解决方案:湘潭市互联网信用信息采集子平台成功部署
　　2016年11月底，湘潭市诚信平台二期——互联网信用信息采集子平台正式上线。
　　
　　互联网征信采集子平台可以根据用户自定义任务配置，从互联网目标网页中批量准确提取半结构化和非结构化数据，转化为结构化记录，存储到本地数据库，通过数据加工处理，使其形成有效的信用信息，扩大诚信平台的数据来源。
　　系统主要实现三大功能：一是系统的爬虫采集功能。通过爬虫技术自动抓取国家权威信用发布平台湘潭本地企业和自然人相关信用数据，系统从一个或多个初始网页的URL入手，获取初始网页的URL。爬虫爬取的所有网页都会被系统存储起来，进行一定的分析、过滤、索引，以便后续的数据检索和数据处理。第二个是用户自定义的采集函数。用户可选择相关权威信用信息发布平台，指定栏目自动抓取信息。系统根据用户设置的规则自动解析源网页，获取格式网页中需要的内容，并按照设定的规则将数据存入数据库。时间可配置定时抓取目标网站、采集记录建立唯一索引，避免重复存储相同信息。三是平台的数据处理比对功能。对来自各类网站的信用信息进行梳理、清洗、处理，形成有效、准确的信用信息数据库，同时通过企业注册等唯一标识与湘潭当地法人、自然人进行数据比对号码和身份证号码，建立数据关联。时间可配置定时抓取目标网站、采集记录建立唯一索引，避免重复存储相同信息。三是平台的数据处理比对功能。对来自各类网站的信用信息进行梳理、清洗、处理，形成有效、准确的信用信息数据库，同时通过企业注册等唯一标识与湘潭当地法人、自然人进行数据比对号码和身份证号码，建立数据关联。时间可配置定时抓取目标网站、采集记录建立唯一索引，避免重复存储相同信息。三是平台的数据处理比对功能。对来自各类网站的信用信息进行梳理、清洗、处理，形成有效、准确的信用信息数据库，同时通过企业注册等唯一标识与湘潭当地法人、自然人进行数据比对号码和身份证号码，建立数据关联。
　　
　　湘潭市信用信息采集系统是服务于整个社会信用体系的数据采集和共享平台。本系统的成功部署，为湘潭市信用信息平台的数据扩充提供了重要来源，为单位和个人提供了重要来源，为信用行为和信用服务发展提供了重要技术手段，提供了重要渠道供政府部门公开政府信息。
　　正式推出:国产PbootCMS建站，瞬间建好企业官网—使用篇
　　在上一篇文章文章中，我们已经详细介绍了如何在服务器上搭建Pbootcms。通过以上教程，想必您已经搭建了属于自己的企业官网。
　　但是这些官网都是模板，相对来说，这些对搜索引擎不友好，搜索引擎希望看到的内容不一样。这次我们就Pbootcms前端模板修改的问题进行详细说明！
　　上篇内容请参考《国产Pbootcms建站，瞬间搭建公司官网—Build》
　　1、pbootcms内容修改
　　修改网站名称和描述
　　
　　Pbootcms网站名称设置
　　在基本设置和站点信息中修改网站的标题等信息。一个好的标题可以帮助搜索引擎更好的识别我们的网站内容，标题应该以“-”或者“_”的形式分隔，这样可以帮助搜索引擎更好的抓取。
　　例如：“鑫锐云-云服务器-高防IP”等形式展示。
　　2.修改底部公司信息
　　底部的公司信息是在后台的基础内容和公司信息中修改的。这里很简单，只需要填写你公司的信息，比如：电话号码，网站主题备案信息等，就会在前端显示出来。
　　3.修改网站分类栏
　　
　　在网站后台的基础内容和内容栏中修改。这里主要是定义网站的内容URL。一般要求URL中不能出现汉字。相对而言，越短越好。
　　4.修改添加文章内容
　　文章内容是承载SEO的关键要素之一。关键词应该出现在标题中，优化后的关键词应该出现在关键字和描述中。记住要流利的语义。不要为了优化而优化！
　　Pbootcms文章信息管理
　　在文章内容中，您可以修改、删除和添加网站公司介绍、联系我们、新闻文章等内容。 查看全部

　　强悍:【k8s 实战】Prometheus Operator 高级配置
　　以上我们学习了如何在Prometheus Operator下自定义一个监控选项，以及自定义告警规则的使用。那么我们还可以直接使用之前课程中的自动发现功能吗？如果我们的Kubernetes集群中有很多Services/Pod，是否需要一个一个创建对应的ServiceMonitor对象进行监控呢？这不会又麻烦了吧？
　　自动发现配置
　　为了解决上面的问题，Prometheus Operator为我们提供了额外的抓包配置来解决这个问题，我们可以添加额外的服务发现和自动监控的配置。和之前的自定义方式一样，我们希望在Prometheus Operator中自动发现和监控注解为prometheus.io/scrape=true的Service。我们之前定义的Prometheus的配置如下：
　　- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
action: keep
regex: true
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
action: replace
target_label: __scheme__
regex: (https?)
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
action: replace
target_label: __metrics_path__
regex: (.+)
- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
action: replace
target_label: __address__
regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
replacement: $1:$2
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
action: replace
target_label: namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
action: replace
target_label: service
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
target_label: pod
action: replace
　　如果对上面的配置不是很熟悉，建议查看之前的Kubernetes公共资源对象监控介绍。要自动发现集群中的Service，我们需要在Service =true语句的注释区添加prometheus.io/scrape，将上述文件直接保存为prometheus-additional.yaml，然后创建对应的Secret对象通过这个文件：
　　$ kubectl create secret generic additional-configs --from-file=prometheus-additional.yaml -n monitoring
secret "additional-configs" created
　　注意，我们所有的操作都在 Prometheus Operator 源代码 contrib/kube-prometheus/manifests/ 目录下。
　　创建完成后，上述配置信息会被base64编码为key prometheus-additional.yaml对应的值：
　　$ kubectl get secret additional-configs -n monitoring -o yaml
apiVersion: v1
data:
prometheus-additional.yaml: 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
kind: Secret
metadata:
creationTimestamp: 2018-12-20T14:50:35Z
name: additional-configs
namespace: monitoring
resourceVersion: "41814998"
selfLink: /api/v1/namespaces/monitoring/secrets/additional-configs
uid: 9bbe22c5-0466-11e9-a777-525400db4df7
type: Opaque
　　那么我们只需要在声明prometheus的资源对象文件中添加这个额外的配置即可：(prometheus-prometheus.yaml)
　　apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
labels:
prometheus: k8s
name: k8s
namespace: monitoring
spec:
alerting:
<p>
alertmanagers:
- name: alertmanager-main
namespace: monitoring
port: web
baseImage: quay.io/prometheus/prometheus
nodeSelector:
beta.kubernetes.io/os: linux
replicas: 2
secrets:
- etcd-certs
resources:
requests:
memory: 400Mi
ruleSelector:
matchLabels:
prometheus: k8s
role: alert-rules
securityContext:
fsGroup: 2000
runAsNonRoot: true
runAsUser: 1000
additionalScrapeConfigs:
name: additional-configs
key: prometheus-additional.yaml
serviceAccountName: prometheus-k8s
serviceMonitorNamespaceSelector: {}
serviceMonitorSelector: {}
version: v2.5.0
</p>
　　添加完成后，直接更新prometheus的CRD资源对象：
　　$ kubectl apply -f prometheus-prometheus.yaml
prometheus.monitoring.coreos.com "k8s" configured
　　稍等片刻，可以到Prometheus的Dashboard查看配置是否生效：
　　在Prometheus Dashboard的配置页面下，我们可以看到已经有对应的配置信息，但是我们切换到targets页面，并没有找到对应的监控任务。查看Prometheus的Pod日志：
<p>$ kubectl logs -f prometheus-k8s-0 prometheus -n monitoring
level=error ts=2018-12-20T15:14:06.772903214Z caller=main.go:240 component=k8s_client_runtime err="github.com/prometheus/prometheus/discovery/kubernetes/kubernetes.go:302: Failed to list *v1.Pod: pods is forbidden: User 查看全部

　　解决方案:舆情监测系统源码的功能有哪些以及舆情监测的应用范围
　　现在舆论监督越来越重要，很多公司都会组织公关去监督。你知道舆情监测系统的作用吗？网络舆情监测系统的应用范围有哪些？.
　　网络舆情监测系统的作用
　　全自动网络抓取和分类系统，最大限度地减少人工工作量
　　定向信息采集和信息源定制
　　结果显示、分析及预警
　　智能调度和爬虫系统，加上强大的服务器集群，保证网页的覆盖率和更新频率
　　舆情监测系统源码
　　可对舆情信息（正面、中性、负面）进行高效分类，自动生成每周、每月的舆情简报
　　
　　精准信息及时推送服务，通过网络、电话、信息等多种渠道反映舆情，及时告知客户
　　网络舆情监测系统的适用范围
　　一般来说，网络舆情监测系统主要是及时提供突发事件、重大事件、经济生活、公共治理、司法事件、社会管理、舆情监督、生态环境、民生问题、社会问题、领导舆论等信息。 、教育舆情、食品安全、医疗卫生、企业舆情等领域的舆情信息
　　信息管理
　　舆情监测系统信息主要包括以下几个方面：
　　(1) 热点舆情：自动识别热点和焦点事件，并以新闻、论坛、博客三大类舆情形式呈现；
　　(2) 话题追踪：对网络话题进行专门的检测和追踪，形成系统的把握和监控；
　　(3) 舆情采集：对于敏感话题，用户可以添加到“舆情采集”；
　　（4）舆情影响力：自动区分正面、负面和重大负面舆情；
　　
　　(5) 全文搜索：提供多种搜索方式，可内置关键词增删改查；
　　(6) 舆情简报：以简报的形式呈现每日、每周的重点舆情，多种设计格式供选编；
　　(7)专题报告：专题报告是对专题的全面系统的报告，包括图表、报告和综合分析。
　　舆情监测系统源码有哪些功能？
　　1）舆情数据采集子系统舆情数据采集子系统的数据采集对象主要是互联网网站和网页。数据来源主要有两种，一种是通过指定范围内的网站抓取采集
，另一种是通过百度、谷歌采集
，进行全网数据采集
和监控。在数据采集过程中，收录
了文本内容自动识别、文章去重和相似度分析、摘要自动生成和关键词等多项中文处理技术。此外，数据采集子系统还可以对网页中的图片和文档资源文件进行采集和下载，具有生成网页图片和快照等多种功能，实现网站自动登录、代理服务器下载、JS自动识别判断、分布式采集等。舆情数据采集子系统采用模板技术，系统内置数百个网站模板，用户配置过程非常简单。
　　舆情监测系统源码
　　2）舆情数据处理子系统 舆情数据处理子系统主要对采集子系统采集的数据进行整理和处理。主要功能包括： 舆情数据管理：包括数据整理、编辑、删除、添加等维护工作。门户信息配置：系统可以在前端门户平台自动生成信息，管理员也可以通过后台配置将需要突出显示的信息放置在门户中。同时，管理员还可以在门户上配置一些频道、热词、话题。管理和设置。简报管理模块：通过设置舆情简报模板，可以按日、按月或手动自动生成舆情简报，
　　3）舆情分析子系统舆情分析子系统的功能分为统计和分析两部分。
　　以上就是奇贵网社区小编为大家介绍的舆情监测系统源码的功能和舆情监测的应用范围。如果您想了解更多关于舆情监测的信息，请继续关注我们的网站。
　　解决方案:泰州企业网站应该如何安装百度统计工具？
　　我们的网站，无论是泰州网络公司的官网，还是为客户搭建的网站，基本上都会安装百度统计工具。安装这个工具，一方面是为了方便网站优化，也是为了让百度更好的了解我们的网站。. 如果是我公司搭建的网站，客户需要安装百度统计工具，我们会尽快帮客户安装好，不收取任何额外费用。
　　比如，如果是我们同学建的网站，想安装百度统计，但是不能操作，那么，作为台州企业网站，我们应该如何安装百度统计工具呢？
　　在此，台州卡硕科技就为大家详细分析一下百度统计工具的安装方法：
　　
　　第一步：打开百度统计工具官网。网址是：
　　第二步：注册成为会员。
　　第三步：找到设置如下图：
　　
　　第四步：添加网站：
　　这时候我们就可以得到百度统计的代码了。注意代码要加在网站的所有页面，最好在网站头部中间，这样百度可以第一时间统计网站的IP和IP。PV、UV等数据，我们可以准确获取网站的真实数据。
　　当然，并不是所有的网站都适合安装百度统计工具。从网站优化的角度来说，如果你的网站使用了不规范的SEO技术，这时候如果你安装百度统计工具，你的网站作弊就会更快被抓到。因此，只有正规的SEO优化网站才适合安装百度统计工具。 查看全部

