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　　免規則采集器列表算法(基于人工智能技術(shù)，只需輸入網(wǎng)址就能自動(dòng)識別采集內容
)
　　小白神器！免費導出采集結果，由前谷歌技術(shù)團隊打造，基于人工智能技術(shù)，只需輸入網(wǎng)址即可自動(dòng)識別采集的內容
　?。╓indows、Mac、Linux）
　　
　　
　　智能識別數據，小白神器
　　智能模式：基于人工智能算法，只需輸入網(wǎng)址即可智能識別列表數據、表格數據和分頁(yè)按鈕，無(wú)需配置任何采集規則，一鍵采集。
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　　直觀(guān)點(diǎn)擊，輕松上手
　　流程圖模式：只需點(diǎn)擊頁(yè)面，根據軟件提示進(jìn)行操作，完全符合人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式。一個(gè)復雜的采集規則可以簡(jiǎn)單幾步生成，結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文字、點(diǎn)擊、移動(dòng)鼠標??、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判斷條件等。
　　
　　
　　支持多種數據導出方式
　　采集 結果可以本地導出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
　　實(shí)力強大，提供企業(yè)級服務(wù)
　　優(yōu)采云采集器提供了豐富的采集功能，無(wú)論是采集穩定性還是采集效率，都能滿(mǎn)足個(gè)人、團隊和企業(yè)采集@ > 需求。
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　　全平臺支持，無(wú)縫切換
　　同時(shí)支持Windows、Mac、Linux所有操作系統的采集軟件。各平臺版本完全一致，切換無(wú)縫。
　　
　　
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　　免規則采集器列表算法(構建一個(gè)面向公共網(wǎng)絡(luò )的WEB系統中一定要做到的)
　　在面向公網(wǎng)的項目中，安全無(wú)疑是項目面臨的巨大挑戰之一。在公共互聯(lián)網(wǎng)上，花花公子和無(wú)聊的人一直在嗅探我們的服務(wù)器。有些人想大顯身手，也有些不法分子想監控截取我們的敏感信息，進(jìn)入我們的宿主進(jìn)行各種活動(dòng)。各種破壞和盜竊。這些人一旦得逞，系統的穩定性就會(huì )降低，企業(yè)的敏感數據就會(huì )丟失，企業(yè)的信譽(yù)也會(huì )遭到破壞。因此，為用戶(hù)提供可靠、穩定的服務(wù)，防止重要數據的丟失和被盜，是我們構建面向公共網(wǎng)絡(luò )的WEB系統所必須做的。
　　構建安全的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境，首先要了解安全威脅從何而來(lái)。以下是可能造成安全威脅的應用場(chǎng)景：
　　1、用戶(hù)A向用戶(hù)B發(fā)送帶有敏感信息的文件，用戶(hù)C在局域網(wǎng)內監聽(tīng)和截獲未加密的數據報。
　　2、 網(wǎng)管A遠程向主機B發(fā)送命令（如添加用戶(hù)的命令），攻擊者C截獲收錄該命令的數據報，修改包中的命令，然后發(fā)送給主機 B。
　　3、 同場(chǎng)景2，主機B準備接受遠程合法用戶(hù)A的命令，但此時(shí)攻擊者C構造了命令數據報發(fā)送給B，B認為是用戶(hù)發(fā)送的命令A、執行此命令后，與場(chǎng)景2不同，攻擊者C并沒(méi)有攔截和修改數據報，而是直接構造數據報。
　　4、 客戶(hù)A向TA的股票經(jīng)紀人B發(fā)送了一條股票交易的消息，股票經(jīng)紀人B按照A的要求進(jìn)行了相應的股票操作，但是這個(gè)操作給客戶(hù)A帶來(lái)了損失，然后客戶(hù)A拒絕發(fā)送這條消息給經(jīng)紀人 B 的消息。
　　分析場(chǎng)景1，如果A發(fā)送給B的消息是加密的，即使C截獲了消息，TA也不會(huì )知道消息的內容。這涉及到消息的機密性。場(chǎng)景二中，攻擊者C篡改了消息，但主機B并不知道接收到的消息與合法用戶(hù)A發(fā)送的消息不一致，因此該場(chǎng)景涉及到消息的完整性。場(chǎng)景三，主機B接受任何人發(fā)送的消息，無(wú)需驗證消息來(lái)源，這涉及到消息的可驗證性。在場(chǎng)景4中，很明顯，客戶(hù)A不承認消息被發(fā)送，所以涉及到消息的不可否認性。
　　針對上述場(chǎng)景，我們可以總結出來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的安全服務(wù)大致可以分為以下幾類(lèi)：
　　1、保密
　　2、 完整性
　　3、不可否認性
　　對于不同的服務(wù)，我們需要不同的安全屬性。一些比較敏感的信息，比如用戶(hù)進(jìn)行電子交易時(shí)，需要不同的安全服務(wù)同時(shí)護航。下面，讓我們討論一下系統是如何實(shí)現上述安全屬性的，以及實(shí)現這些安全屬性需要使用的軟件。這些軟件可以作為組件集成到系統中，為系統的安全提供保護。
　　保密
　　消息的保密性是為了確保只有合法的接收者才能閱讀消息的內容。即使其他人通過(guò)非法方式獲取消息，由于消息是加密的，他們也無(wú)法閱讀內容。然后，僅允許合法收件人閱讀消息是消息機密性的要求。加解密圖如下（對稱(chēng)加密）：
　　
　　消息機密性的研究歷史悠久。最早的經(jīng)典加密技術(shù)是凱撒加密技術(shù)，它是一種單碼替換技術(shù)，即將每個(gè)明文字母替換為另一個(gè)字母，形成密文。然后將替換規則提前通知合法用戶(hù)，以便合法用戶(hù)在獲得密文后，按照預先約定的規則將密文翻譯成明文。未來(lái)，傳統的加密算法（對稱(chēng)加密算法）都是從凱撒加密技術(shù)演變而來(lái)的。然而，凱撒密碼有一個(gè)弱點(diǎn)。在比較長(cháng)的英文信息中，可以計算出某個(gè)字母出現的頻率。比如“The”這個(gè)詞出現的頻率就比較高。破譯者甚至計算了一個(gè)字母的頻率。度分析表。這樣，解密器就可以根據頻率分析表猜出密文，并嘗試將其轉換為明文。如果可以讀取轉換后的明文，則消息將被解密。這種解密方法也稱(chēng)為頻率分析。
　　
　　
　　頻率分析表
　　為了抵抗頻率分析，1854 年，查爾斯·惠斯通發(fā)明了一種稱(chēng)為 Playfair 的多重替代加密方法。使用時(shí)，首先需要編制一個(gè)5X5的矩陣密碼表。加密和解密依賴(lài)于密碼表。所以這個(gè)5X5的密碼表相當于一把鑰匙。它可以有效抵抗頻率分析，當時(shí)被軍方廣泛使用，但在第一次世界大戰期間被破解。然后出現了一些加密機制，其中最著(zhù)名的是德國在二戰中使用的旋轉加密。在DES算法出現之前，最著(zhù)名的加密算法就是它了。它通過(guò)多步替換加密形成密文，使密碼分析更加困難。這就是密碼的歷史。
　　DES
　　DES的全稱(chēng)是Data Encryption Standard，是一種對稱(chēng)加密算法。對稱(chēng)加密算法的特點(diǎn)是加密和解密使用相同的密鑰?；仡櫸抑罢f(shuō)的，從經(jīng)典的凱撒加密到旋轉加密，加密和解密都依賴(lài)同一個(gè)密碼表或規則，所以都可以做到。稱(chēng)之為對稱(chēng)加密。這些密碼表或規則可以理解為所謂的“密鑰”。在 DES 中，密鑰是由計算機生成的字符序列。這個(gè)序列應該有一定的長(cháng)度，使得攻擊者很難通過(guò)暴力破解或者其他方式獲取。否則，如果密鑰是由第三方獲得的，則加密的消息將沒(méi)有任何安全性。因為密碼的算法是公開(kāi)的。
　　DES的算法可以在百度百科或其他文檔中找到。這里只介紹一下它的特點(diǎn)（其實(shí)我只了解算法過(guò)程，并沒(méi)有仔細研究算法本身-_-?。?，DES的密鑰長(cháng)度是56位。加密時(shí)，密鑰和64位明文消息作為輸入，傳遞給加密函數。函數經(jīng)過(guò)處理后，會(huì )生成一個(gè)64位的密文，完成明文到密文的轉換。這種轉換方式稱(chēng)為塊加密，整體轉換由64位明文塊進(jìn)行?，F代加密算法基本上使用這種塊加密方法。另一種是流加密。所謂流加密，就是對一個(gè)字符或一個(gè)字節或逐位進(jìn)行轉換。例如，
　　DES加密方式，DES加密有不同的方式，方式的不同導致DES生成密文的安全性和速度不同，這里介紹三種不同的DES加密方式：
　　1、ECB(Electronic Codebook)，在ECB模式下，對于同一個(gè)明文，如果用同一個(gè)key加密，生成的密文是一樣的。例如，單詞“The”是一個(gè)64位的塊，通過(guò)相同的密鑰加密后，生成的密文始終是“XUZ”。這種加密模式對密碼分析的抵抗力會(huì )弱一些。
　　2、CBC（Cipher Block Chaining），為了克服ECB模式的缺點(diǎn)，CBC模式誕生了。CBC對同一個(gè)明文塊生成不同的密文，所以比ECB模式強。
　　3、CFB（Cipher Feedback），由于DES本質(zhì)上是基于塊加密的，所以必須轉換成整塊，而CFB模式可以把塊加密轉換成流加密，這樣密文就可以一個(gè)字節生成一個(gè)字節的大小達到了實(shí)時(shí)密文轉換的目的，提到了密文生成的速度。
　　DES 加密的強度由 DES 密鑰的長(cháng)度決定。DES 的密鑰長(cháng)度為 56 位，這意味著(zhù)有 2 次方的 56 次方組合。依靠單臺計算機的計算能力來(lái)嘗試暴力破解DES需要很長(cháng)時(shí)間。這需要時(shí)間（或需要大量費用），但現在由于分布式計算的發(fā)展，解決一個(gè) 56 位的密鑰可能沒(méi)有那么困難。所以現在，DES 不被認為是一種非常安全的加密算法，DES 已經(jīng)逐漸被其他加密算法所取代。
　　三重DES (3DES)
　　3DES是DES的升級版，對每個(gè)數據塊應用3次DES加密算法。由于使用了三種DES加密算法，3DES中需要三個(gè)密鑰，而這三個(gè)密鑰也有不同的組合。
　　組合方式一：三個(gè)密鑰是獨立的，這種加密強度最高，相當于3x56=168個(gè)密鑰位。
　　組合二：有兩個(gè)獨立的密鑰，這種安全性稍低，有112個(gè)密鑰位。
　　組合方式三：三個(gè)按鍵完全一樣。這種模式實(shí)際上是為了兼容普通的DES而存在的。在安全性方面，與普通DES沒(méi)有區別，只有56個(gè)密鑰位。
　　主意
　　IDEA全稱(chēng)為International Data Encryption Algorithm，是一種對稱(chēng)加密算法。近年來(lái)有人提出取代DES。IDEA在現代安全系統中有著(zhù)廣泛的應用，其中PGP使用的是IDEA算法。
　　IDEA 使用 128 位密鑰對 64 位塊進(jìn)行加密，同時(shí)加強了密碼的混淆和擴散，提高了安全性?；靵y度的增加使得通過(guò)明文定律找到密文定律變得更加困難，因為密文和明文并不是一一對應的。擴散使密文中的每一位都受到明文中許多位的影響，增加了密碼分析的難度。
　　河豚
　　Blowfish 是一種基于塊的對稱(chēng)加密算法。它具有以下特點(diǎn)：
　　快速：使用 32 位微處理器加密一個(gè)字節僅需 18 個(gè)時(shí)鐘周期。
　　簡(jiǎn)單性：運行 Blowfish 所需的 RAM 少于 5K。
　　簡(jiǎn)單：Blowfish 的簡(jiǎn)單結構使其算法易于實(shí)現。
　　可變長(cháng)度：Blowfish 的密鑰長(cháng)度是可變的。它可以生成高達 448 位的密鑰，允許用戶(hù)在高安全性和高加密速度之間做出權衡。
　　Blowfish 可能是最好的對稱(chēng)加密算法。它已在許多安全產(chǎn)品中實(shí)施。經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間的安全測試，Blowfish 的安全性不成問(wèn)題。
　　下面是Blowfish與其他加密算法的效率對比：
　　加密演算法
　　每輪時(shí)鐘消耗
　　轉換回合
　　每字節加密消耗時(shí)鐘
　　河豚
　　9
　　16
　　18
　　RC5
　　12
　　16
　　二十三
　　DES
　　18
　　16
　　45
　　主意
　　50
　　8
　　50
　　3DES
　　18
　　48
　　108
　　RC5
　　RC5 是一種基于塊的對稱(chēng)加密算法。它具有以下特點(diǎn)：
　　它可以用軟件或硬件實(shí)現：只使用處理器支持的原創(chuàng )算術(shù)運算。
　　快速：RC5的算法簡(jiǎn)單，每一次加密操作都是以字為單位進(jìn)行的。
　　可變字長(cháng)：RC5提供的第一個(gè)參數是用戶(hù)可以設置一個(gè)字的長(cháng)度，允許的值為16、32、64。RC5使用2個(gè)字作為一個(gè)塊進(jìn)行加密，所以RC5可以選擇一個(gè)塊大小為 32 位。64 位或 128 位加密。
　　可變輪數：加密輪數是RC5提供的第二個(gè)參數，允許用戶(hù)在加密速度和高安全性之間進(jìn)行權衡。
　　可變密鑰長(cháng)度：密鑰長(cháng)度是RC5提供的第三個(gè)參數。同樣，它允許用戶(hù)在加密速度和高安全性之間進(jìn)行權衡。該參數以 8 位字節為單位，范圍可選 介于 0 和 255 之間，因此密鑰的最大長(cháng)度為 2040 位。RC5 的發(fā)明者 Rivest 建議我們使用 64 作為一個(gè)塊，12 輪迭代和 128 位長(cháng)度的密鑰作為加密的標稱(chēng)模式。
　　簡(jiǎn)單：RC5 的簡(jiǎn)單結構使其算法易于實(shí)現。
　　低內存消耗：低內存消耗使得RC5可以與一些硬件如智能卡一起使用。
　　高安全性：RC5 提供高安全性。
　　RC5還提供了幾種加密方式，即：
　　ECB：同DES的ECB模式。
　　CBC：同DES的CBC方式。
　　CBC-Pad：在 CBC 模式下處理可變長(cháng)度的明文。單個(gè) RC5 塊生成的密文比明文長(cháng)。
　　CAST-128
　　CAST 是一種基于塊的對稱(chēng)加密算法。它使用可變長(cháng)度的密鑰。密鑰長(cháng)度為 40 到 128 位，每 8 位遞增。CAST 加密進(jìn)行 16 輪迭代，輸入一個(gè) 64 位的明文塊，輸出一個(gè) 64 位的密文塊。CAST 將密鑰分成兩個(gè)子密鑰。
　　RC2
　　RC2 是一種基于塊的對稱(chēng)加密算法。它使用 64 位塊和可變長(cháng)度的密鑰。密鑰的長(cháng)度從 8 位到 1024 位不等。RC2 用于 S/MIME 協(xié)議。S/MIME 使用 40、64 和 128 位的密鑰長(cháng)度。
　　上面討論的加密算法都是為了確保消息的機密性而存在的。它們可以有效地確保加密的消息不會(huì )被第三方破解而泄露敏感信息。這些算法通常以模塊的形式集成在一些系統或軟件中，以支持一些安全協(xié)議或安全架構。如果SSL協(xié)議需要對消息進(jìn)行加密傳輸，那么WEB服務(wù)器和瀏覽器就需要集成這些加密算法來(lái)支持SSL協(xié)議的應用。然而，對于對稱(chēng)加密技術(shù)來(lái)說(shuō)，密鑰的保護是一個(gè)難以忽視的問(wèn)題。加密方和解密方都使用相同的密鑰。如果密鑰在傳輸過(guò)程中丟失或被攻擊者竊取，那么該消息將失去其機密性。在加密系統中，除了上述對稱(chēng)加密機制外，還有一種非對稱(chēng)加密機制，也稱(chēng)為公鑰加密。讓我們在下面探索公鑰加密。
　　公鑰加密算法可以說(shuō)是現代密碼學(xué)的一次真正革命。它使用公鑰和私鑰進(jìn)行加密和解密。公鑰是公開(kāi)的，任何人都可以使用，而私鑰一般為解密者所有，必須保證機密性。明文用公鑰加密，可以用私鑰解密，用私鑰加密，用公鑰解密。因此，如果A想向B發(fā)送加密的消息，那么A只需要用B的公鑰加密后發(fā)送給B，B就可以用自己的本地私鑰解密。B的公鑰流出沒(méi)有風(fēng)險，B的私鑰不需要流出。這在一定程度上避免了丟失密鑰的風(fēng)險。公鑰加密除了用于消息加密外，還可以用于“數字簽名”和密鑰管理。稍后將介紹數字簽名。
　　那么，既然公鑰加密算法出現了，還需要傳統的對稱(chēng)加密算法嗎？公鑰加密算法能代替對稱(chēng)加密算法嗎？我們應該注意一些錯誤的觀(guān)點(diǎn)。有一種說(shuō)法，公鑰加密比對稱(chēng)加密提供更高的安全性。實(shí)際上，無(wú)論是公鑰加密還是對稱(chēng)加密，安全性取決于密鑰的長(cháng)度，與公鑰加密和對稱(chēng)加密無(wú)關(guān)。還有一種說(shuō)法是，公鑰加密可以作為一種通用的加密方法來(lái)代替對稱(chēng)加密。事實(shí)上，由于公鑰加密的計算效率遠低于對稱(chēng)加密，如果有大量消息需要加密，使用公鑰加密是不切實(shí)際的。公鑰加密更多的是對對稱(chēng)加密密鑰進(jìn)行加密以確保密鑰的機密性，而不是對數據進(jìn)行加密。
　　
　　公鑰加密圖
　　公鑰加密算法主要有RSA加密算法和橢圓曲線(xiàn)加密算法。其中，RSA是使用最廣泛的公鑰加密算法，經(jīng)過(guò)了公眾的長(cháng)期測試。它是由 Ron Rivest、Adi Shamir 和 Lenard Adleman 提出的。RSA是他們三個(gè)姓氏的首字母的組合。橢圓曲線(xiàn)加密算法在系統開(kāi)銷(xiāo)上有一定的優(yōu)勢，但由于沒(méi)有經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間的密碼分析測試，應用范圍不如RSA。還有一種密鑰交換協(xié)議，叫做Diffie-Hellman，它本身不能加密和解密數據，但可以安全地使通信雙方生成密鑰，
　　完整性
　　在文章開(kāi)頭描述的網(wǎng)絡(luò )安全威脅場(chǎng)景2中，消息在傳輸過(guò)程中可能被篡改，這就需要接收方驗證消息的完整性，并確保接收到的消息是由發(fā)送方發(fā)送的原創(chuàng )消息發(fā)件人，否則可能會(huì )產(chǎn)生災難性的后果。那么，如何保證消息的完整性呢？讓我們通過(guò)下圖來(lái)理解：
