采集采集系统
解决方案:基于RPA的大数据客源采集系统的制作方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-11-30 23:19
解决方案:基于RPA的大数据客源采集系统的制作方法
基于RPA的大数据客源获取系统
技术领域
1、本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于rpa的大数据源采集系统。
背景技术：
2、大数据技术是指能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的应用对吸引客户起到了非常重要的作用。
3、现有技术中客源的获取一般采用视频推荐或信息提醒等方式，保证推荐目标吸引用户，从而形成临时客户甚至长期客户。但是，考虑到实际的推荐对象和用户的兴趣度是存在一定差异的，如果没有把握住用户的真实兴趣，给用户过多的推荐会降低推荐对象对用户的吸引力。
技术实现要素：
4、本发明实施例的目的在于提供一种基于rpa的大数据客源采集系统，旨在解决上述背景技术中存在的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种基于rpa的大数据客源获取系统，包括：
6、rpa模块，rpa模块用于：当检测到用户进入第一目标区域时，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息；
7、rpa模块还用于：当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
8、判断模块，判断模块用于：当检测到意图信息中收录
与选择信息匹配的目标对象时，判断是否存在至少两个匹配目标对应的目标子区域。销售协会；
9、推荐模块，该推荐模块用于：如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与匹配目标的关联索引向用户销售关联，根据关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。
10、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块包括：
11、第一检测单元，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中；
12、第一获取单元，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
13、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括生成模块，所述生成模块包括：
14、大数据采集单元用于识别用户在获得相关权限后对目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，该操作记录包括浏览记录和检索记录;
15、识别单元，用于识别与操作记录中的第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同类型的子区域；
16、生成单元，用于根据相同类型的目标和相同类型的子区域生成推送信息。
17、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括位置检测模块，所述位置检测模块
专为：
18、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。
19、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括：
20、判断单元，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
21、识别筛选单元，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；
22、同步发送单元，用于在检测到第一用户终端到达所述目标时，分别向所述第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域和目标对象的待选信息。第一目标区域，接收目标子区域对应的用户终端Intent信息。
23、作为本发明进一步的方案，所述判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
24、当识别到至少两个匹配标的属于不同的目标子区域时，判断对应的目标子区域之间是否存在联售；
25、如果是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。
26、作为本发明进一步的方案，所述推荐模块包括：
27、条件单元，当识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一个单元；
28、关联指标识别单元，关联指标识别单元用于：标记目标区域组，目标区域组包括至少两个目标子区域，获取所有具有销售关联的目标区域组，识别所有目标区域组关联指标，其中关联指标为至少两个匹配目标的数量关联指标和关联程度关联指标之和，数量关联指标为至少两个匹配目标的数量比targets与第一个预设指标的比值的乘积，关联指标是每两个目标的关联度与第二个预设指标的比值的乘积，第一预设指标与第二预设指标的比值令指标比例之和为1；
29、一个推荐单元，该推荐单元用于：按照相关指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域区域的目标团体。
30、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括更新单元，用于更新发送给所述第二用户终端的待选信息，直至检测到所述第二用户进入所述第一目标区域。
31、本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统，通过rpa模块的设置等，确定获取匹配选择的目标子区域内的目标对象信息，这可以在一定程度上防止初始选择时针对目标对象短缺的问题，进一步地，通过推荐模块的设置，如果判断为at对应的目标子区域之间存在销售关系至少两个匹配目标，那么识别出有销售关联的目标子区域对用户来说很重要 根据关联指数的关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐有销售关联的目标子区域小，并充分考虑用户的兴趣度和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣度所在的目标子区域，将推荐数量与用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。
图纸说明
32、图1是一个基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图。
33、图2是基于rpa的大数据客源采集系统中rpa模块的结构图。
34. 图3是基于rpa的大数据获客系统中生成模块的结构图。
35、图4是基于rpa的大数据客源采集系统的一个可选实施例的结构图。
36、图5为基于rpa的大数据客源采集系统中判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的流程图。
37、图6是基于rpa的大数据客源采集系统中推荐模块的结构图。
详细方法
38、为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限制本发明。
39、下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式进行详细说明。
40、本发明提供的一种基于rpa的大数据获客系统，解决了背景技术中的技术问题。
41、本技术实施例中的终端包括第一用户终端、第二用户终端、用户所在终端等，上述终端可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、增强现实/虚拟现实等。设备、笔记本电脑和超级移动个人电脑等，不限于本技术实施例；
42、如图1所示，是本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图，所述一种基于rpa的大数据客源采集系统包括:
43、rpa模块200，rpa模块200，用于在检测到用户进入第一目标区域之前，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息。这里的推送信息相当于一个初步的选择，因为第一个目标区域的目标是随时间变化的；因此，意图信息被设置；
44、rpa模块200还用于： 当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
45、在进入第一目标区域前后，获取用户对推送信息的选择信息和用户对目标子区域的意向信息，目标子区域收录
当前目标对象信息；
46. rpa，即（robotic process automation，机器人过程自动化），以机器人作为虚拟劳动力，按照预设程序与现有用户系统交互，完成预期任务。在本实施例中，rpa模块200按照设定的流程与移动用户（终端）进行交互，完成预期的确认选择信息和意向信息；
47、判断模块400，判断模块400用于当检测到意图信息中包括与选择信息匹配的目标对象时，判断至少两个匹配的目标对象是否对应于目标子区域销售协会；对意图信息和选择信息进行统一判断，得到目标子区域中与选择信息匹配的目标对象；
48、推荐模块600，推荐模块600，用于如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售与用户关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。与用户有销售关联的目标小区的关联指数，即关联指数取决于用户对有销售关联的目标小区的选择；具体地，推荐可以是短视频、图片、图文信息、
可以在同一个短视频或图片或图文信息中设置子区域。
49、本实施例的应用，通过rpa模块200的设置等，确定获取目标子区域中与选择信息匹配的目标对象，可以防止最初的供应不足。一定程度上选定了目标对象。进一步地，通过推荐模块600的设置，如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售关联的关联索引给用户，并根据关联索引从大到小推荐与销售相关的目标子区域，充分考虑用户的兴趣和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣所在的目标子区域,
50、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200包括：
51、第一检测单元2001，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中。
52、第一获取单元2002，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
53、应用本实施例时，用户在终端输入的推送信息的选择信息，即选择的目标对象和/或目标子区域。
54、如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括生成模块100，该生成模块100包括：
55、大数据获取单元1001，用于在获取相关权限后，识别用户对第二目标区域中的目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，操作记录包括浏览记录和检索记录记录;
56、识别单元1002，用于识别操作记录中与第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同的子区域。
57、生成单元1003，用于根据同类型的目标和同类型的子区域生成推送信息。
58、可以理解，本实施例是从较大目标区域的操作记录生成较小目标区域的推送信息的示例。考虑到更大区域的覆盖范围更广、更全面，推送信息的生成也更方便全面、快速。
59、如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括位置检测模块101，该位置检测模块101具体用于：
60、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。也就是说，终端的定位信息决定了是否先后进入第二目标区域和第一目标区域。
61、本实施例的另一种情况，终端依靠rfid(radio-frequency-identification，射频识别)技术依次进入第二目标区域和第一目标区域，第二目标区域和第一目标区域的传感设备分别用于感应终端，当终端先后进入第二目标区域和第一目标区域时，感应装置发出提示音或振动提示。
62、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括：
63、判断单元2003，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
64、识别筛选单元2004，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；用户终端活动路线是根据历史活动的行程单获取的，或者在获得用户许可后接收用户行程单的输入，此处不做限定。
65、同步发送单元2005，用于在检测到第一用户终端到达第一目标区域时，分别向第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域的待选信息和目标对象，并接收相应的用户对目标子区域的意图信息。
66、本实施例的实现可以基于活动路线的相似性，使得当只有一个用户到达第一目标区域时，可以向所有满足条件的用户推送待选信息，从而使得第二用户可以通过第一个目标区域。2、用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息。这部分用户可以提前考虑选择目标子区域和目标对象，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，第二用户终端选择的信息的推送不需要获取第二用户终端的位置信息，有利于简化推送条件，
67、如图5所示，作为本发明的一个优选实施例，判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
68.s01：当识别到至少两个匹配标的属于不同的标的子区域时，判断对应标的子区域之间是否存在联合销售；目标次区域之间是否存在联合销售，一般由合作确定的目标次区域确定；
69.s02：若是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。在实践中，联合销售往往会有一定的活动折扣，有利于相互扩大用户数量。当确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间不存在销售关联时，识别单个目标子区域与用户的关联索引，根据关联指数从大到小的顺序 目标子区域
70、应用本实施例时，这里的销售关联有两个条件。一是意向信息收录
与选择信息匹配的目标对象，二是联合销售，即尽可能充分考虑拓展客户的渠道。用户的广度和兴趣。
71、如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，推荐模块600包括：
72、条件单元6001，用于在识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一单元；
第一预设指标与第二预设指标的比值两个预设指标的比值之和为1；当目标超过2个时，应考虑每两个目标之间的相关程度；当有2个目标时，数量相关性指标为两个匹配目标对象数量的比例与第一个预设指标的比例的乘积，相关性指标为两个匹配目标的比例与第一个预设指标的比例的乘积第二预设指标的比例；
74、推荐单元6003，推荐单元6003，用于按照相关性指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关性指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域目标区域组。相同条件下，目标区域组的推荐优先顺序为相关指数大于目标子区域数。当然，在实践中，目标区域组的相关性指数大的情况是很少见的。在推荐目标子区域数量较少的目标区域组时，很明显在相同条件下，少数目标子区域之间的相关指数更大，这也充分考虑了用户的兴趣.
75、具体用公式表示，a=α1*a1+β1*a2，a1+a2=1，其中a为相关性指标，a1和a2为第一预设指标和第二预设指标的比例分别假设一个指标，α1为至少两个匹配对象的数量所占的比例，β1为每两个匹配对象的相关度，相关度为相似的情况，在实践中可以直接进行。设置也可以通过神经网络模型识别，这里不做限定；在实践中，拓客推荐采用目标推荐群的形式，充分考虑了用户的兴趣和实际选择，有利于提升用户体验，拓宽用户群。渠道。
76、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括更新单元2006，更新单元2006用于：更新发送给第二用户终端的待选信息，直到检测到第二用户进入第一目标区域。
77、本实施例的实现可以从第一用户进入第二目标区域开始，直到第二用户进入第一目标区域为止，持续更新待选信息。由于第一用户和第二用户与相似的活跃路由存在关联，因此更容易引起目标子区域中目标的变化。由于第二用户终端可能收录
多个，且第二用户终端都对应同一个待选信息，这种实时更新机制在减少更新相关操作的基础上，方便第二用户掌握最新信息被选中。
兴趣和实际选择，以及至少两个用户兴趣所在的目标区域 子区域联合推荐，将推荐数量和用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。进一步地，基于活动路线的相似性，只需要一个用户就可以达到第一个目标。区域，可以将待选信息推送给所有满足条件的用户，使得第二用户可以通过第二用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息，这些用户可以预先设定目标子区域和目标对象一起考虑选择，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，
79.为了能够加载上述方法和系统顺利运行，除了上述各种模块外，系统还可以包括比上述描述更多或更少的组件，或组合某些组件，或不同的组件，例如因为它可以包括输入和输出设备、网络访问设备、总线、处理器和存储器等。
80. 所谓处理器，可以是中央处理器（central processing unit，cpu），也可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuits，asic ）、现成的可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件元件等。通用处理器可以是微处理器或任何常规的处理器等。上述处理器是上述系统的控制中心，各种接口和线用于连接各个部分。
81. 上述存储器可用于存储计算机和系统程序和/或模块。上述处理器通过运行或执行存储在内存中的计算机程序和/或模块，调用存储在内存中的数据来实现上述各种功能。存储器主要可以包括程序存储区和数据存储区，其中程序存储区可以存储操作系统和至少一个功能所需的应用程序（例如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等） .) 之类的。
存储数据区可以存储根据泊位状态显示系统的使用情况创建的数据（如不同产品类别对应的产品信息采集模板、不同产品供应商要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，也可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内部存储器、插入式硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital) ,sd)卡、闪存卡(flashcard)、至少一种磁盘存储设备、闪存设备或其他易失性固态存储设备。
82、应当理解，虽然本发明各个实施例的结构图中的各个步骤是按照箭头顺序示出的，但是这些步骤并不一定要按照箭头所指的顺序依次执行。除非另有说明，否则这些步骤的执行没有严格的顺序限制，这些步骤可以按照其他顺序执行。此外，每个实施例中的至少一些步骤可以包括多个子步骤或多个阶段，这些子步骤或阶段不一定同时执行，而是可以在不同时间执行，这些子步骤或阶段执行顺序不一定按顺序执行，
83. 上述实施例的技术特征可以任意组合。为简洁起见，未描述上述实施例中技术特征的所有可能组合。但是，只要这些技术特征的组合没有任何矛盾，都应视为在本说明书的描述范围内。
84、上述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但不应理解为对本发明专利范围的限制。需要指出的是，本领域的技术人员可以在不脱离本发明构思的情况下做出多种变型和改进，这些均属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求的保护范围为准。
85、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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基于RPA的大数据客源获取系统
技术领域
1、本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于rpa的大数据源采集系统。
背景技术：
2、大数据技术是指能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的应用对吸引客户起到了非常重要的作用。
3、现有技术中客源的获取一般采用视频推荐或信息提醒等方式，保证推荐目标吸引用户，从而形成临时客户甚至长期客户。但是，考虑到实际的推荐对象和用户的兴趣度是存在一定差异的，如果没有把握住用户的真实兴趣，给用户过多的推荐会降低推荐对象对用户的吸引力。
技术实现要素：
4、本发明实施例的目的在于提供一种基于rpa的大数据客源采集系统，旨在解决上述背景技术中存在的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种基于rpa的大数据客源获取系统，包括：
6、rpa模块，rpa模块用于：当检测到用户进入第一目标区域时，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息；
7、rpa模块还用于：当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
8、判断模块，判断模块用于：当检测到意图信息中收录
与选择信息匹配的目标对象时，判断是否存在至少两个匹配目标对应的目标子区域。销售协会；
9、推荐模块，该推荐模块用于：如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与匹配目标的关联索引向用户销售关联，根据关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。
10、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块包括：
11、第一检测单元，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中；
12、第一获取单元，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
13、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括生成模块，所述生成模块包括：
14、大数据采集单元用于识别用户在获得相关权限后对目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，该操作记录包括浏览记录和检索记录;
15、识别单元，用于识别与操作记录中的第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同类型的子区域；
16、生成单元，用于根据相同类型的目标和相同类型的子区域生成推送信息。
17、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括位置检测模块，所述位置检测模块
专为：
18、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。
19、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括：
20、判断单元，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
21、识别筛选单元，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；
22、同步发送单元，用于在检测到第一用户终端到达所述目标时，分别向所述第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域和目标对象的待选信息。第一目标区域，接收目标子区域对应的用户终端Intent信息。
23、作为本发明进一步的方案，所述判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
24、当识别到至少两个匹配标的属于不同的目标子区域时，判断对应的目标子区域之间是否存在联售；
25、如果是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。
26、作为本发明进一步的方案，所述推荐模块包括：
27、条件单元，当识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一个单元；
28、关联指标识别单元，关联指标识别单元用于：标记目标区域组，目标区域组包括至少两个目标子区域，获取所有具有销售关联的目标区域组，识别所有目标区域组关联指标，其中关联指标为至少两个匹配目标的数量关联指标和关联程度关联指标之和，数量关联指标为至少两个匹配目标的数量比targets与第一个预设指标的比值的乘积，关联指标是每两个目标的关联度与第二个预设指标的比值的乘积，第一预设指标与第二预设指标的比值令指标比例之和为1；
29、一个推荐单元，该推荐单元用于：按照相关指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域区域的目标团体。
30、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括更新单元，用于更新发送给所述第二用户终端的待选信息，直至检测到所述第二用户进入所述第一目标区域。
31、本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统，通过rpa模块的设置等，确定获取匹配选择的目标子区域内的目标对象信息，这可以在一定程度上防止初始选择时针对目标对象短缺的问题，进一步地，通过推荐模块的设置，如果判断为at对应的目标子区域之间存在销售关系至少两个匹配目标，那么识别出有销售关联的目标子区域对用户来说很重要 根据关联指数的关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐有销售关联的目标子区域小，并充分考虑用户的兴趣度和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣度所在的目标子区域，将推荐数量与用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。
图纸说明
32、图1是一个基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图。
33、图2是基于rpa的大数据客源采集系统中rpa模块的结构图。
34. 图3是基于rpa的大数据获客系统中生成模块的结构图。
35、图4是基于rpa的大数据客源采集系统的一个可选实施例的结构图。
36、图5为基于rpa的大数据客源采集系统中判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的流程图。
37、图6是基于rpa的大数据客源采集系统中推荐模块的结构图。
详细方法
38、为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限制本发明。
39、下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式进行详细说明。
40、本发明提供的一种基于rpa的大数据获客系统，解决了背景技术中的技术问题。
41、本技术实施例中的终端包括第一用户终端、第二用户终端、用户所在终端等，上述终端可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、增强现实/虚拟现实等。设备、笔记本电脑和超级移动个人电脑等，不限于本技术实施例；
42、如图1所示，是本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图，所述一种基于rpa的大数据客源采集系统包括:
43、rpa模块200，rpa模块200，用于在检测到用户进入第一目标区域之前，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息。这里的推送信息相当于一个初步的选择，因为第一个目标区域的目标是随时间变化的；因此，意图信息被设置；
44、rpa模块200还用于： 当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
45、在进入第一目标区域前后，获取用户对推送信息的选择信息和用户对目标子区域的意向信息，目标子区域收录
当前目标对象信息；
46. rpa，即（robotic process automation，机器人过程自动化），以机器人作为虚拟劳动力，按照预设程序与现有用户系统交互，完成预期任务。在本实施例中，rpa模块200按照设定的流程与移动用户（终端）进行交互，完成预期的确认选择信息和意向信息；
47、判断模块400，判断模块400用于当检测到意图信息中包括与选择信息匹配的目标对象时，判断至少两个匹配的目标对象是否对应于目标子区域销售协会；对意图信息和选择信息进行统一判断，得到目标子区域中与选择信息匹配的目标对象；
48、推荐模块600，推荐模块600，用于如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售与用户关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。与用户有销售关联的目标小区的关联指数，即关联指数取决于用户对有销售关联的目标小区的选择；具体地，推荐可以是短视频、图片、图文信息、
可以在同一个短视频或图片或图文信息中设置子区域。
49、本实施例的应用，通过rpa模块200的设置等，确定获取目标子区域中与选择信息匹配的目标对象，可以防止最初的供应不足。一定程度上选定了目标对象。进一步地，通过推荐模块600的设置，如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售关联的关联索引给用户，并根据关联索引从大到小推荐与销售相关的目标子区域，充分考虑用户的兴趣和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣所在的目标子区域,
50、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200包括：
51、第一检测单元2001，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中。
52、第一获取单元2002，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
53、应用本实施例时，用户在终端输入的推送信息的选择信息，即选择的目标对象和/或目标子区域。
54、如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括生成模块100，该生成模块100包括：
55、大数据获取单元1001，用于在获取相关权限后，识别用户对第二目标区域中的目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，操作记录包括浏览记录和检索记录记录;
56、识别单元1002，用于识别操作记录中与第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同的子区域。
57、生成单元1003，用于根据同类型的目标和同类型的子区域生成推送信息。
58、可以理解，本实施例是从较大目标区域的操作记录生成较小目标区域的推送信息的示例。考虑到更大区域的覆盖范围更广、更全面，推送信息的生成也更方便全面、快速。
59、如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括位置检测模块101，该位置检测模块101具体用于：
60、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。也就是说，终端的定位信息决定了是否先后进入第二目标区域和第一目标区域。
61、本实施例的另一种情况，终端依靠rfid(radio-frequency-identification，射频识别)技术依次进入第二目标区域和第一目标区域，第二目标区域和第一目标区域的传感设备分别用于感应终端，当终端先后进入第二目标区域和第一目标区域时，感应装置发出提示音或振动提示。
62、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括：
63、判断单元2003，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
64、识别筛选单元2004，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；用户终端活动路线是根据历史活动的行程单获取的，或者在获得用户许可后接收用户行程单的输入，此处不做限定。
65、同步发送单元2005，用于在检测到第一用户终端到达第一目标区域时，分别向第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域的待选信息和目标对象，并接收相应的用户对目标子区域的意图信息。
66、本实施例的实现可以基于活动路线的相似性，使得当只有一个用户到达第一目标区域时，可以向所有满足条件的用户推送待选信息，从而使得第二用户可以通过第一个目标区域。2、用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息。这部分用户可以提前考虑选择目标子区域和目标对象，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，第二用户终端选择的信息的推送不需要获取第二用户终端的位置信息，有利于简化推送条件，
67、如图5所示，作为本发明的一个优选实施例，判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
68.s01：当识别到至少两个匹配标的属于不同的标的子区域时，判断对应标的子区域之间是否存在联合销售；目标次区域之间是否存在联合销售，一般由合作确定的目标次区域确定；
69.s02：若是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。在实践中，联合销售往往会有一定的活动折扣，有利于相互扩大用户数量。当确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间不存在销售关联时，识别单个目标子区域与用户的关联索引，根据关联指数从大到小的顺序 目标子区域
70、应用本实施例时，这里的销售关联有两个条件。一是意向信息收录
与选择信息匹配的目标对象，二是联合销售，即尽可能充分考虑拓展客户的渠道。用户的广度和兴趣。
71、如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，推荐模块600包括：
72、条件单元6001，用于在识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一单元；
第一预设指标与第二预设指标的比值两个预设指标的比值之和为1；当目标超过2个时，应考虑每两个目标之间的相关程度；当有2个目标时，数量相关性指标为两个匹配目标对象数量的比例与第一个预设指标的比例的乘积，相关性指标为两个匹配目标的比例与第一个预设指标的比例的乘积第二预设指标的比例；
74、推荐单元6003，推荐单元6003，用于按照相关性指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关性指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域目标区域组。相同条件下，目标区域组的推荐优先顺序为相关指数大于目标子区域数。当然，在实践中，目标区域组的相关性指数大的情况是很少见的。在推荐目标子区域数量较少的目标区域组时，很明显在相同条件下，少数目标子区域之间的相关指数更大，这也充分考虑了用户的兴趣.
75、具体用公式表示，a=α1*a1+β1*a2，a1+a2=1，其中a为相关性指标，a1和a2为第一预设指标和第二预设指标的比例分别假设一个指标，α1为至少两个匹配对象的数量所占的比例，β1为每两个匹配对象的相关度，相关度为相似的情况，在实践中可以直接进行。设置也可以通过神经网络模型识别，这里不做限定；在实践中，拓客推荐采用目标推荐群的形式，充分考虑了用户的兴趣和实际选择，有利于提升用户体验，拓宽用户群。渠道。
76、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括更新单元2006，更新单元2006用于：更新发送给第二用户终端的待选信息，直到检测到第二用户进入第一目标区域。
77、本实施例的实现可以从第一用户进入第二目标区域开始，直到第二用户进入第一目标区域为止，持续更新待选信息。由于第一用户和第二用户与相似的活跃路由存在关联，因此更容易引起目标子区域中目标的变化。由于第二用户终端可能收录
多个，且第二用户终端都对应同一个待选信息，这种实时更新机制在减少更新相关操作的基础上，方便第二用户掌握最新信息被选中。
兴趣和实际选择，以及至少两个用户兴趣所在的目标区域 子区域联合推荐，将推荐数量和用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。进一步地，基于活动路线的相似性，只需要一个用户就可以达到第一个目标。区域，可以将待选信息推送给所有满足条件的用户，使得第二用户可以通过第二用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息，这些用户可以预先设定目标子区域和目标对象一起考虑选择，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，
79.为了能够加载上述方法和系统顺利运行，除了上述各种模块外，系统还可以包括比上述描述更多或更少的组件，或组合某些组件，或不同的组件，例如因为它可以包括输入和输出设备、网络访问设备、总线、处理器和存储器等。
80. 所谓处理器，可以是中央处理器（central processing unit，cpu），也可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuits，asic ）、现成的可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件元件等。通用处理器可以是微处理器或任何常规的处理器等。上述处理器是上述系统的控制中心，各种接口和线用于连接各个部分。
81. 上述存储器可用于存储计算机和系统程序和/或模块。上述处理器通过运行或执行存储在内存中的计算机程序和/或模块，调用存储在内存中的数据来实现上述各种功能。存储器主要可以包括程序存储区和数据存储区，其中程序存储区可以存储操作系统和至少一个功能所需的应用程序（例如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等） .) 之类的。
存储数据区可以存储根据泊位状态显示系统的使用情况创建的数据（如不同产品类别对应的产品信息采集模板、不同产品供应商要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，也可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内部存储器、插入式硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital) ,sd)卡、闪存卡(flashcard)、至少一种磁盘存储设备、闪存设备或其他易失性固态存储设备。
82、应当理解，虽然本发明各个实施例的结构图中的各个步骤是按照箭头顺序示出的，但是这些步骤并不一定要按照箭头所指的顺序依次执行。除非另有说明，否则这些步骤的执行没有严格的顺序限制，这些步骤可以按照其他顺序执行。此外，每个实施例中的至少一些步骤可以包括多个子步骤或多个阶段，这些子步骤或阶段不一定同时执行，而是可以在不同时间执行，这些子步骤或阶段执行顺序不一定按顺序执行，
83. 上述实施例的技术特征可以任意组合。为简洁起见，未描述上述实施例中技术特征的所有可能组合。但是，只要这些技术特征的组合没有任何矛盾，都应视为在本说明书的描述范围内。
84、上述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但不应理解为对本发明专利范围的限制。需要指出的是，本领域的技术人员可以在不脱离本发明构思的情况下做出多种变型和改进，这些均属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求的保护范围为准。
85、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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解决方案:基于RPA的大数据客源采集系统的制作方法
基于RPA的大数据客源获取系统
技术领域
1、本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于rpa的大数据源采集系统。
背景技术：
2、大数据技术是指能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的应用对吸引客户起到了非常重要的作用。
3、现有技术中客源的获取一般采用视频推荐或信息提醒等方式，保证推荐目标吸引用户，从而形成临时客户甚至长期客户。但是，考虑到实际的推荐对象和用户的兴趣度是存在一定差异的，如果没有把握住用户的真实兴趣，给用户过多的推荐会降低推荐对象对用户的吸引力。
技术实现要素：
4、本发明实施例的目的在于提供一种基于rpa的大数据客源采集系统，旨在解决上述背景技术中存在的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种基于rpa的大数据客源获取系统，包括：
6、rpa模块，rpa模块用于：当检测到用户进入第一目标区域时，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息；
7、rpa模块还用于：当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
8、判断模块，判断模块用于：当检测到意图信息中收录
与选择信息匹配的目标对象时，判断是否存在至少两个匹配目标对应的目标子区域。销售协会；
9、推荐模块，该推荐模块用于：如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与匹配目标的关联索引向用户销售关联，根据关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。
10、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块包括：
11、第一检测单元，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中；
12、第一获取单元，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
13、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括生成模块，所述生成模块包括：
14、大数据采集单元用于识别用户在获得相关权限后对目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，该操作记录包括浏览记录和检索记录;
15、识别单元，用于识别与操作记录中的第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同类型的子区域；
16、生成单元，用于根据相同类型的目标和相同类型的子区域生成推送信息。
17、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括位置检测模块，所述位置检测模块
专为：
18、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。
19、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括：
20、判断单元，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
21、识别筛选单元，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；
22、同步发送单元，用于在检测到第一用户终端到达所述目标时，分别向所述第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域和目标对象的待选信息。第一目标区域，接收目标子区域对应的用户终端Intent信息。
23、作为本发明进一步的方案，所述判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
24、当识别到至少两个匹配标的属于不同的目标子区域时，判断对应的目标子区域之间是否存在联售；
25、如果是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。
26、作为本发明进一步的方案，所述推荐模块包括：
27、条件单元，当识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一个单元；
28、关联指标识别单元，关联指标识别单元用于：标记目标区域组，目标区域组包括至少两个目标子区域，获取所有具有销售关联的目标区域组，识别所有目标区域组关联指标，其中关联指标为至少两个匹配目标的数量关联指标和关联程度关联指标之和，数量关联指标为至少两个匹配目标的数量比targets与第一个预设指标的比值的乘积，关联指标是每两个目标的关联度与第二个预设指标的比值的乘积，第一预设指标与第二预设指标的比值令指标比例之和为1；
29、一个推荐单元，该推荐单元用于：按照相关指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域区域的目标团体。
30、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括更新单元，用于更新发送给所述第二用户终端的待选信息，直至检测到所述第二用户进入所述第一目标区域。
31、本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统，通过rpa模块的设置等，确定获取匹配选择的目标子区域内的目标对象信息，这可以在一定程度上防止初始选择时针对目标对象短缺的问题，进一步地，通过推荐模块的设置，如果判断为at对应的目标子区域之间存在销售关系至少两个匹配目标，那么识别出有销售关联的目标子区域对用户来说很重要 根据关联指数的关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐有销售关联的目标子区域小，并充分考虑用户的兴趣度和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣度所在的目标子区域，将推荐数量与用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。
图纸说明
32、图1是一个基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图。
33、图2是基于rpa的大数据客源采集系统中rpa模块的结构图。
34. 图3是基于rpa的大数据获客系统中生成模块的结构图。
35、图4是基于rpa的大数据客源采集系统的一个可选实施例的结构图。
36、图5为基于rpa的大数据客源采集系统中判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的流程图。
37、图6是基于rpa的大数据客源采集系统中推荐模块的结构图。
详细方法
38、为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限制本发明。
39、下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式进行详细说明。
40、本发明提供的一种基于rpa的大数据获客系统，解决了背景技术中的技术问题。
41、本技术实施例中的终端包括第一用户终端、第二用户终端、用户所在终端等，上述终端可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、增强现实/虚拟现实等。设备、笔记本电脑和超级移动个人电脑等，不限于本技术实施例；
42、如图1所示，是本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图，所述一种基于rpa的大数据客源采集系统包括:
43、rpa模块200，rpa模块200，用于在检测到用户进入第一目标区域之前，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息。这里的推送信息相当于一个初步的选择，因为第一个目标区域的目标是随时间变化的；因此，意图信息被设置；
44、rpa模块200还用于： 当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
45、在进入第一目标区域前后，获取用户对推送信息的选择信息和用户对目标子区域的意向信息，目标子区域收录
当前目标对象信息；
46. rpa，即（robotic process automation，机器人过程自动化），以机器人作为虚拟劳动力，按照预设程序与现有用户系统交互，完成预期任务。在本实施例中，rpa模块200按照设定的流程与移动用户（终端）进行交互，完成预期的确认选择信息和意向信息；
47、判断模块400，判断模块400用于当检测到意图信息中包括与选择信息匹配的目标对象时，判断至少两个匹配的目标对象是否对应于目标子区域销售协会；对意图信息和选择信息进行统一判断，得到目标子区域中与选择信息匹配的目标对象；
48、推荐模块600，推荐模块600，用于如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售与用户关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。与用户有销售关联的目标小区的关联指数，即关联指数取决于用户对有销售关联的目标小区的选择；具体地，推荐可以是短视频、图片、图文信息、
可以在同一个短视频或图片或图文信息中设置子区域。
49、本实施例的应用，通过rpa模块200的设置等，确定获取目标子区域中与选择信息匹配的目标对象，可以防止最初的供应不足。一定程度上选定了目标对象。进一步地，通过推荐模块600的设置，如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售关联的关联索引给用户，并根据关联索引从大到小推荐与销售相关的目标子区域，充分考虑用户的兴趣和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣所在的目标子区域,
50、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200包括：
51、第一检测单元2001，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中。
52、第一获取单元2002，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
53、应用本实施例时，用户在终端输入的推送信息的选择信息，即选择的目标对象和/或目标子区域。
54、如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括生成模块100，该生成模块100包括：
55、大数据获取单元1001，用于在获取相关权限后，识别用户对第二目标区域中的目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，操作记录包括浏览记录和检索记录记录;
56、识别单元1002，用于识别操作记录中与第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同的子区域。
57、生成单元1003，用于根据同类型的目标和同类型的子区域生成推送信息。
58、可以理解，本实施例是从较大目标区域的操作记录生成较小目标区域的推送信息的示例。考虑到更大区域的覆盖范围更广、更全面，推送信息的生成也更方便全面、快速。
59、如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括位置检测模块101，该位置检测模块101具体用于：
60、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。也就是说，终端的定位信息决定了是否先后进入第二目标区域和第一目标区域。
61、本实施例的另一种情况，终端依靠rfid(radio-frequency-identification，射频识别)技术依次进入第二目标区域和第一目标区域，第二目标区域和第一目标区域的传感设备分别用于感应终端，当终端先后进入第二目标区域和第一目标区域时，感应装置发出提示音或振动提示。
62、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括：
63、判断单元2003，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
64、识别筛选单元2004，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；用户终端活动路线是根据历史活动的行程单获取的，或者在获得用户许可后接收用户行程单的输入，此处不做限定。
65、同步发送单元2005，用于在检测到第一用户终端到达第一目标区域时，分别向第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域的待选信息和目标对象，并接收相应的用户对目标子区域的意图信息。
66、本实施例的实现可以基于活动路线的相似性，使得当只有一个用户到达第一目标区域时，可以向所有满足条件的用户推送待选信息，从而使得第二用户可以通过第一个目标区域。2、用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息。这部分用户可以提前考虑选择目标子区域和目标对象，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，第二用户终端选择的信息的推送不需要获取第二用户终端的位置信息，有利于简化推送条件，
67、如图5所示，作为本发明的一个优选实施例，判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
68.s01：当识别到至少两个匹配标的属于不同的标的子区域时，判断对应标的子区域之间是否存在联合销售；目标次区域之间是否存在联合销售，一般由合作确定的目标次区域确定；
69.s02：若是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。在实践中，联合销售往往会有一定的活动折扣，有利于相互扩大用户数量。当确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间不存在销售关联时，识别单个目标子区域与用户的关联索引，根据关联指数从大到小的顺序 目标子区域
70、应用本实施例时，这里的销售关联有两个条件。一是意向信息收录
与选择信息匹配的目标对象，二是联合销售，即尽可能充分考虑拓展客户的渠道。用户的广度和兴趣。
71、如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，推荐模块600包括：
72、条件单元6001，用于在识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一单元；
第一预设指标与第二预设指标的比值两个预设指标的比值之和为1；当目标超过2个时，应考虑每两个目标之间的相关程度；当有2个目标时，数量相关性指标为两个匹配目标对象数量的比例与第一个预设指标的比例的乘积，相关性指标为两个匹配目标的比例与第一个预设指标的比例的乘积第二预设指标的比例；
74、推荐单元6003，推荐单元6003，用于按照相关性指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关性指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域目标区域组。相同条件下，目标区域组的推荐优先顺序为相关指数大于目标子区域数。当然，在实践中，目标区域组的相关性指数大的情况是很少见的。在推荐目标子区域数量较少的目标区域组时，很明显在相同条件下，少数目标子区域之间的相关指数更大，这也充分考虑了用户的兴趣.
75、具体用公式表示，a=α1*a1+β1*a2，a1+a2=1，其中a为相关性指标，a1和a2为第一预设指标和第二预设指标的比例分别假设一个指标，α1为至少两个匹配对象的数量所占的比例，β1为每两个匹配对象的相关度，相关度为相似的情况，在实践中可以直接进行。设置也可以通过神经网络模型识别，这里不做限定；在实践中，拓客推荐采用目标推荐群的形式，充分考虑了用户的兴趣和实际选择，有利于提升用户体验，拓宽用户群。渠道。
76、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括更新单元2006，更新单元2006用于：更新发送给第二用户终端的待选信息，直到检测到第二用户进入第一目标区域。
77、本实施例的实现可以从第一用户进入第二目标区域开始，直到第二用户进入第一目标区域为止，持续更新待选信息。由于第一用户和第二用户与相似的活跃路由存在关联，因此更容易引起目标子区域中目标的变化。由于第二用户终端可能收录
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79.为了能够加载上述方法和系统顺利运行，除了上述各种模块外，系统还可以包括比上述描述更多或更少的组件，或组合某些组件，或不同的组件，例如因为它可以包括输入和输出设备、网络访问设备、总线、处理器和存储器等。
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解决方案:一种POI数据采集方法及系统与流程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-11-30 23:18
解决方案:一种POI数据采集方法及系统与流程
一种采集poi数据的方法及系统
技术领域
1、本发明涉及POI数据采集技术，尤其涉及一种POI数据采集方法及系统。
背景技术：
2、目前poi需要采集的信息包括但不限于：姓名、地址、地理坐标、类型、联系电话、联系人、宣传图片等。传统POI信息采集有两种方式. 首先是让用户通过在线功能主动填写注册POI信息，然后平台后台会进行信息真实性审核，通过后完成一条POI信息的录入。第二种方式是离线手动采集POI信息，使用填写工具应用上传图片信息和文字信息。
技术实现要素：
3、针对现有技术的上述不足，本发明的目的在于：提供一种poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，并对关键信息进行分析处理后台提供poi的图片和语音，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，提高poi信息录入效率。
4、为实现本发明的上述目的，本发明提供以下技术方案：
5、一种poi信息的采集方法，包括：
6、响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄照片内容中收录
poi名称的照片和照片内容中收录
poi业务信息的照片，并调用智能终端的录音功能，对指定对话录制poi联系人的语音；
7、加载照片内容中收录
poi名称的照片和收录
poi业务信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi业务信息，加载语音进行语音识别，获取指定session的Text内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
8、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI名称的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，识别出照片中收录
的文字信息。 existing POI name library is used to identify the above text information to match the corresponding poi name.
9、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，对现有的商品库进行识别。用于识别将上述文字信息匹配到对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
10、根据一种具体实施方式，在本发明的POI信息采集方法中，POI业务信息还包括POI行业类别；其中，POI行业类别由商品名称统计分析确定。
11、根据一个具体实施例，在本发明的poi信息采集方法中，所述poi的其他基本信息包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
12、在本发明具体实施方式的另一方面，还提供了一种poi信息采集系统，包括：
13、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及在照片内容中收录
poi名称的照片
有poi业务信息照片，调用智能终端录音功能，记录poi联系人进行指定对话的语音；
14、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
15、根据一个具体实施例，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI名称的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，也是利用现有的poi名称库匹配文本信息获取对应的poi名称。
16、根据一种具体实施方式，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI业务信息的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，它还利用已有的商品数据库匹配文字信息，匹配对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果：
18、本发明的poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，减少人工参与poi信息录入，并在后台对poi的关键图片和语音进行分析处理，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，从而提高poi信息录入效率。
图纸说明：
19.图1是本发明系统的工作图。
详细方法
20、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。但是，不应理解为本发明的上述主题的范围仅限于以下实施例，所有基于本发明的内容而实现的技术都属于本发明的范围。
21、如图1所示，本发明的poi信息采集系统包括：
22、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及照片内容中收录
poi名称的照片中的poi业务信息照片，并调用智能终端的录音功能，录制poi联系人进行指定对话的语音；
23、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
24、具体地，在本发明提供的poi信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
poi名称的照片进行图片文字识别，在识别出照片中收录
的文字信息后，还利用现有的poi名称库 匹配文本信息得到对应的poi名称。
25、进一步的，信息处理后台对照片内容中收录
poi商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，同样利用已有的商品库对文字信息进行匹配，匹配
显示相应的poi业务信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
26、实施时，信息处理后台匹配的POI业务信息还包括POI行业类别；其中，信息处理背景通过商品名称统计分析确定POI行业类别。信息处理后台获取的其他poi基本信息由设置的问答内容决定，通常包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
27. 应当理解，本发明所公开的系统可以通过其他方式实现。例如，模块的划分只是逻辑上的功能划分，在实际实现中可能还有其他划分方式，例如多个单元或组件可以组合或集成到另一个系统中，或者某些特性可以忽略或不实现. 另一方面，模块之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元之间的间接耦合或通信连接可以是电气或其他形式。
28、另外，本发明各实施例中的各功能模块可以集成为一个处理单元，也可以各个模块在物理上独立存在，还可以将两个或两个以上的模块集成为一个处理单元。上述集成的单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
29、集成单元以软件功能单元形式实现并作为独立产品销售或者使用的，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于此理解，本发明技术方案的实质或对现有技术做出贡献的部分或全部或部分技术方案可以以软件产品的形式体现，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干条指令，使计算机设备(可以是个人计算机、服务器或网络设备等)执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤. 前述存储介质包括：U盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、移动硬盘、磁盘或光盘等可以存储程序代码的介质。.
30、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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器采集
网页上的文章标题。测试时可以采集内容，任务运行时无法采集。是什么原因？以搜外的URL为例，循环采集
网页上的文章标题，如下图
测试时可领取称号，如下图
但是当任务开始采集title时，无法采集，如下图
对于新手来说，在采集
的时候会遇到各种意想不到的问题，真是忍不住砸了电脑。我也一样。经过多日的思考和摸索，这个问题终于被我解决了。其实只要搞清楚采集的逻辑和流程，这个问题就迎刃而解了。如果你也遇到同样的问题，欢迎咨询我。 查看全部
一种采集poi数据的方法及系统
技术领域
1、本发明涉及POI数据采集技术，尤其涉及一种POI数据采集方法及系统。
背景技术：
2、目前poi需要采集的信息包括但不限于：姓名、地址、地理坐标、类型、联系电话、联系人、宣传图片等。传统POI信息采集有两种方式. 首先是让用户通过在线功能主动填写注册POI信息，然后平台后台会进行信息真实性审核，通过后完成一条POI信息的录入。第二种方式是离线手动采集POI信息，使用填写工具应用上传图片信息和文字信息。
技术实现要素：
3、针对现有技术的上述不足，本发明的目的在于：提供一种poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，并对关键信息进行分析处理后台提供poi的图片和语音，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，提高poi信息录入效率。
4、为实现本发明的上述目的，本发明提供以下技术方案：
5、一种poi信息的采集方法，包括：
6、响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄照片内容中收录
poi名称的照片和照片内容中收录
poi业务信息的照片，并调用智能终端的录音功能，对指定对话录制poi联系人的语音；
7、加载照片内容中收录
poi名称的照片和收录
poi业务信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi业务信息，加载语音进行语音识别，获取指定session的Text内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
8、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI名称的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，识别出照片中收录
的文字信息。 existing POI name library is used to identify the above text information to match the corresponding poi name.
9、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，对现有的商品库进行识别。用于识别将上述文字信息匹配到对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
10、根据一种具体实施方式，在本发明的POI信息采集方法中，POI业务信息还包括POI行业类别；其中，POI行业类别由商品名称统计分析确定。
11、根据一个具体实施例，在本发明的poi信息采集方法中，所述poi的其他基本信息包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
12、在本发明具体实施方式的另一方面，还提供了一种poi信息采集系统，包括：
13、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及在照片内容中收录
poi名称的照片
有poi业务信息照片，调用智能终端录音功能，记录poi联系人进行指定对话的语音；
14、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
15、根据一个具体实施例，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI名称的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，也是利用现有的poi名称库匹配文本信息获取对应的poi名称。
16、根据一种具体实施方式，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI业务信息的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，它还利用已有的商品数据库匹配文字信息，匹配对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果：
18、本发明的poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，减少人工参与poi信息录入，并在后台对poi的关键图片和语音进行分析处理，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，从而提高poi信息录入效率。
图纸说明：
19.图1是本发明系统的工作图。
详细方法
20、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。但是，不应理解为本发明的上述主题的范围仅限于以下实施例，所有基于本发明的内容而实现的技术都属于本发明的范围。
21、如图1所示，本发明的poi信息采集系统包括：
22、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及照片内容中收录
poi名称的照片中的poi业务信息照片，并调用智能终端的录音功能，录制poi联系人进行指定对话的语音；
23、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
24、具体地，在本发明提供的poi信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
poi名称的照片进行图片文字识别，在识别出照片中收录
的文字信息后，还利用现有的poi名称库 匹配文本信息得到对应的poi名称。
25、进一步的，信息处理后台对照片内容中收录
poi商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，同样利用已有的商品库对文字信息进行匹配，匹配
显示相应的poi业务信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
26、实施时，信息处理后台匹配的POI业务信息还包括POI行业类别；其中，信息处理背景通过商品名称统计分析确定POI行业类别。信息处理后台获取的其他poi基本信息由设置的问答内容决定，通常包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
27. 应当理解，本发明所公开的系统可以通过其他方式实现。例如，模块的划分只是逻辑上的功能划分，在实际实现中可能还有其他划分方式，例如多个单元或组件可以组合或集成到另一个系统中，或者某些特性可以忽略或不实现. 另一方面，模块之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元之间的间接耦合或通信连接可以是电气或其他形式。
28、另外，本发明各实施例中的各功能模块可以集成为一个处理单元，也可以各个模块在物理上独立存在，还可以将两个或两个以上的模块集成为一个处理单元。上述集成的单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
29、集成单元以软件功能单元形式实现并作为独立产品销售或者使用的，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于此理解，本发明技术方案的实质或对现有技术做出贡献的部分或全部或部分技术方案可以以软件产品的形式体现，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干条指令，使计算机设备(可以是个人计算机、服务器或网络设备等)执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤. 前述存储介质包括：U盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、移动硬盘、磁盘或光盘等可以存储程序代码的介质。.
30、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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对于新手来说，在采集
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解决方案:一种POI数据采集方法及系统与流程
一种采集poi数据的方法及系统
技术领域
1、本发明涉及POI数据采集技术，尤其涉及一种POI数据采集方法及系统。
背景技术：
2、目前poi需要采集的信息包括但不限于：姓名、地址、地理坐标、类型、联系电话、联系人、宣传图片等。传统POI信息采集有两种方式. 首先是让用户通过在线功能主动填写注册POI信息，然后平台后台会进行信息真实性审核，通过后完成一条POI信息的录入。第二种方式是离线手动采集POI信息，使用填写工具应用上传图片信息和文字信息。
技术实现要素：
3、针对现有技术的上述不足，本发明的目的在于：提供一种poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，并对关键信息进行分析处理后台提供poi的图片和语音，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，提高poi信息录入效率。
4、为实现本发明的上述目的，本发明提供以下技术方案：
5、一种poi信息的采集方法，包括：
6、响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄照片内容中收录
poi名称的照片和照片内容中收录
poi业务信息的照片，并调用智能终端的录音功能，对指定对话录制poi联系人的语音；
7、加载照片内容中收录
poi名称的照片和收录
poi业务信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi业务信息，加载语音进行语音识别，获取指定session的Text内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
8、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI名称的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，识别出照片中收录
的文字信息。 existing POI name library is used to identify the above text information to match the corresponding poi name.
9、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，对现有的商品库进行识别。用于识别将上述文字信息匹配到对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
10、根据一种具体实施方式，在本发明的POI信息采集方法中，POI业务信息还包括POI行业类别；其中，POI行业类别由商品名称统计分析确定。
11、根据一个具体实施例，在本发明的poi信息采集方法中，所述poi的其他基本信息包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
12、在本发明具体实施方式的另一方面，还提供了一种poi信息采集系统，包括：
13、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及在照片内容中收录
poi名称的照片
有poi业务信息照片，调用智能终端录音功能，记录poi联系人进行指定对话的语音；
14、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
15、根据一个具体实施例，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI名称的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，也是利用现有的poi名称库匹配文本信息获取对应的poi名称。
16、根据一种具体实施方式，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI业务信息的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，它还利用已有的商品数据库匹配文字信息，匹配对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果：
18、本发明的poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，减少人工参与poi信息录入，并在后台对poi的关键图片和语音进行分析处理，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，从而提高poi信息录入效率。
图纸说明：
19.图1是本发明系统的工作图。
详细方法
20、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。但是，不应理解为本发明的上述主题的范围仅限于以下实施例，所有基于本发明的内容而实现的技术都属于本发明的范围。
21、如图1所示，本发明的poi信息采集系统包括：
22、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及照片内容中收录
poi名称的照片中的poi业务信息照片，并调用智能终端的录音功能，录制poi联系人进行指定对话的语音；
23、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
24、具体地，在本发明提供的poi信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
poi名称的照片进行图片文字识别，在识别出照片中收录
的文字信息后，还利用现有的poi名称库 匹配文本信息得到对应的poi名称。
25、进一步的，信息处理后台对照片内容中收录
poi商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，同样利用已有的商品库对文字信息进行匹配，匹配
显示相应的poi业务信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
26、实施时，信息处理后台匹配的POI业务信息还包括POI行业类别；其中，信息处理背景通过商品名称统计分析确定POI行业类别。信息处理后台获取的其他poi基本信息由设置的问答内容决定，通常包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
27. 应当理解，本发明所公开的系统可以通过其他方式实现。例如，模块的划分只是逻辑上的功能划分，在实际实现中可能还有其他划分方式，例如多个单元或组件可以组合或集成到另一个系统中，或者某些特性可以忽略或不实现. 另一方面，模块之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元之间的间接耦合或通信连接可以是电气或其他形式。
28、另外，本发明各实施例中的各功能模块可以集成为一个处理单元，也可以各个模块在物理上独立存在，还可以将两个或两个以上的模块集成为一个处理单元。上述集成的单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
29、集成单元以软件功能单元形式实现并作为独立产品销售或者使用的，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于此理解，本发明技术方案的实质或对现有技术做出贡献的部分或全部或部分技术方案可以以软件产品的形式体现，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干条指令，使计算机设备(可以是个人计算机、服务器或网络设备等)执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤. 前述存储介质包括：U盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、移动硬盘、磁盘或光盘等可以存储程序代码的介质。.
