亚洲国产精品无码久久大片,亚洲AV无码乱码麻豆精品国产,亚洲品质自拍网站,少妇伦子伦精品无码STYLES,国产精久久久久久久

　　事實(shí):文章采集接口好比是人的上半身長(cháng)的一樣
　　文章采集接口好比是人的上半身，你讓一個(gè)下半身和上半身長(cháng)的一樣一樣的人有什么用你想讓他們啥看頭代碼都會(huì )做，只要一個(gè)數據庫最多就是請求時(shí)發(fā)不出請求時(shí)發(fā)不出請求時(shí)發(fā)不出，你要讓他們把下半身穿上，萬(wàn)一人家裝不上呢。
　　
　　可行，阿里應該可以推薦。我看到有用到緩存的，也有用到集群的。淘寶的京東的digitalstorage，主要有這么幾塊：-entity/blob/master/preference.mdentity/blob/master/entity.md-iternalstorage/blob/master/iternalstorage.md-nearestsever/blob/master/nearestsever.md用entity，不能有用戶(hù)名。
　　
　　用戶(hù)名：電子郵件地址instagram，主要是按follower算一個(gè)人的，不是全部，這就需要加緩存和負載均衡。淘寶則是全用entity來(lái)存儲。存的都是實(shí)時(shí)交易數據，只有用戶(hù)信息或者功能指標信息存的是歷史數據。具體做法可以參考一下這篇文章，發(fā)布成博客可以鏈接到/~gohlke/pythonlibs/#topic-651353當然可以配合并發(fā)就是電影院中的client接口。
　　有用戶(hù)信息，就分析一下，數據庫和存儲部分counter就不要用entity了，就用rdbms的jdbc接口。db的countobject就是rdbms對象的countobject?？纯刺詫氝@篇博客吧，里面有很多方法：從最近一次用戶(hù)購買(mǎi)記錄可以看出用戶(hù)喜好。 查看全部

　　最新版:蘋(píng)果cmsv10如何給視頻添加迅雷下載地址？
　　隨著(zhù)網(wǎng)站的數量越來(lái)越多，競爭越來(lái)越激烈，站長(cháng)們對網(wǎng)站的內容和功能提出了更高的要求。
　　今天給小白站長(cháng)們分享一下如何給視頻網(wǎng)站添加迅雷下載地址，可以跳過(guò)。
　　我們在使用采集資源時(shí)，資源站通常有播放和下載兩個(gè)界面。
　　
　　一般我們只添加采集播放接口。如果想讓網(wǎng)站有下載視頻的鏈接，那么需要添加采集下載接口。
　　這會(huì )在你想要的資源站采集中提供一個(gè)下載界面。我們只需要像添加采集播放接口一樣添加上傳下載接口即可。
　　但是，在書(shū)寫(xiě)上也有差異。除了接口不同之外，還有一些參數需要添加。以下是添加下載接口時(shí)的幾個(gè)步驟，供參考。
　　
　　添加視頻下載接口后，然后綁定分類(lèi)，最后點(diǎn)擊采集，這時(shí)網(wǎng)站就會(huì )有一個(gè)視頻下載地址，如果你的模板不支持迅雷下載功能，就沒(méi)有下載地址顯示，本站最新模板均有迅雷下載功能。下面是其中一種迅雷下載樣式的截圖： 蘋(píng)果cmsv10模板，帶有迅雷下載功能。
　　最新版本:Web Crawler with Python - 08.模擬登錄 (知乎)
　?。≒S 你也可以在我的博客 文章 上閱讀這篇文章）
　　在抓取數據的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì )遇到需要登錄的網(wǎng)站，尤其是抓取社交（微博、豆瓣等）網(wǎng)站時(shí)，幾乎無(wú)法避免模擬登錄。由于我很喜歡玩知乎，而且知乎的模擬登錄也不是很復雜，所以對教別人很有幫助。本博客將以模擬登錄知乎為例，介紹如何使用Python代碼登錄網(wǎng)站。
　　和之前一樣，我們打開(kāi)Chrome的開(kāi)發(fā)者工具，如圖：
　　注意上圖中選中的“Preserve log”選項。很多時(shí)候網(wǎng)站的登錄操作完成后，會(huì )有一個(gè)跳轉操作，比如跳轉到首頁(yè)（比如知乎）或者跳轉到個(gè)人頁(yè)面（QQ空間等） .)，這會(huì )導致我們登錄操作的網(wǎng)絡(luò )請求記錄被后續請求覆蓋（這個(gè)描述好像不太準確，原諒我的語(yǔ)言水平）。當我們選擇這個(gè)選項時(shí)，為了我們的方便，從現在開(kāi)始的所有歷史請求都將被保留。
　　OK，我們來(lái)填入用戶(hù)名和密碼，點(diǎn)擊登錄按鈕，看看發(fā)生了哪些有趣的操作（雖然只是一個(gè)小數字，還是把密碼隱藏起來(lái)吧）：
　　有朋友私信問(wèn)我，Network下一般有很多請求記錄，怎么才能找到自己需要的請求。一般來(lái)說(shuō)，對于一個(gè)登錄操作，都會(huì )是一個(gè)POST請求，名字中帶login或者signin的會(huì )比較可疑。另外一般可以排除js、css或者image請求，然后在剩下的請求中搜索。體驗了幾次，就很準了，跟那個(gè)東西一樣，你懂的。
　　對于這個(gè)請求，我們可以通過(guò)右側的“headers”選項卡得到如下信息：
　　關(guān)于什么是xsrf/csrf，這里不做過(guò)多解釋?zhuān)@里摘自谷歌的解釋?zhuān)?br /> 　　CSRF（Cross Site Request Forgery，跨站域請求偽造）是一種網(wǎng)絡(luò )攻擊方式，可以在受害者不知情的情況下，以受害者的名義偽造請求并發(fā)送到被攻擊站點(diǎn)，從而使未經(jīng)授權的人在其下執行操作在這種情況下保護權限是非常有害的。
　　這個(gè)參數體現在對應網(wǎng)頁(yè)的源代碼中，是這樣的：
　　還有最后一個(gè)問(wèn)題需要解決：驗證碼。這里主要是模擬登錄知乎，所以不會(huì )有太多驗證碼相關(guān)的問(wèn)題。對于這個(gè)例子，我們會(huì )手動(dòng)輸入驗證碼，但是代碼的設計會(huì )考慮如何用自動(dòng)識別的驗證碼代替。代碼。我們現在要做的就是找到驗證碼對應的url。您可以通過(guò)點(diǎn)擊驗證碼獲取新的驗證碼圖片。在這個(gè)過(guò)程中，實(shí)際上是向知乎服務(wù)器發(fā)送了一個(gè)請求。通過(guò)Chrome的開(kāi)發(fā)者工具（配合知乎JS代碼），可以看到驗證碼實(shí)際上是向“/captcha.gif”發(fā)送了一個(gè)GET請求，參數是當前的Unix時(shí)間戳。
　　那么，讓我們從頭開(kāi)始，當我們使用瀏覽器登錄知乎時(shí)，我們到底做了什么：
　　打開(kāi)知乎登錄頁(yè)面（GET,）瀏覽器（自動(dòng)）從知乎加載驗證碼，輸入用戶(hù)名、密碼、驗證碼點(diǎn)擊登錄
　　因此，對于我們模擬登錄的代碼，我們也將還原上述步驟。
　　
　　首先，我們設計了一個(gè)驗證碼識別的規范：通過(guò)一個(gè)函數，接收驗證碼圖片的內容，返回驗證碼的文本字符串。有了這樣的界面，我們就可以手動(dòng)輸入識別驗證碼，或者使用人工編碼服務(wù)，或者使用OCR進(jìn)行機器識別。但是不管是什么識別方式，我們都可以在不影響其他代碼的情況下改變實(shí)現。如下，通過(guò)手動(dòng)輸入驗證碼識別實(shí)現：
　　def kill_captcha(data):
with open('captcha.png', 'wb') as fp:
fp.write(data)
return raw_input('captcha : ')
　　那么，我們的思路是通過(guò)一個(gè)函數模擬上面分析的步驟，登錄知乎，返回登錄成功的requests.Session對象。我們持有這個(gè)對象來(lái)完成登錄后才能完成的事情。函數的實(shí)現如下：
　　import time
import requests
from xtls.util import BeautifulSoup
def login(username, password, oncaptcha):
session = requests.session()
_xsrf = BeautifulSoup(session.get('https://www.zhihu.com/#signin').content).find('input', attrs={'name': '_xsrf'})['value']
captcha_content = session.get('http://www.zhihu.com/captcha.gif?r=%d' % (time.time() * 1000)).content
data = {
'_xsrf': _xsrf,
'email': username,
<p>
&#39;password&#39;: password,
&#39;remember_me&#39;: &#39;true&#39;,
&#39;captcha&#39;: oncaptcha(captcha_content)
}
resp = session.post(&#39;http://www.zhihu.com/login/email&#39;, data).content
assert &#39;\u767b\u9646\u6210\u529f&#39; in resp
return session
</p>
　　由于知乎在登錄成功后會(huì )返回一個(gè)JSON格式的字符串，所以我們使用assert來(lái)判斷返回的字符串中是否收錄登錄成功返回的內容。如果成功，將返回 requests.Session 對象。另外，這里的BeautifulSoup是通過(guò)xtls.util導入的，因為默認創(chuàng )建BeautifulSoup對象時(shí)需要指定解析器，否則會(huì )報警告。實(shí)在是懶得寫(xiě)了，也不想看warning，所以自己做了一些包。它會(huì )自己選擇你目前擁有的最好的（在我看來(lái)）解析器。
　　按照我們分析的邏輯組裝好相應的代碼后，就可以真正測試是否可行了。測試代碼非常簡(jiǎn)單：
　　if __name__ == &#39;__main__&#39;:
session = login(&#39;email&#39;, &#39;password&#39;, kill_captcha)
print BeautifulSoup(session.get("https://www.zhihu.com").content).find(&#39;span&#39;, class_=&#39;name&#39;).getText()
　　在登錄過(guò)程中，您將需要手動(dòng)輸入驗證碼。當然，如果通過(guò)其他方式識別驗證碼會(huì )更方便。如果登錄成功，則此測試代碼會(huì )將您的 知乎 昵稱(chēng)打印到終端。
　　概括
　　本博客以登錄知乎為例，講解如何模擬登錄?？梢杂靡痪湓?huà)來(lái)概括：分析你的瀏覽器是如何運行的并模擬它?？赐昴憔蜁?huì )明白模擬登錄原來(lái)這么簡(jiǎn)單，那就自己試試另一個(gè)網(wǎng)站（比如試試豆瓣），如果你覺(jué)得很簡(jiǎn)單，那就挑戰一下微博的模擬登錄吧。
　　好了，這篇博客到此結束，這幾天比較忙，更新速度比較慢，見(jiàn)諒~~~ 查看全部

　　解決方案:基于大數據平臺的互聯(lián)網(wǎng)數據采集平臺架構介紹
　　微博博主：用于監控特定博主的動(dòng)態(tài)；
　　其他 采集 源代碼管理。如電子期刊、APP客戶(hù)端等。
　　源碼系統的主要功能：
　　方便運維人員增刪改查采集來(lái)源等；
　　根據源頭狀態(tài)、定時(shí)狀態(tài)等實(shí)時(shí)監控網(wǎng)站；
　　對于關(guān)鍵詞搜索采集，方便實(shí)時(shí)添加/刪除，激活/關(guān)閉采集；
　　根據采集的實(shí)際情況，實(shí)時(shí)調整采集策略。如添加/刪除采集器等；
　　數據 采集 層
　　
　　數據采集層主要用于采集隊列管理、調度、數據采集等，主要包括：
　　1：Redis緩存平臺：主要用于緩存采集任務(wù)隊列、進(jìn)程數據（采集狀態(tài)、列表數
　　數據等數據的臨時(shí)存儲）；
　　2：任務(wù)調度中心：主要用于采集任務(wù)調度，保證任務(wù)按設定的采集頻率調度
　　采集。同時(shí)保證任務(wù)處理的唯一性（同一個(gè)任務(wù)，同一時(shí)間，
　　只能由一個(gè) 采集器);
　　3：采集器：主要用于任務(wù)處理。主要包括網(wǎng)頁(yè)下載、數據結構化分析、任務(wù)監控等；
　　數據存儲層
　　數據存儲層主要用于采集數據的傳輸、分析、存儲等，主要包括：
　　1：數據傳輸：采集器將解析出的新聞、博客、公眾號文章等內容通過(guò)統一的SpringBoot微服務(wù)接口推送給kafka中間件。同時(shí)，驗證數據的質(zhì)量。主要是驗證發(fā)布時(shí)間、標題、文字分析的準確性。同時(shí)，對數據進(jìn)行一定的分析（標注、專(zhuān)源監測）等；
　　
　　2：大數據平臺：主要包括Hadoop、HBASE、kafka、spark、ES等，各采集器挑
　　采集到的數據通過(guò)微服務(wù)接口推送到kafka消息中間件，由spark消費，創(chuàng )建標題、時(shí)間、文本等ES索引供業(yè)務(wù)查詢(xún)，同時(shí)將完整信息存儲到HBASE中。
　　輔助監控系統
　　輔助監控系統主要用于監控各種采集網(wǎng)站和欄目、采集調度服務(wù)、推送服務(wù)、采集器、大數據平臺等，確保其穩定正常運行，主要包括以下子系統：
　　1：信息源系統監控：主要監控網(wǎng)站、欄目、公眾號、博主等狀態(tài)，保證其正常訪(fǎng)問(wèn)；
　　2：采集監控：主要用于監控各個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài)，以排查異常任務(wù)和數據泄露問(wèn)題。同時(shí)根據記錄的狀態(tài)，還可以檢查網(wǎng)站，列等是否正常
　　3：服務(wù)器監控：主要監控服務(wù)器CPU、內存、硬盤(pán)等的使用率，是否宕機。同時(shí)根據服務(wù)器使用情況，合理部署采集器；
　　4：數據質(zhì)量校驗：主要用于實(shí)時(shí)監控數據質(zhì)量，根據異常數據、反查源等配置；
　　采集平臺的基本結構大致相同。
　　解決方案:互聯(lián)網(wǎng)中動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)采集技術(shù)類(lèi)型有哪些
　　這篇文章主要介紹了互聯(lián)網(wǎng)中動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)采集的技術(shù)類(lèi)型，具有一定的參考價(jià)值。感興趣的朋友可以參考一下。希望看完這篇文章有收獲，讓小編帶大家一起來(lái)了解一下。
　　動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)采集技術(shù)類(lèi)型包括CGI、PHP、JSP、ASP。CGI 是一種用于創(chuàng )建動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的技術(shù)；PHP 是一種嵌入在 HTML 中的服務(wù)器端腳本語(yǔ)言；JSP用于創(chuàng )建可支持跨平臺、跨Web服務(wù)器的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)；ASP是微軟公司提供的開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的技術(shù)。
　　本教程的運行環(huán)境：windows10系統，戴爾G3電腦。
　　5 種常用的動(dòng)態(tài) Web 技術(shù)
　　1.電腦影像
　　CGI（Common Gateway Interface，公共網(wǎng)關(guān)接口）是一種較早的用于創(chuàng )建動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的技術(shù)。當客戶(hù)端向Web服務(wù)器上指定的CGI程序發(fā)送請求時(shí)，Web服務(wù)器會(huì )啟動(dòng)一個(gè)新的進(jìn)程來(lái)執行一些CGI程序，程序運行后將結果以網(wǎng)頁(yè)的形式返回給客戶(hù)端執行。
　　
　　CGI的優(yōu)點(diǎn)是可以用多種語(yǔ)言編寫(xiě)，如C、C++、VB和Perl。在語(yǔ)言的選擇上有很大的靈活性。最常用的 CGI 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是 Perl。
　　CGI的主要缺點(diǎn)是維護復雜，運行效率比較低。這主要是由以下幾種方式造成的：
　　2. PHP
　　PHP（個(gè)人主頁(yè)）是一種嵌入在 HTML 中的服務(wù)器端腳本語(yǔ)言，可以在多個(gè)平臺上運行。它借鑒了C語(yǔ)言、Java語(yǔ)言和Perl語(yǔ)言的語(yǔ)法，同時(shí)又具有自己獨特的語(yǔ)法。
　　因為PHP采用了Open Source的方式，它的源代碼是開(kāi)放的，從而可以不斷地添加新的東西，形成一個(gè)龐大的函數庫，實(shí)現更多的功能。PHP 支持幾乎所有的現代數據庫。
　　PHP的缺點(diǎn)是不支持JSP、ASP等組件，擴展性差。
　　3. 網(wǎng)頁(yè)
　　
　　JSP（Java Server Pages）是一種基于Java的技術(shù)，用于創(chuàng )建支持跨平臺和跨Web服務(wù)器的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。JSP 與服務(wù)器端腳本語(yǔ)言 JavaScript 不同。JSP就是在傳統的靜態(tài)頁(yè)面中加入Java程序片段和JSP標簽，形成JSP頁(yè)面，然后由服務(wù)器編譯執行。
　　JSP的主要優(yōu)點(diǎn)如下：
　　JSP 的主要缺點(diǎn)是編寫(xiě) JSP 程序比較復雜，開(kāi)發(fā)人員往往需要對 Java 及相關(guān)技術(shù)有更好的了解。
　　4.ASP
　　ASP（Active Server Pages）是微軟公司提供的開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的技術(shù)。具有開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單、功能強大等優(yōu)點(diǎn)。ASP 使生成 Web 動(dòng)態(tài)內容和構建強大的 Web 應用程序的工作變得非常簡(jiǎn)單。例如，在表單中采集數據時(shí)，只需要在HTML文件中嵌入一些簡(jiǎn)單的指令，就可以從表單中采集數據并進(jìn)行分析處理。使用 ASP，您還可以輕松地使用 ActiveX 組件來(lái)執行復雜的任務(wù)，例如連接到數據庫以檢索和存儲信息。
　　對于有經(jīng)驗的程序開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，如果他們已經(jīng)掌握了一種腳本語(yǔ)言，如VBScript、JavaScript或Perl，并且已經(jīng)知道如何使用ASP。ASP頁(yè)面中可以使用任何腳本語(yǔ)言，只要安裝了相應的符合ActiveX腳本標準的引擎。ASP 本身有兩個(gè)腳本引擎，VBScript 和 JavaScript。從軟件技術(shù)的角度來(lái)看，ASP具有以下特點(diǎn)：
　　感謝您仔細閱讀此 文章。希望小編分享的文章《互聯(lián)網(wǎng)上的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)采集有哪些技術(shù)類(lèi)型》一文對大家有所幫助，也希望大家多多支持易速云，關(guān)注易速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等你學(xué)習！ 查看全部

