采集器的自动识别算法
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 189 次浏览 • 2021-05-22 01:01
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别，因为你自己想想如果你是unity写自动脚本，万一你运行时发现你的lua脚本不停的点击了，而你的其他vm的脚本就是静态的，哪怕用到了你自己运行时自己没见过的数据，你难道从头写个识别程序?很多文章都有提到过，统一的静态路径除了文件编号以外，不会带有其他信息，例如上传android，就带上android_image_loader，而上传ios，带上ios_assets_loader。所以多上传几个lua脚本就行了，看需求写，这也是一种随机识别策略。
稍微说明一下，不管是android还是ios，统一来说，在开发应用前，肯定要对unity进行二次开发，在第一次引擎脚本直接执行是，脚本如果使用了其他应用服务，肯定会自动生成在那个路径下，按照官方的说法，可以使用android为其他应用生成的路径来避免，ios暂时没有找到好的方法。那么这么做的意义是什么呢？可以做出app应用，进行二次开发。
也就是说你可以用另一种语言开发一个app，结果在安卓端采用了同一种语言。下图是ios生成路径但对于很多ios不熟悉的朋友来说，这种方法的回收过程会是一个问题。我们在开发时，很容易出现这样的情况，unity脚本不断的切换到不同的unity服务，结果不仅无法确定当前服务的地址，还会造成资源消耗。再举个例子，我们一次性开发三个项目，三个项目都用同一个studio，分别在unity2.x，1.x，2.x运行，然后切换到不同的studio，ios端依然会按照上面的意义去处理，但不同的公司不同的运维。
按理说，unity是有管理的，但我还是没找到使用管理的方法。更多的android内部的东西，还是需要手工去识别。要达到ios端的识别效果，我们必须要将lua端的代码全部改为与ios端的兼容。要解决这个问题，无非是两个办法，首先用unity的思路，就是解析unity脚本的定义规则，每次循环，对不需要的参数进行剔除。
然后在执行的时候，根据上次处理的lua规则，执行lua的ast。第二种方法，就是完全匹配lua规则，也就是说lua脚本的每一步处理流程，unity和studio是统一遵循的。这在一个项目中的量化工作量会加大。本篇文章就是想介绍下如何进行切换。 查看全部
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别，因为你自己想想如果你是unity写自动脚本，万一你运行时发现你的lua脚本不停的点击了，而你的其他vm的脚本就是静态的，哪怕用到了你自己运行时自己没见过的数据，你难道从头写个识别程序?很多文章都有提到过，统一的静态路径除了文件编号以外，不会带有其他信息，例如上传android，就带上android_image_loader，而上传ios，带上ios_assets_loader。所以多上传几个lua脚本就行了，看需求写，这也是一种随机识别策略。
稍微说明一下，不管是android还是ios，统一来说，在开发应用前，肯定要对unity进行二次开发，在第一次引擎脚本直接执行是，脚本如果使用了其他应用服务，肯定会自动生成在那个路径下，按照官方的说法，可以使用android为其他应用生成的路径来避免，ios暂时没有找到好的方法。那么这么做的意义是什么呢？可以做出app应用，进行二次开发。
也就是说你可以用另一种语言开发一个app，结果在安卓端采用了同一种语言。下图是ios生成路径但对于很多ios不熟悉的朋友来说，这种方法的回收过程会是一个问题。我们在开发时，很容易出现这样的情况，unity脚本不断的切换到不同的unity服务，结果不仅无法确定当前服务的地址，还会造成资源消耗。再举个例子，我们一次性开发三个项目，三个项目都用同一个studio，分别在unity2.x，1.x，2.x运行，然后切换到不同的studio，ios端依然会按照上面的意义去处理，但不同的公司不同的运维。
按理说，unity是有管理的，但我还是没找到使用管理的方法。更多的android内部的东西，还是需要手工去识别。要达到ios端的识别效果，我们必须要将lua端的代码全部改为与ios端的兼容。要解决这个问题，无非是两个办法，首先用unity的思路，就是解析unity脚本的定义规则，每次循环，对不需要的参数进行剔除。
然后在执行的时候，根据上次处理的lua规则，执行lua的ast。第二种方法，就是完全匹配lua规则，也就是说lua脚本的每一步处理流程，unity和studio是统一遵循的。这在一个项目中的量化工作量会加大。本篇文章就是想介绍下如何进行切换。 查看全部
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别，因为你自己想想如果你是unity写自动脚本，万一你运行时发现你的lua脚本不停的点击了，而你的其他vm的脚本就是静态的，哪怕用到了你自己运行时自己没见过的数据，你难道从头写个识别程序?很多文章都有提到过，统一的静态路径除了文件编号以外，不会带有其他信息，例如上传android，就带上android_image_loader，而上传ios，带上ios_assets_loader。所以多上传几个lua脚本就行了，看需求写，这也是一种随机识别策略。
稍微说明一下，不管是android还是ios，统一来说，在开发应用前，肯定要对unity进行二次开发，在第一次引擎脚本直接执行是，脚本如果使用了其他应用服务，肯定会自动生成在那个路径下，按照官方的说法，可以使用android为其他应用生成的路径来避免，ios暂时没有找到好的方法。那么这么做的意义是什么呢？可以做出app应用，进行二次开发。
也就是说你可以用另一种语言开发一个app，结果在安卓端采用了同一种语言。下图是ios生成路径但对于很多ios不熟悉的朋友来说，这种方法的回收过程会是一个问题。我们在开发时，很容易出现这样的情况，unity脚本不断的切换到不同的unity服务，结果不仅无法确定当前服务的地址，还会造成资源消耗。再举个例子，我们一次性开发三个项目，三个项目都用同一个studio，分别在unity2.x，1.x，2.x运行，然后切换到不同的studio，ios端依然会按照上面的意义去处理，但不同的公司不同的运维。
按理说，unity是有管理的，但我还是没找到使用管理的方法。更多的android内部的东西，还是需要手工去识别。要达到ios端的识别效果，我们必须要将lua端的代码全部改为与ios端的兼容。要解决这个问题，无非是两个办法，首先用unity的思路，就是解析unity脚本的定义规则，每次循环，对不需要的参数进行剔除。
然后在执行的时候，根据上次处理的lua规则，执行lua的ast。第二种方法，就是完全匹配lua规则，也就是说lua脚本的每一步处理流程，unity和studio是统一遵循的。这在一个项目中的量化工作量会加大。本篇文章就是想介绍下如何进行切换。
采集器的自动识别算法检测好应该不是什么大问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 157 次浏览 • 2021-05-05 07:05
采集器的自动识别算法检测好应该不是什么大问题
采集器的自动识别算法是一般都是使用了cascaderegressionmodel(聚类算法)，检测好应该不是什么大问题。
泻药。我不是做图像相关工作的，仅从自己了解的方面回答，如有错误请包涵。1.你的目标应该是尽量获取更多图像区域内的特征，常见的机器学习算法中有这么两类特征：距离特征（像素的隔一个像素距离为1）和邻域特征（点和点的距离为1），你的应该也是采用距离特征，所以对距离感兴趣。2.有一些通用的算法可以近似地用点和线间的距离代替点的间距（比如残差网络中），但这方面相关文献不是很多。
3.如果觉得距离特征有效的话，特征维度可以降低。4.这个并不代表可以进行n-gram信息提取，而只是一些近似的特征而已。
邻域特征获取更高效,在lfw数据集上用的超分辨率提取分割特征
1.手机摄像头的像素和分辨率与分类基本无关，在处理像素足够高的图片时，建议首先用roipooling，然后用阈值实现特征融合。2.距离不是问题，sift，tree-hd，sas都可以作为邻域特征，尺度不同就用不同的尺度特征。3.如果你用的是热点区域检测的话，
我一直想知道自动区分模块从哪个cnn出来 查看全部
采集器的自动识别算法是一般都是使用了cascaderegressionmodel(聚类算法)，检测好应该不是什么大问题。
泻药。我不是做图像相关工作的，仅从自己了解的方面回答，如有错误请包涵。1.你的目标应该是尽量获取更多图像区域内的特征，常见的机器学习算法中有这么两类特征：距离特征（像素的隔一个像素距离为1）和邻域特征（点和点的距离为1），你的应该也是采用距离特征，所以对距离感兴趣。2.有一些通用的算法可以近似地用点和线间的距离代替点的间距（比如残差网络中），但这方面相关文献不是很多。
3.如果觉得距离特征有效的话，特征维度可以降低。4.这个并不代表可以进行n-gram信息提取，而只是一些近似的特征而已。
邻域特征获取更高效,在lfw数据集上用的超分辨率提取分割特征
1.手机摄像头的像素和分辨率与分类基本无关，在处理像素足够高的图片时，建议首先用roipooling，然后用阈值实现特征融合。2.距离不是问题，sift，tree-hd，sas都可以作为邻域特征，尺度不同就用不同的尺度特征。3.如果你用的是热点区域检测的话，
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采集器的自动识别算法检测好应该不是什么大问题
采集器的自动识别算法是一般都是使用了cascaderegressionmodel(聚类算法)，检测好应该不是什么大问题。
泻药。我不是做图像相关工作的，仅从自己了解的方面回答，如有错误请包涵。1.你的目标应该是尽量获取更多图像区域内的特征，常见的机器学习算法中有这么两类特征：距离特征（像素的隔一个像素距离为1）和邻域特征（点和点的距离为1），你的应该也是采用距离特征，所以对距离感兴趣。2.有一些通用的算法可以近似地用点和线间的距离代替点的间距（比如残差网络中），但这方面相关文献不是很多。
3.如果觉得距离特征有效的话，特征维度可以降低。4.这个并不代表可以进行n-gram信息提取，而只是一些近似的特征而已。
邻域特征获取更高效,在lfw数据集上用的超分辨率提取分割特征
1.手机摄像头的像素和分辨率与分类基本无关，在处理像素足够高的图片时，建议首先用roipooling，然后用阈值实现特征融合。2.距离不是问题，sift，tree-hd，sas都可以作为邻域特征，尺度不同就用不同的尺度特征。3.如果你用的是热点区域检测的话，
我一直想知道自动区分模块从哪个cnn出来
采集器的自动识别算法 社群运营的妹子们，都快疯掉了！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 261 次浏览 • 2021-05-03 18:04
采集器的自动识别算法 社群运营的妹子们，都快疯掉了！
今天的目标：
了解数据爬网的过程
程序员最难学习的不是Java或c ++，而是社交互动，通常称为““子”。
就社交互动而言，我被认为是程序员中最好的程序员。
例如，我以前做过“”，然后得到了负责社区工作的小姐。
已经是上个月了，这个月我又投入了对履带的技术研究。
技术满意度的反面是孤独和空虚。
所以，我决定用履带板再次逗那个女孩。 。
结果。 。
我做到了！ ！ ！
我将所有的微博营销案例都爬到了一张Excel工作表中。
一键下载700多种操作分析报告。
网站中的案例需要一一下载↑
对于表中的案例，它喜欢并下载更多↑
经营社区的女孩快疯了！
Akiba Excel 抖音女主角：小梅↑
微博手绘大V博客姜江↑
社区活动的老司机：严敏修女↑
让我告诉你，如果我两年前爬网，谁会是我目前的室友？ ！
1-什么是爬虫
采集器，即网络采集器。这意味着根据某些规则自动捕获网络上的数据。
例如，“社交营销案例库”的案例将自动爬网。
想象一下，如果您手动浏览页面以下载这些案例，则过程如下：
1-打开案例库页面
2-单击案例进入详细信息页面
3-单击以下载案例pdf
4-返回案例库页面，单击下一个案例，然后重复前面的3个步骤。
如果要下载所有pdf盒，则需要安排专人反复机械地下载。显然，这个人的价值很低。
采集器取代了这种机械性的重复性的，低价值的数据采集动作，并使用程序或代码来自动和批量完成完整的数据捕获。
爬行者的好处
简而言之，爬虫的好处主要体现在两个方面：
1-自动爬行，解放了人力并提高了效率
机器，低价值的工作，使用机器完成工作是最好的解决方案。
2-数据分析，在线获取高质量内容
与手动浏览数据不同，采集器可以将数据汇总并集成到数据表中，这方便我们以后进行数据统计和数据分析。
例如，在“社会营销案例库”中，每个案例都有查看和下载的次数。如果要按视图数排序，则将优先考虑查看最多的案例。数据被爬到Excel表中，并且使用排序功能使浏览变得容易。
采集器的情况
任何数据都可以被抓取。
掌握了爬虫的技能，可以做很多事情。
Excelhome的帖子搜寻
我教Excel，而Excelhome论坛是一大宝藏。
一页一页地阅读1. 40,000条帖子，然后选择观看次数最多的帖子，实在太难了。
窗帘选择文章爬行
窗帘是整理轮廓的好工具。许多大咖啡都是用窗帘写读书笔记的，他们可以在不阅读整本书的情况下学习要点。
我没有时间一一浏览选定的屏幕文章，抓取所有选定的文章，并整理出自己的知识纲要。
曹江官方帐户文章的爬网
我非常喜欢曹江。我具有我年龄时所缺乏的逻辑，归纳和表达能力，文章本文的本质。
官方帐户过多，因此容易分散手机阅读的注意力吗？爬到Excel中，首先选择阅读程度最高的阅读器，然后开始观看。
此外，还有抖音个广播数据，公共帐户读取，评论数据，B站弹幕数据和网易云评论数据。
Crawler +数据分析为网络带来了更多乐趣。
2-简单的爬行器，锋利的工具
谈到爬虫，大多数人都想到了令人望而生畏的编程技术，python，数据库，漂亮的，html结构等。
实际上，基本的采集器非常简单，借助某些采集软件，只需单击一个按钮即可轻松完成。
常用的采集器软件
当我抓取数据时，使用了以下软件，我向所有人推荐它们：
1- 优采云 采集器
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。
这是我接触到的第一个采集器软件，
优势：
1-使用过程很简单，入门特别好。
缺点：
1-进口数量限制。 采集数据下降，非成员只能导出1000个限制。
2-导出格式限制。非会员只能以txt格式导出。
2- 优采云
无需学习爬虫编程技术，您可以通过三个简单的步骤轻松获取网页数据，支持多种格式的一键导出，并快速导入数据库
在优采云无法满足我的需求之后，我开始尝试使用更专业的采集软件并找到了优采云。
优势：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2-导出格式和数据量没有限制。
缺点：
1-这个过程有点复杂，新手很难学习。
3- 优采云 采集器（推荐）
智能识别数据，小白文物
基于人工智能算法，您只需输入URL即可智能地识别列表数据，表格数据和分页按钮，而无需配置任何采集规则和一个键采集。自动识别列表，表单，链接，图片，价格，电子邮件等。
这是我现在使用的采集软件。可以说抵消了前两个采集器的优缺点，而且经验更好。
优势：
1-自动识别页面信息，易于上手
2-导出格式和数据量没有限制
到目前为止没有发现缺点。
3-抓取工具的操作过程
注意，注意，接下来是动手部分。
我们以“窗帘选择文章”为例，并使用“ 优采云 采集器”来体验爬行的乐趣。
采集之后的效果如下：
1-复制采集的链接
打开窗帘官方网站，单击“精选”进入精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云 采集数据
1-登录“ 优采云 采集器”的官方网站，下载并安装采集器。
2-打开采集器后，在“智能模式”中单击“开始采集”以创建新的智能采集。
3-粘贴到屏幕的所选URL，单击立即创建
在此过程中，采集器将自动识别页面上的列表和数据内容。整个过程由AI算法自动完成，等待识别完成。
页面分析识别正在进行中
页面识别完成↑
4-单击“开始采集”->“开始”以开始爬虫之旅。
3- 采集数据导出
在数据爬网过程中，您可以单击“停止”以结束数据爬网。
或等待数据爬网完成，在弹出的对话框中，单击“导出数据”。
导出格式，选择Excel，然后导出。
4-使用HYPERLINK函数添加超链接
打开导出的表，在第一列中添加HYPERLINK公式，添加超链接，然后单击一下即可打开相应的文章。
公式如下：
= HYPERLINK（B2，'单击以查看'）
在这里，您的第一次爬虫之旅已成功完成！
4-摘要
抓取工具就像在VBA中记录宏一样，记录重复操作而不是手动重复操作。
我今天看到的只是简单的数据采集。关于爬虫和非常深入的内容有很多主题。例如：
1-身份验证。需要登录才能抓取页面。
2-浏览器检查。例如，官方帐户文章只能获取微信中的阅读次数。
3-参数验证（验证码）。该页面需要验证码。
4-请求频率。例如，页面访问时间不能少于10秒
5-数据处理。需要从数字，英文和其他内容中提取要爬网的数据。
了解了抓取过程之后，您现在最想抓取哪些数据？
我想大多数人会想到：
-官方帐户文章抓取
-抖音数据抓取 查看全部
今天的目标：
了解数据爬网的过程
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例如，我以前做过“”，然后得到了负责社区工作的小姐。
已经是上个月了，这个月我又投入了对履带的技术研究。
技术满意度的反面是孤独和空虚。
所以，我决定用履带板再次逗那个女孩。 。
结果。 。
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一键下载700多种操作分析报告。
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经营社区的女孩快疯了！
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让我告诉你，如果我两年前爬网，谁会是我目前的室友？ ！
1-什么是爬虫
采集器，即网络采集器。这意味着根据某些规则自动捕获网络上的数据。
例如，“社交营销案例库”的案例将自动爬网。
想象一下，如果您手动浏览页面以下载这些案例，则过程如下：
1-打开案例库页面
2-单击案例进入详细信息页面
3-单击以下载案例pdf
4-返回案例库页面，单击下一个案例，然后重复前面的3个步骤。
如果要下载所有pdf盒，则需要安排专人反复机械地下载。显然，这个人的价值很低。
采集器取代了这种机械性的重复性的，低价值的数据采集动作，并使用程序或代码来自动和批量完成完整的数据捕获。
爬行者的好处
简而言之，爬虫的好处主要体现在两个方面：
1-自动爬行，解放了人力并提高了效率
机器，低价值的工作，使用机器完成工作是最好的解决方案。
2-数据分析，在线获取高质量内容
与手动浏览数据不同，采集器可以将数据汇总并集成到数据表中，这方便我们以后进行数据统计和数据分析。
例如，在“社会营销案例库”中，每个案例都有查看和下载的次数。如果要按视图数排序，则将优先考虑查看最多的案例。数据被爬到Excel表中，并且使用排序功能使浏览变得容易。
采集器的情况
任何数据都可以被抓取。
掌握了爬虫的技能，可以做很多事情。
Excelhome的帖子搜寻
我教Excel，而Excelhome论坛是一大宝藏。
一页一页地阅读1. 40,000条帖子，然后选择观看次数最多的帖子，实在太难了。
窗帘选择文章爬行
窗帘是整理轮廓的好工具。许多大咖啡都是用窗帘写读书笔记的，他们可以在不阅读整本书的情况下学习要点。
我没有时间一一浏览选定的屏幕文章，抓取所有选定的文章，并整理出自己的知识纲要。
曹江官方帐户文章的爬网
我非常喜欢曹江。我具有我年龄时所缺乏的逻辑，归纳和表达能力，文章本文的本质。
官方帐户过多，因此容易分散手机阅读的注意力吗？爬到Excel中，首先选择阅读程度最高的阅读器，然后开始观看。
此外，还有抖音个广播数据，公共帐户读取，评论数据，B站弹幕数据和网易云评论数据。
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2-简单的爬行器，锋利的工具
谈到爬虫，大多数人都想到了令人望而生畏的编程技术，python，数据库，漂亮的，html结构等。
实际上，基本的采集器非常简单，借助某些采集软件，只需单击一个按钮即可轻松完成。
常用的采集器软件
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1- 优采云 采集器
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优势：
1-使用过程很简单，入门特别好。
缺点：
1-进口数量限制。 采集数据下降，非成员只能导出1000个限制。
2-导出格式限制。非会员只能以txt格式导出。
2- 优采云
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在优采云无法满足我的需求之后，我开始尝试使用更专业的采集软件并找到了优采云。
优势：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2-导出格式和数据量没有限制。
缺点：
1-这个过程有点复杂，新手很难学习。
3- 优采云 采集器（推荐）
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优势：
1-自动识别页面信息，易于上手
2-导出格式和数据量没有限制
到目前为止没有发现缺点。
3-抓取工具的操作过程
注意，注意，接下来是动手部分。
我们以“窗帘选择文章”为例，并使用“ 优采云 采集器”来体验爬行的乐趣。
采集之后的效果如下：
1-复制采集的链接
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2- 优采云 采集数据
1-登录“ 优采云 采集器”的官方网站，下载并安装采集器。
2-打开采集器后，在“智能模式”中单击“开始采集”以创建新的智能采集。
3-粘贴到屏幕的所选URL，单击立即创建
在此过程中，采集器将自动识别页面上的列表和数据内容。整个过程由AI算法自动完成，等待识别完成。
页面分析识别正在进行中
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4-单击“开始采集”->“开始”以开始爬虫之旅。
3- 采集数据导出
在数据爬网过程中，您可以单击“停止”以结束数据爬网。
或等待数据爬网完成，在弹出的对话框中，单击“导出数据”。
导出格式，选择Excel，然后导出。
4-使用HYPERLINK函数添加超链接
打开导出的表，在第一列中添加HYPERLINK公式，添加超链接，然后单击一下即可打开相应的文章。
公式如下：
= HYPERLINK（B2，'单击以查看'）
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我今天看到的只是简单的数据采集。关于爬虫和非常深入的内容有很多主题。例如：
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4-请求频率。例如，页面访问时间不能少于10秒
5-数据处理。需要从数字，英文和其他内容中提取要爬网的数据。
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1-什么是爬虫
采集器，即网络采集器。这意味着根据某些规则自动捕获网络上的数据。
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1-打开案例库页面
2-单击案例进入详细信息页面
3-单击以下载案例pdf
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采集器取代了这种机械性的重复性的，低价值的数据采集动作，并使用程序或代码来自动和批量完成完整的数据捕获。
爬行者的好处
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采集器的情况
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窗帘是整理轮廓的好工具。许多大咖啡都是用窗帘写读书笔记的，他们可以在不阅读整本书的情况下学习要点。
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优势：
1-使用过程很简单，入门特别好。
缺点：
1-进口数量限制。 采集数据下降，非成员只能导出1000个限制。
2-导出格式限制。非会员只能以txt格式导出。
2- 优采云
无需学习爬虫编程技术，您可以通过三个简单的步骤轻松获取网页数据，支持多种格式的一键导出，并快速导入数据库
在优采云无法满足我的需求之后，我开始尝试使用更专业的采集软件并找到了优采云。
优势：
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2-导出格式和数据量没有限制。
缺点：
1-这个过程有点复杂，新手很难学习。
3- 优采云 采集器（推荐）
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基于人工智能算法，您只需输入URL即可智能地识别列表数据，表格数据和分页按钮，而无需配置任何采集规则和一个键采集。自动识别列表，表单，链接，图片，价格，电子邮件等。
这是我现在使用的采集软件。可以说抵消了前两个采集器的优缺点，而且经验更好。
优势：
1-自动识别页面信息，易于上手
2-导出格式和数据量没有限制
到目前为止没有发现缺点。
3-抓取工具的操作过程
注意，注意，接下来是动手部分。
我们以“窗帘选择文章”为例，并使用“ 优采云 采集器”来体验爬行的乐趣。
采集之后的效果如下：
1-复制采集的链接
打开窗帘官方网站，单击“精选”进入精选文章页面。
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2- 优采云 采集数据
1-登录“ 优采云 采集器”的官方网站，下载并安装采集器。
2-打开采集器后，在“智能模式”中单击“开始采集”以创建新的智能采集。
3-粘贴到屏幕的所选URL，单击立即创建
在此过程中，采集器将自动识别页面上的列表和数据内容。整个过程由AI算法自动完成，等待识别完成。
页面分析识别正在进行中
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4-单击“开始采集”->“开始”以开始爬虫之旅。
3- 采集数据导出
在数据爬网过程中，您可以单击“停止”以结束数据爬网。
或等待数据爬网完成，在弹出的对话框中，单击“导出数据”。
导出格式，选择Excel，然后导出。
4-使用HYPERLINK函数添加超链接
打开导出的表，在第一列中添加HYPERLINK公式，添加超链接，然后单击一下即可打开相应的文章。
公式如下：
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在这里，您的第一次爬虫之旅已成功完成！
4-摘要
抓取工具就像在VBA中记录宏一样，记录重复操作而不是手动重复操作。
我今天看到的只是简单的数据采集。关于爬虫和非常深入的内容有很多主题。例如：
1-身份验证。需要登录才能抓取页面。
2-浏览器检查。例如，官方帐户文章只能获取微信中的阅读次数。
3-参数验证（验证码）。该页面需要验证码。
4-请求频率。例如，页面访问时间不能少于10秒
5-数据处理。需要从数字，英文和其他内容中提取要爬网的数据。
了解了抓取过程之后，您现在最想抓取哪些数据？
我想大多数人会想到：
-官方帐户文章抓取
-抖音数据抓取
中兴天机axon10pro,识别算法实质上是识别人脸
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2021-04-29 00:03
中兴天机axon10pro,识别算法实质上是识别人脸
采集器的自动识别算法实质上是识别人脸不同角度角度多少不同瞳孔位置而不是区分颜色只是工具手段能一定程度上识别脸部五官情况但是，实际情况是人脸本身的特点对于识别来说无法控制，表情动态识别无法区分，解锁更是很头疼，总不能因为识别到你笑了一个笑表情也判断你是个人吧。你用人脸识别能可以在关键时刻找到任何一个合适的方式帮助解锁手机吗？恐怕只有连个眼神都判断不出来的情况才是真正可怕的吧？。
有区别啦，我现在用的是中兴天机axon10pro,识别的相当准，我可以明确感受到我每一个表情的变化,识别率非常高。缺点:1。别人见我第一眼看到的是我的大眼睛，因为我想手机上一共有4个摄像头(就三颗)，其他几个算不算有区别不知道2。动态像素变化很明显，没什么合理解释，合理应该是纹理变化一定程度使后置摄像头用肉眼看起来像人脸。
你没发现只有两个按键了吗，如果有三个按键那就更加没有意义了？无法解决触摸输入问题，
长得太像的可以作假，
不会人脸识别是基于模板的，也就是一张照片的视觉效果，至于说表情不明显，我觉得应该是算法识别不精准吧，当然也有可能是拍照角度问题。其实多一个自己的眼睛总归有好处，多一个认识自己的方式。 查看全部
采集器的自动识别算法实质上是识别人脸不同角度角度多少不同瞳孔位置而不是区分颜色只是工具手段能一定程度上识别脸部五官情况但是，实际情况是人脸本身的特点对于识别来说无法控制，表情动态识别无法区分，解锁更是很头疼，总不能因为识别到你笑了一个笑表情也判断你是个人吧。你用人脸识别能可以在关键时刻找到任何一个合适的方式帮助解锁手机吗？恐怕只有连个眼神都判断不出来的情况才是真正可怕的吧？。
有区别啦，我现在用的是中兴天机axon10pro,识别的相当准，我可以明确感受到我每一个表情的变化,识别率非常高。缺点:1。别人见我第一眼看到的是我的大眼睛，因为我想手机上一共有4个摄像头(就三颗)，其他几个算不算有区别不知道2。动态像素变化很明显，没什么合理解释，合理应该是纹理变化一定程度使后置摄像头用肉眼看起来像人脸。
你没发现只有两个按键了吗，如果有三个按键那就更加没有意义了？无法解决触摸输入问题，
长得太像的可以作假，
不会人脸识别是基于模板的，也就是一张照片的视觉效果，至于说表情不明显，我觉得应该是算法识别不精准吧，当然也有可能是拍照角度问题。其实多一个自己的眼睛总归有好处，多一个认识自己的方式。 查看全部
中兴天机axon10pro,识别算法实质上是识别人脸
采集器的自动识别算法实质上是识别人脸不同角度角度多少不同瞳孔位置而不是区分颜色只是工具手段能一定程度上识别脸部五官情况但是，实际情况是人脸本身的特点对于识别来说无法控制，表情动态识别无法区分，解锁更是很头疼，总不能因为识别到你笑了一个笑表情也判断你是个人吧。你用人脸识别能可以在关键时刻找到任何一个合适的方式帮助解锁手机吗？恐怕只有连个眼神都判断不出来的情况才是真正可怕的吧？。
有区别啦，我现在用的是中兴天机axon10pro,识别的相当准，我可以明确感受到我每一个表情的变化,识别率非常高。缺点:1。别人见我第一眼看到的是我的大眼睛，因为我想手机上一共有4个摄像头(就三颗)，其他几个算不算有区别不知道2。动态像素变化很明显，没什么合理解释，合理应该是纹理变化一定程度使后置摄像头用肉眼看起来像人脸。
你没发现只有两个按键了吗，如果有三个按键那就更加没有意义了？无法解决触摸输入问题，
长得太像的可以作假，
不会人脸识别是基于模板的，也就是一张照片的视觉效果，至于说表情不明显，我觉得应该是算法识别不精准吧，当然也有可能是拍照角度问题。其实多一个自己的眼睛总归有好处，多一个认识自己的方式。
采集器的自动识别算法有大致四种，详细请见
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 195 次浏览 • 2021-04-06 21:01
采集器的自动识别算法有大致四种，详细请见
采集器的自动识别算法一般由4个方面构成，包括mx3，app本身的算法，来自ios的算法，以及ota带来的权限，
图片的品牌名称是：rachelmichael
ota带来的权限/隐私
厂商搞的推送优化服务有大致四种，详细请见官网或各大app内置客服。在线聊天每个ota服务商在推送服务上的投入不同。上游的厂商，提供通讯录和短信，带有专门的一套推送服务，相应的下游客户端也会自带此类服务。甚至厂商，自己也会产生服务，相应的推送服务也会产生对应内容，简单理解，就是这四类。对于厂商的大客户，比如硬件，内容，广告都有量需求的，对于小众客户，基本是看价格（要降价还得先看看自己有钱没钱，有钱还得看客户是不是更有钱）。大致如此，欢迎补充。
图片，
sdk本身的推送，
推送对于大多数人来说，是一个很痛苦的事情，因为你的手机是静音不可见的。但有时候往往越痛苦，你得到的反馈越热情。其实根据相关的数据，他们已经有成熟的工具可以提供给你使用。app推送你可以通过手机的telegram服务来进行发送的。所以手机推送功能有非常大的发展前景，他能给应用设计提供的思路是十分多元化的。
mx3，
应用的运营商推送啊。主要是看系统本身的自带支持。 查看全部
采集器的自动识别算法一般由4个方面构成，包括mx3，app本身的算法，来自ios的算法，以及ota带来的权限，
图片的品牌名称是：rachelmichael
ota带来的权限/隐私
厂商搞的推送优化服务有大致四种，详细请见官网或各大app内置客服。在线聊天每个ota服务商在推送服务上的投入不同。上游的厂商，提供通讯录和短信，带有专门的一套推送服务，相应的下游客户端也会自带此类服务。甚至厂商，自己也会产生服务，相应的推送服务也会产生对应内容，简单理解，就是这四类。对于厂商的大客户，比如硬件，内容，广告都有量需求的，对于小众客户，基本是看价格（要降价还得先看看自己有钱没钱，有钱还得看客户是不是更有钱）。大致如此，欢迎补充。
图片，
sdk本身的推送，
推送对于大多数人来说，是一个很痛苦的事情，因为你的手机是静音不可见的。但有时候往往越痛苦，你得到的反馈越热情。其实根据相关的数据，他们已经有成熟的工具可以提供给你使用。app推送你可以通过手机的telegram服务来进行发送的。所以手机推送功能有非常大的发展前景，他能给应用设计提供的思路是十分多元化的。
mx3，
应用的运营商推送啊。主要是看系统本身的自带支持。 查看全部
采集器的自动识别算法有大致四种，详细请见
采集器的自动识别算法一般由4个方面构成，包括mx3，app本身的算法，来自ios的算法，以及ota带来的权限，
图片的品牌名称是：rachelmichael
ota带来的权限/隐私
厂商搞的推送优化服务有大致四种，详细请见官网或各大app内置客服。在线聊天每个ota服务商在推送服务上的投入不同。上游的厂商，提供通讯录和短信，带有专门的一套推送服务，相应的下游客户端也会自带此类服务。甚至厂商，自己也会产生服务，相应的推送服务也会产生对应内容，简单理解，就是这四类。对于厂商的大客户，比如硬件，内容，广告都有量需求的，对于小众客户，基本是看价格（要降价还得先看看自己有钱没钱，有钱还得看客户是不是更有钱）。大致如此，欢迎补充。
图片，
sdk本身的推送，
推送对于大多数人来说，是一个很痛苦的事情，因为你的手机是静音不可见的。但有时候往往越痛苦，你得到的反馈越热情。其实根据相关的数据，他们已经有成熟的工具可以提供给你使用。app推送你可以通过手机的telegram服务来进行发送的。所以手机推送功能有非常大的发展前景，他能给应用设计提供的思路是十分多元化的。
mx3，
应用的运营商推送啊。主要是看系统本身的自带支持。
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 170 次浏览 • 2021-03-30 06:05
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法、ip地址规划、后台管理都不同，而且这个功能都可以包装的。有seo，而自动识别seo有关键词挖掘和给词推荐关键词的算法，那些算法可以拿出来单独开发一套软件的。
泻药，不需要的地方你就转向微服务，比如，有就可以实现基本的静态前端web映射功能，方便后期直接在后端进行开发并进行上传。
可以使用hex，规定词的类型，然后类型关键字匹配。
理论上可以帮你节省大量的，可是它不会实现这些功能的自动化流程，所以这些帮助功能在现有的语言中是不能实现的。现在，很多公司都在做这些事情，不过传统java等语言，实现了一些静态的自动化处理，比如这些公司，你可以了解下，他们为了处理xml或cors的问题，就已经专门实现了一个自动处理，有兴趣可以深入了解一下。
你可以直接用它的模板呀，比如会用到jsp写静态的html转化成静态网页，jsp转html的语法，都是已经封装好的，你可以去查查。的模板是自己做jsp，实现了一个jsp插件就可以在里面修改jsp生成静态网页。当然这只是静态地址转换，最后也是要编译成jar包在里面进行编译。
总之技术上你只要能写出来静态的代码就完全可以实现静态前端的自动化了。一般也是这些问题是web前端工程师最需要掌握的基础技能，没办法啊，能用java写静态网页，工作量也不少啊，web前端的需求大啊。 查看全部
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法、ip地址规划、后台管理都不同，而且这个功能都可以包装的。有seo，而自动识别seo有关键词挖掘和给词推荐关键词的算法，那些算法可以拿出来单独开发一套软件的。
泻药，不需要的地方你就转向微服务，比如，有就可以实现基本的静态前端web映射功能，方便后期直接在后端进行开发并进行上传。
可以使用hex，规定词的类型，然后类型关键字匹配。
理论上可以帮你节省大量的，可是它不会实现这些功能的自动化流程，所以这些帮助功能在现有的语言中是不能实现的。现在，很多公司都在做这些事情，不过传统java等语言，实现了一些静态的自动化处理，比如这些公司，你可以了解下，他们为了处理xml或cors的问题，就已经专门实现了一个自动处理，有兴趣可以深入了解一下。
你可以直接用它的模板呀，比如会用到jsp写静态的html转化成静态网页，jsp转html的语法，都是已经封装好的，你可以去查查。的模板是自己做jsp，实现了一个jsp插件就可以在里面修改jsp生成静态网页。当然这只是静态地址转换，最后也是要编译成jar包在里面进行编译。
总之技术上你只要能写出来静态的代码就完全可以实现静态前端的自动化了。一般也是这些问题是web前端工程师最需要掌握的基础技能，没办法啊，能用java写静态网页，工作量也不少啊，web前端的需求大啊。 查看全部
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法、ip地址规划、后台管理都不同，而且这个功能都可以包装的。有seo，而自动识别seo有关键词挖掘和给词推荐关键词的算法，那些算法可以拿出来单独开发一套软件的。
泻药，不需要的地方你就转向微服务，比如，有就可以实现基本的静态前端web映射功能，方便后期直接在后端进行开发并进行上传。
可以使用hex，规定词的类型，然后类型关键字匹配。
理论上可以帮你节省大量的，可是它不会实现这些功能的自动化流程，所以这些帮助功能在现有的语言中是不能实现的。现在，很多公司都在做这些事情，不过传统java等语言，实现了一些静态的自动化处理，比如这些公司，你可以了解下，他们为了处理xml或cors的问题，就已经专门实现了一个自动处理，有兴趣可以深入了解一下。
