采集自动组合是一种新型的数据处理方式，它可以帮助企业更有效地管理其大量数据。它可以自动采集、分析和处理数据，并将其转化为可以在企业内部使用的格式。这样，企业就可以更好地利用其所有的数据，从而提高工作效率。
　　
　　优采云是一家提供采集自动组合解决方案的公司，它的SEO优化软件可以帮助企业快速、高效地实现采集自动组合。该软件可以帮助企业快速、高效地采集各种来源的数据，并将其转化为可以在企业内部使用的格式。同时，它还能够帮助企业进行SEO优化，从而使其网站能够得到更多流量。
　　
　　此外，优采云还开发了一套实用的工具来帮助企业分析和处理数据。这些工具可以帮助企业快速识别有用信息、准确定位问题并根据问题快速找出最佳解决方案。此外，这些工具还能帮助企业识别出不同来源和格式之间存在的差异，并根据这些差异对数据进行自动化处理。
　　
　　此外，使用优采云的SEO优化软件也能带来显著的商业成就。该软件可以帮助企业通过不断分析和测试来增强网站在各大搜索引擎中的可见性，从而有效增加浏览量和销售额。此外，使用该软件还能有效避免因不当SEO而对网站造成的风险。
　　总之，采集自动组合能够带来显著的好处，而使用优采云的SEO优化软件更是如此。该软件不但能够有效地帮助企业采集、分析和处理大量数据，而且还能有效地促进公司商业成就的实现。如想了解有关信息，请浏览它的官方网站www.ucaiyun.com 了解相关信息。 查看全部

　　采集自动组合是一种基于网络的数据搜集和整理工具，它可以帮助企业提高效率，改善业务流程，实现业务连续性。在当今的市场中，企业需要不断更新信息，以便更好地服务客户。然而，大多数企业只能手动收集信息，这样的工作量很大，耗时耗力。
　　
　　因此，许多企业选择使用采集自动组合工具来实现快速、准确的数据采集和整理。优采云是一款特别出色的采集自动组合工具，它可以帮助企业快速、准确地从外部来源中采集、整理信息。此外，还可以帮助企业实施SEO优化，即使用有利于企业在搜索引擎中高度排名的关键词和内容进行SEO优化。
　　
　　使用优采云的好处不止如此。首先，它可以帮助企业降低成本，减少人员成本。通过自动化采集和整理信息的流程，可以实现大量人员成本的节省。其次，它还可以帮助企业节省时间。通过自动化流程可以大大减少采集和整理信息所需要的时间。最后，优采云也可以帮助企业保证信息准确性。由于使用了高度可靠的关键字和内容语法分析引擎，因此可以有效避免信息录入时出现的错误。
　　
　　总之，使用优采云可以帮助企业降低成本、节省时间、保证信息准确性并实施SEO优化。如想了解详情，请访问www.ucaiyun.com 。 查看全部

　　采集自动组合是一种技术，它可以帮助网站所有者自动收集和组合信息。它是一种强大的工具，可以帮助用户快速收集信息，并将其整理成有价值的内容。这种技术对于企业来说非常重要，因为它可以帮助企业快速获取信息，从而更好地处理业务。
　　
　　优采云是一款功能强大的采集自动组合工具，它可以帮助用户快速收集信息并将其整理成有价值的内容。优采云的采集自动组合工具可以快速收集数据，并将其整理成易于阅读的格式。此外，该工具还可以帮助用户快速生成新闻文章、新闻稿、博客文章等内容。
　　
　　此外，优采云还提供SEO优化服务，该服务可以帮助用户创建高质量的内容，并将其优化为搜索引擎所喜爱的内容。SEO优化服务可以使网站在搜索引擎中得到高位，这样就可以获得大量流量。SEO优化也可以帮助用户在不同的搜索引擎中获得高位，这样也可以吸引大量流量到网站上。
　　
　　总之，优采云的采集自动组合和SEO优化服务都是非常有用的工具。它们可以帮助用户快速获取信息并整理成高质量内容，进而在不同的搜索引擎中得到高位，吸引大量流量到网站上。如果你想要使用这些工具来协助你的业务，请前往www.ucaiyun.com 来了解相关信息。 查看全部

　　近年来，随着互联网技术的发展，大数据、人工智能等领域也取得了长足的进步。“采集自动组合”也应运而生，成为当今互联网行业中不可或缺的一部分。尤其是在SEO优化方面，采集自动组合技术更是受到了广大企业客户的青睐。
　　
　　早在2018年，优采云就开始推出其拥有强大采集自动组合功能的SEO优化工具，它能够帮助用户快速搜集相关信息，并将这些信息进行有效的整理、排序、格式化处理、内容归类，从而有效地帮助企业客户快速构建出具备高质量的SEO内容。
　　
　　此外，优采云还能够帮助用户将采集到的信息及时发布到各大门户和社交媒体上，从而有效地扩大企业客户的影响力。通过对新闻内容的快速采集和发布，使得企业客户能够快速从海量信息中获得想要的相关内容，从而使得SEO优化工作得到显著地提升。
　　
　　此外，作为一个专业化、国际化水平高度融合的SEO优化工具，优采云还能够帮助用户对新闻内容进行语义分析、语义标注和新闻分类等工作。这一利用AI人工智能技术来实时监测和评估新闻内容的方法使得SEO内容不仅能够快速准确地呈现出来，而且还能够根据不同场合快速生成出不同风格和语气的新闻内容。
　　总之，随着“采集自动组合”在SEO优化领域中的广泛应用，优采云所带来的新机遇无疑将使得SEO优化工作变得前所未有地便捷和高效。如今，想要体验“采集自动组合”之便捷之处，就可以前往www.ucaiyun.com 官方网站体验一番。 查看全部

　　采集自动组合是当今网络市场上比较流行的一种技术，它能够帮助企业更好地进行网络营销。优采云，一款专业的采集自动组合工具，能够让企业利用它采集数据，并将数据自动组合成营销文档，大大减少了人工制作文档的时间和成本。
　　
　　优采云是一款专业的采集自动组合工具，它可以帮助企业快速有效地进行数据采集和文档组合。该工具可以根据用户的要求，将多个来源的数据进行聚合，并将其转化为文本、图片、表格、图表、PPT等不同格式的文档。此外，优采云还可以根据用户的需要，对文章内容进行SEO优化，使文章内容受到更多人的关注。
　　
　　随着时代的发展，传统的信息采集和文章制作方式已经不能适应当今市场的需要。而优采云正是应用在这一领域中的一大利器。它不仅能够有效地帮助企业降低成本，而且也能够有效地帮助企业进行SEO优化，使得其文章能够受到大家的关注。
　　
　　此外，优采云也可以帮助用户快速找到所需要的信息。它可以将来自多个来源的信息进行快速聚合，并将其生成相应格式的文章，省去了用户手动重新整理信息之苦。
　　总之，优采云是当前市场上一大利器，它既能够有效减少成本、SEO优化文章内容、快速找到信息、也能够帮助用户快速生成高质量、高效率的文章内容。如想了解详情，请浏览官网www.ucaiyun.com 来体验试用吧! 查看全部

　　采集自动组合是一项新兴的技术，它的出现大大改变了企业的互联网运营方式。采集自动组合技术是以数据采集和数据处理为基础，利用软件工具将多个数据来源整合在一起，从而有效地实现企业运营所需信息的快速采集和处理。
　　
　　优采云(www.ucaiyun.com)是一家领先的云服务提供商，专注于帮助企业实现采集自动组合。优采云通过SEO优化和其他多种技术，能够帮助企业快速、有效地将信息从多个来源中采集、整理、分类、处理，形成一体化的信息库，并可根据客户需要随时更新。
　　
　　此外，优采云还能够为企业创建一套触发式的信息流，可以根据不同的用户行为实时发布信息。例如，当用户浏览特定的页面时，可以触发特定的信息流；当用户执行特定的动作时，也可以根据用户行为及时发布相应的信息。因此，使用优采云就能够在保证用户体验的同时，有效地利用信息流来进行内容传递和交互。
　　
　　此外，优采云还能够将所有信息整合起来并根据用户行为来分配相应内容，帮助企业快速找到最佳内容。例如，当用户浏览特定页面时，优采云将根据用户行为来判断用户最感兴趣的内容并推送相应内容。这样就能够根据不同用户的不同行为来快速找到最佳匹配内容并推送给相应用户。
　　总之，随着时代的发展,采集自动组合已经成为当今企业运营不可或缺的一部分,优采云(www.ucaiyun.com)正是能够帮助企业快速、有效地将信息从多个来源中进行采集、整理、分类、处理,带来巨大便利。 查看全部

　　解决方案:“优采云采集器”帮助企业更有效地进行数据分析
　　采集自动组合是一种新型的数据处理技术，它可以使得大量的数据能够被有效地收集、处理和利用。目前，采集自动组合已经得到了广泛应用，它可以帮助企业更有效地进行数据分析、决策制定、预测分析和其他相关工作。
　　
　　首先，采集自动组合可以帮助企业进行大量数据的快速采集和处理。这样就可以使企业能够在最短的时间内获取所需要的信息来进行决策和预测。此外，采集自动组合也可以帮助企业高效地将不同形式的原始数据或信息进行有效的分析和存储，而无需人工干预。
　　此外，采集自动组合能够减少对人员、时间和物料方面的大量成本开销。因为它能够较快地将大量原始信息采集、处理并整理出有用的信息供企业使用，而不需要人为干预；因此，可以减少企业总体成本开销。
　　
　　考虑到上述优势，如今不少企业都开始使用“优采云采集器”来实现快速、便捷的采集自动组合。该产品能够帮助企业快速将海量原始信息进行格式化存储；此外，该产品也能够帮助企业高速地将海量原始信息中的有用信息归类整理出来供决策者使用。
　　总之，随着人工智能和大数据应用日益成熟，如今“优采云采集器”已成为一种卓有成效的大数据利用方式。它可以帮助企业快速将海量原始信息进行格式化存储；此外，该产品也能够帮助企业高速地将海量原始信息中的有用信息归类整理出来供决策者使用。因此，“优采云采集器”已成为众多公司应对海量数据所必不可少的一部分工具。 查看全部

　　解决方案:使用优采云采集器可以有效改善生产质量吗？
　　随着社会的发展，自动化设备和技术在不同行业中发挥着不可或缺的作用，特别是在采集自动组合方面。它不仅能够提高采集效率、减少人工开销，而且还能够提升生产质量。
　　
　　首先，采集自动组合可以显著提高采集效率。如今市场上有很多先进的采集技术，可以实现快速、准确的采集。通过使用这些技术，可以大大减少人工开销，同时也可以实现一定的节省成本。例如，优采云采集器是一款具备强大功能的自动化采集设备，可以实现快速、准确的采集；此外，该设备还具有低耗能、低噪声、小体积等优势，使用成本相对较低。
　　其次，采集自动组合还能够提升生产质量。不少企业都会遭遇到生产进度拖延耗时问题，使得整个生产流程变得繁琐耗时。使用采集设备可以有效改善这一问题：不仅能够减少人工开销的同时也能保证产品的准确性和一致性。优采云采集器是一款具有高性能和高准度的智能化装备，它可以实时检测物料尺寸并将之前测试定义好的样式根据要求快速归位；此外，该装备还具有低耗能、低噪声、小体积、快速响应等特性；因此在生产中使用该装备将会大大提升生产效率并保证产品的准确性和一致性。
　　
　　此外，随着国家对安全生产要求的不断加强，企业在生产中也应当注意到安全问题。使用优采云采集器来代替人工作业，不仅能有效节省成本，也可以显著减少工作中手部意外情况发生的风险。
　　总之，随着市场竞争日益激烈，企业需要寻找新的方法来保证生产效益。使用优 查看全部

　　安全解决方案:OpenNMS编译后部署
　　
　　Kubernetes 中的 OpenNMS Drift 正在部署 OpenNMS Drift。 出于学习目的，请避免在主要组件（入口控制器和证书管理器除外）上使用 Helm 图表和运算符。 将来，这些技术的使用可能会发生变化。 此部署收录所有 OpenNMS 组件和功能的完全分布式版本，并尽可能考虑高可用性。 此特定解决方案中还有一些其他功能可用，例如，和（或 CMAK）。 所有这些都是可选的（添加用于学习目的）。 安装了最低要求的二进制文件。 在您的计算机上安装二进制文件 [可选，但对解决问题很有用] 注意：根据所选平台，可能需要其他要求。 查看相应的 README 文件以获取更多信息。 集群配置继续使用首选的集群技术：use on AWS。 在 AWS 上使用。 在谷歌计算平台上使用。 在 Microsoft Azure 上使用。在机器上使用
　　
　　解决方案:MVSO-简洁自动采集影视程序
　　MVSO影视节目，精简UI，魔改超级SEO，节目对接360视频，并可自行定制苹果cms资源站界面，节目后台由layuimini实现。
　　源代码截图
　　后台源码
　　
　　安装注意事项
　　上传直接访问使用，无需安装请使用php7.1|7.2（推荐PHP7.2）宝塔伪静态使用thinkphp，EP面板直接上传不支持二级目录构建本程序nginx伪静态中root directory.nginx.htaccessapache in The root directory.htaccessep 面板不需要设置pseudo-static
　　登录说明
　　
　　后台地址：域名/admin/index 用户名：mvso 密码：123456
　　资源站界面为Apple CMS XML界面，部分界面不支持
　　源码下载： 查看全部

　　解决方案:editortools3基础版(全自动无人值守采集器) v3.4
　　自动无人值守采集器可以为您节省大量时间，而且功能广泛。 editortools3基础版中需要采集的用户大多在搜索。 优采云采集器下载比较有名，支持任意格式的文件下载。 ,无限多级页面采集是重点，editortools3基础版随心所欲存在。
　　editortools3基础版工具：
　　【信息随心所欲】支持信息自由组合，通过强大的数据整理功能对信息进行深度加工，支持新内容的创作
　　【任意格式文件下载】无论是静态还是动态，无论是图片、音乐、电影、软件，还是PDF文档、WORD文档，甚至是种子文件，只要你想要
　　
　　[伪原创] 高速同义词替换，多词随机替换，段落随机排序，助力内容SEO
　　【全自动无人值守】无需人工值班，24小时自动实时监控目标，实时高效采集，全天候为您更新内容。满足长期运营需求，为您解除后顾之忧从繁重的工作
　　【应用广泛】最全能的采集软件，支持采集任意类型网站，应用率高达99.9%，支持发布到各类网站程序，还可以采集本地文件，免界面发布。
　　【无限多级页面采集】无论是纵向多层页面，平行方向多页面，还是AJAX调用页面，轻松为你采集
　　【自由扩展】开放接口方式，自由二次开发，自定义任意功能，实现所有需求
　　Editortools3基础版更新：
　　
　　修复：下载文件出错时，可以正确标记文章状态。
　　修正：部分HTML标签转换UBB无效的问题。
　　优化：工作记录改进了下载目录无效的提示。
　　新增：数据整理支持正则语法，每条整理规则支持独立选项。
　　新增：在程序设置中增加了自动重发失败文章的选项，可以在程序下次执行时自动重新采集并发布失败的文章。
　　最新版本:最新版SoDu小说带采集器,搜读小说搜索引擎免授权源码
　　新版sodu源码搜索小说网站源码带采集器，PC+WAP免授权
　　1. 模板重新定义，氛围完善，内部优化与搜索引擎接轨
　　
　　2.解决客户无法注册登录的问题
　　3.处理读取记录问题
　　4、处理后台无法操作小说站号，无法修改密码，添加修改友情链接等错误。
　　
　　5.内核重写，运行速度比之前提升3倍以上
　　6.有预装的功能（为下次更新功能，即不用改数据库）
　　在现在的环境下，做小说站涉嫌侵权，但小说动到几十万IP是正常的。 搜索引擎可以忽略侵权，所以可以备案放在国内网站 查看全部