　　解决方案:自动采集子系统是精确自动化的机器人采集并自动编辑采集
　　自动采集子系统是精确自动化的机器人采集并自动编辑采集到的子页面信息并生成pdf或doc文档。
　　会问这个问题，说明你对机器学习还不太懂。举个栗子，在中医理论中,一般认为手上的骨脉经络只连接脏腑。但他们所针对的对象也不一样，比如针对一些功能性强的手指而言，如在运动的时候十指相连，因此手指也一起受到影响，进而影响到身体，这就是脊柱相连与否决定脊柱受到影响的量的问题，而脊柱受到影响后对人体的控制力都会产生影响，所以影响是相互的。
　　
　　这里“影响”和“控制力”是两个概念，他们之间有明确的可测量的差异，这也是中医主张修养到什么程度算是到位的原因。虽然你提到了“换脑”，但也可以说“换脑”是部分转换了意识，但他们的影响还是有局限性的。
　　需要了解两个方面的知识。一方面可以把采集的页面比作我们人体的经络，那么要发达必须足够了解人体经络。另一方面，要想精确到每个穴位，那么需要了解你具体要采集的那个关节的解剖结构。另外，对于一般的采集软件，精确到脑区还不是特别困难。但是对于精度要求更高的机器人来说，它们只需要确认每个部位的解剖位置就可以精确到脑区了。
　　
　　感觉子采数据一般采用basebase:基础数据，最基础的一般精度比较小，一般连贯性影响不大的情况。比如实验大量采集脑区进行分析比如边采边输出、拆分、连通性判断、调整参数加等。子采一般是给实验的初步筛选过程，基础的中医数据精确数据也是最多限制在7个关键点的位置，精度要求不是特别高的话，个人是建议直接输出10个点的数据，十个点足够了。
　　friday更接近于用数学的方法获取人体的结构信息（比如关键点）。所以取friday样本最简单，直接设计电路相连。其实看过一些科幻机器人的小视频，把电路的设计、找算法过程全部交给电脑（也就是算法设计师）就是最复杂的要求了。这里面就包括很多系统学的知识。如果是传统的数字化方法，比如：人工智能设计、算法研究这些，要花费数年甚至数十年去发展和摸索，现在来看基本没有工业级别的需求，连“智能感知”这一点都无法实现。
　　所以一般可以简单判断子采数据是非常简单、快速、精确的。还有就是感知到人体结构和图像之后，人才刚能非常轻松的匹配特征表现人体结构，才能出来很精确的标注。后续人工智能数据还必须要转换到人工智能模型上面。如果人脑作为自动化神经网络出来之前就已经做到非常精确了，那么只能说这人脑太厉害了，连数据都能自动分析！附上我的图书《边缘计算》，知识分享出来的。 查看全部