　　解決方案:php寫(xiě)優(yōu)采云采集接口,優(yōu)采云discuz6.1完美采集的php接口文件
　　優(yōu)采云discuz6.1官方提供的PHP接口比較粗糙，基本不能滿(mǎn)足需求，我在采集工作中使用的采集接口文件如下：
　　PS：原創(chuàng )文件的修改很大，程序中的注釋已經(jīng)很詳細了，所以這里就不多說(shuō)了。/
　　/header（&#39;Content-Type：text/html; charset=UTF-8&#39;）;/
　　/if（function_exists（“mb_convert_encoding”））{
　　$tmp = 檢查和翻譯（“請在使用前將文件直接上傳到論壇根目錄”， 0）;/
　　/header（&#39;Content-Type：text/html; charset=UTF-8&#39;）;
　　打?。?tmp）;/
　　/}else{/
　　/打?。ā癗O”）;/
　　/}/
　　/exit（“this.line=”.__line__）;
　　/*
　　文件名： locoyonline_for_discuz610.php
　　*使用前請直接上傳文件至論壇根目錄
　　
　　*此文件為GBK編碼;
　　*處理后導入的數據庫代碼為：UTF-8;
　　*如果需要替換字符，請將替換.txt復制到同一目錄;
　　*/
　　使用全局變量/
　　/foreach（$_POST as $key => $value）{/
　　/$$key = $value ;/
　　/print（$key.“ = &#39;.$value.&#39;\n&#39;）;/
　　/}/
　　/var_dump（$_POST）;/
　　/exit（&#39;end-0&#39;）;
　　需要插入的數據表
　　1.cdb_threads
　　2.cdb_rewardlog // OK賞金記錄表
　　3.cdb_mythreads
　　
　　4.cdb_posts
　　5.cdb_tags _update
　　6.cdb_threadtags
　　7.cdb_forums _update
　　8.cdb_members _update 可以更改賞金表
　　完成結束！
　　$user_list = file（&#39;./makeuser/username.txt&#39;）;
　　隨機發(fā)布的用戶(hù)列表必須已經(jīng)注冊
　　有關(guān)批量注冊用戶(hù)名的更多信息，請參閱 Discuz 6.0+ 批量注冊用戶(hù)名
　　$user_list = array_map（“curlAndCopy”， $user_list）;
　　函數 curlAndCopy（$a）{
　　返回修剪（$a）;
　　}
　　$replyusers = implode（“|”，$user_list）;
　　解決方案:一種融合文本分類(lèi)與詞法分析的體檢異常項歸一化方法與流程
　　本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)義相似度技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種結合文本分類(lèi)和詞法分析的體檢異常項歸一化方法。
　　背景技術(shù)：
　　在智能體檢報告分析業(yè)務(wù)中，健康干預是指根據體檢中的各項檢查結果，為用戶(hù)提供針對檢查項目的醫學(xué)解釋和健康建議。這個(gè)過(guò)程的難點(diǎn)在于，不同的體檢機構對體檢異常結論的書(shū)寫(xiě)標準不同，因此很難將異常結論與知識庫中的異常結論類(lèi)型實(shí)體聯(lián)系起來(lái)。
　　目前業(yè)界常用的實(shí)體鏈接方法有基于語(yǔ)義相似度的實(shí)體鏈接方法和基于圖嵌入的實(shí)體鏈接方法?；谡Z(yǔ)義相似度的實(shí)體鏈接方法是指先通過(guò)上下文語(yǔ)義表達每個(gè)詞，然后通過(guò)距離計算確定每個(gè)詞的相似度。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是充分考慮了每個(gè)詞的語(yǔ)義信息，但這種方法的前提是有完整的上下文信息。因此不適用于體檢中異常項目的歸一化場(chǎng)景?；趫D嵌入的實(shí)體鏈接方法是指首先根據知識圖中實(shí)體周?chē)墓濣c(diǎn)完成中心實(shí)體的向量表示，然后通過(guò)距離計算確定每個(gè)詞的相似度。由于該方法需要先構建一個(gè)完整的知識圖譜，因此不適用于體檢中異常項目的歸一化場(chǎng)景。
　　鑒于體檢異常項目歸一化中的歸一化文本名稱(chēng)多為無(wú)上下文關(guān)聯(lián)的獨立詞。因此，在計算詞匯相似度時(shí)使用上下文無(wú)關(guān)的編輯距離比結合word2vec和歐氏距離計算詞匯相似度要好。然而，編輯距離的簡(jiǎn)單歸一化存在以下問(wèn)題，例如“高白細胞”和“高紅細胞”和“異常白細胞”。從編輯距離來(lái)看，“高白細胞”和“高紅細胞”的相似度更高，但本質(zhì)上是兩種不同的異常項，兩者不能歸為一類(lèi)異常項。
　　技術(shù)實(shí)現要素：
　　為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種結合文本分類(lèi)和詞法分析的異常體檢項目歸一化方法，旨在僅根據自身詞完成異常體檢項目與知識庫實(shí)體的自動(dòng)匹配。不依賴(lài)上下文信息的特征，從而解決體檢報告異常結論與知識庫中異常結論類(lèi)型實(shí)體實(shí)體之間的實(shí)體鏈接問(wèn)題。
　　本發(fā)明的技術(shù)方案是：
　　一種融合文本分類(lèi)和詞法分析的體檢異常項目歸一化方法。首先，通過(guò)文本分類(lèi)技術(shù)對待歸一化詞和歸一化詞庫中的詞進(jìn)行分類(lèi)。然后，將分離出來(lái)的兩類(lèi)詞分別進(jìn)行根式歸一化。注意，退回一詞是指體檢結論原文中的異常描述，如“高白細胞”。術(shù)語(yǔ)規范化是指所有需要規范化的異常描述。歸一化詞庫是指由所有歸一化詞組成的集合。本發(fā)明的具體過(guò)程如下
　　1 文本分類(lèi)
　　體檢異常是指體檢報告中對異常情況的描述。因此，上文所指的“返返”、“待返返”均屬于體檢異常項目。體檢異常詞按結構可分為兩類(lèi)。一類(lèi)是完整的異常項詞，以下統稱(chēng)為“一類(lèi)詞”。另一種是“實(shí)質(zhì)詞+程度”詞型，以下統稱(chēng)為“二類(lèi)詞”。第二類(lèi)詞包括實(shí)體詞和程度詞。實(shí)體詞包括標志詞、測試索引詞和正文部分詞。
　　文本分類(lèi)任務(wù)是基于文本分類(lèi)模型對上述兩類(lèi)文本進(jìn)行分類(lèi)，對得到的體檢異常術(shù)語(yǔ)進(jìn)行分類(lèi)。有關(guān)模型構建過(guò)程的詳細信息，請參見(jiàn) 7。
　　2 一類(lèi)詞的歸一化
　　在文本分類(lèi)任務(wù)之后，如果一個(gè)待歸一化的詞被分類(lèi)為一類(lèi)詞，則將其歸入一類(lèi)詞歸一化過(guò)程進(jìn)行歸一化處理。
　　2.1 一類(lèi)待歸一化詞和一類(lèi)歸一化詞庫的解釋
　　文本分類(lèi)任務(wù)劃分后，進(jìn)入一類(lèi)詞歸一化過(guò)程的待返回詞稱(chēng)為一類(lèi)待返回詞。一類(lèi)歸一化詞庫是指在文本分類(lèi)任務(wù)中歸為一類(lèi)的歸一化詞的集合。
　　2.2 編輯距離對比
　　在文本分類(lèi)任務(wù)之后，如果一個(gè)待分類(lèi)詞被分類(lèi)到一個(gè)詞類(lèi)中，即被分類(lèi)到一個(gè)待分類(lèi)詞類(lèi)別中之后，就可以進(jìn)入編輯距離比較任務(wù)。
　　該任務(wù)首先計算一類(lèi)待歸一化詞與一類(lèi)歸一化詞庫中每個(gè)詞的編輯距離，然后選擇一個(gè)編輯距離最小的歸一化詞作為該類(lèi)歸一化詞對應的歸一化詞。輸出。
　　3 二類(lèi)詞的歸一化
　　在文本分類(lèi)任務(wù)之后，如果待歸一化的詞是二類(lèi)詞，則將其劃分到二類(lèi)詞歸一化過(guò)程中進(jìn)行歸一化。
　　3.1 二類(lèi)一字1和二類(lèi)一字1庫說(shuō)明
　　經(jīng)過(guò)文本分類(lèi)任務(wù)劃分后，將進(jìn)入二類(lèi)詞歸一化過(guò)程的待分類(lèi)詞稱(chēng)為二類(lèi)待分類(lèi)詞1。文本分類(lèi)任務(wù)劃分后，進(jìn)入二類(lèi)詞歸一化過(guò)程的歸一化詞稱(chēng)為二類(lèi)歸一化詞1。二類(lèi)一詞組成的集合是二類(lèi)一詞1庫。
　　3.2 詞法分析
　　
　　詞法分析任務(wù)是指通過(guò)詞法分析模型識別文本分類(lèi)結果中二類(lèi)詞的實(shí)體詞部分和程度詞部分。模型的輸入是文本分類(lèi)結果的二類(lèi)詞，包括二類(lèi)一詞1和二類(lèi)一詞1數據庫中的詞。輸出為上述輸入詞的實(shí)體詞部分和程度詞部分，兩者之間以“-”隔開(kāi)。詞法分析模型的具體構建方法見(jiàn)7.3節。
　　3.3 二級一字2和二級一字2庫說(shuō)明
　　詞法分析任務(wù)完成后，將二級待參照詞1數據庫中的二級待參照詞1和二級待參照詞1拆分為“實(shí)體詞” -度詞”的模式。其中，待返回的第二類(lèi)詞1在處理過(guò)程中轉化為第二類(lèi)待返回詞2。第二類(lèi)詞1被轉換為第二類(lèi)詞2。兩類(lèi)詞2組成的集合是二類(lèi)一詞2庫。
　　3.4 實(shí)體詞編輯距離比較
　　實(shí)體詞的編輯距離比較過(guò)程，首先計算未分類(lèi)詞2中的第二類(lèi)實(shí)體詞與一個(gè)詞2數據庫中的第二類(lèi)詞的實(shí)體詞之間的編輯距離。然后從二值化詞2數據庫中篩選出編輯距離最小的實(shí)體詞。
　　3.5 第二類(lèi)入一字3庫的解釋
　　比較實(shí)體詞的編輯距離后，從二類(lèi)一詞庫中選取實(shí)體詞對應的二類(lèi)一詞2構成的庫為二類(lèi)一詞三基。二類(lèi)一字三庫中的詞也自動(dòng)改為二類(lèi)一字三。
　　3.6 度詞分類(lèi)庫
　　度詞分類(lèi)數據庫目前分為正度詞和負度詞。正度詞是增度詞，如“增加”、“高”；負度數詞是遞減度數詞，例如“減少”和“低”。兩類(lèi)詞分別編碼為“11”和“22”，詞庫內容如下。
　　度詞分類(lèi)庫 {11:['lower','lower','reduction','(lower)','(lower)','lower'], 22:['higher','Higher','increased ','(高)','(高)','增加']}
　　3.7度字編碼
　　度詞分類(lèi)是指根據度詞分類(lèi)庫，對一字3二類(lèi)庫中一字二二類(lèi)和一字二二類(lèi)3庫中的部分度詞進(jìn)行編碼。負度詞編碼為11，正度詞編碼為22。將度詞編碼后，二類(lèi)詞2和二類(lèi)詞3會(huì )被處理成“實(shí)體詞-11”或“實(shí)體詞-22"
　　3.8 二級一字3和二級一字4庫說(shuō)明
　　度詞編碼后的第二類(lèi)待歸詞2稱(chēng)為第二類(lèi)待賦詞3。度詞編碼后的二類(lèi)單詞3稱(chēng)為二類(lèi)一類(lèi)詞4。二類(lèi)一詞四是二類(lèi)一詞四庫。
　　3.9 度詞編輯距離比較
　　比較度詞的編輯距離，首先逐一計算二類(lèi)一詞3和二類(lèi)一詞4庫中每個(gè)詞的編輯距離。然后從二值化詞4庫中篩選出編輯距離最小的度詞對應的二值化詞4。而篩選出的二類(lèi)歸一化詞4對應的歸一化詞庫中的歸一化詞即為最終的歸一化詞。
　　本發(fā)明的有益效果是
　　首先，通過(guò)文本分類(lèi)方法和實(shí)體詞度詞詞法分析方法，提高基于編輯距離的相似度計算在體檢異常項歸一化場(chǎng)景中的匹配精度。其次，該方法的提出解決了知識圖譜中異常體檢項目與異常體檢類(lèi)別實(shí)體之間的實(shí)體鏈接問(wèn)題。三是基于上述情況，推動(dòng)了健康干預相關(guān)業(yè)務(wù)的研發(fā)。
　　圖紙說(shuō)明
　　圖1為本發(fā)明的工作流程示意圖。
　　詳細方法
　　為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實(shí)施例都屬于本發(fā)明的部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng )造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。范圍。
　　本發(fā)明結合文本分類(lèi)和詞法分析的體檢異常項歸一化方法的整體實(shí)現過(guò)程如圖2的實(shí)現流程圖所示。1.
　　1 文本分類(lèi)任務(wù)實(shí)現
　　文本分類(lèi)任務(wù)是“實(shí)體詞+度”和單個(gè)異常詞的組合，即上述一類(lèi)詞和二類(lèi)詞的分類(lèi)。該任務(wù)是基于文本分類(lèi)模型的文本分類(lèi)任務(wù)。模型構建及應用過(guò)程如下：
　　
　　1) 樣品采集。從當前數據庫中，隨機采集1000個(gè)一級詞和二級詞，對樣本進(jìn)行二類(lèi)標注。
　　2）模型開(kāi)發(fā)。這里可以使用ernie、bert、fasttext等nlp模型來(lái)完成模型構建任務(wù)。由于模型算法不是本發(fā)明的內容，因此不再詳細描述。
　　3）模型應用。通過(guò)這個(gè)分類(lèi)模型，可以對待歸一化的詞和歸一化詞庫中的每個(gè)詞進(jìn)行分類(lèi)。接下來(lái)，如果待歸一化的詞被判斷為類(lèi)詞，則與歸一化庫中的類(lèi)詞一起進(jìn)入類(lèi)詞歸一化的實(shí)現過(guò)程。如果待歸一化詞被判斷為二類(lèi)詞，則與歸一化數據庫中的二類(lèi)詞一起進(jìn)入二類(lèi)詞歸一化執行過(guò)程。
　　2 一類(lèi)詞的歸一化實(shí)現
　　該任務(wù)首先計算一類(lèi)待歸一化詞與一類(lèi)歸一化詞庫中每個(gè)詞的編輯距離，然后選擇一個(gè)編輯距離最小的歸一化詞作為該類(lèi)歸一化詞對應的歸一化詞。輸出。
　　3 二類(lèi)詞的歸一化實(shí)現
　　在二類(lèi)詞歸一化的實(shí)現過(guò)程中，主要實(shí)現部分是詞法分析模型的構建、實(shí)體詞編輯距離的比較、度詞的編碼、編輯距離的比較程度的話(huà)。
　　3.1 詞法分析模型的構建與使用
　　詞法分析任務(wù)只對上一步識別出的二類(lèi)詞進(jìn)行處理，分為字符分割和詞性標注兩部分。
　　3.11）分詞
　　分詞任務(wù)可以使用tokenize分詞工具，使用bert中的字典完成分詞。
　　3.12) 詞性標注
　　詞性標注任務(wù)是指對分離出來(lái)的字符進(jìn)行實(shí)體詞和度詞的生物詞性標注。實(shí)體詞的開(kāi)頭是bs，實(shí)體詞的中間詞是is，度詞的開(kāi)頭是bc，度詞的中間詞是ic，詞的另一部分標記為o
　　建模過(guò)程如下
　　3.121）樣本采集：從當前數據庫中隨機采集1000個(gè)二類(lèi)詞，對樣本進(jìn)行分詞和bio詞性標注。
　　3.122) 模型構建。這里可以使用ernie、bert、fasttext等nlp模型來(lái)完成模型構建任務(wù)。由于模型算法不是本發(fā)明的內容，因此不再詳細描述。
　　3.123) 模型應用
　　模型構建完成后，對上一步識別的二級單詞1和二級單詞1數據庫中的二級詞進(jìn)行分詞和詞性標注。確定每個(gè)詞的實(shí)體詞部分和程度詞部分的內容。
　　3.2 實(shí)體詞編輯距離比較
　　本過(guò)程根據上一步的結果，計算識別出的第二類(lèi)待分類(lèi)2實(shí)體詞與第2類(lèi)class 2數據庫中實(shí)體詞的編輯距離，選擇該實(shí)體詞對應的實(shí)體詞具有最小的編輯距離。詞2被分類(lèi)為第二類(lèi)詞3，進(jìn)入下一流程。
　　3.3度字編碼
　　根據上一步的結果，根據度詞分類(lèi)庫的編碼，對一待分類(lèi)詞二二類(lèi)中的度詞2和一詞三庫二類(lèi)中的度詞進(jìn)行編碼. 負度詞編碼為11，正度詞編碼為22。
　　3.4 度詞編輯距離比較
　　本過(guò)程根據上一步的結果，計算識別出的待分類(lèi)二類(lèi)3中的度詞與二類(lèi)歸一化4庫中度詞的編輯距離，選擇對應的二類(lèi)類(lèi)詞最小編輯距離。將詞4作為最終選擇的歸一化詞，輸出二分類(lèi)歸一化詞4對應的歸一化詞庫中的歸一化詞。
　　以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，僅用于說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，并不用于限定本發(fā)明的保護范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均收錄在本發(fā)明的保護范圍之內。 查看全部

　　最新版:麻豆影視CMS完整運營(yíng)源碼 2021新版漂亮APP手機模板 超強會(huì )員分銷(xiāo)功能及多
　　【親測二版】麻豆影視cms完整操作源碼/2021新版精美APP手機模板/超級會(huì )員分發(fā)功能及多位會(huì )員租用/對接免費合約支付接口/免費優(yōu)采云 采集模塊/文本構建教程
　　麻豆電影cms，直接上傳源碼到網(wǎng)站根目錄，訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站域名安裝即可。
　　
　　測試環(huán)境：Nginx 1.20.1—MySQL 5.6.50—PHP-7.2（安裝擴展/fileinfo）
　　上傳源碼，訪(fǎng)問(wèn)域名直接安裝
　　后臺地址：域名/MDadmin
　　
　　支持卡支付和在線(xiàn)支付，卡可以自己生成，在線(xiàn)支付已經(jīng)對接了Z payment免簽（第一次嘗試對接，不得不說(shuō)這個(gè)平臺的API文檔和SDK很詳細）
　　還包括優(yōu)采云模塊及標簽說(shuō)明、API接口說(shuō)明、異地存儲接口說(shuō)明、多語(yǔ)言支持說(shuō)明。
　　廣告我幾乎都刪除了，但是測試數據里還有一些，切記不要相信源碼測試數據里的任何廣告。
　　最新版:???????師姐說(shuō)這款免費的文獻管理軟件吊打Endnote，趕緊Mark！
　　作為科研人員，閱讀文獻幾乎是每天必做的事情。隨著(zhù)時(shí)間的積累，文獻越來(lái)越多。使用文獻管理軟件對文獻進(jìn)行整理，可以幫助我們建立知識網(wǎng)絡(luò )，提高科研效率。
　　Endnote作為一款老牌的文檔管理軟件，眾所周知。Endnote的功能很強大，但也有很多痛點(diǎn)，比如：響應速度慢、英文界面難學(xué)、非開(kāi)源、跨平臺同步體驗差、無(wú)法記筆記等。今天立人老師向大家推薦Zotero這款文檔管理軟件，體驗極佳，滿(mǎn)足大多數科研人員的期待。
　　Zotero是一款免費開(kāi)源的文檔管理軟件，功能和亮點(diǎn)很多，例如：免費開(kāi)源，輕松導入文檔，跨平臺實(shí)時(shí)同步，輕量級軟件，支持插件擴展實(shí)現更多功能，支持Rss訂閱等。在接下來(lái)的推文中，我們將一步步介紹Zotero的使用方法，幫助大家更快的掌握這款軟件，更好的管理文檔。
　　1安裝Zotero
　　Zotero 支持常見(jiàn)的操作系統，包括 Windows、Linux 和 MacOS。下載地址如下：
　　安裝方法也很簡(jiǎn)單，一步一步點(diǎn)擊“是”或“下一步”即可。
　　如果覺(jué)得安裝麻煩，也可以直接下載Zip格式的便攜版。下載地址如下：
　　下載完成后，解壓到你習慣的文件目錄。雙擊“ZoteroPortable.exe”程序運行Zotero，與Zotero安裝版相同。
　　2 安裝瀏覽器插件
　　Zotero最初是一款基于火狐瀏覽器的插件，用于隨時(shí)抓取網(wǎng)頁(yè)信息，類(lèi)似于Onenote、印象筆記、有道筆記等瀏覽器插件。為了快速導入文獻，安裝Zotero的瀏覽器插件Zotero Connector是非常有必要的，方便我們抓取文獻信息，可以實(shí)現Web of Science等各大主流數據庫的文獻信息整合, Pubmed, ScienceDirect 等抓鍵。
　　瀏覽器插件的安裝也很簡(jiǎn)單。Zotero針對不同的瀏覽器有不同的插件，支持最常用的瀏覽器，如Chrome、Edge、Firefox、Safari等。如果您在這里使用的是谷歌瀏覽器，只需點(diǎn)擊“Install Chrome Connector”即可安裝瀏覽器插件.
　　
　　安裝成功后，如果遇到需要采集的文件，點(diǎn)擊插件圖標到采集即可。
　　3 建立自己的圖書(shū)館
　　在使用Zotero的第一步，首先要確定好要建立文獻庫的路徑，方便我們保存和查找資源。打開(kāi)Zotero后，點(diǎn)擊菜單欄上的“編輯&gt;首選項”，打開(kāi)Zotero首選項窗口。
　　選擇“高級”選項卡，在“文件和文件夾”設置中設置鏈接附件的根目錄和數據存儲位置。
　　下面刀鋒先生將介紹如何將文檔導入Zotero。Zotero支持多種方式導入文檔，包括從網(wǎng)站抓取書(shū)目和全文、通過(guò)書(shū)目標識符導入書(shū)目、抓取PDF元數據、從其他書(shū)目管理軟件導入書(shū)目、手動(dòng)輸入書(shū)目等。這里我們專(zhuān)注于從 網(wǎng)站 數據庫導入和捕獲 PDF 元數據。
　?、?從谷歌學(xué)者導入文獻
　　我們使用谷歌學(xué)者進(jìn)行文獻搜索。在搜索結果頁(yè)面上，Zotero 瀏覽器插件圖標將變?yōu)槲募A圖標。點(diǎn)擊這個(gè)小圖標，會(huì )彈出一個(gè)“Zotero Item Selector”窗口。在這個(gè)窗口中勾選需要導入Zotero的條目，點(diǎn)擊“確定”導入到Zotero庫中。
　　需要注意的是，Zotero 不支持從 Google scholar 的鏡像 網(wǎng)站 導入文檔。不能用谷歌學(xué)術(shù)的要注意了，也可以用百度學(xué)術(shù)代替。
　?、?從 Web of Science 導入文獻
　　
　　當我們在Web of Science中打開(kāi)一篇文獻的具體信息時(shí)，我們可以通過(guò)點(diǎn)擊Zotero插件按鈕直接將該文獻導入到Zotero文庫中。值得一提的是，如果我們得到了該數據庫或期刊的許可，將直接下載該文獻對應的PDF。此外，我們還可以綁定SCI-HUB，實(shí)現文檔的自動(dòng)下載。之后在Zotero中雙擊該文檔的入口，可以直接查看該文檔。是不是很方便？
　?、?從CNKI導入文獻
　　除了外文文件，中文文件的管理也很重要。相信用過(guò)EndNote的朋友都知道，EndNote對中文文檔的支持很差，而Zotero對中文文檔的管理就輕松多了。同樣的方法導入。但是，即使我們有CNKI的權限，我們在導入文檔的時(shí)候也不會(huì )自動(dòng)下載CAJ或者PDF格式的全文，我們可以下載文檔然后手動(dòng)導入。
　　如果覺(jué)得下載麻煩，這里有解決辦法。你可以從以下網(wǎng)站下載新的cnki.js，在你的電腦上替換舊的cnki.js for CNKI翻譯器，或者通過(guò)Jasmine插件更新cnki.js就可以了（以后會(huì )詳細介紹）鳴叫）。
　?、?PDF 元數據捕獲
　　對于我們已經(jīng)有全文PDF的文檔，我們可以很方便的導入到Zotero中，自動(dòng)提取PDF的元信息，同時(shí)把這個(gè)PDF作為一個(gè)附件鏈接到這個(gè)文檔。導入方法非常簡(jiǎn)單，只需將PDF文件拖到Zotero中的一個(gè)組中，Zotero會(huì )自動(dòng)提取PDF文件的元數據（如文章作者、標題、年份等）。
　?、?按文檔標識符導入書(shū)目
　　如果已知文檔的 ISBN、DOI、PMID 或 arXiv ID，則可以通過(guò)文檔標識符將其導入 Zotero 圖書(shū)館。在Zotero中，點(diǎn)擊魔杖，輸入這些ID，比如最常用的DOI號，點(diǎn)擊回車(chē)。直接導入，對于能夠直接獲取文檔原文的，也會(huì )自動(dòng)下載。
　　以上就是立人老師分享的安裝Zotero和搭建自己的庫的全部?jì)热?。在接下?lái)的推文中，立人老師會(huì )為大家介紹更多Zotero的使用技巧。感興趣的朋友可以關(guān)注后續推文哦~ 查看全部

