自动识别采集内容
自动识别采集内容( 1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 164 次浏览 • 2022-01-20 04:10
自动识别采集内容(
1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
1.本发明涉及微控制器上基于深度学习方法的水表抄表识别技术领域，尤其涉及一种基于微控制器和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法。
背景技术：
2.近年来，水表自动化、智能化的发展比较缓慢。机械式水表不易受到干扰，易于安装和维护，不需要额外的电力消耗。因此，大多数住宅水表仍然是传统的机械水表。但是，我国的家用水表都遵循“一户一表”的制度，给水表的抄表工作带来了很大的麻烦。传统的人工抄表方式不仅费时费力，还可能因人工疏忽而导致错误。虽然目前一些水务公司有专门的手机APP拍照抄表，自动识别读数，并且服务器保存了每个电表的抄表照片以供以后比较，让抄表员对每个电表拍照仍然是一个问题。这是一件繁琐的事情，当工作量变大时，很难保证每张图片都满足识别阅读的要求。
3.近年来，国家高度重视物联网发展，重点支持物联网和人工智能发展。物联网智能水表技术不断创新。目前我国的电子水表主要有两种：一种是在传统机械表的基础上增加机电转换装置，在水表工作时将叶轮的转动转换成脉冲电信号，或者另一种是将字轮的阅读位置转换为绝对位置。数字电信号。另一种是纯电子水表。该水表的流量传感部分不含机械运动部件。主要通过电磁感应、超声波等技术计算流量。虽然这两种水表的精度都比较高，但现阶段我国传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。
4.现有的基于视觉识别水表读数的技术主要是通过光学字符识别技术来识别水表码盘的读数。识别字轮读数的方法主要有两种，一种是模板匹配算法；另一种是卷积神经网络方法。模板匹配算法对模板的建立有一定的要求。机械水表的字轮虽然是印刷体，但可以使用标准的数字字体创建模板。但是，有些水表使用时间长了，上面会有污渍，难以分辨读数。构建模板来匹配这些样本会很麻烦。对于图像阅读识别的过程，目前主要的方法是终端使用微控制器采集访问水表图像后，将图像传回云端进行进一步识别。但是在水表数量众多的情况下，传输整幅图像的方式会消耗大量的网络带宽资源。
5.为了解决上述不足，可以在读取识别端采用边缘计算的方式，将识别操作过程从云端下沉到边缘端，读取识别直接在单片机上完成，最后将识别结果返回云端进行统计分析。为解决脏字盘读取困难的问题，可采用卷积神经网络对此类数字进行识别，提高系统整体识别准确率。
技术实施要素：
6.本发明的目的是克服目前微控制器侧水表读数识别的不足，提出一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。到云端
最后在边缘端进行模板匹配无法准确识别脏数字读数的弊端，从而以较低的成本实现传统机械水表的智能化，实现不同表盘脏表盘水表的准确读数识别环境，使其能够更好地应用于实际生产应用中。
7.为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种基于单片机和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法，包括以下步骤：
8.1)获取水表数字码盘数据集；
9.2) 对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理操作，包括字符切割和样本均衡；
10.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别；
11.4)对于step3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上；
12.5)将步骤3)训练好的模型部署到已经集成tensorflow lite框架的微控制器中，使微控制器集成最优水表抄表识别模型，可用于水表码盘读取识别任务。
13.进一步，在步骤1)中，得到的水表数字码盘数据集为从开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm的公共数据集。
14.进一步，在步骤2)中，进行如下预处理操作：
15.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹;
16.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
17.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
18.进一步，在步骤3)中，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
19.输入层模块：以25*20*1维度的灰度图作为该模块的输入，通过batch normalization层防止梯度消失；
20.特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
21.进一步，在步骤3)中，使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
22.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
23.进一步，在步骤4)中，下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架的源文件，并集成到微控制器开发项目中。
24.进一步，在步骤5)中，将部署到微控制器的模型转换成tflite模型二进制，在需要读水的时候复制到微控制器的外部存储卡中仪表码盘
在执行其他任务时，单片机具体执行以下动作：
25.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
26.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转换为模型对象；
27.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
28.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
29.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()分配内存空间，初始化运行时需要的张量对象；
30.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
31.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
32.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
33.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
34.与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
35.1、本发明可实现水表读数的自动识别，无需整体替代传统的机械式水表。
36.2、本发明可以直接完成边缘端水表数字读数的识别，无需将图像上传云端进行识别，节省了大量带宽资源。
37.3、本发明可以在单片机侧准确识别不同环境下的水表，包括有一定污染的数字码盘图像，弥补了单片机侧运行的不足。模板匹配方法只能识别清晰数字图像的缺点。
38.4、本发明可以识别处于过渡状态的数字，水表码盘号的最后一位有时会处于两个数字交替出现的过渡状态。本发明的方法可以识别这样的数字。过渡状态所代表的实际读数。
39.5、本发明的实现是在硬件资源有限的微控制器端运行深度学习推理框架，在边缘微控制器端运行水表抄表识别模型，大大提高节省了硬件和网络传输的开销，使得水表读数的识别比传统的识别方法更加稳定和容错。
图纸说明
40.图1是数据集等分样本的流程图。
41.图2是一个轻量级卷积神经网络的结构图。
42.图3是集成水表抄表识别模型的单片机物理图。
43.图4是单片机操作集成水表抄表识别模型的流程图。
详细说明
44.下面将结合附图和本发明的具体实施细节作进一步的描述和解释。
45.本实施例公开了一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。
详情如下：
46.1)获取水表数字码盘数据集，其中获取的水表数字码盘数据集来自开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm公共数据集.
47.2)对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理，如下：
48.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹，如图1所示；
49.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
50.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
51.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别。
52.如图2所示，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
53.建立一个输入层模块：使用25*20*1维度的灰度图作为这个模块的输入，通过batch normalization layer防止梯度消失；
54.建立一个特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
55.使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
56.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
57.4)步骤3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上，如下：
58.下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架源文件，集成到微控制器开发项目中。
59.5)将步骤3)中训练好的模型部署到已经集成了tensorflow lite框架的微控制器上，如图3，使微控制器集成最优的水表读数识别模型可用于水表码盘读取识别任务；其中，微控制器中部署的模型将被转换为tflite模型二进制文件，tflite模型二进制文件将复制到微控制器的外部存储卡，当需要执行水表代码的读取和识别任务时盘，如图4所示，单片机具体执行如下操作：
60.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
61.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转化为模型对象；
62.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
63.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
64.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()
分配内存空间并初始化运行时所需的张量对象；
65.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
66.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
67.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
68.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
69.综上所述，本发明在微控制器侧实现了水表抄表识别模型的部署和运行，成功实现了边缘水表抄表的自动识别边。该方法可应用于智能水表抄表识别采集平台相关应用，具有广泛的研究和实际应用价值，值得推广。
70.上述实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明的实施范围。因此，凡根据本发明的形式和原理所作的任何改动，均应收录在本发明之内。保护范围内。 查看全部
1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
1.本发明涉及微控制器上基于深度学习方法的水表抄表识别技术领域，尤其涉及一种基于微控制器和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法。
背景技术：
2.近年来，水表自动化、智能化的发展比较缓慢。机械式水表不易受到干扰，易于安装和维护，不需要额外的电力消耗。因此，大多数住宅水表仍然是传统的机械水表。但是，我国的家用水表都遵循“一户一表”的制度，给水表的抄表工作带来了很大的麻烦。传统的人工抄表方式不仅费时费力，还可能因人工疏忽而导致错误。虽然目前一些水务公司有专门的手机APP拍照抄表，自动识别读数，并且服务器保存了每个电表的抄表照片以供以后比较，让抄表员对每个电表拍照仍然是一个问题。这是一件繁琐的事情，当工作量变大时，很难保证每张图片都满足识别阅读的要求。
3.近年来，国家高度重视物联网发展，重点支持物联网和人工智能发展。物联网智能水表技术不断创新。目前我国的电子水表主要有两种：一种是在传统机械表的基础上增加机电转换装置，在水表工作时将叶轮的转动转换成脉冲电信号，或者另一种是将字轮的阅读位置转换为绝对位置。数字电信号。另一种是纯电子水表。该水表的流量传感部分不含机械运动部件。主要通过电磁感应、超声波等技术计算流量。虽然这两种水表的精度都比较高，但现阶段我国传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。
4.现有的基于视觉识别水表读数的技术主要是通过光学字符识别技术来识别水表码盘的读数。识别字轮读数的方法主要有两种，一种是模板匹配算法；另一种是卷积神经网络方法。模板匹配算法对模板的建立有一定的要求。机械水表的字轮虽然是印刷体，但可以使用标准的数字字体创建模板。但是，有些水表使用时间长了，上面会有污渍，难以分辨读数。构建模板来匹配这些样本会很麻烦。对于图像阅读识别的过程，目前主要的方法是终端使用微控制器采集访问水表图像后，将图像传回云端进行进一步识别。但是在水表数量众多的情况下，传输整幅图像的方式会消耗大量的网络带宽资源。
5.为了解决上述不足，可以在读取识别端采用边缘计算的方式，将识别操作过程从云端下沉到边缘端，读取识别直接在单片机上完成，最后将识别结果返回云端进行统计分析。为解决脏字盘读取困难的问题，可采用卷积神经网络对此类数字进行识别，提高系统整体识别准确率。
技术实施要素：
6.本发明的目的是克服目前微控制器侧水表读数识别的不足，提出一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。到云端
最后在边缘端进行模板匹配无法准确识别脏数字读数的弊端，从而以较低的成本实现传统机械水表的智能化，实现不同表盘脏表盘水表的准确读数识别环境，使其能够更好地应用于实际生产应用中。
7.为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种基于单片机和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法，包括以下步骤：
8.1)获取水表数字码盘数据集；
9.2) 对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理操作，包括字符切割和样本均衡；
10.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别；
11.4)对于step3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上；
12.5)将步骤3)训练好的模型部署到已经集成tensorflow lite框架的微控制器中，使微控制器集成最优水表抄表识别模型，可用于水表码盘读取识别任务。
13.进一步，在步骤1)中，得到的水表数字码盘数据集为从开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm的公共数据集。
14.进一步，在步骤2)中，进行如下预处理操作：
15.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹;
16.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
17.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
18.进一步，在步骤3)中，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
19.输入层模块：以25*20*1维度的灰度图作为该模块的输入，通过batch normalization层防止梯度消失；
20.特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
21.进一步，在步骤3)中，使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
22.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
23.进一步，在步骤4)中，下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架的源文件，并集成到微控制器开发项目中。
24.进一步，在步骤5)中，将部署到微控制器的模型转换成tflite模型二进制，在需要读水的时候复制到微控制器的外部存储卡中仪表码盘
在执行其他任务时，单片机具体执行以下动作：
25.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
26.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转换为模型对象；
27.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
28.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
29.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()分配内存空间，初始化运行时需要的张量对象；
30.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
31.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
32.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
33.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
34.与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
35.1、本发明可实现水表读数的自动识别，无需整体替代传统的机械式水表。
36.2、本发明可以直接完成边缘端水表数字读数的识别，无需将图像上传云端进行识别，节省了大量带宽资源。
37.3、本发明可以在单片机侧准确识别不同环境下的水表，包括有一定污染的数字码盘图像，弥补了单片机侧运行的不足。模板匹配方法只能识别清晰数字图像的缺点。
38.4、本发明可以识别处于过渡状态的数字，水表码盘号的最后一位有时会处于两个数字交替出现的过渡状态。本发明的方法可以识别这样的数字。过渡状态所代表的实际读数。
39.5、本发明的实现是在硬件资源有限的微控制器端运行深度学习推理框架，在边缘微控制器端运行水表抄表识别模型，大大提高节省了硬件和网络传输的开销，使得水表读数的识别比传统的识别方法更加稳定和容错。
图纸说明
40.图1是数据集等分样本的流程图。
41.图2是一个轻量级卷积神经网络的结构图。
42.图3是集成水表抄表识别模型的单片机物理图。
43.图4是单片机操作集成水表抄表识别模型的流程图。
详细说明
44.下面将结合附图和本发明的具体实施细节作进一步的描述和解释。
45.本实施例公开了一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。
详情如下：
46.1)获取水表数字码盘数据集，其中获取的水表数字码盘数据集来自开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm公共数据集.
47.2)对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理，如下：
48.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹，如图1所示；
49.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
50.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
51.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别。
52.如图2所示，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
53.建立一个输入层模块：使用25*20*1维度的灰度图作为这个模块的输入，通过batch normalization layer防止梯度消失；
54.建立一个特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
55.使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
56.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
57.4)步骤3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上，如下：
58.下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架源文件，集成到微控制器开发项目中。
59.5)将步骤3)中训练好的模型部署到已经集成了tensorflow lite框架的微控制器上，如图3，使微控制器集成最优的水表读数识别模型可用于水表码盘读取识别任务；其中，微控制器中部署的模型将被转换为tflite模型二进制文件，tflite模型二进制文件将复制到微控制器的外部存储卡，当需要执行水表代码的读取和识别任务时盘，如图4所示，单片机具体执行如下操作：
60.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
61.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转化为模型对象；
62.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
63.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
64.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()
分配内存空间并初始化运行时所需的张量对象；
65.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
66.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
67.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
68.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
69.综上所述，本发明在微控制器侧实现了水表抄表识别模型的部署和运行，成功实现了边缘水表抄表的自动识别边。该方法可应用于智能水表抄表识别采集平台相关应用，具有广泛的研究和实际应用价值，值得推广。
70.上述实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明的实施范围。因此，凡根据本发明的形式和原理所作的任何改动，均应收录在本发明之内。保护范围内。 查看全部
自动识别采集内容(
1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
1.本发明涉及微控制器上基于深度学习方法的水表抄表识别技术领域，尤其涉及一种基于微控制器和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法。
背景技术：
2.近年来，水表自动化、智能化的发展比较缓慢。机械式水表不易受到干扰，易于安装和维护，不需要额外的电力消耗。因此，大多数住宅水表仍然是传统的机械水表。但是，我国的家用水表都遵循“一户一表”的制度，给水表的抄表工作带来了很大的麻烦。传统的人工抄表方式不仅费时费力，还可能因人工疏忽而导致错误。虽然目前一些水务公司有专门的手机APP拍照抄表，自动识别读数，并且服务器保存了每个电表的抄表照片以供以后比较，让抄表员对每个电表拍照仍然是一个问题。这是一件繁琐的事情，当工作量变大时，很难保证每张图片都满足识别阅读的要求。
3.近年来，国家高度重视物联网发展，重点支持物联网和人工智能发展。物联网智能水表技术不断创新。目前我国的电子水表主要有两种：一种是在传统机械表的基础上增加机电转换装置，在水表工作时将叶轮的转动转换成脉冲电信号，或者另一种是将字轮的阅读位置转换为绝对位置。数字电信号。另一种是纯电子水表。该水表的流量传感部分不含机械运动部件。主要通过电磁感应、超声波等技术计算流量。虽然这两种水表的精度都比较高，但现阶段我国传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。
4.现有的基于视觉识别水表读数的技术主要是通过光学字符识别技术来识别水表码盘的读数。识别字轮读数的方法主要有两种，一种是模板匹配算法；另一种是卷积神经网络方法。模板匹配算法对模板的建立有一定的要求。机械水表的字轮虽然是印刷体，但可以使用标准的数字字体创建模板。但是，有些水表使用时间长了，上面会有污渍，难以分辨读数。构建模板来匹配这些样本会很麻烦。对于图像阅读识别的过程，目前主要的方法是终端使用微控制器采集访问水表图像后，将图像传回云端进行进一步识别。但是在水表数量众多的情况下，传输整幅图像的方式会消耗大量的网络带宽资源。
5.为了解决上述不足，可以在读取识别端采用边缘计算的方式，将识别操作过程从云端下沉到边缘端，读取识别直接在单片机上完成，最后将识别结果返回云端进行统计分析。为解决脏字盘读取困难的问题，可采用卷积神经网络对此类数字进行识别，提高系统整体识别准确率。
技术实施要素：
6.本发明的目的是克服目前微控制器侧水表读数识别的不足，提出一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。到云端
最后在边缘端进行模板匹配无法准确识别脏数字读数的弊端，从而以较低的成本实现传统机械水表的智能化，实现不同表盘脏表盘水表的准确读数识别环境，使其能够更好地应用于实际生产应用中。
7.为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种基于单片机和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法，包括以下步骤：
8.1)获取水表数字码盘数据集；
9.2) 对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理操作，包括字符切割和样本均衡；
10.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别；
11.4)对于step3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上；
12.5)将步骤3)训练好的模型部署到已经集成tensorflow lite框架的微控制器中，使微控制器集成最优水表抄表识别模型，可用于水表码盘读取识别任务。
13.进一步，在步骤1)中，得到的水表数字码盘数据集为从开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm的公共数据集。
14.进一步，在步骤2)中，进行如下预处理操作：
15.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹;
16.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
17.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
18.进一步，在步骤3)中，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
19.输入层模块：以25*20*1维度的灰度图作为该模块的输入，通过batch normalization层防止梯度消失；
20.特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
21.进一步，在步骤3)中，使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
22.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
23.进一步，在步骤4)中，下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架的源文件，并集成到微控制器开发项目中。
24.进一步，在步骤5)中，将部署到微控制器的模型转换成tflite模型二进制，在需要读水的时候复制到微控制器的外部存储卡中仪表码盘
在执行其他任务时，单片机具体执行以下动作：
25.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
26.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转换为模型对象；
27.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
28.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
29.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()分配内存空间，初始化运行时需要的张量对象；
30.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
31.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
32.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
33.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
34.与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
35.1、本发明可实现水表读数的自动识别，无需整体替代传统的机械式水表。
36.2、本发明可以直接完成边缘端水表数字读数的识别，无需将图像上传云端进行识别，节省了大量带宽资源。
37.3、本发明可以在单片机侧准确识别不同环境下的水表，包括有一定污染的数字码盘图像，弥补了单片机侧运行的不足。模板匹配方法只能识别清晰数字图像的缺点。
38.4、本发明可以识别处于过渡状态的数字，水表码盘号的最后一位有时会处于两个数字交替出现的过渡状态。本发明的方法可以识别这样的数字。过渡状态所代表的实际读数。
39.5、本发明的实现是在硬件资源有限的微控制器端运行深度学习推理框架，在边缘微控制器端运行水表抄表识别模型，大大提高节省了硬件和网络传输的开销，使得水表读数的识别比传统的识别方法更加稳定和容错。
图纸说明
40.图1是数据集等分样本的流程图。
41.图2是一个轻量级卷积神经网络的结构图。
42.图3是集成水表抄表识别模型的单片机物理图。
43.图4是单片机操作集成水表抄表识别模型的流程图。
详细说明
44.下面将结合附图和本发明的具体实施细节作进一步的描述和解释。
45.本实施例公开了一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。
详情如下：
46.1)获取水表数字码盘数据集，其中获取的水表数字码盘数据集来自开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm公共数据集.
47.2)对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理，如下：
48.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹，如图1所示；
49.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
50.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
51.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别。
52.如图2所示，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
53.建立一个输入层模块：使用25*20*1维度的灰度图作为这个模块的输入，通过batch normalization layer防止梯度消失；
54.建立一个特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
55.使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
56.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
57.4)步骤3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上，如下：
58.下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架源文件，集成到微控制器开发项目中。
59.5)将步骤3)中训练好的模型部署到已经集成了tensorflow lite框架的微控制器上，如图3，使微控制器集成最优的水表读数识别模型可用于水表码盘读取识别任务；其中，微控制器中部署的模型将被转换为tflite模型二进制文件，tflite模型二进制文件将复制到微控制器的外部存储卡，当需要执行水表代码的读取和识别任务时盘，如图4所示，单片机具体执行如下操作：
60.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
61.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转化为模型对象；
62.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
63.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
64.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()
分配内存空间并初始化运行时所需的张量对象；
65.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
66.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
67.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
68.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
69.综上所述，本发明在微控制器侧实现了水表抄表识别模型的部署和运行，成功实现了边缘水表抄表的自动识别边。该方法可应用于智能水表抄表识别采集平台相关应用，具有广泛的研究和实际应用价值，值得推广。
70.上述实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明的实施范围。因此，凡根据本发明的形式和原理所作的任何改动，均应收录在本发明之内。保护范围内。
自动识别采集内容(UDI中关于GS1的误区有哪些？关于UDI的误解)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2022-01-19 01:06
自动识别采集内容(UDI中关于GS1的误区有哪些？关于UDI的误解)
在UDI码注册编制过程中，目前企业可以选择的发码机构有3家，分别是中国物品编码中心（GS1）、中关村工信二维码技术研究院（MA）、 （AHM），既然价格和编码规则不同，企业应该了解和选择适合自己的机构。下面说说UDI中对GS1的误区？
很多人对 GS1 还是有些疑惑和误解的。首先是很多人错误地将GS1代码等同于条形码。GS1代码是GS1系统（全球统一项目编号系统）的重要组成部分。GS1系统是一套开放的代码、标签（它被全球150多个国家和地区的超过100万家企业广泛使用。它是一种开放的全球统一业务语言，具有多链接、多领域的应用。
GS1编码系统具有全球统一的编码方案。在GS1系统中，通过自动识别和数据采集技术（AIDC）获取条码上的符号和数据后，可以通过电子数据交换（EDI）、GS1XML和EPCIS等方式获取数据共享，以最少的人工实现销售、物流、资产等管理的自动化。
因此，GS1只是UDI编码规则之一，而条形码是UDI数据载体之一，属于不同的类别，不存在等价关系。数据载体实际上是UDI的具体表现形式，如一维码、二维码、射频标签等。编码和数据载体属于UDI生成过程中的两个不同环节。
另外，也有人疑惑，为什么公司以前用GS1条码，为什么要选择中关村MA码来实现UDI？其实这是因为现在发布的UDI标准更加严格。过去，企业使用的条码虽然是GS1码，但缺少各级包装标签，没有做到一件件一码。很多只是一个多层次的代码，不符合UDI标准相关的实现要求。
企业可根据自身情况进行选择。作为专业的条码管家，高富码不仅可以帮助企业生产各类数据载体，还可以为企业提供优质的UDI解决方案，协助完成UDI编译流程，最大程度地帮助企业。企业降低各种成本。 查看全部
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自动识别采集内容( SEO优化工具-Dedecms采集采集系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2022-01-17 14:20
自动识别采集内容(
SEO优化工具-Dedecms采集采集系统)
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自动识别采集内容(SEO圈内免费采集软件介绍：1.全网采集，永久免费！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 153 次浏览 • 2022-01-13 03:20
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自动识别采集内容(python有个库叫opengl自动识别是指自动把热点信息爬出来吗)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-01-06 22:07
自动识别采集内容(python有个库叫opengl自动识别是指自动把热点信息爬出来吗)
自动识别采集内容到某个不常用的文件夹，并把他们批量加上标签。应该是用了requests处理，某些urlapi有问题。
自动识别特征，以后根据特征下拉可能就看到你的信息了，推荐一个软件，不到一秒就能把你下载下来。
python有个库叫pyqtpyqt有个库叫opengl
自动识别是指自动把热点信息爬出来吗？很简单，爬出来以后放到一个文件夹里面，用浏览器打开就行了。
可以尝试一下把爬到的内容存成列表，
爬取通过某种特征去自动识别，抓取的时候正则可以用一些特殊的。
爬虫对单一的页面进行抓取处理比较便捷。不知道楼主使用的是什么爬虫，请百度搜索一下，基本上对于爬虫，你应该关注重点不是处理数据，而是解决你的问题。
可以试试用phantomjs解决这个问题，只需要加几个tag，解析速度可以达到百万，但是有点慢。
为什么不去看一下待解决网站，
最常用的就是phantomjs，
http-post参考这个百度技术贴处理爬虫
phantomjs
如果是多页面爬取，可以考虑用一些比较常用的数据抓取库。例如scrapy，不仅页面抓取，还可以抓取数据。以python的一个官方大数据爬虫框架scrapy为例，scrapy的爬取方式为：给定一个url，爬取。然后对数据进行分析处理。等等。http-post更为常用，用于抓取http网页数据。提取用户信息什么的。
如果不是很经常用，建议题主去看看相关的文章，了解下最常用的一些数据抓取库，总结下大家都在用什么，然后在需要的时候自己去找相应的框架就可以了。 查看全部
自动识别采集内容到某个不常用的文件夹，并把他们批量加上标签。应该是用了requests处理，某些urlapi有问题。
自动识别特征，以后根据特征下拉可能就看到你的信息了，推荐一个软件，不到一秒就能把你下载下来。
python有个库叫pyqtpyqt有个库叫opengl
自动识别是指自动把热点信息爬出来吗？很简单，爬出来以后放到一个文件夹里面，用浏览器打开就行了。
可以尝试一下把爬到的内容存成列表，
爬取通过某种特征去自动识别，抓取的时候正则可以用一些特殊的。
爬虫对单一的页面进行抓取处理比较便捷。不知道楼主使用的是什么爬虫，请百度搜索一下，基本上对于爬虫，你应该关注重点不是处理数据，而是解决你的问题。
可以试试用phantomjs解决这个问题，只需要加几个tag，解析速度可以达到百万，但是有点慢。
为什么不去看一下待解决网站，
最常用的就是phantomjs，
http-post参考这个百度技术贴处理爬虫
phantomjs
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自动识别采集内容(python有个库叫opengl自动识别是指自动把热点信息爬出来吗)
自动识别采集内容到某个不常用的文件夹，并把他们批量加上标签。应该是用了requests处理，某些urlapi有问题。
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python有个库叫pyqtpyqt有个库叫opengl
自动识别是指自动把热点信息爬出来吗？很简单，爬出来以后放到一个文件夹里面，用浏览器打开就行了。
可以尝试一下把爬到的内容存成列表，
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爬虫对单一的页面进行抓取处理比较便捷。不知道楼主使用的是什么爬虫，请百度搜索一下，基本上对于爬虫，你应该关注重点不是处理数据，而是解决你的问题。
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为什么不去看一下待解决网站，
最常用的就是phantomjs，
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phantomjs
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自动识别采集内容(一下制作自定义验证码识别项目，不需要懂编程。。 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-01-06 05:12
自动识别采集内容(一下制作自定义验证码识别项目，不需要懂编程。。
)
首先，我们不是要大家下载这个工具，而是要带大家了解一下这个软件的功能，算是软件功能和特别说明吧~~~~不提供下载服务。
普通的各类网络推广软件功能单一，注册费用高。有时更新跟不上。找到适合自己的软件很难也很难。全能晋级模拟王为此而生。
灵活组合软件编写的自定义脚本功能可完成：各种应用程序的自动运行、游戏中的自动鼠标点击和自动按钮、论坛、博客、留言簿、群组评论、邮件群组、账号注册任务、分类目录提交发布、QQ群发、微博推广、网站投票、数据抽取等多项功能。
图形化二次开发：无需懂编程。只需打开软件即可下载精心制作的各种官方脚本。另外，我们不仅教人钓鱼，还要教人钓鱼！在让用户享受鱼肉盛宴的同时，我们也有大量的图文教程和视频教程，只要努力，就可以自己钓到大鱼。
内外浏览器：经过一年多的开发，我们在挂机中发现了同类软件的通病。内置浏览器挂机时间长了，内存越来越大。因此，我们在保持内置浏览器的同时，推出了不与软件共享内存的外置浏览器。在执行过程中，程序可以让其间隔关闭和重新打开以释放内存。
外置WAP手机浏览器：WAP网页比PC网页限制更少，浏览速度更快。在网络推广上有着无可比拟的分量。
正则文本提取：程序具有强大的标准和正则表达式文本提取功能，让采集变得极其简单。
支持POST发布：软件可以发送POST数据和header数据，使登录和发布更快更稳定。
验证码识别：软件具有手动识别、验证库识别、远程手动识别三种方式，使用灵活。您可以随时随地制作自定义验证码识别项，进行批量发布或更新网站。
查看全部
)
首先，我们不是要大家下载这个工具，而是要带大家了解一下这个软件的功能，算是软件功能和特别说明吧~~~~不提供下载服务。
普通的各类网络推广软件功能单一，注册费用高。有时更新跟不上。找到适合自己的软件很难也很难。全能晋级模拟王为此而生。
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图形化二次开发：无需懂编程。只需打开软件即可下载精心制作的各种官方脚本。另外，我们不仅教人钓鱼，还要教人钓鱼！在让用户享受鱼肉盛宴的同时，我们也有大量的图文教程和视频教程，只要努力，就可以自己钓到大鱼。
内外浏览器：经过一年多的开发，我们在挂机中发现了同类软件的通病。内置浏览器挂机时间长了，内存越来越大。因此，我们在保持内置浏览器的同时，推出了不与软件共享内存的外置浏览器。在执行过程中，程序可以让其间隔关闭和重新打开以释放内存。
