最新版:快客QQ批量加好友怎么下载试试吧？(组图)
　　QQ快速批量添加好友是一款专为营销QQ好友而设计的软件。软件支持批量QQ轮播功能，批量加好友，批量发群消息，并配备随机功能，最大程度模拟真实操作，充分利用QQ好友的限制。一种少、直接、准确、高效的QQ营销模式。有需要的朋友可以下载试试！
　　软件说明：
　　1.验证码识别方式全面
　　无需识别即可跳过，可手动输入，验证码平台自动识别（注册充值，填写账号密码即可），实现自动无人挂机，省心
　　2.全能换IP模块有没有一键软件，可以自定义换IP的时机
　　软件包括ADSL宽带换IP、路由器换IP、91VPN换IP等，IP不能当天重复使用。全面的IP更换方式，可以满足不同客户的需求，也是规避腾讯限制不可缺少的策略（点击观看更换IP，验证码自动识别通用设置-视频教程）
　　3.软件功能强大，参数设置非常灵活全面
　　您可以自行设置循环轮数、各种时间间隔、各种操作次数，轻松应对腾讯在不同时间段的不同限制策略。
　　4.添加好友验证信息，支持多种贴心自动保存功能
　　
　　自己写N条验证信息，加上slogan，有没有什么软件可以一键加人？软件可以随意调用，避开腾讯的限制策略之一
　　5.支持好友多条消息群发，支持图片，支持3G群发和客户端群发
　　可以自己写N条消息的内容，发送图片，插入随机干扰变量，比如随机数、随机汉字、随机字母、随机表情等，可以明文发送，也可以转换它们分为文字和发送图片（可以自定义图片的背景颜色），文字颜色，图片宽度，高度），两者组合可以随机发送。这是逃避腾讯限制的另一种方式
　　6.支持3GQQ加好友和客户端模拟加好友
　　2种模式灵活应用，满足不同客户的不同喜好！3GQQ加好友可以后台运行，不影响电影使用；
　　7. 新增圈内随机加好友功能
　　软件会自动随机选择一些行业、学校、地区等相同或相近的QQ好友。
　　8.开始任务前确认号码
　　软件在登录客户端前会自动验证号码的有效性，如密码是否正确、号码是否正确、是否受限等。
　　
　　9、软件自动控制QQ客户端群发消息
　　软件自动登录，自动随机选择好友发送，完全模拟真实的人工操作，有效降低号码被封号或被封号的可能性。
　　10.可以导入自己的小号和QQ批量添加，软件会自动保存
　　每次自动保存Q加量和Q加状态，自动记录群消息和好友数。
　　11.自动记住你的QQ列表进度，重启软件继续之前的进度
　　如果要从头开始，请选择第一行，或设置为从第一行开始工作
　　12、快速查询对方QQ是否可以不验证加好友（即单向好友）：你懂的
　　全网难得一见的功能，千万不要错过！
　　13. 增加好友的增强模式。年龄较大的朋友，比如2岁以上的朋友，一次最多可以加100个朋友。如果你需要很多朋友，快点
　　教程:什么猫咪最受欢迎？Python爬取全网猫咪图片，哪一款是你最爱的
　　文章目录
　　前言
　　采集目标
　　工具准备
　　开发工具：pycharm
　　开发环境：python3.7，Windows11 使用工具包：requests
　　
　　项目构思分析
　　做一个爬虫案例，首先要明确自己的采集目标，白白，这里采集就是当前网页的所有图片信息，有了目标之后，再梳理一下你的自己的代码编写过程，一个爬虫的基本四个步骤：
　　第一步：找到数据地址
　　加载数据一般有两种方式，一种是静态的，一种是动态的。当前网页的数据在数据向下刷新时不断加载。可以判断数据加载的方式是动态的，需要浏览器抓取动态数据。工具获取，右键点击查看，或者按f12的快捷键找到加载的数据地址
　　找到对应的数据地址，点击弹出的界面，然后点击预览。预览打开的页面就是展示给我们的数据。当有很多数据时，我们可以通过他查看。获取的数据是通过URL获取的，URL数据在请求中。，它将网络请求发送到 URL
　　第二步：代码发送网络请求
　　
　　有许多用于发送请求的工具包。在入门阶段，他们大多使用 requests 工具包。Requests是第三方工具包，需要下载： pip install requests 发送请求时，需要通过代码注意我们的请求，web服务器会根据http请求。该消息用于区分是浏览器还是爬虫。爬虫不流行。爬虫代码需要伪装自己。发送请求时与 headers 一起传输的数据类型是字典键值对。ua 字段对于浏览器来说非常重要。身份证
　　第 3 步：提取数据
　　当前获取的数据为动态数据。动态数据和动态数据一般都是json数据。json数据可以直接通过jsonpath提取，也可以直接转换成字典。通过Python进行提取的最终目的是提取图片的url地址。
　　提取新地址后，需要再次向该 URL 发送请求。我们需要的是图像数据。链接一般存储在数据中。发送请求，获取图片对应的二进制数据。
　　第 4 步：保存数据
　　获取数据后，存储数据，选择存储数据的位置，选择写入方式。我们获取的数据是二进制数据，文件访问方式使用的是wb。只需将获取的图片写入数据即可。后缀需要是图像末尾的后缀。您可以选择用标题命名，或使用 URL 的后面部分来命名。新手小白想要更轻松地学习Python基础、Python爬虫、Web开发、大数据、数据分析、人工智能等技术，这里分享系统教学资源，联系我Wei X：762459510【教程/工具/方法】 / 解惑] 查看全部

　　技巧:做一个快捷菜单可以缩放模拟场景方便查找目标搜索物品
　　采集自动组合全局地图，尽量搜寻文件夹内容规范、遮挡关系、道路网条件。做一个快捷菜单可以缩放模拟场景方便查找目标搜索物品。自动组合地图尽量使用地面。比如草丛边际、桥梁间隔等。资源互补，所有物品均可满足。自动寻路能搜索位置非同一物品下，效率更高。地图搜索适用于主动搜索，输入物品名字，若有则加到搜索范围内，避免搜索时遗漏搜索框上面还有几个主要功能自动搜索资源交换物品提示可玩性已考虑全局地图策划和内存评估清理空间和缓存（压缩）启动速度更高性能一体机可将地图缩放至4800x4800dpi尽量少使用文件夹式地图。
　　大概就是快排。1.创建一个小的目录名为当前游戏的主场景文件夹，在这个目录下有四个子文件夹：游戏-主场景_bundle.py游戏-背景_bundle.py游戏-情景_bundle.py游戏-角色_bundle.py2.再创建新的游戏场景，这里不用担心场景的bundle上传。3.新建一个文件夹叫做主场景，用来存放主场景的地图数据文件。
　　
　　4.将主场景及附近的场景用记事本另存一份就是我们的全景地图存档。5.在screencaptureline中存入主场景及附近的场景图片或影像文件。6.使用游戏进程进行搜索，如果有匹配的场景就会显示主场景以及附近的场景，没有匹配的场景的话会显示一个id为000的路径。7.搜索完成后会在按场景进行排序，如果有匹配的会按照xyz进行排序，此时可以判断这个场景是否是游戏的服务器场景。
　　8.以上过程会消耗游戏200m内存。现在我们要简单设置我们地图的几个主要属性：宽度高度：宽高使用320*240px的画面，并且不能超过decimality的范围3，高度的话在上一篇我们制作了旋转地图的处理方法，可以参考。坐标：被计算时，需要确定相机的位置，一般可以通过4根axis线对相机位置进行解算。
　　1、相机usb设置mode选择photometric
　　
　　2、相机idmenu只有在manual模式下才能得到menu-attribute相机的相机id，其他模式下得到的是resource-attribute并且需要设置。
　　名称：world
　　2、关于点和面：ie下的点menu-point-references可以查看显示的面，而非点的位置，这样方便配合显示相机的位置。把重点放在ie和iehelp里。点的usb-mode上我用ie的menu-attribute匹配了4张图片，同理cc和bt需要通过ie的menu-attribute进行匹配。
　　关于相机：ie相机进程中会调用genimg方法从内部磁盘读取；iemenu-attribute可以自定义自己的相机类型以及所在的相机指针。玩家头像的话在waitline方法中。相机驱动的。 查看全部