　　
　　
　　此圖標顯示了一種確保消息完整性的方法，稱(chēng)為消息驗證碼?？s寫(xiě)為MAC。發(fā)送方 A 將明文消息和密鑰作為參數傳遞給一個(gè)稱(chēng)為 MAC 的函數（我們先這么稱(chēng)呼它）以生成一個(gè)固定長(cháng)度的值，該值稱(chēng)為消息驗證碼。然后將消息驗證碼連同消息一起發(fā)送給接收者B。 B將收到的消息和與A相同的密鑰傳遞給MAC函數，生成新的消息驗證碼，然后將新生成的消息驗證碼與消息驗證進(jìn)行比較A發(fā)來(lái)的code，如果一致，則證明消息沒(méi)有被篡改，否則消息的完整性會(huì )被破壞，無(wú)法使用。MAC函數類(lèi)似于加密函數，但是MAC函數是不可逆的，只能用于比較，不能通過(guò)關(guān)鍵參數解密。因此，MAC功能用于保證報文的完整性，比加密功能具有更小的風(fēng)險因素。
　　除了MAC，還有一個(gè)叫做Hash的函數也可以用來(lái)保證消息的完整性。驗證過(guò)程類(lèi)似于MAC。Hash 函數可以將任意長(cháng)度的消息轉換為固定長(cháng)度的哈希值，也稱(chēng)為消息摘要。那么我們可能會(huì )認為，由于Hash函數可以將任意長(cháng)度的消息轉換成定長(cháng)值，如果以1000位消息作為輸入，生成128位值，那么任意1000位消息的值不會(huì ) 某些消息會(huì )產(chǎn)生相同的 128 位值嗎？答案是肯定的。這種情況稱(chēng)為碰撞。如果攻擊者發(fā)現沖突，消息的完整性將受到威脅。其實(shí)Hash算法雖然碰撞的幾??率很小，但是還是有幾率的。山東大學(xué)王曉云教授》
　　MD5 允許任何長(cháng)度的消息作為輸入并輸出固定的 128 位消息摘要。SHA-1全稱(chēng)為Secure Hash Algorithm，是一種安全的散列算法。它可以將最大長(cháng)度為 2 的 64 次方的消息作為輸入，并輸出固定的 160 位消息摘要。因為它輸出160位的消息摘要，比MD5大 SHA-1的安全性比MD5高，所以SHA-1正在逐漸取代MD5。此外，還有一種消息摘要算法稱(chēng)為 RIPEMD-160，它也輸出 160 位的消息摘要。
　　不可否認性
　　消息的機密性和完整性保護通信方免受第三方的惡意攻擊。但是，它不能保護通信方之間的一些爭議。那么，通信雙方之間會(huì )發(fā)生什么樣的糾紛呢？讓我們來(lái)看看以下場(chǎng)景：
　　1、A 和 B 是合法的通信方。此時(shí)，A偽造了一條消息，聲稱(chēng)該消息來(lái)自B，因為A可以使用與B共享的密鑰創(chuàng )建合法的消息驗證碼。
　　2、B 拒絕向 A 發(fā)送消息，因為 A 有可能從 TA 自己那里得到偽造的消息，并且沒(méi)有證據證明 B 是否真的發(fā)送了消息。
　　和現實(shí)生活中一樣，為了防止雙方的這種否認，在任何交易之前，都會(huì )有一份紙質(zhì)合同，合同上的簽名是雙方無(wú)法否認的證據。在網(wǎng)絡(luò )通信中，也有像這樣的簽名形式來(lái)抵抗拒絕。我們稱(chēng)之為數字簽名。數字簽名必須具有以下屬性：
　　1、必須能夠驗證簽名的作者、日期和時(shí)間。
　　2、它必須能夠在簽名時(shí)驗證消息的內容。
　　3、必須得到第三方的認可才能解決糾紛。
　　數字簽名提供兩種實(shí)現方式，與仲裁直接相關(guān)
　　直接的
　　直接數字簽名只包括通信雙方，并假定接收方知道發(fā)送方的公鑰。數字簽名可以是用發(fā)送方的私鑰對整個(gè)消息進(jìn)行加密的形式，加密后的內容被視為數字簽名。也可以使用發(fā)送者的私鑰對消息的哈希值進(jìn)行加密。這樣，如果接收方可以用發(fā)送方的公鑰解密消息，就可以證明發(fā)送方發(fā)送的消息是正確的，因為只有發(fā)送方有私鑰。
　　直接數字簽名有一個(gè)弱點(diǎn)，即數字簽名的安全性取決于發(fā)送者私鑰的安全性。如果發(fā)件人有意否認TA發(fā)送了某條消息，則發(fā)件人可以聲稱(chēng)TA的私鑰丟失或被盜以致有人偽造TA的簽名。另一個(gè)威脅是發(fā)送者的私鑰在某個(gè)時(shí)間點(diǎn) T 真的被盜，竊賊在 T 向接收者發(fā)送帶有發(fā)送者簽名的消息。
　　仲裁
　　為了解決直接數字簽名的不足，仲裁數字簽名應運而生。在仲裁數字簽名中，增加了一個(gè)稱(chēng)為仲裁員的新角色。仲裁數字簽名的過(guò)程如下：
　　首先，假設消息使用對稱(chēng)加密算法。假設發(fā)送者X與仲裁者A共享公鑰Kax，接收者Y與仲裁者A共享公鑰Kay。X的目的是向Y發(fā)送消息M。X首先計算M的哈希值，然后將 X 的標識符（假設為 IDx）和哈希值結合形成數字簽名，然后用 Kax 對數字簽名進(jìn)行加密，并將消息 M 發(fā)送給仲裁器 A。 A 使用 Kax 對數字簽名進(jìn)行解密，并驗證其完整性消息M通過(guò)哈希值防止消息在X發(fā)送給A時(shí)被篡改，然后A將X、IDx、消息M和時(shí)間戳T加密的數字簽名連同Kay加密發(fā)送給接收者Y。 Y接收數據，Kay解密數據，得到消息M。X 加密的數字簽名存儲在 Y 的系統中并作為證據保存。因為數字簽名是用Kax密鑰加密的，Y沒(méi)有這樣的密鑰，所以簽名內容是不可篡改的。時(shí)間戳 T 是為了防止重放攻擊。
　　示例中的仲裁數字簽名過(guò)程也存在一個(gè)問(wèn)題，即仲裁員的權限太高。發(fā)送方和接收方必須完全信任仲裁者，仲裁者也可以看到傳輸消息的明文。如果仲裁員被黑了，那么消息一目了然就會(huì )暴露在攻擊者的眼中。為此，仲裁數字簽名催生了另外兩種模式，一種是基于對稱(chēng)加密對仲裁者消息透明的數字簽名，另一種是基于公鑰加密對仲裁者消息透明的數字簽名。
　　基于對稱(chēng)加密的消息透明數字簽名過(guò)程如下：
　　仍然假設發(fā)送者X、接收者Y和仲裁者A。在這種模式下，添加了一個(gè)新的X和Y的公鑰Kxy。首先，X將IDx，Kxy加密的消息M，以及X的Kax加密的數字簽名發(fā)送給A，其中數字簽名有IDx，它由Kxy加密的消息M的哈希值組成。A收到數據后，使用Kax對數據進(jìn)行解密，得到Kxy加密的消息M及其哈希值，這樣A就可以在不知道消息明文M的情況下驗證M的完整性。隨后，A 將用 Kay 加密的數據發(fā)送給 Y。該消息由 IDx、消息 M 的數字簽名和 Kxy 加密的 X 組成。發(fā)送給Y后，Y可以用Kxy密鑰解密消息，得到明文。在這個(gè)過(guò)程中，即使仲裁者A被黑了，
　　基于公鑰加密的消息透明數字簽名的原理與基于對稱(chēng)加密的消息透明數字簽名的原理類(lèi)似，其目的是使仲裁者A能夠在不知道消息明文的情況下對消息進(jìn)行驗證。
　　在文章的開(kāi)頭，我們談到了網(wǎng)絡(luò )安全的三種安全屬性。消息的機密性、完整性和不可否認性，實(shí)現安全屬性的基礎是對稱(chēng)加密算法、公鑰加密算法、MAC、Hash。大多數實(shí)現功能的安全架構、安全協(xié)議和安全系統都是由這些基本組件集成而成的。在安全協(xié)議中，有分布在傳輸層的IPSec協(xié)議、分布在會(huì )話(huà)層的SSL/TLS協(xié)議和SET協(xié)議。用于主機服務(wù)器相互認證的 Kerberos、用于密鑰管理的 X.509 標準和 Linux PAM 認證模塊。這些基本算法支持這些安全系統或協(xié)議實(shí)現的安全特性。上面，我們簡(jiǎn)單講了網(wǎng)絡(luò )安全的基本屬性以及實(shí)現網(wǎng)絡(luò )安全屬性的基本方法。作為架構師，我們需要了解在不同的環(huán)境中哪些安全屬性是需要的，哪些安全屬性是不需要的，以及應該如何裁剪。并且我們應該知道使用哪些軟件進(jìn)行系統集成以實(shí)現我們的網(wǎng)絡(luò )安全目標。后續也會(huì )陸續介紹一些安全模型的配置方法，希望能給大家做一個(gè)介紹和參考。以及我們應該如何定制它們。并且我們應該知道使用哪些軟件進(jìn)行系統集成以實(shí)現我們的網(wǎng)絡(luò )安全目標。后續也會(huì )陸續介紹一些安全模型的配置方法，希望能給大家做一個(gè)介紹和參考。以及我們應該如何定制它們。并且我們應該知道使用哪些軟件進(jìn)行系統集成以實(shí)現我們的網(wǎng)絡(luò )安全目標。后續也會(huì )陸續介紹一些安全模型的配置方法，希望能給大家做一個(gè)介紹和參考。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(
架構師生產(chǎn)級應用面臨的問(wèn)題，你知道嗎？（上）)
　　
　　作者：丁浪，目前在一家創(chuàng )業(yè)公司擔任高級技術(shù)架構師。曾就職于阿里巴巴大娛和螞蟻金服。擁有豐富的穩定性保障和全鏈路性能優(yōu)化經(jīng)驗。建筑師社區的特邀嘉賓！
　　前言
　　網(wǎng)上關(guān)于限流算法、Sentinel功能介紹、基本結構、原理分析可以說(shuō)是汗流浹背，不打算重復內容了。我將在實(shí)際工作和生產(chǎn)環(huán)境中與大家分享使用和踩坑的經(jīng)驗。
　　如果您在做限流熔斷的技術(shù)選型，那么本文將為您提供客觀(guān)而有價(jià)值的參考；
　　如果你以后想在生產(chǎn)環(huán)境中使用Sentinel，這篇文章將幫助你以后少走彎路；
　　如果您正在準備求職面試，您或許可以為您的技能樹(shù)和經(jīng)驗添加亮點(diǎn)，并避免在您的面試評估表上“寫(xiě)在紙上”；
　　Sentinel的開(kāi)源版本和阿里內部的一樣嗎？
　　我們可以在量產(chǎn)層面應用它嗎？
　　這里我直接告訴你答案：開(kāi)源和內部版本是一樣的，核心代碼和能力都是開(kāi)源的。它可以用于生產(chǎn)，但它不是“開(kāi)箱即用”，需要你做一些二次開(kāi)發(fā)和調整。接下來(lái)，我將仔細展開(kāi)這些問(wèn)題。當然，我推薦你直接使用阿里云上的AHASSentinel控制臺和ASM配置中心，這些都是最佳實(shí)踐的輸出，可以節省大量的時(shí)間、人力、運維成本等。
　　整體運營(yíng)架構
　　
　　大規模生產(chǎn)應用面臨的問(wèn)題
　　看了Sentinel開(kāi)源版原來(lái)的運行架構，很明顯存在一些問(wèn)題：
　　1. 限流降級等規則存儲在應用節點(diǎn)的內存中，應用釋放重啟后會(huì )失效，這在生產(chǎn)環(huán)境中顯然是不能接受的；
　　2. 默認情況下，規則的分配是基于機器節點(diǎn)維度而不是應用維度，正常公司的應用系統都是集群部署的，不支持集群限流；
　　3. 指標信息被Dashboard拉取并保存在內存中僅5分鐘。錯過(guò)了，可能就無(wú)法還原“危機場(chǎng)景”，看不到流量趨勢；
　　4. 如果訪(fǎng)問(wèn)限流的應用有500+個(gè)，每個(gè)應用平均部署4個(gè)節點(diǎn)，那么一共2000個(gè)節點(diǎn)，那么Dashboard肯定會(huì )成為瓶頸，單機線(xiàn)程池不會(huì )完全能夠處理它；
　　如何優(yōu)化和解決這些問(wèn)題
　　接下來(lái)，我們先來(lái)一一介紹如何解決上述明顯的問(wèn)題。
　　首先，限流規則、降級規則等都應該按照應用維度來(lái)發(fā)布，而不是按照APP單節點(diǎn)的維度來(lái)發(fā)布。由于Sentinel支持集群限流，SentinelDashbord開(kāi)源版做了限流規則的擴展，但沒(méi)有擴展到熔斷器、系統保護等，支持按應用維度下發(fā)。有興趣的讀者可以參考 FlowControllerV2 的實(shí)現來(lái)實(shí)現。
　　其次，規則不應該存儲在內存中，應該持久化到動(dòng)態(tài)配置中心，應用可以直接從配置中心訂閱規則。這樣，Dashboard 和應用就通過(guò)配置中心解耦了。這是典型的生產(chǎn)者-消費者模型?；镜倪\行架構如下：
　　
　　以nacos配置中心為例。Sentinel 官方和社區提供了保存和訂閱限流規則的演示。然后可以擴展熔斷器降級、系統保護、網(wǎng)關(guān)限流...等規則?；灸Ｐ褪牵篋ashboard將xxRuleEntityVO模型序列化保存到nacos中，應用從nacos訂閱后反序列化成xxRule域模型。
　　這里要提醒大家的是，前方有巨大的坑。請不要直接復制“熱參數限流規則”和“黑名單限制規則”，因為Dashboard中定義了ParamFlowRuleEntity和AuthorityRuleEntity
　　兩個(gè)VO模型中的字段定義與域模型ParamFlowRule和AuthorityRule不匹配，會(huì )導致序列化/反序列化失敗，進(jìn)而導致應用無(wú)法訂閱和使用熱參數限流規則和黑名單限制規則。我要提交PR?。?！
　　第三點(diǎn)是Dashboard中有一個(gè)調度線(xiàn)程池，它會(huì )輪詢(xún)請求（默認每1秒發(fā)起一次）。每個(gè)應用的機器節點(diǎn)查詢(xún)metrics日志信息，匯總顯示在界面上（改造后需要完成持久化動(dòng)作）。這是典型的pull模式，是監控測量領(lǐng)域比較常見(jiàn)的架構。因為是存儲在內存中，所以默認只保留5分鐘，這也是有問(wèn)題的。推薦以下解決方案：
　　1. Dashboard拉取metrics信息后，直接保存在時(shí)序數據庫中，Dashboard本身也從時(shí)序數據庫中抓取數據進(jìn)行展示。存儲指標數據的時(shí)間取決于您的業(yè)務(wù)。以開(kāi)源的Influxdb為例，它有自己的持久化策略功能（自動(dòng)清理過(guò)期數據）。此外，還可以使用Grafana等開(kāi)源Dashboards進(jìn)行查詢(xún)聚合，展示各種漂亮的行情、圖表、排名等；
　　2. 可以把pull模式改成push模式，記錄metrics日志的時(shí)候直接寫(xiě)時(shí)序數據庫。當你的時(shí)候，基于性能的考慮，你也可以改寫(xiě)MQ來(lái)做緩沖。除了耗時(shí)，最重要的是不要因為記錄指標的動(dòng)作而影響主要業(yè)務(wù)流程的進(jìn)度；
　　3. 繼續打印metrics日志，啟用SentinelDashboard拉出metrics數據，使用采集器直接在應用機器節點(diǎn)上采集，處理上報metrics日志?？梢允褂肊LK等工具；
　　4. 可以嘗試自己開(kāi)發(fā)PrometheusExporter，將metrics信息以Target的形式公開(kāi)，Prometheus服務(wù)器會(huì )定時(shí)拉取。同時(shí)，您還可以使用 Prometheus 提供的各種豐富的查詢(xún)和聚合語(yǔ)法和功能。, 通過(guò) Grafana 等方式顯示；
　　下圖是一個(gè)典型的時(shí)間序列數據示例，它是為指標索引數據設計的。該領(lǐng)域知名的開(kāi)源軟件包括OpenTSDB、Influxdb等。
　　
　　Grafana 限流市場(chǎng)展示效果圖
　　以上方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。如果你想做最小的改動(dòng)，并且你的應用訪(fǎng)問(wèn)和部署規模不是特別大（500個(gè)節點(diǎn)以?xún)龋?，那么請選擇第一種方式。
　　
　　第四點(diǎn)是Dashboard由于接入的應用程序和節點(diǎn)較多，在pulling和aggregation方面的性能瓶頸。解決問(wèn)題3時(shí)，如果選擇方法2、3、4，那么Sentinel自帶的Dashboard只會(huì )作為規則分發(fā)的工具（甚至規則分發(fā)可以直接通過(guò)nacos配置中控臺完成），自然不會(huì )有瓶頸問(wèn)題。如果你還想使用 Sentinel 自帶的 Dashboard 來(lái)完成拉取和持久化指標數據等任務(wù)，那么我為你提供兩種解決方案：
　　1. 按域隔離，將不同業(yè)務(wù)域的應用連接到各自的SentinelDashboard，讓壓力自然分散，減少出現瓶頸的可能性。優(yōu)點(diǎn)是幾乎不需要修改，缺點(diǎn)是不統一；
　　2. 可以嘗試改造 Sentinel 自帶的 Dashboard，使其無(wú)狀態(tài)。前面我們提到過(guò)，應用啟動(dòng)后會(huì )定時(shí)上報心跳信息。Dashboard 默認會(huì )在內存中維護一個(gè)“節點(diǎn)信息列表”數據。這是一個(gè)典型的狀態(tài)數據，應該考慮集中存儲。例如：redis。那么就需要修改“拉取指標信息”的線(xiàn)程池，改為分片任務(wù)執行，從而達到分擔負載的效果，例如：改用elasticjob調度。當然，時(shí)序數據庫的寫(xiě)入也可能成為瓶頸；
　　3. 可以犧牲一點(diǎn)監控指標的時(shí)效性，增加Sentinel Dashboard中fetchScheduleService調度線(xiàn)程池的間隔時(shí)間參數，可以緩解下游worker線(xiàn)程池的處理壓力；
　　就我而言，我實(shí)際上推薦第一種和第三種方法。這些都是權宜之計，變化相對較小。
　　當然，按字段劃分還有其他好處。如果連接到500+個(gè)系統，以當前的Dashboard開(kāi)源版本為例，左邊的應用列表會(huì )延長(cháng)多長(cháng)時(shí)間？估計不能用了。UI和交互設計很業(yè)余，顯然不能滿(mǎn)足量產(chǎn)應用。但按領(lǐng)域隔離后，體驗可能會(huì )有所改善。還有一點(diǎn)。Dashboard 目前的開(kāi)源版本只提供了最基本的登錄驗證功能。如果需要權限控制、審計、審批確認等功能，則需要二次開(kāi)發(fā)。如果Dashboard按字段獨立，訪(fǎng)問(wèn)控制的風(fēng)險會(huì )更小。
　　當然，如果要重構Dashboard權限控制和UI交互，建議按照應用維度進(jìn)行設計，添加基礎搜索等。
　　其他問(wèn)題
　　應用程序連接到Sentinel后，啟動(dòng)時(shí)需要指定應用程序名稱(chēng)、Dashboard地址、客戶(hù)端端口號、日志配置、心跳設置等，可以通過(guò)JVM -D啟動(dòng)參數，也可以將配置文件保存在指定的配置路徑。這是一種不合理的設計，對CI/CD和部署環(huán)境有干擾。我解決了這個(gè)問(wèn)題，在1.6.3版本提交了PR。好在社區在1.7.0時(shí)解決了這個(gè)問(wèn)題。