外置WAP手机浏览器：WAP网页比PC网页限制更少，浏览速度更快。在网络推广上有着无可比拟的分量。
正则文本提取：程序具有强大的标准和正则表达式文本提取功能，让采集变得极其简单。
支持POST发布：软件可以发送POST数据和header数据，使登录和发布更快更稳定。
验证码识别：软件具有手动识别、验证库识别、远程手动识别三种方式，使用灵活。您可以随时随地制作自定义验证码识别项，进行批量发布或更新网站。
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自动识别采集内容(一下制作自定义验证码识别项目，不需要懂编程。。
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首先，我们不是要大家下载这个工具，而是要带大家了解一下这个软件的功能，算是软件功能和特别说明吧~~~~不提供下载服务。
普通的各类网络推广软件功能单一，注册费用高。有时更新跟不上。找到适合自己的软件很难也很难。全能晋级模拟王为此而生。
灵活组合软件编写的自定义脚本功能可完成：各种应用程序的自动运行、游戏中的自动鼠标点击和自动按钮、论坛、博客、留言簿、群组评论、邮件群组、账号注册任务、分类目录提交发布、QQ群发、微博推广、网站投票、数据抽取等多项功能。
图形化二次开发：无需懂编程。只需打开软件即可下载精心制作的各种官方脚本。另外，我们不仅教人钓鱼，还要教人钓鱼！在让用户享受鱼肉盛宴的同时，我们也有大量的图文教程和视频教程，只要努力，就可以自己钓到大鱼。
内外浏览器：经过一年多的开发，我们在挂机中发现了同类软件的通病。内置浏览器挂机时间长了，内存越来越大。因此，我们在保持内置浏览器的同时，推出了不与软件共享内存的外置浏览器。在执行过程中，程序可以让其间隔关闭和重新打开以释放内存。
外置WAP手机浏览器：WAP网页比PC网页限制更少，浏览速度更快。在网络推广上有着无可比拟的分量。
正则文本提取：程序具有强大的标准和正则表达式文本提取功能，让采集变得极其简单。
支持POST发布：软件可以发送POST数据和header数据，使登录和发布更快更稳定。
验证码识别：软件具有手动识别、验证库识别、远程手动识别三种方式，使用灵活。您可以随时随地制作自定义验证码识别项，进行批量发布或更新网站。
自动识别采集内容(自动识别采集内容标题、描述、引用内容，设置合理的跳转链接)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2021-12-18 14:01
自动识别采集内容(自动识别采集内容标题、描述、引用内容，设置合理的跳转链接)
自动识别采集内容标题、描述、引用内容，设置合理的跳转链接。
1、新建一个txt文档，
2、保存。
3、重启软件。
这是一个python的第三方库pyspider，这个库的强大功能是上面的alias实现的。
<p>谢邀。因为这个在不定长度时本来就是能匹配多种不同的表达式的。如果只是表达式不相同的话。我自己想过一种方法。用如下的数组匹配方法 查看全部
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<p>谢邀。因为这个在不定长度时本来就是能匹配多种不同的表达式的。如果只是表达式不相同的话。我自己想过一种方法。用如下的数组匹配方法 查看全部
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3、重启软件。
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<p>谢邀。因为这个在不定长度时本来就是能匹配多种不同的表达式的。如果只是表达式不相同的话。我自己想过一种方法。用如下的数组匹配方法
自动识别采集内容( 深兰深延-12-10植物识别开源项目)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2021-12-12 18:22
自动识别采集内容(
深兰深延-12-10植物识别开源项目)
深蓝深拓AI2021-12-10
植物识别一直是我想培养的爱好，而机器学习和计算机视觉是我的专业领域。鉴于目前市面上大部分植物识别产品都需要收费进行批量识别，虽然每个产品可以识别的植物种类很多，但总有一些遗漏，扩展性不可控. 于是萌生了一个基于图像的植物识别开源项目的想法。
项目概况
模型开源，项目示例代码依赖少；
模型大小为29.5M，Top1准确率0.848，Top5准确率0.959；
支持4066个植物类群（可能是属、种、亚种、变种等），并持续增加（见下方更新记录）；
植物名称引用自 iPlant，包括学名和官方中文名称。
项目主页
GitHub：
体验地址：
植物识别效果：马缨丹
植物识别效果：一束红色
数据采集和整理
数据是深度学习的基石，我花了很多时间在数据的采集和整理上。
主要数据来源有：百度图片、必应图片、新浪微博、百度贴吧、新浪博客及部分专业植物网站等，除新浪微博外，其他均使用爬虫。另外，有些数据是作者自己取的。
爬虫爬取的图片质量参差不齐，标签可能有误，还有重复文件，必须清理干净。我尝试过的清洁方式包括自动清洁、半自动清洁和手动清洁。
自动清洁包括：
过滤掉小尺寸的图像；
过滤掉宽高比大或小的图片；
过滤掉灰度图像；
图像去重：基于图像感知的哈希
半自动清洗包括：
图像级清洗：使用预训练的植物/非植物图像分类器对图像文件进行评分，非植物图像应得分较低；使用前一阶段的植物分类器对图像文件（每个文件有一个Pre-standard类别）进行预测，取pre-standard类别的概率值作为score。不属于原创预标准类别的图像应具有较低的分数。你可以设置一个阈值来过滤掉分数很低的文件；另外，使用分数重命名图像文件，在资源管理器中选择按文件名排序，这样可以手动清除非植物图像和未预先标记的图像。
类级清洗：参考数据集的几种清洗方法。
手动清理：手动判断文件夹中的图片是否属于文件夹名称中指定的物种。这需要相关的植物学专业知识。它是最耗时、最枯燥的环节，但也是了解很多植物的基础。
数据状态
作者将采集到的数据集分为形式集和候选集。正式集的每个分类单元中的图像数量基本在100张以上，主要用于训练。候选集中物种的图像比较少，等图像量增加后会加入正式集，或者直接作为后期植物检索的基础数据库。
20210413：官方集有 1,320 个分类群和 460,352 张图像。
20210609：官方集有 1,630 个分类群和 586,557 张图像。
20210718：官方集有 2,002 个分类群和 749,763 张图像。
20210905：正式集有2759个分类单元和996690张图像；候选集有 3,784 个分类单元和 80,893 张图像。
20211024：正式集有4066个分类单元和1451934张图像；候选集有 3,248 个分类单元和 69,396 张图像。
模型训练
受算力和显存限制（只有一个GTX 1660)，骨干网采用轻量级网络（如ResNet18、MobileNetV2_1.0)），损失函数为softmax cross entropy。优化器是SGD，使用L2正则化，标签平滑正则化，余弦退火学习率衰减策略和学习率预热。这个方案是保守的。等作者有更多的计算能力，我会尝试一些新的方案。比如细粒度图像检索（FGIR）、度量学习、自监督学习、模型蒸馏等。
当前模型直接输出各种置信度，模型也可以转化为特征提取器，用自己的植物图像构建基础数据库，通过图像检索来识别植物，更具扩展性。
20210413：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上耗时约39小时，在23026张图片的测试集上，Top1的准确率0.940。
20210609：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在29313张图片的测试集上，Top1的准确率0.924。
20210718：发布的模型训练了30+个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在74961张图片的测试集上，Top1的准确率0.900。
20210905：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在99676张图片的测试集上，Top1的准确率0.890，Top5的准确率0.970。
20211024：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在145168张图片的测试集上，Top1的准确率0.848，Top5的准确率0.959。 查看全部
深兰深延-12-10植物识别开源项目)
深蓝深拓AI2021-12-10
植物识别一直是我想培养的爱好，而机器学习和计算机视觉是我的专业领域。鉴于目前市面上大部分植物识别产品都需要收费进行批量识别，虽然每个产品可以识别的植物种类很多，但总有一些遗漏，扩展性不可控. 于是萌生了一个基于图像的植物识别开源项目的想法。
项目概况
模型开源，项目示例代码依赖少；
模型大小为29.5M，Top1准确率0.848，Top5准确率0.959；
支持4066个植物类群（可能是属、种、亚种、变种等），并持续增加（见下方更新记录）；
植物名称引用自 iPlant，包括学名和官方中文名称。
项目主页
GitHub：
体验地址：
植物识别效果：马缨丹
植物识别效果：一束红色
数据采集和整理
数据是深度学习的基石，我花了很多时间在数据的采集和整理上。
主要数据来源有：百度图片、必应图片、新浪微博、百度贴吧、新浪博客及部分专业植物网站等，除新浪微博外，其他均使用爬虫。另外，有些数据是作者自己取的。
爬虫爬取的图片质量参差不齐，标签可能有误，还有重复文件，必须清理干净。我尝试过的清洁方式包括自动清洁、半自动清洁和手动清洁。
自动清洁包括：
过滤掉小尺寸的图像；
过滤掉宽高比大或小的图片；
过滤掉灰度图像；
图像去重：基于图像感知的哈希
半自动清洗包括：
图像级清洗：使用预训练的植物/非植物图像分类器对图像文件进行评分，非植物图像应得分较低；使用前一阶段的植物分类器对图像文件（每个文件有一个Pre-standard类别）进行预测，取pre-standard类别的概率值作为score。不属于原创预标准类别的图像应具有较低的分数。你可以设置一个阈值来过滤掉分数很低的文件；另外，使用分数重命名图像文件，在资源管理器中选择按文件名排序，这样可以手动清除非植物图像和未预先标记的图像。
类级清洗：参考数据集的几种清洗方法。
手动清理：手动判断文件夹中的图片是否属于文件夹名称中指定的物种。这需要相关的植物学专业知识。它是最耗时、最枯燥的环节，但也是了解很多植物的基础。
数据状态
作者将采集到的数据集分为形式集和候选集。正式集的每个分类单元中的图像数量基本在100张以上，主要用于训练。候选集中物种的图像比较少，等图像量增加后会加入正式集，或者直接作为后期植物检索的基础数据库。
20210413：官方集有 1,320 个分类群和 460,352 张图像。
20210609：官方集有 1,630 个分类群和 586,557 张图像。
20210718：官方集有 2,002 个分类群和 749,763 张图像。
20210905：正式集有2759个分类单元和996690张图像；候选集有 3,784 个分类单元和 80,893 张图像。
20211024：正式集有4066个分类单元和1451934张图像；候选集有 3,248 个分类单元和 69,396 张图像。
模型训练
受算力和显存限制（只有一个GTX 1660)，骨干网采用轻量级网络（如ResNet18、MobileNetV2_1.0)），损失函数为softmax cross entropy。优化器是SGD，使用L2正则化，标签平滑正则化，余弦退火学习率衰减策略和学习率预热。这个方案是保守的。等作者有更多的计算能力，我会尝试一些新的方案。比如细粒度图像检索（FGIR）、度量学习、自监督学习、模型蒸馏等。
当前模型直接输出各种置信度，模型也可以转化为特征提取器，用自己的植物图像构建基础数据库，通过图像检索来识别植物，更具扩展性。
20210413：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上耗时约39小时，在23026张图片的测试集上，Top1的准确率0.940。
20210609：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在29313张图片的测试集上，Top1的准确率0.924。
20210718：发布的模型训练了30+个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在74961张图片的测试集上，Top1的准确率0.900。
20210905：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在99676张图片的测试集上，Top1的准确率0.890，Top5的准确率0.970。
20211024：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在145168张图片的测试集上，Top1的准确率0.848，Top5的准确率0.959。 查看全部
自动识别采集内容(
深兰深延-12-10植物识别开源项目)
深蓝深拓AI2021-12-10
植物识别一直是我想培养的爱好，而机器学习和计算机视觉是我的专业领域。鉴于目前市面上大部分植物识别产品都需要收费进行批量识别，虽然每个产品可以识别的植物种类很多，但总有一些遗漏，扩展性不可控. 于是萌生了一个基于图像的植物识别开源项目的想法。
项目概况
模型开源，项目示例代码依赖少；
模型大小为29.5M，Top1准确率0.848，Top5准确率0.959；
支持4066个植物类群（可能是属、种、亚种、变种等），并持续增加（见下方更新记录）；
植物名称引用自 iPlant，包括学名和官方中文名称。
项目主页
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体验地址：
植物识别效果：马缨丹
植物识别效果：一束红色
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数据是深度学习的基石，我花了很多时间在数据的采集和整理上。
主要数据来源有：百度图片、必应图片、新浪微博、百度贴吧、新浪博客及部分专业植物网站等，除新浪微博外，其他均使用爬虫。另外，有些数据是作者自己取的。
爬虫爬取的图片质量参差不齐，标签可能有误，还有重复文件，必须清理干净。我尝试过的清洁方式包括自动清洁、半自动清洁和手动清洁。
自动清洁包括：
过滤掉小尺寸的图像；
过滤掉宽高比大或小的图片；
过滤掉灰度图像；
图像去重：基于图像感知的哈希
半自动清洗包括：
图像级清洗：使用预训练的植物/非植物图像分类器对图像文件进行评分，非植物图像应得分较低；使用前一阶段的植物分类器对图像文件（每个文件有一个Pre-standard类别）进行预测，取pre-standard类别的概率值作为score。不属于原创预标准类别的图像应具有较低的分数。你可以设置一个阈值来过滤掉分数很低的文件；另外，使用分数重命名图像文件，在资源管理器中选择按文件名排序，这样可以手动清除非植物图像和未预先标记的图像。
类级清洗：参考数据集的几种清洗方法。
手动清理：手动判断文件夹中的图片是否属于文件夹名称中指定的物种。这需要相关的植物学专业知识。它是最耗时、最枯燥的环节，但也是了解很多植物的基础。
数据状态
作者将采集到的数据集分为形式集和候选集。正式集的每个分类单元中的图像数量基本在100张以上，主要用于训练。候选集中物种的图像比较少，等图像量增加后会加入正式集，或者直接作为后期植物检索的基础数据库。
20210413：官方集有 1,320 个分类群和 460,352 张图像。
20210609：官方集有 1,630 个分类群和 586,557 张图像。
20210718：官方集有 2,002 个分类群和 749,763 张图像。
20210905：正式集有2759个分类单元和996690张图像；候选集有 3,784 个分类单元和 80,893 张图像。
20211024：正式集有4066个分类单元和1451934张图像；候选集有 3,248 个分类单元和 69,396 张图像。
模型训练
受算力和显存限制（只有一个GTX 1660)，骨干网采用轻量级网络（如ResNet18、MobileNetV2_1.0)），损失函数为softmax cross entropy。优化器是SGD，使用L2正则化，标签平滑正则化，余弦退火学习率衰减策略和学习率预热。这个方案是保守的。等作者有更多的计算能力，我会尝试一些新的方案。比如细粒度图像检索（FGIR）、度量学习、自监督学习、模型蒸馏等。
当前模型直接输出各种置信度，模型也可以转化为特征提取器，用自己的植物图像构建基础数据库，通过图像检索来识别植物，更具扩展性。
20210413：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上耗时约39小时，在23026张图片的测试集上，Top1的准确率0.940。
20210609：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在29313张图片的测试集上，Top1的准确率0.924。
20210718：发布的模型训练了30+个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在74961张图片的测试集上，Top1的准确率0.900。
20210905：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在99676张图片的测试集上，Top1的准确率0.890，Top5的准确率0.970。
20211024：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在145168张图片的测试集上，Top1的准确率0.848，Top5的准确率0.959。
自动识别采集内容(reactor算法爬虫可以自动匹配以上网站的内容你看过nba吗？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2021-12-10 15:05
自动识别采集内容(reactor算法爬虫可以自动匹配以上网站的内容你看过nba吗？)
自动识别采集内容，直接推送到消息列表。但是，一旦超过一定上限，比如一些大站有十几页内容，这时候无法自动识别的，只能用人工去逐个过滤。以前只有极少数大站能过滤，现在几乎所有内容站都能过滤。
将爬虫的请求，分别转发给10个网站，一个网站一个网站的试，10遍下来，你就会发现可以看到400个网站内容，还是可以正常看的。
爬虫只能爬到链接的1/400,不同网站的内容已经不一样了,可以看下面的图表：
前面说的很正确，我不知道爬虫的算法，但技术高超的爬虫技术是可以达到的。可以搜索博客grep公共页面、curl加载网页到数据库的并发量。
差不多是400个的样子。rawhtmlname|htmlapi|ocr其实爬虫更多时候是要有多个数据源的（几百万，
我想说的是，
reactor算法
爬虫可以自动匹配以上网站的内容
你可以将多个爬虫api封装成接口,然后在接口名为globalparser的目录下定义爬虫。爬虫通过request提交给系统服务就能爬到源数据。
多个浏览器和计算机用同一个url地址统一匹配，这样得到的还是一个站点。
可以弄个网页爬虫做就可以。
这么说吧，你看过nba吗？世界上都是不同的球队，联盟呢，就是那么多球队（不要谈nba，因为我真的搞不懂），每个球队打什么比赛，轮着打什么比赛。 查看全部
自动识别采集内容，直接推送到消息列表。但是，一旦超过一定上限，比如一些大站有十几页内容，这时候无法自动识别的，只能用人工去逐个过滤。以前只有极少数大站能过滤，现在几乎所有内容站都能过滤。
将爬虫的请求，分别转发给10个网站，一个网站一个网站的试，10遍下来，你就会发现可以看到400个网站内容，还是可以正常看的。
爬虫只能爬到链接的1/400,不同网站的内容已经不一样了,可以看下面的图表：
前面说的很正确，我不知道爬虫的算法，但技术高超的爬虫技术是可以达到的。可以搜索博客grep公共页面、curl加载网页到数据库的并发量。
差不多是400个的样子。rawhtmlname|htmlapi|ocr其实爬虫更多时候是要有多个数据源的（几百万，
我想说的是，
reactor算法
爬虫可以自动匹配以上网站的内容
你可以将多个爬虫api封装成接口,然后在接口名为globalparser的目录下定义爬虫。爬虫通过request提交给系统服务就能爬到源数据。
多个浏览器和计算机用同一个url地址统一匹配，这样得到的还是一个站点。
可以弄个网页爬虫做就可以。
这么说吧，你看过nba吗？世界上都是不同的球队，联盟呢，就是那么多球队（不要谈nba，因为我真的搞不懂），每个球队打什么比赛，轮着打什么比赛。 查看全部
自动识别采集内容(reactor算法爬虫可以自动匹配以上网站的内容你看过nba吗？)
自动识别采集内容，直接推送到消息列表。但是，一旦超过一定上限，比如一些大站有十几页内容，这时候无法自动识别的，只能用人工去逐个过滤。以前只有极少数大站能过滤，现在几乎所有内容站都能过滤。
将爬虫的请求，分别转发给10个网站，一个网站一个网站的试，10遍下来，你就会发现可以看到400个网站内容，还是可以正常看的。
爬虫只能爬到链接的1/400,不同网站的内容已经不一样了,可以看下面的图表：
前面说的很正确，我不知道爬虫的算法，但技术高超的爬虫技术是可以达到的。可以搜索博客grep公共页面、curl加载网页到数据库的并发量。
差不多是400个的样子。rawhtmlname|htmlapi|ocr其实爬虫更多时候是要有多个数据源的（几百万，
我想说的是，
reactor算法
爬虫可以自动匹配以上网站的内容
你可以将多个爬虫api封装成接口,然后在接口名为globalparser的目录下定义爬虫。爬虫通过request提交给系统服务就能爬到源数据。
多个浏览器和计算机用同一个url地址统一匹配，这样得到的还是一个站点。
可以弄个网页爬虫做就可以。
这么说吧，你看过nba吗？世界上都是不同的球队，联盟呢，就是那么多球队（不要谈nba，因为我真的搞不懂），每个球队打什么比赛，轮着打什么比赛。
自动识别采集内容(自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2021-12-07 23:04
自动识别采集内容(自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并)
自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并，还可以对指定标签的内容做加工识别。比如你是做婚礼摄影的，如果你指定标签是“美”，然后采集了很多美女的内容，把她们的内容整合成一个图片列表，这样就不止是带有美的内容了。想要了解更多，
如果是微信公众号的话，点开文章右下角公众号图标，在上方菜单里面就有一个内容识别标签，点开就可以了，
现在的大部分新媒体公司，或者是一些比较老的新媒体都是非常需要自己的文章一键转发给用户的，这就牵扯到这样的文章主题和内容是否与指定平台是匹配，当然这对于技术都是没有什么特别要求的。自己在写文章的时候，可以提前准备好你要获取的粉丝群体和标签，一般在编辑器内可以找到这种功能。其实现在的机器识别技术应该是越来越成熟，当然也越来越难。
目前大家在公众号一键推送的技术是以单图片识别为主，复杂多图片识别为辅，以及语义分析的，现在机器识别技术还都比较成熟，难的主要在于对标签内容的深入理解，比如用户点击的是什么类型的图片，是交友、美食还是测评。可以看下这篇文章：只要一个回车键，你的公众号文章一键帮你推送给10w+流量！其实公众号的文章识别功能更重要的不在于技术，技术不是重点，核心是要能保证内容质量和标签质量。能抓住用户痛点，抓住用户的核心需求才是核心。 查看全部
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自动识别采集内容( 3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 176 次浏览 • 2021-12-06 14:12
自动识别采集内容(
3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
有没有高效傻逼的爬虫采集数据工具？
当然有。下面我将简单介绍3个非常好的爬虫数据采集工具，分别是优采云、优采云和优采云，对于大多数网络（网页）来说，这三个软件可以轻松采集，而且不需要写一行代码，感兴趣的朋友可以试试：
优采云采集器这是一款免费的跨平台数据爬虫采集工具，个人使用完全免费。基于人工智能技术，可以自动识别元素和内容（包括表格、列表等），支持自动翻页和文件导出功能，使用起来非常方便，下面简单介绍一下这个的安装和使用软件：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，每个平台都有版本，选择适合自己平台的即可：
2. 安装完成后，打开软件，主界面如下，这里直接输入需要采集的网页地址，软件会自动识别网页中的数据，并试试翻页功能：
以兆联招聘数据为例，它会自动识别网页中可以采集的信息，非常方便。您还可以自定义采集 规则来删除不需要的字段：
优采云采集器这也是一个很好的爬虫数据采集工具，目前主要用在windows平台下，内置了大量的数据采集模板，其中可以轻松采集天猫、京东等热门网站，我简单介绍一下这款软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个也可以在官网直接下载，如下，一个exe安装包，直接安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接选择采集方法，新建一个采集任务（支持批量网页< @采集)，自定义采集字段很简单，鼠标点一下，官方还自带入门教程，非常适合初学者学习：
优采云采集器这也是Windows平台下一款非常不错的爬虫数据工具。基本功能与前两个软件类似。集数据从爬取、处理、分析到挖掘为一体，在整个过程中，您可以轻松采集任何网页，通过分析准确挖掘信息。下面我简单介绍一下这个软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，也是exe安装包，双击安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接新建采集任务，设置采集规则，自定义采集@ > 字段，所有傻瓜式的操作都可以一步步完成。这里官方还自带了入门教程，讲的很详细，很适合初学者学习掌握：
至此，我们已经完成了三个爬虫数据采集工具优采云、优采云和优采云的安装和使用。总的来说，这3款软件都非常不错，只要熟悉使用过程，很快就能掌握。当然，如果你熟悉Python等编程语言，也可以通过编程方式实现网络数据爬取。网上也有相关的教程。而且资料，介绍的很详细，有兴趣的可以搜索一下，希望上面分享的内容对你有帮助，也欢迎大家评论留言补充。 查看全部
3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
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自动识别采集内容(
3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
有没有高效傻逼的爬虫采集数据工具？
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自动识别采集内容(怎样才能算是原创很艰难采集冒充原创，篡改关键信息)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-12-03 23:13
自动识别采集内容(怎样才能算是原创很艰难采集冒充原创，篡改关键信息)
网站更新，原创的文章很快就会受到搜索引擎蜘蛛的青睐，迅速成为收录，那怎么算是原创呢？一起来分析一下：
一、为什么要关注原创
1. 采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎搜索海中的小米，既困难又具有挑战性。
2. 提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集的过程中，无意或故意的，采集网页的内容不完整、不完整、格式化或附加垃圾。这严重影响了搜索结果的质量和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
3.鼓励原创作者和文章
转载和采集分流优质原创网站的流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励优质原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集和识别原创很困难
1.采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器的方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并伪装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2. 内容生成器，制造 伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题，现在成本很低，而且必须是原创的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制作一个完全没有道理的垃圾，才算有价值、优质的原创内容。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
3. 不同网页，难以提取结构化信息
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。提供全面、准确和及时的信息并不容易。在中国互联网目前的规模下，这并不容易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取原创相关信息。
三、百度识别原创发展前景
1.成立原创项目组
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸纳了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法务等。这不是临时组织，不是一个月两个月——月项目。我们准备打持久战。
2.原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现对所有中文互联网网页的重复聚合和链接点关系分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者使用了数百个因素，包括发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等对原创网页进行识别和判断；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们决心去。
3.原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法的调整，但是在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大，采集的方式不断涌现，不同站点的方式和模板千差万别，内容提取复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火计划”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。
目前，原创 Spark Project也取得了初步成果。部分原创重点新闻网站的第一期原创内容在百度搜索结果、作者展示等中标注了原创，并在排名上做了合理的提升和交通。
最后，原创是一个需要长期改善的生态问题。我们将继续投入并与站长合作，共同推动互联网生态的进步；原创是一个需要大家共同维护的环境问题。有很多站长。做原创，推荐更多原创，百度会继续努力改进排序算法，鼓励原创内容，为原创作者和< @原创 网站流量。 查看全部
网站更新，原创的文章很快就会受到搜索引擎蜘蛛的青睐，迅速成为收录，那怎么算是原创呢？一起来分析一下：
一、为什么要关注原创
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2. 提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集的过程中，无意或故意的，采集网页的内容不完整、不完整、格式化或附加垃圾。这严重影响了搜索结果的质量和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
3.鼓励原创作者和文章
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二、采集和识别原创很困难
1.采集冒充原创，篡改关键信息
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2. 内容生成器，制造 伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题，现在成本很低，而且必须是原创的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制作一个完全没有道理的垃圾，才算有价值、优质的原创内容。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
3. 不同网页，难以提取结构化信息
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。提供全面、准确和及时的信息并不容易。在中国互联网目前的规模下，这并不容易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取原创相关信息。
三、百度识别原创发展前景
1.成立原创项目组
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2.原创识别“起源”算法
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目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们决心去。
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最后，原创是一个需要长期改善的生态问题。我们将继续投入并与站长合作，共同推动互联网生态的进步；原创是一个需要大家共同维护的环境问题。有很多站长。做原创，推荐更多原创，百度会继续努力改进排序算法，鼓励原创内容，为原创作者和< @原创 网站流量。 查看全部
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3.鼓励原创作者和文章
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自动识别采集内容( 中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2021-12-01 18:20
自动识别采集内容(
中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
一个可以自动识别网页信息的系统采集
技术领域
[0001] 本发明涉及网页动态分析技术领域，具体属于一种能够自动识别网页信息的系统。
背景技术
[0002] 随着互联网的发展，越来越多的互联网网站出现，形式层出不穷，包括新闻、博客、论坛、SNS、微博等。据CNNIC今年最新统计，现在中国有85亿网民，各种网站的域名超过130万个。在互联网信息爆炸式增长的今天，搜索引擎已经成为人们寻找互联网信息的最重要工具。
[0003] 搜索引擎主要是自动抓取网站信息，对其进行预处理，分词后建立索引。输入搜索词后，搜索引擎可以自动为用户找到最相关的结果。经过十多年的发展，搜索引擎技术已经比较成熟，并且因为可以采用成功的商业模式，吸引了众多互联网厂商的进入。比较有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直领域（如旅游、机票、比价等）也有搜索引擎，入驻企业上千家。
[0004] 搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕获，这是搜索引擎的数据准备过程。具体流程如图1所示，URLDB存储了所有要爬取的URL。URL调度模块从URLDB中选取最重要的URL放入URL下载队列。页面下载模块下载队列中的 URL。下载完成后，提取模块下载页面的代码，从文本和URL中提取出页面的代码，将提取出的文本发送到索引模块进行分词索引，并将URL放入URLDB中。
[0005] 信息采集过程是将别人的网站信息放入自己的信息库的过程，会遇到一些问题。
[0006]1、互联网信息每时每刻都在不断增加，因此信息获取是一个7*24小时不间断的过程。频繁的爬取会给目标网站带来巨大的访问压力，形成DD0S拒绝服务攻击，导致无法为普通用户提供访问。这在中小型网站中尤为明显。这些网站@网站的硬件资源比较差，技术力量也不强，网上90%以上都是这种网站。例如：某知名搜索引擎因频繁爬取某个网站而打电话给用户投诉。
[0007] 2、部分网站信息具有隐私或版权，许多网页中收录后台数据库、用户隐私、密码等信息。网站 主办方不希望将这些信息公开或免费使用。大众点评曾对爱帮网提起诉讼，要求其在网站上抓取其评论，然后将其发布在自己的网站上。
[0008] 目前采集针对搜索引擎网页采用的主流方法是robots协议。网站 通过robots.txt协议控制内容是否愿意被搜索引擎搜索。收录 ，以及允许哪些搜索引擎收录，并指定收录可用和禁止收录的内容。同时，搜索引擎会根据每个网站机器人协议授予的权限，有意识地进行抓取。该方法假设的搜索引擎抓取过程如下：
[0009] 下载网站robots文件-根据robots协议解析文件-获取要下载的URL-确定该URL的访问权限-根据判断结果确定是否进行爬取。
[0010] Robots协议是君子协议，没有限制。爬取主动权还是完全由搜索引擎控制，完全可以不按照协议进行爬取。例如，2012年8月，国内某知名搜索引擎因未按照协议抓取百度网站的内容而被百度指控。
[0011] 另一种反采集方法主要是利用动态技术构造禁止爬取的网页。这种方法使用客户端脚本语言（如JS、VBScript、AJAX）动态生成网页显示信息来实现信息隐藏，使得常规搜索引擎难以获取URL和正文内容。动态网页构建技术只是增加了网页解析提取的难度，并不能从根本上禁止采集和网页信息的解析。目前，一些高级搜索引擎已经可以模拟浏览器来实现所有的脚本代码。分析获取所有信息的网络URL，从而获取存储在服务器中的动态信息。
[0012] 目前已有成熟的网页动态分析技术，主要是解析网页中的所有脚本代码段，然后获取网页的所有动态信息（包括有用信息和垃圾信息）。实际实现过程是基于一个开源的脚本代码分析引擎（如Rhino、V8等）为核心搭建网页脚本分析环境，然后从网页中提取脚本代码段，并把提取的代码段放入网页脚本分析环境中执行分析返回动态信息。解析过程如图2所示。 因此，采用动态技术构建动态网页的方法，只会增加网页采集的解析难度，
发明内容
[0013] 本发明的目的在于提供一种能够自动识别网页信息采集的系统，克服现有技术的不足。系统建立自动采集分类器识别机器人的自动采集，通过机器人采集的自动识别实现网页的反爬虫。
[0014] 本发明采用的技术方案如下：
[0015]-一种能够自动识别网页信息的系统，包括反分类构建模块、自动识别模块和反上网处理模块。采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。本模块为自动采集识别提供训练模型，所述自动采集识别模块，本模块主要通过加载自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将采集程序所在的IP段加入黑名单，用于后续自动采集的在线拦截 行为，以及反采集在线处理模块，主要用于对访问用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0016] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0017]（5)日志解析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0018](6)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0019]（7)标记步骤中未标记的样本（1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问的用户浏览器，然后将其标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0020] (8)计算机程序自动学习样本库，生成分类模型，用于后续自动采集识别。
[0021] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0022]（5)识别程序的初始化阶段完成分类器模型的加载，可以判断自动采集行为；
[0023]（6)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0024]（7)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页的频率；
[0025]（8)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，并将确定为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；
[0026] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0027] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0028] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0029] 与现有技术相比，本发明的有益效果如下:
[0030] 本发明的系统通过分析网站的历史网页访问行为，建立自动采集分类器，识别机器人的自动采集，并通过自动机器人采集，实现网页反爬，自动发现搜索引擎的网页采集行为，并拦截其采集行为，从根本上杜绝搜索引擎的采集行为。
图纸说明
[0031] 图 附图说明图1是现有技术搜索引擎的信息抓取过程的简化图；
[0032] 图 图2是现有技术的第二分析过程的简化图；
[0033] 图 图3是本发明的反采集分类器的框图；
[0034] 图 图4是本发明的自动识别模块的示意图；
[0035] 图5为本发明的反采集在线处理模块。
详细方法
[0036] 参考附图，一种能够自动识别网页信息的系统包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块，反采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。这个模块为自动采集识别提供了一个训练模型。所述的自动采集识别模块，主要是通过加载一个自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并识别采集@采集 将程序所在的IP段加入黑名单。黑名单用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对来访用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0037] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0038]（9)日志分析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP、访问发生的时间、访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0039] (10)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0040] (11)标记步骤中未标记的样本(1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问被用户浏览器标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0041] (12)计算机程序自动学习样本库并生成分类模型用于后续的自动采集识别。
[0042] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0043] (9)识别程序的初始化阶段完成了分类器模型的加载，可以判断自动的采集行为；
[0044] (10)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0045] (11)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页出现的频率；
[0046] (12)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，将确定为自动节目采集行为的IP段加入黑名单；
[0047] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0048] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0049] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0050] 抗误集分类器的构建
[0051] 该模块主要用于训练计算机程序，使其能够自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。该模块可以为后续的自动采集识别提供训练模型。具体包括以下几个步骤。
[0052] 2. 2. 1.1 日志分析
[0053] 本模块需要解析服务器的历史访问日志（可以选择某天的日志），提取用户的访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，以及访问的 URL。, 来源网址。具体包括以下两个步骤：
[0054] (1) 为每个要提取的用户访问信息项编写正则表达式。
[0055] IP表达式提取正则表达式定义为:
[0056] [d]{1，3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}
[0057] URL提取正则表达式定义为：
[0058] (http[s] {0,1} | ftp): //[a-zA-Z0-9. _]+. ([a-zA~Z] {2,4}) (:D+)？(/ [a-zA-Z0-9.-~!_$% ~&*+?:_/ =〈>]*)?
