文章實(shí)時(shí)采集
案例研究:實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗的實(shí)踐方法（二）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 99 次瀏覽 ? 2022-10-11 13:08
案例研究:實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗的實(shí)踐方法（二）
文章實(shí)時(shí)采集并傳遞數據，進(jìn)行機器學(xué)習算法預測和評估。文本分類(lèi)是分割文本片段，計算詞匯之間的相似度。
一、實(shí)踐筆記在本篇文章中，我將演示如何使用tensorflow進(jìn)行機器學(xué)習，不管是從文本分類(lèi)還是語(yǔ)言模型入手，使用tensorflow都是一個(gè)很好的選擇。本教程從tensorflow實(shí)驗室的第六期開(kāi)始，到后面幾篇結束。在本篇文章中，筆者將針對如何利用tensorflow對現有的文本和nlp模型進(jìn)行預測。
也許您正在尋找如何利用已有預訓練模型預測機器學(xué)習任務(wù)的方法，這里將提供一個(gè)很好的實(shí)踐方法。1.預處理（preprocessing）和預測我們需要對數據進(jìn)行預處理，以方便模型進(jìn)行預測。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是對訓練集進(jìn)行預處理，以建立更精確的模型。有很多方法可以對數據進(jìn)行預處理，包括分詞，降維，使用多源文本或用大量數據進(jìn)行預處理等等。
下面列出一些比較常用的方法，以下代碼皆在tensorflowlite實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗。在這篇文章中，我將重點(diǎn)關(guān)注對數據進(jìn)行降維和清洗。2.模型和模型選擇首先創(chuàng )建一個(gè)模型（tf.sequential），然后在這個(gè)模型上在線(xiàn)預測。
在線(xiàn)預測過(guò)程中，
1))model.add(tf.train.variable(seed=
1))#seed=13.導入相關(guān)依賴(lài)重載了模型之后，你需要將其安裝到您的項目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.將數據集預測為分類(lèi)問(wèn)題我們將使用一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題來(lái)預測文本分割的所有文本片段，以分別預測英語(yǔ)，法語(yǔ)，德語(yǔ)，日語(yǔ)和西班牙語(yǔ)。
預測數據集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=
1))model.add(tf.train.variable(s 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集并傳遞數據，進(jìn)行機器學(xué)習算法預測和評估。文本分類(lèi)是分割文本片段，計算詞匯之間的相似度。
一、實(shí)踐筆記在本篇文章中，我將演示如何使用tensorflow進(jìn)行機器學(xué)習，不管是從文本分類(lèi)還是語(yǔ)言模型入手，使用tensorflow都是一個(gè)很好的選擇。本教程從tensorflow實(shí)驗室的第六期開(kāi)始，到后面幾篇結束。在本篇文章中，筆者將針對如何利用tensorflow對現有的文本和nlp模型進(jìn)行預測。
也許您正在尋找如何利用已有預訓練模型預測機器學(xué)習任務(wù)的方法，這里將提供一個(gè)很好的實(shí)踐方法。1.預處理（preprocessing）和預測我們需要對數據進(jìn)行預處理，以方便模型進(jìn)行預測。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是對訓練集進(jìn)行預處理，以建立更精確的模型。有很多方法可以對數據進(jìn)行預處理，包括分詞，降維，使用多源文本或用大量數據進(jìn)行預處理等等。
下面列出一些比較常用的方法，以下代碼皆在tensorflowlite實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗。在這篇文章中，我將重點(diǎn)關(guān)注對數據進(jìn)行降維和清洗。2.模型和模型選擇首先創(chuàng )建一個(gè)模型（tf.sequential），然后在這個(gè)模型上在線(xiàn)預測。
在線(xiàn)預測過(guò)程中，
1))model.add(tf.train.variable(seed=
1))#seed=13.導入相關(guān)依賴(lài)重載了模型之后，你需要將其安裝到您的項目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.將數據集預測為分類(lèi)問(wèn)題我們將使用一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題來(lái)預測文本分割的所有文本片段，以分別預測英語(yǔ)，法語(yǔ)，德語(yǔ)，日語(yǔ)和西班牙語(yǔ)。
預測數據集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=
1))model.add(tf.train.variable(s 查看全部
案例研究:實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗的實(shí)踐方法（二）
文章實(shí)時(shí)采集并傳遞數據，進(jìn)行機器學(xué)習算法預測和評估。文本分類(lèi)是分割文本片段，計算詞匯之間的相似度。
一、實(shí)踐筆記在本篇文章中，我將演示如何使用tensorflow進(jìn)行機器學(xué)習，不管是從文本分類(lèi)還是語(yǔ)言模型入手，使用tensorflow都是一個(gè)很好的選擇。本教程從tensorflow實(shí)驗室的第六期開(kāi)始，到后面幾篇結束。在本篇文章中，筆者將針對如何利用tensorflow對現有的文本和nlp模型進(jìn)行預測。
也許您正在尋找如何利用已有預訓練模型預測機器學(xué)習任務(wù)的方法，這里將提供一個(gè)很好的實(shí)踐方法。1.預處理（preprocessing）和預測我們需要對數據進(jìn)行預處理，以方便模型進(jìn)行預測。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是對訓練集進(jìn)行預處理，以建立更精確的模型。有很多方法可以對數據進(jìn)行預處理，包括分詞，降維，使用多源文本或用大量數據進(jìn)行預處理等等。
下面列出一些比較常用的方法，以下代碼皆在tensorflowlite實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗。在這篇文章中，我將重點(diǎn)關(guān)注對數據進(jìn)行降維和清洗。2.模型和模型選擇首先創(chuàng )建一個(gè)模型（tf.sequential），然后在這個(gè)模型上在線(xiàn)預測。
在線(xiàn)預測過(guò)程中，
1))model.add(tf.train.variable(seed=
1))#seed=13.導入相關(guān)依賴(lài)重載了模型之后，你需要將其安裝到您的項目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.將數據集預測為分類(lèi)問(wèn)題我們將使用一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題來(lái)預測文本分割的所有文本片段，以分別預測英語(yǔ)，法語(yǔ)，德語(yǔ)，日語(yǔ)和西班牙語(yǔ)。
預測數據集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=
1))model.add(tf.train.variable(s
福利:人工智能吧樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 91 次瀏覽 ? 2022-10-09 09:12
福利:人工智能吧樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
文章實(shí)時(shí)采集數據來(lái)做分析，這樣做是為了數據的第一手性，防止再進(jìn)行二次采集降低數據來(lái)源。所以如果自己建立模型，要注意采集數據的時(shí)間可靠性和一致性。
信息采集這種職位也不算是正式工作，正式工作應該看的是單位的技術(shù)實(shí)力和本身的發(fā)展潛力，信息采集處于非核心地位，看不到長(cháng)遠的規劃和發(fā)展前景，還不如別的地方的非核心崗位，
感覺(jué)你說(shuō)的那個(gè)崗位在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生命周期里可能更偏重大數據這些，信息采集等對創(chuàng )新性要求很高，如果你自己對這個(gè)感興趣，可以往數據分析師和大數據相關(guān)崗位發(fā)展。
信息采集，信息檢索看他產(chǎn)品的趨勢、熱度等；數據采集、商品挖掘看整個(gè)市場(chǎng)對大數據人才的需求，看看他們目前的人才能力就清楚了。
人工智能吧
樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
銷(xiāo)售，做幾年銷(xiāo)售財務(wù)中層以上。
這才是互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)體。
信息采集.沒(méi)有什么前景
謝邀，首先最好能體現出將來(lái)對數據分析工作的理解，有空報一些數據分析方面的知識，之后再談行業(yè)的發(fā)展前景。
房產(chǎn)信息咨詢(xún)比較靠譜。
我不做金融，但是想說(shuō)，
人工智能，大數據。
好技術(shù)才會(huì )有好發(fā)展，好行業(yè)。我覺(jué)得都不是你能選擇的，先提高自己的技術(shù)吧。技術(shù)一方面提高你的各方面，另一方面在很大程度上影響著(zhù)行業(yè)發(fā)展方向。這些年，只要有想法的企業(yè)，都會(huì )非常歡迎數據分析人才。另外注意行業(yè)趨勢，有一部分行業(yè)是一片紅海，需要這方面的人才。最后，如果你還沒(méi)學(xué)，先多嘗試一下吧。在哪兒都得不斷學(xué)習才會(huì )更有前途。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集數據來(lái)做分析，這樣做是為了數據的第一手性，防止再進(jìn)行二次采集降低數據來(lái)源。所以如果自己建立模型，要注意采集數據的時(shí)間可靠性和一致性。
信息采集這種職位也不算是正式工作，正式工作應該看的是單位的技術(shù)實(shí)力和本身的發(fā)展潛力，信息采集處于非核心地位，看不到長(cháng)遠的規劃和發(fā)展前景，還不如別的地方的非核心崗位，
感覺(jué)你說(shuō)的那個(gè)崗位在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生命周期里可能更偏重大數據這些，信息采集等對創(chuàng )新性要求很高，如果你自己對這個(gè)感興趣，可以往數據分析師和大數據相關(guān)崗位發(fā)展。
信息采集，信息檢索看他產(chǎn)品的趨勢、熱度等；數據采集、商品挖掘看整個(gè)市場(chǎng)對大數據人才的需求，看看他們目前的人才能力就清楚了。
人工智能吧
樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
銷(xiāo)售，做幾年銷(xiāo)售財務(wù)中層以上。
這才是互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)體。
信息采集.沒(méi)有什么前景
謝邀，首先最好能體現出將來(lái)對數據分析工作的理解，有空報一些數據分析方面的知識，之后再談行業(yè)的發(fā)展前景。
房產(chǎn)信息咨詢(xún)比較靠譜。
我不做金融，但是想說(shuō)，
人工智能，大數據。
好技術(shù)才會(huì )有好發(fā)展，好行業(yè)。我覺(jué)得都不是你能選擇的，先提高自己的技術(shù)吧。技術(shù)一方面提高你的各方面，另一方面在很大程度上影響著(zhù)行業(yè)發(fā)展方向。這些年，只要有想法的企業(yè)，都會(huì )非常歡迎數據分析人才。另外注意行業(yè)趨勢，有一部分行業(yè)是一片紅海，需要這方面的人才。最后，如果你還沒(méi)學(xué)，先多嘗試一下吧。在哪兒都得不斷學(xué)習才會(huì )更有前途。 查看全部
福利:人工智能吧樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
文章實(shí)時(shí)采集數據來(lái)做分析，這樣做是為了數據的第一手性，防止再進(jìn)行二次采集降低數據來(lái)源。所以如果自己建立模型，要注意采集數據的時(shí)間可靠性和一致性。
信息采集這種職位也不算是正式工作，正式工作應該看的是單位的技術(shù)實(shí)力和本身的發(fā)展潛力，信息采集處于非核心地位，看不到長(cháng)遠的規劃和發(fā)展前景，還不如別的地方的非核心崗位，
感覺(jué)你說(shuō)的那個(gè)崗位在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生命周期里可能更偏重大數據這些，信息采集等對創(chuàng )新性要求很高，如果你自己對這個(gè)感興趣，可以往數據分析師和大數據相關(guān)崗位發(fā)展。
信息采集，信息檢索看他產(chǎn)品的趨勢、熱度等；數據采集、商品挖掘看整個(gè)市場(chǎng)對大數據人才的需求，看看他們目前的人才能力就清楚了。
人工智能吧
樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
銷(xiāo)售，做幾年銷(xiāo)售財務(wù)中層以上。
這才是互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)體。
信息采集.沒(méi)有什么前景
謝邀，首先最好能體現出將來(lái)對數據分析工作的理解，有空報一些數據分析方面的知識，之后再談行業(yè)的發(fā)展前景。
房產(chǎn)信息咨詢(xún)比較靠譜。
我不做金融，但是想說(shuō)，
人工智能，大數據。
好技術(shù)才會(huì )有好發(fā)展，好行業(yè)。我覺(jué)得都不是你能選擇的，先提高自己的技術(shù)吧。技術(shù)一方面提高你的各方面，另一方面在很大程度上影響著(zhù)行業(yè)發(fā)展方向。這些年，只要有想法的企業(yè)，都會(huì )非常歡迎數據分析人才。另外注意行業(yè)趨勢，有一部分行業(yè)是一片紅海，需要這方面的人才。最后，如果你還沒(méi)學(xué)，先多嘗試一下吧。在哪兒都得不斷學(xué)習才會(huì )更有前途。
終極:人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明是理念上的
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 81 次瀏覽 ? 2022-10-08 13:12
終極:人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明是理念上的
文章實(shí)時(shí)采集，
幫我修改下答案，比如弄個(gè)微處理器，
說(shuō)不定能當ted演講嘉賓
自己的孩子吃的是什么水平的奶粉，
自動(dòng)教手機成各種圖標
給你個(gè)二十年后的事情，那時(shí)人類(lèi)智力跟現在已經(jīng)無(wú)異了，甚至比現在更快。如果當時(shí)人類(lèi)像現在一樣延續那種運算能力，經(jīng)歷了數十萬(wàn)年后，當時(shí)兩個(gè)智商足夠的人類(lèi)。人類(lèi)即使造出十幾億東西，對他們而言也像空氣，可以無(wú)視。人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明，實(shí)際上這些只不過(guò)是構成一個(gè)文明的一部分，并不是全部。當然過(guò)去也有，就像牛頓，個(gè)人覺(jué)得以他的經(jīng)驗，如果人類(lèi)的發(fā)展也就是以他的發(fā)展速度，他完全有本事做到現在的人類(lèi)社會(huì )的一半，甚至一半，但是他做不到這一點(diǎn)，更不可能成為現在的他。
曾經(jīng)計算的極限并不是計算能力到極限，而是人工智能的發(fā)展最快能在多快的時(shí)間達到什么樣的進(jìn)度?，F在人工智能發(fā)展的這么快，可以預測到將來(lái)人工智能可以做得更快，并且可以更好的處理實(shí)際問(wèn)題，這和它發(fā)展的快有直接的關(guān)系。
完全可以參見(jiàn)spacex和特斯拉他們的航天飛機對人類(lèi)的看法。高效的機器人執行復雜任務(wù)，是未來(lái)的基礎。像阿西莫夫寫(xiě)的《基地》，就以為地球上都會(huì )變成擁有人型機器人的世界。我覺(jué)得未來(lái)的發(fā)展并不是技術(shù)上的，而是理念上的。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，
幫我修改下答案，比如弄個(gè)微處理器，
說(shuō)不定能當ted演講嘉賓
自己的孩子吃的是什么水平的奶粉，
自動(dòng)教手機成各種圖標
給你個(gè)二十年后的事情，那時(shí)人類(lèi)智力跟現在已經(jīng)無(wú)異了，甚至比現在更快。如果當時(shí)人類(lèi)像現在一樣延續那種運算能力，經(jīng)歷了數十萬(wàn)年后，當時(shí)兩個(gè)智商足夠的人類(lèi)。人類(lèi)即使造出十幾億東西，對他們而言也像空氣，可以無(wú)視。人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明，實(shí)際上這些只不過(guò)是構成一個(gè)文明的一部分，并不是全部。當然過(guò)去也有，就像牛頓，個(gè)人覺(jué)得以他的經(jīng)驗，如果人類(lèi)的發(fā)展也就是以他的發(fā)展速度，他完全有本事做到現在的人類(lèi)社會(huì )的一半，甚至一半，但是他做不到這一點(diǎn)，更不可能成為現在的他。
曾經(jīng)計算的極限并不是計算能力到極限，而是人工智能的發(fā)展最快能在多快的時(shí)間達到什么樣的進(jìn)度?，F在人工智能發(fā)展的這么快，可以預測到將來(lái)人工智能可以做得更快，并且可以更好的處理實(shí)際問(wèn)題，這和它發(fā)展的快有直接的關(guān)系。
完全可以參見(jiàn)spacex和特斯拉他們的航天飛機對人類(lèi)的看法。高效的機器人執行復雜任務(wù)，是未來(lái)的基礎。像阿西莫夫寫(xiě)的《基地》，就以為地球上都會(huì )變成擁有人型機器人的世界。我覺(jué)得未來(lái)的發(fā)展并不是技術(shù)上的，而是理念上的。 查看全部
終極:人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明是理念上的
文章實(shí)時(shí)采集，
幫我修改下答案，比如弄個(gè)微處理器，
說(shuō)不定能當ted演講嘉賓
自己的孩子吃的是什么水平的奶粉，
自動(dòng)教手機成各種圖標
給你個(gè)二十年后的事情，那時(shí)人類(lèi)智力跟現在已經(jīng)無(wú)異了，甚至比現在更快。如果當時(shí)人類(lèi)像現在一樣延續那種運算能力，經(jīng)歷了數十萬(wàn)年后，當時(shí)兩個(gè)智商足夠的人類(lèi)。人類(lèi)即使造出十幾億東西，對他們而言也像空氣，可以無(wú)視。人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明，實(shí)際上這些只不過(guò)是構成一個(gè)文明的一部分，并不是全部。當然過(guò)去也有，就像牛頓，個(gè)人覺(jué)得以他的經(jīng)驗，如果人類(lèi)的發(fā)展也就是以他的發(fā)展速度，他完全有本事做到現在的人類(lèi)社會(huì )的一半，甚至一半，但是他做不到這一點(diǎn)，更不可能成為現在的他。
曾經(jīng)計算的極限并不是計算能力到極限，而是人工智能的發(fā)展最快能在多快的時(shí)間達到什么樣的進(jìn)度?，F在人工智能發(fā)展的這么快，可以預測到將來(lái)人工智能可以做得更快，并且可以更好的處理實(shí)際問(wèn)題，這和它發(fā)展的快有直接的關(guān)系。
完全可以參見(jiàn)spacex和特斯拉他們的航天飛機對人類(lèi)的看法。高效的機器人執行復雜任務(wù)，是未來(lái)的基礎。像阿西莫夫寫(xiě)的《基地》，就以為地球上都會(huì )變成擁有人型機器人的世界。我覺(jué)得未來(lái)的發(fā)展并不是技術(shù)上的，而是理念上的。
推薦文章:文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 142 次瀏覽 ? 2022-10-07 16:10
推薦文章:文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布
文章自動(dòng)采集、文章自動(dòng)采集插件下載、文章自動(dòng)采集發(fā)帖收費
關(guān)于文章自動(dòng)采集內容導航： 1. 文章自動(dòng)采集采集文章是個(gè)壞東西，seo的大忌，我建議樓主不要這樣做。如果你真的采集，那你需要樓主。采集回來(lái)后，可以自己編輯，也就是偽原創(chuàng )。只有這樣才能提高采集@文章的可讀性。當然，蜘蛛最喜歡的是原創(chuàng )，它可以提升用戶(hù)體驗。這是最好的文章。建議樓主三思。
2、文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布，當然要用國內知名的建站寶盒，免費自助建站系統來(lái)做；
在國內比較出名的就是卓天網(wǎng)建站盒子。模板安裝后可直接使用。里面有很多功能。網(wǎng)站 可以隨時(shí)更新和發(fā)布。建站盒子ExBox是卓天網(wǎng)絡(luò )托管增值服務(wù)的虛擬平臺，提供建站系統，包括上千個(gè)精美的網(wǎng)站模板、上百個(gè)網(wǎng)站功能、網(wǎng)站同時(shí)支持簡(jiǎn)體中文、繁體中文、英文版本，具有產(chǎn)品發(fā)布系統、新聞系統、會(huì )員系統、投票系統、廣告系統、招聘系統等動(dòng)態(tài)功能模塊，頁(yè)面可隨意添加。使用強大的管理平臺，你可以瞬間創(chuàng )建漂亮的網(wǎng)站
百度“卓天網(wǎng)”
3、文章自動(dòng)采集軟件的一種可能方式是：（1）先將網(wǎng)頁(yè)保存到本地（*.html或*.mht）；（2）然后用Word打開(kāi)；( 3) 最后，將其轉成*.doc 文件。所有三個(gè)操作都可以以某種方式“自動(dòng)”完成。
但是，判斷哪些是“好文章”——不知道樓主這一步要怎么“自動(dòng)”？哈哈……
好像有什么軟件
看看別人怎么說(shuō)。
這也取決于網(wǎng)頁(yè)文件格式的內容。部分內容本身被掃描或制作成PPT。在WORD中，只能算是一種圖片格式。如果以文本格式編輯，則可以使用 WORD。中“打開(kāi)”，然后粘貼網(wǎng)址，非常方便。,
我只知道EXCEL可以在data下導入外部數據，然后選擇New WEB query，選擇需要導入的數據。
Word好像沒(méi)有這個(gè)功能，但是可以通過(guò)EXCEL導入，復制到WORD中。
行業(yè)熱點(diǎn)：[文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布][文章自動(dòng)采集軟件][文章自動(dòng)采集系統][ 文章自動(dòng)采集在百家發(fā)布][文章自動(dòng)采集生成][文章自動(dòng)采集插件下載][文章自動(dòng)采集器][文章自動(dòng)采集過(guò)帳費用][文章自動(dòng)采集怎么辦][文章自動(dòng)采集如何關(guān)閉】
即將到來(lái)的節日：9月中秋節放假3天！不管多忙，都要對自己好一點(diǎn)！
文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布！
教程:網(wǎng)文自動(dòng)生成器，免費狗屁文章生成器-自動(dòng)生成原創(chuàng )文章
狗屎文章生成器，什么是狗屎文章生成器，狗屎文章生成器可以從字面上理解，就是生成的文章沒(méi)有邏輯感，是隨機生成的，不可讀。只需輸入 關(guān)鍵詞 即可生成狗屎文章。該死的文章生成器。2020年，老板讓員工寫(xiě)了3000字的原創(chuàng )評論，然后員工就采用了這種狗屁的文章方法。今天給大家分享一款免費的智能文章生成器，只需輸入標題即可自動(dòng)生成原創(chuàng )文章，還可以自動(dòng)發(fā)布到各大網(wǎng)站 背景。有關(guān)詳細信息，請參閱圖 1、2、3、4 和 5。我是錢(qián)QQ/微信：3241507
對于剛做SEO優(yōu)化的人來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題最常被問(wèn)到，網(wǎng)站文章百度怎么沒(méi)有收錄，或者有的網(wǎng)站文章有更新了十多天還是沒(méi)有收錄，甚至有的網(wǎng)站更新了原創(chuàng )文章，百度搜索引擎依舊沒(méi)有收錄，還有的網(wǎng)站網(wǎng)站 甚至 偽原創(chuàng ) 都可以達到二次關(guān)閉，那么這些問(wèn)題的原因是什么呢？如何對付他們？
1、搜索引擎沒(méi)有收錄文章是什么原因？
1. 網(wǎng)站 是一個(gè)新站點(diǎn)
如果網(wǎng)站是新站點(diǎn)，那么網(wǎng)站處于審核期，搜索引擎對網(wǎng)站的信任度還是很低，文章收錄 相對較低。這是正?，F象。原因是網(wǎng)站在搜索引擎中沒(méi)有獲得足夠的綜合頁(yè)面分數，所以大多數新站點(diǎn)只有收錄有首頁(yè)，或者一兩個(gè)內頁(yè)鏈接。普通搜索引擎不會(huì )長(cháng)時(shí)間停留在新站！
處理方法：
?、?。建議停止在網(wǎng)站的首頁(yè)和內頁(yè)發(fā)布外鏈，引誘蜘蛛爬行，然后增加baiduspider在網(wǎng)站的停留時(shí)間！
?、?。提交百度站長(cháng)平臺鏈接，為baiduspider提供爬取頻道入口
2. 網(wǎng)站的文章大部分都是從采集復制而來(lái)
網(wǎng)站 的大部分 文章 都是從 采集 復制而來(lái)，導致 網(wǎng)站文章 而不是 收錄 或 收錄的比率極低>，如何增加網(wǎng)站的收錄？這種情況目前在網(wǎng)上最為常見(jiàn)。原因是你網(wǎng)站沒(méi)有獲得搜索引擎的信任，沒(méi)有新奇的內容支持。另一方面，有的網(wǎng)站甚至偽原創(chuàng )都能達到二次關(guān)閉，也就是網(wǎng)站獲得了搜索引擎的高度信任。面對大多數網(wǎng)站是采集或偽原創(chuàng )，比較希望得到解決，但往往沒(méi)有真正的解決！以下方法將為您解決這個(gè)問(wèn)題！
?、?。通過(guò)百度站點(diǎn)工具的主動(dòng)推送和外鏈發(fā)布，引誘百度蜘蛛網(wǎng)站搶文章。查日記看baiduspider是不是在搶這個(gè)連接，如果是在搶這個(gè)連接，但又不是收錄，那就該停止下一步了！
?、?。更正內容文字的標題和開(kāi)頭，是的，停止更正這個(gè)文章的標題和內容，baiduspider搶的是這個(gè)頁(yè)面而不是收錄，澄清一下這個(gè)文章的重復率非常相似。以前在搜索引擎索引庫中有很多相同/相似的文章，所以沒(méi)有必要再去收錄了。修改文章的標題和內容是一種非常有效的方法。如果不收錄繼續修改正文內容，收錄會(huì )有很大的提升。
?、?。在各種平臺上，多次發(fā)布外部鏈接，并在底部填寫(xiě)頁(yè)面的鏈接，并在該頁(yè)面添加收錄。
?、?。重新更新并創(chuàng )建站點(diǎn)地圖文件，將網(wǎng)站的所有鏈接提交到百度站長(cháng)平臺的鏈接提交選項，停止提交。老虎站點(diǎn)地圖生成器可以實(shí)現效果。在這種情況下，最好使用一個(gè)網(wǎng)站大量的文章采集。這個(gè)方法還是有用的。
3. 文章 的更新已經(jīng)過(guò)時(shí)了 文章，陳詞濫調的內容。
一些網(wǎng)站updated文章是陳詞濫調的內容，搜索引擎甚至不知道怎么過(guò)濾N次，但是在你網(wǎng)站之后就出來(lái)了，然后結果一定安靜地來(lái)來(lái)去去。所以連采集都需要采集一些新奇的內容，這樣收錄率就會(huì )提高。到了這里，有些SEOER可能會(huì )問(wèn)我，SEO文章不就是我寫(xiě)的那幾篇文章文章嗎？那你告訴我什么是新奇的內容。我只想說(shuō)，如果你不創(chuàng )新，你永遠來(lái)自采集文章，那為什么別人可以創(chuàng )造創(chuàng )新的內容呢？
一個(gè)網(wǎng)站在建站初期要綜合考慮網(wǎng)站的結構和性能，建站后要考慮SEO優(yōu)化網(wǎng)站對這些進(jìn)行排名。希望準備建站的朋友，或者準備建站的朋友，能及時(shí)看到這個(gè)文章，對大家建站后的優(yōu)化工作有幫助。同樣是網(wǎng)站，有時(shí)候即使是peer網(wǎng)站，我們也會(huì )發(fā)現有的網(wǎng)站排名很好，有的網(wǎng)站排名連續，具體原因是什么? 如果影響排名，我們需要分析網(wǎng)站的基本結構。
一、網(wǎng)站開(kāi)啟速度快
網(wǎng)站的開(kāi)啟速度一定要快，開(kāi)啟速度慢是致命弱點(diǎn)。一定要保證網(wǎng)站的打開(kāi)速度能及時(shí)響應用戶(hù)，給用戶(hù)帶來(lái)體驗感。并且對搜索引擎抓取有好處。
二、方式
獨立的搜索引擎爬取習慣，URL的所有動(dòng)態(tài)參數都不適合SEO優(yōu)化排名，靜態(tài)URL容易被搜索引擎爬取，URL路徑不能超過(guò)三層，不能出現空層。
三、方案
網(wǎng)站的程序要簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的代碼要簡(jiǎn)潔明了，不要重復，以便更好的解釋網(wǎng)站的結構和目錄。搜索引擎不看網(wǎng)站，他們只看源代碼，不喜歡結構化的網(wǎng)站。對于網(wǎng)站的頁(yè)面，我們需要獨立設置相關(guān)文章或者相關(guān)產(chǎn)品的調用。 查看全部
文章自動(dòng)采集、文章自動(dòng)采集插件下載、文章自動(dòng)采集發(fā)帖收費
關(guān)于文章自動(dòng)采集內容導航： 1. 文章自動(dòng)采集采集文章是個(gè)壞東西，seo的大忌，我建議樓主不要這樣做。如果你真的采集，那你需要樓主。采集回來(lái)后，可以自己編輯，也就是偽原創(chuàng )。只有這樣才能提高采集@文章的可讀性。當然，蜘蛛最喜歡的是原創(chuàng )，它可以提升用戶(hù)體驗。這是最好的文章。建議樓主三思。
2、文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布，當然要用國內知名的建站寶盒，免費自助建站系統來(lái)做；
在國內比較出名的就是卓天網(wǎng)建站盒子。模板安裝后可直接使用。里面有很多功能。網(wǎng)站 可以隨時(shí)更新和發(fā)布。建站盒子ExBox是卓天網(wǎng)絡(luò )托管增值服務(wù)的虛擬平臺，提供建站系統，包括上千個(gè)精美的網(wǎng)站模板、上百個(gè)網(wǎng)站功能、網(wǎng)站同時(shí)支持簡(jiǎn)體中文、繁體中文、英文版本，具有產(chǎn)品發(fā)布系統、新聞系統、會(huì )員系統、投票系統、廣告系統、招聘系統等動(dòng)態(tài)功能模塊，頁(yè)面可隨意添加。使用強大的管理平臺，你可以瞬間創(chuàng )建漂亮的網(wǎng)站
百度“卓天網(wǎng)”
3、文章自動(dòng)采集軟件的一種可能方式是：（1）先將網(wǎng)頁(yè)保存到本地（*.html或*.mht）；（2）然后用Word打開(kāi)；( 3) 最后，將其轉成*.doc 文件。所有三個(gè)操作都可以以某種方式“自動(dòng)”完成。
但是，判斷哪些是“好文章”——不知道樓主這一步要怎么“自動(dòng)”？哈哈……
好像有什么軟件
看看別人怎么說(shuō)。
這也取決于網(wǎng)頁(yè)文件格式的內容。部分內容本身被掃描或制作成PPT。在WORD中，只能算是一種圖片格式。如果以文本格式編輯，則可以使用 WORD。中“打開(kāi)”，然后粘貼網(wǎng)址，非常方便。,
我只知道EXCEL可以在data下導入外部數據，然后選擇New WEB query，選擇需要導入的數據。
Word好像沒(méi)有這個(gè)功能，但是可以通過(guò)EXCEL導入，復制到WORD中。
行業(yè)熱點(diǎn)：[文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布][文章自動(dòng)采集軟件][文章自動(dòng)采集系統][ 文章自動(dòng)采集在百家發(fā)布][文章自動(dòng)采集生成][文章自動(dòng)采集插件下載][文章自動(dòng)采集器][文章自動(dòng)采集過(guò)帳費用][文章自動(dòng)采集怎么辦][文章自動(dòng)采集如何關(guān)閉】
即將到來(lái)的節日：9月中秋節放假3天！不管多忙，都要對自己好一點(diǎn)！
文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布！
教程:網(wǎng)文自動(dòng)生成器，免費狗屁文章生成器-自動(dòng)生成原創(chuàng )文章
狗屎文章生成器，什么是狗屎文章生成器，狗屎文章生成器可以從字面上理解，就是生成的文章沒(méi)有邏輯感，是隨機生成的，不可讀。只需輸入 關(guān)鍵詞 即可生成狗屎文章。該死的文章生成器。2020年，老板讓員工寫(xiě)了3000字的原創(chuàng )評論，然后員工就采用了這種狗屁的文章方法。今天給大家分享一款免費的智能文章生成器，只需輸入標題即可自動(dòng)生成原創(chuàng )文章，還可以自動(dòng)發(fā)布到各大網(wǎng)站 背景。有關(guān)詳細信息，請參閱圖 1、2、3、4 和 5。我是錢(qián)QQ/微信：3241507
對于剛做SEO優(yōu)化的人來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題最常被問(wèn)到，網(wǎng)站文章百度怎么沒(méi)有收錄，或者有的網(wǎng)站文章有更新了十多天還是沒(méi)有收錄，甚至有的網(wǎng)站更新了原創(chuàng )文章，百度搜索引擎依舊沒(méi)有收錄，還有的網(wǎng)站網(wǎng)站 甚至 偽原創(chuàng ) 都可以達到二次關(guān)閉，那么這些問(wèn)題的原因是什么呢？如何對付他們？
1、搜索引擎沒(méi)有收錄文章是什么原因？
1. 網(wǎng)站 是一個(gè)新站點(diǎn)
如果網(wǎng)站是新站點(diǎn)，那么網(wǎng)站處于審核期，搜索引擎對網(wǎng)站的信任度還是很低，文章收錄 相對較低。這是正?，F象。原因是網(wǎng)站在搜索引擎中沒(méi)有獲得足夠的綜合頁(yè)面分數，所以大多數新站點(diǎn)只有收錄有首頁(yè)，或者一兩個(gè)內頁(yè)鏈接。普通搜索引擎不會(huì )長(cháng)時(shí)間停留在新站！
處理方法：
?、?。建議停止在網(wǎng)站的首頁(yè)和內頁(yè)發(fā)布外鏈，引誘蜘蛛爬行，然后增加baiduspider在網(wǎng)站的停留時(shí)間！
?、?。提交百度站長(cháng)平臺鏈接，為baiduspider提供爬取頻道入口
2. 網(wǎng)站的文章大部分都是從采集復制而來(lái)
網(wǎng)站 的大部分 文章 都是從 采集 復制而來(lái)，導致 網(wǎng)站文章 而不是 收錄 或 收錄的比率極低>，如何增加網(wǎng)站的收錄？這種情況目前在網(wǎng)上最為常見(jiàn)。原因是你網(wǎng)站沒(méi)有獲得搜索引擎的信任，沒(méi)有新奇的內容支持。另一方面，有的網(wǎng)站甚至偽原創(chuàng )都能達到二次關(guān)閉，也就是網(wǎng)站獲得了搜索引擎的高度信任。面對大多數網(wǎng)站是采集或偽原創(chuàng )，比較希望得到解決，但往往沒(méi)有真正的解決！以下方法將為您解決這個(gè)問(wèn)題！
?、?。通過(guò)百度站點(diǎn)工具的主動(dòng)推送和外鏈發(fā)布，引誘百度蜘蛛網(wǎng)站搶文章。查日記看baiduspider是不是在搶這個(gè)連接，如果是在搶這個(gè)連接，但又不是收錄，那就該停止下一步了！
?、?。更正內容文字的標題和開(kāi)頭，是的，停止更正這個(gè)文章的標題和內容，baiduspider搶的是這個(gè)頁(yè)面而不是收錄，澄清一下這個(gè)文章的重復率非常相似。以前在搜索引擎索引庫中有很多相同/相似的文章，所以沒(méi)有必要再去收錄了。修改文章的標題和內容是一種非常有效的方法。如果不收錄繼續修改正文內容，收錄會(huì )有很大的提升。
?、?。在各種平臺上，多次發(fā)布外部鏈接，并在底部填寫(xiě)頁(yè)面的鏈接，并在該頁(yè)面添加收錄。
?、?。重新更新并創(chuàng )建站點(diǎn)地圖文件，將網(wǎng)站的所有鏈接提交到百度站長(cháng)平臺的鏈接提交選項，停止提交。老虎站點(diǎn)地圖生成器可以實(shí)現效果。在這種情況下，最好使用一個(gè)網(wǎng)站大量的文章采集。這個(gè)方法還是有用的。
3. 文章 的更新已經(jīng)過(guò)時(shí)了 文章，陳詞濫調的內容。
一些網(wǎng)站updated文章是陳詞濫調的內容，搜索引擎甚至不知道怎么過(guò)濾N次，但是在你網(wǎng)站之后就出來(lái)了，然后結果一定安靜地來(lái)來(lái)去去。所以連采集都需要采集一些新奇的內容，這樣收錄率就會(huì )提高。到了這里，有些SEOER可能會(huì )問(wèn)我，SEO文章不就是我寫(xiě)的那幾篇文章文章嗎？那你告訴我什么是新奇的內容。我只想說(shuō)，如果你不創(chuàng )新，你永遠來(lái)自采集文章，那為什么別人可以創(chuàng )造創(chuàng )新的內容呢？
一個(gè)網(wǎng)站在建站初期要綜合考慮網(wǎng)站的結構和性能，建站后要考慮SEO優(yōu)化網(wǎng)站對這些進(jìn)行排名。希望準備建站的朋友，或者準備建站的朋友，能及時(shí)看到這個(gè)文章，對大家建站后的優(yōu)化工作有幫助。同樣是網(wǎng)站，有時(shí)候即使是peer網(wǎng)站，我們也會(huì )發(fā)現有的網(wǎng)站排名很好，有的網(wǎng)站排名連續，具體原因是什么? 如果影響排名，我們需要分析網(wǎng)站的基本結構。
一、網(wǎng)站開(kāi)啟速度快
網(wǎng)站的開(kāi)啟速度一定要快，開(kāi)啟速度慢是致命弱點(diǎn)。一定要保證網(wǎng)站的打開(kāi)速度能及時(shí)響應用戶(hù)，給用戶(hù)帶來(lái)體驗感。并且對搜索引擎抓取有好處。
二、方式
獨立的搜索引擎爬取習慣，URL的所有動(dòng)態(tài)參數都不適合SEO優(yōu)化排名，靜態(tài)URL容易被搜索引擎爬取，URL路徑不能超過(guò)三層，不能出現空層。
三、方案
網(wǎng)站的程序要簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的代碼要簡(jiǎn)潔明了，不要重復，以便更好的解釋網(wǎng)站的結構和目錄。搜索引擎不看網(wǎng)站，他們只看源代碼，不喜歡結構化的網(wǎng)站。對于網(wǎng)站的頁(yè)面，我們需要獨立設置相關(guān)文章或者相關(guān)產(chǎn)品的調用。 查看全部
推薦文章:文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布
文章自動(dòng)采集、文章自動(dòng)采集插件下載、文章自動(dòng)采集發(fā)帖收費
關(guān)于文章自動(dòng)采集內容導航： 1. 文章自動(dòng)采集采集文章是個(gè)壞東西，seo的大忌，我建議樓主不要這樣做。如果你真的采集，那你需要樓主。采集回來(lái)后，可以自己編輯，也就是偽原創(chuàng )。只有這樣才能提高采集@文章的可讀性。當然，蜘蛛最喜歡的是原創(chuàng )，它可以提升用戶(hù)體驗。這是最好的文章。建議樓主三思。
2、文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布，當然要用國內知名的建站寶盒，免費自助建站系統來(lái)做；
在國內比較出名的就是卓天網(wǎng)建站盒子。模板安裝后可直接使用。里面有很多功能。網(wǎng)站 可以隨時(shí)更新和發(fā)布。建站盒子ExBox是卓天網(wǎng)絡(luò )托管增值服務(wù)的虛擬平臺，提供建站系統，包括上千個(gè)精美的網(wǎng)站模板、上百個(gè)網(wǎng)站功能、網(wǎng)站同時(shí)支持簡(jiǎn)體中文、繁體中文、英文版本，具有產(chǎn)品發(fā)布系統、新聞系統、會(huì )員系統、投票系統、廣告系統、招聘系統等動(dòng)態(tài)功能模塊，頁(yè)面可隨意添加。使用強大的管理平臺，你可以瞬間創(chuàng )建漂亮的網(wǎng)站
百度“卓天網(wǎng)”
3、文章自動(dòng)采集軟件的一種可能方式是：（1）先將網(wǎng)頁(yè)保存到本地（*.html或*.mht）；（2）然后用Word打開(kāi)；( 3) 最后，將其轉成*.doc 文件。所有三個(gè)操作都可以以某種方式“自動(dòng)”完成。
但是，判斷哪些是“好文章”——不知道樓主這一步要怎么“自動(dòng)”？哈哈……
好像有什么軟件
看看別人怎么說(shuō)。
這也取決于網(wǎng)頁(yè)文件格式的內容。部分內容本身被掃描或制作成PPT。在WORD中，只能算是一種圖片格式。如果以文本格式編輯，則可以使用 WORD。中“打開(kāi)”，然后粘貼網(wǎng)址，非常方便。,
我只知道EXCEL可以在data下導入外部數據，然后選擇New WEB query，選擇需要導入的數據。
Word好像沒(méi)有這個(gè)功能，但是可以通過(guò)EXCEL導入，復制到WORD中。
行業(yè)熱點(diǎn)：[文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布][文章自動(dòng)采集軟件][文章自動(dòng)采集系統][ 文章自動(dòng)采集在百家發(fā)布][文章自動(dòng)采集生成][文章自動(dòng)采集插件下載][文章自動(dòng)采集器][文章自動(dòng)采集過(guò)帳費用][文章自動(dòng)采集怎么辦][文章自動(dòng)采集如何關(guān)閉】
即將到來(lái)的節日：9月中秋節放假3天！不管多忙，都要對自己好一點(diǎn)！
文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布！
教程:網(wǎng)文自動(dòng)生成器，免費狗屁文章生成器-自動(dòng)生成原創(chuàng )文章
狗屎文章生成器，什么是狗屎文章生成器，狗屎文章生成器可以從字面上理解，就是生成的文章沒(méi)有邏輯感，是隨機生成的，不可讀。只需輸入 關(guān)鍵詞 即可生成狗屎文章。該死的文章生成器。2020年，老板讓員工寫(xiě)了3000字的原創(chuàng )評論，然后員工就采用了這種狗屁的文章方法。今天給大家分享一款免費的智能文章生成器，只需輸入標題即可自動(dòng)生成原創(chuàng )文章，還可以自動(dòng)發(fā)布到各大網(wǎng)站 背景。有關(guān)詳細信息，請參閱圖 1、2、3、4 和 5。我是錢(qián)QQ/微信：3241507
對于剛做SEO優(yōu)化的人來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題最常被問(wèn)到，網(wǎng)站文章百度怎么沒(méi)有收錄，或者有的網(wǎng)站文章有更新了十多天還是沒(méi)有收錄，甚至有的網(wǎng)站更新了原創(chuàng )文章，百度搜索引擎依舊沒(méi)有收錄，還有的網(wǎng)站網(wǎng)站 甚至 偽原創(chuàng ) 都可以達到二次關(guān)閉，那么這些問(wèn)題的原因是什么呢？如何對付他們？
1、搜索引擎沒(méi)有收錄文章是什么原因？
1. 網(wǎng)站 是一個(gè)新站點(diǎn)
如果網(wǎng)站是新站點(diǎn)，那么網(wǎng)站處于審核期，搜索引擎對網(wǎng)站的信任度還是很低，文章收錄 相對較低。這是正?，F象。原因是網(wǎng)站在搜索引擎中沒(méi)有獲得足夠的綜合頁(yè)面分數，所以大多數新站點(diǎn)只有收錄有首頁(yè)，或者一兩個(gè)內頁(yè)鏈接。普通搜索引擎不會(huì )長(cháng)時(shí)間停留在新站！
處理方法：
?、?。建議停止在網(wǎng)站的首頁(yè)和內頁(yè)發(fā)布外鏈，引誘蜘蛛爬行，然后增加baiduspider在網(wǎng)站的停留時(shí)間！
?、?。提交百度站長(cháng)平臺鏈接，為baiduspider提供爬取頻道入口
2. 網(wǎng)站的文章大部分都是從采集復制而來(lái)
網(wǎng)站 的大部分 文章 都是從 采集 復制而來(lái)，導致 網(wǎng)站文章 而不是 收錄 或 收錄的比率極低>，如何增加網(wǎng)站的收錄？這種情況目前在網(wǎng)上最為常見(jiàn)。原因是你網(wǎng)站沒(méi)有獲得搜索引擎的信任，沒(méi)有新奇的內容支持。另一方面，有的網(wǎng)站甚至偽原創(chuàng )都能達到二次關(guān)閉，也就是網(wǎng)站獲得了搜索引擎的高度信任。面對大多數網(wǎng)站是采集或偽原創(chuàng )，比較希望得到解決，但往往沒(méi)有真正的解決！以下方法將為您解決這個(gè)問(wèn)題！
?、?。通過(guò)百度站點(diǎn)工具的主動(dòng)推送和外鏈發(fā)布，引誘百度蜘蛛網(wǎng)站搶文章。查日記看baiduspider是不是在搶這個(gè)連接，如果是在搶這個(gè)連接，但又不是收錄，那就該停止下一步了！
?、?。更正內容文字的標題和開(kāi)頭，是的，停止更正這個(gè)文章的標題和內容，baiduspider搶的是這個(gè)頁(yè)面而不是收錄，澄清一下這個(gè)文章的重復率非常相似。以前在搜索引擎索引庫中有很多相同/相似的文章，所以沒(méi)有必要再去收錄了。修改文章的標題和內容是一種非常有效的方法。如果不收錄繼續修改正文內容，收錄會(huì )有很大的提升。
?、?。在各種平臺上，多次發(fā)布外部鏈接，并在底部填寫(xiě)頁(yè)面的鏈接，并在該頁(yè)面添加收錄。
?、?。重新更新并創(chuàng )建站點(diǎn)地圖文件，將網(wǎng)站的所有鏈接提交到百度站長(cháng)平臺的鏈接提交選項，停止提交。老虎站點(diǎn)地圖生成器可以實(shí)現效果。在這種情況下，最好使用一個(gè)網(wǎng)站大量的文章采集。這個(gè)方法還是有用的。
3. 文章 的更新已經(jīng)過(guò)時(shí)了 文章，陳詞濫調的內容。
一些網(wǎng)站updated文章是陳詞濫調的內容，搜索引擎甚至不知道怎么過(guò)濾N次，但是在你網(wǎng)站之后就出來(lái)了，然后結果一定安靜地來(lái)來(lái)去去。所以連采集都需要采集一些新奇的內容，這樣收錄率就會(huì )提高。到了這里，有些SEOER可能會(huì )問(wèn)我，SEO文章不就是我寫(xiě)的那幾篇文章文章嗎？那你告訴我什么是新奇的內容。我只想說(shuō)，如果你不創(chuàng )新，你永遠來(lái)自采集文章，那為什么別人可以創(chuàng )造創(chuàng )新的內容呢？
一個(gè)網(wǎng)站在建站初期要綜合考慮網(wǎng)站的結構和性能，建站后要考慮SEO優(yōu)化網(wǎng)站對這些進(jìn)行排名。希望準備建站的朋友，或者準備建站的朋友，能及時(shí)看到這個(gè)文章，對大家建站后的優(yōu)化工作有幫助。同樣是網(wǎng)站，有時(shí)候即使是peer網(wǎng)站，我們也會(huì )發(fā)現有的網(wǎng)站排名很好，有的網(wǎng)站排名連續，具體原因是什么? 如果影響排名，我們需要分析網(wǎng)站的基本結構。
一、網(wǎng)站開(kāi)啟速度快
網(wǎng)站的開(kāi)啟速度一定要快，開(kāi)啟速度慢是致命弱點(diǎn)。一定要保證網(wǎng)站的打開(kāi)速度能及時(shí)響應用戶(hù)，給用戶(hù)帶來(lái)體驗感。并且對搜索引擎抓取有好處。
二、方式
獨立的搜索引擎爬取習慣，URL的所有動(dòng)態(tài)參數都不適合SEO優(yōu)化排名，靜態(tài)URL容易被搜索引擎爬取，URL路徑不能超過(guò)三層，不能出現空層。
三、方案
網(wǎng)站的程序要簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的代碼要簡(jiǎn)潔明了，不要重復，以便更好的解釋網(wǎng)站的結構和目錄。搜索引擎不看網(wǎng)站，他們只看源代碼，不喜歡結構化的網(wǎng)站。對于網(wǎng)站的頁(yè)面，我們需要獨立設置相關(guān)文章或者相關(guān)產(chǎn)品的調用。
分享:【干貨】文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 159 次瀏覽 ? 2022-10-03 08:31
分享:【干貨】文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？
文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？導讀：假設你是一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司運營(yíng)推廣人員，由于需要爬取某網(wǎng)站的數據，每個(gè)頁(yè)面都會(huì )存有數據，如果一個(gè)頁(yè)面爬取完，再去另一個(gè)頁(yè)面爬取，那么數據就存不下了。遇到這種情況，無(wú)論你是全量還是抓取，基本都是要數據來(lái)更新。那么，一般要如何做數據爬取，以便于用戶(hù)實(shí)時(shí)可以看到？首先，我先介紹幾種爬取技巧：1、全量爬取如果你的前端在后端處理，那么你需要確保所有的后端代碼都可以爬取，這個(gè)可以使用requests庫。
requests是python最常用的http訪(fǎng)問(wèn)庫。requests擁有很多有用的方法來(lái)對http請求進(jìn)行封裝和封裝。從本質(zhì)上說(shuō)，它可以封裝post、get、put、patch方法的get和post請求，也可以封裝form表單的請求。它的使用方法多種多樣，如python對應用api網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)庫get_api，后端的vsgit也非常好用；mysql存儲爬取數據時(shí)需要將save_all等功能集成到requests中。
2、基于http請求進(jìn)行抓取一般來(lái)說(shuō)，http請求地址都要不斷加密，抓取爬取后還需要對存儲的數據進(jìn)行加密處理，這樣才能保證api交互的安全性。以http為例，首先在地址后面加上參數ip，爬取之后存儲http請求的地址，以cookie形式存在。這樣用戶(hù)即使在不登錄的情況下也可以抓取數據。defget_source(url):#獲取ip地址localhost='#'.join(r'^/,$'if'*'inlocalhost:localhost+'*'else:''+localhostreturnsys.stdout.write(localhost+'|'.join(r'{0}'.format(url)))#獲取請求參數params=requests.get(url,headers=headers)req=sys.stdout.read()form=form.parse("<p>{0}".format(req,form))#對scrapy抓取的數據進(jìn)行加密req=sys.stdout.read()payload=sys.stdout.read()limit=limit+1try:params.encode(payload)except:#驗證是否安全ifpython_request.method==parse:req.encode('utf-8')print('不安全')else:req.encode('utf-8')print('安全')#登錄取數據defset_group(url):#獲取set()和集合(group)區別data=get_source(url)#url可以為空all_urls=[]try:all_urls.append(req.text)except:#若未登錄，將驗證用戶(hù)用戶(hù)是否認證成功li={'ip':ip,'cookie':cookie}params=liif'form'i。</p> 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？導讀：假設你是一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司運營(yíng)推廣人員，由于需要爬取某網(wǎng)站的數據，每個(gè)頁(yè)面都會(huì )存有數據，如果一個(gè)頁(yè)面爬取完，再去另一個(gè)頁(yè)面爬取，那么數據就存不下了。遇到這種情況，無(wú)論你是全量還是抓取，基本都是要數據來(lái)更新。那么，一般要如何做數據爬取，以便于用戶(hù)實(shí)時(shí)可以看到？首先，我先介紹幾種爬取技巧：1、全量爬取如果你的前端在后端處理，那么你需要確保所有的后端代碼都可以爬取，這個(gè)可以使用requests庫。
requests是python最常用的http訪(fǎng)問(wèn)庫。requests擁有很多有用的方法來(lái)對http請求進(jìn)行封裝和封裝。從本質(zhì)上說(shuō)，它可以封裝post、get、put、patch方法的get和post請求，也可以封裝form表單的請求。它的使用方法多種多樣，如python對應用api網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)庫get_api，后端的vsgit也非常好用；mysql存儲爬取數據時(shí)需要將save_all等功能集成到requests中。
2、基于http請求進(jìn)行抓取一般來(lái)說(shuō)，http請求地址都要不斷加密，抓取爬取后還需要對存儲的數據進(jìn)行加密處理，這樣才能保證api交互的安全性。以http為例，首先在地址后面加上參數ip，爬取之后存儲http請求的地址，以cookie形式存在。這樣用戶(hù)即使在不登錄的情況下也可以抓取數據。defget_source(url):#獲取ip地址localhost='#'.join(r'^/,$'if'*'inlocalhost:localhost+'*'else:''+localhostreturnsys.stdout.write(localhost+'|'.join(r'{0}'.format(url)))#獲取請求參數params=requests.get(url,headers=headers)req=sys.stdout.read()form=form.parse("<p>{0}".format(req,form))#對scrapy抓取的數據進(jìn)行加密req=sys.stdout.read()payload=sys.stdout.read()limit=limit+1try:params.encode(payload)except:#驗證是否安全ifpython_request.method==parse:req.encode('utf-8')print('不安全')else:req.encode('utf-8')print('安全')#登錄取數據defset_group(url):#獲取set()和集合(group)區別data=get_source(url)#url可以為空all_urls=[]try:all_urls.append(req.text)except:#若未登錄，將驗證用戶(hù)用戶(hù)是否認證成功li={'ip':ip,'cookie':cookie}params=liif'form'i。</p> 查看全部
分享:【干貨】文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？
文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？導讀：假設你是一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司運營(yíng)推廣人員，由于需要爬取某網(wǎng)站的數據，每個(gè)頁(yè)面都會(huì )存有數據，如果一個(gè)頁(yè)面爬取完，再去另一個(gè)頁(yè)面爬取，那么數據就存不下了。遇到這種情況，無(wú)論你是全量還是抓取，基本都是要數據來(lái)更新。那么，一般要如何做數據爬取，以便于用戶(hù)實(shí)時(shí)可以看到？首先，我先介紹幾種爬取技巧：1、全量爬取如果你的前端在后端處理，那么你需要確保所有的后端代碼都可以爬取，這個(gè)可以使用requests庫。
requests是python最常用的http訪(fǎng)問(wèn)庫。requests擁有很多有用的方法來(lái)對http請求進(jìn)行封裝和封裝。從本質(zhì)上說(shuō)，它可以封裝post、get、put、patch方法的get和post請求，也可以封裝form表單的請求。它的使用方法多種多樣，如python對應用api網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)庫get_api，后端的vsgit也非常好用；mysql存儲爬取數據時(shí)需要將save_all等功能集成到requests中。
2、基于http請求進(jìn)行抓取一般來(lái)說(shuō)，http請求地址都要不斷加密，抓取爬取后還需要對存儲的數據進(jìn)行加密處理，這樣才能保證api交互的安全性。以http為例，首先在地址后面加上參數ip，爬取之后存儲http請求的地址，以cookie形式存在。這樣用戶(hù)即使在不登錄的情況下也可以抓取數據。defget_source(url):#獲取ip地址localhost='#'.join(r'^/,$'if'*'inlocalhost:localhost+'*'else:''+localhostreturnsys.stdout.write(localhost+'|'.join(r'{0}'.format(url)))#獲取請求參數params=requests.get(url,headers=headers)req=sys.stdout.read()form=form.parse("<p>{0}".format(req,form))#對scrapy抓取的數據進(jìn)行加密req=sys.stdout.read()payload=sys.stdout.read()limit=limit+1try:params.encode(payload)except:#驗證是否安全ifpython_request.method==parse:req.encode('utf-8')print('不安全')else:req.encode('utf-8')print('安全')#登錄取數據defset_group(url):#獲取set()和集合(group)區別data=get_source(url)#url可以為空all_urls=[]try:all_urls.append(req.text)except:#若未登錄，將驗證用戶(hù)用戶(hù)是否認證成功li={'ip':ip,'cookie':cookie}params=liif'form'i。</p>
完整解決方案:基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 85 次瀏覽 ? 2022-10-01 21:08
完整解決方案:基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是由長(cháng)期關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和架構的高可用架構技術(shù)社區和msup發(fā)起的面向架構師、技術(shù)領(lǐng)袖和高端技術(shù)從業(yè)者的年度技術(shù)架構會(huì )議。這是中國最大的技術(shù)。其中一次會(huì )議。
在今年的第六屆GIAC大會(huì )上，騰訊數據平臺部實(shí)時(shí)計算負責人石曉剛以大數據架構為主題，發(fā)表了“基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統”的主題演講。以下為嘉賓致辭實(shí)錄：
石曉剛畢業(yè)于北京大學(xué)，獲得博士學(xué)位。并且是 Apache Flink 項目的 Committer。在SIGMOD、TODS、IPDPS等國際頂級會(huì )議和期刊發(fā)表多篇論文，并擔任KDD、DASFAA等國際頂級會(huì )議的程序委員會(huì )成員。
實(shí)時(shí)計算平臺 Oceanus
近年來(lái)，實(shí)時(shí)計算在騰訊的應用越來(lái)越廣泛。為了提高用戶(hù)流計算任務(wù)持續集成和持續發(fā)布的效率，騰訊大數據團隊從2017年開(kāi)始圍繞Flink打造Oceanus，一個(gè)集開(kāi)發(fā)、測試、部署、運營(yíng)于一體的一站式可視化實(shí)時(shí)計算平臺，維護。
Oceanus提供Canvas、SQL、Jar三種不同的應用開(kāi)發(fā)方式，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的開(kāi)發(fā)需求。通過(guò)這三種方式，不同應用場(chǎng)景的用戶(hù)無(wú)需了解底層框架的技術(shù)細節，即可快速開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)計算任務(wù)，降低用戶(hù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
完成作業(yè)開(kāi)發(fā)后，用戶(hù)可以通過(guò) Oceanus 對作業(yè)進(jìn)行測試、配置和部署。Oceanus 為用戶(hù)程序提供了一系列工具來(lái)輔助作業(yè)測試。用戶(hù)既可以使用Oceanus提供的一鍵生成功能生成測試數據，也可以將自己的測試數據上傳到Oceanus，通過(guò)比較預期結果和實(shí)際結果來(lái)驗證應用邏輯的正確性。Oceanus 依靠騰訊內部資源調度系統 Gaia 進(jìn)行資源管理和作業(yè)部署。用戶(hù)可以通過(guò)Oceanus配置作業(yè)所需的CPU和內存資源，指定作業(yè)需要部署的集群。用戶(hù)完成配置后，Oceanus 會(huì )向 Gaia 申請相應的資源，并將作業(yè)提交給 Gaia 運行。
Oceanus 對 Flink 作業(yè)的多個(gè)運行指標執行采集，包括 Task Manger 的內存、I/O 和 GC。通過(guò)這些豐富的運行指標，用戶(hù)可以很好地了解應用的運行情況，并在出現異常時(shí)幫助用戶(hù)及時(shí)定位問(wèn)題。運維人員可以通過(guò)這些采集獲取的指標設置告警策略，實(shí)現精細化操作。
在Oceanus之上，騰訊大數據還為ETL、監控告警、在線(xiàn)學(xué)習等常見(jiàn)實(shí)時(shí)計算任務(wù)提供場(chǎng)景化支持。例如，Oceanus-ML 提供端到端的在線(xiàn)機器學(xué)習，涵蓋數據訪(fǎng)問(wèn)、數據處理、特征工程、算法訓練、模型評估和模型部署的整個(gè)機器學(xué)習過(guò)程。借助Oceanus-ML，用戶(hù)可以輕松使用完整的數據處理功能和豐富的在線(xiàn)學(xué)習算法構建自己的在線(xiàn)學(xué)習任務(wù)，輕松完成模型訓練和評估，一鍵部署模型。
針對ETL場(chǎng)景，Oceanus還提供Oceanus-ETL產(chǎn)品，幫助用戶(hù)將應用和產(chǎn)品中的采集數據實(shí)時(shí)導入數據倉庫。目前，騰訊大數據團隊為騰訊內部多個(gè)業(yè)務(wù)提供數據接入服務(wù)，包括微信、QQ音樂(lè )、騰訊游戲等。每天處理的消息量超過(guò)40萬(wàn)億條，每秒訪(fǎng)問(wèn)峰值超過(guò)40億條。
實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)平臺 Oceanus-ETL
騰訊大數據早在2012年就開(kāi)始數據接入，并基于Storm打造了第一代騰訊數據銀行（TDBank），成為騰訊大數據平臺的前線(xiàn)，提供文件、消息和數據庫等多種接入方式，統一數據訪(fǎng)問(wèn)門(mén)戶(hù)，并提供高效、實(shí)時(shí)的分布式數據分發(fā)。
2017年，騰訊大數據基于Flink在易用性、可靠性和性能方面的優(yōu)勢，重構了TDBank通過(guò)Flink的數據訪(fǎng)問(wèn)。與 Storm 相比，Flink 提供了更多的狀態(tài)支持。一方面，Flink 將程序的狀態(tài)保存在本地內存或 RocksDB 中，用戶(hù)無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò )遠程訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)數據，可以獲得更好的工作性能。另一方面，Flink 通過(guò) Chandy-Lamport 算法提供了一種高效、輕量級的檢查點(diǎn)機制，可以保證 Exactly Once 和 At-Least Once 的數據處理語(yǔ)義在發(fā)生故障時(shí)仍然可以實(shí)現。
隨著(zhù)騰訊業(yè)務(wù)規模的不斷擴大，對數據接入也提出了更高的要求。
為了滿(mǎn)足上述需求，我們今年引入了 Iceberg，通過(guò) Iceberg 提供的 ACID 事務(wù)機制和增量更新能力，提供更可靠、更強大的數據訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。
基于 Flink 實(shí)現端到端的 Exactly Once 傳輸
Flink 使用 checkpoint 機制來(lái)備份和恢復任務(wù)狀態(tài)。在任務(wù)失敗的情況下，可以從上次備份的狀態(tài)恢復任務(wù)，而無(wú)需從頭開(kāi)始重新執行。通過(guò) checkpoint 機制，Flink 可以保證在發(fā)生故障的情況下仍然可以實(shí)現 Exactly Once 的數據傳輸。
但在整個(gè)數據接入環(huán)節，除了Flink之外，還包括上游中間件、下游數倉等多個(gè)組件。僅僅依靠 Flink 的 checkpoint 機制只能保證 ExactlyOnce 在 Flink 作業(yè)內的數據傳輸，而不能保證端到端的 ExactlyOnce 在整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中的傳輸語(yǔ)義。如果我們將 Flink 接收到的數據直接寫(xiě)入下游存儲系統，那么當 Flink 發(fā)生故障并從故障中恢復時(shí)，自上一個(gè) checkpoint 以來(lái)寫(xiě)入下游存儲系統的數據會(huì )出現重復，導致后續數據分析出錯。
為了保證端到端的 Exactly Once 數據傳輸，TDBank 使用 Flink 的 checkpoint 機制實(shí)現了兩階段提交協(xié)議，對數據訪(fǎng)問(wèn)的各個(gè)環(huán)節產(chǎn)生的指標進(jìn)行聚合和協(xié)調，以保證數據的端到端. 傳輸可靠性。
為了保證數據鏈接的 Exactly Once，我們首先將 Flink 接收到的數據寫(xiě)入一個(gè)臨時(shí)目錄，并保存寫(xiě)入的文件列表。當檢查點(diǎn)執行時(shí)，我們會(huì )將這些文件的列表保存到檢查點(diǎn)并記錄下來(lái)。并且當檢查點(diǎn)完成時(shí)，Flink 會(huì )通知所有節點(diǎn)。此時(shí)，這些節點(diǎn)會(huì )將checkpoint中保存的文件移動(dòng)到官方目錄。
在這個(gè)實(shí)現中，Flink 使用現有的 checkpoint 機制來(lái)實(shí)現兩階段提交機制。所有節點(diǎn)在執行 checkpoint 時(shí)都會(huì )執行 pre-commit 操作，并將所有數據先寫(xiě)入可靠的分布式存儲。當 JobManager 上的檢查點(diǎn)完成時(shí)，事務(wù)被視為已提交。所有節點(diǎn)在收到檢查點(diǎn)成功消息后都會(huì )完成最后的事務(wù)提交操作。
如果任何節點(diǎn)在執行最后一個(gè)文件移動(dòng)時(shí)發(fā)生故障，Flink 作業(yè)將從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)恢復，并從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)獲取文件的完整列表。Flink 作業(yè)會(huì )檢查此文件列表中的文件，并將所有尚未移動(dòng)的文件移動(dòng)到最終目錄。
為了保證整個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中數據不會(huì )丟失和重復，我們會(huì )采集并核對整個(gè)數據鏈路中各組件收發(fā)的數據數量。由于通用指標體系無(wú)法保證指標的及時(shí)性和正確性，我們也基于 Flink 實(shí)現了高可靠一致的指標聚合。
與數據鏈路類(lèi)似，我們也使用 Flink 的 checkpoint 機制來(lái)保證指標數據的一致性。我們通過(guò) Flink 對 采集 接收到的指標進(jìn)行細粒度的聚合，并在執行檢查點(diǎn)時(shí)將這些聚合的指標保存到外部存儲中。在保存聚合指標時(shí)，除了一般的標簽外，我們還會(huì )在寫(xiě)入這些指標時(shí)帶上檢查點(diǎn)編號。當檢查點(diǎn)完成時(shí)，每個(gè)節點(diǎn)也會(huì )將完成的檢查點(diǎn)編號記錄到外部存儲中。當我們需要查詢(xún)指標時(shí)，只需將完成的檢查點(diǎn)編號與聚合指標連接起來(lái)，即可獲得一致的指標結果。
通過(guò) Flink 的 checkpoint 機制，我們可以保證數據鏈路和指標鏈路中數據傳輸和指標聚合的一致性，保證整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中端到端的 Exactly Once 數據傳輸。
基于 Iceberg 的 ACID 實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)
Apache Iceberg 是一種通用的表格格式（數據組織格式），可以適配 Presto、Spark 等引擎，提供高性能的讀寫(xiě)和元數據管理功能。Iceberg的定位是在計算引擎下的存儲之上。它是一種被冰山稱(chēng)為“表格格式”的數據存儲格式。準確地說(shuō)，它是介于計算引擎和數據存儲格式之間的一種數據組織格式——數據和元數據以特定的方式進(jìn)行組織，因此稱(chēng)其為數據組織格式更為合理。
Iceberg 通過(guò)鎖定機制實(shí)現 ACID 功能。它從元存儲中獲取鎖，并在每次更新元數據時(shí)更新它。同時(shí)，Iceberg 保證了線(xiàn)性一致性（Serializable 隔離），保證了表修改操作是原子的，讀操作永遠不會(huì )讀取部分或未提交的數據。Iceberg 提供了樂(lè )觀(guān)鎖機制來(lái)減少鎖的影響，并使用沖突回退和重試機制來(lái)解決并發(fā)寫(xiě)入引起的沖突。
Iceberg 基于 ACID 能力，提供類(lèi)似于 MVCC 的讀寫(xiě)分離能力。首先，每次寫(xiě)操作都會(huì )產(chǎn)生一個(gè)新的快照（snapshot），總是向后線(xiàn)性遞增，保證線(xiàn)性一致性。讀取操作只讀取現有的快照，對正在生成的快照讀取操作是不可見(jiàn)的。每個(gè)快照都有當時(shí)表的所有數據和元數據，從而為用戶(hù)提供了對表數據進(jìn)行時(shí)間旅行的能力。使用 Iceberg 的時(shí)間旅行能力，用戶(hù)可以讀取當時(shí)的數據，同時(shí)也為用戶(hù)提供回滾快照和重放數據的能力。
與 Hudi 和 Delta Lake 相比，Iceberg 提供了更完整的表格格式能力、類(lèi)型定義和操作的抽象，以及與上層數據處理引擎和底層數據存儲格式的解耦。此外，Iceberg 在設計之初并沒(méi)有綁定特定的存儲引擎，同時(shí)避免了與上層引擎的相互調用，從而可以方便地擴展 Iceberg 以支持不同的引擎。
在數據訪(fǎng)問(wèn)上，可以通過(guò) Iceberg 保證 ACID 事務(wù)和強一致性，實(shí)現“一個(gè)且唯一”的寫(xiě)入；讀寫(xiě)分離使交互式查詢(xún)引擎（如 Hive 和 Presto）能夠在第一時(shí)間讀取到正確的數據；行級更新和刪除支持通過(guò)計算引擎進(jìn)行數據修正；增量消費使落地數據進(jìn)一步返回到流引擎，只處理和回傳變化的部分；冰山高效的查詢(xún)能力，還可以省去 MySQL 或 ClickHouse 等環(huán)節的導入，直接被報表和 BI 系統消費。
為了能夠使用 Iceberg，騰訊大數據實(shí)現了支持 Iceberg 的 Flink 連接器，讓 Flink 可以將數據寫(xiě)入 Iceberg。Flink 的 Iceberg Sink 由兩部分組成，一個(gè)叫 Writer，一個(gè)叫 Committer。Writer負責將接收到的數據寫(xiě)入外部存儲，形成一系列DataFile。目前，騰訊為了簡(jiǎn)化適配，最大限度地利用現有邏輯，使用Avro作為數據的中間格式。后續社區將引入 Flink 內置類(lèi)型轉換器，使用 Iceberg 內置數據類(lèi)型作為輸入。當 Writer 執行 checkpoint 時(shí)，Writer 會(huì )關(guān)閉自己的文件，并將構造好的 DataFile 發(fā)送給下游的 Committer。
提交者在 Flink 作業(yè)中是全局唯一的。Committer 收到所有上游 writer 發(fā)送的 DataFiles 后，會(huì )將這些 DataFiles 寫(xiě)入一個(gè) ManifestFile，并將 ManifestFile 保存到 checkpoint。當 checkpoint 完成后，Committer 會(huì )通過(guò) merge append 將 ManifestFile 提交給 Iceberg。Iceberg會(huì )通過(guò)一系列操作完成commit操作，最終使新增的數據對下游數倉可見(jiàn)。
騰訊對 Iceberg 做了很多改進(jìn)和優(yōu)化。除了支持 Flink 的讀寫(xiě)操作，騰訊還完成了行級的刪除和更新操作，大大節省了數據修改和刪除的成本。同時(shí)，騰訊還對 Spark 3.0 中的 Data Source V2 進(jìn)行了適配，利用 Spark 3.0 中的 SQL 和 DataFrame 無(wú)縫連接 Iceberg。
在未來(lái)的工作中，騰訊將繼續提升 Iceberg 的核心能力，包括：
直觀(guān):iS-RPM知識點(diǎn)4 | 靈活配置采集策略，精準捕捉桌面數據！
朋友們，好久不見(jiàn)。在上一篇文章中，我與大家分享了如何安裝和配置RPM采集器。安裝客戶(hù)端后，我們現在可以開(kāi)始任務(wù)挖礦之旅了。.
但是，在執行數據采集之前，我們需要定義相應的采集策略，以更準確的捕捉用戶(hù)的業(yè)務(wù)操作行為。
本文主要介紹創(chuàng )建任務(wù)挖掘項目后如何配置其數據采集策略。以下內容主要分為以下五個(gè)配置內容：采集的目標應用、采集的目標應用數據內容、數據隱私保護、客戶(hù)端啟動(dòng)方式、數據傳輸。
注意：創(chuàng )建項目時(shí)將初始化默認策略。如果管理員不修改策略?xún)热?，用?hù)入隊后默認使用初始化策略。
01策略一：采集的目標應用
查看和管理需要捕獲的指定應用程序列表是記錄業(yè)務(wù)流程的必要步驟。一旦管理員設置了列表內容，客戶(hù)端在獲取策略后只會(huì )記錄那些應用程序或網(wǎng)頁(yè)的數據。應用列表分為以下3種配置模式：
注意：初始默認配置是采集所有應用程序。
02策略2：采集的數據內容
通過(guò)數據內容配置選項，可以自定義需要采集的業(yè)務(wù)規則和事件內容。包括但不限于：時(shí)間戳、截圖、應用名稱(chēng)、網(wǎng)頁(yè)URL、控件名稱(chēng)、坐標等基本信息。
采集用戶(hù)行為數據（時(shí)間戳、事件類(lèi)型、事件詳情等）獲取有效信息。
1、采集使用應用程序/網(wǎng)頁(yè)時(shí)用戶(hù)窗口的屏幕截圖（例如：每次點(diǎn)擊或滾動(dòng)都會(huì )截取屏幕截圖）。
2、屏幕截圖將同時(shí)采集觸發(fā)事件的窗口和區域。
注意：初始化的默認配置是采集基本數據，不選擇截圖。
03策略三：數據隱私保護
一方面，iS-RPM 的采集 政策支持相關(guān)用戶(hù)的匿名化，保護用戶(hù)隱私。另一方面，由于 RPM 的隱私政策，默認情況下會(huì )啟用“顯示用戶(hù)同意對話(huà)框”選項。如果策略啟用“隱私同意”配置，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊，并且在開(kāi)始用戶(hù)錄制過(guò)程之前，會(huì )首先彈出用戶(hù)同意對話(huà)框接受或拒絕錄制條款和條件，以及用戶(hù)需要選擇同意策略。捕獲桌面應用程序/網(wǎng)頁(yè)數據。
捕獲數據后，系統會(huì )將數據發(fā)送到 RPM 服務(wù)器進(jìn)行分析和管理。我們會(huì )將數據保存在高度安全的存儲中。
啟用后，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊。當 RPM 客戶(hù)端第一次運行記錄時(shí)，會(huì )顯示一個(gè)隱私確認對話(huà)框。用戶(hù)必須接受隱私條款才能捕獲數據，否則客戶(hù)端將被注銷(xiāo)。
通過(guò)處理采集的目標用戶(hù)的假名化（例如：“張三”被匿名化為“用戶(hù)1”）
04策略四：客戶(hù)端啟動(dòng)模式
通過(guò)設置采集器的操作模式，可以靈活控制采集器何時(shí)開(kāi)始記錄員工的桌面操作，減少不必要的存儲空間占用。
每次用戶(hù)啟動(dòng)計算機時(shí)，RPM 客戶(hù)端都會(huì )自動(dòng)啟動(dòng) 采集data。
當需要記錄時(shí)，用戶(hù)將手動(dòng)啟動(dòng)客戶(hù)端并單擊“開(kāi)始”按鈕手動(dòng)開(kāi)始捕獲數據。
注意：初始化的默認配置是開(kāi)機自動(dòng)啟動(dòng)。
05策略五：數據傳輸
1.最大本地存儲空間閾值（GB）：用戶(hù)可以在本地存儲的最大數據量。
2.最大本地磁盤(pán)占用率（%）：用戶(hù)可以占用的最大空閑數據量/用戶(hù)本地磁盤(pán)的總容量。
注意：當達到“本地存儲”部分中的任何目標時(shí)，Data采集 任務(wù)將立即停止。
1.上傳文件速度（KB/s）：用戶(hù)上傳文件時(shí)占用的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
2.同時(shí)上傳任務(wù)數：客戶(hù)端運行時(shí)可以同時(shí)上傳的文件數。
3.自動(dòng)上傳間隔（分鐘）：配置客戶(hù)端自動(dòng)生成采集并上傳文件的時(shí)間間隔。
注意：自動(dòng)上傳間隔時(shí)長(cháng)：系統達到上傳時(shí)間間隔后，會(huì )自動(dòng)觸發(fā)上傳任務(wù)數據，實(shí)時(shí)更新數據。（用戶(hù)也可以在達到時(shí)間間隔前手動(dòng)停止采集，達到自動(dòng)上傳間隔后系統會(huì )自動(dòng)上傳數據）
一個(gè)。本地存儲最大空間閾值：10GB
灣。最大本地磁盤(pán)使用率：90%
C。上傳文件速度：256KB/s
d。同時(shí)上傳任務(wù)數：5
e. 自動(dòng)上傳間隔：10分鐘
-結尾-
過(guò)程挖掘
更多新聞
點(diǎn)擊閱讀文字 查看全部
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是由長(cháng)期關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和架構的高可用架構技術(shù)社區和msup發(fā)起的面向架構師、技術(shù)領(lǐng)袖和高端技術(shù)從業(yè)者的年度技術(shù)架構會(huì )議。這是中國最大的技術(shù)。其中一次會(huì )議。
在今年的第六屆GIAC大會(huì )上，騰訊數據平臺部實(shí)時(shí)計算負責人石曉剛以大數據架構為主題，發(fā)表了“基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統”的主題演講。以下為嘉賓致辭實(shí)錄：
石曉剛畢業(yè)于北京大學(xué)，獲得博士學(xué)位。并且是 Apache Flink 項目的 Committer。在SIGMOD、TODS、IPDPS等國際頂級會(huì )議和期刊發(fā)表多篇論文，并擔任KDD、DASFAA等國際頂級會(huì )議的程序委員會(huì )成員。
實(shí)時(shí)計算平臺 Oceanus
近年來(lái)，實(shí)時(shí)計算在騰訊的應用越來(lái)越廣泛。為了提高用戶(hù)流計算任務(wù)持續集成和持續發(fā)布的效率，騰訊大數據團隊從2017年開(kāi)始圍繞Flink打造Oceanus，一個(gè)集開(kāi)發(fā)、測試、部署、運營(yíng)于一體的一站式可視化實(shí)時(shí)計算平臺，維護。
Oceanus提供Canvas、SQL、Jar三種不同的應用開(kāi)發(fā)方式，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的開(kāi)發(fā)需求。通過(guò)這三種方式，不同應用場(chǎng)景的用戶(hù)無(wú)需了解底層框架的技術(shù)細節，即可快速開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)計算任務(wù)，降低用戶(hù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
完成作業(yè)開(kāi)發(fā)后，用戶(hù)可以通過(guò) Oceanus 對作業(yè)進(jìn)行測試、配置和部署。Oceanus 為用戶(hù)程序提供了一系列工具來(lái)輔助作業(yè)測試。用戶(hù)既可以使用Oceanus提供的一鍵生成功能生成測試數據，也可以將自己的測試數據上傳到Oceanus，通過(guò)比較預期結果和實(shí)際結果來(lái)驗證應用邏輯的正確性。Oceanus 依靠騰訊內部資源調度系統 Gaia 進(jìn)行資源管理和作業(yè)部署。用戶(hù)可以通過(guò)Oceanus配置作業(yè)所需的CPU和內存資源，指定作業(yè)需要部署的集群。用戶(hù)完成配置后，Oceanus 會(huì )向 Gaia 申請相應的資源，并將作業(yè)提交給 Gaia 運行。
Oceanus 對 Flink 作業(yè)的多個(gè)運行指標執行采集，包括 Task Manger 的內存、I/O 和 GC。通過(guò)這些豐富的運行指標，用戶(hù)可以很好地了解應用的運行情況，并在出現異常時(shí)幫助用戶(hù)及時(shí)定位問(wèn)題。運維人員可以通過(guò)這些采集獲取的指標設置告警策略，實(shí)現精細化操作。
在Oceanus之上，騰訊大數據還為ETL、監控告警、在線(xiàn)學(xué)習等常見(jiàn)實(shí)時(shí)計算任務(wù)提供場(chǎng)景化支持。例如，Oceanus-ML 提供端到端的在線(xiàn)機器學(xué)習，涵蓋數據訪(fǎng)問(wèn)、數據處理、特征工程、算法訓練、模型評估和模型部署的整個(gè)機器學(xué)習過(guò)程。借助Oceanus-ML，用戶(hù)可以輕松使用完整的數據處理功能和豐富的在線(xiàn)學(xué)習算法構建自己的在線(xiàn)學(xué)習任務(wù)，輕松完成模型訓練和評估，一鍵部署模型。
針對ETL場(chǎng)景，Oceanus還提供Oceanus-ETL產(chǎn)品，幫助用戶(hù)將應用和產(chǎn)品中的采集數據實(shí)時(shí)導入數據倉庫。目前，騰訊大數據團隊為騰訊內部多個(gè)業(yè)務(wù)提供數據接入服務(wù)，包括微信、QQ音樂(lè )、騰訊游戲等。每天處理的消息量超過(guò)40萬(wàn)億條，每秒訪(fǎng)問(wèn)峰值超過(guò)40億條。
實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)平臺 Oceanus-ETL
騰訊大數據早在2012年就開(kāi)始數據接入，并基于Storm打造了第一代騰訊數據銀行（TDBank），成為騰訊大數據平臺的前線(xiàn)，提供文件、消息和數據庫等多種接入方式，統一數據訪(fǎng)問(wèn)門(mén)戶(hù)，并提供高效、實(shí)時(shí)的分布式數據分發(fā)。
2017年，騰訊大數據基于Flink在易用性、可靠性和性能方面的優(yōu)勢，重構了TDBank通過(guò)Flink的數據訪(fǎng)問(wèn)。與 Storm 相比，Flink 提供了更多的狀態(tài)支持。一方面，Flink 將程序的狀態(tài)保存在本地內存或 RocksDB 中，用戶(hù)無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò )遠程訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)數據，可以獲得更好的工作性能。另一方面，Flink 通過(guò) Chandy-Lamport 算法提供了一種高效、輕量級的檢查點(diǎn)機制，可以保證 Exactly Once 和 At-Least Once 的數據處理語(yǔ)義在發(fā)生故障時(shí)仍然可以實(shí)現。
隨著(zhù)騰訊業(yè)務(wù)規模的不斷擴大，對數據接入也提出了更高的要求。
為了滿(mǎn)足上述需求，我們今年引入了 Iceberg，通過(guò) Iceberg 提供的 ACID 事務(wù)機制和增量更新能力，提供更可靠、更強大的數據訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。
基于 Flink 實(shí)現端到端的 Exactly Once 傳輸
Flink 使用 checkpoint 機制來(lái)備份和恢復任務(wù)狀態(tài)。在任務(wù)失敗的情況下，可以從上次備份的狀態(tài)恢復任務(wù)，而無(wú)需從頭開(kāi)始重新執行。通過(guò) checkpoint 機制，Flink 可以保證在發(fā)生故障的情況下仍然可以實(shí)現 Exactly Once 的數據傳輸。
但在整個(gè)數據接入環(huán)節，除了Flink之外，還包括上游中間件、下游數倉等多個(gè)組件。僅僅依靠 Flink 的 checkpoint 機制只能保證 ExactlyOnce 在 Flink 作業(yè)內的數據傳輸，而不能保證端到端的 ExactlyOnce 在整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中的傳輸語(yǔ)義。如果我們將 Flink 接收到的數據直接寫(xiě)入下游存儲系統，那么當 Flink 發(fā)生故障并從故障中恢復時(shí)，自上一個(gè) checkpoint 以來(lái)寫(xiě)入下游存儲系統的數據會(huì )出現重復，導致后續數據分析出錯。
為了保證端到端的 Exactly Once 數據傳輸，TDBank 使用 Flink 的 checkpoint 機制實(shí)現了兩階段提交協(xié)議，對數據訪(fǎng)問(wèn)的各個(gè)環(huán)節產(chǎn)生的指標進(jìn)行聚合和協(xié)調，以保證數據的端到端. 傳輸可靠性。
為了保證數據鏈接的 Exactly Once，我們首先將 Flink 接收到的數據寫(xiě)入一個(gè)臨時(shí)目錄，并保存寫(xiě)入的文件列表。當檢查點(diǎn)執行時(shí)，我們會(huì )將這些文件的列表保存到檢查點(diǎn)并記錄下來(lái)。并且當檢查點(diǎn)完成時(shí)，Flink 會(huì )通知所有節點(diǎn)。此時(shí)，這些節點(diǎn)會(huì )將checkpoint中保存的文件移動(dòng)到官方目錄。
在這個(gè)實(shí)現中，Flink 使用現有的 checkpoint 機制來(lái)實(shí)現兩階段提交機制。所有節點(diǎn)在執行 checkpoint 時(shí)都會(huì )執行 pre-commit 操作，并將所有數據先寫(xiě)入可靠的分布式存儲。當 JobManager 上的檢查點(diǎn)完成時(shí)，事務(wù)被視為已提交。所有節點(diǎn)在收到檢查點(diǎn)成功消息后都會(huì )完成最后的事務(wù)提交操作。
如果任何節點(diǎn)在執行最后一個(gè)文件移動(dòng)時(shí)發(fā)生故障，Flink 作業(yè)將從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)恢復，并從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)獲取文件的完整列表。Flink 作業(yè)會(huì )檢查此文件列表中的文件，并將所有尚未移動(dòng)的文件移動(dòng)到最終目錄。
為了保證整個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中數據不會(huì )丟失和重復，我們會(huì )采集并核對整個(gè)數據鏈路中各組件收發(fā)的數據數量。由于通用指標體系無(wú)法保證指標的及時(shí)性和正確性，我們也基于 Flink 實(shí)現了高可靠一致的指標聚合。
與數據鏈路類(lèi)似，我們也使用 Flink 的 checkpoint 機制來(lái)保證指標數據的一致性。我們通過(guò) Flink 對 采集 接收到的指標進(jìn)行細粒度的聚合，并在執行檢查點(diǎn)時(shí)將這些聚合的指標保存到外部存儲中。在保存聚合指標時(shí)，除了一般的標簽外，我們還會(huì )在寫(xiě)入這些指標時(shí)帶上檢查點(diǎn)編號。當檢查點(diǎn)完成時(shí)，每個(gè)節點(diǎn)也會(huì )將完成的檢查點(diǎn)編號記錄到外部存儲中。當我們需要查詢(xún)指標時(shí)，只需將完成的檢查點(diǎn)編號與聚合指標連接起來(lái)，即可獲得一致的指標結果。
通過(guò) Flink 的 checkpoint 機制，我們可以保證數據鏈路和指標鏈路中數據傳輸和指標聚合的一致性，保證整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中端到端的 Exactly Once 數據傳輸。
基于 Iceberg 的 ACID 實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)
Apache Iceberg 是一種通用的表格格式（數據組織格式），可以適配 Presto、Spark 等引擎，提供高性能的讀寫(xiě)和元數據管理功能。Iceberg的定位是在計算引擎下的存儲之上。它是一種被冰山稱(chēng)為“表格格式”的數據存儲格式。準確地說(shuō)，它是介于計算引擎和數據存儲格式之間的一種數據組織格式——數據和元數據以特定的方式進(jìn)行組織，因此稱(chēng)其為數據組織格式更為合理。
Iceberg 通過(guò)鎖定機制實(shí)現 ACID 功能。它從元存儲中獲取鎖，并在每次更新元數據時(shí)更新它。同時(shí)，Iceberg 保證了線(xiàn)性一致性（Serializable 隔離），保證了表修改操作是原子的，讀操作永遠不會(huì )讀取部分或未提交的數據。Iceberg 提供了樂(lè )觀(guān)鎖機制來(lái)減少鎖的影響，并使用沖突回退和重試機制來(lái)解決并發(fā)寫(xiě)入引起的沖突。
Iceberg 基于 ACID 能力，提供類(lèi)似于 MVCC 的讀寫(xiě)分離能力。首先，每次寫(xiě)操作都會(huì )產(chǎn)生一個(gè)新的快照（snapshot），總是向后線(xiàn)性遞增，保證線(xiàn)性一致性。讀取操作只讀取現有的快照，對正在生成的快照讀取操作是不可見(jiàn)的。每個(gè)快照都有當時(shí)表的所有數據和元數據，從而為用戶(hù)提供了對表數據進(jìn)行時(shí)間旅行的能力。使用 Iceberg 的時(shí)間旅行能力，用戶(hù)可以讀取當時(shí)的數據，同時(shí)也為用戶(hù)提供回滾快照和重放數據的能力。
與 Hudi 和 Delta Lake 相比，Iceberg 提供了更完整的表格格式能力、類(lèi)型定義和操作的抽象，以及與上層數據處理引擎和底層數據存儲格式的解耦。此外，Iceberg 在設計之初并沒(méi)有綁定特定的存儲引擎，同時(shí)避免了與上層引擎的相互調用，從而可以方便地擴展 Iceberg 以支持不同的引擎。
在數據訪(fǎng)問(wèn)上，可以通過(guò) Iceberg 保證 ACID 事務(wù)和強一致性，實(shí)現“一個(gè)且唯一”的寫(xiě)入；讀寫(xiě)分離使交互式查詢(xún)引擎（如 Hive 和 Presto）能夠在第一時(shí)間讀取到正確的數據；行級更新和刪除支持通過(guò)計算引擎進(jìn)行數據修正；增量消費使落地數據進(jìn)一步返回到流引擎，只處理和回傳變化的部分；冰山高效的查詢(xún)能力，還可以省去 MySQL 或 ClickHouse 等環(huán)節的導入，直接被報表和 BI 系統消費。
為了能夠使用 Iceberg，騰訊大數據實(shí)現了支持 Iceberg 的 Flink 連接器，讓 Flink 可以將數據寫(xiě)入 Iceberg。Flink 的 Iceberg Sink 由兩部分組成，一個(gè)叫 Writer，一個(gè)叫 Committer。Writer負責將接收到的數據寫(xiě)入外部存儲，形成一系列DataFile。目前，騰訊為了簡(jiǎn)化適配，最大限度地利用現有邏輯，使用Avro作為數據的中間格式。后續社區將引入 Flink 內置類(lèi)型轉換器，使用 Iceberg 內置數據類(lèi)型作為輸入。當 Writer 執行 checkpoint 時(shí)，Writer 會(huì )關(guān)閉自己的文件，并將構造好的 DataFile 發(fā)送給下游的 Committer。
提交者在 Flink 作業(yè)中是全局唯一的。Committer 收到所有上游 writer 發(fā)送的 DataFiles 后，會(huì )將這些 DataFiles 寫(xiě)入一個(gè) ManifestFile，并將 ManifestFile 保存到 checkpoint。當 checkpoint 完成后，Committer 會(huì )通過(guò) merge append 將 ManifestFile 提交給 Iceberg。Iceberg會(huì )通過(guò)一系列操作完成commit操作，最終使新增的數據對下游數倉可見(jiàn)。
騰訊對 Iceberg 做了很多改進(jìn)和優(yōu)化。除了支持 Flink 的讀寫(xiě)操作，騰訊還完成了行級的刪除和更新操作，大大節省了數據修改和刪除的成本。同時(shí)，騰訊還對 Spark 3.0 中的 Data Source V2 進(jìn)行了適配，利用 Spark 3.0 中的 SQL 和 DataFrame 無(wú)縫連接 Iceberg。
在未來(lái)的工作中，騰訊將繼續提升 Iceberg 的核心能力，包括：
直觀(guān):iS-RPM知識點(diǎn)4 | 靈活配置采集策略，精準捕捉桌面數據！
朋友們，好久不見(jiàn)。在上一篇文章中，我與大家分享了如何安裝和配置RPM采集器。安裝客戶(hù)端后，我們現在可以開(kāi)始任務(wù)挖礦之旅了。.