　　解决方案:排播系统介绍与产品设计
　　编导：视频网站的内容质量是吸引用户的基础，而播放时长则是网络内容火爆的重要原因。 对于内容调度和播放的业务，前期的产品经理起到辅助作用。 后期了解业务内容及其逻辑后，他可以通过业务数据的应用，引导业务完成相应的指标。 本文对调度系统的设计进行了分析和介绍，一起来看看吧。
　　一、简介
　　距离上一篇文章快一个月了，趁着五一假期，大家可以有持续的时间学习和总结一些内容。 其实我一直有一个疑问，各大电视台和视频网站决定购买或自制内容播出时间的理论依据是什么？
　　正文用于解释业务原理、产品构成，并进一步探讨未来信息技术对内容广播的赋能。
　　对于一个网络内容来说，除了内容质量、受众范围等内容因素外，播出时长也是影响其受欢迎程度的关键因素。
　　比如《延禧攻略》和《甄嬛传》如果撞在一起，可能很难达到当初播出时的轰动效果。 因此，一段内容的播放时间，什么时间需要补充什么样的内容，成为了行业内决定一个视频视频平台能否获得最大利润的关键因素。
　　2.什么是调度
　　Scheduling：名词的解释可以分解为scheduling-playing。 主要针对电影、电视剧、综艺、动漫等内容的具体上线（上映）时间的制定。
　　1.业务调度计划
　　通常，在内容排期计划中，需要根据现有行业的内容上线（发布）日期安排，分析竞品内容收录的赛道、内容（预）评级等因素，从而制定需要填补的空白。 内容。
　　内容方面，同赛道内容质量优于竞品，保持了现有平台的既有优势。 其余内容品类继续拓展破圈，寻求内容输出价值最大化的原则。
　　目前，在制定排期计划时，主要流程分为六大步骤：行业内容采集、信息填充整理、竞品内容分析、自有内容盘点、自有内容上线策略制定、审核与整理。上线后总结。
　　通过以上五步规划，确定未来2-3年内需要制作或采购的内容，确保整体平台在行业中的地位和优势。
　　2.信息采集
　　通常在商业中，全网在线内容的信息采集都会通过互联网和行业资讯进行。 采集信息的领域主要包括：
　　以上8个基本领域。 通过拆解一个内容8个纬度的信息，可以大致了解未来2-3年内推出的竞品内容。
　　三、信息整理
　　通常，在明确了未来2-3年内推出的内容之后。 接下来要做的就是把这些内容有序的加入到时间表中。 通过时间表，您可以浏览行业即将发布的内容概览。 通过本综述呈现的信息，您可以有条不紊地进行竞品分析，进而找到适合自己的内容播放策略。
　　4.竞品分析
　　竞品分析的目的主要是面对以下三类问题：
　　防止对手弯道超车，继续发挥自身优势寻找行业突破点，积极突破圈层寻找行业密集期和密度期并加以利用
　　(1)防止对手弯道超车，继续发挥自身优势
　　防止对手在弯道超车的核心，就是在已经形成优势、利好的地方进行巩固，让对手没有可乘之机。
　　例如，在国内视频网站中，主要面向女性用户的爱奇艺在内容选择上不断补充女性内容，通过采购或自制等方式不断填补女性内容集中度； 同时，这些内容的收入思考和实践提高ARPU值，比如增加玩家投票。
　　（二）寻找行业突破口，积极破圈
　　通过竞品内容播出排期，可以了解哪些类型、哪些赛道的内容在一段时间内不温不火，当前赛道的内容什么时候可以产生不错的收入； 或者哪个内容市场的基本面是的，收入是有的，但是还没有人去探索过。
　　这时候就可以有效的组织内部资源，自制、购买、去中心化UGC来生产以上赛道的内容，并且在合适的时间（如果你对你的产品有深入的用户研究和内容质量）评测时的内容）分析，如果对竞品内容了如指掌，可以同时选择强硬。 如果不能用内容、营销、用户规模来压制对手，可以选择在内容空档的时候玩，避开对手的锋芒，踩在脚下。 稳步获得最大的内容消费群体）发挥，一举打破行业垄断。
　　
　　最典型的例子就是2020年哔哩哔哩的《说唱新世代》一举打破了国内说唱内容的现状，从而主动破圈。
　　(3)寻找行业的密集期并加以利用
　　通过竞品的播放表，可以直观的看到内容密度的周期。 这时候最重要的是找到内容稀疏的时期（俗称剧荒时期），找到自己的内容来填补，在内容密集时期，需要维护一定的内容，紧跟市场趋势，此时才不会被竞争对手甩掉。
　　5.内容盘点
　　竞品分析通过之后，接下来就是盘点自己的内容了。 我们自己的内容也是按照2.2信息采集进行解构的。 那么，找出哪些内容属于同一个赛道，需要证明其韧性，哪些内容目前在市场上不温不火，哪些内容需要细化排期，哪些内容目前在拍摄市场上没有。
　　通过整理这些内容，你就会知道自己平台的“粉库”里还有多少存货。 了解了库存后，接下来就是根据库存和对手的情况，通过内容购买或者自制的方式补充需要的内容，进一步丰富库存状态。
　　完成自己的内容填充之后，接下来就是让这些内容发挥出最大的价值。
　　估值主要集中在两个方面：
　　播放数据：vv、播放时间、完成率等 付费数据：内容独立吸金数据、会员付费图书、版权发行费用等 6.策略制定
　　这时候你已经有了对方的播放状态和自己的内容清单。 接下来就是根据已有信息制定内容上线策略，将内容上线时间一步步填入调度系统。 整体调度策略的制定应遵循以下原则：
　　七、复习总结
　　最后一步是查看摘要。 审稿摘要可分为定期审稿摘要和单一内容审稿摘要。
　　（一）定期审查总结
　　定期回顾通常是对一个季度的内容排期计划进行回顾。 主要是对竞品的分析，以及自己解决方案的不足，进行综合思考。 定期审核的更多意义在于内容组合的形式是否在市场上占据有利地位，进而调整当前的内容组合方式，以实现利益最大化。
　　(2) 单个内容的回放
　　主要题材是重点项目，在行业内通常可以定位为S级项目，比如腾讯视频的《陈情令》、哔哩哔哩的《天赐良缘》、爱奇艺的《青春有你》等。主要进行综合性的回顾一个节目的播出时间和周期，希望以后类似节目上线的时候，能得到更多的收益。
　　八、业务流程
　　我们之前详细阐述了调度业务的六大步骤：
　　通过以上6个步骤，可以不断重复内容排播方案，获取最大收益，同时，通过不断的行业沉淀，将经验留存于排播体系中。
　　三、广播系统产品构成
　　根据2.8中调度计划的业务流程，我们可以拆解出对应的产品流程，从而知道调度系统中的产品是如何承载业务的，进而推动业务发展，实现利益最大化。
　　一、产品流程图
　　要构建一个合理的产品流程，需要将业务流程中需要做的每一件事情都拆解出来，确立产品在其中的角色。 整体产品需要按照三个层次进行处理：满足需求、对外能够成为SaaS服务、引导需求。
　　在2.8中，我们可以看到标准化的业务流程是以下六个步骤：
　　（一）信息采集
　　自动采集或手动采集。 需要提供数据字段拆包服务，自动采集的信息需要通过关键词进行识别，放入各个字段，规范竞品内容。
　　（二）信息整理
　　主要工作是通过人工或机器对内容进行解构，并排列在时间线上，让一定时间内上线哪些平台、上线哪些内容一目了然。
　　竞品分析：主要是对竞品平台的内容进行分类，划分内容赛道。 以此来判断平台是否会处于劣势或者可以利用对手反应迟钝的类别或者对手相应类别相对较弱来完成弯道超车。 该产品主要提供一目了然的内容建议，用于显示和推荐攻击或防御。
　　(3) 内容清单
　　你需要获取自己的内容数据库，然后将数据按照数据结构进行排列，完整呈现。 然后，根据竞品分析，可以了解到目前的打法和不足之处。
　　(4) 策略定制
　　
　　要保证在以后的上线计划中能够有条不紊地填写内容。 并能有效提示用户选择合适的内容。
　　(5) 回顾
　　存储回放文档，标记优质的调度策略内容和需要改进的调度策略，然后可以通过机器学习给出推荐时间点。
　　因此：结合以上信息，我们可以绘制出用户初步提出的产品流程图。
　　2. 功能与策略开发
　　根据上面的简单流程图可以发现，在大数据应用时代，产品无处不在为整体业务赋能。 下面是一个简单的例子：
　　(1) 内容爬取
　　抓取后，nlp可以进行分词，存储关键字段。
　　(2) 竞品在线更新告警
　　通过网络爬虫行为，对重点竞品进行网络告警，及时通知。
　　(3) 日程推荐
　　整体可以属于ToB的内容推荐。 系统可以整合竞品内容的用户群体、演员等级、评分等信息，在自有内容库中提供可以与优质产品保持竞争的内容。 通知可以表明其内容远远优于有关竞争内容的建议。 从而了解业务调度计划。
　　还有很多，这里不再赘述。
　　三、产品架构图
　　前面说过，业务流程和产品流程确定之后，就可以梳理产品架构了。
　　根据产品流程图可以确定，整个调度系统分为4大组成部分，即外网内容库、内网内容库、内容调度表、回放存档工具。 要更精简，需要连接爬虫系统、推荐系统、AI分析等系统交互。
　　简要的产品架构图如下：
　　4.产品经理在业务中的作用
　　对于内容调度和播放的业务，前期的产品经理更倾向于支撑角色。 在了解了业务结构和核心逻辑后，可以通过业务数据的应用来指导业务完成相应的指标。
　　1.了解业务
　　内容调度小到个人工作室内容的发布，大到Netflix等全球视频网站的内容发布。 核心逻辑是内容收益最大化（播放量-用户留存-DAU-ARPU-LTV）。
　　所以在产品前期，需要了解业务，学习各种调度知识，分析业务的调度逻辑，让产品能够支持业务做基本的输入和布局操作。 这时，产品的核心设计点就在于全面性和准确性。
　　2.封面业务
　　有效学习后，在全面准确设计产品功能的基础上，需要让你的产品能够覆盖大部分（90%）的业务需求，需要充分运用战略思维的基础上产品设计旨在提高读者使用的便利性。
　　这个时候工具端和服务端系统的重点是效率。
　　3.领导业务
　　高效的系统仅能满足业务需求。 在解放双手的基础上，产品经理需要入驻推荐、AI等能力，对内容排期、播放进行精准推荐。 这时候就会出现推荐-选择/放弃-优化模型的良性循环。
　　这时候，调度建议可以引领业务向前发展。 同时，作为通用的系统建设，可以为小B用户提供一整套由工具和服务组成的SaaS模式服务，真正实现通用化、开放化、智能化的服务体系。
　　五、未来探索
　　未来，机器学习会越来越成熟。 推荐方向逐渐从内容分发和消费端辐射到内容选择、生产、制作端。 调度系统可为大中型内容网站找到合理的内容调度和生产策略，打通创意-生产-发行-消费的全闭环；
　　同时赋能中小企业和个人，找到属于每个人的内容创作收益，在内容制作提示和线上方向上给出平台和个人建议，帮助他们实现收益最大化。
　　非常有效:正规seo优化方法(快速有效的Seo优化方法)
　　网站优化方法分为站内优化和站外优化。 随着搜索引擎的发展，外链对网站排名的影响越来越小。 网站优化方法在优化过程中应着重于网站的内容。 在建设和优化方面，只有优质的网站内容才能带来更好的网站排名，只需要适当的建立一些优质的外链即可。
　　网站优化方法是针对搜索引擎对网页的检索特点，使网站建设的基本要素符合搜索引擎的检索原则，使搜索引擎尽可能地收录网页，并将其排在最靠前的位置。搜索引擎自然检索结果的顶部。 从而达到搜索引擎优化的目的。 网站优化方法可以从两类三方面考虑。 网站优化方法有两类：一类是站内优化，一类是站外优化。 网站优化的方法有三种：利用自己的优势进行优化，利用SEO工具进行优化，利用对手的网站进行优化。
　　网站优化方法的现场优化，通过网站标题的优化，包括网站标题、描述和关键词的选择和书写，首页、栏目页和文章页都要有相应的网站标题。 网站结构优化。 创建网站时，要注意网站结构和网站URL 级别。 一般来说，三个级别就足够了。 目录层次越浅，蜘蛛会先爬取。 网站结构扁平树状，方便网站阅读。 而且方便蜘蛛爬行。
　　
　　网站优化方法的关键词布局，首页、栏目页、文章页的关键词布局，将关键词的密度控制在2%-8%，避免过度的关键词优化。 做好网站内容的增加工作，按时、按量更新网站内容。 原创并不意味着高质量的内容，而是时效性强、实用性强、对用户有帮助的内容。 网站内链建设，锚文本链接，锚文本内容必须与链接的目标内容相匹配。 其他基础优化，301重定向，404错误页面，robots.txt文件设置等。
　　站外优化网站优化方法，站外优化一般是指通过自媒体平台建设反外链和网站引流，以增加网站流量，为蜘蛛程序进入提供接口网站。 友情链接建设，与高流量、高权重、高权威的网站交换友情链接，注意网站内容的相关性。 目标网站和自己网站的出站链接不要太多，控制在30个以内。
　　
　　网站优化法利用在其他平台建设外链，如博客、论坛、问答、b2b网站、分类信息网站等，发布网站相关内容进行网站导流，一般都会留下网站链接。 网站优化法的站群策略利用其他平台、快速建站系统、自建网站，为优质关键词占据多个排名，多个关键词排名。
　　网站优化方法利用自身优势进行优化，网站关键词出现在域名等，保证空间的稳定性，这一点很重要，然后大量弥补网站的年龄差的高质量内容。 网站优化方法是通过SEO工具进行优化，有限的时间和合适的工具可以发挥最大的效果。 网站优化方法分析对手的优化方法、推广方法、操作方法等，然后通过研究模仿，最后完成超越的过程。
　　网站优化方法每个站长都不一样，每个站长的优化方法也不同，但总的来说都是一样的。 掌握网站优化方法的核心知识和要点，对网站优化有很大帮助。 查看全部

　　采集自动组合 干货教程:云海天教程
　　1.什么是ES？
　　es是一个基于Lucene的搜索服务器，一个基于分布式多用户能力的全文搜索引擎，一个restful web界面。
　　白话：它是一个分布式的、高性能的、高可用的、可扩展的搜索和分析系统。
　　2、ES的作用是什么？
　　一种。分布式搜索引擎和数据分析引擎
　　b. 全文搜索、结构化搜索、数据分析
　　C。近实时处理海量数据。
　　d.elasticsearch是对传统数据库的补充，如全文搜索、同义词处理、相关性排名（如热度）、复杂数据分析等。
　　3、ES和我们常用的数据库有什么区别？
　　1.响应时间非常快（PB级数据是毫秒级响应）
　　2.分词（倒排索引）
　　查询收录“搜索引擎”的文档
　　1.反向排序得到“搜索引擎”对应的文档id列表，有1,3
　　2、通过正排序索引查询1和3的完整内容。
　　3.返回播种结果。
　　4.遍历方法
　　ES没有事务的概念，不支持回滚，不能恢复删除的数据。
　　Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Relational database 数据库表的行和列 Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields Elasticsearch 索引(indexName) 类型(type) 文档字段(field)
　　4、ES的使​​用场景是什么？
　　1.记录和日志分析
　　
　　Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，支持各种输入选项。它可以同时从多个公共源中捕获事件，同时从多个数据源中获取数据，进行转换，然后发送到我们常用的ES中。.
　　2. 采集 和组合公共数据
　　与日志数据一样，Elastic Stack 拥有大象工具，可以轻松地爬取远程数据并为其编制索引。
　　3.全文搜索
　　4. 事件数据和指标
　　ES 可以很好地处理时间序列数据，例如指标和应用程序事件。
　　5.数据可视化
　　Elasticsearch 有常见的查询。
　　 NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
//聚合 title分组为例 出现的频率按照降序排名，（热度排名）
nativeSearchQueryBuilder
.withIndices("aegis")
.withTypes("positions")
.withQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("agg").field("brand.keyword")
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("agg").field("title.keyword"));
// MinAggregationBuilder minAggregationBuilder = AggregationBuilders.min("price");
nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(aggregationBuilder);
Aggregations aggregations = elasticsearchTemplate.query(nativeSearchQueryBuilder.build(), new ResultsExtractor() {
@Override
public Aggregations extract(SearchResponse searchResponse) {
<p>
return searchResponse.getAggregations() ; //.get("agg");
}
});
//StringTerms title_term = (StringTerms) aggregations.asMap().get("agg");
Map stringAggregationMap = aggregations.asMap();
System.out.println(stringAggregationMap.get("agg"));
</p>
　　5.属性注解类型
　　1. Document文档对象（索引信息，文档索引）
　　(1) indexName ：索引库的名称，建议使用项目名称
　　(2) type：类型，建议使用实体类名
　　(3)indexStoreType：索引文件存储类型
　　(4)shards：默认分区数
　　(5)refreshInterval：刷新间隔
　　Field 每个文档的Field配置（类型、分词、存储、tokenizer）
　　(1)类型：FieldType.Auto，自动检测类型
　　(2)index：FieldIndex.analyzed，默认分词，一般默认分词就可以了，除非找不到这个字段
　　(3) format：DateFormat.none，时间类型格式化
　　(4)store默认不存储原文
　　(5)searchAnalyzer：指定字段使用的分词器
　　(6)Analyzer：索引指定字段时指定的分词器
　　(7)ignoreFields：如果一个项目符号需要忽略
　　汇总:自动采集站长网
　　
　　采集 的访问者数量已自动达到 0。如需查询本站相关权重信息，可点击“爱站数据”和“Chinaz数据”进入；以目前的网站数据为参考，我建议大家以爱站数据为准，更多的网站价值评估因素如：自动采集站长网站访问速度、搜索引擎收录和索引数量、用户体验等；当然，评价一个网站的价值，最重要的还是要根据自己的需求和需要，有些具体的数据需要和自动采集的站长协商。比如站的IP、PV、跳出率等等！
　　 查看全部