[0059] 时间提取表达式定义为：
[0060][d]{4}-[d]{2}-[d]{2}[d]{2}：[d]{2}：[d]{2}
[0061] (2)逐行读取完整的访问日志记录，使用步骤1中的正则表达式匹配提取用户行为信息，发送至流量统计模块。
[0062] 2.2 样品选择
[0063] 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中的分析数据记录，作为候选数据加入样本集中。具体实现方法如下：
[0064] (1)首先以用户的IP段为单位，选择10分钟为时间窗口，进行顺序滑动，统计滑动前10分钟间隔内的访问次数，并存储在一个数组中。
[0065] (2)将数组(1)从大到小排序，得到访问频率最高的时间间隔。将数据段记录加入到样本集中。
[0066] 以下为同一IP段的判断算法：
[0067] 1. 将第一个访问者的IP地址分成4段，用符号.分隔，保存到数组1中，第二个访问者的IP同样分成4段保存在数组 2 中。
[0068] 2.如果数组1和数组2的前N/8个元素相同，则认为第一访问者和第二访问者是同一个网段IP；否则就是不同的网段IP。N 是掩码长度。在实际操作中，掩码长度选择为24位。例如60. 131. 22. 35 和60. 131. 22. 37 可以认为是同一个IP段.
【0069】2. 2. 1.3次访问统计
[0070] 访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算同一IP段的平均页面停留时间、网页采集频率（每分钟采集页的平均数） ，以及是否@采集网页附件信息。具体计算公式定义如下：
[0071] 1.定义对网站的总访问次数为N，则网页采集频率_
, 其中 T 为采样时间段，即 10 分钟。
[0072] 2. 定义Tk为在第k个网页的停留时间，Tk=Vk-Vkl，其中Vk定义为访问第k个网页时的系统时间，平均网页停留时间为
,是采集的页数。
<p>[0073] 3.定义Np个页面中收录的附件（包括图片、脚本、样式）总数为Na，采集的实际页面附件数为N-Np，则 查看全部
中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
一个可以自动识别网页信息的系统采集
技术领域
[0001] 本发明涉及网页动态分析技术领域，具体属于一种能够自动识别网页信息的系统。
背景技术
[0002] 随着互联网的发展，越来越多的互联网网站出现，形式层出不穷，包括新闻、博客、论坛、SNS、微博等。据CNNIC今年最新统计，现在中国有85亿网民，各种网站的域名超过130万个。在互联网信息爆炸式增长的今天，搜索引擎已经成为人们寻找互联网信息的最重要工具。
[0003] 搜索引擎主要是自动抓取网站信息，对其进行预处理，分词后建立索引。输入搜索词后，搜索引擎可以自动为用户找到最相关的结果。经过十多年的发展，搜索引擎技术已经比较成熟，并且因为可以采用成功的商业模式，吸引了众多互联网厂商的进入。比较有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直领域（如旅游、机票、比价等）也有搜索引擎，入驻企业上千家。
[0004] 搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕获，这是搜索引擎的数据准备过程。具体流程如图1所示，URLDB存储了所有要爬取的URL。URL调度模块从URLDB中选取最重要的URL放入URL下载队列。页面下载模块下载队列中的 URL。下载完成后，提取模块下载页面的代码，从文本和URL中提取出页面的代码，将提取出的文本发送到索引模块进行分词索引，并将URL放入URLDB中。
[0005] 信息采集过程是将别人的网站信息放入自己的信息库的过程，会遇到一些问题。
[0006]1、互联网信息每时每刻都在不断增加，因此信息获取是一个7*24小时不间断的过程。频繁的爬取会给目标网站带来巨大的访问压力，形成DD0S拒绝服务攻击，导致无法为普通用户提供访问。这在中小型网站中尤为明显。这些网站@网站的硬件资源比较差，技术力量也不强，网上90%以上都是这种网站。例如：某知名搜索引擎因频繁爬取某个网站而打电话给用户投诉。
[0007] 2、部分网站信息具有隐私或版权，许多网页中收录后台数据库、用户隐私、密码等信息。网站 主办方不希望将这些信息公开或免费使用。大众点评曾对爱帮网提起诉讼，要求其在网站上抓取其评论，然后将其发布在自己的网站上。
[0008] 目前采集针对搜索引擎网页采用的主流方法是robots协议。网站 通过robots.txt协议控制内容是否愿意被搜索引擎搜索。收录 ，以及允许哪些搜索引擎收录，并指定收录可用和禁止收录的内容。同时，搜索引擎会根据每个网站机器人协议授予的权限，有意识地进行抓取。该方法假设的搜索引擎抓取过程如下：
[0009] 下载网站robots文件-根据robots协议解析文件-获取要下载的URL-确定该URL的访问权限-根据判断结果确定是否进行爬取。
[0010] Robots协议是君子协议，没有限制。爬取主动权还是完全由搜索引擎控制，完全可以不按照协议进行爬取。例如，2012年8月，国内某知名搜索引擎因未按照协议抓取百度网站的内容而被百度指控。
[0011] 另一种反采集方法主要是利用动态技术构造禁止爬取的网页。这种方法使用客户端脚本语言（如JS、VBScript、AJAX）动态生成网页显示信息来实现信息隐藏，使得常规搜索引擎难以获取URL和正文内容。动态网页构建技术只是增加了网页解析提取的难度，并不能从根本上禁止采集和网页信息的解析。目前，一些高级搜索引擎已经可以模拟浏览器来实现所有的脚本代码。分析获取所有信息的网络URL，从而获取存储在服务器中的动态信息。
[0012] 目前已有成熟的网页动态分析技术，主要是解析网页中的所有脚本代码段，然后获取网页的所有动态信息（包括有用信息和垃圾信息）。实际实现过程是基于一个开源的脚本代码分析引擎（如Rhino、V8等）为核心搭建网页脚本分析环境，然后从网页中提取脚本代码段，并把提取的代码段放入网页脚本分析环境中执行分析返回动态信息。解析过程如图2所示。 因此，采用动态技术构建动态网页的方法，只会增加网页采集的解析难度，
发明内容
[0013] 本发明的目的在于提供一种能够自动识别网页信息采集的系统，克服现有技术的不足。系统建立自动采集分类器识别机器人的自动采集，通过机器人采集的自动识别实现网页的反爬虫。
[0014] 本发明采用的技术方案如下：
[0015]-一种能够自动识别网页信息的系统，包括反分类构建模块、自动识别模块和反上网处理模块。采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。本模块为自动采集识别提供训练模型，所述自动采集识别模块，本模块主要通过加载自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将采集程序所在的IP段加入黑名单，用于后续自动采集的在线拦截 行为，以及反采集在线处理模块，主要用于对访问用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0016] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0017]（5)日志解析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0018](6)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0019]（7)标记步骤中未标记的样本（1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问的用户浏览器，然后将其标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0020] (8)计算机程序自动学习样本库，生成分类模型，用于后续自动采集识别。
[0021] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0022]（5)识别程序的初始化阶段完成分类器模型的加载，可以判断自动采集行为；
[0023]（6)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0024]（7)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页的频率；
[0025]（8)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，并将确定为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；
[0026] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0027] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0028] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0029] 与现有技术相比，本发明的有益效果如下:
[0030] 本发明的系统通过分析网站的历史网页访问行为，建立自动采集分类器，识别机器人的自动采集，并通过自动机器人采集，实现网页反爬，自动发现搜索引擎的网页采集行为，并拦截其采集行为，从根本上杜绝搜索引擎的采集行为。
图纸说明
[0031] 图 附图说明图1是现有技术搜索引擎的信息抓取过程的简化图；
[0032] 图 图2是现有技术的第二分析过程的简化图；
[0033] 图 图3是本发明的反采集分类器的框图；
[0034] 图 图4是本发明的自动识别模块的示意图；
[0035] 图5为本发明的反采集在线处理模块。
详细方法
[0036] 参考附图，一种能够自动识别网页信息的系统包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块，反采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。这个模块为自动采集识别提供了一个训练模型。所述的自动采集识别模块，主要是通过加载一个自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并识别采集@采集 将程序所在的IP段加入黑名单。黑名单用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对来访用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0037] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0038]（9)日志分析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP、访问发生的时间、访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0039] (10)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0040] (11)标记步骤中未标记的样本(1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问被用户浏览器标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0041] (12)计算机程序自动学习样本库并生成分类模型用于后续的自动采集识别。
[0042] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0043] (9)识别程序的初始化阶段完成了分类器模型的加载，可以判断自动的采集行为；
[0044] (10)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0045] (11)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页出现的频率；
[0046] (12)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，将确定为自动节目采集行为的IP段加入黑名单；
[0047] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0048] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0049] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0050] 抗误集分类器的构建
[0051] 该模块主要用于训练计算机程序，使其能够自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。该模块可以为后续的自动采集识别提供训练模型。具体包括以下几个步骤。
[0052] 2. 2. 1.1 日志分析
[0053] 本模块需要解析服务器的历史访问日志（可以选择某天的日志），提取用户的访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，以及访问的 URL。, 来源网址。具体包括以下两个步骤：
[0054] (1) 为每个要提取的用户访问信息项编写正则表达式。
[0055] IP表达式提取正则表达式定义为:
[0056] [d]{1，3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}
[0057] URL提取正则表达式定义为：
[0058] (http[s] {0,1} | ftp): //[a-zA-Z0-9. _]+. ([a-zA~Z] {2,4}) (:D+)？(/ [a-zA-Z0-9.-~!_$% ~&*+?:_/ =〈>]*)?
[0059] 时间提取表达式定义为：
[0060][d]{4}-[d]{2}-[d]{2}[d]{2}：[d]{2}：[d]{2}
[0061] (2)逐行读取完整的访问日志记录，使用步骤1中的正则表达式匹配提取用户行为信息，发送至流量统计模块。
[0062] 2.2 样品选择
[0063] 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中的分析数据记录，作为候选数据加入样本集中。具体实现方法如下：
[0064] (1)首先以用户的IP段为单位，选择10分钟为时间窗口，进行顺序滑动，统计滑动前10分钟间隔内的访问次数，并存储在一个数组中。
[0065] (2)将数组(1)从大到小排序，得到访问频率最高的时间间隔。将数据段记录加入到样本集中。
[0066] 以下为同一IP段的判断算法：
[0067] 1. 将第一个访问者的IP地址分成4段，用符号.分隔，保存到数组1中，第二个访问者的IP同样分成4段保存在数组 2 中。
[0068] 2.如果数组1和数组2的前N/8个元素相同，则认为第一访问者和第二访问者是同一个网段IP；否则就是不同的网段IP。N 是掩码长度。在实际操作中，掩码长度选择为24位。例如60. 131. 22. 35 和60. 131. 22. 37 可以认为是同一个IP段.
【0069】2. 2. 1.3次访问统计
[0070] 访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算同一IP段的平均页面停留时间、网页采集频率（每分钟采集页的平均数） ，以及是否@采集网页附件信息。具体计算公式定义如下：
[0071] 1.定义对网站的总访问次数为N，则网页采集频率_
, 其中 T 为采样时间段，即 10 分钟。
[0072] 2. 定义Tk为在第k个网页的停留时间，Tk=Vk-Vkl，其中Vk定义为访问第k个网页时的系统时间，平均网页停留时间为
,是采集的页数。
<p>[0073] 3.定义Np个页面中收录的附件（包括图片、脚本、样式）总数为Na，采集的实际页面附件数为N-Np，则 查看全部
自动识别采集内容(
中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
一个可以自动识别网页信息的系统采集
技术领域
[0001] 本发明涉及网页动态分析技术领域，具体属于一种能够自动识别网页信息的系统。
背景技术
[0002] 随着互联网的发展，越来越多的互联网网站出现，形式层出不穷，包括新闻、博客、论坛、SNS、微博等。据CNNIC今年最新统计，现在中国有85亿网民，各种网站的域名超过130万个。在互联网信息爆炸式增长的今天，搜索引擎已经成为人们寻找互联网信息的最重要工具。
[0003] 搜索引擎主要是自动抓取网站信息，对其进行预处理，分词后建立索引。输入搜索词后，搜索引擎可以自动为用户找到最相关的结果。经过十多年的发展，搜索引擎技术已经比较成熟，并且因为可以采用成功的商业模式，吸引了众多互联网厂商的进入。比较有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直领域（如旅游、机票、比价等）也有搜索引擎，入驻企业上千家。
[0004] 搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕获，这是搜索引擎的数据准备过程。具体流程如图1所示，URLDB存储了所有要爬取的URL。URL调度模块从URLDB中选取最重要的URL放入URL下载队列。页面下载模块下载队列中的 URL。下载完成后，提取模块下载页面的代码，从文本和URL中提取出页面的代码，将提取出的文本发送到索引模块进行分词索引，并将URL放入URLDB中。
[0005] 信息采集过程是将别人的网站信息放入自己的信息库的过程，会遇到一些问题。
[0006]1、互联网信息每时每刻都在不断增加，因此信息获取是一个7*24小时不间断的过程。频繁的爬取会给目标网站带来巨大的访问压力，形成DD0S拒绝服务攻击，导致无法为普通用户提供访问。这在中小型网站中尤为明显。这些网站@网站的硬件资源比较差，技术力量也不强，网上90%以上都是这种网站。例如：某知名搜索引擎因频繁爬取某个网站而打电话给用户投诉。
[0007] 2、部分网站信息具有隐私或版权，许多网页中收录后台数据库、用户隐私、密码等信息。网站 主办方不希望将这些信息公开或免费使用。大众点评曾对爱帮网提起诉讼，要求其在网站上抓取其评论，然后将其发布在自己的网站上。
[0008] 目前采集针对搜索引擎网页采用的主流方法是robots协议。网站 通过robots.txt协议控制内容是否愿意被搜索引擎搜索。收录 ，以及允许哪些搜索引擎收录，并指定收录可用和禁止收录的内容。同时，搜索引擎会根据每个网站机器人协议授予的权限，有意识地进行抓取。该方法假设的搜索引擎抓取过程如下：
[0009] 下载网站robots文件-根据robots协议解析文件-获取要下载的URL-确定该URL的访问权限-根据判断结果确定是否进行爬取。
[0010] Robots协议是君子协议，没有限制。爬取主动权还是完全由搜索引擎控制，完全可以不按照协议进行爬取。例如，2012年8月，国内某知名搜索引擎因未按照协议抓取百度网站的内容而被百度指控。
[0011] 另一种反采集方法主要是利用动态技术构造禁止爬取的网页。这种方法使用客户端脚本语言（如JS、VBScript、AJAX）动态生成网页显示信息来实现信息隐藏，使得常规搜索引擎难以获取URL和正文内容。动态网页构建技术只是增加了网页解析提取的难度，并不能从根本上禁止采集和网页信息的解析。目前，一些高级搜索引擎已经可以模拟浏览器来实现所有的脚本代码。分析获取所有信息的网络URL，从而获取存储在服务器中的动态信息。
[0012] 目前已有成熟的网页动态分析技术，主要是解析网页中的所有脚本代码段，然后获取网页的所有动态信息（包括有用信息和垃圾信息）。实际实现过程是基于一个开源的脚本代码分析引擎（如Rhino、V8等）为核心搭建网页脚本分析环境，然后从网页中提取脚本代码段，并把提取的代码段放入网页脚本分析环境中执行分析返回动态信息。解析过程如图2所示。 因此，采用动态技术构建动态网页的方法，只会增加网页采集的解析难度，
发明内容
[0013] 本发明的目的在于提供一种能够自动识别网页信息采集的系统，克服现有技术的不足。系统建立自动采集分类器识别机器人的自动采集，通过机器人采集的自动识别实现网页的反爬虫。
[0014] 本发明采用的技术方案如下：
[0015]-一种能够自动识别网页信息的系统，包括反分类构建模块、自动识别模块和反上网处理模块。采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。本模块为自动采集识别提供训练模型，所述自动采集识别模块，本模块主要通过加载自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将采集程序所在的IP段加入黑名单，用于后续自动采集的在线拦截 行为，以及反采集在线处理模块，主要用于对访问用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0016] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0017]（5)日志解析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0018](6)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0019]（7)标记步骤中未标记的样本（1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问的用户浏览器，然后将其标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0020] (8)计算机程序自动学习样本库，生成分类模型，用于后续自动采集识别。
[0021] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0022]（5)识别程序的初始化阶段完成分类器模型的加载，可以判断自动采集行为；
[0023]（6)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0024]（7)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页的频率；
[0025]（8)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，并将确定为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；
[0026] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0027] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0028] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0029] 与现有技术相比，本发明的有益效果如下:
[0030] 本发明的系统通过分析网站的历史网页访问行为，建立自动采集分类器，识别机器人的自动采集，并通过自动机器人采集，实现网页反爬，自动发现搜索引擎的网页采集行为，并拦截其采集行为，从根本上杜绝搜索引擎的采集行为。
图纸说明
[0031] 图 附图说明图1是现有技术搜索引擎的信息抓取过程的简化图；
[0032] 图 图2是现有技术的第二分析过程的简化图；
[0033] 图 图3是本发明的反采集分类器的框图；
[0034] 图 图4是本发明的自动识别模块的示意图；
[0035] 图5为本发明的反采集在线处理模块。
详细方法
[0036] 参考附图，一种能够自动识别网页信息的系统包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块，反采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。这个模块为自动采集识别提供了一个训练模型。所述的自动采集识别模块，主要是通过加载一个自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并识别采集@采集 将程序所在的IP段加入黑名单。黑名单用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对来访用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0037] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0038]（9)日志分析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP、访问发生的时间、访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0039] (10)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0040] (11)标记步骤中未标记的样本(1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问被用户浏览器标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0041] (12)计算机程序自动学习样本库并生成分类模型用于后续的自动采集识别。
[0042] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0043] (9)识别程序的初始化阶段完成了分类器模型的加载，可以判断自动的采集行为；
[0044] (10)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0045] (11)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页出现的频率；
[0046] (12)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，将确定为自动节目采集行为的IP段加入黑名单；
[0047] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0048] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0049] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0050] 抗误集分类器的构建
[0051] 该模块主要用于训练计算机程序，使其能够自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。该模块可以为后续的自动采集识别提供训练模型。具体包括以下几个步骤。
[0052] 2. 2. 1.1 日志分析
[0053] 本模块需要解析服务器的历史访问日志（可以选择某天的日志），提取用户的访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，以及访问的 URL。, 来源网址。具体包括以下两个步骤：
[0054] (1) 为每个要提取的用户访问信息项编写正则表达式。
[0055] IP表达式提取正则表达式定义为:
[0056] [d]{1，3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}
[0057] URL提取正则表达式定义为：
[0058] (http[s] {0,1} | ftp): //[a-zA-Z0-9. _]+. ([a-zA~Z] {2,4}) (:D+)？(/ [a-zA-Z0-9.-~!_$% ~&*+?:_/ =〈>]*)?
[0059] 时间提取表达式定义为：
[0060][d]{4}-[d]{2}-[d]{2}[d]{2}：[d]{2}：[d]{2}
[0061] (2)逐行读取完整的访问日志记录，使用步骤1中的正则表达式匹配提取用户行为信息，发送至流量统计模块。
[0062] 2.2 样品选择
[0063] 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中的分析数据记录，作为候选数据加入样本集中。具体实现方法如下：
[0064] (1)首先以用户的IP段为单位，选择10分钟为时间窗口，进行顺序滑动，统计滑动前10分钟间隔内的访问次数，并存储在一个数组中。
[0065] (2)将数组(1)从大到小排序，得到访问频率最高的时间间隔。将数据段记录加入到样本集中。
[0066] 以下为同一IP段的判断算法：
[0067] 1. 将第一个访问者的IP地址分成4段，用符号.分隔，保存到数组1中，第二个访问者的IP同样分成4段保存在数组 2 中。
[0068] 2.如果数组1和数组2的前N/8个元素相同，则认为第一访问者和第二访问者是同一个网段IP；否则就是不同的网段IP。N 是掩码长度。在实际操作中，掩码长度选择为24位。例如60. 131. 22. 35 和60. 131. 22. 37 可以认为是同一个IP段.
【0069】2. 2. 1.3次访问统计
[0070] 访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算同一IP段的平均页面停留时间、网页采集频率（每分钟采集页的平均数） ，以及是否@采集网页附件信息。具体计算公式定义如下：
[0071] 1.定义对网站的总访问次数为N，则网页采集频率_
, 其中 T 为采样时间段，即 10 分钟。
[0072] 2. 定义Tk为在第k个网页的停留时间，Tk=Vk-Vkl，其中Vk定义为访问第k个网页时的系统时间，平均网页停留时间为
,是采集的页数。
<p>[0073] 3.定义Np个页面中收录的附件（包括图片、脚本、样式）总数为Na，采集的实际页面附件数为N-Np，则
自动识别采集内容(简单好用的操作方法训练代码训练模型的代码部分变动)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-12-01 15:05
自动识别采集内容(简单好用的操作方法训练代码训练模型的代码部分变动)
本文文章主要介绍《如何编写OpenCV人脸识别的源码》。在日常操作中，相信很多人对OpenCV人脸识别的源码怎么写有疑问。编辑查阅了各种资料。我整理了一个简单好用的操作方法。希望对大家解答“OpenCV人脸识别源代码如何编写”的疑惑有所帮助！接下来就请跟着小编一起学习吧！
1. 自动拍照
采集自带图片之前，程序设置是按'p'键拍照并运行后保存图片，然后需要手动将图片大小转换为与里面图片一样的大小ORL 人脸数据库。
现在一切都是自动的，只需要运行拍照，更改大小，然后保存。默认设置为拍摄10张照片，与ORL人脸数据库一致。
2. Python 脚本生成at.txt
当时写博客的时候没有用python，所以生成的at.txt不是s1文件夹对应的label，是1，s2对应2，比较乱。谁是谁，需要被记住。
修改后的Python脚本可以完美对应文件夹和标签。
3. 训练代码
训练人脸识别模型的代码部分有一些变化，主要是因为OpenCV的变化。
Ptr 模型 = createEigenFaceRecognizer();
Ptr model1 = createFisherFaceRecognizer();
Ptr model2 = createLBHFaceRecognizer();
其余的没有太大变化。
至此，《如何编写OpenCV人脸识别源代码》的学习结束，希望能解开大家的疑惑。理论与实践相结合，可以更好的帮助大家学习，去尝试！如果您想继续学习更多相关知识，请继续关注蜗牛博客网站，小编会继续努力为您带来更多实用的文章！ 查看全部
本文文章主要介绍《如何编写OpenCV人脸识别的源码》。在日常操作中，相信很多人对OpenCV人脸识别的源码怎么写有疑问。编辑查阅了各种资料。我整理了一个简单好用的操作方法。希望对大家解答“OpenCV人脸识别源代码如何编写”的疑惑有所帮助！接下来就请跟着小编一起学习吧！
1. 自动拍照
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现在一切都是自动的，只需要运行拍照，更改大小，然后保存。默认设置为拍摄10张照片，与ORL人脸数据库一致。
2. Python 脚本生成at.txt
当时写博客的时候没有用python，所以生成的at.txt不是s1文件夹对应的label，是1，s2对应2，比较乱。谁是谁，需要被记住。
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3. 训练代码
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Ptr 模型 = createEigenFaceRecognizer();
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Ptr model2 = createLBHFaceRecognizer();
其余的没有太大变化。
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自动识别采集内容(简单好用的操作方法训练代码训练模型的代码部分变动)
本文文章主要介绍《如何编写OpenCV人脸识别的源码》。在日常操作中，相信很多人对OpenCV人脸识别的源码怎么写有疑问。编辑查阅了各种资料。我整理了一个简单好用的操作方法。希望对大家解答“OpenCV人脸识别源代码如何编写”的疑惑有所帮助！接下来就请跟着小编一起学习吧！
1. 自动拍照
采集自带图片之前，程序设置是按'p'键拍照并运行后保存图片，然后需要手动将图片大小转换为与里面图片一样的大小ORL 人脸数据库。
现在一切都是自动的，只需要运行拍照，更改大小，然后保存。默认设置为拍摄10张照片，与ORL人脸数据库一致。
2. Python 脚本生成at.txt
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修改后的Python脚本可以完美对应文件夹和标签。
3. 训练代码
训练人脸识别模型的代码部分有一些变化，主要是因为OpenCV的变化。
Ptr 模型 = createEigenFaceRecognizer();
Ptr model1 = createFisherFaceRecognizer();
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其余的没有太大变化。
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自动识别采集内容(ask2问答系统官方版app在16年5月上(shang)线)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-12-01 14:21
自动识别采集内容(ask2问答系统官方版app在16年5月上(shang)线)
期待已久的ask2问答系统app正式版于2016年5月上线，第一个版本历时3个月开发。感谢小米团队这三个月每晚加班到12点。感谢 ask2 的问答。正式版系统官方群管理员的官方seo支持，可以让ask2问答系统的正式版如此优秀。Ask2问答系统正式版app是一套开源的phpask2问答系统正式版app。它是基于独立的MVC框架开发的。框架清晰，易于维护，模块化，可扩展，性能稳定，模板语法通俗易懂，可以让前端人员独立完成模板制作和数据（ju）调用。问2 Q&
Ask2问答系统正式版app介绍
1. 第一步：下载程序并上传到网站服务器站点目录。第二步：输入您的域名访问问答程序，ask2问答系统app正式版会自动识别是否安装了该程序，如果没有则自动跳转到安装界面。第三步：点击我同意，进入下图界面： 第四步：这一步很重要，一定要勾选数据目录和子目录的权限是777，读取和权限写入将被删除，因为将来会自动创建新的。对于文件和文件夹，很多站长发现由于权限不足导致图片上传失败。这里还有一个 config.php 文件，这是网站根目录下的配置文件。如果没有，可以创建一个空的，只有读写权限。如果不了解权限设置又怕出错，直接将整个问答网站777权限级联到子目录即可。最后点击下一步： 第五步：这一步需要注意表前缀不要改变，其他的自己设置。如果数据库服务器和网站是同一台主机，那么就是localhost，就是机器，不需要移动。, 如果是不同的服务器，按照服务商提供的链接信息填写。如果安装步骤到了这一步，正确填写数据库信息，下一步就成功了，如下图所示。安装完成后，单击“下一步”显示主页。功能优势：1、基于独立MVC框架开发，框架结构清晰、易于维护、模块化、扩展性好、性能稳定2、支持Ucenter、Xunseach、cms系统集成，好用3、简单易懂的模板语法，让前端人员独立完成模板制作和数据调用4、网站的seo优化非常好5、内置-in文章功能，每个用户可以发布自己的文章6、问答内置三套PC模板和一套Wap模板，高度模仿360ask2正式版问答系统app界面，优雅简洁<
Ask2问答系统官方版app总结
ask2问答系统V2.80正式版是一款适用于ios版本的其他软件的手机软件。如果你喜欢这个软件，请把下载地址分享给你的朋友： 查看全部
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自动识别采集内容(自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2021-11-30 20:03
自动识别采集内容(自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑)
自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑，就可以得到丰富的全网信息。广告平台检测自身及广告数据，防止被平台屏蔽自动反黑网页，检测对手网页，让对手显示自己网页信息或者用自己商品做成自动广告将需要抓取的信息直接上传平台，平台分析宝贝属性后，第一时间响应接下来是一个靠谱的代理就是在信息采集方面，一直缺少一个大平台，当时想着自己做，但是怕被骗，最后是借了另一个代理的，代理不仅是分发自己的数据，同时对接广告平台，让广告接入更快。
刚开始时代理是利润足，只是不知道今后要维护这个代理，自己出去多少钱也得不到，几十个代理却要耗费几百万的资金费用。钱已经花了，不想天天被困在代理处，还得心累的出去找代理搞活动。接下来就需要几百个，几千个代理才能维持这个代理运营起来。没有是几百个代理就可以成功的，必须要有过的，只有有过经验的代理才能让平台运作起来。
想找一个靠谱的代理，需要在前期接受代理管理，坚持这个代理人，可不是一般的繁琐。感谢及提供一线点位的网络接待人员，他们每天基本接待100多个回头客，也可以促进第二批代理加入。我们借力了一大批网络接待人员，让回头客的钱够代理日常所需。要做到这么大代理基本不可能，靠的是团队的力量。我们没有商家帮助的无法帮助代理们做的事情，其实也是无法一步一步形成自己强大的生存。
对于一个正常的团队来说，基本的员工是不能分担代理的工作。其实这么个代理业务的模式我们已经用了5年多时间来做这种尝试了，可以想象的是大代理资金量大，但往往分摊到代理的价格过低，中等的代理资金量小，但价格相对也高些。而如果用网络来帮助有一定资金量的大代理可以适当调整价格，来降低代理本身所需要的投入，一次一步由一个小代理代理来在公司消化，慢慢形成代理的现金流，平台也可以为代理提供相对有竞争力的高利润的服务。
同时接受有经验的大代理们，我们这边为他们专门设立一个上市公司，提供一个暂时可以保证自己资金流的上市公司，以便于接下来代理的利润分配。比如某国有的上市公司，为某大代理，提供数千万资金提供上市公司股份池，这样新的代理就会加入，我们利用代理对外的资金进行接待，利润我们对外分配，让代理维持代理的工作。未来个人可以成为大代理，而个人不需要其他费用，为更多有经验的网络接待人员提供这种接待的平台，并且接待人员为此工作产生的工资和分成，团队可以用积分在这种接待人员中领取团队月薪，从而保证了团队的利益。团队仅仅只有一位接待人员就足够，因为有相关专业培训，也有知名。 查看全部
自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑，就可以得到丰富的全网信息。广告平台检测自身及广告数据，防止被平台屏蔽自动反黑网页，检测对手网页，让对手显示自己网页信息或者用自己商品做成自动广告将需要抓取的信息直接上传平台，平台分析宝贝属性后，第一时间响应接下来是一个靠谱的代理就是在信息采集方面，一直缺少一个大平台，当时想着自己做，但是怕被骗，最后是借了另一个代理的，代理不仅是分发自己的数据，同时对接广告平台，让广告接入更快。
刚开始时代理是利润足，只是不知道今后要维护这个代理，自己出去多少钱也得不到，几十个代理却要耗费几百万的资金费用。钱已经花了，不想天天被困在代理处，还得心累的出去找代理搞活动。接下来就需要几百个，几千个代理才能维持这个代理运营起来。没有是几百个代理就可以成功的，必须要有过的，只有有过经验的代理才能让平台运作起来。
想找一个靠谱的代理，需要在前期接受代理管理，坚持这个代理人，可不是一般的繁琐。感谢及提供一线点位的网络接待人员，他们每天基本接待100多个回头客，也可以促进第二批代理加入。我们借力了一大批网络接待人员，让回头客的钱够代理日常所需。要做到这么大代理基本不可能，靠的是团队的力量。我们没有商家帮助的无法帮助代理们做的事情，其实也是无法一步一步形成自己强大的生存。
对于一个正常的团队来说，基本的员工是不能分担代理的工作。其实这么个代理业务的模式我们已经用了5年多时间来做这种尝试了，可以想象的是大代理资金量大，但往往分摊到代理的价格过低，中等的代理资金量小，但价格相对也高些。而如果用网络来帮助有一定资金量的大代理可以适当调整价格，来降低代理本身所需要的投入，一次一步由一个小代理代理来在公司消化，慢慢形成代理的现金流，平台也可以为代理提供相对有竞争力的高利润的服务。
同时接受有经验的大代理们，我们这边为他们专门设立一个上市公司，提供一个暂时可以保证自己资金流的上市公司，以便于接下来代理的利润分配。比如某国有的上市公司，为某大代理，提供数千万资金提供上市公司股份池，这样新的代理就会加入，我们利用代理对外的资金进行接待，利润我们对外分配，让代理维持代理的工作。未来个人可以成为大代理，而个人不需要其他费用，为更多有经验的网络接待人员提供这种接待的平台，并且接待人员为此工作产生的工资和分成，团队可以用积分在这种接待人员中领取团队月薪，从而保证了团队的利益。团队仅仅只有一位接待人员就足够，因为有相关专业培训，也有知名。 查看全部
自动识别采集内容(自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑)
自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑，就可以得到丰富的全网信息。广告平台检测自身及广告数据，防止被平台屏蔽自动反黑网页，检测对手网页，让对手显示自己网页信息或者用自己商品做成自动广告将需要抓取的信息直接上传平台，平台分析宝贝属性后，第一时间响应接下来是一个靠谱的代理就是在信息采集方面，一直缺少一个大平台，当时想着自己做，但是怕被骗，最后是借了另一个代理的，代理不仅是分发自己的数据，同时对接广告平台，让广告接入更快。
刚开始时代理是利润足，只是不知道今后要维护这个代理，自己出去多少钱也得不到，几十个代理却要耗费几百万的资金费用。钱已经花了，不想天天被困在代理处，还得心累的出去找代理搞活动。接下来就需要几百个，几千个代理才能维持这个代理运营起来。没有是几百个代理就可以成功的，必须要有过的，只有有过经验的代理才能让平台运作起来。
想找一个靠谱的代理，需要在前期接受代理管理，坚持这个代理人，可不是一般的繁琐。感谢及提供一线点位的网络接待人员，他们每天基本接待100多个回头客，也可以促进第二批代理加入。我们借力了一大批网络接待人员，让回头客的钱够代理日常所需。要做到这么大代理基本不可能，靠的是团队的力量。我们没有商家帮助的无法帮助代理们做的事情，其实也是无法一步一步形成自己强大的生存。
对于一个正常的团队来说，基本的员工是不能分担代理的工作。其实这么个代理业务的模式我们已经用了5年多时间来做这种尝试了，可以想象的是大代理资金量大，但往往分摊到代理的价格过低，中等的代理资金量小，但价格相对也高些。而如果用网络来帮助有一定资金量的大代理可以适当调整价格，来降低代理本身所需要的投入，一次一步由一个小代理代理来在公司消化，慢慢形成代理的现金流，平台也可以为代理提供相对有竞争力的高利润的服务。
同时接受有经验的大代理们，我们这边为他们专门设立一个上市公司，提供一个暂时可以保证自己资金流的上市公司，以便于接下来代理的利润分配。比如某国有的上市公司，为某大代理，提供数千万资金提供上市公司股份池，这样新的代理就会加入，我们利用代理对外的资金进行接待，利润我们对外分配，让代理维持代理的工作。未来个人可以成为大代理，而个人不需要其他费用，为更多有经验的网络接待人员提供这种接待的平台，并且接待人员为此工作产生的工资和分成，团队可以用积分在这种接待人员中领取团队月薪，从而保证了团队的利益。团队仅仅只有一位接待人员就足够，因为有相关专业培训，也有知名。
自动识别采集内容(2017年最新能自动识别各种验证码的辅助工具软件(自动验证码识别) )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-11-29 23:18
自动识别采集内容(2017年最新能自动识别各种验证码的辅助工具软件(自动验证码识别)
)
