最新版:WordPress插件-AutoBlog自动采集插件V1.2.15绿色版
　　WordPress插件介绍：
　　AutoBlog（自动采集发布插件）是一款出色的插件工具，可帮助用户采集任何网站网站的内容，并自动更新您的WordPress网站，文章发布等。它易于使用，不需要复杂的设置，并且支持所有WordPress功能。
　　
　　通过简单的设置，您可以采集
　　来自任意网站的内容，并且可以设置多个采集任务同时运行，可以将任务设置为自动或手动运行，主任务列表显示每个采集任务的状态：上次检测采集时间、预计下一次检测采集时间、最近采集文章、已采集更新的文章数等， 便于查看和管理。
　　文章管理功能方便
　　
　　在查询、搜索、删除采集文章方面，改进后的算法从根本上消除了重复采集的相同文章，日志功能记录采集过程中的异常和抓取错误，方便检查设置错误进行修复。
　　WordPress插件演示：
　　终极:搜索引擎升级为AI识别后，降低了多少伪原创过审的机率
　　在传统的搜索推广优化中，关键词的识别度其实和AI识别升级前有很大的不同。在AI升级之前，很多文章的内容其实只需要调整关键词的密度和句子的流畅度，就可以避免伪原创的审核率过关困难> 内容。不过在AI升级之后，产品内容相比之前有了很大的变化。搜索引擎自然语言分析模型中“DNN语言模型”的相关内容在AI升级后的内容相关产品中进行了完善。升级后，AI识别系统中的句子是否流畅成为搜索引擎判断文章是否为原创的关键条件。
　　
　　下面的返回参数重点突出了AI识别中句子是否流畅的判断。
　　
　　其实简单来说，伪原创>的本质就是通过改变语速、句子语义、时间趋势，将复制的内容转化为原创文章的整体事件。在搜索引擎的推广中，不同的关键词出价不仅取决于关键词的密度，还取决于这个文章对用户的价值。所以，在今天的推广中，不同类型的文章所呈现的主要内容的价值，从根本上决定了这个文章的流量。
　　在以往的搜索引擎中，内容的判断通常是通过打断句子和字节来判断文章是否为伪原创>。如果文章通过筛选，则判断文章是原创的作品，最后通过相应的推广，匹配到需要文章的群体>。完成从内容制作到搜索引擎收录，最后到搜索推广。 查看全部

　　汇总:算法网站！我的个人博客大改版，500 篇算法等你来看！
　　之前用 Hexo 建博客，但随着原创文章的增加，HEXO 的弊端出现了，每次提交文章都很耗时，所以这几天我重新设计了一下，文章提交也采取了自动采集的方式提交，不会错过，目前已经同步了 200 多个原创算法文章，后续还在不断更新， 欢迎参观。
　　我的博客地址：
　　
　　学习算法
　　五分钟 - 与程序员肖武一起学习算法
　　
　　总结:SEO数据分析之百度快照分析
　　从目前来看，这种情况是最常见的网站被降级或被K的现象。出现这种情况的原因是SEO操作方法不当造成的，比如过度优化、挂黑链接等。 ; 另一种常见的是外链波动较大，是突然增加或急剧减少引起的。
　　第三个更新快照 收录 或 网站 被降级
　　出现这种情况可以说明网站的内容没有问题，原创的质量也很高，搜索引擎识别网站的内容，所以快照还是更新了，但是因为优化方式违反了搜索引擎的机制，降级了。
　　网站内容重复怎么办
　　第四次不更新快照，不增加收录
　　
　　这种情况是指网站本身有快照，收录也很好，但是突然快照没有更新，收录自然就消失了；这是许多SEOER常犯的错误。网站构建之初，网站内容高度原创，但是快照稳定后，执行开始下降，原创如果可以的话' t 跟上更新，你会开始做这样那样的 伪原创 和重新打印，这将导致快照停止。在这里，小友要提醒广大SEOER们。如果实在写不出来网站的更新内容，可以适当放。请不要复制和转发。
　　第五次更新快照，不加收录
　　这种情况也很常见，究其原因是网站原创不是很色情，搜索引擎对网站的内容也不是很感兴趣。
　　第六张快照跟不上
　　这种情况还不错。它属于正常类别。有两种可能： 1、导航类网站：因为推送这种类型的网站更新很少，快照不强大是正常的。2. 网站更新周期很慢：网站内容更新很慢，快照跟不上是正常的。
　　
　　第七天或第三天的快照，第二天的快照，当天的快照
　　这三个很正常。这些类型的网站非常健康，对网站做SEO优化非常有利。网站 三天内和次日的快照都被搜索引擎网站 识别。当天的网站截图都是来自百度等一流的网站，也有网站不定期的当天截图。
　　第八次快照回滚
　　百度快照回滚的原因有很多，这里只说两个常见的： 1、频繁修改网站结构和三大标签；2、搜索引擎数据库大更新，一年多次更新。
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　　官方数据:使用Debezium、Postgres和Kafka进行数据实时采集（CDC）
　　1. 背景
　　他一直在改进自己的微服务架构，包括分布式工作流服务的构建，目前使用的是 Camunda 工作流引擎。使用Camunda工作流，会涉及到工作流引擎的用户系统如何与现有的用户系统集成的问题（Flowable、Activity也类似）。在现有的设计中，工作流导向侧重于企业内部流程的流动，因此系统设计了单位、部门、人员、人员归属，以对应Camunda工作流用户系统。
　　功能设计完成后，又面临另一个问题，如何解决现有人事系统数据如何同步到Camunda工作流引擎[`real-time`]的问题。如果现有的系统数据和工作流数据在同一个库中，则相对容易解决。在微服务架构中，不同服务的数据通常存储在不同的数据库中，因此需要数据同步。不同的方法可以达到相同的效果。
　　最初考虑了以下两个选项，但都略有不足：
　　经过大量数据的查询和对比，最终选择了德贝子木来解决以上问题以及以后更多的数据同步问题。
　　2. Debezium 简介
　　RedHat 的开源 Debezium 是一个开源工具，可以从多个数据源捕获实时变化数据并形成数据流输出。
　　它是一个 CDC（变更数据捕获）工具。其工作原理类似于著名的Canal、DataBus、Maxwell等，通过提取数据库日志来获取变化。
　　官方介绍是：
　　Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台。启动它，将其指向您的数据库，您的应用程序可以开始响应其他应用程序提交到您的数据库的所有插入、更新和删除操作。Debezium 耐用且快速，因此您的应用程序可以快速响应并且不会错过任何事件，即使出现问题也是如此
　　Debezium 是一个分布式平台，可将您现有的数据库转换为事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium 构建在 Apache Kafka 之上，并提供与 Kafka Connect 兼容的连接器来监控特定的数据库管理系统。
　　Debezium 现在支持以下数据库：
　　与ETL不同的是，Debezimu只支持生产端连接数据库，消费者端不支持连接数据库。相反，您需要编写自己的代码来接收 Kafka 消息数据。经过分析，这种方式比较灵活，也可以很好的利用现有微服务架构中的Kafka。
　　3.快速搭建Debezimu测试环境。
　　目前，Debezium 的最新稳定版是 1.6。Debezium 已经打包了要用作 Docker 镜像的组件。因此，我们只需要安装并启动 Docker 即可按照以下步骤快速搭建测试环境。
　　3.1 运行 Zookeeper
　　docker run -it --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:1.6
　　3.2 运行卡夫卡
　　docker run -it --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:1.6
　　3.3 运行 PostgreSQL
　　docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres debezium/example-postgres:1.6
　　上面使用的代码是：debezium/example-postgres:1.6，查看Debezimu官方文档，其他例子都是这个。事实上，Debezimu 已经 Docker 打包了 PostgreSQL 9~13，你可以根据需要在 Docker Hub 中选择对应的 PostgreSQL 版本。
　　debezium/postgres 非常小巧，使用方便，而且也有必要的设置，所以可以直接使用，无需额外配置。
　　3.4 运行 Debezimu Connect
　　docker run -it --rm --name connect -p 8083:8083 -e GROUP_ID=1 -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses --link zookeeper:zookeeper --link kafka:kafka --link postgres:postgres debezium/connect:1.6
　　Debezium 的容器在启动时需要传入以下环境变量：
　　3.5 创建连接器
　　经过以上4个步骤，Debezium的测试环境就搭建好了。现在需要调用 Debezium 提供的 API 来创建一个连接器来建立 Debezium 和数据库之间的关系。我们将以下有效负载发布到`:8083/connectors/`。
　　{
"name": "fulfillment-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.99.100",
"database.port": "5432",
"database.user": "postgres",
"database.password": "postgres",
"database.dbname" : "postgres",
"database.server.name": "fulfillment",
"table.include.list": "public.inventory"
}
}
　　“name”：注册到 Kafka Connect 服务的连接器名称 “connector.class”：PostgreSQL 连接器类名称 “database.hostname”：PostgreSQL 数据库地址 “database.port”：PostgreSQL 数据库端口 “database.user”：PostgreSQL 数据库用户名 “database.password”：PostgreSQL 数据密码 “database.dbname”：连接的 PostgreSQL 数据库 “database.server.name”：虚拟数据库服务器名称，可根据实际需要定义，消费 Kafka 时应使用该值data "table.include.list"：监控的数据表列表，用","分隔。PostgreSQL 应该以“.”格式写入整个表名。如果没有特定的模式，那么默认的 `public`
　　以下是完成的 curl 命令：
　　curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" localhost:8083/connectors/ -d '{"name": "fulfillment-connector", "config": {"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "192.168.99.100", "database.port": "5432", "database.user": "postgres", "database.password": "postgres", "database.dbname" : "postgres", "database.server.name": "fulfillment", "table.include.list": "public.inventory" }}'
　　上面是一个例子，因为我用的是windows，个人觉得curl不方便，所以改用postman：
　　3.6 Docker Compose 配置
　　为方便使用，将以上 Docker 命令集成到 Docker Compose 配置中，如下：
　　version: "3"
services:
postgres:
image: debezium/postgres:13
container_name: postgres
hostname: postgres
environment:
POSTGRES_USER: herodotus
POSTGRES_PASSWORD: herodotus
ports:
- 5432:5432
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
restart: always
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
restart: always
ports:
- 9092:9092
environment:
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
restart: always
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka
　　4.外部数据库配置
　　上一章介绍了Debezimu测试环境。其中使用的debezium/postgres已经配置好，使用起来比较方便。在实际使用过程中，经常使用PostgreSQL独立构建，所以需要对PostgreSQL进行配置。
　　4.1 以 Docker 运行基本组件
　　本章主要介绍Debezimu与独立PostgreSQL数据库的连接。因此，除了 PostgreSQL，Zookeeper、Kafka 和 Debezimu Connect 仍然使用 Docker 进行部署。具体部署的Docker Compose配置如下：
　　version: "3"
services:
zookeeper:
image: debezium/zookeeper:1.6
container_name: zookeeper
hostname: zookeeper
environment:
ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
ports:
- 2181:2181
- 2888:2888
- 3888:3888
kafka:
image: debezium/kafka:1.6
container_name: kafka
hostname: kafka
ports:
- 9092:9092
environment:
BROKER_ID: 1
ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://0.0.0.0:9092
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_INNER://kafka:29092,LISTENER_OUTER://192.168.101.10:9092
<p>
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_INNER:PLAINTEXT,LISTENER_OUTER:PLAINTEXT
KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_INNER
KAFKA_ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: &#39;yes&#39;
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: &#39;true&#39;
depends_on:
- zookeeper
connect:
image: debezium/connect:1.6
container_name: connect
hostname: connect
ports:
- 8083:8083
environment:
GROUP_ID: 1
CONFIG_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_configs
OFFSET_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_offsets
STATUS_STORAGE_TOPIC: herodotus_connect_statuses
BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
depends_on:
- kafka</p>
　　Kafka Listener相关的配置是为了解决Spring Kafka会连接Kafka的问题：`无法建立到节点-1的连接。经纪人可能不可用。`。
　　4.2 修改PostgreSQL配置
　　逻辑解码功能是 PostgreSQL 在 9.4 中添加的，是一种允许提取提交到事务日志的更改并在输出插件的帮助下以用户友好的方式处理这些更改的机制。输出插件使客户端能够使用更改。
　　PostgreSQL 连接器读取和处理数据库更改主要由两部分组成：
　　decoderbufs：基于 `Protobuf`，目前由 Debezimu 社区维护
　　wal2json ：基于 `JSON`，目前由 wal2json 社区维护
　　pgoutput：PostgreSQL 10 及更高版本中的标准逻辑解码输出插件。它由 PostgreSQL 社区维护，并由 PostgreSQL 本身用于逻辑复制。这个插件是内置安装的，所以不需要额外安装。
　　逻辑解码输出插件不支持 DDL 更改，这意味着连接器无法向消费者发送 DDL 更改事件
　　逻辑解码复制槽支持数据库的“主”服务器。因此，如果是 PostgreSQL 服务集群，只能在 `primary` 服务器上激活 Connector。如果“主”服务器出现问题，连接器将停止。
　　4.2.1 修改PostgreSQL配置
　　在 ${PostgreSQL_HOME}/13/data 目录中，找到 postgresql.conf。
　　修改以下配置：
　　wal_level=logical
max_wal_senders=1
max_replication_slots=1
　　配置完成记得重启数据库
　　4.2.2 设置数据库权限
　　需要为 PostgreSQL 用户分配复制权限。定义一个 PostgreSQL 角色并分配至少两个权限，REPLICATION 和 LOGION。示例代码如下：
　　CREATE ROLE REPLICATION LOGIN;
　　具体操作可以参考以下脚本：
　　-- pg新建用户
CREATE USER user WITH PASSWORD &#39;pwd&#39;;
-- 给用户复制流权限
ALTER ROLE user replication;
-- 给用户登录数据库权限
grant CONNECT ON DATABASE test to user;
-- 把当前库public下所有表查询权限赋给用户
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO user;
　　4.3 创建连接器
　　将以下有效负载发布到：8083/connectors/
　　{
"name": "herodotus-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
"database.hostname": "192.168.101.10",
"database.port": "15432",
"database.user": "athena",
"database.password": "athena",
"database.dbname" : "athena",
"database.server.name": "herodotus",
"slot.name": "herodotus_slot",
"table.include.list": "public.sys_organization",
"publication.name": "herodotus_public_connector",
"publication.autocreate.mode": "filtered",
"plugin.name": "pgoutput"
}
}
　　postman界面操作如下：
　　下面根据本例中连接器的配置信息，对几个关键属性做进一步的说明：
　　插槽名称
　　根据上面的例子，Debezium 会在 PostgreSQL 中创建一个名为 `herodotus_slot` 的复制槽。本例中创建的connector需要通过这个replication slot获取数据变化信息。
　　可以通过如下sql查看replication slot的信息：
　　select * from pg_replication_slots;
　　上图中active_pid为14200，即进程ID为14200的wal_sender进程已经在使用这个replication slot与Debezium交互
　　database.server.name 和 table.include.list
　　连接器在获取到数据变化的信息后，将信息转换成统一的数据格式，发布到Kafka的topic上。Debezium 指定一个表对应一个主题。主题名称的格式为 .
　　接收到的信息可以用以下代码查看：
　　 @KafkaListener(topics = {"herodotus.public.sys_organization"}, groupId = "herodotus.debezium")
public void received(String message) {
log.info("[Herodotus] |- Recived message from Debezium : [{}]", message);
}
　　5.运行测试
　　现在，您可以根据上述环境的配置来测试 Debezium 抓取数据的效果。可以进入Kafka容器，使用Kafka提供的kafka-console-consumer.sh查看Topic接收到的数据。具体命令如下：
　　bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.101.10:9092 --topic herodotus.public.sys_organization
　　5.1 插入测试
　　向数据库 sys_organization 表中插入一条数据
　　Kafka 的消费者命令行工具接收到 Debezium 发布的数据更改消息：
　　格式化后的消息体如下，这里忽略schema字段，重点放在payload.before、payload.after和payload.op字段：
　　{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "AAAAA",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
<p>
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594964405,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461608\",\"63461608\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2460,
"lsn": 63461896,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1626594964846,
"transaction": null
}
}</p>
　　由于是插入操作，op为c(create)，before为null，after为我们插入的数据。
　　5.2 更新测试
　　修改数据库sys_organization表中的一条数据
　　Kafka 的消费者命令行工具接收到 Debezium 发布的数据更改消息：
　　格式化后的消息体如下：
　　{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"organization_id": "4",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": 1,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": "BBBBB",
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626595173601,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63466888\",\"63466888\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2461,
"lsn": 63467176,
"xmin": null
},
"op": "u",
"ts_ms": 1626595173825,
"transaction": null
}
}
　　更新产品信息的操作后，消费者会收到一条消息，其op为u（update），after为修改后的数据。
　　5.3 删除测试
　　删除数据库sys_organization表中的一条数据
　　Kafka 的消费者命令行工具接收到 Debezium 发布的数据更改消息：
　　格式化后的消息体如下：
　　{
"schema": {
...
},
"payload": {
"before": {
"organization_id": "3",
"create_time": null,
"ranking": null,
"update_time": null,
"description": null,
"is_reserved": null,
"reversion": null,
"status": null,
"a4_biz_org_id": null,
"biz_org_code": null,
"biz_org_desc": null,
"biz_org_id": null,
"biz_org_name": null,
"biz_org_type": null,
"organization_name": null,
"parent_id": null,
"partition_code": null,
"short_name": null
},
"after": null,
"source": {
"version": "1.6.0.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "herodotus",
"ts_ms": 1626594566933,
"snapshot": "false",
"db": "athena",
"sequence": "[\"63461120\",\"63461120\"]",
"schema": "public",
"table": "sys_organization",
"txId": 2458,
"lsn": 63461176,
"xmin": null
},
"op": "d",
"ts_ms": 1626594567136,
"transaction": null
}
}
　　删除商品信息后，消费者会收到一条op为d（delete）的消息，before为删除前的数据，after为null。
　　6.总结
　　通过Debezimu进行数据同步，不仅解决了传统ETL时效性低的问题，还解决了基于消息队列需要在两端编写代码的工程量，基于容器的方式更适合微服务架构的使用，使用Kafka进行消费终端的集成，使得集成方式更加灵活方便，终端类型更加丰富。
　　示例代码地址：
　　官方数据:WordPress插件 Automatic Plugin v3.56.2自动采集
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　　WordPress自动采集插件
　　
　　WordPress自动插件简介
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　　它可以使用其API从YouTube和Twitter等流行网站导入，也可以使用其抓取模块从您选择的几乎任何网站导入。
　　
　　最近更新
　　V3.56.2修复：更改后，单击银行模块更新以再次工作 修复：使永久链接直接指向源现在可用于eBay和全球速卖通会员链接
　　下载地址： 查看全部

　　最新版:多功能织梦采集侠，批量自动采集发布（图文详解）
　　织梦采集 Xia，对于大多数织梦cms类型网站站长来说，太熟悉了，作为织梦网站的采集工具，解决了网站更新的问题。但局限性也随着时间的流逝而显现出来，而且只采集，而且只针对一个cms，这对于站长来说真的不是很方便。升级版织梦采集侠可以无缝对接各大cms，同时集成采集、发布、伪原创、查询、推送等功能。你只需要看下一张图片，你不需要看文章，四张图片之后你就会明白一切。[图1，织梦采集英雄，永远自由]。
　　
　　
　　搜索是网站流量的主要来源，搜索引擎在线抓取所有可索引网站，并根据自己的特殊算法对网站进行排名。织梦采集将有助于优化搜索引擎的网站，并帮助网站在搜索结果中排名更高，从而为网站带来更多流量。[图2，织梦采集英雄，多功能集成]。
　　汇总:小程序源代码：实现一个简易版QQ的前端页面，文末有代码
　　大家好，我叫杨树托斯！
　　如何实现手机版QQ界面？这里简单分享一下实现手机版QQ前端页面效果的源码。
　　基于前后端分离的原则，所有移动应用的前端都是后端数据通过CSS和JS修饰返回到前端的结果。
　　
　　Q手机版可以分为三大首页：新闻、通讯录、新闻；三大主页下又细分了N个子页面。前端开发时，先搭建三大主页，再搭建相应的主页。子页面。
　　这是一个树形结构。主杆下有支路，支路下有支路。每个支行和支行都有特定的功能；客户需要使用哪个功能，单击一下就会向后端发送数据请求。后端返回数据后，用前端代码进行修饰，就是我们看到的页面效果。
　　
　　注：只有前端页面效果，没有后端代码设计；所以整体代码是HTML+CSS的组合。
　　需要代码请关注@杨shuTos，返回关键词【简单QQ】，获取源码。
　　本文由杨舒托斯原创撰写，欢迎关注，带你一起成长知识。 查看全部