30、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
解决方案:优采云
采集器V9测试能采集到内容 运行任务就采集不到了
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V9采集
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解决方案:NISP-SO安全运维工程师入门系统操作需要理解什么
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 33 次浏览 • 2022-11-30 08:54
解决方案:NISP-SO安全运维工程师入门系统操作需要理解什么
掌握这十二点的NISP-SO安全运维工程师算入门吗？
1、掌握Windows网络配置和Windows远程控制；
2、掌握Windows用户账户操作、群组账户操作、内置群组账户管理；
3、掌握NTFS权限基础知识、权限累积规则、权限继承规则、最大化拒绝规则等；
4、掌握Windows共享文件夹共享资源的发布、访问和管理方法；
5、掌握Windows系统账户、系统策略、用户权限等安全基线检查方法；
6、掌握创建AD域网、加入域网、域用户管理等域环境管理方法；
7、掌握Linux目录结构和文件系统层次标准（HFS），了解Linux中各个目录的用途；
8、掌握Linux文件和目录管理命令（pwd、cd、mkdir、ls、cp、mv、rm等）；
9、掌握Linux用户和组管理命令（useradd、groupadd、userdel、groupdel等）；
10、掌握Linux权限管理方法（ugo、rwx、权限掩码、特殊权限、权限管理相关命令等）；
11、掌握Linux编辑器VI/VIM的使用、Linux进程管理、Linux软件安装、Linux基线检查、编写Shell脚本等技能；
12、掌握使用云服务器配置网站运行环境、建站、数据备份等技能。
需要了解并能够更好地运用这七点
1、运输安全。运维工程师操作系统安全运维技能；
2. 能够部署和管理企业Windows和Linux服务器；
3、能够对Windows和Linux服务器进行权限配置、存储设备管理、应用部署等操作，并掌握；
4、能够加强操作系统的安全性；
5. 能够实施Windows和Linux服务器基线检查。;
6、能够实现对操作系统的日常巡检，并输出相关统计报表；
7、能够满足企业云服务器安全运维需求，完成云服务器配置、管理、安全设置等操作。
Windows安全运维
Windows系统基础
NTFS 权限和系统基线检查
AD域环境搭建与管理
Linux安全运维
Linux文件管理
Linux用户和权限管理
Linux 系统管理
Linux日志采集
和系统基线检查
外壳脚本
云主机安全运维
云主机运维基础
云服务器云存储运维基础
云安全运维实践
操作方法:微信文章抓取工具详细使用方法
微信文章爬虫详细使用方法
如今，越来越多的优质内容发布在微信公众号上。面对这些内容，有些朋友就有了采集
的需求。下面介绍使用优采云
爬虫工具抓取采集
微信文章信息。
抓取的内容包括：微信文章标题、微信文章关键词、微信文章部分内容展示、微信公众号、微信文章发布时间、微信文章URL等字段数据。
采集
网站：
第一步：创建采集任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
微信文章爬虫详细使用步骤一
2) 将要采集的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
微信文章爬虫详细使用步骤2
第 2 步：创建翻页循环
1）在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个版块。点击页面文章搜索框，在右侧的操作提示框中选择“输入文字”
微信文章爬虫详细使用步骤3
2）输入要搜索的文章信息，这里以搜索“优采云
大数据”为例，输入完成后点击“确定”按钮
微信文章爬虫详细使用步骤4
3）“优采云
大数据”会自动填入搜索框，点击“搜索文章”按钮，在操作提示框中选择“点击此按钮”微信文章爬虫详细使用步骤5
4）出现在页面上
“优采云
大数据”的文章搜索结果。将结果页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中选择“循环点击下一页”
微信文章爬虫详细使用步骤6
第 3 步：创建列表循环并提取数据
1) 移动鼠标选中页面第一篇文章区块。系统会识别出该块中的子元素，在操作提示框中选择“选择子元素”
微信文章爬虫详细使用步骤7
2）继续选择页面中第二篇文章的区块，系统会自动选择第二篇文章中的子元素，并识别出页面中其他10组相似元素，在操作提示框中选择“全选” “
微信文章爬虫详细使用步骤8
3）我们可以看到页面上article block中的所有元素都被选中了，变成了绿色。在右侧的操作提示框中，出现字段预览表，将鼠标移至表头，点击垃圾桶图标即可删除不需要的字段。字段选择完成后，选择“采集
以下数据” 微信文章爬虫详细使用第9步 4）由于我们还想采集
每篇文章的url
，所以需要多提取一个字段。点击第一篇文章链接，再点击第二篇文章链接，系统会自动选择页面上的一组文章链接。在右侧的操作提示框中，选择“采集
以下链接地址”
微信文章爬虫详细使用步骤10
5) 字段选择完成后，选择对应的字段，自定义字段的命名。完成后点击左上角“保存并开始”开始采集任务
微信文章爬虫详细使用步骤11
6）选择“开始本地采集
”
微信文章爬虫详细使用步骤12
第四步：数据采集与导出
1）采集完成后，会弹出提示，选择“导出数据”，选择“合适的导出方式”，将采集到的搜狗微信文章数据导出
微信文章爬虫详细使用步骤13
2）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
微信文章爬虫详细使用步骤14
注意：该方法采集的搜狗微信文章网址具有时效性，会在短时间内更新。
内部故障。这是搜狗微信本身的局限性。
相关采集教程：
京东商品信息采集
新浪微博数据采集
58同城信息采集
优采云
——70万用户选择的网络数据采集
器。
1、操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，会上网就可以采集
数据。流程完全可视化，点击鼠标即可完成操作，2分钟即可快速上手。
2、功能强大，任何网站均可采集：对于点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本等异步加载数据的网页，通过简单设置即可采集。
3.云采集，关机也可以。采集任务配置完成后，可以关机，在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP被封、网络中断。
4.功能免费+增值服务，按需选择。免费版功能齐全，可以满足用户的基本采集
需求。同时设置一些增值服务（如私有云），以满足高端付费企业用户的需求。 查看全部
掌握这十二点的NISP-SO安全运维工程师算入门吗？
1、掌握Windows网络配置和Windows远程控制；
2、掌握Windows用户账户操作、群组账户操作、内置群组账户管理；
3、掌握NTFS权限基础知识、权限累积规则、权限继承规则、最大化拒绝规则等；
4、掌握Windows共享文件夹共享资源的发布、访问和管理方法；
5、掌握Windows系统账户、系统策略、用户权限等安全基线检查方法；
6、掌握创建AD域网、加入域网、域用户管理等域环境管理方法；
7、掌握Linux目录结构和文件系统层次标准（HFS），了解Linux中各个目录的用途；
8、掌握Linux文件和目录管理命令（pwd、cd、mkdir、ls、cp、mv、rm等）；
9、掌握Linux用户和组管理命令（useradd、groupadd、userdel、groupdel等）；
10、掌握Linux权限管理方法（ugo、rwx、权限掩码、特殊权限、权限管理相关命令等）；
11、掌握Linux编辑器VI/VIM的使用、Linux进程管理、Linux软件安装、Linux基线检查、编写Shell脚本等技能；
12、掌握使用云服务器配置网站运行环境、建站、数据备份等技能。
需要了解并能够更好地运用这七点
1、运输安全。运维工程师操作系统安全运维技能；
2. 能够部署和管理企业Windows和Linux服务器；
3、能够对Windows和Linux服务器进行权限配置、存储设备管理、应用部署等操作，并掌握；
4、能够加强操作系统的安全性；
5. 能够实施Windows和Linux服务器基线检查。;
6、能够实现对操作系统的日常巡检，并输出相关统计报表；
7、能够满足企业云服务器安全运维需求，完成云服务器配置、管理、安全设置等操作。
Windows安全运维
Windows系统基础
NTFS 权限和系统基线检查
AD域环境搭建与管理
Linux安全运维
Linux文件管理
Linux用户和权限管理
Linux 系统管理
Linux日志采集
和系统基线检查
外壳脚本
云主机安全运维
云主机运维基础
云服务器云存储运维基础
云安全运维实践
操作方法:微信文章抓取工具详细使用方法
微信文章爬虫详细使用方法
如今，越来越多的优质内容发布在微信公众号上。面对这些内容，有些朋友就有了采集
的需求。下面介绍使用优采云
爬虫工具抓取采集
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抓取的内容包括：微信文章标题、微信文章关键词、微信文章部分内容展示、微信公众号、微信文章发布时间、微信文章URL等字段数据。
采集
网站：
第一步：创建采集任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
微信文章爬虫详细使用步骤一
2) 将要采集的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
微信文章爬虫详细使用步骤2
第 2 步：创建翻页循环
1）在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个版块。点击页面文章搜索框，在右侧的操作提示框中选择“输入文字”
微信文章爬虫详细使用步骤3
2）输入要搜索的文章信息，这里以搜索“优采云
大数据”为例，输入完成后点击“确定”按钮
微信文章爬虫详细使用步骤4
3）“优采云
大数据”会自动填入搜索框，点击“搜索文章”按钮，在操作提示框中选择“点击此按钮”微信文章爬虫详细使用步骤5
4）出现在页面上
“优采云
大数据”的文章搜索结果。将结果页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中选择“循环点击下一页”
微信文章爬虫详细使用步骤6
第 3 步：创建列表循环并提取数据
1) 移动鼠标选中页面第一篇文章区块。系统会识别出该块中的子元素，在操作提示框中选择“选择子元素”
微信文章爬虫详细使用步骤7
2）继续选择页面中第二篇文章的区块，系统会自动选择第二篇文章中的子元素，并识别出页面中其他10组相似元素，在操作提示框中选择“全选” “
微信文章爬虫详细使用步骤8
3）我们可以看到页面上article block中的所有元素都被选中了，变成了绿色。在右侧的操作提示框中，出现字段预览表，将鼠标移至表头，点击垃圾桶图标即可删除不需要的字段。字段选择完成后，选择“采集
以下数据” 微信文章爬虫详细使用第9步 4）由于我们还想采集
每篇文章的url
，所以需要多提取一个字段。点击第一篇文章链接，再点击第二篇文章链接，系统会自动选择页面上的一组文章链接。在右侧的操作提示框中，选择“采集
以下链接地址”
微信文章爬虫详细使用步骤10
5) 字段选择完成后，选择对应的字段，自定义字段的命名。完成后点击左上角“保存并开始”开始采集任务
微信文章爬虫详细使用步骤11
6）选择“开始本地采集
”
微信文章爬虫详细使用步骤12
第四步：数据采集与导出
1）采集完成后，会弹出提示，选择“导出数据”，选择“合适的导出方式”，将采集到的搜狗微信文章数据导出
微信文章爬虫详细使用步骤13
2）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
微信文章爬虫详细使用步骤14
注意：该方法采集的搜狗微信文章网址具有时效性，会在短时间内更新。
内部故障。这是搜狗微信本身的局限性。
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1、操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，会上网就可以采集
数据。流程完全可视化，点击鼠标即可完成操作，2分钟即可快速上手。
2、功能强大，任何网站均可采集：对于点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本等异步加载数据的网页，通过简单设置即可采集。
3.云采集，关机也可以。采集任务配置完成后，可以关机，在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP被封、网络中断。
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操作方法:微信文章抓取工具详细使用方法
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”
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解决方案:亚马逊采集ERP只需三步体验一分钟1000+的链接采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-11-27 05:18
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采集
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页数。
第二步：
执行任务，操作简单。它只需要系统地过滤亚马逊产品页面的数量和产品信息。筛选亚马逊商品页面仅需1秒，筛选商品详情仅需2~3秒。一分钟可筛选1000+商品详情。
第三步：产品品牌筛选和库存管理
最后，通过筛选大量的产品详情链接，可以采集
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本工具是一款全方位的内容处理工具：自动采集关键词+文章采集生成+伪原创智能写作+自动发布到站点和自媒体平台+网站批量管理+自动推送到搜索收录
引擎，详情见图片（1、2、3、4）
2000-2011年，SEO是一种以主流搜索引擎的友好性为目标的网站技术和内容优化。通过一种接近于搜索引擎算法的方法，叫做Search Engine Optimization（搜索引擎优化）。
从2011年开始，搜索引擎优化不再局限于代码、内容和链接，因为这种优化方式的重要性逐年下降，更多具备SEO基础技术改进的网站逐年增加。所以算法开始向搜索体验和用户口碑倾斜，所以SEO一般应该理解为Search Experience Optimization（搜索体验优化）。
不同的营销有其自身的属性，而现在的SEO正在逐渐从大家所知道的概念转变，产品本身的属性也在发生着微妙的变化。
很多人会想到各种网站关键词的排名方式和技巧，但很多人对排名方式的理解更深。做不到。二是分类方法使用不当。因此，在提高网站排名的过程中，除了了解一些方法和技巧外，还应该了解以下排名误区。
第 1 点：域名的重要性
1、强烈推荐使用.com作为域名。不要选择难以记忆和极其便宜的域名。我们建立一个网站。许多非法网站使用廉价域名，成本相对较低。搜索引擎将这些域名用作非法站点。如果使用这样的域名，就相当于进入了搜索引擎的黑名单库。有人会说有些域名排名很好，那你就错了。毕竟，这些网站很少见。
2、对于搜索引擎来说，域名的长度不会影响排名，但是太长的域名不利于访问者的记忆。建议使用简短易记、有一定含义的域名。域名也是有使用年限的，请尽量用旧域名，新域名尽量用几年，比如2016年，直接把域名注册续费到2026年，搜索引擎会认为它将认真对待网站运营。
第二点：网站的标题。
1、网站标题不能填写关键词。就中文而言，搜索引擎具有强大的词定位技术，一个名词只能出现一次。比如我们网站的标题是“天津装修公司装修效果图报价单及房屋装修XXX装修步骤”。经过分词技术，标题可以分成很多关键词：天津装修公司、天津装修中介、天津装修报价、天津装饰步骤、天津XXX装修公司、天津XXX装修公司等等。我们的标题应该只收录
必需的关键字，更流畅的句子。标题数量最好控制在25个字以内。
2、网站标题不能经常更改。新网站已确认该标题已上线。如果再次修改标题，可能会在修改标题之前出现。蜘蛛来找他了。下次抓取时，站点标题已更改。会有不好的影响。蜘蛛任务不是什么好站，标题经常变，站点位置也不确定。能够稍微更改旧站标题，收视率将逐渐恢复。
3.将重要的关键词放在标题的顶部。比如“天津装修公司”是最重要的，就写在最上面，第二个关键词之后，再写在自己的名字之后。品牌词竞争力较弱，我们自己用，所以可以放在最后。
第三点：网站澄清
1.网站的描述通常出现在关键字搜索结果中。为您的网站写一个好的描述也很重要。好的描述可以带来好的排名和更高的点击率。网站描述的句子流畅，尽量在网站标题中嵌入关键词。描述中的搜索关键词会在百度搜索结果中脱颖而出，更新醒目，吸引点击。同样，网站的排名也不要太长，只要查到81个汉字，就可以显示在搜索结果中。
2、网站的描述必须与网站的主题相一致。例如，“红酒”出现在装饰网站的描述中，这显然是不可接受的。我想每个人都应该知道。
以上就是关于如何通过SEO技术提高网站关键词排名的方法。其实不管是方法还是误区，只要大家能够按照搜索引擎的规则和原则行事，那么网站的排名自然就不成问题。如何写得好并更好地传播。学习建立一个机器可以理解人类表达语义的模型。 查看全部
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第三步：产品品牌筛选和库存管理
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2、对于搜索引擎来说，域名的长度不会影响排名，但是太长的域名不利于访问者的记忆。建议使用简短易记、有一定含义的域名。域名也是有使用年限的，请尽量用旧域名，新域名尽量用几年，比如2016年，直接把域名注册续费到2026年，搜索引擎会认为它将认真对待网站运营。
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1、网站标题不能填写关键词。就中文而言，搜索引擎具有强大的词定位技术，一个名词只能出现一次。比如我们网站的标题是“天津装修公司装修效果图报价单及房屋装修XXX装修步骤”。经过分词技术，标题可以分成很多关键词：天津装修公司、天津装修中介、天津装修报价、天津装饰步骤、天津XXX装修公司、天津XXX装修公司等等。我们的标题应该只收录
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3.将重要的关键词放在标题的顶部。比如“天津装修公司”是最重要的，就写在最上面，第二个关键词之后，再写在自己的名字之后。品牌词竞争力较弱，我们自己用，所以可以放在最后。
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2、网站的描述必须与网站的主题相一致。例如，“红酒”出现在装饰网站的描述中，这显然是不可接受的。我想每个人都应该知道。
以上就是关于如何通过SEO技术提高网站关键词排名的方法。其实不管是方法还是误区，只要大家能够按照搜索引擎的规则和原则行事，那么网站的排名自然就不成问题。如何写得好并更好地传播。学习建立一个机器可以理解人类表达语义的模型。 查看全部
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解决方案:.x对这些单元格qa匹配全部匹配到的应用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 43 次浏览 • 2022-11-25 07:37
解决方案:.x对这些单元格qa匹配全部匹配到的应用
采集采集系统，采集是最基础的一步。现代人需要做的，是利用采集系统获取数据，而后可以进行数据分析或者数据库存储。利用的人越多，对系统的要求越高。首先，我们需要知道采集系统是干嘛的。就目前业界已有的基础系统框架来说，采集系统就是以收集一定格式的正则表达式数据，然后反馈给云端服务器处理，处理后再返回正则表达式数据，并给客户端用户。
接下来我们使用python3.x对这些正则表达式进行处理。我们采用lxml库，xml库。lxml是python中最早用于解析xml文档的库，它也是当今最为流行的webxml解析库。lxml库用于python解析xml文档，还可以用于解析json/xml等其他格式的数据。语法：lxmlfromxmlimportetree定义一个文档，获取xml文档文本(不是数据库，但是要定义关键字和列名)如何实现：{{kw_name}}
获取__post__对象文本文本是经过作者和通用转换成可以互相匹配的正则表达式，如果我们需要获取报告信息（如购物清单）的正则表达式是以下：我们首先需要知道：报告信息通常以'{'结尾，比如{‘年龄’：30’）我们需要得到以'{'结尾的xml文本我们就需要用到正则表达式，它的格式是：absolute匹配全部匹配，'-'匹配匹配到的部分，'-'匹配字符串最后一个单元格part1匹配部分开始，'//{}',[]匹配单个单元格part2匹配字符串最后一个单元格qa匹配单个单元格q::匹配到一个单元格eol匹配到一个单元格qa返回\n结束符\n匹配到一个单元格qare::匹配以\w开头qareg::匹配以\d结尾qaqareqa''匹配以\r结尾qaqa''g+匹配以\d结尾re''g''g+aii'ii[]匹配以.开头qa''g''g+aii'ii[]匹配以.结尾qa''g''g+aii'ii[]匹配以..开头qa''g''g+aii'ii[]匹配以..结尾qa''g''g+aii'ii[]匹配以...结尾qa''g''g+aii'ii[]匹。 查看全部
采集采集系统，采集是最基础的一步。现代人需要做的，是利用采集系统获取数据，而后可以进行数据分析或者数据库存储。利用的人越多，对系统的要求越高。首先，我们需要知道采集系统是干嘛的。就目前业界已有的基础系统框架来说，采集系统就是以收集一定格式的正则表达式数据，然后反馈给云端服务器处理，处理后再返回正则表达式数据，并给客户端用户。
接下来我们使用python3.x对这些正则表达式进行处理。我们采用lxml库，xml库。lxml是python中最早用于解析xml文档的库，它也是当今最为流行的webxml解析库。lxml库用于python解析xml文档，还可以用于解析json/xml等其他格式的数据。语法：lxmlfromxmlimportetree定义一个文档，获取xml文档文本(不是数据库，但是要定义关键字和列名)如何实现：{{kw_name}}
获取__post__对象文本文本是经过作者和通用转换成可以互相匹配的正则表达式，如果我们需要获取报告信息（如购物清单）的正则表达式是以下：我们首先需要知道：报告信息通常以'{'结尾，比如{‘年龄’：30’）我们需要得到以'{'结尾的xml文本我们就需要用到正则表达式，它的格式是：absolute匹配全部匹配，'-'匹配匹配到的部分，'-'匹配字符串最后一个单元格part1匹配部分开始，'//{}',[]匹配单个单元格part2匹配字符串最后一个单元格qa匹配单个单元格q::匹配到一个单元格eol匹配到一个单元格qa返回\n结束符\n匹配到一个单元格qare::匹配以\w开头qareg::匹配以\d结尾qaqareqa''匹配以\r结尾qaqa''g+匹配以\d结尾re''g''g+aii'ii[]匹配以.开头qa''g''g+aii'ii[]匹配以.结尾qa''g''g+aii'ii[]匹配以..开头qa''g''g+aii'ii[]匹配以..结尾qa''g''g+aii'ii[]匹配以...结尾qa''g''g+aii'ii[]匹。 查看全部
解决方案:.x对这些单元格qa匹配全部匹配到的应用
采集采集系统，采集是最基础的一步。现代人需要做的，是利用采集系统获取数据，而后可以进行数据分析或者数据库存储。利用的人越多，对系统的要求越高。首先，我们需要知道采集系统是干嘛的。就目前业界已有的基础系统框架来说，采集系统就是以收集一定格式的正则表达式数据，然后反馈给云端服务器处理，处理后再返回正则表达式数据，并给客户端用户。
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解决方案:手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-11-21 06:25
解决方案:手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集
采集采集系统的全球架构采集功能采集首页按钮实现热门话题的采集及其他上百个产品icon图片的采集是手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集第二个采集功能采集推荐（hover）按钮实现热门话题的采集及其他上百个产品icon的采集是手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集第三个采集功能采集首页按钮实现热门话题的采集及其他上百个产品icon的采集是手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集最后这个采集功能还是手动控制采集首页按钮和推荐按钮是手动控制采集首页按钮和推荐按钮是手动控制采集这些分页截图的截图尺寸分别是300*600和1000*2000，采集完成后会自动下载最终设置尺寸采集完成自动会采集热门话题页内容采集完成自动采集首页按钮上的所有图片采集完成自动采集标准话题页内容采集完成自动采集热门标题页内容采集完成自动采集标题页内容采集完成自动采集首页推荐按钮的所有信息最后采集产品app页面所有icon图片采集完成采集完成自动采集数字证书截图以及所有的icon采集完成。
可以有三种方式来实现1.采集页，也就是通过分页采集2.采集hover功能3.爬虫，具体采集方法：1.如果是采集首页的hover按钮图片，这就要想一下你是如何爬取的，这样的话就可以考虑使用requests+requests+requests的方式来采集（首先你要知道去哪找这些数据）2.采集hover按钮的android版本，可以考虑requests+phantomjs+webdriver+phantomjs+requests，进行爬取（为什么推荐这么做，根据我接触爬虫（指网页端抓取）了很久的经验：1.简单，根据你要爬取的链接直接输入webdriver对应的browser，然后就会出现调试页面来调试；2.速度快，服务器端一般都没有对hover链接进行加密，你只需要一次抓取到数据后，需要第二次抓取就很方便；3.不容易丢失数据，因为你只是最多输入几个，然后就ok了，因为服务器端一般都是你提交的链接上返回5个数据，数据就同步了，没有必要像简单网页抓取那样在5次抓取下来再进行加密；4.可以对采集到的数据进行统计分析，这就是很有用的用处了。
结合上面几个，估计就算不会爬虫的同学也能比较快的爬取到这些数据。有啥不懂的可以关注我的公众号huliangtv，也可以和我交流！。 查看全部
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解决方案:手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集
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可以有三种方式来实现1.采集页，也就是通过分页采集2.采集hover功能3.爬虫，具体采集方法：1.如果是采集首页的hover按钮图片，这就要想一下你是如何爬取的，这样的话就可以考虑使用requests+requests+requests的方式来采集（首先你要知道去哪找这些数据）2.采集hover按钮的android版本，可以考虑requests+phantomjs+webdriver+phantomjs+requests，进行爬取（为什么推荐这么做，根据我接触爬虫（指网页端抓取）了很久的经验：1.简单，根据你要爬取的链接直接输入webdriver对应的browser，然后就会出现调试页面来调试；2.速度快，服务器端一般都没有对hover链接进行加密，你只需要一次抓取到数据后，需要第二次抓取就很方便；3.不容易丢失数据，因为你只是最多输入几个，然后就ok了，因为服务器端一般都是你提交的链接上返回5个数据，数据就同步了，没有必要像简单网页抓取那样在5次抓取下来再进行加密；4.可以对采集到的数据进行统计分析，这就是很有用的用处了。
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汇总:个人情报收集系统浅谈
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-11-19 21:21
汇总:个人情报收集系统浅谈
前言
IT的全称是信息技术，即信息技术。可以说，在这个网络世界里，信息是这个世界的基础，掌握信息就是掌握IT世界，这个理论也适用于网络安全行业。
任何网络攻击最重要的部分是信息采集
。对于个人来说，对大型企业进行全面的信息采集
是痛苦的，只有APT组织或政府才有这种能力。
虽然我是菜鸟，但我还是想尝试一下，看看是否有可能建立一个个人情报采集
系统。一个小盘子，不喜欢就不要喷。
如果要采集
信息，首先要做的是隐身，就像许多APT攻击一样，需要数年时间才能被发现，因此在编写有效载荷和传输时要特别注意。
第二个是兼容性，因为你的采集
目标不仅是Windows，还有Linux，Android，iOS，网关设备等。
其余的都是管理性的，一旦你建立了一个情报采集
系统，你就会收到很多信息，你需要在一个强大的数据库中存储和查看这些信息。
经过初步分析，我想我可以在 VPS 上设置一个数据整理系统，当数据传输到 VPS 服务器时，Logstash 会负责处理数据并将其导入 ES 所在的控制服务器，然后 Kibana 会查看数据。
注意：因为涉及到的系统、环境等太多了，说完这些几乎是有可能出版一本书的，所以我打算以Windows、网关设备和ELK为例，达到扔砖块和石头的效果。
数据管理
当我纠结使用什么数据库时，一位朋友推荐了 ES 并对其进行了整理，打算先使用 ELK 来构建数据存储系统。
ELK代表Elasticsearch Logstash Kibana，是许多企业必须掌握的索引系统。当你谈论 ELK 时，你必须谈论 Elastic。
ELK是该公司的开源项目之一，其旗下有许多开源项目。ELK主要用于系统日志分析、管理和存储，但由于其高效的索引技术，有很多地方可以扩展。
Elasticsearch：简称ES，是一个索引存储系统
Logstash：可以使用此工具将数据导入 ES 的数据转换系统。
Kibana：数据可视化平台，用Java编写，可以从ES读取索引数据来构建可视化模型。
过去，我使用Mysql和Coreseek进行大数据查询。但是，只要数据超过1亿，服务器上的计算压力就很大，即使使用Coreseek进行索引也无法满足基本需求。这时需要全新的索引方案。
最初，我想使用Solr，但后来我的同事告诉我，我可以尝试ES。我简要地看了一下，FreeBuf上也有ES构建的教程。我想我可以快速设置系统，然后优化数据。
但是在实际施工过程中，遇到了很多技术壁垒，网上也没有相关的解决方案，当时我一直以为是不是烧香引起bug。现在问题解决了，所以我打算发表一篇文章来详细解释一下。
深坑 - 更新相关环境
ELK支持跨平台操作，即基本支持市面上很多主流操作系统，Mac OS、Center OS、Windows、Ubuntu等。
我的测试系统是 Win 10 64 位。首先，你可以去 Elastic 的官方网站下载最新版本的 Elasticsearch Logstash 和 Kibana。Windows用户如果安装可以简单地解压缩，Linux需要使用自己的系统安装说明进行安装。
弹性官网地址：
那么必须安装最新版本的Java！最新版本！最新版本！这里特别需要注意的是，我的Java版本已经安装了很长时间，可以支持BRUP Suite等。
我以为没有问题，但 Kibana 根本无法启动，然后尝试更新 Java 来解决它。请记住在更新 Java 后设置环境变量。
至于服务器环境的构建，您可以放心。有些人使用Apache，有些人使用Windows Service，我使用简单高效的Nginx。这影响不大，大家可以自由搭配。
Windows用户可以在bin文件下运行bat文件来启动
Linux 用户可以运行以启动服务命令
然后，我将谈谈我遇到的各种技术问题。
神社的港口被占领
一些Windows用户在启动Elasticsearch .bat或Logstash后可能会遇到闪存.bat 大多数原因主要是因为端口占用问题。
Kibana 的端口是 5601，ES 的端口是 9200。记住，记住！当然，你也可以修改配置文件来更改默认端口，但我不建议你这样做，以后想要二次开发的时候会遇到一对bug。
你认为你在开发代码，但实际上你在开发错误......
神坑指令更新
正如我已经介绍过的，导入数据的工具主要是 Logstash，当然，您也可以查看官方开发文档并自己编写导入脚本。Logstash 是一个可以使用 -f 命令读取配置文件然后导入它的工具。
配置文件主要分为输入、过滤和输出三部分。
我以为FreeBuf之前发表了一篇名为“ELK大数据查询系列：Elasticsearch and Logstash Basics”的文章，其中收录
了Logstash配置文件的代码。我想用那个配置文件修改它，但发现那个配置文件不适用于新版本。
运行此配置文件时我遇到了很多错误。在查阅官方文档后，可以确定该盒子的 Logstash 版本比较旧，该文章中的说明不适用于新版本的 Logstash。
新版本的
Logstash 做了很多改动，首先，新版本删除了协议指令，其次，host 指令改为 hosts 等。新版本增加了很多新功能，旧版本的配置文件不适用。
神坑字符转码
改了配置文件后，我划分了五条数据进行测试，测试量比较小，在导入的过程中，发现中文有乱码。主要原因是字符解析代码没有添加到输出模块中。
在官方的 Logstash 文档中，字符解析中使用的指令是 codec，为了支持中文，我们经常添加 UTF-8 字符类型，所以在输出时直接添加 codec = > JSON 指令。因为 json 命令默认以 UTF-8 读取文件内容。
深坑无自数据库文件删除
有时，您会遇到 Logstash 无法导入数据的情况。其中一个原因是，每当导入文件时，最后一个字节处理都会保存在 sincedb 中。
它是一个由 inode 定期读出的文件，如果该文件具有相同的 inode 编号，程序会将其视为同一文件。只需删除 sincedb 文件即可。
由于 Db 文件默认会保存在主目录或 windows 用户目录下，当然也可以通过sincedb_path参数指定路径，方便 sincedb 的删除，如果 Linux 用户比较麻烦，那么可以将sincedb_path指定为 /dev/null。这会诱使 Logstash 不读取 sincedb 文件。
深坑大数据导入
在我做了一些小的数据测试并且没问题之后，我准备开始导入5G多文件文件。当它被导入时，它没有移动。尝试使用 -vv 命令检查运行状态，发现根本没有写入任何数据。
当时我去谷歌找了这个问题，有一个外国人也有同样的问题，后来他解决了，我问他怎么解决，他说换个系统就好了......跆拳道？！
我开始认为新版本不支持Windows，然后尝试了CentOS，Ubuntu，Kali等，但没有一个。我想，我一定没有打开电脑的灯。
笑话
就是笑话，问题还是要解决的。我不得不咬紧牙关，阅读了 Logstash 的所有开发文档。终于，终于找到了问题的原因。
主要原因是ignore_older的默认值为 86400。 ignore_older效果是，如果创建文件的时间超过或大于或等于您设置的秒数，则将被忽略且不读取，并且86400秒转换正好是24小时， 这是一天。因此，ignore_older设置为999999999999。
神坑的索引是任何文件
想象一下，当您的有效负载在多个系统上运行时，您将收到具有各种名称的信息。使用 Logstash 索引文件时，应使用主路径格式。
如果我将接收到的数据保存在 D：\bigdata\ 目录中，文件格式为 CSV。使用 Logstash 索引任何 CSV 文件时，它不能是 D：\bigdata\*CSV，它必须是 D：/bigdata/*。CSV，一个是/一个是\，路径分隔符不一样，这一点应该注意。
最终代码
辗转反侧了几天，这个配置文件终于完成了，最终的代码如下。
input {
file {
path => "D:/bigdata/*.CSV" #这里是导入文件的路径 start_position => "beginning" #读取开始位置 ignore_older => 999999999 #请看神坑-之导入大数据 codec => plain {charset => ["UTF-8"]} #UTF-8读取文件内容 }
}
filter {
csv {
separator => "," #文件分隔符 source => "message" #我感觉这个可以不用要，加着也没什么影响 columns => ["id","column1","column2","column3","source","column4", "column5","column6"] #为columns命名 }
mutate { remove_field => ["message","host","@timestamp","path","@version","id"] } #删除不要的columns}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost" #要导入的ES地址 index => "database" #index命名 document_type => "database" }
stdout {
codec => json #设定输出数据格式为json }
}
操作系统信息采集
在开放系统中，可以使用Android，iOS，Windows和Linux等四种主流操作系统中的大多数。这次我们使用Windows作为示例。
当我们刚开始构建一个有效载荷时，我们必须考虑有效载荷的简单性和隐蔽性，并根据rootkit标准来构思这个东西。在抓包的时候，朋友也推荐各种抓包工具，比如wireshark等。
但问题是，普通用户不使用这些数据包捕获工具。如果这些插件被强行安装在有效负载中，可能很容易引起杀毒软件或用户的报警，如果你遇到对电脑有一点常识的人，一旦你看进程列表，肯定会引起怀疑，以至于它在这里完全失败在隐身。
在考虑了这一切之后，我决定使用 Netsh 作为工具。Netsh这个工具收录
在Windows系统中，可以直接在CMD命令下启动，也就是说，我们可以直接写一个文件，调用它的bat文件，然后调用bat文件再调用它的CMD指令来实现这个目的。
netsh 跟踪启动会启动抓包任务，而 scenario=InternetClient 会选择抓取通过用户 InternetClient 传递的报文，当然你也可以设置其他场景，除了 HTTP 流量，还可以捕获本地流量。
级别 = 5 捕获所有网络流量。 跟踪文件指定保存捕获的数据包的路径。因为在执行任务时，会执行多个数据包捕获任务。然后在指令后添加覆盖=是。输入以下命令后，数据包抓取开始。
netsh trace start capture=yes report=no persistent=yes scenario=InternetClient level=5 tracefile=C:\1.etl overwrite=yes
输入以下命令以停止数据包捕获并生成数据包捕获报告。
netsh trace stop
由于 Logstash 无法解析 ETL 文件，我们需要再次将 ETL 编译成 CSV 文件，因此使用以下命令将 ETL 转换为 CSV。
netsh trace convert input=C:\1.etl dump=csv output=C:\1.csv report=no
至此，已经解决了几个非常重要的部分，可以将这些指令添加到 bat 文件中，然后添加循环指令。同时，在bat文件路径下创建一个VBS文件以隐藏cmd窗口。
至于数据传输的问题，你可以在这里自由玩，你可以选择Windows自带的FTP工具，或者直接使用HTTP进行传输。CSV文件传输到VPS服务器后，Logstash会对数据进行解析并构建ES索引。
虽然这个过程略有瑕疵，但它完全基于 Windows 附带的工具，整个信息采集
过程通过点击几个命令来完成，并且尽可能地保证了它的隐蔽性。
其他系统也是如此。这一步的重点是隐蔽！先生们报仇，十年还不算太晚，有必要用这种心理构建各种有效载荷。
至于传播的方式，很简单，拿到一个免费的VPN，破解软件什么的，会有一堆人下载，你会建立自己的被动开放系统情报采集
平台。
硬件设备
当然，除了被动采集
，我们还可以主动采集
情报。
兰龟
Lan Turtle伪装成USB以太网适配器，但它有一个内置的虚拟操作系统，可用于加载任何恶意脚本，以实现中间人攻击。
一般来说，蓝龟会与路由器交换机一起使用。使用Lan Turtle进行ARP窃听，同时跟踪交换机，路由器，防火墙等网关设备的登录密码。
获取登录密码后，使用这些设备镜像流量并将流量备份到受控主机，以查看整个内部网络中的网络流量。
光纤分流这个
有点先进，只有XXX做过这个东西。现在，城市的大部分地区都连接到光纤，但物理黑客可以尝试转移他们的光纤系统以实现窃听。一般来说，社区的光纤管理箱破旧不堪，交通便利。
这里我们需要用到几样东西，光纤耦合器、光纤熔接器和光纤分路器。这三件事共同构成了一个完美的分离器。您可能想知道如何获得这些东西，很简单，我们有一个通用的淘宝！
最低价，这东西不超过200元。
操作也非常简单。首先切割目标的光纤，然后使用光纤熔接器将目标的光纤和光纤分路器组合在一起，然后将额外的光纤线与光纤熔接器和光纤交换机或其他光纤分析设备组合在一起。通过这种方式，您可以持续访问非常全面的网络交换数据。
其他
事实上，针对硬件采集
网关设备的情报有很多想法，比如什么坏USB，移动信号降级攻击等等。这里仅举两个例子。你可以有一个更大的脑洞，扩大自己的思维。
总结
先进的情报采集
系统和APT攻击并没有太大区别，本文主要表达的是，以现有的材料和技术，一个普通的技术人员也可以造成非常严重的网络威胁。
我们可以计算出一个VPS一个月200元左右，蓝龟税后运费500元左右，分路器差不多200元，坏USB大概300元，USRP B200大概4000元左右，等等。
也就是说，如果一个人想要进行大规模的监控活动，成本可以控制在1万元左右，而这些信息造成的损失是不可估量的。当然，本文
中没有看到的许多细节，例如光纤接口连接到交换机后的整体有效负载的数据分析，传输和代码示例。我有个小菜，文章略带水汪汪，主要表达一个基本情报采集
框架的模型结构，安全绝对，谢谢大家的观看。
汇总:Android 学习资料收集
今天是一个特殊的日子，不是因为小李子拿了奥斯卡，而是等了四年才等到这一天。这篇文章是我的一位粉丝整理采集
的安卓学习资料，并已授权发布，简直不能再完整了，所以特殊的日子我会送你一份大礼。旧规矩，回复“1024”得到封面女郎图片。
采集
和整理这些信息主要帮助初学者学习Android开发，希望快速帮助他们快速上手，找到合适的学习资料，节省采集
学习资料的时间
我会的
不断更新和完善这些信息，也欢迎更多有经验的 Android 开发者分享他们常用的工具、学习资料、学习经验等，我会定期筛选和合并，学习资料有不足之处，也请指出，我会虚心接受更正，希望能和大家一起学习，谢谢
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安卓设计模式源代码分析
本书的作者是开发技术的先驱之一Simple先生，他从Android源码的角度分析了设计模式的使用，让工程师关注设计和模式，提高自己的设计能力和代码质量。
（附：大量开发工具下载地址，无需绕墙，最后五种工具资料在暴风张博客中找到，地址）
环境/工具
安卓工作室
此开发工具
上手需要一定的时间，自从谷歌推出 1.0 正式版以来，这个工具就一直很火爆，github 上绝大多数的开源项目都在使用 Android Studio 工具，这是 Android 开发工具的未来，所以强烈建议 Android 开发者使用这个工具，工具已经更新到了 2.0 预览版， 性能逐渐稳步提升，不再像以前那样卡住
玄灵情感
功能强大且易于使用的高性能Android模拟器，随身携带的模拟器简直让人不忍心，启动速度超慢，无法与之相比，无论你使用Eclipse还是Android Studio都有Genymotion插件在里面
贾德克斯
一个 Android 反编译工件，与常见的 dex2jar 不同，此反编译器生成的代码尝试/捕获时间更少，并且视图不再是数字 ID，更具可读性
android-selector可以根据指定的颜色生成选择器可绘制插件
GradleDependenciesHelperPlugin
Gradle 依赖于自动完成插件
斯马利查看器
SV是一款免费的APK分析软件，分析您感兴趣的应用程序以查看它们使用的内容，它将帮助您学习和学习
他们
折叠插件布局
文件夹中的布局文件一般很长，没有目录，这个插件可以将布局划分为分层结构，类似于src下的目录结构
代码概览
在编辑代码的最右侧，显示代码的小地图
统计
计算整个项目行数的插件，可以表明我们日夜努力工作才拥有必不可少的插件
想法降价
写入降价文件
在AS中，你可以直接预览网页的显示，对于经常写Markdown文件的你来说，你值得这个插件
听诊器
Stetho 是来自 Facebook 的强大 Android 调试工具，您可以使用它查看 Chrome 开发者工具中的应用程序布局、网络请求（仅使用 Volle、okhttp 网络请求库）、sqlite、首选项，一切都是可视化的，无需自己使用 adb，也无需植根设备
经典鲨鱼
ClassyShark是谷歌发布的一款浏览工具，用于查看Android可执行文件，支持.dex、.aar、.so、.apk、.jar、.class、.xml等文件格式，包括class.dex文件、包、方法数量、类、字符串、使用的原生库等
黄油刀泽列兹尼
黄油刀
生成器，非常简单方便使用，为您缩短了很多findViewId代码，如果您不知道ButterKnife可以在这里查看
选择查佩克
设计师为我们提供了各种资源，为每个按钮写一个选择器是不是很麻烦？所以这个插件就是为了解决这个问题而诞生的，你需要做的就是告诉设计师根据规范命名，剩下的就一键完成
格森格式
现在大部分服务端 API 都是以 JSON 数据格式返回的，客户端需要根据 API 接口生成对应的实体类，这个插件自动化了这个过程，赶紧用吧
包裹式发电机
在 Android 中序列化有两种方法，即实现 Serializable 接口和 Parcelable
界面，但在 Android 中建议使用 Parcelable，但我们的方式比可序列化的方式更麻烦，所以有了这个插件，一切都可以
泄漏金丝雀
尽职尽责的企业 Square 最近开源了一个非常有用的工具，强烈推荐，帮助你在开发阶段轻松检测内存泄漏问题，使用起来更简单更方便，我们的团队第一次使用它来帮助我们发现很多问题，英文不好这里是雷锋同志翻译的 LeakCanary 中文版中文说明
博客
安卓开发者博客
人造人
官网博客，在这里可以关注安卓最新进展和最权威的博客（需要绕墙）。
特里尼亚
目前在滴滴负责Android客户端技术，他是一个开源库项目采集
者，你想要开源库上面，并发起Android开源项目源码分析，你也可以在使用开源库的时候知道原理，可以关注一下
胡凯
目前在腾讯上海从事Android开发工作，并发起了Google Android官方培训课程中文翻译，是学习Android应用开发的优秀素材
张淑贤
博主是上海薄荷科技的开发负责人，他的博客分享了自己从编程白痴到自学成才的Android的经验，写了一条Android学习之路帮助了无数人，里面有很多好文章非常适合初学者，并且是微信公众号“AndroidDeveloper”的运营商
郭林博主郭
林是大神，大家都叫“郭申”，是第一行代码的作者，博主在CSDN上写的文章非常值得学习
代码主页
90后安卓大神，叫库达人，博主们采集
了不少安卓开源库，博主自己也做了不少开源库，值得学习
light_sky
安卓开发工程师，目前在北京工作。谷歌大粉丝，热爱开源，热爱分享，活跃于GitHub，G+，Twitter，捕捉Android最新新闻和技术，ViewPagerIndicator开源项目分析师
张红阳
张红阳是CSDN博客专家，博主在CSDN发表的每篇文章都是干货，值得学习
张兴业
张兴业也是CSDN博主，专注移动互联网发展，关注移动支付业务的博主嗨大
头鬼嗨嗨是阿里巴巴集团的Android工程师，专攻Android、RxJava、
RxAndroid、ReactNative、Node.js、大前端，可谓是全栈工程师，如果你对RxJava技术感兴趣，不妨看看他的博客，他写了一系列关于RxJava的介绍
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到更多信息，大家可以来看看
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GDG是Google Developer Groups的缩写，中文名称是Google Developer Community。
开源项目学习
谷歌 I/O 2014
Google I/O Android应用程序使用了当时最新的Material Design设计
谷歌播放音乐
一个音乐播放器跨多个平台
谷歌圣诞老人追踪器安卓版
来自谷歌的儿童教育和娱乐的开源应用程序
GitHub 客户端
github 团队支持项目的 lssue 和要点，并集成新闻源，以便从组织的朋友和仓库及时更新，还提供对创建、监控和发布问题面板的快速访问，以查看问题并将其添加到采集
夹
爪子为推特
完整版的Twitter第三方客户端，顶级，100%开源源码，学习资源取之不尽，用之不竭
动漫味道
开发者是AnimeTaste全球动画评选的程序员开发的安卓客户端，这是一款国内罕见的精彩开源APP，荣获豌豆荚110设计奖
永恒备忘录
开发者是编码员，EverMemo是一款便携笔记，可让您快速记录和分享想法，具有极简的界面和类似卡片的布局，可让您更高效地记录和查找笔记
9加格
开发人员是stormzhang的博主，这是一个开源项目，教你使用Studio，Gradle和一些流行的开源库快速开发一个不错的Android客户端。
MIUI便笺
MiCode便笺是小米便笺的社区开源版本，由MIUI团队（）发起和贡献，遵循通知文档中描述的开源许可证
优采云
字
开发者是获得豌豆荚设计奖的 Drakeet，这是初始版本，新版本不是开源的，但在博主的博客中剥离了一些新版本的内容成一篇文章，你可以去学习
木泽动态壁纸
开发人员是为Google工作的Ian Lake，这是一个漂亮的壁纸应用程序，可以定期更改桌面
四维 - 新浪微博客户端
一个仿新浪微博客户端App，基本收录
新浪微博的功能，开源团队写了一个wiki文档，可以了解这个APP是如何实现的
知乎专栏
开发商是白墙-E，项目结构清晰，代码分包合理，很棒。非常适合新手学习如何构建应用结构，熟悉开发完整应用的流程
EOE 客户端
eoe 社区安卓客户端
奥斯奇纳
开源中国社区Android客户端，这个开源是v1版本，v2版本将于2015年年中开源
V2EX
开发者是杨辉，这是一个v2ex Android第三方客户端
推特通道
一个
功能相对完整的推特客户端
金融家
一个易于使用的个人理财安卓应用程序
编码
编码是
类似于github的代码托管平台，它是Android版本的编码
中兴二维码扫描工具
，市面上很多应用二维码扫描工具都是从这种修改中获得的
噗
编辑机批量上传照片到Facebook，代码分包合理，很棒，但这个项目依赖的开源项目比较多，编译难度更大
待办事项.txt-安卓
待办事项.txt官方Android应用程序，一种在.txt文件中记录待办事项的简约方式
扫书
一个让你知道如何选择一本书的应用程序，具有扫描和搜索书信息的功能
ChaseWhisplyProject
打开相机寻找您所在位置的鬼魂并玩重影游戏
天线吊舱
AntennaPod是一个免费的开源播客客户端，支持Atom和RSS提要。
干柴
开发者是冯健，一个专注于采集
安卓相关干货（文摘、明博、GitHub等）资源的应用。
黑客新闻
用于查看黑客新闻报道和评论的应用程序
代理机器人
ProxyDroid 是一个代理，可帮助您在 Android 设备上设置代理 （HTTP/SOCKS4/SOCKS5）。
阿里手势
安卓平台手势识别应用，简单手势即可进入预设应用，方便快捷
手指阅读手指
阅读，顾名思义，就是用手指阅读茫茫的书海
凯杰音乐
开发者是张涛，快听采用KJFrameForAndroid开发框架，拥有华丽的界面，操作简单，播放手机本地音乐，在线听音乐等功能，还支持：新浪微博、百度账号、QQ账号一键登录
哎呀
OSCHINA第三方客户端，这个版本的界面比正式版的界面要好很多，采用Material Design，界面看起来非常清爽舒适
院子里的马厩博客
公园第三方客户端，采用缓存技术，当你打开博客内容一次时，它会自动保存到设备上，下次你打开阅读同一篇文章不需要用网络加载，如果你想缓存自己的应用，可以研究一下应用是如何实现的。
cnBeta 第三方阅读器
该App是cnBeta（中国行业信息站）第三方阅读客户端，界面上还采用了Material Design，还有一些动画效果，让人在阅读文章时不会感到无聊，值得学习和学习
黑光
BlackLight是由纸飞机开发团队开发的新浪微博安卓版第三方轻量级客户端。
演员
Actor 是一款即时通讯应用，可解决网络通信不佳的问题，支持离线通讯和文件存储，自动连接移动联系人等
格子
一个遵循Material Design的设计新闻客户端，里面全MD的一些特效很棒，整个客户端的框架设计也很有参考价值
简化阅读器
基于Google Material Design设计开发的Android客户端，包括新闻阅读、图片浏览、视频观看、音乐聆听、二维码扫描五大子模块，项目采用MVP架构开发
PHPHub-Android
PHPHub Android客户端，项目架构使用nucleus简化MVP架构，API请求返回数据使用RxJava处理，客户端使用唯一的QR码扫码登录，有兴趣可以去研究
暇
休闲是集《知乎日报》、《果壳科学人》、《新华网报》和《豆瓣书》于一体的阅读Android应用，该项目具有多语言切换、夜间模式和无图片模式，如果你还不知道如何实现这些技术，不妨参考这个项目
Android 开发者杂志周刊
（前五条数据由Drakeet采集
整理，数据原创
链接地址）
安卓周刊
人造人周
刊由安卓团队成员和国外知名安卓开发者维护，分享的不仅是干货，更是最新的技术分享，也是安卓开发圈最早、最有名的周报
安卓开发技术周刊
Android Dev Technology Weekly是@PulseBuyu的维护更新，截至目前已发布28期，分享高质量的文章教程，代码库，工具，新闻视频，设计等
安卓科学院
由来自@duguguiyu和豌豆荚的一小群工程师组成，他们分享了最新的Android技术：虽然更新频率不是很高，但质量很高，值得一看
开发技术一线
DevTech Frontier是共享Android，iOS和招聘的高质量技术文章的聚合。
应用开发日报
App Development Daily专注于移动应用的开发，每天发布一次，分享内容主要来自微博上知名开发者推荐的内容，所以质量基本有保证
安卓开发周刊
人造人
《开发周刊》是郭亮在Infoq上连载更新的周刊，不仅分享与Android相关的新闻、新工具，而且更加深入，因此适合新生儿和老年人
干货集中营
由CodeHome维护和更新，周一至周五每天中午分享，分享美少女、安卓干货、iOS干货、app、技术推荐、休息视频等内容
真棒系列
真棒安卓（1）
awesome_android（2）
awesome_android_UI
awesome_android_libraries
awesome_java
awesome_materialdesign
这
真棒系列的终极版
动画系列
动画
真棒动画
材料设计：
材料设计教程
材料设计教程（中文版）。
材料设计教程（中文版）新增二十余章
材料设计
安卓库（Material Design开源库，很多效果可以直接使用）。
常用配色表
寻色 - 配色
在线材料设计界面调色板材料
设计设计模板和材料
应用程序图标图标
图标商店
开源库集合
安卓库和资源
人造人
阿森纳（一个致力于采集
Android开源库的网站，经常更新）。
Android开源项目摘要（由Trinea the Great God采集
）。
Android 开源项目的源代码分析（在了解这些开源项目的使用的同时，你也应该了解原理）。
在线浸泡的日子
设计模式
java-design-patterns
安卓源代码设计模式分析项目
Java之美[从新手到专家]设计模式
实践
安卓开发最佳实践
适用于 Android 的 UI 最佳实践
安卓屏幕适配完整指南
面向半新手的应用开发指南
对安卓的一些重要知识点进行分析和整理
Android 开发者应该避免的 10 个误区
Java 反射最佳实践
安卓内存优化的 OOM
安卓命名约定
探索适配器优化解决方案
安卓提示
Git 使用教程
最完整的安卓ADB外壳
安卓笔记
常见的安卓实用程序类
创建安卓应用的 30 节课
安卓三大图片缓存原理及功能对比
安卓性能优化摘要
安卓实用工具片段集成
36 个常用于 Android 开发的代码片段
文档
Android 官方 API 文档（网站需要绕墙，可以下载离线文件而不绕墙）。
人造人
官方培训课程中文（胡凯发起的谷歌官方安卓培训课程的中文版翻译）。
其他
学习安卓开发的 10 个好网站
安卓开发，你应该知道的学习资源
安卓猫安卓书签
每个 Android 开发人员都应该了解的资源列表
安卓开发者网址导航 查看全部
前言
IT的全称是信息技术，即信息技术。可以说，在这个网络世界里，信息是这个世界的基础，掌握信息就是掌握IT世界，这个理论也适用于网络安全行业。
任何网络攻击最重要的部分是信息采集
。对于个人来说，对大型企业进行全面的信息采集
是痛苦的，只有APT组织或政府才有这种能力。
虽然我是菜鸟，但我还是想尝试一下，看看是否有可能建立一个个人情报采集
系统。一个小盘子，不喜欢就不要喷。
如果要采集
信息，首先要做的是隐身，就像许多APT攻击一样，需要数年时间才能被发现，因此在编写有效载荷和传输时要特别注意。
第二个是兼容性，因为你的采集
目标不仅是Windows，还有Linux，Android，iOS，网关设备等。
其余的都是管理性的，一旦你建立了一个情报采集
系统，你就会收到很多信息，你需要在一个强大的数据库中存储和查看这些信息。
经过初步分析，我想我可以在 VPS 上设置一个数据整理系统，当数据传输到 VPS 服务器时，Logstash 会负责处理数据并将其导入 ES 所在的控制服务器，然后 Kibana 会查看数据。
注意：因为涉及到的系统、环境等太多了，说完这些几乎是有可能出版一本书的，所以我打算以Windows、网关设备和ELK为例，达到扔砖块和石头的效果。
数据管理
当我纠结使用什么数据库时，一位朋友推荐了 ES 并对其进行了整理，打算先使用 ELK 来构建数据存储系统。
ELK代表Elasticsearch Logstash Kibana，是许多企业必须掌握的索引系统。当你谈论 ELK 时，你必须谈论 Elastic。
ELK是该公司的开源项目之一，其旗下有许多开源项目。ELK主要用于系统日志分析、管理和存储，但由于其高效的索引技术，有很多地方可以扩展。
Elasticsearch：简称ES，是一个索引存储系统
Logstash：可以使用此工具将数据导入 ES 的数据转换系统。
Kibana：数据可视化平台，用Java编写，可以从ES读取索引数据来构建可视化模型。
过去，我使用Mysql和Coreseek进行大数据查询。但是，只要数据超过1亿，服务器上的计算压力就很大，即使使用Coreseek进行索引也无法满足基本需求。这时需要全新的索引方案。
最初，我想使用Solr，但后来我的同事告诉我，我可以尝试ES。我简要地看了一下，FreeBuf上也有ES构建的教程。我想我可以快速设置系统，然后优化数据。
但是在实际施工过程中，遇到了很多技术壁垒，网上也没有相关的解决方案，当时我一直以为是不是烧香引起bug。现在问题解决了，所以我打算发表一篇文章来详细解释一下。
深坑 - 更新相关环境
ELK支持跨平台操作，即基本支持市面上很多主流操作系统，Mac OS、Center OS、Windows、Ubuntu等。
我的测试系统是 Win 10 64 位。首先，你可以去 Elastic 的官方网站下载最新版本的 Elasticsearch Logstash 和 Kibana。Windows用户如果安装可以简单地解压缩，Linux需要使用自己的系统安装说明进行安装。
弹性官网地址：
那么必须安装最新版本的Java！最新版本！最新版本！这里特别需要注意的是，我的Java版本已经安装了很长时间，可以支持BRUP Suite等。
我以为没有问题，但 Kibana 根本无法启动，然后尝试更新 Java 来解决它。请记住在更新 Java 后设置环境变量。
至于服务器环境的构建，您可以放心。有些人使用Apache，有些人使用Windows Service，我使用简单高效的Nginx。这影响不大，大家可以自由搭配。
Windows用户可以在bin文件下运行bat文件来启动
Linux 用户可以运行以启动服务命令
然后，我将谈谈我遇到的各种技术问题。
神社的港口被占领
一些Windows用户在启动Elasticsearch .bat或Logstash后可能会遇到闪存.bat 大多数原因主要是因为端口占用问题。
Kibana 的端口是 5601，ES 的端口是 9200。记住，记住！当然，你也可以修改配置文件来更改默认端口，但我不建议你这样做，以后想要二次开发的时候会遇到一对bug。
你认为你在开发代码，但实际上你在开发错误......
神坑指令更新
正如我已经介绍过的，导入数据的工具主要是 Logstash，当然，您也可以查看官方开发文档并自己编写导入脚本。Logstash 是一个可以使用 -f 命令读取配置文件然后导入它的工具。
配置文件主要分为输入、过滤和输出三部分。
我以为FreeBuf之前发表了一篇名为“ELK大数据查询系列：Elasticsearch and Logstash Basics”的文章，其中收录
了Logstash配置文件的代码。我想用那个配置文件修改它，但发现那个配置文件不适用于新版本。
运行此配置文件时我遇到了很多错误。在查阅官方文档后，可以确定该盒子的 Logstash 版本比较旧，该文章中的说明不适用于新版本的 Logstash。
新版本的
Logstash 做了很多改动，首先，新版本删除了协议指令，其次，host 指令改为 hosts 等。新版本增加了很多新功能，旧版本的配置文件不适用。
神坑字符转码
改了配置文件后，我划分了五条数据进行测试，测试量比较小，在导入的过程中，发现中文有乱码。主要原因是字符解析代码没有添加到输出模块中。
在官方的 Logstash 文档中，字符解析中使用的指令是 codec，为了支持中文，我们经常添加 UTF-8 字符类型，所以在输出时直接添加 codec = > JSON 指令。因为 json 命令默认以 UTF-8 读取文件内容。
深坑无自数据库文件删除
有时，您会遇到 Logstash 无法导入数据的情况。其中一个原因是，每当导入文件时，最后一个字节处理都会保存在 sincedb 中。
它是一个由 inode 定期读出的文件，如果该文件具有相同的 inode 编号，程序会将其视为同一文件。只需删除 sincedb 文件即可。
由于 Db 文件默认会保存在主目录或 windows 用户目录下，当然也可以通过sincedb_path参数指定路径，方便 sincedb 的删除，如果 Linux 用户比较麻烦，那么可以将sincedb_path指定为 /dev/null。这会诱使 Logstash 不读取 sincedb 文件。
深坑大数据导入
在我做了一些小的数据测试并且没问题之后，我准备开始导入5G多文件文件。当它被导入时，它没有移动。尝试使用 -vv 命令检查运行状态，发现根本没有写入任何数据。
当时我去谷歌找了这个问题，有一个外国人也有同样的问题，后来他解决了，我问他怎么解决，他说换个系统就好了......跆拳道？！
我开始认为新版本不支持Windows，然后尝试了CentOS，Ubuntu，Kali等，但没有一个。我想，我一定没有打开电脑的灯。
笑话
就是笑话，问题还是要解决的。我不得不咬紧牙关，阅读了 Logstash 的所有开发文档。终于，终于找到了问题的原因。
主要原因是ignore_older的默认值为 86400。 ignore_older效果是，如果创建文件的时间超过或大于或等于您设置的秒数，则将被忽略且不读取，并且86400秒转换正好是24小时， 这是一天。因此，ignore_older设置为999999999999。
神坑的索引是任何文件
想象一下，当您的有效负载在多个系统上运行时，您将收到具有各种名称的信息。使用 Logstash 索引文件时，应使用主路径格式。
如果我将接收到的数据保存在 D：\bigdata\ 目录中，文件格式为 CSV。使用 Logstash 索引任何 CSV 文件时，它不能是 D：\bigdata\*CSV，它必须是 D：/bigdata/*。CSV，一个是/一个是\，路径分隔符不一样，这一点应该注意。
最终代码
辗转反侧了几天，这个配置文件终于完成了，最终的代码如下。
input {
file {
path => "D:/bigdata/*.CSV" #这里是导入文件的路径 start_position => "beginning" #读取开始位置 ignore_older => 999999999 #请看神坑-之导入大数据 codec => plain {charset => ["UTF-8"]} #UTF-8读取文件内容 }
}
filter {
csv {
separator => "," #文件分隔符 source => "message" #我感觉这个可以不用要，加着也没什么影响 columns => ["id","column1","column2","column3","source","column4", "column5","column6"] #为columns命名 }
mutate { remove_field => ["message","host","@timestamp","path","@version","id"] } #删除不要的columns}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost" #要导入的ES地址 index => "database" #index命名 document_type => "database" }
stdout {
codec => json #设定输出数据格式为json }
}
操作系统信息采集
在开放系统中，可以使用Android，iOS，Windows和Linux等四种主流操作系统中的大多数。这次我们使用Windows作为示例。
当我们刚开始构建一个有效载荷时，我们必须考虑有效载荷的简单性和隐蔽性，并根据rootkit标准来构思这个东西。在抓包的时候，朋友也推荐各种抓包工具，比如wireshark等。
但问题是，普通用户不使用这些数据包捕获工具。如果这些插件被强行安装在有效负载中，可能很容易引起杀毒软件或用户的报警，如果你遇到对电脑有一点常识的人，一旦你看进程列表，肯定会引起怀疑，以至于它在这里完全失败在隐身。
在考虑了这一切之后，我决定使用 Netsh 作为工具。Netsh这个工具收录
在Windows系统中，可以直接在CMD命令下启动，也就是说，我们可以直接写一个文件，调用它的bat文件，然后调用bat文件再调用它的CMD指令来实现这个目的。
netsh 跟踪启动会启动抓包任务，而 scenario=InternetClient 会选择抓取通过用户 InternetClient 传递的报文，当然你也可以设置其他场景，除了 HTTP 流量，还可以捕获本地流量。
级别 = 5 捕获所有网络流量。 跟踪文件指定保存捕获的数据包的路径。因为在执行任务时，会执行多个数据包捕获任务。然后在指令后添加覆盖=是。输入以下命令后，数据包抓取开始。
netsh trace start capture=yes report=no persistent=yes scenario=InternetClient level=5 tracefile=C:\1.etl overwrite=yes
输入以下命令以停止数据包捕获并生成数据包捕获报告。
netsh trace stop
由于 Logstash 无法解析 ETL 文件，我们需要再次将 ETL 编译成 CSV 文件，因此使用以下命令将 ETL 转换为 CSV。
netsh trace convert input=C:\1.etl dump=csv output=C:\1.csv report=no
至此，已经解决了几个非常重要的部分，可以将这些指令添加到 bat 文件中，然后添加循环指令。同时，在bat文件路径下创建一个VBS文件以隐藏cmd窗口。
至于数据传输的问题，你可以在这里自由玩，你可以选择Windows自带的FTP工具，或者直接使用HTTP进行传输。CSV文件传输到VPS服务器后，Logstash会对数据进行解析并构建ES索引。
虽然这个过程略有瑕疵，但它完全基于 Windows 附带的工具，整个信息采集
过程通过点击几个命令来完成，并且尽可能地保证了它的隐蔽性。
其他系统也是如此。这一步的重点是隐蔽！先生们报仇，十年还不算太晚，有必要用这种心理构建各种有效载荷。
至于传播的方式，很简单，拿到一个免费的VPN，破解软件什么的，会有一堆人下载，你会建立自己的被动开放系统情报采集
平台。
硬件设备
当然，除了被动采集
，我们还可以主动采集
情报。
兰龟
Lan Turtle伪装成USB以太网适配器，但它有一个内置的虚拟操作系统，可用于加载任何恶意脚本，以实现中间人攻击。
一般来说，蓝龟会与路由器交换机一起使用。使用Lan Turtle进行ARP窃听，同时跟踪交换机，路由器，防火墙等网关设备的登录密码。
获取登录密码后，使用这些设备镜像流量并将流量备份到受控主机，以查看整个内部网络中的网络流量。
光纤分流这个
有点先进，只有XXX做过这个东西。现在，城市的大部分地区都连接到光纤，但物理黑客可以尝试转移他们的光纤系统以实现窃听。一般来说，社区的光纤管理箱破旧不堪，交通便利。
这里我们需要用到几样东西，光纤耦合器、光纤熔接器和光纤分路器。这三件事共同构成了一个完美的分离器。您可能想知道如何获得这些东西，很简单，我们有一个通用的淘宝！
最低价，这东西不超过200元。
操作也非常简单。首先切割目标的光纤，然后使用光纤熔接器将目标的光纤和光纤分路器组合在一起，然后将额外的光纤线与光纤熔接器和光纤交换机或其他光纤分析设备组合在一起。通过这种方式，您可以持续访问非常全面的网络交换数据。
其他
事实上，针对硬件采集
网关设备的情报有很多想法，比如什么坏USB，移动信号降级攻击等等。这里仅举两个例子。你可以有一个更大的脑洞，扩大自己的思维。
总结
先进的情报采集
系统和APT攻击并没有太大区别，本文主要表达的是，以现有的材料和技术，一个普通的技术人员也可以造成非常严重的网络威胁。
我们可以计算出一个VPS一个月200元左右，蓝龟税后运费500元左右，分路器差不多200元，坏USB大概300元，USRP B200大概4000元左右，等等。
也就是说，如果一个人想要进行大规模的监控活动，成本可以控制在1万元左右，而这些信息造成的损失是不可估量的。当然，本文
中没有看到的许多细节，例如光纤接口连接到交换机后的整体有效负载的数据分析，传输和代码示例。我有个小菜，文章略带水汪汪，主要表达一个基本情报采集
框架的模型结构，安全绝对，谢谢大家的观看。
汇总:Android 学习资料收集
今天是一个特殊的日子，不是因为小李子拿了奥斯卡，而是等了四年才等到这一天。这篇文章是我的一位粉丝整理采集
的安卓学习资料，并已授权发布，简直不能再完整了，所以特殊的日子我会送你一份大礼。旧规矩，回复“1024”得到封面女郎图片。
采集
和整理这些信息主要帮助初学者学习Android开发，希望快速帮助他们快速上手，找到合适的学习资料，节省采集
学习资料的时间
我会的
不断更新和完善这些信息，也欢迎更多有经验的 Android 开发者分享他们常用的工具、学习资料、学习经验等，我会定期筛选和合并，学习资料有不足之处，也请指出，我会虚心接受更正，希望能和大家一起学习，谢谢
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计算整个项目行数的插件，可以表明我们日夜努力工作才拥有必不可少的插件
想法降价
写入降价文件
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一个
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金融家
一个易于使用的个人理财安卓应用程序
编码
编码是
类似于github的代码托管平台，它是Android版本的编码
中兴二维码扫描工具
，市面上很多应用二维码扫描工具都是从这种修改中获得的
噗
编辑机批量上传照片到Facebook，代码分包合理，很棒，但这个项目依赖的开源项目比较多，编译难度更大
待办事项.txt-安卓
待办事项.txt官方Android应用程序，一种在.txt文件中记录待办事项的简约方式
扫书
一个让你知道如何选择一本书的应用程序，具有扫描和搜索书信息的功能
ChaseWhisplyProject
打开相机寻找您所在位置的鬼魂并玩重影游戏
天线吊舱
AntennaPod是一个免费的开源播客客户端，支持Atom和RSS提要。
干柴
开发者是冯健，一个专注于采集
安卓相关干货（文摘、明博、GitHub等）资源的应用。
黑客新闻
用于查看黑客新闻报道和评论的应用程序
代理机器人
ProxyDroid 是一个代理，可帮助您在 Android 设备上设置代理 （HTTP/SOCKS4/SOCKS5）。
阿里手势
安卓平台手势识别应用，简单手势即可进入预设应用，方便快捷
手指阅读手指
阅读，顾名思义，就是用手指阅读茫茫的书海
凯杰音乐
开发者是张涛，快听采用KJFrameForAndroid开发框架，拥有华丽的界面，操作简单，播放手机本地音乐，在线听音乐等功能，还支持：新浪微博、百度账号、QQ账号一键登录
哎呀
OSCHINA第三方客户端，这个版本的界面比正式版的界面要好很多，采用Material Design，界面看起来非常清爽舒适
院子里的马厩博客
公园第三方客户端，采用缓存技术，当你打开博客内容一次时，它会自动保存到设备上，下次你打开阅读同一篇文章不需要用网络加载，如果你想缓存自己的应用，可以研究一下应用是如何实现的。
cnBeta 第三方阅读器
该App是cnBeta（中国行业信息站）第三方阅读客户端，界面上还采用了Material Design，还有一些动画效果，让人在阅读文章时不会感到无聊，值得学习和学习
黑光
BlackLight是由纸飞机开发团队开发的新浪微博安卓版第三方轻量级客户端。
演员
Actor 是一款即时通讯应用，可解决网络通信不佳的问题，支持离线通讯和文件存储，自动连接移动联系人等
格子
一个遵循Material Design的设计新闻客户端，里面全MD的一些特效很棒，整个客户端的框架设计也很有参考价值
简化阅读器
基于Google Material Design设计开发的Android客户端，包括新闻阅读、图片浏览、视频观看、音乐聆听、二维码扫描五大子模块，项目采用MVP架构开发
PHPHub-Android
PHPHub Android客户端，项目架构使用nucleus简化MVP架构，API请求返回数据使用RxJava处理，客户端使用唯一的QR码扫码登录，有兴趣可以去研究
暇
休闲是集《知乎日报》、《果壳科学人》、《新华网报》和《豆瓣书》于一体的阅读Android应用，该项目具有多语言切换、夜间模式和无图片模式，如果你还不知道如何实现这些技术，不妨参考这个项目
Android 开发者杂志周刊
（前五条数据由Drakeet采集
整理，数据原创
链接地址）
安卓周刊
人造人周
刊由安卓团队成员和国外知名安卓开发者维护，分享的不仅是干货，更是最新的技术分享，也是安卓开发圈最早、最有名的周报
安卓开发技术周刊
Android Dev Technology Weekly是@PulseBuyu的维护更新，截至目前已发布28期，分享高质量的文章教程，代码库，工具，新闻视频，设计等
安卓科学院
由来自@duguguiyu和豌豆荚的一小群工程师组成，他们分享了最新的Android技术：虽然更新频率不是很高，但质量很高，值得一看
开发技术一线
DevTech Frontier是共享Android，iOS和招聘的高质量技术文章的聚合。
应用开发日报
App Development Daily专注于移动应用的开发，每天发布一次，分享内容主要来自微博上知名开发者推荐的内容，所以质量基本有保证
安卓开发周刊
人造人
《开发周刊》是郭亮在Infoq上连载更新的周刊，不仅分享与Android相关的新闻、新工具，而且更加深入，因此适合新生儿和老年人
干货集中营
由CodeHome维护和更新，周一至周五每天中午分享，分享美少女、安卓干货、iOS干货、app、技术推荐、休息视频等内容
真棒系列
真棒安卓（1）
awesome_android（2）
awesome_android_UI
awesome_android_libraries
awesome_java
awesome_materialdesign
这
真棒系列的终极版
动画系列
动画
真棒动画
材料设计：
材料设计教程
材料设计教程（中文版）。
材料设计教程（中文版）新增二十余章
材料设计
安卓库（Material Design开源库，很多效果可以直接使用）。
常用配色表
寻色 - 配色
在线材料设计界面调色板材料
设计设计模板和材料
应用程序图标图标
图标商店
开源库集合
安卓库和资源
人造人
阿森纳（一个致力于采集
Android开源库的网站，经常更新）。
Android开源项目摘要（由Trinea the Great God采集
）。
Android 开源项目的源代码分析（在了解这些开源项目的使用的同时，你也应该了解原理）。
在线浸泡的日子
设计模式
java-design-patterns
安卓源代码设计模式分析项目
Java之美[从新手到专家]设计模式
实践
安卓开发最佳实践
适用于 Android 的 UI 最佳实践
安卓屏幕适配完整指南
面向半新手的应用开发指南
对安卓的一些重要知识点进行分析和整理
Android 开发者应该避免的 10 个误区
Java 反射最佳实践
安卓内存优化的 OOM
安卓命名约定
探索适配器优化解决方案
安卓提示
Git 使用教程
最完整的安卓ADB外壳
安卓笔记
常见的安卓实用程序类
创建安卓应用的 30 节课
安卓三大图片缓存原理及功能对比
安卓性能优化摘要
安卓实用工具片段集成
36 个常用于 Android 开发的代码片段
文档
Android 官方 API 文档（网站需要绕墙，可以下载离线文件而不绕墙）。
人造人
官方培训课程中文（胡凯发起的谷歌官方安卓培训课程的中文版翻译）。
其他
学习安卓开发的 10 个好网站
安卓开发，你应该知道的学习资源
安卓猫安卓书签
每个 Android 开发人员都应该了解的资源列表
安卓开发者网址导航 查看全部
汇总:个人情报收集系统浅谈
前言
IT的全称是信息技术，即信息技术。可以说，在这个网络世界里，信息是这个世界的基础，掌握信息就是掌握IT世界，这个理论也适用于网络安全行业。
任何网络攻击最重要的部分是信息采集
。对于个人来说，对大型企业进行全面的信息采集
是痛苦的，只有APT组织或政府才有这种能力。
虽然我是菜鸟，但我还是想尝试一下，看看是否有可能建立一个个人情报采集
系统。一个小盘子，不喜欢就不要喷。
如果要采集
信息，首先要做的是隐身，就像许多APT攻击一样，需要数年时间才能被发现，因此在编写有效载荷和传输时要特别注意。
第二个是兼容性，因为你的采集
目标不仅是Windows，还有Linux，Android，iOS，网关设备等。
其余的都是管理性的，一旦你建立了一个情报采集
系统，你就会收到很多信息，你需要在一个强大的数据库中存储和查看这些信息。
经过初步分析，我想我可以在 VPS 上设置一个数据整理系统，当数据传输到 VPS 服务器时，Logstash 会负责处理数据并将其导入 ES 所在的控制服务器，然后 Kibana 会查看数据。
注意：因为涉及到的系统、环境等太多了，说完这些几乎是有可能出版一本书的，所以我打算以Windows、网关设备和ELK为例，达到扔砖块和石头的效果。
数据管理
当我纠结使用什么数据库时，一位朋友推荐了 ES 并对其进行了整理，打算先使用 ELK 来构建数据存储系统。
ELK代表Elasticsearch Logstash Kibana，是许多企业必须掌握的索引系统。当你谈论 ELK 时，你必须谈论 Elastic。
ELK是该公司的开源项目之一，其旗下有许多开源项目。ELK主要用于系统日志分析、管理和存储，但由于其高效的索引技术，有很多地方可以扩展。
Elasticsearch：简称ES，是一个索引存储系统
Logstash：可以使用此工具将数据导入 ES 的数据转换系统。
Kibana：数据可视化平台，用Java编写，可以从ES读取索引数据来构建可视化模型。
过去，我使用Mysql和Coreseek进行大数据查询。但是，只要数据超过1亿，服务器上的计算压力就很大，即使使用Coreseek进行索引也无法满足基本需求。这时需要全新的索引方案。
最初，我想使用Solr，但后来我的同事告诉我，我可以尝试ES。我简要地看了一下，FreeBuf上也有ES构建的教程。我想我可以快速设置系统，然后优化数据。
但是在实际施工过程中，遇到了很多技术壁垒，网上也没有相关的解决方案，当时我一直以为是不是烧香引起bug。现在问题解决了，所以我打算发表一篇文章来详细解释一下。
深坑 - 更新相关环境
ELK支持跨平台操作，即基本支持市面上很多主流操作系统，Mac OS、Center OS、Windows、Ubuntu等。
我的测试系统是 Win 10 64 位。首先，你可以去 Elastic 的官方网站下载最新版本的 Elasticsearch Logstash 和 Kibana。Windows用户如果安装可以简单地解压缩，Linux需要使用自己的系统安装说明进行安装。
弹性官网地址：
那么必须安装最新版本的Java！最新版本！最新版本！这里特别需要注意的是，我的Java版本已经安装了很长时间，可以支持BRUP Suite等。
我以为没有问题，但 Kibana 根本无法启动，然后尝试更新 Java 来解决它。请记住在更新 Java 后设置环境变量。
至于服务器环境的构建，您可以放心。有些人使用Apache，有些人使用Windows Service，我使用简单高效的Nginx。这影响不大，大家可以自由搭配。
Windows用户可以在bin文件下运行bat文件来启动
Linux 用户可以运行以启动服务命令
然后，我将谈谈我遇到的各种技术问题。
神社的港口被占领
一些Windows用户在启动Elasticsearch .bat或Logstash后可能会遇到闪存.bat 大多数原因主要是因为端口占用问题。
Kibana 的端口是 5601，ES 的端口是 9200。记住，记住！当然，你也可以修改配置文件来更改默认端口，但我不建议你这样做，以后想要二次开发的时候会遇到一对bug。
你认为你在开发代码，但实际上你在开发错误......