　　一些規則配置和使用經(jīng)驗
　　請不要誤會(huì )我的意思。我不是教你怎么配置和使用，而是教你怎么用好。還記得我在之前的穩定保障體系文章中拋出關(guān)于限流的靈魂拷問(wèn)嗎？首先我們簡(jiǎn)單回顧一下Sentinel中可能用到的關(guān)鍵功能。接下來(lái)我會(huì )以自問(wèn)自答的方式回答用戶(hù)最常見(jiàn)的疑問(wèn)，輸出最有價(jià)值的經(jīng)驗和建議。
　　1. 單機限流
　　2. 集群限流
　　3. 網(wǎng)關(guān)限流
　　4. 熱點(diǎn)參數限流
　　5. 系統自適應保護
　　6. 黑白名單限制
　　7. 保險絲自動(dòng)降級
　　單機限流閾值是多少？
　　這可不能“一巴掌”。匹配太高可能會(huì )導致故障。如果匹配度太低，您會(huì )擔心過(guò)早的“過(guò)失殺人”請求。還是要根據容量規劃和水位設置進(jìn)行配置，前提是監控報警靈敏。給出了兩個(gè)比較實(shí)用的方法：
　　1. 參考單機容量規劃的思路，在軟負載中調整一個(gè)節點(diǎn)的流量權重和比例，直到接近極限。記錄極限狀態(tài)下的QPS，根據單機房70%水位設置標準，可以計算出資源的單機限流閾值；
　　2. 可以定期觀(guān)察監控系統的流程圖，在線(xiàn)獲取真實(shí)峰值QPS。如果應用系統和業(yè)務(wù)在周期的高峰期處于健康狀態(tài)，那么可以假設峰值QPS就是理論水位。這種方式可能會(huì )造成資源浪費，因為高峰期可能達不到系統承載限制，適合流量周期有規律的業(yè)務(wù)；
　　你真的需要集群限流嗎？
　　其實(shí)在大多數場(chǎng)景下，不需要使用集群限流，單機限流就足夠了。仔細想想。實(shí)際上，只有幾種情況可能需要使用集群限流：
　　1. 想配置單機QPS限制時(shí)
　　2. 上圖中單機限流閾值為10 QPS，部署了3個(gè)節點(diǎn)。理論上集群的總QPS可以達到30，但實(shí)際上由于流量不均，集群的總QPS還沒(méi)達到30就觸發(fā)了。電流有限。很多人會(huì )說(shuō)這不合理，但我覺(jué)得還是要根據實(shí)際情況來(lái)分析。如果這個(gè)“10QPS”是根據容量計劃的系統承載能力計算的閾值（或者如果接口請求超過(guò)10QPS，系統可能會(huì )崩潰），那么這個(gè)限流的結果是令人滿(mǎn)意的。如果這個(gè)“10QPS”只是業(yè)務(wù)級別的限制，那么即使一個(gè)節點(diǎn)的QPS超過(guò)10，也不會(huì )有什么問(wèn)題。其實(shí)我們本質(zhì)上是想限制整個(gè)集群的總QPS，所以這個(gè)限流的結果是不合理的。，并沒(méi)有達到最好的效果；
　　所以，這實(shí)際上取決于你的限流是實(shí)現“過(guò)載保護”還是實(shí)現業(yè)務(wù)級別的限制。
　　還有一點(diǎn)需要注意的是，集群限流不能解決流量不均的問(wèn)題，限流組件也不能幫你重新分配或調度流量。集群限流只會(huì )在流量不均的場(chǎng)景下，讓整體限流效果更好。
　　實(shí)際使用建議是：集群限流（實(shí)現業(yè)務(wù)層限流）+單機限流（系統去底層防止被炸掉）
　　現在網(wǎng)關(guān)層限流了，應用層還需要限流嗎？
　　如果需要，雙重保護是必要的。同理，上游聚合業(yè)務(wù)配置限流，下游基礎業(yè)務(wù)也需要配置限流。試想一下，如果只配置了上游限流，如果上游發(fā)起大量重試，會(huì )不會(huì )壓垮下游的基礎服務(wù)？而在這種情況下，我們在配置限流閾值時(shí)也需要特別注意。例如，上游A和B服務(wù)依賴(lài)于下游Y服務(wù)。A和B分別配置100QPS，那么Y服務(wù)必須至少配置200QPS。否則，一些請求被額外透傳處理，最終被拒絕，不僅浪費資源，
　　因此，最好按照整個(gè)鏈路的整體容量規劃（桶短板原則）來(lái)配置。越早攔截越好，而且每一層都要配置限流。
　　熱參數限流功能實(shí)用嗎？
　　該功能非常實(shí)用，可以防止熱點(diǎn)數據（如：熱門(mén)店鋪、黑馬產(chǎn)品）占用和消耗過(guò)多系統資源，嚴重影響其他數據請求的處理。
　　還有一個(gè)要求。如果你在做C端產(chǎn)品，想限制用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)接口的最大QPS，或者你在做B端SAAS產(chǎn)品，想限制租戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)接口的最大QPS某個(gè)接口... hotspot參數默認不是為滿(mǎn)足這樣的需求而設計的，需要自己擴展SLOT來(lái)實(shí)現類(lèi)似的限制需求。當然，熱點(diǎn)參數流量限制中的paramFlowItemList（參數異常項）可以實(shí)現某個(gè)客戶(hù)ID=1的大客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)資源的最大QPS為100），可以實(shí)現在某種程度上。有一個(gè)特殊要求。這個(gè)需求還有一個(gè)解決方案：當我們在代碼中定義sourceName時(shí)，
　　為什么要有自適應保護系統？
　　其實(shí)這也是一種自下而上的做法。當實(shí)際流量超過(guò)部分限流閾值時(shí)，開(kāi)銷(xiāo)基本可以忽略。當真實(shí)流量遠超限流閾值N倍時(shí)，尤其是雙十一大促、春晚紅包、12306購票等大流量場(chǎng)景，那么限流拒絕請求的開(kāi)銷(xiāo)就無(wú)法忽略。這種情況在阿里巴巴內部被稱(chēng)為“系統被觸死”。在這種情況下，自適應限流可以很好地發(fā)揮作用。
　　是否需要配置黑白名單限制？
　　如果您想根據請求的來(lái)源進(jìn)行限制（僅從指定的上游系統釋放請求），此功能非常有用。Sentinel 內置了“簇點(diǎn)鏈接監控”功能，有點(diǎn)類(lèi)似于調用鏈監控，但目的不同。
　　熔斷器自動(dòng)降級使用有哪些建議？
　　在配置熔斷器自動(dòng)降級之前，我們首先需要識別可能不穩定的服務(wù)，然后判斷是否可以降級。降級處理通常很快就會(huì )失敗。當然，我們可以自定義降級處理的結果（Fallback），例如：嘗試包裹返回默認結果（降級），返回上次請求的緩存結果（時(shí)效性下降），包裹返回結果失敗。即時(shí)結果等
　　弱依賴(lài)和次要功能的退化通常是通過(guò)推動(dòng)開(kāi)關(guān)手動(dòng)完成，而 Sentinel 的保險絲退化主要是在“調用端”自動(dòng)判斷和執行。Sentinel基于平均響應時(shí)間，可以利用錯誤率、錯誤數等統計指標進(jìn)行自動(dòng)融合和降級。
　　例如：我們的系統同時(shí)支持“余額支付”和“銀行卡支付”。這兩個(gè)函數對應的接口默認在同一個(gè)應用的同一個(gè)線(xiàn)程池中。任何一方的 RT 抖動(dòng)和大量超時(shí)都可能導致請求積壓。線(xiàn)程池耗盡。假設從業(yè)務(wù)角度來(lái)看，“余額支付”的比例越高，保障的優(yōu)先級也越高。然后我們可以在“銀行卡支付”界面（依賴(lài)第三方，不穩定）當RT持續上升或者出現大量異常（前提是數據不一致等影響業(yè)務(wù)的問(wèn)題）進(jìn)行“熔斷器自動(dòng)降級”進(jìn)程不能引起），以便優(yōu)先確?！?br /> 　　總結
　　本文主要介紹了Sentinel開(kāi)源版在大規模生產(chǎn)級應用中面臨的一些問(wèn)題和解決方案，以及實(shí)際配置和使用中的一些經(jīng)驗。這些經(jīng)驗來(lái)自一線(xiàn)生產(chǎn)實(shí)踐，希望讀者朋友少走彎路。如果您有任何問(wèn)題，請留言討論。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法框架fetchsetsarrays方法展示(圖))
　　免規則采集器列表算法框架fetchsetsarrays方法展示針對python進(jìn)行數據采集是比較好的入門(mén)教程采集整理初始頁(yè)：pillow+opencv+matplotlib具體實(shí)現步驟：第一步：切換輸入源平臺；第二步：通過(guò)逐一json嘗試封裝datacontext；第三步：通過(guò)api進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)搜索對象抓??；第四步：整理輸出數據；。
　　不是我說(shuō)你現在想做到和知乎官方那邊一模一樣我感覺(jué)是不可能的他們的datatracker框架是干什么的？我只用過(guò)scrapy，這框架剛剛好提供支持靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，為什么別人要支持動(dòng)態(tài)，
　　不可能，requests的容錯、ssd還得了解一下ackl2的原理。
　　講真，網(wǎng)上有python動(dòng)態(tài)數據采集（mongodb庫+dfdb.json包）的例子吧，你先找找看看，
　　可以試試小d科技，
　　靜態(tài)數據分析可以來(lái)飛鳥(niǎo)數據，個(gè)人已經(jīng)測試過(guò)，有需要的話(huà)，你可以去看看他們官網(wǎng)，
　　可以讀一下julylew的itembaselibrary
　　有一個(gè)例子我覺(jué)得很好，基于豆瓣數據，貌似可以用比如讓手動(dòng)批量提?。簄ode-itemproject這個(gè)項目。有幾個(gè)教程，nodejs版：julylew/itemproject·github我用過(guò)了，效果還不錯，可以下載到本地慢慢研究。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法與復雜循環(huán)列表的具體原理)
　　免規則采集器列表算法來(lái)自與生產(chǎn)線(xiàn)的一些經(jīng)驗，僅供參考在這篇文章中我們介紹了聚合算法列表算法、簡(jiǎn)單循環(huán)列表算法以及復雜循環(huán)列表算法的具體原理，以及它們在建圖算法，查找語(yǔ)義的優(yōu)化算法中如何用到，可以清楚地對它們進(jìn)行掌握。在這篇文章中我們將介紹列表算法的應用，以及列表的應用。
　　1、列表中的更新工具
　　2、列表中的插入與刪除工具
　　3、列表中的檢索工具
　　4、列表中的列表刪除工具
　　5、其他內容圖2：列表中的插入與刪除工具列表循環(huán)列表循環(huán)主要用于遍歷列表，我們將它比喻為網(wǎng)絡(luò )中的發(fā)布機，代表性動(dòng)畫(huà)是下圖中1-5。請注意請用雙列表循環(huán)，其中第一列中的列表迭代工具用在我們圖6中第3列的列表迭代工具上。列表迭代遍歷過(guò)程列表迭代遍歷過(guò)程可以由復雜的動(dòng)畫(huà)表示如下：1.1列表迭代在很多數據庫中，列表迭代過(guò)程都是數據流分析的一個(gè)重要應用，列表迭代的動(dòng)畫(huà)如下：1.2列表迭代遍歷算法1.3列表迭代遍歷的迭代操作列表迭代是迭代算法與迭代規則的自然過(guò)渡，它實(shí)際上就是一個(gè)迭代的規則。
　　由于我們在本文中提供了所有的列表迭代過(guò)程，所以我們只展示了迭代規則的動(dòng)畫(huà)：2.列表迭代算法列表迭代算法通常是為了去除整個(gè)鏈表中的節點(diǎn)。因此該算法會(huì )把所有的節點(diǎn)進(jìn)行迭代。首先將列表中所有的節點(diǎn)按照index的索引進(jìn)行排序。然后執行列表迭代遍歷。為了創(chuàng )建列表迭代過(guò)程，我們把其稱(chēng)為dfs迭代：2.1dfs算法所謂dfs，即迭代迭代算法是指對列表中每個(gè)元素進(jìn)行迭代的過(guò)程。
　　迭代算法可以分為單邊迭代算法和雙邊迭代算法。單邊迭代算法要求迭代的順序：“先前端列表的dp、剩余的元素dp、列表與元素dp、后端列表dp”。單邊迭代迭代算法一個(gè)有趣的應用是遍歷集合或列表樹(shù)，但要對集合或列表樹(shù)進(jìn)行有效且可靠的操作可能困難，因為任何節點(diǎn)都不可能遍歷到。因此對于任何我們知道如何遍歷集合或列表樹(shù)的用戶(hù)，最好還是使用雙邊迭代算法，即先把列表表中的每個(gè)元素都遍歷一遍。2.2dfs迭代算法列表迭代算法類(lèi)似于基于變量的遍歷操作，該算法要求有一個(gè)分組列表進(jìn)行迭代。
　　dfs迭代算法的目標是每次迭代生成一個(gè)元素，或者當我們對列表迭代操作，
　　2)，或者循環(huán)地遍歷列表的某些子列表時(shí)，迭代是唯一的策略。dfs迭代算法與dfs迭代過(guò)程迭代器的搜索是保證算法能通過(guò)終止區的重要因素，例如，如果一個(gè)遍歷遍歷某個(gè)范圍的元素，它可能會(huì )在其子范圍處返回不通過(guò)端節點(diǎn)，這樣會(huì )降低用戶(hù)在搜索過(guò)程中的性能，并使算法更難以搜索下去。為了提高性能， 查看全部

　　免規則采集器列表算法(從一個(gè)學(xué)生角度淺談我對現在youtube瀏覽量算法的意見(jiàn))
　　說(shuō)到Kpop指標，大家肯定會(huì )想到音源的銷(xiāo)量和油管的表現。油管的性能一直是路人和海外影響力的指標。雖然目前知乎鳳翔覺(jué)得這是粉絲可以操縱的雞肋指標。但我個(gè)人覺(jué)得這種說(shuō)法并不完全正確。如果是球迷指標，那么男隊在這個(gè)數據上應該是有絕對優(yōu)勢的。BP和TWICE應該無(wú)法達到這么好的油管效果，所以筆者做了一些簡(jiǎn)單的實(shí)驗。, 站在一個(gè)學(xué)生的角度，談?wù)勎覍δ壳皔outube瀏覽量算法的看法。
　　一些粉絲指責youtube的結果發(fā)生了變化，或者youtube的記錄完全沒(méi)有意義。這種指責是由于對這家世界級互聯(lián)網(wǎng)媒體的不信任和粉絲對瀏覽算法的不理解造成的。
　　作為kpop文化輸出最直接的量化指標，YouTube的表現不僅反映了k-pop占領(lǐng)地球的趨勢，也成為PC人的驕傲。說(shuō)到2016油管，就不得不談BTS、Blackpink、Twice這三種組合。
　　16年，輸油管道記錄似乎意外被打破。沒(méi)有別的原因，就是短時(shí)間被大棒統治的輸油管道名單從1000刷新到了1億。頭寸全丟，只剩下2億大關(guān)。還用棍子守著(zhù)。
　　如果說(shuō)TT在血汗淚水時(shí)期的1000萬(wàn)分可以稱(chēng)為玩兔子的全盛期，那么KK NT時(shí)期只能稱(chēng)為血洗榜。剩下的黑粉雖然沒(méi)有前兩個(gè)那么搶眼，但是卻顯示出很強的后勁，甚至還有逆行向上的氣勢。
　　所以今年大家難免達成共識，油管越來(lái)越好。
　　但事實(shí)真的如此嗎？
　　讓我們從一個(gè)非常業(yè)余的角度來(lái)看，
　　市面上很便宜的方法是chrome上的自動(dòng)刷新插件。這是 Chrome 商店中提供的免費插件?？梢宰詣?dòng)設置為定期刷新頁(yè)面。一般的方法是根據歌曲的時(shí)間設置自動(dòng)刷新周期。設置相同的長(cháng)度，可以無(wú)限刷新瀏覽量，但是即使有這個(gè)插件，也無(wú)法刷新評論數。
　　換句話(huà)說(shuō)，即使我們默認那個(gè)方法（后面會(huì )詳細說(shuō)明這個(gè)方法基本不可行或者油管認可度很低）是可行的，我們也無(wú)法評論。
　　現在來(lái)看看各組訪(fǎng)問(wèn)量最高的TT 16000W訪(fǎng)問(wèn)以下22W評論血汗淚14000W訪(fǎng)問(wèn)16W評論boombayah 12000W訪(fǎng)問(wèn)16W評論
　　來(lái)看看GD前輩的神奇寶貝2.8E 15W評論GEE1.86E 51W評論叫我寶貝1.2E 15W評論
　　好的，讓我們輸入下面的文字，
　　前面高能，我們用一個(gè)可以很基本的比喻來(lái)解釋這件事，那就是油管的服務(wù)器就像餐廳，而我們就像食客。
　　經(jīng)過(guò)三天的研究，我沒(méi)有找到youtube使用的任何算法。（好吧，我承認我是人渣TT）段爸爸沒(méi)有發(fā)表具體算法的論文。但我們可以從石油管道算法的15年更新中窺見(jiàn)一斑。我是門(mén)外漢，先給大家講解一下這些規則。
　　首先，在Tubing官方公布算法之前，我們無(wú)法知道具體的算法程序，但是可以知道影響算法的變量。感謝ResysChina對youtube推薦算法的翻譯，我們知道youtube經(jīng)過(guò)15年的改版后，YouTube會(huì )停留在訪(fǎng)問(wèn)量上，對話(huà)開(kāi)始和對話(huà)結束的概念引入了計算方法。在這個(gè)規則下，單純點(diǎn)擊打開(kāi)頁(yè)面并一直刷新顯然是行不通的，于是我們之前熟悉的Chrome插件就應運而生了。簡(jiǎn)單的說(shuō)，youtube就是你沒(méi)吃過(guò)的餐廳，不看你有沒(méi)有下單，而是看你吃了多久。一定時(shí)間后，您將只吃一次。
　　二是ID和IP的問(wèn)題。除了看完整個(gè)MV才算訪(fǎng)問(wèn)成功，短時(shí)間內多次訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)ID的視頻肯定是無(wú)效的?？戳艘恍┵N吧的說(shuō)明，可以刪除瀏覽記錄。我懷疑這種方法的科學(xué)性。就像你去餐廳吃飯，寫(xiě)一個(gè)訂單，點(diǎn)了三道菜，然后這個(gè)訂單做了兩份，你就有了一個(gè)。對于廚師來(lái)說(shuō)，刪除瀏覽器的 cookie 記錄就像檢查您訂單上的一道菜。
　　油管的歷史實(shí)際上是從服務(wù)器日志中重新生成的反饋信息，類(lèi)似于您從餐廳獲得的收據。如果你認為修改油管歷史可以逆向修改服務(wù)器日志，那就等于撕了收據。吃國王餐的理論，絕對是不可能的。
　　肯定有同學(xué)想問(wèn)：怎么算游客流量或者自己申請新身份證？在這里，我將談?wù)動(dòng)慰偷牧髁?。油管也?huì )被記錄下來(lái)，但是油管的ID是由IP生成的，與IP相關(guān)。.