CV自动图形图像验证码识别软件（自动验证码识别）是2017年最新的辅助工具，可以自动识别各种验证码。使用验证码的目的是通过一定的检测方法将自动程序与真实用户区分开来，区别对待，保证真实用户的正常使用。验证码区分自动程序和真实用户的标准是基于程序不具备人工智能（AI）的条件。基于这个想法，验证码可以有多种形式，比如根据照片说出动物的名字和阅读图片。（数字、字母、汉字）、听音输入、句子语义分析等，一定程度上都可以实现验证码的功能，但是考虑到实现成本、用户体验、破解难度，目前使用最广泛的一种看图识字形式，即图形验证码, 是根据图片上的数字和字母，用户重新输入一遍。这种方法实现比较简单，方便用户使用，破解难度比较大。
软件功能：
1、识别程序以dll的形式提供，通过简单的函数调用即可识别复杂的验证码图像。
2、自动识别；各种背景、边框、干扰等智能处理；
3、 识别率80%-100%（指不太复杂的验证码），正确率高，速度快，安全可靠。
4、丰富、简单易用的界面；可以被多种编程语言调用，可以调用动态链接库（vc、vb、delphi、java、c#、asp、模拟精灵等），简单灵活，通过传递即可识别文件名或图像数据流，并提供各种语言的函数调用说明和具体调用示例。
5、完全绿色：不捆绑任何软件/插件，无需安装！
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)
CV自动图形图像验证码识别软件（自动验证码识别）是2017年最新的辅助工具，可以自动识别各种验证码。使用验证码的目的是通过一定的检测方法将自动程序与真实用户区分开来，区别对待，保证真实用户的正常使用。验证码区分自动程序和真实用户的标准是基于程序不具备人工智能（AI）的条件。基于这个想法，验证码可以有多种形式，比如根据照片说出动物的名字和阅读图片。（数字、字母、汉字）、听音输入、句子语义分析等，一定程度上都可以实现验证码的功能，但是考虑到实现成本、用户体验、破解难度，目前使用最广泛的一种看图识字形式，即图形验证码, 是根据图片上的数字和字母，用户重新输入一遍。这种方法实现比较简单，方便用户使用，破解难度比较大。
软件功能：
1、识别程序以dll的形式提供，通过简单的函数调用即可识别复杂的验证码图像。
2、自动识别；各种背景、边框、干扰等智能处理；
3、 识别率80%-100%（指不太复杂的验证码），正确率高，速度快，安全可靠。
4、丰富、简单易用的界面；可以被多种编程语言调用，可以调用动态链接库（vc、vb、delphi、java、c#、asp、模拟精灵等），简单灵活，通过传递即可识别文件名或图像数据流，并提供各种语言的函数调用说明和具体调用示例。
5、完全绿色：不捆绑任何软件/插件，无需安装！
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自动识别采集内容(2017年最新能自动识别各种验证码的辅助工具软件(自动验证码识别)
)
CV自动图形图像验证码识别软件（自动验证码识别）是2017年最新的辅助工具，可以自动识别各种验证码。使用验证码的目的是通过一定的检测方法将自动程序与真实用户区分开来，区别对待，保证真实用户的正常使用。验证码区分自动程序和真实用户的标准是基于程序不具备人工智能（AI）的条件。基于这个想法，验证码可以有多种形式，比如根据照片说出动物的名字和阅读图片。（数字、字母、汉字）、听音输入、句子语义分析等，一定程度上都可以实现验证码的功能，但是考虑到实现成本、用户体验、破解难度，目前使用最广泛的一种看图识字形式，即图形验证码, 是根据图片上的数字和字母，用户重新输入一遍。这种方法实现比较简单，方便用户使用，破解难度比较大。
软件功能：
1、识别程序以dll的形式提供，通过简单的函数调用即可识别复杂的验证码图像。
2、自动识别；各种背景、边框、干扰等智能处理；
3、 识别率80%-100%（指不太复杂的验证码），正确率高，速度快，安全可靠。
4、丰富、简单易用的界面；可以被多种编程语言调用，可以调用动态链接库（vc、vb、delphi、java、c#、asp、模拟精灵等），简单灵活，通过传递即可识别文件名或图像数据流，并提供各种语言的函数调用说明和具体调用示例。
5、完全绿色：不捆绑任何软件/插件，无需安装！
自动识别采集内容(官方版在流程设计器中点创建需要的脚本?(一))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-11-26 20:15
自动识别采集内容(官方版在流程设计器中点创建需要的脚本?(一))
vgame浏览器下载介绍
vgame浏览器正式版是一个可视化的脚本编辑器。vgame浏览器正式版可以创建自动采集、自动识别验证码、自动注册等多种类型的脚本，可用于采集相关网页内容，多用于营销项目，操作简单，地图完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
vgame浏览器软件功能
1、可视化操作
vgame浏览器正式版操作简单，完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
2、自定义流程
采集 就像积木一样，功能自由组合。
3、自动编码
程序注重采集的效率，页面解析速度非常快。
4、生成EXE
自动登录，自动识别验证码，是一款通用浏览器。
vgame浏览器更新日志
vgame浏览器正式版8.01
1.修复了一些已知的错误
2.优化了用户界面
vgame浏览器的使用方法
如何在VG浏览器中下载文件？
可以在变量中获取文件地址来下载文件。只能在变量中保存文件的完整地址（需要检查变量内容是图片地址），也可以保存收录img标签的html代码。
如何在 VG 浏览器中创建新脚本？
在脚本编辑器中的任何组上单击鼠标右键，然后选择新建脚本。如果没有组，请在左侧空白区域点击鼠标右键新建组。
下面填写脚本的基本信息
1.脚本名称：自定义脚本名称
2.选择组，即把脚本放到哪个组。如果没有合适的组，可以点击右边的“新建组”创建一个
3.选择浏览器内核。Firefox 是 Firefox 浏览器内核。如果需要在脚本中使用浏览器模拟，则需要选择该选项。如果选择“不使用浏览器”，则不会使用脚本进行浏览 一些与浏览器相关的脚本功能的优点是运行脚本时不需要加载浏览器，浏览器生成EXE程序时无需打包，运行效率高，体积更小。建议在制作http请求脚本时选择。
4. 脚本密码：设置密码后，其他人无法随意修改或查看脚本内容。
5.备注：脚本备注信息
填写完脚本的基本信息后，点击下一步
在流程设计器中右键单击以创建所需的脚本
在脚本设计过程中，您可以随时右键单击创建的步骤进行测试和运行，或右键单击脚本名称运行脚本。完成后点击下一步，根据需要配置其他运行参数。至此，脚本创建完毕。 查看全部
vgame浏览器下载介绍
vgame浏览器正式版是一个可视化的脚本编辑器。vgame浏览器正式版可以创建自动采集、自动识别验证码、自动注册等多种类型的脚本，可用于采集相关网页内容，多用于营销项目，操作简单，地图完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
vgame浏览器软件功能
1、可视化操作
vgame浏览器正式版操作简单，完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
2、自定义流程
采集 就像积木一样，功能自由组合。
3、自动编码
程序注重采集的效率，页面解析速度非常快。
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自动识别采集内容(官方版在流程设计器中点创建需要的脚本?(一))
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2.选择组，即把脚本放到哪个组。如果没有合适的组，可以点击右边的“新建组”创建一个
3.选择浏览器内核。Firefox 是 Firefox 浏览器内核。如果需要在脚本中使用浏览器模拟，则需要选择该选项。如果选择“不使用浏览器”，则不会使用脚本进行浏览 一些与浏览器相关的脚本功能的优点是运行脚本时不需要加载浏览器，浏览器生成EXE程序时无需打包，运行效率高，体积更小。建议在制作http请求脚本时选择。
4. 脚本密码：设置密码后，其他人无法随意修改或查看脚本内容。
5.备注：脚本备注信息
填写完脚本的基本信息后，点击下一步
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自动识别采集内容(你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?解决安卓可以依赖)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2021-11-26 16:04
自动识别采集内容(你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?解决安卓可以依赖)
自动识别采集内容就能够绕过appstore的搜索机制。
用chrome浏览器，然后搜www+app之类，到字符集查看你想要的内容，
.
ios和android都是扫描功能。windowsphone由于移动终端的关系已经没有扫描功能了。
之前听过安卓可以类似扫码机的那个功能扫描这个app使用的api。查看他们的技术规范库就能看出来很多东西来了。
有一次用安卓手机，完美扫描nikeapp内的图片，然后自动跳转到nike的官网。
感觉安卓手机有好多扫描的功能，查找手机，手机管家自带的安全扫描等等，苹果木有。
问下答主,你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?
解决了，安卓可以绕过appstore内的googleplay检查。好像有很多牛逼的工具可以用来绕过手机的googleplay检查。
安卓扫描googleapp，现在有安卓api漏洞可以绕过appstore检查。
安卓免扫api可以解决
安卓可以依赖第三方的扫一扫，某宝有现成的是很多，随便一个别人就可以解读你的信息。
目前安卓的xposed框架里就带有微信的扫一扫的api，
安卓有个叫appxampp的框架，你可以绕过appleid+识别app内部存储来抓appstore里面的信息， 查看全部
自动识别采集内容就能够绕过appstore的搜索机制。
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自动识别采集内容(边肖收集器分享的这篇教程，不知道怎么操作这个软件的用户)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2021-11-26 12:16
自动识别采集内容(边肖收集器分享的这篇教程，不知道怎么操作这个软件的用户)
优采云采集器是一款功能强大且非常有用的网页抓取软件。用户在使用本软件时，可以独立保存网页内容。输入他们要采集的网址后，软件会自动识别。识别完成后，即可进行采集操作。还可以将采集到的内容导出为各种文件格式，方便用户进行下一步操作。很多用户在第一次使用这个软件的时候，并不知道如何采集网页内容，所以小编给大家分享一下具体的步骤。感兴趣的朋友不妨看看边小分享的这篇教程。
10-10-10-1. 首先打开软件，进入软件主界面。然后在主界面输入你要采集的网站的网址，然后点击智能采集按钮。
2. 点击智能采集按钮后，软件会识别网页。识别完成后，在界面中可以看到目标网页的内容，然后我们点击右下角的开始采集按钮。
3.点击开始采集后，用户需要耐心等待一段时间。软件界面出现采集完成窗口后，用户需要点击窗口中的功能选项才能导出数据。
4. 点击【导出数据】后，会出现下图所示的界面。然后，在界面中，首先需要选择导出文件的格式。边小将以EXCEL文件为例给大家演示一下，然后点击浏览按钮选择保存的地址。
5. 选择导出数据的存储地址后，点击界面右下角的导出按钮，导出采集的数据。导出完成后，用户可以查看采集到的网页内容数据。
使用上面教程中分享的操作方法，我们可以通过优采云采集器采集我们想要的网页内容。不知道如何操作这款软件的用户，快来试试小编分享的这个方法和步骤吧。希望本教程对大家有所帮助。 查看全部
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优采云采集器是一款功能强大且非常有用的网页抓取软件。用户在使用本软件时，可以独立保存网页内容。输入他们要采集的网址后，软件会自动识别。识别完成后，即可进行采集操作。还可以将采集到的内容导出为各种文件格式，方便用户进行下一步操作。很多用户在第一次使用这个软件的时候，并不知道如何采集网页内容，所以小编给大家分享一下具体的步骤。感兴趣的朋友不妨看看边小分享的这篇教程。
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自动识别采集内容( 1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 164 次浏览 • 2022-01-20 04:10
自动识别采集内容(
1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
1.本发明涉及微控制器上基于深度学习方法的水表抄表识别技术领域，尤其涉及一种基于微控制器和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法。
背景技术：
2.近年来，水表自动化、智能化的发展比较缓慢。机械式水表不易受到干扰，易于安装和维护，不需要额外的电力消耗。因此，大多数住宅水表仍然是传统的机械水表。但是，我国的家用水表都遵循“一户一表”的制度，给水表的抄表工作带来了很大的麻烦。传统的人工抄表方式不仅费时费力，还可能因人工疏忽而导致错误。虽然目前一些水务公司有专门的手机APP拍照抄表，自动识别读数，并且服务器保存了每个电表的抄表照片以供以后比较，让抄表员对每个电表拍照仍然是一个问题。这是一件繁琐的事情，当工作量变大时，很难保证每张图片都满足识别阅读的要求。
3.近年来，国家高度重视物联网发展，重点支持物联网和人工智能发展。物联网智能水表技术不断创新。目前我国的电子水表主要有两种：一种是在传统机械表的基础上增加机电转换装置，在水表工作时将叶轮的转动转换成脉冲电信号，或者另一种是将字轮的阅读位置转换为绝对位置。数字电信号。另一种是纯电子水表。该水表的流量传感部分不含机械运动部件。主要通过电磁感应、超声波等技术计算流量。虽然这两种水表的精度都比较高，但现阶段我国传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。
4.现有的基于视觉识别水表读数的技术主要是通过光学字符识别技术来识别水表码盘的读数。识别字轮读数的方法主要有两种，一种是模板匹配算法；另一种是卷积神经网络方法。模板匹配算法对模板的建立有一定的要求。机械水表的字轮虽然是印刷体，但可以使用标准的数字字体创建模板。但是，有些水表使用时间长了，上面会有污渍，难以分辨读数。构建模板来匹配这些样本会很麻烦。对于图像阅读识别的过程，目前主要的方法是终端使用微控制器采集访问水表图像后，将图像传回云端进行进一步识别。但是在水表数量众多的情况下，传输整幅图像的方式会消耗大量的网络带宽资源。
5.为了解决上述不足，可以在读取识别端采用边缘计算的方式，将识别操作过程从云端下沉到边缘端，读取识别直接在单片机上完成，最后将识别结果返回云端进行统计分析。为解决脏字盘读取困难的问题，可采用卷积神经网络对此类数字进行识别，提高系统整体识别准确率。
技术实施要素：
6.本发明的目的是克服目前微控制器侧水表读数识别的不足，提出一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。到云端
最后在边缘端进行模板匹配无法准确识别脏数字读数的弊端，从而以较低的成本实现传统机械水表的智能化，实现不同表盘脏表盘水表的准确读数识别环境，使其能够更好地应用于实际生产应用中。
7.为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种基于单片机和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法，包括以下步骤：
8.1)获取水表数字码盘数据集；
9.2) 对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理操作，包括字符切割和样本均衡；
10.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别；
11.4)对于step3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上；
12.5)将步骤3)训练好的模型部署到已经集成tensorflow lite框架的微控制器中，使微控制器集成最优水表抄表识别模型，可用于水表码盘读取识别任务。
13.进一步，在步骤1)中，得到的水表数字码盘数据集为从开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm的公共数据集。
14.进一步，在步骤2)中，进行如下预处理操作：
15.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹;
16.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
17.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
18.进一步，在步骤3)中，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
19.输入层模块：以25*20*1维度的灰度图作为该模块的输入，通过batch normalization层防止梯度消失；
20.特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
21.进一步，在步骤3)中，使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
22.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
23.进一步，在步骤4)中，下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架的源文件，并集成到微控制器开发项目中。
24.进一步，在步骤5)中，将部署到微控制器的模型转换成tflite模型二进制，在需要读水的时候复制到微控制器的外部存储卡中仪表码盘
在执行其他任务时，单片机具体执行以下动作：
25.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
26.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转换为模型对象；
27.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
28.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
29.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()分配内存空间，初始化运行时需要的张量对象；
30.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
31.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
32.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
33.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
34.与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
35.1、本发明可实现水表读数的自动识别，无需整体替代传统的机械式水表。
36.2、本发明可以直接完成边缘端水表数字读数的识别，无需将图像上传云端进行识别，节省了大量带宽资源。
37.3、本发明可以在单片机侧准确识别不同环境下的水表，包括有一定污染的数字码盘图像，弥补了单片机侧运行的不足。模板匹配方法只能识别清晰数字图像的缺点。
38.4、本发明可以识别处于过渡状态的数字，水表码盘号的最后一位有时会处于两个数字交替出现的过渡状态。本发明的方法可以识别这样的数字。过渡状态所代表的实际读数。
39.5、本发明的实现是在硬件资源有限的微控制器端运行深度学习推理框架，在边缘微控制器端运行水表抄表识别模型，大大提高节省了硬件和网络传输的开销，使得水表读数的识别比传统的识别方法更加稳定和容错。
图纸说明
40.图1是数据集等分样本的流程图。
41.图2是一个轻量级卷积神经网络的结构图。
42.图3是集成水表抄表识别模型的单片机物理图。
43.图4是单片机操作集成水表抄表识别模型的流程图。
详细说明
44.下面将结合附图和本发明的具体实施细节作进一步的描述和解释。
45.本实施例公开了一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。
详情如下：
46.1)获取水表数字码盘数据集，其中获取的水表数字码盘数据集来自开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm公共数据集.
47.2)对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理，如下：
48.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹，如图1所示；
49.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
50.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
51.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别。
52.如图2所示，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
53.建立一个输入层模块：使用25*20*1维度的灰度图作为这个模块的输入，通过batch normalization layer防止梯度消失；
54.建立一个特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
55.使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
56.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
57.4)步骤3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上，如下：
58.下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架源文件，集成到微控制器开发项目中。
59.5)将步骤3)中训练好的模型部署到已经集成了tensorflow lite框架的微控制器上，如图3，使微控制器集成最优的水表读数识别模型可用于水表码盘读取识别任务；其中，微控制器中部署的模型将被转换为tflite模型二进制文件，tflite模型二进制文件将复制到微控制器的外部存储卡，当需要执行水表代码的读取和识别任务时盘，如图4所示，单片机具体执行如下操作：
60.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
61.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转化为模型对象；
62.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
63.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
64.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()
分配内存空间并初始化运行时所需的张量对象；
65.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
66.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
67.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
68.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
69.综上所述，本发明在微控制器侧实现了水表抄表识别模型的部署和运行，成功实现了边缘水表抄表的自动识别边。该方法可应用于智能水表抄表识别采集平台相关应用，具有广泛的研究和实际应用价值，值得推广。
70.上述实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明的实施范围。因此，凡根据本发明的形式和原理所作的任何改动，均应收录在本发明之内。保护范围内。 查看全部
1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
1.本发明涉及微控制器上基于深度学习方法的水表抄表识别技术领域，尤其涉及一种基于微控制器和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法。
背景技术：
2.近年来，水表自动化、智能化的发展比较缓慢。机械式水表不易受到干扰，易于安装和维护，不需要额外的电力消耗。因此，大多数住宅水表仍然是传统的机械水表。但是，我国的家用水表都遵循“一户一表”的制度，给水表的抄表工作带来了很大的麻烦。传统的人工抄表方式不仅费时费力，还可能因人工疏忽而导致错误。虽然目前一些水务公司有专门的手机APP拍照抄表，自动识别读数，并且服务器保存了每个电表的抄表照片以供以后比较，让抄表员对每个电表拍照仍然是一个问题。这是一件繁琐的事情，当工作量变大时，很难保证每张图片都满足识别阅读的要求。
3.近年来，国家高度重视物联网发展，重点支持物联网和人工智能发展。物联网智能水表技术不断创新。目前我国的电子水表主要有两种：一种是在传统机械表的基础上增加机电转换装置，在水表工作时将叶轮的转动转换成脉冲电信号，或者另一种是将字轮的阅读位置转换为绝对位置。数字电信号。另一种是纯电子水表。该水表的流量传感部分不含机械运动部件。主要通过电磁感应、超声波等技术计算流量。虽然这两种水表的精度都比较高，但现阶段我国传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。
4.现有的基于视觉识别水表读数的技术主要是通过光学字符识别技术来识别水表码盘的读数。识别字轮读数的方法主要有两种，一种是模板匹配算法；另一种是卷积神经网络方法。模板匹配算法对模板的建立有一定的要求。机械水表的字轮虽然是印刷体，但可以使用标准的数字字体创建模板。但是，有些水表使用时间长了，上面会有污渍，难以分辨读数。构建模板来匹配这些样本会很麻烦。对于图像阅读识别的过程，目前主要的方法是终端使用微控制器采集访问水表图像后，将图像传回云端进行进一步识别。但是在水表数量众多的情况下，传输整幅图像的方式会消耗大量的网络带宽资源。
5.为了解决上述不足，可以在读取识别端采用边缘计算的方式，将识别操作过程从云端下沉到边缘端，读取识别直接在单片机上完成，最后将识别结果返回云端进行统计分析。为解决脏字盘读取困难的问题，可采用卷积神经网络对此类数字进行识别，提高系统整体识别准确率。
技术实施要素：
6.本发明的目的是克服目前微控制器侧水表读数识别的不足，提出一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。到云端
最后在边缘端进行模板匹配无法准确识别脏数字读数的弊端，从而以较低的成本实现传统机械水表的智能化，实现不同表盘脏表盘水表的准确读数识别环境，使其能够更好地应用于实际生产应用中。
7.为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种基于单片机和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法，包括以下步骤：
8.1)获取水表数字码盘数据集；
9.2) 对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理操作，包括字符切割和样本均衡；
10.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别；
11.4)对于step3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上；
12.5)将步骤3)训练好的模型部署到已经集成tensorflow lite框架的微控制器中，使微控制器集成最优水表抄表识别模型，可用于水表码盘读取识别任务。
13.进一步，在步骤1)中，得到的水表数字码盘数据集为从开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm的公共数据集。
14.进一步，在步骤2)中，进行如下预处理操作：
15.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹;
16.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
17.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
18.进一步，在步骤3)中，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
19.输入层模块：以25*20*1维度的灰度图作为该模块的输入，通过batch normalization层防止梯度消失；
20.特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
21.进一步，在步骤3)中，使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
22.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
23.进一步，在步骤4)中，下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架的源文件，并集成到微控制器开发项目中。
24.进一步，在步骤5)中，将部署到微控制器的模型转换成tflite模型二进制，在需要读水的时候复制到微控制器的外部存储卡中仪表码盘
在执行其他任务时，单片机具体执行以下动作：
25.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
26.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转换为模型对象；
27.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
28.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
29.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()分配内存空间，初始化运行时需要的张量对象；
30.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
31.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
32.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
33.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
34.与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
35.1、本发明可实现水表读数的自动识别，无需整体替代传统的机械式水表。
36.2、本发明可以直接完成边缘端水表数字读数的识别，无需将图像上传云端进行识别，节省了大量带宽资源。
37.3、本发明可以在单片机侧准确识别不同环境下的水表，包括有一定污染的数字码盘图像，弥补了单片机侧运行的不足。模板匹配方法只能识别清晰数字图像的缺点。
38.4、本发明可以识别处于过渡状态的数字，水表码盘号的最后一位有时会处于两个数字交替出现的过渡状态。本发明的方法可以识别这样的数字。过渡状态所代表的实际读数。
39.5、本发明的实现是在硬件资源有限的微控制器端运行深度学习推理框架，在边缘微控制器端运行水表抄表识别模型，大大提高节省了硬件和网络传输的开销，使得水表读数的识别比传统的识别方法更加稳定和容错。
图纸说明
40.图1是数据集等分样本的流程图。
41.图2是一个轻量级卷积神经网络的结构图。
42.图3是集成水表抄表识别模型的单片机物理图。
43.图4是单片机操作集成水表抄表识别模型的流程图。
详细说明
44.下面将结合附图和本发明的具体实施细节作进一步的描述和解释。
45.本实施例公开了一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。
详情如下：
46.1)获取水表数字码盘数据集，其中获取的水表数字码盘数据集来自开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm公共数据集.
47.2)对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理，如下：
48.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹，如图1所示；
49.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
50.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
51.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别。
52.如图2所示，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
53.建立一个输入层模块：使用25*20*1维度的灰度图作为这个模块的输入，通过batch normalization layer防止梯度消失；
54.建立一个特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
55.使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
56.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
57.4)步骤3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上，如下：
58.下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架源文件，集成到微控制器开发项目中。
59.5)将步骤3)中训练好的模型部署到已经集成了tensorflow lite框架的微控制器上，如图3，使微控制器集成最优的水表读数识别模型可用于水表码盘读取识别任务；其中，微控制器中部署的模型将被转换为tflite模型二进制文件，tflite模型二进制文件将复制到微控制器的外部存储卡，当需要执行水表代码的读取和识别任务时盘，如图4所示，单片机具体执行如下操作：
60.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
61.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转化为模型对象；
62.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
63.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
64.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()
分配内存空间并初始化运行时所需的张量对象；
65.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
66.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
67.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
68.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
69.综上所述，本发明在微控制器侧实现了水表抄表识别模型的部署和运行，成功实现了边缘水表抄表的自动识别边。该方法可应用于智能水表抄表识别采集平台相关应用，具有广泛的研究和实际应用价值，值得推广。
70.上述实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明的实施范围。因此，凡根据本发明的形式和原理所作的任何改动，均应收录在本发明之内。保护范围内。 查看全部
自动识别采集内容(
1.本发明涉及基于微控制器上通过深度学习方法识别水表的技术领域)
1.本发明涉及微控制器上基于深度学习方法的水表抄表识别技术领域，尤其涉及一种基于微控制器和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法。
背景技术：
2.近年来，水表自动化、智能化的发展比较缓慢。机械式水表不易受到干扰，易于安装和维护，不需要额外的电力消耗。因此，大多数住宅水表仍然是传统的机械水表。但是，我国的家用水表都遵循“一户一表”的制度，给水表的抄表工作带来了很大的麻烦。传统的人工抄表方式不仅费时费力，还可能因人工疏忽而导致错误。虽然目前一些水务公司有专门的手机APP拍照抄表，自动识别读数，并且服务器保存了每个电表的抄表照片以供以后比较，让抄表员对每个电表拍照仍然是一个问题。这是一件繁琐的事情，当工作量变大时，很难保证每张图片都满足识别阅读的要求。
3.近年来，国家高度重视物联网发展，重点支持物联网和人工智能发展。物联网智能水表技术不断创新。目前我国的电子水表主要有两种：一种是在传统机械表的基础上增加机电转换装置，在水表工作时将叶轮的转动转换成脉冲电信号，或者另一种是将字轮的阅读位置转换为绝对位置。数字电信号。另一种是纯电子水表。该水表的流量传感部分不含机械运动部件。主要通过电磁感应、超声波等技术计算流量。虽然这两种水表的精度都比较高，但现阶段我国传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。我国现阶段传统机械水表仍占总量的70%左右。如果要把水表全部换成智能水表，短期内不太可能实现，而且需要大量的人力物力。因此，在现有的机械水表中加入基于视觉的读数识别装置是实现智能水表的一个很好的过渡方案。
4.现有的基于视觉识别水表读数的技术主要是通过光学字符识别技术来识别水表码盘的读数。识别字轮读数的方法主要有两种，一种是模板匹配算法；另一种是卷积神经网络方法。模板匹配算法对模板的建立有一定的要求。机械水表的字轮虽然是印刷体，但可以使用标准的数字字体创建模板。但是，有些水表使用时间长了，上面会有污渍，难以分辨读数。构建模板来匹配这些样本会很麻烦。对于图像阅读识别的过程，目前主要的方法是终端使用微控制器采集访问水表图像后，将图像传回云端进行进一步识别。但是在水表数量众多的情况下，传输整幅图像的方式会消耗大量的网络带宽资源。
5.为了解决上述不足，可以在读取识别端采用边缘计算的方式，将识别操作过程从云端下沉到边缘端，读取识别直接在单片机上完成，最后将识别结果返回云端进行统计分析。为解决脏字盘读取困难的问题，可采用卷积神经网络对此类数字进行识别，提高系统整体识别准确率。
技术实施要素：
6.本发明的目的是克服目前微控制器侧水表读数识别的不足，提出一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。到云端
最后在边缘端进行模板匹配无法准确识别脏数字读数的弊端，从而以较低的成本实现传统机械水表的智能化，实现不同表盘脏表盘水表的准确读数识别环境，使其能够更好地应用于实际生产应用中。
7.为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种基于单片机和卷积神经网络的水表抄表自动识别方法，包括以下步骤：
8.1)获取水表数字码盘数据集；
9.2) 对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理操作，包括字符切割和样本均衡；
10.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别；
11.4)对于step3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上；
12.5)将步骤3)训练好的模型部署到已经集成tensorflow lite框架的微控制器中，使微控制器集成最优水表抄表识别模型，可用于水表码盘读取识别任务。
13.进一步，在步骤1)中，得到的水表数字码盘数据集为从开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm的公共数据集。
14.进一步，在步骤2)中，进行如下预处理操作：
15.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹;
16.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
17.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
18.进一步，在步骤3)中，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
19.输入层模块：以25*20*1维度的灰度图作为该模块的输入，通过batch normalization层防止梯度消失；
20.特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
21.进一步，在步骤3)中，使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
22.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
23.进一步，在步骤4)中，下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架的源文件，并集成到微控制器开发项目中。
24.进一步，在步骤5)中，将部署到微控制器的模型转换成tflite模型二进制，在需要读水的时候复制到微控制器的外部存储卡中仪表码盘
在执行其他任务时，单片机具体执行以下动作：
25.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
26.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转换为模型对象；
27.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
28.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
29.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()分配内存空间，初始化运行时需要的张量对象；
30.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
31.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
32.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
33.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
34.与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
35.1、本发明可实现水表读数的自动识别，无需整体替代传统的机械式水表。
36.2、本发明可以直接完成边缘端水表数字读数的识别，无需将图像上传云端进行识别，节省了大量带宽资源。
37.3、本发明可以在单片机侧准确识别不同环境下的水表，包括有一定污染的数字码盘图像，弥补了单片机侧运行的不足。模板匹配方法只能识别清晰数字图像的缺点。
38.4、本发明可以识别处于过渡状态的数字，水表码盘号的最后一位有时会处于两个数字交替出现的过渡状态。本发明的方法可以识别这样的数字。过渡状态所代表的实际读数。
39.5、本发明的实现是在硬件资源有限的微控制器端运行深度学习推理框架，在边缘微控制器端运行水表抄表识别模型，大大提高节省了硬件和网络传输的开销，使得水表读数的识别比传统的识别方法更加稳定和容错。
图纸说明
40.图1是数据集等分样本的流程图。
41.图2是一个轻量级卷积神经网络的结构图。
42.图3是集成水表抄表识别模型的单片机物理图。
43.图4是单片机操作集成水表抄表识别模型的流程图。
详细说明
44.下面将结合附图和本发明的具体实施细节作进一步的描述和解释。
45.本实施例公开了一种基于微控制器和卷积神经网络的水表读数自动识别方法。
详情如下：
46.1)获取水表数字码盘数据集，其中获取的水表数字码盘数据集来自开源平台下载的scut-wmn和xmu-wm公共数据集.