神坑指令更新
正如我已经介绍过的，导入数据的工具主要是 Logstash，当然，您也可以查看官方开发文档并自己编写导入脚本。Logstash 是一个可以使用 -f 命令读取配置文件然后导入它的工具。
配置文件主要分为输入、过滤和输出三部分。
我以为FreeBuf之前发表了一篇名为“ELK大数据查询系列：Elasticsearch and Logstash Basics”的文章，其中收录
了Logstash配置文件的代码。我想用那个配置文件修改它，但发现那个配置文件不适用于新版本。
运行此配置文件时我遇到了很多错误。在查阅官方文档后，可以确定该盒子的 Logstash 版本比较旧，该文章中的说明不适用于新版本的 Logstash。
新版本的
Logstash 做了很多改动，首先，新版本删除了协议指令，其次，host 指令改为 hosts 等。新版本增加了很多新功能，旧版本的配置文件不适用。
神坑字符转码
改了配置文件后，我划分了五条数据进行测试，测试量比较小，在导入的过程中，发现中文有乱码。主要原因是字符解析代码没有添加到输出模块中。
在官方的 Logstash 文档中，字符解析中使用的指令是 codec，为了支持中文，我们经常添加 UTF-8 字符类型，所以在输出时直接添加 codec = > JSON 指令。因为 json 命令默认以 UTF-8 读取文件内容。
深坑无自数据库文件删除
有时，您会遇到 Logstash 无法导入数据的情况。其中一个原因是，每当导入文件时，最后一个字节处理都会保存在 sincedb 中。
它是一个由 inode 定期读出的文件，如果该文件具有相同的 inode 编号，程序会将其视为同一文件。只需删除 sincedb 文件即可。
由于 Db 文件默认会保存在主目录或 windows 用户目录下，当然也可以通过sincedb_path参数指定路径，方便 sincedb 的删除，如果 Linux 用户比较麻烦，那么可以将sincedb_path指定为 /dev/null。这会诱使 Logstash 不读取 sincedb 文件。
深坑大数据导入
在我做了一些小的数据测试并且没问题之后，我准备开始导入5G多文件文件。当它被导入时，它没有移动。尝试使用 -vv 命令检查运行状态，发现根本没有写入任何数据。
当时我去谷歌找了这个问题，有一个外国人也有同样的问题，后来他解决了，我问他怎么解决，他说换个系统就好了......跆拳道？！
我开始认为新版本不支持Windows，然后尝试了CentOS，Ubuntu，Kali等，但没有一个。我想，我一定没有打开电脑的灯。
笑话
就是笑话，问题还是要解决的。我不得不咬紧牙关，阅读了 Logstash 的所有开发文档。终于，终于找到了问题的原因。
主要原因是ignore_older的默认值为 86400。 ignore_older效果是，如果创建文件的时间超过或大于或等于您设置的秒数，则将被忽略且不读取，并且86400秒转换正好是24小时， 这是一天。因此，ignore_older设置为999999999999。
神坑的索引是任何文件
想象一下，当您的有效负载在多个系统上运行时，您将收到具有各种名称的信息。使用 Logstash 索引文件时，应使用主路径格式。
如果我将接收到的数据保存在 D：\bigdata\ 目录中，文件格式为 CSV。使用 Logstash 索引任何 CSV 文件时，它不能是 D：\bigdata\*CSV，它必须是 D：/bigdata/*。CSV，一个是/一个是\，路径分隔符不一样，这一点应该注意。
最终代码
辗转反侧了几天，这个配置文件终于完成了，最终的代码如下。
input {
file {
path => "D:/bigdata/*.CSV" #这里是导入文件的路径 start_position => "beginning" #读取开始位置 ignore_older => 999999999 #请看神坑-之导入大数据 codec => plain {charset => ["UTF-8"]} #UTF-8读取文件内容 }
}
filter {
csv {
separator => "," #文件分隔符 source => "message" #我感觉这个可以不用要，加着也没什么影响 columns => ["id","column1","column2","column3","source","column4", "column5","column6"] #为columns命名 }
mutate { remove_field => ["message","host","@timestamp","path","@version","id"] } #删除不要的columns}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost" #要导入的ES地址 index => "database" #index命名 document_type => "database" }
stdout {
codec => json #设定输出数据格式为json }
}
操作系统信息采集
在开放系统中，可以使用Android，iOS，Windows和Linux等四种主流操作系统中的大多数。这次我们使用Windows作为示例。
当我们刚开始构建一个有效载荷时，我们必须考虑有效载荷的简单性和隐蔽性，并根据rootkit标准来构思这个东西。在抓包的时候，朋友也推荐各种抓包工具，比如wireshark等。
但问题是，普通用户不使用这些数据包捕获工具。如果这些插件被强行安装在有效负载中，可能很容易引起杀毒软件或用户的报警，如果你遇到对电脑有一点常识的人，一旦你看进程列表，肯定会引起怀疑，以至于它在这里完全失败在隐身。
在考虑了这一切之后，我决定使用 Netsh 作为工具。Netsh这个工具收录
在Windows系统中，可以直接在CMD命令下启动，也就是说，我们可以直接写一个文件，调用它的bat文件，然后调用bat文件再调用它的CMD指令来实现这个目的。
netsh 跟踪启动会启动抓包任务，而 scenario=InternetClient 会选择抓取通过用户 InternetClient 传递的报文，当然你也可以设置其他场景，除了 HTTP 流量，还可以捕获本地流量。
级别 = 5 捕获所有网络流量。 跟踪文件指定保存捕获的数据包的路径。因为在执行任务时，会执行多个数据包捕获任务。然后在指令后添加覆盖=是。输入以下命令后，数据包抓取开始。
netsh trace start capture=yes report=no persistent=yes scenario=InternetClient level=5 tracefile=C:\1.etl overwrite=yes
输入以下命令以停止数据包捕获并生成数据包捕获报告。
netsh trace stop
由于 Logstash 无法解析 ETL 文件，我们需要再次将 ETL 编译成 CSV 文件，因此使用以下命令将 ETL 转换为 CSV。
netsh trace convert input=C:\1.etl dump=csv output=C:\1.csv report=no
至此，已经解决了几个非常重要的部分，可以将这些指令添加到 bat 文件中，然后添加循环指令。同时，在bat文件路径下创建一个VBS文件以隐藏cmd窗口。
至于数据传输的问题，你可以在这里自由玩，你可以选择Windows自带的FTP工具，或者直接使用HTTP进行传输。CSV文件传输到VPS服务器后，Logstash会对数据进行解析并构建ES索引。
虽然这个过程略有瑕疵，但它完全基于 Windows 附带的工具，整个信息采集
过程通过点击几个命令来完成，并且尽可能地保证了它的隐蔽性。
其他系统也是如此。这一步的重点是隐蔽！先生们报仇，十年还不算太晚，有必要用这种心理构建各种有效载荷。
至于传播的方式，很简单，拿到一个免费的VPN，破解软件什么的，会有一堆人下载，你会建立自己的被动开放系统情报采集
平台。
硬件设备
当然，除了被动采集
，我们还可以主动采集
情报。
兰龟
Lan Turtle伪装成USB以太网适配器，但它有一个内置的虚拟操作系统，可用于加载任何恶意脚本，以实现中间人攻击。
一般来说，蓝龟会与路由器交换机一起使用。使用Lan Turtle进行ARP窃听，同时跟踪交换机，路由器，防火墙等网关设备的登录密码。
获取登录密码后，使用这些设备镜像流量并将流量备份到受控主机，以查看整个内部网络中的网络流量。
光纤分流这个
有点先进，只有XXX做过这个东西。现在，城市的大部分地区都连接到光纤，但物理黑客可以尝试转移他们的光纤系统以实现窃听。一般来说，社区的光纤管理箱破旧不堪，交通便利。
这里我们需要用到几样东西，光纤耦合器、光纤熔接器和光纤分路器。这三件事共同构成了一个完美的分离器。您可能想知道如何获得这些东西，很简单，我们有一个通用的淘宝！
最低价，这东西不超过200元。
操作也非常简单。首先切割目标的光纤，然后使用光纤熔接器将目标的光纤和光纤分路器组合在一起，然后将额外的光纤线与光纤熔接器和光纤交换机或其他光纤分析设备组合在一起。通过这种方式，您可以持续访问非常全面的网络交换数据。
其他
事实上，针对硬件采集
网关设备的情报有很多想法，比如什么坏USB，移动信号降级攻击等等。这里仅举两个例子。你可以有一个更大的脑洞，扩大自己的思维。
总结
先进的情报采集
系统和APT攻击并没有太大区别，本文主要表达的是，以现有的材料和技术，一个普通的技术人员也可以造成非常严重的网络威胁。
我们可以计算出一个VPS一个月200元左右，蓝龟税后运费500元左右，分路器差不多200元，坏USB大概300元，USRP B200大概4000元左右，等等。
也就是说，如果一个人想要进行大规模的监控活动，成本可以控制在1万元左右，而这些信息造成的损失是不可估量的。当然，本文
中没有看到的许多细节，例如光纤接口连接到交换机后的整体有效负载的数据分析，传输和代码示例。我有个小菜，文章略带水汪汪，主要表达一个基本情报采集
框架的模型结构，安全绝对，谢谢大家的观看。
汇总:Android 学习资料收集
今天是一个特殊的日子，不是因为小李子拿了奥斯卡，而是等了四年才等到这一天。这篇文章是我的一位粉丝整理采集
的安卓学习资料，并已授权发布，简直不能再完整了，所以特殊的日子我会送你一份大礼。旧规矩，回复“1024”得到封面女郎图片。
采集
和整理这些信息主要帮助初学者学习Android开发，希望快速帮助他们快速上手，找到合适的学习资料，节省采集
学习资料的时间
我会的
不断更新和完善这些信息，也欢迎更多有经验的 Android 开发者分享他们常用的工具、学习资料、学习经验等，我会定期筛选和合并，学习资料有不足之处，也请指出，我会虚心接受更正，希望能和大家一起学习，谢谢
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他们
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代码概览
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统计
计算整个项目行数的插件，可以表明我们日夜努力工作才拥有必不可少的插件
想法降价
写入降价文件
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胡凯
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张兴业也是CSDN博主，专注移动互联网发展，关注移动支付业务的博主嗨大
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Actor 是一款即时通讯应用，可解决网络通信不佳的问题，支持离线通讯和文件存储，自动连接移动联系人等
格子
一个遵循Material Design的设计新闻客户端，里面全MD的一些特效很棒，整个客户端的框架设计也很有参考价值
简化阅读器
基于Google Material Design设计开发的Android客户端，包括新闻阅读、图片浏览、视频观看、音乐聆听、二维码扫描五大子模块，项目采用MVP架构开发
PHPHub-Android
PHPHub Android客户端，项目架构使用nucleus简化MVP架构，API请求返回数据使用RxJava处理，客户端使用唯一的QR码扫码登录，有兴趣可以去研究
暇
休闲是集《知乎日报》、《果壳科学人》、《新华网报》和《豆瓣书》于一体的阅读Android应用，该项目具有多语言切换、夜间模式和无图片模式，如果你还不知道如何实现这些技术，不妨参考这个项目
Android 开发者杂志周刊
（前五条数据由Drakeet采集
整理，数据原创
链接地址）
安卓周刊
人造人周
刊由安卓团队成员和国外知名安卓开发者维护，分享的不仅是干货，更是最新的技术分享，也是安卓开发圈最早、最有名的周报
安卓开发技术周刊
Android Dev Technology Weekly是@PulseBuyu的维护更新，截至目前已发布28期，分享高质量的文章教程，代码库，工具，新闻视频，设计等
安卓科学院
由来自@duguguiyu和豌豆荚的一小群工程师组成，他们分享了最新的Android技术：虽然更新频率不是很高，但质量很高，值得一看
开发技术一线
DevTech Frontier是共享Android，iOS和招聘的高质量技术文章的聚合。
应用开发日报
App Development Daily专注于移动应用的开发，每天发布一次，分享内容主要来自微博上知名开发者推荐的内容，所以质量基本有保证
安卓开发周刊
人造人
《开发周刊》是郭亮在Infoq上连载更新的周刊，不仅分享与Android相关的新闻、新工具，而且更加深入，因此适合新生儿和老年人
干货集中营
由CodeHome维护和更新，周一至周五每天中午分享，分享美少女、安卓干货、iOS干货、app、技术推荐、休息视频等内容
真棒系列
真棒安卓（1）
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awesome_materialdesign
这
真棒系列的终极版
动画系列
动画
真棒动画
材料设计：
材料设计教程
材料设计教程（中文版）。
材料设计教程（中文版）新增二十余章
材料设计
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寻色 - 配色
在线材料设计界面调色板材料
设计设计模板和材料
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人造人
阿森纳（一个致力于采集
Android开源库的网站，经常更新）。
Android开源项目摘要（由Trinea the Great God采集
）。
Android 开源项目的源代码分析（在了解这些开源项目的使用的同时，你也应该了解原理）。
在线浸泡的日子
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java-design-patterns
安卓源代码设计模式分析项目
Java之美[从新手到专家]设计模式
实践
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适用于 Android 的 UI 最佳实践
安卓屏幕适配完整指南
面向半新手的应用开发指南
对安卓的一些重要知识点进行分析和整理
Android 开发者应该避免的 10 个误区
Java 反射最佳实践
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安卓笔记
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创建安卓应用的 30 节课
安卓三大图片缓存原理及功能对比
安卓性能优化摘要
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文档
Android 官方 API 文档（网站需要绕墙，可以下载离线文件而不绕墙）。
人造人
官方培训课程中文（胡凯发起的谷歌官方安卓培训课程的中文版翻译）。
其他
学习安卓开发的 10 个好网站
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解决方案:采集系统对服务器和客户端的要求有哪些？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 47 次浏览 • 2022-11-18 17:31
解决方案:采集系统对服务器和客户端的要求有哪些？
采集采集系统对服务器和客户端的要求比较低。请参考文章采集系统选型攻略。采集系统的架构从传统爬虫的基础架构来看，它在架构的设计上采用轻量、高性能、成本低的组合方式。就像玩游戏，玩单机游戏是需要联网的，需要联网后采集游戏的数据；购买更多服务器等则需要增加成本。同样，采集系统也要采用类似的方式来满足一台设备的采集任务。
其次，采集系统既要容易扩展和扩充硬件支持，又要支持高容错性的要求。采集系统搭建，架构设计：采集系统整体架构与传统saas站点架构类似，即模块化设计，可按需划分成多个应用，这些应用进行分层，组建不同的库，也有一些库是共享的，也可以不共享。最核心的部分当然还是服务器了，需要了解到服务器的常用型号和采集应用模块所需的内存等信息。
采集系统模块划分在通信中，有一个默认的图形化端口转发框架。而在源码中，有模块的配置，例如diff端口和分页等。这些都是程序设计时就需要定义好的。如果要求是采集特定平台和数据源，则需要根据配置转发默认的端口。另外，如果要实现海量数据的自动下载，需要购买专线，甚至要采用交换机来分级分流。采集系统的硬件设备搭建采集系统需要考虑到采集系统所需的硬件设备，如数据线、监控网卡、扫描网卡、编码网卡、rj45网线、光纤。
这些设备的搭建，主要是为了省钱，主要用于满足大流量的采集。比如一台服务器放置采集端口，一台服务器放置发布端口。而对于saas系统来说，则可以只有一个服务器和两个集群，部署采集系统到集群，并独立隔离维护，一个集群部署到集群就可以了。服务器的搭建很简单，将服务器硬件配置好，然后联网，就可以进行后续的安装。
一般来说，选择带宽较大的，带宽越大可以处理的数据范围越广，下载速度越快。采集系统实例我们实验室用的是mysql数据库，这套系统整体的实现过程是通过发布源代码，通过xml文件来描述。服务器的采集线路及模块端口也在xml中配置好。由于我们选用了自定义格式的url，而且在从源代码中插入url也很简单，而url属性也被我们隐藏掉，不需要再进行配置。
其它通信协议如coap、http等也可以使用类似的方式。采集系统架构对这个部分不做介绍。采集系统的应用系统搭建完毕后，就可以实现我们的采集。我们采集市场的黄页，发布黄页对外提供服务，供公司内部使用，基本上实现了聚合黄页对外提供服务的功能。此外，我们建立了一个ip地址池，在发布黄页之前，建立一个池来存放不同的ip地址。为了进行数据抓取，需要一定的采集线路，这部分采集线路选用udp方式实。 查看全部
采集采集系统对服务器和客户端的要求比较低。请参考文章采集系统选型攻略。采集系统的架构从传统爬虫的基础架构来看，它在架构的设计上采用轻量、高性能、成本低的组合方式。就像玩游戏，玩单机游戏是需要联网的，需要联网后采集游戏的数据；购买更多服务器等则需要增加成本。同样，采集系统也要采用类似的方式来满足一台设备的采集任务。
其次，采集系统既要容易扩展和扩充硬件支持，又要支持高容错性的要求。采集系统搭建，架构设计：采集系统整体架构与传统saas站点架构类似，即模块化设计，可按需划分成多个应用，这些应用进行分层，组建不同的库，也有一些库是共享的，也可以不共享。最核心的部分当然还是服务器了，需要了解到服务器的常用型号和采集应用模块所需的内存等信息。
采集系统模块划分在通信中，有一个默认的图形化端口转发框架。而在源码中，有模块的配置，例如diff端口和分页等。这些都是程序设计时就需要定义好的。如果要求是采集特定平台和数据源，则需要根据配置转发默认的端口。另外，如果要实现海量数据的自动下载，需要购买专线，甚至要采用交换机来分级分流。采集系统的硬件设备搭建采集系统需要考虑到采集系统所需的硬件设备，如数据线、监控网卡、扫描网卡、编码网卡、rj45网线、光纤。
这些设备的搭建，主要是为了省钱，主要用于满足大流量的采集。比如一台服务器放置采集端口，一台服务器放置发布端口。而对于saas系统来说，则可以只有一个服务器和两个集群，部署采集系统到集群，并独立隔离维护，一个集群部署到集群就可以了。服务器的搭建很简单，将服务器硬件配置好，然后联网，就可以进行后续的安装。
一般来说，选择带宽较大的，带宽越大可以处理的数据范围越广，下载速度越快。采集系统实例我们实验室用的是mysql数据库，这套系统整体的实现过程是通过发布源代码，通过xml文件来描述。服务器的采集线路及模块端口也在xml中配置好。由于我们选用了自定义格式的url，而且在从源代码中插入url也很简单，而url属性也被我们隐藏掉，不需要再进行配置。
其它通信协议如coap、http等也可以使用类似的方式。采集系统架构对这个部分不做介绍。采集系统的应用系统搭建完毕后，就可以实现我们的采集。我们采集市场的黄页，发布黄页对外提供服务，供公司内部使用，基本上实现了聚合黄页对外提供服务的功能。此外，我们建立了一个ip地址池，在发布黄页之前，建立一个池来存放不同的ip地址。为了进行数据抓取，需要一定的采集线路，这部分采集线路选用udp方式实。 查看全部
解决方案:采集系统对服务器和客户端的要求有哪些？
采集采集系统对服务器和客户端的要求比较低。请参考文章采集系统选型攻略。采集系统的架构从传统爬虫的基础架构来看，它在架构的设计上采用轻量、高性能、成本低的组合方式。就像玩游戏，玩单机游戏是需要联网的，需要联网后采集游戏的数据；购买更多服务器等则需要增加成本。同样，采集系统也要采用类似的方式来满足一台设备的采集任务。
其次，采集系统既要容易扩展和扩充硬件支持，又要支持高容错性的要求。采集系统搭建，架构设计：采集系统整体架构与传统saas站点架构类似，即模块化设计，可按需划分成多个应用，这些应用进行分层，组建不同的库，也有一些库是共享的，也可以不共享。最核心的部分当然还是服务器了，需要了解到服务器的常用型号和采集应用模块所需的内存等信息。
采集系统模块划分在通信中，有一个默认的图形化端口转发框架。而在源码中，有模块的配置，例如diff端口和分页等。这些都是程序设计时就需要定义好的。如果要求是采集特定平台和数据源，则需要根据配置转发默认的端口。另外，如果要实现海量数据的自动下载，需要购买专线，甚至要采用交换机来分级分流。采集系统的硬件设备搭建采集系统需要考虑到采集系统所需的硬件设备，如数据线、监控网卡、扫描网卡、编码网卡、rj45网线、光纤。
这些设备的搭建，主要是为了省钱，主要用于满足大流量的采集。比如一台服务器放置采集端口，一台服务器放置发布端口。而对于saas系统来说，则可以只有一个服务器和两个集群，部署采集系统到集群，并独立隔离维护，一个集群部署到集群就可以了。服务器的搭建很简单，将服务器硬件配置好，然后联网，就可以进行后续的安装。
一般来说，选择带宽较大的，带宽越大可以处理的数据范围越广，下载速度越快。采集系统实例我们实验室用的是mysql数据库，这套系统整体的实现过程是通过发布源代码，通过xml文件来描述。服务器的采集线路及模块端口也在xml中配置好。由于我们选用了自定义格式的url，而且在从源代码中插入url也很简单，而url属性也被我们隐藏掉，不需要再进行配置。
其它通信协议如coap、http等也可以使用类似的方式。采集系统架构对这个部分不做介绍。采集系统的应用系统搭建完毕后，就可以实现我们的采集。我们采集市场的黄页，发布黄页对外提供服务，供公司内部使用，基本上实现了聚合黄页对外提供服务的功能。此外，我们建立了一个ip地址池，在发布黄页之前，建立一个池来存放不同的ip地址。为了进行数据抓取，需要一定的采集线路，这部分采集线路选用udp方式实。
解决方案:不同应用场景需求对采集系统进行的详细介绍！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-11-16 09:37
解决方案:不同应用场景需求对采集系统进行的详细介绍！
采集采集系统安装稳定可靠就是如此，我们不仅仅要懂得如何去写规范的工作流程，其中最关键的是要了解它安装在什么地方、怎么安装、安装在哪个位置比较稳定，也就是我们常说的能不能算的上稳定采集系统。那么我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。本文就能够根据不同应用场景需求对采集系统进行详细介绍。
采集系统工作简单介绍：采集系统的工作是在专业的房间布置服务器，服务器运行的好坏，直接影响到采集系统的性能稳定。我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。一、常见不同采集应用场景需求对于更换比较频繁的情况，我们需要有对应的编码代码，目前主流的服务器编码模式都是.exe或者.exe文件。
在使用服务器的过程中，由于我们目前使用服务器仅仅是要生成文件，所以不需要编码的文件签名方式，目前主流的编码文件签名方式有两种，0day编码和日签编码。通过这两种方式，我们能够满足一些客户对于更换或者不同应用场景的需求。更换频繁的应用场景，尤其是移动客户端，根据场景有需要可以选择图片签名或者视频签名方式。
移动应用编码与视频应用编码都需要相应的一些辅助方法，比如图片文件签名，比如对视频进行固定位置的固定id采集，比如连接服务器进行文件的批量写文件名操作。更换频繁的应用场景下采集系统稳定是核心重要。二、常见采集场景采集方案针对不同采集场景，有应用场景采集方案的简单介绍，当然采集方案的选择除了编码方式的确定外，还需要考虑部署节点的优劣。
采集方案针对不同应用场景我们选择以下采集方案供大家参考：1.图片采集方案不少客户在需要采集图片，但是不知道应该采集哪些样式图片。针对这个场景，客户应该首先选择图片编码，然后在根据是否有视频要求，选择excel或者pdf进行图片的固定位置和固定id的采集，并且在图片签名之后，将图片的url上传服务器再进行分析、存档。
这样可以减少图片的采集速度，节省很多时间。2.视频采集方案针对不同视频要求和视频文件大小的需求，客户可以选择图片、视频、html、csv等。图片编码方式在某些场景下是占主要优势，可以针对性的优化服务器的编码及签名方案，使得在选择客户端采集时，可以对任何场景下的图片进行优化签名，进行缩放和封装等操作，达到尽可能的采集稳定。
视频编码方式基本上也是占主要优势，在某些视频需求不大、利用率低的情况下，可以对视频进行裁剪优化并且标签进行简单的设置，极大的减少服务器压力。3.手机app采集方案。 查看全部
采集采集系统安装稳定可靠就是如此，我们不仅仅要懂得如何去写规范的工作流程，其中最关键的是要了解它安装在什么地方、怎么安装、安装在哪个位置比较稳定，也就是我们常说的能不能算的上稳定采集系统。那么我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。本文就能够根据不同应用场景需求对采集系统进行详细介绍。
采集系统工作简单介绍：采集系统的工作是在专业的房间布置服务器，服务器运行的好坏，直接影响到采集系统的性能稳定。我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。一、常见不同采集应用场景需求对于更换比较频繁的情况，我们需要有对应的编码代码，目前主流的服务器编码模式都是.exe或者.exe文件。
在使用服务器的过程中，由于我们目前使用服务器仅仅是要生成文件，所以不需要编码的文件签名方式，目前主流的编码文件签名方式有两种，0day编码和日签编码。通过这两种方式，我们能够满足一些客户对于更换或者不同应用场景的需求。更换频繁的应用场景，尤其是移动客户端，根据场景有需要可以选择图片签名或者视频签名方式。
移动应用编码与视频应用编码都需要相应的一些辅助方法，比如图片文件签名，比如对视频进行固定位置的固定id采集，比如连接服务器进行文件的批量写文件名操作。更换频繁的应用场景下采集系统稳定是核心重要。二、常见采集场景采集方案针对不同采集场景，有应用场景采集方案的简单介绍，当然采集方案的选择除了编码方式的确定外，还需要考虑部署节点的优劣。
采集方案针对不同应用场景我们选择以下采集方案供大家参考：1.图片采集方案不少客户在需要采集图片，但是不知道应该采集哪些样式图片。针对这个场景，客户应该首先选择图片编码，然后在根据是否有视频要求，选择excel或者pdf进行图片的固定位置和固定id的采集，并且在图片签名之后，将图片的url上传服务器再进行分析、存档。
这样可以减少图片的采集速度，节省很多时间。2.视频采集方案针对不同视频要求和视频文件大小的需求，客户可以选择图片、视频、html、csv等。图片编码方式在某些场景下是占主要优势，可以针对性的优化服务器的编码及签名方案，使得在选择客户端采集时，可以对任何场景下的图片进行优化签名，进行缩放和封装等操作，达到尽可能的采集稳定。
视频编码方式基本上也是占主要优势，在某些视频需求不大、利用率低的情况下，可以对视频进行裁剪优化并且标签进行简单的设置，极大的减少服务器压力。3.手机app采集方案。 查看全部
解决方案:不同应用场景需求对采集系统进行的详细介绍！
采集采集系统安装稳定可靠就是如此，我们不仅仅要懂得如何去写规范的工作流程，其中最关键的是要了解它安装在什么地方、怎么安装、安装在哪个位置比较稳定，也就是我们常说的能不能算的上稳定采集系统。那么我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。本文就能够根据不同应用场景需求对采集系统进行详细介绍。
采集系统工作简单介绍：采集系统的工作是在专业的房间布置服务器，服务器运行的好坏，直接影响到采集系统的性能稳定。我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。一、常见不同采集应用场景需求对于更换比较频繁的情况，我们需要有对应的编码代码，目前主流的服务器编码模式都是.exe或者.exe文件。
在使用服务器的过程中，由于我们目前使用服务器仅仅是要生成文件，所以不需要编码的文件签名方式，目前主流的编码文件签名方式有两种，0day编码和日签编码。通过这两种方式，我们能够满足一些客户对于更换或者不同应用场景的需求。更换频繁的应用场景，尤其是移动客户端，根据场景有需要可以选择图片签名或者视频签名方式。
移动应用编码与视频应用编码都需要相应的一些辅助方法，比如图片文件签名，比如对视频进行固定位置的固定id采集，比如连接服务器进行文件的批量写文件名操作。更换频繁的应用场景下采集系统稳定是核心重要。二、常见采集场景采集方案针对不同采集场景，有应用场景采集方案的简单介绍，当然采集方案的选择除了编码方式的确定外，还需要考虑部署节点的优劣。
采集方案针对不同应用场景我们选择以下采集方案供大家参考：1.图片采集方案不少客户在需要采集图片，但是不知道应该采集哪些样式图片。针对这个场景，客户应该首先选择图片编码，然后在根据是否有视频要求，选择excel或者pdf进行图片的固定位置和固定id的采集，并且在图片签名之后，将图片的url上传服务器再进行分析、存档。
这样可以减少图片的采集速度，节省很多时间。2.视频采集方案针对不同视频要求和视频文件大小的需求，客户可以选择图片、视频、html、csv等。图片编码方式在某些场景下是占主要优势，可以针对性的优化服务器的编码及签名方案，使得在选择客户端采集时，可以对任何场景下的图片进行优化签名，进行缩放和封装等操作，达到尽可能的采集稳定。
视频编码方式基本上也是占主要优势，在某些视频需求不大、利用率低的情况下，可以对视频进行裁剪优化并且标签进行简单的设置，极大的减少服务器压力。3.手机app采集方案。
事实:采集采集系统的反爬手段，你知道吗？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-11-16 09:36
事实:采集采集系统的反爬手段，你知道吗？
采集采集系统
当然是api了，现在saas的工具基本上都集成了api，比如百度开放云、udesk等。手工调试还是有难度，有多大难度取决于具体功能需求。
采集，当然是采集喽。发布到各个saas平台上面，再全部做完自动化测试，如果你还想性能什么的提升，通过python脚本编写etl循环。
实时收集系统会用到自动化，从平台同步系统数据到定制的应用，通过api接口收集系统的数据给定制的应用。
采集一般指对公开数据进行抓取，主要是爬虫分析有兴趣可以看看我博客，
定义采集是指不通过人工编码，
采集是采集，
python爬虫分析？
采集api就可以，目前还是以采集采集采集。
个人的理解，应该还是基于浏览器的url抓取为主，站长不止要抓网页，还要抓robots协议规则。
反爬虫，来掌握各浏览器内核的反爬手段，
采集为主，合理策划策略，有多少钱，做多少事。
你只要提供足够的动力让用户掏钱就行了，不用问为什么。
在本土市场，为什么不自己写个页面抓取器，然后转给别人？可以研究下googlepipeline，然后再让代理程序进行代理抓取。 查看全部
采集采集系统
当然是api了，现在saas的工具基本上都集成了api，比如百度开放云、udesk等。手工调试还是有难度，有多大难度取决于具体功能需求。
采集，当然是采集喽。发布到各个saas平台上面，再全部做完自动化测试，如果你还想性能什么的提升，通过python脚本编写etl循环。
实时收集系统会用到自动化，从平台同步系统数据到定制的应用，通过api接口收集系统的数据给定制的应用。
采集一般指对公开数据进行抓取，主要是爬虫分析有兴趣可以看看我博客，
定义采集是指不通过人工编码，
采集是采集，
python爬虫分析？
采集api就可以，目前还是以采集采集采集。
个人的理解，应该还是基于浏览器的url抓取为主，站长不止要抓网页，还要抓robots协议规则。
反爬虫，来掌握各浏览器内核的反爬手段，
采集为主，合理策划策略，有多少钱，做多少事。
你只要提供足够的动力让用户掏钱就行了，不用问为什么。
在本土市场，为什么不自己写个页面抓取器，然后转给别人？可以研究下googlepipeline，然后再让代理程序进行代理抓取。 查看全部
事实:采集采集系统的反爬手段，你知道吗？
采集采集系统
当然是api了，现在saas的工具基本上都集成了api，比如百度开放云、udesk等。手工调试还是有难度，有多大难度取决于具体功能需求。
采集，当然是采集喽。发布到各个saas平台上面，再全部做完自动化测试，如果你还想性能什么的提升，通过python脚本编写etl循环。
实时收集系统会用到自动化，从平台同步系统数据到定制的应用，通过api接口收集系统的数据给定制的应用。
采集一般指对公开数据进行抓取，主要是爬虫分析有兴趣可以看看我博客，
定义采集是指不通过人工编码，
采集是采集，
python爬虫分析？
采集api就可以，目前还是以采集采集采集。
个人的理解，应该还是基于浏览器的url抓取为主，站长不止要抓网页，还要抓robots协议规则。
反爬虫，来掌握各浏览器内核的反爬手段，
采集为主，合理策划策略，有多少钱，做多少事。
你只要提供足够的动力让用户掏钱就行了，不用问为什么。
在本土市场，为什么不自己写个页面抓取器，然后转给别人？可以研究下googlepipeline，然后再让代理程序进行代理抓取。
完美:采集采集系统也不能算是计算机教程了吧.
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 56 次浏览 • 2022-11-11 01:16
完美:采集采集系统也不能算是计算机教程了吧.
采集采集系统也不能算是计算机教程了吧...当时我学习的时候，只是记得通过http协议获取网站内容，但现在的采集系统已经不止局限于这一点了。但如果你的采集的数据要是网站的话，估计，windows系统的采集器都算是比较实用了。mac系统采集也只能说轻量化了。
网络规则简易教程by下流网站精灵
先了解正则表达式
这个词是我在lol开黑时间背出来的。
去学html+css再学下python
我刚开始学校不让我们用电脑，让他们打英雄联盟。就上了个网课。
做个采集器，
别说c语言，就是unix系统编程，数据结构都必须掌握一门，初学者想明白定义，域，初始化，数据结构这些概念，估计你得有好几年。
再多的计算机基础，目前能做的，也就是利用python等高级语言做数据库处理，所以，深入的学计算机网络，
《python与unix环境编程》
学网络编程，看看程序设计导论或者discuz!。
python入门，看看tornado。数据库，看看mysql，先看点headfirst做个logback，再看看mysql的queryfrom，server，search，event，join，merge，delete，hash，filter，generalizetablefunction，truncate等算法。
硬件，换个1s大小的u盘，装usb网卡驱动，装linux内核（选zfs，不是虚拟机）。软件，命令行来说python访问openbsdshell..。 查看全部
采集采集系统也不能算是计算机教程了吧...当时我学习的时候，只是记得通过http协议获取网站内容，但现在的采集系统已经不止局限于这一点了。但如果你的采集的数据要是网站的话，估计，windows系统的采集器都算是比较实用了。mac系统采集也只能说轻量化了。
网络规则简易教程by下流网站精灵
先了解正则表达式
这个词是我在lol开黑时间背出来的。
去学html+css再学下python
我刚开始学校不让我们用电脑，让他们打英雄联盟。就上了个网课。
做个采集器，
别说c语言，就是unix系统编程，数据结构都必须掌握一门，初学者想明白定义，域，初始化，数据结构这些概念，估计你得有好几年。
再多的计算机基础，目前能做的，也就是利用python等高级语言做数据库处理，所以，深入的学计算机网络，
《python与unix环境编程》
学网络编程，看看程序设计导论或者discuz!。
python入门，看看tornado。数据库，看看mysql，先看点headfirst做个logback，再看看mysql的queryfrom，server，search，event，join，merge，delete，hash，filter，generalizetablefunction，truncate等算法。
硬件，换个1s大小的u盘，装usb网卡驱动，装linux内核（选zfs，不是虚拟机）。软件，命令行来说python访问openbsdshell..。 查看全部
完美:采集采集系统也不能算是计算机教程了吧.
采集采集系统也不能算是计算机教程了吧...当时我学习的时候，只是记得通过http协议获取网站内容，但现在的采集系统已经不止局限于这一点了。但如果你的采集的数据要是网站的话，估计，windows系统的采集器都算是比较实用了。mac系统采集也只能说轻量化了。
网络规则简易教程by下流网站精灵
先了解正则表达式
这个词是我在lol开黑时间背出来的。
去学html+css再学下python
我刚开始学校不让我们用电脑，让他们打英雄联盟。就上了个网课。
做个采集器，
别说c语言，就是unix系统编程，数据结构都必须掌握一门，初学者想明白定义，域，初始化，数据结构这些概念，估计你得有好几年。
再多的计算机基础，目前能做的，也就是利用python等高级语言做数据库处理，所以，深入的学计算机网络，
《python与unix环境编程》
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python入门，看看tornado。数据库，看看mysql，先看点headfirst做个logback，再看看mysql的queryfrom，server，search，event，join，merge，delete，hash，filter，generalizetablefunction，truncate等算法。
硬件，换个1s大小的u盘，装usb网卡驱动，装linux内核（选zfs，不是虚拟机）。软件，命令行来说python访问openbsdshell..。
解决方案:移动互联网时代的采集硬件设备采集技术(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2022-11-09 18:33
解决方案:移动互联网时代的采集硬件设备采集技术(组图)
采集采集系统是与数据分析处理系统相辅相成的。采集系统具有处理环节简单、成本低、适应性强、管理方便、跨设备兼容性好等特点。尤其是如今我国已逐步迈入大数据时代，许多以往需要单独设计和系统开发的深度的定制化系统，将逐步减少。甚至逐步通过集成接口的方式，系统集成上企业就可以完成。工程领域企业在进行采集系统、数据采集存储系统、物联网大数据平台等逐步走向系统化的前提下，获取数据的方式也变得更加多样化，传统的手工大批量采集已经越来越不满足企业自身需求。
而且人力成本逐步攀升和专业技术水平提高的需求迫使企业必须优化采集方式，提高管理水平，提高采集效率，实现数据智能化采集。移动互联网时代的采集硬件设备采集技术的发展已经让采集技术跨越到了通信技术、sdn技术等，在2018年将会被更加广泛地应用在企业自身采集系统之中。在2019年以前，采集系统仅仅只能在一个局域网内进行的。
但是随着国内大量的中小企业采集系统的应用，外接多单元采集硬件设备开始全面取代传统采集系统，进而也将改变采集系统的定义，从终端采集转向异构采集硬件设备的组网、硬件设备的集成等等都变得更加高效，更加简单、方便。现在采集技术跨越了局域网，也意味着以前说的“万物互联”也将成为现实。借助异构资源整合，企业内部多元的采集点，也将结合起来共同构建多元采集链路。
通过传统和异构采集硬件设备的集成，在同一平台或同一平台上集成控制，实现多维度、跨地区、跨企业、跨终端、跨平台的联合采集。光通信的高速发展，将成为世界各国取得突破的首要因素，获取采集系统作为下一代传输手段。中文定义所谓的传输硬件设备指的是具有高带宽、低功耗、易扩展等特性的采集设备。优点传输距离可达千米级别，无需调度，可以适应多种大规模高清数据传输需求，实现传输容量、传输效率的极大提升。
实现网络化、智能化、集约化、共享化、互联化，减少调度、结算、调度人员的数量，从而取消区域间调度人员的限制，提高了信息共享、集中化与信息共享。采集系统按照等级主要分为两类：小型采集系统和大型采集系统，而中小企业也可根据自身需求和系统复杂度来确定开发中小型采集系统，传统采集系统是建立在低的设备投资上实现大量的数据存储与采集。小型采集系统的优点：。
1、适用于用户应用较少的分布式应用场景，
2、系统的性能指标较单一，
3、采集设备价格较低，基本上在人民币1000元之内，另外， 查看全部
采集采集系统是与数据分析处理系统相辅相成的。采集系统具有处理环节简单、成本低、适应性强、管理方便、跨设备兼容性好等特点。尤其是如今我国已逐步迈入大数据时代，许多以往需要单独设计和系统开发的深度的定制化系统，将逐步减少。甚至逐步通过集成接口的方式，系统集成上企业就可以完成。工程领域企业在进行采集系统、数据采集存储系统、物联网大数据平台等逐步走向系统化的前提下，获取数据的方式也变得更加多样化，传统的手工大批量采集已经越来越不满足企业自身需求。
而且人力成本逐步攀升和专业技术水平提高的需求迫使企业必须优化采集方式，提高管理水平，提高采集效率，实现数据智能化采集。移动互联网时代的采集硬件设备采集技术的发展已经让采集技术跨越到了通信技术、sdn技术等，在2018年将会被更加广泛地应用在企业自身采集系统之中。在2019年以前，采集系统仅仅只能在一个局域网内进行的。
但是随着国内大量的中小企业采集系统的应用，外接多单元采集硬件设备开始全面取代传统采集系统，进而也将改变采集系统的定义，从终端采集转向异构采集硬件设备的组网、硬件设备的集成等等都变得更加高效，更加简单、方便。现在采集技术跨越了局域网，也意味着以前说的“万物互联”也将成为现实。借助异构资源整合，企业内部多元的采集点，也将结合起来共同构建多元采集链路。
通过传统和异构采集硬件设备的集成，在同一平台或同一平台上集成控制，实现多维度、跨地区、跨企业、跨终端、跨平台的联合采集。光通信的高速发展，将成为世界各国取得突破的首要因素，获取采集系统作为下一代传输手段。中文定义所谓的传输硬件设备指的是具有高带宽、低功耗、易扩展等特性的采集设备。优点传输距离可达千米级别，无需调度，可以适应多种大规模高清数据传输需求，实现传输容量、传输效率的极大提升。
实现网络化、智能化、集约化、共享化、互联化，减少调度、结算、调度人员的数量，从而取消区域间调度人员的限制，提高了信息共享、集中化与信息共享。采集系统按照等级主要分为两类：小型采集系统和大型采集系统，而中小企业也可根据自身需求和系统复杂度来确定开发中小型采集系统，传统采集系统是建立在低的设备投资上实现大量的数据存储与采集。小型采集系统的优点：。
1、适用于用户应用较少的分布式应用场景，
2、系统的性能指标较单一，
3、采集设备价格较低，基本上在人民币1000元之内，另外， 查看全部
解决方案:移动互联网时代的采集硬件设备采集技术(组图)
采集采集系统是与数据分析处理系统相辅相成的。采集系统具有处理环节简单、成本低、适应性强、管理方便、跨设备兼容性好等特点。尤其是如今我国已逐步迈入大数据时代，许多以往需要单独设计和系统开发的深度的定制化系统，将逐步减少。甚至逐步通过集成接口的方式，系统集成上企业就可以完成。工程领域企业在进行采集系统、数据采集存储系统、物联网大数据平台等逐步走向系统化的前提下，获取数据的方式也变得更加多样化，传统的手工大批量采集已经越来越不满足企业自身需求。
而且人力成本逐步攀升和专业技术水平提高的需求迫使企业必须优化采集方式，提高管理水平，提高采集效率，实现数据智能化采集。移动互联网时代的采集硬件设备采集技术的发展已经让采集技术跨越到了通信技术、sdn技术等，在2018年将会被更加广泛地应用在企业自身采集系统之中。在2019年以前，采集系统仅仅只能在一个局域网内进行的。
但是随着国内大量的中小企业采集系统的应用，外接多单元采集硬件设备开始全面取代传统采集系统，进而也将改变采集系统的定义，从终端采集转向异构采集硬件设备的组网、硬件设备的集成等等都变得更加高效，更加简单、方便。现在采集技术跨越了局域网，也意味着以前说的“万物互联”也将成为现实。借助异构资源整合，企业内部多元的采集点，也将结合起来共同构建多元采集链路。
通过传统和异构采集硬件设备的集成，在同一平台或同一平台上集成控制，实现多维度、跨地区、跨企业、跨终端、跨平台的联合采集。光通信的高速发展，将成为世界各国取得突破的首要因素，获取采集系统作为下一代传输手段。中文定义所谓的传输硬件设备指的是具有高带宽、低功耗、易扩展等特性的采集设备。优点传输距离可达千米级别，无需调度，可以适应多种大规模高清数据传输需求，实现传输容量、传输效率的极大提升。
实现网络化、智能化、集约化、共享化、互联化，减少调度、结算、调度人员的数量，从而取消区域间调度人员的限制，提高了信息共享、集中化与信息共享。采集系统按照等级主要分为两类：小型采集系统和大型采集系统，而中小企业也可根据自身需求和系统复杂度来确定开发中小型采集系统，传统采集系统是建立在低的设备投资上实现大量的数据存储与采集。小型采集系统的优点：。
1、适用于用户应用较少的分布式应用场景，
2、系统的性能指标较单一，
3、采集设备价格较低，基本上在人民币1000元之内，另外，
解决方案:信息采集系统
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-11-08 18:34
解决方案:信息采集系统
信息采集系统是从大量网页中提取非结构化信息并将其存储在结构化数据库中的软件
它可以采集从互联网上任何网页的信息中，根据用户的设置分析提取网页中的特定信息，然后组织存储在指定的数据库中，提供个性化的信息定制和强大的全文搜索能力。
适用行业
信息采集系统适用于任何行业、任何部门，具有很好的适应用户实际情况的信息采集和处理能力。
广泛应用于行业门户网站、竞争情报系统、知识管理系统、网站内容系统、科研等领域。
相关软件
信息采集是体现网络信息价值的主要方式之一，因此很多企业都在推出相关产品。然而，真正优秀、能够应用于大规模解决方案和系统的成熟软件却很少。
网络信息采集专家可以灵活自定义采集任务，网页上显示的所有信息都可以通过任务自定义采集到你的本地数据库，支持的数据库包括Mysql、access、oracle、ms sql等等。也可以将采集好的信息发布到其他网站系统，适用于各类网站，以及采集的企业营销数据。
解决方案:网络矿工数据采集软件主要特性
网络矿工数据采集软件是一款专业的网络数据采集软件，可以根据用户的配置下载相关网页中的数据采集，并保存到本地。结构化的方式。数据可以保存到数据库或发布到网站，可用于数据挖掘、垂直搜索引擎、网站信息聚合、企业口碑监测。
网络矿工资料采集软件官方介绍
网络矿工数据采集软件（以下简称：网络矿工）是一款功能强大的专业数据采集器，通过用户自定义配置，可以快速结构化存储网页数据并输出到本地到数据库，发布到 网站。网络矿工可应用于数据挖掘、垂直搜索引擎、网站信息聚合、企业口碑监测、舆情信息监测等领域。
网络矿工致力于数据采集领域，提供完整的数据采集工作工具，不仅实现数据采集，还提供数据处理和编辑工具实现采集数据处理操作，根据用户数据应用需求提升数据质量，直接输出优质数据。
网络矿工数据采集软件主要特点
1.专业采集，功能齐全，自定义步骤
2.插件扩展，灵活定制
3.完善的采集输入输出数据机制，有效处理复杂采集
4.打包运行，易于部署强大的数据处理能力，直接输出高质量数据
5. 高性能元素操作，轻松应对海量采集
6.自定义步骤操作简单，使用方便
7、数据清洗适用范围广，从个人到企业
8.售后支持预警操作，让您使用无忧 查看全部
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它可以采集从互联网上任何网页的信息中，根据用户的设置分析提取网页中的特定信息，然后组织存储在指定的数据库中，提供个性化的信息定制和强大的全文搜索能力。
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解决方案:网络矿工数据采集软件主要特性
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整体解决方案:大胖海康威视cpas清洗机故障分析及解决方案！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-11-05 23:22
整体解决方案:大胖海康威视cpas清洗机故障分析及解决方案！
采集采集系统需要定位采集采集完成开始清洗前置摄像头按厂家指示操作（rtbsr，lvp，cbt，2。8倍放大等）清洗完成操作一定要确认看摄像头是否和图纸，如果不能自动对焦或者其他检测必须手动清洗干净确认摄像头无色差等外观，正常视频都有异常直接返厂保修放大倍数过高、坏点等问题，人为损坏或者无法检测的可以关闭干燥模式，停止清洗测试摄像头清洗完毕其它不良情况就直接返厂保修出图请上传后台。
楼上正解，清洗可以检查一下是否有扭曲变形，黑色区域是否清洗干净，清洗开启要注意控制流量的，流量大会损坏机器。平常可以用湿毛巾擦拭摄像头，清洗完成后拍摄看看清晰度是否达到就可以了。
我推荐一个清洗摄像头的神器。像海康威视的cpas系列的cim，cvp系列，零度清洗机等，用专用的压嘴，可以压得很实，噪音小，可重复利用，用的久，也不损害机器。有兴趣可以参考我文章，里面有介绍。相关文章大脸小胖：海康威视清洗机压片清洗安装使用教程大脸小胖：海康威视cpas清洗机故障分析及解决方案大脸小胖：海康威视cvp系列清洗机用户体验调研报告。
直接按厂家说明书操作，最好从清洗之前发回厂家检测下，看电路是否连接正常，接下来清洗完毕就要看下有没有其他问题，至于厂家一般每个月定期免费清洗，也有收费的，清洗前要先查清楚清洗说明， 查看全部
采集采集系统需要定位采集采集完成开始清洗前置摄像头按厂家指示操作（rtbsr，lvp，cbt，2。8倍放大等）清洗完成操作一定要确认看摄像头是否和图纸，如果不能自动对焦或者其他检测必须手动清洗干净确认摄像头无色差等外观，正常视频都有异常直接返厂保修放大倍数过高、坏点等问题，人为损坏或者无法检测的可以关闭干燥模式，停止清洗测试摄像头清洗完毕其它不良情况就直接返厂保修出图请上传后台。
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整套解决方案:电网数据采集系统的制作方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-10-28 11:24
整套解决方案:电网数据采集系统的制作方法
1、本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网数据采集系统。
背景技术：
2、目前，我国电力供应普遍偏紧，部分地区和时期电力短缺严重。随着我国电网规模的不断扩大和电网复杂程度的日益提高，需要对各用电地区的用电量和用电高峰时段进行监测。利用电网数据进行用电量分析，得出合理的供电方案，缓解供电不足的局面。为此，通常使用data采集模块从各用电区域的电网数据库中采集电网数据，然后将电网数据采集传送到外部综合功耗分析系统。分析，在电网数据传输过程中，
3.多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
4、因此，在data采集模块的基础上，结合多租户技术，首先为每个用电区域的电网数据库建立租户空间，每个租户空间接入电网对应用电区域的数据库，使得每个单个租户空间收录对应网格数据库中的所有网格数据，从而基于多个租户空间，可以保证每个用电区域的网格数据之间的隔离。而当前数据采集模块只能采集接收单一类型的电网数据，难以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需求。
技术实施要素：
5、本发明要解决的技术问题是如何采集获取各类电网数据，以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
6、为了解决上述技术问题，本发明提供一种电网数据采集系统，包括数据采集模块和利用多租户技术生成的多个电网租户空间。 , 每个电网租户空间连接一个用电区域的电网数据库，电网数据库存储多个电网数据，data采集模块收录多种数据采集 引擎有不同的 data采集 方法，对于每个 data采集 一个网格租户空间，data采集 模块使用各种 data采集 引擎来 采集分别为各类网格数据。
7、优选地，数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集引擎、cdc采集引擎和网络爬虫采集引擎. 在每个网格租户空间中，data采集模块使用流式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据数据，使用cdc采集engine采集获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
8、优选地，流引擎包括用于实时计算的分布式实时大数据处理框架。
9、优选地，分布式实时大数据处理框架为风暴流框架。
10. 优选地，cdc采集引擎是非侵入式cdc采集引擎。
11、优选地，非侵入式cdc采集引擎为基于日志的cdc采集引擎，记录data采集过程中的每一次插入、更新、删除操作。进入日志。
12、优选地，网络爬虫采集引擎包括用于爬取网站页面并从网站页面中提取结构数据的应用框架。
13、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
14、优选地，批处理采集引擎包括用于抓取屏幕页面并从屏幕页面中提取结构数据的应用框架。
15、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
16、本发明的有益效果是：由于每个电网租户空间都连接到一个用电区域的电网数据库，每个租户空间都收录对应的电网数据库中的所有电网数据，data采集模块是采集不同方式的各类数据采集可以从每个网格租户空间使用引擎采集各种类型的网格数据，以满足外部分析系统对网格进行综合分析的需要数据。需要。
图纸说明
17、图1是网格数据采集系统的结构框图。
详细方法
18、下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。
19、本实施例提供一种电网数据采集系统。如图所示。如图1所示，电网数据采集系统包括数据采集模块和采用多租户技术生成的多个电网。租户空间，每个电网租户空间连接到一个用电区域的电网数据库，每个电网数据库存储多个电网数据，那么每个租户空间收录对应的电网数据库中的所有电网数据电源应用领域。其中，多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
20. data采集 模块包括四个data采集 引擎，具有不同的data采集 方法。这四个数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集Engine、cdc采集Engine和Web Crawler采集Engine。对于每个网格租户空间，data采集模块分别使用这四种数据采集引擎采集四种网格数据，具体来说，data采集模块使用流公式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据，使用cdc采集engine采集 获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
21. Streaming采集引擎收录一个实时计算的分布式实时大数据处理框架——storm Streaming框架，免费、开源、分布式、高容错性，使连续流计算成为可能简单的。与传统的Hadoop大数据处理框架相比，Storm流处理框架弥补了Hadoop大数据处理框架无法满足的实时性要求。流式采集引擎主要针对频率高、实时性强的数据（如计量系统产生的时序数据）进行采集。用户可以自定义数据的来源和协议采集，将数据经过简单的预处理后放入分布式消息队列，
——
命令
可读数据访问。
22、风暴流处理框架包括主节点nimbus和worker节点supervisor。主节点 nimbus 只有一个，工作节点监督者可以有多个。主节点 nimbus 运行 nimbus 守护进程，该守护进程负责跨集群分发代码、将任务分配给节点以及监控主机故障。每个worker节点supervisor都运行着supervisor守护进程，负责监控worker节点上已经分配的主机作业，以及启动和停止nimbus分配的worker进程。Storm Streaming 框架还包括 zookeeper 组件和 worker 组件。supervisor定期从zookeeper那里获取拓扑信息topology、task assignment信息assignments以及各种心跳信息，并据此分配任务。每个主管都会同步数据。同步过程中，会启动新的worker或者关闭旧的worker，并根据新的任务分配进行负载均衡。
23. cdc采集引擎（中心化数据采集引擎）是一个非侵入式的cdc采集引擎，具体来说是一个基于日志的cdc采集引擎，将数据采集进程中的每一次插入、更新、删除操作都记录在日志中，以便采集获取实时的变化数据。当基于日志的 cdc采集 引擎执行 data采集 操作时，不会对源系统产生性能影响。cdc采集引擎主要是指数据库的增量采集，专门针对动态变化的数据采集。数据的每一次变化都会记录在日志文件中。常用的方法是扫描数据库事务日志，通常需要上游（源）系统配合改造，并将日志开放给数据云平台。
24.网络爬虫采集引擎和批处理采集引擎都收录一个用python编写的应用框架——scrapy框架。网络爬虫采集引擎中的scrapy框架，用于爬取网站页面，从网站页面中提取结构化数据，获取网页数据；批量采集引擎中的scrapy框架用于爬取Screen页面，并从Screen页面中提取结构化数据以获取离线数据。批处理采集引擎主要用于采集大批量的数据文件，包括数据库采集和文件采集，可用于结构化数据采集 （可以是文本抽取、jdbc抽取、oracle抽取、hive抽取等）、半结构化数据采集（xml抽取）和非结构化数据采集（hbase抽取等））。网络爬虫采集引擎主要针对网页数据。根据用户浏览页面的url，自动从网上获取url对应的网页源文件，并解析得到其内容。
25、本实施例中，电网数据采集系统的data采集模块包括四种数据采集引擎，不同的data采集方法——streaming采集engine、batch采集engine、cdc采集engine和网络爬虫采集engine，那么data采集模块可以在不同的采集方法中使用四种数据采集引擎分别采集从每个网格租户空间采集四种网格数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后采集到电网数据 传输到外部分析系统进行用电综合分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。例如，数据采集 模块可以分别从广州市电网租户空间采集以不同方式利用采集的四种数据采集引擎采集广州四种电网数据-实时数据、离线数据数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电力Grid Tenant Space采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到综合使用的外部分析系统。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
26、以上仅为本发明的一个实施例，并不限制专利的保护范围。本领域技术人员在本发明的基础上进行非实质性的改动或替换，仍属于专利保护的范围。
解决方案:微信公众号移动端数据采集与话题分析系统的设计与实现
【摘要】 移动互联网时代，社交媒体层出不穷，如Twitter、Facebook、微博、知乎等。作为后起之秀，微信拥有近10亿月活跃用户。据统计，微信公众平台公众号已达2000万以上，月均产出1.07亿条内容，成为信息传播和舆论发酵的主要场所之一。全面高效的采集和微信数据分析在热点话题发现、突发事件实时追踪、舆情监测等领域具有重要应用。本文针对微信API请求限速严格，接口开放程度低，现有网络爬虫采集 依托搜狗微信等第三方网站、采集数据不全、效率低等问题，设计并实现了移动数据采集系统。系统将数据采集迁移到移动端，利用自动化测试框架模拟普通用户在应用中对服务器的点击、浏览等请求，实现公众号的全历史消息和单个文章采集包括文字、用户评论、点赞等全维度数据。此外，在对采集得到的数据进行主题检测和进化分析时，本文提出了一种基于去噪的主题检测方法和一种基于增强字体的主题进化方法。公众号文章 收录热点新闻和大量非热点新闻。如果使用聚类算法进行直接聚类，容易受到异常值（非热点新闻）的影响，聚类效果较差。根据论文设计的系统采集数据的全面性，本文提出了一种多维有效的去噪报告检测方法，可以提高聚类效果，降低聚类成本，特别是在大数据时代。其次，考虑到即使是信息公众号通常也会发布软文、广告投放等非新闻报道，传统的以头条和介绍为基础的新闻话题方式已不再适用于微信公众号。根据微文本排版的特点，提出了一种基于增强字体的主题演化方法。实验结果表明，该方法总体上优于传统方法。
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1、本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网数据采集系统。
背景技术：
2、目前，我国电力供应普遍偏紧，部分地区和时期电力短缺严重。随着我国电网规模的不断扩大和电网复杂程度的日益提高，需要对各用电地区的用电量和用电高峰时段进行监测。利用电网数据进行用电量分析，得出合理的供电方案，缓解供电不足的局面。为此，通常使用data采集模块从各用电区域的电网数据库中采集电网数据，然后将电网数据采集传送到外部综合功耗分析系统。分析，在电网数据传输过程中，
3.多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
4、因此，在data采集模块的基础上，结合多租户技术，首先为每个用电区域的电网数据库建立租户空间，每个租户空间接入电网对应用电区域的数据库，使得每个单个租户空间收录对应网格数据库中的所有网格数据，从而基于多个租户空间，可以保证每个用电区域的网格数据之间的隔离。而当前数据采集模块只能采集接收单一类型的电网数据，难以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需求。
技术实施要素：
5、本发明要解决的技术问题是如何采集获取各类电网数据，以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
6、为了解决上述技术问题，本发明提供一种电网数据采集系统，包括数据采集模块和利用多租户技术生成的多个电网租户空间。 , 每个电网租户空间连接一个用电区域的电网数据库，电网数据库存储多个电网数据，data采集模块收录多种数据采集 引擎有不同的 data采集 方法，对于每个 data采集 一个网格租户空间，data采集 模块使用各种 data采集 引擎来 采集分别为各类网格数据。
7、优选地，数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集引擎、cdc采集引擎和网络爬虫采集引擎. 在每个网格租户空间中，data采集模块使用流式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据数据，使用cdc采集engine采集获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
8、优选地，流引擎包括用于实时计算的分布式实时大数据处理框架。
9、优选地，分布式实时大数据处理框架为风暴流框架。
10. 优选地，cdc采集引擎是非侵入式cdc采集引擎。
11、优选地，非侵入式cdc采集引擎为基于日志的cdc采集引擎，记录data采集过程中的每一次插入、更新、删除操作。进入日志。
12、优选地，网络爬虫采集引擎包括用于爬取网站页面并从网站页面中提取结构数据的应用框架。
13、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
14、优选地，批处理采集引擎包括用于抓取屏幕页面并从屏幕页面中提取结构数据的应用框架。
15、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
16、本发明的有益效果是：由于每个电网租户空间都连接到一个用电区域的电网数据库，每个租户空间都收录对应的电网数据库中的所有电网数据，data采集模块是采集不同方式的各类数据采集可以从每个网格租户空间使用引擎采集各种类型的网格数据，以满足外部分析系统对网格进行综合分析的需要数据。需要。
图纸说明
17、图1是网格数据采集系统的结构框图。
详细方法
18、下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。
19、本实施例提供一种电网数据采集系统。如图所示。如图1所示，电网数据采集系统包括数据采集模块和采用多租户技术生成的多个电网。租户空间，每个电网租户空间连接到一个用电区域的电网数据库，每个电网数据库存储多个电网数据，那么每个租户空间收录对应的电网数据库中的所有电网数据电源应用领域。其中，多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
20. data采集 模块包括四个data采集 引擎，具有不同的data采集 方法。这四个数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集Engine、cdc采集Engine和Web Crawler采集Engine。对于每个网格租户空间，data采集模块分别使用这四种数据采集引擎采集四种网格数据，具体来说，data采集模块使用流公式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据，使用cdc采集engine采集 获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
21. Streaming采集引擎收录一个实时计算的分布式实时大数据处理框架——storm Streaming框架，免费、开源、分布式、高容错性，使连续流计算成为可能简单的。与传统的Hadoop大数据处理框架相比，Storm流处理框架弥补了Hadoop大数据处理框架无法满足的实时性要求。流式采集引擎主要针对频率高、实时性强的数据（如计量系统产生的时序数据）进行采集。用户可以自定义数据的来源和协议采集，将数据经过简单的预处理后放入分布式消息队列，
——
命令
可读数据访问。
22、风暴流处理框架包括主节点nimbus和worker节点supervisor。主节点 nimbus 只有一个，工作节点监督者可以有多个。主节点 nimbus 运行 nimbus 守护进程，该守护进程负责跨集群分发代码、将任务分配给节点以及监控主机故障。每个worker节点supervisor都运行着supervisor守护进程，负责监控worker节点上已经分配的主机作业，以及启动和停止nimbus分配的worker进程。Storm Streaming 框架还包括 zookeeper 组件和 worker 组件。supervisor定期从zookeeper那里获取拓扑信息topology、task assignment信息assignments以及各种心跳信息，并据此分配任务。每个主管都会同步数据。同步过程中，会启动新的worker或者关闭旧的worker，并根据新的任务分配进行负载均衡。
23. cdc采集引擎（中心化数据采集引擎）是一个非侵入式的cdc采集引擎，具体来说是一个基于日志的cdc采集引擎，将数据采集进程中的每一次插入、更新、删除操作都记录在日志中，以便采集获取实时的变化数据。当基于日志的 cdc采集 引擎执行 data采集 操作时，不会对源系统产生性能影响。cdc采集引擎主要是指数据库的增量采集，专门针对动态变化的数据采集。数据的每一次变化都会记录在日志文件中。常用的方法是扫描数据库事务日志，通常需要上游（源）系统配合改造，并将日志开放给数据云平台。
24.网络爬虫采集引擎和批处理采集引擎都收录一个用python编写的应用框架——scrapy框架。网络爬虫采集引擎中的scrapy框架，用于爬取网站页面，从网站页面中提取结构化数据，获取网页数据；批量采集引擎中的scrapy框架用于爬取Screen页面，并从Screen页面中提取结构化数据以获取离线数据。批处理采集引擎主要用于采集大批量的数据文件，包括数据库采集和文件采集，可用于结构化数据采集 （可以是文本抽取、jdbc抽取、oracle抽取、hive抽取等）、半结构化数据采集（xml抽取）和非结构化数据采集（hbase抽取等））。网络爬虫采集引擎主要针对网页数据。根据用户浏览页面的url，自动从网上获取url对应的网页源文件，并解析得到其内容。
25、本实施例中，电网数据采集系统的data采集模块包括四种数据采集引擎，不同的data采集方法——streaming采集engine、batch采集engine、cdc采集engine和网络爬虫采集engine，那么data采集模块可以在不同的采集方法中使用四种数据采集引擎分别采集从每个网格租户空间采集四种网格数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后采集到电网数据 传输到外部分析系统进行用电综合分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。例如，数据采集 模块可以分别从广州市电网租户空间采集以不同方式利用采集的四种数据采集引擎采集广州四种电网数据-实时数据、离线数据数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电力Grid Tenant Space采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到综合使用的外部分析系统。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
26、以上仅为本发明的一个实施例，并不限制专利的保护范围。本领域技术人员在本发明的基础上进行非实质性的改动或替换，仍属于专利保护的范围。
解决方案:微信公众号移动端数据采集与话题分析系统的设计与实现
【摘要】 移动互联网时代，社交媒体层出不穷，如Twitter、Facebook、微博、知乎等。作为后起之秀，微信拥有近10亿月活跃用户。据统计，微信公众平台公众号已达2000万以上，月均产出1.07亿条内容，成为信息传播和舆论发酵的主要场所之一。全面高效的采集和微信数据分析在热点话题发现、突发事件实时追踪、舆情监测等领域具有重要应用。本文针对微信API请求限速严格，接口开放程度低，现有网络爬虫采集 依托搜狗微信等第三方网站、采集数据不全、效率低等问题，设计并实现了移动数据采集系统。系统将数据采集迁移到移动端，利用自动化测试框架模拟普通用户在应用中对服务器的点击、浏览等请求，实现公众号的全历史消息和单个文章采集包括文字、用户评论、点赞等全维度数据。此外，在对采集得到的数据进行主题检测和进化分析时，本文提出了一种基于去噪的主题检测方法和一种基于增强字体的主题进化方法。公众号文章 收录热点新闻和大量非热点新闻。如果使用聚类算法进行直接聚类，容易受到异常值（非热点新闻）的影响，聚类效果较差。根据论文设计的系统采集数据的全面性，本文提出了一种多维有效的去噪报告检测方法，可以提高聚类效果，降低聚类成本，特别是在大数据时代。其次，考虑到即使是信息公众号通常也会发布软文、广告投放等非新闻报道，传统的以头条和介绍为基础的新闻话题方式已不再适用于微信公众号。根据微文本排版的特点，提出了一种基于增强字体的主题演化方法。实验结果表明，该方法总体上优于传统方法。
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整套解决方案:电网数据采集系统的制作方法
1、本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网数据采集系统。
背景技术：
2、目前，我国电力供应普遍偏紧，部分地区和时期电力短缺严重。随着我国电网规模的不断扩大和电网复杂程度的日益提高，需要对各用电地区的用电量和用电高峰时段进行监测。利用电网数据进行用电量分析，得出合理的供电方案，缓解供电不足的局面。为此，通常使用data采集模块从各用电区域的电网数据库中采集电网数据，然后将电网数据采集传送到外部综合功耗分析系统。分析，在电网数据传输过程中，
3.多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