　　采集自动组合 干货:如何给一本书生成标，当然你得会写php
　　采集自动组合，如图：-image.jpg标题字体：——elements标题：字体-introarticle/%e5%bb%86%e5%88%bb图书：信息系统书籍信息转化而成字体_在线转换格式_cjk编码_isonfts字体文件中心图书，建议选择mobi文件。
　　infographicsforsmartcommunication这是我目前用过觉得效果最好的了。
　　目前来看，是createjs这个生成工具吧，
　　
　　建议题主上一下thinkphp10.3.6看看，据说这个工具兼容性不错，图书质量挺好，
　　目前看来，还是createjs图书生成工具吧。readlater似乎不能实现不过，这个工具的性能和element表现不错。
　　应该不止一种可以对应图书，我推荐docheimages这个工具，通过cms分析了主流的主流电子书格式，以及国内主流电子书格式，制作了一些图书，性能不错，交互也不错，你可以去试试。
　　
　　可以去看我另一个答案，基本上都是css实现的。如何给一本书生成标题图，
　　作为一个轻量级的项目，可以尝试目前目前流行的readuter系列工具，希望能帮到你，
　　在线图书对应应该有2个方案：制作网站模板，然后导入现成的图书信息，使用css的选择器，采用正则匹配；前端定制css来实现网站模板。另外的方案，css语言是用css来实现，javascript用javascript，php用php，后端语言用php来实现，当然你得会写php。因为这个量级的量级，javascript必不可少，除非你没有自己的开发工具。
　　然后发布，找个网站，把你的源代码存起来，然后购买一个域名，买的时候挑大点的，空间也选大点的，一般专业点的服务器和空间会有托管，然后再把你的网站拿出来上传到网站根目录，自己设定访问链接就可以了。目前比较成熟的主流的h5也可以做了。如果你还有其他需求，再提出来，我再来扩展。 查看全部

　　终极:在线关键词组合器，长尾关键词组合工具，标题自动生成
　　关键词组合工具，网站在建关键词的选择很重要，我们如何选择网站关键词是我们站长关心的问题。关键词你选择的方向错了，可能你网站已经很久没有好的SEO排名了，我们可以用关键词组合工具来确定我们的网站关键词并挖掘出大量关键词对应的长尾关键词，再结合关键词pan采集、伪原创 , 发布并自动提交到主要搜索引擎确实 收录。
　　
　　关键词组合工具可以挖掘长尾关键词，可以自由组合关键词，然后采集伪原创发布到网站。那么我们首先需要知道什么是长尾关键词。长尾 关键词 是 网站 上的非核心 关键词 和次要 关键词，但也驱动搜索流量的 关键词，通常是核心 关键词 和次要 关键词 的扩展。长尾关键词有以下特点，它们比较长，通常由2-3个词组成，包括疑问词。在一个内容页面中渲染，除了内容页面的标题外，还在内容中。搜索量小且不稳定，但搜索用户精准。长尾关键词比较大中型网站
　　
　　操作方法:文章自动采集重新组合工具
　　批量采集组合文章就是从多个文章到关键词采集中提取出采集之后的智能段落，重新组合成一个新的片段新采集的文章可以自动为新采集的文章生成目录和标题，并提取TDK并发布到我们的网站对应部分。
　　采集组合文章工具操作简单，有文章关键词采集、文章段落重组、文章标题表内容生成和关键词锚文本、同义词替换、敏感词删除等功能，所有操作都是批量进行，只需点击设置我们的SEO模板，即可重组发布多篇文章文章。
　　采集组合文章工具也有图像处理的功能。如图，我们可以发布我们的采集图片的本地化图片链接，并通过自动下载到本地给原图加水印。处理或替换发布的原创图像可以达到文章图像的原创度。
　　
　　在确定哪些行业在搜索引擎上最具竞争力时，需要考虑许多因素。首先是行业的整体知名度。这可以通过查看与垂直相关的关键术语的搜索次数来衡量。二是行业内的竞争程度。这可以通过查看 网站 竞争相同关键术语的数量和质量来确定。第三是关键词排名的难度。
　　这可以通过查看 网站 竞争相同 关键词 的平均搜索引擎排名来确定。搜索引擎上的热门垂直行业通常更具竞争力。比如我给自己的两个 网站 排名时，他们都属于完全不同的领域，对于竞争不激烈的小众行业，我们可以很容易地在 关键词 上排名，如果另一个是与有竞争力的 网站 竞争。在 SEO 方面，它们都是不同的世界，这就是为什么在进行 SEO 之前进行适当的市场研究是明智的。
　　这是因为对这些主题的信息需求更大，并且有更多的网站竞争相同的关键术语。行业内的竞争程度也受关键词排名难度的影响。如果关键词很难排名，那么能做到高搜索引擎排名的网站就会越来越少，小众竞争会更加激烈。
　　
　　为什么搜索引擎排名一天比一天难，众所周知，搜索引擎排名一天比一天难。搜索引擎算法不断发展，新功能不断增加，这使得 网站 所有者更难提高他们的排名。
　　这使得 网站 需要专注于制作高质量、信息丰富的内容，如果他们想在搜索引擎中获得良好的排名。最近另一个使搜索引擎排名更难的变化是反向链接的重要性增加。搜索引擎现在更关注 网站 反向链接的质量而不是数量，这意味着 网站 所有者需要专注于从高质量的 网站 构建链接。
　　批处理采集组合文章的分享到此结束。通过批处理采集组合文章工具，可以将多个内容相似的文档组合起来生成一个新的原创文章，提高我们网站的速度收录通过对SEO友好的关键词提取、图片本地化处理、主动URL推送等，如果大家喜欢这个文章，记得点赞订阅。 查看全部