　　解決方案:創(chuàng )業(yè)公司產(chǎn)品與運營(yíng)人員必備數據分析工具
　　Growth hacking最近很火，產(chǎn)品和運營(yíng)人員也想成為Growth hacker來(lái)推動(dòng)產(chǎn)品的快速開(kāi)發(fā)，但是不會(huì )寫(xiě)代碼，很多創(chuàng )新無(wú)法實(shí)現。工欲善其事，必先利其器。讓我向你介紹一下。創(chuàng )業(yè)公司常用的工具，今天主要跟數據有關(guān)。
　　注：點(diǎn)擊文中粗體超鏈接下載或直接進(jìn)入，部分軟件需要翻墻使用
　　1. 數據采集
　　1. 網(wǎng)站 &amp; APP 統計 – Google Analytics (GA)
　　2. 競品網(wǎng)頁(yè)數據抓取——優(yōu)采云
　　2、數據可視化
　　1. Excel可視化圖表
　　2. Excel 3D地圖
　　3.BDP工具
　　3.數據挖掘
　　1. 數據采集
　　1. 網(wǎng)站 &amp; APP 統計 – Google Analytics (GA)
　　功能介紹：Google Analytics（GA）是一款針對網(wǎng)站和移動(dòng)應用的流量統計工具，可以采集
和分析流量、頁(yè)面、用戶(hù)等數據。在國內，百度統計和友盟被廣泛使用。這些工具易于配置并收錄
基本報告。整體功能遠不如GA強大。GA的優(yōu)點(diǎn)如下：
　　1）高級分割：分割是發(fā)現真相的唯一途徑。數據分析界有一句話(huà)“不切分不死”，足以看出切分的重要性。利用GA，我們選擇維度和指標對流量和用戶(hù)進(jìn)行細分，對比分析每組數據的差異，找出影響結果的主要因素。
　　2）自定義報表：默認報表展示的是最基本最常用的數據，我們在特定場(chǎng)景、多維交叉、鉆取等操作中需要更具體的數據。自定義報表幫助我們充分利用 GA 采集
的數據，自定義指標、維度和過(guò)濾器，為我們呈現豐富多彩的可視化報表。
　　
　　3）電商跟蹤：轉化率是所有網(wǎng)站和應用都會(huì )用到的一個(gè)分析指標。國內工具只支持將特定頁(yè)面或事件設置為目標，并跟蹤目標的完成情況。如果一個(gè)電商網(wǎng)站或APP需要跟蹤訂單、商品、折扣等信息，就只能靠GA了。
　　4) A/B 測試
　　A/B測試是針對研究問(wèn)題提供A和B兩個(gè)頁(yè)面，隨機引導用戶(hù)到不同的頁(yè)面，最后比較數據，選出最佳方案。在產(chǎn)品設計中，A/B測試常用于減少頁(yè)面障礙、提高轉化率、確定改版計劃以及新功能的小規模測試。
　　GA實(shí)驗（網(wǎng)頁(yè)）只需要加一段JS代碼，將流量分流到兩個(gè)頁(yè)面，結合目標轉化功能，篩選出最優(yōu)方案。除了 GA 實(shí)驗，Optimizely 也是一個(gè)不錯的 A/B 測試工具。
　　GA實(shí)驗也支持移動(dòng)應用的AB測試，但是需要使用Google Tag Manager來(lái)設置取值集合變量，比較復雜，有興趣的同學(xué)可以研究一下。
　　5）支持數據導出，接口豐富
　　國內統計工具普遍不支持數據導出。GA支持兩種數據導出方式： A. 報表頂部工具欄支持導出CSV、Excel等文件格式；B、谷歌數據導出接口功能非常強大，可以對接自己的系統。如果開(kāi)發(fā)資源緊張，也可以使用excel插件，比如Analytics Edge。
　　以上就是GA的長(cháng)處，那為什么國內用GA的人這么少呢？最大的問(wèn)題是需要翻墻才能查看數據（下次更新會(huì )介紹如何科學(xué)上網(wǎng)）。
　　2. 競品網(wǎng)頁(yè)數據抓?。簝?yōu)采云
　　工具類(lèi)型：PC客戶(hù)端
　　功能介紹：除了企業(yè)內部經(jīng)營(yíng)數據，我們還需要關(guān)注競品信息。推薦使用優(yōu)采云
工具。優(yōu)采云
完全可視化操作，無(wú)需編寫(xiě)代碼，簡(jiǎn)單配置即可抓取網(wǎng)頁(yè)數據。模擬點(diǎn)擊操作，翻頁(yè)，甚至識別驗證碼都可以輕松搞定。
　　抓取數據需要積分（每10條數據1積分），每天簽到可獲得30積分。買(mǎi)起來(lái)也不貴，20元就能買(mǎi)到10000點(diǎn)。
　　如果每天都進(jìn)行捕捉，難免會(huì )忘記。優(yōu)采云
支持云端采集，可以設置采集時(shí)間，定時(shí)采集數據。另外，云采集可以避免IP被封，瞬間采集大量數據。
　　
　　2、數據可視化
　　1. Excel可視化圖表
　　如何將枯燥的業(yè)務(wù)數據以更生動(dòng)的方式呈現在日常溝通和匯報中？新版Excel提供了非常實(shí)用的數據模板，給人耳目一新的感覺(jué)，不妨試試看。
　　2.Excel 3D地圖（PowerMap）
　　3D 插件連接到地圖數據。只需在表格中輸入城市名稱(chēng)或經(jīng)緯度數據，即可在地球上標注數據。如果同時(shí)輸入時(shí)間數據，可以觀(guān)看數據演變的過(guò)程。
　　多發(fā)幾張歪果仁做的神圖，什么才是真正的“未知數”。
　　3. BDP（業(yè)務(wù)數據平臺）
　　工具類(lèi)型：網(wǎng)絡(luò )、移動(dòng)
　　功能介紹：產(chǎn)品經(jīng)理或者運營(yíng)人員經(jīng)常做項目周報，每次都要重復表格，非常繁瑣。使用BDP創(chuàng )建專(zhuān)屬報表模板，數據每次更新；制作可視化報表的過(guò)程非常簡(jiǎn)單，只需拖拽即可實(shí)現；除了數據上報，產(chǎn)品經(jīng)理還可以使用BDP探索運營(yíng)中的問(wèn)題。分割和鉆孔當然必不可少。?；鶊D、氣泡圖和漏斗圖可能會(huì )給我們新的視角；BDP提供了大量免費的公共數據（居民收入、人口、天氣等），我們可以將公共數據和自己的業(yè)務(wù)數據進(jìn)行一些對比分析。
　　3.數據挖掘
　　我們經(jīng)常會(huì )做一些數據統計和挖掘的工作。SPSS是眾多軟件中最強大的，但是SPSS學(xué)習成本高，操作復雜。其實(shí)Excel也可以做簡(jiǎn)單的數據挖掘，比如預測、關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析等，只需要安裝sqlserver插件即可。
　　行業(yè)解決方案:電商服務(wù)平臺
　　優(yōu)采云
全球數百萬(wàn)用戶(hù)信賴(lài)的數據采集
器。滿(mǎn)足多種業(yè)務(wù)領(lǐng)域，適合產(chǎn)品、運營(yíng)、銷(xiāo)售、數據分析、政府機構、電商從業(yè)人員、學(xué)術(shù)研究等多種職業(yè)。
　　輿情監測
　　全面監測公共信息，提前掌握輿情動(dòng)向
　　市場(chǎng)分析
　　獲取真實(shí)的用戶(hù)行為數據，充分把握客戶(hù)的真實(shí)需求
　　產(chǎn)品開(kāi)發(fā)
　　強大的用戶(hù)調研支持，準確獲取用戶(hù)反饋和偏好
　　風(fēng)險預測
　　高效的信息采集
和數據清洗，及時(shí)應對系統風(fēng)險
　　【優(yōu)采云
功能】
　　
　　模板集合
　　模板采集模式內置數百家主流網(wǎng)站數據源，如京東、天貓、大眾點(diǎn)評等熱門(mén)采集網(wǎng)站。您只需參照模板簡(jiǎn)單設置參數，即可快速獲取網(wǎng)站公開(kāi)數據。
　　智能采集
　　優(yōu)采云
采集可根據不同網(wǎng)站提供多種網(wǎng)頁(yè)采集策略和配套資源，并可自定義、組合、自動(dòng)處理。從而幫助整個(gè)采集過(guò)程實(shí)現數據的完整性和穩定性。
　　云采集
　　5000多臺云服務(wù)器支持的云采集7*24小時(shí)不間斷運行?？蓪?shí)現無(wú)人值守的定時(shí)采集，靈活貼合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，助您提升采集效率，保障數據時(shí)效。
　　API接口
　　通過(guò)優(yōu)采云
API，您可以輕松獲取優(yōu)采云
任務(wù)信息和采集數據，靈活調度任務(wù)，如遠程控制任務(wù)啟停，高效實(shí)現數據采集和歸檔?；趶姶蟮腁PI系統，還可以無(wú)縫對接公司各種內部管理平臺，實(shí)現各項業(yè)務(wù)自動(dòng)化。
　　自定義集合
　　優(yōu)采云
可根據不同用戶(hù)的采集需求，提供自定義的自動(dòng)生成爬蟲(chóng)模式，可批量準確識別各種網(wǎng)頁(yè)元素，同時(shí)具備翻頁(yè)、下拉、ajax等多種功能、頁(yè)面滾動(dòng)、條件判斷。支持不同網(wǎng)頁(yè)結構的復雜網(wǎng)站采集，滿(mǎn)足多種采集應用場(chǎng)景。
　　方便的定時(shí)功能
　　
　　只需簡(jiǎn)單幾步點(diǎn)擊設置，即可實(shí)現對采集任務(wù)的定時(shí)控制。無(wú)論是單次采集的定時(shí)設置，還是預設的一天或每周、每月的定時(shí)采集，都可以同時(shí)自由設置多個(gè)任務(wù)。根據需要對選定時(shí)間進(jìn)行多種組合，靈活部署自己的采集任務(wù)。
　　全自動(dòng)數據格式化
　　優(yōu)采云
內置強大的數據格式化引擎，支持字符串替換、正則表達式替換或匹配、去除空格、添加前綴或后綴、日期時(shí)間格式化、HTML轉碼等多項功能，在采集過(guò)程中全自動(dòng)處理，無(wú)需人工干預，即可獲取所需的格式數據。
　　多級采集
　　很多主流的新聞和電商網(wǎng)站都收錄
一級商品列表頁(yè)、二級商品詳情頁(yè)、三級評論詳情頁(yè)；無(wú)論網(wǎng)站有多少層級，優(yōu)采云
都可以無(wú)限層級采集數據，滿(mǎn)足各種業(yè)務(wù)采集需求。
　　支持網(wǎng)站登錄后領(lǐng)取
　　優(yōu)采云
內置采集
登錄模塊，只需配置目標網(wǎng)站的賬號密碼，即可使用該模塊采集
登錄數據；同時(shí)優(yōu)采云
還具有自定義采集
cookies的功能。首次登錄后，可以自動(dòng)記住cookies，免去多次輸入密碼的繁瑣，支持更多網(wǎng)站的采集
。 查看全部