但是，在執行數據采集之前，我們需要定義相應的采集策略，以更準確的捕捉用戶(hù)的業(yè)務(wù)操作行為。
本文主要介紹創(chuàng )建任務(wù)挖掘項目后如何配置其數據采集策略。以下內容主要分為以下五個(gè)配置內容：采集的目標應用、采集的目標應用數據內容、數據隱私保護、客戶(hù)端啟動(dòng)方式、數據傳輸。
注意：創(chuàng )建項目時(shí)將初始化默認策略。如果管理員不修改策略?xún)热?，用?hù)入隊后默認使用初始化策略。
01策略一：采集的目標應用
查看和管理需要捕獲的指定應用程序列表是記錄業(yè)務(wù)流程的必要步驟。一旦管理員設置了列表內容，客戶(hù)端在獲取策略后只會(huì )記錄那些應用程序或網(wǎng)頁(yè)的數據。應用列表分為以下3種配置模式：
注意：初始默認配置是采集所有應用程序。
02策略2：采集的數據內容
通過(guò)數據內容配置選項，可以自定義需要采集的業(yè)務(wù)規則和事件內容。包括但不限于：時(shí)間戳、截圖、應用名稱(chēng)、網(wǎng)頁(yè)URL、控件名稱(chēng)、坐標等基本信息。
采集用戶(hù)行為數據（時(shí)間戳、事件類(lèi)型、事件詳情等）獲取有效信息。
1、采集使用應用程序/網(wǎng)頁(yè)時(shí)用戶(hù)窗口的屏幕截圖（例如：每次點(diǎn)擊或滾動(dòng)都會(huì )截取屏幕截圖）。
2、屏幕截圖將同時(shí)采集觸發(fā)事件的窗口和區域。
注意：初始化的默認配置是采集基本數據，不選擇截圖。
03策略三：數據隱私保護
一方面，iS-RPM 的采集 政策支持相關(guān)用戶(hù)的匿名化，保護用戶(hù)隱私。另一方面，由于 RPM 的隱私政策，默認情況下會(huì )啟用“顯示用戶(hù)同意對話(huà)框”選項。如果策略啟用“隱私同意”配置，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊，并且在開(kāi)始用戶(hù)錄制過(guò)程之前，會(huì )首先彈出用戶(hù)同意對話(huà)框接受或拒絕錄制條款和條件，以及用戶(hù)需要選擇同意策略。捕獲桌面應用程序/網(wǎng)頁(yè)數據。
捕獲數據后，系統會(huì )將數據發(fā)送到 RPM 服務(wù)器進(jìn)行分析和管理。我們會(huì )將數據保存在高度安全的存儲中。
啟用后，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊。當 RPM 客戶(hù)端第一次運行記錄時(shí)，會(huì )顯示一個(gè)隱私確認對話(huà)框。用戶(hù)必須接受隱私條款才能捕獲數據，否則客戶(hù)端將被注銷(xiāo)。
通過(guò)處理采集的目標用戶(hù)的假名化（例如：“張三”被匿名化為“用戶(hù)1”）
04策略四：客戶(hù)端啟動(dòng)模式
通過(guò)設置采集器的操作模式，可以靈活控制采集器何時(shí)開(kāi)始記錄員工的桌面操作，減少不必要的存儲空間占用。
每次用戶(hù)啟動(dòng)計算機時(shí)，RPM 客戶(hù)端都會(huì )自動(dòng)啟動(dòng) 采集data。
當需要記錄時(shí)，用戶(hù)將手動(dòng)啟動(dòng)客戶(hù)端并單擊“開(kāi)始”按鈕手動(dòng)開(kāi)始捕獲數據。
注意：初始化的默認配置是開(kāi)機自動(dòng)啟動(dòng)。
05策略五：數據傳輸
1.最大本地存儲空間閾值（GB）：用戶(hù)可以在本地存儲的最大數據量。
2.最大本地磁盤(pán)占用率（%）：用戶(hù)可以占用的最大空閑數據量/用戶(hù)本地磁盤(pán)的總容量。
注意：當達到“本地存儲”部分中的任何目標時(shí)，Data采集 任務(wù)將立即停止。
1.上傳文件速度（KB/s）：用戶(hù)上傳文件時(shí)占用的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
2.同時(shí)上傳任務(wù)數：客戶(hù)端運行時(shí)可以同時(shí)上傳的文件數。
3.自動(dòng)上傳間隔（分鐘）：配置客戶(hù)端自動(dòng)生成采集并上傳文件的時(shí)間間隔。
注意：自動(dòng)上傳間隔時(shí)長(cháng)：系統達到上傳時(shí)間間隔后，會(huì )自動(dòng)觸發(fā)上傳任務(wù)數據，實(shí)時(shí)更新數據。（用戶(hù)也可以在達到時(shí)間間隔前手動(dòng)停止采集，達到自動(dòng)上傳間隔后系統會(huì )自動(dòng)上傳數據）
一個(gè)。本地存儲最大空間閾值：10GB
灣。最大本地磁盤(pán)使用率：90%
C。上傳文件速度：256KB/s
d。同時(shí)上傳任務(wù)數：5
e. 自動(dòng)上傳間隔：10分鐘
-結尾-
過(guò)程挖掘
更多新聞
點(diǎn)擊閱讀文字 查看全部
完整解決方案:基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是由長(cháng)期關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和架構的高可用架構技術(shù)社區和msup發(fā)起的面向架構師、技術(shù)領(lǐng)袖和高端技術(shù)從業(yè)者的年度技術(shù)架構會(huì )議。這是中國最大的技術(shù)。其中一次會(huì )議。
在今年的第六屆GIAC大會(huì )上，騰訊數據平臺部實(shí)時(shí)計算負責人石曉剛以大數據架構為主題，發(fā)表了“基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統”的主題演講。以下為嘉賓致辭實(shí)錄：
石曉剛畢業(yè)于北京大學(xué)，獲得博士學(xué)位。并且是 Apache Flink 項目的 Committer。在SIGMOD、TODS、IPDPS等國際頂級會(huì )議和期刊發(fā)表多篇論文，并擔任KDD、DASFAA等國際頂級會(huì )議的程序委員會(huì )成員。
實(shí)時(shí)計算平臺 Oceanus
近年來(lái)，實(shí)時(shí)計算在騰訊的應用越來(lái)越廣泛。為了提高用戶(hù)流計算任務(wù)持續集成和持續發(fā)布的效率，騰訊大數據團隊從2017年開(kāi)始圍繞Flink打造Oceanus，一個(gè)集開(kāi)發(fā)、測試、部署、運營(yíng)于一體的一站式可視化實(shí)時(shí)計算平臺，維護。
Oceanus提供Canvas、SQL、Jar三種不同的應用開(kāi)發(fā)方式，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的開(kāi)發(fā)需求。通過(guò)這三種方式，不同應用場(chǎng)景的用戶(hù)無(wú)需了解底層框架的技術(shù)細節，即可快速開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)計算任務(wù)，降低用戶(hù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
完成作業(yè)開(kāi)發(fā)后，用戶(hù)可以通過(guò) Oceanus 對作業(yè)進(jìn)行測試、配置和部署。Oceanus 為用戶(hù)程序提供了一系列工具來(lái)輔助作業(yè)測試。用戶(hù)既可以使用Oceanus提供的一鍵生成功能生成測試數據，也可以將自己的測試數據上傳到Oceanus，通過(guò)比較預期結果和實(shí)際結果來(lái)驗證應用邏輯的正確性。Oceanus 依靠騰訊內部資源調度系統 Gaia 進(jìn)行資源管理和作業(yè)部署。用戶(hù)可以通過(guò)Oceanus配置作業(yè)所需的CPU和內存資源，指定作業(yè)需要部署的集群。用戶(hù)完成配置后，Oceanus 會(huì )向 Gaia 申請相應的資源，并將作業(yè)提交給 Gaia 運行。
Oceanus 對 Flink 作業(yè)的多個(gè)運行指標執行采集，包括 Task Manger 的內存、I/O 和 GC。通過(guò)這些豐富的運行指標，用戶(hù)可以很好地了解應用的運行情況，并在出現異常時(shí)幫助用戶(hù)及時(shí)定位問(wèn)題。運維人員可以通過(guò)這些采集獲取的指標設置告警策略，實(shí)現精細化操作。
在Oceanus之上，騰訊大數據還為ETL、監控告警、在線(xiàn)學(xué)習等常見(jiàn)實(shí)時(shí)計算任務(wù)提供場(chǎng)景化支持。例如，Oceanus-ML 提供端到端的在線(xiàn)機器學(xué)習，涵蓋數據訪(fǎng)問(wèn)、數據處理、特征工程、算法訓練、模型評估和模型部署的整個(gè)機器學(xué)習過(guò)程。借助Oceanus-ML，用戶(hù)可以輕松使用完整的數據處理功能和豐富的在線(xiàn)學(xué)習算法構建自己的在線(xiàn)學(xué)習任務(wù)，輕松完成模型訓練和評估，一鍵部署模型。
針對ETL場(chǎng)景，Oceanus還提供Oceanus-ETL產(chǎn)品，幫助用戶(hù)將應用和產(chǎn)品中的采集數據實(shí)時(shí)導入數據倉庫。目前，騰訊大數據團隊為騰訊內部多個(gè)業(yè)務(wù)提供數據接入服務(wù)，包括微信、QQ音樂(lè )、騰訊游戲等。每天處理的消息量超過(guò)40萬(wàn)億條，每秒訪(fǎng)問(wèn)峰值超過(guò)40億條。
實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)平臺 Oceanus-ETL
騰訊大數據早在2012年就開(kāi)始數據接入，并基于Storm打造了第一代騰訊數據銀行（TDBank），成為騰訊大數據平臺的前線(xiàn)，提供文件、消息和數據庫等多種接入方式，統一數據訪(fǎng)問(wèn)門(mén)戶(hù)，并提供高效、實(shí)時(shí)的分布式數據分發(fā)。
2017年，騰訊大數據基于Flink在易用性、可靠性和性能方面的優(yōu)勢，重構了TDBank通過(guò)Flink的數據訪(fǎng)問(wèn)。與 Storm 相比，Flink 提供了更多的狀態(tài)支持。一方面，Flink 將程序的狀態(tài)保存在本地內存或 RocksDB 中，用戶(hù)無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò )遠程訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)數據，可以獲得更好的工作性能。另一方面，Flink 通過(guò) Chandy-Lamport 算法提供了一種高效、輕量級的檢查點(diǎn)機制，可以保證 Exactly Once 和 At-Least Once 的數據處理語(yǔ)義在發(fā)生故障時(shí)仍然可以實(shí)現。
隨著(zhù)騰訊業(yè)務(wù)規模的不斷擴大，對數據接入也提出了更高的要求。
為了滿(mǎn)足上述需求，我們今年引入了 Iceberg，通過(guò) Iceberg 提供的 ACID 事務(wù)機制和增量更新能力，提供更可靠、更強大的數據訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。
基于 Flink 實(shí)現端到端的 Exactly Once 傳輸
Flink 使用 checkpoint 機制來(lái)備份和恢復任務(wù)狀態(tài)。在任務(wù)失敗的情況下，可以從上次備份的狀態(tài)恢復任務(wù)，而無(wú)需從頭開(kāi)始重新執行。通過(guò) checkpoint 機制，Flink 可以保證在發(fā)生故障的情況下仍然可以實(shí)現 Exactly Once 的數據傳輸。
但在整個(gè)數據接入環(huán)節，除了Flink之外，還包括上游中間件、下游數倉等多個(gè)組件。僅僅依靠 Flink 的 checkpoint 機制只能保證 ExactlyOnce 在 Flink 作業(yè)內的數據傳輸，而不能保證端到端的 ExactlyOnce 在整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中的傳輸語(yǔ)義。如果我們將 Flink 接收到的數據直接寫(xiě)入下游存儲系統，那么當 Flink 發(fā)生故障并從故障中恢復時(shí)，自上一個(gè) checkpoint 以來(lái)寫(xiě)入下游存儲系統的數據會(huì )出現重復，導致后續數據分析出錯。
為了保證端到端的 Exactly Once 數據傳輸，TDBank 使用 Flink 的 checkpoint 機制實(shí)現了兩階段提交協(xié)議，對數據訪(fǎng)問(wèn)的各個(gè)環(huán)節產(chǎn)生的指標進(jìn)行聚合和協(xié)調，以保證數據的端到端. 傳輸可靠性。
為了保證數據鏈接的 Exactly Once，我們首先將 Flink 接收到的數據寫(xiě)入一個(gè)臨時(shí)目錄，并保存寫(xiě)入的文件列表。當檢查點(diǎn)執行時(shí)，我們會(huì )將這些文件的列表保存到檢查點(diǎn)并記錄下來(lái)。并且當檢查點(diǎn)完成時(shí)，Flink 會(huì )通知所有節點(diǎn)。此時(shí)，這些節點(diǎn)會(huì )將checkpoint中保存的文件移動(dòng)到官方目錄。
在這個(gè)實(shí)現中，Flink 使用現有的 checkpoint 機制來(lái)實(shí)現兩階段提交機制。所有節點(diǎn)在執行 checkpoint 時(shí)都會(huì )執行 pre-commit 操作，并將所有數據先寫(xiě)入可靠的分布式存儲。當 JobManager 上的檢查點(diǎn)完成時(shí)，事務(wù)被視為已提交。所有節點(diǎn)在收到檢查點(diǎn)成功消息后都會(huì )完成最后的事務(wù)提交操作。
如果任何節點(diǎn)在執行最后一個(gè)文件移動(dòng)時(shí)發(fā)生故障，Flink 作業(yè)將從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)恢復，并從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)獲取文件的完整列表。Flink 作業(yè)會(huì )檢查此文件列表中的文件，并將所有尚未移動(dòng)的文件移動(dòng)到最終目錄。
為了保證整個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中數據不會(huì )丟失和重復，我們會(huì )采集并核對整個(gè)數據鏈路中各組件收發(fā)的數據數量。由于通用指標體系無(wú)法保證指標的及時(shí)性和正確性，我們也基于 Flink 實(shí)現了高可靠一致的指標聚合。
與數據鏈路類(lèi)似，我們也使用 Flink 的 checkpoint 機制來(lái)保證指標數據的一致性。我們通過(guò) Flink 對 采集 接收到的指標進(jìn)行細粒度的聚合，并在執行檢查點(diǎn)時(shí)將這些聚合的指標保存到外部存儲中。在保存聚合指標時(shí)，除了一般的標簽外，我們還會(huì )在寫(xiě)入這些指標時(shí)帶上檢查點(diǎn)編號。當檢查點(diǎn)完成時(shí)，每個(gè)節點(diǎn)也會(huì )將完成的檢查點(diǎn)編號記錄到外部存儲中。當我們需要查詢(xún)指標時(shí)，只需將完成的檢查點(diǎn)編號與聚合指標連接起來(lái)，即可獲得一致的指標結果。
通過(guò) Flink 的 checkpoint 機制，我們可以保證數據鏈路和指標鏈路中數據傳輸和指標聚合的一致性，保證整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中端到端的 Exactly Once 數據傳輸。
基于 Iceberg 的 ACID 實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)
Apache Iceberg 是一種通用的表格格式（數據組織格式），可以適配 Presto、Spark 等引擎，提供高性能的讀寫(xiě)和元數據管理功能。Iceberg的定位是在計算引擎下的存儲之上。它是一種被冰山稱(chēng)為“表格格式”的數據存儲格式。準確地說(shuō)，它是介于計算引擎和數據存儲格式之間的一種數據組織格式——數據和元數據以特定的方式進(jìn)行組織，因此稱(chēng)其為數據組織格式更為合理。
Iceberg 通過(guò)鎖定機制實(shí)現 ACID 功能。它從元存儲中獲取鎖，并在每次更新元數據時(shí)更新它。同時(shí)，Iceberg 保證了線(xiàn)性一致性（Serializable 隔離），保證了表修改操作是原子的，讀操作永遠不會(huì )讀取部分或未提交的數據。Iceberg 提供了樂(lè )觀(guān)鎖機制來(lái)減少鎖的影響，并使用沖突回退和重試機制來(lái)解決并發(fā)寫(xiě)入引起的沖突。
Iceberg 基于 ACID 能力，提供類(lèi)似于 MVCC 的讀寫(xiě)分離能力。首先，每次寫(xiě)操作都會(huì )產(chǎn)生一個(gè)新的快照（snapshot），總是向后線(xiàn)性遞增，保證線(xiàn)性一致性。讀取操作只讀取現有的快照，對正在生成的快照讀取操作是不可見(jiàn)的。每個(gè)快照都有當時(shí)表的所有數據和元數據，從而為用戶(hù)提供了對表數據進(jìn)行時(shí)間旅行的能力。使用 Iceberg 的時(shí)間旅行能力，用戶(hù)可以讀取當時(shí)的數據，同時(shí)也為用戶(hù)提供回滾快照和重放數據的能力。
與 Hudi 和 Delta Lake 相比，Iceberg 提供了更完整的表格格式能力、類(lèi)型定義和操作的抽象，以及與上層數據處理引擎和底層數據存儲格式的解耦。此外，Iceberg 在設計之初并沒(méi)有綁定特定的存儲引擎，同時(shí)避免了與上層引擎的相互調用，從而可以方便地擴展 Iceberg 以支持不同的引擎。
在數據訪(fǎng)問(wèn)上，可以通過(guò) Iceberg 保證 ACID 事務(wù)和強一致性，實(shí)現“一個(gè)且唯一”的寫(xiě)入；讀寫(xiě)分離使交互式查詢(xún)引擎（如 Hive 和 Presto）能夠在第一時(shí)間讀取到正確的數據；行級更新和刪除支持通過(guò)計算引擎進(jìn)行數據修正；增量消費使落地數據進(jìn)一步返回到流引擎，只處理和回傳變化的部分；冰山高效的查詢(xún)能力，還可以省去 MySQL 或 ClickHouse 等環(huán)節的導入，直接被報表和 BI 系統消費。
為了能夠使用 Iceberg，騰訊大數據實(shí)現了支持 Iceberg 的 Flink 連接器，讓 Flink 可以將數據寫(xiě)入 Iceberg。Flink 的 Iceberg Sink 由兩部分組成，一個(gè)叫 Writer，一個(gè)叫 Committer。Writer負責將接收到的數據寫(xiě)入外部存儲，形成一系列DataFile。目前，騰訊為了簡(jiǎn)化適配，最大限度地利用現有邏輯，使用Avro作為數據的中間格式。后續社區將引入 Flink 內置類(lèi)型轉換器，使用 Iceberg 內置數據類(lèi)型作為輸入。當 Writer 執行 checkpoint 時(shí)，Writer 會(huì )關(guān)閉自己的文件，并將構造好的 DataFile 發(fā)送給下游的 Committer。
提交者在 Flink 作業(yè)中是全局唯一的。Committer 收到所有上游 writer 發(fā)送的 DataFiles 后，會(huì )將這些 DataFiles 寫(xiě)入一個(gè) ManifestFile，并將 ManifestFile 保存到 checkpoint。當 checkpoint 完成后，Committer 會(huì )通過(guò) merge append 將 ManifestFile 提交給 Iceberg。Iceberg會(huì )通過(guò)一系列操作完成commit操作，最終使新增的數據對下游數倉可見(jiàn)。
騰訊對 Iceberg 做了很多改進(jìn)和優(yōu)化。除了支持 Flink 的讀寫(xiě)操作，騰訊還完成了行級的刪除和更新操作，大大節省了數據修改和刪除的成本。同時(shí)，騰訊還對 Spark 3.0 中的 Data Source V2 進(jìn)行了適配，利用 Spark 3.0 中的 SQL 和 DataFrame 無(wú)縫連接 Iceberg。
在未來(lái)的工作中，騰訊將繼續提升 Iceberg 的核心能力，包括：
直觀(guān):iS-RPM知識點(diǎn)4 | 靈活配置采集策略，精準捕捉桌面數據！
朋友們，好久不見(jiàn)。在上一篇文章中，我與大家分享了如何安裝和配置RPM采集器。安裝客戶(hù)端后，我們現在可以開(kāi)始任務(wù)挖礦之旅了。.
但是，在執行數據采集之前，我們需要定義相應的采集策略，以更準確的捕捉用戶(hù)的業(yè)務(wù)操作行為。
本文主要介紹創(chuàng )建任務(wù)挖掘項目后如何配置其數據采集策略。以下內容主要分為以下五個(gè)配置內容：采集的目標應用、采集的目標應用數據內容、數據隱私保護、客戶(hù)端啟動(dòng)方式、數據傳輸。
注意：創(chuàng )建項目時(shí)將初始化默認策略。如果管理員不修改策略?xún)热?，用?hù)入隊后默認使用初始化策略。
01策略一：采集的目標應用
查看和管理需要捕獲的指定應用程序列表是記錄業(yè)務(wù)流程的必要步驟。一旦管理員設置了列表內容，客戶(hù)端在獲取策略后只會(huì )記錄那些應用程序或網(wǎng)頁(yè)的數據。應用列表分為以下3種配置模式：
注意：初始默認配置是采集所有應用程序。
02策略2：采集的數據內容
通過(guò)數據內容配置選項，可以自定義需要采集的業(yè)務(wù)規則和事件內容。包括但不限于：時(shí)間戳、截圖、應用名稱(chēng)、網(wǎng)頁(yè)URL、控件名稱(chēng)、坐標等基本信息。
采集用戶(hù)行為數據（時(shí)間戳、事件類(lèi)型、事件詳情等）獲取有效信息。
1、采集使用應用程序/網(wǎng)頁(yè)時(shí)用戶(hù)窗口的屏幕截圖（例如：每次點(diǎn)擊或滾動(dòng)都會(huì )截取屏幕截圖）。
2、屏幕截圖將同時(shí)采集觸發(fā)事件的窗口和區域。
注意：初始化的默認配置是采集基本數據，不選擇截圖。
03策略三：數據隱私保護
一方面，iS-RPM 的采集 政策支持相關(guān)用戶(hù)的匿名化，保護用戶(hù)隱私。另一方面，由于 RPM 的隱私政策，默認情況下會(huì )啟用“顯示用戶(hù)同意對話(huà)框”選項。如果策略啟用“隱私同意”配置，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊，并且在開(kāi)始用戶(hù)錄制過(guò)程之前，會(huì )首先彈出用戶(hù)同意對話(huà)框接受或拒絕錄制條款和條件，以及用戶(hù)需要選擇同意策略。捕獲桌面應用程序/網(wǎng)頁(yè)數據。
捕獲數據后，系統會(huì )將數據發(fā)送到 RPM 服務(wù)器進(jìn)行分析和管理。我們會(huì )將數據保存在高度安全的存儲中。
啟用后，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊。當 RPM 客戶(hù)端第一次運行記錄時(shí)，會(huì )顯示一個(gè)隱私確認對話(huà)框。用戶(hù)必須接受隱私條款才能捕獲數據，否則客戶(hù)端將被注銷(xiāo)。
通過(guò)處理采集的目標用戶(hù)的假名化（例如：“張三”被匿名化為“用戶(hù)1”）
04策略四：客戶(hù)端啟動(dòng)模式
通過(guò)設置采集器的操作模式，可以靈活控制采集器何時(shí)開(kāi)始記錄員工的桌面操作，減少不必要的存儲空間占用。
每次用戶(hù)啟動(dòng)計算機時(shí)，RPM 客戶(hù)端都會(huì )自動(dòng)啟動(dòng) 采集data。
當需要記錄時(shí)，用戶(hù)將手動(dòng)啟動(dòng)客戶(hù)端并單擊“開(kāi)始”按鈕手動(dòng)開(kāi)始捕獲數據。
注意：初始化的默認配置是開(kāi)機自動(dòng)啟動(dòng)。
05策略五：數據傳輸
1.最大本地存儲空間閾值（GB）：用戶(hù)可以在本地存儲的最大數據量。
2.最大本地磁盤(pán)占用率（%）：用戶(hù)可以占用的最大空閑數據量/用戶(hù)本地磁盤(pán)的總容量。
注意：當達到“本地存儲”部分中的任何目標時(shí)，Data采集 任務(wù)將立即停止。
1.上傳文件速度（KB/s）：用戶(hù)上傳文件時(shí)占用的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
2.同時(shí)上傳任務(wù)數：客戶(hù)端運行時(shí)可以同時(shí)上傳的文件數。
3.自動(dòng)上傳間隔（分鐘）：配置客戶(hù)端自動(dòng)生成采集并上傳文件的時(shí)間間隔。
注意：自動(dòng)上傳間隔時(shí)長(cháng)：系統達到上傳時(shí)間間隔后，會(huì )自動(dòng)觸發(fā)上傳任務(wù)數據，實(shí)時(shí)更新數據。（用戶(hù)也可以在達到時(shí)間間隔前手動(dòng)停止采集，達到自動(dòng)上傳間隔后系統會(huì )自動(dòng)上傳數據）
一個(gè)。本地存儲最大空間閾值：10GB
灣。最大本地磁盤(pán)使用率：90%
C。上傳文件速度：256KB/s
d。同時(shí)上傳任務(wù)數：5
e. 自動(dòng)上傳間隔：10分鐘
-結尾-
過(guò)程挖掘
更多新聞
點(diǎn)擊閱讀文字
解讀:干貨 | 數據埋點(diǎn)采集，看這一篇文章就夠了！
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 252 次瀏覽 ? 2022-10-01 17:08
解讀:干貨 | 數據埋點(diǎn)采集，看這一篇文章就夠了！
數據倉庫藍圖：
本文目錄：
一、數據采集及常見(jiàn)問(wèn)題二、埋點(diǎn)是什么與方式三、埋點(diǎn)的框架與設計四、指標體系與可視化
一、數據采集 和常見(jiàn)數據問(wèn)題
1.1 數據采集
數據采集的方式有很多種，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一環(huán)。它是c端和b端產(chǎn)品的主要采集方式。Data采集，顧名思義，就是采集對應的數據，是整個(gè)數據流的起點(diǎn)。采集的不完整性，對與錯，直接決定了數據的廣度和質(zhì)量，影響到后續的所有環(huán)節。在數據采集有效性和完整性較差的公司中，企業(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)現數據發(fā)生了重大變化。
數據的處理通常包括以下5個(gè)步驟：
1.2常見(jiàn)數據問(wèn)題
在大致了解了data采集及其結構之后，我們再來(lái)看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少與data采集鏈接有關(guān)：
1、數據與背景差距較大，數據不準確——統計口徑不同，埋點(diǎn)定義不同，采集方法帶來(lái)誤差
2、想用的時(shí)候沒(méi)有我要的數據--我沒(méi)提數據采集要求，埋點(diǎn)不對，不完整
3、事件太多，意思不清楚——埋點(diǎn)設計的方式，埋點(diǎn)更新迭代的規則和維護
4、分析數據的時(shí)候不知道要看哪些數據和指標——數據的定義不明確，缺乏分析思路
我們需要根本原因：將采集視為獨立的研發(fā)業(yè)務(wù)，而不是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬品。
二、埋葬點(diǎn)是什么？
2.1 什么是埋葬
所謂埋點(diǎn)，是data采集領(lǐng)域的一個(gè)名詞。它的學(xué)名應該叫event tracking，對應的英文是Event Tracking，是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。數據埋點(diǎn)是數據分析師、數據產(chǎn)品經(jīng)理和數據運營(yíng)商，他們根據業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求，針對用戶(hù)行為對應的每個(gè)事件開(kāi)發(fā)埋點(diǎn)，通過(guò)SDK上報埋點(diǎn)數據結果，記錄匯總數據。分析、推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導運營(yíng)。
該過(guò)程伴隨著(zhù)規范。根據定義，我們看到具體的用戶(hù)行為和事件是我們采集關(guān)注的焦點(diǎn)，需要處理和發(fā)送相關(guān)的技術(shù)和實(shí)現流程；，所以和產(chǎn)品息息相關(guān)，重點(diǎn)在于具體的實(shí)戰過(guò)程，這關(guān)系到大家對底層數據的理解。
2.2 你為什么要埋頭苦干？
埋點(diǎn)的目的是對產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續跟蹤，通過(guò)數據分析不斷引導和優(yōu)化產(chǎn)品。數據埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響數據質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和運營(yíng)質(zhì)量。
1、數據驅動(dòng)——Embedding將分析深度下鉆到流量分布和流量層面，通過(guò)統計分析，對宏觀(guān)指標進(jìn)行深度分析，發(fā)現指標背后的問(wèn)題，洞察潛力用戶(hù)行為與價(jià)值提升關(guān)聯(lián)之間
2、產(chǎn)品優(yōu)化——對于產(chǎn)品，用戶(hù)在產(chǎn)品中做什么，在產(chǎn)品中停留的時(shí)間，有哪些異常需要注意。這些問(wèn)題可以通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)解決。
3、精細化運營(yíng)-買(mǎi)點(diǎn)可以實(shí)現產(chǎn)品全生命周期、不同來(lái)源的流量質(zhì)量和分布、行為特征和人的關(guān)系，洞察用戶(hù)行為與商業(yè)價(jià)值提升的潛在關(guān)系。
2.3種埋點(diǎn)方法
埋點(diǎn)方法有哪些？大多數公司目前使用客戶(hù)端和服務(wù)器的組合。
準確度：代碼掩埋 > 視覺(jué)掩埋 > 完全掩埋
三、埋點(diǎn)架構與設計
3.1埋點(diǎn)采集頂層設計
所謂頂層設計，就是想清楚怎么埋點(diǎn)，用什么方式埋點(diǎn)，上傳機制是什么，怎么定義，怎么實(shí)現等等；我們遵循唯一性、可擴展性、一致性等，需要設計一些常用的字段和生成機制，比如：cid、idfa、idfv等。
用戶(hù)識別：用戶(hù)識別機制的混亂會(huì )導致兩個(gè)結果：一是數據不準確，比如UV數據不匹配；二是漏斗分析過(guò)程出現異常。因此，應該這樣做：嚴格規范ID自身的識別機制；灣?？缙脚_用戶(hù)識別
同構抽象：同構抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象是瀏覽事件和點(diǎn)擊事件的聚合；屬性抽象，即結合大部分復用場(chǎng)景，增加源差異化
采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致；制作嵌入點(diǎn)的過(guò)程本身就是對底層數據進(jìn)行標準化的過(guò)程，所以一致性尤為重要，只有這樣才能真正使用
渠道配置：渠道主要指推廣渠道、落地頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)、APP推廣頁(yè)等，這個(gè)落地頁(yè)的配置必須有統一的規范和標準
3.2埋點(diǎn)采集活動(dòng)及物業(yè)設計
在設計屬性和事件時(shí)，我們需要知道哪些是經(jīng)常變化的，哪些是不變化的，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性?；诨镜膶傩允录?，我們認為屬性一定是采集項，但是屬性中的事件屬性會(huì )根據不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行調整。因此，我們可以將埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層Bury。
業(yè)務(wù)分解：梳理確認業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同的細分場(chǎng)景，定義用戶(hù)行為路徑
分析指標：定義特定事件和核心業(yè)務(wù)指標所需的數據
事件設計：APP啟動(dòng)、退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊
屬性設計：用戶(hù)屬性、事件屬性、對象屬性、環(huán)境屬性
3.3 數據采集事件和屬性設計
Ev 事件的命名也遵循一些規則。當相同類(lèi)型的函數出現在不同的頁(yè)面或位置時(shí)，根據函數名進(jìn)行命名，并在ev參數中區分頁(yè)面和位置。只有當按鈕被點(diǎn)擊時(shí)，它才會(huì )以按鈕名稱(chēng)命名。
ev事件格式：ev分為ev標志和ev參數
規則：
在 ev 標識符和 ev 參數之間使用“#”（一級連接符）
在 ev 參數和 ev 參數之間使用“/”（輔助連接器）
ev參數使用key=value的結構。當一個(gè)key對應多個(gè)value值時(shí)，value1和value2之間用“,”連接（三級連接符）
當埋點(diǎn)只有ev標志而沒(méi)有ev參數時(shí)，不需要#。
評論：
ev identifier：作為埋點(diǎn)的唯一標識符，用來(lái)區分埋點(diǎn)的位置和屬性。它是不可變的和不可修改的。
ev參數：埋點(diǎn)需要返回的參數，ev參數的順序是可變的，可以修改）
調整app埋點(diǎn)時(shí)，ev logo不變，只修改以下埋點(diǎn)參數（參數值改變或參數類(lèi)型增加）
一般埋點(diǎn)文檔中收錄的工作表名稱(chēng)和功能：
A. 暴露埋點(diǎn)匯總；
B、點(diǎn)擊瀏覽埋點(diǎn)匯總；
C、故障埋點(diǎn)匯總：一般會(huì )記錄埋點(diǎn)的故障版本或時(shí)間；
D、PC和M側頁(yè)面埋點(diǎn)對應的pageid；
E、各版本上線(xiàn)時(shí)間記錄；
在埋點(diǎn)文檔中，都收錄了列名和函數：
3.4 基于埋點(diǎn)的數據統計
如何使用埋點(diǎn)統計找到埋藏的 ev 事件：
1、明確埋點(diǎn)類(lèi)型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——過(guò)濾類(lèi)型字段
2、明確按鈕subbed點(diǎn)所屬的頁(yè)面（頁(yè)面或功能）-過(guò)濾功能模塊字段
3、明確跟蹤事件的名稱(chēng)——過(guò)濾名稱(chēng)字段
4、如果知道ev標志，可以直接用ev過(guò)濾
如何根據ev事件進(jìn)行查詢(xún)統計：當點(diǎn)擊查詢(xún)按鈕進(jìn)行統計時(shí)，可以直接使用ev標志進(jìn)行查詢(xún)。因為ev參數的順序不要求是可變的，所以查詢(xún)統計信息時(shí)不能限制參數的順序。
四、應用——數據流的基礎
4.1 指標系統
系統化的指標可以整合不同的指標、不同的維度進(jìn)行綜合分析，可以更快的發(fā)現當前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題。
4.2可視化
人類(lèi)解釋圖像信息比文本更有效?？梢暬瘜τ跀祿治龇浅Ｖ匾?。使用數據可視化可以揭示數據中固有的復雜關(guān)系。
4.3 埋點(diǎn)元信息API提供
data采集服務(wù)會(huì )將采集收到的埋點(diǎn)寫(xiě)入Kafka。針對各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數據消費需求，我們?yōu)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)提供單獨的Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì )定時(shí)讀取。取埋點(diǎn)管理平臺提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)到各個(gè)業(yè)務(wù)的Kafka。
Data采集 就像設計產(chǎn)品一樣，不能過(guò)頭。不僅要留有擴展的空間，還要時(shí)刻考慮有沒(méi)有數據，是否完整，是否穩定，是否快。
解讀:自媒體怎么寫(xiě)出爆文？四個(gè)小工具幫助你！
自媒體操作-爆文技能-干貨只講
做自媒體的朋友應該注意到了之前微信官方“點(diǎn)贊”功能的變化，從原來(lái)的點(diǎn)贊文章變成了“點(diǎn)贊作者”，也就是說(shuō)打賞的收入將回到 文章 的原作者。
自媒體 社區對這個(gè)新功能的發(fā)布有著(zhù)復雜的感受。擁有原創(chuàng )能力的作者自然很樂(lè )意接受這種變化，而依賴(lài)自媒體平臺賺錢(qián)的“偽原創(chuàng )”人則非常擔心。
其實(shí)我覺(jué)得沒(méi)有必要因為這個(gè)小改動(dòng)就完全放棄自媒體這個(gè)領(lǐng)域。只要努力工作，在任何領(lǐng)域都可以獲得可觀(guān)的利潤。三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)是浪費時(shí)間和機會(huì )成本。
既然平臺支持原創(chuàng )，也支持原創(chuàng )，那我們就努力學(xué)習，做好原創(chuàng )的內容，其實(shí)這個(gè)問(wèn)題就迎刃而解了。
我們仍然可以借助各種平臺上流行的文章來(lái)選擇話(huà)題，其內容也可以作為參考。只是盡量放棄寫(xiě)法中原來(lái)的“carrying”+“偽原創(chuàng )”，自己寫(xiě)吧。
今天給大家分享幾個(gè)超級好用的工具，可以用來(lái)寫(xiě)爆文：
01 / 自媒體咖啡
這個(gè)平臺的URL是幾乎所有采集所有主要自媒體平臺的爆文。而這個(gè)網(wǎng)站可以根據你需要的，也就是你的字段來(lái)搜索。例如，如果你寫(xiě)了一個(gè)情感文章，你可以點(diǎn)擊情感類(lèi)別，它會(huì )顯示對應的文章。您也可以根據自己的要求進(jìn)行過(guò)濾，例如發(fā)布的事件和閱讀量。
另外，這個(gè)網(wǎng)站可以滿(mǎn)足自媒體從業(yè)者的基本需求。在網(wǎng)站的常用工具中，可以看到偽原創(chuàng )工具、視頻地址解析、關(guān)鍵詞訂閱、作者訂閱、爆文標題、原創(chuàng )度數檢測、等。非常實(shí)用和方便。
02 / 蜘蛛俠爆文平臺
平臺網(wǎng)址是，本平臺主要是采集分析今日頭條、百度、大魚(yú)。常用的工具也有，但功能比WeMedia少。如果你平時(shí)寫(xiě)文章涉及的內容不多，可以用這個(gè)平臺，很簡(jiǎn)潔。
03 / 樂(lè )觀(guān)
像往常一樣，把這個(gè)平臺的 URL 放在第一位。這個(gè)網(wǎng)站和上面兩個(gè)相比，過(guò)濾功能不夠全面和詳細，但是可以綁定自媒體平臺的一些賬號。也就是說(shuō)，你在今日頭條這樣的自媒體平臺上發(fā)布后，可以通過(guò)這個(gè)直接同步到其他你想發(fā)布的自媒體平臺。這大大減少了工作量。同時(shí)，網(wǎng)站自帶的偽原創(chuàng )檢測功能也很有用。
04 / 輕松寫(xiě)作
網(wǎng)址是，這個(gè)平臺是今天推薦的幾個(gè)網(wǎng)站中，唯一需要注冊會(huì )員的，但不是強制的，但不是網(wǎng)站里面的素材都是免費的，有些素材只能注冊并付費成為會(huì )員即可使用。
它的平臺很齊全，分類(lèi)很詳細，過(guò)濾功能也做得很好?？傮w來(lái)說(shuō)是非常實(shí)用的網(wǎng)站，還推出了自媒體在線(xiàn)教學(xué)，可以報名學(xué)習操作自媒體。一個(gè)功能比較全面的網(wǎng)站，對于自媒體的創(chuàng )建非常有用。
工具的作用是提高效率。文章，本來(lái)要一個(gè)小時(shí)寫(xiě)的，用工具可能半小時(shí)就搞定了。這些平臺在基本功能方面實(shí)際上是相似的。您可以一一了解它們，并選擇最容易使用的一種。
雖然很多人都在高呼自媒體，但我還是覺(jué)得基于文字的自媒體還是有市場(chǎng)的。從博客到微博再到公眾號，平臺變了，但信息分享的本質(zhì)沒(méi)有變。未來(lái)，究竟會(huì )發(fā)生什么變化，讓我們拭目以待。 查看全部
數據倉庫藍圖：
本文目錄：
一、數據采集及常見(jiàn)問(wèn)題二、埋點(diǎn)是什么與方式三、埋點(diǎn)的框架與設計四、指標體系與可視化
一、數據采集 和常見(jiàn)數據問(wèn)題
1.1 數據采集
數據采集的方式有很多種，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一環(huán)。它是c端和b端產(chǎn)品的主要采集方式。Data采集，顧名思義，就是采集對應的數據，是整個(gè)數據流的起點(diǎn)。采集的不完整性，對與錯，直接決定了數據的廣度和質(zhì)量，影響到后續的所有環(huán)節。在數據采集有效性和完整性較差的公司中，企業(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)現數據發(fā)生了重大變化。
數據的處理通常包括以下5個(gè)步驟：
1.2常見(jiàn)數據問(wèn)題
在大致了解了data采集及其結構之后，我們再來(lái)看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少與data采集鏈接有關(guān)：
1、數據與背景差距較大，數據不準確——統計口徑不同，埋點(diǎn)定義不同，采集方法帶來(lái)誤差
2、想用的時(shí)候沒(méi)有我要的數據--我沒(méi)提數據采集要求，埋點(diǎn)不對，不完整
3、事件太多，意思不清楚——埋點(diǎn)設計的方式，埋點(diǎn)更新迭代的規則和維護
4、分析數據的時(shí)候不知道要看哪些數據和指標——數據的定義不明確，缺乏分析思路
我們需要根本原因：將采集視為獨立的研發(fā)業(yè)務(wù)，而不是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬品。
二、埋葬點(diǎn)是什么？
2.1 什么是埋葬
所謂埋點(diǎn)，是data采集領(lǐng)域的一個(gè)名詞。它的學(xué)名應該叫event tracking，對應的英文是Event Tracking，是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。數據埋點(diǎn)是數據分析師、數據產(chǎn)品經(jīng)理和數據運營(yíng)商，他們根據業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求，針對用戶(hù)行為對應的每個(gè)事件開(kāi)發(fā)埋點(diǎn)，通過(guò)SDK上報埋點(diǎn)數據結果，記錄匯總數據。分析、推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導運營(yíng)。
該過(guò)程伴隨著(zhù)規范。根據定義，我們看到具體的用戶(hù)行為和事件是我們采集關(guān)注的焦點(diǎn)，需要處理和發(fā)送相關(guān)的技術(shù)和實(shí)現流程；，所以和產(chǎn)品息息相關(guān)，重點(diǎn)在于具體的實(shí)戰過(guò)程，這關(guān)系到大家對底層數據的理解。
2.2 你為什么要埋頭苦干？
埋點(diǎn)的目的是對產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續跟蹤，通過(guò)數據分析不斷引導和優(yōu)化產(chǎn)品。數據埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響數據質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和運營(yíng)質(zhì)量。
1、數據驅動(dòng)——Embedding將分析深度下鉆到流量分布和流量層面，通過(guò)統計分析，對宏觀(guān)指標進(jìn)行深度分析，發(fā)現指標背后的問(wèn)題，洞察潛力用戶(hù)行為與價(jià)值提升關(guān)聯(lián)之間
2、產(chǎn)品優(yōu)化——對于產(chǎn)品，用戶(hù)在產(chǎn)品中做什么，在產(chǎn)品中停留的時(shí)間，有哪些異常需要注意。這些問(wèn)題可以通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)解決。
3、精細化運營(yíng)-買(mǎi)點(diǎn)可以實(shí)現產(chǎn)品全生命周期、不同來(lái)源的流量質(zhì)量和分布、行為特征和人的關(guān)系，洞察用戶(hù)行為與商業(yè)價(jià)值提升的潛在關(guān)系。
2.3種埋點(diǎn)方法
埋點(diǎn)方法有哪些？大多數公司目前使用客戶(hù)端和服務(wù)器的組合。
準確度：代碼掩埋 > 視覺(jué)掩埋 > 完全掩埋
三、埋點(diǎn)架構與設計
3.1埋點(diǎn)采集頂層設計
所謂頂層設計，就是想清楚怎么埋點(diǎn)，用什么方式埋點(diǎn)，上傳機制是什么，怎么定義，怎么實(shí)現等等；我們遵循唯一性、可擴展性、一致性等，需要設計一些常用的字段和生成機制，比如：cid、idfa、idfv等。
用戶(hù)識別：用戶(hù)識別機制的混亂會(huì )導致兩個(gè)結果：一是數據不準確，比如UV數據不匹配；二是漏斗分析過(guò)程出現異常。因此，應該這樣做：嚴格規范ID自身的識別機制；灣?？缙脚_用戶(hù)識別
同構抽象：同構抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象是瀏覽事件和點(diǎn)擊事件的聚合；屬性抽象，即結合大部分復用場(chǎng)景，增加源差異化
采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致；制作嵌入點(diǎn)的過(guò)程本身就是對底層數據進(jìn)行標準化的過(guò)程，所以一致性尤為重要，只有這樣才能真正使用
渠道配置：渠道主要指推廣渠道、落地頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)、APP推廣頁(yè)等，這個(gè)落地頁(yè)的配置必須有統一的規范和標準
3.2埋點(diǎn)采集活動(dòng)及物業(yè)設計
在設計屬性和事件時(shí)，我們需要知道哪些是經(jīng)常變化的，哪些是不變化的，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性?；诨镜膶傩允录?，我們認為屬性一定是采集項，但是屬性中的事件屬性會(huì )根據不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行調整。因此，我們可以將埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層Bury。
業(yè)務(wù)分解：梳理確認業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同的細分場(chǎng)景，定義用戶(hù)行為路徑
分析指標：定義特定事件和核心業(yè)務(wù)指標所需的數據
事件設計：APP啟動(dòng)、退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊
屬性設計：用戶(hù)屬性、事件屬性、對象屬性、環(huán)境屬性
3.3 數據采集事件和屬性設計
Ev 事件的命名也遵循一些規則。當相同類(lèi)型的函數出現在不同的頁(yè)面或位置時(shí)，根據函數名進(jìn)行命名，并在ev參數中區分頁(yè)面和位置。只有當按鈕被點(diǎn)擊時(shí)，它才會(huì )以按鈕名稱(chēng)命名。
ev事件格式：ev分為ev標志和ev參數
規則：
在 ev 標識符和 ev 參數之間使用“#”（一級連接符）
在 ev 參數和 ev 參數之間使用“/”（輔助連接器）
ev參數使用key=value的結構。當一個(gè)key對應多個(gè)value值時(shí)，value1和value2之間用“,”連接（三級連接符）
當埋點(diǎn)只有ev標志而沒(méi)有ev參數時(shí)，不需要#。
評論：
ev identifier：作為埋點(diǎn)的唯一標識符，用來(lái)區分埋點(diǎn)的位置和屬性。它是不可變的和不可修改的。
ev參數：埋點(diǎn)需要返回的參數，ev參數的順序是可變的，可以修改）
調整app埋點(diǎn)時(shí)，ev logo不變，只修改以下埋點(diǎn)參數（參數值改變或參數類(lèi)型增加）
一般埋點(diǎn)文檔中收錄的工作表名稱(chēng)和功能：
A. 暴露埋點(diǎn)匯總；
B、點(diǎn)擊瀏覽埋點(diǎn)匯總；
C、故障埋點(diǎn)匯總：一般會(huì )記錄埋點(diǎn)的故障版本或時(shí)間；
D、PC和M側頁(yè)面埋點(diǎn)對應的pageid；
E、各版本上線(xiàn)時(shí)間記錄；
在埋點(diǎn)文檔中，都收錄了列名和函數：
3.4 基于埋點(diǎn)的數據統計
如何使用埋點(diǎn)統計找到埋藏的 ev 事件：
1、明確埋點(diǎn)類(lèi)型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——過(guò)濾類(lèi)型字段
2、明確按鈕subbed點(diǎn)所屬的頁(yè)面（頁(yè)面或功能）-過(guò)濾功能模塊字段
3、明確跟蹤事件的名稱(chēng)——過(guò)濾名稱(chēng)字段
4、如果知道ev標志，可以直接用ev過(guò)濾
如何根據ev事件進(jìn)行查詢(xún)統計：當點(diǎn)擊查詢(xún)按鈕進(jìn)行統計時(shí)，可以直接使用ev標志進(jìn)行查詢(xún)。因為ev參數的順序不要求是可變的，所以查詢(xún)統計信息時(shí)不能限制參數的順序。
四、應用——數據流的基礎
4.1 指標系統
系統化的指標可以整合不同的指標、不同的維度進(jìn)行綜合分析，可以更快的發(fā)現當前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題。
4.2可視化
人類(lèi)解釋圖像信息比文本更有效?？梢暬瘜τ跀祿治龇浅Ｖ匾?。使用數據可視化可以揭示數據中固有的復雜關(guān)系。
4.3 埋點(diǎn)元信息API提供
data采集服務(wù)會(huì )將采集收到的埋點(diǎn)寫(xiě)入Kafka。針對各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數據消費需求，我們?yōu)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)提供單獨的Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì )定時(shí)讀取。取埋點(diǎn)管理平臺提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)到各個(gè)業(yè)務(wù)的Kafka。
Data采集 就像設計產(chǎn)品一樣，不能過(guò)頭。不僅要留有擴展的空間，還要時(shí)刻考慮有沒(méi)有數據，是否完整，是否穩定，是否快。
解讀:自媒體怎么寫(xiě)出爆文？四個(gè)小工具幫助你！
自媒體操作-爆文技能-干貨只講
做自媒體的朋友應該注意到了之前微信官方“點(diǎn)贊”功能的變化，從原來(lái)的點(diǎn)贊文章變成了“點(diǎn)贊作者”，也就是說(shuō)打賞的收入將回到 文章 的原作者。
自媒體 社區對這個(gè)新功能的發(fā)布有著(zhù)復雜的感受。擁有原創(chuàng )能力的作者自然很樂(lè )意接受這種變化，而依賴(lài)自媒體平臺賺錢(qián)的“偽原創(chuàng )”人則非常擔心。
其實(shí)我覺(jué)得沒(méi)有必要因為這個(gè)小改動(dòng)就完全放棄自媒體這個(gè)領(lǐng)域。只要努力工作，在任何領(lǐng)域都可以獲得可觀(guān)的利潤。三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)是浪費時(shí)間和機會(huì )成本。
既然平臺支持原創(chuàng )，也支持原創(chuàng )，那我們就努力學(xué)習，做好原創(chuàng )的內容，其實(shí)這個(gè)問(wèn)題就迎刃而解了。
我們仍然可以借助各種平臺上流行的文章來(lái)選擇話(huà)題，其內容也可以作為參考。只是盡量放棄寫(xiě)法中原來(lái)的“carrying”+“偽原創(chuàng )”，自己寫(xiě)吧。
今天給大家分享幾個(gè)超級好用的工具，可以用來(lái)寫(xiě)爆文：
01 / 自媒體咖啡
這個(gè)平臺的URL是幾乎所有采集所有主要自媒體平臺的爆文。而這個(gè)網(wǎng)站可以根據你需要的，也就是你的字段來(lái)搜索。例如，如果你寫(xiě)了一個(gè)情感文章，你可以點(diǎn)擊情感類(lèi)別，它會(huì )顯示對應的文章。您也可以根據自己的要求進(jìn)行過(guò)濾，例如發(fā)布的事件和閱讀量。
另外，這個(gè)網(wǎng)站可以滿(mǎn)足自媒體從業(yè)者的基本需求。在網(wǎng)站的常用工具中，可以看到偽原創(chuàng )工具、視頻地址解析、關(guān)鍵詞訂閱、作者訂閱、爆文標題、原創(chuàng )度數檢測、等。非常實(shí)用和方便。
02 / 蜘蛛俠爆文平臺
平臺網(wǎng)址是，本平臺主要是采集分析今日頭條、百度、大魚(yú)。常用的工具也有，但功能比WeMedia少。如果你平時(shí)寫(xiě)文章涉及的內容不多，可以用這個(gè)平臺，很簡(jiǎn)潔。
03 / 樂(lè )觀(guān)
像往常一樣，把這個(gè)平臺的 URL 放在第一位。這個(gè)網(wǎng)站和上面兩個(gè)相比，過(guò)濾功能不夠全面和詳細，但是可以綁定自媒體平臺的一些賬號。也就是說(shuō)，你在今日頭條這樣的自媒體平臺上發(fā)布后，可以通過(guò)這個(gè)直接同步到其他你想發(fā)布的自媒體平臺。這大大減少了工作量。同時(shí)，網(wǎng)站自帶的偽原創(chuàng )檢測功能也很有用。
04 / 輕松寫(xiě)作
網(wǎng)址是，這個(gè)平臺是今天推薦的幾個(gè)網(wǎng)站中，唯一需要注冊會(huì )員的，但不是強制的，但不是網(wǎng)站里面的素材都是免費的，有些素材只能注冊并付費成為會(huì )員即可使用。
它的平臺很齊全，分類(lèi)很詳細，過(guò)濾功能也做得很好?？傮w來(lái)說(shuō)是非常實(shí)用的網(wǎng)站，還推出了自媒體在線(xiàn)教學(xué)，可以報名學(xué)習操作自媒體。一個(gè)功能比較全面的網(wǎng)站，對于自媒體的創(chuàng )建非常有用。
工具的作用是提高效率。文章，本來(lái)要一個(gè)小時(shí)寫(xiě)的，用工具可能半小時(shí)就搞定了。這些平臺在基本功能方面實(shí)際上是相似的。您可以一一了解它們，并選擇最容易使用的一種。
雖然很多人都在高呼自媒體，但我還是覺(jué)得基于文字的自媒體還是有市場(chǎng)的。從博客到微博再到公眾號，平臺變了，但信息分享的本質(zhì)沒(méi)有變。未來(lái)，究竟會(huì )發(fā)生什么變化，讓我們拭目以待。 查看全部
解讀:干貨 | 數據埋點(diǎn)采集，看這一篇文章就夠了！
數據倉庫藍圖：
本文目錄：
一、數據采集及常見(jiàn)問(wèn)題二、埋點(diǎn)是什么與方式三、埋點(diǎn)的框架與設計四、指標體系與可視化
一、數據采集 和常見(jiàn)數據問(wèn)題
1.1 數據采集
數據采集的方式有很多種，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一環(huán)。它是c端和b端產(chǎn)品的主要采集方式。Data采集，顧名思義，就是采集對應的數據，是整個(gè)數據流的起點(diǎn)。采集的不完整性，對與錯，直接決定了數據的廣度和質(zhì)量，影響到后續的所有環(huán)節。在數據采集有效性和完整性較差的公司中，企業(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)現數據發(fā)生了重大變化。
數據的處理通常包括以下5個(gè)步驟：
1.2常見(jiàn)數據問(wèn)題
在大致了解了data采集及其結構之后，我們再來(lái)看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少與data采集鏈接有關(guān)：
1、數據與背景差距較大，數據不準確——統計口徑不同，埋點(diǎn)定義不同，采集方法帶來(lái)誤差
2、想用的時(shí)候沒(méi)有我要的數據--我沒(méi)提數據采集要求，埋點(diǎn)不對，不完整
3、事件太多，意思不清楚——埋點(diǎn)設計的方式，埋點(diǎn)更新迭代的規則和維護
4、分析數據的時(shí)候不知道要看哪些數據和指標——數據的定義不明確，缺乏分析思路
我們需要根本原因：將采集視為獨立的研發(fā)業(yè)務(wù)，而不是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬品。
二、埋葬點(diǎn)是什么？
2.1 什么是埋葬
所謂埋點(diǎn)，是data采集領(lǐng)域的一個(gè)名詞。它的學(xué)名應該叫event tracking，對應的英文是Event Tracking，是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。數據埋點(diǎn)是數據分析師、數據產(chǎn)品經(jīng)理和數據運營(yíng)商，他們根據業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求，針對用戶(hù)行為對應的每個(gè)事件開(kāi)發(fā)埋點(diǎn)，通過(guò)SDK上報埋點(diǎn)數據結果，記錄匯總數據。分析、推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導運營(yíng)。
該過(guò)程伴隨著(zhù)規范。根據定義，我們看到具體的用戶(hù)行為和事件是我們采集關(guān)注的焦點(diǎn)，需要處理和發(fā)送相關(guān)的技術(shù)和實(shí)現流程；，所以和產(chǎn)品息息相關(guān)，重點(diǎn)在于具體的實(shí)戰過(guò)程，這關(guān)系到大家對底層數據的理解。
2.2 你為什么要埋頭苦干？
埋點(diǎn)的目的是對產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續跟蹤，通過(guò)數據分析不斷引導和優(yōu)化產(chǎn)品。數據埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響數據質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和運營(yíng)質(zhì)量。
1、數據驅動(dòng)——Embedding將分析深度下鉆到流量分布和流量層面，通過(guò)統計分析，對宏觀(guān)指標進(jìn)行深度分析，發(fā)現指標背后的問(wèn)題，洞察潛力用戶(hù)行為與價(jià)值提升關(guān)聯(lián)之間
2、產(chǎn)品優(yōu)化——對于產(chǎn)品，用戶(hù)在產(chǎn)品中做什么，在產(chǎn)品中停留的時(shí)間，有哪些異常需要注意。這些問(wèn)題可以通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)解決。
3、精細化運營(yíng)-買(mǎi)點(diǎn)可以實(shí)現產(chǎn)品全生命周期、不同來(lái)源的流量質(zhì)量和分布、行為特征和人的關(guān)系，洞察用戶(hù)行為與商業(yè)價(jià)值提升的潛在關(guān)系。
2.3種埋點(diǎn)方法
埋點(diǎn)方法有哪些？大多數公司目前使用客戶(hù)端和服務(wù)器的組合。
準確度：代碼掩埋 > 視覺(jué)掩埋 > 完全掩埋
三、埋點(diǎn)架構與設計
3.1埋點(diǎn)采集頂層設計
所謂頂層設計，就是想清楚怎么埋點(diǎn)，用什么方式埋點(diǎn)，上傳機制是什么，怎么定義，怎么實(shí)現等等；我們遵循唯一性、可擴展性、一致性等，需要設計一些常用的字段和生成機制，比如：cid、idfa、idfv等。
用戶(hù)識別：用戶(hù)識別機制的混亂會(huì )導致兩個(gè)結果：一是數據不準確，比如UV數據不匹配；二是漏斗分析過(guò)程出現異常。因此，應該這樣做：嚴格規范ID自身的識別機制；灣?？缙脚_用戶(hù)識別
同構抽象：同構抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象是瀏覽事件和點(diǎn)擊事件的聚合；屬性抽象，即結合大部分復用場(chǎng)景，增加源差異化
采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致；制作嵌入點(diǎn)的過(guò)程本身就是對底層數據進(jìn)行標準化的過(guò)程，所以一致性尤為重要，只有這樣才能真正使用
渠道配置：渠道主要指推廣渠道、落地頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)、APP推廣頁(yè)等，這個(gè)落地頁(yè)的配置必須有統一的規范和標準
3.2埋點(diǎn)采集活動(dòng)及物業(yè)設計
在設計屬性和事件時(shí)，我們需要知道哪些是經(jīng)常變化的，哪些是不變化的，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性?；诨镜膶傩允录?，我們認為屬性一定是采集項，但是屬性中的事件屬性會(huì )根據不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行調整。因此，我們可以將埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層Bury。
業(yè)務(wù)分解：梳理確認業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同的細分場(chǎng)景，定義用戶(hù)行為路徑
分析指標：定義特定事件和核心業(yè)務(wù)指標所需的數據
事件設計：APP啟動(dòng)、退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊
屬性設計：用戶(hù)屬性、事件屬性、對象屬性、環(huán)境屬性
3.3 數據采集事件和屬性設計
Ev 事件的命名也遵循一些規則。當相同類(lèi)型的函數出現在不同的頁(yè)面或位置時(shí)，根據函數名進(jìn)行命名，并在ev參數中區分頁(yè)面和位置。只有當按鈕被點(diǎn)擊時(shí)，它才會(huì )以按鈕名稱(chēng)命名。
ev事件格式：ev分為ev標志和ev參數
規則：
在 ev 標識符和 ev 參數之間使用“#”（一級連接符）
在 ev 參數和 ev 參數之間使用“/”（輔助連接器）
ev參數使用key=value的結構。當一個(gè)key對應多個(gè)value值時(shí)，value1和value2之間用“,”連接（三級連接符）
當埋點(diǎn)只有ev標志而沒(méi)有ev參數時(shí)，不需要#。
評論：
ev identifier：作為埋點(diǎn)的唯一標識符，用來(lái)區分埋點(diǎn)的位置和屬性。它是不可變的和不可修改的。
ev參數：埋點(diǎn)需要返回的參數，ev參數的順序是可變的，可以修改）
調整app埋點(diǎn)時(shí)，ev logo不變，只修改以下埋點(diǎn)參數（參數值改變或參數類(lèi)型增加）
一般埋點(diǎn)文檔中收錄的工作表名稱(chēng)和功能：
A. 暴露埋點(diǎn)匯總；
B、點(diǎn)擊瀏覽埋點(diǎn)匯總；
C、故障埋點(diǎn)匯總：一般會(huì )記錄埋點(diǎn)的故障版本或時(shí)間；
D、PC和M側頁(yè)面埋點(diǎn)對應的pageid；
E、各版本上線(xiàn)時(shí)間記錄；
在埋點(diǎn)文檔中，都收錄了列名和函數：
3.4 基于埋點(diǎn)的數據統計
如何使用埋點(diǎn)統計找到埋藏的 ev 事件：
1、明確埋點(diǎn)類(lèi)型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——過(guò)濾類(lèi)型字段
2、明確按鈕subbed點(diǎn)所屬的頁(yè)面（頁(yè)面或功能）-過(guò)濾功能模塊字段
3、明確跟蹤事件的名稱(chēng)——過(guò)濾名稱(chēng)字段
4、如果知道ev標志，可以直接用ev過(guò)濾
如何根據ev事件進(jìn)行查詢(xún)統計：當點(diǎn)擊查詢(xún)按鈕進(jìn)行統計時(shí)，可以直接使用ev標志進(jìn)行查詢(xún)。因為ev參數的順序不要求是可變的，所以查詢(xún)統計信息時(shí)不能限制參數的順序。
四、應用——數據流的基礎
4.1 指標系統
系統化的指標可以整合不同的指標、不同的維度進(jìn)行綜合分析，可以更快的發(fā)現當前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題。
4.2可視化
人類(lèi)解釋圖像信息比文本更有效?？梢暬瘜τ跀祿治龇浅Ｖ匾?。使用數據可視化可以揭示數據中固有的復雜關(guān)系。
4.3 埋點(diǎn)元信息API提供
data采集服務(wù)會(huì )將采集收到的埋點(diǎn)寫(xiě)入Kafka。針對各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數據消費需求，我們?yōu)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)提供單獨的Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì )定時(shí)讀取。取埋點(diǎn)管理平臺提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)到各個(gè)業(yè)務(wù)的Kafka。
Data采集 就像設計產(chǎn)品一樣，不能過(guò)頭。不僅要留有擴展的空間，還要時(shí)刻考慮有沒(méi)有數據，是否完整，是否穩定，是否快。
解讀:自媒體怎么寫(xiě)出爆文？四個(gè)小工具幫助你！
自媒體操作-爆文技能-干貨只講
做自媒體的朋友應該注意到了之前微信官方“點(diǎn)贊”功能的變化，從原來(lái)的點(diǎn)贊文章變成了“點(diǎn)贊作者”，也就是說(shuō)打賞的收入將回到 文章 的原作者。
自媒體 社區對這個(gè)新功能的發(fā)布有著(zhù)復雜的感受。擁有原創(chuàng )能力的作者自然很樂(lè )意接受這種變化，而依賴(lài)自媒體平臺賺錢(qián)的“偽原創(chuàng )”人則非常擔心。
其實(shí)我覺(jué)得沒(méi)有必要因為這個(gè)小改動(dòng)就完全放棄自媒體這個(gè)領(lǐng)域。只要努力工作，在任何領(lǐng)域都可以獲得可觀(guān)的利潤。三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)是浪費時(shí)間和機會(huì )成本。
既然平臺支持原創(chuàng )，也支持原創(chuàng )，那我們就努力學(xué)習，做好原創(chuàng )的內容，其實(shí)這個(gè)問(wèn)題就迎刃而解了。
我們仍然可以借助各種平臺上流行的文章來(lái)選擇話(huà)題，其內容也可以作為參考。只是盡量放棄寫(xiě)法中原來(lái)的“carrying”+“偽原創(chuàng )”，自己寫(xiě)吧。
今天給大家分享幾個(gè)超級好用的工具，可以用來(lái)寫(xiě)爆文：
01 / 自媒體咖啡
這個(gè)平臺的URL是幾乎所有采集所有主要自媒體平臺的爆文。而這個(gè)網(wǎng)站可以根據你需要的，也就是你的字段來(lái)搜索。例如，如果你寫(xiě)了一個(gè)情感文章，你可以點(diǎn)擊情感類(lèi)別，它會(huì )顯示對應的文章。您也可以根據自己的要求進(jìn)行過(guò)濾，例如發(fā)布的事件和閱讀量。
另外，這個(gè)網(wǎng)站可以滿(mǎn)足自媒體從業(yè)者的基本需求。在網(wǎng)站的常用工具中，可以看到偽原創(chuàng )工具、視頻地址解析、關(guān)鍵詞訂閱、作者訂閱、爆文標題、原創(chuàng )度數檢測、等。非常實(shí)用和方便。
02 / 蜘蛛俠爆文平臺
平臺網(wǎng)址是，本平臺主要是采集分析今日頭條、百度、大魚(yú)。常用的工具也有，但功能比WeMedia少。如果你平時(shí)寫(xiě)文章涉及的內容不多，可以用這個(gè)平臺，很簡(jiǎn)潔。
03 / 樂(lè )觀(guān)
像往常一樣，把這個(gè)平臺的 URL 放在第一位。這個(gè)網(wǎng)站和上面兩個(gè)相比，過(guò)濾功能不夠全面和詳細，但是可以綁定自媒體平臺的一些賬號。也就是說(shuō)，你在今日頭條這樣的自媒體平臺上發(fā)布后，可以通過(guò)這個(gè)直接同步到其他你想發(fā)布的自媒體平臺。這大大減少了工作量。同時(shí)，網(wǎng)站自帶的偽原創(chuàng )檢測功能也很有用。
04 / 輕松寫(xiě)作
網(wǎng)址是，這個(gè)平臺是今天推薦的幾個(gè)網(wǎng)站中，唯一需要注冊會(huì )員的，但不是強制的，但不是網(wǎng)站里面的素材都是免費的，有些素材只能注冊并付費成為會(huì )員即可使用。
它的平臺很齊全，分類(lèi)很詳細，過(guò)濾功能也做得很好?？傮w來(lái)說(shuō)是非常實(shí)用的網(wǎng)站，還推出了自媒體在線(xiàn)教學(xué)，可以報名學(xué)習操作自媒體。一個(gè)功能比較全面的網(wǎng)站，對于自媒體的創(chuàng )建非常有用。
工具的作用是提高效率。文章，本來(lái)要一個(gè)小時(shí)寫(xiě)的，用工具可能半小時(shí)就搞定了。這些平臺在基本功能方面實(shí)際上是相似的。您可以一一了解它們，并選擇最容易使用的一種。
雖然很多人都在高呼自媒體，但我還是覺(jué)得基于文字的自媒體還是有市場(chǎng)的。從博客到微博再到公眾號，平臺變了，但信息分享的本質(zhì)沒(méi)有變。未來(lái)，究竟會(huì )發(fā)生什么變化，讓我們拭目以待。
解決方案:集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理的實(shí)現方式有哪些？-八維教育
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 96 次瀏覽 ? 2022-09-29 08:09
解決方案:集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理的實(shí)現方式有哪些？-八維教育
文章實(shí)時(shí)采集。集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理。集成戶(hù)外探測探頭，室內監控探頭。進(jìn)行全局搜索。集成內網(wǎng)管理。依次建立全域報警聯(lián)動(dòng)，實(shí)現不同區域報警分別處理。
新建一個(gè)統一的中轉服務(wù)器，做報警中心，利用中轉服務(wù)器來(lái)接入到系統或者接入到外部系統。
所謂監控，基本都沒(méi)有達到規范要求的要求可靠高可管理性，這點(diǎn)應該交給專(zhuān)業(yè)的工具公司去做，任何工具公司都不會(huì )給你說(shuō)最高技術(shù)在哪，而你所要考慮的問(wèn)題就是管理好好壞，
首先你要通過(guò)你的系統去認定你需要的崗位。工程師，運維工程師，設計師，安監人員。設計有專(zhuān)門(mén)對設計師的設計工具，再配合一些自動(dòng)化的軟件。每個(gè)崗位的報警都是單獨的人來(lái)承接，而不是通過(guò)相互之間用命令和規則進(jìn)行，每個(gè)崗位都需要分別記錄電話(huà)，短信，郵件等信息，而且還要通過(guò)反饋機制反饋報警的結果。
基本上就是外聯(lián)，模擬電信監控的要求。機器加軟件。這也是我認為我們接觸到的目前最好的實(shí)現了，免費給您提供，我們也和甲方合作。
現在比較好的實(shí)現方式：行車(chē)記錄儀+商場(chǎng)，然后還有各種物聯(lián)網(wǎng)設備，智能電視，我們主要是做智能電視的開(kāi)發(fā)的，
要看你們的系統是以什么形式來(lái)呈現的比如：我們以前用的ov，就是實(shí)物電子型產(chǎn)品。用在車(chē)身上，或者場(chǎng)景監控畫(huà)面。還有就是視頻硬件設備。像led顯示屏，還有人臉識別設備等。還有就是b端需要用的方案，比如我們會(huì )給到的有入侵控制，是人實(shí)時(shí)監控攝像頭等。云端、管控中心，接口進(jìn)行線(xiàn)下傳播。再比如我們前陣子做的：打車(chē)界的老大哥g2000有人的地方就會(huì )出現惡意的欺詐，還有惡意的事故。
就如很多類(lèi)似的。區別就是這些電子產(chǎn)品需要進(jìn)行處理，解決的是故障的問(wèn)題。管理人員接入故障進(jìn)行責任追究。安全加監控的系統，還有單獨的人去監控。主要也是防范的問(wèn)題。涉及到了人員的流動(dòng)，是人員系統中要單獨分好。管理也需要非常嚴格。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集。集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理。集成戶(hù)外探測探頭，室內監控探頭。進(jìn)行全局搜索。集成內網(wǎng)管理。依次建立全域報警聯(lián)動(dòng)，實(shí)現不同區域報警分別處理。
新建一個(gè)統一的中轉服務(wù)器，做報警中心，利用中轉服務(wù)器來(lái)接入到系統或者接入到外部系統。
所謂監控，基本都沒(méi)有達到規范要求的要求可靠高可管理性，這點(diǎn)應該交給專(zhuān)業(yè)的工具公司去做，任何工具公司都不會(huì )給你說(shuō)最高技術(shù)在哪，而你所要考慮的問(wèn)題就是管理好好壞，
首先你要通過(guò)你的系統去認定你需要的崗位。工程師，運維工程師，設計師，安監人員。設計有專(zhuān)門(mén)對設計師的設計工具，再配合一些自動(dòng)化的軟件。每個(gè)崗位的報警都是單獨的人來(lái)承接，而不是通過(guò)相互之間用命令和規則進(jìn)行，每個(gè)崗位都需要分別記錄電話(huà)，短信，郵件等信息，而且還要通過(guò)反饋機制反饋報警的結果。
基本上就是外聯(lián)，模擬電信監控的要求。機器加軟件。這也是我認為我們接觸到的目前最好的實(shí)現了，免費給您提供，我們也和甲方合作。
現在比較好的實(shí)現方式：行車(chē)記錄儀+商場(chǎng)，然后還有各種物聯(lián)網(wǎng)設備，智能電視，我們主要是做智能電視的開(kāi)發(fā)的，
要看你們的系統是以什么形式來(lái)呈現的比如：我們以前用的ov，就是實(shí)物電子型產(chǎn)品。用在車(chē)身上，或者場(chǎng)景監控畫(huà)面。還有就是視頻硬件設備。像led顯示屏，還有人臉識別設備等。還有就是b端需要用的方案，比如我們會(huì )給到的有入侵控制，是人實(shí)時(shí)監控攝像頭等。云端、管控中心，接口進(jìn)行線(xiàn)下傳播。再比如我們前陣子做的：打車(chē)界的老大哥g2000有人的地方就會(huì )出現惡意的欺詐，還有惡意的事故。
就如很多類(lèi)似的。區別就是這些電子產(chǎn)品需要進(jìn)行處理，解決的是故障的問(wèn)題。管理人員接入故障進(jìn)行責任追究。安全加監控的系統，還有單獨的人去監控。主要也是防范的問(wèn)題。涉及到了人員的流動(dòng)，是人員系統中要單獨分好。管理也需要非常嚴格。 查看全部
解決方案:集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理的實(shí)現方式有哪些？-八維教育
文章實(shí)時(shí)采集。集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理。集成戶(hù)外探測探頭，室內監控探頭。進(jìn)行全局搜索。集成內網(wǎng)管理。依次建立全域報警聯(lián)動(dòng)，實(shí)現不同區域報警分別處理。
新建一個(gè)統一的中轉服務(wù)器，做報警中心，利用中轉服務(wù)器來(lái)接入到系統或者接入到外部系統。
所謂監控，基本都沒(méi)有達到規范要求的要求可靠高可管理性，這點(diǎn)應該交給專(zhuān)業(yè)的工具公司去做，任何工具公司都不會(huì )給你說(shuō)最高技術(shù)在哪，而你所要考慮的問(wèn)題就是管理好好壞，
首先你要通過(guò)你的系統去認定你需要的崗位。工程師，運維工程師，設計師，安監人員。設計有專(zhuān)門(mén)對設計師的設計工具，再配合一些自動(dòng)化的軟件。每個(gè)崗位的報警都是單獨的人來(lái)承接，而不是通過(guò)相互之間用命令和規則進(jìn)行，每個(gè)崗位都需要分別記錄電話(huà)，短信，郵件等信息，而且還要通過(guò)反饋機制反饋報警的結果。
基本上就是外聯(lián)，模擬電信監控的要求。機器加軟件。這也是我認為我們接觸到的目前最好的實(shí)現了，免費給您提供，我們也和甲方合作。
現在比較好的實(shí)現方式：行車(chē)記錄儀+商場(chǎng)，然后還有各種物聯(lián)網(wǎng)設備，智能電視，我們主要是做智能電視的開(kāi)發(fā)的，
要看你們的系統是以什么形式來(lái)呈現的比如：我們以前用的ov，就是實(shí)物電子型產(chǎn)品。用在車(chē)身上，或者場(chǎng)景監控畫(huà)面。還有就是視頻硬件設備。像led顯示屏，還有人臉識別設備等。還有就是b端需要用的方案，比如我們會(huì )給到的有入侵控制，是人實(shí)時(shí)監控攝像頭等。云端、管控中心，接口進(jìn)行線(xiàn)下傳播。再比如我們前陣子做的：打車(chē)界的老大哥g2000有人的地方就會(huì )出現惡意的欺詐，還有惡意的事故。
就如很多類(lèi)似的。區別就是這些電子產(chǎn)品需要進(jìn)行處理，解決的是故障的問(wèn)題。管理人員接入故障進(jìn)行責任追究。安全加監控的系統，還有單獨的人去監控。主要也是防范的問(wèn)題。涉及到了人員的流動(dòng)，是人員系統中要單獨分好。管理也需要非常嚴格。
解決方案:指定網(wǎng)站監控采集工具
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 164 次瀏覽 ? 2022-09-28 23:01
解決方案:指定網(wǎng)站監控采集工具
指定網(wǎng)站monitoring采集可以在公共的網(wǎng)站頁(yè)面上執行采集，定時(shí)刷新頁(yè)面，不斷監控頁(yè)面刷新的新內容，監控新生成頁(yè)面的新內容。內容將盡快采集。
指定網(wǎng)站monitoring采集更新我們指定網(wǎng)站采集的內容，通過(guò)指定網(wǎng)站monitoring采集某個(gè)網(wǎng)站，網(wǎng)頁(yè)上顯示的公開(kāi)文字可以更新，數據，圖像和鏈接到 采集。URL采集根據可視化的采集頁(yè)面，只需要選擇如圖所示的元素，然后指定網(wǎng)站monitoring采集即可。
指定的網(wǎng)站監控采集被廣泛使用，無(wú)論是網(wǎng)站施工、數據分析，還是文章素材捕捉都可以要求我們對各種內容數據進(jìn)行采集@ >。以網(wǎng)站的構建為例，為了讓我們的網(wǎng)站獲得更多曝光，我們需要不斷更新原創(chuàng )文章。
指定網(wǎng)站監控采集獲取的內容是最新且完整的，我們不僅可以采集信息，還可以公開(kāi)網(wǎng)站實(shí)時(shí)更新data采集 @采集，我們可以利用社交媒體廣告精準定位潛在客戶(hù)。我們可以通過(guò)將廣告定位到最有可能對我們的產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人來(lái)增加產(chǎn)生潛在客戶(hù)的機會(huì )。
培養我們的潛在客戶(hù)，即使我們產(chǎn)生了很多潛在客戶(hù)，如果他們沒(méi)有得到適當的培養，它們也不會(huì )對我們有任何好處。潛在客戶(hù)培養是在潛在客戶(hù)準備購買(mǎi)之前與他們建立關(guān)系的過(guò)程。
通過(guò)在買(mǎi)家旅程的每個(gè)階段發(fā)送有針對性的內容和優(yōu)惠，我們可以將業(yè)務(wù)放在首位，并最終將潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)。我們可以通過(guò)幾種不同的方式培養潛在客戶(hù)。一種流行的方法是線(xiàn)索評分。
它涉及根據每個(gè)潛在客戶(hù)的參與程度為每個(gè)潛在客戶(hù)分配一個(gè)分數，從而使我們能夠優(yōu)先考慮潛在客戶(hù)并將我們的精力集中在那些更有可能轉化的潛在客戶(hù)上。我們還可以將潛在客戶(hù)細分為不同的列表，并根據他們的興趣和需求向他們發(fā)送有針對性的內容。
無(wú)論我們選擇哪種方法，潛在客戶(hù)培養的目標都是與潛在客戶(hù)建立關(guān)系和信任，以便他們最終選擇與我們開(kāi)展業(yè)務(wù)。最后，為了提高潛在客戶(hù)生成策略的效率和有效性，我們可以嘗試將許多手動(dòng)任務(wù)和流程自動(dòng)化。
當然，人情味對于連接和建立關(guān)系是如此重要，以至于我們無(wú)法自動(dòng)化所有事情。但是，通過(guò)正確的名稱(chēng) 網(wǎng)站monitoring采集，我們可以通過(guò)自動(dòng)化市場(chǎng)研究、數據采集、分析、報告、SEO 人員等來(lái)簡(jiǎn)化工作流程。
指定 網(wǎng)站monitoring采集 從一開(kāi)始就派上用場(chǎng)，因為其中一些工具可以為我們提供各種相關(guān)工具的全面比較，幫助我們選擇最適合我們的 SEO 工作的工具。
解決方案:WordPress等各類(lèi)CMS圖片OSS自動(dòng)云存儲插件
WordPress圖片oss存儲插件支持阿里云、七牛云和騰訊云等第三方云存儲空間，通過(guò)oss的域名管理，可以實(shí)現圖片鏈接的本地化，通過(guò)第三方云存儲可以達到減輕服務(wù)器壓力和圖片快速打開(kāi)。
WordPress具有很全面的功能，但本身程序偏重，通過(guò)oss存儲插件，我們可以將采集后的圖片通過(guò)第三方存儲和域名管理，達到圖片本地化操作，并可以通過(guò)插件對采集后的圖片進(jìn)行根據文章標題添加水印，自動(dòng)添加ALT標簽等SEO操作。
WordPress云存儲插件還可以通過(guò)ftp和下載本地實(shí)現圖片的本地化，如圖所示，通過(guò)多種方式對我們的圖片進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)發(fā)布，衡量我們的圖片本地化存在的重要性，它可以幫助我們了解哪些有效，哪些無(wú)效，以便我們可以?xún)?yōu)化我們的網(wǎng)站和圖片本地化。
不要低估圖像的力量。它們可以幫助讀者輕松理解我們的文章，并快速在我們的帖子中添加吸引人的元素以說(shuō)明觀(guān)點(diǎn)。由于視覺(jué)搜索變得越來(lái)越突出，適當的圖像搜索引擎優(yōu)化將極大地幫助我們提高自然流量。確保使用在線(xiàn)照片編輯器以確保我們的圖像質(zhì)量良好，同時(shí)也針對網(wǎng)絡(luò )和SEO進(jìn)行了優(yōu)化。
我們可以做的優(yōu)化網(wǎng)站的最重要的事情之一是確定它在關(guān)鍵字排名方面的表現如何。這是指當有人搜索某個(gè)關(guān)鍵字或短語(yǔ)時(shí)，該關(guān)鍵字或短語(yǔ)在搜索結果中的排名如何。如果我們正在考慮改善圖片本地化和SEO優(yōu)化，關(guān)鍵字排名可以通過(guò)多種方式幫助我們做到這一點(diǎn)。
在評估關(guān)鍵詞排名時(shí)要記住的第一件事是它們不是靜態(tài)的——它們會(huì )根據人們搜索的內容而頻繁變化。這意味著(zhù)，即使一個(gè)網(wǎng)站今天排名很好，明天也可能不會(huì )——除非所有者通過(guò)針對特定關(guān)鍵字和短語(yǔ)（或搜索詞）優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)來(lái)積極努力保持高排名。我們還應該知道有許多不同類(lèi)型的搜索：有廣泛的搜索，如一般術(shù)語(yǔ)（表格）和長(cháng)尾搜索，如非常具體的短語(yǔ)（世紀中葉的現代餐桌）。
廣泛的搜索通常會(huì )導致比長(cháng)尾搜索更少的流量，因為它們的范圍太廣。另一方面，長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常具有更高的轉化率，因為它們直接引導人們找到他們想要的東西，而不給他們任何其他選擇。
WordPress優(yōu)化的覆蓋面是很廣泛的，不僅是圖片質(zhì)量，圖片標簽和圖片水印等，各方面的細節也是我們需要考慮的，關(guān)鍵詞挖掘、網(wǎng)站響應速度、用戶(hù)體驗等，關(guān)于WordPress圖片oss存儲的分享就到這里了，圖片本地化有助于我們網(wǎng)站鏈接建設和搜索引擎抓取，SEO工作的精髓就在于細節決定成敗，如果大家覺(jué)得這篇文章不錯，記得一鍵三連，采集點(diǎn)贊哦。 查看全部
指定網(wǎng)站monitoring采集可以在公共的網(wǎng)站頁(yè)面上執行采集，定時(shí)刷新頁(yè)面，不斷監控頁(yè)面刷新的新內容，監控新生成頁(yè)面的新內容。內容將盡快采集。
指定網(wǎng)站monitoring采集更新我們指定網(wǎng)站采集的內容，通過(guò)指定網(wǎng)站monitoring采集某個(gè)網(wǎng)站，網(wǎng)頁(yè)上顯示的公開(kāi)文字可以更新，數據，圖像和鏈接到 采集。URL采集根據可視化的采集頁(yè)面，只需要選擇如圖所示的元素，然后指定網(wǎng)站monitoring采集即可。
指定的網(wǎng)站監控采集被廣泛使用，無(wú)論是網(wǎng)站施工、數據分析，還是文章素材捕捉都可以要求我們對各種內容數據進(jìn)行采集@ >。以網(wǎng)站的構建為例，為了讓我們的網(wǎng)站獲得更多曝光，我們需要不斷更新原創(chuàng )文章。
指定網(wǎng)站監控采集獲取的內容是最新且完整的，我們不僅可以采集信息，還可以公開(kāi)網(wǎng)站實(shí)時(shí)更新data采集 @采集，我們可以利用社交媒體廣告精準定位潛在客戶(hù)。我們可以通過(guò)將廣告定位到最有可能對我們的產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人來(lái)增加產(chǎn)生潛在客戶(hù)的機會(huì )。
培養我們的潛在客戶(hù)，即使我們產(chǎn)生了很多潛在客戶(hù)，如果他們沒(méi)有得到適當的培養，它們也不會(huì )對我們有任何好處。潛在客戶(hù)培養是在潛在客戶(hù)準備購買(mǎi)之前與他們建立關(guān)系的過(guò)程。
通過(guò)在買(mǎi)家旅程的每個(gè)階段發(fā)送有針對性的內容和優(yōu)惠，我們可以將業(yè)務(wù)放在首位，并最終將潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)。我們可以通過(guò)幾種不同的方式培養潛在客戶(hù)。一種流行的方法是線(xiàn)索評分。
它涉及根據每個(gè)潛在客戶(hù)的參與程度為每個(gè)潛在客戶(hù)分配一個(gè)分數，從而使我們能夠優(yōu)先考慮潛在客戶(hù)并將我們的精力集中在那些更有可能轉化的潛在客戶(hù)上。我們還可以將潛在客戶(hù)細分為不同的列表，并根據他們的興趣和需求向他們發(fā)送有針對性的內容。
無(wú)論我們選擇哪種方法，潛在客戶(hù)培養的目標都是與潛在客戶(hù)建立關(guān)系和信任，以便他們最終選擇與我們開(kāi)展業(yè)務(wù)。最后，為了提高潛在客戶(hù)生成策略的效率和有效性，我們可以嘗試將許多手動(dòng)任務(wù)和流程自動(dòng)化。
當然，人情味對于連接和建立關(guān)系是如此重要，以至于我們無(wú)法自動(dòng)化所有事情。但是，通過(guò)正確的名稱(chēng) 網(wǎng)站monitoring采集，我們可以通過(guò)自動(dòng)化市場(chǎng)研究、數據采集、分析、報告、SEO 人員等來(lái)簡(jiǎn)化工作流程。
指定 網(wǎng)站monitoring采集 從一開(kāi)始就派上用場(chǎng)，因為其中一些工具可以為我們提供各種相關(guān)工具的全面比較，幫助我們選擇最適合我們的 SEO 工作的工具。
解決方案:WordPress等各類(lèi)CMS圖片OSS自動(dòng)云存儲插件
WordPress圖片oss存儲插件支持阿里云、七牛云和騰訊云等第三方云存儲空間，通過(guò)oss的域名管理，可以實(shí)現圖片鏈接的本地化，通過(guò)第三方云存儲可以達到減輕服務(wù)器壓力和圖片快速打開(kāi)。
WordPress具有很全面的功能，但本身程序偏重，通過(guò)oss存儲插件，我們可以將采集后的圖片通過(guò)第三方存儲和域名管理，達到圖片本地化操作，并可以通過(guò)插件對采集后的圖片進(jìn)行根據文章標題添加水印，自動(dòng)添加ALT標簽等SEO操作。
WordPress云存儲插件還可以通過(guò)ftp和下載本地實(shí)現圖片的本地化，如圖所示，通過(guò)多種方式對我們的圖片進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)發(fā)布，衡量我們的圖片本地化存在的重要性，它可以幫助我們了解哪些有效，哪些無(wú)效，以便我們可以?xún)?yōu)化我們的網(wǎng)站和圖片本地化。
不要低估圖像的力量。它們可以幫助讀者輕松理解我們的文章，并快速在我們的帖子中添加吸引人的元素以說(shuō)明觀(guān)點(diǎn)。由于視覺(jué)搜索變得越來(lái)越突出，適當的圖像搜索引擎優(yōu)化將極大地幫助我們提高自然流量。確保使用在線(xiàn)照片編輯器以確保我們的圖像質(zhì)量良好，同時(shí)也針對網(wǎng)絡(luò )和SEO進(jìn)行了優(yōu)化。
我們可以做的優(yōu)化網(wǎng)站的最重要的事情之一是確定它在關(guān)鍵字排名方面的表現如何。這是指當有人搜索某個(gè)關(guān)鍵字或短語(yǔ)時(shí)，該關(guān)鍵字或短語(yǔ)在搜索結果中的排名如何。如果我們正在考慮改善圖片本地化和SEO優(yōu)化，關(guān)鍵字排名可以通過(guò)多種方式幫助我們做到這一點(diǎn)。
在評估關(guān)鍵詞排名時(shí)要記住的第一件事是它們不是靜態(tài)的——它們會(huì )根據人們搜索的內容而頻繁變化。這意味著(zhù)，即使一個(gè)網(wǎng)站今天排名很好，明天也可能不會(huì )——除非所有者通過(guò)針對特定關(guān)鍵字和短語(yǔ)（或搜索詞）優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)來(lái)積極努力保持高排名。我們還應該知道有許多不同類(lèi)型的搜索：有廣泛的搜索，如一般術(shù)語(yǔ)（表格）和長(cháng)尾搜索，如非常具體的短語(yǔ)（世紀中葉的現代餐桌）。
廣泛的搜索通常會(huì )導致比長(cháng)尾搜索更少的流量，因為它們的范圍太廣。另一方面，長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常具有更高的轉化率，因為它們直接引導人們找到他們想要的東西，而不給他們任何其他選擇。
WordPress優(yōu)化的覆蓋面是很廣泛的，不僅是圖片質(zhì)量，圖片標簽和圖片水印等，各方面的細節也是我們需要考慮的，關(guān)鍵詞挖掘、網(wǎng)站響應速度、用戶(hù)體驗等，關(guān)于WordPress圖片oss存儲的分享就到這里了，圖片本地化有助于我們網(wǎng)站鏈接建設和搜索引擎抓取，SEO工作的精髓就在于細節決定成敗，如果大家覺(jué)得這篇文章不錯，記得一鍵三連，采集點(diǎn)贊哦。 查看全部
解決方案:指定網(wǎng)站監控采集工具
指定網(wǎng)站monitoring采集可以在公共的網(wǎng)站頁(yè)面上執行采集，定時(shí)刷新頁(yè)面，不斷監控頁(yè)面刷新的新內容，監控新生成頁(yè)面的新內容。內容將盡快采集。
指定網(wǎng)站monitoring采集更新我們指定網(wǎng)站采集的內容，通過(guò)指定網(wǎng)站monitoring采集某個(gè)網(wǎng)站，網(wǎng)頁(yè)上顯示的公開(kāi)文字可以更新，數據，圖像和鏈接到 采集。URL采集根據可視化的采集頁(yè)面，只需要選擇如圖所示的元素，然后指定網(wǎng)站monitoring采集即可。