你可以直接用它的模板呀，比如会用到jsp写静态的html转化成静态网页，jsp转html的语法，都是已经封装好的，你可以去查查。的模板是自己做jsp，实现了一个jsp插件就可以在里面修改jsp生成静态网页。当然这只是静态地址转换，最后也是要编译成jar包在里面进行编译。
总之技术上你只要能写出来静态的代码就完全可以实现静态前端的自动化了。一般也是这些问题是web前端工程师最需要掌握的基础技能，没办法啊，能用java写静态网页，工作量也不少啊，web前端的需求大啊。
优采云采集器电脑版的实用方法非常的简单，用户使用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 238 次浏览 • 2021-03-28 00:03
优采云采集器电脑版的实用方法非常的简单，用户使用
优采云 采集器计算机版本的实用方法非常简单。使用此采集器软件，用户可以快速采集各种类型的网页数据，并且爬行速度非常快，并且适合各种类型网站。
优采云 采集器最新版本介绍
优采云 采集器是一个简单易用，功能强大的网页采集软件，几乎所有网站都可以是采集，采集快速高效，并且支持导出到表格，文本和数据库，网站 API和其他格式。
优采云 采集器软件功能
向导模式
通过可视界面，在向导模式下，鼠标单击采集数据，用户不需要任何技术基础，只需输入URL即可一键提取数据。
智能识别
通过智能算法，自动识别寻呼，自动识别列表，一键采集数据。
智能识别
可以支持图片，视频，文档等各种文件下载，并支持自定义保存路径和文件名
原创高速内核
内置一组高速浏览器内核，以及HTTP引擎，JSON引擎模式，以实现快速的采集数据。
定时运行
可以每分钟，每天，每周和CRON表示。如果指定了计划任务，则可以自动采集并自动释放任务，而无需手动操作。
多个数据导出
支持多种格式的数据导出，包括TXT，CSV，Excel，ACCESS，MySQL，SQLServer，SQLite并发布到网站界面（Api）。
工具功能
1、快速高效，内置一组高速浏览器内核以及HTTP引擎模式，可实现快速采集数据
2、一键式提取数据，易于学习，通过可视化界面，只需单击鼠标即可捕获数据
3、适用于各种网站，能够采集 99％的Internet 网站，包括单页应用程序Ajax加载和其他动态类型网站
软件应用程序字段
新闻媒体领域
优采云 采集器可以综合采集国内外主要新闻来源，主流社交媒体，社区论坛信息等，例如：今日的头条，微博，天涯论坛，知乎等。提供自动识别列表数据，可视化文本挖掘时间采集数据，自动上传数据或第三方平台，引导式操作界面，帮助公司独立监控品牌舆情，并为互联网时代的品牌传播提供数据支持。
电子商务领域
随着电子商务的迅猛发展，优采云 采集器可以采集国内外任何电子商务网站，例如属性，评估，价格，市场销售和其他类似数据。商品，通过优采云文本挖掘可视化分析系统，可以提取评论意见的典型意见和情感分析，从而获得客观的市场评估和分析，优化运营，基于类似经验创建爆炸性模型，开展业务活动以及改进在线商店的运营水平。效果。
生活服务领域
科学技术的发展与我们的生活息息相关。简而言之，餐饮和旅行的直接团购网络（外卖网络）既简单又高效。 优采云 采集器是采集是美团饿了吗，甘肃，滇平，突牛，携程等生活服务网站，采集类似的属性，评估，价格，销售，等级等数据，通过优采云文本挖掘视觉分析系统，可以对评论信息进行典型的意见提取，情感分析和数据比较，从而为我们的食物，衣服，住房和交通选择适当的位置，更加方便快捷。
政府部门字段
在整个社会信息量爆炸性增长的背景下，政府机构也更加重视数据的采集和使用。某个气象中心通过优采云 采集器采集了各个地区与天气有关的各种监测数据。通过数据比较和分析，及时预警最新气象活动的分布范围，并指导有关部门采取对策。
更新内容
1、修复了某些URL中无法加载数据的问题
2、优化XPath生成
3、优化输入命令
查看全部
优采云 采集器计算机版本的实用方法非常简单。使用此采集器软件，用户可以快速采集各种类型的网页数据，并且爬行速度非常快，并且适合各种类型网站。
优采云 采集器最新版本介绍
优采云 采集器是一个简单易用，功能强大的网页采集软件，几乎所有网站都可以是采集，采集快速高效，并且支持导出到表格，文本和数据库，网站 API和其他格式。
优采云 采集器软件功能
向导模式
通过可视界面，在向导模式下，鼠标单击采集数据，用户不需要任何技术基础，只需输入URL即可一键提取数据。
智能识别
通过智能算法，自动识别寻呼，自动识别列表，一键采集数据。
智能识别
可以支持图片，视频，文档等各种文件下载，并支持自定义保存路径和文件名
原创高速内核
内置一组高速浏览器内核，以及HTTP引擎，JSON引擎模式，以实现快速的采集数据。
定时运行
可以每分钟，每天，每周和CRON表示。如果指定了计划任务，则可以自动采集并自动释放任务，而无需手动操作。
多个数据导出
支持多种格式的数据导出，包括TXT，CSV，Excel，ACCESS，MySQL，SQLServer，SQLite并发布到网站界面（Api）。
工具功能
1、快速高效，内置一组高速浏览器内核以及HTTP引擎模式，可实现快速采集数据
2、一键式提取数据，易于学习，通过可视化界面，只需单击鼠标即可捕获数据
3、适用于各种网站，能够采集 99％的Internet 网站，包括单页应用程序Ajax加载和其他动态类型网站
软件应用程序字段
新闻媒体领域
优采云 采集器可以综合采集国内外主要新闻来源，主流社交媒体，社区论坛信息等，例如：今日的头条，微博，天涯论坛，知乎等。提供自动识别列表数据，可视化文本挖掘时间采集数据，自动上传数据或第三方平台，引导式操作界面，帮助公司独立监控品牌舆情，并为互联网时代的品牌传播提供数据支持。
电子商务领域
随着电子商务的迅猛发展，优采云 采集器可以采集国内外任何电子商务网站，例如属性，评估，价格，市场销售和其他类似数据。商品，通过优采云文本挖掘可视化分析系统，可以提取评论意见的典型意见和情感分析，从而获得客观的市场评估和分析，优化运营，基于类似经验创建爆炸性模型，开展业务活动以及改进在线商店的运营水平。效果。
生活服务领域
科学技术的发展与我们的生活息息相关。简而言之，餐饮和旅行的直接团购网络（外卖网络）既简单又高效。 优采云 采集器是采集是美团饿了吗，甘肃，滇平，突牛，携程等生活服务网站，采集类似的属性，评估，价格，销售，等级等数据，通过优采云文本挖掘视觉分析系统，可以对评论信息进行典型的意见提取，情感分析和数据比较，从而为我们的食物，衣服，住房和交通选择适当的位置，更加方便快捷。
政府部门字段
在整个社会信息量爆炸性增长的背景下，政府机构也更加重视数据的采集和使用。某个气象中心通过优采云 采集器采集了各个地区与天气有关的各种监测数据。通过数据比较和分析，及时预警最新气象活动的分布范围，并指导有关部门采取对策。
更新内容
1、修复了某些URL中无法加载数据的问题
2、优化XPath生成
3、优化输入命令
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优采云采集器电脑版的实用方法非常的简单，用户使用
优采云 采集器计算机版本的实用方法非常简单。使用此采集器软件，用户可以快速采集各种类型的网页数据，并且爬行速度非常快，并且适合各种类型网站。
优采云 采集器最新版本介绍
优采云 采集器是一个简单易用，功能强大的网页采集软件，几乎所有网站都可以是采集，采集快速高效，并且支持导出到表格，文本和数据库，网站 API和其他格式。
优采云 采集器软件功能
向导模式
通过可视界面，在向导模式下，鼠标单击采集数据，用户不需要任何技术基础，只需输入URL即可一键提取数据。
智能识别
通过智能算法，自动识别寻呼，自动识别列表，一键采集数据。
智能识别
可以支持图片，视频，文档等各种文件下载，并支持自定义保存路径和文件名
原创高速内核
内置一组高速浏览器内核，以及HTTP引擎，JSON引擎模式，以实现快速的采集数据。
定时运行
可以每分钟，每天，每周和CRON表示。如果指定了计划任务，则可以自动采集并自动释放任务，而无需手动操作。
多个数据导出
支持多种格式的数据导出，包括TXT，CSV，Excel，ACCESS，MySQL，SQLServer，SQLite并发布到网站界面（Api）。
工具功能
1、快速高效，内置一组高速浏览器内核以及HTTP引擎模式，可实现快速采集数据
2、一键式提取数据，易于学习，通过可视化界面，只需单击鼠标即可捕获数据
3、适用于各种网站，能够采集 99％的Internet 网站，包括单页应用程序Ajax加载和其他动态类型网站
软件应用程序字段
新闻媒体领域
优采云 采集器可以综合采集国内外主要新闻来源，主流社交媒体，社区论坛信息等，例如：今日的头条，微博，天涯论坛，知乎等。提供自动识别列表数据，可视化文本挖掘时间采集数据，自动上传数据或第三方平台，引导式操作界面，帮助公司独立监控品牌舆情，并为互联网时代的品牌传播提供数据支持。
电子商务领域
随着电子商务的迅猛发展，优采云 采集器可以采集国内外任何电子商务网站，例如属性，评估，价格，市场销售和其他类似数据。商品，通过优采云文本挖掘可视化分析系统，可以提取评论意见的典型意见和情感分析，从而获得客观的市场评估和分析，优化运营，基于类似经验创建爆炸性模型，开展业务活动以及改进在线商店的运营水平。效果。
生活服务领域
科学技术的发展与我们的生活息息相关。简而言之，餐饮和旅行的直接团购网络（外卖网络）既简单又高效。 优采云 采集器是采集是美团饿了吗，甘肃，滇平，突牛，携程等生活服务网站，采集类似的属性，评估，价格，销售，等级等数据，通过优采云文本挖掘视觉分析系统，可以对评论信息进行典型的意见提取，情感分析和数据比较，从而为我们的食物，衣服，住房和交通选择适当的位置，更加方便快捷。
政府部门字段
在整个社会信息量爆炸性增长的背景下，政府机构也更加重视数据的采集和使用。某个气象中心通过优采云 采集器采集了各个地区与天气有关的各种监测数据。通过数据比较和分析，及时预警最新气象活动的分布范围，并指导有关部门采取对策。
更新内容
1、修复了某些URL中无法加载数据的问题
2、优化XPath生成
3、优化输入命令
优采云采集器V2的主界面FAQ及使用方法！！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 303 次浏览 • 2021-03-24 06:16
优采云采集器V2的主界面FAQ及使用方法！！
使用方法
一个：输入采集网址
打开软件，创建一个新任务，然后输入需要采集的网站地址。
二：智能分析，在整个过程中自动提取数据
进入第二步后，优采云 采集器自动对网页进行智能分析，并从中提取列表数据。
三：将数据导出到表，数据库，网站等
运行任务，将数据从采集导出到表，网站和各种数据库中，并支持api导出。
计算机系统要求
可以支持Windows XP以上的系统。
.Net 4. 0框架，下载链接
安装步骤
第一步：打开下载的安装包，然后选择直接运行它。
步骤2：收到相关条款后，运行安装程序PashanhuV2Setup.exe。安装
第3步：然后继续单击“下一步”直到完成。
步骤4：安装完成后，您可以看到优采云 采集器 V2主界面的主界面
常见问题解答
1、如何采集网页的移动版本的数据？
在通常情况下，网站具有网页的计算机版本和网页的移动版本。如果对计算机版本（PC）网页的反爬网非常严格，我们可以尝试对移动网页进行爬网。
①选择创建新的编辑任务；
②在新创建的[编辑任务]中，选择[第3步，设置]；
③将UA（浏览器标识）设置为“手机”。
2、如何手动选择列表数据（自动识别失败时）
在采集列表页面中，如果列表的自动识别失败，或者所识别的数据不是我们认为的数据，那么我们需要手动选择列表数据。
如何手动选择列表数据？
①单击[全部清除]清除现有字段。
②单击菜单栏中的[列表数据]，选择[选择列表]
③使用鼠标单击列表中的任何元素。
④在列表的另一行中单击类似的元素。
在通常情况下，采集器此时会自动枚举列表中的所有字段。我们可以对结果进行一些更改。
如果未列出字段，则需要手动添加字段。单击[添加字段]，然后单击列表中的元素数据。
3、 采集 文章如果鼠标无法选择整个文本该怎么办？
通常，在优采云 采集器中，用鼠标单击以选择要捕获的内容。但是在某些情况下，例如当您想获取文章的完整内容时，当内容很长时，有时很难找到鼠标。
①我们可以通过右键单击网页并选择[检查元素]来找到内容。
②通过单击[向上]按钮来放大所选内容。
③扩展到我们的全部内容时，选择所有[XPath]并复制它。
④修改字段的XPath，粘贴到刚刚复制的XPath中，然后确认。
⑤最后，修改值属性。如果需要HMTL，请使用InnerHTML或OuterHTML。
软件特别说明
360安全卫士用户注意：由于360软件的错误警报，单个文件（包括uninst.exe）被删除，导致程序无法正常运行，请在退出360软件之前安装 查看全部
使用方法
一个：输入采集网址
打开软件，创建一个新任务，然后输入需要采集的网站地址。
二：智能分析，在整个过程中自动提取数据
进入第二步后，优采云 采集器自动对网页进行智能分析，并从中提取列表数据。
三：将数据导出到表，数据库，网站等
运行任务，将数据从采集导出到表，网站和各种数据库中，并支持api导出。
计算机系统要求
可以支持Windows XP以上的系统。
.Net 4. 0框架，下载链接
安装步骤
第一步：打开下载的安装包，然后选择直接运行它。
步骤2：收到相关条款后，运行安装程序PashanhuV2Setup.exe。安装
第3步：然后继续单击“下一步”直到完成。
步骤4：安装完成后，您可以看到优采云 采集器 V2主界面的主界面
常见问题解答
1、如何采集网页的移动版本的数据？
在通常情况下，网站具有网页的计算机版本和网页的移动版本。如果对计算机版本（PC）网页的反爬网非常严格，我们可以尝试对移动网页进行爬网。
①选择创建新的编辑任务；
②在新创建的[编辑任务]中，选择[第3步，设置]；
③将UA（浏览器标识）设置为“手机”。
2、如何手动选择列表数据（自动识别失败时）
在采集列表页面中，如果列表的自动识别失败，或者所识别的数据不是我们认为的数据，那么我们需要手动选择列表数据。
如何手动选择列表数据？
①单击[全部清除]清除现有字段。
②单击菜单栏中的[列表数据]，选择[选择列表]
③使用鼠标单击列表中的任何元素。
④在列表的另一行中单击类似的元素。
在通常情况下，采集器此时会自动枚举列表中的所有字段。我们可以对结果进行一些更改。
如果未列出字段，则需要手动添加字段。单击[添加字段]，然后单击列表中的元素数据。
3、 采集 文章如果鼠标无法选择整个文本该怎么办？
通常，在优采云 采集器中，用鼠标单击以选择要捕获的内容。但是在某些情况下，例如当您想获取文章的完整内容时，当内容很长时，有时很难找到鼠标。
①我们可以通过右键单击网页并选择[检查元素]来找到内容。
②通过单击[向上]按钮来放大所选内容。
③扩展到我们的全部内容时，选择所有[XPath]并复制它。
④修改字段的XPath，粘贴到刚刚复制的XPath中，然后确认。
⑤最后，修改值属性。如果需要HMTL，请使用InnerHTML或OuterHTML。
软件特别说明
360安全卫士用户注意：由于360软件的错误警报，单个文件（包括uninst.exe）被删除，导致程序无法正常运行，请在退出360软件之前安装 查看全部
优采云采集器V2的主界面FAQ及使用方法！！
使用方法
一个：输入采集网址
打开软件，创建一个新任务，然后输入需要采集的网站地址。
二：智能分析，在整个过程中自动提取数据
进入第二步后，优采云 采集器自动对网页进行智能分析，并从中提取列表数据。
三：将数据导出到表，数据库，网站等
运行任务，将数据从采集导出到表，网站和各种数据库中，并支持api导出。
计算机系统要求
可以支持Windows XP以上的系统。
.Net 4. 0框架，下载链接
安装步骤
第一步：打开下载的安装包，然后选择直接运行它。
步骤2：收到相关条款后，运行安装程序PashanhuV2Setup.exe。安装
第3步：然后继续单击“下一步”直到完成。
步骤4：安装完成后，您可以看到优采云 采集器 V2主界面的主界面
常见问题解答
1、如何采集网页的移动版本的数据？
在通常情况下，网站具有网页的计算机版本和网页的移动版本。如果对计算机版本（PC）网页的反爬网非常严格，我们可以尝试对移动网页进行爬网。
①选择创建新的编辑任务；
②在新创建的[编辑任务]中，选择[第3步，设置]；
③将UA（浏览器标识）设置为“手机”。
2、如何手动选择列表数据（自动识别失败时）
在采集列表页面中，如果列表的自动识别失败，或者所识别的数据不是我们认为的数据，那么我们需要手动选择列表数据。
如何手动选择列表数据？
①单击[全部清除]清除现有字段。
②单击菜单栏中的[列表数据]，选择[选择列表]
③使用鼠标单击列表中的任何元素。
④在列表的另一行中单击类似的元素。
在通常情况下，采集器此时会自动枚举列表中的所有字段。我们可以对结果进行一些更改。
如果未列出字段，则需要手动添加字段。单击[添加字段]，然后单击列表中的元素数据。
3、 采集 文章如果鼠标无法选择整个文本该怎么办？
通常，在优采云 采集器中，用鼠标单击以选择要捕获的内容。但是在某些情况下，例如当您想获取文章的完整内容时，当内容很长时，有时很难找到鼠标。
①我们可以通过右键单击网页并选择[检查元素]来找到内容。
②通过单击[向上]按钮来放大所选内容。
③扩展到我们的全部内容时，选择所有[XPath]并复制它。
④修改字段的XPath，粘贴到刚刚复制的XPath中，然后确认。
⑤最后，修改值属性。如果需要HMTL，请使用InnerHTML或OuterHTML。
软件特别说明
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一言不合就自动填充内容搜狗初步具备发展准备条件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-03-24 02:06
一言不合就自动填充内容搜狗初步具备发展准备条件
采集器的自动识别算法，自动加载那些词汇、自动标注那些词汇等等，自动编辑器是个神器，功能超强，一言不合就自动填充内容。小编使用的是搜狗场景，搜狗就是一个人工智能大数据分析的平台，搜狗场景里面，你直接写想要查找的内容或者关键词，对方就会帮你自动下载想要抓取的内容并准备下一步了，一个自动识别即可。另外可以去里面查看当前搜索引擎的有效关键词（你想查找哪个垂直或者是行业内的关键词），可以自定义搜索词一键切换；可以编辑网页上的关键词，比如检查下当前网页。
比如1个成语叫做相依为命，你想查看下当前哪些成语也是与其有关的？如果当前网页上的scraper列表里面的关键词是全部都可以点击实现搜索。
刚刚问过，
ip运营的团队，
上市还没有到，但是搜狗已经初步具备发展网页搜索的准备条件了。
ctrl+cctrl+vctrl+v+v
通过搜狗场景，在词库里搜索关键词，切换到场景词库，一键填写关键词。输入小名称或者短名称即可自动识别，填写电话联系方式也是一样自动识别。
效果挺好
主要是有搜狗场景接口，搜狗的人工智能还不错，搜狗场景这块做的还不错，能自动根据需求自动查找词汇或者词组，自动加载是否可搜索的信息，自动识别分词后的关键词等。 查看全部
采集器的自动识别算法，自动加载那些词汇、自动标注那些词汇等等，自动编辑器是个神器，功能超强，一言不合就自动填充内容。小编使用的是搜狗场景，搜狗就是一个人工智能大数据分析的平台，搜狗场景里面，你直接写想要查找的内容或者关键词，对方就会帮你自动下载想要抓取的内容并准备下一步了，一个自动识别即可。另外可以去里面查看当前搜索引擎的有效关键词（你想查找哪个垂直或者是行业内的关键词），可以自定义搜索词一键切换；可以编辑网页上的关键词，比如检查下当前网页。
比如1个成语叫做相依为命，你想查看下当前哪些成语也是与其有关的？如果当前网页上的scraper列表里面的关键词是全部都可以点击实现搜索。
刚刚问过，
ip运营的团队，
上市还没有到，但是搜狗已经初步具备发展网页搜索的准备条件了。
ctrl+cctrl+vctrl+v+v
通过搜狗场景，在词库里搜索关键词，切换到场景词库，一键填写关键词。输入小名称或者短名称即可自动识别，填写电话联系方式也是一样自动识别。
效果挺好
主要是有搜狗场景接口，搜狗的人工智能还不错，搜狗场景这块做的还不错，能自动根据需求自动查找词汇或者词组，自动加载是否可搜索的信息，自动识别分词后的关键词等。 查看全部
一言不合就自动填充内容搜狗初步具备发展准备条件
采集器的自动识别算法，自动加载那些词汇、自动标注那些词汇等等，自动编辑器是个神器，功能超强，一言不合就自动填充内容。小编使用的是搜狗场景，搜狗就是一个人工智能大数据分析的平台，搜狗场景里面，你直接写想要查找的内容或者关键词，对方就会帮你自动下载想要抓取的内容并准备下一步了，一个自动识别即可。另外可以去里面查看当前搜索引擎的有效关键词（你想查找哪个垂直或者是行业内的关键词），可以自定义搜索词一键切换；可以编辑网页上的关键词，比如检查下当前网页。
比如1个成语叫做相依为命，你想查看下当前哪些成语也是与其有关的？如果当前网页上的scraper列表里面的关键词是全部都可以点击实现搜索。
刚刚问过，
ip运营的团队，
上市还没有到，但是搜狗已经初步具备发展网页搜索的准备条件了。
ctrl+cctrl+vctrl+v+v
通过搜狗场景，在词库里搜索关键词，切换到场景词库，一键填写关键词。输入小名称或者短名称即可自动识别，填写电话联系方式也是一样自动识别。
效果挺好
主要是有搜狗场景接口，搜狗的人工智能还不错，搜狗场景这块做的还不错，能自动根据需求自动查找词汇或者词组，自动加载是否可搜索的信息，自动识别分词后的关键词等。
采集器的自动识别算法，你问的三个问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 225 次浏览 • 2021-03-23 06:06
采集器的自动识别算法，你问的三个问题
采集器的自动识别算法我觉得大体分两类：1.扫描；2.识别；扫描的话，最重要的是扫描模式的区别；现在的扫描识别器，都采用定格扫描，那么为了识别模式的一致性，就需要采用统一的算法。另外，这种实时性要求高的识别，还需要图像拼接之类的处理才行，加速率比定格快太多了。识别的话，主要是基于二值检测。过于复杂的二值化检测算法都会浪费时间，所以目前识别的算法主要集中在定格上。
常见的算法有：像素融合，特征定位，边缘检测，梯度值检测等。定格检测一般需要多张图片的融合。定格是基于轮廓估计方法，识别则是基于特征比对。这些特征包括轮廓的高宽、颜色信息、基线检测等，定格检测是基于三角测量。建议自行google之，都会有文章列表。一般而言，是不会说“这个什么检测算法”，而是说具体应用中需要用到什么算法。
至少应该是sift和triangular的组合
包含不一定是全部，非包含才是真的，里面本身就涵盖了很多算法，
你问的三个问题，内容还是不一样。首先rgb-d算法，被明确定义为“一种将三色三角形的形状识别（half-of-the-red-triangularcorrespondence）与光度分布（seeddistribution）相结合的算法”，其中rgb-d三角形分别对应红绿蓝，而这三种颜色的两两匹配得到三角形集合，再以此为基础计算红绿蓝边缘匹配度。
之所以说红绿蓝边缘匹配度是两两匹配，实际是因为高斯分布中有中心周围法向量的概念，即上下边缘匹配，中心位置周围的边缘匹配。大致如此，具体方法具体分析。定位问题，是利用提取出图像特征值来定位，原理很简单，通过三个简单的角度变换即可获得。边缘检测，说白了就是两两匹配到一个边缘，计算边缘间距。这个标定肯定是光滑（理想情况）的，并且不准，当然只是大致，没有一个特定的值。然后再光滑一个特征就可以了。如果准确率达不到要求，还是别用这么难。 查看全部
采集器的自动识别算法我觉得大体分两类：1.扫描；2.识别；扫描的话，最重要的是扫描模式的区别；现在的扫描识别器，都采用定格扫描，那么为了识别模式的一致性，就需要采用统一的算法。另外，这种实时性要求高的识别，还需要图像拼接之类的处理才行，加速率比定格快太多了。识别的话，主要是基于二值检测。过于复杂的二值化检测算法都会浪费时间，所以目前识别的算法主要集中在定格上。
常见的算法有：像素融合，特征定位，边缘检测，梯度值检测等。定格检测一般需要多张图片的融合。定格是基于轮廓估计方法，识别则是基于特征比对。这些特征包括轮廓的高宽、颜色信息、基线检测等，定格检测是基于三角测量。建议自行google之，都会有文章列表。一般而言，是不会说“这个什么检测算法”，而是说具体应用中需要用到什么算法。
至少应该是sift和triangular的组合
包含不一定是全部，非包含才是真的，里面本身就涵盖了很多算法，
你问的三个问题，内容还是不一样。首先rgb-d算法，被明确定义为“一种将三色三角形的形状识别（half-of-the-red-triangularcorrespondence）与光度分布（seeddistribution）相结合的算法”，其中rgb-d三角形分别对应红绿蓝，而这三种颜色的两两匹配得到三角形集合，再以此为基础计算红绿蓝边缘匹配度。
之所以说红绿蓝边缘匹配度是两两匹配，实际是因为高斯分布中有中心周围法向量的概念，即上下边缘匹配，中心位置周围的边缘匹配。大致如此，具体方法具体分析。定位问题，是利用提取出图像特征值来定位，原理很简单，通过三个简单的角度变换即可获得。边缘检测，说白了就是两两匹配到一个边缘，计算边缘间距。这个标定肯定是光滑（理想情况）的，并且不准，当然只是大致，没有一个特定的值。然后再光滑一个特征就可以了。如果准确率达不到要求，还是别用这么难。 查看全部
采集器的自动识别算法，你问的三个问题
采集器的自动识别算法我觉得大体分两类：1.扫描；2.识别；扫描的话，最重要的是扫描模式的区别；现在的扫描识别器，都采用定格扫描，那么为了识别模式的一致性，就需要采用统一的算法。另外，这种实时性要求高的识别，还需要图像拼接之类的处理才行，加速率比定格快太多了。识别的话，主要是基于二值检测。过于复杂的二值化检测算法都会浪费时间，所以目前识别的算法主要集中在定格上。
常见的算法有：像素融合，特征定位，边缘检测，梯度值检测等。定格检测一般需要多张图片的融合。定格是基于轮廓估计方法，识别则是基于特征比对。这些特征包括轮廓的高宽、颜色信息、基线检测等，定格检测是基于三角测量。建议自行google之，都会有文章列表。一般而言，是不会说“这个什么检测算法”，而是说具体应用中需要用到什么算法。
至少应该是sift和triangular的组合
包含不一定是全部，非包含才是真的，里面本身就涵盖了很多算法，
你问的三个问题，内容还是不一样。首先rgb-d算法，被明确定义为“一种将三色三角形的形状识别（half-of-the-red-triangularcorrespondence）与光度分布（seeddistribution）相结合的算法”，其中rgb-d三角形分别对应红绿蓝，而这三种颜色的两两匹配得到三角形集合，再以此为基础计算红绿蓝边缘匹配度。
之所以说红绿蓝边缘匹配度是两两匹配，实际是因为高斯分布中有中心周围法向量的概念，即上下边缘匹配，中心位置周围的边缘匹配。大致如此，具体方法具体分析。定位问题，是利用提取出图像特征值来定位，原理很简单，通过三个简单的角度变换即可获得。边缘检测，说白了就是两两匹配到一个边缘，计算边缘间距。这个标定肯定是光滑（理想情况）的，并且不准，当然只是大致，没有一个特定的值。然后再光滑一个特征就可以了。如果准确率达不到要求，还是别用这么难。
imwprobot（蜂集）丰富站点内容必备的一款插件！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 261 次浏览 • 2021-03-22 05:38
imwprobot（蜂集）丰富站点内容必备的一款插件！
imwprobot（蜜蜂设置）是一个wordpress 采集插件。模块化设计使该插件非常易于使用，这是丰富站点内容所必需的插件！
简介
imwprobot（蜜蜂集）是由imwpweb开发的全自动智能采集插件。与其他采集工具不同，imwprobot本身已经完成了大部分工作，您所需要做的就是找到一个或多个采集网站，并添加一个网址以启动采集。
imwprobot可以识别大多数网站标题和文本，而没有任何规则。可以说是市场上最简单的采集器之一！当然，您可以添加您的规则，并根据说明采集来设置采集器您想要的内容。
丰吉的优势是后台工作是全自动的，无需人工。智能的身体提取算法可以自动识别大多数网页的身体内容。能够过滤文章中的链接，图片，列表，表格和表单。修复网页中杂乱的html，采集中的内容必须是正确的html。图像本地化，将网页中的图像下载到本地。分类是自动创建的，无需手动操作。工作流程
养蜂的工作流程如下：
添加采集模块->添加发布模块->添加任务->自动执行
1. 采集模块
采集模块负责指定目标站点采集下方的某些内容。用外行的话来说，您想要采集目标网站上的什么内容！
采集模块部分的屏幕截图如下
采集模块支持一些预设过滤器，以过滤文章中不需要的内容，例如链接（包括文本链接），例如列表（例如一些不良样式的html代码）和一些干扰文本，这些可以不能直接在本地完成，而需要在服务器端执行。
发布模块
发布模块负责通过某些规则将采集的内容转换为满足您当前wordpress支持的字段。
任务模块
任务模块是最小的执行单元。通过添加任务模块，新的采集任务完成了！
下载URL
在安装Bee 采集之前，必须先安装imwpf插件。该插件提供了基本的操作环境。您可以检查：imwpf框架简介。下载链接：获取底部
安装imwpf后，您可以安装蜜蜂套件采集插件，下载链接：在底部获取
使用教程
Fengji 采集器的教程可以转到：
相关下载
点击下载 查看全部
imwprobot（蜜蜂设置）是一个wordpress 采集插件。模块化设计使该插件非常易于使用，这是丰富站点内容所必需的插件！
简介
imwprobot（蜜蜂集）是由imwpweb开发的全自动智能采集插件。与其他采集工具不同，imwprobot本身已经完成了大部分工作，您所需要做的就是找到一个或多个采集网站，并添加一个网址以启动采集。
imwprobot可以识别大多数网站标题和文本，而没有任何规则。可以说是市场上最简单的采集器之一！当然，您可以添加您的规则，并根据说明采集来设置采集器您想要的内容。
丰吉的优势是后台工作是全自动的，无需人工。智能的身体提取算法可以自动识别大多数网页的身体内容。能够过滤文章中的链接，图片，列表，表格和表单。修复网页中杂乱的html，采集中的内容必须是正确的html。图像本地化，将网页中的图像下载到本地。分类是自动创建的，无需手动操作。工作流程
养蜂的工作流程如下：
添加采集模块->添加发布模块->添加任务->自动执行
1. 采集模块
采集模块负责指定目标站点采集下方的某些内容。用外行的话来说，您想要采集目标网站上的什么内容！
采集模块部分的屏幕截图如下
采集模块支持一些预设过滤器，以过滤文章中不需要的内容，例如链接（包括文本链接），例如列表（例如一些不良样式的html代码）和一些干扰文本，这些可以不能直接在本地完成，而需要在服务器端执行。
发布模块
发布模块负责通过某些规则将采集的内容转换为满足您当前wordpress支持的字段。
任务模块
任务模块是最小的执行单元。通过添加任务模块，新的采集任务完成了！
下载URL
在安装Bee 采集之前，必须先安装imwpf插件。该插件提供了基本的操作环境。您可以检查：imwpf框架简介。下载链接：获取底部
安装imwpf后，您可以安装蜜蜂套件采集插件，下载链接：在底部获取
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imwprobot（蜂集）丰富站点内容必备的一款插件！
imwprobot（蜜蜂设置）是一个wordpress 采集插件。模块化设计使该插件非常易于使用，这是丰富站点内容所必需的插件！
简介
imwprobot（蜜蜂集）是由imwpweb开发的全自动智能采集插件。与其他采集工具不同，imwprobot本身已经完成了大部分工作，您所需要做的就是找到一个或多个采集网站，并添加一个网址以启动采集。
imwprobot可以识别大多数网站标题和文本，而没有任何规则。可以说是市场上最简单的采集器之一！当然，您可以添加您的规则，并根据说明采集来设置采集器您想要的内容。
丰吉的优势是后台工作是全自动的，无需人工。智能的身体提取算法可以自动识别大多数网页的身体内容。能够过滤文章中的链接，图片，列表，表格和表单。修复网页中杂乱的html，采集中的内容必须是正确的html。图像本地化，将网页中的图像下载到本地。分类是自动创建的，无需手动操作。工作流程
养蜂的工作流程如下：
添加采集模块->添加发布模块->添加任务->自动执行
1. 采集模块
采集模块负责指定目标站点采集下方的某些内容。用外行的话来说，您想要采集目标网站上的什么内容！
采集模块部分的屏幕截图如下
采集模块支持一些预设过滤器，以过滤文章中不需要的内容，例如链接（包括文本链接），例如列表（例如一些不良样式的html代码）和一些干扰文本，这些可以不能直接在本地完成，而需要在服务器端执行。
发布模块
发布模块负责通过某些规则将采集的内容转换为满足您当前wordpress支持的字段。
任务模块
任务模块是最小的执行单元。通过添加任务模块，新的采集任务完成了！
下载URL
在安装Bee 采集之前，必须先安装imwpf插件。该插件提供了基本的操作环境。您可以检查：imwpf框架简介。下载链接：获取底部
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采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 233 次浏览 • 2021-03-14 13:02
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了，不会有问题。不仅是，你设置好想要抓取的页面地址，它们一抓取就会根据你的设置关联。很灵敏的，不用担心。
亲，我认为确实如此。去年双十一每天都会放出无数千万级页面，但阿里云会检测并自动采集，记住页面，不收其他费用。如果做了账号认证，将会多一条自动抓取。每年都这样做，有效果，但个人认为不是很深。但应该是一个长期项目。
会的，即使没买过东西的用户，也会存在意向网站。
用来干啥
每次登录，都会获取一个跳转地址，每次都能抓一定数量的页面，虽然一般只抓一两个页面，并且实际只抓10个左右，不会为此产生消费。购物需要的人太多了，本地加速一抓就是几万个，未必有用。以前限制打开的购物网站越来越多，有些打开的网站数是无限制的。
不知道楼主是不是自己测试的，
即使在没有输入框的情况下，也会抓取。但你如果去尝试全站抓取的话，那就会给抓取服务器带来大量的流量，如果没有一定的宽带和连接数，你不能让抓取服务器再来给你分担这些流量。但抓取服务器服务器量达到一定程度时就无法承受了。所以你在提交这一页的时候，还是需要联系浏览器的缓存服务。找一家与你的代理ip可以互访的服务器（当然首先要有足够的代理可以替换你）。
但还是得找个代理，才能让后端的代理服务器承担这么多的压力。而后端出来的页面，才不会在各大浏览器的新标签上打不开。不过如果用一个抓取的时候只要能上，就一定要上。如果你又想抓取新页面，又不想花费过多的成本的话，其实每次都是把该页面抓一遍即可，这样，省下来的物流运费可以通过物流公司。另外我个人猜测应该不止一个服务器能承担这么大的请求流量，一个服务器就能做2个ip，100个ip足以承担100个用户同时的请求了。
你这样做没有问题。毕竟一般人都不会同时在网上登录好几个服务器。我不觉得非得用一个ip好几个服务器才能做。但最好想办法把流量多做一些分给第二个、第三个服务器，他们才能承受比较大的流量。 查看全部
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了，不会有问题。不仅是，你设置好想要抓取的页面地址，它们一抓取就会根据你的设置关联。很灵敏的，不用担心。
亲，我认为确实如此。去年双十一每天都会放出无数千万级页面，但阿里云会检测并自动采集，记住页面，不收其他费用。如果做了账号认证，将会多一条自动抓取。每年都这样做，有效果，但个人认为不是很深。但应该是一个长期项目。
会的，即使没买过东西的用户，也会存在意向网站。
用来干啥
每次登录，都会获取一个跳转地址，每次都能抓一定数量的页面，虽然一般只抓一两个页面，并且实际只抓10个左右，不会为此产生消费。购物需要的人太多了，本地加速一抓就是几万个，未必有用。以前限制打开的购物网站越来越多，有些打开的网站数是无限制的。
不知道楼主是不是自己测试的，
即使在没有输入框的情况下，也会抓取。但你如果去尝试全站抓取的话，那就会给抓取服务器带来大量的流量，如果没有一定的宽带和连接数，你不能让抓取服务器再来给你分担这些流量。但抓取服务器服务器量达到一定程度时就无法承受了。所以你在提交这一页的时候，还是需要联系浏览器的缓存服务。找一家与你的代理ip可以互访的服务器（当然首先要有足够的代理可以替换你）。
但还是得找个代理，才能让后端的代理服务器承担这么多的压力。而后端出来的页面，才不会在各大浏览器的新标签上打不开。不过如果用一个抓取的时候只要能上，就一定要上。如果你又想抓取新页面，又不想花费过多的成本的话，其实每次都是把该页面抓一遍即可，这样，省下来的物流运费可以通过物流公司。另外我个人猜测应该不止一个服务器能承担这么大的请求流量，一个服务器就能做2个ip，100个ip足以承担100个用户同时的请求了。
你这样做没有问题。毕竟一般人都不会同时在网上登录好几个服务器。我不觉得非得用一个ip好几个服务器才能做。但最好想办法把流量多做一些分给第二个、第三个服务器，他们才能承受比较大的流量。 查看全部
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了，不会有问题。不仅是，你设置好想要抓取的页面地址，它们一抓取就会根据你的设置关联。很灵敏的，不用担心。
亲，我认为确实如此。去年双十一每天都会放出无数千万级页面，但阿里云会检测并自动采集，记住页面，不收其他费用。如果做了账号认证，将会多一条自动抓取。每年都这样做，有效果，但个人认为不是很深。但应该是一个长期项目。
会的，即使没买过东西的用户，也会存在意向网站。
用来干啥
每次登录，都会获取一个跳转地址，每次都能抓一定数量的页面，虽然一般只抓一两个页面，并且实际只抓10个左右，不会为此产生消费。购物需要的人太多了，本地加速一抓就是几万个，未必有用。以前限制打开的购物网站越来越多，有些打开的网站数是无限制的。
不知道楼主是不是自己测试的，
即使在没有输入框的情况下，也会抓取。但你如果去尝试全站抓取的话，那就会给抓取服务器带来大量的流量，如果没有一定的宽带和连接数，你不能让抓取服务器再来给你分担这些流量。但抓取服务器服务器量达到一定程度时就无法承受了。所以你在提交这一页的时候，还是需要联系浏览器的缓存服务。找一家与你的代理ip可以互访的服务器（当然首先要有足够的代理可以替换你）。
但还是得找个代理，才能让后端的代理服务器承担这么多的压力。而后端出来的页面，才不会在各大浏览器的新标签上打不开。不过如果用一个抓取的时候只要能上，就一定要上。如果你又想抓取新页面，又不想花费过多的成本的话，其实每次都是把该页面抓一遍即可，这样，省下来的物流运费可以通过物流公司。另外我个人猜测应该不止一个服务器能承担这么大的请求流量，一个服务器就能做2个ip，100个ip足以承担100个用户同时的请求了。
你这样做没有问题。毕竟一般人都不会同时在网上登录好几个服务器。我不觉得非得用一个ip好几个服务器才能做。但最好想办法把流量多做一些分给第二个、第三个服务器，他们才能承受比较大的流量。
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 208 次浏览 • 2021-02-24 08:02