　　解決方案:神策分析 iOS SDK 代碼埋點(diǎn)解析
　　一、簡(jiǎn)介
　　所謂埋點(diǎn)是數據采集領(lǐng)域（尤其是用戶(hù)行為數據采集領(lǐng)域）的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，是指對特定用戶(hù)行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。有針對性的運營(yíng)方案提供數據支持。
　　點(diǎn)埋的本質(zhì)是首先對軟件應用運行過(guò)程中的關(guān)鍵節點(diǎn)進(jìn)行監控，在需要關(guān)注的事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行判斷和捕捉，獲取必要的上下文信息，最后將信息整理后發(fā)送給指定的服務(wù)器。
　　Sensors Analysis iOS SDK 是適用于 iOS 的輕量級數據采集
和跟蹤 SDK。神策分析iOS SDK不僅具備埋碼功能，還在運行時(shí)機制（Runtime）中利用相關(guān)技術(shù)實(shí)現了iOS端的全埋碼（無(wú)埋碼、無(wú)碼埋碼、無(wú)痕埋碼、自動(dòng)埋碼），點(diǎn)擊地圖、可視化所有埋點(diǎn)等功能。
　　其中代碼埋點(diǎn)是最基本也是最重要的埋點(diǎn)方式，適用于需要精確控制埋點(diǎn)位置、靈活自定義事件和屬性等精細化需求的場(chǎng)景。下面詳細介紹神策分析iOS SDK代碼埋點(diǎn)，希望能為大家提供一些參考。
　　2、實(shí)現原理
　　在介紹代碼埋點(diǎn)的實(shí)現原理之前，我們先來(lái)看一下完整的數據采集過(guò)程。我希望你能理解代碼埋點(diǎn)在數據采集
過(guò)程中的作用。
　　2.1 數據采集
過(guò)程
　　數據采集??過(guò)程主要包括事件采集、添加屬性、事件入庫、讀取上報等過(guò)程。詳細步驟如下：
　　在產(chǎn)品和服務(wù)轉化的一些關(guān)鍵點(diǎn)，調用埋點(diǎn)相關(guān)接口采集事件；
　　獲取有意義的屬性，豐富事件，保證數據的廣度和深度；
　　數據采集??完成后，轉換成標準的JSON數據格式，以隊列的形式存儲在SDK的數據庫中；
　　定時(shí)讀取數據庫中的數據，封裝請求和上報數據，上報成功后刪除數據庫中存儲的上報數據。
　　總體流程如圖2-1所示：
　　圖 2-1 數據采集流程圖
　　從圖中可以看出，代碼埋點(diǎn)位于數據采集過(guò)程的第一步，是數據采集過(guò)程中最關(guān)鍵的一步。數據采集??是否豐富、準確、及時(shí)，將直接影響整個(gè)數據分析平臺的使用效果。
　　2.2 原理介紹
　　代碼埋點(diǎn)的實(shí)現原理比較簡(jiǎn)單，主要是在初始化SDK后，在事件發(fā)生時(shí)調用-track:或-track:withProperties:等相關(guān)接口，將觸發(fā)的事件和屬性保存到數據模型中（用于SDK 是一個(gè) NSDictionary 類(lèi)型的數據模型）。并將數據模型轉換成JSON字符串存入本地數據庫。然后根據發(fā)送策略將數據發(fā)送到指定的服務(wù)器。例如：如果我們想統計App中某個(gè)按鈕的點(diǎn)擊次數，可以在按鈕對應的click方法中調用SDK提供的接口來(lái)采集事件。
　　3.實(shí)現
　　在神策分析中，我們使用事件模型（Event）來(lái)描述用戶(hù)對產(chǎn)品的各種行為，這也是神策分析中所有界面和功能設計的核心依據。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Eve??nt是對用戶(hù)在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)、某個(gè)地點(diǎn)、以某種方式完成某件特定事情的描述?？梢钥闯?，一個(gè)完整的Event包括以下幾個(gè)關(guān)鍵因素：
　　who：參與活動(dòng)的用戶(hù)是誰(shuí)；
　　When：事件發(fā)生的實(shí)際時(shí)間；
　　Where：事件發(fā)生的地點(diǎn)；
　　方式：用戶(hù)參與事件的方式；
　　What：描述用戶(hù)所做事件的具體內容。
　　對于SDK來(lái)說(shuō)，記錄用戶(hù)行為數據的接口主要考慮以上五個(gè)因素。不難看出，該接口的主要功能是：在特定時(shí)間為業(yè)務(wù)調用，傳入事件名稱(chēng)和需要記錄的屬性或其他必要的參數，然后記錄該事件.
　　3.1 界面設計
　　一個(gè)設計良好的界面應該能夠在輸入一組合理的數據時(shí)，在有限的運行時(shí)間內得到正確的結果；應對不合理的數據輸入有足夠的響應和處理能力。參照這個(gè)思路，我們來(lái)設計一個(gè)記錄用戶(hù)行為數據的接口。
　　首先考慮接口的暴露部分。開(kāi)發(fā)者在使用接口時(shí)，主要關(guān)注以下幾點(diǎn)：
　　接口名稱(chēng)：接口名稱(chēng)要準確，能夠用簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言描述接口的功能。對于要實(shí)現的功能，我們將這個(gè)接口命名為 - track:withProperties: ；
　　參數列表：通過(guò)上面的介紹，我們可以知道方法調用的時(shí)機可以作為事件（Event）的發(fā)生時(shí)間（When）。另外，我們還需要提供的是事件的具體內容（What）和實(shí)現方式（How），即事件的名稱(chēng)（用參數event表示）和事件屬性（用參數event表示）參數屬性）；
　　返回值：通過(guò)該接口記錄的用戶(hù)行為數據，最終需要上報給指定的服務(wù)器，所以該方法的返回值要符合指定服務(wù)器要求的格式。一般來(lái)說(shuō)，數據都是JSON格式，物理上對應一段數據，邏輯上對應一個(gè)描述用戶(hù)行為的事件。
　　基于以上三點(diǎn)，我們的接口定義如下：
　　通過(guò)上面的介紹，我們可以知道事件模型（Event）收錄
五個(gè)關(guān)鍵因素。下面將詳細介紹如何獲取代碼埋點(diǎn)中的這五個(gè)關(guān)鍵因素。
　　3.2.1 用戶(hù)名
　　用戶(hù)的唯一標識，這里用distinct_id表示。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，當用戶(hù)未登錄時(shí)，SDK會(huì )選擇設備ID作為唯一標識，當用戶(hù)登錄時(shí)，會(huì )選擇登錄ID作為唯一標識，即用戶(hù)擁有既有設備ID（也叫“匿名ID”）又有登錄ID，同一用戶(hù)的設備ID和登錄ID可以通過(guò)“用戶(hù)關(guān)聯(lián)”聯(lián)系在一起。這樣無(wú)論用戶(hù)處于匿名狀態(tài)還是登錄狀態(tài)，我們都可以準確地識別出同一個(gè)用戶(hù)。這是目前比較普遍和準確的用戶(hù)識別方法。
　　1.設備ID
　　大多數情況下，用戶(hù)只有一臺設備，因此可以獲取設備ID作為用戶(hù)標識。專(zhuān)門(mén)針對 iOS，我們可以使用 IDFA、IDFV 或 UUID。
　　IDFA：英文全稱(chēng)Identifier For Advertising，是Advertising Identifier的縮寫(xiě)。主要用于廣告推廣、音量變化等跨應用設備跟蹤。在同一臺 iOS 設備上，所有應用程序同時(shí)獲得相同的 IDFA。iOS 10之后，如果用戶(hù)限制廣告追蹤（【設置】→【隱私】→【廣告】→【限制廣告追蹤】），我們得到的IDFA將是一串固定的0：0-000000000；
　　IDFV：英文全稱(chēng)Identifier For Vendor，是應用開(kāi)發(fā)者標識符的縮寫(xiě)。應用程序開(kāi)發(fā)人員使用它來(lái)識別用戶(hù)。主要適用于分析同一應用開(kāi)發(fā)者不同應用之間的用戶(hù)行為。在重啟設備后和解鎖設備之前，該值可能不可用；
　　UUID：英文全稱(chēng)Universally Unique Identifier，是Universal Unique Identifier的縮寫(xiě)，它可以讓你在不使用任何服務(wù)器的情況下，隨時(shí)生成一個(gè)唯一的標識符。也就是說(shuō)，UUID在特定的時(shí)間和空間內是全局唯一的。如果IDFA和IDFV都獲取不到，我們會(huì )生成一個(gè)UUID作為設備的ID。
　　根據實(shí)際情況，對于常規數據分析中的設備ID，可以按照IDFA→IDFV→UUID的優(yōu)先級順序獲取，基本可以滿(mǎn)足我們的業(yè)務(wù)需求。
　　另外，為了防止由于廣告追蹤限制、卸載重裝等原因導致設備ID被更改，SDK會(huì )將設備ID存儲在KeyChain和沙盒中，一定程度上避免了該問(wèn)題。因此，獲取設備ID的流程如圖3-1所示：
　　圖3-1 獲取設備ID流程圖
　　2.登錄ID
　　一般情況下，登錄ID用于在業(yè)務(wù)后臺系統中識別用戶(hù)。它可以非常準確地識別用戶(hù)，但無(wú)法識別未登錄的用戶(hù)。
　　
　　在SDK中，通過(guò)調用-login:接口，傳入登錄ID，即可完成“用戶(hù)關(guān)聯(lián)”，將同一用戶(hù)的設備ID和登錄ID關(guān)聯(lián)在一起。
　　3、唯一標識
　　在SDK中，我們定義設備ID為anonymousId，登錄ID為loginId，唯一用戶(hù)ID為distinctId。distinctId的獲取邏輯如下：
　　如果loginId不為空且長(cháng)度不為0，則返回loginId；
　　如果 loginId 為空，則返回 anonymousId。
　　3.2.2 觸發(fā)時(shí)間
　　在SDK的內嵌接口中，使用time字段記錄事件發(fā)生的時(shí)間（毫秒）。如果傳入的屬性不收錄
時(shí)間字段，則會(huì )自動(dòng)獲取當前時(shí)間作為時(shí)間字段的值，如下代碼所示：
　　NSNumber timeStamp = @([[NSDate date] timeIntervalSince1970] 1000);
　　3.2.3 觸發(fā)位置
　　可以從三個(gè)方面采集
位置信息：
　　傳感器系統會(huì )根據請求的ip自動(dòng)解析對應的?。?province）和城市（$city），所以SDK不需要處理這兩個(gè)屬性；
　　SDK可以通過(guò)CoreLocation框架自動(dòng)采集經(jīng)度（$longitude）和緯度（$latitude），初始化SDK后調用-enableTrackGPSLocation:方法即可啟用；
　　開(kāi)發(fā)者還可以設置一些其他區域相關(guān)的字段。例如：國家（country）、社區（HousingEstate）等。
　　3.2.4 參與方式
　　用戶(hù)參與此事件的方式。這個(gè)概念比較寬泛，包括用戶(hù)使用的設備、瀏覽器、App版本、操作系統版本、入口通道、重定向時(shí)的referer等。目前神策分析預置了一些字段來(lái)描述這類(lèi)信息，稱(chēng)為preset屬性。同時(shí)開(kāi)發(fā)者也可以根據自己的需要添加相應的自定義字段。
　　3.2.5 活動(dòng)內容
　　描述用戶(hù)發(fā)起的事件的具體內容。主要是利用事件名稱(chēng)（event）對用戶(hù)制作的內容進(jìn)行初步分類(lèi)。除了事件的關(guān)鍵字段，我們沒(méi)有設置過(guò)多的預設字段，開(kāi)發(fā)者需要根據每個(gè)產(chǎn)品和每個(gè)事件的實(shí)際情況和分析需求進(jìn)行具體設置。
　　3.3 事件屬性
　　除了事件觸發(fā)時(shí)傳入的自定義屬性外，還有一些特殊的屬性可以被SDK預先采集。比如：頁(yè)面標題（$title）、屏幕寬高（$screen_height, $screen_width）等，我們稱(chēng)之為預設屬性。由于這些屬性是SDK自動(dòng)采集的，開(kāi)發(fā)者無(wú)需添加代碼，大大增加了數據采集的范圍和便利性。采集到的預置屬性是數據分析中涉及的重要分析維度，大大降低了開(kāi)發(fā)采集成本，是即用型部件。
　　此外，如果您需要在所有事件中使用某些相同的屬性，您可以將這些屬性注冊為公共屬性。
　　以上兩個(gè)特殊事件屬性可以在一定程度上節省埋點(diǎn)成本。接下來(lái)我們將介紹這兩個(gè)屬性的實(shí)現。
　　3.3.1 預設屬性
　　考慮到SDK的活躍期基本可以確定為“初始化”和“事件觸發(fā)”兩個(gè)時(shí)機，所以預設屬性按照采集時(shí)機大致可以分為兩類(lèi)：
　　SDK初始化時(shí)采集
：該屬性的值可以在初始化時(shí)確定，在當前App生命周期內不會(huì )改變；
　　事件觸發(fā)時(shí)的集合：調用時(shí)才能確定的屬性-track:withProperties:。
　　1.初始化時(shí)采集
的屬性
　　最簡(jiǎn)單最優(yōu)的方案是在SDK初始化的時(shí)候創(chuàng )建一個(gè)存儲屬性的模型（可以使用NSDictionary類(lèi)型），命名為automaticProperties，將相應的屬性采集
進(jìn)去，由SDK持有模型。然后，每次事件觸發(fā)時(shí)，只需將該模型的值添加到屬性即可。采集到的預置屬性如表3-1所示：
　　表3-1 初始化時(shí)采集
的預置屬性列表
　　2.事件觸發(fā)時(shí)采集
的屬性
　　由于一些預設的屬性，在app的整個(gè)生命周期中都可能發(fā)生變化，更強調實(shí)時(shí)性，所以需要在事件觸發(fā)時(shí)采集
。典型代表就是前面介紹的事件觸發(fā)時(shí)間（When）和地點(diǎn)（Where）。觸發(fā)事件時(shí)采集
的預置屬性如表3-2所示：
　　表3-2 事件觸發(fā)時(shí)采集
的預置屬性列表
　　3.3.2 公共屬性
　　有一些屬性是我們想在每個(gè)事件中都帶上的，但不是預設屬性，相當于公共自定義屬性。對于這些屬性，SDK 提供了兩種不同的設置方式，即“靜態(tài)”和“動(dòng)態(tài)”公共屬性。
　　靜態(tài)公共屬性一般固定在一個(gè)App的生命周期中；動(dòng)態(tài)公共屬性則相反，只有在事件觸發(fā)的那一刻采集
的值才有意義。這其實(shí)對應了預設屬性的兩次采集時(shí)機。例如：
　　應用名稱(chēng)在一個(gè)App的生命周期中一般是固定的，所以可以設置為靜態(tài)公共屬性；
　　當前游戲等級，最新金幣余額。很明顯這些值每個(gè)集合都會(huì )改變，但仍然屬于公共屬性的范疇。這時(shí)候就可以使用動(dòng)態(tài)公共屬性。
　　1.靜態(tài)公共屬性
　　根據上面的分析，靜態(tài)公共屬性可以這樣實(shí)現： 提供一個(gè)接口，用于對外注冊靜態(tài)公共屬性。開(kāi)發(fā)者在SDK初始化時(shí)通過(guò)該接口注冊靜態(tài)公共屬性，然后在事件觸發(fā)時(shí)為其添加靜態(tài)公共屬性。
　　根據“一般固定在一個(gè)App生命周期中”的特性，靜態(tài)公共屬性可以存儲在內存中。但是在實(shí)踐中，有些靜態(tài)的公共屬性在SDK初始化的時(shí)候是無(wú)法確定的，只能在網(wǎng)絡(luò )請求或者其他操作之后注冊。這也導致在注冊靜態(tài)公共屬性之前的部分事件，沒(méi)有靜態(tài)公共屬性。如果每次啟動(dòng)app都重復上面的操作，大量的事件就無(wú)法攜帶靜態(tài)的公共屬性，這顯然是有問(wèn)題的。因此SDK也將注冊的靜態(tài)公共屬性持久化，在SDK初始化時(shí)將持久化的靜態(tài)公共屬性取出，提前了靜態(tài)公共屬性的注冊時(shí)間，解決了大部分問(wèn)題。
　　注冊靜態(tài)公共屬性的代碼如下：
　　[[SensorsAnalyticsSDK sharedInstance] registerSuperProperties:@{@"superKey":@"superValue"}];
　　2.動(dòng)態(tài)公共屬性
　　動(dòng)態(tài)公共屬性在每次觸發(fā)事件時(shí)采集
，適用于經(jīng)常變化的屬性。因此，動(dòng)態(tài)公共屬性是通過(guò) SDK 中的回調（塊）實(shí)現的。完整流程如下：
　　當SDK初始化，或者其他業(yè)務(wù)機會(huì )時(shí)，注冊回調；
　　在回調中實(shí)現屬性的采集
邏輯，并返回采集
到的屬性；
　　當事件被觸發(fā)時(shí)，回調方法被調用并將返回的屬性添加到事件屬性中。
　　由于每次觸發(fā)事件都會(huì )調用動(dòng)態(tài)公共屬性的回調方法，因此不建議在回調方法中加入過(guò)多的業(yè)務(wù)邏輯。注冊動(dòng)態(tài)公共屬性的代碼如下：
　　
　　[[SensorsAnalyticsSDK sharedInstance] registerDynamicSuperProperties:^NSDictionary * _Nonnull{
　　返回@{@"dynamicKey":@"dynamicValue"};
　　}];
　　3.3.3 屬性的優(yōu)先級
　　目前各種屬性按照優(yōu)先級從高到低排序：
　　事件觸發(fā)時(shí)傳入的自定義屬性；
　　動(dòng)態(tài)公共屬性；
　　靜態(tài)公共財產(chǎn)；
　　預設屬性。
　　不難看出，排序的核心思想是按照“自定義”的優(yōu)先級進(jìn)行排序：
　　properties只代表本次觸發(fā)的事件，自定義程度最高；
　　動(dòng)態(tài)公共屬性是實(shí)時(shí)的，比靜態(tài)公共屬性具有更高的優(yōu)先級；
　　預置屬性是純粹的SDK行為，所以?xún)?yōu)先級最低。
　　3.4 數據驗證
　　數據校驗的內容分為：
　　參數是否為空，類(lèi)型是否正確等；
　　參數是否滿(mǎn)足傳感器的數據格式要求。傳感器使用統一的數據格式，因此任何自定義內容都應該進(jìn)行驗證，以確保輸出的 JSON 符合要求。具體來(lái)說(shuō)就是驗證事件名稱(chēng)、自定義屬性、靜態(tài)公共屬性、動(dòng)態(tài)公共屬性等。
　　數據校驗的時(shí)序分為：
　　靜態(tài)公共屬性在注冊時(shí)應進(jìn)行檢查；
　　事件觸發(fā)時(shí)應檢查動(dòng)態(tài)公共屬性和自定義屬性。
　　3.4.1 基本限制
　　事件名（event的值）和屬性名（properties中key的值）都必須是合法的變量名，即不能以數字開(kāi)頭，只能收錄
：大小寫(xiě)字母、數字、下劃線(xiàn)和 $. 另外，事件名稱(chēng)和屬性名稱(chēng)的最大長(cháng)度為100。上述限制在SDK中是通過(guò)正則表達式實(shí)現的。
　　SDK 保留了一些字段作為預設的事件和屬性名稱(chēng)。自定義事件和屬性需要避免相同。判斷事件名和屬性名是否合法的代碼如下：
　　3.4.2 類(lèi)型限制
　　SDK目前支持五種數據類(lèi)型：Numeric、Boolean、String、String Array、Date Time，分別對應代碼中的NSNumber、NSString、NSSet、NSArray、NSDate。其他類(lèi)型的數據將被拒絕。這里需要注意的是：
　　在SDK中，Boolean類(lèi)型和numeric類(lèi)型一樣使用NSNumber類(lèi)型。轉換為JSON后，boolean NSNumber會(huì )被轉換為true或false，numeric NSNumber會(huì )被轉換為實(shí)際值；
　　NSSet 和 NSArray 都代表數據集合，只是無(wú)序和有序的區別。因此，這兩種類(lèi)型都可以表示字符串數組；
　　NSNull類(lèi)型會(huì )單獨處理，不會(huì )導致整個(gè)數據被丟棄，只會(huì )丟棄鍵值對。
　　對于不同類(lèi)型的屬性值，也有單獨的檢查，如下：
　　NSString：對于一個(gè)字符串，檢查它的長(cháng)度是否大于最大長(cháng)度8191，如果大于最大長(cháng)度，超過(guò)長(cháng)度的部分將被刪除，并拼接$表示后面的內容已被截斷。其中，App崩潰事件（AppCrashed）的崩潰原因屬性（app_crashed_reason）有一個(gè)崩潰棧的值，通常比較長(cháng)，所以它的長(cháng)度限制設置為正常值的兩倍；
　　NSSet和NSArray：表示字符串數組，會(huì )遍歷每個(gè)對象，檢查是否是NSString類(lèi)型，如果不是，則刪除該對象；
　　NSDate：由于SDK數據格式支持的日期時(shí)間實(shí)際上是JSON中固定格式的字符串，對于NSDate，會(huì )使用NSDateFormatter將其按照格式序列化為字符串。
　　4.使用場(chǎng)景
　　要了解代碼埋點(diǎn)的使用場(chǎng)景，首先要看代碼埋點(diǎn)的優(yōu)缺點(diǎn)，盡量揚長(cháng)避短。
　　優(yōu)勢：
　　原理簡(jiǎn)單，學(xué)習成本低；
　　使用更加靈活，可以根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)自定義時(shí)序、屬性、事件，以自定義的方式獲取數據。
　　缺點(diǎn)：
　　埋點(diǎn)成本高，需要為每個(gè)控件的埋點(diǎn)添加相應的代碼，不僅工作量大，還需要技術(shù)人員來(lái)完成；
　　版本更新前后，容易出現數據亂碼；
　　企業(yè)需要長(cháng)期穩定地完善埋點(diǎn)，并根據業(yè)務(wù)不斷更新。
　　根據以上優(yōu)缺點(diǎn)，我們可以知道代碼嵌入的使用更加靈活，但是成本也更高。因此，當全埋點(diǎn)、可視化全埋點(diǎn)等埋點(diǎn)解決方案無(wú)法解決問(wèn)題，或者更強調自定義場(chǎng)景時(shí)，最好使用它。例如：
　　app整體日活躍度，app元素每日點(diǎn)擊次數，可使用所有埋點(diǎn)；
　　App中指定按鈕的點(diǎn)擊事件，特定頁(yè)面的頁(yè)面瀏覽事件，可以完全埋點(diǎn)可視化；
　　如果您需要非常準確的業(yè)務(wù)統??計和用戶(hù)數據，對安全性要求比較高，比如成功注冊和支付，可以使用服務(wù)器埋點(diǎn)；
　　以上方案無(wú)法解決，或者自定義內容較多，如加入購物車(chē)、提交訂單等，可以使用代碼嵌入。
　　五、總結
　　代碼埋點(diǎn)是整個(gè)神策分析iOS SDK的基礎和核心。它的豐富和穩定足以讓我們無(wú)后顧之憂(yōu)地使用全埋點(diǎn)、入庫報告等功能。希望通過(guò)本文，讓大家對神策分析iOS SDK的代碼埋點(diǎn)有一個(gè)全面的了解。
　　解決方案:代碼統計工具有哪幾種_SEO工具篇：如何安裝百度統計代碼
　　本文來(lái)自恩斯傳媒-小魚(yú)。
　　百度統計是百度推出的一款穩定、專(zhuān)業(yè)、安全的統計分析工具?？梢蕴峁嗤?、準確、實(shí)時(shí)的流量質(zhì)量和訪(fǎng)客行為分析，方便日常監控，為系統優(yōu)化和ROI提升提供指導。同時(shí)，百度統計專(zhuān)門(mén)推出了先進(jìn)的分析平臺，可進(jìn)行實(shí)時(shí)多維分析、人群分析、行為洞察，實(shí)時(shí)數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)增長(cháng)。
　　如何獲取代碼？首先需要添加網(wǎng)站，添加網(wǎng)站后即可獲取代碼。然后手動(dòng)安裝代碼。只有正確添加百度統計代碼后，才有可能獲得更準確的流量數據。代碼安裝過(guò)程需要注意以下幾點(diǎn)：
　　1、代碼安裝位置要正確，代碼一般安裝在標簽標記之前；
　　2、不要在一個(gè)頁(yè)面中重復安裝相同的代碼。統計工具具有去重原理。一段代碼生效后，另一段代碼將被丟棄。因此，只需安裝一段代碼；
　　
　　3.不要以任何方式編輯代碼。隨意編輯代碼可能導致代碼無(wú)法執行，并可能影響網(wǎng)站頁(yè)面的顯示；
　　4、在網(wǎng)站所有頁(yè)面安裝代碼，重點(diǎn)推廣URL頁(yè)面、轉化目標及相關(guān)路徑頁(yè)面
　　檢查代碼是否安裝成功 使用百度統計助手，百度統計助手是一款基于Chrome瀏覽器的插件，幫助用戶(hù)檢查百度統計代碼是否安裝正確。首先安裝百度統計助手。但是對于一些特殊情況，系統無(wú)法查看代碼安裝狀態(tài)，需要我們自己手動(dòng)查看，打開(kāi)控制臺，點(diǎn)擊網(wǎng)絡(luò )按鈕，然后F5刷新，如果能看到hm.js，就證明百度了已安裝統計代碼。如果沒(méi)有，則證明沒(méi)有安裝。
　　站點(diǎn)代碼是否安裝正確？數據統計是否正常？相信這是很多統計用戶(hù)都非常關(guān)心的問(wèn)題。百度統計提供自動(dòng)校驗功能，通過(guò)抓取頁(yè)面，分析頁(yè)面是否安裝了正確的統計代碼。
　　
　　關(guān)于代碼檢查的注意事項！
　　1、為全面統計網(wǎng)站流量，請在網(wǎng)站所有頁(yè)面正確安裝統計代碼；
　　2、該功能通過(guò)抓取網(wǎng)站頁(yè)面來(lái)分析是否安裝了正確的統計代碼，但有些網(wǎng)站打開(kāi)速度慢或限制程序抓取網(wǎng)頁(yè)，會(huì )導致系統無(wú)法判斷。
　　3、正確安裝統計代碼后，等待一段時(shí)間，就可以看到統計數據了。
　　總結：本文主要講解百度工具的代碼安裝部分。主要是為初學(xué)者準備的。主要介紹如何獲取代碼，如何安裝代碼，代碼應該放在頁(yè)面的哪一部分，以及檢查代碼是否安裝成功。. 下回告訴大家百度統計工具統計了哪些數據報表。下次見(jiàn)。 查看全部