　　總之，我終于來(lái)到了故事的關(guān)鍵，訪(fǎng)問(wèn)者的IP地址
　　什么是 IP 地址？它實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)分配給您的計算機的虛擬地址，以便當您要連接到以太網(wǎng)時(shí)，有一個(gè)特定的地址可以發(fā)送和接收快遞。油管服務(wù)器（服務(wù)器）必須根據您在計算機上唯一確定的包裹被發(fā)送到的地址。
　　所以理論上想要刷出50W的觀(guān)看次數，必須在完整觀(guān)看視頻后切換IP地址。如果能寫(xiě)一個(gè)比較簡(jiǎn)單的程序，就可以寫(xiě)一個(gè)自動(dòng)填代理IP的代理服務(wù)器，但是有個(gè)問(wèn)題，哪里可以找到現成的免費IP地址？現在比較可行的方法是搜索即時(shí)代理IP。但是為了防止大量采集，當前代理IP使用圖片。. . 所以，總而言之，非常麻煩。暫時(shí)沒(méi)有想出可行的辦法。除了切換IP，我還需要定期處理cookies。
　　所以IP切換是一件很麻煩的事情。我個(gè)人認為現在用VPN比較可行，因為它會(huì )隨機給你分配一個(gè)新的IP地址，只要你設計一個(gè)定點(diǎn)重連。另一種是手機刷卡，因為蜂窩4G網(wǎng)絡(luò )每次使用數據連接時(shí)都會(huì )重新分配IP地址。但是這個(gè)方法。. 我每天最多手動(dòng)測試計算機 120-150 次。因為時(shí)間不匹配，我個(gè)人設置了一個(gè)時(shí)間段為10分鐘。
　　那么，說(shuō)完基礎，我們不難發(fā)現，youtube算法索引在頁(yè)面瀏覽量方面其實(shí)是一個(gè)綜合了賬戶(hù)cookies和IP地址的綜合算法。我個(gè)人用了四個(gè)視頻進(jìn)行實(shí)驗，一個(gè)是0次觀(guān)看。音量，一個(gè)是20+瀏覽量，一個(gè)是數百瀏覽量，最后一個(gè)是2000個(gè)瀏覽量的視頻
　　然而，實(shí)驗結果相當不穩定，同一量級內的標準參數隨時(shí)間變化明顯。也就是說(shuō)，我這個(gè)級別的玩家永遠不會(huì )知道在某個(gè)量級以哪些參數為標準，更不用說(shuō)參數之間的權重關(guān)系了。
　　更重要的是，即使我們可以在幾千個(gè)樣本中破解算法，但與數千萬(wàn)個(gè)頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量相比，數千個(gè)頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量始終是一個(gè)小樣本。在較大的樣本中，審查更復雜的頁(yè)面視圖。因為系統是不可控的，我無(wú)法控制哪些瀏覽量被計算在內，哪些不計算。
　　所以這個(gè)文章的結論是我的真名反對計算機天才一天可以刷50W瀏覽量的說(shuō)法。不過(guò)不得不承認，如果粉絲每天打開(kāi)電腦，把歌曲放入播放列表重復播放，這些觀(guān)看次數不能算作一次，所以必須有有效的播放次數，重復計算為觀(guān)看次數。
　　隨著(zhù)信息時(shí)代的不斷推進(jìn)，BTS和Twice的油管記錄被新團打破是必然趨勢。五年前，我想看我最喜歡的mv。我只能回家打開(kāi)電腦?，F在，無(wú)論是上班還是上學(xué)，只要我愿意，我都可以從手機和平板電腦連接到 YouTube。. 這項技術(shù)帶來(lái)的變化決定了，從未來(lái)的趨勢來(lái)看，銷(xiāo)售額的存在將繼續減少，而數字音源和YouTube等新媒體的數據將成為越來(lái)越重要的流行表現形式。
　　不過(guò)不得不提的是，作為一家互聯(lián)網(wǎng)視頻公司，YouTube對瀏覽量算法的細致設置以及算法的不斷更新，在一定程度上保證了其數據的可信度。但如果要將其作為更重要的指標，輸油管道公司首先需要公布一部分算法程序，讓公眾了解并確信指標進(jìn)行審核。二是在以下兩個(gè)方面：1.如何區分粉絲和路人2.如何防止粉絲利用IP切換刷瀏覽量，youtube還需要繼續努力。
　　以下五張圖是bigbang、少女時(shí)代、二次元、blackpink和bts在油管上發(fā)布的2016年全年官方數據，有興趣的可以自行轉/
　　
　　
　　
　　
　　
　　最后，我想分享一下我所做的項目，并從 Twitter 上獲取數據。因為我們沒(méi)有切換IP，推特屏蔽了我們整個(gè)宿舍的IP。. . （我在香港上學(xué)）這是我年輕時(shí)寫(xiě)的一小部分，不知道從Twitter下載流數據。后來(lái)我發(fā)現推特數據集是公開(kāi)的。跑過(guò)多少奔馬。. . def on_data(self, data):try:with open('python.json','a') as f:f.write(data)return Trueexcept BaseException as e:print(“Error on_data: %s”% str( e))return Truedef on_error(self, status):print(status)return True twitter_stream = Stream(auth, MyListener())twitter_stream.filter(track=['#python']) 查看全部

　　免規則采集器列表算法(網(wǎng)絡(luò )分流器高密度報文重組和會(huì )話(huà)規則?。ㄒ唬?
　　融騰網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )分路器，又稱(chēng)核心網(wǎng)采集器，分為固網(wǎng)采集器和移動(dòng)信令采集器兩大類(lèi)！網(wǎng)絡(luò )分離器是整個(gè)網(wǎng)絡(luò )安全前端網(wǎng)絡(luò )監控的重要基礎設備！我們在網(wǎng)絡(luò )安全中經(jīng)常聽(tīng)到旁路、鏡像、流采集、DPI深度包檢測、五元組過(guò)濾等相關(guān)詞匯。今天網(wǎng)絡(luò )拆分器就給大家講講TCP包重組和會(huì )話(huà)規則！
　　
　　
　　高密度網(wǎng)絡(luò )分離器兼顧10G和100G
　　一、基本概念
　　四元組：源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口。
　　五元組：源IP地址、目的IP地址、協(xié)議號、源端口、目的端口。
　　六元組：源MAC地址、源IP地址、源端口號、目的MAC地址、目的IP地址、目的IP地址。
　　七元組：源MAC地址、源IP地址、源端口號、目的MAC地址、目的IP地址、目的IP地址和協(xié)議號。
　　二、五元組決定會(huì )話(huà)還是四元組？
　　五元組通常是指由五個(gè)數量組成的集合：源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口和傳輸層協(xié)議號。例如：192.168.0.1/10000/TCP/121.14.88.76/80 構成一個(gè)五元組. 意思是IP地址為192.168.1.1的終端通過(guò)10000端口使用TCP協(xié)議，IP地址為121.14.88.76，終端有80端口用于連接通訊。
　　五元組可以唯一確定一個(gè)會(huì )話(huà)。
　　在TCP會(huì )話(huà)重組過(guò)程中，利用序列號來(lái)確定TCP報文的順序，可以解決數據報文無(wú)序到達和重傳的問(wèn)題，并使用二維鏈表來(lái)恢復TCP會(huì )話(huà)。難點(diǎn)在于解決多連接、IP報文無(wú)序到達、TCP會(huì )話(huà)重傳等問(wèn)題。
　　理由：TCP協(xié)議是TCP/IP協(xié)議族的重要組成部分，TCP數據流的重組是高層協(xié)議分析系統設計和實(shí)現的基礎。TCP協(xié)議是面向連接的可靠傳輸協(xié)議，而TCP下的IP協(xié)議是消息的不可靠協(xié)議。這就帶來(lái)了一個(gè)問(wèn)題：IP不能保證TCP報文的可靠順序傳輸。為了解決這個(gè)問(wèn)題，TCP采用了滑動(dòng)窗口機制、字節流編號機制、快速重傳算法機制。這樣可以保證數據的可靠傳輸。
　　TCP 會(huì )話(huà) (TCP_Session_IDT) 可以由四元組唯一標識。
　　使用HASH表快速查找和定位特征，解決多個(gè)TCP會(huì )話(huà)同時(shí)處理的問(wèn)題，快速處理多個(gè)會(huì )話(huà)。
　　TCP頭中的Sequence Number是判斷數據包是否重傳和數據包亂序的重要參數。當 TCP 連接剛建立時(shí)，會(huì )為后續的 TCP 傳輸設置一個(gè)初始的 SequenceNumber。每次發(fā)送一個(gè)收錄有效數據的 TCP 數據包時(shí)，都會(huì )相應地修改后續 TCP 數據包的 Sequence Number。如果前一個(gè)包的長(cháng)度為N，那么這個(gè)包的Sequence Number就是前一個(gè)包的Sequence Number加N。 旨在保證TCP數據包按順序傳輸，可以有效實(shí)現TCP的完整傳輸數據，尤其是在數據傳輸出現錯誤時(shí)，能有效糾正錯誤。
　　
　　TCP重組數據文件寫(xiě)指針的SYN算法如下：
　　File_Init_Write_Pointer = Init_Sequence Number + 1;
　　File_write_Pointer = 當前序列號 – File_init_Write_point；
　　檢查T(mén)CP會(huì )話(huà)是否存在漏洞，以確定會(huì )話(huà)重組的成功、失敗和超時(shí)。
　　TCP 建立連接需要 3 次握手，而終止連接需要 4 次握手。這是因為 TCP 連接是全雙工的，每個(gè)方向都必須單獨關(guān)閉。
　　規則一：六元組，協(xié)議號是TCP，應該是唯一的會(huì )話(huà)。
　　規則二：TCP頭中的4元組，應該是唯一的，不唯一表示有重傳。
　　
　　網(wǎng)絡(luò )分離器 查看全部

　　免規則采集器列表算法(你問(wèn)我答網(wǎng),國內優(yōu)秀的知識問(wèn)答網(wǎng)站”)
　　安裝說(shuō)明：
　　1、首先打開(kāi)/API/3.PHP文件，里面有詳細的配置說(shuō)明
　　如下：
　　//網(wǎng)站程序配置！
　　//============================================== =
　　$seo_1="問(wèn)我網(wǎng)絡(luò )優(yōu)秀國內知識問(wèn)答網(wǎng)站"; //搜索引擎優(yōu)化-標題后綴
　　$seo_2="你問(wèn)我答網(wǎng)，知識問(wèn)答，網(wǎng)友提問(wèn)，網(wǎng)友回答"; //搜索引擎優(yōu)化——網(wǎng)站關(guān)鍵詞
　　$seo_3="你問(wèn)我答網(wǎng)，國內優(yōu)秀知識問(wèn)答網(wǎng)站"; //搜索引擎優(yōu)化-描述網(wǎng)站
　　//以上三個(gè)地方認真填寫(xiě)，嚴重影響收錄的數量！
　　$web="你讓我回答網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題"; //網(wǎng)站請填寫(xiě)姓名
　　$website=""; //網(wǎng)站不要加域名
　　$beian=”遼ICP備14003759-1號”； //記錄號沒(méi)什么好說(shuō)的
　　$tj=''//網(wǎng)站流量統計代碼
　　//LOGO修改樣式\img\transdmin-light.gif文件大小寬225PX X高28PX
　　//調整api/ad.php文件，添加百度廣告代碼或其他聯(lián)盟廣告代碼！
　　//緩存時(shí)間設置
　　$cache_true=true; //緩存開(kāi)關(guān)，如果不需要緩存請設置為false，如果需要緩存請設置為true
　　$cache_index="10"; //首頁(yè)默認每10分鐘更新一次
　　$cache_list="30"; //列表默認每30分鐘更新一次
　　$cache_read="120"; //內容頁(yè)默認每120分鐘更新一次
　　修改后，配置IIS偽靜態(tài)，配置文件在\IIS下，不要聯(lián)系我！
　　本軟件為php小偷采集網(wǎng)站，打開(kāi)/API/2.PHP文件，有詳細配置說(shuō)明，修改內容使網(wǎng)站正常操作。
　　具體設置方法
　　打開(kāi)/API/3.PHP文件，具體配置如下
　　//緩存時(shí)間設置
　　$cache_true=true; //緩存開(kāi)關(guān)，如果不需要緩存請設置為false，如果需要緩存請設置為true
　　$cache_index="10"; //首頁(yè)默認每10分鐘更新一次
　　$cache_list="30"; //列表默認每30分鐘更新一次
　　$cache_read="120"; //內容頁(yè)默認每120分鐘更新一次
　　隨風(fēng)百度知道（小偷采集）v1.3X更新如下：
　　1.所有統一編碼為UTF-8，兼容所有服務(wù)器。
　　2.添加云采集規則，方便更新修改
　　
　　需要 4 點(diǎn)才能下載 查看全部

　　免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法規則采集功能來(lái)說(shuō)吧)
　　免規則采集器列表算法規則采集功能來(lái)說(shuō)也能滿(mǎn)足需求，前期制定計劃采集程序采集指定網(wǎng)站標題，內容都可以，可以長(cháng)期實(shí)現訂單識別，商品識別功能，適合網(wǎng)站、公眾號等單獨的數據采集，或對長(cháng)時(shí)間的采集也有很好的處理效果！還是很多采集軟件供應商提供免費版功能，就拿去哪兒網(wǎng)采集來(lái)說(shuō)吧，用免費版就可以實(shí)現多頻道，并且是已定義規則的功能，批量導出、轉換規則等等。對需要付費版的朋友們說(shuō)明一下：。
　　1、需要看使用情況是否需要定制，
　　2、如果是自己編寫(xiě)源代碼需要編寫(xiě)代碼工具或編寫(xiě)語(yǔ)言，如果你對外部工具了解不多，不建議自己編寫(xiě)，安全，
　　3、做免費版只支持手機端客戶(hù)端，電腦端還是需要付費版才支持，所以大家買(mǎi)之前可以先咨詢(xún)好！采集程序也有提供免費版功能給大家體驗，購買(mǎi)渠道很多，自己選擇合適的！另外就是采集軟件類(lèi)型還有一些和免費版功能差不多，收費版貴一些，具體要看大家的實(shí)際需求了！免規則采集器就是對采集數據進(jìn)行了預處理加工，方便以后生成視頻、音頻等格式的文件！免規則采集器可以避免經(jīng)常無(wú)法獲取需要的數據，每次采集的數據量多，限制少，速度快，像我們單人操作，電腦軟件要登錄自己賬號的情況下，數據量太多，導致速度慢！免規則采集器最主要的功能就是免采集，可以添加新標題和文章采集，導出原始文件！大家可以根據自己的需求和使用場(chǎng)景來(lái)選擇免規則采集器功能模塊！免規則采集器申請登錄方式很簡(jiǎn)單，可以到我們官網(wǎng)（www。fpws2016。com）、qq群里面免費申請，有任何問(wèn)題歡迎大家來(lái)提問(wèn)，我們一起交流學(xué)習！。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法提升搜索體驗的思路和做法)
　　免規則采集器列表算法一般而言，它只會(huì )對數據列做規則提取，不會(huì )對其它列進(jìn)行類(lèi)似判斷。上述任何一個(gè)規則，都是基于全新的數據庫邏輯來(lái)實(shí)現的。如果對于某個(gè)規則產(chǎn)生了多條相關(guān)聯(lián)的數據列，對于數據庫其它列的規則也將會(huì )被強制解釋為一條，不管其它列的表達式如何。要在大量數據列中對數據進(jìn)行規則提取，處理復雜的搜索操作，就需要設置多份用戶(hù)規則，分別放在不同的地方。
　　由于每個(gè)用戶(hù)規則代碼量較大，而且會(huì )存在版本、參數更改等問(wèn)題，無(wú)法像對于每一個(gè)列是可以通過(guò)標準匹配引擎對其進(jìn)行規則定制那樣快速集成。這種情況下，將規則放在用戶(hù)規則列表中是最快捷的做法。提升搜索體驗這種情況下，不如采用標準規則定制的方式，通過(guò)將標準規則和用戶(hù)規則提交系統對接，用戶(hù)可以在自己的機器上創(chuàng )建多份規則，這些規則通過(guò)系統規則和用戶(hù)規則進(jìn)行編碼對等，規則一個(gè)分支下產(chǎn)生的數據也是完全統一的。