47.2)对步骤1)得到的水表数字码盘数据集中的数据进行预处理，如下：
48.2.1)编写一个基于opencv的图像等分切割程序，对整体5位数字码盘图像进行切割得到单个数字码盘图像，并将其存储在不同的文件夹，如图1所示；
49.2.2)按照2.1)的步骤，对单个数字码盘切割的图像进行等分统计，并保存结果在 Excel 工作表中。是：数量类别，样本数量；
50.2.3)根据步骤2.2)的统计结果，随机丢弃单个数字码的图像分类中的多数类样本盘，最后得到单个数字码盘的图像分类数量均衡分布的每个A数据集。
51.3)构建水表抄表识别模型，包括轻量级卷积神经网络和softmax分类器，利用步骤2)中预处理的数据集进行水表抄表识别对模型进行训练和调整，得到最优模型；其中，使用轻量级卷积神经网络从数据集中提取特征，然后使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别。
52.如图2所示，轻量级卷积神经网络包括以下内容：
53.建立一个输入层模块：使用25*20*1维度的灰度图作为这个模块的输入，通过batch normalization layer防止梯度消失；
54.建立一个特征提取模块：收录3个2d卷积层，每个卷积层连接一个最大2d池化层，池大小为2
×
2.卷积层的卷积核大小为32
×3×
3、64
×3×
3 和 64
×3×
3.
55.使用softmax分类器对得到的特征进行分类识别，如下：
56.首先对轻量级卷积神经网络提取的特征进行flatten()操作，然后添加两个全连接层操作，最后将全连接层后的特征向量作为softmax分类器。输入、输出大小是单个数字码盘图像的类别数。
57.4)步骤3)的模型架构，选择tensorflow lite深度学习推理框架部署在微控制器上，如下：
58.下载tflite-micro微控制器深度学习推理框架源文件，集成到微控制器开发项目中。
59.5)将步骤3)中训练好的模型部署到已经集成了tensorflow lite框架的微控制器上，如图3，使微控制器集成最优的水表读数识别模型可用于水表码盘读取识别任务；其中，微控制器中部署的模型将被转换为tflite模型二进制文件，tflite模型二进制文件将复制到微控制器的外部存储卡，当需要执行水表代码的读取和识别任务时盘，如图4所示，单片机具体执行如下操作：
60.5.1)将外部存储卡的tflite模型二进制文件读取到单片机缓冲区的程序在单片机上运行；
61.5.2)调用函数tflite::getmodel将缓冲区中的模型数据转化为模型对象；
62.5.3)创建一个tflite::allopsresolver对象并加载所有支持的算子；
63.5.4)创建tflite::microinterpreter解释器对象，封装模型对象和allopsresolver对象，管理模型的推理过程；
64.5.5)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数allocatetensors()
分配内存空间并初始化运行时所需的张量对象；
65.5.6)调用相机采集program采集指定区域的数字码盘图像，裁剪分割，进行灰度处理得到单个处理后的数字码盘图像作为模型输入的张量；
66.5.7)将输入张量复制到tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量input(0)所指向的内存区域；
67.5.8)调用tflite::microinterpreter解释器对象的成员函数invoke()进行推理；
68.5.9)读取tflite::microinterpreter解释器对象的成员变量output(0)中的预测结果，并将预测结果发送到网页供显示给用户。
69.综上所述，本发明在微控制器侧实现了水表抄表识别模型的部署和运行，成功实现了边缘水表抄表的自动识别边。该方法可应用于智能水表抄表识别采集平台相关应用，具有广泛的研究和实际应用价值，值得推广。
70.上述实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明的实施范围。因此，凡根据本发明的形式和原理所作的任何改动，均应收录在本发明之内。保护范围内。
自动识别采集内容(UDI中关于GS1的误区有哪些？关于UDI的误解)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2022-01-19 01:06
自动识别采集内容(UDI中关于GS1的误区有哪些？关于UDI的误解)
在UDI码注册编制过程中，目前企业可以选择的发码机构有3家，分别是中国物品编码中心（GS1）、中关村工信二维码技术研究院（MA）、 （AHM），既然价格和编码规则不同，企业应该了解和选择适合自己的机构。下面说说UDI中对GS1的误区？
很多人对 GS1 还是有些疑惑和误解的。首先是很多人错误地将GS1代码等同于条形码。GS1代码是GS1系统（全球统一项目编号系统）的重要组成部分。GS1系统是一套开放的代码、标签（它被全球150多个国家和地区的超过100万家企业广泛使用。它是一种开放的全球统一业务语言，具有多链接、多领域的应用。
GS1编码系统具有全球统一的编码方案。在GS1系统中，通过自动识别和数据采集技术（AIDC）获取条码上的符号和数据后，可以通过电子数据交换（EDI）、GS1XML和EPCIS等方式获取数据共享，以最少的人工实现销售、物流、资产等管理的自动化。
因此，GS1只是UDI编码规则之一，而条形码是UDI数据载体之一，属于不同的类别，不存在等价关系。数据载体实际上是UDI的具体表现形式，如一维码、二维码、射频标签等。编码和数据载体属于UDI生成过程中的两个不同环节。
另外，也有人疑惑，为什么公司以前用GS1条码，为什么要选择中关村MA码来实现UDI？其实这是因为现在发布的UDI标准更加严格。过去，企业使用的条码虽然是GS1码，但缺少各级包装标签，没有做到一件件一码。很多只是一个多层次的代码，不符合UDI标准相关的实现要求。
企业可根据自身情况进行选择。作为专业的条码管家，高富码不仅可以帮助企业生产各类数据载体，还可以为企业提供优质的UDI解决方案，协助完成UDI编译流程，最大程度地帮助企业。企业降低各种成本。 查看全部
在UDI码注册编制过程中，目前企业可以选择的发码机构有3家，分别是中国物品编码中心（GS1）、中关村工信二维码技术研究院（MA）、 （AHM），既然价格和编码规则不同，企业应该了解和选择适合自己的机构。下面说说UDI中对GS1的误区？
很多人对 GS1 还是有些疑惑和误解的。首先是很多人错误地将GS1代码等同于条形码。GS1代码是GS1系统（全球统一项目编号系统）的重要组成部分。GS1系统是一套开放的代码、标签（它被全球150多个国家和地区的超过100万家企业广泛使用。它是一种开放的全球统一业务语言，具有多链接、多领域的应用。
GS1编码系统具有全球统一的编码方案。在GS1系统中，通过自动识别和数据采集技术（AIDC）获取条码上的符号和数据后，可以通过电子数据交换（EDI）、GS1XML和EPCIS等方式获取数据共享，以最少的人工实现销售、物流、资产等管理的自动化。
因此，GS1只是UDI编码规则之一，而条形码是UDI数据载体之一，属于不同的类别，不存在等价关系。数据载体实际上是UDI的具体表现形式，如一维码、二维码、射频标签等。编码和数据载体属于UDI生成过程中的两个不同环节。
另外，也有人疑惑，为什么公司以前用GS1条码，为什么要选择中关村MA码来实现UDI？其实这是因为现在发布的UDI标准更加严格。过去，企业使用的条码虽然是GS1码，但缺少各级包装标签，没有做到一件件一码。很多只是一个多层次的代码，不符合UDI标准相关的实现要求。
企业可根据自身情况进行选择。作为专业的条码管家，高富码不仅可以帮助企业生产各类数据载体，还可以为企业提供优质的UDI解决方案，协助完成UDI编译流程，最大程度地帮助企业。企业降低各种成本。 查看全部
自动识别采集内容(UDI中关于GS1的误区有哪些？关于UDI的误解)
在UDI码注册编制过程中，目前企业可以选择的发码机构有3家，分别是中国物品编码中心（GS1）、中关村工信二维码技术研究院（MA）、 （AHM），既然价格和编码规则不同，企业应该了解和选择适合自己的机构。下面说说UDI中对GS1的误区？
很多人对 GS1 还是有些疑惑和误解的。首先是很多人错误地将GS1代码等同于条形码。GS1代码是GS1系统（全球统一项目编号系统）的重要组成部分。GS1系统是一套开放的代码、标签（它被全球150多个国家和地区的超过100万家企业广泛使用。它是一种开放的全球统一业务语言，具有多链接、多领域的应用。
GS1编码系统具有全球统一的编码方案。在GS1系统中，通过自动识别和数据采集技术（AIDC）获取条码上的符号和数据后，可以通过电子数据交换（EDI）、GS1XML和EPCIS等方式获取数据共享，以最少的人工实现销售、物流、资产等管理的自动化。
因此，GS1只是UDI编码规则之一，而条形码是UDI数据载体之一，属于不同的类别，不存在等价关系。数据载体实际上是UDI的具体表现形式，如一维码、二维码、射频标签等。编码和数据载体属于UDI生成过程中的两个不同环节。
另外，也有人疑惑，为什么公司以前用GS1条码，为什么要选择中关村MA码来实现UDI？其实这是因为现在发布的UDI标准更加严格。过去，企业使用的条码虽然是GS1码，但缺少各级包装标签，没有做到一件件一码。很多只是一个多层次的代码，不符合UDI标准相关的实现要求。
企业可根据自身情况进行选择。作为专业的条码管家，高富码不仅可以帮助企业生产各类数据载体，还可以为企业提供优质的UDI解决方案，协助完成UDI编译流程，最大程度地帮助企业。企业降低各种成本。
自动识别采集内容( SEO优化工具-Dedecms采集采集系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2022-01-17 14:20
自动识别采集内容(
SEO优化工具-Dedecms采集采集系统)
Dedecms采集，集成织梦dede发布接口，提供Dedecms自动采集，Dedecms自动更新，织梦@ > 自动发布、织梦dede网站SEO等强大功能，让站长轻松采集并发布到织梦，是站长的好方法优化搜索引擎优化。帮手。织梦dedecms采集系统真不错，省去你手动添加信息的麻烦，设置dede采集规则，采集分，然后点击采集，OK，几百个文章就搞定了！dedecms采集程序自动采集为dedecms管理系统的程序推送信息，dedecms采集主要是dedecms
Dedecms采集具有以下特点：
1.自动内链，对文中指定的关键词添加自定义链接，控制内链数。SEO优化工具——自动内链，在文中指定关键词添加自定义链接，控制内链数。合理的内链可以提高收录和权重。
2.多语言翻译，简繁体转换，翻译支持百度、有道API接口。多语言同声传译，翻译后的内容存储在一个新的字段中；支持简繁体中文转换。支持多语言同声传译，翻译后的内容存储在新的字段中，翻译后的内容会自动切分并保留图片。
<p>3.正文自动插入其他记录的摘要，并在正文的开头、中间和结尾插入一段。摘要来自其他采集数据，格式可自定义，不影响用户阅读。在文本中随机插入动态段落：指在文章文本的开头、中间和结尾处（或仅一个位置）插入摘要，插入段落的内容来自其他 查看全部
SEO优化工具-Dedecms采集采集系统)
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自动识别采集内容(SEO圈内免费采集软件介绍：1.全网采集，永久免费！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 153 次浏览 • 2022-01-13 03:20
自动识别采集内容(SEO圈内免费采集软件介绍：1.全网采集，永久免费！)
帝国cms采集教程
1、选择你的网站对应的接口文件。如果你的网站是gbk代码，请选择jiekou_gbk.php。如果是UTF-8编码，请选择jiekou_utf8.php
2、打开接口文件，修改认证密码，保存。
3、修改接口文件名，上传到网站的管理目录/e/admin/
4、修改发布模块Empirecms_6.5&7.0免登录界面文章发布模块.wpm，会发布获取栏将模块中列表中地址的文件名和密码以及内容发布参数改成刚才修改的接口文件名。
5、保存模块，设置发布配置，采集开始发布。
以上是帝国的教程cms采集，朋友们都知道帝国后台的采集功能cms不能快采集@ >，每次添加一些数据都要写不同的采集规则，对于不熟悉编程的人来说效率低下，难度更大！我们不妨用好用的免费第三方SEO采集软件来完成，很多永久免费的SEO采集软件，很多SEO圈子里良心软件为很多站长朋友们实现了交通和经济效益。
SEO圈子里免费采集软件介绍：
1.全网采集，永远免费！
2.自动挂机采集，无需人工维护
3.无手写规则，智能识别
4.多线程批量监控采集详情
5.软件操作简单，功能强大，可以满足各种复杂的采集需求
6.采集速度快，数据完整性高！
7.任何编码。比普通快 5 倍 采集器
操作流程：
1.新建一个任务标题，比如SEO
2.选择采集数据源，目前支持很多新闻源，更新频率很快，几十个数据源一个接一个添加
3.选择采集文章存放目录，任意文件夹都可以
4.默认是关键词采集10条，不需要修改，所以采集的准确率更高
5.选择格式（txt/html/xxf），选择是否保留图片并过滤联系方式
6.将关键词批量粘贴到空白处，如果没有词库，可以上网关键词,
所有实时下拉词和相关搜索词
7.支持多线程批处理采集可以同时创建数百个任务
为什么 SEO 圈子喜欢它：
1.操作极其简单，一键式采集告别繁琐的配置
2.让操作和界面最简单最实用
3.持续解决站长痛点采集需求，覆盖全网SEO功能
4.科技根据用户需求不断开发新功能，优化现有功能
5.无缝连接各种cms或全网接口，实现采集发布集成
5.再次郑重承诺，采集功能永久免费，100%免费使用
SEO圈子免费发布软件介绍：
1.多cms批处理采集管理发布
2.发布界面可以实时观察发布细节，还有待发布的细节
3.网站发布数，待发布数，网站成功推送数，一目了然
4.综合管理多个网站，提高工作效率
操作流程：
1.输入域名和登录路径，管理员账号密码
2.选择网站cms的类型，选择监控采集文件夹，文件夹只要添加即可发布
3.选择发布间隔，每天要发布的文章数 查看全部
帝国cms采集教程
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自动识别采集内容(python有个库叫opengl自动识别是指自动把热点信息爬出来吗)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-01-06 22:07
自动识别采集内容(python有个库叫opengl自动识别是指自动把热点信息爬出来吗)
自动识别采集内容到某个不常用的文件夹，并把他们批量加上标签。应该是用了requests处理，某些urlapi有问题。
自动识别特征，以后根据特征下拉可能就看到你的信息了，推荐一个软件，不到一秒就能把你下载下来。
python有个库叫pyqtpyqt有个库叫opengl
自动识别是指自动把热点信息爬出来吗？很简单，爬出来以后放到一个文件夹里面，用浏览器打开就行了。
可以尝试一下把爬到的内容存成列表，
爬取通过某种特征去自动识别，抓取的时候正则可以用一些特殊的。
爬虫对单一的页面进行抓取处理比较便捷。不知道楼主使用的是什么爬虫，请百度搜索一下，基本上对于爬虫，你应该关注重点不是处理数据，而是解决你的问题。
可以试试用phantomjs解决这个问题，只需要加几个tag，解析速度可以达到百万，但是有点慢。
为什么不去看一下待解决网站，
最常用的就是phantomjs，
http-post参考这个百度技术贴处理爬虫
phantomjs
如果是多页面爬取，可以考虑用一些比较常用的数据抓取库。例如scrapy，不仅页面抓取，还可以抓取数据。以python的一个官方大数据爬虫框架scrapy为例，scrapy的爬取方式为：给定一个url，爬取。然后对数据进行分析处理。等等。http-post更为常用，用于抓取http网页数据。提取用户信息什么的。
如果不是很经常用，建议题主去看看相关的文章，了解下最常用的一些数据抓取库，总结下大家都在用什么，然后在需要的时候自己去找相应的框架就可以了。 查看全部
自动识别采集内容到某个不常用的文件夹，并把他们批量加上标签。应该是用了requests处理，某些urlapi有问题。
自动识别特征，以后根据特征下拉可能就看到你的信息了，推荐一个软件，不到一秒就能把你下载下来。
python有个库叫pyqtpyqt有个库叫opengl
自动识别是指自动把热点信息爬出来吗？很简单，爬出来以后放到一个文件夹里面，用浏览器打开就行了。
可以尝试一下把爬到的内容存成列表，
爬取通过某种特征去自动识别，抓取的时候正则可以用一些特殊的。
爬虫对单一的页面进行抓取处理比较便捷。不知道楼主使用的是什么爬虫，请百度搜索一下，基本上对于爬虫，你应该关注重点不是处理数据，而是解决你的问题。
可以试试用phantomjs解决这个问题，只需要加几个tag，解析速度可以达到百万，但是有点慢。
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如果是多页面爬取，可以考虑用一些比较常用的数据抓取库。例如scrapy，不仅页面抓取，还可以抓取数据。以python的一个官方大数据爬虫框架scrapy为例，scrapy的爬取方式为：给定一个url，爬取。然后对数据进行分析处理。等等。http-post更为常用，用于抓取http网页数据。提取用户信息什么的。
如果不是很经常用，建议题主去看看相关的文章，了解下最常用的一些数据抓取库，总结下大家都在用什么，然后在需要的时候自己去找相应的框架就可以了。 查看全部
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自动识别采集内容(一下制作自定义验证码识别项目，不需要懂编程。。 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-01-06 05:12
自动识别采集内容(一下制作自定义验证码识别项目，不需要懂编程。。
)
首先，我们不是要大家下载这个工具，而是要带大家了解一下这个软件的功能，算是软件功能和特别说明吧~~~~不提供下载服务。
普通的各类网络推广软件功能单一，注册费用高。有时更新跟不上。找到适合自己的软件很难也很难。全能晋级模拟王为此而生。
灵活组合软件编写的自定义脚本功能可完成：各种应用程序的自动运行、游戏中的自动鼠标点击和自动按钮、论坛、博客、留言簿、群组评论、邮件群组、账号注册任务、分类目录提交发布、QQ群发、微博推广、网站投票、数据抽取等多项功能。
图形化二次开发：无需懂编程。只需打开软件即可下载精心制作的各种官方脚本。另外，我们不仅教人钓鱼，还要教人钓鱼！在让用户享受鱼肉盛宴的同时，我们也有大量的图文教程和视频教程，只要努力，就可以自己钓到大鱼。
内外浏览器：经过一年多的开发，我们在挂机中发现了同类软件的通病。内置浏览器挂机时间长了，内存越来越大。因此，我们在保持内置浏览器的同时，推出了不与软件共享内存的外置浏览器。在执行过程中，程序可以让其间隔关闭和重新打开以释放内存。
外置WAP手机浏览器：WAP网页比PC网页限制更少，浏览速度更快。在网络推广上有着无可比拟的分量。
正则文本提取：程序具有强大的标准和正则表达式文本提取功能，让采集变得极其简单。
支持POST发布：软件可以发送POST数据和header数据，使登录和发布更快更稳定。
验证码识别：软件具有手动识别、验证库识别、远程手动识别三种方式，使用灵活。您可以随时随地制作自定义验证码识别项，进行批量发布或更新网站。
查看全部
)
首先，我们不是要大家下载这个工具，而是要带大家了解一下这个软件的功能，算是软件功能和特别说明吧~~~~不提供下载服务。
普通的各类网络推广软件功能单一，注册费用高。有时更新跟不上。找到适合自己的软件很难也很难。全能晋级模拟王为此而生。
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图形化二次开发：无需懂编程。只需打开软件即可下载精心制作的各种官方脚本。另外，我们不仅教人钓鱼，还要教人钓鱼！在让用户享受鱼肉盛宴的同时，我们也有大量的图文教程和视频教程，只要努力，就可以自己钓到大鱼。
内外浏览器：经过一年多的开发，我们在挂机中发现了同类软件的通病。内置浏览器挂机时间长了，内存越来越大。因此，我们在保持内置浏览器的同时，推出了不与软件共享内存的外置浏览器。在执行过程中，程序可以让其间隔关闭和重新打开以释放内存。
外置WAP手机浏览器：WAP网页比PC网页限制更少，浏览速度更快。在网络推广上有着无可比拟的分量。
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首先，我们不是要大家下载这个工具，而是要带大家了解一下这个软件的功能，算是软件功能和特别说明吧~~~~不提供下载服务。
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自动识别采集内容(自动识别采集内容标题、描述、引用内容，设置合理的跳转链接)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2021-12-18 14:01
自动识别采集内容(自动识别采集内容标题、描述、引用内容，设置合理的跳转链接)
自动识别采集内容标题、描述、引用内容，设置合理的跳转链接。
1、新建一个txt文档，
2、保存。
3、重启软件。
这是一个python的第三方库pyspider，这个库的强大功能是上面的alias实现的。
<p>谢邀。因为这个在不定长度时本来就是能匹配多种不同的表达式的。如果只是表达式不相同的话。我自己想过一种方法。用如下的数组匹配方法 查看全部
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自动识别采集内容( 深兰深延-12-10植物识别开源项目)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2021-12-12 18:22
自动识别采集内容(
深兰深延-12-10植物识别开源项目)
深蓝深拓AI2021-12-10
植物识别一直是我想培养的爱好，而机器学习和计算机视觉是我的专业领域。鉴于目前市面上大部分植物识别产品都需要收费进行批量识别，虽然每个产品可以识别的植物种类很多，但总有一些遗漏，扩展性不可控. 于是萌生了一个基于图像的植物识别开源项目的想法。
项目概况
模型开源，项目示例代码依赖少；
模型大小为29.5M，Top1准确率0.848，Top5准确率0.959；
支持4066个植物类群（可能是属、种、亚种、变种等），并持续增加（见下方更新记录）；
植物名称引用自 iPlant，包括学名和官方中文名称。
项目主页
GitHub：
体验地址：
植物识别效果：马缨丹
植物识别效果：一束红色
数据采集和整理
数据是深度学习的基石，我花了很多时间在数据的采集和整理上。
主要数据来源有：百度图片、必应图片、新浪微博、百度贴吧、新浪博客及部分专业植物网站等，除新浪微博外，其他均使用爬虫。另外，有些数据是作者自己取的。
爬虫爬取的图片质量参差不齐，标签可能有误，还有重复文件，必须清理干净。我尝试过的清洁方式包括自动清洁、半自动清洁和手动清洁。
自动清洁包括：
过滤掉小尺寸的图像；
过滤掉宽高比大或小的图片；
过滤掉灰度图像；
图像去重：基于图像感知的哈希
半自动清洗包括：
图像级清洗：使用预训练的植物/非植物图像分类器对图像文件进行评分，非植物图像应得分较低；使用前一阶段的植物分类器对图像文件（每个文件有一个Pre-standard类别）进行预测，取pre-standard类别的概率值作为score。不属于原创预标准类别的图像应具有较低的分数。你可以设置一个阈值来过滤掉分数很低的文件；另外，使用分数重命名图像文件，在资源管理器中选择按文件名排序，这样可以手动清除非植物图像和未预先标记的图像。
类级清洗：参考数据集的几种清洗方法。
手动清理：手动判断文件夹中的图片是否属于文件夹名称中指定的物种。这需要相关的植物学专业知识。它是最耗时、最枯燥的环节，但也是了解很多植物的基础。
数据状态
作者将采集到的数据集分为形式集和候选集。正式集的每个分类单元中的图像数量基本在100张以上，主要用于训练。候选集中物种的图像比较少，等图像量增加后会加入正式集，或者直接作为后期植物检索的基础数据库。
20210413：官方集有 1,320 个分类群和 460,352 张图像。
20210609：官方集有 1,630 个分类群和 586,557 张图像。
20210718：官方集有 2,002 个分类群和 749,763 张图像。
20210905：正式集有2759个分类单元和996690张图像；候选集有 3,784 个分类单元和 80,893 张图像。
20211024：正式集有4066个分类单元和1451934张图像；候选集有 3,248 个分类单元和 69,396 张图像。
模型训练
受算力和显存限制（只有一个GTX 1660)，骨干网采用轻量级网络（如ResNet18、MobileNetV2_1.0)），损失函数为softmax cross entropy。优化器是SGD，使用L2正则化，标签平滑正则化，余弦退火学习率衰减策略和学习率预热。这个方案是保守的。等作者有更多的计算能力，我会尝试一些新的方案。比如细粒度图像检索（FGIR）、度量学习、自监督学习、模型蒸馏等。
当前模型直接输出各种置信度，模型也可以转化为特征提取器，用自己的植物图像构建基础数据库，通过图像检索来识别植物，更具扩展性。
20210413：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上耗时约39小时，在23026张图片的测试集上，Top1的准确率0.940。
20210609：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在29313张图片的测试集上，Top1的准确率0.924。
20210718：发布的模型训练了30+个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在74961张图片的测试集上，Top1的准确率0.900。
20210905：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在99676张图片的测试集上，Top1的准确率0.890，Top5的准确率0.970。
20211024：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在145168张图片的测试集上，Top1的准确率0.848，Top5的准确率0.959。 查看全部
深兰深延-12-10植物识别开源项目)
深蓝深拓AI2021-12-10
植物识别一直是我想培养的爱好，而机器学习和计算机视觉是我的专业领域。鉴于目前市面上大部分植物识别产品都需要收费进行批量识别，虽然每个产品可以识别的植物种类很多，但总有一些遗漏，扩展性不可控. 于是萌生了一个基于图像的植物识别开源项目的想法。
项目概况
模型开源，项目示例代码依赖少；
模型大小为29.5M，Top1准确率0.848，Top5准确率0.959；
支持4066个植物类群（可能是属、种、亚种、变种等），并持续增加（见下方更新记录）；
植物名称引用自 iPlant，包括学名和官方中文名称。
项目主页
GitHub：
体验地址：
植物识别效果：马缨丹
植物识别效果：一束红色
数据采集和整理
数据是深度学习的基石，我花了很多时间在数据的采集和整理上。
主要数据来源有：百度图片、必应图片、新浪微博、百度贴吧、新浪博客及部分专业植物网站等，除新浪微博外，其他均使用爬虫。另外，有些数据是作者自己取的。
爬虫爬取的图片质量参差不齐，标签可能有误，还有重复文件，必须清理干净。我尝试过的清洁方式包括自动清洁、半自动清洁和手动清洁。
自动清洁包括：
过滤掉小尺寸的图像；
过滤掉宽高比大或小的图片；
过滤掉灰度图像；
图像去重：基于图像感知的哈希
半自动清洗包括：
图像级清洗：使用预训练的植物/非植物图像分类器对图像文件进行评分，非植物图像应得分较低；使用前一阶段的植物分类器对图像文件（每个文件有一个Pre-standard类别）进行预测，取pre-standard类别的概率值作为score。不属于原创预标准类别的图像应具有较低的分数。你可以设置一个阈值来过滤掉分数很低的文件；另外，使用分数重命名图像文件，在资源管理器中选择按文件名排序，这样可以手动清除非植物图像和未预先标记的图像。
类级清洗：参考数据集的几种清洗方法。
手动清理：手动判断文件夹中的图片是否属于文件夹名称中指定的物种。这需要相关的植物学专业知识。它是最耗时、最枯燥的环节，但也是了解很多植物的基础。
数据状态
作者将采集到的数据集分为形式集和候选集。正式集的每个分类单元中的图像数量基本在100张以上，主要用于训练。候选集中物种的图像比较少，等图像量增加后会加入正式集，或者直接作为后期植物检索的基础数据库。
20210413：官方集有 1,320 个分类群和 460,352 张图像。
20210609：官方集有 1,630 个分类群和 586,557 张图像。
20210718：官方集有 2,002 个分类群和 749,763 张图像。
20210905：正式集有2759个分类单元和996690张图像；候选集有 3,784 个分类单元和 80,893 张图像。
20211024：正式集有4066个分类单元和1451934张图像；候选集有 3,248 个分类单元和 69,396 张图像。
模型训练
受算力和显存限制（只有一个GTX 1660)，骨干网采用轻量级网络（如ResNet18、MobileNetV2_1.0)），损失函数为softmax cross entropy。优化器是SGD，使用L2正则化，标签平滑正则化，余弦退火学习率衰减策略和学习率预热。这个方案是保守的。等作者有更多的计算能力，我会尝试一些新的方案。比如细粒度图像检索（FGIR）、度量学习、自监督学习、模型蒸馏等。
当前模型直接输出各种置信度，模型也可以转化为特征提取器，用自己的植物图像构建基础数据库，通过图像检索来识别植物，更具扩展性。
20210413：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上耗时约39小时，在23026张图片的测试集上，Top1的准确率0.940。
20210609：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在29313张图片的测试集上，Top1的准确率0.924。
20210718：发布的模型训练了30+个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在74961张图片的测试集上，Top1的准确率0.900。
20210905：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在99676张图片的测试集上，Top1的准确率0.890，Top5的准确率0.970。
20211024：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在145168张图片的测试集上，Top1的准确率0.848，Top5的准确率0.959。 查看全部
自动识别采集内容(
深兰深延-12-10植物识别开源项目)
深蓝深拓AI2021-12-10
植物识别一直是我想培养的爱好，而机器学习和计算机视觉是我的专业领域。鉴于目前市面上大部分植物识别产品都需要收费进行批量识别，虽然每个产品可以识别的植物种类很多，但总有一些遗漏，扩展性不可控. 于是萌生了一个基于图像的植物识别开源项目的想法。
项目概况
模型开源，项目示例代码依赖少；
模型大小为29.5M，Top1准确率0.848，Top5准确率0.959；
支持4066个植物类群（可能是属、种、亚种、变种等），并持续增加（见下方更新记录）；
植物名称引用自 iPlant，包括学名和官方中文名称。
项目主页
GitHub：
体验地址：
植物识别效果：马缨丹
植物识别效果：一束红色
数据采集和整理
数据是深度学习的基石，我花了很多时间在数据的采集和整理上。
主要数据来源有：百度图片、必应图片、新浪微博、百度贴吧、新浪博客及部分专业植物网站等，除新浪微博外，其他均使用爬虫。另外，有些数据是作者自己取的。
爬虫爬取的图片质量参差不齐，标签可能有误，还有重复文件，必须清理干净。我尝试过的清洁方式包括自动清洁、半自动清洁和手动清洁。
自动清洁包括：
过滤掉小尺寸的图像；
过滤掉宽高比大或小的图片；
过滤掉灰度图像；
图像去重：基于图像感知的哈希
半自动清洗包括：
图像级清洗：使用预训练的植物/非植物图像分类器对图像文件进行评分，非植物图像应得分较低；使用前一阶段的植物分类器对图像文件（每个文件有一个Pre-standard类别）进行预测，取pre-standard类别的概率值作为score。不属于原创预标准类别的图像应具有较低的分数。你可以设置一个阈值来过滤掉分数很低的文件；另外，使用分数重命名图像文件，在资源管理器中选择按文件名排序，这样可以手动清除非植物图像和未预先标记的图像。
类级清洗：参考数据集的几种清洗方法。
手动清理：手动判断文件夹中的图片是否属于文件夹名称中指定的物种。这需要相关的植物学专业知识。它是最耗时、最枯燥的环节，但也是了解很多植物的基础。
数据状态
作者将采集到的数据集分为形式集和候选集。正式集的每个分类单元中的图像数量基本在100张以上，主要用于训练。候选集中物种的图像比较少，等图像量增加后会加入正式集，或者直接作为后期植物检索的基础数据库。
20210413：官方集有 1,320 个分类群和 460,352 张图像。
20210609：官方集有 1,630 个分类群和 586,557 张图像。
20210718：官方集有 2,002 个分类群和 749,763 张图像。
20210905：正式集有2759个分类单元和996690张图像；候选集有 3,784 个分类单元和 80,893 张图像。
20211024：正式集有4066个分类单元和1451934张图像；候选集有 3,248 个分类单元和 69,396 张图像。
模型训练
受算力和显存限制（只有一个GTX 1660)，骨干网采用轻量级网络（如ResNet18、MobileNetV2_1.0)），损失函数为softmax cross entropy。优化器是SGD，使用L2正则化，标签平滑正则化，余弦退火学习率衰减策略和学习率预热。这个方案是保守的。等作者有更多的计算能力，我会尝试一些新的方案。比如细粒度图像检索（FGIR）、度量学习、自监督学习、模型蒸馏等。
当前模型直接输出各种置信度，模型也可以转化为特征提取器，用自己的植物图像构建基础数据库，通过图像检索来识别植物，更具扩展性。
20210413：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上耗时约39小时，在23026张图片的测试集上，Top1的准确率0.940。
20210609：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在29313张图片的测试集上，Top1的准确率0.924。
20210718：发布的模型训练了30+个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在74961张图片的测试集上，Top1的准确率0.900。
20210905：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了三天左右。在99676张图片的测试集上，Top1的准确率0.890，Top5的准确率0.970。
20211024：发布的模型训练了30个epochs，在GTX 1660上用了两天多。在145168张图片的测试集上，Top1的准确率0.848，Top5的准确率0.959。
自动识别采集内容(reactor算法爬虫可以自动匹配以上网站的内容你看过nba吗？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2021-12-10 15:05
自动识别采集内容(reactor算法爬虫可以自动匹配以上网站的内容你看过nba吗？)
自动识别采集内容，直接推送到消息列表。但是，一旦超过一定上限，比如一些大站有十几页内容，这时候无法自动识别的，只能用人工去逐个过滤。以前只有极少数大站能过滤，现在几乎所有内容站都能过滤。
将爬虫的请求，分别转发给10个网站，一个网站一个网站的试，10遍下来，你就会发现可以看到400个网站内容，还是可以正常看的。
爬虫只能爬到链接的1/400,不同网站的内容已经不一样了,可以看下面的图表：
前面说的很正确，我不知道爬虫的算法，但技术高超的爬虫技术是可以达到的。可以搜索博客grep公共页面、curl加载网页到数据库的并发量。
差不多是400个的样子。rawhtmlname|htmlapi|ocr其实爬虫更多时候是要有多个数据源的（几百万，
我想说的是，
reactor算法
爬虫可以自动匹配以上网站的内容
你可以将多个爬虫api封装成接口,然后在接口名为globalparser的目录下定义爬虫。爬虫通过request提交给系统服务就能爬到源数据。
多个浏览器和计算机用同一个url地址统一匹配，这样得到的还是一个站点。
可以弄个网页爬虫做就可以。
这么说吧，你看过nba吗？世界上都是不同的球队，联盟呢，就是那么多球队（不要谈nba，因为我真的搞不懂），每个球队打什么比赛，轮着打什么比赛。 查看全部
自动识别采集内容，直接推送到消息列表。但是，一旦超过一定上限，比如一些大站有十几页内容，这时候无法自动识别的，只能用人工去逐个过滤。以前只有极少数大站能过滤，现在几乎所有内容站都能过滤。
将爬虫的请求，分别转发给10个网站，一个网站一个网站的试，10遍下来，你就会发现可以看到400个网站内容，还是可以正常看的。
爬虫只能爬到链接的1/400,不同网站的内容已经不一样了,可以看下面的图表：
前面说的很正确，我不知道爬虫的算法，但技术高超的爬虫技术是可以达到的。可以搜索博客grep公共页面、curl加载网页到数据库的并发量。
差不多是400个的样子。rawhtmlname|htmlapi|ocr其实爬虫更多时候是要有多个数据源的（几百万，
我想说的是，
reactor算法
爬虫可以自动匹配以上网站的内容
你可以将多个爬虫api封装成接口,然后在接口名为globalparser的目录下定义爬虫。爬虫通过request提交给系统服务就能爬到源数据。
多个浏览器和计算机用同一个url地址统一匹配，这样得到的还是一个站点。
可以弄个网页爬虫做就可以。
这么说吧，你看过nba吗？世界上都是不同的球队，联盟呢，就是那么多球队（不要谈nba，因为我真的搞不懂），每个球队打什么比赛，轮着打什么比赛。 查看全部
自动识别采集内容(reactor算法爬虫可以自动匹配以上网站的内容你看过nba吗？)
自动识别采集内容，直接推送到消息列表。但是，一旦超过一定上限，比如一些大站有十几页内容，这时候无法自动识别的，只能用人工去逐个过滤。以前只有极少数大站能过滤，现在几乎所有内容站都能过滤。
将爬虫的请求，分别转发给10个网站，一个网站一个网站的试，10遍下来，你就会发现可以看到400个网站内容，还是可以正常看的。
爬虫只能爬到链接的1/400,不同网站的内容已经不一样了,可以看下面的图表：
