CPU：2核''8GiB''资源来部署在线服务。其他参数使用默认值。
　　“数据采集”和“难于进行案例过滤”功能，建议使用默认值并将其保持关闭状态。
　　图9部署为在线服务
　　
　　3）在“规格确认”页面上，确认信息后，单击“提交”。
　　4）在“在线部署>在线服务”页面上，您可以查看有关在线服务的信息。由于模型的部署和联机需要一些时间，请耐心等待几分钟。在线服务的状态为“正在运行”时，表示在线服务已经部署。
　　步骤6：成功部署测试服务的在线服务后，您可以进入在线服务并发起对测试的预测请求。在“在线服务”管理页面上，单击在线服务名称以进入在线服务详细信息页面。在在线服务详细信息页面上，单击“预测”选项卡以进入预测页面。在“选择预测图片文件”的右侧，单击“上传”按钮，上传带有花朵的图片，然后单击“预测”。预测完成后，预测结果显示区域将显示预测结果。根据预测结果得分，可以将该图片的花朵识别为“雏菊”。
　　注意：由于这是一项测试服务，为了确保测试效果，建议您在选择图片时不要使用样本数据集中的现有图片。
　　图10预测结果
　　
　　第7步：清除相应资源以避免产生费用
　　为了避免不必要的费用，建议您在完成试用后删除相关资源，例如在线服务，可视化任务，培训任务，数据及其OBS目录。 查看全部

　　网站更新的内容是具有高度重叠的性质的，代码小白的福音
　　[简介]
　　网站更新的内容高度重叠。如果要完成更新而没有输出，建议安装Easy Search Web Data 采集器以完成整个网络上主要站点的监视和需求。信息采集，根据您自己网站内容的要求，指定规则，自动解析网站内容的背景地址，然后保存信息或直接将其下载到本地存储中，非常适合网站文本编辑器。
　　软件功能
　　
　　简单易用
　　简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。小白守则福音。
　　大型采集模板
　　内置大量网站 采集模板，涵盖多个行业，单击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速，准确地获取数据以满足各种采集的需求
　　自行开发的智能算法
　　通过自主开发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，并且可以深入采集多级页面以快速，准确地获取数据
　　自动导出数据
　　数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
　　软件功能
　　1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
　　2、计划任务：灵活定义运行时间并自动运行。
　　3、多引擎支持：支持多个采集引擎，内置的高速浏览器内核，HTTP引擎，JSON引擎。
　　4、智能识别：它可以自动识别网页列表，采集字段，页面等。
　　5、阻止请求：自定义被阻止的域名，以方便过滤异地广告并提高采集速度。
　　6、各种数据导出：可以导出到TXT，Excel，mysql，SQL Server，SQLite，access，网站等。
　　您喜欢编辑者带来的易于搜索的网页数据采集器吗？希望能对您有所帮助〜更多软件下载适合软件爱好者 查看全部

　　做个收集网页信息的app，你的意思是数据抓取对吗？
　　算法自动采集列表，是无采集器情况下，建议使用的抓取方式。我只有用技术开发一条登录来源检测逻辑，但不知道实际效果，不知道这算不算能接受的，
　　不知道你想要什么样的应用，不过你如果需要一个计算机视觉程序，又不怕失业的话，可以搞一个。
　　感觉你就是想自己手动寻找什么样的app啊看你的描述中，都是问下该怎么办呢，不如干脆写个程序，收集点自己想要的信息放进去算了。
　　发布出去，这本来就是一种技术体现了，智能app如果你不想涉及到oauth，只是单纯的搜索时，
　　这样没有成本，
　　这叫抓取有一个很实用的方法是把别人网站的东西整合成一个外包出去比如大家在百度搜什么我们可以给出哪些外包、多少钱
　　买一个会员吧
　　百度的所有输入都可以抓取。手机端可以用百度好站的接口。不定期抓取很多站。
　　题主是要自己实现这种功能吗？也需要付出成本的吧？
　　你应该好好去问百度
　　可以找专门的api服务器或者也可以从网站外层抓
　　求可以集中复制的手机登录框
　　答主可以试试百度搜索_(:з」∠)_啊哈哈
　　做个收集网页信息的app，
　　你的意思是数据抓取，对吗？这个话题下的回答中，有简单的api或者到你公司采购服务器即可。要做的是通过某些算法，把网页过滤提取你所需要的信息，并存储进数据库，以后可以慢慢爬网页。 查看全部

　　机器学习三个部分输入、算法、输出的几种方法
　　机器学习的三个部分：输入，算法和输出。
　　输入：推动机器学习的数据
　　输入是训练和算法所需的数据集。从源代码到统计数据，数据集可以收录任何内容：
　　我们需要这些输入来训练机器学习算法，因此发现和生成高质量数据集是当今机器学习面临的最大挑战之一
　　算法：如何处理和分析数据
　　算法可以将数据转化为观点。
　　机器学习算法使用数据来执行特定任务。最常见的算法类型是：
　　1.监督学习使用标记和结构化的训练数据。通过指定一组输入和所需的输出，机器将学习如何成功识别和映射它。
　　例如，在决策树学习中，通过将一组决策规则应用于输入数据来预测值：
　　2.无监督学习是使用非结构化数据发现模式和结构的过程。监督学习可以将excel表用作其数据输入，而监督学习则可以用于了解书籍或博客。
　　例如，无监督学习是自然语言处理（NLP）中的一种流行方法：
　　例如，强化学习可能用于开发自动驾驶汽车或教机器人如何制造物体。
　　以下是实践中的一些算法示例：
　　一些用于执行这些分析的库和工具包括：
　　您可以直接在浏览器中体验神经网络：
　　尽管深度学习已经存在了数十年，但由于在2005年左右图形处理单元（GPU）的创新，神经网络才有可能成为现实。GPU最初是为在3D游戏环境中渲染像素而开发的，但是GPU的新作用已经在训练神经网络算法中被发现。
　　输出
　　输出是最终结果。输出可能是识别红色符号的模式，可能会进行情感分析以确定网页的参数是正还是负，或者是带有置信区间的预测得分。
　　在机器学习中，输出可以是任何东西。产生输出的几种方法包括：
　　以下是一些机器学习的实用示例：
　　计算生物学家使用深度学习来了解DNA：
　　使用Tensorflow进行法语到英语的翻译：
　　由GitHub上的网民汇编的机器学习资源供您选择，您也可以将自己的资源添加到这些列表中。
　　机器学习：深度学习：Tensorflow： 查看全部

　　第2课：采集单个数据中，我们学习了如何操作
　　在第2课：采集单个数据中，我们学习了如何从单个网页获取文本，图片和超链接，并对优采云[自定义配置]任务采集的过程有初步了解。数据体验。本课将继续学习如何采集多个数据列表。
　　列表是最常见的网页样式之一。例如：京东产品清单，58个城市清单，豆瓣图书清单。简单配置后，优采云可以自动采集列表中的所有数据。
　　现在有一个收录豆瓣图书清单的网页：％E5％B0％8F％E8％AF％B4。网页上有许多具有相同结构的书单，并且每个书单具有相同的字段：书名，出版物信息，等级，评论数，书介绍等。
　　
　　将鼠标移到图片上，右键单击并选择[在新选项卡中打开图片]以查看高清大图片
　　下面的其他图片也是如此
　　我们要根据网页的顺序采集将该网页中多个列表中的字段保存下来，并将其另存为Excel等结构化数据，如下图所示：
　　
　　如何在优采云中执行此操作？范例网址：％E5％B0％8F％E8％AF％B4
　　一、智能识别
　　列出的网页，优采云支持智能识别。使用智能识别，只需输入URL，即可自动获取数据，并生成采集进程。
　　二、自配置采集进程
　　如果我想自己配置采集流程怎么办？以下是具体步骤：
　　步骤一、输入网址
　　在首页的[输入框]中输入目标URL，单击[开始采集]，优采云将自动打开网页。如果智能识别自动开始，请单击[不再自动识别]或[取消识别]。如果智能识别已关闭，请继续执行下一步。
　　
　　步骤二、建立[循环提取数据]
　　观察网页。此页面上有很多书单。每个列表具有相同的结构，并收录诸如书名，出版物信息，等级，评论数量，书籍介绍等字段。最关键的是如何使优采云识别所有列表，并采集识别每个列表中的数据图书清单。
　　在优采云中，创建[循环提取数据]以实现此要求。 [Cycle-Extract数据]将包括所有书单，并且按顺序采集每个书单中的数据。对于列表类型的网页，需要采取特定步骤来建立[循环提取数据]。以下是具体步骤。
　　让我们首先看看建立[循环提取数据]的完整步骤：
　　
　　分开每个步骤并详细说明：
　　1、在页面上选择一个书单。所选列表将以绿色框框起，同时将出现黄色的操作提示框，提示我们找到[子元素]，其中[子元素]是图书列表中的特定字段。
　　
　　特殊说明：
　　a。只需选择一个列表，数字就没有关系，第一个，第二个，第三个都没有关系。
　　b。选择列表时，请特别注意范围。所选范围（绿色部分）必须最大，包括所有字段均为采集。
　　
　　2、在黄色的操作提示框中，选择[选择子元素]。选择第一个产品列表中的特定字段。 优采云目前发现页面上有许多相似的列表，它们具有相同的子元素（即字段）。
　　
　　3、在黄色的操作提示框中，继续选择[全选]。我们想要采集列表中的所有字段，因此选择[全选]，可以看到页面上同一列表中的所有子元素均已选中并带有绿色框。
　　
　　4、在黄色的操作提示框中，选择[采集数据]。此时，优采云提取列表中的所有字段。
　　
　　特殊说明：
　　a。步骤1-4是连续的指令，只能在不中断的情况下建立。如果在页面上选择列表后没有出现1、 2、 [选定的子元素]，该怎么办？请向下滚动到文章末尾以查看解决方案。
　　完成上述4个步骤后，[循环提取数据]的创建完成。如您所见，流程图中会自动生成一个循环步骤。循环中的项目与页面上所有产品的列表相对应。循环中提取的数据中的字段与每个产品列表中的字段相对应。启动采集后，优采云将按顺序在循环中提取每个列表中的字段。
　　步骤3、修改字段
　　优采云自动为我们提取列表中的所有字段，并可以删除这些字段并修改字段名称。
　　将鼠标移至[提取列表数据]步骤，然后单击
　　
　　按钮进入步骤设置页面。
　　移动到字段名称，您可以修改字段名称（该字段名称等效于excel标头）。
　　点击垃圾箱图标以删除不必要的字段。
　　
　　步骤4、开始采集
　　1、单击[保存并开始]，然后选择[启动本地采集]。启动优采云后，将自动启动采集数据。 （本地采集使用您自己的计算机作为采集，云采集使用由优采云提供的云服务器采集，请单击以获取具体说明）
　　
　　完成2、 采集后，选择适当的导出方法以导出数据。支持导出到Excel，CSV，HTML。在此处导出到Excel。
　　
　　数据示例：
　　
　　在步骤二、中，建立了[循环提取数据]，在1、选择页面上的列表之后，没有2、 [选择的子元素]解决方案：
　　示例网址：％25E8％2583％25A1％25E6％25AD％258C？topnav = 1＆wvr = 6＆b = 1
　　让我们首先看看建立[循环提取数据]的完整步骤：
　　
　　分开每个步骤并详细说明：
　　1、选择页面上的第一个列表。
　　2、继续选择页面上的1个列表（目的是帮助优采云识别页面上的所有类似列表）。
　　3、在黄色的操作提示框中，选择[采集数据]。列表中的所有字段都提取到一个单元格中。如果需要单独提取，请继续以下操作。
　　4、手动提取必填字段。确保从当前选择的列表中提取字段（用红色框框出）。否则，将重复提取第一个列表中的数据。
　　
　　通过上述4个步骤，还可以创建[循环提取数据]。如您所见，流程图中会自动生成一个循环步骤。循环中的项目对应于页面上的所有微博列表。循环中提取的数据中的字段对应于每个微博列表中的字段。启动采集后，优采云将按顺序在循环中提取每个列表中的字段。
　　
　　创建[循环提取数据]后，后续步骤与上述相同，因此我不再重复。
　　应采集列出数据，单击列表中的链接以进入详细信息页面，采集在详细信息页面中的数据，解决方法：
　　1、首先使用本课上面学习的方法来建立[循环提取数据]的步骤，首先提取列表数据
　　2、在循环的当前项目（带有红色框的框）中找到链接并选择它。在弹出的操作提示框中，选择[单击链接]。您会看到在此过程中生成了[click element]步骤，优采云自动跳转到详细信息页面，然后提取详细信息页面数据。
　　
　　特殊说明：
　　a。请确保使用循环中当前项目的链接（如下图所示，当前项目将用红色框框起来）作为[单击元素]的步骤，否则，请单击链接反复。
　　 查看全部