指定的網(wǎng)站監控采集被廣泛使用，無(wú)論是網(wǎng)站施工、數據分析，還是文章素材捕捉都可以要求我們對各種內容數據進(jìn)行采集@ >。以網(wǎng)站的構建為例，為了讓我們的網(wǎng)站獲得更多曝光，我們需要不斷更新原創(chuàng )文章。
指定網(wǎng)站監控采集獲取的內容是最新且完整的，我們不僅可以采集信息，還可以公開(kāi)網(wǎng)站實(shí)時(shí)更新data采集 @采集，我們可以利用社交媒體廣告精準定位潛在客戶(hù)。我們可以通過(guò)將廣告定位到最有可能對我們的產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人來(lái)增加產(chǎn)生潛在客戶(hù)的機會(huì )。
培養我們的潛在客戶(hù)，即使我們產(chǎn)生了很多潛在客戶(hù)，如果他們沒(méi)有得到適當的培養，它們也不會(huì )對我們有任何好處。潛在客戶(hù)培養是在潛在客戶(hù)準備購買(mǎi)之前與他們建立關(guān)系的過(guò)程。
通過(guò)在買(mǎi)家旅程的每個(gè)階段發(fā)送有針對性的內容和優(yōu)惠，我們可以將業(yè)務(wù)放在首位，并最終將潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)。我們可以通過(guò)幾種不同的方式培養潛在客戶(hù)。一種流行的方法是線(xiàn)索評分。
它涉及根據每個(gè)潛在客戶(hù)的參與程度為每個(gè)潛在客戶(hù)分配一個(gè)分數，從而使我們能夠優(yōu)先考慮潛在客戶(hù)并將我們的精力集中在那些更有可能轉化的潛在客戶(hù)上。我們還可以將潛在客戶(hù)細分為不同的列表，并根據他們的興趣和需求向他們發(fā)送有針對性的內容。
無(wú)論我們選擇哪種方法，潛在客戶(hù)培養的目標都是與潛在客戶(hù)建立關(guān)系和信任，以便他們最終選擇與我們開(kāi)展業(yè)務(wù)。最后，為了提高潛在客戶(hù)生成策略的效率和有效性，我們可以嘗試將許多手動(dòng)任務(wù)和流程自動(dòng)化。
當然，人情味對于連接和建立關(guān)系是如此重要，以至于我們無(wú)法自動(dòng)化所有事情。但是，通過(guò)正確的名稱(chēng) 網(wǎng)站monitoring采集，我們可以通過(guò)自動(dòng)化市場(chǎng)研究、數據采集、分析、報告、SEO 人員等來(lái)簡(jiǎn)化工作流程。
指定 網(wǎng)站monitoring采集 從一開(kāi)始就派上用場(chǎng)，因為其中一些工具可以為我們提供各種相關(guān)工具的全面比較，幫助我們選擇最適合我們的 SEO 工作的工具。
解決方案:WordPress等各類(lèi)CMS圖片OSS自動(dòng)云存儲插件
WordPress圖片oss存儲插件支持阿里云、七牛云和騰訊云等第三方云存儲空間，通過(guò)oss的域名管理，可以實(shí)現圖片鏈接的本地化，通過(guò)第三方云存儲可以達到減輕服務(wù)器壓力和圖片快速打開(kāi)。
WordPress具有很全面的功能，但本身程序偏重，通過(guò)oss存儲插件，我們可以將采集后的圖片通過(guò)第三方存儲和域名管理，達到圖片本地化操作，并可以通過(guò)插件對采集后的圖片進(jìn)行根據文章標題添加水印，自動(dòng)添加ALT標簽等SEO操作。
WordPress云存儲插件還可以通過(guò)ftp和下載本地實(shí)現圖片的本地化，如圖所示，通過(guò)多種方式對我們的圖片進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)發(fā)布，衡量我們的圖片本地化存在的重要性，它可以幫助我們了解哪些有效，哪些無(wú)效，以便我們可以?xún)?yōu)化我們的網(wǎng)站和圖片本地化。
不要低估圖像的力量。它們可以幫助讀者輕松理解我們的文章，并快速在我們的帖子中添加吸引人的元素以說(shuō)明觀(guān)點(diǎn)。由于視覺(jué)搜索變得越來(lái)越突出，適當的圖像搜索引擎優(yōu)化將極大地幫助我們提高自然流量。確保使用在線(xiàn)照片編輯器以確保我們的圖像質(zhì)量良好，同時(shí)也針對網(wǎng)絡(luò )和SEO進(jìn)行了優(yōu)化。
我們可以做的優(yōu)化網(wǎng)站的最重要的事情之一是確定它在關(guān)鍵字排名方面的表現如何。這是指當有人搜索某個(gè)關(guān)鍵字或短語(yǔ)時(shí)，該關(guān)鍵字或短語(yǔ)在搜索結果中的排名如何。如果我們正在考慮改善圖片本地化和SEO優(yōu)化，關(guān)鍵字排名可以通過(guò)多種方式幫助我們做到這一點(diǎn)。
在評估關(guān)鍵詞排名時(shí)要記住的第一件事是它們不是靜態(tài)的——它們會(huì )根據人們搜索的內容而頻繁變化。這意味著(zhù)，即使一個(gè)網(wǎng)站今天排名很好，明天也可能不會(huì )——除非所有者通過(guò)針對特定關(guān)鍵字和短語(yǔ)（或搜索詞）優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)來(lái)積極努力保持高排名。我們還應該知道有許多不同類(lèi)型的搜索：有廣泛的搜索，如一般術(shù)語(yǔ)（表格）和長(cháng)尾搜索，如非常具體的短語(yǔ)（世紀中葉的現代餐桌）。
廣泛的搜索通常會(huì )導致比長(cháng)尾搜索更少的流量，因為它們的范圍太廣。另一方面，長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常具有更高的轉化率，因為它們直接引導人們找到他們想要的東西，而不給他們任何其他選擇。
WordPress優(yōu)化的覆蓋面是很廣泛的，不僅是圖片質(zhì)量，圖片標簽和圖片水印等，各方面的細節也是我們需要考慮的，關(guān)鍵詞挖掘、網(wǎng)站響應速度、用戶(hù)體驗等，關(guān)于WordPress圖片oss存儲的分享就到這里了，圖片本地化有助于我們網(wǎng)站鏈接建設和搜索引擎抓取，SEO工作的精髓就在于細節決定成敗，如果大家覺(jué)得這篇文章不錯，記得一鍵三連，采集點(diǎn)贊哦。
解決方案:mvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 102 次瀏覽 ? 2022-09-25 09:13
解決方案:mvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)
文章實(shí)時(shí)采集，可以用appium或者reactnative。采集代碼：；封裝query之后，需要對query進(jìn)行特征處理，例如編碼、對比、替換等。封裝后的query；然后我們要進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，需要進(jìn)行dom操作，常用dom操作方法如replace，split，style等，其中replace最常用，然后是截圖、src等一些常用方法；另外像@favicon等各種形狀的圖形最后需要轉換成opengl格式。
dom操作完成后我們可以通過(guò)webgl繪制效果圖和最終渲染到頁(yè)面上；然后我們可以進(jìn)行跨終端推送消息（web應用）；或者進(jìn)行日志監控的收集和整理；或者進(jìn)行后端存儲。
好像appium與reactnative跨平臺的支持比較多，一般在開(kāi)發(fā)的時(shí)候就會(huì )搭建好開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后在reactnative發(fā)布之后再進(jìn)行相應的封裝，本質(zhì)上相當于appium+reactnative結合的一種方式?？梢詤⒖枷聦?zhuān)欄文章，reactnative學(xué)習指南，
我有寫(xiě)一個(gè)比較詳細的mvvm開(kāi)發(fā)框架(不關(guān)注框架本身)：mvvm框架mvvm的開(kāi)發(fā)模式是用mvvm來(lái)開(kāi)發(fā)web上的應用，當然從三端分離的角度看，mvvm不能完全實(shí)現，因為需要分離為模版層、控制層、數據層?？刂茖拥淖饔貌谎远?，控制業(yè)務(wù)邏輯，從而改善用戶(hù)體驗。數據層負責存放數據，通過(guò)model.prototype.data來(lái)存放數據，每次更新數據都要通過(guò)props操作數據，保證數據準確。
控制層與數據層的結合形成mvvm開(kāi)發(fā)框架。reactnative開(kāi)發(fā)，則是使用javascript語(yǔ)言編寫(xiě)mvvm框架，開(kāi)發(fā)時(shí)采用reactnative基礎組件的語(yǔ)法進(jìn)行編程，開(kāi)發(fā)完成后轉換成mvvm框架開(kāi)發(fā)的格式：javascriptxmlxssreactjsmvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并一起部署的平臺如：angular-nativegoogleappengine，android端使用nativestudio部署為mvvm框架，用layout來(lái)進(jìn)行布局，所有圖形顯示都基于xml來(lái)進(jìn)行，然后處理圖片的數據。
ui通過(guò)reactjs類(lèi)庫把渲染與后端數據庫交互做到一起，從而完成了跨平臺的開(kāi)發(fā)和開(kāi)發(fā)。reactnative服務(wù)端渲染技術(shù)，目前我公司也在開(kāi)發(fā)，這些庫在我的微信公眾號提供源碼：react-native手把手教你擼一個(gè)酷炫的mvvm框架。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，可以用appium或者reactnative。采集代碼：；封裝query之后，需要對query進(jìn)行特征處理，例如編碼、對比、替換等。封裝后的query；然后我們要進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，需要進(jìn)行dom操作，常用dom操作方法如replace，split，style等，其中replace最常用，然后是截圖、src等一些常用方法；另外像@favicon等各種形狀的圖形最后需要轉換成opengl格式。
dom操作完成后我們可以通過(guò)webgl繪制效果圖和最終渲染到頁(yè)面上；然后我們可以進(jìn)行跨終端推送消息（web應用）；或者進(jìn)行日志監控的收集和整理；或者進(jìn)行后端存儲。
好像appium與reactnative跨平臺的支持比較多，一般在開(kāi)發(fā)的時(shí)候就會(huì )搭建好開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后在reactnative發(fā)布之后再進(jìn)行相應的封裝，本質(zhì)上相當于appium+reactnative結合的一種方式?？梢詤⒖枷聦?zhuān)欄文章，reactnative學(xué)習指南，
我有寫(xiě)一個(gè)比較詳細的mvvm開(kāi)發(fā)框架(不關(guān)注框架本身)：mvvm框架mvvm的開(kāi)發(fā)模式是用mvvm來(lái)開(kāi)發(fā)web上的應用，當然從三端分離的角度看，mvvm不能完全實(shí)現，因為需要分離為模版層、控制層、數據層?？刂茖拥淖饔貌谎远?，控制業(yè)務(wù)邏輯，從而改善用戶(hù)體驗。數據層負責存放數據，通過(guò)model.prototype.data來(lái)存放數據，每次更新數據都要通過(guò)props操作數據，保證數據準確。
控制層與數據層的結合形成mvvm開(kāi)發(fā)框架。reactnative開(kāi)發(fā)，則是使用javascript語(yǔ)言編寫(xiě)mvvm框架，開(kāi)發(fā)時(shí)采用reactnative基礎組件的語(yǔ)法進(jìn)行編程，開(kāi)發(fā)完成后轉換成mvvm框架開(kāi)發(fā)的格式：javascriptxmlxssreactjsmvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并一起部署的平臺如：angular-nativegoogleappengine，android端使用nativestudio部署為mvvm框架，用layout來(lái)進(jìn)行布局，所有圖形顯示都基于xml來(lái)進(jìn)行，然后處理圖片的數據。
ui通過(guò)reactjs類(lèi)庫把渲染與后端數據庫交互做到一起，從而完成了跨平臺的開(kāi)發(fā)和開(kāi)發(fā)。reactnative服務(wù)端渲染技術(shù)，目前我公司也在開(kāi)發(fā)，這些庫在我的微信公眾號提供源碼：react-native手把手教你擼一個(gè)酷炫的mvvm框架。 查看全部
解決方案:mvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)
文章實(shí)時(shí)采集，可以用appium或者reactnative。采集代碼：；封裝query之后，需要對query進(jìn)行特征處理，例如編碼、對比、替換等。封裝后的query；然后我們要進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，需要進(jìn)行dom操作，常用dom操作方法如replace，split，style等，其中replace最常用，然后是截圖、src等一些常用方法；另外像@favicon等各種形狀的圖形最后需要轉換成opengl格式。
dom操作完成后我們可以通過(guò)webgl繪制效果圖和最終渲染到頁(yè)面上；然后我們可以進(jìn)行跨終端推送消息（web應用）；或者進(jìn)行日志監控的收集和整理；或者進(jìn)行后端存儲。
好像appium與reactnative跨平臺的支持比較多，一般在開(kāi)發(fā)的時(shí)候就會(huì )搭建好開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后在reactnative發(fā)布之后再進(jìn)行相應的封裝，本質(zhì)上相當于appium+reactnative結合的一種方式?？梢詤⒖枷聦?zhuān)欄文章，reactnative學(xué)習指南，
我有寫(xiě)一個(gè)比較詳細的mvvm開(kāi)發(fā)框架(不關(guān)注框架本身)：mvvm框架mvvm的開(kāi)發(fā)模式是用mvvm來(lái)開(kāi)發(fā)web上的應用，當然從三端分離的角度看，mvvm不能完全實(shí)現，因為需要分離為模版層、控制層、數據層?？刂茖拥淖饔貌谎远?，控制業(yè)務(wù)邏輯，從而改善用戶(hù)體驗。數據層負責存放數據，通過(guò)model.prototype.data來(lái)存放數據，每次更新數據都要通過(guò)props操作數據，保證數據準確。
控制層與數據層的結合形成mvvm開(kāi)發(fā)框架。reactnative開(kāi)發(fā)，則是使用javascript語(yǔ)言編寫(xiě)mvvm框架，開(kāi)發(fā)時(shí)采用reactnative基礎組件的語(yǔ)法進(jìn)行編程，開(kāi)發(fā)完成后轉換成mvvm框架開(kāi)發(fā)的格式：javascriptxmlxssreactjsmvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并一起部署的平臺如：angular-nativegoogleappengine，android端使用nativestudio部署為mvvm框架，用layout來(lái)進(jìn)行布局，所有圖形顯示都基于xml來(lái)進(jìn)行，然后處理圖片的數據。
ui通過(guò)reactjs類(lèi)庫把渲染與后端數據庫交互做到一起，從而完成了跨平臺的開(kāi)發(fā)和開(kāi)發(fā)。reactnative服務(wù)端渲染技術(shù)，目前我公司也在開(kāi)發(fā)，這些庫在我的微信公眾號提供源碼：react-native手把手教你擼一個(gè)酷炫的mvvm框架。
內容分享:文章采集器，一鍵全自動(dòng)文章采集免費詳解（圖文）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 136 次瀏覽 ? 2022-09-22 19:21
內容分享:文章采集器，一鍵全自動(dòng)文章采集免費詳解（圖文）
文章Generate采集器，最近很多SEO站長(cháng)問(wèn)我怎么做批量網(wǎng)站data文章批量更新采集batch偽原創(chuàng )和定時(shí)發(fā)布。尤其是對不同cms結構的網(wǎng)站的批量管理，已經(jīng)讓它們不堪重負，力不從心。他們不知道從哪里開(kāi)始管理這些 網(wǎng)站 的每日更新。他們已經(jīng)做了很多網(wǎng)站的SEO優(yōu)化設置，包括站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。
文章產(chǎn)生采集器長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常不受歡迎的詞或短語(yǔ)，甚至是一句話(huà)。用戶(hù)只需提供核心詞，文章generating采集器將根據核心詞進(jìn)行全網(wǎng)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。許多用戶(hù)在使用搜索引擎進(jìn)行搜索時(shí)，可能會(huì )輸入一些意想不到的數據。的東西。很多情況下，關(guān)鍵字的優(yōu)化需要結合模板修改、鏈接結構調整、頁(yè)面結構調整，使優(yōu)化后的關(guān)鍵字和頁(yè)面更符合計算規則。文章生成采集器可以采集高質(zhì)量文章內容的內容源。同時(shí)，文章生成的文章采集器采集給用戶(hù)帶來(lái)了更好的用戶(hù)體驗。
使用文章生成采集器進(jìn)行整站網(wǎng)站優(yōu)化后，大量長(cháng)尾關(guān)鍵詞采集文章可以提供主干這個(gè)核心詞流量。通過(guò)對項目流量的數據監控和反饋，我們可以讓網(wǎng)站的流量大幅度增加甚至翻倍。長(cháng)尾關(guān)鍵詞優(yōu)化最大的特點(diǎn)就是不指定某一個(gè)關(guān)鍵詞，但是隨著(zhù)內容的增加和長(cháng)尾的合理使用，搜索引擎會(huì )自動(dòng)提取很多關(guān)鍵詞 用于排序。
文章生成采集器采集的文章都是由偽原創(chuàng )的內容處理的，供搜索引擎使用。整合近期發(fā)布的與關(guān)鍵詞相關(guān)的文章，添加自己的想法，鏈接相關(guān)的文章，成為優(yōu)質(zhì)的偽原創(chuàng )。
從全網(wǎng)關(guān)鍵詞采集的一些優(yōu)質(zhì)偽原創(chuàng )文章入手。這種方法效率更高，效果更好，因為可能無(wú)法翻譯外語(yǔ)內容。如果你的英文還可以，試著(zhù)翻譯一些與網(wǎng)站的內容相關(guān)的文章。雖然不是原創(chuàng )，但是如果翻譯的好，句子流暢，那么搜索引擎抓取的時(shí)候，會(huì )認為你的文章是高質(zhì)量的原創(chuàng )。
文章生成采集器可以自動(dòng)將采集偽原創(chuàng )發(fā)布的文章鏈接提交給搜索引擎，并且可以將網(wǎng)站內容推送給搜索引擎爬蟲(chóng)。前端讓爬蟲(chóng)縮短了及時(shí)發(fā)現網(wǎng)站新鏈接和收錄進(jìn)入搜索引擎的距離。
搜索引擎主動(dòng)推送也可以在一定程度上保護網(wǎng)站的原創(chuàng )的內容，搜索引擎推送將最新的內容推送到搜索引擎的最前面，讓內容可以被發(fā)現盡快通過(guò)搜索引擎。文章generate采集器 可以在哪個(gè) cmssite builders采集偽原創(chuàng ) 發(fā)布？文章生成采集器你的網(wǎng)站是否是帝國cms、易友cms、ZBLOG、織夢(mèng)cms、通用網(wǎng)站采集器、蘋(píng)果cms、人人網(wǎng)cms、美圖cms、云游cms、小旋風(fēng)蜘蛛池、THINKCMF、PHPcmsV 9、PBootcms、Destoon、Oceancms、Extremecms、EMLOG、TYPECHO、WXYcms、TWcms、迅銳cms 和其他主要的 cmss 可以長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 挖掘然后 文章關(guān)鍵詞pan采集偽原創(chuàng ) 釋放。文章生成采集器的網(wǎng)站的代碼優(yōu)化可以理解為對網(wǎng)站的代碼優(yōu)化，用戶(hù)兼容性是代碼優(yōu)化最直接的體現。
目前移動(dòng)用戶(hù)增長(cháng)迅速，文章生成采集器采集的文章內容不用擔心。網(wǎng)站頁(yè)面設置再美，排名再好，如果點(diǎn)擊錯誤，那么用戶(hù)流失率會(huì )很大，影響后期轉化。說(shuō)到兼容性，還要考慮一些空白字符等，也會(huì )影響搜索引擎蜘蛛的體驗。今天關(guān)于生成文章采集器的講解就到這里，更多SEO相關(guān)知識和SEO實(shí)戰技巧在下一期。返回搜狐，查看更多
免費:WordPress自動(dòng)采集發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
要實(shí)現批量設置和發(fā)布文章，我們需要使用優(yōu)采云配合Hammer插件發(fā)布文章。上一講，我們成功實(shí)現了文章批量發(fā)布。
這節課我們看一下Hammer插件的配置
Hammer 插件中有 2 個(gè)文件：
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
那么如果我們要修改定時(shí)發(fā)布的規則文章，就需要修改hm-locowp.php
以下是使用插件的一些說(shuō)明：
/* Wordpress-Post-Interface-v3.1 (2010.08.03)
WordPress免登錄發(fā)布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新驗證支持Wordpress3.x
適用于火車(chē)頭采集器等任意采集器或腳本程序進(jìn)行日志發(fā)布。
****最新版本或者意見(jiàn)建議請訪(fǎng)問(wèn) http://www.hamo.cn/u/14***
功能：
1\. 隨機時(shí)間安排與預約發(fā)布功能： 可以設定發(fā)布時(shí)間以及啟用預約發(fā)布功能
2\. 自動(dòng)處理服務(wù)器時(shí)間與博客時(shí)間的時(shí)區差異
3\. 永久鏈接的自動(dòng)翻譯設置。根據標題自動(dòng)翻譯為英文并進(jìn)行seo處理
5\. 多標簽處理(多個(gè)標簽可以用火車(chē)頭默認的tag|||tag2|||tag3的形式)
6\. 增加了發(fā)文后ping功能
7\. 增加了“pending review”的設置
<p>
8\. 增加了多作者功能，發(fā)布參數中指定post_author
9\. 增加了自定義域功能，發(fā)布參數指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之間用|||隔開(kāi)，名稱(chēng)與內容之間用$$隔開(kāi)。
使用說(shuō)明:（按照需求修改配置參數）
$post_author = 1; //作者的id，默認為admin
$post_status = "publish"; //"future"：預約發(fā)布,"publish"：立即發(fā)布,"pending"：待審核
$time_interval = 60; //發(fā)布時(shí)間間隔，單位為秒 ?？墒窃O置隨機數值表達式，如如12345 * rand(0,17)
$post_next = "next"; //now:發(fā)布時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值
//next: 發(fā)布時(shí)間=最后一篇時(shí)間+間隔時(shí)間值
$post_ping = false; //發(fā)布后是否執行ping
$translate_slug = false; //是否將中文標題翻譯為英文做slug
$secretWord = 'abcd1234s'; //接口密碼，如果不需要密碼，則設為$secretWord=false ;
*/
</p>
這里主要介紹三種配置：
$post_status 指的是：wordpress的post狀態(tài)。如果是計劃發(fā)布，請將其設置為“未來(lái)”
time_interval是指：發(fā)布時(shí)間間隔，與post_next配合定義時(shí)間間隔
$post_next是指：發(fā)帖的計時(shí)方式，now：發(fā)帖時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值 next：發(fā)帖時(shí)間=上次發(fā)帖時(shí)間+間隔時(shí)間值
Hammer插件的默認配置是：
post_status = “未來(lái)”;time_interval = 86400 * rand(0,100);
$post_next = “現在”;
future 代表定時(shí)發(fā)布
86400秒=1天，然后隨機到100天發(fā)布，那么如果我采集50文章，就相當于平均每天發(fā)布：50/100=0.@ >5 條 文章.
即平均2天發(fā)布一個(gè)文章。
去后臺，一看就是真的。這是關(guān)于設置定時(shí)發(fā)布文件
練習
如果我想在 10 天內全部發(fā)送 文章，只需：
$time_interval = 86400 * rand(0,10);
然后將修改后的Hammer插件上傳到服務(wù)器，在wordpress后臺刪除之前的采集文章。
將任務(wù)設置為：未發(fā)布：
.png - wordpress自動(dòng)發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
再次點(diǎn)擊：開(kāi)始發(fā)布，這次看看后臺的文章。相當于一天發(fā)2篇以上文章文章。
預定發(fā)布丟失問(wèn)題
需要一個(gè)插件：Scheduled.php
下載地址：鏈接：密碼??：jfvp
我們將它上傳到服務(wù)器上的插件文件夾。
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
然后登錄wordpress儀表板并啟用插件
這將防止丟失預定發(fā)布的問(wèn)題 查看全部
文章Generate采集器，最近很多SEO站長(cháng)問(wèn)我怎么做批量網(wǎng)站data文章批量更新采集batch偽原創(chuàng )和定時(shí)發(fā)布。尤其是對不同cms結構的網(wǎng)站的批量管理，已經(jīng)讓它們不堪重負，力不從心。他們不知道從哪里開(kāi)始管理這些 網(wǎng)站 的每日更新。他們已經(jīng)做了很多網(wǎng)站的SEO優(yōu)化設置，包括站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。
文章產(chǎn)生采集器長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常不受歡迎的詞或短語(yǔ)，甚至是一句話(huà)。用戶(hù)只需提供核心詞，文章generating采集器將根據核心詞進(jìn)行全網(wǎng)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。許多用戶(hù)在使用搜索引擎進(jìn)行搜索時(shí)，可能會(huì )輸入一些意想不到的數據。的東西。很多情況下，關(guān)鍵字的優(yōu)化需要結合模板修改、鏈接結構調整、頁(yè)面結構調整，使優(yōu)化后的關(guān)鍵字和頁(yè)面更符合計算規則。文章生成采集器可以采集高質(zhì)量文章內容的內容源。同時(shí)，文章生成的文章采集器采集給用戶(hù)帶來(lái)了更好的用戶(hù)體驗。
使用文章生成采集器進(jìn)行整站網(wǎng)站優(yōu)化后，大量長(cháng)尾關(guān)鍵詞采集文章可以提供主干這個(gè)核心詞流量。通過(guò)對項目流量的數據監控和反饋，我們可以讓網(wǎng)站的流量大幅度增加甚至翻倍。長(cháng)尾關(guān)鍵詞優(yōu)化最大的特點(diǎn)就是不指定某一個(gè)關(guān)鍵詞，但是隨著(zhù)內容的增加和長(cháng)尾的合理使用，搜索引擎會(huì )自動(dòng)提取很多關(guān)鍵詞 用于排序。
文章生成采集器采集的文章都是由偽原創(chuàng )的內容處理的，供搜索引擎使用。整合近期發(fā)布的與關(guān)鍵詞相關(guān)的文章，添加自己的想法，鏈接相關(guān)的文章，成為優(yōu)質(zhì)的偽原創(chuàng )。
從全網(wǎng)關(guān)鍵詞采集的一些優(yōu)質(zhì)偽原創(chuàng )文章入手。這種方法效率更高，效果更好，因為可能無(wú)法翻譯外語(yǔ)內容。如果你的英文還可以，試著(zhù)翻譯一些與網(wǎng)站的內容相關(guān)的文章。雖然不是原創(chuàng )，但是如果翻譯的好，句子流暢，那么搜索引擎抓取的時(shí)候，會(huì )認為你的文章是高質(zhì)量的原創(chuàng )。
文章生成采集器可以自動(dòng)將采集偽原創(chuàng )發(fā)布的文章鏈接提交給搜索引擎，并且可以將網(wǎng)站內容推送給搜索引擎爬蟲(chóng)。前端讓爬蟲(chóng)縮短了及時(shí)發(fā)現網(wǎng)站新鏈接和收錄進(jìn)入搜索引擎的距離。
搜索引擎主動(dòng)推送也可以在一定程度上保護網(wǎng)站的原創(chuàng )的內容，搜索引擎推送將最新的內容推送到搜索引擎的最前面，讓內容可以被發(fā)現盡快通過(guò)搜索引擎。文章generate采集器 可以在哪個(gè) cmssite builders采集偽原創(chuàng ) 發(fā)布？文章生成采集器你的網(wǎng)站是否是帝國cms、易友cms、ZBLOG、織夢(mèng)cms、通用網(wǎng)站采集器、蘋(píng)果cms、人人網(wǎng)cms、美圖cms、云游cms、小旋風(fēng)蜘蛛池、THINKCMF、PHPcmsV 9、PBootcms、Destoon、Oceancms、Extremecms、EMLOG、TYPECHO、WXYcms、TWcms、迅銳cms 和其他主要的 cmss 可以長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 挖掘然后 文章關(guān)鍵詞pan采集偽原創(chuàng ) 釋放。文章生成采集器的網(wǎng)站的代碼優(yōu)化可以理解為對網(wǎng)站的代碼優(yōu)化，用戶(hù)兼容性是代碼優(yōu)化最直接的體現。
目前移動(dòng)用戶(hù)增長(cháng)迅速，文章生成采集器采集的文章內容不用擔心。網(wǎng)站頁(yè)面設置再美，排名再好，如果點(diǎn)擊錯誤，那么用戶(hù)流失率會(huì )很大，影響后期轉化。說(shuō)到兼容性，還要考慮一些空白字符等，也會(huì )影響搜索引擎蜘蛛的體驗。今天關(guān)于生成文章采集器的講解就到這里，更多SEO相關(guān)知識和SEO實(shí)戰技巧在下一期。返回搜狐，查看更多
免費:WordPress自動(dòng)采集發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
要實(shí)現批量設置和發(fā)布文章，我們需要使用優(yōu)采云配合Hammer插件發(fā)布文章。上一講，我們成功實(shí)現了文章批量發(fā)布。
這節課我們看一下Hammer插件的配置
Hammer 插件中有 2 個(gè)文件：
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
那么如果我們要修改定時(shí)發(fā)布的規則文章，就需要修改hm-locowp.php
以下是使用插件的一些說(shuō)明：
/* Wordpress-Post-Interface-v3.1 (2010.08.03)
WordPress免登錄發(fā)布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新驗證支持Wordpress3.x
適用于火車(chē)頭采集器等任意采集器或腳本程序進(jìn)行日志發(fā)布。
****最新版本或者意見(jiàn)建議請訪(fǎng)問(wèn) http://www.hamo.cn/u/14***
功能：
1\. 隨機時(shí)間安排與預約發(fā)布功能： 可以設定發(fā)布時(shí)間以及啟用預約發(fā)布功能
2\. 自動(dòng)處理服務(wù)器時(shí)間與博客時(shí)間的時(shí)區差異
3\. 永久鏈接的自動(dòng)翻譯設置。根據標題自動(dòng)翻譯為英文并進(jìn)行seo處理
5\. 多標簽處理(多個(gè)標簽可以用火車(chē)頭默認的tag|||tag2|||tag3的形式)
6\. 增加了發(fā)文后ping功能
7\. 增加了“pending review”的設置
<p>
8\. 增加了多作者功能，發(fā)布參數中指定post_author
9\. 增加了自定義域功能，發(fā)布參數指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之間用|||隔開(kāi)，名稱(chēng)與內容之間用$$隔開(kāi)。
使用說(shuō)明:（按照需求修改配置參數）
$post_author = 1; //作者的id，默認為admin
$post_status = "publish"; //"future"：預約發(fā)布,"publish"：立即發(fā)布,"pending"：待審核
$time_interval = 60; //發(fā)布時(shí)間間隔，單位為秒 ?？墒窃O置隨機數值表達式，如如12345 * rand(0,17)
$post_next = "next"; //now:發(fā)布時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值
//next: 發(fā)布時(shí)間=最后一篇時(shí)間+間隔時(shí)間值
$post_ping = false; //發(fā)布后是否執行ping
$translate_slug = false; //是否將中文標題翻譯為英文做slug
$secretWord = 'abcd1234s'; //接口密碼，如果不需要密碼，則設為$secretWord=false ;
*/
</p>
這里主要介紹三種配置：
$post_status 指的是：wordpress的post狀態(tài)。如果是計劃發(fā)布，請將其設置為“未來(lái)”
time_interval是指：發(fā)布時(shí)間間隔，與post_next配合定義時(shí)間間隔
$post_next是指：發(fā)帖的計時(shí)方式，now：發(fā)帖時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值 next：發(fā)帖時(shí)間=上次發(fā)帖時(shí)間+間隔時(shí)間值
Hammer插件的默認配置是：
post_status = “未來(lái)”;time_interval = 86400 * rand(0,100);
$post_next = “現在”;
future 代表定時(shí)發(fā)布
86400秒=1天，然后隨機到100天發(fā)布，那么如果我采集50文章，就相當于平均每天發(fā)布：50/100=0.@ >5 條 文章.
即平均2天發(fā)布一個(gè)文章。
去后臺，一看就是真的。這是關(guān)于設置定時(shí)發(fā)布文件
練習
如果我想在 10 天內全部發(fā)送 文章，只需：
$time_interval = 86400 * rand(0,10);
然后將修改后的Hammer插件上傳到服務(wù)器，在wordpress后臺刪除之前的采集文章。
將任務(wù)設置為：未發(fā)布：
.png - wordpress自動(dòng)發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
再次點(diǎn)擊：開(kāi)始發(fā)布，這次看看后臺的文章。相當于一天發(fā)2篇以上文章文章。
預定發(fā)布丟失問(wèn)題
需要一個(gè)插件：Scheduled.php
下載地址：鏈接：密碼??：jfvp
我們將它上傳到服務(wù)器上的插件文件夾。
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
然后登錄wordpress儀表板并啟用插件
這將防止丟失預定發(fā)布的問(wèn)題 查看全部
內容分享:文章采集器，一鍵全自動(dòng)文章采集免費詳解（圖文）
文章Generate采集器，最近很多SEO站長(cháng)問(wèn)我怎么做批量網(wǎng)站data文章批量更新采集batch偽原創(chuàng )和定時(shí)發(fā)布。尤其是對不同cms結構的網(wǎng)站的批量管理，已經(jīng)讓它們不堪重負，力不從心。他們不知道從哪里開(kāi)始管理這些 網(wǎng)站 的每日更新。他們已經(jīng)做了很多網(wǎng)站的SEO優(yōu)化設置，包括站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。
文章產(chǎn)生采集器長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常不受歡迎的詞或短語(yǔ)，甚至是一句話(huà)。用戶(hù)只需提供核心詞，文章generating采集器將根據核心詞進(jìn)行全網(wǎng)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。許多用戶(hù)在使用搜索引擎進(jìn)行搜索時(shí)，可能會(huì )輸入一些意想不到的數據。的東西。很多情況下，關(guān)鍵字的優(yōu)化需要結合模板修改、鏈接結構調整、頁(yè)面結構調整，使優(yōu)化后的關(guān)鍵字和頁(yè)面更符合計算規則。文章生成采集器可以采集高質(zhì)量文章內容的內容源。同時(shí)，文章生成的文章采集器采集給用戶(hù)帶來(lái)了更好的用戶(hù)體驗。
使用文章生成采集器進(jìn)行整站網(wǎng)站優(yōu)化后，大量長(cháng)尾關(guān)鍵詞采集文章可以提供主干這個(gè)核心詞流量。通過(guò)對項目流量的數據監控和反饋，我們可以讓網(wǎng)站的流量大幅度增加甚至翻倍。長(cháng)尾關(guān)鍵詞優(yōu)化最大的特點(diǎn)就是不指定某一個(gè)關(guān)鍵詞，但是隨著(zhù)內容的增加和長(cháng)尾的合理使用，搜索引擎會(huì )自動(dòng)提取很多關(guān)鍵詞 用于排序。
文章生成采集器采集的文章都是由偽原創(chuàng )的內容處理的，供搜索引擎使用。整合近期發(fā)布的與關(guān)鍵詞相關(guān)的文章，添加自己的想法，鏈接相關(guān)的文章，成為優(yōu)質(zhì)的偽原創(chuàng )。
從全網(wǎng)關(guān)鍵詞采集的一些優(yōu)質(zhì)偽原創(chuàng )文章入手。這種方法效率更高，效果更好，因為可能無(wú)法翻譯外語(yǔ)內容。如果你的英文還可以，試著(zhù)翻譯一些與網(wǎng)站的內容相關(guān)的文章。雖然不是原創(chuàng )，但是如果翻譯的好，句子流暢，那么搜索引擎抓取的時(shí)候，會(huì )認為你的文章是高質(zhì)量的原創(chuàng )。
文章生成采集器可以自動(dòng)將采集偽原創(chuàng )發(fā)布的文章鏈接提交給搜索引擎，并且可以將網(wǎng)站內容推送給搜索引擎爬蟲(chóng)。前端讓爬蟲(chóng)縮短了及時(shí)發(fā)現網(wǎng)站新鏈接和收錄進(jìn)入搜索引擎的距離。
搜索引擎主動(dòng)推送也可以在一定程度上保護網(wǎng)站的原創(chuàng )的內容，搜索引擎推送將最新的內容推送到搜索引擎的最前面，讓內容可以被發(fā)現盡快通過(guò)搜索引擎。文章generate采集器 可以在哪個(gè) cmssite builders采集偽原創(chuàng ) 發(fā)布？文章生成采集器你的網(wǎng)站是否是帝國cms、易友cms、ZBLOG、織夢(mèng)cms、通用網(wǎng)站采集器、蘋(píng)果cms、人人網(wǎng)cms、美圖cms、云游cms、小旋風(fēng)蜘蛛池、THINKCMF、PHPcmsV 9、PBootcms、Destoon、Oceancms、Extremecms、EMLOG、TYPECHO、WXYcms、TWcms、迅銳cms 和其他主要的 cmss 可以長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 挖掘然后 文章關(guān)鍵詞pan采集偽原創(chuàng ) 釋放。文章生成采集器的網(wǎng)站的代碼優(yōu)化可以理解為對網(wǎng)站的代碼優(yōu)化，用戶(hù)兼容性是代碼優(yōu)化最直接的體現。
目前移動(dòng)用戶(hù)增長(cháng)迅速，文章生成采集器采集的文章內容不用擔心。網(wǎng)站頁(yè)面設置再美，排名再好，如果點(diǎn)擊錯誤，那么用戶(hù)流失率會(huì )很大，影響后期轉化。說(shuō)到兼容性，還要考慮一些空白字符等，也會(huì )影響搜索引擎蜘蛛的體驗。今天關(guān)于生成文章采集器的講解就到這里，更多SEO相關(guān)知識和SEO實(shí)戰技巧在下一期。返回搜狐，查看更多
免費:WordPress自動(dòng)采集發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
要實(shí)現批量設置和發(fā)布文章，我們需要使用優(yōu)采云配合Hammer插件發(fā)布文章。上一講，我們成功實(shí)現了文章批量發(fā)布。
這節課我們看一下Hammer插件的配置
Hammer 插件中有 2 個(gè)文件：
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
那么如果我們要修改定時(shí)發(fā)布的規則文章，就需要修改hm-locowp.php
以下是使用插件的一些說(shuō)明：
/* Wordpress-Post-Interface-v3.1 (2010.08.03)
WordPress免登錄發(fā)布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新驗證支持Wordpress3.x
適用于火車(chē)頭采集器等任意采集器或腳本程序進(jìn)行日志發(fā)布。
****最新版本或者意見(jiàn)建議請訪(fǎng)問(wèn) http://www.hamo.cn/u/14***
功能：
1\. 隨機時(shí)間安排與預約發(fā)布功能： 可以設定發(fā)布時(shí)間以及啟用預約發(fā)布功能
2\. 自動(dòng)處理服務(wù)器時(shí)間與博客時(shí)間的時(shí)區差異
3\. 永久鏈接的自動(dòng)翻譯設置。根據標題自動(dòng)翻譯為英文并進(jìn)行seo處理
5\. 多標簽處理(多個(gè)標簽可以用火車(chē)頭默認的tag|||tag2|||tag3的形式)
6\. 增加了發(fā)文后ping功能
7\. 增加了“pending review”的設置
<p>
8\. 增加了多作者功能，發(fā)布參數中指定post_author
9\. 增加了自定義域功能，發(fā)布參數指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之間用|||隔開(kāi)，名稱(chēng)與內容之間用$$隔開(kāi)。
使用說(shuō)明:（按照需求修改配置參數）
$post_author = 1; //作者的id，默認為admin
$post_status = "publish"; //"future"：預約發(fā)布,"publish"：立即發(fā)布,"pending"：待審核
$time_interval = 60; //發(fā)布時(shí)間間隔，單位為秒 ?？墒窃O置隨機數值表達式，如如12345 * rand(0,17)
$post_next = "next"; //now:發(fā)布時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值
//next: 發(fā)布時(shí)間=最后一篇時(shí)間+間隔時(shí)間值
$post_ping = false; //發(fā)布后是否執行ping
$translate_slug = false; //是否將中文標題翻譯為英文做slug
$secretWord = 'abcd1234s'; //接口密碼，如果不需要密碼，則設為$secretWord=false ;
*/
</p>
這里主要介紹三種配置：
$post_status 指的是：wordpress的post狀態(tài)。如果是計劃發(fā)布，請將其設置為“未來(lái)”
time_interval是指：發(fā)布時(shí)間間隔，與post_next配合定義時(shí)間間隔
$post_next是指：發(fā)帖的計時(shí)方式，now：發(fā)帖時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值 next：發(fā)帖時(shí)間=上次發(fā)帖時(shí)間+間隔時(shí)間值
Hammer插件的默認配置是：
post_status = “未來(lái)”;time_interval = 86400 * rand(0,100);
$post_next = “現在”;
future 代表定時(shí)發(fā)布
86400秒=1天，然后隨機到100天發(fā)布，那么如果我采集50文章，就相當于平均每天發(fā)布：50/100=0.@ >5 條 文章.
即平均2天發(fā)布一個(gè)文章。
去后臺，一看就是真的。這是關(guān)于設置定時(shí)發(fā)布文件
練習
如果我想在 10 天內全部發(fā)送 文章，只需：
$time_interval = 86400 * rand(0,10);
然后將修改后的Hammer插件上傳到服務(wù)器，在wordpress后臺刪除之前的采集文章。
將任務(wù)設置為：未發(fā)布：
.png - wordpress自動(dòng)發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
再次點(diǎn)擊：開(kāi)始發(fā)布，這次看看后臺的文章。相當于一天發(fā)2篇以上文章文章。
預定發(fā)布丟失問(wèn)題
需要一個(gè)插件：Scheduled.php
下載地址：鏈接：密碼??：jfvp
我們將它上傳到服務(wù)器上的插件文件夾。
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
然后登錄wordpress儀表板并啟用插件
這將防止丟失預定發(fā)布的問(wèn)題
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需云緩存和負載均衡服務(wù)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 190 次瀏覽 ? 2022-09-20 07:00
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需云緩存和負載均衡服務(wù)
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需sdk，僅需h5小網(wǎng)頁(yè)(需要下載</a>)；2015年全國ip數，全國區域ip數，全國所有省份ip數，總ip數是關(guān)鍵，全國ip要想獲取幾十個(gè)簡(jiǎn)直是不可能；很多地方的區域ip設置為0；無(wú)需云緩存和負載均衡；現在獲取本地ip相對而言難度不大了，比如監控頁(yè)面的頁(yè)面腳本會(huì )在服務(wù)器端緩存你在請求的流量，或者在web服務(wù)器上生成新的虛擬ip/網(wǎng)段，因為訪(fǎng)問(wèn)別人的頁(yè)面會(huì )盡量減少別人的網(wǎng)絡(luò )流量浪費，這樣你的頁(yè)面通過(guò)這個(gè)ip訪(fǎng)問(wèn)就不可能浪費流量，可以比較可靠；這里有個(gè)人的試驗，可以通過(guò)請求的方式獲取本地ip，但是經(jīng)常遇到各種問(wèn)題，比如請求中會(huì )有spam，可以使用一些地方加速商來(lái)做一些處理，但是小網(wǎng)站，php腳本都是會(huì )加上一些無(wú)用的ip地址，這是常見(jiàn)的一個(gè)坑，前端通過(guò)gzip壓縮數據也會(huì )不經(jīng)意的影響數據的可靠性。
我也做了個(gè)demo，來(lái)感受下。畢竟也是前端開(kāi)發(fā)，使用一些現成的服務(wù)提供商的后端代碼，來(lái)創(chuàng )建靜態(tài)站點(diǎn)，然后再做站點(diǎn)的post請求和接口測試等工作。
沒(méi)有云緩存和負載均衡服務(wù)
我的也是，中小站點(diǎn)，用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不多，建議直接推送http404錯誤的接口，也就是用gzip壓縮，訪(fǎng)問(wèn)本地ip最少二十多個(gè)， 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需sdk，僅需h5小網(wǎng)頁(yè)(需要下載</a>)；2015年全國ip數，全國區域ip數，全國所有省份ip數，總ip數是關(guān)鍵，全國ip要想獲取幾十個(gè)簡(jiǎn)直是不可能；很多地方的區域ip設置為0；無(wú)需云緩存和負載均衡；現在獲取本地ip相對而言難度不大了，比如監控頁(yè)面的頁(yè)面腳本會(huì )在服務(wù)器端緩存你在請求的流量，或者在web服務(wù)器上生成新的虛擬ip/網(wǎng)段，因為訪(fǎng)問(wèn)別人的頁(yè)面會(huì )盡量減少別人的網(wǎng)絡(luò )流量浪費，這樣你的頁(yè)面通過(guò)這個(gè)ip訪(fǎng)問(wèn)就不可能浪費流量，可以比較可靠；這里有個(gè)人的試驗，可以通過(guò)請求的方式獲取本地ip，但是經(jīng)常遇到各種問(wèn)題，比如請求中會(huì )有spam，可以使用一些地方加速商來(lái)做一些處理，但是小網(wǎng)站，php腳本都是會(huì )加上一些無(wú)用的ip地址，這是常見(jiàn)的一個(gè)坑，前端通過(guò)gzip壓縮數據也會(huì )不經(jīng)意的影響數據的可靠性。
我也做了個(gè)demo，來(lái)感受下。畢竟也是前端開(kāi)發(fā)，使用一些現成的服務(wù)提供商的后端代碼，來(lái)創(chuàng )建靜態(tài)站點(diǎn)，然后再做站點(diǎn)的post請求和接口測試等工作。
沒(méi)有云緩存和負載均衡服務(wù)
我的也是，中小站點(diǎn)，用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不多，建議直接推送http404錯誤的接口，也就是用gzip壓縮，訪(fǎng)問(wèn)本地ip最少二十多個(gè)， 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需云緩存和負載均衡服務(wù)
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需sdk，僅需h5小網(wǎng)頁(yè)(需要下載</a>)；2015年全國ip數，全國區域ip數，全國所有省份ip數，總ip數是關(guān)鍵，全國ip要想獲取幾十個(gè)簡(jiǎn)直是不可能；很多地方的區域ip設置為0；無(wú)需云緩存和負載均衡；現在獲取本地ip相對而言難度不大了，比如監控頁(yè)面的頁(yè)面腳本會(huì )在服務(wù)器端緩存你在請求的流量，或者在web服務(wù)器上生成新的虛擬ip/網(wǎng)段，因為訪(fǎng)問(wèn)別人的頁(yè)面會(huì )盡量減少別人的網(wǎng)絡(luò )流量浪費，這樣你的頁(yè)面通過(guò)這個(gè)ip訪(fǎng)問(wèn)就不可能浪費流量，可以比較可靠；這里有個(gè)人的試驗，可以通過(guò)請求的方式獲取本地ip，但是經(jīng)常遇到各種問(wèn)題，比如請求中會(huì )有spam，可以使用一些地方加速商來(lái)做一些處理，但是小網(wǎng)站，php腳本都是會(huì )加上一些無(wú)用的ip地址，這是常見(jiàn)的一個(gè)坑，前端通過(guò)gzip壓縮數據也會(huì )不經(jīng)意的影響數據的可靠性。
我也做了個(gè)demo，來(lái)感受下。畢竟也是前端開(kāi)發(fā)，使用一些現成的服務(wù)提供商的后端代碼，來(lái)創(chuàng )建靜態(tài)站點(diǎn)，然后再做站點(diǎn)的post請求和接口測試等工作。
沒(méi)有云緩存和負載均衡服務(wù)
我的也是，中小站點(diǎn)，用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不多，建議直接推送http404錯誤的接口，也就是用gzip壓縮，訪(fǎng)問(wèn)本地ip最少二十多個(gè)，
如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以試試這些方法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 515 次瀏覽 ? 2022-09-20 03:00
如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以試試這些方法
文章實(shí)時(shí)采集，單獨一個(gè)號如果做推送的話(huà)就是前端voidpostmessage，后端能做到一套統一的客戶(hù)端（web和app都行）把所有用戶(hù)傳給后端的數據都合并處理。這樣效率會(huì )高很多。
大致是兩種思路：一是運營(yíng)商整合通訊頻段抓數據包；二是自己協(xié)調研發(fā)抓包客戶(hù)端?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)其實(shí)不是單純的抓包，
從樓主的問(wèn)題可以看出是比較關(guān)注性能和穩定的，因此考慮在移動(dòng)端設備或者主力機等設備上進(jìn)行推送，以此替代電腦端客戶(hù)端推送的一種新的推送方式，延遲從2s~10s不等。關(guān)于延遲從之前的2000多毫秒降到1毫秒不等，由于三大運營(yíng)商一般只采用2.4ghz的頻段，所以大部分手機信號的話(huà)，網(wǎng)速上有大概10ms左右一條推送信息，但是同樣你的電腦一般在500毫秒左右一條，實(shí)際上比你想象的要慢很多。
自研推送服務(wù)端，當然成本就會(huì )高很多，就是樓主也很擔心技術(shù)問(wèn)題。兩條線(xiàn)互相不通訊，互相平行，避免直接交互，例如接聽(tīng)前先撥打2.4g的那邊，你接聽(tīng)后才會(huì )收到信息等等。如下圖：實(shí)現這樣的功能方法很多，原理是依靠模擬信號到射頻信號的轉換，從而實(shí)現信息的推送，技術(shù)難度不大，關(guān)鍵是如何設計數據包的解析和流程，以及在現有的網(wǎng)絡(luò )里實(shí)現不丟包，只需要主推送信號的情況下，就能在2/4/6/9/12/15秒以?xún)韧瓿赏扑?，不丟包。
針對題主更關(guān)心的是不是普遍安卓機會(huì )延遲更高一些，就當時(shí)的技術(shù)和資料來(lái)看，普遍會(huì )延遲小于5s，少量機型延遲會(huì )大于7s。解決問(wèn)題：如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以考慮用5ghz+2.4g這樣模擬與射頻混合的信號，網(wǎng)絡(luò )速度就會(huì )更快。另外電信在5g的基礎上建設10.1ghz的4g的公共頻段，但是這種頻段一般是專(zhuān)門(mén)運營(yíng)的，覆蓋不大，一般不會(huì )用在移動(dòng)端的。
我們公司對移動(dòng)端的推送解決方案是光纖直連，根據你的需求而言，需要三根光纖對接。使用teamlinklink，針對主機終端有定制的調度策略，提供不同的定向頻段，對電信頻段需要5/6/7/12/15hz等等。2條線(xiàn)的靈活性我就不說(shuō)了，看效果。效果可以參考我們微信公眾號：qngodiffer。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，單獨一個(gè)號如果做推送的話(huà)就是前端voidpostmessage，后端能做到一套統一的客戶(hù)端（web和app都行）把所有用戶(hù)傳給后端的數據都合并處理。這樣效率會(huì )高很多。
大致是兩種思路：一是運營(yíng)商整合通訊頻段抓數據包；二是自己協(xié)調研發(fā)抓包客戶(hù)端?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)其實(shí)不是單純的抓包，
從樓主的問(wèn)題可以看出是比較關(guān)注性能和穩定的，因此考慮在移動(dòng)端設備或者主力機等設備上進(jìn)行推送，以此替代電腦端客戶(hù)端推送的一種新的推送方式，延遲從2s~10s不等。關(guān)于延遲從之前的2000多毫秒降到1毫秒不等，由于三大運營(yíng)商一般只采用2.4ghz的頻段，所以大部分手機信號的話(huà)，網(wǎng)速上有大概10ms左右一條推送信息，但是同樣你的電腦一般在500毫秒左右一條，實(shí)際上比你想象的要慢很多。
自研推送服務(wù)端，當然成本就會(huì )高很多，就是樓主也很擔心技術(shù)問(wèn)題。兩條線(xiàn)互相不通訊，互相平行，避免直接交互，例如接聽(tīng)前先撥打2.4g的那邊，你接聽(tīng)后才會(huì )收到信息等等。如下圖：實(shí)現這樣的功能方法很多，原理是依靠模擬信號到射頻信號的轉換，從而實(shí)現信息的推送，技術(shù)難度不大，關(guān)鍵是如何設計數據包的解析和流程，以及在現有的網(wǎng)絡(luò )里實(shí)現不丟包，只需要主推送信號的情況下，就能在2/4/6/9/12/15秒以?xún)韧瓿赏扑?，不丟包。
針對題主更關(guān)心的是不是普遍安卓機會(huì )延遲更高一些，就當時(shí)的技術(shù)和資料來(lái)看，普遍會(huì )延遲小于5s，少量機型延遲會(huì )大于7s。解決問(wèn)題：如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以考慮用5ghz+2.4g這樣模擬與射頻混合的信號，網(wǎng)絡(luò )速度就會(huì )更快。另外電信在5g的基礎上建設10.1ghz的4g的公共頻段，但是這種頻段一般是專(zhuān)門(mén)運營(yíng)的，覆蓋不大，一般不會(huì )用在移動(dòng)端的。
我們公司對移動(dòng)端的推送解決方案是光纖直連，根據你的需求而言，需要三根光纖對接。使用teamlinklink，針對主機終端有定制的調度策略，提供不同的定向頻段，對電信頻段需要5/6/7/12/15hz等等。2條線(xiàn)的靈活性我就不說(shuō)了，看效果。效果可以參考我們微信公眾號：qngodiffer。 查看全部
如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以試試這些方法
文章實(shí)時(shí)采集，單獨一個(gè)號如果做推送的話(huà)就是前端voidpostmessage，后端能做到一套統一的客戶(hù)端（web和app都行）把所有用戶(hù)傳給后端的數據都合并處理。這樣效率會(huì )高很多。
大致是兩種思路：一是運營(yíng)商整合通訊頻段抓數據包；二是自己協(xié)調研發(fā)抓包客戶(hù)端?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)其實(shí)不是單純的抓包，
從樓主的問(wèn)題可以看出是比較關(guān)注性能和穩定的，因此考慮在移動(dòng)端設備或者主力機等設備上進(jìn)行推送，以此替代電腦端客戶(hù)端推送的一種新的推送方式，延遲從2s~10s不等。關(guān)于延遲從之前的2000多毫秒降到1毫秒不等，由于三大運營(yíng)商一般只采用2.4ghz的頻段，所以大部分手機信號的話(huà)，網(wǎng)速上有大概10ms左右一條推送信息，但是同樣你的電腦一般在500毫秒左右一條，實(shí)際上比你想象的要慢很多。
自研推送服務(wù)端，當然成本就會(huì )高很多，就是樓主也很擔心技術(shù)問(wèn)題。兩條線(xiàn)互相不通訊，互相平行，避免直接交互，例如接聽(tīng)前先撥打2.4g的那邊，你接聽(tīng)后才會(huì )收到信息等等。如下圖：實(shí)現這樣的功能方法很多，原理是依靠模擬信號到射頻信號的轉換，從而實(shí)現信息的推送，技術(shù)難度不大，關(guān)鍵是如何設計數據包的解析和流程，以及在現有的網(wǎng)絡(luò )里實(shí)現不丟包，只需要主推送信號的情況下，就能在2/4/6/9/12/15秒以?xún)韧瓿赏扑?，不丟包。
針對題主更關(guān)心的是不是普遍安卓機會(huì )延遲更高一些，就當時(shí)的技術(shù)和資料來(lái)看，普遍會(huì )延遲小于5s，少量機型延遲會(huì )大于7s。解決問(wèn)題：如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以考慮用5ghz+2.4g這樣模擬與射頻混合的信號，網(wǎng)絡(luò )速度就會(huì )更快。另外電信在5g的基礎上建設10.1ghz的4g的公共頻段，但是這種頻段一般是專(zhuān)門(mén)運營(yíng)的，覆蓋不大，一般不會(huì )用在移動(dòng)端的。
我們公司對移動(dòng)端的推送解決方案是光纖直連，根據你的需求而言，需要三根光纖對接。使用teamlinklink，針對主機終端有定制的調度策略，提供不同的定向頻段，對電信頻段需要5/6/7/12/15hz等等。2條線(xiàn)的靈活性我就不說(shuō)了，看效果。效果可以參考我們微信公眾號：qngodiffer。
部分圖片可能無(wú)法放入當前文件內容的方法.io
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 147 次瀏覽 ? 2022-08-25 00:01
部分圖片可能無(wú)法放入當前文件內容的方法.io
文章實(shí)時(shí)采集，文章主體知識通過(guò)gitlab網(wǎng)絡(luò )與github網(wǎng)絡(luò )共享分享，歡迎pr。請注意，部分圖片可能無(wú)法放入github（本文中使用截圖部分為空格），是原作者id并且使用了英文名，可以私信我。android的cli機制有所限制，僅可以在當前代碼構建上傳文件時(shí)實(shí)現某些內容的自動(dòng)更新，若要自動(dòng)更新，需要手動(dòng)指定需要更新的內容。
<p>實(shí)現最簡(jiǎn)單的pdf查看功能，可以觀(guān)察到當前文件保存狀態(tài)，即如果不手動(dòng)點(diǎn)擊查看，瀏覽器自動(dòng)顯示當前的文件內容。如果要自動(dòng)推送當前文件內容（即所有字節的文件地址）到瀏覽器，要使用以下命令：wgetimages-public-//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-savepipe.github.io;fid=11然后觀(guān)察java的代碼：classaddinterface(intpublicdomain){//domain是httpserver的宿主notifydefault(messagemessage.data,"helloworld");//生成時(shí)間戳intdeadline=system.datetime.now();//根據瀏覽器當前顯示的文件內容生成對應的內容intdocumentseektime=messagemessage.data[deadline];//callbean(intprotocol);//該參數代表保存至瀏覽器當前位置的方法notifymode(stringm_server,inttriggers);//根據網(wǎng)頁(yè)已保存的圖片/文字/元素/等轉換為對應的實(shí)現notifymode(stringm_img,inttriggers);//核心應用notifymode(stringm_content,inttriggers);//因為瀏覽器是明文保存，無(wú)法去除文件指紋，所以需要網(wǎng)絡(luò )schema一致，這里要使用jdomsource來(lái)保存并刪除文件指紋：getschema(schema.class);//刪除指紋并確保圖片不被打包進(jìn)messagemessage對象//修改生成時(shí)間戳和deadline等參數，可以重新啟動(dòng)javaapi執行(不然會(huì )丟失對應的實(shí)現內容)for(inti=0;i 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，文章主體知識通過(guò)gitlab網(wǎng)絡(luò )與github網(wǎng)絡(luò )共享分享，歡迎pr。請注意，部分圖片可能無(wú)法放入github（本文中使用截圖部分為空格），是原作者id并且使用了英文名，可以私信我。android的cli機制有所限制，僅可以在當前代碼構建上傳文件時(shí)實(shí)現某些內容的自動(dòng)更新，若要自動(dòng)更新，需要手動(dòng)指定需要更新的內容。
<p>實(shí)現最簡(jiǎn)單的pdf查看功能，可以觀(guān)察到當前文件保存狀態(tài)，即如果不手動(dòng)點(diǎn)擊查看，瀏覽器自動(dòng)顯示當前的文件內容。如果要自動(dòng)推送當前文件內容（即所有字節的文件地址）到瀏覽器，要使用以下命令：wgetimages-public-//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-savepipe.github.io;fid=11然后觀(guān)察java的代碼：classaddinterface(intpublicdomain){//domain是httpserver的宿主notifydefault(messagemessage.data,"helloworld");//生成時(shí)間戳intdeadline=system.datetime.now();//根據瀏覽器當前顯示的文件內容生成對應的內容intdocumentseektime=messagemessage.data[deadline];//callbean(intprotocol);//該參數代表保存至瀏覽器當前位置的方法notifymode(stringm_server,inttriggers);//根據網(wǎng)頁(yè)已保存的圖片/文字/元素/等轉換為對應的實(shí)現notifymode(stringm_img,inttriggers);//核心應用notifymode(stringm_content,inttriggers);//因為瀏覽器是明文保存，無(wú)法去除文件指紋，所以需要網(wǎng)絡(luò )schema一致，這里要使用jdomsource來(lái)保存并刪除文件指紋：getschema(schema.class);//刪除指紋并確保圖片不被打包進(jìn)messagemessage對象//修改生成時(shí)間戳和deadline等參數，可以重新啟動(dòng)javaapi執行(不然會(huì )丟失對應的實(shí)現內容)for(inti=0;i 查看全部
部分圖片可能無(wú)法放入當前文件內容的方法.io
文章實(shí)時(shí)采集，文章主體知識通過(guò)gitlab網(wǎng)絡(luò )與github網(wǎng)絡(luò )共享分享，歡迎pr。請注意，部分圖片可能無(wú)法放入github（本文中使用截圖部分為空格），是原作者id并且使用了英文名，可以私信我。android的cli機制有所限制，僅可以在當前代碼構建上傳文件時(shí)實(shí)現某些內容的自動(dòng)更新，若要自動(dòng)更新，需要手動(dòng)指定需要更新的內容。
<p>實(shí)現最簡(jiǎn)單的pdf查看功能，可以觀(guān)察到當前文件保存狀態(tài)，即如果不手動(dòng)點(diǎn)擊查看，瀏覽器自動(dòng)顯示當前的文件內容。如果要自動(dòng)推送當前文件內容（即所有字節的文件地址）到瀏覽器，要使用以下命令：wgetimages-public-//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-savepipe.github.io;fid=11然后觀(guān)察java的代碼：classaddinterface(intpublicdomain){//domain是httpserver的宿主notifydefault(messagemessage.data,"helloworld");//生成時(shí)間戳intdeadline=system.datetime.now();//根據瀏覽器當前顯示的文件內容生成對應的內容intdocumentseektime=messagemessage.data[deadline];//callbean(intprotocol);//該參數代表保存至瀏覽器當前位置的方法notifymode(stringm_server,inttriggers);//根據網(wǎng)頁(yè)已保存的圖片/文字/元素/等轉換為對應的實(shí)現notifymode(stringm_img,inttriggers);//核心應用notifymode(stringm_content,inttriggers);//因為瀏覽器是明文保存，無(wú)法去除文件指紋，所以需要網(wǎng)絡(luò )schema一致，這里要使用jdomsource來(lái)保存并刪除文件指紋：getschema(schema.class);//刪除指紋并確保圖片不被打包進(jìn)messagemessage對象//修改生成時(shí)間戳和deadline等參數，可以重新啟動(dòng)javaapi執行(不然會(huì )丟失對應的實(shí)現內容)for(inti=0;i
lz個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 108 次瀏覽 ? 2022-08-08 20:01
lz個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道
文章實(shí)時(shí)采集代碼：awuzeao/awuzeao目前尚未考慮lua方面的問(wèn)題；不過(guò)可以在lua層的輪詢(xún)中增加這兩個(gè)方法；生成詞云的方法可能有：第一個(gè)是使用hanlp，然后配合offsettracker；加入輪詢(xún)，確保統計結果就是詞頻，看起來(lái)似乎有一點(diǎn)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的味道；第二個(gè)是hmm+gf，之前做的比較少，但是不介意增加這種，因為這個(gè)詞頻自動(dòng)統計本身也是可以的；id3+tf+glove，已經(jīng)完全用gf了，沒(méi)有考慮tf，想做好ai在分詞上有沒(méi)有考慮過(guò)；。
看了他的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道..個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的觀(guān)點(diǎn)供參考吧：
1）最重要的是選詞，這個(gè)要人工設計，我覺(jué)得整個(gè)過(guò)程有可能得3-5人在這個(gè)詞上做鋪墊，持續優(yōu)化算法。
2）訓練方式也很難定義和選擇，如果是instance-based訓練，只要語(yǔ)料非常好（見(jiàn)多個(gè)相似的實(shí)例就能算作一個(gè)模型），即使擴大訓練量，但是生成還是很有效果。如果是basemodel和distributed-based訓練（按一定范圍），而且范圍小到spectral級別。取平均，用wordcounts，達到一個(gè)比較小的區間后，增加更多實(shí)例，同樣選擇wordcounts，將訓練更長(cháng)的時(shí)間。
也就是所謂的trainablefordistributedformat。這里面還包括一些層次層次、高層次的優(yōu)化問(wèn)題，不知道具體怎么做。
3）這方面的感受和感悟，可能是lz的感受和結論，以及l(fā)s的那些人的感覺(jué)和結論，都是根據現在的現狀推斷出來(lái)的。其實(shí)無(wú)論怎么樣，最大的關(guān)鍵點(diǎn)在于是否有那么多model，以及每個(gè)model（如果你在wiki這種任務(wù)上一直在做）是否足夠高效。這兩點(diǎn)其實(shí)是前者決定了lz的問(wèn)題最終解決后是否仍然強于facebook.wiki流。
后者則決定了每個(gè)任務(wù)的實(shí)際應用是否強于很多單機好像好于中微博。至于ls那個(gè)所謂在線(xiàn)模型效果好其實(shí)是很多人都存在的一個(gè)誤區。當然這方面這方面（比如寫(xiě)論文，以及大量數據的采集和提取方面）可能是lz和我們這些做的人都碰到過(guò)的瓶頸。要說(shuō)有什么值得借鑒的，我覺(jué)得應該是charity人口普查實(shí)驗的那幾個(gè)完全與一般形式實(shí)際不同的sample吧，而且這也可能確實(shí)是各個(gè)機器學(xué)習會(huì )碰到的難題。
實(shí)際上實(shí)時(shí)可不可能做到所謂實(shí)時(shí)的本質(zhì)還是看詞頻可不可以高效的被識別。像這種任務(wù)，國內還真不一定實(shí)時(shí)，也許我看著(zhù)很epic.eigenproblemtoday-最新科技-創(chuàng )客學(xué)院。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集代碼：awuzeao/awuzeao目前尚未考慮lua方面的問(wèn)題；不過(guò)可以在lua層的輪詢(xún)中增加這兩個(gè)方法；生成詞云的方法可能有：第一個(gè)是使用hanlp，然后配合offsettracker；加入輪詢(xún)，確保統計結果就是詞頻，看起來(lái)似乎有一點(diǎn)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的味道；第二個(gè)是hmm+gf，之前做的比較少，但是不介意增加這種，因為這個(gè)詞頻自動(dòng)統計本身也是可以的；id3+tf+glove，已經(jīng)完全用gf了，沒(méi)有考慮tf，想做好ai在分詞上有沒(méi)有考慮過(guò)；。
看了他的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道..個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的觀(guān)點(diǎn)供參考吧：
1）最重要的是選詞，這個(gè)要人工設計，我覺(jué)得整個(gè)過(guò)程有可能得3-5人在這個(gè)詞上做鋪墊，持續優(yōu)化算法。
2）訓練方式也很難定義和選擇，如果是instance-based訓練，只要語(yǔ)料非常好（見(jiàn)多個(gè)相似的實(shí)例就能算作一個(gè)模型），即使擴大訓練量，但是生成還是很有效果。如果是basemodel和distributed-based訓練（按一定范圍），而且范圍小到spectral級別。取平均，用wordcounts，達到一個(gè)比較小的區間后，增加更多實(shí)例，同樣選擇wordcounts，將訓練更長(cháng)的時(shí)間。
也就是所謂的trainablefordistributedformat。這里面還包括一些層次層次、高層次的優(yōu)化問(wèn)題，不知道具體怎么做。
3）這方面的感受和感悟，可能是lz的感受和結論，以及l(fā)s的那些人的感覺(jué)和結論，都是根據現在的現狀推斷出來(lái)的。其實(shí)無(wú)論怎么樣，最大的關(guān)鍵點(diǎn)在于是否有那么多model，以及每個(gè)model（如果你在wiki這種任務(wù)上一直在做）是否足夠高效。這兩點(diǎn)其實(shí)是前者決定了lz的問(wèn)題最終解決后是否仍然強于facebook.wiki流。
后者則決定了每個(gè)任務(wù)的實(shí)際應用是否強于很多單機好像好于中微博。至于ls那個(gè)所謂在線(xiàn)模型效果好其實(shí)是很多人都存在的一個(gè)誤區。當然這方面這方面（比如寫(xiě)論文，以及大量數據的采集和提取方面）可能是lz和我們這些做的人都碰到過(guò)的瓶頸。要說(shuō)有什么值得借鑒的，我覺(jué)得應該是charity人口普查實(shí)驗的那幾個(gè)完全與一般形式實(shí)際不同的sample吧，而且這也可能確實(shí)是各個(gè)機器學(xué)習會(huì )碰到的難題。
實(shí)際上實(shí)時(shí)可不可能做到所謂實(shí)時(shí)的本質(zhì)還是看詞頻可不可以高效的被識別。像這種任務(wù)，國內還真不一定實(shí)時(shí)，也許我看著(zhù)很epic.eigenproblemtoday-最新科技-創(chuàng )客學(xué)院。 查看全部
lz個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道
文章實(shí)時(shí)采集代碼：awuzeao/awuzeao目前尚未考慮lua方面的問(wèn)題；不過(guò)可以在lua層的輪詢(xún)中增加這兩個(gè)方法；生成詞云的方法可能有：第一個(gè)是使用hanlp，然后配合offsettracker；加入輪詢(xún)，確保統計結果就是詞頻，看起來(lái)似乎有一點(diǎn)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的味道；第二個(gè)是hmm+gf，之前做的比較少，但是不介意增加這種，因為這個(gè)詞頻自動(dòng)統計本身也是可以的；id3+tf+glove，已經(jīng)完全用gf了，沒(méi)有考慮tf，想做好ai在分詞上有沒(méi)有考慮過(guò)；。
看了他的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道..個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的觀(guān)點(diǎn)供參考吧：
1）最重要的是選詞，這個(gè)要人工設計，我覺(jué)得整個(gè)過(guò)程有可能得3-5人在這個(gè)詞上做鋪墊，持續優(yōu)化算法。
2）訓練方式也很難定義和選擇，如果是instance-based訓練，只要語(yǔ)料非常好（見(jiàn)多個(gè)相似的實(shí)例就能算作一個(gè)模型），即使擴大訓練量，但是生成還是很有效果。如果是basemodel和distributed-based訓練（按一定范圍），而且范圍小到spectral級別。取平均，用wordcounts，達到一個(gè)比較小的區間后，增加更多實(shí)例，同樣選擇wordcounts，將訓練更長(cháng)的時(shí)間。
也就是所謂的trainablefordistributedformat。這里面還包括一些層次層次、高層次的優(yōu)化問(wèn)題，不知道具體怎么做。
3）這方面的感受和感悟，可能是lz的感受和結論，以及l(fā)s的那些人的感覺(jué)和結論，都是根據現在的現狀推斷出來(lái)的。其實(shí)無(wú)論怎么樣，最大的關(guān)鍵點(diǎn)在于是否有那么多model，以及每個(gè)model（如果你在wiki這種任務(wù)上一直在做）是否足夠高效。這兩點(diǎn)其實(shí)是前者決定了lz的問(wèn)題最終解決后是否仍然強于facebook.wiki流。
后者則決定了每個(gè)任務(wù)的實(shí)際應用是否強于很多單機好像好于中微博。至于ls那個(gè)所謂在線(xiàn)模型效果好其實(shí)是很多人都存在的一個(gè)誤區。當然這方面這方面（比如寫(xiě)論文，以及大量數據的采集和提取方面）可能是lz和我們這些做的人都碰到過(guò)的瓶頸。要說(shuō)有什么值得借鑒的，我覺(jué)得應該是charity人口普查實(shí)驗的那幾個(gè)完全與一般形式實(shí)際不同的sample吧，而且這也可能確實(shí)是各個(gè)機器學(xué)習會(huì )碰到的難題。
實(shí)際上實(shí)時(shí)可不可能做到所謂實(shí)時(shí)的本質(zhì)還是看詞頻可不可以高效的被識別。像這種任務(wù)，國內還真不一定實(shí)時(shí)，也許我看著(zhù)很epic.eigenproblemtoday-最新科技-創(chuàng )客學(xué)院。
自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟-文章實(shí)時(shí)采集
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 119 次瀏覽 ? 2022-08-02 17:01
自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟-文章實(shí)時(shí)采集
文章實(shí)時(shí)采集：引言本項目是我最近一年多自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中做的讀書(shū)筆記，記錄下學(xué)習過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟，借此歡迎各位一起互相交流。什么是爬蟲(chóng)？問(wèn)了度娘，他給的定義如下：爬蟲(chóng)指能夠自動(dòng)地抓取網(wǎng)絡(luò )信息并自動(dòng)重復利用這些信息去完成某些特定任務(wù)的程序。簡(jiǎn)單地說(shuō)，爬蟲(chóng)主要利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具（如python的requests，java的scrapy，php的scrapy）來(lái)采集網(wǎng)站信息，然后就能做到自動(dòng)重復利用這些信息，去完成一些特定的任務(wù)。
也就是說(shuō)爬蟲(chóng)就是“接收信息-解析信息-存儲信息”的一個(gè)過(guò)程?？赡苡腥藭?huì )認為，用這么復雜的程序工具，必須要有很強的編程基礎，不然連自己爬取到什么信息都不知道，那還談個(gè)毛的爬蟲(chóng)。但是我不這么認為，爬蟲(chóng)代碼是我不斷修改和提高工作效率的武器。從剛開(kāi)始剛接觸python的html來(lái)處理，然后一步步修改并不斷優(yōu)化，最終爬取到想要的結果。
為什么要寫(xiě)本文章？目前在開(kāi)源的項目里面，也開(kāi)始接觸了一些商業(yè)項目，比如字節跳動(dòng)，airbnb，今日頭條，有道詞典等，除了他們自身項目本身的熱點(diǎn)產(chǎn)品外，社區當中也有非常多大牛參與，從程序員向產(chǎn)品經(jīng)理，架構師到設計師等角色，在產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節均有比較深入的分享和討論。但是有很多的項目當中，產(chǎn)品的規模在上萬(wàn)甚至上十萬(wàn)，幾十萬(wàn)，開(kāi)源框架和商業(yè)化產(chǎn)品的復雜度都很高，這些項目對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，并不容易快速上手并進(jìn)行深入分析和探討。
所以我開(kāi)始重新設計規模不大，對我個(gè)人開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)門(mén)檻也不高的爬蟲(chóng)項目，比如《javascript之羅生門(mén)》這本書(shū)。在過(guò)去一年多的時(shí)間里，我在學(xué)習程序員的爬蟲(chóng)項目開(kāi)發(fā)方法，也在github上收獲了2000個(gè)star，來(lái)著(zhù)已有3000人，基本每天會(huì )有1篇文章+讀書(shū)筆記出來(lái)分享，也就是說(shuō)我的一周更新了50篇文章，每篇文章的更新頻率就是一周一篇，我希望通過(guò)這樣的過(guò)程來(lái)建立我的知識體系，也希望能夠分享給大家。
為什么要使用beautifulsoup？beautifulsoup是python中最常用，也是相對最為優(yōu)秀的文檔解析庫，有可能是爬蟲(chóng)項目中最常用的框架。這個(gè)工具能提供非?？焖俸透咝У呐廊№?yè)面（尤其是模擬請求），非常方便，對于初學(xué)者的爬蟲(chóng)寫(xiě)起來(lái)會(huì )非常方便。beautifulsoup已經(jīng)不只局限于html了，我們將會(huì )介紹他的其他方面使用。
我為什么要對爬蟲(chóng)有所了解？對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)入門(mén)以及在中小型爬蟲(chóng)項目當中應用都還是比較困難的，這個(gè)主要體現在兩個(gè)方面，首先在人員管理方面，如果人員交叉，溝通不暢或者是人員不足，再配合上新人培訓的話(huà)，肯定是有很多問(wèn)題出現，再者就是在獲取數據方。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集：引言本項目是我最近一年多自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中做的讀書(shū)筆記，記錄下學(xué)習過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟，借此歡迎各位一起互相交流。什么是爬蟲(chóng)？問(wèn)了度娘，他給的定義如下：爬蟲(chóng)指能夠自動(dòng)地抓取網(wǎng)絡(luò )信息并自動(dòng)重復利用這些信息去完成某些特定任務(wù)的程序。簡(jiǎn)單地說(shuō)，爬蟲(chóng)主要利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具（如python的requests，java的scrapy，php的scrapy）來(lái)采集網(wǎng)站信息，然后就能做到自動(dòng)重復利用這些信息，去完成一些特定的任務(wù)。
也就是說(shuō)爬蟲(chóng)就是“接收信息-解析信息-存儲信息”的一個(gè)過(guò)程?？赡苡腥藭?huì )認為，用這么復雜的程序工具，必須要有很強的編程基礎，不然連自己爬取到什么信息都不知道，那還談個(gè)毛的爬蟲(chóng)。但是我不這么認為，爬蟲(chóng)代碼是我不斷修改和提高工作效率的武器。從剛開(kāi)始剛接觸python的html來(lái)處理，然后一步步修改并不斷優(yōu)化，最終爬取到想要的結果。
為什么要寫(xiě)本文章？目前在開(kāi)源的項目里面，也開(kāi)始接觸了一些商業(yè)項目，比如字節跳動(dòng)，airbnb，今日頭條，有道詞典等，除了他們自身項目本身的熱點(diǎn)產(chǎn)品外，社區當中也有非常多大牛參與，從程序員向產(chǎn)品經(jīng)理，架構師到設計師等角色，在產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節均有比較深入的分享和討論。但是有很多的項目當中，產(chǎn)品的規模在上萬(wàn)甚至上十萬(wàn)，幾十萬(wàn)，開(kāi)源框架和商業(yè)化產(chǎn)品的復雜度都很高，這些項目對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，并不容易快速上手并進(jìn)行深入分析和探討。
所以我開(kāi)始重新設計規模不大，對我個(gè)人開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)門(mén)檻也不高的爬蟲(chóng)項目，比如《javascript之羅生門(mén)》這本書(shū)。在過(guò)去一年多的時(shí)間里，我在學(xué)習程序員的爬蟲(chóng)項目開(kāi)發(fā)方法，也在github上收獲了2000個(gè)star，來(lái)著(zhù)已有3000人，基本每天會(huì )有1篇文章+讀書(shū)筆記出來(lái)分享，也就是說(shuō)我的一周更新了50篇文章，每篇文章的更新頻率就是一周一篇，我希望通過(guò)這樣的過(guò)程來(lái)建立我的知識體系，也希望能夠分享給大家。
為什么要使用beautifulsoup？beautifulsoup是python中最常用，也是相對最為優(yōu)秀的文檔解析庫，有可能是爬蟲(chóng)項目中最常用的框架。這個(gè)工具能提供非?？焖俸透咝У呐廊№?yè)面（尤其是模擬請求），非常方便，對于初學(xué)者的爬蟲(chóng)寫(xiě)起來(lái)會(huì )非常方便。beautifulsoup已經(jīng)不只局限于html了，我們將會(huì )介紹他的其他方面使用。
我為什么要對爬蟲(chóng)有所了解？對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)入門(mén)以及在中小型爬蟲(chóng)項目當中應用都還是比較困難的，這個(gè)主要體現在兩個(gè)方面，首先在人員管理方面，如果人員交叉，溝通不暢或者是人員不足，再配合上新人培訓的話(huà)，肯定是有很多問(wèn)題出現，再者就是在獲取數據方。 查看全部
自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟-文章實(shí)時(shí)采集
文章實(shí)時(shí)采集：引言本項目是我最近一年多自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中做的讀書(shū)筆記，記錄下學(xué)習過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟，借此歡迎各位一起互相交流。什么是爬蟲(chóng)？問(wèn)了度娘，他給的定義如下：爬蟲(chóng)指能夠自動(dòng)地抓取網(wǎng)絡(luò )信息并自動(dòng)重復利用這些信息去完成某些特定任務(wù)的程序。簡(jiǎn)單地說(shuō)，爬蟲(chóng)主要利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具（如python的requests，java的scrapy，php的scrapy）來(lái)采集網(wǎng)站信息，然后就能做到自動(dòng)重復利用這些信息，去完成一些特定的任務(wù)。
也就是說(shuō)爬蟲(chóng)就是“接收信息-解析信息-存儲信息”的一個(gè)過(guò)程?？赡苡腥藭?huì )認為，用這么復雜的程序工具，必須要有很強的編程基礎，不然連自己爬取到什么信息都不知道，那還談個(gè)毛的爬蟲(chóng)。但是我不這么認為，爬蟲(chóng)代碼是我不斷修改和提高工作效率的武器。從剛開(kāi)始剛接觸python的html來(lái)處理，然后一步步修改并不斷優(yōu)化，最終爬取到想要的結果。
為什么要寫(xiě)本文章？目前在開(kāi)源的項目里面，也開(kāi)始接觸了一些商業(yè)項目，比如字節跳動(dòng)，airbnb，今日頭條，有道詞典等，除了他們自身項目本身的熱點(diǎn)產(chǎn)品外，社區當中也有非常多大牛參與，從程序員向產(chǎn)品經(jīng)理，架構師到設計師等角色，在產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節均有比較深入的分享和討論。但是有很多的項目當中，產(chǎn)品的規模在上萬(wàn)甚至上十萬(wàn)，幾十萬(wàn)，開(kāi)源框架和商業(yè)化產(chǎn)品的復雜度都很高，這些項目對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，并不容易快速上手并進(jìn)行深入分析和探討。
所以我開(kāi)始重新設計規模不大，對我個(gè)人開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)門(mén)檻也不高的爬蟲(chóng)項目，比如《javascript之羅生門(mén)》這本書(shū)。在過(guò)去一年多的時(shí)間里，我在學(xué)習程序員的爬蟲(chóng)項目開(kāi)發(fā)方法，也在github上收獲了2000個(gè)star，來(lái)著(zhù)已有3000人，基本每天會(huì )有1篇文章+讀書(shū)筆記出來(lái)分享，也就是說(shuō)我的一周更新了50篇文章，每篇文章的更新頻率就是一周一篇，我希望通過(guò)這樣的過(guò)程來(lái)建立我的知識體系，也希望能夠分享給大家。
為什么要使用beautifulsoup？beautifulsoup是python中最常用，也是相對最為優(yōu)秀的文檔解析庫，有可能是爬蟲(chóng)項目中最常用的框架。這個(gè)工具能提供非?？焖俸透咝У呐廊№?yè)面（尤其是模擬請求），非常方便，對于初學(xué)者的爬蟲(chóng)寫(xiě)起來(lái)會(huì )非常方便。beautifulsoup已經(jīng)不只局限于html了，我們將會(huì )介紹他的其他方面使用。
我為什么要對爬蟲(chóng)有所了解？對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)入門(mén)以及在中小型爬蟲(chóng)項目當中應用都還是比較困難的，這個(gè)主要體現在兩個(gè)方面，首先在人員管理方面，如果人員交叉，溝通不暢或者是人員不足，再配合上新人培訓的話(huà)，肯定是有很多問(wèn)題出現，再者就是在獲取數據方。