4、因此，在data采集模块的基础上，结合多租户技术，首先为每个用电区域的电网数据库建立租户空间，每个租户空间接入电网对应用电区域的数据库，使得每个单个租户空间收录对应网格数据库中的所有网格数据，从而基于多个租户空间，可以保证每个用电区域的网格数据之间的隔离。而当前数据采集模块只能采集接收单一类型的电网数据，难以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需求。
技术实施要素：
5、本发明要解决的技术问题是如何采集获取各类电网数据，以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
6、为了解决上述技术问题，本发明提供一种电网数据采集系统，包括数据采集模块和利用多租户技术生成的多个电网租户空间。 , 每个电网租户空间连接一个用电区域的电网数据库，电网数据库存储多个电网数据，data采集模块收录多种数据采集 引擎有不同的 data采集 方法，对于每个 data采集 一个网格租户空间，data采集 模块使用各种 data采集 引擎来 采集分别为各类网格数据。
7、优选地，数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集引擎、cdc采集引擎和网络爬虫采集引擎. 在每个网格租户空间中，data采集模块使用流式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据数据，使用cdc采集engine采集获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
8、优选地，流引擎包括用于实时计算的分布式实时大数据处理框架。
9、优选地，分布式实时大数据处理框架为风暴流框架。
10. 优选地，cdc采集引擎是非侵入式cdc采集引擎。
11、优选地，非侵入式cdc采集引擎为基于日志的cdc采集引擎，记录data采集过程中的每一次插入、更新、删除操作。进入日志。
12、优选地，网络爬虫采集引擎包括用于爬取网站页面并从网站页面中提取结构数据的应用框架。
13、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
14、优选地，批处理采集引擎包括用于抓取屏幕页面并从屏幕页面中提取结构数据的应用框架。
15、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
16、本发明的有益效果是：由于每个电网租户空间都连接到一个用电区域的电网数据库，每个租户空间都收录对应的电网数据库中的所有电网数据，data采集模块是采集不同方式的各类数据采集可以从每个网格租户空间使用引擎采集各种类型的网格数据，以满足外部分析系统对网格进行综合分析的需要数据。需要。
图纸说明
17、图1是网格数据采集系统的结构框图。
详细方法
18、下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。
19、本实施例提供一种电网数据采集系统。如图所示。如图1所示，电网数据采集系统包括数据采集模块和采用多租户技术生成的多个电网。租户空间，每个电网租户空间连接到一个用电区域的电网数据库，每个电网数据库存储多个电网数据，那么每个租户空间收录对应的电网数据库中的所有电网数据电源应用领域。其中，多租户技术（多
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租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
20. data采集 模块包括四个data采集 引擎，具有不同的data采集 方法。这四个数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集Engine、cdc采集Engine和Web Crawler采集Engine。对于每个网格租户空间，data采集模块分别使用这四种数据采集引擎采集四种网格数据，具体来说，data采集模块使用流公式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据，使用cdc采集engine采集 获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
21. Streaming采集引擎收录一个实时计算的分布式实时大数据处理框架——storm Streaming框架，免费、开源、分布式、高容错性，使连续流计算成为可能简单的。与传统的Hadoop大数据处理框架相比，Storm流处理框架弥补了Hadoop大数据处理框架无法满足的实时性要求。流式采集引擎主要针对频率高、实时性强的数据（如计量系统产生的时序数据）进行采集。用户可以自定义数据的来源和协议采集，将数据经过简单的预处理后放入分布式消息队列，
——
命令
可读数据访问。
22、风暴流处理框架包括主节点nimbus和worker节点supervisor。主节点 nimbus 只有一个，工作节点监督者可以有多个。主节点 nimbus 运行 nimbus 守护进程，该守护进程负责跨集群分发代码、将任务分配给节点以及监控主机故障。每个worker节点supervisor都运行着supervisor守护进程，负责监控worker节点上已经分配的主机作业，以及启动和停止nimbus分配的worker进程。Storm Streaming 框架还包括 zookeeper 组件和 worker 组件。supervisor定期从zookeeper那里获取拓扑信息topology、task assignment信息assignments以及各种心跳信息，并据此分配任务。每个主管都会同步数据。同步过程中，会启动新的worker或者关闭旧的worker，并根据新的任务分配进行负载均衡。
23. cdc采集引擎（中心化数据采集引擎）是一个非侵入式的cdc采集引擎，具体来说是一个基于日志的cdc采集引擎，将数据采集进程中的每一次插入、更新、删除操作都记录在日志中，以便采集获取实时的变化数据。当基于日志的 cdc采集 引擎执行 data采集 操作时，不会对源系统产生性能影响。cdc采集引擎主要是指数据库的增量采集，专门针对动态变化的数据采集。数据的每一次变化都会记录在日志文件中。常用的方法是扫描数据库事务日志，通常需要上游（源）系统配合改造，并将日志开放给数据云平台。
24.网络爬虫采集引擎和批处理采集引擎都收录一个用python编写的应用框架——scrapy框架。网络爬虫采集引擎中的scrapy框架，用于爬取网站页面，从网站页面中提取结构化数据，获取网页数据；批量采集引擎中的scrapy框架用于爬取Screen页面，并从Screen页面中提取结构化数据以获取离线数据。批处理采集引擎主要用于采集大批量的数据文件，包括数据库采集和文件采集，可用于结构化数据采集 （可以是文本抽取、jdbc抽取、oracle抽取、hive抽取等）、半结构化数据采集（xml抽取）和非结构化数据采集（hbase抽取等））。网络爬虫采集引擎主要针对网页数据。根据用户浏览页面的url，自动从网上获取url对应的网页源文件，并解析得到其内容。
25、本实施例中，电网数据采集系统的data采集模块包括四种数据采集引擎，不同的data采集方法——streaming采集engine、batch采集engine、cdc采集engine和网络爬虫采集engine，那么data采集模块可以在不同的采集方法中使用四种数据采集引擎分别采集从每个网格租户空间采集四种网格数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后采集到电网数据 传输到外部分析系统进行用电综合分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。例如，数据采集 模块可以分别从广州市电网租户空间采集以不同方式利用采集的四种数据采集引擎采集广州四种电网数据-实时数据、离线数据数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电力Grid Tenant Space采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到综合使用的外部分析系统。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
26、以上仅为本发明的一个实施例，并不限制专利的保护范围。本领域技术人员在本发明的基础上进行非实质性的改动或替换，仍属于专利保护的范围。
解决方案:微信公众号移动端数据采集与话题分析系统的设计与实现
【摘要】 移动互联网时代，社交媒体层出不穷，如Twitter、Facebook、微博、知乎等。作为后起之秀，微信拥有近10亿月活跃用户。据统计，微信公众平台公众号已达2000万以上，月均产出1.07亿条内容，成为信息传播和舆论发酵的主要场所之一。全面高效的采集和微信数据分析在热点话题发现、突发事件实时追踪、舆情监测等领域具有重要应用。本文针对微信API请求限速严格，接口开放程度低，现有网络爬虫采集 依托搜狗微信等第三方网站、采集数据不全、效率低等问题，设计并实现了移动数据采集系统。系统将数据采集迁移到移动端，利用自动化测试框架模拟普通用户在应用中对服务器的点击、浏览等请求，实现公众号的全历史消息和单个文章采集包括文字、用户评论、点赞等全维度数据。此外，在对采集得到的数据进行主题检测和进化分析时，本文提出了一种基于去噪的主题检测方法和一种基于增强字体的主题进化方法。公众号文章 收录热点新闻和大量非热点新闻。如果使用聚类算法进行直接聚类，容易受到异常值（非热点新闻）的影响，聚类效果较差。根据论文设计的系统采集数据的全面性，本文提出了一种多维有效的去噪报告检测方法，可以提高聚类效果，降低聚类成本，特别是在大数据时代。其次，考虑到即使是信息公众号通常也会发布软文、广告投放等非新闻报道，传统的以头条和介绍为基础的新闻话题方式已不再适用于微信公众号。根据微文本排版的特点，提出了一种基于增强字体的主题演化方法。实验结果表明，该方法总体上优于传统方法。
直观:高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多的因素
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 41 次浏览 • 2022-10-25 16:16
直观:高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多的因素
采集采集系统基本原理示意图1采集系统简介实现采集的接口有很多，从直接接口到配置接口，接口越多越方便接口管理；其次数据收集要考虑采集设备固有的问题，如设备温度，距离等因素；再次要考虑设备开关电机和保护控制因素；最后考虑实现采集时需要添加的算法等其他因素。所以这些因素都要综合考虑到，才可以满足采集设备的需求。这里使用采集系统的接口功能图基本接口图：视频演示代码和功能列表：采集功能说明。
大型商场用的rfid采集机，接口是原始数据和缓存数据。高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多，当然还有现成的采集系统可以做，
rfid采集设备一般就两种：一种是采集距离比较远的光感量采集设备，具体实现方式：采集器放在巨大的展示架上，无需移动。采集传感器采集到（或者说摄像头拍摄到）展示架的光感量信息，传感器发射射线来检测rfid标签。使用面积巨大的采集展示架时，就要给采集展示架装置周边各个角落装上红外线激光模块。信息采集会将光感量信息发送到射线检测芯片。
当装置检测到射线时，就会标注在rfid标签上。射线检测芯片后期处理，会根据实际内容，用随机编码形式给出一个提示码。这样简单的就实现了用射线检测做内容识别。相比传统电话采集，光感量这种方式对安装要求比较低，一般的套房都可以实现。随着大型商场对地理位置精度要求的提高，这种方式不能满足。另一种是采集范围比较近的机器人，这种方式是实现范围比较近的电话采集器。
然后上面那种采集机会给采集器和地面（一般是走廊）装个传感器阵列，然后对所有接收到的触点安装一个主点。主点按照一定的方式定义，通过一定方式将触点的输出电压和信号放大到中心，所以会产生一个高电压，因此rfid数据都是0和1形式。定义一个异常放大或者高电压输出的主点，相当于给现在的标签装了一个装置，就可以通过射线来检测rfid标签的内容。
rfid数据采集出来以后，每当有人靠近rfidreferencesensor会发射一个脉冲信号，信号波长大概是30cm，所以如果想要定位和不止一个人，就只能使用一条信号线。当然，一条线只能检测一个rfid接近。采集器可以让rfid接近发射装置，也可以给采集器插一根线，这个可以根据场地情况来定。只要你要采集的信息变化，就会有rfid的内容变化，因此rfid的实际应用具有很高的灵活性。 查看全部
采集采集系统基本原理示意图1采集系统简介实现采集的接口有很多，从直接接口到配置接口，接口越多越方便接口管理；其次数据收集要考虑采集设备固有的问题，如设备温度，距离等因素；再次要考虑设备开关电机和保护控制因素；最后考虑实现采集时需要添加的算法等其他因素。所以这些因素都要综合考虑到，才可以满足采集设备的需求。这里使用采集系统的接口功能图基本接口图：视频演示代码和功能列表：采集功能说明。
大型商场用的rfid采集机，接口是原始数据和缓存数据。高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多，当然还有现成的采集系统可以做，
rfid采集设备一般就两种：一种是采集距离比较远的光感量采集设备，具体实现方式：采集器放在巨大的展示架上，无需移动。采集传感器采集到（或者说摄像头拍摄到）展示架的光感量信息，传感器发射射线来检测rfid标签。使用面积巨大的采集展示架时，就要给采集展示架装置周边各个角落装上红外线激光模块。信息采集会将光感量信息发送到射线检测芯片。
当装置检测到射线时，就会标注在rfid标签上。射线检测芯片后期处理，会根据实际内容，用随机编码形式给出一个提示码。这样简单的就实现了用射线检测做内容识别。相比传统电话采集，光感量这种方式对安装要求比较低，一般的套房都可以实现。随着大型商场对地理位置精度要求的提高，这种方式不能满足。另一种是采集范围比较近的机器人，这种方式是实现范围比较近的电话采集器。
然后上面那种采集机会给采集器和地面（一般是走廊）装个传感器阵列，然后对所有接收到的触点安装一个主点。主点按照一定的方式定义，通过一定方式将触点的输出电压和信号放大到中心，所以会产生一个高电压，因此rfid数据都是0和1形式。定义一个异常放大或者高电压输出的主点，相当于给现在的标签装了一个装置，就可以通过射线来检测rfid标签的内容。
rfid数据采集出来以后，每当有人靠近rfidreferencesensor会发射一个脉冲信号，信号波长大概是30cm，所以如果想要定位和不止一个人，就只能使用一条信号线。当然，一条线只能检测一个rfid接近。采集器可以让rfid接近发射装置，也可以给采集器插一根线，这个可以根据场地情况来定。只要你要采集的信息变化，就会有rfid的内容变化，因此rfid的实际应用具有很高的灵活性。 查看全部
直观:高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多的因素
采集采集系统基本原理示意图1采集系统简介实现采集的接口有很多，从直接接口到配置接口，接口越多越方便接口管理；其次数据收集要考虑采集设备固有的问题，如设备温度，距离等因素；再次要考虑设备开关电机和保护控制因素；最后考虑实现采集时需要添加的算法等其他因素。所以这些因素都要综合考虑到，才可以满足采集设备的需求。这里使用采集系统的接口功能图基本接口图：视频演示代码和功能列表：采集功能说明。
大型商场用的rfid采集机，接口是原始数据和缓存数据。高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多，当然还有现成的采集系统可以做，
rfid采集设备一般就两种：一种是采集距离比较远的光感量采集设备，具体实现方式：采集器放在巨大的展示架上，无需移动。采集传感器采集到（或者说摄像头拍摄到）展示架的光感量信息，传感器发射射线来检测rfid标签。使用面积巨大的采集展示架时，就要给采集展示架装置周边各个角落装上红外线激光模块。信息采集会将光感量信息发送到射线检测芯片。
当装置检测到射线时，就会标注在rfid标签上。射线检测芯片后期处理，会根据实际内容，用随机编码形式给出一个提示码。这样简单的就实现了用射线检测做内容识别。相比传统电话采集，光感量这种方式对安装要求比较低，一般的套房都可以实现。随着大型商场对地理位置精度要求的提高，这种方式不能满足。另一种是采集范围比较近的机器人，这种方式是实现范围比较近的电话采集器。
然后上面那种采集机会给采集器和地面（一般是走廊）装个传感器阵列，然后对所有接收到的触点安装一个主点。主点按照一定的方式定义，通过一定方式将触点的输出电压和信号放大到中心，所以会产生一个高电压，因此rfid数据都是0和1形式。定义一个异常放大或者高电压输出的主点，相当于给现在的标签装了一个装置，就可以通过射线来检测rfid标签的内容。
rfid数据采集出来以后，每当有人靠近rfidreferencesensor会发射一个脉冲信号，信号波长大概是30cm，所以如果想要定位和不止一个人，就只能使用一条信号线。当然，一条线只能检测一个rfid接近。采集器可以让rfid接近发射装置，也可以给采集器插一根线，这个可以根据场地情况来定。只要你要采集的信息变化，就会有rfid的内容变化，因此rfid的实际应用具有很高的灵活性。
直观:网络采集系统的介绍与性能优势，你了解多少？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 53 次浏览 • 2022-10-23 19:13
直观:网络采集系统的介绍与性能优势，你了解多少？
采集采集系统的介绍与性能优势主要包括：网络数据采集、深度通信网络配置、实时网络接入、网络故障诊断、网络流量调度、网络dns解析、主机部署选型等。
1、网络采集网络采集系统是一套用于采集企业关键数据的采集系统，
1）相对于常规采集系统，
2）网络采集系统能够动态定制采集计划，不断根据需求弹性扩缩，对采集结果进行监控，
3）网络采集系统采集到数据的规格多，能够适用于动态变化的网络环境，而网络采集系统的操作将会受到网络环境等因素的制约，
4）网络采集系统的安全性能高，可以对传统采集系统的硬件和系统进行全面且可靠的重构和规格化，
5）网络采集系统系统通信可靠性高，可以提供更高的可用性和快速响应，
6）网络采集系统具有可选软件开发能力，软件的开发工作量会很小，且在关键环节可以对功能作优化，
7）网络采集系统使用数据的质量相对高，
2、通信网络配置通信网络可以分为有线和无线两种，有线的通信网络分为有线网卡和集线器、有线交换机，无线通信网络分为单模、双模以及射频版，也可以通过无线rs232模块，有线和无线通信网络的规格要求不同。采集采集系统的终端设备可以是集成在采集网络，也可以进行集中部署，但是主要采集设备通常要求为网络的路由器，因为rs232模块作为单模采集端口使用，无线模块也是单模模块，有线模块是双模模块，采集端口分类如下表所示：。
3、实时网络接入主机采集是网络采集系统的基础，通过网络采集实现对网络的实时采集和管理。网络采集终端能够采集业务包括通信网络包、i/o端口和定位服务器等业务数据。采集系统实现的功能：网络采集系统可以将采集的结果（如通信网络包、i/o端口、定位服务器等）传送到网络部署的所有交换机（如不需要流量套餐套餐分割，也可以对接专线网），以及所有配置相同的主机（如rs232等）。
采集系统方案：
1）路由器优点：方便扩缩，故障率低；缺点：通信部署比较复杂，对不同网络部署要求不同，
2）网卡优点：对网络的一次性接入，实现广域网覆盖；缺点：可能会故障、返工、网络配置复杂，
3）集成外部交换机优点：易集成配置， 查看全部
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汇总:采集采集系统的用途网站分析，快速提升网站排名！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 59 次浏览 • 2022-10-22 07:12
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整套解决方案:电脑采集系统内包含哪些采集模块？(一)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-10-21 21:12
整套解决方案:电脑采集系统内包含哪些采集模块？(一)
采集采集系统内包含哪些采集模块？通常情况下，可以分为手动采集（打开浏览器）、自动采集、电脑采集、pc网页采集、后台模块、短网址采集、手机网页采集等。前端模块适用于gif图、jpg、png、css、about、urllib、postcss等资源，也可用于转化成excel、xml或json。后台模块适用于网页、图像、文本、json等资源，也可用于转化成excel、xml或json。
电脑采集模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，可用于前后端资源页面。后台模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，通常指addin，也可用于postcss中嵌入json调用路径。短网址采集模块：通常主要用于从google抓取短网址和小图片，也可用于引入个人标识和个人url。leaflet扩展浏览器采集引擎支持哪些http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？file协议、httpreferer、httpbeta协议支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？postcssv8支持使用什么http协议、是否“安全”或“非授权”？使用http协议或非http协议采集数据，有什么区别？为什么几乎所有的网站都不需要授权就可以进行采集？建议尽量都使用http协议，不安全原因：liveid可能被作弊控制，影响数据准确性；http也有爬虫效率低下的缺点，分配不均衡或负载均衡不够高效。
避免攻击。后台模块都支持什么http协议、是否“安全”或“非授权”？以上内容均为最新网上采集整理，若侵权，烦请告知，立刻删除。更多采集知识和案例可关注我的系列文章：采集神器：2018最全最强采集引擎大盘点！采集引擎分类大盘点：爬虫高手必备采集工具推荐采集学习路线：爬虫必须要掌握的基础采集知识大盘点！采集学习路线：爬虫常见技术分析与最佳实践采集技术分析：算法集大成的淘宝流量聚类采集技术分析：真正的采集神器分析：小众爬虫，python-ffkdyy。 查看全部
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整套解决方案:电脑采集系统内包含哪些采集模块？(一)
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电脑采集模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，可用于前后端资源页面。后台模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，通常指addin，也可用于postcss中嵌入json调用路径。短网址采集模块：通常主要用于从google抓取短网址和小图片，也可用于引入个人标识和个人url。leaflet扩展浏览器采集引擎支持哪些http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？file协议、httpreferer、httpbeta协议支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？postcssv8支持使用什么http协议、是否“安全”或“非授权”？使用http协议或非http协议采集数据，有什么区别？为什么几乎所有的网站都不需要授权就可以进行采集？建议尽量都使用http协议，不安全原因：liveid可能被作弊控制，影响数据准确性；http也有爬虫效率低下的缺点，分配不均衡或负载均衡不够高效。
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解决方案:你居然还去服务器上捞日志，搭个日志收集系统难道不香么！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-10-19 17:23
解决方案:你居然还去服务器上捞日志，搭个日志收集系统难道不香么！
ELK日志采集系统进阶使用，本文主要讲解如何创建一个在线环境下真正可用的日志采集系统。有了它，你就可以告别服务器上的日志清理了！
ELK环境安装
ELK是指由Elasticsearch、Kibana和Logstash三个服务构建的日志采集系统。具体施工方法请参考。此处仅提供最新版本的 docker-compose 脚本和一些安装点。
码头工人撰写脚本
version: '3'<br />services:<br /> elasticsearch:<br /> image: elasticsearch:6.4.0<br /> container_name: elasticsearch<br /> environment:<br /> - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch<br /> - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动<br /> - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载<br /> - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载<br /> ports:<br /> - 9200:9200<br /> - 9300:9300<br /> kibana:<br /> image: kibana:6.4.0<br /> container_name: kibana<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> environment:<br /> - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> ports:<br /> - 5601:5601<br /> logstash:<br /> image: logstash:6.4.0<br /> container_name: logstash<br /> environment:<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> ports:<br /> - 4560:4560<br /> - 4561:4561<br /> - 4562:4562<br /> - 4563:4563<br />
安装要点
docker-compose up -d<br />
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/<br />
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines<br />
按场景采集日志
这里为了方便我们查看日志，提出了不同场景下采集日志的概念，日志分为以下四种。
Logback 配置详细信息
实现上述基于场景的日志采集，主要是通过Logback的配置来实现的。我们先来了解一下Logback的配置吧！
完全配置
在SpringBoot中，如果我们要自定义Logback的配置，需要自己编写logback-spring.xml文件。以下是我们这次要使用的完整配置。
<br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4560<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4562<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4563<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br />
配置 gist 解析以使用默认日志记录配置
一般我们不需要自定义控制台输出，使用默认配置即可。具体配置请参考spring-boot-${version}.jar下的console-appender.xml。
<br /><br /><br /><br />
弹簧属性
该标签可以从 SpringBoot 的配置文件中获取配置属性。比如在不同的环境中，我们的Logstash服务地址是不同的，我们可以在application.yml中定义这个地址来使用。
例如，这些属性在 application-dev.yml 中定义：
logstash:<br /> host: localhost<br />
它可以像这样直接在 logback-spring.xml 中使用：
<br /><br /><br /><br />
筛选
Logback 中有两个不同的过滤器用于过滤日志输出。
ThresholdFilter：阈值过滤器，过滤掉低于指定阈值的日志。例如，下面的配置会过滤掉 INFO 级别以下的所有日志。
<br /> INFO<br /><br />
LevelFilter：级别过滤器，根据日志级别进行过滤。例如，以下配置将过滤掉所有非 ERROR 级别的日志。
<br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /><br />
附加器
Appender可以用来控制日志的输出形式，主要有以下三种。
<br /> <br /> ${CONSOLE_LOG_PATTERN}<br /> <br /><br />
<br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /><br />
<br /><br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /><br />
记录器
只有在记录器节点上配置的附加程序才会被使用。logger 用于配置在何种条件下打印日志。Root 是一个特殊的附加程序。下面介绍日志划分的条件。
控制框架输出日志
还有一些使用该框架的日志。DEBUG级别的日志对我们没有用，可以设置为INFO级别以上。
<br /><br /><br /><br /><br /><br />
Logstash 配置详细信息
接下来，我们需要配置Logstash，使其能够在不同的场景下采集不同的日志。下面详细描述所使用的配置。
完全配置
input {<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4560<br /> codec => json_lines<br /> type => "debug"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4561<br /> codec => json_lines<br /> type => "error"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4562<br /> codec => json_lines<br /> type => "business"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4563<br /> codec => json_lines<br /> type => "record"<br /> }<br />}<br />filter{<br /> if [type] == "record" {<br /> mutate {<br /> remove_field => "port"<br /> remove_field => "host"<br /> remove_field => "@version"<br /> }<br /> json {<br /> source => "message"<br /> remove_field => ["message"]<br /> }<br /> }<br />}<br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["es:9200"]<br /> action => "index"<br /> codec => json<br /> index => "mall-tiny-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"<br /> template_name => "mall-tiny"<br /> }<br />}<br />
配置要点 SpringBoot 配置
SpringBoot中的配置可以直接用来覆盖Logback中的配置。例如，logging.level.root 可以覆盖节点中的级别配置。
logstash:<br /> host: localhost<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: 192.168.3.101<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: logstash-prod<br />logging:<br /> level:<br /> root: info<br />
Kibana 的高级使用
进入上面ELK环境的搭建和配置之后，我们的日志采集系统终于可以使用了。下面来介绍一下 Kibana 中的使用技巧吧！
项目源码地址
采集自动组合 厉害:偷偷让机器人帮我干活，被领导发现了，然后……
据说办公机器人已经问世，是真的吗？
不，它目前还没有那么聪明。它是一款软件机器人，可以帮助人们完成繁琐重复的计算机操作！
如：重复查询、复制、粘贴、输入、报表等手工操作软件工作。
一个自动输入数据的机器人，长这样：
众所周知，日常工作往往伴随着繁琐重复的电脑操作，将我们变成了工作“机器”。
人工智能时代来临，怕被机器人取代？
小编认为，不如敞开心扉，利用新鲜事物，找个机器人助手来帮你工作，让你有更多的空闲时间。
于是，我悄悄地使用了小邦软件机器人。
小邦能为我做什么（这里是快板）？
数据录入、自动下载、定时查询、自动开票、自动对账、监控预警、定时存储……
直到手变软才需要点击鼠标，减少了很多人工重复的软件操作。小邦软件机器人每天帮我顺利上报数据（见视频）。
直到我变大。
小邦软件机器人运行，自动上报数据，自动下载报表，自动打印...
领导来了，我睡着了……
什么？你问结局？
猜开头，而不是结尾。
因为我的数据写完了，报表写完了，文件打印出来了……
完美运行！领导无话可说。
领导们还使用了小邦软件机器人。毕竟，没有人愿意浪费时间做乏味和重复性的工作。
小邦软件机器人能做什么？
1.重复数据录入
登录系统后，自动获取Excel中的数据，将信息一一录入系统。
2.数据批处理采集
网页或系统中的数据无法下载，必须手动一一获取。小邦自动采集指定数据，整理汇总成Excel表格。
3. 自动开票
获取开票申请表，自动采集开票所需数据，写入开票系统，完成自动打印。
4.自动数据监控
根据预设规则，监控信息更新、变化、异常等情况，并及时提醒。
5.自动下载文件
定期自动登录各系统，下载指定期间的所有报表文件（如银行收据），并按要求存储。
6、其他操作
打印、自动存储、自动关机、点击菜单等繁琐的电脑操作。
上面的操作也可以组合起来，比如数据从软件A采集后，写入软件B。 查看全部
ELK日志采集系统进阶使用，本文主要讲解如何创建一个在线环境下真正可用的日志采集系统。有了它，你就可以告别服务器上的日志清理了！
ELK环境安装
ELK是指由Elasticsearch、Kibana和Logstash三个服务构建的日志采集系统。具体施工方法请参考。此处仅提供最新版本的 docker-compose 脚本和一些安装点。
码头工人撰写脚本
version: '3'<br />services:<br /> elasticsearch:<br /> image: elasticsearch:6.4.0<br /> container_name: elasticsearch<br /> environment:<br /> - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch<br /> - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动<br /> - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载<br /> - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载<br /> ports:<br /> - 9200:9200<br /> - 9300:9300<br /> kibana:<br /> image: kibana:6.4.0<br /> container_name: kibana<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> environment:<br /> - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> ports:<br /> - 5601:5601<br /> logstash:<br /> image: logstash:6.4.0<br /> container_name: logstash<br /> environment:<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> ports:<br /> - 4560:4560<br /> - 4561:4561<br /> - 4562:4562<br /> - 4563:4563<br />
安装要点
docker-compose up -d<br />
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/<br />
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines<br />
按场景采集日志
这里为了方便我们查看日志，提出了不同场景下采集日志的概念，日志分为以下四种。
Logback 配置详细信息
实现上述基于场景的日志采集，主要是通过Logback的配置来实现的。我们先来了解一下Logback的配置吧！
完全配置
在SpringBoot中，如果我们要自定义Logback的配置，需要自己编写logback-spring.xml文件。以下是我们这次要使用的完整配置。
<br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4560<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4562<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4563<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br />
配置 gist 解析以使用默认日志记录配置
一般我们不需要自定义控制台输出，使用默认配置即可。具体配置请参考spring-boot-${version}.jar下的console-appender.xml。
<br /><br /><br /><br />
弹簧属性
该标签可以从 SpringBoot 的配置文件中获取配置属性。比如在不同的环境中，我们的Logstash服务地址是不同的，我们可以在application.yml中定义这个地址来使用。
例如，这些属性在 application-dev.yml 中定义：
logstash:<br /> host: localhost<br />
它可以像这样直接在 logback-spring.xml 中使用：
<br /><br /><br /><br />
筛选
Logback 中有两个不同的过滤器用于过滤日志输出。
ThresholdFilter：阈值过滤器，过滤掉低于指定阈值的日志。例如，下面的配置会过滤掉 INFO 级别以下的所有日志。
<br /> INFO<br /><br />
LevelFilter：级别过滤器，根据日志级别进行过滤。例如，以下配置将过滤掉所有非 ERROR 级别的日志。
<br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /><br />
附加器
Appender可以用来控制日志的输出形式，主要有以下三种。
<br /> <br /> ${CONSOLE_LOG_PATTERN}<br /> <br /><br />
<br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /><br />
<br /><br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /><br />
记录器
只有在记录器节点上配置的附加程序才会被使用。logger 用于配置在何种条件下打印日志。Root 是一个特殊的附加程序。下面介绍日志划分的条件。
控制框架输出日志
还有一些使用该框架的日志。DEBUG级别的日志对我们没有用，可以设置为INFO级别以上。
<br /><br /><br /><br /><br /><br />
Logstash 配置详细信息
接下来，我们需要配置Logstash，使其能够在不同的场景下采集不同的日志。下面详细描述所使用的配置。
完全配置
input {<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4560<br /> codec => json_lines<br /> type => "debug"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4561<br /> codec => json_lines<br /> type => "error"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4562<br /> codec => json_lines<br /> type => "business"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4563<br /> codec => json_lines<br /> type => "record"<br /> }<br />}<br />filter{<br /> if [type] == "record" {<br /> mutate {<br /> remove_field => "port"<br /> remove_field => "host"<br /> remove_field => "@version"<br /> }<br /> json {<br /> source => "message"<br /> remove_field => ["message"]<br /> }<br /> }<br />}<br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["es:9200"]<br /> action => "index"<br /> codec => json<br /> index => "mall-tiny-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"<br /> template_name => "mall-tiny"<br /> }<br />}<br />
配置要点 SpringBoot 配置
SpringBoot中的配置可以直接用来覆盖Logback中的配置。例如，logging.level.root 可以覆盖节点中的级别配置。
logstash:<br /> host: localhost<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: 192.168.3.101<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: logstash-prod<br />logging:<br /> level:<br /> root: info<br />
Kibana 的高级使用
进入上面ELK环境的搭建和配置之后，我们的日志采集系统终于可以使用了。下面来介绍一下 Kibana 中的使用技巧吧！
项目源码地址
采集自动组合 厉害:偷偷让机器人帮我干活，被领导发现了，然后……
据说办公机器人已经问世，是真的吗？
不，它目前还没有那么聪明。它是一款软件机器人，可以帮助人们完成繁琐重复的计算机操作！
如：重复查询、复制、粘贴、输入、报表等手工操作软件工作。
一个自动输入数据的机器人，长这样：
众所周知，日常工作往往伴随着繁琐重复的电脑操作，将我们变成了工作“机器”。
人工智能时代来临，怕被机器人取代？
小编认为，不如敞开心扉，利用新鲜事物，找个机器人助手来帮你工作，让你有更多的空闲时间。
于是，我悄悄地使用了小邦软件机器人。
小邦能为我做什么（这里是快板）？
数据录入、自动下载、定时查询、自动开票、自动对账、监控预警、定时存储……
直到手变软才需要点击鼠标，减少了很多人工重复的软件操作。小邦软件机器人每天帮我顺利上报数据（见视频）。
直到我变大。
小邦软件机器人运行，自动上报数据，自动下载报表，自动打印...
领导来了，我睡着了……
什么？你问结局？
猜开头，而不是结尾。
因为我的数据写完了，报表写完了，文件打印出来了……
完美运行！领导无话可说。
领导们还使用了小邦软件机器人。毕竟，没有人愿意浪费时间做乏味和重复性的工作。
小邦软件机器人能做什么？
1.重复数据录入
登录系统后，自动获取Excel中的数据，将信息一一录入系统。
2.数据批处理采集
网页或系统中的数据无法下载，必须手动一一获取。小邦自动采集指定数据，整理汇总成Excel表格。
3. 自动开票
获取开票申请表，自动采集开票所需数据，写入开票系统，完成自动打印。
4.自动数据监控
根据预设规则，监控信息更新、变化、异常等情况，并及时提醒。
5.自动下载文件
定期自动登录各系统，下载指定期间的所有报表文件（如银行收据），并按要求存储。
6、其他操作
打印、自动存储、自动关机、点击菜单等繁琐的电脑操作。
上面的操作也可以组合起来，比如数据从软件A采集后，写入软件B。 查看全部
解决方案:你居然还去服务器上捞日志，搭个日志收集系统难道不香么！
ELK日志采集系统进阶使用，本文主要讲解如何创建一个在线环境下真正可用的日志采集系统。有了它，你就可以告别服务器上的日志清理了！
ELK环境安装
ELK是指由Elasticsearch、Kibana和Logstash三个服务构建的日志采集系统。具体施工方法请参考。此处仅提供最新版本的 docker-compose 脚本和一些安装点。
码头工人撰写脚本
version: '3'<br />services:<br /> elasticsearch:<br /> image: elasticsearch:6.4.0<br /> container_name: elasticsearch<br /> environment:<br /> - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch<br /> - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动<br /> - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载<br /> - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载<br /> ports:<br /> - 9200:9200<br /> - 9300:9300<br /> kibana:<br /> image: kibana:6.4.0<br /> container_name: kibana<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> environment:<br /> - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> ports:<br /> - 5601:5601<br /> logstash:<br /> image: logstash:6.4.0<br /> container_name: logstash<br /> environment:<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> ports:<br /> - 4560:4560<br /> - 4561:4561<br /> - 4562:4562<br /> - 4563:4563<br />
安装要点
docker-compose up -d<br />
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/<br />
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines<br />
按场景采集日志
这里为了方便我们查看日志，提出了不同场景下采集日志的概念，日志分为以下四种。
Logback 配置详细信息
实现上述基于场景的日志采集，主要是通过Logback的配置来实现的。我们先来了解一下Logback的配置吧！
完全配置
在SpringBoot中，如果我们要自定义Logback的配置，需要自己编写logback-spring.xml文件。以下是我们这次要使用的完整配置。
<br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4560<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4562<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4563<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br />
配置 gist 解析以使用默认日志记录配置
一般我们不需要自定义控制台输出，使用默认配置即可。具体配置请参考spring-boot-${version}.jar下的console-appender.xml。
<br /><br /><br /><br />
弹簧属性
该标签可以从 SpringBoot 的配置文件中获取配置属性。比如在不同的环境中，我们的Logstash服务地址是不同的，我们可以在application.yml中定义这个地址来使用。
例如，这些属性在 application-dev.yml 中定义：
logstash:<br /> host: localhost<br />
它可以像这样直接在 logback-spring.xml 中使用：
<br /><br /><br /><br />
筛选
Logback 中有两个不同的过滤器用于过滤日志输出。
ThresholdFilter：阈值过滤器，过滤掉低于指定阈值的日志。例如，下面的配置会过滤掉 INFO 级别以下的所有日志。
<br /> INFO<br /><br />
LevelFilter：级别过滤器，根据日志级别进行过滤。例如，以下配置将过滤掉所有非 ERROR 级别的日志。
<br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /><br />
附加器
Appender可以用来控制日志的输出形式，主要有以下三种。
<br /> <br /> ${CONSOLE_LOG_PATTERN}<br /> <br /><br />
<br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /><br />
<br /><br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /><br />
记录器
只有在记录器节点上配置的附加程序才会被使用。logger 用于配置在何种条件下打印日志。Root 是一个特殊的附加程序。下面介绍日志划分的条件。
控制框架输出日志
还有一些使用该框架的日志。DEBUG级别的日志对我们没有用，可以设置为INFO级别以上。
<br /><br /><br /><br /><br /><br />
Logstash 配置详细信息
接下来，我们需要配置Logstash，使其能够在不同的场景下采集不同的日志。下面详细描述所使用的配置。
完全配置
input {<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4560<br /> codec => json_lines<br /> type => "debug"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4561<br /> codec => json_lines<br /> type => "error"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4562<br /> codec => json_lines<br /> type => "business"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4563<br /> codec => json_lines<br /> type => "record"<br /> }<br />}<br />filter{<br /> if [type] == "record" {<br /> mutate {<br /> remove_field => "port"<br /> remove_field => "host"<br /> remove_field => "@version"<br /> }<br /> json {<br /> source => "message"<br /> remove_field => ["message"]<br /> }<br /> }<br />}<br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["es:9200"]<br /> action => "index"<br /> codec => json<br /> index => "mall-tiny-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"<br /> template_name => "mall-tiny"<br /> }<br />}<br />
配置要点 SpringBoot 配置
SpringBoot中的配置可以直接用来覆盖Logback中的配置。例如，logging.level.root 可以覆盖节点中的级别配置。
logstash:<br /> host: localhost<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: 192.168.3.101<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: logstash-prod<br />logging:<br /> level:<br /> root: info<br />
Kibana 的高级使用
进入上面ELK环境的搭建和配置之后，我们的日志采集系统终于可以使用了。下面来介绍一下 Kibana 中的使用技巧吧！
项目源码地址
采集自动组合 厉害:偷偷让机器人帮我干活，被领导发现了，然后……
据说办公机器人已经问世，是真的吗？
不，它目前还没有那么聪明。它是一款软件机器人，可以帮助人们完成繁琐重复的计算机操作！
如：重复查询、复制、粘贴、输入、报表等手工操作软件工作。
一个自动输入数据的机器人，长这样：
众所周知，日常工作往往伴随着繁琐重复的电脑操作，将我们变成了工作“机器”。
人工智能时代来临，怕被机器人取代？
小编认为，不如敞开心扉，利用新鲜事物，找个机器人助手来帮你工作，让你有更多的空闲时间。
于是，我悄悄地使用了小邦软件机器人。
小邦能为我做什么（这里是快板）？
数据录入、自动下载、定时查询、自动开票、自动对账、监控预警、定时存储……
直到手变软才需要点击鼠标，减少了很多人工重复的软件操作。小邦软件机器人每天帮我顺利上报数据（见视频）。
直到我变大。
小邦软件机器人运行，自动上报数据，自动下载报表，自动打印...
领导来了，我睡着了……
什么？你问结局？
猜开头，而不是结尾。
因为我的数据写完了，报表写完了，文件打印出来了……
完美运行！领导无话可说。
领导们还使用了小邦软件机器人。毕竟，没有人愿意浪费时间做乏味和重复性的工作。
小邦软件机器人能做什么？
1.重复数据录入
登录系统后，自动获取Excel中的数据，将信息一一录入系统。
2.数据批处理采集
网页或系统中的数据无法下载，必须手动一一获取。小邦自动采集指定数据，整理汇总成Excel表格。
3. 自动开票
获取开票申请表，自动采集开票所需数据，写入开票系统，完成自动打印。
4.自动数据监控
根据预设规则，监控信息更新、变化、异常等情况，并及时提醒。
5.自动下载文件
定期自动登录各系统，下载指定期间的所有报表文件（如银行收据），并按要求存储。
6、其他操作
打印、自动存储、自动关机、点击菜单等繁琐的电脑操作。
上面的操作也可以组合起来，比如数据从软件A采集后，写入软件B。
解决方案:基于RPA的大数据客源采集系统的制作方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-11-30 23:19
解决方案:基于RPA的大数据客源采集系统的制作方法
基于RPA的大数据客源获取系统
技术领域
1、本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于rpa的大数据源采集系统。
背景技术：
2、大数据技术是指能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的应用对吸引客户起到了非常重要的作用。
3、现有技术中客源的获取一般采用视频推荐或信息提醒等方式，保证推荐目标吸引用户，从而形成临时客户甚至长期客户。但是，考虑到实际的推荐对象和用户的兴趣度是存在一定差异的，如果没有把握住用户的真实兴趣，给用户过多的推荐会降低推荐对象对用户的吸引力。
技术实现要素：
4、本发明实施例的目的在于提供一种基于rpa的大数据客源采集系统，旨在解决上述背景技术中存在的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种基于rpa的大数据客源获取系统，包括：
6、rpa模块，rpa模块用于：当检测到用户进入第一目标区域时，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息；
7、rpa模块还用于：当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
8、判断模块，判断模块用于：当检测到意图信息中收录
与选择信息匹配的目标对象时，判断是否存在至少两个匹配目标对应的目标子区域。销售协会；
9、推荐模块，该推荐模块用于：如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与匹配目标的关联索引向用户销售关联，根据关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。
10、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块包括：
11、第一检测单元，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中；
12、第一获取单元，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
13、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括生成模块，所述生成模块包括：
14、大数据采集单元用于识别用户在获得相关权限后对目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，该操作记录包括浏览记录和检索记录;
15、识别单元，用于识别与操作记录中的第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同类型的子区域；
16、生成单元，用于根据相同类型的目标和相同类型的子区域生成推送信息。
17、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括位置检测模块，所述位置检测模块
专为：
18、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。
19、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括：
20、判断单元，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
21、识别筛选单元，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；
22、同步发送单元，用于在检测到第一用户终端到达所述目标时，分别向所述第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域和目标对象的待选信息。第一目标区域，接收目标子区域对应的用户终端Intent信息。
23、作为本发明进一步的方案，所述判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
24、当识别到至少两个匹配标的属于不同的目标子区域时，判断对应的目标子区域之间是否存在联售；
25、如果是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。
26、作为本发明进一步的方案，所述推荐模块包括：
27、条件单元，当识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一个单元；
28、关联指标识别单元，关联指标识别单元用于：标记目标区域组，目标区域组包括至少两个目标子区域，获取所有具有销售关联的目标区域组，识别所有目标区域组关联指标，其中关联指标为至少两个匹配目标的数量关联指标和关联程度关联指标之和，数量关联指标为至少两个匹配目标的数量比targets与第一个预设指标的比值的乘积，关联指标是每两个目标的关联度与第二个预设指标的比值的乘积，第一预设指标与第二预设指标的比值令指标比例之和为1；
29、一个推荐单元，该推荐单元用于：按照相关指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域区域的目标团体。
30、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括更新单元，用于更新发送给所述第二用户终端的待选信息，直至检测到所述第二用户进入所述第一目标区域。
31、本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统，通过rpa模块的设置等，确定获取匹配选择的目标子区域内的目标对象信息，这可以在一定程度上防止初始选择时针对目标对象短缺的问题，进一步地，通过推荐模块的设置，如果判断为at对应的目标子区域之间存在销售关系至少两个匹配目标，那么识别出有销售关联的目标子区域对用户来说很重要 根据关联指数的关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐有销售关联的目标子区域小，并充分考虑用户的兴趣度和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣度所在的目标子区域，将推荐数量与用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。
图纸说明
32、图1是一个基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图。
33、图2是基于rpa的大数据客源采集系统中rpa模块的结构图。
34. 图3是基于rpa的大数据获客系统中生成模块的结构图。
35、图4是基于rpa的大数据客源采集系统的一个可选实施例的结构图。
36、图5为基于rpa的大数据客源采集系统中判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的流程图。
37、图6是基于rpa的大数据客源采集系统中推荐模块的结构图。
详细方法
38、为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限制本发明。
39、下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式进行详细说明。
40、本发明提供的一种基于rpa的大数据获客系统，解决了背景技术中的技术问题。
41、本技术实施例中的终端包括第一用户终端、第二用户终端、用户所在终端等，上述终端可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、增强现实/虚拟现实等。设备、笔记本电脑和超级移动个人电脑等，不限于本技术实施例；
42、如图1所示，是本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图，所述一种基于rpa的大数据客源采集系统包括:
43、rpa模块200，rpa模块200，用于在检测到用户进入第一目标区域之前，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息。这里的推送信息相当于一个初步的选择，因为第一个目标区域的目标是随时间变化的；因此，意图信息被设置；
44、rpa模块200还用于： 当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
45、在进入第一目标区域前后，获取用户对推送信息的选择信息和用户对目标子区域的意向信息，目标子区域收录
当前目标对象信息；
46. rpa，即（robotic process automation，机器人过程自动化），以机器人作为虚拟劳动力，按照预设程序与现有用户系统交互，完成预期任务。在本实施例中，rpa模块200按照设定的流程与移动用户（终端）进行交互，完成预期的确认选择信息和意向信息；
47、判断模块400，判断模块400用于当检测到意图信息中包括与选择信息匹配的目标对象时，判断至少两个匹配的目标对象是否对应于目标子区域销售协会；对意图信息和选择信息进行统一判断，得到目标子区域中与选择信息匹配的目标对象；
48、推荐模块600，推荐模块600，用于如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售与用户关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。与用户有销售关联的目标小区的关联指数，即关联指数取决于用户对有销售关联的目标小区的选择；具体地，推荐可以是短视频、图片、图文信息、
可以在同一个短视频或图片或图文信息中设置子区域。
49、本实施例的应用，通过rpa模块200的设置等，确定获取目标子区域中与选择信息匹配的目标对象，可以防止最初的供应不足。一定程度上选定了目标对象。进一步地，通过推荐模块600的设置，如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售关联的关联索引给用户，并根据关联索引从大到小推荐与销售相关的目标子区域，充分考虑用户的兴趣和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣所在的目标子区域,
50、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200包括：
51、第一检测单元2001，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中。
52、第一获取单元2002，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
53、应用本实施例时，用户在终端输入的推送信息的选择信息，即选择的目标对象和/或目标子区域。
54、如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括生成模块100，该生成模块100包括：
55、大数据获取单元1001，用于在获取相关权限后，识别用户对第二目标区域中的目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，操作记录包括浏览记录和检索记录记录;
56、识别单元1002，用于识别操作记录中与第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同的子区域。
57、生成单元1003，用于根据同类型的目标和同类型的子区域生成推送信息。
58、可以理解，本实施例是从较大目标区域的操作记录生成较小目标区域的推送信息的示例。考虑到更大区域的覆盖范围更广、更全面，推送信息的生成也更方便全面、快速。
59、如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括位置检测模块101，该位置检测模块101具体用于：
60、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。也就是说，终端的定位信息决定了是否先后进入第二目标区域和第一目标区域。
61、本实施例的另一种情况，终端依靠rfid(radio-frequency-identification，射频识别)技术依次进入第二目标区域和第一目标区域，第二目标区域和第一目标区域的传感设备分别用于感应终端，当终端先后进入第二目标区域和第一目标区域时，感应装置发出提示音或振动提示。
62、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括：
63、判断单元2003，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
64、识别筛选单元2004，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；用户终端活动路线是根据历史活动的行程单获取的，或者在获得用户许可后接收用户行程单的输入，此处不做限定。
65、同步发送单元2005，用于在检测到第一用户终端到达第一目标区域时，分别向第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域的待选信息和目标对象，并接收相应的用户对目标子区域的意图信息。
66、本实施例的实现可以基于活动路线的相似性，使得当只有一个用户到达第一目标区域时，可以向所有满足条件的用户推送待选信息，从而使得第二用户可以通过第一个目标区域。2、用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息。这部分用户可以提前考虑选择目标子区域和目标对象，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，第二用户终端选择的信息的推送不需要获取第二用户终端的位置信息，有利于简化推送条件，
67、如图5所示，作为本发明的一个优选实施例，判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
68.s01：当识别到至少两个匹配标的属于不同的标的子区域时，判断对应标的子区域之间是否存在联合销售；目标次区域之间是否存在联合销售，一般由合作确定的目标次区域确定；
69.s02：若是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。在实践中，联合销售往往会有一定的活动折扣，有利于相互扩大用户数量。当确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间不存在销售关联时，识别单个目标子区域与用户的关联索引，根据关联指数从大到小的顺序 目标子区域
70、应用本实施例时，这里的销售关联有两个条件。一是意向信息收录
与选择信息匹配的目标对象，二是联合销售，即尽可能充分考虑拓展客户的渠道。用户的广度和兴趣。
71、如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，推荐模块600包括：
72、条件单元6001，用于在识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一单元；
第一预设指标与第二预设指标的比值两个预设指标的比值之和为1；当目标超过2个时，应考虑每两个目标之间的相关程度；当有2个目标时，数量相关性指标为两个匹配目标对象数量的比例与第一个预设指标的比例的乘积，相关性指标为两个匹配目标的比例与第一个预设指标的比例的乘积第二预设指标的比例；
74、推荐单元6003，推荐单元6003，用于按照相关性指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关性指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域目标区域组。相同条件下，目标区域组的推荐优先顺序为相关指数大于目标子区域数。当然，在实践中，目标区域组的相关性指数大的情况是很少见的。在推荐目标子区域数量较少的目标区域组时，很明显在相同条件下，少数目标子区域之间的相关指数更大，这也充分考虑了用户的兴趣.
