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　　推薦文章:一篇高引用的綜述文章是如何寫(xiě)成的
　　論壇君
　　作者將自己的寫(xiě)作心得分享給大家，以供初次撰寫(xiě)綜述的研究者參考。
　　1 為什么要寫(xiě)評論
　　從一篇文檔入手，閱讀幾篇相關(guān)文檔梳理大致思路，找到一個(gè)切入點(diǎn)開(kāi)始實(shí)驗。在做實(shí)驗的過(guò)程中，我們還需要閱讀文獻，針對不同的問(wèn)題有選擇地閱讀。實(shí)驗完成并編成文章發(fā)表后，為了寫(xiě)前言，我閱讀了一些文獻。打開(kāi)課題-實(shí)驗-發(fā)表，每一步都要看文獻，這就是我的科研過(guò)程。
　　但是，按照這些步驟查看文獻并不全面。從解決一個(gè)問(wèn)題的開(kāi)始到解決一個(gè)問(wèn)題的結束，所有的具體文獻都涉及到。要想全面把握整個(gè)題目的走向，寫(xiě)綜述是非常有必要的。而且，經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間的相關(guān)研究，寫(xiě)一篇評論文章有以下好處：
　　在很大程度上可以提高把握整個(gè)學(xué)科方向的能力。通過(guò)詳細、全面的文獻檢索和閱讀，可以全面掌握和了解本課題的發(fā)展脈絡(luò )、研究進(jìn)展和最新成果。
　　其次，是對自己作品的總結和升華。經(jīng)過(guò)多年的相關(guān)研究，我心中一定有很多的思考和疑問(wèn)。這時(shí)候，大量的閱讀就是對自己固有知識的一個(gè)歸納升華的過(guò)程。寫(xiě)完應該有頓悟的感覺(jué)。
　　再次，對以后的實(shí)驗研究具有重要的指導作用。寫(xiě)好review之后，通過(guò)對整個(gè)項目方向的了解，知道哪些問(wèn)題已經(jīng)解決，哪些地方還存在問(wèn)題，哪些問(wèn)題是熱點(diǎn)問(wèn)題，哪些是難點(diǎn)骨頭，是制約項目發(fā)展的關(guān)鍵. 這樣，就可以有針對性地設計以后的實(shí)驗。
　　在小的方面，評論也是一個(gè)文章?，F在國內的評價(jià)都是看個(gè)人成績(jì)，總結也是一種發(fā)表文章的方式。另一方面，你可以提高你在同齡人中的地位。一般來(lái)說(shuō)，評論 文章 比研究 文章 有更多的引用，從而提高了它們在同行中的知名度。
　　2 文獻檢索準備工作
　　在開(kāi)始寫(xiě)評論之前，一個(gè)重要的準備工作就是文獻檢索。雖然“開(kāi)題-實(shí)驗-發(fā)布”這三個(gè)階段存儲的知識點(diǎn)可能足夠對你的實(shí)驗有用，但對于復習文章來(lái)說(shuō)還是不夠的。審查文章 需要全面，并且必須綜合審查中審查的問(wèn)題。因此，有必要進(jìn)行詳盡的文獻檢索。
　　這里說(shuō)的全面，并不是說(shuō)下載閱讀幾十年的所有文章。這將是太多的工作。這是一。第二，早期的文章可能已經(jīng)總結過(guò)了。因此，只需尋找一些綜述 文章。這里的綜合指的是更多的關(guān)鍵詞搜索和更多的數據庫搜索。先說(shuō)關(guān)鍵詞，每個(gè)作者對關(guān)鍵詞的偏好不同，在新興領(lǐng)域沒(méi)有統一術(shù)語(yǔ)的時(shí)候，多改幾個(gè)關(guān)鍵詞是很有必要的。除了數據庫，由于各個(gè)數據庫收錄的期刊并不全面，所以重要的搜索工具在這里必不可少。例如，Scopus、Pubmed、Web of Science 和 Google Scholar 將 收錄 綜合信息，
　　獲取相關(guān)文獻還有兩個(gè)技巧。一個(gè)是我讀過(guò)的文章中引用的文獻。這個(gè)很容易理解，文末的參考資料就是這樣。另外就是看哪個(gè)文章引用了你讀過(guò)的文章，也是相關(guān)文獻。例如，谷歌學(xué)術(shù)有一個(gè)引用計數，你可以通過(guò)點(diǎn)擊查看哪些文章引用了這篇文章文章。
　　
　　通過(guò)以上幾種方法，才能找到所有相關(guān)文獻。
　　3 大量閱讀準備
　　找到所有的文獻之后，下一步就是開(kāi)始閱讀了。
　　首先，沒(méi)必要全部看完，時(shí)間太長(cháng)，工作量太大。但是，應該通讀最近兩年的文章。兩年是對一個(gè)相對熱門(mén)的領(lǐng)域進(jìn)行全面概述 文章 的合理時(shí)間點(diǎn)。近兩年的文章要通讀重點(diǎn)，這也是復習的重點(diǎn)。不通讀就知道解決了什么問(wèn)題，如何解決是不夠的；沒(méi)看完就寫(xiě)點(diǎn)評有點(diǎn)不負責任。
　　兩年前的文章完全沒(méi)必要看，因為你可以從這兩年的文章里的序言里看對這些文章的評論，就可以了也看了評論文章獲取相關(guān)信息。這些文章可以重點(diǎn)閱讀摘要，也有針對某個(gè)問(wèn)題的針對性閱讀。
　　4 如何閱讀文學(xué)作品
　　閱讀數百份文件并非易事。如果你只是瀏覽它們，你只能留下一個(gè)大概的印象。一段時(shí)間后或者隨著(zhù)閱讀文檔的增多，這種模糊的印象也會(huì )消失。知識點(diǎn)的記憶是寫(xiě)作和創(chuàng )作的基礎。我不記得如何組織語(yǔ)言。就算查了，也不知道從幾百份文件，幾千頁(yè)里查到哪里去。
　　我的導師教我要辯證地看書(shū)，邊想邊記，不能在書(shū)上亂寫(xiě)。不可否認，這種方法適合頭腦聰明的人。我傻，試了幾年，腦子里只有墨盒的味道，沒(méi)有言語(yǔ)。結果，我連賴(lài)以考上大學(xué)和研究生的寫(xiě)作和涂鴉都丟了。對我來(lái)說(shuō)，“好記性不如爛筆頭”更適合我，也適合我的德國同事。他們將文件打印在A(yíng)4紙上，并用熒光筆標出重要的句子?？赐旰?，抄寫(xiě)在A(yíng)5紙上，作為選集書(shū)到原稿上。摘錄的才是真正對你有用的知識點(diǎn)。大多數其他 文章 都是伏筆，或者已經(jīng)在你的記憶中?！?br /> 　　雖然一開(kāi)始這樣看很慢，但是隨著(zhù)文檔寫(xiě)了十多二十篇，積累多了，后面的摘錄就會(huì )越來(lái)越少。還有，你的閱讀速度越來(lái)越快。因為人是根據舊知識來(lái)領(lǐng)悟新知識的。一開(kāi)始，你的知識儲備少，很難用自己的語(yǔ)言解釋一個(gè)文章的知識點(diǎn)，或者無(wú)法在腦中解釋有效的例子，所以很難收到[1 ]. 并且隨著(zhù)積累的增加，理解的越來(lái)越容易，也越來(lái)越充分，速度也越來(lái)越快。閱讀速度的提升一定不是線(xiàn)性的，而是指數的，這就是知識的馬太效應[2]。
　　你的讀書(shū)筆記需要分類(lèi)，你的知識需要管理。這和其他知識管理一樣，需要一個(gè)完整的系統。這個(gè)需要在另外一篇博文中討論，這里不再贅述。只說(shuō)明文件的管理。
　　5 文件管理
　　下載數百個(gè)文檔后，文檔流水線(xiàn)就成了問(wèn)題。就像十個(gè)人、八個(gè)人的小公司，老板可以身兼財務(wù)、人事、營(yíng)銷(xiāo)等多個(gè)角色，但在幾百人、幾千人的大公司，任一個(gè)角色都足以讓你忙個(gè)不停. 這時(shí)候，專(zhuān)業(yè)人士可以輕松處理讓你忙碌的瑣事。對于文獻管理，Endnote就是這樣一個(gè)專(zhuān)業(yè)，它可以有效地組織龐大的文獻，并為您提供全面的信息，如作者、期刊、年份、標題、卷頁(yè)碼和摘要。有些期刊在投稿的時(shí)候需要DOI，Endnote也可以。Endnote在文章布局中起著(zhù)巨大的作用，是評論寫(xiě)作、論文寫(xiě)作、和書(shū)籍寫(xiě)作（其他文獻管理工具也不錯，ReferenceManager、Biblioscape、NoteExpress等）?？赐醭摹度绾问褂肊NDNOTE，常用！》“[3]。
　　雖然電子版很方便，但我還是更喜歡看紙質(zhì)版。一是看電腦屏幕時(shí)間長(cháng)了，眼睛疼，大腦容易出現木頭，陷入停滯狀態(tài)；二是多動(dòng)手可以幫助記憶。在電腦屏幕上查看時(shí)，只需用一根手指：雙擊打開(kāi)或關(guān)閉，滾動(dòng)滾輪翻頁(yè)。除了食指，身體其余部分一動(dòng)不動(dòng)。他的眼睛漸漸變成了死魚(yú)眼，直視著(zhù)視線(xiàn)，露出茫然的神色。這種閱讀方式不適合長(cháng)期大量閱讀，偶爾看看也無(wú)妨。我喜歡把文檔打印出來(lái)，統一編號（和Endnote一致，Endnote中的Label可以加號），打孔，并將它們放入活頁(yè)夾中?；铐?yè)夾和打孔器見(jiàn)圖片。
　　還要在這里提到活頁(yè)夾。在整個(gè)學(xué)習過(guò)程中，我從未聽(tīng)說(shuō)過(guò)這種簡(jiǎn)單、靈活、有效的文件管理方法，也從未見(jiàn)過(guò)有學(xué)生使用過(guò)。大家打印出來(lái)，訂書(shū)機一訂就堆在桌子上。過(guò)多的文件經(jīng)常會(huì )滑落并灑落一地。更難受的是管理層。不能工整地編碼，也不能取出想要的文件。直到我在歌德學(xué)院學(xué)習了德語(yǔ)，我才第一次接觸到文件夾。報名時(shí)發(fā)給每人一個(gè)活頁(yè)夾，教室里有打孔器。老師給的材料打孔放進(jìn)去。而且，還可以用分頁(yè)的方式，把不同內容的材料分類(lèi)歸檔。方形文件夾放在桌子上就能直立，不管文件再多，也能整理得井井有條。在實(shí)驗室內，導師應將活頁(yè)夾分發(fā)給每位研究生供學(xué)生使用，以方便學(xué)生使用。并且學(xué)生畢業(yè)后，可以同時(shí)收回文件夾和打印的文件，留給后續學(xué)生使用。從而既有利于科學(xué)研究，又能避免浪費。留給以后的學(xué)生使用。從而既有利于科學(xué)研究，又能避免浪費。留給以后的學(xué)生使用。從而既有利于科學(xué)研究，又能避免浪費。
　　6文章的架構
　　文學(xué)閱讀是一個(gè)從“說(shuō)得過(guò)去”、“說(shuō)得過(guò)去”、“大是大非”到“無(wú)事生非”的過(guò)程。
　　
　　我剛開(kāi)始讀書(shū)。由于本人知識有限，之前文章提出的方法和結果對我來(lái)說(shuō)都是全新的，我的知識儲備不足以判斷觀(guān)點(diǎn)。因此，當你剛開(kāi)始閱讀時(shí)，你會(huì )完全接受文章中的所有內容，很難提出有問(wèn)題的觀(guān)點(diǎn)，你閱讀的任何內容都是“有理有據”的?？戳耸似恼?，明白了更多的方法和觀(guān)點(diǎn)，有些可能會(huì )有不同的看法。這是因為疑惑會(huì )跳出來(lái)，我會(huì )挑剔我讀到的論據，但我不能僅僅依靠一兩篇文章文章就斷定一種方法完全優(yōu)于另一種方法。每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，從而達到“似是而非”的境界。只有看到足夠多的文章才能做出完整的評價(jià)，得到的對比結果也有足夠的論據。這時(shí)，已經(jīng)達到了“大是大非”的境界。
　　一篇評論文章，一部分是綜合別人的作品，一部分是討論自己的觀(guān)點(diǎn)。大是大非只是全面的一步，還應該更進(jìn)一步。通過(guò)對“大是大非”的把握，要能夠發(fā)現新問(wèn)題、新優(yōu)勢或劣勢，提出改進(jìn)方法，對今后的工作和發(fā)展前景提出建議和設想。更有什者，跳出對原實(shí)驗細枝末節的討論，從更高的層次，從原理、方法和系統上進(jìn)行評價(jià)。這當然是非常困難的。所以，大部分的總結文章都是總結而不總結，以至于讀者看完后對過(guò)去有所了解，但對未來(lái)還是茫然無(wú)措。當然，討論越多，花費的時(shí)間和精力就越多。一個(gè)明顯的例子是，趙麗萍[4]在兩年時(shí)間里增刪改寫(xiě)了20多次，對未來(lái)5-10年的發(fā)展方向有著(zhù)自己獨特見(jiàn)解的文章。
　　如果看完之后能做到“大是大非”的經(jīng)濟，就可以開(kāi)始寫(xiě)作了。寫(xiě)作時(shí)，首先要搭建一個(gè)框架，對要概括的內容進(jìn)行分類(lèi)、細分。分得越細越好，至少三級，三級標題下可能還有四五級標題。這樣做有以下好處：
　　寫(xiě)作的7個(gè)小細節
　　文章細分成小節后，就可以開(kāi)始完成每個(gè)小節了。下面介紹幾個(gè)非常有效的小技巧。
　　亮點(diǎn)8文章
　　一篇文章文章必須要有一些“干貨”，才能被更多人引用。所以在你寫(xiě)之前，看看你下載的 文章 的引用。哪個(gè) 文章 獲得了最多的引用？為什么？
　　從我個(gè)人引用文章的習慣來(lái)看，下面的文章會(huì )被引用：
　　另外，我也喜歡引用帶有結論性的句子，比如某項技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)。. . ; 和定量的句子，比如目前70%的文章都在使用某種方法。
　　如果你能在你的評論中提供這些內容，那肯定會(huì )增加其他引用的數量。前三個(gè)干貨是研究型文章的東西，后兩個(gè)就不簡(jiǎn)單了。第一個(gè)需要你自己總結，第二個(gè)需要大量的統計。
　　備注：這里說(shuō)一點(diǎn)自己的經(jīng)驗，和大家一起討論。希望有經(jīng)驗的朋友多多指正，以供初次寫(xiě)評論的研究者參考。
　　參考