　　解决方案:【小程序源码】头像组合多种分类并支持姓氏头像制作生成
　　这是一个头像类型小程序的源码
　　小程序收录多种头像，所有头像都是自动采集
　　比如男生头像，男声头像，动漫头像等。
　　
　　此外，小程序还支持姓氏头像的生成和制作
　　自定义姓氏输入、标语、印章等输入制作
　　另外，还有口号的选择，可以选择各种流行的口号，方便用户制作姓氏头像！
　　具体功能小编就不一一介绍了，大家可以自行研究！
　　
　　下面是编辑器的部分demo图，大家可以看看
　　小程序源码下载地址：【小程序源码】头像组合多类，支持姓氏头像制作生成-小程序文档资源-CSDN下载 这是一个头像类型的小程序源码，小程序收录多种头像，都是自动的采集比如男生头像，男声头像，更多的下载资源和学习资料请访问CSDN下载通道。
　　解决方案:2022在线伪原创文章工具 最好用的人工智能伪原创工具
　　2022年的在线伪原创文章工具，哪个是最好的AI伪原创工具？当然，最好用的当然是老铁智能伪原创工具。有的朋友在网上发现了这么多这样的工具，真是吸眼，试了一下后发现伪原创后的文章效果不好，真是浪费时间。最好下载老挝智能伪原创工具，一步到位直接完成！
　　
　　老铁的智能伪原创工具可以基于关键词多个数据源请求一系列文章，包括谷歌页面、YouTube、图片、文档、政府、教育等，然后重新组合一个完整的文章。
　　
　　老铁智能伪原创工具重组的文章可读性还是比较强的。有相同的同义词库可以停止交换，但不支持旋转函数，并且像wordflood一样，它只能交换。
　　此外，老挝智能伪原创工具还可以将文章翻译成14种主流语言，一键将文章转换为音视频，并支持一键文章、音视频到博客、播客和YouTube。 查看全部

　　解决方案:绘管通APP搭配绘宇智能成图系统！一站式服务解决管网采集、绘图难题
　　汇观通APP 广东汇宇智能勘察科技有限公司（以下简称“汇宇智能”）基于多年管网采集项目经验开发的管网数据采集系统，支持管线数据现场记录、图文一体化、高效的属性录入、正则表达式和下拉菜单录入等便捷功能，具有标准化、规范化的特点。与传统的草图绘制和纸质记录操作方式相比，可以显着提高整体操作效率，减少数据出错的几率。实现地下管线数据野外采集与办公室处理的无缝对接，为普查提供简单、准确、高效的服务，地下管网更新补充调查。目前，惠观通APP已在Android系统各大应用市场全面上线（腾讯应用商店/华为/小米/OPPO/VIVO等，搜索关键词“惠观通”即可下载APP）。
　　慧宇智能测绘系统是在广东慧宇智能测绘系统的基础上，在CAD平台上开发的。系统的核心功能是可以直接读取汇管通导出的数据库并匹配测量坐标进行制图，将管道的属性信息存储在CAD图纸对应的对象上，管道属性信息可以直接获取通过编辑工具添加、删除、修改等，办公室操作流程直接简化为读取数据文件-自动生成管线图-结果检查-结果输出 简单的链接简化了办公室操作步骤，提高了工作效率，实现了真正的内外管线检测一体化和出库一体化。
　　01
　　Epitube功能介绍
　　#1) 简单方便的项目管理
　　针对现场采集复杂、数量大、环境复杂，在软件中引入了项目管理功能。配置pipe point/pipeline采集前的相关项。包括作业组、项目类别、指定坐标系、管点编号生成规则等，极大方便了后续的采集工作。
　　#2）全面的图库互动入口功能
　　易观通APP除了具备画点画线的基本功能外，考虑到野外勘察中的各种不确定性，引入了虚拟连接的概念，支持点对点连接、点线连接等多种连接方式。提供属性查询修改、插入管点、移动管点、删除点线等常用库交互编辑功能，APP还支持快速复制之前相似管点的属性信息，减少相同的输入操作属性内容和提高采集效率。
　　#3) 强大的地图显示功能
　　地图在线加载显示功能：通过手机或WiFi网络加载天地地图矢量图或卫星图，结合GPS卫星定位，为现场管网图文数据录入提供有力参考。
　　灵活多样的离线地图显示功能：系统支持加载各种底图数据，如shp矢量数据、tif图像数据等。
　　#4) 灵活的自定义设置功能
　　用户可以根据实际需求自定义管道的“管道类型”、“管道字段”、“管道特性”，以满足不同数据格式的需求。
　　#5) 便捷的内外业务无缝对接功能
　　通过慧观通APP的【数据导出】功能，可以将场采集的管道信息通过慧鱼智能管道录入与制图系统直接录入图片，然后整理成结果库；反之，汇宇智能管线输入和成图系统输出的管线数据，可以通过【数据导入】功能传输到EGC，方便后续作业或现场成果检查。
　　
　　#6) 采集信息实时关联刷新功能
　　管线/管道数量采集支持实时汇总统计，现场采集照片与管点关联，支持快速预览，方便内外部核查。
　　02
　　慧宇智能测绘系统功能介绍
　　#1) 数据输入
　　数据录入是指将管道数据、信息表、记录表等数据加载录入系统的一系列操作，包括工程元数据和图纸比例设置、数据导入、记录表导入、数据坐标设置等。手动录入管点和管线数据，编辑数据属性信息。
　　#2) 数据编辑
　　系统提供了强大的数据编辑模块，包括在地图上生成点号、重新编程物探点号、批量修改野外内容、编辑管点\管线、修改管线连接关系、画框框、画公里网格、排水流量方向、综合管线\点号\管底高程标注、管线断面拉旗标注等功能，方便用户进行管线规划。
　　管线编辑：系统提供图上生成线号、添加管线、反向管线、修改管线连接关系、绘制管线边界线等管线编辑工具。
　　标注：包括管线综合标注、点号标注、管底高程标注、管底高程自动标注、管线旗标标注。注释功能突出显示用户感兴趣的区域，便于查找和记录。
　　图1 修改管道连接关系
　　#3) 数据监控检查
　　在处理管道数据的过程中，难以避免因人工操作失误等原因导致管道数据错误的问题。本系统提供数据监督检查功能，提高了数据的准确性，降低了数据出错的风险。数据监检模块包括属性查询、图形检索、数据统计、点长统计、监检误差方案建立、管点\管线重复巡检、管段超长巡检、孤立点巡检、高程正确性巡检等。埋深、管道材料一致性检查、管道及埋设方式合理性检查、取值范围检查、数据标准检查、排水管道标高检查、监理报告生成、
　　属性查询：系统提供属性查询和浮动属性查询两种查询方式，供用户选择。
　　图2 属性查询
　　数据统计：包括点长统计（管点数据量和管线长度统计）、点长组统计、重叠管线组统计、点长材质统计、单层管线长度统计、附属物统计等。
　　Fig.3 Point length statistics 图. 4 Segment length statistics
　　#4) 数据交换
　　
　　在管线管理工作中，经常会出现因数据格式不一致而无法叠加分析或处理不便的问题。通过该系统，可以将数据转换成各种格式，Excel结果表、接入点线路表、GIS数据库等。此外，该模块还包括新建地图网格、专业管线分幅等功能，分幅输出，地形图转底图，批量换底图。
　　新增图框格网和框输出：通过设置图框大小和图框原点，自动生成选中范围内的所有图框格网，并自动对每张地图进行裁切和框选，并保存在指定目录中。
　　图5 综合流水线图和专业流水线图
　　多边形裁剪：使用多边形裁剪当前图形，可以选择裁剪多边形内的数据或裁剪多边形外的数据。
　　生成Excel结果表：将当前图的流水线数据按照各种类型的边界输出到Excel中，作为结果表数据。
　　图6 生成Excel结果表
　　#5) 结果图修剪
　　结果图修改，即修改和完善结果图的效果，包括修改管道点坐标、修正特殊点方向、反向管道、自动改进属性、修改检测点类型、反向修改特殊点，自动生成测量点编号，校正遮挡，设置空管检测点埋深，校正线型和颜色等功能，提高工作人员作图质量和效率。
　　修正特殊点的方向：将与管道同向的符号角度调整为与管道同角；将管道末端的水箅调至与管道垂直的方向，将管道中部的水箅调至与管道平行的方向。
　　图 6 校正前后结果
　　管道断面标注：标注管道的断面数据。标志线是管道的断面剖面线，与标志线相交的管道数据自动标记在标志线的终点。
　　图8 示例：用标志标记管线段，并标记管线的相关信息
　　#6) 系统设置
　　系统提供设置系统字体、项目参数、量程巡检参数等功能，在设计上考虑了用户不同的操作条件和项目的差异性，更符合人性化的原则。
　　设置字体：设置各种标注对应的字体、字号等参数。
　　设置量程检查参数：设置管道的测量范围，用于检测管道是否超出此范围。可以修改每个项目的最小值和最大值。如果图形上的数据超出这个范围，检测时会报错。
　　03
　　广东汇宇专注管网服务
　　管网服务是我们的六大核心业务之一。我公司一直致力于地下管线行业，提供检测、勘察、检测、疏通、维修、在线监测、信息化等一站式服务。具有深厚的技术积累和广泛的实践经验。公司秉承“把工程变成技术，把科技变成艺术”的理念，立志成为管网行业的专业知名品牌。目前，我公司在管道检测领域拥有软件作品30余项，专利20余项，获得管道工程奖项15项，其中国家级奖项8项。年检测管线2.5万公里，综合实力较高。
　　解决方案:小学人工智能校本课程《生活中的人工智能——认识传感器》教学设计.docx 4页
　　PAGEPAGE 3 生活中的人工智能——认识传感器 学习目标： 1. 知识与技能 (1) 了解实验箱的基本功能，掌握用积木控制实验箱的方法；(2) 使用Labplus软件编写“智能保险杠”小程序；二、过程与方法 （1）通过自主探索，初步了解实验箱的基本功能；(2)通过小组合作锻炼学生发现问题、分析问题和解决问题的能力；3、情感态度与价值观（1）对人工智能在生活中的初步认知；（2）通过实际操作激发对人工智能的兴趣，培养学生的创新意识和良好的信息素养；教学重点：了解实验箱的基本功能，掌握用积木控制实验箱的教学方法难点：使用Labplus软件编写“智能碰碰车”小程序；教学准备：微课视频、PPT课件、盛思Labplus软件、盛思初级实验箱 教学过程： 1.介绍（3分钟）日常生活中，家里的各种电器越来越智能，带来了便利到我们的生活。接下来，我们先通过一段视频了解生活中的人工智能。师：看完视频，你对人工智能有什么看法？生：师：人工智能让我们的生活更方便、更快捷、更智能，让我们越来越省心。在我们赞叹人工智能的同时，您有什么疑问吗？生：板书：生活中的人工智能二．新教学 1、认识实验盒（4分钟） 教师讲解实验盒的作用，通过游戏引导学生体验实验盒的奇妙之处。
　　
　　师：显示运行Labplus软件并连接实验盒的操作提示，然后从文件菜单加载“Wonderful Sensor.SPP”文件，运行程序：运行Labplus软件并连接实验盒，然后加载“Wonderful Sensor.SPP”文件，并运行程序： (1) 试着用手盖住光传感器，看看有什么变化？(2) 试着用手在声音传感器上拍一下，看看程序有什么变化？学生按照提示打开程序并尝试运行。老师：谁能告诉我你发现了什么？弟子：师：除了舞台上的变化，你还有什么发现？学生1：（师：你有没有注意到对话框中的光感应器和声音感应器的数字发生了变化？当你用手盖住光感应器时，它的值变小；当您拍手时，声音传感器的值会变大。那么我们的程序中就有“if...then”判断块，根据条件执行相应的程序）师：你要不要做这样的程序？（思考）现在让我们进入今天的宣教之旅。2. 制作光控灯（8 分钟） 板书：制作光控灯 教师：展示光控灯 任务提示：用光传感器控制RGB 灯的开关，如果光线暗，打开在 RGB 灯上；如果灯很亮，则关闭 RGB 灯 Light；使用光传感器控制RGB灯的开关，如果光线暗，打开RGB灯；如果光线明亮，请关闭 RGB 灯；（1）打开“光控light.SPP” Labplus软件中的文件；这个任务; (2) 同桌讨论如何根据题目完成程序；(3) 运行调试程序，看能否达到任务目标。
　　
　　学生打开程序文件，尝试完成程序，教师检查指导。师：（点名学生上台展示并执行程序） 师：在光控灯程序中，我们将光传感器值积木和计算积木组合成一个条件，放入“if...然后”积木。我们设置的条件执行构建块中的内容。3、智能防撞装置（12分钟） 师：光控灯光程序对同学们来说似乎完全不是问题，那么你们有信心接受更高难度的挑战吗？（是）好的，请看任务2，智能保险杠，任务提示：为盲人设计一个智能保险杠，当他们面前有障碍物时，它可以通过声音提醒他们停下来，以防止被撞倒。为盲人设计智能防撞装置。当他们面前有障碍物时，它可以通过声音提醒他们停下来，防止他们被撞倒。(1) 同桌讨论如何通过程序实现功能，可能用到实验箱上的哪些设备；(2) 尝试构建程序并记下遇到的问题；(3) 通过讨论解决问题，实现任务目标；学生讨论并命名设计方案。教师总结并出示流程图。(1) 同桌讨论如何通过程序实现功能，可能用到实验箱上的哪些设备；(2) 尝试构建程序并记下遇到的问题；(3) 通过讨论解决问题，实现任务目标；学生讨论并命名设计方案。教师总结并出示流程图。(1) 同桌讨论如何通过程序实现功能，可能用到实验箱上的哪些设备；(2) 尝试构建程序并记下遇到的问题；(3) 通过讨论解决问题，实现任务目标；学生讨论并命名设计方案。教师总结并出示流程图。 查看全部