75、具体用公式表示，a=α1*a1+β1*a2，a1+a2=1，其中a为相关性指标，a1和a2为第一预设指标和第二预设指标的比例分别假设一个指标，α1为至少两个匹配对象的数量所占的比例，β1为每两个匹配对象的相关度，相关度为相似的情况，在实践中可以直接进行。设置也可以通过神经网络模型识别，这里不做限定；在实践中，拓客推荐采用目标推荐群的形式，充分考虑了用户的兴趣和实际选择，有利于提升用户体验，拓宽用户群。渠道。
76、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括更新单元2006，更新单元2006用于：更新发送给第二用户终端的待选信息，直到检测到第二用户进入第一目标区域。
77、本实施例的实现可以从第一用户进入第二目标区域开始，直到第二用户进入第一目标区域为止，持续更新待选信息。由于第一用户和第二用户与相似的活跃路由存在关联，因此更容易引起目标子区域中目标的变化。由于第二用户终端可能收录
多个，且第二用户终端都对应同一个待选信息，这种实时更新机制在减少更新相关操作的基础上，方便第二用户掌握最新信息被选中。
兴趣和实际选择，以及至少两个用户兴趣所在的目标区域 子区域联合推荐，将推荐数量和用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。进一步地，基于活动路线的相似性，只需要一个用户就可以达到第一个目标。区域，可以将待选信息推送给所有满足条件的用户，使得第二用户可以通过第二用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息，这些用户可以预先设定目标子区域和目标对象一起考虑选择，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，
79.为了能够加载上述方法和系统顺利运行，除了上述各种模块外，系统还可以包括比上述描述更多或更少的组件，或组合某些组件，或不同的组件，例如因为它可以包括输入和输出设备、网络访问设备、总线、处理器和存储器等。
80. 所谓处理器，可以是中央处理器（central processing unit，cpu），也可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuits，asic ）、现成的可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件元件等。通用处理器可以是微处理器或任何常规的处理器等。上述处理器是上述系统的控制中心，各种接口和线用于连接各个部分。
81. 上述存储器可用于存储计算机和系统程序和/或模块。上述处理器通过运行或执行存储在内存中的计算机程序和/或模块，调用存储在内存中的数据来实现上述各种功能。存储器主要可以包括程序存储区和数据存储区，其中程序存储区可以存储操作系统和至少一个功能所需的应用程序（例如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等） .) 之类的。
存储数据区可以存储根据泊位状态显示系统的使用情况创建的数据（如不同产品类别对应的产品信息采集模板、不同产品供应商要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，也可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内部存储器、插入式硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital) ,sd)卡、闪存卡(flashcard)、至少一种磁盘存储设备、闪存设备或其他易失性固态存储设备。
82、应当理解，虽然本发明各个实施例的结构图中的各个步骤是按照箭头顺序示出的，但是这些步骤并不一定要按照箭头所指的顺序依次执行。除非另有说明，否则这些步骤的执行没有严格的顺序限制，这些步骤可以按照其他顺序执行。此外，每个实施例中的至少一些步骤可以包括多个子步骤或多个阶段，这些子步骤或阶段不一定同时执行，而是可以在不同时间执行，这些子步骤或阶段执行顺序不一定按顺序执行，
83. 上述实施例的技术特征可以任意组合。为简洁起见，未描述上述实施例中技术特征的所有可能组合。但是，只要这些技术特征的组合没有任何矛盾，都应视为在本说明书的描述范围内。
84、上述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但不应理解为对本发明专利范围的限制。需要指出的是，本领域的技术人员可以在不脱离本发明构思的情况下做出多种变型和改进，这些均属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求的保护范围为准。
85、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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基于RPA的大数据客源获取系统
技术领域
1、本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于rpa的大数据源采集系统。
背景技术：
2、大数据技术是指能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的应用对吸引客户起到了非常重要的作用。
3、现有技术中客源的获取一般采用视频推荐或信息提醒等方式，保证推荐目标吸引用户，从而形成临时客户甚至长期客户。但是，考虑到实际的推荐对象和用户的兴趣度是存在一定差异的，如果没有把握住用户的真实兴趣，给用户过多的推荐会降低推荐对象对用户的吸引力。
技术实现要素：
4、本发明实施例的目的在于提供一种基于rpa的大数据客源采集系统，旨在解决上述背景技术中存在的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种基于rpa的大数据客源获取系统，包括：
6、rpa模块，rpa模块用于：当检测到用户进入第一目标区域时，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息；
7、rpa模块还用于：当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
8、判断模块，判断模块用于：当检测到意图信息中收录
与选择信息匹配的目标对象时，判断是否存在至少两个匹配目标对应的目标子区域。销售协会；
9、推荐模块，该推荐模块用于：如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与匹配目标的关联索引向用户销售关联，根据关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。
10、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块包括：
11、第一检测单元，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中；
12、第一获取单元，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
13、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括生成模块，所述生成模块包括：
14、大数据采集单元用于识别用户在获得相关权限后对目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，该操作记录包括浏览记录和检索记录;
15、识别单元，用于识别与操作记录中的第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同类型的子区域；
16、生成单元，用于根据相同类型的目标和相同类型的子区域生成推送信息。
17、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括位置检测模块，所述位置检测模块
专为：
18、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。
19、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括：
20、判断单元，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
21、识别筛选单元，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；
22、同步发送单元，用于在检测到第一用户终端到达所述目标时，分别向所述第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域和目标对象的待选信息。第一目标区域，接收目标子区域对应的用户终端Intent信息。
23、作为本发明进一步的方案，所述判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
24、当识别到至少两个匹配标的属于不同的目标子区域时，判断对应的目标子区域之间是否存在联售；
25、如果是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。
26、作为本发明进一步的方案，所述推荐模块包括：
27、条件单元，当识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一个单元；
28、关联指标识别单元，关联指标识别单元用于：标记目标区域组，目标区域组包括至少两个目标子区域，获取所有具有销售关联的目标区域组，识别所有目标区域组关联指标，其中关联指标为至少两个匹配目标的数量关联指标和关联程度关联指标之和，数量关联指标为至少两个匹配目标的数量比targets与第一个预设指标的比值的乘积，关联指标是每两个目标的关联度与第二个预设指标的比值的乘积，第一预设指标与第二预设指标的比值令指标比例之和为1；
29、一个推荐单元，该推荐单元用于：按照相关指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域区域的目标团体。
30、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括更新单元，用于更新发送给所述第二用户终端的待选信息，直至检测到所述第二用户进入所述第一目标区域。
31、本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统，通过rpa模块的设置等，确定获取匹配选择的目标子区域内的目标对象信息，这可以在一定程度上防止初始选择时针对目标对象短缺的问题，进一步地，通过推荐模块的设置，如果判断为at对应的目标子区域之间存在销售关系至少两个匹配目标，那么识别出有销售关联的目标子区域对用户来说很重要 根据关联指数的关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐有销售关联的目标子区域小，并充分考虑用户的兴趣度和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣度所在的目标子区域，将推荐数量与用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。
图纸说明
32、图1是一个基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图。
33、图2是基于rpa的大数据客源采集系统中rpa模块的结构图。
34. 图3是基于rpa的大数据获客系统中生成模块的结构图。
35、图4是基于rpa的大数据客源采集系统的一个可选实施例的结构图。
36、图5为基于rpa的大数据客源采集系统中判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的流程图。
37、图6是基于rpa的大数据客源采集系统中推荐模块的结构图。
详细方法
38、为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限制本发明。
39、下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式进行详细说明。
40、本发明提供的一种基于rpa的大数据获客系统，解决了背景技术中的技术问题。
41、本技术实施例中的终端包括第一用户终端、第二用户终端、用户所在终端等，上述终端可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、增强现实/虚拟现实等。设备、笔记本电脑和超级移动个人电脑等，不限于本技术实施例；
42、如图1所示，是本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图，所述一种基于rpa的大数据客源采集系统包括:
43、rpa模块200，rpa模块200，用于在检测到用户进入第一目标区域之前，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息。这里的推送信息相当于一个初步的选择，因为第一个目标区域的目标是随时间变化的；因此，意图信息被设置；
44、rpa模块200还用于： 当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
45、在进入第一目标区域前后，获取用户对推送信息的选择信息和用户对目标子区域的意向信息，目标子区域收录
当前目标对象信息；
46. rpa，即（robotic process automation，机器人过程自动化），以机器人作为虚拟劳动力，按照预设程序与现有用户系统交互，完成预期任务。在本实施例中，rpa模块200按照设定的流程与移动用户（终端）进行交互，完成预期的确认选择信息和意向信息；
47、判断模块400，判断模块400用于当检测到意图信息中包括与选择信息匹配的目标对象时，判断至少两个匹配的目标对象是否对应于目标子区域销售协会；对意图信息和选择信息进行统一判断，得到目标子区域中与选择信息匹配的目标对象；
48、推荐模块600，推荐模块600，用于如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售与用户关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。与用户有销售关联的目标小区的关联指数，即关联指数取决于用户对有销售关联的目标小区的选择；具体地，推荐可以是短视频、图片、图文信息、
可以在同一个短视频或图片或图文信息中设置子区域。
49、本实施例的应用，通过rpa模块200的设置等，确定获取目标子区域中与选择信息匹配的目标对象，可以防止最初的供应不足。一定程度上选定了目标对象。进一步地，通过推荐模块600的设置，如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售关联的关联索引给用户，并根据关联索引从大到小推荐与销售相关的目标子区域，充分考虑用户的兴趣和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣所在的目标子区域,
50、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200包括：
51、第一检测单元2001，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中。
52、第一获取单元2002，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
53、应用本实施例时，用户在终端输入的推送信息的选择信息，即选择的目标对象和/或目标子区域。
54、如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括生成模块100，该生成模块100包括：
55、大数据获取单元1001，用于在获取相关权限后，识别用户对第二目标区域中的目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，操作记录包括浏览记录和检索记录记录;
56、识别单元1002，用于识别操作记录中与第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同的子区域。
57、生成单元1003，用于根据同类型的目标和同类型的子区域生成推送信息。
58、可以理解，本实施例是从较大目标区域的操作记录生成较小目标区域的推送信息的示例。考虑到更大区域的覆盖范围更广、更全面，推送信息的生成也更方便全面、快速。
59、如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括位置检测模块101，该位置检测模块101具体用于：
60、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。也就是说，终端的定位信息决定了是否先后进入第二目标区域和第一目标区域。
61、本实施例的另一种情况，终端依靠rfid(radio-frequency-identification，射频识别)技术依次进入第二目标区域和第一目标区域，第二目标区域和第一目标区域的传感设备分别用于感应终端，当终端先后进入第二目标区域和第一目标区域时，感应装置发出提示音或振动提示。
62、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括：
63、判断单元2003，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
64、识别筛选单元2004，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；用户终端活动路线是根据历史活动的行程单获取的，或者在获得用户许可后接收用户行程单的输入，此处不做限定。
65、同步发送单元2005，用于在检测到第一用户终端到达第一目标区域时，分别向第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域的待选信息和目标对象，并接收相应的用户对目标子区域的意图信息。
66、本实施例的实现可以基于活动路线的相似性，使得当只有一个用户到达第一目标区域时，可以向所有满足条件的用户推送待选信息，从而使得第二用户可以通过第一个目标区域。2、用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息。这部分用户可以提前考虑选择目标子区域和目标对象，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，第二用户终端选择的信息的推送不需要获取第二用户终端的位置信息，有利于简化推送条件，
67、如图5所示，作为本发明的一个优选实施例，判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
68.s01：当识别到至少两个匹配标的属于不同的标的子区域时，判断对应标的子区域之间是否存在联合销售；目标次区域之间是否存在联合销售，一般由合作确定的目标次区域确定；
69.s02：若是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。在实践中，联合销售往往会有一定的活动折扣，有利于相互扩大用户数量。当确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间不存在销售关联时，识别单个目标子区域与用户的关联索引，根据关联指数从大到小的顺序 目标子区域
70、应用本实施例时，这里的销售关联有两个条件。一是意向信息收录
与选择信息匹配的目标对象，二是联合销售，即尽可能充分考虑拓展客户的渠道。用户的广度和兴趣。
71、如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，推荐模块600包括：
72、条件单元6001，用于在识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一单元；
第一预设指标与第二预设指标的比值两个预设指标的比值之和为1；当目标超过2个时，应考虑每两个目标之间的相关程度；当有2个目标时，数量相关性指标为两个匹配目标对象数量的比例与第一个预设指标的比例的乘积，相关性指标为两个匹配目标的比例与第一个预设指标的比例的乘积第二预设指标的比例；
74、推荐单元6003，推荐单元6003，用于按照相关性指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关性指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域目标区域组。相同条件下，目标区域组的推荐优先顺序为相关指数大于目标子区域数。当然，在实践中，目标区域组的相关性指数大的情况是很少见的。在推荐目标子区域数量较少的目标区域组时，很明显在相同条件下，少数目标子区域之间的相关指数更大，这也充分考虑了用户的兴趣.
75、具体用公式表示，a=α1*a1+β1*a2，a1+a2=1，其中a为相关性指标，a1和a2为第一预设指标和第二预设指标的比例分别假设一个指标，α1为至少两个匹配对象的数量所占的比例，β1为每两个匹配对象的相关度，相关度为相似的情况，在实践中可以直接进行。设置也可以通过神经网络模型识别，这里不做限定；在实践中，拓客推荐采用目标推荐群的形式，充分考虑了用户的兴趣和实际选择，有利于提升用户体验，拓宽用户群。渠道。
76、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括更新单元2006，更新单元2006用于：更新发送给第二用户终端的待选信息，直到检测到第二用户进入第一目标区域。
77、本实施例的实现可以从第一用户进入第二目标区域开始，直到第二用户进入第一目标区域为止，持续更新待选信息。由于第一用户和第二用户与相似的活跃路由存在关联，因此更容易引起目标子区域中目标的变化。由于第二用户终端可能收录
多个，且第二用户终端都对应同一个待选信息，这种实时更新机制在减少更新相关操作的基础上，方便第二用户掌握最新信息被选中。
兴趣和实际选择，以及至少两个用户兴趣所在的目标区域 子区域联合推荐，将推荐数量和用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。进一步地，基于活动路线的相似性，只需要一个用户就可以达到第一个目标。区域，可以将待选信息推送给所有满足条件的用户，使得第二用户可以通过第二用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息，这些用户可以预先设定目标子区域和目标对象一起考虑选择，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，
79.为了能够加载上述方法和系统顺利运行，除了上述各种模块外，系统还可以包括比上述描述更多或更少的组件，或组合某些组件，或不同的组件，例如因为它可以包括输入和输出设备、网络访问设备、总线、处理器和存储器等。
80. 所谓处理器，可以是中央处理器（central processing unit，cpu），也可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuits，asic ）、现成的可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件元件等。通用处理器可以是微处理器或任何常规的处理器等。上述处理器是上述系统的控制中心，各种接口和线用于连接各个部分。
81. 上述存储器可用于存储计算机和系统程序和/或模块。上述处理器通过运行或执行存储在内存中的计算机程序和/或模块，调用存储在内存中的数据来实现上述各种功能。存储器主要可以包括程序存储区和数据存储区，其中程序存储区可以存储操作系统和至少一个功能所需的应用程序（例如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等） .) 之类的。
存储数据区可以存储根据泊位状态显示系统的使用情况创建的数据（如不同产品类别对应的产品信息采集模板、不同产品供应商要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，也可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内部存储器、插入式硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital) ,sd)卡、闪存卡(flashcard)、至少一种磁盘存储设备、闪存设备或其他易失性固态存储设备。
82、应当理解，虽然本发明各个实施例的结构图中的各个步骤是按照箭头顺序示出的，但是这些步骤并不一定要按照箭头所指的顺序依次执行。除非另有说明，否则这些步骤的执行没有严格的顺序限制，这些步骤可以按照其他顺序执行。此外，每个实施例中的至少一些步骤可以包括多个子步骤或多个阶段，这些子步骤或阶段不一定同时执行，而是可以在不同时间执行，这些子步骤或阶段执行顺序不一定按顺序执行，
83. 上述实施例的技术特征可以任意组合。为简洁起见，未描述上述实施例中技术特征的所有可能组合。但是，只要这些技术特征的组合没有任何矛盾，都应视为在本说明书的描述范围内。
84、上述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但不应理解为对本发明专利范围的限制。需要指出的是，本领域的技术人员可以在不脱离本发明构思的情况下做出多种变型和改进，这些均属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求的保护范围为准。
85、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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解决方案:基于RPA的大数据客源采集系统的制作方法
基于RPA的大数据客源获取系统
技术领域
1、本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于rpa的大数据源采集系统。
背景技术：
2、大数据技术是指能够从各类数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的应用对吸引客户起到了非常重要的作用。
3、现有技术中客源的获取一般采用视频推荐或信息提醒等方式，保证推荐目标吸引用户，从而形成临时客户甚至长期客户。但是，考虑到实际的推荐对象和用户的兴趣度是存在一定差异的，如果没有把握住用户的真实兴趣，给用户过多的推荐会降低推荐对象对用户的吸引力。
技术实现要素：
4、本发明实施例的目的在于提供一种基于rpa的大数据客源采集系统，旨在解决上述背景技术中存在的问题。
5.本发明实施例是这样实现的，一种基于rpa的大数据客源获取系统，包括：
6、rpa模块，rpa模块用于：当检测到用户进入第一目标区域时，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息；
7、rpa模块还用于：当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
8、判断模块，判断模块用于：当检测到意图信息中收录
与选择信息匹配的目标对象时，判断是否存在至少两个匹配目标对应的目标子区域。销售协会；
9、推荐模块，该推荐模块用于：如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与匹配目标的关联索引向用户销售关联，根据关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。
10、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块包括：
11、第一检测单元，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中；
12、第一获取单元，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
13、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括生成模块，所述生成模块包括：
14、大数据采集单元用于识别用户在获得相关权限后对目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，该操作记录包括浏览记录和检索记录;
15、识别单元，用于识别与操作记录中的第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同类型的子区域；
16、生成单元，用于根据相同类型的目标和相同类型的子区域生成推送信息。
17、作为本发明进一步的方案，所述系统还包括位置检测模块，所述位置检测模块
专为：
18、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。
19、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括：
20、判断单元，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
21、识别筛选单元，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；
22、同步发送单元，用于在检测到第一用户终端到达所述目标时，分别向所述第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域和目标对象的待选信息。第一目标区域，接收目标子区域对应的用户终端Intent信息。
23、作为本发明进一步的方案，所述判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
24、当识别到至少两个匹配标的属于不同的目标子区域时，判断对应的目标子区域之间是否存在联售；
25、如果是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。
26、作为本发明进一步的方案，所述推荐模块包括：
27、条件单元，当识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一个单元；
28、关联指标识别单元，关联指标识别单元用于：标记目标区域组，目标区域组包括至少两个目标子区域，获取所有具有销售关联的目标区域组，识别所有目标区域组关联指标，其中关联指标为至少两个匹配目标的数量关联指标和关联程度关联指标之和，数量关联指标为至少两个匹配目标的数量比targets与第一个预设指标的比值的乘积，关联指标是每两个目标的关联度与第二个预设指标的比值的乘积，第一预设指标与第二预设指标的比值令指标比例之和为1；
29、一个推荐单元，该推荐单元用于：按照相关指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域区域的目标团体。
30、作为本发明进一步的方案，所述rpa模块还包括更新单元，用于更新发送给所述第二用户终端的待选信息，直至检测到所述第二用户进入所述第一目标区域。
31、本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统，通过rpa模块的设置等，确定获取匹配选择的目标子区域内的目标对象信息，这可以在一定程度上防止初始选择时针对目标对象短缺的问题，进一步地，通过推荐模块的设置，如果判断为at对应的目标子区域之间存在销售关系至少两个匹配目标，那么识别出有销售关联的目标子区域对用户来说很重要 根据关联指数的关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐有销售关联的目标子区域小，并充分考虑用户的兴趣度和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣度所在的目标子区域，将推荐数量与用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。
图纸说明
32、图1是一个基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图。
33、图2是基于rpa的大数据客源采集系统中rpa模块的结构图。
34. 图3是基于rpa的大数据获客系统中生成模块的结构图。
35、图4是基于rpa的大数据客源采集系统的一个可选实施例的结构图。
36、图5为基于rpa的大数据客源采集系统中判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的流程图。
37、图6是基于rpa的大数据客源采集系统中推荐模块的结构图。
详细方法
38、为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限制本发明。
39、下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式进行详细说明。
40、本发明提供的一种基于rpa的大数据获客系统，解决了背景技术中的技术问题。
41、本技术实施例中的终端包括第一用户终端、第二用户终端、用户所在终端等，上述终端可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、增强现实/虚拟现实等。设备、笔记本电脑和超级移动个人电脑等，不限于本技术实施例；
42、如图1所示，是本发明实施例提供的一种基于rpa的大数据客源采集系统的主要结构图，所述一种基于rpa的大数据客源采集系统包括:
43、rpa模块200，rpa模块200，用于在检测到用户进入第一目标区域之前，获取用户对终端发送的推送信息的选择信息。这里的推送信息相当于一个初步的选择，因为第一个目标区域的目标是随时间变化的；因此，意图信息被设置；
44、rpa模块200还用于： 当检测到用户开始进入第一目标区域时，获取用户对收录
当前目标对象信息的目标子区域的意图信息；
45、在进入第一目标区域前后，获取用户对推送信息的选择信息和用户对目标子区域的意向信息，目标子区域收录
当前目标对象信息；
46. rpa，即（robotic process automation，机器人过程自动化），以机器人作为虚拟劳动力，按照预设程序与现有用户系统交互，完成预期任务。在本实施例中，rpa模块200按照设定的流程与移动用户（终端）进行交互，完成预期的确认选择信息和意向信息；
47、判断模块400，判断模块400用于当检测到意图信息中包括与选择信息匹配的目标对象时，判断至少两个匹配的目标对象是否对应于目标子区域销售协会；对意图信息和选择信息进行统一判断，得到目标子区域中与选择信息匹配的目标对象；
48、推荐模块600，推荐模块600，用于如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售与用户关联指数，按照关联指数从大到小的顺序推荐具有销售关联的目标子区域，其中关联指数与目标子区域中至少两个匹配目标的数量和关联度正相关。与用户有销售关联的目标小区的关联指数，即关联指数取决于用户对有销售关联的目标小区的选择；具体地，推荐可以是短视频、图片、图文信息、
可以在同一个短视频或图片或图文信息中设置子区域。
49、本实施例的应用，通过rpa模块200的设置等，确定获取目标子区域中与选择信息匹配的目标对象，可以防止最初的供应不足。一定程度上选定了目标对象。进一步地，通过推荐模块600的设置，如果判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关联，则识别目标子区域与销售关联的关联索引给用户，并根据关联索引从大到小推荐与销售相关的目标子区域，充分考虑用户的兴趣和实际选择，联合推荐至少两个用户兴趣所在的目标子区域,
50、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200包括：
51、第一检测单元2001，用于在检测到用户进入第二目标区域时，向终端发送预先生成的推送信息，其中，第一目标区域收录
在第二目标区域中。
52、第一获取单元2002，用于获取用户在终端输入的推送信息的选择信息。
53、应用本实施例时，用户在终端输入的推送信息的选择信息，即选择的目标对象和/或目标子区域。
54、如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括生成模块100，该生成模块100包括：
55、大数据获取单元1001，用于在获取相关权限后，识别用户对第二目标区域中的目标对象或目标对象所在子区域的操作记录，操作记录包括浏览记录和检索记录记录;
56、识别单元1002，用于识别操作记录中与第一目标区域中的目标相同类型的目标，以及与第一目标区域中的目标子区域相同的子区域。
57、生成单元1003，用于根据同类型的目标和同类型的子区域生成推送信息。
58、可以理解，本实施例是从较大目标区域的操作记录生成较小目标区域的推送信息的示例。考虑到更大区域的覆盖范围更广、更全面，推送信息的生成也更方便全面、快速。
59、如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，该系统还包括位置检测模块101，该位置检测模块101具体用于：
60、获取终端的定位信息，根据终端的定位信息判断用户与第一目标区域和第二目标区域的关系。也就是说，终端的定位信息决定了是否先后进入第二目标区域和第一目标区域。
61、本实施例的另一种情况，终端依靠rfid(radio-frequency-identification，射频识别)技术依次进入第二目标区域和第一目标区域，第二目标区域和第一目标区域的传感设备分别用于感应终端，当终端先后进入第二目标区域和第一目标区域时，感应装置发出提示音或振动提示。
62、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括：
63、判断单元2003，用于获取多个终端中的第一用户终端，第一用户终端为优先到达第一目标区域的用户的终端；
64、识别筛选单元2004，用于识别多个用户中的其他用户终端与第一用户终端的活动路线的相似度，对相似度大于第一阈值的第二用户终端进行筛选；用户终端活动路线是根据历史活动的行程单获取的，或者在获得用户许可后接收用户行程单的输入，此处不做限定。
65、同步发送单元2005，用于在检测到第一用户终端到达第一目标区域时，分别向第一用户终端和第二用户终端发送携带目标子区域的待选信息和目标对象，并接收相应的用户对目标子区域的意图信息。
66、本实施例的实现可以基于活动路线的相似性，使得当只有一个用户到达第一目标区域时，可以向所有满足条件的用户推送待选信息，从而使得第二用户可以通过第一个目标区域。2、用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息。这部分用户可以提前考虑选择目标子区域和目标对象，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，第二用户终端选择的信息的推送不需要获取第二用户终端的位置信息，有利于简化推送条件，
67、如图5所示，作为本发明的一个优选实施例，判断至少两个匹配目标对应的目标子区域之间是否存在销售关系的步骤包括：
68.s01：当识别到至少两个匹配标的属于不同的标的子区域时，判断对应标的子区域之间是否存在联合销售；目标次区域之间是否存在联合销售，一般由合作确定的目标次区域确定；
69.s02：若是，则确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间存在销售关系。在实践中，联合销售往往会有一定的活动折扣，有利于相互扩大用户数量。当确定至少两个匹配目标对应的目标子区域之间不存在销售关联时，识别单个目标子区域与用户的关联索引，根据关联指数从大到小的顺序 目标子区域
70、应用本实施例时，这里的销售关联有两个条件。一是意向信息收录
与选择信息匹配的目标对象，二是联合销售，即尽可能充分考虑拓展客户的渠道。用户的广度和兴趣。
71、如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，推荐模块600包括：
72、条件单元6001，用于在识别出至少两个匹配目标对应的目标子区域满足销售关联条件时，进入下一单元；
第一预设指标与第二预设指标的比值两个预设指标的比值之和为1；当目标超过2个时，应考虑每两个目标之间的相关程度；当有2个目标时，数量相关性指标为两个匹配目标对象数量的比例与第一个预设指标的比例的乘积，相关性指标为两个匹配目标的比例与第一个预设指标的比例的乘积第二预设指标的比例；
74、推荐单元6003，推荐单元6003，用于按照相关性指数从大到小的顺序推荐目标区域组，当目标区域组的相关性指数相等时，优先推荐收录
少量目标子区域目标区域组。相同条件下，目标区域组的推荐优先顺序为相关指数大于目标子区域数。当然，在实践中，目标区域组的相关性指数大的情况是很少见的。在推荐目标子区域数量较少的目标区域组时，很明显在相同条件下，少数目标子区域之间的相关指数更大，这也充分考虑了用户的兴趣.
75、具体用公式表示，a=α1*a1+β1*a2，a1+a2=1，其中a为相关性指标，a1和a2为第一预设指标和第二预设指标的比例分别假设一个指标，α1为至少两个匹配对象的数量所占的比例，β1为每两个匹配对象的相关度，相关度为相似的情况，在实践中可以直接进行。设置也可以通过神经网络模型识别，这里不做限定；在实践中，拓客推荐采用目标推荐群的形式，充分考虑了用户的兴趣和实际选择，有利于提升用户体验，拓宽用户群。渠道。
76、如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，rpa模块200还包括更新单元2006，更新单元2006用于：更新发送给第二用户终端的待选信息，直到检测到第二用户进入第一目标区域。
77、本实施例的实现可以从第一用户进入第二目标区域开始，直到第二用户进入第一目标区域为止，持续更新待选信息。由于第一用户和第二用户与相似的活跃路由存在关联，因此更容易引起目标子区域中目标的变化。由于第二用户终端可能收录
多个，且第二用户终端都对应同一个待选信息，这种实时更新机制在减少更新相关操作的基础上，方便第二用户掌握最新信息被选中。
兴趣和实际选择，以及至少两个用户兴趣所在的目标区域 子区域联合推荐，将推荐数量和用户兴趣相结合，有利于提升用户体验，拓宽用户渠道。进一步地，基于活动路线的相似性，只需要一个用户就可以达到第一个目标。区域，可以将待选信息推送给所有满足条件的用户，使得第二用户可以通过第二用户终端获取携带目标子区域和目标对象的待选信息，这些用户可以预先设定目标子区域和目标对象一起考虑选择，掌握目标子区域和目标对象的信息。另一方面，
79.为了能够加载上述方法和系统顺利运行，除了上述各种模块外，系统还可以包括比上述描述更多或更少的组件，或组合某些组件，或不同的组件，例如因为它可以包括输入和输出设备、网络访问设备、总线、处理器和存储器等。
80. 所谓处理器，可以是中央处理器（central processing unit，cpu），也可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuits，asic ）、现成的可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件元件等。通用处理器可以是微处理器或任何常规的处理器等。上述处理器是上述系统的控制中心，各种接口和线用于连接各个部分。
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82、应当理解，虽然本发明各个实施例的结构图中的各个步骤是按照箭头顺序示出的，但是这些步骤并不一定要按照箭头所指的顺序依次执行。除非另有说明，否则这些步骤的执行没有严格的顺序限制，这些步骤可以按照其他顺序执行。此外，每个实施例中的至少一些步骤可以包括多个子步骤或多个阶段，这些子步骤或阶段不一定同时执行，而是可以在不同时间执行，这些子步骤或阶段执行顺序不一定按顺序执行，
83. 上述实施例的技术特征可以任意组合。为简洁起见，未描述上述实施例中技术特征的所有可能组合。但是，只要这些技术特征的组合没有任何矛盾，都应视为在本说明书的描述范围内。
84、上述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但不应理解为对本发明专利范围的限制。需要指出的是，本领域的技术人员可以在不脱离本发明构思的情况下做出多种变型和改进，这些均属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求的保护范围为准。
85、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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10、由于每个人的关键词比赛不同，优化效果也会不同。任务关键词无法保证能排名优质，需要长期挂机优化才能竞争排名。
11、优化过程中若提示需要安装相关运行环境组件，请按要求操作，以免影响优化效果。
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解决方案:一种POI数据采集方法及系统与流程
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-11-30 23:18
解决方案:一种POI数据采集方法及系统与流程
一种采集poi数据的方法及系统
技术领域
1、本发明涉及POI数据采集技术，尤其涉及一种POI数据采集方法及系统。
背景技术：
2、目前poi需要采集的信息包括但不限于：姓名、地址、地理坐标、类型、联系电话、联系人、宣传图片等。传统POI信息采集有两种方式. 首先是让用户通过在线功能主动填写注册POI信息，然后平台后台会进行信息真实性审核，通过后完成一条POI信息的录入。第二种方式是离线手动采集POI信息，使用填写工具应用上传图片信息和文字信息。
技术实现要素：
3、针对现有技术的上述不足，本发明的目的在于：提供一种poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，并对关键信息进行分析处理后台提供poi的图片和语音，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，提高poi信息录入效率。
4、为实现本发明的上述目的，本发明提供以下技术方案：
5、一种poi信息的采集方法，包括：
6、响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄照片内容中收录
poi名称的照片和照片内容中收录
poi业务信息的照片，并调用智能终端的录音功能，对指定对话录制poi联系人的语音；
7、加载照片内容中收录
poi名称的照片和收录
poi业务信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi业务信息，加载语音进行语音识别，获取指定session的Text内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
8、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI名称的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，识别出照片中收录
的文字信息。 existing POI name library is used to identify the above text information to match the corresponding poi name.
9、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，对现有的商品库进行识别。用于识别将上述文字信息匹配到对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
10、根据一种具体实施方式，在本发明的POI信息采集方法中，POI业务信息还包括POI行业类别；其中，POI行业类别由商品名称统计分析确定。
11、根据一个具体实施例，在本发明的poi信息采集方法中，所述poi的其他基本信息包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
12、在本发明具体实施方式的另一方面，还提供了一种poi信息采集系统，包括：
13、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及在照片内容中收录
poi名称的照片
有poi业务信息照片，调用智能终端录音功能，记录poi联系人进行指定对话的语音；
14、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
15、根据一个具体实施例，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI名称的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，也是利用现有的poi名称库匹配文本信息获取对应的poi名称。
16、根据一种具体实施方式，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI业务信息的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，它还利用已有的商品数据库匹配文字信息，匹配对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果：
18、本发明的poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，减少人工参与poi信息录入，并在后台对poi的关键图片和语音进行分析处理，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，从而提高poi信息录入效率。
图纸说明：
19.图1是本发明系统的工作图。
详细方法
20、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。但是，不应理解为本发明的上述主题的范围仅限于以下实施例，所有基于本发明的内容而实现的技术都属于本发明的范围。
21、如图1所示，本发明的poi信息采集系统包括：
22、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及照片内容中收录
poi名称的照片中的poi业务信息照片，并调用智能终端的录音功能，录制poi联系人进行指定对话的语音；
23、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
24、具体地，在本发明提供的poi信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
poi名称的照片进行图片文字识别，在识别出照片中收录
的文字信息后，还利用现有的poi名称库 匹配文本信息得到对应的poi名称。
25、进一步的，信息处理后台对照片内容中收录
poi商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，同样利用已有的商品库对文字信息进行匹配，匹配
显示相应的poi业务信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
26、实施时，信息处理后台匹配的POI业务信息还包括POI行业类别；其中，信息处理背景通过商品名称统计分析确定POI行业类别。信息处理后台获取的其他poi基本信息由设置的问答内容决定，通常包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
27. 应当理解，本发明所公开的系统可以通过其他方式实现。例如，模块的划分只是逻辑上的功能划分，在实际实现中可能还有其他划分方式，例如多个单元或组件可以组合或集成到另一个系统中，或者某些特性可以忽略或不实现. 另一方面，模块之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元之间的间接耦合或通信连接可以是电气或其他形式。
28、另外，本发明各实施例中的各功能模块可以集成为一个处理单元，也可以各个模块在物理上独立存在，还可以将两个或两个以上的模块集成为一个处理单元。上述集成的单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
29、集成单元以软件功能单元形式实现并作为独立产品销售或者使用的，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于此理解，本发明技术方案的实质或对现有技术做出贡献的部分或全部或部分技术方案可以以软件产品的形式体现，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干条指令，使计算机设备(可以是个人计算机、服务器或网络设备等)执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤. 前述存储介质包括：U盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、移动硬盘、磁盘或光盘等可以存储程序代码的介质。.
30、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
解决方案:优采云
采集器V9测试能采集到内容 运行任务就采集不到了
使用优采云
V9采集
器采集
网页上的文章标题。测试时可以采集内容，任务运行时无法采集。是什么原因？以搜外的URL为例，循环采集
网页上的文章标题，如下图
测试时可领取称号，如下图
但是当任务开始采集title时，无法采集，如下图
对于新手来说，在采集
的时候会遇到各种意想不到的问题，真是忍不住砸了电脑。我也一样。经过多日的思考和摸索，这个问题终于被我解决了。其实只要搞清楚采集的逻辑和流程，这个问题就迎刃而解了。如果你也遇到同样的问题，欢迎咨询我。 查看全部
一种采集poi数据的方法及系统
技术领域
1、本发明涉及POI数据采集技术，尤其涉及一种POI数据采集方法及系统。
背景技术：
2、目前poi需要采集的信息包括但不限于：姓名、地址、地理坐标、类型、联系电话、联系人、宣传图片等。传统POI信息采集有两种方式. 首先是让用户通过在线功能主动填写注册POI信息，然后平台后台会进行信息真实性审核，通过后完成一条POI信息的录入。第二种方式是离线手动采集POI信息，使用填写工具应用上传图片信息和文字信息。
技术实现要素：
3、针对现有技术的上述不足，本发明的目的在于：提供一种poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，并对关键信息进行分析处理后台提供poi的图片和语音，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，提高poi信息录入效率。
4、为实现本发明的上述目的，本发明提供以下技术方案：
5、一种poi信息的采集方法，包括：
6、响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄照片内容中收录
poi名称的照片和照片内容中收录
poi业务信息的照片，并调用智能终端的录音功能，对指定对话录制poi联系人的语音；
7、加载照片内容中收录
poi名称的照片和收录
poi业务信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi业务信息，加载语音进行语音识别，获取指定session的Text内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
8、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI名称的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，识别出照片中收录
的文字信息。 existing POI name library is used to identify the above text information to match the corresponding poi name.
9、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，对现有的商品库进行识别。用于识别将上述文字信息匹配到对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
10、根据一种具体实施方式，在本发明的POI信息采集方法中，POI业务信息还包括POI行业类别；其中，POI行业类别由商品名称统计分析确定。
11、根据一个具体实施例，在本发明的poi信息采集方法中，所述poi的其他基本信息包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
12、在本发明具体实施方式的另一方面，还提供了一种poi信息采集系统，包括：
13、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及在照片内容中收录
poi名称的照片
有poi业务信息照片，调用智能终端录音功能，记录poi联系人进行指定对话的语音；
14、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
15、根据一个具体实施例，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI名称的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，也是利用现有的poi名称库匹配文本信息获取对应的poi名称。
16、根据一种具体实施方式，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI业务信息的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，它还利用已有的商品数据库匹配文字信息，匹配对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果：
18、本发明的poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，减少人工参与poi信息录入，并在后台对poi的关键图片和语音进行分析处理，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，从而提高poi信息录入效率。
图纸说明：
19.图1是本发明系统的工作图。
详细方法
20、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。但是，不应理解为本发明的上述主题的范围仅限于以下实施例，所有基于本发明的内容而实现的技术都属于本发明的范围。
21、如图1所示，本发明的poi信息采集系统包括：
22、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及照片内容中收录
poi名称的照片中的poi业务信息照片，并调用智能终端的录音功能，录制poi联系人进行指定对话的语音；
23、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
24、具体地，在本发明提供的poi信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
poi名称的照片进行图片文字识别，在识别出照片中收录
的文字信息后，还利用现有的poi名称库 匹配文本信息得到对应的poi名称。
25、进一步的，信息处理后台对照片内容中收录
poi商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，同样利用已有的商品库对文字信息进行匹配，匹配
显示相应的poi业务信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
26、实施时，信息处理后台匹配的POI业务信息还包括POI行业类别；其中，信息处理背景通过商品名称统计分析确定POI行业类别。信息处理后台获取的其他poi基本信息由设置的问答内容决定，通常包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
27. 应当理解，本发明所公开的系统可以通过其他方式实现。例如，模块的划分只是逻辑上的功能划分，在实际实现中可能还有其他划分方式，例如多个单元或组件可以组合或集成到另一个系统中，或者某些特性可以忽略或不实现. 另一方面，模块之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元之间的间接耦合或通信连接可以是电气或其他形式。
28、另外，本发明各实施例中的各功能模块可以集成为一个处理单元，也可以各个模块在物理上独立存在，还可以将两个或两个以上的模块集成为一个处理单元。上述集成的单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
29、集成单元以软件功能单元形式实现并作为独立产品销售或者使用的，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于此理解，本发明技术方案的实质或对现有技术做出贡献的部分或全部或部分技术方案可以以软件产品的形式体现，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干条指令，使计算机设备(可以是个人计算机、服务器或网络设备等)执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤. 前述存储介质包括：U盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、移动硬盘、磁盘或光盘等可以存储程序代码的介质。.
30、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
在本发明的保护范围之内。
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对于新手来说，在采集
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解决方案:一种POI数据采集方法及系统与流程
一种采集poi数据的方法及系统
技术领域
1、本发明涉及POI数据采集技术，尤其涉及一种POI数据采集方法及系统。
背景技术：
2、目前poi需要采集的信息包括但不限于：姓名、地址、地理坐标、类型、联系电话、联系人、宣传图片等。传统POI信息采集有两种方式. 首先是让用户通过在线功能主动填写注册POI信息，然后平台后台会进行信息真实性审核，通过后完成一条POI信息的录入。第二种方式是离线手动采集POI信息，使用填写工具应用上传图片信息和文字信息。
技术实现要素：
3、针对现有技术的上述不足，本发明的目的在于：提供一种poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，并对关键信息进行分析处理后台提供poi的图片和语音，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，提高poi信息录入效率。
4、为实现本发明的上述目的，本发明提供以下技术方案：
5、一种poi信息的采集方法，包括：
6、响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄照片内容中收录
poi名称的照片和照片内容中收录
poi业务信息的照片，并调用智能终端的录音功能，对指定对话录制poi联系人的语音；
7、加载照片内容中收录
poi名称的照片和收录
poi业务信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi业务信息，加载语音进行语音识别，获取指定session的Text内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
8、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI名称的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，识别出照片中收录
的文字信息。 existing POI name library is used to identify the above text information to match the corresponding poi name.
9、根据一个具体实施例，在本发明的POI信息采集方法中，对照片内容中收录
POI商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息，对现有的商品库进行识别。用于识别将上述文字信息匹配到对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
10、根据一种具体实施方式，在本发明的POI信息采集方法中，POI业务信息还包括POI行业类别；其中，POI行业类别由商品名称统计分析确定。
11、根据一个具体实施例，在本发明的poi信息采集方法中，所述poi的其他基本信息包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
12、在本发明具体实施方式的另一方面，还提供了一种poi信息采集系统，包括：
13、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及在照片内容中收录
poi名称的照片
有poi业务信息照片，调用智能终端录音功能，记录poi联系人进行指定对话的语音；
14、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
15、根据一个具体实施例，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
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的文字信息后，也是利用现有的poi名称库匹配文本信息获取对应的poi名称。
16、根据一种具体实施方式，在本发明提供的POI信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
POI业务信息的照片进行图像文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，它还利用已有的商品数据库匹配文字信息，匹配对应的poi商家信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果：
18、本发明的poi数据采集方法，通过采集poi的关键图片和语音，减少人工参与poi信息录入，并在后台对poi的关键图片和语音进行分析处理，提取出poi的关键信息，从而减少人工参与poi信息录入，从而提高poi信息录入效率。
图纸说明：
19.图1是本发明系统的工作图。
详细方法
20、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。但是，不应理解为本发明的上述主题的范围仅限于以下实施例，所有基于本发明的内容而实现的技术都属于本发明的范围。
21、如图1所示，本发明的poi信息采集系统包括：
22、智能终端用于响应用户的操作，调用智能终端的定位功能获取poi的地理位置信息，调用智能终端的相机功能，拍摄收录
poi名称的照片在照片内容中，以及照片内容中收录
poi名称的照片中的poi业务信息照片，并调用智能终端的录音功能，录制poi联系人进行指定对话的语音；
23、信息处理后台用于获取智能终端上传的照片和语音，加载图片中收录
poi名称的照片和收录
poi商户信息的照片进行图片文字识别，分别获取poi名称和poi商户信息，并加载voice 用于语音识别，获取指定对话的文本内容；其中，文本内容包括兴趣点的其他基本信息。
24、具体地，在本发明提供的poi信息采集系统中，信息处理后台对照片内容中收录
poi名称的照片进行图片文字识别，在识别出照片中收录
的文字信息后，还利用现有的poi名称库 匹配文本信息得到对应的poi名称。
25、进一步的，信息处理后台对照片内容中收录
poi商家信息的照片进行图片文字识别，识别出照片中收录
的文字信息后，同样利用已有的商品库对文字信息进行匹配，匹配
显示相应的poi业务信息；其中，poi商家信息包括商品名称和商品名称对应的价格。
26、实施时，信息处理后台匹配的POI业务信息还包括POI行业类别；其中，信息处理背景通过商品名称统计分析确定POI行业类别。信息处理后台获取的其他poi基本信息由设置的问答内容决定，通常包括：poi联系人、联系电话、人均消费、月销售额。
27. 应当理解，本发明所公开的系统可以通过其他方式实现。例如，模块的划分只是逻辑上的功能划分，在实际实现中可能还有其他划分方式，例如多个单元或组件可以组合或集成到另一个系统中，或者某些特性可以忽略或不实现. 另一方面，模块之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元之间的间接耦合或通信连接可以是电气或其他形式。
28、另外，本发明各实施例中的各功能模块可以集成为一个处理单元，也可以各个模块在物理上独立存在，还可以将两个或两个以上的模块集成为一个处理单元。上述集成的单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
29、集成单元以软件功能单元形式实现并作为独立产品销售或者使用的，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于此理解，本发明技术方案的实质或对现有技术做出贡献的部分或全部或部分技术方案可以以软件产品的形式体现，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干条指令，使计算机设备(可以是个人计算机、服务器或网络设备等)执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤. 前述存储介质包括：U盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、移动硬盘、磁盘或光盘等可以存储程序代码的介质。.
30、以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应收录
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解决方案:优采云
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解决方案:NISP-SO安全运维工程师入门系统操作需要理解什么
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 33 次浏览 • 2022-11-30 08:54
解决方案:NISP-SO安全运维工程师入门系统操作需要理解什么
掌握这十二点的NISP-SO安全运维工程师算入门吗？
1、掌握Windows网络配置和Windows远程控制；
2、掌握Windows用户账户操作、群组账户操作、内置群组账户管理；
3、掌握NTFS权限基础知识、权限累积规则、权限继承规则、最大化拒绝规则等；
4、掌握Windows共享文件夹共享资源的发布、访问和管理方法；
5、掌握Windows系统账户、系统策略、用户权限等安全基线检查方法；
6、掌握创建AD域网、加入域网、域用户管理等域环境管理方法；
7、掌握Linux目录结构和文件系统层次标准（HFS），了解Linux中各个目录的用途；
8、掌握Linux文件和目录管理命令（pwd、cd、mkdir、ls、cp、mv、rm等）；
9、掌握Linux用户和组管理命令（useradd、groupadd、userdel、groupdel等）；
10、掌握Linux权限管理方法（ugo、rwx、权限掩码、特殊权限、权限管理相关命令等）；
11、掌握Linux编辑器VI/VIM的使用、Linux进程管理、Linux软件安装、Linux基线检查、编写Shell脚本等技能；
12、掌握使用云服务器配置网站运行环境、建站、数据备份等技能。
需要了解并能够更好地运用这七点
1、运输安全。运维工程师操作系统安全运维技能；
2. 能够部署和管理企业Windows和Linux服务器；
3、能够对Windows和Linux服务器进行权限配置、存储设备管理、应用部署等操作，并掌握；
4、能够加强操作系统的安全性；
5. 能够实施Windows和Linux服务器基线检查。;
6、能够实现对操作系统的日常巡检，并输出相关统计报表；
7、能够满足企业云服务器安全运维需求，完成云服务器配置、管理、安全设置等操作。
Windows安全运维
Windows系统基础
NTFS 权限和系统基线检查
AD域环境搭建与管理
Linux安全运维
Linux文件管理
Linux用户和权限管理
Linux 系统管理
Linux日志采集
和系统基线检查
外壳脚本
云主机安全运维
云主机运维基础
云服务器云存储运维基础
云安全运维实践
操作方法:微信文章抓取工具详细使用方法
微信文章爬虫详细使用方法
如今，越来越多的优质内容发布在微信公众号上。面对这些内容，有些朋友就有了采集
的需求。下面介绍使用优采云
爬虫工具抓取采集
微信文章信息。
抓取的内容包括：微信文章标题、微信文章关键词、微信文章部分内容展示、微信公众号、微信文章发布时间、微信文章URL等字段数据。
采集
网站：
第一步：创建采集任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
微信文章爬虫详细使用步骤一
2) 将要采集的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
微信文章爬虫详细使用步骤2
第 2 步：创建翻页循环
1）在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个版块。点击页面文章搜索框，在右侧的操作提示框中选择“输入文字”
微信文章爬虫详细使用步骤3
2）输入要搜索的文章信息，这里以搜索“优采云
大数据”为例，输入完成后点击“确定”按钮
微信文章爬虫详细使用步骤4
3）“优采云
大数据”会自动填入搜索框，点击“搜索文章”按钮，在操作提示框中选择“点击此按钮”微信文章爬虫详细使用步骤5
4）出现在页面上
“优采云
大数据”的文章搜索结果。将结果页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中选择“循环点击下一页”
微信文章爬虫详细使用步骤6
第 3 步：创建列表循环并提取数据
1) 移动鼠标选中页面第一篇文章区块。系统会识别出该块中的子元素，在操作提示框中选择“选择子元素”
微信文章爬虫详细使用步骤7
2）继续选择页面中第二篇文章的区块，系统会自动选择第二篇文章中的子元素，并识别出页面中其他10组相似元素，在操作提示框中选择“全选” “
微信文章爬虫详细使用步骤8
3）我们可以看到页面上article block中的所有元素都被选中了，变成了绿色。在右侧的操作提示框中，出现字段预览表，将鼠标移至表头，点击垃圾桶图标即可删除不需要的字段。字段选择完成后，选择“采集
以下数据” 微信文章爬虫详细使用第9步 4）由于我们还想采集
每篇文章的url
，所以需要多提取一个字段。点击第一篇文章链接，再点击第二篇文章链接，系统会自动选择页面上的一组文章链接。在右侧的操作提示框中，选择“采集
以下链接地址”
微信文章爬虫详细使用步骤10
5) 字段选择完成后，选择对应的字段，自定义字段的命名。完成后点击左上角“保存并开始”开始采集任务
微信文章爬虫详细使用步骤11
6）选择“开始本地采集
”
微信文章爬虫详细使用步骤12
第四步：数据采集与导出
1）采集完成后，会弹出提示，选择“导出数据”，选择“合适的导出方式”，将采集到的搜狗微信文章数据导出
微信文章爬虫详细使用步骤13
2）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
微信文章爬虫详细使用步骤14
注意：该方法采集的搜狗微信文章网址具有时效性，会在短时间内更新。
内部故障。这是搜狗微信本身的局限性。
相关采集教程：
京东商品信息采集
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优采云
——70万用户选择的网络数据采集
器。
1、操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，会上网就可以采集
数据。流程完全可视化，点击鼠标即可完成操作，2分钟即可快速上手。
2、功能强大，任何网站均可采集：对于点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本等异步加载数据的网页，通过简单设置即可采集。
3.云采集，关机也可以。采集任务配置完成后，可以关机，在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP被封、网络中断。
4.功能免费+增值服务，按需选择。免费版功能齐全，可以满足用户的基本采集
需求。同时设置一些增值服务（如私有云），以满足高端付费企业用户的需求。 查看全部
掌握这十二点的NISP-SO安全运维工程师算入门吗？
1、掌握Windows网络配置和Windows远程控制；
2、掌握Windows用户账户操作、群组账户操作、内置群组账户管理；
3、掌握NTFS权限基础知识、权限累积规则、权限继承规则、最大化拒绝规则等；
4、掌握Windows共享文件夹共享资源的发布、访问和管理方法；
5、掌握Windows系统账户、系统策略、用户权限等安全基线检查方法；
6、掌握创建AD域网、加入域网、域用户管理等域环境管理方法；
7、掌握Linux目录结构和文件系统层次标准（HFS），了解Linux中各个目录的用途；
8、掌握Linux文件和目录管理命令（pwd、cd、mkdir、ls、cp、mv、rm等）；
9、掌握Linux用户和组管理命令（useradd、groupadd、userdel、groupdel等）；
10、掌握Linux权限管理方法（ugo、rwx、权限掩码、特殊权限、权限管理相关命令等）；
11、掌握Linux编辑器VI/VIM的使用、Linux进程管理、Linux软件安装、Linux基线检查、编写Shell脚本等技能；
12、掌握使用云服务器配置网站运行环境、建站、数据备份等技能。
需要了解并能够更好地运用这七点
1、运输安全。运维工程师操作系统安全运维技能；
2. 能够部署和管理企业Windows和Linux服务器；
3、能够对Windows和Linux服务器进行权限配置、存储设备管理、应用部署等操作，并掌握；
4、能够加强操作系统的安全性；
5. 能够实施Windows和Linux服务器基线检查。;
6、能够实现对操作系统的日常巡检，并输出相关统计报表；
7、能够满足企业云服务器安全运维需求，完成云服务器配置、管理、安全设置等操作。
Windows安全运维
Windows系统基础
NTFS 权限和系统基线检查
AD域环境搭建与管理
Linux安全运维
Linux文件管理
Linux用户和权限管理
Linux 系统管理
Linux日志采集
和系统基线检查
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云主机安全运维
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云安全运维实践
操作方法:微信文章抓取工具详细使用方法
微信文章爬虫详细使用方法
如今，越来越多的优质内容发布在微信公众号上。面对这些内容，有些朋友就有了采集
的需求。下面介绍使用优采云
爬虫工具抓取采集
微信文章信息。
抓取的内容包括：微信文章标题、微信文章关键词、微信文章部分内容展示、微信公众号、微信文章发布时间、微信文章URL等字段数据。
采集
网站：
第一步：创建采集任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
微信文章爬虫详细使用步骤一
2) 将要采集的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
微信文章爬虫详细使用步骤2
第 2 步：创建翻页循环
1）在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个版块。点击页面文章搜索框，在右侧的操作提示框中选择“输入文字”
微信文章爬虫详细使用步骤3
2）输入要搜索的文章信息，这里以搜索“优采云
大数据”为例，输入完成后点击“确定”按钮
微信文章爬虫详细使用步骤4
3）“优采云
大数据”会自动填入搜索框，点击“搜索文章”按钮，在操作提示框中选择“点击此按钮”微信文章爬虫详细使用步骤5
4）出现在页面上
“优采云
大数据”的文章搜索结果。将结果页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中选择“循环点击下一页”
微信文章爬虫详细使用步骤6
第 3 步：创建列表循环并提取数据
1) 移动鼠标选中页面第一篇文章区块。系统会识别出该块中的子元素，在操作提示框中选择“选择子元素”
微信文章爬虫详细使用步骤7
2）继续选择页面中第二篇文章的区块，系统会自动选择第二篇文章中的子元素，并识别出页面中其他10组相似元素，在操作提示框中选择“全选” “
微信文章爬虫详细使用步骤8
3）我们可以看到页面上article block中的所有元素都被选中了，变成了绿色。在右侧的操作提示框中，出现字段预览表，将鼠标移至表头，点击垃圾桶图标即可删除不需要的字段。字段选择完成后，选择“采集
以下数据” 微信文章爬虫详细使用第9步 4）由于我们还想采集
每篇文章的url
，所以需要多提取一个字段。点击第一篇文章链接，再点击第二篇文章链接，系统会自动选择页面上的一组文章链接。在右侧的操作提示框中，选择“采集
以下链接地址”
微信文章爬虫详细使用步骤10
5) 字段选择完成后，选择对应的字段，自定义字段的命名。完成后点击左上角“保存并开始”开始采集任务
微信文章爬虫详细使用步骤11
6）选择“开始本地采集
”
微信文章爬虫详细使用步骤12
第四步：数据采集与导出
1）采集完成后，会弹出提示，选择“导出数据”，选择“合适的导出方式”，将采集到的搜狗微信文章数据导出
微信文章爬虫详细使用步骤13
2）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
微信文章爬虫详细使用步骤14
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5、掌握Windows系统账户、系统策略、用户权限等安全基线检查方法；
6、掌握创建AD域网、加入域网、域用户管理等域环境管理方法；
7、掌握Linux目录结构和文件系统层次标准（HFS），了解Linux中各个目录的用途；
8、掌握Linux文件和目录管理命令（pwd、cd、mkdir、ls、cp、mv、rm等）；
9、掌握Linux用户和组管理命令（useradd、groupadd、userdel、groupdel等）；
10、掌握Linux权限管理方法（ugo、rwx、权限掩码、特殊权限、权限管理相关命令等）；
11、掌握Linux编辑器VI/VIM的使用、Linux进程管理、Linux软件安装、Linux基线检查、编写Shell脚本等技能；
12、掌握使用云服务器配置网站运行环境、建站、数据备份等技能。
需要了解并能够更好地运用这七点
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2. 能够部署和管理企业Windows和Linux服务器；
3、能够对Windows和Linux服务器进行权限配置、存储设备管理、应用部署等操作，并掌握；
4、能够加强操作系统的安全性；
5. 能够实施Windows和Linux服务器基线检查。;
6、能够实现对操作系统的日常巡检，并输出相关统计报表；
7、能够满足企业云服务器安全运维需求，完成云服务器配置、管理、安全设置等操作。
Windows安全运维
Windows系统基础
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操作方法:微信文章抓取工具详细使用方法
微信文章爬虫详细使用方法
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爬虫工具抓取采集
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1）进入主界面，选择“自定义模式”
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第 2 步：创建翻页循环
1）在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个版块。点击页面文章搜索框，在右侧的操作提示框中选择“输入文字”
微信文章爬虫详细使用步骤3
2）输入要搜索的文章信息，这里以搜索“优采云
大数据”为例，输入完成后点击“确定”按钮
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3）“优采云
大数据”会自动填入搜索框，点击“搜索文章”按钮，在操作提示框中选择“点击此按钮”微信文章爬虫详细使用步骤5
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“优采云
大数据”的文章搜索结果。将结果页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中选择“循环点击下一页”
微信文章爬虫详细使用步骤6
第 3 步：创建列表循环并提取数据
1) 移动鼠标选中页面第一篇文章区块。系统会识别出该块中的子元素，在操作提示框中选择“选择子元素”
微信文章爬虫详细使用步骤7
2）继续选择页面中第二篇文章的区块，系统会自动选择第二篇文章中的子元素，并识别出页面中其他10组相似元素，在操作提示框中选择“全选” “
微信文章爬虫详细使用步骤8
3）我们可以看到页面上article block中的所有元素都被选中了，变成了绿色。在右侧的操作提示框中，出现字段预览表，将鼠标移至表头，点击垃圾桶图标即可删除不需要的字段。字段选择完成后，选择“采集
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每篇文章的url
，所以需要多提取一个字段。点击第一篇文章链接，再点击第二篇文章链接，系统会自动选择页面上的一组文章链接。在右侧的操作提示框中，选择“采集
以下链接地址”
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5) 字段选择完成后，选择对应的字段，自定义字段的命名。完成后点击左上角“保存并开始”开始采集任务
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6）选择“开始本地采集
”
微信文章爬虫详细使用步骤12
第四步：数据采集与导出
1）采集完成后，会弹出提示，选择“导出数据”，选择“合适的导出方式”，将采集到的搜狗微信文章数据导出
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2）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
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解决方案:亚马逊采集ERP只需三步体验一分钟1000+的链接采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-11-27 05:18
解决方案:亚马逊采集ERP只需三步体验一分钟1000+的链接采集
亚马逊收录ERP首页简洁明了。主要采集
亚马逊产品的详细信息，筛选出未注册的产品进行劫持。没有备案的品牌不会造成侵权，僵尸产品不会侵犯他人利益。
第一步：采集
任务
采集
任务中有新任务，输入商品英文名称，选择采集
商品类别，输入采集
页数。
第二步：
执行任务，操作简单。它只需要系统地过滤亚马逊产品页面的数量和产品信息。筛选亚马逊商品页面仅需1秒，筛选商品详情仅需2~3秒。一分钟可筛选1000+商品详情。
第三步：产品品牌筛选和库存管理
最后，通过筛选大量的产品详情链接，可以采集
产品的图片asin和标题，以及产品的排名、评分和评论，最重要的是产品的备案状态。可以筛选出未注册且没有库存的僵尸产品。批量导出asin复制到后台进行劫持。如果你劫持僵尸产品，找到有排名和评分的产品，下单的概率就更高。
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本工具是一款全方位的内容处理工具：自动采集关键词+文章采集生成+伪原创智能写作+自动发布到站点和自媒体平台+网站批量管理+自动推送到搜索收录
引擎，详情见图片（1、2、3、4）
2000-2011年，SEO是一种以主流搜索引擎的友好性为目标的网站技术和内容优化。通过一种接近于搜索引擎算法的方法，叫做Search Engine Optimization（搜索引擎优化）。
从2011年开始，搜索引擎优化不再局限于代码、内容和链接，因为这种优化方式的重要性逐年下降，更多具备SEO基础技术改进的网站逐年增加。所以算法开始向搜索体验和用户口碑倾斜，所以SEO一般应该理解为Search Experience Optimization（搜索体验优化）。
不同的营销有其自身的属性，而现在的SEO正在逐渐从大家所知道的概念转变，产品本身的属性也在发生着微妙的变化。
很多人会想到各种网站关键词的排名方式和技巧，但很多人对排名方式的理解更深。做不到。二是分类方法使用不当。因此，在提高网站排名的过程中，除了了解一些方法和技巧外，还应该了解以下排名误区。
第 1 点：域名的重要性
1、强烈推荐使用.com作为域名。不要选择难以记忆和极其便宜的域名。我们建立一个网站。许多非法网站使用廉价域名，成本相对较低。搜索引擎将这些域名用作非法站点。如果使用这样的域名，就相当于进入了搜索引擎的黑名单库。有人会说有些域名排名很好，那你就错了。毕竟，这些网站很少见。
2、对于搜索引擎来说，域名的长度不会影响排名，但是太长的域名不利于访问者的记忆。建议使用简短易记、有一定含义的域名。域名也是有使用年限的，请尽量用旧域名，新域名尽量用几年，比如2016年，直接把域名注册续费到2026年，搜索引擎会认为它将认真对待网站运营。
第二点：网站的标题。
1、网站标题不能填写关键词。就中文而言，搜索引擎具有强大的词定位技术，一个名词只能出现一次。比如我们网站的标题是“天津装修公司装修效果图报价单及房屋装修XXX装修步骤”。经过分词技术，标题可以分成很多关键词：天津装修公司、天津装修中介、天津装修报价、天津装饰步骤、天津XXX装修公司、天津XXX装修公司等等。我们的标题应该只收录
必需的关键字，更流畅的句子。标题数量最好控制在25个字以内。
2、网站标题不能经常更改。新网站已确认该标题已上线。如果再次修改标题，可能会在修改标题之前出现。蜘蛛来找他了。下次抓取时，站点标题已更改。会有不好的影响。蜘蛛任务不是什么好站，标题经常变，站点位置也不确定。能够稍微更改旧站标题，收视率将逐渐恢复。
3.将重要的关键词放在标题的顶部。比如“天津装修公司”是最重要的，就写在最上面，第二个关键词之后，再写在自己的名字之后。品牌词竞争力较弱，我们自己用，所以可以放在最后。
第三点：网站澄清
1.网站的描述通常出现在关键字搜索结果中。为您的网站写一个好的描述也很重要。好的描述可以带来好的排名和更高的点击率。网站描述的句子流畅，尽量在网站标题中嵌入关键词。描述中的搜索关键词会在百度搜索结果中脱颖而出，更新醒目，吸引点击。同样，网站的排名也不要太长，只要查到81个汉字，就可以显示在搜索结果中。
2、网站的描述必须与网站的主题相一致。例如，“红酒”出现在装饰网站的描述中，这显然是不可接受的。我想每个人都应该知道。
以上就是关于如何通过SEO技术提高网站关键词排名的方法。其实不管是方法还是误区，只要大家能够按照搜索引擎的规则和原则行事，那么网站的排名自然就不成问题。如何写得好并更好地传播。学习建立一个机器可以理解人类表达语义的模型。 查看全部
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引擎，详情见图片（1、2、3、4）
2000-2011年，SEO是一种以主流搜索引擎的友好性为目标的网站技术和内容优化。通过一种接近于搜索引擎算法的方法，叫做Search Engine Optimization（搜索引擎优化）。
从2011年开始，搜索引擎优化不再局限于代码、内容和链接，因为这种优化方式的重要性逐年下降，更多具备SEO基础技术改进的网站逐年增加。所以算法开始向搜索体验和用户口碑倾斜，所以SEO一般应该理解为Search Experience Optimization（搜索体验优化）。
不同的营销有其自身的属性，而现在的SEO正在逐渐从大家所知道的概念转变，产品本身的属性也在发生着微妙的变化。
很多人会想到各种网站关键词的排名方式和技巧，但很多人对排名方式的理解更深。做不到。二是分类方法使用不当。因此，在提高网站排名的过程中，除了了解一些方法和技巧外，还应该了解以下排名误区。
第 1 点：域名的重要性
1、强烈推荐使用.com作为域名。不要选择难以记忆和极其便宜的域名。我们建立一个网站。许多非法网站使用廉价域名，成本相对较低。搜索引擎将这些域名用作非法站点。如果使用这样的域名，就相当于进入了搜索引擎的黑名单库。有人会说有些域名排名很好，那你就错了。毕竟，这些网站很少见。
2、对于搜索引擎来说，域名的长度不会影响排名，但是太长的域名不利于访问者的记忆。建议使用简短易记、有一定含义的域名。域名也是有使用年限的，请尽量用旧域名，新域名尽量用几年，比如2016年，直接把域名注册续费到2026年，搜索引擎会认为它将认真对待网站运营。
第二点：网站的标题。
1、网站标题不能填写关键词。就中文而言，搜索引擎具有强大的词定位技术，一个名词只能出现一次。比如我们网站的标题是“天津装修公司装修效果图报价单及房屋装修XXX装修步骤”。经过分词技术，标题可以分成很多关键词：天津装修公司、天津装修中介、天津装修报价、天津装饰步骤、天津XXX装修公司、天津XXX装修公司等等。我们的标题应该只收录
必需的关键字，更流畅的句子。标题数量最好控制在25个字以内。
2、网站标题不能经常更改。新网站已确认该标题已上线。如果再次修改标题，可能会在修改标题之前出现。蜘蛛来找他了。下次抓取时，站点标题已更改。会有不好的影响。蜘蛛任务不是什么好站，标题经常变，站点位置也不确定。能够稍微更改旧站标题，收视率将逐渐恢复。
3.将重要的关键词放在标题的顶部。比如“天津装修公司”是最重要的，就写在最上面，第二个关键词之后，再写在自己的名字之后。品牌词竞争力较弱，我们自己用，所以可以放在最后。
第三点：网站澄清
1.网站的描述通常出现在关键字搜索结果中。为您的网站写一个好的描述也很重要。好的描述可以带来好的排名和更高的点击率。网站描述的句子流畅，尽量在网站标题中嵌入关键词。描述中的搜索关键词会在百度搜索结果中脱颖而出，更新醒目，吸引点击。同样，网站的排名也不要太长，只要查到81个汉字，就可以显示在搜索结果中。
2、网站的描述必须与网站的主题相一致。例如，“红酒”出现在装饰网站的描述中，这显然是不可接受的。我想每个人都应该知道。
以上就是关于如何通过SEO技术提高网站关键词排名的方法。其实不管是方法还是误区，只要大家能够按照搜索引擎的规则和原则行事，那么网站的排名自然就不成问题。如何写得好并更好地传播。学习建立一个机器可以理解人类表达语义的模型。 查看全部
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第二步：
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引擎，详情见图片（1、2、3、4）
2000-2011年，SEO是一种以主流搜索引擎的友好性为目标的网站技术和内容优化。通过一种接近于搜索引擎算法的方法，叫做Search Engine Optimization（搜索引擎优化）。
从2011年开始，搜索引擎优化不再局限于代码、内容和链接，因为这种优化方式的重要性逐年下降，更多具备SEO基础技术改进的网站逐年增加。所以算法开始向搜索体验和用户口碑倾斜，所以SEO一般应该理解为Search Experience Optimization（搜索体验优化）。
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很多人会想到各种网站关键词的排名方式和技巧，但很多人对排名方式的理解更深。做不到。二是分类方法使用不当。因此，在提高网站排名的过程中，除了了解一些方法和技巧外，还应该了解以下排名误区。
第 1 点：域名的重要性
1、强烈推荐使用.com作为域名。不要选择难以记忆和极其便宜的域名。我们建立一个网站。许多非法网站使用廉价域名，成本相对较低。搜索引擎将这些域名用作非法站点。如果使用这样的域名，就相当于进入了搜索引擎的黑名单库。有人会说有些域名排名很好，那你就错了。毕竟，这些网站很少见。
2、对于搜索引擎来说，域名的长度不会影响排名，但是太长的域名不利于访问者的记忆。建议使用简短易记、有一定含义的域名。域名也是有使用年限的，请尽量用旧域名，新域名尽量用几年，比如2016年，直接把域名注册续费到2026年，搜索引擎会认为它将认真对待网站运营。
第二点：网站的标题。
1、网站标题不能填写关键词。就中文而言，搜索引擎具有强大的词定位技术，一个名词只能出现一次。比如我们网站的标题是“天津装修公司装修效果图报价单及房屋装修XXX装修步骤”。经过分词技术，标题可以分成很多关键词：天津装修公司、天津装修中介、天津装修报价、天津装饰步骤、天津XXX装修公司、天津XXX装修公司等等。我们的标题应该只收录
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第三点：网站澄清
1.网站的描述通常出现在关键字搜索结果中。为您的网站写一个好的描述也很重要。好的描述可以带来好的排名和更高的点击率。网站描述的句子流畅，尽量在网站标题中嵌入关键词。描述中的搜索关键词会在百度搜索结果中脱颖而出，更新醒目，吸引点击。同样，网站的排名也不要太长，只要查到81个汉字，就可以显示在搜索结果中。
2、网站的描述必须与网站的主题相一致。例如，“红酒”出现在装饰网站的描述中，这显然是不可接受的。我想每个人都应该知道。
以上就是关于如何通过SEO技术提高网站关键词排名的方法。其实不管是方法还是误区，只要大家能够按照搜索引擎的规则和原则行事，那么网站的排名自然就不成问题。如何写得好并更好地传播。学习建立一个机器可以理解人类表达语义的模型。
解决方案:.x对这些单元格qa匹配全部匹配到的应用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 43 次浏览 • 2022-11-25 07:37
解决方案:.x对这些单元格qa匹配全部匹配到的应用
采集采集系统，采集是最基础的一步。现代人需要做的，是利用采集系统获取数据，而后可以进行数据分析或者数据库存储。利用的人越多，对系统的要求越高。首先，我们需要知道采集系统是干嘛的。就目前业界已有的基础系统框架来说，采集系统就是以收集一定格式的正则表达式数据，然后反馈给云端服务器处理，处理后再返回正则表达式数据，并给客户端用户。
接下来我们使用python3.x对这些正则表达式进行处理。我们采用lxml库，xml库。lxml是python中最早用于解析xml文档的库，它也是当今最为流行的webxml解析库。lxml库用于python解析xml文档，还可以用于解析json/xml等其他格式的数据。语法：lxmlfromxmlimportetree定义一个文档，获取xml文档文本(不是数据库，但是要定义关键字和列名)如何实现：{{kw_name}}
获取__post__对象文本文本是经过作者和通用转换成可以互相匹配的正则表达式，如果我们需要获取报告信息（如购物清单）的正则表达式是以下：我们首先需要知道：报告信息通常以'{'结尾，比如{‘年龄’：30’）我们需要得到以'{'结尾的xml文本我们就需要用到正则表达式，它的格式是：absolute匹配全部匹配，'-'匹配匹配到的部分，'-'匹配字符串最后一个单元格part1匹配部分开始，'//{}',[]匹配单个单元格part2匹配字符串最后一个单元格qa匹配单个单元格q::匹配到一个单元格eol匹配到一个单元格qa返回\n结束符\n匹配到一个单元格qare::匹配以\w开头qareg::匹配以\d结尾qaqareqa''匹配以\r结尾qaqa''g+匹配以\d结尾re''g''g+aii'ii[]匹配以.开头qa''g''g+aii'ii[]匹配以.结尾qa''g''g+aii'ii[]匹配以..开头qa''g''g+aii'ii[]匹配以..结尾qa''g''g+aii'ii[]匹配以...结尾qa''g''g+aii'ii[]匹。 查看全部
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解决方案:.x对这些单元格qa匹配全部匹配到的应用
采集采集系统，采集是最基础的一步。现代人需要做的，是利用采集系统获取数据，而后可以进行数据分析或者数据库存储。利用的人越多，对系统的要求越高。首先，我们需要知道采集系统是干嘛的。就目前业界已有的基础系统框架来说，采集系统就是以收集一定格式的正则表达式数据，然后反馈给云端服务器处理，处理后再返回正则表达式数据，并给客户端用户。
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解决方案:手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-11-21 06:25
解决方案:手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集
采集采集系统的全球架构采集功能采集首页按钮实现热门话题的采集及其他上百个产品icon图片的采集是手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集第二个采集功能采集推荐（hover）按钮实现热门话题的采集及其他上百个产品icon的采集是手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集第三个采集功能采集首页按钮实现热门话题的采集及其他上百个产品icon的采集是手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集最后这个采集功能还是手动控制采集首页按钮和推荐按钮是手动控制采集首页按钮和推荐按钮是手动控制采集这些分页截图的截图尺寸分别是300*600和1000*2000，采集完成后会自动下载最终设置尺寸采集完成自动会采集热门话题页内容采集完成自动采集首页按钮上的所有图片采集完成自动采集标准话题页内容采集完成自动采集热门标题页内容采集完成自动采集标题页内容采集完成自动采集首页推荐按钮的所有信息最后采集产品app页面所有icon图片采集完成采集完成自动采集数字证书截图以及所有的icon采集完成。
可以有三种方式来实现1.采集页，也就是通过分页采集2.采集hover功能3.爬虫，具体采集方法：1.如果是采集首页的hover按钮图片，这就要想一下你是如何爬取的，这样的话就可以考虑使用requests+requests+requests的方式来采集（首先你要知道去哪找这些数据）2.采集hover按钮的android版本，可以考虑requests+phantomjs+webdriver+phantomjs+requests，进行爬取（为什么推荐这么做，根据我接触爬虫（指网页端抓取）了很久的经验：1.简单，根据你要爬取的链接直接输入webdriver对应的browser，然后就会出现调试页面来调试；2.速度快，服务器端一般都没有对hover链接进行加密，你只需要一次抓取到数据后，需要第二次抓取就很方便；3.不容易丢失数据，因为你只是最多输入几个，然后就ok了，因为服务器端一般都是你提交的链接上返回5个数据，数据就同步了，没有必要像简单网页抓取那样在5次抓取下来再进行加密；4.可以对采集到的数据进行统计分析，这就是很有用的用处了。
结合上面几个，估计就算不会爬虫的同学也能比较快的爬取到这些数据。有啥不懂的可以关注我的公众号huliangtv，也可以和我交流！。 查看全部
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解决方案:手动控制、多账号分工完成上百个产品app及产品icon的采集
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汇总:个人情报收集系统浅谈
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-11-19 21:21
汇总:个人情报收集系统浅谈
前言
IT的全称是信息技术，即信息技术。可以说，在这个网络世界里，信息是这个世界的基础，掌握信息就是掌握IT世界，这个理论也适用于网络安全行业。
任何网络攻击最重要的部分是信息采集
。对于个人来说，对大型企业进行全面的信息采集
是痛苦的，只有APT组织或政府才有这种能力。
虽然我是菜鸟，但我还是想尝试一下，看看是否有可能建立一个个人情报采集
系统。一个小盘子，不喜欢就不要喷。
如果要采集
信息，首先要做的是隐身，就像许多APT攻击一样，需要数年时间才能被发现，因此在编写有效载荷和传输时要特别注意。
第二个是兼容性，因为你的采集
目标不仅是Windows，还有Linux，Android，iOS，网关设备等。
其余的都是管理性的，一旦你建立了一个情报采集
系统，你就会收到很多信息，你需要在一个强大的数据库中存储和查看这些信息。
经过初步分析，我想我可以在 VPS 上设置一个数据整理系统，当数据传输到 VPS 服务器时，Logstash 会负责处理数据并将其导入 ES 所在的控制服务器，然后 Kibana 会查看数据。
注意：因为涉及到的系统、环境等太多了，说完这些几乎是有可能出版一本书的，所以我打算以Windows、网关设备和ELK为例，达到扔砖块和石头的效果。
数据管理
当我纠结使用什么数据库时，一位朋友推荐了 ES 并对其进行了整理，打算先使用 ELK 来构建数据存储系统。
ELK代表Elasticsearch Logstash Kibana，是许多企业必须掌握的索引系统。当你谈论 ELK 时，你必须谈论 Elastic。
ELK是该公司的开源项目之一，其旗下有许多开源项目。ELK主要用于系统日志分析、管理和存储，但由于其高效的索引技术，有很多地方可以扩展。
Elasticsearch：简称ES，是一个索引存储系统
Logstash：可以使用此工具将数据导入 ES 的数据转换系统。
Kibana：数据可视化平台，用Java编写，可以从ES读取索引数据来构建可视化模型。
过去，我使用Mysql和Coreseek进行大数据查询。但是，只要数据超过1亿，服务器上的计算压力就很大，即使使用Coreseek进行索引也无法满足基本需求。这时需要全新的索引方案。
最初，我想使用Solr，但后来我的同事告诉我，我可以尝试ES。我简要地看了一下，FreeBuf上也有ES构建的教程。我想我可以快速设置系统，然后优化数据。
但是在实际施工过程中，遇到了很多技术壁垒，网上也没有相关的解决方案，当时我一直以为是不是烧香引起bug。现在问题解决了，所以我打算发表一篇文章来详细解释一下。
深坑 - 更新相关环境
ELK支持跨平台操作，即基本支持市面上很多主流操作系统，Mac OS、Center OS、Windows、Ubuntu等。
我的测试系统是 Win 10 64 位。首先，你可以去 Elastic 的官方网站下载最新版本的 Elasticsearch Logstash 和 Kibana。Windows用户如果安装可以简单地解压缩，Linux需要使用自己的系统安装说明进行安装。
弹性官网地址：
那么必须安装最新版本的Java！最新版本！最新版本！这里特别需要注意的是，我的Java版本已经安装了很长时间，可以支持BRUP Suite等。
我以为没有问题，但 Kibana 根本无法启动，然后尝试更新 Java 来解决它。请记住在更新 Java 后设置环境变量。
至于服务器环境的构建，您可以放心。有些人使用Apache，有些人使用Windows Service，我使用简单高效的Nginx。这影响不大，大家可以自由搭配。
Windows用户可以在bin文件下运行bat文件来启动
Linux 用户可以运行以启动服务命令
然后，我将谈谈我遇到的各种技术问题。
神社的港口被占领
一些Windows用户在启动Elasticsearch .bat或Logstash后可能会遇到闪存.bat 大多数原因主要是因为端口占用问题。
Kibana 的端口是 5601，ES 的端口是 9200。记住，记住！当然，你也可以修改配置文件来更改默认端口，但我不建议你这样做，以后想要二次开发的时候会遇到一对bug。
你认为你在开发代码，但实际上你在开发错误......