　　1.彭思隆。另外說(shuō)說(shuō)知識的馬太效應。
　　2.方偉碩。一個(gè)有趣的觀(guān)點(diǎn)：知識的馬太效應。
　　3.王超。ENDNOTE怎么用，常用！
　　4.趙麗萍。中國學(xué)者如何發(fā)表高水平評論文章-個(gè)人經(jīng)驗談。
　　分享文章:網(wǎng)站如何更新原創(chuàng )內容與偽原創(chuàng )內容
　　關(guān)于網(wǎng)站內容的更新，想必也是各大站長(cháng)唯一頭疼的事情，因為網(wǎng)站內容更新肯定是你每天堅持做的事情。當然你也可以自己找。找個(gè)借口說(shuō)三天更新一次，但是你要清楚你不是一個(gè)人在做網(wǎng)站，當你稍微偷懶的時(shí)候，說(shuō)不定后面的對手會(huì )把你拿走如果你壓下去，會(huì )給你帶來(lái)什么樣的損失？我想各位站長(cháng)心里都會(huì )明白這一點(diǎn)，我就不直接深究了。
　　首先，更新網(wǎng)站內容是有一定要求的，雖然大家都在提倡什么內容為王，但是總不能直接用優(yōu)采云一鍵點(diǎn)擊采集吧？將上千篇文章直接導入網(wǎng)站文章對網(wǎng)站沒(méi)有任何好處，因為你無(wú)法控制文章的內容，也無(wú)法精準定位文章的關(guān)鍵詞布局等相關(guān)因素，很多大的網(wǎng)站的流量都是通過(guò)長(cháng)尾關(guān)鍵詞獲取的，他們的總流量可以達到60%左右，取上去一半以上，長(cháng)尾關(guān)鍵詞是利用文章的內容，通過(guò)布局文章的內容的關(guān)鍵詞，控制總體 關(guān)鍵詞 密度和突出度，
　　
　　第一：原創(chuàng )內容
　　原創(chuàng )的內容對網(wǎng)站的權重起著(zhù)非常重要的作用。只有 原創(chuàng ) 的內容才能控制其 關(guān)鍵詞 密度和其他因素。只有<只有原創(chuàng )的內容才能讓你的長(cháng)尾關(guān)鍵詞獲得更好的排名，所以我們在更新內容的時(shí)候，每天一篇原創(chuàng )的內容是必不可少的，同時(shí)時(shí)間原創(chuàng )內容可以給網(wǎng)站一個(gè)更好的權重評價(jià)，其他人可以用偽原創(chuàng )來(lái)豐富站點(diǎn)，請記住不要使用采集軟件，如果讓我使用采集如果用軟件來(lái)更新網(wǎng)站的內容，那我寧愿三天更新一篇文章原創(chuàng )文章。
　　第二個(gè)：偽原創(chuàng )
　　
　　偽原創(chuàng ) 怎么做，其實(shí)有很多方法，比如重寫(xiě)開(kāi)頭結尾，中心內容做一個(gè)單詞交換等等，最重要的是標題，必須付費更改標題時(shí)注意，不要將標題更改為與文章內容不符的內容，這樣會(huì )對網(wǎng)站造成一定的負面影響，所以這一點(diǎn)要特別注意，還有一個(gè)要注意的就是數量，雖然偽原創(chuàng )可以在短時(shí)間內大量生產(chǎn)，但是也有數量限制，每天定時(shí)定量出貨.
　　不管是原創(chuàng )還是偽原創(chuàng )，最重要的是堅持。只有每天堅持不偷懶，才能超越對手，獲得好名次。紙上談兵是空話(huà)，實(shí)踐才是最好的。

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　　【1. 項目背景】
　　豆瓣電影提供最新的電影介紹和評論，包括電影信息查詢(xún)和已上映電影的購票服務(wù)?？梢凿浿谱约合肟吹碾娪半娨晞?，邊看邊看，順便打分寫(xiě)影評。極大地方便了人們的生活。
　　今天以電視?。绖。槔?，批量抓取對應的電影，寫(xiě)入csv文件。用戶(hù)可以通過(guò)評分更好地選擇自己想要的電影。
　　【2. 項目目標】
　　獲取對應的電影名稱(chēng)、評分、詳情鏈接，下載電影圖片，保存文件。
　　[3. 涉及的圖書(shū)館和網(wǎng)站]
　　1、網(wǎng)址如下：
　　https://movie.douban.com/j/sea ... rt%3D{}
　　2.涉及的庫：requests、fake_useragent、json、csv
　　3.軟件：PyCharm
　　【4. 項目分析】
　　1、如何請求多個(gè)網(wǎng)頁(yè)？
　　當點(diǎn)擊下一頁(yè)時(shí)，paged會(huì )每多一頁(yè)自動(dòng)增加20，將轉換后的變量替換為{}，然后使用for循環(huán)遍歷URL，實(shí)現多URL請求。
　　2、如何獲取真實(shí)請求的地址？
　　請求數據時(shí)，發(fā)現頁(yè)面上沒(méi)有對應的數據。其實(shí)豆瓣是用javascript動(dòng)態(tài)加載內容來(lái)防止采集的。
　　1）F12右鍵查看，找到Network，左側菜單Name，找到第五條數據，點(diǎn)擊Preview。
　　2）點(diǎn)擊subjects，可以看到title就是對應的電影名。rate是對應的分數。通過(guò)js解析subjects字典，找到需要的字段。
　　
　　3、如何訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站？
　　https://movie.douban.com/j/sea ... %3Bbr />https://movie.douban.com/j/sea ... %3Bbr />https://movie.douban.com/j/sea ... %3Bbr />https://movie.douban.com/j/sea ... %3D60
　　當點(diǎn)擊下一頁(yè)時(shí)，頁(yè)面每增加一頁(yè)自動(dòng)增加20，將轉換后的變量替換為{}，然后使用for循環(huán)遍歷URL，實(shí)現多次URL請求。
　　【V. 項目實(shí)施】
　　1、我們定義一個(gè)class類(lèi)繼承object，然后定義init方法繼承self，再定義一個(gè)main函數main繼承self。導入所需的庫和請求 url。
　　import requests,jsonfrom fake_useragent import UserAgentimport csv<br />class Doban(object): def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/j/sea ... rt%3D{}"<br /> def main(self): pass<br />if __name__ == '__main__': Siper = Doban() Siper.main()
　　2、隨機生成UserAgent并構造請求頭，防止反爬。
　　 for i in range(1, 50): self.headers = { 'User-Agent': ua.random, }
　　3.發(fā)送請求，得到響應，回調頁(yè)面，方便下一次請求。
　　 def get_page(self, url): res = requests.get(url=url, headers=self.headers) html = res.content.decode("utf-8") return html
　　4. JSON解析頁(yè)面數據，得到對應的字典。
　　 data = json.loads(html)['subjects'] # print(data[0])
　　5. 遍歷獲取對應的電影名、評分、下一個(gè)詳情頁(yè)的鏈接。
　　 print(name, goblin_herf) html2 = self.get_page(goblin_herf) # 第二個(gè)發(fā)生請求 parse_html2 = etree.HTML(html2) r = parse_html2.xpath('//div[@class="entry"]/p/text()')
　　6、創(chuàng )建一個(gè)csv文件用于寫(xiě)入，定義相應的header內容，保存數據。
　　 # 創(chuàng )建csv文件進(jìn)行寫(xiě)入 csv_file = open('scr.csv', 'a', encoding='gbk') csv_writer = csv.writer(csv_file) # 寫(xiě)入csv標題頭內容 csv_writerr.writerow(['電影', '評分', "詳情頁(yè)"]) #寫(xiě)入數據 csv_writer.writerow([id, rate, urll])
　　7.請求圖片地址。定義圖片名稱(chēng)并保存文檔。
　　 html2 = requests.get(url=urll, headers=self.headers).content dirname = "./圖/" + id + ".jpg" with open(dirname, 'wb') as f: f.write(html2) print("%s 【下載成功?。。?！】" % id)
　　8.調用方法實(shí)現功能。
　　 html = self.get_page(url) self.parse_page(html)
　　
　　9. 項目?jì)?yōu)化： 1) 設置延時(shí)。
　　 time.sleep(1.4)
　　2）定義一個(gè)變量u，用于遍歷，表示爬取哪個(gè)頁(yè)面。（明顯更清楚）。
　　 u = 0 self.u += 1;
　　【6. 效果展示】
　　1、點(diǎn)擊綠色小三角運行輸入起始頁(yè)和結束頁(yè)（從第0頁(yè)開(kāi)始）。
　　2. 在控制臺顯示下載成功信息。
　　3. 保存 csv 文件。
　　4.電影畫(huà)面顯示。
　　【七. 概括】
　　1、不建議抓取太多數據，容易造成服務(wù)器負載，稍微嘗試一下。
　　2、本次文章針對Python爬豆瓣在應用中的難點(diǎn)和重點(diǎn)，以及如何防止反爬做了相對的解決。
　　3、希望通過(guò)這個(gè)項目，能夠幫助理解json解析頁(yè)面的基本過(guò)程，字符串是如何拼接的，format函數是如何使用的。
　　4、本文基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，使用爬蟲(chóng)庫獲取豆瓣電影及其圖片。到實(shí)現的時(shí)候，總會(huì )遇到各種各樣的問(wèn)題。不要好高騖遠，踏踏實(shí)實(shí)去努力，這樣才能理解的更深刻。
　　5、需要本文源碼的朋友，請在下方公眾號后臺回復“豆瓣電影”獲取。
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　　銅川有這樣一群年輕人：他們曾經(jīng)在耀州區永安廣場(chǎng)組織過(guò)50架無(wú)人機編隊的燈光秀；走進(jìn)銅川市各中小學(xué)，為學(xué)生普及機器人知識；. ,站群網(wǎng)站系統源碼，讓我們擁有國內最快的訪(fǎng)問(wèn)速度，支持大陸優(yōu)化路由，這也是海外多IP服務(wù)器流行的主要原因。3、網(wǎng)絡(luò )發(fā)達，訪(fǎng)問(wèn)速度快，但現在美國的站群服務(wù)器大多支持CN2直連線(xiàn)路，站群網(wǎng)站系統源碼，延遲低雖然我們知道美國離中國大陸還有很遠的距離
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　　生存一定是艱難的，一定是可讀的。3、美國的站群服務(wù)器不需要注冊。第2點(diǎn)，網(wǎng)站必須注冊后才能在線(xiàn)訪(fǎng)問(wèn)。4.美國，前面我們已經(jīng)提到美國是我國的特別行政區之一。作為我國的一個(gè)特別行政區，它的優(yōu)勢之一是：網(wǎng)站無(wú)需備案即可存儲在美國服務(wù)器上。如果放在國內大陸的服務(wù)器上，如果泛目錄站群程序的效果持續下降，在這個(gè)競爭日益激烈的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，本程序需要不斷升級軟件，完善內容。質(zhì)量。除了注重質(zhì)量，站群區源碼，
　　反向代理站群源碼_小旋風(fēng)站群源碼
　　建議兩種操作方法都一樣使用！其次，導入預先準備好的關(guān)鍵詞文本（inc/key/）和文章內容文本（inc/content/），文件名可以隨意命名，反向代理站群源代碼，直接上傳到服務(wù)器解壓，這里可以直接用網(wǎng)站根目錄做，反向代理站群源碼，先下載源碼壓縮包，也可以做在目錄中，目錄搜索引擎雖然有搜索功能，但嚴格來(lái)說(shuō)并不是真正的搜索引擎，只是網(wǎng)站鏈接的編目列表。用戶(hù)完全可以根據類(lèi)別找到自己需要的信息。由于加入了人類(lèi)智能，這類(lèi)搜索引擎信息準確，導航質(zhì)量高。

　　解決方案:調用微信公眾號原文消息，分析服務(wù)器日志就可以了
　　文章采集調用已有api，比如美團。這個(gè)能拿到詳細的用戶(hù)訂單信息。調用微信公眾號原文消息，分析服務(wù)器日志，就可以了。
　　
　　有的有的。比如我用，yami，因為有些搜索引擎，或者微信分析，它是通過(guò)token的，他可以通過(guò)你的token，來(lái)識別你，然后給你推送相關(guān)的東西。
　　