　　解决方案:电信主机计费系统_数据采集子模块
　　需求分析
　　1、根据软件工程的要求，重复用户的需求，得到用户的认可。
　　2.定制需求和专业化需求。
　　三、需求规范的主要内容
　　1）用例：系统中的角色。
　　2）事件流：系统中的角色如何协同工作以完成特定功能。
　　3）异常流量：处理各种突发情况。
　　4）前提条件：事件流和异常流中每个特定环节的依赖关系。
　　5）后置条件：事件流和异常流中每个特定环节的输出结果。
　　术语解释
　　DMS： 数据挖掘系统用户
　　：对于需要使用Unix实验室租赁服务的客户，用户通过电信公司提供的账号和密码登录指定的Unix机器，使用Unix服务。终端机
　　：用户通过本地终端机访问我们的Unix机，使用Unix服务，也就是我们所说的终端机。在我们的程序中，我们将记录该终端的IP作为向用户收费的依据之一。登录
　　日志文件：在Unix机器上自动记录用户登录/注销日志的文件：/var/adm/wtmpx;在我们的程序中，此文件也可以是程序外部指定的另一个文件。我们的程序需要从此文件中提取数据以匹配用户登录/注销的记录，并将其用作未来收费的基础。用户登录记录
　　：登录中记录的用户登录Unix系统的日志记录
　　日志文件，其中收录
用户的登录名、用户登录 Unix 的时间、登录的终端机器的 IP 和其他信息。用户注销记录：记录在用户注销Unix
　　系统的登录日志文件中的日志记录，其中收录
用户的登录名、用户注销Unix的时间、终端机登录的IP等。我们需要将用户的登录记录与注销记录进行匹配，以获得完整的登录信息并计算用户的登录时间。用户登录记录：将用户的登录记录与注销记录按照
　　对应关系进行匹配，形成完整的登录记录，登录记录收录
以下信息：用户登录名、登录时间、注销时间、登录时长、登录终端机IP等。
　　匹配登录/注销记录：等效于用户的登录记录。
　　不匹配的登录记录：在登录日志文件中，登录记录理论上匹配一个登录记录，但是有可能用户在我们采集
数据时还没有注销，所以日志文件中可能没有与登录记录匹配的登录记录，
　　这些登录记录我们将其保存在指定的文件中，并在下次采集
时读取。
　　项目背景
　　在电信业务中，有Unix实验室租赁业务。只要用户向电信运营商申请Unix账号，就可以远程登录Unix实验室，使用Unix系统。
　　用户需要使用电信运营商
　　提供的Unix实验室服务需要支付一定的费用，电信运营商需要一套数据采集
系统来采集
用户登录实验室的时间长度数据，以便作为在指定时间范围内向用户收费的依据。
　　数据采集系统必须采集
以下信息：登录用户名、登录时间、注销时间、登录总在线时间、登录实验室IP、用户终端IP等信息。
　　DMS 3.0项目需要开发这样一个通用的数据采集系统程序，采集
Unix机器记录的用户登录和注销的原创
记录，将这些记录解析并匹配成用户登录记录，然后发送到数据采集服务器，在服务器端以日期形式将这些数据保存在数据库中， 然后将这些数据整合成日报、月报和年报。
　　商业原理
　　任何用户登录到Unix系统，Unix系统
　　将记录用户的登录信息，所有用户登录/注销信息都保存在Unix系统日志文件中。数据采集系统是读取Unix系统日志文件中的用户登录/注销信息，并找出配对的登录/注销记录，获取用户在实验室的登录时间、注销时间、登录时间长度等电信用户需要用于计费的数据，最后将匹配数据保存到文本文件中，供电信工作人员读取，作为电信收费的依据。
　　用户登录到 Unix 系统的日志记录文件位于
　　Unix 的 /var/adm 目录，文件名为 wtmpx，日志文件为二进制文件，可以使用 Unix 中的最后一个命令查看，最后一个命令格式为：
　　最后一个 [-a] [-n 编号 | -编号] [-f 文件名] [名称 | tty]
　　WTMPX文件中的登录记录收录
372个字节，每个记录收录
数据项的格式如表1-1所示：（黄色背景标记的数据项为要采集的数据项）。
　　登录记录总数的
　　计算方法如下：登录记录总数 = 日志文件大小/372。
　　匹配后的数据记录
　　功能概述
　　DMS3.0系统主要实现以下核心功能：数据读取、数据匹配、数据发送、数据接收、数据存储、数据集成。
　　1. 数据读取
　　该功能模块的主要任务是读取Unix机器的用户登录记录文件，并将文件信息解析为程序对象，以方便匹配模块的匹配。
　　2. 数据匹配
　　该模块的主要任务是根据登录/注销关系，将数据读取模块读取的数据匹配成完整的登录记录。
　　3. 数据发送
　　该模块的主要任务是建立客户端网络连接，并将匹配的用户登录记录作为字符串发送到服务器。
　　4. 接收数据
　　该模块的主要任务是建立服务器端网络连接，并从客户端读取匹配的用户登录记录字符串。
　　5. 数据存储
　　该模块的主要任务是将数据接收模块接收的数据保存到指定的数据库表中。
　　6. 数据集成
　　该模块的主要任务是将保存在数据库中的用户登录记录计划的数据集成到日报、月报和年报中。
　　系统用例 0.术语概念
　　1）用例：系统中的角色。
　　2）事件流：系统中的角色如何协同工作以完成特定功能。
　　3）异常流量：处理各种突发情况。
　　4）前提条件：事件流和异常流中每个特定环节的依赖关系。
　　5）后置条件：事件流和异常流中每个特定环节的输出结果。
　　1. 用例图
　　【DMS3.0系统用例图】
　　2. 用例描述
　　数据采集
　　功能简介 :DMS管理员运行DMS程序完成数据采集功能
　　前提条件：DMS程序正确安装和部署
　　基本流程 ：DMS管理员启动DMS服务器程序 DMS管理员启动DMS客户端程序 DMS客户端程序读取
　　上次不匹配的登录记录 DMS客户端程序读取用户登录数据文件 DMS客户端程序 获取用户登录/注销记录列表： DMS客户端程序将用户的登录和注销记录按照对应关系匹配成完整的登录记录， DMS客户端程序将无法成功匹配的登录记录写入文件并保存，DMS客户端程序将匹配的登录记录发送到数据采集
服务器，DMS服务器程序接收采集到的数据，DMS服务器程序将数据写入服务器文件并保存
　　有例外的分支
　　步骤1：如果启动服务器程序失败，则报告异常。
　　步骤2，如果启动客户端程序失败，则报告异常。
　　步骤3，
　　如果最后一个不匹配的登录文件不存在，请跳至步骤 3。
　　步骤4：如果读取用户登录数据文件失败，则报告异常。
　　步骤7：如果指定的写出目录不存在，请创建该目录。
　　步骤7，如果创建目录或写入文件失败，则报告异常。
　　步骤8：如果数据发送失败，将定期重新传输。
　　步骤 10：如果写入文件失败，请报告异常。
　　数据读取
　　功能简介：
　　DMS程序读取系统数据文件和上次不匹配的登录记录，以形成用户登录记录的列表。
　　前提 条件
　　DMS 客户端程序启动
　　基本流
　　1. 根据系统配置信息确定最后一个不匹配的登录记录文件的位置。
　　2. 读取上次不匹配的登录记录，形成用户登录记录列表。
　　3. 根据系统配置信息确定用户登录数据文件的位置。
　　4. 读取数据文件并将文件内容解析为用户登录记录。
　　5. 将上一步中解析的用户登录记录添加到列表中。
　　6. 返回用户登录记录列表。
　　有例外的分支步骤
　　2，如果最后一个不匹配的登录记录文件不存在，请跳到步骤 3。
　　步骤 4：如果用户登录数据文件不存在，则报告异常。
　　读取上次不匹配的登录记录
　　功能的简要说明
　　DMS 程序读取最后一个不匹配的登录记录以形成用户登录记录列表。
　　前提 条件
　　DMS 客户端程序启动
　　基本流
　　1. 根据系统配置信息确定最后一个不匹配的登录记录文件的位置。
　　2. 读取文件内容并将数据解析为用户登录记录。
　　3. 创建内存列表以保存读取登录记录数据。
　　4. 清除不匹配的登录文件。
　　有例外的分支
　　步骤2，如果最后一个不匹配的登录记录文件不存在，则结束此用例。
　　步骤2：如果读取文件失败，请报告异常。
　　步骤 4：如果文件清空失败，则报告异常。
　　读取用户登录数据文件
　　功能的简要说明
　　DMS程序读取用户登录数据文件以形成用户登录记录列表。
　　前提 条件
　　DMS 客户端程序启动
　　基本流
　　1. 根据系统配置信息确定数据文件位置。
　　2. 备份数据文件并删除原创
数据文件。
　　3. 根据系统配置信息确定最后一个不匹配的登录记录文件的位置。
　　4. 读取上次不匹配的登录记录，形成用户登录记录列表。
　　5. 读取数据文件并将文件内容解析为用户登录记录。
　　6. 将上一步中解析的用户登录记录添加到列表中。
　　7. 返回用户登录记录列表。
　　有例外的分支
　　步骤2：如果找不到数据文件，则报告异常。
　　步骤二：如果备份失败，请报异常。步骤
　　3，如果最后一个不匹配的登录文件不存在，请跳到步骤 4。
　　步骤4：如果读取备份数据文件失败，则报告异常。
　　步骤 6：如果指定的写出目录不存在，则创建一个目录。
　　步骤 6：如果创建目录或写入文件失败，则报告异常。
　　步骤7：如果指定的写出目录不存在，请创建该目录。
　　步骤7，如果创建目录或写入文件失败，则报告异常。
　　数据匹配
　　功能的简要说明DMS程序读取用户登录/注销记录列表，根据登录
　　
　　/注销的对应关系匹配完整的用户登录记录，并将不匹配的登录记录写入指定文件。
　　前提 条件
　　已获取用户登录/注销记录列表
　　基本流
　　1. 访问用户登录/注销记录列表
　　并根据登录/注销的对应关系匹配登录记录。
　　2. 将不匹配的登录记录写入文件。
　　匹配登录记录
　　功能的简要说明
　　根据对应关系将用户登录/注销记录与用户登录记录进行匹配，以计算用户的登录时间。
　　前提 条件
　　已获取用户登录/注销记录列表
　　基本流
　　1. 定义两个列表来保存登录记录和注销记录。
　　2. 循环访问用户登录/注销记录列表，签出登录记录和注销记录，并分别存储在登录记录列表和注销记录列表中。
　　3.循环访问注销记录列表，遍历每个注销记录后的登录记录列表，找到对应的登录记录，将两条对应的记录合并为一条用户登录记录，然后从列表中删除两条记录。
　　4. 循环直到处理完所有注销记录。
　　保存不匹配的登录信息
　　功能的简要说明匹配
　　到文件后保存剩余的登录记录数据，以便下次匹配。
　　前提 条件
　　匹配登录记录已完成
　　基本流
　　1. 匹配完成后，将登录记录列表中的剩余记录写入文件并保存。
　　有例外的分支
　　步骤1：如果未找到指定的文件，则创建该文件。
　　步骤1：如果文件创建失败，请报告异常。
　　数据发送
　　功能的简要说明
　　采集
系统客户端通过网络将匹配的数据发送到服务器。
　　前提 条件
　　用户登录记录已匹配
　　基本流
　　1. 建立与服务器的网络连接。
　　2. 循环访问匹配的用户登录记录集合，获取匹配的用户登录数据记录。
　　3. 以指定格式发送匹配的用户登录数据记录。
　　4. 循环执行 2-3 个步骤，直到处理完所有匹配的登录记录。
　　5. 关闭网络连接。
　　有例外的分支
　　步骤 1：如果网络连接失败，则报告异常。
　　步骤二：如果数据写入失败，则报异常。
　　数据接收
　　功能的简要说明
　　采集系统服务器接收从客户端发送的数据。
　　前提 条件
　　服务器程序启动，客户端完成匹配，数据已发送。
　　基本流
　　1. 启动服务程序。
　　2. 获取互联网连接。
　　3. 启动一个新线程来服务客户。
　　4. 获取输入流和输出流。
　　5. 包装流对象。
　　6. 循环从输入流中读取字符串并将其保存在本地列表中。
　　7. 成功读取一行字符串后，向服务器发送成功传递标志。
　　8. 循环执行 5-6 个步骤，直到收到所有字符串。
　　9. 关闭流对象，关闭网络连接，然后终止线程。
　　有例外的分支
　　步骤一：如果服务无法启动，请报异常。
　　步骤2：如果网络连接获取失败，请报告异常。
　　步骤四：如果流对象获取失败，则报异常。
　　步骤6：如果读取数据失败，请报告异常。
　　步骤7：如果数据写入失败，则报告异常。
　　数据保存
　　功能的简要说明
　　采集系统服务器将接收到的数据保存到数据库中。
　　前提 条件
　　服务器已收到数据。
　　基本流
　　1. 建立与数据库的连接
　　2. 遍历接收到的数据列表
　　3. 将列表中的记录插入用户登录记录计划
　　4. 访问完成后关闭连接
　　有例外的分支
　　步骤一：如果数据库连接失败，则报异常。
　　步骤3：如果插入记录失败，请报告异常。
　　数据集成
　　功能的简要说明
　　采集
系统服务器将用户登录记录计划的数据集成到每日，每月和年表。
　　前提 条件
　　存在用户登录记录的详细列表
　　基本流
　　1.执行SQL语句，将前一天的记录合并到用户中
　　登录记录根据用户名和实验室IP进行排查，并统计用户每天登录实验室机器的总时间数据，形成每日报表。
　　2、执行SQL语句，根据用户登录记录日报表的数据，整合用户登录记录月报表。
　　3、执行SQL语句，根据用户登录记录月度报表的数据，整合用户登录记录年报。
　　合并每日报告
　　功能的简要说明根据用户登录记录
　　的详细信息，整合用户登录记录的每日报表
　　前提 条件
　　已获取前一天所有用户登录记录的详细信息
　　每天执行一次
　　基本流
　　1. 建立与数据库的连接。
　　2.执行SQL语句，根据用户在用户登录记录日程中合并前一天的记录
　　名称和实验室IP，并统计用户每天登录实验室机器的总时间数据，形成每日报告。
　　3. 关闭与数据库的连接
　　有例外的分支
　　步骤一：如果连接失败，上报异常。
　　步骤二：如果SQL执行失败，则报异常。
　　步骤三：如果数据库连接关闭失败，则报异常。
　　合并月度报告
　　功能的简要说明
　　每月报告根据用户登录记录合并，每日报告
　　前提 条件
　　已获取前一天所有用户登录记录的每日报告
　　例如，1号的所有数据都是在2号时获得的
　　每天执行一次
　　基本流
　　1. 建立与数据库的连接。
　　2、以用户登录名和实验室IP为条件分组，计算每个用户登录每个实验室的每月登录时间，并存储在月度表中。
　　3. 关闭数据库连接。
　　有例外的分支
　　步骤一：如果连接失败，上报异常。
　　步骤二：如果访问表失败，请报异常。
　　步骤三：如果连接关闭失败，则报异常。
　　合并年度报表
　　功能的简要说明
　　根据用户登录记录的月度报告合并年度报告
　　前提 条件
　　已获取上个月所有用户登录记录的每日报告
　　例如，在 2 月份，第 1 号的所有数据都可用
　　每月执行一次
　　基本流
　　1. 建立与数据库的连接。
　　2、按用户登录名和实验室IP分组，计算每个用户每月登录每个实验室的时间，并按年表存储。
　　3.关闭数据库连接。
　　有例外的分支
　　步骤一：如果连接失败，上报异常。
　　步骤二：如果访问表失败，请报异常。
　　步骤三：如果连接关闭失败，则报异常。
　　外形设计 术语说明物理
　　结构：描述系统功能模块与物理设备之间的连接。系统模块
　　：描述系统的功能模块。
　　界面设计：设计系统与用户、系统与
　　
　　外部和系统的功能模块。
　　用户界面：描述系统与用户交互的依赖关系。外部
　　接口：描述系统与其他外部系统之间的依赖关系。
　　内部接口：描述系统内功能模块之间的依赖关系。
　　整体设计
　　业务流程
　　这是该项目的一般流程图，没有涉及任何具体细节。一般过程如图所示，首先读取数据，即从日志文件中读取数据，然后将放入内存集的数据与所需数据进行匹配，并将匹配集发送到服务器。服务器接收数据，将数据保存到数据库中，数据进入数据库进行集成。
　　描述：
　　1、业务流程中若干存储文件的命名规则：
　　1.1 系统日志文件从外部传递给程序，程序需要确定它们是否存在才能采集
。
　　1.2 不匹配登录数据项集合的存储路径从外部传递给程序，文件名采用登录.dat。
　　2、业务规则说明：
　　2.1 日志登录/注销数据项读取规则
　　系统日志文件中的数据项较多，但并非所有数据项都需要采集，只需采集满足以下条件的数据项：a） 登录
　　名不能以点（.）开头，一般是登录程序本身的日志数据项，不需要采集。
　　b） 登录类型
　　必须为 7（登录）或 8（注销），登录类型在下面的列表中指定：
　　系统模块
　　1、数据采集模块：该模块的主要功能是读取Unix机器上用户登录日志文件的内容，将其转换为登录记录对象，将这些对象存储在STL集合中，传输到数据匹配分析模块进行分析。该模块的输入数据是 Unix 机器的日志文件 /var/adm/wtmpx，输出数据是几个登录日志对象（保存在集合中）。
　　2、数据匹配分析模块：该模块的主要功能是根据登录情况，将数据采集模块采集的用户登录记录数据匹配成完整的登录/注销记录
　　注销关系，并计算用户登录的长度，然后将这些完整的登录/注销记录传送给数据发送模块。模块的输入数据为原创
登录记录对象，输出数据为匹配的登录/注销记录对象。
　　3、数据发送模块：该模块的主要功能是以网络传输的形式将匹配的登录/注销记录发送到采集系统服务器。
　　4、数据接收模块：该模块的主要功能是读取采集客户端从网络发送的登录/注销数据。
　　5、数据存储模块：该模块的主要功能是将数据接收模块接收的数据以指定格式写入数据库，并保存为用户登录记录的详细列表。
　　6、数据集成模块：将数据库中保存的用户登录记录详细信息数据整理成日报，根据日报整合月报，根据月报整合年报。
　　界面设计
　　1. 用户界面
　　用户：运行命令以启动DMS3.0服务器。系统
　　：服务器系统正在运行并等待接收数据。
　　用户：运行命令以启动 DMS3.0 客户端程序。系统
　　：客户端系统运行、采集
和发送数据。
　　用户：修改客户端配置文件参数
　　系统：下一次运行根据新的配置参数处理数据。
　　用户：修改服务器端配置文件的参数
　　系统：下一次运行根据新的配置参数处理数据。
　　2. 外部接口
　　系统读取用户登录记录文件，获取用户登录信息。
　　系统读取上一个不匹配的登录记录文件，获取不匹配的登录记录数据。
　　系统将匹配的数据写入指定的数据库表。
　　该系统集成了月度和年度报告。
　　3. 内部接口
　　数据读取模块和数据匹配模块之间的接口：
　　输入：用户登录/注销记录的解析列表。
　　输出：无数据
　　匹配模块与数据发送模块之间的接口：
　　输入：匹配的用户登录记录的列表。
　　输出：无数据
　　发送模块与数据接收模块之间的接口：
　　输入：匹配用户登录记录数据项
　　输出：接收成功或失败消息
　　数据接收模块与数据存储模块之间的接口：
　　输入：匹配用户登录记录的列表
　　输出：无
　　数据存储模块和数据库之间的接口：
　　输入：匹配用户登录记录的列表
　　输出：无
　　数据集成模块和数据库之间的接口：
　　输入：用户登录记录详细信息
　　输出：用户登录记录每日、每月和年度报告
　　数据结构设计
　　根据系统要求，设计以下数据实体：
　　1、LogRec：登录/注销记录类，用于表示原创
用户登录/注销记录。
　　2、MatchedLogRec：匹配的登录记录类，用来表示匹配的用户登录记录。
　　下面介绍了每个实体类的设计：
　　LogRec 类图：
　　描述：
　　MatchedLogRec 类图：
　　描述：
　　数据库设计
　　详细设计 1.数据类图
　　服务器端类图
　　1） 服务器类说明
　　成员变量说明：
　　类方法说明：
　　会员描述：
　　创建线程时使用 ThreadID 来标记线程对象
　　方法说明：
　　运行执行特定的数据引入工作
　　start 完成线程的创建并启动线程
　　接收数据（void *） 创建线程时调用的线程函数
　　3） 数据保存线程类说明
　　会员描述：
　　创建线程时使用 ThreadID 来标记线程对象
　　将数据存储到数据库的logDao对象
　　方法说明：
　　运行执行调用 DAO 的特定工作
　　start 完成线程的创建并启动线程
　　saveData（void *） 创建线程时调用的线程函数
　　4） 日志道类说明
　　方法说明：
　　连接到数据库
　　saveData 根据日志记录的退出时间存储放置在相应日志表中的数据
　　如果退出时间为 8 天，则会放入 logdetail08 日志表中
　　提交数据提交事务断开
　　断开
　　5） 用户数据类说明
　　成员变量的说明
　　类方法说明
　　客户端类图
　　1） 客户端类的描述：
　　- 公共无效发送日志（）
　　功能功能：执行数据采集客户端的完整过程logReader负责读取数据log发送者负责发送数据
　　2） LogReader 类的描述：
　　logReader 类封装了日志读取的所有功能
　　成员变量的说明
　　类函数说明：
　　活动图：
　　3） 日志发送器类
　　成员变量的说明
　　异常类
　　1） 客户端异常类的描述
　　解决方案:站群系统管理平台简介.ppt
　　
　　文件介绍：站组系统管理平台介绍 十月 29， 2014 * 概述站组系统的概念 我校站群系统的特点 * 白水模式站组系统的概念 * 什么是站组系统？顾名思义，站组系统的概念是一种智能站组管理系统，可以在短时间内构建和管理多个网站。它是分层管理，分层维护，高度耦合，并且可以根据特定权限共享信息来呈现网站集。我校购买的通源站群系统管理平台采用异步JavaScript和XML（AJAX）技术和组件化开发。该系统完全基于浏览器，可以轻松创建和管理网站。*通源站群系统* 白水模式站群系统特点* 站群为一站式采集、编辑、分发系统，系统提供一站式内容采集、编辑、审核、发布。选择一个列以查看列文章列表。单击以采集
和编辑。 随时预览文章和专栏。批量发布、返工和转发文章。可以预览列、增量发布和完全发布列。非常易于使用。支持智能建站，可以通过多种默认建站模板和向导实现快速建站。*（自定义模板）使用 Dreamweaver 模板制作器插件，您可以快速制作模板。* 站组系统可实现一个平台上数百个站点的管理，每个站点可独立运行或资源共享，确保单位内多个站点的可持续发展。您可以随时切换到您工作的网站，每个网站可以收录
任意列和子列。、多列管理*、多列管理
　　 查看全部