　　解決方案:資訊采集接口（采集信息的技術(shù)）
　　目錄：
　　1. 數據采集與接口技術(shù)
　　什么是動(dòng)態(tài)消息？新聞來(lái)源是指搜索引擎種子新聞?wù)镜臉藴?。網(wǎng)站內容將首先被搜索引擎收錄，并被網(wǎng)絡(luò )媒體轉載，成為互聯(lián)網(wǎng)海量新聞的來(lái)源。權威性也是向國內媒體網(wǎng)絡(luò )傳播的輻射源。
　　2.信息采集入口
　　高質(zhì)量的內容
　　
　　3、信息采集技術(shù)的應用
　　新聞來(lái)源的優(yōu)勢是更權威。媒體內容優(yōu)質(zhì)，更具公信力和權威性。也是輻射國內網(wǎng)絡(luò )媒體的源頭點(diǎn)。新聞源網(wǎng)站的內容會(huì )被搜索引擎優(yōu)先收錄，新聞源網(wǎng)站的內容更容易被轉載。更容易被其他媒體轉載，有的媒體甚至要求來(lái)源必須是已經(jīng)收錄過(guò)新聞的網(wǎng)站。
　　4.信息采集百科
　　更容易被找回。新聞采集的內容會(huì )剔除很多干擾信息，如廣告、分類(lèi)信息、問(wèn)答、貼吧等，用戶(hù)可以更快的搜索到企業(yè)新聞，最新相關(guān)信息的效果很可能出現.
　　五、信息采集
方式
　　
　　簡(jiǎn)單理解：對于搜索引擎來(lái)說(shuō)，早期的新聞源站其實(shí)主要是用來(lái)解決一些專(zhuān)業(yè)的、原創(chuàng )的、權威的內容網(wǎng)站的采集問(wèn)題。為什么要采集
新聞源？隨著(zhù)搜索引擎算法的更新，百度取消了對新聞源的優(yōu)惠待遇，其主要目的是加強流量分配機制，更加公平。
　　6.數據采集接口
　?、偎阉髁髁糠峙錂C制更加公平，讓更多優(yōu)質(zhì)內容獲得更多展示機會(huì )②算法權重的調整和傾斜，逐漸將站的概念轉移到頁(yè)面的概念。如果你的某個(gè)頁(yè)面是高質(zhì)量的，它也會(huì )得到很好的排名 ③搜索引擎更看重內容的專(zhuān)業(yè)性，而不是廣度。垂直性強的頁(yè)面和小站有機會(huì )排在大站相應相關(guān)欄目之前。
　　七、數據采集技術(shù)
　　對于采集
高質(zhì)量文章、有價(jià)值內容/高質(zhì)量?jì)热莸恼鹃L(cháng)，我會(huì )選擇新聞源采集
。以這種方式用新聞來(lái)源的文章填充我們的網(wǎng)站，增加網(wǎng)站的采集
性和專(zhuān)業(yè)性。
　　多種方法:優(yōu)采云
采集器該怎么用
　　優(yōu)采云
如何使用采集
器：
　　1、打開(kāi)優(yōu)采云
采集器客戶(hù)端，登錄軟件，新建任務(wù)，打開(kāi)你要采集的網(wǎng)址。在這里我展示了原創(chuàng )設計手稿的合集。
　　
　　2、進(jìn)入設計工作流程鏈接，在界面瀏覽器中輸入你要采集的網(wǎng)址，點(diǎn)擊打開(kāi)，就可以看到你要采集的網(wǎng)站界面，因為這個(gè)網(wǎng)址里面有多頁(yè)內容需要采集，我們在再次設置集合制定規則時(shí)，可以先創(chuàng )建一個(gè)翻頁(yè)循環(huán)。首先，用鼠標選擇頁(yè)面上的【下一頁(yè)】按鈕。在彈出的任務(wù)對話(huà)框中，在高級選項中選擇【循環(huán)點(diǎn)擊下一頁(yè)】，軟件會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)頁(yè)面。翻頁(yè)周期。
　　3.創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán) 嗯，就是采集
當前頁(yè)面的內容。如果我想采集
一張圖片的URL，我只需要選擇一張圖片并點(diǎn)擊它。軟件會(huì )自動(dòng)彈出對話(huà)框。首先，創(chuàng )建一個(gè)循環(huán)元素列表。將當前頁(yè)面的所有元素都取完后，循環(huán)鏈表就構建完成了。
　　4、設置要抓取的內容，選中元素循環(huán)列表中的任意一個(gè)元素，在瀏覽器中找到該元素對應的圖片，點(diǎn)擊，彈出對話(huà)框，選擇【抓取該元素的圖片地址】作為字段1，同時(shí)為了方便識別，我也抓取了字段2作為圖片標題名，設置原則同圖片地址。
　　
　　5、檢查翻頁(yè)循環(huán)框是否嵌套在產(chǎn)品循環(huán)框內，即在翻頁(yè)前抓取當前整個(gè)頁(yè)面的圖片URL。
　　6、設置好執行計劃后，就可以開(kāi)始采集了。如果點(diǎn)擊采集
，點(diǎn)擊【完成】步驟下的【檢查任務(wù)】，開(kāi)始運行任務(wù)。采集完成后可以直接下載成EXCEL文件。
　　7.將網(wǎng)址轉為圖片。這里使用優(yōu)采云
圖片轉換工具。導入EXCEL后就可以自動(dòng)等待系統下載圖片了！ 查看全部

　　解決方案:文章采集接口的用途和使用步驟以及使用方法【】
　　文章采集接口用途：
　　
　　1、配合數據爬蟲(chóng)爬取qq空間、新浪微博、豆瓣、人人等平臺上面的一些內容
　　2、配合文章發(fā)布者可以抓取發(fā)布平臺上面的一些數據
　　
　　3、配合百度統計平臺，可以分析用戶(hù)的活躍度，進(jìn)行可視化分析等作用使用步驟：a、使用sae大容量的ip接入平臺，可以形成標準的seo接口channel。開(kāi)始階段接入數據量少，推薦使用bucket接入b、完成接入之后，數據量需要對接一定量的seoip（一般為20000--30000個(gè)之間）c、利用seoanthuse接入數據，比如seore的12小時(shí)3000個(gè)索引庫d、根據需要在server端拉取對應的數據e、利用sendfish接入第三方，比如百度統計、淘寶等e、進(jìn)行基本的頁(yè)面抓取和數據處理f、使用數據分析工具（博客、開(kāi)源網(wǎng)站、app等等）g、整個(gè)頁(yè)面完成。
　　利用免費cookie來(lái)發(fā)布有限制條件的文章。首先在web的環(huán)境,定義一些小變量比如id標題大小;利用tcp連接創(chuàng )建一個(gè)序列號,一般是1024個(gè);然后再定義一個(gè)setcookie的uri?？梢圆捎枚M(jìn)制httpshell腳本來(lái)創(chuàng )建,因為是tcp直接傳過(guò)來(lái)的不像局域網(wǎng)等其他一些三方的文件交換方式存在安全風(fēng)險;然后根據uri來(lái)賦值給cookie用來(lái)設置過(guò)濾規則;然后讓ip即使到該cookie上都不能打開(kāi)需要過(guò)濾一下。
　　問(wèn)題如果只是數量多可以建立一個(gè)httppipeline的腳本或者nginx搭建的web服務(wù)器來(lái)處理這樣的多個(gè)新開(kāi)站;要是數量少可以考慮單獨創(chuàng )建一個(gè)shell腳本做緩存管理。在首頁(yè)測試一下效果。 查看全部

　　解決方案:影視采集接口（影視官方采集接口怎么用）
　　目錄：
　　1.影視視頻采集接口
　　文章采集源碼，什么是文章采集源碼，文章采集源碼是按照一定的規則自動(dòng)采集別人網(wǎng)站上的文章，現在大部分網(wǎng)站都有采集功能，如果你沒(méi)有，可以用一些免費的文章采集軟件，只需兩步輕松采集微信文章，無(wú)論是自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站還是導出到excel/html或TXT，word都可以。
　　2.視頻采集教程
　　詳見(jiàn)圖1、2、3、4！
　　3.影視資源采集公共接口源碼
　　今天，小編就為大家盤(pán)點(diǎn)一下免費好用的文章合集，替代手動(dòng)復制粘貼，提高效率，節省更多時(shí)間。徹底解決沒(méi)有素材的問(wèn)題，也告別了手動(dòng)復制粘貼的痛苦。
　　4.視頻采集器
　　
　　關(guān)鍵詞快速排名的核心原則如果想在短時(shí)間內實(shí)現新網(wǎng)站的關(guān)鍵詞排名，需要選擇一些流量大、競爭少的關(guān)鍵詞優(yōu)化排名難度關(guān)鍵詞因為優(yōu)化難度不高，可以在短時(shí)間內排在搜索引擎首頁(yè)，從而從搜索引擎獲得一定的自然搜索流量在很短的時(shí)間內。
　　5.飛飛視頻采集界面
　　關(guān)鍵詞如何選擇？當然，這種關(guān)鍵詞并不是冷門(mén)長(cháng)尾詞，而是一種叫做“機會(huì )詞”的關(guān)鍵詞。這種詞不僅很難排名，而且作為網(wǎng)站早期排名的流量也不錯。還是網(wǎng)站快速升級的秘密武器。我之前在工作試用期間就用過(guò)這個(gè)方法，效果自然不用多說(shuō)。
　　6.視頻搜索界面
　　當然，在使用這個(gè)技巧之前，你需要了解一些基本的搜索引擎SEO排名技巧，否則操作起來(lái)會(huì )非常困難。
　　7.視頻自動(dòng)采集界面
　　搜索引擎SEO是如何定義的？搜索引擎SEO是搜索引擎優(yōu)化的意思，SEO的英文拼寫(xiě)是Search Engine Optimization，即搜索引擎優(yōu)化。如果說(shuō)Baidu SEO就是百度搜索引擎優(yōu)化，以此類(lèi)推：Bing SEO就是Bing搜索引擎優(yōu)化。
　　8.影視合集資源API接口地址
　　2、搜索引擎SEO的優(yōu)化對象是什么？無(wú)論是搜索引擎SEO還是其他類(lèi)型的搜索引擎，優(yōu)化的對象都是我們的網(wǎng)站。通過(guò)優(yōu)化，我們的關(guān)鍵詞可以排在搜索引擎或者其他搜索引擎的前三頁(yè)，排名越高的關(guān)鍵詞我們的網(wǎng)站就會(huì )被更多的搜索用戶(hù)發(fā)現。
　　
　　9.電影采集
接口
　　3、搜索引擎SEO的作用是什么？SEO 數據質(zhì)量相對較高的直接原因是因為您搜索的 關(guān)鍵詞 越具體，您的需求就越具體。也就是說(shuō)，與搜索引擎廣告需要點(diǎn)擊付費不同，SEO排名和點(diǎn)擊都是免費的。
　　10.視頻接口地址
　　1、SEO優(yōu)化包括哪些內容？SEO優(yōu)化不僅僅是寫(xiě)內容和發(fā)外鏈，更不只是為了排名。SEO 是一個(gè)綜合工具，它：
　　1）規范網(wǎng)站的前端代碼，讓搜索引擎更好的了解網(wǎng)站的整體框架和內容，所以不管我們做不做關(guān)鍵詞排名都能讓我們的網(wǎng)站對搜索引擎更加友好2 ) 優(yōu)化用戶(hù)搜索需求 SEO優(yōu)化不僅僅是寫(xiě)公司新聞那么簡(jiǎn)單，它是找出用戶(hù)搜索的問(wèn)題和內容，然后生產(chǎn)出高質(zhì)量的內容來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)的搜索需求。
　　這也可以滿(mǎn)足上面的介紹：搜索引擎優(yōu)化首先是滿(mǎn)足搜索引擎的算法要求，而滿(mǎn)足用戶(hù)的搜索需求是滿(mǎn)足核心算法之一
　　3）根據搜索引擎的算法，之前也看了很多國外大佬關(guān)于搜索引擎算法的內容，但是比較零散。最后無(wú)意中發(fā)現了百度搜索引擎白皮書(shū)中介紹的內容，也是基于上述內容。操作搜索引擎SEO后，發(fā)現效果其實(shí)很好。
　　有興趣的朋友可以研究一下
　　解決方案:ai文章生成實(shí)現原理(ai文章生成器怎么做)
　　想了解咨詢(xún)AI智能原創(chuàng )文章，請百度搜索“文案狗AI”進(jìn)入網(wǎng)站咨詢(xún)客服。
　　ai文章生成的實(shí)現原理，很多朋友想自己做seo，但是不知道怎么做。其實(shí)我們在做seo的時(shí)候，最有可能關(guān)注的是文章生成和分詞分析技術(shù)。
　　seo文章生成的方法和技巧： 1、文章頁(yè)面內容：指文章中所寫(xiě)的文章，文章內容能滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，如下： 2、關(guān)鍵詞分析：指在文章內容中挖掘出用戶(hù)需要的關(guān)鍵詞，比如優(yōu)化關(guān)鍵詞、標題優(yōu)化、關(guān)鍵詞排版等。
　　
　　文章分詞：文章分詞技術(shù)是指在頁(yè)面中使用關(guān)鍵詞的技術(shù)，比如一張圖片分成10元，在文章末尾添加10個(gè)關(guān)鍵詞。頁(yè)面上出現一次 關(guān)鍵詞。優(yōu)化技術(shù)：可以是文章的標題，也可以是文章內容中的一個(gè)關(guān)鍵詞，也可以是一句話(huà)。關(guān)鍵詞在文章中出現的次數越多，文章的相關(guān)性就越大，靈活性就越大，好處是可以提高用戶(hù)體驗，增加網(wǎng)站的粘性。文章內容中的關(guān)鍵詞必須是相關(guān)的。很多站長(cháng)朋友在優(yōu)化網(wǎng)站的時(shí)候都知道網(wǎng)站的內容是網(wǎng)站的核心。
　　其實(shí)這里的內容都是圍繞關(guān)鍵詞寫(xiě)的，但是關(guān)鍵詞有很多相關(guān)性，我們這里要做的就是文章的相關(guān)性，因為相關(guān)性越高的內容我們就會(huì )越多你可以讓用戶(hù)覺(jué)得你的網(wǎng)站很專(zhuān)業(yè)，所以我們在寫(xiě)文章的時(shí)候一定要把握一個(gè)度，這個(gè)度的相關(guān)性是非常大的。如果你的網(wǎng)站是為了產(chǎn)品，那么用戶(hù)會(huì )來(lái)你的網(wǎng)站是不會(huì )來(lái)的。偽原創(chuàng )視頻需要更改這些數據。
　　網(wǎng)站的文章內容必須是相關(guān)的。我們在做網(wǎng)站的時(shí)候需要注意這個(gè)度數。我們在做產(chǎn)品的時(shí)候一定要注意網(wǎng)站的相關(guān)性。在網(wǎng)站的內容中，一定要注意這個(gè)度數。不要把你的產(chǎn)品寫(xiě)成產(chǎn)品，而是在網(wǎng)站上加上產(chǎn)品名稱(chēng)，我們就可以在網(wǎng)站內部進(jìn)行相關(guān)的關(guān)鍵詞布局。
　　
　　只有這樣才能更好的提升網(wǎng)站的用戶(hù)體驗。偽原創(chuàng )文案怎么寫(xiě) 如果你要做一個(gè)網(wǎng)站，你的產(chǎn)品名稱(chēng)是什么，那么你在這個(gè)網(wǎng)站上應該做什么，那么就給這個(gè)網(wǎng)站加上一個(gè)產(chǎn)品名稱(chēng)，像這樣關(guān)鍵詞 你的布局網(wǎng)站很好。如果你是做seo的，那么你的網(wǎng)站應該考慮你的網(wǎng)站是干什么的，你網(wǎng)站的關(guān)鍵詞布局是什么，你的網(wǎng)站應該考慮你的網(wǎng)站而不是考慮這個(gè)關(guān)鍵詞的布局，考慮用戶(hù)體驗。
　　友情鏈接的問(wèn)題，友情鏈接的問(wèn)題，很多人在友情鏈接中使用，很多人在做友情鏈接的時(shí)候都知道友情鏈接的問(wèn)題，因為友情鏈接對網(wǎng)站排名有很大的影響，所以我們要考慮友情鏈接的問(wèn)題，我們的網(wǎng)站是否涉嫌作弊，我們的網(wǎng)站是否涉嫌作弊。
　　文章實(shí)際效果請到（文案狗AI）網(wǎng)站查看 查看全部

　　外媒:google拼音轉拼音命令生成拼音，直接post來(lái)接受參數
　　文章采集接口獲?。涸L(fǎng)問(wèn)localhost:web-inf/lookup-stuff(忽略'/')進(jìn)入頁(yè)面，訪(fǎng)問(wèn)，然后即可獲取相應的商品信息。自定義查詢(xún)logo我們查詢(xún)發(fā)現，超市內部并不只有商品屬性查詢(xún)和報價(jià)查詢(xún)兩種情況。在上述鏈接中還提供了對于商品id/商品名稱(chēng)/類(lèi)別的查詢(xún)。
　　
　　因此，我們可以使用google拼音轉拼音命令，在獲取過(guò)程中可以將拼音一起一次獲取。拼音轉拼音命令生成拼音，直接post來(lái)接受參數。使用csv格式的參數，使得接收數據的性能很高。查詢(xún)結果分析當獲取到拼音和商品id/商品名稱(chēng)/類(lèi)別三者之后，我們可以使用trie語(yǔ)法查詢(xún)商品的生成條目。當然，我們也可以根據商品種類(lèi)使用其他轉換和數據轉換。
　　相關(guān)的算法比如：使用mergebydesirednum方法就可以實(shí)現統計組合數；rows/columns轉換后，一次可以轉換多張表格。
　　
　　剛好昨天才好好分析了類(lèi)似問(wèn)題：：。之前也是不知道怎么獲取數據。后來(lái)查了api時(shí)才知道。一般當前頁(yè)面涉及到的可能的數據包括：商品信息列表；商品所有信息列表；商品的價(jià)格、促銷(xiāo)、庫存、品類(lèi)等詳細信息；商品的標題、描述、圖片等；商品的詳細屬性查詢(xún)；商品詳細信息中的縮略圖。此外，如果有商品詳情頁(yè)面，這個(gè)網(wǎng)站還會(huì )提供用戶(hù)真實(shí)的用戶(hù)照片、各種商品的實(shí)物圖片。
　　以上主要就是涉及到上述數據的查詢(xún)，那么，此類(lèi)api的使用也方便，都會(huì )用到同一套系統中，只是api功能略有不同而已。比如下面代碼演示：maxlevel:{engagement:{coin:{engagement:{price:{engagement:{background:black},business(direct:true):{merges:{price:{engagement:{background:black}這個(gè)是每個(gè)查詢(xún)中需要用到的相應代碼就ok了。
　　目前發(fā)現的主要相關(guān)api：一般查詢(xún)：-merge-from-true一般數據查詢(xún)：：:merge_items下面是我使用了一天截圖的相關(guān)數據查詢(xún)效果：獲取完數據后，就可以進(jìn)行對表進(jìn)行增刪改查。 查看全部