　　因此這種方式可以在無(wú)需在數據庫加入規則提取器的情況下，提升規則引擎的搜索體驗。去除索引限制這個(gè)方式同樣可以提升規則引擎的搜索體驗，去除標準規則，讓搜索機器只能搜索被搜索的最后一條數據。因為索引限制是一個(gè)系統發(fā)展過(guò)程中很常見(jiàn)的限制，一般會(huì )以某種機制來(lái)解決，例如采用搜索機器的隱式哈希(redis)映射的特性，或者提供關(guān)聯(lián)結構化的數據，或者對未定義規則進(jìn)行特殊處理等等。
　　去除上下文限制這個(gè)方式同樣是一個(gè)常見(jiàn)的思路，以主關(guān)鍵字（主鍵或者唯一或者字符串）作為關(guān)鍵字，在這個(gè)關(guān)鍵字的字符串中填寫(xiě)默認關(guān)鍵字即可。為了盡量地去除索引限制，可以將搜索引擎建成一個(gè)組，然后將關(guān)鍵字放在組里面進(jìn)行搜索，并且在每個(gè)組后面都加入一個(gè)可搜索的對象列表。想了解標準規則是怎么定義的？也可以看看我以前的文章。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(DiscuzX3.4論壇優(yōu)采云采集器免登陸發(fā)布接口模塊（可測試）)
　　今天分享的《DiscuzX3.4論壇優(yōu)采云采集器免登錄發(fā)布界面模塊（可測試）》可以復制以下百度云地址下載。這個(gè)接口是自己測試的。壓縮包沒(méi)有加密，可以直接使用，我們在這篇文章中附上了教程文章，適合DZ論壇網(wǎng)站采集的資源，好了，大家按照下面的流程來(lái)吧。
　　下載鏈接：提取碼：e9xk
　　解壓后看到的文件是：
　　
　　其中，discussX3.0.wpm 為發(fā)布模塊，dz 測試接口。ljobx 是測試規則。以后不問(wèn)規則怎么寫(xiě)，就按這個(gè)格式寫(xiě)就行了。
　　1.上傳接口
　　根據自己的網(wǎng)站編碼，選擇GBk或utf8文件下的以下接口文件，jiekou.php，這個(gè)接口有密碼，默認123456，如果要修改，打開(kāi)這個(gè)jiekou.php調整：
　　
　　就像上圖一樣，把默認的“123456”改成你想要的，如果改了一定要保存。如果你不明白它，不要改變它。
　　然后把這個(gè)文件上傳到DZ網(wǎng)站的根目錄。不知道根目錄是什么就別問(wèn)哪里上傳了，自己的網(wǎng)站
　　別人怎么知道你的根目錄是什么？如果您不知道，請自行檢查。
　　然后我們嘗試在瀏覽器中訪(fǎng)問(wèn)，訪(fǎng)問(wèn)地址是網(wǎng)站域名/jiekou.php?pw=password，這個(gè)密碼就是上面提到的界面密碼：
　　
　　如果論壇的模塊能出現，就證明界面是正確的。
　　2. 導入發(fā)布模塊
　　點(diǎn)擊發(fā)布按鈕：
　　
　　打開(kāi)配置界面（有些慢，稍等）：
　　
　　導入成功后會(huì )有提示。
　　發(fā)布模塊設置：
　　
　　第一步是選擇我們剛剛導入的dz發(fā)布模塊。
　　第二步：全局變量就是上面提到的接口文件密碼
　　第三步：選擇對應的代碼
　　第四步：網(wǎng)站的根目錄填寫(xiě)上面我們訪(fǎng)問(wèn)接口時(shí)的接口文件名，其余地址。然后選擇“無(wú)登錄和Http請求”
　　第五步：點(diǎn)擊獲取列表。如果可以顯示論壇版塊，則說(shuō)明上述4步是正確的。
　　設置完成后，點(diǎn)擊 測試配置。成功后，設置一個(gè)配置名稱(chēng)保存該配置以供規則使用。
　　分發(fā)簡(jiǎn)單，只發(fā)標題內容回復
　　我們打開(kāi)發(fā)布模塊介紹一下里面的內容：
　　
　　單擊編輯按鈕轉到“內容發(fā)布參數”選項卡：
　　
　　引入表格名稱(chēng)：
　　用戶(hù)名：對應論壇發(fā)帖回復的用戶(hù)名
　　主題：對應論壇標題
　　message：對應發(fā)帖的主題和回復的內容，這兩部分放在一起
　　fid：對應section ID
　　簽名：發(fā)帖人和回復人的簽名內容，這里也放在一起
　　publishdat：發(fā)帖和回復的時(shí)間，相同的兩部分放在一起
　　typeid：對應學(xué)科類(lèi)別的ID
　　typename：對應主題類(lèi)別名稱(chēng)，上面我們已經(jīng)寫(xiě)好了類(lèi)別ID，這里不需要設置值，表格值留空即可。
　　sortid：對應分類(lèi)信息的ID
　　fanme：對應section的名字，fid的值也在上面設置，這里的值不需要設置，表單值可以留空
　　avatar：發(fā)帖人和回復人的頭像信息，相同的兩部分放在一起
　　標簽：發(fā)布時(shí)設置的標簽
　　如果我們不需要表單值，比如不需要簽名，我們根據上圖選擇這個(gè)，然后點(diǎn)擊“修改表單值”，把這里的表單值設置為空，如如下圖所示：
　　
　　然后使用相同的方法來(lái)處理我們其他不必要的表單，如下所示。我不需要 typeid、typenam 和其他形式。我只是使用上面的方法將它們的表單值設置為空。
　　
　　當然，您可以選擇您需要的表格。
　　我們將測試規則導入到采集器中來(lái)說(shuō)明如下規則設置：
　　
　　第二步：采集內容規則，我們直接點(diǎn)擊右側的“測試”按鈕，查看采集的內容。此規則為采集dz官方論壇。
　　因為是采集論壇，內容標簽采集會(huì )得到帖子內容和回復內容，作者標簽采集會(huì )得到帖子用戶(hù)名和回復用戶(hù)名，頭像，時(shí)間和簽名，所有發(fā)帖者和回復者相關(guān)信息的組合。
　　采集 給作者，接口是自動(dòng)注冊的。
　　要使用標簽循環(huán)右側的“標簽循環(huán)處理”分隔符，必須寫(xiě)“||||”，信息右側的結果用于將每個(gè)信息與“|||”連接起來(lái).
　　說(shuō)到頭像標簽，用戶(hù)的頭像必須是“頭像圖片地址和用戶(hù)名”的組合。
　　如何設置規則取決于內置規則，刪除不需要的標簽即可。添加需要添加的標簽?？傊?，規則中的標簽與發(fā)布模塊中的標簽一一對應，標簽名稱(chēng)必須一致。
　　
　　幸運的是，我沒(méi)有在發(fā)布模塊中看到內容標簽。事實(shí)上，發(fā)布模塊中的 {0} 已被替換。一切都設置好后，在規則中使用下圖：
　　
　　接口擴展說(shuō)明：
　　設置界面注冊的用戶(hù)名和密碼，打開(kāi)界面：
　　
　　這里是新用戶(hù)注冊的密碼，我設置的是12346，那么界面上注冊的所有用戶(hù)的登錄密碼都是123456
　　如果留空，則新注冊的用戶(hù)名和密碼為：連接用戶(hù)名和密碼參數，md5下，取下12位數字。上圖中用戶(hù)密碼下方是用戶(hù)名和密碼參數，可以設置。
　　如果沒(méi)有回復用戶(hù)名，則使用界面中設置的用戶(hù)名，如下圖：
　　
　　這些可以修改。
　　界面中有如下映射關(guān)系：
　　
　　這意味著(zhù)我們創(chuàng )建了一個(gè)名為 fname 的標簽，如果 采集 到達“Block 1”，那么我們將在論壇中發(fā)布相應的論壇 id 1，這可以根據我們的論壇論壇進(jìn)行修改，以下 typname 為同樣的，這個(gè)設置的好處是不需要直接通過(guò)section名和topic分類(lèi)名來(lái)設置category id來(lái)自動(dòng)對應。
　　好了，今天的“DZ優(yōu)采云采集發(fā)布模塊”就講到這里。其實(shí)網(wǎng)站采集大家都很熟悉，雖然采集站點(diǎn)很容易降級。我不建議直接把新站點(diǎn)帶到采集，也不建議站點(diǎn)的采集數據不斷更新。但是采集一些必要的資源還是可以的，而且網(wǎng)站的主要內容應該是“高質(zhì)量文章”，這樣會(huì )給百度一些好的印象，更有利于網(wǎng)站 整體排名提升。
　　標簽： DiscuzX3.4 論壇網(wǎng)站 優(yōu)采云采集 發(fā)布模塊 查看全部

　　免規則采集器列表算法(亞馬遜賣(mài)家必備的數據分析采集工具-支持導出數據豐富的功能)
　　為了讓賣(mài)家更方便的操作數據，亞馬遜ASIN采集器的使用已經(jīng)成為亞馬遜賣(mài)家必不可少的數據分析工具。它可以用于產(chǎn)品的跟蹤和選擇以及數據分析和調查等多個(gè)方面。
　　
　　兼容多個(gè)國家
　　支持采集 的國家包括中國、美國、英國、法國、德國、日本、加拿大和意大利的站點(diǎn)。
　　支持采集變體（子產(chǎn)品）
　　支持采集變體支持采集變體型號、顏色尺寸、高清圖片、詳細圖片、價(jià)格、報價(jià)等。
　　支持采集高清圖像：
　　支持1080p超高清圖片，支持采集主圖和副圖等多圖采集。支持自定義圖片保存文件名。新增圖片批量下載功能，可以有效幫助賣(mài)家整理和采集后期圖片。
　　支持導出表
　　可以直接用excel打表格、導出圖片、導出數據到數據庫。圖片還可以進(jìn)一步導入到表格中，操作起來(lái)更加方便快捷。
　　支持過(guò)濾器
　　支持多配置保存、分類(lèi)過(guò)濾、標題過(guò)濾、跳過(guò)采集傳遞的ASIN。
　　采集 豐富的數據
　　支持多字段豐富，可以采集主副圖片產(chǎn)品信息，支持自定義段落調整。
　　采集速度相當穩定，速度快，多種反屏蔽措施
　　擁有專(zhuān)業(yè)的采集算法，處理問(wèn)題更快，采用多種網(wǎng)絡(luò )采集模式，支持HTTP代理批量添加和隨機切換模式，還可以采集統計數據。
　　豐富的功能可以幫助賣(mài)家更好的處理問(wèn)題
　　自帶豐富的小工具，價(jià)格批量修改，價(jià)格條件刪除器，Sku生成器，圖片瀏覽，冗余ASIN刪除功能。
　　圍繞ASIN可以在多種情況下批量處理采集
　　支持采集所有商品評論內容回復、采集賣(mài)家等功能，還可以采集高清買(mǎi)家秀圖片，任務(wù)列表也支持全屏打開(kāi)。
　　可以過(guò)濾同一個(gè)賣(mài)家的ID鏈接，有效防止同一店鋪出現多個(gè)采集。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(
百度新推出勁風(fēng)算法，打擊惡意獲取流量的聚合頁(yè))
　　強風(fēng)算法后網(wǎng)站如何整改恢復
　　近期，百度推出金峰算法，主要打擊惡意獲取流量的聚合頁(yè)面。當一個(gè)算法在百度上線(xiàn)時(shí)，站長(cháng)可以通過(guò)過(guò)去的歷史數據趨勢圖或者網(wǎng)站監測到的一些功能來(lái)了解這些算法對自己的影響網(wǎng)站。
　　1、對于網(wǎng)站領(lǐng)域太分散
　　建議確定一個(gè)主要領(lǐng)域，去除其他領(lǐng)域的內容機器人，屏蔽搜索引擎抓取，不再參與搜索引擎排名；
　　或者刪除其他字段的內容，將刪除內容的URL提交到百度搜索資源平臺404，確保網(wǎng)站安全。
　　2、對于不一致的文字
　　您可以查看每個(gè)聚合頁(yè)面的主題，以確保聚合頁(yè)面下的內容與當前聚合頁(yè)面主題的擴展相關(guān)。
　　通過(guò)內容相似度計算的方式提取和計算網(wǎng)頁(yè)中的正文。獲取當前聚合頁(yè)面的主題和內容之間的相似度分數。
　　并且通過(guò)實(shí)際觀(guān)察，確保相似度得分在哪個(gè)值，才能解決搜索用戶(hù)的需求。
　　3、用于搜索批量生成
　　大大提高了搜索檢索到的內容的相關(guān)性，從而增強了用戶(hù)體驗。
　　使用相似度判斷方法，讓編輯輔助聚合頁(yè)面的內容編寫(xiě)（規劃的相似度分值）。
　　如果最終還是不能保證滿(mǎn)足用戶(hù)需求，建議刪除或者操作機器人。
　　4、對于內容為空或太少，甚至無(wú)效
　　首先，搜索和整理更多類(lèi)別的內容，提高聚合頁(yè)面下內容的整體豐富度，保證前期的相關(guān)性。
　　其次，可以對聚合頁(yè)面關(guān)鍵詞進(jìn)行分類(lèi)。
　　例如：爬蟲(chóng)爬蟲(chóng)、爬蟲(chóng)算法、搜索引擎爬蟲(chóng)、baiduspider，都被認為是一種聚合頁(yè)面。
　　當內容為空或少于X項時(shí)，可以通過(guò)展開(kāi)檢索到的維度來(lái)完成。
　　另外，由于404頁(yè)面已經(jīng)被收錄或者爬蟲(chóng)爬過(guò)，建議提交百度搜索資源平臺的死鏈接提交工具，以確保搜索引擎不認為有很多 網(wǎng)站 死鏈接。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(一個(gè)隱私數據保護保護主要流程及步驟)
　　讓我們看看最常見(jiàn)的案例之一：消費者隱私數據保護。
　　場(chǎng)景介紹
　　近年來(lái)，隨著(zhù)消費者個(gè)人意識的興起和對隱私的重視，數據安全成為越來(lái)越熱門(mén)的話(huà)題，國家陸續出臺了一些相關(guān)法規來(lái)規范采集和數據的使用。. 企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中，如果不重視敏感數據的保護和數據安全體系的建設，一旦發(fā)生敏感數據泄露事件，就會(huì )損害企業(yè)的聲譽(yù)，影響業(yè)務(wù)；更重要的是直接接觸法律。受到主管當局的處罰和制裁。
　　在企業(yè)領(lǐng)域的敏感信息中，個(gè)人敏感信息是絕對的大頭，包括個(gè)人身份信息（姓名、身份證號碼）、聯(lián)系方式（手機、郵箱、地址）、個(gè)人財產(chǎn)信息、生物識別信息等。個(gè)人敏感數據。數據一旦泄露，將對用戶(hù)的個(gè)人生活和企業(yè)的業(yè)務(wù)運營(yíng)造成極大的損害。因此，在企業(yè)的業(yè)務(wù)運營(yíng)中，必須對消費者的個(gè)人隱私數據進(jìn)行脫敏和保護。
　　
　　圖：支付寶，用戶(hù)名和用戶(hù)賬號脫敏保護
　　主要流程
　　首先我們回顧一下在Dataphin上實(shí)現敏感數據保護的主要流程：
　　
　　在Dataphin中，敏感數據保護的實(shí)現可以分為以下三個(gè)步驟：
　　1、識別敏感數據：設置數據分類(lèi)、數據分類(lèi)、識別規則等。
　　2、 設置敏感數據保護方法：為識別出的敏感數據選擇合適的脫敏算法并設置脫敏規則
　　3、數據消費：脫敏ad hoc查詢(xún)、開(kāi)發(fā)數據寫(xiě)入和生產(chǎn)等場(chǎng)景的數據消費。
　　詳細步驟
　　接下來(lái)，我們以用戶(hù)敏感信息中最常見(jiàn)的用戶(hù)名為例，一步步展示如何識別和脫敏用戶(hù)名。
　　1、識別敏感數據
　　假設我們已經(jīng)建立了數據分類(lèi)和數據分類(lèi)（Dataphin 將內置通用分類(lèi)和分類(lèi)標準并支持開(kāi)箱即用），我們直接進(jìn)入創(chuàng )建新識別規則的模擬步驟：
　　為[用戶(hù)名]創(chuàng )建一個(gè)新的識別規則；
　　掃描范圍選擇【全部】；
　　選擇【內置識別】-【名稱(chēng)】作為掃描方式（如果用戶(hù)名字段為【名稱(chēng)】，還可以配置常規規則【^名稱(chēng)$】）；
　　數據分類(lèi)選擇【個(gè)人數據（C）】；
　　數據分類(lèi)選擇【機密數據（L3）】）（根據自身企業(yè)情況靈活調整平衡）；
　　優(yōu)先級選擇【3】（中優(yōu)先級，根據自身企業(yè)情況靈活調整）；
　　
　　配置好識別規則后，我們可以觸發(fā)【手動(dòng)規則掃描】，或者等到第二天，系統會(huì )自動(dòng)進(jìn)行全局掃描。敏感數據識別的最終結果可以在【識別記錄】頁(yè)面看到：
　　
　　2、設置敏感數據保護方法
　　識別出敏感數據后，下一步就是為敏感數據設置合適的保護方法，確保數據不被泄露。
　　Dataphin目前內置多種屏蔽脫敏規則（如[張三]，顯示為[*三]），hash脫敏規則（如[張三]，顯示為[615DB57AA314529AAA0FBE95B3E95BD3]），可以滿(mǎn)足大部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景在數據保護需求下，支持未來(lái)的加解密算法和自定義脫敏算法。
　　建議您根據業(yè)務(wù)需求選擇合適的算法。比如對于用戶(hù)名，在大多數業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如支付寶轉賬）中，不能顯示完整的名字，但是可以顯示一部分用于身份確認，這樣內置的【中文名】脫敏算法可以選擇
　　
　　選擇合適的脫敏算法后，我們可以配置動(dòng)態(tài)脫敏規則，或者以用戶(hù)名為例：
　　為【用戶(hù)名脫敏】新建一個(gè)脫敏規則；
　　綁定已建立的敏感數據識別規則【用戶(hù)名】；
　　應用場(chǎng)景選擇【寫(xiě)開(kāi)發(fā)表】、【即席查詢(xún)】；
　　選擇脫敏方式【遮瑕面膜-中文名稱(chēng)】；
　　有效范圍選擇【全部】
　　