　　基于SCADEVision的AI感知算法验证套件，降低验证效率
　　SCADE Vision是由ANSYS和卡内基梅隆大学联合开发的AI感知算法验证套件。它在对云部署的后端搜索引擎和网络前端人机界面进行综合分析的基础上，有效降低了AI感知算法的验证效率，并快速定位了AI感知算法的潜在缺陷。
　　
　　图1基于SCADE Vision的主动学习框架
　　产品介绍
　　基于SCADE Vision的主动学习框架要求用户采用经过全面训练的感知算法模型作为输入。对于成熟的感知算法模型，请发现有助于提高感知算法模型安全性的典型样本。这些样本代表受算法本身影响的易受攻击，外部环境和系统操作方案（SCADE Vision称它们为边界情况）。基于SCADE Vision的主动学习框架的主要优点包括：
　　♦加快模型的训练速度
　　♦提高样本不均匀时模型的准确性
　　♦减少噪音干扰
　　
　　图2 SCADE Vision技术架构
　　SCADE Vision选择引擎由SCADE Vision分析器和SCADE Vision边界案例搜索器组成。 SCADE Vision边界案例搜索器负责搜索更有价值的边界案例数据样本，而SCADE Vision分析器负责边界案例的潜在危害。根本原因（触发事件）。
　　ANSYS SCADE视觉分析器
　　SCADE Vision Analyzer是一个基于Web的用户界面，它支持用户以原创数据和网络模型作为输入来自动获取感知算法模型的边界情况，并支持用户基于预定义或自定义触发事件列表来定位边界情况。根本原因。 SCADE Vision的分析过程遵循以下步骤：
　　•连接要测试的模型
　　SCADE Vision分析器是被测试系统（感知软件）的端口，已加载到SCADE Vision云中。被测系统通常是用于目标检测的卷积神经网络模型。 SCADE Vision分析器支持TensorFlow模型的加载。 TensorFlow目前是用于卷积神经网络开发的流行的深度学习开源框架。
　　
　　图3要测试的系统列表
　　•提交原创视频
　　SCADE Vision分析器支持将原创视频文件上传到SCADE Vision云，并支持三种视频数据格式：MAP4，AVI和MOV。
　　
　　图4原创视频列表
　　•触发事件分析
　　测试完成后，将测试结果上传到SCADE Vision数据库，并且SCADE Vision分析器界面以图形方式显示测试结果。
　　
　　图5 SCADE Vision分析界面
　　•生成安全报告
　　安全报告是SCADE Vision识别的触发事件的全面摘要。其目的是为系统安全分析师提供有关如何提出系统工程和软件开发团队安全要求的指南。
　　
　　图6 SCADE Vision安全报告生成
　　ANSYS SCADE Vision Edge案例查找器
　　SCADE Vision Edge Case Finder支持基于原创相机数据的AI感知算法模型的自动缺陷检测，并且不依赖昂贵的标签样本，从而有效地减少了实际操作环境中数据注释和测试的成本；基于原创相机数据自动生成对抗样本，通过缺陷检测和假阴性检测算法定位潜在缺陷，并有效提高AI感知算法模型的安全性。
　　在“ ITPUB博客”中，链接：如果需要重印，请注明出处，否则将追究法律责任。 查看全部

　　零基础入门:采集入门教程(简化版)
　　优采云导航：优采云 采集优采云控制台如何使用优采云 SEO工具微信公众号文章采集今天的标题采集
　　一个采集入门教程（简化版）的一个小概念：
　　大多数网站以列表页面和详细信息页面的层次结构进行组织。例如，当我们进入新浪新闻频道时，有很多标题链接，可以将其视为列表页面。点击标题链接进入详细信息页面。
　　使用data 采集工具的一般目的是在详细信息页面中获取大量特定的内容数据，并将这些数据用于各种分析，发布自己的网站等。
　　列表页面：是指列或目录页面，通常收录多个标题链接。例如：网站第一页或列页面是列表页面。主要功能：您可以通过列表页面获取到多个详细信息页面的链接。
　　详细信息页面：收录特定内容的页面，例如网页文章，其中收录：标题，作者，出版日期，正文内容，标签等。
　　要开始，请登录“ 优采云控制面板”：
　　详细的使用步骤：
　　第一步：创建采集任务
　　单击左侧“创建采集任务”菜单按钮，输入采集任务名称和所需的采集“列表页面”的URL，例如：（此处的主页是列表页面：内容收录多个详细信息页面是），详细信息页面链接可以保留为空白，系统会自动识别它。
　　如下所示：
　　
　　输入后，单击“下一步”。
　　第2步：改善列表页面的智能提取结果（可选）
　　系统将首先使用智能算法来获取需要采集的详细信息页面链接（多个）。用户可以双击打开支票。如果不需要数据，则可以仅在可视化文件中单击“列表提取器”以手动指定它。
　　智能采集的结果如下：
　　
　　此外：在上述结果中，系统还智能地找到了翻页规则，用户可以将多少页设置为采集。您还可以稍后在任务“基本信息和门户URL”-“根据规则生成URL”中对其进行配置。
　　打开列表提取器后的下图：
　　
　　第3步：改善明细页的智能提取结果（可选）
　　在上一步中获得多个详细信息页面链接后，继续进行下一步。系统将使用详细页面链接之一来智能地提取详细页面数据（例如标题，作者，发行日期，内容，标签等）
　　详细信息页面的智能提取结果如下：
　　
　　如果智能提取的内容不是您想要的，则可以打开“详细信息提取器”进行修改。
　　如下所示：
　　
　　您可以修改，添加或删除左侧的字段。
　　您还可以对每个字段（双击字段）执行详细的设置或数据处理：替换，提取，过滤，设置默认值等，
　　如下所示：
　　
　　第4步：启动并运行
　　完成后，即可启动运行，进行数据采集了：
　　
　　采集之后的数据结果，在采集任务的“结果数据和发布”中，您可以在此处修改数据或直接导出excel或发布您的网站（WordPress，织梦DEDE， HTTP接口，数据库等）。
　　
　　完成，数据采集就这么简单！ ！ ！
　　对于其他操作，例如将数据发布到网站，数据SEO处理等，请参阅其他章节。
　　欢迎加入QQ交流小组：542942789（优采云 采集-01组），610193638（优采云 采集-02组），869476500（优采云 采集-03组）；
　　优采云导航：优采云 采集优采云控制台如何使用优采云 SEO工具微信公众号文章采集今天的标题采集 查看全部

　　Bing研究人员开发了一种自动采集高质量AI训练数据的新方法
　　
　　Microsoft Bing团队的研究人员已经开发了用于训练机器学习模型的高质量数据生成方法。在CVPR会议之前发表的博客文章和论文中，他们描述了一种系统，该系统可以以准确的一致性将准确标记的数据与错误标记的数据区分开。
　　研究人员写道：“获得足够高质量的训练数据通常是构建基于AI的服务中最具挑战性的部分。通常，人类标记的数据质量很高（错误相对较少），但是成本昂贵，无论是在金钱还是时间上。此外，自动方法允许生成大量低成本数据，但带有更多错误标志。”
　　正如Bing小组所解释的那样，训练算法需要采集数十万甚至数百万个数据样本，并对这些样本进行手动分类，这对于数据科学家而言无疑是一项艰巨的任务。常用的快捷方式是通过将类别列表放在一起来从搜索引擎采集数据，对列表中的每个项目执行网络搜索并采集结果（例如，在构建可以区分不同类型的计算机视觉算法时）食物过程中，您可以对“寿司”进行图像搜索。）
　　
　　Bing团队的模型消除了语料库中的嘈杂数据。
　　但并非每个结果都与搜索类别相关，并且训练数据中的错误可能会导致机器学习模型出现偏差和不准确性。减少贴错标签问题的一种方法是训练第二种算法来查找不匹配的数据并对其进行纠正，但这是一个处理密集型解决方案。必须为每个类别训练一个模型。
　　Bing团队的方法使用AI模型实时纠正错误。在系统的一部分训练过程中，班级嵌入向量学习选择最能代表每个班级的图像。同时，模型的另一部分，查询嵌入向量学习将样本图像嵌入到同一向量中。随着训练的进行，系统的设计方式是：如果图像是类别的一部分，则类别嵌入向量和查询图像向量越来越相似；如果它们不属于类别，则它们是进一步分开。
　　系统最终确定了用于查找每个类别的高代表性图像的模式。该小组说，它甚至可以在不手动确认标记的情况下工作。
　　研究小组写道：“这种方法对于清理与图像有关的任务的训练数据非常有效，我们认为它也适用于视频，文本或语音。”
　　有关此研究的博客文章和论文的URL如下：
　　/ search-quality-insights / 2018-06 / Artificial-intelligence-human-intelligence-Training-data-breakthrough 查看全部