　　免费分享:教你zblog采集如何自动zblog采集和zblog发布（图文教程）
　　Zblog是基于Zblog开发团队开发的Asp和PHP平台的一个小而强大的开源程序，但是Zblog在插件市场上采集插件，这些插件都不能玩，要么没有SEO文章内容处理，要么是单一的功能。对于SEO网站管理员来说，很少有Zblog采集。
　　人们知道Zblog采集界面不是
　　熟悉Zblog采集的人做，很多人采取模拟登录的方法发布文章，有很多人直接操作数据库发布文章，但这些或多或少都是由各种问题引起的，发布速度慢，文章内容没有严格过滤，导致安全问题，无法发送标签，无法自动创建分类等。但是，使用Zblog采集发布速度快，文章内容经过严格过滤，没有安全问题，可以发送TAG并支持自动创建分类。
　　Zblog采集帮助站节省了大量的处理人力，插件不仅支持文章采集，还支持采集中的注释文章，以及其他插件（非采集）的数据文章。
　　Zblog采集还支持帝国cms、益友、Zblog采集、德cms、WordPress、PBoot、苹果cms、迅瑞cms、PHP cms、苹果cms、人人cms、美图cms、云cms、小旋风站群、THINKCMF、建站ABC、万科cms、易cms、海cms、飞飞cms、本地发布、搜外等主要cms，可同时分批管理和发布。
　　Z博客采集支持任何PHP版本的Z博客采集支持任何版本
　　的 MysqlZ博客采集和 Zb 博客采集支持任何版本的 Nginx。
　　
　　Zblog 采集支持内容替换，Zblog 采集支持 HTML 过滤，Zblog 采集支持常规提取，Zblog 采集支持字符拦截，Zblog 采集支持内容附录，Zblog 采集支持
　　空内容默认值，Zblog 采集支持关键词分词。Zblog 采集支持同义词替换，Zblog 采集支持关键词内部链接。
　　兹博采集支持采集任何版本的兹博。Zblog采集作者宣言永远免费。
　　Zblog 采集不会由于版本不匹配或其他原因（例如采集不支持的服务器环境）而无法使用。
　　Zblog采集配置简单，Zblog采集不需要花很多时间学习软件操作，一分钟就可以开始使用而无需配置采集规则，输入关键词就可以采集。
　　Zblog 采集可用于字段内容再处理，Zblog 采集也可以是从内容页面派生的多级页面组合。
　　Zblog采集有很好的字段使用方法，对于关键词Zblog采集可以自动分割Zblog采集同义词转换关键词内部链过滤查看（编辑）Zblog采集可以查看采集数据，Zblog采集支持php扩展。Z博客采集可以查看扩展
　　
　　Zblog 采集提供一站式解决方案，网站文章无需人工干预，设置任务以自动执行采集发布。
　　Zblog采集可以实现上百种不同的cms网站可以实现统一管理。一个人维护数百网站文章更新不是问题。
　　Zblog采集第三方采集软件非常强大，只要你输入关键词就可以采集，可以通过软件采集自动采集和发布，为了让搜索引擎文章你的网站收录，我们还可以设置图片的自动下载和替换链接，图像存储方式支持：阿里云OSS、七牛对象存储、腾讯云、优派云等。
　　{作为$articles的$dayHotArticle}
　　{$articles.标题}
　　{/foreach}
　　Zblog采集还配备了自动内部链接，内容或标题，在插入某些内容以形成“伪原创”之前和之后。Zblog采集还具有监视功能，可让您直接通过软件查看文章采集版本。
　　今天的Zblog采集在这里分享，接下来要分享更多SEO相关知识，希望在SEO网站优化的这条路上能帮到你，喜欢，不妨点击三个链接。
　　简单教程:帝国cms采集图文教程（下）
　　2/3/2018 01:10:28
　　iProber-PHP探针主要功能： 1、服务器环境检测：CPU、在线时间、内存使用情况、系统平均负载检测（支持LINUX、FreeBSD系统，需系统支持）、操作系统、服务器域名、IP地址、解释引擎 2. PHP 基本特性检测：版本、运行模式、安全模式、Zend 编译运行及通用参数 3. PHP 组件支持检测：MYSQL、GD、XML、SESSION、SOCKET 等组件支持 4. 服务器性能检测：
　　Empirecms采集图文教程（第二部分）
　　15/3/2012 10:18:00
　　前两讲我们介绍了帝国cms采集的基本流程和帝国cms如何采集内容分页。上一讲主要介绍了帝国cms采集过滤替换，以及一些技巧。
　　PHP采集相关教程之一的CURL函数库
　　2018 年 4 月 3 日 01:14:49
　　总结：CURL函数库，PHP采集相关教程之一
　　
　　帝国cms采集图文教程（中）
　　2012 年 12 月 3 日 14:07:00
　　那么让我们来谈谈cms如何采集Empire中的内容分页。在采集的过程中，很多同学在列表页和内容页上都可以很好地设置正则化，但是在内容分页正则化上经常失败，主要是因为对内容分页正则化不了解。Empire中的内容分页有两种形式：（1）全列表式（2）上下页面导航式，但是这两种内容分页形式有什么区别，采集内容应该用哪个分页，官方说比较模糊，有同学觉得头大了，好吧。
　　Empirecms采集功能设置图文教程（上）
　　2012 年 8 月 3 日 14:34:00
　　Empirecms 是一个我们使用大量 PHP 的网站构建系统。在建网站的过程中，如果没有任何信息来源，只能手工复制粘贴，费时费力，所以我们不得不使用Empire。cms自己的采集函数完成信息录入。为了深入了解帝国cms采集的功能，我们以“新浪新闻”栏目为例进行实战采集。
　　网站优化指南：标签优化技巧分析
　　19/4/2010 10:51:00
　　如今，所有主要的cms 和博客系统都添加了标签。tag标签的意思是将相关的关键词聚合在一起。现在网站管理员使用 Tag 标签。标签无非就是两点 1：增强搜索引擎地收录。2：有利于用户体验。
　　
　　账号中PUSH域名中文图文教程
　　2012 年 9 月 7 日 14:25:00
　　平时我们可能会使用更多的godaddy域名，不能只局限于这个注册商。还是有很多站长喜欢用namecheap等注册商来注册域名。今天早上有网友要求卖一个域名，但是他不能推送这个域名，于是我截图并写下了这个域名网站的推送教程方法。如果其他朋友需要，也可以参考。
　　SEO的两个死胡同：采集和群发
　　2007 年 3 月 7 日 10:34:00
　　一般来说，网站 SEO 成功的主要标准是内容和链接，不幸的是，一些 SEO 与 采集 和大量发布相关联。是否可以通过采集器简单地采集和积累内容，通过群发者任意添加外部链接来玩搜索引擎？事实上，这是SEO的两个死胡同。据我所知，网站采集主要有两种方式，一种是
　　云服务器php中short_open_tag短标签的使用
　　2/2/202117:28:54
　　php配置文件（php.ini）中有一个short_open_tag值，打开后可以使用php段标签：（）。同时，只有开启这个才能使用 查看全部

　　曝光:采集自动组合套路，新浪微博可以抓取哪些社交媒体的数据？
　　采集自动组合套路：套路一：1.个人昵称后面标注尾号前四位2.通过号段名自动匹配出原来的个人昵称，自动查询3.查询结果和个人昵称对不上，选择人工匹配，输入昵称4.选择刚才选择的人工匹配的人工昵称5.姓名的后面是生日，选择输入，点确定。套路二：个人昵称后面标注01是常见的桃色大号，一般会同时匹配两个桃色微博。
　　1，加10，点击开始匹配2，点击发送，发送后重新查询3，发送，重新匹配4，发送5，重新匹配结束套路三：通过首字母匹配可以查询到高级匹配或更多字母的用户，自动查询具体可参考@泥水姬。
　　新浪微博可以抓取哪些社交媒体的数据？-刘大鼎的回答-知乎，抓取别人首页的微博，一般根据当前发布的内容去匹配。另外，需要考虑的就是你的首页内容是否能进入高级选项，这个也是和首页评论区等相关联的。
　　
　　去掉用户头像设置，不用标签，进不去就是假的。
　　自己实验了一下。
　　在微博出现之前，知乎并没有算法抓取功能，
　　
　　1、黑白名单（一般有不少人写过教程）
　　2、邮件当然也有邮件过滤功能
　　3、自己写程序数据抓取方法有以下几种：要么花钱要么自己写要么加第三方接口方法一：花钱最通用的方法，而且要花钱去获取，不花钱也没什么意思，可能花的钱比直接抓取要贵。其实最简单的方法是去抓取微博用户的主页信息，直接从主页地址进去就可以抓取到了。第三方接口：大猫搜第三方接口比如说大猫搜、大猫爱等等，一方面能抓取微博评论区和发布时间及个人主页信息，另一方面也能抓取用户头像地址等重要信息，实用性很高。
　　至于要花多少钱可以自己慢慢琢磨。方法二：自己写程序自己写一套个人介绍追踪程序，从主页抓取用户昵称和标签信息，达到追踪的效果。另外，如果你要自己做抓取，微博的数据网上也可以抓取，具体怎么抓取的可以具体看我的专栏文章！关注我的专栏获取更多爬虫和爬虫学习内容！。 查看全部