　　解决方案:优采云采集器自动采集自动换IP
　　
　　当采集和搜索引擎数据时，同一个IP采集太多的数据，会造成IP被封的问题，下面推荐的软件可以通过路由的拨号功能来代替当前电脑的IP。
　　这所房子支持自动定时IP切换，定时采集优采云采集器，定期更新，简直是杀人神器！
　　
　　路由器
　　您可以根据需要复制“优采云采集器自动采集自动IP更改”，但请保留本文的来源和版权信息。
　　最新发布:优采云采集器最新版 v2.3.3 免费版
　　软件介绍
　　优采云采集器是一个非常好用的爬虫系统，可以部署在云端，支持各种cms系统，可以帮助用户自动采集，实时发布数据。优采云采集器使用起来也很方便，而且功能完全免费，没有任何使用限制。欢迎有需要的用户下载。
　　优采云采集器特点
　　优采云采集器致力于发布网站数据自动化采集，系统采用PHP+Mysql开发，可部署在云服务器上制作数据采集 便捷智能 云化上云，让您随时随地移动办公！
　　数据采集
　　支持多级、多页、分页采集、自定义采集规则（支持正则、XPATH、JSON等）精准匹配任何信息流，几乎采集所有类型网页，绝对智能识别大多数文章类型的页面内容
　　内容发布
　　无缝对接各种cms建站程序，实现免登录数据导入，支持自定义数据发布插件，也可直接导入数据库，存储为Excel文件，生成API接口等。
　　自动化与云平台
　　软件实现定时、定量、全自动采集发布，无需人工干预！内置云平台，用户可以分享下载采集规则，发布供求信息，以及社区求助、交流等。
　　优采云采集器安装步骤
　　将下载的软件上传到您的服务器。如果根目录下有站点，建议放在子目录下。解压后，打开浏览器，输入你的服务器域名或ip地址（如果存放在子目录下，加上子目录名称），进入安装界面
　　点击“接受”进入环境检测页面
　　确保所有参数都正确，否则在使用过程中会出现错误，点击“下一步”进入数据安装界面
　　填写数据库和创始人配置，点击“下一步”
　　终于安装好了 优采云采集器 可以使用了！
　　优采云采集器 教程
　　创建任务
　　登录后台，点击左侧导航“添加任务”
　　添加任务页面
　　“导入任务”可以复制其他任务的所有设置（包括采集器设置、发布设置）
　　导入规则可以从其他任务或文件复制 采集器 设置
　　“更多设置”可以为任务配置单独的采集设置
　　采集器设置
　　点击任务底部进度条中的“采集器设置”，进入规则编辑界面
　　
　　输入 采集 规则名称和目标 网站 代码（可自动检测）
　　页面渲染可以自动加载ajax内容，适合js脚本较多的页面
　　自动补全网址可以将网页中的相对网址（不收录域名的网址）转换为绝对网址（包括域名）
　　该 URL 不会重新排名。默认情况下，通过 采集 的内容页面将被重新排名。不重新排名适用于经常更新的动态页面。
　　修改请求头信息，适配需要登录、手机浏览等界面。
　　起始页网址
　　添加需要 采集 的目标列表页面
　　点击“+”号批量添加网址，勾选“设置为内容页网址”直接采集输入网址，否则需要解析提取为列表页提取内容页网址
　　内容页面网址
　　编写提取内容页面 URL 的规则。默认情况下，提取所有 URL。如果您需要更精确，可以设置“提取 URL 规则”
　　多级URL获取：适用于小说、电影等连载内容。
　　内容页URL只要不是直接从起始页抓取，都可以通过多级获取
　　关联页面URL的获取：适用于数据分散在多个页面
　　如果要抓取的字段不在内容页面中，而是在其他页面中，可以使用该功能将其他页面作为内容源
　　获取内容
　　“Add Default”可以自动设置几个常用字段，可以满足大部分文章类型网站采集
　　如果目标数据格式复杂，可以点击“+”自行编写字段规则，支持正则表达式、xpath、json等匹配方式
　　“数据处理”可以过滤或替换采集的字段值，每个字段可以单独处理也可以使用通用处理
　　抓取页面，点击启用“Content Pages”并编写规则，程序会自动抓取每个页面中的字段内容
　　测试规则
　　采集器 配置完成后，需要点击保存按钮。刷新后，可以在“内容页URL”选项卡和“获取内容”选项卡中看到测试按钮
　　抓取测试列表页面中的 URL
　　
　　从测试页面获取数据
　　测试爬行分页
　　发布设置
　　点击任务底部进度条中的“发布设置”，选择发布方式
　　本地 cms 程序
　　可以自动检测服务器中的cms程序，实现优采云采集器和cms之间的无缝连接
　　只需绑定相应的数据，无需登录即可存储。也可以自行开发cms插件，理论上可以实现任意cms的任意存储操作
　　数据库
　　将数据直接放入数据库，配置数据库参数，点击“数据表”
　　绑定数据表的字段和采集器的字段，多个表关联自增id，选择“自定义内容”，输入“auto_id@表名”
　　另存为文件
　　支持Excel表格（xlsx或xls格式）、txt文本、隐藏采集字段可设置不写入文件字段
　　生成api接口
　　采集可以直接调用的数据
　　调用接口
　　只要有对应的cms存储接口，就可以将数据远程发布到网站，而不用把采集器和网站放在同一台服务器上
　　当数据发送到远程接口并存入数据库时​​，需要返回响应状态，以便采集器能够正确记录数据的状态，用于去重处理
　　只需要在接口代码末尾或者数据存入数据库后插入代码即可
　　exit(json_encode(array));//数组必须是键值对的形式，这样接口返回的数组key可以在响应状态直接绑定
　　自定义插件
　　适用于任何网站程序，只需根据需要创建插件文件和编写代码 查看全部

　　解决方案:智能运维就是由 AI 代替运维人员？
　　欢迎大家一起学习交流
　　听到AI运维后，很多人都感到焦虑。我现在从事的运维或者开发，未来会不会被AI取代？
　　现在新技术发展的非常快，各种语言、技术、概念让大家真的是应接不暇，跟不上。但是有一点，在这里我要重申一下，现阶段AI还是一种大家判断的助手。还有学习、定位和处理问题的工具，就像无人驾驶一样，现在能完全无人化吗？当然不是。未来，无人驾驶可以完全替代人类，但还有很长的路要走。AI运维就像无人驾驶。未来前景一片光明，但任重而道远。
　　大部分智能运维还没有完全落地，我公司也处于探索阶段。传统企业的运维应该怎么走？从以前的脚本到工具和自动化，再到现在的智能运维，中间这一步要做什么？今天，我将从以下五个方面与大家分享：
　　1构建全面、科学的IT运维管理体系
　　我们希望在现有的业务系统中，运维部门实现这样的运维目标？
　　我们关注的核心问题是：
　　在做好智能运维工作之前，我们经过深入分析提出四点要求：
　　我们希望构建现代化、智能化的运维管理模式，主要有以下五个方面，如下图所示：
　　2. 全景业务服务管理
　　在互联网大爆炸时代，互联网+、数字化转型、智能化等也在国家层面被提及。我们的系统能否快速响应以保护业务？
　　面向业务的IT服务管理主要具有以下特点：
　　建立面向业务的综合监控平台的主要目的是实现统一展示、统一管理、统一调度。全链路监控的目的是监控和感知从接入入口到数据输出的每一个过程。
　　从业务角度管理和维护IT基础资源。一旦某个资源出现故障或者出现问题，可以从业务视图直观的了解到这个资源的故障会影响到哪些业务和服务，进而知道哪些用户会受到影响。.
　　数据库慢，CPU突然飙升。这些地方这些资源突然发生变化后，哪些业务会受到影响？这时候就需要将监控资源视图与业务关联起来，从而准确定位到哪些业务受到了影响。
　　这是对问题的整体诊断和分析。
　　
　　任何问题都需要采集相关的日志和数据，才能科学全面的分析问题。
　　采集层需要把不同数据源的数据采集带过来，中间层做一些性能分析，配置管理，预警分析，告警处理。展示层展示分析结果，即各种图表，建立全面的业务指标分析，便于根源定位和问题解决。
　　3、基于大数据平台的日志分析和多维报表
　　基于大数据平台，提供日志采集和聚合处理，通过日志关联分析、智能预测预警，帮助精准全面定位提升绩效和满意度，为科学决策提供量化依据.
　　从采集采集网络监控数据、机房数据、服务器和云环境监控数据、摄像头报警数据。数据采集​​完成后，生成PMDB性能管理库。根据业务应用的特点，建立不同的模型进行相应的算法分析。
　　KPI指标根据不同的资源类型定义。建模的目的是为了便于快速分析，为资源管理、告警管理、集中展示等其他模块提供数据分析模型支持。
　　有两种类型的数据采集，被动的和主动的。
　　采集业务相关的指标可以对数据进行预处理，做一些有效的标签标识，比如这个信息和指标是不是你感兴趣的，格式化不友好的日志。
　　性能指标的计算必须与业务相协调，从业务的角度来定义。设定的阈值，有的场景是固定的，有的场景是动态的。固定阈值相当于资源使用率，必须有一个上限。动态阈值就像一些性能曲线，比如CPU利用率、页面响应、图片加载等，都可以使用动态阈值。可以根据历史数据计算动态阈值，根据这些可以合理计算某一时刻的历史峰值。目前需要多少资源。
　　根据以上阈值，就会有报警事件发生。任何事件都是以时间为依据的，故障定位也必须以时间为依据，才能找到相关的日志和事件。
　　事件诊断一直是运维领域非常重要的工作。事件与时间的相关性不仅可以为事件诊断提供很好的启发，也可以在帮助我们进行根本原因分析时提供很好的线索。在一定时期内发生的故障会产生一些相关的事件。对它们进行筛选过滤，可以详细捕捉故障，定位根源。
　　在事件诊断和处理中，是否需要引入算法？我觉得很有必要。如果能提高效率和解决问题的能力，一切探索都是值得的。
　　也有一些运维领域的朋友，花费了大量时间和精力学习和研究算法。我觉得没必要太纠结于算法。简单了解一下这些开源算法，知道这些算法的输入输出是什么，就能解决运维问题。有哪些实际问题，结合起来可以解决哪些问题，只要我们合理应用就够​​了，对于智能运维的更快落地会有事半功倍的效果。
　　数据聚合处理就是将采集接收到的数据进行有机关联，压缩过滤，形成标准化信息。可以通过全量HDFS和增量Kafka实现数据导入。
　　基于大数据平台的多维报表，根据自身需求，按日、周、月生成运维报表，发送给管理层领导。这些数据是他们比较关心的，用更清晰的图表展示这些时间段内发生了什么问题，造成了多大的影响，进而决定是否扩充相关资源，是否需要进行相应的业务部署进行调整。
　　综合展示侧重于性能分析、容量分析和自动配置。比如我今年采购了500TB的存储，我用了多少，明年需要扩容多少，业务增长会有多少，这些都会影响到公司的采购计划。根据实际业务评估，计算明年需要购买多少TB的存储。
　　
　　4、IT监控管理平台开发
　　IT监控和管理发展大约经历了三代。从 1990 年代到现在，第一代是以网络为中心的。在此期间，我们提供更多基于网络的监控和故障发现、带宽管理和服务水平协议。.
　　第二代监控以监控IT基础设施为中心，我们更多看到的是对主机、存储、操作系统、中间件、数据库等各种基础资源的监控。
　　第三代监控以IT应用为核心。对于更复杂的交易，需要实现面向用户体验和应用高可用的实时监控和故障智能诊断。运维人员要有高瞻远瞩、周全规划，能够提供全局实施的灵活、高效、健壮、标准化、自动化的监控方案。
　　5. 故障管理与自主自愈
　　这是我们每天收到的告警的统计数据。在自动化和智能化之前，我和其他人一样焦虑和崩溃。
　　如何从错综复杂的运维监控数据中得到我们需要的信息和结果，总之就是区分提炼，提取出真正需要关注的信息，从而减少日常告警信息量。
　　目标是简单、智慧和深度。
　　简单是为了保证业务和SLA服务水平。出现问题及时响应，自动分析优化，处理流程精简高效结合，第一时间把问题匹配到正确的场景，找对人，正确处理时间。
　　机器学习主要是突出智能。这需要大量数据进行训练。故障以各种形式出现。对历史故障数据进行场景分类和标注，不断利用模式识别和数据训练机器识别和分析，进而让机器自动准确判断。
　　当然，贴标签不可能完全由人来完成。还需要机器来自动执行 关键词 标记。标注的合理性需要通过人来判断，然后应用到机器学习中，才能真正帮助我们做出一些决定。
　　基于工程师的架构、经验和概率汇聚告警事件，基于规范和分工生成告警事件并发送给合适的人，基于数据和模型提升事件处理能力。一些工程师可以非常快速地处理许多事件。相反，对这个故障不熟悉的人可能要花很长时间。这就需要建立一个政策知识库供他人参考和学习，从而提高在类似场景下处理事件的能力。
　　智能运维的最终目标是减少对人的依赖，逐渐信任机器，实现机器的自我判断、自我判断、自我决定。
　　技术在不断改进。AI技术未来会解决很多需要大量人力和时间去解决的事情，但是AI并不是一个很纯粹的技术。还需要结合具体的企业场景和业务，以计算驱动和数据驱动，才能生产出真正可用的产品。
　　智能运维技术在企业的落地不是一蹴而就的，而是一个循序渐进、价值普及的过程。
　　可以看到，智能运维技术已经成为新运维演进的开端。可以预见，经过更高效、更平台化的实践，智能运维将为整个IT领域注入更多的新鲜感和活力。未来，不断发展壮大，成为引领潮流的重要力量！
　　欢迎大家一起学习交流
　　行业解决方案:阿里云——云迁移中心
　　介绍
　　Cloud Migration Hub（简称CMH）是阿里云自主研发的一站式迁移平台。为广泛的用户上云项目提供自动化、智能化的系统研究、上云规划、迁移管理，简化和加速用户上云过程，协助用户对整个业务进行面向业务的管理迁移的生命周期。
　　产品优势
　　多源适配
　　云迁移中心适配多种常见用户源IT基础设施，包括：通用IDC环境、AWS、Azure、腾讯云等。针对不同环境，阿里云云迁移团队专门设计了采集器进行用户来源调研，采集网络、机器、流程、拓扑、性能等信息，满足用户在未来分析和场景生成中进一步上云。
　　数据安全
　　考虑到每个用户的数据安全和审计需求，云迁移中心提供采集数据“本地导出上传”和“自动上传”两种模式。并且，云迁移中心默认为用户的所有源端IT资源信息提供全流程数据加密。依托阿里云密钥管理服务KMS，所有数据加密存盘，保障用户数据安全。（注：用户来源IT资源信息包括但不限于IP、机器名、进程信息、监控信息、网络互访信息等云迁移中心采集或用户上传的所有信息）
　　企业全景
　　为了方便用户更好的了解当前云迁移项目的状态，云迁移中心提供了多种标签+集群来管理用户的IT资源。用户可以通过拓扑图和架构图的形式快速区分和分类业务集群，从而进一步设计业务在阿里云上的架构。并且云迁移中心会自动关联所有迁移任务，为用户的业务集群创建迁移状态全景图，方便用户一站式跟踪整体业务的迁移进度。
　　任务整合
　　云迁移中心集成了阿里云的各种迁移产品，包括服务器迁移工具SMC、数据库迁移服务DTS、大数据迁移工具DataWorks中的数据集成等。此外，云迁移中心还开放了OpenAPI支持第三方迁移工具，保证用户自研及第三方合作产品可以将任务状态上报云迁移中心统一管理，为用户呈现完整的迁移状态。
　　产品特点
　　云迁移成本评估 (TCO)
　　上云中心CMH对企业上云进行综合评估，包括从其他云厂商上云到阿里云，或者从自建IDC上云。您可以快速获取阿里云采购清单和成本对比，协助企业做出上云决策。
　　他的云账单分析
　　通过授权CMH一个对其他云环境具有只读访问权限的账号，可以自动完成账单分析和云产品映射，从而获得使用阿里云的成本分析和对比。
　　IDC云分析
　　通过本地非侵入式采集工具，识别线下资源清单，自动完成云资源清单和账单预测，配合区域内常用机房成本支出，获取云成本分析对比。
　　描述的截图是TCO评估的结果
　　综合系统研究
　　
　　提供丰富的迁移系统研究能力，支持用户从其他云厂商或自建IDC迁移到阿里云，并绘制相应的应用拓扑图，辅助后续迁移方案的制定。
　　其他云环境研究
　　通过为CMH授权其他云环境只读权限的账号，用户可以自动完成其他云中各类云资源的用户信息采集，包括资源名称、类型、规格、性能、网络等师等一系列信息为后续的云迁移分析做铺垫。此外，他的云环境研究支持在线和离线两种模式，方便不同用户对数据安全和审计的需求。
　　描述的截图是AWS资源调查的结果
　　描述截图展示了AWS资源研究的细节
　　本地非入侵研究
　　在本地环境中，用户可以通过SSH通信的机器实现远程无侵入的本地环境信息采集，包括机器名、IP、规格、进程、性能、网络互访等一系列信息等，为后续的云迁移分析做铺垫。同样，调查模式支持在线和离线两种模式，方便不同用户满足数据安全和审计需求。
　　描述截图为本地研究资源规范生成的html页面
　　描述截图是本地研究网络拓扑生成的html页面
　　业务分析和演示
　　支持用户对业务应用系统进行可视化分析分类，提供一站式业务维度迁移仪表盘管理进度。
　　应用拓扑展示
　　为了帮助用户更好的划分自己的应用集群，CMH通过调研信息的分析和智能识别，提供了展示应用架构中各组件依赖关系的架构图，通过动态筛选模式Clusters引导用户更快的构建应用促进后续商业移民市场的建立。
　　截图为研究信息上传后显示的应用拓扑图
　　商业移民市场
　　为了更好的配合用户展示其真实业务维度的迁移进度，CMH为用户的业务打造了专属的迁移仪表盘页面。用户可以一站式监控所有迁移任务，免去筛选、跳转等操作带来的不便。它还提供任务监控，协助用户完成无人值守的迁移。
　　
　　截图为控制面板显示的各业务集群的迁移进度
　　截图为业务集群SSO的业务迁移进度仪表盘
　　移民援助和融合
　　支持用户一站式监控和管理迁移项目的进度，提供高效的迁移辅助工具，降低用户运营成本。
　　迁移、扩张和开放
　　CMH根据阿里云迁移交付的最佳实践，提供丰富的配套迁移工具，协助用户更高效地使用阿里云标准迁移产品。还提供OpenAPI，方便用户和其他第三方合作厂商在自研迁移工具中上报任务状态，统一展示给用户。
　　迁移任务集成
　　CMH打通了阿里云内部多种主流云迁移工具和产品，会自动将云下用户资源与迁移任务进行映射关联，并实时同步迁移任务状态。涵盖服务器迁移、数据库迁移、大数据迁移。通过CMH，您可以快速了解阿里云针对不同场景的迁移最佳实践产品。
　　截图为同步用户在阿里云上的迁移任务
　　产品应用场景
　　云供应商更换和迁移
　　可能无法满足非阿里云云厂商的服务，或者多云策略的需求。用户可能需要将某个云厂商的部分或全部资源迁移到阿里云。云迁移中心可以支持对其他云厂商的自动批量研究，协助用户完成自己的迁移计划，并接管用户使用阿里云迁移工具生成的任务状态，让用户看到迁移的进度项目一目了然。
　　传统企业上云
　　传统企业系统非常庞大，应用之间耦合度高，每个系统负责的部门不同，数据安全和审计要求高。通过云迁移中心的多种研究方式，可以覆盖传统企业的大部分IT资源基础设施，并提供出口审计功能。用户随后可以利用这部分调研信息在平台上完成进一步的云架构，一站式展示用户的迁移进度。
　　大数据上云与数据中台建设
　　针对企业用户将大数据从云端迁移到云端构建云数据仓库和数据中台，云迁移中心提供工具辅助用户快速创建海量数据迁移任务，自动化检测和模型分析云下数据源，批量配置数据迁移任务上云，迁移任务一站式管理。让用户数据安全、高效、直观地上传到云端。
　　灾备站点数据迁移
　　为满足企业用户多站点的容灾需求，用户需要将部分数据复制到新的站点。云迁移中心可以快速查询到用户在源站点的资源列表，并根据业务维度展示两站点之间的迁移和同步链接。让用户真正实现高效、快速、可管理、可监控的建站过程。
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　　完美:一台机器同时在线好几张脸的自动组合模型
　　采集自动组合模型一直觉得是个比较大的坑，因为要一台机器同时在线好几张脸。昨天去完面试回来的飞机上简单整理了下，有什么遗漏或者不准确的，可以评论指出来，
　　github-binusw/redissized-sample-model:redissamplemodelviewfullcompilationandpackageboundaries
　　
　　sqliteibtin这个网站不错
　　自动生成网格搜索数据集的软件，和相关教程基本都是谷歌，abb，深信服等大型公司做的，前些年由百度开发。
　　然而，这是一种对人的debug神器。
　　
　　微软sqlserverpowerquery，先查一堆通用查询函数然后基于conditions过滤。ioerhome只是看起来很炫，现在也有了ctrl+f和ctrl+z的自动补全技能，而且编译速度超快，c++/java/c#都有。唯一的缺点是函数还是要写一份函数说明书才能看懂，否则用一个nlp自动摘要技术岂不是连搜索的第一步都逃不过。
　　自己写了一个deepwalk网络搜索分析的工具！完美实现图像雷达匹配
　　最近在研究deepwalk，
　　淘宝开源的jasthree，目前已经支持微博互动、搜索结果展示，支持instagram互动。可以按照需求训练，在线测试，非常适合非标检测应用。python客户端（免费版）下载地址：，可以去国外网站看看。 查看全部