　　操作方法:Java虚拟机垃圾回收(二) 垃圾回收算法：标记-清除算法 复制算法 标记
　　Java虚拟机垃圾采集（二）垃圾采集算法
　　标记清除算法 复制算法 标记组织算法 分代采集算法优采云算法
　　在《Java虚拟机垃圾回收（一）基础》中学习了如何判断一个对象是活还是死？本文介绍了垃圾回收的基本算法：引用计数算法、可达性分析算法，以及在HotSpot虚拟机中实现对象可达性分析的一些问题。
　　我们先来了解一下Java虚拟机垃圾回收的几种常用算法：mark-sweep算法、copy算法、mark-sort算法、分代回收算法、优采云算法，介绍一下它们的算法思路，有哪些优缺点，以及主要应用场景。
　　1. 标记扫描算法
　　Mark-Sweep 算法是一种基本的采集算法。
　　1.算法思路
　　“mark-sweep”算法分为两个阶段：
　　（标记
　　首先标记所有需要回收的对象；
　　标记过程如《Java虚拟机垃圾回收（一）基础知识》中的“2-4.判断对象是活还是死”中所述——分为两个标记过程（请参考上一节细节）：
　　(1)、第一个标记
　　经过可达性分析，发现对象第一次被标记是在没有引用链连接到GC Roots的情况下；
　　并执行一个过滤器：这个对象是否需要执行finalize()方法；
　　需要执行finalize()方法的对象放入F-Queue队列；
　　(2)、第二个标记
　　GC 会对 F-Queue 队列中的对象进行第二次小规模标记；
　　在其finalize()方法中与引用链上的任意对象重新关联，并在第二次标记时将其移出“待回收”集合；
　　第一次被标记，第二次被标记（如果需要，但没有从“待采集”集合中删除），对象被认为是死的，可以被采集。
　　(二)、清除
　　被标记两次后，“待回收”集合中的对象将被统一回收；
　　执行过程如下：
　　2、优势
　　基于最基本的可达性分析算法，是最基本的集合算法；
　　后续的采集算法就是基于这个思想，改进它的缺点；
　　3.缺点
　　有两个主要缺点：
　　(一)、效率问题
　　标记和清除都是低效的；
　　(二)、空间问题
　　清除标记后，会产生大量不连续的内存碎片；
　　这导致在分配大内存对象时无法找到足够的连续内存；
　　因此，需要提前触发另一个垃圾回收动作；
　　四、应用场景
　　cms 老年采集器；
　　2.复制算法算法
　　“复制”采集算法，以解决mark-sweep算法的效率问题；
　　1.算法思路
　　(A) 将内存分成大小相等的两个块，一次只使用其中一个；
　　(B)、当一块内存用完时，将幸存的对象复制到另一个块（然后使用这个块）；
　　(C)、然后清除一次已用的内存空间，然后重复步骤2；
　　执行过程如下：
　　2、优势
　　这使得每次只对整个半区进行内存回收；
　　内存分配时无需考虑内存碎片等问题（内存可以通过“指针冲突”进行分配）；
　　实现简单，运行高效；
　　（“指针冲突”请参考“HotSpot虚拟机中Java对象的创建过程”）
　　3.缺点
　　(一)、浪费空间
　　可用内存减少到原来的一半，太浪费了（解决方法：可以改进，不要按1:1的比例划分）；
　　(B)、效率随着对象存活率的增加而降低
　　
　　当对象存活率高时，需要更多的复制操作，效率会变低（解决方法：后面的标记排序算法）；
　　四、应用场景
　　现在商业JVM使用这个算法（通过改进缺点1）来回收新一代；
　　如Serial采集器、ParNew采集器、Parallel Scavenge采集器、G1（从局部看）；
　　5. HotSpot虚拟机算法改进
　　(一)、弱生成论
　　分代垃圾回收基于弱分代假设，描述如下：
　　（1）大多数分配内存的对象在年轻代中存活时间不长，死亡；
　　（2）很少有对象会从老年代到年轻代；
　　其中，IBM 研究表明，98% 的新一代对象都是“生死攸关”；
　　所以不需要按1:1的比例划分内存（解决缺点1）；
　　(二)、HotSpot虚拟机新一代内存布局及算法
　　（1）将新生代内存划分为一个较大的Eden空间和两个较小的Survivor空间；
　　(2)、每次使用伊甸园和幸存者之一；
　　（3）回收时，将Eden和Survivor中正在使用的残存物一次性复制给另一个Survivor；
　　(4)、然后清理Eden和使用过的Survivor空间；
　　(5)、稍后使用Eden和复制的Survivor空间，重复步骤3；
　　默认Eden：Survivor=8:1，即每次可以使用90%的空间，只浪费一块Survivor空间；
　　(三)、经销保证
　　如果另一块Survivor空间没有足够的空间存放上一次新生代采集的幸存对象，这些对象会通过分配保证机制（Handle Promotion）直接进入老年代；
　　分配保证会在后面讲解垃圾采集器执行规则的时候详细讲解；
　　阅读更多：#sthref16
　　3. 标记-整理算法
　　“Mark-Compact”算法是根据老年代的特点提出的。
　　1.算法思路
　　(1)、标记
　　标记过程与“mark-sweep”算法相同；
　　(2)、整理
　　但后续并不是直接将可回收的物体清理干净，而是将所有幸存的物体移到一端；
　　然后直接清理结束边界外的内存；
　　执行过程如下：
　　2、优势
　　(A)、与复制算法不同，效率随着对象存活率的增加而降低
　　老年特征：
　　对象存活率高，没有额外空间分配保证；
　　因此，老年代一般不能直接使用复制算法；
　　相反，使用标记整理算法；
　　(B)、不会像mark-sweep算法那样产生内存碎片
　　由于在搬家前进行了清扫，残留物集中在空间的一侧；
　　3.缺点
　　主要问题是效率：除了像marking-clearing算法这样的marking流程，需要整理的流程比较多，效率比较低；
　　四、应用场景
　　许多垃圾采集器使用这种算法来回收老年代；
　　如Serial Old collector、G1（从整体上看）；
　　4. 分代采集算法
　　“Generational 采集”算法结合了不同的采集算法来处理不同的区域。
　　1.算法思路
　　基于上面提到的弱生成理论，其实并没有什么新思路；
　　只需按照对象的生命周期将内存分成若干块即可；
　　这样就可以根据各个年龄段的特点，采用最合适的采集算法；
　　Java堆一般分为新生代和老年代；
　　(一)、新一代
　　每次垃圾回收都会有大量对象死亡，只有少数存活；
　　
　　因此，可以使用复制算法；
　　(二)、老年
　　对象存活率高，没有额外空间分配保证；
　　使用“mark-clean”或“mark-clean”算法；
　　结合上面对新生代的内存划分的介绍和上一篇文章中对Java堆的介绍，可以得出HotSpot虚拟机的一般年龄内存划分，如下图所示：
　　2、优势
　　可以根据各个年龄段的特点，采用最合适的采集算法；
　　3.缺点
　　还是不能控制每次垃圾回收的时机；
　　四、应用场景
　　目前，几乎所有商用虚拟机垃圾采集器都使用分代采集算法；
　　比如HotSpot虚拟机中的所有垃圾回收器：Serial、ParNew、Parallel Scavenge、Serial Old、Parallel Old、cms、G1（也保留）；
　　5. 优采云算法
　　优采云算法，也称为train算法，是一种更彻底的次区域处理和采集算法，是对分代采集算法的有力补充。
　　1.算法思路
　　在优采云算法中，内存被划分为块，多个块组成一个集合。为了可视化，一个马车代表一个块，一个列优采云代表一个集合，如下图所示；
　　优采云和车厢都是按照创建顺序编号的，每个车厢大小相等，但每个优采云收录的车厢数量不一定相等；
　　每辆车都有一个记忆集，每个优采云的记忆集是其所有汽车的记忆集之和；
　　内存集由对同一 优采云 对象在较高序列号的树干中的对象和较高序列号中的对象的引用组成；
　　垃圾回收以车厢为单位，整体算法流程如下：
　　(1)、选择最小的标签优采云；
　　(2)如果优采云的内存集为空，则释放整列优采云并终止，否则进行第三步；
　　(3) 选择优采云中编号最小的小车；
　　(4) 对于隔间记忆集的每个元素：
　　如果是根引用所引用的对象，则将其复制到一个新的优采云列表中；
　　如果是另一个优采云对象指向的对象，则将其复制到指向它的优采云；
　　假设已经保留了一些对象，那么通过这些对象可以到达的对象将被复制到同一列优采云；
　　如果一个对象被多个优采云s的对象引用，它可以被复制到任何一个优采云s；
　　在此步骤中，需要相应地更新受影响的参考集合；
　　(5)、解除运输并终止；
　　采集过程会删除一些空车和空车，并在需要时创建一些车和优采云。更多内容请参考：《编译原理》第二版7.75《训练算法》、《渐进式垃圾回收：优采云算法》；
　　执行过程如下：
　　2、优势
　　在成熟的对象空间中可以提供有限时间的渐近集合；
　　无需每次都进行大面积的垃圾回收过程；
　　即可以控制垃圾回收的时间，可以在规定时间内回收一些小区域；
　　3.缺点
　　实现更复杂。例如，使用类似算法的 G1 采集器仅在 JDK7 中实现；
　　在某些情况下，它可能不划算；
　　四、应用场景
　　JDK7之后，HotSpot虚拟机G1采集器采用了类似的算法，可以建立可预测的停顿时间模型；
　　至此，我们对Java虚拟机垃圾回收的几种常用算法有了一个大致的了解。后面我们会学习JVM垃圾采集器以及相关的调优方法……
　　【参考】
　　1.《编译原理》第二版第7章
　　2、《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》第二版第3章
　　3、《Java虚拟机规范》Java SE 8版：
　　4.《Java平台标准版HotSpot虚拟机垃圾回收调优指南》：
　　5.“Java HotSpot™ 虚拟机中的内存管理”：
　　6、HotSpot虚拟机参数官方说明：
　　7.《Thinking in Java》第四版5.5清理：终结和垃圾回收；
　　8.渐进式垃圾采集：优采云算法：
　　直观:关于数据埋点采集，你需要了解这些
　　数据采集是数据分析的基础，跟踪是最重要的采集方法。那么数据埋点采集收录哪些问题呢？本文作者从什么是埋点、埋点如何设计、埋点的应用三个方面对这个问题进行梳理，分享给大家。
　　1. 数据采集 和常见问题解答 1. 数据采集
　　数据采集的方式有很多，而埋采集是其中非常重要的一环，是c端和b端产品的主要采集方式。
　　数据采集，顾名思义是采集对应的数据，是整个数据流的起点。采集的不完整性，对与错，直接决定了数据的广度和质量，影响后续的所有环节。在数据采集有效性和完整性较差的公司中，企业经常会发现数据发生了重大变化。
　　数据处理通常包括以下五个步骤：
　　2. 常见数据问题
　　在大致了解了data采集及其结构之后，我们再来看看工作中遇到的问题，有多少与data采集链接有关：
　　数据与背景差距较大，数据不准确——统计口径不同，埋点定义不同，采集方法带来误差；想用的时候却没有我要的数据——我没有提到数据采集不正确和不完整的需求和埋点；事件过多，含义不明确——埋点设计方法、埋点更新迭代规则及维护；分析数据不知道要看哪些数据和指标——数据定义不明确，缺乏分析思路。
　　我们需要根本原因的解决方案：将 采集 视为独立的研发业务，而不是产品开发的附属品
　　2. 什么是墓地 1. 什么是墓地
　　所谓埋点，是data采集领域的一个名词。它的学名应该叫event tracking，对应的英文是Event Tracking，是指捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术和实现过程。
　　数据埋点是数据分析师、数据产品经理和数据运营商，他们根据业务需求或产品需求，针对用户行为对应的每个事件开发埋点，通过SDK上报埋点数据结果，记录汇总数据。分析、推动产品优化和指导运营。
　　该过程伴随着规范。通过定义可以看出，具体的用户行为和事件是我们采集关注的焦点，也需要处理和发送相关的技术和实现流程；数据嵌入服务于产品，来自产品。，所以和产品息息相关，重点在于具体的实战过程，这关系到大家对底层数据的理解。
　　2、为什么要埋点？
　　埋点的目的是对产品进行全方位的持续跟踪，通过数据分析不断引导和优化产品。数据埋点的质量直接影响数据质量、产品质量和运营质量。
　　数据驱动埋点将分析深度下钻到流量分布和流量层面，通过统计分析，对宏观指标进行深度分析，发现指标背后的问题，洞察用户之间的潜在关系行为和价值提升；产品优化——对于产品，用户在产品中做了什么，他们在产品中停留的时间，以及需要注意哪些异常。这些问题可以通过埋点来实现；精细化运营——埋点可以实现整个产品生命周期、流量质量和不同来源的分布、人群的行为特征和关系，以及用户行为与商业价值提升之间的潜在关联。3.埋点方式
　　埋点方法有哪些？大多数公司目前使用客户端和服务器的组合：
　　准确度：代码掩埋 &gt; 视觉掩埋 &gt; 完全掩埋
　　
　　三、埋点架构及设计 1、埋点顶层设计采集
　　所谓顶层设计，就是想清楚怎么埋点，用什么方式埋点，上传机制是什么，怎么定义，怎么实现等等；我们遵循唯一性、可扩展性、一致性等，需要设计一些常用的字段和生成机制，比如：cid、idfa、idfv等。
　　2.埋采集事件和属性设计
　　在设计属性和事件时，我们需要知道哪些是经常变化的，哪些是不变化的，哪些是业务行为，哪些是基本属性。
　　基于基本的属性事件，我们认为属性一定是采集项，但是属性中的事件属性会根据不同的业务进行调整。因此，我们可以将埋点采集分为协议层和业务层Bury。
　　3.数据采集事件和属性设计
　　Ev 事件的命名也遵循一些规则。当相同类型的函数出现在不同的页面或位置时，根据函数名进行命名，并在ev参数中区分页面和位置。只有当按钮被点击时，它才会以按钮名称命名。
　　ev事件格式：ev分为ev标志和ev参数
　　规则：
　　在ev标识符和ev参数之间使用“#”（一级连接符）；
　　在ev参数和ev参数之间使用“/”（二级连接符）；
　　ev参数使用key=value的结构。当一个key对应多个value值时，value1和value2的连接为","（三级连接符）；
　　当埋点只有ev标志，没有ev参数时，不需要#；
　　评论：
　　ev标识：作为埋点的唯一标识，用于区分埋点的位置和属性，不可变、不可修改；
　　ev参数：埋点需要返回的参数。ev参数的顺序是可变的，可以修改；）
　　调整app嵌入点时，ev logo不变，仅修改以下嵌入点参数（更改参数值或添加参数类型）
　　eg：一般埋点文档中收录的sheet名称和功能：
　　A. 暴露埋点汇总；
　　B、点击浏览埋点汇总；
　　
　　C、故障埋点汇总：一般会记录埋点的故障版本或时间；
　　D、PC和M侧页面埋点对应的pageid；
　　E、各版本上线时间记录；
　　在埋点文档中，都收录了列名和函数：
　　4.基于埋点的数据统计
　　如何使用埋点统计找到埋藏的 ev 事件：
　　明确追踪点的类型（点击/曝光/浏览）——过滤类型字段，指定按钮追踪点所属的页面（页面或功能）——过滤功能模块字段，指定追踪点事件的名称——过滤name字段就可以知道ev logo，可以直接用ev来过滤
　　如何根据ev事件查询统计：当点击查询按钮进行统计时，可以直接使用ev标志查询。有区别时，可以限制埋点参数的取值；因为ev参数的顺序不要求是可变的，查询统计的时候，不能根据参数的顺序来限制；
　　4.应用数据处理的基础
　　一、指标体系
　　系统化的指标可以整合不同的指标、不同的维度进行综合分析，可以更快的发现当前产品和业务流程中存在的问题。
　　2. 可视化
　　人类解释图像信息比文本更有效。可视化对于数据分析非常重要。使用数据可视化可以揭示数据中固有的复杂关系。
　　3.提供埋点元信息API
　　data采集服务会将采集收到的埋点写入Kafka。针对各个业务的实时数据消费需求，我们为各个业务提供单独的Kafka，流量分发模块会定时读取。取埋点管理平台提供的元信息，将流量实时分发到各个业务的Kafka。
　　数据采集就像设计一个产品，不应该过分，留有扩展的空间，但要不断思考有没有数据，是否完整、详细、稳定或快速。 查看全部

　　解决方案:机器学习中算法与模型的区别
　　作者 | 杰森布朗利翻译 | 三菩提策划编辑 | 柳岩机器学习涉及机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这可能会让人感到困惑，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”互换使用。这两个是同一个东西，还是不同的东西？作为开发人员，您对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉将帮助您消除这种困惑。在本文中，我将解释机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
　　什么是机器学习中的“算法”？
　　机器学习中的“算法”是对数据进行操作以创建机器学习“模型”的过程。
　　机器学习算法执行“模式识别”。算法从数据中“学习”，或“拟合”到数据集。
　　有许多机器学习算法。比如我们有分类算法，比如K-近邻；回归算法，例如线性回归；和聚类算法，例如 K-means。
　　下面是一个机器学习算法的例子：
　　您可以将机器学习算法视为计算机科学中的任何其他算法。
　　例如，您可能熟悉的一些其他类型的算法包括用于数据排序的冒泡排序和用于搜索的最佳优先级。
　　因此，机器学习算法具有许多属性：
　　例如，您可能会在研究论文和教科书中看到以伪代码或线性代数描述的机器学习算法。您可以看到特定机器学习算法与另一种特征算法相比的计算效率。
　　学术界可以设计全息你的机器学习算法，机器学习从业者可以在他们的项目中使用标准的机器学习算法。就像在计算机科学的其他领域一样，学者们可以设计全新的排序算法，程序员可以在他们的应用程序中使用标准的排序算法。
　　您还可能会看到具有标准 API 的库中提供了多种机器学习算法实现。一个流行的例子是 scikit-learn 库，它在 Python 中提供了许多分类、回归和聚类机器学习算法的实现。
　　什么是机器学习中的“模型”？
　　机器学习中的“模型”是在数据上运行的机器学习算法的输出。
　　模型代表机器学习算法学到的东西。
　　
　　模型是在训练数据上运行机器学习算法后保存的“东西”，它表示进行预测所需的规则、数字和任何其他特定于算法的数据结构。
　　我将举一些例子来说明这一点：
　　机器学习模型对初学者来说更具挑战性，因为与计算机科学中的其他算法没有明确的类比。
　　例如，排序算法的排序列表输出并不是真正的模型。
　　最好的类比是将机器学习模型视为“程序”。
　　机器学习模型“程序”由数据和使用数据进行预测的过程组成。
　　例如，考虑线性回归算法和结果模型。该模型由一个系数向量（数据）组成，这些向量与作为输入的新数据行相乘和求和，以进行预测（预测过程）。
　　我们将数据保存为机器学习模型供以后使用。
　　我们经常使用机器学习库提供的机器学习模型的预测过程。有时，我们可以自己实现预测过程作为我们应用程序的一部分。这通常很简单，因为大多数预测过程都非常简单。
　　算法和模型框架
　　现在我们熟悉机器学习“算法”和机器学习“模型”。
　　具体来说，在数据上运行算法以创建模型。
　　我们还了解到，模型由数据以及如何使用数据对新数据进行预测的过程组成。如果您愿意，您也可以将此过程视为一种预测算法。
　　这种区别对于理解广泛的算法非常有帮助。
　　例如，大多数算法都在“算法”中完成所有工作，而“预测算法”所做的很少。
　　通常，算法是某种优化器，可最大限度地减少模型（数据+预测算法）在训练数据集上的误差。线性回归算法就是一个很好的例子。它执行优化过程（或使用线性代数的分析解决方案）以找到一组权重，以最小化训练数据集上的平方误差之和。
　　线性回归
　　
　　有些算法微不足道甚至什么都不做，所有的工作都在模型或预测算法中。
　　K-Nearest Neighbors 算法除了保存整个训练数据集外没有其他算法。因此唤醒数据的是整个训练数据集，所有工作都在预测算法中，即新的数据行如何与保存的训练数据集交互以进行预测。
　　K - 最近邻
　　您可以将此分解用作理解任何机器学习算法的框架。
　　机器学习是自动编程
　　我们真的只是想要一个机器学习的“模型”，而“算法”是我们获得模型的路径。
　　机器学习技术用于解决其他方法无法有效或高效解决的问题。
　　例如，如果我们需要将电子邮件分类为垃圾邮件，我们需要一个软件程序来执行此操作。
　　我们可以坐下来，手动查看大量电子邮件，并编写 if 语句来完成合格的任务。人们已经尝试过这种方法。这种方法已被证明是缓慢的、脆弱的，而且不是很有效。
　　相反，我们可以使用机器学习技术来解决这个问题。具体来说，像朴素贝叶斯这样的算法可以从大量的历史电子邮件样本数据集中学习如何将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
　　我们不想要“朴素贝叶斯”，我们想要朴素贝叶斯给出的模型，也就是我们可以用来对电子邮件进行分类的模型（概率向量和使用概率的预测算法）。我们想要的是模型，而不是用于创建模型的算法。
　　从这个意义上说，机器学习模型是由机器学习算法自动编写、创建或学习的程序，用于解决我们的问题。
　　作为开发者，我们对人工智能意义上的机器学习算法的“学习”不是很感兴趣。我们不关心模拟学习过程。有些人可能会关心，这很有趣，但这不是我们使用机器学习算法的原因。
　　相反，我们对机器学习算法提供的自动编程能力更感兴趣。我们希望能够有效地创建一个工作模型并将其整合到我们的软件项目中。
　　机器学习算法执行自动编程，机器学习模型是为我们创建的程序。
　　关于作者： Jason Brownlee 博士是一位机器学习专家，他通过动手教程教开发人员如何使用现代机器学习方法获得结果。
　　行业解决方案:搜索引擎优化（SEO）-谷歌百度SEO优化工具
　　搜索引擎优化 (SEO) 的主要目标是让您的 网站 内容在搜索结果中尽可能高的出现。具体可以通过四个步骤来实现：1.爬取系统，2.关键词研究，3.页面优化，4.外链建设
　　1.爬取系统（蜘蛛） 首先，我们需要了解搜索引擎是如何工作的，以便更好地理解SEO。搜索引擎有一个爬虫系统，俗称蜘蛛，你可以把它想象成一群蜘蛛在网上四处爬（有点坏味道……），它们会读取每个页面的 HTML 并通过页面上的链接关系。，不断抓取新的有价值的页面内容并将其发送回搜索引擎。根据蜘蛛返回的信息，搜索引擎会对你的页面进行排名。
　　1、对于这个蜘蛛，你需要注意什么？
　　1.搜索引擎不能非常有效地抓取Flash内容。HTML5 的出现解决了这个问题。HTML5可以实现flash可以实现的很多效果，而且对搜索引擎的兼容性也更好。
　　2. 搜索引擎无法读取图片中的文字。所以你需要给图片添加标签（alt标签）来告诉蜘蛛图片是关于什么的。
　　3. 搜索引擎不喜欢PDF、word、PPT等格式的文件，这些格式在排名上会有劣势。4. 不要过度重复关键词。Stacking 关键词" 这是SEO中的黑帽方法，也是GOOGLE/百度搜索引擎无法接受的。这样做的一般后果是从搜索引擎结果中删除。想象一下，如果你的行为导致你的公司被GOOGLE除名，你会怎么样，不用我说了吧？
　　2. .关键词 研究（Key-phrase research） 关键词 研究的目的是了解用户如何搜索、关键词 的竞争情况以及搜索热度的发展趋势。我们需要弄清楚哪个词可以更好地回答用户的问题，以便用户可以找到我们的页面。搜索引擎经常提供工具来帮助网站分析优化关键词。英文网站可以使用Google Trends了解和比较关键词的热度、地区来源等。同时Google Keyword Planner可以告诉你与关键词相关的确切搜索次数&gt;，竞争水平。（您需要登录您的谷歌帐户才能使用它）。中文网站可以使用百度索引和关键词工具。
　　三、页面优化（On-page Optimization） 页面优化就是把正确的关键词放在正确的位置，让搜索引擎知道你的页面是关于什么的。具体可以从以下几个方面入手。
　　1、页面标题（pagetitles） 标题是一个页面中最重要的部分。它出现在页面顶部的选项卡上。您应该为每个页面内容总结最重要的 关键词。避免使用“主页”、“博客”、“产品”等通用描述，并展示您的独特性。通常，您将拥有多个 关键词，您需要将更重要的放在首位。
　　2.页面地址（URL） 你可以设置自己的页面地址，你应该使用一些有意义的词；当您需要连接两个单词时，请使用连字符 (-) 而不是下划线 (_)。尽量减少无意义的乱码。相反，更简洁明了的地址会更容易被Spider爬取。Headings 你需要用标题来描述页面的主要内容是什么，关键词需要在这里再次出现。如果一个页面有多个标题，试着指出它们的共同点，否则蜘蛛很难理解你的页面是关于什么的。
　　四、每天更新大量优质内容会增加网站收录，排名会提升，优质文章内容会很快收录，所以需要网站保持长期稳定的文章更新。一定要保持稳定的更新频率，同时推送。如果想快速提高收录的音量，还可以加快更新频率！
　　1.通过wordpress插件快速拥有大量内容，无需自动编写采集规则采集文章根据关键词，wordpress插件自带关键词 生成工具。（关键词 均来自用户搜索）
　　
　　2.自动删除其他网站宣传信息并去除水印
　　3、支持多种采集来源采集（覆盖全网行业新闻来源，海量内容库，采集最新内容）
　　4.支持图片本地化或存储到其他平台
　　5.全自动批量挂机采集，无缝对接各大cms发布者，采集自动发布推送到搜索引擎帝国wordpress插件工具也配置了很多SEO功能，通过wordpress Plugins不仅可以伪原创还可以通过SEO功能改进页面原创！例如：
　　1.标题前缀和后缀设置（标题更好区分收录）
　　2.内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
　　3.随机图片插入（文章如果没有图片可以随机插入相关图片）
　　4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
　　5. 随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度原创）
　　6. 内容与标题一致（使内容与标题100%相关）
　　7、自动内链（在执行发布任务时自动生成文章内容中的内链，有利于引导页面蜘蛛抓取，提高页面权重）
　　8、定期发布（定期发布网站内容可以让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提升网站的收录）
　　
　　几十万个不同的cms网站可以统一管理。一个人维护数百个 网站文章 更新也不是问题。
　　1. 批量监控不同的cms网站数据（你的网站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, Cyclone, 站群, PB,苹果、搜外等主要cms工具可以同时管理和批量发布）
　　2.设置批量发布数量（可以设置发布间隔/每天总发布数量）
　　3.可以设置不同的关键词文章发布不同的栏目
　　4、伪原创保留字（当文章原创未被伪原创使用时设置核心字）
　　5、直接监控已经发布、即将发布的软件，是否是伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
　　6.每日蜘蛛、收录、网站权重可以通过软件直接查看！
　　5.文字链接在你的网站中，你可能需要不时引入链接来连接到其他的网站或页面。您的用户单击的超链接文本是文本链接。许多网站 喜欢用“请戳这里”“请戳这里”……错了！！你错了！！像这样的词并没有说明链接的任何内容，Spider 也不明白“单击此处”是什么。需要直接写链接的内容，比如“文章姚笛马伊琍”。
　　六、标签（Alt tags） 如前所述，alt标签用于描述页面上的图片，提高页面的可访问性（accessibility），也有助于搜索排名的优化。
　　七、链接建设（link building） 目的是增加其他网站链接到你的网站的数量，以便搜索引擎判断你的内容是否权威或有用。如何增加外部链接？最重要的是，做好！内容营销是最重要的。您的内容需要有趣、有用，并且理想地吸引您的读者，让他们愿意分享您的内容。这将导致更多指向您的 网站 的链接。
　　看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天为你展示各种SEO经验，打通你的二线任命和主管！ 查看全部