　　這個(gè)比較復雜，首先是確定各種文章數據來(lái)源，目前有很多渠道可以采集到文章鏈接，包括高德、百度、搜狗、360等等，這個(gè)對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)是常見(jiàn)的，這里以百度地圖的搜索數據為例子。然后是各類(lèi)需要分析文章鏈接的分析工具或者平臺，比如用戶(hù)在百度地圖上搜索”北京房子的正確打開(kāi)方式“,回車(chē)后會(huì )跳轉一個(gè)頁(yè)面，頁(yè)面最上面推薦的是百度前置信息頁(yè)面，所以百度推薦的文章包括以下：北京市二手房房?jì)r(jià)信息資訊每周市場(chǎng)行情-百度文庫國內同城-百度文庫北京每個(gè)小區每一單元戶(hù)型每年/半年/季度房屋買(mǎi)賣(mài)信息本人在今年4月份接觸到知名文章分析平臺，這里就不推薦了，這些是某一些優(yōu)秀的文章分析平臺，比如，推薦一個(gè)他們的官網(wǎng)“網(wǎng)盤(pán)收藏文章數據分析平臺”，如果是業(yè)內人士會(huì )知道他們還有很多文章分析和數據服務(wù)，如果有意愿做文章分析，可以和他們聊聊。
　　用戶(hù)信息來(lái)源可以很多，百度地圖會(huì )根據用戶(hù)地址/信息/添加時(shí)間/手機號推送給用戶(hù)相關(guān)內容。不一定非要通過(guò)百度api來(lái)拿，但是你百度關(guān)鍵詞+當地人口基數大的話(huà)可以通過(guò)爬蟲(chóng)的方式去拿到信息。

　　通用方法:貝葉斯優(yōu)化LSTM超參數
　　1. 摘要
　　本文主要講解：使用貝葉斯優(yōu)化LSTM超參數
　　大意：
　　下載 IMDB 數據集并將其轉換為序列數據以構建 LSTM 模型并訓練以繪制準確度和損失曲線(xiàn)。圖 2. 數據介紹
　　IMDB 數據集簡(jiǎn)介
　　IMDB 數據集收錄來(lái)自 Internet 電影數據庫 (IMDB) 的 50,000 條兩極分化的評論。數據集分為 25,000 條訓練評論和 25,000 條測試評論，訓練集和測試集均收錄 50% 的正面評論和 50% 的負面評論。
　　train_labels 和 test_labels 都是 0 和 1 的列表，其中 0 代表負數，1 代表正數
　　三、相關(guān)技術(shù)
　　下面是貝葉斯優(yōu)化過(guò)程的圖解：
　　為了得到這個(gè)函數的最小值，貝葉斯優(yōu)化是這樣的
　　基于構造的代理函數，我們可以在可能是最小值的點(diǎn)周?chē)?a href="http://www.hqbet6457.com/" target="_blank">采集更多點(diǎn)，或者在未采樣區域中采集更多點(diǎn)，有了更多點(diǎn)，代理函數可以進(jìn)行更新，使其更接近真實(shí)目標函數的形狀，從而更容易找到目標函數的最小值。這個(gè)采樣過(guò)程也可以通過(guò)構造一個(gè) 采集 函數來(lái)表示。就是要知道當前代理函數的形狀以及如何選擇下一個(gè)x來(lái)最大化利潤。
　　4.完整的代碼和步驟
　　首先安裝貝葉斯優(yōu)化依賴(lài)
　　pip 安裝貝葉斯優(yōu)化
　　主要賽跑者進(jìn)入
　　import matplotlib.pyplot as plt
import os
from bayes_opt import BayesianOptimization
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from keras.datasets import imdb
from keras.layers import Dense, Embedding, Dropout, LSTM
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing import sequence
def prepare_data(max_features, max_length):
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = imdb.load_data(path="imdb.npz",
num_words=max_features,
skip_top=0,
maxlen=None,
seed=113,
start_char=1,
oov_char=2,
<p>
index_from=3)
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_length)
x_val = sequence.pad_sequences(x_val, maxlen=max_length)
return (x_train, y_train), (x_val, y_val)
def build_and_evaluate(data, max_features, dropout=0.2, lstm_units=32, fc_hidden=128, lr=3e-4, verbose=False):
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = data
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=max_features, output_dim=lstm_units, input_length=x_train.shape[1]))
model.add(LSTM(lstm_units))
model.add(Dense(units=fc_hidden, activation=&#39;relu&#39;))
model.add(Dropout(dropout))
model.add(Dense(units=1, activation=&#39;sigmoid&#39;))
model.compile(loss=&#39;binary_crossentropy&#39;, optimizer=&#39;adam&#39;, metrics=[&#39;accuracy&#39;])
history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=100,
batch_size=512, verbose=verbose,
callbacks=[EarlyStopping(monitor=&#39;val_loss&#39;, patience=5, baseline=None),
ModelCheckpoint(model_dir + &#39;/best_model.h5&#39;, monitor=&#39;val_loss&#39;,
save_best_only=True)])
plot_history(history)
return history.history[&#39;val_acc&#39;][-1]
def plot_history(history):
# summarize history for accuracy
plt.plot(history.history[&#39;acc&#39;])
plt.plot(history.history[&#39;val_acc&#39;])
plt.title(&#39;model accuracy&#39;)
plt.ylabel(&#39;accuracy&#39;)
plt.xlabel(&#39;epoch&#39;)
plt.legend([&#39;train&#39;, &#39;test&#39;], loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
# summarize history for loss
plt.plot(history.history[&#39;loss&#39;])
　　
plt.plot(history.history[&#39;val_loss&#39;])
plt.title(&#39;model loss&#39;)
plt.ylabel(&#39;loss&#39;)
plt.xlabel(&#39;epoch&#39;)
plt.legend([&#39;train&#39;, &#39;test&#39;], loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
def overfit_batch(sample_size=2000):
max_features = 5000
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = prepare_data(max_features=max_features, max_length=10)
data = (x_train[:sample_size], y_train[:sample_size]), (x_val[:sample_size], y_val[:sample_size])
history = build_and_evaluate(data, max_features, verbose=True)
plot_history(history)
return history.history[&#39;val_acc&#39;][-1]
def bayesian_opt(data, max_features):
optimizer = BayesianOptimization(
f=build_and_evaluate(data, max_features),
pbounds={&#39;dropout&#39;: (0.0, 0.5), &#39;lstm_units&#39;: (32, 500), &#39;fc_hidden&#39;: (32, 256)},
)
optimizer.maximize(
init_points=10,
n_iter=30,
)
model_dir = &#39;models&#39;
if not os.path.exists(model_dir):
os.makedirs(model_dir)
# overfit_batch()
bayesian_opt(prepare_data(max_features=5000, max_length=500), 5000)
</p>
　　操作方法:SPA游標采集之去除重復
　　我們在做數據庫升級項目時(shí)，通常會(huì )做性能回歸測試。通俗的講就是在11g生產(chǎn)環(huán)境上運行10g生產(chǎn)庫的語(yǔ)句。導致執行計劃發(fā)生變化并最終導致性能下降的語(yǔ)句需要單獨分析和驗證。去做這個(gè)
　　我們在做數據庫升級項目時(shí)，通常會(huì )做性能回歸測試。通俗的講就是在11g生產(chǎn)環(huán)境上運行10g生產(chǎn)庫的語(yǔ)句。導致執行計劃發(fā)生變化并最終導致性能下降的語(yǔ)句需要單獨分析和驗證。為此，首先我們需要 采集 輸出 10g 上的語(yǔ)句。采集 方法分為以下幾種方式。
　　對于大型生產(chǎn)庫，我們一般的 采集 方法是：來(lái)自 awr 快照的游標和數據。為了完美捕獲所有 SQL 語(yǔ)句，我們經(jīng)常需要每天多次對游標緩存執行 采集。大部分建議是放在高峰期采集，這主要是為了防止一些SQL在被sqlset捕獲之前就被從共享池中清除了。在這個(gè)爬取的過(guò)程中，一個(gè)比較麻煩的問(wèn)題是一些文字sql的語(yǔ)句。一個(gè)例子如下：
　　select * from emp where empno=1456;
　　select * from emp where empno=1457;
　　select * from emp where empno=1458;
　　這三個(gè)SQL語(yǔ)句會(huì )一個(gè)接一個(gè)的被采集輸入，每天采集都會(huì )導致我們SQLSET的結果集越來(lái)越大。一般情況下，大型生產(chǎn)庫的SQL語(yǔ)句只有幾個(gè)w，但如果你的硬解析很多，你的采集語(yǔ)句可能在短短幾天內就超過(guò)100w。以上。然后，SQLSET 轉換為中轉表的過(guò)程會(huì )執行很長(cháng)時(shí)間。如果不好，會(huì )報ORA-01555，運行一段時(shí)間會(huì )導致轉換失敗。我被騙了幾次。也許你會(huì )說(shuō)，100w 數據，Oracle 應該盡快轉換。我必須解釋一下。我們的傳輸表實(shí)際上收錄了幾個(gè) LOB 字段和特殊的 TYPE 類(lèi)型。一旦數據量很大，可以說(shuō)速度是完全無(wú)效的。正是出于這個(gè)原因，我們需要在采集的過(guò)程中考慮一種去重的方法。
　　我們舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明。
　　1.新的SQLSET
　　SQL> exec dbms_sqltune.CREATE_SQLSET('sqlset1');
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select * from dba_sqlset;
ID NAME OWNER DESCRIPTION CREATED LAST_MODI STATEMENT_COUNT
---------- --------------- --------------- ------------------------------ --------- --------- ---------------
1 sqlset1 SYS 11-MAY-14 11-MAY-14 0
　　2.使用scott用戶(hù)，執行幾條語(yǔ)句，執行前flush共享池
　　SQL> alter system flush shared_pool;
System altered.