　　解决方案:基于深度学习的加密流量识别研究综述及展望
　　在安全和隐私保护需求的驱动下，网络通信加密已成为不可阻挡的趋势。加密网络流量的爆发式增长给流量审计和网络空间治理带来了挑战。机器学习虽然解决了部分加密流量识别问题，但仍存在无法自动提取特征等局限性。深度学习可以自动提取更本质和有效的特征，并已被用于高精度识别加密流量。基于深度学习的加密流量识别相关研究工作，提出了基于深度学习的加密流量识别框架，并从数据集、特征构建、模型架构等方面回顾了部分研究工作，
　　0 前言
　　加密流量主要是指在通信过程中传输的经过加密的实际明文内容。在安全和隐私保护需求的驱动下，网络通信加密已成为不可阻挡的趋势。加密网络流量呈爆炸式增长，安全超文本传输​​协议 (HTTPS) 几乎已普及。然而，加密流量也对互联网安全构成了巨大威胁，尤其是当加密技术被用于网络犯罪时，如网络攻击、传播非法信息等。因此，加密流量的识别与检测是网络恶意行为检测中的一项关键技术，对维护网络空间安全具有重要意义。
　　随着流量加密和混淆方式的不断升级，加密流量分类识别技术也逐渐演进，主要分为基于端口、基于负载和基于流的方法。
　　基于端口的分类方法通过假定大多数应用程序使用默认传输控制协议 (TCP) 或用户数据报协议 (UDP) 端口号来推断服务或应用程序的类型。但是，端口伪装、随机端口和隧道等方法使这种方法很快失效。基于负载的方法，即深度包检测（DPI）技术，需要匹配数据包的内容，无法处理加密流量。基于流的方法通常依赖统计特征或时间序列特征，并使用机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等算法进行建模和识别。此外，高斯混合模型等统计模型用于识别和分类加密流量。
　　虽然机器学习方法可以解决许多基于端口和有效负载的方法无法解决的问题，但仍然存在一些局限性：（1）不能自动提取和选择特征，需要依赖领域专家的经验，导致机器学习在加密流量中的应用在分类上存在很大的不确定性；(2) 特征容易失效，需要不断更新。与大多数传统的机器学习算法不同，深度学习可以在无需人工干预的情况下提取更本质、更有效的检测特征。因此，近期国内外的研究工作开始探索深度学习在加密流量检测领域的应用。
　　本文在现有研究工作的基础上，提出了一种基于深度学习的加密流量分类通用框架，主要包括数据预处理、特征构建、模型和算法选择。本文其余部分安排如下：第1节介绍加密流量识别的定义；第 2 节提出了基于深度学习的加密流量分类的通用框架；第 3 节讨论了加密流量分类研究中一些值得注意的问题和挑战；第 4 节总结了全文。
　　1 加密流量标识的定义
　　1.1 识别目的
　　加密流量识别类型是指识别结果的输出形式。根据加密流量识别的应用需求，确定识别类型。加密流量可以根据协议、应用、服务等属性逐步细化和识别，最终实现协议识别、应用识别、异常流量识别、内容本质识别。
　　1.1.1 识别加密流量
　　加密流量识别的首要任务是区分加密流量和未加密流量。在识别出加密流量后，可以使用不同的策略对加密流量进行微调。
　　1.1.2 识别加密协议
　　加密协议（如TLS、SSH、IPSec）的识别可用于网络资源的调度、规划和分配，也可用于入侵检测和恶意网络行为检测。由于各个协议的定义不同，需要在协议交互过程中挖掘差异性强的特征和规则，以提高加密流量识别的准确性。
　　1.1.3 识别加密应用
　　加密应用识别是指识别加密流量所属的应用类型，如Facebook、Youtube、Skype等，不仅可以用于网络资源的精准调度，还可以用于识别暗网应用（如 Tor、Zeronet），从而提高网络空间治理能力。
　　1.1.4 识别恶意加密流量
　　恶意加密流量是指采用加密方式传输的恶意网络流量，如勒索软件、恶意软件等。识别恶意加密流量可用于入侵检测、恶意软件检测和僵尸网络检测。
　　1.1.5 识别加密流量内容
　　加密流量内容识别是指识别加密流量携带的内容，如图片、视频、音频、网页、文件类型等。识别加密流量内容可用于网络空间安全治理。
　　1.2 识别性能
　　目前，网络加密流量的识别方法大多采用与准确率相关的指标进行评价，主要有误报率、准确率、召回率和综合准确率。
　　假设有N种加密流量，即N为分类类别数；定义图片为实际类型i被识别为类型i的样本数量；将图片定义为实际类型 i 被误识别为类型 j 编号的样本。
　　类型 i 的误报率为：
　　类型 i 的准确度为：
　　类型 i 的召回是：
　　整体准确度为：
　　
　　1.3 加密流量数据集
　　在使用深度学习对加密流量进行分类时，需要选择一个大规模的、均衡的、有代表性的数据集。目前，加密流量数据集主要包括公开数据集和原创
数据。
　　1.3.1 公共数据集的选择
　　近年来，加密流量识别研究大多选择公开的数据集，如ISCX2012、Moore、USTC-TFC2016、IMTD17等，但公开的加密流量数据集数量较少，单一的数据集能够准确、准确地识别加密流量。缺乏全面表征所有加密流量类型的方法。主要原因是：流量种类多、量大、应用更新频繁，没有一个数据集可以收录
所有类型的加密流量；难以覆盖宽带和无线接入、PC和移动设备接入等所有网络场景。
　　1.3.2 原创
数据采集
　　文献[11-12]通过数据包采集
工具从研究实验室网络或运营商处采集
原创
流量数据，但大部分原创
数据集是不公开的。
　　2 深度学习加密流量识别框架
　　本文提供了基于深度学习的加密流量识别的通用框架，并简要介绍了一些常用深度学习方法的最新论文。整体框架如图1所示，包括数据预处理、特征构建以及深度学习模型架构设计、训练和识别。等待过程。
　　图1 基于深度学习的加密流量识别总体框架
　　2.1 数据预处理
　　原创
加密流量数据集可分为三种类型：原创
数据包数据集、流量pcap文件和处理后的统计特征。在用于加密流量识别的深度学习框架中，常见的数据预处理操作包括数据包过滤或报头去除、数据包填充和截断以及数据归一化。
　　2.1.1 包过滤或报头去除
　　由于原创
数据包数据集可能收录
地址解析协议（Address Resolution Protocol，ARP）、动态主机配置协议（Dynamic Host Configuration Protocol，DHCP）、互联网控制消息协议（Internet Control Message Protocol，ICMP）等流量，而pcap 文件收录
pcap 文件的头等信息。通常这两类数据都需要进行预处理，比如包过滤，去包头等。
　　2.1.2 数据包填充和截断
　　由于深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）总是被馈送固定大小的输入，而数据包的帧长从54到1 514变化很大，比如传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）协议，有必要对数据包进行固定长度的零填充和截断。
　　2.1.3 数据归一化
　　数据规范化对于深度学习的性能至关重要。通过将统计特征数据集中的流数据归一化为[-1,+1]或[0,1]范围内的值，有助于分类任务在模型训练时更快收敛。
　　2.2 特征提取
　　深度学习模型的输入对模型在训练和测试时的性能有很大的影响，不仅直接影响模型的精度，还会影响计算复杂度和空间复杂度。在现有研究中，基于深度学习的加密流量分类模型的输入一般可分为三种类型：原创
数据包数据、流量特征、原创
数据与流量特征的结合。
　　2.2.1 原创
包数据
　　深度学习可以自动提取特征，因此大多数基于深度学习的加密流量分类算法都是将经过数据预处理后的原创
报文数据作为模型的输入。
　　2.2.2 交通特征
　　加密流量的一般流量特征可以分为包级特征、会话特征和统计特征。其中：包级特征包括源端口和目的端口、包长度、到达时间间隔、负载字节、TCP窗口大小和流向等；会话特征包括接收和发送的数据包数量、会话持续时间和会话负载；统计特征包括平均数据包长度、平均延迟间隔和平均上下行数据比率。在[12]中，数据包级、流级特征和统计特征都被用作模型的输入。文献[15]对三种常用的Tor流量混淆插件（Obfs3、Obfs4、ScrambleSuit）进行了研究，旨在挖掘可用的混淆插件Tor流量识别方法。本文使用的方法都是机器学习方法，包括C4.5、SVM、Adaboost、随机森林等。使用的流特征包括几个前向和后向数据包大小统计特征，例如前向字节总数。实验结果证明，仅利用每个流的前10-50个数据包的信息就可以实现对上述流量的快速检测。同时，一些研究表明，第一个数据包的数量对分类器影响很大，尤其是实时分类性能。采集
到的第一个数据包越多，流量特征就越完整和全面。本文使用的方法都是机器学习方法，包括C4.5、SVM、Adaboost、随机森林等。使用的流特征包括几个前向和后向数据包大小统计特征，例如前向字节总数。实验结果证明，仅利用每个流的前10-50个数据包的信息就可以实现对上述流量的快速检测。同时，一些研究表明，第一个数据包的数量对分类器影响很大，尤其是实时分类性能。采集
到的第一个数据包越多，流量特征就越完整和全面。本文使用的方法都是机器学习方法，包括C4.5、SVM、Adaboost、随机森林等。使用的流特征包括几个前向和后向数据包大小统计特征，例如前向字节总数。实验结果证明，仅利用每个流的前10-50个数据包的信息就可以实现对上述流量的快速检测。同时，一些研究表明，第一个数据包的数量对分类器影响很大，尤其是实时分类性能。采集
到的第一个数据包越多，流量特征就越完整和全面。使用的流特征包括几个前向和后向数据包大小统计特征，例如前向字节总数。实验结果证明，仅利用每个流的前10-50个数据包的信息就可以实现对上述流量的快速检测。同时，一些研究表明，第一个数据包的数量对分类器影响很大，尤其是实时分类性能。采集
到的第一个数据包越多，流量特征就越完整和全面。使用的流特征包括几个前向和后向数据包大小统计特征，例如前向字节总数。实验结果证明，仅利用每个流的前10-50个数据包的信息就可以实现对上述流量的快速检测。同时，一些研究表明，第一个数据包的数量对分类器影响很大，尤其是实时分类性能。采集
到的第一个数据包越多，流量特征就越完整和全面。一些研究表明，第一个数据包的数量对分类器有很大的影响，尤其是实时分类性能。采集
到的第一个数据包越多，流量特征就越完整和全面。一些研究表明，第一个数据包的数量对分类器有很大的影响，尤其是实时分类性能。采集
到的第一个数据包越多，流量特征就越完整和全面。
　　2.2.3 原创
数据与交通特征的结合
　　童等。结合原创
数据包数据和从网络流量中提取的特征，根据新型加密协议 QUIC 对谷歌应用程序进行分类。
　　2.3 模型架构
　　2.3.1 多层感知器
　　由于多层感知器（MLP）的复杂性和准确性低，研究人员很少将MLP用于识别加密流量领域。文献[18]将各种深度学习算法与基于不同加密流量数据集的随机森林（RF）进行了比较。结果表明，大多数深度学习方法优于随机森林，但 MLP 性能低于 RF。. 但文献[18]指出，由于RF、MLP等深度学习方法的输入特性不同，实验结果不应作为MLP、RF等方法的综合比较结论。
　　文献[19]介绍了一种基于深度学习的加密流量分类方法DataNet，其中MLP模型由1个输入层、2个隐藏层和1个输出层组成，使用ISCX2012的VPN-nonVPN流量数据集进行实验。实验评价结果表明，其准确率和召回率均达到92%以上。
　　2.3.2 卷积神经网络
　　卷积神经网络 (CNN) 可以使用卷积层来改善 MLP 无法处理高维输入的限制，并使用卷积和池化来减少模型参数，如图 2 所示。
　　
　　图 2 卷积神经网络
　　文献 [14] 用一维向量表示每个流或会话来训练 CNN 模型。结果表明，该 CNN 的准确性优于使用时间序列和统计特征的 C4.5 方法。文献[17]将时间序列数据转化为二维图像，使用2个卷积层、2个池化层和3个全连接层的CNN进行训练。结果表明，[14] 中提出的 CNN 模型在协议和应用分类方面优于经典机器学习方法和 MLP。