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块，在这个rtb大环境下算是我们的弱项。大概从十年前，进入到pc端互联网时代，基本上自动打包识别率已经可以稳定在85%了，毕竟是基于规则的识别器。从ngx_alpha的低到达率稳定到96%可以体现出准确率问题的突出。但是基于条件判断机制的打包识别率还远远不能够达到网络音频的70%以上。
做直播的话这点体现尤为明显。自己之前确实曾经有过做法识别，把不同的手机把传输的音频分成60-70段，每段都通过几块的硬盘存储一遍，然后按照歌曲进行批量打包识别。做起来容易，但是做精确率还得有极其高的识别速度。由于播放平台的pc端，app端产品较少，能够做精确识别的也只有米兔。不过即使这样也远远做不到国际标准的a2dp。
最近一段时间谷歌在gmail邮件中添加了一个v2dp功能。这个功能到底能不能大幅提升识别率也看过一些相关的分析报告。主要还是下载转码率。谷歌手机端v2dp的下载转码率可以达到926kbps（v6k3mpg）左右。据说确实能有效提升识别率。见下图所示。我做个简单的测试，用得到的样本打包测试音频做一个测试，基本上达到95%以上，放入公众号或者youtube某一个视频，只有中字也可以达到94%以上的识别率。
就是说这个v2dp技术已经在公众号视频里面利用过。但是公众号版权局已经在2016年颁布禁令，禁止用公众号发布公众号视频。从这个角度来看，即使谷歌手机端v2dp技术在公众号视频版权监管已经对音频流进行严格标准的操作下，要达到大幅提升国际音频识别标准的地步，也很难。目前在大型直播平台这块可以和播放平台v2dp比一下识别率的高低，但是要达到接近b站版权检测的水平还要很久。不过有大厂也是资本市场的有力支持。 查看全部
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块，在这个rtb大环境下算是我们的弱项。大概从十年前，进入到pc端互联网时代，基本上自动打包识别率已经可以稳定在85%了，毕竟是基于规则的识别器。从ngx_alpha的低到达率稳定到96%可以体现出准确率问题的突出。但是基于条件判断机制的打包识别率还远远不能够达到网络音频的70%以上。
做直播的话这点体现尤为明显。自己之前确实曾经有过做法识别，把不同的手机把传输的音频分成60-70段，每段都通过几块的硬盘存储一遍，然后按照歌曲进行批量打包识别。做起来容易，但是做精确率还得有极其高的识别速度。由于播放平台的pc端，app端产品较少，能够做精确识别的也只有米兔。不过即使这样也远远做不到国际标准的a2dp。
最近一段时间谷歌在gmail邮件中添加了一个v2dp功能。这个功能到底能不能大幅提升识别率也看过一些相关的分析报告。主要还是下载转码率。谷歌手机端v2dp的下载转码率可以达到926kbps（v6k3mpg）左右。据说确实能有效提升识别率。见下图所示。我做个简单的测试，用得到的样本打包测试音频做一个测试，基本上达到95%以上，放入公众号或者youtube某一个视频，只有中字也可以达到94%以上的识别率。
就是说这个v2dp技术已经在公众号视频里面利用过。但是公众号版权局已经在2016年颁布禁令，禁止用公众号发布公众号视频。从这个角度来看，即使谷歌手机端v2dp技术在公众号视频版权监管已经对音频流进行严格标准的操作下，要达到大幅提升国际音频识别标准的地步，也很难。目前在大型直播平台这块可以和播放平台v2dp比一下识别率的高低，但是要达到接近b站版权检测的水平还要很久。不过有大厂也是资本市场的有力支持。 查看全部
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块，在这个rtb大环境下算是我们的弱项。大概从十年前，进入到pc端互联网时代，基本上自动打包识别率已经可以稳定在85%了，毕竟是基于规则的识别器。从ngx_alpha的低到达率稳定到96%可以体现出准确率问题的突出。但是基于条件判断机制的打包识别率还远远不能够达到网络音频的70%以上。
做直播的话这点体现尤为明显。自己之前确实曾经有过做法识别，把不同的手机把传输的音频分成60-70段，每段都通过几块的硬盘存储一遍，然后按照歌曲进行批量打包识别。做起来容易，但是做精确率还得有极其高的识别速度。由于播放平台的pc端，app端产品较少，能够做精确识别的也只有米兔。不过即使这样也远远做不到国际标准的a2dp。
最近一段时间谷歌在gmail邮件中添加了一个v2dp功能。这个功能到底能不能大幅提升识别率也看过一些相关的分析报告。主要还是下载转码率。谷歌手机端v2dp的下载转码率可以达到926kbps（v6k3mpg）左右。据说确实能有效提升识别率。见下图所示。我做个简单的测试，用得到的样本打包测试音频做一个测试，基本上达到95%以上，放入公众号或者youtube某一个视频，只有中字也可以达到94%以上的识别率。
就是说这个v2dp技术已经在公众号视频里面利用过。但是公众号版权局已经在2016年颁布禁令，禁止用公众号发布公众号视频。从这个角度来看，即使谷歌手机端v2dp技术在公众号视频版权监管已经对音频流进行严格标准的操作下，要达到大幅提升国际音频识别标准的地步，也很难。目前在大型直播平台这块可以和播放平台v2dp比一下识别率的高低，但是要达到接近b站版权检测的水平还要很久。不过有大厂也是资本市场的有力支持。
易搜网页数据采集器支持图文识别、定时采集等功能
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 260 次浏览 • 2021-01-17 09:00
易搜网页数据采集器支持图文识别、定时采集等功能
iefans为用户下载的Easy Search Web数据采集器是一个非常有用的Web数据工具采集。轻松搜索Web数据采集器支持图形识别和计时采集等功能。帮助用户快速获取网页中的所有数据内容并将其导出到文件夹。它可以自动解析URL，而无需用户编写任何代码，从而大大降低了用户的使用门槛。
简单的搜索网页数据采集器安全无毒，易于使用，并且具有可视化的工作界面，使用户可以轻松地将网站网页采集，采集转换为其他网站然后以直观的方式修改伪原创以获取全新的内容并提高编辑效率。
软件功能
简单易用
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。小白守则福音。
大型采集模板
内置大量网站 采集模板，涵盖多个行业，单击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速，准确地获取数据以满足各种采集的需求
自行开发的智能算法
通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、计划任务：灵活定义运行时间并自动运行。
3、多引擎支持：支持多个采集引擎，内置的高速浏览器内核，HTTP引擎，JSON引擎。
4、智能识别：它可以自动识别网页列表，采集字段，页面等。
5、阻止请求：自定义被阻止的域名，以方便过滤异地广告并提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT，Excel，mysql，SQL Server，SQLite，access，网站等。 查看全部
iefans为用户下载的Easy Search Web数据采集器是一个非常有用的Web数据工具采集。轻松搜索Web数据采集器支持图形识别和计时采集等功能。帮助用户快速获取网页中的所有数据内容并将其导出到文件夹。它可以自动解析URL，而无需用户编写任何代码，从而大大降低了用户的使用门槛。
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软件功能
简单易用
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自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、计划任务：灵活定义运行时间并自动运行。
3、多引擎支持：支持多个采集引擎，内置的高速浏览器内核，HTTP引擎，JSON引擎。
4、智能识别：它可以自动识别网页列表，采集字段，页面等。
5、阻止请求：自定义被阻止的域名，以方便过滤异地广告并提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT，Excel，mysql，SQL Server，SQLite，access，网站等。 查看全部
易搜网页数据采集器支持图文识别、定时采集等功能
iefans为用户下载的Easy Search Web数据采集器是一个非常有用的Web数据工具采集。轻松搜索Web数据采集器支持图形识别和计时采集等功能。帮助用户快速获取网页中的所有数据内容并将其导出到文件夹。它可以自动解析URL，而无需用户编写任何代码，从而大大降低了用户的使用门槛。
简单的搜索网页数据采集器安全无毒，易于使用，并且具有可视化的工作界面，使用户可以轻松地将网站网页采集，采集转换为其他网站然后以直观的方式修改伪原创以获取全新的内容并提高编辑效率。
软件功能
简单易用
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。小白守则福音。
大型采集模板
内置大量网站 采集模板，涵盖多个行业，单击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速，准确地获取数据以满足各种采集的需求
自行开发的智能算法
通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、计划任务：灵活定义运行时间并自动运行。
3、多引擎支持：支持多个采集引擎，内置的高速浏览器内核，HTTP引擎，JSON引擎。
4、智能识别：它可以自动识别网页列表，采集字段，页面等。
5、阻止请求：自定义被阻止的域名，以方便过滤异地广告并提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT，Excel，mysql，SQL Server，SQLite，access，网站等。
软件特色简单好用简单易学，易搜网页数据采集器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 351 次浏览 • 2021-01-17 08:02
软件特色简单好用简单易学，易搜网页数据采集器
Easy Search Web Data采集器是一款非常有用的Web data采集软件，它为用户提供了非常方便的data采集方法，即使用户没有任何操作，其操作方法也简单便捷。专业知识您还可以轻松地快速开始和操作采集网页数据。轻松搜索网络数据采集器免费版不需要输入任何代码，只需输入URL地址，它可以自动帮助用户采集网络数据。
Easy Search Web Data采集器的正式版本具有非常强的系统兼容性，并支持在各种版本的操作系统上运行。有需要的用户可以访问此站点来下载此软件。
软件功能
简单易用
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。小白守则福音。
大型采集模板
内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速，准确地获取数据以满足各种采集的需求
自行开发的智能算法
通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件亮点
智能采集
智能分析和提取列表/表数据，并可以自动识别分页符。一键式免配置采集各种网站，包括分页，滚动加载，登录采集，AJAX等。
多平台支持
轻松搜索Web数据采集软件支持Windows操作系统的所有版本，并且可以在服务器上稳定运行。无论是个人采集还是团队/企业使用，它都可以满足您的各种需求。
多个数据导出
一键导出采集的所有数据。支持CSV，EXCEL和HTML等，还支持将数据导出到数据库，并且可以发布到Dedecms，Discuz，Wordpress，phpcms 网站。
数据本地存储
采集任务会自动保存到本地计算机，因此您不必担心丢失它们。登录该软件，您可以随时随地创建和修改采集个任务。
轻松搜索网络数据采集器教程
第一步，选择起始网址
当需要采集和网站数据时，首先需要找到一个地址以显示数据列表。这一步非常重要。起始网址确定采集数据的数量和类型。
以新浪新闻为例。我们想要捕获当前城市中各种本地新闻的新闻标题，发布时间和详细信息页面信息。
通过浏览网站，我们找到了所有新闻信息列表的地址
然后在轻松搜索网页数据采集器->步骤1->输入网页地址中创建一个新任务
然后单击下一步。
第二步，获取数据
进入第二步后，Blue Whale Visualization采集软件将智能地分析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
这时，我们组织和修改分析的数据，例如删除无用的字段。
点击该列的下拉按钮，然后选择删除字段。
当然，还有其他操作，例如名称修改，数据处理等。
整理出修改后的字段后，我们来到采集处理分页。
选择分页设置->自动识别分页符，程序将自动找到下一个页面元素。
接下来，我们进入数据采集的列表页面，单击链接字段并单击以进入列表页面采集数据，如下所示：
第三步，高级设置
这包括浏览器的配置，例如禁用图像，禁用JS，禁用Flash，阻止广告等。通过这些配置，可以提高浏览器的加载速度。
配置计划任务，通过计划任务，您可以将任务设置为定期自动运行。
单击“完成”以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击任务栏以开始。
如何从Easysearch网页数据中导出数据采集器
有2种导出方式：
通过右键单击任务->导出任务或导出视图数据来手动导出。
自动导出，请在编辑任务的第三步中设置导出。
数据导出后，将被标记为已导出，并且在下一次导出中将不再再次导出。如果要导出所有数据而不区分导出的内容，则可以选择“在查看数据中全部导出”。
导出为Excel，CSV，TXT
可以将数据导出到Excel，CSV，TXT文件，每次导出都会生成一个新文件。该软件支持为导出的文件名设置变量。根据任务名称和日期格式，当前有两种格式变量。
导出到网站界面（API）
支持主流cms网站系统，例如Discuz，Empirecms，Wordpress，DEDEcms，PHPcms，并且官方可以提供接口文件（API）。
对于开发人员，您可以自己定义网站API。轻松搜索网络数据采集器通过HTTP POST请求将数据发送到指定的API，只需设置相应的POST参数和编码类型即可。
导出到数据库
当前，轻松搜索Web数据采集器支持导出到四个数据库：MySQL，SQLServer，SQLite和Access。设置数据库的连接配置，并指定要导出的目标表的名称。
同时，您可以设置本地任务字段和目标数据库字段之间的映射关系（对应）
轻松搜索网络数据采集器值属性设置方法
首先，该字段通过XPath定位Html元素，然后我们需要通过value属性确定Html元素的哪一部分是字段值。
在通常情况下，采集器默认情况下使用InnerText属性（当前节点及其子节点的文本）
除了InnerText，还有其他一些内置属性：
文本，代表当前节点的文本
InnerHtml，它表示当前节点（不包括当前节点）内的HTML语句
OuterHtml，代表当前节点的HTML语句
除了内置属性外，用户还可以手动填写HTML属性。常见的HTML属性，例如A标签的href和IMG标签的src。代表数据的Data-*。
特殊提示
在这里，即使没有下拉选项，也可以手动输入属性名称。例如常见的onclick，值，类。 查看全部
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简单易用
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自行开发的智能算法
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自动导出数据
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多平台支持
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数据本地存储
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然后在轻松搜索网页数据采集器->步骤1->输入网页地址中创建一个新任务
然后单击下一步。
第二步，获取数据
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这时，我们组织和修改分析的数据，例如删除无用的字段。
点击该列的下拉按钮，然后选择删除字段。
当然，还有其他操作，例如名称修改，数据处理等。
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单击“完成”以保存任务。
完成，运行任务
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如何从Easysearch网页数据中导出数据采集器
有2种导出方式：
通过右键单击任务->导出任务或导出视图数据来手动导出。
自动导出，请在编辑任务的第三步中设置导出。
数据导出后，将被标记为已导出，并且在下一次导出中将不再再次导出。如果要导出所有数据而不区分导出的内容，则可以选择“在查看数据中全部导出”。
导出为Excel，CSV，TXT
可以将数据导出到Excel，CSV，TXT文件，每次导出都会生成一个新文件。该软件支持为导出的文件名设置变量。根据任务名称和日期格式，当前有两种格式变量。
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支持主流cms网站系统，例如Discuz，Empirecms，Wordpress，DEDEcms，PHPcms，并且官方可以提供接口文件（API）。
对于开发人员，您可以自己定义网站API。轻松搜索网络数据采集器通过HTTP POST请求将数据发送到指定的API，只需设置相应的POST参数和编码类型即可。
导出到数据库
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同时，您可以设置本地任务字段和目标数据库字段之间的映射关系（对应）
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首先，该字段通过XPath定位Html元素，然后我们需要通过value属性确定Html元素的哪一部分是字段值。
在通常情况下，采集器默认情况下使用InnerText属性（当前节点及其子节点的文本）
除了InnerText，还有其他一些内置属性：
文本，代表当前节点的文本
InnerHtml，它表示当前节点（不包括当前节点）内的HTML语句
OuterHtml，代表当前节点的HTML语句
除了内置属性外，用户还可以手动填写HTML属性。常见的HTML属性，例如A标签的href和IMG标签的src。代表数据的Data-*。
特殊提示
在这里，即使没有下拉选项，也可以手动输入属性名称。例如常见的onclick，值，类。 查看全部
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Easy Search Web Data采集器的正式版本具有非常强的系统兼容性，并支持在各种版本的操作系统上运行。有需要的用户可以访问此站点来下载此软件。
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简单易用
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大型采集模板
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自行开发的智能算法
通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件亮点
智能采集
智能分析和提取列表/表数据，并可以自动识别分页符。一键式免配置采集各种网站，包括分页，滚动加载，登录采集，AJAX等。
多平台支持
轻松搜索Web数据采集软件支持Windows操作系统的所有版本，并且可以在服务器上稳定运行。无论是个人采集还是团队/企业使用，它都可以满足您的各种需求。
多个数据导出
一键导出采集的所有数据。支持CSV，EXCEL和HTML等，还支持将数据导出到数据库，并且可以发布到Dedecms，Discuz，Wordpress，phpcms 网站。
数据本地存储
采集任务会自动保存到本地计算机，因此您不必担心丢失它们。登录该软件，您可以随时随地创建和修改采集个任务。
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第二步，获取数据
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这时，我们组织和修改分析的数据，例如删除无用的字段。
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支持主流cms网站系统，例如Discuz，Empirecms，Wordpress，DEDEcms，PHPcms，并且官方可以提供接口文件（API）。
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导出到数据库
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除了InnerText，还有其他一些内置属性：
文本，代表当前节点的文本
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优化的解决方案：采集站如何规避百度飓风算法？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 325 次浏览 • 2020-12-03 12:15
采集如何避免百度的飓风算法？
百度发起的飓风算法对站点采集的影响越来越大。许多采集站无法生存，并且有关闭的风险。除原创位置外，采集站无法生存。实际上，只要合理避免了百度的飓风算法，采集站仍然可以生存。下面的编辑器将为您详细介绍如何避免使用百度飓风算法。
1.采集必须设置飓风避免算法的内容：对于由飓风算法引起的明显的采集行为，我们必须在采集文章之后对其进行格式化。格式化可以删除所有锚文本和其他一些标签。格式化之后，我们使用网站排版工具对内容进行排版，以确保对内容进行仔细的排版。再次阅读文章，确认文章的可读性，然后发布。
2.采集不得拼接防台站飓风算法：故意拼接和内容采集将导致文本不连贯和不可读。如果要避免受到飓风算法的打击，则必须确保可读性。在执行内容聚合时，需要确保上下文的一致性。只要解决一致性问题，就可以避免飓风算法
3.采集的飓风避免算法需要降低页面的可重复性：根据百度的官方声明，只要存在采集行为，飓风算法就不会受到攻击，但是网站很大。此外，网站仅在重复性超过一定水平时才会受到飓风算法的攻击。对于采集站，最重要的是减少每页的重复。如果我们无法降低文章的可重复性，我们可以降低网站模板的可重复性，搜索引擎识别网站重复性识别不仅是主要内容，为了避免使用百度算法，飓风采集站需要模板的创意和低重复性在每个页面上都很高。
4.Data 采集台应该避免飓风算法，而不是跨场采集：跨域采集是许多采集台通常使用的采集方法。实际上，跨域获取是一种傻瓜式SEO行为。为什么这么说第一点是百度飓风20详细说明了跨域获取将受到惩罚，第二点是跨域获取内容无法获得流量。让我们想象一下，如果您是用户，您可以在企业网站文章上观看娱乐信息吗？如果您想阅读这种类型的文章，用户肯定会去相关的网站，而不是无关紧要的网站，因此域崩溃采集是一个很大的禁忌，并且采集站也是最重要的操作避免。
5.数据采集站点需要进行二级处理以避免飓风算法：为了真正避免百度的飓风算法并能长期生存，对站点采集推荐的方法是处理内容两次。实际上，二次处理不会花费太长时间，甚至可以通过软件进行操作。例如，在采集之后，首先执行自动格式化，然后执行布局。 文章段添加了一些核心密钥密度，然后对文章的标题进行了适当的更改。这些二次修改的内容很难用百度的飓风算法来惩罚。
采集网站的飓风避免算法摘要：总之，为了避免百度的飓风算法，采集网站必须排版内容，不要故意拼接，以减少网站页面的重复性，并且不要跨字段采集，对采集的内容执行辅助处理。当采集站避开这些问题时，它将不会遇到百度飓风算法。
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百度发起的飓风算法对站点采集的影响越来越大。许多采集站无法生存，并且有关闭的风险。除原创位置外，采集站无法生存。实际上，只要合理避免了百度的飓风算法，采集站仍然可以生存。下面的编辑器将为您详细介绍如何避免使用百度飓风算法。
1.采集必须设置飓风避免算法的内容：对于由飓风算法引起的明显的采集行为，我们必须在采集文章之后对其进行格式化。格式化可以删除所有锚文本和其他一些标签。格式化之后，我们使用网站排版工具对内容进行排版，以确保对内容进行仔细的排版。再次阅读文章，确认文章的可读性，然后发布。
2.采集不得拼接防台站飓风算法：故意拼接和内容采集将导致文本不连贯和不可读。如果要避免受到飓风算法的打击，则必须确保可读性。在执行内容聚合时，需要确保上下文的一致性。只要解决一致性问题，就可以避免飓风算法
3.采集的飓风避免算法需要降低页面的可重复性：根据百度的官方声明，只要存在采集行为，飓风算法就不会受到攻击，但是网站很大。此外，网站仅在重复性超过一定水平时才会受到飓风算法的攻击。对于采集站，最重要的是减少每页的重复。如果我们无法降低文章的可重复性，我们可以降低网站模板的可重复性，搜索引擎识别网站重复性识别不仅是主要内容，为了避免使用百度算法，飓风采集站需要模板的创意和低重复性在每个页面上都很高。
4.Data 采集台应该避免飓风算法，而不是跨场采集：跨域采集是许多采集台通常使用的采集方法。实际上，跨域获取是一种傻瓜式SEO行为。为什么这么说第一点是百度飓风20详细说明了跨域获取将受到惩罚，第二点是跨域获取内容无法获得流量。让我们想象一下，如果您是用户，您可以在企业网站文章上观看娱乐信息吗？如果您想阅读这种类型的文章，用户肯定会去相关的网站，而不是无关紧要的网站，因此域崩溃采集是一个很大的禁忌，并且采集站也是最重要的操作避免。
5.数据采集站点需要进行二级处理以避免飓风算法：为了真正避免百度的飓风算法并能长期生存，对站点采集推荐的方法是处理内容两次。实际上，二次处理不会花费太长时间，甚至可以通过软件进行操作。例如，在采集之后，首先执行自动格式化，然后执行布局。 文章段添加了一些核心密钥密度，然后对文章的标题进行了适当的更改。这些二次修改的内容很难用百度的飓风算法来惩罚。
采集网站的飓风避免算法摘要：总之，为了避免百度的飓风算法，采集网站必须排版内容，不要故意拼接，以减少网站页面的重复性，并且不要跨字段采集，对采集的内容执行辅助处理。当采集站避开这些问题时，它将不会遇到百度飓风算法。
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采集如何避免百度的飓风算法？
百度发起的飓风算法对站点采集的影响越来越大。许多采集站无法生存，并且有关闭的风险。除原创位置外，采集站无法生存。实际上，只要合理避免了百度的飓风算法，采集站仍然可以生存。下面的编辑器将为您详细介绍如何避免使用百度飓风算法。
1.采集必须设置飓风避免算法的内容：对于由飓风算法引起的明显的采集行为，我们必须在采集文章之后对其进行格式化。格式化可以删除所有锚文本和其他一些标签。格式化之后，我们使用网站排版工具对内容进行排版，以确保对内容进行仔细的排版。再次阅读文章，确认文章的可读性，然后发布。
2.采集不得拼接防台站飓风算法：故意拼接和内容采集将导致文本不连贯和不可读。如果要避免受到飓风算法的打击，则必须确保可读性。在执行内容聚合时，需要确保上下文的一致性。只要解决一致性问题，就可以避免飓风算法
3.采集的飓风避免算法需要降低页面的可重复性：根据百度的官方声明，只要存在采集行为，飓风算法就不会受到攻击，但是网站很大。此外，网站仅在重复性超过一定水平时才会受到飓风算法的攻击。对于采集站，最重要的是减少每页的重复。如果我们无法降低文章的可重复性，我们可以降低网站模板的可重复性，搜索引擎识别网站重复性识别不仅是主要内容，为了避免使用百度算法，飓风采集站需要模板的创意和低重复性在每个页面上都很高。
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采集网站的飓风避免算法摘要：总之，为了避免百度的飓风算法，采集网站必须排版内容，不要故意拼接，以减少网站页面的重复性，并且不要跨字段采集，对采集的内容执行辅助处理。当采集站避开这些问题时，它将不会遇到百度飓风算法。
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优采云采集工具 v2.5.0.0 免费版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 323 次浏览 • 2020-08-24 18:54
优采云采集工具 v2.5.0.0 免费版
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，通过这款软件用户可以轻松在各大搜索平台中抓取数据；软件具有直观的操作界面，只须要使用滑鼠单击几下就可以进行数据采集，软件对于使用者要求并不高，因为这款软件不需要使用代码控制，也不需要用户编撰采集代码，并且软件还提供详尽的操作方法，让任何用户都可以耗费少量的时间把握这款工具；软件采用的是自家研制的智能化数据采集算法，相比较通常的算法，这种算法让软件的辨识准确率达到了百分之95左右，可以更深层次的帮助挖掘多级页面。
软件功能
自动导入数据
数据可以手动导入和发布。它支持多种格式，例如TXT，CSV，Excel，access，mysql，SQL server，SQLite和API。
高速采集
内置高效的浏览器引擎，HTTP引擎，JSON引擎，通过十分优化的内核，多线程集合，速度很快。
批处理文件下载
可以手动下载图片，PDF，docx等文件，并支持自定义保存目录，自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，可以完全自动化搜集任务，并可以实时监视目标网站以实现同步更新。
软件特色
1、简单易学，通过可视界面，鼠标单击即可搜集数据，向导模式，用户不需要任何技术根据，输入URL，一键即可提取数据，编码小白福音。
2、通过自主研制的智能辨识算法，可以手动辨识列表数据和辨识分页，准确率达到95％。它可以深入搜集多级页面并快速准确地获取数据。
3、新一代智能爬虫软件简单易学，通过智能算法和可视界面，它收录大量模板。只需设置并单击滑鼠即可搜集数据。
4、通用灵活。可以搜集99％的网站，可以捕获静态网页，动态页面，单页应用程序和联通应用程序，并可以搜集获取和发布信息。
5、内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击该模板，即可加载数据，仅需简单配置，即可快速，准确地获取数据，以满足各类搜集需求。
使用方式
软件界面
下面介绍了优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件的主要界面功能。
打开软件，主界面中收录三个区域：
任务列表收录所有组和已创建的任务，可在此处管理任务
工具栏，一些常见的任务操作按键，选项，登录。
起始页面具有简单的搜集条目和自定义搜集条目，以及文档和顾客服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键单击菜单对任务执行一系列操作，例如开始搜集，编辑，删除，复制，导出任务规则，导出和查看搜集的数据。
运行状态窗口
此处，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称，状态，下一次运行时间，上次运行时间和最后搜集的数据量。
任务编辑器-自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则，主要包括三个部份：
第一步是输入起始网址
第二步是获取数据的详尽配置
第三步：设置（包括浏览器和任务的参数设置）
简单搜集
优采云收割机外置有数百种简单的搜集规则。用户只须要使用一些简单的参数（例如关键字，网站地址）即可开始搜集。
采集市场和政府维护的搜集规则分为几种类型。在创建用户定义的任务之前，您可以在此处搜索以查看是否有现成的规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和网站地址。完成后，您可以直接单击以开始搜集。
创建第一个采集任务
首先，打开优采云（Parthenocissus）收割机，然后在主界面中单击新任务按键
选择起始地址
当您要从网站采集数据时，首先须要找到一个地址以显示数据列表。此步骤至关重要。起始URL决定您搜集的数据量和类型。
以公众意见为例，我们希望捕获当前城市的乳品业务信息，包括商店名称，地址，等级等。
通过浏览网站，我们可以找到所有乳品企业的列表地址：
然后在优采云收割机V2中创建新建任务 -> 第一步 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
获取数据
进入第二步后，优采云收获机将智能地剖析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
目前，我们早已剖析了数据以进行整理和更改，例如删掉无用的数组。
单击列的下拉按键，然后选择“删除”字段。
当然，还有其他操作，例如名称更改，数据处理等。我们将在以下文档中进行介绍。
整理出修改后的数组后，我们将搜集并处理分页。
选择分页设置>自动辨识分页，程序将手动找到下一个页面元素。
完成后，单击“下一步”。
设定
这包括浏览器的配置，例如禁用图象，禁用JS，禁用Flash，拦截广告和其他操作。您可以使用这种配置来推动浏览器的加载速率。
计划任务的配置，通过该任务可以计划任务手动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击主界面工具栏上的开始按键。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详尽的搜集日志信息。
采集的数据窗口实时显示搜集的数据 查看全部
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，通过这款软件用户可以轻松在各大搜索平台中抓取数据；软件具有直观的操作界面，只须要使用滑鼠单击几下就可以进行数据采集，软件对于使用者要求并不高，因为这款软件不需要使用代码控制，也不需要用户编撰采集代码，并且软件还提供详尽的操作方法，让任何用户都可以耗费少量的时间把握这款工具；软件采用的是自家研制的智能化数据采集算法，相比较通常的算法，这种算法让软件的辨识准确率达到了百分之95左右，可以更深层次的帮助挖掘多级页面。
软件功能
自动导入数据
数据可以手动导入和发布。它支持多种格式，例如TXT，CSV，Excel，access，mysql，SQL server，SQLite和API。
高速采集
内置高效的浏览器引擎，HTTP引擎，JSON引擎，通过十分优化的内核，多线程集合，速度很快。
批处理文件下载
可以手动下载图片，PDF，docx等文件，并支持自定义保存目录，自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，可以完全自动化搜集任务，并可以实时监视目标网站以实现同步更新。
软件特色
1、简单易学，通过可视界面，鼠标单击即可搜集数据，向导模式，用户不需要任何技术根据，输入URL，一键即可提取数据，编码小白福音。
2、通过自主研制的智能辨识算法，可以手动辨识列表数据和辨识分页，准确率达到95％。它可以深入搜集多级页面并快速准确地获取数据。
3、新一代智能爬虫软件简单易学，通过智能算法和可视界面，它收录大量模板。只需设置并单击滑鼠即可搜集数据。
4、通用灵活。可以搜集99％的网站，可以捕获静态网页，动态页面，单页应用程序和联通应用程序，并可以搜集获取和发布信息。
5、内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击该模板，即可加载数据，仅需简单配置，即可快速，准确地获取数据，以满足各类搜集需求。
使用方式
软件界面
下面介绍了优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件的主要界面功能。
打开软件，主界面中收录三个区域：
任务列表收录所有组和已创建的任务，可在此处管理任务
工具栏，一些常见的任务操作按键，选项，登录。
起始页面具有简单的搜集条目和自定义搜集条目，以及文档和顾客服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键单击菜单对任务执行一系列操作，例如开始搜集，编辑，删除，复制，导出任务规则，导出和查看搜集的数据。
运行状态窗口
此处，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称，状态，下一次运行时间，上次运行时间和最后搜集的数据量。
任务编辑器-自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则，主要包括三个部份：
第一步是输入起始网址
第二步是获取数据的详尽配置
第三步：设置（包括浏览器和任务的参数设置）
简单搜集
优采云收割机外置有数百种简单的搜集规则。用户只须要使用一些简单的参数（例如关键字，网站地址）即可开始搜集。
采集市场和政府维护的搜集规则分为几种类型。在创建用户定义的任务之前，您可以在此处搜索以查看是否有现成的规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和网站地址。完成后，您可以直接单击以开始搜集。
创建第一个采集任务
首先，打开优采云（Parthenocissus）收割机，然后在主界面中单击新任务按键
选择起始地址
当您要从网站采集数据时，首先须要找到一个地址以显示数据列表。此步骤至关重要。起始URL决定您搜集的数据量和类型。
以公众意见为例，我们希望捕获当前城市的乳品业务信息，包括商店名称，地址，等级等。
通过浏览网站，我们可以找到所有乳品企业的列表地址：
然后在优采云收割机V2中创建新建任务 -> 第一步 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
获取数据
进入第二步后，优采云收获机将智能地剖析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
目前，我们早已剖析了数据以进行整理和更改，例如删掉无用的数组。
单击列的下拉按键，然后选择“删除”字段。
当然，还有其他操作，例如名称更改，数据处理等。我们将在以下文档中进行介绍。
整理出修改后的数组后，我们将搜集并处理分页。
选择分页设置>自动辨识分页，程序将手动找到下一个页面元素。
完成后，单击“下一步”。
设定
这包括浏览器的配置，例如禁用图象，禁用JS，禁用Flash，拦截广告和其他操作。您可以使用这种配置来推动浏览器的加载速率。
计划任务的配置，通过该任务可以计划任务手动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击主界面工具栏上的开始按键。
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优采云采集工具 v2.5.0.0 免费版