【原創(chuàng )推文】一文帶你了解CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺產(chǎn)品
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-07-27 16:45
【原創(chuàng )推文】一文帶你了解CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺產(chǎn)品
“CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
是賽立信2022年又一個(gè)新的嘗試。根據我們與客戶(hù)溝通及服務(wù)中發(fā)現的各種企業(yè)痛點(diǎn)，針對性的進(jìn)行技術(shù)賦能，用以增大各種數據服務(wù)的應用價(jià)值。
服務(wù)平臺主要包括：數采平臺服務(wù)和數顯平臺服務(wù)。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
一
數采平臺
?。磾祿杉脚_）
數據采集平臺是賽立信自主開(kāi)發(fā)的用戶(hù)在線(xiàn)互動(dòng)平臺（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“CRS系統”），是賽立信旗下的專(zhuān)業(yè)云調研平臺，系統主要用于賽立信的在線(xiàn)調研及訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)度、樣本配額的在線(xiàn)監控。
用戶(hù)在CRS系統平臺上可創(chuàng )建并設計調研問(wèn)卷，并將設計好的問(wèn)卷發(fā)放到指定渠道，通過(guò)電腦、平板、手機進(jìn)行答題，或者通過(guò)離線(xiàn)調查工具“CRS”進(jìn)行面訪(fǎng)調查、問(wèn)卷填寫(xiě)。
CRS系統四大功能模塊
四
大
功
能
?、賳?wèn)卷創(chuàng )建與設計
問(wèn)卷模塊包含：新建問(wèn)卷、問(wèn)卷設計、答卷收集、結果分析、模擬答題、復制、刪除、授權。
?、陧椖窟M(jìn)度管理
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。
?、劢M織管理
組織管理模塊包含：用戶(hù)管理、用戶(hù)組管理、角色管理、基本設置。
?、軋蟊砼c分析
報表模塊包含：新建報告、編輯、查看、刪除；報告可以分享，同時(shí)支持導出原始數據及基本圖表。
CRS系統功能的幾大優(yōu)勢
幾
大
優(yōu)
勢
?。?）實(shí)時(shí)記錄。即時(shí)數據統計，在線(xiàn)分析，與傳統的點(diǎn)對點(diǎn)調查方式相比，既提高了效率又節省了經(jīng)費，降低成本、節約時(shí)間、無(wú)需問(wèn)卷。
?。?）自動(dòng)回傳。高效樣本回收渠道，多樣本分享模式。
?。?）數據精準。高效精準的樣本對接平臺，樣本數據真實(shí)、有效，嚴格質(zhì)控流程。
?。?）連續監測。實(shí)時(shí)監控，通過(guò)后臺的監聽(tīng)、監看，樣本的隨機抽取，事后答卷審核，質(zhì)量可靠。
?。?）智能采集。問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)，實(shí)現問(wèn)卷生成、隨機等距生成電話(huà)號碼、調查訪(fǎng)問(wèn)和數據處理的電子化和網(wǎng)絡(luò )化。
?。?）簡(jiǎn)單方便。調查問(wèn)卷輕松創(chuàng )建，優(yōu)選專(zhuān)業(yè)化模板多樣化題型，個(gè)性化，便捷化邏輯設計，針對項目要求定制化設計問(wèn)卷。
?。?）適用于全方位的應用場(chǎng)景調研。包括顧客滿(mǎn)意度（顧客滿(mǎn)意度調查、顧客投訴管理、顧客推薦指數NPS監測……）、用戶(hù)調研和洞察（消費者行為與態(tài)度研究、產(chǎn)品價(jià)格調研、A/B測試、行業(yè)調研、競品分析……）、滿(mǎn)意度評估（滿(mǎn)意度、360°測評、能力測評、服務(wù)測評……）、報名與投票（活動(dòng)報名、活動(dòng)二維碼簽到、現場(chǎng)投票、各類(lèi)評選……）等場(chǎng)景下的調研。
CRS系統的新功能
?、僖痪矶啾韺?shí)時(shí)數據分析
一份問(wèn)卷數據，根據特定題目篩選形成多份數報表，可根據不同維度分析具體到各大類(lèi)問(wèn)卷的實(shí)時(shí)數據分析。如不同訪(fǎng)問(wèn)員的問(wèn)卷數據分析；不同調研區域的問(wèn)卷數據分析；重點(diǎn)題目選項樣戶(hù)數據分析等等，綜合這些數據分析結果，即可獲得許多精準、實(shí)用的問(wèn)卷調查結論。
?、诟鼜碗s的問(wèn)卷邏輯實(shí)現
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。針對一些前置條件更為復雜、涉及多個(gè)題目的問(wèn)卷邏輯，在題目設置上進(jìn)行了更進(jìn)一步的優(yōu)化。舉例來(lái)說(shuō)，針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”或 M2題“其次常做的運動(dòng)是什么”，任一問(wèn)題中選擇了選項3“游泳”或者選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“是否去健身館進(jìn)行此類(lèi)運動(dòng)”；針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”不選擇選項3“游泳”，M3題“不愿意進(jìn)行哪些運動(dòng)”選擇選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“對健身館持怎樣的看法”。通過(guò)這樣更復雜的問(wèn)卷邏輯推進(jìn)，能夠幫助我們更迅速、便捷地得到所需內容。
?、蹎晤}測試&單題測試（忽略邏輯）
這一功能可以快速測試具體題目，不需要從第一題開(kāi)始。單題測試即可以測試多個(gè)題目的關(guān)聯(lián)邏輯，具體題目可以通過(guò)錄入題目編號進(jìn)行指定。單題測試（忽略邏輯）則是忽略當前題目的關(guān)聯(lián)邏輯，即可以任意關(guān)聯(lián)幾個(gè)題目進(jìn)行測試。如此，便能夠進(jìn)一步滿(mǎn)足不同情況下的測試需求，達到快速方便測試的目的。
?、茴}目測試
在內容編輯頁(yè)面，題目屬性區中提供了題目測試功能，在系統頁(yè)面中點(diǎn)擊“題目測試”，即可令用戶(hù)直接在答題頁(yè)預覽該題目。無(wú)須重頭到尾的重新進(jìn)行整份問(wèn)卷的測試，大大的節約了進(jìn)行測試的時(shí)間及效率。
?、菀曨l評價(jià)
CRS系統在新題型應用上還增加了視頻/音頻評價(jià)題目。在題目界面點(diǎn)擊播放按鈕即可觀(guān)看視頻/音頻，在觀(guān)看完整個(gè)視頻后，可以對視頻的各個(gè)方面進(jìn)行對應的評分，也可以在播放視頻/音頻的途中看到喜歡的點(diǎn)擊喜歡/不喜歡，形成一組“視頻/音頻播放喜好度曲線(xiàn)”，大大增強了問(wèn)卷填寫(xiě)的趣味性以及互動(dòng)感。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
二
數顯平臺
?。磾祿目梢暬故酒脚_）
數據的可視化展示平臺就是賽立信的SmartBI平臺，平臺為客戶(hù)提供以圖表形式展示的調研數據結果，客戶(hù)通過(guò)展示屏直觀(guān)的分析數據結果，并且可以通過(guò)這個(gè)平臺進(jìn)行深度數據挖掘。
BI可視化模塊整合了數據可視化展示技術(shù)與數據倉庫建立技術(shù)，把海量的數據運算與精美的圖表結合起來(lái)。數據可視化平臺作為分析數據輸出的工具，大大降低數據挖掘的難度，數據分析人員通過(guò)交互操作可實(shí)現深入的數據挖掘及直觀(guān)的數據分析，
主要可實(shí)現以下幾點(diǎn)：
?。?）迅速發(fā)現數據中的異常點(diǎn)；
?。?）通過(guò)對異常點(diǎn)進(jìn)行明細撰取，實(shí)現異常點(diǎn)的深入分析，定位異常原因；
?。?）數據可視化，數據分析人員可對數據進(jìn)行交互、可視化分析和發(fā)掘，提高分析工作效率，得出更有意義的分析結論。
相對于傳統的數據分析報告，數據可視化無(wú)論從數據含量還是數據分析挖掘來(lái)說(shuō)都具有較強的優(yōu)勢。主要體現以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：
?。?）數據集成度高。傳統的數據報告是平面化的，相比之下，數據可視化報告的數據更為立體化。一份可視化數據報告，相當于一個(gè)小型的數據倉庫，數據量除了當期的調研數據以外，還包含歷次調研的所有數據，數據分析員可以根據需要隨時(shí)抽取所需數據?？梢暬瘮祿蟾媸沁B接一個(gè)數據倉庫，按照一定的格式將不同渠道、不同時(shí)期、不同角度的數據導入數據倉庫，進(jìn)行歷史比較、分場(chǎng)景比較等分析，減少數據翻查檢索的大量工作量。
?。?）強大的數據統計分析功能。數顯平臺是可視化大屏+數據倉庫，數據倉庫承載著(zhù)大量的數據，系統可以通過(guò)建立各種模型進(jìn)行不同的數據分析，例如通過(guò)時(shí)間序列、平均值、參考值等數據進(jìn)行趨勢對比及未來(lái)預估分析，通過(guò)SWOT、graveyard等模型進(jìn)行競爭力、品牌影響力等不同視角的分析。
?。?）交互性強。數據分析人員根據自身的分析需求查詢(xún)任意周期、任意場(chǎng)景、任意內容等數據，同時(shí)進(jìn)行多期間、多場(chǎng)景下的數據對比分析及趨勢性分析。有異于以往的報告查詢(xún)，數顯平臺根據篩選器更簡(jiǎn)便、更快捷的提取所需的數據結果，大幅提高工作效率，可以把更多時(shí)間和精力用于分析與發(fā)掘數據結果。
?。?）平臺擁有強大的圖表構建器，實(shí)現結果可視化。平臺展示的數據結果均以圖表形式呈現，數據展示直觀(guān)明了，同時(shí)具備數據鉆取功能，進(jìn)行數據的上鉆與下鉆分析，以便更好的查詢(xún)與分析數據。
?。?）可進(jìn)行個(gè)性化定制模板設計。數據顯示平臺可根據不同部門(mén)人員的工作需要設計不同的數據顯示屏幕。同時(shí)針對常規化的工作報告內容，可以通過(guò)模板設計定期更新數據及分析結果，提高日常的工作效率。
?。?）操作簡(jiǎn)單、易用。數據可視化報告簡(jiǎn)單易用，內置各種分析模型與模塊，使用者不需要很強的統計學(xué)專(zhuān)業(yè)知識或者統計軟件使用知識都可以快速上手使用。同時(shí)，平臺自設各類(lèi)篩選器，用戶(hù)只需要在篩選器中點(diǎn)選所要查詢(xún)的內容，就可以立即看到需要的數據結果。
?。?）數據倉庫擴展性強。除了調研數據，企業(yè)還有很多內部流轉的數據，如營(yíng)銷(xiāo)、財務(wù)、人力等，部門(mén)數據的割裂導致企業(yè)較難進(jìn)行綜合性的分析，數顯平臺鏈接的數據倉庫具系列性，可以根據需求不斷延展，通過(guò)數顯平臺，可根據自身的數據內容做數據倉庫規劃、搭建數據倉庫、建立數據清洗及分析模型，在數據顯示平臺根據分析需要生成各類(lèi)業(yè)務(wù)報表、數據駕駛艙等分析結果。
通過(guò)CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺簡(jiǎn)易的操作流程，收集數據、清洗數據、分析處理數據，更高效地進(jìn)行數據管理與數據解讀，提升數據價(jià)值，大幅拓展數據應用空間。
?。ㄗ髡卟毯阆蒂惲⑿琶浇檠芯坑邢薰緮祿扛笨偙O，陳曉文系賽立信媒介研究有限公司運作部高級運作經(jīng)理）
SMR
出品|賽立信融媒研究院
排版、審核 |曾婷婷 查看全部
“CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
是賽立信2022年又一個(gè)新的嘗試。根據我們與客戶(hù)溝通及服務(wù)中發(fā)現的各種企業(yè)痛點(diǎn)，針對性的進(jìn)行技術(shù)賦能，用以增大各種數據服務(wù)的應用價(jià)值。
服務(wù)平臺主要包括：數采平臺服務(wù)和數顯平臺服務(wù)。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
一
數采平臺
?。磾祿杉脚_）
數據采集平臺是賽立信自主開(kāi)發(fā)的用戶(hù)在線(xiàn)互動(dòng)平臺（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“CRS系統”），是賽立信旗下的專(zhuān)業(yè)云調研平臺，系統主要用于賽立信的在線(xiàn)調研及訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)度、樣本配額的在線(xiàn)監控。
用戶(hù)在CRS系統平臺上可創(chuàng )建并設計調研問(wèn)卷，并將設計好的問(wèn)卷發(fā)放到指定渠道，通過(guò)電腦、平板、手機進(jìn)行答題，或者通過(guò)離線(xiàn)調查工具“CRS”進(jìn)行面訪(fǎng)調查、問(wèn)卷填寫(xiě)。
CRS系統四大功能模塊
四
大
功
能
?、賳?wèn)卷創(chuàng )建與設計
問(wèn)卷模塊包含：新建問(wèn)卷、問(wèn)卷設計、答卷收集、結果分析、模擬答題、復制、刪除、授權。
?、陧椖窟M(jìn)度管理
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。
?、劢M織管理
組織管理模塊包含：用戶(hù)管理、用戶(hù)組管理、角色管理、基本設置。
?、軋蟊砼c分析
報表模塊包含：新建報告、編輯、查看、刪除；報告可以分享，同時(shí)支持導出原始數據及基本圖表。
CRS系統功能的幾大優(yōu)勢
幾
大
優(yōu)
勢
?。?）實(shí)時(shí)記錄。即時(shí)數據統計，在線(xiàn)分析，與傳統的點(diǎn)對點(diǎn)調查方式相比，既提高了效率又節省了經(jīng)費，降低成本、節約時(shí)間、無(wú)需問(wèn)卷。
?。?）自動(dòng)回傳。高效樣本回收渠道，多樣本分享模式。
?。?）數據精準。高效精準的樣本對接平臺，樣本數據真實(shí)、有效，嚴格質(zhì)控流程。
?。?）連續監測。實(shí)時(shí)監控，通過(guò)后臺的監聽(tīng)、監看，樣本的隨機抽取，事后答卷審核，質(zhì)量可靠。
?。?）智能采集。問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)，實(shí)現問(wèn)卷生成、隨機等距生成電話(huà)號碼、調查訪(fǎng)問(wèn)和數據處理的電子化和網(wǎng)絡(luò )化。
?。?）簡(jiǎn)單方便。調查問(wèn)卷輕松創(chuàng )建，優(yōu)選專(zhuān)業(yè)化模板多樣化題型，個(gè)性化，便捷化邏輯設計，針對項目要求定制化設計問(wèn)卷。
?。?）適用于全方位的應用場(chǎng)景調研。包括顧客滿(mǎn)意度（顧客滿(mǎn)意度調查、顧客投訴管理、顧客推薦指數NPS監測……）、用戶(hù)調研和洞察（消費者行為與態(tài)度研究、產(chǎn)品價(jià)格調研、A/B測試、行業(yè)調研、競品分析……）、滿(mǎn)意度評估（滿(mǎn)意度、360°測評、能力測評、服務(wù)測評……）、報名與投票（活動(dòng)報名、活動(dòng)二維碼簽到、現場(chǎng)投票、各類(lèi)評選……）等場(chǎng)景下的調研。
CRS系統的新功能
?、僖痪矶啾韺?shí)時(shí)數據分析
一份問(wèn)卷數據，根據特定題目篩選形成多份數報表，可根據不同維度分析具體到各大類(lèi)問(wèn)卷的實(shí)時(shí)數據分析。如不同訪(fǎng)問(wèn)員的問(wèn)卷數據分析；不同調研區域的問(wèn)卷數據分析；重點(diǎn)題目選項樣戶(hù)數據分析等等，綜合這些數據分析結果，即可獲得許多精準、實(shí)用的問(wèn)卷調查結論。
?、诟鼜碗s的問(wèn)卷邏輯實(shí)現
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。針對一些前置條件更為復雜、涉及多個(gè)題目的問(wèn)卷邏輯，在題目設置上進(jìn)行了更進(jìn)一步的優(yōu)化。舉例來(lái)說(shuō)，針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”或 M2題“其次常做的運動(dòng)是什么”，任一問(wèn)題中選擇了選項3“游泳”或者選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“是否去健身館進(jìn)行此類(lèi)運動(dòng)”；針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”不選擇選項3“游泳”，M3題“不愿意進(jìn)行哪些運動(dòng)”選擇選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“對健身館持怎樣的看法”。通過(guò)這樣更復雜的問(wèn)卷邏輯推進(jìn)，能夠幫助我們更迅速、便捷地得到所需內容。
?、蹎晤}測試&單題測試（忽略邏輯）
這一功能可以快速測試具體題目，不需要從第一題開(kāi)始。單題測試即可以測試多個(gè)題目的關(guān)聯(lián)邏輯，具體題目可以通過(guò)錄入題目編號進(jìn)行指定。單題測試（忽略邏輯）則是忽略當前題目的關(guān)聯(lián)邏輯，即可以任意關(guān)聯(lián)幾個(gè)題目進(jìn)行測試。如此，便能夠進(jìn)一步滿(mǎn)足不同情況下的測試需求，達到快速方便測試的目的。
?、茴}目測試
在內容編輯頁(yè)面，題目屬性區中提供了題目測試功能，在系統頁(yè)面中點(diǎn)擊“題目測試”，即可令用戶(hù)直接在答題頁(yè)預覽該題目。無(wú)須重頭到尾的重新進(jìn)行整份問(wèn)卷的測試，大大的節約了進(jìn)行測試的時(shí)間及效率。
?、菀曨l評價(jià)
CRS系統在新題型應用上還增加了視頻/音頻評價(jià)題目。在題目界面點(diǎn)擊播放按鈕即可觀(guān)看視頻/音頻，在觀(guān)看完整個(gè)視頻后，可以對視頻的各個(gè)方面進(jìn)行對應的評分，也可以在播放視頻/音頻的途中看到喜歡的點(diǎn)擊喜歡/不喜歡，形成一組“視頻/音頻播放喜好度曲線(xiàn)”，大大增強了問(wèn)卷填寫(xiě)的趣味性以及互動(dòng)感。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
二
數顯平臺
?。磾祿目梢暬故酒脚_）
數據的可視化展示平臺就是賽立信的SmartBI平臺，平臺為客戶(hù)提供以圖表形式展示的調研數據結果，客戶(hù)通過(guò)展示屏直觀(guān)的分析數據結果，并且可以通過(guò)這個(gè)平臺進(jìn)行深度數據挖掘。
BI可視化模塊整合了數據可視化展示技術(shù)與數據倉庫建立技術(shù)，把海量的數據運算與精美的圖表結合起來(lái)。數據可視化平臺作為分析數據輸出的工具，大大降低數據挖掘的難度，數據分析人員通過(guò)交互操作可實(shí)現深入的數據挖掘及直觀(guān)的數據分析，
主要可實(shí)現以下幾點(diǎn)：
?。?）迅速發(fā)現數據中的異常點(diǎn)；
?。?）通過(guò)對異常點(diǎn)進(jìn)行明細撰取，實(shí)現異常點(diǎn)的深入分析，定位異常原因；
?。?）數據可視化，數據分析人員可對數據進(jìn)行交互、可視化分析和發(fā)掘，提高分析工作效率，得出更有意義的分析結論。
相對于傳統的數據分析報告，數據可視化無(wú)論從數據含量還是數據分析挖掘來(lái)說(shuō)都具有較強的優(yōu)勢。主要體現以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：
?。?）數據集成度高。傳統的數據報告是平面化的，相比之下，數據可視化報告的數據更為立體化。一份可視化數據報告，相當于一個(gè)小型的數據倉庫，數據量除了當期的調研數據以外，還包含歷次調研的所有數據，數據分析員可以根據需要隨時(shí)抽取所需數據?？梢暬瘮祿蟾媸沁B接一個(gè)數據倉庫，按照一定的格式將不同渠道、不同時(shí)期、不同角度的數據導入數據倉庫，進(jìn)行歷史比較、分場(chǎng)景比較等分析，減少數據翻查檢索的大量工作量。
?。?）強大的數據統計分析功能。數顯平臺是可視化大屏+數據倉庫，數據倉庫承載著(zhù)大量的數據，系統可以通過(guò)建立各種模型進(jìn)行不同的數據分析，例如通過(guò)時(shí)間序列、平均值、參考值等數據進(jìn)行趨勢對比及未來(lái)預估分析，通過(guò)SWOT、graveyard等模型進(jìn)行競爭力、品牌影響力等不同視角的分析。
?。?）交互性強。數據分析人員根據自身的分析需求查詢(xún)任意周期、任意場(chǎng)景、任意內容等數據，同時(shí)進(jìn)行多期間、多場(chǎng)景下的數據對比分析及趨勢性分析。有異于以往的報告查詢(xún)，數顯平臺根據篩選器更簡(jiǎn)便、更快捷的提取所需的數據結果，大幅提高工作效率，可以把更多時(shí)間和精力用于分析與發(fā)掘數據結果。
?。?）平臺擁有強大的圖表構建器，實(shí)現結果可視化。平臺展示的數據結果均以圖表形式呈現，數據展示直觀(guān)明了，同時(shí)具備數據鉆取功能，進(jìn)行數據的上鉆與下鉆分析，以便更好的查詢(xún)與分析數據。
?。?）可進(jìn)行個(gè)性化定制模板設計。數據顯示平臺可根據不同部門(mén)人員的工作需要設計不同的數據顯示屏幕。同時(shí)針對常規化的工作報告內容，可以通過(guò)模板設計定期更新數據及分析結果，提高日常的工作效率。
?。?）操作簡(jiǎn)單、易用。數據可視化報告簡(jiǎn)單易用，內置各種分析模型與模塊，使用者不需要很強的統計學(xué)專(zhuān)業(yè)知識或者統計軟件使用知識都可以快速上手使用。同時(shí)，平臺自設各類(lèi)篩選器，用戶(hù)只需要在篩選器中點(diǎn)選所要查詢(xún)的內容，就可以立即看到需要的數據結果。
?。?）數據倉庫擴展性強。除了調研數據，企業(yè)還有很多內部流轉的數據，如營(yíng)銷(xiāo)、財務(wù)、人力等，部門(mén)數據的割裂導致企業(yè)較難進(jìn)行綜合性的分析，數顯平臺鏈接的數據倉庫具系列性，可以根據需求不斷延展，通過(guò)數顯平臺，可根據自身的數據內容做數據倉庫規劃、搭建數據倉庫、建立數據清洗及分析模型，在數據顯示平臺根據分析需要生成各類(lèi)業(yè)務(wù)報表、數據駕駛艙等分析結果。
通過(guò)CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺簡(jiǎn)易的操作流程，收集數據、清洗數據、分析處理數據，更高效地進(jìn)行數據管理與數據解讀，提升數據價(jià)值，大幅拓展數據應用空間。
?。ㄗ髡卟毯阆蒂惲⑿琶浇檠芯坑邢薰緮祿扛笨偙O，陳曉文系賽立信媒介研究有限公司運作部高級運作經(jīng)理）
SMR
出品|賽立信融媒研究院
排版、審核 |曾婷婷 查看全部
【原創(chuàng )推文】一文帶你了解CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺產(chǎn)品
“CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
是賽立信2022年又一個(gè)新的嘗試。根據我們與客戶(hù)溝通及服務(wù)中發(fā)現的各種企業(yè)痛點(diǎn)，針對性的進(jìn)行技術(shù)賦能，用以增大各種數據服務(wù)的應用價(jià)值。
服務(wù)平臺主要包括：數采平臺服務(wù)和數顯平臺服務(wù)。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
一
數采平臺
?。磾祿?a href="http://www.hqbet6457.com/" target="_blank">采集平臺）
數據采集平臺是賽立信自主開(kāi)發(fā)的用戶(hù)在線(xiàn)互動(dòng)平臺（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“CRS系統”），是賽立信旗下的專(zhuān)業(yè)云調研平臺，系統主要用于賽立信的在線(xiàn)調研及訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)度、樣本配額的在線(xiàn)監控。
用戶(hù)在CRS系統平臺上可創(chuàng )建并設計調研問(wèn)卷，并將設計好的問(wèn)卷發(fā)放到指定渠道，通過(guò)電腦、平板、手機進(jìn)行答題，或者通過(guò)離線(xiàn)調查工具“CRS”進(jìn)行面訪(fǎng)調查、問(wèn)卷填寫(xiě)。
CRS系統四大功能模塊
四
大
功
能
?、賳?wèn)卷創(chuàng )建與設計
問(wèn)卷模塊包含：新建問(wèn)卷、問(wèn)卷設計、答卷收集、結果分析、模擬答題、復制、刪除、授權。
?、陧椖窟M(jìn)度管理
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。
?、劢M織管理
組織管理模塊包含：用戶(hù)管理、用戶(hù)組管理、角色管理、基本設置。
?、軋蟊砼c分析
報表模塊包含：新建報告、編輯、查看、刪除；報告可以分享，同時(shí)支持導出原始數據及基本圖表。
CRS系統功能的幾大優(yōu)勢
幾
大
優(yōu)
勢
?。?）實(shí)時(shí)記錄。即時(shí)數據統計，在線(xiàn)分析，與傳統的點(diǎn)對點(diǎn)調查方式相比，既提高了效率又節省了經(jīng)費，降低成本、節約時(shí)間、無(wú)需問(wèn)卷。
?。?）自動(dòng)回傳。高效樣本回收渠道，多樣本分享模式。
?。?）數據精準。高效精準的樣本對接平臺，樣本數據真實(shí)、有效，嚴格質(zhì)控流程。
?。?）連續監測。實(shí)時(shí)監控，通過(guò)后臺的監聽(tīng)、監看，樣本的隨機抽取，事后答卷審核，質(zhì)量可靠。
?。?）智能采集。問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)，實(shí)現問(wèn)卷生成、隨機等距生成電話(huà)號碼、調查訪(fǎng)問(wèn)和數據處理的電子化和網(wǎng)絡(luò )化。
?。?）簡(jiǎn)單方便。調查問(wèn)卷輕松創(chuàng )建，優(yōu)選專(zhuān)業(yè)化模板多樣化題型，個(gè)性化，便捷化邏輯設計，針對項目要求定制化設計問(wèn)卷。
?。?）適用于全方位的應用場(chǎng)景調研。包括顧客滿(mǎn)意度（顧客滿(mǎn)意度調查、顧客投訴管理、顧客推薦指數NPS監測……）、用戶(hù)調研和洞察（消費者行為與態(tài)度研究、產(chǎn)品價(jià)格調研、A/B測試、行業(yè)調研、競品分析……）、滿(mǎn)意度評估（滿(mǎn)意度、360°測評、能力測評、服務(wù)測評……）、報名與投票（活動(dòng)報名、活動(dòng)二維碼簽到、現場(chǎng)投票、各類(lèi)評選……）等場(chǎng)景下的調研。
CRS系統的新功能
?、僖痪矶啾韺?shí)時(shí)數據分析
一份問(wèn)卷數據，根據特定題目篩選形成多份數報表，可根據不同維度分析具體到各大類(lèi)問(wèn)卷的實(shí)時(shí)數據分析。如不同訪(fǎng)問(wèn)員的問(wèn)卷數據分析；不同調研區域的問(wèn)卷數據分析；重點(diǎn)題目選項樣戶(hù)數據分析等等，綜合這些數據分析結果，即可獲得許多精準、實(shí)用的問(wèn)卷調查結論。
?、诟鼜碗s的問(wèn)卷邏輯實(shí)現
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。針對一些前置條件更為復雜、涉及多個(gè)題目的問(wèn)卷邏輯，在題目設置上進(jìn)行了更進(jìn)一步的優(yōu)化。舉例來(lái)說(shuō)，針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”或 M2題“其次常做的運動(dòng)是什么”，任一問(wèn)題中選擇了選項3“游泳”或者選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“是否去健身館進(jìn)行此類(lèi)運動(dòng)”；針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”不選擇選項3“游泳”，M3題“不愿意進(jìn)行哪些運動(dòng)”選擇選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“對健身館持怎樣的看法”。通過(guò)這樣更復雜的問(wèn)卷邏輯推進(jìn)，能夠幫助我們更迅速、便捷地得到所需內容。
?、蹎晤}測試&單題測試（忽略邏輯）
這一功能可以快速測試具體題目，不需要從第一題開(kāi)始。單題測試即可以測試多個(gè)題目的關(guān)聯(lián)邏輯，具體題目可以通過(guò)錄入題目編號進(jìn)行指定。單題測試（忽略邏輯）則是忽略當前題目的關(guān)聯(lián)邏輯，即可以任意關(guān)聯(lián)幾個(gè)題目進(jìn)行測試。如此，便能夠進(jìn)一步滿(mǎn)足不同情況下的測試需求，達到快速方便測試的目的。
?、茴}目測試
在內容編輯頁(yè)面，題目屬性區中提供了題目測試功能，在系統頁(yè)面中點(diǎn)擊“題目測試”，即可令用戶(hù)直接在答題頁(yè)預覽該題目。無(wú)須重頭到尾的重新進(jìn)行整份問(wèn)卷的測試，大大的節約了進(jìn)行測試的時(shí)間及效率。
?、菀曨l評價(jià)
CRS系統在新題型應用上還增加了視頻/音頻評價(jià)題目。在題目界面點(diǎn)擊播放按鈕即可觀(guān)看視頻/音頻，在觀(guān)看完整個(gè)視頻后，可以對視頻的各個(gè)方面進(jìn)行對應的評分，也可以在播放視頻/音頻的途中看到喜歡的點(diǎn)擊喜歡/不喜歡，形成一組“視頻/音頻播放喜好度曲線(xiàn)”，大大增強了問(wèn)卷填寫(xiě)的趣味性以及互動(dòng)感。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
二
數顯平臺
?。磾祿目梢暬故酒脚_）
數據的可視化展示平臺就是賽立信的SmartBI平臺，平臺為客戶(hù)提供以圖表形式展示的調研數據結果，客戶(hù)通過(guò)展示屏直觀(guān)的分析數據結果，并且可以通過(guò)這個(gè)平臺進(jìn)行深度數據挖掘。
BI可視化模塊整合了數據可視化展示技術(shù)與數據倉庫建立技術(shù)，把海量的數據運算與精美的圖表結合起來(lái)。數據可視化平臺作為分析數據輸出的工具，大大降低數據挖掘的難度，數據分析人員通過(guò)交互操作可實(shí)現深入的數據挖掘及直觀(guān)的數據分析，
主要可實(shí)現以下幾點(diǎn)：
?。?）迅速發(fā)現數據中的異常點(diǎn)；
?。?）通過(guò)對異常點(diǎn)進(jìn)行明細撰取，實(shí)現異常點(diǎn)的深入分析，定位異常原因；
?。?）數據可視化，數據分析人員可對數據進(jìn)行交互、可視化分析和發(fā)掘，提高分析工作效率，得出更有意義的分析結論。
相對于傳統的數據分析報告，數據可視化無(wú)論從數據含量還是數據分析挖掘來(lái)說(shuō)都具有較強的優(yōu)勢。主要體現以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：
?。?）數據集成度高。傳統的數據報告是平面化的，相比之下，數據可視化報告的數據更為立體化。一份可視化數據報告，相當于一個(gè)小型的數據倉庫，數據量除了當期的調研數據以外，還包含歷次調研的所有數據，數據分析員可以根據需要隨時(shí)抽取所需數據?？梢暬瘮祿蟾媸沁B接一個(gè)數據倉庫，按照一定的格式將不同渠道、不同時(shí)期、不同角度的數據導入數據倉庫，進(jìn)行歷史比較、分場(chǎng)景比較等分析，減少數據翻查檢索的大量工作量。
?。?）強大的數據統計分析功能。數顯平臺是可視化大屏+數據倉庫，數據倉庫承載著(zhù)大量的數據，系統可以通過(guò)建立各種模型進(jìn)行不同的數據分析，例如通過(guò)時(shí)間序列、平均值、參考值等數據進(jìn)行趨勢對比及未來(lái)預估分析，通過(guò)SWOT、graveyard等模型進(jìn)行競爭力、品牌影響力等不同視角的分析。
?。?）交互性強。數據分析人員根據自身的分析需求查詢(xún)任意周期、任意場(chǎng)景、任意內容等數據，同時(shí)進(jìn)行多期間、多場(chǎng)景下的數據對比分析及趨勢性分析。有異于以往的報告查詢(xún)，數顯平臺根據篩選器更簡(jiǎn)便、更快捷的提取所需的數據結果，大幅提高工作效率，可以把更多時(shí)間和精力用于分析與發(fā)掘數據結果。
?。?）平臺擁有強大的圖表構建器，實(shí)現結果可視化。平臺展示的數據結果均以圖表形式呈現，數據展示直觀(guān)明了，同時(shí)具備數據鉆取功能，進(jìn)行數據的上鉆與下鉆分析，以便更好的查詢(xún)與分析數據。
?。?）可進(jìn)行個(gè)性化定制模板設計。數據顯示平臺可根據不同部門(mén)人員的工作需要設計不同的數據顯示屏幕。同時(shí)針對常規化的工作報告內容，可以通過(guò)模板設計定期更新數據及分析結果，提高日常的工作效率。
?。?）操作簡(jiǎn)單、易用。數據可視化報告簡(jiǎn)單易用，內置各種分析模型與模塊，使用者不需要很強的統計學(xué)專(zhuān)業(yè)知識或者統計軟件使用知識都可以快速上手使用。同時(shí)，平臺自設各類(lèi)篩選器，用戶(hù)只需要在篩選器中點(diǎn)選所要查詢(xún)的內容，就可以立即看到需要的數據結果。
?。?）數據倉庫擴展性強。除了調研數據，企業(yè)還有很多內部流轉的數據，如營(yíng)銷(xiāo)、財務(wù)、人力等，部門(mén)數據的割裂導致企業(yè)較難進(jìn)行綜合性的分析，數顯平臺鏈接的數據倉庫具系列性，可以根據需求不斷延展，通過(guò)數顯平臺，可根據自身的數據內容做數據倉庫規劃、搭建數據倉庫、建立數據清洗及分析模型，在數據顯示平臺根據分析需要生成各類(lèi)業(yè)務(wù)報表、數據駕駛艙等分析結果。
通過(guò)CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺簡(jiǎn)易的操作流程，收集數據、清洗數據、分析處理數據，更高效地進(jìn)行數據管理與數據解讀，提升數據價(jià)值，大幅拓展數據應用空間。
?。ㄗ髡卟毯阆蒂惲⑿琶浇檠芯坑邢薰緮祿扛笨偙O，陳曉文系賽立信媒介研究有限公司運作部高級運作經(jīng)理）
SMR
出品|賽立信融媒研究院
排版、審核 |曾婷婷
分布式日志收集系統 - ExceptionLess的安裝、配置、使用
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-07-22 06:18
分布式日志收集系統 - ExceptionLess的安裝、配置、使用
前言
Exceptionless 是一個(gè)開(kāi)源的實(shí)時(shí)的日志收集框架，它可以應用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web API，Web Forms，WPF，Console，ASP.NET MVC 等技術(shù)開(kāi)發(fā)的應用程序中，并且提供了REST接口可以應用在 Javascript，Node.js 中。（基本就是.Net技術(shù)棧的一套東西）
項目地址：
它將日志收集變得簡(jiǎn)單易用并且不需要了解太多的相關(guān)技術(shù)細節及配置，對于微服務(wù)架構的應用程序來(lái)說(shuō)，統一的日志收集系統的建立更是有必要。
要使用的話(huà)只需要在其官網(wǎng)上注冊個(gè)賬號，然后在代碼中配置一下APIKey就可以了，不過(guò)免費版額度有限，當然還是自己部署一套比較好，這次依然使用docker部署
安裝
docker部署可以在GitHub下載代碼自己構建，也可以用官方打包好的鏡像，為了方便這里我直接使用官方打包的鏡像
docker-compose.yml 內容如下
可以看到其中包含5個(gè)容器：ExceptionLess App、ExceptionLess Job、elasticsearch、kibana、Redis
version:?'3.7'<br /><br />services:<br />??app:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />??????-?redis<br />????image:?exceptionless/app:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />??????#?官方配置默認包含HTTPS，我把它關(guān)了<br />??????#ASPNETCORE_URLS:?http://+;https://+<br />??????ASPNETCORE_URLS:?http://+<br />??????#?關(guān)了HTTPS，這個(gè)端口也不用配置了<br />??????#ASPNETCORE_HTTPS_PORT:?5001<br />??????#?關(guān)了HTTPS，證書(shū)也不用配置<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Password:?password<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Path:?/https/aspnetapp.pfx<br />??????EX_RunJobsInProcess:?'false'<br />????ports:<br />??????-?5000:80<br />??????#?關(guān)了HTTPS，不需要映射443端口<br />??????#-?5001:443<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br />??????-?ex_ssldata:/https<br /><br />??jobs:<br />????depends_on:<br />??????-?app<br />????image:?exceptionless/job:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????#?UI地址，修改這里的IP地址為你的服務(wù)器IP地址<br />??????EX_BaseURL:?http://你的IP:5000<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????#?郵件配置<br />??????EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />??????EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br /><br />??elasticsearch:<br />????image:?exceptionless/elasticsearch:7.15.2<br />????environment:<br />??????discovery.type:?single-node<br />??????xpack.security.enabled:?'false'<br />??????ES_JAVA_OPTS:?-Xms1g?-Xmx1g<br />????ports:<br />??????-?9200:9200<br />??????-?9300:9300<br />????volumes:<br />??????-?ex_esdata:/usr/share/elasticsearch/data<br /><br />??kibana:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />????image:?docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2<br />????ports:<br />??????-?5601:5601<br /><br />??redis:<br />????image:?redis:6.0-alpine<br />????ports:<br />??????-?6379:6379<br /><br />volumes:<br />??ex_esdata:<br />????driver:?local<br />??ex_appdata:<br />????driver:?local<br />??ex_ssldata:<br />????driver:?local<br />
郵件配置
郵件配置是比較麻煩的地方，我查了一些資料才解決
在jobs容器中的這兩個(gè)環(huán)境變量里配置
EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />
有坑的地方就是EX_ConnectionStrings__Email變量的郵箱地址需要對@符號進(jìn)行轉義，用%40代替@符號
以我的自建郵箱為例，郵箱地址是：，那么配置就是這樣
EX_ConnectionStrings__Email: smtps://test%40dealiaxy.com:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom: test@dealiaxy.com
這樣配置完成就可以正常發(fā)郵件了~
PS：還可以配置Webhook實(shí)現報錯自動(dòng)推送到微信、釘釘之類(lèi)的平臺，不細說(shuō)了
AspNetCore集成
我主要使用的.Net技術(shù)棧是AspNetCore，其他項目可以參考官方文檔的集成教程
首先在ExceptionLess中創(chuàng )建一個(gè)項目，把APIKey復制下來(lái)
編輯AspNetCore項目的appsettings.json文件，增加配置
"Exceptionless":?{<br />????"ServerUrl":?"http://12.0.0.1:5000",<br />????"ApiKey":?"Rajo99MksQTS6zZK81238jTkNHNOQP33A3iW45JC"<br />}<br />
然后編輯Program.cs，添加服務(wù)和中間件
builder.Services.AddExceptionless(builder.Configuration);<br />app.UseExceptionless();<br />
集成這一步就搞定了
記錄事件
Exceptionless中的事件有以下幾種類(lèi)型：
除此之外，每個(gè)事件還可以附加tags、object、UserIdentity、Description之類(lèi)的信息，有這些信息的輔助可以方便后續排查問(wèn)題。
最簡(jiǎn)單的使用
ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message").Submit();<br />
CreateLog方法會(huì )放回一個(gè)EventBuilder類(lèi)型的對象，之后在這個(gè)對象上進(jìn)行大部分操作支持鏈式調用
可以像上面那樣一行代碼鏈式調用，也可以這樣
//?先創(chuàng )建<br />var?eventBuilder?=?ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message");<br />//?再來(lái)慢慢添加<br />eventBuilder.AddObject(...);<br />eventBuilder.AddTags(...);<br />//?最后提交<br />eventBuilder.Submit();<br />
可以附加到事件中的信息有很多，下面是官網(wǎng)提供的一些例子
//?Set?the?reference?id?of?the?event?so?we?can?search?for?it?later?(reference:id).<br />//?This?will?automatically?be?populated?if?you?call?ExceptionlessClient.Default.Configuration.UseReferenceIds();<br />.SetReferenceId(Guid.NewGuid().ToString("N"))<br />//?Add?the?order?object?but?exclude?the?credit?number?property.<br />.AddObject(order,?"Order",?excludedPropertyNames:?new?[]?{?"CreditCardNumber"?},?maxDepth:?2)<br />//?Set?the?quote?number.<br />.SetProperty("Quote",?123)<br />//?Add?an?order?tag.<br />.AddTags("Order")<br />//?Mark?critical.<br />.MarkAsCritical()<br />//?Set?the?coordinates?of?the?end?user.<br />.SetGeo(43.595089,?-88.444602)<br />//?Set?the?user?id?that?is?in?our?system?and?provide?a?friendly?name.<br />.SetUserIdentity(user.Id,?user.FullName)<br />//?Set?the?users?description?of?the?error.<br />.SetUserDescription(user.EmailAddress,?"I?tried?creating?an?order?from?my?saved?quote.")<br />
例如，使用SetUserIdentity設置了用戶(hù)信息，在異常列表就可以看到用戶(hù)名，如圖
image
用AddTags添加標簽，在頁(yè)面中以badge的形式顯示
image
還有AddObject，很方便，可以直接把對象傳進(jìn)去，由于C#語(yǔ)言有匿名對象，那就更方便了，在頁(yè)面上的“擴展數據”標簽頁(yè)上可以看到，ExceptionLess會(huì )把對象處理成表格形式，更加直觀(guān)
image提交錯誤信息
ExceptionLess提供了Exception對象的擴展方法
可以catch到錯誤后直接Submit
try?{}<br />catch?(Exception?ex)?{<br />????ex.ToExceptionless().Submit();<br />}<br />
當然也可以附加一些信息進(jìn)去
ex.ToExceptionless().AddObject(...).Submit();<br />
集成日志框架
除了手動(dòng)提交事件，它還提供了與現有日志框架集成的方法
安裝對應的nuget包就行（簡(jiǎn)單搜了一下，至少對Log4net和NLog的支持應該是沒(méi)啥問(wèn)題的）
image
以與Log4net集成為例，首先安裝nuget包：Exceptionless.Log4net
附上一個(gè)簡(jiǎn)單的Log4net配置
<br /><br />??<br />????<br />??<br /><br /><br /><br />??<br />??<br /><br /><br />
其他語(yǔ)言能用嗎？
雖然官方只支持.Net平臺和前端（js調用、vue3），不過(guò)ExceptionLess提供了大量的HTTP接口，想要在其他語(yǔ)言的項目中使用，只需要調用對應的接口就行了，甚至可以自己封裝一個(gè)
不過(guò)在其他語(yǔ)言的項目中，我推薦使用Sentry（下一篇文章要介紹的），支持的語(yǔ)言/框架更多，ExceptionLess的優(yōu)勢在于和AspNetCore這類(lèi).Net平臺的結合更好，結果頁(yè)面更直觀(guān)~
話(huà)說(shuō)回來(lái)，ExceptionLess的接口文檔（Swagger）在/docs/index.html，根據部署地址訪(fǎng)問(wèn)就能看到，里面你要的功能基本都有。
參考資料 查看全部
前言
Exceptionless 是一個(gè)開(kāi)源的實(shí)時(shí)的日志收集框架，它可以應用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web API，Web Forms，WPF，Console，ASP.NET MVC 等技術(shù)開(kāi)發(fā)的應用程序中，并且提供了REST接口可以應用在 Javascript，Node.js 中。（基本就是.Net技術(shù)棧的一套東西）
項目地址：
它將日志收集變得簡(jiǎn)單易用并且不需要了解太多的相關(guān)技術(shù)細節及配置，對于微服務(wù)架構的應用程序來(lái)說(shuō)，統一的日志收集系統的建立更是有必要。
要使用的話(huà)只需要在其官網(wǎng)上注冊個(gè)賬號，然后在代碼中配置一下APIKey就可以了，不過(guò)免費版額度有限，當然還是自己部署一套比較好，這次依然使用docker部署
安裝
docker部署可以在GitHub下載代碼自己構建，也可以用官方打包好的鏡像，為了方便這里我直接使用官方打包的鏡像
docker-compose.yml 內容如下
可以看到其中包含5個(gè)容器：ExceptionLess App、ExceptionLess Job、elasticsearch、kibana、Redis
version:?'3.7'<br /><br />services:<br />??app:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />??????-?redis<br />????image:?exceptionless/app:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />??????#?官方配置默認包含HTTPS，我把它關(guān)了<br />??????#ASPNETCORE_URLS:?http://+;https://+<br />??????ASPNETCORE_URLS:?http://+<br />??????#?關(guān)了HTTPS，這個(gè)端口也不用配置了<br />??????#ASPNETCORE_HTTPS_PORT:?5001<br />??????#?關(guān)了HTTPS，證書(shū)也不用配置<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Password:?password<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Path:?/https/aspnetapp.pfx<br />??????EX_RunJobsInProcess:?'false'<br />????ports:<br />??????-?5000:80<br />??????#?關(guān)了HTTPS，不需要映射443端口<br />??????#-?5001:443<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br />??????-?ex_ssldata:/https<br /><br />??jobs:<br />????depends_on:<br />??????-?app<br />????image:?exceptionless/job:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????#?UI地址，修改這里的IP地址為你的服務(wù)器IP地址<br />??????EX_BaseURL:?http://你的IP:5000<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????#?郵件配置<br />??????EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />??????EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br /><br />??elasticsearch:<br />????image:?exceptionless/elasticsearch:7.15.2<br />????environment:<br />??????discovery.type:?single-node<br />??????xpack.security.enabled:?'false'<br />??????ES_JAVA_OPTS:?-Xms1g?-Xmx1g<br />????ports:<br />??????-?9200:9200<br />??????-?9300:9300<br />????volumes:<br />??????-?ex_esdata:/usr/share/elasticsearch/data<br /><br />??kibana:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />????image:?docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2<br />????ports:<br />??????-?5601:5601<br /><br />??redis:<br />????image:?redis:6.0-alpine<br />????ports:<br />??????-?6379:6379<br /><br />volumes:<br />??ex_esdata:<br />????driver:?local<br />??ex_appdata:<br />????driver:?local<br />??ex_ssldata:<br />????driver:?local<br />
郵件配置
郵件配置是比較麻煩的地方，我查了一些資料才解決
在jobs容器中的這兩個(gè)環(huán)境變量里配置
EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />
有坑的地方就是EX_ConnectionStrings__Email變量的郵箱地址需要對@符號進(jìn)行轉義，用%40代替@符號
以我的自建郵箱為例，郵箱地址是：，那么配置就是這樣
EX_ConnectionStrings__Email: smtps://test%40dealiaxy.com:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom: test@dealiaxy.com
這樣配置完成就可以正常發(fā)郵件了~
PS：還可以配置Webhook實(shí)現報錯自動(dòng)推送到微信、釘釘之類(lèi)的平臺，不細說(shuō)了
AspNetCore集成
我主要使用的.Net技術(shù)棧是AspNetCore，其他項目可以參考官方文檔的集成教程
首先在ExceptionLess中創(chuàng )建一個(gè)項目，把APIKey復制下來(lái)
編輯AspNetCore項目的appsettings.json文件，增加配置
"Exceptionless":?{<br />????"ServerUrl":?"http://12.0.0.1:5000",<br />????"ApiKey":?"Rajo99MksQTS6zZK81238jTkNHNOQP33A3iW45JC"<br />}<br />
然后編輯Program.cs，添加服務(wù)和中間件
builder.Services.AddExceptionless(builder.Configuration);<br />app.UseExceptionless();<br />
集成這一步就搞定了
記錄事件
Exceptionless中的事件有以下幾種類(lèi)型：
除此之外，每個(gè)事件還可以附加tags、object、UserIdentity、Description之類(lèi)的信息，有這些信息的輔助可以方便后續排查問(wèn)題。
最簡(jiǎn)單的使用
ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message").Submit();<br />
CreateLog方法會(huì )放回一個(gè)EventBuilder類(lèi)型的對象，之后在這個(gè)對象上進(jìn)行大部分操作支持鏈式調用
可以像上面那樣一行代碼鏈式調用，也可以這樣
//?先創(chuàng )建<br />var?eventBuilder?=?ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message");<br />//?再來(lái)慢慢添加<br />eventBuilder.AddObject(...);<br />eventBuilder.AddTags(...);<br />//?最后提交<br />eventBuilder.Submit();<br />
可以附加到事件中的信息有很多，下面是官網(wǎng)提供的一些例子
//?Set?the?reference?id?of?the?event?so?we?can?search?for?it?later?(reference:id).<br />//?This?will?automatically?be?populated?if?you?call?ExceptionlessClient.Default.Configuration.UseReferenceIds();<br />.SetReferenceId(Guid.NewGuid().ToString("N"))<br />//?Add?the?order?object?but?exclude?the?credit?number?property.<br />.AddObject(order,?"Order",?excludedPropertyNames:?new?[]?{?"CreditCardNumber"?},?maxDepth:?2)<br />//?Set?the?quote?number.<br />.SetProperty("Quote",?123)<br />//?Add?an?order?tag.<br />.AddTags("Order")<br />//?Mark?critical.<br />.MarkAsCritical()<br />//?Set?the?coordinates?of?the?end?user.<br />.SetGeo(43.595089,?-88.444602)<br />//?Set?the?user?id?that?is?in?our?system?and?provide?a?friendly?name.<br />.SetUserIdentity(user.Id,?user.FullName)<br />//?Set?the?users?description?of?the?error.<br />.SetUserDescription(user.EmailAddress,?"I?tried?creating?an?order?from?my?saved?quote.")<br />
例如，使用SetUserIdentity設置了用戶(hù)信息，在異常列表就可以看到用戶(hù)名，如圖
image
用AddTags添加標簽，在頁(yè)面中以badge的形式顯示
image
還有AddObject，很方便，可以直接把對象傳進(jìn)去，由于C#語(yǔ)言有匿名對象，那就更方便了，在頁(yè)面上的“擴展數據”標簽頁(yè)上可以看到，ExceptionLess會(huì )把對象處理成表格形式，更加直觀(guān)
image提交錯誤信息
ExceptionLess提供了Exception對象的擴展方法
可以catch到錯誤后直接Submit
try?{}<br />catch?(Exception?ex)?{<br />????ex.ToExceptionless().Submit();<br />}<br />
當然也可以附加一些信息進(jìn)去
ex.ToExceptionless().AddObject(...).Submit();<br />
集成日志框架
除了手動(dòng)提交事件，它還提供了與現有日志框架集成的方法
安裝對應的nuget包就行（簡(jiǎn)單搜了一下，至少對Log4net和NLog的支持應該是沒(méi)啥問(wèn)題的）
image
以與Log4net集成為例，首先安裝nuget包：Exceptionless.Log4net
附上一個(gè)簡(jiǎn)單的Log4net配置
<br /><br />??<br />????<br />??<br /><br /><br /><br />??<br />??<br /><br /><br />
其他語(yǔ)言能用嗎？
雖然官方只支持.Net平臺和前端（js調用、vue3），不過(guò)ExceptionLess提供了大量的HTTP接口，想要在其他語(yǔ)言的項目中使用，只需要調用對應的接口就行了，甚至可以自己封裝一個(gè)
不過(guò)在其他語(yǔ)言的項目中，我推薦使用Sentry（下一篇文章要介紹的），支持的語(yǔ)言/框架更多，ExceptionLess的優(yōu)勢在于和AspNetCore這類(lèi).Net平臺的結合更好，結果頁(yè)面更直觀(guān)~
話(huà)說(shuō)回來(lái)，ExceptionLess的接口文檔（Swagger）在/docs/index.html，根據部署地址訪(fǎng)問(wèn)就能看到，里面你要的功能基本都有。
參考資料 查看全部
分布式日志收集系統 - ExceptionLess的安裝、配置、使用
前言
Exceptionless 是一個(gè)開(kāi)源的實(shí)時(shí)的日志收集框架，它可以應用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web API，Web Forms，WPF，Console，ASP.NET MVC 等技術(shù)開(kāi)發(fā)的應用程序中，并且提供了REST接口可以應用在 Javascript，Node.js 中。（基本就是.Net技術(shù)棧的一套東西）
項目地址：
它將日志收集變得簡(jiǎn)單易用并且不需要了解太多的相關(guān)技術(shù)細節及配置，對于微服務(wù)架構的應用程序來(lái)說(shuō)，統一的日志收集系統的建立更是有必要。
要使用的話(huà)只需要在其官網(wǎng)上注冊個(gè)賬號，然后在代碼中配置一下APIKey就可以了，不過(guò)免費版額度有限，當然還是自己部署一套比較好，這次依然使用docker部署
安裝
docker部署可以在GitHub下載代碼自己構建，也可以用官方打包好的鏡像，為了方便這里我直接使用官方打包的鏡像
docker-compose.yml 內容如下
可以看到其中包含5個(gè)容器：ExceptionLess App、ExceptionLess Job、elasticsearch、kibana、Redis
version:?'3.7'<br /><br />services:<br />??app:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />??????-?redis<br />????image:?exceptionless/app:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />??????#?官方配置默認包含HTTPS，我把它關(guān)了<br />??????#ASPNETCORE_URLS:?http://+;https://+<br />??????ASPNETCORE_URLS:?http://+<br />??????#?關(guān)了HTTPS，這個(gè)端口也不用配置了<br />??????#ASPNETCORE_HTTPS_PORT:?5001<br />??????#?關(guān)了HTTPS，證書(shū)也不用配置<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Password:?password<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Path:?/https/aspnetapp.pfx<br />??????EX_RunJobsInProcess:?'false'<br />????ports:<br />??????-?5000:80<br />??????#?關(guān)了HTTPS，不需要映射443端口<br />??????#-?5001:443<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br />??????-?ex_ssldata:/https<br /><br />??jobs:<br />????depends_on:<br />??????-?app<br />????image:?exceptionless/job:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????#?UI地址，修改這里的IP地址為你的服務(wù)器IP地址<br />??????EX_BaseURL:?http://你的IP:5000<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????#?郵件配置<br />??????EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />??????EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br /><br />??elasticsearch:<br />????image:?exceptionless/elasticsearch:7.15.2<br />????environment:<br />??????discovery.type:?single-node<br />??????xpack.security.enabled:?'false'<br />??????ES_JAVA_OPTS:?-Xms1g?-Xmx1g<br />????ports:<br />??????-?9200:9200<br />??????-?9300:9300<br />????volumes:<br />??????-?ex_esdata:/usr/share/elasticsearch/data<br /><br />??kibana:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />????image:?docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2<br />????ports:<br />??????-?5601:5601<br /><br />??redis:<br />????image:?redis:6.0-alpine<br />????ports:<br />??????-?6379:6379<br /><br />volumes:<br />??ex_esdata:<br />????driver:?local<br />??ex_appdata:<br />????driver:?local<br />??ex_ssldata:<br />????driver:?local<br />
郵件配置
郵件配置是比較麻煩的地方，我查了一些資料才解決
在jobs容器中的這兩個(gè)環(huán)境變量里配置
EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />
有坑的地方就是EX_ConnectionStrings__Email變量的郵箱地址需要對@符號進(jìn)行轉義，用%40代替@符號
以我的自建郵箱為例，郵箱地址是：，那么配置就是這樣
EX_ConnectionStrings__Email: smtps://test%40dealiaxy.com:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom: test@dealiaxy.com
這樣配置完成就可以正常發(fā)郵件了~
PS：還可以配置Webhook實(shí)現報錯自動(dòng)推送到微信、釘釘之類(lèi)的平臺，不細說(shuō)了
AspNetCore集成
我主要使用的.Net技術(shù)棧是AspNetCore，其他項目可以參考官方文檔的集成教程
首先在ExceptionLess中創(chuàng )建一個(gè)項目，把APIKey復制下來(lái)
編輯AspNetCore項目的appsettings.json文件，增加配置
"Exceptionless":?{<br />????"ServerUrl":?"http://12.0.0.1:5000",<br />????"ApiKey":?"Rajo99MksQTS6zZK81238jTkNHNOQP33A3iW45JC"<br />}<br />
然后編輯Program.cs，添加服務(wù)和中間件
builder.Services.AddExceptionless(builder.Configuration);<br />app.UseExceptionless();<br />
集成這一步就搞定了
記錄事件
Exceptionless中的事件有以下幾種類(lèi)型：
除此之外，每個(gè)事件還可以附加tags、object、UserIdentity、Description之類(lèi)的信息，有這些信息的輔助可以方便后續排查問(wèn)題。
最簡(jiǎn)單的使用
ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message").Submit();<br />
CreateLog方法會(huì )放回一個(gè)EventBuilder類(lèi)型的對象，之后在這個(gè)對象上進(jìn)行大部分操作支持鏈式調用
可以像上面那樣一行代碼鏈式調用，也可以這樣
//?先創(chuàng )建<br />var?eventBuilder?=?ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message");<br />//?再來(lái)慢慢添加<br />eventBuilder.AddObject(...);<br />eventBuilder.AddTags(...);<br />//?最后提交<br />eventBuilder.Submit();<br />
可以附加到事件中的信息有很多，下面是官網(wǎng)提供的一些例子
//?Set?the?reference?id?of?the?event?so?we?can?search?for?it?later?(reference:id).<br />//?This?will?automatically?be?populated?if?you?call?ExceptionlessClient.Default.Configuration.UseReferenceIds();<br />.SetReferenceId(Guid.NewGuid().ToString("N"))<br />//?Add?the?order?object?but?exclude?the?credit?number?property.<br />.AddObject(order,?"Order",?excludedPropertyNames:?new?[]?{?"CreditCardNumber"?},?maxDepth:?2)<br />//?Set?the?quote?number.<br />.SetProperty("Quote",?123)<br />//?Add?an?order?tag.<br />.AddTags("Order")<br />//?Mark?critical.<br />.MarkAsCritical()<br />//?Set?the?coordinates?of?the?end?user.<br />.SetGeo(43.595089,?-88.444602)<br />//?Set?the?user?id?that?is?in?our?system?and?provide?a?friendly?name.<br />.SetUserIdentity(user.Id,?user.FullName)<br />//?Set?the?users?description?of?the?error.<br />.SetUserDescription(user.EmailAddress,?"I?tried?creating?an?order?from?my?saved?quote.")<br />
例如，使用SetUserIdentity設置了用戶(hù)信息，在異常列表就可以看到用戶(hù)名，如圖
image
用AddTags添加標簽，在頁(yè)面中以badge的形式顯示
image
還有AddObject，很方便，可以直接把對象傳進(jìn)去，由于C#語(yǔ)言有匿名對象，那就更方便了，在頁(yè)面上的“擴展數據”標簽頁(yè)上可以看到，ExceptionLess會(huì )把對象處理成表格形式，更加直觀(guān)
image提交錯誤信息
ExceptionLess提供了Exception對象的擴展方法
可以catch到錯誤后直接Submit
try?{}<br />catch?(Exception?ex)?{<br />????ex.ToExceptionless().Submit();<br />}<br />
當然也可以附加一些信息進(jìn)去
ex.ToExceptionless().AddObject(...).Submit();<br />
集成日志框架
除了手動(dòng)提交事件，它還提供了與現有日志框架集成的方法
安裝對應的nuget包就行（簡(jiǎn)單搜了一下，至少對Log4net和NLog的支持應該是沒(méi)啥問(wèn)題的）
image
以與Log4net集成為例，首先安裝nuget包：Exceptionless.Log4net
附上一個(gè)簡(jiǎn)單的Log4net配置
<br /><br />??<br />????<br />??<br /><br /><br /><br />??<br />??<br /><br /><br />
其他語(yǔ)言能用嗎？
雖然官方只支持.Net平臺和前端（js調用、vue3），不過(guò)ExceptionLess提供了大量的HTTP接口，想要在其他語(yǔ)言的項目中使用，只需要調用對應的接口就行了，甚至可以自己封裝一個(gè)
不過(guò)在其他語(yǔ)言的項目中，我推薦使用Sentry（下一篇文章要介紹的），支持的語(yǔ)言/框架更多，ExceptionLess的優(yōu)勢在于和AspNetCore這類(lèi).Net平臺的結合更好，結果頁(yè)面更直觀(guān)~
話(huà)說(shuō)回來(lái)，ExceptionLess的接口文檔（Swagger）在/docs/index.html，根據部署地址訪(fǎng)問(wèn)就能看到，里面你要的功能基本都有。
參考資料
【干貨】如何從一個(gè)文件中抓取一些數據？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 126 次瀏覽 ? 2022-07-03 04:01
【干貨】如何從一個(gè)文件中抓取一些數據？
文章實(shí)時(shí)采集python中的文件操作非常重要，那么如何從一個(gè)文件中抓取一些數據呢？awkward也可以說(shuō)bad，比如最簡(jiǎn)單的一種抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法就是以下這樣：>>>file1=''>>>file2=''>>>file3=''>>>a=file1.get('file_name')>>>afile_name'content'>>>afile_name'email'>>>a.extract()>>>awindowsemail{1：mail_bolg}>>>abad但是email格式的網(wǎng)頁(yè)基本上是絕對不可能存在的，是一個(gè)定向樣本，可能會(huì )被識別成郵件，真的是這樣嗎？思考時(shí)間>>>backtrace(a,endpoint)>>>a,b>>>a,b{2：content;}>>>a.extract()>>>這段代碼獲取了github上的一段源代碼（點(diǎn)擊放大）>>>importre>>>re.search('',a)>>>a從blabla網(wǎng)站爬了一段數據，查看一下它的源代碼>>>content=re.search('',a)>>>a['name']{2：boarddata|mail_bolg}>>>content{3：rawdata|email}>>>content是一個(gè)源代碼片段，源代碼一共八段>>>content{3：asciidata}>>>content{1：mail_bolg}>>>content[2：content]{2：boarddata,3：email}注意這個(gè)源代碼只保存了文件名，沒(méi)有保存文件的擴展名和網(wǎng)址，即便是后綴名為xml文件，它也僅僅是一個(gè)文件鏈接。
很明顯網(wǎng)頁(yè)被繞過(guò)了。所以我們?yōu)榫W(wǎng)頁(yè)請求設置了封裝，content只要獲取到這個(gè)文件鏈接，以后寫(xiě)文件的時(shí)候都只需要寫(xiě)一個(gè)名字，就可以抓取任意非request請求>>>withopen('example.json','w')asf:>>>f.write(content)>>>gethandle('example.json')>>>content=''>>>content.read()>>>a通過(guò)對文件數據的二次加工，我們可以抓取一些特殊的結構的數據>>>content=''>>>acontent{0：word;1：id;2：author;3：page=0;4：page++;5：page++;6：page++;7：page++;8：page++;9：page++;10：page++;11：page++;12：page++;13：page++;14：page++;15：page++;16：page++;17：page++;18：page++;19：page++;20：page++;21：page++;22：page++;23：page++;24：page++;25：page++;26：page++;27：page++;28：page++;29：page++;30：page++;31：page++;32：page++;33：page++;34：page++;35：page++;36：page。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集python中的文件操作非常重要，那么如何從一個(gè)文件中抓取一些數據呢？awkward也可以說(shuō)bad，比如最簡(jiǎn)單的一種抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法就是以下這樣：>>>file1=''>>>file2=''>>>file3=''>>>a=file1.get('file_name')>>>afile_name'content'>>>afile_name'email'>>>a.extract()>>>awindowsemail{1：mail_bolg}>>>abad但是email格式的網(wǎng)頁(yè)基本上是絕對不可能存在的，是一個(gè)定向樣本，可能會(huì )被識別成郵件，真的是這樣嗎？思考時(shí)間>>>backtrace(a,endpoint)>>>a,b>>>a,b{2：content;}>>>a.extract()>>>這段代碼獲取了github上的一段源代碼（點(diǎn)擊放大）>>>importre>>>re.search('',a)>>>a從blabla網(wǎng)站爬了一段數據，查看一下它的源代碼>>>content=re.search('',a)>>>a['name']{2：boarddata|mail_bolg}>>>content{3：rawdata|email}>>>content是一個(gè)源代碼片段，源代碼一共八段>>>content{3：asciidata}>>>content{1：mail_bolg}>>>content[2：content]{2：boarddata,3：email}注意這個(gè)源代碼只保存了文件名，沒(méi)有保存文件的擴展名和網(wǎng)址，即便是后綴名為xml文件，它也僅僅是一個(gè)文件鏈接。
很明顯網(wǎng)頁(yè)被繞過(guò)了。所以我們?yōu)榫W(wǎng)頁(yè)請求設置了封裝，content只要獲取到這個(gè)文件鏈接，以后寫(xiě)文件的時(shí)候都只需要寫(xiě)一個(gè)名字，就可以抓取任意非request請求>>>withopen('example.json','w')asf:>>>f.write(content)>>>gethandle('example.json')>>>content=''>>>content.read()>>>a通過(guò)對文件數據的二次加工，我們可以抓取一些特殊的結構的數據>>>content=''>>>acontent{0：word;1：id;2：author;3：page=0;4：page++;5：page++;6：page++;7：page++;8：page++;9：page++;10：page++;11：page++;12：page++;13：page++;14：page++;15：page++;16：page++;17：page++;18：page++;19：page++;20：page++;21：page++;22：page++;23：page++;24：page++;25：page++;26：page++;27：page++;28：page++;29：page++;30：page++;31：page++;32：page++;33：page++;34：page++;35：page++;36：page。 查看全部
【干貨】如何從一個(gè)文件中抓取一些數據？
文章實(shí)時(shí)采集python中的文件操作非常重要，那么如何從一個(gè)文件中抓取一些數據呢？awkward也可以說(shuō)bad，比如最簡(jiǎn)單的一種抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法就是以下這樣：>>>file1=''>>>file2=''>>>file3=''>>>a=file1.get('file_name')>>>afile_name'content'>>>afile_name'email'>>>a.extract()>>>awindowsemail{1：mail_bolg}>>>abad但是email格式的網(wǎng)頁(yè)基本上是絕對不可能存在的，是一個(gè)定向樣本，可能會(huì )被識別成郵件，真的是這樣嗎？思考時(shí)間>>>backtrace(a,endpoint)>>>a,b>>>a,b{2：content;}>>>a.extract()>>>這段代碼獲取了github上的一段源代碼（點(diǎn)擊放大）>>>importre>>>re.search('',a)>>>a從blabla網(wǎng)站爬了一段數據，查看一下它的源代碼>>>content=re.search('',a)>>>a['name']{2：boarddata|mail_bolg}>>>content{3：rawdata|email}>>>content是一個(gè)源代碼片段，源代碼一共八段>>>content{3：asciidata}>>>content{1：mail_bolg}>>>content[2：content]{2：boarddata,3：email}注意這個(gè)源代碼只保存了文件名，沒(méi)有保存文件的擴展名和網(wǎng)址，即便是后綴名為xml文件，它也僅僅是一個(gè)文件鏈接。
很明顯網(wǎng)頁(yè)被繞過(guò)了。所以我們?yōu)榫W(wǎng)頁(yè)請求設置了封裝，content只要獲取到這個(gè)文件鏈接，以后寫(xiě)文件的時(shí)候都只需要寫(xiě)一個(gè)名字，就可以抓取任意非request請求>>>withopen('example.json','w')asf:>>>f.write(content)>>>gethandle('example.json')>>>content=''>>>content.read()>>>a通過(guò)對文件數據的二次加工，我們可以抓取一些特殊的結構的數據>>>content=''>>>acontent{0：word;1：id;2：author;3：page=0;4：page++;5：page++;6：page++;7：page++;8：page++;9：page++;10：page++;11：page++;12：page++;13：page++;14：page++;15：page++;16：page++;17：page++;18：page++;19：page++;20：page++;21：page++;22：page++;23：page++;24：page++;25：page++;26：page++;27：page++;28：page++;29：page++;30：page++;31：page++;32：page++;33：page++;34：page++;35：page++;36：page。
文章實(shí)時(shí)采集人臉，就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 131 次瀏覽 ? 2022-06-23 09:04
文章實(shí)時(shí)采集人臉，就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備
文章實(shí)時(shí)采集人臉，那就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備，例如指紋識別、虹膜識別等。如果做短信識別的話(huà)，可以考慮與華為m2sdk整合，用戶(hù)進(jìn)入系統時(shí)驗證指紋識別，實(shí)現短信驗證。短信則多以http傳輸，進(jìn)行sdk請求，數據寫(xiě)入短信模塊。sdk包括http接口、驗證方法的封裝。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言c++，直接與硬件交互，原生中文。
你是說(shuō)在nfc本地設備上做人臉識別識別還是說(shuō)移動(dòng)端上做人臉識別識別，本地設備的話(huà)可以參考ifconfig命令行，移動(dòng)端的話(huà)可以參考ndk開(kāi)發(fā)包包，他們都包括開(kāi)發(fā)者工具，開(kāi)發(fā)環(huán)境包，
得看是哪種，beki和rtcbekibeki-sdk還是只有sdk，就是很簡(jiǎn)單rtcrtc-sdk沒(méi)用過(guò)，看代碼代碼與rtc差不多吧，有一些差別，
嘗試從pc上接入？
我有一個(gè)朋友說(shuō)是聯(lián)通推薦合作的一家公司來(lái)開(kāi)發(fā)。這個(gè)我也覺(jué)得怪怪的。
我覺(jué)得應該可以做一個(gè)類(lèi)似串口的接口給iot設備，然后提供云服務(wù)接入。
貌似并不是每家都做人臉識別的，有的公司靠數據庫識別，有的靠硬件監控，
換一家了，gartner去年推出了第三代移動(dòng)數據傳感器，支持64位的32位，不光可以做apple的a1526人臉識別，也可以做djigo等等安卓上的ar體驗應用。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集人臉，那就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備，例如指紋識別、虹膜識別等。如果做短信識別的話(huà)，可以考慮與華為m2sdk整合，用戶(hù)進(jìn)入系統時(shí)驗證指紋識別，實(shí)現短信驗證。短信則多以http傳輸，進(jìn)行sdk請求，數據寫(xiě)入短信模塊。sdk包括http接口、驗證方法的封裝。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言c++，直接與硬件交互，原生中文。
你是說(shuō)在nfc本地設備上做人臉識別識別還是說(shuō)移動(dòng)端上做人臉識別識別，本地設備的話(huà)可以參考ifconfig命令行，移動(dòng)端的話(huà)可以參考ndk開(kāi)發(fā)包包，他們都包括開(kāi)發(fā)者工具，開(kāi)發(fā)環(huán)境包，
得看是哪種，beki和rtcbekibeki-sdk還是只有sdk，就是很簡(jiǎn)單rtcrtc-sdk沒(méi)用過(guò)，看代碼代碼與rtc差不多吧，有一些差別，
嘗試從pc上接入？
我有一個(gè)朋友說(shuō)是聯(lián)通推薦合作的一家公司來(lái)開(kāi)發(fā)。這個(gè)我也覺(jué)得怪怪的。
我覺(jué)得應該可以做一個(gè)類(lèi)似串口的接口給iot設備，然后提供云服務(wù)接入。
貌似并不是每家都做人臉識別的，有的公司靠數據庫識別，有的靠硬件監控，
換一家了，gartner去年推出了第三代移動(dòng)數據傳感器，支持64位的32位，不光可以做apple的a1526人臉識別，也可以做djigo等等安卓上的ar體驗應用。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集人臉，就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備
文章實(shí)時(shí)采集人臉，那就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備，例如指紋識別、虹膜識別等。如果做短信識別的話(huà)，可以考慮與華為m2sdk整合，用戶(hù)進(jìn)入系統時(shí)驗證指紋識別，實(shí)現短信驗證。短信則多以http傳輸，進(jìn)行sdk請求，數據寫(xiě)入短信模塊。sdk包括http接口、驗證方法的封裝。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言c++，直接與硬件交互，原生中文。
你是說(shuō)在nfc本地設備上做人臉識別識別還是說(shuō)移動(dòng)端上做人臉識別識別，本地設備的話(huà)可以參考ifconfig命令行，移動(dòng)端的話(huà)可以參考ndk開(kāi)發(fā)包包，他們都包括開(kāi)發(fā)者工具，開(kāi)發(fā)環(huán)境包，
得看是哪種，beki和rtcbekibeki-sdk還是只有sdk，就是很簡(jiǎn)單rtcrtc-sdk沒(méi)用過(guò)，看代碼代碼與rtc差不多吧，有一些差別，
嘗試從pc上接入？
我有一個(gè)朋友說(shuō)是聯(lián)通推薦合作的一家公司來(lái)開(kāi)發(fā)。這個(gè)我也覺(jué)得怪怪的。
我覺(jué)得應該可以做一個(gè)類(lèi)似串口的接口給iot設備，然后提供云服務(wù)接入。
貌似并不是每家都做人臉識別的，有的公司靠數據庫識別，有的靠硬件監控，
換一家了，gartner去年推出了第三代移動(dòng)數據傳感器，支持64位的32位，不光可以做apple的a1526人臉識別，也可以做djigo等等安卓上的ar體驗應用。
案例研究:實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗的實(shí)踐方法（二）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 99 次瀏覽 ? 2022-10-11 13:08
案例研究:實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗的實(shí)踐方法（二）
文章實(shí)時(shí)采集并傳遞數據，進(jìn)行機器學(xué)習算法預測和評估。文本分類(lèi)是分割文本片段，計算詞匯之間的相似度。
一、實(shí)踐筆記在本篇文章中，我將演示如何使用tensorflow進(jìn)行機器學(xué)習，不管是從文本分類(lèi)還是語(yǔ)言模型入手，使用tensorflow都是一個(gè)很好的選擇。本教程從tensorflow實(shí)驗室的第六期開(kāi)始，到后面幾篇結束。在本篇文章中，筆者將針對如何利用tensorflow對現有的文本和nlp模型進(jìn)行預測。
也許您正在尋找如何利用已有預訓練模型預測機器學(xué)習任務(wù)的方法，這里將提供一個(gè)很好的實(shí)踐方法。1.預處理（preprocessing）和預測我們需要對數據進(jìn)行預處理，以方便模型進(jìn)行預測。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是對訓練集進(jìn)行預處理，以建立更精確的模型。有很多方法可以對數據進(jìn)行預處理，包括分詞，降維，使用多源文本或用大量數據進(jìn)行預處理等等。
下面列出一些比較常用的方法，以下代碼皆在tensorflowlite實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗。在這篇文章中，我將重點(diǎn)關(guān)注對數據進(jìn)行降維和清洗。2.模型和模型選擇首先創(chuàng )建一個(gè)模型（tf.sequential），然后在這個(gè)模型上在線(xiàn)預測。
在線(xiàn)預測過(guò)程中，
1))model.add(tf.train.variable(seed=
1))#seed=13.導入相關(guān)依賴(lài)重載了模型之后，你需要將其安裝到您的項目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.將數據集預測為分類(lèi)問(wèn)題我們將使用一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題來(lái)預測文本分割的所有文本片段，以分別預測英語(yǔ)，法語(yǔ)，德語(yǔ)，日語(yǔ)和西班牙語(yǔ)。