　　2.3.3 循环神经网络
　　循环神经网络（RNN）可以有效处理序列问题，对之前的数据序列有一定的记忆。结构如图3所示。文献[12]提出在加密流量识别领域，混合模型会优于单一的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）或CNN模型。文献[12]同时使用 CNN 和 RNN 来捕捉流的空间和时间特征。刘等人。使用基于注意力的双向 GRU 网络 (BGRUA) 来识别 HTTPS 封装的 Web 流量。在本文中，一个三部分神经网络被用于充分的加密流量识别。第 1 部分是一个双层 BGRU 网络，用于从输入流序列中学习序列隐藏状态。第二部分是注意力层，它将隐藏状态序列转换为带有注意力权重参数的隐藏状态序列，然后通过前向神经网络将其转换为预测标签。第三部分是迁移学习网络，实现前两部分学习结果的场景扩展。除了证明模型在性能上的优越性外，实验结果还展示了迁移学习加速新场景训练的能力。
　　图3 RNN结构
　　2.3.4 自编码器
　　自编码器（Auto-Encoder，AE）是一种无监督的神经网络模型，可以学习输入数据的隐藏特征。文献 [21] 使用 AE 重构输入并将 softmax 层应用于自动编码器的编码内部表示。文献[22]使用payload数据训练一维CNN和stacked AE模型，如图4所示。两种模型都表现出较高的精度，CNN模型略优于stacked AE模型。
　　图4Deep Packet框架
　　3 挑战与展望
　　本节讨论加密流量识别的挑战和未来方向。
　　3.1 存在的挑战
　　3.1.1 新加密协议的出现
　　随着新的加密协议的出现和普及，比如TLS1.3协议，数据包中只有少数字段没有加密，证书和域名信息都会被加密。在基于TLS1.2的握手过程中，部分明文字段的加密流量识别算法会失效。
　　3.1.2 加密流量的标注
　　深度学习在训练过程中需要大量的标记数据。然而，由于深度包分析工具等隐私保护和流量标注工具无法处理加密流量，因此很难在短时间内、低成本地合法采集
并准确标注加密流量数据集。
　　3.1.3 加密流量分布
　　在真实的网络环境中，类不平衡也是加密流量分类的一个重要问题，它会直接影响分类的准确性。
　　3.2 未来可能的方向
　　3.2.1 预训练模型
　　无标签交通数据量大且相对容易获取，因此一些研究者开始探索如何利用容易获取的无标签交通数据结合少量有标签的交通数据进行准确的流量分类。它允许您使用大量未标记的流量数据预训练模型，将其转移到新架构，并使用深度学习重新训练模型。此外，预训练可用于降维，使模型轻量化。
　　3.2.2 生成对抗网络
　　生成模型可用于处理网络流量分类中的数据集不平衡问题。不平衡问题是指每个类的样本数量差异很大的场景，而处理不平衡数据集最常见和最简单的方法是通过从少数类中复制样本来进行过采样，或者通过删除一些欠采样的样本。在文献[24]中，生成对抗网络（GAN）用于生成合成样本来处理不平衡问题，通过使用辅助分类器生成对抗网络（AC-GAN）生成二类网络，使用具有2的公共数据集类（SSH 和非 SSH）和 22 个输入统计信息。
　　3.2.3 迁移学习
　　迁移学习假设源任务和目标任务的输入分布相似，允许在源任务上训练的模型用于不同的目标任务。由于模型已经过训练，因此再训练过程需要的标记数据和训练时间要少得多。在网络加密流量识别场景中，可以使用公开的加密数据集对模型进行预训练，进一步调优模型后，可以用于另一个标签样本较少的加密流量分类任务。参考文献 [23] 使用这种方法将预训练的 CNN 模型的权重转移到经过训练以对 Google 应用程序进行分类的新模型。该论文还表明，预训练模型仍可用于在不相关的公共数据集上进行迁移学习。
　　4 结语
　　网络流量是网络通信的必然产物，流量收录
通信双方在通信过程中的各种关键信息，因此加密流量分析是网络态势感知的重要方面。各种研究和实践证明，加密流量中收录
的信息可以在一定程度上得到有效挖掘，为网络管理和运营决策提供高质量的证据支持。因此，加密流量分析是提高网络态势感知的关键因素之一，具有极高的科研、应用、民生和安全意义。
　　本文提出了基于深度学习的加密流量分类的通用框架，并从分类任务定义、数据准备、特征构建、模型输入设计和模型架构等方面回顾了现有的最新工作。此外，本文还讨论了加密流量识别存在的问题以及未来可能的识别技术。
　　分享文章:seo[]2、外部优化，外链为皇（2）外链运营：每天添加一定
　　搜索引擎优化[]
　　概述
　　SEO是英文SearchEngineOptimization的缩写，中文意译为“搜索引擎优化”。SEO是通过站内优化和站外优化，使网站满足搜索引擎收录和排名要求，提高关键词在搜索引擎中的排名。
　　一、定义
　　SEO是指在了解搜索引擎自然排名机制的基础上，对网站进行内外调整和优化，提高网站关键词在搜索引擎中的自然排名，获得更多的展示量，以及吸引更多目标客户点击访问网站，从而达到网络营销和品牌建设的目的。搜索引擎的检索原理是不断变化的，检索原理的变化会直接导致网站关键词在搜索引擎上排名的变化，所以搜索引擎优化不是一劳永逸的。简单来说，SEO就是通过一定的方法在网站内外发布文章、交换链接等，最终达到一定的关键词，从而在搜索引擎上获得好的排名。
　　二、主要工作
　　1.内部优化，内容为王
　　现在的互联网缺的不是产品，而是会卖产品的人。如果你想在互联网上销售你的产品，你必须使用SEO技术，它可以为你的产品带来大量的精准流量。为了避免让大家学到错误和过时的知识，如果你想做一个伟大的微商，你可以加入，但如果你看热闹，就不必了。
　　(1)优化：例如：优化TITLE、KEYWORDS、DESCRIPTION等。
　　（2）内部链接优化，包括关联链接（Tag标签）、锚文本链接、导航链接、图片链接。
　　(3) 网站内容更新：保持网站每天更新（主要是文章的更新等）。
　　2.外部优化，外链为王
　　(1)外部链接类型：博客、论坛、B2B、新闻、分类信息、贴吧、知乎、百科、相关信息网等，尽量保持链接的多样性。
　　(2)外链运营：每天添加一定数量的外链，使关键词的排名稳步提升。
　　(3) 外链选择：与自己网站相关度高、整体质量好的网站交换友情链接，以巩固和稳定关键词排名。
　　3.搜索引擎优化工具
　　将站点地图创建为文本
　　谷歌关键字工具
　　Xenu——死链接检测工具
　　百度站长平台注册与使用
　　百度统计的注册与使用
　　SEO数据查询工具
　　关于 XML 站点地图的问题
　　
　　百度指数
　　谷歌网站流量统计
　　提交站点地图 站点地图到百度
　　谷歌站长工具
　　4.搜索引擎优化服务
　　1.SEO优化公司。专门为别人优化网站，一个公司可能有成百上千个网站同时优化，优化公司有大有小。但是在2012年8月算法大更新之后，因为使用了一些作弊手段，很多优化公司倒闭了，而且在算法更新之后，这些作弊网站的排名都消失了，甚至被K了。
　　2.优化订单。它适合SEO个人。他们白天除了上班，平时还会接到一些网站优化订单，赚点零钱。
　　3、项目合作。SEOer对产品站点进行排名，然后通过销售产品获得佣金。很多SEO人员特别喜欢和机械行业合作，因为赚取的利润非常高。
　　4.SEO顾问。高级SEO人员不会再自己给别人做优化，通常是作为向导告诉他们服务的公司的员工如何做优化。
　　5.SEO培训。专门教学生如何做优化，包括理论和实践，例如 SEO Research Center
　　6. 出售网站。提升网站的关键词排名，卖给有需要的公司和个人。
　　五、发展历程
　　2000年，出现了按点击付费的搜索引擎广告模式（简称PPC）。
　　2001年部分目录（中文）开始收费注册，每个网站每年要交几百到几千元不等的费用。
　　2002年，中国人陆续涉足SEO领域。
　　2003 年，出现了基于内容定位的搜索引擎广告（Google AdSense）。
　　2004年，中国潜伏的SEO开始浮出水面，SEO团队逐渐壮大。SEO市场一片混乱，经营不规范，恶性竞争。SEO优化大多采用个人作坊式操作，公司操作的较少。SEO培训市场诞生了。
　　2006年，随着网络市场竞争的激烈，企业对网络公司和网络产品的行为有了新的认识，企业开始理性对待网络营销市场。随着百度竞价的盛行，企业也意识到了搜索引擎的重要性，同时诞生了很多SEO服务公司。
　　2007年，随着SEO信息的普及和互联网公司技术的提高，一些公司推出了按效果付费的SEO服务项目，从网站建设，到关键词定位，再到搜索引擎优化。启动并实施SEM网络营销计划。
　　2008年，随着SEO服务公司的技术和理念逐渐成熟，一些公司推出了网站策划服务。服务以建设高效网站（更注重网站用户体验）和网站用户转化率为目标，更注重营销效果。
　　2009年，SEO进入白炽化发展阶段。无论是个人、团队、公司还是培训机构，都在大力推广和使用SEO技术来运营网站，让网站的关键词更快的获得排名和收录。
　　2012年，SEO行业进入调整期，原有的服务模式已经难以实现共赢，不少企业裁员，部分企业开始寻求新的服务模式。
　　2012年2月15日，百度搜索SEO相关术语时，“百度提醒您：不要轻信SEO公司的用词和案例，不当的SEO可能会给您的网站带来风险，建议广大站长携带为自己的网站出SEO。在此之前，请参考百度官网优化指南。” 此举被认为是百度打击SEO的重要举措。
　　2012年3月8日搜索SEO相关词时，“百度提示：SEO是一项很重要的工作，请参考百度对SEO的建议”。此举被认为是百度迫于压力做出的一种妥协，可以规避同类行业垄断行为，承认SEO的存在，变相打压SEO的发展。
　　
　　2012年5月，百度推出百度站长平台。站长平台发布了《Web2.0反垃圾详细指南》和《名站Seo注意事项》，为网站的合理优化，远离作弊提出了一些宝贵的建议。
　　2012年6月，百度更新反作弊策略，大面积网站被K。百度声称“针对低质量网站的措施已经生效”，导致站长联合发起大规模点击百度竞价活动！其中，因为这件事，直接受害且受害最大的就是医标。
　　2012年10月23日，百度反作弊算法升级，严厉打击网站超链接作弊手段和买卖链接行为。但根据实际调查发现，此次升级导致实际参与作弊的站点被K'ed的现象非常少。
　　2012年11月至12月，百度站长平台推出一系列站长工具（搜索关键词、百度索引量、外链分析、网站改版等），第三方站长工具受到强烈冲击。
　　2013年2月19日，百度推出露罗算法打击各类超链接中介。
　　2013年3月19日，拒绝外链工具内测版全面开放使用。
　　2013年4月25日，《浅谈外链判断》一文在站长社区发表，引起了SEO界的密切关注。
　　2013年5月17日下午，百度网络搜索反作弊团队在百度站长平台上发布公告称，新算法“石榴算法”将于一周后正式上线。新算法初期，我们将重点整治含有大量恶意广告，阻碍用户正常浏览的页面，尤其是那些弹出大量低质量弹窗广告，混淆视听的垃圾广告页面。页面的主要内容。
　　2013年7月1日，百度绿萝算法2.0更新公告，加大对软文外链的过滤力度，加大对目标站点的惩罚力度，适当惩罚发布软文的站点，降低其在搜索引擎中的排名。评测，同时为百度新闻源站清除其新闻源。
　　2013年7月19日，百度网络搜索反作弊小组发布声明，打击大量高价获取二级域名或目录的行为，其中大部分用于作弊。严惩，全站牵连，百度新闻源直接封杀清理。
　　六、优化思路
　　1.网页标题优化
　　2.关键词的选择
　　3. 关键词（关键词）优化
　　4.元标签和网页描述的优化
　　5.网站结构和URL优化
　　6. SEO中的正则表达式
　　7. 让搜索引擎跟随你的意图
　　8.网页链接优化
　　9.标题标签优化
　　10.图片（alt）优化
　　11、网页减肥
　　12. 建立一个 SEO 友好的网站。
　　参考资料：互动百科 百度百科 查看全部