　　分析Python中AI自动抠图的例子
　　分析Python中AI自动抠图的例子
　　更新时间：2020年3月5日，08：44：30作者：骑蚁游荡
　　本文文章主要介绍了AI自动抠图示例分析的Python实现。通过示例代码对介绍进行了非常详细的介绍。它对每个人的学习或工作都有一定的参考学习价值。有需要的朋友可以参考
　　一、简介
　　使用PS进行抠图吗？
　　使用魔术棒和快速选择工具吗？
　　如果遇到复杂的背景该怎么办？
　　我最近发现了一个神奇的工具-删除图像背景
　　它是基于Python，Ruby和深度学习技术开发的。它通过强大的AI人工智能算法自动识别前景对象和背景图像，并在几秒钟内完成抠图。
　　此抠图工具有两种简单的方法：
　　1、在线抠图
　　2、API代码抠图
　　二、在线抠图
　　1、打开remove.bg网站的主页，您可以上传本地图片，或者选择网络图片的URL链接。
　　
　　2、上传几秒钟后，您可以看到没有背景的透明图像。
　　
　　3、可以编辑图像，添加各种场景的背景或将其替换为纯色背景，然后下载。
　　
　　它还支持客户端Windows，Mac，Linux和PS插件，还可以将API引入其自己的程序中以进行批处理。
　　三、代码抠图
　　1、查看API密钥
　　需要注册帐户才能获取密钥。
　　成功注册后，您可以登录并检查API密钥。
　　
　　默认情况下生成的图片的格式和大小是标准的。每月最多免费处理50张图片，每张图片的大小不超过25MB。
　　如果要生成高清图像或处理更多图片，则需要付费（在线消光的次数没有限制）。
　　2、安装扩展库
　　pip install removebg
　　3、代码使用指南
　　
　　
#! /usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : MaYi
# Blog : http://www.cnblogs.com/mayi0312/
# Date : 2020-03-03
# Name : test_cutout
# Software : PyCharm
# Note : AI自动抠图
from removebg import RemoveBg
rmbg = RemoveBg("YOUR-API-KEY", "error.log") # 第一个引号内是你获取的API
rmbg.remove_background_from_img_file("gitpython.jpg") # 图片地址
# 入口函数
if __name__ == '__main__':
pass
　　运行结果：
　　
　　四、摘要
　　本文介绍了两种方法：
　　1、在线抠图
　　2、API代码抠图
　　可以根据需要选择不同的方法。
　　如果您自己使用它，则可以在线剪切照片；如果要批处理，可以尝试代码。
　　以上是本文的全部内容。希望对每个人的学习都有帮助，也希望您能为脚本库提供更多支持。 查看全部