　　汇总:文件转换springboot自动化采集子系统对比一览表子节点
　　自动采集子系统采集子系统最大的好处就是能解决因传统的批量下载而出现的重复信息，丢失数据等问题。子系统有很多接口，最常用的web端有：文本、文本识别（百度语音识别），语音转文本（腾讯语音转文本），数据字典，数据库等接口。其他还有人脸识别、人脸转形态等，目前暂时还没有推出该功能，以后应该会有。采集出来的文件也可以根据自己需要删减或扩充。
　　
　　子系统对比一览表子系统优势也显而易见，例如，识别速度快，不受距离，环境影响，无感。只要到文本的位置，选取文本对应的子节点，就能批量的获取该文件（也就是只要对准就能获取）。采集过程可以自定义，例如，对于文本的选择，针对不同的文本对象选择不同的文本节点；针对文本的处理，可以对它们进行切割、填充、打乱。等等。
　　可通过搜索公众号，朋友圈，小程序，可以扩展出更多功能，让这个采集器运用更加全面。文件转换springboot自动化采集系统springboot自动化采集系统总共3个模块：采集模块，存储模块，数据加密存储模块。采集模块：调用web接口，实现全局扫描并抓取文件，实现文件批量下载。存储模块：自动化采集后存储的文件，实现文件批量下载。
　　
　　数据加密存储模块：对上述的采集器服务器采集的信息进行加密，加密后的数据全部保存在存储服务器上。下面对采集模块进行详细讲解，简单上手。采集模块1.增加url，注册jsp。2.增加http的header，指定采集器的url。3.在采集器配置文件中设置采集器的权限，并将采集任务分配给所有的服务器节点。4.增加java监听采集任务的curlurl路径，这里以360采集器为例，具体如何设置，在这里就不介绍了。
　　5.在配置文件中增加存储模块，首先需要配置一下对外服务文件，然后用对外服务文件绑定对采集服务器的采集数据，这样数据的转换就完成了。接下来，在数据接口端增加数据加密类，注意，在自定义接口签名的时候设置多份签名文件，以确保采集的数据安全性。6.优化采集端的curl链接和jsp地址，为了更高效的抓取数据，优化接口端的请求地址，尽量使得数据接口转换后的地址尽量短一些。
　　7.完成上述的以上操作后，就是需要开启springboot的自动化采集功能了，例如：要自动化的抓取子域名域名下的所有页面，需要先给jsp接口增加web地址，然后在配置文件中增加一个用来post方法接收数据的springboot接口类（类名可以是jsp接口的网页，也可以是jsp的html代码），然后在上线之前在后台配置这个接口即可。数据存储模块：数据存储模块的采集配置与采集系统相同，方便通过自动化采集系。 查看全部

　　解决方案:自动采集子系统学习步骤和语言配置演示-上海怡健医学
　　自动采集子系统教程文章脚本将自动将子系统的页面采集并自动创建脚本，然后再将子系统的页面翻译成中文并保存，当我们将采集的页面脚本重定向到原脚本时，原脚本便可以接管上一页到页面的链接。详细学习步骤和语言配置演示如下：运行脚本打开浏览器，然后在浏览器首页输入地址：c:\users\aaa\appdata\local\microsoft\edge\chrome\application,然后输入指令回车:0回车，将打开accesstoken来指定，脚本生效或取消执行。
　　
　　登录子系统，然后在子系统界面进入“web”标签页，并将“地址”换成“.exe”格式即可，之后在输入”../meta”（登录edge时）；切换到登录面板（edge浏览器），输入id，切换到登录面板，然后输入账号密码登录。子系统子系统每个页面都配有一个地址，每个页面还配有一个“javascriptcallback”，只需要在子系统页面的javascript页面绑定“javascriptcallback”，便可自动执行由子系统处理的javascript动作，并且能绑定到子系统页面javascript页面的javascript动作上。
　　子系统的javascript页面包括三部分内容，分别是：javascript代码+dom的callback#1、javascript代码，利用javascript代码将页面中的javascript代码传给子系统，子系统就会根据javascript代码执行页面中对应的javascript代码，并自动生成页面中需要的url,页面中每次有改变javascript代码，子系统便会自动刷新页面，这样做的目的就是不希望我们去修改子系统页面内容，保证页面的用户体验和隐私。
　　
　　dom的callback#2、执行dom的callback#1在页面中刷新页面时，子系统会自动执行dom页面中的javascript代码。#2子系统的callback#1和#2子系统均使用“javascriptcallback”，但是#1一般是由子系统自动执行，#2一般由javascript代码自动执行。
　　[common_host]+javascript_resolve:constcommon_host=''javascript_resolve:{env:'public',exports:function(){env=default;//显示dom时，向页面发送一个env信息。//例如//thedomloadhostenv=default;//thedomcallbackenv=default;//执行domcallback时，向页面发送一个javascript代码env=common_host;//setresolvetothetemplateindexenv=setresolve(dom,{env:'public',exports:function(protocol,comment,template,webpack-init,terminal}),env)}};(//ifjavascriptcallbacksareneeded。 查看全部

　　解决方案:舆情监控应用(乐思舆情监测：舆情监测软件的后台原理)
　　舆论监测是对互联网上公众的言论和思想进行监督和预测的行为。这些言论主要是对现实生活中某些热点和重点问题的有影响和倾向性的言论和概念。那么舆情监测有哪些方法呢？
　　自动采集
　　
　　子系统可以自动采集任何目标网站。获得的信息可以是文本信息（例如文章，微博），数字信息（例如价格，统计数据）或文档信息（例如Word，Excel，PDF文件）。用户可以通过Web界面自行配置文本信息的采集，也可以通过软件向导界面配置数字信息的采集。借助世界领先的诺氏网络信息采集系统，您可以在任何网站采集和整合数据。数据源的发现和管理由用户完成。
　　高级提取
　　Knowlesys 网络数据挖掘系统的强大功能远远超出了简单网页的数据挖掘。一般来说，一个困难的网页只收录一两个难点，但诺氏网络数据挖掘机系统提供了一个可以解决一百多个难点的工具平台。许多看似困难的采集问题都可以通过我们平台上的单个命令解决，因为我们经历了许多网站。您现在或将来可能遇到的问题与我们几年前遇到的问题相同。我们为这些 Web 数据挖掘案例提供了许多功能。
　　
　　例如，自动下载和重命名文本中的多个图像，按单元格采集收录合并单元格数据的多标题表，提取一个段落中的所有数字，获取带有隐藏真实视频文件的视频等等。
　　网络是世界上最大的公共资源数据库。目前，至少有1亿个网站和超过800亿个网页。网页的数量每秒都在急剧增加。您可以在这些页面中探索许多有价值的信息，包括潜在客户的列表和联系信息，竞争产品的价目表，实时财经新闻，舆情信息，口碑信息，供求关系，科学期刊，论坛帖子，博客和文章以及最新消息。然而，关键信息以半结构化的形式存在于网站的大量HTML页面中。因此，很难采集和直接利用这些信息。因此，采集和分析系统是您不可或缺的助手。
　　解决方案:推荐几款外贸关键词优化工具
　　对于外贸，优化关键词
　　很重要，使用合适的关键词优化工具可以让商家的店铺运营事半功倍，今天小编就和大家分享几个关键词优化工具，借助工具可以很好的帮助商家挖掘关键词。
　　谷歌广告词
　　Google AdWords是一个关键词谷歌
　　推出的广告系统，要求商家通过竞价的方式是谷歌搜索页面的顶部关键词，可以根据不同国家/地区过滤条件，获得不同地区的关键词流量，可以是预估流量的单词或短语，也会将用户移动到一些相关的关键词。该工具对许多商家非常有用。
　　
　　AdWord 和 SEO 关键字排列生成器
　　这是一个关键词置换的关键词生成工具，一般是新站建立生成行业的关键词使用，通过3个列表添加关键词和属性，然后自动生成长尾关键词。这个软件的缺点也非常明显，比如它并不能完全确定关键词的搜索量，所以不会产生很多长尾关键词，如果列表中的属性不匹配，就会产生很多无用的关键词。
　　谷歌关联
　　该软件是Google提供的同义词生成器工具，也非常实用，如果商家不知道该用什么关键词只需要提供一些单词即可生成许多相同的同义词或同义词。
　　IMforSMB 批量关键字生成器
　　这个软件和第二个软件的性能差不多，唯一的区别是IMforSMB是按行业或地区生成的，而不是关键词随机生成的，所以商家在使用时一定要选择行业和地区。
　　
　　关键字输入
　　Keyword In 是通过 4 个列表关键词生成的，因此它生成的关键词维度非常精细，适用于搜索量较小的长尾关键词。
　　苏夫勒
　　该软件真的很棒，它通过各种搜索引擎生成关键词，因此它还显示了来自Google，维基百科，亚马逊，答案，YouTube，bing，雅虎，overstock，eBay等的一些关键词。
　　优步建议
　　该应用程序将基于关键词深入研究，用户只需要输入一个关键词，就会显示一年的关键词，长尾关键词等，以及一些SEO优化。 查看全部