　　核心方法:这是基于yolov7-tiny结合bytetrack目标追踪
　　在5FPS范围内
　　达到160FPS，YOLOv7在速度和精度上超过了目前已知的探测器，并在GPU V100上进行测试，精度为56.8%的AP型号可以达到30 FPS以上的检测率（batch=1），同时，它是目前唯一一个能够以如此高的精度超过30FPS的探测器。例如，YOLOv7实现了更多，例如：YOLOv7-e6（55.9%AP，56 FPS V100 b = 1）比SWIN快+500%FPS。cd yolov7-分段 创建一个虚拟环境 （推荐， 如果你不想打扰蟒蛇包） ### 对于 Linux 用户 python3 -m venv yolov7seg 源 yolov7seg/bin/activate ### 对于窗口用户 python3 -m venv yolov7seg cd yolov7seg cd 脚本激活 cd ..光盘 ..使用下面提到的命令升级 pip。点安装 --升级点。YOLO v7 PyTorch.该技术使用Yolov4，Yolov4微小和Yolov4缩放框架与传统的数据增强技术进行评估，并且该技术可以推广到任何类型的水果以检测其成熟阶段。稍后，将介绍实验验证以说明。菲律宾大学教授的薪水。从YOLOv7官方存储库中，我们可以获得导出脚本，毫不费力地将经过训练的PyTorch模型转换为核心ML格式。但是，请记住一件事，YOLOv7是一个derecho程序民事关节。...YOLOv7在左上角进行评估 - 比其对等网络更快，更准确。获取“中”应用，开始使用。Fetulhak.In 这个PyTorch存储库中，我已经添加了用于测试模型的代码，在自述文件中添加了用于执行测试的说明。测试图像示例。该模型表现良好。我们将 YOLOv7 添加到 Windows 用户界面中，以便每个人都可以轻松快速地使用并节省时间。
　　...[App4AI SDK]Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv7-PyTorch-GPL [App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detect-YOLOv7-Deepsort-跟踪-GPL.我们正在通过开源和开放科学推进人工智能并使其民主化。我正在从这样的夜间构建中设置一个新环境：conda 创建 -n 火炬-gpu python=3.9 conda 激活火炬-GPU conda 安装火炬视觉火炬音频 -c pytorch-night 一次连接安装火炬文本火炬数据。当然，我更改代码以设置手电筒设备，例如：设备= 手电筒设备（“mps”）;。用于俯卧撑检测的 YOLOv7 姿态估计。获取项目。$47;具有视觉注意的图像标题。获取项目。$49;YOLOv7姿势估计 - 二头肌卷曲计数。获取项目。自由;。简介 此存储库收录一个高度可配置的两阶段跟踪器，可根据不同的部署方案进行调整。YOLOv5（一系列在 COCO 数据集上预先训练的对象检测架构和模型）生成的检测被传递给 StrongSORT，后者基于 OSNet 将运动和外观信息结合起来，以便跟踪对象。是的，他们这样做，通常他们为您提供大约12或13个演出，如果您只能用它进行训练，那么没有问题。否则，您可以将那里的公羊增加到25个演出。但是没有手动执行此操作的选项，您需要在下面运行脚本 - a = []，而（1）：a.append（&#x27;gaufbsiznaoejwuiaaoke是ujbdiajajdhziajjdbsians&#x27;）。 这是基于yolov7-tiny结合字节跟踪目标跟踪技术实现人员游荡技术的项目，最高可达70FPS，取代yolov5s型号可以达到80FPS，其实时性能是目前SOTA技术，相比其他常见的跟踪技术如深度排序和串排序，实时性能最好。
　　
　　打开
　　班级知识 校园学习视频 教程 课程 对象检测 YOLO 深度学习体验 未来独立研究中心 发送消息 未来独立研究中心 下一玩 自动连续播放 人工智能 开启！YOLO系列的FPS射击游戏是多么离谱！爆头盛宴，开枪杀人！AI算法与图像处理 65，000 15 OpenCV加YOLO实现无人机目标识别和跟踪技术 陈哥的飞机23，000 21 目前最好的AI项目和论文选择项目！YOLO模板测试项目在实践中。YOLO v5 是在超极致性 PyTorch 框架中编写的，使用起来非常直观，推理速度非常快。事实上，我们和许多其他人经常将 YOLOv3 和 YOLOv4 暗网权重转换为超极解 PyTorch 权重，以便使用更轻的库更快地进行推理。YOLOv7使用铅头预测作为指导，生成从粗到细的分层标签，这些标签分别用于辅助头和铅头学习。总而言之，与前作相比，这些改进使我们在上图中看到的功能显着增加和成本降低。伊萨灵魂好木节的速度崩溃。在威尔特郡x男装保龄球鞋出售的物业。现金应用程序贷款.まずは公式で出ている、 PyTorch で動かす方法です と言っても、、 ほぼ README に従うだけです まはリポジトリーをクローンしてきてディレクトリー内に移動します 1git clone yolov7.git \ && cd yolov7 requirements.txt があるので、これを使って依存パッケージをインストールします pip install -r requirements .txt 公式の Test にあるリンクから yolov7.pt をダウンロードしてきます 検出を実行します.YOLO v3， v4， v5， v6， v7 + 排序跟踪 + ROS 平台。支持：带有暗网的 YOLO、开放CV （DNN）、OpenVINO、张量 （tkDNN）。SORT 支持蟒蛇（原创）和C++。（不是深度排序） 最近一次提交 22 天前 Yolov7 对象跟踪 ⭐ 125 YOLOv7 对象跟踪 使用 PyTorch， OpenCV 和排序跟踪 最近一次提交 9 天前.修改训练参数。查看配置文件训练/参数.py。将YOUR_WORKING_DIR替换到工作目录。用于保存模型和 tmp 文件。调整您的。单击格式并选择 YOLOv7 PyTorch，然后单击显示下载代码。接下来，选择以下命令并将其粘贴到谷歌colab代码单元格中。将YOLOV7部署到杰森纳米优先，我们将安装对杰森纳米的依赖关系，例如PyTorch。截至2022年7月，杰森纳米公司推出了Python 3.6和CUDA 10.2，因此我们需要使用CUDA编译的PyTorch的自定义版本来运行我们的GPU加速模型。C# 通过电磁下载软件将 GPU 推理调用到约洛夫7 和约洛夫7-微小的暗网版本。
　　有关 yolovc# 的更多下载资源和学习材料，请访问 CSDN 库频道。主页 行业研究数据集。C#通过EMGUCV约洛夫7和约洛夫7 -Tiny，暗网版本调用GPU推理。...请注意，它不是药蚜。YOLO v7 PyTorch.与 YOLOv7 一起使用的 TXT 注释和 YAML 配置。张量流对象检测 CSV。与张量流一起使用的CSV格式（通常在训练之前转换，因此您可能希望导出为TFRecord，除非您需要检查人类可读的CSV）。嗨，有最新的比较图表 YOLOv3 与 YOLOv4 与 YOLO 5 超极氧化剂.YOLOv6-tiny在COCO上记录了41.3%的AP精度，与YOLOv5-s相比，精度提高了3.9%，速度提高了29.4%。最后，YOLOv6-s在COCO上获得了43.1%的准确率。这是我的定义验证函数，当我加载模型并使用此代码开始预测时，我使用PyTorch.收到了错误，在此之后，我正在迭代纪元循环和批处理循环，我遇到了这个错误。43 1 validate_epoch（， val_loader，loss_type=“CE”）： 2 3 running_loss = 4 sm =.软最大暗度=1 5 6 = 7 个预置物 = 8 = = 9。Yolov7模型在毕托奇框架中实现。PyTorch是一个基于火炬库的开源机器学习库，用于计算机视觉和自然语言导入io torch.jit.load（“脚本模块.pt”）#从io.bytesio对象加载脚本模块，打开（“脚本模块.pt”，“rb”）作为f：缓冲区= io.bytesio（f.read（）） #将所有张量加载到原创设备torch.jit.load（缓冲区）#将所有张量加载到CPU上， 使用设备缓冲区。这是基于yolov7-tiny结合字节跟踪目标跟踪技术实现人员游荡技术项目，最高可达70FPS，替代yolov5s型号可以达到80FPS，其实时性能优于其他常见的跟踪技术如深度排序和串排序。
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　　视频观看次数 2215， 弹幕 4， 点赞 25， 掷硬币 11， 采集夹数 89， 转推数 10.对象检测和PyTorch深度学习 为了给计算机人类理解和逻辑思维，人工智能（AI）学科诞生了。在实现人工智能的众多算法中，机器学习是发展迅速的算法。机器学习的想法是...查看|基于特征的视觉同步定位和映射 为了纠正这种漂移，文献中提出了几种检测环路闭合的技术，即检测当前观测到的场景是否被机器人更早地捕获。什么是YOLOv7 YOLOv7是用于计算机视觉任务的最快，最准确的实时对象检测模型。YOLOv7的官方论文“YOLOv7：可训练的免费赠品袋集实时物体探测器的新技术”由王建耀，阿列克谢·博奇科夫斯基和廖宏元发布。我们使AI变得简单AI软件，计算机，机器人AI算法商店。[App4AI SDK]Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv7-PyTorch-GPL.台湾骄傲的最新工作，目前最强大的物体检测算法YOLOv7，大大减少了计算量，并在不降低精度的情况下提高了速度。ONNX 运行时培训包适用于不同版本的派托克、库达和罗姆版本。安装命令是：pip3 安装火炬或 [-f 位置] python 3 -m torch_ort.configure 需要为除默认组合以外的任何特定版本指定位置。不同配置的位置如下：五十一个应用程序的示例（作者图片） 使五十一在克服这些PyTorch数据集限制方面如此灵活的魔力是在五十一视图中。然后，该视图将直接用于创建 PyTorch 数据集。例如，假设您训练了一个对象检测模型。YOLOv7 PyTorch TXT.恭喜，您已成功从 转换数据集。土拨鼠。格式为 。YOLOv7 PyTorch TXT.格式！后续步骤。准备使用您的新.约洛夫7.数据？接下来，使用转换后的数据集来训练自定义 YOLOv7 模型。以下是一些兼容的型号：从YOLOv7官方存储库中，我们可以获得导出脚本，毫不费力地将经过训练的PyTorch模型转换为核心ML格式。但是，请记住一件事，YOLOv7是一个derecho程序民事关节。...YOLOv7在左上角进行评估 - 比其对等网络更快，更准确。获取“中”应用，开始使用。费图拉克。Pytorch Hub是一个预先训练的模型存储库，旨在促进研究的可重复性。发布模型 Pytorch Hub 支持通过添加简单的 hubconf.py 文件，将预先训练的模型（模型定义和预先训练的权重）发布到 github 存储库;hubconf.py 可以有多个入口点。我可能错过了解释，因为您只提到创建具有单个值的CPUTensor可以正常工作，这似乎与此问题无关。Key News（0701~0707） 本周，有许多重量级的开源模型，如由中央研究院团队开发的YOLOv7，其性能优于现有的对象检测模型，以及由Meta构建的NNLB-200，可以用单个模型翻译200种语言，以及哥伦比亚大学的AlphaFold，一种类似DeepMind的蛋白质折叠预测模型， 和使用PyTorch开发的开放折叠，其性能甚至比阿尔法折叠2更好。
　　。9月 19， 2022 · 前面的指令用于创建一个名为pytorch的环境，它具有Python版本的3.6。后一个指令用于激活称为 pytorch 的环境。2. 安装旧式磁带库。由于我们所有的操作都是在相应的环境中进行的，因此有必要在继续安装库之前激活环境。激活pytorch 此时的cmd窗口看起来像：.unity在上传头像x时崩溃，如何检查直接存款状态。YOLOv7：可训练的免费赠品袋为实时物体探测器设定了新的技术水平 6.Juli 2022 YOLOv7在速度和精度上都超过了所有已知的物体探测器，范围从5开始。7月 15， 2022 · 近日，一个大佬开源了YOLOv7，一目了然，它支持 ONNX 导出 DETR 等模型，并且可以执行张量推理。
　　但原作者没有开源的相应权重，也没有开源ONNX推理的脚本。本文依靠 YOLOv7 项目将 DETR 导出到 onnx，并教您如何使用此 onnx 进行张量部署。蟒蛇3 autoAnnot.py -t -i -c -m -s -conf.它将完成所有操作，并且在过程结束时，您将在数据中获取自动注释的数据。自动注释的数据将是。我正在研究yolov7，train.py 文件。我想使用椰子数据集，但要参加1节课进行培训：人。可可有80个班级。我可以从 train.py 控制吗？火车派有 ;parser.add_argument（“--单类”，操作=“store_true”，帮助=“将多类数据训练为单类”）选项。但我不知道如何使用这个命令。另外，火车。
　　超强:助力“新基建” | 这款数据开发神器，帮你提升80%的开发效率
　　2017年加入袋鼠云，主导数据栈产品从0到1阶段的产品设计。曾负责中金易云、中原银行等多个重点项目的交付。
　　随着数字智能时代的到来，企业需要聚合各个业务领域的数据，并提供强大的中间层，为高频多变的业务场景提供支撑。基于这样的需求，“数据中台”应运而生，将数据提取为数据资产，转化为业务所需的数据“血液”。
　　数据中心的建设和运营通常包括以下活动：数据聚合、数据处理和提炼以及对外提供数据服务。其中，数据聚合、数据处理和提炼能力由线下开发平台提供，作为数据中心建设的基础。
　　应用场景
　　例如，某服装企业需要统计近3个月全国不同城市不同款式服装的销售/库存情况，以指导接下来的销售活动和款式设计。这些数据每天都需要更新，这是典型的离线计算场景。为了完成上述流程，数据部门需要进行以下处理动作：从业务系统中提取最近三个月的销售数据和库存数据，并支持每日增量提取；结合统计需求，编写SQL进行统计；更新需要每天触发数据抽取和SQL统计脚本，每天更新数据；监控任务的运行，并在出现异常情况时进行故障排除、重新刷新历史数据等操作；为了解决上述场景问题，需要在数据采集、存储、处理等方面进行各种选择比较，通常可以分为以下两类：
　　以上两类场景存在以下问题：
　　
　　BatchWorks 的主要功能
　　BatchWorks 提供的功能完全覆盖了上述场景中的各种需求，收录的功能模块如下：
　　数据同步：
　　数据开发：
　　调度引擎：
　　运维中心：
　　安全保障：BatchWorks 采用多种方法保障数据安全和功能运行安全，主要涵盖集群安全、数据安全和功能安全三个部分：
　　
　　产品优势
　　1、全生命周期覆盖：覆盖数据采集、数据处理、调度依赖、任务运维等场景，全面满足离线数据开发需求，相比传统开源工具节省80%数据开发时间.
　　2、多引擎、异构对接：
　　3、自主知识产权：2个核心模块100%自主研发，掌握全部知识产权
　　4、在线化、可视化运营：产品通过网页向用户提供服务，屏蔽底层复杂分布式计算引擎，平台在线化开发，提高开发效率。
　　欢迎来到袋鼠云官方热线
　　了解 BatchWorks 离线大数据开发平台
　　美好的过去 查看全部

　　直观:算法自动采集列表返回购物车中的商品列表(组图)
　　算法自动采集列表返回购物车>遍历购物车>遍历购物车中的商品列表>在购物车列表中搜索已购买的商品>确定购买此商品>下单订单>退货反馈物流信息
　　最简单的办法就是建立一个itemlist，循环读取这个itemlist，识别出那些商品是已购买的，那些商品是待购买的，存放到excel中，最后一个商品的下单订单列表列入itemlist，
　　
　　做淘宝高并发登录报表。可以手动拉流时间自动生成点击率。也可以手动拉流时间用redis的id做数据库，使用redis和数据库联合高并发传输数据请求。具体可以参考我的知乎专栏和第三方知乎专栏。
　　并不清楚我的需求？我感觉手工拉流只是因为避免冲突，以便把商品传到数据库中。但是这个流程是麻烦了点，你在这条流程中用的工具，和你拉的流程中数据传输的质量有关。如果你要准确的，那你就必须在逻辑上更严谨，就是你需要做网站监控。
　　
　　用beego框架beego好像有一个库叫quality_table是专门做这个的那是我在另一个相关问题中的回答beego自动拉流如何定制？-知乎用户的回答
　　多平台跨主机的数据汇总可以用protit-exporter.来实现。
　　mongoose+shell脚本引擎实现facebook的storylabs数据导出， 查看全部