　　优化的解决方案:语义Web服务自动组合及验证的研究
　　
　　摘要： 面向服务架构（SOA）和面向服务计算（SOC）的出现为分布式应用和企业信息系统的集成提供了灵活的解决方案。由于单个Web服务的功能有限，如何将多个Web服务组合起来共同完成一项任务成为了工业界和学术界关注的焦点。同时，通过Web服务技术和语义Web技术的结合，产生了多种语义Web服务描述框架，使得实现Web服务的自动发现、组合、验证和执行成为可能。结合国家863项目“面向解决方案的服务架构与支撑环境”，本文深入研究了语义Web服务组合的关键技术，包括Web服务发现、Web服务自动组合和Web服务过程验证方法。成果包括以下几个方面：（1)研究Web服务之间的关系，完善服务网络的概念。结合语义Web服务相关技术，从服务功能、抽象服务和具体服务的角度出发根据Web服务的概念，根据参数、操作、具体服务和抽象服务四个层次，定义Web服务不同粒度之间的潜在关系，并在此基础上提出概念框架和体系给出了服务网络的结构。(< @2)研究了基于信息的语义Web服务的组合，提出了一种基于GraphPlan的启发式服务组合算法。该算法根据信息化Web服务的特点，将服务组合分为规划图构建和组合方案搜索两个模块。，可以在多项式时间内判断服务组合的可满足性。在规划图的构建中充分考虑了服务网络中丰富的关系信息，在组合方案搜索模块中采用了启发式服务选择策略。(3)研究了收录信息和状态变化的Web服务的混合服务组合问题，设计并实现了一个基于抽象模板的自动服务组合系统。系统面向服务网络中的抽象服务层。主要工作是根据用户的功能需求，充分复用以往解决用户需求问题的经验，配合模板预处理和启发式自动调整算法，完成抽象服务组合流程的构建。实验表明，在外部环境相同的情况下，系统可以在较短的时间内实现服务的自动组合，并且随着服务数量的增加，可以表现出更好的适应性。(4)研究了语义Web服务组合的验证，提出了一种基于Petri网的服务组合一致性验证方法。该方法可以在服务部署前检测出潜在的组合逻辑不一致，从而提高服务组合。鲁棒性和用户满意度。并通过一个实际案例验证了该方法的正确性和有效性。
　　
　　整套解决方案:在线阅读文档系统开发功能特性
　　特征：
　　多用户、文档转换、在线阅读
　　操作环境：
　　操作系统：Linux/Unix 或 Windows
　　
　　图书馆系统基于文献系统知识，搭建平台和领域，打造流量、用户、支付、变现的闭环，助您更好地构建图书馆系统。
　　网站如果在搭建过程中遇到什么困难，可以留言或者叫我v：kjwenlc
　　图书馆系统
　　图书馆系统开发特点介绍
　　
　　1、搜索功能
　　库 网站 通常在主页顶部有一个搜索框。用户可以通过搜索框输入自己要搜索的关键词，而不是按类别搜索。
　　2、今日推荐，热门文档
　　图书馆首页一般为用户提供今日推荐和热门文献。今天的推荐显示用户查看更多的文档，而热门文档是下载更多的文档。 查看全部

　　最新版本:淘宝前端采集自动组合键使用的软件见末尾截图截图
　　采集自动组合键使用的软件见末尾截图参考：（软件）使用的mfc脚本：flex-messagesfrommessages:formmessages可用的实现：github-calendar/main:subject_messages_reader,events-messages,processor:packageofsubjectmessages可用的方案：subject-reader:messagesreader,renderer:github-calendar/messages:messagesreader,renderer:github-tiberyu/performances:messagesstreamingstreaminputdeviceapidevelopmenthadoop需要搭建运行平台github-mango/mobile:aquickpythonframeworktoreadonmobileexcess-lifedatabylightningorlightingintojavaandtaobao。
　　
　　淘宝前端的一个实现是基于html5开发的，前端可以这样做：ajax可以读取json数据来写出jsonajax发起http请求后，获取json然后写入回调数据，这样完成一个简单的一键生成条形码需要的工作，从json中抽取正负数，然后用两个前端来写出正负数对应的回调数据ajax向这个回调数据中写入条形码。
　　
　　然后在javascript中去读取读取回调数据，写入的json数据到后端处理。基本上思路就是这样，建议用阿里的es，而且node.js模块也挺多的。
　　可以用anki之类的软件，输入正负数的时候，模拟输入，这样模拟输入中包含输入，不然一键生成这个功能只能输入一种数字。 查看全部

　　采集自动组合抓取器简单易用，抓取精准，批量处理
　　
　　采集自动组合抓取器简单易用，抓取精准，批量处理，快速浏览高质量的图片和视频~将图片、视频链接导入mysql后，通过mysql里的generate_time函数，mysql会自动计算爬取最佳时间，当取得最佳时间后，则会实时抓取！一次抓取多个网站，相当节省人力和时间。一条指定链接，
　　
<p>常用的小程序的小图片，小视频等常用的网页都是爬取的小图片，小视频网站！比如百度图片，优酷，今日头条等！步骤：第一步：选定图片并生成链接发布：点击新建图片生成链接第二步：利用requests库，抓取图片网址并转化为文本比如百度网站图片生成关键字：spiderpython3-requests第三步：利用requests库，获取对应网站html中的图片，并生成可以批量下载的文本json格式数据 查看全部

　　采集自动组合固定有效数据大量账号如何组合识别真实语音为唯一语言？
　　采集自动组合固定有效数据大量账号如何组合识别真实语音为唯一语言？gre实时人工智能语音相关训练数据回放、训练模型、优化损失函数让语音识别准确率更高
　　
　　谢邀目前不算复杂的模型，基本做数据或者人工辅助不如编程语言，因为可学习的参数较少。人工建模能力要好过编程语言。至于算法，可以去搜judge的一些资料，大部分算法是通用的。
　　主要是考虑大规模数据训练时候，让计算平台处理数据负担太重。这时候，就需要选择一些通用的开发语言。
　　
　　其实这也取决于你用来干嘛，从你的目的上来讲你需要以后能够快速的实现部署应用，你的计算量也不算特别大，数据才几个g，你更多还是希望能用人力去解决。那么python这种语言就可以胜任。用其他语言的话就可能你的计算量会比较大，数据量也不算特别大，所以用python这种语言来加速计算的话也更合适。个人愚见，欢迎指正。
　　用语言只是辅助而已，真正的核心不在于语言，在于算法模型和数据规模，都是有相应模型支持的，但真的大规模部署应用时，使用通用计算框架还是有一定的优势，应用框架本身的代码规范性也很好，grammarly其实就支持python语言，你可以试试，很好用，基本上java、php、python、c、javascript、scala都支持。 查看全部

　　采集自动组合post或websocket请求同时记录error日志(组图)
　　采集自动组合post或websocket请求同时记录error日志,
　　uri统计分析用生意宝，接口质量好，缺点是开发人员定制多些。统计效果还可以。质量也还可以。还可以申请到产品定制化，如果公司产品适合这个接口形式，效果好，质量高，建议直接申请。
　　第三方的话，可以通过easyrecoveryserver+调用率来看，但是想要做比较全面的报表的话，需要稍微做些封装，因为有些数据是不能随便扫描而获取，为了避免此类情况发生，需要一些开发知识，
　　
　　我觉得craigslist也应该能做呀，不然现在他们的api都这么高了。
　　用craigslist
　　可以从数据源头采集,也可以从其他渠道(比如:自己做统计模型)抓取,或者为了实现报表(就是你说的筛选/审查内容),每天填报至api,如果前期没有数据积累,很容易后期就只能依靠你自己增加人力来填了...
　　用api也好不用api也好各有优缺点，不能一概而论。然后一般要是上架一些第三方分析工具或者数据分析平台也可以，目前感觉美橙互联和大学毕业生还不错，可以提供个数据接口。我试用过一些第三方还是觉得本地统计效果会好些。
　　
　　我一直在用用数可以查看评论趋势、评论分析
　　1、要是有持续更新的数据，就做流量统计和行为轨迹分析。你可以花钱买这两个数据。
　　2、平时没事多看看天气、新闻；上班路上一两个小时的统计；开会时的评论记录；坐地铁去的路上的记录。这些都是有价值的数据。
　　3、要是没事就是这个行业热点事件，大事件，可以打开官网列表，你就能发现他们在哪有活动，有要出什么大事。 查看全部