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，通过这款软件用户可以轻松在各大搜索平台中抓取数据；软件具有直观的操作界面，只须要使用滑鼠单击几下就可以进行数据采集，软件对于使用者要求并不高，因为这款软件不需要使用代码控制，也不需要用户编撰采集代码，并且软件还提供详尽的操作方法，让任何用户都可以耗费少量的时间把握这款工具；软件采用的是自家研制的智能化数据采集算法，相比较通常的算法，这种算法让软件的辨识准确率达到了百分之95左右，可以更深层次的帮助挖掘多级页面。
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自动导入数据
数据可以手动导入和发布。它支持多种格式，例如TXT，CSV，Excel，access，mysql，SQL server，SQLite和API。
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可以手动下载图片，PDF，docx等文件，并支持自定义保存目录，自定义文件名。
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通过定期操作和增量更新，可以完全自动化搜集任务，并可以实时监视目标网站以实现同步更新。
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1、简单易学，通过可视界面，鼠标单击即可搜集数据，向导模式，用户不需要任何技术根据，输入URL，一键即可提取数据，编码小白福音。
2、通过自主研制的智能辨识算法，可以手动辨识列表数据和辨识分页，准确率达到95％。它可以深入搜集多级页面并快速准确地获取数据。
3、新一代智能爬虫软件简单易学，通过智能算法和可视界面，它收录大量模板。只需设置并单击滑鼠即可搜集数据。
4、通用灵活。可以搜集99％的网站，可以捕获静态网页，动态页面，单页应用程序和联通应用程序，并可以搜集获取和发布信息。
5、内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击该模板，即可加载数据，仅需简单配置，即可快速，准确地获取数据，以满足各类搜集需求。
使用方式
软件界面
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任务列表的右键菜单
您可以通过右键单击菜单对任务执行一系列操作，例如开始搜集，编辑，删除，复制，导出任务规则，导出和查看搜集的数据。
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任务编辑器-自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则，主要包括三个部份：
第一步是输入起始网址
第二步是获取数据的详尽配置
第三步：设置（包括浏览器和任务的参数设置）
简单搜集
优采云收割机外置有数百种简单的搜集规则。用户只须要使用一些简单的参数（例如关键字，网站地址）即可开始搜集。
采集市场和政府维护的搜集规则分为几种类型。在创建用户定义的任务之前，您可以在此处搜索以查看是否有现成的规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和网站地址。完成后，您可以直接单击以开始搜集。
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然后在优采云收割机V2中创建新建任务 -> 第一步 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
获取数据
进入第二步后，优采云收获机将智能地剖析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
目前，我们早已剖析了数据以进行整理和更改，例如删掉无用的数组。
单击列的下拉按键，然后选择“删除”字段。
当然，还有其他操作，例如名称更改，数据处理等。我们将在以下文档中进行介绍。
整理出修改后的数组后，我们将搜集并处理分页。
选择分页设置>自动辨识分页，程序将手动找到下一个页面元素。
完成后，单击“下一步”。
设定
这包括浏览器的配置，例如禁用图象，禁用JS，禁用Flash，拦截广告和其他操作。您可以使用这种配置来推动浏览器的加载速率。
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单击完成以保存任务。
完成，运行任务
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深入理解java虚拟机之判别Java对象存活算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 160 次浏览 • 2020-08-18 12:33
深入理解java虚拟机之判别Java对象存活算法
1、深入理解java虚拟机之java显存区域
在前一篇博客中早已早已详尽剖析了java显存运行时各个区域，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方式栈随着线程而生，随着线程而战败，操作数栈中的栈帧随着方式的执行的有条不紊地进行着入栈和出栈的操作，每个栈帧中分配多少显存基本上在类结构确定出来时就早已确定了大小了，因此这几个区域的显存分配和回收都具备确定性，在这个几个区域中就不需要过多的考虑显存分配的问题了，因为随着线程的结束，内存在然而然地就早已被回收了。而java堆和技巧县不一样，一个插口中多个实现类所须要的显存可能不一样，一个方式中多个分支须要的显存的大小也有可能是不同的，我们在程序的运行期能够确定什么对象须要创建，创建所需显存是多大，这些显存都是动态分配的，垃圾回收器考虑的就是这部份的显存，接下来我们将围绕以下3个问题来展开描述java垃圾搜集器是怎样手动回收显存的：
1、哪些显存须要回收？
2、什么时候回收？
3、如何回收？
本片博客就围绕这第一个问题展开说明，其余连个问题将在前面的博客中一一解读；
首先，Java垃圾回收器的一个想要解决的问题是什么样的显存须要被回收呢？Java垃圾搜集器觉得，当一个对象再无被其它对象引用时可以觉得这个对象可以回收了。那么垃圾搜集器是如何晓得对象的死亡的还是存活的呢？目前，Java虚拟机有两种算法来确定什么对象是无用的，需要被回收的。
1.引用计数法
该算法的思路是给每位对象都添加一个引用计算器，每当有其它对象引用时计数器就+1，当引用失效时计数器-1，任何时刻当该对象的引用数为0的时侯，则判断这个对象不会再被使用了，可以将该对象回收了。这种算法实现上去很简单，效率也十分高，但是并没有被Java所采用，原因是这些算法很难解决对象互相引用的问题。看一下下边反例的代码：
public class Test {
private Object instance = null;
private static final int _1MB = 1024 * 1024;
/** 这个成员属性唯一的作用就是占用一点内存 */
private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
public static void main(String[] args)
{
Test A= new Test();
Test B = new Test();
A.instance = B;
B.instance = A;
A = null;
B = null;
System.gc();
}
}
运行结果：
[GC (System.gc()) 9299K->720K(249344K), 0.0010947 secs]
[Full GC (System.gc()) 720K->627K(249344K), 0.0075042 secs]
上面的事例中A和B互相引用，它们的引用计数并不为0，但是执行System.gc()方法后一直被回收了，这说明了Java垃圾搜集器并不是使用引用计数法的。
2.可达性剖析算法
可达性剖析算法就是Java垃圾搜集器判定‘垃圾’对象的算法。基本思路是通过一系列的”GC Roots“ 的对象作为起点，从那些节点开始向上搜索，搜索所走过的路程称作引用链，当一个对象没有任何引用链与”GC Roots“有链接时，那么可以判断这个对象是无用的对象。可以作为GC Roots对象的包括一下几种：
1）Java虚拟机栈中局部变量表引用的对象；
2）本地方式栈中JNI所引用的对象；
3）方法县中的静态变量；
4）方法县中常量引用的对象；
下图为GC Roots：
图中obj1 ~ obj7都还能直接或间接地与GC Roots有联接，因此她们是存活对象，不会被GC回收。obj8基本上可以被回收了，obj9和obj10其实有互相引用，但是她们的引用链中并没有达到GC Roots，因此也会判断为非存活对象。
3.引用的四种状态
在jdk1.2之前，Java的引用类型是比较简单的，只有被引用和未引用两种状态，类型过分简单的话不利于垃圾采集器的回收，当早已将未被引用的对象都被回收以后显存一直比较紧张时，垃圾搜集器将难以确认被引用的对象是否须要回收，哪些对象可以被回收等。jdk1.2后Java对引用类型进行的拓展，包括：强引用、软引用、弱引用和虚引用四种情况，四者的引用硬度依次递减。这样在虚拟机中显存使用不同的情况下，分别回收不容引用类型的对象。
1）强引用
在程序中我们直接new下来的对象的引用都属于强引用，比如：Object obj = new Object（）;只要强引用还在，就不会被GC回收。
2）软引用
描述部份部份有用但非必须的对象。在系统即将发生显存溢出的时侯，虚拟机会尝试从这部份的引用类型中进行二次回收，如果二次回收后的显存仍不够用就会抛出显存溢出异常。Java中的类SoftReference表示软引用。
3）弱引用
描述被必须对象。被弱引用关联的对象只能生存到下一次回收之前，在垃圾采集器工作以后，无论显存是否够用，这类的对象就会被回收掉。Java中的类WeakReference表示弱引用。
4）虚引用
被虚引用关联的对象在被回收时会收到系统的通知。被虚引用关联的对象，和其生存时间完全没关系。Java中的类PhantomReference表示虚引用。
对于可达性剖析算法，对于这些没有与GC Roots关联的对象并非是立刻回收的，而是经历过两次标记后依然没有与GC Roots关联上，此时就会回收该对象。对象在进行可达性剖析后若果没有与GC Roots关联，则会进行第一次标记和第一次筛选，筛选条件为是否有必要执行finalize方式，比如假如finalize方式是否被覆盖，或是否已被执行一次。如果没有被覆盖或已被执行了，基本可以确认该对象会被回收了。否则，将这个对象放在F-Queue队列中。对F-Queue队列二次标记，如果在此次标记中对象成功关联上GC Roots，则该对象挽救了自己，将从”即将回收“的集合中移除，否则将会被回收。然而，对象只能挽救自己一次，第二次都会被回收了。 查看全部
1、深入理解java虚拟机之java显存区域
在前一篇博客中早已早已详尽剖析了java显存运行时各个区域，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方式栈随着线程而生，随着线程而战败，操作数栈中的栈帧随着方式的执行的有条不紊地进行着入栈和出栈的操作，每个栈帧中分配多少显存基本上在类结构确定出来时就早已确定了大小了，因此这几个区域的显存分配和回收都具备确定性，在这个几个区域中就不需要过多的考虑显存分配的问题了，因为随着线程的结束，内存在然而然地就早已被回收了。而java堆和技巧县不一样，一个插口中多个实现类所须要的显存可能不一样，一个方式中多个分支须要的显存的大小也有可能是不同的，我们在程序的运行期能够确定什么对象须要创建，创建所需显存是多大，这些显存都是动态分配的，垃圾回收器考虑的就是这部份的显存，接下来我们将围绕以下3个问题来展开描述java垃圾搜集器是怎样手动回收显存的：
1、哪些显存须要回收？
2、什么时候回收？
3、如何回收？
本片博客就围绕这第一个问题展开说明，其余连个问题将在前面的博客中一一解读；
首先，Java垃圾回收器的一个想要解决的问题是什么样的显存须要被回收呢？Java垃圾搜集器觉得，当一个对象再无被其它对象引用时可以觉得这个对象可以回收了。那么垃圾搜集器是如何晓得对象的死亡的还是存活的呢？目前，Java虚拟机有两种算法来确定什么对象是无用的，需要被回收的。
1.引用计数法
该算法的思路是给每位对象都添加一个引用计算器，每当有其它对象引用时计数器就+1，当引用失效时计数器-1，任何时刻当该对象的引用数为0的时侯，则判断这个对象不会再被使用了，可以将该对象回收了。这种算法实现上去很简单，效率也十分高，但是并没有被Java所采用，原因是这些算法很难解决对象互相引用的问题。看一下下边反例的代码：
public class Test {
private Object instance = null;
private static final int _1MB = 1024 * 1024;
/** 这个成员属性唯一的作用就是占用一点内存 */
private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
public static void main(String[] args)
{
Test A= new Test();
Test B = new Test();
A.instance = B;
B.instance = A;
A = null;
B = null;
System.gc();
}
}
运行结果：
[GC (System.gc()) 9299K->720K(249344K), 0.0010947 secs]
[Full GC (System.gc()) 720K->627K(249344K), 0.0075042 secs]
上面的事例中A和B互相引用，它们的引用计数并不为0，但是执行System.gc()方法后一直被回收了，这说明了Java垃圾搜集器并不是使用引用计数法的。
2.可达性剖析算法
可达性剖析算法就是Java垃圾搜集器判定‘垃圾’对象的算法。基本思路是通过一系列的”GC Roots“ 的对象作为起点，从那些节点开始向上搜索，搜索所走过的路程称作引用链，当一个对象没有任何引用链与”GC Roots“有链接时，那么可以判断这个对象是无用的对象。可以作为GC Roots对象的包括一下几种：
1）Java虚拟机栈中局部变量表引用的对象；
2）本地方式栈中JNI所引用的对象；
3）方法县中的静态变量；
4）方法县中常量引用的对象；
下图为GC Roots：
图中obj1 ~ obj7都还能直接或间接地与GC Roots有联接，因此她们是存活对象，不会被GC回收。obj8基本上可以被回收了，obj9和obj10其实有互相引用，但是她们的引用链中并没有达到GC Roots，因此也会判断为非存活对象。
3.引用的四种状态
在jdk1.2之前，Java的引用类型是比较简单的，只有被引用和未引用两种状态，类型过分简单的话不利于垃圾采集器的回收，当早已将未被引用的对象都被回收以后显存一直比较紧张时，垃圾搜集器将难以确认被引用的对象是否须要回收，哪些对象可以被回收等。jdk1.2后Java对引用类型进行的拓展，包括：强引用、软引用、弱引用和虚引用四种情况，四者的引用硬度依次递减。这样在虚拟机中显存使用不同的情况下，分别回收不容引用类型的对象。
1）强引用
在程序中我们直接new下来的对象的引用都属于强引用，比如：Object obj = new Object（）;只要强引用还在，就不会被GC回收。
2）软引用
描述部份部份有用但非必须的对象。在系统即将发生显存溢出的时侯，虚拟机会尝试从这部份的引用类型中进行二次回收，如果二次回收后的显存仍不够用就会抛出显存溢出异常。Java中的类SoftReference表示软引用。
3）弱引用
描述被必须对象。被弱引用关联的对象只能生存到下一次回收之前，在垃圾采集器工作以后，无论显存是否够用，这类的对象就会被回收掉。Java中的类WeakReference表示弱引用。
4）虚引用
被虚引用关联的对象在被回收时会收到系统的通知。被虚引用关联的对象，和其生存时间完全没关系。Java中的类PhantomReference表示虚引用。
对于可达性剖析算法，对于这些没有与GC Roots关联的对象并非是立刻回收的，而是经历过两次标记后依然没有与GC Roots关联上，此时就会回收该对象。对象在进行可达性剖析后若果没有与GC Roots关联，则会进行第一次标记和第一次筛选，筛选条件为是否有必要执行finalize方式，比如假如finalize方式是否被覆盖，或是否已被执行一次。如果没有被覆盖或已被执行了，基本可以确认该对象会被回收了。否则，将这个对象放在F-Queue队列中。对F-Queue队列二次标记，如果在此次标记中对象成功关联上GC Roots，则该对象挽救了自己，将从”即将回收“的集合中移除，否则将会被回收。然而，对象只能挽救自己一次，第二次都会被回收了。 查看全部
深入理解java虚拟机之判别Java对象存活算法
1、深入理解java虚拟机之java显存区域
在前一篇博客中早已早已详尽剖析了java显存运行时各个区域，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方式栈随着线程而生，随着线程而战败，操作数栈中的栈帧随着方式的执行的有条不紊地进行着入栈和出栈的操作，每个栈帧中分配多少显存基本上在类结构确定出来时就早已确定了大小了，因此这几个区域的显存分配和回收都具备确定性，在这个几个区域中就不需要过多的考虑显存分配的问题了，因为随着线程的结束，内存在然而然地就早已被回收了。而java堆和技巧县不一样，一个插口中多个实现类所须要的显存可能不一样，一个方式中多个分支须要的显存的大小也有可能是不同的，我们在程序的运行期能够确定什么对象须要创建，创建所需显存是多大，这些显存都是动态分配的，垃圾回收器考虑的就是这部份的显存，接下来我们将围绕以下3个问题来展开描述java垃圾搜集器是怎样手动回收显存的：
1、哪些显存须要回收？
2、什么时候回收？
3、如何回收？
本片博客就围绕这第一个问题展开说明，其余连个问题将在前面的博客中一一解读；
首先，Java垃圾回收器的一个想要解决的问题是什么样的显存须要被回收呢？Java垃圾搜集器觉得，当一个对象再无被其它对象引用时可以觉得这个对象可以回收了。那么垃圾搜集器是如何晓得对象的死亡的还是存活的呢？目前，Java虚拟机有两种算法来确定什么对象是无用的，需要被回收的。
1.引用计数法
该算法的思路是给每位对象都添加一个引用计算器，每当有其它对象引用时计数器就+1，当引用失效时计数器-1，任何时刻当该对象的引用数为0的时侯，则判断这个对象不会再被使用了，可以将该对象回收了。这种算法实现上去很简单，效率也十分高，但是并没有被Java所采用，原因是这些算法很难解决对象互相引用的问题。看一下下边反例的代码：
public class Test {
private Object instance = null;
private static final int _1MB = 1024 * 1024;
/** 这个成员属性唯一的作用就是占用一点内存 */
private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
public static void main(String[] args)
{
Test A= new Test();
Test B = new Test();
A.instance = B;
B.instance = A;
A = null;
B = null;
System.gc();
}
}
运行结果：
[GC (System.gc()) 9299K->720K(249344K), 0.0010947 secs]
[Full GC (System.gc()) 720K->627K(249344K), 0.0075042 secs]
上面的事例中A和B互相引用，它们的引用计数并不为0，但是执行System.gc()方法后一直被回收了，这说明了Java垃圾搜集器并不是使用引用计数法的。
2.可达性剖析算法
可达性剖析算法就是Java垃圾搜集器判定‘垃圾’对象的算法。基本思路是通过一系列的”GC Roots“ 的对象作为起点，从那些节点开始向上搜索，搜索所走过的路程称作引用链，当一个对象没有任何引用链与”GC Roots“有链接时，那么可以判断这个对象是无用的对象。可以作为GC Roots对象的包括一下几种：
1）Java虚拟机栈中局部变量表引用的对象；
2）本地方式栈中JNI所引用的对象；
3）方法县中的静态变量；
4）方法县中常量引用的对象；
下图为GC Roots：
图中obj1 ~ obj7都还能直接或间接地与GC Roots有联接，因此她们是存活对象，不会被GC回收。obj8基本上可以被回收了，obj9和obj10其实有互相引用，但是她们的引用链中并没有达到GC Roots，因此也会判断为非存活对象。
3.引用的四种状态
在jdk1.2之前，Java的引用类型是比较简单的，只有被引用和未引用两种状态，类型过分简单的话不利于垃圾采集器的回收，当早已将未被引用的对象都被回收以后显存一直比较紧张时，垃圾搜集器将难以确认被引用的对象是否须要回收，哪些对象可以被回收等。jdk1.2后Java对引用类型进行的拓展，包括：强引用、软引用、弱引用和虚引用四种情况，四者的引用硬度依次递减。这样在虚拟机中显存使用不同的情况下，分别回收不容引用类型的对象。
1）强引用
在程序中我们直接new下来的对象的引用都属于强引用，比如：Object obj = new Object（）;只要强引用还在，就不会被GC回收。
2）软引用
描述部份部份有用但非必须的对象。在系统即将发生显存溢出的时侯，虚拟机会尝试从这部份的引用类型中进行二次回收，如果二次回收后的显存仍不够用就会抛出显存溢出异常。Java中的类SoftReference表示软引用。
3）弱引用
描述被必须对象。被弱引用关联的对象只能生存到下一次回收之前，在垃圾采集器工作以后，无论显存是否够用，这类的对象就会被回收掉。Java中的类WeakReference表示弱引用。
4）虚引用
被虚引用关联的对象在被回收时会收到系统的通知。被虚引用关联的对象，和其生存时间完全没关系。Java中的类PhantomReference表示虚引用。
对于可达性剖析算法，对于这些没有与GC Roots关联的对象并非是立刻回收的，而是经历过两次标记后依然没有与GC Roots关联上，此时就会回收该对象。对象在进行可达性剖析后若果没有与GC Roots关联，则会进行第一次标记和第一次筛选，筛选条件为是否有必要执行finalize方式，比如假如finalize方式是否被覆盖，或是否已被执行一次。如果没有被覆盖或已被执行了，基本可以确认该对象会被回收了。否则，将这个对象放在F-Queue队列中。对F-Queue队列二次标记，如果在此次标记中对象成功关联上GC Roots，则该对象挽救了自己，将从”即将回收“的集合中移除，否则将会被回收。然而，对象只能挽救自己一次，第二次都会被回收了。
[验证码辨识技术]-初级的滑动式验证图片辨识
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 158 次浏览 • 2020-08-13 11:10
初级的滑动式验证图片辨识方案1 abstract
验证码作为一种自然人的机器人的判断工具，被广泛的用于各类避免程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性早已名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种方式就是“滑动拼图式”
关键字：验证码,图灵测试,图像辨识,python,破解
2内容概述
关于滑动式验证，最早由国外某网路安全公司首次提出的行为式验证，以滑动拼图解锁的形式呈现在世人面前。然后大约过了好几年以后，各种各样的滑动式验证产品都下来了，那么这种看似一样的产品，它们的安全性究竟怎样呢？
本文特意选购出了一些后来者的小厂商的滑动式验证来做下实验，仅从第一步的图像学上剖析一下安全性。因为我的主技术路线是图像学，关于后端的js并不熟悉，所以就只在图像学上点到即止即可。仅供会一些自动化技术的朋友提供一些知识补充吧。
由于研究的实验对象实在是很简单，所以本文涉及的一些图像学的知识也不难，基本上python的中级选手就可以跑通本程序。仅供你们学习学习。
3研究对象
某小站点上由小厂商提供的“滑动式验证”：
使用python写一个简单的爬虫自动化脚本，将此网站上的验证码资源多恳求几次，并保存到本地，观查图片特征。
一般情况下，这一步是必须的，多下载一些图片，很多规律是可以一眼看出的。比如，从公开的页面中，连续恳求此验证的资源100次，下载100张图片后。
一眼看上去，此验证的图片素材都只有一种模式，那么就放心了，因为这个问题就比较单一，而不是多模式下你必须要解决多个问题。
4定性分析
将这些单一模式的图片筛选一张下来，如下：
发现如下特征：
和后端展示相关的图片有：方块位置提示图A，小方块B，完整背景图C。A图完全是由B和C合成
显然，设计这个验证图片的人没啥安全方面的经验，有如下两个产品细节没有注意：
对图片没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息
于是促使辨识此图片的位置显得十分简单。
5定量分析
在上面一小节中，我们只是直观的见到了那些图片的一些非常，但是要解答这个题目，还须要进行量化，量化后才会程序化，程序化后才会全自动化。
使用matplotlib工具打开此图片。量化得到如下参数：
图片整体尺寸：w:240,h:450由上到下分为三部份，每部份高度为1506求解图片
很明显，只要将第一张图和第三张图相应的象素相加，神奇的事情就发生了：
“左上”减去“右下”就得到“左下”的结果。
这个时侯，对x方向的R通道的象素点进行累加统计。
得到如下的统计图：
然后对这个曲线求一阶行列式或则只要发觉有个突变值超过最大象素值的某比率时，即可得到最右边的那种y方向突变点的位置。
到此为止，此图片的位置早已成功解出。
下面是相应的python代码:
import numpy as np
def get_boundary(mask, axis, ratio=0.6):
"""
对灰度图的某个channel做像素统计
"""
sum_along_axis = np.sum(mask, axis=axis)
max_value = np.max(sum_along_axis)
bound_value = max_value * ratio
bvalue = (sum_along_axis >= bound_value).astype('int8')
return np.where(bvalue != 0)[0][0]
def get_predict_ans(img):
"""
根据分类出来的图像，找到相应的图像位置
传入二进制的图片，返回答案
:param img:
:return:
"""
nd_img = np.array(img)
w_pos = get_boundary(nd_img, 0) # 根据分布图找到边界位置
return w_pos
7最后总结
由于我不会后端技术，所以我的工作就到此为止。
但是后来有位会后端的网友研究了一下那种网站的验证码后端代码，据说其防护举措也只有图片这一层，只须要把答案放在http的插口上面上传，再加个时间标记才能稳稳的过了。然后借鉴本文解图片答案的思路，基本上可以达到：1s通过60次，成功率大约70%吧。
对滑动式验证有兴趣的朋友，如果大家想练手的，可以多去找一些新入场这个领域的厂商试试，基本上新入场的团队的就会犯一些特别低级的错误，但是请只是技术上在本地自己机器上跑跑试试，安全领域有风险，请自爱。
同时嘱咐一些自己想现今开始做滑动式验证码的厂商，如果投入不够还有相应的技术和产品积累不够，进入这个领域的时侯，请谨慎，因为你的不成熟的工作只会成为本系统最大的漏洞。 查看全部
验证码作为一种自然人的机器人的判断工具，被广泛的用于各类避免程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性早已名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种方式就是“滑动拼图式”
关键字：验证码,图灵测试,图像辨识,python,破解
2内容概述
关于滑动式验证，最早由国外某网路安全公司首次提出的行为式验证，以滑动拼图解锁的形式呈现在世人面前。然后大约过了好几年以后，各种各样的滑动式验证产品都下来了，那么这种看似一样的产品，它们的安全性究竟怎样呢？
本文特意选购出了一些后来者的小厂商的滑动式验证来做下实验，仅从第一步的图像学上剖析一下安全性。因为我的主技术路线是图像学，关于后端的js并不熟悉，所以就只在图像学上点到即止即可。仅供会一些自动化技术的朋友提供一些知识补充吧。
由于研究的实验对象实在是很简单，所以本文涉及的一些图像学的知识也不难，基本上python的中级选手就可以跑通本程序。仅供你们学习学习。
3研究对象
某小站点上由小厂商提供的“滑动式验证”：
使用python写一个简单的爬虫自动化脚本，将此网站上的验证码资源多恳求几次，并保存到本地，观查图片特征。
一般情况下，这一步是必须的，多下载一些图片，很多规律是可以一眼看出的。比如，从公开的页面中，连续恳求此验证的资源100次，下载100张图片后。
一眼看上去，此验证的图片素材都只有一种模式，那么就放心了，因为这个问题就比较单一，而不是多模式下你必须要解决多个问题。
4定性分析
将这些单一模式的图片筛选一张下来，如下：
发现如下特征：
和后端展示相关的图片有：方块位置提示图A，小方块B，完整背景图C。A图完全是由B和C合成
显然，设计这个验证图片的人没啥安全方面的经验，有如下两个产品细节没有注意：
对图片没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息
于是促使辨识此图片的位置显得十分简单。
5定量分析
在上面一小节中，我们只是直观的见到了那些图片的一些非常，但是要解答这个题目，还须要进行量化，量化后才会程序化，程序化后才会全自动化。
使用matplotlib工具打开此图片。量化得到如下参数：
图片整体尺寸：w:240,h:450由上到下分为三部份，每部份高度为1506求解图片
很明显，只要将第一张图和第三张图相应的象素相加，神奇的事情就发生了：
“左上”减去“右下”就得到“左下”的结果。
这个时侯，对x方向的R通道的象素点进行累加统计。
得到如下的统计图：
然后对这个曲线求一阶行列式或则只要发觉有个突变值超过最大象素值的某比率时，即可得到最右边的那种y方向突变点的位置。
到此为止，此图片的位置早已成功解出。
下面是相应的python代码:
import numpy as np
def get_boundary(mask, axis, ratio=0.6):
"""
对灰度图的某个channel做像素统计
"""
sum_along_axis = np.sum(mask, axis=axis)
max_value = np.max(sum_along_axis)
bound_value = max_value * ratio
bvalue = (sum_along_axis >= bound_value).astype('int8')
return np.where(bvalue != 0)[0][0]
def get_predict_ans(img):
"""
根据分类出来的图像，找到相应的图像位置
传入二进制的图片，返回答案
:param img:
:return:
"""
nd_img = np.array(img)
w_pos = get_boundary(nd_img, 0) # 根据分布图找到边界位置
return w_pos
7最后总结
由于我不会后端技术，所以我的工作就到此为止。
但是后来有位会后端的网友研究了一下那种网站的验证码后端代码，据说其防护举措也只有图片这一层，只须要把答案放在http的插口上面上传，再加个时间标记才能稳稳的过了。然后借鉴本文解图片答案的思路，基本上可以达到：1s通过60次，成功率大约70%吧。
对滑动式验证有兴趣的朋友，如果大家想练手的，可以多去找一些新入场这个领域的厂商试试，基本上新入场的团队的就会犯一些特别低级的错误，但是请只是技术上在本地自己机器上跑跑试试，安全领域有风险，请自爱。
同时嘱咐一些自己想现今开始做滑动式验证码的厂商，如果投入不够还有相应的技术和产品积累不够，进入这个领域的时侯，请谨慎，因为你的不成熟的工作只会成为本系统最大的漏洞。 查看全部
初级的滑动式验证图片辨识方案1 abstract
验证码作为一种自然人的机器人的判断工具，被广泛的用于各类避免程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性早已名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种方式就是“滑动拼图式”
关键字：验证码,图灵测试,图像辨识,python,破解
2内容概述
关于滑动式验证，最早由国外某网路安全公司首次提出的行为式验证，以滑动拼图解锁的形式呈现在世人面前。然后大约过了好几年以后，各种各样的滑动式验证产品都下来了，那么这种看似一样的产品，它们的安全性究竟怎样呢？
本文特意选购出了一些后来者的小厂商的滑动式验证来做下实验，仅从第一步的图像学上剖析一下安全性。因为我的主技术路线是图像学，关于后端的js并不熟悉，所以就只在图像学上点到即止即可。仅供会一些自动化技术的朋友提供一些知识补充吧。
由于研究的实验对象实在是很简单，所以本文涉及的一些图像学的知识也不难，基本上python的中级选手就可以跑通本程序。仅供你们学习学习。
3研究对象
某小站点上由小厂商提供的“滑动式验证”：
使用python写一个简单的爬虫自动化脚本，将此网站上的验证码资源多恳求几次，并保存到本地，观查图片特征。
一般情况下，这一步是必须的，多下载一些图片，很多规律是可以一眼看出的。比如，从公开的页面中，连续恳求此验证的资源100次，下载100张图片后。
一眼看上去，此验证的图片素材都只有一种模式，那么就放心了，因为这个问题就比较单一，而不是多模式下你必须要解决多个问题。
4定性分析
将这些单一模式的图片筛选一张下来，如下：
发现如下特征：
和后端展示相关的图片有：方块位置提示图A，小方块B，完整背景图C。A图完全是由B和C合成
显然，设计这个验证图片的人没啥安全方面的经验，有如下两个产品细节没有注意：
对图片没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息
于是促使辨识此图片的位置显得十分简单。
5定量分析
在上面一小节中，我们只是直观的见到了那些图片的一些非常，但是要解答这个题目，还须要进行量化，量化后才会程序化，程序化后才会全自动化。
使用matplotlib工具打开此图片。量化得到如下参数：
图片整体尺寸：w:240,h:450由上到下分为三部份，每部份高度为1506求解图片
很明显，只要将第一张图和第三张图相应的象素相加，神奇的事情就发生了：
“左上”减去“右下”就得到“左下”的结果。
这个时侯，对x方向的R通道的象素点进行累加统计。
得到如下的统计图：
然后对这个曲线求一阶行列式或则只要发觉有个突变值超过最大象素值的某比率时，即可得到最右边的那种y方向突变点的位置。
到此为止，此图片的位置早已成功解出。
下面是相应的python代码:
import numpy as np
def get_boundary(mask, axis, ratio=0.6):
"""
对灰度图的某个channel做像素统计
"""
sum_along_axis = np.sum(mask, axis=axis)
max_value = np.max(sum_along_axis)
bound_value = max_value * ratio
bvalue = (sum_along_axis >= bound_value).astype('int8')
return np.where(bvalue != 0)[0][0]
def get_predict_ans(img):
"""
根据分类出来的图像，找到相应的图像位置
传入二进制的图片，返回答案
:param img:
:return:
"""
nd_img = np.array(img)
w_pos = get_boundary(nd_img, 0) # 根据分布图找到边界位置
return w_pos
7最后总结
由于我不会后端技术，所以我的工作就到此为止。
但是后来有位会后端的网友研究了一下那种网站的验证码后端代码，据说其防护举措也只有图片这一层，只须要把答案放在http的插口上面上传，再加个时间标记才能稳稳的过了。然后借鉴本文解图片答案的思路，基本上可以达到：1s通过60次，成功率大约70%吧。
对滑动式验证有兴趣的朋友，如果大家想练手的，可以多去找一些新入场这个领域的厂商试试，基本上新入场的团队的就会犯一些特别低级的错误，但是请只是技术上在本地自己机器上跑跑试试，安全领域有风险，请自爱。
同时嘱咐一些自己想现今开始做滑动式验证码的厂商，如果投入不够还有相应的技术和产品积累不够，进入这个领域的时侯，请谨慎，因为你的不成熟的工作只会成为本系统最大的漏洞。
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 189 次浏览 • 2021-05-22 01:01
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别，因为你自己想想如果你是unity写自动脚本，万一你运行时发现你的lua脚本不停的点击了，而你的其他vm的脚本就是静态的，哪怕用到了你自己运行时自己没见过的数据，你难道从头写个识别程序?很多文章都有提到过，统一的静态路径除了文件编号以外，不会带有其他信息，例如上传android，就带上android_image_loader，而上传ios，带上ios_assets_loader。所以多上传几个lua脚本就行了，看需求写，这也是一种随机识别策略。
稍微说明一下，不管是android还是ios，统一来说，在开发应用前，肯定要对unity进行二次开发，在第一次引擎脚本直接执行是，脚本如果使用了其他应用服务，肯定会自动生成在那个路径下，按照官方的说法，可以使用android为其他应用生成的路径来避免，ios暂时没有找到好的方法。那么这么做的意义是什么呢？可以做出app应用，进行二次开发。
也就是说你可以用另一种语言开发一个app，结果在安卓端采用了同一种语言。下图是ios生成路径但对于很多ios不熟悉的朋友来说，这种方法的回收过程会是一个问题。我们在开发时，很容易出现这样的情况，unity脚本不断的切换到不同的unity服务，结果不仅无法确定当前服务的地址，还会造成资源消耗。再举个例子，我们一次性开发三个项目，三个项目都用同一个studio，分别在unity2.x，1.x，2.x运行，然后切换到不同的studio，ios端依然会按照上面的意义去处理，但不同的公司不同的运维。
按理说，unity是有管理的，但我还是没找到使用管理的方法。更多的android内部的东西，还是需要手工去识别。要达到ios端的识别效果，我们必须要将lua端的代码全部改为与ios端的兼容。要解决这个问题，无非是两个办法，首先用unity的思路，就是解析unity脚本的定义规则，每次循环，对不需要的参数进行剔除。
然后在执行的时候，根据上次处理的lua规则，执行lua的ast。第二种方法，就是完全匹配lua规则，也就是说lua脚本的每一步处理流程，unity和studio是统一遵循的。这在一个项目中的量化工作量会加大。本篇文章就是想介绍下如何进行切换。 查看全部