　　创新方案:极客算法2021第三期
　　数据分析包括三个重要部分：
　　1. 数据 采集。它是我们的原材料，因为任何分析都需要数据源；
　　2. 数据挖掘。可以说是最“高”的部分，也是整个商业价值所在。数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所说的商业智能BI
　　3.数据可视化。可以说是数据领域的灵丹妙药，让我们直观的了解分析数据的结果。
　　一条数据采集
　　
　　1、采集工具：优采云，自动爬取神器，可以帮你爬取99%的页面源。
　　2.python爬虫：可以写，采集，存储数据，自动化采集设计。
　　二次数据挖掘
　　可以说是知识工程，相当于整个专栏的“算法”部分。首先，你要知道他的基本流程、算法，以及底层的数学基础。
　　1、基本流程：业务理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、上线发布
　　2.算法：分类算法、聚类算法、关联分析、连接分析
　　
　　3. 数学基础：概率论与数据统计、线性代数、图论、优化方法
　　三数据可视化
　　当数据量难以理解时，可视化可以帮助我们更好地理解这些数据的结构，以及分析结果的直观呈现。
　　数据可视化有两种方法（不是全部）：
　　1、Python第三方库：Matplotlib、Seaborn等。
　　2、第三方工具：如果你生成了一个csv文件，想用所见即所得的方式呈现，可以使用Micromap、DataV、Data GIF Maker等第三方工具。
　　内容采集 最新版本:Adobe Premiere Pro 2023 v23.0.0
　　软件介绍：
　　Adobe Premiere Pro 2023 Win中文破解版（视频编辑制作软件）由佛教软件整理发布。Adobe Premiere Pro是Adobe公司推出的一款功能强大的视频内容编辑系统软件。它是视频爱好者和专业人士必备的管理工具。它可以提高您的创意开发能力和创意自由度。是一款简单易学、高效准确的视频编辑软件。Premiere提供数据采集、剪辑、调色、音频增强、字幕添加、输出、DVD刻录、以及中国等Adobe软件的一整套功能高效使用和集成，让您有效应对社交制作、工作流程可以应对所有这些挑战，满足您创作高质量文化作品的要求。
　　软件截图：
　　软件特点：
　　始终保持高效的创新开发流程
　　由 Adob​​e Sensei 提供支持的自动化技术工具我们可以通过节省大量时间来帮助您专注于讲述您的中国故事，而集成的工作管理流程让您无需选择离开时间线就可以完善您的工作。
　　
　　自动重新格式化视频
　　通过由 Adob​​e Sensei 提供支持的智能重构，自动重构有助于加快您的工作流程并优化社交媒体材料，将重要内容保存在一个盒子中，无论是方形、垂直、16:9 还是 4K 分辨率。
　　实时文本效果模板
　　利用Ae强大的图形设计能力，您可以在Ae中设计制作效果，然后在模板生成后导入到Pr中。您还可以在 Pr 中编辑导入的模板，例如替换单词等。
　　面罩跟踪
　　Adobe还为各种特殊效果添加了跟踪，这对于二次色彩校正也很有用。通过对跟踪图像的各个方面进行微调，它类似于达芬奇的面具跟踪操作模式，但该平台使用起来更简单、更快捷。
　　物质效应协会
　　这是我们相对简单但非常重要和实用的技术之一。您可以在素材库中的视频源文件中添加特殊的教育效果，通过时间和线路上的所有剪辑将同时生效。
　　
　　输出加速增强
　　基于 OpenCL，图形处理器得到了改进，在处理红色视频时表现更好，并增加了对 Intel Core Graphics 的支持。
　　新格式支持
　　Adobe Premiere Pro 增加了对 Arri Amira、Sony STtP 和 Canon RAW 的格式支持，并改进了对 CinemaDNG 的支持。
　　软件更新：
　　变更日志
　　软件破解： 软件下载：
　　正版软商城 查看全部

　　解决方案:【泡泡一分钟】利用语义语言指令收集机器人信息
　　每天一分钟，带你看顶级机器人大会文章
　　标题：使用语义语言指令的机器人信息采集
　　作者：Ian C. Rankin、Seth McCammon 和 Geoffrey A. Hollinger
　　资料来源：2021 年 IEEE 机器人与自动化国际会议 (ICRA)
　　编译：张宁
　　审稿人：佐伊、王静琪
　　这是泡泡一分钟推送的第939篇文章。欢迎个人转发到朋友圈；如有其他机构或自媒体需要转载，请后台留言申请授权
　　概括
　　本文提出了一个框架，该框架使用语言指令来定义机器人采集环境信息的约束和目标。设计自主机器人采样任务需要对自主系统和科学领域专业知识有深入的了解。口头命令为操作员提供了一个直观的界面，可以向机器人发出复杂的命令。我们利用的关键见解是使用拓扑约束来定义语言指令的导航方向，例如“导航到岛的左侧”。本文提出了三个主要贡献：用于将语言指令映射到机器人规划器的约束和奖励框架、拓扑约束的信息采集算法以及用于上升前沿语义特征的自动检测算法。我们的工作改进了现有方法，而不需要使用语言指导的训练数据对来规划约束对，从而允许海洋机器人等新的机器人领域使用我们的方法。本文的结果表明，我们的框架从系统生成的超过 110 万条指令的语料库中为 84.6% 的指令生成了正确的约束。我们还展示了该框架使用 Slocum 水下滑翔机根据真实世界科学采样任务的口头指令生成机器人计划的能力。6% 的指令来自系统生成的超过 110 万条指令的语料库。我们还展示了该框架使用 Slocum 水下滑翔机根据真实世界科学采样任务的口头指令生成机器人计划的能力。6% 的指令来自系统生成的超过 110 万条指令的语料库。我们还展示了该框架使用 Slocum 水下滑翔机根据真实世界科学采样任务的口头指令生成机器人计划的能力。
　　
　　图 1：指挥上升流前沿样本的系统示意图，路由到东岛以生成完整的机器人平面图。该指令使用斯坦福解析器生成 UD 树。我们使用我们的基础框架从 UD 树和已知列表中的语义特征列表或使用自动特征检测器生成列表约束。约束信息采集算法利用规划器的约束和环境的语义特征来生成机器人规划。
　　图 2：左或右映射的不同起始 X_s 和目标 X_g、定位和 h 签名。红色路径是正确的 (θ 0)。
　　图 3：使用补丁和切片数据表示的 SVM 和 CNN 上流前检测器的 ROC 曲线。
　　图 4：短语模板接地精度。面板 (a) 显示面板 (b) 和 (c) 中的所有说明。“要求澄清”使用第 IV-C 节中概述的方法
　　图 5：与没有拓扑约束的专业设计规划和路径相比的完整系统结果。使用拓扑约束的实线更接近专业设计的路径。这些路径的描述在第 VI-C 节中给出。
　　抽象的
　　本文提出了一个框架，该框架使用语言指令来定义机器人采集有关其环境的信息的约束和目标。设计自主机器人采样任务需要深入了解自主系统和科学领域的专业知识。语言命令为操作员提供了一个直观的界面，可以向机器人发出复杂的指令。我们利用的关键见解是使用拓扑约束来定义语言指令中的路由方向，例如“到岛左侧的路线”。
　　
　　' 这项工作引入了三个主要贡献：将语言指令映射到机器人规划者的约束和奖励的框架、拓扑约束的信息采集算法和上升前沿的自动语义特征检测算法。我们的工作改进了现有方法，不需要使用语言指令来规划约束对的训练数据，允许海洋机器人等新的机器人领域使用我们的方法。本文提供的结果证明了我们的框架为 84 产生了正确的约束。
　　6% 的指令，来自系统生成的 over1 语料库。100 万条指令我们还演示了使用 Slocum 水下滑翔机根据语言指令生成机器人计划的框架，用于现实世界的科学采样任务。
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　　解决方案:两个体验设计模型，带你找到产品不好用的原因
　　很多时候，我们经常听到这个产品不好用，那个产品不好用，但我们只知道不好用，却不知道不好用的原因. 以此为出发点，笔者分享两种产品体验模型的适用性和实践性，帮助大家找到答案，希望对大家有所启发。
　　产品不行？找不到原因？看看这个 文章。
　　一、双菱形模型 1、它的作用是什么
　　双钻模型是设计师可以在创作过程中重复使用的系统。它不仅可以在我们设计界面时使用，还可以在一些数据改进和优化中使用。双菱形模型可以使设计更加合理。当我们在做项目时，我们的思维更加合乎逻辑。在设计过程中，我们还是直接遇到问题，直接输出解决方案。这种模式可以使我们的思维过程更加具体和理性，有别于常规的思维方式。，这种模式更关注问题的本质，全过程围绕问题解决问题，在大项目中可以提高团队的效率。与其他模型不同，该模型适用范围更广。
　　2.什么是双钻模型
　　双钻模型是2005年英国设计委员会正式公布并验证的，但是双钻模型之前被BDC提到过，我们现在看到的模型是改进后使用的，但这并不重要，我们只是需要了解它的用处以及如何使用它。
　　如下图所示，双钻石模型主要包括四个主要阶段：发现期、定义期、开发期和交付期。左边的菱形可以理解为发散思维阶段。我们为没有目标的项目集思广益，然后选择正确的方向。右边的钻石可以理解为从正确的方向提取正确的东西。终于把正确的事情做好了。
　　(1) 发现期
　　我们将发现期理解为探索期，主要是发散思维和数据采集，研究问题的本质，列出所有我们能想到的与问题相关的信息。
　　怀疑：怀疑所有的信息，简单的理解就是我们需要问自己为什么，需求是否合理，用户流程是否合理，给谁，会用在什么场景，会遇到什么问题等想到的不合理的事情都列出来了。这个小阶段可以理解为探索和挖掘问题。
　　研究：针对问题做相应的研究。如果您不了解用户的使用场景，我们可以通过用户研究得到结果。需要做哪些研究和研究？可以根据需求遇到的具体问题采用不同的研究方法，如一些访谈、竞品分析、数据分析等。
　　(2) 定义期
　　这一阶段主要关注发现期的问题，即在发现期的研究分析和问题洞察的基础上形成结论，寻找突破的机会。比如我们在发现期发现的问题就是用户的目标是什么，影响了用户的目标。有哪些可能的点，那么在定义阶段，我们需要重点关注我们提出的假设，用户如何实现目标，通过什么场景来完成目标等等，在筛选问题的时候，要综合评估和发现可行性。
　　(3) 发展期
　　这个阶段即将开始着陆。第一阶段和第二阶段是找对方向，现在是用对的方法做对的事。我们需要将关注的问题形象化，并构思出我们能想到的解决方案。例如，早期设计探索的定义是年轻而轻盈。在这个阶段，我们需要考虑如何根据关键词进行设计。这个阶段是一个不断生产和推翻的过程，不断重复，直到找到可以实施的解决方案。.
　　(4) 交货期
　　顾名思义，这个阶段相对简单。根据开发期间确定的计划，最终进行实际实施，具有可实施性和可执行性。通过团队项目流程进行推广，最终展示给用户。
　　以上是双菱形模型的定义。让我们举一个常见的例子来理解模型。例如，我们想在假期旅行：
　　我们去哪？参观古都？自驾游？游乐园？这是发现期。我们列出了所有我们想去玩的东西。放映后，我们一定要去游乐园。这是大方向。我们应该去哪个游乐园？欢乐谷？神奇的世界？这个阶段是发展期。我们需要找个地方去。最后，怎么走？驾驶？跟团？玩多久？等等，这是交货期，可以落地。
　　当然，这个案例是结合生活的，方便大家理解。在实际项目中，它的用处不止于此。
　　三、如何使用
　　网上也有很多双钻模型的案例，但大多是理论性的，案例与设计无关。我直接从设计的角度介绍了双钻模型。很简单很粗鲁~~
　　例如，我们想对唱歌的产品进行修改。从设计师的角度来看，我们需要定义他的基本风格和基本颜色规格等，但我们不能总是设计它。我们需要知道我们的产品组是谁。? 具体的用户属性是什么？有什么特点？还有很多。这个阶段是“双钻石模型”的第一阶段，即发现期。
　　
　　（一）发现期间要做什么
　　发现期是发散思维。比如我们“唱歌”产品的用户群是年轻群体，用户特征是18-25岁的大学生。大部分用户使用场景是宿舍、教室等校园环境，我们需要根据这些信息进行设计思维发散，比如什么风格适合这个群体，先举一个关键词的例子，比如青春、活力、青春、潮流、二次元……，根据这些关键词做一些草稿，不断探索。
　　当然不只是这个想法，我们还可以通过竞品分析的方法来拓展思路，比如比较潮的RAPAPP、重度二次元元素的B站、当下的脚本杀相关app等等，分析他们的设计风格。以及表达方式，尽量融合飞机草稿。
　　总结：第一步的核心是发散思维，列出所有需要做的产品的背景信息，横向纵向分布关键词，最后针对不同风格做出设计，探索。
　　(2) 定义期做什么
　　如前所述，这个阶段是回收发现期间分发的想法。毕竟，在众多的想法中，哪一个才是我们需要的，我们需要在这个阶段将它们过滤掉。
　　我们根据年轻化、二次元、潮流、民族趋势发布了一些草稿关键词。我们需要把它们采集起来，看看什么可以真正与产品特性和用户属性相关，假设用户群体是 18-25 岁的学生，但我们通过访谈和其他研究方法发现，在这个群体喜欢二次元歌曲，潮流、国潮等关键词比较符合这个群体的定位，也可以和产品保持一致。如果主方向匹配，则可以消除与二维元素相关的飞机吃水。
　　在这个阶段，最好将同一维度的解决方案缩小到 2-3 个，以便我们进行验证。假设我们通过后续研究发现，国潮和潮酷用户群体的偏好比例相近，但潮酷是产品的未来方向，我们可以尝试淘汰国潮，但可能还是会有多种草稿在潮酷的范围内，这是我们需要进一步筛选的，比如通过可扩展性、宣传性、用户认知度和用户审美特征等多维度进行过滤，最终保留少量节目。
　　(3) 开发期间要做什么
　　在这个阶段，我们应该熟悉它。尝试继续关注上述方案，为后续设计提炼出可行方案，以及如何筛选。您还可以继续使用水平和垂直尺寸进行比较。对于剩下的两个，我们可以尝试通过用户研究和竞品分析来衡量优劣。
　　(4) 交期怎么办
　　交期其实就是我们所有的设计工作已经完成，流程进入了开发过程。我们提供完整的设计稿、剪纸等材料进行开发，也需要横向输出设计规范供团队后期使用。
　　总结
　　双菱模型的用途十分广泛，如数据、产品、设计甚至管理。不同领域使用的方法是相似的。区别在于使用的深度。例如，本文从纯设计维度入手。双菱形模型的使用方式偏向一维。
　　如果以改善数据或优化用户体验为目标而使用双菱形模型，每个阶段的思维分布会变得更加广泛，每个结果相交的情况也会很多。
　　再一次，本文仅从设计维度教你使用双菱形模型。
　　二、5E体验设计模型 1、什么是5E体验设计模型
　　这个模型是关于用户在使用产品时的感受。它收录五个维度：有效、高效、参与、容错和易学。我们看每个维度的维度。在英文解释中，你会发现第一个字母以E开头，所以被称为5E体验设计模型。
　　5E模型在整个体验设计过程中非常有用，它可以帮助我们的团队更有创意和理性的分布式领导模型，它可以简化复杂的设计，可以帮助产品建立一个标准化的体验框架，我们可以进行基于体验的评估在进行简单或复杂设计时，在这 5 个维度上。
　　不知道大家有没有注意到，我们常说的产品可用性或者易用性其实和5E机型非常相似。5E模型的五个维度实际上是产品可用性的基础。当一个产品不满足其中一个的时候，那么这个产品就没有所谓的可用性。接下来，我们将分析这五个维度。
　　(1) 有效
　　顾名思义，有效性是指产品功能的有效性，产品是否能为用户带来价值，是否能帮助用户实现目标。吃饭，买开瓶器就是开瓶盖，买车就是去旅行……如果我们只有一根筷子，开瓶器开不了瓶盖，车子没有轮子也跑不了，那么这产品是最基本的缺陷。可用性尚未达到。
　　(2) 高效
　　字面意思是我们在保证准确性的前提下保证完成任务的效率。精度越高，速度越慢。这种衡量通常是指同一任务过程与竞争产品相比的效率，以及错误的频率。如果我们刷抖音10个视频需要1分钟，影响时间的因素是单个视频的内容是否足够吸引人，或者网速是否足够快。
　　
　　(3) 参与
　　这个比较容易理解，就是界面是否能吸引用户，让用户愉快地使用我们的页面。当然，不仅仅是视觉，人类的感知还包括视觉、嗅觉、触觉和味觉。一个优秀的界面不仅是视觉的，它还可以通过视觉感知唤起用户的遐想。例如，对于一个食品产品，我们让首页更加繁荣和火爆，这可能会导致用户对辣和辣的感知进行复活。
　　(4) 容错
　　我们可以将容错理解为一种错误预防机制，或者容错率。用户在操作某项功能时，容易出现错误。我们需要让产品帮助用户及时纠正错误，比如自动修复。我们在选择阵容的时候，经常会谈到容错率。这里我们指的是5个英雄。2个英雄组团玩的时候优势可能没那么大，但是另外3个英雄的容错率非常高，可以弥补劣势，产品的容错性就相当于这个了。3位大侠，负责纠正用户可能的错误操作。
　　(5) 易学
　　易学性与产品如何支持首次使用和深度学习有关。一个产品可以使用一次，或者一段时间，或者一天。它可以完成简单或复杂的任务，用户可能是专家也可能是新手。但每次使用时，界面必须能够记忆或重新学习，使用一段时间后才能发现更多功能。通常，产品的易学性体现在用户的操作效率上。
　　2.在产品设计中的应用
　　(1) 有效
　　有效性正如他定义的那样，存在是合理的，不同的是准确性，基本上每个产品都必须有有效性，比如地图软件，我想做一辆公共汽车，我可以用这个功能查看离我最近的一辆。距离公交车多久到站，这个功能的存在是为了方便我们乘车，防止无效等待，不同的是公交车到站时间可能由于某种原因不够准确，这是有效的差异因素。
　　(2) 高效
　　如何让用户体验更好，效率是任何一个重点。有些产品是为了“让人偷懒”而存在的，比如外卖、打车、购物等。以聊天为例，1v1聊天时消息能否及时在新闻资讯软件中，如何保证用户的阅读效率，以及如何打出相同的产品，满足用户的阅读习惯，提高效率，效率对于大多数行业的产品来说，达到良好的体验是必不可少的。
　　(3) 参与
　　一个产品可以通过不同的视觉表现或音乐效果来增强用户在感知层的认知。不同的群体、不同的阶段展现出不同的风格。比如下图中的理财产品，就用红色作为主色调来传达感觉。这是一个积极的看法，因为在国内股票和基金中，红色代表上涨。在看阅读类产品和教育类产品时，根据产品特点和用户群体来设置风格。试想，一个阅读软件被做成卡通风格，那么会不会严重影响阅读？
　　(4) 容错
　　如上所述，容错更像是自动修复或帮助用户解决错误操作问题。我们可能经常在系统上看到它们。比如电脑死机时MAC系统会询问是否重启，Windows死机时直接蓝屏帮助用户自动重启。.
　　产品中也会有相关的功能。比如在聊天页面，我们会因为网络因素发送一个红点提示，包括一些内容加载失败，会提示重新加载等等。
　　(5) 易学
　　易学的应用场景很多。我们做产品的时候，大多会优先考虑用户是否有障碍。这个概念还是比较成熟的。当然，有时产品功能不能复杂。这时候，我们可以用新手指导来解决问题。但是还是要提醒大家，在设计一个页面的时候，首先要遵循认知认知，再考虑创意，比如分享图标，设计它不像分享，设计感是有的，但是可用性离开了。
　　总结
　　为什么要分享这两个模型，我明白这两个是体验设计的基础，双菱形模型让我们从0-1一步步解决问题，5E模型提醒我们在解决问题的过程中不要随波逐流基本体验就像开车一样。双菱形模型就像一张地图的起点和终点。5E车型在驾驶过程中就像是超速提醒和危险驾驶提醒。
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　　解决方案:自动图像采集算法研究
　　原创图像和分割结果（二）附上常用的C-MeansACO+C-Means目标函数值解。综上所述，本章提出的方法对原聚类算法的分割结果有很大的改进，分割结果更加鲁棒，聚类精度更高。因此，ACO算法对图像的聚类和分割有很大的影响。应用潜力。agesegmentationclusteringtechniques[C].3rdInternationalConferenceSignalPro-cessing,1996.[3]AraSaatchi.HybridizationAntcolonyoptimizationK-MeansAlgorithmclusteringSpringer-VerlagBerlinLNCS3540.[4]YeZhiwei.antcolonyapproachimagetextureclassificationSPIEVol6044,60440Y,2005.Antal-gorithmsstigmergy[J].FutureGenerationComputerSystems,2000,16.（责任编辑：杜能刚）图片2822.6000954.97023356.24301333。3333 本文的方法之所以能得到比传统C-Means更好的聚类结果，是因为ACO在寻找最优解的过程中采用了群优化的方法。经过多次迭代，通过释放更多关于更好解决方案的元素的信息来消除初始类中心选择不佳的影响参考：图像分割[M]。北京：科学出版社，2001. Kettaf, FZ, Bi, D. Acomparisonstudyim-ImageSegmentationBasedAntColonyOptimizationC-MeansAlgorithmYEZhi-wei（湖北大学科技学院计算机科学系，武汉430068）摘要：最初通过释放更多关于更好解决方案的元素的信息来消除不良类中心选择的影响参考：图像分割[M]。北京：科学出版社，2001. Kettaf, FZ, Bi, D. Acomparisonstudyim-ImageSegmentationBasedAntColonyOptimizationC-MeansAlgorithmYEZhi-wei（湖北大学科技学院计算机科学系，武汉430068）摘要：最初通过释放更多关于更好解决方案的元素的信息来消除不良类中心选择的影响参考：图像分割[M]。北京：科学出版社，2001. Kettaf, FZ, Bi, D. Acomparisonstudyim-ImageSegmentationBasedAntColonyOptimizationC-MeansAlgorithmYEZhi-wei（湖北大学科技学院计算机科学系，武汉430068）摘要：
　　
　　为了方便实现，另一种理解方式是，当拍摄场景中物体的大小达到一定阈值时，对该物体进行成像采集。为此，我们可以从图像处理中的差分阴影法中得到启发，得到如下算法。(1) 为拍摄场景准备背景图像 BImage。（2）当拍摄场景中出现图像时，可以利用预先准备好的实时图像CImage和预先准备好的背景图像BImage进行像差分析，即当前场景中图像的大小与得到整个图像的大小。H = S/A。当比率达到给定的阈值范围时，开始拍摄。算法示意图如图 （1）应限制被摄体的位置。例如，像差法虽然可以反映物体的大小，但不能反映物体是否在图像中的适当区域。(2) 背景图片应实时更新。由于拍摄地点的时间变化，光线可能会有所不同，可能会影响像差方法的判断。因此，拍摄场景的背景必须定期更新。(3) 捕获的图像应该被压缩。通常，捕获的图像是未压缩的图像。为了更有效地节省存储空间，算法中应加入图像压缩功能。结论 实验结果 从实验结果可以看出，该算法具有良好的拍摄效果，并且还可以动态设置阈值来拍摄满足不同需求的图像。然而，该算法也有局限性。例如，如果同一物体长时间停留在场景中间，系统会连续拍摄该物体，造成不必要的冗余。
　　
　　如何减少这种多余的拍摄需要进一步研究。我们用VC7.0实现了该算法，得到的是预先拍摄的原创背景图像，图像是人通过场景时拍摄的图像，是光强变化时拍摄的图像。参考文献：图像处理与分析[M]．北京：清华大学出版社，2000。数字图像处理[M]。北京：人民邮电出版社，2001.-胡刚涛（中国三峡大学电气工程信息技术学院，宜昌443002）摘要：当前的视频采集系统，作者提出新算法图像采集，可以实时采集图像。
　　解决方案:标签：最新seo自动优化软件
　　网站建筑知识SEO优化点击软件
　　
　　2022-01-08zhaods 阅读(612)
　　SEO优化点击软件提升网站排名的原理：网站关键词提升网站排名的原理其实就是用了相关的软件，简而言之时间来模拟真实用户的点击行为，从而欺骗搜索引擎的“信任度”，以达到提高目标品牌词排名的目的。不过需要注意的是，SEO排名点击软件确实可以在短时间内使用...
　　
　　网站构建知识seo网站优化工具
　　2021-12-24zhaods 阅读(551)
　　站长在做网站优化的时候，都需要借用各种seo网站优化工具。这些工具不仅有助于提高生产力并减少工作量，还有助于提供对 网站 的整体 SEO 进度和结果的更全面的了解。1、百度推广后台竞价和SEO的方向有很大的不同，但是百度推广后台的关键词规划师会... 查看全部