　　SEO必看：百度搜索算法规范的最新编译
　　最近，我一直在研究百度搜索算法，发现百度正在变得越来越标准化，并且它为各种搜索内容引入了算法规范。这对于每个人纠正网站问题以适应搜索引擎收录都是非常有帮助的，力争获得更大的访问量。本文转载自百度搜索资源平台，相关算法案例可在原文中看到
　　现在，各种算法如下：
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　1.页面内容质量
　　1. 1飓风算法3.0-用于页面内容质量问题
　　百度搜索于2017年7月4日发布了飓风算法，以解决严重的采集问题，并于2018年9月13日宣布将飓风算法升级到版本2.0，并发布了飓风算法在2019年8月升级并启动了飓风算法3.0。
　　飓风算法主要解决以下页面内容质量问题：
　　1. 1. 1错误的采集行为：
　　（1）从其他站点，智能小程序或官方帐户等传送的内容很多。采集。信息未集成，布局混乱。文章可读性差且明显的采集痕迹，对用户没有任何增值。
　　（[2）有文章个拼接内容的多个片段，文章逻辑欠佳，无法满足用户需求，阅读体验也很差。
　　（[3）网站或智能小程序收录大量采集内容，其自身的内容生产率极低。
　　1. 1. 2跨域采集问题：
　　为了获得更多流量，站点/智能小程序发布的内容不属于站点/智能小程序的域。通常，这些内容采集来自互联网，内容质量和相关性较低，对搜索用户的价值较低。对于此类行为搜索，将判断站点/智能小程序的域不够集中，并且在显示上会有不同程度的限制。
　　跨领域采集主要包括以下两种类型的问题：
　　第一类：主站点或主页的内容/标题/关键词/摘要显示该站点具有明确的字段或行业，但是发布的内容与该字段无关或相关性低。
　　第二类：站点/智能小程序没有明确的领域或行业，内容涉及多个领域或行业，该领域比较模糊，并且领域关注度很低。
　　1. 1. 3站群问题：
　　指的是批量构造多个站点/智能小程序以获得搜索流量的行为。站群中的大多数站点/智能小程序质量低，资源稀缺，内容相似度高，甚至重用同一模板，这很难满足搜索用户的需求。
　　1. 2金峰算法-用于聚合页错误的问题
　　2020年2月，百度的搜索技术团队发现，一些网站和智能小程序使用恶意构建聚合页面内容来获取搜索排名，引起搜索用户的关注，启动Sergeant算法以及控制恶意构建聚合页面的问题。页面对搜索用户的影响。
　　汇总页面是指不具有文章主要内容的页面，而是具有围绕特定主题的多个页面的索引链接的信息集成页面。
　　汇总页不佳的问题主要包括以下四种类型：
　　（[1）页面内容与网站本身的域不匹配，或者网站没有焦点区域，主要是采集个拼凑而成的内容。
　　（2）页面内容与页面上标记的标题和标签不符。
　　（[3）通过网站搜索功能生成的静态搜索结果页面。
　　（[4）空短，无有效信息，聚合页面无效。
　　1. 3细雨算法2.0-针对B2B领域中的低质量问题
　　2018年6月，百度搜索发布了细雨算法，以规范和指导B2B行业中的网站利益问题。
　　2019年11月，百度搜索发布了毛毛雨算法2.0，该算法的目的是严厉打击B2B行业和低质量的内容。
　　毛毛雨算法主要解决以下问题：
　　1. 3.1作弊和误导性页面标题：
　　（1）不是公司的官方网站，标题中收录诸如“官方网站”之类的字眼，误导搜索用户以为它是官方网站
　　（[2）页面标题类似于关键词；
　　（[3）在页面标题中穿插火星文字或特殊符号，影响正常阅读；
　　（[4）页面标题散布着许多有益的方式。
　　1. 3.2页面的正文中有好处信息：
　　（1）正文内容不完整，经常散布着变形的好处。
　　专门指：主体内容是一文不值的内容的拼接或主体内容不完整，并且联系方式由“英文字母”，“汉字同音”，“特殊符合”，“完整”代替宽度一致性”等方法。身体内容。
　　（[2） 文章在图片中有受益人联系信息。
　　专门指：图片中的联系人信息具有较大的水印区域，严重损害了浏览体验。
　　（[3） 3）主体中的产品或服务信息的内容混乱，采集，拼接在一起，印刷混乱，用户无法从页面获取产品或服务信息。
　　1. 3.3苛刻和非法内容：
　　（[1）页面内容错误采集。
　　例如：拼接内容，纯采集内容，跨域采集内容等
　　（[2）发布软文信息。
　　（[3）发布无法满足用户需求的空白页对用户来说完全毫无价值。
　　（[4）产品信息不正确。
　　例如：产品详细信息，价格等与实际情况不符
　　（[5）功能不可用。
　　例如：交易，联系电话，视图详细信息和其他交互式功能不可用。
　　1. 3.4低质量内容：
　　1、图像内容质量低。
　　例如：图片内容与文字描述不一致，图片嵌入电话号码中，图片质量过低会影响阅读体验。
　　2、页面内容质量低。
　　例如，页面上只有图片，没有有效的信息，或者提供的信息不完美。
　　1. 4优采云算法-目录交易问题
　　2016年11月，百度搜索启动了优采云算法，该算法继续严厉打击销售软文和目录的新闻网站，并让用户搜索优采云。在百度搜索系统中，“优采云算法”所涵盖的网站将降级。
　　2.满足用户需求
　　2.1标题规范-违反页面标题
　　2017年9月，百度搜索发布了“清风”算法，严厉惩处了开发人员通过欺骗页面标题欺骗用户和获得点击的行为；从而确保搜索用户的体验并促进搜索生态的健康发展。
　　“百度搜索页标题说明”
　　1.标题原则
　　•网站或智能小程序应确保每个页面都有指定的标题，并且同一网站的不同页面应使用不同的标题；
　　•页面标题应准确地总结页面内容，避免含糊不清的描述；
　　•页面标题应简洁明了，避免使用冗长的标题，并避免堆积关键词；
　　•页面标题的符号使用正确，建议参考百度建议的标题符号的用法（有关详细信息，请参阅“ 3.2标题符号”部分）
　　2.不允许使用标题类型
　　标题出现以下严重问题时，搜索结果将受到相应限制。
　　2.1标题内容为假
　　是指页面标题和页面内容不匹配，从而导致用户单击的情况。
　　类型1：伪造的官方网站
　　是指非官方网站或智能小程序的情况，但标题被称为官方网站。
　　问题示例12：非官方网站，但以官方网站为标题的否定案例
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　类型2：无法满足用户需求
　　例如：标题指示您可以在线下载或阅读小说txt，但是该页面不提供下载服务或诱使用户下载APP；或标题表明百度云下载并支持在线查看，但该页面无法下载或无法在线观看。
　　问题示例13：标题表明该小说可以下载，但该页面诱使下载该APP的否定案例
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　类型3：标题部分为假
　　例如，网页标题指示江苏某所大学的排名，但该页面仅收录大学列表，而没有排名相关内容。
　　2.2标题重复和堆积
　　指的是站点或智能applet通过过度重复或堆叠页面标题而获得不正确流量的情况。
　　类型1：标题关键词很多重复
　　类型2：标题中堆叠了大量具有相似语义的关键词标签
　　问题示例14：标题堆叠关键词的否定情况
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　3.高质量的页面标题建议
　　高质量的页面标题不仅可以清楚地表达页面的主要目的，而且可以为搜索用户和吸引目标用户提供有效的指导。对于符合高质量规范的标题，百度将提供更多的演示首选项。
　　3.1标题的组成
　　百度页面标题可以用“核心词+修饰语”的格式概括，建议不要超过3个修饰语。
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　3.2标题的符号
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　4.百度标题重写机制
　　为了确保搜索用户的体验，百度搜索将重写一些容易误导用户的页面标题，包括但不限于以下情况：
　　对于诸如标题堆叠之类的过度优化的网站首页，百度搜索将直接将过度优化的标题重写为网站名称或公司名称；
　　对于某些含糊不清的页面，百度搜索将从页面中提取关键信息并将其添加到标题中，以确保用户能够及时获取有效信息。
　　重写标题堆栈的示例：重写标题堆栈问题的示例
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　2.2酷风算法3.0-用于违反下载站点的行为
　　为了规范下载行业网站和智能小程序的欺骗性下载，捆绑下载以及其他有害行为，百度搜索分别于2018年4月和2018年10月发布了庆丰算法2.0、3.0版本，存在的问题Qingfeng算法涵盖的范围从标题欺骗到欺骗用户下载行业站点和智能小程序。
　　“百度下载站质量规范”
　　1.下载站质量规范摘要
　　下载站点应遵守以下原则，并坚持为用户提供高质量，有效和安全的下载服务：
　　①保证软件的安全性，没有恶意的行为，例如上马，窃取用户隐私；
　　②没有“ Ligui下载”行为，通过普通下载/本地下载门户下载的软件必须是下载按钮所描述的目标软件；
　　③不应有类似于下载页面上的“下载”按钮的诱因广告；
　　④允许安全下载/高速下载，但页面上必须有清晰的解释。
　　2.下载站质量规范说明
　　2.1 PC下载站质量规范
　　一块盘子。本地下载：
　　应确保所下载软件的安全性，并且不会出现挂马和窃取用户隐私等问题；
　　单击本地下载/常规下载后，效果必须是直接下载目标软件，并且应该没有下载内容与说明不符的“ li ghost下载”问题；
　　块b。高速下载：
　　如果有高速下载，则需要在页面上清楚地告知用户本地下载之间的区别（如上图的区域a所示），例如：实际效果是下载了首先是高速下载器，然后在高速下载器Target软件中下载（如上面的区域b所示）；
　　应该没有类似于下载页面上的下载按钮的诱因广告。上图c区域所示的情况是不允许的。
　　2.2高速下载器规范
　　注意：本规范适用于在PC页面上下载了高速下载器之后通过高速下载器下载目标软件的用户。
　　①下载前默认检查推荐的软件（如上图红色框所示），但用户可以根据实际需要取消选择。取消选中后，推荐的软件将无法捆绑下载；
　　②推荐的软件不得为色情，赌博等非法软件；
　　2.3移动下载站的质量规范
　　①保证下载软件的安全性，没有挂马，窃取用户隐私等问题；
　　②单击下载后，效果必须是直接下载目标软件，并且没有“ li ghost download”现象；
　　③下载内容需要有清晰的描述，并在页面上告知用户。如上图所示，实际效果是先下载应用程序市场，然后再下载应用程序市场中的目标软件。这种方法更安全，等等；
　　p>
　　④允许默认检查，并优先考虑高速下载，但用户可以根据实际情况取消检查，直接输入正常下载即可下载目标软件。
　　2.3 Tradewind算法-针对归纳错误页面的问题
　　2019年5月，百度搜索发布了一种交易风算法，可使用页面键来诱发网站或智能小程序，以诱导用户行为。
　　贸易风算法主要针对以下情况：
　　当用户单击翻页按钮时，它将自动跳至网站的其他频道页面（例如目录页面，场外广告页面等）。
　　对于此类问题，我们建议：
　　1、请勿放置错误的翻页键。如果要吸引更多用户浏览和单击，可以在文本结尾后为用户推荐相关的高质量内容，以吸引用户单击。
　　2、尊重用户的浏览体验，避免故意将简短的文章分成多页。
　　2.4违反信息标准-违反法律法规的信息
　　为了维护安全健康的搜索生态环境，保护搜索用户的合法权益，百度搜索于2019年2月发布了《关于严厉打击虚假欺诈及其他违法信息等行为的公告》。电信网络中的虚假欺诈，非法交易，色情，赌博和其他非法信息。
　　百度搜索严厉打击了非法信息，包括但不限于以下内容：
　　1.虚假信息：
　　（1）伪造的政府/企业官方网站，伪造政府/企业的联系信息等，或恶意传播相关的虚假信息；
　　（[2）出售或散布与欺诈相关的书籍，技术，工具，并推广不正当的营利方法；
　　2.非法交易信息：
　　（1）伪造的文件：例如伪造的驾驶执照，身份证，结婚证书，银行卡等；
　　（[2）恶意套现交易：例如带花的套现，带白条的套现等；
　　（[3）学术不端行为：例如分发论文，撰写论文等；
　　（4）私家侦探：不遵守国家法律法规，恶意探索他人的隐私，侵犯他人的隐私等；
　　（[5）非法贷款：未经政府批准的无抵押贷款，非法贷款，裸露贷款等；
　　（6）违规软件：恶意提供软件破解版，游戏插件，类似画笔/粉饼的作弊工具和其他作弊工具；
　　（7）非法的兼职在线收入：发布欺诈性的兼职工作或非法的灰色在线收入信息（例如刷卡和打字），从而损害了互联网用户的财产；
　　3.色情，赌博和毒品信息：
　　（1）恶意传播色情或淫秽内容或边缘信息；
　　（2）恶意传播非国家认可的颜色信息，以指导群众赌博，例如时间和彩票等；
　　（[3）恶意散布非法内容，例如赌博微信群，赌博工具以及聚集赌博场所。
　　
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　3。用户友好的体验
　　3.1冰桶算法5.0——用于移动着陆页体验问题
　　长期以来，百度搜索一直致力于改善搜索用户的浏览体验，并营造健康的搜索生态。 2014年8月22日，百度搜索发布了针对低质量网页的“冰桶”算法。经过不断的更新和迭代，2018年11月对冰桶算法进行了升级，并启动了5.0冰桶算法。
　　“冰桶”算法5.0基于“百度APP移动搜索目标网页体验白皮书5.0”作为控制目标网页广告，APP调用和全文功能的标准。
　　“百度APP移动搜索目标网页体验白皮书5.0”-百度APP移动搜索目标网页体验标准
　　1.信息获取规范
　　1. 1加载速度
　　页面第一个屏幕的内容应在1秒内加载。
　　页面加载速度是影响用户搜索体验的重要因素。百度APP对用户行为的研究表明，对于首页加载时间少于1秒的网站或小程序，用户保留率越高，就越符合用户对快速搜索体验的期望。
　　2.页面浏览规范
　　2.1排版布局
　　2.1. 1页面应注意布局合理，段落清晰，并使用不同的字体大小来区分页面的主要和次要信息。多媒体资源（如图片和视频）的位置和大小应与页面的整体布局相匹配，以确保整个页面的美观和用户浏览页面上信息的最佳可读性。
　　2.1. 2第一个屏幕的主要内容必须占据屏幕的50％以上。并且主要内容应位于手机屏幕的中央。
　　2.1. 3扩展全文功能：扩展全文的设置必须具有文本标签，并且该功能实际上可用；扩展的全文功能最多只能出现一次，而不能出现在登录页面（列表除外页面）的第一个屏幕内容中；全文，广告和其他指导内容应设置为一定距离，以免干扰用户操作。
　　2.1. 4主要内容和次要内容部分（例如广告和相关推荐）之间应该有清晰的分隔线或分界线，以使用户不会受到信息获取的干扰。
　　2.1. 5页面的导航功能和位置很清楚，以避免在使用过程中误导用户。
　　2.2字体大小间距
　　着陆页的字体大小和文本间距不应明显太大或太小，并且应适合手机用户阅读。页面主要内容的字体大小应不少于10pt，且字体与行高之比应大于1. 4。
　　2.3 PC站的移动适配
　　移动搜索结果的目标页面必须是移动页面，而不是PC页面。因此，对于PC网站，我们建议：
　　（1）设计并构建与PC站形成相应适应关系的移动站，并积极向百度提供移动页面和适应关系；
　　（[2）如果网站暂时没有建立移动台的计划，请调整PC站点以适应移动浏览器的界面，并为用户带来良好的视觉体验。
　　2.4页模型修改
　　所有开发人员都应在不影响用户正常浏览和使用的情况下，使资源页面适应不同的手机型号。 IOS全屏手机底部的水平线不能阻挡页面的特定功能和内容。
　　2.5着陆页广告规范
　　2.5.1广告内容规范
　　目标网页的广告内容必须符合《中华人民共和国广告法》的要求。如果广告中收录非法内容并且对用户造成干扰，无论广告的形式，位置和区域是否符合规范，它将成为攻击的目标。
　　2.5.1. 1严格禁止庸俗的广告内容
　　当用户正常浏览页面时，无论是图片链接还是文字链接，非法，粗俗的广告都会对用户造成极大的干扰。百度将对此严厉打击。对于禁止的和粗俗的广告（包括但不限于色情，赌博，法律规定的禁止的商品或服务），甚至更加严格。
　　2.5.1. 2严禁虚假诱导广告内容
　　禁止在广告内容中使用“国家”，“上级”，“最佳”等字眼，并且不得夸大其效果，虚假承诺或诱使用户分享。对于具有诱因，欺骗和虚假内容的广告，将确定百度为热门。
　　2.5.1. 3严格禁止广告内容侵犯国家的尊严和利益，泄露国家秘密以及侵犯个人隐私
　　2.5.2广告样式规范
　　登陆页面的广告风格不得掩盖页面的主要内容和功能，并干扰正常的浏览体验和用户的搜索需求。
　　2.5.2.1不允许将浮动广告，弹出广告，屏幕广告和其他与用户最冲突的形式的广告放置在目标网页上，以免妨碍用户不论大小和目的如何，都会浏览或引起用户误操作。
　　2.5.2.2不允许广告抖动，闪烁，轮播或自动播放，这会干扰用户对主要内容的观看。
　　2.5.3广告位置和区域规范
　　用户使用搜索来查找所需的服务和信息，因此他们不想看到太多的广告。因此，在放置广告时，开发人员通常要求位置合适并且广告的面积不应太大，以免掩盖用户的主要信息。广告与主要内容，功能按钮和其他模块之间必须保持清晰的距离，以免用户误点击。
　　2.5.3.1允许登录页面的第一个屏幕的顶部嵌入不超过单个屏幕面积10％的高质量广告。优质广告是指广告区域和内容符合规定，并且形式清晰，广告标识，造型美观，视觉效果好，促销内容不违反法律，法规的要求的前提。收录虚假或欺骗性信息，并且值得信赖。
　　2.5.3.2 文章内容页面或信息详细信息页面，从主要内容标题的开头到主要内容的结尾，禁止插入任何形式的广告。注意：文章下的评论，共享，推荐等不算作主要文字，翻页功能区也不算作主要文字。
　　2.5.3.3在所有H5网站和智能小程序的列表页面（包括主页）上，一个屏幕的广告面积必须小于1/3，并且视觉感知的广告内容不能与原创内容匹配。对比度非常好。图片列表页面上的广告也将被计算为广告区域。
　　3、交互式操作规范
　　3.1平稳滑动
　　为了确保搜索用户浏览页面的便利性，页面上下滑动和选项卡模块切换之类的操作必须平稳且不会卡住。
　　3.2在功能上很友好
　　3.2.1用户可以快速直接进入目标页面或使用功能，易于操作，并可以自由返回，从而避免了繁琐的步骤或重复单击。
　　特别提醒：为了向用户提供统一便捷的用户体验，百度智能小程序提供的返回功能位于页面左上方。建议不要将其放在其他位置。
　　案例：
　　例如，如果您选择感兴趣的产品，则首先到达产品详细信息页面，然后需要再次单击以进入购买页面。不允许这种对用户造成冗余操作的情况。
　　错误：选择感兴趣的产品->产品详细信息页面（操作繁琐）->产品详细信息页面，您可以下订单购买
　　正确：选择您感兴趣的产品->产品详细信息页面，您可以单击直接购买
　　3.2.2功能设置应简单易用，以符合用户的操作习惯。相同功能只能在同一页面上出现一次，不能重复设置。具体要求如下：
　　3.2.2.1功能位置必须固定，而不是抖动或闪烁，并且页面上与其他内容模块（例如广告）的距离必须一定，且不能重叠，以避免用户误操作；
　　3.2.2.2同一页上的功能按钮的面积不能超过屏幕面积的10％;
　　3.2.2.3函数必须实际可用，友好且易于操作，并且实际函数必须与文本描述完全相同，没有任何诱因信息或对第三方页面的指导；
　　3.2.2.4函数可以设置为嵌入式样式或浮动样式，但是在设置浮动功能时，请注意区域不要太大并且不要阻塞用户的浏览页面内容或执行其他功能操作。
　　3.2.3咨询功能只能在当前页面上出现一次，并且该位置不允许出现在顶部。如果用户未主动单击，则咨询对话框窗口将不会自动弹出；咨询按钮可以是“底部”或“侧面”悬垂，但该区域不应太大以免干扰用户浏览。
　　3.3便捷的操作
　　登陆页面的交互操作应符合用户的日常习惯，简单方便。
　　3.3.1页面的文本内容应支持长按复制和单击链接。
　　3.3.2如果详细信息页面的主要内容收录图片，则该图片应支持单击以调出查看较大的图片，单击返回，两根手指捏住以自由放大和缩小功能，当有多张图片时，该手势支持左右滑动，自由切换图片。
　　3.3.3播放视频时，应拖动进度条；视频可以全屏播放，而全屏播放时垂直屏幕视频应保持全屏模式；视频不得晃动或颤抖，以免出现多次冻结现象，以免损害用户体验。
　　3.3.4音频播放期间，可以拖动进度条。歌词需要与歌曲具有映射关系才能保持同步。
　　3.3.5当用户需要在H5站或智能小程序中搜索位置时，他们应支持用户使用地图查看位置，获取位置信息并调整主流地图以进行路线规划和目的地导航。
　　3.3.6应该将用户经常使用的电话，咨询，QQ和其他功能进行组成，并且用户可以在单击该功能后快速进入通信页面。例如，用户点击电话即可实现电话拨号操作；用户点击咨询功能，可以直接进入咨询对话框；用户单击QQ直接进入QQ对话框。
　　1.服务规范
　　服务闭环是指能够为用户提供围绕用户需求的完整，全过程的服务体验的能力。
　　data:image/svg+xml;utf8,
　　data:image/svg+xml;utf8, 查看全部