　　干貨教程:交易貓后臺源碼+支付接口教程
　　
　　源代碼說(shuō)明：“自動(dòng)發(fā)卡系統”是基于“Thinkphp5”開(kāi)發(fā)的后臺管理系統，集成了后臺系統的常用功能。 * 簡(jiǎn)單的“RBAC”權限管理（用戶(hù)、權限、節點(diǎn)、菜單控制）* 自建秒到秒文件上傳組件（本地存儲、七牛云存儲、阿里云OSS存儲）* 基站數據服務(wù)組件（唯一隨機序列號、表單更新）* “Http”服務(wù)組件（本機“CURL” 封裝，兼容PHP多個(gè)版本）*微信公眾號服務(wù)組件，微信網(wǎng)頁(yè)授權獲取用戶(hù)信息，跟隨粉絲管理，自定義菜單管理等）* 微信商家支付服務(wù)組件，支持JSAPI支付，掃碼模式一付，掃碼模式二付）* 測試公眾號名稱(chēng)：想一想（簡(jiǎn)單測試可以關(guān)注）* 更多組件正在開(kāi)發(fā)中...安裝說(shuō)明： 1. 上傳源碼到根目錄并解壓 2. 將數據庫文件“xydai.sql”導入數據庫 3. 修改數據庫配置文件“/應用程序/數據庫.php” 4. 登錄到后端/管理員5。 帳戶(hù)： 管理員密碼： adminNginx 偽靜態(tài)位置 / {if （！-e $request_文件名）{rewrite ^（.*）$ /index.php？s=$1 last; 破;}}復制代碼
　　
　　分享文章:微信公眾號的文章列表怎么抓取，用anyproxy代理抓到路徑的
　　抓取微信公眾號所有文章，使用AnyProxy+Javascript+Java實(shí)現
　　git ... /** * 微信公眾號爬蟲(chóng)，爬蟲(chóng)過(guò)程參考`README.MD`文檔 * * @author愛(ài)吃小魚(yú) */ //規則配置 var config = { host: ':808...
　　anyproxy自動(dòng)批量采集微信公眾號文章
　　
　　當時(shí)垃圾站采集
的微信公眾號內容很容易在公眾號傳播。那時(shí)候批量采集特別好做，采集入口就是公眾號的歷史新聞頁(yè)。這個(gè)入口現在還是一樣，只是越來(lái)越難采集
了。采集方式也更新了多個(gè)版本。2015年晚些時(shí)候...
　　訂閱號微信公眾號歷史文章爬蟲(chóng)php，一步步教你搭建微信公眾號歷史文章爬蟲(chóng)...
　　微信公眾號批量抓取-Java版
　　
　　在網(wǎng)上搜索了一下，發(fā)現微信公眾號爬取的難點(diǎn)在于PC端無(wú)法打開(kāi)公眾號文章鏈接。需要使用微信自帶的瀏覽器（可以先獲取微信客戶(hù)端的補充參數，然后才能在其他平臺使用，打開(kāi)），給爬蟲(chóng)帶來(lái)了很大的麻煩。后來(lái)在知乎上看到一個(gè)大牛用...
　　持續更新，構建微信公眾號文章批量采集系統
　　當時(shí)垃圾站采集
的微信公眾號內容很容易在公眾號傳播。那時(shí)候批量采集特別好做，采集入口就是公眾號的歷史新聞頁(yè)。這個(gè)入口現在還是一樣，只是越來(lái)越難采集
了。采集方式也更新了多個(gè)版本。2015年晚些時(shí)候... 查看全部

　　解決方案:內容網(wǎng)數據采集接口定義及自動(dòng)處理流程[寶典]
　　財務(wù)內控體系內容 財務(wù)內控體系內容 人員招聘及配置內容 項目成本控制內容 消防安全演練內容 網(wǎng)絡(luò )數據采集接口定義及自動(dòng)處理流程【寶典】數據采集及自動(dòng)處理流程 1 概述 本文主要描述內容網(wǎng)絡(luò )庫對外定義的數據采集接口，以及對這些采集數據的自動(dòng)處理流程。通過(guò)閑宿網(wǎng)的分析，我們認為數據的采集
主要是通過(guò)人工爬取進(jìn)行的。對于其他的采集方式，網(wǎng)絡(luò )資料雖然有提及，但我們目前在速網(wǎng)后臺還沒(méi)有找到對應的模塊。希望網(wǎng)通相關(guān)人員通過(guò)閱讀本文檔，及時(shí)補充我們缺少的采集接口。下面我們設計的接口，希望網(wǎng)通相關(guān)人員能提供測試數據給我們測試 2 采集接口定義 21 爬蟲(chóng)BT接口 211 問(wèn)題待確認 因為我們在原創(chuàng )速網(wǎng)后臺，請回答以下問(wèn)題 1 爬蟲(chóng)是否會(huì )爬取BT信息 2 爬蟲(chóng)是否可以爬取BT信息，是否與HTTP爬取的信息一致 3 Bt爬蟲(chóng)爬取的數據有什么區別以及 Bt 主動(dòng)緩存和解析的數據？在得到相關(guān)人員答復的前提下，我們按以下條件進(jìn)行設計： 1. 爬蟲(chóng)會(huì )爬取BT信息；2、爬蟲(chóng)爬取的信息只收錄
資源信息；212. 界面設計： 調用方：爬蟲(chóng)系統調用頻率。當發(fā)現有新的數據被爬取時(shí)，會(huì )實(shí)時(shí)或每天調用。定時(shí)調用約束保證每次發(fā)送的信息是最新一批數據輸入參數contentscontenttypebtnamenameinfohashinfohashprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondu
　　同時(shí)在爬取HTTP在線(xiàn)資源時(shí) 2 Http爬取的資源是否有電影名稱(chēng)？基于以上問(wèn)題，我們在沒(méi)有得到網(wǎng)信相關(guān)人員解答的前提下，設計爬蟲(chóng)在線(xiàn)爬取HTTP。資源和數據信息不同時(shí)采集 222 接口設計 2221 爬蟲(chóng)HTTP資源接口內容contenttypehttpnamenameinfohashinfoprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondurationdata_ratedata_ratequalityqualitylanguagelanguageurlurlcontentsFORMAT文件格式18NAME名稱(chēng)用于補全 我們在沒(méi)有得到網(wǎng)信相關(guān)人員解答的前提下，設計爬蟲(chóng)在線(xiàn)爬取HTTP。資源和數據信息不同時(shí)采集 222 接口設計 2221 爬蟲(chóng)HTTP資源接口內容contenttypehttpnamenameinfohashinfoprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondurationdata_ratedata_ratequalityqualitylanguagelanguageurlurlcontentsFORMAT文件格式18NAME名稱(chēng)用于補全 我們在沒(méi)有得到網(wǎng)信相關(guān)人員解答的前提下，設計爬蟲(chóng)在線(xiàn)爬取HTTP。資源和數據信息不同時(shí)采集 222 接口設計 2221 爬蟲(chóng)HTTP資源接口內容contenttypehttpnamenameinfohashinfoprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondurationdata_ratedata_ratequalityqualitylanguagelanguageurlurlcontentsFORMAT文件格式18NAME名稱(chēng)用于補全
　　
　　整性校驗判斷去重2PROTOCOL采集協(xié)議4LANGUAGE語(yǔ)言5CNT_SIZE大小6QUALITY質(zhì)量7DATA_RATE碼流10INFOHASHInfohash值判斷去重11Duration播放時(shí)長(cháng)12URL資源來(lái)源完整性校驗132222爬蟲(chóng)HTTP資料接口documentsdocumentnamenameauthorauthordirectorsdirectorsactorsactorstv_nametv_nametv_hosttv_hostspanspanplaydateplaydatecountrycountrylanguagelanguagemovietypemovietypecontent_typecontent_typecommentscommentstagtagdescriptiondesprictionhposterhpostervpostervposteris_hotis_hotchildren_countchildren_countavg_marksavg_markscapture_sitecapture_sitechannelchanneldocumentdocuments編號字段名稱(chēng)說(shuō)明備注NAME名稱(chēng)2影片名稱(chēng)LABEL 別名 3DESCRIPTION 描述 4 電影情節描述 HPOSTER 橫版海報 5VPOST
　　發(fā)布功能，提高數據庫中數據的質(zhì)量，減少人工編輯的工作量。31條規則列表下表是各種形式的規范使用。參賽表格可在主播時(shí)間免費下載。制作一個(gè)收錄
詳細信息的表格。表單模板下載定義了我們總結的用于篩選質(zhì)量控制和發(fā)布的規則。平臺的規則引擎會(huì )根據以下規則自動(dòng)處理數據。請根據實(shí)際情況確認這些規則，并補充屏蔽規則以阻止數據垃圾。傳視頻如果有空字段，將數據放入垃圾表處理數據，屏蔽資源垃圾號，清空視頻名稱(chēng)播放地址。如果有空字段，則將數據放入垃圾表。在處理資源的過(guò)程中，采集
信息，比較電影的名稱(chēng)。如果有相同的數據，則將不完整的數據放入垃圾表中進(jìn)行處理采集
信息。
　　
　　來(lái)源比較播放地址infohash 如果數據相同，則刪除其中一條記錄。使用電影名稱(chēng)別名與元數據中的原創(chuàng )
數據進(jìn)行比較。例如，如果元數據數據重復，如果存在相同的數據，則不會(huì )將此數據添加到元數據數據庫中。http通過(guò)播放地址比對bt通過(guò)infohash值進(jìn)入元數據資源進(jìn)行去重行比對，比如發(fā)現相同的記錄，則將該資源的狀態(tài)改為屏蔽，加入到元數據庫中。標題數據搜索資源，反之亦然。對于有父子關(guān)系的資源數據，比如電視劇數據，如果庫中沒(méi)有子集數據，父子數據會(huì )自動(dòng)生成子數據，用于資源綁定審核規則，判斷每個(gè)字段是否有&lt;。關(guān)鍵詞比如黃字，如果有合法性驗證結果，會(huì )轉人工待審核。通用資源是否屬于前10的門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如果直接審核通過(guò)資源有效性驗證向播放地址發(fā)送ping，看是否有效。首先判斷該數據是否屬于排名前10的門(mén)戶(hù)網(wǎng)站？如果是直接數據內容驗證審核，則別名中出現的逗號和逗號會(huì )自動(dòng)轉換為“”并去掉兩邊的空格。如果分數字段小于 5 分，則自動(dòng)轉換為 5 分或以上。如果分數是整數則加一個(gè)小數。對于導演和演員，自動(dòng)刪除每行前后的空格。對于情節描述的第一行，有2個(gè)空格。自動(dòng)添加或刪除多余的空格。對于演員和導演，如果名字不全，比如張藝謀，但是數據是張譯，查字典表自動(dòng)補全。演員的名字也是如此。如果region為空，可以使用actor director計算出是哪個(gè)region。如果頻道對應劇集，演員導演不能為空。如果對應的是動(dòng)畫(huà)，則作者不能為空。如果對應的是綜藝節目，那么主播電視臺不能為空 對于情節描述的第一行，有2個(gè)空格。自動(dòng)添加或刪除多余的空格。對于演員和導演，如果名字不全，比如張藝謀，但是數據是張譯，查字典表自動(dòng)補全。演員的名字也是如此。如果region為空，可以使用actor director計算出是哪個(gè)region。如果頻道對應劇集，演員導演不能為空。如果對應的是動(dòng)畫(huà)，則作者不能為空。如果對應的是綜藝節目，那么主播電視臺不能為空 對于情節描述的第一行，有2個(gè)空格。自動(dòng)添加或刪除多余的空格。對于演員和導演，如果名字不全，比如張藝謀，但是數據是張譯，查字典表自動(dòng)補全。演員的名字也是如此。如果region為空，可以使用actor director計算出是哪個(gè)region。如果頻道對應劇集，演員導演不能為空。如果對應的是動(dòng)畫(huà)，則作者不能為空。如果對應的是綜藝節目，那么主播電視臺不能為空 查字典表，自動(dòng)補全。演員的名字也是如此。如果region為空，可以使用actor director計算出是哪個(gè)region。如果頻道對應劇集，演員導演不能為空。如果對應的是動(dòng)畫(huà)，則作者不能為空。如果對應的是綜藝節目，那么主播電視臺不能為空 查字典表，自動(dòng)補全。演員的名字也是如此。如果region為空，可以使用actor director計算出是哪個(gè)region。如果頻道對應劇集，演員導演不能為空。如果對應的是動(dòng)畫(huà)，則作者不能為空。如果對應的是綜藝節目，那么主播電視臺不能為空
　　不符合規則的分布式管理規則轉為人工審計。根據資源熱度、點(diǎn)擊率排名、搜索次數、資源發(fā)布規則分為幾個(gè)等級。根據流行程度結合各站點(diǎn)的緩存情況，發(fā)送到各站點(diǎn)。例如，人氣被劃分。高、中、低3個(gè)等級。等級高的資源，投遞到所有站點(diǎn)。對于流行度一般的資源，只投放到緩存空間較大的站點(diǎn)。對于人氣低的資源，只投遞到本地站點(diǎn)。1 當找到某個(gè)資源時(shí)，當某個(gè)資源的緩存進(jìn)度已經(jīng)比較低時(shí)，應該使用緩存優(yōu)化規則，根據規則替換或刪除緩存。2.當發(fā)現某個(gè)資源被多次緩存時(shí)，根據資源的緩存進(jìn)度，保留進(jìn)度最高的資源。刪除其他資源緩存。辦公站點(diǎn)緩存空間小，根據各資源的熱度和緩存情況進(jìn)行資源清理。應該清理流行度低和緩存進(jìn)度低的資源。32 詳細說(shuō)明 1 資源處理流程圖?？煽啃詫徲嫼推渌鄠€(gè)步驟確保進(jìn)入元數據的資源是真實(shí)可用的。資源入庫后，會(huì )定期調用審計規則，檢查資源庫中的數據是否滿(mǎn)足審計條件。已過(guò)期的鏈接被淘汰，滿(mǎn)足釋放條件。資源調用分配管理機制保證了資源的最大利用。2. 數據處理流程圖 數據在入庫前會(huì )進(jìn)行完整性校驗。批量重復數據刪除和元數據重復數據刪除等多個(gè)步驟可確保元數據數據在數據庫中唯一且可用。進(jìn)入數據庫前會(huì )調用哪些審計規則？嘗試提前更正數據中的錯誤。進(jìn)入數據庫后，會(huì )定期調用審計規則，檢查數據庫中數據的完整性和可靠性，自動(dòng)更正和更正部分數據，符合發(fā)布條件的材料發(fā)布4補充問(wèn)題合作伙伴介紹where and how調用調用接口可以提供嗎？數據處理流程圖 數據在存儲前會(huì )進(jìn)行完整性檢查。批量重復數據刪除和元數據重復數據刪除等多個(gè)步驟可確保元數據數據在數據庫中唯一且可用。進(jìn)入數據庫前會(huì )調用哪些審計規則？嘗試提前更正數據中的錯誤。進(jìn)入數據庫后，會(huì )定期調用審計規則，檢查數據庫中數據的完整性和可靠性，自動(dòng)更正和更正部分數據，符合發(fā)布條件的材料發(fā)布4補充問(wèn)題合作伙伴介紹where and how調用調用接口可以提供嗎？數據處理流程圖 數據在存儲前會(huì )進(jìn)行完整性檢查。批量重復數據刪除和元數據重復數據刪除等多個(gè)步驟可確保元數據數據在數據庫中唯一且可用。進(jìn)入數據庫前會(huì )調用哪些審計規則？嘗試提前更正數據中的錯誤。進(jìn)入數據庫后，會(huì )定期調用審計規則，檢查數據庫中數據的完整性和可靠性，自動(dòng)更正和更正部分數據，符合發(fā)布條件的材料發(fā)布4補充問(wèn)題合作伙伴介紹where and how調用調用接口可以提供嗎？進(jìn)入數據庫前會(huì )調用哪些審計規則？嘗試提前更正數據中的錯誤。進(jìn)入數據庫后，會(huì )定期調用審計規則，檢查數據庫中數據的完整性和可靠性，自動(dòng)更正和更正部分數據，符合發(fā)布條件的材料發(fā)布4補充問(wèn)題合作伙伴介紹where and how調用調用接口可以提供嗎？進(jìn)入數據庫前會(huì )調用哪些審計規則？嘗試提前更正數據中的錯誤。進(jìn)入數據庫后，會(huì )定期調用審計規則，檢查數據庫中數據的完整性和可靠性，自動(dòng)更正和更正部分數據，符合發(fā)布條件的材料發(fā)布4補充問(wèn)題合作伙伴介紹where and how調用調用接口可以提供嗎？
　　解決方案:URL采集器-關(guān)鍵詞采集
　　URL 采集
器 - 關(guān)鍵詞集合
　　Msray-plus是一款用GO語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的企業(yè)級綜合爬蟲(chóng)/收割軟件。
　　關(guān)鍵詞：搜索引擎結果采集
，域名采集
，URL采集
，URL采集
，
　　全網(wǎng)域名采集、CMS采集、聯(lián)系方式采集
　　支持億級數據存儲、導入、重復判斷。無(wú)需使用復雜的命令，提供本地WEB管理后臺對軟件執行相關(guān)操作，功能強大，使用方便！
　　1：用戶(hù)導入關(guān)鍵詞對應的搜索結果（SERP數據）可以從國內外多個(gè)搜索引擎批量采集，并進(jìn)行結構化數據存儲和自定義過(guò)濾;
　　2：可以從用戶(hù)提供的URL種子地址自動(dòng)抓取全網(wǎng)網(wǎng)站數據，并進(jìn)行結構化數據存儲和自定義過(guò)濾處理;
　　3：網(wǎng)站聯(lián)系信息可以從用戶(hù)提供的網(wǎng)站列表數據中自動(dòng)提取，包括但不限于電子郵件、手機/電話(huà)、QQ、微信、臉書(shū)、推特等。
　　
　　同時(shí)支持域名、根網(wǎng)址、網(wǎng)站的存儲（URL）、IP、
　　IP國家、標題、描述、訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)等數據，主要用于全網(wǎng)域名/URL/集合、行業(yè)市場(chǎng)調研分析、指定類(lèi)型網(wǎng)站采集分析、網(wǎng)絡(luò )推廣分析，并為各種大數據分析提供數據支持。
　　系統優(yōu)勢：用GO語(yǔ)言（企業(yè)級項目標準）開(kāi)發(fā)?？缙脚_，可以在Ubuntu、CentOS、Windows、Mac等系統上完美運行;搜索引擎結果（SERP數據）采集，支持多搜索引擎并行采集+各引擎多線(xiàn)程搜索，效率高;支持國內外多個(gè)知名搜索引擎，可突破安全驗證！包括但不限于百度（電腦+手機）、谷歌（谷歌）、必應、神馬、Yandex、Qwant等;采用B/S架構，自帶WEB管理后臺，用于遠程訪(fǎng)問(wèn)！無(wú)需使用命令，易于上手且使用難度較低。支持按任務(wù)細粒度定制，自定義指定搜索引擎的開(kāi)閉，自定義線(xiàn)程數等;采集
效率高，每日采集
數百萬(wàn)/數千級，無(wú)需重復壓力;系統資源占用小，CPU和內存壓力超小;可以智能識別結果中的通配符域名站組，并自動(dòng)將其添加到黑名單中，防止大量同域名的亞二級域名出現。使用簡(jiǎn)單方便，無(wú)需技術(shù)經(jīng)驗即可快速使用;支持無(wú)限采集，搜索引擎中近似搜索詞自動(dòng)抓取，自動(dòng)擴展添加種子關(guān)鍵詞;高效的自動(dòng)結果防重復功能（100%無(wú)重復）;超全面支持多種過(guò)濾方案，如按域名級別、按標題、按內容、按國家、按域名后綴等;它可以保存域名，根網(wǎng)址，網(wǎng)址（URL），IP，IP國家，標題，描述和其他數據;全面的數據導出功能，支持根據任務(wù)自定義多種格式的數據導出，還支持按時(shí)間（如按天）導出所有結果，甚至無(wú)需手動(dòng)導出即可將記錄保存到本地;支持實(shí)時(shí)數據推送功能接口，可自定義接收數據的HTTP接口地址，方便數據的擴展開(kāi)發(fā)和自定義二次處理，如與其他軟件鏈接;其他擴展功能如“同服務(wù)器IP網(wǎng)站查詢(xún)”功能可不定期更新，可免費使用。完善的在線(xiàn)文檔，穩定快速的版本更新服務(wù);操作環(huán)境
　　1: 跨平臺，同時(shí)支持ubuntu、centos、windows、mac等系統;
2: 建議操作系統選擇64位系統。
3: 建議使用chrome瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)軟件后臺;
　　
　　自定義集合關(guān)鍵詞創(chuàng )建關(guān)鍵詞集合任務(wù)
　　點(diǎn)擊 [自定義導入種子關(guān)鍵詞文件] 按鈕，選擇收錄
要采集
的關(guān)鍵詞的列表文件;
　　根據您的業(yè)務(wù)場(chǎng)景配置相關(guān)搜索引擎并采集
相關(guān)設置
　　采集
　　采集結果預覽： 查看全部