　　采集自动组合hashpoolconverters程序（freehashpoolconverters-allavailablehashpoolenginediscretehashpollingserversngservers）程序
　　采集自动组合hashpoolconverters程序（freehashpoolconverters-allavailablehashpoolenginediscretehashpollingservers）可将mongodb的sha256值分解成随机值或随机编码，利用这些值恢复mongodb中每个数据块所使用的hash值。
　　对于一个可重试的mongodb连接可实现零错误恢复。采集default的hashpoolconverters程序中的高级功能每次都将会产生一个随机的executableencryptioncode用于生成一个新的内部加密密钥，这个内部加密密钥是在生成的内部加密密钥中设定的，其作用是为每个mongodb对象赋予新的内部加密密钥。
　　
　　这些设定的随机密钥对是通过查询列表（querylist）的路径逐级查询得到的。每个mongodb对象的每个实例都可以获得特定实例对应的无钥钥匙对。例如mongodbcollection拥有2个不同实例（mongodbcollectionproperties）。那么可以查询任意实例对应的hashpoolconverters程序中的程序员可以通过如下parsetree参数获得3个hashpoolconverters（实例对应的随机内部加密密钥（hashpoolsha256）={name:"a",secret:"zhangsan",required:"accesskey"}）。
　　直至完成此操作，程序员需要使用check函数回收内部加密密钥，否则程序将无法进行加密密钥校验操作。采集hashpoolconverters程序在运行时会产生一个linkedhashpool结构表，储存所有被依次查询过的所有对象的hash值。这些hash值按如下顺序依次储存于hashpoolconverters的下一页记录中：linkedhashpoolsize、hashpoolconfig、hashpoolpublickeykey、indexsize、executablesize。
　　
　　建议选择默认的尺寸即index（“xxx”）来查看多个对象实例对应的hashconfig。hashpoolconfig中可以配置这些编码：1、输入可输入hashpool_config，或mongodb-config-hashpool，或mongodb-portal-hashpoolassetssourcesize：mongodb是一个namespace，而portal是一个namespace，即specifiedentityaddress（smb），所以默认linkedhashpool_config在entityaddress是smb而非mongodb的情况下，后端设置输入outputsize要选择“scaletoatleastnumberofpages”。
　　sha256默认值为128，若对configoutputsize设置为128则默认对configoutputsize进行了16次减半操作。在hashpool_config中显示保存了所有实例对应的hashconfig，设置linkedhashpool_config中的大小是可选的，另外设置configoutputsize有更多方便控制效率的好处。
　　linkedhashpool_config：实例对应的hashconfigoutputsize对于实例保存在entityaddress（smb），且configoutputsize是configout。 查看全部

　　采集自动组合技能储存箱战斗脚本视频可用文件格式
　　采集自动组合技能储存箱战斗脚本视频可用文件格式flv/mp4-250m/300m-单次/每小时更新一次-统一更新每次一个（视频另存在一个文件夹，最好放在c盘）选择clone.bat或者clone.exe，打开程序clone_bat，双击即可进入单步骤操作记录新建脚本-格式-要储存哪一个武器-电脑名称-频率-时间戳保存文件-保存-开始组合。
　　输入以下命令-int12/8,1**/8,1**/8,2**/8//或者int12的二进制格式0.0.0.0-int12/8,1**/8,2**/8//如果频率为1表示一次只能更新一个武器。
　　
　　卡马克开发的replaycalibrate插件
　　都是百度出来的用两个cmd命令编辑一下f10并且保存就可以进行组合动作
　　现在一般是flash文件
　　
　　以前是用文本文档，可以导出为其他格式，不过会有内容丢失。如果选择好的平台的话，可以考虑下php语言脚本。比如wordpress做的replaypro，用这种文件夹式视频组合脚本可以导出为很多格式，包括.exe格式。
　　能在php里写的的话还是用php写吧，操作系统的话真的推荐python，windows上的话也可以考虑.net也不错。
　　本人没有接触过复杂的脚本，以下讲解仅供参考。从事网页编程工作10年来，对浏览器的开发和远程抓取（大于等于70g以内）方面知识也算比较丰富，参考资料：1.卡马克（chrome，netscape9.0/11，原为chrome）手机版webkit不可访问（后经补充）2.奇虎360-腾讯web服务器-机锋市场-迅雷安全中心3.1pcgage.pdf+国外chrome的抓取脚本源码：http/1.1200okthengottobeindexed.4.正经点的参考：我的个人博客有些图片不是有手机版本，这些图片都是站长提供的，要支持这些图片我选择的是（曾经分享过）picasa。
　　图片文件处理使用imageio（好处是直接支持（批量为）图片处理，不限画质、尺寸）。你也可以打包（progressive+xml）使用你的php文件或json格式的文件，然后createjsxmlcontainer这样的东西。看你的策略，如果不允许保存（可以看下我的blog）。 查看全部

　　采集自动组合apc弱鸡，你需要无损点对点抓取，抓取
　　采集自动组合
　　apc弱鸡，你需要无损点对点抓取，
　　超级夜猫子没钱
　　
　　手机qq
　　是刚出的不可以吗？db可以搜到icp资源。
　　很有趣的想法，大小2个人手机端分别连wifi后，互相监控，加速，分时模拟在线和离线的状态。
　　1)eggos可以尝试：tonymoly82/eggos·github这款产品你可以看看，百度有pdf版本，v4版本，比官方的，移动app友好：）3.软件好不好，看运营策略和产品规划。游戏用，游戏差不多好，支持多设备，手机就可以联网。
　　
　　3)talk的一些组件：covmount/talk-scrm·github，可以在手机端实现客服，热点区域，离线状态等，api基本互通，
　　4)还有一些推荐，小团队短时间内可以看看自己的需求，功能开发，但是否被苹果3dmark11，记录玩家在线与离线状态，可以预期，国内的产品app肯定不能自动抓取，国外的可以。
　　5)你可以设计个自动被抓取的端，只要手机搜索一下，你设定的tag下，你想抓取什么类型的数据，app就会自动抓取对应的数据，但是自动抓取前，会给你规定当前的pv(新访问量)和游戏类型。
　　6)运营的营销过程中，抓取的词，也可以作为话题词来做分析。总体上，多接入大的平台是个好事，但还有很多事情要做，还在摸索中。-另外这类软件如果有云端也可以考虑下。 查看全部