　　解决方案:自动采集子系统安装有哪些要点？宜用esp方案
　　自动采集子系统安装有以下要点：
　　1)自动采集通常由集中主控制箱、随机房等组成，但集中主控制箱在自动采集中也有运用。主控制箱对要采集的工件做最终的控制，
　　
　　2)采集器要有好的精度要求，操作性能要好，
　　3)采集器所连接的采集线路也要有好的质量要求，高质量线路的质量可以分为线材头前端及线材尾端光洁度、紧密度、色泽等等，
　　4)采集的工件要精确连接，所采集的工件最好形成完整的工件系统，不能相互绕转，要有合理的连接点，尽量少连接，
　　
　　5)采集器要有良好的运转状态，工件采集准确率要高，
　　6)操作人员要具有一定的采集能力和一定的安全意识，不宜长时间连续工作或者工作强度过大。
　　jpush宜用采集系统就是自动采集加入百十个工件，接入到esp进行处理和返回结果，如果一个工件上所有的方案都用一套esp，压力太大，线缆延展性和抗干扰性也会受到影响。最好的方案就是一个成品系统，各方案模块独立，采集都采集到一个个工件出来，各方案单独测试，这样不会出现同一方案给不同的加工厂装机来接手，这样资料就能录入平台数据了。
　　esp实时跟踪方案，量产方案。接入智能算法，多方案兼容性。质保80%的avc系统方案，不断升级智能算法提高采集质量，消除采集漏洞。接入高质量防呆故障eeprom，保证工件完整性，提高加工精度。jpush宜用esp方案介绍。 查看全部

　　汇总:自动采集子系统关键介绍-图通-淘宝，实力推荐
　　自动采集子系统关键介绍：1、支持多种子系统，可根据图片检索子系统，包括图片来源系统（chinatrawler）、包括图片资源系统（fotorcrawler）等，同时支持多种子系统组合。2、自动编辑器如：http图片采集器，web图片采集器，本地文件采集器，音频文件采集器，视频文件采集器，文件夹图片采集器，文件选择采集器，视频采集器，image采集器等。
　　正好最近在查看这方面的内容，正好看到。请看如下链接。
　　
　　淘宝电商版
　　推荐我们的自动采集小工具“图通”，可以自动抓取淘宝，天猫，聚划算的热门类目，自动拼图，去水印，自动识别优惠券，京东内容一键采集，最重要的是不占内存，安装包小，搜索“图通”就可以了。给出下载地址：图通-淘宝，天猫，
　　
　　实力推荐阿里金融的自动运营平台微策略公众号：wsdonghui-net有兴趣的可以深入研究一下
　　直接百度一下商机无忧，自己做一个就知道了，但首先要有机器学习，模型需要经过数千个采集节点、数百个数据源并且在百万级别以上的聚合，最好能训练出智能分析模型。
　　我知道的是，你可以按照一些，最重要的就是要熟悉本行业或者整个公司的行业，需要数据，并且要实地考察，比如是房地产行业就可以上一些案例库啊什么的，更深的你就要实地考察了。 查看全部

　　解决方案:睿阳统计业务大数据服务平台
　　- 产品描述 -
　　当今社会是一个飞速发展的社会，科技发达，信息畅通，人们的交往越来越密切，生活也越来越方便。大数据是这个高科技时代的产物。随着计算机和信息技术的快速发展和普及，工业应用系统规模迅速扩大，工业应用产生的数据呈爆发式增长。在动辄上百TB甚至几十上百PB的行业，企业大数据已经远远超出了现有传统计算技术和信息系统的处理能力。因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已成为现实世界的迫切需要。近年来，数据统计工作在反映经济社会发展成就、服务科学发展决策等方面发挥着越来越重要的作用。数据统计工作是通过采集、汇总、计算统计数据，反映事物出现和发展规律的一项重要工作。
　　- 特征 -
　　1、扩展性好
　　可与相关系统（包括在建和规划中的系统）协同工作，可与其他系统建立接口和数据返回机制，实现上级统计数据和地方级扩展统计数据的集成、处理和分析，结合各种支撑技术形成以市场主体为核心的大数据，为用户提供全面丰富的数据服务。
　　2. 丰富数据采集的意思
　　综合使用csv导入、excel导入、单项录入等方式丰富采集手段，实现大批量数据的导入和处理，减少人工录入，提高录入效率，减少出错的可能。支持表格、文档、图片、视频、音频等多种属性的文件上传和保存。
　　3.数据处理
　　对各类基层数据进行加工处理，整合成一套完整的统计微观和宏观数据，形成相应的报表。初步建立统一规划、开发利用的共享信息资源系统框架，实现用户单位信息资源共享，加强各部门业务协同，提高办公效率。利用多方汇总加工的数据，建立监测分析模型，对比先进的区域指标，以文字、图表、地图等直观形式，为用户和公众提供准确、丰富、及时的统计服务，以提高决策的科学性和有效性。
　　4、数据可视化展示
　　
　　采用多种成熟的可视化技术，多层次、多维度的数据展示，及时反映经营状况和趋势。
　　5、历史数据存储
　　现有历史统计资料纸质档案和永久性资料全部转为电子档案，整理、管理、加载，录入系统统一管理。整理录入由统计局完成，系统需提供分类入库功能。
　　--产品特点--
　　(1) 统计元数据库管理系统
　　统计元数据数据库管理系统是统计调查系统的在线设计、存储和管理系统，是统计业务平台信息化的基础和核心。采用基于J2EE平台的B/S架构，结合统计部门的统计调查业务流程，在线设计、编辑统计指标、统计组、填写目录等统计元数据；编制统计分类标准、统计制度和方法文件（包括统计制度编排文件、问答文件和统计规范文件）等内容编辑加载。它还具有报表设计功能，可以设计出符合统计元数据标准的各种统计报表。也可与数据直报系统结合，实现基层统计数据的采集、存储、维护和管理。将设计好的数据作为符合统计标准的元数据存储在元数据库中，然后通过多种方式分发给下属单位，规范和管理下属单位的统计调查业务。
　　(2) 动态报表
　　系统采用基于B/S结构的动态报表生成方式，实现标准化的数据录入和不同需求报表的自定义展示。同时，程序只需要部署在服务器端，客户端只需要安装Web浏览器，大大改善了部署和更新过程。方便。系统采用MVC设计开发模式，将报表信息的展示和存储分离，不同单位从数据库中读取对应的报表配置，实现不同单位值班报表界面的个性化定制和灵活扩展的元素。动态报表是基于元数据的、所见即所得的数据报表和汇总表设计工具。可自动加载统计指标、统计组、填充目录等元数据，定义指标间的逻辑审核关系和计算关系。报表设计完成后，将报表的描述作为元数据存储在元数据库中，并自动生成报表存储结构。当用户填写报表时，程序会读取元数据库中定义的报表描述，然后根据描述生成表格。如果元数据发生变化，则下次填充报表时报表的样式将发生变化。当用户查看汇总结果时，程序也会根据元数据的定义显示样本，
　　(3) 数据采集子系统
　　统计数据采集系统包括统计数据直报子系统、项目数据采集子系统等。采集方式宜采用excel导入和手工录入相结合的方式。统计数据采集系统还应支持相关系统的数据返回功能。以上所有 采集 都必须支持结构化和非结构化数据。登录系统后，进行数据采集、数据同步、进度监控、检查更新等功能操作。系统采集中的数据至少保存三年。
　　(1) 数据采集：验证和数据采集。
　　
　　（2）数据同步：任务准备、地址点数据上报、单位普查数据上报、个体普查数据上报、地址点数据上报、照片上报。
　　（3）进度监控：查看单位、个体户、地址点等数据，并进行修改、删除等操作。
　　（4）数据上报 数据管理平台与PDA数据采集系统对接，用户可上报单位普查数据、个体普查数据、楼宇数据等 地址点数据：地址点（楼）信息；单位普查数据：核查或新增的单位普查数据；个体户普查数据：新增个体户普查数据；底账核查资料：核查底账情况及检查单据中的所有单元数据。
　　(4) 数据更新子系统
　　会员可以添加、修改和删除数据。这三个功能要通过excel逐一或分批处理，实现全国统计信息、区行政部门备案等外部数据与本系统数据的对接。当数据发生变化时，自动生成通知内容，通过小站、短信或微信通知关注者。
　　(5) 数据分析子系统
　　大数据可视化分析处理抽象数据结构。图表包括表格图、单值图、折线图、面积图、柱状图、条形图、双轴图、散点图、饼图、漏斗图和地图。每个表格都可以通过自行设置必要的参数来创建不同的图形。例如，在折线图中，可以将X轴设置为数据源表中的分组字段，将Y轴设置为数据源表中的字段，然后对字段值进行统计计算，如计数、去重计数、求和、平均、最大值或最小值等，然后将数值显示在折线图上，还可以设置图形的显示属性，如线条颜色、线条类型等。各种图形的设置参数由图形的特性决定。当数据源发生变化时，相关图也要同步更新。过滤条件可以添加到图表中。比如图表设置好后，在region字段中添加过滤器，可以让图表成为某个地区的地图。当过滤条件中切换区域时，对应的地图也会发生变化。可以在一个空白页面上显示多个图表，并且可以设置图表的大小和位置。相应的地图也会发生变化。可以在一个空白页面上显示多个图表，并且可以设置图表的大小和位置。相应的地图也会发生变化。可以在一个空白页面上显示多个图表，并且可以设置图表的大小和位置。
　　(6)移动应用系统平台(ios和Android)
　　移动端查询系统实现数据在移动端的查询和应用，可以离线或在线访问移动服务器端提供的数据，主要包括：索引查询、专题查询、分析报告查看、我的采集夹等功能. 平台所有上传的素材分为公开和非公开。所有用户都可以根据用户角色和权限分配查看公共内容；隐私内容单独存储，并采用对称加密算法（AES）进行加密，确保上传的内容只有指定权限的人员才能查看，保证非公开统计内容的安全、隐私。
　　（七）通知提醒系统
　　通知提醒是会员相互协作、及时沟通、了解进度的重要方式。设置两种通知方式：一种是站内通知，一种是短信通知。
　　解决方案:酒店社会信息采集系统 社会信息采集平台旅馆信息管理系统登录
　　今天来说说酒店社交信息采集系统，社交信息采集平台酒店信息管理系统登录文章，下面简单介绍一下酒店社交信息采集系统，社交information采集平台酒店信息管理系统登录，希望对各位朋友有所帮助。
　　
　　1、社交信息采集，说到底就是网络信息采集，以上功能可以归纳为：根据用户自定义任务配置。
　　2. 批量精准提取互联网目标网页的半结构化和非结构化数据，转换为结构化记录，存入本地数据库。
　　
　　3.供内部使用或外部网络发布，快速实现外部信息获取。
　　相信通过社交信息采集平台酒店信息管理系统登录本文章可以帮到您。分享给好朋友的时候，也欢迎有兴趣的朋友一起讨论。 查看全部

　　解读:自动采集子系统的设计说明【】！！
　　自动采集子系统设计说明当用户查看文章时，当用户发现文章被删除时，当用户发现文章被黑客篡改了时，当用户浏览文章被广告为恶意链接时，是通过手动查找文章进行操作的，下面就来介绍下自动采集子系统的设计。
　　1、确定手动采集子系统的子网格级别根据自动采集子系统需要抓取的文章和子网格级别可以确定手动采集子系统的子网格级别，这样可以针对特定文章进行不同层级的自动采集。例如，小程序的跳转和嵌套模板广告是采用嵌套模板广告来抓取。
　　
　　2、创建流程用户需要发起请求开始抓取，主界面发起请求，接着可以从界面左侧或右侧开始抓取，用户在未登录状态下是从界面中间的url开始抓取，登录状态下是从整个页面到文章页的url，需要注意的是，在设计子网格级时，需要设计相应的路由，防止用户采集错误。
　　3、设置判断数据源首先判断数据源是否有效，设置识别标签（识别标签就是文章的标题和标签），识别标签可以通过数据库查询获取，也可以通过模板修改获取。如果发现数据源不匹配，则需要自动撤销；对于登录页、地址栏页等不采用识别标签抓取，如果不对识别标签做判断抓取可能会出现数据抓取丢失问题。
　　4、设置抓取的时间段如果抓取没有进行合理的时间段设置会导致抓取失败的问题。以文章列表为例，设置抓取天数：规则内所有文章记录定义统一的天数，例如规则内所有文章记录都在早晨9:00分初始抓取，则设置后每次抓取生效文章一个天数；抓取次数：规则内所有文章记录都采用多次修改设置来设置有效期，例如每次修改该文章是半天到24小时不等（具体的修改时间取决于设置的系统时间）。
　　
　　这里我们设置每次抓取文章有效期为15天，用户是按照月份来设置的，时间均从0开始，即从月底到第二个月的次月份。
　　5、设置规则自动监测的时间段规则内对某时间段内某一个文章进行抓取，该文章具有特定的文章标题和标签信息。检测时间段：在该时间段抓取该文章；首次抓取该文章时，每次生效多篇文章抓取：在同一时间段抓取多篇文章；首次抓取某个分类文章，后续每次抓取只抓取该分类的文章。如果是python来实现则只能遍历每一个页面，并且需要监测，但是如果把该功能结合分类识别，可以做到页面定位标签自动定位到某个分类的文章页，当出现分类标签对应的文章时系统会对该分类进行抓取，可以大大提高抓取效率。
　　6、设置自动抓取的规则规则内匹配的内容：匹配该规则过的所有内容；规则内不匹配的内容：匹配该规则下该页面中不存在的内容；设置完成之后会有一个次日计划列表，用户可以自行设置， 查看全部