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别，因为你自己想想如果你是unity写自动脚本，万一你运行时发现你的lua脚本不停的点击了，而你的其他vm的脚本就是静态的，哪怕用到了你自己运行时自己没见过的数据，你难道从头写个识别程序?很多文章都有提到过，统一的静态路径除了文件编号以外，不会带有其他信息，例如上传android，就带上android_image_loader，而上传ios，带上ios_assets_loader。所以多上传几个lua脚本就行了，看需求写，这也是一种随机识别策略。
稍微说明一下，不管是android还是ios，统一来说，在开发应用前，肯定要对unity进行二次开发，在第一次引擎脚本直接执行是，脚本如果使用了其他应用服务，肯定会自动生成在那个路径下，按照官方的说法，可以使用android为其他应用生成的路径来避免，ios暂时没有找到好的方法。那么这么做的意义是什么呢？可以做出app应用，进行二次开发。
也就是说你可以用另一种语言开发一个app，结果在安卓端采用了同一种语言。下图是ios生成路径但对于很多ios不熟悉的朋友来说，这种方法的回收过程会是一个问题。我们在开发时，很容易出现这样的情况，unity脚本不断的切换到不同的unity服务，结果不仅无法确定当前服务的地址，还会造成资源消耗。再举个例子，我们一次性开发三个项目，三个项目都用同一个studio，分别在unity2.x，1.x，2.x运行，然后切换到不同的studio，ios端依然会按照上面的意义去处理，但不同的公司不同的运维。
按理说，unity是有管理的，但我还是没找到使用管理的方法。更多的android内部的东西，还是需要手工去识别。要达到ios端的识别效果，我们必须要将lua端的代码全部改为与ios端的兼容。要解决这个问题，无非是两个办法，首先用unity的思路，就是解析unity脚本的定义规则，每次循环，对不需要的参数进行剔除。
然后在执行的时候，根据上次处理的lua规则，执行lua的ast。第二种方法，就是完全匹配lua规则，也就是说lua脚本的每一步处理流程，unity和studio是统一遵循的。这在一个项目中的量化工作量会加大。本篇文章就是想介绍下如何进行切换。 查看全部
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别
采集器的自动识别算法问题，但肯定是用户手动识别，因为你自己想想如果你是unity写自动脚本，万一你运行时发现你的lua脚本不停的点击了，而你的其他vm的脚本就是静态的，哪怕用到了你自己运行时自己没见过的数据，你难道从头写个识别程序?很多文章都有提到过，统一的静态路径除了文件编号以外，不会带有其他信息，例如上传android，就带上android_image_loader，而上传ios，带上ios_assets_loader。所以多上传几个lua脚本就行了，看需求写，这也是一种随机识别策略。
稍微说明一下，不管是android还是ios，统一来说，在开发应用前，肯定要对unity进行二次开发，在第一次引擎脚本直接执行是，脚本如果使用了其他应用服务，肯定会自动生成在那个路径下，按照官方的说法，可以使用android为其他应用生成的路径来避免，ios暂时没有找到好的方法。那么这么做的意义是什么呢？可以做出app应用，进行二次开发。
也就是说你可以用另一种语言开发一个app，结果在安卓端采用了同一种语言。下图是ios生成路径但对于很多ios不熟悉的朋友来说，这种方法的回收过程会是一个问题。我们在开发时，很容易出现这样的情况，unity脚本不断的切换到不同的unity服务，结果不仅无法确定当前服务的地址，还会造成资源消耗。再举个例子，我们一次性开发三个项目，三个项目都用同一个studio，分别在unity2.x，1.x，2.x运行，然后切换到不同的studio，ios端依然会按照上面的意义去处理，但不同的公司不同的运维。
按理说，unity是有管理的，但我还是没找到使用管理的方法。更多的android内部的东西，还是需要手工去识别。要达到ios端的识别效果，我们必须要将lua端的代码全部改为与ios端的兼容。要解决这个问题，无非是两个办法，首先用unity的思路，就是解析unity脚本的定义规则，每次循环，对不需要的参数进行剔除。
然后在执行的时候，根据上次处理的lua规则，执行lua的ast。第二种方法，就是完全匹配lua规则，也就是说lua脚本的每一步处理流程，unity和studio是统一遵循的。这在一个项目中的量化工作量会加大。本篇文章就是想介绍下如何进行切换。
采集器的自动识别算法检测好应该不是什么大问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 157 次浏览 • 2021-05-05 07:05
采集器的自动识别算法检测好应该不是什么大问题
采集器的自动识别算法是一般都是使用了cascaderegressionmodel(聚类算法)，检测好应该不是什么大问题。
泻药。我不是做图像相关工作的，仅从自己了解的方面回答，如有错误请包涵。1.你的目标应该是尽量获取更多图像区域内的特征，常见的机器学习算法中有这么两类特征：距离特征（像素的隔一个像素距离为1）和邻域特征（点和点的距离为1），你的应该也是采用距离特征，所以对距离感兴趣。2.有一些通用的算法可以近似地用点和线间的距离代替点的间距（比如残差网络中），但这方面相关文献不是很多。
3.如果觉得距离特征有效的话，特征维度可以降低。4.这个并不代表可以进行n-gram信息提取，而只是一些近似的特征而已。
邻域特征获取更高效,在lfw数据集上用的超分辨率提取分割特征
1.手机摄像头的像素和分辨率与分类基本无关，在处理像素足够高的图片时，建议首先用roipooling，然后用阈值实现特征融合。2.距离不是问题，sift，tree-hd，sas都可以作为邻域特征，尺度不同就用不同的尺度特征。3.如果你用的是热点区域检测的话，
我一直想知道自动区分模块从哪个cnn出来 查看全部
采集器的自动识别算法是一般都是使用了cascaderegressionmodel(聚类算法)，检测好应该不是什么大问题。
泻药。我不是做图像相关工作的，仅从自己了解的方面回答，如有错误请包涵。1.你的目标应该是尽量获取更多图像区域内的特征，常见的机器学习算法中有这么两类特征：距离特征（像素的隔一个像素距离为1）和邻域特征（点和点的距离为1），你的应该也是采用距离特征，所以对距离感兴趣。2.有一些通用的算法可以近似地用点和线间的距离代替点的间距（比如残差网络中），但这方面相关文献不是很多。
3.如果觉得距离特征有效的话，特征维度可以降低。4.这个并不代表可以进行n-gram信息提取，而只是一些近似的特征而已。
邻域特征获取更高效,在lfw数据集上用的超分辨率提取分割特征
1.手机摄像头的像素和分辨率与分类基本无关，在处理像素足够高的图片时，建议首先用roipooling，然后用阈值实现特征融合。2.距离不是问题，sift，tree-hd，sas都可以作为邻域特征，尺度不同就用不同的尺度特征。3.如果你用的是热点区域检测的话，
我一直想知道自动区分模块从哪个cnn出来 查看全部
采集器的自动识别算法检测好应该不是什么大问题
采集器的自动识别算法是一般都是使用了cascaderegressionmodel(聚类算法)，检测好应该不是什么大问题。
泻药。我不是做图像相关工作的，仅从自己了解的方面回答，如有错误请包涵。1.你的目标应该是尽量获取更多图像区域内的特征，常见的机器学习算法中有这么两类特征：距离特征（像素的隔一个像素距离为1）和邻域特征（点和点的距离为1），你的应该也是采用距离特征，所以对距离感兴趣。2.有一些通用的算法可以近似地用点和线间的距离代替点的间距（比如残差网络中），但这方面相关文献不是很多。
3.如果觉得距离特征有效的话，特征维度可以降低。4.这个并不代表可以进行n-gram信息提取，而只是一些近似的特征而已。
邻域特征获取更高效,在lfw数据集上用的超分辨率提取分割特征
1.手机摄像头的像素和分辨率与分类基本无关，在处理像素足够高的图片时，建议首先用roipooling，然后用阈值实现特征融合。2.距离不是问题，sift，tree-hd，sas都可以作为邻域特征，尺度不同就用不同的尺度特征。3.如果你用的是热点区域检测的话，
我一直想知道自动区分模块从哪个cnn出来
采集器的自动识别算法 社群运营的妹子们，都快疯掉了！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 261 次浏览 • 2021-05-03 18:04
采集器的自动识别算法 社群运营的妹子们，都快疯掉了！
今天的目标：
了解数据爬网的过程
程序员最难学习的不是Java或c ++，而是社交互动，通常称为““子”。
就社交互动而言，我被认为是程序员中最好的程序员。
例如，我以前做过“”，然后得到了负责社区工作的小姐。
已经是上个月了，这个月我又投入了对履带的技术研究。
技术满意度的反面是孤独和空虚。
所以，我决定用履带板再次逗那个女孩。 。
结果。 。
我做到了！ ！ ！
我将所有的微博营销案例都爬到了一张Excel工作表中。
一键下载700多种操作分析报告。
网站中的案例需要一一下载↑
对于表中的案例，它喜欢并下载更多↑
经营社区的女孩快疯了！
Akiba Excel 抖音女主角：小梅↑
微博手绘大V博客姜江↑
社区活动的老司机：严敏修女↑
让我告诉你，如果我两年前爬网，谁会是我目前的室友？ ！
1-什么是爬虫
采集器，即网络采集器。这意味着根据某些规则自动捕获网络上的数据。
例如，“社交营销案例库”的案例将自动爬网。
想象一下，如果您手动浏览页面以下载这些案例，则过程如下：
1-打开案例库页面
2-单击案例进入详细信息页面
3-单击以下载案例pdf
4-返回案例库页面，单击下一个案例，然后重复前面的3个步骤。
如果要下载所有pdf盒，则需要安排专人反复机械地下载。显然，这个人的价值很低。
采集器取代了这种机械性的重复性的，低价值的数据采集动作，并使用程序或代码来自动和批量完成完整的数据捕获。
爬行者的好处
简而言之，爬虫的好处主要体现在两个方面：
1-自动爬行，解放了人力并提高了效率
机器，低价值的工作，使用机器完成工作是最好的解决方案。
2-数据分析，在线获取高质量内容
与手动浏览数据不同，采集器可以将数据汇总并集成到数据表中，这方便我们以后进行数据统计和数据分析。
例如，在“社会营销案例库”中，每个案例都有查看和下载的次数。如果要按视图数排序，则将优先考虑查看最多的案例。数据被爬到Excel表中，并且使用排序功能使浏览变得容易。
采集器的情况
任何数据都可以被抓取。
掌握了爬虫的技能，可以做很多事情。
Excelhome的帖子搜寻
我教Excel，而Excelhome论坛是一大宝藏。
一页一页地阅读1. 40,000条帖子，然后选择观看次数最多的帖子，实在太难了。
窗帘选择文章爬行
窗帘是整理轮廓的好工具。许多大咖啡都是用窗帘写读书笔记的，他们可以在不阅读整本书的情况下学习要点。
我没有时间一一浏览选定的屏幕文章，抓取所有选定的文章，并整理出自己的知识纲要。
曹江官方帐户文章的爬网
我非常喜欢曹江。我具有我年龄时所缺乏的逻辑，归纳和表达能力，文章本文的本质。
官方帐户过多，因此容易分散手机阅读的注意力吗？爬到Excel中，首先选择阅读程度最高的阅读器，然后开始观看。
此外，还有抖音个广播数据，公共帐户读取，评论数据，B站弹幕数据和网易云评论数据。
Crawler +数据分析为网络带来了更多乐趣。
2-简单的爬行器，锋利的工具
谈到爬虫，大多数人都想到了令人望而生畏的编程技术，python，数据库，漂亮的，html结构等。
实际上，基本的采集器非常简单，借助某些采集软件，只需单击一个按钮即可轻松完成。
常用的采集器软件
当我抓取数据时，使用了以下软件，我向所有人推荐它们：
1- 优采云 采集器
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。
这是我接触到的第一个采集器软件，
优势：
1-使用过程很简单，入门特别好。
缺点：
1-进口数量限制。 采集数据下降，非成员只能导出1000个限制。
2-导出格式限制。非会员只能以txt格式导出。
2- 优采云
无需学习爬虫编程技术，您可以通过三个简单的步骤轻松获取网页数据，支持多种格式的一键导出，并快速导入数据库
在优采云无法满足我的需求之后，我开始尝试使用更专业的采集软件并找到了优采云。
优势：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2-导出格式和数据量没有限制。
缺点：
1-这个过程有点复杂，新手很难学习。
3- 优采云 采集器（推荐）
智能识别数据，小白文物
基于人工智能算法，您只需输入URL即可智能地识别列表数据，表格数据和分页按钮，而无需配置任何采集规则和一个键采集。自动识别列表，表单，链接，图片，价格，电子邮件等。
这是我现在使用的采集软件。可以说抵消了前两个采集器的优缺点，而且经验更好。
优势：
1-自动识别页面信息，易于上手
2-导出格式和数据量没有限制
到目前为止没有发现缺点。
3-抓取工具的操作过程
注意，注意，接下来是动手部分。
我们以“窗帘选择文章”为例，并使用“ 优采云 采集器”来体验爬行的乐趣。
采集之后的效果如下：
1-复制采集的链接
打开窗帘官方网站，单击“精选”进入精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云 采集数据
1-登录“ 优采云 采集器”的官方网站，下载并安装采集器。
2-打开采集器后，在“智能模式”中单击“开始采集”以创建新的智能采集。
3-粘贴到屏幕的所选URL，单击立即创建
在此过程中，采集器将自动识别页面上的列表和数据内容。整个过程由AI算法自动完成，等待识别完成。
页面分析识别正在进行中
页面识别完成↑
4-单击“开始采集”->“开始”以开始爬虫之旅。
3- 采集数据导出
在数据爬网过程中，您可以单击“停止”以结束数据爬网。
或等待数据爬网完成，在弹出的对话框中，单击“导出数据”。
导出格式，选择Excel，然后导出。
4-使用HYPERLINK函数添加超链接
打开导出的表，在第一列中添加HYPERLINK公式，添加超链接，然后单击一下即可打开相应的文章。
公式如下：
= HYPERLINK（B2，'单击以查看'）
在这里，您的第一次爬虫之旅已成功完成！
4-摘要
抓取工具就像在VBA中记录宏一样，记录重复操作而不是手动重复操作。
我今天看到的只是简单的数据采集。关于爬虫和非常深入的内容有很多主题。例如：
1-身份验证。需要登录才能抓取页面。
2-浏览器检查。例如，官方帐户文章只能获取微信中的阅读次数。
3-参数验证（验证码）。该页面需要验证码。
4-请求频率。例如，页面访问时间不能少于10秒
5-数据处理。需要从数字，英文和其他内容中提取要爬网的数据。
了解了抓取过程之后，您现在最想抓取哪些数据？
我想大多数人会想到：
-官方帐户文章抓取
-抖音数据抓取 查看全部
今天的目标：
了解数据爬网的过程
程序员最难学习的不是Java或c ++，而是社交互动，通常称为““子”。
就社交互动而言，我被认为是程序员中最好的程序员。
例如，我以前做过“”，然后得到了负责社区工作的小姐。
已经是上个月了，这个月我又投入了对履带的技术研究。
技术满意度的反面是孤独和空虚。
所以，我决定用履带板再次逗那个女孩。 。
结果。 。
我做到了！ ！ ！
我将所有的微博营销案例都爬到了一张Excel工作表中。
一键下载700多种操作分析报告。
网站中的案例需要一一下载↑
对于表中的案例，它喜欢并下载更多↑
经营社区的女孩快疯了！
Akiba Excel 抖音女主角：小梅↑
微博手绘大V博客姜江↑
社区活动的老司机：严敏修女↑
让我告诉你，如果我两年前爬网，谁会是我目前的室友？ ！
1-什么是爬虫
采集器，即网络采集器。这意味着根据某些规则自动捕获网络上的数据。
例如，“社交营销案例库”的案例将自动爬网。
想象一下，如果您手动浏览页面以下载这些案例，则过程如下：
1-打开案例库页面
2-单击案例进入详细信息页面
3-单击以下载案例pdf
4-返回案例库页面，单击下一个案例，然后重复前面的3个步骤。
如果要下载所有pdf盒，则需要安排专人反复机械地下载。显然，这个人的价值很低。
采集器取代了这种机械性的重复性的，低价值的数据采集动作，并使用程序或代码来自动和批量完成完整的数据捕获。
爬行者的好处
简而言之，爬虫的好处主要体现在两个方面：
1-自动爬行，解放了人力并提高了效率
机器，低价值的工作，使用机器完成工作是最好的解决方案。
2-数据分析，在线获取高质量内容
与手动浏览数据不同，采集器可以将数据汇总并集成到数据表中，这方便我们以后进行数据统计和数据分析。
例如，在“社会营销案例库”中，每个案例都有查看和下载的次数。如果要按视图数排序，则将优先考虑查看最多的案例。数据被爬到Excel表中，并且使用排序功能使浏览变得容易。
采集器的情况
任何数据都可以被抓取。
掌握了爬虫的技能，可以做很多事情。
Excelhome的帖子搜寻
我教Excel，而Excelhome论坛是一大宝藏。
一页一页地阅读1. 40,000条帖子，然后选择观看次数最多的帖子，实在太难了。
窗帘选择文章爬行
窗帘是整理轮廓的好工具。许多大咖啡都是用窗帘写读书笔记的，他们可以在不阅读整本书的情况下学习要点。
我没有时间一一浏览选定的屏幕文章，抓取所有选定的文章，并整理出自己的知识纲要。
曹江官方帐户文章的爬网
我非常喜欢曹江。我具有我年龄时所缺乏的逻辑，归纳和表达能力，文章本文的本质。
官方帐户过多，因此容易分散手机阅读的注意力吗？爬到Excel中，首先选择阅读程度最高的阅读器，然后开始观看。
此外，还有抖音个广播数据，公共帐户读取，评论数据，B站弹幕数据和网易云评论数据。
Crawler +数据分析为网络带来了更多乐趣。
2-简单的爬行器，锋利的工具
谈到爬虫，大多数人都想到了令人望而生畏的编程技术，python，数据库，漂亮的，html结构等。
实际上，基本的采集器非常简单，借助某些采集软件，只需单击一个按钮即可轻松完成。
常用的采集器软件
当我抓取数据时，使用了以下软件，我向所有人推荐它们：
1- 优采云 采集器
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。
这是我接触到的第一个采集器软件，
优势：
1-使用过程很简单，入门特别好。
缺点：
1-进口数量限制。 采集数据下降，非成员只能导出1000个限制。
2-导出格式限制。非会员只能以txt格式导出。
2- 优采云
无需学习爬虫编程技术，您可以通过三个简单的步骤轻松获取网页数据，支持多种格式的一键导出，并快速导入数据库
在优采云无法满足我的需求之后，我开始尝试使用更专业的采集软件并找到了优采云。
优势：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2-导出格式和数据量没有限制。
缺点：
1-这个过程有点复杂，新手很难学习。
3- 优采云 采集器（推荐）
智能识别数据，小白文物
基于人工智能算法，您只需输入URL即可智能地识别列表数据，表格数据和分页按钮，而无需配置任何采集规则和一个键采集。自动识别列表，表单，链接，图片，价格，电子邮件等。
这是我现在使用的采集软件。可以说抵消了前两个采集器的优缺点，而且经验更好。
优势：
1-自动识别页面信息，易于上手
2-导出格式和数据量没有限制
到目前为止没有发现缺点。
3-抓取工具的操作过程
注意，注意，接下来是动手部分。
我们以“窗帘选择文章”为例，并使用“ 优采云 采集器”来体验爬行的乐趣。
采集之后的效果如下：
1-复制采集的链接
打开窗帘官方网站，单击“精选”进入精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云 采集数据
1-登录“ 优采云 采集器”的官方网站，下载并安装采集器。
2-打开采集器后，在“智能模式”中单击“开始采集”以创建新的智能采集。
3-粘贴到屏幕的所选URL，单击立即创建
在此过程中，采集器将自动识别页面上的列表和数据内容。整个过程由AI算法自动完成，等待识别完成。
页面分析识别正在进行中
页面识别完成↑
4-单击“开始采集”->“开始”以开始爬虫之旅。
3- 采集数据导出
在数据爬网过程中，您可以单击“停止”以结束数据爬网。
或等待数据爬网完成，在弹出的对话框中，单击“导出数据”。
导出格式，选择Excel，然后导出。
4-使用HYPERLINK函数添加超链接
打开导出的表，在第一列中添加HYPERLINK公式，添加超链接，然后单击一下即可打开相应的文章。
公式如下：
= HYPERLINK（B2，'单击以查看'）
在这里，您的第一次爬虫之旅已成功完成！
4-摘要
抓取工具就像在VBA中记录宏一样，记录重复操作而不是手动重复操作。
我今天看到的只是简单的数据采集。关于爬虫和非常深入的内容有很多主题。例如：
1-身份验证。需要登录才能抓取页面。
2-浏览器检查。例如，官方帐户文章只能获取微信中的阅读次数。
3-参数验证（验证码）。该页面需要验证码。
4-请求频率。例如，页面访问时间不能少于10秒
5-数据处理。需要从数字，英文和其他内容中提取要爬网的数据。
了解了抓取过程之后，您现在最想抓取哪些数据？
我想大多数人会想到：
-官方帐户文章抓取
-抖音数据抓取 查看全部
采集器的自动识别算法 社群运营的妹子们，都快疯掉了！
今天的目标：
了解数据爬网的过程
程序员最难学习的不是Java或c ++，而是社交互动，通常称为““子”。
就社交互动而言，我被认为是程序员中最好的程序员。
例如，我以前做过“”，然后得到了负责社区工作的小姐。
已经是上个月了，这个月我又投入了对履带的技术研究。
技术满意度的反面是孤独和空虚。
所以，我决定用履带板再次逗那个女孩。 。
结果。 。
我做到了！ ！ ！
我将所有的微博营销案例都爬到了一张Excel工作表中。
一键下载700多种操作分析报告。
网站中的案例需要一一下载↑
对于表中的案例，它喜欢并下载更多↑
经营社区的女孩快疯了！
Akiba Excel 抖音女主角：小梅↑
微博手绘大V博客姜江↑
社区活动的老司机：严敏修女↑
让我告诉你，如果我两年前爬网，谁会是我目前的室友？ ！
1-什么是爬虫
采集器，即网络采集器。这意味着根据某些规则自动捕获网络上的数据。
例如，“社交营销案例库”的案例将自动爬网。
想象一下，如果您手动浏览页面以下载这些案例，则过程如下：
1-打开案例库页面
2-单击案例进入详细信息页面
3-单击以下载案例pdf
4-返回案例库页面，单击下一个案例，然后重复前面的3个步骤。
如果要下载所有pdf盒，则需要安排专人反复机械地下载。显然，这个人的价值很低。
采集器取代了这种机械性的重复性的，低价值的数据采集动作，并使用程序或代码来自动和批量完成完整的数据捕获。
爬行者的好处
简而言之，爬虫的好处主要体现在两个方面：
1-自动爬行，解放了人力并提高了效率
机器，低价值的工作，使用机器完成工作是最好的解决方案。
2-数据分析，在线获取高质量内容
与手动浏览数据不同，采集器可以将数据汇总并集成到数据表中，这方便我们以后进行数据统计和数据分析。
例如，在“社会营销案例库”中，每个案例都有查看和下载的次数。如果要按视图数排序，则将优先考虑查看最多的案例。数据被爬到Excel表中，并且使用排序功能使浏览变得容易。
采集器的情况
任何数据都可以被抓取。
掌握了爬虫的技能，可以做很多事情。
Excelhome的帖子搜寻
我教Excel，而Excelhome论坛是一大宝藏。
一页一页地阅读1. 40,000条帖子，然后选择观看次数最多的帖子，实在太难了。
窗帘选择文章爬行
窗帘是整理轮廓的好工具。许多大咖啡都是用窗帘写读书笔记的，他们可以在不阅读整本书的情况下学习要点。
我没有时间一一浏览选定的屏幕文章，抓取所有选定的文章，并整理出自己的知识纲要。
曹江官方帐户文章的爬网
我非常喜欢曹江。我具有我年龄时所缺乏的逻辑，归纳和表达能力，文章本文的本质。
官方帐户过多，因此容易分散手机阅读的注意力吗？爬到Excel中，首先选择阅读程度最高的阅读器，然后开始观看。
此外，还有抖音个广播数据，公共帐户读取，评论数据，B站弹幕数据和网易云评论数据。
Crawler +数据分析为网络带来了更多乐趣。
2-简单的爬行器，锋利的工具
谈到爬虫，大多数人都想到了令人望而生畏的编程技术，python，数据库，漂亮的，html结构等。
实际上，基本的采集器非常简单，借助某些采集软件，只需单击一个按钮即可轻松完成。
常用的采集器软件
当我抓取数据时，使用了以下软件，我向所有人推荐它们：
1- 优采云 采集器
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。
这是我接触到的第一个采集器软件，
优势：
1-使用过程很简单，入门特别好。
缺点：
1-进口数量限制。 采集数据下降，非成员只能导出1000个限制。
2-导出格式限制。非会员只能以txt格式导出。
2- 优采云
无需学习爬虫编程技术，您可以通过三个简单的步骤轻松获取网页数据，支持多种格式的一键导出，并快速导入数据库
在优采云无法满足我的需求之后，我开始尝试使用更专业的采集软件并找到了优采云。
优势：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2-导出格式和数据量没有限制。
缺点：
1-这个过程有点复杂，新手很难学习。
3- 优采云 采集器（推荐）
智能识别数据，小白文物
基于人工智能算法，您只需输入URL即可智能地识别列表数据，表格数据和分页按钮，而无需配置任何采集规则和一个键采集。自动识别列表，表单，链接，图片，价格，电子邮件等。
这是我现在使用的采集软件。可以说抵消了前两个采集器的优缺点，而且经验更好。
优势：
1-自动识别页面信息，易于上手
2-导出格式和数据量没有限制
到目前为止没有发现缺点。
3-抓取工具的操作过程
注意，注意，接下来是动手部分。
我们以“窗帘选择文章”为例，并使用“ 优采云 采集器”来体验爬行的乐趣。
采集之后的效果如下：
1-复制采集的链接
打开窗帘官方网站，单击“精选”进入精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云 采集数据
1-登录“ 优采云 采集器”的官方网站，下载并安装采集器。
2-打开采集器后，在“智能模式”中单击“开始采集”以创建新的智能采集。
3-粘贴到屏幕的所选URL，单击立即创建
在此过程中，采集器将自动识别页面上的列表和数据内容。整个过程由AI算法自动完成，等待识别完成。
页面分析识别正在进行中
页面识别完成↑
4-单击“开始采集”->“开始”以开始爬虫之旅。
3- 采集数据导出
在数据爬网过程中，您可以单击“停止”以结束数据爬网。
或等待数据爬网完成，在弹出的对话框中，单击“导出数据”。
导出格式，选择Excel，然后导出。
4-使用HYPERLINK函数添加超链接
打开导出的表，在第一列中添加HYPERLINK公式，添加超链接，然后单击一下即可打开相应的文章。
公式如下：
= HYPERLINK（B2，'单击以查看'）
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4-摘要
抓取工具就像在VBA中记录宏一样，记录重复操作而不是手动重复操作。
我今天看到的只是简单的数据采集。关于爬虫和非常深入的内容有很多主题。例如：
1-身份验证。需要登录才能抓取页面。
2-浏览器检查。例如，官方帐户文章只能获取微信中的阅读次数。
3-参数验证（验证码）。该页面需要验证码。
4-请求频率。例如，页面访问时间不能少于10秒
5-数据处理。需要从数字，英文和其他内容中提取要爬网的数据。
了解了抓取过程之后，您现在最想抓取哪些数据？
我想大多数人会想到：
-官方帐户文章抓取
-抖音数据抓取
中兴天机axon10pro,识别算法实质上是识别人脸
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2021-04-29 00:03
中兴天机axon10pro,识别算法实质上是识别人脸
采集器的自动识别算法实质上是识别人脸不同角度角度多少不同瞳孔位置而不是区分颜色只是工具手段能一定程度上识别脸部五官情况但是，实际情况是人脸本身的特点对于识别来说无法控制，表情动态识别无法区分，解锁更是很头疼，总不能因为识别到你笑了一个笑表情也判断你是个人吧。你用人脸识别能可以在关键时刻找到任何一个合适的方式帮助解锁手机吗？恐怕只有连个眼神都判断不出来的情况才是真正可怕的吧？。
有区别啦，我现在用的是中兴天机axon10pro,识别的相当准，我可以明确感受到我每一个表情的变化,识别率非常高。缺点:1。别人见我第一眼看到的是我的大眼睛，因为我想手机上一共有4个摄像头(就三颗)，其他几个算不算有区别不知道2。动态像素变化很明显，没什么合理解释，合理应该是纹理变化一定程度使后置摄像头用肉眼看起来像人脸。
你没发现只有两个按键了吗，如果有三个按键那就更加没有意义了？无法解决触摸输入问题，
长得太像的可以作假，
不会人脸识别是基于模板的，也就是一张照片的视觉效果，至于说表情不明显，我觉得应该是算法识别不精准吧，当然也有可能是拍照角度问题。其实多一个自己的眼睛总归有好处，多一个认识自己的方式。 查看全部
采集器的自动识别算法实质上是识别人脸不同角度角度多少不同瞳孔位置而不是区分颜色只是工具手段能一定程度上识别脸部五官情况但是，实际情况是人脸本身的特点对于识别来说无法控制，表情动态识别无法区分，解锁更是很头疼，总不能因为识别到你笑了一个笑表情也判断你是个人吧。你用人脸识别能可以在关键时刻找到任何一个合适的方式帮助解锁手机吗？恐怕只有连个眼神都判断不出来的情况才是真正可怕的吧？。
有区别啦，我现在用的是中兴天机axon10pro,识别的相当准，我可以明确感受到我每一个表情的变化,识别率非常高。缺点:1。别人见我第一眼看到的是我的大眼睛，因为我想手机上一共有4个摄像头(就三颗)，其他几个算不算有区别不知道2。动态像素变化很明显，没什么合理解释，合理应该是纹理变化一定程度使后置摄像头用肉眼看起来像人脸。
你没发现只有两个按键了吗，如果有三个按键那就更加没有意义了？无法解决触摸输入问题，
长得太像的可以作假，
不会人脸识别是基于模板的，也就是一张照片的视觉效果，至于说表情不明显，我觉得应该是算法识别不精准吧，当然也有可能是拍照角度问题。其实多一个自己的眼睛总归有好处，多一个认识自己的方式。 查看全部
中兴天机axon10pro,识别算法实质上是识别人脸
采集器的自动识别算法实质上是识别人脸不同角度角度多少不同瞳孔位置而不是区分颜色只是工具手段能一定程度上识别脸部五官情况但是，实际情况是人脸本身的特点对于识别来说无法控制，表情动态识别无法区分，解锁更是很头疼，总不能因为识别到你笑了一个笑表情也判断你是个人吧。你用人脸识别能可以在关键时刻找到任何一个合适的方式帮助解锁手机吗？恐怕只有连个眼神都判断不出来的情况才是真正可怕的吧？。
有区别啦，我现在用的是中兴天机axon10pro,识别的相当准，我可以明确感受到我每一个表情的变化,识别率非常高。缺点:1。别人见我第一眼看到的是我的大眼睛，因为我想手机上一共有4个摄像头(就三颗)，其他几个算不算有区别不知道2。动态像素变化很明显，没什么合理解释，合理应该是纹理变化一定程度使后置摄像头用肉眼看起来像人脸。
你没发现只有两个按键了吗，如果有三个按键那就更加没有意义了？无法解决触摸输入问题，
长得太像的可以作假，
不会人脸识别是基于模板的，也就是一张照片的视觉效果，至于说表情不明显，我觉得应该是算法识别不精准吧，当然也有可能是拍照角度问题。其实多一个自己的眼睛总归有好处，多一个认识自己的方式。
采集器的自动识别算法有大致四种，详细请见
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 195 次浏览 • 2021-04-06 21:01
采集器的自动识别算法有大致四种，详细请见
采集器的自动识别算法一般由4个方面构成，包括mx3，app本身的算法，来自ios的算法，以及ota带来的权限，
图片的品牌名称是：rachelmichael
ota带来的权限/隐私
厂商搞的推送优化服务有大致四种，详细请见官网或各大app内置客服。在线聊天每个ota服务商在推送服务上的投入不同。上游的厂商，提供通讯录和短信，带有专门的一套推送服务，相应的下游客户端也会自带此类服务。甚至厂商，自己也会产生服务，相应的推送服务也会产生对应内容，简单理解，就是这四类。对于厂商的大客户，比如硬件，内容，广告都有量需求的，对于小众客户，基本是看价格（要降价还得先看看自己有钱没钱，有钱还得看客户是不是更有钱）。大致如此，欢迎补充。
图片，
sdk本身的推送，
推送对于大多数人来说，是一个很痛苦的事情，因为你的手机是静音不可见的。但有时候往往越痛苦，你得到的反馈越热情。其实根据相关的数据，他们已经有成熟的工具可以提供给你使用。app推送你可以通过手机的telegram服务来进行发送的。所以手机推送功能有非常大的发展前景，他能给应用设计提供的思路是十分多元化的。
mx3，
应用的运营商推送啊。主要是看系统本身的自带支持。 查看全部
采集器的自动识别算法一般由4个方面构成，包括mx3，app本身的算法，来自ios的算法，以及ota带来的权限，
图片的品牌名称是：rachelmichael
ota带来的权限/隐私
厂商搞的推送优化服务有大致四种，详细请见官网或各大app内置客服。在线聊天每个ota服务商在推送服务上的投入不同。上游的厂商，提供通讯录和短信，带有专门的一套推送服务，相应的下游客户端也会自带此类服务。甚至厂商，自己也会产生服务，相应的推送服务也会产生对应内容，简单理解，就是这四类。对于厂商的大客户，比如硬件，内容，广告都有量需求的，对于小众客户，基本是看价格（要降价还得先看看自己有钱没钱，有钱还得看客户是不是更有钱）。大致如此，欢迎补充。
图片，
sdk本身的推送，
推送对于大多数人来说，是一个很痛苦的事情，因为你的手机是静音不可见的。但有时候往往越痛苦，你得到的反馈越热情。其实根据相关的数据，他们已经有成熟的工具可以提供给你使用。app推送你可以通过手机的telegram服务来进行发送的。所以手机推送功能有非常大的发展前景，他能给应用设计提供的思路是十分多元化的。
mx3，
应用的运营商推送啊。主要是看系统本身的自带支持。 查看全部
采集器的自动识别算法有大致四种，详细请见
采集器的自动识别算法一般由4个方面构成，包括mx3，app本身的算法，来自ios的算法，以及ota带来的权限，
图片的品牌名称是：rachelmichael
ota带来的权限/隐私
厂商搞的推送优化服务有大致四种，详细请见官网或各大app内置客服。在线聊天每个ota服务商在推送服务上的投入不同。上游的厂商，提供通讯录和短信，带有专门的一套推送服务，相应的下游客户端也会自带此类服务。甚至厂商，自己也会产生服务，相应的推送服务也会产生对应内容，简单理解，就是这四类。对于厂商的大客户，比如硬件，内容，广告都有量需求的，对于小众客户，基本是看价格（要降价还得先看看自己有钱没钱，有钱还得看客户是不是更有钱）。大致如此，欢迎补充。
图片，
sdk本身的推送，
推送对于大多数人来说，是一个很痛苦的事情，因为你的手机是静音不可见的。但有时候往往越痛苦，你得到的反馈越热情。其实根据相关的数据，他们已经有成熟的工具可以提供给你使用。app推送你可以通过手机的telegram服务来进行发送的。所以手机推送功能有非常大的发展前景，他能给应用设计提供的思路是十分多元化的。
mx3，
应用的运营商推送啊。主要是看系统本身的自带支持。
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 170 次浏览 • 2021-03-30 06:05
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法、ip地址规划、后台管理都不同，而且这个功能都可以包装的。有seo，而自动识别seo有关键词挖掘和给词推荐关键词的算法，那些算法可以拿出来单独开发一套软件的。
泻药，不需要的地方你就转向微服务，比如，有就可以实现基本的静态前端web映射功能，方便后期直接在后端进行开发并进行上传。
可以使用hex，规定词的类型，然后类型关键字匹配。
理论上可以帮你节省大量的，可是它不会实现这些功能的自动化流程，所以这些帮助功能在现有的语言中是不能实现的。现在，很多公司都在做这些事情，不过传统java等语言，实现了一些静态的自动化处理，比如这些公司，你可以了解下，他们为了处理xml或cors的问题，就已经专门实现了一个自动处理，有兴趣可以深入了解一下。
你可以直接用它的模板呀，比如会用到jsp写静态的html转化成静态网页，jsp转html的语法，都是已经封装好的，你可以去查查。的模板是自己做jsp，实现了一个jsp插件就可以在里面修改jsp生成静态网页。当然这只是静态地址转换，最后也是要编译成jar包在里面进行编译。
总之技术上你只要能写出来静态的代码就完全可以实现静态前端的自动化了。一般也是这些问题是web前端工程师最需要掌握的基础技能，没办法啊，能用java写静态网页，工作量也不少啊，web前端的需求大啊。 查看全部
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法、ip地址规划、后台管理都不同，而且这个功能都可以包装的。有seo，而自动识别seo有关键词挖掘和给词推荐关键词的算法，那些算法可以拿出来单独开发一套软件的。
泻药，不需要的地方你就转向微服务，比如，有就可以实现基本的静态前端web映射功能，方便后期直接在后端进行开发并进行上传。
可以使用hex，规定词的类型，然后类型关键字匹配。
理论上可以帮你节省大量的，可是它不会实现这些功能的自动化流程，所以这些帮助功能在现有的语言中是不能实现的。现在，很多公司都在做这些事情，不过传统java等语言，实现了一些静态的自动化处理，比如这些公司，你可以了解下，他们为了处理xml或cors的问题，就已经专门实现了一个自动处理，有兴趣可以深入了解一下。
你可以直接用它的模板呀，比如会用到jsp写静态的html转化成静态网页，jsp转html的语法，都是已经封装好的，你可以去查查。的模板是自己做jsp，实现了一个jsp插件就可以在里面修改jsp生成静态网页。当然这只是静态地址转换，最后也是要编译成jar包在里面进行编译。
总之技术上你只要能写出来静态的代码就完全可以实现静态前端的自动化了。一般也是这些问题是web前端工程师最需要掌握的基础技能，没办法啊，能用java写静态网页，工作量也不少啊，web前端的需求大啊。 查看全部
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法
采集器的自动识别算法、数据库建立、推荐算法、ip地址规划、后台管理都不同，而且这个功能都可以包装的。有seo，而自动识别seo有关键词挖掘和给词推荐关键词的算法，那些算法可以拿出来单独开发一套软件的。
泻药，不需要的地方你就转向微服务，比如，有就可以实现基本的静态前端web映射功能，方便后期直接在后端进行开发并进行上传。
可以使用hex，规定词的类型，然后类型关键字匹配。
理论上可以帮你节省大量的，可是它不会实现这些功能的自动化流程，所以这些帮助功能在现有的语言中是不能实现的。现在，很多公司都在做这些事情，不过传统java等语言，实现了一些静态的自动化处理，比如这些公司，你可以了解下，他们为了处理xml或cors的问题，就已经专门实现了一个自动处理，有兴趣可以深入了解一下。
你可以直接用它的模板呀，比如会用到jsp写静态的html转化成静态网页，jsp转html的语法，都是已经封装好的，你可以去查查。的模板是自己做jsp，实现了一个jsp插件就可以在里面修改jsp生成静态网页。当然这只是静态地址转换，最后也是要编译成jar包在里面进行编译。