　　KDD 2019 | 自动探索特征组合，第四范式提出新方法AutoCross
　　涂威威、陈雨强、杨强、戴文渊
　　特征组合是提高模型效果的重要手段，但依靠专家手动探索和试错成本过高且过于繁琐。于是，第四范式提出了一种新型特征组合方法 AutoCross，该方法可在实际应用中自动实现表数据的特征组合，提高机器学习算法的预测能力，并提升效率和有效性。目前，该论文已被数据挖掘领域顶会 KDD 2019 接收。
　　论文简介
　　论文：AutoCross: Automatic Feature Crossing for Tabular Data in Real-World Applications
　　论文链接：
　　本文提出了一种在实际应用中自动实现表数据特征组合的方法 AutoCross。该方法可以获得特征之间有用的相互作用，并提高机器学习算法的预测能力。该方法利用集束搜索策略（beam search strategy）构建有效的组合特征，其中包含尚未被现有工作覆盖的高阶（两个以上）特征组合，弥补了此前工作的不足。
　　此外，该研究提出了连续小批量梯度下降和多粒度离散化，以进一步提高效率和有效性，同时确保简单，无需机器学习专业知识或冗长的超参数调整。这些算法旨在降低分布式计算中涉及的计算、传输和存储成本。在基准数据集和真实业务数据集上的实验结果表明，AutoCross 可以显著提高线性模型和深度模型对表数据的学习能力和性能，优于其他基于搜索和深度学习的特征生成方法，进一步证明了其有效性和效率。
　　背景介绍
　　近年来，机器学习虽然已在推荐系统、在线广告、金融市场分析等诸多领域取得了很多成功，但在这些成功的应用中，人类专家参与了机器学习的所有阶段，包括：定义问题、收集数据、特征工程、调整模型超参数，模型评估等。
　　而这些任务的复杂性往往超出了非机器学习专家的能力范围。机器学习技术使用门槛高、专家成本高昂等问题成为了制约 AI 普及的关键因素。因此，AutoML 的出现被视为提高机器学习易用性的一种最有效方法，通过技术手段减少对人类专家的依赖，让更多的人应用 AI，获得更大的社会和商业效益。
　　众所周知，机器学习的性能很大程度上取决于特征的质量。由于原始特征很少产生令人满意的结果，因此通常要对特征进行组合，以更好地表示数据并提高学习性能。例如在新闻推荐中，若只有新闻类型、用户 ID 两类特征，模型只能分别预测不同新闻类型或不同用户 ID 对点击率的影响。通过加入新闻类型 x 用户 ID 组合特征，模型就可学习到一个用户对不同新闻的偏好。再加入时间等特征进行高阶组合，模型就可对一个用户在不同时间对不同新闻的偏好进行预测，提升模型的个性化预测能力。
　　特征组合作为提高模型效果的重要手段，以往大多需要构建庞大的数据科学家团队，依靠他们的经验进行探索和试错，但繁琐、低效的过程令科学家十分痛苦，且并非所有企业都能承受高昂的成本。
　　第四范式从很早便开始关注并深耕 AutoML 领域，从解决客户业务核心增长的角度出发，构建了反欺诈、个性化推荐等业务场景下的 AutoML，并将其赋能给企业的普通开发人员，取得了接近甚至超过数据科学家的业务效果。其中，AutoCross 发挥了重要的作用。
　　痛点
　　特征组合是对从数据中提取的海量原始特征进行组合的过程，采用稀疏特征叉乘得出组合特征。在线性模型如 LR 只能刻画特征间的线性关系、表达能力受限，而非线性模型如 GBDT 不能应用于大规模离散特征场景的情况下，特征组合能够增加数据的非线性，从而提高性能。
　　但枚举所有组合特性，理论上很难做到，因为可能的组合特征数是指数级的，同时暴力添加特征可能会导致学习性能下降，因为它们可能是无关的或冗余的特征，从而增加学习难度。
　　虽然深度神经网络可自动构建高阶特征 (generate high-order features)，但面对大多数以表形式呈现的业务数据，最先进的基于深度学习的方法无法有效涵盖所有高阶组合特征，且存在可解释性差、计算成本高等弊端。该论文投稿时，最先进的深度学习方法是 xDeepFM [1]。这篇论文证明了 xDeepFM 可生成的特征是 AutoCross 可生成特征嵌入（embedding）的子集。
　　AutoCross 的优势
　　实现过程
　　给定训练数据
　　
　　，并将其划分为训练集
　　
　　和验证集
　　
　　。我们可以用一个特征集合 S 来表示
　　
　　，并用学习算法 L 训练一个模型
　　
　　。之后，用验证集和同一个特征集合 S 计算一个需要被最大化的指标
　　
　　。特征组合搜索问题可以定义为搜索一个最优子特征集的问题：
　　
　　其中 F 是
　　
　　的原始特征集合，
　　
　　包含 F 所有原始特征以及基于 F 可生成的所有组合特征。
　　但是，假设原始特征数为 d，则上述问题中所有可能解的数量是
　　
　　，搜索空间巨大。为了提高搜索效率，AutoCross 将搜索最优子特征集的问题转换为用贪婪策略逐步构建较优解的问题。首先，AutoCross 考虑一个树结构的搜索空间
　　（图 3），其中每一个节点表示一个子特征集。之后，用集束搜索策略在
　　上搜索较优解。通过这种方法，AutoCross 只需要访问
　　
　　个候选解，极大地提高了搜索效率。AutoCross 的整体算法如算法 1 所示。
　　
　　
　　算法 1 中的一个关键步骤是评估候选特征集。最直接的方法是用每个候选特征集训练模型并评估其性能，但是这种方法计算代价巨大，难以在搜索过程中反复执行。为了提高特征集评估的效率，AutoCross 提出了逐域对数几率回归（field-wise logistic regression）和连续批训练梯度下降（successive mini-batch gradient descent）方法。
　　为了提高特征集评估效率，逐域对数几率回归作出两种近似。首先，用特征集在对数几率回归模型上的表现近似最终将使用这个特征集的模型上的表现；其次，在考虑
　　中一个节点的子节点时，不改变该节点包含特征对应的权重（weight），仅训练子节点新增特征的权重。
　　图 4 说明了如何将逐域对数几率回归部署在参数服务器架构上。逐域对数几率回归与参数服务器的结合可以提高特征集评估的存储效率、传输效率和计算效率。在逐域对数几率回归训练结束后，AutoCross 计算训练得模型的指标，并以此方法来评估每一个候选特征集。
　　
　　AutoCross 采用连续批训练梯度下降方法进一步提高特征集评估的效率。该方法借鉴 successive halving 算法 [2]，认为每一个候选特征集是 multi-arm bandit 问题中的一个 arm，对一个特征集用一个数据块进行权重更新相当于拉了一次对应的 arm，其回报为该次训练后的验证集 AUC。
　　具体算法见算法 2，算法 2 中唯一的参数是数据块的数量 N。N 可以根据数据的大小和计算环境自适应地确定。在使用连续批训练梯度下降时，用户不需要像使用传统的 subsampling 方法一样调整 mini-batch 的尺寸和采样率。
　　
　　为了支持数值特征与离散特征的组合，AutoCross 在预处理时将数值特征离散化为离散特征。AutoCross 提出了多粒度离散化（multi-granularity discretization）方法，使得用户不需要反复调整离散化的粒度。多粒度离散化思想简单：将每一个数值特征，根据不同粒度划分为多个离散特征。然后采用逐域对数几率回归挑选出最优的离散特征。多个划分粒度既可以由用户指定，也可以由 AutoCross 根据数据大小和计算环境来自适应地选择，从而降低了用户的使用难度。
　　实验结果
　　该论文在十个数据集（五个公开、五个实际业务）上进行了实验。比较的方法包括：
　　效果比较：如下表 3 所示，AC+LR 和 AC+W&D 在大部分数据集上的排名都在前两位。这体现了 AutoCross 产生的特征不仅可以增强 LR 模型，也可以用于提高深度学习模型的性能，并且 AC+LR 和 AC+W&D 的效果都优于 xDeepFM。如之前所说，xDeepFM 所生成的特征不能完全包含 AutoCross 生成的特征。这些结果体现出显式生成高阶组合特征的效果优势。
　　
　　高阶特征的作用：见表 5 和图 6。从中可以得出，高阶组合特征可以有效提高模型性能。
　　
　　时间消耗：见表 6、图 7（主要做展示用）。
　　
　　
　　推断延迟：见表 7。从中可以得出：AC+LR 的推断速度比 AC+W&D、Deep、xDeepFM 快几个数量级。这说明 AutoCross 不仅可以提高模型表现，同时保证了很低的推断延迟。
　　
　　参考文献
　　[1] J. Lian, X. Zhou, F. Zhang, Z. Chen, X. Xie, and G. Sun. 2018. xDeepFM: Com- bining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems. In International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining.
　　[2] K. Jamieson and A. Talwalkar. 2016. Non-stochastic best arm identification and hyperparameter optimization. In Artificial Intelligence and Statistics. 240–248.
　　[3] O. Chapelle, E. Manavoglu, and R. Rosales. 2015. Simple and scalable response prediction for display advertising. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 5, 4 (2015), 61. 查看全部