　　解决方案:自动采集子系统的程序化下载方式是怎样的？
　　自动采集子系统，只要子系统支持跨区段采集，都可以编写代码。刚才查看的资料是可以直接用requests库，连接youku服务器，把cookies缓存上去。要求可以添加子域名，这样保存cookies的时候会有一个准确的标识。但是我也没找到可以直接从youku抓包，算是个人见解了。
　　如果你想跨区段下载，或者有一种自动采集，你可以从原视频地址直接往下拉，但下载需要登录，这个登录也是一种广告推送。这样基本上下载的时候是每个人都是通过别人拉取到视频地址下载的。
　　
　　单机版肯定不行，必须支持子直播系统才行。如果你的资源是封区的那种那么走人工不会有问题的。
　　其实同一网络下跨区域内的是可以的，只不过单机版会对ip进行限制，其他的类似web站点应该也可以，毕竟时代在进步，还有一种程序化下载，我前段时间看了下一个下载高手和他学的程序化下载，他这么努力的为我们推广，还给了我们地址。
　　
　　不现实，
　　可以的，采集子账号在线看就可以了，目前的传统下载方式是网址一段一段的下载，子账号里面的视频分区，需要不同的进行分解。还有很多转码效果需要处理，
　　直接下载是可以的，可以用爬虫，也可以用开源程序。不过要有相关数据同步采集通知到ip，如果ip允许的话。子账号会有提示，对，就是提示。需要接收你发起的请求才可以。 查看全部

　　整套解决方案:LYCMS自动采集影视源码
　　源代码介绍
　　基于ThinkPHP5快速发展的管理cms，完全解放您的双手，自动采集电影和电视节目。
　　源代码截图
　　
　　
　　使用说明
　　修改[应用程序/数据库.php]数据库信息 设置根目录
　　的网站 [公共] 导入根目录中的 [data.sql] 数据库文件 后台路径域名/管理员（修改目录下最后一个参数 application/config.php） 管理员帐户管理员 管理员密码 123456 设置伪静态规则，如果是 Apache，则不必设置
　　智能识别,一键采集 宝典:降本增效神器？
　　《感知技术·感受CG·感受艺术·感受心灵》
　　中国在影视特效CG动画领域很有影响力自媒体
　　降低成本和提高效率似乎是一个持续且永恒的话题。尤其是今年，很重要~
　　疫情不知不觉已经陪伴了我们三年。在疫情对各行各业造成巨大影响的背景下，降本增效不再是很多企业的锦上添花，而可能是唯一的出路。
　　随着市场的收缩和竞争的加剧，在更加“滚动”的行业环境中，如何通过提高自身效率来有效降低成本，是每个团队都面临的问题。
　　什么是降低成本？如何提高效率？
　　要回答这个问题，让我先看看各种类型的团队每天都在经历什么：
　　您是否经常淹没在充满不同版本和文件的文件夹中？经过一番苦苦搜索，您仍然找不到要分享的最新文件？当你最终找到需要的资源时，往往不得不打开它，通过不同的通讯软件与内部同事和外部合作伙伴共享。
　　简单计算一下，制作一个游戏内角色大约需要 2 个月的时间。目前中国的平均生产价格为每天1000元，因此丢失一个文件的损失约为40000元。你现在的公司能保证每个文件的流程和最终文件都妥善备份，随时可以找到吗？
　　设计行业往往伴随着大量的数字资产，不同类型的文件种类繁多。一个 CG 3D 文档很容易达到几十甚至几百 GB，每个文件都需要下载到本地才能查看。在多办公室远程办公的场景下，一个简单的文件名更改可能需要几个小时下载到本地才能完成。
　　Dropbox、Google Drive、云盘等外部工具需要大量的上传和下载等待时间。一段时间后，对方上传文件的下载链接失效，文件被删除。这些都是很常见的问题。更糟糕的是，如果不能及时正确地备份文件，往往会给企业带来巨大的经济损失，而实际发生的案例不胜枚举……
　　这些看似常规的数字资产的搜索、分享、传输和备份，往往会浪费我们太多的时间，消耗太多的精力。
　　从长远来看，如何降本增效？
　　是时候做出一些改变了。
　　想先做好事，先利好工具
　　效率的提高离不开先进工具的帮助。
　　根据普华永道的研究，一款优秀的数字资产管理软件可以帮助被调查团队在一年内节省一个月的生产时间，效率提升惊人。Orange智能数字资产管理系统就是这样一款软件。
　　Orange智能数字资产管理系统
　　无论是企业、团队还是个人，无论团队是远程工作还是一起工作，我们都希望通过Orange这个强大智能的数字资源管理系统，提高您和您的团队的工作效率。
　　先看一下Demo：
　　
　　申请免费试用：
　　简单来说，我们的产品就是一个“企业级谷歌”，可以高效地帮助你备份、搜索、复用、版本控制之前的所有历史资源和文档：
　　01
　　AI智能搜索快速找到所需资源
　　Orange拥有行业领先的AI识别功能，智能解析资源文件，让你轻松找到所有文件。即使我们忘记给文件命名，它也可以被AI识别，并且可以随时找到对应的资源。
　　同时，强大的人工智能标签结合自定义个人标签库+团队标签池功能，可大幅提升搜索准确率。
　　你认为这已经结束了吗？Orange还提供了多种搜索方式，用户可以通过颜色、名称、标签、文件类型、文件大小、横向和纵向组成、上传时间等属性进行搜索。这些强大的搜索功能不仅限于图像、PSD、视频文件等内部文件，还包括其他系统内的文件，如 URL、Google Drive 等。
　　02
　　支持上百种资源格式，在线高速预览和即时反馈
　　Orange全面支持100多种资源格式，实现快速在线实时预览。目前支持的格式包括：2D图片、3D FBX/OBJ、2D-SPINE动画、视频、音频、PPT、word等。支持Maya和3dmax在线查看），轻松实现高速秒级在线预览。
　　同时，您还可以进行评论回复、实时分享等多项操作。点评回复时，可以直接停在3D模型或视频的某一帧进行批注反馈，非常方便。
　　03
　　便捷轻松的分享与沟通：外包商管理的利器
　　数字资产共享是日常工作中使用频率最高的功能之一。您可以直接从 Orange 界面选择单个文件或共享整个文件夹内容，整个过程简单方便。
　　Orange全新访客模式充分满足外部合作伙伴的接入需求，与外包商合作的进度管理和审核变得更加便捷。没必要翻翻聊天记录，回到原来的更新，才发现文件已经过期，无法下载。
　　同时，在对外共享数字资产时，可以对共享内容设置只读和可编辑的共享权限，在满足不同需求的同时，最大限度地保证共享内容的安全性。
　　在日常通讯方面，Orange 支持集成常用的通讯工具，如飞书、钉钉、微信、Slack 等通讯工具可以通过 API 集成到 Orange 中。这样，整个公司的组织人员就可以轻松导入。如果人员离开公司，只能在通讯工具中删除，资产的访问权限会自动关闭，所以不需要管理双方的用户列表。
　　
　　04
　　从生产工具到游戏引擎，上下游接入全流程
　　Orange可以实现Photoshop、After Effect等上游制作工具的对接，Unity、Unreal等游戏引擎的对接，以及SVN、Perforce码控等下游制作工具的对接。
　　Orange即将开放更多API接口，实现与设计、游戏行业常用软件的深度集成，让整个制作过程更加方便快捷。
　　05
　　一键资源轻松采集
　　Orange强大的一键式资源采集功能可以轻松帮助设计师解决资源采集挑战。
　　点击批量采集，在网页上勾选想要的采集图片，一键轻松完成采集，选中的图片会自动存入Orange个人文件夹，方便您在未来的使用。
　　Orange还有强大的页面截图和录屏功能。您可以选择一键截取页面特定区域、页面可见区域或整个页面的截图。
　　06
　　本地资源实时备份
　　Orange可以将本地资源实时同步到服务器，并支持权限管理，将资产不明原因丢失的风险降到最低；实时同步的文件还可以让团队成员轻松地远程或移动工作。
　　在Globee 2022 Information Technology World Awards的评选中，Orange智能数字资产管理系统在Globee Information Technology World Awards中成功斩获三项大奖。其中，在年度数字资产管理软件奖项评选中，以极高的含金量成功获得金奖。月桂树。
　　目前，全球许多游戏开发商和工作室都在使用 Orange 来提高他们的数字资产管理效率。无数事例表明，Orange的智能数字资产管理系统已成为帮助他们降低成本、提高效率的有力工具。
　　对于不同规模的团队，Orange 提供了每个用户的座位版本；对于大型企业，Orange 提供了无限使用的企业版。
　　这是您一直在寻找的生产力助推器吗？快来免费体验Orange智能数字资产管理系统吧！
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　　或随时联系 查看全部

　　最新版本:zeroing爱站权重采集器0.1 一键自动免费版
　　归零爱站重量采集器0.1一键自动免费版
　　类别： 软件
　　上次更新时间：2022 年 1 月 17 日
　　如果你在爱站中需要很多在线采集一些权重，你可以试试下面的这个归零爱站权重采集器，但这个软件对刷新率有限制，一页采集10秒！
　　
　　归零爱站权重采集器使用方法知识兔
　　输入您需要采集网站的网址;
　　单击采集，您就可以开始了！
　　
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　　下载体验
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　　汇总:通过网络数据采集系统快速获得优质销售线索
　　销售线索的重要性
　　每笔交易都从一个潜在客户开始。有了销售线索，就会有销售机会，就会有销售机会。事实上，61% 的 B2B 营销人员认为产生高质量的潜在客户是他们面临的最大挑战 (IDG) 之一，68% 的企业表示难以产生潜在客户。大多数公司通过一些旧方法获得潜在客户——内容营销、电子邮件、社交媒体、PPC 广告等。这些方法都产生了良好的效果，但它们确实花费了大量的时间和沉默。
　　网络数据检测采集系统将通过网络爬虫的方式，广泛挖掘网络上公司和个人的公开数据及其需求。对挖掘出来的数据进行组织、分类、对齐、标准化，分析标注的画像，建立个性化推荐模型，然后推荐给企业。网络数据采集系统带来潜在客户
　　互联网改变了我们做生意的方式。事实上，人们每天产生 2.5 亿字节的数据。根据IDC发布的《数据时代2025》报告，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增加到175ZB，相当于每天491EB的数据。
　　广告电脑系统_2022新版_电脑系统
　　
　　×
　　从目录网站到社交媒体平台，可以在整个网络上找到潜在客户生成信息。企业越能采集和使用这些信息，其销售工作就会越成功。此外，通过网络数据采集系统，可以确定潜在客户的来源。这直接影响潜在客户的质量，众所周知，更好的潜在客户会带来更多的销售。
　　从哪里开始 - 寻找目标网站
　　通常，通过访问特定行业的网站、社交媒体平台或业务目录，可以在线找到有关潜在客户的信息。采集每个潜在客户的个人/业务资料、联系信息和社交媒体链接以及其他信息，以更好地了解他们自己的潜在客户数据。
　　在开始寻找潜在客户之前，需要考虑以下七个问题： 为网络抓取获取高质量的潜在客户渠道
　　3000 万潜在商业客户线索
　　
　　目前Detective的网络数据采集系统拥有采集到3000万企业信息，利用机器学习和算法模型生成企业数据画像和评价报告，帮助To B企业精准获客。
　　广告小白安装软件下载中心
　　×
　　总结
　　扫码科技自主研发的网络数据采集系统是集网络数据采集、分析、可视化于一体的数据集成系统，确保您从网络大数据中获得最大的洞察力和价值。 查看全部