　　至此，我們的敏感數據識別和保護已經(jīng)配置完畢，接下來(lái)在數據消費的過(guò)程中，數據就可以得到保護了。
　　3、數據消耗
　　下面以ad hoc查詢(xún)?yōu)槔?，展示敏感數據識別和脫敏的效果：
　　可以看到，我們開(kāi)始寫(xiě)入表的數據是【張三】，因為寫(xiě)入了敏感數據【姓名】字段，即【用戶(hù)名】，所以讀取數據時(shí)，系統自動(dòng)進(jìn)行脫敏，操作的同學(xué)只能看到[*3]，從而防止敏感數據泄露，保護數據安全。
　　
　　結束語(yǔ)
　　上面的例子用一個(gè)非常簡(jiǎn)單的案例比如用戶(hù)名來(lái)講述敏感數據識別和脫敏的整個(gè)主要過(guò)程。相信可以幫助大家了解整個(gè)數據安全保護機制。除了主要的流程外，還有數據的分類(lèi)和分級。開(kāi)發(fā)、審查識別記錄并手動(dòng)修改、脫敏白名單和其他流程。同時(shí)，在企業(yè)實(shí)際的數據安全保護中，還有更多系統性的工作要做，比如制定符合企業(yè)的數據分類(lèi)分級制度，建立完善的數據識別體系等。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(【技術(shù)分析】Apriori關(guān)聯(lián)規則挖掘的重要算法（一）)
　　1 關(guān)聯(lián)分析算法：Apriori
　　挖掘關(guān)聯(lián)規則的重要算法：Apriori
　　關(guān)聯(lián)規則挖掘允許我們從數據集中發(fā)現項目（項目和項目）之間的關(guān)系
　　概念：
　　支持度：指一個(gè)項目在組合中出現的次數與總次數的比值。支持度越高，組合頻率越高。
　　置信度：指A發(fā)生時(shí)B發(fā)生的概率。
　　提升：指A的出現增加B出現的概率的程度。
　　公式：Lift(A→B)=Confidence(A→B)/Support(B)，用于衡量A出現時(shí)B出現的概率
　　頻繁項集：支持度大于或等于最小支持度（Min Support，可隨機指定）閾值的項集，所以小于最小支持度的項為非頻繁項集，大于或等于最小支持度的項集為頻繁項集。
　　工作準則：
　　1 初始化K=1，計算K個(gè)項集的支持度；
　　2 過(guò)濾掉小于最小支持度的項集（隨機指定）；
　　3 如果項集為空，對應的K-1項集的結果為最終結果，或者項集只有一行，則該行為結果；
　　否則 K=K+1，重復步驟 1-3。
　　FP-Growth 算法：改進(jìn) Apriori
　　先驗缺陷：
　　1 可能產(chǎn)生大量候選集。因為排列組合，所以組合了所有可能的項集；
　　2 每次計算都需要重新掃描數據集，計算每個(gè)項目集的支持度。
　　FP-Growth 特點(diǎn)：
　　1 創(chuàng )建一個(gè) FP 樹(shù)來(lái)存儲頻繁項集。不滿(mǎn)足最低支持級別的項目在創(chuàng )建前被刪除，減少存儲空間。
　　2 整個(gè)生成過(guò)程只遍歷數據集兩次，大大減少了計算量。
　　FP-Growth原理：
　　1 創(chuàng )建項目頭表（item header table）
　　先掃描數據集，將滿(mǎn)足最小支持度的單項（K=1項集）從高到低排序。在這個(gè)過(guò)程中，不滿(mǎn)足最小支持度的項目被刪除。
　　2 構造FP樹(shù)
　　將根節點(diǎn)標記為NULL節點(diǎn)，對過(guò)濾后的數據集進(jìn)行掃描，對于每條數據，按照支持度從高到低的順序創(chuàng )建節點(diǎn)；
　　如果節點(diǎn)存在，則計數count+1，如果不存在，則創(chuàng )建。同時(shí)，在創(chuàng )建過(guò)程中，需要更新項頭表的鏈表。
　　3 通過(guò)FP樹(shù)挖掘頻繁項集
　　具體操作會(huì )用到一個(gè)叫做“條件模式庫”的概念；
　　就是說(shuō)要挖掘的節點(diǎn)是葉子節點(diǎn)，自下而上尋找FP子樹(shù)，然后將FP子樹(shù)的祖先節點(diǎn)設置為葉子節點(diǎn)的總和。
　　2 PageRank
　　目的是找到高質(zhì)量的網(wǎng)頁(yè)。網(wǎng)頁(yè)之間會(huì )形成一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，即互聯(lián)網(wǎng)。論文之間也存在相互引用關(guān)系?？梢哉f(shuō)
　　當前的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境是各種網(wǎng)絡(luò )的集合。只要有網(wǎng)絡(luò )，就會(huì )有傳出和傳入鏈，會(huì )有PR權重計算，可以用PageRank算法，社交網(wǎng)絡(luò )也可以用這個(gè)算法來(lái)計算一個(gè)人的影響力
　　概念：外鏈指的是外鏈。傳入鏈接是指傳入鏈接；圖中，頁(yè)面A有2個(gè)傳入鏈接和3個(gè)傳出鏈接。
　　
　　在簡(jiǎn)化模型中，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的影響力=鏈集合中所有頁(yè)面的加權影響力之和：
　　
　　u 是要評估的頁(yè)面，是頁(yè)面 u 的內鏈集。對于鏈內集合中的任意頁(yè)面v，它可以給u帶來(lái)的影響是它自身的影響力PR(v)除以v頁(yè)面的外鏈數，即頁(yè)面v平均分配影響力PR( v) 把它給出鏈接，這樣就統計了所有能給u帶來(lái)鏈接的頁(yè)面v，得到的總和就是網(wǎng)頁(yè)u的影響力，即PR(u)。
　　為了解決簡(jiǎn)化模型中的層級泄露和層級下沉問(wèn)題，出現了一種隨機瀏覽模型：用戶(hù)并不總是按照跳轉鏈接上網(wǎng)，并且有可能無(wú)論他們當前在哪個(gè)頁(yè)面上，他們有機會(huì )訪(fǎng)問(wèn) 轉到任何其他頁(yè)面，因此定義了阻尼因子 d。該因子表示用戶(hù)根據跳轉鏈接上線(xiàn)的概率。通常一個(gè)固定值可以取0.85，1-d=0.15表示用戶(hù)不通過(guò)跳轉鏈接訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)，比如直接輸入網(wǎng)址，公式為：
　　
　　其中N為網(wǎng)頁(yè)總數，由于加入了阻尼因子d，在一定程度上解決了水平泄漏和水平下沉的問(wèn)題。
　　3 邏輯回歸
　　邏輯回歸，也叫邏輯回歸，是一種常用的數據挖掘算法
　　雖然名字中有“回歸”，但實(shí)際上是一種分類(lèi)方法，主要解決二分類(lèi)問(wèn)題。當然，它也可以解決多分類(lèi)問(wèn)題，但二分類(lèi)更常見(jiàn)。
　　Logistic 函數用于邏輯回歸，也稱(chēng)為 Sigmoid 函數。
　　Sigmoid 函數是深度學(xué)習中經(jīng)常使用的函數之一。函數公式為：
　　
　　函數的圖形類(lèi)似于S形
　　
　　為什么邏輯回歸算法基于 Sigmoid 函數？
　　我們要實(shí)現一個(gè)二元分類(lèi)任務(wù)，0表示不發(fā)生，1表示發(fā)生；
　　給定一些歷史數據X和y，其中X代表樣本的n個(gè)特征，y代表正負樣本，即0或1的值。
　　通過(guò)對歷史樣本的學(xué)習，我們可以得到一個(gè)模型，當給定新的 X 時(shí)，可以預測 y。
　　這里得到的y是一個(gè)預測概率，通常不是0%和100%，而是中間值，那么可以認為，當概率大于50%時(shí)，就是發(fā)生了（正例），當概率小于 50% ，即不會(huì )發(fā)生（負情況）。這樣就完成了二分類(lèi)預測。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(阿里強大的大數據建設方法論是怎樣的？(組圖))
　　阿里強大的大數據建設方法論是什么？筆者從數據技術(shù)、數據模型和數據管理三個(gè)部分開(kāi)始介紹，會(huì )開(kāi)闊你的視野，也對你有所啟發(fā)。
　　
　　最近讀了阿里巴巴數據技術(shù)與產(chǎn)品部的《大數據之路》一書(shū)。本書(shū)是關(guān)于底層數據技術(shù)沉淀的產(chǎn)品形態(tài)，滿(mǎn)足各種數據應用場(chǎng)景，或者是在實(shí)踐中提煉出的數據管理理念。都有助于開(kāi)闊你的視野，也可以作為你自己結合實(shí)際情況進(jìn)行數據構建的參考和參考。
　　接下來(lái)將從數據技術(shù)、數據模型、數據管理三個(gè)部分展開(kāi)介紹。
　　一、數據技術(shù)文章1.1Log采集
　　阿里的日志采集程序包括兩大系統：基于Web的日志采集程序Aplus.JS和基于A(yíng)PP的日志采集程序UserTrack。
　　以下是頁(yè)面瀏覽日志的采集流程：
　　瀏覽器點(diǎn)擊鏈接；瀏覽器解析請求并按照標準協(xié)議向服務(wù)器發(fā)送HTTP請求（標準HTTP請求包括請求行、請求頭和請求體。請求行將包括請求方法是get或post，以及請求資源的URL，如，HTTP版本協(xié)議號等內容，cookies等附加信息會(huì )在請求頭中體現）；服務(wù)器接收并解析請求，并將處理結果以HTTP響應的形式發(fā)送給瀏覽器（標準HTTP響應包括狀態(tài)行、響應頭和響應體。狀態(tài)行是一個(gè)3位數的狀態(tài)碼，用于標識服務(wù)器的處理結果，如200/404，響應頭中的cookie等附加信息。響應體是可選的，但大多是非空的，包括HTML文檔、圖片、腳本等）；瀏覽器接收服務(wù)器響應，解析并呈現頁(yè)面。
　　這是從請求到頁(yè)面最終顯示的標準全過(guò)程。瀏覽器解析服務(wù)器的響應如下：
　　當HTML文檔解析到某個(gè)節點(diǎn)時(shí)，HTML文檔中嵌入的JavaScript腳本采集當前頁(yè)面參數、瀏覽行為的上下文信息、運行環(huán)境信息；采集 完成后發(fā)送到日志服務(wù)器，一般以 URL 參數形式反映在請求行中；日志服務(wù)器收到日志請求后，立即向請求發(fā)送成功響應，并將日志內容寫(xiě)入日志緩沖區；服務(wù)端日志處理程序讀取日志，解析，保存為標準日志文件，注入實(shí)時(shí)消息通道，供后續程序消費使用。
　　除了普通的頁(yè)面瀏覽日志采集，還有頁(yè)面交互日志采集，比如采集頁(yè)面鼠標移動(dòng)變化，用于精準的用戶(hù)行為分析。
　　流程大致如下：
　　采集 代碼嵌入目標頁(yè)面，綁定待監控的交互行為；當指定的交互行為發(fā)生時(shí)，采集代碼和正常的業(yè)務(wù)交互響應代碼一起觸發(fā)；采集 完成然后發(fā)送到采集 服務(wù)器。1.2數據同步
　　除了日志采集，數據庫同步也是數據訪(fǎng)問(wèn)層的重要組成部分。
　　數據同步的三種方式：
　　直連同步：通過(guò)ODBC或JDBC直接采用標準化統一的標準接口。優(yōu)點(diǎn)是配置簡(jiǎn)單，易于實(shí)施。但是也有缺點(diǎn)，比如降低了目標系統的性能。建議采用主備策略從備份數據庫中提取數據。數據文件同步：約定格式，從源系統生成文本文件，通過(guò)FTP服務(wù)器傳輸到目標系統。非常適合收錄多個(gè)異構數據庫系統的數據源，簡(jiǎn)單實(shí)用，另外日志數據通常是文本文件。但是，在上傳和下載過(guò)程中可能會(huì )出現丟包或錯誤的情況。建議上傳時(shí)添加驗證文件，表示數據量、文件大小等驗證信息。數據庫日志分析與同步：源系統的日志文件通過(guò)TCP/IP三路握手機制依次傳輸到目標系統。目標系統通過(guò)數據加載模塊完成數據的導入。數據可實(shí)時(shí)或準時(shí)同步，延遲低，對業(yè)務(wù)系統影響小。適用于業(yè)務(wù)系統到數據倉庫的增量同步。但缺點(diǎn)是投資比較大，需要部署中間系統提取數據，也存在數據漂移和遺漏的問(wèn)題。源系統的日志文件通過(guò)TCP/IP 三向握手機制依次傳輸到目標系統。目標系統通過(guò)數據加載模塊完成數據的導入。數據可實(shí)時(shí)或準時(shí)同步，延遲低，對業(yè)務(wù)系統影響小。適用于業(yè)務(wù)系統到數據倉庫的增量同步。但缺點(diǎn)是投資比較大，需要部署中間系統提取數據，也存在數據漂移和遺漏的問(wèn)題。源系統的日志文件通過(guò)TCP/IP 三向握手機制依次傳輸到目標系統。目標系統通過(guò)數據加載模塊完成數據的導入。數據可實(shí)時(shí)或準時(shí)同步，延遲低，對業(yè)務(wù)系統影響小。適用于業(yè)務(wù)系統到數據倉庫的增量同步。但缺點(diǎn)是投資比較大，需要部署中間系統提取數據，也存在數據漂移和遺漏的問(wèn)題。適用于業(yè)務(wù)系統到數據倉庫的增量同步。但缺點(diǎn)是投資比較大，需要部署中間系統提取數據，也存在數據漂移和遺漏的問(wèn)題。適用于業(yè)務(wù)系統到數據倉庫的增量同步。但缺點(diǎn)是投資比較大，需要部署中間系統提取數據，也存在數據漂移和遺漏的問(wèn)題。
　　阿里數據倉庫同步有兩種方式：
　　1.3線(xiàn)下數據平臺
　　在整體架構中，數據計算層包括數據存儲計算平臺（MaxCompute、Stream Compute）、數據集成與管理系統（OneData）。
　　MaxCompute由四部分組成：
　　Client：Web，提供restful API的離線(xiàn)數據處理服務(wù)；軟件開(kāi)發(fā)工具包；客戶(hù)端工具CLT，可以提交命令完成項目管理、DDL等操作；IDE，上層可視化ETL和BI工具，可完成數據同步、任務(wù)調度和報表生成等操作。接入層：提供HTTP服務(wù)、Cache、負載均衡，實(shí)現用戶(hù)認證和服務(wù)級訪(fǎng)問(wèn)控制。邏輯層：又稱(chēng)控制層，是核心部分，實(shí)現命令的分析與執行、數據對象的訪(fǎng)問(wèn)控制與授權等功能。其中，Worker處理所有的RESTful請求；Scheduler 負責 Instance 任務(wù)的調度和反匯編；而 Excutor 負責 Instance 的執行。計算層：
　　圍繞Max Compute，阿里巴巴集成了多個(gè)基于不同場(chǎng)景的子系統作為統一的開(kāi)發(fā)平臺：
　　除了統一的開(kāi)發(fā)平臺，任務(wù)調度系統還負責任務(wù)的統一調度和管理。它由調度引擎和執行引擎組成。
　　任務(wù)調度系統具有以下特點(diǎn)：
　　1.4 數據服務(wù)
　　數據服務(wù)架構演進(jìn)：
　　SmartDQ 的元數據模型和處理流程如下：
　　
　　SmartDQ 只是滿(mǎn)足簡(jiǎn)單的查詢(xún)服務(wù)。在Oneservice的統計數據服務(wù)層，有如下三個(gè)模塊：
　　二、數據建模2.1 大數據建模概述
　　數據模型定義：數據模型是一種數據組織或存儲的方法，強調從業(yè)務(wù)、數據存儲、數據使用等角度對數據進(jìn)行合理的存儲。
　　數據模型的含義：
　　性能方面，提高查詢(xún)性能，降低IO吞吐量；在成本上，減少了冗余、結果的復用，降低了數據存儲和計算成本；在效率方面，可以提高數據使用效率；在質(zhì)量方面，它改善了統計的不一致性。
　　數據倉庫建模方法：
　　2.2 數據集成與管理系統
　　Onedata是阿里巴巴數據公共層建設的指導方法。其定位和價(jià)值在于：通過(guò)數據服務(wù)和數據產(chǎn)品，完成數據公共層的建設，建立標準化、共享的數據服務(wù)能力，降低數據互通成本，釋放數據計算、存儲、人力資源等資源，并消除業(yè)務(wù)和技術(shù)。疼痛。
　　索引命名約定：
　　派生索引 = 時(shí)間段 + 修飾符 + 原子索引
　　例如，過(guò)去 7 天的新 APP 用戶(hù)數。
　　指標類(lèi)型可分為：交易指標（如新注冊會(huì )員數）、存量指標（如產(chǎn)品總數）、綜合指標（如比例、變化、變化率、排名、均值/分位數等統計）。
　　2.三維設計
　　測度是“事實(shí)”，維度是“環(huán)境”。維度用于描述事實(shí)發(fā)生的不同環(huán)境，并可用于約束查詢(xún)、小計和排序。
　　維度通常使用主鍵來(lái)標識其唯一性。有兩種類(lèi)型的主鍵：具有業(yè)務(wù)意義的自然鍵和具有自增列或全局唯一標識符的代理鍵。
　　數據倉庫的重要特征是反映歷史變化，因此如何處理維度變化是維度設計的關(guān)鍵任務(wù)。對于緩變尺寸，通常有以下三種處理方法：
　　阿里使用快照維度表來(lái)記錄維度變化：基于計算周期，每天可以保留一個(gè)完整的快照數據。優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單高效，開(kāi)發(fā)維護成本低；缺點(diǎn)是存儲成本高。于是阿里提出了一種極限存儲的方法。