預測數據集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=
1))model.add(tf.train.variable(s 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集并傳遞數據，進(jìn)行機器學(xué)習算法預測和評估。文本分類(lèi)是分割文本片段，計算詞匯之間的相似度。
一、實(shí)踐筆記在本篇文章中，我將演示如何使用tensorflow進(jìn)行機器學(xué)習，不管是從文本分類(lèi)還是語(yǔ)言模型入手，使用tensorflow都是一個(gè)很好的選擇。本教程從tensorflow實(shí)驗室的第六期開(kāi)始，到后面幾篇結束。在本篇文章中，筆者將針對如何利用tensorflow對現有的文本和nlp模型進(jìn)行預測。
也許您正在尋找如何利用已有預訓練模型預測機器學(xué)習任務(wù)的方法，這里將提供一個(gè)很好的實(shí)踐方法。1.預處理（preprocessing）和預測我們需要對數據進(jìn)行預處理，以方便模型進(jìn)行預測。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是對訓練集進(jìn)行預處理，以建立更精確的模型。有很多方法可以對數據進(jìn)行預處理，包括分詞，降維，使用多源文本或用大量數據進(jìn)行預處理等等。
下面列出一些比較常用的方法，以下代碼皆在tensorflowlite實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗。在這篇文章中，我將重點(diǎn)關(guān)注對數據進(jìn)行降維和清洗。2.模型和模型選擇首先創(chuàng )建一個(gè)模型（tf.sequential），然后在這個(gè)模型上在線(xiàn)預測。
在線(xiàn)預測過(guò)程中，
1))model.add(tf.train.variable(seed=
1))#seed=13.導入相關(guān)依賴(lài)重載了模型之后，你需要將其安裝到您的項目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.將數據集預測為分類(lèi)問(wèn)題我們將使用一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題來(lái)預測文本分割的所有文本片段，以分別預測英語(yǔ)，法語(yǔ)，德語(yǔ)，日語(yǔ)和西班牙語(yǔ)。
預測數據集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=
1))model.add(tf.train.variable(s 查看全部
案例研究:實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗的實(shí)踐方法（二）
文章實(shí)時(shí)采集并傳遞數據，進(jìn)行機器學(xué)習算法預測和評估。文本分類(lèi)是分割文本片段，計算詞匯之間的相似度。
一、實(shí)踐筆記在本篇文章中，我將演示如何使用tensorflow進(jìn)行機器學(xué)習，不管是從文本分類(lèi)還是語(yǔ)言模型入手，使用tensorflow都是一個(gè)很好的選擇。本教程從tensorflow實(shí)驗室的第六期開(kāi)始，到后面幾篇結束。在本篇文章中，筆者將針對如何利用tensorflow對現有的文本和nlp模型進(jìn)行預測。
也許您正在尋找如何利用已有預訓練模型預測機器學(xué)習任務(wù)的方法，這里將提供一個(gè)很好的實(shí)踐方法。1.預處理（preprocessing）和預測我們需要對數據進(jìn)行預處理，以方便模型進(jìn)行預測。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是對訓練集進(jìn)行預處理，以建立更精確的模型。有很多方法可以對數據進(jìn)行預處理，包括分詞，降維，使用多源文本或用大量數據進(jìn)行預處理等等。
下面列出一些比較常用的方法，以下代碼皆在tensorflowlite實(shí)驗室google文檔中免費實(shí)驗。在這篇文章中，我將重點(diǎn)關(guān)注對數據進(jìn)行降維和清洗。2.模型和模型選擇首先創(chuàng )建一個(gè)模型（tf.sequential），然后在這個(gè)模型上在線(xiàn)預測。
在線(xiàn)預測過(guò)程中，
1))model.add(tf.train.variable(seed=
1))#seed=13.導入相關(guān)依賴(lài)重載了模型之后，你需要將其安裝到您的項目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.將數據集預測為分類(lèi)問(wèn)題我們將使用一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題來(lái)預測文本分割的所有文本片段，以分別預測英語(yǔ)，法語(yǔ)，德語(yǔ)，日語(yǔ)和西班牙語(yǔ)。
預測數據集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=
1))model.add(tf.train.variable(s
福利:人工智能吧樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 91 次瀏覽 ? 2022-10-09 09:12
福利:人工智能吧樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
文章實(shí)時(shí)采集數據來(lái)做分析，這樣做是為了數據的第一手性，防止再進(jìn)行二次采集降低數據來(lái)源。所以如果自己建立模型，要注意采集數據的時(shí)間可靠性和一致性。
信息采集這種職位也不算是正式工作，正式工作應該看的是單位的技術(shù)實(shí)力和本身的發(fā)展潛力，信息采集處于非核心地位，看不到長(cháng)遠的規劃和發(fā)展前景，還不如別的地方的非核心崗位，
感覺(jué)你說(shuō)的那個(gè)崗位在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生命周期里可能更偏重大數據這些，信息采集等對創(chuàng )新性要求很高，如果你自己對這個(gè)感興趣，可以往數據分析師和大數據相關(guān)崗位發(fā)展。
信息采集，信息檢索看他產(chǎn)品的趨勢、熱度等；數據采集、商品挖掘看整個(gè)市場(chǎng)對大數據人才的需求，看看他們目前的人才能力就清楚了。
人工智能吧
樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
銷(xiāo)售，做幾年銷(xiāo)售財務(wù)中層以上。
這才是互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)體。
信息采集.沒(méi)有什么前景
謝邀，首先最好能體現出將來(lái)對數據分析工作的理解，有空報一些數據分析方面的知識，之后再談行業(yè)的發(fā)展前景。
房產(chǎn)信息咨詢(xún)比較靠譜。
我不做金融，但是想說(shuō)，
人工智能，大數據。
好技術(shù)才會(huì )有好發(fā)展，好行業(yè)。我覺(jué)得都不是你能選擇的，先提高自己的技術(shù)吧。技術(shù)一方面提高你的各方面，另一方面在很大程度上影響著(zhù)行業(yè)發(fā)展方向。這些年，只要有想法的企業(yè)，都會(huì )非常歡迎數據分析人才。另外注意行業(yè)趨勢，有一部分行業(yè)是一片紅海，需要這方面的人才。最后，如果你還沒(méi)學(xué)，先多嘗試一下吧。在哪兒都得不斷學(xué)習才會(huì )更有前途。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集數據來(lái)做分析，這樣做是為了數據的第一手性，防止再進(jìn)行二次采集降低數據來(lái)源。所以如果自己建立模型，要注意采集數據的時(shí)間可靠性和一致性。
信息采集這種職位也不算是正式工作，正式工作應該看的是單位的技術(shù)實(shí)力和本身的發(fā)展潛力，信息采集處于非核心地位，看不到長(cháng)遠的規劃和發(fā)展前景，還不如別的地方的非核心崗位，
感覺(jué)你說(shuō)的那個(gè)崗位在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生命周期里可能更偏重大數據這些，信息采集等對創(chuàng )新性要求很高，如果你自己對這個(gè)感興趣，可以往數據分析師和大數據相關(guān)崗位發(fā)展。
信息采集，信息檢索看他產(chǎn)品的趨勢、熱度等；數據采集、商品挖掘看整個(gè)市場(chǎng)對大數據人才的需求，看看他們目前的人才能力就清楚了。
人工智能吧
樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
銷(xiāo)售，做幾年銷(xiāo)售財務(wù)中層以上。
這才是互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)體。
信息采集.沒(méi)有什么前景
謝邀，首先最好能體現出將來(lái)對數據分析工作的理解，有空報一些數據分析方面的知識，之后再談行業(yè)的發(fā)展前景。
房產(chǎn)信息咨詢(xún)比較靠譜。
我不做金融，但是想說(shuō)，
人工智能，大數據。
好技術(shù)才會(huì )有好發(fā)展，好行業(yè)。我覺(jué)得都不是你能選擇的，先提高自己的技術(shù)吧。技術(shù)一方面提高你的各方面，另一方面在很大程度上影響著(zhù)行業(yè)發(fā)展方向。這些年，只要有想法的企業(yè)，都會(huì )非常歡迎數據分析人才。另外注意行業(yè)趨勢，有一部分行業(yè)是一片紅海，需要這方面的人才。最后，如果你還沒(méi)學(xué)，先多嘗試一下吧。在哪兒都得不斷學(xué)習才會(huì )更有前途。 查看全部
福利:人工智能吧樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
文章實(shí)時(shí)采集數據來(lái)做分析，這樣做是為了數據的第一手性，防止再進(jìn)行二次采集降低數據來(lái)源。所以如果自己建立模型，要注意采集數據的時(shí)間可靠性和一致性。
信息采集這種職位也不算是正式工作，正式工作應該看的是單位的技術(shù)實(shí)力和本身的發(fā)展潛力，信息采集處于非核心地位，看不到長(cháng)遠的規劃和發(fā)展前景，還不如別的地方的非核心崗位，
感覺(jué)你說(shuō)的那個(gè)崗位在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生命周期里可能更偏重大數據這些，信息采集等對創(chuàng )新性要求很高，如果你自己對這個(gè)感興趣，可以往數據分析師和大數據相關(guān)崗位發(fā)展。
信息采集，信息檢索看他產(chǎn)品的趨勢、熱度等；數據采集、商品挖掘看整個(gè)市場(chǎng)對大數據人才的需求，看看他們目前的人才能力就清楚了。
人工智能吧
樓主是哪個(gè)科研院所的？啥崗位？
銷(xiāo)售，做幾年銷(xiāo)售財務(wù)中層以上。
這才是互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)體。
信息采集.沒(méi)有什么前景
謝邀，首先最好能體現出將來(lái)對數據分析工作的理解，有空報一些數據分析方面的知識，之后再談行業(yè)的發(fā)展前景。
房產(chǎn)信息咨詢(xún)比較靠譜。
我不做金融，但是想說(shuō)，
人工智能，大數據。
好技術(shù)才會(huì )有好發(fā)展，好行業(yè)。我覺(jué)得都不是你能選擇的，先提高自己的技術(shù)吧。技術(shù)一方面提高你的各方面，另一方面在很大程度上影響著(zhù)行業(yè)發(fā)展方向。這些年，只要有想法的企業(yè)，都會(huì )非常歡迎數據分析人才。另外注意行業(yè)趨勢，有一部分行業(yè)是一片紅海，需要這方面的人才。最后，如果你還沒(méi)學(xué)，先多嘗試一下吧。在哪兒都得不斷學(xué)習才會(huì )更有前途。
終極:人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明是理念上的
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 81 次瀏覽 ? 2022-10-08 13:12
終極:人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明是理念上的
文章實(shí)時(shí)采集，
幫我修改下答案，比如弄個(gè)微處理器，
說(shuō)不定能當ted演講嘉賓
自己的孩子吃的是什么水平的奶粉，
自動(dòng)教手機成各種圖標
給你個(gè)二十年后的事情，那時(shí)人類(lèi)智力跟現在已經(jīng)無(wú)異了，甚至比現在更快。如果當時(shí)人類(lèi)像現在一樣延續那種運算能力，經(jīng)歷了數十萬(wàn)年后，當時(shí)兩個(gè)智商足夠的人類(lèi)。人類(lèi)即使造出十幾億東西，對他們而言也像空氣，可以無(wú)視。人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明，實(shí)際上這些只不過(guò)是構成一個(gè)文明的一部分，并不是全部。當然過(guò)去也有，就像牛頓，個(gè)人覺(jué)得以他的經(jīng)驗，如果人類(lèi)的發(fā)展也就是以他的發(fā)展速度，他完全有本事做到現在的人類(lèi)社會(huì )的一半，甚至一半，但是他做不到這一點(diǎn)，更不可能成為現在的他。
曾經(jīng)計算的極限并不是計算能力到極限，而是人工智能的發(fā)展最快能在多快的時(shí)間達到什么樣的進(jìn)度?，F在人工智能發(fā)展的這么快，可以預測到將來(lái)人工智能可以做得更快，并且可以更好的處理實(shí)際問(wèn)題，這和它發(fā)展的快有直接的關(guān)系。
完全可以參見(jiàn)spacex和特斯拉他們的航天飛機對人類(lèi)的看法。高效的機器人執行復雜任務(wù)，是未來(lái)的基礎。像阿西莫夫寫(xiě)的《基地》，就以為地球上都會(huì )變成擁有人型機器人的世界。我覺(jué)得未來(lái)的發(fā)展并不是技術(shù)上的，而是理念上的。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，
幫我修改下答案，比如弄個(gè)微處理器，
說(shuō)不定能當ted演講嘉賓
自己的孩子吃的是什么水平的奶粉，
自動(dòng)教手機成各種圖標
給你個(gè)二十年后的事情，那時(shí)人類(lèi)智力跟現在已經(jīng)無(wú)異了，甚至比現在更快。如果當時(shí)人類(lèi)像現在一樣延續那種運算能力，經(jīng)歷了數十萬(wàn)年后，當時(shí)兩個(gè)智商足夠的人類(lèi)。人類(lèi)即使造出十幾億東西，對他們而言也像空氣，可以無(wú)視。人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明，實(shí)際上這些只不過(guò)是構成一個(gè)文明的一部分，并不是全部。當然過(guò)去也有，就像牛頓，個(gè)人覺(jué)得以他的經(jīng)驗，如果人類(lèi)的發(fā)展也就是以他的發(fā)展速度，他完全有本事做到現在的人類(lèi)社會(huì )的一半，甚至一半，但是他做不到這一點(diǎn)，更不可能成為現在的他。
曾經(jīng)計算的極限并不是計算能力到極限，而是人工智能的發(fā)展最快能在多快的時(shí)間達到什么樣的進(jìn)度?，F在人工智能發(fā)展的這么快，可以預測到將來(lái)人工智能可以做得更快，并且可以更好的處理實(shí)際問(wèn)題，這和它發(fā)展的快有直接的關(guān)系。
完全可以參見(jiàn)spacex和特斯拉他們的航天飛機對人類(lèi)的看法。高效的機器人執行復雜任務(wù)，是未來(lái)的基礎。像阿西莫夫寫(xiě)的《基地》，就以為地球上都會(huì )變成擁有人型機器人的世界。我覺(jué)得未來(lái)的發(fā)展并不是技術(shù)上的，而是理念上的。 查看全部
終極:人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明是理念上的
文章實(shí)時(shí)采集，
幫我修改下答案，比如弄個(gè)微處理器，
說(shuō)不定能當ted演講嘉賓
自己的孩子吃的是什么水平的奶粉，
自動(dòng)教手機成各種圖標
給你個(gè)二十年后的事情，那時(shí)人類(lèi)智力跟現在已經(jīng)無(wú)異了，甚至比現在更快。如果當時(shí)人類(lèi)像現在一樣延續那種運算能力，經(jīng)歷了數十萬(wàn)年后，當時(shí)兩個(gè)智商足夠的人類(lèi)。人類(lèi)即使造出十幾億東西，對他們而言也像空氣，可以無(wú)視。人工智能的基礎是真實(shí)世界，文明，實(shí)際上這些只不過(guò)是構成一個(gè)文明的一部分，并不是全部。當然過(guò)去也有，就像牛頓，個(gè)人覺(jué)得以他的經(jīng)驗，如果人類(lèi)的發(fā)展也就是以他的發(fā)展速度，他完全有本事做到現在的人類(lèi)社會(huì )的一半，甚至一半，但是他做不到這一點(diǎn)，更不可能成為現在的他。
曾經(jīng)計算的極限并不是計算能力到極限，而是人工智能的發(fā)展最快能在多快的時(shí)間達到什么樣的進(jìn)度?，F在人工智能發(fā)展的這么快，可以預測到將來(lái)人工智能可以做得更快，并且可以更好的處理實(shí)際問(wèn)題，這和它發(fā)展的快有直接的關(guān)系。
完全可以參見(jiàn)spacex和特斯拉他們的航天飛機對人類(lèi)的看法。高效的機器人執行復雜任務(wù)，是未來(lái)的基礎。像阿西莫夫寫(xiě)的《基地》，就以為地球上都會(huì )變成擁有人型機器人的世界。我覺(jué)得未來(lái)的發(fā)展并不是技術(shù)上的，而是理念上的。
推薦文章:文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 142 次瀏覽 ? 2022-10-07 16:10
推薦文章:文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布
文章自動(dòng)采集、文章自動(dòng)采集插件下載、文章自動(dòng)采集發(fā)帖收費
關(guān)于文章自動(dòng)采集內容導航： 1. 文章自動(dòng)采集采集文章是個(gè)壞東西，seo的大忌，我建議樓主不要這樣做。如果你真的采集，那你需要樓主。采集回來(lái)后，可以自己編輯，也就是偽原創(chuàng )。只有這樣才能提高采集@文章的可讀性。當然，蜘蛛最喜歡的是原創(chuàng )，它可以提升用戶(hù)體驗。這是最好的文章。建議樓主三思。
2、文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布，當然要用國內知名的建站寶盒，免費自助建站系統來(lái)做；
在國內比較出名的就是卓天網(wǎng)建站盒子。模板安裝后可直接使用。里面有很多功能。網(wǎng)站 可以隨時(shí)更新和發(fā)布。建站盒子ExBox是卓天網(wǎng)絡(luò )托管增值服務(wù)的虛擬平臺，提供建站系統，包括上千個(gè)精美的網(wǎng)站模板、上百個(gè)網(wǎng)站功能、網(wǎng)站同時(shí)支持簡(jiǎn)體中文、繁體中文、英文版本，具有產(chǎn)品發(fā)布系統、新聞系統、會(huì )員系統、投票系統、廣告系統、招聘系統等動(dòng)態(tài)功能模塊，頁(yè)面可隨意添加。使用強大的管理平臺，你可以瞬間創(chuàng )建漂亮的網(wǎng)站
百度“卓天網(wǎng)”
3、文章自動(dòng)采集軟件的一種可能方式是：（1）先將網(wǎng)頁(yè)保存到本地（*.html或*.mht）；（2）然后用Word打開(kāi)；( 3) 最后，將其轉成*.doc 文件。所有三個(gè)操作都可以以某種方式“自動(dòng)”完成。
但是，判斷哪些是“好文章”——不知道樓主這一步要怎么“自動(dòng)”？哈哈……
好像有什么軟件
看看別人怎么說(shuō)。
這也取決于網(wǎng)頁(yè)文件格式的內容。部分內容本身被掃描或制作成PPT。在WORD中，只能算是一種圖片格式。如果以文本格式編輯，則可以使用 WORD。中“打開(kāi)”，然后粘貼網(wǎng)址，非常方便。,
我只知道EXCEL可以在data下導入外部數據，然后選擇New WEB query，選擇需要導入的數據。
Word好像沒(méi)有這個(gè)功能，但是可以通過(guò)EXCEL導入，復制到WORD中。
行業(yè)熱點(diǎn)：[文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布][文章自動(dòng)采集軟件][文章自動(dòng)采集系統][ 文章自動(dòng)采集在百家發(fā)布][文章自動(dòng)采集生成][文章自動(dòng)采集插件下載][文章自動(dòng)采集器][文章自動(dòng)采集過(guò)帳費用][文章自動(dòng)采集怎么辦][文章自動(dòng)采集如何關(guān)閉】
即將到來(lái)的節日：9月中秋節放假3天！不管多忙，都要對自己好一點(diǎn)！
文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布！
教程:網(wǎng)文自動(dòng)生成器，免費狗屁文章生成器-自動(dòng)生成原創(chuàng )文章
狗屎文章生成器，什么是狗屎文章生成器，狗屎文章生成器可以從字面上理解，就是生成的文章沒(méi)有邏輯感，是隨機生成的，不可讀。只需輸入 關(guān)鍵詞 即可生成狗屎文章。該死的文章生成器。2020年，老板讓員工寫(xiě)了3000字的原創(chuàng )評論，然后員工就采用了這種狗屁的文章方法。今天給大家分享一款免費的智能文章生成器，只需輸入標題即可自動(dòng)生成原創(chuàng )文章，還可以自動(dòng)發(fā)布到各大網(wǎng)站 背景。有關(guān)詳細信息，請參閱圖 1、2、3、4 和 5。我是錢(qián)QQ/微信：3241507
對于剛做SEO優(yōu)化的人來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題最常被問(wèn)到，網(wǎng)站文章百度怎么沒(méi)有收錄，或者有的網(wǎng)站文章有更新了十多天還是沒(méi)有收錄，甚至有的網(wǎng)站更新了原創(chuàng )文章，百度搜索引擎依舊沒(méi)有收錄，還有的網(wǎng)站網(wǎng)站 甚至 偽原創(chuàng ) 都可以達到二次關(guān)閉，那么這些問(wèn)題的原因是什么呢？如何對付他們？
1、搜索引擎沒(méi)有收錄文章是什么原因？
1. 網(wǎng)站 是一個(gè)新站點(diǎn)
如果網(wǎng)站是新站點(diǎn)，那么網(wǎng)站處于審核期，搜索引擎對網(wǎng)站的信任度還是很低，文章收錄 相對較低。這是正?，F象。原因是網(wǎng)站在搜索引擎中沒(méi)有獲得足夠的綜合頁(yè)面分數，所以大多數新站點(diǎn)只有收錄有首頁(yè)，或者一兩個(gè)內頁(yè)鏈接。普通搜索引擎不會(huì )長(cháng)時(shí)間停留在新站！
處理方法：
?、?。建議停止在網(wǎng)站的首頁(yè)和內頁(yè)發(fā)布外鏈，引誘蜘蛛爬行，然后增加baiduspider在網(wǎng)站的停留時(shí)間！
?、?。提交百度站長(cháng)平臺鏈接，為baiduspider提供爬取頻道入口
2. 網(wǎng)站的文章大部分都是從采集復制而來(lái)
網(wǎng)站 的大部分 文章 都是從 采集 復制而來(lái)，導致 網(wǎng)站文章 而不是 收錄 或 收錄的比率極低>，如何增加網(wǎng)站的收錄？這種情況目前在網(wǎng)上最為常見(jiàn)。原因是你網(wǎng)站沒(méi)有獲得搜索引擎的信任，沒(méi)有新奇的內容支持。另一方面，有的網(wǎng)站甚至偽原創(chuàng )都能達到二次關(guān)閉，也就是網(wǎng)站獲得了搜索引擎的高度信任。面對大多數網(wǎng)站是采集或偽原創(chuàng )，比較希望得到解決，但往往沒(méi)有真正的解決！以下方法將為您解決這個(gè)問(wèn)題！
?、?。通過(guò)百度站點(diǎn)工具的主動(dòng)推送和外鏈發(fā)布，引誘百度蜘蛛網(wǎng)站搶文章。查日記看baiduspider是不是在搶這個(gè)連接，如果是在搶這個(gè)連接，但又不是收錄，那就該停止下一步了！
?、?。更正內容文字的標題和開(kāi)頭，是的，停止更正這個(gè)文章的標題和內容，baiduspider搶的是這個(gè)頁(yè)面而不是收錄，澄清一下這個(gè)文章的重復率非常相似。以前在搜索引擎索引庫中有很多相同/相似的文章，所以沒(méi)有必要再去收錄了。修改文章的標題和內容是一種非常有效的方法。如果不收錄繼續修改正文內容，收錄會(huì )有很大的提升。
?、?。在各種平臺上，多次發(fā)布外部鏈接，并在底部填寫(xiě)頁(yè)面的鏈接，并在該頁(yè)面添加收錄。
?、?。重新更新并創(chuàng )建站點(diǎn)地圖文件，將網(wǎng)站的所有鏈接提交到百度站長(cháng)平臺的鏈接提交選項，停止提交。老虎站點(diǎn)地圖生成器可以實(shí)現效果。在這種情況下，最好使用一個(gè)網(wǎng)站大量的文章采集。這個(gè)方法還是有用的。
3. 文章 的更新已經(jīng)過(guò)時(shí)了 文章，陳詞濫調的內容。
一些網(wǎng)站updated文章是陳詞濫調的內容，搜索引擎甚至不知道怎么過(guò)濾N次，但是在你網(wǎng)站之后就出來(lái)了，然后結果一定安靜地來(lái)來(lái)去去。所以連采集都需要采集一些新奇的內容，這樣收錄率就會(huì )提高。到了這里，有些SEOER可能會(huì )問(wèn)我，SEO文章不就是我寫(xiě)的那幾篇文章文章嗎？那你告訴我什么是新奇的內容。我只想說(shuō)，如果你不創(chuàng )新，你永遠來(lái)自采集文章，那為什么別人可以創(chuàng )造創(chuàng )新的內容呢？
一個(gè)網(wǎng)站在建站初期要綜合考慮網(wǎng)站的結構和性能，建站后要考慮SEO優(yōu)化網(wǎng)站對這些進(jìn)行排名。希望準備建站的朋友，或者準備建站的朋友，能及時(shí)看到這個(gè)文章，對大家建站后的優(yōu)化工作有幫助。同樣是網(wǎng)站，有時(shí)候即使是peer網(wǎng)站，我們也會(huì )發(fā)現有的網(wǎng)站排名很好，有的網(wǎng)站排名連續，具體原因是什么? 如果影響排名，我們需要分析網(wǎng)站的基本結構。
一、網(wǎng)站開(kāi)啟速度快
網(wǎng)站的開(kāi)啟速度一定要快，開(kāi)啟速度慢是致命弱點(diǎn)。一定要保證網(wǎng)站的打開(kāi)速度能及時(shí)響應用戶(hù)，給用戶(hù)帶來(lái)體驗感。并且對搜索引擎抓取有好處。
二、方式
獨立的搜索引擎爬取習慣，URL的所有動(dòng)態(tài)參數都不適合SEO優(yōu)化排名，靜態(tài)URL容易被搜索引擎爬取，URL路徑不能超過(guò)三層，不能出現空層。
三、方案
網(wǎng)站的程序要簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的代碼要簡(jiǎn)潔明了，不要重復，以便更好的解釋網(wǎng)站的結構和目錄。搜索引擎不看網(wǎng)站，他們只看源代碼，不喜歡結構化的網(wǎng)站。對于網(wǎng)站的頁(yè)面，我們需要獨立設置相關(guān)文章或者相關(guān)產(chǎn)品的調用。 查看全部
文章自動(dòng)采集、文章自動(dòng)采集插件下載、文章自動(dòng)采集發(fā)帖收費
關(guān)于文章自動(dòng)采集內容導航： 1. 文章自動(dòng)采集采集文章是個(gè)壞東西，seo的大忌，我建議樓主不要這樣做。如果你真的采集，那你需要樓主。采集回來(lái)后，可以自己編輯，也就是偽原創(chuàng )。只有這樣才能提高采集@文章的可讀性。當然，蜘蛛最喜歡的是原創(chuàng )，它可以提升用戶(hù)體驗。這是最好的文章。建議樓主三思。
2、文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布，當然要用國內知名的建站寶盒，免費自助建站系統來(lái)做；
在國內比較出名的就是卓天網(wǎng)建站盒子。模板安裝后可直接使用。里面有很多功能。網(wǎng)站 可以隨時(shí)更新和發(fā)布。建站盒子ExBox是卓天網(wǎng)絡(luò )托管增值服務(wù)的虛擬平臺，提供建站系統，包括上千個(gè)精美的網(wǎng)站模板、上百個(gè)網(wǎng)站功能、網(wǎng)站同時(shí)支持簡(jiǎn)體中文、繁體中文、英文版本，具有產(chǎn)品發(fā)布系統、新聞系統、會(huì )員系統、投票系統、廣告系統、招聘系統等動(dòng)態(tài)功能模塊，頁(yè)面可隨意添加。使用強大的管理平臺，你可以瞬間創(chuàng )建漂亮的網(wǎng)站
百度“卓天網(wǎng)”
3、文章自動(dòng)采集軟件的一種可能方式是：（1）先將網(wǎng)頁(yè)保存到本地（*.html或*.mht）；（2）然后用Word打開(kāi)；( 3) 最后，將其轉成*.doc 文件。所有三個(gè)操作都可以以某種方式“自動(dòng)”完成。
但是，判斷哪些是“好文章”——不知道樓主這一步要怎么“自動(dòng)”？哈哈……
好像有什么軟件
看看別人怎么說(shuō)。
這也取決于網(wǎng)頁(yè)文件格式的內容。部分內容本身被掃描或制作成PPT。在WORD中，只能算是一種圖片格式。如果以文本格式編輯，則可以使用 WORD。中“打開(kāi)”，然后粘貼網(wǎng)址，非常方便。,
我只知道EXCEL可以在data下導入外部數據，然后選擇New WEB query，選擇需要導入的數據。
Word好像沒(méi)有這個(gè)功能，但是可以通過(guò)EXCEL導入，復制到WORD中。
行業(yè)熱點(diǎn)：[文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布][文章自動(dòng)采集軟件][文章自動(dòng)采集系統][ 文章自動(dòng)采集在百家發(fā)布][文章自動(dòng)采集生成][文章自動(dòng)采集插件下載][文章自動(dòng)采集器][文章自動(dòng)采集過(guò)帳費用][文章自動(dòng)采集怎么辦][文章自動(dòng)采集如何關(guān)閉】
即將到來(lái)的節日：9月中秋節放假3天！不管多忙，都要對自己好一點(diǎn)！
文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布！
教程:網(wǎng)文自動(dòng)生成器，免費狗屁文章生成器-自動(dòng)生成原創(chuàng )文章
狗屎文章生成器，什么是狗屎文章生成器，狗屎文章生成器可以從字面上理解，就是生成的文章沒(méi)有邏輯感，是隨機生成的，不可讀。只需輸入 關(guān)鍵詞 即可生成狗屎文章。該死的文章生成器。2020年，老板讓員工寫(xiě)了3000字的原創(chuàng )評論，然后員工就采用了這種狗屁的文章方法。今天給大家分享一款免費的智能文章生成器，只需輸入標題即可自動(dòng)生成原創(chuàng )文章，還可以自動(dòng)發(fā)布到各大網(wǎng)站 背景。有關(guān)詳細信息，請參閱圖 1、2、3、4 和 5。我是錢(qián)QQ/微信：3241507
對于剛做SEO優(yōu)化的人來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題最常被問(wèn)到，網(wǎng)站文章百度怎么沒(méi)有收錄，或者有的網(wǎng)站文章有更新了十多天還是沒(méi)有收錄，甚至有的網(wǎng)站更新了原創(chuàng )文章，百度搜索引擎依舊沒(méi)有收錄，還有的網(wǎng)站網(wǎng)站 甚至 偽原創(chuàng ) 都可以達到二次關(guān)閉，那么這些問(wèn)題的原因是什么呢？如何對付他們？
1、搜索引擎沒(méi)有收錄文章是什么原因？
1. 網(wǎng)站 是一個(gè)新站點(diǎn)
如果網(wǎng)站是新站點(diǎn)，那么網(wǎng)站處于審核期，搜索引擎對網(wǎng)站的信任度還是很低，文章收錄 相對較低。這是正?，F象。原因是網(wǎng)站在搜索引擎中沒(méi)有獲得足夠的綜合頁(yè)面分數，所以大多數新站點(diǎn)只有收錄有首頁(yè)，或者一兩個(gè)內頁(yè)鏈接。普通搜索引擎不會(huì )長(cháng)時(shí)間停留在新站！
處理方法：
?、?。建議停止在網(wǎng)站的首頁(yè)和內頁(yè)發(fā)布外鏈，引誘蜘蛛爬行，然后增加baiduspider在網(wǎng)站的停留時(shí)間！
?、?。提交百度站長(cháng)平臺鏈接，為baiduspider提供爬取頻道入口
2. 網(wǎng)站的文章大部分都是從采集復制而來(lái)
網(wǎng)站 的大部分 文章 都是從 采集 復制而來(lái)，導致 網(wǎng)站文章 而不是 收錄 或 收錄的比率極低>，如何增加網(wǎng)站的收錄？這種情況目前在網(wǎng)上最為常見(jiàn)。原因是你網(wǎng)站沒(méi)有獲得搜索引擎的信任，沒(méi)有新奇的內容支持。另一方面，有的網(wǎng)站甚至偽原創(chuàng )都能達到二次關(guān)閉，也就是網(wǎng)站獲得了搜索引擎的高度信任。面對大多數網(wǎng)站是采集或偽原創(chuàng )，比較希望得到解決，但往往沒(méi)有真正的解決！以下方法將為您解決這個(gè)問(wèn)題！
?、?。通過(guò)百度站點(diǎn)工具的主動(dòng)推送和外鏈發(fā)布，引誘百度蜘蛛網(wǎng)站搶文章。查日記看baiduspider是不是在搶這個(gè)連接，如果是在搶這個(gè)連接，但又不是收錄，那就該停止下一步了！
?、?。更正內容文字的標題和開(kāi)頭，是的，停止更正這個(gè)文章的標題和內容，baiduspider搶的是這個(gè)頁(yè)面而不是收錄，澄清一下這個(gè)文章的重復率非常相似。以前在搜索引擎索引庫中有很多相同/相似的文章，所以沒(méi)有必要再去收錄了。修改文章的標題和內容是一種非常有效的方法。如果不收錄繼續修改正文內容，收錄會(huì )有很大的提升。
?、?。在各種平臺上，多次發(fā)布外部鏈接，并在底部填寫(xiě)頁(yè)面的鏈接，并在該頁(yè)面添加收錄。
?、?。重新更新并創(chuàng )建站點(diǎn)地圖文件，將網(wǎng)站的所有鏈接提交到百度站長(cháng)平臺的鏈接提交選項，停止提交。老虎站點(diǎn)地圖生成器可以實(shí)現效果。在這種情況下，最好使用一個(gè)網(wǎng)站大量的文章采集。這個(gè)方法還是有用的。
3. 文章 的更新已經(jīng)過(guò)時(shí)了 文章，陳詞濫調的內容。
一些網(wǎng)站updated文章是陳詞濫調的內容，搜索引擎甚至不知道怎么過(guò)濾N次，但是在你網(wǎng)站之后就出來(lái)了，然后結果一定安靜地來(lái)來(lái)去去。所以連采集都需要采集一些新奇的內容，這樣收錄率就會(huì )提高。到了這里，有些SEOER可能會(huì )問(wèn)我，SEO文章不就是我寫(xiě)的那幾篇文章文章嗎？那你告訴我什么是新奇的內容。我只想說(shuō)，如果你不創(chuàng )新，你永遠來(lái)自采集文章，那為什么別人可以創(chuàng )造創(chuàng )新的內容呢？
一個(gè)網(wǎng)站在建站初期要綜合考慮網(wǎng)站的結構和性能，建站后要考慮SEO優(yōu)化網(wǎng)站對這些進(jìn)行排名。希望準備建站的朋友，或者準備建站的朋友，能及時(shí)看到這個(gè)文章，對大家建站后的優(yōu)化工作有幫助。同樣是網(wǎng)站，有時(shí)候即使是peer網(wǎng)站，我們也會(huì )發(fā)現有的網(wǎng)站排名很好，有的網(wǎng)站排名連續，具體原因是什么? 如果影響排名，我們需要分析網(wǎng)站的基本結構。
一、網(wǎng)站開(kāi)啟速度快
網(wǎng)站的開(kāi)啟速度一定要快，開(kāi)啟速度慢是致命弱點(diǎn)。一定要保證網(wǎng)站的打開(kāi)速度能及時(shí)響應用戶(hù)，給用戶(hù)帶來(lái)體驗感。并且對搜索引擎抓取有好處。
二、方式
獨立的搜索引擎爬取習慣，URL的所有動(dòng)態(tài)參數都不適合SEO優(yōu)化排名，靜態(tài)URL容易被搜索引擎爬取，URL路徑不能超過(guò)三層，不能出現空層。
三、方案
網(wǎng)站的程序要簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的代碼要簡(jiǎn)潔明了，不要重復，以便更好的解釋網(wǎng)站的結構和目錄。搜索引擎不看網(wǎng)站，他們只看源代碼，不喜歡結構化的網(wǎng)站。對于網(wǎng)站的頁(yè)面，我們需要獨立設置相關(guān)文章或者相關(guān)產(chǎn)品的調用。 查看全部
推薦文章:文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布
文章自動(dòng)采集、文章自動(dòng)采集插件下載、文章自動(dòng)采集發(fā)帖收費
關(guān)于文章自動(dòng)采集內容導航： 1. 文章自動(dòng)采集采集文章是個(gè)壞東西，seo的大忌，我建議樓主不要這樣做。如果你真的采集，那你需要樓主。采集回來(lái)后，可以自己編輯，也就是偽原創(chuàng )。只有這樣才能提高采集@文章的可讀性。當然，蜘蛛最喜歡的是原創(chuàng )，它可以提升用戶(hù)體驗。這是最好的文章。建議樓主三思。
2、文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布，當然要用國內知名的建站寶盒，免費自助建站系統來(lái)做；
在國內比較出名的就是卓天網(wǎng)建站盒子。模板安裝后可直接使用。里面有很多功能。網(wǎng)站 可以隨時(shí)更新和發(fā)布。建站盒子ExBox是卓天網(wǎng)絡(luò )托管增值服務(wù)的虛擬平臺，提供建站系統，包括上千個(gè)精美的網(wǎng)站模板、上百個(gè)網(wǎng)站功能、網(wǎng)站同時(shí)支持簡(jiǎn)體中文、繁體中文、英文版本，具有產(chǎn)品發(fā)布系統、新聞系統、會(huì )員系統、投票系統、廣告系統、招聘系統等動(dòng)態(tài)功能模塊，頁(yè)面可隨意添加。使用強大的管理平臺，你可以瞬間創(chuàng )建漂亮的網(wǎng)站
百度“卓天網(wǎng)”
3、文章自動(dòng)采集軟件的一種可能方式是：（1）先將網(wǎng)頁(yè)保存到本地（*.html或*.mht）；（2）然后用Word打開(kāi)；( 3) 最后，將其轉成*.doc 文件。所有三個(gè)操作都可以以某種方式“自動(dòng)”完成。
但是，判斷哪些是“好文章”——不知道樓主這一步要怎么“自動(dòng)”？哈哈……
好像有什么軟件
看看別人怎么說(shuō)。
這也取決于網(wǎng)頁(yè)文件格式的內容。部分內容本身被掃描或制作成PPT。在WORD中，只能算是一種圖片格式。如果以文本格式編輯，則可以使用 WORD。中“打開(kāi)”，然后粘貼網(wǎng)址，非常方便。,
我只知道EXCEL可以在data下導入外部數據，然后選擇New WEB query，選擇需要導入的數據。
Word好像沒(méi)有這個(gè)功能，但是可以通過(guò)EXCEL導入，復制到WORD中。
行業(yè)熱點(diǎn)：[文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布][文章自動(dòng)采集軟件][文章自動(dòng)采集系統][ 文章自動(dòng)采集在百家發(fā)布][文章自動(dòng)采集生成][文章自動(dòng)采集插件下載][文章自動(dòng)采集器][文章自動(dòng)采集過(guò)帳費用][文章自動(dòng)采集怎么辦][文章自動(dòng)采集如何關(guān)閉】
即將到來(lái)的節日：9月中秋節放假3天！不管多忙，都要對自己好一點(diǎn)！
文章自動(dòng)采集-文章自動(dòng)采集自動(dòng)發(fā)布！
教程:網(wǎng)文自動(dòng)生成器，免費狗屁文章生成器-自動(dòng)生成原創(chuàng )文章
狗屎文章生成器，什么是狗屎文章生成器，狗屎文章生成器可以從字面上理解，就是生成的文章沒(méi)有邏輯感，是隨機生成的，不可讀。只需輸入 關(guān)鍵詞 即可生成狗屎文章。該死的文章生成器。2020年，老板讓員工寫(xiě)了3000字的原創(chuàng )評論，然后員工就采用了這種狗屁的文章方法。今天給大家分享一款免費的智能文章生成器，只需輸入標題即可自動(dòng)生成原創(chuàng )文章，還可以自動(dòng)發(fā)布到各大網(wǎng)站 背景。有關(guān)詳細信息，請參閱圖 1、2、3、4 和 5。我是錢(qián)QQ/微信：3241507
對于剛做SEO優(yōu)化的人來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題最常被問(wèn)到，網(wǎng)站文章百度怎么沒(méi)有收錄，或者有的網(wǎng)站文章有更新了十多天還是沒(méi)有收錄，甚至有的網(wǎng)站更新了原創(chuàng )文章，百度搜索引擎依舊沒(méi)有收錄，還有的網(wǎng)站網(wǎng)站 甚至 偽原創(chuàng ) 都可以達到二次關(guān)閉，那么這些問(wèn)題的原因是什么呢？如何對付他們？
1、搜索引擎沒(méi)有收錄文章是什么原因？
1. 網(wǎng)站 是一個(gè)新站點(diǎn)
如果網(wǎng)站是新站點(diǎn)，那么網(wǎng)站處于審核期，搜索引擎對網(wǎng)站的信任度還是很低，文章收錄 相對較低。這是正?，F象。原因是網(wǎng)站在搜索引擎中沒(méi)有獲得足夠的綜合頁(yè)面分數，所以大多數新站點(diǎn)只有收錄有首頁(yè)，或者一兩個(gè)內頁(yè)鏈接。普通搜索引擎不會(huì )長(cháng)時(shí)間停留在新站！
處理方法：
?、?。建議停止在網(wǎng)站的首頁(yè)和內頁(yè)發(fā)布外鏈，引誘蜘蛛爬行，然后增加baiduspider在網(wǎng)站的停留時(shí)間！
?、?。提交百度站長(cháng)平臺鏈接，為baiduspider提供爬取頻道入口
2. 網(wǎng)站的文章大部分都是從采集復制而來(lái)
網(wǎng)站 的大部分 文章 都是從 采集 復制而來(lái)，導致 網(wǎng)站文章 而不是 收錄 或 收錄的比率極低>，如何增加網(wǎng)站的收錄？這種情況目前在網(wǎng)上最為常見(jiàn)。原因是你網(wǎng)站沒(méi)有獲得搜索引擎的信任，沒(méi)有新奇的內容支持。另一方面，有的網(wǎng)站甚至偽原創(chuàng )都能達到二次關(guān)閉，也就是網(wǎng)站獲得了搜索引擎的高度信任。面對大多數網(wǎng)站是采集或偽原創(chuàng )，比較希望得到解決，但往往沒(méi)有真正的解決！以下方法將為您解決這個(gè)問(wèn)題！
?、?。通過(guò)百度站點(diǎn)工具的主動(dòng)推送和外鏈發(fā)布，引誘百度蜘蛛網(wǎng)站搶文章。查日記看baiduspider是不是在搶這個(gè)連接，如果是在搶這個(gè)連接，但又不是收錄，那就該停止下一步了！
?、?。更正內容文字的標題和開(kāi)頭，是的，停止更正這個(gè)文章的標題和內容，baiduspider搶的是這個(gè)頁(yè)面而不是收錄，澄清一下這個(gè)文章的重復率非常相似。以前在搜索引擎索引庫中有很多相同/相似的文章，所以沒(méi)有必要再去收錄了。修改文章的標題和內容是一種非常有效的方法。如果不收錄繼續修改正文內容，收錄會(huì )有很大的提升。
?、?。在各種平臺上，多次發(fā)布外部鏈接，并在底部填寫(xiě)頁(yè)面的鏈接，并在該頁(yè)面添加收錄。
?、?。重新更新并創(chuàng )建站點(diǎn)地圖文件，將網(wǎng)站的所有鏈接提交到百度站長(cháng)平臺的鏈接提交選項，停止提交。老虎站點(diǎn)地圖生成器可以實(shí)現效果。在這種情況下，最好使用一個(gè)網(wǎng)站大量的文章采集。這個(gè)方法還是有用的。
3. 文章 的更新已經(jīng)過(guò)時(shí)了 文章，陳詞濫調的內容。
一些網(wǎng)站updated文章是陳詞濫調的內容，搜索引擎甚至不知道怎么過(guò)濾N次，但是在你網(wǎng)站之后就出來(lái)了，然后結果一定安靜地來(lái)來(lái)去去。所以連采集都需要采集一些新奇的內容，這樣收錄率就會(huì )提高。到了這里，有些SEOER可能會(huì )問(wèn)我，SEO文章不就是我寫(xiě)的那幾篇文章文章嗎？那你告訴我什么是新奇的內容。我只想說(shuō)，如果你不創(chuàng )新，你永遠來(lái)自采集文章，那為什么別人可以創(chuàng )造創(chuàng )新的內容呢？
一個(gè)網(wǎng)站在建站初期要綜合考慮網(wǎng)站的結構和性能，建站后要考慮SEO優(yōu)化網(wǎng)站對這些進(jìn)行排名。希望準備建站的朋友，或者準備建站的朋友，能及時(shí)看到這個(gè)文章，對大家建站后的優(yōu)化工作有幫助。同樣是網(wǎng)站，有時(shí)候即使是peer網(wǎng)站，我們也會(huì )發(fā)現有的網(wǎng)站排名很好，有的網(wǎng)站排名連續，具體原因是什么? 如果影響排名，我們需要分析網(wǎng)站的基本結構。
一、網(wǎng)站開(kāi)啟速度快
網(wǎng)站的開(kāi)啟速度一定要快，開(kāi)啟速度慢是致命弱點(diǎn)。一定要保證網(wǎng)站的打開(kāi)速度能及時(shí)響應用戶(hù)，給用戶(hù)帶來(lái)體驗感。并且對搜索引擎抓取有好處。
二、方式
獨立的搜索引擎爬取習慣，URL的所有動(dòng)態(tài)參數都不適合SEO優(yōu)化排名，靜態(tài)URL容易被搜索引擎爬取，URL路徑不能超過(guò)三層，不能出現空層。
三、方案
網(wǎng)站的程序要簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的代碼要簡(jiǎn)潔明了，不要重復，以便更好的解釋網(wǎng)站的結構和目錄。搜索引擎不看網(wǎng)站，他們只看源代碼，不喜歡結構化的網(wǎng)站。對于網(wǎng)站的頁(yè)面，我們需要獨立設置相關(guān)文章或者相關(guān)產(chǎn)品的調用。
分享:【干貨】文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 159 次瀏覽 ? 2022-10-03 08:31
分享:【干貨】文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？
文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？導讀：假設你是一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司運營(yíng)推廣人員，由于需要爬取某網(wǎng)站的數據，每個(gè)頁(yè)面都會(huì )存有數據，如果一個(gè)頁(yè)面爬取完，再去另一個(gè)頁(yè)面爬取，那么數據就存不下了。遇到這種情況，無(wú)論你是全量還是抓取，基本都是要數據來(lái)更新。那么，一般要如何做數據爬取，以便于用戶(hù)實(shí)時(shí)可以看到？首先，我先介紹幾種爬取技巧：1、全量爬取如果你的前端在后端處理，那么你需要確保所有的后端代碼都可以爬取，這個(gè)可以使用requests庫。
requests是python最常用的http訪(fǎng)問(wèn)庫。requests擁有很多有用的方法來(lái)對http請求進(jìn)行封裝和封裝。從本質(zhì)上說(shuō)，它可以封裝post、get、put、patch方法的get和post請求，也可以封裝form表單的請求。它的使用方法多種多樣，如python對應用api網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)庫get_api，后端的vsgit也非常好用；mysql存儲爬取數據時(shí)需要將save_all等功能集成到requests中。
2、基于http請求進(jìn)行抓取一般來(lái)說(shuō)，http請求地址都要不斷加密，抓取爬取后還需要對存儲的數據進(jìn)行加密處理，這樣才能保證api交互的安全性。以http為例，首先在地址后面加上參數ip，爬取之后存儲http請求的地址，以cookie形式存在。這樣用戶(hù)即使在不登錄的情況下也可以抓取數據。defget_source(url):#獲取ip地址localhost='#'.join(r'^/,$'if'*'inlocalhost:localhost+'*'else:''+localhostreturnsys.stdout.write(localhost+'|'.join(r'{0}'.format(url)))#獲取請求參數params=requests.get(url,headers=headers)req=sys.stdout.read()form=form.parse("<p>{0}".format(req,form))#對scrapy抓取的數據進(jìn)行加密req=sys.stdout.read()payload=sys.stdout.read()limit=limit+1try:params.encode(payload)except:#驗證是否安全ifpython_request.method==parse:req.encode('utf-8')print('不安全')else:req.encode('utf-8')print('安全')#登錄取數據defset_group(url):#獲取set()和集合(group)區別data=get_source(url)#url可以為空all_urls=[]try:all_urls.append(req.text)except:#若未登錄，將驗證用戶(hù)用戶(hù)是否認證成功li={'ip':ip,'cookie':cookie}params=liif'form'i。</p> 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？導讀：假設你是一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司運營(yíng)推廣人員，由于需要爬取某網(wǎng)站的數據，每個(gè)頁(yè)面都會(huì )存有數據，如果一個(gè)頁(yè)面爬取完，再去另一個(gè)頁(yè)面爬取，那么數據就存不下了。遇到這種情況，無(wú)論你是全量還是抓取，基本都是要數據來(lái)更新。那么，一般要如何做數據爬取，以便于用戶(hù)實(shí)時(shí)可以看到？首先，我先介紹幾種爬取技巧：1、全量爬取如果你的前端在后端處理，那么你需要確保所有的后端代碼都可以爬取，這個(gè)可以使用requests庫。
requests是python最常用的http訪(fǎng)問(wèn)庫。requests擁有很多有用的方法來(lái)對http請求進(jìn)行封裝和封裝。從本質(zhì)上說(shuō)，它可以封裝post、get、put、patch方法的get和post請求，也可以封裝form表單的請求。它的使用方法多種多樣，如python對應用api網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)庫get_api，后端的vsgit也非常好用；mysql存儲爬取數據時(shí)需要將save_all等功能集成到requests中。
2、基于http請求進(jìn)行抓取一般來(lái)說(shuō)，http請求地址都要不斷加密，抓取爬取后還需要對存儲的數據進(jìn)行加密處理，這樣才能保證api交互的安全性。以http為例，首先在地址后面加上參數ip，爬取之后存儲http請求的地址，以cookie形式存在。這樣用戶(hù)即使在不登錄的情況下也可以抓取數據。defget_source(url):#獲取ip地址localhost='#'.join(r'^/,$'if'*'inlocalhost:localhost+'*'else:''+localhostreturnsys.stdout.write(localhost+'|'.join(r'{0}'.format(url)))#獲取請求參數params=requests.get(url,headers=headers)req=sys.stdout.read()form=form.parse("<p>{0}".format(req,form))#對scrapy抓取的數據進(jìn)行加密req=sys.stdout.read()payload=sys.stdout.read()limit=limit+1try:params.encode(payload)except:#驗證是否安全ifpython_request.method==parse:req.encode('utf-8')print('不安全')else:req.encode('utf-8')print('安全')#登錄取數據defset_group(url):#獲取set()和集合(group)區別data=get_source(url)#url可以為空all_urls=[]try:all_urls.append(req.text)except:#若未登錄，將驗證用戶(hù)用戶(hù)是否認證成功li={'ip':ip,'cookie':cookie}params=liif'form'i。</p> 查看全部
分享:【干貨】文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？
文章實(shí)時(shí)采集不到這些數據怎么辦？導讀：假設你是一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司運營(yíng)推廣人員，由于需要爬取某網(wǎng)站的數據，每個(gè)頁(yè)面都會(huì )存有數據，如果一個(gè)頁(yè)面爬取完，再去另一個(gè)頁(yè)面爬取，那么數據就存不下了。遇到這種情況，無(wú)論你是全量還是抓取，基本都是要數據來(lái)更新。那么，一般要如何做數據爬取，以便于用戶(hù)實(shí)時(shí)可以看到？首先，我先介紹幾種爬取技巧：1、全量爬取如果你的前端在后端處理，那么你需要確保所有的后端代碼都可以爬取，這個(gè)可以使用requests庫。
requests是python最常用的http訪(fǎng)問(wèn)庫。requests擁有很多有用的方法來(lái)對http請求進(jìn)行封裝和封裝。從本質(zhì)上說(shuō)，它可以封裝post、get、put、patch方法的get和post請求，也可以封裝form表單的請求。它的使用方法多種多樣，如python對應用api網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)庫get_api，后端的vsgit也非常好用；mysql存儲爬取數據時(shí)需要將save_all等功能集成到requests中。
2、基于http請求進(jìn)行抓取一般來(lái)說(shuō)，http請求地址都要不斷加密，抓取爬取后還需要對存儲的數據進(jìn)行加密處理，這樣才能保證api交互的安全性。以http為例，首先在地址后面加上參數ip，爬取之后存儲http請求的地址，以cookie形式存在。這樣用戶(hù)即使在不登錄的情況下也可以抓取數據。defget_source(url):#獲取ip地址localhost='#'.join(r'^/,$'if'*'inlocalhost:localhost+'*'else:''+localhostreturnsys.stdout.write(localhost+'|'.join(r'{0}'.format(url)))#獲取請求參數params=requests.get(url,headers=headers)req=sys.stdout.read()form=form.parse("<p>{0}".format(req,form))#對scrapy抓取的數據進(jìn)行加密req=sys.stdout.read()payload=sys.stdout.read()limit=limit+1try:params.encode(payload)except:#驗證是否安全ifpython_request.method==parse:req.encode('utf-8')print('不安全')else:req.encode('utf-8')print('安全')#登錄取數據defset_group(url):#獲取set()和集合(group)區別data=get_source(url)#url可以為空all_urls=[]try:all_urls.append(req.text)except:#若未登錄，將驗證用戶(hù)用戶(hù)是否認證成功li={'ip':ip,'cookie':cookie}params=liif'form'i。</p>
完整解決方案:基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 85 次瀏覽 ? 2022-10-01 21:08
完整解決方案:基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是由長(cháng)期關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和架構的高可用架構技術(shù)社區和msup發(fā)起的面向架構師、技術(shù)領(lǐng)袖和高端技術(shù)從業(yè)者的年度技術(shù)架構會(huì )議。這是中國最大的技術(shù)。其中一次會(huì )議。
在今年的第六屆GIAC大會(huì )上，騰訊數據平臺部實(shí)時(shí)計算負責人石曉剛以大數據架構為主題，發(fā)表了“基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統”的主題演講。以下為嘉賓致辭實(shí)錄：
石曉剛畢業(yè)于北京大學(xué)，獲得博士學(xué)位。并且是 Apache Flink 項目的 Committer。在SIGMOD、TODS、IPDPS等國際頂級會(huì )議和期刊發(fā)表多篇論文，并擔任KDD、DASFAA等國際頂級會(huì )議的程序委員會(huì )成員。
實(shí)時(shí)計算平臺 Oceanus
近年來(lái)，實(shí)時(shí)計算在騰訊的應用越來(lái)越廣泛。為了提高用戶(hù)流計算任務(wù)持續集成和持續發(fā)布的效率，騰訊大數據團隊從2017年開(kāi)始圍繞Flink打造Oceanus，一個(gè)集開(kāi)發(fā)、測試、部署、運營(yíng)于一體的一站式可視化實(shí)時(shí)計算平臺，維護。
Oceanus提供Canvas、SQL、Jar三種不同的應用開(kāi)發(fā)方式，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的開(kāi)發(fā)需求。通過(guò)這三種方式，不同應用場(chǎng)景的用戶(hù)無(wú)需了解底層框架的技術(shù)細節，即可快速開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)計算任務(wù)，降低用戶(hù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
完成作業(yè)開(kāi)發(fā)后，用戶(hù)可以通過(guò) Oceanus 對作業(yè)進(jìn)行測試、配置和部署。Oceanus 為用戶(hù)程序提供了一系列工具來(lái)輔助作業(yè)測試。用戶(hù)既可以使用Oceanus提供的一鍵生成功能生成測試數據，也可以將自己的測試數據上傳到Oceanus，通過(guò)比較預期結果和實(shí)際結果來(lái)驗證應用邏輯的正確性。Oceanus 依靠騰訊內部資源調度系統 Gaia 進(jìn)行資源管理和作業(yè)部署。用戶(hù)可以通過(guò)Oceanus配置作業(yè)所需的CPU和內存資源，指定作業(yè)需要部署的集群。用戶(hù)完成配置后，Oceanus 會(huì )向 Gaia 申請相應的資源，并將作業(yè)提交給 Gaia 運行。
Oceanus 對 Flink 作業(yè)的多個(gè)運行指標執行采集，包括 Task Manger 的內存、I/O 和 GC。通過(guò)這些豐富的運行指標，用戶(hù)可以很好地了解應用的運行情況，并在出現異常時(shí)幫助用戶(hù)及時(shí)定位問(wèn)題。運維人員可以通過(guò)這些采集獲取的指標設置告警策略，實(shí)現精細化操作。
在Oceanus之上，騰訊大數據還為ETL、監控告警、在線(xiàn)學(xué)習等常見(jiàn)實(shí)時(shí)計算任務(wù)提供場(chǎng)景化支持。例如，Oceanus-ML 提供端到端的在線(xiàn)機器學(xué)習，涵蓋數據訪(fǎng)問(wèn)、數據處理、特征工程、算法訓練、模型評估和模型部署的整個(gè)機器學(xué)習過(guò)程。借助Oceanus-ML，用戶(hù)可以輕松使用完整的數據處理功能和豐富的在線(xiàn)學(xué)習算法構建自己的在線(xiàn)學(xué)習任務(wù)，輕松完成模型訓練和評估，一鍵部署模型。
針對ETL場(chǎng)景，Oceanus還提供Oceanus-ETL產(chǎn)品，幫助用戶(hù)將應用和產(chǎn)品中的采集數據實(shí)時(shí)導入數據倉庫。目前，騰訊大數據團隊為騰訊內部多個(gè)業(yè)務(wù)提供數據接入服務(wù)，包括微信、QQ音樂(lè )、騰訊游戲等。每天處理的消息量超過(guò)40萬(wàn)億條，每秒訪(fǎng)問(wèn)峰值超過(guò)40億條。
實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)平臺 Oceanus-ETL
騰訊大數據早在2012年就開(kāi)始數據接入，并基于Storm打造了第一代騰訊數據銀行（TDBank），成為騰訊大數據平臺的前線(xiàn)，提供文件、消息和數據庫等多種接入方式，統一數據訪(fǎng)問(wèn)門(mén)戶(hù)，并提供高效、實(shí)時(shí)的分布式數據分發(fā)。
2017年，騰訊大數據基于Flink在易用性、可靠性和性能方面的優(yōu)勢，重構了TDBank通過(guò)Flink的數據訪(fǎng)問(wèn)。與 Storm 相比，Flink 提供了更多的狀態(tài)支持。一方面，Flink 將程序的狀態(tài)保存在本地內存或 RocksDB 中，用戶(hù)無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò )遠程訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)數據，可以獲得更好的工作性能。另一方面，Flink 通過(guò) Chandy-Lamport 算法提供了一種高效、輕量級的檢查點(diǎn)機制，可以保證 Exactly Once 和 At-Least Once 的數據處理語(yǔ)義在發(fā)生故障時(shí)仍然可以實(shí)現。
隨著(zhù)騰訊業(yè)務(wù)規模的不斷擴大，對數據接入也提出了更高的要求。
為了滿(mǎn)足上述需求，我們今年引入了 Iceberg，通過(guò) Iceberg 提供的 ACID 事務(wù)機制和增量更新能力，提供更可靠、更強大的數據訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。
基于 Flink 實(shí)現端到端的 Exactly Once 傳輸
Flink 使用 checkpoint 機制來(lái)備份和恢復任務(wù)狀態(tài)。在任務(wù)失敗的情況下，可以從上次備份的狀態(tài)恢復任務(wù)，而無(wú)需從頭開(kāi)始重新執行。通過(guò) checkpoint 機制，Flink 可以保證在發(fā)生故障的情況下仍然可以實(shí)現 Exactly Once 的數據傳輸。
但在整個(gè)數據接入環(huán)節，除了Flink之外，還包括上游中間件、下游數倉等多個(gè)組件。僅僅依靠 Flink 的 checkpoint 機制只能保證 ExactlyOnce 在 Flink 作業(yè)內的數據傳輸，而不能保證端到端的 ExactlyOnce 在整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中的傳輸語(yǔ)義。如果我們將 Flink 接收到的數據直接寫(xiě)入下游存儲系統，那么當 Flink 發(fā)生故障并從故障中恢復時(shí)，自上一個(gè) checkpoint 以來(lái)寫(xiě)入下游存儲系統的數據會(huì )出現重復，導致后續數據分析出錯。
為了保證端到端的 Exactly Once 數據傳輸，TDBank 使用 Flink 的 checkpoint 機制實(shí)現了兩階段提交協(xié)議，對數據訪(fǎng)問(wèn)的各個(gè)環(huán)節產(chǎn)生的指標進(jìn)行聚合和協(xié)調，以保證數據的端到端. 傳輸可靠性。
為了保證數據鏈接的 Exactly Once，我們首先將 Flink 接收到的數據寫(xiě)入一個(gè)臨時(shí)目錄，并保存寫(xiě)入的文件列表。當檢查點(diǎn)執行時(shí)，我們會(huì )將這些文件的列表保存到檢查點(diǎn)并記錄下來(lái)。并且當檢查點(diǎn)完成時(shí)，Flink 會(huì )通知所有節點(diǎn)。此時(shí)，這些節點(diǎn)會(huì )將checkpoint中保存的文件移動(dòng)到官方目錄。
在這個(gè)實(shí)現中，Flink 使用現有的 checkpoint 機制來(lái)實(shí)現兩階段提交機制。所有節點(diǎn)在執行 checkpoint 時(shí)都會(huì )執行 pre-commit 操作，并將所有數據先寫(xiě)入可靠的分布式存儲。當 JobManager 上的檢查點(diǎn)完成時(shí)，事務(wù)被視為已提交。所有節點(diǎn)在收到檢查點(diǎn)成功消息后都會(huì )完成最后的事務(wù)提交操作。
如果任何節點(diǎn)在執行最后一個(gè)文件移動(dòng)時(shí)發(fā)生故障，Flink 作業(yè)將從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)恢復，并從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)獲取文件的完整列表。Flink 作業(yè)會(huì )檢查此文件列表中的文件，并將所有尚未移動(dòng)的文件移動(dòng)到最終目錄。
為了保證整個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中數據不會(huì )丟失和重復，我們會(huì )采集并核對整個(gè)數據鏈路中各組件收發(fā)的數據數量。由于通用指標體系無(wú)法保證指標的及時(shí)性和正確性，我們也基于 Flink 實(shí)現了高可靠一致的指標聚合。
與數據鏈路類(lèi)似，我們也使用 Flink 的 checkpoint 機制來(lái)保證指標數據的一致性。我們通過(guò) Flink 對 采集 接收到的指標進(jìn)行細粒度的聚合，并在執行檢查點(diǎn)時(shí)將這些聚合的指標保存到外部存儲中。在保存聚合指標時(shí)，除了一般的標簽外，我們還會(huì )在寫(xiě)入這些指標時(shí)帶上檢查點(diǎn)編號。當檢查點(diǎn)完成時(shí)，每個(gè)節點(diǎn)也會(huì )將完成的檢查點(diǎn)編號記錄到外部存儲中。當我們需要查詢(xún)指標時(shí)，只需將完成的檢查點(diǎn)編號與聚合指標連接起來(lái)，即可獲得一致的指標結果。
通過(guò) Flink 的 checkpoint 機制，我們可以保證數據鏈路和指標鏈路中數據傳輸和指標聚合的一致性，保證整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中端到端的 Exactly Once 數據傳輸。
基于 Iceberg 的 ACID 實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)
Apache Iceberg 是一種通用的表格格式（數據組織格式），可以適配 Presto、Spark 等引擎，提供高性能的讀寫(xiě)和元數據管理功能。Iceberg的定位是在計算引擎下的存儲之上。它是一種被冰山稱(chēng)為“表格格式”的數據存儲格式。準確地說(shuō)，它是介于計算引擎和數據存儲格式之間的一種數據組織格式——數據和元數據以特定的方式進(jìn)行組織，因此稱(chēng)其為數據組織格式更為合理。
Iceberg 通過(guò)鎖定機制實(shí)現 ACID 功能。它從元存儲中獲取鎖，并在每次更新元數據時(shí)更新它。同時(shí)，Iceberg 保證了線(xiàn)性一致性（Serializable 隔離），保證了表修改操作是原子的，讀操作永遠不會(huì )讀取部分或未提交的數據。Iceberg 提供了樂(lè )觀(guān)鎖機制來(lái)減少鎖的影響，并使用沖突回退和重試機制來(lái)解決并發(fā)寫(xiě)入引起的沖突。
Iceberg 基于 ACID 能力，提供類(lèi)似于 MVCC 的讀寫(xiě)分離能力。首先，每次寫(xiě)操作都會(huì )產(chǎn)生一個(gè)新的快照（snapshot），總是向后線(xiàn)性遞增，保證線(xiàn)性一致性。讀取操作只讀取現有的快照，對正在生成的快照讀取操作是不可見(jiàn)的。每個(gè)快照都有當時(shí)表的所有數據和元數據，從而為用戶(hù)提供了對表數據進(jìn)行時(shí)間旅行的能力。使用 Iceberg 的時(shí)間旅行能力，用戶(hù)可以讀取當時(shí)的數據，同時(shí)也為用戶(hù)提供回滾快照和重放數據的能力。
與 Hudi 和 Delta Lake 相比，Iceberg 提供了更完整的表格格式能力、類(lèi)型定義和操作的抽象，以及與上層數據處理引擎和底層數據存儲格式的解耦。此外，Iceberg 在設計之初并沒(méi)有綁定特定的存儲引擎，同時(shí)避免了與上層引擎的相互調用，從而可以方便地擴展 Iceberg 以支持不同的引擎。
在數據訪(fǎng)問(wèn)上，可以通過(guò) Iceberg 保證 ACID 事務(wù)和強一致性，實(shí)現“一個(gè)且唯一”的寫(xiě)入；讀寫(xiě)分離使交互式查詢(xún)引擎（如 Hive 和 Presto）能夠在第一時(shí)間讀取到正確的數據；行級更新和刪除支持通過(guò)計算引擎進(jìn)行數據修正；增量消費使落地數據進(jìn)一步返回到流引擎，只處理和回傳變化的部分；冰山高效的查詢(xún)能力，還可以省去 MySQL 或 ClickHouse 等環(huán)節的導入，直接被報表和 BI 系統消費。
為了能夠使用 Iceberg，騰訊大數據實(shí)現了支持 Iceberg 的 Flink 連接器，讓 Flink 可以將數據寫(xiě)入 Iceberg。Flink 的 Iceberg Sink 由兩部分組成，一個(gè)叫 Writer，一個(gè)叫 Committer。Writer負責將接收到的數據寫(xiě)入外部存儲，形成一系列DataFile。目前，騰訊為了簡(jiǎn)化適配，最大限度地利用現有邏輯，使用Avro作為數據的中間格式。后續社區將引入 Flink 內置類(lèi)型轉換器，使用 Iceberg 內置數據類(lèi)型作為輸入。當 Writer 執行 checkpoint 時(shí)，Writer 會(huì )關(guān)閉自己的文件，并將構造好的 DataFile 發(fā)送給下游的 Committer。
提交者在 Flink 作業(yè)中是全局唯一的。Committer 收到所有上游 writer 發(fā)送的 DataFiles 后，會(huì )將這些 DataFiles 寫(xiě)入一個(gè) ManifestFile，并將 ManifestFile 保存到 checkpoint。當 checkpoint 完成后，Committer 會(huì )通過(guò) merge append 將 ManifestFile 提交給 Iceberg。Iceberg會(huì )通過(guò)一系列操作完成commit操作，最終使新增的數據對下游數倉可見(jiàn)。
騰訊對 Iceberg 做了很多改進(jìn)和優(yōu)化。除了支持 Flink 的讀寫(xiě)操作，騰訊還完成了行級的刪除和更新操作，大大節省了數據修改和刪除的成本。同時(shí)，騰訊還對 Spark 3.0 中的 Data Source V2 進(jìn)行了適配，利用 Spark 3.0 中的 SQL 和 DataFrame 無(wú)縫連接 Iceberg。
在未來(lái)的工作中，騰訊將繼續提升 Iceberg 的核心能力，包括：
直觀(guān):iS-RPM知識點(diǎn)4 | 靈活配置采集策略，精準捕捉桌面數據！
朋友們，好久不見(jiàn)。在上一篇文章中，我與大家分享了如何安裝和配置RPM采集器。安裝客戶(hù)端后，我們現在可以開(kāi)始任務(wù)挖礦之旅了。.
但是，在執行數據采集之前，我們需要定義相應的采集策略，以更準確的捕捉用戶(hù)的業(yè)務(wù)操作行為。
本文主要介紹創(chuàng )建任務(wù)挖掘項目后如何配置其數據采集策略。以下內容主要分為以下五個(gè)配置內容：采集的目標應用、采集的目標應用數據內容、數據隱私保護、客戶(hù)端啟動(dòng)方式、數據傳輸。
注意：創(chuàng )建項目時(shí)將初始化默認策略。如果管理員不修改策略?xún)热?，用?hù)入隊后默認使用初始化策略。
01策略一：采集的目標應用
查看和管理需要捕獲的指定應用程序列表是記錄業(yè)務(wù)流程的必要步驟。一旦管理員設置了列表內容，客戶(hù)端在獲取策略后只會(huì )記錄那些應用程序或網(wǎng)頁(yè)的數據。應用列表分為以下3種配置模式：
注意：初始默認配置是采集所有應用程序。
02策略2：采集的數據內容
通過(guò)數據內容配置選項，可以自定義需要采集的業(yè)務(wù)規則和事件內容。包括但不限于：時(shí)間戳、截圖、應用名稱(chēng)、網(wǎng)頁(yè)URL、控件名稱(chēng)、坐標等基本信息。
采集用戶(hù)行為數據（時(shí)間戳、事件類(lèi)型、事件詳情等）獲取有效信息。
1、采集使用應用程序/網(wǎng)頁(yè)時(shí)用戶(hù)窗口的屏幕截圖（例如：每次點(diǎn)擊或滾動(dòng)都會(huì )截取屏幕截圖）。
2、屏幕截圖將同時(shí)采集觸發(fā)事件的窗口和區域。
注意：初始化的默認配置是采集基本數據，不選擇截圖。
03策略三：數據隱私保護
一方面，iS-RPM 的采集 政策支持相關(guān)用戶(hù)的匿名化，保護用戶(hù)隱私。另一方面，由于 RPM 的隱私政策，默認情況下會(huì )啟用“顯示用戶(hù)同意對話(huà)框”選項。如果策略啟用“隱私同意”配置，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊，并且在開(kāi)始用戶(hù)錄制過(guò)程之前，會(huì )首先彈出用戶(hù)同意對話(huà)框接受或拒絕錄制條款和條件，以及用戶(hù)需要選擇同意策略。捕獲桌面應用程序/網(wǎng)頁(yè)數據。
捕獲數據后，系統會(huì )將數據發(fā)送到 RPM 服務(wù)器進(jìn)行分析和管理。我們會(huì )將數據保存在高度安全的存儲中。
啟用后，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊。當 RPM 客戶(hù)端第一次運行記錄時(shí)，會(huì )顯示一個(gè)隱私確認對話(huà)框。用戶(hù)必須接受隱私條款才能捕獲數據，否則客戶(hù)端將被注銷(xiāo)。
通過(guò)處理采集的目標用戶(hù)的假名化（例如：“張三”被匿名化為“用戶(hù)1”）
04策略四：客戶(hù)端啟動(dòng)模式
通過(guò)設置采集器的操作模式，可以靈活控制采集器何時(shí)開(kāi)始記錄員工的桌面操作，減少不必要的存儲空間占用。
每次用戶(hù)啟動(dòng)計算機時(shí)，RPM 客戶(hù)端都會(huì )自動(dòng)啟動(dòng) 采集data。
當需要記錄時(shí)，用戶(hù)將手動(dòng)啟動(dòng)客戶(hù)端并單擊“開(kāi)始”按鈕手動(dòng)開(kāi)始捕獲數據。
注意：初始化的默認配置是開(kāi)機自動(dòng)啟動(dòng)。
05策略五：數據傳輸
1.最大本地存儲空間閾值（GB）：用戶(hù)可以在本地存儲的最大數據量。
2.最大本地磁盤(pán)占用率（%）：用戶(hù)可以占用的最大空閑數據量/用戶(hù)本地磁盤(pán)的總容量。
注意：當達到“本地存儲”部分中的任何目標時(shí)，Data采集 任務(wù)將立即停止。
1.上傳文件速度（KB/s）：用戶(hù)上傳文件時(shí)占用的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
2.同時(shí)上傳任務(wù)數：客戶(hù)端運行時(shí)可以同時(shí)上傳的文件數。
3.自動(dòng)上傳間隔（分鐘）：配置客戶(hù)端自動(dòng)生成采集并上傳文件的時(shí)間間隔。
注意：自動(dòng)上傳間隔時(shí)長(cháng)：系統達到上傳時(shí)間間隔后，會(huì )自動(dòng)觸發(fā)上傳任務(wù)數據，實(shí)時(shí)更新數據。（用戶(hù)也可以在達到時(shí)間間隔前手動(dòng)停止采集，達到自動(dòng)上傳間隔后系統會(huì )自動(dòng)上傳數據）
一個(gè)。本地存儲最大空間閾值：10GB
灣。最大本地磁盤(pán)使用率：90%
C。上傳文件速度：256KB/s
d。同時(shí)上傳任務(wù)數：5
e. 自動(dòng)上傳間隔：10分鐘
-結尾-
過(guò)程挖掘
更多新聞
點(diǎn)擊閱讀文字 查看全部
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是由長(cháng)期關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和架構的高可用架構技術(shù)社區和msup發(fā)起的面向架構師、技術(shù)領(lǐng)袖和高端技術(shù)從業(yè)者的年度技術(shù)架構會(huì )議。這是中國最大的技術(shù)。其中一次會(huì )議。
在今年的第六屆GIAC大會(huì )上，騰訊數據平臺部實(shí)時(shí)計算負責人石曉剛以大數據架構為主題，發(fā)表了“基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統”的主題演講。以下為嘉賓致辭實(shí)錄：
石曉剛畢業(yè)于北京大學(xué)，獲得博士學(xué)位。并且是 Apache Flink 項目的 Committer。在SIGMOD、TODS、IPDPS等國際頂級會(huì )議和期刊發(fā)表多篇論文，并擔任KDD、DASFAA等國際頂級會(huì )議的程序委員會(huì )成員。
實(shí)時(shí)計算平臺 Oceanus
近年來(lái)，實(shí)時(shí)計算在騰訊的應用越來(lái)越廣泛。為了提高用戶(hù)流計算任務(wù)持續集成和持續發(fā)布的效率，騰訊大數據團隊從2017年開(kāi)始圍繞Flink打造Oceanus，一個(gè)集開(kāi)發(fā)、測試、部署、運營(yíng)于一體的一站式可視化實(shí)時(shí)計算平臺，維護。
Oceanus提供Canvas、SQL、Jar三種不同的應用開(kāi)發(fā)方式，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的開(kāi)發(fā)需求。通過(guò)這三種方式，不同應用場(chǎng)景的用戶(hù)無(wú)需了解底層框架的技術(shù)細節，即可快速開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)計算任務(wù)，降低用戶(hù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
完成作業(yè)開(kāi)發(fā)后，用戶(hù)可以通過(guò) Oceanus 對作業(yè)進(jìn)行測試、配置和部署。Oceanus 為用戶(hù)程序提供了一系列工具來(lái)輔助作業(yè)測試。用戶(hù)既可以使用Oceanus提供的一鍵生成功能生成測試數據，也可以將自己的測試數據上傳到Oceanus，通過(guò)比較預期結果和實(shí)際結果來(lái)驗證應用邏輯的正確性。Oceanus 依靠騰訊內部資源調度系統 Gaia 進(jìn)行資源管理和作業(yè)部署。用戶(hù)可以通過(guò)Oceanus配置作業(yè)所需的CPU和內存資源，指定作業(yè)需要部署的集群。用戶(hù)完成配置后，Oceanus 會(huì )向 Gaia 申請相應的資源，并將作業(yè)提交給 Gaia 運行。
Oceanus 對 Flink 作業(yè)的多個(gè)運行指標執行采集，包括 Task Manger 的內存、I/O 和 GC。通過(guò)這些豐富的運行指標，用戶(hù)可以很好地了解應用的運行情況，并在出現異常時(shí)幫助用戶(hù)及時(shí)定位問(wèn)題。運維人員可以通過(guò)這些采集獲取的指標設置告警策略，實(shí)現精細化操作。
在Oceanus之上，騰訊大數據還為ETL、監控告警、在線(xiàn)學(xué)習等常見(jiàn)實(shí)時(shí)計算任務(wù)提供場(chǎng)景化支持。例如，Oceanus-ML 提供端到端的在線(xiàn)機器學(xué)習，涵蓋數據訪(fǎng)問(wèn)、數據處理、特征工程、算法訓練、模型評估和模型部署的整個(gè)機器學(xué)習過(guò)程。借助Oceanus-ML，用戶(hù)可以輕松使用完整的數據處理功能和豐富的在線(xiàn)學(xué)習算法構建自己的在線(xiàn)學(xué)習任務(wù)，輕松完成模型訓練和評估，一鍵部署模型。
針對ETL場(chǎng)景，Oceanus還提供Oceanus-ETL產(chǎn)品，幫助用戶(hù)將應用和產(chǎn)品中的采集數據實(shí)時(shí)導入數據倉庫。目前，騰訊大數據團隊為騰訊內部多個(gè)業(yè)務(wù)提供數據接入服務(wù)，包括微信、QQ音樂(lè )、騰訊游戲等。每天處理的消息量超過(guò)40萬(wàn)億條，每秒訪(fǎng)問(wèn)峰值超過(guò)40億條。
實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)平臺 Oceanus-ETL
騰訊大數據早在2012年就開(kāi)始數據接入，并基于Storm打造了第一代騰訊數據銀行（TDBank），成為騰訊大數據平臺的前線(xiàn)，提供文件、消息和數據庫等多種接入方式，統一數據訪(fǎng)問(wèn)門(mén)戶(hù)，并提供高效、實(shí)時(shí)的分布式數據分發(fā)。
2017年，騰訊大數據基于Flink在易用性、可靠性和性能方面的優(yōu)勢，重構了TDBank通過(guò)Flink的數據訪(fǎng)問(wèn)。與 Storm 相比，Flink 提供了更多的狀態(tài)支持。一方面，Flink 將程序的狀態(tài)保存在本地內存或 RocksDB 中，用戶(hù)無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò )遠程訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)數據，可以獲得更好的工作性能。另一方面，Flink 通過(guò) Chandy-Lamport 算法提供了一種高效、輕量級的檢查點(diǎn)機制，可以保證 Exactly Once 和 At-Least Once 的數據處理語(yǔ)義在發(fā)生故障時(shí)仍然可以實(shí)現。
隨著(zhù)騰訊業(yè)務(wù)規模的不斷擴大，對數據接入也提出了更高的要求。
為了滿(mǎn)足上述需求，我們今年引入了 Iceberg，通過(guò) Iceberg 提供的 ACID 事務(wù)機制和增量更新能力，提供更可靠、更強大的數據訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。
基于 Flink 實(shí)現端到端的 Exactly Once 傳輸
Flink 使用 checkpoint 機制來(lái)備份和恢復任務(wù)狀態(tài)。在任務(wù)失敗的情況下，可以從上次備份的狀態(tài)恢復任務(wù)，而無(wú)需從頭開(kāi)始重新執行。通過(guò) checkpoint 機制，Flink 可以保證在發(fā)生故障的情況下仍然可以實(shí)現 Exactly Once 的數據傳輸。
但在整個(gè)數據接入環(huán)節，除了Flink之外，還包括上游中間件、下游數倉等多個(gè)組件。僅僅依靠 Flink 的 checkpoint 機制只能保證 ExactlyOnce 在 Flink 作業(yè)內的數據傳輸，而不能保證端到端的 ExactlyOnce 在整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中的傳輸語(yǔ)義。如果我們將 Flink 接收到的數據直接寫(xiě)入下游存儲系統，那么當 Flink 發(fā)生故障并從故障中恢復時(shí)，自上一個(gè) checkpoint 以來(lái)寫(xiě)入下游存儲系統的數據會(huì )出現重復，導致后續數據分析出錯。
為了保證端到端的 Exactly Once 數據傳輸，TDBank 使用 Flink 的 checkpoint 機制實(shí)現了兩階段提交協(xié)議，對數據訪(fǎng)問(wèn)的各個(gè)環(huán)節產(chǎn)生的指標進(jìn)行聚合和協(xié)調，以保證數據的端到端. 傳輸可靠性。
為了保證數據鏈接的 Exactly Once，我們首先將 Flink 接收到的數據寫(xiě)入一個(gè)臨時(shí)目錄，并保存寫(xiě)入的文件列表。當檢查點(diǎn)執行時(shí)，我們會(huì )將這些文件的列表保存到檢查點(diǎn)并記錄下來(lái)。并且當檢查點(diǎn)完成時(shí)，Flink 會(huì )通知所有節點(diǎn)。此時(shí)，這些節點(diǎn)會(huì )將checkpoint中保存的文件移動(dòng)到官方目錄。
在這個(gè)實(shí)現中，Flink 使用現有的 checkpoint 機制來(lái)實(shí)現兩階段提交機制。所有節點(diǎn)在執行 checkpoint 時(shí)都會(huì )執行 pre-commit 操作，并將所有數據先寫(xiě)入可靠的分布式存儲。當 JobManager 上的檢查點(diǎn)完成時(shí)，事務(wù)被視為已提交。所有節點(diǎn)在收到檢查點(diǎn)成功消息后都會(huì )完成最后的事務(wù)提交操作。
如果任何節點(diǎn)在執行最后一個(gè)文件移動(dòng)時(shí)發(fā)生故障，Flink 作業(yè)將從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)恢復，并從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)獲取文件的完整列表。Flink 作業(yè)會(huì )檢查此文件列表中的文件，并將所有尚未移動(dòng)的文件移動(dòng)到最終目錄。
為了保證整個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中數據不會(huì )丟失和重復，我們會(huì )采集并核對整個(gè)數據鏈路中各組件收發(fā)的數據數量。由于通用指標體系無(wú)法保證指標的及時(shí)性和正確性，我們也基于 Flink 實(shí)現了高可靠一致的指標聚合。
與數據鏈路類(lèi)似，我們也使用 Flink 的 checkpoint 機制來(lái)保證指標數據的一致性。我們通過(guò) Flink 對 采集 接收到的指標進(jìn)行細粒度的聚合，并在執行檢查點(diǎn)時(shí)將這些聚合的指標保存到外部存儲中。在保存聚合指標時(shí)，除了一般的標簽外，我們還會(huì )在寫(xiě)入這些指標時(shí)帶上檢查點(diǎn)編號。當檢查點(diǎn)完成時(shí)，每個(gè)節點(diǎn)也會(huì )將完成的檢查點(diǎn)編號記錄到外部存儲中。當我們需要查詢(xún)指標時(shí)，只需將完成的檢查點(diǎn)編號與聚合指標連接起來(lái)，即可獲得一致的指標結果。
通過(guò) Flink 的 checkpoint 機制，我們可以保證數據鏈路和指標鏈路中數據傳輸和指標聚合的一致性，保證整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中端到端的 Exactly Once 數據傳輸。
基于 Iceberg 的 ACID 實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)
Apache Iceberg 是一種通用的表格格式（數據組織格式），可以適配 Presto、Spark 等引擎，提供高性能的讀寫(xiě)和元數據管理功能。Iceberg的定位是在計算引擎下的存儲之上。它是一種被冰山稱(chēng)為“表格格式”的數據存儲格式。準確地說(shuō)，它是介于計算引擎和數據存儲格式之間的一種數據組織格式——數據和元數據以特定的方式進(jìn)行組織，因此稱(chēng)其為數據組織格式更為合理。
Iceberg 通過(guò)鎖定機制實(shí)現 ACID 功能。它從元存儲中獲取鎖，并在每次更新元數據時(shí)更新它。同時(shí)，Iceberg 保證了線(xiàn)性一致性（Serializable 隔離），保證了表修改操作是原子的，讀操作永遠不會(huì )讀取部分或未提交的數據。Iceberg 提供了樂(lè )觀(guān)鎖機制來(lái)減少鎖的影響，并使用沖突回退和重試機制來(lái)解決并發(fā)寫(xiě)入引起的沖突。
Iceberg 基于 ACID 能力，提供類(lèi)似于 MVCC 的讀寫(xiě)分離能力。首先，每次寫(xiě)操作都會(huì )產(chǎn)生一個(gè)新的快照（snapshot），總是向后線(xiàn)性遞增，保證線(xiàn)性一致性。讀取操作只讀取現有的快照，對正在生成的快照讀取操作是不可見(jiàn)的。每個(gè)快照都有當時(shí)表的所有數據和元數據，從而為用戶(hù)提供了對表數據進(jìn)行時(shí)間旅行的能力。使用 Iceberg 的時(shí)間旅行能力，用戶(hù)可以讀取當時(shí)的數據，同時(shí)也為用戶(hù)提供回滾快照和重放數據的能力。
與 Hudi 和 Delta Lake 相比，Iceberg 提供了更完整的表格格式能力、類(lèi)型定義和操作的抽象，以及與上層數據處理引擎和底層數據存儲格式的解耦。此外，Iceberg 在設計之初并沒(méi)有綁定特定的存儲引擎，同時(shí)避免了與上層引擎的相互調用，從而可以方便地擴展 Iceberg 以支持不同的引擎。
在數據訪(fǎng)問(wèn)上，可以通過(guò) Iceberg 保證 ACID 事務(wù)和強一致性，實(shí)現“一個(gè)且唯一”的寫(xiě)入；讀寫(xiě)分離使交互式查詢(xún)引擎（如 Hive 和 Presto）能夠在第一時(shí)間讀取到正確的數據；行級更新和刪除支持通過(guò)計算引擎進(jìn)行數據修正；增量消費使落地數據進(jìn)一步返回到流引擎，只處理和回傳變化的部分；冰山高效的查詢(xún)能力，還可以省去 MySQL 或 ClickHouse 等環(huán)節的導入，直接被報表和 BI 系統消費。
為了能夠使用 Iceberg，騰訊大數據實(shí)現了支持 Iceberg 的 Flink 連接器，讓 Flink 可以將數據寫(xiě)入 Iceberg。Flink 的 Iceberg Sink 由兩部分組成，一個(gè)叫 Writer，一個(gè)叫 Committer。Writer負責將接收到的數據寫(xiě)入外部存儲，形成一系列DataFile。目前，騰訊為了簡(jiǎn)化適配，最大限度地利用現有邏輯，使用Avro作為數據的中間格式。后續社區將引入 Flink 內置類(lèi)型轉換器，使用 Iceberg 內置數據類(lèi)型作為輸入。當 Writer 執行 checkpoint 時(shí)，Writer 會(huì )關(guān)閉自己的文件，并將構造好的 DataFile 發(fā)送給下游的 Committer。
提交者在 Flink 作業(yè)中是全局唯一的。Committer 收到所有上游 writer 發(fā)送的 DataFiles 后，會(huì )將這些 DataFiles 寫(xiě)入一個(gè) ManifestFile，并將 ManifestFile 保存到 checkpoint。當 checkpoint 完成后，Committer 會(huì )通過(guò) merge append 將 ManifestFile 提交給 Iceberg。Iceberg會(huì )通過(guò)一系列操作完成commit操作，最終使新增的數據對下游數倉可見(jiàn)。
騰訊對 Iceberg 做了很多改進(jìn)和優(yōu)化。除了支持 Flink 的讀寫(xiě)操作，騰訊還完成了行級的刪除和更新操作，大大節省了數據修改和刪除的成本。同時(shí)，騰訊還對 Spark 3.0 中的 Data Source V2 進(jìn)行了適配，利用 Spark 3.0 中的 SQL 和 DataFrame 無(wú)縫連接 Iceberg。
在未來(lái)的工作中，騰訊將繼續提升 Iceberg 的核心能力，包括：
直觀(guān):iS-RPM知識點(diǎn)4 | 靈活配置采集策略，精準捕捉桌面數據！
朋友們，好久不見(jiàn)。在上一篇文章中，我與大家分享了如何安裝和配置RPM采集器。安裝客戶(hù)端后，我們現在可以開(kāi)始任務(wù)挖礦之旅了。.