　　技巧:技术细节为父系统做一些自动采集子系统的工作
　　自动采集子系统已经成熟应用到工业制造中，并且在一些通用标准方面得到了广泛的应用，但相对于复杂的系统而言，系统的应用将在标准化方面迈出更大的步伐。我们将可以用下面的技术细节为父系统做一些标准的工作：一.常用的三类采集器1.光学型应用光学采集器作为pin模式的核心，利用增益光和非增益光进行采集，将数据采集在同一个镜头上，从而进行分析。
　　
　　在我们医疗信息化和科学院防雾系统中，用来定位（皮肤），确定是否脱落，需要采用光学采集器。定位使用局部区域的雷达雷达，在特定区域区域内的激光仪中激光进行定位。非激光定位使用闪光信号。2.声波型采集器利用超声波检测物体，进行数据采集，主要包括照相机，仪器，热成像摄像机等采集。使用该模式，将计算机端的ip作为分类器，目前仪器系统使用了128位采集器。
　　检测信号的发送端是网络端，从无线端到连接发送端。将传感器接入端通过收发器连接。考虑辐射，灵敏度，距离，与障碍物等因素。3.wi-fi信号采集器wi-fi信号是一种无线局域网，wi-fi信号可以在物体表面感知，使用一个发射的穿透性很强的滤波器对wi-fi信号进行滤波，以提高wi-fi信号的质量，并增强高质量wi-fi信号，并收集数据。
　　
　　使用原理类似无线局域网，wi-fi信号中有电流和信号强度数据。被采集的wi-fi信号有三个组成部分：位置组成，电流强度组成，时间组成。基于此三个组成成分通过技术优化后的基于位置图形。可以精确的追踪三者之间的相对关系。二.父系统模块化的方法大部分工业控制系统都是采用模块化的设计方式的，而且模块化的设计越来越成熟化。
　　模块化目前的最主要优势是，能够让客户能够在这个功能模块上动刀子，而不是让生产厂家按照某个规范去开发。1.精准划分变送器和电机两个模块，电机部分可以划分三块主电路芯片，和一块主数据处理芯片，这样可以从模块的集成度角度上明确需要实现的功能和定义好变送器的电机数据。2.组合变送器和电机模块，从电机、电源、信号的分量对接两块主电路芯片。
　　3.参考数据处理芯片模块采用双核处理器，上半部分定义好ip和数据接口定义，下半部分来处理数据的流失和读取方式的合理选择。通过控制芯片上的io信号转换模块来切换ip电源，rs232通道来控制变送器，也可以通过定义双精确算法来控制好电机的数据发送端。4.制定单独变送器的控制逻辑，避免连带管理，作为1系统中对ip电源进行采样配置，延时也是允许的。电机关联的时候建议使用数据变送器的控制逻辑进行单独管理。 查看全部

　　完整的解决方案:MES制造执行系统中质量运行管理的七大功能
　　质量运营管理是MES软件中不可分割的子系统之一。MES系统的质量管理可以满足客户的需求，保证合规，降低质量成本。
　　MES管理控制模块完成了制造操作与质量控制的自然融合，保证了质量活动与整个制造过程的完美互动。整个制造过程中的所有静态和动态数据信息，随着制造业务的深入发展，自动从系统软件中的各个环节采集，形成巨大的制造数据信息组合，即用于质量活动的设计、实施、评估和改进，从而产生了丰富的数据和信息基础。
　　MES制造执行信息系统设计软件中的质量控制、质量分析等控制功能模块，对自动获取的海量数据进行筛选、分析和反馈，生成数字化企业生产车间质量教育管理系统。合理、科学、有效地保证产品质量控制活动的实施效率，大大提高整个制造过程的质量响应能力和质量控制能力。
　　MES 制造执行系统有一个质量控制计划，所有质量检查都记录在系统软件中，以确保问题准确性、持续改进 (CI) 数据信息并支持客户审核。SPC控制模块可以根据实时趋势和警报，科学合理地控制整个过程，衡量过程能力，最终确保质量。MES 制造执行系统提供准确的数据来调查根本原因和管理挑战。
　　MES质量运营管理7大主要功能，分别是几个方面：
　　
　　功能 1. 质量信息
　　质量管理软件可以从生产线或实验室采集数据信息，向应用人员提供信息，实施质量控制管理体系，处理疑难问题和测量一致性。
　　功能二、SPC数据信息
　　测量整体流程变化、了解流程能力、减少整体流程变化影响、可视化 SPC 图表并将 SPC 数据信息添加到统一证书的工具。
　　功能三、全过程监控与追溯
　　
　　采用MES系统内置历史记录软件监控全过程参数，利用数据处理信息技术根据图表深入学习和了解全过程，提高可追溯性。
　　功能 4. 链接到文件
　　快速访问您需要的所有文本文档，如SOP作业说明、CAD图纸、产品规格文本文档、质量管理程序，确保我们每个人都在开发最新版本的应用研究以实现社会工作。
　　功能 5. 注意力和 CAPA
　　通过记录、跟踪和记录不符合项来加快不符合项的解决，直到问题得到解决。
　　核心方法:站群SEO的方法和应用
　　建筑站群在SEO领域一直是一种相对危险，使用良好且有效的黑帽SEO方法。
　　我自己没有做过站群，但我有很多朋友和客户在做站群SEO。在过去的几年里，我不断观察几个网站站群的SEO效应，任何以转载、抄袭或所谓的伪原创内容为主要内容的站群，无一例外，一开始往往垄断前十名中的几个关键词，但几个月或几年后，大多数站群网站的排名就会消失或急剧下降， 而且只能剩下一站群，效果很好。
　　但也有一些SEO结果仍然很好。这样的站群往往不在同一行业网站，内容质量问题解决得更好。
　　站群的分析和观察，有几个站群SEO优化需要注意。
　　尽量保持站群隐蔽
　　我发现搜索引擎在大多数情况下不会在同一关键词中对同一家公司的同一个人或多个网站进行排名。
　　如果搜索引擎发现许多网站属于同一个人或公司，即使优化良好，也只会给一个网站良好的排名。如果站群走得太远，也许他们都不会幸免。
　　所以想办法隐藏站群之间的关系。域名Whois信息使用不同的名称，不同的地址，不同的电子邮件，网站放置在不同的服务器上，使用不同的IP地址，尽量不要将相同的联系人地址和电话号码放在网站上。尽量不要使用浏览器工具栏，不要将这些网站放在同一个网站站长平台帐户中，等等。
　　
　　虽然可以采取隔离措施，但真正隐瞒站群并不容易，网站之间的关系往往会因为一些细节而被曝光。一些公司有站群和独立的团队来管理不同的网站。
　　不要在站群之间交叉链接
　　在做站群时，很容易将所有这些网站联系起来，希望这些网站能够很好地排名，并且可以在站点之间传递PR。
　　但是，这很容易暴露站群的所有者，并且很容易被判断为链接工厂。
　　您应该选择一个网站作为主网站，其他网站链接到此主网站，
　　但不要将其他次级网站联系起来，并将这些网站的能量集中在主网站上。
　　网站内容不同
　　我发现很多人喜欢在多个域上放置相同的网站，这是不合适的。
　　
　　建议选择一个网站作为主站，所有其他网站做301来转向主网站。这种情况不被视为站群，没有站群影响，但它可以保护有问题的域名。
　　如果你想把这些域名变成站群，你需要在内容上有所不同。例如，如果主要网站是关于汽车的，那么你可以做一系列站群，一个写轮胎，一个写发动机，一个写配件。这些具有相关内容的站群在适当的情况下链接到主网站。
　　由于内容不同，因此不会将其视为复制的内容。来自同一网站的多个链接不能像来自不同域的链接那样有效。这些相关但不同的域名的网站可以在支持主要网站方面发挥良好作用。
　　你用站群做什么？
　　同一个行业，同一个关键词，做多个网站，占据多个排名，只是站群SEO的一种方式。如前所述，这种站群应该试图掩盖网站之间的关系，一旦被发现站群，往往会受到惩罚。
　　站群也可以由来自完全不同行业的网站组成，内容当然也完全不同。如果内容质量问题解决得好，这样的站群只是同一家公司拥有的多个优质网站，不会被判定为作弊，没有危险。许多大品牌下数十万网站很常见，根本没有问题。
　　这样的站群不仅能获得不同领域的排名和流量，而且有很强的链路权重控制能力。当你有自己或客户的目标网站做SEO时，转移部分网站给出一些反向链接，效果很明显。据我所知，许多SEO公司和特殊行业的公司都有数千个站群网站级别。
　　虽然我个人不喜欢使用站群方法，站群如果做得好，现在仍然可以有很好的效果。 查看全部

　　解决方案:自动采集子系统采集出来的数据包是怎么回事？
　　自动采集子系统采集出来的数据包是不能做其他用途的，一个是误报率太高，第二个就是收费会很高。最开始做自动化那几年，有一家公司，和一家中国食品科学研究院搞的。他们有个技术人员专门做采集子系统的，再将数据转化成图片，做营销推广。结果因为误报率太高，把大家调戏的不要不要的。国内能做研发的人少，一些没有底线的那不是推销，就是靠忽悠。
　　
　　这个事情算是落入了我的知识盲区。等我能看懂采集子系统是怎么回事，应该已经有很大的进步了。这不是我会写代码就能解决的问题。
　　
　　貌似有不少，经验总结起来有以下几种：1，做代码的人采集失败率太高，这事儿并非不可控。2，数据量不大，又不愿使用能带来额外收益的中间件，比如常见的bdb或者b+树，他们又不愿意增加带宽和成本。3，某些子系统设计本身对采集的性能要求非常高，否则无法满足，例如很多地方的zookeeper4，多个子系统并发时，总有一个很慢。
　　或者某些子系统失效，甚至有的能带来业务量上不去的错觉。大公司的采集子系统都是分步做的，也许是以上任何一步发现带来的性能问题造成的采集失败次数太多，如果多步再让某个系统完成带来后面问题就好了。比如一个很重要的子系统在用一种既成中间件，但是没有明确界定失效标准，无法判断什么时候换掉它以保证业务量不受影响。这个时候所有子系统都是并发的，这是有意义的。 查看全部

　　事实:从整站的采集任务量中采集title爬取网站关键词
　　自动采集子系统爬虫分析之一baiduspider首先，介绍一下小爬虫系统的基本框架：抓取一条网站的title;爬取网站大多数信息;反爬虫系统检测；寻找有效目标，同时满足缓存、性能、代码、配置的需求;完成，抓取某条信息。爬虫分析小爬虫是一个小系统，小系统想爬取a网站的内容，我们先考虑怎么爬取，爬取网站有多少网页，考虑是否要爬取这个网站的内容。爬取某网站的网页数：网页爬取量=页数*10_100=10*100*10_100（。
　　
　　1）title从整站的采集任务量中采集title爬取网站关键词title就是网站标题，这些内容对爬虫来说，采用requests库。即#!/usr/bin/requests#-*-coding:utf-8-*-#@date:2018-5-16url=""#@return:json格式数据list.parse("start")采集后的json数据：title=json.loads(json.dumps(requests.get(url)))#加载时加上参数，获取正则，即爬取某个部分title包含123网站的response带有path对象即页面的路径。
　　#@date:2018-5-16url=";slot=2&city=zhonghe&meta=engine_code&start="+requests.get(url)#加载页面下加载正则即li=requests.get("/"+title)(。
　　
　　2)网页url，title，text，包含关键词url是无序数组，根据url调用相应函数start=requests.get(url,headers=str.split("/"))#打印转发源站#@date:2018-5-16url=""+requests.get(url,headers=str.split("/"))#打印爬取源站return的对象：#@date:2018-5-16url=""+start+"/"+text这里由于涉及函数有两个，本文简单考虑三个。
　　由于url是无序列表，如果遇到有next，那么next中会有循环信息，以至于爬取不全面。不需要的时候在，如果需要全部内容,需要加上参数@next即第i个元素#@date:2018-5-16url=";page="+start+""#@date:2018-5-16url=";page="+start+""#@date:2018-5-16url=";page="+start+""(。
　　3)源站下采集链接常见爬虫用下载器。#@date:2018-5-16url=""+requests.get(url,headers=str.split("/"))如果正则匹配源站下有且已存在的url，返回parsed，否则则返回none。爬取到的文件下直接改none即可，不去爬取网页是否有相应文件。requests.post方法可以传递参数url，next，deleurlclassfilerequest:def__init__(self,cookie,downloadurl):self.cookie=c。 查看全部