前面说的很正确，我不知道爬虫的算法，但技术高超的爬虫技术是可以达到的。可以搜索博客grep公共页面、curl加载网页到数据库的并发量。
差不多是400个的样子。rawhtmlname|htmlapi|ocr其实爬虫更多时候是要有多个数据源的（几百万，
我想说的是，
reactor算法
爬虫可以自动匹配以上网站的内容
你可以将多个爬虫api封装成接口,然后在接口名为globalparser的目录下定义爬虫。爬虫通过request提交给系统服务就能爬到源数据。
多个浏览器和计算机用同一个url地址统一匹配，这样得到的还是一个站点。
可以弄个网页爬虫做就可以。
这么说吧，你看过nba吗？世界上都是不同的球队，联盟呢，就是那么多球队（不要谈nba，因为我真的搞不懂），每个球队打什么比赛，轮着打什么比赛。
自动识别采集内容(自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2021-12-07 23:04
自动识别采集内容(自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并)
自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并，还可以对指定标签的内容做加工识别。比如你是做婚礼摄影的，如果你指定标签是“美”，然后采集了很多美女的内容，把她们的内容整合成一个图片列表，这样就不止是带有美的内容了。想要了解更多，
如果是微信公众号的话，点开文章右下角公众号图标，在上方菜单里面就有一个内容识别标签，点开就可以了，
现在的大部分新媒体公司，或者是一些比较老的新媒体都是非常需要自己的文章一键转发给用户的，这就牵扯到这样的文章主题和内容是否与指定平台是匹配，当然这对于技术都是没有什么特别要求的。自己在写文章的时候，可以提前准备好你要获取的粉丝群体和标签，一般在编辑器内可以找到这种功能。其实现在的机器识别技术应该是越来越成熟，当然也越来越难。
目前大家在公众号一键推送的技术是以单图片识别为主，复杂多图片识别为辅，以及语义分析的，现在机器识别技术还都比较成熟，难的主要在于对标签内容的深入理解，比如用户点击的是什么类型的图片，是交友、美食还是测评。可以看下这篇文章：只要一个回车键，你的公众号文章一键帮你推送给10w+流量！其实公众号的文章识别功能更重要的不在于技术，技术不是重点，核心是要能保证内容质量和标签质量。能抓住用户痛点，抓住用户的核心需求才是核心。 查看全部
自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并，还可以对指定标签的内容做加工识别。比如你是做婚礼摄影的，如果你指定标签是“美”，然后采集了很多美女的内容，把她们的内容整合成一个图片列表，这样就不止是带有美的内容了。想要了解更多，
如果是微信公众号的话，点开文章右下角公众号图标，在上方菜单里面就有一个内容识别标签，点开就可以了，
现在的大部分新媒体公司，或者是一些比较老的新媒体都是非常需要自己的文章一键转发给用户的，这就牵扯到这样的文章主题和内容是否与指定平台是匹配，当然这对于技术都是没有什么特别要求的。自己在写文章的时候，可以提前准备好你要获取的粉丝群体和标签，一般在编辑器内可以找到这种功能。其实现在的机器识别技术应该是越来越成熟，当然也越来越难。
目前大家在公众号一键推送的技术是以单图片识别为主，复杂多图片识别为辅，以及语义分析的，现在机器识别技术还都比较成熟，难的主要在于对标签内容的深入理解，比如用户点击的是什么类型的图片，是交友、美食还是测评。可以看下这篇文章：只要一个回车键，你的公众号文章一键帮你推送给10w+流量！其实公众号的文章识别功能更重要的不在于技术，技术不是重点，核心是要能保证内容质量和标签质量。能抓住用户痛点，抓住用户的核心需求才是核心。 查看全部
自动识别采集内容(自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并)
自动识别采集内容，加标签不仅可以自己把内容和指定标签做合并，还可以对指定标签的内容做加工识别。比如你是做婚礼摄影的，如果你指定标签是“美”，然后采集了很多美女的内容，把她们的内容整合成一个图片列表，这样就不止是带有美的内容了。想要了解更多，
如果是微信公众号的话，点开文章右下角公众号图标，在上方菜单里面就有一个内容识别标签，点开就可以了，
现在的大部分新媒体公司，或者是一些比较老的新媒体都是非常需要自己的文章一键转发给用户的，这就牵扯到这样的文章主题和内容是否与指定平台是匹配，当然这对于技术都是没有什么特别要求的。自己在写文章的时候，可以提前准备好你要获取的粉丝群体和标签，一般在编辑器内可以找到这种功能。其实现在的机器识别技术应该是越来越成熟，当然也越来越难。
目前大家在公众号一键推送的技术是以单图片识别为主，复杂多图片识别为辅，以及语义分析的，现在机器识别技术还都比较成熟，难的主要在于对标签内容的深入理解，比如用户点击的是什么类型的图片，是交友、美食还是测评。可以看下这篇文章：只要一个回车键，你的公众号文章一键帮你推送给10w+流量！其实公众号的文章识别功能更重要的不在于技术，技术不是重点，核心是要能保证内容质量和标签质量。能抓住用户痛点，抓住用户的核心需求才是核心。
自动识别采集内容( 3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 176 次浏览 • 2021-12-06 14:12
自动识别采集内容(
3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
有没有高效傻逼的爬虫采集数据工具？
当然有。下面我将简单介绍3个非常好的爬虫数据采集工具，分别是优采云、优采云和优采云，对于大多数网络（网页）来说，这三个软件可以轻松采集，而且不需要写一行代码，感兴趣的朋友可以试试：
优采云采集器这是一款免费的跨平台数据爬虫采集工具，个人使用完全免费。基于人工智能技术，可以自动识别元素和内容（包括表格、列表等），支持自动翻页和文件导出功能，使用起来非常方便，下面简单介绍一下这个的安装和使用软件：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，每个平台都有版本，选择适合自己平台的即可：
2. 安装完成后，打开软件，主界面如下，这里直接输入需要采集的网页地址，软件会自动识别网页中的数据，并试试翻页功能：
以兆联招聘数据为例，它会自动识别网页中可以采集的信息，非常方便。您还可以自定义采集 规则来删除不需要的字段：
优采云采集器这也是一个很好的爬虫数据采集工具，目前主要用在windows平台下，内置了大量的数据采集模板，其中可以轻松采集天猫、京东等热门网站，我简单介绍一下这款软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个也可以在官网直接下载，如下，一个exe安装包，直接安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接选择采集方法，新建一个采集任务（支持批量网页< @采集)，自定义采集字段很简单，鼠标点一下，官方还自带入门教程，非常适合初学者学习：
优采云采集器这也是Windows平台下一款非常不错的爬虫数据工具。基本功能与前两个软件类似。集数据从爬取、处理、分析到挖掘为一体，在整个过程中，您可以轻松采集任何网页，通过分析准确挖掘信息。下面我简单介绍一下这个软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，也是exe安装包，双击安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接新建采集任务，设置采集规则，自定义采集@ > 字段，所有傻瓜式的操作都可以一步步完成。这里官方还自带了入门教程，讲的很详细，很适合初学者学习掌握：
至此，我们已经完成了三个爬虫数据采集工具优采云、优采云和优采云的安装和使用。总的来说，这3款软件都非常不错，只要熟悉使用过程，很快就能掌握。当然，如果你熟悉Python等编程语言，也可以通过编程方式实现网络数据爬取。网上也有相关的教程。而且资料，介绍的很详细，有兴趣的可以搜索一下，希望上面分享的内容对你有帮助，也欢迎大家评论留言补充。 查看全部
3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
有没有高效傻逼的爬虫采集数据工具？
当然有。下面我将简单介绍3个非常好的爬虫数据采集工具，分别是优采云、优采云和优采云，对于大多数网络（网页）来说，这三个软件可以轻松采集，而且不需要写一行代码，感兴趣的朋友可以试试：
优采云采集器这是一款免费的跨平台数据爬虫采集工具，个人使用完全免费。基于人工智能技术，可以自动识别元素和内容（包括表格、列表等），支持自动翻页和文件导出功能，使用起来非常方便，下面简单介绍一下这个的安装和使用软件：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，每个平台都有版本，选择适合自己平台的即可：
2. 安装完成后，打开软件，主界面如下，这里直接输入需要采集的网页地址，软件会自动识别网页中的数据，并试试翻页功能：
以兆联招聘数据为例，它会自动识别网页中可以采集的信息，非常方便。您还可以自定义采集 规则来删除不需要的字段：
优采云采集器这也是一个很好的爬虫数据采集工具，目前主要用在windows平台下，内置了大量的数据采集模板，其中可以轻松采集天猫、京东等热门网站，我简单介绍一下这款软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个也可以在官网直接下载，如下，一个exe安装包，直接安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接选择采集方法，新建一个采集任务（支持批量网页< @采集)，自定义采集字段很简单，鼠标点一下，官方还自带入门教程，非常适合初学者学习：
优采云采集器这也是Windows平台下一款非常不错的爬虫数据工具。基本功能与前两个软件类似。集数据从爬取、处理、分析到挖掘为一体，在整个过程中，您可以轻松采集任何网页，通过分析准确挖掘信息。下面我简单介绍一下这个软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，也是exe安装包，双击安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接新建采集任务，设置采集规则，自定义采集@ > 字段，所有傻瓜式的操作都可以一步步完成。这里官方还自带了入门教程，讲的很详细，很适合初学者学习掌握：
至此，我们已经完成了三个爬虫数据采集工具优采云、优采云和优采云的安装和使用。总的来说，这3款软件都非常不错，只要熟悉使用过程，很快就能掌握。当然，如果你熟悉Python等编程语言，也可以通过编程方式实现网络数据爬取。网上也有相关的教程。而且资料，介绍的很详细，有兴趣的可以搜索一下，希望上面分享的内容对你有帮助，也欢迎大家评论留言补充。 查看全部
自动识别采集内容(
3个非常不错的爬虫数据采集工具，轻松轻松采集)
有没有高效傻逼的爬虫采集数据工具？
当然有。下面我将简单介绍3个非常好的爬虫数据采集工具，分别是优采云、优采云和优采云，对于大多数网络（网页）来说，这三个软件可以轻松采集，而且不需要写一行代码，感兴趣的朋友可以试试：
优采云采集器这是一款免费的跨平台数据爬虫采集工具，个人使用完全免费。基于人工智能技术，可以自动识别元素和内容（包括表格、列表等），支持自动翻页和文件导出功能，使用起来非常方便，下面简单介绍一下这个的安装和使用软件：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，每个平台都有版本，选择适合自己平台的即可：
2. 安装完成后，打开软件，主界面如下，这里直接输入需要采集的网页地址，软件会自动识别网页中的数据，并试试翻页功能：
以兆联招聘数据为例，它会自动识别网页中可以采集的信息，非常方便。您还可以自定义采集 规则来删除不需要的字段：
优采云采集器这也是一个很好的爬虫数据采集工具，目前主要用在windows平台下，内置了大量的数据采集模板，其中可以轻松采集天猫、京东等热门网站，我简单介绍一下这款软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个也可以在官网直接下载，如下，一个exe安装包，直接安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接选择采集方法，新建一个采集任务（支持批量网页< @采集)，自定义采集字段很简单，鼠标点一下，官方还自带入门教程，非常适合初学者学习：
优采云采集器这也是Windows平台下一款非常不错的爬虫数据工具。基本功能与前两个软件类似。集数据从爬取、处理、分析到挖掘为一体，在整个过程中，您可以轻松采集任何网页，通过分析准确挖掘信息。下面我简单介绍一下这个软件的安装和使用：
1.首先安装优采云采集器，这个可以在官网直接下载，如下，也是exe安装包，双击安装即可：
2.安装完成后，打开软件，主界面如下，然后我们可以直接新建采集任务，设置采集规则，自定义采集@ > 字段，所有傻瓜式的操作都可以一步步完成。这里官方还自带了入门教程，讲的很详细，很适合初学者学习掌握：
至此，我们已经完成了三个爬虫数据采集工具优采云、优采云和优采云的安装和使用。总的来说，这3款软件都非常不错，只要熟悉使用过程，很快就能掌握。当然，如果你熟悉Python等编程语言，也可以通过编程方式实现网络数据爬取。网上也有相关的教程。而且资料，介绍的很详细，有兴趣的可以搜索一下，希望上面分享的内容对你有帮助，也欢迎大家评论留言补充。
自动识别采集内容(怎样才能算是原创很艰难采集冒充原创，篡改关键信息)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-12-03 23:13
自动识别采集内容(怎样才能算是原创很艰难采集冒充原创，篡改关键信息)
网站更新，原创的文章很快就会受到搜索引擎蜘蛛的青睐，迅速成为收录，那怎么算是原创呢？一起来分析一下：
一、为什么要关注原创
1. 采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎搜索海中的小米，既困难又具有挑战性。
2. 提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集的过程中，无意或故意的，采集网页的内容不完整、不完整、格式化或附加垃圾。这严重影响了搜索结果的质量和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
3.鼓励原创作者和文章
转载和采集分流优质原创网站的流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励优质原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集和识别原创很困难
1.采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器的方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并伪装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2. 内容生成器，制造 伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题，现在成本很低，而且必须是原创的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制作一个完全没有道理的垃圾，才算有价值、优质的原创内容。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
3. 不同网页，难以提取结构化信息
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。提供全面、准确和及时的信息并不容易。在中国互联网目前的规模下，这并不容易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取原创相关信息。
三、百度识别原创发展前景
1.成立原创项目组
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸纳了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法务等。这不是临时组织，不是一个月两个月——月项目。我们准备打持久战。
2.原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现对所有中文互联网网页的重复聚合和链接点关系分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者使用了数百个因素，包括发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等对原创网页进行识别和判断；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们决心去。
3.原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法的调整，但是在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大，采集的方式不断涌现，不同站点的方式和模板千差万别，内容提取复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火计划”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。
目前，原创 Spark Project也取得了初步成果。部分原创重点新闻网站的第一期原创内容在百度搜索结果、作者展示等中标注了原创，并在排名上做了合理的提升和交通。
最后，原创是一个需要长期改善的生态问题。我们将继续投入并与站长合作，共同推动互联网生态的进步；原创是一个需要大家共同维护的环境问题。有很多站长。做原创，推荐更多原创，百度会继续努力改进排序算法，鼓励原创内容，为原创作者和< @原创 网站流量。 查看全部
网站更新，原创的文章很快就会受到搜索引擎蜘蛛的青睐，迅速成为收录，那怎么算是原创呢？一起来分析一下：
一、为什么要关注原创
1. 采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎搜索海中的小米，既困难又具有挑战性。
2. 提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集的过程中，无意或故意的，采集网页的内容不完整、不完整、格式化或附加垃圾。这严重影响了搜索结果的质量和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
3.鼓励原创作者和文章
转载和采集分流优质原创网站的流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励优质原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集和识别原创很困难
1.采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器的方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并伪装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2. 内容生成器，制造 伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题，现在成本很低，而且必须是原创的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制作一个完全没有道理的垃圾，才算有价值、优质的原创内容。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
3. 不同网页，难以提取结构化信息
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。提供全面、准确和及时的信息并不容易。在中国互联网目前的规模下，这并不容易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取原创相关信息。
三、百度识别原创发展前景
1.成立原创项目组
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸纳了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法务等。这不是临时组织，不是一个月两个月——月项目。我们准备打持久战。
2.原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现对所有中文互联网网页的重复聚合和链接点关系分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者使用了数百个因素，包括发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等对原创网页进行识别和判断；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们决心去。
3.原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法的调整，但是在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大，采集的方式不断涌现，不同站点的方式和模板千差万别，内容提取复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火计划”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。
目前，原创 Spark Project也取得了初步成果。部分原创重点新闻网站的第一期原创内容在百度搜索结果、作者展示等中标注了原创，并在排名上做了合理的提升和交通。
最后，原创是一个需要长期改善的生态问题。我们将继续投入并与站长合作，共同推动互联网生态的进步；原创是一个需要大家共同维护的环境问题。有很多站长。做原创，推荐更多原创，百度会继续努力改进排序算法，鼓励原创内容，为原创作者和< @原创 网站流量。 查看全部
自动识别采集内容(怎样才能算是原创很艰难采集冒充原创，篡改关键信息)
网站更新，原创的文章很快就会受到搜索引擎蜘蛛的青睐，迅速成为收录，那怎么算是原创呢？一起来分析一下：
一、为什么要关注原创
1. 采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎搜索海中的小米，既困难又具有挑战性。
2. 提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集的过程中，无意或故意的，采集网页的内容不完整、不完整、格式化或附加垃圾。这严重影响了搜索结果的质量和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
3.鼓励原创作者和文章
转载和采集分流优质原创网站的流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励优质原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集和识别原创很困难
1.采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器的方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并伪装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2. 内容生成器，制造 伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题，现在成本很低，而且必须是原创的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制作一个完全没有道理的垃圾，才算有价值、优质的原创内容。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
3. 不同网页，难以提取结构化信息
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。提供全面、准确和及时的信息并不容易。在中国互联网目前的规模下，这并不容易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取原创相关信息。
三、百度识别原创发展前景
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面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸纳了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法务等。这不是临时组织，不是一个月两个月——月项目。我们准备打持久战。
2.原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现对所有中文互联网网页的重复聚合和链接点关系分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者使用了数百个因素，包括发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等对原创网页进行识别和判断；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们决心去。
3.原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法的调整，但是在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大，采集的方式不断涌现，不同站点的方式和模板千差万别，内容提取复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火计划”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。
目前，原创 Spark Project也取得了初步成果。部分原创重点新闻网站的第一期原创内容在百度搜索结果、作者展示等中标注了原创，并在排名上做了合理的提升和交通。
最后，原创是一个需要长期改善的生态问题。我们将继续投入并与站长合作，共同推动互联网生态的进步；原创是一个需要大家共同维护的环境问题。有很多站长。做原创，推荐更多原创，百度会继续努力改进排序算法，鼓励原创内容，为原创作者和< @原创 网站流量。
自动识别采集内容( 中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2021-12-01 18:20
自动识别采集内容(
中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
一个可以自动识别网页信息的系统采集
技术领域
[0001] 本发明涉及网页动态分析技术领域，具体属于一种能够自动识别网页信息的系统。
背景技术
[0002] 随着互联网的发展，越来越多的互联网网站出现，形式层出不穷，包括新闻、博客、论坛、SNS、微博等。据CNNIC今年最新统计，现在中国有85亿网民，各种网站的域名超过130万个。在互联网信息爆炸式增长的今天，搜索引擎已经成为人们寻找互联网信息的最重要工具。
[0003] 搜索引擎主要是自动抓取网站信息，对其进行预处理，分词后建立索引。输入搜索词后，搜索引擎可以自动为用户找到最相关的结果。经过十多年的发展，搜索引擎技术已经比较成熟，并且因为可以采用成功的商业模式，吸引了众多互联网厂商的进入。比较有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直领域（如旅游、机票、比价等）也有搜索引擎，入驻企业上千家。
[0004] 搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕获，这是搜索引擎的数据准备过程。具体流程如图1所示，URLDB存储了所有要爬取的URL。URL调度模块从URLDB中选取最重要的URL放入URL下载队列。页面下载模块下载队列中的 URL。下载完成后，提取模块下载页面的代码，从文本和URL中提取出页面的代码，将提取出的文本发送到索引模块进行分词索引，并将URL放入URLDB中。
[0005] 信息采集过程是将别人的网站信息放入自己的信息库的过程，会遇到一些问题。
[0006]1、互联网信息每时每刻都在不断增加，因此信息获取是一个7*24小时不间断的过程。频繁的爬取会给目标网站带来巨大的访问压力，形成DD0S拒绝服务攻击，导致无法为普通用户提供访问。这在中小型网站中尤为明显。这些网站@网站的硬件资源比较差，技术力量也不强，网上90%以上都是这种网站。例如：某知名搜索引擎因频繁爬取某个网站而打电话给用户投诉。
[0007] 2、部分网站信息具有隐私或版权，许多网页中收录后台数据库、用户隐私、密码等信息。网站 主办方不希望将这些信息公开或免费使用。大众点评曾对爱帮网提起诉讼，要求其在网站上抓取其评论，然后将其发布在自己的网站上。
[0008] 目前采集针对搜索引擎网页采用的主流方法是robots协议。网站 通过robots.txt协议控制内容是否愿意被搜索引擎搜索。收录 ，以及允许哪些搜索引擎收录，并指定收录可用和禁止收录的内容。同时，搜索引擎会根据每个网站机器人协议授予的权限，有意识地进行抓取。该方法假设的搜索引擎抓取过程如下：
[0009] 下载网站robots文件-根据robots协议解析文件-获取要下载的URL-确定该URL的访问权限-根据判断结果确定是否进行爬取。
[0010] Robots协议是君子协议，没有限制。爬取主动权还是完全由搜索引擎控制，完全可以不按照协议进行爬取。例如，2012年8月，国内某知名搜索引擎因未按照协议抓取百度网站的内容而被百度指控。
[0011] 另一种反采集方法主要是利用动态技术构造禁止爬取的网页。这种方法使用客户端脚本语言（如JS、VBScript、AJAX）动态生成网页显示信息来实现信息隐藏，使得常规搜索引擎难以获取URL和正文内容。动态网页构建技术只是增加了网页解析提取的难度，并不能从根本上禁止采集和网页信息的解析。目前，一些高级搜索引擎已经可以模拟浏览器来实现所有的脚本代码。分析获取所有信息的网络URL，从而获取存储在服务器中的动态信息。
[0012] 目前已有成熟的网页动态分析技术，主要是解析网页中的所有脚本代码段，然后获取网页的所有动态信息（包括有用信息和垃圾信息）。实际实现过程是基于一个开源的脚本代码分析引擎（如Rhino、V8等）为核心搭建网页脚本分析环境，然后从网页中提取脚本代码段，并把提取的代码段放入网页脚本分析环境中执行分析返回动态信息。解析过程如图2所示。 因此，采用动态技术构建动态网页的方法，只会增加网页采集的解析难度，
发明内容
[0013] 本发明的目的在于提供一种能够自动识别网页信息采集的系统，克服现有技术的不足。系统建立自动采集分类器识别机器人的自动采集，通过机器人采集的自动识别实现网页的反爬虫。
[0014] 本发明采用的技术方案如下：
[0015]-一种能够自动识别网页信息的系统，包括反分类构建模块、自动识别模块和反上网处理模块。采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。本模块为自动采集识别提供训练模型，所述自动采集识别模块，本模块主要通过加载自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将采集程序所在的IP段加入黑名单，用于后续自动采集的在线拦截 行为，以及反采集在线处理模块，主要用于对访问用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0016] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0017]（5)日志解析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0018](6)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0019]（7)标记步骤中未标记的样本（1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问的用户浏览器，然后将其标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0020] (8)计算机程序自动学习样本库，生成分类模型，用于后续自动采集识别。
[0021] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0022]（5)识别程序的初始化阶段完成分类器模型的加载，可以判断自动采集行为；
[0023]（6)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0024]（7)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页的频率；
[0025]（8)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，并将确定为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；
[0026] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0027] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0028] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0029] 与现有技术相比，本发明的有益效果如下:
[0030] 本发明的系统通过分析网站的历史网页访问行为，建立自动采集分类器，识别机器人的自动采集，并通过自动机器人采集，实现网页反爬，自动发现搜索引擎的网页采集行为，并拦截其采集行为，从根本上杜绝搜索引擎的采集行为。
图纸说明
[0031] 图 附图说明图1是现有技术搜索引擎的信息抓取过程的简化图；
[0032] 图 图2是现有技术的第二分析过程的简化图；
[0033] 图 图3是本发明的反采集分类器的框图；
[0034] 图 图4是本发明的自动识别模块的示意图；
[0035] 图5为本发明的反采集在线处理模块。
详细方法
[0036] 参考附图，一种能够自动识别网页信息的系统包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块，反采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。这个模块为自动采集识别提供了一个训练模型。所述的自动采集识别模块，主要是通过加载一个自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并识别采集@采集 将程序所在的IP段加入黑名单。黑名单用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对来访用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0037] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0038]（9)日志分析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP、访问发生的时间、访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0039] (10)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0040] (11)标记步骤中未标记的样本(1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问被用户浏览器标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0041] (12)计算机程序自动学习样本库并生成分类模型用于后续的自动采集识别。
[0042] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0043] (9)识别程序的初始化阶段完成了分类器模型的加载，可以判断自动的采集行为；
[0044] (10)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0045] (11)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页出现的频率；
[0046] (12)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，将确定为自动节目采集行为的IP段加入黑名单；
[0047] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0048] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0049] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0050] 抗误集分类器的构建
[0051] 该模块主要用于训练计算机程序，使其能够自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。该模块可以为后续的自动采集识别提供训练模型。具体包括以下几个步骤。
[0052] 2. 2. 1.1 日志分析
[0053] 本模块需要解析服务器的历史访问日志（可以选择某天的日志），提取用户的访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，以及访问的 URL。, 来源网址。具体包括以下两个步骤：
[0054] (1) 为每个要提取的用户访问信息项编写正则表达式。
[0055] IP表达式提取正则表达式定义为:
[0056] [d]{1，3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}
[0057] URL提取正则表达式定义为：
[0058] (http[s] {0,1} | ftp): //[a-zA-Z0-9. _]+. ([a-zA~Z] {2,4}) (:D+)？(/ [a-zA-Z0-9.-~!_$% ~&*+?:_/ =〈>]*)?