　　解决方案:11月更新！一口气上线20+新功能，3D架构拓扑图更具趣味性
　　EasyOps®全平台新增功能！
　　不要对我的朋友说谎
　　在写今天的文章时
　　我的手在颤抖
　　好激动，这次要推出的更新太给力了
　　虽然路小宇有
　　仔细研究了这20+个新特性
　　还是无法用言语来形容
　　这次功能是批量更新的
　　“强大”的十分之一
　　什么也别说
　　快和陆小U一起往下看吧！
　　HyperInsight 超融合监控
　　APM“服务详情”
　　支持查看服务的部署架构和依赖资源
　　提供服务故障三维分析能力
　　检查依赖服务的资源的健康状态
　　服务失败/性能不佳的原因可能有很多。可能是服务逻辑有问题，服务调用有问题，也可能是服务的依赖资源失效，比如以下几种情况：
　　⚠️ 服务部署实例宕机，影响服务性能
　　⚠️ 服务所在主机宕机，导致服务无法正常运行
　　⚠️因网络波动，服务无法正常调用
　　因此，需要对服务所依赖的基础设施的基础资源进行健康检查，以快速解决服务故障。
　　在此之前，查看服务的依赖资源很麻烦，需要切换多个小产品，下钻到很多页面才能查看自己真正想看的资源的指标数据。
　　为解决资源详情下钻难的问题，服务详情支持查看部署架构和依赖资源的能力，用户可以直接在“服务详情”中快速下钻。该功能不仅支持快速浏览其“依赖资源”，还支持可视化查看“部署架构”，帮助用户快速查看服务依赖资源的健康状态。
　　此新功能具有以下特点：
　　“指标图形预览”具有以下特点：
　　管理数据库
　　《资源自动发现》
　　支持服务之间的调用关系和K8s服务的发现
　　构建完整的服务东西南北拓扑
　　在“资源自动发现”中，资源或服务的关系发现是关键。新增服务之间调用关系的发现，升级了“资源自动发现”的能力。以目前“资源自动发现”的能力，完全可以构建一个东西南北服务完整的拓扑图。
　　什么是东西南北拓扑图？
　　从南北方向来看，意味着服务的整个部署架构拓扑中涉及的资源和资源之间的关系会被自动发现；而东西向是指通过横向的服务调用拓扑自动发现资源。此次通过在资源自动发现中构建完备的拓扑能力，为上层消费提供更多可能。
　　CMDB平台整个开发过程中，关系的维护方式不断迭代升级，从最原创
的人工维护开始→【项目】写脚本自动采集→【CMDB-服务发现】写服务特性分析→ 【APM】自动分析分布式链路跟踪的trace数据→【APM】自动分析日志数据→现在【自动资源发现】智能扫描一键采集，可见能力在不断提升，效率也在不断提高越来越好。
　　目前，“资源自动发现”的能力涵盖以下几个方面：
　　其中，计算资源的发现填补了容器资源的空白；采集方式支持远程扫描，降低资源发现门槛，支持对接云厂商，填补公有云资源空白；在数据关系发现方面，支持关联关系发现，增强关系发现能力。
　　
　　用户可以在升级到6.10后试用资源自动发现能力。未来，优维将继续扩大发现资源/服务的范围。
　　「实例详情」优化关系显示
　　提高页面信息密度
　　由于UI8.0第一版“实例详情”的基本信息和实例关系采用自上而下的结构，页面容易出现双滚动条，页面使用率不高。
　　因此，本次对“实例详情”进行了修改：首先，实例关系列表返回左侧；第二，基本信息根据宽度自动调整三栏或两栏的布局；三、基础信息分类采用浮动样式，点击后页面自动滚动到锚点位置，更方便用户查看。
　　ITSM
　　《表格设计》
　　支持容器拖拽排序
　　表单设计更灵活
　　在之前的“表单设计”中，拖入容器后，不能改变容器的顺序。一旦容器顺序错误，只能删除重做。用户使用起来非常不方便。
　　为了让用户使用起来更加灵活，增加了上下拖动布局的功能，即用户在设计表单的过程中可以调整容器的上下顺序，操作体验更好与组件相同。它支持鼠标拖动。只是移动。
　　“数组输入”
　　支持定期检查
　　提高填表准确率
　　在实际的表单填写中，用户往往通过“数组输入”的方式填写多个IP，但是之前的“数组输入”组件不支持正则校验，无法像普通文本输入一样校验格式是否正确。
　　本次升级后，在表单设计中，“数组输入”组件支持添加正则表达式。需要注意的是，校验对象是数组input的每一个输入项，而不是整个数组。
　　“脚本库”
　　分类和数据优化只展示ITSM脚本数据
　　脚本库数据更清晰
　　ITSM-Service Management-Script Library Management中收录
的原创
脚本信息除了ITSM外，还有其他分类的脚本信息。有很多ITSM用不到的脚本，也聚集在这个模块下，导致用户管理和维护脚本效率低下。不够方便。
　　优化ITSM“脚本库”后，“脚本库”中的脚本只保存与ITSM相关的脚本，简化脚本数据，方便用户更高效地管理“脚本库”。
　　《高级设置-文案设置-通用语言设置》
　　取消提示三项限制，支持更多通用语言设置
　　通用语言设置更灵活
　　原有的高级设置-文案设置-常用语言设置最多只能设置3个，当常用词超过3个后，将无法再添加新的，客户也无法根据自己的需要自定义更多的常用词。
　　因此，在最新的产品版本中，取消了最多只能添加3个常用词的限制，即用户可以设置3个以上的常用词。另外，页面默认会显示5个常用词，如果超过5个词折叠到“更多”，展开更多后可以查看其他常用语信息。
　　“实例选择组件”
　　支持升序、降序等排序。
　　完善【实例选择】组件的基础功能
　　原有的“实例选择”组件不支持排序功能，用户无法快速筛选查看关键数据。
　　优化后，“实例选择”组件新增排序功能，支持升序、降序、不排序。如果数据量很大，用户可以使用排序功能来提高数据检索的效率。
　　“工单中心”
　　导出新增工单详细描述的内部顺序
　　丰富工单导出内容
　　原“工单中心”导出没有工单讨论内容，用户无法在导出表单中看到工单讨论的相关信息。最新版本“工单中心”支持导出“工单讨论”信息，丰富了工单导出的内容。
　　开发运维
　　“数据库更改”
　　支持检测高危SQL语句并限制发布
　　
　　更安全地执行数据库更改，避免数据库删除
　　当前“数据库变化”时，平台缺乏从内容安全端对sql脚本的检测能力。当sql脚本中有删除数据库的sql语句时，由于人工审核很容易造成发布事故。.
　　为了让用户更安全地进行“改库”，规避删除数据库的风险，改库增加了检测高危SQL语句并限制发布的功能，即用户可以在“数据库更改-更改配置”模型，并且可以对高危语句进行分级，如致命级别（drop database）限制发布，警告级别（modify and change database）需要人工确认。
　　这种“改库”的优化，在能力上为用户提供了更多的选择。这不是强制性的。如果部分用户在使用数据库变更时没有出现该问题，则无需配置模型实例即可正常发布。而已。在管道执行数据库变更的场景下，支持通过接口返回管道进行限制，使用方式更加灵活。
　　“数据库更改”
　　支持文件md5码校验
　　增加执行过程中的验证控制
　　解决因操作不规范导致的后续管理问题
　　数据库执行变更遇到文件错误时，在客户现场有这样的操作方法：用户通过在平台上更改文件内容来解决发布平台发送给客户端的sql文件时出错的问题client ，这种方式本质上造成了计划发布和实际发布对象的偏差，给用户后续的回溯问题造成不易察觉的隐患。
　　平台对下发文件的md5码和下发给客户端的文件进行校验，确保用户发布时，预期发布和实际执行过程中的对象一致。当用户再次尝试发布报错文件或再次执行时，如果存在不一致的md5文件，平台将报错并终止发布。此次通过执行过程中的验证控制，可以解决因操作不规范带来的后续管理问题。
　　《应用部署》
　　应用配置、部署策略相关页面
　　支持主机排序
　　高效筛选检索宿主信息
　　之前在“部署策略”和“应用配置”中选择发布目标时，如果主机过多，没有排序功能，无法快速筛选和检索主机。
　　此次优化后，支持在“部署策略”选择发布目标链接中对主机进行自然排序，可以升序、降序、取消排序；支持在“应用配置”树状分类中对hosts进行自然排序，可以是升序、降序、Unsort。
　　“产品库”
　　支持版本清理策略
　　对于“产品库”的清理，通常的做法是清理一些不重要的版本。“产品库”新增版本清理策略，清理方式更加丰富，支持以下四种清理方式：
　　自动操作
　　“流程库/作业”
　　导出和导入自身和关联的工具信息
　　一键导出/导入流程和相关工具
　　原有“流程库”的导出/导入只支持流程本身信息的导出和导入，不能将其关联的工具一起导出和导入。用户需要分别导出和导入流程及其工具，然后手动关联。操作路径漫长、复杂、成本高，而且往往容易出错。
　　“工作”的导出和导入是一样的。
　　优化后，支持在流程纬度和作业维度上一键导出/导入流程、作业及关联工具，实现跨平台的流程/作业导出和导入，大大提高了用户对作业、流程、和工具的理解。工具。使用效率降低了用户手动操作的成本。
　　丰富/完善运维自动化
　　运维作业权限点配置
　　权限点配置更灵活
　　本来不同的运维作业菜单支持访问和管理权限点的配置，但是由于管理权限点太粗，无法满足用户更细化的权限点配置需求，比如执行、编辑、克隆、等等
　　为解决上述问题，对运维作业管理权限点进行拆分，支持配置更细粒度的权限点，如访问、执行、编辑、删除、创建、克隆、高级设置等。
　　工具库“任务历史列表”
　　添加了“执行参数”字段
　　原“工具库任务历史”中的“执行参数”只能在任务历史详情中查看。查看任务的执行参数，需要用户逐一点击查看。操作路径长，不方便。
　　在这方面，“执行参数”字段被添加到工具任务历史记录中。用户点击查看后，可以在当前页面查看“执行参数”的内容。
　　工具库“对象参考”
　　分享:国内外深度学习开放数据集下载集合(值得收藏，不断更新)
　　1.图像处理数据集
　　1. MNIST 是最受欢迎的深度学习数据集之一。这是一个手写数字的数据集，包括一个60000个样本的训练集和一个10000个样本的测试集。这是一个很棒的数据库，可用于尝试学习技术和深度识别真实世界数据的模式，而无需花费太多时间和精力进行数据预处理。
　　大小：约50MB
　　数量：70000 张图像，分为 10 个类别。
　　2. Fashion-MNIST，收录
60,000张训练集图像和10,000张测试集图像。它是一个类似于 MNIST 的时尚产品数据库。开发人员觉得 MNIST 用得太多了，所以他们使用这个数据集作为 MNIST 的直接替代品。每张图片都以灰度显示，并有一个标签（10 个类别之一）。
　　大小：30MB
　　数量：10 个类别中的 70,000 张图像
　　3. PASCAL VOC Challenge是视觉对象分类、识别和检测的基准测试，提供标准的图像标注数据集和检测算法和学习性能的标准评估体系。PASCAL VOC 图像集包括 20 个类别：人类；动物（鸟、猫、牛、狗、马、羊）；车辆（飞机、自行车、轮船、公共汽车、汽车、摩托车、优采云
）；室内（瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视）。PASCAL VOC Challenge从2012年开始就没有举办过，但其数据集图像质量好，标注完整，非常适合测试算法性能。
　　数据集大小：~2GB
　　4. VQA，这是一个收录
图像开放式问题的数据集。这些问题的答案需要视觉和口头理解。该数据集具有以下有趣的特征：
　　大小：25GB（压缩后）
　　数量：265,016 张图片，每张图片至少有 3 个问题，每个问题有 10 个正确答案
　　5. COCO，是一个用于对象检测、分割和字幕生成的大型数据集。宣布 2018 年 VQA 挑战赛！2、COCO 是一个用于对象检测、分割和字幕生成的大型数据集。
　　大小：~25 GB（压缩）
　　数量：330,000 张图片，80 个目标类别，每张图片 5 个标题，250,000 张带关键点的人像
　　6. CIFAR-10，也用于图像分类。它由 10 个类别的 60,000 张图像组成（每个类别在上图中表示为一行）。该数据集共有 50,000 张训练集图像和 10,000 张测试集图像。数据集分为 6 个部分 - 5 个训练批次和 1 个测试批次。每批收录
10,000 张图像。
　　大小：170MB
　　数量：10 类 60,000 张图像
　　7. ImageNet 是按照 WordNet 层次结构组织的图像数据集。WordNet 收录
约 100,000 个短语，而 ImageNet 为每个短语提供平均约 1,000 个描述图像。
　　大小：约 150 GB
　　数量：图片总数约为1,500,000张；每个图像都有多个边界框和各自的类别标签。
　　8. Street View House Number Dataset (SVHN)，这是一个用于开发对象检测算法的真实世界数据集。它需要最少的数据预处理。它有点类似于 MNIST 数据集，但具有更多标记数据（超过 600,000 张图像）。数据是从谷歌街景中的门牌号采集
的。
　　大小：2.5GB
　　数量：6,30,420 张图像，分为 10 个类别
　　9. Open Images 是一个收录
近 900 万个图像 URL 的数据集。这些图像使用收录
数千个类别的图像级标签边界框进行注释。该数据集的训练集收录
9,011,219 张图像，验证集收录
41,260 张图像，测试集收录
125,436 张图像。
　　大小：500GB（压缩后）~1.5GB（不含图片）
　　数量：9,011,219 张图像，超过 5000 个标签
　　10. 机器标注的超大规模数据集，收录
2亿张图片。
　　
　　我们解决了网络图像的大规模注释问题。我们的方法基于视觉同义词集的概念，视觉同义词集是视觉相似且语义相关的图像组织。每个视觉同义词集代表一个单一的原型视觉概念，并具有一组关联的加权注释。线性 SVM 用于预测未见过图像示例的视觉同义词集成员资格，并使用加权投票规则从一组视觉同义词集构建预测注释的排名列表。我们展示了同义词集在收录
超过 2 亿张图像和 30 万条注释的新注释数据库上比标准方法具有更好的性能，这是有史以来最大的注释。
　　11. 收录
130,000 张图像的数据集。场景分类是计算机视觉中的一个基本问题。然而，场景理解研究受到当前使用的数据库范围有限的限制，这些数据库不能捕获所有场景类别。对象，场景类别的最大可用数据集仅收录
15 个类。在本文中，我们提出了收录
899 个类别和 130,519 张图像的广泛场景理解 (SUN) 数据库。我们使用 397 个经过良好采样的大量类别来评估用于场景识别的最先进算法并建立新的性能范围。我们在 SUN 数据库上测量人类场景分类性能，并将其与计算方法进行比较。
　　12.收录
100万张图片和23000个视频；微软亚洲研究院出品，质量有保障。
　　2.自然语言处理数据集VisualSynset2。自然语言处理数据集Large-scale Scene Recognition from Abbey to Zoo2。自然语言处理数据集VisualSynset2。自然语言处理数据集
　　1. IMDB Movie Review Dataset，非常适合电影爱好者。它用于二元情感分类，目前收录
的数据比该领域的其他数据集多。除了训练集审查样本和测试集审查样本外，还有一些未标记的数据。此外，数据集包括原创
文本和预处理的词袋格式。
　　大小：80MB
　　数量：25,000 条高度两极化的电影评论，每条用于训练和测试集
　　2. European Language Machine Translation Dataset，收录
四种欧洲语言的训练数据，旨在改进当前的翻译方法。您可以使用以下任何语言对：法语-英语 西班牙语-英语 德语-英语 捷克语-英语
　　大小：约15GB
　　数量：约30,000,000个句子及其对应的翻译
　　3. WordNet，WordNet是一个大型的英文同义词集数据库。Synset 也是一组同义词，每组描述不同的概念。WordNet 的结构使其成为 NLP 中非常有用的工具。
　　大小：10MB
　　数量：117,000 个同义词集
　　4. 维基百科语料库，维基百科全文集的数据集，收录
来自超过 400 万篇文章的近 19 亿个单词。您可以逐字、逐短语、逐段检索它，这使它成为一个强大的 NLP 数据集。
　　大小：20MB
　　数量：4,400,000 篇文章，收录
19 亿字
　　5. Yelp Dataset，这是Yelp发布的用于学习目的的开放数据集。它收录
来自多个大都市地区的数百万条用户评论、企业属性和超过 200,000 张照片。该数据集是全球范围内非常常用的 NLP 挑战数据集。,
　　大小：2.66 GB JSON、2.9 GB SQL 和 7.5 GB 照片（全部压缩）
　　数量：5,200,000 条评论，174,000 个商业物业，200,000 张照片，11 个大都市地区
　　6. Blog Authorship Corpus，一个数据集，收录
从数以千计的博客作者那里采集
的博客文章，并从中采集
数据。每篇博文都作为单独的文件提供。每篇博客至少出现200个常用英文单词。
　　大小：300MB
　　数量：681,288 篇博文，总计超过 1.4 亿字。
　　7. Twenty Newsgroups 数据集，顾名思义，涵盖了与新闻组相关的信息，包括从 20 个不同的新闻组（每个新闻组 1,000 个）获得的 20,000 个新闻组文档的汇编。这些文章具有典型特征，如标题、引言等。
　　大小：20MB
　　数量：来自 20 个新闻组的 20,000 篇报道
　　8. Sentiment140 是一个用于情感分析的数据集。这个流行的数据集是开始您的自然语言处理之旅的完美方式。数据中的情绪已经被预先清空。最终的数据集具有以下六个特征： 推文的情感极性 推文的 ID 查询日期
　　大小：80MB（压缩后）
　　数量：1,60,000 条推文
　　
　　3. 音频/语音数据集
　　1. VoxCeleb 是一个大型的人类语音识别数据集。它收录
来自 YouTube 视频的 1251 名名人的大约 100,000 篇演讲。数据在很大程度上是性别平衡的（55% 为男性）。这些名人有不同的口音、职业和年龄。开发集和测试集之间没有重叠。整理和识别大明星所说的话 - 这是一项有趣的工作。
　　大小：150MB
　　数量：1251名名人10万篇演讲
　　2. Youtube-8M 是谷歌开源的视频数据集。视频来自youtube，共有800万个视频，总时长50万小时，4800个类别。为了保证标注视频数据库的稳定性和质量，谷歌只使用浏览量在1000以上的公共视频资源。为了让计算机资源有限的研究人员和学生能够使用这个数据库，谷歌对视频进行了预处理，提取了帧级特征。提取的特征经过压缩，可以放在硬盘上（小于1.5T）。
　　大小：~1.5TB
　　3. 免费的 Spoken Digit 数据集，这是另一个受 MNIST 数据集启发的数据集！该数据集旨在解决识别音频样本中语音数字的任务。这是一个公共数据集，因此希望它会随着人们不断贡献数据而发展。目前有以下特点： 3种人声1500条录音（每人50次，每人说0-9） 英语发音
　　大小：10MB
　　数量：1500 个音频样本 SOTA：“基于原创
波形的音频
　　4. Million Song 数据集免费提供，收录
一百万首当代流行音乐的音频特征和元数据。其目的是： 鼓励对商业规模算法的研究 为评估研究提供参考数据集 作为使用 API（例如 The Echo Nest API）创建大型数据集的捷径 帮助 MIR 领域的入门级研究人员工作 数据集的核心是上百首歌曲的特征分析和元数据。此数据集不收录
任何音频，仅收录
导出的功能。示例音频可通过哥伦比亚大学 () 提供的代码从 7digital 等服务获得。
　　大小：280GB
　　数量：一百万首歌曲！
　　5. FMA 是一个音乐分析数据集，由整个 HQ 音频、预先计算的特征以及曲目和用户级元数据组成。它是一个公开可用的数据集，用于评估 MIR 中的多项任务。以下是数据集中收录
的 csv 文件及其内容： tracks.csv：记录了每首歌曲的每个曲目的元数据，如 ID、歌曲名称、艺术家、流派、标签和播放时间，共 106,574 首歌曲。genres.csv：记录所有163个流派的ID和名称以及上层流派名称（用于推断流派级别和上层流派）。features.csv：记录使用 librosa 提取的常见特征。echonest.csv：Echonest（现为 Spotify）为 13,129 首曲目的子集提供的音频功能。
　　大小：约1000GB
　　数量：约100,000个音轨
　　6.舞厅，数据集收录
舞厅的舞曲音频文件。它以真实音频格式提供了许多舞蹈风格的一些特色片段。以下是此数据集的一些特征： 实例总数：698 片段持续时间：约 30 秒 总持续时间：约 20940 秒 大小：14 GB（压缩） 数量：约 700 个音频样本
　　7. LibriSpeech，数据集是一个收录
约1000小时英语语音的大型语料库。数据来源是 LibriVox 项目的有声读物。数据集已正确拆分和对齐。如果你还在寻找起点，点击查看在这个数据集上训练的声学模型，点击查看适合评估的语言模型。
　　大小：约60GB
　　数量：1000小时演讲
　　4.综合数据集
　　1. Yahoo 发布的庞大的Flickr 数据集收录
超过1 亿张图片。
　　迄今为止采集
的数据代表了世界上最大的多媒体元数据集合，可用于研究可扩展的相似性搜索技术。CoPhIR 由 1.06 亿张处理过的图像组成。CoPhIR 现在可供研究社区尝试和比较用于相似性搜索的不同索引技术，可扩展性是关键问题。我们对 Flickr 图像内容的使用符合知识共享许可。CoPhIR Test 采集
符合基于 WIPO（世界知识产权组织）版权条约和表演与录音制品条约的欧洲建议 29/2001 CE，以及​​现行的意大利法律 68/2003。
　　为了访问 CoP​​hIR 发行版，有兴趣在其上进行实验的组织（大学、研究实验室等）必须签署随附的 CoPhIR 访问协议和 CoPhIR 访问注册表，将原创
签名文件通过邮件发送给我们. 请按照“如何获取 CoPhIR 测试集”部分中的说明进行操作。然后您将收到用于下载所需文件的登录名和密码。
　　2. 收录
8000万张32x32图像，从中选取了CIFAR-10和CIFAR-100。
　　7900 万张图像存储在一个 227Gb 大小的巨型二进制文件中。每个图像附带的元数据也位于一个 57Gb 的巨型文件中。为了从这些文件中读取图像/元数据，我们提供了一些 Matlab 包装函数。读取图像数据的函数有两个版本：(i) loadTinyImages。m - 纯 Matlab 函数（无 MEX），在 32/64 位下运行。按图像编号加载图像。默认情况下使用它。(ii) read_tiny_big_binary。m - 用于 64 位 MEX 函数的 Matlab 包装器。
　　比 (i) 更快更灵活，但需要 64 位机器。有两种类型的注释数据：（i）手动注释数据，按注释排序。txt，其中收录
手动检查的图像标签，以查看图像内容是否与用于采集
它的名词一致。还存储了一些其他信息，例如搜索引擎。此数据仅适用于非常小的一部分图像。(ii) 自动标注数据，存储在tiny_metadata中。bin，收录
与图像采集
相关的信息，例如搜索引擎、哪个页面、缩略图的 url 等。此数据可用于所有 7900 万张图像。
　　3. MIRFLICKR-25000 开放评估项目包括通过其公共 API 从社交摄影网站 Flickr 下载的 25000 张图像，以及完整的手动注释、预计算描述符和基于词袋的 mat 相似度和分类工具的软件探索和分类图像。
　　来自大学（麻省理工学院、剑桥大学、斯坦福大学、牛津大学、哥伦比亚大学、美国新加坡、清华大学、东京大学、韩国科学技术院等）和公司（IBM、微软、谷歌、 Yahoo! Facebook、飞利浦、索尼、诺基亚等） 查看全部