　　解决方法:一种恶意IOC自动采集方法与流程
　　一个恶意ioc自动采集方法
　　技术领域
　　1、本发明涉及计算机网络和信息安全技术领域，尤其涉及一种恶意ioc自动采集方法。
　　背景技术：
　　2、威胁情报ioc服务于威胁情报，用于丰富威胁情报内容，包括ip、url、domain、hash、威胁情报邮箱等。威胁情报是将孤立的、杂乱无章的威胁信息转化为具有固定格式的威胁情报，使威胁信息能够以标准化的方式组织起来，便于后期对威胁数据进行深入分析。但是，威胁情报依赖的最大指标是威胁情报 ioc 库。ioc库越丰富、越完善，更新越频繁，其有效性就越大。为了更全面地丰富威胁情报ioc库，越来越多的研究人员开始探索各种威胁情报ioc获取方法，
　　3、目前IOC来源多为网站页面或网站接口，使用的方法主要是网络爬虫、接口调用等方法。随着网站自身数据安全意识的加强，反爬虫手段越来越先进，使得使用网络爬虫的方法越来越难。为了在威胁攻击发生前做好准备并识别威胁情报攻击者，有必要扩大威胁情报获取的范围。而京帝采集威胁情报攻击信息，通过邮件系统，解析威胁情报信息，进一步丰富威胁情报ioc数据。
　　4、针对相关技术中存在的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
　　技术实施要素：
　　5、针对现有技术中存在的问题，本发明提出一种恶意ioc自动采集方法，以克服现有技术中存在的上述技术问题。
　　6、为此，本发明采用的具体技术方案如下：
　　7.一种恶意ioc自动采集方法，该方法包括以下步骤：
　　8.s1。使用电子邮件采集器订阅原创威胁情报邮件，并将原创威胁情报邮件存储在同一个邮件库中；
　　9.s2。使用电子邮件存储库的下载协议获取原创威胁情报电子邮件内容；
　　10.s3。使用解析器将原创威胁情报电子邮件转换为可读电子邮件；
　　11.s4。设置附件getter，检测可读邮件中的编码函数，处理非法数据，输出最终附件内容；
　　12.s5。提取原创威胁情报邮件内容或附件内容中的威胁情报ioc信息。
　　13. 此外，使用电子邮件采集器订阅原创威胁情报电子邮件并将原创威胁情报电子邮件存储在同一电子邮件存储库中还包括以下步骤：
　　14.s11。设置邮箱采集器，采用多源采集方式，通过订阅邮箱获取ioc的威胁情报来源；
　　15.s12。采集步骤s11中获取的ioc威胁情报邮件；
　　16. s13。通过设置邮件仓库，将步骤s12中采集到的ioc威胁情报邮件聚合到同一个邮件仓库中。
　　17、进一步的，邮件库包括：采集不同邮箱运营商收到的邮件，通过代理设置邮件中转，使国外邮件可以转入国内邮箱。
　　18、进一步的，邮件仓库的下载协议包括：开启邮箱访问协议或邮局协议第3版。
　　19、进一步，将原创威胁情报邮件转换为可读邮件还包括以下步骤：
　　20.s31。设置邮件头解析器，通过正则匹配和Unicode转码获取邮件头信息；
　　21. s32。设置邮件文本内容解析器，通过Unicode解码功能获取邮件的文本内容；
　　22.s33。设置邮件Unicode数据解析器，将邮件中的多分量数据转换成列表输出。
　　23、进一步的，邮件头解析器、邮件文本内容解析器和邮件多组件数据解析器包括但不限于Unicode和utf
　　——
　　8 解析方法。
　　24、进一步地，设置附件获取器检测可读邮件中的编码功能，处理非法数据，输出最终附件内容，还包括以下步骤：
　　25.s41。设置附件获取器获取附件的文件名，通过Unicode解码功能对附件数据进行解码，处理附件中的非法数据，输出最终的附件内容。
　　26、进一步的，提取威胁情报邮件附件内容中的威胁情报ioc信息还包括以下步骤：
　　27.s51。清理邮件附件内容的ioc信息部分，去除混合在ioc信息中的特殊字符，对特殊编码格式生成的ioc信息进行转换；
　　28.s52。设置威胁情报ip获取器，获取邮件中的威胁情报ip信息；
　　29.s53。为威胁情报文件设置哈希算法（hash）获取器，根据不同长度文件的哈希算法获取威胁情报文件的哈希算法；
　　30.s54。通过设计统一资源定位符（url）、域名、威胁情报邮箱对应的正则表达式，获取设计的统一资源定位符（url）、域名、威胁情报邮箱在邮件中的ioc信息。
　　31.此外，ip获取器旨在通过结合ip特征的正则表达式从文本中提取威胁情报ip。
　　32. 此外，威胁情报文件哈希算法获取方结合正则表达式和哈希算法的特点，设计了一种从文本中提取威胁情报哈希算法的方法。
　　33、本发明的有益效果是：本发明通过订阅情报邮件，对邮件内容进行分析，设计正则匹配方法，提取邮件内容中的威胁情报ioc信息。比如现有的威胁情报ioc采集技术主要是一种利用网络爬虫的方法。邮件系统的采集方法可以绕过网站的反爬机制，从而更稳定的获取威胁情报ioc情报，本发明设计的正则表达式兼顾了这些特点不同类型的IOC，包括但不限于长度、类型、格式、特殊字符等方法，可以准确提取威胁情报IOC信息；避免解析不同的邮箱，本发明还提出了构建邮箱库的概念，特别是可以将外网邮箱内容传输到内网邮箱，方便接收和解析。针对不同威胁情报IOC设计的正则表达式可以自动从邮件信息中提取相应的威胁情报IOC。
　　图纸说明
　　34、为更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例所需的附图进行简单介绍。显然，以下描述中的附图仅是本发明。的一些实现
　　
　　例如，对于本领域的普通技术人员来说，在没有创造性劳动的情况下，还可以基于这些附图获得其他的附图。
　　35. 图。附图说明图1为本发明实施例提供的恶意ioc自动采集方法流程图；
　　36. 图。图2为本发明实施例的恶意IOC自动采集方法中邮件系统的威胁情报IOC自动采集方法的流程图；
　　37.图3为本发明实施例的恶意ioc自动方法中imap协议的邮件访问流程图。
　　38. 图。图4为本发明实施例提供的恶意ioc自动方法解析前后邮件内容对比图。
　　39. 图。图5为本发明实施例的恶意ioc自动采集方法中正则表达式的威胁情报ip采集效果图；
　　40. 图。图6为本发明实施例的恶意ioc自动采集方法中正则表达式的威胁情报散列采集效果图；
　　41. 图。图7为本发明实施例提供的恶意IOC自动采集方法中正则表达式的威胁情报域名采集的效果图。
　　详细方法
　　42、为了进一步说明实施例，本发明提供了附图，这些附图是本发明公开内容的一部分，主要用于说明实施例，可以与说明书的相关描述结合使用为了解释本发明实施例的工作原理，本领域普通技术人员将能够参考这些内容了解本发明的其他可能的实施方式和优点。附图中的部件未按比例绘制，并且相似的附图标记通常用于表示相似的部件。
　　43、根据本发明的一个实施例，提供了一种恶意ioc自动采集方法。
　　44、现在将结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，如图1所示
　　——
　　如图7所示，根据本发明实施例的恶意IOC自动采集方法，该方法包括以下步骤：
　　45.s1。使用电子邮件采集器订阅原创威胁情报邮件，并将原创威胁情报邮件存储在同一个邮件库中；
　　46.s2。使用邮件存储库的下载协议获取原创威胁情报邮件内容；
　　47.s3。使用解析器将原创威胁情报电子邮件转换为可读电子邮件；
　　48.s4。设置附件获取器，检测可读邮件中的编码功能，处理非法数据，输出最终附件内容；
　　49.s5。提取原创威胁情报邮件内容或附件内容中的威胁情报ioc信息。
　　50、在一个实施例中，使用电子邮件采集器订阅原创威胁情报电子邮件并将原创威胁情报电子邮件存储在同一电子邮件存储库中还包括以下步骤：
　　51.s11。设置邮件采集器，通过多源采集的方式订阅邮件获取ioc的威胁情报来源；
　　52. s12。采集步骤s11中获取的ioc威胁情报邮件；
　　53. s13。通过设置邮件仓库，将步骤s12中采集到的ioc威胁情报邮件聚合到同一个邮件仓库中。
　　54、在一个实施例中，邮件存储库包括：汇总不同邮箱运营商收到的邮件，通过代理设置邮件转移，以及将外国邮件转移到国内邮箱。
　　55、如图2所示，本发明读取邮件内容并解析出威胁情报ioc信息，其自动化采集流程主要包括以下步骤：设置邮件采集器，采集和传递邮件订阅共享威胁情报ioc信息的安全厂商，如alienvault otx（开源威胁情报）、记录未来（recorded future）等，根据每个要求订阅威胁情报ioc信息邮件安全供应商；
　　56、订阅带有威胁情报ioc信息的邮件，由于部分国外情报源不支持国内邮箱注册，对应的国内情报源不支持国外邮箱，需要通过不同邮箱注册获取信息。国外用gmail邮箱等，国内用qq邮箱等，需要企业注册的用网易企业邮箱。
　　57.在一个实施例中，邮件存储库的下载协议包括：开放邮箱访问协议（imap）或邮局协议版本3（pop3）。
　　58、下载协议主要有两种：pop3协议和imap协议：pop3是邮局协议3的缩写，即邮局协议的第三版。协议。它是互联网电子邮件的第一个离线协议标准，pop3允许用户将邮件从服务器存储到本地主机（即自己的计算机），并删除存储在邮件服务器上的邮件，而pop3服务器遵循pop3该协议的接收邮件服务器用于接收电子邮件。
　　59.imap的全称是internet mail access protocol，是一种交互式邮件访问协议，是类似于pop3的标准邮件访问协议之一。不同的是，开启imap后，邮件客户端收到的邮件仍然保存在服务器上，客户端上的操作会反馈给服务器，比如删除邮件、标记为已读等。服务器上的电子邮件也将采取相应措施。所以无论是从浏览器登录邮箱，还是从客户端软件登录邮箱，看到的邮件和状态都是一样的。
　　60、通过协议获取的邮件内容杂乱无章，冗余信息很多。需要准确提取关键信息。面对大量的邮件数据，人工处理显然费时费力，在处理过程中可能会出现无数人为错误。使用正则表达式的好处是只要能正确识别就不会出错，而且速度快得惊人。正则表达式主要由解析、编译和执行三部分组成。
　　61、如图3所示，订阅威胁情报ioc邮件的邮箱需要进一步转入邮箱库，打开邮箱库的下载协议，获取邮箱内容。具体步骤如下：
　　62.将不同的邮箱转移到同一个邮箱库。为便于邮件的综合处理，提高效率，将不同邮箱的内容转移到同一个邮箱中。由于访问权限的关系，最好使用国内分享度比较高的邮箱，本发明采用新浪（Sina）邮箱；
　　63、打开邮箱的imap协议，为了在本地获取邮箱的内容，需要打开邮箱的imap或者pop3协议；
　　64、解析获取的邮件内容。通过协议获取的原创邮件内容比较杂乱，收录大量冗余信息，需要进行解析，包括邮件头信息、内容信息、发送时间等。
　　65.打开邮箱的imap协议。为了在本地获取邮箱的内容，需要打开邮箱的imap或者pop3协议
　　66. 在一个实施例中，所述将原创威胁情报电子邮件转换为可读电子邮件进一步包括以下步骤：
　　67.s31。设置邮件头解析器，通过正则匹配和unicode（unicode）转码获取邮件头信息；
　　68.s32。设置邮件文本内容解析器，通过Unicode解码功能获取邮件的文本内容；
　　69.s33，设置邮件Unicode数据解析器，将邮件中的multipart数据转换成列表输出。
　　70、在一个实施例中，电子邮件标头解析器、电子邮件文本内容解析器和电子邮件多元素数据解析器包括但不限于Unicode和utf
　　——
　　8（一种相对较新的编码约定，用于编码各种字符）解析方法。
　　71、在一个实施例中，设置附件获取器检测可读邮件中的编码功能，处理非法数据并输出最终附件内容，还包括以下步骤：
　　
　　72.s41。设置附件获取器获取附件的文件名，通过Unicode解码功能对附件数据进行解码，处理附件中的非法数据，输出最终的附件内容。
　　73. 解析前后邮件内容对比如图4
　　74. 设置附件接收方。对于威胁情报信息在附件中的邮件，需要获取附件。首先通过解析器解析附件的内容，得到附件名称，然后根据附件名称结合解码函数得到附件信息。
　　75、在一个实施例中，提取威胁情报邮件附件内容中的威胁情报ioc信息还包括以下步骤：
　　76.s51。清理邮件附件内容的ioc信息部分，去除混合在ioc信息中的特殊字符，对特殊编码格式生成的ioc信息进行转换；
　　77.s52。设置威胁情报ip获取器，获取邮件中的威胁情报ip信息；
　　78.s53。设置威胁情报文件的哈希算法获取器，根据不同长度文件的哈希算法获取威胁情报文件的哈希算法；
　　79.s54。通过设计统一资源定位符、域名、威胁情报邮箱对应的正则表达式，获取设计的统一资源定位符、域名、威胁情报邮箱在邮件中的ioc信息。
　　80.设置内容清理设备。为了提高ioc信息的隐蔽性，一些厂商会采用不同的方式对威胁情报ioc信息中的信息进行加密。主要的加密方式有： 1）url信息：将“http”改为“hxxp”，或者隐藏“http”四个字符等；2）ip信息：替换“.” 用“[.]”等；3）域信息：在域信息前后添加特殊字符等，这些方法会干扰后面的正则匹配，所以需要先设置内容清洗处理，才能得到正确的信息内容。
　　[0081]
　　设置威胁情报ip获取器，使用正则表达式的方法从邮件内容中解析出威胁情报ip信息；
　　[0082]
　　具体实现方案如图5所示。ip地址的特征是由0到255之间的四个数字组成，用“.”隔开，因此可以相应地设置ip正则获取器。
　　[0083]
　　设置威胁情报文件hash getter，威胁情报文件的hash可以分为md5、sha
　　——
　　1.沙
　　——
　　256.沙
　　——
　　512等，文件hash值由多个0组成
　　——
　　9个数字和一个
　　——
　　F A
　　——
　　它由字母f组成，对应的长度分别为32、40、64、128。据此，您可以利用这些特性建立一个威胁情报文件hash getter，并通过正则表达式将相应长度的不间断字符与上述特征进行匹配。是的，具体实现方案如图6所示。
　　[0084]
　　设置威胁情报url、威胁情报域名、威胁情报邮箱获取器。处理后的url、域名、邮箱各有特点。url的特点是：以http、https、ftp开头，由字母数字和一些特殊字符组成。，域名的特点是：域名的字符串只能由字母数字和
　　“——”
　　, “_”，顶级域名由两个字符串加一个“.”组成，二级域名由三个字符串加两个“.”组成，三级域名由一个加号组成一
　　一个字符串和一个“.” 多级域名以此类推。n 级域名由 n+1 个字符组成，以“.”分隔。邮箱功能必须有“@”符号，用“@”符号分隔。前半部分允许由汉字、字母和数字组成，后半部分是域名。通过以上功能设置对应的正规收单机构和域名。具体实现方案如图7所示。
　　[0085]
　　在一个实施例中，ip获取器被设计成通过结合ip特征的正则表达式从文本中提取威胁情报ip。
　　[0086]
　　Ken Thompson 使用非确定性有限自动机 (ndfa) 构建了正则表达式，这是一个有向图，其中每个节点代表一个状态，每个边都用字母或符号（代表一个空字符串）标记。自动机有一个初始状态，可能有多个终止或接受状态。正则表达式匹配过程使用 ndfa。如果在ndfa中，从初始状态到接受状态结束的路径上的字母可以匹配到文本中的每一个字符串，则说明已经找到了文本中的匹配项。正则表达式定义如下： 1. 字母表中的所有字母都是正则表达式， 2. 如果 r 和 s 是正则表达式，那么 r|s, (r), r*, rs 也是正则表达式： 1)正则表达式 r|s 表示正则表达式 r 或 s；2) 正则表达式 r*（也称为 Kling 闭包）表示 r 的任意有限序列：r, rr, rrr, .... ..；3）正则表达式rs表示r和s的连接；4) 其中 (r) 表示正则表达式 r。
　　[0087]
　　在一个实施例中，威胁情报文件散列算法获取器设计了一种用于通过将正则表达式与散列算法的特征相结合来从文本中提取威胁情报散列算法的方法。
　　[0088]
　　综上所述，本发明借助本发明的上述技术方案，通过订阅情报邮件，提取邮件内容中的威胁情报ioc信息，然后对邮件内容进行分析，设计一个规则匹配方法；例如，现有的威胁情报ioc采集技术主要采用网络爬虫的方法。邮件系统的采集方法可以绕过网站的反爬机制，从而更稳定的获取威胁情报ioc情报。正则表达式考虑了不同类型IOC的特点，包括但不限于长度、类型、格式、特殊字符等方法，能够准确提取威胁情报IOC信息；避免解析不同的邮箱，本发明还提出了建立邮箱库的概念，特别是可以将外网邮箱内容转储到内网邮箱，方便接收和解析。针对不同威胁情报IOC设计的正则表达式可以自动从邮件信息中提取相应的威胁情报。国际奥委会
　　[0089]
　　以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录在本发明的保护范围之内。保护范围内。
　　直观:Prometheus指标采集常用配置
　　
　　Day7：掌握APICloud应用管理相关服务和相关API的配置和使用，包括：应用发布、版本管理、云修复、闪屏广告等。了解APICloud APP优化策略和编码标准；了解APICloud多Widget管理机制及SuperWebview的使用
　　
　　主要内容： 1.应用发布 1.1云编译 1.2全包加密 网页全包加密：对网页中的全包html、css、javascript代码进行加密，加密后的网友代码不可读，无法通过常用的格式化工具恢复。代码在运行前被加密，并在运行时动态解密。一键加密。运行时解密不需要在开发过程中对代码进行任何特殊处理，只需在云编译时选择代码加密即可。零修改。零影响加密不改变代码大小，不影响运行效率。安全框定义了一个安全框，对框中的代码进行加解密处理。 查看全部