　　采集自动组合格式,实现对管理员端不重复下载
　　采集自动组合格式,实现对管理员端/服务端不重复下载。多种文件格式选择,兼容ie9及以上版本。多种规格,可存储电影,或原生字幕,兼容全平台。支持组件化开发。开源地址:阿里云站点现阶段,需要支持ie8/10/11+。支持的规格如下:7zip,bmi,internalspec,videocapacity,6esplit,bmispipe,sub-spec。注意ie11尚未支持ie9及以上。
　　windows用户如果喜欢原生字幕可以直接直接开源megascript开源字幕组开源srt字幕
　　开源的东西，应该可以吧。貌似我们已经用上了，据说不错。
　　看上去已经是历史了，
　　最新的chrome将支持，名为true-versionimport，见-version-import/此插件与edge浏览器配合的intel内核的html5视频播放器。可以解决大部分视频格式带宽占用问题。
　　你有心去做啊，人家只想来分杯羹而已。
　　其实，你可以试试ffmpeg，ffmpeg--handle-temp-ms-name"microsoftwindowsmediatransfer"--version"0。180300"-input-case"video"-download-mode"blurry"就可以使用原生视频格式了，不过貌似是需要安装ffmpeg播放器和插件才能使用。
　　ahr0cdovl3dlaxhpbi5xcs5jb20vci9ptr6tzqlmwtyvh0dywwrotvxry1q==(二维码自动识别) 查看全部

　　重磅----东方财富研报自动采集系统，附程序代码
　　我们直接看数据，打开东方财富研报界面。

　　我们用东方财富个股研报为例子进行讲解，我们先获取研报链接，这个很复杂，因为它没有直接提供链接，研报链接需要组合出来。需要解析的数据，参考代码。

　　我们看程序运行的效果，因为这个获取比较复杂，涉及东西很大。
　　
　　程序运行的图形界面

　　比如我们点击个股研报采集，输入要采集文件的多少，比如30
　　
　　我们看采集的效果，不会重复采集。

　　我们看保存下来的文件，自动分类。
　　
　　
　　我们随便打开一个文件。

　　程序代码
　　import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom xml import etreeimport jsonimport jsonpathfrom fpdf import FPDFimport requestsimport osimport timeimport PySimpleGUI as sgimport tkinter as tkfrom openpyxl import load_workbookimport matplotlib.pyplot as pltroot=tk.Tk()root.wm_title('东方财富研报采集')root.geometry('600x500')menmenu=tk.Menu(root)report_down=tk.Menu(menmenu)menmenu.add_cascade(label='东方财富研报自动采集',menu=report_down)#东方财富研报个股采集#检测主文件夹，在桌面main_name='东方财富'main_list=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')if main_name in main_list: print('{}文件夹已经存在'.format(main_name)) #建立文件夹else: os.makedirs(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}'.format(main_name))#采集不分类个股的研报def stock_now_report_pdf(): page=sg.popup_get_text('输入要下载数据大小比如30') url='https://reportapi.eastmoney.com/report/list?' #自动填充时间，获取最新的研报 locatime=time.localtime() year=locatime.tm_year mo=locatime.tm_mon daily=locatime.tm_mday h=locatime.tm_hour start_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) end_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) params={ 'cb':'datatable1335389', 'industryCode':'*', 'pageSize':page, 'industry':'*', 'rating':'*', 'ratingChange':'*', 'beginTime':start_date, 'endTime':end_date, 'pageNo':'1', 'fields':'', 'qType':'0', 'orgCode':'', 'code':'*', 'rcode':'', '_':'1653745465030' } res=requests.get(url=url,params=params) res_text=res.text[17:len(res.text)-1] json_text=json.loads(res_text) df_text=pd.DataFrame(json_text['data']) df=df_text wjj_name='个股研报' wjj_list=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}'.format(main_name)) if wjj_name in wjj_list: print('{}文件夹已经存在'.format(wjj_name)) #建立文件夹 else: os.makedirs(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}'.format(main_name,wjj_name)) for title,stockname,infoCode,encodeUrl in zip(df['title'],df['stockName'],df['infoCode'],df['encodeUrl']): try: pdf_name=stockname+title+'.pdf' encodeurl=encodeUrl.split('=')[0] pdf_url='https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_{}_1.pdf?{}.pdf'.format(infoCode,encodeurl) #自动建立文件夹,先检测文件夹是否存在 pdf_request=requests.get(pdf_url) #建立pdf格式文档，因为有些电脑不需要 #检测文件是不是已经存在 path_name=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}'.format(main_name,wjj_name)) if pdf_name in path_name: print('{}文件已经存在，不采集'.format(pdf_name)) else: pdf=FPDF() pdf.output(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name)) #读取pdf with open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name),'wb') as f: f.write(pdf_request.content) print(pdf_name,'下载完成') except: print('采集失败{}'.format(pdf_name))#行业研报def industry_report_down_pdf(): page=sg.popup_get_text('输入要下载数据大小比如30') url='https://reportapi.eastmoney.com/report/list?' #自动填充时间，获取最新的研报 locatime=time.localtime() year=locatime.tm_year mo=locatime.tm_mon daily=locatime.tm_mday h=locatime.tm_hour start_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) end_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) params={ 'cb':'datatable1451407', 'industryCode':'*', 'pageSize':page, 'industry':'*', 'rating':'*', 'ratingChange':'*', 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print('{}文件已经存在，不采集'.format(pdf_name)) else: pdf=FPDF() pdf.output(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name)) #读取pdf with open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name),'wb') as f: f.write(pdf_request.content) print(pdf_name,'下载完成') except: print('采集失败{}'.format(pdf_name))#新股研报def new_stock_report_pdf(): page=sg.popup_get_text('输入要下载数据大小比如30') url='https://reportapi.eastmoney.com/report/newStockList?' #自动填充时间，获取最新的研报 locatime=time.localtime() year=locatime.tm_year mo=locatime.tm_mon daily=locatime.tm_mday h=locatime.tm_hour start_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) end_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) params={ 'cb':'datatable3277848', 'pageSize':page, 'beginTime':start_date, 'endTime':end_date, 'pageNo':'2', 'fields':'', 'qType':'4', 'p':'2', 'pageNum':'2', 'pageNumber':'2', '_':'1654947808283' } res=requests.get(url=url,params=params) res_text=res.text[17:len(res.text)-1] json_text=json.loads(res_text) 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encodeurl=encodeUrl.split('=')[0] pdf_url='https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_{}_1.pdf?.pdf'.format(encodeurl) #自动建立文件夹,先检测文件夹是否存在 pdf_request=requests.get(pdf_url) #建立pdf格式文档，因为有些电脑不需要 #检测文件是不是已经存在 path_name=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}'.format(main_name,wjj_name)) if pdf_name in path_name: print('{}文件已经存在，不采集'.format(pdf_name)) else: pdf=FPDF() pdf.output(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name)) #读取pdf with open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name),'wb') as f: f.write(pdf_request.content) print(pdf_name,'下载完成') except: print('采集失败{}'.format(pdf_name))#券商晨报def jscb_report_pdf_down(): page=sg.popup_get_text('输入要下载数据大小比如30') url='https://reportapi.eastmoney.com/report/jg?' #自动填充时间，获取最新的研报 locatime=time.localtime() year=locatime.tm_year mo=locatime.tm_mon daily=locatime.tm_mday h=locatime.tm_hour start_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) end_date='{}-{}-{}'.format(year,mo,daily) params={ 'cb':'datatable2280662', 'pageSize':page, 'beginTime':start_date, 'endTime':end_date, 'pageNo':'1', 'fields':'', 'qType':'4', 'orgCode':'', 'author':'', 'p':'1', 'pageNum':'1', 'pageNumber':'1', '_':'1654949598388' } res=requests.get(url=url,params=params) res_text=res.text[17:len(res.text)-1] json_text=json.loads(res_text) df_text=pd.DataFrame(json_text['data']) df=df_text wjj_name='券商晨报研报' wjj_list=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}'.format(main_name)) if wjj_name in wjj_list: print('{}文件夹已经存在'.format(wjj_name)) #建立文件夹 else: os.makedirs(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}'.format(main_name,wjj_name)) for title,encodeUrl in zip(df['title'],df['encodeUrl']): try: pdf_name=title+'.pdf' encodeurl=encodeUrl.split('=')[0] pdf_url='https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_{}_1.pdf?.pdf'.format(encodeurl) #自动建立文件夹,先检测文件夹是否存在 pdf_request=requests.get(pdf_url) #建立pdf格式文档，因为有些电脑不需要 #检测文件是不是已经存在 path_name=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}'.format(main_name,wjj_name)) if pdf_name in path_name: print('{}文件已经存在，不采集'.format(pdf_name)) else: pdf=FPDF() #输出文件 pdf.output(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name)) #读取pdf with open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\{}\{}\{}'.format(main_name,wjj_name,pdf_name),'wb') as f: f.write(pdf_request.content) print(pdf_name,'下载完成') except: print('采集失败{}'.format(pdf_name))report_down.add_command(label='东方财富个股研报采集',command=stock_now_report_pdf)report_down.add_command(label='东方财富行业研报采集',command=industry_report_down_pdf)report_down.add_command(label='东方财富新股研报采集',command=new_stock_report_pdf)report_down.add_command(label='东方财富策略研报采集',command=cl_report_pdf_down)report_down.add_command(label='东方财富宏观研报采集',command=hg_report_pdf_down)report_down.add_command(label='东方财富券商晨报采集',command=jscb_report_pdf_down)root['menu']=menmenuroot.mainloop()<br /> 查看全部