总之技术上你只要能写出来静态的代码就完全可以实现静态前端的自动化了。一般也是这些问题是web前端工程师最需要掌握的基础技能，没办法啊，能用java写静态网页，工作量也不少啊，web前端的需求大啊。
优采云采集器电脑版的实用方法非常的简单，用户使用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 238 次浏览 • 2021-03-28 00:03
优采云采集器电脑版的实用方法非常的简单，用户使用
优采云 采集器计算机版本的实用方法非常简单。使用此采集器软件，用户可以快速采集各种类型的网页数据，并且爬行速度非常快，并且适合各种类型网站。
优采云 采集器最新版本介绍
优采云 采集器是一个简单易用，功能强大的网页采集软件，几乎所有网站都可以是采集，采集快速高效，并且支持导出到表格，文本和数据库，网站 API和其他格式。
优采云 采集器软件功能
向导模式
通过可视界面，在向导模式下，鼠标单击采集数据，用户不需要任何技术基础，只需输入URL即可一键提取数据。
智能识别
通过智能算法，自动识别寻呼，自动识别列表，一键采集数据。
智能识别
可以支持图片，视频，文档等各种文件下载，并支持自定义保存路径和文件名
原创高速内核
内置一组高速浏览器内核，以及HTTP引擎，JSON引擎模式，以实现快速的采集数据。
定时运行
可以每分钟，每天，每周和CRON表示。如果指定了计划任务，则可以自动采集并自动释放任务，而无需手动操作。
多个数据导出
支持多种格式的数据导出，包括TXT，CSV，Excel，ACCESS，MySQL，SQLServer，SQLite并发布到网站界面（Api）。
工具功能
1、快速高效，内置一组高速浏览器内核以及HTTP引擎模式，可实现快速采集数据
2、一键式提取数据，易于学习，通过可视化界面，只需单击鼠标即可捕获数据
3、适用于各种网站，能够采集 99％的Internet 网站，包括单页应用程序Ajax加载和其他动态类型网站
软件应用程序字段
新闻媒体领域
优采云 采集器可以综合采集国内外主要新闻来源，主流社交媒体，社区论坛信息等，例如：今日的头条，微博，天涯论坛，知乎等。提供自动识别列表数据，可视化文本挖掘时间采集数据，自动上传数据或第三方平台，引导式操作界面，帮助公司独立监控品牌舆情，并为互联网时代的品牌传播提供数据支持。
电子商务领域
随着电子商务的迅猛发展，优采云 采集器可以采集国内外任何电子商务网站，例如属性，评估，价格，市场销售和其他类似数据。商品，通过优采云文本挖掘可视化分析系统，可以提取评论意见的典型意见和情感分析，从而获得客观的市场评估和分析，优化运营，基于类似经验创建爆炸性模型，开展业务活动以及改进在线商店的运营水平。效果。
生活服务领域
科学技术的发展与我们的生活息息相关。简而言之，餐饮和旅行的直接团购网络（外卖网络）既简单又高效。 优采云 采集器是采集是美团饿了吗，甘肃，滇平，突牛，携程等生活服务网站，采集类似的属性，评估，价格，销售，等级等数据，通过优采云文本挖掘视觉分析系统，可以对评论信息进行典型的意见提取，情感分析和数据比较，从而为我们的食物，衣服，住房和交通选择适当的位置，更加方便快捷。
政府部门字段
在整个社会信息量爆炸性增长的背景下，政府机构也更加重视数据的采集和使用。某个气象中心通过优采云 采集器采集了各个地区与天气有关的各种监测数据。通过数据比较和分析，及时预警最新气象活动的分布范围，并指导有关部门采取对策。
更新内容
1、修复了某些URL中无法加载数据的问题
2、优化XPath生成
3、优化输入命令
查看全部
优采云 采集器计算机版本的实用方法非常简单。使用此采集器软件，用户可以快速采集各种类型的网页数据，并且爬行速度非常快，并且适合各种类型网站。
优采云 采集器最新版本介绍
优采云 采集器是一个简单易用，功能强大的网页采集软件，几乎所有网站都可以是采集，采集快速高效，并且支持导出到表格，文本和数据库，网站 API和其他格式。
优采云 采集器软件功能
向导模式
通过可视界面，在向导模式下，鼠标单击采集数据，用户不需要任何技术基础，只需输入URL即可一键提取数据。
智能识别
通过智能算法，自动识别寻呼，自动识别列表，一键采集数据。
智能识别
可以支持图片，视频，文档等各种文件下载，并支持自定义保存路径和文件名
原创高速内核
内置一组高速浏览器内核，以及HTTP引擎，JSON引擎模式，以实现快速的采集数据。
定时运行
可以每分钟，每天，每周和CRON表示。如果指定了计划任务，则可以自动采集并自动释放任务，而无需手动操作。
多个数据导出
支持多种格式的数据导出，包括TXT，CSV，Excel，ACCESS，MySQL，SQLServer，SQLite并发布到网站界面（Api）。
工具功能
1、快速高效，内置一组高速浏览器内核以及HTTP引擎模式，可实现快速采集数据
2、一键式提取数据，易于学习，通过可视化界面，只需单击鼠标即可捕获数据
3、适用于各种网站，能够采集 99％的Internet 网站，包括单页应用程序Ajax加载和其他动态类型网站
软件应用程序字段
新闻媒体领域
优采云 采集器可以综合采集国内外主要新闻来源，主流社交媒体，社区论坛信息等，例如：今日的头条，微博，天涯论坛，知乎等。提供自动识别列表数据，可视化文本挖掘时间采集数据，自动上传数据或第三方平台，引导式操作界面，帮助公司独立监控品牌舆情，并为互联网时代的品牌传播提供数据支持。
电子商务领域
随着电子商务的迅猛发展，优采云 采集器可以采集国内外任何电子商务网站，例如属性，评估，价格，市场销售和其他类似数据。商品，通过优采云文本挖掘可视化分析系统，可以提取评论意见的典型意见和情感分析，从而获得客观的市场评估和分析，优化运营，基于类似经验创建爆炸性模型，开展业务活动以及改进在线商店的运营水平。效果。
生活服务领域
科学技术的发展与我们的生活息息相关。简而言之，餐饮和旅行的直接团购网络（外卖网络）既简单又高效。 优采云 采集器是采集是美团饿了吗，甘肃，滇平，突牛，携程等生活服务网站，采集类似的属性，评估，价格，销售，等级等数据，通过优采云文本挖掘视觉分析系统，可以对评论信息进行典型的意见提取，情感分析和数据比较，从而为我们的食物，衣服，住房和交通选择适当的位置，更加方便快捷。
政府部门字段
在整个社会信息量爆炸性增长的背景下，政府机构也更加重视数据的采集和使用。某个气象中心通过优采云 采集器采集了各个地区与天气有关的各种监测数据。通过数据比较和分析，及时预警最新气象活动的分布范围，并指导有关部门采取对策。
更新内容
1、修复了某些URL中无法加载数据的问题
2、优化XPath生成
3、优化输入命令
查看全部
优采云采集器电脑版的实用方法非常的简单，用户使用
优采云 采集器计算机版本的实用方法非常简单。使用此采集器软件，用户可以快速采集各种类型的网页数据，并且爬行速度非常快，并且适合各种类型网站。
优采云 采集器最新版本介绍
优采云 采集器是一个简单易用，功能强大的网页采集软件，几乎所有网站都可以是采集，采集快速高效，并且支持导出到表格，文本和数据库，网站 API和其他格式。
优采云 采集器软件功能
向导模式
通过可视界面，在向导模式下，鼠标单击采集数据，用户不需要任何技术基础，只需输入URL即可一键提取数据。
智能识别
通过智能算法，自动识别寻呼，自动识别列表，一键采集数据。
智能识别
可以支持图片，视频，文档等各种文件下载，并支持自定义保存路径和文件名
原创高速内核
内置一组高速浏览器内核，以及HTTP引擎，JSON引擎模式，以实现快速的采集数据。
定时运行
可以每分钟，每天，每周和CRON表示。如果指定了计划任务，则可以自动采集并自动释放任务，而无需手动操作。
多个数据导出
支持多种格式的数据导出，包括TXT，CSV，Excel，ACCESS，MySQL，SQLServer，SQLite并发布到网站界面（Api）。
工具功能
1、快速高效，内置一组高速浏览器内核以及HTTP引擎模式，可实现快速采集数据
2、一键式提取数据，易于学习，通过可视化界面，只需单击鼠标即可捕获数据
3、适用于各种网站，能够采集 99％的Internet 网站，包括单页应用程序Ajax加载和其他动态类型网站
软件应用程序字段
新闻媒体领域
优采云 采集器可以综合采集国内外主要新闻来源，主流社交媒体，社区论坛信息等，例如：今日的头条，微博，天涯论坛，知乎等。提供自动识别列表数据，可视化文本挖掘时间采集数据，自动上传数据或第三方平台，引导式操作界面，帮助公司独立监控品牌舆情，并为互联网时代的品牌传播提供数据支持。
电子商务领域
随着电子商务的迅猛发展，优采云 采集器可以采集国内外任何电子商务网站，例如属性，评估，价格，市场销售和其他类似数据。商品，通过优采云文本挖掘可视化分析系统，可以提取评论意见的典型意见和情感分析，从而获得客观的市场评估和分析，优化运营，基于类似经验创建爆炸性模型，开展业务活动以及改进在线商店的运营水平。效果。
生活服务领域
科学技术的发展与我们的生活息息相关。简而言之，餐饮和旅行的直接团购网络（外卖网络）既简单又高效。 优采云 采集器是采集是美团饿了吗，甘肃，滇平，突牛，携程等生活服务网站，采集类似的属性，评估，价格，销售，等级等数据，通过优采云文本挖掘视觉分析系统，可以对评论信息进行典型的意见提取，情感分析和数据比较，从而为我们的食物，衣服，住房和交通选择适当的位置，更加方便快捷。
政府部门字段
在整个社会信息量爆炸性增长的背景下，政府机构也更加重视数据的采集和使用。某个气象中心通过优采云 采集器采集了各个地区与天气有关的各种监测数据。通过数据比较和分析，及时预警最新气象活动的分布范围，并指导有关部门采取对策。
更新内容
1、修复了某些URL中无法加载数据的问题
2、优化XPath生成
3、优化输入命令
优采云采集器V2的主界面FAQ及使用方法！！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 303 次浏览 • 2021-03-24 06:16
优采云采集器V2的主界面FAQ及使用方法！！
使用方法
一个：输入采集网址
打开软件，创建一个新任务，然后输入需要采集的网站地址。
二：智能分析，在整个过程中自动提取数据
进入第二步后，优采云 采集器自动对网页进行智能分析，并从中提取列表数据。
三：将数据导出到表，数据库，网站等
运行任务，将数据从采集导出到表，网站和各种数据库中，并支持api导出。
计算机系统要求
可以支持Windows XP以上的系统。
.Net 4. 0框架，下载链接
安装步骤
第一步：打开下载的安装包，然后选择直接运行它。
步骤2：收到相关条款后，运行安装程序PashanhuV2Setup.exe。安装
第3步：然后继续单击“下一步”直到完成。
步骤4：安装完成后，您可以看到优采云 采集器 V2主界面的主界面
常见问题解答
1、如何采集网页的移动版本的数据？
在通常情况下，网站具有网页的计算机版本和网页的移动版本。如果对计算机版本（PC）网页的反爬网非常严格，我们可以尝试对移动网页进行爬网。
①选择创建新的编辑任务；
②在新创建的[编辑任务]中，选择[第3步，设置]；
③将UA（浏览器标识）设置为“手机”。
2、如何手动选择列表数据（自动识别失败时）
在采集列表页面中，如果列表的自动识别失败，或者所识别的数据不是我们认为的数据，那么我们需要手动选择列表数据。
如何手动选择列表数据？
①单击[全部清除]清除现有字段。
②单击菜单栏中的[列表数据]，选择[选择列表]
③使用鼠标单击列表中的任何元素。
④在列表的另一行中单击类似的元素。
在通常情况下，采集器此时会自动枚举列表中的所有字段。我们可以对结果进行一些更改。
如果未列出字段，则需要手动添加字段。单击[添加字段]，然后单击列表中的元素数据。
3、 采集 文章如果鼠标无法选择整个文本该怎么办？
通常，在优采云 采集器中，用鼠标单击以选择要捕获的内容。但是在某些情况下，例如当您想获取文章的完整内容时，当内容很长时，有时很难找到鼠标。
①我们可以通过右键单击网页并选择[检查元素]来找到内容。
②通过单击[向上]按钮来放大所选内容。
③扩展到我们的全部内容时，选择所有[XPath]并复制它。
④修改字段的XPath，粘贴到刚刚复制的XPath中，然后确认。
⑤最后，修改值属性。如果需要HMTL，请使用InnerHTML或OuterHTML。
软件特别说明
360安全卫士用户注意：由于360软件的错误警报，单个文件（包括uninst.exe）被删除，导致程序无法正常运行，请在退出360软件之前安装 查看全部
使用方法
一个：输入采集网址
打开软件，创建一个新任务，然后输入需要采集的网站地址。
二：智能分析，在整个过程中自动提取数据
进入第二步后，优采云 采集器自动对网页进行智能分析，并从中提取列表数据。
三：将数据导出到表，数据库，网站等
运行任务，将数据从采集导出到表，网站和各种数据库中，并支持api导出。
计算机系统要求
可以支持Windows XP以上的系统。
.Net 4. 0框架，下载链接
安装步骤
第一步：打开下载的安装包，然后选择直接运行它。
步骤2：收到相关条款后，运行安装程序PashanhuV2Setup.exe。安装
第3步：然后继续单击“下一步”直到完成。
步骤4：安装完成后，您可以看到优采云 采集器 V2主界面的主界面
常见问题解答
1、如何采集网页的移动版本的数据？
在通常情况下，网站具有网页的计算机版本和网页的移动版本。如果对计算机版本（PC）网页的反爬网非常严格，我们可以尝试对移动网页进行爬网。
①选择创建新的编辑任务；
②在新创建的[编辑任务]中，选择[第3步，设置]；
③将UA（浏览器标识）设置为“手机”。
2、如何手动选择列表数据（自动识别失败时）
在采集列表页面中，如果列表的自动识别失败，或者所识别的数据不是我们认为的数据，那么我们需要手动选择列表数据。
如何手动选择列表数据？
①单击[全部清除]清除现有字段。
②单击菜单栏中的[列表数据]，选择[选择列表]
③使用鼠标单击列表中的任何元素。
④在列表的另一行中单击类似的元素。
在通常情况下，采集器此时会自动枚举列表中的所有字段。我们可以对结果进行一些更改。
如果未列出字段，则需要手动添加字段。单击[添加字段]，然后单击列表中的元素数据。
3、 采集 文章如果鼠标无法选择整个文本该怎么办？
通常，在优采云 采集器中，用鼠标单击以选择要捕获的内容。但是在某些情况下，例如当您想获取文章的完整内容时，当内容很长时，有时很难找到鼠标。
①我们可以通过右键单击网页并选择[检查元素]来找到内容。
②通过单击[向上]按钮来放大所选内容。
③扩展到我们的全部内容时，选择所有[XPath]并复制它。
④修改字段的XPath，粘贴到刚刚复制的XPath中，然后确认。
⑤最后，修改值属性。如果需要HMTL，请使用InnerHTML或OuterHTML。
软件特别说明
360安全卫士用户注意：由于360软件的错误警报，单个文件（包括uninst.exe）被删除，导致程序无法正常运行，请在退出360软件之前安装 查看全部
优采云采集器V2的主界面FAQ及使用方法！！
使用方法
一个：输入采集网址
打开软件，创建一个新任务，然后输入需要采集的网站地址。
二：智能分析，在整个过程中自动提取数据
进入第二步后，优采云 采集器自动对网页进行智能分析，并从中提取列表数据。
三：将数据导出到表，数据库，网站等
运行任务，将数据从采集导出到表，网站和各种数据库中，并支持api导出。
计算机系统要求
可以支持Windows XP以上的系统。
.Net 4. 0框架，下载链接
安装步骤
第一步：打开下载的安装包，然后选择直接运行它。
步骤2：收到相关条款后，运行安装程序PashanhuV2Setup.exe。安装
第3步：然后继续单击“下一步”直到完成。
步骤4：安装完成后，您可以看到优采云 采集器 V2主界面的主界面
常见问题解答
1、如何采集网页的移动版本的数据？
在通常情况下，网站具有网页的计算机版本和网页的移动版本。如果对计算机版本（PC）网页的反爬网非常严格，我们可以尝试对移动网页进行爬网。
①选择创建新的编辑任务；
②在新创建的[编辑任务]中，选择[第3步，设置]；
③将UA（浏览器标识）设置为“手机”。
2、如何手动选择列表数据（自动识别失败时）
在采集列表页面中，如果列表的自动识别失败，或者所识别的数据不是我们认为的数据，那么我们需要手动选择列表数据。
如何手动选择列表数据？
①单击[全部清除]清除现有字段。
②单击菜单栏中的[列表数据]，选择[选择列表]
③使用鼠标单击列表中的任何元素。
④在列表的另一行中单击类似的元素。
在通常情况下，采集器此时会自动枚举列表中的所有字段。我们可以对结果进行一些更改。
如果未列出字段，则需要手动添加字段。单击[添加字段]，然后单击列表中的元素数据。
3、 采集 文章如果鼠标无法选择整个文本该怎么办？
通常，在优采云 采集器中，用鼠标单击以选择要捕获的内容。但是在某些情况下，例如当您想获取文章的完整内容时，当内容很长时，有时很难找到鼠标。
①我们可以通过右键单击网页并选择[检查元素]来找到内容。
②通过单击[向上]按钮来放大所选内容。
③扩展到我们的全部内容时，选择所有[XPath]并复制它。
④修改字段的XPath，粘贴到刚刚复制的XPath中，然后确认。
⑤最后，修改值属性。如果需要HMTL，请使用InnerHTML或OuterHTML。
软件特别说明
360安全卫士用户注意：由于360软件的错误警报，单个文件（包括uninst.exe）被删除，导致程序无法正常运行，请在退出360软件之前安装
一言不合就自动填充内容搜狗初步具备发展准备条件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-03-24 02:06
一言不合就自动填充内容搜狗初步具备发展准备条件
采集器的自动识别算法，自动加载那些词汇、自动标注那些词汇等等，自动编辑器是个神器，功能超强，一言不合就自动填充内容。小编使用的是搜狗场景，搜狗就是一个人工智能大数据分析的平台，搜狗场景里面，你直接写想要查找的内容或者关键词，对方就会帮你自动下载想要抓取的内容并准备下一步了，一个自动识别即可。另外可以去里面查看当前搜索引擎的有效关键词（你想查找哪个垂直或者是行业内的关键词），可以自定义搜索词一键切换；可以编辑网页上的关键词，比如检查下当前网页。
比如1个成语叫做相依为命，你想查看下当前哪些成语也是与其有关的？如果当前网页上的scraper列表里面的关键词是全部都可以点击实现搜索。
刚刚问过，
ip运营的团队，
上市还没有到，但是搜狗已经初步具备发展网页搜索的准备条件了。
ctrl+cctrl+vctrl+v+v
通过搜狗场景，在词库里搜索关键词，切换到场景词库，一键填写关键词。输入小名称或者短名称即可自动识别，填写电话联系方式也是一样自动识别。
效果挺好
主要是有搜狗场景接口，搜狗的人工智能还不错，搜狗场景这块做的还不错，能自动根据需求自动查找词汇或者词组，自动加载是否可搜索的信息，自动识别分词后的关键词等。 查看全部
采集器的自动识别算法，自动加载那些词汇、自动标注那些词汇等等，自动编辑器是个神器，功能超强，一言不合就自动填充内容。小编使用的是搜狗场景，搜狗就是一个人工智能大数据分析的平台，搜狗场景里面，你直接写想要查找的内容或者关键词，对方就会帮你自动下载想要抓取的内容并准备下一步了，一个自动识别即可。另外可以去里面查看当前搜索引擎的有效关键词（你想查找哪个垂直或者是行业内的关键词），可以自定义搜索词一键切换；可以编辑网页上的关键词，比如检查下当前网页。
比如1个成语叫做相依为命，你想查看下当前哪些成语也是与其有关的？如果当前网页上的scraper列表里面的关键词是全部都可以点击实现搜索。
刚刚问过，
ip运营的团队，
上市还没有到，但是搜狗已经初步具备发展网页搜索的准备条件了。
ctrl+cctrl+vctrl+v+v
通过搜狗场景，在词库里搜索关键词，切换到场景词库，一键填写关键词。输入小名称或者短名称即可自动识别，填写电话联系方式也是一样自动识别。
效果挺好
主要是有搜狗场景接口，搜狗的人工智能还不错，搜狗场景这块做的还不错，能自动根据需求自动查找词汇或者词组，自动加载是否可搜索的信息，自动识别分词后的关键词等。 查看全部
一言不合就自动填充内容搜狗初步具备发展准备条件
采集器的自动识别算法，自动加载那些词汇、自动标注那些词汇等等，自动编辑器是个神器，功能超强，一言不合就自动填充内容。小编使用的是搜狗场景，搜狗就是一个人工智能大数据分析的平台，搜狗场景里面，你直接写想要查找的内容或者关键词，对方就会帮你自动下载想要抓取的内容并准备下一步了，一个自动识别即可。另外可以去里面查看当前搜索引擎的有效关键词（你想查找哪个垂直或者是行业内的关键词），可以自定义搜索词一键切换；可以编辑网页上的关键词，比如检查下当前网页。
比如1个成语叫做相依为命，你想查看下当前哪些成语也是与其有关的？如果当前网页上的scraper列表里面的关键词是全部都可以点击实现搜索。
刚刚问过，
ip运营的团队，
上市还没有到，但是搜狗已经初步具备发展网页搜索的准备条件了。
ctrl+cctrl+vctrl+v+v
通过搜狗场景，在词库里搜索关键词，切换到场景词库，一键填写关键词。输入小名称或者短名称即可自动识别，填写电话联系方式也是一样自动识别。
效果挺好
主要是有搜狗场景接口，搜狗的人工智能还不错，搜狗场景这块做的还不错，能自动根据需求自动查找词汇或者词组，自动加载是否可搜索的信息，自动识别分词后的关键词等。
采集器的自动识别算法，你问的三个问题
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 225 次浏览 • 2021-03-23 06:06
采集器的自动识别算法，你问的三个问题
采集器的自动识别算法我觉得大体分两类：1.扫描；2.识别；扫描的话，最重要的是扫描模式的区别；现在的扫描识别器，都采用定格扫描，那么为了识别模式的一致性，就需要采用统一的算法。另外，这种实时性要求高的识别，还需要图像拼接之类的处理才行，加速率比定格快太多了。识别的话，主要是基于二值检测。过于复杂的二值化检测算法都会浪费时间，所以目前识别的算法主要集中在定格上。
常见的算法有：像素融合，特征定位，边缘检测，梯度值检测等。定格检测一般需要多张图片的融合。定格是基于轮廓估计方法，识别则是基于特征比对。这些特征包括轮廓的高宽、颜色信息、基线检测等，定格检测是基于三角测量。建议自行google之，都会有文章列表。一般而言，是不会说“这个什么检测算法”，而是说具体应用中需要用到什么算法。
至少应该是sift和triangular的组合
包含不一定是全部，非包含才是真的，里面本身就涵盖了很多算法，
你问的三个问题，内容还是不一样。首先rgb-d算法，被明确定义为“一种将三色三角形的形状识别（half-of-the-red-triangularcorrespondence）与光度分布（seeddistribution）相结合的算法”，其中rgb-d三角形分别对应红绿蓝，而这三种颜色的两两匹配得到三角形集合，再以此为基础计算红绿蓝边缘匹配度。
之所以说红绿蓝边缘匹配度是两两匹配，实际是因为高斯分布中有中心周围法向量的概念，即上下边缘匹配，中心位置周围的边缘匹配。大致如此，具体方法具体分析。定位问题，是利用提取出图像特征值来定位，原理很简单，通过三个简单的角度变换即可获得。边缘检测，说白了就是两两匹配到一个边缘，计算边缘间距。这个标定肯定是光滑（理想情况）的，并且不准，当然只是大致，没有一个特定的值。然后再光滑一个特征就可以了。如果准确率达不到要求，还是别用这么难。 查看全部
采集器的自动识别算法我觉得大体分两类：1.扫描；2.识别；扫描的话，最重要的是扫描模式的区别；现在的扫描识别器，都采用定格扫描，那么为了识别模式的一致性，就需要采用统一的算法。另外，这种实时性要求高的识别，还需要图像拼接之类的处理才行，加速率比定格快太多了。识别的话，主要是基于二值检测。过于复杂的二值化检测算法都会浪费时间，所以目前识别的算法主要集中在定格上。
常见的算法有：像素融合，特征定位，边缘检测，梯度值检测等。定格检测一般需要多张图片的融合。定格是基于轮廓估计方法，识别则是基于特征比对。这些特征包括轮廓的高宽、颜色信息、基线检测等，定格检测是基于三角测量。建议自行google之，都会有文章列表。一般而言，是不会说“这个什么检测算法”，而是说具体应用中需要用到什么算法。
至少应该是sift和triangular的组合
包含不一定是全部，非包含才是真的，里面本身就涵盖了很多算法，
你问的三个问题，内容还是不一样。首先rgb-d算法，被明确定义为“一种将三色三角形的形状识别（half-of-the-red-triangularcorrespondence）与光度分布（seeddistribution）相结合的算法”，其中rgb-d三角形分别对应红绿蓝，而这三种颜色的两两匹配得到三角形集合，再以此为基础计算红绿蓝边缘匹配度。
之所以说红绿蓝边缘匹配度是两两匹配，实际是因为高斯分布中有中心周围法向量的概念，即上下边缘匹配，中心位置周围的边缘匹配。大致如此，具体方法具体分析。定位问题，是利用提取出图像特征值来定位，原理很简单，通过三个简单的角度变换即可获得。边缘检测，说白了就是两两匹配到一个边缘，计算边缘间距。这个标定肯定是光滑（理想情况）的，并且不准，当然只是大致，没有一个特定的值。然后再光滑一个特征就可以了。如果准确率达不到要求，还是别用这么难。 查看全部
采集器的自动识别算法，你问的三个问题
采集器的自动识别算法我觉得大体分两类：1.扫描；2.识别；扫描的话，最重要的是扫描模式的区别；现在的扫描识别器，都采用定格扫描，那么为了识别模式的一致性，就需要采用统一的算法。另外，这种实时性要求高的识别，还需要图像拼接之类的处理才行，加速率比定格快太多了。识别的话，主要是基于二值检测。过于复杂的二值化检测算法都会浪费时间，所以目前识别的算法主要集中在定格上。
常见的算法有：像素融合，特征定位，边缘检测，梯度值检测等。定格检测一般需要多张图片的融合。定格是基于轮廓估计方法，识别则是基于特征比对。这些特征包括轮廓的高宽、颜色信息、基线检测等，定格检测是基于三角测量。建议自行google之，都会有文章列表。一般而言，是不会说“这个什么检测算法”，而是说具体应用中需要用到什么算法。
至少应该是sift和triangular的组合
包含不一定是全部，非包含才是真的，里面本身就涵盖了很多算法，
你问的三个问题，内容还是不一样。首先rgb-d算法，被明确定义为“一种将三色三角形的形状识别（half-of-the-red-triangularcorrespondence）与光度分布（seeddistribution）相结合的算法”，其中rgb-d三角形分别对应红绿蓝，而这三种颜色的两两匹配得到三角形集合，再以此为基础计算红绿蓝边缘匹配度。
之所以说红绿蓝边缘匹配度是两两匹配，实际是因为高斯分布中有中心周围法向量的概念，即上下边缘匹配，中心位置周围的边缘匹配。大致如此，具体方法具体分析。定位问题，是利用提取出图像特征值来定位，原理很简单，通过三个简单的角度变换即可获得。边缘检测，说白了就是两两匹配到一个边缘，计算边缘间距。这个标定肯定是光滑（理想情况）的，并且不准，当然只是大致，没有一个特定的值。然后再光滑一个特征就可以了。如果准确率达不到要求，还是别用这么难。
imwprobot（蜂集）丰富站点内容必备的一款插件！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 261 次浏览 • 2021-03-22 05:38
imwprobot（蜂集）丰富站点内容必备的一款插件！
imwprobot（蜜蜂设置）是一个wordpress 采集插件。模块化设计使该插件非常易于使用，这是丰富站点内容所必需的插件！
简介
imwprobot（蜜蜂集）是由imwpweb开发的全自动智能采集插件。与其他采集工具不同，imwprobot本身已经完成了大部分工作，您所需要做的就是找到一个或多个采集网站，并添加一个网址以启动采集。
imwprobot可以识别大多数网站标题和文本，而没有任何规则。可以说是市场上最简单的采集器之一！当然，您可以添加您的规则，并根据说明采集来设置采集器您想要的内容。
丰吉的优势是后台工作是全自动的，无需人工。智能的身体提取算法可以自动识别大多数网页的身体内容。能够过滤文章中的链接，图片，列表，表格和表单。修复网页中杂乱的html，采集中的内容必须是正确的html。图像本地化，将网页中的图像下载到本地。分类是自动创建的，无需手动操作。工作流程
养蜂的工作流程如下：
添加采集模块->添加发布模块->添加任务->自动执行
1. 采集模块
采集模块负责指定目标站点采集下方的某些内容。用外行的话来说，您想要采集目标网站上的什么内容！
采集模块部分的屏幕截图如下
采集模块支持一些预设过滤器，以过滤文章中不需要的内容，例如链接（包括文本链接），例如列表（例如一些不良样式的html代码）和一些干扰文本，这些可以不能直接在本地完成，而需要在服务器端执行。
发布模块
发布模块负责通过某些规则将采集的内容转换为满足您当前wordpress支持的字段。
任务模块
任务模块是最小的执行单元。通过添加任务模块，新的采集任务完成了！
下载URL
在安装Bee 采集之前，必须先安装imwpf插件。该插件提供了基本的操作环境。您可以检查：imwpf框架简介。下载链接：获取底部
安装imwpf后，您可以安装蜜蜂套件采集插件，下载链接：在底部获取
使用教程
Fengji 采集器的教程可以转到：
相关下载
点击下载 查看全部
imwprobot（蜜蜂设置）是一个wordpress 采集插件。模块化设计使该插件非常易于使用，这是丰富站点内容所必需的插件！
简介
imwprobot（蜜蜂集）是由imwpweb开发的全自动智能采集插件。与其他采集工具不同，imwprobot本身已经完成了大部分工作，您所需要做的就是找到一个或多个采集网站，并添加一个网址以启动采集。
imwprobot可以识别大多数网站标题和文本，而没有任何规则。可以说是市场上最简单的采集器之一！当然，您可以添加您的规则，并根据说明采集来设置采集器您想要的内容。
丰吉的优势是后台工作是全自动的，无需人工。智能的身体提取算法可以自动识别大多数网页的身体内容。能够过滤文章中的链接，图片，列表，表格和表单。修复网页中杂乱的html，采集中的内容必须是正确的html。图像本地化，将网页中的图像下载到本地。分类是自动创建的，无需手动操作。工作流程
养蜂的工作流程如下：
添加采集模块->添加发布模块->添加任务->自动执行
1. 采集模块
采集模块负责指定目标站点采集下方的某些内容。用外行的话来说，您想要采集目标网站上的什么内容！
采集模块部分的屏幕截图如下
采集模块支持一些预设过滤器，以过滤文章中不需要的内容，例如链接（包括文本链接），例如列表（例如一些不良样式的html代码）和一些干扰文本，这些可以不能直接在本地完成，而需要在服务器端执行。
发布模块
发布模块负责通过某些规则将采集的内容转换为满足您当前wordpress支持的字段。
任务模块
任务模块是最小的执行单元。通过添加任务模块，新的采集任务完成了！
下载URL
在安装Bee 采集之前，必须先安装imwpf插件。该插件提供了基本的操作环境。您可以检查：imwpf框架简介。下载链接：获取底部
安装imwpf后，您可以安装蜜蜂套件采集插件，下载链接：在底部获取
使用教程
Fengji 采集器的教程可以转到：
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imwprobot（蜂集）丰富站点内容必备的一款插件！
imwprobot（蜜蜂设置）是一个wordpress 采集插件。模块化设计使该插件非常易于使用，这是丰富站点内容所必需的插件！
简介
imwprobot（蜜蜂集）是由imwpweb开发的全自动智能采集插件。与其他采集工具不同，imwprobot本身已经完成了大部分工作，您所需要做的就是找到一个或多个采集网站，并添加一个网址以启动采集。
imwprobot可以识别大多数网站标题和文本，而没有任何规则。可以说是市场上最简单的采集器之一！当然，您可以添加您的规则，并根据说明采集来设置采集器您想要的内容。
丰吉的优势是后台工作是全自动的，无需人工。智能的身体提取算法可以自动识别大多数网页的身体内容。能够过滤文章中的链接，图片，列表，表格和表单。修复网页中杂乱的html，采集中的内容必须是正确的html。图像本地化，将网页中的图像下载到本地。分类是自动创建的，无需手动操作。工作流程
养蜂的工作流程如下：
添加采集模块->添加发布模块->添加任务->自动执行
1. 采集模块
采集模块负责指定目标站点采集下方的某些内容。用外行的话来说，您想要采集目标网站上的什么内容！
采集模块部分的屏幕截图如下
采集模块支持一些预设过滤器，以过滤文章中不需要的内容，例如链接（包括文本链接），例如列表（例如一些不良样式的html代码）和一些干扰文本，这些可以不能直接在本地完成，而需要在服务器端执行。
发布模块
发布模块负责通过某些规则将采集的内容转换为满足您当前wordpress支持的字段。
任务模块
任务模块是最小的执行单元。通过添加任务模块，新的采集任务完成了！
下载URL
在安装Bee 采集之前，必须先安装imwpf插件。该插件提供了基本的操作环境。您可以检查：imwpf框架简介。下载链接：获取底部
安装imwpf后，您可以安装蜜蜂套件采集插件，下载链接：在底部获取
使用教程
Fengji 采集器的教程可以转到：
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采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 233 次浏览 • 2021-03-14 13:02
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了，不会有问题。不仅是，你设置好想要抓取的页面地址，它们一抓取就会根据你的设置关联。很灵敏的，不用担心。
亲，我认为确实如此。去年双十一每天都会放出无数千万级页面，但阿里云会检测并自动采集，记住页面，不收其他费用。如果做了账号认证，将会多一条自动抓取。每年都这样做，有效果，但个人认为不是很深。但应该是一个长期项目。
会的，即使没买过东西的用户，也会存在意向网站。
用来干啥
每次登录，都会获取一个跳转地址，每次都能抓一定数量的页面，虽然一般只抓一两个页面，并且实际只抓10个左右，不会为此产生消费。购物需要的人太多了，本地加速一抓就是几万个，未必有用。以前限制打开的购物网站越来越多，有些打开的网站数是无限制的。
不知道楼主是不是自己测试的，
即使在没有输入框的情况下，也会抓取。但你如果去尝试全站抓取的话，那就会给抓取服务器带来大量的流量，如果没有一定的宽带和连接数，你不能让抓取服务器再来给你分担这些流量。但抓取服务器服务器量达到一定程度时就无法承受了。所以你在提交这一页的时候，还是需要联系浏览器的缓存服务。找一家与你的代理ip可以互访的服务器（当然首先要有足够的代理可以替换你）。
但还是得找个代理，才能让后端的代理服务器承担这么多的压力。而后端出来的页面，才不会在各大浏览器的新标签上打不开。不过如果用一个抓取的时候只要能上，就一定要上。如果你又想抓取新页面，又不想花费过多的成本的话，其实每次都是把该页面抓一遍即可，这样，省下来的物流运费可以通过物流公司。另外我个人猜测应该不止一个服务器能承担这么大的请求流量，一个服务器就能做2个ip，100个ip足以承担100个用户同时的请求了。
你这样做没有问题。毕竟一般人都不会同时在网上登录好几个服务器。我不觉得非得用一个ip好几个服务器才能做。但最好想办法把流量多做一些分给第二个、第三个服务器，他们才能承受比较大的流量。 查看全部
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了，不会有问题。不仅是，你设置好想要抓取的页面地址，它们一抓取就会根据你的设置关联。很灵敏的，不用担心。
亲，我认为确实如此。去年双十一每天都会放出无数千万级页面，但阿里云会检测并自动采集，记住页面，不收其他费用。如果做了账号认证，将会多一条自动抓取。每年都这样做，有效果，但个人认为不是很深。但应该是一个长期项目。
会的，即使没买过东西的用户，也会存在意向网站。
用来干啥
每次登录，都会获取一个跳转地址，每次都能抓一定数量的页面，虽然一般只抓一两个页面，并且实际只抓10个左右，不会为此产生消费。购物需要的人太多了，本地加速一抓就是几万个，未必有用。以前限制打开的购物网站越来越多，有些打开的网站数是无限制的。
不知道楼主是不是自己测试的，
即使在没有输入框的情况下，也会抓取。但你如果去尝试全站抓取的话，那就会给抓取服务器带来大量的流量，如果没有一定的宽带和连接数，你不能让抓取服务器再来给你分担这些流量。但抓取服务器服务器量达到一定程度时就无法承受了。所以你在提交这一页的时候，还是需要联系浏览器的缓存服务。找一家与你的代理ip可以互访的服务器（当然首先要有足够的代理可以替换你）。
但还是得找个代理，才能让后端的代理服务器承担这么多的压力。而后端出来的页面，才不会在各大浏览器的新标签上打不开。不过如果用一个抓取的时候只要能上，就一定要上。如果你又想抓取新页面，又不想花费过多的成本的话，其实每次都是把该页面抓一遍即可，这样，省下来的物流运费可以通过物流公司。另外我个人猜测应该不止一个服务器能承担这么大的请求流量，一个服务器就能做2个ip，100个ip足以承担100个用户同时的请求了。
你这样做没有问题。毕竟一般人都不会同时在网上登录好几个服务器。我不觉得非得用一个ip好几个服务器才能做。但最好想办法把流量多做一些分给第二个、第三个服务器，他们才能承受比较大的流量。 查看全部
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了
采集器的自动识别算法已经多个企业验证过了，不会有问题。不仅是，你设置好想要抓取的页面地址，它们一抓取就会根据你的设置关联。很灵敏的，不用担心。
亲，我认为确实如此。去年双十一每天都会放出无数千万级页面，但阿里云会检测并自动采集，记住页面，不收其他费用。如果做了账号认证，将会多一条自动抓取。每年都这样做，有效果，但个人认为不是很深。但应该是一个长期项目。
会的，即使没买过东西的用户，也会存在意向网站。
用来干啥
每次登录，都会获取一个跳转地址，每次都能抓一定数量的页面，虽然一般只抓一两个页面，并且实际只抓10个左右，不会为此产生消费。购物需要的人太多了，本地加速一抓就是几万个，未必有用。以前限制打开的购物网站越来越多，有些打开的网站数是无限制的。
不知道楼主是不是自己测试的，
即使在没有输入框的情况下，也会抓取。但你如果去尝试全站抓取的话，那就会给抓取服务器带来大量的流量，如果没有一定的宽带和连接数，你不能让抓取服务器再来给你分担这些流量。但抓取服务器服务器量达到一定程度时就无法承受了。所以你在提交这一页的时候，还是需要联系浏览器的缓存服务。找一家与你的代理ip可以互访的服务器（当然首先要有足够的代理可以替换你）。
但还是得找个代理，才能让后端的代理服务器承担这么多的压力。而后端出来的页面，才不会在各大浏览器的新标签上打不开。不过如果用一个抓取的时候只要能上，就一定要上。如果你又想抓取新页面，又不想花费过多的成本的话，其实每次都是把该页面抓一遍即可，这样，省下来的物流运费可以通过物流公司。另外我个人猜测应该不止一个服务器能承担这么大的请求流量，一个服务器就能做2个ip，100个ip足以承担100个用户同时的请求了。
你这样做没有问题。毕竟一般人都不会同时在网上登录好几个服务器。我不觉得非得用一个ip好几个服务器才能做。但最好想办法把流量多做一些分给第二个、第三个服务器，他们才能承受比较大的流量。
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 208 次浏览 • 2021-02-24 08:02