connect scott/tiger
select * from emp;
select * from emp where empno=1456;
select * from emp where empno=1457;
　　3. 以 sys 用戶(hù)啟動(dòng) 采集 語(yǔ)句
　　DECLARE
mycur DBMS_SQLTUNE.SQLSET_CURSOR;
BEGIN
OPEN mycur FOR
SELECT value(P)
FROM TABLE(dbms_sqltune.select_cursor_cache('parsing_schema_name in (''SCOTT'')',
NULL,
NULL,
NULL,
NULL,
1,
NULL,
'ALL')) p;
dbms_sqltune.load_sqlset(sqlset_name => 'sqlset1',
populate_cursor => mycur,
load_option => 'MERGE');
CLOSE mycur;
END;
/
SQL> select * from dba_sqlset;
ID NAME OWNER DESCRIPTION CREATED LAST_MODI STATEMENT_COUNT
---------- --------------- --------------- ------------------------------ --------- --------- ---------------
1 sqlset1 SYS 11-MAY-14 11-MAY-14 9
　　4. 查看 采集 結果
　　SQL> select sql_id,sql_text from DBA_SQLSET_STATEMENTS ;
SQL_ID SQL_TEXT
------------- --------------------------------------------------------------------------------
1srhq04p4x0zz SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL(SAMPLESUB
38mhtu5pc7d07 select * from emp where empno=1456
7hys3h7ysgf9m SELECT ATTRIBUTE,SCOPE,NUMERIC_VALUE,CHAR_VALUE,DATE_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_P
a2dk8bdn0ujx7 select * from emp
bc26hcc8td76f select * from emp where empno=1457
<p>
cw6vxf0kbz3v1 SELECT CHAR_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_PRIVS WHERE (UPPER('SQL*Plus') LIKE UPPE
d6vwqbw6r2ffk SELECT USER FROM DUAL
dyk4dprp70d74 SELECT DECODE('A','A','1','2') FROM DUAL
g4y6nw3tts7cc BEGIN DBMS_APPLICATION_INFO.SET_MODULE(:1,NULL); END;</p>
　　從這里我們可以觀(guān)察到我們的三個(gè)語(yǔ)句都是采集進(jìn)來(lái)的。這里我們可以看到我們的文字sql，如果每天游標多次采集，我們的文字sql會(huì )越來(lái)越多采集，導致SQLSET的結果集非常大。當 SQL 的數量達到數百萬(wàn)時(shí)，它使我們的轉換變得非常緩慢。如何減肥？我們來(lái)看看這個(gè) DBA_SQLSET_STATEMENTS 的結構。
　　SQL> desc DBA_SQLSET_STATEMENTS
Name Null? Type
------------------------------------------- -------- -----------------------------
SQLSET_NAME NOT NULL VARCHAR2(30)
SQLSET_OWNER VARCHAR2(30)
SQLSET_ID NOT NULL NUMBER
SQL_ID NOT NULL VARCHAR2(13)
FORCE_MATCHING_SIGNATURE NOT NULL NUMBER
SQL_TEXT CLOB
PARSING_SCHEMA_NAME VARCHAR2(30)
PARSING_SCHEMA_ID NUMBER
PLAN_HASH_VALUE NOT NULL NUMBER
BIND_DATA RAW(2000)
BINDS_CAPTURED CHAR(1)
MODULE VARCHAR2(64)
ACTION VARCHAR2(64)
ELAPSED_TIME NUMBER
CPU_TIME NUMBER
BUFFER_GETS NUMBER
DISK_READS NUMBER
DIRECT_WRITES NUMBER
ROWS_PROCESSED NUMBER
FETCHES NUMBER
EXECUTIONS NUMBER
END_OF_FETCH_COUNT NUMBER
OPTIMIZER_COST NUMBER
OPTIMIZER_ENV RAW(2000)
PRIORITY NUMBER
COMMAND_TYPE NUMBER
FIRST_LOAD_TIME VARCHAR2(19)
STAT_PERIOD NUMBER
ACTIVE_STAT_PERIOD NUMBER
OTHER CLOB
PLAN_TIMESTAMP DATE
SQL_SEQ NOT NULL NUMBER
SQL> select sql_id,sql_text,FORCE_MATCHING_SIGNATURE from DBA_SQLSET_STATEMENTS;
SQL_ID SQL_TEXT FORCE_MATCHING_SIGNATURE
------------- -------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------
1srhq04p4x0zz SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL(SAMPLESUB 4094562552765466770
38mhtu5pc7d07 select * from emp where empno=1456 16946033956547040230
7hys3h7ysgf9m SELECT ATTRIBUTE,SCOPE,NUMERIC_VALUE,CHAR_VALUE,DATE_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_P 10967007256268736959
a2dk8bdn0ujx7 select * from emp 7001777653489406494
bc26hcc8td76f select * from emp where empno=1457 16946033956547040230
cw6vxf0kbz3v1 SELECT CHAR_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_PRIVS WHERE (UPPER('SQL*Plus') LIKE UPPE 18201431879876406267
d6vwqbw6r2ffk SELECT USER FROM DUAL 17376422952071979402
dyk4dprp70d74 SELECT DECODE('A','A','1','2') FROM DUAL 1846728577492307645
g4y6nw3tts7cc BEGIN DBMS_APPLICATION_INFO.SET_MODULE(:1,NULL); END; 0
　　這里我們主要使用 FORCE_MATCHING_SIGNATURE 字段?？梢钥吹轿覀兾淖謘ql的FORCE_MATCHING_SIGNATURE的值是一樣的。這里是 547040230。所以我們需要區分這一列，并將不同的值放在自定義表中。
　　5. 去重采集
　　SQL> create table spaqc as select distinct FORCE_MATCHING_SIGNATURE from DBA_SQLSET_STATEMENTS;
Table created.
<p>
SQL> select * from spaqc;
FORCE_MATCHING_SIGNATURE
---------------------------
18201431879876406267
1846728577492307645
4094562552765466770
17376422952071979402
10967007256268736959
7001777653489406494
16946033956547040230
0
8 rows selected.</p>
　　這里需要注意的是，當FORCE_MATCHING_SIGNATURE為0時(shí)，一般會(huì )運行PL/SQL、JOB等操作，我們無(wú)法過(guò)濾掉。所以我們必須刪除第 0 行。
　　SQL> delete from spaqc where FORCE_MATCHING_SIGNATURE=0;
1 row deleted.
SQL> commit;
Commit complete.
　　6. 再次測試看看文字sql是否為采集。
　　select * from emp where empno=1458;
select * from emp where empno=1459;
select * from emp where empno=1460;
select * from emp where empno=1460 and ENAME='scott';
DECLARE
mycur DBMS_SQLTUNE.SQLSET_CURSOR;
BEGIN
OPEN mycur FOR
SELECT value(P)
FROM TABLE(dbms_sqltune.select_cursor_cache('parsing_schema_name in (''SCOTT'') and FORCE_MATCHING_SIGNATURE not in (select FORCE_MATCHING_SIGNATURE from spaqc)',
NULL,
NULL,
NULL,
NULL,
1,
NULL,
'ALL')) p;
dbms_sqltune.load_sqlset(sqlset_name => 'sqlset1',
populate_cursor => mycur,
load_option => 'MERGE');
CLOSE mycur;
END;
/
SQL> select sql_id,sql_text,FORCE_MATCHING_SIGNATURE from DBA_SQLSET_STATEMENTS ;
SQL_ID SQL_TEXT FORCE_MATCHING_SIGNATURE
------------- -------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------
1srhq04p4x0zz SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL(SAMPLESUB 4094562552765466770
38mhtu5pc7d07 select * from emp where empno=1456 16946033956547040230
7hys3h7ysgf9m SELECT ATTRIBUTE,SCOPE,NUMERIC_VALUE,CHAR_VALUE,DATE_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_P 10967007256268736959
a2dk8bdn0ujx7 select * from emp 7001777653489406494
bc26hcc8td76f select * from emp where empno=1457 16946033956547040230
cw6vxf0kbz3v1 SELECT CHAR_VALUE FROM SYSTEM.PRODUCT_PRIVS WHERE (UPPER('SQL*Plus') LIKE UPPE 18201431879876406267
d6vwqbw6r2ffk SELECT USER FROM DUAL 17376422952071979402
d8fw5smyjva0b select * from emp where empno=1460 and ENAME='scott' 17445701640293030006
dyk4dprp70d74 SELECT DECODE('A','A','1','2') FROM DUAL 1846728577492307645
g4y6nw3tts7cc BEGIN DBMS_APPLICATION_INFO.SET_MODULE(:1,NULL); END; 0
10 rows selected.