但是，在執行數據采集之前，我們需要定義相應的采集策略，以更準確的捕捉用戶(hù)的業(yè)務(wù)操作行為。
本文主要介紹創(chuàng )建任務(wù)挖掘項目后如何配置其數據采集策略。以下內容主要分為以下五個(gè)配置內容：采集的目標應用、采集的目標應用數據內容、數據隱私保護、客戶(hù)端啟動(dòng)方式、數據傳輸。
注意：創(chuàng )建項目時(shí)將初始化默認策略。如果管理員不修改策略?xún)热?，用?hù)入隊后默認使用初始化策略。
01策略一：采集的目標應用
查看和管理需要捕獲的指定應用程序列表是記錄業(yè)務(wù)流程的必要步驟。一旦管理員設置了列表內容，客戶(hù)端在獲取策略后只會(huì )記錄那些應用程序或網(wǎng)頁(yè)的數據。應用列表分為以下3種配置模式：
注意：初始默認配置是采集所有應用程序。
02策略2：采集的數據內容
通過(guò)數據內容配置選項，可以自定義需要采集的業(yè)務(wù)規則和事件內容。包括但不限于：時(shí)間戳、截圖、應用名稱(chēng)、網(wǎng)頁(yè)URL、控件名稱(chēng)、坐標等基本信息。
采集用戶(hù)行為數據（時(shí)間戳、事件類(lèi)型、事件詳情等）獲取有效信息。
1、采集使用應用程序/網(wǎng)頁(yè)時(shí)用戶(hù)窗口的屏幕截圖（例如：每次點(diǎn)擊或滾動(dòng)都會(huì )截取屏幕截圖）。
2、屏幕截圖將同時(shí)采集觸發(fā)事件的窗口和區域。
注意：初始化的默認配置是采集基本數據，不選擇截圖。
03策略三：數據隱私保護
一方面，iS-RPM 的采集 政策支持相關(guān)用戶(hù)的匿名化，保護用戶(hù)隱私。另一方面，由于 RPM 的隱私政策，默認情況下會(huì )啟用“顯示用戶(hù)同意對話(huà)框”選項。如果策略啟用“隱私同意”配置，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊，并且在開(kāi)始用戶(hù)錄制過(guò)程之前，會(huì )首先彈出用戶(hù)同意對話(huà)框接受或拒絕錄制條款和條件，以及用戶(hù)需要選擇同意策略。捕獲桌面應用程序/網(wǎng)頁(yè)數據。
捕獲數據后，系統會(huì )將數據發(fā)送到 RPM 服務(wù)器進(jìn)行分析和管理。我們會(huì )將數據保存在高度安全的存儲中。
啟用后，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊。當 RPM 客戶(hù)端第一次運行記錄時(shí)，會(huì )顯示一個(gè)隱私確認對話(huà)框。用戶(hù)必須接受隱私條款才能捕獲數據，否則客戶(hù)端將被注銷(xiāo)。
通過(guò)處理采集的目標用戶(hù)的假名化（例如：“張三”被匿名化為“用戶(hù)1”）
04策略四：客戶(hù)端啟動(dòng)模式
通過(guò)設置采集器的操作模式，可以靈活控制采集器何時(shí)開(kāi)始記錄員工的桌面操作，減少不必要的存儲空間占用。
每次用戶(hù)啟動(dòng)計算機時(shí)，RPM 客戶(hù)端都會(huì )自動(dòng)啟動(dòng) 采集data。
當需要記錄時(shí)，用戶(hù)將手動(dòng)啟動(dòng)客戶(hù)端并單擊“開(kāi)始”按鈕手動(dòng)開(kāi)始捕獲數據。
注意：初始化的默認配置是開(kāi)機自動(dòng)啟動(dòng)。
05策略五：數據傳輸
1.最大本地存儲空間閾值（GB）：用戶(hù)可以在本地存儲的最大數據量。
2.最大本地磁盤(pán)占用率（%）：用戶(hù)可以占用的最大空閑數據量/用戶(hù)本地磁盤(pán)的總容量。
注意：當達到“本地存儲”部分中的任何目標時(shí)，Data采集 任務(wù)將立即停止。
1.上傳文件速度（KB/s）：用戶(hù)上傳文件時(shí)占用的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
2.同時(shí)上傳任務(wù)數：客戶(hù)端運行時(shí)可以同時(shí)上傳的文件數。
3.自動(dòng)上傳間隔（分鐘）：配置客戶(hù)端自動(dòng)生成采集并上傳文件的時(shí)間間隔。
注意：自動(dòng)上傳間隔時(shí)長(cháng)：系統達到上傳時(shí)間間隔后，會(huì )自動(dòng)觸發(fā)上傳任務(wù)數據，實(shí)時(shí)更新數據。（用戶(hù)也可以在達到時(shí)間間隔前手動(dòng)停止采集，達到自動(dòng)上傳間隔后系統會(huì )自動(dòng)上傳數據）
一個(gè)。本地存儲最大空間閾值：10GB
灣。最大本地磁盤(pán)使用率：90%
C。上傳文件速度：256KB/s
d。同時(shí)上傳任務(wù)數：5
e. 自動(dòng)上傳間隔：10分鐘
-結尾-
過(guò)程挖掘
更多新聞
點(diǎn)擊閱讀文字 查看全部
完整解決方案:基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是由長(cháng)期關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和架構的高可用架構技術(shù)社區和msup發(fā)起的面向架構師、技術(shù)領(lǐng)袖和高端技術(shù)從業(yè)者的年度技術(shù)架構會(huì )議。這是中國最大的技術(shù)。其中一次會(huì )議。
在今年的第六屆GIAC大會(huì )上，騰訊數據平臺部實(shí)時(shí)計算負責人石曉剛以大數據架構為主題，發(fā)表了“基于Flink的高可靠實(shí)時(shí)ETL系統”的主題演講。以下為嘉賓致辭實(shí)錄：
石曉剛畢業(yè)于北京大學(xué)，獲得博士學(xué)位。并且是 Apache Flink 項目的 Committer。在SIGMOD、TODS、IPDPS等國際頂級會(huì )議和期刊發(fā)表多篇論文，并擔任KDD、DASFAA等國際頂級會(huì )議的程序委員會(huì )成員。
實(shí)時(shí)計算平臺 Oceanus
近年來(lái)，實(shí)時(shí)計算在騰訊的應用越來(lái)越廣泛。為了提高用戶(hù)流計算任務(wù)持續集成和持續發(fā)布的效率，騰訊大數據團隊從2017年開(kāi)始圍繞Flink打造Oceanus，一個(gè)集開(kāi)發(fā)、測試、部署、運營(yíng)于一體的一站式可視化實(shí)時(shí)計算平臺，維護。
Oceanus提供Canvas、SQL、Jar三種不同的應用開(kāi)發(fā)方式，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的開(kāi)發(fā)需求。通過(guò)這三種方式，不同應用場(chǎng)景的用戶(hù)無(wú)需了解底層框架的技術(shù)細節，即可快速開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)計算任務(wù)，降低用戶(hù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
完成作業(yè)開(kāi)發(fā)后，用戶(hù)可以通過(guò) Oceanus 對作業(yè)進(jìn)行測試、配置和部署。Oceanus 為用戶(hù)程序提供了一系列工具來(lái)輔助作業(yè)測試。用戶(hù)既可以使用Oceanus提供的一鍵生成功能生成測試數據，也可以將自己的測試數據上傳到Oceanus，通過(guò)比較預期結果和實(shí)際結果來(lái)驗證應用邏輯的正確性。Oceanus 依靠騰訊內部資源調度系統 Gaia 進(jìn)行資源管理和作業(yè)部署。用戶(hù)可以通過(guò)Oceanus配置作業(yè)所需的CPU和內存資源，指定作業(yè)需要部署的集群。用戶(hù)完成配置后，Oceanus 會(huì )向 Gaia 申請相應的資源，并將作業(yè)提交給 Gaia 運行。
Oceanus 對 Flink 作業(yè)的多個(gè)運行指標執行采集，包括 Task Manger 的內存、I/O 和 GC。通過(guò)這些豐富的運行指標，用戶(hù)可以很好地了解應用的運行情況，并在出現異常時(shí)幫助用戶(hù)及時(shí)定位問(wèn)題。運維人員可以通過(guò)這些采集獲取的指標設置告警策略，實(shí)現精細化操作。
在Oceanus之上，騰訊大數據還為ETL、監控告警、在線(xiàn)學(xué)習等常見(jiàn)實(shí)時(shí)計算任務(wù)提供場(chǎng)景化支持。例如，Oceanus-ML 提供端到端的在線(xiàn)機器學(xué)習，涵蓋數據訪(fǎng)問(wèn)、數據處理、特征工程、算法訓練、模型評估和模型部署的整個(gè)機器學(xué)習過(guò)程。借助Oceanus-ML，用戶(hù)可以輕松使用完整的數據處理功能和豐富的在線(xiàn)學(xué)習算法構建自己的在線(xiàn)學(xué)習任務(wù)，輕松完成模型訓練和評估，一鍵部署模型。
針對ETL場(chǎng)景，Oceanus還提供Oceanus-ETL產(chǎn)品，幫助用戶(hù)將應用和產(chǎn)品中的采集數據實(shí)時(shí)導入數據倉庫。目前，騰訊大數據團隊為騰訊內部多個(gè)業(yè)務(wù)提供數據接入服務(wù)，包括微信、QQ音樂(lè )、騰訊游戲等。每天處理的消息量超過(guò)40萬(wàn)億條，每秒訪(fǎng)問(wèn)峰值超過(guò)40億條。
實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)平臺 Oceanus-ETL
騰訊大數據早在2012年就開(kāi)始數據接入，并基于Storm打造了第一代騰訊數據銀行（TDBank），成為騰訊大數據平臺的前線(xiàn)，提供文件、消息和數據庫等多種接入方式，統一數據訪(fǎng)問(wèn)門(mén)戶(hù)，并提供高效、實(shí)時(shí)的分布式數據分發(fā)。
2017年，騰訊大數據基于Flink在易用性、可靠性和性能方面的優(yōu)勢，重構了TDBank通過(guò)Flink的數據訪(fǎng)問(wèn)。與 Storm 相比，Flink 提供了更多的狀態(tài)支持。一方面，Flink 將程序的狀態(tài)保存在本地內存或 RocksDB 中，用戶(hù)無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò )遠程訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)數據，可以獲得更好的工作性能。另一方面，Flink 通過(guò) Chandy-Lamport 算法提供了一種高效、輕量級的檢查點(diǎn)機制，可以保證 Exactly Once 和 At-Least Once 的數據處理語(yǔ)義在發(fā)生故障時(shí)仍然可以實(shí)現。
隨著(zhù)騰訊業(yè)務(wù)規模的不斷擴大，對數據接入也提出了更高的要求。
為了滿(mǎn)足上述需求，我們今年引入了 Iceberg，通過(guò) Iceberg 提供的 ACID 事務(wù)機制和增量更新能力，提供更可靠、更強大的數據訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。
基于 Flink 實(shí)現端到端的 Exactly Once 傳輸
Flink 使用 checkpoint 機制來(lái)備份和恢復任務(wù)狀態(tài)。在任務(wù)失敗的情況下，可以從上次備份的狀態(tài)恢復任務(wù)，而無(wú)需從頭開(kāi)始重新執行。通過(guò) checkpoint 機制，Flink 可以保證在發(fā)生故障的情況下仍然可以實(shí)現 Exactly Once 的數據傳輸。
但在整個(gè)數據接入環(huán)節，除了Flink之外，還包括上游中間件、下游數倉等多個(gè)組件。僅僅依靠 Flink 的 checkpoint 機制只能保證 ExactlyOnce 在 Flink 作業(yè)內的數據傳輸，而不能保證端到端的 ExactlyOnce 在整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中的傳輸語(yǔ)義。如果我們將 Flink 接收到的數據直接寫(xiě)入下游存儲系統，那么當 Flink 發(fā)生故障并從故障中恢復時(shí)，自上一個(gè) checkpoint 以來(lái)寫(xiě)入下游存儲系統的數據會(huì )出現重復，導致后續數據分析出錯。
為了保證端到端的 Exactly Once 數據傳輸，TDBank 使用 Flink 的 checkpoint 機制實(shí)現了兩階段提交協(xié)議，對數據訪(fǎng)問(wèn)的各個(gè)環(huán)節產(chǎn)生的指標進(jìn)行聚合和協(xié)調，以保證數據的端到端. 傳輸可靠性。
為了保證數據鏈接的 Exactly Once，我們首先將 Flink 接收到的數據寫(xiě)入一個(gè)臨時(shí)目錄，并保存寫(xiě)入的文件列表。當檢查點(diǎn)執行時(shí)，我們會(huì )將這些文件的列表保存到檢查點(diǎn)并記錄下來(lái)。并且當檢查點(diǎn)完成時(shí)，Flink 會(huì )通知所有節點(diǎn)。此時(shí)，這些節點(diǎn)會(huì )將checkpoint中保存的文件移動(dòng)到官方目錄。
在這個(gè)實(shí)現中，Flink 使用現有的 checkpoint 機制來(lái)實(shí)現兩階段提交機制。所有節點(diǎn)在執行 checkpoint 時(shí)都會(huì )執行 pre-commit 操作，并將所有數據先寫(xiě)入可靠的分布式存儲。當 JobManager 上的檢查點(diǎn)完成時(shí)，事務(wù)被視為已提交。所有節點(diǎn)在收到檢查點(diǎn)成功消息后都會(huì )完成最后的事務(wù)提交操作。
如果任何節點(diǎn)在執行最后一個(gè)文件移動(dòng)時(shí)發(fā)生故障，Flink 作業(yè)將從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)恢復，并從最后一個(gè)完成的檢查點(diǎn)獲取文件的完整列表。Flink 作業(yè)會(huì )檢查此文件列表中的文件，并將所有尚未移動(dòng)的文件移動(dòng)到最終目錄。
為了保證整個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中數據不會(huì )丟失和重復，我們會(huì )采集并核對整個(gè)數據鏈路中各組件收發(fā)的數據數量。由于通用指標體系無(wú)法保證指標的及時(shí)性和正確性，我們也基于 Flink 實(shí)現了高可靠一致的指標聚合。
與數據鏈路類(lèi)似，我們也使用 Flink 的 checkpoint 機制來(lái)保證指標數據的一致性。我們通過(guò) Flink 對 采集 接收到的指標進(jìn)行細粒度的聚合，并在執行檢查點(diǎn)時(shí)將這些聚合的指標保存到外部存儲中。在保存聚合指標時(shí)，除了一般的標簽外，我們還會(huì )在寫(xiě)入這些指標時(shí)帶上檢查點(diǎn)編號。當檢查點(diǎn)完成時(shí)，每個(gè)節點(diǎn)也會(huì )將完成的檢查點(diǎn)編號記錄到外部存儲中。當我們需要查詢(xún)指標時(shí)，只需將完成的檢查點(diǎn)編號與聚合指標連接起來(lái)，即可獲得一致的指標結果。
通過(guò) Flink 的 checkpoint 機制，我們可以保證數據鏈路和指標鏈路中數據傳輸和指標聚合的一致性，保證整個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)鏈路中端到端的 Exactly Once 數據傳輸。
基于 Iceberg 的 ACID 實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)
Apache Iceberg 是一種通用的表格格式（數據組織格式），可以適配 Presto、Spark 等引擎，提供高性能的讀寫(xiě)和元數據管理功能。Iceberg的定位是在計算引擎下的存儲之上。它是一種被冰山稱(chēng)為“表格格式”的數據存儲格式。準確地說(shuō)，它是介于計算引擎和數據存儲格式之間的一種數據組織格式——數據和元數據以特定的方式進(jìn)行組織，因此稱(chēng)其為數據組織格式更為合理。
Iceberg 通過(guò)鎖定機制實(shí)現 ACID 功能。它從元存儲中獲取鎖，并在每次更新元數據時(shí)更新它。同時(shí)，Iceberg 保證了線(xiàn)性一致性（Serializable 隔離），保證了表修改操作是原子的，讀操作永遠不會(huì )讀取部分或未提交的數據。Iceberg 提供了樂(lè )觀(guān)鎖機制來(lái)減少鎖的影響，并使用沖突回退和重試機制來(lái)解決并發(fā)寫(xiě)入引起的沖突。
Iceberg 基于 ACID 能力，提供類(lèi)似于 MVCC 的讀寫(xiě)分離能力。首先，每次寫(xiě)操作都會(huì )產(chǎn)生一個(gè)新的快照（snapshot），總是向后線(xiàn)性遞增，保證線(xiàn)性一致性。讀取操作只讀取現有的快照，對正在生成的快照讀取操作是不可見(jiàn)的。每個(gè)快照都有當時(shí)表的所有數據和元數據，從而為用戶(hù)提供了對表數據進(jìn)行時(shí)間旅行的能力。使用 Iceberg 的時(shí)間旅行能力，用戶(hù)可以讀取當時(shí)的數據，同時(shí)也為用戶(hù)提供回滾快照和重放數據的能力。
與 Hudi 和 Delta Lake 相比，Iceberg 提供了更完整的表格格式能力、類(lèi)型定義和操作的抽象，以及與上層數據處理引擎和底層數據存儲格式的解耦。此外，Iceberg 在設計之初并沒(méi)有綁定特定的存儲引擎，同時(shí)避免了與上層引擎的相互調用，從而可以方便地擴展 Iceberg 以支持不同的引擎。
在數據訪(fǎng)問(wèn)上，可以通過(guò) Iceberg 保證 ACID 事務(wù)和強一致性，實(shí)現“一個(gè)且唯一”的寫(xiě)入；讀寫(xiě)分離使交互式查詢(xún)引擎（如 Hive 和 Presto）能夠在第一時(shí)間讀取到正確的數據；行級更新和刪除支持通過(guò)計算引擎進(jìn)行數據修正；增量消費使落地數據進(jìn)一步返回到流引擎，只處理和回傳變化的部分；冰山高效的查詢(xún)能力，還可以省去 MySQL 或 ClickHouse 等環(huán)節的導入，直接被報表和 BI 系統消費。
為了能夠使用 Iceberg，騰訊大數據實(shí)現了支持 Iceberg 的 Flink 連接器，讓 Flink 可以將數據寫(xiě)入 Iceberg。Flink 的 Iceberg Sink 由兩部分組成，一個(gè)叫 Writer，一個(gè)叫 Committer。Writer負責將接收到的數據寫(xiě)入外部存儲，形成一系列DataFile。目前，騰訊為了簡(jiǎn)化適配，最大限度地利用現有邏輯，使用Avro作為數據的中間格式。后續社區將引入 Flink 內置類(lèi)型轉換器，使用 Iceberg 內置數據類(lèi)型作為輸入。當 Writer 執行 checkpoint 時(shí)，Writer 會(huì )關(guān)閉自己的文件，并將構造好的 DataFile 發(fā)送給下游的 Committer。
提交者在 Flink 作業(yè)中是全局唯一的。Committer 收到所有上游 writer 發(fā)送的 DataFiles 后，會(huì )將這些 DataFiles 寫(xiě)入一個(gè) ManifestFile，并將 ManifestFile 保存到 checkpoint。當 checkpoint 完成后，Committer 會(huì )通過(guò) merge append 將 ManifestFile 提交給 Iceberg。Iceberg會(huì )通過(guò)一系列操作完成commit操作，最終使新增的數據對下游數倉可見(jiàn)。
騰訊對 Iceberg 做了很多改進(jìn)和優(yōu)化。除了支持 Flink 的讀寫(xiě)操作，騰訊還完成了行級的刪除和更新操作，大大節省了數據修改和刪除的成本。同時(shí)，騰訊還對 Spark 3.0 中的 Data Source V2 進(jìn)行了適配，利用 Spark 3.0 中的 SQL 和 DataFrame 無(wú)縫連接 Iceberg。
在未來(lái)的工作中，騰訊將繼續提升 Iceberg 的核心能力，包括：
直觀(guān):iS-RPM知識點(diǎn)4 | 靈活配置采集策略，精準捕捉桌面數據！
朋友們，好久不見(jiàn)。在上一篇文章中，我與大家分享了如何安裝和配置RPM采集器。安裝客戶(hù)端后，我們現在可以開(kāi)始任務(wù)挖礦之旅了。.
但是，在執行數據采集之前，我們需要定義相應的采集策略，以更準確的捕捉用戶(hù)的業(yè)務(wù)操作行為。
本文主要介紹創(chuàng )建任務(wù)挖掘項目后如何配置其數據采集策略。以下內容主要分為以下五個(gè)配置內容：采集的目標應用、采集的目標應用數據內容、數據隱私保護、客戶(hù)端啟動(dòng)方式、數據傳輸。
注意：創(chuàng )建項目時(shí)將初始化默認策略。如果管理員不修改策略?xún)热?，用?hù)入隊后默認使用初始化策略。
01策略一：采集的目標應用
查看和管理需要捕獲的指定應用程序列表是記錄業(yè)務(wù)流程的必要步驟。一旦管理員設置了列表內容，客戶(hù)端在獲取策略后只會(huì )記錄那些應用程序或網(wǎng)頁(yè)的數據。應用列表分為以下3種配置模式：
注意：初始默認配置是采集所有應用程序。
02策略2：采集的數據內容
通過(guò)數據內容配置選項，可以自定義需要采集的業(yè)務(wù)規則和事件內容。包括但不限于：時(shí)間戳、截圖、應用名稱(chēng)、網(wǎng)頁(yè)URL、控件名稱(chēng)、坐標等基本信息。
采集用戶(hù)行為數據（時(shí)間戳、事件類(lèi)型、事件詳情等）獲取有效信息。
1、采集使用應用程序/網(wǎng)頁(yè)時(shí)用戶(hù)窗口的屏幕截圖（例如：每次點(diǎn)擊或滾動(dòng)都會(huì )截取屏幕截圖）。
2、屏幕截圖將同時(shí)采集觸發(fā)事件的窗口和區域。
注意：初始化的默認配置是采集基本數據，不選擇截圖。
03策略三：數據隱私保護
一方面，iS-RPM 的采集 政策支持相關(guān)用戶(hù)的匿名化，保護用戶(hù)隱私。另一方面，由于 RPM 的隱私政策，默認情況下會(huì )啟用“顯示用戶(hù)同意對話(huà)框”選項。如果策略啟用“隱私同意”配置，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊，并且在開(kāi)始用戶(hù)錄制過(guò)程之前，會(huì )首先彈出用戶(hù)同意對話(huà)框接受或拒絕錄制條款和條件，以及用戶(hù)需要選擇同意策略。捕獲桌面應用程序/網(wǎng)頁(yè)數據。
捕獲數據后，系統會(huì )將數據發(fā)送到 RPM 服務(wù)器進(jìn)行分析和管理。我們會(huì )將數據保存在高度安全的存儲中。
啟用后，最終用戶(hù)需要加入指定的項目團隊。當 RPM 客戶(hù)端第一次運行記錄時(shí)，會(huì )顯示一個(gè)隱私確認對話(huà)框。用戶(hù)必須接受隱私條款才能捕獲數據，否則客戶(hù)端將被注銷(xiāo)。
通過(guò)處理采集的目標用戶(hù)的假名化（例如：“張三”被匿名化為“用戶(hù)1”）
04策略四：客戶(hù)端啟動(dòng)模式
通過(guò)設置采集器的操作模式，可以靈活控制采集器何時(shí)開(kāi)始記錄員工的桌面操作，減少不必要的存儲空間占用。
每次用戶(hù)啟動(dòng)計算機時(shí)，RPM 客戶(hù)端都會(huì )自動(dòng)啟動(dòng) 采集data。
當需要記錄時(shí)，用戶(hù)將手動(dòng)啟動(dòng)客戶(hù)端并單擊“開(kāi)始”按鈕手動(dòng)開(kāi)始捕獲數據。
注意：初始化的默認配置是開(kāi)機自動(dòng)啟動(dòng)。
05策略五：數據傳輸
1.最大本地存儲空間閾值（GB）：用戶(hù)可以在本地存儲的最大數據量。
2.最大本地磁盤(pán)占用率（%）：用戶(hù)可以占用的最大空閑數據量/用戶(hù)本地磁盤(pán)的總容量。
注意：當達到“本地存儲”部分中的任何目標時(shí)，Data采集 任務(wù)將立即停止。
1.上傳文件速度（KB/s）：用戶(hù)上傳文件時(shí)占用的網(wǎng)絡(luò )帶寬。
2.同時(shí)上傳任務(wù)數：客戶(hù)端運行時(shí)可以同時(shí)上傳的文件數。
3.自動(dòng)上傳間隔（分鐘）：配置客戶(hù)端自動(dòng)生成采集并上傳文件的時(shí)間間隔。
注意：自動(dòng)上傳間隔時(shí)長(cháng)：系統達到上傳時(shí)間間隔后，會(huì )自動(dòng)觸發(fā)上傳任務(wù)數據，實(shí)時(shí)更新數據。（用戶(hù)也可以在達到時(shí)間間隔前手動(dòng)停止采集，達到自動(dòng)上傳間隔后系統會(huì )自動(dòng)上傳數據）
一個(gè)。本地存儲最大空間閾值：10GB
灣。最大本地磁盤(pán)使用率：90%
C。上傳文件速度：256KB/s
d。同時(shí)上傳任務(wù)數：5
e. 自動(dòng)上傳間隔：10分鐘
-結尾-
過(guò)程挖掘
更多新聞
點(diǎn)擊閱讀文字
解讀:干貨 | 數據埋點(diǎn)采集，看這一篇文章就夠了！
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 252 次瀏覽 ? 2022-10-01 17:08
解讀:干貨 | 數據埋點(diǎn)采集，看這一篇文章就夠了！
數據倉庫藍圖：
本文目錄：
一、數據采集及常見(jiàn)問(wèn)題二、埋點(diǎn)是什么與方式三、埋點(diǎn)的框架與設計四、指標體系與可視化
一、數據采集 和常見(jiàn)數據問(wèn)題
1.1 數據采集
數據采集的方式有很多種，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一環(huán)。它是c端和b端產(chǎn)品的主要采集方式。Data采集，顧名思義，就是采集對應的數據，是整個(gè)數據流的起點(diǎn)。采集的不完整性，對與錯，直接決定了數據的廣度和質(zhì)量，影響到后續的所有環(huán)節。在數據采集有效性和完整性較差的公司中，企業(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)現數據發(fā)生了重大變化。
數據的處理通常包括以下5個(gè)步驟：
1.2常見(jiàn)數據問(wèn)題
在大致了解了data采集及其結構之后，我們再來(lái)看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少與data采集鏈接有關(guān)：
1、數據與背景差距較大，數據不準確——統計口徑不同，埋點(diǎn)定義不同，采集方法帶來(lái)誤差
2、想用的時(shí)候沒(méi)有我要的數據--我沒(méi)提數據采集要求，埋點(diǎn)不對，不完整
3、事件太多，意思不清楚——埋點(diǎn)設計的方式，埋點(diǎn)更新迭代的規則和維護
4、分析數據的時(shí)候不知道要看哪些數據和指標——數據的定義不明確，缺乏分析思路
我們需要根本原因：將采集視為獨立的研發(fā)業(yè)務(wù)，而不是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬品。
二、埋葬點(diǎn)是什么？
2.1 什么是埋葬
所謂埋點(diǎn)，是data采集領(lǐng)域的一個(gè)名詞。它的學(xué)名應該叫event tracking，對應的英文是Event Tracking，是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。數據埋點(diǎn)是數據分析師、數據產(chǎn)品經(jīng)理和數據運營(yíng)商，他們根據業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求，針對用戶(hù)行為對應的每個(gè)事件開(kāi)發(fā)埋點(diǎn)，通過(guò)SDK上報埋點(diǎn)數據結果，記錄匯總數據。分析、推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導運營(yíng)。
該過(guò)程伴隨著(zhù)規范。根據定義，我們看到具體的用戶(hù)行為和事件是我們采集關(guān)注的焦點(diǎn)，需要處理和發(fā)送相關(guān)的技術(shù)和實(shí)現流程；，所以和產(chǎn)品息息相關(guān)，重點(diǎn)在于具體的實(shí)戰過(guò)程，這關(guān)系到大家對底層數據的理解。
2.2 你為什么要埋頭苦干？
埋點(diǎn)的目的是對產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續跟蹤，通過(guò)數據分析不斷引導和優(yōu)化產(chǎn)品。數據埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響數據質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和運營(yíng)質(zhì)量。
1、數據驅動(dòng)——Embedding將分析深度下鉆到流量分布和流量層面，通過(guò)統計分析，對宏觀(guān)指標進(jìn)行深度分析，發(fā)現指標背后的問(wèn)題，洞察潛力用戶(hù)行為與價(jià)值提升關(guān)聯(lián)之間
2、產(chǎn)品優(yōu)化——對于產(chǎn)品，用戶(hù)在產(chǎn)品中做什么，在產(chǎn)品中停留的時(shí)間，有哪些異常需要注意。這些問(wèn)題可以通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)解決。
3、精細化運營(yíng)-買(mǎi)點(diǎn)可以實(shí)現產(chǎn)品全生命周期、不同來(lái)源的流量質(zhì)量和分布、行為特征和人的關(guān)系，洞察用戶(hù)行為與商業(yè)價(jià)值提升的潛在關(guān)系。
2.3種埋點(diǎn)方法
埋點(diǎn)方法有哪些？大多數公司目前使用客戶(hù)端和服務(wù)器的組合。
準確度：代碼掩埋 > 視覺(jué)掩埋 > 完全掩埋
三、埋點(diǎn)架構與設計
3.1埋點(diǎn)采集頂層設計
所謂頂層設計，就是想清楚怎么埋點(diǎn)，用什么方式埋點(diǎn)，上傳機制是什么，怎么定義，怎么實(shí)現等等；我們遵循唯一性、可擴展性、一致性等，需要設計一些常用的字段和生成機制，比如：cid、idfa、idfv等。
用戶(hù)識別：用戶(hù)識別機制的混亂會(huì )導致兩個(gè)結果：一是數據不準確，比如UV數據不匹配；二是漏斗分析過(guò)程出現異常。因此，應該這樣做：嚴格規范ID自身的識別機制；灣?？缙脚_用戶(hù)識別
同構抽象：同構抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象是瀏覽事件和點(diǎn)擊事件的聚合；屬性抽象，即結合大部分復用場(chǎng)景，增加源差異化
采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致；制作嵌入點(diǎn)的過(guò)程本身就是對底層數據進(jìn)行標準化的過(guò)程，所以一致性尤為重要，只有這樣才能真正使用
渠道配置：渠道主要指推廣渠道、落地頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)、APP推廣頁(yè)等，這個(gè)落地頁(yè)的配置必須有統一的規范和標準
3.2埋點(diǎn)采集活動(dòng)及物業(yè)設計
在設計屬性和事件時(shí)，我們需要知道哪些是經(jīng)常變化的，哪些是不變化的，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性?；诨镜膶傩允录?，我們認為屬性一定是采集項，但是屬性中的事件屬性會(huì )根據不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行調整。因此，我們可以將埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層Bury。
業(yè)務(wù)分解：梳理確認業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同的細分場(chǎng)景，定義用戶(hù)行為路徑
分析指標：定義特定事件和核心業(yè)務(wù)指標所需的數據
事件設計：APP啟動(dòng)、退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊
屬性設計：用戶(hù)屬性、事件屬性、對象屬性、環(huán)境屬性
3.3 數據采集事件和屬性設計
Ev 事件的命名也遵循一些規則。當相同類(lèi)型的函數出現在不同的頁(yè)面或位置時(shí)，根據函數名進(jìn)行命名，并在ev參數中區分頁(yè)面和位置。只有當按鈕被點(diǎn)擊時(shí)，它才會(huì )以按鈕名稱(chēng)命名。
ev事件格式：ev分為ev標志和ev參數
規則：
在 ev 標識符和 ev 參數之間使用“#”（一級連接符）
在 ev 參數和 ev 參數之間使用“/”（輔助連接器）
ev參數使用key=value的結構。當一個(gè)key對應多個(gè)value值時(shí)，value1和value2之間用“,”連接（三級連接符）
當埋點(diǎn)只有ev標志而沒(méi)有ev參數時(shí)，不需要#。
評論：
ev identifier：作為埋點(diǎn)的唯一標識符，用來(lái)區分埋點(diǎn)的位置和屬性。它是不可變的和不可修改的。
ev參數：埋點(diǎn)需要返回的參數，ev參數的順序是可變的，可以修改）
調整app埋點(diǎn)時(shí)，ev logo不變，只修改以下埋點(diǎn)參數（參數值改變或參數類(lèi)型增加）
一般埋點(diǎn)文檔中收錄的工作表名稱(chēng)和功能：
A. 暴露埋點(diǎn)匯總；
B、點(diǎn)擊瀏覽埋點(diǎn)匯總；
C、故障埋點(diǎn)匯總：一般會(huì )記錄埋點(diǎn)的故障版本或時(shí)間；
D、PC和M側頁(yè)面埋點(diǎn)對應的pageid；
E、各版本上線(xiàn)時(shí)間記錄；
在埋點(diǎn)文檔中，都收錄了列名和函數：
3.4 基于埋點(diǎn)的數據統計
如何使用埋點(diǎn)統計找到埋藏的 ev 事件：
1、明確埋點(diǎn)類(lèi)型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——過(guò)濾類(lèi)型字段
2、明確按鈕subbed點(diǎn)所屬的頁(yè)面（頁(yè)面或功能）-過(guò)濾功能模塊字段
3、明確跟蹤事件的名稱(chēng)——過(guò)濾名稱(chēng)字段
4、如果知道ev標志，可以直接用ev過(guò)濾
如何根據ev事件進(jìn)行查詢(xún)統計：當點(diǎn)擊查詢(xún)按鈕進(jìn)行統計時(shí)，可以直接使用ev標志進(jìn)行查詢(xún)。因為ev參數的順序不要求是可變的，所以查詢(xún)統計信息時(shí)不能限制參數的順序。
四、應用——數據流的基礎
4.1 指標系統
系統化的指標可以整合不同的指標、不同的維度進(jìn)行綜合分析，可以更快的發(fā)現當前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題。
4.2可視化
人類(lèi)解釋圖像信息比文本更有效?？梢暬瘜τ跀祿治龇浅Ｖ匾?。使用數據可視化可以揭示數據中固有的復雜關(guān)系。
4.3 埋點(diǎn)元信息API提供
data采集服務(wù)會(huì )將采集收到的埋點(diǎn)寫(xiě)入Kafka。針對各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數據消費需求，我們?yōu)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)提供單獨的Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì )定時(shí)讀取。取埋點(diǎn)管理平臺提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)到各個(gè)業(yè)務(wù)的Kafka。
Data采集 就像設計產(chǎn)品一樣，不能過(guò)頭。不僅要留有擴展的空間，還要時(shí)刻考慮有沒(méi)有數據，是否完整，是否穩定，是否快。
解讀:自媒體怎么寫(xiě)出爆文？四個(gè)小工具幫助你！
自媒體操作-爆文技能-干貨只講
做自媒體的朋友應該注意到了之前微信官方“點(diǎn)贊”功能的變化，從原來(lái)的點(diǎn)贊文章變成了“點(diǎn)贊作者”，也就是說(shuō)打賞的收入將回到 文章 的原作者。
自媒體 社區對這個(gè)新功能的發(fā)布有著(zhù)復雜的感受。擁有原創(chuàng )能力的作者自然很樂(lè )意接受這種變化，而依賴(lài)自媒體平臺賺錢(qián)的“偽原創(chuàng )”人則非常擔心。
其實(shí)我覺(jué)得沒(méi)有必要因為這個(gè)小改動(dòng)就完全放棄自媒體這個(gè)領(lǐng)域。只要努力工作，在任何領(lǐng)域都可以獲得可觀(guān)的利潤。三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)是浪費時(shí)間和機會(huì )成本。
既然平臺支持原創(chuàng )，也支持原創(chuàng )，那我們就努力學(xué)習，做好原創(chuàng )的內容，其實(shí)這個(gè)問(wèn)題就迎刃而解了。
我們仍然可以借助各種平臺上流行的文章來(lái)選擇話(huà)題，其內容也可以作為參考。只是盡量放棄寫(xiě)法中原來(lái)的“carrying”+“偽原創(chuàng )”，自己寫(xiě)吧。
今天給大家分享幾個(gè)超級好用的工具，可以用來(lái)寫(xiě)爆文：
01 / 自媒體咖啡
這個(gè)平臺的URL是幾乎所有采集所有主要自媒體平臺的爆文。而這個(gè)網(wǎng)站可以根據你需要的，也就是你的字段來(lái)搜索。例如，如果你寫(xiě)了一個(gè)情感文章，你可以點(diǎn)擊情感類(lèi)別，它會(huì )顯示對應的文章。您也可以根據自己的要求進(jìn)行過(guò)濾，例如發(fā)布的事件和閱讀量。
另外，這個(gè)網(wǎng)站可以滿(mǎn)足自媒體從業(yè)者的基本需求。在網(wǎng)站的常用工具中，可以看到偽原創(chuàng )工具、視頻地址解析、關(guān)鍵詞訂閱、作者訂閱、爆文標題、原創(chuàng )度數檢測、等。非常實(shí)用和方便。
02 / 蜘蛛俠爆文平臺
平臺網(wǎng)址是，本平臺主要是采集分析今日頭條、百度、大魚(yú)。常用的工具也有，但功能比WeMedia少。如果你平時(shí)寫(xiě)文章涉及的內容不多，可以用這個(gè)平臺，很簡(jiǎn)潔。
03 / 樂(lè )觀(guān)
像往常一樣，把這個(gè)平臺的 URL 放在第一位。這個(gè)網(wǎng)站和上面兩個(gè)相比，過(guò)濾功能不夠全面和詳細，但是可以綁定自媒體平臺的一些賬號。也就是說(shuō)，你在今日頭條這樣的自媒體平臺上發(fā)布后，可以通過(guò)這個(gè)直接同步到其他你想發(fā)布的自媒體平臺。這大大減少了工作量。同時(shí)，網(wǎng)站自帶的偽原創(chuàng )檢測功能也很有用。
04 / 輕松寫(xiě)作
網(wǎng)址是，這個(gè)平臺是今天推薦的幾個(gè)網(wǎng)站中，唯一需要注冊會(huì )員的，但不是強制的，但不是網(wǎng)站里面的素材都是免費的，有些素材只能注冊并付費成為會(huì )員即可使用。
它的平臺很齊全，分類(lèi)很詳細，過(guò)濾功能也做得很好?？傮w來(lái)說(shuō)是非常實(shí)用的網(wǎng)站，還推出了自媒體在線(xiàn)教學(xué)，可以報名學(xué)習操作自媒體。一個(gè)功能比較全面的網(wǎng)站，對于自媒體的創(chuàng )建非常有用。
工具的作用是提高效率。文章，本來(lái)要一個(gè)小時(shí)寫(xiě)的，用工具可能半小時(shí)就搞定了。這些平臺在基本功能方面實(shí)際上是相似的。您可以一一了解它們，并選擇最容易使用的一種。
雖然很多人都在高呼自媒體，但我還是覺(jué)得基于文字的自媒體還是有市場(chǎng)的。從博客到微博再到公眾號，平臺變了，但信息分享的本質(zhì)沒(méi)有變。未來(lái)，究竟會(huì )發(fā)生什么變化，讓我們拭目以待。 查看全部
數據倉庫藍圖：
本文目錄：
一、數據采集及常見(jiàn)問(wèn)題二、埋點(diǎn)是什么與方式三、埋點(diǎn)的框架與設計四、指標體系與可視化
一、數據采集 和常見(jiàn)數據問(wèn)題
1.1 數據采集
數據采集的方式有很多種，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一環(huán)。它是c端和b端產(chǎn)品的主要采集方式。Data采集，顧名思義，就是采集對應的數據，是整個(gè)數據流的起點(diǎn)。采集的不完整性，對與錯，直接決定了數據的廣度和質(zhì)量，影響到后續的所有環(huán)節。在數據采集有效性和完整性較差的公司中，企業(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)現數據發(fā)生了重大變化。
數據的處理通常包括以下5個(gè)步驟：
1.2常見(jiàn)數據問(wèn)題
在大致了解了data采集及其結構之后，我們再來(lái)看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少與data采集鏈接有關(guān)：
1、數據與背景差距較大，數據不準確——統計口徑不同，埋點(diǎn)定義不同，采集方法帶來(lái)誤差
2、想用的時(shí)候沒(méi)有我要的數據--我沒(méi)提數據采集要求，埋點(diǎn)不對，不完整
3、事件太多，意思不清楚——埋點(diǎn)設計的方式，埋點(diǎn)更新迭代的規則和維護
4、分析數據的時(shí)候不知道要看哪些數據和指標——數據的定義不明確，缺乏分析思路
我們需要根本原因：將采集視為獨立的研發(fā)業(yè)務(wù)，而不是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬品。
二、埋葬點(diǎn)是什么？
2.1 什么是埋葬
所謂埋點(diǎn)，是data采集領(lǐng)域的一個(gè)名詞。它的學(xué)名應該叫event tracking，對應的英文是Event Tracking，是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。數據埋點(diǎn)是數據分析師、數據產(chǎn)品經(jīng)理和數據運營(yíng)商，他們根據業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求，針對用戶(hù)行為對應的每個(gè)事件開(kāi)發(fā)埋點(diǎn)，通過(guò)SDK上報埋點(diǎn)數據結果，記錄匯總數據。分析、推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導運營(yíng)。
該過(guò)程伴隨著(zhù)規范。根據定義，我們看到具體的用戶(hù)行為和事件是我們采集關(guān)注的焦點(diǎn)，需要處理和發(fā)送相關(guān)的技術(shù)和實(shí)現流程；，所以和產(chǎn)品息息相關(guān)，重點(diǎn)在于具體的實(shí)戰過(guò)程，這關(guān)系到大家對底層數據的理解。
2.2 你為什么要埋頭苦干？
埋點(diǎn)的目的是對產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續跟蹤，通過(guò)數據分析不斷引導和優(yōu)化產(chǎn)品。數據埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響數據質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和運營(yíng)質(zhì)量。
1、數據驅動(dòng)——Embedding將分析深度下鉆到流量分布和流量層面，通過(guò)統計分析，對宏觀(guān)指標進(jìn)行深度分析，發(fā)現指標背后的問(wèn)題，洞察潛力用戶(hù)行為與價(jià)值提升關(guān)聯(lián)之間
2、產(chǎn)品優(yōu)化——對于產(chǎn)品，用戶(hù)在產(chǎn)品中做什么，在產(chǎn)品中停留的時(shí)間，有哪些異常需要注意。這些問(wèn)題可以通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)解決。
3、精細化運營(yíng)-買(mǎi)點(diǎn)可以實(shí)現產(chǎn)品全生命周期、不同來(lái)源的流量質(zhì)量和分布、行為特征和人的關(guān)系，洞察用戶(hù)行為與商業(yè)價(jià)值提升的潛在關(guān)系。
2.3種埋點(diǎn)方法
埋點(diǎn)方法有哪些？大多數公司目前使用客戶(hù)端和服務(wù)器的組合。
準確度：代碼掩埋 > 視覺(jué)掩埋 > 完全掩埋
三、埋點(diǎn)架構與設計
3.1埋點(diǎn)采集頂層設計
所謂頂層設計，就是想清楚怎么埋點(diǎn)，用什么方式埋點(diǎn)，上傳機制是什么，怎么定義，怎么實(shí)現等等；我們遵循唯一性、可擴展性、一致性等，需要設計一些常用的字段和生成機制，比如：cid、idfa、idfv等。
用戶(hù)識別：用戶(hù)識別機制的混亂會(huì )導致兩個(gè)結果：一是數據不準確，比如UV數據不匹配；二是漏斗分析過(guò)程出現異常。因此，應該這樣做：嚴格規范ID自身的識別機制；灣?？缙脚_用戶(hù)識別
同構抽象：同構抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象是瀏覽事件和點(diǎn)擊事件的聚合；屬性抽象，即結合大部分復用場(chǎng)景，增加源差異化
采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致；制作嵌入點(diǎn)的過(guò)程本身就是對底層數據進(jìn)行標準化的過(guò)程，所以一致性尤為重要，只有這樣才能真正使用
渠道配置：渠道主要指推廣渠道、落地頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)、APP推廣頁(yè)等，這個(gè)落地頁(yè)的配置必須有統一的規范和標準
3.2埋點(diǎn)采集活動(dòng)及物業(yè)設計
在設計屬性和事件時(shí)，我們需要知道哪些是經(jīng)常變化的，哪些是不變化的，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性?；诨镜膶傩允录?，我們認為屬性一定是采集項，但是屬性中的事件屬性會(huì )根據不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行調整。因此，我們可以將埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層Bury。
業(yè)務(wù)分解：梳理確認業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同的細分場(chǎng)景，定義用戶(hù)行為路徑
分析指標：定義特定事件和核心業(yè)務(wù)指標所需的數據
事件設計：APP啟動(dòng)、退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊
屬性設計：用戶(hù)屬性、事件屬性、對象屬性、環(huán)境屬性
3.3 數據采集事件和屬性設計
Ev 事件的命名也遵循一些規則。當相同類(lèi)型的函數出現在不同的頁(yè)面或位置時(shí)，根據函數名進(jìn)行命名，并在ev參數中區分頁(yè)面和位置。只有當按鈕被點(diǎn)擊時(shí)，它才會(huì )以按鈕名稱(chēng)命名。
ev事件格式：ev分為ev標志和ev參數
規則：
在 ev 標識符和 ev 參數之間使用“#”（一級連接符）
在 ev 參數和 ev 參數之間使用“/”（輔助連接器）
ev參數使用key=value的結構。當一個(gè)key對應多個(gè)value值時(shí)，value1和value2之間用“,”連接（三級連接符）
當埋點(diǎn)只有ev標志而沒(méi)有ev參數時(shí)，不需要#。
評論：
ev identifier：作為埋點(diǎn)的唯一標識符，用來(lái)區分埋點(diǎn)的位置和屬性。它是不可變的和不可修改的。
ev參數：埋點(diǎn)需要返回的參數，ev參數的順序是可變的，可以修改）
調整app埋點(diǎn)時(shí)，ev logo不變，只修改以下埋點(diǎn)參數（參數值改變或參數類(lèi)型增加）
一般埋點(diǎn)文檔中收錄的工作表名稱(chēng)和功能：
A. 暴露埋點(diǎn)匯總；
B、點(diǎn)擊瀏覽埋點(diǎn)匯總；
C、故障埋點(diǎn)匯總：一般會(huì )記錄埋點(diǎn)的故障版本或時(shí)間；
D、PC和M側頁(yè)面埋點(diǎn)對應的pageid；
E、各版本上線(xiàn)時(shí)間記錄；
在埋點(diǎn)文檔中，都收錄了列名和函數：
3.4 基于埋點(diǎn)的數據統計
如何使用埋點(diǎn)統計找到埋藏的 ev 事件：
1、明確埋點(diǎn)類(lèi)型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——過(guò)濾類(lèi)型字段
2、明確按鈕subbed點(diǎn)所屬的頁(yè)面（頁(yè)面或功能）-過(guò)濾功能模塊字段
3、明確跟蹤事件的名稱(chēng)——過(guò)濾名稱(chēng)字段
4、如果知道ev標志，可以直接用ev過(guò)濾
如何根據ev事件進(jìn)行查詢(xún)統計：當點(diǎn)擊查詢(xún)按鈕進(jìn)行統計時(shí)，可以直接使用ev標志進(jìn)行查詢(xún)。因為ev參數的順序不要求是可變的，所以查詢(xún)統計信息時(shí)不能限制參數的順序。
四、應用——數據流的基礎
4.1 指標系統
系統化的指標可以整合不同的指標、不同的維度進(jìn)行綜合分析，可以更快的發(fā)現當前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題。
4.2可視化
人類(lèi)解釋圖像信息比文本更有效?？梢暬瘜τ跀祿治龇浅Ｖ匾?。使用數據可視化可以揭示數據中固有的復雜關(guān)系。
4.3 埋點(diǎn)元信息API提供
data采集服務(wù)會(huì )將采集收到的埋點(diǎn)寫(xiě)入Kafka。針對各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數據消費需求，我們?yōu)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)提供單獨的Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì )定時(shí)讀取。取埋點(diǎn)管理平臺提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)到各個(gè)業(yè)務(wù)的Kafka。
Data采集 就像設計產(chǎn)品一樣，不能過(guò)頭。不僅要留有擴展的空間，還要時(shí)刻考慮有沒(méi)有數據，是否完整，是否穩定，是否快。
解讀:自媒體怎么寫(xiě)出爆文？四個(gè)小工具幫助你！
自媒體操作-爆文技能-干貨只講
做自媒體的朋友應該注意到了之前微信官方“點(diǎn)贊”功能的變化，從原來(lái)的點(diǎn)贊文章變成了“點(diǎn)贊作者”，也就是說(shuō)打賞的收入將回到 文章 的原作者。
自媒體 社區對這個(gè)新功能的發(fā)布有著(zhù)復雜的感受。擁有原創(chuàng )能力的作者自然很樂(lè )意接受這種變化，而依賴(lài)自媒體平臺賺錢(qián)的“偽原創(chuàng )”人則非常擔心。
其實(shí)我覺(jué)得沒(méi)有必要因為這個(gè)小改動(dòng)就完全放棄自媒體這個(gè)領(lǐng)域。只要努力工作，在任何領(lǐng)域都可以獲得可觀(guān)的利潤。三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)是浪費時(shí)間和機會(huì )成本。
既然平臺支持原創(chuàng )，也支持原創(chuàng )，那我們就努力學(xué)習，做好原創(chuàng )的內容，其實(shí)這個(gè)問(wèn)題就迎刃而解了。
我們仍然可以借助各種平臺上流行的文章來(lái)選擇話(huà)題，其內容也可以作為參考。只是盡量放棄寫(xiě)法中原來(lái)的“carrying”+“偽原創(chuàng )”，自己寫(xiě)吧。
今天給大家分享幾個(gè)超級好用的工具，可以用來(lái)寫(xiě)爆文：
01 / 自媒體咖啡
這個(gè)平臺的URL是幾乎所有采集所有主要自媒體平臺的爆文。而這個(gè)網(wǎng)站可以根據你需要的，也就是你的字段來(lái)搜索。例如，如果你寫(xiě)了一個(gè)情感文章，你可以點(diǎn)擊情感類(lèi)別，它會(huì )顯示對應的文章。您也可以根據自己的要求進(jìn)行過(guò)濾，例如發(fā)布的事件和閱讀量。
另外，這個(gè)網(wǎng)站可以滿(mǎn)足自媒體從業(yè)者的基本需求。在網(wǎng)站的常用工具中，可以看到偽原創(chuàng )工具、視頻地址解析、關(guān)鍵詞訂閱、作者訂閱、爆文標題、原創(chuàng )度數檢測、等。非常實(shí)用和方便。
02 / 蜘蛛俠爆文平臺
平臺網(wǎng)址是，本平臺主要是采集分析今日頭條、百度、大魚(yú)。常用的工具也有，但功能比WeMedia少。如果你平時(shí)寫(xiě)文章涉及的內容不多，可以用這個(gè)平臺，很簡(jiǎn)潔。
03 / 樂(lè )觀(guān)
像往常一樣，把這個(gè)平臺的 URL 放在第一位。這個(gè)網(wǎng)站和上面兩個(gè)相比，過(guò)濾功能不夠全面和詳細，但是可以綁定自媒體平臺的一些賬號。也就是說(shuō)，你在今日頭條這樣的自媒體平臺上發(fā)布后，可以通過(guò)這個(gè)直接同步到其他你想發(fā)布的自媒體平臺。這大大減少了工作量。同時(shí)，網(wǎng)站自帶的偽原創(chuàng )檢測功能也很有用。
04 / 輕松寫(xiě)作
網(wǎng)址是，這個(gè)平臺是今天推薦的幾個(gè)網(wǎng)站中，唯一需要注冊會(huì )員的，但不是強制的，但不是網(wǎng)站里面的素材都是免費的，有些素材只能注冊并付費成為會(huì )員即可使用。
它的平臺很齊全，分類(lèi)很詳細，過(guò)濾功能也做得很好?？傮w來(lái)說(shuō)是非常實(shí)用的網(wǎng)站，還推出了自媒體在線(xiàn)教學(xué)，可以報名學(xué)習操作自媒體。一個(gè)功能比較全面的網(wǎng)站，對于自媒體的創(chuàng )建非常有用。
工具的作用是提高效率。文章，本來(lái)要一個(gè)小時(shí)寫(xiě)的，用工具可能半小時(shí)就搞定了。這些平臺在基本功能方面實(shí)際上是相似的。您可以一一了解它們，并選擇最容易使用的一種。
雖然很多人都在高呼自媒體，但我還是覺(jué)得基于文字的自媒體還是有市場(chǎng)的。從博客到微博再到公眾號，平臺變了，但信息分享的本質(zhì)沒(méi)有變。未來(lái)，究竟會(huì )發(fā)生什么變化，讓我們拭目以待。 查看全部
解讀:干貨 | 數據埋點(diǎn)采集，看這一篇文章就夠了！
數據倉庫藍圖：
本文目錄：
一、數據采集及常見(jiàn)問(wèn)題二、埋點(diǎn)是什么與方式三、埋點(diǎn)的框架與設計四、指標體系與可視化
一、數據采集 和常見(jiàn)數據問(wèn)題
1.1 數據采集
數據采集的方式有很多種，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一環(huán)。它是c端和b端產(chǎn)品的主要采集方式。Data采集，顧名思義，就是采集對應的數據，是整個(gè)數據流的起點(diǎn)。采集的不完整性，對與錯，直接決定了數據的廣度和質(zhì)量，影響到后續的所有環(huán)節。在數據采集有效性和完整性較差的公司中，企業(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)現數據發(fā)生了重大變化。
數據的處理通常包括以下5個(gè)步驟：
1.2常見(jiàn)數據問(wèn)題
在大致了解了data采集及其結構之后，我們再來(lái)看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少與data采集鏈接有關(guān)：
1、數據與背景差距較大，數據不準確——統計口徑不同，埋點(diǎn)定義不同，采集方法帶來(lái)誤差
2、想用的時(shí)候沒(méi)有我要的數據--我沒(méi)提數據采集要求，埋點(diǎn)不對，不完整
3、事件太多，意思不清楚——埋點(diǎn)設計的方式，埋點(diǎn)更新迭代的規則和維護
4、分析數據的時(shí)候不知道要看哪些數據和指標——數據的定義不明確，缺乏分析思路
我們需要根本原因：將采集視為獨立的研發(fā)業(yè)務(wù)，而不是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬品。
二、埋葬點(diǎn)是什么？
2.1 什么是埋葬
所謂埋點(diǎn)，是data采集領(lǐng)域的一個(gè)名詞。它的學(xué)名應該叫event tracking，對應的英文是Event Tracking，是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。數據埋點(diǎn)是數據分析師、數據產(chǎn)品經(jīng)理和數據運營(yíng)商，他們根據業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求，針對用戶(hù)行為對應的每個(gè)事件開(kāi)發(fā)埋點(diǎn)，通過(guò)SDK上報埋點(diǎn)數據結果，記錄匯總數據。分析、推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導運營(yíng)。
該過(guò)程伴隨著(zhù)規范。根據定義，我們看到具體的用戶(hù)行為和事件是我們采集關(guān)注的焦點(diǎn)，需要處理和發(fā)送相關(guān)的技術(shù)和實(shí)現流程；，所以和產(chǎn)品息息相關(guān)，重點(diǎn)在于具體的實(shí)戰過(guò)程，這關(guān)系到大家對底層數據的理解。
2.2 你為什么要埋頭苦干？
埋點(diǎn)的目的是對產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續跟蹤，通過(guò)數據分析不斷引導和優(yōu)化產(chǎn)品。數據埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響數據質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和運營(yíng)質(zhì)量。
1、數據驅動(dòng)——Embedding將分析深度下鉆到流量分布和流量層面，通過(guò)統計分析，對宏觀(guān)指標進(jìn)行深度分析，發(fā)現指標背后的問(wèn)題，洞察潛力用戶(hù)行為與價(jià)值提升關(guān)聯(lián)之間
2、產(chǎn)品優(yōu)化——對于產(chǎn)品，用戶(hù)在產(chǎn)品中做什么，在產(chǎn)品中停留的時(shí)間，有哪些異常需要注意。這些問(wèn)題可以通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)解決。
3、精細化運營(yíng)-買(mǎi)點(diǎn)可以實(shí)現產(chǎn)品全生命周期、不同來(lái)源的流量質(zhì)量和分布、行為特征和人的關(guān)系，洞察用戶(hù)行為與商業(yè)價(jià)值提升的潛在關(guān)系。
2.3種埋點(diǎn)方法
埋點(diǎn)方法有哪些？大多數公司目前使用客戶(hù)端和服務(wù)器的組合。
準確度：代碼掩埋 > 視覺(jué)掩埋 > 完全掩埋
三、埋點(diǎn)架構與設計
3.1埋點(diǎn)采集頂層設計
所謂頂層設計，就是想清楚怎么埋點(diǎn)，用什么方式埋點(diǎn)，上傳機制是什么，怎么定義，怎么實(shí)現等等；我們遵循唯一性、可擴展性、一致性等，需要設計一些常用的字段和生成機制，比如：cid、idfa、idfv等。
用戶(hù)識別：用戶(hù)識別機制的混亂會(huì )導致兩個(gè)結果：一是數據不準確，比如UV數據不匹配；二是漏斗分析過(guò)程出現異常。因此，應該這樣做：嚴格規范ID自身的識別機制；灣?？缙脚_用戶(hù)識別
同構抽象：同構抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象是瀏覽事件和點(diǎn)擊事件的聚合；屬性抽象，即結合大部分復用場(chǎng)景，增加源差異化
采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致；制作嵌入點(diǎn)的過(guò)程本身就是對底層數據進(jìn)行標準化的過(guò)程，所以一致性尤為重要，只有這樣才能真正使用
渠道配置：渠道主要指推廣渠道、落地頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)、APP推廣頁(yè)等，這個(gè)落地頁(yè)的配置必須有統一的規范和標準
3.2埋點(diǎn)采集活動(dòng)及物業(yè)設計
在設計屬性和事件時(shí)，我們需要知道哪些是經(jīng)常變化的，哪些是不變化的，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性?；诨镜膶傩允录?，我們認為屬性一定是采集項，但是屬性中的事件屬性會(huì )根據不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行調整。因此，我們可以將埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層Bury。
業(yè)務(wù)分解：梳理確認業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同的細分場(chǎng)景，定義用戶(hù)行為路徑
分析指標：定義特定事件和核心業(yè)務(wù)指標所需的數據
事件設計：APP啟動(dòng)、退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊
屬性設計：用戶(hù)屬性、事件屬性、對象屬性、環(huán)境屬性
3.3 數據采集事件和屬性設計
Ev 事件的命名也遵循一些規則。當相同類(lèi)型的函數出現在不同的頁(yè)面或位置時(shí)，根據函數名進(jìn)行命名，并在ev參數中區分頁(yè)面和位置。只有當按鈕被點(diǎn)擊時(shí)，它才會(huì )以按鈕名稱(chēng)命名。
ev事件格式：ev分為ev標志和ev參數
規則：
在 ev 標識符和 ev 參數之間使用“#”（一級連接符）
在 ev 參數和 ev 參數之間使用“/”（輔助連接器）
ev參數使用key=value的結構。當一個(gè)key對應多個(gè)value值時(shí)，value1和value2之間用“,”連接（三級連接符）
當埋點(diǎn)只有ev標志而沒(méi)有ev參數時(shí)，不需要#。
評論：
ev identifier：作為埋點(diǎn)的唯一標識符，用來(lái)區分埋點(diǎn)的位置和屬性。它是不可變的和不可修改的。
ev參數：埋點(diǎn)需要返回的參數，ev參數的順序是可變的，可以修改）
調整app埋點(diǎn)時(shí)，ev logo不變，只修改以下埋點(diǎn)參數（參數值改變或參數類(lèi)型增加）
一般埋點(diǎn)文檔中收錄的工作表名稱(chēng)和功能：
A. 暴露埋點(diǎn)匯總；
B、點(diǎn)擊瀏覽埋點(diǎn)匯總；
C、故障埋點(diǎn)匯總：一般會(huì )記錄埋點(diǎn)的故障版本或時(shí)間；
D、PC和M側頁(yè)面埋點(diǎn)對應的pageid；
E、各版本上線(xiàn)時(shí)間記錄；
在埋點(diǎn)文檔中，都收錄了列名和函數：
3.4 基于埋點(diǎn)的數據統計
如何使用埋點(diǎn)統計找到埋藏的 ev 事件：
1、明確埋點(diǎn)類(lèi)型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——過(guò)濾類(lèi)型字段
2、明確按鈕subbed點(diǎn)所屬的頁(yè)面（頁(yè)面或功能）-過(guò)濾功能模塊字段
3、明確跟蹤事件的名稱(chēng)——過(guò)濾名稱(chēng)字段
4、如果知道ev標志，可以直接用ev過(guò)濾
如何根據ev事件進(jìn)行查詢(xún)統計：當點(diǎn)擊查詢(xún)按鈕進(jìn)行統計時(shí)，可以直接使用ev標志進(jìn)行查詢(xún)。因為ev參數的順序不要求是可變的，所以查詢(xún)統計信息時(shí)不能限制參數的順序。
四、應用——數據流的基礎
4.1 指標系統
系統化的指標可以整合不同的指標、不同的維度進(jìn)行綜合分析，可以更快的發(fā)現當前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題。
4.2可視化
人類(lèi)解釋圖像信息比文本更有效?？梢暬瘜τ跀祿治龇浅Ｖ匾?。使用數據可視化可以揭示數據中固有的復雜關(guān)系。
4.3 埋點(diǎn)元信息API提供
data采集服務(wù)會(huì )將采集收到的埋點(diǎn)寫(xiě)入Kafka。針對各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數據消費需求，我們?yōu)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)提供單獨的Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì )定時(shí)讀取。取埋點(diǎn)管理平臺提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)到各個(gè)業(yè)務(wù)的Kafka。
Data采集 就像設計產(chǎn)品一樣，不能過(guò)頭。不僅要留有擴展的空間，還要時(shí)刻考慮有沒(méi)有數據，是否完整，是否穩定，是否快。
解讀:自媒體怎么寫(xiě)出爆文？四個(gè)小工具幫助你！
自媒體操作-爆文技能-干貨只講
做自媒體的朋友應該注意到了之前微信官方“點(diǎn)贊”功能的變化，從原來(lái)的點(diǎn)贊文章變成了“點(diǎn)贊作者”，也就是說(shuō)打賞的收入將回到 文章 的原作者。
自媒體 社區對這個(gè)新功能的發(fā)布有著(zhù)復雜的感受。擁有原創(chuàng )能力的作者自然很樂(lè )意接受這種變化，而依賴(lài)自媒體平臺賺錢(qián)的“偽原創(chuàng )”人則非常擔心。
其實(shí)我覺(jué)得沒(méi)有必要因為這個(gè)小改動(dòng)就完全放棄自媒體這個(gè)領(lǐng)域。只要努力工作，在任何領(lǐng)域都可以獲得可觀(guān)的利潤。三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)是浪費時(shí)間和機會(huì )成本。
既然平臺支持原創(chuàng )，也支持原創(chuàng )，那我們就努力學(xué)習，做好原創(chuàng )的內容，其實(shí)這個(gè)問(wèn)題就迎刃而解了。
我們仍然可以借助各種平臺上流行的文章來(lái)選擇話(huà)題，其內容也可以作為參考。只是盡量放棄寫(xiě)法中原來(lái)的“carrying”+“偽原創(chuàng )”，自己寫(xiě)吧。
今天給大家分享幾個(gè)超級好用的工具，可以用來(lái)寫(xiě)爆文：
01 / 自媒體咖啡
這個(gè)平臺的URL是幾乎所有采集所有主要自媒體平臺的爆文。而這個(gè)網(wǎng)站可以根據你需要的，也就是你的字段來(lái)搜索。例如，如果你寫(xiě)了一個(gè)情感文章，你可以點(diǎn)擊情感類(lèi)別，它會(huì )顯示對應的文章。您也可以根據自己的要求進(jìn)行過(guò)濾，例如發(fā)布的事件和閱讀量。
另外，這個(gè)網(wǎng)站可以滿(mǎn)足自媒體從業(yè)者的基本需求。在網(wǎng)站的常用工具中，可以看到偽原創(chuàng )工具、視頻地址解析、關(guān)鍵詞訂閱、作者訂閱、爆文標題、原創(chuàng )度數檢測、等。非常實(shí)用和方便。
02 / 蜘蛛俠爆文平臺
平臺網(wǎng)址是，本平臺主要是采集分析今日頭條、百度、大魚(yú)。常用的工具也有，但功能比WeMedia少。如果你平時(shí)寫(xiě)文章涉及的內容不多，可以用這個(gè)平臺，很簡(jiǎn)潔。
03 / 樂(lè )觀(guān)
像往常一樣，把這個(gè)平臺的 URL 放在第一位。這個(gè)網(wǎng)站和上面兩個(gè)相比，過(guò)濾功能不夠全面和詳細，但是可以綁定自媒體平臺的一些賬號。也就是說(shuō)，你在今日頭條這樣的自媒體平臺上發(fā)布后，可以通過(guò)這個(gè)直接同步到其他你想發(fā)布的自媒體平臺。這大大減少了工作量。同時(shí)，網(wǎng)站自帶的偽原創(chuàng )檢測功能也很有用。
04 / 輕松寫(xiě)作
網(wǎng)址是，這個(gè)平臺是今天推薦的幾個(gè)網(wǎng)站中，唯一需要注冊會(huì )員的，但不是強制的，但不是網(wǎng)站里面的素材都是免費的，有些素材只能注冊并付費成為會(huì )員即可使用。
它的平臺很齊全，分類(lèi)很詳細，過(guò)濾功能也做得很好?？傮w來(lái)說(shuō)是非常實(shí)用的網(wǎng)站，還推出了自媒體在線(xiàn)教學(xué)，可以報名學(xué)習操作自媒體。一個(gè)功能比較全面的網(wǎng)站，對于自媒體的創(chuàng )建非常有用。
工具的作用是提高效率。文章，本來(lái)要一個(gè)小時(shí)寫(xiě)的，用工具可能半小時(shí)就搞定了。這些平臺在基本功能方面實(shí)際上是相似的。您可以一一了解它們，并選擇最容易使用的一種。
雖然很多人都在高呼自媒體，但我還是覺(jué)得基于文字的自媒體還是有市場(chǎng)的。從博客到微博再到公眾號，平臺變了，但信息分享的本質(zhì)沒(méi)有變。未來(lái)，究竟會(huì )發(fā)生什么變化，讓我們拭目以待。
解決方案:集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理的實(shí)現方式有哪些？-八維教育
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 96 次瀏覽 ? 2022-09-29 08:09
解決方案:集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理的實(shí)現方式有哪些？-八維教育
文章實(shí)時(shí)采集。集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理。集成戶(hù)外探測探頭，室內監控探頭。進(jìn)行全局搜索。集成內網(wǎng)管理。依次建立全域報警聯(lián)動(dòng)，實(shí)現不同區域報警分別處理。
新建一個(gè)統一的中轉服務(wù)器，做報警中心，利用中轉服務(wù)器來(lái)接入到系統或者接入到外部系統。
所謂監控，基本都沒(méi)有達到規范要求的要求可靠高可管理性，這點(diǎn)應該交給專(zhuān)業(yè)的工具公司去做，任何工具公司都不會(huì )給你說(shuō)最高技術(shù)在哪，而你所要考慮的問(wèn)題就是管理好好壞，
首先你要通過(guò)你的系統去認定你需要的崗位。工程師，運維工程師，設計師，安監人員。設計有專(zhuān)門(mén)對設計師的設計工具，再配合一些自動(dòng)化的軟件。每個(gè)崗位的報警都是單獨的人來(lái)承接，而不是通過(guò)相互之間用命令和規則進(jìn)行，每個(gè)崗位都需要分別記錄電話(huà)，短信，郵件等信息，而且還要通過(guò)反饋機制反饋報警的結果。
基本上就是外聯(lián)，模擬電信監控的要求。機器加軟件。這也是我認為我們接觸到的目前最好的實(shí)現了，免費給您提供，我們也和甲方合作。
現在比較好的實(shí)現方式：行車(chē)記錄儀+商場(chǎng)，然后還有各種物聯(lián)網(wǎng)設備，智能電視，我們主要是做智能電視的開(kāi)發(fā)的，
要看你們的系統是以什么形式來(lái)呈現的比如：我們以前用的ov，就是實(shí)物電子型產(chǎn)品。用在車(chē)身上，或者場(chǎng)景監控畫(huà)面。還有就是視頻硬件設備。像led顯示屏，還有人臉識別設備等。還有就是b端需要用的方案，比如我們會(huì )給到的有入侵控制，是人實(shí)時(shí)監控攝像頭等。云端、管控中心，接口進(jìn)行線(xiàn)下傳播。再比如我們前陣子做的：打車(chē)界的老大哥g2000有人的地方就會(huì )出現惡意的欺詐，還有惡意的事故。
就如很多類(lèi)似的。區別就是這些電子產(chǎn)品需要進(jìn)行處理，解決的是故障的問(wèn)題。管理人員接入故障進(jìn)行責任追究。安全加監控的系統，還有單獨的人去監控。主要也是防范的問(wèn)題。涉及到了人員的流動(dòng)，是人員系統中要單獨分好。管理也需要非常嚴格。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集。集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理。集成戶(hù)外探測探頭，室內監控探頭。進(jìn)行全局搜索。集成內網(wǎng)管理。依次建立全域報警聯(lián)動(dòng)，實(shí)現不同區域報警分別處理。
新建一個(gè)統一的中轉服務(wù)器，做報警中心，利用中轉服務(wù)器來(lái)接入到系統或者接入到外部系統。
所謂監控，基本都沒(méi)有達到規范要求的要求可靠高可管理性，這點(diǎn)應該交給專(zhuān)業(yè)的工具公司去做，任何工具公司都不會(huì )給你說(shuō)最高技術(shù)在哪，而你所要考慮的問(wèn)題就是管理好好壞，
首先你要通過(guò)你的系統去認定你需要的崗位。工程師，運維工程師，設計師，安監人員。設計有專(zhuān)門(mén)對設計師的設計工具，再配合一些自動(dòng)化的軟件。每個(gè)崗位的報警都是單獨的人來(lái)承接，而不是通過(guò)相互之間用命令和規則進(jìn)行，每個(gè)崗位都需要分別記錄電話(huà)，短信，郵件等信息，而且還要通過(guò)反饋機制反饋報警的結果。
基本上就是外聯(lián)，模擬電信監控的要求。機器加軟件。這也是我認為我們接觸到的目前最好的實(shí)現了，免費給您提供，我們也和甲方合作。
現在比較好的實(shí)現方式：行車(chē)記錄儀+商場(chǎng)，然后還有各種物聯(lián)網(wǎng)設備，智能電視，我們主要是做智能電視的開(kāi)發(fā)的，
要看你們的系統是以什么形式來(lái)呈現的比如：我們以前用的ov，就是實(shí)物電子型產(chǎn)品。用在車(chē)身上，或者場(chǎng)景監控畫(huà)面。還有就是視頻硬件設備。像led顯示屏，還有人臉識別設備等。還有就是b端需要用的方案，比如我們會(huì )給到的有入侵控制，是人實(shí)時(shí)監控攝像頭等。云端、管控中心，接口進(jìn)行線(xiàn)下傳播。再比如我們前陣子做的：打車(chē)界的老大哥g2000有人的地方就會(huì )出現惡意的欺詐，還有惡意的事故。
就如很多類(lèi)似的。區別就是這些電子產(chǎn)品需要進(jìn)行處理，解決的是故障的問(wèn)題。管理人員接入故障進(jìn)行責任追究。安全加監控的系統，還有單獨的人去監控。主要也是防范的問(wèn)題。涉及到了人員的流動(dòng)，是人員系統中要單獨分好。管理也需要非常嚴格。 查看全部
解決方案:集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理的實(shí)現方式有哪些？-八維教育
文章實(shí)時(shí)采集。集成靜態(tài)代理和動(dòng)態(tài)代理。集成戶(hù)外探測探頭，室內監控探頭。進(jìn)行全局搜索。集成內網(wǎng)管理。依次建立全域報警聯(lián)動(dòng)，實(shí)現不同區域報警分別處理。
新建一個(gè)統一的中轉服務(wù)器，做報警中心，利用中轉服務(wù)器來(lái)接入到系統或者接入到外部系統。
所謂監控，基本都沒(méi)有達到規范要求的要求可靠高可管理性，這點(diǎn)應該交給專(zhuān)業(yè)的工具公司去做，任何工具公司都不會(huì )給你說(shuō)最高技術(shù)在哪，而你所要考慮的問(wèn)題就是管理好好壞，
首先你要通過(guò)你的系統去認定你需要的崗位。工程師，運維工程師，設計師，安監人員。設計有專(zhuān)門(mén)對設計師的設計工具，再配合一些自動(dòng)化的軟件。每個(gè)崗位的報警都是單獨的人來(lái)承接，而不是通過(guò)相互之間用命令和規則進(jìn)行，每個(gè)崗位都需要分別記錄電話(huà)，短信，郵件等信息，而且還要通過(guò)反饋機制反饋報警的結果。
基本上就是外聯(lián)，模擬電信監控的要求。機器加軟件。這也是我認為我們接觸到的目前最好的實(shí)現了，免費給您提供，我們也和甲方合作。
現在比較好的實(shí)現方式：行車(chē)記錄儀+商場(chǎng)，然后還有各種物聯(lián)網(wǎng)設備，智能電視，我們主要是做智能電視的開(kāi)發(fā)的，
要看你們的系統是以什么形式來(lái)呈現的比如：我們以前用的ov，就是實(shí)物電子型產(chǎn)品。用在車(chē)身上，或者場(chǎng)景監控畫(huà)面。還有就是視頻硬件設備。像led顯示屏，還有人臉識別設備等。還有就是b端需要用的方案，比如我們會(huì )給到的有入侵控制，是人實(shí)時(shí)監控攝像頭等。云端、管控中心，接口進(jìn)行線(xiàn)下傳播。再比如我們前陣子做的：打車(chē)界的老大哥g2000有人的地方就會(huì )出現惡意的欺詐，還有惡意的事故。
就如很多類(lèi)似的。區別就是這些電子產(chǎn)品需要進(jìn)行處理，解決的是故障的問(wèn)題。管理人員接入故障進(jìn)行責任追究。安全加監控的系統，還有單獨的人去監控。主要也是防范的問(wèn)題。涉及到了人員的流動(dòng)，是人員系統中要單獨分好。管理也需要非常嚴格。
解決方案:指定網(wǎng)站監控采集工具
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 164 次瀏覽 ? 2022-09-28 23:01
解決方案:指定網(wǎng)站監控采集工具
指定網(wǎng)站monitoring采集可以在公共的網(wǎng)站頁(yè)面上執行采集，定時(shí)刷新頁(yè)面，不斷監控頁(yè)面刷新的新內容，監控新生成頁(yè)面的新內容。內容將盡快采集。
指定網(wǎng)站monitoring采集更新我們指定網(wǎng)站采集的內容，通過(guò)指定網(wǎng)站monitoring采集某個(gè)網(wǎng)站，網(wǎng)頁(yè)上顯示的公開(kāi)文字可以更新，數據，圖像和鏈接到 采集。URL采集根據可視化的采集頁(yè)面，只需要選擇如圖所示的元素，然后指定網(wǎng)站monitoring采集即可。
指定的網(wǎng)站監控采集被廣泛使用，無(wú)論是網(wǎng)站施工、數據分析，還是文章素材捕捉都可以要求我們對各種內容數據進(jìn)行采集@ >。以網(wǎng)站的構建為例，為了讓我們的網(wǎng)站獲得更多曝光，我們需要不斷更新原創(chuàng )文章。
指定網(wǎng)站監控采集獲取的內容是最新且完整的，我們不僅可以采集信息，還可以公開(kāi)網(wǎng)站實(shí)時(shí)更新data采集 @采集，我們可以利用社交媒體廣告精準定位潛在客戶(hù)。我們可以通過(guò)將廣告定位到最有可能對我們的產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人來(lái)增加產(chǎn)生潛在客戶(hù)的機會(huì )。
培養我們的潛在客戶(hù)，即使我們產(chǎn)生了很多潛在客戶(hù)，如果他們沒(méi)有得到適當的培養，它們也不會(huì )對我們有任何好處。潛在客戶(hù)培養是在潛在客戶(hù)準備購買(mǎi)之前與他們建立關(guān)系的過(guò)程。
通過(guò)在買(mǎi)家旅程的每個(gè)階段發(fā)送有針對性的內容和優(yōu)惠，我們可以將業(yè)務(wù)放在首位，并最終將潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)。我們可以通過(guò)幾種不同的方式培養潛在客戶(hù)。一種流行的方法是線(xiàn)索評分。
它涉及根據每個(gè)潛在客戶(hù)的參與程度為每個(gè)潛在客戶(hù)分配一個(gè)分數，從而使我們能夠優(yōu)先考慮潛在客戶(hù)并將我們的精力集中在那些更有可能轉化的潛在客戶(hù)上。我們還可以將潛在客戶(hù)細分為不同的列表，并根據他們的興趣和需求向他們發(fā)送有針對性的內容。
無(wú)論我們選擇哪種方法，潛在客戶(hù)培養的目標都是與潛在客戶(hù)建立關(guān)系和信任，以便他們最終選擇與我們開(kāi)展業(yè)務(wù)。最后，為了提高潛在客戶(hù)生成策略的效率和有效性，我們可以嘗試將許多手動(dòng)任務(wù)和流程自動(dòng)化。
當然，人情味對于連接和建立關(guān)系是如此重要，以至于我們無(wú)法自動(dòng)化所有事情。但是，通過(guò)正確的名稱(chēng) 網(wǎng)站monitoring采集，我們可以通過(guò)自動(dòng)化市場(chǎng)研究、數據采集、分析、報告、SEO 人員等來(lái)簡(jiǎn)化工作流程。
指定 網(wǎng)站monitoring采集 從一開(kāi)始就派上用場(chǎng)，因為其中一些工具可以為我們提供各種相關(guān)工具的全面比較，幫助我們選擇最適合我們的 SEO 工作的工具。
解決方案:WordPress等各類(lèi)CMS圖片OSS自動(dòng)云存儲插件
WordPress圖片oss存儲插件支持阿里云、七牛云和騰訊云等第三方云存儲空間，通過(guò)oss的域名管理，可以實(shí)現圖片鏈接的本地化，通過(guò)第三方云存儲可以達到減輕服務(wù)器壓力和圖片快速打開(kāi)。
WordPress具有很全面的功能，但本身程序偏重，通過(guò)oss存儲插件，我們可以將采集后的圖片通過(guò)第三方存儲和域名管理，達到圖片本地化操作，并可以通過(guò)插件對采集后的圖片進(jìn)行根據文章標題添加水印，自動(dòng)添加ALT標簽等SEO操作。
WordPress云存儲插件還可以通過(guò)ftp和下載本地實(shí)現圖片的本地化，如圖所示，通過(guò)多種方式對我們的圖片進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)發(fā)布，衡量我們的圖片本地化存在的重要性，它可以幫助我們了解哪些有效，哪些無(wú)效，以便我們可以?xún)?yōu)化我們的網(wǎng)站和圖片本地化。
不要低估圖像的力量。它們可以幫助讀者輕松理解我們的文章，并快速在我們的帖子中添加吸引人的元素以說(shuō)明觀(guān)點(diǎn)。由于視覺(jué)搜索變得越來(lái)越突出，適當的圖像搜索引擎優(yōu)化將極大地幫助我們提高自然流量。確保使用在線(xiàn)照片編輯器以確保我們的圖像質(zhì)量良好，同時(shí)也針對網(wǎng)絡(luò )和SEO進(jìn)行了優(yōu)化。
我們可以做的優(yōu)化網(wǎng)站的最重要的事情之一是確定它在關(guān)鍵字排名方面的表現如何。這是指當有人搜索某個(gè)關(guān)鍵字或短語(yǔ)時(shí)，該關(guān)鍵字或短語(yǔ)在搜索結果中的排名如何。如果我們正在考慮改善圖片本地化和SEO優(yōu)化，關(guān)鍵字排名可以通過(guò)多種方式幫助我們做到這一點(diǎn)。
在評估關(guān)鍵詞排名時(shí)要記住的第一件事是它們不是靜態(tài)的——它們會(huì )根據人們搜索的內容而頻繁變化。這意味著(zhù)，即使一個(gè)網(wǎng)站今天排名很好，明天也可能不會(huì )——除非所有者通過(guò)針對特定關(guān)鍵字和短語(yǔ)（或搜索詞）優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)來(lái)積極努力保持高排名。我們還應該知道有許多不同類(lèi)型的搜索：有廣泛的搜索，如一般術(shù)語(yǔ)（表格）和長(cháng)尾搜索，如非常具體的短語(yǔ)（世紀中葉的現代餐桌）。
廣泛的搜索通常會(huì )導致比長(cháng)尾搜索更少的流量，因為它們的范圍太廣。另一方面，長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常具有更高的轉化率，因為它們直接引導人們找到他們想要的東西，而不給他們任何其他選擇。
WordPress優(yōu)化的覆蓋面是很廣泛的，不僅是圖片質(zhì)量，圖片標簽和圖片水印等，各方面的細節也是我們需要考慮的，關(guān)鍵詞挖掘、網(wǎng)站響應速度、用戶(hù)體驗等，關(guān)于WordPress圖片oss存儲的分享就到這里了，圖片本地化有助于我們網(wǎng)站鏈接建設和搜索引擎抓取，SEO工作的精髓就在于細節決定成敗，如果大家覺(jué)得這篇文章不錯，記得一鍵三連，采集點(diǎn)贊哦。 查看全部
指定網(wǎng)站monitoring采集可以在公共的網(wǎng)站頁(yè)面上執行采集，定時(shí)刷新頁(yè)面，不斷監控頁(yè)面刷新的新內容，監控新生成頁(yè)面的新內容。內容將盡快采集。
指定網(wǎng)站monitoring采集更新我們指定網(wǎng)站采集的內容，通過(guò)指定網(wǎng)站monitoring采集某個(gè)網(wǎng)站，網(wǎng)頁(yè)上顯示的公開(kāi)文字可以更新，數據，圖像和鏈接到 采集。URL采集根據可視化的采集頁(yè)面，只需要選擇如圖所示的元素，然后指定網(wǎng)站monitoring采集即可。
指定的網(wǎng)站監控采集被廣泛使用，無(wú)論是網(wǎng)站施工、數據分析，還是文章素材捕捉都可以要求我們對各種內容數據進(jìn)行采集@ >。以網(wǎng)站的構建為例，為了讓我們的網(wǎng)站獲得更多曝光，我們需要不斷更新原創(chuàng )文章。
指定網(wǎng)站監控采集獲取的內容是最新且完整的，我們不僅可以采集信息，還可以公開(kāi)網(wǎng)站實(shí)時(shí)更新data采集 @采集，我們可以利用社交媒體廣告精準定位潛在客戶(hù)。我們可以通過(guò)將廣告定位到最有可能對我們的產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人來(lái)增加產(chǎn)生潛在客戶(hù)的機會(huì )。
培養我們的潛在客戶(hù)，即使我們產(chǎn)生了很多潛在客戶(hù)，如果他們沒(méi)有得到適當的培養，它們也不會(huì )對我們有任何好處。潛在客戶(hù)培養是在潛在客戶(hù)準備購買(mǎi)之前與他們建立關(guān)系的過(guò)程。
通過(guò)在買(mǎi)家旅程的每個(gè)階段發(fā)送有針對性的內容和優(yōu)惠，我們可以將業(yè)務(wù)放在首位，并最終將潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)。我們可以通過(guò)幾種不同的方式培養潛在客戶(hù)。一種流行的方法是線(xiàn)索評分。
它涉及根據每個(gè)潛在客戶(hù)的參與程度為每個(gè)潛在客戶(hù)分配一個(gè)分數，從而使我們能夠優(yōu)先考慮潛在客戶(hù)并將我們的精力集中在那些更有可能轉化的潛在客戶(hù)上。我們還可以將潛在客戶(hù)細分為不同的列表，并根據他們的興趣和需求向他們發(fā)送有針對性的內容。
無(wú)論我們選擇哪種方法，潛在客戶(hù)培養的目標都是與潛在客戶(hù)建立關(guān)系和信任，以便他們最終選擇與我們開(kāi)展業(yè)務(wù)。最后，為了提高潛在客戶(hù)生成策略的效率和有效性，我們可以嘗試將許多手動(dòng)任務(wù)和流程自動(dòng)化。
當然，人情味對于連接和建立關(guān)系是如此重要，以至于我們無(wú)法自動(dòng)化所有事情。但是，通過(guò)正確的名稱(chēng) 網(wǎng)站monitoring采集，我們可以通過(guò)自動(dòng)化市場(chǎng)研究、數據采集、分析、報告、SEO 人員等來(lái)簡(jiǎn)化工作流程。
指定 網(wǎng)站monitoring采集 從一開(kāi)始就派上用場(chǎng)，因為其中一些工具可以為我們提供各種相關(guān)工具的全面比較，幫助我們選擇最適合我們的 SEO 工作的工具。
解決方案:WordPress等各類(lèi)CMS圖片OSS自動(dòng)云存儲插件
WordPress圖片oss存儲插件支持阿里云、七牛云和騰訊云等第三方云存儲空間，通過(guò)oss的域名管理，可以實(shí)現圖片鏈接的本地化，通過(guò)第三方云存儲可以達到減輕服務(wù)器壓力和圖片快速打開(kāi)。
WordPress具有很全面的功能，但本身程序偏重，通過(guò)oss存儲插件，我們可以將采集后的圖片通過(guò)第三方存儲和域名管理，達到圖片本地化操作，并可以通過(guò)插件對采集后的圖片進(jìn)行根據文章標題添加水印，自動(dòng)添加ALT標簽等SEO操作。
WordPress云存儲插件還可以通過(guò)ftp和下載本地實(shí)現圖片的本地化，如圖所示，通過(guò)多種方式對我們的圖片進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)發(fā)布，衡量我們的圖片本地化存在的重要性，它可以幫助我們了解哪些有效，哪些無(wú)效，以便我們可以?xún)?yōu)化我們的網(wǎng)站和圖片本地化。
不要低估圖像的力量。它們可以幫助讀者輕松理解我們的文章，并快速在我們的帖子中添加吸引人的元素以說(shuō)明觀(guān)點(diǎn)。由于視覺(jué)搜索變得越來(lái)越突出，適當的圖像搜索引擎優(yōu)化將極大地幫助我們提高自然流量。確保使用在線(xiàn)照片編輯器以確保我們的圖像質(zhì)量良好，同時(shí)也針對網(wǎng)絡(luò )和SEO進(jìn)行了優(yōu)化。
我們可以做的優(yōu)化網(wǎng)站的最重要的事情之一是確定它在關(guān)鍵字排名方面的表現如何。這是指當有人搜索某個(gè)關(guān)鍵字或短語(yǔ)時(shí)，該關(guān)鍵字或短語(yǔ)在搜索結果中的排名如何。如果我們正在考慮改善圖片本地化和SEO優(yōu)化，關(guān)鍵字排名可以通過(guò)多種方式幫助我們做到這一點(diǎn)。
在評估關(guān)鍵詞排名時(shí)要記住的第一件事是它們不是靜態(tài)的——它們會(huì )根據人們搜索的內容而頻繁變化。這意味著(zhù)，即使一個(gè)網(wǎng)站今天排名很好，明天也可能不會(huì )——除非所有者通過(guò)針對特定關(guān)鍵字和短語(yǔ)（或搜索詞）優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)來(lái)積極努力保持高排名。我們還應該知道有許多不同類(lèi)型的搜索：有廣泛的搜索，如一般術(shù)語(yǔ)（表格）和長(cháng)尾搜索，如非常具體的短語(yǔ)（世紀中葉的現代餐桌）。
廣泛的搜索通常會(huì )導致比長(cháng)尾搜索更少的流量，因為它們的范圍太廣。另一方面，長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常具有更高的轉化率，因為它們直接引導人們找到他們想要的東西，而不給他們任何其他選擇。
WordPress優(yōu)化的覆蓋面是很廣泛的，不僅是圖片質(zhì)量，圖片標簽和圖片水印等，各方面的細節也是我們需要考慮的，關(guān)鍵詞挖掘、網(wǎng)站響應速度、用戶(hù)體驗等，關(guān)于WordPress圖片oss存儲的分享就到這里了，圖片本地化有助于我們網(wǎng)站鏈接建設和搜索引擎抓取，SEO工作的精髓就在于細節決定成敗，如果大家覺(jué)得這篇文章不錯，記得一鍵三連，采集點(diǎn)贊哦。 查看全部