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块，在这个rtb大环境下算是我们的弱项。大概从十年前，进入到pc端互联网时代，基本上自动打包识别率已经可以稳定在85%了，毕竟是基于规则的识别器。从ngx_alpha的低到达率稳定到96%可以体现出准确率问题的突出。但是基于条件判断机制的打包识别率还远远不能够达到网络音频的70%以上。
做直播的话这点体现尤为明显。自己之前确实曾经有过做法识别，把不同的手机把传输的音频分成60-70段，每段都通过几块的硬盘存储一遍，然后按照歌曲进行批量打包识别。做起来容易，但是做精确率还得有极其高的识别速度。由于播放平台的pc端，app端产品较少，能够做精确识别的也只有米兔。不过即使这样也远远做不到国际标准的a2dp。
最近一段时间谷歌在gmail邮件中添加了一个v2dp功能。这个功能到底能不能大幅提升识别率也看过一些相关的分析报告。主要还是下载转码率。谷歌手机端v2dp的下载转码率可以达到926kbps（v6k3mpg）左右。据说确实能有效提升识别率。见下图所示。我做个简单的测试，用得到的样本打包测试音频做一个测试，基本上达到95%以上，放入公众号或者youtube某一个视频，只有中字也可以达到94%以上的识别率。
就是说这个v2dp技术已经在公众号视频里面利用过。但是公众号版权局已经在2016年颁布禁令，禁止用公众号发布公众号视频。从这个角度来看，即使谷歌手机端v2dp技术在公众号视频版权监管已经对音频流进行严格标准的操作下，要达到大幅提升国际音频识别标准的地步，也很难。目前在大型直播平台这块可以和播放平台v2dp比一下识别率的高低，但是要达到接近b站版权检测的水平还要很久。不过有大厂也是资本市场的有力支持。 查看全部
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块，在这个rtb大环境下算是我们的弱项。大概从十年前，进入到pc端互联网时代，基本上自动打包识别率已经可以稳定在85%了，毕竟是基于规则的识别器。从ngx_alpha的低到达率稳定到96%可以体现出准确率问题的突出。但是基于条件判断机制的打包识别率还远远不能够达到网络音频的70%以上。
做直播的话这点体现尤为明显。自己之前确实曾经有过做法识别，把不同的手机把传输的音频分成60-70段，每段都通过几块的硬盘存储一遍，然后按照歌曲进行批量打包识别。做起来容易，但是做精确率还得有极其高的识别速度。由于播放平台的pc端，app端产品较少，能够做精确识别的也只有米兔。不过即使这样也远远做不到国际标准的a2dp。
最近一段时间谷歌在gmail邮件中添加了一个v2dp功能。这个功能到底能不能大幅提升识别率也看过一些相关的分析报告。主要还是下载转码率。谷歌手机端v2dp的下载转码率可以达到926kbps（v6k3mpg）左右。据说确实能有效提升识别率。见下图所示。我做个简单的测试，用得到的样本打包测试音频做一个测试，基本上达到95%以上，放入公众号或者youtube某一个视频，只有中字也可以达到94%以上的识别率。
就是说这个v2dp技术已经在公众号视频里面利用过。但是公众号版权局已经在2016年颁布禁令，禁止用公众号发布公众号视频。从这个角度来看，即使谷歌手机端v2dp技术在公众号视频版权监管已经对音频流进行严格标准的操作下，要达到大幅提升国际音频识别标准的地步，也很难。目前在大型直播平台这块可以和播放平台v2dp比一下识别率的高低，但是要达到接近b站版权检测的水平还要很久。不过有大厂也是资本市场的有力支持。 查看全部
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块
采集器的自动识别算法，尤其是条件判断机制这块，在这个rtb大环境下算是我们的弱项。大概从十年前，进入到pc端互联网时代，基本上自动打包识别率已经可以稳定在85%了，毕竟是基于规则的识别器。从ngx_alpha的低到达率稳定到96%可以体现出准确率问题的突出。但是基于条件判断机制的打包识别率还远远不能够达到网络音频的70%以上。
做直播的话这点体现尤为明显。自己之前确实曾经有过做法识别，把不同的手机把传输的音频分成60-70段，每段都通过几块的硬盘存储一遍，然后按照歌曲进行批量打包识别。做起来容易，但是做精确率还得有极其高的识别速度。由于播放平台的pc端，app端产品较少，能够做精确识别的也只有米兔。不过即使这样也远远做不到国际标准的a2dp。
最近一段时间谷歌在gmail邮件中添加了一个v2dp功能。这个功能到底能不能大幅提升识别率也看过一些相关的分析报告。主要还是下载转码率。谷歌手机端v2dp的下载转码率可以达到926kbps（v6k3mpg）左右。据说确实能有效提升识别率。见下图所示。我做个简单的测试，用得到的样本打包测试音频做一个测试，基本上达到95%以上，放入公众号或者youtube某一个视频，只有中字也可以达到94%以上的识别率。
就是说这个v2dp技术已经在公众号视频里面利用过。但是公众号版权局已经在2016年颁布禁令，禁止用公众号发布公众号视频。从这个角度来看，即使谷歌手机端v2dp技术在公众号视频版权监管已经对音频流进行严格标准的操作下，要达到大幅提升国际音频识别标准的地步，也很难。目前在大型直播平台这块可以和播放平台v2dp比一下识别率的高低，但是要达到接近b站版权检测的水平还要很久。不过有大厂也是资本市场的有力支持。
易搜网页数据采集器支持图文识别、定时采集等功能
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 260 次浏览 • 2021-01-17 09:00
易搜网页数据采集器支持图文识别、定时采集等功能
iefans为用户下载的Easy Search Web数据采集器是一个非常有用的Web数据工具采集。轻松搜索Web数据采集器支持图形识别和计时采集等功能。帮助用户快速获取网页中的所有数据内容并将其导出到文件夹。它可以自动解析URL，而无需用户编写任何代码，从而大大降低了用户的使用门槛。
简单的搜索网页数据采集器安全无毒，易于使用，并且具有可视化的工作界面，使用户可以轻松地将网站网页采集，采集转换为其他网站然后以直观的方式修改伪原创以获取全新的内容并提高编辑效率。
软件功能
简单易用
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。小白守则福音。
大型采集模板
内置大量网站 采集模板，涵盖多个行业，单击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速，准确地获取数据以满足各种采集的需求
自行开发的智能算法
通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、计划任务：灵活定义运行时间并自动运行。
3、多引擎支持：支持多个采集引擎，内置的高速浏览器内核，HTTP引擎，JSON引擎。
4、智能识别：它可以自动识别网页列表，采集字段，页面等。
5、阻止请求：自定义被阻止的域名，以方便过滤异地广告并提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT，Excel，mysql，SQL Server，SQLite，access，网站等。 查看全部
iefans为用户下载的Easy Search Web数据采集器是一个非常有用的Web数据工具采集。轻松搜索Web数据采集器支持图形识别和计时采集等功能。帮助用户快速获取网页中的所有数据内容并将其导出到文件夹。它可以自动解析URL，而无需用户编写任何代码，从而大大降低了用户的使用门槛。
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5、阻止请求：自定义被阻止的域名，以方便过滤异地广告并提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT，Excel，mysql，SQL Server，SQLite，access，网站等。
软件特色简单好用简单易学，易搜网页数据采集器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 351 次浏览 • 2021-01-17 08:02
软件特色简单好用简单易学，易搜网页数据采集器
Easy Search Web Data采集器是一款非常有用的Web data采集软件，它为用户提供了非常方便的data采集方法，即使用户没有任何操作，其操作方法也简单便捷。专业知识您还可以轻松地快速开始和操作采集网页数据。轻松搜索网络数据采集器免费版不需要输入任何代码，只需输入URL地址，它可以自动帮助用户采集网络数据。
Easy Search Web Data采集器的正式版本具有非常强的系统兼容性，并支持在各种版本的操作系统上运行。有需要的用户可以访问此站点来下载此软件。
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简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。小白守则福音。
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内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速，准确地获取数据以满足各种采集的需求
自行开发的智能算法
通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件亮点
智能采集
智能分析和提取列表/表数据，并可以自动识别分页符。一键式免配置采集各种网站，包括分页，滚动加载，登录采集，AJAX等。
多平台支持
轻松搜索Web数据采集软件支持Windows操作系统的所有版本，并且可以在服务器上稳定运行。无论是个人采集还是团队/企业使用，它都可以满足您的各种需求。
多个数据导出
一键导出采集的所有数据。支持CSV，EXCEL和HTML等，还支持将数据导出到数据库，并且可以发布到Dedecms，Discuz，Wordpress，phpcms 网站。
数据本地存储
采集任务会自动保存到本地计算机，因此您不必担心丢失它们。登录该软件，您可以随时随地创建和修改采集个任务。
轻松搜索网络数据采集器教程
第一步，选择起始网址
当需要采集和网站数据时，首先需要找到一个地址以显示数据列表。这一步非常重要。起始网址确定采集数据的数量和类型。
以新浪新闻为例。我们想要捕获当前城市中各种本地新闻的新闻标题，发布时间和详细信息页面信息。
通过浏览网站，我们找到了所有新闻信息列表的地址
然后在轻松搜索网页数据采集器->步骤1->输入网页地址中创建一个新任务
然后单击下一步。
第二步，获取数据
进入第二步后，Blue Whale Visualization采集软件将智能地分析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
这时，我们组织和修改分析的数据，例如删除无用的字段。
点击该列的下拉按钮，然后选择删除字段。
当然，还有其他操作，例如名称修改，数据处理等。
整理出修改后的字段后，我们来到采集处理分页。
选择分页设置->自动识别分页符，程序将自动找到下一个页面元素。
接下来，我们进入数据采集的列表页面，单击链接字段并单击以进入列表页面采集数据，如下所示：
第三步，高级设置
这包括浏览器的配置，例如禁用图像，禁用JS，禁用Flash，阻止广告等。通过这些配置，可以提高浏览器的加载速度。
配置计划任务，通过计划任务，您可以将任务设置为定期自动运行。
单击“完成”以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击任务栏以开始。
如何从Easysearch网页数据中导出数据采集器
有2种导出方式：
通过右键单击任务->导出任务或导出视图数据来手动导出。
自动导出，请在编辑任务的第三步中设置导出。
数据导出后，将被标记为已导出，并且在下一次导出中将不再再次导出。如果要导出所有数据而不区分导出的内容，则可以选择“在查看数据中全部导出”。
导出为Excel，CSV，TXT
可以将数据导出到Excel，CSV，TXT文件，每次导出都会生成一个新文件。该软件支持为导出的文件名设置变量。根据任务名称和日期格式，当前有两种格式变量。
导出到网站界面（API）
支持主流cms网站系统，例如Discuz，Empirecms，Wordpress，DEDEcms，PHPcms，并且官方可以提供接口文件（API）。
对于开发人员，您可以自己定义网站API。轻松搜索网络数据采集器通过HTTP POST请求将数据发送到指定的API，只需设置相应的POST参数和编码类型即可。
导出到数据库
当前，轻松搜索Web数据采集器支持导出到四个数据库：MySQL，SQLServer，SQLite和Access。设置数据库的连接配置，并指定要导出的目标表的名称。
同时，您可以设置本地任务字段和目标数据库字段之间的映射关系（对应）
轻松搜索网络数据采集器值属性设置方法
首先，该字段通过XPath定位Html元素，然后我们需要通过value属性确定Html元素的哪一部分是字段值。
在通常情况下，采集器默认情况下使用InnerText属性（当前节点及其子节点的文本）
除了InnerText，还有其他一些内置属性：
文本，代表当前节点的文本
InnerHtml，它表示当前节点（不包括当前节点）内的HTML语句
OuterHtml，代表当前节点的HTML语句
除了内置属性外，用户还可以手动填写HTML属性。常见的HTML属性，例如A标签的href和IMG标签的src。代表数据的Data-*。
特殊提示
在这里，即使没有下拉选项，也可以手动输入属性名称。例如常见的onclick，值，类。 查看全部
Easy Search Web Data采集器是一款非常有用的Web data采集软件，它为用户提供了非常方便的data采集方法，即使用户没有任何操作，其操作方法也简单便捷。专业知识您还可以轻松地快速开始和操作采集网页数据。轻松搜索网络数据采集器免费版不需要输入任何代码，只需输入URL地址，它可以自动帮助用户采集网络数据。
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通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
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智能采集
智能分析和提取列表/表数据，并可以自动识别分页符。一键式免配置采集各种网站，包括分页，滚动加载，登录采集，AJAX等。
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多个数据导出
一键导出采集的所有数据。支持CSV，EXCEL和HTML等，还支持将数据导出到数据库，并且可以发布到Dedecms，Discuz，Wordpress，phpcms 网站。
数据本地存储
采集任务会自动保存到本地计算机，因此您不必担心丢失它们。登录该软件，您可以随时随地创建和修改采集个任务。
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第一步，选择起始网址
当需要采集和网站数据时，首先需要找到一个地址以显示数据列表。这一步非常重要。起始网址确定采集数据的数量和类型。
以新浪新闻为例。我们想要捕获当前城市中各种本地新闻的新闻标题，发布时间和详细信息页面信息。
通过浏览网站，我们找到了所有新闻信息列表的地址
然后在轻松搜索网页数据采集器->步骤1->输入网页地址中创建一个新任务
然后单击下一步。
第二步，获取数据
进入第二步后，Blue Whale Visualization采集软件将智能地分析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
这时，我们组织和修改分析的数据，例如删除无用的字段。
点击该列的下拉按钮，然后选择删除字段。
当然，还有其他操作，例如名称修改，数据处理等。
整理出修改后的字段后，我们来到采集处理分页。
选择分页设置->自动识别分页符，程序将自动找到下一个页面元素。
接下来，我们进入数据采集的列表页面，单击链接字段并单击以进入列表页面采集数据，如下所示：
第三步，高级设置
这包括浏览器的配置，例如禁用图像，禁用JS，禁用Flash，阻止广告等。通过这些配置，可以提高浏览器的加载速度。
配置计划任务，通过计划任务，您可以将任务设置为定期自动运行。
单击“完成”以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击任务栏以开始。
如何从Easysearch网页数据中导出数据采集器
有2种导出方式：
通过右键单击任务->导出任务或导出视图数据来手动导出。
自动导出，请在编辑任务的第三步中设置导出。
数据导出后，将被标记为已导出，并且在下一次导出中将不再再次导出。如果要导出所有数据而不区分导出的内容，则可以选择“在查看数据中全部导出”。
导出为Excel，CSV，TXT
可以将数据导出到Excel，CSV，TXT文件，每次导出都会生成一个新文件。该软件支持为导出的文件名设置变量。根据任务名称和日期格式，当前有两种格式变量。
导出到网站界面（API）
支持主流cms网站系统，例如Discuz，Empirecms，Wordpress，DEDEcms，PHPcms，并且官方可以提供接口文件（API）。
对于开发人员，您可以自己定义网站API。轻松搜索网络数据采集器通过HTTP POST请求将数据发送到指定的API，只需设置相应的POST参数和编码类型即可。
导出到数据库
当前，轻松搜索Web数据采集器支持导出到四个数据库：MySQL，SQLServer，SQLite和Access。设置数据库的连接配置，并指定要导出的目标表的名称。
同时，您可以设置本地任务字段和目标数据库字段之间的映射关系（对应）
轻松搜索网络数据采集器值属性设置方法
首先，该字段通过XPath定位Html元素，然后我们需要通过value属性确定Html元素的哪一部分是字段值。
在通常情况下，采集器默认情况下使用InnerText属性（当前节点及其子节点的文本）
除了InnerText，还有其他一些内置属性：
文本，代表当前节点的文本
InnerHtml，它表示当前节点（不包括当前节点）内的HTML语句
OuterHtml，代表当前节点的HTML语句
除了内置属性外，用户还可以手动填写HTML属性。常见的HTML属性，例如A标签的href和IMG标签的src。代表数据的Data-*。
特殊提示
在这里，即使没有下拉选项，也可以手动输入属性名称。例如常见的onclick，值，类。 查看全部
软件特色简单好用简单易学，易搜网页数据采集器
Easy Search Web Data采集器是一款非常有用的Web data采集软件，它为用户提供了非常方便的data采集方法，即使用户没有任何操作，其操作方法也简单便捷。专业知识您还可以轻松地快速开始和操作采集网页数据。轻松搜索网络数据采集器免费版不需要输入任何代码，只需输入URL地址，它可以自动帮助用户采集网络数据。
Easy Search Web Data采集器的正式版本具有非常强的系统兼容性，并支持在各种版本的操作系统上运行。有需要的用户可以访问此站点来下载此软件。
软件功能
简单易用
简单易学，可以通过可视界面，鼠标单击和向导模式访问采集数据。用户不需要任何技术基础，只需输入网址即可一键提取数据。小白守则福音。
大型采集模板
内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击模板，即可加载数据，只需简单的配置，即可快速，准确地获取数据以满足各种采集的需求
自行开发的智能算法
通过自主研发的智能识别算法，可以自动识别列表数据并识别分页，准确率达到95％，可以深入采集多级页面快速准确地获取数据
自动导出数据
数据可以自动导出和发布，支持多种导出格式，例如TXT，CSV，Excel，Access，MySQL，SQLServer，SQLite，以及发布到网站界面（Api）等。
软件亮点
智能采集
智能分析和提取列表/表数据，并可以自动识别分页符。一键式免配置采集各种网站，包括分页，滚动加载，登录采集，AJAX等。
多平台支持
轻松搜索Web数据采集软件支持Windows操作系统的所有版本，并且可以在服务器上稳定运行。无论是个人采集还是团队/企业使用，它都可以满足您的各种需求。
多个数据导出
一键导出采集的所有数据。支持CSV，EXCEL和HTML等，还支持将数据导出到数据库，并且可以发布到Dedecms，Discuz，Wordpress，phpcms 网站。
数据本地存储
采集任务会自动保存到本地计算机，因此您不必担心丢失它们。登录该软件，您可以随时随地创建和修改采集个任务。
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第一步，选择起始网址
当需要采集和网站数据时，首先需要找到一个地址以显示数据列表。这一步非常重要。起始网址确定采集数据的数量和类型。
以新浪新闻为例。我们想要捕获当前城市中各种本地新闻的新闻标题，发布时间和详细信息页面信息。
通过浏览网站，我们找到了所有新闻信息列表的地址
然后在轻松搜索网页数据采集器->步骤1->输入网页地址中创建一个新任务
然后单击下一步。
第二步，获取数据
进入第二步后，Blue Whale Visualization采集软件将智能地分析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
这时，我们组织和修改分析的数据，例如删除无用的字段。
点击该列的下拉按钮，然后选择删除字段。
当然，还有其他操作，例如名称修改，数据处理等。
整理出修改后的字段后，我们来到采集处理分页。
选择分页设置->自动识别分页符，程序将自动找到下一个页面元素。
接下来，我们进入数据采集的列表页面，单击链接字段并单击以进入列表页面采集数据，如下所示：
第三步，高级设置
这包括浏览器的配置，例如禁用图像，禁用JS，禁用Flash，阻止广告等。通过这些配置，可以提高浏览器的加载速度。
配置计划任务，通过计划任务，您可以将任务设置为定期自动运行。
单击“完成”以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击任务栏以开始。
如何从Easysearch网页数据中导出数据采集器
有2种导出方式：
通过右键单击任务->导出任务或导出视图数据来手动导出。
自动导出，请在编辑任务的第三步中设置导出。
数据导出后，将被标记为已导出，并且在下一次导出中将不再再次导出。如果要导出所有数据而不区分导出的内容，则可以选择“在查看数据中全部导出”。
导出为Excel，CSV，TXT
可以将数据导出到Excel，CSV，TXT文件，每次导出都会生成一个新文件。该软件支持为导出的文件名设置变量。根据任务名称和日期格式，当前有两种格式变量。
导出到网站界面（API）
支持主流cms网站系统，例如Discuz，Empirecms，Wordpress，DEDEcms，PHPcms，并且官方可以提供接口文件（API）。
对于开发人员，您可以自己定义网站API。轻松搜索网络数据采集器通过HTTP POST请求将数据发送到指定的API，只需设置相应的POST参数和编码类型即可。
导出到数据库
当前，轻松搜索Web数据采集器支持导出到四个数据库：MySQL，SQLServer，SQLite和Access。设置数据库的连接配置，并指定要导出的目标表的名称。
同时，您可以设置本地任务字段和目标数据库字段之间的映射关系（对应）
轻松搜索网络数据采集器值属性设置方法
首先，该字段通过XPath定位Html元素，然后我们需要通过value属性确定Html元素的哪一部分是字段值。
在通常情况下，采集器默认情况下使用InnerText属性（当前节点及其子节点的文本）
除了InnerText，还有其他一些内置属性：
文本，代表当前节点的文本
InnerHtml，它表示当前节点（不包括当前节点）内的HTML语句
OuterHtml，代表当前节点的HTML语句
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特殊提示
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优化的解决方案：采集站如何规避百度飓风算法？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 325 次浏览 • 2020-12-03 12:15
采集如何避免百度的飓风算法？
百度发起的飓风算法对站点采集的影响越来越大。许多采集站无法生存，并且有关闭的风险。除原创位置外，采集站无法生存。实际上，只要合理避免了百度的飓风算法，采集站仍然可以生存。下面的编辑器将为您详细介绍如何避免使用百度飓风算法。
1.采集必须设置飓风避免算法的内容：对于由飓风算法引起的明显的采集行为，我们必须在采集文章之后对其进行格式化。格式化可以删除所有锚文本和其他一些标签。格式化之后，我们使用网站排版工具对内容进行排版，以确保对内容进行仔细的排版。再次阅读文章，确认文章的可读性，然后发布。
2.采集不得拼接防台站飓风算法：故意拼接和内容采集将导致文本不连贯和不可读。如果要避免受到飓风算法的打击，则必须确保可读性。在执行内容聚合时，需要确保上下文的一致性。只要解决一致性问题，就可以避免飓风算法
3.采集的飓风避免算法需要降低页面的可重复性：根据百度的官方声明，只要存在采集行为，飓风算法就不会受到攻击，但是网站很大。此外，网站仅在重复性超过一定水平时才会受到飓风算法的攻击。对于采集站，最重要的是减少每页的重复。如果我们无法降低文章的可重复性，我们可以降低网站模板的可重复性，搜索引擎识别网站重复性识别不仅是主要内容，为了避免使用百度算法，飓风采集站需要模板的创意和低重复性在每个页面上都很高。
4.Data 采集台应该避免飓风算法，而不是跨场采集：跨域采集是许多采集台通常使用的采集方法。实际上，跨域获取是一种傻瓜式SEO行为。为什么这么说第一点是百度飓风20详细说明了跨域获取将受到惩罚，第二点是跨域获取内容无法获得流量。让我们想象一下，如果您是用户，您可以在企业网站文章上观看娱乐信息吗？如果您想阅读这种类型的文章，用户肯定会去相关的网站，而不是无关紧要的网站，因此域崩溃采集是一个很大的禁忌，并且采集站也是最重要的操作避免。
5.数据采集站点需要进行二级处理以避免飓风算法：为了真正避免百度的飓风算法并能长期生存，对站点采集推荐的方法是处理内容两次。实际上，二次处理不会花费太长时间，甚至可以通过软件进行操作。例如，在采集之后，首先执行自动格式化，然后执行布局。 文章段添加了一些核心密钥密度，然后对文章的标题进行了适当的更改。这些二次修改的内容很难用百度的飓风算法来惩罚。
采集网站的飓风避免算法摘要：总之，为了避免百度的飓风算法，采集网站必须排版内容，不要故意拼接，以减少网站页面的重复性，并且不要跨字段采集，对采集的内容执行辅助处理。当采集站避开这些问题时，它将不会遇到百度飓风算法。
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百度发起的飓风算法对站点采集的影响越来越大。许多采集站无法生存，并且有关闭的风险。除原创位置外，采集站无法生存。实际上，只要合理避免了百度的飓风算法，采集站仍然可以生存。下面的编辑器将为您详细介绍如何避免使用百度飓风算法。
1.采集必须设置飓风避免算法的内容：对于由飓风算法引起的明显的采集行为，我们必须在采集文章之后对其进行格式化。格式化可以删除所有锚文本和其他一些标签。格式化之后，我们使用网站排版工具对内容进行排版，以确保对内容进行仔细的排版。再次阅读文章，确认文章的可读性，然后发布。
2.采集不得拼接防台站飓风算法：故意拼接和内容采集将导致文本不连贯和不可读。如果要避免受到飓风算法的打击，则必须确保可读性。在执行内容聚合时，需要确保上下文的一致性。只要解决一致性问题，就可以避免飓风算法
3.采集的飓风避免算法需要降低页面的可重复性：根据百度的官方声明，只要存在采集行为，飓风算法就不会受到攻击，但是网站很大。此外，网站仅在重复性超过一定水平时才会受到飓风算法的攻击。对于采集站，最重要的是减少每页的重复。如果我们无法降低文章的可重复性，我们可以降低网站模板的可重复性，搜索引擎识别网站重复性识别不仅是主要内容，为了避免使用百度算法，飓风采集站需要模板的创意和低重复性在每个页面上都很高。
4.Data 采集台应该避免飓风算法，而不是跨场采集：跨域采集是许多采集台通常使用的采集方法。实际上，跨域获取是一种傻瓜式SEO行为。为什么这么说第一点是百度飓风20详细说明了跨域获取将受到惩罚，第二点是跨域获取内容无法获得流量。让我们想象一下，如果您是用户，您可以在企业网站文章上观看娱乐信息吗？如果您想阅读这种类型的文章，用户肯定会去相关的网站，而不是无关紧要的网站，因此域崩溃采集是一个很大的禁忌，并且采集站也是最重要的操作避免。
5.数据采集站点需要进行二级处理以避免飓风算法：为了真正避免百度的飓风算法并能长期生存，对站点采集推荐的方法是处理内容两次。实际上，二次处理不会花费太长时间，甚至可以通过软件进行操作。例如，在采集之后，首先执行自动格式化，然后执行布局。 文章段添加了一些核心密钥密度，然后对文章的标题进行了适当的更改。这些二次修改的内容很难用百度的飓风算法来惩罚。
采集网站的飓风避免算法摘要：总之，为了避免百度的飓风算法，采集网站必须排版内容，不要故意拼接，以减少网站页面的重复性，并且不要跨字段采集，对采集的内容执行辅助处理。当采集站避开这些问题时，它将不会遇到百度飓风算法。
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采集如何避免百度的飓风算法？
百度发起的飓风算法对站点采集的影响越来越大。许多采集站无法生存，并且有关闭的风险。除原创位置外，采集站无法生存。实际上，只要合理避免了百度的飓风算法，采集站仍然可以生存。下面的编辑器将为您详细介绍如何避免使用百度飓风算法。
1.采集必须设置飓风避免算法的内容：对于由飓风算法引起的明显的采集行为，我们必须在采集文章之后对其进行格式化。格式化可以删除所有锚文本和其他一些标签。格式化之后，我们使用网站排版工具对内容进行排版，以确保对内容进行仔细的排版。再次阅读文章，确认文章的可读性，然后发布。
2.采集不得拼接防台站飓风算法：故意拼接和内容采集将导致文本不连贯和不可读。如果要避免受到飓风算法的打击，则必须确保可读性。在执行内容聚合时，需要确保上下文的一致性。只要解决一致性问题，就可以避免飓风算法
3.采集的飓风避免算法需要降低页面的可重复性：根据百度的官方声明，只要存在采集行为，飓风算法就不会受到攻击，但是网站很大。此外，网站仅在重复性超过一定水平时才会受到飓风算法的攻击。对于采集站，最重要的是减少每页的重复。如果我们无法降低文章的可重复性，我们可以降低网站模板的可重复性，搜索引擎识别网站重复性识别不仅是主要内容，为了避免使用百度算法，飓风采集站需要模板的创意和低重复性在每个页面上都很高。
4.Data 采集台应该避免飓风算法，而不是跨场采集：跨域采集是许多采集台通常使用的采集方法。实际上，跨域获取是一种傻瓜式SEO行为。为什么这么说第一点是百度飓风20详细说明了跨域获取将受到惩罚，第二点是跨域获取内容无法获得流量。让我们想象一下，如果您是用户，您可以在企业网站文章上观看娱乐信息吗？如果您想阅读这种类型的文章，用户肯定会去相关的网站，而不是无关紧要的网站，因此域崩溃采集是一个很大的禁忌，并且采集站也是最重要的操作避免。
5.数据采集站点需要进行二级处理以避免飓风算法：为了真正避免百度的飓风算法并能长期生存，对站点采集推荐的方法是处理内容两次。实际上，二次处理不会花费太长时间，甚至可以通过软件进行操作。例如，在采集之后，首先执行自动格式化，然后执行布局。 文章段添加了一些核心密钥密度，然后对文章的标题进行了适当的更改。这些二次修改的内容很难用百度的飓风算法来惩罚。
采集网站的飓风避免算法摘要：总之，为了避免百度的飓风算法，采集网站必须排版内容，不要故意拼接，以减少网站页面的重复性，并且不要跨字段采集，对采集的内容执行辅助处理。当采集站避开这些问题时，它将不会遇到百度飓风算法。
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优采云采集工具 v2.5.0.0 免费版
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 323 次浏览 • 2020-08-24 18:54
优采云采集工具 v2.5.0.0 免费版
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，通过这款软件用户可以轻松在各大搜索平台中抓取数据；软件具有直观的操作界面，只须要使用滑鼠单击几下就可以进行数据采集，软件对于使用者要求并不高，因为这款软件不需要使用代码控制，也不需要用户编撰采集代码，并且软件还提供详尽的操作方法，让任何用户都可以耗费少量的时间把握这款工具；软件采用的是自家研制的智能化数据采集算法，相比较通常的算法，这种算法让软件的辨识准确率达到了百分之95左右，可以更深层次的帮助挖掘多级页面。
软件功能
自动导入数据
数据可以手动导入和发布。它支持多种格式，例如TXT，CSV，Excel，access，mysql，SQL server，SQLite和API。
高速采集
内置高效的浏览器引擎，HTTP引擎，JSON引擎，通过十分优化的内核，多线程集合，速度很快。
批处理文件下载
可以手动下载图片，PDF，docx等文件，并支持自定义保存目录，自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，可以完全自动化搜集任务，并可以实时监视目标网站以实现同步更新。
软件特色
1、简单易学，通过可视界面，鼠标单击即可搜集数据，向导模式，用户不需要任何技术根据，输入URL，一键即可提取数据，编码小白福音。
2、通过自主研制的智能辨识算法，可以手动辨识列表数据和辨识分页，准确率达到95％。它可以深入搜集多级页面并快速准确地获取数据。
3、新一代智能爬虫软件简单易学，通过智能算法和可视界面，它收录大量模板。只需设置并单击滑鼠即可搜集数据。
4、通用灵活。可以搜集99％的网站，可以捕获静态网页，动态页面，单页应用程序和联通应用程序，并可以搜集获取和发布信息。
5、内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击该模板，即可加载数据，仅需简单配置，即可快速，准确地获取数据，以满足各类搜集需求。
使用方式
软件界面
下面介绍了优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件的主要界面功能。
打开软件，主界面中收录三个区域：
任务列表收录所有组和已创建的任务，可在此处管理任务
工具栏，一些常见的任务操作按键，选项，登录。
起始页面具有简单的搜集条目和自定义搜集条目，以及文档和顾客服务链接
任务列表的右键菜单
您可以通过右键单击菜单对任务执行一系列操作，例如开始搜集，编辑，删除，复制，导出任务规则，导出和查看搜集的数据。
运行状态窗口
此处，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称，状态，下一次运行时间，上次运行时间和最后搜集的数据量。
任务编辑器-自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则，主要包括三个部份：
第一步是输入起始网址
第二步是获取数据的详尽配置
第三步：设置（包括浏览器和任务的参数设置）
简单搜集
优采云收割机外置有数百种简单的搜集规则。用户只须要使用一些简单的参数（例如关键字，网站地址）即可开始搜集。
采集市场和政府维护的搜集规则分为几种类型。在创建用户定义的任务之前，您可以在此处搜索以查看是否有现成的规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和网站地址。完成后，您可以直接单击以开始搜集。
创建第一个采集任务
首先，打开优采云（Parthenocissus）收割机，然后在主界面中单击新任务按键
选择起始地址
当您要从网站采集数据时，首先须要找到一个地址以显示数据列表。此步骤至关重要。起始URL决定您搜集的数据量和类型。
以公众意见为例，我们希望捕获当前城市的乳品业务信息，包括商店名称，地址，等级等。
通过浏览网站，我们可以找到所有乳品企业的列表地址：
然后在优采云收割机V2中创建新建任务 -> 第一步 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
获取数据
进入第二步后，优采云收获机将智能地剖析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
目前，我们早已剖析了数据以进行整理和更改，例如删掉无用的数组。
单击列的下拉按键，然后选择“删除”字段。
当然，还有其他操作，例如名称更改，数据处理等。我们将在以下文档中进行介绍。
整理出修改后的数组后，我们将搜集并处理分页。
选择分页设置>自动辨识分页，程序将手动找到下一个页面元素。
完成后，单击“下一步”。
设定
这包括浏览器的配置，例如禁用图象，禁用JS，禁用Flash，拦截广告和其他操作。您可以使用这种配置来推动浏览器的加载速率。
计划任务的配置，通过该任务可以计划任务手动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击主界面工具栏上的开始按键。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详尽的搜集日志信息。
采集的数据窗口实时显示搜集的数据 查看全部
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，通过这款软件用户可以轻松在各大搜索平台中抓取数据；软件具有直观的操作界面，只须要使用滑鼠单击几下就可以进行数据采集，软件对于使用者要求并不高，因为这款软件不需要使用代码控制，也不需要用户编撰采集代码，并且软件还提供详尽的操作方法，让任何用户都可以耗费少量的时间把握这款工具；软件采用的是自家研制的智能化数据采集算法，相比较通常的算法，这种算法让软件的辨识准确率达到了百分之95左右，可以更深层次的帮助挖掘多级页面。
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自动导入数据
数据可以手动导入和发布。它支持多种格式，例如TXT，CSV，Excel，access，mysql，SQL server，SQLite和API。
高速采集
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批处理文件下载
可以手动下载图片，PDF，docx等文件，并支持自定义保存目录，自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，可以完全自动化搜集任务，并可以实时监视目标网站以实现同步更新。
软件特色
1、简单易学，通过可视界面，鼠标单击即可搜集数据，向导模式，用户不需要任何技术根据，输入URL，一键即可提取数据，编码小白福音。
2、通过自主研制的智能辨识算法，可以手动辨识列表数据和辨识分页，准确率达到95％。它可以深入搜集多级页面并快速准确地获取数据。
3、新一代智能爬虫软件简单易学，通过智能算法和可视界面，它收录大量模板。只需设置并单击滑鼠即可搜集数据。
4、通用灵活。可以搜集99％的网站，可以捕获静态网页，动态页面，单页应用程序和联通应用程序，并可以搜集获取和发布信息。
5、内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击该模板，即可加载数据，仅需简单配置，即可快速，准确地获取数据，以满足各类搜集需求。