　　用于Python爬网的算法问题库（包括答案​​），从入门到熟练程度共1643个问题
　　什么是LeetCode？
　　众所周知，在许多网站的学习算法或刷卡算法问题中，雷口在中国算作TOP1。因此，荔口在互联网界颇有名气。
　　许多研发工程师和算法工程师活跃于其中，现在许多互联网公司的面试问题都在[li9]题库中。因此，互联网上的许多求职者都被要求在此处填写问题以提高他们的算法能力。
　　
　　Python爬行力推导数据
　　一、获取所有问题的列表
　　首先，我们的目标是获取所有LeetCode的问题库，当前的LeetCode问题库共有1643个算法问题。因此，我们需要获取所有这1643个问题，然后使用相应的数据结构或存储方法来存储这些问题。我的选择是mysql数据库。 （有关该主题的详细说明，我使用数据库和Word文档存储的双重方法！）
　　
　　其次，我们需要在LeetCode中分析这些问题的存储形式，以便我们可以使用Python进行爬网。我们可以访问LeetCode，我们可以看到主页上有几个选项卡。它们是序列号，标题名称，问题答案，所有提交的答案的通过率，问题的难度以及面试的出现频率。
　　
　　通过分析，我们可以发现每个主题都使用表中的行，该行由tr标记存储，并且每行中的特定字段由tr中的td表示，因此我们可以继续进行选择器元素定位，获取我们想要的特定内容。
　　最后，在分析的这一点上，我们可以首先建立基本数据模型，对对我们有用的数据建模，然后丢弃对我们无用的数据。有用的数据包括主题名称，主题难度和出现频率。
　　
　　获取这些信息后，我们还需要分析一些隐藏的有用信息，例如每个主题的特定地址URL以及与该主题对应的问题解决方案URL，以便我们在查找时可以提供方便和特定的位置每个主题的详细说明每个主题的URL如上图所示。了解了这些信息后，我们可以使用Python + Selenium一次将所有主题存储在数据库或Word文档中。
　　编写python代码后，运行后存储在数据库中的数据如下图所示。
　　
　　二、获取与主题相对应的描述信息
　　通过上述操作，我们已经在LeetCode中获得了所有主题，但是我们仅获得每个主题的名称，我们不知道该主题的具体含义。因此，我们需要进一步的数据处理。应该怎么做？
　　读取我们从数据库保存的数据。这时，我们得到了一个元组集合。我们遍历此集合，获取每个数据，并有针对性地处理每个数据。例如，第一个数据。
　　1 两数之和 3738 48.4% 简单 题目url 题解url
　　
　　遍历时，我们将获得上述元组数据。此步骤有用的数据是标题所描述的url地址，然后我们取出该url地址，然后传递python来访问此地址，并获得标题来描述信息，然后将描述文本更新为该数据。
　　如下图所示，红色框中的信息是我们现在需要的信息，因为红色框上方的“两个数字之和”已在上一操作中存储在数据库中。只需遍历此操作。一次，将描述文本保存在数据库的红色框中。
　　
　　遍历1643年数据后，我们可以获得每个主题和相应主题的详细描述信息。并且此信息已存储在数据库中。效果图如下。
　　
　　事实上，目前，我们已经完成了所有LeetCode问题库的爬网。将这些信息存储在数据库中的好处是，您可以根据自己的练习能力选择相应的难度。因此，如果我们没有足够的时间回答问题，我们想直接看看问题的答案是什么？
　　实际上，这非常简单。我们使用Python来针对每个问题抓取不同的解决方案和代码。然后将其存储在Word文档中，将Word文档存储在手机或计算机上，以便我们可以随时随地离线学习算法，这是否非常方便，在这里，我已经抓取了所有问题的详细解决方案和答案并存储在mysql和word中。
　　
　　
　　摘要
　　数千种算法，首先巩固基础！没有最好的算法，没有通用算法，只有最好的算法！ 查看全部

　　花朵识别（使用预设的训练管理算法实现图像分类）
　　对于具有一定AI基础的AI初学者，ModelArts提供了基于业界主流引擎的预设算法。您无需关注模型开发过程，而直接使用预设算法来训练现有数据并快速将它们作为服务部署。预设算法可用于诸如物体类别和位置，图像分类等场景。
　　本章提供了花卉图像分类应用程序的样本，以帮助您快速熟悉使用ModelArts预设算法构建模型的过程。本示例基于预设的花朵图像数据集，对现有图像数据进行注释，然后使用预设的“ ResNet_v1_50”算法训练数据以获得可用模型。最后，将此模型部署为在线服务。部署完成后，用户可以通过在线服务识别输入到图片中的花朵的类型。
　　在开始使用样品之前，请仔细阅读列出的要求并提前完成准备工作。使用预设算法完成模型构建的步骤如下：
　　准备工作
　　第1步：准备数据
　　ModelArts在公共OBS存储桶中提供了一个名为“ Flowers-Data-Set”的花朵示例数据集。因此，本文中的操作示例使用此数据集进行模型构建。您需要执行以下操作，将数据集上传到OBS目录，即在准备过程中创建的OBS目录“ test-modelarts / dataset-flowers”。
　　
　　单击数据集下载链接以将“ Flowers-Data-Set”数据集下载到本地。在本地解压缩“ Flowers-Data-Set.zip”压缩包。例如，将其解压缩到本地“ Flowers-Data-Set”文件夹。请参考上载文件，然后使用批处理上载方法将“ Flowers-Data-Set”文件夹中的所有文件上载到“ test-modelarts / dataset-flowers” OBS路径。
　　第2步：训练模型
　　数据准备完成后，您可以创建训练作业，选择预设算法“ ResNet_v1_50”，最后生成可用模型。
　　“ ResNet_v1_50”算法基于“ TensorFlow，TF- 1. 8. 0-python 2. 7”引擎，该引擎用于图像分类。如果您想进一步了解预设算法，可以单击“培训工作”页面上的“预设算法”选项卡，以了解ModelArts提供的算法信息，例如用法，引擎类型，准确性等。
　　在ModelArts管理控制台中，选择左侧导航栏中的“培训管理>培训分配”，以进入“培训分配”管理页面。单击“创建”进入“创建培训作业”页面。在“创建培训作业”页面上，填写相关信息。请参阅以下步骤以获取参数填充说明。在基本信息区域中，“计费模式”和“版本”由系统自动生成，无需修改。请根据界面提示填写“名称”和“描述”。
　　图1填写名称和描述
　　
　　在参数配置区域中，选择“算法源”，设置“数据源”，“训练输出位置”，“运行参数”和“作业日志路径”。
　　图2参数配置
　　
　　在资源设置区域中，选择“公共资源池”，并同时设置“规格”和“计算节点数”。
　　如果您选择使用免费规范，请仔细阅读提示，然后选中“我已阅读并同意上述内容”。
　　图3设置使用的资源
　　
　　单击“下一步”以完成信息。在“规格确认”页面上，确认训练作业的参数信息，并在确认正确后单击“提交”。在“培训分配”管理页面上，您可以查看新创建的培训分配的状态。培训作业的创建和操作将花费一些时间，估计超过十分钟，当状态更改为“成功运行”时，表示培训作业的创建已完成。
　　您可以单击训练作业的名称以进入作业详细信息页面，以了解训练作业的“配置信息”，“日志”和“资源使用情况”以及其他信息。在“培训输出位置”所在的OBS路径中，即“ / test-modelarts / model-test /”路径中，可以获取生成的模型文件。
　　图4培训操作细节
　　
　　步骤3 ：（可选）创建可视化作业并查看模型训练过程
　　当前，ModelArts提供的可视化作业默认为TensorBoard类型的作业。 TensorBoard是一种可视化工具，可以在运行期间有效显示TensorFlow或MXNet的计算图，各种指标随时间的趋势以及训练中使用的数据信息。当前，可视化作业仅支持基于TensorFlow和MXNet引擎的培训作业。
　　如果培训详细信息页面上的详细信息足以使您判断模型并构建模型，则可以跳过此步骤并直接执行操作。
　　在ModelArts管理控制台中，在左侧导航栏中选择“培训管理>培训作业”，然后单击“可视作业”选项卡以进入“可视作业”管理页面。在“可视化作业”管理页面上，单击“创建”。在“创建可视化作业”页面上，设置相关参数，然后单击“下一步”。
　　可视化作业的默认类型为“可视化作业”，无法更改。设置可视化作业的“名称”和“培训输出位置”。在训练作业中，需要将“训练输出位置”设置为“训练输出位置”，上述步骤中的“训练输出位置”为“ / test-modelarts / model-test /”。启用了“自动停止”功能，并将其设置为“ 1小时后停止”，以避免不必要的费用。
　　图5设置可视化作业参数信息
　　
　　在“规格确认”页面上，确认信息后，单击“提交”。进入“可视化作业”管理页面，然后等待一段时间。当可视化作业的状态为“正在运行”时，表示它已成功创建。
　　对于正在运行的可视化作业，您可以单击可视化作业的名称以跳至其可视化界面。您可以通过此界面上的信息来学习此模型的特定训练过程。如果此模型的训练过程和参数符合要求，则可以开始执行操作。
　　图6可视界面
　　
　　第4步：导入模型
　　训练后的模型仍存储在OBS路径中。您可以将此模型导入ModelArts进行管理和部署。
　　在ModelArts管理控制台中，单击左侧导航栏中的“模型管理>模型”以进入“模型”页面。在“模型”页面上，单击“导入”。在“导入模型”页面上，设置相关参数，然后单击“立即创建”。
　　设置模型的“名称”和“版本”，然后在“元模型源”参数中，选择“从训练中选择”。此时，系统将自动选择您创建的培训工作。您可以从下拉框中选择。您可以选择系统中可用的培训作业。因为此示例中的数据相对简单，所以其他参数采用默认值。
　　图7导入模型
　　
　　导入模型后，系统将自动跳至模型列表页面。您可以在模型列表页面上查看导入的模型及其版本。
　　图8型号列表
　　
　　第5步：部署并上线
　　导入模型后，状态显示为“正常”时，可以在线部署模型，可以将其部署为“在线服务”，“批处理服务”或“边缘服务”。以下步骤以部署作为在线服务为例。
　　在“模型管理>模型”页面上，单击模型名称左侧的小三角形以打开此模型的所有版本。在相应版本的行中，单击操作列中的“部署”，然后在下拉框中选择“在线服务”以进入“部署”页面。在“部署”页面上，设置相关参数，然后单击“下一步”。
　　设置在线服务的“名称”，并启用“自动停止”功能。在“选择模型和配置”区域中，系统将自动选择模型及其版本，并在“计算节点规范”右侧的下拉框中选择要使用的资源。在此示例中，使用“ CPU：2核8GiB”资源部署在线服务。对其他参数使用默认值。
　　“数据采集”和“难点案例过滤”功能，建议使用默认值并保持关闭状态。
　　图9部署为在线服务
　　
　　在“规格确认”页面上，确认信息后，单击“提交”。在“部署联机>联机服务”页面上，您可以查看有关联机服务的信息。由于模型的部署和联机需要一些时间，请耐心等待几分钟。在线服务的状态为“正在运行”时，表示在线服务已经部署。
　　第6步：测试服务
　　成功部署在线服务后，您可以进入在线服务并启动测试预测请求。
　　在“在线服务”管理页面上，单击在线服务名称以进入在线服务详细信息页面。在在线服务详细信息页面上，单击“预测”选项卡以进入预测页面。在“选择预测图片文件”的右侧，单击“上传”按钮，上传带有花朵的图片，然后单击“预测”。
　　预测完成后，预测结果显示区域将显示预测结果。根据预测结果得分，可以将该图片的花朵识别为“雏菊”。
　　
　　由于这是一项测试服务，为了确保测试效果，建议您在选择图像时不要使用样本数据集中的现有图像。
　　图10预测结果
　　
　　第7步：清除相应资源以避免费用
　　为了避免不必要的费用，建议您在完成试用后删除相关资源，例如在线服务，可视化任务，培训任务，数据及其OBS目录。 查看全部