解決方案:指定網(wǎng)站監控采集工具
指定網(wǎng)站monitoring采集可以在公共的網(wǎng)站頁(yè)面上執行采集，定時(shí)刷新頁(yè)面，不斷監控頁(yè)面刷新的新內容，監控新生成頁(yè)面的新內容。內容將盡快采集。
指定網(wǎng)站monitoring采集更新我們指定網(wǎng)站采集的內容，通過(guò)指定網(wǎng)站monitoring采集某個(gè)網(wǎng)站，網(wǎng)頁(yè)上顯示的公開(kāi)文字可以更新，數據，圖像和鏈接到 采集。URL采集根據可視化的采集頁(yè)面，只需要選擇如圖所示的元素，然后指定網(wǎng)站monitoring采集即可。
指定的網(wǎng)站監控采集被廣泛使用，無(wú)論是網(wǎng)站施工、數據分析，還是文章素材捕捉都可以要求我們對各種內容數據進(jìn)行采集@ >。以網(wǎng)站的構建為例，為了讓我們的網(wǎng)站獲得更多曝光，我們需要不斷更新原創(chuàng )文章。
指定網(wǎng)站監控采集獲取的內容是最新且完整的，我們不僅可以采集信息，還可以公開(kāi)網(wǎng)站實(shí)時(shí)更新data采集 @采集，我們可以利用社交媒體廣告精準定位潛在客戶(hù)。我們可以通過(guò)將廣告定位到最有可能對我們的產(chǎn)品或服務(wù)感興趣的人來(lái)增加產(chǎn)生潛在客戶(hù)的機會(huì )。
培養我們的潛在客戶(hù)，即使我們產(chǎn)生了很多潛在客戶(hù)，如果他們沒(méi)有得到適當的培養，它們也不會(huì )對我們有任何好處。潛在客戶(hù)培養是在潛在客戶(hù)準備購買(mǎi)之前與他們建立關(guān)系的過(guò)程。
通過(guò)在買(mǎi)家旅程的每個(gè)階段發(fā)送有針對性的內容和優(yōu)惠，我們可以將業(yè)務(wù)放在首位，并最終將潛在客戶(hù)轉化為客戶(hù)。我們可以通過(guò)幾種不同的方式培養潛在客戶(hù)。一種流行的方法是線(xiàn)索評分。
它涉及根據每個(gè)潛在客戶(hù)的參與程度為每個(gè)潛在客戶(hù)分配一個(gè)分數，從而使我們能夠優(yōu)先考慮潛在客戶(hù)并將我們的精力集中在那些更有可能轉化的潛在客戶(hù)上。我們還可以將潛在客戶(hù)細分為不同的列表，并根據他們的興趣和需求向他們發(fā)送有針對性的內容。
無(wú)論我們選擇哪種方法，潛在客戶(hù)培養的目標都是與潛在客戶(hù)建立關(guān)系和信任，以便他們最終選擇與我們開(kāi)展業(yè)務(wù)。最后，為了提高潛在客戶(hù)生成策略的效率和有效性，我們可以嘗試將許多手動(dòng)任務(wù)和流程自動(dòng)化。
當然，人情味對于連接和建立關(guān)系是如此重要，以至于我們無(wú)法自動(dòng)化所有事情。但是，通過(guò)正確的名稱(chēng) 網(wǎng)站monitoring采集，我們可以通過(guò)自動(dòng)化市場(chǎng)研究、數據采集、分析、報告、SEO 人員等來(lái)簡(jiǎn)化工作流程。
指定 網(wǎng)站monitoring采集 從一開(kāi)始就派上用場(chǎng)，因為其中一些工具可以為我們提供各種相關(guān)工具的全面比較，幫助我們選擇最適合我們的 SEO 工作的工具。
解決方案:WordPress等各類(lèi)CMS圖片OSS自動(dòng)云存儲插件
WordPress圖片oss存儲插件支持阿里云、七牛云和騰訊云等第三方云存儲空間，通過(guò)oss的域名管理，可以實(shí)現圖片鏈接的本地化，通過(guò)第三方云存儲可以達到減輕服務(wù)器壓力和圖片快速打開(kāi)。
WordPress具有很全面的功能，但本身程序偏重，通過(guò)oss存儲插件，我們可以將采集后的圖片通過(guò)第三方存儲和域名管理，達到圖片本地化操作，并可以通過(guò)插件對采集后的圖片進(jìn)行根據文章標題添加水印，自動(dòng)添加ALT標簽等SEO操作。
WordPress云存儲插件還可以通過(guò)ftp和下載本地實(shí)現圖片的本地化，如圖所示，通過(guò)多種方式對我們的圖片進(jìn)行優(yōu)化和自動(dòng)發(fā)布，衡量我們的圖片本地化存在的重要性，它可以幫助我們了解哪些有效，哪些無(wú)效，以便我們可以?xún)?yōu)化我們的網(wǎng)站和圖片本地化。
不要低估圖像的力量。它們可以幫助讀者輕松理解我們的文章，并快速在我們的帖子中添加吸引人的元素以說(shuō)明觀(guān)點(diǎn)。由于視覺(jué)搜索變得越來(lái)越突出，適當的圖像搜索引擎優(yōu)化將極大地幫助我們提高自然流量。確保使用在線(xiàn)照片編輯器以確保我們的圖像質(zhì)量良好，同時(shí)也針對網(wǎng)絡(luò )和SEO進(jìn)行了優(yōu)化。
我們可以做的優(yōu)化網(wǎng)站的最重要的事情之一是確定它在關(guān)鍵字排名方面的表現如何。這是指當有人搜索某個(gè)關(guān)鍵字或短語(yǔ)時(shí)，該關(guān)鍵字或短語(yǔ)在搜索結果中的排名如何。如果我們正在考慮改善圖片本地化和SEO優(yōu)化，關(guān)鍵字排名可以通過(guò)多種方式幫助我們做到這一點(diǎn)。
在評估關(guān)鍵詞排名時(shí)要記住的第一件事是它們不是靜態(tài)的——它們會(huì )根據人們搜索的內容而頻繁變化。這意味著(zhù)，即使一個(gè)網(wǎng)站今天排名很好，明天也可能不會(huì )——除非所有者通過(guò)針對特定關(guān)鍵字和短語(yǔ)（或搜索詞）優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)來(lái)積極努力保持高排名。我們還應該知道有許多不同類(lèi)型的搜索：有廣泛的搜索，如一般術(shù)語(yǔ)（表格）和長(cháng)尾搜索，如非常具體的短語(yǔ)（世紀中葉的現代餐桌）。
廣泛的搜索通常會(huì )導致比長(cháng)尾搜索更少的流量，因為它們的范圍太廣。另一方面，長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常具有更高的轉化率，因為它們直接引導人們找到他們想要的東西，而不給他們任何其他選擇。
WordPress優(yōu)化的覆蓋面是很廣泛的，不僅是圖片質(zhì)量，圖片標簽和圖片水印等，各方面的細節也是我們需要考慮的，關(guān)鍵詞挖掘、網(wǎng)站響應速度、用戶(hù)體驗等，關(guān)于WordPress圖片oss存儲的分享就到這里了，圖片本地化有助于我們網(wǎng)站鏈接建設和搜索引擎抓取，SEO工作的精髓就在于細節決定成敗，如果大家覺(jué)得這篇文章不錯，記得一鍵三連，采集點(diǎn)贊哦。
解決方案:mvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 102 次瀏覽 ? 2022-09-25 09:13
解決方案:mvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)
文章實(shí)時(shí)采集，可以用appium或者reactnative。采集代碼：；封裝query之后，需要對query進(jìn)行特征處理，例如編碼、對比、替換等。封裝后的query；然后我們要進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，需要進(jìn)行dom操作，常用dom操作方法如replace，split，style等，其中replace最常用，然后是截圖、src等一些常用方法；另外像@favicon等各種形狀的圖形最后需要轉換成opengl格式。
dom操作完成后我們可以通過(guò)webgl繪制效果圖和最終渲染到頁(yè)面上；然后我們可以進(jìn)行跨終端推送消息（web應用）；或者進(jìn)行日志監控的收集和整理；或者進(jìn)行后端存儲。
好像appium與reactnative跨平臺的支持比較多，一般在開(kāi)發(fā)的時(shí)候就會(huì )搭建好開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后在reactnative發(fā)布之后再進(jìn)行相應的封裝，本質(zhì)上相當于appium+reactnative結合的一種方式?？梢詤⒖枷聦?zhuān)欄文章，reactnative學(xué)習指南，
我有寫(xiě)一個(gè)比較詳細的mvvm開(kāi)發(fā)框架(不關(guān)注框架本身)：mvvm框架mvvm的開(kāi)發(fā)模式是用mvvm來(lái)開(kāi)發(fā)web上的應用，當然從三端分離的角度看，mvvm不能完全實(shí)現，因為需要分離為模版層、控制層、數據層?？刂茖拥淖饔貌谎远?，控制業(yè)務(wù)邏輯，從而改善用戶(hù)體驗。數據層負責存放數據，通過(guò)model.prototype.data來(lái)存放數據，每次更新數據都要通過(guò)props操作數據，保證數據準確。
控制層與數據層的結合形成mvvm開(kāi)發(fā)框架。reactnative開(kāi)發(fā)，則是使用javascript語(yǔ)言編寫(xiě)mvvm框架，開(kāi)發(fā)時(shí)采用reactnative基礎組件的語(yǔ)法進(jìn)行編程，開(kāi)發(fā)完成后轉換成mvvm框架開(kāi)發(fā)的格式：javascriptxmlxssreactjsmvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并一起部署的平臺如：angular-nativegoogleappengine，android端使用nativestudio部署為mvvm框架，用layout來(lái)進(jìn)行布局，所有圖形顯示都基于xml來(lái)進(jìn)行，然后處理圖片的數據。
ui通過(guò)reactjs類(lèi)庫把渲染與后端數據庫交互做到一起，從而完成了跨平臺的開(kāi)發(fā)和開(kāi)發(fā)。reactnative服務(wù)端渲染技術(shù)，目前我公司也在開(kāi)發(fā)，這些庫在我的微信公眾號提供源碼：react-native手把手教你擼一個(gè)酷炫的mvvm框架。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，可以用appium或者reactnative。采集代碼：；封裝query之后，需要對query進(jìn)行特征處理，例如編碼、對比、替換等。封裝后的query；然后我們要進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，需要進(jìn)行dom操作，常用dom操作方法如replace，split，style等，其中replace最常用，然后是截圖、src等一些常用方法；另外像@favicon等各種形狀的圖形最后需要轉換成opengl格式。
dom操作完成后我們可以通過(guò)webgl繪制效果圖和最終渲染到頁(yè)面上；然后我們可以進(jìn)行跨終端推送消息（web應用）；或者進(jìn)行日志監控的收集和整理；或者進(jìn)行后端存儲。
好像appium與reactnative跨平臺的支持比較多，一般在開(kāi)發(fā)的時(shí)候就會(huì )搭建好開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后在reactnative發(fā)布之后再進(jìn)行相應的封裝，本質(zhì)上相當于appium+reactnative結合的一種方式?？梢詤⒖枷聦?zhuān)欄文章，reactnative學(xué)習指南，
我有寫(xiě)一個(gè)比較詳細的mvvm開(kāi)發(fā)框架(不關(guān)注框架本身)：mvvm框架mvvm的開(kāi)發(fā)模式是用mvvm來(lái)開(kāi)發(fā)web上的應用，當然從三端分離的角度看，mvvm不能完全實(shí)現，因為需要分離為模版層、控制層、數據層?？刂茖拥淖饔貌谎远?，控制業(yè)務(wù)邏輯，從而改善用戶(hù)體驗。數據層負責存放數據，通過(guò)model.prototype.data來(lái)存放數據，每次更新數據都要通過(guò)props操作數據，保證數據準確。
控制層與數據層的結合形成mvvm開(kāi)發(fā)框架。reactnative開(kāi)發(fā)，則是使用javascript語(yǔ)言編寫(xiě)mvvm框架，開(kāi)發(fā)時(shí)采用reactnative基礎組件的語(yǔ)法進(jìn)行編程，開(kāi)發(fā)完成后轉換成mvvm框架開(kāi)發(fā)的格式：javascriptxmlxssreactjsmvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并一起部署的平臺如：angular-nativegoogleappengine，android端使用nativestudio部署為mvvm框架，用layout來(lái)進(jìn)行布局，所有圖形顯示都基于xml來(lái)進(jìn)行，然后處理圖片的數據。
ui通過(guò)reactjs類(lèi)庫把渲染與后端數據庫交互做到一起，從而完成了跨平臺的開(kāi)發(fā)和開(kāi)發(fā)。reactnative服務(wù)端渲染技術(shù)，目前我公司也在開(kāi)發(fā)，這些庫在我的微信公眾號提供源碼：react-native手把手教你擼一個(gè)酷炫的mvvm框架。 查看全部
解決方案:mvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)
文章實(shí)時(shí)采集，可以用appium或者reactnative。采集代碼：；封裝query之后，需要對query進(jìn)行特征處理，例如編碼、對比、替換等。封裝后的query；然后我們要進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，需要進(jìn)行dom操作，常用dom操作方法如replace，split，style等，其中replace最常用，然后是截圖、src等一些常用方法；另外像@favicon等各種形狀的圖形最后需要轉換成opengl格式。
dom操作完成后我們可以通過(guò)webgl繪制效果圖和最終渲染到頁(yè)面上；然后我們可以進(jìn)行跨終端推送消息（web應用）；或者進(jìn)行日志監控的收集和整理；或者進(jìn)行后端存儲。
好像appium與reactnative跨平臺的支持比較多，一般在開(kāi)發(fā)的時(shí)候就會(huì )搭建好開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后在reactnative發(fā)布之后再進(jìn)行相應的封裝，本質(zhì)上相當于appium+reactnative結合的一種方式?？梢詤⒖枷聦?zhuān)欄文章，reactnative學(xué)習指南，
我有寫(xiě)一個(gè)比較詳細的mvvm開(kāi)發(fā)框架(不關(guān)注框架本身)：mvvm框架mvvm的開(kāi)發(fā)模式是用mvvm來(lái)開(kāi)發(fā)web上的應用，當然從三端分離的角度看，mvvm不能完全實(shí)現，因為需要分離為模版層、控制層、數據層?？刂茖拥淖饔貌谎远?，控制業(yè)務(wù)邏輯，從而改善用戶(hù)體驗。數據層負責存放數據，通過(guò)model.prototype.data來(lái)存放數據，每次更新數據都要通過(guò)props操作數據，保證數據準確。
控制層與數據層的結合形成mvvm開(kāi)發(fā)框架。reactnative開(kāi)發(fā)，則是使用javascript語(yǔ)言編寫(xiě)mvvm框架，開(kāi)發(fā)時(shí)采用reactnative基礎組件的語(yǔ)法進(jìn)行編程，開(kāi)發(fā)完成后轉換成mvvm框架開(kāi)發(fā)的格式：javascriptxmlxssreactjsmvvm框架可以方便開(kāi)發(fā)移動(dòng)端移動(dòng)端app，使用javascript語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并一起部署的平臺如：angular-nativegoogleappengine，android端使用nativestudio部署為mvvm框架，用layout來(lái)進(jìn)行布局，所有圖形顯示都基于xml來(lái)進(jìn)行，然后處理圖片的數據。
ui通過(guò)reactjs類(lèi)庫把渲染與后端數據庫交互做到一起，從而完成了跨平臺的開(kāi)發(fā)和開(kāi)發(fā)。reactnative服務(wù)端渲染技術(shù)，目前我公司也在開(kāi)發(fā)，這些庫在我的微信公眾號提供源碼：react-native手把手教你擼一個(gè)酷炫的mvvm框架。
內容分享:文章采集器，一鍵全自動(dòng)文章采集免費詳解（圖文）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 136 次瀏覽 ? 2022-09-22 19:21
內容分享:文章采集器，一鍵全自動(dòng)文章采集免費詳解（圖文）
文章Generate采集器，最近很多SEO站長(cháng)問(wèn)我怎么做批量網(wǎng)站data文章批量更新采集batch偽原創(chuàng )和定時(shí)發(fā)布。尤其是對不同cms結構的網(wǎng)站的批量管理，已經(jīng)讓它們不堪重負，力不從心。他們不知道從哪里開(kāi)始管理這些 網(wǎng)站 的每日更新。他們已經(jīng)做了很多網(wǎng)站的SEO優(yōu)化設置，包括站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。
文章產(chǎn)生采集器長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常不受歡迎的詞或短語(yǔ)，甚至是一句話(huà)。用戶(hù)只需提供核心詞，文章generating采集器將根據核心詞進(jìn)行全網(wǎng)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。許多用戶(hù)在使用搜索引擎進(jìn)行搜索時(shí)，可能會(huì )輸入一些意想不到的數據。的東西。很多情況下，關(guān)鍵字的優(yōu)化需要結合模板修改、鏈接結構調整、頁(yè)面結構調整，使優(yōu)化后的關(guān)鍵字和頁(yè)面更符合計算規則。文章生成采集器可以采集高質(zhì)量文章內容的內容源。同時(shí)，文章生成的文章采集器采集給用戶(hù)帶來(lái)了更好的用戶(hù)體驗。
使用文章生成采集器進(jìn)行整站網(wǎng)站優(yōu)化后，大量長(cháng)尾關(guān)鍵詞采集文章可以提供主干這個(gè)核心詞流量。通過(guò)對項目流量的數據監控和反饋，我們可以讓網(wǎng)站的流量大幅度增加甚至翻倍。長(cháng)尾關(guān)鍵詞優(yōu)化最大的特點(diǎn)就是不指定某一個(gè)關(guān)鍵詞，但是隨著(zhù)內容的增加和長(cháng)尾的合理使用，搜索引擎會(huì )自動(dòng)提取很多關(guān)鍵詞 用于排序。
文章生成采集器采集的文章都是由偽原創(chuàng )的內容處理的，供搜索引擎使用。整合近期發(fā)布的與關(guān)鍵詞相關(guān)的文章，添加自己的想法，鏈接相關(guān)的文章，成為優(yōu)質(zhì)的偽原創(chuàng )。
從全網(wǎng)關(guān)鍵詞采集的一些優(yōu)質(zhì)偽原創(chuàng )文章入手。這種方法效率更高，效果更好，因為可能無(wú)法翻譯外語(yǔ)內容。如果你的英文還可以，試著(zhù)翻譯一些與網(wǎng)站的內容相關(guān)的文章。雖然不是原創(chuàng )，但是如果翻譯的好，句子流暢，那么搜索引擎抓取的時(shí)候，會(huì )認為你的文章是高質(zhì)量的原創(chuàng )。
文章生成采集器可以自動(dòng)將采集偽原創(chuàng )發(fā)布的文章鏈接提交給搜索引擎，并且可以將網(wǎng)站內容推送給搜索引擎爬蟲(chóng)。前端讓爬蟲(chóng)縮短了及時(shí)發(fā)現網(wǎng)站新鏈接和收錄進(jìn)入搜索引擎的距離。
搜索引擎主動(dòng)推送也可以在一定程度上保護網(wǎng)站的原創(chuàng )的內容，搜索引擎推送將最新的內容推送到搜索引擎的最前面，讓內容可以被發(fā)現盡快通過(guò)搜索引擎。文章generate采集器 可以在哪個(gè) cmssite builders采集偽原創(chuàng ) 發(fā)布？文章生成采集器你的網(wǎng)站是否是帝國cms、易友cms、ZBLOG、織夢(mèng)cms、通用網(wǎng)站采集器、蘋(píng)果cms、人人網(wǎng)cms、美圖cms、云游cms、小旋風(fēng)蜘蛛池、THINKCMF、PHPcmsV 9、PBootcms、Destoon、Oceancms、Extremecms、EMLOG、TYPECHO、WXYcms、TWcms、迅銳cms 和其他主要的 cmss 可以長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 挖掘然后 文章關(guān)鍵詞pan采集偽原創(chuàng ) 釋放。文章生成采集器的網(wǎng)站的代碼優(yōu)化可以理解為對網(wǎng)站的代碼優(yōu)化，用戶(hù)兼容性是代碼優(yōu)化最直接的體現。
目前移動(dòng)用戶(hù)增長(cháng)迅速，文章生成采集器采集的文章內容不用擔心。網(wǎng)站頁(yè)面設置再美，排名再好，如果點(diǎn)擊錯誤，那么用戶(hù)流失率會(huì )很大，影響后期轉化。說(shuō)到兼容性，還要考慮一些空白字符等，也會(huì )影響搜索引擎蜘蛛的體驗。今天關(guān)于生成文章采集器的講解就到這里，更多SEO相關(guān)知識和SEO實(shí)戰技巧在下一期。返回搜狐，查看更多
免費:WordPress自動(dòng)采集發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
要實(shí)現批量設置和發(fā)布文章，我們需要使用優(yōu)采云配合Hammer插件發(fā)布文章。上一講，我們成功實(shí)現了文章批量發(fā)布。
這節課我們看一下Hammer插件的配置
Hammer 插件中有 2 個(gè)文件：
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
那么如果我們要修改定時(shí)發(fā)布的規則文章，就需要修改hm-locowp.php
以下是使用插件的一些說(shuō)明：
/* Wordpress-Post-Interface-v3.1 (2010.08.03)
WordPress免登錄發(fā)布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新驗證支持Wordpress3.x
適用于火車(chē)頭采集器等任意采集器或腳本程序進(jìn)行日志發(fā)布。
****最新版本或者意見(jiàn)建議請訪(fǎng)問(wèn) http://www.hamo.cn/u/14***
功能：
1\. 隨機時(shí)間安排與預約發(fā)布功能： 可以設定發(fā)布時(shí)間以及啟用預約發(fā)布功能
2\. 自動(dòng)處理服務(wù)器時(shí)間與博客時(shí)間的時(shí)區差異
3\. 永久鏈接的自動(dòng)翻譯設置。根據標題自動(dòng)翻譯為英文并進(jìn)行seo處理
5\. 多標簽處理(多個(gè)標簽可以用火車(chē)頭默認的tag|||tag2|||tag3的形式)
6\. 增加了發(fā)文后ping功能
7\. 增加了“pending review”的設置
<p>
8\. 增加了多作者功能，發(fā)布參數中指定post_author
9\. 增加了自定義域功能，發(fā)布參數指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之間用|||隔開(kāi)，名稱(chēng)與內容之間用$$隔開(kāi)。
使用說(shuō)明:（按照需求修改配置參數）
$post_author = 1; //作者的id，默認為admin
$post_status = "publish"; //"future"：預約發(fā)布,"publish"：立即發(fā)布,"pending"：待審核
$time_interval = 60; //發(fā)布時(shí)間間隔，單位為秒 ?？墒窃O置隨機數值表達式，如如12345 * rand(0,17)
$post_next = "next"; //now:發(fā)布時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值
//next: 發(fā)布時(shí)間=最后一篇時(shí)間+間隔時(shí)間值
$post_ping = false; //發(fā)布后是否執行ping
$translate_slug = false; //是否將中文標題翻譯為英文做slug
$secretWord = 'abcd1234s'; //接口密碼，如果不需要密碼，則設為$secretWord=false ;
*/
</p>
這里主要介紹三種配置：
$post_status 指的是：wordpress的post狀態(tài)。如果是計劃發(fā)布，請將其設置為“未來(lái)”
time_interval是指：發(fā)布時(shí)間間隔，與post_next配合定義時(shí)間間隔
$post_next是指：發(fā)帖的計時(shí)方式，now：發(fā)帖時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值 next：發(fā)帖時(shí)間=上次發(fā)帖時(shí)間+間隔時(shí)間值
Hammer插件的默認配置是：
post_status = “未來(lái)”;time_interval = 86400 * rand(0,100);
$post_next = “現在”;
future 代表定時(shí)發(fā)布
86400秒=1天，然后隨機到100天發(fā)布，那么如果我采集50文章，就相當于平均每天發(fā)布：50/100=0.@ >5 條 文章.
即平均2天發(fā)布一個(gè)文章。
去后臺，一看就是真的。這是關(guān)于設置定時(shí)發(fā)布文件
練習
如果我想在 10 天內全部發(fā)送 文章，只需：
$time_interval = 86400 * rand(0,10);
然后將修改后的Hammer插件上傳到服務(wù)器，在wordpress后臺刪除之前的采集文章。
將任務(wù)設置為：未發(fā)布：
.png - wordpress自動(dòng)發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
再次點(diǎn)擊：開(kāi)始發(fā)布，這次看看后臺的文章。相當于一天發(fā)2篇以上文章文章。
預定發(fā)布丟失問(wèn)題
需要一個(gè)插件：Scheduled.php
下載地址：鏈接：密碼??：jfvp
我們將它上傳到服務(wù)器上的插件文件夾。
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
然后登錄wordpress儀表板并啟用插件
這將防止丟失預定發(fā)布的問(wèn)題 查看全部
文章Generate采集器，最近很多SEO站長(cháng)問(wèn)我怎么做批量網(wǎng)站data文章批量更新采集batch偽原創(chuàng )和定時(shí)發(fā)布。尤其是對不同cms結構的網(wǎng)站的批量管理，已經(jīng)讓它們不堪重負，力不從心。他們不知道從哪里開(kāi)始管理這些 網(wǎng)站 的每日更新。他們已經(jīng)做了很多網(wǎng)站的SEO優(yōu)化設置，包括站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。
文章產(chǎn)生采集器長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常不受歡迎的詞或短語(yǔ)，甚至是一句話(huà)。用戶(hù)只需提供核心詞，文章generating采集器將根據核心詞進(jìn)行全網(wǎng)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。許多用戶(hù)在使用搜索引擎進(jìn)行搜索時(shí)，可能會(huì )輸入一些意想不到的數據。的東西。很多情況下，關(guān)鍵字的優(yōu)化需要結合模板修改、鏈接結構調整、頁(yè)面結構調整，使優(yōu)化后的關(guān)鍵字和頁(yè)面更符合計算規則。文章生成采集器可以采集高質(zhì)量文章內容的內容源。同時(shí)，文章生成的文章采集器采集給用戶(hù)帶來(lái)了更好的用戶(hù)體驗。
使用文章生成采集器進(jìn)行整站網(wǎng)站優(yōu)化后，大量長(cháng)尾關(guān)鍵詞采集文章可以提供主干這個(gè)核心詞流量。通過(guò)對項目流量的數據監控和反饋，我們可以讓網(wǎng)站的流量大幅度增加甚至翻倍。長(cháng)尾關(guān)鍵詞優(yōu)化最大的特點(diǎn)就是不指定某一個(gè)關(guān)鍵詞，但是隨著(zhù)內容的增加和長(cháng)尾的合理使用，搜索引擎會(huì )自動(dòng)提取很多關(guān)鍵詞 用于排序。
文章生成采集器采集的文章都是由偽原創(chuàng )的內容處理的，供搜索引擎使用。整合近期發(fā)布的與關(guān)鍵詞相關(guān)的文章，添加自己的想法，鏈接相關(guān)的文章，成為優(yōu)質(zhì)的偽原創(chuàng )。
從全網(wǎng)關(guān)鍵詞采集的一些優(yōu)質(zhì)偽原創(chuàng )文章入手。這種方法效率更高，效果更好，因為可能無(wú)法翻譯外語(yǔ)內容。如果你的英文還可以，試著(zhù)翻譯一些與網(wǎng)站的內容相關(guān)的文章。雖然不是原創(chuàng )，但是如果翻譯的好，句子流暢，那么搜索引擎抓取的時(shí)候，會(huì )認為你的文章是高質(zhì)量的原創(chuàng )。
文章生成采集器可以自動(dòng)將采集偽原創(chuàng )發(fā)布的文章鏈接提交給搜索引擎，并且可以將網(wǎng)站內容推送給搜索引擎爬蟲(chóng)。前端讓爬蟲(chóng)縮短了及時(shí)發(fā)現網(wǎng)站新鏈接和收錄進(jìn)入搜索引擎的距離。
搜索引擎主動(dòng)推送也可以在一定程度上保護網(wǎng)站的原創(chuàng )的內容，搜索引擎推送將最新的內容推送到搜索引擎的最前面，讓內容可以被發(fā)現盡快通過(guò)搜索引擎。文章generate采集器 可以在哪個(gè) cmssite builders采集偽原創(chuàng ) 發(fā)布？文章生成采集器你的網(wǎng)站是否是帝國cms、易友cms、ZBLOG、織夢(mèng)cms、通用網(wǎng)站采集器、蘋(píng)果cms、人人網(wǎng)cms、美圖cms、云游cms、小旋風(fēng)蜘蛛池、THINKCMF、PHPcmsV 9、PBootcms、Destoon、Oceancms、Extremecms、EMLOG、TYPECHO、WXYcms、TWcms、迅銳cms 和其他主要的 cmss 可以長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 挖掘然后 文章關(guān)鍵詞pan采集偽原創(chuàng ) 釋放。文章生成采集器的網(wǎng)站的代碼優(yōu)化可以理解為對網(wǎng)站的代碼優(yōu)化，用戶(hù)兼容性是代碼優(yōu)化最直接的體現。
目前移動(dòng)用戶(hù)增長(cháng)迅速，文章生成采集器采集的文章內容不用擔心。網(wǎng)站頁(yè)面設置再美，排名再好，如果點(diǎn)擊錯誤，那么用戶(hù)流失率會(huì )很大，影響后期轉化。說(shuō)到兼容性，還要考慮一些空白字符等，也會(huì )影響搜索引擎蜘蛛的體驗。今天關(guān)于生成文章采集器的講解就到這里，更多SEO相關(guān)知識和SEO實(shí)戰技巧在下一期。返回搜狐，查看更多
免費:WordPress自動(dòng)采集發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
要實(shí)現批量設置和發(fā)布文章，我們需要使用優(yōu)采云配合Hammer插件發(fā)布文章。上一講，我們成功實(shí)現了文章批量發(fā)布。
這節課我們看一下Hammer插件的配置
Hammer 插件中有 2 個(gè)文件：
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
那么如果我們要修改定時(shí)發(fā)布的規則文章，就需要修改hm-locowp.php
以下是使用插件的一些說(shuō)明：
/* Wordpress-Post-Interface-v3.1 (2010.08.03)
WordPress免登錄發(fā)布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新驗證支持Wordpress3.x
適用于火車(chē)頭采集器等任意采集器或腳本程序進(jìn)行日志發(fā)布。
****最新版本或者意見(jiàn)建議請訪(fǎng)問(wèn) http://www.hamo.cn/u/14***
功能：
1\. 隨機時(shí)間安排與預約發(fā)布功能： 可以設定發(fā)布時(shí)間以及啟用預約發(fā)布功能
2\. 自動(dòng)處理服務(wù)器時(shí)間與博客時(shí)間的時(shí)區差異
3\. 永久鏈接的自動(dòng)翻譯設置。根據標題自動(dòng)翻譯為英文并進(jìn)行seo處理
5\. 多標簽處理(多個(gè)標簽可以用火車(chē)頭默認的tag|||tag2|||tag3的形式)
6\. 增加了發(fā)文后ping功能
7\. 增加了“pending review”的設置
<p>
8\. 增加了多作者功能，發(fā)布參數中指定post_author
9\. 增加了自定義域功能，發(fā)布參數指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之間用|||隔開(kāi)，名稱(chēng)與內容之間用$$隔開(kāi)。
使用說(shuō)明:（按照需求修改配置參數）
$post_author = 1; //作者的id，默認為admin
$post_status = "publish"; //"future"：預約發(fā)布,"publish"：立即發(fā)布,"pending"：待審核
$time_interval = 60; //發(fā)布時(shí)間間隔，單位為秒 ?？墒窃O置隨機數值表達式，如如12345 * rand(0,17)
$post_next = "next"; //now:發(fā)布時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值
//next: 發(fā)布時(shí)間=最后一篇時(shí)間+間隔時(shí)間值
$post_ping = false; //發(fā)布后是否執行ping
$translate_slug = false; //是否將中文標題翻譯為英文做slug
$secretWord = 'abcd1234s'; //接口密碼，如果不需要密碼，則設為$secretWord=false ;
*/
</p>
這里主要介紹三種配置：
$post_status 指的是：wordpress的post狀態(tài)。如果是計劃發(fā)布，請將其設置為“未來(lái)”
time_interval是指：發(fā)布時(shí)間間隔，與post_next配合定義時(shí)間間隔
$post_next是指：發(fā)帖的計時(shí)方式，now：發(fā)帖時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值 next：發(fā)帖時(shí)間=上次發(fā)帖時(shí)間+間隔時(shí)間值
Hammer插件的默認配置是：
post_status = “未來(lái)”;time_interval = 86400 * rand(0,100);
$post_next = “現在”;
future 代表定時(shí)發(fā)布
86400秒=1天，然后隨機到100天發(fā)布，那么如果我采集50文章，就相當于平均每天發(fā)布：50/100=0.@ >5 條 文章.
即平均2天發(fā)布一個(gè)文章。
去后臺，一看就是真的。這是關(guān)于設置定時(shí)發(fā)布文件
練習
如果我想在 10 天內全部發(fā)送 文章，只需：
$time_interval = 86400 * rand(0,10);
然后將修改后的Hammer插件上傳到服務(wù)器，在wordpress后臺刪除之前的采集文章。
將任務(wù)設置為：未發(fā)布：
.png - wordpress自動(dòng)發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
再次點(diǎn)擊：開(kāi)始發(fā)布，這次看看后臺的文章。相當于一天發(fā)2篇以上文章文章。
預定發(fā)布丟失問(wèn)題
需要一個(gè)插件：Scheduled.php
下載地址：鏈接：密碼??：jfvp
我們將它上傳到服務(wù)器上的插件文件夾。
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
然后登錄wordpress儀表板并啟用插件
這將防止丟失預定發(fā)布的問(wèn)題 查看全部
內容分享:文章采集器，一鍵全自動(dòng)文章采集免費詳解（圖文）
文章Generate采集器，最近很多SEO站長(cháng)問(wèn)我怎么做批量網(wǎng)站data文章批量更新采集batch偽原創(chuàng )和定時(shí)發(fā)布。尤其是對不同cms結構的網(wǎng)站的批量管理，已經(jīng)讓它們不堪重負，力不從心。他們不知道從哪里開(kāi)始管理這些 網(wǎng)站 的每日更新。他們已經(jīng)做了很多網(wǎng)站的SEO優(yōu)化設置，包括站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。
文章產(chǎn)生采集器長(cháng)尾關(guān)鍵詞通常不受歡迎的詞或短語(yǔ)，甚至是一句話(huà)。用戶(hù)只需提供核心詞，文章generating采集器將根據核心詞進(jìn)行全網(wǎng)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。許多用戶(hù)在使用搜索引擎進(jìn)行搜索時(shí)，可能會(huì )輸入一些意想不到的數據。的東西。很多情況下，關(guān)鍵字的優(yōu)化需要結合模板修改、鏈接結構調整、頁(yè)面結構調整，使優(yōu)化后的關(guān)鍵字和頁(yè)面更符合計算規則。文章生成采集器可以采集高質(zhì)量文章內容的內容源。同時(shí)，文章生成的文章采集器采集給用戶(hù)帶來(lái)了更好的用戶(hù)體驗。
使用文章生成采集器進(jìn)行整站網(wǎng)站優(yōu)化后，大量長(cháng)尾關(guān)鍵詞采集文章可以提供主干這個(gè)核心詞流量。通過(guò)對項目流量的數據監控和反饋，我們可以讓網(wǎng)站的流量大幅度增加甚至翻倍。長(cháng)尾關(guān)鍵詞優(yōu)化最大的特點(diǎn)就是不指定某一個(gè)關(guān)鍵詞，但是隨著(zhù)內容的增加和長(cháng)尾的合理使用，搜索引擎會(huì )自動(dòng)提取很多關(guān)鍵詞 用于排序。
文章生成采集器采集的文章都是由偽原創(chuàng )的內容處理的，供搜索引擎使用。整合近期發(fā)布的與關(guān)鍵詞相關(guān)的文章，添加自己的想法，鏈接相關(guān)的文章，成為優(yōu)質(zhì)的偽原創(chuàng )。
從全網(wǎng)關(guān)鍵詞采集的一些優(yōu)質(zhì)偽原創(chuàng )文章入手。這種方法效率更高，效果更好，因為可能無(wú)法翻譯外語(yǔ)內容。如果你的英文還可以，試著(zhù)翻譯一些與網(wǎng)站的內容相關(guān)的文章。雖然不是原創(chuàng )，但是如果翻譯的好，句子流暢，那么搜索引擎抓取的時(shí)候，會(huì )認為你的文章是高質(zhì)量的原創(chuàng )。
文章生成采集器可以自動(dòng)將采集偽原創(chuàng )發(fā)布的文章鏈接提交給搜索引擎，并且可以將網(wǎng)站內容推送給搜索引擎爬蟲(chóng)。前端讓爬蟲(chóng)縮短了及時(shí)發(fā)現網(wǎng)站新鏈接和收錄進(jìn)入搜索引擎的距離。
搜索引擎主動(dòng)推送也可以在一定程度上保護網(wǎng)站的原創(chuàng )的內容，搜索引擎推送將最新的內容推送到搜索引擎的最前面，讓內容可以被發(fā)現盡快通過(guò)搜索引擎。文章generate采集器 可以在哪個(gè) cmssite builders采集偽原創(chuàng ) 發(fā)布？文章生成采集器你的網(wǎng)站是否是帝國cms、易友cms、ZBLOG、織夢(mèng)cms、通用網(wǎng)站采集器、蘋(píng)果cms、人人網(wǎng)cms、美圖cms、云游cms、小旋風(fēng)蜘蛛池、THINKCMF、PHPcmsV 9、PBootcms、Destoon、Oceancms、Extremecms、EMLOG、TYPECHO、WXYcms、TWcms、迅銳cms 和其他主要的 cmss 可以長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 挖掘然后 文章關(guān)鍵詞pan采集偽原創(chuàng ) 釋放。文章生成采集器的網(wǎng)站的代碼優(yōu)化可以理解為對網(wǎng)站的代碼優(yōu)化，用戶(hù)兼容性是代碼優(yōu)化最直接的體現。
目前移動(dòng)用戶(hù)增長(cháng)迅速，文章生成采集器采集的文章內容不用擔心。網(wǎng)站頁(yè)面設置再美，排名再好，如果點(diǎn)擊錯誤，那么用戶(hù)流失率會(huì )很大，影響后期轉化。說(shuō)到兼容性，還要考慮一些空白字符等，也會(huì )影響搜索引擎蜘蛛的體驗。今天關(guān)于生成文章采集器的講解就到這里，更多SEO相關(guān)知識和SEO實(shí)戰技巧在下一期。返回搜狐，查看更多
免費:WordPress自動(dòng)采集發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
要實(shí)現批量設置和發(fā)布文章，我們需要使用優(yōu)采云配合Hammer插件發(fā)布文章。上一講，我們成功實(shí)現了文章批量發(fā)布。
這節課我們看一下Hammer插件的配置
Hammer 插件中有 2 個(gè)文件：
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
那么如果我們要修改定時(shí)發(fā)布的規則文章，就需要修改hm-locowp.php
以下是使用插件的一些說(shuō)明：
/* Wordpress-Post-Interface-v3.1 (2010.08.03)
WordPress免登錄發(fā)布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新驗證支持Wordpress3.x
適用于火車(chē)頭采集器等任意采集器或腳本程序進(jìn)行日志發(fā)布。
****最新版本或者意見(jiàn)建議請訪(fǎng)問(wèn) http://www.hamo.cn/u/14***
功能：
1\. 隨機時(shí)間安排與預約發(fā)布功能： 可以設定發(fā)布時(shí)間以及啟用預約發(fā)布功能
2\. 自動(dòng)處理服務(wù)器時(shí)間與博客時(shí)間的時(shí)區差異
3\. 永久鏈接的自動(dòng)翻譯設置。根據標題自動(dòng)翻譯為英文并進(jìn)行seo處理
5\. 多標簽處理(多個(gè)標簽可以用火車(chē)頭默認的tag|||tag2|||tag3的形式)
6\. 增加了發(fā)文后ping功能
7\. 增加了“pending review”的設置
<p>
8\. 增加了多作者功能，發(fā)布參數中指定post_author
9\. 增加了自定義域功能，發(fā)布參數指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之間用|||隔開(kāi)，名稱(chēng)與內容之間用$$隔開(kāi)。
使用說(shuō)明:（按照需求修改配置參數）
$post_author = 1; //作者的id，默認為admin
$post_status = "publish"; //"future"：預約發(fā)布,"publish"：立即發(fā)布,"pending"：待審核
$time_interval = 60; //發(fā)布時(shí)間間隔，單位為秒 ?？墒窃O置隨機數值表達式，如如12345 * rand(0,17)
$post_next = "next"; //now:發(fā)布時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值
//next: 發(fā)布時(shí)間=最后一篇時(shí)間+間隔時(shí)間值
$post_ping = false; //發(fā)布后是否執行ping
$translate_slug = false; //是否將中文標題翻譯為英文做slug
$secretWord = 'abcd1234s'; //接口密碼，如果不需要密碼，則設為$secretWord=false ;
*/
</p>
這里主要介紹三種配置：
$post_status 指的是：wordpress的post狀態(tài)。如果是計劃發(fā)布，請將其設置為“未來(lái)”
time_interval是指：發(fā)布時(shí)間間隔，與post_next配合定義時(shí)間間隔
$post_next是指：發(fā)帖的計時(shí)方式，now：發(fā)帖時(shí)間=當前時(shí)間+間隔時(shí)間值 next：發(fā)帖時(shí)間=上次發(fā)帖時(shí)間+間隔時(shí)間值
Hammer插件的默認配置是：
post_status = “未來(lái)”;time_interval = 86400 * rand(0,100);
$post_next = “現在”;
future 代表定時(shí)發(fā)布
86400秒=1天，然后隨機到100天發(fā)布，那么如果我采集50文章，就相當于平均每天發(fā)布：50/100=0.@ >5 條 文章.
即平均2天發(fā)布一個(gè)文章。
去后臺，一看就是真的。這是關(guān)于設置定時(shí)發(fā)布文件
練習
如果我想在 10 天內全部發(fā)送 文章，只需：
$time_interval = 86400 * rand(0,10);
然后將修改后的Hammer插件上傳到服務(wù)器，在wordpress后臺刪除之前的采集文章。
將任務(wù)設置為：未發(fā)布：
.png - wordpress自動(dòng)發(fā)布文章04-如何批量定時(shí)發(fā)布文章
再次點(diǎn)擊：開(kāi)始發(fā)布，這次看看后臺的文章。相當于一天發(fā)2篇以上文章文章。
預定發(fā)布丟失問(wèn)題
需要一個(gè)插件：Scheduled.php
下載地址：鏈接：密碼??：jfvp
我們將它上傳到服務(wù)器上的插件文件夾。
您必須先登錄才能查看隱藏內容。
然后登錄wordpress儀表板并啟用插件
這將防止丟失預定發(fā)布的問(wèn)題
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需云緩存和負載均衡服務(wù)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 190 次瀏覽 ? 2022-09-20 07:00
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需云緩存和負載均衡服務(wù)
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需sdk，僅需h5小網(wǎng)頁(yè)(需要下載</a>)；2015年全國ip數，全國區域ip數，全國所有省份ip數，總ip數是關(guān)鍵，全國ip要想獲取幾十個(gè)簡(jiǎn)直是不可能；很多地方的區域ip設置為0；無(wú)需云緩存和負載均衡；現在獲取本地ip相對而言難度不大了，比如監控頁(yè)面的頁(yè)面腳本會(huì )在服務(wù)器端緩存你在請求的流量，或者在web服務(wù)器上生成新的虛擬ip/網(wǎng)段，因為訪(fǎng)問(wèn)別人的頁(yè)面會(huì )盡量減少別人的網(wǎng)絡(luò )流量浪費，這樣你的頁(yè)面通過(guò)這個(gè)ip訪(fǎng)問(wèn)就不可能浪費流量，可以比較可靠；這里有個(gè)人的試驗，可以通過(guò)請求的方式獲取本地ip，但是經(jīng)常遇到各種問(wèn)題，比如請求中會(huì )有spam，可以使用一些地方加速商來(lái)做一些處理，但是小網(wǎng)站，php腳本都是會(huì )加上一些無(wú)用的ip地址，這是常見(jiàn)的一個(gè)坑，前端通過(guò)gzip壓縮數據也會(huì )不經(jīng)意的影響數據的可靠性。
我也做了個(gè)demo，來(lái)感受下。畢竟也是前端開(kāi)發(fā)，使用一些現成的服務(wù)提供商的后端代碼，來(lái)創(chuàng )建靜態(tài)站點(diǎn)，然后再做站點(diǎn)的post請求和接口測試等工作。
沒(méi)有云緩存和負載均衡服務(wù)
我的也是，中小站點(diǎn)，用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不多，建議直接推送http404錯誤的接口，也就是用gzip壓縮，訪(fǎng)問(wèn)本地ip最少二十多個(gè)， 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需sdk，僅需h5小網(wǎng)頁(yè)(需要下載</a>)；2015年全國ip數，全國區域ip數，全國所有省份ip數，總ip數是關(guān)鍵，全國ip要想獲取幾十個(gè)簡(jiǎn)直是不可能；很多地方的區域ip設置為0；無(wú)需云緩存和負載均衡；現在獲取本地ip相對而言難度不大了，比如監控頁(yè)面的頁(yè)面腳本會(huì )在服務(wù)器端緩存你在請求的流量，或者在web服務(wù)器上生成新的虛擬ip/網(wǎng)段，因為訪(fǎng)問(wèn)別人的頁(yè)面會(huì )盡量減少別人的網(wǎng)絡(luò )流量浪費，這樣你的頁(yè)面通過(guò)這個(gè)ip訪(fǎng)問(wèn)就不可能浪費流量，可以比較可靠；這里有個(gè)人的試驗，可以通過(guò)請求的方式獲取本地ip，但是經(jīng)常遇到各種問(wèn)題，比如請求中會(huì )有spam，可以使用一些地方加速商來(lái)做一些處理，但是小網(wǎng)站，php腳本都是會(huì )加上一些無(wú)用的ip地址，這是常見(jiàn)的一個(gè)坑，前端通過(guò)gzip壓縮數據也會(huì )不經(jīng)意的影響數據的可靠性。
我也做了個(gè)demo，來(lái)感受下。畢竟也是前端開(kāi)發(fā)，使用一些現成的服務(wù)提供商的后端代碼，來(lái)創(chuàng )建靜態(tài)站點(diǎn)，然后再做站點(diǎn)的post請求和接口測試等工作。
沒(méi)有云緩存和負載均衡服務(wù)
我的也是，中小站點(diǎn)，用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不多，建議直接推送http404錯誤的接口，也就是用gzip壓縮，訪(fǎng)問(wèn)本地ip最少二十多個(gè)， 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需云緩存和負載均衡服務(wù)
文章實(shí)時(shí)采集和處理，無(wú)需sdk，僅需h5小網(wǎng)頁(yè)(需要下載</a>)；2015年全國ip數，全國區域ip數，全國所有省份ip數，總ip數是關(guān)鍵，全國ip要想獲取幾十個(gè)簡(jiǎn)直是不可能；很多地方的區域ip設置為0；無(wú)需云緩存和負載均衡；現在獲取本地ip相對而言難度不大了，比如監控頁(yè)面的頁(yè)面腳本會(huì )在服務(wù)器端緩存你在請求的流量，或者在web服務(wù)器上生成新的虛擬ip/網(wǎng)段，因為訪(fǎng)問(wèn)別人的頁(yè)面會(huì )盡量減少別人的網(wǎng)絡(luò )流量浪費，這樣你的頁(yè)面通過(guò)這個(gè)ip訪(fǎng)問(wèn)就不可能浪費流量，可以比較可靠；這里有個(gè)人的試驗，可以通過(guò)請求的方式獲取本地ip，但是經(jīng)常遇到各種問(wèn)題，比如請求中會(huì )有spam，可以使用一些地方加速商來(lái)做一些處理，但是小網(wǎng)站，php腳本都是會(huì )加上一些無(wú)用的ip地址，這是常見(jiàn)的一個(gè)坑，前端通過(guò)gzip壓縮數據也會(huì )不經(jīng)意的影響數據的可靠性。
我也做了個(gè)demo，來(lái)感受下。畢竟也是前端開(kāi)發(fā)，使用一些現成的服務(wù)提供商的后端代碼，來(lái)創(chuàng )建靜態(tài)站點(diǎn)，然后再做站點(diǎn)的post請求和接口測試等工作。
沒(méi)有云緩存和負載均衡服務(wù)
我的也是，中小站點(diǎn)，用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不多，建議直接推送http404錯誤的接口，也就是用gzip壓縮，訪(fǎng)問(wèn)本地ip最少二十多個(gè)，
如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以試試這些方法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 515 次瀏覽 ? 2022-09-20 03:00
如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以試試這些方法
文章實(shí)時(shí)采集，單獨一個(gè)號如果做推送的話(huà)就是前端voidpostmessage，后端能做到一套統一的客戶(hù)端（web和app都行）把所有用戶(hù)傳給后端的數據都合并處理。這樣效率會(huì )高很多。
大致是兩種思路：一是運營(yíng)商整合通訊頻段抓數據包；二是自己協(xié)調研發(fā)抓包客戶(hù)端?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)其實(shí)不是單純的抓包，
從樓主的問(wèn)題可以看出是比較關(guān)注性能和穩定的，因此考慮在移動(dòng)端設備或者主力機等設備上進(jìn)行推送，以此替代電腦端客戶(hù)端推送的一種新的推送方式，延遲從2s~10s不等。關(guān)于延遲從之前的2000多毫秒降到1毫秒不等，由于三大運營(yíng)商一般只采用2.4ghz的頻段，所以大部分手機信號的話(huà)，網(wǎng)速上有大概10ms左右一條推送信息，但是同樣你的電腦一般在500毫秒左右一條，實(shí)際上比你想象的要慢很多。
自研推送服務(wù)端，當然成本就會(huì )高很多，就是樓主也很擔心技術(shù)問(wèn)題。兩條線(xiàn)互相不通訊，互相平行，避免直接交互，例如接聽(tīng)前先撥打2.4g的那邊，你接聽(tīng)后才會(huì )收到信息等等。如下圖：實(shí)現這樣的功能方法很多，原理是依靠模擬信號到射頻信號的轉換，從而實(shí)現信息的推送，技術(shù)難度不大，關(guān)鍵是如何設計數據包的解析和流程，以及在現有的網(wǎng)絡(luò )里實(shí)現不丟包，只需要主推送信號的情況下，就能在2/4/6/9/12/15秒以?xún)韧瓿赏扑?，不丟包。
針對題主更關(guān)心的是不是普遍安卓機會(huì )延遲更高一些，就當時(shí)的技術(shù)和資料來(lái)看，普遍會(huì )延遲小于5s，少量機型延遲會(huì )大于7s。解決問(wèn)題：如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以考慮用5ghz+2.4g這樣模擬與射頻混合的信號，網(wǎng)絡(luò )速度就會(huì )更快。另外電信在5g的基礎上建設10.1ghz的4g的公共頻段，但是這種頻段一般是專(zhuān)門(mén)運營(yíng)的，覆蓋不大，一般不會(huì )用在移動(dòng)端的。
我們公司對移動(dòng)端的推送解決方案是光纖直連，根據你的需求而言，需要三根光纖對接。使用teamlinklink，針對主機終端有定制的調度策略，提供不同的定向頻段，對電信頻段需要5/6/7/12/15hz等等。2條線(xiàn)的靈活性我就不說(shuō)了，看效果。效果可以參考我們微信公眾號：qngodiffer。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，單獨一個(gè)號如果做推送的話(huà)就是前端voidpostmessage，后端能做到一套統一的客戶(hù)端（web和app都行）把所有用戶(hù)傳給后端的數據都合并處理。這樣效率會(huì )高很多。
大致是兩種思路：一是運營(yíng)商整合通訊頻段抓數據包；二是自己協(xié)調研發(fā)抓包客戶(hù)端?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)其實(shí)不是單純的抓包，
從樓主的問(wèn)題可以看出是比較關(guān)注性能和穩定的，因此考慮在移動(dòng)端設備或者主力機等設備上進(jìn)行推送，以此替代電腦端客戶(hù)端推送的一種新的推送方式，延遲從2s~10s不等。關(guān)于延遲從之前的2000多毫秒降到1毫秒不等，由于三大運營(yíng)商一般只采用2.4ghz的頻段，所以大部分手機信號的話(huà)，網(wǎng)速上有大概10ms左右一條推送信息，但是同樣你的電腦一般在500毫秒左右一條，實(shí)際上比你想象的要慢很多。
自研推送服務(wù)端，當然成本就會(huì )高很多，就是樓主也很擔心技術(shù)問(wèn)題。兩條線(xiàn)互相不通訊，互相平行，避免直接交互，例如接聽(tīng)前先撥打2.4g的那邊，你接聽(tīng)后才會(huì )收到信息等等。如下圖：實(shí)現這樣的功能方法很多，原理是依靠模擬信號到射頻信號的轉換，從而實(shí)現信息的推送，技術(shù)難度不大，關(guān)鍵是如何設計數據包的解析和流程，以及在現有的網(wǎng)絡(luò )里實(shí)現不丟包，只需要主推送信號的情況下，就能在2/4/6/9/12/15秒以?xún)韧瓿赏扑?，不丟包。
針對題主更關(guān)心的是不是普遍安卓機會(huì )延遲更高一些，就當時(shí)的技術(shù)和資料來(lái)看，普遍會(huì )延遲小于5s，少量機型延遲會(huì )大于7s。解決問(wèn)題：如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以考慮用5ghz+2.4g這樣模擬與射頻混合的信號，網(wǎng)絡(luò )速度就會(huì )更快。另外電信在5g的基礎上建設10.1ghz的4g的公共頻段，但是這種頻段一般是專(zhuān)門(mén)運營(yíng)的，覆蓋不大，一般不會(huì )用在移動(dòng)端的。
我們公司對移動(dòng)端的推送解決方案是光纖直連，根據你的需求而言，需要三根光纖對接。使用teamlinklink，針對主機終端有定制的調度策略，提供不同的定向頻段，對電信頻段需要5/6/7/12/15hz等等。2條線(xiàn)的靈活性我就不說(shuō)了，看效果。效果可以參考我們微信公眾號：qngodiffer。 查看全部
如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以試試這些方法
文章實(shí)時(shí)采集，單獨一個(gè)號如果做推送的話(huà)就是前端voidpostmessage，后端能做到一套統一的客戶(hù)端（web和app都行）把所有用戶(hù)傳給后端的數據都合并處理。這樣效率會(huì )高很多。
大致是兩種思路：一是運營(yíng)商整合通訊頻段抓數據包；二是自己協(xié)調研發(fā)抓包客戶(hù)端?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)其實(shí)不是單純的抓包，
從樓主的問(wèn)題可以看出是比較關(guān)注性能和穩定的，因此考慮在移動(dòng)端設備或者主力機等設備上進(jìn)行推送，以此替代電腦端客戶(hù)端推送的一種新的推送方式，延遲從2s~10s不等。關(guān)于延遲從之前的2000多毫秒降到1毫秒不等，由于三大運營(yíng)商一般只采用2.4ghz的頻段，所以大部分手機信號的話(huà)，網(wǎng)速上有大概10ms左右一條推送信息，但是同樣你的電腦一般在500毫秒左右一條，實(shí)際上比你想象的要慢很多。
自研推送服務(wù)端，當然成本就會(huì )高很多，就是樓主也很擔心技術(shù)問(wèn)題。兩條線(xiàn)互相不通訊，互相平行，避免直接交互，例如接聽(tīng)前先撥打2.4g的那邊，你接聽(tīng)后才會(huì )收到信息等等。如下圖：實(shí)現這樣的功能方法很多，原理是依靠模擬信號到射頻信號的轉換，從而實(shí)現信息的推送，技術(shù)難度不大，關(guān)鍵是如何設計數據包的解析和流程，以及在現有的網(wǎng)絡(luò )里實(shí)現不丟包，只需要主推送信號的情況下，就能在2/4/6/9/12/15秒以?xún)韧瓿赏扑?，不丟包。
針對題主更關(guān)心的是不是普遍安卓機會(huì )延遲更高一些，就當時(shí)的技術(shù)和資料來(lái)看，普遍會(huì )延遲小于5s，少量機型延遲會(huì )大于7s。解決問(wèn)題：如何提高網(wǎng)絡(luò )速度不丟包？你可以考慮用5ghz+2.4g這樣模擬與射頻混合的信號，網(wǎng)絡(luò )速度就會(huì )更快。另外電信在5g的基礎上建設10.1ghz的4g的公共頻段，但是這種頻段一般是專(zhuān)門(mén)運營(yíng)的，覆蓋不大，一般不會(huì )用在移動(dòng)端的。
我們公司對移動(dòng)端的推送解決方案是光纖直連，根據你的需求而言，需要三根光纖對接。使用teamlinklink，針對主機終端有定制的調度策略，提供不同的定向頻段，對電信頻段需要5/6/7/12/15hz等等。2條線(xiàn)的靈活性我就不說(shuō)了，看效果。效果可以參考我們微信公眾號：qngodiffer。
部分圖片可能無(wú)法放入當前文件內容的方法.io
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 147 次瀏覽 ? 2022-08-25 00:01
部分圖片可能無(wú)法放入當前文件內容的方法.io
文章實(shí)時(shí)采集，文章主體知識通過(guò)gitlab網(wǎng)絡(luò )與github網(wǎng)絡(luò )共享分享，歡迎pr。請注意，部分圖片可能無(wú)法放入github（本文中使用截圖部分為空格），是原作者id并且使用了英文名，可以私信我。android的cli機制有所限制，僅可以在當前代碼構建上傳文件時(shí)實(shí)現某些內容的自動(dòng)更新，若要自動(dòng)更新，需要手動(dòng)指定需要更新的內容。
<p>實(shí)現最簡(jiǎn)單的pdf查看功能，可以觀(guān)察到當前文件保存狀態(tài)，即如果不手動(dòng)點(diǎn)擊查看，瀏覽器自動(dòng)顯示當前的文件內容。如果要自動(dòng)推送當前文件內容（即所有字節的文件地址）到瀏覽器，要使用以下命令：wgetimages-public-//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-savepipe.github.io;fid=11然后觀(guān)察java的代碼：classaddinterface(intpublicdomain){//domain是httpserver的宿主notifydefault(messagemessage.data,"helloworld");//生成時(shí)間戳intdeadline=system.datetime.now();//根據瀏覽器當前顯示的文件內容生成對應的內容intdocumentseektime=messagemessage.data[deadline];//callbean(intprotocol);//該參數代表保存至瀏覽器當前位置的方法notifymode(stringm_server,inttriggers);//根據網(wǎng)頁(yè)已保存的圖片/文字/元素/等轉換為對應的實(shí)現notifymode(stringm_img,inttriggers);//核心應用notifymode(stringm_content,inttriggers);//因為瀏覽器是明文保存，無(wú)法去除文件指紋，所以需要網(wǎng)絡(luò )schema一致，這里要使用jdomsource來(lái)保存并刪除文件指紋：getschema(schema.class);//刪除指紋并確保圖片不被打包進(jìn)messagemessage對象//修改生成時(shí)間戳和deadline等參數，可以重新啟動(dòng)javaapi執行(不然會(huì )丟失對應的實(shí)現內容)for(inti=0;i 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集，文章主體知識通過(guò)gitlab網(wǎng)絡(luò )與github網(wǎng)絡(luò )共享分享，歡迎pr。請注意，部分圖片可能無(wú)法放入github（本文中使用截圖部分為空格），是原作者id并且使用了英文名，可以私信我。android的cli機制有所限制，僅可以在當前代碼構建上傳文件時(shí)實(shí)現某些內容的自動(dòng)更新，若要自動(dòng)更新，需要手動(dòng)指定需要更新的內容。
<p>實(shí)現最簡(jiǎn)單的pdf查看功能，可以觀(guān)察到當前文件保存狀態(tài)，即如果不手動(dòng)點(diǎn)擊查看，瀏覽器自動(dòng)顯示當前的文件內容。如果要自動(dòng)推送當前文件內容（即所有字節的文件地址）到瀏覽器，要使用以下命令：wgetimages-public-//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-savepipe.github.io;fid=11然后觀(guān)察java的代碼：classaddinterface(intpublicdomain){//domain是httpserver的宿主notifydefault(messagemessage.data,"helloworld");//生成時(shí)間戳intdeadline=system.datetime.now();//根據瀏覽器當前顯示的文件內容生成對應的內容intdocumentseektime=messagemessage.data[deadline];//callbean(intprotocol);//該參數代表保存至瀏覽器當前位置的方法notifymode(stringm_server,inttriggers);//根據網(wǎng)頁(yè)已保存的圖片/文字/元素/等轉換為對應的實(shí)現notifymode(stringm_img,inttriggers);//核心應用notifymode(stringm_content,inttriggers);//因為瀏覽器是明文保存，無(wú)法去除文件指紋，所以需要網(wǎng)絡(luò )schema一致，這里要使用jdomsource來(lái)保存并刪除文件指紋：getschema(schema.class);//刪除指紋并確保圖片不被打包進(jìn)messagemessage對象//修改生成時(shí)間戳和deadline等參數，可以重新啟動(dòng)javaapi執行(不然會(huì )丟失對應的實(shí)現內容)for(inti=0;i 查看全部
部分圖片可能無(wú)法放入當前文件內容的方法.io
文章實(shí)時(shí)采集，文章主體知識通過(guò)gitlab網(wǎng)絡(luò )與github網(wǎng)絡(luò )共享分享，歡迎pr。請注意，部分圖片可能無(wú)法放入github（本文中使用截圖部分為空格），是原作者id并且使用了英文名，可以私信我。android的cli機制有所限制，僅可以在當前代碼構建上傳文件時(shí)實(shí)現某些內容的自動(dòng)更新，若要自動(dòng)更新，需要手動(dòng)指定需要更新的內容。
<p>實(shí)現最簡(jiǎn)單的pdf查看功能，可以觀(guān)察到當前文件保存狀態(tài)，即如果不手動(dòng)點(diǎn)擊查看，瀏覽器自動(dòng)顯示當前的文件內容。如果要自動(dòng)推送當前文件內容（即所有字節的文件地址）到瀏覽器，要使用以下命令：wgetimages-public-//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-public-domains-url//-savepipe.github.io;fid=11然后觀(guān)察java的代碼：classaddinterface(intpublicdomain){//domain是httpserver的宿主notifydefault(messagemessage.data,"helloworld");//生成時(shí)間戳intdeadline=system.datetime.now();//根據瀏覽器當前顯示的文件內容生成對應的內容intdocumentseektime=messagemessage.data[deadline];//callbean(intprotocol);//該參數代表保存至瀏覽器當前位置的方法notifymode(stringm_server,inttriggers);//根據網(wǎng)頁(yè)已保存的圖片/文字/元素/等轉換為對應的實(shí)現notifymode(stringm_img,inttriggers);//核心應用notifymode(stringm_content,inttriggers);//因為瀏覽器是明文保存，無(wú)法去除文件指紋，所以需要網(wǎng)絡(luò )schema一致，這里要使用jdomsource來(lái)保存并刪除文件指紋：getschema(schema.class);//刪除指紋并確保圖片不被打包進(jìn)messagemessage對象//修改生成時(shí)間戳和deadline等參數，可以重新啟動(dòng)javaapi執行(不然會(huì )丟失對應的實(shí)現內容)for(inti=0;i
lz個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 108 次瀏覽 ? 2022-08-08 20:01
lz個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道
文章實(shí)時(shí)采集代碼：awuzeao/awuzeao目前尚未考慮lua方面的問(wèn)題；不過(guò)可以在lua層的輪詢(xún)中增加這兩個(gè)方法；生成詞云的方法可能有：第一個(gè)是使用hanlp，然后配合offsettracker；加入輪詢(xún)，確保統計結果就是詞頻，看起來(lái)似乎有一點(diǎn)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的味道；第二個(gè)是hmm+gf，之前做的比較少，但是不介意增加這種，因為這個(gè)詞頻自動(dòng)統計本身也是可以的；id3+tf+glove，已經(jīng)完全用gf了，沒(méi)有考慮tf，想做好ai在分詞上有沒(méi)有考慮過(guò)；。
看了他的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道..個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的觀(guān)點(diǎn)供參考吧：
1）最重要的是選詞，這個(gè)要人工設計，我覺(jué)得整個(gè)過(guò)程有可能得3-5人在這個(gè)詞上做鋪墊，持續優(yōu)化算法。
2）訓練方式也很難定義和選擇，如果是instance-based訓練，只要語(yǔ)料非常好（見(jiàn)多個(gè)相似的實(shí)例就能算作一個(gè)模型），即使擴大訓練量，但是生成還是很有效果。如果是basemodel和distributed-based訓練（按一定范圍），而且范圍小到spectral級別。取平均，用wordcounts，達到一個(gè)比較小的區間后，增加更多實(shí)例，同樣選擇wordcounts，將訓練更長(cháng)的時(shí)間。
也就是所謂的trainablefordistributedformat。這里面還包括一些層次層次、高層次的優(yōu)化問(wèn)題，不知道具體怎么做。
3）這方面的感受和感悟，可能是lz的感受和結論，以及l(fā)s的那些人的感覺(jué)和結論，都是根據現在的現狀推斷出來(lái)的。其實(shí)無(wú)論怎么樣，最大的關(guān)鍵點(diǎn)在于是否有那么多model，以及每個(gè)model（如果你在wiki這種任務(wù)上一直在做）是否足夠高效。這兩點(diǎn)其實(shí)是前者決定了lz的問(wèn)題最終解決后是否仍然強于facebook.wiki流。
后者則決定了每個(gè)任務(wù)的實(shí)際應用是否強于很多單機好像好于中微博。至于ls那個(gè)所謂在線(xiàn)模型效果好其實(shí)是很多人都存在的一個(gè)誤區。當然這方面這方面（比如寫(xiě)論文，以及大量數據的采集和提取方面）可能是lz和我們這些做的人都碰到過(guò)的瓶頸。要說(shuō)有什么值得借鑒的，我覺(jué)得應該是charity人口普查實(shí)驗的那幾個(gè)完全與一般形式實(shí)際不同的sample吧，而且這也可能確實(shí)是各個(gè)機器學(xué)習會(huì )碰到的難題。
實(shí)際上實(shí)時(shí)可不可能做到所謂實(shí)時(shí)的本質(zhì)還是看詞頻可不可以高效的被識別。像這種任務(wù)，國內還真不一定實(shí)時(shí)，也許我看著(zhù)很epic.eigenproblemtoday-最新科技-創(chuàng )客學(xué)院。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集代碼：awuzeao/awuzeao目前尚未考慮lua方面的問(wèn)題；不過(guò)可以在lua層的輪詢(xún)中增加這兩個(gè)方法；生成詞云的方法可能有：第一個(gè)是使用hanlp，然后配合offsettracker；加入輪詢(xún)，確保統計結果就是詞頻，看起來(lái)似乎有一點(diǎn)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的味道；第二個(gè)是hmm+gf，之前做的比較少，但是不介意增加這種，因為這個(gè)詞頻自動(dòng)統計本身也是可以的；id3+tf+glove，已經(jīng)完全用gf了，沒(méi)有考慮tf，想做好ai在分詞上有沒(méi)有考慮過(guò)；。
看了他的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道..個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的觀(guān)點(diǎn)供參考吧：
1）最重要的是選詞，這個(gè)要人工設計，我覺(jué)得整個(gè)過(guò)程有可能得3-5人在這個(gè)詞上做鋪墊，持續優(yōu)化算法。
2）訓練方式也很難定義和選擇，如果是instance-based訓練，只要語(yǔ)料非常好（見(jiàn)多個(gè)相似的實(shí)例就能算作一個(gè)模型），即使擴大訓練量，但是生成還是很有效果。如果是basemodel和distributed-based訓練（按一定范圍），而且范圍小到spectral級別。取平均，用wordcounts，達到一個(gè)比較小的區間后，增加更多實(shí)例，同樣選擇wordcounts，將訓練更長(cháng)的時(shí)間。
也就是所謂的trainablefordistributedformat。這里面還包括一些層次層次、高層次的優(yōu)化問(wèn)題，不知道具體怎么做。
3）這方面的感受和感悟，可能是lz的感受和結論，以及l(fā)s的那些人的感覺(jué)和結論，都是根據現在的現狀推斷出來(lái)的。其實(shí)無(wú)論怎么樣，最大的關(guān)鍵點(diǎn)在于是否有那么多model，以及每個(gè)model（如果你在wiki這種任務(wù)上一直在做）是否足夠高效。這兩點(diǎn)其實(shí)是前者決定了lz的問(wèn)題最終解決后是否仍然強于facebook.wiki流。
后者則決定了每個(gè)任務(wù)的實(shí)際應用是否強于很多單機好像好于中微博。至于ls那個(gè)所謂在線(xiàn)模型效果好其實(shí)是很多人都存在的一個(gè)誤區。當然這方面這方面（比如寫(xiě)論文，以及大量數據的采集和提取方面）可能是lz和我們這些做的人都碰到過(guò)的瓶頸。要說(shuō)有什么值得借鑒的，我覺(jué)得應該是charity人口普查實(shí)驗的那幾個(gè)完全與一般形式實(shí)際不同的sample吧，而且這也可能確實(shí)是各個(gè)機器學(xué)習會(huì )碰到的難題。
實(shí)際上實(shí)時(shí)可不可能做到所謂實(shí)時(shí)的本質(zhì)還是看詞頻可不可以高效的被識別。像這種任務(wù)，國內還真不一定實(shí)時(shí)，也許我看著(zhù)很epic.eigenproblemtoday-最新科技-創(chuàng )客學(xué)院。 查看全部
lz個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道
文章實(shí)時(shí)采集代碼：awuzeao/awuzeao目前尚未考慮lua方面的問(wèn)題；不過(guò)可以在lua層的輪詢(xún)中增加這兩個(gè)方法；生成詞云的方法可能有：第一個(gè)是使用hanlp，然后配合offsettracker；加入輪詢(xún)，確保統計結果就是詞頻，看起來(lái)似乎有一點(diǎn)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的味道；第二個(gè)是hmm+gf，之前做的比較少，但是不介意增加這種，因為這個(gè)詞頻自動(dòng)統計本身也是可以的；id3+tf+glove，已經(jīng)完全用gf了，沒(méi)有考慮tf，想做好ai在分詞上有沒(méi)有考慮過(guò)；。
看了他的介紹感覺(jué)現在有點(diǎn)玄學(xué)的味道..個(gè)人簡(jiǎn)單列一些我的觀(guān)點(diǎn)供參考吧：
1）最重要的是選詞，這個(gè)要人工設計，我覺(jué)得整個(gè)過(guò)程有可能得3-5人在這個(gè)詞上做鋪墊，持續優(yōu)化算法。
2）訓練方式也很難定義和選擇，如果是instance-based訓練，只要語(yǔ)料非常好（見(jiàn)多個(gè)相似的實(shí)例就能算作一個(gè)模型），即使擴大訓練量，但是生成還是很有效果。如果是basemodel和distributed-based訓練（按一定范圍），而且范圍小到spectral級別。取平均，用wordcounts，達到一個(gè)比較小的區間后，增加更多實(shí)例，同樣選擇wordcounts，將訓練更長(cháng)的時(shí)間。
也就是所謂的trainablefordistributedformat。這里面還包括一些層次層次、高層次的優(yōu)化問(wèn)題，不知道具體怎么做。
3）這方面的感受和感悟，可能是lz的感受和結論，以及l(fā)s的那些人的感覺(jué)和結論，都是根據現在的現狀推斷出來(lái)的。其實(shí)無(wú)論怎么樣，最大的關(guān)鍵點(diǎn)在于是否有那么多model，以及每個(gè)model（如果你在wiki這種任務(wù)上一直在做）是否足夠高效。這兩點(diǎn)其實(shí)是前者決定了lz的問(wèn)題最終解決后是否仍然強于facebook.wiki流。
后者則決定了每個(gè)任務(wù)的實(shí)際應用是否強于很多單機好像好于中微博。至于ls那個(gè)所謂在線(xiàn)模型效果好其實(shí)是很多人都存在的一個(gè)誤區。當然這方面這方面（比如寫(xiě)論文，以及大量數據的采集和提取方面）可能是lz和我們這些做的人都碰到過(guò)的瓶頸。要說(shuō)有什么值得借鑒的，我覺(jué)得應該是charity人口普查實(shí)驗的那幾個(gè)完全與一般形式實(shí)際不同的sample吧，而且這也可能確實(shí)是各個(gè)機器學(xué)習會(huì )碰到的難題。
實(shí)際上實(shí)時(shí)可不可能做到所謂實(shí)時(shí)的本質(zhì)還是看詞頻可不可以高效的被識別。像這種任務(wù)，國內還真不一定實(shí)時(shí)，也許我看著(zhù)很epic.eigenproblemtoday-最新科技-創(chuàng )客學(xué)院。
自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟-文章實(shí)時(shí)采集
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 119 次瀏覽 ? 2022-08-02 17:01
自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟-文章實(shí)時(shí)采集
文章實(shí)時(shí)采集：引言本項目是我最近一年多自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中做的讀書(shū)筆記，記錄下學(xué)習過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟，借此歡迎各位一起互相交流。什么是爬蟲(chóng)？問(wèn)了度娘，他給的定義如下：爬蟲(chóng)指能夠自動(dòng)地抓取網(wǎng)絡(luò )信息并自動(dòng)重復利用這些信息去完成某些特定任務(wù)的程序。簡(jiǎn)單地說(shuō)，爬蟲(chóng)主要利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具（如python的requests，java的scrapy，php的scrapy）來(lái)采集網(wǎng)站信息，然后就能做到自動(dòng)重復利用這些信息，去完成一些特定的任務(wù)。
也就是說(shuō)爬蟲(chóng)就是“接收信息-解析信息-存儲信息”的一個(gè)過(guò)程?？赡苡腥藭?huì )認為，用這么復雜的程序工具，必須要有很強的編程基礎，不然連自己爬取到什么信息都不知道，那還談個(gè)毛的爬蟲(chóng)。但是我不這么認為，爬蟲(chóng)代碼是我不斷修改和提高工作效率的武器。從剛開(kāi)始剛接觸python的html來(lái)處理，然后一步步修改并不斷優(yōu)化，最終爬取到想要的結果。
為什么要寫(xiě)本文章？目前在開(kāi)源的項目里面，也開(kāi)始接觸了一些商業(yè)項目，比如字節跳動(dòng)，airbnb，今日頭條，有道詞典等，除了他們自身項目本身的熱點(diǎn)產(chǎn)品外，社區當中也有非常多大牛參與，從程序員向產(chǎn)品經(jīng)理，架構師到設計師等角色，在產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節均有比較深入的分享和討論。但是有很多的項目當中，產(chǎn)品的規模在上萬(wàn)甚至上十萬(wàn)，幾十萬(wàn)，開(kāi)源框架和商業(yè)化產(chǎn)品的復雜度都很高，這些項目對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，并不容易快速上手并進(jìn)行深入分析和探討。
所以我開(kāi)始重新設計規模不大，對我個(gè)人開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)門(mén)檻也不高的爬蟲(chóng)項目，比如《javascript之羅生門(mén)》這本書(shū)。在過(guò)去一年多的時(shí)間里，我在學(xué)習程序員的爬蟲(chóng)項目開(kāi)發(fā)方法，也在github上收獲了2000個(gè)star，來(lái)著(zhù)已有3000人，基本每天會(huì )有1篇文章+讀書(shū)筆記出來(lái)分享，也就是說(shuō)我的一周更新了50篇文章，每篇文章的更新頻率就是一周一篇，我希望通過(guò)這樣的過(guò)程來(lái)建立我的知識體系，也希望能夠分享給大家。
為什么要使用beautifulsoup？beautifulsoup是python中最常用，也是相對最為優(yōu)秀的文檔解析庫，有可能是爬蟲(chóng)項目中最常用的框架。這個(gè)工具能提供非?？焖俸透咝У呐廊№?yè)面（尤其是模擬請求），非常方便，對于初學(xué)者的爬蟲(chóng)寫(xiě)起來(lái)會(huì )非常方便。beautifulsoup已經(jīng)不只局限于html了，我們將會(huì )介紹他的其他方面使用。
我為什么要對爬蟲(chóng)有所了解？對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)入門(mén)以及在中小型爬蟲(chóng)項目當中應用都還是比較困難的，這個(gè)主要體現在兩個(gè)方面，首先在人員管理方面，如果人員交叉，溝通不暢或者是人員不足，再配合上新人培訓的話(huà)，肯定是有很多問(wèn)題出現，再者就是在獲取數據方。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集：引言本項目是我最近一年多自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中做的讀書(shū)筆記，記錄下學(xué)習過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟，借此歡迎各位一起互相交流。什么是爬蟲(chóng)？問(wèn)了度娘，他給的定義如下：爬蟲(chóng)指能夠自動(dòng)地抓取網(wǎng)絡(luò )信息并自動(dòng)重復利用這些信息去完成某些特定任務(wù)的程序。簡(jiǎn)單地說(shuō)，爬蟲(chóng)主要利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具（如python的requests，java的scrapy，php的scrapy）來(lái)采集網(wǎng)站信息，然后就能做到自動(dòng)重復利用這些信息，去完成一些特定的任務(wù)。
也就是說(shuō)爬蟲(chóng)就是“接收信息-解析信息-存儲信息”的一個(gè)過(guò)程?？赡苡腥藭?huì )認為，用這么復雜的程序工具，必須要有很強的編程基礎，不然連自己爬取到什么信息都不知道，那還談個(gè)毛的爬蟲(chóng)。但是我不這么認為，爬蟲(chóng)代碼是我不斷修改和提高工作效率的武器。從剛開(kāi)始剛接觸python的html來(lái)處理，然后一步步修改并不斷優(yōu)化，最終爬取到想要的結果。
為什么要寫(xiě)本文章？目前在開(kāi)源的項目里面，也開(kāi)始接觸了一些商業(yè)項目，比如字節跳動(dòng)，airbnb，今日頭條，有道詞典等，除了他們自身項目本身的熱點(diǎn)產(chǎn)品外，社區當中也有非常多大牛參與，從程序員向產(chǎn)品經(jīng)理，架構師到設計師等角色，在產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節均有比較深入的分享和討論。但是有很多的項目當中，產(chǎn)品的規模在上萬(wàn)甚至上十萬(wàn)，幾十萬(wàn)，開(kāi)源框架和商業(yè)化產(chǎn)品的復雜度都很高，這些項目對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，并不容易快速上手并進(jìn)行深入分析和探討。
所以我開(kāi)始重新設計規模不大，對我個(gè)人開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)門(mén)檻也不高的爬蟲(chóng)項目，比如《javascript之羅生門(mén)》這本書(shū)。在過(guò)去一年多的時(shí)間里，我在學(xué)習程序員的爬蟲(chóng)項目開(kāi)發(fā)方法，也在github上收獲了2000個(gè)star，來(lái)著(zhù)已有3000人，基本每天會(huì )有1篇文章+讀書(shū)筆記出來(lái)分享，也就是說(shuō)我的一周更新了50篇文章，每篇文章的更新頻率就是一周一篇，我希望通過(guò)這樣的過(guò)程來(lái)建立我的知識體系，也希望能夠分享給大家。
為什么要使用beautifulsoup？beautifulsoup是python中最常用，也是相對最為優(yōu)秀的文檔解析庫，有可能是爬蟲(chóng)項目中最常用的框架。這個(gè)工具能提供非?？焖俸透咝У呐廊№?yè)面（尤其是模擬請求），非常方便，對于初學(xué)者的爬蟲(chóng)寫(xiě)起來(lái)會(huì )非常方便。beautifulsoup已經(jīng)不只局限于html了，我們將會(huì )介紹他的其他方面使用。
我為什么要對爬蟲(chóng)有所了解？對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)入門(mén)以及在中小型爬蟲(chóng)項目當中應用都還是比較困難的，這個(gè)主要體現在兩個(gè)方面，首先在人員管理方面，如果人員交叉，溝通不暢或者是人員不足，再配合上新人培訓的話(huà)，肯定是有很多問(wèn)題出現，再者就是在獲取數據方。 查看全部
自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟-文章實(shí)時(shí)采集
文章實(shí)時(shí)采集：引言本項目是我最近一年多自學(xué)爬蟲(chóng)過(guò)程中做的讀書(shū)筆記，記錄下學(xué)習過(guò)程中的想法和實(shí)踐感悟，借此歡迎各位一起互相交流。什么是爬蟲(chóng)？問(wèn)了度娘，他給的定義如下：爬蟲(chóng)指能夠自動(dòng)地抓取網(wǎng)絡(luò )信息并自動(dòng)重復利用這些信息去完成某些特定任務(wù)的程序。簡(jiǎn)單地說(shuō)，爬蟲(chóng)主要利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具（如python的requests，java的scrapy，php的scrapy）來(lái)采集網(wǎng)站信息，然后就能做到自動(dòng)重復利用這些信息，去完成一些特定的任務(wù)。
也就是說(shuō)爬蟲(chóng)就是“接收信息-解析信息-存儲信息”的一個(gè)過(guò)程?？赡苡腥藭?huì )認為，用這么復雜的程序工具，必須要有很強的編程基礎，不然連自己爬取到什么信息都不知道，那還談個(gè)毛的爬蟲(chóng)。但是我不這么認為，爬蟲(chóng)代碼是我不斷修改和提高工作效率的武器。從剛開(kāi)始剛接觸python的html來(lái)處理，然后一步步修改并不斷優(yōu)化，最終爬取到想要的結果。
為什么要寫(xiě)本文章？目前在開(kāi)源的項目里面，也開(kāi)始接觸了一些商業(yè)項目，比如字節跳動(dòng)，airbnb，今日頭條，有道詞典等，除了他們自身項目本身的熱點(diǎn)產(chǎn)品外，社區當中也有非常多大牛參與，從程序員向產(chǎn)品經(jīng)理，架構師到設計師等角色，在產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節均有比較深入的分享和討論。但是有很多的項目當中，產(chǎn)品的規模在上萬(wàn)甚至上十萬(wàn)，幾十萬(wàn)，開(kāi)源框架和商業(yè)化產(chǎn)品的復雜度都很高，這些項目對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，并不容易快速上手并進(jìn)行深入分析和探討。
所以我開(kāi)始重新設計規模不大，對我個(gè)人開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)門(mén)檻也不高的爬蟲(chóng)項目，比如《javascript之羅生門(mén)》這本書(shū)。在過(guò)去一年多的時(shí)間里，我在學(xué)習程序員的爬蟲(chóng)項目開(kāi)發(fā)方法，也在github上收獲了2000個(gè)star，來(lái)著(zhù)已有3000人，基本每天會(huì )有1篇文章+讀書(shū)筆記出來(lái)分享，也就是說(shuō)我的一周更新了50篇文章，每篇文章的更新頻率就是一周一篇，我希望通過(guò)這樣的過(guò)程來(lái)建立我的知識體系，也希望能夠分享給大家。