神坑指令更新
正如我已经介绍过的，导入数据的工具主要是 Logstash，当然，您也可以查看官方开发文档并自己编写导入脚本。Logstash 是一个可以使用 -f 命令读取配置文件然后导入它的工具。
配置文件主要分为输入、过滤和输出三部分。
我以为FreeBuf之前发表了一篇名为“ELK大数据查询系列：Elasticsearch and Logstash Basics”的文章，其中收录
了Logstash配置文件的代码。我想用那个配置文件修改它，但发现那个配置文件不适用于新版本。
运行此配置文件时我遇到了很多错误。在查阅官方文档后，可以确定该盒子的 Logstash 版本比较旧，该文章中的说明不适用于新版本的 Logstash。
新版本的
Logstash 做了很多改动，首先，新版本删除了协议指令，其次，host 指令改为 hosts 等。新版本增加了很多新功能，旧版本的配置文件不适用。
神坑字符转码
改了配置文件后，我划分了五条数据进行测试，测试量比较小，在导入的过程中，发现中文有乱码。主要原因是字符解析代码没有添加到输出模块中。
在官方的 Logstash 文档中，字符解析中使用的指令是 codec，为了支持中文，我们经常添加 UTF-8 字符类型，所以在输出时直接添加 codec = > JSON 指令。因为 json 命令默认以 UTF-8 读取文件内容。
深坑无自数据库文件删除
有时，您会遇到 Logstash 无法导入数据的情况。其中一个原因是，每当导入文件时，最后一个字节处理都会保存在 sincedb 中。
它是一个由 inode 定期读出的文件，如果该文件具有相同的 inode 编号，程序会将其视为同一文件。只需删除 sincedb 文件即可。
由于 Db 文件默认会保存在主目录或 windows 用户目录下，当然也可以通过sincedb_path参数指定路径，方便 sincedb 的删除，如果 Linux 用户比较麻烦，那么可以将sincedb_path指定为 /dev/null。这会诱使 Logstash 不读取 sincedb 文件。
深坑大数据导入
在我做了一些小的数据测试并且没问题之后，我准备开始导入5G多文件文件。当它被导入时，它没有移动。尝试使用 -vv 命令检查运行状态，发现根本没有写入任何数据。
当时我去谷歌找了这个问题，有一个外国人也有同样的问题，后来他解决了，我问他怎么解决，他说换个系统就好了......跆拳道？！
我开始认为新版本不支持Windows，然后尝试了CentOS，Ubuntu，Kali等，但没有一个。我想，我一定没有打开电脑的灯。
笑话
就是笑话，问题还是要解决的。我不得不咬紧牙关，阅读了 Logstash 的所有开发文档。终于，终于找到了问题的原因。
主要原因是ignore_older的默认值为 86400。 ignore_older效果是，如果创建文件的时间超过或大于或等于您设置的秒数，则将被忽略且不读取，并且86400秒转换正好是24小时， 这是一天。因此，ignore_older设置为999999999999。
神坑的索引是任何文件
想象一下，当您的有效负载在多个系统上运行时，您将收到具有各种名称的信息。使用 Logstash 索引文件时，应使用主路径格式。
如果我将接收到的数据保存在 D：\bigdata\ 目录中，文件格式为 CSV。使用 Logstash 索引任何 CSV 文件时，它不能是 D：\bigdata\*CSV，它必须是 D：/bigdata/*。CSV，一个是/一个是\，路径分隔符不一样，这一点应该注意。
最终代码
辗转反侧了几天，这个配置文件终于完成了，最终的代码如下。
input {
file {
path => "D:/bigdata/*.CSV" #这里是导入文件的路径 start_position => "beginning" #读取开始位置 ignore_older => 999999999 #请看神坑-之导入大数据 codec => plain {charset => ["UTF-8"]} #UTF-8读取文件内容 }
}
filter {
csv {
separator => "," #文件分隔符 source => "message" #我感觉这个可以不用要，加着也没什么影响 columns => ["id","column1","column2","column3","source","column4", "column5","column6"] #为columns命名 }
mutate { remove_field => ["message","host","@timestamp","path","@version","id"] } #删除不要的columns}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost" #要导入的ES地址 index => "database" #index命名 document_type => "database" }
stdout {
codec => json #设定输出数据格式为json }
}
操作系统信息采集
在开放系统中，可以使用Android，iOS，Windows和Linux等四种主流操作系统中的大多数。这次我们使用Windows作为示例。
当我们刚开始构建一个有效载荷时，我们必须考虑有效载荷的简单性和隐蔽性，并根据rootkit标准来构思这个东西。在抓包的时候，朋友也推荐各种抓包工具，比如wireshark等。
但问题是，普通用户不使用这些数据包捕获工具。如果这些插件被强行安装在有效负载中，可能很容易引起杀毒软件或用户的报警，如果你遇到对电脑有一点常识的人，一旦你看进程列表，肯定会引起怀疑，以至于它在这里完全失败在隐身。
在考虑了这一切之后，我决定使用 Netsh 作为工具。Netsh这个工具收录
在Windows系统中，可以直接在CMD命令下启动，也就是说，我们可以直接写一个文件，调用它的bat文件，然后调用bat文件再调用它的CMD指令来实现这个目的。
netsh 跟踪启动会启动抓包任务，而 scenario=InternetClient 会选择抓取通过用户 InternetClient 传递的报文，当然你也可以设置其他场景，除了 HTTP 流量，还可以捕获本地流量。
级别 = 5 捕获所有网络流量。 跟踪文件指定保存捕获的数据包的路径。因为在执行任务时，会执行多个数据包捕获任务。然后在指令后添加覆盖=是。输入以下命令后，数据包抓取开始。
netsh trace start capture=yes report=no persistent=yes scenario=InternetClient level=5 tracefile=C:\1.etl overwrite=yes
输入以下命令以停止数据包捕获并生成数据包捕获报告。
netsh trace stop
由于 Logstash 无法解析 ETL 文件，我们需要再次将 ETL 编译成 CSV 文件，因此使用以下命令将 ETL 转换为 CSV。
netsh trace convert input=C:\1.etl dump=csv output=C:\1.csv report=no
至此，已经解决了几个非常重要的部分，可以将这些指令添加到 bat 文件中，然后添加循环指令。同时，在bat文件路径下创建一个VBS文件以隐藏cmd窗口。
至于数据传输的问题，你可以在这里自由玩，你可以选择Windows自带的FTP工具，或者直接使用HTTP进行传输。CSV文件传输到VPS服务器后，Logstash会对数据进行解析并构建ES索引。
虽然这个过程略有瑕疵，但它完全基于 Windows 附带的工具，整个信息采集
过程通过点击几个命令来完成，并且尽可能地保证了它的隐蔽性。
其他系统也是如此。这一步的重点是隐蔽！先生们报仇，十年还不算太晚，有必要用这种心理构建各种有效载荷。
至于传播的方式，很简单，拿到一个免费的VPN，破解软件什么的，会有一堆人下载，你会建立自己的被动开放系统情报采集
平台。
硬件设备
当然，除了被动采集
，我们还可以主动采集
情报。
兰龟
Lan Turtle伪装成USB以太网适配器，但它有一个内置的虚拟操作系统，可用于加载任何恶意脚本，以实现中间人攻击。
一般来说，蓝龟会与路由器交换机一起使用。使用Lan Turtle进行ARP窃听，同时跟踪交换机，路由器，防火墙等网关设备的登录密码。
获取登录密码后，使用这些设备镜像流量并将流量备份到受控主机，以查看整个内部网络中的网络流量。
光纤分流这个
有点先进，只有XXX做过这个东西。现在，城市的大部分地区都连接到光纤，但物理黑客可以尝试转移他们的光纤系统以实现窃听。一般来说，社区的光纤管理箱破旧不堪，交通便利。
这里我们需要用到几样东西，光纤耦合器、光纤熔接器和光纤分路器。这三件事共同构成了一个完美的分离器。您可能想知道如何获得这些东西，很简单，我们有一个通用的淘宝！
最低价，这东西不超过200元。
操作也非常简单。首先切割目标的光纤，然后使用光纤熔接器将目标的光纤和光纤分路器组合在一起，然后将额外的光纤线与光纤熔接器和光纤交换机或其他光纤分析设备组合在一起。通过这种方式，您可以持续访问非常全面的网络交换数据。
其他
事实上，针对硬件采集
网关设备的情报有很多想法，比如什么坏USB，移动信号降级攻击等等。这里仅举两个例子。你可以有一个更大的脑洞，扩大自己的思维。
总结
先进的情报采集
系统和APT攻击并没有太大区别，本文主要表达的是，以现有的材料和技术，一个普通的技术人员也可以造成非常严重的网络威胁。
我们可以计算出一个VPS一个月200元左右，蓝龟税后运费500元左右，分路器差不多200元，坏USB大概300元，USRP B200大概4000元左右，等等。
也就是说，如果一个人想要进行大规模的监控活动，成本可以控制在1万元左右，而这些信息造成的损失是不可估量的。当然，本文
中没有看到的许多细节，例如光纤接口连接到交换机后的整体有效负载的数据分析，传输和代码示例。我有个小菜，文章略带水汪汪，主要表达一个基本情报采集
框架的模型结构，安全绝对，谢谢大家的观看。
汇总:Android 学习资料收集
今天是一个特殊的日子，不是因为小李子拿了奥斯卡，而是等了四年才等到这一天。这篇文章是我的一位粉丝整理采集
的安卓学习资料，并已授权发布，简直不能再完整了，所以特殊的日子我会送你一份大礼。旧规矩，回复“1024”得到封面女郎图片。
采集
和整理这些信息主要帮助初学者学习Android开发，希望快速帮助他们快速上手，找到合适的学习资料，节省采集
学习资料的时间
我会的
不断更新和完善这些信息，也欢迎更多有经验的 Android 开发者分享他们常用的工具、学习资料、学习经验等，我会定期筛选和合并，学习资料有不足之处，也请指出，我会虚心接受更正，希望能和大家一起学习，谢谢
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是包建强，本书作者拥有多年的应用开发经验，从应用架构的角度，重点总结Android应用开发中常见的实用技巧和故障排除解决方案，为创建高质量的应用提供有价值的实践指导，快速提升应用开发能力和解决疑难问题的能力。这本书对安卓开发者很有帮助。
安卓设计模式源代码分析
本书的作者是开发技术的先驱之一Simple先生，他从Android源码的角度分析了设计模式的使用，让工程师关注设计和模式，提高自己的设计能力和代码质量。
（附：大量开发工具下载地址，无需绕墙，最后五种工具资料在暴风张博客中找到，地址）
环境/工具
安卓工作室
此开发工具
上手需要一定的时间，自从谷歌推出 1.0 正式版以来，这个工具就一直很火爆，github 上绝大多数的开源项目都在使用 Android Studio 工具，这是 Android 开发工具的未来，所以强烈建议 Android 开发者使用这个工具，工具已经更新到了 2.0 预览版， 性能逐渐稳步提升，不再像以前那样卡住
玄灵情感
功能强大且易于使用的高性能Android模拟器，随身携带的模拟器简直让人不忍心，启动速度超慢，无法与之相比，无论你使用Eclipse还是Android Studio都有Genymotion插件在里面
贾德克斯
一个 Android 反编译工件，与常见的 dex2jar 不同，此反编译器生成的代码尝试/捕获时间更少，并且视图不再是数字 ID，更具可读性
android-selector可以根据指定的颜色生成选择器可绘制插件
GradleDependenciesHelperPlugin
Gradle 依赖于自动完成插件
斯马利查看器
SV是一款免费的APK分析软件，分析您感兴趣的应用程序以查看它们使用的内容，它将帮助您学习和学习
他们
折叠插件布局
文件夹中的布局文件一般很长，没有目录，这个插件可以将布局划分为分层结构，类似于src下的目录结构
代码概览
在编辑代码的最右侧，显示代码的小地图
统计
计算整个项目行数的插件，可以表明我们日夜努力工作才拥有必不可少的插件
想法降价
写入降价文件
在AS中，你可以直接预览网页的显示，对于经常写Markdown文件的你来说，你值得这个插件
听诊器
Stetho 是来自 Facebook 的强大 Android 调试工具，您可以使用它查看 Chrome 开发者工具中的应用程序布局、网络请求（仅使用 Volle、okhttp 网络请求库）、sqlite、首选项，一切都是可视化的，无需自己使用 adb，也无需植根设备
经典鲨鱼
ClassyShark是谷歌发布的一款浏览工具，用于查看Android可执行文件，支持.dex、.aar、.so、.apk、.jar、.class、.xml等文件格式，包括class.dex文件、包、方法数量、类、字符串、使用的原生库等
黄油刀泽列兹尼
黄油刀
生成器，非常简单方便使用，为您缩短了很多findViewId代码，如果您不知道ButterKnife可以在这里查看
选择查佩克
设计师为我们提供了各种资源，为每个按钮写一个选择器是不是很麻烦？所以这个插件就是为了解决这个问题而诞生的，你需要做的就是告诉设计师根据规范命名，剩下的就一键完成
格森格式
现在大部分服务端 API 都是以 JSON 数据格式返回的，客户端需要根据 API 接口生成对应的实体类，这个插件自动化了这个过程，赶紧用吧
包裹式发电机
在 Android 中序列化有两种方法，即实现 Serializable 接口和 Parcelable
界面，但在 Android 中建议使用 Parcelable，但我们的方式比可序列化的方式更麻烦，所以有了这个插件，一切都可以
泄漏金丝雀
尽职尽责的企业 Square 最近开源了一个非常有用的工具，强烈推荐，帮助你在开发阶段轻松检测内存泄漏问题，使用起来更简单更方便，我们的团队第一次使用它来帮助我们发现很多问题，英文不好这里是雷锋同志翻译的 LeakCanary 中文版中文说明
博客
安卓开发者博客
人造人
官网博客，在这里可以关注安卓最新进展和最权威的博客（需要绕墙）。
特里尼亚
目前在滴滴负责Android客户端技术，他是一个开源库项目采集
者，你想要开源库上面，并发起Android开源项目源码分析，你也可以在使用开源库的时候知道原理，可以关注一下
胡凯
目前在腾讯上海从事Android开发工作，并发起了Google Android官方培训课程中文翻译，是学习Android应用开发的优秀素材
张淑贤
博主是上海薄荷科技的开发负责人，他的博客分享了自己从编程白痴到自学成才的Android的经验，写了一条Android学习之路帮助了无数人，里面有很多好文章非常适合初学者，并且是微信公众号“AndroidDeveloper”的运营商
郭林博主郭
林是大神，大家都叫“郭申”，是第一行代码的作者，博主在CSDN上写的文章非常值得学习
代码主页
90后安卓大神，叫库达人，博主们采集
了不少安卓开源库，博主自己也做了不少开源库，值得学习
light_sky
安卓开发工程师，目前在北京工作。谷歌大粉丝，热爱开源，热爱分享，活跃于GitHub，G+，Twitter，捕捉Android最新新闻和技术，ViewPagerIndicator开源项目分析师
张红阳
张红阳是CSDN博客专家，博主在CSDN发表的每篇文章都是干货，值得学习
张兴业
张兴业也是CSDN博主，专注移动互联网发展，关注移动支付业务的博主嗨大
头鬼嗨嗨是阿里巴巴集团的Android工程师，专攻Android、RxJava、
RxAndroid、ReactNative、Node.js、大前端，可谓是全栈工程师，如果你对RxJava技术感兴趣，不妨看看他的博客，他写了一系列关于RxJava的介绍
从国内外很多开发者那里采集
到更多信息，大家可以来看看
社区
堆栈溢出
在IT问答社区，你基本上可以找到你想要解决的答案，解决你在开发中遇到的所有问题
段故障
SegmentFault是一个专注于解决编程问题和提高开发技能的社区。
CSDN
CSDN是全球最大的中国IT技术社区
EOE移动开发人员社区
让移动开发更容易，成为最好的开发者社区
APKBUS 安卓巴士
APKBUS 安卓总线是一个综合性的社区服务平台，服务于中国移动开发者的学习和成长需求
谷歌开发者社区（GDG）。
GDG是Google Developer Groups的缩写，中文名称是Google Developer Community。
开源项目学习
谷歌 I/O 2014
Google I/O Android应用程序使用了当时最新的Material Design设计
谷歌播放音乐
一个音乐播放器跨多个平台
谷歌圣诞老人追踪器安卓版
来自谷歌的儿童教育和娱乐的开源应用程序
GitHub 客户端
github 团队支持项目的 lssue 和要点，并集成新闻源，以便从组织的朋友和仓库及时更新，还提供对创建、监控和发布问题面板的快速访问，以查看问题并将其添加到采集
夹
爪子为推特
完整版的Twitter第三方客户端，顶级，100%开源源码，学习资源取之不尽，用之不竭
动漫味道
开发者是AnimeTaste全球动画评选的程序员开发的安卓客户端，这是一款国内罕见的精彩开源APP，荣获豌豆荚110设计奖
永恒备忘录
开发者是编码员，EverMemo是一款便携笔记，可让您快速记录和分享想法，具有极简的界面和类似卡片的布局，可让您更高效地记录和查找笔记
9加格
开发人员是stormzhang的博主，这是一个开源项目，教你使用Studio，Gradle和一些流行的开源库快速开发一个不错的Android客户端。
MIUI便笺
MiCode便笺是小米便笺的社区开源版本，由MIUI团队（）发起和贡献，遵循通知文档中描述的开源许可证
优采云
字
开发者是获得豌豆荚设计奖的 Drakeet，这是初始版本，新版本不是开源的，但在博主的博客中剥离了一些新版本的内容成一篇文章，你可以去学习
木泽动态壁纸
开发人员是为Google工作的Ian Lake，这是一个漂亮的壁纸应用程序，可以定期更改桌面
四维 - 新浪微博客户端
一个仿新浪微博客户端App，基本收录
新浪微博的功能，开源团队写了一个wiki文档，可以了解这个APP是如何实现的
知乎专栏
开发商是白墙-E，项目结构清晰，代码分包合理，很棒。非常适合新手学习如何构建应用结构，熟悉开发完整应用的流程
EOE 客户端
eoe 社区安卓客户端
奥斯奇纳
开源中国社区Android客户端，这个开源是v1版本，v2版本将于2015年年中开源
V2EX
开发者是杨辉，这是一个v2ex Android第三方客户端
推特通道
一个
功能相对完整的推特客户端
金融家
一个易于使用的个人理财安卓应用程序
编码
编码是
类似于github的代码托管平台，它是Android版本的编码
中兴二维码扫描工具
，市面上很多应用二维码扫描工具都是从这种修改中获得的
噗
编辑机批量上传照片到Facebook，代码分包合理，很棒，但这个项目依赖的开源项目比较多，编译难度更大
待办事项.txt-安卓
待办事项.txt官方Android应用程序，一种在.txt文件中记录待办事项的简约方式
扫书
一个让你知道如何选择一本书的应用程序，具有扫描和搜索书信息的功能
ChaseWhisplyProject
打开相机寻找您所在位置的鬼魂并玩重影游戏
天线吊舱
AntennaPod是一个免费的开源播客客户端，支持Atom和RSS提要。
干柴
开发者是冯健，一个专注于采集
安卓相关干货（文摘、明博、GitHub等）资源的应用。
黑客新闻
用于查看黑客新闻报道和评论的应用程序
代理机器人
ProxyDroid 是一个代理，可帮助您在 Android 设备上设置代理 （HTTP/SOCKS4/SOCKS5）。
阿里手势
安卓平台手势识别应用，简单手势即可进入预设应用，方便快捷
手指阅读手指
阅读，顾名思义，就是用手指阅读茫茫的书海
凯杰音乐
开发者是张涛，快听采用KJFrameForAndroid开发框架，拥有华丽的界面，操作简单，播放手机本地音乐，在线听音乐等功能，还支持：新浪微博、百度账号、QQ账号一键登录
哎呀
OSCHINA第三方客户端，这个版本的界面比正式版的界面要好很多，采用Material Design，界面看起来非常清爽舒适
院子里的马厩博客
公园第三方客户端，采用缓存技术，当你打开博客内容一次时，它会自动保存到设备上，下次你打开阅读同一篇文章不需要用网络加载，如果你想缓存自己的应用，可以研究一下应用是如何实现的。
cnBeta 第三方阅读器
该App是cnBeta（中国行业信息站）第三方阅读客户端，界面上还采用了Material Design，还有一些动画效果，让人在阅读文章时不会感到无聊，值得学习和学习
黑光
BlackLight是由纸飞机开发团队开发的新浪微博安卓版第三方轻量级客户端。
演员
Actor 是一款即时通讯应用，可解决网络通信不佳的问题，支持离线通讯和文件存储，自动连接移动联系人等
格子
一个遵循Material Design的设计新闻客户端，里面全MD的一些特效很棒，整个客户端的框架设计也很有参考价值
简化阅读器
基于Google Material Design设计开发的Android客户端，包括新闻阅读、图片浏览、视频观看、音乐聆听、二维码扫描五大子模块，项目采用MVP架构开发
PHPHub-Android
PHPHub Android客户端，项目架构使用nucleus简化MVP架构，API请求返回数据使用RxJava处理，客户端使用唯一的QR码扫码登录，有兴趣可以去研究
暇
休闲是集《知乎日报》、《果壳科学人》、《新华网报》和《豆瓣书》于一体的阅读Android应用，该项目具有多语言切换、夜间模式和无图片模式，如果你还不知道如何实现这些技术，不妨参考这个项目
Android 开发者杂志周刊
（前五条数据由Drakeet采集
整理，数据原创
链接地址）
安卓周刊
人造人周
刊由安卓团队成员和国外知名安卓开发者维护，分享的不仅是干货，更是最新的技术分享，也是安卓开发圈最早、最有名的周报
安卓开发技术周刊
Android Dev Technology Weekly是@PulseBuyu的维护更新，截至目前已发布28期，分享高质量的文章教程，代码库，工具，新闻视频，设计等
安卓科学院
由来自@duguguiyu和豌豆荚的一小群工程师组成，他们分享了最新的Android技术：虽然更新频率不是很高，但质量很高，值得一看
开发技术一线
DevTech Frontier是共享Android，iOS和招聘的高质量技术文章的聚合。
应用开发日报
App Development Daily专注于移动应用的开发，每天发布一次，分享内容主要来自微博上知名开发者推荐的内容，所以质量基本有保证
安卓开发周刊
人造人
《开发周刊》是郭亮在Infoq上连载更新的周刊，不仅分享与Android相关的新闻、新工具，而且更加深入，因此适合新生儿和老年人
干货集中营
由CodeHome维护和更新，周一至周五每天中午分享，分享美少女、安卓干货、iOS干货、app、技术推荐、休息视频等内容
真棒系列
真棒安卓（1）
awesome_android（2）
awesome_android_UI
awesome_android_libraries
awesome_java
awesome_materialdesign
这
真棒系列的终极版
动画系列
动画
真棒动画
材料设计：
材料设计教程
材料设计教程（中文版）。
材料设计教程（中文版）新增二十余章
材料设计
安卓库（Material Design开源库，很多效果可以直接使用）。
常用配色表
寻色 - 配色
在线材料设计界面调色板材料
设计设计模板和材料
应用程序图标图标
图标商店
开源库集合
安卓库和资源
人造人
阿森纳（一个致力于采集
Android开源库的网站，经常更新）。
Android开源项目摘要（由Trinea the Great God采集
）。
Android 开源项目的源代码分析（在了解这些开源项目的使用的同时，你也应该了解原理）。
在线浸泡的日子
设计模式
java-design-patterns
安卓源代码设计模式分析项目
Java之美[从新手到专家]设计模式
实践
安卓开发最佳实践
适用于 Android 的 UI 最佳实践
安卓屏幕适配完整指南
面向半新手的应用开发指南
对安卓的一些重要知识点进行分析和整理
Android 开发者应该避免的 10 个误区
Java 反射最佳实践
安卓内存优化的 OOM
安卓命名约定
探索适配器优化解决方案
安卓提示
Git 使用教程
最完整的安卓ADB外壳
安卓笔记
常见的安卓实用程序类
创建安卓应用的 30 节课
安卓三大图片缓存原理及功能对比
安卓性能优化摘要
安卓实用工具片段集成
36 个常用于 Android 开发的代码片段
文档
Android 官方 API 文档（网站需要绕墙，可以下载离线文件而不绕墙）。
人造人
官方培训课程中文（胡凯发起的谷歌官方安卓培训课程的中文版翻译）。
其他
学习安卓开发的 10 个好网站
安卓开发，你应该知道的学习资源
安卓猫安卓书签
每个 Android 开发人员都应该了解的资源列表
安卓开发者网址导航 查看全部
前言
IT的全称是信息技术，即信息技术。可以说，在这个网络世界里，信息是这个世界的基础，掌握信息就是掌握IT世界，这个理论也适用于网络安全行业。
任何网络攻击最重要的部分是信息采集
。对于个人来说，对大型企业进行全面的信息采集
是痛苦的，只有APT组织或政府才有这种能力。
虽然我是菜鸟，但我还是想尝试一下，看看是否有可能建立一个个人情报采集
系统。一个小盘子，不喜欢就不要喷。
如果要采集
信息，首先要做的是隐身，就像许多APT攻击一样，需要数年时间才能被发现，因此在编写有效载荷和传输时要特别注意。
第二个是兼容性，因为你的采集
目标不仅是Windows，还有Linux，Android，iOS，网关设备等。
其余的都是管理性的，一旦你建立了一个情报采集
系统，你就会收到很多信息，你需要在一个强大的数据库中存储和查看这些信息。
经过初步分析，我想我可以在 VPS 上设置一个数据整理系统，当数据传输到 VPS 服务器时，Logstash 会负责处理数据并将其导入 ES 所在的控制服务器，然后 Kibana 会查看数据。
注意：因为涉及到的系统、环境等太多了，说完这些几乎是有可能出版一本书的，所以我打算以Windows、网关设备和ELK为例，达到扔砖块和石头的效果。
数据管理
当我纠结使用什么数据库时，一位朋友推荐了 ES 并对其进行了整理，打算先使用 ELK 来构建数据存储系统。
ELK代表Elasticsearch Logstash Kibana，是许多企业必须掌握的索引系统。当你谈论 ELK 时，你必须谈论 Elastic。
ELK是该公司的开源项目之一，其旗下有许多开源项目。ELK主要用于系统日志分析、管理和存储，但由于其高效的索引技术，有很多地方可以扩展。
Elasticsearch：简称ES，是一个索引存储系统
Logstash：可以使用此工具将数据导入 ES 的数据转换系统。
Kibana：数据可视化平台，用Java编写，可以从ES读取索引数据来构建可视化模型。
过去，我使用Mysql和Coreseek进行大数据查询。但是，只要数据超过1亿，服务器上的计算压力就很大，即使使用Coreseek进行索引也无法满足基本需求。这时需要全新的索引方案。
最初，我想使用Solr，但后来我的同事告诉我，我可以尝试ES。我简要地看了一下，FreeBuf上也有ES构建的教程。我想我可以快速设置系统，然后优化数据。
但是在实际施工过程中，遇到了很多技术壁垒，网上也没有相关的解决方案，当时我一直以为是不是烧香引起bug。现在问题解决了，所以我打算发表一篇文章来详细解释一下。
深坑 - 更新相关环境
ELK支持跨平台操作，即基本支持市面上很多主流操作系统，Mac OS、Center OS、Windows、Ubuntu等。
我的测试系统是 Win 10 64 位。首先，你可以去 Elastic 的官方网站下载最新版本的 Elasticsearch Logstash 和 Kibana。Windows用户如果安装可以简单地解压缩，Linux需要使用自己的系统安装说明进行安装。
弹性官网地址：
那么必须安装最新版本的Java！最新版本！最新版本！这里特别需要注意的是，我的Java版本已经安装了很长时间，可以支持BRUP Suite等。
我以为没有问题，但 Kibana 根本无法启动，然后尝试更新 Java 来解决它。请记住在更新 Java 后设置环境变量。
至于服务器环境的构建，您可以放心。有些人使用Apache，有些人使用Windows Service，我使用简单高效的Nginx。这影响不大，大家可以自由搭配。
Windows用户可以在bin文件下运行bat文件来启动
Linux 用户可以运行以启动服务命令
然后，我将谈谈我遇到的各种技术问题。
神社的港口被占领
一些Windows用户在启动Elasticsearch .bat或Logstash后可能会遇到闪存.bat 大多数原因主要是因为端口占用问题。
Kibana 的端口是 5601，ES 的端口是 9200。记住，记住！当然，你也可以修改配置文件来更改默认端口，但我不建议你这样做，以后想要二次开发的时候会遇到一对bug。
你认为你在开发代码，但实际上你在开发错误......
神坑指令更新
正如我已经介绍过的，导入数据的工具主要是 Logstash，当然，您也可以查看官方开发文档并自己编写导入脚本。Logstash 是一个可以使用 -f 命令读取配置文件然后导入它的工具。
配置文件主要分为输入、过滤和输出三部分。
我以为FreeBuf之前发表了一篇名为“ELK大数据查询系列：Elasticsearch and Logstash Basics”的文章，其中收录
了Logstash配置文件的代码。我想用那个配置文件修改它，但发现那个配置文件不适用于新版本。
运行此配置文件时我遇到了很多错误。在查阅官方文档后，可以确定该盒子的 Logstash 版本比较旧，该文章中的说明不适用于新版本的 Logstash。
新版本的
Logstash 做了很多改动，首先，新版本删除了协议指令，其次，host 指令改为 hosts 等。新版本增加了很多新功能，旧版本的配置文件不适用。
神坑字符转码
改了配置文件后，我划分了五条数据进行测试，测试量比较小，在导入的过程中，发现中文有乱码。主要原因是字符解析代码没有添加到输出模块中。
在官方的 Logstash 文档中，字符解析中使用的指令是 codec，为了支持中文，我们经常添加 UTF-8 字符类型，所以在输出时直接添加 codec = > JSON 指令。因为 json 命令默认以 UTF-8 读取文件内容。
深坑无自数据库文件删除
有时，您会遇到 Logstash 无法导入数据的情况。其中一个原因是，每当导入文件时，最后一个字节处理都会保存在 sincedb 中。
它是一个由 inode 定期读出的文件，如果该文件具有相同的 inode 编号，程序会将其视为同一文件。只需删除 sincedb 文件即可。
由于 Db 文件默认会保存在主目录或 windows 用户目录下，当然也可以通过sincedb_path参数指定路径，方便 sincedb 的删除，如果 Linux 用户比较麻烦，那么可以将sincedb_path指定为 /dev/null。这会诱使 Logstash 不读取 sincedb 文件。
深坑大数据导入
在我做了一些小的数据测试并且没问题之后，我准备开始导入5G多文件文件。当它被导入时，它没有移动。尝试使用 -vv 命令检查运行状态，发现根本没有写入任何数据。
当时我去谷歌找了这个问题，有一个外国人也有同样的问题，后来他解决了，我问他怎么解决，他说换个系统就好了......跆拳道？！
我开始认为新版本不支持Windows，然后尝试了CentOS，Ubuntu，Kali等，但没有一个。我想，我一定没有打开电脑的灯。
笑话
就是笑话，问题还是要解决的。我不得不咬紧牙关，阅读了 Logstash 的所有开发文档。终于，终于找到了问题的原因。
主要原因是ignore_older的默认值为 86400。 ignore_older效果是，如果创建文件的时间超过或大于或等于您设置的秒数，则将被忽略且不读取，并且86400秒转换正好是24小时， 这是一天。因此，ignore_older设置为999999999999。
神坑的索引是任何文件
想象一下，当您的有效负载在多个系统上运行时，您将收到具有各种名称的信息。使用 Logstash 索引文件时，应使用主路径格式。
如果我将接收到的数据保存在 D：\bigdata\ 目录中，文件格式为 CSV。使用 Logstash 索引任何 CSV 文件时，它不能是 D：\bigdata\*CSV，它必须是 D：/bigdata/*。CSV，一个是/一个是\，路径分隔符不一样，这一点应该注意。
最终代码
辗转反侧了几天，这个配置文件终于完成了，最终的代码如下。
input {
file {
path => "D:/bigdata/*.CSV" #这里是导入文件的路径 start_position => "beginning" #读取开始位置 ignore_older => 999999999 #请看神坑-之导入大数据 codec => plain {charset => ["UTF-8"]} #UTF-8读取文件内容 }
}
filter {
csv {
separator => "," #文件分隔符 source => "message" #我感觉这个可以不用要，加着也没什么影响 columns => ["id","column1","column2","column3","source","column4", "column5","column6"] #为columns命名 }
mutate { remove_field => ["message","host","@timestamp","path","@version","id"] } #删除不要的columns}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost" #要导入的ES地址 index => "database" #index命名 document_type => "database" }
stdout {
codec => json #设定输出数据格式为json }
}
操作系统信息采集
在开放系统中，可以使用Android，iOS，Windows和Linux等四种主流操作系统中的大多数。这次我们使用Windows作为示例。
当我们刚开始构建一个有效载荷时，我们必须考虑有效载荷的简单性和隐蔽性，并根据rootkit标准来构思这个东西。在抓包的时候，朋友也推荐各种抓包工具，比如wireshark等。
但问题是，普通用户不使用这些数据包捕获工具。如果这些插件被强行安装在有效负载中，可能很容易引起杀毒软件或用户的报警，如果你遇到对电脑有一点常识的人，一旦你看进程列表，肯定会引起怀疑，以至于它在这里完全失败在隐身。
在考虑了这一切之后，我决定使用 Netsh 作为工具。Netsh这个工具收录
在Windows系统中，可以直接在CMD命令下启动，也就是说，我们可以直接写一个文件，调用它的bat文件，然后调用bat文件再调用它的CMD指令来实现这个目的。
netsh 跟踪启动会启动抓包任务，而 scenario=InternetClient 会选择抓取通过用户 InternetClient 传递的报文，当然你也可以设置其他场景，除了 HTTP 流量，还可以捕获本地流量。
级别 = 5 捕获所有网络流量。 跟踪文件指定保存捕获的数据包的路径。因为在执行任务时，会执行多个数据包捕获任务。然后在指令后添加覆盖=是。输入以下命令后，数据包抓取开始。
netsh trace start capture=yes report=no persistent=yes scenario=InternetClient level=5 tracefile=C:\1.etl overwrite=yes
输入以下命令以停止数据包捕获并生成数据包捕获报告。
netsh trace stop
由于 Logstash 无法解析 ETL 文件，我们需要再次将 ETL 编译成 CSV 文件，因此使用以下命令将 ETL 转换为 CSV。
netsh trace convert input=C:\1.etl dump=csv output=C:\1.csv report=no
至此，已经解决了几个非常重要的部分，可以将这些指令添加到 bat 文件中，然后添加循环指令。同时，在bat文件路径下创建一个VBS文件以隐藏cmd窗口。
至于数据传输的问题，你可以在这里自由玩，你可以选择Windows自带的FTP工具，或者直接使用HTTP进行传输。CSV文件传输到VPS服务器后，Logstash会对数据进行解析并构建ES索引。
虽然这个过程略有瑕疵，但它完全基于 Windows 附带的工具，整个信息采集
过程通过点击几个命令来完成，并且尽可能地保证了它的隐蔽性。
其他系统也是如此。这一步的重点是隐蔽！先生们报仇，十年还不算太晚，有必要用这种心理构建各种有效载荷。
至于传播的方式，很简单，拿到一个免费的VPN，破解软件什么的，会有一堆人下载，你会建立自己的被动开放系统情报采集
平台。
硬件设备
当然，除了被动采集
，我们还可以主动采集
情报。
兰龟
Lan Turtle伪装成USB以太网适配器，但它有一个内置的虚拟操作系统，可用于加载任何恶意脚本，以实现中间人攻击。
一般来说，蓝龟会与路由器交换机一起使用。使用Lan Turtle进行ARP窃听，同时跟踪交换机，路由器，防火墙等网关设备的登录密码。
获取登录密码后，使用这些设备镜像流量并将流量备份到受控主机，以查看整个内部网络中的网络流量。
光纤分流这个
有点先进，只有XXX做过这个东西。现在，城市的大部分地区都连接到光纤，但物理黑客可以尝试转移他们的光纤系统以实现窃听。一般来说，社区的光纤管理箱破旧不堪，交通便利。
这里我们需要用到几样东西，光纤耦合器、光纤熔接器和光纤分路器。这三件事共同构成了一个完美的分离器。您可能想知道如何获得这些东西，很简单，我们有一个通用的淘宝！
最低价，这东西不超过200元。
操作也非常简单。首先切割目标的光纤，然后使用光纤熔接器将目标的光纤和光纤分路器组合在一起，然后将额外的光纤线与光纤熔接器和光纤交换机或其他光纤分析设备组合在一起。通过这种方式，您可以持续访问非常全面的网络交换数据。
其他
事实上，针对硬件采集
网关设备的情报有很多想法，比如什么坏USB，移动信号降级攻击等等。这里仅举两个例子。你可以有一个更大的脑洞，扩大自己的思维。
总结
先进的情报采集
系统和APT攻击并没有太大区别，本文主要表达的是，以现有的材料和技术，一个普通的技术人员也可以造成非常严重的网络威胁。
我们可以计算出一个VPS一个月200元左右，蓝龟税后运费500元左右，分路器差不多200元，坏USB大概300元，USRP B200大概4000元左右，等等。
也就是说，如果一个人想要进行大规模的监控活动，成本可以控制在1万元左右，而这些信息造成的损失是不可估量的。当然，本文
中没有看到的许多细节，例如光纤接口连接到交换机后的整体有效负载的数据分析，传输和代码示例。我有个小菜，文章略带水汪汪，主要表达一个基本情报采集
框架的模型结构，安全绝对，谢谢大家的观看。
汇总:Android 学习资料收集
今天是一个特殊的日子，不是因为小李子拿了奥斯卡，而是等了四年才等到这一天。这篇文章是我的一位粉丝整理采集
的安卓学习资料，并已授权发布，简直不能再完整了，所以特殊的日子我会送你一份大礼。旧规矩，回复“1024”得到封面女郎图片。
采集
和整理这些信息主要帮助初学者学习Android开发，希望快速帮助他们快速上手，找到合适的学习资料，节省采集
学习资料的时间
我会的
不断更新和完善这些信息，也欢迎更多有经验的 Android 开发者分享他们常用的工具、学习资料、学习经验等，我会定期筛选和合并，学习资料有不足之处，也请指出，我会虚心接受更正，希望能和大家一起学习，谢谢
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应用研发目录
本书作者
是包建强，本书作者拥有多年的应用开发经验，从应用架构的角度，重点总结Android应用开发中常见的实用技巧和故障排除解决方案，为创建高质量的应用提供有价值的实践指导，快速提升应用开发能力和解决疑难问题的能力。这本书对安卓开发者很有帮助。
安卓设计模式源代码分析
本书的作者是开发技术的先驱之一Simple先生，他从Android源码的角度分析了设计模式的使用，让工程师关注设计和模式，提高自己的设计能力和代码质量。
（附：大量开发工具下载地址，无需绕墙，最后五种工具资料在暴风张博客中找到，地址）
环境/工具
安卓工作室
此开发工具
上手需要一定的时间，自从谷歌推出 1.0 正式版以来，这个工具就一直很火爆，github 上绝大多数的开源项目都在使用 Android Studio 工具，这是 Android 开发工具的未来，所以强烈建议 Android 开发者使用这个工具，工具已经更新到了 2.0 预览版， 性能逐渐稳步提升，不再像以前那样卡住
玄灵情感
功能强大且易于使用的高性能Android模拟器，随身携带的模拟器简直让人不忍心，启动速度超慢，无法与之相比，无论你使用Eclipse还是Android Studio都有Genymotion插件在里面
贾德克斯
一个 Android 反编译工件，与常见的 dex2jar 不同，此反编译器生成的代码尝试/捕获时间更少，并且视图不再是数字 ID，更具可读性
android-selector可以根据指定的颜色生成选择器可绘制插件
GradleDependenciesHelperPlugin
Gradle 依赖于自动完成插件
斯马利查看器
SV是一款免费的APK分析软件，分析您感兴趣的应用程序以查看它们使用的内容，它将帮助您学习和学习
他们
折叠插件布局
文件夹中的布局文件一般很长，没有目录，这个插件可以将布局划分为分层结构，类似于src下的目录结构
代码概览
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统计
计算整个项目行数的插件，可以表明我们日夜努力工作才拥有必不可少的插件
想法降价
写入降价文件
在AS中，你可以直接预览网页的显示，对于经常写Markdown文件的你来说，你值得这个插件
听诊器
Stetho 是来自 Facebook 的强大 Android 调试工具，您可以使用它查看 Chrome 开发者工具中的应用程序布局、网络请求（仅使用 Volle、okhttp 网络请求库）、sqlite、首选项，一切都是可视化的，无需自己使用 adb，也无需植根设备
经典鲨鱼
ClassyShark是谷歌发布的一款浏览工具，用于查看Android可执行文件，支持.dex、.aar、.so、.apk、.jar、.class、.xml等文件格式，包括class.dex文件、包、方法数量、类、字符串、使用的原生库等
黄油刀泽列兹尼
黄油刀
生成器，非常简单方便使用，为您缩短了很多findViewId代码，如果您不知道ButterKnife可以在这里查看
选择查佩克
设计师为我们提供了各种资源，为每个按钮写一个选择器是不是很麻烦？所以这个插件就是为了解决这个问题而诞生的，你需要做的就是告诉设计师根据规范命名，剩下的就一键完成
格森格式
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特里尼亚
目前在滴滴负责Android客户端技术，他是一个开源库项目采集
者，你想要开源库上面，并发起Android开源项目源码分析，你也可以在使用开源库的时候知道原理，可以关注一下
胡凯
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来自谷歌的儿童教育和娱乐的开源应用程序
GitHub 客户端
github 团队支持项目的 lssue 和要点，并集成新闻源，以便从组织的朋友和仓库及时更新，还提供对创建、监控和发布问题面板的快速访问，以查看问题并将其添加到采集
夹
爪子为推特
完整版的Twitter第三方客户端，顶级，100%开源源码，学习资源取之不尽，用之不竭
动漫味道
开发者是AnimeTaste全球动画评选的程序员开发的安卓客户端，这是一款国内罕见的精彩开源APP，荣获豌豆荚110设计奖
永恒备忘录
开发者是编码员，EverMemo是一款便携笔记，可让您快速记录和分享想法，具有极简的界面和类似卡片的布局，可让您更高效地记录和查找笔记
9加格
开发人员是stormzhang的博主，这是一个开源项目，教你使用Studio，Gradle和一些流行的开源库快速开发一个不错的Android客户端。
MIUI便笺
MiCode便笺是小米便笺的社区开源版本，由MIUI团队（）发起和贡献，遵循通知文档中描述的开源许可证
优采云
字
开发者是获得豌豆荚设计奖的 Drakeet，这是初始版本，新版本不是开源的，但在博主的博客中剥离了一些新版本的内容成一篇文章，你可以去学习
木泽动态壁纸
开发人员是为Google工作的Ian Lake，这是一个漂亮的壁纸应用程序，可以定期更改桌面
四维 - 新浪微博客户端
一个仿新浪微博客户端App，基本收录
新浪微博的功能，开源团队写了一个wiki文档，可以了解这个APP是如何实现的
知乎专栏
开发商是白墙-E，项目结构清晰，代码分包合理，很棒。非常适合新手学习如何构建应用结构，熟悉开发完整应用的流程
EOE 客户端
eoe 社区安卓客户端
奥斯奇纳
开源中国社区Android客户端，这个开源是v1版本，v2版本将于2015年年中开源
V2EX
开发者是杨辉，这是一个v2ex Android第三方客户端
推特通道
一个
功能相对完整的推特客户端
金融家
一个易于使用的个人理财安卓应用程序
编码
编码是
类似于github的代码托管平台，它是Android版本的编码
中兴二维码扫描工具
，市面上很多应用二维码扫描工具都是从这种修改中获得的
噗
编辑机批量上传照片到Facebook，代码分包合理，很棒，但这个项目依赖的开源项目比较多，编译难度更大
待办事项.txt-安卓
待办事项.txt官方Android应用程序，一种在.txt文件中记录待办事项的简约方式
扫书
一个让你知道如何选择一本书的应用程序，具有扫描和搜索书信息的功能
ChaseWhisplyProject
打开相机寻找您所在位置的鬼魂并玩重影游戏
天线吊舱
AntennaPod是一个免费的开源播客客户端，支持Atom和RSS提要。
干柴
开发者是冯健，一个专注于采集
安卓相关干货（文摘、明博、GitHub等）资源的应用。
黑客新闻
用于查看黑客新闻报道和评论的应用程序
代理机器人
ProxyDroid 是一个代理，可帮助您在 Android 设备上设置代理 （HTTP/SOCKS4/SOCKS5）。
阿里手势
安卓平台手势识别应用，简单手势即可进入预设应用，方便快捷
手指阅读手指
阅读，顾名思义，就是用手指阅读茫茫的书海
凯杰音乐
开发者是张涛，快听采用KJFrameForAndroid开发框架，拥有华丽的界面，操作简单，播放手机本地音乐，在线听音乐等功能，还支持：新浪微博、百度账号、QQ账号一键登录
哎呀
OSCHINA第三方客户端，这个版本的界面比正式版的界面要好很多，采用Material Design，界面看起来非常清爽舒适
院子里的马厩博客
公园第三方客户端，采用缓存技术，当你打开博客内容一次时，它会自动保存到设备上，下次你打开阅读同一篇文章不需要用网络加载，如果你想缓存自己的应用，可以研究一下应用是如何实现的。
cnBeta 第三方阅读器
该App是cnBeta（中国行业信息站）第三方阅读客户端，界面上还采用了Material Design，还有一些动画效果，让人在阅读文章时不会感到无聊，值得学习和学习
黑光
BlackLight是由纸飞机开发团队开发的新浪微博安卓版第三方轻量级客户端。
演员
Actor 是一款即时通讯应用，可解决网络通信不佳的问题，支持离线通讯和文件存储，自动连接移动联系人等
格子
一个遵循Material Design的设计新闻客户端，里面全MD的一些特效很棒，整个客户端的框架设计也很有参考价值
简化阅读器
基于Google Material Design设计开发的Android客户端，包括新闻阅读、图片浏览、视频观看、音乐聆听、二维码扫描五大子模块，项目采用MVP架构开发
PHPHub-Android
PHPHub Android客户端，项目架构使用nucleus简化MVP架构，API请求返回数据使用RxJava处理，客户端使用唯一的QR码扫码登录，有兴趣可以去研究
暇
休闲是集《知乎日报》、《果壳科学人》、《新华网报》和《豆瓣书》于一体的阅读Android应用，该项目具有多语言切换、夜间模式和无图片模式，如果你还不知道如何实现这些技术，不妨参考这个项目
Android 开发者杂志周刊
（前五条数据由Drakeet采集
整理，数据原创
链接地址）
安卓周刊
人造人周
刊由安卓团队成员和国外知名安卓开发者维护，分享的不仅是干货，更是最新的技术分享，也是安卓开发圈最早、最有名的周报
安卓开发技术周刊
Android Dev Technology Weekly是@PulseBuyu的维护更新，截至目前已发布28期，分享高质量的文章教程，代码库，工具，新闻视频，设计等
安卓科学院
由来自@duguguiyu和豌豆荚的一小群工程师组成，他们分享了最新的Android技术：虽然更新频率不是很高，但质量很高，值得一看
开发技术一线
DevTech Frontier是共享Android，iOS和招聘的高质量技术文章的聚合。
应用开发日报
App Development Daily专注于移动应用的开发，每天发布一次，分享内容主要来自微博上知名开发者推荐的内容，所以质量基本有保证
安卓开发周刊
人造人
《开发周刊》是郭亮在Infoq上连载更新的周刊，不仅分享与Android相关的新闻、新工具，而且更加深入，因此适合新生儿和老年人
干货集中营
由CodeHome维护和更新，周一至周五每天中午分享，分享美少女、安卓干货、iOS干货、app、技术推荐、休息视频等内容
真棒系列
真棒安卓（1）
awesome_android（2）
awesome_android_UI
awesome_android_libraries
awesome_java
awesome_materialdesign
这
真棒系列的终极版
动画系列
动画
真棒动画
材料设计：
材料设计教程
材料设计教程（中文版）。
材料设计教程（中文版）新增二十余章
材料设计
安卓库（Material Design开源库，很多效果可以直接使用）。
常用配色表
寻色 - 配色
在线材料设计界面调色板材料
设计设计模板和材料
应用程序图标图标
图标商店
开源库集合
安卓库和资源
人造人
阿森纳（一个致力于采集
Android开源库的网站，经常更新）。
Android开源项目摘要（由Trinea the Great God采集
）。
Android 开源项目的源代码分析（在了解这些开源项目的使用的同时，你也应该了解原理）。
在线浸泡的日子
设计模式
java-design-patterns
安卓源代码设计模式分析项目
Java之美[从新手到专家]设计模式
实践
安卓开发最佳实践
适用于 Android 的 UI 最佳实践
安卓屏幕适配完整指南
面向半新手的应用开发指南
对安卓的一些重要知识点进行分析和整理
Android 开发者应该避免的 10 个误区
Java 反射最佳实践
安卓内存优化的 OOM
安卓命名约定
探索适配器优化解决方案
安卓提示
Git 使用教程
最完整的安卓ADB外壳
安卓笔记
常见的安卓实用程序类
创建安卓应用的 30 节课
安卓三大图片缓存原理及功能对比
安卓性能优化摘要
安卓实用工具片段集成
36 个常用于 Android 开发的代码片段
文档
Android 官方 API 文档（网站需要绕墙，可以下载离线文件而不绕墙）。
人造人
官方培训课程中文（胡凯发起的谷歌官方安卓培训课程的中文版翻译）。
其他
学习安卓开发的 10 个好网站
安卓开发，你应该知道的学习资源
安卓猫安卓书签
每个 Android 开发人员都应该了解的资源列表
安卓开发者网址导航 查看全部
汇总:个人情报收集系统浅谈
前言
IT的全称是信息技术，即信息技术。可以说，在这个网络世界里，信息是这个世界的基础，掌握信息就是掌握IT世界，这个理论也适用于网络安全行业。
任何网络攻击最重要的部分是信息采集
。对于个人来说，对大型企业进行全面的信息采集
是痛苦的，只有APT组织或政府才有这种能力。
虽然我是菜鸟，但我还是想尝试一下，看看是否有可能建立一个个人情报采集
系统。一个小盘子，不喜欢就不要喷。
如果要采集
信息，首先要做的是隐身，就像许多APT攻击一样，需要数年时间才能被发现，因此在编写有效载荷和传输时要特别注意。
第二个是兼容性，因为你的采集
目标不仅是Windows，还有Linux，Android，iOS，网关设备等。
其余的都是管理性的，一旦你建立了一个情报采集
系统，你就会收到很多信息，你需要在一个强大的数据库中存储和查看这些信息。
经过初步分析，我想我可以在 VPS 上设置一个数据整理系统，当数据传输到 VPS 服务器时，Logstash 会负责处理数据并将其导入 ES 所在的控制服务器，然后 Kibana 会查看数据。
注意：因为涉及到的系统、环境等太多了，说完这些几乎是有可能出版一本书的，所以我打算以Windows、网关设备和ELK为例，达到扔砖块和石头的效果。
数据管理
当我纠结使用什么数据库时，一位朋友推荐了 ES 并对其进行了整理，打算先使用 ELK 来构建数据存储系统。
ELK代表Elasticsearch Logstash Kibana，是许多企业必须掌握的索引系统。当你谈论 ELK 时，你必须谈论 Elastic。
ELK是该公司的开源项目之一，其旗下有许多开源项目。ELK主要用于系统日志分析、管理和存储，但由于其高效的索引技术，有很多地方可以扩展。
Elasticsearch：简称ES，是一个索引存储系统
Logstash：可以使用此工具将数据导入 ES 的数据转换系统。
Kibana：数据可视化平台，用Java编写，可以从ES读取索引数据来构建可视化模型。
过去，我使用Mysql和Coreseek进行大数据查询。但是，只要数据超过1亿，服务器上的计算压力就很大，即使使用Coreseek进行索引也无法满足基本需求。这时需要全新的索引方案。
最初，我想使用Solr，但后来我的同事告诉我，我可以尝试ES。我简要地看了一下，FreeBuf上也有ES构建的教程。我想我可以快速设置系统，然后优化数据。
但是在实际施工过程中，遇到了很多技术壁垒，网上也没有相关的解决方案，当时我一直以为是不是烧香引起bug。现在问题解决了，所以我打算发表一篇文章来详细解释一下。
深坑 - 更新相关环境
ELK支持跨平台操作，即基本支持市面上很多主流操作系统，Mac OS、Center OS、Windows、Ubuntu等。
我的测试系统是 Win 10 64 位。首先，你可以去 Elastic 的官方网站下载最新版本的 Elasticsearch Logstash 和 Kibana。Windows用户如果安装可以简单地解压缩，Linux需要使用自己的系统安装说明进行安装。
弹性官网地址：
那么必须安装最新版本的Java！最新版本！最新版本！这里特别需要注意的是，我的Java版本已经安装了很长时间，可以支持BRUP Suite等。
我以为没有问题，但 Kibana 根本无法启动，然后尝试更新 Java 来解决它。请记住在更新 Java 后设置环境变量。
至于服务器环境的构建，您可以放心。有些人使用Apache，有些人使用Windows Service，我使用简单高效的Nginx。这影响不大，大家可以自由搭配。
Windows用户可以在bin文件下运行bat文件来启动
Linux 用户可以运行以启动服务命令
然后，我将谈谈我遇到的各种技术问题。
神社的港口被占领
一些Windows用户在启动Elasticsearch .bat或Logstash后可能会遇到闪存.bat 大多数原因主要是因为端口占用问题。
Kibana 的端口是 5601，ES 的端口是 9200。记住，记住！当然，你也可以修改配置文件来更改默认端口，但我不建议你这样做，以后想要二次开发的时候会遇到一对bug。
你认为你在开发代码，但实际上你在开发错误......