　　這里我們看到采集沒(méi)有輸入文字sql，我們實(shí)現了游標采集的過(guò)濾。

　　解決方案:web開(kāi)發(fā)如何做好爬蟲(chóng)爬過(guò)來(lái)的網(wǎng)站服務(wù)器
　　文章采集調用各種接口如百度等，然后你可以把你的網(wǎng)頁(yè)發(fā)上來(lái)?；蛘吣阌刑厥庖罂梢宰约鹤鰝€(gè)爬蟲(chóng)爬過(guò)來(lái)。一般人不懂人家的網(wǎng)站背后，有多少技術(shù)交流和一堆的攻略文章。最簡(jiǎn)單的，
　　把爬蟲(chóng)爬到你的網(wǎng)站上面去，然后設置成301跳轉到你的網(wǎng)站就好了。
　　把爬蟲(chóng)程序放到你的服務(wù)器上，然后爬到的數據如果有需要，會(huì )自動(dòng)去你的服務(wù)器里面獲取。有一些專(zhuān)門(mén)做web開(kāi)發(fā)的公司提供爬蟲(chóng)服務(wù)，
　　
　　我好像也搞不定，
　　專(zhuān)門(mén)為這個(gè)問(wèn)題也想了好久，
　　1、利用googleapi,soreally
　　2、利用w3ctech/html5databasev1去爬去csv文件
　　
　　3、用nodejs+mysql的xml去抓取
　　4、下載其他爬蟲(chóng)程序,ib數據抓取，抓取。
　　雖然我不懂爬蟲(chóng)但是我的親戚用爬蟲(chóng)抓的彩票
　　我是一般學(xué)自動(dòng)化的，從業(yè)這個(gè)有四年了，覺(jué)得相關(guān)的東西太多了，所以打算把爬蟲(chóng)基礎做好，盡量能自己寫(xiě)一個(gè)真正做到高并發(fā)的爬蟲(chóng)。要弄懂它，思路很重要，如果一開(kāi)始就想面面俱到估計我們這些不入流的也弄不出好的產(chǎn)品。目前打算學(xué)python，我的另一個(gè)回答，
　　說(shuō)下自己。也就是曾經(jīng)做過(guò)1家公司網(wǎng)站，負責流量轉化和移動(dòng)流量。工具就是chrome插件和自己寫(xiě)的爬蟲(chóng)?，F在自己寫(xiě)的爬蟲(chóng)就有上千萬(wàn)。然后都是采取相對獨立的流量渠道（老板說(shuō)電視臺和門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，電視臺門(mén)戶(hù)都會(huì )貼廣告）流量轉化了。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站廣告收入大概1/3吧，但還是非?？捎^(guān)的。而且我在電視臺還做過(guò)小型featureproject做聯(lián)網(wǎng)推廣(remoteprogramming)，類(lèi)似facebook每個(gè)大使下面都有facebooksubscribe的廣告收入。

　　事實(shí):api自己的爬蟲(chóng)去爬豆瓣電影信息，有沒(méi)有解決方案？
　　文章采集調用的是公開(kāi)接口。如果是自己寫(xiě)爬蟲(chóng)來(lái)爬豆瓣的電影，相當于發(fā)布一條豆瓣電影的信息。不過(guò)，因為豆瓣的信息已經(jīng)比較多了，爬取一次的費用有點(diǎn)太高了。有沒(méi)有解決方案？有！利用豆瓣api封裝自己的爬蟲(chóng)去爬豆瓣電影信息，參考代碼：staticvoidspider(webspider,nodejsnodejs){stringbook_id=null;stringcolumn_id=null;stringmovie_id=null;//將電影信息封裝成key，以后可以根據這個(gè)key來(lái)進(jìn)行ip和手機號的搜索stringfield_id="field_id";nodejs.get(book_id,column_id,field_id);}方法的實(shí)現我正在寫(xiě)，暫時(shí)不保證效果。
　　
　　從搜索后ip的變化可以判斷，好像是因為推廣信息。
　　可以參考這篇文章：，每個(gè)人也要分發(fā)布到更多的不同平臺，例如微博、豆瓣、知乎、朋友圈、百度搜狗等等。針對這些平臺的不同需求，會(huì )有不同的爬蟲(chóng)。
　　
　　發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器上你只是保存一個(gè)變量對方請求發(fā)送你的變量到服務(wù)器ip而已。
　　分享一個(gè)我自己寫(xiě)的部分，如果對方想要電影信息，可以對標題和分享數額設置一個(gè)條件，比如每個(gè)分享數超過(guò)5元就發(fā)送一條電影信息給對方。
　　如果你都無(wú)法給userid，那么對方怎么發(fā)私信給你，

　　解決方案:無(wú)需重啟應用，動(dòng)態(tài)采集任意點(diǎn)位日志
　　作者 | 玉山
　　實(shí)際系統通常具有很高的復雜性。我們使用 Trace、Log、Metric 三駕馬車(chē)，讓我們的系統具備一定的可觀(guān)測性，但是觀(guān)測的位置和信息往往是固定的，遇到的問(wèn)題往往是出乎意料的，導致我們能夠定位問(wèn)題的范圍，但是很難更進(jìn)一步，這時(shí)候我們需要采集信息來(lái)幫助我們在我們想要的地方，這在通常的實(shí)踐中意味著(zhù)然后我們需要添加日志記錄邏輯并重新啟動(dòng)應用程序，這價(jià)格昂貴，失去了現場(chǎng)。借助日志管理，只需要在控制臺中配置規則，即可動(dòng)態(tài)采集任意點(diǎn)信息，無(wú)需重啟應用。接下來(lái)，我們將通過(guò)一個(gè)假設的故障排除過(guò)程來(lái)簡(jiǎn)要介紹日志管理的實(shí)踐。
　　動(dòng)態(tài)日志打印
　　假設我們有一個(gè)簡(jiǎn)單的請求調用鏈接，用于請求數據庫，如圖所示。當調用鏈路的請求異常時(shí)，在定位問(wèn)題的過(guò)程中，我們往往需要知道調用棧信息，然后查看棧上的Methods，獲取這些方法的參數、返回值、異常等信息，從而幫助我們找出問(wèn)題的原因。有了日志治理的能力，我們就可以輕松的進(jìn)行這些操作。
　　這種場(chǎng)景下，當發(fā)現AppB的/sql請求部分報錯，但是我們還沒(méi)有提前寫(xiě)出可以記錄有效信息的日志，那么我們可以配置一個(gè)日志管理規則，打印現場(chǎng)棧信息來(lái)獲取我們需要檢查的方法列表，然后逐個(gè)方法進(jìn)一步分析。我們選擇 /sql 作為目標。如果不知道具體的界面，可以保持默認選擇all。
　　由于我們只需要分析錯誤請求，在過(guò)濾規則條件中開(kāi)啟異常過(guò)濾，在打印內容中選擇調用棧，其他內容可以根據需要選擇。
　　開(kāi)啟這條規則后，可以看到系統幫助我們打印日志文件中收錄堆棧信息的日志：
　　/home/admin/.opt/ArmsAgent/logs/mse-log-governance.log
　　在 com.mysql.cj.jdbc.ClientPreparedStatement.executeQuery(ClientPreparedStatement.java:989)
　　在 com.alibaba.druid.pool.DruidPooledPreparedStatement.executeQuery(DruidPooledPreparedStatement.java:213)
　　在 com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidCon.doCommon(DruidCon.java:57)
　　在 com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidService.query(DruidService.java:15)
　　在 com.alibabacloud.mse.demo.BApplication$AController.sql(BApplication.java:89)
　　在 sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
　　在 sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
　　在 sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
　　
　　通過(guò)截取其中的一些，我們可以發(fā)現其中一些是我們自己的業(yè)務(wù)邏輯方法，也是我們需要關(guān)注的方法。我們可以繼續使用日志管理的能力來(lái)獲取這些方法的現場(chǎng)信息，比如參數、返回值、類(lèi)加載器等等。
　　自己的業(yè)務(wù)邏輯方法：com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidCon.doCommon com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidService.query
　　以 doCommon 方法為例，我們只需要添加一個(gè)新的規則來(lái)指定自定義方法。
　　然后在過(guò)濾規則條件中開(kāi)啟異常過(guò)濾，在打印內容中選擇請求參數，其他內容可以根據需要選擇。
　　開(kāi)啟這條規則后，可以看到系統幫我們打印了JSON格式的日志信息，包括我們檢查的參數信息：
　　/home/admin/.opt/ArmsAgent/logs/mse-log-governance.log
　　{
　　"appName": "app-b",
　　“屬性”： {
　　“mse.tag”：“基地”，
　　"mse.param": "{\"sql\":\"select * from log_demo where id = ?\",\"id\":\"1\"}",
　　“mse.app.tag”：“基礎”，
　　“mse.service.type”：“自定義”
　　},
　　“結束時(shí)間”：28，
　　“事件”：{}，
　　"ip": "10.0.0.166",
　　"名稱(chēng)": "com.alibabacloud.mse.demo.service.DruidCon:doCommon(java.lang.String,int)",
　　“需要記錄”：是的，
　　“parentId”：-46695586，
　　
　　“規則標識集”：[
　　288
　　],
　　“spanId”：-86744300，
　　“開(kāi)始時(shí)間”：25，
　　“狀態(tài)代碼”：2，
　　“traceId”：“ea1a00009d231724d0001”
　　}
　　上面只是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，但是可以發(fā)現日志管理的能力讓我們可以在Java方法中的任意點(diǎn)采集信息，將檢查工作變成零代碼和動(dòng)態(tài)，因為不需要重復在測試環(huán)境中添加日志代碼并不斷重啟應用，可以大大降低一些在測試環(huán)境中難以重現的問(wèn)題的排查難度。
　　日記采集
　　開(kāi)啟日志管理功能后，我們的日志會(huì )自動(dòng)滾動(dòng)保存到本地。為了滿(mǎn)足存儲或者進(jìn)一步分析的需要，我們可以將這些日志采集放到日志服務(wù)系統中。這里我們以 SLS 的 Logtail 采集 模式為例。
　　配置Logtail 采集 日志
　　通過(guò)組件或其他方式在我們的集群或實(shí)例中安裝Logtail后，即可通過(guò)日志服務(wù)SLS控制臺完成log采集的配置。具體請參考SLS日志服務(wù)的相關(guān)文檔。. 我們只關(guān)注其中的一些配置，首先是Logtail配置。在K8s集群場(chǎng)景下，我們需要的配置如下：
　　使用 OneAgent 時(shí)，日志路徑為：/home/admin/.opt/ArmsAgent/plugins/ArmsAgent/logs/mse-log-governance.log
　　二是查詢(xún)分析配置。在控制臺配置過(guò)程中，我們可以選擇自動(dòng)生成索引或稍后在 SLS 控制臺中添加索引。為方便我們分析，建議對statusCode、ruleIdSet、name、appName等字段添加索引。
　　查看日志
　　一段時(shí)間后，可以在 SLS 控制臺中查看采集的日志，并在查詢(xún)分析的幫助下進(jìn)行處理。
　　概括
　　借助現有的日志管理能力，我們可以動(dòng)態(tài)采集任意點(diǎn)信息，無(wú)需重啟應用。同時(shí)，由于日志管理在采集信息時(shí)會(huì )引入鏈接信息，分析起來(lái)比較復雜。調用問(wèn)題時(shí)效果很好。目前日志管理的信息采集會(huì )以JSON格式存儲在本地，我們可以使用SLS等日志服務(wù)系統提供的采集方法采集做進(jìn)一步的查詢(xún)分析，后續日志管理會(huì )不斷完善和優(yōu)化，采集的信息組織完全兼容OpenTelemetry標準，進(jìn)一步提供符合標準的完整上報方式。