　　解读:Python 三国人物数据快速采集极简方法汇总
　　作为数据分析师而不是开发工程师，你需要掌握爬虫的必要知识，才能获取所需的数据。如果您需要更多基于爬虫工程师的专业内容，请浏​​览“Scrapy爬虫框架”部分。
　　以最基础的《三国志13》人物资料采集为例，了解和掌握基本的爬取技巧和资料整理技巧。
　　整套自学课程应用的数据是《三国志》和《三国无双》系列游戏的内容。
　　数据目标
　　将军的看法 - 三国志13指南 Wiki
　　我们想在这个页面上获取所有的一般数据信息。
　　使用爬虫请求有几种基本方法
　　"""例"""
from urllib import request
response = request.urlopen(r&#39;https://sangokushi13wiki.wiki. ... %2339;)
#返回状态 200证明访问成功
print("返回状态码： "+str(response.status))
返回状态码： 200
　　请求静态页面数据获取
　　静态网页的URL形式通常以.htm、.html、.shtml、.xml等为后缀，一般来说是最简单的HTML页面，服务端和客户端是一样的。在 HTML 格式的网页上还可以出现各种动态效果，例如 GIF 格式的动画、FLASH、滚动字母等，这些动态效果只是视觉上的。
　　我们本地爬取的目标是静态页面。
　　使用request()封装请求，然后通过urlopen()获取页面，俗称伪装。让服务器知道我们正在通过浏览器访问页面，有些情况下可能会直接被杀掉。
　　# 加载第三方使用插件和基础配置
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import random
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 浏览器 header
USER_AGENT_LIST = [
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
"Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
<p>
]
# 使用本地代理 可以使用也可以不使用
proxies = {
"http": "http://127.0.0.1:19180",
"https": "https://127.0.0.1:19180"
}
headers = {
"User-Agent":random.choice(USER_AGENT_LIST),
}
# https://sangokushi13wiki.wiki.fc2.com/wiki/武将一覧
url = "https://sangokushi13wiki.wiki. ... ot%3B
html = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies,verify=False)
soup = BeautifulSoup(html.text,"lxml")
soup
</p>
　　请求动态页面数据获取
　　动态网页后缀有.asp、.jsp、.php、.perl、.cgi等形式。动态网页与网页上的各种动画、滚动字幕等视觉动态效果没有直接关系。动态网页也可以是纯文本内容或收录各种动画。这些只是网页具体内容的表现形式。，无论网页是否具有动态效果，通过动态网站技术生成的网页都称为动态网页。动态网站也可以采用动静结合的原则。适合在使用动态网页的地方使用动态网页。如果需要使用静态网页，可以考虑使用静态网页来实现。在同一个 网站
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://news.cqcoal.com/blank/nl.jsp?tid=238"
html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.text,"lxml")
soup.text
　　
　　爬取网页，看不到任何信息，证明是动态网页。正确的爬取方法如下。
　　import urllib
import urllib.request
import requests
url = "http://news.cqcoal.com/manage/ ... ot%3B
post_param = {&#39;pageNum&#39;:&#39;1&#39;,\
&#39;pageSize&#39;:&#39;20&#39;,\
&#39;jsonStr&#39;:&#39;{"typeid":"238"}&#39;}
return_data = requests.post(url,data =post_param)
content=return_data.text
content
　　总结一下：如果页面内容发生变化，URL也会发生变化。基本上，它是一个静态网页，反之亦然是一个动态网页。
　　请求异常处理
　　from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import URLError, HTTPError
req = Request("http://www.111cn.net/")
try:
response = urlopen(req)
except HTTPError as e:
print(&#39;服务器无法满足请求.&#39;)
print(&#39;错误代码: &#39;, e.code)
except URLError as e:
print(&#39;不能访问服务器.&#39;)
print(&#39;原因: &#39;, e.reason)
else:
print("OK!")
print(response.read().decode("utf8"))
不能访问服务器.
原因: [Errno 11001] getaddrinfo failed
　　解读:王通：SEO算法演变与破解
　　我喜欢把复杂的事情简单化，所以我只分享最重要的四点：
　　1. 内容质量控制
　　2.关键词的布局
　　3.链接结构优化
　　4.浏览轨迹优化
　　2-1。内容质量控制
　　内容质量控制始终是搜索引擎算法的首要目标。什么样的内容会吸引搜索引擎？
　　答：自然会吸引用户到搜索引擎！从SEO的角度来看，网站的内容和编辑如何规划？
　　1. 原创 内容的性质：
　　搜索引擎最喜欢原创 内容，但是搜索引擎如何判断原创 内容呢？简单分析，结果自然会有。
　　A. 如果你的 网站 有内容，而其他的 网站 没有，那么它就是你的 原创。
　　B、你的网站有一些内容，其他的网站也有，那么搜索引擎需要分析，可以从收录的时间开始，&lt;中的链接文章 等，只做分析判断。
　　在这方面，谷歌比百度要好，而百度还是有网站权重高的优势。
　　2、内容格式丰富：
　　纯文本的内容肯定不如图文出名，同时非网页格式的文档在搜索结果的排名上也有优势。比如无论你在谷歌还是百度搜索：SEO期刊都是直接排在PDF文档前面的。
　　3、内容转发次数：
　　百度推出了“百度分享”功能，直接统计一个网页的分享次数，在一定程度上可以作为一个网页热度的重要因素。
　　4. 对网站内容评分：
　　我们在谷歌上搜索的时候，经常会发现谷歌已经抓取了用户最想看的所有内容，甚至“星评”都被索引了。
　　对排名非常不利的内容策略：
　　1. 网站中有​​大量重复内容
　　
　　2、网站的内容是纯采集
　　3.内容更新频率波动太大
　　2-2。关键词 的布局
　　一个网页应该在6个地方合理出现关键词，这样关键词在网页中出现的频率就会非常自然合理。这6个地方是：
　　1. 标题
　　2.元
　　3. H1
　　4.乙
　　5. 替代
　　6.链接
　　2-3。链接结构优化
　　搜索引擎蜘蛛对网页的爬取总是依赖于超链接的爬取，所以链接结构优化主要分为两部分：
　　1.建立外部链接
　　2.内链优化
　　2-4。浏览轨迹优化
　　任何关注百度的人都会发现，百度的广告越来越聪明，尤其是百度联盟广告。它不再根据网页内容匹配广告，而是根据用户浏览行为展示吸引用户的广告。这说明了一个重要的问题，百度要记录和分析用户的浏览轨迹。
　　然后，从浏览行为分析的角度，也可以判断网页的热度。
　　例如：
　　1. 跳出率
　　2.浏览时间
　　3. 浏览深度
　　4.点击率
　　
　　5. 其他行为
　　是可以判断的。上一段我做了一个测试，后来证明这方面确实对排名有影响。
　　从2007年到2016年，我讲了10年的SEO，共进行了100场培训。上次培训的价格是每人27800，然后我就停了这门课。
　　最近，很多人还是想学SEO。为了响应同学们的要求，我特地开设了【SEO赚钱培训微信班】
　　1. SEO算法破解：
　　教你快速分析任何搜索引擎算法的思路，快速破解算法。
　　2.高级SEO策略
　　教大家一起使用搜索引擎排名的算法规则，整合创意策略做SEO，从而实现长期排名。
　　3.如何通过SEO赚钱
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　　如果按照之前的规则，新的阶段应该是28,800
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　　优化的解决方案:管正雄：基于预训练模型、智能运维的QA生成算法落地
　　演讲嘉宾：阿里云高级算法工程师关正雄
　　制作平台：DataFunTalk
　　导读：面对大量的用户问题，有限的支持人员如何高效地为用户服务？智能QA生成模型给业务带来的效率提升，以及如何高效构建算法服务为业务提供支撑。本文将介绍：阿里云计算平台大数据产品问答场景；基于Dharma Academy AliceMind预训练模型的智能QA生成算法的核心能力及其背后的原理；如何通过智能运维服务平台输出算法能力，提供业务服务一站式服务，优化问答体验。主要分为以下几个部分：
　　--
　　01 背景介绍
　　一、计算平台产品介绍
　　阿里云计算平台的产品和形式多种多样，主要包括数据计算与分析、数据开发与治理、机器学习三大模块，包括阿里云自研的MaxCompute、Hologres等产品，如以及 Flink 等开源产品，阿里云 Elasticsearch 等提供资源和托管服务。
　　2、售后技术支持与痛点
　　用户购买阿里云产品后，如果在使用过程中遇到问题，可以通过以下方式寻求解决方案，但同时也存在一些痛点：
　　一个。机器人问答：机器人语料库覆盖范围有限。
　　湾。文档查询：内容过多，搜索效率低。
　　C。社区问答：专注于高频问题，中长尾问题较少。
　　d。工单：问题无法实时解答。
　　3. 解决方案：漏斗问答支持模型
　　一个。产品：产品诊断等商务服务。
　　湾。自助解决：自助查询文档和社区。
　　C。智能服务：智能机器人问答，分为用户提问过程和知识补充过程，实现知识预定位，将多源知识转化为机器人语料。
　　d。人工协助：转移到人工对话和工单。
　　接下来，我们将专注于智能服务，将知识预先定位到智能机器人自助问答，并通过QA生成框架快速补充语料库。
　　--
　　02 QA生成框架
　　一、框架介绍
　　上图是QA生成框架的概览。智能文档拆解模块将MarkDown文档、Html文档、PDF文档、工单等不同文档拆解成知识点，生成知识点列表。知识点列表是基于 AliceMind 模型系统中的 PALM 模型生成的。这些知识点生成QA，最终得到一个QA列表，从而实现多源知识到QA语料的一站式转换。
　　
　　2.文件智能拆解
　　一个。统一的协议分析：不同的文档有不同的协议，Office文档、PDF文档、扫描文档、语雀文档等协议在一个统一的文档中表达。
　　湾。文档树生成：将文档的第一、二、三标题等结构生成树状结构，将文档内容整理成树状知识点汇总。
　　C。知识点提取：基于自适应划分或知识点评分，将知识树拆解成具体的知识点。
　　下图是HTML文档反汇编和PDF文档反汇编的示例：
　　3.爱丽丝心
　　AliceMind 是一个领先的、系统的深度语言模型系统。本文将重点介绍 AliceMind 中的生成语言模型 (PALM) 如何生成 QA。
　　一个。AliceMind的商业价值和应用领域举例
　　湾。基于 PALM 的 QA 生成模型
　　进一步阅读：PALM：预训练用于上下文条件生成的自动编码和自回归语言模型。
　　BinBi, Chenliang Li, Chen Wu, Ming Yan, Wei Wang, Songfang Huang, Fei Huang, and Luo Si. EMNLP 2020
　　4.文档转换为QA示例
　　一个。文档：
　　湾。质量保证对：
　　问：Dataworks的工作空间是什么
　　答：工作区是 Dataworks 管理任务，成员...
　　Q：DataWorks的解决方案有什么优势
　　A：一个解决方案可以包括多个业务流程，解决方案...
　　--
　　03 QA生成在业务场景中的应用
　　1. ABM运维管控平台
　　ABM运维管控平台为飞天大数据管理器（ABM，Apsara Big Data Manager）。研发方提供企业级运维平台。
　　2. ABM智能算法平台
　　ABM智能算法平台为算法提供从开发-构建-部署的全生命周期支持。
　　如图，算法开发可以添加算法配置和注册算法检测器。SRE用户或者运维可以创建场景生成检测实例。这个检测实例是QA生成算法的一个应用实例，然后算法调度框架调度，最后交给用户。这一系列流程可以通过智能场景操作面板进行全生命周期的管理。
　　
　　3.知识管理业务流程图
　　根据前面对QA生成框架的概述，最终生成的QA列表可能不是100%准确的，所以需要通过一些指标来评估是否符合预期。同时，经过我们专家的评审，符合预期的QA会被注入到Robot语料库、FAQ页面、知识图谱等中，这就是整体的业务流程。
　　4.QA生成产品界面
　　一个。创建一个新的挖矿任务
　　湾。导出以生成 QA 语料库
　　--
　　04 总结与规划
　　1. 降水
　　提取对话、论坛、工单等不同形式，以某种方式将有效知识存入统一的知识库。
　　关键词：多源数据，格式化。
　　规划：增加更多数据源，进一步提高格式化方法的能力。
　　2、消费
　　通过人机交互界面，精准推送知识，解决用户内心困惑。
　　关键词：搜索和推荐、个性化、评估和反馈。
　　规划：通过深度模型提高搜索和推荐能力。
　　3. 流动
　　基于流程，链接各个角色之间的知识积累和消费，让知识流动，实现迭代优化。
　　关键词：机制，人机协作。
　　规划：进一步优化流程，在流程符合习惯的同时，进一步降低人工成本。
　　--
　　05 精彩问答
　　Q：如果这个QA生成方案用在其他领域，迁移成本会不会高？有哪些预防措施？
　　答：不高。我们在构建下游任务时需要一些数据。这个数量不需要很大。目前，我们的应用场景主要在电力和合同领域。大约几百个数据可能在这个领域有很好的表现。需要注意的是，训练集的质量比较高，更能体现这个领域的属性。
　　Q：这样构建的问答对在风格上会不会比较简单？
　　- 答：这与产品有关。一个问题就是一个知识点和对应这个知识点的答案。在这种情况下，QA 还是比较容易使用的。
　　问：您如何衡量问题生成的质量？
　　答：这有两个主要部分。第一部分，从模型层面会有一个分数，然后会有一些评价指标来衡量，这部分在论文中有明确的解释；第二部分是人工评估，需要领域内的专家来完成，比如看这个QA是不是符合用户提问的习惯？
　　Q：是否支持多轮问答？
　　答：支持。这取决于您的训练集。如果训练集有多轮，可以提取多轮对话的问答。然而，多轮对话问答的训练集比文档生成问题的训练集更难构建。
　　成熟的解决方案:海洋CMS插件-内置接口的海洋CMS插件
　　如何使用Oceancms插件对网站快速收录和关键词进行排名？我们应该如何管理和维护我们的网站？今天给大家分享一个海洋cms插件工具，可以批量管理网站。不管你有成百上千个不同的海洋cms网站还是其他网站都可以统一管理。一个人维护数百个 网站文章 更新也不是问题。
　　1、Oceancms插件发布
　　1. 批量监控管理不同的cms网站数据（你的网站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, Yunyoucms, Renrenzhan cms、Oceancms、Small Cyclone、站群、PB、Apple、Mito、搜外等各大cms，可批量同时管理和发布工具）
　　2.设置批量发布数量（可以设置发布间隔/每天总发布数量）
　　3.可以设置不同的关键词文章发布不同的栏目
　　4、伪原创保留字（当文章原创未被伪原创使用时设置核心字）
　　5、直接监控已经发布、即将发布的软件，是否是伪原创、发布状态、网站、程序、发布时间等。
　　6、每日蜘蛛​​、收录、网站权重可通过软件直接查看
　　2.Oceancms插件批量发布设置——涵盖SEO功能
　　这个Oceancms还配备了很多SEO功能，不仅可以通过Oceancms插件实现采集伪原创发布，还具备很多SEO功能。可以提高页面的关键词密度和原创，增加用户体验，实现优质内容。
　　1.标题前缀和后缀设置（标题更好区分收录）
　　2.内容关键词插入（合理增加关键词的密度）
　　3.随机图片插入（文章如果没有图片可以随机插入相关图片）
　　4、搜索引擎推送（文章发布成功后主动向搜索引擎推送文章，保证新链接能被搜索引擎及时搜索到收录）
　　5. 随机点赞-随机阅读-随机作者（增加页面度原创）
　　6.内容与标题一致（使内容与标题一致）
　　7、自动内链（在执行发布任务时自动生成文章内容中的内链，有利于引导页面蜘蛛抓取，提高页面权重）
　　
　　8、定期发布（定期发布网站内容可以让搜索引擎养成定期抓取网页的习惯，从而提升网站的收录）
　　3. 海洋cms插件采集
　　1. 通过海洋cms填充内容，根据关键词采集文章。（Oceancms 插件还配置了关键词采集 功能和无关词屏蔽功能）
　　2.自动过滤其他网站促销信息/支持其他网站信息替换
　　3. 支持多个采集来源采集（涵盖所有行业新闻来源，海量内容库和每天都有新内容，采集新内容）
　　4.支持图片本地化或存储到其他平台
　　5、全自动批量挂机采集伪原创并自动发布推送到搜索引擎
　　4. 海洋cms插件采集
　　1.查看采集平台
　　2. 处理 采集
　　3. 已经采集
　　4. 采集 内容查看
　　5.查看采集后的内容
　　前段时间相信很多seoer都听过“内容为王，外链为王”的说法，但是随着外链的作用越来越小，很多seoer更加关注网站内链， 网站内链是通过网站内链投票的形式。可以使用内链聚合某个页面的权重来增加关键词和页面的权重，也可以使用内链来增加关键词和页面的权重。链式布局增加全站优质的内链框架，那么博主就为大家介绍网站的内链如何做好？如何在 Ocean cms 插件的帮助下优化 网站。
　　网站内链对于整个网站的意义是什么？
　　网站内部链接可以帮助蜘蛛爬行。在我看来，网站首页对于整个网站的权重一般都比较高。同样，蜘蛛的数量也应该是比较高的页面。完善的内链可以让蜘蛛爬到网站的页面更深，蜘蛛爬到的页面也会帮助网站的收录。
　　之前一直告诉大家网站收录是排名网站的依据，这里先介绍一下页面收录的流程：网站页面存在且可以正常打开→蜘蛛爬取页面→表单索引→发布快照。
　　如何做好网站内链布局？
　　
　　首先要明确网站收录，大量内页必须由收录添加到首页，个别站长操作网站获取全站流量和排名需要使用扩词工具获取长尾词，将获取的长尾词排列在网站内容页面。在这种情况下，需要完成网站内链的构建，才能得到网站页面被爬取和收录，我们需要做什么呢？
　　1、网站首页的权重高于内页。在 网站 主页上，需要布置一些新闻或 文章 模块，以帮助蜘蛛爬行。
　　2、网站内容页和栏目页需要保持到首页的直接链接，可以通过面包屑导航解决，例如：首页-栏目页-内容页。
　　3.做好网站地图制作。网站 地图分为两种格式：xml 和 html。建议制作xml图，提交给站长平台。
　　4、在网站的内容页面的编写中，文章中提到的内容可以链接到本站的产品或栏目页面，在完善的前提下还加入了蜘蛛爬取用户体验页面。
　　网站内链的布局是为了提升用户体验和操作习惯，同时也增加了蜘蛛的爬取。不同的网站在进行网站的内链布局时或多或少会有一些差异。文末要告诉大家，网站的内部链式布局，不仅仅是为了提高爬虫的爬取能力，现在搜索引擎越来越重视用户体验，我们需要做更好的工作网站内部链接，改善用户需求和操作行为。
　　很多时候在网站SEO的过程中，由于一些不当操作，网站被搜索引擎惩罚，导致网站的排名和网站的实力下降. 有经验的优化者或许一眼就能看出网站被降级的原因，并及时做出调整。但是对于新手优化器来说，可能会有点困难。那么今天，博主就来和大家聊聊如何找到网站被降级的原因。
　　如何找出 网站 被降级的原因？
　　1. 网站服务器稳定吗？
　　网站服务器的稳定性是决定网站能否正常运行的重要因素。一些网络推广公司为了省钱，选择使用不稳定且便宜的服务器。不稳定，打不开，影响蜘蛛正常访问，从而导致网站被降级。
　　2.是否经常修改网站关键词，title和description
　　关键词、网站 的标题和描述一旦确定，就不应轻易修改。作为网站优化器，需要明确网站关键词及其发展方向。另外，关键词的布局也要掌握好。优化周期过长，效果不佳，频繁替换关键词也会被百度惩罚。
　　网站降级
　　3. 网站的内容
　　优质的原创内容一定会受到搜索引擎的青睐。我们不仅要更新网站内容，还要更新优质内容。再问一个不经常更新的网站。会受到搜索引擎的喜爱吗？反之，也会受到搜索引擎的惩罚。
　　4. 链接
　　友情链接对于 网站 来说非常重要。如果本站添加的链接有权删除，我们必须及时删除链接，否则，我们的网站将受到牵连。所以，一定要定期检查你的网站朋友链，保证网站可以一直保持良好的状态。
　　以上就是小编为大家带来的一些关于SEO优化的实用技巧。如果您需要更多SEO优化技巧，请继续关注我，每周不定期更新SEO实用技巧！ 查看全部