神坑指令更新
正如我已经介绍过的，导入数据的工具主要是 Logstash，当然，您也可以查看官方开发文档并自己编写导入脚本。Logstash 是一个可以使用 -f 命令读取配置文件然后导入它的工具。
配置文件主要分为输入、过滤和输出三部分。
我以为FreeBuf之前发表了一篇名为“ELK大数据查询系列：Elasticsearch and Logstash Basics”的文章，其中收录
了Logstash配置文件的代码。我想用那个配置文件修改它，但发现那个配置文件不适用于新版本。
运行此配置文件时我遇到了很多错误。在查阅官方文档后，可以确定该盒子的 Logstash 版本比较旧，该文章中的说明不适用于新版本的 Logstash。
新版本的
Logstash 做了很多改动，首先，新版本删除了协议指令，其次，host 指令改为 hosts 等。新版本增加了很多新功能，旧版本的配置文件不适用。
神坑字符转码
改了配置文件后，我划分了五条数据进行测试，测试量比较小，在导入的过程中，发现中文有乱码。主要原因是字符解析代码没有添加到输出模块中。
在官方的 Logstash 文档中，字符解析中使用的指令是 codec，为了支持中文，我们经常添加 UTF-8 字符类型，所以在输出时直接添加 codec = > JSON 指令。因为 json 命令默认以 UTF-8 读取文件内容。
深坑无自数据库文件删除
有时，您会遇到 Logstash 无法导入数据的情况。其中一个原因是，每当导入文件时，最后一个字节处理都会保存在 sincedb 中。
它是一个由 inode 定期读出的文件，如果该文件具有相同的 inode 编号，程序会将其视为同一文件。只需删除 sincedb 文件即可。
由于 Db 文件默认会保存在主目录或 windows 用户目录下，当然也可以通过sincedb_path参数指定路径，方便 sincedb 的删除，如果 Linux 用户比较麻烦，那么可以将sincedb_path指定为 /dev/null。这会诱使 Logstash 不读取 sincedb 文件。
深坑大数据导入
在我做了一些小的数据测试并且没问题之后，我准备开始导入5G多文件文件。当它被导入时，它没有移动。尝试使用 -vv 命令检查运行状态，发现根本没有写入任何数据。
当时我去谷歌找了这个问题，有一个外国人也有同样的问题，后来他解决了，我问他怎么解决，他说换个系统就好了......跆拳道？！
我开始认为新版本不支持Windows，然后尝试了CentOS，Ubuntu，Kali等，但没有一个。我想，我一定没有打开电脑的灯。
笑话
就是笑话，问题还是要解决的。我不得不咬紧牙关，阅读了 Logstash 的所有开发文档。终于，终于找到了问题的原因。
主要原因是ignore_older的默认值为 86400。 ignore_older效果是，如果创建文件的时间超过或大于或等于您设置的秒数，则将被忽略且不读取，并且86400秒转换正好是24小时， 这是一天。因此，ignore_older设置为999999999999。
神坑的索引是任何文件
想象一下，当您的有效负载在多个系统上运行时，您将收到具有各种名称的信息。使用 Logstash 索引文件时，应使用主路径格式。
如果我将接收到的数据保存在 D：\bigdata\ 目录中，文件格式为 CSV。使用 Logstash 索引任何 CSV 文件时，它不能是 D：\bigdata\*CSV，它必须是 D：/bigdata/*。CSV，一个是/一个是\，路径分隔符不一样，这一点应该注意。
最终代码
辗转反侧了几天，这个配置文件终于完成了，最终的代码如下。
input {
file {
path => "D:/bigdata/*.CSV" #这里是导入文件的路径 start_position => "beginning" #读取开始位置 ignore_older => 999999999 #请看神坑-之导入大数据 codec => plain {charset => ["UTF-8"]} #UTF-8读取文件内容 }
}
filter {
csv {
separator => "," #文件分隔符 source => "message" #我感觉这个可以不用要，加着也没什么影响 columns => ["id","column1","column2","column3","source","column4", "column5","column6"] #为columns命名 }
mutate { remove_field => ["message","host","@timestamp","path","@version","id"] } #删除不要的columns}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost" #要导入的ES地址 index => "database" #index命名 document_type => "database" }
stdout {
codec => json #设定输出数据格式为json }
}
操作系统信息采集
在开放系统中，可以使用Android，iOS，Windows和Linux等四种主流操作系统中的大多数。这次我们使用Windows作为示例。
当我们刚开始构建一个有效载荷时，我们必须考虑有效载荷的简单性和隐蔽性，并根据rootkit标准来构思这个东西。在抓包的时候，朋友也推荐各种抓包工具，比如wireshark等。
但问题是，普通用户不使用这些数据包捕获工具。如果这些插件被强行安装在有效负载中，可能很容易引起杀毒软件或用户的报警，如果你遇到对电脑有一点常识的人，一旦你看进程列表，肯定会引起怀疑，以至于它在这里完全失败在隐身。
在考虑了这一切之后，我决定使用 Netsh 作为工具。Netsh这个工具收录
在Windows系统中，可以直接在CMD命令下启动，也就是说，我们可以直接写一个文件，调用它的bat文件，然后调用bat文件再调用它的CMD指令来实现这个目的。
netsh 跟踪启动会启动抓包任务，而 scenario=InternetClient 会选择抓取通过用户 InternetClient 传递的报文，当然你也可以设置其他场景，除了 HTTP 流量，还可以捕获本地流量。
级别 = 5 捕获所有网络流量。 跟踪文件指定保存捕获的数据包的路径。因为在执行任务时，会执行多个数据包捕获任务。然后在指令后添加覆盖=是。输入以下命令后，数据包抓取开始。
netsh trace start capture=yes report=no persistent=yes scenario=InternetClient level=5 tracefile=C:\1.etl overwrite=yes
输入以下命令以停止数据包捕获并生成数据包捕获报告。
netsh trace stop
由于 Logstash 无法解析 ETL 文件，我们需要再次将 ETL 编译成 CSV 文件，因此使用以下命令将 ETL 转换为 CSV。
netsh trace convert input=C:\1.etl dump=csv output=C:\1.csv report=no
至此，已经解决了几个非常重要的部分，可以将这些指令添加到 bat 文件中，然后添加循环指令。同时，在bat文件路径下创建一个VBS文件以隐藏cmd窗口。
至于数据传输的问题，你可以在这里自由玩，你可以选择Windows自带的FTP工具，或者直接使用HTTP进行传输。CSV文件传输到VPS服务器后，Logstash会对数据进行解析并构建ES索引。
虽然这个过程略有瑕疵，但它完全基于 Windows 附带的工具，整个信息采集
过程通过点击几个命令来完成，并且尽可能地保证了它的隐蔽性。
其他系统也是如此。这一步的重点是隐蔽！先生们报仇，十年还不算太晚，有必要用这种心理构建各种有效载荷。
至于传播的方式，很简单，拿到一个免费的VPN，破解软件什么的，会有一堆人下载，你会建立自己的被动开放系统情报采集
平台。
硬件设备
当然，除了被动采集
，我们还可以主动采集
情报。
兰龟
Lan Turtle伪装成USB以太网适配器，但它有一个内置的虚拟操作系统，可用于加载任何恶意脚本，以实现中间人攻击。
一般来说，蓝龟会与路由器交换机一起使用。使用Lan Turtle进行ARP窃听，同时跟踪交换机，路由器，防火墙等网关设备的登录密码。
获取登录密码后，使用这些设备镜像流量并将流量备份到受控主机，以查看整个内部网络中的网络流量。
光纤分流这个
有点先进，只有XXX做过这个东西。现在，城市的大部分地区都连接到光纤，但物理黑客可以尝试转移他们的光纤系统以实现窃听。一般来说，社区的光纤管理箱破旧不堪，交通便利。
这里我们需要用到几样东西，光纤耦合器、光纤熔接器和光纤分路器。这三件事共同构成了一个完美的分离器。您可能想知道如何获得这些东西，很简单，我们有一个通用的淘宝！
最低价，这东西不超过200元。
操作也非常简单。首先切割目标的光纤，然后使用光纤熔接器将目标的光纤和光纤分路器组合在一起，然后将额外的光纤线与光纤熔接器和光纤交换机或其他光纤分析设备组合在一起。通过这种方式，您可以持续访问非常全面的网络交换数据。
其他
事实上，针对硬件采集
网关设备的情报有很多想法，比如什么坏USB，移动信号降级攻击等等。这里仅举两个例子。你可以有一个更大的脑洞，扩大自己的思维。
总结
先进的情报采集
系统和APT攻击并没有太大区别，本文主要表达的是，以现有的材料和技术，一个普通的技术人员也可以造成非常严重的网络威胁。
我们可以计算出一个VPS一个月200元左右，蓝龟税后运费500元左右，分路器差不多200元，坏USB大概300元，USRP B200大概4000元左右，等等。
也就是说，如果一个人想要进行大规模的监控活动，成本可以控制在1万元左右，而这些信息造成的损失是不可估量的。当然，本文
中没有看到的许多细节，例如光纤接口连接到交换机后的整体有效负载的数据分析，传输和代码示例。我有个小菜，文章略带水汪汪，主要表达一个基本情报采集
框架的模型结构，安全绝对，谢谢大家的观看。
汇总:Android 学习资料收集
今天是一个特殊的日子，不是因为小李子拿了奥斯卡，而是等了四年才等到这一天。这篇文章是我的一位粉丝整理采集
的安卓学习资料，并已授权发布，简直不能再完整了，所以特殊的日子我会送你一份大礼。旧规矩，回复“1024”得到封面女郎图片。
采集
和整理这些信息主要帮助初学者学习Android开发，希望快速帮助他们快速上手，找到合适的学习资料，节省采集
学习资料的时间
我会的
不断更新和完善这些信息，也欢迎更多有经验的 Android 开发者分享他们常用的工具、学习资料、学习经验等，我会定期筛选和合并，学习资料有不足之处，也请指出，我会虚心接受更正，希望能和大家一起学习，谢谢
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安卓设计模式源代码分析
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他们
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代码概览
在编辑代码的最右侧，显示代码的小地图
统计
计算整个项目行数的插件，可以表明我们日夜努力工作才拥有必不可少的插件
想法降价
写入降价文件
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，市面上很多应用二维码扫描工具都是从这种修改中获得的
噗
编辑机批量上传照片到Facebook，代码分包合理，很棒，但这个项目依赖的开源项目比较多，编译难度更大
待办事项.txt-安卓
待办事项.txt官方Android应用程序，一种在.txt文件中记录待办事项的简约方式
扫书
一个让你知道如何选择一本书的应用程序，具有扫描和搜索书信息的功能
ChaseWhisplyProject
打开相机寻找您所在位置的鬼魂并玩重影游戏
天线吊舱
AntennaPod是一个免费的开源播客客户端，支持Atom和RSS提要。
干柴
开发者是冯健，一个专注于采集
安卓相关干货（文摘、明博、GitHub等）资源的应用。
黑客新闻
用于查看黑客新闻报道和评论的应用程序
代理机器人
ProxyDroid 是一个代理，可帮助您在 Android 设备上设置代理 （HTTP/SOCKS4/SOCKS5）。
阿里手势
安卓平台手势识别应用，简单手势即可进入预设应用，方便快捷
手指阅读手指
阅读，顾名思义，就是用手指阅读茫茫的书海
凯杰音乐
开发者是张涛，快听采用KJFrameForAndroid开发框架，拥有华丽的界面，操作简单，播放手机本地音乐，在线听音乐等功能，还支持：新浪微博、百度账号、QQ账号一键登录
哎呀
OSCHINA第三方客户端，这个版本的界面比正式版的界面要好很多，采用Material Design，界面看起来非常清爽舒适
院子里的马厩博客
公园第三方客户端，采用缓存技术，当你打开博客内容一次时，它会自动保存到设备上，下次你打开阅读同一篇文章不需要用网络加载，如果你想缓存自己的应用，可以研究一下应用是如何实现的。
cnBeta 第三方阅读器
该App是cnBeta（中国行业信息站）第三方阅读客户端，界面上还采用了Material Design，还有一些动画效果，让人在阅读文章时不会感到无聊，值得学习和学习
黑光
BlackLight是由纸飞机开发团队开发的新浪微博安卓版第三方轻量级客户端。
演员
Actor 是一款即时通讯应用，可解决网络通信不佳的问题，支持离线通讯和文件存储，自动连接移动联系人等
格子
一个遵循Material Design的设计新闻客户端，里面全MD的一些特效很棒，整个客户端的框架设计也很有参考价值
简化阅读器
基于Google Material Design设计开发的Android客户端，包括新闻阅读、图片浏览、视频观看、音乐聆听、二维码扫描五大子模块，项目采用MVP架构开发
PHPHub-Android
PHPHub Android客户端，项目架构使用nucleus简化MVP架构，API请求返回数据使用RxJava处理，客户端使用唯一的QR码扫码登录，有兴趣可以去研究
暇
休闲是集《知乎日报》、《果壳科学人》、《新华网报》和《豆瓣书》于一体的阅读Android应用，该项目具有多语言切换、夜间模式和无图片模式，如果你还不知道如何实现这些技术，不妨参考这个项目
Android 开发者杂志周刊
（前五条数据由Drakeet采集
整理，数据原创
链接地址）
安卓周刊
人造人周
刊由安卓团队成员和国外知名安卓开发者维护，分享的不仅是干货，更是最新的技术分享，也是安卓开发圈最早、最有名的周报
安卓开发技术周刊
Android Dev Technology Weekly是@PulseBuyu的维护更新，截至目前已发布28期，分享高质量的文章教程，代码库，工具，新闻视频，设计等
安卓科学院
由来自@duguguiyu和豌豆荚的一小群工程师组成，他们分享了最新的Android技术：虽然更新频率不是很高，但质量很高，值得一看
开发技术一线
DevTech Frontier是共享Android，iOS和招聘的高质量技术文章的聚合。
应用开发日报
App Development Daily专注于移动应用的开发，每天发布一次，分享内容主要来自微博上知名开发者推荐的内容，所以质量基本有保证
安卓开发周刊
人造人
《开发周刊》是郭亮在Infoq上连载更新的周刊，不仅分享与Android相关的新闻、新工具，而且更加深入，因此适合新生儿和老年人
干货集中营
由CodeHome维护和更新，周一至周五每天中午分享，分享美少女、安卓干货、iOS干货、app、技术推荐、休息视频等内容
真棒系列
真棒安卓（1）
awesome_android（2）
awesome_android_UI
awesome_android_libraries
awesome_java
awesome_materialdesign
这
真棒系列的终极版
动画系列
动画
真棒动画
材料设计：
材料设计教程
材料设计教程（中文版）。
材料设计教程（中文版）新增二十余章
材料设计
安卓库（Material Design开源库，很多效果可以直接使用）。
常用配色表
寻色 - 配色
在线材料设计界面调色板材料
设计设计模板和材料
应用程序图标图标
图标商店
开源库集合
安卓库和资源
人造人
阿森纳（一个致力于采集
Android开源库的网站，经常更新）。
Android开源项目摘要（由Trinea the Great God采集
）。
Android 开源项目的源代码分析（在了解这些开源项目的使用的同时，你也应该了解原理）。
在线浸泡的日子
设计模式
java-design-patterns
安卓源代码设计模式分析项目
Java之美[从新手到专家]设计模式
实践
安卓开发最佳实践
适用于 Android 的 UI 最佳实践
安卓屏幕适配完整指南
面向半新手的应用开发指南
对安卓的一些重要知识点进行分析和整理
Android 开发者应该避免的 10 个误区
Java 反射最佳实践
安卓内存优化的 OOM
安卓命名约定
探索适配器优化解决方案
安卓提示
Git 使用教程
最完整的安卓ADB外壳
安卓笔记
常见的安卓实用程序类
创建安卓应用的 30 节课
安卓三大图片缓存原理及功能对比
安卓性能优化摘要
安卓实用工具片段集成
36 个常用于 Android 开发的代码片段
文档
Android 官方 API 文档（网站需要绕墙，可以下载离线文件而不绕墙）。
人造人
官方培训课程中文（胡凯发起的谷歌官方安卓培训课程的中文版翻译）。
其他
学习安卓开发的 10 个好网站
安卓开发，你应该知道的学习资源
安卓猫安卓书签
每个 Android 开发人员都应该了解的资源列表
安卓开发者网址导航
解决方案:采集系统对服务器和客户端的要求有哪些？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 47 次浏览 • 2022-11-18 17:31
解决方案:采集系统对服务器和客户端的要求有哪些？
采集采集系统对服务器和客户端的要求比较低。请参考文章采集系统选型攻略。采集系统的架构从传统爬虫的基础架构来看，它在架构的设计上采用轻量、高性能、成本低的组合方式。就像玩游戏，玩单机游戏是需要联网的，需要联网后采集游戏的数据；购买更多服务器等则需要增加成本。同样，采集系统也要采用类似的方式来满足一台设备的采集任务。
其次，采集系统既要容易扩展和扩充硬件支持，又要支持高容错性的要求。采集系统搭建，架构设计：采集系统整体架构与传统saas站点架构类似，即模块化设计，可按需划分成多个应用，这些应用进行分层，组建不同的库，也有一些库是共享的，也可以不共享。最核心的部分当然还是服务器了，需要了解到服务器的常用型号和采集应用模块所需的内存等信息。
采集系统模块划分在通信中，有一个默认的图形化端口转发框架。而在源码中，有模块的配置，例如diff端口和分页等。这些都是程序设计时就需要定义好的。如果要求是采集特定平台和数据源，则需要根据配置转发默认的端口。另外，如果要实现海量数据的自动下载，需要购买专线，甚至要采用交换机来分级分流。采集系统的硬件设备搭建采集系统需要考虑到采集系统所需的硬件设备，如数据线、监控网卡、扫描网卡、编码网卡、rj45网线、光纤。
这些设备的搭建，主要是为了省钱，主要用于满足大流量的采集。比如一台服务器放置采集端口，一台服务器放置发布端口。而对于saas系统来说，则可以只有一个服务器和两个集群，部署采集系统到集群，并独立隔离维护，一个集群部署到集群就可以了。服务器的搭建很简单，将服务器硬件配置好，然后联网，就可以进行后续的安装。
一般来说，选择带宽较大的，带宽越大可以处理的数据范围越广，下载速度越快。采集系统实例我们实验室用的是mysql数据库，这套系统整体的实现过程是通过发布源代码，通过xml文件来描述。服务器的采集线路及模块端口也在xml中配置好。由于我们选用了自定义格式的url，而且在从源代码中插入url也很简单，而url属性也被我们隐藏掉，不需要再进行配置。
其它通信协议如coap、http等也可以使用类似的方式。采集系统架构对这个部分不做介绍。采集系统的应用系统搭建完毕后，就可以实现我们的采集。我们采集市场的黄页，发布黄页对外提供服务，供公司内部使用，基本上实现了聚合黄页对外提供服务的功能。此外，我们建立了一个ip地址池，在发布黄页之前，建立一个池来存放不同的ip地址。为了进行数据抓取，需要一定的采集线路，这部分采集线路选用udp方式实。 查看全部
采集采集系统对服务器和客户端的要求比较低。请参考文章采集系统选型攻略。采集系统的架构从传统爬虫的基础架构来看，它在架构的设计上采用轻量、高性能、成本低的组合方式。就像玩游戏，玩单机游戏是需要联网的，需要联网后采集游戏的数据；购买更多服务器等则需要增加成本。同样，采集系统也要采用类似的方式来满足一台设备的采集任务。
其次，采集系统既要容易扩展和扩充硬件支持，又要支持高容错性的要求。采集系统搭建，架构设计：采集系统整体架构与传统saas站点架构类似，即模块化设计，可按需划分成多个应用，这些应用进行分层，组建不同的库，也有一些库是共享的，也可以不共享。最核心的部分当然还是服务器了，需要了解到服务器的常用型号和采集应用模块所需的内存等信息。
采集系统模块划分在通信中，有一个默认的图形化端口转发框架。而在源码中，有模块的配置，例如diff端口和分页等。这些都是程序设计时就需要定义好的。如果要求是采集特定平台和数据源，则需要根据配置转发默认的端口。另外，如果要实现海量数据的自动下载，需要购买专线，甚至要采用交换机来分级分流。采集系统的硬件设备搭建采集系统需要考虑到采集系统所需的硬件设备，如数据线、监控网卡、扫描网卡、编码网卡、rj45网线、光纤。
这些设备的搭建，主要是为了省钱，主要用于满足大流量的采集。比如一台服务器放置采集端口，一台服务器放置发布端口。而对于saas系统来说，则可以只有一个服务器和两个集群，部署采集系统到集群，并独立隔离维护，一个集群部署到集群就可以了。服务器的搭建很简单，将服务器硬件配置好，然后联网，就可以进行后续的安装。
一般来说，选择带宽较大的，带宽越大可以处理的数据范围越广，下载速度越快。采集系统实例我们实验室用的是mysql数据库，这套系统整体的实现过程是通过发布源代码，通过xml文件来描述。服务器的采集线路及模块端口也在xml中配置好。由于我们选用了自定义格式的url，而且在从源代码中插入url也很简单，而url属性也被我们隐藏掉，不需要再进行配置。
其它通信协议如coap、http等也可以使用类似的方式。采集系统架构对这个部分不做介绍。采集系统的应用系统搭建完毕后，就可以实现我们的采集。我们采集市场的黄页，发布黄页对外提供服务，供公司内部使用，基本上实现了聚合黄页对外提供服务的功能。此外，我们建立了一个ip地址池，在发布黄页之前，建立一个池来存放不同的ip地址。为了进行数据抓取，需要一定的采集线路，这部分采集线路选用udp方式实。 查看全部
解决方案:采集系统对服务器和客户端的要求有哪些？
采集采集系统对服务器和客户端的要求比较低。请参考文章采集系统选型攻略。采集系统的架构从传统爬虫的基础架构来看，它在架构的设计上采用轻量、高性能、成本低的组合方式。就像玩游戏，玩单机游戏是需要联网的，需要联网后采集游戏的数据；购买更多服务器等则需要增加成本。同样，采集系统也要采用类似的方式来满足一台设备的采集任务。
其次，采集系统既要容易扩展和扩充硬件支持，又要支持高容错性的要求。采集系统搭建，架构设计：采集系统整体架构与传统saas站点架构类似，即模块化设计，可按需划分成多个应用，这些应用进行分层，组建不同的库，也有一些库是共享的，也可以不共享。最核心的部分当然还是服务器了，需要了解到服务器的常用型号和采集应用模块所需的内存等信息。
采集系统模块划分在通信中，有一个默认的图形化端口转发框架。而在源码中，有模块的配置，例如diff端口和分页等。这些都是程序设计时就需要定义好的。如果要求是采集特定平台和数据源，则需要根据配置转发默认的端口。另外，如果要实现海量数据的自动下载，需要购买专线，甚至要采用交换机来分级分流。采集系统的硬件设备搭建采集系统需要考虑到采集系统所需的硬件设备，如数据线、监控网卡、扫描网卡、编码网卡、rj45网线、光纤。
这些设备的搭建，主要是为了省钱，主要用于满足大流量的采集。比如一台服务器放置采集端口，一台服务器放置发布端口。而对于saas系统来说，则可以只有一个服务器和两个集群，部署采集系统到集群，并独立隔离维护，一个集群部署到集群就可以了。服务器的搭建很简单，将服务器硬件配置好，然后联网，就可以进行后续的安装。
一般来说，选择带宽较大的，带宽越大可以处理的数据范围越广，下载速度越快。采集系统实例我们实验室用的是mysql数据库，这套系统整体的实现过程是通过发布源代码，通过xml文件来描述。服务器的采集线路及模块端口也在xml中配置好。由于我们选用了自定义格式的url，而且在从源代码中插入url也很简单，而url属性也被我们隐藏掉，不需要再进行配置。
其它通信协议如coap、http等也可以使用类似的方式。采集系统架构对这个部分不做介绍。采集系统的应用系统搭建完毕后，就可以实现我们的采集。我们采集市场的黄页，发布黄页对外提供服务，供公司内部使用，基本上实现了聚合黄页对外提供服务的功能。此外，我们建立了一个ip地址池，在发布黄页之前，建立一个池来存放不同的ip地址。为了进行数据抓取，需要一定的采集线路，这部分采集线路选用udp方式实。
解决方案:不同应用场景需求对采集系统进行的详细介绍！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-11-16 09:37
解决方案:不同应用场景需求对采集系统进行的详细介绍！
采集采集系统安装稳定可靠就是如此，我们不仅仅要懂得如何去写规范的工作流程，其中最关键的是要了解它安装在什么地方、怎么安装、安装在哪个位置比较稳定，也就是我们常说的能不能算的上稳定采集系统。那么我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。本文就能够根据不同应用场景需求对采集系统进行详细介绍。
采集系统工作简单介绍：采集系统的工作是在专业的房间布置服务器，服务器运行的好坏，直接影响到采集系统的性能稳定。我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。一、常见不同采集应用场景需求对于更换比较频繁的情况，我们需要有对应的编码代码，目前主流的服务器编码模式都是.exe或者.exe文件。
在使用服务器的过程中，由于我们目前使用服务器仅仅是要生成文件，所以不需要编码的文件签名方式，目前主流的编码文件签名方式有两种，0day编码和日签编码。通过这两种方式，我们能够满足一些客户对于更换或者不同应用场景的需求。更换频繁的应用场景，尤其是移动客户端，根据场景有需要可以选择图片签名或者视频签名方式。
移动应用编码与视频应用编码都需要相应的一些辅助方法，比如图片文件签名，比如对视频进行固定位置的固定id采集，比如连接服务器进行文件的批量写文件名操作。更换频繁的应用场景下采集系统稳定是核心重要。二、常见采集场景采集方案针对不同采集场景，有应用场景采集方案的简单介绍，当然采集方案的选择除了编码方式的确定外，还需要考虑部署节点的优劣。
采集方案针对不同应用场景我们选择以下采集方案供大家参考：1.图片采集方案不少客户在需要采集图片，但是不知道应该采集哪些样式图片。针对这个场景，客户应该首先选择图片编码，然后在根据是否有视频要求，选择excel或者pdf进行图片的固定位置和固定id的采集，并且在图片签名之后，将图片的url上传服务器再进行分析、存档。
这样可以减少图片的采集速度，节省很多时间。2.视频采集方案针对不同视频要求和视频文件大小的需求，客户可以选择图片、视频、html、csv等。图片编码方式在某些场景下是占主要优势，可以针对性的优化服务器的编码及签名方案，使得在选择客户端采集时，可以对任何场景下的图片进行优化签名，进行缩放和封装等操作，达到尽可能的采集稳定。
视频编码方式基本上也是占主要优势，在某些视频需求不大、利用率低的情况下，可以对视频进行裁剪优化并且标签进行简单的设置，极大的减少服务器压力。3.手机app采集方案。 查看全部
采集采集系统安装稳定可靠就是如此，我们不仅仅要懂得如何去写规范的工作流程，其中最关键的是要了解它安装在什么地方、怎么安装、安装在哪个位置比较稳定，也就是我们常说的能不能算的上稳定采集系统。那么我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。本文就能够根据不同应用场景需求对采集系统进行详细介绍。
采集系统工作简单介绍：采集系统的工作是在专业的房间布置服务器，服务器运行的好坏，直接影响到采集系统的性能稳定。我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。一、常见不同采集应用场景需求对于更换比较频繁的情况，我们需要有对应的编码代码，目前主流的服务器编码模式都是.exe或者.exe文件。
在使用服务器的过程中，由于我们目前使用服务器仅仅是要生成文件，所以不需要编码的文件签名方式，目前主流的编码文件签名方式有两种，0day编码和日签编码。通过这两种方式，我们能够满足一些客户对于更换或者不同应用场景的需求。更换频繁的应用场景，尤其是移动客户端，根据场景有需要可以选择图片签名或者视频签名方式。
移动应用编码与视频应用编码都需要相应的一些辅助方法，比如图片文件签名，比如对视频进行固定位置的固定id采集，比如连接服务器进行文件的批量写文件名操作。更换频繁的应用场景下采集系统稳定是核心重要。二、常见采集场景采集方案针对不同采集场景，有应用场景采集方案的简单介绍，当然采集方案的选择除了编码方式的确定外，还需要考虑部署节点的优劣。
采集方案针对不同应用场景我们选择以下采集方案供大家参考：1.图片采集方案不少客户在需要采集图片，但是不知道应该采集哪些样式图片。针对这个场景，客户应该首先选择图片编码，然后在根据是否有视频要求，选择excel或者pdf进行图片的固定位置和固定id的采集，并且在图片签名之后，将图片的url上传服务器再进行分析、存档。
这样可以减少图片的采集速度，节省很多时间。2.视频采集方案针对不同视频要求和视频文件大小的需求，客户可以选择图片、视频、html、csv等。图片编码方式在某些场景下是占主要优势，可以针对性的优化服务器的编码及签名方案，使得在选择客户端采集时，可以对任何场景下的图片进行优化签名，进行缩放和封装等操作，达到尽可能的采集稳定。
视频编码方式基本上也是占主要优势，在某些视频需求不大、利用率低的情况下，可以对视频进行裁剪优化并且标签进行简单的设置，极大的减少服务器压力。3.手机app采集方案。 查看全部
解决方案:不同应用场景需求对采集系统进行的详细介绍！
采集采集系统安装稳定可靠就是如此，我们不仅仅要懂得如何去写规范的工作流程，其中最关键的是要了解它安装在什么地方、怎么安装、安装在哪个位置比较稳定，也就是我们常说的能不能算的上稳定采集系统。那么我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。本文就能够根据不同应用场景需求对采集系统进行详细介绍。
采集系统工作简单介绍：采集系统的工作是在专业的房间布置服务器，服务器运行的好坏，直接影响到采集系统的性能稳定。我们日常需要做哪些工作，可以叫采集系统上线，实现稳定、稳定，打字稳定。一、常见不同采集应用场景需求对于更换比较频繁的情况，我们需要有对应的编码代码，目前主流的服务器编码模式都是.exe或者.exe文件。
在使用服务器的过程中，由于我们目前使用服务器仅仅是要生成文件，所以不需要编码的文件签名方式，目前主流的编码文件签名方式有两种，0day编码和日签编码。通过这两种方式，我们能够满足一些客户对于更换或者不同应用场景的需求。更换频繁的应用场景，尤其是移动客户端，根据场景有需要可以选择图片签名或者视频签名方式。
移动应用编码与视频应用编码都需要相应的一些辅助方法，比如图片文件签名，比如对视频进行固定位置的固定id采集，比如连接服务器进行文件的批量写文件名操作。更换频繁的应用场景下采集系统稳定是核心重要。二、常见采集场景采集方案针对不同采集场景，有应用场景采集方案的简单介绍，当然采集方案的选择除了编码方式的确定外，还需要考虑部署节点的优劣。
采集方案针对不同应用场景我们选择以下采集方案供大家参考：1.图片采集方案不少客户在需要采集图片，但是不知道应该采集哪些样式图片。针对这个场景，客户应该首先选择图片编码，然后在根据是否有视频要求，选择excel或者pdf进行图片的固定位置和固定id的采集，并且在图片签名之后，将图片的url上传服务器再进行分析、存档。
这样可以减少图片的采集速度，节省很多时间。2.视频采集方案针对不同视频要求和视频文件大小的需求，客户可以选择图片、视频、html、csv等。图片编码方式在某些场景下是占主要优势，可以针对性的优化服务器的编码及签名方案，使得在选择客户端采集时，可以对任何场景下的图片进行优化签名，进行缩放和封装等操作，达到尽可能的采集稳定。
视频编码方式基本上也是占主要优势，在某些视频需求不大、利用率低的情况下，可以对视频进行裁剪优化并且标签进行简单的设置，极大的减少服务器压力。3.手机app采集方案。
事实:采集采集系统的反爬手段，你知道吗？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-11-16 09:36
事实:采集采集系统的反爬手段，你知道吗？
采集采集系统
当然是api了，现在saas的工具基本上都集成了api，比如百度开放云、udesk等。手工调试还是有难度，有多大难度取决于具体功能需求。
采集，当然是采集喽。发布到各个saas平台上面，再全部做完自动化测试，如果你还想性能什么的提升，通过python脚本编写etl循环。
实时收集系统会用到自动化，从平台同步系统数据到定制的应用，通过api接口收集系统的数据给定制的应用。
采集一般指对公开数据进行抓取，主要是爬虫分析有兴趣可以看看我博客，
定义采集是指不通过人工编码，
采集是采集，
python爬虫分析？
采集api就可以，目前还是以采集采集采集。
个人的理解，应该还是基于浏览器的url抓取为主，站长不止要抓网页，还要抓robots协议规则。
反爬虫，来掌握各浏览器内核的反爬手段，
采集为主，合理策划策略，有多少钱，做多少事。
你只要提供足够的动力让用户掏钱就行了，不用问为什么。
在本土市场，为什么不自己写个页面抓取器，然后转给别人？可以研究下googlepipeline，然后再让代理程序进行代理抓取。 查看全部
采集采集系统
当然是api了，现在saas的工具基本上都集成了api，比如百度开放云、udesk等。手工调试还是有难度，有多大难度取决于具体功能需求。
采集，当然是采集喽。发布到各个saas平台上面，再全部做完自动化测试，如果你还想性能什么的提升，通过python脚本编写etl循环。
实时收集系统会用到自动化，从平台同步系统数据到定制的应用，通过api接口收集系统的数据给定制的应用。
采集一般指对公开数据进行抓取，主要是爬虫分析有兴趣可以看看我博客，
定义采集是指不通过人工编码，
采集是采集，
python爬虫分析？
采集api就可以，目前还是以采集采集采集。
个人的理解，应该还是基于浏览器的url抓取为主，站长不止要抓网页，还要抓robots协议规则。
反爬虫，来掌握各浏览器内核的反爬手段，
采集为主，合理策划策略，有多少钱，做多少事。
你只要提供足够的动力让用户掏钱就行了，不用问为什么。
在本土市场，为什么不自己写个页面抓取器，然后转给别人？可以研究下googlepipeline，然后再让代理程序进行代理抓取。 查看全部
事实:采集采集系统的反爬手段，你知道吗？
采集采集系统
当然是api了，现在saas的工具基本上都集成了api，比如百度开放云、udesk等。手工调试还是有难度，有多大难度取决于具体功能需求。
采集，当然是采集喽。发布到各个saas平台上面，再全部做完自动化测试，如果你还想性能什么的提升，通过python脚本编写etl循环。
实时收集系统会用到自动化，从平台同步系统数据到定制的应用，通过api接口收集系统的数据给定制的应用。
采集一般指对公开数据进行抓取，主要是爬虫分析有兴趣可以看看我博客，
定义采集是指不通过人工编码，
采集是采集，
python爬虫分析？
采集api就可以，目前还是以采集采集采集。
个人的理解，应该还是基于浏览器的url抓取为主，站长不止要抓网页，还要抓robots协议规则。
反爬虫，来掌握各浏览器内核的反爬手段，
采集为主，合理策划策略，有多少钱，做多少事。
你只要提供足够的动力让用户掏钱就行了，不用问为什么。
在本土市场，为什么不自己写个页面抓取器，然后转给别人？可以研究下googlepipeline，然后再让代理程序进行代理抓取。
完美:采集采集系统也不能算是计算机教程了吧.
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 56 次浏览 • 2022-11-11 01:16
完美:采集采集系统也不能算是计算机教程了吧.
采集采集系统也不能算是计算机教程了吧...当时我学习的时候，只是记得通过http协议获取网站内容，但现在的采集系统已经不止局限于这一点了。但如果你的采集的数据要是网站的话，估计，windows系统的采集器都算是比较实用了。mac系统采集也只能说轻量化了。
网络规则简易教程by下流网站精灵
先了解正则表达式
这个词是我在lol开黑时间背出来的。
去学html+css再学下python
我刚开始学校不让我们用电脑，让他们打英雄联盟。就上了个网课。
做个采集器，
别说c语言，就是unix系统编程，数据结构都必须掌握一门，初学者想明白定义，域，初始化，数据结构这些概念，估计你得有好几年。
再多的计算机基础，目前能做的，也就是利用python等高级语言做数据库处理，所以，深入的学计算机网络，
《python与unix环境编程》
学网络编程，看看程序设计导论或者discuz!。
python入门，看看tornado。数据库，看看mysql，先看点headfirst做个logback，再看看mysql的queryfrom，server，search，event，join，merge，delete，hash，filter，generalizetablefunction，truncate等算法。
硬件，换个1s大小的u盘，装usb网卡驱动，装linux内核（选zfs，不是虚拟机）。软件，命令行来说python访问openbsdshell..。 查看全部
采集采集系统也不能算是计算机教程了吧...当时我学习的时候，只是记得通过http协议获取网站内容，但现在的采集系统已经不止局限于这一点了。但如果你的采集的数据要是网站的话，估计，windows系统的采集器都算是比较实用了。mac系统采集也只能说轻量化了。
网络规则简易教程by下流网站精灵
先了解正则表达式
这个词是我在lol开黑时间背出来的。
去学html+css再学下python
我刚开始学校不让我们用电脑，让他们打英雄联盟。就上了个网课。
做个采集器，
别说c语言，就是unix系统编程，数据结构都必须掌握一门，初学者想明白定义，域，初始化，数据结构这些概念，估计你得有好几年。
再多的计算机基础，目前能做的，也就是利用python等高级语言做数据库处理，所以，深入的学计算机网络，
《python与unix环境编程》
学网络编程，看看程序设计导论或者discuz!。
python入门，看看tornado。数据库，看看mysql，先看点headfirst做个logback，再看看mysql的queryfrom，server，search，event，join，merge，delete，hash，filter，generalizetablefunction，truncate等算法。
硬件，换个1s大小的u盘，装usb网卡驱动，装linux内核（选zfs，不是虚拟机）。软件，命令行来说python访问openbsdshell..。 查看全部
完美:采集采集系统也不能算是计算机教程了吧.