　　无需编程，就可以教您如何从网络采集中获取海量数据
　　许多朋友会问: 成千上万的出租房屋，二手房，薪水甚至天气数据来自何处？实际上，这些数据可以在十分钟之内变成采集！
　　通常，我会回答，我使用特殊工具，并且无需编程即可快速掌握它. 以后肯定会问我，我可以在哪里下载该工具？
　　最近，我很忙，许多写作任务尚未完成. 教人如何钓鱼比教人如何钓鱼更好. 我决定将所有这些软件开源到GitHub.
　　免费使用，开源！从那时起，据估计许多爬行动物工程师将失去工作. . . 因为我的目标是使它对普通人可用！
　　本文文章介绍了采集器的一般原理，并且在文章结尾处将有一个程序地址.
　　◆◆◆
　　什么是爬虫
　　什么是爬虫
　　Internet是一个大型网络，可以将采集数据的小型程序生动地称为“爬虫”或“蜘蛛”.
　　采集器的原理非常简单. 当我们访问网页时，我们将单击翻页按钮和超链接，浏览器将帮助我们请求所有资源和图片. 因此，您可以设计一个程序来模拟浏览器上的人为操作，并使网站错误地认为爬虫是正常的访问者，并且会乖乖地将所需的数据发送回去.
　　爬虫有两种类型，一种搜索引擎爬虫，可捕获所有内容，例如百度（黑色）. 另一个是经过开发的，只能准确地捕获所需的内容: 例如，我只需要二手房信息，并且不需要在其旁边的任何广告和新闻.
　　爬行动物这个名字不太好，所以我将此软件命名为Hawk，指的是“ Eagle”，它可以准确，快速地捕获猎物. 基本上不需要编程，并且可以通过图形化拖放操作（类似于Photoshop）快速设计采集器. 它可以在20分钟内为Dianping写一个爬虫（简化版只需要3分钟），然后就可以运行它.
　　以下是使用Hawk捕获二手房的视频. 建议在wifi环境中观看:
　　◆◆◆
　　自动将网页导出到Excel
　　那么，如果页面很大，采集器如何知道我想要什么？
　　当然，人们可以很容易地看到上图中的红色框是二手房的信息，但是机器不知道.
　　网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点通常很繁华. 举一个不适当的例子，如果一个孩子的家庭组成树状家谱，谁是最好的？当然是:
　　每个人都会认为这个家庭太强大了！
　　当我们对整个树结构进行评分时，我们自然可以找到最强大的节点，这就是我们想要的表. 在找到最好的爸爸之后，尽管儿子是相似的: 高大英俊，有两只胳膊和两条腿，但这些是共同的特征，没有任何信息. 我们关心的是特性. 长子的锥子脸与其他人不同，那是重要的信息. 第三儿子是最富有的人-金钱也是我们所关心的. 因此，通过比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息很重要.
　　返回网页采集示例，通过一组有趣的算法，提供网页的地址，软件将自动将其转换为Excel！ （不明白，您不明白吗？通常情况下，您无需理会. 详细信息！）
　　◆◆◆
　　裂纹翻页限制
　　获取一页的数据还不够，我们要获取所有页面的数据！很简单，让我们让程序依次请求第1页和第2页...数据已采集
　　就这么简单吗？ 网站如何让您的珍贵数据如此容易地被带走？因此它只能转到第50页或第100页. Chain Home就像这样:
　　这也不打扰我们. 每页有30个数据，而100页最多可以显示3000个数据. 北京16个区县有20,000个社区，但每个区的社区数量不到3,000个. 我们可以分别获取每个地区的社区列表. 每个社区最多可以出售300多个二手房，因此可以获得联嘉的所有二手房.
　　然后，我们启动抓取器，Hawk将为每个子线程（可以理解为机器人）分配一个任务: 为我抓取该社区中的所有二手房！然后，您将看到一个壮观的场景: 一堆小型机器人协同工作以从网站中移出数据，是否有超级牛迅雷？同时执行100个任务！ ！当我从厕所回来时，我会抓住它！ ！ ！
　　◆◆◆
　　清洁: 识别并转换内容
　　获得的数据如下:
　　但是您将看到，应该删除一些奇怪的字符. xx平方米应提取的所有数字. 而且售价有些是213万元，有些是373万元，这些都很难应付.
　　但是，没关系！ Hawk可以自动识别所有数据:
　　哈哈，那么您可以轻松地使用这些数据进行分析，纯净无污染！
　　◆◆◆
　　网站需要登录才能破解
　　当然，这里的意思不是破解用户名和密码，它不够强大. 一些网站数据需要登录才能访问. 这不会打扰我们.
　　当您打开Hawk的内置嗅探功能时，Hawk就像一个录音机，将记录您对目标网站的访问. 之后，它将重播它以实现自动登录.
　　您是否担心Hawk保存您的用户名和密码？如何不保存自动登录？但是Hawk是开源的，所有代码都已经过审查并且是安全的. 您的私人信息将仅位于您自己的硬盘中.
　　（我们像这样自动登录到滇平）
　　◆◆◆
　　我是否也可以捕获数据
　　理论上是. 但是道路高一英尺，魔法高，不同的网站有很大的不同，而且有许多方法可以对抗爬行动物. 这些错误对细节非常敏感，只要您犯了一个错误，接下来的步骤就不会继续进行.
　　我该怎么办？ Lord Desert保存并共享以前的操作，您只需加载这些文件即可快速获取数据.
　　如果您还有其他网站采集需求，则可以在您周围找到程序员和同学，并要求他们帮助捕获数据，或者让他们尝试Hawk来看看谁更有效.
　　如果您是文科专业的学生，​​建议您看一下东野圭吾和村上春树. 直接使用如此复杂的软件会让您发疯. 我应该打电话给谁来帮助捕获数据？呵呵呵...
　　◆◆◆
　　在哪里可以获得软件和教程？
　　Hawk: 使用C#/ WPF软件简介编写的高级Crawler＆ETL工具
　　HAWK是一种数据采集和清理工具，根据GPL协议开源，可以灵活有效地从网页，数据库，文件采集并通过可视化的拖放操作采集，快速生成，过滤，并转换等等. 最适合其功能的区域是爬网程序和数据清理.
　　鹰的意思是“鹰”，可以有效，准确地杀死猎物.
　　HAWK用C#编写，其前端接口是用WPF开发的，并且支持插件扩展. 通过图形化操作，可以快速建立解决方案.
　　GitHub地址:
　　Python等效的实现是etlpy:
　　作者专门开发的项目文件已发布在GitHub上:
　　使用时，单击文件并加载项目以加载它.
　　如果您不想编译，则可执行文件位于:
　　密码: 4iy0
　　编译路径为: Hawk.Core \ Hawk.Core.sln 查看全部