　　解決方案:個(gè)推 解決Android應用后臺運行無(wú)法接受推送的問(wèn)題
　　【問(wèn)題描述】
　　這個(gè)問(wèn)題只出現在A(yíng)ndoid上，因為iOS端使用APNS，所以推送可以及時(shí)送達。
　　使用push推送時(shí)，一旦用戶(hù)將應用切換到后臺，推送時(shí)會(huì )顯示success_offline，即離線(xiàn)的cilentID。
　　事實(shí)上，此時(shí)應用程序并沒(méi)有被系統殺死，只是已經(jīng)無(wú)法接收推送消息了。即使您重新打開(kāi)APP，您也不會(huì )收到任何消息，無(wú)論是之前的消息還是之后推送的消息。
　　【解決方案】
　　首先，確保APP后臺的進(jìn)程沒(méi)有被殺死。一位推送官方給出了各個(gè)系統的設置
　　強烈鼓勵大家閱讀蠟筆小新的《推用中的各種坑》@蠟筆小新
　　【解決過(guò)程】
　　本來(lái)以為是sdk版本推送的問(wèn)題。5+SDK集成的個(gè)人版是2.7.0.0，現在正式發(fā)布的版本是2.9.3.0。但是下載并編譯Getui官方SDK后，后臺仍然無(wú)法接受消息。
　　我使用的開(kāi)發(fā)機器是小米5，在“更多應用”中查看時(shí)發(fā)現，當應用后臺運行時(shí)，“正在運行”應用列表中會(huì )顯示APP的名稱(chēng)，顯示“1進(jìn)程和0服務(wù)”。然后大約五秒鐘后，該應用程序從“運行”列表中消失，并出現在“緩存”列表中。
　　但是Getui SDK有一個(gè)后臺服務(wù)叫做NotificationCenter，用來(lái)管理推送消息。也就是說(shuō)，我們的應用程序沒(méi)有成功調用 NoticationCenter 服務(wù)。
　　但是我只知道一點(diǎn)Android開(kāi)發(fā)的知識（web全棧夠花精力了~老板加薪~），只能?chē)L試用Native.js拉一個(gè)PushService，但是它不起作用。失敗的。
　　拉起服務(wù)的代碼是這樣的：
　　 var main = plus.android.runtimeMainActivity();
var Intent = plus.android.importClass('android.content.Intent');
var intent = new Intent();
var serviceName = 'com.igexin.sdk.PushService';//把這里換成其他Service的名字，也可以實(shí)現拉取自定義的Service
intent.setClassName(main, serviceName);
main.startService(intent);
　　注意：將 serviceName 替換為 'com.igexin.sdk.PushServiceForUser' 可以拉起 NoticationCenterForUser 服務(wù)。我以為和PushService一樣，結果發(fā)現這個(gè)服務(wù)對推送什么都沒(méi)有用……
　　然后做了對比，發(fā)現在Getui的官方Demo中，AndroidManifest.xml中，SDK的兩個(gè)activity存在一些差異。
　　第一部分：
　　
　　第二部分
　　這里的流程屬性名稱(chēng)與核心推送服務(wù)相同
　　然后我google了一下，這個(gè)屬性的作用是：
　　 android:process
應在其中運行 Activity 的進(jìn)程的名稱(chēng)。正常情況下，應用的所有組件都在為應用創(chuàng )建的默認進(jìn)程名稱(chēng)內運行，您無(wú)需使用該屬性。 但在必要時(shí)，您可以使用該屬性替換默認進(jìn)程名稱(chēng)，以便讓?xiě)媒M件散布到多個(gè)進(jìn)程中。
如果為該屬性分配的名稱(chēng)以冒號（“:”）開(kāi)頭，則會(huì )在需要時(shí)創(chuàng )建應用專(zhuān)用的新進(jìn)程，并且 Activity 會(huì )在該進(jìn)程中運行。如果進(jìn)程名稱(chēng)以小寫(xiě)字符開(kāi)頭，Activity 將在該名稱(chēng)的全局進(jìn)程中運行，前提是它擁有相應的權限。這可以讓不同應用中的組件共享一個(gè)進(jìn)程，從而減少資源占用。
元素的 process 屬性可為所有組件設置一個(gè)不同的默認進(jìn)程名稱(chēng)。
　　點(diǎn)擊這里查看官方文檔
　　因此，猜測一下，因為主activity沒(méi)有運行在pushservice進(jìn)程中，所以后臺push服務(wù)無(wú)法成功啟動(dòng)。
　　添加到主要活動(dòng)
　　android:process=":pushservice"
　　這個(gè)屬性，發(fā)現NotificationCenter進(jìn)程正常啟動(dòng)。并且應用后臺運行后，服務(wù)正常運行，可以正常接收推送信息。
　　問(wèn)題解決了，但是我對Android開(kāi)發(fā)了解不多，所以不知道這會(huì )有什么副作用。但是，內存消耗和網(wǎng)絡(luò )連接似乎是正常的，沒(méi)有觀(guān)察到嚴重的后果。
　　前后花了兩天一夜的時(shí)間，程序員沒(méi)有人權~

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　　匯總:網(wǎng)站文章采集器的關(guān)鍵詞定時(shí)采集偽原創(chuàng )發(fā)布怎么處理？
　　網(wǎng)站文章采集器，很多站長(cháng)朋友問(wèn)我如何批量抓取網(wǎng)頁(yè)內容或鏈接。不同cms的文章的內容經(jīng)常被收錄偽原創(chuàng )發(fā)帖怎么辦？有沒(méi)有什么好用的文章采集網(wǎng)站文章采集器，然后結合相應的SEO優(yōu)化設置，一鍵自動(dòng)提交到各大搜索引擎網(wǎng)站索引和搜索引擎優(yōu)化排名。
　　如何確定 網(wǎng)站文章采集器 的 關(guān)鍵詞。首先，我們需要識別網(wǎng)站的核心關(guān)鍵詞。然后基于網(wǎng)站文章采集器提供的長(cháng)尾關(guān)鍵詞函數進(jìn)行大規模長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。
　　您的 網(wǎng)站 上的 關(guān)鍵詞 不是目標關(guān)鍵詞，但也推動(dòng)了搜索流量，稱(chēng)為長(cháng)尾 關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞長(cháng)尾的特點(diǎn)是長(cháng)度較長(cháng)網(wǎng)站采集器使用方便，通常由2-3個(gè)單詞甚至短語(yǔ)組成，存在于內容頁(yè)面中，除了標題的內容頁(yè)面，也存在于內容中。搜索量小且不穩定。
　　長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 客戶(hù)轉化為 網(wǎng)站 產(chǎn)品客戶(hù)的概率比目標客戶(hù)關(guān)鍵詞 高得多。具有大量長(cháng)尾關(guān)鍵字的中型到大型 網(wǎng)站 會(huì )帶來(lái)非常大的總流量。長(cháng)尾的基本屬性是：擴展性強、針對性強、范圍廣。
　　
　　長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 的幾種形式是非常準確地定位公司產(chǎn)品或 網(wǎng)站 的詞。這些 關(guān)鍵詞 是搜索引擎引入的具有明確目標需求的用戶(hù)。這些人對你經(jīng)營(yíng)的網(wǎng)站產(chǎn)品有清楚的了解，但這群人只是網(wǎng)站流量的一小部分。
　　網(wǎng)站文章采集器的關(guān)鍵詞決定了我們將如何處理采集收到的文章的內容，以利于SEO優(yōu)化。
　　我們可以為搜索引擎創(chuàng )建 偽原創(chuàng ) 內容。如何處理？
　　網(wǎng)站上文章的來(lái)源大致有四種：原創(chuàng )、偽原創(chuàng )、轉載、采集。更不用說(shuō)原創(chuàng )了。搜索引擎喜歡原創(chuàng )內容電話(huà)號碼采集系統，并且最容易找到收錄。緊隨其后的是 偽原創(chuàng ) 并轉載。轉載和抄襲往往是聯(lián)系在一起的。高質(zhì)量的轉載可能有助于網(wǎng)站 索引，但搜索引擎是判斷性的，對非原創(chuàng )文章 非常敏感。
　　是你的網(wǎng)站cms，亦有cms，cms，cms，蘋(píng)果cms，cms，美圖cms, cms, Pool,,,,, Ocean cms, cms, EMLOG,,, TWcms, Subpen Theme, 迅瑞cms所有專(zhuān)業(yè)cms 可以通過(guò)關(guān)鍵字偽原創(chuàng )文章 采集。
　　
　　轉載過(guò)多只會(huì )被搜索引擎判定為抄襲，無(wú)效。網(wǎng)站文章采集器采集文章更是大忌，只會(huì )讓你的網(wǎng)站垃圾郵件網(wǎng)站，甚至被搜索引擎判定為作弊，你的 網(wǎng)站 永遠不會(huì )有光明的未來(lái)。因此，在沒(méi)有原創(chuàng )文章 的情況下，應該考慮寫(xiě)成偽原創(chuàng )文章。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)自帶搜索引擎偽原創(chuàng )內容處理功能，支持批量文章偽原創(chuàng )。
　　在眾多的SEO因素中，網(wǎng)站標題和網(wǎng)站描述無(wú)疑是非常重要的。這是搜索引擎判斷網(wǎng)頁(yè)內容的主要依據，也是搜索引擎排名網(wǎng)站的關(guān)鍵因素。標題表示網(wǎng)頁(yè)的主題，而描述簡(jiǎn)要概述了網(wǎng)頁(yè)的內容。
　　在 網(wǎng)站 中，如果每個(gè)頁(yè)面都有相同的標題或描述，則為 網(wǎng)站 編制索引非常糟糕。因此，搜索引擎可能會(huì )判斷 網(wǎng)站 上有大量重復頁(yè)面并拒絕收錄它們。如果您的 網(wǎng)站 在搜索引擎上留下如此糟糕的印象，那么這對排名來(lái)說(shuō)并不是一件好事。
　　標題和描述，像網(wǎng)站網(wǎng)站采集器這樣簡(jiǎn)單易用的搜索引擎，往往具有以下特點(diǎn)： 1、每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的標題和描述都是唯一的。2.每個(gè)頁(yè)面的標題和描述準確地傳達了頁(yè)面的內容主題。3.使用簡(jiǎn)單流暢的文字描述，不要使用關(guān)鍵詞來(lái)混淆。4、合理安排待優(yōu)化的關(guān)鍵詞。
　　歸根結底，我們的 網(wǎng)站 是為用戶(hù)服務(wù)的。網(wǎng)頁(yè)的標題和標題會(huì )直接出現在搜索結果頁(yè)面上，他們的用戶(hù)體驗直接決定了網(wǎng)站的點(diǎn)擊率。所以我們正在編寫(xiě) 網(wǎng)站 標題和。今天關(guān)于網(wǎng)站文章采集器的講解就到這里，下期會(huì )分享更多SEO相關(guān)知識和SEO技巧。

　　技巧:編程新手該如何調優(yōu)程序？程序員必備性能調優(yōu)利器——火焰圖
　　本文主要分享使用火焰圖的技巧，介紹systemtap的原理和機制，如何使用火焰圖快速定位性能問(wèn)題的原因，加深對systemtap的理解。
　　讓我們回想一下，作為編程新手，我們是如何調整程序的？通常依靠沒(méi)有數據的主觀(guān)假設，稍有經(jīng)驗的同學(xué)會(huì )分兩塊或一卷調試差異代碼。這種定位問(wèn)題的方法不僅費時(shí)費力，而且不具有普遍性。在遇到其他類(lèi)似的性能問(wèn)題時(shí)，需要反復踩坑填坑，那么如何避免這種情況呢？
　　有句話(huà)叫：兵欲行善，必先利其器。個(gè)人認為，程序員也需要一把“利器”來(lái)定位性能問(wèn)題。就像醫生看病人一樣，需要依靠專(zhuān)業(yè)的醫療工具（如X光片、聽(tīng)診器等）進(jìn)行診斷，最終根據患者的檢測結果快速準確地定位病因。醫療工具。性能調優(yōu)工具（如 perf / gprof 等）用于性能調優(yōu)，就像 X 射線(xiàn)用于患者一樣。他們可以查明程序的性能瓶頸。