采集采集系统也不能算是计算机教程了吧...当时我学习的时候，只是记得通过http协议获取网站内容，但现在的采集系统已经不止局限于这一点了。但如果你的采集的数据要是网站的话，估计，windows系统的采集器都算是比较实用了。mac系统采集也只能说轻量化了。
网络规则简易教程by下流网站精灵
先了解正则表达式
这个词是我在lol开黑时间背出来的。
去学html+css再学下python
我刚开始学校不让我们用电脑，让他们打英雄联盟。就上了个网课。
做个采集器，
别说c语言，就是unix系统编程，数据结构都必须掌握一门，初学者想明白定义，域，初始化，数据结构这些概念，估计你得有好几年。
再多的计算机基础，目前能做的，也就是利用python等高级语言做数据库处理，所以，深入的学计算机网络，
《python与unix环境编程》
学网络编程，看看程序设计导论或者discuz!。
python入门，看看tornado。数据库，看看mysql，先看点headfirst做个logback，再看看mysql的queryfrom，server，search，event，join，merge，delete，hash，filter，generalizetablefunction，truncate等算法。
硬件，换个1s大小的u盘，装usb网卡驱动，装linux内核（选zfs，不是虚拟机）。软件，命令行来说python访问openbsdshell..。
解决方案:移动互联网时代的采集硬件设备采集技术(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2022-11-09 18:33
解决方案:移动互联网时代的采集硬件设备采集技术(组图)
采集采集系统是与数据分析处理系统相辅相成的。采集系统具有处理环节简单、成本低、适应性强、管理方便、跨设备兼容性好等特点。尤其是如今我国已逐步迈入大数据时代，许多以往需要单独设计和系统开发的深度的定制化系统，将逐步减少。甚至逐步通过集成接口的方式，系统集成上企业就可以完成。工程领域企业在进行采集系统、数据采集存储系统、物联网大数据平台等逐步走向系统化的前提下，获取数据的方式也变得更加多样化，传统的手工大批量采集已经越来越不满足企业自身需求。
而且人力成本逐步攀升和专业技术水平提高的需求迫使企业必须优化采集方式，提高管理水平，提高采集效率，实现数据智能化采集。移动互联网时代的采集硬件设备采集技术的发展已经让采集技术跨越到了通信技术、sdn技术等，在2018年将会被更加广泛地应用在企业自身采集系统之中。在2019年以前，采集系统仅仅只能在一个局域网内进行的。
但是随着国内大量的中小企业采集系统的应用，外接多单元采集硬件设备开始全面取代传统采集系统，进而也将改变采集系统的定义，从终端采集转向异构采集硬件设备的组网、硬件设备的集成等等都变得更加高效，更加简单、方便。现在采集技术跨越了局域网，也意味着以前说的“万物互联”也将成为现实。借助异构资源整合，企业内部多元的采集点，也将结合起来共同构建多元采集链路。
通过传统和异构采集硬件设备的集成，在同一平台或同一平台上集成控制，实现多维度、跨地区、跨企业、跨终端、跨平台的联合采集。光通信的高速发展，将成为世界各国取得突破的首要因素，获取采集系统作为下一代传输手段。中文定义所谓的传输硬件设备指的是具有高带宽、低功耗、易扩展等特性的采集设备。优点传输距离可达千米级别，无需调度，可以适应多种大规模高清数据传输需求，实现传输容量、传输效率的极大提升。
实现网络化、智能化、集约化、共享化、互联化，减少调度、结算、调度人员的数量，从而取消区域间调度人员的限制，提高了信息共享、集中化与信息共享。采集系统按照等级主要分为两类：小型采集系统和大型采集系统，而中小企业也可根据自身需求和系统复杂度来确定开发中小型采集系统，传统采集系统是建立在低的设备投资上实现大量的数据存储与采集。小型采集系统的优点：。
1、适用于用户应用较少的分布式应用场景，
2、系统的性能指标较单一，
3、采集设备价格较低，基本上在人民币1000元之内，另外， 查看全部
采集采集系统是与数据分析处理系统相辅相成的。采集系统具有处理环节简单、成本低、适应性强、管理方便、跨设备兼容性好等特点。尤其是如今我国已逐步迈入大数据时代，许多以往需要单独设计和系统开发的深度的定制化系统，将逐步减少。甚至逐步通过集成接口的方式，系统集成上企业就可以完成。工程领域企业在进行采集系统、数据采集存储系统、物联网大数据平台等逐步走向系统化的前提下，获取数据的方式也变得更加多样化，传统的手工大批量采集已经越来越不满足企业自身需求。
而且人力成本逐步攀升和专业技术水平提高的需求迫使企业必须优化采集方式，提高管理水平，提高采集效率，实现数据智能化采集。移动互联网时代的采集硬件设备采集技术的发展已经让采集技术跨越到了通信技术、sdn技术等，在2018年将会被更加广泛地应用在企业自身采集系统之中。在2019年以前，采集系统仅仅只能在一个局域网内进行的。
但是随着国内大量的中小企业采集系统的应用，外接多单元采集硬件设备开始全面取代传统采集系统，进而也将改变采集系统的定义，从终端采集转向异构采集硬件设备的组网、硬件设备的集成等等都变得更加高效，更加简单、方便。现在采集技术跨越了局域网，也意味着以前说的“万物互联”也将成为现实。借助异构资源整合，企业内部多元的采集点，也将结合起来共同构建多元采集链路。
通过传统和异构采集硬件设备的集成，在同一平台或同一平台上集成控制，实现多维度、跨地区、跨企业、跨终端、跨平台的联合采集。光通信的高速发展，将成为世界各国取得突破的首要因素，获取采集系统作为下一代传输手段。中文定义所谓的传输硬件设备指的是具有高带宽、低功耗、易扩展等特性的采集设备。优点传输距离可达千米级别，无需调度，可以适应多种大规模高清数据传输需求，实现传输容量、传输效率的极大提升。
实现网络化、智能化、集约化、共享化、互联化，减少调度、结算、调度人员的数量，从而取消区域间调度人员的限制，提高了信息共享、集中化与信息共享。采集系统按照等级主要分为两类：小型采集系统和大型采集系统，而中小企业也可根据自身需求和系统复杂度来确定开发中小型采集系统，传统采集系统是建立在低的设备投资上实现大量的数据存储与采集。小型采集系统的优点：。
1、适用于用户应用较少的分布式应用场景，
2、系统的性能指标较单一，
3、采集设备价格较低，基本上在人民币1000元之内，另外， 查看全部
解决方案:移动互联网时代的采集硬件设备采集技术(组图)
采集采集系统是与数据分析处理系统相辅相成的。采集系统具有处理环节简单、成本低、适应性强、管理方便、跨设备兼容性好等特点。尤其是如今我国已逐步迈入大数据时代，许多以往需要单独设计和系统开发的深度的定制化系统，将逐步减少。甚至逐步通过集成接口的方式，系统集成上企业就可以完成。工程领域企业在进行采集系统、数据采集存储系统、物联网大数据平台等逐步走向系统化的前提下，获取数据的方式也变得更加多样化，传统的手工大批量采集已经越来越不满足企业自身需求。
而且人力成本逐步攀升和专业技术水平提高的需求迫使企业必须优化采集方式，提高管理水平，提高采集效率，实现数据智能化采集。移动互联网时代的采集硬件设备采集技术的发展已经让采集技术跨越到了通信技术、sdn技术等，在2018年将会被更加广泛地应用在企业自身采集系统之中。在2019年以前，采集系统仅仅只能在一个局域网内进行的。
但是随着国内大量的中小企业采集系统的应用，外接多单元采集硬件设备开始全面取代传统采集系统，进而也将改变采集系统的定义，从终端采集转向异构采集硬件设备的组网、硬件设备的集成等等都变得更加高效，更加简单、方便。现在采集技术跨越了局域网，也意味着以前说的“万物互联”也将成为现实。借助异构资源整合，企业内部多元的采集点，也将结合起来共同构建多元采集链路。
通过传统和异构采集硬件设备的集成，在同一平台或同一平台上集成控制，实现多维度、跨地区、跨企业、跨终端、跨平台的联合采集。光通信的高速发展，将成为世界各国取得突破的首要因素，获取采集系统作为下一代传输手段。中文定义所谓的传输硬件设备指的是具有高带宽、低功耗、易扩展等特性的采集设备。优点传输距离可达千米级别，无需调度，可以适应多种大规模高清数据传输需求，实现传输容量、传输效率的极大提升。
实现网络化、智能化、集约化、共享化、互联化，减少调度、结算、调度人员的数量，从而取消区域间调度人员的限制，提高了信息共享、集中化与信息共享。采集系统按照等级主要分为两类：小型采集系统和大型采集系统，而中小企业也可根据自身需求和系统复杂度来确定开发中小型采集系统，传统采集系统是建立在低的设备投资上实现大量的数据存储与采集。小型采集系统的优点：。
1、适用于用户应用较少的分布式应用场景，
2、系统的性能指标较单一，
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解决方案:信息采集系统
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-11-08 18:34
解决方案:信息采集系统
信息采集系统是从大量网页中提取非结构化信息并将其存储在结构化数据库中的软件
它可以采集从互联网上任何网页的信息中，根据用户的设置分析提取网页中的特定信息，然后组织存储在指定的数据库中，提供个性化的信息定制和强大的全文搜索能力。
适用行业
信息采集系统适用于任何行业、任何部门，具有很好的适应用户实际情况的信息采集和处理能力。
广泛应用于行业门户网站、竞争情报系统、知识管理系统、网站内容系统、科研等领域。
相关软件
信息采集是体现网络信息价值的主要方式之一，因此很多企业都在推出相关产品。然而，真正优秀、能够应用于大规模解决方案和系统的成熟软件却很少。
网络信息采集专家可以灵活自定义采集任务，网页上显示的所有信息都可以通过任务自定义采集到你的本地数据库，支持的数据库包括Mysql、access、oracle、ms sql等等。也可以将采集好的信息发布到其他网站系统，适用于各类网站，以及采集的企业营销数据。
解决方案:网络矿工数据采集软件主要特性
网络矿工数据采集软件是一款专业的网络数据采集软件，可以根据用户的配置下载相关网页中的数据采集，并保存到本地。结构化的方式。数据可以保存到数据库或发布到网站，可用于数据挖掘、垂直搜索引擎、网站信息聚合、企业口碑监测。
网络矿工资料采集软件官方介绍
网络矿工数据采集软件（以下简称：网络矿工）是一款功能强大的专业数据采集器，通过用户自定义配置，可以快速结构化存储网页数据并输出到本地到数据库，发布到 网站。网络矿工可应用于数据挖掘、垂直搜索引擎、网站信息聚合、企业口碑监测、舆情信息监测等领域。
网络矿工致力于数据采集领域，提供完整的数据采集工作工具，不仅实现数据采集，还提供数据处理和编辑工具实现采集数据处理操作，根据用户数据应用需求提升数据质量，直接输出优质数据。
网络矿工数据采集软件主要特点
1.专业采集，功能齐全，自定义步骤
2.插件扩展，灵活定制
3.完善的采集输入输出数据机制，有效处理复杂采集
4.打包运行，易于部署强大的数据处理能力，直接输出高质量数据
5. 高性能元素操作，轻松应对海量采集
6.自定义步骤操作简单，使用方便
7、数据清洗适用范围广，从个人到企业
8.售后支持预警操作，让您使用无忧 查看全部
信息采集系统是从大量网页中提取非结构化信息并将其存储在结构化数据库中的软件
它可以采集从互联网上任何网页的信息中，根据用户的设置分析提取网页中的特定信息，然后组织存储在指定的数据库中，提供个性化的信息定制和强大的全文搜索能力。
适用行业
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适用行业
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相关软件
信息采集是体现网络信息价值的主要方式之一，因此很多企业都在推出相关产品。然而，真正优秀、能够应用于大规模解决方案和系统的成熟软件却很少。
网络信息采集专家可以灵活自定义采集任务，网页上显示的所有信息都可以通过任务自定义采集到你的本地数据库，支持的数据库包括Mysql、access、oracle、ms sql等等。也可以将采集好的信息发布到其他网站系统，适用于各类网站，以及采集的企业营销数据。
解决方案:网络矿工数据采集软件主要特性
网络矿工数据采集软件是一款专业的网络数据采集软件，可以根据用户的配置下载相关网页中的数据采集，并保存到本地。结构化的方式。数据可以保存到数据库或发布到网站，可用于数据挖掘、垂直搜索引擎、网站信息聚合、企业口碑监测。
网络矿工资料采集软件官方介绍
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整体解决方案:大胖海康威视cpas清洗机故障分析及解决方案！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-11-05 23:22
整体解决方案:大胖海康威视cpas清洗机故障分析及解决方案！
采集采集系统需要定位采集采集完成开始清洗前置摄像头按厂家指示操作（rtbsr，lvp，cbt，2。8倍放大等）清洗完成操作一定要确认看摄像头是否和图纸，如果不能自动对焦或者其他检测必须手动清洗干净确认摄像头无色差等外观，正常视频都有异常直接返厂保修放大倍数过高、坏点等问题，人为损坏或者无法检测的可以关闭干燥模式，停止清洗测试摄像头清洗完毕其它不良情况就直接返厂保修出图请上传后台。
楼上正解，清洗可以检查一下是否有扭曲变形，黑色区域是否清洗干净，清洗开启要注意控制流量的，流量大会损坏机器。平常可以用湿毛巾擦拭摄像头，清洗完成后拍摄看看清晰度是否达到就可以了。
我推荐一个清洗摄像头的神器。像海康威视的cpas系列的cim，cvp系列，零度清洗机等，用专用的压嘴，可以压得很实，噪音小，可重复利用，用的久，也不损害机器。有兴趣可以参考我文章，里面有介绍。相关文章大脸小胖：海康威视清洗机压片清洗安装使用教程大脸小胖：海康威视cpas清洗机故障分析及解决方案大脸小胖：海康威视cvp系列清洗机用户体验调研报告。
直接按厂家说明书操作，最好从清洗之前发回厂家检测下，看电路是否连接正常，接下来清洗完毕就要看下有没有其他问题，至于厂家一般每个月定期免费清洗，也有收费的，清洗前要先查清楚清洗说明， 查看全部
采集采集系统需要定位采集采集完成开始清洗前置摄像头按厂家指示操作（rtbsr，lvp，cbt，2。8倍放大等）清洗完成操作一定要确认看摄像头是否和图纸，如果不能自动对焦或者其他检测必须手动清洗干净确认摄像头无色差等外观，正常视频都有异常直接返厂保修放大倍数过高、坏点等问题，人为损坏或者无法检测的可以关闭干燥模式，停止清洗测试摄像头清洗完毕其它不良情况就直接返厂保修出图请上传后台。
楼上正解，清洗可以检查一下是否有扭曲变形，黑色区域是否清洗干净，清洗开启要注意控制流量的，流量大会损坏机器。平常可以用湿毛巾擦拭摄像头，清洗完成后拍摄看看清晰度是否达到就可以了。
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直接按厂家说明书操作，最好从清洗之前发回厂家检测下，看电路是否连接正常，接下来清洗完毕就要看下有没有其他问题，至于厂家一般每个月定期免费清洗，也有收费的，清洗前要先查清楚清洗说明， 查看全部
整体解决方案:大胖海康威视cpas清洗机故障分析及解决方案！
采集采集系统需要定位采集采集完成开始清洗前置摄像头按厂家指示操作（rtbsr，lvp，cbt，2。8倍放大等）清洗完成操作一定要确认看摄像头是否和图纸，如果不能自动对焦或者其他检测必须手动清洗干净确认摄像头无色差等外观，正常视频都有异常直接返厂保修放大倍数过高、坏点等问题，人为损坏或者无法检测的可以关闭干燥模式，停止清洗测试摄像头清洗完毕其它不良情况就直接返厂保修出图请上传后台。
楼上正解，清洗可以检查一下是否有扭曲变形，黑色区域是否清洗干净，清洗开启要注意控制流量的，流量大会损坏机器。平常可以用湿毛巾擦拭摄像头，清洗完成后拍摄看看清晰度是否达到就可以了。
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直接按厂家说明书操作，最好从清洗之前发回厂家检测下，看电路是否连接正常，接下来清洗完毕就要看下有没有其他问题，至于厂家一般每个月定期免费清洗，也有收费的，清洗前要先查清楚清洗说明，
整套解决方案:电网数据采集系统的制作方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-10-28 11:24
整套解决方案:电网数据采集系统的制作方法
1、本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网数据采集系统。
背景技术：
2、目前，我国电力供应普遍偏紧，部分地区和时期电力短缺严重。随着我国电网规模的不断扩大和电网复杂程度的日益提高，需要对各用电地区的用电量和用电高峰时段进行监测。利用电网数据进行用电量分析，得出合理的供电方案，缓解供电不足的局面。为此，通常使用data采集模块从各用电区域的电网数据库中采集电网数据，然后将电网数据采集传送到外部综合功耗分析系统。分析，在电网数据传输过程中，
3.多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
4、因此，在data采集模块的基础上，结合多租户技术，首先为每个用电区域的电网数据库建立租户空间，每个租户空间接入电网对应用电区域的数据库，使得每个单个租户空间收录对应网格数据库中的所有网格数据，从而基于多个租户空间，可以保证每个用电区域的网格数据之间的隔离。而当前数据采集模块只能采集接收单一类型的电网数据，难以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需求。
技术实施要素：
5、本发明要解决的技术问题是如何采集获取各类电网数据，以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
6、为了解决上述技术问题，本发明提供一种电网数据采集系统，包括数据采集模块和利用多租户技术生成的多个电网租户空间。 , 每个电网租户空间连接一个用电区域的电网数据库，电网数据库存储多个电网数据，data采集模块收录多种数据采集 引擎有不同的 data采集 方法，对于每个 data采集 一个网格租户空间，data采集 模块使用各种 data采集 引擎来 采集分别为各类网格数据。
7、优选地，数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集引擎、cdc采集引擎和网络爬虫采集引擎. 在每个网格租户空间中，data采集模块使用流式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据数据，使用cdc采集engine采集获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
8、优选地，流引擎包括用于实时计算的分布式实时大数据处理框架。
9、优选地，分布式实时大数据处理框架为风暴流框架。
10. 优选地，cdc采集引擎是非侵入式cdc采集引擎。
11、优选地，非侵入式cdc采集引擎为基于日志的cdc采集引擎，记录data采集过程中的每一次插入、更新、删除操作。进入日志。
12、优选地，网络爬虫采集引擎包括用于爬取网站页面并从网站页面中提取结构数据的应用框架。
13、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
14、优选地，批处理采集引擎包括用于抓取屏幕页面并从屏幕页面中提取结构数据的应用框架。
15、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
16、本发明的有益效果是：由于每个电网租户空间都连接到一个用电区域的电网数据库，每个租户空间都收录对应的电网数据库中的所有电网数据，data采集模块是采集不同方式的各类数据采集可以从每个网格租户空间使用引擎采集各种类型的网格数据，以满足外部分析系统对网格进行综合分析的需要数据。需要。
图纸说明
17、图1是网格数据采集系统的结构框图。
详细方法
18、下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。
19、本实施例提供一种电网数据采集系统。如图所示。如图1所示，电网数据采集系统包括数据采集模块和采用多租户技术生成的多个电网。租户空间，每个电网租户空间连接到一个用电区域的电网数据库，每个电网数据库存储多个电网数据，那么每个租户空间收录对应的电网数据库中的所有电网数据电源应用领域。其中，多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
20. data采集 模块包括四个data采集 引擎，具有不同的data采集 方法。这四个数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集Engine、cdc采集Engine和Web Crawler采集Engine。对于每个网格租户空间，data采集模块分别使用这四种数据采集引擎采集四种网格数据，具体来说，data采集模块使用流公式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据，使用cdc采集engine采集 获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
21. Streaming采集引擎收录一个实时计算的分布式实时大数据处理框架——storm Streaming框架，免费、开源、分布式、高容错性，使连续流计算成为可能简单的。与传统的Hadoop大数据处理框架相比，Storm流处理框架弥补了Hadoop大数据处理框架无法满足的实时性要求。流式采集引擎主要针对频率高、实时性强的数据（如计量系统产生的时序数据）进行采集。用户可以自定义数据的来源和协议采集，将数据经过简单的预处理后放入分布式消息队列，
——
命令
可读数据访问。
22、风暴流处理框架包括主节点nimbus和worker节点supervisor。主节点 nimbus 只有一个，工作节点监督者可以有多个。主节点 nimbus 运行 nimbus 守护进程，该守护进程负责跨集群分发代码、将任务分配给节点以及监控主机故障。每个worker节点supervisor都运行着supervisor守护进程，负责监控worker节点上已经分配的主机作业，以及启动和停止nimbus分配的worker进程。Storm Streaming 框架还包括 zookeeper 组件和 worker 组件。supervisor定期从zookeeper那里获取拓扑信息topology、task assignment信息assignments以及各种心跳信息，并据此分配任务。每个主管都会同步数据。同步过程中，会启动新的worker或者关闭旧的worker，并根据新的任务分配进行负载均衡。
23. cdc采集引擎（中心化数据采集引擎）是一个非侵入式的cdc采集引擎，具体来说是一个基于日志的cdc采集引擎，将数据采集进程中的每一次插入、更新、删除操作都记录在日志中，以便采集获取实时的变化数据。当基于日志的 cdc采集 引擎执行 data采集 操作时，不会对源系统产生性能影响。cdc采集引擎主要是指数据库的增量采集，专门针对动态变化的数据采集。数据的每一次变化都会记录在日志文件中。常用的方法是扫描数据库事务日志，通常需要上游（源）系统配合改造，并将日志开放给数据云平台。
24.网络爬虫采集引擎和批处理采集引擎都收录一个用python编写的应用框架——scrapy框架。网络爬虫采集引擎中的scrapy框架，用于爬取网站页面，从网站页面中提取结构化数据，获取网页数据；批量采集引擎中的scrapy框架用于爬取Screen页面，并从Screen页面中提取结构化数据以获取离线数据。批处理采集引擎主要用于采集大批量的数据文件，包括数据库采集和文件采集，可用于结构化数据采集 （可以是文本抽取、jdbc抽取、oracle抽取、hive抽取等）、半结构化数据采集（xml抽取）和非结构化数据采集（hbase抽取等））。网络爬虫采集引擎主要针对网页数据。根据用户浏览页面的url，自动从网上获取url对应的网页源文件，并解析得到其内容。
25、本实施例中，电网数据采集系统的data采集模块包括四种数据采集引擎，不同的data采集方法——streaming采集engine、batch采集engine、cdc采集engine和网络爬虫采集engine，那么data采集模块可以在不同的采集方法中使用四种数据采集引擎分别采集从每个网格租户空间采集四种网格数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后采集到电网数据 传输到外部分析系统进行用电综合分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。例如，数据采集 模块可以分别从广州市电网租户空间采集以不同方式利用采集的四种数据采集引擎采集广州四种电网数据-实时数据、离线数据数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电力Grid Tenant Space采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到综合使用的外部分析系统。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
26、以上仅为本发明的一个实施例，并不限制专利的保护范围。本领域技术人员在本发明的基础上进行非实质性的改动或替换，仍属于专利保护的范围。
解决方案:微信公众号移动端数据采集与话题分析系统的设计与实现
【摘要】 移动互联网时代，社交媒体层出不穷，如Twitter、Facebook、微博、知乎等。作为后起之秀，微信拥有近10亿月活跃用户。据统计，微信公众平台公众号已达2000万以上，月均产出1.07亿条内容，成为信息传播和舆论发酵的主要场所之一。全面高效的采集和微信数据分析在热点话题发现、突发事件实时追踪、舆情监测等领域具有重要应用。本文针对微信API请求限速严格，接口开放程度低，现有网络爬虫采集 依托搜狗微信等第三方网站、采集数据不全、效率低等问题，设计并实现了移动数据采集系统。系统将数据采集迁移到移动端，利用自动化测试框架模拟普通用户在应用中对服务器的点击、浏览等请求，实现公众号的全历史消息和单个文章采集包括文字、用户评论、点赞等全维度数据。此外，在对采集得到的数据进行主题检测和进化分析时，本文提出了一种基于去噪的主题检测方法和一种基于增强字体的主题进化方法。公众号文章 收录热点新闻和大量非热点新闻。如果使用聚类算法进行直接聚类，容易受到异常值（非热点新闻）的影响，聚类效果较差。根据论文设计的系统采集数据的全面性，本文提出了一种多维有效的去噪报告检测方法，可以提高聚类效果，降低聚类成本，特别是在大数据时代。其次，考虑到即使是信息公众号通常也会发布软文、广告投放等非新闻报道，传统的以头条和介绍为基础的新闻话题方式已不再适用于微信公众号。根据微文本排版的特点，提出了一种基于增强字体的主题演化方法。实验结果表明，该方法总体上优于传统方法。
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1、本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网数据采集系统。
背景技术：
2、目前，我国电力供应普遍偏紧，部分地区和时期电力短缺严重。随着我国电网规模的不断扩大和电网复杂程度的日益提高，需要对各用电地区的用电量和用电高峰时段进行监测。利用电网数据进行用电量分析，得出合理的供电方案，缓解供电不足的局面。为此，通常使用data采集模块从各用电区域的电网数据库中采集电网数据，然后将电网数据采集传送到外部综合功耗分析系统。分析，在电网数据传输过程中，
3.多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
4、因此，在data采集模块的基础上，结合多租户技术，首先为每个用电区域的电网数据库建立租户空间，每个租户空间接入电网对应用电区域的数据库，使得每个单个租户空间收录对应网格数据库中的所有网格数据，从而基于多个租户空间，可以保证每个用电区域的网格数据之间的隔离。而当前数据采集模块只能采集接收单一类型的电网数据，难以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需求。
技术实施要素：
5、本发明要解决的技术问题是如何采集获取各类电网数据，以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
6、为了解决上述技术问题，本发明提供一种电网数据采集系统，包括数据采集模块和利用多租户技术生成的多个电网租户空间。 , 每个电网租户空间连接一个用电区域的电网数据库，电网数据库存储多个电网数据，data采集模块收录多种数据采集 引擎有不同的 data采集 方法，对于每个 data采集 一个网格租户空间，data采集 模块使用各种 data采集 引擎来 采集分别为各类网格数据。
7、优选地，数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集引擎、cdc采集引擎和网络爬虫采集引擎. 在每个网格租户空间中，data采集模块使用流式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据数据，使用cdc采集engine采集获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
8、优选地，流引擎包括用于实时计算的分布式实时大数据处理框架。
9、优选地，分布式实时大数据处理框架为风暴流框架。
10. 优选地，cdc采集引擎是非侵入式cdc采集引擎。
11、优选地，非侵入式cdc采集引擎为基于日志的cdc采集引擎，记录data采集过程中的每一次插入、更新、删除操作。进入日志。
12、优选地，网络爬虫采集引擎包括用于爬取网站页面并从网站页面中提取结构数据的应用框架。
13、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
14、优选地，批处理采集引擎包括用于抓取屏幕页面并从屏幕页面中提取结构数据的应用框架。
15、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
16、本发明的有益效果是：由于每个电网租户空间都连接到一个用电区域的电网数据库，每个租户空间都收录对应的电网数据库中的所有电网数据，data采集模块是采集不同方式的各类数据采集可以从每个网格租户空间使用引擎采集各种类型的网格数据，以满足外部分析系统对网格进行综合分析的需要数据。需要。
图纸说明
17、图1是网格数据采集系统的结构框图。
详细方法
18、下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。
19、本实施例提供一种电网数据采集系统。如图所示。如图1所示，电网数据采集系统包括数据采集模块和采用多租户技术生成的多个电网。租户空间，每个电网租户空间连接到一个用电区域的电网数据库，每个电网数据库存储多个电网数据，那么每个租户空间收录对应的电网数据库中的所有电网数据电源应用领域。其中，多租户技术（多
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租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
20. data采集 模块包括四个data采集 引擎，具有不同的data采集 方法。这四个数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集Engine、cdc采集Engine和Web Crawler采集Engine。对于每个网格租户空间，data采集模块分别使用这四种数据采集引擎采集四种网格数据，具体来说，data采集模块使用流公式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据，使用cdc采集engine采集 获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
21. Streaming采集引擎收录一个实时计算的分布式实时大数据处理框架——storm Streaming框架，免费、开源、分布式、高容错性，使连续流计算成为可能简单的。与传统的Hadoop大数据处理框架相比，Storm流处理框架弥补了Hadoop大数据处理框架无法满足的实时性要求。流式采集引擎主要针对频率高、实时性强的数据（如计量系统产生的时序数据）进行采集。用户可以自定义数据的来源和协议采集，将数据经过简单的预处理后放入分布式消息队列，
——
命令
可读数据访问。
22、风暴流处理框架包括主节点nimbus和worker节点supervisor。主节点 nimbus 只有一个，工作节点监督者可以有多个。主节点 nimbus 运行 nimbus 守护进程，该守护进程负责跨集群分发代码、将任务分配给节点以及监控主机故障。每个worker节点supervisor都运行着supervisor守护进程，负责监控worker节点上已经分配的主机作业，以及启动和停止nimbus分配的worker进程。Storm Streaming 框架还包括 zookeeper 组件和 worker 组件。supervisor定期从zookeeper那里获取拓扑信息topology、task assignment信息assignments以及各种心跳信息，并据此分配任务。每个主管都会同步数据。同步过程中，会启动新的worker或者关闭旧的worker，并根据新的任务分配进行负载均衡。
23. cdc采集引擎（中心化数据采集引擎）是一个非侵入式的cdc采集引擎，具体来说是一个基于日志的cdc采集引擎，将数据采集进程中的每一次插入、更新、删除操作都记录在日志中，以便采集获取实时的变化数据。当基于日志的 cdc采集 引擎执行 data采集 操作时，不会对源系统产生性能影响。cdc采集引擎主要是指数据库的增量采集，专门针对动态变化的数据采集。数据的每一次变化都会记录在日志文件中。常用的方法是扫描数据库事务日志，通常需要上游（源）系统配合改造，并将日志开放给数据云平台。
24.网络爬虫采集引擎和批处理采集引擎都收录一个用python编写的应用框架——scrapy框架。网络爬虫采集引擎中的scrapy框架，用于爬取网站页面，从网站页面中提取结构化数据，获取网页数据；批量采集引擎中的scrapy框架用于爬取Screen页面，并从Screen页面中提取结构化数据以获取离线数据。批处理采集引擎主要用于采集大批量的数据文件，包括数据库采集和文件采集，可用于结构化数据采集 （可以是文本抽取、jdbc抽取、oracle抽取、hive抽取等）、半结构化数据采集（xml抽取）和非结构化数据采集（hbase抽取等））。网络爬虫采集引擎主要针对网页数据。根据用户浏览页面的url，自动从网上获取url对应的网页源文件，并解析得到其内容。
25、本实施例中，电网数据采集系统的data采集模块包括四种数据采集引擎，不同的data采集方法——streaming采集engine、batch采集engine、cdc采集engine和网络爬虫采集engine，那么data采集模块可以在不同的采集方法中使用四种数据采集引擎分别采集从每个网格租户空间采集四种网格数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后采集到电网数据 传输到外部分析系统进行用电综合分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。例如，数据采集 模块可以分别从广州市电网租户空间采集以不同方式利用采集的四种数据采集引擎采集广州四种电网数据-实时数据、离线数据数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电力Grid Tenant Space采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到综合使用的外部分析系统。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
26、以上仅为本发明的一个实施例，并不限制专利的保护范围。本领域技术人员在本发明的基础上进行非实质性的改动或替换，仍属于专利保护的范围。
解决方案:微信公众号移动端数据采集与话题分析系统的设计与实现
【摘要】 移动互联网时代，社交媒体层出不穷，如Twitter、Facebook、微博、知乎等。作为后起之秀，微信拥有近10亿月活跃用户。据统计，微信公众平台公众号已达2000万以上，月均产出1.07亿条内容，成为信息传播和舆论发酵的主要场所之一。全面高效的采集和微信数据分析在热点话题发现、突发事件实时追踪、舆情监测等领域具有重要应用。本文针对微信API请求限速严格，接口开放程度低，现有网络爬虫采集 依托搜狗微信等第三方网站、采集数据不全、效率低等问题，设计并实现了移动数据采集系统。系统将数据采集迁移到移动端，利用自动化测试框架模拟普通用户在应用中对服务器的点击、浏览等请求，实现公众号的全历史消息和单个文章采集包括文字、用户评论、点赞等全维度数据。此外，在对采集得到的数据进行主题检测和进化分析时，本文提出了一种基于去噪的主题检测方法和一种基于增强字体的主题进化方法。公众号文章 收录热点新闻和大量非热点新闻。如果使用聚类算法进行直接聚类，容易受到异常值（非热点新闻）的影响，聚类效果较差。根据论文设计的系统采集数据的全面性，本文提出了一种多维有效的去噪报告检测方法，可以提高聚类效果，降低聚类成本，特别是在大数据时代。其次，考虑到即使是信息公众号通常也会发布软文、广告投放等非新闻报道，传统的以头条和介绍为基础的新闻话题方式已不再适用于微信公众号。根据微文本排版的特点，提出了一种基于增强字体的主题演化方法。实验结果表明，该方法总体上优于传统方法。
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整套解决方案:电网数据采集系统的制作方法
1、本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网数据采集系统。
背景技术：
2、目前，我国电力供应普遍偏紧，部分地区和时期电力短缺严重。随着我国电网规模的不断扩大和电网复杂程度的日益提高，需要对各用电地区的用电量和用电高峰时段进行监测。利用电网数据进行用电量分析，得出合理的供电方案，缓解供电不足的局面。为此，通常使用data采集模块从各用电区域的电网数据库中采集电网数据，然后将电网数据采集传送到外部综合功耗分析系统。分析，在电网数据传输过程中，
3.多租户技术（多
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租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
4、因此，在data采集模块的基础上，结合多租户技术，首先为每个用电区域的电网数据库建立租户空间，每个租户空间接入电网对应用电区域的数据库，使得每个单个租户空间收录对应网格数据库中的所有网格数据，从而基于多个租户空间，可以保证每个用电区域的网格数据之间的隔离。而当前数据采集模块只能采集接收单一类型的电网数据，难以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需求。
技术实施要素：
5、本发明要解决的技术问题是如何采集获取各类电网数据，以满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
6、为了解决上述技术问题，本发明提供一种电网数据采集系统，包括数据采集模块和利用多租户技术生成的多个电网租户空间。 , 每个电网租户空间连接一个用电区域的电网数据库，电网数据库存储多个电网数据，data采集模块收录多种数据采集 引擎有不同的 data采集 方法，对于每个 data采集 一个网格租户空间，data采集 模块使用各种 data采集 引擎来 采集分别为各类网格数据。
7、优选地，数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集引擎、cdc采集引擎和网络爬虫采集引擎. 在每个网格租户空间中，data采集模块使用流式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据数据，使用cdc采集engine采集获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
8、优选地，流引擎包括用于实时计算的分布式实时大数据处理框架。
9、优选地，分布式实时大数据处理框架为风暴流框架。
10. 优选地，cdc采集引擎是非侵入式cdc采集引擎。
11、优选地，非侵入式cdc采集引擎为基于日志的cdc采集引擎，记录data采集过程中的每一次插入、更新、删除操作。进入日志。
12、优选地，网络爬虫采集引擎包括用于爬取网站页面并从网站页面中提取结构数据的应用框架。
13、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
14、优选地，批处理采集引擎包括用于抓取屏幕页面并从屏幕页面中提取结构数据的应用框架。
15、优选地，应用框架为python编写的scrapy框架。
16、本发明的有益效果是：由于每个电网租户空间都连接到一个用电区域的电网数据库，每个租户空间都收录对应的电网数据库中的所有电网数据，data采集模块是采集不同方式的各类数据采集可以从每个网格租户空间使用引擎采集各种类型的网格数据，以满足外部分析系统对网格进行综合分析的需要数据。需要。
图纸说明
17、图1是网格数据采集系统的结构框图。
详细方法
18、下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。
19、本实施例提供一种电网数据采集系统。如图所示。如图1所示，电网数据采集系统包括数据采集模块和采用多租户技术生成的多个电网。租户空间，每个电网租户空间连接到一个用电区域的电网数据库，每个电网数据库存储多个电网数据，那么每个租户空间收录对应的电网数据库中的所有电网数据电源应用领域。其中，多租户技术（多
——
租户技术）或多租户技术，是一种软件架构技术，是指在多个租户的环境中共享相同的系统或程序组件，同时保证每个租户之间的数据隔离。在多租户技术中，租户是指使用系统或计算机计算资源的用户，包括系统中所有可识别为指定用户的数据，如账户、统计信息、用户在系统中创建的各类数据，以及 users 自己定制的应用环境等，都属于租户的范围；租户使用的是供应商开发或提供的应用系统或运行资源。
20. data采集 模块包括四个data采集 引擎，具有不同的data采集 方法。这四个数据采集引擎包括流采集引擎、批处理采集Engine、cdc采集Engine和Web Crawler采集Engine。对于每个网格租户空间，data采集模块分别使用这四种数据采集引擎采集四种网格数据，具体来说，data采集模块使用流公式采集engine采集获取实时数据，使用batch 采集engine采集获取离线数据，使用cdc采集engine采集 获取实时变化数据，使用网络爬虫采集engine采集获取网络数据。
21. Streaming采集引擎收录一个实时计算的分布式实时大数据处理框架——storm Streaming框架，免费、开源、分布式、高容错性，使连续流计算成为可能简单的。与传统的Hadoop大数据处理框架相比，Storm流处理框架弥补了Hadoop大数据处理框架无法满足的实时性要求。流式采集引擎主要针对频率高、实时性强的数据（如计量系统产生的时序数据）进行采集。用户可以自定义数据的来源和协议采集，将数据经过简单的预处理后放入分布式消息队列，
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命令
可读数据访问。
22、风暴流处理框架包括主节点nimbus和worker节点supervisor。主节点 nimbus 只有一个，工作节点监督者可以有多个。主节点 nimbus 运行 nimbus 守护进程，该守护进程负责跨集群分发代码、将任务分配给节点以及监控主机故障。每个worker节点supervisor都运行着supervisor守护进程，负责监控worker节点上已经分配的主机作业，以及启动和停止nimbus分配的worker进程。Storm Streaming 框架还包括 zookeeper 组件和 worker 组件。supervisor定期从zookeeper那里获取拓扑信息topology、task assignment信息assignments以及各种心跳信息，并据此分配任务。每个主管都会同步数据。同步过程中，会启动新的worker或者关闭旧的worker，并根据新的任务分配进行负载均衡。
23. cdc采集引擎（中心化数据采集引擎）是一个非侵入式的cdc采集引擎，具体来说是一个基于日志的cdc采集引擎，将数据采集进程中的每一次插入、更新、删除操作都记录在日志中，以便采集获取实时的变化数据。当基于日志的 cdc采集 引擎执行 data采集 操作时，不会对源系统产生性能影响。cdc采集引擎主要是指数据库的增量采集，专门针对动态变化的数据采集。数据的每一次变化都会记录在日志文件中。常用的方法是扫描数据库事务日志，通常需要上游（源）系统配合改造，并将日志开放给数据云平台。
24.网络爬虫采集引擎和批处理采集引擎都收录一个用python编写的应用框架——scrapy框架。网络爬虫采集引擎中的scrapy框架，用于爬取网站页面，从网站页面中提取结构化数据，获取网页数据；批量采集引擎中的scrapy框架用于爬取Screen页面，并从Screen页面中提取结构化数据以获取离线数据。批处理采集引擎主要用于采集大批量的数据文件，包括数据库采集和文件采集，可用于结构化数据采集 （可以是文本抽取、jdbc抽取、oracle抽取、hive抽取等）、半结构化数据采集（xml抽取）和非结构化数据采集（hbase抽取等））。网络爬虫采集引擎主要针对网页数据。根据用户浏览页面的url，自动从网上获取url对应的网页源文件，并解析得到其内容。
25、本实施例中，电网数据采集系统的data采集模块包括四种数据采集引擎，不同的data采集方法——streaming采集engine、batch采集engine、cdc采集engine和网络爬虫采集engine，那么data采集模块可以在不同的采集方法中使用四种数据采集引擎分别采集从每个网格租户空间采集四种网格数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后采集到电网数据 传输到外部分析系统进行用电综合分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。例如，数据采集 模块可以分别从广州市电网租户空间采集以不同方式利用采集的四种数据采集引擎采集广州四种电网数据-实时数据、离线数据数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电力Grid Tenant Space采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到综合使用的外部分析系统。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。采集不同方式的引擎分别来自广州市电网租户空间采集广州市四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。分别来自广州市电网租户空间采集广州四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据，离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。实时变化数据和网络数据，来自东莞电网租户空间采集东莞四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，来自佛山电网租户空间采集佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。佛山四种电网数据——实时数据、离线数据、实时变化数据和网络数据，然后将四种电网数据采集传输到外部分析系统综合使用。电气分析，满足外部分析系统对电网数据进行综合分析的需要。
26、以上仅为本发明的一个实施例，并不限制专利的保护范围。本领域技术人员在本发明的基础上进行非实质性的改动或替换，仍属于专利保护的范围。
解决方案:微信公众号移动端数据采集与话题分析系统的设计与实现
【摘要】 移动互联网时代，社交媒体层出不穷，如Twitter、Facebook、微博、知乎等。作为后起之秀，微信拥有近10亿月活跃用户。据统计，微信公众平台公众号已达2000万以上，月均产出1.07亿条内容，成为信息传播和舆论发酵的主要场所之一。全面高效的采集和微信数据分析在热点话题发现、突发事件实时追踪、舆情监测等领域具有重要应用。本文针对微信API请求限速严格，接口开放程度低，现有网络爬虫采集 依托搜狗微信等第三方网站、采集数据不全、效率低等问题，设计并实现了移动数据采集系统。系统将数据采集迁移到移动端，利用自动化测试框架模拟普通用户在应用中对服务器的点击、浏览等请求，实现公众号的全历史消息和单个文章采集包括文字、用户评论、点赞等全维度数据。此外，在对采集得到的数据进行主题检测和进化分析时，本文提出了一种基于去噪的主题检测方法和一种基于增强字体的主题进化方法。公众号文章 收录热点新闻和大量非热点新闻。如果使用聚类算法进行直接聚类，容易受到异常值（非热点新闻）的影响，聚类效果较差。根据论文设计的系统采集数据的全面性，本文提出了一种多维有效的去噪报告检测方法，可以提高聚类效果，降低聚类成本，特别是在大数据时代。其次，考虑到即使是信息公众号通常也会发布软文、广告投放等非新闻报道，传统的以头条和介绍为基础的新闻话题方式已不再适用于微信公众号。根据微文本排版的特点，提出了一种基于增强字体的主题演化方法。实验结果表明，该方法总体上优于传统方法。
直观:高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多的因素
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 41 次浏览 • 2022-10-25 16:16
直观:高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多的因素
采集采集系统基本原理示意图1采集系统简介实现采集的接口有很多，从直接接口到配置接口，接口越多越方便接口管理；其次数据收集要考虑采集设备固有的问题，如设备温度，距离等因素；再次要考虑设备开关电机和保护控制因素；最后考虑实现采集时需要添加的算法等其他因素。所以这些因素都要综合考虑到，才可以满足采集设备的需求。这里使用采集系统的接口功能图基本接口图：视频演示代码和功能列表：采集功能说明。
大型商场用的rfid采集机，接口是原始数据和缓存数据。高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多，当然还有现成的采集系统可以做，
rfid采集设备一般就两种：一种是采集距离比较远的光感量采集设备，具体实现方式：采集器放在巨大的展示架上，无需移动。采集传感器采集到（或者说摄像头拍摄到）展示架的光感量信息，传感器发射射线来检测rfid标签。使用面积巨大的采集展示架时，就要给采集展示架装置周边各个角落装上红外线激光模块。信息采集会将光感量信息发送到射线检测芯片。
当装置检测到射线时，就会标注在rfid标签上。射线检测芯片后期处理，会根据实际内容，用随机编码形式给出一个提示码。这样简单的就实现了用射线检测做内容识别。相比传统电话采集，光感量这种方式对安装要求比较低，一般的套房都可以实现。随着大型商场对地理位置精度要求的提高，这种方式不能满足。另一种是采集范围比较近的机器人，这种方式是实现范围比较近的电话采集器。
然后上面那种采集机会给采集器和地面（一般是走廊）装个传感器阵列，然后对所有接收到的触点安装一个主点。主点按照一定的方式定义，通过一定方式将触点的输出电压和信号放大到中心，所以会产生一个高电压，因此rfid数据都是0和1形式。定义一个异常放大或者高电压输出的主点，相当于给现在的标签装了一个装置，就可以通过射线来检测rfid标签的内容。
rfid数据采集出来以后，每当有人靠近rfidreferencesensor会发射一个脉冲信号，信号波长大概是30cm，所以如果想要定位和不止一个人，就只能使用一条信号线。当然，一条线只能检测一个rfid接近。采集器可以让rfid接近发射装置，也可以给采集器插一根线，这个可以根据场地情况来定。只要你要采集的信息变化，就会有rfid的内容变化，因此rfid的实际应用具有很高的灵活性。 查看全部
采集采集系统基本原理示意图1采集系统简介实现采集的接口有很多，从直接接口到配置接口，接口越多越方便接口管理；其次数据收集要考虑采集设备固有的问题，如设备温度，距离等因素；再次要考虑设备开关电机和保护控制因素；最后考虑实现采集时需要添加的算法等其他因素。所以这些因素都要综合考虑到，才可以满足采集设备的需求。这里使用采集系统的接口功能图基本接口图：视频演示代码和功能列表：采集功能说明。
大型商场用的rfid采集机，接口是原始数据和缓存数据。高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多，当然还有现成的采集系统可以做，
rfid采集设备一般就两种：一种是采集距离比较远的光感量采集设备，具体实现方式：采集器放在巨大的展示架上，无需移动。采集传感器采集到（或者说摄像头拍摄到）展示架的光感量信息，传感器发射射线来检测rfid标签。使用面积巨大的采集展示架时，就要给采集展示架装置周边各个角落装上红外线激光模块。信息采集会将光感量信息发送到射线检测芯片。
当装置检测到射线时，就会标注在rfid标签上。射线检测芯片后期处理，会根据实际内容，用随机编码形式给出一个提示码。这样简单的就实现了用射线检测做内容识别。相比传统电话采集，光感量这种方式对安装要求比较低，一般的套房都可以实现。随着大型商场对地理位置精度要求的提高，这种方式不能满足。另一种是采集范围比较近的机器人，这种方式是实现范围比较近的电话采集器。
然后上面那种采集机会给采集器和地面（一般是走廊）装个传感器阵列，然后对所有接收到的触点安装一个主点。主点按照一定的方式定义，通过一定方式将触点的输出电压和信号放大到中心，所以会产生一个高电压，因此rfid数据都是0和1形式。定义一个异常放大或者高电压输出的主点，相当于给现在的标签装了一个装置，就可以通过射线来检测rfid标签的内容。
rfid数据采集出来以后，每当有人靠近rfidreferencesensor会发射一个脉冲信号，信号波长大概是30cm，所以如果想要定位和不止一个人，就只能使用一条信号线。当然，一条线只能检测一个rfid接近。采集器可以让rfid接近发射装置，也可以给采集器插一根线，这个可以根据场地情况来定。只要你要采集的信息变化，就会有rfid的内容变化，因此rfid的实际应用具有很高的灵活性。 查看全部
直观:高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多的因素
采集采集系统基本原理示意图1采集系统简介实现采集的接口有很多，从直接接口到配置接口，接口越多越方便接口管理；其次数据收集要考虑采集设备固有的问题，如设备温度，距离等因素；再次要考虑设备开关电机和保护控制因素；最后考虑实现采集时需要添加的算法等其他因素。所以这些因素都要综合考虑到，才可以满足采集设备的需求。这里使用采集系统的接口功能图基本接口图：视频演示代码和功能列表：采集功能说明。
大型商场用的rfid采集机，接口是原始数据和缓存数据。高端用的超低温激光器激发rfid数据比较多，当然还有现成的采集系统可以做，
rfid采集设备一般就两种：一种是采集距离比较远的光感量采集设备，具体实现方式：采集器放在巨大的展示架上，无需移动。采集传感器采集到（或者说摄像头拍摄到）展示架的光感量信息，传感器发射射线来检测rfid标签。使用面积巨大的采集展示架时，就要给采集展示架装置周边各个角落装上红外线激光模块。信息采集会将光感量信息发送到射线检测芯片。
当装置检测到射线时，就会标注在rfid标签上。射线检测芯片后期处理，会根据实际内容，用随机编码形式给出一个提示码。这样简单的就实现了用射线检测做内容识别。相比传统电话采集，光感量这种方式对安装要求比较低，一般的套房都可以实现。随着大型商场对地理位置精度要求的提高，这种方式不能满足。另一种是采集范围比较近的机器人，这种方式是实现范围比较近的电话采集器。
然后上面那种采集机会给采集器和地面（一般是走廊）装个传感器阵列，然后对所有接收到的触点安装一个主点。主点按照一定的方式定义，通过一定方式将触点的输出电压和信号放大到中心，所以会产生一个高电压，因此rfid数据都是0和1形式。定义一个异常放大或者高电压输出的主点，相当于给现在的标签装了一个装置，就可以通过射线来检测rfid标签的内容。
rfid数据采集出来以后，每当有人靠近rfidreferencesensor会发射一个脉冲信号，信号波长大概是30cm，所以如果想要定位和不止一个人，就只能使用一条信号线。当然，一条线只能检测一个rfid接近。采集器可以让rfid接近发射装置，也可以给采集器插一根线，这个可以根据场地情况来定。只要你要采集的信息变化，就会有rfid的内容变化，因此rfid的实际应用具有很高的灵活性。
直观:网络采集系统的介绍与性能优势，你了解多少？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 53 次浏览 • 2022-10-23 19:13
直观:网络采集系统的介绍与性能优势，你了解多少？
采集采集系统的介绍与性能优势主要包括：网络数据采集、深度通信网络配置、实时网络接入、网络故障诊断、网络流量调度、网络dns解析、主机部署选型等。
1、网络采集网络采集系统是一套用于采集企业关键数据的采集系统，
1）相对于常规采集系统，
2）网络采集系统能够动态定制采集计划，不断根据需求弹性扩缩，对采集结果进行监控，
3）网络采集系统采集到数据的规格多，能够适用于动态变化的网络环境，而网络采集系统的操作将会受到网络环境等因素的制约，
4）网络采集系统的安全性能高，可以对传统采集系统的硬件和系统进行全面且可靠的重构和规格化，
5）网络采集系统系统通信可靠性高，可以提供更高的可用性和快速响应，
6）网络采集系统具有可选软件开发能力，软件的开发工作量会很小，且在关键环节可以对功能作优化，
7）网络采集系统使用数据的质量相对高，
2、通信网络配置通信网络可以分为有线和无线两种，有线的通信网络分为有线网卡和集线器、有线交换机，无线通信网络分为单模、双模以及射频版，也可以通过无线rs232模块，有线和无线通信网络的规格要求不同。采集采集系统的终端设备可以是集成在采集网络，也可以进行集中部署，但是主要采集设备通常要求为网络的路由器，因为rs232模块作为单模采集端口使用，无线模块也是单模模块，有线模块是双模模块，采集端口分类如下表所示：。
3、实时网络接入主机采集是网络采集系统的基础，通过网络采集实现对网络的实时采集和管理。网络采集终端能够采集业务包括通信网络包、i/o端口和定位服务器等业务数据。采集系统实现的功能：网络采集系统可以将采集的结果（如通信网络包、i/o端口、定位服务器等）传送到网络部署的所有交换机（如不需要流量套餐套餐分割，也可以对接专线网），以及所有配置相同的主机（如rs232等）。
采集系统方案：
1）路由器优点：方便扩缩，故障率低；缺点：通信部署比较复杂，对不同网络部署要求不同，
2）网卡优点：对网络的一次性接入，实现广域网覆盖；缺点：可能会故障、返工、网络配置复杂，
3）集成外部交换机优点：易集成配置， 查看全部
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3）网络采集系统采集到数据的规格多，能够适用于动态变化的网络环境，而网络采集系统的操作将会受到网络环境等因素的制约，
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5）网络采集系统系统通信可靠性高，可以提供更高的可用性和快速响应，
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2、通信网络配置通信网络可以分为有线和无线两种，有线的通信网络分为有线网卡和集线器、有线交换机，无线通信网络分为单模、双模以及射频版，也可以通过无线rs232模块，有线和无线通信网络的规格要求不同。采集采集系统的终端设备可以是集成在采集网络，也可以进行集中部署，但是主要采集设备通常要求为网络的路由器，因为rs232模块作为单模采集端口使用，无线模块也是单模模块，有线模块是双模模块，采集端口分类如下表所示：。
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汇总:采集采集系统的用途网站分析，快速提升网站排名！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 59 次浏览 • 2022-10-22 07:12
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从小白开始的有，难的是从大神到高手，都能采集。从质价比来说，智能分析还是比较适合作为第一步的入门来用。采集网站的话，你可以先从智能分析软件开始，像采集猫这类的。比较容易上手，价格也不算贵。有些优势是先采集起来，后期再用他们的采集服务功能进行优化。再另外的，你可以看看东方慧眼这类的，本地相比来说还是比较容易采集，操作起来简单好学。 查看全部
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整套解决方案:电脑采集系统内包含哪些采集模块？(一)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-10-21 21:12
整套解决方案:电脑采集系统内包含哪些采集模块？(一)
采集采集系统内包含哪些采集模块？通常情况下，可以分为手动采集（打开浏览器）、自动采集、电脑采集、pc网页采集、后台模块、短网址采集、手机网页采集等。前端模块适用于gif图、jpg、png、css、about、urllib、postcss等资源，也可用于转化成excel、xml或json。后台模块适用于网页、图像、文本、json等资源，也可用于转化成excel、xml或json。
电脑采集模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，可用于前后端资源页面。后台模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，通常指addin，也可用于postcss中嵌入json调用路径。短网址采集模块：通常主要用于从google抓取短网址和小图片，也可用于引入个人标识和个人url。leaflet扩展浏览器采集引擎支持哪些http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？file协议、httpreferer、httpbeta协议支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？postcssv8支持使用什么http协议、是否“安全”或“非授权”？使用http协议或非http协议采集数据，有什么区别？为什么几乎所有的网站都不需要授权就可以进行采集？建议尽量都使用http协议，不安全原因：liveid可能被作弊控制，影响数据准确性；http也有爬虫效率低下的缺点，分配不均衡或负载均衡不够高效。
避免攻击。后台模块都支持什么http协议、是否“安全”或“非授权”？以上内容均为最新网上采集整理，若侵权，烦请告知，立刻删除。更多采集知识和案例可关注我的系列文章：采集神器：2018最全最强采集引擎大盘点！采集引擎分类大盘点：爬虫高手必备采集工具推荐采集学习路线：爬虫必须要掌握的基础采集知识大盘点！采集学习路线：爬虫常见技术分析与最佳实践采集技术分析：算法集大成的淘宝流量聚类采集技术分析：真正的采集神器分析：小众爬虫，python-ffkdyy。 查看全部
采集采集系统内包含哪些采集模块？通常情况下，可以分为手动采集（打开浏览器）、自动采集、电脑采集、pc网页采集、后台模块、短网址采集、手机网页采集等。前端模块适用于gif图、jpg、png、css、about、urllib、postcss等资源，也可用于转化成excel、xml或json。后台模块适用于网页、图像、文本、json等资源，也可用于转化成excel、xml或json。
电脑采集模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，可用于前后端资源页面。后台模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，通常指addin，也可用于postcss中嵌入json调用路径。短网址采集模块：通常主要用于从google抓取短网址和小图片，也可用于引入个人标识和个人url。leaflet扩展浏览器采集引擎支持哪些http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？file协议、httpreferer、httpbeta协议支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？postcssv8支持使用什么http协议、是否“安全”或“非授权”？使用http协议或非http协议采集数据，有什么区别？为什么几乎所有的网站都不需要授权就可以进行采集？建议尽量都使用http协议，不安全原因：liveid可能被作弊控制，影响数据准确性；http也有爬虫效率低下的缺点，分配不均衡或负载均衡不够高效。
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整套解决方案:电脑采集系统内包含哪些采集模块？(一)
采集采集系统内包含哪些采集模块？通常情况下，可以分为手动采集（打开浏览器）、自动采集、电脑采集、pc网页采集、后台模块、短网址采集、手机网页采集等。前端模块适用于gif图、jpg、png、css、about、urllib、postcss等资源，也可用于转化成excel、xml或json。后台模块适用于网页、图像、文本、json等资源，也可用于转化成excel、xml或json。
电脑采集模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，可用于前后端资源页面。后台模块：主要针对已安装或未安装浏览器的电脑进行采集，通常指addin，也可用于postcss中嵌入json调用路径。短网址采集模块：通常主要用于从google抓取短网址和小图片，也可用于引入个人标识和个人url。leaflet扩展浏览器采集引擎支持哪些http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？cookie、session、localstorage、token支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？file协议、httpreferer、httpbeta协议支持什么http协议、是否是“安全”或“非授权”？postcssv8支持使用什么http协议、是否“安全”或“非授权”？使用http协议或非http协议采集数据，有什么区别？为什么几乎所有的网站都不需要授权就可以进行采集？建议尽量都使用http协议，不安全原因：liveid可能被作弊控制，影响数据准确性；http也有爬虫效率低下的缺点，分配不均衡或负载均衡不够高效。
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解决方案:你居然还去服务器上捞日志，搭个日志收集系统难道不香么！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 55 次浏览 • 2022-10-19 17:23
解决方案:你居然还去服务器上捞日志，搭个日志收集系统难道不香么！
ELK日志采集系统进阶使用，本文主要讲解如何创建一个在线环境下真正可用的日志采集系统。有了它，你就可以告别服务器上的日志清理了！
ELK环境安装
ELK是指由Elasticsearch、Kibana和Logstash三个服务构建的日志采集系统。具体施工方法请参考。此处仅提供最新版本的 docker-compose 脚本和一些安装点。
码头工人撰写脚本
version: '3'<br />services:<br /> elasticsearch:<br /> image: elasticsearch:6.4.0<br /> container_name: elasticsearch<br /> environment:<br /> - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch<br /> - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动<br /> - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载<br /> - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载<br /> ports:<br /> - 9200:9200<br /> - 9300:9300<br /> kibana:<br /> image: kibana:6.4.0<br /> container_name: kibana<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> environment:<br /> - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> ports:<br /> - 5601:5601<br /> logstash:<br /> image: logstash:6.4.0<br /> container_name: logstash<br /> environment:<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> ports:<br /> - 4560:4560<br /> - 4561:4561<br /> - 4562:4562<br /> - 4563:4563<br />
安装要点
docker-compose up -d<br />
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/<br />
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines<br />
按场景采集日志
这里为了方便我们查看日志，提出了不同场景下采集日志的概念，日志分为以下四种。
Logback 配置详细信息
实现上述基于场景的日志采集，主要是通过Logback的配置来实现的。我们先来了解一下Logback的配置吧！
完全配置
在SpringBoot中，如果我们要自定义Logback的配置，需要自己编写logback-spring.xml文件。以下是我们这次要使用的完整配置。
<br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4560<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4562<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4563<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br />
配置 gist 解析以使用默认日志记录配置
一般我们不需要自定义控制台输出，使用默认配置即可。具体配置请参考spring-boot-${version}.jar下的console-appender.xml。
<br /><br /><br /><br />
弹簧属性
该标签可以从 SpringBoot 的配置文件中获取配置属性。比如在不同的环境中，我们的Logstash服务地址是不同的，我们可以在application.yml中定义这个地址来使用。
例如，这些属性在 application-dev.yml 中定义：
logstash:<br /> host: localhost<br />
它可以像这样直接在 logback-spring.xml 中使用：
<br /><br /><br /><br />
筛选
Logback 中有两个不同的过滤器用于过滤日志输出。
ThresholdFilter：阈值过滤器，过滤掉低于指定阈值的日志。例如，下面的配置会过滤掉 INFO 级别以下的所有日志。
<br /> INFO<br /><br />
LevelFilter：级别过滤器，根据日志级别进行过滤。例如，以下配置将过滤掉所有非 ERROR 级别的日志。
<br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /><br />
附加器
Appender可以用来控制日志的输出形式，主要有以下三种。
<br /> <br /> ${CONSOLE_LOG_PATTERN}<br /> <br /><br />
<br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /><br />
<br /><br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /><br />
记录器
只有在记录器节点上配置的附加程序才会被使用。logger 用于配置在何种条件下打印日志。Root 是一个特殊的附加程序。下面介绍日志划分的条件。
控制框架输出日志
还有一些使用该框架的日志。DEBUG级别的日志对我们没有用，可以设置为INFO级别以上。
<br /><br /><br /><br /><br /><br />
Logstash 配置详细信息
接下来，我们需要配置Logstash，使其能够在不同的场景下采集不同的日志。下面详细描述所使用的配置。
完全配置
input {<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4560<br /> codec => json_lines<br /> type => "debug"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4561<br /> codec => json_lines<br /> type => "error"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4562<br /> codec => json_lines<br /> type => "business"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4563<br /> codec => json_lines<br /> type => "record"<br /> }<br />}<br />filter{<br /> if [type] == "record" {<br /> mutate {<br /> remove_field => "port"<br /> remove_field => "host"<br /> remove_field => "@version"<br /> }<br /> json {<br /> source => "message"<br /> remove_field => ["message"]<br /> }<br /> }<br />}<br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["es:9200"]<br /> action => "index"<br /> codec => json<br /> index => "mall-tiny-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"<br /> template_name => "mall-tiny"<br /> }<br />}<br />
配置要点 SpringBoot 配置
SpringBoot中的配置可以直接用来覆盖Logback中的配置。例如，logging.level.root 可以覆盖节点中的级别配置。
logstash:<br /> host: localhost<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: 192.168.3.101<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: logstash-prod<br />logging:<br /> level:<br /> root: info<br />
Kibana 的高级使用
进入上面ELK环境的搭建和配置之后，我们的日志采集系统终于可以使用了。下面来介绍一下 Kibana 中的使用技巧吧！
项目源码地址
采集自动组合 厉害:偷偷让机器人帮我干活，被领导发现了，然后……
据说办公机器人已经问世，是真的吗？
不，它目前还没有那么聪明。它是一款软件机器人，可以帮助人们完成繁琐重复的计算机操作！
如：重复查询、复制、粘贴、输入、报表等手工操作软件工作。
一个自动输入数据的机器人，长这样：
众所周知，日常工作往往伴随着繁琐重复的电脑操作，将我们变成了工作“机器”。
人工智能时代来临，怕被机器人取代？
小编认为，不如敞开心扉，利用新鲜事物，找个机器人助手来帮你工作，让你有更多的空闲时间。
于是，我悄悄地使用了小邦软件机器人。
小邦能为我做什么（这里是快板）？
数据录入、自动下载、定时查询、自动开票、自动对账、监控预警、定时存储……
直到手变软才需要点击鼠标，减少了很多人工重复的软件操作。小邦软件机器人每天帮我顺利上报数据（见视频）。
直到我变大。
小邦软件机器人运行，自动上报数据，自动下载报表，自动打印...
领导来了，我睡着了……
什么？你问结局？
猜开头，而不是结尾。
因为我的数据写完了，报表写完了，文件打印出来了……
完美运行！领导无话可说。
领导们还使用了小邦软件机器人。毕竟，没有人愿意浪费时间做乏味和重复性的工作。
小邦软件机器人能做什么？
1.重复数据录入
登录系统后，自动获取Excel中的数据，将信息一一录入系统。
2.数据批处理采集
网页或系统中的数据无法下载，必须手动一一获取。小邦自动采集指定数据，整理汇总成Excel表格。
3. 自动开票
获取开票申请表，自动采集开票所需数据，写入开票系统，完成自动打印。
4.自动数据监控
根据预设规则，监控信息更新、变化、异常等情况，并及时提醒。
5.自动下载文件
定期自动登录各系统，下载指定期间的所有报表文件（如银行收据），并按要求存储。
6、其他操作
打印、自动存储、自动关机、点击菜单等繁琐的电脑操作。
上面的操作也可以组合起来，比如数据从软件A采集后，写入软件B。 查看全部
ELK日志采集系统进阶使用，本文主要讲解如何创建一个在线环境下真正可用的日志采集系统。有了它，你就可以告别服务器上的日志清理了！
ELK环境安装
ELK是指由Elasticsearch、Kibana和Logstash三个服务构建的日志采集系统。具体施工方法请参考。此处仅提供最新版本的 docker-compose 脚本和一些安装点。
码头工人撰写脚本
version: '3'<br />services:<br /> elasticsearch:<br /> image: elasticsearch:6.4.0<br /> container_name: elasticsearch<br /> environment:<br /> - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch<br /> - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动<br /> - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载<br /> - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载<br /> ports:<br /> - 9200:9200<br /> - 9300:9300<br /> kibana:<br /> image: kibana:6.4.0<br /> container_name: kibana<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> environment:<br /> - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> ports:<br /> - 5601:5601<br /> logstash:<br /> image: logstash:6.4.0<br /> container_name: logstash<br /> environment:<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> ports:<br /> - 4560:4560<br /> - 4561:4561<br /> - 4562:4562<br /> - 4563:4563<br />
安装要点
docker-compose up -d<br />
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/<br />
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines<br />
按场景采集日志
这里为了方便我们查看日志，提出了不同场景下采集日志的概念，日志分为以下四种。
Logback 配置详细信息
实现上述基于场景的日志采集，主要是通过Logback的配置来实现的。我们先来了解一下Logback的配置吧！
完全配置
在SpringBoot中，如果我们要自定义Logback的配置，需要自己编写logback-spring.xml文件。以下是我们这次要使用的完整配置。
<br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4560<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4562<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4563<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br />
配置 gist 解析以使用默认日志记录配置
一般我们不需要自定义控制台输出，使用默认配置即可。具体配置请参考spring-boot-${version}.jar下的console-appender.xml。
<br /><br /><br /><br />
弹簧属性
该标签可以从 SpringBoot 的配置文件中获取配置属性。比如在不同的环境中，我们的Logstash服务地址是不同的，我们可以在application.yml中定义这个地址来使用。
例如，这些属性在 application-dev.yml 中定义：
logstash:<br /> host: localhost<br />
它可以像这样直接在 logback-spring.xml 中使用：
<br /><br /><br /><br />
筛选
Logback 中有两个不同的过滤器用于过滤日志输出。
ThresholdFilter：阈值过滤器，过滤掉低于指定阈值的日志。例如，下面的配置会过滤掉 INFO 级别以下的所有日志。
<br /> INFO<br /><br />
LevelFilter：级别过滤器，根据日志级别进行过滤。例如，以下配置将过滤掉所有非 ERROR 级别的日志。
<br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /><br />
附加器
Appender可以用来控制日志的输出形式，主要有以下三种。
<br /> <br /> ${CONSOLE_LOG_PATTERN}<br /> <br /><br />
<br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /><br />
<br /><br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /><br />
记录器
只有在记录器节点上配置的附加程序才会被使用。logger 用于配置在何种条件下打印日志。Root 是一个特殊的附加程序。下面介绍日志划分的条件。
控制框架输出日志
还有一些使用该框架的日志。DEBUG级别的日志对我们没有用，可以设置为INFO级别以上。
<br /><br /><br /><br /><br /><br />
Logstash 配置详细信息
接下来，我们需要配置Logstash，使其能够在不同的场景下采集不同的日志。下面详细描述所使用的配置。
完全配置
input {<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4560<br /> codec => json_lines<br /> type => "debug"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4561<br /> codec => json_lines<br /> type => "error"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4562<br /> codec => json_lines<br /> type => "business"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4563<br /> codec => json_lines<br /> type => "record"<br /> }<br />}<br />filter{<br /> if [type] == "record" {<br /> mutate {<br /> remove_field => "port"<br /> remove_field => "host"<br /> remove_field => "@version"<br /> }<br /> json {<br /> source => "message"<br /> remove_field => ["message"]<br /> }<br /> }<br />}<br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["es:9200"]<br /> action => "index"<br /> codec => json<br /> index => "mall-tiny-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"<br /> template_name => "mall-tiny"<br /> }<br />}<br />
配置要点 SpringBoot 配置
SpringBoot中的配置可以直接用来覆盖Logback中的配置。例如，logging.level.root 可以覆盖节点中的级别配置。
logstash:<br /> host: localhost<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: 192.168.3.101<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: logstash-prod<br />logging:<br /> level:<br /> root: info<br />
Kibana 的高级使用
进入上面ELK环境的搭建和配置之后，我们的日志采集系统终于可以使用了。下面来介绍一下 Kibana 中的使用技巧吧！
项目源码地址
采集自动组合 厉害:偷偷让机器人帮我干活，被领导发现了，然后……
据说办公机器人已经问世，是真的吗？
不，它目前还没有那么聪明。它是一款软件机器人，可以帮助人们完成繁琐重复的计算机操作！
如：重复查询、复制、粘贴、输入、报表等手工操作软件工作。
一个自动输入数据的机器人，长这样：
众所周知，日常工作往往伴随着繁琐重复的电脑操作，将我们变成了工作“机器”。
人工智能时代来临，怕被机器人取代？
小编认为，不如敞开心扉，利用新鲜事物，找个机器人助手来帮你工作，让你有更多的空闲时间。
于是，我悄悄地使用了小邦软件机器人。
小邦能为我做什么（这里是快板）？
数据录入、自动下载、定时查询、自动开票、自动对账、监控预警、定时存储……
直到手变软才需要点击鼠标，减少了很多人工重复的软件操作。小邦软件机器人每天帮我顺利上报数据（见视频）。
直到我变大。
小邦软件机器人运行，自动上报数据，自动下载报表，自动打印...
领导来了，我睡着了……
什么？你问结局？
猜开头，而不是结尾。
因为我的数据写完了，报表写完了，文件打印出来了……
完美运行！领导无话可说。
领导们还使用了小邦软件机器人。毕竟，没有人愿意浪费时间做乏味和重复性的工作。
小邦软件机器人能做什么？
1.重复数据录入
登录系统后，自动获取Excel中的数据，将信息一一录入系统。
2.数据批处理采集
网页或系统中的数据无法下载，必须手动一一获取。小邦自动采集指定数据，整理汇总成Excel表格。
3. 自动开票
获取开票申请表，自动采集开票所需数据，写入开票系统，完成自动打印。
4.自动数据监控
根据预设规则，监控信息更新、变化、异常等情况，并及时提醒。
5.自动下载文件
定期自动登录各系统，下载指定期间的所有报表文件（如银行收据），并按要求存储。
6、其他操作
打印、自动存储、自动关机、点击菜单等繁琐的电脑操作。
上面的操作也可以组合起来，比如数据从软件A采集后，写入软件B。 查看全部
解决方案:你居然还去服务器上捞日志，搭个日志收集系统难道不香么！
ELK日志采集系统进阶使用，本文主要讲解如何创建一个在线环境下真正可用的日志采集系统。有了它，你就可以告别服务器上的日志清理了！
ELK环境安装
ELK是指由Elasticsearch、Kibana和Logstash三个服务构建的日志采集系统。具体施工方法请参考。此处仅提供最新版本的 docker-compose 脚本和一些安装点。
码头工人撰写脚本
version: '3'<br />services:<br /> elasticsearch:<br /> image: elasticsearch:6.4.0<br /> container_name: elasticsearch<br /> environment:<br /> - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch<br /> - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动<br /> - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载<br /> - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载<br /> ports:<br /> - 9200:9200<br /> - 9300:9300<br /> kibana:<br /> image: kibana:6.4.0<br /> container_name: kibana<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> environment:<br /> - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> ports:<br /> - 5601:5601<br /> logstash:<br /> image: logstash:6.4.0<br /> container_name: logstash<br /> environment:<br /> - TZ=Asia/Shanghai<br /> volumes:<br /> - /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件<br /> depends_on:<br /> - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br /> links:<br /> - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br /> ports:<br /> - 4560:4560<br /> - 4561:4561<br /> - 4562:4562<br /> - 4563:4563<br />
安装要点
docker-compose up -d<br />
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/<br />
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines<br />
按场景采集日志
这里为了方便我们查看日志，提出了不同场景下采集日志的概念，日志分为以下四种。
Logback 配置详细信息
实现上述基于场景的日志采集，主要是通过Logback的配置来实现的。我们先来了解一下Logback的配置吧！
完全配置
在SpringBoot中，如果我们要自定义Logback的配置，需要自己编写logback-spring.xml文件。以下是我们这次要使用的完整配置。
<br /><br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> <br /> <br /> ${FILE_LOG_PATTERN}<br /> UTF-8<br /> <br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> DEBUG<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4560<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4562<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_STASH_HOST}:4563<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br /> <br /> <br /> <br /><br />
配置 gist 解析以使用默认日志记录配置
一般我们不需要自定义控制台输出，使用默认配置即可。具体配置请参考spring-boot-${version}.jar下的console-appender.xml。
<br /><br /><br /><br />
弹簧属性
该标签可以从 SpringBoot 的配置文件中获取配置属性。比如在不同的环境中，我们的Logstash服务地址是不同的，我们可以在application.yml中定义这个地址来使用。
例如，这些属性在 application-dev.yml 中定义：
logstash:<br /> host: localhost<br />
它可以像这样直接在 logback-spring.xml 中使用：
<br /><br /><br /><br />
筛选
Logback 中有两个不同的过滤器用于过滤日志输出。
ThresholdFilter：阈值过滤器，过滤掉低于指定阈值的日志。例如，下面的配置会过滤掉 INFO 级别以下的所有日志。
<br /> INFO<br /><br />
LevelFilter：级别过滤器，根据日志级别进行过滤。例如，以下配置将过滤掉所有非 ERROR 级别的日志。
<br /> ERROR<br /> ACCEPT<br /> DENY<br /><br />
附加器
Appender可以用来控制日志的输出形式，主要有以下三种。
<br /> <br /> ${CONSOLE_LOG_PATTERN}<br /> <br /><br />
<br /><br /> <br /> <br /> ${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}<br /> <br /> ${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}<br /> <br /><br />
<br /><br /> ${LOG_STASH_HOST}:4561<br /> <br /> <br /> <br /> Asia/Shanghai<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> {<br /> "project": "mall-tiny",<br /> "level": "%level",<br /> "service": "${APP_NAME:-}",<br /> "pid": "${PID:-}",<br /> "thread": "%thread",<br /> "class": "%logger",<br /> "message": "%message",<br /> "stack_trace": "%exception{20}"<br /> }<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 5 minutes<br /> <br /> <br /><br />
记录器
只有在记录器节点上配置的附加程序才会被使用。logger 用于配置在何种条件下打印日志。Root 是一个特殊的附加程序。下面介绍日志划分的条件。
控制框架输出日志
还有一些使用该框架的日志。DEBUG级别的日志对我们没有用，可以设置为INFO级别以上。
<br /><br /><br /><br /><br /><br />
Logstash 配置详细信息
接下来，我们需要配置Logstash，使其能够在不同的场景下采集不同的日志。下面详细描述所使用的配置。
完全配置
input {<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4560<br /> codec => json_lines<br /> type => "debug"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4561<br /> codec => json_lines<br /> type => "error"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4562<br /> codec => json_lines<br /> type => "business"<br /> }<br /> tcp {<br /> mode => "server"<br /> host => "0.0.0.0"<br /> port => 4563<br /> codec => json_lines<br /> type => "record"<br /> }<br />}<br />filter{<br /> if [type] == "record" {<br /> mutate {<br /> remove_field => "port"<br /> remove_field => "host"<br /> remove_field => "@version"<br /> }<br /> json {<br /> source => "message"<br /> remove_field => ["message"]<br /> }<br /> }<br />}<br />output {<br /> elasticsearch {<br /> hosts => ["es:9200"]<br /> action => "index"<br /> codec => json<br /> index => "mall-tiny-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"<br /> template_name => "mall-tiny"<br /> }<br />}<br />
配置要点 SpringBoot 配置
SpringBoot中的配置可以直接用来覆盖Logback中的配置。例如，logging.level.root 可以覆盖节点中的级别配置。
logstash:<br /> host: localhost<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: 192.168.3.101<br />logging:<br /> level:<br /> root: debug<br />
logstash:<br /> host: logstash-prod<br />logging:<br /> level:<br /> root: info<br />
Kibana 的高级使用
进入上面ELK环境的搭建和配置之后，我们的日志采集系统终于可以使用了。下面来介绍一下 Kibana 中的使用技巧吧！
项目源码地址
采集自动组合 厉害:偷偷让机器人帮我干活，被领导发现了，然后……
据说办公机器人已经问世，是真的吗？
不，它目前还没有那么聪明。它是一款软件机器人，可以帮助人们完成繁琐重复的计算机操作！
如：重复查询、复制、粘贴、输入、报表等手工操作软件工作。
一个自动输入数据的机器人，长这样：
众所周知，日常工作往往伴随着繁琐重复的电脑操作，将我们变成了工作“机器”。
人工智能时代来临，怕被机器人取代？
小编认为，不如敞开心扉，利用新鲜事物，找个机器人助手来帮你工作，让你有更多的空闲时间。
于是，我悄悄地使用了小邦软件机器人。
小邦能为我做什么（这里是快板）？
数据录入、自动下载、定时查询、自动开票、自动对账、监控预警、定时存储……
直到手变软才需要点击鼠标，减少了很多人工重复的软件操作。小邦软件机器人每天帮我顺利上报数据（见视频）。
直到我变大。
小邦软件机器人运行，自动上报数据，自动下载报表，自动打印...
领导来了，我睡着了……
什么？你问结局？
猜开头，而不是结尾。
因为我的数据写完了，报表写完了，文件打印出来了……
完美运行！领导无话可说。
领导们还使用了小邦软件机器人。毕竟，没有人愿意浪费时间做乏味和重复性的工作。
小邦软件机器人能做什么？
1.重复数据录入
登录系统后，自动获取Excel中的数据，将信息一一录入系统。
2.数据批处理采集
网页或系统中的数据无法下载，必须手动一一获取。小邦自动采集指定数据，整理汇总成Excel表格。
3. 自动开票
获取开票申请表，自动采集开票所需数据，写入开票系统，完成自动打印。
4.自动数据监控
根据预设规则，监控信息更新、变化、异常等情况，并及时提醒。
5.自动下载文件
定期自动登录各系统，下载指定期间的所有报表文件（如银行收据），并按要求存储。
6、其他操作
打印、自动存储、自动关机、点击菜单等繁琐的电脑操作。
上面的操作也可以组合起来，比如数据从软件A采集后，写入软件B。