　　極限存儲采用歷史拉鏈存儲方式，即添加新的時(shí)間字段（start_dt和end_dt）。與全量存儲相比，優(yōu)點(diǎn)是不變的數據不會(huì )重復存儲。
　　但是，歷史拉鏈存儲也有缺點(diǎn)，即下游使用和理解成本高；時(shí)間分區可能會(huì )超出數據庫的分區限制。
　　因此，可以有針對性地進(jìn)行兩個(gè)優(yōu)化：
　　透明（即上層對用戶(hù)進(jìn)行視圖操作和映射關(guān)聯(lián)，用戶(hù)感知不到極限存儲表的存在）；歷史拉鏈表是每月制作的（與每天相比，可以大大減少分區數量）。2.4 事實(shí)表設計
　　事實(shí)用于衡量業(yè)務(wù)流程。常用的事實(shí)有以下三種類(lèi)型：
　　根據產(chǎn)生方式，事實(shí)表可分為以下三種：
　　事實(shí)表的幾個(gè)設計原則：
　　事實(shí)表的設計方法：選擇業(yè)務(wù)流程→聲明粒度→確定維度→確定事實(shí)。這種方法也適合采集數據分析的需要。
　　三、數據管理3.1元數據
　　元數據是數據的數據，它記錄了數據從產(chǎn)生到消費的整個(gè)過(guò)程：數據倉庫中模型的定義、各層級之間的映射關(guān)系、監控數據的數據狀態(tài)、ETL任務(wù)的運行狀態(tài)， 等等。
　　根據用途，元數據可以分為技術(shù)元數據和業(yè)務(wù)元數據：
　　統一元數據體系建設目標：打通數據訪(fǎng)問(wèn)、處理、消費全環(huán)節，提供統一規范的元數據服務(wù)導出，保證元數據輸出的穩定性和質(zhì)量。
　　構建統一元數據系統的目標流程：
　　對底層數據進(jìn)行梳理，對元數據進(jìn)行分類(lèi)，減少數據重復，豐富表和字段的使用；搭建中間層，在治理、存儲、質(zhì)量、安全等治理領(lǐng)域提供數據支撐；向外界提供統一的元數據服務(wù)出口。
　　元數據被廣泛使用：
　　阿里的應用主要有以下幾個(gè)方面：
　　(1）數據配置文件
　　為數據建立血緣關(guān)系圖，解決研發(fā)前期搜索數據、確定口徑算法、數據處理的復雜困境，節省研發(fā)成本，更高效地理解和使用數據，并標記，通過(guò)標簽組織和歸檔數據。
　　數據標簽主要分為四類(lèi)：
　　(2）元數據門(mén)戶(hù)
　　通過(guò)數據地圖檢索和理解數據，通過(guò)數據管理進(jìn)行計算、存儲和安全管理。
　　(3）血緣分析
　　表級血緣關(guān)系、領(lǐng)域血緣關(guān)系、間接使用表應用血緣關(guān)系用于影響分析、重要性分析、離線(xiàn)分析、離線(xiàn)分析、鏈接分析、故障排除等。
　　(4）數據建模
　　它可以實(shí)現從經(jīng)驗建模到元數據驅動(dòng)的升級，提供基于數據的指導，提高建模效率。使用的元數據有：表的基本元數據，比如表的下游情況、查詢(xún)/關(guān)聯(lián)/聚合的數量；表的關(guān)聯(lián)元數據：關(guān)聯(lián)表、關(guān)聯(lián)類(lèi)型、關(guān)聯(lián)數、關(guān)聯(lián)字段等；字段的基本元數據，如字段名稱(chēng)、評論、查詢(xún)/關(guān)聯(lián)/關(guān)聯(lián)/聚合/過(guò)濾次數。
　?。?） 驅動(dòng) ETL 開(kāi)發(fā)
　　OneClick 可用于日常數據運維，如任務(wù)查詢(xún)定位、添加字段、表刪除、表備份、任務(wù)離線(xiàn)、任務(wù)刪除等。 例如Data Profile判斷數據可以離線(xiàn)后，觸發(fā)OneClick數據離線(xiàn)工作流，直接自動(dòng)刪除數據、刪除元數據、離線(xiàn)調度任務(wù)、離線(xiàn)DQC監控。
　　3.2計算管理
　　計算管理的目的是減少計算資源消耗，提高任務(wù)執行性能。計算優(yōu)化可以分為任務(wù)優(yōu)化和系統優(yōu)化。
　　3.3存儲和成本管理
　　從以下幾個(gè)方面介紹存儲優(yōu)化：
　　3.4 數據質(zhì)量
　　數據質(zhì)量是一切有效分析和準備的基礎和前提，因此數據質(zhì)量的保證是數據倉庫建設的重要環(huán)節。
　　數據質(zhì)量保證的原則主要有四個(gè)方面：
　　阿里的數據質(zhì)量構建方法包括以下幾個(gè)方面：
　　摩薩德可以提供強有力的保障監控和自定義警報。圍繞運維目標即業(yè)務(wù)監控設計強保障監控，業(yè)務(wù)預警時(shí)間受到威脅報警。比如業(yè)務(wù)人員每天的離線(xiàn)數據任務(wù)，業(yè)務(wù)輸出時(shí)間為9點(diǎn)。Summer可以根據當前業(yè)務(wù)中所有任務(wù)最近7天的平均運行時(shí)間，設置預警時(shí)間，如果7點(diǎn)數據沒(méi)有輸出就發(fā)出預警。另外，當任務(wù)失敗時(shí)，可以自定義告警配置。 查看全部

　　免規則采集器列表算法(TeleportUltra(仿站扒站神器)電腦網(wǎng)站采集軟件介紹)
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　　技能
　　1、要使用 Teleport，您可以創(chuàng )建一個(gè)收錄 Internet 上一個(gè)或多個(gè)文件地址的項目文件。您還為 Teleport 提供了一些規則，定義了它將遵循的鏈接以及它將檢索哪些文件。要發(fā)送蜘蛛任務(wù)，請選擇文件菜單上的啟動(dòng)命令，或按工具欄上的啟動(dòng)按鈕。
　　2、 一旦激活，傳送蜘蛛將讀取您項目的起始地址并檢索它的任何文件以找到那里。然后它讀取該頁(yè)面上的所有鏈接，跟蹤這些鏈接，并獲取這些頁(yè)面上的文件，直到它用完為止。
　　3、你可以告訴 Teleport 只檢索某些類(lèi)型的文件，并且只遵循某些類(lèi)型的鏈接。例如，您可以指示它僅檢索 jpg 和 gif 文件，這是世界上常見(jiàn)的圖形文件類(lèi)型萬(wàn)維網(wǎng)。您還可以指示它僅跟蹤與起始地址相同域中的鏈接，甚至設置其“深度”搜索。您的“程序”蜘蛛的行為將決定它的距離、需要多長(cháng)時(shí)間以及它將獲取什么類(lèi)型的文件。
　　4、傳送蜘蛛非常靈活。它有許多可定制的探索參數來(lái)指定要跟蹤的鏈接類(lèi)型和要檢索的文件類(lèi)型。大多數情況下，您可以讓新建項目向導為您設置項目的探索參數。新建項目向導通常會(huì )選擇最適合大多數傳輸任務(wù)的參數。
　　5、teleport ultra 簡(jiǎn)體中文版使用特殊的搜索算法快速搜索網(wǎng)頁(yè)，對其鏈接進(jìn)行識別和分類(lèi)，然后檢索與“項目屬性”表中指定的文件類(lèi)型匹配的所有文件。
　　
　　6、傳送從項目的第一個(gè)起始地址開(kāi)始。傳送蜘蛛仔細檢查頁(yè)面，提取其所有鏈接和所有對嵌入數據的引用。如果您設置了文件類(lèi)型規范，Teleport 將檢索您為與頁(yè)面匹配的每個(gè)文件請求的文件類(lèi)型。如果不指定任何類(lèi)型，Teleport 將只檢索每個(gè)文件。每個(gè)檢索到的文件都存儲在項目子目錄中，并且始終以您的項目命名。如果您要求 Teleport 獲取“嵌入”文件，例如出現在網(wǎng)頁(yè)上的圖形和聲音，Teleport 也會(huì )獲取這些文件。
　　7、Telep ort spider 然后將頁(yè)面的鏈接歸類(lèi)到其他頁(yè)面。如果鏈接指向頁(yè)面項目的探索深度，或者指向排除域中的頁(yè)面，則該鏈接將被丟棄。蜘蛛依次訪(fǎng)問(wèn)剩余的頁(yè)面；檢查他們的鏈接和文件；檢索他們的文件；類(lèi)別鏈接...等。
　　8、如果你的項目有多個(gè)起始地址，Teleport蜘蛛會(huì )重復以上過(guò)程起始地址。
　　9、當 Teleport 蜘蛛瀏覽每個(gè)新頁(yè)面時(shí)，它會(huì )將添加的頁(yè)面插入到項目地圖中。您可以單擊項目地圖中的任何年齡來(lái)選擇它。檢索到此頁(yè)面的文件將顯示在文件列表中。
　　使用說(shuō)明
　　1、打開(kāi)軟件
　　
　　點(diǎn)擊File，然后點(diǎn)擊New Project Wizred...，彈出如下界面，選擇第一項，點(diǎn)擊Next
　　
　　然后在輸入框中輸入你要領(lǐng)取的網(wǎng)站的地址，點(diǎn)擊下一步
　　
　　選擇所有內容，單擊下一步，然后單擊完成
　　
　　選擇好本地保存源文件的路徑后，點(diǎn)擊保存
　　
　　再次點(diǎn)擊start開(kāi)始選擇網(wǎng)站的文件
　　
　　完成它
　　
　　安裝方法
　　下載后，解壓rar，打開(kāi)exe文件，下一步
　　
　　選擇安裝路徑后，下一步
　　
　　等待進(jìn)度條完成后，安裝完成。
　　
　　更新日志
　　版本 1.72，2015 年 9 月 23 日
　　改進(jìn)的解析器，更好地處理腳本中的字符串
　　從重寫(xiě)過(guò)程中刪除了已知問(wèn)題腳本（jquery、addthis）
　　更新了公司聯(lián)系信息 查看全部

　　免規則采集器列表算法(關(guān)鍵詞故障原語(yǔ),靜態(tài)故障,存儲器存儲器測試,故障覆蓋率)
　　蘇彥鵬薛仲杰一定是明寒雷人
　　基于適用于靜態(tài)簡(jiǎn)化故障測試的MarchSS算法，提出了一種改進(jìn)的嵌入式隨機存取存儲器測試算法——MarchSSE算法。在相同的測試長(cháng)度下，該算法不僅可以檢測出MarchSS算法測試的所有功能故障，還可以檢測出MarchSS算法遺漏的固定開(kāi)路故障，以及大部分動(dòng)態(tài)故障，故障覆蓋率率獲得。有了很大的改善。關(guān)鍵詞故障原語(yǔ)、靜態(tài)故障、動(dòng)態(tài)故障、內存測試、故障覆蓋
　　1 簡(jiǎn)介
　　隨著(zhù)深亞微米VLSI技術(shù)的發(fā)展，來(lái)自不同制造商的大量電路設計或內核被集成在單個(gè)芯片上。內存密度的增加使得內存測試面臨更大的挑戰。嵌入式RAM存儲器是最難測試的電路，因為存儲器測試通常需要大量的測試模式來(lái)激活存儲器并讀出存儲器的單元內容與標準值進(jìn)行比較。在可接受的測試成本和測試時(shí)間的限制下，準確的故障模型和有效的測試算法是必不可少的。為了保證測試時(shí)間和故障覆蓋率，測試的質(zhì)量很大程度上取決于所選的功能故障模型。
　　以前關(guān)于故障模型的大多數論文都將故障的敏感性固定為最多一個(gè)操作（例如一次讀取或一次寫(xiě)入）。這些功能故障稱(chēng)為靜態(tài)功能故障?；谌毕葑⑷牒蚐PICE仿真對DRAM的測試分析表明，還有一種故障可以通過(guò)多個(gè)操作進(jìn)行敏感化，而沒(méi)有靜態(tài)故障（如連續讀寫(xiě)操作），即動(dòng)態(tài)故障。大多數測試算法主要針對靜態(tài)故障，動(dòng)態(tài)故障的覆蓋率較低，但動(dòng)態(tài)故障的測試也很重要[1]。
　　2 內存故障模型
　　故障模型可以用故障原語(yǔ)（Fault Primitive）來(lái)表示。單個(gè)單元故障用符號表示，兩個(gè)單元耦合故障用符號表示。S表示單個(gè)單元的敏化操作序列，Sa表示耦合單元的敏化操作序列，Sv表示耦合單元的敏化操作序列，F表示故障單元的值F{0,1}，R表示讀操作的邏輯輸出值R{0,1,-}。'-'表示寫(xiě)操作被激活，沒(méi)有輸出值。故障原語(yǔ)可以構成一套完整的操作序列，驅動(dòng)所有記憶功能的故障。
　　2.1 單機靜態(tài)故障
　　單個(gè)單元靜態(tài)故障有12個(gè)可能的故障原語(yǔ)，這12個(gè)故障原語(yǔ)可以看作是六個(gè)功能故障模型的集合。以下是六種功能故障： 1）狀態(tài)故障（State Fault）；2）轉換故障；3）寫(xiě)干擾故障；4）讀取破壞性故障；5）False Read Deceptive Read Destructive Fault；6） 讀取錯誤錯誤。文章[2] 中詳細解釋了這些故障。
　　在文章[3]中提到，Stuck-at Faults的故障原語(yǔ)是</0/->和</1/->，所以固定故障被認為是狀態(tài)故障和轉移故障的聯(lián)合。Stuck OPEN Fault[4]是由于字線(xiàn)斷線(xiàn)引起的，即0w1或1w0的操作無(wú)法完成，所以可以認為是轉換故障；另外，由于存儲器的讀出依賴(lài)于靈敏放大器，可以認為是誤讀故障，所以固定開(kāi)路故障被認為是轉換故障和誤讀故障的并集。
　　2.2靜態(tài)耦合失敗
　　靜態(tài)耦合故障的故障原語(yǔ)共有36種，可歸納為以下七種功能故障模型[2]：1）狀態(tài)耦合故障；2） 干擾耦合故障（Disturb Coupling Fault）；3）轉換耦合故障；4）寫(xiě)破壞性耦合故障；5）讀取破壞性耦合錯誤；6）欺騙性讀取破壞性耦合錯誤；7）不正確的讀取耦合故障。文章[2] 中詳細解釋了這些故障。
　　2.3單機動(dòng)態(tài)失效
　　只考慮 S=xWyRz 的情況。單個(gè)單元動(dòng)態(tài)故障的故障原語(yǔ)有12種，可歸納為以下三種功能故障模型：1）動(dòng)態(tài)讀破壞性故障；2）動(dòng)態(tài)讀取破壞性故障動(dòng)態(tài)欺騙性讀取破壞性故障（Dynamic Deceptive Read Destructive Fault）；3） 動(dòng)態(tài)錯誤讀取錯誤。文章[1] 中詳細解釋了這些故障。
　　2.4動(dòng)態(tài)耦合失敗
　　主要分析兩臺機組的動(dòng)態(tài)耦合故障，可分為四種類(lèi)型。只研究其中的兩個(gè)（兩個(gè)連續操作應用于耦合單元，兩個(gè)連續操作應用于耦合單元）。兩臺機組動(dòng)態(tài)耦合故障的故障原語(yǔ)共有32種，可歸納為以下四種功能故障模型[1]：
　　1）動(dòng)態(tài)干擾耦合故障（Dynamic Disturb Coupling Fault）：連續兩次寫(xiě)入耦合單元，讀操作導致耦合單元的值發(fā)生跳躍。
　　2）動(dòng)態(tài)讀取破壞性耦合故障（Dynamic Read Destructive Coupling Fault）：耦合單元的某個(gè)值導致耦合單元連續寫(xiě)入兩次。讀操作改變存儲單元的邏輯值并輸出錯誤。價(jià)值。
　　3）Dynamic Deceptive Read Destructive Coupling Fault（Dynamic Deceptive Read Destructive Coupling Fault）：耦合單元的某個(gè)值導致耦合單元連續寫(xiě)入兩次。讀操作改變了存儲單元的邏輯，但輸出的是正確的值。
　　4）Dynamic Incorrect Read Coupling Fault（動(dòng)態(tài)錯誤讀取耦合故障）：耦合單元的某個(gè)值導致耦合單元連續寫(xiě)入兩次。讀操作返回錯誤值，但沒(méi)有出現存儲單元的值。改變。
　　3 內存測試
　　文章[2]中提到的March SS算法如圖1所示，認為能夠檢測到上述所有靜態(tài)簡(jiǎn)化故障。在文章[3]中，固定開(kāi)路故障被視為轉換故障和誤讀故障的并集。但是，由于固定開(kāi)路故障的敏感性，上次讀取的值必須與本次讀取的值相反。因此，測試它的算法不同于錯誤讀取失敗的算法。通過(guò)對圖1所示的March SS算法的分析，很容易發(fā)現它不能檢測到固定的開(kāi)路故障，只有在對其四個(gè)元素M1、M2、M3、M4中的任何一個(gè)進(jìn)行最后一次寫(xiě)操作后才進(jìn)行加法讀取操作可以檢測固定的開(kāi)路故障（例如，添加 r1） 到元素 M1 的 w1 的末尾。為了規律性，您可以在 M1、M2、M3 和 M4 四個(gè)元素中添加一個(gè)。讀操作，得到March SS'算法，其算法如圖2所示。
　　<IMG src="/2008file/tech/2008-2-10/0210195857_10668_0.gif" border=0>
　　圖1. March SS算法
　　<IMG src="/2008file/tech/2008-2-10/0210195857_10668_1.gif" border=0>
　　圖2. March SS'算法
　　附加讀操作僅影響由該讀操作敏感的故障檢測。至于其他靜態(tài)故障的檢測，由于增加的讀操作不會(huì )影響存儲單元的內容，因此不會(huì )影響這些故障的覆蓋范圍。在讀操作引起的故障中，除了誤讀破壞故障和誤讀破壞耦合故障以外的故障都是由讀操作敏感檢測的，所以算法只會(huì )增加而不是減少對這些故障的損害。覆蓋范圍。最后，對于偽讀破壞故障和偽讀破壞耦合故障，使用March SS'算法進(jìn)行的測試如表1（a）和（b）所示。其中“v&gt;a”表示地址耦合單元的地址高于耦合單元的地址，