　　但是，常用的性能調優(yōu)工具perf等只能在單個(gè)顯示中列出調用堆?；蚍欠謱訒r(shí)間分布，不夠直觀(guān)。這里推薦大家一起使用火焰圖，更直觀(guān)的呈現perf采集等工具的數據。
　　初識火焰圖
　　火焰圖（Flame Graph）是由 Linux 性能優(yōu)化大師 Brendan Gregg 發(fā)明的。與所有其他分析方法不同，Flame Graph 從全局角度看待時(shí)間分布。它從底部到頂部列出了所有可能的原因 性能瓶頸的調用堆棧。
　　火焰圖的整個(gè)圖看起來(lái)像一個(gè)跳動(dòng)的火焰，這就是它的名字的由來(lái)。
　　火焰圖有以下特點(diǎn)（這里以on-cpu火焰圖為例）：
　　火焰圖類(lèi)型
　　常見(jiàn)的火焰圖類(lèi)型有 On-CPU、Off-CPU 以及 Memory、Hot/Cold、Differential 等。它們適合什么樣的問(wèn)題？
　　這里筆者主要使用了On-CPU、Off-CPU和Memory火焰圖，所以這里只是對這三個(gè)火焰圖進(jìn)行對比，歡迎大家補充指正。
　　火焰圖分析技巧的縱軸代表調用棧的深度（棧幀數），用來(lái)表示函數之間的調用關(guān)系：下面的函數是上面函數的父函數。橫軸代表調用頻率。網(wǎng)格的寬度越大，就越有可能成為瓶頸。不同類(lèi)型的火焰圖適用于不同的優(yōu)化場(chǎng)景。例如，on-cpu 火焰圖適用于分析 CPU 使用率較高的問(wèn)題函數，而 off-cpu 火焰圖適用于解決阻塞和鎖搶占問(wèn)題。無(wú)意義的東西：橫序是為了聚合，與函數之間的依賴(lài)或調用關(guān)系無(wú)關(guān)；火焰圖的各種顏色是為了方便區分，本身并無(wú)特殊含義。更多實(shí)踐：進(jìn)行性能優(yōu)化，自覺(jué)使用火焰圖法。如何繪制火焰圖以進(jìn)行性能調整（如果有時(shí)間）？
　　要生成火焰圖，您必須有一個(gè)方便的動(dòng)態(tài)跟蹤工具，如果操作系統是 Linux，通常是 perf 或 systemtap 之一。其中，perf相對來(lái)說(shuō)比較常用。大部分Linux系統都收錄perf，可以直接使用；SystemTap 在監控方面更強大、更靈活。關(guān)于如何使用perf繪制火焰圖，網(wǎng)上有很多文章，所以本文將以SystemTap為例。
　　SystemTap 是一個(gè)動(dòng)態(tài)跟蹤工具。它利用探針機制來(lái)采集內核或應用程序的運行信息，使您無(wú)需修改??內核和應用程序的代碼即可獲得豐富的信息，幫助您分析和定位所需的故障排除問(wèn)題。SystemTap 定義了類(lèi)似的 DSL 腳本語(yǔ)言，方便用戶(hù)根據需要自由擴展。但是，與動(dòng)態(tài)跟蹤的鼻祖 DTrace 不同，SystemTap 沒(méi)有駐留的內核運行時(shí)。它需要先將腳本編譯成內核模塊，然后插入內核執行。這也會(huì )導致 SystemTap 啟動(dòng)緩慢并依賴(lài)于完整的調試符號表。
　　使用SystemTap繪制火焰圖的主要流程如下：
　　本文的演示步驟將基于操作系統 Tlinux 2.2
　　安裝 SystemTap 和 OS 符號調試表
　　使用 yum 工具安裝 systemtap：
　　yum install systemtap systemtap-runtime
　　由于systemtap工具依賴(lài)于完整的調試符號表，生產(chǎn)環(huán)境下不同機器的內核版本不同（雖然都是Tlinux 2.2版本，但是內核版本之后的次要版本不同，可以通過(guò)uname -a 命令），所以我們還需要安裝 kernel-debuginfo 包和 kernel-devel 包。我在這里安裝了這兩個(gè)依賴(lài)包。
　　
　　kernel-devel-3.10.107-1-tlinux2-0046.x86_64
kernel-debuginfo-3.10.107-1-tlinux2-0046.x86_64
　　根據需要繪制的火焰圖類(lèi)型和工藝類(lèi)型選擇合適的腳本
　　使用 SystemTap 統計相關(guān)數據，往往需要根據其語(yǔ)法編寫(xiě)腳本，有一定的門(mén)檻。好在 github 上的春哥（agentzh）開(kāi)源了他常用的兩套 SystemTap 腳本：openresty-systemtap-toolkit 和 stapxx，這兩套工具集可以覆蓋 C 進(jìn)程、nginx 進(jìn)程和 Openresty 進(jìn)程的大部分性能問(wèn)題場(chǎng)景。
　　我們這里需要繪制off-cpu火焰圖，所以使用sample-bt-off-cpu腳本
　　生成內核模塊
　　現在我們已經(jīng)安裝了統計腳本和systemtap，可以正常使用了，但是由于systemtap是通過(guò)生成內核模塊來(lái)統計相關(guān)探針的統計信息，而tlinux要求所有運行的內核模塊首先到達tlinux平臺簽名才能運行，所以：
　　所以需要先修改off-cpu腳本生成內核模塊；然后簽署內核模塊；最后使用systemtap命令手動(dòng)運行腳本統計監控數據
　　systemtap執行流程如下：
　　所以我們在這里修改off-cpu stap腳本，讓它只完成第四階段，只生成一個(gè)內核模塊
　　// 在 stap 命令后增加 -p4 參數，告訴systemtap，當前只需要執行到第四階段
open my $in, "|stap -p4 --skip-badvars --all-modules -x $pid -d &#39;$exec_path&#39; --ldd $d_so_args $stap_args -"
or die "Cannot run stap: $!\n";
　　修改后運行腳本生成內核模塊
　　// -p 8682 是需要監控的進(jìn)程的進(jìn)程號
// -t 30 是指會(huì )采樣30秒
./sample-bt-off-cpu -p 8692 -t 30
　　生成的內核模塊名稱(chēng)為stap_xxxxx.ko。由于讀者無(wú)需關(guān)心內核模塊的簽名，本章略過(guò)。
　　運行內核模塊統計
　　內核模塊簽名后，可以使用staprun命令手動(dòng)運行相關(guān)內核模塊
　　命令：
　　// 注意：簽名腳本會(huì )將生產(chǎn)的內核模塊重命名，需要將名字改回去……（腳本bug）
<p>
staprun -x {進(jìn)程號} {內核模塊名} > demo.bt</p>
　　值得注意的是，被監控的進(jìn)程必須有一定的systemtap負載才能采集獲取相關(guān)數據，即采集時(shí)也需要有一定的請求量（通常自己構建請求，對過(guò)程進(jìn)行壓力測試）
　　將統計數據轉換為火焰圖
　　一旦你有了統計數據 demo.bt，你就可以使用火焰圖工具來(lái)繪制火焰圖
　　下載FlameGraph，鏈接：
　　命令：
　　./stackcollapse-stap.pl demo.bt > demo.folded
./flamegraph.pl demo.folded > demo.svg
　　這給出了 off-cpu 火焰圖：
　　看圖說(shuō)話(huà)
　　趁熱打鐵，通過(guò)幾張火焰圖熟悉火焰圖的使用方法
　　圖片來(lái)自春歌微博或個(gè)人近期定位問(wèn)題
　　On-cpu 火焰圖 Apache APISIX QPS 急劇下降問(wèn)題
　　Apache APISIX是一款開(kāi)源的國產(chǎn)高性能API網(wǎng)關(guān)。在選型和壓測過(guò)程中發(fā)現，當路由匹配不同場(chǎng)景時(shí)，QPS急劇下降。當它的CPU（48核）占用率接近100%，QPS幾千，通過(guò)繪制火焰圖，發(fā)現主要時(shí)間都花在了一個(gè)插表階段（lj_cf_table_insert）。分析代碼發(fā)現表還沒(méi)有釋放。每次路由不匹配，就會(huì )插入數據，導致表越來(lái)越大。后續插入耗時(shí)過(guò)長(cháng)，導致 QPS 下降。
　　off-cpu 火焰圖 nginx mutex 問(wèn)題
　　這是一個(gè) nginx 的 off-cpu 火焰圖。我們可以快速鎖定到 ngx_common_set_cache_fs_size -&gt; ngx_shmtx_lock -&gt; sem_wait。這個(gè)邏輯使用了互斥鎖，這使得 nginx 進(jìn)程的大部分阻塞等待時(shí)間都花在了獲取鎖上。
　　代理監控報告斷點(diǎn)問(wèn)題
　　這是代理的非 CPU 火焰圖。它是一個(gè)多線(xiàn)程異步事件模型。主線(xiàn)程處理每條消息，多個(gè)線(xiàn)程負責配置和傳遞或監控和報告的職責。目前的問(wèn)題是監控上報性能差，無(wú)法在周期（一分鐘）內完成監控數據上報，導致監控斷點(diǎn)。通過(guò)off-cpu火焰圖，我們可以分析出上報線(xiàn)程在使用curl_easy_perform接口收發(fā)http監控數據報文時(shí)花費了很多時(shí)間。
　　核心方法:百度SEO優(yōu)化基礎的方法和技巧
　　每個(gè)網(wǎng)站admin都希望自己的網(wǎng)站被百度搜索引擎點(diǎn)贊，但實(shí)際操作并不簡(jiǎn)單。其實(shí)這并不是說(shuō)引擎優(yōu)化很難做到，而是我們過(guò)于注重優(yōu)化，導致網(wǎng)站本身的問(wèn)題，導致搜索引擎排名跟不上.
　　1、做好SEO推廣關(guān)鍵詞分析。
　　
　　做好百度推廣關(guān)鍵詞分析是做好百度搜索引擎優(yōu)化推廣的關(guān)鍵一步，關(guān)系到優(yōu)化效果。因此，我們需要依靠網(wǎng)站的話(huà)題和用戶(hù)的搜索習慣來(lái)篩選準確的關(guān)鍵詞進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)，關(guān)鍵詞的搜索量。轉化率也需要分析。
　　2.內容更新。
　　做好百度SEO推廣，需要保持內容定期更新，但不是簡(jiǎn)單的復制粘貼，而是要堅持寫(xiě)原創(chuàng )，有自己的亮點(diǎn)內容，呈現更好內容給用戶(hù)，不僅有利于SEO推廣和爬取，還可以獲得點(diǎn)擊量，提高營(yíng)銷(xiāo)SEO排名。
　　3.鏈接布局。
　　
　　鏈接布局將整個(gè)網(wǎng)站有機地連接起來(lái)，給整個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面一個(gè)整體的效果，而不是孤立的。同時(shí)，通過(guò)交換優(yōu)質(zhì)友情鏈接，可以提高網(wǎng)站的PR值和網(wǎng)站的更新率。
　　4、網(wǎng)站架構布局合理。
　　網(wǎng)站結構布局合理，符合百度SEO推廣搜索引擎的蜘蛛爬取偏好。因此，有必要避免設計不當的 網(wǎng)站 結構。實(shí)現樹(shù)形目錄結構。網(wǎng)站導航和鏈接優(yōu)化，保持簡(jiǎn)潔明了。
　　百度的搜索引擎算法在不斷更新，搜索引擎優(yōu)化的日常工作也會(huì )隨著(zhù)算法的不斷調整而不斷調整。建議大家繼續探索，不斷跟隨變化，尋找更合適、更精準的優(yōu)化方法，保證網(wǎng)站更好的發(fā)展。

　　匯總:通過(guò)f1-5招聘名單數據分析，如何利用excel將文本分離？
　　
　　文章采集調用了“中國搜索產(chǎn)品發(fā)展基金”提供的公共數據、api接口，依托api技術(shù)對結構化數據進(jìn)行分析和處理，提取出數據產(chǎn)品本身不存在的字段信息。用戶(hù)可以對這些信息進(jìn)行信息統計，獲取數據產(chǎn)品本身不存在的字段信息。作者：admitwrite留學(xué)平臺導師cqzhou(微信:admitwrite)在英國cv/cvbasedphdprogramincomputationalfinanceandquantitativefinance中，ra常常遇到很多困惑：有些知名機構不光要求你有數據或模型背景，還要求你會(huì )寫(xiě)代碼，而且要有人幫你干活。
　　
　　在你寫(xiě)出令人信服的代碼之前，不但你自己developeddatasourceroutine不可靠，而且機構也未必愿意花時(shí)間去secondarytraining或者rewards部門(mén)給你打出你的名字。ra希望找到“能干活”的人，并且實(shí)際上這類(lèi)人很難找。那么，如何從數據角度推斷出機構的實(shí)際業(yè)務(wù)情況呢？從什么角度判斷？dd推送過(guò)來(lái)的數據可以直接作為knowledgemap，幫助ra提前篩選，進(jìn)而確定機構真實(shí)實(shí)力。