[0059] 时间提取表达式定义为：
[0060][d]{4}-[d]{2}-[d]{2}[d]{2}：[d]{2}：[d]{2}
[0061] (2)逐行读取完整的访问日志记录，使用步骤1中的正则表达式匹配提取用户行为信息，发送至流量统计模块。
[0062] 2.2 样品选择
[0063] 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中的分析数据记录，作为候选数据加入样本集中。具体实现方法如下：
[0064] (1)首先以用户的IP段为单位，选择10分钟为时间窗口，进行顺序滑动，统计滑动前10分钟间隔内的访问次数，并存储在一个数组中。
[0065] (2)将数组(1)从大到小排序，得到访问频率最高的时间间隔。将数据段记录加入到样本集中。
[0066] 以下为同一IP段的判断算法：
[0067] 1. 将第一个访问者的IP地址分成4段，用符号.分隔，保存到数组1中，第二个访问者的IP同样分成4段保存在数组 2 中。
[0068] 2.如果数组1和数组2的前N/8个元素相同，则认为第一访问者和第二访问者是同一个网段IP；否则就是不同的网段IP。N 是掩码长度。在实际操作中，掩码长度选择为24位。例如60. 131. 22. 35 和60. 131. 22. 37 可以认为是同一个IP段.
【0069】2. 2. 1.3次访问统计
[0070] 访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算同一IP段的平均页面停留时间、网页采集频率（每分钟采集页的平均数） ，以及是否@采集网页附件信息。具体计算公式定义如下：
[0071] 1.定义对网站的总访问次数为N，则网页采集频率_
, 其中 T 为采样时间段，即 10 分钟。
[0072] 2. 定义Tk为在第k个网页的停留时间，Tk=Vk-Vkl，其中Vk定义为访问第k个网页时的系统时间，平均网页停留时间为
,是采集的页数。
<p>[0073] 3.定义Np个页面中收录的附件（包括图片、脚本、样式）总数为Na，采集的实际页面附件数为N-Np，则 查看全部
中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
一个可以自动识别网页信息的系统采集
技术领域
[0001] 本发明涉及网页动态分析技术领域，具体属于一种能够自动识别网页信息的系统。
背景技术
[0002] 随着互联网的发展，越来越多的互联网网站出现，形式层出不穷，包括新闻、博客、论坛、SNS、微博等。据CNNIC今年最新统计，现在中国有85亿网民，各种网站的域名超过130万个。在互联网信息爆炸式增长的今天，搜索引擎已经成为人们寻找互联网信息的最重要工具。
[0003] 搜索引擎主要是自动抓取网站信息，对其进行预处理，分词后建立索引。输入搜索词后，搜索引擎可以自动为用户找到最相关的结果。经过十多年的发展，搜索引擎技术已经比较成熟，并且因为可以采用成功的商业模式，吸引了众多互联网厂商的进入。比较有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直领域（如旅游、机票、比价等）也有搜索引擎，入驻企业上千家。
[0004] 搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕获，这是搜索引擎的数据准备过程。具体流程如图1所示，URLDB存储了所有要爬取的URL。URL调度模块从URLDB中选取最重要的URL放入URL下载队列。页面下载模块下载队列中的 URL。下载完成后，提取模块下载页面的代码，从文本和URL中提取出页面的代码，将提取出的文本发送到索引模块进行分词索引，并将URL放入URLDB中。
[0005] 信息采集过程是将别人的网站信息放入自己的信息库的过程，会遇到一些问题。
[0006]1、互联网信息每时每刻都在不断增加，因此信息获取是一个7*24小时不间断的过程。频繁的爬取会给目标网站带来巨大的访问压力，形成DD0S拒绝服务攻击，导致无法为普通用户提供访问。这在中小型网站中尤为明显。这些网站@网站的硬件资源比较差，技术力量也不强，网上90%以上都是这种网站。例如：某知名搜索引擎因频繁爬取某个网站而打电话给用户投诉。
[0007] 2、部分网站信息具有隐私或版权，许多网页中收录后台数据库、用户隐私、密码等信息。网站 主办方不希望将这些信息公开或免费使用。大众点评曾对爱帮网提起诉讼，要求其在网站上抓取其评论，然后将其发布在自己的网站上。
[0008] 目前采集针对搜索引擎网页采用的主流方法是robots协议。网站 通过robots.txt协议控制内容是否愿意被搜索引擎搜索。收录 ，以及允许哪些搜索引擎收录，并指定收录可用和禁止收录的内容。同时，搜索引擎会根据每个网站机器人协议授予的权限，有意识地进行抓取。该方法假设的搜索引擎抓取过程如下：
[0009] 下载网站robots文件-根据robots协议解析文件-获取要下载的URL-确定该URL的访问权限-根据判断结果确定是否进行爬取。
[0010] Robots协议是君子协议，没有限制。爬取主动权还是完全由搜索引擎控制，完全可以不按照协议进行爬取。例如，2012年8月，国内某知名搜索引擎因未按照协议抓取百度网站的内容而被百度指控。
[0011] 另一种反采集方法主要是利用动态技术构造禁止爬取的网页。这种方法使用客户端脚本语言（如JS、VBScript、AJAX）动态生成网页显示信息来实现信息隐藏，使得常规搜索引擎难以获取URL和正文内容。动态网页构建技术只是增加了网页解析提取的难度，并不能从根本上禁止采集和网页信息的解析。目前，一些高级搜索引擎已经可以模拟浏览器来实现所有的脚本代码。分析获取所有信息的网络URL，从而获取存储在服务器中的动态信息。
[0012] 目前已有成熟的网页动态分析技术，主要是解析网页中的所有脚本代码段，然后获取网页的所有动态信息（包括有用信息和垃圾信息）。实际实现过程是基于一个开源的脚本代码分析引擎（如Rhino、V8等）为核心搭建网页脚本分析环境，然后从网页中提取脚本代码段，并把提取的代码段放入网页脚本分析环境中执行分析返回动态信息。解析过程如图2所示。 因此，采用动态技术构建动态网页的方法，只会增加网页采集的解析难度，
发明内容
[0013] 本发明的目的在于提供一种能够自动识别网页信息采集的系统，克服现有技术的不足。系统建立自动采集分类器识别机器人的自动采集，通过机器人采集的自动识别实现网页的反爬虫。
[0014] 本发明采用的技术方案如下：
[0015]-一种能够自动识别网页信息的系统，包括反分类构建模块、自动识别模块和反上网处理模块。采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。本模块为自动采集识别提供训练模型，所述自动采集识别模块，本模块主要通过加载自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将采集程序所在的IP段加入黑名单，用于后续自动采集的在线拦截 行为，以及反采集在线处理模块，主要用于对访问用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0016] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0017]（5)日志解析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0018](6)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0019]（7)标记步骤中未标记的样本（1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问的用户浏览器，然后将其标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0020] (8)计算机程序自动学习样本库，生成分类模型，用于后续自动采集识别。
[0021] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0022]（5)识别程序的初始化阶段完成分类器模型的加载，可以判断自动采集行为；
[0023]（6)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0024]（7)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页的频率；
[0025]（8)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，并将确定为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；
[0026] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0027] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0028] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0029] 与现有技术相比，本发明的有益效果如下:
[0030] 本发明的系统通过分析网站的历史网页访问行为，建立自动采集分类器，识别机器人的自动采集，并通过自动机器人采集，实现网页反爬，自动发现搜索引擎的网页采集行为，并拦截其采集行为，从根本上杜绝搜索引擎的采集行为。
图纸说明
[0031] 图 附图说明图1是现有技术搜索引擎的信息抓取过程的简化图；
[0032] 图 图2是现有技术的第二分析过程的简化图；
[0033] 图 图3是本发明的反采集分类器的框图；
[0034] 图 图4是本发明的自动识别模块的示意图；
[0035] 图5为本发明的反采集在线处理模块。
详细方法
[0036] 参考附图，一种能够自动识别网页信息的系统包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块，反采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。这个模块为自动采集识别提供了一个训练模型。所述的自动采集识别模块，主要是通过加载一个自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并识别采集@采集 将程序所在的IP段加入黑名单。黑名单用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对来访用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0037] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0038]（9)日志分析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP、访问发生的时间、访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0039] (10)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0040] (11)标记步骤中未标记的样本(1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问被用户浏览器标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0041] (12)计算机程序自动学习样本库并生成分类模型用于后续的自动采集识别。
[0042] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0043] (9)识别程序的初始化阶段完成了分类器模型的加载，可以判断自动的采集行为；
[0044] (10)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0045] (11)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页出现的频率；
[0046] (12)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，将确定为自动节目采集行为的IP段加入黑名单；
[0047] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0048] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0049] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0050] 抗误集分类器的构建
[0051] 该模块主要用于训练计算机程序，使其能够自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。该模块可以为后续的自动采集识别提供训练模型。具体包括以下几个步骤。
[0052] 2. 2. 1.1 日志分析
[0053] 本模块需要解析服务器的历史访问日志（可以选择某天的日志），提取用户的访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，以及访问的 URL。, 来源网址。具体包括以下两个步骤：
[0054] (1) 为每个要提取的用户访问信息项编写正则表达式。
[0055] IP表达式提取正则表达式定义为:
[0056] [d]{1，3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}
[0057] URL提取正则表达式定义为：
[0058] (http[s] {0,1} | ftp): //[a-zA-Z0-9. _]+. ([a-zA~Z] {2,4}) (:D+)？(/ [a-zA-Z0-9.-~!_$% ~&*+?:_/ =〈>]*)?
[0059] 时间提取表达式定义为：
[0060][d]{4}-[d]{2}-[d]{2}[d]{2}：[d]{2}：[d]{2}
[0061] (2)逐行读取完整的访问日志记录，使用步骤1中的正则表达式匹配提取用户行为信息，发送至流量统计模块。
[0062] 2.2 样品选择
[0063] 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中的分析数据记录，作为候选数据加入样本集中。具体实现方法如下：
[0064] (1)首先以用户的IP段为单位，选择10分钟为时间窗口，进行顺序滑动，统计滑动前10分钟间隔内的访问次数，并存储在一个数组中。
[0065] (2)将数组(1)从大到小排序，得到访问频率最高的时间间隔。将数据段记录加入到样本集中。
[0066] 以下为同一IP段的判断算法：
[0067] 1. 将第一个访问者的IP地址分成4段，用符号.分隔，保存到数组1中，第二个访问者的IP同样分成4段保存在数组 2 中。
[0068] 2.如果数组1和数组2的前N/8个元素相同，则认为第一访问者和第二访问者是同一个网段IP；否则就是不同的网段IP。N 是掩码长度。在实际操作中，掩码长度选择为24位。例如60. 131. 22. 35 和60. 131. 22. 37 可以认为是同一个IP段.
【0069】2. 2. 1.3次访问统计
[0070] 访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算同一IP段的平均页面停留时间、网页采集频率（每分钟采集页的平均数） ，以及是否@采集网页附件信息。具体计算公式定义如下：
[0071] 1.定义对网站的总访问次数为N，则网页采集频率_
, 其中 T 为采样时间段，即 10 分钟。
[0072] 2. 定义Tk为在第k个网页的停留时间，Tk=Vk-Vkl，其中Vk定义为访问第k个网页时的系统时间，平均网页停留时间为
,是采集的页数。
<p>[0073] 3.定义Np个页面中收录的附件（包括图片、脚本、样式）总数为Na，采集的实际页面附件数为N-Np，则 查看全部
自动识别采集内容(
中国现已网民4.85亿自动爬取网站爆炸原因分析(组图))
一个可以自动识别网页信息的系统采集
技术领域
[0001] 本发明涉及网页动态分析技术领域，具体属于一种能够自动识别网页信息的系统。
背景技术
[0002] 随着互联网的发展，越来越多的互联网网站出现，形式层出不穷，包括新闻、博客、论坛、SNS、微博等。据CNNIC今年最新统计，现在中国有85亿网民，各种网站的域名超过130万个。在互联网信息爆炸式增长的今天，搜索引擎已经成为人们寻找互联网信息的最重要工具。
[0003] 搜索引擎主要是自动抓取网站信息，对其进行预处理，分词后建立索引。输入搜索词后，搜索引擎可以自动为用户找到最相关的结果。经过十多年的发展，搜索引擎技术已经比较成熟，并且因为可以采用成功的商业模式，吸引了众多互联网厂商的进入。比较有名的有百度、谷歌、搜搜、搜狗、有道、奇虎360等。此外，在一些垂直领域（如旅游、机票、比价等）也有搜索引擎，入驻企业上千家。
[0004] 搜索引擎的第一步也是最重要的一步是信息捕获，这是搜索引擎的数据准备过程。具体流程如图1所示，URLDB存储了所有要爬取的URL。URL调度模块从URLDB中选取最重要的URL放入URL下载队列。页面下载模块下载队列中的 URL。下载完成后，提取模块下载页面的代码，从文本和URL中提取出页面的代码，将提取出的文本发送到索引模块进行分词索引，并将URL放入URLDB中。
[0005] 信息采集过程是将别人的网站信息放入自己的信息库的过程，会遇到一些问题。
[0006]1、互联网信息每时每刻都在不断增加，因此信息获取是一个7*24小时不间断的过程。频繁的爬取会给目标网站带来巨大的访问压力，形成DD0S拒绝服务攻击，导致无法为普通用户提供访问。这在中小型网站中尤为明显。这些网站@网站的硬件资源比较差，技术力量也不强，网上90%以上都是这种网站。例如：某知名搜索引擎因频繁爬取某个网站而打电话给用户投诉。
[0007] 2、部分网站信息具有隐私或版权，许多网页中收录后台数据库、用户隐私、密码等信息。网站 主办方不希望将这些信息公开或免费使用。大众点评曾对爱帮网提起诉讼，要求其在网站上抓取其评论，然后将其发布在自己的网站上。
[0008] 目前采集针对搜索引擎网页采用的主流方法是robots协议。网站 通过robots.txt协议控制内容是否愿意被搜索引擎搜索。收录 ，以及允许哪些搜索引擎收录，并指定收录可用和禁止收录的内容。同时，搜索引擎会根据每个网站机器人协议授予的权限，有意识地进行抓取。该方法假设的搜索引擎抓取过程如下：
[0009] 下载网站robots文件-根据robots协议解析文件-获取要下载的URL-确定该URL的访问权限-根据判断结果确定是否进行爬取。
[0010] Robots协议是君子协议，没有限制。爬取主动权还是完全由搜索引擎控制，完全可以不按照协议进行爬取。例如，2012年8月，国内某知名搜索引擎因未按照协议抓取百度网站的内容而被百度指控。
[0011] 另一种反采集方法主要是利用动态技术构造禁止爬取的网页。这种方法使用客户端脚本语言（如JS、VBScript、AJAX）动态生成网页显示信息来实现信息隐藏，使得常规搜索引擎难以获取URL和正文内容。动态网页构建技术只是增加了网页解析提取的难度，并不能从根本上禁止采集和网页信息的解析。目前，一些高级搜索引擎已经可以模拟浏览器来实现所有的脚本代码。分析获取所有信息的网络URL，从而获取存储在服务器中的动态信息。
[0012] 目前已有成熟的网页动态分析技术，主要是解析网页中的所有脚本代码段，然后获取网页的所有动态信息（包括有用信息和垃圾信息）。实际实现过程是基于一个开源的脚本代码分析引擎（如Rhino、V8等）为核心搭建网页脚本分析环境，然后从网页中提取脚本代码段，并把提取的代码段放入网页脚本分析环境中执行分析返回动态信息。解析过程如图2所示。 因此，采用动态技术构建动态网页的方法，只会增加网页采集的解析难度，
发明内容
[0013] 本发明的目的在于提供一种能够自动识别网页信息采集的系统，克服现有技术的不足。系统建立自动采集分类器识别机器人的自动采集，通过机器人采集的自动识别实现网页的反爬虫。
[0014] 本发明采用的技术方案如下：
[0015]-一种能够自动识别网页信息的系统，包括反分类构建模块、自动识别模块和反上网处理模块。采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。本模块为自动采集识别提供训练模型，所述自动采集识别模块，本模块主要通过加载自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并将采集程序所在的IP段加入黑名单，用于后续自动采集的在线拦截 行为，以及反采集在线处理模块，主要用于对访问用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0016] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0017]（5)日志解析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0018](6)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0019]（7)标记步骤中未标记的样本（1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问的用户浏览器，然后将其标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0020] (8)计算机程序自动学习样本库，生成分类模型，用于后续自动采集识别。
[0021] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0022]（5)识别程序的初始化阶段完成分类器模型的加载，可以判断自动采集行为；
[0023]（6)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0024]（7)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页的频率；
[0025]（8)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，并将确定为程序自动采集行为的IP段加入黑名单；
[0026] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0027] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0028] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0029] 与现有技术相比，本发明的有益效果如下:
[0030] 本发明的系统通过分析网站的历史网页访问行为，建立自动采集分类器，识别机器人的自动采集，并通过自动机器人采集，实现网页反爬，自动发现搜索引擎的网页采集行为，并拦截其采集行为，从根本上杜绝搜索引擎的采集行为。
图纸说明
[0031] 图 附图说明图1是现有技术搜索引擎的信息抓取过程的简化图；
[0032] 图 图2是现有技术的第二分析过程的简化图；
[0033] 图 图3是本发明的反采集分类器的框图；
[0034] 图 图4是本发明的自动识别模块的示意图；
[0035] 图5为本发明的反采集在线处理模块。
详细方法
[0036] 参考附图，一种能够自动识别网页信息的系统包括反采集分类器构建模块、自动采集识别模块和反采集在线处理模块，反采集分类器构建模块，该模块主要用于利用计算机程序自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。这个模块为自动采集识别提供了一个训练模型。所述的自动采集识别模块，主要是通过加载一个自动分类器，自动识别搜索引擎程序的自动采集行为，并识别采集@采集 将程序所在的IP段加入黑名单。黑名单用于后续在线拦截自动采集行为。反采集在线处理模块主要用于对来访用户进行自动在线判断和处理。如果访问者的IP已经在IP段黑名单中，则拒绝访问该IP；否则，将访问请求转发给Web服务器进行进一步处理。
[0037] 反分类器构建模块的实现方法具体包括以下步骤:
[0038]（9)日志分析子模块通过对站点访问日志的自动分析，获取用户访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP、访问发生的时间、访问的URL和源URL； 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中解析的数据记录作为候选数据添加到样本集中；访问统计子模块选择选中的数据记录样本数据进行统计，同一IP段的平均页面停留时间，站点访问的页面总数，是否采集@ > 网页附件信息，网页采集频率；
[0039] (10)以IP段为主要关键字，将上述信息保存在样本库中，标记为未标记；
[0040] (11)标记步骤中未标记的样本(1)，如果确定样本是机器自动采集，则标记为1；如果是正常访问被用户浏览器标记为0，所有标记的样本都更新到数据库中；
[0041] (12)计算机程序自动学习样本库并生成分类模型用于后续的自动采集识别。
[0042] 自动识别模块的实现方法包括以下步骤:
[0043] (9)识别程序的初始化阶段完成了分类器模型的加载，可以判断自动的采集行为；
[0044] (10)日志分析程序解析最新的网站访问日志，并将解析后的数据发送给访问统计模块；
[0045] (11)访问统计模块计算同一IP段的平均页面停留时间，是否为采集网页附件信息，以及采集网页出现的频率；
[0046] (12)分类器根据分类模型确定IP段的访问行为，将确定为自动节目采集行为的IP段加入黑名单；
[0047] 反采集在线处理模块的实现方法包括以下步骤:
[0048] (1)对于web服务器转发的访问请求，提取访问者的IP信息；
[0049] (2)比较黑名单库中的IP信息，如果IP已经在黑名单中，则通知Web服务器拒绝访问该IP；否则通知Web服务器正常处理访问请求.
[0050] 抗误集分类器的构建
[0051] 该模块主要用于训练计算机程序，使其能够自动学习和区分历史网页信息采集和正常的网页访问行为。该模块可以为后续的自动采集识别提供训练模型。具体包括以下几个步骤。
[0052] 2. 2. 1.1 日志分析
[0053] 本模块需要解析服务器的历史访问日志（可以选择某天的日志），提取用户的访问行为信息，包括用户访问网站所使用的IP，访问发生的时间，以及访问的 URL。, 来源网址。具体包括以下两个步骤：
[0054] (1) 为每个要提取的用户访问信息项编写正则表达式。
[0055] IP表达式提取正则表达式定义为:
[0056] [d]{1，3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}。[d] {1,3}
[0057] URL提取正则表达式定义为：
[0058] (http[s] {0,1} | ftp): //[a-zA-Z0-9. _]+. ([a-zA~Z] {2,4}) (:D+)？(/ [a-zA-Z0-9.-~!_$% ~&*+?:_/ =〈>]*)?
[0059] 时间提取表达式定义为：
[0060][d]{4}-[d]{2}-[d]{2}[d]{2}：[d]{2}：[d]{2}
[0061] (2)逐行读取完整的访问日志记录，使用步骤1中的正则表达式匹配提取用户行为信息，发送至流量统计模块。
[0062] 2.2 样品选择
[0063] 样本选择子模块根据连续时间段内同一IP段中访问频率最高的数据记录，选择步骤1中的分析数据记录，作为候选数据加入样本集中。具体实现方法如下：
[0064] (1)首先以用户的IP段为单位，选择10分钟为时间窗口，进行顺序滑动，统计滑动前10分钟间隔内的访问次数，并存储在一个数组中。
[0065] (2)将数组(1)从大到小排序，得到访问频率最高的时间间隔。将数据段记录加入到样本集中。
[0066] 以下为同一IP段的判断算法：
[0067] 1. 将第一个访问者的IP地址分成4段，用符号.分隔，保存到数组1中，第二个访问者的IP同样分成4段保存在数组 2 中。
[0068] 2.如果数组1和数组2的前N/8个元素相同，则认为第一访问者和第二访问者是同一个网段IP；否则就是不同的网段IP。N 是掩码长度。在实际操作中，掩码长度选择为24位。例如60. 131. 22. 35 和60. 131. 22. 37 可以认为是同一个IP段.