　　1: 获取要采集的所有物品的列表
　　尝试打印
　　import okhttp3.Call;
import okhttp3.OkHttpClient;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.Response;
import java.io.IOException;
public class crawler {
public static void main(String[] args) throws IOException {
//获取okHttpClient
OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient();
//创建一个Request对象
Request request = new Request.Builder().url("https://github.com/akullpp/awe ... 6quot;).build();
//创建一个call对象,这个对象负载进行一次网络访问操作
Call call = okHttpClient.newCall(request);
//call提交到服务器,返回一个response对象
Response response = call.execute();
//判定响应是否成功
if (!response.isSuccessful()){
System.out.println("请求失败!");
return;
}
System.out.println(response.body().string());
}
}
　　请求后返回的内容是html结构. 它看起来仍然很复杂，因此我们需要进一步分析和提取所需的内容
　　---- 1.2.2页面结构分析
　　按字符串分析此页面的结构比较麻烦. 在这里，我使用第三方库jsoup来分析html页面的结构
　　使用Jsoup类分析刚刚获取的html内容，将生成一个Document对象，并将字符串转换为树形结构文档
　　文档可以通过getElementTag获取各种标签，每个Element对应一个标签
　　每个元素中的内容就是我们要排名的项目的内容.
　　这次创建一个代表项目的类
　　public class Project {
private String name;//名称
private String url;//url地址
private String description;//描述
private int stars;//点赞数
private int fork;//贡献人数
private int openIssiue;//bug数或者需求
}
　　一个接一个地检查后（由于某些li标签不代表一个项目，我们需要将其过滤掉）
　　调查后，标签对应每个项目的关键信息
　　li标签的文本是该项目的描述Description li标签嵌套了标签
　　a标记的文本是项目名称，而a中的href参数是url
　　
　　public class Crawler {
private HashSet urlBlackList = new HashSet();//黑名单
{
urlBlackList.add("https://github.com/events");
urlBlackList.add("https://github.community");
urlBlackList.add("https://github.com/about");
urlBlackList.add("https://github.com/pricing");
urlBlackList.add("https://github.com/contact");
urlBlackList.add("https://github.com/security");
urlBlackList.add("https://github.com/site/terms");
urlBlackList.add("https://github.com/site/privacy");
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
Crawler crawler = new Crawler();
String htmlBody = crawler.getPage("https://github.com/akullpp/awe ... 6quot;);
List list = crawler.parageProjectList(htmlBody);
System.out.println(list);
}
public String getPage(String url) throws IOException {
//获取okHttpClient
OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient();
//创建一个Request对象
Request request = new Request.Builder().url(url).build();
//创建一个call对象,这个对象负载进行一次网络访问操作
Call call = okHttpClient.newCall(request);
//call提交到服务器,返回一个response对象
Response response = call.execute();
//判定响应是否成功
if (!response.isSuccessful()){
System.out.println("请求失败!");
return null;
}
return response.body().string();
}
public List parageProjectList(String htmlBody){
//使用Jsoup分析页面结构,获取所有li标签
List projects = new ArrayList();
Document document = Jsoup.parse(htmlBody);
Elements elements = document.getElementsByTag("li");
for (Element element : elements){
Elements allElements = element.getElementsByTag("a");
if (allElements.size() == 0){
continue;
}
Project project = new Project();
Element link = allElements.get(0);
String name = link.text();
String url = link.attr("href");
String description = element.text();
if (!url.startsWith("https://github.com")){
continue;
}
if (urlBlackList.contains(url)){
continue;
}
project.setName(name);
project.setUrl(url);
project.setDescription(description);
projects.add(project);
}
return projects;
}
}
　　在这一步，我们可以获得AwesomeJava的所有列表
　　二: 遍历项目列表并依次获取每个项目的主页信息，然后可以获取项目的星数和分叉数.
　　然后先观察并观察这些项目的html页面. 实际上，GitHub将提供一组AP，以使其他人更容易实现爬网程序，同时，它将更好地通过API限制爬网效率
　　如果直接访问html页面可能被反爬行动物杀死，则可以使用api更稳定地获取数据
　　我们可以通过GitHub提供的API获取有关某个项目/存储库的信息. 在这里，我们还使用OkhttpClient对象访问GitHubapi
　　卷曲
　　返回的是json格式的文件. json格式的特征是将数据以键值对的形式组织
　　这里我用Gson解析json数据
　　2.1对Gson的初步了解
　　json格式的特征是以键值对的形式组织数据
　　public class TestGson {
public static void main(String[] args) {
//1.先创建一个Gson对象
Gson gson = new GsonBuilder().create();

//2.键值对数据转成json格式字符串
HashMap hashMap = new HashMap();
hashMap.put("行者","武松");
hashMap.put("花和尚","鲁智深");
hashMap.put("及时雨","宋江");
String result = gson.toJson(hashMap);
System.out.println(result);
}
}
　　{“星哲”: “吴松”，“花和尚”: “陆志深”，“适时雨”: “宋江”}
　　将Json字符串转换为键值对形式
　　public class TestGson {
static class Test{
int aaa;
int bbb;
}
public static void main(String[] args) {
//1.先创建一个Gson对象
Gson gson = new GsonBuilder().create();
//3.把Json格式字符串转成键值对
String jsonString = "{ \"aaa\":1, \"bbb\":2}" ;
//Test.class取出当前类的类对象
Test t = gson.fromJson(jsonString,Test.class);
System.out.println(t.aaa);
System.out.println(t.bbb);
}
}
　　2.2调用Github的API来获取每个项目的页面
　　 //根据url获取仓库名字
private String getRepoName(String url) {
int lastOne = url.lastIndexOf("/");
int lastTwo = url.lastIndexOf("/",lastOne - 1);
if (lastOne == -1 || lastTwo == -1 ){
System.out.println("当前url不合法");
return null;
}
return url.substring(lastTwo+1);
}
//根据仓库名字获取每个项目的页面
private String getRepoInfo(String repoName) throws IOException {
String username = "superQlee";
String password = "nobody577";
//进行身份认证,把用户名密码加密之后得到一个字符串,放到http head头中
String credential = Credentials.basic(username,password);
String url = "https://api.github.com/repos/" + repoName;
Request request = new Request.Builder().url(url).header("Authorization",credential).build();
Call call = okHttpClient.newCall(request);
Response response = call.execute();
if (!response.isSuccessful()){
System.out.println("请求Github API仓库失败!");
return null;
}
return response.body().string();
}
　　在这一步，我们可以知道每个项目的仓库页面. 目前，我们可以使用Gson进一步提取关键信息并将其放入项目列表中
　　2.3 Gson解析项目API仓库以获得诸如star之类的关键信息
　　
　　我还在项目中使用了反射，即，我使用GitHub的api获取项目页面的json格式. 我想获取json中的几个键值对.
　　我使用hashMap将内容存储在Json中
　　然后我在Gson中使用反射机制来处理json字符串，
　　gson.fromJson（）将首先获取HashMap的.class对象，然后知道HashMap类对象的所有属性，
　　然后您可以将json中的内容填充到hashMap对象中 查看全部