　　无敌:优采云·万能文章采集器 v3.7.7.0
　　优采云·通用文章采集器 v3.7.7.0 软件介绍
　　优采云一款万能文章采集由优采云软件出品的软件，只需输入关键字即可采集各种网页和新闻，还可以采集指定列表页面（列页面）的文章。
　　注意：微信引擎有严格限制，请将采集线程数设置为1，否则很容易生成验证码。
　　优采云·通用文章采集器 v3.7.7.0 特点：
　　1、依托优采云软件独有的通用文本识别智能算法，可自动提取任意网页文本，准确率达95%以上。
　　2.只要输入关键词，就可以采集到微信文章、今日头条、一点新闻、百度新闻和网页、搜狗新闻和网页、360新闻和网页、谷歌新闻和网页网页、必应新闻和网络、雅虎新闻和网络；批处理关键词自动采集。
　　3、网站栏目列表下的所有文章（如百度经验、百度贴吧）均可进行采集指定，智能匹配，无需编写复杂规则。
　　4、文章翻译功能，可以将采集好的文章翻译成英文再翻译回中文，实现伪原创翻译，支持谷歌和有道翻译。
　　5.史上最简单最聪明的文章采集器，更多功能一试便知！
　　优采云·通用文章采集器 v3.7.7.0问题合集：
　　采集设置黑名单错误[采集设置]进入黑名单时，如果末尾有空行，会导致关键词采集函数显示搜索次数和实际 采集 进程没有问题。
　　优采云·通用文章采集器 v3.7.7.0升级记录（2021年9月17日）：
　　2.15.0.0：URL采集文章面板的精确标签增加模糊匹配功能；新增定时任务功能，可设置多个时间点，自动启动采集（当前为显示面板的开始采集）。
　　2.15.1.0：修复微信采集失败问题。
　　2.15.2.0：修复了360网页和新闻的一些问题。
　　2.15.3.0：搜索引擎读取超时设置为50秒；尝试修复 关键词采集 在某些情况下的崩溃。
　　2.15.5.0：采集文章URL列表，添加传入设置；更新谷歌镜像地址。
　　2.15.8.0：修复百度网页搜索时间设置失效，取消百度新闻时间设置（不再支持）；微信采集是内置精准标签时，增加了对设置文字最小字数的支持，所以不能设置字数，但现在可以了）；[文章View] 切换显示时自动刷新目录树；字值
　　2.15.9.0：修复360新闻采集失败问题。
　　2.15.10.0：修复微信采集失败问题。
　　2.15.11.0：由于有道翻译无效，无法更新，增加百度翻译；其他更新
　　2.16.0.0：关键词采集文章今日头条、一点资讯等自媒体平台
　　2.16.1.0：修复上次升级导致的采集分页异常
　　2.16.2.0：修复今日头条图片链接问题；添加登录微信采集。
　　2.16.3.0：修复了设置采集文章数量时采集下一个关键词无法继续的问题。
　　2.17.0.0：修复谷歌不能采集的问题（还是需要翻墙）；修复百度翻译失败的问题（换成搜狗翻译，翻译效果最好的人工智能翻译引擎）。
　　2.17.1.0：增加头条尝试次数，自动线程为1，避免被限制
　　
　　2.17.1.1：尝试使用 关键词采集 修复数组错误
　　2.17.2.0：修复上次升级的 采集 错误
　　2.17.3.0：修复百度网页无法更改的问题采集
　　2.17.5.0：2018年5月24日源码丢失重写，微信和今日头条采集无法修复问题（此版本谷歌采集暂时失效，如需要使用它，请使用2.17.3.0版本并翻墙）
　　2.17.6.0：修复微信文章标题没有采集的问题
　　2.17.7.0：修复一些由于更改采集而失败的信息；修复谷歌采集；其他更新
　　2.18.0.0：修复微信和今日头条采集
　　2.18.1.0：修复微信采集
　　2.18.2.0：修复微信采集
　　2.18.3.0：修复列表页面采集的一些问题；修复翻译
　　2.18.5.0：修复微信采集，增加在线阅读采集命令后续动态更新
　　2.19.0.0：修复今日头条采集
　　3.0.0.0：修复关键词采集文章的几个功能，包括微信、搜狗、雅虎、谷歌、一点等，微信易验证
　　3.0.1.0：修复搜狗翻译
　　3.0.2.0：修复百度新闻采集异常问题
　　3.0.3.0：修复今日头条文字自动识别失败的问题
　　3.0.5.0：修复一点信息采集破碎的问题；修复翻译
　　3.0.6.0：尝试修复百度网页部分关键词判断验证码错误的问题；修正翻译
　　3.0.7.0：尝试修复谷歌在某些情况下无法采集翻墙的问题，将谷歌采集的数量设置为每次50；
　　3.0.8.0：修复搜狗翻译；修复定时任务列表页面采集功能弹出信息框阻止计划执行的问题
　　3.0.9.0：修复搜狗和谷歌翻译；增强今日头条采集; 删除微信采集；其他更新
　　3.1.0.0：修复微信采集
　　3.2.0.0：升级谷歌内核浏览器登录验证，有效提高通过性。
　　3.2.1.1：采集url和文章使用API​​读取，解决部分网站无法读取的问题。
　　3.2.2.0：尝试修复百度不断弹出虚假验证的问题。
　　3.2.3.0：尝试修复百度不断弹出虚假验证的问题；尝试修复 关键词采集 偶发错误退出问题。
　　3.2.5.2：针对百度的造假验证问题，添加三种采集模式试试。
　　
　　3.2.5.3：修复弹出0提示框的问题；更换图标。
　　3.2.6.0：修复今日头条采集；修复 360 网页 采集。
　　3.2.8.0：改善今日头条采集的慢度；标题前添加搜索词的格式改进为5个符号随机分隔，内容也插入到搜索词中（随机1-3次）。
　　3.2.10.0：为标题和搜索词添加了多个选项。
　　3.3.0.0：修复微信验证无效的问题；尝试修复百度验证无效的问题
　　3.3.1.0：更正了设置文章数时内存历史标题计数的问题。
　　3.3.2.0：修正上次升级导致的百度采集模式内部逻辑异常；去掉采集设置里的搜狗翻译，默认只用谷歌翻译。
　　3.3.3.0：修复部分https网站无法读取的问题；修复谷歌翻译引擎的一些问题。
　　3.3.3.3：修复某些情况下采集文章数统计不正确的问题。
　　3.5.0.0：增加知乎链接自动识别文字功能；删除文章的源代码多余的空行；增加百度验证自动等待关闭功能；采集文章URL 已添加地址；访问命令全面调整；其他改动（PS：采集微信必须在打开的浏览器界面右上角登录，减少验证，增加采集数量）。
　　3.5.1.0：删除了忽略最小字数的 知乎 异常。
　　3.5.2.0：修复了上次升级导致的翻译错误。
　　3.5.5.0：修复百度新闻无法更改采集的问题；等等
　　3.6.0.0：修复今日头条采集问题。
　　3.6.1.0：修复 Bing 采集 问题。
　　3.6.2.0：修复采集文章URL时个别网站对cookies敏感，不能采集的问题。
　　3.6.2.1：弥补缺少的管理员权限。
　　3.6.3.1：修复微信采集（先登录微信，如果反复弹窗验证失败，点击停止采集重新开始）。
　　3.6.5.0：修复长期存在的多线程下解析代码偶尔出错的问题；添加验证期间清除缓存的选项；修改[采集文章URL列表]部分描述文本，修改[关键词采集文章]接口参数区间；其他。
　　3.6.6.0：修复搜狗网站采集设置文章数时个别网站容易出现死循环的问题。
　　3.6.7.0：提高今日头条采集响应速度；添加今日头条采集模式切换（2和3）。
　　3.6.8.0：修复软件识别码遇到评论码（典型为腾讯网）跳转错误的问题。
　　3.7.0.0：修复今日头条对之前采集ua设置的屏蔽，设置今日头条采集栏为信息；更换新版浏览器node.dll文件；完善缓存清除机制。
　　3.7.1.0：增加了对知乎转栏的采集支持。
　　3.7.5.0：关键词采集异常退出重新运行后，软件支持提示是否继续上一个采集的进度；[采集文章网址列表]支持登录采集（登录位置在[根据网址列表采集文章]的右下角）；【根据URL列表采集文章】原网页选项，支持设置标题识别为URL（启动采集时按Ctrl键，可以保存到 url 的原创路径）。
　　3.7.6.0：修复今日头条采集，但今日头条在一段时间后不会返回内容采集。
　　3.7.7.0：修复谷歌语言混乱。
　　优采云福利:懒猫工具箱
　　1.淘字神器
　　优化宝贝标题，你需要知道哪些关键词被买家搜索得更多，搜索数据是什么，有多少竞争对手使用这个关键词，以及这些关键词的交易数据如何宝贝们，这个关键词需要多少销量才能冲刺到人气排行榜，这些数据都需要分析，手动一一查询肯定很麻烦，所以这个时候，我需要用软件实现和挖掘关键词，过滤关键词，查询关键词，最后将关键词应用到标题！
　　2.宝贝排名查询工具
　　软件支持多方式查询，可查询宝贝综合、销量、人气、直通车、品类等排名，是卖家查询宝贝排名必备软件
　　当我们想要朋友帮忙下单，但是不知道自己的宝贝排名在哪里，让朋友找了半天，这时候一个宝贝排名工具就可以轻松解决这个问题，输入产品ID并查询关键词，可以通过软件自动查询宝宝的排名位置。
　　
　　3.精准装卸助手
　　本软件可查询人气排名下同行的下架时间，并以表格的形式直观显示下架的空白时间段，方便卖家调整下架自己珍藏的时候，避免与高价珍品同时下架。这样，您可以获得更好的搜索排名，并利用宝宝下架的时间段。
　　有10个宝贝，他们都卖得比我还多。如果我跟他们下去，那我的优势肯定比他们差。如果我在情绪低落时避开这10个宝贝，我就是卖得最多的人，所以我的排名越高，买家就越容易找到我！
　　4. 买家采集工具
　　您可以通过多种方式去采集采购商，可以过滤分析采购并导出指定采购商
　　这个应用的范围非常广泛。建议您尽可能多地采集买家账户信息。以后想做其他的业务，比如发券、旺旺群，需要买家账号，所以买家的采集一定是必须的，所以这个采集的用处&gt; 工具可以大大体现！
　　
　　5.存储DRS动态分数计算
　　可以查看店铺的DRS分数，可以计算出需要下多少5分订单才能达到想要的分数
　　刷动态，需要计算需要刷多少分才能达到想要的动态分数。
　　6.标题关键词词频分析
　　您可以在指定的关键词 搜索下统计每个宝宝的关键词 出现次数。
　　应用示例：这个关键词出现的次数越多，词的权重就越大，所以作为关键词的选择因素 查看全部

　　专业知识:面试官：比如有10万个网站，有什么快速采集数据的方法吗？
　　昨天有网友表示，他最近采访了几家公司，被问了好几次问题，但每次的答案都不是很好。
　　采访者：比如有10万个网站需要采集，你是怎么快速拿到数据的？
　　要回答好这个问题，其实需要有足够的知识和足够的技术储备。
　　最近，我们也在招人。我们每周面试十几个人，觉得合适的只有一两个。大部分都和这位网友差不多，都缺乏大局观。即使是那些有三四年工作经验的司机。他们有很强的解决具体问题的能力，但很少能点到点，站在新的高度，全面思考问题。
　　采集的10万网站s的覆盖范围已经比大多数专业舆情监测公司的数据采集还要广。为了满足面试官提出的采集要求，我们需要综合考虑从网站的采集到数据存储的方方面面，给出合适的解决方案，以节省成本，提高工作效率。的目标。
　　下面我们就从网站的集合到数据存储的各个方面做一个简单的介绍。
　　1. 100,000 网站 是从哪里来的？
　　一般来说，采集的网站是随着公司业务的发展而逐渐积累起来的。
　　现在让我们假设这是一家初创公司的需求。公司刚成立，那么多网站，基本可以说是冷启动。那么我们如何采集这 100,000 个 网站 呢？有几种方法：
　　1）历史业务的积累
　　不管是冷启动还是什么，既然有采集的需求，那肯定有项目或产品有这种需求。相关人员前期一定研究过一些数据源，采集了一些比较重要的网站。这些可以用作我们采集的 网站 和 采集 的原创种子。
　　2) 关联网站
　　在一些网站的底部，一般都有相关的网站链接。尤其是政府类网站，一般都有下级相关部门的官网。
　　3)网站导航
　　有的网站可能会为了某些目的（比如吸引流量等）采集一些网站，分类展示，方便人们找到。这些网站可以快速为我们提供第一批种子网站。然后，我们会通过网站关联等其他方式获得更多的网站。
　　4) 搜索引擎
　　也可以准备一些与公司业务相关的关键词，去百度、搜狗等搜索引擎，对搜索结果进行处理，提取出对应的网站作为我们的种子网站。
　　5) 第三方平台
　　例如，一些第三方 SaaS 平台会有 7 到 15 天的免费试用期。因此，我们可以利用这段时间来采集我们业务相关的数据，然后提取其中的网站作为我们初始的采集种子。
　　虽然，这种方法是采集 网站 最有效和最快的方法。不过在试用期间，获得10万网站的可能性极小，所以还是需要结合上述关联网站等方法快速获得所需的网站。
　　通过以上五种方法，相信我们可以快速采集到我们需要的100,000个网站。但是有这么多网站，我们该如何管理呢？如何知道是否正常？
　　2、如何管理100,000个网站？
　　
　　当我们采集到100,000个网站s，我们首先要面对的是如何管理，如何配置采集规则，如何监控网站是否正常。
　　1）如何管理
　　100,000网站，如果没有专门的系统来管理，那将是一场灾难。
　　同时由于业务需求，比如智能推荐等，我们需要对网站进行一些预处理（比如打标签）。此时，将需要一个 网站 管理系统。
　　2）如何配置采集规则
　　前期我们采集的10万个网站只是首页。如果我们只把首页作为采集的任务，那么我们只能采集获取到很少的首页信息，泄露率非常高。
　　如果要基于首页URL进行全站采集，会消耗大量服务器资源，成本太高。所以，我们需要配置我们关心的列并 采集 他们。
　　但是，100,000 网站，如何快速高效地配置列呢？目前，我们通过自动解析HTML源代码来进行列的半自动配置。
　　当然，我们也尝试过机器学习的方法，但结果并不理想。
　　由于采集的网站的数量需要达到10万，所以对于采集绝对不要使用xpath之类的精确定位方法。否则，当你配置100,000 网站时，黄花菜会冷。
　　同时，数据采集必须使用通用爬虫，使用正则表达式匹配列表数据。在采集文本中，使用算法解析时间、文本等属性；
　　3) 如何监控
　　由于有 100,000 个 网站s，这些 网站s 每天都会有 网站 修订，或列修订，或新/删除列等。因此，有必要根据采集的数据简要分析网站的情况。
　　例如，如果一个 网站 几天没有新数据，那么一定有问题。网站 的修订导致信息经常失效，或者 网站 本身存在问题。
　　为了提高采集的效率，可以使用单独的服务定期检查网站和列的条件。首先是检查网站和列是否可以正常访问；二是检查配置的列信息的正则表达式是否正常。以便运营商对其进行维护。
　　3.任务缓存
　　100,000 网站，配置栏目后，采集的入口URL应该达到百万级别。采集器如何高效获取采集的这些入口URL？
　　如果将这些URL放入数据库，无论是MySQL还是Oracle，采集器获取采集任务的操作都会浪费大量时间，大大降低采集的效率。
　　如何解决这个问题呢？内存数据库是首选，如Redis、Mongo DB等。一般采集使用Redis进行缓存。因此，在配置列时，可以将列信息作为采集任务缓存队列同步到Redis。
　　4. 如何网站采集？
　　就好像你想达到一百万的年薪，大概率是去华为、阿里、腾讯等一线厂商，需要达到一定的水平。这条路注定是艰难的。
　　同样，如果你需要采集百万级别的列表URL，常规的方法肯定是不可能的。
　　
　　必须使用分布式+多进程+多线程。同时，还需要结合内存数据库Redis等缓存，实现采集信息的高效任务获取和重排序；
　　同时，对信息的分析，如发布时间、文字等，也必须经过算法处理。比如现在比较流行的GNE，
　　在列表采集中可以获取一些属性，所以尽量不要和文本放在一起进行解析。例如：标题。正常情况下，从列表中得到的标题的准确度要远大于从信息html源码中算法得到的准确度。
　　同时，如果有一些特殊的网站，或者一些特殊的需求，我们可以使用自定义开发来处理。
　　5.统一的数据存储接口
　　为了保持采集的及时性，采集的100,000个网站可能需要十几二十台服务器。同时，每台服务器上部署N个采集器，加上一些自定义开发的脚本，采集器总数将达到数百个。
　　如果每个采集器/custom脚本都开发了自己的数据存储接口，会浪费大量的开发调试时间。而后续的运维也将是一件不坏的事情。尤其是当业务发生变化需要调整时。因此，仍然需要统一的数据存储接口。
　　由于统一的数据存储接口，当我们需要对数据做一些特殊的处理，比如：清理、修正等，不需要修改每个采集存储部分，只需修改接口和重新部署它。
　　快，简单，快。
　　6.数据和采集监控
　　10万网站s的采集的覆盖率绝对是每天200万以上。因为无论数据解析算法多么准确，也不能总是达到 100%（90% 就很好了）。因此，数据解析中必然存在异常。例如：发布时间大于当前时间，文字收录相关新闻信息等。
　　但是，由于我们已经统一了数据存储接口，此时我们可以在接口处进行统一的数据质量检查。为了优化采集器，根据异常情况自定义脚本。
　　同时，还可以统计每个网站或列的数据采集。为了能够及时判断采集的当前网站/列信息源是否正常，从而保证始终有10万个有效采集网站 .
　　7.数据存储
　　由于每天都有大量的数据采集，普通的数据库（如mysql、Oracle等）已经无法胜任。甚至像 Mongo DB 这样的 NoSql 数据库也不再适用。这时，ES、Solr等分布式索引是目前最好的选择。
　　至于是否使用Hadoop、HBase等大数据平台，还要看具体情况。在预算不多的情况下，可以先搭建分布式索引集群，再考虑大数据平台。
　　为了保证查询的响应速度，尽量不要将body信息保存在分布式索引中。可以保存标题、发布时间、URL等信息，从而减少显示列表数据时的二次查询。
　　在没有大数据平台的情况下，可以将文本保存到具有固定数据标准的txt等文件系统中。在大数据平台上跟进之后，就可以转入HBASE了。
　　八、自动化运维
　　由于大量的服务器、采集器、自定义脚本，单纯依靠手动部署、启动、更新、运行监控等变得非常繁琐，容易出现人为错误。
　　因此，必须有一个可以部署、启动、关闭、运行采集器/脚本的自动化运维系统，以便在发生变化时能够快速响应。
　　“比如有10万个网站需要采集，怎么快速获取数据？” 如果你能回答这些，应该没有悬念拿到好offer。
　　最后希望各位找工作的朋友都能拿到满意的offer，找到一个好的平台。
　　测评:[实战]渗透测试，你真的会收集信息吗？
　　在战争时期，情报应该是最重要的因素之一。
　　那么当我们进行渗透测试时呢？
　　有人会说，你说蛋没有图，你说鸡巴没有壳。
　　表哥真的不是这样的人，本文文章将分享我表哥的信息采集过程和真实案例。
　　可能我的采集方法不是很全面，请多多指教。
　　废话不多。上图：
　　有人会说流程图看起来很乱。事实上，如果每一行都连贯，就不会杂乱无章。你想打我吗？
　　不要慌，下面我们拆分流程图来解释。
　　信息采集，待测站点明确
　　①站点信息：采集测试站点、服务器信息、网站语言、网站框架、是否有waf拦截
　　目录结构：采集方式包括爬虫采集、目录扫描等。分析是否有备份文件，一般编辑器路
　　路径，网站框架漏洞。
　　这部分目录结构中有一种语言要特别说明：网站.NET语言开发，MVC框架，Model（模型）View（视图）Controller（控制器）简称MVC。因为MVC框架开发的网站是用来配置路由的，当然可以配置路由功能的不仅仅是MVC框架。普通站点也是可以的。遇到这样的目录结构，希望知道为什么是这样的路径。
　　路由信息：
　　配置好后显示方式如://index/getinfo/2，这种分析方式
　　（index为Controller，getinfo为Controller中的方法，2为getinfo的参数）
　　所以一般扫描遇到这样的发呆。
　　①
　　
　　邮箱/用户名等：邮箱页面采集就可以了，一般都有联系我们的模块。如何采集用户名，一般网站published文章都会存在，作者。对不起，作者通常是 网站 用户。
　　那为什么要采集呢？结合以上目录集合，是否有管理登录页面，是否有爆破企图，弱密码检测等。
　　②
　　主机端口：检测开放端口，如PHPMYADMIN、FTP、3389、21、3306等可以爆破的，webservice地址，通用站点管理框架，tomcat，weblogic，其他端口是否有站点（跳转回目录结构）、webservice() 是否泄露敏感信息（跳转回email/username）
　　③
　　子域名的采集：有些网站会使用二级域名甚至三级域名作为后台（）或者二级域名网站不严谨，那么我们可以做side-site（如果主站有CDN，可以使用二级域名获取真实IP）。
　　④
　　Whios：Whios信息采集，分为注册人、域名反查
　　⑤
　　Registrant Information：采集联系邮箱、联系人姓名、联系电话、注册地址、公司信息 使用采集到的信息进行社会工程，我不太擅长。一般都是找95zz的老板组队工作，他们的利润会破钱。
　　⑥域名逆向查询：根据联系人/注册名，重新查询此人注册的所有域名，便于后续分析。
　　⑦站点信息采集：根据上面找到的站点对比站点，是否与待测站点相关，共享程序，解析同一个IP，使用另一个域名到昨晚主站点的后台地址等.（跳转站点信息节点）
　　⑧ 信息比对归档：是信息的分类。很多情况下，不乏顿悟，只是想不起来在哪里可以找到相关的网站，所以信息的对比和分类很重要。
　　下面是一个示例说明。域名不是图片上的明文编码的，绝对不是虚拟的。
　　站点信息：.net语言、MVC框架、360主机、CDN加速
　　目录结构：没有找到任何可用的，伪静态站点，结构比较奇怪
　　子域存在：视频网站
　　文章网站
　　端口：82、8001、8003
　　82是webservice，8001，8003，没用
　　
　　写一个工具把所有的信息都爬出来
　　管理信息
　　公司信息
　　部门信息
　　如果信息有登录地址怎么办？Whios信息采集
　　注册邮箱 -&gt; 社工，我不能放弃，
　　域名反查：,,等
　　对比站点信息，是否要将其与要测试的站点关联起来？答案是肯定的哈哈，主程序是一样的，但是二级域名作为内部程序还有很多，比如项目管理系统、后台管理系统、cms系统等等，还有很多没用的二级域名，
　　有注入漏洞，普通权限，单库权限，先获取admin数据
　　好的，我正在集中我刚刚从主站点采集的管理信息来组装一个自定义爆破字典
　　爆破，所以最好打破所有能找到的管理系统
　　采集信息的最佳结构如下：
　　如图在杂项中放一些东西：
　　全文已完结，请多多指教。 查看全部