【0069】2. 2. 1.3次访问统计
[0070] 访问统计子模块对选取的样本数据进行统计，计算同一IP段的平均页面停留时间、网页采集频率（每分钟采集页的平均数） ，以及是否@采集网页附件信息。具体计算公式定义如下：
[0071] 1.定义对网站的总访问次数为N，则网页采集频率_
, 其中 T 为采样时间段，即 10 分钟。
[0072] 2. 定义Tk为在第k个网页的停留时间，Tk=Vk-Vkl，其中Vk定义为访问第k个网页时的系统时间，平均网页停留时间为
,是采集的页数。
<p>[0073] 3.定义Np个页面中收录的附件（包括图片、脚本、样式）总数为Na，采集的实际页面附件数为N-Np，则
自动识别采集内容(简单好用的操作方法训练代码训练模型的代码部分变动)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-12-01 15:05
自动识别采集内容(简单好用的操作方法训练代码训练模型的代码部分变动)
本文文章主要介绍《如何编写OpenCV人脸识别的源码》。在日常操作中，相信很多人对OpenCV人脸识别的源码怎么写有疑问。编辑查阅了各种资料。我整理了一个简单好用的操作方法。希望对大家解答“OpenCV人脸识别源代码如何编写”的疑惑有所帮助！接下来就请跟着小编一起学习吧！
1. 自动拍照
采集自带图片之前，程序设置是按'p'键拍照并运行后保存图片，然后需要手动将图片大小转换为与里面图片一样的大小ORL 人脸数据库。
现在一切都是自动的，只需要运行拍照，更改大小，然后保存。默认设置为拍摄10张照片，与ORL人脸数据库一致。
2. Python 脚本生成at.txt
当时写博客的时候没有用python，所以生成的at.txt不是s1文件夹对应的label，是1，s2对应2，比较乱。谁是谁，需要被记住。
修改后的Python脚本可以完美对应文件夹和标签。
3. 训练代码
训练人脸识别模型的代码部分有一些变化，主要是因为OpenCV的变化。
Ptr 模型 = createEigenFaceRecognizer();
Ptr model1 = createFisherFaceRecognizer();
Ptr model2 = createLBHFaceRecognizer();
其余的没有太大变化。
至此，《如何编写OpenCV人脸识别源代码》的学习结束，希望能解开大家的疑惑。理论与实践相结合，可以更好的帮助大家学习，去尝试！如果您想继续学习更多相关知识，请继续关注蜗牛博客网站，小编会继续努力为您带来更多实用的文章！ 查看全部
本文文章主要介绍《如何编写OpenCV人脸识别的源码》。在日常操作中，相信很多人对OpenCV人脸识别的源码怎么写有疑问。编辑查阅了各种资料。我整理了一个简单好用的操作方法。希望对大家解答“OpenCV人脸识别源代码如何编写”的疑惑有所帮助！接下来就请跟着小编一起学习吧！
1. 自动拍照
采集自带图片之前，程序设置是按'p'键拍照并运行后保存图片，然后需要手动将图片大小转换为与里面图片一样的大小ORL 人脸数据库。
现在一切都是自动的，只需要运行拍照，更改大小，然后保存。默认设置为拍摄10张照片，与ORL人脸数据库一致。
2. Python 脚本生成at.txt
当时写博客的时候没有用python，所以生成的at.txt不是s1文件夹对应的label，是1，s2对应2，比较乱。谁是谁，需要被记住。
修改后的Python脚本可以完美对应文件夹和标签。
3. 训练代码
训练人脸识别模型的代码部分有一些变化，主要是因为OpenCV的变化。
Ptr 模型 = createEigenFaceRecognizer();
Ptr model1 = createFisherFaceRecognizer();
Ptr model2 = createLBHFaceRecognizer();
其余的没有太大变化。
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自动识别采集内容(简单好用的操作方法训练代码训练模型的代码部分变动)
本文文章主要介绍《如何编写OpenCV人脸识别的源码》。在日常操作中，相信很多人对OpenCV人脸识别的源码怎么写有疑问。编辑查阅了各种资料。我整理了一个简单好用的操作方法。希望对大家解答“OpenCV人脸识别源代码如何编写”的疑惑有所帮助！接下来就请跟着小编一起学习吧！
1. 自动拍照
采集自带图片之前，程序设置是按'p'键拍照并运行后保存图片，然后需要手动将图片大小转换为与里面图片一样的大小ORL 人脸数据库。
现在一切都是自动的，只需要运行拍照，更改大小，然后保存。默认设置为拍摄10张照片，与ORL人脸数据库一致。
2. Python 脚本生成at.txt
当时写博客的时候没有用python，所以生成的at.txt不是s1文件夹对应的label，是1，s2对应2，比较乱。谁是谁，需要被记住。
修改后的Python脚本可以完美对应文件夹和标签。
3. 训练代码
训练人脸识别模型的代码部分有一些变化，主要是因为OpenCV的变化。
Ptr 模型 = createEigenFaceRecognizer();
Ptr model1 = createFisherFaceRecognizer();
Ptr model2 = createLBHFaceRecognizer();
其余的没有太大变化。
至此，《如何编写OpenCV人脸识别源代码》的学习结束，希望能解开大家的疑惑。理论与实践相结合，可以更好的帮助大家学习，去尝试！如果您想继续学习更多相关知识，请继续关注蜗牛博客网站，小编会继续努力为您带来更多实用的文章！
自动识别采集内容(ask2问答系统官方版app在16年5月上(shang)线)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-12-01 14:21
自动识别采集内容(ask2问答系统官方版app在16年5月上(shang)线)
期待已久的ask2问答系统app正式版于2016年5月上线，第一个版本历时3个月开发。感谢小米团队这三个月每晚加班到12点。感谢 ask2 的问答。正式版系统官方群管理员的官方seo支持，可以让ask2问答系统的正式版如此优秀。Ask2问答系统正式版app是一套开源的phpask2问答系统正式版app。它是基于独立的MVC框架开发的。框架清晰，易于维护，模块化，可扩展，性能稳定，模板语法通俗易懂，可以让前端人员独立完成模板制作和数据（ju）调用。问2 Q&
Ask2问答系统正式版app介绍
1. 第一步：下载程序并上传到网站服务器站点目录。第二步：输入您的域名访问问答程序，ask2问答系统app正式版会自动识别是否安装了该程序，如果没有则自动跳转到安装界面。第三步：点击我同意，进入下图界面： 第四步：这一步很重要，一定要勾选数据目录和子目录的权限是777，读取和权限写入将被删除，因为将来会自动创建新的。对于文件和文件夹，很多站长发现由于权限不足导致图片上传失败。这里还有一个 config.php 文件，这是网站根目录下的配置文件。如果没有，可以创建一个空的，只有读写权限。如果不了解权限设置又怕出错，直接将整个问答网站777权限级联到子目录即可。最后点击下一步： 第五步：这一步需要注意表前缀不要改变，其他的自己设置。如果数据库服务器和网站是同一台主机，那么就是localhost，就是机器，不需要移动。, 如果是不同的服务器，按照服务商提供的链接信息填写。如果安装步骤到了这一步，正确填写数据库信息，下一步就成功了，如下图所示。安装完成后，单击“下一步”显示主页。功能优势：1、基于独立MVC框架开发，框架结构清晰、易于维护、模块化、扩展性好、性能稳定2、支持Ucenter、Xunseach、cms系统集成，好用3、简单易懂的模板语法，让前端人员独立完成模板制作和数据调用4、网站的seo优化非常好5、内置-in文章功能，每个用户可以发布自己的文章6、问答内置三套PC模板和一套Wap模板，高度模仿360ask2正式版问答系统app界面，优雅简洁<
Ask2问答系统官方版app总结
ask2问答系统V2.80正式版是一款适用于ios版本的其他软件的手机软件。如果你喜欢这个软件，请把下载地址分享给你的朋友： 查看全部
期待已久的ask2问答系统app正式版于2016年5月上线，第一个版本历时3个月开发。感谢小米团队这三个月每晚加班到12点。感谢 ask2 的问答。正式版系统官方群管理员的官方seo支持，可以让ask2问答系统的正式版如此优秀。Ask2问答系统正式版app是一套开源的phpask2问答系统正式版app。它是基于独立的MVC框架开发的。框架清晰，易于维护，模块化，可扩展，性能稳定，模板语法通俗易懂，可以让前端人员独立完成模板制作和数据（ju）调用。问2 Q&
Ask2问答系统正式版app介绍
1. 第一步：下载程序并上传到网站服务器站点目录。第二步：输入您的域名访问问答程序，ask2问答系统app正式版会自动识别是否安装了该程序，如果没有则自动跳转到安装界面。第三步：点击我同意，进入下图界面： 第四步：这一步很重要，一定要勾选数据目录和子目录的权限是777，读取和权限写入将被删除，因为将来会自动创建新的。对于文件和文件夹，很多站长发现由于权限不足导致图片上传失败。这里还有一个 config.php 文件，这是网站根目录下的配置文件。如果没有，可以创建一个空的，只有读写权限。如果不了解权限设置又怕出错，直接将整个问答网站777权限级联到子目录即可。最后点击下一步： 第五步：这一步需要注意表前缀不要改变，其他的自己设置。如果数据库服务器和网站是同一台主机，那么就是localhost，就是机器，不需要移动。, 如果是不同的服务器，按照服务商提供的链接信息填写。如果安装步骤到了这一步，正确填写数据库信息，下一步就成功了，如下图所示。安装完成后，单击“下一步”显示主页。功能优势：1、基于独立MVC框架开发，框架结构清晰、易于维护、模块化、扩展性好、性能稳定2、支持Ucenter、Xunseach、cms系统集成，好用3、简单易懂的模板语法，让前端人员独立完成模板制作和数据调用4、网站的seo优化非常好5、内置-in文章功能，每个用户可以发布自己的文章6、问答内置三套PC模板和一套Wap模板，高度模仿360ask2正式版问答系统app界面，优雅简洁<
Ask2问答系统官方版app总结
ask2问答系统V2.80正式版是一款适用于ios版本的其他软件的手机软件。如果你喜欢这个软件，请把下载地址分享给你的朋友： 查看全部
自动识别采集内容(ask2问答系统官方版app在16年5月上(shang)线)
期待已久的ask2问答系统app正式版于2016年5月上线，第一个版本历时3个月开发。感谢小米团队这三个月每晚加班到12点。感谢 ask2 的问答。正式版系统官方群管理员的官方seo支持，可以让ask2问答系统的正式版如此优秀。Ask2问答系统正式版app是一套开源的phpask2问答系统正式版app。它是基于独立的MVC框架开发的。框架清晰，易于维护，模块化，可扩展，性能稳定，模板语法通俗易懂，可以让前端人员独立完成模板制作和数据（ju）调用。问2 Q&
Ask2问答系统正式版app介绍
1. 第一步：下载程序并上传到网站服务器站点目录。第二步：输入您的域名访问问答程序，ask2问答系统app正式版会自动识别是否安装了该程序，如果没有则自动跳转到安装界面。第三步：点击我同意，进入下图界面： 第四步：这一步很重要，一定要勾选数据目录和子目录的权限是777，读取和权限写入将被删除，因为将来会自动创建新的。对于文件和文件夹，很多站长发现由于权限不足导致图片上传失败。这里还有一个 config.php 文件，这是网站根目录下的配置文件。如果没有，可以创建一个空的，只有读写权限。如果不了解权限设置又怕出错，直接将整个问答网站777权限级联到子目录即可。最后点击下一步： 第五步：这一步需要注意表前缀不要改变，其他的自己设置。如果数据库服务器和网站是同一台主机，那么就是localhost，就是机器，不需要移动。, 如果是不同的服务器，按照服务商提供的链接信息填写。如果安装步骤到了这一步，正确填写数据库信息，下一步就成功了，如下图所示。安装完成后，单击“下一步”显示主页。功能优势：1、基于独立MVC框架开发，框架结构清晰、易于维护、模块化、扩展性好、性能稳定2、支持Ucenter、Xunseach、cms系统集成，好用3、简单易懂的模板语法，让前端人员独立完成模板制作和数据调用4、网站的seo优化非常好5、内置-in文章功能，每个用户可以发布自己的文章6、问答内置三套PC模板和一套Wap模板，高度模仿360ask2正式版问答系统app界面，优雅简洁<
Ask2问答系统官方版app总结
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自动识别采集内容(自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2021-11-30 20:03
自动识别采集内容(自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑)
自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑，就可以得到丰富的全网信息。广告平台检测自身及广告数据，防止被平台屏蔽自动反黑网页，检测对手网页，让对手显示自己网页信息或者用自己商品做成自动广告将需要抓取的信息直接上传平台，平台分析宝贝属性后，第一时间响应接下来是一个靠谱的代理就是在信息采集方面，一直缺少一个大平台，当时想着自己做，但是怕被骗，最后是借了另一个代理的，代理不仅是分发自己的数据，同时对接广告平台，让广告接入更快。
刚开始时代理是利润足，只是不知道今后要维护这个代理，自己出去多少钱也得不到，几十个代理却要耗费几百万的资金费用。钱已经花了，不想天天被困在代理处，还得心累的出去找代理搞活动。接下来就需要几百个，几千个代理才能维持这个代理运营起来。没有是几百个代理就可以成功的，必须要有过的，只有有过经验的代理才能让平台运作起来。
想找一个靠谱的代理，需要在前期接受代理管理，坚持这个代理人，可不是一般的繁琐。感谢及提供一线点位的网络接待人员，他们每天基本接待100多个回头客，也可以促进第二批代理加入。我们借力了一大批网络接待人员，让回头客的钱够代理日常所需。要做到这么大代理基本不可能，靠的是团队的力量。我们没有商家帮助的无法帮助代理们做的事情，其实也是无法一步一步形成自己强大的生存。
对于一个正常的团队来说，基本的员工是不能分担代理的工作。其实这么个代理业务的模式我们已经用了5年多时间来做这种尝试了，可以想象的是大代理资金量大，但往往分摊到代理的价格过低，中等的代理资金量小，但价格相对也高些。而如果用网络来帮助有一定资金量的大代理可以适当调整价格，来降低代理本身所需要的投入，一次一步由一个小代理代理来在公司消化，慢慢形成代理的现金流，平台也可以为代理提供相对有竞争力的高利润的服务。
同时接受有经验的大代理们，我们这边为他们专门设立一个上市公司，提供一个暂时可以保证自己资金流的上市公司，以便于接下来代理的利润分配。比如某国有的上市公司，为某大代理，提供数千万资金提供上市公司股份池，这样新的代理就会加入，我们利用代理对外的资金进行接待，利润我们对外分配，让代理维持代理的工作。未来个人可以成为大代理，而个人不需要其他费用，为更多有经验的网络接待人员提供这种接待的平台，并且接待人员为此工作产生的工资和分成，团队可以用积分在这种接待人员中领取团队月薪，从而保证了团队的利益。团队仅仅只有一位接待人员就足够，因为有相关专业培训，也有知名。 查看全部
自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑，就可以得到丰富的全网信息。广告平台检测自身及广告数据，防止被平台屏蔽自动反黑网页，检测对手网页，让对手显示自己网页信息或者用自己商品做成自动广告将需要抓取的信息直接上传平台，平台分析宝贝属性后，第一时间响应接下来是一个靠谱的代理就是在信息采集方面，一直缺少一个大平台，当时想着自己做，但是怕被骗，最后是借了另一个代理的，代理不仅是分发自己的数据，同时对接广告平台，让广告接入更快。
刚开始时代理是利润足，只是不知道今后要维护这个代理，自己出去多少钱也得不到，几十个代理却要耗费几百万的资金费用。钱已经花了，不想天天被困在代理处，还得心累的出去找代理搞活动。接下来就需要几百个，几千个代理才能维持这个代理运营起来。没有是几百个代理就可以成功的，必须要有过的，只有有过经验的代理才能让平台运作起来。
想找一个靠谱的代理，需要在前期接受代理管理，坚持这个代理人，可不是一般的繁琐。感谢及提供一线点位的网络接待人员，他们每天基本接待100多个回头客，也可以促进第二批代理加入。我们借力了一大批网络接待人员，让回头客的钱够代理日常所需。要做到这么大代理基本不可能，靠的是团队的力量。我们没有商家帮助的无法帮助代理们做的事情，其实也是无法一步一步形成自己强大的生存。
对于一个正常的团队来说，基本的员工是不能分担代理的工作。其实这么个代理业务的模式我们已经用了5年多时间来做这种尝试了，可以想象的是大代理资金量大，但往往分摊到代理的价格过低，中等的代理资金量小，但价格相对也高些。而如果用网络来帮助有一定资金量的大代理可以适当调整价格，来降低代理本身所需要的投入，一次一步由一个小代理代理来在公司消化，慢慢形成代理的现金流，平台也可以为代理提供相对有竞争力的高利润的服务。
同时接受有经验的大代理们，我们这边为他们专门设立一个上市公司，提供一个暂时可以保证自己资金流的上市公司，以便于接下来代理的利润分配。比如某国有的上市公司，为某大代理，提供数千万资金提供上市公司股份池，这样新的代理就会加入，我们利用代理对外的资金进行接待，利润我们对外分配，让代理维持代理的工作。未来个人可以成为大代理，而个人不需要其他费用，为更多有经验的网络接待人员提供这种接待的平台，并且接待人员为此工作产生的工资和分成，团队可以用积分在这种接待人员中领取团队月薪，从而保证了团队的利益。团队仅仅只有一位接待人员就足够，因为有相关专业培训，也有知名。 查看全部
自动识别采集内容(自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑)
自动识别采集内容，产品信息自动过滤，只需轻轻一滑，就可以得到丰富的全网信息。广告平台检测自身及广告数据，防止被平台屏蔽自动反黑网页，检测对手网页，让对手显示自己网页信息或者用自己商品做成自动广告将需要抓取的信息直接上传平台，平台分析宝贝属性后，第一时间响应接下来是一个靠谱的代理就是在信息采集方面，一直缺少一个大平台，当时想着自己做，但是怕被骗，最后是借了另一个代理的，代理不仅是分发自己的数据，同时对接广告平台，让广告接入更快。
刚开始时代理是利润足，只是不知道今后要维护这个代理，自己出去多少钱也得不到，几十个代理却要耗费几百万的资金费用。钱已经花了，不想天天被困在代理处，还得心累的出去找代理搞活动。接下来就需要几百个，几千个代理才能维持这个代理运营起来。没有是几百个代理就可以成功的，必须要有过的，只有有过经验的代理才能让平台运作起来。
想找一个靠谱的代理，需要在前期接受代理管理，坚持这个代理人，可不是一般的繁琐。感谢及提供一线点位的网络接待人员，他们每天基本接待100多个回头客，也可以促进第二批代理加入。我们借力了一大批网络接待人员，让回头客的钱够代理日常所需。要做到这么大代理基本不可能，靠的是团队的力量。我们没有商家帮助的无法帮助代理们做的事情，其实也是无法一步一步形成自己强大的生存。
对于一个正常的团队来说，基本的员工是不能分担代理的工作。其实这么个代理业务的模式我们已经用了5年多时间来做这种尝试了，可以想象的是大代理资金量大，但往往分摊到代理的价格过低，中等的代理资金量小，但价格相对也高些。而如果用网络来帮助有一定资金量的大代理可以适当调整价格，来降低代理本身所需要的投入，一次一步由一个小代理代理来在公司消化，慢慢形成代理的现金流，平台也可以为代理提供相对有竞争力的高利润的服务。
同时接受有经验的大代理们，我们这边为他们专门设立一个上市公司，提供一个暂时可以保证自己资金流的上市公司，以便于接下来代理的利润分配。比如某国有的上市公司，为某大代理，提供数千万资金提供上市公司股份池，这样新的代理就会加入，我们利用代理对外的资金进行接待，利润我们对外分配，让代理维持代理的工作。未来个人可以成为大代理，而个人不需要其他费用，为更多有经验的网络接待人员提供这种接待的平台，并且接待人员为此工作产生的工资和分成，团队可以用积分在这种接待人员中领取团队月薪，从而保证了团队的利益。团队仅仅只有一位接待人员就足够，因为有相关专业培训，也有知名。
自动识别采集内容(2017年最新能自动识别各种验证码的辅助工具软件(自动验证码识别) )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-11-29 23:18
自动识别采集内容(2017年最新能自动识别各种验证码的辅助工具软件(自动验证码识别)
)
CV自动图形图像验证码识别软件（自动验证码识别）是2017年最新的辅助工具，可以自动识别各种验证码。使用验证码的目的是通过一定的检测方法将自动程序与真实用户区分开来，区别对待，保证真实用户的正常使用。验证码区分自动程序和真实用户的标准是基于程序不具备人工智能（AI）的条件。基于这个想法，验证码可以有多种形式，比如根据照片说出动物的名字和阅读图片。（数字、字母、汉字）、听音输入、句子语义分析等，一定程度上都可以实现验证码的功能，但是考虑到实现成本、用户体验、破解难度，目前使用最广泛的一种看图识字形式，即图形验证码, 是根据图片上的数字和字母，用户重新输入一遍。这种方法实现比较简单，方便用户使用，破解难度比较大。
软件功能：
1、识别程序以dll的形式提供，通过简单的函数调用即可识别复杂的验证码图像。
2、自动识别；各种背景、边框、干扰等智能处理；
3、 识别率80%-100%（指不太复杂的验证码），正确率高，速度快，安全可靠。
4、丰富、简单易用的界面；可以被多种编程语言调用，可以调用动态链接库（vc、vb、delphi、java、c#、asp、模拟精灵等），简单灵活，通过传递即可识别文件名或图像数据流，并提供各种语言的函数调用说明和具体调用示例。
5、完全绿色：不捆绑任何软件/插件，无需安装！
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)
CV自动图形图像验证码识别软件（自动验证码识别）是2017年最新的辅助工具，可以自动识别各种验证码。使用验证码的目的是通过一定的检测方法将自动程序与真实用户区分开来，区别对待，保证真实用户的正常使用。验证码区分自动程序和真实用户的标准是基于程序不具备人工智能（AI）的条件。基于这个想法，验证码可以有多种形式，比如根据照片说出动物的名字和阅读图片。（数字、字母、汉字）、听音输入、句子语义分析等，一定程度上都可以实现验证码的功能，但是考虑到实现成本、用户体验、破解难度，目前使用最广泛的一种看图识字形式，即图形验证码, 是根据图片上的数字和字母，用户重新输入一遍。这种方法实现比较简单，方便用户使用，破解难度比较大。
软件功能：
1、识别程序以dll的形式提供，通过简单的函数调用即可识别复杂的验证码图像。
2、自动识别；各种背景、边框、干扰等智能处理；
3、 识别率80%-100%（指不太复杂的验证码），正确率高，速度快，安全可靠。
4、丰富、简单易用的界面；可以被多种编程语言调用，可以调用动态链接库（vc、vb、delphi、java、c#、asp、模拟精灵等），简单灵活，通过传递即可识别文件名或图像数据流，并提供各种语言的函数调用说明和具体调用示例。
5、完全绿色：不捆绑任何软件/插件，无需安装！
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自动识别采集内容(2017年最新能自动识别各种验证码的辅助工具软件(自动验证码识别)
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CV自动图形图像验证码识别软件（自动验证码识别）是2017年最新的辅助工具，可以自动识别各种验证码。使用验证码的目的是通过一定的检测方法将自动程序与真实用户区分开来，区别对待，保证真实用户的正常使用。验证码区分自动程序和真实用户的标准是基于程序不具备人工智能（AI）的条件。基于这个想法，验证码可以有多种形式，比如根据照片说出动物的名字和阅读图片。（数字、字母、汉字）、听音输入、句子语义分析等，一定程度上都可以实现验证码的功能，但是考虑到实现成本、用户体验、破解难度，目前使用最广泛的一种看图识字形式，即图形验证码, 是根据图片上的数字和字母，用户重新输入一遍。这种方法实现比较简单，方便用户使用，破解难度比较大。
软件功能：
1、识别程序以dll的形式提供，通过简单的函数调用即可识别复杂的验证码图像。
2、自动识别；各种背景、边框、干扰等智能处理；
3、 识别率80%-100%（指不太复杂的验证码），正确率高，速度快，安全可靠。
4、丰富、简单易用的界面；可以被多种编程语言调用，可以调用动态链接库（vc、vb、delphi、java、c#、asp、模拟精灵等），简单灵活，通过传递即可识别文件名或图像数据流，并提供各种语言的函数调用说明和具体调用示例。
5、完全绿色：不捆绑任何软件/插件，无需安装！
自动识别采集内容(官方版在流程设计器中点创建需要的脚本?(一))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-11-26 20:15
自动识别采集内容(官方版在流程设计器中点创建需要的脚本?(一))
vgame浏览器下载介绍
vgame浏览器正式版是一个可视化的脚本编辑器。vgame浏览器正式版可以创建自动采集、自动识别验证码、自动注册等多种类型的脚本，可用于采集相关网页内容，多用于营销项目，操作简单，地图完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
vgame浏览器软件功能
1、可视化操作
vgame浏览器正式版操作简单，完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
2、自定义流程
采集 就像积木一样，功能自由组合。
3、自动编码
程序注重采集的效率，页面解析速度非常快。
4、生成EXE
自动登录，自动识别验证码，是一款通用浏览器。
vgame浏览器更新日志
vgame浏览器正式版8.01
1.修复了一些已知的错误
2.优化了用户界面
vgame浏览器的使用方法
如何在VG浏览器中下载文件？
可以在变量中获取文件地址来下载文件。只能在变量中保存文件的完整地址（需要检查变量内容是图片地址），也可以保存收录img标签的html代码。
如何在 VG 浏览器中创建新脚本？
在脚本编辑器中的任何组上单击鼠标右键，然后选择新建脚本。如果没有组，请在左侧空白区域点击鼠标右键新建组。
下面填写脚本的基本信息
1.脚本名称：自定义脚本名称
2.选择组，即把脚本放到哪个组。如果没有合适的组，可以点击右边的“新建组”创建一个
3.选择浏览器内核。Firefox 是 Firefox 浏览器内核。如果需要在脚本中使用浏览器模拟，则需要选择该选项。如果选择“不使用浏览器”，则不会使用脚本进行浏览 一些与浏览器相关的脚本功能的优点是运行脚本时不需要加载浏览器，浏览器生成EXE程序时无需打包，运行效率高，体积更小。建议在制作http请求脚本时选择。
4. 脚本密码：设置密码后，其他人无法随意修改或查看脚本内容。
5.备注：脚本备注信息
填写完脚本的基本信息后，点击下一步
在流程设计器中右键单击以创建所需的脚本
在脚本设计过程中，您可以随时右键单击创建的步骤进行测试和运行，或右键单击脚本名称运行脚本。完成后点击下一步，根据需要配置其他运行参数。至此，脚本创建完毕。 查看全部
vgame浏览器下载介绍
vgame浏览器正式版是一个可视化的脚本编辑器。vgame浏览器正式版可以创建自动采集、自动识别验证码、自动注册等多种类型的脚本，可用于采集相关网页内容，多用于营销项目，操作简单，地图完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
vgame浏览器软件功能
1、可视化操作
vgame浏览器正式版操作简单，完全可视化。无需专业 IT 人员即可进行整形操作。
2、自定义流程
采集 就像积木一样，功能自由组合。
3、自动编码
程序注重采集的效率，页面解析速度非常快。
4、生成EXE
自动登录，自动识别验证码，是一款通用浏览器。
vgame浏览器更新日志
vgame浏览器正式版8.01
1.修复了一些已知的错误
2.优化了用户界面
vgame浏览器的使用方法
如何在VG浏览器中下载文件？
可以在变量中获取文件地址来下载文件。只能在变量中保存文件的完整地址（需要检查变量内容是图片地址），也可以保存收录img标签的html代码。
如何在 VG 浏览器中创建新脚本？
在脚本编辑器中的任何组上单击鼠标右键，然后选择新建脚本。如果没有组，请在左侧空白区域点击鼠标右键新建组。
下面填写脚本的基本信息
1.脚本名称：自定义脚本名称
2.选择组，即把脚本放到哪个组。如果没有合适的组，可以点击右边的“新建组”创建一个
3.选择浏览器内核。Firefox 是 Firefox 浏览器内核。如果需要在脚本中使用浏览器模拟，则需要选择该选项。如果选择“不使用浏览器”，则不会使用脚本进行浏览 一些与浏览器相关的脚本功能的优点是运行脚本时不需要加载浏览器，浏览器生成EXE程序时无需打包，运行效率高，体积更小。建议在制作http请求脚本时选择。
4. 脚本密码：设置密码后，其他人无法随意修改或查看脚本内容。
5.备注：脚本备注信息
填写完脚本的基本信息后，点击下一步
在流程设计器中右键单击以创建所需的脚本
在脚本设计过程中，您可以随时右键单击创建的步骤进行测试和运行，或右键单击脚本名称运行脚本。完成后点击下一步，根据需要配置其他运行参数。至此，脚本创建完毕。 查看全部
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程序注重采集的效率，页面解析速度非常快。
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自动登录，自动识别验证码，是一款通用浏览器。
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1.修复了一些已知的错误
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如何在 VG 浏览器中创建新脚本？
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1.脚本名称：自定义脚本名称
2.选择组，即把脚本放到哪个组。如果没有合适的组，可以点击右边的“新建组”创建一个
3.选择浏览器内核。Firefox 是 Firefox 浏览器内核。如果需要在脚本中使用浏览器模拟，则需要选择该选项。如果选择“不使用浏览器”，则不会使用脚本进行浏览 一些与浏览器相关的脚本功能的优点是运行脚本时不需要加载浏览器，浏览器生成EXE程序时无需打包，运行效率高，体积更小。建议在制作http请求脚本时选择。
4. 脚本密码：设置密码后，其他人无法随意修改或查看脚本内容。
5.备注：脚本备注信息
填写完脚本的基本信息后，点击下一步
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自动识别采集内容(你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?解决安卓可以依赖)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2021-11-26 16:04
自动识别采集内容(你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?解决安卓可以依赖)
自动识别采集内容就能够绕过appstore的搜索机制。
用chrome浏览器，然后搜www+app之类，到字符集查看你想要的内容，
.
ios和android都是扫描功能。windowsphone由于移动终端的关系已经没有扫描功能了。
之前听过安卓可以类似扫码机的那个功能扫描这个app使用的api。查看他们的技术规范库就能看出来很多东西来了。
有一次用安卓手机，完美扫描nikeapp内的图片，然后自动跳转到nike的官网。
感觉安卓手机有好多扫描的功能，查找手机，手机管家自带的安全扫描等等，苹果木有。
问下答主,你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?
解决了，安卓可以绕过appstore内的googleplay检查。好像有很多牛逼的工具可以用来绕过手机的googleplay检查。
安卓扫描googleapp，现在有安卓api漏洞可以绕过appstore检查。
安卓免扫api可以解决
安卓可以依赖第三方的扫一扫，某宝有现成的是很多，随便一个别人就可以解读你的信息。
目前安卓的xposed框架里就带有微信的扫一扫的api，
安卓有个叫appxampp的框架，你可以绕过appleid+识别app内部存储来抓appstore里面的信息， 查看全部
自动识别采集内容就能够绕过appstore的搜索机制。
用chrome浏览器，然后搜www+app之类，到字符集查看你想要的内容，
.
ios和android都是扫描功能。windowsphone由于移动终端的关系已经没有扫描功能了。
之前听过安卓可以类似扫码机的那个功能扫描这个app使用的api。查看他们的技术规范库就能看出来很多东西来了。
有一次用安卓手机，完美扫描nikeapp内的图片，然后自动跳转到nike的官网。
感觉安卓手机有好多扫描的功能，查找手机，手机管家自带的安全扫描等等，苹果木有。
问下答主,你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?
解决了，安卓可以绕过appstore内的googleplay检查。好像有很多牛逼的工具可以用来绕过手机的googleplay检查。
安卓扫描googleapp，现在有安卓api漏洞可以绕过appstore检查。
安卓免扫api可以解决
安卓可以依赖第三方的扫一扫，某宝有现成的是很多，随便一个别人就可以解读你的信息。
目前安卓的xposed框架里就带有微信的扫一扫的api，
安卓有个叫appxampp的框架，你可以绕过appleid+识别app内部存储来抓appstore里面的信息， 查看全部
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自动识别采集内容就能够绕过appstore的搜索机制。
用chrome浏览器，然后搜www+app之类，到字符集查看你想要的内容，
.
ios和android都是扫描功能。windowsphone由于移动终端的关系已经没有扫描功能了。
之前听过安卓可以类似扫码机的那个功能扫描这个app使用的api。查看他们的技术规范库就能看出来很多东西来了。
有一次用安卓手机，完美扫描nikeapp内的图片，然后自动跳转到nike的官网。
感觉安卓手机有好多扫描的功能，查找手机，手机管家自带的安全扫描等等，苹果木有。
问下答主,你觉得微信扫一扫功能扫什么东西?
解决了，安卓可以绕过appstore内的googleplay检查。好像有很多牛逼的工具可以用来绕过手机的googleplay检查。
安卓扫描googleapp，现在有安卓api漏洞可以绕过appstore检查。
安卓免扫api可以解决
安卓可以依赖第三方的扫一扫，某宝有现成的是很多，随便一个别人就可以解读你的信息。
目前安卓的xposed框架里就带有微信的扫一扫的api，
安卓有个叫appxampp的框架，你可以绕过appleid+识别app内部存储来抓appstore里面的信息，
自动识别采集内容(边肖收集器分享的这篇教程，不知道怎么操作这个软件的用户)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2021-11-26 12:16
自动识别采集内容(边肖收集器分享的这篇教程，不知道怎么操作这个软件的用户)
优采云采集器是一款功能强大且非常有用的网页抓取软件。用户在使用本软件时，可以独立保存网页内容。输入他们要采集的网址后，软件会自动识别。识别完成后，即可进行采集操作。还可以将采集到的内容导出为各种文件格式，方便用户进行下一步操作。很多用户在第一次使用这个软件的时候，并不知道如何采集网页内容，所以小编给大家分享一下具体的步骤。感兴趣的朋友不妨看看边小分享的这篇教程。
10-10-10-1. 首先打开软件，进入软件主界面。然后在主界面输入你要采集的网站的网址，然后点击智能采集按钮。
2. 点击智能采集按钮后，软件会识别网页。识别完成后，在界面中可以看到目标网页的内容，然后我们点击右下角的开始采集按钮。
3.点击开始采集后，用户需要耐心等待一段时间。软件界面出现采集完成窗口后，用户需要点击窗口中的功能选项才能导出数据。
4. 点击【导出数据】后，会出现下图所示的界面。然后，在界面中，首先需要选择导出文件的格式。边小将以EXCEL文件为例给大家演示一下，然后点击浏览按钮选择保存的地址。
5. 选择导出数据的存储地址后，点击界面右下角的导出按钮，导出采集的数据。导出完成后，用户可以查看采集到的网页内容数据。
使用上面教程中分享的操作方法，我们可以通过优采云采集器采集我们想要的网页内容。不知道如何操作这款软件的用户，快来试试小编分享的这个方法和步骤吧。希望本教程对大家有所帮助。 查看全部
优采云采集器是一款功能强大且非常有用的网页抓取软件。用户在使用本软件时，可以独立保存网页内容。输入他们要采集的网址后，软件会自动识别。识别完成后，即可进行采集操作。还可以将采集到的内容导出为各种文件格式，方便用户进行下一步操作。很多用户在第一次使用这个软件的时候，并不知道如何采集网页内容，所以小编给大家分享一下具体的步骤。感兴趣的朋友不妨看看边小分享的这篇教程。
10-10-10-1. 首先打开软件，进入软件主界面。然后在主界面输入你要采集的网站的网址，然后点击智能采集按钮。
2. 点击智能采集按钮后，软件会识别网页。识别完成后，在界面中可以看到目标网页的内容，然后我们点击右下角的开始采集按钮。
3.点击开始采集后，用户需要耐心等待一段时间。软件界面出现采集完成窗口后，用户需要点击窗口中的功能选项才能导出数据。
4. 点击【导出数据】后，会出现下图所示的界面。然后，在界面中，首先需要选择导出文件的格式。边小将以EXCEL文件为例给大家演示一下，然后点击浏览按钮选择保存的地址。
5. 选择导出数据的存储地址后，点击界面右下角的导出按钮，导出采集的数据。导出完成后，用户可以查看采集到的网页内容数据。
使用上面教程中分享的操作方法，我们可以通过优采云采集器采集我们想要的网页内容。不知道如何操作这款软件的用户，快来试试小编分享的这个方法和步骤吧。希望本教程对大家有所帮助。 查看全部
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优采云采集器是一款功能强大且非常有用的网页抓取软件。用户在使用本软件时，可以独立保存网页内容。输入他们要采集的网址后，软件会自动识别。识别完成后，即可进行采集操作。还可以将采集到的内容导出为各种文件格式，方便用户进行下一步操作。很多用户在第一次使用这个软件的时候，并不知道如何采集网页内容，所以小编给大家分享一下具体的步骤。感兴趣的朋友不妨看看边小分享的这篇教程。
10-10-10-1. 首先打开软件，进入软件主界面。然后在主界面输入你要采集的网站的网址，然后点击智能采集按钮。
2. 点击智能采集按钮后，软件会识别网页。识别完成后，在界面中可以看到目标网页的内容，然后我们点击右下角的开始采集按钮。
3.点击开始采集后，用户需要耐心等待一段时间。软件界面出现采集完成窗口后，用户需要点击窗口中的功能选项才能导出数据。
4. 点击【导出数据】后，会出现下图所示的界面。然后，在界面中，首先需要选择导出文件的格式。边小将以EXCEL文件为例给大家演示一下，然后点击浏览按钮选择保存的地址。
5. 选择导出数据的存储地址后，点击界面右下角的导出按钮，导出采集的数据。导出完成后，用户可以查看采集到的网页内容数据。
使用上面教程中分享的操作方法，我们可以通过优采云采集器采集我们想要的网页内容。不知道如何操作这款软件的用户，快来试试小编分享的这个方法和步骤吧。希望本教程对大家有所帮助。