　　一种Android应用数据手动采集方法及系统技术方案
　　本发明专利技术公开了一种Android应用数据手动采集方法及系统，方法包括：在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图，通过特定属性辨识出可操作控件，利用已封装好的操作动作匹配相应操作控件，深度遍历所有Activity并获取数据，对数据进行清洗并入库，卸载Android应用。本发明专利技术才能基于Appium开源框架，以深度遍历算法为核心，实现对Android应用中特定数据的手动采集。
　　An automatic data 采集 method and system for Android Applications
　　全部详尽技术资料下载
　　【技术实现步骤摘要】
　　一种Android应用数据手动采集方法及系统
　　本专利技术涉及数据处理
　　，尤其涉及一种Android应用数据手动采集方法及系统。
　　技术介绍
　　随着联通互联网的迅猛发展，各类应用如雨后春笋般涌现下来，人们对智能手机依赖度远超过PC笔记本。Android系统作为当前用户增速最快的智能手机操作系统，其平台具备多样性、可塑造性等特质，被运用到多个领域范畴，也就成为人们研究的重点。于是移动端APP数据内容采集这方面的需求也越来越多，而APP数据采集却是一个难点。纵观整个行业，目前还没有成熟的APP数据抓取方案和具体实现。通过现有技术的督查，APP数据获取主要考虑两种方向，一种是主动爬取，另一种是被动接受。现有的主动爬取APP数据的方案采取查获数据传输包的方式进行，通过webservice通讯协议，抓取公开数据、无加密的数据。但这些方法存在一定的问题，如果遇到的是用SSL/TLS等加密手段加密过的网路数据的时侯，这就促使采集数据显得异常艰辛。被动接受APP数据的方案首先须要考虑数据储存服务器，然后是数据接收方案，针对不同的用户，需求不一样，那么须要接收什么数据，如何发送数据，以及APP所有者是否乐意提供这种数据，这些都是比较无法解决的问题。因此，如何有效的实现Android应用数据的手动采集，是一项亟需解决的问题。
　　技术实现思路
　　有鉴于此，本专利技术提供了一种Android应用数据手动采集方法，能够基于Appium开源框架，以深度遍历算法为核心，实现对Android应用中特定数据的手动采集。本专利技术提供了一种Android应用数据手动采集方法，包括：在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图；通过特定属性辨识出可操作控件；利用已封装好的操作动作匹配相应操作控件；深度遍历所有Activity并获取数据；对所述数据进行清洗并入库；卸载所述Android应用。一种Android应用数据手动采集系统，包括：获取模块，用于在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图；识别模块，用于通过特定属性辨识出可操作控件；匹配模块，用于借助已封装好的操作动作匹配相应操作控件；深度遍历模块，用于深度遍历所有Activity并获取数据；数据处理模块，用于对所述数据进行清洗并入库；卸载模块，用于卸载所述Android应用。综上所述，本专利技术公开了一种Android应用数据手动采集方法，当须要对Android应用数据进行手动采集时，首先在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图，然后通过特定属性辨识出可操作控件，利用已封装好的操作动作匹配相应操作控件，深度遍历所有Activity并获取数据，对数据进行清洗并入库，最后卸载Android应用。本专利技术整个过程只须要用户在数据采集前对配置文件做相应更改，后续方式执行中会通过Appium操作控件，结合深度遍历算法采集所需的Android应用对应数据；用户无需关注脚本编撰、抓包剖析等
　　技术实现思路
　　，实现了零脚本Android应用数据采集，大大增加了Android应用数据采集技术门槛。附图说明结合附图并参考以下具体施行方法，本专利技术各施行例的上述和其他特点、优点及方面将显得愈发显著。贯穿附图中，相同或相像的附图标记表示相同或相像的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定根据比列勾画。图1为本专利技术公开的一种Android应用数据手动采集方法施行例1的方式流程图；图2为本专利技术公开的一种Android应用数据手动采集方法施行例2的方式流程图；图3为本专利技术公开的一种Android应用数据手动采集系统施行例1的结构示意图；图4为本专利技术公开的一种Android应用数据手动采集系统施行例2的结构示意图。具体施行方法下边将参照附图更详尽地描述本专利技术的施行例。虽然附图中显示了本专利技术的个别施行例，然而应该理解的是，本专利技术可以通过各类方式来实现，而且不应当被解释为限于这儿论述的施行例，相反提供这种施行例是为了愈发透彻和完整地理解本专利技术。应当理解的是，本专利技术的附图及施行例仅用于示例性作用，并非用于限制本专利技术的保护范围。本文使用的术语“包括”及其变型是开放性包括，即“包括但不限于”。
　　术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个施行例”表示“至少一个施行例”；术语“另一施行例”表示“至少一个另外的施行例”；术语“一些施行例”表示“至少一些施行例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本专利技术中提到的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行分辨，并非用于限定这种装置、模块或单元所执行的功能的次序或则相互依存关系。需要注意，本专利技术中提到的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应该理解，除非在上下文另有明晰强调，否则应当理解为“一个或多个”。如图1所示，为本专利技术公开的一种Android应用数据手动采集方法施行例1的方式流程图，所述方式可以包括以下步骤：S101、在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图；当须要对Android应用数据进行手动采集时，将Android应用上传至指定目录，修改配置文件内容，供遍历测试执行时读取使用，然后启动Android应用。在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图；其中，Activity是Android组件之一，是一个应用程序组件，提供一个屏幕，用户可以拿来交互为了完成某项任务。
　　S102、通过特定属性辨识出可操作控件；然后，调用Appium所开放的API获取当前页面布局文件，根据配置文件所定义的控件属性要求，解析过滤来辨识出匹配的控件并保存。其中，布局文件是指Android应用页面布局设计的一个xml文档。具体的，在辨识出可操作控件时，可以通过调用Appium中自带的getPageSource()方法，将获取的当前页面布局文件，同时根据配置文件所定义的控件属性要求进行解析筛选，以获得可操作的控件并保存其属性信息。本施行例支持爬取常用的所有控件的信息，包括text、resource-id、class、clickable、content-desc等各类数据，并且可通过指定某个Activity或控件类型或属性的方式将指定信息筛选下来。其中，getPageSource()是Appium内部的一个函数，它将当前页面的元素以XML的格式获取到。S103、利用已封装好的操作动作匹配相应操作控件；然后，根据控件特点判定控件操作方法，智能匹配对应操作。S104、深度遍历所有Activity并获取数据；然后，从Android应用启动Activity开始，自动解析和筛选控件，当控件成功匹配相应操作且执行后，如判定仍在当前Activity，则继续执行下一个控件，如果判定已跳转至新Activ
　　【技术保护点】
　　1.一种Android应用数据手动采集方法，其特点在于，包括：/n在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图；/n通过特定属性辨识出可操作控件；/n借助已封装好的操作动作匹配相应操作控件；/n深度遍历所有Activity并获取数据；/n对所述数据进行清洗并入库；/n卸载所述Android应用。/n
　　【技术特点摘要】
　　1.一种Android应用数据手动采集方法，其特点在于，包括：
　　在安装并启动Android应用后，获取当前Activity树形结构图；
　　通过特定属性辨识出可操作控件；
　　利用已封装好的操作动作匹配相应操作控件；
　　深度遍历所有Activity并获取数据；
　　对所述数据进行清洗并入库；
　　卸载所述Android应用。
　　2.根据权力要求1所述的方式，其特点在于，所述通过特定属性辨识出可操作控件前，还包括：
　　在配置文件中添加黑名单属性。
　　3.根据权力要求1所述的方式，其特点在于，所述借助已封装好的操作动作匹配相应操作控件，包括：
　　根据控件特点判定控件操作方法，智能匹配对应操作。
　　4.根据权力要求1所述的方式，其特点在于，所述深度遍历所有Activity并获取数据，包括：
　　对当前Activity进行判定，如判定仍在原Activity，则继续执行下一个控件，如果判定已跳转至新Activity，则旧Activity遍历操作暂停，新Activity控件执行遍历操作，当新Activity控件遍历操作完毕后立刻返回旧Activity继续遍历操作，其中，在执行遍历操作的过程中保存Activity名和遍历执行步骤。
　　5.根据权力要求1所述的方式，其特点在于，所述对所述数据进行清洗并入库，包括：
　　根据预先所定义的配置文件内容，对须要搜集数据进行清洗，清洗完毕后入库保存。
　　6.一种Android应用数据手动采集系统，其特点在于，包...
　　【专利技术属性】
　　技术研制人员：程立，赖林，邓浩然，鲁爽，
　　申请(专利权)人：中国民航信息网络股份有限公司，
　　类型：发明
　　国别省市：北京;11
　　全部详尽技术资料下载 我是这个专利的主人 查看全部

　　百度快速排行算法-刷点击,发包,线程,站内刷等，还有什么？(悬赏106元)
　　正所谓上有新政，下有对策。从百度算法开始严打黑帽开始，黑帽站长就不断打着游击战，寻找百度的漏洞。
　　利用黑帽SEO百度霸屏技术真的牛X吗？，先来看几种黑帽SEO怎么植入网站的
　　看完这种截图以后，是不是有点似曾相见的觉得？ 这就是常常黑入我们网站的诱因。一些黑帽网站还专门的培训这种作弊和入侵网站的教程，收取上万元培训费用，更有一些作弊的工具源码专门来转让给站长使用。
　　顺手找一个介绍来给你们瞧瞧
　　功能解析：1：内置483个功能标签，让SEO发挥到极至，千变万化，给你SEO发挥空间。2：配套采集系统，一键采集指定目录，整篇文章，拒绝实时采集打开速率慢的问题，影响蜘蛛抓取。（标题和内容高度相关，拒绝文不对题，触碰秋雨和飓风算法）3：一如既往的规范时间因子，权重传递。4：采用屏蔽字手动转码技术，这个作用你懂的。5：采用最新黑帽扩词动词技术，每个页面最大借助化，实现流量爆破。6：可做泛目录，泛站群，泛二级目录，泛单页，繁殖寄生虫。7：具备饲养功能，实现蜘蛛最大借助化，享受快收的觉得升级历史：2019-4-4主程序升级，加入分区转码技术，更加符合算法2019-4-4主程序升级，加入词频标签，权重动词标签2019-5-3主程序升级，一键绑架，蜘蛛判定优势保障：1：给你强悍的技术支持！（不断免费升级）2：核心动力始于不断创新！（知己知彼，百战不殆）3：密切关注搜索引擎动态！（不断免费调整）4：让新手快速学会霸屏技术！（化繁为简）
　　光看这介绍牛逼的不得了，有多少SEO想着走捷径而选择这些黑帽手法来操控网站排名， 做的有多爽死的就有多惨。
　　任何想通过作弊借助BUG来实现排行，违反用户体验和欺骗网民的做法都是百度所严打和惩罚的，希望不要走独木桥。 查看全部

　　百度最新算法
　　百度最新算法//云盈国际
　　1.百度对买卖链接进行了严厉的处罚，对导入链接超过40个（一些著名站点不受影响），链接工厂，垃圾站，半年以内的站所导入的链接全部没有权重。对于不相关友链全部降权，大约有相关网站友链的十分之一左右。
　　2.百度降低了对隐藏链接的辨识，隐藏链接一律没有权重。
　　3.百度针对订购GVM，教育机构，事业单位链接的行为进行了严打，百度早已建设了GVM，教育机构，事业单位数据库，对此类网站给予专门的排行，同时这种网站导出链接一律无效。
　　4，对于针对百度产品进行优化的行为进行严打，百度产品所导入的外链一律没有权重。
　　5.百度对在友链平台转让友链的网站所导入链接全部不给与权重，百度早已建设了一个友链平台的特点库，比如在chinaz通过了验证的网站，阿里微微验证的网站，阿里微微手动项链的网站，百度的系统都能手动监控到，发现了之后将这种网站加入转让链接的网站数据库，这个数据库内的网站导出的链接都是没有用的。
　　6，百度实现了对峰会发贴和跟帖用户的辨识，被系统觉得是垃圾贴和垃圾回复的（百度依据一些手动DINGtie机的顶贴原理和一些万能回复（就是太常见的回复）搞了一个特点库，符合这个特点的都会被觉得是垃圾内容）不给与权重，非原创（识别原理和辨识原创文章的原理一样）的回复，同一用户重复发表的同样内容的贴子或回复不给与权重。
　　7.百度会对美国空间和未备
　　8，百度又按照了常见的采集软件的伪原创方式提高了检测伪原创的算法，像搅乱段落，关键词替换，截取一部分等方式百度如今都能测量到，百度会针对网站伪原创和垃圾内容所占内容的比列进行处理（具体数额我不知道）
　　9.百度对采集的内容收录有一个数目限制（具体不知，但是大站没有影响），达到数目之后就不收录了。
　　10.百度对导入链接基本没有但导出链接好多的网站加入疑似订购链接的数据库，进行重点监控和人工排查，对于该网站的导出链接加入疑似转让链接的数据库进行监控和排查。
　　10，百度增加了外链对网站排名的影响，但降到了多大不知道。
　　11，百度对长时间原创的网站给予高权重。 查看全部

　　360搜索优采云算法，保护原创严打恶意采集的算法
　　导致好多优质的原创内容站点，无法在搜索结果页面，获得一个良好的排行，扰乱了搜索引擎市场的生态排行机制。为此，360搜索专门推出了针对采集站点，鼓励优质原创内容的优采云算法。
　　优采云算法的作用
　　优采云算法的作用，主要是为了保护原创内容输出，打击恶意采集站点，确保互联网生态搜索的公平性、可用性。
　　360搜索仍然以保护原创与控制采集为原则，打造生态互联网，严厉严打网路信息采集泛滥的现象，基于业界的安全大数据和大规模机器学习平台，促成了优采云算法的出现。
　　优采云算法对垃圾的采集站点进行控制，对原创和稀缺性站点内容进行保护加壳，确保新闻网站之间正常的转载行为不受影响。
　　优采云算法上线后，对于优质、原创、精心编辑的站点内容，会给与排行上的优待，展现机会比通常的低劣内容会有更大的优势。
　　针对出现堆砌、标题替换、内容次序搅乱、简单替换、恶意跳转等，严重影响用户体验的垃圾站点，优采云算法会控制其搜索排名结果，甚至会直接采取K站的具体举措。
　　优采云算法错判反馈
　　优采云算法其实也是手动判断采集站点，难免会出现疏失，常常会有新站点或则老站点反映，被360搜索的优采云算法错判，导致网站首页被K，出现排行增长，流量波动较大的情况。
　　如果你们对于自身站点确信，无显著采集情况，而出现收录异常等情况，站长可以通过360搜索站长平台的反馈中心及360搜索峰会版主进行反馈，一般来说360搜索会在几个工作日内给以处理。
　　以上，就是丁光辉博客，针对“360搜索优采云算法，保护原创严打恶意采集的算法”问题的剖析，如需更多成都SEO服务，小编欢迎你们随时来撩QQ：3137194834 微信公众号：dghseo 查看全部