為什么要使用beautifulsoup？beautifulsoup是python中最常用，也是相對最為優(yōu)秀的文檔解析庫，有可能是爬蟲(chóng)項目中最常用的框架。這個(gè)工具能提供非?？焖俸透咝У呐廊№?yè)面（尤其是模擬請求），非常方便，對于初學(xué)者的爬蟲(chóng)寫(xiě)起來(lái)會(huì )非常方便。beautifulsoup已經(jīng)不只局限于html了，我們將會(huì )介紹他的其他方面使用。
我為什么要對爬蟲(chóng)有所了解？對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)入門(mén)以及在中小型爬蟲(chóng)項目當中應用都還是比較困難的，這個(gè)主要體現在兩個(gè)方面，首先在人員管理方面，如果人員交叉，溝通不暢或者是人員不足，再配合上新人培訓的話(huà)，肯定是有很多問(wèn)題出現，再者就是在獲取數據方。
【原創(chuàng )推文】一文帶你了解CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺產(chǎn)品
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-07-27 16:45
【原創(chuàng )推文】一文帶你了解CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺產(chǎn)品
“CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
是賽立信2022年又一個(gè)新的嘗試。根據我們與客戶(hù)溝通及服務(wù)中發(fā)現的各種企業(yè)痛點(diǎn)，針對性的進(jìn)行技術(shù)賦能，用以增大各種數據服務(wù)的應用價(jià)值。
服務(wù)平臺主要包括：數采平臺服務(wù)和數顯平臺服務(wù)。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
一
數采平臺
?。磾祿杉脚_）
數據采集平臺是賽立信自主開(kāi)發(fā)的用戶(hù)在線(xiàn)互動(dòng)平臺（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“CRS系統”），是賽立信旗下的專(zhuān)業(yè)云調研平臺，系統主要用于賽立信的在線(xiàn)調研及訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)度、樣本配額的在線(xiàn)監控。
用戶(hù)在CRS系統平臺上可創(chuàng )建并設計調研問(wèn)卷，并將設計好的問(wèn)卷發(fā)放到指定渠道，通過(guò)電腦、平板、手機進(jìn)行答題，或者通過(guò)離線(xiàn)調查工具“CRS”進(jìn)行面訪(fǎng)調查、問(wèn)卷填寫(xiě)。
CRS系統四大功能模塊
四
大
功
能
?、賳?wèn)卷創(chuàng )建與設計
問(wèn)卷模塊包含：新建問(wèn)卷、問(wèn)卷設計、答卷收集、結果分析、模擬答題、復制、刪除、授權。
?、陧椖窟M(jìn)度管理
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。
?、劢M織管理
組織管理模塊包含：用戶(hù)管理、用戶(hù)組管理、角色管理、基本設置。
?、軋蟊砼c分析
報表模塊包含：新建報告、編輯、查看、刪除；報告可以分享，同時(shí)支持導出原始數據及基本圖表。
CRS系統功能的幾大優(yōu)勢
幾
大
優(yōu)
勢
?。?）實(shí)時(shí)記錄。即時(shí)數據統計，在線(xiàn)分析，與傳統的點(diǎn)對點(diǎn)調查方式相比，既提高了效率又節省了經(jīng)費，降低成本、節約時(shí)間、無(wú)需問(wèn)卷。
?。?）自動(dòng)回傳。高效樣本回收渠道，多樣本分享模式。
?。?）數據精準。高效精準的樣本對接平臺，樣本數據真實(shí)、有效，嚴格質(zhì)控流程。
?。?）連續監測。實(shí)時(shí)監控，通過(guò)后臺的監聽(tīng)、監看，樣本的隨機抽取，事后答卷審核，質(zhì)量可靠。
?。?）智能采集。問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)，實(shí)現問(wèn)卷生成、隨機等距生成電話(huà)號碼、調查訪(fǎng)問(wèn)和數據處理的電子化和網(wǎng)絡(luò )化。
?。?）簡(jiǎn)單方便。調查問(wèn)卷輕松創(chuàng )建，優(yōu)選專(zhuān)業(yè)化模板多樣化題型，個(gè)性化，便捷化邏輯設計，針對項目要求定制化設計問(wèn)卷。
?。?）適用于全方位的應用場(chǎng)景調研。包括顧客滿(mǎn)意度（顧客滿(mǎn)意度調查、顧客投訴管理、顧客推薦指數NPS監測……）、用戶(hù)調研和洞察（消費者行為與態(tài)度研究、產(chǎn)品價(jià)格調研、A/B測試、行業(yè)調研、競品分析……）、滿(mǎn)意度評估（滿(mǎn)意度、360°測評、能力測評、服務(wù)測評……）、報名與投票（活動(dòng)報名、活動(dòng)二維碼簽到、現場(chǎng)投票、各類(lèi)評選……）等場(chǎng)景下的調研。
CRS系統的新功能
?、僖痪矶啾韺?shí)時(shí)數據分析
一份問(wèn)卷數據，根據特定題目篩選形成多份數報表，可根據不同維度分析具體到各大類(lèi)問(wèn)卷的實(shí)時(shí)數據分析。如不同訪(fǎng)問(wèn)員的問(wèn)卷數據分析；不同調研區域的問(wèn)卷數據分析；重點(diǎn)題目選項樣戶(hù)數據分析等等，綜合這些數據分析結果，即可獲得許多精準、實(shí)用的問(wèn)卷調查結論。
?、诟鼜碗s的問(wèn)卷邏輯實(shí)現
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。針對一些前置條件更為復雜、涉及多個(gè)題目的問(wèn)卷邏輯，在題目設置上進(jìn)行了更進(jìn)一步的優(yōu)化。舉例來(lái)說(shuō)，針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”或 M2題“其次常做的運動(dòng)是什么”，任一問(wèn)題中選擇了選項3“游泳”或者選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“是否去健身館進(jìn)行此類(lèi)運動(dòng)”；針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”不選擇選項3“游泳”，M3題“不愿意進(jìn)行哪些運動(dòng)”選擇選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“對健身館持怎樣的看法”。通過(guò)這樣更復雜的問(wèn)卷邏輯推進(jìn)，能夠幫助我們更迅速、便捷地得到所需內容。
?、蹎晤}測試&單題測試（忽略邏輯）
這一功能可以快速測試具體題目，不需要從第一題開(kāi)始。單題測試即可以測試多個(gè)題目的關(guān)聯(lián)邏輯，具體題目可以通過(guò)錄入題目編號進(jìn)行指定。單題測試（忽略邏輯）則是忽略當前題目的關(guān)聯(lián)邏輯，即可以任意關(guān)聯(lián)幾個(gè)題目進(jìn)行測試。如此，便能夠進(jìn)一步滿(mǎn)足不同情況下的測試需求，達到快速方便測試的目的。
?、茴}目測試
在內容編輯頁(yè)面，題目屬性區中提供了題目測試功能，在系統頁(yè)面中點(diǎn)擊“題目測試”，即可令用戶(hù)直接在答題頁(yè)預覽該題目。無(wú)須重頭到尾的重新進(jìn)行整份問(wèn)卷的測試，大大的節約了進(jìn)行測試的時(shí)間及效率。
?、菀曨l評價(jià)
CRS系統在新題型應用上還增加了視頻/音頻評價(jià)題目。在題目界面點(diǎn)擊播放按鈕即可觀(guān)看視頻/音頻，在觀(guān)看完整個(gè)視頻后，可以對視頻的各個(gè)方面進(jìn)行對應的評分，也可以在播放視頻/音頻的途中看到喜歡的點(diǎn)擊喜歡/不喜歡，形成一組“視頻/音頻播放喜好度曲線(xiàn)”，大大增強了問(wèn)卷填寫(xiě)的趣味性以及互動(dòng)感。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
二
數顯平臺
?。磾祿目梢暬故酒脚_）
數據的可視化展示平臺就是賽立信的SmartBI平臺，平臺為客戶(hù)提供以圖表形式展示的調研數據結果，客戶(hù)通過(guò)展示屏直觀(guān)的分析數據結果，并且可以通過(guò)這個(gè)平臺進(jìn)行深度數據挖掘。
BI可視化模塊整合了數據可視化展示技術(shù)與數據倉庫建立技術(shù)，把海量的數據運算與精美的圖表結合起來(lái)。數據可視化平臺作為分析數據輸出的工具，大大降低數據挖掘的難度，數據分析人員通過(guò)交互操作可實(shí)現深入的數據挖掘及直觀(guān)的數據分析，
主要可實(shí)現以下幾點(diǎn)：
?。?）迅速發(fā)現數據中的異常點(diǎn)；
?。?）通過(guò)對異常點(diǎn)進(jìn)行明細撰取，實(shí)現異常點(diǎn)的深入分析，定位異常原因；
?。?）數據可視化，數據分析人員可對數據進(jìn)行交互、可視化分析和發(fā)掘，提高分析工作效率，得出更有意義的分析結論。
相對于傳統的數據分析報告，數據可視化無(wú)論從數據含量還是數據分析挖掘來(lái)說(shuō)都具有較強的優(yōu)勢。主要體現以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：
?。?）數據集成度高。傳統的數據報告是平面化的，相比之下，數據可視化報告的數據更為立體化。一份可視化數據報告，相當于一個(gè)小型的數據倉庫，數據量除了當期的調研數據以外，還包含歷次調研的所有數據，數據分析員可以根據需要隨時(shí)抽取所需數據?？梢暬瘮祿蟾媸沁B接一個(gè)數據倉庫，按照一定的格式將不同渠道、不同時(shí)期、不同角度的數據導入數據倉庫，進(jìn)行歷史比較、分場(chǎng)景比較等分析，減少數據翻查檢索的大量工作量。
?。?）強大的數據統計分析功能。數顯平臺是可視化大屏+數據倉庫，數據倉庫承載著(zhù)大量的數據，系統可以通過(guò)建立各種模型進(jìn)行不同的數據分析，例如通過(guò)時(shí)間序列、平均值、參考值等數據進(jìn)行趨勢對比及未來(lái)預估分析，通過(guò)SWOT、graveyard等模型進(jìn)行競爭力、品牌影響力等不同視角的分析。
?。?）交互性強。數據分析人員根據自身的分析需求查詢(xún)任意周期、任意場(chǎng)景、任意內容等數據，同時(shí)進(jìn)行多期間、多場(chǎng)景下的數據對比分析及趨勢性分析。有異于以往的報告查詢(xún)，數顯平臺根據篩選器更簡(jiǎn)便、更快捷的提取所需的數據結果，大幅提高工作效率，可以把更多時(shí)間和精力用于分析與發(fā)掘數據結果。
?。?）平臺擁有強大的圖表構建器，實(shí)現結果可視化。平臺展示的數據結果均以圖表形式呈現，數據展示直觀(guān)明了，同時(shí)具備數據鉆取功能，進(jìn)行數據的上鉆與下鉆分析，以便更好的查詢(xún)與分析數據。
?。?）可進(jìn)行個(gè)性化定制模板設計。數據顯示平臺可根據不同部門(mén)人員的工作需要設計不同的數據顯示屏幕。同時(shí)針對常規化的工作報告內容，可以通過(guò)模板設計定期更新數據及分析結果，提高日常的工作效率。
?。?）操作簡(jiǎn)單、易用。數據可視化報告簡(jiǎn)單易用，內置各種分析模型與模塊，使用者不需要很強的統計學(xué)專(zhuān)業(yè)知識或者統計軟件使用知識都可以快速上手使用。同時(shí)，平臺自設各類(lèi)篩選器，用戶(hù)只需要在篩選器中點(diǎn)選所要查詢(xún)的內容，就可以立即看到需要的數據結果。
?。?）數據倉庫擴展性強。除了調研數據，企業(yè)還有很多內部流轉的數據，如營(yíng)銷(xiāo)、財務(wù)、人力等，部門(mén)數據的割裂導致企業(yè)較難進(jìn)行綜合性的分析，數顯平臺鏈接的數據倉庫具系列性，可以根據需求不斷延展，通過(guò)數顯平臺，可根據自身的數據內容做數據倉庫規劃、搭建數據倉庫、建立數據清洗及分析模型，在數據顯示平臺根據分析需要生成各類(lèi)業(yè)務(wù)報表、數據駕駛艙等分析結果。
通過(guò)CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺簡(jiǎn)易的操作流程，收集數據、清洗數據、分析處理數據，更高效地進(jìn)行數據管理與數據解讀，提升數據價(jià)值，大幅拓展數據應用空間。
?。ㄗ髡卟毯阆蒂惲⑿琶浇檠芯坑邢薰緮祿扛笨偙O，陳曉文系賽立信媒介研究有限公司運作部高級運作經(jīng)理）
SMR
出品|賽立信融媒研究院
排版、審核 |曾婷婷 查看全部
“CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
是賽立信2022年又一個(gè)新的嘗試。根據我們與客戶(hù)溝通及服務(wù)中發(fā)現的各種企業(yè)痛點(diǎn)，針對性的進(jìn)行技術(shù)賦能，用以增大各種數據服務(wù)的應用價(jià)值。
服務(wù)平臺主要包括：數采平臺服務(wù)和數顯平臺服務(wù)。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
一
數采平臺
?。磾祿杉脚_）
數據采集平臺是賽立信自主開(kāi)發(fā)的用戶(hù)在線(xiàn)互動(dòng)平臺（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“CRS系統”），是賽立信旗下的專(zhuān)業(yè)云調研平臺，系統主要用于賽立信的在線(xiàn)調研及訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)度、樣本配額的在線(xiàn)監控。
用戶(hù)在CRS系統平臺上可創(chuàng )建并設計調研問(wèn)卷，并將設計好的問(wèn)卷發(fā)放到指定渠道，通過(guò)電腦、平板、手機進(jìn)行答題，或者通過(guò)離線(xiàn)調查工具“CRS”進(jìn)行面訪(fǎng)調查、問(wèn)卷填寫(xiě)。
CRS系統四大功能模塊
四
大
功
能
?、賳?wèn)卷創(chuàng )建與設計
問(wèn)卷模塊包含：新建問(wèn)卷、問(wèn)卷設計、答卷收集、結果分析、模擬答題、復制、刪除、授權。
?、陧椖窟M(jìn)度管理
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。
?、劢M織管理
組織管理模塊包含：用戶(hù)管理、用戶(hù)組管理、角色管理、基本設置。
?、軋蟊砼c分析
報表模塊包含：新建報告、編輯、查看、刪除；報告可以分享，同時(shí)支持導出原始數據及基本圖表。
CRS系統功能的幾大優(yōu)勢
幾
大
優(yōu)
勢
?。?）實(shí)時(shí)記錄。即時(shí)數據統計，在線(xiàn)分析，與傳統的點(diǎn)對點(diǎn)調查方式相比，既提高了效率又節省了經(jīng)費，降低成本、節約時(shí)間、無(wú)需問(wèn)卷。
?。?）自動(dòng)回傳。高效樣本回收渠道，多樣本分享模式。
?。?）數據精準。高效精準的樣本對接平臺，樣本數據真實(shí)、有效，嚴格質(zhì)控流程。
?。?）連續監測。實(shí)時(shí)監控，通過(guò)后臺的監聽(tīng)、監看，樣本的隨機抽取，事后答卷審核，質(zhì)量可靠。
?。?）智能采集。問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)，實(shí)現問(wèn)卷生成、隨機等距生成電話(huà)號碼、調查訪(fǎng)問(wèn)和數據處理的電子化和網(wǎng)絡(luò )化。
?。?）簡(jiǎn)單方便。調查問(wèn)卷輕松創(chuàng )建，優(yōu)選專(zhuān)業(yè)化模板多樣化題型，個(gè)性化，便捷化邏輯設計，針對項目要求定制化設計問(wèn)卷。
?。?）適用于全方位的應用場(chǎng)景調研。包括顧客滿(mǎn)意度（顧客滿(mǎn)意度調查、顧客投訴管理、顧客推薦指數NPS監測……）、用戶(hù)調研和洞察（消費者行為與態(tài)度研究、產(chǎn)品價(jià)格調研、A/B測試、行業(yè)調研、競品分析……）、滿(mǎn)意度評估（滿(mǎn)意度、360°測評、能力測評、服務(wù)測評……）、報名與投票（活動(dòng)報名、活動(dòng)二維碼簽到、現場(chǎng)投票、各類(lèi)評選……）等場(chǎng)景下的調研。
CRS系統的新功能
?、僖痪矶啾韺?shí)時(shí)數據分析
一份問(wèn)卷數據，根據特定題目篩選形成多份數報表，可根據不同維度分析具體到各大類(lèi)問(wèn)卷的實(shí)時(shí)數據分析。如不同訪(fǎng)問(wèn)員的問(wèn)卷數據分析；不同調研區域的問(wèn)卷數據分析；重點(diǎn)題目選項樣戶(hù)數據分析等等，綜合這些數據分析結果，即可獲得許多精準、實(shí)用的問(wèn)卷調查結論。
?、诟鼜碗s的問(wèn)卷邏輯實(shí)現
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。針對一些前置條件更為復雜、涉及多個(gè)題目的問(wèn)卷邏輯，在題目設置上進(jìn)行了更進(jìn)一步的優(yōu)化。舉例來(lái)說(shuō)，針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”或 M2題“其次常做的運動(dòng)是什么”，任一問(wèn)題中選擇了選項3“游泳”或者選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“是否去健身館進(jìn)行此類(lèi)運動(dòng)”；針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”不選擇選項3“游泳”，M3題“不愿意進(jìn)行哪些運動(dòng)”選擇選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“對健身館持怎樣的看法”。通過(guò)這樣更復雜的問(wèn)卷邏輯推進(jìn)，能夠幫助我們更迅速、便捷地得到所需內容。
?、蹎晤}測試&單題測試（忽略邏輯）
這一功能可以快速測試具體題目，不需要從第一題開(kāi)始。單題測試即可以測試多個(gè)題目的關(guān)聯(lián)邏輯，具體題目可以通過(guò)錄入題目編號進(jìn)行指定。單題測試（忽略邏輯）則是忽略當前題目的關(guān)聯(lián)邏輯，即可以任意關(guān)聯(lián)幾個(gè)題目進(jìn)行測試。如此，便能夠進(jìn)一步滿(mǎn)足不同情況下的測試需求，達到快速方便測試的目的。
?、茴}目測試
在內容編輯頁(yè)面，題目屬性區中提供了題目測試功能，在系統頁(yè)面中點(diǎn)擊“題目測試”，即可令用戶(hù)直接在答題頁(yè)預覽該題目。無(wú)須重頭到尾的重新進(jìn)行整份問(wèn)卷的測試，大大的節約了進(jìn)行測試的時(shí)間及效率。
?、菀曨l評價(jià)
CRS系統在新題型應用上還增加了視頻/音頻評價(jià)題目。在題目界面點(diǎn)擊播放按鈕即可觀(guān)看視頻/音頻，在觀(guān)看完整個(gè)視頻后，可以對視頻的各個(gè)方面進(jìn)行對應的評分，也可以在播放視頻/音頻的途中看到喜歡的點(diǎn)擊喜歡/不喜歡，形成一組“視頻/音頻播放喜好度曲線(xiàn)”，大大增強了問(wèn)卷填寫(xiě)的趣味性以及互動(dòng)感。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
二
數顯平臺
?。磾祿目梢暬故酒脚_）
數據的可視化展示平臺就是賽立信的SmartBI平臺，平臺為客戶(hù)提供以圖表形式展示的調研數據結果，客戶(hù)通過(guò)展示屏直觀(guān)的分析數據結果，并且可以通過(guò)這個(gè)平臺進(jìn)行深度數據挖掘。
BI可視化模塊整合了數據可視化展示技術(shù)與數據倉庫建立技術(shù)，把海量的數據運算與精美的圖表結合起來(lái)。數據可視化平臺作為分析數據輸出的工具，大大降低數據挖掘的難度，數據分析人員通過(guò)交互操作可實(shí)現深入的數據挖掘及直觀(guān)的數據分析，
主要可實(shí)現以下幾點(diǎn)：
?。?）迅速發(fā)現數據中的異常點(diǎn)；
?。?）通過(guò)對異常點(diǎn)進(jìn)行明細撰取，實(shí)現異常點(diǎn)的深入分析，定位異常原因；
?。?）數據可視化，數據分析人員可對數據進(jìn)行交互、可視化分析和發(fā)掘，提高分析工作效率，得出更有意義的分析結論。
相對于傳統的數據分析報告，數據可視化無(wú)論從數據含量還是數據分析挖掘來(lái)說(shuō)都具有較強的優(yōu)勢。主要體現以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：
?。?）數據集成度高。傳統的數據報告是平面化的，相比之下，數據可視化報告的數據更為立體化。一份可視化數據報告，相當于一個(gè)小型的數據倉庫，數據量除了當期的調研數據以外，還包含歷次調研的所有數據，數據分析員可以根據需要隨時(shí)抽取所需數據?？梢暬瘮祿蟾媸沁B接一個(gè)數據倉庫，按照一定的格式將不同渠道、不同時(shí)期、不同角度的數據導入數據倉庫，進(jìn)行歷史比較、分場(chǎng)景比較等分析，減少數據翻查檢索的大量工作量。
?。?）強大的數據統計分析功能。數顯平臺是可視化大屏+數據倉庫，數據倉庫承載著(zhù)大量的數據，系統可以通過(guò)建立各種模型進(jìn)行不同的數據分析，例如通過(guò)時(shí)間序列、平均值、參考值等數據進(jìn)行趨勢對比及未來(lái)預估分析，通過(guò)SWOT、graveyard等模型進(jìn)行競爭力、品牌影響力等不同視角的分析。
?。?）交互性強。數據分析人員根據自身的分析需求查詢(xún)任意周期、任意場(chǎng)景、任意內容等數據，同時(shí)進(jìn)行多期間、多場(chǎng)景下的數據對比分析及趨勢性分析。有異于以往的報告查詢(xún)，數顯平臺根據篩選器更簡(jiǎn)便、更快捷的提取所需的數據結果，大幅提高工作效率，可以把更多時(shí)間和精力用于分析與發(fā)掘數據結果。
?。?）平臺擁有強大的圖表構建器，實(shí)現結果可視化。平臺展示的數據結果均以圖表形式呈現，數據展示直觀(guān)明了，同時(shí)具備數據鉆取功能，進(jìn)行數據的上鉆與下鉆分析，以便更好的查詢(xún)與分析數據。
?。?）可進(jìn)行個(gè)性化定制模板設計。數據顯示平臺可根據不同部門(mén)人員的工作需要設計不同的數據顯示屏幕。同時(shí)針對常規化的工作報告內容，可以通過(guò)模板設計定期更新數據及分析結果，提高日常的工作效率。
?。?）操作簡(jiǎn)單、易用。數據可視化報告簡(jiǎn)單易用，內置各種分析模型與模塊，使用者不需要很強的統計學(xué)專(zhuān)業(yè)知識或者統計軟件使用知識都可以快速上手使用。同時(shí)，平臺自設各類(lèi)篩選器，用戶(hù)只需要在篩選器中點(diǎn)選所要查詢(xún)的內容，就可以立即看到需要的數據結果。
?。?）數據倉庫擴展性強。除了調研數據，企業(yè)還有很多內部流轉的數據，如營(yíng)銷(xiāo)、財務(wù)、人力等，部門(mén)數據的割裂導致企業(yè)較難進(jìn)行綜合性的分析，數顯平臺鏈接的數據倉庫具系列性，可以根據需求不斷延展，通過(guò)數顯平臺，可根據自身的數據內容做數據倉庫規劃、搭建數據倉庫、建立數據清洗及分析模型，在數據顯示平臺根據分析需要生成各類(lèi)業(yè)務(wù)報表、數據駕駛艙等分析結果。
通過(guò)CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺簡(jiǎn)易的操作流程，收集數據、清洗數據、分析處理數據，更高效地進(jìn)行數據管理與數據解讀，提升數據價(jià)值，大幅拓展數據應用空間。
?。ㄗ髡卟毯阆蒂惲⑿琶浇檠芯坑邢薰緮祿扛笨偙O，陳曉文系賽立信媒介研究有限公司運作部高級運作經(jīng)理）
SMR
出品|賽立信融媒研究院
排版、審核 |曾婷婷 查看全部
【原創(chuàng )推文】一文帶你了解CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺產(chǎn)品
“CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
是賽立信2022年又一個(gè)新的嘗試。根據我們與客戶(hù)溝通及服務(wù)中發(fā)現的各種企業(yè)痛點(diǎn)，針對性的進(jìn)行技術(shù)賦能，用以增大各種數據服務(wù)的應用價(jià)值。
服務(wù)平臺主要包括：數采平臺服務(wù)和數顯平臺服務(wù)。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
一
數采平臺
?。磾祿?a href="http://www.hqbet6457.com/" target="_blank">采集平臺）
數據采集平臺是賽立信自主開(kāi)發(fā)的用戶(hù)在線(xiàn)互動(dòng)平臺（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“CRS系統”），是賽立信旗下的專(zhuān)業(yè)云調研平臺，系統主要用于賽立信的在線(xiàn)調研及訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)度、樣本配額的在線(xiàn)監控。
用戶(hù)在CRS系統平臺上可創(chuàng )建并設計調研問(wèn)卷，并將設計好的問(wèn)卷發(fā)放到指定渠道，通過(guò)電腦、平板、手機進(jìn)行答題，或者通過(guò)離線(xiàn)調查工具“CRS”進(jìn)行面訪(fǎng)調查、問(wèn)卷填寫(xiě)。
CRS系統四大功能模塊
四
大
功
能
?、賳?wèn)卷創(chuàng )建與設計
問(wèn)卷模塊包含：新建問(wèn)卷、問(wèn)卷設計、答卷收集、結果分析、模擬答題、復制、刪除、授權。
?、陧椖窟M(jìn)度管理
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。
?、劢M織管理
組織管理模塊包含：用戶(hù)管理、用戶(hù)組管理、角色管理、基本設置。
?、軋蟊砼c分析
報表模塊包含：新建報告、編輯、查看、刪除；報告可以分享，同時(shí)支持導出原始數據及基本圖表。
CRS系統功能的幾大優(yōu)勢
幾
大
優(yōu)
勢
?。?）實(shí)時(shí)記錄。即時(shí)數據統計，在線(xiàn)分析，與傳統的點(diǎn)對點(diǎn)調查方式相比，既提高了效率又節省了經(jīng)費，降低成本、節約時(shí)間、無(wú)需問(wèn)卷。
?。?）自動(dòng)回傳。高效樣本回收渠道，多樣本分享模式。
?。?）數據精準。高效精準的樣本對接平臺，樣本數據真實(shí)、有效，嚴格質(zhì)控流程。
?。?）連續監測。實(shí)時(shí)監控，通過(guò)后臺的監聽(tīng)、監看，樣本的隨機抽取，事后答卷審核，質(zhì)量可靠。
?。?）智能采集。問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)，實(shí)現問(wèn)卷生成、隨機等距生成電話(huà)號碼、調查訪(fǎng)問(wèn)和數據處理的電子化和網(wǎng)絡(luò )化。
?。?）簡(jiǎn)單方便。調查問(wèn)卷輕松創(chuàng )建，優(yōu)選專(zhuān)業(yè)化模板多樣化題型，個(gè)性化，便捷化邏輯設計，針對項目要求定制化設計問(wèn)卷。
?。?）適用于全方位的應用場(chǎng)景調研。包括顧客滿(mǎn)意度（顧客滿(mǎn)意度調查、顧客投訴管理、顧客推薦指數NPS監測……）、用戶(hù)調研和洞察（消費者行為與態(tài)度研究、產(chǎn)品價(jià)格調研、A/B測試、行業(yè)調研、競品分析……）、滿(mǎn)意度評估（滿(mǎn)意度、360°測評、能力測評、服務(wù)測評……）、報名與投票（活動(dòng)報名、活動(dòng)二維碼簽到、現場(chǎng)投票、各類(lèi)評選……）等場(chǎng)景下的調研。
CRS系統的新功能
?、僖痪矶啾韺?shí)時(shí)數據分析
一份問(wèn)卷數據，根據特定題目篩選形成多份數報表，可根據不同維度分析具體到各大類(lèi)問(wèn)卷的實(shí)時(shí)數據分析。如不同訪(fǎng)問(wèn)員的問(wèn)卷數據分析；不同調研區域的問(wèn)卷數據分析；重點(diǎn)題目選項樣戶(hù)數據分析等等，綜合這些數據分析結果，即可獲得許多精準、實(shí)用的問(wèn)卷調查結論。
?、诟鼜碗s的問(wèn)卷邏輯實(shí)現
項目進(jìn)度管理包括問(wèn)卷完成數量、配額完成率等統計。針對一些前置條件更為復雜、涉及多個(gè)題目的問(wèn)卷邏輯，在題目設置上進(jìn)行了更進(jìn)一步的優(yōu)化。舉例來(lái)說(shuō)，針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”或 M2題“其次常做的運動(dòng)是什么”，任一問(wèn)題中選擇了選項3“游泳”或者選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“是否去健身館進(jìn)行此類(lèi)運動(dòng)”；針對M1題“最常做的運動(dòng)是什么”不選擇選項3“游泳”，M3題“不愿意進(jìn)行哪些運動(dòng)”選擇選項4“瑜伽”，則顯示后續題目“對健身館持怎樣的看法”。通過(guò)這樣更復雜的問(wèn)卷邏輯推進(jìn)，能夠幫助我們更迅速、便捷地得到所需內容。
?、蹎晤}測試&單題測試（忽略邏輯）
這一功能可以快速測試具體題目，不需要從第一題開(kāi)始。單題測試即可以測試多個(gè)題目的關(guān)聯(lián)邏輯，具體題目可以通過(guò)錄入題目編號進(jìn)行指定。單題測試（忽略邏輯）則是忽略當前題目的關(guān)聯(lián)邏輯，即可以任意關(guān)聯(lián)幾個(gè)題目進(jìn)行測試。如此，便能夠進(jìn)一步滿(mǎn)足不同情況下的測試需求，達到快速方便測試的目的。
?、茴}目測試
在內容編輯頁(yè)面，題目屬性區中提供了題目測試功能，在系統頁(yè)面中點(diǎn)擊“題目測試”，即可令用戶(hù)直接在答題頁(yè)預覽該題目。無(wú)須重頭到尾的重新進(jìn)行整份問(wèn)卷的測試，大大的節約了進(jìn)行測試的時(shí)間及效率。
?、菀曨l評價(jià)
CRS系統在新題型應用上還增加了視頻/音頻評價(jià)題目。在題目界面點(diǎn)擊播放按鈕即可觀(guān)看視頻/音頻，在觀(guān)看完整個(gè)視頻后，可以對視頻的各個(gè)方面進(jìn)行對應的評分，也可以在播放視頻/音頻的途中看到喜歡的點(diǎn)擊喜歡/不喜歡，形成一組“視頻/音頻播放喜好度曲線(xiàn)”，大大增強了問(wèn)卷填寫(xiě)的趣味性以及互動(dòng)感。
CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺”
二
數顯平臺
?。磾祿目梢暬故酒脚_）
數據的可視化展示平臺就是賽立信的SmartBI平臺，平臺為客戶(hù)提供以圖表形式展示的調研數據結果，客戶(hù)通過(guò)展示屏直觀(guān)的分析數據結果，并且可以通過(guò)這個(gè)平臺進(jìn)行深度數據挖掘。
BI可視化模塊整合了數據可視化展示技術(shù)與數據倉庫建立技術(shù)，把海量的數據運算與精美的圖表結合起來(lái)。數據可視化平臺作為分析數據輸出的工具，大大降低數據挖掘的難度，數據分析人員通過(guò)交互操作可實(shí)現深入的數據挖掘及直觀(guān)的數據分析，
主要可實(shí)現以下幾點(diǎn)：
?。?）迅速發(fā)現數據中的異常點(diǎn)；
?。?）通過(guò)對異常點(diǎn)進(jìn)行明細撰取，實(shí)現異常點(diǎn)的深入分析，定位異常原因；
?。?）數據可視化，數據分析人員可對數據進(jìn)行交互、可視化分析和發(fā)掘，提高分析工作效率，得出更有意義的分析結論。
相對于傳統的數據分析報告，數據可視化無(wú)論從數據含量還是數據分析挖掘來(lái)說(shuō)都具有較強的優(yōu)勢。主要體現以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：
?。?）數據集成度高。傳統的數據報告是平面化的，相比之下，數據可視化報告的數據更為立體化。一份可視化數據報告，相當于一個(gè)小型的數據倉庫，數據量除了當期的調研數據以外，還包含歷次調研的所有數據，數據分析員可以根據需要隨時(shí)抽取所需數據?？梢暬瘮祿蟾媸沁B接一個(gè)數據倉庫，按照一定的格式將不同渠道、不同時(shí)期、不同角度的數據導入數據倉庫，進(jìn)行歷史比較、分場(chǎng)景比較等分析，減少數據翻查檢索的大量工作量。
?。?）強大的數據統計分析功能。數顯平臺是可視化大屏+數據倉庫，數據倉庫承載著(zhù)大量的數據，系統可以通過(guò)建立各種模型進(jìn)行不同的數據分析，例如通過(guò)時(shí)間序列、平均值、參考值等數據進(jìn)行趨勢對比及未來(lái)預估分析，通過(guò)SWOT、graveyard等模型進(jìn)行競爭力、品牌影響力等不同視角的分析。
?。?）交互性強。數據分析人員根據自身的分析需求查詢(xún)任意周期、任意場(chǎng)景、任意內容等數據，同時(shí)進(jìn)行多期間、多場(chǎng)景下的數據對比分析及趨勢性分析。有異于以往的報告查詢(xún)，數顯平臺根據篩選器更簡(jiǎn)便、更快捷的提取所需的數據結果，大幅提高工作效率，可以把更多時(shí)間和精力用于分析與發(fā)掘數據結果。
?。?）平臺擁有強大的圖表構建器，實(shí)現結果可視化。平臺展示的數據結果均以圖表形式呈現，數據展示直觀(guān)明了，同時(shí)具備數據鉆取功能，進(jìn)行數據的上鉆與下鉆分析，以便更好的查詢(xún)與分析數據。
?。?）可進(jìn)行個(gè)性化定制模板設計。數據顯示平臺可根據不同部門(mén)人員的工作需要設計不同的數據顯示屏幕。同時(shí)針對常規化的工作報告內容，可以通過(guò)模板設計定期更新數據及分析結果，提高日常的工作效率。
?。?）操作簡(jiǎn)單、易用。數據可視化報告簡(jiǎn)單易用，內置各種分析模型與模塊，使用者不需要很強的統計學(xué)專(zhuān)業(yè)知識或者統計軟件使用知識都可以快速上手使用。同時(shí)，平臺自設各類(lèi)篩選器，用戶(hù)只需要在篩選器中點(diǎn)選所要查詢(xún)的內容，就可以立即看到需要的數據結果。
?。?）數據倉庫擴展性強。除了調研數據，企業(yè)還有很多內部流轉的數據，如營(yíng)銷(xiāo)、財務(wù)、人力等，部門(mén)數據的割裂導致企業(yè)較難進(jìn)行綜合性的分析，數顯平臺鏈接的數據倉庫具系列性，可以根據需求不斷延展，通過(guò)數顯平臺，可根據自身的數據內容做數據倉庫規劃、搭建數據倉庫、建立數據清洗及分析模型，在數據顯示平臺根據分析需要生成各類(lèi)業(yè)務(wù)報表、數據駕駛艙等分析結果。
通過(guò)CRS&BI實(shí)時(shí)調研服務(wù)平臺簡(jiǎn)易的操作流程，收集數據、清洗數據、分析處理數據，更高效地進(jìn)行數據管理與數據解讀，提升數據價(jià)值，大幅拓展數據應用空間。
?。ㄗ髡卟毯阆蒂惲⑿琶浇檠芯坑邢薰緮祿扛笨偙O，陳曉文系賽立信媒介研究有限公司運作部高級運作經(jīng)理）
SMR
出品|賽立信融媒研究院
排版、審核 |曾婷婷
分布式日志收集系統 - ExceptionLess的安裝、配置、使用
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-07-22 06:18
分布式日志收集系統 - ExceptionLess的安裝、配置、使用
前言
Exceptionless 是一個(gè)開(kāi)源的實(shí)時(shí)的日志收集框架，它可以應用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web API，Web Forms，WPF，Console，ASP.NET MVC 等技術(shù)開(kāi)發(fā)的應用程序中，并且提供了REST接口可以應用在 Javascript，Node.js 中。（基本就是.Net技術(shù)棧的一套東西）
項目地址：
它將日志收集變得簡(jiǎn)單易用并且不需要了解太多的相關(guān)技術(shù)細節及配置，對于微服務(wù)架構的應用程序來(lái)說(shuō)，統一的日志收集系統的建立更是有必要。
要使用的話(huà)只需要在其官網(wǎng)上注冊個(gè)賬號，然后在代碼中配置一下APIKey就可以了，不過(guò)免費版額度有限，當然還是自己部署一套比較好，這次依然使用docker部署
安裝
docker部署可以在GitHub下載代碼自己構建，也可以用官方打包好的鏡像，為了方便這里我直接使用官方打包的鏡像
docker-compose.yml 內容如下
可以看到其中包含5個(gè)容器：ExceptionLess App、ExceptionLess Job、elasticsearch、kibana、Redis
version:?'3.7'<br /><br />services:<br />??app:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />??????-?redis<br />????image:?exceptionless/app:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />??????#?官方配置默認包含HTTPS，我把它關(guān)了<br />??????#ASPNETCORE_URLS:?http://+;https://+<br />??????ASPNETCORE_URLS:?http://+<br />??????#?關(guān)了HTTPS，這個(gè)端口也不用配置了<br />??????#ASPNETCORE_HTTPS_PORT:?5001<br />??????#?關(guān)了HTTPS，證書(shū)也不用配置<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Password:?password<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Path:?/https/aspnetapp.pfx<br />??????EX_RunJobsInProcess:?'false'<br />????ports:<br />??????-?5000:80<br />??????#?關(guān)了HTTPS，不需要映射443端口<br />??????#-?5001:443<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br />??????-?ex_ssldata:/https<br /><br />??jobs:<br />????depends_on:<br />??????-?app<br />????image:?exceptionless/job:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????#?UI地址，修改這里的IP地址為你的服務(wù)器IP地址<br />??????EX_BaseURL:?http://你的IP:5000<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????#?郵件配置<br />??????EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />??????EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br /><br />??elasticsearch:<br />????image:?exceptionless/elasticsearch:7.15.2<br />????environment:<br />??????discovery.type:?single-node<br />??????xpack.security.enabled:?'false'<br />??????ES_JAVA_OPTS:?-Xms1g?-Xmx1g<br />????ports:<br />??????-?9200:9200<br />??????-?9300:9300<br />????volumes:<br />??????-?ex_esdata:/usr/share/elasticsearch/data<br /><br />??kibana:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />????image:?docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2<br />????ports:<br />??????-?5601:5601<br /><br />??redis:<br />????image:?redis:6.0-alpine<br />????ports:<br />??????-?6379:6379<br /><br />volumes:<br />??ex_esdata:<br />????driver:?local<br />??ex_appdata:<br />????driver:?local<br />??ex_ssldata:<br />????driver:?local<br />
郵件配置
郵件配置是比較麻煩的地方，我查了一些資料才解決
在jobs容器中的這兩個(gè)環(huán)境變量里配置
EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />
有坑的地方就是EX_ConnectionStrings__Email變量的郵箱地址需要對@符號進(jìn)行轉義，用%40代替@符號
以我的自建郵箱為例，郵箱地址是：，那么配置就是這樣
EX_ConnectionStrings__Email: smtps://test%40dealiaxy.com:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom: test@dealiaxy.com
這樣配置完成就可以正常發(fā)郵件了~
PS：還可以配置Webhook實(shí)現報錯自動(dòng)推送到微信、釘釘之類(lèi)的平臺，不細說(shuō)了
AspNetCore集成
我主要使用的.Net技術(shù)棧是AspNetCore，其他項目可以參考官方文檔的集成教程
首先在ExceptionLess中創(chuàng )建一個(gè)項目，把APIKey復制下來(lái)
編輯AspNetCore項目的appsettings.json文件，增加配置
"Exceptionless":?{<br />????"ServerUrl":?"http://12.0.0.1:5000",<br />????"ApiKey":?"Rajo99MksQTS6zZK81238jTkNHNOQP33A3iW45JC"<br />}<br />
然后編輯Program.cs，添加服務(wù)和中間件
builder.Services.AddExceptionless(builder.Configuration);<br />app.UseExceptionless();<br />
集成這一步就搞定了
記錄事件
Exceptionless中的事件有以下幾種類(lèi)型：
除此之外，每個(gè)事件還可以附加tags、object、UserIdentity、Description之類(lèi)的信息，有這些信息的輔助可以方便后續排查問(wèn)題。
最簡(jiǎn)單的使用
ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message").Submit();<br />
CreateLog方法會(huì )放回一個(gè)EventBuilder類(lèi)型的對象，之后在這個(gè)對象上進(jìn)行大部分操作支持鏈式調用
可以像上面那樣一行代碼鏈式調用，也可以這樣
//?先創(chuàng )建<br />var?eventBuilder?=?ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message");<br />//?再來(lái)慢慢添加<br />eventBuilder.AddObject(...);<br />eventBuilder.AddTags(...);<br />//?最后提交<br />eventBuilder.Submit();<br />
可以附加到事件中的信息有很多，下面是官網(wǎng)提供的一些例子
//?Set?the?reference?id?of?the?event?so?we?can?search?for?it?later?(reference:id).<br />//?This?will?automatically?be?populated?if?you?call?ExceptionlessClient.Default.Configuration.UseReferenceIds();<br />.SetReferenceId(Guid.NewGuid().ToString("N"))<br />//?Add?the?order?object?but?exclude?the?credit?number?property.<br />.AddObject(order,?"Order",?excludedPropertyNames:?new?[]?{?"CreditCardNumber"?},?maxDepth:?2)<br />//?Set?the?quote?number.<br />.SetProperty("Quote",?123)<br />//?Add?an?order?tag.<br />.AddTags("Order")<br />//?Mark?critical.<br />.MarkAsCritical()<br />//?Set?the?coordinates?of?the?end?user.<br />.SetGeo(43.595089,?-88.444602)<br />//?Set?the?user?id?that?is?in?our?system?and?provide?a?friendly?name.<br />.SetUserIdentity(user.Id,?user.FullName)<br />//?Set?the?users?description?of?the?error.<br />.SetUserDescription(user.EmailAddress,?"I?tried?creating?an?order?from?my?saved?quote.")<br />
例如，使用SetUserIdentity設置了用戶(hù)信息，在異常列表就可以看到用戶(hù)名，如圖
image
用AddTags添加標簽，在頁(yè)面中以badge的形式顯示
image
還有AddObject，很方便，可以直接把對象傳進(jìn)去，由于C#語(yǔ)言有匿名對象，那就更方便了，在頁(yè)面上的“擴展數據”標簽頁(yè)上可以看到，ExceptionLess會(huì )把對象處理成表格形式，更加直觀(guān)
image提交錯誤信息
ExceptionLess提供了Exception對象的擴展方法
可以catch到錯誤后直接Submit
try?{}<br />catch?(Exception?ex)?{<br />????ex.ToExceptionless().Submit();<br />}<br />
當然也可以附加一些信息進(jìn)去
ex.ToExceptionless().AddObject(...).Submit();<br />
集成日志框架
除了手動(dòng)提交事件，它還提供了與現有日志框架集成的方法
安裝對應的nuget包就行（簡(jiǎn)單搜了一下，至少對Log4net和NLog的支持應該是沒(méi)啥問(wèn)題的）
image
以與Log4net集成為例，首先安裝nuget包：Exceptionless.Log4net
附上一個(gè)簡(jiǎn)單的Log4net配置
<br /><br />??<br />????<br />??<br /><br /><br /><br />??<br />??<br /><br /><br />
其他語(yǔ)言能用嗎？
雖然官方只支持.Net平臺和前端（js調用、vue3），不過(guò)ExceptionLess提供了大量的HTTP接口，想要在其他語(yǔ)言的項目中使用，只需要調用對應的接口就行了，甚至可以自己封裝一個(gè)
不過(guò)在其他語(yǔ)言的項目中，我推薦使用Sentry（下一篇文章要介紹的），支持的語(yǔ)言/框架更多，ExceptionLess的優(yōu)勢在于和AspNetCore這類(lèi).Net平臺的結合更好，結果頁(yè)面更直觀(guān)~
話(huà)說(shuō)回來(lái)，ExceptionLess的接口文檔（Swagger）在/docs/index.html，根據部署地址訪(fǎng)問(wèn)就能看到，里面你要的功能基本都有。
參考資料 查看全部
前言
Exceptionless 是一個(gè)開(kāi)源的實(shí)時(shí)的日志收集框架，它可以應用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web API，Web Forms，WPF，Console，ASP.NET MVC 等技術(shù)開(kāi)發(fā)的應用程序中，并且提供了REST接口可以應用在 Javascript，Node.js 中。（基本就是.Net技術(shù)棧的一套東西）
項目地址：
它將日志收集變得簡(jiǎn)單易用并且不需要了解太多的相關(guān)技術(shù)細節及配置，對于微服務(wù)架構的應用程序來(lái)說(shuō)，統一的日志收集系統的建立更是有必要。
要使用的話(huà)只需要在其官網(wǎng)上注冊個(gè)賬號，然后在代碼中配置一下APIKey就可以了，不過(guò)免費版額度有限，當然還是自己部署一套比較好，這次依然使用docker部署
安裝
docker部署可以在GitHub下載代碼自己構建，也可以用官方打包好的鏡像，為了方便這里我直接使用官方打包的鏡像
docker-compose.yml 內容如下
可以看到其中包含5個(gè)容器：ExceptionLess App、ExceptionLess Job、elasticsearch、kibana、Redis
version:?'3.7'<br /><br />services:<br />??app:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />??????-?redis<br />????image:?exceptionless/app:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />??????#?官方配置默認包含HTTPS，我把它關(guān)了<br />??????#ASPNETCORE_URLS:?http://+;https://+<br />??????ASPNETCORE_URLS:?http://+<br />??????#?關(guān)了HTTPS，這個(gè)端口也不用配置了<br />??????#ASPNETCORE_HTTPS_PORT:?5001<br />??????#?關(guān)了HTTPS，證書(shū)也不用配置<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Password:?password<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Path:?/https/aspnetapp.pfx<br />??????EX_RunJobsInProcess:?'false'<br />????ports:<br />??????-?5000:80<br />??????#?關(guān)了HTTPS，不需要映射443端口<br />??????#-?5001:443<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br />??????-?ex_ssldata:/https<br /><br />??jobs:<br />????depends_on:<br />??????-?app<br />????image:?exceptionless/job:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????#?UI地址，修改這里的IP地址為你的服務(wù)器IP地址<br />??????EX_BaseURL:?http://你的IP:5000<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????#?郵件配置<br />??????EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />??????EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br /><br />??elasticsearch:<br />????image:?exceptionless/elasticsearch:7.15.2<br />????environment:<br />??????discovery.type:?single-node<br />??????xpack.security.enabled:?'false'<br />??????ES_JAVA_OPTS:?-Xms1g?-Xmx1g<br />????ports:<br />??????-?9200:9200<br />??????-?9300:9300<br />????volumes:<br />??????-?ex_esdata:/usr/share/elasticsearch/data<br /><br />??kibana:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />????image:?docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2<br />????ports:<br />??????-?5601:5601<br /><br />??redis:<br />????image:?redis:6.0-alpine<br />????ports:<br />??????-?6379:6379<br /><br />volumes:<br />??ex_esdata:<br />????driver:?local<br />??ex_appdata:<br />????driver:?local<br />??ex_ssldata:<br />????driver:?local<br />
郵件配置
郵件配置是比較麻煩的地方，我查了一些資料才解決
在jobs容器中的這兩個(gè)環(huán)境變量里配置
EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />
有坑的地方就是EX_ConnectionStrings__Email變量的郵箱地址需要對@符號進(jìn)行轉義，用%40代替@符號
以我的自建郵箱為例，郵箱地址是：，那么配置就是這樣
EX_ConnectionStrings__Email: smtps://test%40dealiaxy.com:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom: test@dealiaxy.com
這樣配置完成就可以正常發(fā)郵件了~
PS：還可以配置Webhook實(shí)現報錯自動(dòng)推送到微信、釘釘之類(lèi)的平臺，不細說(shuō)了
AspNetCore集成
我主要使用的.Net技術(shù)棧是AspNetCore，其他項目可以參考官方文檔的集成教程
首先在ExceptionLess中創(chuàng )建一個(gè)項目，把APIKey復制下來(lái)
編輯AspNetCore項目的appsettings.json文件，增加配置
"Exceptionless":?{<br />????"ServerUrl":?"http://12.0.0.1:5000",<br />????"ApiKey":?"Rajo99MksQTS6zZK81238jTkNHNOQP33A3iW45JC"<br />}<br />
然后編輯Program.cs，添加服務(wù)和中間件
builder.Services.AddExceptionless(builder.Configuration);<br />app.UseExceptionless();<br />
集成這一步就搞定了
記錄事件
Exceptionless中的事件有以下幾種類(lèi)型：
除此之外，每個(gè)事件還可以附加tags、object、UserIdentity、Description之類(lèi)的信息，有這些信息的輔助可以方便后續排查問(wèn)題。
最簡(jiǎn)單的使用
ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message").Submit();<br />
CreateLog方法會(huì )放回一個(gè)EventBuilder類(lèi)型的對象，之后在這個(gè)對象上進(jìn)行大部分操作支持鏈式調用
可以像上面那樣一行代碼鏈式調用，也可以這樣
//?先創(chuàng )建<br />var?eventBuilder?=?ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message");<br />//?再來(lái)慢慢添加<br />eventBuilder.AddObject(...);<br />eventBuilder.AddTags(...);<br />//?最后提交<br />eventBuilder.Submit();<br />
可以附加到事件中的信息有很多，下面是官網(wǎng)提供的一些例子
//?Set?the?reference?id?of?the?event?so?we?can?search?for?it?later?(reference:id).<br />//?This?will?automatically?be?populated?if?you?call?ExceptionlessClient.Default.Configuration.UseReferenceIds();<br />.SetReferenceId(Guid.NewGuid().ToString("N"))<br />//?Add?the?order?object?but?exclude?the?credit?number?property.<br />.AddObject(order,?"Order",?excludedPropertyNames:?new?[]?{?"CreditCardNumber"?},?maxDepth:?2)<br />//?Set?the?quote?number.<br />.SetProperty("Quote",?123)<br />//?Add?an?order?tag.<br />.AddTags("Order")<br />//?Mark?critical.<br />.MarkAsCritical()<br />//?Set?the?coordinates?of?the?end?user.<br />.SetGeo(43.595089,?-88.444602)<br />//?Set?the?user?id?that?is?in?our?system?and?provide?a?friendly?name.<br />.SetUserIdentity(user.Id,?user.FullName)<br />//?Set?the?users?description?of?the?error.<br />.SetUserDescription(user.EmailAddress,?"I?tried?creating?an?order?from?my?saved?quote.")<br />
例如，使用SetUserIdentity設置了用戶(hù)信息，在異常列表就可以看到用戶(hù)名，如圖
image
用AddTags添加標簽，在頁(yè)面中以badge的形式顯示
image
還有AddObject，很方便，可以直接把對象傳進(jìn)去，由于C#語(yǔ)言有匿名對象，那就更方便了，在頁(yè)面上的“擴展數據”標簽頁(yè)上可以看到，ExceptionLess會(huì )把對象處理成表格形式，更加直觀(guān)
image提交錯誤信息
ExceptionLess提供了Exception對象的擴展方法
可以catch到錯誤后直接Submit
try?{}<br />catch?(Exception?ex)?{<br />????ex.ToExceptionless().Submit();<br />}<br />
當然也可以附加一些信息進(jìn)去
ex.ToExceptionless().AddObject(...).Submit();<br />
集成日志框架
除了手動(dòng)提交事件，它還提供了與現有日志框架集成的方法
安裝對應的nuget包就行（簡(jiǎn)單搜了一下，至少對Log4net和NLog的支持應該是沒(méi)啥問(wèn)題的）
image
以與Log4net集成為例，首先安裝nuget包：Exceptionless.Log4net
附上一個(gè)簡(jiǎn)單的Log4net配置
<br /><br />??<br />????<br />??<br /><br /><br /><br />??<br />??<br /><br /><br />
其他語(yǔ)言能用嗎？
雖然官方只支持.Net平臺和前端（js調用、vue3），不過(guò)ExceptionLess提供了大量的HTTP接口，想要在其他語(yǔ)言的項目中使用，只需要調用對應的接口就行了，甚至可以自己封裝一個(gè)
不過(guò)在其他語(yǔ)言的項目中，我推薦使用Sentry（下一篇文章要介紹的），支持的語(yǔ)言/框架更多，ExceptionLess的優(yōu)勢在于和AspNetCore這類(lèi).Net平臺的結合更好，結果頁(yè)面更直觀(guān)~
話(huà)說(shuō)回來(lái)，ExceptionLess的接口文檔（Swagger）在/docs/index.html，根據部署地址訪(fǎng)問(wèn)就能看到，里面你要的功能基本都有。
參考資料 查看全部
分布式日志收集系統 - ExceptionLess的安裝、配置、使用
前言
Exceptionless 是一個(gè)開(kāi)源的實(shí)時(shí)的日志收集框架，它可以應用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web API，Web Forms，WPF，Console，ASP.NET MVC 等技術(shù)開(kāi)發(fā)的應用程序中，并且提供了REST接口可以應用在 Javascript，Node.js 中。（基本就是.Net技術(shù)棧的一套東西）
項目地址：
它將日志收集變得簡(jiǎn)單易用并且不需要了解太多的相關(guān)技術(shù)細節及配置，對于微服務(wù)架構的應用程序來(lái)說(shuō)，統一的日志收集系統的建立更是有必要。
要使用的話(huà)只需要在其官網(wǎng)上注冊個(gè)賬號，然后在代碼中配置一下APIKey就可以了，不過(guò)免費版額度有限，當然還是自己部署一套比較好，這次依然使用docker部署
安裝
docker部署可以在GitHub下載代碼自己構建，也可以用官方打包好的鏡像，為了方便這里我直接使用官方打包的鏡像
docker-compose.yml 內容如下
可以看到其中包含5個(gè)容器：ExceptionLess App、ExceptionLess Job、elasticsearch、kibana、Redis
version:?'3.7'<br /><br />services:<br />??app:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />??????-?redis<br />????image:?exceptionless/app:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />??????#?官方配置默認包含HTTPS，我把它關(guān)了<br />??????#ASPNETCORE_URLS:?http://+;https://+<br />??????ASPNETCORE_URLS:?http://+<br />??????#?關(guān)了HTTPS，這個(gè)端口也不用配置了<br />??????#ASPNETCORE_HTTPS_PORT:?5001<br />??????#?關(guān)了HTTPS，證書(shū)也不用配置<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Password:?password<br />??????#ASPNETCORE_Kestrel__Certificates__Default__Path:?/https/aspnetapp.pfx<br />??????EX_RunJobsInProcess:?'false'<br />????ports:<br />??????-?5000:80<br />??????#?關(guān)了HTTPS，不需要映射443端口<br />??????#-?5001:443<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br />??????-?ex_ssldata:/https<br /><br />??jobs:<br />????depends_on:<br />??????-?app<br />????image:?exceptionless/job:latest<br />????environment:<br />??????EX_AppMode:?Production<br />??????#?UI地址，修改這里的IP地址為你的服務(wù)器IP地址<br />??????EX_BaseURL:?http://你的IP:5000<br />??????EX_ConnectionStrings__Cache:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Elasticsearch:?server=http://elasticsearch:9200<br />??????#?郵件配置<br />??????EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />??????EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />??????EX_ConnectionStrings__MessageBus:?provider=redis<br />??????#EX_ConnectionStrings__Metrics:?provider=statsd;server=statsd;<br />??????EX_ConnectionStrings__Queue:?provider=redis<br />??????EX_ConnectionStrings__Redis:?server=redis,abortConnect=false<br />??????EX_ConnectionStrings__Storage:?provider=folder;path=/app/storage<br />????volumes:<br />??????-?ex_appdata:/app/storage<br /><br />??elasticsearch:<br />????image:?exceptionless/elasticsearch:7.15.2<br />????environment:<br />??????discovery.type:?single-node<br />??????xpack.security.enabled:?'false'<br />??????ES_JAVA_OPTS:?-Xms1g?-Xmx1g<br />????ports:<br />??????-?9200:9200<br />??????-?9300:9300<br />????volumes:<br />??????-?ex_esdata:/usr/share/elasticsearch/data<br /><br />??kibana:<br />????depends_on:<br />??????-?elasticsearch<br />????image:?docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.2<br />????ports:<br />??????-?5601:5601<br /><br />??redis:<br />????image:?redis:6.0-alpine<br />????ports:<br />??????-?6379:6379<br /><br />volumes:<br />??ex_esdata:<br />????driver:?local<br />??ex_appdata:<br />????driver:?local<br />??ex_ssldata:<br />????driver:?local<br />
郵件配置
郵件配置是比較麻煩的地方，我查了一些資料才解決
在jobs容器中的這兩個(gè)環(huán)境變量里配置
EX_ConnectionStrings__Email:?smtps://郵箱地址:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom:?發(fā)件郵箱地址<br />
有坑的地方就是EX_ConnectionStrings__Email變量的郵箱地址需要對@符號進(jìn)行轉義，用%40代替@符號
以我的自建郵箱為例，郵箱地址是：，那么配置就是這樣
EX_ConnectionStrings__Email: smtps://test%40dealiaxy.com:密碼@SMTP服務(wù)器:端口<br />EX_SmtpFrom: test@dealiaxy.com
這樣配置完成就可以正常發(fā)郵件了~
PS：還可以配置Webhook實(shí)現報錯自動(dòng)推送到微信、釘釘之類(lèi)的平臺，不細說(shuō)了
AspNetCore集成
我主要使用的.Net技術(shù)棧是AspNetCore，其他項目可以參考官方文檔的集成教程
首先在ExceptionLess中創(chuàng )建一個(gè)項目，把APIKey復制下來(lái)
編輯AspNetCore項目的appsettings.json文件，增加配置
"Exceptionless":?{<br />????"ServerUrl":?"http://12.0.0.1:5000",<br />????"ApiKey":?"Rajo99MksQTS6zZK81238jTkNHNOQP33A3iW45JC"<br />}<br />
然后編輯Program.cs，添加服務(wù)和中間件
builder.Services.AddExceptionless(builder.Configuration);<br />app.UseExceptionless();<br />
集成這一步就搞定了
記錄事件
Exceptionless中的事件有以下幾種類(lèi)型：
除此之外，每個(gè)事件還可以附加tags、object、UserIdentity、Description之類(lèi)的信息，有這些信息的輔助可以方便后續排查問(wèn)題。
最簡(jiǎn)單的使用
ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message").Submit();<br />
CreateLog方法會(huì )放回一個(gè)EventBuilder類(lèi)型的對象，之后在這個(gè)對象上進(jìn)行大部分操作支持鏈式調用
可以像上面那樣一行代碼鏈式調用，也可以這樣
//?先創(chuàng )建<br />var?eventBuilder?=?ExceptionlessClient.Default.CreateLog("message");<br />//?再來(lái)慢慢添加<br />eventBuilder.AddObject(...);<br />eventBuilder.AddTags(...);<br />//?最后提交<br />eventBuilder.Submit();<br />
可以附加到事件中的信息有很多，下面是官網(wǎng)提供的一些例子
//?Set?the?reference?id?of?the?event?so?we?can?search?for?it?later?(reference:id).<br />//?This?will?automatically?be?populated?if?you?call?ExceptionlessClient.Default.Configuration.UseReferenceIds();<br />.SetReferenceId(Guid.NewGuid().ToString("N"))<br />//?Add?the?order?object?but?exclude?the?credit?number?property.<br />.AddObject(order,?"Order",?excludedPropertyNames:?new?[]?{?"CreditCardNumber"?},?maxDepth:?2)<br />//?Set?the?quote?number.<br />.SetProperty("Quote",?123)<br />//?Add?an?order?tag.<br />.AddTags("Order")<br />//?Mark?critical.<br />.MarkAsCritical()<br />//?Set?the?coordinates?of?the?end?user.<br />.SetGeo(43.595089,?-88.444602)<br />//?Set?the?user?id?that?is?in?our?system?and?provide?a?friendly?name.<br />.SetUserIdentity(user.Id,?user.FullName)<br />//?Set?the?users?description?of?the?error.<br />.SetUserDescription(user.EmailAddress,?"I?tried?creating?an?order?from?my?saved?quote.")<br />
例如，使用SetUserIdentity設置了用戶(hù)信息，在異常列表就可以看到用戶(hù)名，如圖
image
用AddTags添加標簽，在頁(yè)面中以badge的形式顯示
image
還有AddObject，很方便，可以直接把對象傳進(jìn)去，由于C#語(yǔ)言有匿名對象，那就更方便了，在頁(yè)面上的“擴展數據”標簽頁(yè)上可以看到，ExceptionLess會(huì )把對象處理成表格形式，更加直觀(guān)
image提交錯誤信息
ExceptionLess提供了Exception對象的擴展方法
可以catch到錯誤后直接Submit
try?{}<br />catch?(Exception?ex)?{<br />????ex.ToExceptionless().Submit();<br />}<br />
當然也可以附加一些信息進(jìn)去
ex.ToExceptionless().AddObject(...).Submit();<br />
集成日志框架
除了手動(dòng)提交事件，它還提供了與現有日志框架集成的方法
安裝對應的nuget包就行（簡(jiǎn)單搜了一下，至少對Log4net和NLog的支持應該是沒(méi)啥問(wèn)題的）
image
以與Log4net集成為例，首先安裝nuget包：Exceptionless.Log4net
附上一個(gè)簡(jiǎn)單的Log4net配置
<br /><br />??<br />????<br />??<br /><br /><br /><br />??<br />??<br /><br /><br />
其他語(yǔ)言能用嗎？
雖然官方只支持.Net平臺和前端（js調用、vue3），不過(guò)ExceptionLess提供了大量的HTTP接口，想要在其他語(yǔ)言的項目中使用，只需要調用對應的接口就行了，甚至可以自己封裝一個(gè)
不過(guò)在其他語(yǔ)言的項目中，我推薦使用Sentry（下一篇文章要介紹的），支持的語(yǔ)言/框架更多，ExceptionLess的優(yōu)勢在于和AspNetCore這類(lèi).Net平臺的結合更好，結果頁(yè)面更直觀(guān)~
話(huà)說(shuō)回來(lái)，ExceptionLess的接口文檔（Swagger）在/docs/index.html，根據部署地址訪(fǎng)問(wèn)就能看到，里面你要的功能基本都有。
參考資料
【干貨】如何從一個(gè)文件中抓取一些數據？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 126 次瀏覽 ? 2022-07-03 04:01
【干貨】如何從一個(gè)文件中抓取一些數據？
文章實(shí)時(shí)采集python中的文件操作非常重要，那么如何從一個(gè)文件中抓取一些數據呢？awkward也可以說(shuō)bad，比如最簡(jiǎn)單的一種抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法就是以下這樣：>>>file1=''>>>file2=''>>>file3=''>>>a=file1.get('file_name')>>>afile_name'content'>>>afile_name'email'>>>a.extract()>>>awindowsemail{1：mail_bolg}>>>abad但是email格式的網(wǎng)頁(yè)基本上是絕對不可能存在的，是一個(gè)定向樣本，可能會(huì )被識別成郵件，真的是這樣嗎？思考時(shí)間>>>backtrace(a,endpoint)>>>a,b>>>a,b{2：content;}>>>a.extract()>>>這段代碼獲取了github上的一段源代碼（點(diǎn)擊放大）>>>importre>>>re.search('',a)>>>a從blabla網(wǎng)站爬了一段數據，查看一下它的源代碼>>>content=re.search('',a)>>>a['name']{2：boarddata|mail_bolg}>>>content{3：rawdata|email}>>>content是一個(gè)源代碼片段，源代碼一共八段>>>content{3：asciidata}>>>content{1：mail_bolg}>>>content[2：content]{2：boarddata,3：email}注意這個(gè)源代碼只保存了文件名，沒(méi)有保存文件的擴展名和網(wǎng)址，即便是后綴名為xml文件，它也僅僅是一個(gè)文件鏈接。
很明顯網(wǎng)頁(yè)被繞過(guò)了。所以我們?yōu)榫W(wǎng)頁(yè)請求設置了封裝，content只要獲取到這個(gè)文件鏈接，以后寫(xiě)文件的時(shí)候都只需要寫(xiě)一個(gè)名字，就可以抓取任意非request請求>>>withopen('example.json','w')asf:>>>f.write(content)>>>gethandle('example.json')>>>content=''>>>content.read()>>>a通過(guò)對文件數據的二次加工，我們可以抓取一些特殊的結構的數據>>>content=''>>>acontent{0：word;1：id;2：author;3：page=0;4：page++;5：page++;6：page++;7：page++;8：page++;9：page++;10：page++;11：page++;12：page++;13：page++;14：page++;15：page++;16：page++;17：page++;18：page++;19：page++;20：page++;21：page++;22：page++;23：page++;24：page++;25：page++;26：page++;27：page++;28：page++;29：page++;30：page++;31：page++;32：page++;33：page++;34：page++;35：page++;36：page。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集python中的文件操作非常重要，那么如何從一個(gè)文件中抓取一些數據呢？awkward也可以說(shuō)bad，比如最簡(jiǎn)單的一種抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法就是以下這樣：>>>file1=''>>>file2=''>>>file3=''>>>a=file1.get('file_name')>>>afile_name'content'>>>afile_name'email'>>>a.extract()>>>awindowsemail{1：mail_bolg}>>>abad但是email格式的網(wǎng)頁(yè)基本上是絕對不可能存在的，是一個(gè)定向樣本，可能會(huì )被識別成郵件，真的是這樣嗎？思考時(shí)間>>>backtrace(a,endpoint)>>>a,b>>>a,b{2：content;}>>>a.extract()>>>這段代碼獲取了github上的一段源代碼（點(diǎn)擊放大）>>>importre>>>re.search('',a)>>>a從blabla網(wǎng)站爬了一段數據，查看一下它的源代碼>>>content=re.search('',a)>>>a['name']{2：boarddata|mail_bolg}>>>content{3：rawdata|email}>>>content是一個(gè)源代碼片段，源代碼一共八段>>>content{3：asciidata}>>>content{1：mail_bolg}>>>content[2：content]{2：boarddata,3：email}注意這個(gè)源代碼只保存了文件名，沒(méi)有保存文件的擴展名和網(wǎng)址，即便是后綴名為xml文件，它也僅僅是一個(gè)文件鏈接。
很明顯網(wǎng)頁(yè)被繞過(guò)了。所以我們?yōu)榫W(wǎng)頁(yè)請求設置了封裝，content只要獲取到這個(gè)文件鏈接，以后寫(xiě)文件的時(shí)候都只需要寫(xiě)一個(gè)名字，就可以抓取任意非request請求>>>withopen('example.json','w')asf:>>>f.write(content)>>>gethandle('example.json')>>>content=''>>>content.read()>>>a通過(guò)對文件數據的二次加工，我們可以抓取一些特殊的結構的數據>>>content=''>>>acontent{0：word;1：id;2：author;3：page=0;4：page++;5：page++;6：page++;7：page++;8：page++;9：page++;10：page++;11：page++;12：page++;13：page++;14：page++;15：page++;16：page++;17：page++;18：page++;19：page++;20：page++;21：page++;22：page++;23：page++;24：page++;25：page++;26：page++;27：page++;28：page++;29：page++;30：page++;31：page++;32：page++;33：page++;34：page++;35：page++;36：page。 查看全部
【干貨】如何從一個(gè)文件中抓取一些數據？
文章實(shí)時(shí)采集python中的文件操作非常重要，那么如何從一個(gè)文件中抓取一些數據呢？awkward也可以說(shuō)bad，比如最簡(jiǎn)單的一種抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法就是以下這樣：>>>file1=''>>>file2=''>>>file3=''>>>a=file1.get('file_name')>>>afile_name'content'>>>afile_name'email'>>>a.extract()>>>awindowsemail{1：mail_bolg}>>>abad但是email格式的網(wǎng)頁(yè)基本上是絕對不可能存在的，是一個(gè)定向樣本，可能會(huì )被識別成郵件，真的是這樣嗎？思考時(shí)間>>>backtrace(a,endpoint)>>>a,b>>>a,b{2：content;}>>>a.extract()>>>這段代碼獲取了github上的一段源代碼（點(diǎn)擊放大）>>>importre>>>re.search('',a)>>>a從blabla網(wǎng)站爬了一段數據，查看一下它的源代碼>>>content=re.search('',a)>>>a['name']{2：boarddata|mail_bolg}>>>content{3：rawdata|email}>>>content是一個(gè)源代碼片段，源代碼一共八段>>>content{3：asciidata}>>>content{1：mail_bolg}>>>content[2：content]{2：boarddata,3：email}注意這個(gè)源代碼只保存了文件名，沒(méi)有保存文件的擴展名和網(wǎng)址，即便是后綴名為xml文件，它也僅僅是一個(gè)文件鏈接。
很明顯網(wǎng)頁(yè)被繞過(guò)了。所以我們?yōu)榫W(wǎng)頁(yè)請求設置了封裝，content只要獲取到這個(gè)文件鏈接，以后寫(xiě)文件的時(shí)候都只需要寫(xiě)一個(gè)名字，就可以抓取任意非request請求>>>withopen('example.json','w')asf:>>>f.write(content)>>>gethandle('example.json')>>>content=''>>>content.read()>>>a通過(guò)對文件數據的二次加工，我們可以抓取一些特殊的結構的數據>>>content=''>>>acontent{0：word;1：id;2：author;3：page=0;4：page++;5：page++;6：page++;7：page++;8：page++;9：page++;10：page++;11：page++;12：page++;13：page++;14：page++;15：page++;16：page++;17：page++;18：page++;19：page++;20：page++;21：page++;22：page++;23：page++;24：page++;25：page++;26：page++;27：page++;28：page++;29：page++;30：page++;31：page++;32：page++;33：page++;34：page++;35：page++;36：page。
文章實(shí)時(shí)采集人臉，就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 131 次瀏覽 ? 2022-06-23 09:04
文章實(shí)時(shí)采集人臉，就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備
文章實(shí)時(shí)采集人臉，那就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備，例如指紋識別、虹膜識別等。如果做短信識別的話(huà)，可以考慮與華為m2sdk整合，用戶(hù)進(jìn)入系統時(shí)驗證指紋識別，實(shí)現短信驗證。短信則多以http傳輸，進(jìn)行sdk請求，數據寫(xiě)入短信模塊。sdk包括http接口、驗證方法的封裝。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言c++，直接與硬件交互，原生中文。
你是說(shuō)在nfc本地設備上做人臉識別識別還是說(shuō)移動(dòng)端上做人臉識別識別，本地設備的話(huà)可以參考ifconfig命令行，移動(dòng)端的話(huà)可以參考ndk開(kāi)發(fā)包包，他們都包括開(kāi)發(fā)者工具，開(kāi)發(fā)環(huán)境包，
得看是哪種，beki和rtcbekibeki-sdk還是只有sdk，就是很簡(jiǎn)單rtcrtc-sdk沒(méi)用過(guò)，看代碼代碼與rtc差不多吧，有一些差別，
嘗試從pc上接入？
我有一個(gè)朋友說(shuō)是聯(lián)通推薦合作的一家公司來(lái)開(kāi)發(fā)。這個(gè)我也覺(jué)得怪怪的。
我覺(jué)得應該可以做一個(gè)類(lèi)似串口的接口給iot設備，然后提供云服務(wù)接入。
貌似并不是每家都做人臉識別的，有的公司靠數據庫識別，有的靠硬件監控，
換一家了，gartner去年推出了第三代移動(dòng)數據傳感器，支持64位的32位，不光可以做apple的a1526人臉識別，也可以做djigo等等安卓上的ar體驗應用。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集人臉，那就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備，例如指紋識別、虹膜識別等。如果做短信識別的話(huà)，可以考慮與華為m2sdk整合，用戶(hù)進(jìn)入系統時(shí)驗證指紋識別，實(shí)現短信驗證。短信則多以http傳輸，進(jìn)行sdk請求，數據寫(xiě)入短信模塊。sdk包括http接口、驗證方法的封裝。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言c++，直接與硬件交互，原生中文。
你是說(shuō)在nfc本地設備上做人臉識別識別還是說(shuō)移動(dòng)端上做人臉識別識別，本地設備的話(huà)可以參考ifconfig命令行，移動(dòng)端的話(huà)可以參考ndk開(kāi)發(fā)包包，他們都包括開(kāi)發(fā)者工具，開(kāi)發(fā)環(huán)境包，
得看是哪種，beki和rtcbekibeki-sdk還是只有sdk，就是很簡(jiǎn)單rtcrtc-sdk沒(méi)用過(guò)，看代碼代碼與rtc差不多吧，有一些差別，
嘗試從pc上接入？
我有一個(gè)朋友說(shuō)是聯(lián)通推薦合作的一家公司來(lái)開(kāi)發(fā)。這個(gè)我也覺(jué)得怪怪的。
我覺(jué)得應該可以做一個(gè)類(lèi)似串口的接口給iot設備，然后提供云服務(wù)接入。
貌似并不是每家都做人臉識別的，有的公司靠數據庫識別，有的靠硬件監控，
換一家了，gartner去年推出了第三代移動(dòng)數據傳感器，支持64位的32位，不光可以做apple的a1526人臉識別，也可以做djigo等等安卓上的ar體驗應用。 查看全部
文章實(shí)時(shí)采集人臉，就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備
文章實(shí)時(shí)采集人臉，那就應該設置sdk專(zhuān)門(mén)供移動(dòng)設備，例如指紋識別、虹膜識別等。如果做短信識別的話(huà)，可以考慮與華為m2sdk整合，用戶(hù)進(jìn)入系統時(shí)驗證指紋識別，實(shí)現短信驗證。短信則多以http傳輸，進(jìn)行sdk請求，數據寫(xiě)入短信模塊。sdk包括http接口、驗證方法的封裝。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言c++，直接與硬件交互，原生中文。
你是說(shuō)在nfc本地設備上做人臉識別識別還是說(shuō)移動(dòng)端上做人臉識別識別，本地設備的話(huà)可以參考ifconfig命令行，移動(dòng)端的話(huà)可以參考ndk開(kāi)發(fā)包包，他們都包括開(kāi)發(fā)者工具，開(kāi)發(fā)環(huán)境包，
得看是哪種，beki和rtcbekibeki-sdk還是只有sdk，就是很簡(jiǎn)單rtcrtc-sdk沒(méi)用過(guò)，看代碼代碼與rtc差不多吧，有一些差別，
嘗試從pc上接入？
我有一個(gè)朋友說(shuō)是聯(lián)通推薦合作的一家公司來(lái)開(kāi)發(fā)。這個(gè)我也覺(jué)得怪怪的。
我覺(jué)得應該可以做一個(gè)類(lèi)似串口的接口給iot設備，然后提供云服務(wù)接入。
貌似并不是每家都做人臉識別的，有的公司靠數據庫識別，有的靠硬件監控，
換一家了，gartner去年推出了第三代移動(dòng)數據傳感器，支持64位的32位，不光可以做apple的a1526人臉識別，也可以做djigo等等安卓上的ar體驗應用。