　　解決方案:python抖音數據采集的方法
　　本文主要介紹python抖音數據采集方法的相關(guān)知識。內容詳盡通俗易懂，操作簡(jiǎn)單快捷，具有一定的參考價(jià)值。相信大家看完這篇關(guān)于python抖音數據采集方法的文章，都會(huì )有所收獲。一起來(lái)看看吧。
　　準備
　　開(kāi)始數據采集的準備工作，第一步自然是搭建環(huán)境。這次我們在windows環(huán)境下使用的是python3.6.6環(huán)境。抓包和代理工具是mitmproxy。也可以使用Fiddler抓包，使用夜神模擬器。模擬Android運行環(huán)境（真機也可以），這次主要是通過(guò)手動(dòng)滑動(dòng)app來(lái)抓取數據，下回介紹使用Appium自動(dòng)化工具實(shí)現全自動(dòng)數據采集（免費）手）。
　　1、安裝python3.6.6環(huán)境。安裝過(guò)程可以自行百度。需要注意的是centos7自帶python2.7，需要升級到python3.6.6環(huán)境。升級前需要先安裝ssl模塊，否則升級后的版本無(wú)法請求訪(fǎng)問(wèn)https。
　　2.安裝mitmproxy。安裝好python環(huán)境后，在命令行執行pip install mitmproxy安裝mitmproxy。注意：Windows 下只能使用 mitmdump 和 mitmweb。安裝完成后在命令行輸入mitmdump即可啟動(dòng)。默認代理端口為 8080。
　　3、安裝夜神模擬器，可以到官網(wǎng)下載安裝包，安裝教程自己百度一下，基本就是下一步了。安裝夜神模擬器后，需要對夜神模擬器進(jìn)行配置。首先需要將模擬器的網(wǎng)絡(luò )設置為手動(dòng)代理，IP地址為windows的IP，端口為mitmproxy的代理端口。
　　4.下一步是安裝證書(shū)。在模擬器中打開(kāi)瀏覽器，輸入地址mitm.it，選擇對應版本的證書(shū)。安裝后就可以抓包了。
　　5. 安裝應用程序。App安裝包可以在官網(wǎng)下載，然后拖放到模擬器中安裝，也可以在應用市場(chǎng)安裝。
　　至此，數據采集環(huán)境已經(jīng)搭建完成。
　　數據接口分析與抓包
　　環(huán)境搭建好后，開(kāi)始抓抖音APP的數據包，分析各個(gè)功能使用的接口。本次以視頻數據采集接口為例進(jìn)行介紹。
　　關(guān)閉之前打開(kāi)的mitmdump，重新打開(kāi)mitmweb工具。mitmweb是圖形版的，所以不需要在黑框里找，如下圖：
　　啟動(dòng)后，打開(kāi)模擬器的抖音APP，可以看到數據包已經(jīng)解析完成，然后進(jìn)入用戶(hù)首頁(yè)，開(kāi)始往下滑視頻，在數據包列表中可以找到請求視頻數據的接口
　　右側可以看到接口的請求數據和響應數據。我們復制響應數據并進(jìn)行下一步分析。
　　
　　數據分析
　　通過(guò)mitmproxy和python代碼的結合，我們可以在代碼中獲取mitmproxy中的數據包，然后根據需求進(jìn)行處理。創(chuàng )建一個(gè)新的 test.py 文件，其中收錄
兩個(gè)方法：
　　def?request(flow):
????pass
def?response(flow):
????pass
　　顧名思義，這兩個(gè)方法其中一個(gè)在請求時(shí)執行，另一個(gè)在響應時(shí)執行，數據包存在于流中。請求url可以通過(guò)flow.request.url獲取，請求頭信息可以通過(guò)flow.request.headers獲取，響應數據在flow.response.text中。
　　def?response(flow):
????if?str(flow.request.url).startswith("https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/aweme/post/"):
????????index_response_dict?=?json.loads(flow.response.text)
????????aweme_list?=?index_response_dict.get(&#39;aweme_list&#39;)
????????if?aweme_list:
????????????for?aweme?in?aweme_list:
????????????????print(aweme)
　　這個(gè)awesome是一個(gè)完整的視頻資料，里面的信息可以根據需要提取出來(lái)，這里提取一些信息做介紹。
　　?"statistics":{
????"aweme_id":"6765058962225204493",
????"comment_count":24,
<p>
????"digg_count":1465,
????"download_count":1,
????"play_count":0,
????"share_count":3,
????"forward_count":0,
????"lose_count":0,
????"lose_comment_count":0
}</p>
　　統計信息為該視頻的點(diǎn)贊、評論、下載、轉發(fā)數據。
　　share_url 是視頻的分享地址。通過(guò)這個(gè)地址可以在PC端觀(guān)看抖音分享的視頻，也可以通過(guò)這個(gè)鏈接解析無(wú)水印視頻。
　　play_addr是視頻的播放信息，里面的url_list是沒(méi)有水印的地址，但是目前官方已經(jīng)處理過(guò)了，這個(gè)地址不能直接播放，而且還有時(shí)間限制，過(guò)后鏈接失效暫停。
　　有了這個(gè)awesomeme，你可以分析里面的信息，保存到你自己的數據庫，或者下載無(wú)水印的視頻保存到你的電腦。
　　寫(xiě)完代碼，保存test.py文件，用cmd進(jìn)入命令行，進(jìn)入test.py文件保存的目錄，在命令行輸入mitmdump -s test.py，mitmdump就會(huì )啟動(dòng)。這時(shí)打開(kāi)app，開(kāi)始滑動(dòng)模擬進(jìn)入用戶(hù)首頁(yè)：
　　開(kāi)始持續下降，test.py文件可以分析所有采集到的視頻數據。以下是我截取的部分數據信息：
　　視頻信息：
　　視頻統計：
　　秘密:好時(shí)機!自爆采集器關(guān)連話(huà)題一一領(lǐng)大伙知曉!
　　看到本文內容不要驚訝，因為本文由考拉SEO平臺批量編輯，僅用于SEO引流。使用Kaola SEO，輕輕松松一天產(chǎn)出幾萬(wàn)篇優(yōu)質(zhì)SEO文章！如果您還需要批量編輯SEO文章，可以進(jìn)入平臺用戶(hù)中心試用！
　　最近大家都很關(guān)注自爆采集器
的內容，還咨詢(xún)了我的客戶(hù)，尤其是多哈。其實(shí)在分析這個(gè)話(huà)題之前，各位網(wǎng)友應該先來(lái)這里討論一下如何在站內獨立撰寫(xiě)文章！對于引流目標的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，文案的好壞絕不是主要目的，權重值和瀏覽量對網(wǎng)站來(lái)說(shuō)非常重要。一篇高質(zhì)量的搜索優(yōu)化文章發(fā)表在低質(zhì)量的網(wǎng)站上和發(fā)表在老式網(wǎng)站上，最終的排名和流量是天壤之別！
　　
　　急于分析自爆采集器
的朋友們，你們心中關(guān)心的也是前幾篇文章所討論的內容。其實(shí)編輯一個(gè)優(yōu)秀的引流文案是很容易的，但是一篇文章能創(chuàng )造的瀏覽量真的很少。希望通過(guò)文章的設計達到長(cháng)尾詞流量的目的。最重要的戰略是量產(chǎn)！如果1篇一篇網(wǎng)頁(yè)文章可以收獲1個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者（1天）。如果你能產(chǎn)出10000篇文章，你每天的流量可以增加10000倍。但是簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，真正的編輯，一個(gè)人一天只能寫(xiě)40篇左右，如果你很厲害，也只能寫(xiě)60篇左右。即使使用一些偽原創(chuàng )平臺，也最多也就一百篇左右！瀏覽到這里后，
　　搜索引擎眼中的自創(chuàng )是什么？原創(chuàng )文案絕對不是關(guān)鍵詞一篇一篇的原創(chuàng )編輯！在各個(gè)搜索引擎的算法詞典中，獨創(chuàng )性并不意味著(zhù)沒(méi)有重復的詞。其實(shí)只要你的碼字不和其他網(wǎng)頁(yè)的內容重疊，被收錄的幾率就會(huì )大大增加。一篇熱門(mén)文章，題材足夠鮮明，中心思想不變，只要保證沒(méi)有雷同段落即可，也就是說(shuō)這篇文章還是很有可能被收錄，甚至成為爆款的. 比如在下一篇文章中，大家可能會(huì )使用搜索網(wǎng)站搜索自爆采集器
，最后點(diǎn)擊進(jìn)入。實(shí)際上，
　　
　　Koala SEO的自動(dòng)原創(chuàng )軟件，準確表達應該叫原創(chuàng )文章系統，半天可以搞定幾萬(wàn)個(gè)優(yōu)秀的優(yōu)化文案，只要你的頁(yè)面質(zhì)量夠高，76%以上都能被收錄. 詳細的應用技巧，個(gè)人主頁(yè)有視頻展示和新手引導，大家不妨試試看！很抱歉沒(méi)有把自爆采集
器的詳細解釋編輯給大家，可能會(huì )讓大家讀到這樣的空話(huà)。但是如果我們對智能寫(xiě)文章的產(chǎn)品感興趣，可以看看右上角，這樣大家的seo流量一天就增加幾百倍，靠譜不？ 查看全部

　　解決方案:阿里云數據倉庫采集接口在哪里獲??？bi大數據平臺
　　文章采集接口在哪里獲??？bi大數據平臺本文將詳細介紹如何利用阿里云數據倉庫搭建自己的數據接口。采集的bi指標：價(jià)格，交易量，行業(yè)排名，重復銷(xiāo)售，成交量，成交筆數，成交時(shí)間（更精確），用戶(hù)特征，用戶(hù)購買(mǎi)偏好，用戶(hù)評分等。
　　一、準備工作
　　二、開(kāi)始采集
　　
　　三、開(kāi)放接口
　　四、核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景
　　一、準備工作1.注冊賬號和獲取數據2.采集用戶(hù)的反饋行為：主要是評分，評價(jià)數據，查看反饋結果，表單預覽等3.阿里指數買(mǎi)一年vip，享受免費數據采集的權限。若您沒(méi)有購買(mǎi)vip，可以在【阿里指數】-【用戶(hù)信息】-【注冊賬號】頁(yè)，登錄。需要一個(gè)能被阿里巴巴收錄的身份信息即可，例如郵箱，手機號等4.購買(mǎi)數據5.開(kāi)啟服務(wù)器一般來(lái)說(shuō)，每個(gè)用戶(hù)只能有一個(gè)數據接口服務(wù)器，數據分發(fā)的話(huà)就是（阿里指數，數據蜂等），服務(wù)器太多的話(huà)，數據受到更大的散亂，無(wú)法統一。
　　
　　獲取數據步驟1.獲取管理員授權2.登錄后臺，
　　1）：第一步：獲取管理員授權第二步：創(chuàng )建采集條件數據：注意這里有兩種接口和兩種采集方式。另外每種采集方式都必須連接到相同的數據源才能生效。因此，各接口的具體用法已經(jīng)在3.4文章中進(jìn)行了詳細介紹。另外如果您之前用過(guò)我們的數據采集工具（超級采集器），這里就不多贅述了。接口格式如下：點(diǎn)擊按鈕可以得到多種格式文件格式如下：無(wú)論是其他數據統計統計工具也好，阿里指數也好，這種格式都可以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)復雜的需求。接口結果如下：。
　　二、開(kāi)始采集第一步：注冊賬號和獲取數據在阿里指數官網(wǎng)首頁(yè)的登錄頁(yè)，創(chuàng )建成功后進(jìn)入正式登錄頁(yè)面，第一步您只需要注冊賬號即可。第二步：開(kāi)啟服務(wù)器數據源的拓展給您介紹的數據源都是免費的，請按需選擇。想要選擇一些收費的數據源，您需要將您想要接口的名稱(chēng)提交上來(lái)，我們會(huì )幫您收集相關(guān)信息并為您開(kāi)啟收費接口。1.發(fā)布我的任務(wù)2.配置用戶(hù)基本信息這是保證接口可以正常調用的根本。
　　首先打開(kāi)阿里指數，進(jìn)入我的任務(wù)點(diǎn)擊進(jìn)入第三步：配置業(yè)務(wù)信息賬號密碼和接口信息同步同步完成后，需要先選擇好類(lèi)型，然后在下拉框選擇發(fā)布配置。發(fā)布后，如果業(yè)務(wù)數據量較大，可能就不能直接使用我們的接口了。當然也有相應的辦法，可以將項目推送到我們的專(zhuān)屬接口工具：第四步：創(chuàng )建接口用戶(hù)設置-采集設置1.業(yè)務(wù)分發(fā)服務(wù)器和采集設置接口分發(fā)服務(wù)器，有利于數據的進(jìn)一步沉淀和規范，促進(jìn)更多數據源的有效共享。采集設置，可以是全部采集，也可以只采集按銷(xiāo)售額分布的。 查看全部