　　解决方案:基于深度学习的输变电工程违章识别的方法、系统和介质与流程
　　1、本发明提出了一种基于深度学习的输变电工程违规识别方法、系统及介质，属于图像识别技术领域。
　　背景技术：
　　2、面对输变电工程施工现场点多、面广、量大，运行点的安全检查必须依靠检查人员到现场进行检查，已不能满足要求现场安全管理和控制。随着人工智能技术的不断发展和成熟，通过施工现场前端监控摄像头，引入深度学习图像识别算法，实现对施工人员违章行为的智能识别和及时提醒，可有效保障施工人员减少违章发生，保障施工。安全。
　　3、目前传统的工地违章识别算法一般分为深度学习方法和传统方法。深度学习方法通​​过提取原创
图像中违法行为的图像特征实现端到端的训练和推理，直接检测算法简单快速；传统的方法一般分为三个步骤：人体区域检测、违规特征提取和违规识别。常见的算法可以分为基于运动检测的背景建模，基于人工特征和传统分类的机器学习算法，以及基于卷积神经网络的深度学习算法。
　　4. 传统算法存在以下不足： (1) 特征设计往往需要人工设计，需要针对每一类违规行为设计特征提取方法，适用性差；(2)传统算法鲁棒性差。变化会导致算法的检测精度下降。
　　技术实现要素：
　　5、本发明提出了一种基于深度学习的输变电工程违规识别方法。首先，采集
用于识别违规行为的样本数据集，并构建用于识别违规行为的神经网络。在训练过程中，输入图像被分割成小图像块并以线性方式嵌入。将序列输入神经网络，通过监督学习训练违规识别网络模型的参数。在应用程序中，输入要识别的图片，然后输出输入图片的违规类型。
　　6、与传统的违规检测方法相比，本发明采用的深度学习方法可以根据数据自动提取图像特征，提高分类鲁棒性。
　　7、与传统的深度卷积模型相比，本发明的模型结构简单，各模块复用性强，易于部署。同时，在注意力融合模块中，本发明引入空间注意力和通道注意力结构，增强图像特征提取能力，通过对每个特征图进行处理和分析，可以检测不同大小的目标，有效提高检测精度的违规行为。
　　8. 一种基于深度学习的输变电工程违规行为识别方法，该方法包括：
　　9、步骤1，采集输变电工程中的违规样图，将违规样图分为m类，m代表违规种类数，每类违规样图有n张；
　　10、步骤2，利用旋转和平移对违规样本图片进行样本增强，得到增强后的违规样本图片；
　　11、步骤3，利用增强的违规样本图片构建网络模型；
　　12、步骤4，将输变电工程实施现场采集的图片输入网络模型进行违规识别，得到图片对应的违规类型。
　　13、进一步地，步骤1中所述的构建网络模型利用增强的违规样本图片，包括：
　　14、步骤301，通过增强违规样本图片获取增强违规样本图片对应的输出特征ci；
　　15、步骤302，对输出特征ci进行特征融合，得到融合参数序列，将融合参数序列集成到后处理模块中进行处理，融合参数序列如下：
　　16. c = [c1, c2, ..., ck]
　　[0017]
　　其中，c代表融合特征；c1...ck
　　表示输出特性；
　　[0018]
　　步骤303、对违规样本集进行softmax模型训练，得到违规识别参数。
　　[0019]
　　进一步地，步骤301中通过增强违规样本图片获取增强违规样本图片对应的输出特征ci包括：
　　[0020]
　　步骤3011，将增强后的违规样本图片划分为k个图像块，每个图像块通过线性投影方程得到线性图像特征fi，i表示图像块的序号；
　　[0021]
　　步骤3012：将线性图像特征fi输入编码器，得到线性图像特征fi对应的输出特征ci。
　　[0022]
　　进一步地，所述后处理模块包括全连接层一、归一化处理模块和全连接层二；其中，全连接层的信号输出端连接归一化处理模块的信号输入端；归一化处理模块的信号输出端连接到全连接层二的信号输入端。
　　[0023]
　　进一步地，编码器包括第一归一化处理模块、多注意力融合模块、第一加法器、第二归一化处理模块、第一全连接层、第三归一化处理模块、第一、二全连接层和第二加法器; 第一归一化处理模块、多注意力融合模块、第一加法器、第二归一化处理模块、第一全连接层、第三归一化处理模块、第二全连接层的信号输入端和信号输出端以及第二个加法器依次对应。
　　[0024]
　　进一步地，编码器的归一化处理公式如下：
　　[0025] [0026]
　　其中，μ和σ分别代表均值和标准差，x代表输出特征。
　　[0027]
　　进一步地，多注意力融合模块包括空间注意力和通道注意力两种注意力结构。
　　[0028]
　　进一步地，多注意力融合模块的运行过程包括：
　　[0029]
　　第一步是对输入特征使用全局平均池化；
　　[0030] [0031]
　　其中，h
　　p
　　表示全局平均池化函数；xc(i, j)表示输入值在(i, j)处的c通道的值；
　　[0032]
　　第二步，在spatial attention分支中，通过卷积层和sigmoid激活函数对池化特征进行处理，得到sa如下：
　　[0033] [0034]
　　其中，δ代表sigmoid激活函数，conv代表卷积层，gc代表global average pooling的输出，fc是多注意力融合模块的输入
　　[0035]
　　第三步，在channel attention分支中，通过卷积层、relu、卷积层和sigmoid激活函数对池化特征进行处理后，得到ca如下：
　　[0036]
　　ca=σ(conv(δ(conv(gc))))
　　[0037]
　　其中，δ代表sigmoid激活函数，conv代表卷积层，gc代表全局平均池化的输出；
　　[0038]
　　第四步，融合两种注意力机制，得到融合参数f如下：
　　[0039] [0040]
　　
　　第五步，融合参数f经过卷积处理后得到输出特征f
　　出去
　　如下：
　　[0041] fout
　　=转换（f）
　　[0042]
　　其中，f
　　出去
　　指示输出特征。
　　[0043]
　　一种基于深度学习的输变电工程违规识别系统，该系统包括：
　　[0044]
　　采集模块用于采集输变电工程中的违规样本图片，将违规样本图片分为m类，其中m代表违规类型的个数，每种类型有n张违规样本图片;
　　[0045]
　　增强模块，用于通过旋转和平移的方式对违规样本图片进行样本增强，得到增强的违规样本图片；
　　[0046]
　　训练模块用于利用增强的违规样本图片构建网络模型。模型训练时，将输入图片分割成小图像块，以线性嵌入序列输入神经网络，通过监督学习训练违规识别网络。模型参数；
　　[0047]
　　识别模块用于将在输变电工程实施现场采集的图片输入违规行为识别网络模型，得到图片对应的违规行为类型。
　　[0048]
　　一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序由处理器执行时，实现上述任一种方法的步骤。
　　[0049]
　　本发明的有益效果：
　　[0050]
　　本发明提出了一种基于深度学习的违规识别方法。在训练过程中，将输入的违规图像分成k个小图像块，并将线性嵌入序列输入神经网络以识别违规行为。同时，在网络模块中引入了空间注意力和通道注意力结构，以增强对k个图像块的特征提取能力。应用时，将图像输入到训练好的模型中，输出违规类型。与现有违章检测方法相比，本发明网络模型简单，各模块复用性高，易于实现，能够准确识别输变电工程复杂施工场景中的人员违章行为，识别准确率高。
　　图纸说明
　　[0051]
　　图1是本发明方法的流程图；
　　[0052]
　　图2为本发明编辑器的结构示意图；
　　[0053]
　　图3为本发明多注意力融合模块的结构示意图；
　　[0054]
　　图4为本发明后处理模块的结构示意图。
　　详细方法
　　[0055]
　　下面结合附图对本发明的优选实施例进行说明。应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
　　[0056]
　　本实施例提出一种基于深度学习的输变电工程违规识别方法，如图1所示，该方法包括：
　　[0057]
　　步骤1，采集输变电工程中的违规样图，将违规样图分为m类，m代表违规种类数，每类违规样图为n张；
　　[0058]
　　步骤2、通过旋转和平移的方式对违规样本图片进行样本增强，得到增强后的违规样本图片；
　　[0059]
　　步骤3，利用增强的违规样本图片构建网络模型；
　　[0060]
　　第四步：将输变电工程实施现场采集的图片输入网络模型进行违规识别，得到图片对应的违规类型。
　　[0061]
　　其中，步骤1中所述的利用增强违规样本图片构建的网络模型包括：
　　[0062]
　　步骤301、通过违规样本图像增强图像得到违规样本增强图像对应的输出特征ci；
　　[0063]
　　步骤302、对输出特征ci进行特征融合得到融合参数序列，并将融合参数序列集成到后处理模块中进行处理，其中融合参数序列如下：
　　[0064]
　　c=[c1, c2, ..., ck] 其中，c表示融合后的特征；c1...ck
　　表示输出特性；
　　[0065]
　　步骤303、对违规样本集进行softmax模型训练，得到违规识别参数。
　　[0066]
　　其中，步骤301中通过增强违规样本图片获取增强违规样本图片对应的输出特征ci包括：
　　[0067]
　　步骤3011，将增强后的违规样本图片划分为k个图像块，每个图像块通过线性投影方程得到线性图像特征fi，i表示图像块的序号；
　　
　　[0068]
　　步骤3012：将线性图像特征fi输入编码器，得到线性图像特征fi对应的输出特征ci。具体如图2所示，编码器包括第一归一化处理模块、多注意力融合模块、第一加法器、第二归一化处理模块、第一全连接层、第三归一化处理模块、第二归一化处理模块全连接层和第二加法器；第一归一化处理模块、多注意力融合模块、第一加法器、第二归一化处理模块、第一全连接层第三归一化处理模块、第二全连接层的信号输入端和信号输出端，以及第二个加法器相应地依次连接。
　　[0069]
　　其中，编码器归一化处理公式如下：
　　[0070] [0071]
　　其中，μ和σ分别代表均值和标准差，x代表输出特征。
　　[0072]
　　另一方面，多注意力融合模块包括空间注意力和通道注意力两种注意力结构。multi-attention模块的结构具体如图1所示。3.
　　[0073]
　　其中，所述多注意力融合模块的运行过程包括：
　　[0074]
　　第一步是对输入特征使用全局平均池化；
　　[0075]
　　[0076]
　　其中，h
　　p
　　表示全局平均池化函数；xc(i, j)表示输入值在(i, j)处的c通道的值；
　　[0077]
　　第二步，在spatial attention分支中，通过卷积层和sigmoid激活函数对池化特征进行处理，得到sa如下：
　　[0078] [0079]
　　其中，δ代表sigmoid激活函数，conv代表卷积层，gc代表global average pooling的输出，fc是多注意力融合模块的输入
　　[0080]
　　第三步，在channel attention分支中，通过卷积层、relu、卷积层和sigmoid激活函数对池化特征进行处理后，得到ca如下：
　　[0081]
　　ca=σ(conv(δ(conv(gc))))
　　[0082]
　　其中，δ代表sigmoid激活函数，conv代表卷积层，gc代表全局平均池化的输出；
　　[0083]
　　第四步，融合两种注意力机制，得到融合参数f如下：
　　【0084】【0085】
　　第五步，融合参数f经过卷积处理后得到输出特征f
　　出去
　　如下：
　　[0086] fout
　　=转换（f）
　　[0087]
　　其中，f
　　出去
　　指示输出特征。
　　[0088]
　　同时，后处理模块包括全连接层一、归一化处理模块和全连接层二；其中，全连接层的信号输出端连接归一化处理模块的信号输入端；归一化处理模块的信号输出端连接到全连接层二的信号输入端。后处理模块的具体结构如图1所示。4.
　　[0089]
　　本发明实施例提出的基于深度学习的输变电工程违规识别方法，在训练时将违规输入图像分割成k个小图像块，以线性嵌入序列输入违规识别神经网络。同时，在网络模块中引入了空间注意力和通道注意力结构，以增强对k个图像块的特征提取能力。应用时，将图像输入到训练好的模型中，输出违规类型。与现有的违规检测方法相比，本发明网络模型简单，各模块复用性高，易于实现，
　　[0090]
　　本发明实施例，一种基于深度学习的输变电工程违规识别系统，该系统包括：
　　[0091]
　　采集模块用于采集输变电工程中的违规样本图片，将违规样本图片分为m类，其中m代表违规类型的个数，每种类型有n张违规样本图片;
　　[0092]
　　增强模块，用于通过旋转和平移的方式对违规样本图片进行样本增强，得到增强的违规样本图片；
　　[0093]
　　训练模块用于利用增强的违规样本图片构建网络模型。模型训练时，将输入图片分割成小图像块，以线性嵌入序列输入神经网络，通过监督学习训练违规识别网络。模型参数；
　　[0094]
　　识别模块用于将在输变电工程实施现场采集的图片输入违规行为识别网络模型，得到图片对应的违规行为类型。一种计算机可读存储介质
　　[0095]
　　本发明实施例提出的基于深度学习的输变电工程违规识别系统在训练时将输入的违规图像分割成k个小图像块，以线性嵌入序列输入违规识别神经网络。同时在网络模块中
　　中引入了空间注意力和通道注意力结构，以增强k个图像块的特征提取能力。应用时，将图像输入到训练好的模型中，输出违规类型。与现有违章检测方法相比，本发明网络模型简单，各模块复用性高，易于实现，能够准确识别输变电工程复杂施工场景中的人员违章行为，识别准确率高。
　　[0096]
　　一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序由处理器执行时，实现上述任一种方法的步骤。
　　[0097]
　　其中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或作为载波的一部分传播的数据信号，其中携带可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或前述的任何合适的组合。可读存储介质也可以是除可发送、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备使用或与其结合使用的可读存储介质之外的任何可读介质。收录
在可读存储介质上的程序代码可以通过任何合适的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等，或以上任何合适的组合。执行本发明操作的程序代码可以用一种或多种编程语言的任意组合来编写，编程语言包括java、c++等面向对象的编程语言，还包括conventional procedural programming languages 一种编程语言，例如“c”或类似语言。程序代码可以完全在用户的计算设备上执行，部分在用户的设备上作为独立软件包执行，部分在用户的计算设备上部分在远程计算设备上执行，或者完全在远程计算设备或服务器上执行以执行。在涉及远程计算设备的情况下，远程计算设备可以通过任何类型的网络连接到用户计算设备，包括局域网 (lan) 或广域网 (wan)，或者可以连接到外部计算设备（例如，使用 Internet 服务提供商）。业务通过 Internet 连接）。
　　[0098]
　　显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种更改和变型而不脱离本发明的精神和范围。因此，如果本发明的这些修改和变化落入本发明的权利要求及其等同技术的范围内，则本发明也收录
这些修改和变化。
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