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软件界面
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任务列表的右键菜单
您可以通过右键单击菜单对任务执行一系列操作，例如开始搜集，编辑，删除，复制，导出任务规则，导出和查看搜集的数据。
运行状态窗口
此处，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称，状态，下一次运行时间，上次运行时间和最后搜集的数据量。
任务编辑器-自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则，主要包括三个部份：
第一步是输入起始网址
第二步是获取数据的详尽配置
第三步：设置（包括浏览器和任务的参数设置）
简单搜集
优采云收割机外置有数百种简单的搜集规则。用户只须要使用一些简单的参数（例如关键字，网站地址）即可开始搜集。
采集市场和政府维护的搜集规则分为几种类型。在创建用户定义的任务之前，您可以在此处搜索以查看是否有现成的规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和网站地址。完成后，您可以直接单击以开始搜集。
创建第一个采集任务
首先，打开优采云（Parthenocissus）收割机，然后在主界面中单击新任务按键
选择起始地址
当您要从网站采集数据时，首先须要找到一个地址以显示数据列表。此步骤至关重要。起始URL决定您搜集的数据量和类型。
以公众意见为例，我们希望捕获当前城市的乳品业务信息，包括商店名称，地址，等级等。
通过浏览网站，我们可以找到所有乳品企业的列表地址：
然后在优采云收割机V2中创建新建任务 -> 第一步 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
获取数据
进入第二步后，优采云收获机将智能地剖析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
目前，我们早已剖析了数据以进行整理和更改，例如删掉无用的数组。
单击列的下拉按键，然后选择“删除”字段。
当然，还有其他操作，例如名称更改，数据处理等。我们将在以下文档中进行介绍。
整理出修改后的数组后，我们将搜集并处理分页。
选择分页设置>自动辨识分页，程序将手动找到下一个页面元素。
完成后，单击“下一步”。
设定
这包括浏览器的配置，例如禁用图象，禁用JS，禁用Flash，拦截广告和其他操作。您可以使用这种配置来推动浏览器的加载速率。
计划任务的配置，通过该任务可以计划任务手动运行。
单击完成以保存任务。
完成，运行任务
创建任务后，我们选择新创建的任务，然后单击主界面工具栏上的开始按键。
任务运行窗口，任务运行日志，记录详尽的搜集日志信息。
采集的数据窗口实时显示搜集的数据 查看全部
优采云采集工具 v2.5.0.0 免费版
优采云采集器是一款简单易用的数据采集工具，通过这款软件用户可以轻松在各大搜索平台中抓取数据；软件具有直观的操作界面，只须要使用滑鼠单击几下就可以进行数据采集，软件对于使用者要求并不高，因为这款软件不需要使用代码控制，也不需要用户编撰采集代码，并且软件还提供详尽的操作方法，让任何用户都可以耗费少量的时间把握这款工具；软件采用的是自家研制的智能化数据采集算法，相比较通常的算法，这种算法让软件的辨识准确率达到了百分之95左右，可以更深层次的帮助挖掘多级页面。
软件功能
自动导入数据
数据可以手动导入和发布。它支持多种格式，例如TXT，CSV，Excel，access，mysql，SQL server，SQLite和API。
高速采集
内置高效的浏览器引擎，HTTP引擎，JSON引擎，通过十分优化的内核，多线程集合，速度很快。
批处理文件下载
可以手动下载图片，PDF，docx等文件，并支持自定义保存目录，自定义文件名。
增量更新
通过定期操作和增量更新，可以完全自动化搜集任务，并可以实时监视目标网站以实现同步更新。
软件特色
1、简单易学，通过可视界面，鼠标单击即可搜集数据，向导模式，用户不需要任何技术根据，输入URL，一键即可提取数据，编码小白福音。
2、通过自主研制的智能辨识算法，可以手动辨识列表数据和辨识分页，准确率达到95％。它可以深入搜集多级页面并快速准确地获取数据。
3、新一代智能爬虫软件简单易学，通过智能算法和可视界面，它收录大量模板。只需设置并单击滑鼠即可搜集数据。
4、通用灵活。可以搜集99％的网站，可以捕获静态网页，动态页面，单页应用程序和联通应用程序，并可以搜集获取和发布信息。
5、内置大量网站采集模板，涵盖多个行业，单击该模板，即可加载数据，仅需简单配置，即可快速，准确地获取数据，以满足各类搜集需求。
使用方式
软件界面
下面介绍了优采云（Parthenocissus tricuspidata）采集器软件的主要界面功能。
打开软件，主界面中收录三个区域：
任务列表收录所有组和已创建的任务，可在此处管理任务
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任务列表的右键菜单
您可以通过右键单击菜单对任务执行一系列操作，例如开始搜集，编辑，删除，复制，导出任务规则，导出和查看搜集的数据。
运行状态窗口
此处，正在运行和已完成的任务运行状态包括任务名称，状态，下一次运行时间，上次运行时间和最后搜集的数据量。
任务编辑器-自定义模式
任务编辑器用于创建和编辑任务规则，主要包括三个部份：
第一步是输入起始网址
第二步是获取数据的详尽配置
第三步：设置（包括浏览器和任务的参数设置）
简单搜集
优采云收割机外置有数百种简单的搜集规则。用户只须要使用一些简单的参数（例如关键字，网站地址）即可开始搜集。
采集市场和政府维护的搜集规则分为几种类型。在创建用户定义的任务之前，您可以在此处搜索以查看是否有现成的规则。
单击以使用简单规则编辑器。您可以设置一些简单的数据，例如关键字和网站地址。完成后，您可以直接单击以开始搜集。
创建第一个采集任务
首先，打开优采云（Parthenocissus）收割机，然后在主界面中单击新任务按键
选择起始地址
当您要从网站采集数据时，首先须要找到一个地址以显示数据列表。此步骤至关重要。起始URL决定您搜集的数据量和类型。
以公众意见为例，我们希望捕获当前城市的乳品业务信息，包括商店名称，地址，等级等。
通过浏览网站，我们可以找到所有乳品企业的列表地址：
然后在优采云收割机V2中创建新建任务 -> 第一步 -> 输入网页地址
然后单击下一步。
获取数据
进入第二步后，优采云收获机将智能地剖析网页并从中提取列表数据。如下图所示：
目前，我们早已剖析了数据以进行整理和更改，例如删掉无用的数组。
单击列的下拉按键，然后选择“删除”字段。
当然，还有其他操作，例如名称更改，数据处理等。我们将在以下文档中进行介绍。
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深入理解java虚拟机之判别Java对象存活算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 160 次浏览 • 2020-08-18 12:33
深入理解java虚拟机之判别Java对象存活算法
1、深入理解java虚拟机之java显存区域
在前一篇博客中早已早已详尽剖析了java显存运行时各个区域，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方式栈随着线程而生，随着线程而战败，操作数栈中的栈帧随着方式的执行的有条不紊地进行着入栈和出栈的操作，每个栈帧中分配多少显存基本上在类结构确定出来时就早已确定了大小了，因此这几个区域的显存分配和回收都具备确定性，在这个几个区域中就不需要过多的考虑显存分配的问题了，因为随着线程的结束，内存在然而然地就早已被回收了。而java堆和技巧县不一样，一个插口中多个实现类所须要的显存可能不一样，一个方式中多个分支须要的显存的大小也有可能是不同的，我们在程序的运行期能够确定什么对象须要创建，创建所需显存是多大，这些显存都是动态分配的，垃圾回收器考虑的就是这部份的显存，接下来我们将围绕以下3个问题来展开描述java垃圾搜集器是怎样手动回收显存的：
1、哪些显存须要回收？
2、什么时候回收？
3、如何回收？
本片博客就围绕这第一个问题展开说明，其余连个问题将在前面的博客中一一解读；
首先，Java垃圾回收器的一个想要解决的问题是什么样的显存须要被回收呢？Java垃圾搜集器觉得，当一个对象再无被其它对象引用时可以觉得这个对象可以回收了。那么垃圾搜集器是如何晓得对象的死亡的还是存活的呢？目前，Java虚拟机有两种算法来确定什么对象是无用的，需要被回收的。
1.引用计数法
该算法的思路是给每位对象都添加一个引用计算器，每当有其它对象引用时计数器就+1，当引用失效时计数器-1，任何时刻当该对象的引用数为0的时侯，则判断这个对象不会再被使用了，可以将该对象回收了。这种算法实现上去很简单，效率也十分高，但是并没有被Java所采用，原因是这些算法很难解决对象互相引用的问题。看一下下边反例的代码：
public class Test {
private Object instance = null;
private static final int _1MB = 1024 * 1024;
/** 这个成员属性唯一的作用就是占用一点内存 */
private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
public static void main(String[] args)
{
Test A= new Test();
Test B = new Test();
A.instance = B;
B.instance = A;
A = null;
B = null;
System.gc();
}
}
运行结果：
[GC (System.gc()) 9299K->720K(249344K), 0.0010947 secs]
[Full GC (System.gc()) 720K->627K(249344K), 0.0075042 secs]
上面的事例中A和B互相引用，它们的引用计数并不为0，但是执行System.gc()方法后一直被回收了，这说明了Java垃圾搜集器并不是使用引用计数法的。
2.可达性剖析算法
可达性剖析算法就是Java垃圾搜集器判定‘垃圾’对象的算法。基本思路是通过一系列的”GC Roots“ 的对象作为起点，从那些节点开始向上搜索，搜索所走过的路程称作引用链，当一个对象没有任何引用链与”GC Roots“有链接时，那么可以判断这个对象是无用的对象。可以作为GC Roots对象的包括一下几种：
1）Java虚拟机栈中局部变量表引用的对象；
2）本地方式栈中JNI所引用的对象；
3）方法县中的静态变量；
4）方法县中常量引用的对象；
下图为GC Roots：
图中obj1 ~ obj7都还能直接或间接地与GC Roots有联接，因此她们是存活对象，不会被GC回收。obj8基本上可以被回收了，obj9和obj10其实有互相引用，但是她们的引用链中并没有达到GC Roots，因此也会判断为非存活对象。
3.引用的四种状态
在jdk1.2之前，Java的引用类型是比较简单的，只有被引用和未引用两种状态，类型过分简单的话不利于垃圾采集器的回收，当早已将未被引用的对象都被回收以后显存一直比较紧张时，垃圾搜集器将难以确认被引用的对象是否须要回收，哪些对象可以被回收等。jdk1.2后Java对引用类型进行的拓展，包括：强引用、软引用、弱引用和虚引用四种情况，四者的引用硬度依次递减。这样在虚拟机中显存使用不同的情况下，分别回收不容引用类型的对象。
1）强引用
在程序中我们直接new下来的对象的引用都属于强引用，比如：Object obj = new Object（）;只要强引用还在，就不会被GC回收。
2）软引用
描述部份部份有用但非必须的对象。在系统即将发生显存溢出的时侯，虚拟机会尝试从这部份的引用类型中进行二次回收，如果二次回收后的显存仍不够用就会抛出显存溢出异常。Java中的类SoftReference表示软引用。
3）弱引用
描述被必须对象。被弱引用关联的对象只能生存到下一次回收之前，在垃圾采集器工作以后，无论显存是否够用，这类的对象就会被回收掉。Java中的类WeakReference表示弱引用。
4）虚引用
被虚引用关联的对象在被回收时会收到系统的通知。被虚引用关联的对象，和其生存时间完全没关系。Java中的类PhantomReference表示虚引用。
对于可达性剖析算法，对于这些没有与GC Roots关联的对象并非是立刻回收的，而是经历过两次标记后依然没有与GC Roots关联上，此时就会回收该对象。对象在进行可达性剖析后若果没有与GC Roots关联，则会进行第一次标记和第一次筛选，筛选条件为是否有必要执行finalize方式，比如假如finalize方式是否被覆盖，或是否已被执行一次。如果没有被覆盖或已被执行了，基本可以确认该对象会被回收了。否则，将这个对象放在F-Queue队列中。对F-Queue队列二次标记，如果在此次标记中对象成功关联上GC Roots，则该对象挽救了自己，将从”即将回收“的集合中移除，否则将会被回收。然而，对象只能挽救自己一次，第二次都会被回收了。 查看全部
1、深入理解java虚拟机之java显存区域
在前一篇博客中早已早已详尽剖析了java显存运行时各个区域，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方式栈随着线程而生，随着线程而战败，操作数栈中的栈帧随着方式的执行的有条不紊地进行着入栈和出栈的操作，每个栈帧中分配多少显存基本上在类结构确定出来时就早已确定了大小了，因此这几个区域的显存分配和回收都具备确定性，在这个几个区域中就不需要过多的考虑显存分配的问题了，因为随着线程的结束，内存在然而然地就早已被回收了。而java堆和技巧县不一样，一个插口中多个实现类所须要的显存可能不一样，一个方式中多个分支须要的显存的大小也有可能是不同的，我们在程序的运行期能够确定什么对象须要创建，创建所需显存是多大，这些显存都是动态分配的，垃圾回收器考虑的就是这部份的显存，接下来我们将围绕以下3个问题来展开描述java垃圾搜集器是怎样手动回收显存的：
1、哪些显存须要回收？
2、什么时候回收？
3、如何回收？
本片博客就围绕这第一个问题展开说明，其余连个问题将在前面的博客中一一解读；
首先，Java垃圾回收器的一个想要解决的问题是什么样的显存须要被回收呢？Java垃圾搜集器觉得，当一个对象再无被其它对象引用时可以觉得这个对象可以回收了。那么垃圾搜集器是如何晓得对象的死亡的还是存活的呢？目前，Java虚拟机有两种算法来确定什么对象是无用的，需要被回收的。
1.引用计数法
该算法的思路是给每位对象都添加一个引用计算器，每当有其它对象引用时计数器就+1，当引用失效时计数器-1，任何时刻当该对象的引用数为0的时侯，则判断这个对象不会再被使用了，可以将该对象回收了。这种算法实现上去很简单，效率也十分高，但是并没有被Java所采用，原因是这些算法很难解决对象互相引用的问题。看一下下边反例的代码：
public class Test {
private Object instance = null;
private static final int _1MB = 1024 * 1024;
/** 这个成员属性唯一的作用就是占用一点内存 */
private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
public static void main(String[] args)
{
Test A= new Test();
Test B = new Test();
A.instance = B;
B.instance = A;
A = null;
B = null;
System.gc();
}
}
运行结果：
[GC (System.gc()) 9299K->720K(249344K), 0.0010947 secs]
[Full GC (System.gc()) 720K->627K(249344K), 0.0075042 secs]
上面的事例中A和B互相引用，它们的引用计数并不为0，但是执行System.gc()方法后一直被回收了，这说明了Java垃圾搜集器并不是使用引用计数法的。
2.可达性剖析算法
可达性剖析算法就是Java垃圾搜集器判定‘垃圾’对象的算法。基本思路是通过一系列的”GC Roots“ 的对象作为起点，从那些节点开始向上搜索，搜索所走过的路程称作引用链，当一个对象没有任何引用链与”GC Roots“有链接时，那么可以判断这个对象是无用的对象。可以作为GC Roots对象的包括一下几种：
1）Java虚拟机栈中局部变量表引用的对象；
2）本地方式栈中JNI所引用的对象；
3）方法县中的静态变量；
4）方法县中常量引用的对象；
下图为GC Roots：
图中obj1 ~ obj7都还能直接或间接地与GC Roots有联接，因此她们是存活对象，不会被GC回收。obj8基本上可以被回收了，obj9和obj10其实有互相引用，但是她们的引用链中并没有达到GC Roots，因此也会判断为非存活对象。
3.引用的四种状态
在jdk1.2之前，Java的引用类型是比较简单的，只有被引用和未引用两种状态，类型过分简单的话不利于垃圾采集器的回收，当早已将未被引用的对象都被回收以后显存一直比较紧张时，垃圾搜集器将难以确认被引用的对象是否须要回收，哪些对象可以被回收等。jdk1.2后Java对引用类型进行的拓展，包括：强引用、软引用、弱引用和虚引用四种情况，四者的引用硬度依次递减。这样在虚拟机中显存使用不同的情况下，分别回收不容引用类型的对象。
1）强引用
在程序中我们直接new下来的对象的引用都属于强引用，比如：Object obj = new Object（）;只要强引用还在，就不会被GC回收。
2）软引用
描述部份部份有用但非必须的对象。在系统即将发生显存溢出的时侯，虚拟机会尝试从这部份的引用类型中进行二次回收，如果二次回收后的显存仍不够用就会抛出显存溢出异常。Java中的类SoftReference表示软引用。
3）弱引用
描述被必须对象。被弱引用关联的对象只能生存到下一次回收之前，在垃圾采集器工作以后，无论显存是否够用，这类的对象就会被回收掉。Java中的类WeakReference表示弱引用。
4）虚引用
被虚引用关联的对象在被回收时会收到系统的通知。被虚引用关联的对象，和其生存时间完全没关系。Java中的类PhantomReference表示虚引用。
对于可达性剖析算法，对于这些没有与GC Roots关联的对象并非是立刻回收的，而是经历过两次标记后依然没有与GC Roots关联上，此时就会回收该对象。对象在进行可达性剖析后若果没有与GC Roots关联，则会进行第一次标记和第一次筛选，筛选条件为是否有必要执行finalize方式，比如假如finalize方式是否被覆盖，或是否已被执行一次。如果没有被覆盖或已被执行了，基本可以确认该对象会被回收了。否则，将这个对象放在F-Queue队列中。对F-Queue队列二次标记，如果在此次标记中对象成功关联上GC Roots，则该对象挽救了自己，将从”即将回收“的集合中移除，否则将会被回收。然而，对象只能挽救自己一次，第二次都会被回收了。 查看全部
深入理解java虚拟机之判别Java对象存活算法
1、深入理解java虚拟机之java显存区域
在前一篇博客中早已早已详尽剖析了java显存运行时各个区域，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方式栈随着线程而生，随着线程而战败，操作数栈中的栈帧随着方式的执行的有条不紊地进行着入栈和出栈的操作，每个栈帧中分配多少显存基本上在类结构确定出来时就早已确定了大小了，因此这几个区域的显存分配和回收都具备确定性，在这个几个区域中就不需要过多的考虑显存分配的问题了，因为随着线程的结束，内存在然而然地就早已被回收了。而java堆和技巧县不一样，一个插口中多个实现类所须要的显存可能不一样，一个方式中多个分支须要的显存的大小也有可能是不同的，我们在程序的运行期能够确定什么对象须要创建，创建所需显存是多大，这些显存都是动态分配的，垃圾回收器考虑的就是这部份的显存，接下来我们将围绕以下3个问题来展开描述java垃圾搜集器是怎样手动回收显存的：
1、哪些显存须要回收？
2、什么时候回收？
3、如何回收？
本片博客就围绕这第一个问题展开说明，其余连个问题将在前面的博客中一一解读；
首先，Java垃圾回收器的一个想要解决的问题是什么样的显存须要被回收呢？Java垃圾搜集器觉得，当一个对象再无被其它对象引用时可以觉得这个对象可以回收了。那么垃圾搜集器是如何晓得对象的死亡的还是存活的呢？目前，Java虚拟机有两种算法来确定什么对象是无用的，需要被回收的。
1.引用计数法
该算法的思路是给每位对象都添加一个引用计算器，每当有其它对象引用时计数器就+1，当引用失效时计数器-1，任何时刻当该对象的引用数为0的时侯，则判断这个对象不会再被使用了，可以将该对象回收了。这种算法实现上去很简单，效率也十分高，但是并没有被Java所采用，原因是这些算法很难解决对象互相引用的问题。看一下下边反例的代码：
public class Test {
private Object instance = null;
private static final int _1MB = 1024 * 1024;
/** 这个成员属性唯一的作用就是占用一点内存 */
private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
public static void main(String[] args)
{
Test A= new Test();
Test B = new Test();
A.instance = B;
B.instance = A;
A = null;
B = null;
System.gc();
}
}
运行结果：
[GC (System.gc()) 9299K->720K(249344K), 0.0010947 secs]
[Full GC (System.gc()) 720K->627K(249344K), 0.0075042 secs]
上面的事例中A和B互相引用，它们的引用计数并不为0，但是执行System.gc()方法后一直被回收了，这说明了Java垃圾搜集器并不是使用引用计数法的。
2.可达性剖析算法
可达性剖析算法就是Java垃圾搜集器判定‘垃圾’对象的算法。基本思路是通过一系列的”GC Roots“ 的对象作为起点，从那些节点开始向上搜索，搜索所走过的路程称作引用链，当一个对象没有任何引用链与”GC Roots“有链接时，那么可以判断这个对象是无用的对象。可以作为GC Roots对象的包括一下几种：
1）Java虚拟机栈中局部变量表引用的对象；
2）本地方式栈中JNI所引用的对象；
3）方法县中的静态变量；
4）方法县中常量引用的对象；
下图为GC Roots：
图中obj1 ~ obj7都还能直接或间接地与GC Roots有联接，因此她们是存活对象，不会被GC回收。obj8基本上可以被回收了，obj9和obj10其实有互相引用，但是她们的引用链中并没有达到GC Roots，因此也会判断为非存活对象。
3.引用的四种状态
在jdk1.2之前，Java的引用类型是比较简单的，只有被引用和未引用两种状态，类型过分简单的话不利于垃圾采集器的回收，当早已将未被引用的对象都被回收以后显存一直比较紧张时，垃圾搜集器将难以确认被引用的对象是否须要回收，哪些对象可以被回收等。jdk1.2后Java对引用类型进行的拓展，包括：强引用、软引用、弱引用和虚引用四种情况，四者的引用硬度依次递减。这样在虚拟机中显存使用不同的情况下，分别回收不容引用类型的对象。
1）强引用
在程序中我们直接new下来的对象的引用都属于强引用，比如：Object obj = new Object（）;只要强引用还在，就不会被GC回收。
2）软引用
描述部份部份有用但非必须的对象。在系统即将发生显存溢出的时侯，虚拟机会尝试从这部份的引用类型中进行二次回收，如果二次回收后的显存仍不够用就会抛出显存溢出异常。Java中的类SoftReference表示软引用。
3）弱引用
描述被必须对象。被弱引用关联的对象只能生存到下一次回收之前，在垃圾采集器工作以后，无论显存是否够用，这类的对象就会被回收掉。Java中的类WeakReference表示弱引用。
4）虚引用
被虚引用关联的对象在被回收时会收到系统的通知。被虚引用关联的对象，和其生存时间完全没关系。Java中的类PhantomReference表示虚引用。
对于可达性剖析算法，对于这些没有与GC Roots关联的对象并非是立刻回收的，而是经历过两次标记后依然没有与GC Roots关联上，此时就会回收该对象。对象在进行可达性剖析后若果没有与GC Roots关联，则会进行第一次标记和第一次筛选，筛选条件为是否有必要执行finalize方式，比如假如finalize方式是否被覆盖，或是否已被执行一次。如果没有被覆盖或已被执行了，基本可以确认该对象会被回收了。否则，将这个对象放在F-Queue队列中。对F-Queue队列二次标记，如果在此次标记中对象成功关联上GC Roots，则该对象挽救了自己，将从”即将回收“的集合中移除，否则将会被回收。然而，对象只能挽救自己一次，第二次都会被回收了。
[验证码辨识技术]-初级的滑动式验证图片辨识
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 158 次浏览 • 2020-08-13 11:10
初级的滑动式验证图片辨识方案1 abstract
验证码作为一种自然人的机器人的判断工具，被广泛的用于各类避免程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性早已名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种方式就是“滑动拼图式”
关键字：验证码,图灵测试,图像辨识,python,破解
2内容概述
关于滑动式验证，最早由国外某网路安全公司首次提出的行为式验证，以滑动拼图解锁的形式呈现在世人面前。然后大约过了好几年以后，各种各样的滑动式验证产品都下来了，那么这种看似一样的产品，它们的安全性究竟怎样呢？
本文特意选购出了一些后来者的小厂商的滑动式验证来做下实验，仅从第一步的图像学上剖析一下安全性。因为我的主技术路线是图像学，关于后端的js并不熟悉，所以就只在图像学上点到即止即可。仅供会一些自动化技术的朋友提供一些知识补充吧。
由于研究的实验对象实在是很简单，所以本文涉及的一些图像学的知识也不难，基本上python的中级选手就可以跑通本程序。仅供你们学习学习。
3研究对象
某小站点上由小厂商提供的“滑动式验证”：
使用python写一个简单的爬虫自动化脚本，将此网站上的验证码资源多恳求几次，并保存到本地，观查图片特征。
一般情况下，这一步是必须的，多下载一些图片，很多规律是可以一眼看出的。比如，从公开的页面中，连续恳求此验证的资源100次，下载100张图片后。
一眼看上去，此验证的图片素材都只有一种模式，那么就放心了，因为这个问题就比较单一，而不是多模式下你必须要解决多个问题。
4定性分析
将这些单一模式的图片筛选一张下来，如下：
发现如下特征：
和后端展示相关的图片有：方块位置提示图A，小方块B，完整背景图C。A图完全是由B和C合成
显然，设计这个验证图片的人没啥安全方面的经验，有如下两个产品细节没有注意：
对图片没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息
于是促使辨识此图片的位置显得十分简单。
5定量分析
在上面一小节中，我们只是直观的见到了那些图片的一些非常，但是要解答这个题目，还须要进行量化，量化后才会程序化，程序化后才会全自动化。
使用matplotlib工具打开此图片。量化得到如下参数：
图片整体尺寸：w:240,h:450由上到下分为三部份，每部份高度为1506求解图片
很明显，只要将第一张图和第三张图相应的象素相加，神奇的事情就发生了：
“左上”减去“右下”就得到“左下”的结果。
这个时侯，对x方向的R通道的象素点进行累加统计。
得到如下的统计图：
然后对这个曲线求一阶行列式或则只要发觉有个突变值超过最大象素值的某比率时，即可得到最右边的那种y方向突变点的位置。
到此为止，此图片的位置早已成功解出。
下面是相应的python代码:
import numpy as np
def get_boundary(mask, axis, ratio=0.6):
"""
对灰度图的某个channel做像素统计
"""
sum_along_axis = np.sum(mask, axis=axis)
max_value = np.max(sum_along_axis)
bound_value = max_value * ratio
bvalue = (sum_along_axis >= bound_value).astype('int8')
return np.where(bvalue != 0)[0][0]
def get_predict_ans(img):
"""
根据分类出来的图像，找到相应的图像位置
传入二进制的图片，返回答案
:param img:
:return:
"""
nd_img = np.array(img)
w_pos = get_boundary(nd_img, 0) # 根据分布图找到边界位置
return w_pos
7最后总结
由于我不会后端技术，所以我的工作就到此为止。
但是后来有位会后端的网友研究了一下那种网站的验证码后端代码，据说其防护举措也只有图片这一层，只须要把答案放在http的插口上面上传，再加个时间标记才能稳稳的过了。然后借鉴本文解图片答案的思路，基本上可以达到：1s通过60次，成功率大约70%吧。
对滑动式验证有兴趣的朋友，如果大家想练手的，可以多去找一些新入场这个领域的厂商试试，基本上新入场的团队的就会犯一些特别低级的错误，但是请只是技术上在本地自己机器上跑跑试试，安全领域有风险，请自爱。
同时嘱咐一些自己想现今开始做滑动式验证码的厂商，如果投入不够还有相应的技术和产品积累不够，进入这个领域的时侯，请谨慎，因为你的不成熟的工作只会成为本系统最大的漏洞。 查看全部
验证码作为一种自然人的机器人的判断工具，被广泛的用于各类避免程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性早已名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种方式就是“滑动拼图式”
关键字：验证码,图灵测试,图像辨识,python,破解
2内容概述
关于滑动式验证，最早由国外某网路安全公司首次提出的行为式验证，以滑动拼图解锁的形式呈现在世人面前。然后大约过了好几年以后，各种各样的滑动式验证产品都下来了，那么这种看似一样的产品，它们的安全性究竟怎样呢？
本文特意选购出了一些后来者的小厂商的滑动式验证来做下实验，仅从第一步的图像学上剖析一下安全性。因为我的主技术路线是图像学，关于后端的js并不熟悉，所以就只在图像学上点到即止即可。仅供会一些自动化技术的朋友提供一些知识补充吧。
由于研究的实验对象实在是很简单，所以本文涉及的一些图像学的知识也不难，基本上python的中级选手就可以跑通本程序。仅供你们学习学习。
3研究对象
某小站点上由小厂商提供的“滑动式验证”：
使用python写一个简单的爬虫自动化脚本，将此网站上的验证码资源多恳求几次，并保存到本地，观查图片特征。
一般情况下，这一步是必须的，多下载一些图片，很多规律是可以一眼看出的。比如，从公开的页面中，连续恳求此验证的资源100次，下载100张图片后。
一眼看上去，此验证的图片素材都只有一种模式，那么就放心了，因为这个问题就比较单一，而不是多模式下你必须要解决多个问题。
4定性分析
将这些单一模式的图片筛选一张下来，如下：
发现如下特征：
和后端展示相关的图片有：方块位置提示图A，小方块B，完整背景图C。A图完全是由B和C合成
显然，设计这个验证图片的人没啥安全方面的经验，有如下两个产品细节没有注意：
对图片没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息
于是促使辨识此图片的位置显得十分简单。
5定量分析
在上面一小节中，我们只是直观的见到了那些图片的一些非常，但是要解答这个题目，还须要进行量化，量化后才会程序化，程序化后才会全自动化。
使用matplotlib工具打开此图片。量化得到如下参数：
图片整体尺寸：w:240,h:450由上到下分为三部份，每部份高度为1506求解图片
很明显，只要将第一张图和第三张图相应的象素相加，神奇的事情就发生了：
“左上”减去“右下”就得到“左下”的结果。
这个时侯，对x方向的R通道的象素点进行累加统计。
得到如下的统计图：
然后对这个曲线求一阶行列式或则只要发觉有个突变值超过最大象素值的某比率时，即可得到最右边的那种y方向突变点的位置。
到此为止，此图片的位置早已成功解出。
下面是相应的python代码:
import numpy as np
def get_boundary(mask, axis, ratio=0.6):
"""
对灰度图的某个channel做像素统计
"""
sum_along_axis = np.sum(mask, axis=axis)
max_value = np.max(sum_along_axis)
bound_value = max_value * ratio
bvalue = (sum_along_axis >= bound_value).astype('int8')
return np.where(bvalue != 0)[0][0]
def get_predict_ans(img):
"""
根据分类出来的图像，找到相应的图像位置
传入二进制的图片，返回答案
:param img:
:return:
"""
nd_img = np.array(img)
w_pos = get_boundary(nd_img, 0) # 根据分布图找到边界位置
return w_pos
7最后总结
由于我不会后端技术，所以我的工作就到此为止。
但是后来有位会后端的网友研究了一下那种网站的验证码后端代码，据说其防护举措也只有图片这一层，只须要把答案放在http的插口上面上传，再加个时间标记才能稳稳的过了。然后借鉴本文解图片答案的思路，基本上可以达到：1s通过60次，成功率大约70%吧。
对滑动式验证有兴趣的朋友，如果大家想练手的，可以多去找一些新入场这个领域的厂商试试，基本上新入场的团队的就会犯一些特别低级的错误，但是请只是技术上在本地自己机器上跑跑试试，安全领域有风险，请自爱。
同时嘱咐一些自己想现今开始做滑动式验证码的厂商，如果投入不够还有相应的技术和产品积累不够，进入这个领域的时侯，请谨慎，因为你的不成熟的工作只会成为本系统最大的漏洞。 查看全部
初级的滑动式验证图片辨识方案1 abstract
验证码作为一种自然人的机器人的判断工具，被广泛的用于各类避免程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性早已名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种方式就是“滑动拼图式”
关键字：验证码,图灵测试,图像辨识,python,破解
2内容概述
关于滑动式验证，最早由国外某网路安全公司首次提出的行为式验证，以滑动拼图解锁的形式呈现在世人面前。然后大约过了好几年以后，各种各样的滑动式验证产品都下来了，那么这种看似一样的产品，它们的安全性究竟怎样呢？
本文特意选购出了一些后来者的小厂商的滑动式验证来做下实验，仅从第一步的图像学上剖析一下安全性。因为我的主技术路线是图像学，关于后端的js并不熟悉，所以就只在图像学上点到即止即可。仅供会一些自动化技术的朋友提供一些知识补充吧。
由于研究的实验对象实在是很简单，所以本文涉及的一些图像学的知识也不难，基本上python的中级选手就可以跑通本程序。仅供你们学习学习。
3研究对象
某小站点上由小厂商提供的“滑动式验证”：
使用python写一个简单的爬虫自动化脚本，将此网站上的验证码资源多恳求几次，并保存到本地，观查图片特征。
一般情况下，这一步是必须的，多下载一些图片，很多规律是可以一眼看出的。比如，从公开的页面中，连续恳求此验证的资源100次，下载100张图片后。
一眼看上去，此验证的图片素材都只有一种模式，那么就放心了，因为这个问题就比较单一，而不是多模式下你必须要解决多个问题。
4定性分析
将这些单一模式的图片筛选一张下来，如下：
发现如下特征：
和后端展示相关的图片有：方块位置提示图A，小方块B，完整背景图C。A图完全是由B和C合成
显然，设计这个验证图片的人没啥安全方面的经验，有如下两个产品细节没有注意：
对图片没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息
于是促使辨识此图片的位置显得十分简单。
5定量分析
在上面一小节中，我们只是直观的见到了那些图片的一些非常，但是要解答这个题目，还须要进行量化，量化后才会程序化，程序化后才会全自动化。
使用matplotlib工具打开此图片。量化得到如下参数：
图片整体尺寸：w:240,h:450由上到下分为三部份，每部份高度为1506求解图片
很明显，只要将第一张图和第三张图相应的象素相加，神奇的事情就发生了：
“左上”减去“右下”就得到“左下”的结果。
这个时侯，对x方向的R通道的象素点进行累加统计。
得到如下的统计图：
然后对这个曲线求一阶行列式或则只要发觉有个突变值超过最大象素值的某比率时，即可得到最右边的那种y方向突变点的位置。
到此为止，此图片的位置早已成功解出。
下面是相应的python代码:
import numpy as np
def get_boundary(mask, axis, ratio=0.6):
"""
对灰度图的某个channel做像素统计
"""
sum_along_axis = np.sum(mask, axis=axis)
max_value = np.max(sum_along_axis)
bound_value = max_value * ratio
bvalue = (sum_along_axis >= bound_value).astype('int8')
return np.where(bvalue != 0)[0][0]
def get_predict_ans(img):
"""
根据分类出来的图像，找到相应的图像位置
传入二进制的图片，返回答案
:param img:
:return:
"""
nd_img = np.array(img)
w_pos = get_boundary(nd_img, 0) # 根据分布图找到边界位置
return w_pos
7最后总结
由于我不会后端技术，所以我的工作就到此为止。
但是后来有位会后端的网友研究了一下那种网站的验证码后端代码，据说其防护举措也只有图片这一层，只须要把答案放在http的插口上面上传，再加个时间标记才能稳稳的过了。然后借鉴本文解图片答案的思路，基本上可以达到：1s通过60次，成功率大约70%吧。
对滑动式验证有兴趣的朋友，如果大家想练手的，可以多去找一些新入场这个领域的厂商试试，基本上新入场的团队的就会犯一些特别低级的错误，但是请只是技术上在本地自己机器上跑跑试试，安全领域有风险，请自爱。
同时嘱咐一些自己想现今开始做滑动式验证码的厂商，如果投入不够还有相应的技术和产品积累不够，进入这个领域的时侯，请谨慎，因为你的不成熟的工作只会成为本系统最大的漏洞。