　　解決方案:Yolov5+圖像分割+百度AI接口——車(chē)牌實(shí)時(shí)檢測識別系統
　　大家好！這兩天一直在做肝項目，都是關(guān)于計算機視覺(jué)的，所以這兩天都沒(méi)有更新（真的不是我偷懶）！在這個(gè)過(guò)程中，對Yolov5有了更深入的了解，在原來(lái)的Yolov5框架中加入了圖像分割功能，可以在原來(lái)識別的基礎上切出目標，進(jìn)而進(jìn)行更準確的識別，百度AI叫上傳圖片然后接受返回值是不是很好吃？因此本文采用Yolov5+圖像分割+調用百度AI接口實(shí)現車(chē)牌實(shí)時(shí)監控識別的效果，識別效果非常好。接下來(lái)，我們就一起來(lái)看看這篇文章吧。如果你感興趣，
　　目錄
　　一、Yolov5介紹
　　之前的一些文章-《Yolov5：超乎你想象的強大──新冠疫情下的口罩檢測》，詳細鏈接為：Yolov5：超乎你想象的強大──新冠疫情下的口罩檢測，其中收錄
Yolov5簡(jiǎn)介，我通過(guò)這兩天的學(xué)習，對Yolov5有了更深入的了解。在知網(wǎng)上查閱了很多資料?？偨Y一下：
　　YOLOv5算法整體主要由三部分組成：Backbone、Neck和Prediction。以YOLOv5s模型為例，整體算法結構如下。Backbone主要由Conv、C3和SPPF基礎網(wǎng)絡(luò )模塊組成。其主要功能是提取圖像特征信息，C3模塊使用了殘差網(wǎng)絡(luò )結構，可以學(xué)到更多的特征信息。SPPF模塊是空間金字塔池化，也是Backbone網(wǎng)絡(luò )的輸出。主要功能是將提取的任意大小的特征信息轉換為固定大小的特征向量。Neck網(wǎng)絡(luò )采用FPN+PAN的特征金字塔結構網(wǎng)絡(luò )，可以實(shí)現不同尺寸目標特征信息的傳遞，可以有效解決多尺度問(wèn)題。預測使用三個(gè)損失函數分別計算目標分類(lèi)損失、目標定位損失和置信度損失，并通過(guò)NMS提高網(wǎng)絡(luò )檢測的準確性。模型默認輸入圖像大小為640×640的3通道圖像，最終輸出格式為3×(5+ncls)，其中ncls表示目標檢測類(lèi)別數。
　　總的來(lái)說(shuō)，YOLO算法是一種單階段的端到端anchor-free檢測算法。將圖片輸入網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行特征提取融合后，得到檢測目標的預測框位置和類(lèi)別概率。與前幾代相比，YOLOv5的YOLO算法，模型更小，部署更靈活，具有更好的檢測精度和速度。適用于實(shí)時(shí)目標檢測。YOLOv5根據模型深度不同，特征圖寬度不同，分為四種模型：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x。其中，YOLOv5s是最小的模型，本文的車(chē)牌檢測使用的是YOLOv5s模型。
　　2.圖像分割
　　圖像分割是將圖像劃分為若干具有獨特屬性的特定區域并提出感興趣對象的技術(shù)和過(guò)程。這是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟?，F有的圖像分割方法主要分為以下幾類(lèi)：基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法和基于特定理論的分割方法。從數學(xué)的角度來(lái)看，圖像分割是將數字圖像劃分為相互不相交的區域的過(guò)程。圖像分割的過(guò)程也是一個(gè)標記過(guò)程，即屬于同一區域的像素點(diǎn)被賦予相同的編號。
　　主要使用opencv進(jìn)行矩陣切割，
　　img = cv2.imread(&#39;圖片.jpg&#39;)
dst = img[num1:num2,num3:num4] #裁剪坐標為[y0:y1, x0:x1]
　　來(lái)看一個(gè)demo，還記得我們之前寫(xiě)的人臉識別算法嗎？我們來(lái)做一些改進(jìn)，之前的效果是：
　　我們來(lái)優(yōu)化一下代碼，不僅要在原圖上用紅框標記，還要裁剪掉。代碼如下：
　　import cv2 as cv
def face_detect_demo(img):
img = cv.resize(img, dsize=(800, 800))
gary = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_detect = cv.CascadeClassifier("D:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
face = face_detect.detectMultiScale(gary, 1.004, 28, 0, (40, 40), (50, 50))
count = 1
for x, y, w, h in face:
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 0, 225), thickness=4)
dst = img[y:y + h, x:x + w]
# cv.imshow("demo",dst)
cv.imwrite("temp/face_{0}.jpg".format(count), dst)
count += 1
cv.imshow("result", img)
# img.save("result.jpg") # 保存圖片
cv.imwrite(r"final_result.jpg", img)
img = cv.imread("photo.jpg")
face_detect_demo(img) # 檢測單個(gè)圖片
while True:
if ord("q") == cv.waitKey(1):
break
cv.destroyAllWindows()
<p>
</p>
　　檢測結果如下，我們將對所有的人臉進(jìn)行分割！
　　3.百度AI
　　百度智能云AR開(kāi)放平臺提供領(lǐng)先的AR技術(shù)能力和一站式平臺工具，開(kāi)放感知追蹤、人機交互等40+技術(shù)能力。提供了人臉識別、文字識別、語(yǔ)言識別等多種技術(shù)接口。
　　這次我們使用文字識別接口來(lái)識別我們本地圖片上的文字。詳細教程可以參考本博主：百度AI調優(yōu)界面教程。對了，大家記得去百度申領(lǐng)免費優(yōu)惠哦，不然程序運行起來(lái)會(huì )報錯。別問(wèn)我怎么知道的。兩個(gè)半小時(shí)的工作才總結出來(lái)的。這個(gè)過(guò)程可以理解為調用百度文字識別的函數，傳入一張本地圖片，可以返回本地圖片上的文字。只是這個(gè)功能沒(méi)有內置，需要配置一下才能使用。代碼如下：
　　# 測試百度在線(xiàn)圖片文本識別包
# 導入百度的OCR包
from aip import AipOcr
if __name__ == "__main__":
# 此處填入在百度云控制臺處獲得的appId, apiKey, secretKey的實(shí)際值
appId, apiKey, secretKey = [&#39;28509942&#39;, &#39;HbB3GChFwWENkXEI7uCuNG5V&#39;, &#39;IRnFhizLzlXnYFiNoq3VcyLxRHaj2dZU&#39;]
# 創(chuàng )建ocr對象
ocr = AipOcr(appId, apiKey, secretKey)
with open(&#39;D:/cartarget/result_1.png&#39;, &#39;rb&#39;) as fin:
img = fin.read()
res = ocr.basicGeneral(img)
print(res[&#39;words_result&#39;][0][&#39;words&#39;])
　　這里的appId、apiKey、secretKey需要換成自己的，圖片檢測的位置也換成自己的。我想下載SDK運行，你也可以試試其他方法。
　　4. Yolov5+圖像分割+百度AI車(chē)牌實(shí)時(shí)檢測識別系統4.1流程圖
　　Visio淺淺地畫(huà)了一張流程圖來(lái)表達整個(gè)項目的邏輯：
　　4.2 數據集下載
　　首先是下載數據集。我使用 CCPD2020 數據集。CCPD2020數據集的采集方式應該與CCPD2019數據集類(lèi)似。CCPD2020只有新能源車(chē)牌圖片，包括不同亮度、不同傾斜角度、不同天氣情況的車(chē)牌。CCPD2020中的圖片被拆分為train/val/test數據集，train/val/test數據集中的圖片數量分別為5769/1001/5006張。當我使用它時(shí)，我進(jìn)行了 100 次訓練、80 次驗證和 20 次測試。我也會(huì )分享CCPD2020數據集（數據大小865.7MB）的下載鏈接，謝謝！鏈接： 提取碼：5rvf
　　4.3 Yolov5模型訓練
　　然后是Yolov5模型的訓練。詳細代碼可以參考之前關(guān)于口罩檢測的文章。你只需要改變這幾個(gè)配置文件。
　　數據集的配置文件： mask_data.yaml：修改train的路徑 注意/（反斜杠）修改val的路徑 modify category nc: 1, 2 names ["label name 1", "label name 2"]具體few 查看你的類(lèi)別有多少個(gè)模型配置文件：yolov5s.yaml 修改類(lèi)別數nc：1、2
　　測試數據貼在這里。由于是用CPU運行，考慮到時(shí)間問(wèn)題，我這里只訓練了20次，耗時(shí)40分鐘左右。
　　可以看出，識別準確率在80%左右，相當可觀(guān)。通過(guò)增加epoch的值，可以調整到100，識別率達到95%。沒(méi)有問(wèn)題。
　　4.3 PyQt5可視化界面
　　點(diǎn)擊上傳圖片按鈕上傳圖片，在本地選擇一張圖片。
　　然后點(diǎn)擊開(kāi)始檢測，調用訓練好的pt模型進(jìn)行識別。
　　
　　左邊是原創(chuàng )
圖像，右邊是檢測后的圖像?？梢钥吹竭@輛車(chē)的車(chē)牌已經(jīng)被選中和標記了。
　　4.4opencv切割圖片
　　我自定義了一個(gè)split.py，里面只有一個(gè)split功能，目的是切圖，這里是封裝思想的使用。在windows.py文件中導入即可直接使用該功能。以下是split.py文件內容。
　　import cv2 as cv
def split(list_1,img,i):
dst = img[int(list_1[1]):int(list_1[3]),int(list_1[0]):int(list_1[2])] # 裁剪坐標為[y0:y1, x0:x1] xyxy
cv.imwrite("D:/cartarget/result_{0}.png".format(i+1), dst)
# list_1 =[231,1391,586,1518]
# img = cv.imread(&#39;train_25.jpg&#39;)
# split(list_1,img,0)
　　然后需要修改windows.py，在檢測圖片的detect_img函數中，添加
　　 tem_list = []
tem_list.append(int(xyxy[0]))
tem_list.append(int(xyxy[1]))
tem_list.append(int(xyxy[2]))
tem_list.append(int(xyxy[3]))
print("準備切割！")
split.split(tem_list, im0,count_1)
count_1 += 1
print("切割完成！")
　　這樣，當Yolov5檢測到多個(gè)目標時(shí)，會(huì )多次調用split方法，切出若干個(gè)子圖。由于這張圖中只有一輛車(chē)，所以檢測目標只有一個(gè)，所以只會(huì )得到一個(gè)車(chē)牌。
　　4.5 調用百度AI進(jìn)行圖像檢測
　　這個(gè)邏輯很好理解！把上面的圖片丟給百度文字識別就可以識別內容了！
　　if __name__ == "__main__":
# 此處填入在百度云控制臺處獲得的appId, apiKey, secretKey的實(shí)際值
appId, apiKey, secretKey = [&#39;28509942&#39;, &#39;HbB3GChFwWENkXEI7uCuNG5V&#39;, &#39;IRnFhizLzlXnYFiNoq3VcyLxRHaj2dZU&#39;]
# 創(chuàng )建ocr對象
ocr = AipOcr(appId, apiKey, secretKey)
with open(&#39;name.png&#39;, &#39;rb&#39;) as fin:
img = fin.read()
res = ocr.basicGeneral(img)
print(res[&#39;words_result&#39;][0][&#39;words&#39;])
　　可以看到識別完全正確！你完成了！
　　五、總結
　　這套車(chē)牌識別系統正式到此為止！我覺(jué)得自己收獲了很多。對Yolov5的理解更深，Opencv的使用更熟練，對PyQt5也比較熟悉。目標檢測、圖像分割、圖像搜索、增強和特效、動(dòng)作識別等等，漸漸覺(jué)得這些功能更像是拼圖。如果你想完成一個(gè)更大的項目，你需要把小的功能拼湊起來(lái)。
　　機器學(xué)習的路還很長(cháng)，很多知識都沒(méi)搞懂，其中涉及的數學(xué)原理就更沒(méi)搞懂了。未來(lái)的路還很長(cháng)，人工智能的領(lǐng)域依然廣闊而精彩。車(chē)牌檢測項目只是一個(gè)載體。項目本身并不重要。重要的是項目背后學(xué)到的知識。只有經(jīng)?？偨Y才能更好的接受知識！好了，今天的分享就到這里！
　　解決方案:純采集的內容聚合站還有前途嗎？
　　文章聚合切分軟件可以自動(dòng)對我們的文章內容進(jìn)行采集
、分類(lèi)、聚合、編輯、切分。通過(guò)關(guān)鍵詞采集
和指定問(wèn)答采集
，實(shí)現文章分類(lèi)素材采集
。聚合功能支持聚合隨機文章，或全部，或直接一篇文章，然后段落可以打亂。
　　采集
解決用戶(hù)需求的問(wèn)題答案可以使用文章問(wèn)答聚合切分軟件，同樣可以幫助我們聚合各種問(wèn)題和文章。通過(guò)軟件自帶的SEO模板，我們可以進(jìn)行目錄自動(dòng)生成、同義詞替換、敏感詞刪除、段落重組、語(yǔ)言翻譯、圖片替換等多種圖文編輯操作【如圖】。
　　
　　如果沒(méi)有人查看，那么設計精美的網(wǎng)站也毫無(wú)用處。反之亦然：如果我們有一個(gè)一流的網(wǎng)站，但它的設計方式很差、無(wú)趣或難以理解，訪(fǎng)問(wèn)者就會(huì )離開(kāi)它，甚至不會(huì )考慮它。另一方面，如果我們使用市場(chǎng)進(jìn)行銷(xiāo)售，請考慮遵循一些更具體的 SEO 策略。難怪網(wǎng)頁(yè)設計師是當今最熱門(mén)的專(zhuān)家，而網(wǎng)頁(yè)設計師職業(yè)是薪酬最高、需求量最大的工作之一。這一切都是因為公司和企業(yè)需要其產(chǎn)品和服務(wù)的數字頁(yè)面來(lái)幫助他們取得成功。
　　搜索瀏覽器 使用搜索引擎友好的網(wǎng)站輕松拖動(dòng)您網(wǎng)站上的每個(gè)頁(yè)面。他們還可以提出內容并將其記錄在他們的數據庫中。就像那樣，通過(guò)使用帶有這種 SEO 方法的排名跟蹤工具，網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)者和網(wǎng)絡(luò )排名會(huì )上升。但不要忘記 SEO 是由撰稿人、設計師和開(kāi)發(fā)人員管理的。這些人需要在團隊中工作來(lái)構建 SEO 網(wǎng)站。
　　
　　許多人會(huì )花幾分鐘時(shí)間想知道 SEO 和網(wǎng)頁(yè)設計之間的關(guān)系。但兩人的關(guān)系比許多人想象的要輕松得多。網(wǎng)頁(yè)設計是關(guān)于網(wǎng)站的視覺(jué)效果和策略，而 SEO 提供網(wǎng)站的“流行度”和可見(jiàn)性。一個(gè)成功的網(wǎng)站會(huì )向其流量提出他們想要的建議。所以，如果我們認為 SEO 和網(wǎng)站設計沒(méi)有相互聯(lián)系，那我們就錯了。
　　一些創(chuàng )業(yè)者認為好的網(wǎng)站設計可以彌補差的SEO，或者相反，這意味著(zhù)兩者可以相互彌補，互相填補空白。但經(jīng)驗表明這是錯誤的。一個(gè)好的搜索引擎優(yōu)化會(huì )吸引流量到一個(gè)公司的網(wǎng)站，一個(gè)專(zhuān)業(yè)的設計會(huì )讓他們對它感興趣。
　　兩者對于網(wǎng)站的成功都至關(guān)重要。但是，讓我們最終澄清什么是網(wǎng)頁(yè)設計中的SEO？允許搜索引擎讀取整個(gè)站點(diǎn)的頁(yè)面：這就是我們這個(gè)時(shí)代需要 SEO 友好網(wǎng)站的原因。開(kāi)發(fā)一個(gè) SEO 就緒的網(wǎng)站需要我們有一個(gè)戰略和架構方法。網(wǎng)站是我們產(chǎn)品或服務(wù)在數字空間中的門(mén)面，因此它可以很好地說(shuō)明我們提供或銷(xiāo)售的產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量，因此在完美的網(wǎng)站上提供詳細信息至關(guān)重要。 查看全部

　　文章采集接口 福利:新鄉58北京趕集窩窩會(huì )有你要的上海外來(lái)人口
　　文章采集接口-1-自動(dòng)化瀏覽器爬蟲(chóng)案例-58同城，我去上班拿到的文章鏈接，直接post給服務(wù)器，等待搜索，解析出目標文章，再對文章有針對性的采集下載。利用到的工具：登錄58同城pc端網(wǎng)站，每個(gè)地區都自動(dòng)匹配下載地址，
　　瀏覽器采集58同城網(wǎng)_百萬(wàn)人分享的百萬(wàn)真實(shí)信息平臺，采集方法一般有：加入后臺，點(diǎn)擊開(kāi)始采集點(diǎn)擊發(fā)送采集短信，
　　
　　我想知道這個(gè)什么鬼啊，好像58同城這種綜合性的網(wǎng)站有很多條線(xiàn)的地址，而且58還分為新鄉站跟鄭州站，還分東南西北三個(gè)方向，新鄉網(wǎng)站的地址就不方便截圖，但是每個(gè)站點(diǎn)都會(huì )有網(wǎng)址鏈接，我用了另一個(gè)看圖軟件也沒(méi)找到分布位置，百度以后得到的都是一整個(gè)中國的58同城地址鏈接。樓主能否貼個(gè)網(wǎng)址出來(lái)讓我找下，我也可以去試試。
　　新鄉58北京趕集窩窩會(huì )有你要的上海外來(lái)人口、地區、學(xué)校城市
　　
　　浙江金華人在浙江省衛計委下屬的杭州同創(chuàng )中心院校就業(yè)網(wǎng)點(diǎn)擊就業(yè)單位會(huì )找到實(shí)習招聘信息！具體登錄點(diǎn)按鈕看~~
　　搜狗地址導航。
　　新鄉58同城， 查看全部

　　總結:文章采集接口采集器會(huì )第一時(shí)間把采集好的數據發(fā)布
　　文章采集接口采集器會(huì )第一時(shí)間把采集好的數據發(fā)布到神策采集器的數據接口里，并且根據接口返回的數據進(jìn)行分析。所以這就需要我們進(jìn)行數據的導入和數據清洗工作。接口導入導入數據方法有兩種，一種是通過(guò)對接口配置代理，注冊賬號，選擇接口發(fā)布，接收采集請求地址，之后就可以登錄采集器來(lái)采集數據了，下面是我對接口導入做的簡(jiǎn)單介紹。
　　
　　首先我們需要獲取當前用戶(hù)的相關(guān)信息，下面是通過(guò)手機接口，獲取的一些信息。然后我們選擇我們希望爬取的商品鏈接，并進(jìn)行模擬登錄，記住賬號密碼是需要一一對應的。之后就可以登錄接口，如果登錄成功是沒(méi)有反饋信息的，登錄失敗會(huì )對瀏覽器進(jìn)行驗證，之后就可以直接進(jìn)行爬取了。清洗工作為了接口可以更好的實(shí)現我們設置的策略，最好能做到數據結構的美觀(guān)和高效，所以需要對接口進(jìn)行一些修改。
　　我們可以修改的地方主要是接口處理中的數據增刪、合并、解析、url路由、爬取與切換。接口處理中有商品鏈接和商品介紹信息以及高級功能，如：商品主圖、商品名稱(chēng)、品牌等信息。修改url路由在商品信息采集處理處，我們需要抓取新商品的信息。選擇采集處理，之后選擇要采集的商品。請求路由是爬取接口，找到我們的數據，路由是關(guān)鍵，路由如果寫(xiě)錯了，就會(huì )報錯。
　　
　　推薦使用神策的api萬(wàn)能路由功能。對請求返回的json字符串進(jìn)行合并處理。返回可以是php，python等多種語(yǔ)言，最好是php，因為scrapy里面有php模塊。url路由是爬取接口，找到我們的數據，路由是關(guān)鍵，路由如果寫(xiě)錯了，就會(huì )報錯。推薦使用神策的api萬(wàn)能路由功能。后端scrapy爬取之后會(huì )返回給我們一個(gè)txt格式的消息，根據html格式我們大致可以判斷下數據來(lái)源。
　　我們選擇用json格式返回，而且長(cháng)度越長(cháng)越好。編寫(xiě)爬取頁(yè)面，手機商品和平板商品。因為平板商品可能無(wú)法通過(guò)正常的購買(mǎi)接口進(jìn)行抓取，所以后端我們需要編寫(xiě)一個(gè)item頁(yè)面，專(zhuān)門(mén)用來(lái)爬取商品信息。處理就是把返回的json字符串存儲到csv里面。測試代碼1.獲取商品鏈接地址：-xian-zai-jie-huan-yang-xian-zai-jie/h2.解析出新商品的商品鏈接：，然后根據url路由進(jìn)行新商品爬取。
　　2.爬取每個(gè)商品下一頁(yè)的商品：，然后進(jìn)行清洗，去除產(chǎn)品名、大小、價(jià)格這些我們需要提取的信息。3.對商品的屬性列表進(jìn)行查找，然后統計數量，這些屬性是我們后面需要檢索和采集的重點(diǎn)。4.匹配當前商品的價(jià)格：，這就需要對接口配置的quack接口進(jìn)行編寫(xiě)。5.匹配出需要保存的商品：，這就需要對接口配置的orderofut方法進(jìn)行編寫(xiě)。但是quack接口。 查看全部

　　最新版本:destoon-B2B 6.0免登錄發(fā)布接口
　　DESTOONB2B?網(wǎng)站管理系統是一套基于PHP+MySQL的開(kāi)源B2B電子商務(wù)行業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站解決方案，發(fā)布了會(huì )員、分站、商場(chǎng)、耗材、采購、報價(jià)、公司、展會(huì )、文章、資訊、品牌、團購、畫(huà)廊、專(zhuān)題、視頻、下載、人才、熟知等模型
　　下面就教大家如何使用孤狼公眾號助手發(fā)布文章
　　
　　1.下載接口文件，下載地址：進(jìn)入文件夾，找到j(luò )iekouwenj解壓，可以看到三個(gè)文件，將三個(gè)文件復制到網(wǎng)站目錄下的API目錄下：utf-8function.php、gbkfunction.php、.php
　　2.孤狼微信采集器，設置選項，選擇自定義網(wǎng)站類(lèi)型，
　　提交地址：URL/api/.php？moduleid=21（21代表信息欄，無(wú)需修改）。
　　
　　提交者： POST 網(wǎng)站 編碼 UTF-8
　　提交的數據： catid={id}&title={title}&status=3&level=0&introduce=&hits={read}&auth=123456&content={content}&fromurl=&addtime=2016-8-26&author=&tag=&save_remotepic=&thumb_ no=&username=admin&copyfrom=&clear_link=1
　　成功 ID：發(fā)布成功
　　最新版本:標本采集app安卓下載安裝
　　標本采集安卓版是一款非常好用的辦公軟件，使用本軟件可以讓用戶(hù)輕松完成標本采集的工作，打開(kāi)軟件系統會(huì )自動(dòng)采集標本，并且標本也會(huì )進(jìn)行整理為了方便用戶(hù)查看，當 采集 時(shí)，標本被編號。
　　《標本采集安卓版》軟件特色：
　　1、系統會(huì )自動(dòng)識別居民信息，識別成功后立即采集標本采集。
　　2、用戶(hù)只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的設置，系統會(huì )幫用戶(hù)完成所有的工作。
　　
　　3. 在這里，用戶(hù)動(dòng)動(dòng)手指就可以獲得大量標本信息，每條信息都真實(shí)準確。
　　4.所有數據系統都會(huì )保存備份，防止用戶(hù)丟失數據。
　　《標本采集Android》軟件亮點(diǎn)：
　　1、采集好的標本信息用戶(hù)可以隨時(shí)查看，發(fā)現問(wèn)題可以及時(shí)修改。
　　2、此處也可查詢(xún)核酸結果，系統會(huì )在規定時(shí)間內發(fā)布平臺內所有居民的核酸信息。
　　
　　3、本軟件非常實(shí)用，可以為用戶(hù)減輕很多工作負擔。
　　4、采集完成后，系統會(huì )立即進(jìn)行檢測，并將所有檢測報告發(fā)送給用戶(hù)進(jìn)行整理。
　　《標本采集Android》小編點(diǎn)評：
　　不管來(lái)多少人，都可以抽樣采集，采集后測的結果是準確的。該軟件幫助用戶(hù)提高工作效率，讓核酸檢測變得更簡(jiǎn)單。 查看全部

　　解決方案:php74 騎士 優(yōu)采云采摘簡(jiǎn)歷 接口及采集規則
　　php74 Knight優(yōu)采云采集簡(jiǎn)歷界面和采集規則
　　研究了下騎士官方發(fā)布的優(yōu)采云采集接口api，沒(méi)有相關(guān)簡(jiǎn)歷對應的采集接口。
　　所以我寫(xiě)了一個(gè)對應resume采集接口實(shí)現的方法，可以查詢(xún)。相關(guān)字段匹配等。與企業(yè)采集的接口匹配基本相同。
　　支持圖片 采集。
　　圖片采集所在的文件目錄需要通過(guò)采集規則進(jìn)行修改。
　　現在修改api文件如下
　　\admin\api\.php 這個(gè)文件就是接口文件。有普通的文章采集接口和沒(méi)有采集接口的企業(yè)采集接口。然后我們會(huì )添加一個(gè)簡(jiǎn)歷采集接口
　　
　　在底部添加代碼
　　然后找到
　　/admin/include/_fun.php
　　文檔。該文件是處理優(yōu)采云數據的方法文件
　　可以在底部添加
　　找到
　　在參數中添加參數
　　然后在方法體中查找
　　
　　$setsqlarr['utype']=1; 修改為 $setsqlarr['utype']=$utype;
　　然后添加恢復的方法
　　方法中，對于一些沒(méi)有簡(jiǎn)歷名稱(chēng)的網(wǎng)站采集，可以直接傳入XX字樣，部分頭像圖片也可以看代碼。
　　此處修改介紹。
　　修改后的文件和優(yōu)采云采集規則請在我的資源中找到。文章無(wú)法上傳文件
　　名字是php騎士?jì)?yōu)采云resume采集接口和發(fā)布規則
　　解決方案:帝國Edown2.5/Ecms后臺采集接口使用說(shuō)明
　　英制Edown2.5/Ecms背景采集接口說(shuō)明
　　
　　插件制作原因：我也有下載站，但經(jīng)常為添加軟件資源有點(diǎn)麻煩，每天給各大網(wǎng)站采集軟件并重印到自己的網(wǎng)站，這是我們軟件編輯日常必備的工作，讓數據采集軟件對我們來(lái)說(shuō)非常重要，而平時(shí)批量采集軟件， 可以幫助我們一次采集很多軟件，但很多時(shí)候有些軟件不是我們需要的，所以我想到了這個(gè)方法，選擇我們需要采集的單個(gè)軟件（目標 URL）來(lái)采集，采集完成后不是直接發(fā)布，而是可以自己修改，完成后再發(fā)布， 這樣偽原創(chuàng )，更有利于優(yōu)化。
　　帝國后臺采集界面是單一的URL采集，直接使用目標站的下載地址（即熱鏈接），我們增加了幾十條軟件下載站采集規則，并且還在不斷完善。該接口適用于 edown2.5、ecms6.6 和 ecms7.0。操作演示
　　
　　步驟： 查看全部