　　汇总:探码基于Web大数据8个子系统的研究方向
　　扫码科技基于云计算开发的Web大数据采集系统——利用众多云计算服务器协同工作，可以快速采集大量数据，避免计算机硬件资源的瓶颈，另外，随着各行业对数据采集的需求越来越大，传统post采集无法解决的技术问题也逐渐得到解决，以检测码Kapow/Dyson采集器为代表。新一代智能采集器可以模拟人类的思维和操作，从而彻底解决ajax等技术难题。
　　网页一般是为人们浏览而设计的，所以检测Web大数据采集模拟人类智能的系统采集器的工作非常顺利，不管是什么背景技术，当数据一直显示时人类智能 采集器 可以在它出现在您面前时开始提取。最终发挥计算机的能力，让计算机代替人完成网页数据采集的工作。而利用大数据云采集技术，计算机的计算能力也得到了充分发挥。目前，这种采集技术已经得到越来越广泛的应用。各行各业只要从互联网上获取一些数据或信息，就可以使用这些技术。
　　Web大数据采集系统分为8个子系统，即大数据集群系统、数据采集系统、采集数据源研究、数据爬虫系统、数据清洗系统、数据合并系统，任务调度系统，搜索引擎系统。
　　大数据集群系统
　　本系统可存储TB级数据采集，实现数据持久化。数据存储采用MongoDB集群方案，在集群上有两个特点：
　　
　　数据采集系统
　　本系统配置了 Kapow、PhantomJS 和 Mechanize采集 环境，运行在 Docker 容器中，容器由 Rancher 编排。
　　采集数据源研究
　　该系统是“数据爬虫系统”启动前不可缺少的一环。经过研究，我们找到了需要采集的页面，要过滤的关键词，要提取的内容。
　　数据爬虫系统
　　爬虫程序是独立的个体，结合需要的数据采集系统服务器，通过Rancher安排，在DigitalOcean中自动启动爬虫程序，根据输入的参数抓取指定的数据，然后通过API大数据集群系统。
　　数据清洗系统
　　
　　本系统采用Ruby on Rails + Vue技术框架，实现Web的前端展示，展示爬虫程序抓取的数据，方便我们清理。数据清洗系统主要由两部分组成：
　　数据合并系统
　　本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架实现Web前端展示和数据合并。数据清洗完毕后，数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据，并通过熟悉度评分关联可能熟悉的数据。匹配结果通过web前端展示，可以手动或自动合并数据。
　　任务调度系统
　　本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架、Sidekiq队列调度、Redis调度数据持久化实现Web前端任务调度系统。通过任务调度系统，可以动态开启和关闭，定时启动爬虫程序。
　　搜索引擎系统
　　本系统通过 ElasticSearch 集群实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端检索系统快速从大数据集群中检索数据的必备工具。通过ElasticSearch集群运行3个以上的master角色保证集群系统的稳定性，2个以上的client角色保证查询的容错性。，两个或多个Data角色保证了查询和写入的及时性。通过负载均衡连接Client角色，分散数据查询压力。
　　完美:应云而生，一文看懂端到端的可观测体系构建 | Q推荐
　　作者 | 张亚文
　　2021年初，可观察性的概念在国内市场上鲜有提及，但到了2021年下半年，与可观察性相关的讨论和实践开始层出不穷，知名公司Grafana甚至直接整合原来的监控工具。改成可观察性栈，推送了一系列服务。可观察性真的能解决传统监控系统面临的诸多问题吗？如何构建一个可观察的系统？本期亚马逊云技术技术讲座特邀观察云CEO蒋硕淼分享《构建端到端可观察系统的最佳实践》。
　　1 为什么可观测性突然“出圈”
　　可观察性似乎是一个新词，但它的起源比我们意识到的要早得多。可观测性首先由匈牙利出生的工程师鲁道夫卡尔曼提出，用于线性动态系统。从信号流图中，如果所有内部状态都可以输出到输出信号，则系统是可观察的。Burt Wiener 1948 年出版的《控制论——动物和机器的控制与交流科学》一书中也提到了可观察性。控制理论中的可观察性是指系统可以从其外部输出推断其内部状态的程度。
　　随着云计算的发展，可观察性的概念逐渐进入计算机软件领域。为什么最近可观测性如此火爆？
　　姜硕淼认为，这很大程度上是由于系统复杂度增加所致。IT系统的本质是一个数字系统。过去系统本身结构简单，多为单体结构，基础设施相对固定，可以通过监控查看系统。然而，随着云原生时代的到来，管理对象逐渐从单一主机到云端，再到云原生分布式复杂系统。传统的面向基础设施的监控、简单的日志、简单的APM都无法解决问题。，因此，需要建立系统的完全可观测性。
　　可观察性中使用的主要数据类是指标、日志、链接。它们通常被称为“可观察性的三大支柱”。
　　三大支柱至关重要，正是通过这三个维度的数据，开发人员才能确定应用系统的状态。与传统监控相比，可观察系统具有诸多优势。
　　传统监控面向已知问题，只能检测并通知那些可能发生的已知故障，如：CPU&gt;90%。主要监控对象为IT对象，仅针对服务器端组件，解决基本运维问题。
　　可观察性可以帮助发现和定位未知问题。其核心是不断采集系统产生的各种核心指标和数据，通过数据分析保障和优化业务。比如发现某城市的小程序客户端支付失败率很高，从而判断是否是代码层面导致这样的异常。可观察性主要不仅监控IT对象，还监控面向云、分布式系统、APP/小程序的应用和业务。
　　在分享中，姜硕淼提到，随着基础设施的发展，传统的监控将逐渐被可观察性所取代。
　　他将构建可观察性的价值总结为以下五点：
　　2 开源还是SaaS，建立可观察性的正确方法是什么？
　　与传统的监控系统相比，建筑可观测性具有很多优势和价值。那么如何建立可观察性呢？
　　
　　首先，要尽可能采集所有组件系统所有相关方面的基础数据，包括云、主机、容器、Kubernetes集群、应用程序和各种终端。实时采集这些数据的成本并不高，但如果不采集，一旦系统故障需要排查分析，就无法有效评估当前状态。
　　二是明确构建系统可观测性的责任。谁是这个组件的builder，谁负责定义这个组件的SLI，谁负责采集所有相关的基础数据并构建相应的dashboard，谁负责相关组件的SLO，需要追究责任。
　　第三，开发人员负责可观察性。作为软件质量工程的一部分，开发人员应该公开他们自己的开发系统的可观察性数据。如果说单元测试是为了保证最小的代码单元的可用性，那么开发者标准化可观察性基础数据的公开。将是生产系统可靠性的必要条件。
　　四是要建立统一的指标、日志、链接规范，统一团队的工具链。即采用相同的指标命名约定、相同的日志格式、相同的链接系统。如果遵循 OpenTelemetry 标准后仍然存在差异，可以定义一个统一的 TAG 规范连接整个系统，例如：所有错误都是 state:error。
　　五是要不断优化提升整体可观测性。对于整个系统的可观察性，包括数据采集、视图构建、TAG系统建立，这些步骤都需要时间，过去的方法不能使用，因为覆盖或构建的仪表盘在事故中没有发挥作用。处理问题。每个未观察到的故障都是进一步增加可观察范围的绝佳机会。
　　从可观测性构建的路径不难看出，过程非常复杂。那么，主流的施工方式有哪些？姜硕淼介绍了两种最常见的可观测性构建方式，即通过开源构建和使用SaaS产品构建。
　　得益于开源生态系统的蓬勃发展，可观测性的建设有很多选择。开源方式搭建需要搭建者对从前端数据采集到后端数据处理的相关知识有非常详细的了解，包括数据展示、报警等周边功能。因此，这种方法适用于实力足够或学习和时间成本相对充足的团队。
　　使用成熟的 SaaS 产品构建可观察性是比开源更有效的方法。姜硕淼以云观测产品为例，介绍了这种方式的四大优势。
　　如前所述，可观测性的构建是基于“云”。不仅如此，观测云本身也是一个完整的云原生产品。观测云中的整套产品，包括数据平台，都部署在亚马逊云技术的EKS上，并基于容器进行编排。观测云的整体架构非常简单，就是将海量数据通过代理统一，进入数据平台，再通过平台的能力提供完整的可观测性。整个系统分为核心平台层、Web层和数据访问层。核心平台层完全由观察云自研，不开源。Web 上层在核心数据处理平台上有一套与平台对接的 API。姜硕淼说：“对于客户来说，更推荐直接选择观望云的SaaS产品。如果客户愿意，也可以完全隔离部署在亚马逊上，也很方便，但整体成本比直接上要高一些。”采用 SaaS 产品。
　　为什么选择亚马逊云技术？主要基于以下几点考虑：
　　除了作为一个完整的云原生产品之外，云观测系统还有几个非常有趣的设计。首先，在 采集 方面：
　　其次，在存储查询端，观察云统一查询语法，用户无需关心底层数据存储，简单易用。
　　
　　第三，在分析方面，Observation Cloud实现了所有数据的串联，并构建了统一的查看器，以类似于多维分析和列表的方式对原创数据进行分析。用户可以构建自己的查看器。另外，由于数据量较大，为避免前端对用户浏览器造成过大压力，观察云可以采集按指定百分比数据，并提供SLO/SLI面板帮助客户构建自己的应用系统整体可靠性。措施。
　　3 构建端到端可观察系统的实际案例
　　在对概念和技术层面进行了详细介绍后，姜硕淼以一个电商客户为例，讲解了如何构建端到端的可观察系统。
　　案例中电商客户面临的问题是：从客户下单到入库再到最终财务核算的交易流程，一个订单需要近10个接口调用，任何一个环节都可能出现问题，比如程序问题，网络异常、库存卡顿等。目前还没有有效的监控工具来监控订单过程。问题一般由门店员工报告，然后运维人员参照流程按顺序排查问题。他们非常被动，工作量很大。每天运维人员需要检查业务接口是否已经完成。
　　为这个客户搭建一个端到端的可观察系统的过程大致分为四个步骤： 第一步是对被观察对象的集成访问进行梳理。使用Observation Cloud产品，整个接入过程大约30分钟即可完成。
　　第二步，统一查看分析。具体步骤是：首先监控用户体验，然后查看行为下连接到后端的链接，点击具体链接进入链接查看器，最后查看对应链接的日志。
　　第三，通过查看器实现业务的可观察性。
　　第四，通过SLO监视器进行预警。
　　电商客户通过观察云完成端到端的可观察性构建后，将订单流程中的节点状态可视化，可以通过订单号检索到订单流程的节点状态，其中流程为卡住了，什么错误信息一目了然。从用户界面、网络、后端服务到依赖的中间件和操作系统，任何故障都可以提供清晰的追溯和分析。不仅如此，观测云还提供实时异常监控和告警，确保问题能够及时发现和处理。
　　除了电商领域的应用，观云的SaaS产品也适用于很多应用场景。观测云官网有完整的系统可观测性建设最佳实践。有兴趣的小伙伴可以直接去观察云官网查看相应的文档。 查看全部