　　<IMG src="/2008file/tech/2008-2-10/0210195857_10668_2.gif" border=0>
　?。ㄒ环N）
　　<IMG src="/2008file/tech/2008-2-10/0210195857_10668_3.gif" border=0>
　　(二)
　　表1. (a) March SS'算法對誤讀損壞故障的覆蓋率，(b) March SS'算法對誤讀損壞耦合故障的覆蓋率
　　算法March SS'中四個(gè)元素M1、M2、M3、M4的第二次讀操作主要是檢測第一次讀操作敏感的偽讀損壞和偽讀損壞耦合故障，對于其他有對故障檢測沒(méi)有貢獻，所以去掉這些讀操作不會(huì )影響除這兩個(gè)故障以外的故障檢測。從表1(a)和(b)可以看出，如果沒(méi)有這四種讀操作，也可以檢測到假讀破壞故障和假讀破壞耦合故障。因此，可以去掉March SS'算法中四個(gè)元素M1、M2、M3、M4的二次讀操作，得到如圖3-March SSE算法的改進(jìn)算法。該算法還可以檢測所有上述靜態(tài)故障。此外，它還可以檢測 March SS 無(wú)法檢測到的靜態(tài)故障，即固定開(kāi)路。提高了故障覆蓋率。
　　<IMG src="/2008file/tech/2008-2-10/0210195857_10668_4.gif" border=0>
　　圖3. March SSE算法
　　我們來(lái)看看March SS算法和March SSE算法對動(dòng)態(tài)故障的測試條件。單臺機組動(dòng)態(tài)故障試驗見(jiàn)表2。表第三列對應3月SS單臺機組動(dòng)態(tài)故障。測試情況，第四欄為3月上證所對單機動(dòng)態(tài)故障的測試情況?？梢钥闯?，March SS 算法只能檢測到 1/3 的故障，而 March SSE 可以檢測到 5/6 的故障。
　　功能失效模型 (FFM)
　　故障原語(yǔ) (FP)
　　三月黨衛軍
　　3月上交所
　　動(dòng)態(tài)讀取損壞失敗 (dRDF)
　　M1、M3
　　M1、M3
　　M1、M3
　　M2、M4
　　M2、M4
　　M2、M4
　　動(dòng)態(tài)誤讀破壞故障 (dDRDF)
　　M1/M2,M3/M4
　　M2/M3、M4/M5
　　動(dòng)態(tài)錯誤讀取失敗 (dIRF)
　　M1、M3
　　M1、M3
　　M1、M3
　　M2、M4
　　M2、M4
　　M2、M4
　　表2. 3 月 SS 和 3 月 SSE 單臺機組動(dòng)態(tài)故障覆蓋率
　　對于多臺機組的動(dòng)態(tài)耦合失效，以?xún)膳_機組為例。表 3 顯示了兩種算法對兩種動(dòng)態(tài)干擾耦合故障 (dCFds) 和動(dòng)態(tài)誤讀損壞耦合故障 (dCFdrd) 的敏化和檢測。另外兩個(gè)動(dòng)態(tài)耦合故障，動(dòng)態(tài)讀取失敗耦合失?。╠CFrd）和動(dòng)態(tài)錯誤讀取耦合失?。╠CFir），很容易證明都可以通過(guò)March SSE算法進(jìn)行測試，而March SS只能檢測到一半的故障。對于兩臺機組總的動(dòng)態(tài)耦合故障，March SS算法只能檢測到3/8的故障，而March SSE算法可以檢測到7/8的故障。因此，動(dòng)態(tài)故障的故障覆蓋率得到了很大的提高。
　　實(shí)況調查團
　　故障原語(yǔ) (FP)
　　三月黨衛軍
　　3月上交所
　　v&gt;a
　　v
　　v&gt;a
　　v
　　動(dòng)態(tài)干擾耦合故障 (dCFds)
　　M1/M1
　　M3/M3
　　M1/M1
　　M3/M3
　　M1/M1
　　M3/M3
　　M4/M5
　　M2/M3
　　M4/M5
　　M2/M3
　　M4/M5
　　M2/M3
　　M3/M4
　　M1/M2
　　M3/M4
　　M1/M2
　　M3/M4
　　M1/M2
　　M2/M2
　　M4/M4
　　M2/M2
　　M4/M4
　　M2/M2
　　M4/M4
　　動(dòng)態(tài)誤讀破壞性耦合故障 (dCFdrd)
　　M3/M4
　　M1/M2
　　M2/M3
　　M4/M5
　　M1/M2
　　M3/M4
　　M4/M5
　　M2/M3
　　表3. March SS和March SSE對兩臺機組動(dòng)態(tài)耦合故障覆蓋率
　　4。結論
　　本文通過(guò)對嵌入式存儲器幾種不同類(lèi)型的動(dòng)靜態(tài)簡(jiǎn)化功能故障的分析，在原有March SS算法的基礎上提出March SSE算法，主要用于測試靜態(tài)故障。算法長(cháng)度為22N，其中N為內存中的字數，每個(gè)字收錄一位。與March SS算法相比，March SSE算法在測試長(cháng)度不變的情況下，其故障覆蓋率有顯著(zhù)提高。它不僅可以檢測出 March SS 算法測試的所有功能故障，還可以檢測出 March SS 算法遺漏的固定開(kāi)路故障，以及第 2 節中描述的 85% 以上的動(dòng)態(tài)故障，以及故障覆蓋率一直很大。急劇增加。
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　　免規則采集器列表算法(在一種自頂向下的研究機器學(xué)習的方法中，理論應立足于何處？)
　　在機器學(xué)習的自上而下方法中，理論應該在哪里？
　　在傳統的機器學(xué)習教學(xué)計劃中，理論首先需要足夠廣泛的數學(xué)背景才能理解。在我的機器學(xué)習教學(xué)計劃中，我會(huì )教你如何從頭開(kāi)始解決端到端的問(wèn)題并做出結果。
　　那么，理論更適合出現在哪里呢？
　　在這個(gè)文章中，當我們談?wù)摍C器學(xué)習中的“理論”時(shí)，您將確切地了解我們在談?wù)撌裁?。提示：這都是關(guān)于算法的。
　　你會(huì )發(fā)現，一旦你能熟練地解決問(wèn)題并得到結果，你就會(huì )不由自主地深入學(xué)習，更好地理解結果，提交更好的結果。沒(méi)有人能阻止你。
　　最后，您將發(fā)現在標準數據集上進(jìn)行機器學(xué)習時(shí)可以使用的 5 種技術(shù)，以逐步增強您對機器學(xué)習算法的理解。
　　如何在沒(méi)有數學(xué)的情況下學(xué)習機器學(xué)習
　　照片由 Ed Brambley 提供，保留部分權利
　　理論學(xué)習是最后的，不是第一次
　　開(kāi)發(fā)人員教他們如何學(xué)習機器學(xué)習是沒(méi)有用的。
　　這種方法是自上而下的教育。對你來(lái)說(shuō)沒(méi)用——如果你是一個(gè)開(kāi)發(fā)者，只想用機器學(xué)習作為解決問(wèn)題的工具，而不是成為這個(gè)領(lǐng)域的研究人員。
　　傳統的學(xué)習方法要求你在學(xué)習算法理論之前先學(xué)習線(xiàn)性代數、概率和統計等數學(xué)知識。如果您正在研究算法的實(shí)現或討論如何端到端地處理問(wèn)題并提供可運行、可靠且準確的預測模型，那么您很幸運。
　　下面我教大家一個(gè)自頂向下的機器學(xué)習學(xué)習方法。在這個(gè)方法中，我們將從1）學(xué)習一個(gè)系統的流程來(lái)處理端到端的問(wèn)題，2）將流程映射到“最好的”機器學(xué)習工具和平臺，然后3）在測試數據集上完成有針對性的練習。
　　您可以在“程序員的機器學(xué)習：從開(kāi)發(fā)人員到機器學(xué)習從業(yè)者的飛躍”文章 中了解有關(guān)自頂向下機器學(xué)習方法的更多信息。
　　那么該理論應該在哪里適合這個(gè)過(guò)程呢？
　　如果要逆向學(xué)習過(guò)程，這種情況將在后面討論。但是當我們使用測試數據集來(lái)訓練模型時(shí)，我們在談?wù)撌裁蠢碚?？你究竟應該如何學(xué)習這個(gè)理論？
　　獲取免費的算法思維導圖
　　示例-易于使用的機器學(xué)習算法思維導圖
　　我創(chuàng )建了一個(gè)方便的思維導圖，其中收錄 60 多種按類(lèi)型組合的算法。
　　您可以下載它，打印出來(lái)并使用它。
　　免費下載
　　您還可以通過(guò)電子郵件享受迷你機器學(xué)習算法課程。
　　算法就是理論上的一切
　　機器學(xué)習領(lǐng)域充滿(mǎn)了理論。
　　它之所以密集，是因為該領(lǐng)域有使用數學(xué)來(lái)描述和解釋概念的傳統。
　　這很有用，因為數學(xué)描述可以非常簡(jiǎn)潔并減少歧義。他們還可以使用所描述環(huán)境中的技術(shù)（例如對過(guò)程的概率理解）進(jìn)行分析。
　　許多這些不重要的技術(shù)通常與機器學(xué)習算法的描述捆綁在一起。對于一個(gè)只是想對一個(gè)方法有一個(gè)比較淺薄的了解，然后能夠配置和應用的人來(lái)說(shuō)，這種感覺(jué)很難讓人開(kāi)心。這太令人沮喪了。
　　如果你沒(méi)有基礎去解析和理解算法的描述，那會(huì )讓你非常沮喪。此外，令人沮喪的是，從計算機科學(xué)等領(lǐng)域，總是描述算法，區別在于算法的描述是為了快速理解（例如桌面檢查）還是應用程序。
　　比如我們知道，在學(xué)習哈希表是什么以及如何使用哈希表時(shí)，我們幾乎不需要知道哈希函數在日常工作中是做什么的。但是我們也可以知道什么是哈希函數，知道從哪里可以了解更多關(guān)于哈希函數的具體細節以及如何編寫(xiě)自己的哈希函數。那么為什么機器學(xué)習不能這樣應用呢？
　　在學(xué)習機器學(xué)習中遇到的大部分“理論”都與機器學(xué)習算法有關(guān)。如果你問(wèn)任何其他初學(xué)者為什么他們對這個(gè)理論感到沮喪，那么你就會(huì )知道這與學(xué)習如何理解或使用特定的機器學(xué)習算法有關(guān)。
　　在這里，算法的研究比創(chuàng )建預測模型的過(guò)程更廣泛。它是指選擇特征、設計新特征、轉換數據以及估計模型在不可見(jiàn)數據上的準確性（例如交叉驗證）的算法過(guò)程。
　　所以，歸根結底，學(xué)習理論意味著(zhù)學(xué)習機器學(xué)習算法。
　　被迫鉆研理論
　　我通常建議在著(zhù)名的機器學(xué)習數據集上進(jìn)行有針對性的練習。
　　由于眾所周知的機器學(xué)習數據集，它將與 UCI 機器學(xué)習庫中的數據集一樣易于使用。而且它們通常很小，因此不需要太多內存，因此可以在工作站上進(jìn)行處理。它們也可用于良好的理解和研究，因此您可以有一個(gè)比較基準。
　　可以在《使用UCI機器學(xué)習庫中的小型低內存數據庫進(jìn)行機器學(xué)習實(shí)踐》文章中了解更多關(guān)于機器學(xué)習數據集的實(shí)踐。
　　了解機器學(xué)習算法在這個(gè)過(guò)程中的應用。原因是當你追求標準機器學(xué)習算法的結果時(shí)，你會(huì )遇到限制。你會(huì )想知道如何從給定的算法中獲取更多信息，或者如何更好地配置它，或者如何實(shí)際工作。
　　這需要更多的知識和好奇心，這些東西會(huì )促使你學(xué)習機器學(xué)習算法的理論。為了得到更好的結果，你將被迫拼湊對算法的一些理解。
　　我們也看到了來(lái)自不同背景的年輕開(kāi)發(fā)者的同樣效果，他們最終通過(guò)研究開(kāi)源項目的代碼、教科書(shū)甚至研究論文來(lái)磨練自己的手藝。促使他們這樣做的原因是需要成為更好、更有能力的程序員。
　　如果你對成功充滿(mǎn)好奇和動(dòng)力，你必須學(xué)習這個(gè)理論。
　　理解機器學(xué)習算法的 5 個(gè)技巧
　　你的目標練習時(shí)間的一部分將用于學(xué)習機器學(xué)習算法
　　到時(shí)候可以用一些技巧和模板來(lái)縮短這個(gè)過(guò)程。
　　在本節中，您將發(fā)現可用于快速理解機器學(xué)習算法理論的 5 種技術(shù)。
　　1）創(chuàng )建機器學(xué)習算法列表
　　當您剛開(kāi)始學(xué)習時(shí)，您可能會(huì )被大量可用的算法所淹沒(méi)。
　　即使您嘗試在現場(chǎng)測試算法，您可能仍然不確定哪些算法將收錄在您的混合算法中（提示，有很多不同的算法）。
　　跟蹤您閱讀的算法是一項很好的技術(shù)，您可以在開(kāi)始時(shí)使用。這些列表可以像算法名稱(chēng)一樣簡(jiǎn)單，也可以隨著(zhù)您的興趣和好奇心的增加而增加復雜性。
　　您還可以捕獲詳細信息，例如適當的問(wèn)題類(lèi)型（分類(lèi)或回歸）、相關(guān)算法和分類(lèi)類(lèi)別（決策樹(shù)、內核等）。當您看到新算法的名稱(chēng)時(shí)，請將其添加到您的列表中。當你開(kāi)始一個(gè)新問(wèn)題時(shí)，你可以嘗試一些你以前從未使用過(guò)的算法?；蛘吖催x之前使用的算法等。
　　控制列表中的算法名稱(chēng)可以提供強大的功能。這個(gè)看似可笑的簡(jiǎn)單策略可以幫助你擺脫壓力。您的簡(jiǎn)單算法列表可以為您節省大量時(shí)間和挫折，例如：
　　你必須先創(chuàng )建一個(gè)算法列表，請打開(kāi)一個(gè)電子表格并開(kāi)始創(chuàng )建它。
　　有關(guān)此技術(shù)的更多信息，請參閱“通過(guò)創(chuàng )建機器學(xué)習算法的目標列表進(jìn)行控制”文章。
　　2）機器學(xué)習算法研究 查看全部

　　免規則采集器列表算法(最常規的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄的方法是什么？)
　　防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄搜索最常見(jiàn)的方法是使用robots.txt，但這樣做的缺點(diǎn)是搜索引用的所有已知爬蟲(chóng)信息都必須列出，而且不可避免會(huì )有遺漏。以下方法可治標治本：（摘自）
　　1、 限制一個(gè)IP地址單位時(shí)間內的訪(fǎng)問(wèn)次數
　　分析：普通人不可能在一秒內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站 5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)。有了這個(gè)偏好，只剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
　　缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎響應網(wǎng)站的收錄
　　適用網(wǎng)站：不依賴(lài)搜索引擎的網(wǎng)站
　　采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間內的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集效率
　　2、屏蔽ip
　　分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)問(wèn)者的IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人為分析訪(fǎng)問(wèn)記錄，屏蔽可疑IP。
　　缺點(diǎn)：好像沒(méi)什么缺點(diǎn)，就是站長(cháng)有點(diǎn)忙
　　適用網(wǎng)站：所有網(wǎng)站，站長(cháng)可以知道哪些機器人是谷歌或百度
　　采集器你會(huì )怎么做：打游擊戰！使用ip proxy 采集改一次，但是會(huì )降低采集器的效率和網(wǎng)速（使用代理）。
　　3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
　　注：這個(gè)方法我沒(méi)接觸過(guò)，不過(guò)好像是從別處傳來(lái)的
　　分析：無(wú)需分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器傳殺
　　適用網(wǎng)站：極度討厭搜索引擎和采集器的網(wǎng)站
　　采集器會(huì )這樣：你這么好，你這么好，他不會(huì )來(lái)接你的
　　4、隱藏網(wǎng)站版權或網(wǎng)頁(yè)中一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
<p>分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )在采集之后的內容里填上你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字，因為一般采集器不會(huì )被 查看全部