　　总结:ShardingSphere-Proxy5 分片算法-时间范围分片
　　ShardingSphere-Proxy5分片算法
　　ShardingSphere 提供了多种内置的分片算法，根据类型可分为自动分片算法、标准分片算法、复合分片算法和提示分片算法。同时，也提供了针对复杂服务自定义分片算法的方式。
　　自动分片算法 模分片算法 自动时间段分片算法 基于分片容量的范围分片算法 基于分片边界标准分片算法的范围分片算法
　　Apache ShardingSphere 内置的标准分片算法实现类包括：
　　行表达式切片算法
　　使用 Groovy 表达式，它提供对 SQL 语句中 = 和 IN 的分片操作的支持，并且仅支持单个 shard key。对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，避免繁琐的Java代码开发，如：t_user_$-&gt;{u_id % 8}表示t_user表按照u_id取模8分为8张表，表名是 t_user_0 到 t_user_7。有关详细信息，请参阅行表达式。
　　时间范围切片算法
　　该算法主动忽略了 datetime-pattern 的时区信息。这意味着当 datetime-lower、datetime-upper 和传入的 shard key 收录时区信息时，不会因为时区不一致而发生时区转换。当传入的sharding key为java.time.Instant时，有一种特殊情况，会携带系统的时区信息，转换成datetime-pattern的字符串格式，然后进行下一个sharding。
　　创建数据源
　　修改config-sharding.yaml文件添加数据源配置
　　databaseName: sharding_db ##逻辑库
dataSources: ## 数据源，连接真实物理库，注意物理库必须有相应的库存在，负责proxy无法启动。
ds_0:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:13307/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
ds_1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
　　配置分片规则
　　继续修改config-sharding.yaml文件添加数据分片规则
　　 alg_interval:
type: INTERVAL
props:
datetime-pattern: "yyyyMM" # 分片字段格式
datetime-lower: "202201" # 范围下限
datetime-upper: "202206" # 范围上限
<p>
sharding-suffix-pattern: "yyyyMM" # 分片名后缀，可以是MM，yyyyMMdd等。
datetime-interval-amount: 1 # 分片间隔，这里指一个月
datetime-interval-unit: "MONTHS" # 分片间隔单位
</p>
　　完整档案
　　databaseName: sharding_db
dataSources: ## 数据源，连接真实物理库，注意物理库必须有相应的库存在，负责proxy无法启动。
ds_0:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:13307/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
ds_1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
## 分片规则配置
rules:
- !SHARDING
tables:
t_order_interval: # 分片表
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_interval${202201..202206}
databaseStrategy: # 分库规则
standard: # 标准类型分片，目前官方有四种分片类型
shardingColumn: user_id
shardingAlgorithmName: alg_mod # 算法名称
tableStrategy: # 分表规则
standard:
shardingColumn: data_year_month
shardingAlgorithmName: alg_interval # 算法名称，具体使用哪一种算法下面会根据算法名称配置
keyGenerateStrategy: # 主键生成规则
<p>
column: id
keyGeneratorName: snowflake
keyGenerators: # 主键生成规则配置
snowflake:
type: SNOWFLAKE
shardingAlgorithms: # 分片算法配置，根据上面的算法名称配置算法的类型和算法接收的参数
alg_mod:
type: MOD
props:
sharding-count: 2
alg_interval:
type: INTERVAL
props:
datetime-pattern: "yyyyMM" # 分片字段格式
datetime-lower: "202201" # 范围下限
datetime-upper: "202206" # 范围上限
sharding-suffix-pattern: "yyyyMM" # 分片名后缀，可以是MM，yyyyMMdd等。
datetime-interval-amount: 1 # 分片间隔，这里指一个月
datetime-interval-unit: "MONTHS" # 分片间隔单位
</p>
　　连接代理创建分片表
　　配置分片表后，不会生成对应的分片表。您需要连接到 sharding-proxy 并在代理中执行建表语句。创建逻辑表时，分表会由代理根据配置​​的规则自动创建。
　　CREATE TABLE `t_order_interval` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_no` varchar(30) DEFAULT NULL,
`user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
`amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
`data_year_month` varchar(125) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=779468255126355969 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
　　插入测试数据
　　INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468213359476737, &#39;22&#39;, 22, 22.00, "202204");
INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468285585391617, &#39;44&#39;, 44, 44.00, "202203");
INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468168534949888, &#39;11&#39;, 11, 11.00, "202202");
INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468255126355968, &#39;33&#39;, 33, 33.00, "202201");
　　插入后，观察物理数据库的表数据存储。
　　工作经验:5118出品，SEO老司机，15年实操经验总结
　　5118，国内知名的站长平台之一，我一天去几次。
　　前段时间官方放出了几张作战地图，每一张真的都是干货满满，而这只是其中一张。
　　它是存放在新闻箱底部的个人物品之一，供大家一起学习。
　　技巧主动提交死链接提交--XENU扫描--及时删除链接--主动提交站长后台网站修改：1.链接301跳转。2.站长后台封站保护。3. 检查日志以确保它是正确的。4.死链多层扫描。是否允许索引： 1. robots.txt。2.元。3.http头。4.html。
　　
　　搜索引擎排名 核心可访问性指标 用户行为指标 访问用户数及粘性监测 搜索引擎转化监测 流量监测 流量关键词SEO结果监测
　　页面和内容关键词目标和类型次要核心词命中如何产生内容原创源爬虫无法索引新媒体首次捕获采集伪原创结构和设计内部等级制度
　　安全可及性外部因素：DNSCDN 机房/数据中心速度测量和监控工具
　　点击“扩展链接”下载
　　思维导图总结
　　
　　●SEO运营图--百度算法大全
　　●百度小程序开发者操作技能知识图谱1.0
　　●2019天猫电商双十一战图（包括京东、苏宁及往年）
　　●主流编程语言总结思维导图
　　●短视频从业者必备指南2.0（从创造到盈利）
　　●思维导图 | 好好说话，不要涉足区块链 查看全部

　　汇总:算法自动采集列表数据（第一步）-上海怡健医学
　　
<p>算法自动采集列表数据（第一步）人工注册要想采集网站的tab按钮流量，可以借助第三方平台：手机浏览器-appium，来操作如何使用呢？（采集第一步：）准备工作 查看全部

　　详细数据:通过网络爬虫采集大数据
　　网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公共API从网站获取数据信息。该方法可以从网页中提取非结构化数据，存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件可以自动与文本关联。
　　在互联网时代，网络爬虫主要为搜索引擎提供最全面、最新的数据。
　　在大数据时代，网络爬虫更是采集互联网数据的利器。目前已知的各种网络爬虫工具有数百种，网络爬虫工具基本上可以分为三类。
　　本节首先简要介绍网络爬虫的原理和工作流程，然后讨论网络爬虫的爬取策略，最后介绍典型的网络工具。
　　网络爬虫的原理
　　网络爬虫是根据一定的规则自动爬取网络信息的程序或脚本。
　　网络爬虫可以自动采集所有可以访问的页面内容，为搜索引擎和大数据分析提供数据源。从功能上来说，爬虫一般具有数据采集、处理和存储三个功能，如图1所示。
　　图1 网络爬虫示意图
　　除了供用户阅读的文字信息外，网页还收录一些超链接信息。
　　网络爬虫系统正是通过网页中的超链接信息不断获取网络上的其他网页。网络爬虫从一个或多个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在爬取网页的过程中，不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足系统的某些停止条件。
　　网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度（网页链接出的超链接数）网站较大的URL作为种子URL集。
　　网络爬虫系统使用这些种子集作为初始 URL 来开始数据爬取。因为网页中收录链接信息，所以会通过已有网页的URL获取一些新的URL。
　　网页之间的指向结构可以看成一片森林，每个种子URL对应的网页就是森林中一棵树的根节点，这样网络爬虫系统就可以按照广度优先搜索算法遍历所有信息或深度优先搜索算法。网页。
　　由于深度优先搜索算法可能导致爬虫系统陷入网站内部，不利于搜索距离网站首页比较近的网页信息，因此广度优先搜索算法一般使用采集网页。
　　网络爬虫系统首先将种子 URL 放入下载队列，简单地从队列头部取一个 URL 下载其对应的网页，获取网页内容并存储，然后解析链接信息网页以获取一些新的 URL。
　　其次，根据一定的网页分析算法，过滤掉与主题无关的链接，保留有用的链接，放入待抓取的URL队列中。
　　最后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，以此类推，直到遍历全网或者满足某个条件。
　　网络爬虫工作流程
　　如图 2 所示，网络爬虫的基本工作流程如下。
　　1) 首先选择种子 URL 的一部分。
　　2）将这些网址放入待抓取的网址队列中。
　　3）从待爬取URL队列中取出待爬取URL，解析DNS，获取主机IP地址，下载该URL对应的网页，存入下载的网页库中。此外，将这些 URL 放入 Crawl URLs 队列。
　　4）分析URL队列中已经爬取的URL，分析其中的其他URL，将这些URL放入待爬取的URL队列，从而进入下一个循环。
　　图2 网络爬虫基本工作流程
　　网络爬虫抓取策略
　　谷歌、百度等常见搜索引擎抓取的网页数量通常以数十亿计。那么，面对如此多的网页，如何让网络爬虫尽可能地遍历所有的网页，从而尽可能地扩大网页信息的覆盖范围，是目前网络爬虫面临的一个非常关键的问题。网络爬虫系统。在网络爬虫系统中，爬取策略决定了网页被爬取的顺序。
　　本节首先简要介绍网络爬取策略中使用的基本概念。
　　1）网页之间的关系模型
　　从互联网的结构来看，网页通过各种超链接相互连接，形成一个巨大而复杂的相互关联的有向图。
　　如图3所示，如果把网页看成图中的一个节点，把网页中其他网页的链接看成这个节点到其他节点的边，那么我们就可以轻松查看整个互联网网页被建模为有向图。
　　
　　理论上，通过遍历算法对图进行遍历，几乎可以访问互联网上的任何网页。
　　图3 网页关系模型图
　　2）网页分类
　　从爬虫的角度来划分互联网，可以将互联网的所有页面分为5个部分：已下载未过期网页、已下载已过期网页、待下载网页、已知网页和未知网页，如图4.
　　本地爬取的网页实际上是互联网内容的镜像和备份。互联网正在动态变化。当互联网的一部分内容发生变化时，本地抓取的网页就会失效。因此，下载的网页分为两类：下载的未过期网页和下载的过期网页。
　　图4 网页分类
　　要下载的页面是 URL 队列中要抓取的页面。
　　可以看出，网页是指尚未被爬取且不在待爬取URL队列中的网页，但可以通过分析爬取的页面或待爬取URL对应的页面得到。
　　还有一些网页是网络爬虫无法直接爬取下载的，称为不可知网页。
　　下面重点介绍几种常见的爬取策略。
　　1.万能网络爬虫
　　通用网络爬虫也称为全网爬虫。爬取对象从一些种子URL延伸到整个网络，主要针对门户网站搜索引擎和大型网络服务商采集数据。
　　为了提高工作效率，一般的网络爬虫都会采用一定的爬取策略。常用的爬取策略有深度优先策略和广度优先策略。
　　1) 深度优先策略
　　深度优先策略意味着网络爬虫将从起始页面开始，并逐个链接地跟踪它，直到无法再深入为止。
　　完成一个爬取分支后，网络爬虫返回上一个链接节点，进一步搜索其他链接。当所有的链接都遍历完后，爬取任务结束。
　　这种策略比较适合垂直搜索或者站内搜索，但是在抓取页面内容比较深的网站时会造成巨大的资源浪费。
　　以图3为例，遍历的路径为1→2→5→6→3→7→4→8。
　　在深度优先策略中，当搜索一个节点时，该节点的子节点和子节点的后继节点都在该节点的兄弟节点之前，深度优先策略在搜索空间中。有时，它会尝试尽可能深入，并且仅在找不到节点的后继节点时才考虑其兄弟节点。
　　这样的策略决定了深度优先策略不一定能找到最优解，甚至由于深度的限制而无法找到解。
　　如果不加以限制，它将沿着一条路径无限扩展，这将“捕获”成大量数据。一般来说，使用深度优先策略会选择一个合适的深度，然后反复搜索直到找到一个解，这样会降低搜索的效率。因此，当搜索数据量较小时，一般采用深度优先策略。
　　2) 广度优先策略
　　广度优先策略根据网页内容目录层次的深度对页面进行爬取，较浅的目录层次的页面先爬取。当同一级别的页面被爬取时，爬虫进入下一级继续爬取。
　　还是以图3为例，遍历的路径是1→2→3→4→5→6→7→8
　　由于广度优先策略是在第 N 层的节点扩展完成后进入第 N+1 层，保证了通过最短路径找到解。
　　该策略可以有效控制页面的爬取深度，避免遇到无限深分支时无法结束爬取的问题。易于实现，不需要存储大量的中间节点。缺点是爬到更深的目录级别需要很长时间。页。
　　如果搜索的分支太多，即节点的后继节点太多，算法就会耗尽资源，在可用空间中找不到解。
　　2.专注于网络爬虫
　　聚焦网络爬虫，也称为主题网络爬虫，是选择性地爬取与预定义主题相关的页面的网络爬虫。
　　1）基于内容评价的爬取策略
　　
　　DeBra 将文本相似度的计算方法引入网络爬虫，提出了 Fish Search 算法。
　　该算法以用户输入的查询词为主题，将收录查询词的页面视为与该主题相关的页面，其局限性在于无法评估该页面与该主题的相关性。
　　Herseovic 对 Fish Search 算法进行了改进，提出了 Shark Search 算法，该算法使用空间向量模型来计算页面和主题之间的相关度。
　　通过采用基于连续值计算链接值的方法，我们不仅可以计算出哪些捕获的链接与主题相关，而且可以得到相关性的量化大小。
　　2）基于链接结构评估的爬取策略
　　与普通文本不同，网页是收录大量结构化信息的半结构化文档。
　　网页不是单独存在的。页面中的链接表示页面之间的关系。基于链接结构的搜索策略模式利用这些结构特征来评估页面和链接的重要性，从而确定搜索顺序。其中，PageRank算法就是这种搜索策略模式的代表。
　　PageRank算法的基本原理是，如果一个网页被多次引用，它可能是一个重要的网页；如果一个网页没有被多次引用，而是被一个重要网页引用，那么它也可能是一个重要网页。一个网页的重要性同样传递给它所指的网页。
　　链接页面的PageRank是通过将某个页面的PageRank除以该页面上存在的前向链接，并将得到的值分别与前向链接所指向的页面的PageRank相加得到。
　　如图 5 所示，PageRank 为 100 的页面将其重要性平等地传递给它所引用的两个页面，每个页面获得 50，而 PageRank 为 9 的同一页面将其重要性传递给它所引用的三个页面。页面的每一页都传递一个值 3。
　　PageRank 为 53 的页面的值源自引用它的两个页面传递的值。
　　,
　　图5 PageRank算法示例
　　3）基于强化学习的爬取策略
　　Rennie 和 McCallum 将强化学习引入聚焦爬虫，使用贝叶斯分类器根据整个网页文本和链接文本对超链接进行分类，并计算每个链接的重要性以确定链接被访问的顺序。
　　4）基于上下文图的爬取策略
　　勤勉等人。提出了一种爬取策略，通过构建上下文图来学习网页之间的相关性。该策略可以训练一个机器学习系统，通过该系统可以计算当前页面到相关网页的距离。中的链接具有优先访问权。
　　3.增量网络爬虫
　　增量网络爬虫是指对下载的网页进行增量更新，只爬取新生成或更改的网页的爬虫。可以在一定程度上保证爬取的页面尽可能的新。
　　增量网络爬虫有两个目标：
　　为了实现第一个目标，增量网络爬虫需要通过重访网页来更新本地页面集中的页面内容。常用的方法有统一更新法、个体更新法和分类更新法。
　　为了实现第二个目标，增量网络爬虫需要对网页的重要性进行排名。常见的策略包括广度优先策略和PageRank优先策略。
　　4. 深网爬虫
　　网页按存在方式可分为表层网页和深层网页。
　　深网爬虫架构由六个基本功能模块（爬取控制器、解析器、表单分析器、表单处理器、响应分析器、LVS控制器）和两个爬虫内部数据结构（URL列表和LVS表）组成。
　　其中，LVS（LabelValueSet）表示标签和值的集合，用来表示填写表格的数据源。在爬取过程中，最重要的部分是表单填写，包括基于领域知识的表单填写和基于网页结构分析的表单填写。
　　大数据零基础快速入门教程
　　Java 基础教程
　　9. 通过网络爬虫获取大数据 采集
　　10. Scrapy网络爬虫介绍
　　11. 大数据预处理架构及方法
　　整套解决方案:自动数据报表系统-FAI、CPK报表自动采集分析
　　一、系统特点
　　数据自动上报系统特点：
　　支持自动采集各种铜厚测量仪器（Oxford、Fischer等）测量产品后产生的数据。
　　上传数据时，可以自定义数据标签，方便后期查询、分析、导出数据。
　　支持锁定数据文件输出目录，防止手动修改测量数据。
　　上传的数据可以实时查看，通过数据标签可以追踪数据来源。
　　
　　支持将多个数据文件导出到同一张报表中，同时支持多个在线操作。
　　支持复测和补测数据；并提供各种报表格式定制服务。
　　系统安装部署简单，C/S+B/S双重结构，稳定可靠。
　　2.实现案例（CMI-700自动采集解析）
　　江苏某电子厂成功实现采集CMI-700数据自动上报，
　　报表录入内容分为系统自动生成、人工录入和CMI自动导入三部分；
　　
　　每条生产线固定一个CMI。设置 CMI 编号后，无需每次都输入。用户可以简单地为每个过程或每个图纸创建一个输入报告模式。每次打开输入报表时，都会自动生成日期和时间系统。
　　用户可根据自身条件建立输入参数：生产板型号、LOT号、镀铜缸号、台铜要求、孔铜下限、孔铜上限等参数；
　　CMI结果导入后，系统可以自动判断结果是否异常。
　　自动报告系统也适用于OGP、Mitutoyo、Hexagon、Zeiss等品牌的三维测量工具的自动采集。只需设置模式即可自动导出FAI和CPK报表，防止手动输入报表参数时出错。自动报告MSA功能还可以帮助用户分析测量系统，计算和导出GR&amp;R结果。
　　多功能自动分析，自动采集，自动对表系统，立即免费下载试用！
　　更多质量管理解决方案，请咨询：泰友科技 查看全部

　　完整解决方案:api技术外包平台jlab开发的可实现小程序搜索功能
　　算法自动采集列表页和详情页，能够自动识别部分自动采集短视频、长视频。可以批量完成pc站自动采集大量内容，自动采集列表页和详情页自动抓取包含关键词的文章，可以抓取关键词的文章h5商城全网各个商品的内容自动采集多个站点包含多个关键词的内容，可以抓取关键词的文章智能抓取qq空间、豆瓣、知乎、百度文库、简书、博客等站点包含多个关键词的内容，可以抓取关键词的文章无需安装开发插件，可以在任何设备访问，设备安装应用市场浏览器可以采集百度搜索、谷歌、360、搜狗、百度文库、好搜、简书等站点包含多个关键词的内容。
　　
　　以我在杭州刚成立的api技术外包平台jlab开发的可实现小程序搜索功能为例讲解一下如何使用爬虫大型网站的大型网站通常存在几百万甚至上千万的pv，随着网站流量的增加带来了更多更新的用户，也带来了更多的转化。同时对于小型网站来说，用户较少一个几百万用户的网站与用户数量在几十万的网站在使用体验上也有着显著的差异。
　　
　　这就导致许多数据无法获取。网站pv和存储空间有一定的关系，一个几十万的站子他的日均pv大概在20万以上，存储空间大概在几十g到几百g之间。爬虫是一个非常大的原始数据来源。我们来看一下，以百度百科为例假设pv大概在2000万，需要做的是爬取每条百科内容的话需要大概2000个网站全部做一遍的话需要28000个网站大小可能是pv的几十倍。
　　但是pv小，存储空间小，我们就只能仅仅爬取某一篇甚至一部分内容另外推荐一个小程序，如果你手头没有任何的开发工具的话可以试试淘宝小程序，淘宝小程序是有pc和无线版本的，你可以使用淘宝小程序的方式解决你的问题，淘宝小程序支持批量爬取，传递地址，修改，下载，查看数据等操作。以小程序的方式来做爬虫，数据有效性保证了。 查看全部