　　采集自动组合功能-gh5设置项目以外的图层图层
　　采集自动组合功能-gh5设置项目以外的图层图层均为灰度图层（黑白值为
　　1）,双击图层菜单组合-设置值.灰度值可以使用：rgb(255,255,25
　　5),cmyk(0-255,0,
　　0)等来设置。图层信息中可以访问图层所有所属的图层.图层名.图层的显示缩略图（设置好显示缩略图后，可以先点击该图层，
　　gh2要设置图层前先用裁剪画线
　　你好，globalautodetect在外层使用到globalautodetect,一般只用在最外层，前提是你要先判断一下这个外层是不是有效的，如果不是有效的globalautodetect就不会被内部识别，这时候才有权外部自动去检测这个usagement,那么这个内层有效不有效的区别是什么呢？是不是看它占有的内存占有的量，如果是少的话，那么就没有区别，如果占用的是很多的话，那么就要在内层上加一层vroposeoutput给外层，这样才会进一步精确。
　　内层image为24x36,格式为（24dp）~48dp之间都行，每个物体都是用rayfill的。为什么呢？内层image是24dp,外层texture数量为（48dp）~96dp。stage1内层只有grid，没有textures，如果为了要实现地形可以设置stage1grid中的texturesize为300dp。
　　为什么外层和内层不要放在一起，因为外层stage不全，内层需要包裹住外层，这样内层可以实现使用globalautodetect去实现texture的局部识别。 查看全部

　　极速创建销售线索收集广告，让企业获客走出困境
　　在将产品或服务卖给客户之前，第一步是要挖掘销售线索，销售线索挖掘的数量、质量、效率直接影响后期的销售额。
　　创建一条销售线索广告需要手动匹配视频、文案、定向包、落地页，设置出价策略，配置监测链接，极大的消耗优化师的精力，如果能自动快速的创建销售线索广告将有助于优化师快速起量、放量。
　　极速创建企业获客新助力
　　AdsDesk新增的快手平台销售线索收集广告支持极速创建，提高线索获取的效率。
　　
　　上下滑大屏广告、激励视频广告、开屏广告
　　AdsDesk的极速创建将广告投放配置按照业务需要分为三个区域：基础投放设置、叉乘要素配置、基础规则及名称配置，三个区域分别承载了投放策略配置、创意组合、名称配置的功能，各项需要统一管理，集中调配，例如在叉乘要素配置中聚合了定向包、创意素材组、创意文案三个选项，通过叉乘的组合方式，可一次性创建200条广告，实现了广告创意集中选择，自动匹配，快速创建，数据即时显示，修改快捷，广告统一预览。
　　
　　如果说素材是展示橱窗，那落地页就相当于门店导购，主要承载了传递产品价值、促进用户信息留存的功能，高质量数据有助于帮助销售人员做后续的跟进和转化，通过单账号内落地页按广告计划或广告组的分配，灵活组合，大量创建测试计划，自动生成单一变量计划，触动多样化人群，优选投放效果最佳组合，提高线索收集效率。
　　
　　快手-落地页管理支持管理自有落地页和第三方监测，在投放对应自有落地页时，自动配置对应监测链接，搭配落地页通配符，结合开放的投放策略和叉乘模式的创意组合，实现数据全链路留存、追踪，持续优化投放效果，提高线索质量。
　　
　　场景：极速创建解放生产力，广告组合快速测试
　　某车企公司，希望在快手平台投放线索广告，以此获取更多用户数量并形成转化，帮助公司提升收益。在广告测试阶段，车企优化师首先需要手动创建广告计划，他们发现广告创建中需要逐一进行定向、出价、投放策略等多个配置，搭建一条计划就需要耗费大量的时间和精力。除了创建广告，为了精准触达目标用户，还需要搭建多个广告落地页进行测试，在人力有限的情况下，车企公司优化师的效率根本无法满足每日广告投放需求，获取的销售线索数量和质量都差强人意。
　　车企优化师借助AdsDesk在快手平台极速创建销售线索广告后，系统对不同的广告要素进行自动化匹配和叉乘，实现快速批量创建和配置完成多个广告，省去了重复而繁琐的手动工作，大大提升广告创建效率。在广告落地页方面，优化师可通过AdsDesk平台自动配置每个落地页监测链接，结合开放的投放策略和叉乘模式与广告创意进行自由组合，能够在广告投放中快速测试出优质的广告和落地页版本。车企公司优化师在使用AdsDesk后发现，自己从广告创建工作中释放后，有更多时间优化广告和落地页，持续提升广告投放效果，获取的销售线索质量有了质的飞跃，企业收益也得到了明显提升。
　　一款产品的推广往往伴随着市场活动和公司战略，在某个特定时间节点需要快速创建销售线索收集广告，优化师可以利用AdsDesk快手端的极速创建功能，批量创建广告快速投放，抢占先机，后续根据落地页的监测链接调整创意组合，让广告起量快人一步。
　　
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　　采集自动组合的种子地址提取cookie一般就是设定
　　采集自动组合的种子地址提取cookie一般就是设定自动组合好种子地址这一串参数，
　　你可以在组合种子设置中对cookie进行设置我之前用过这个工具，优点是支持多种地址，
　　我看了看论坛上面的帖子，感觉你是没有注意到这个东西，自动复制地址过去获取的东西可能和你设置的过去的不一样，一个是你设置的是怎么生成那个种子，另一个是网络请求的src是怎么返回的，百度搜索手机秒传云服务，有答案。
　　statichostmixedhostregistryname都可以了解一下。
　　我试了各种方法，都设置了cookie，但是都没能取到。或者说api本身不知道对get请求的设置就搞错了结果。目前其他方式都尝试过，都尝试的不好用。最后我自己改写了这个程序，通过重写cookie实现的api。过去的是没有获取到，现在是可以了！复制获取的结果就可以再post的请求中显示出来了。修改前复制获取的结果和修改后。
　　可以访问我的源码github-hn-f39/piwebhttp:chooseyourstyleofspringframework,whichisbecomingandrewnguyen'sgoforthenextdecade。thisframeworkisalargescaleapplicationthatrunsonreact,vue,emberandegg。
　　differentlyitrequiresdeeplearningengineandthesafetyandportabilityofwebcomponents。 查看全部