　　通過(guò)f1-5招聘名單數據分析，ra總結了機構排名前10位都有哪些特質(zhì)。2015年的排名情況如下圖：本文通過(guò)前10大的機構分析，得出機構招聘方面最重要的招聘經(jīng)驗、實(shí)習經(jīng)驗、個(gè)人素質(zhì)、項目經(jīng)驗、工作經(jīng)驗的看重程度。我們將模型拆分，就其中的實(shí)習經(jīng)驗和項目經(jīng)驗進(jìn)行闡述和總結。下面會(huì )介紹如何利用excel方法進(jìn)行factorizedata.如何利用excel將文本分離？如何進(jìn)行信息統計？使用哪些api？1.實(shí)習經(jīng)驗knowledgequestiona:你為什么在進(jìn)行簡(jiǎn)歷調研時(shí)，往往把自己定位在global公司？為什么？b:不排除經(jīng)驗過(guò)少，缺乏urbancareer之類(lèi)的經(jīng)驗b:你怎么能知道有些職位是tier-1/3/4以下的公司開(kāi)發(fā)的？c:按照china的職位比例來(lái)推測b:describeapositionintop10universitiesandengineering,consultinganddatascience2.項目經(jīng)驗gotonresearchofcontentrequiredinthisjob,particularlyinmodernfinance,marketingandsocialmedia.itisstillimportantforthemanyrecruiters.hereissomeoftheimportantcriteria:ifyouhavebeenadeal-orienteddataresearcher,ownedtherelationshipbetweenthemarketinganddatascienceoffice,youcangetthedesiredresultsfromallthemakers.ifyouhaveresearchonmoderntheme,thiscanbemoreimportant.ifyoureallyliketheprocess,itcanbemoreeffectivetocreateafirst-timebusinessoperationsthatcanhelpthemreallyachievemoreadvancedcontent.if。

　　匯總:連續動(dòng)作：關(guān)鍵詞自動(dòng)搜集采集信息—以京東為例
　　一、操作步驟
　　如果網(wǎng)頁(yè)上有搜索框，但是搜索結果頁(yè)面沒(méi)有獨立的URL，想要采集搜索結果，直接套用規則是不可能采集的。您必須首先執行連續操作（輸入 + 單擊）才能實(shí)現此目的。自動(dòng)輸入 關(guān)鍵詞 并在 采集 數據之前搜索。下面以京東搜索為例演示自動(dòng)搜索采集，操作步驟如下：
　　2.案例規則+操作步驟
　　注意：在這種情況下，京東搜索有獨立的URL。對于具有獨立URL的頁(yè)面，最簡(jiǎn)單的方法是構造每個(gè)關(guān)鍵詞的搜索URL，然后將線(xiàn)索URL導入到規則中，可以批量關(guān)鍵詞@采集，而不是設置連續動(dòng)作，可以參考“如何構造URL”和“如何管理規則線(xiàn)索”。
　　第一步：定義一級規則
　　1.1 打開(kāi)Jisouke網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，輸入網(wǎng)址回車(chē)，加載網(wǎng)頁(yè)后點(diǎn)擊“定義規則”按鈕，會(huì )出現一個(gè)浮動(dòng)窗口，稱(chēng)為工作臺，在上面定義規則；
　　注意：這里的截圖和文字說(shuō)明是Jisoke網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)版本。如果你安裝的是火狐插件版，那么就沒(méi)有“定義規則”按鈕，但是你應該運行MS Moujiu
　　1.2 在工作臺中輸入一級規則的主題名稱(chēng)，然后點(diǎn)擊“檢查重復項”，會(huì )提示“此名稱(chēng)可以使用”或“此名稱(chēng)已被占用，可編輯：是”，即可使用此主題名稱(chēng)，否則，請重復名稱(chēng)。
　　1.3 本層的規則主要是設置連續動(dòng)作，所以排序框可以隨意抓取一條信息，并以此判斷是否為爬蟲(chóng)執行采集。雙擊網(wǎng)頁(yè)上的信息，輸入標簽名稱(chēng)，勾選確認，然后勾選關(guān)鍵內容，輸入第一個(gè)標注的排序框名稱(chēng)，完成標注映射。
　　溫馨提示：為了準確定位網(wǎng)頁(yè)信息，點(diǎn)擊定義規則會(huì )凍結整個(gè)網(wǎng)頁(yè)，不能跳轉到網(wǎng)頁(yè)鏈接。再次單擊定義規則，返回正常網(wǎng)頁(yè)模式。
　　第 2 步：定義連續動(dòng)作
　　單擊工作臺的“Continuous Action”選項卡，然后單擊“新建”按鈕以創(chuàng )建新的操作。每個(gè)動(dòng)作的設置方法都是一樣的?；静僮魅缦拢?br /> 　　2.1、輸入目標主題名稱(chēng)
　　
　　這里的目標主題名稱(chēng)是填寫(xiě)二級主題名稱(chēng)，點(diǎn)擊“誰(shuí)在使用”查看目標主題名稱(chēng)是否可用，如果已經(jīng)被占用，只需更改主題名稱(chēng)
　　2.2、創(chuàng )建第一個(gè)動(dòng)作：輸入
　　創(chuàng )建一個(gè)新動(dòng)作并選擇動(dòng)作類(lèi)型作為輸入。
　　2.2.1、填寫(xiě)定位表達式
　　首先點(diǎn)擊輸入框，定位到輸入框的節點(diǎn)，然后點(diǎn)擊“Auto Generate XPath”按鈕，可以選擇“Preference id”或者“Preference class”，就可以得到輸入框的xpath表達式，然后點(diǎn)擊“搜索”按鈕，檢查xpath能否唯一定位輸入框，如果沒(méi)有問(wèn)題，將xpath復制到定位表達式框。
　　注意：定位表達式中的xpath是鎖定action對象的整個(gè)有效操作范圍，具體是指鼠標可以點(diǎn)擊或輸入成功的網(wǎng)頁(yè)模塊，不要定位底部的text()節點(diǎn)。
　　2.2.2、輸入關(guān)鍵詞
　　輸入關(guān)鍵詞填寫(xiě)你要搜索的關(guān)鍵詞，可以輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，可以輸入多個(gè)關(guān)鍵詞，輸入多個(gè)關(guān)鍵詞加雙分號;;分隔每個(gè)關(guān)鍵詞，免費版只支持關(guān)鍵詞5以?xún)?，旗艦版可以使用連發(fā)彈匣功能，支持關(guān)鍵詞10000以?xún)?br /> 　　2.2.3、輸入動(dòng)作名稱(chēng)
　　告訴自己這一步是做什么用的，以便以后修改。
　　2.3、創(chuàng )建第二個(gè)動(dòng)作：點(diǎn)擊
　　參考2.2中的操作，創(chuàng )建第二個(gè)action，選擇類(lèi)型為click，定位到搜索按鈕，然后自動(dòng)生成一個(gè)xpath，檢查是否鎖定到唯一節點(diǎn)。如果沒(méi)有問(wèn)題，只需填寫(xiě)定位表達式即可。
　　2.4、保存規則
　　點(diǎn)擊“保存規則”按鈕保存完成的一級規則
　　第三步：定義二級規則
　　3.1、新規則
　　
　　創(chuàng )建二級規則，點(diǎn)擊“定義規則”返回普通網(wǎng)頁(yè)模式，輸入關(guān)鍵詞搜索結果，再次點(diǎn)擊“定義規則”切換到規則制定模式，點(diǎn)擊左上角“規則”菜單-&gt;“新建”，輸入主題名稱(chēng)，其中主題名稱(chēng)為一級規則連續動(dòng)作填寫(xiě)的目標主題名稱(chēng)。
　　3.2、標記你要的信息采集
　　3.2.1、在網(wǎng)頁(yè)上標記你要采集的信息，這里是標記產(chǎn)品名稱(chēng)和價(jià)格，因為標記只對文本信息有效，而鏈接是屬性節點(diǎn)@href，所以鏈接不能用采集標記，但要進(jìn)行內容映射，詳見(jiàn)以下操作。
　　3.2.2、鼠標選中排序框的名稱(chēng)，然后鼠標右鍵，選擇“添加”-&gt;“收錄”創(chuàng )建抓取內容“鏈接”，點(diǎn)擊商品名稱(chēng)定位，即可在A(yíng)標簽@href節點(diǎn)的attributes下找到對應的item，右擊節點(diǎn)，選擇Content Map to “Link”。
　　3.2.3、設置“Key Content”選項，讓爬蟲(chóng)判斷采集規則是否合適。在排序框中，選擇網(wǎng)頁(yè)上一定要找到的標簽，勾選“關(guān)鍵內容”。這里選擇“名稱(chēng)”作為“關(guān)鍵內容”。
　　3.2.4，如果您只在前面標記一個(gè)產(chǎn)品，您還可以獲得一個(gè)產(chǎn)品信息。如果您想采集 整個(gè)頁(yè)面上的每個(gè)產(chǎn)品，您可以復制示例。不明白的請參考基礎教程《采集列出數據》
　　3.3、設置翻頁(yè)路線(xiàn)
　　在爬蟲(chóng)路由中設置翻頁(yè)，這里是標記線(xiàn)索，不明白的可以參考基礎教程《設置翻頁(yè)采集》
　　3.4、保存規則
　　單擊“測試”以檢查信息的完整性。如果不完整，重新標注可以覆蓋之前的內容。確認沒(méi)有問(wèn)題后，點(diǎn)擊“保存規則”。
　　第 4 步：獲取數據
　　4.1、連續動(dòng)作是連續執行的，所以只要一級主題運行，二級主題就不需要運行。打開(kāi)DS計數器，搜索一級主題名稱(chēng)，點(diǎn)擊“單次搜索”或“采集”，可以看到瀏覽器窗口會(huì )自動(dòng)輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，然后是二級主題將被稱(chēng)為自動(dòng) 采集 搜索結果。
　　4.2、一級主題沒(méi)有采集到有意義的信息，所以我們只看二級主題的文件夾就可以看到采集的搜索結果數據，搜索到的關(guān)鍵詞是By默認記錄在xml文件的actionvalue字段中，以便一一匹配。
　　總結:"相關(guān)搜索"對優(yōu)化關(guān)鍵字有幫助嗎
　　SEO優(yōu)化費用沒(méi)有具體標準。定價(jià)模式是基于場(chǎng)地規模、場(chǎng)地競爭、行業(yè)競爭等因素。但是，站點(diǎn)優(yōu)化和 關(guān)鍵詞 排名并不是一個(gè)固定的模型。成本也便宜了6000多。使用一般的網(wǎng)站模板更便宜；網(wǎng)站上有很多免費的網(wǎng)站程序源代碼和模板。找一些類(lèi)似行業(yè)的網(wǎng)站模板代碼需要幾個(gè)小時(shí)，甚至只是換個(gè)名字。錢(qián)？網(wǎng)站推廣的優(yōu)化主要看指標，也就是優(yōu)化的難易程度，一個(gè)月幾百到幾千不等。希望《網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化價(jià)格》一文對你有所幫助！
　　“相關(guān)搜索”是否有助于關(guān)鍵字優(yōu)化
　　百度優(yōu)化收費標準
　　百度左優(yōu)化排名SEO報價(jià)（可選關(guān)鍵詞）
　　服務(wù)類(lèi)型
　　1.通用型：用戶(hù)提供5-15個(gè)關(guān)鍵詞保證至少1個(gè)關(guān)鍵詞百度快照前10名2000元
　　2.促銷(xiāo)類(lèi)型：用戶(hù)提供10-15個(gè)關(guān)鍵詞，保證至少3個(gè)關(guān)鍵詞百度快照top 20 7000元
　　3.專(zhuān)業(yè)型：用戶(hù)提供15-20個(gè)關(guān)鍵詞，保證至少5個(gè)關(guān)鍵詞百度快照排名前20，其中3個(gè)前10 14000元
　　以上是市場(chǎng)上常見(jiàn)的價(jià)格，大家可以據此選擇合適的seo服務(wù)公司。
　　SEO網(wǎng)站官網(wǎng)關(guān)鍵詞輔助優(yōu)化
　　目前大陸的優(yōu)化技術(shù)也已經(jīng)足夠滿(mǎn)足普通企業(yè)對排名的需求了關(guān)鍵詞！
　　目前關(guān)鍵詞優(yōu)化技術(shù)的市場(chǎng)價(jià)格非?；靵y，沒(méi)有明確的價(jià)格。一年的服務(wù)費在1000元左右，但有時(shí)候優(yōu)化的關(guān)鍵詞太簡(jiǎn)單了，可以打包送人！有的關(guān)鍵詞比較難優(yōu)化，1000塊錢(qián)也不夠花！
　　
　　總之，要看關(guān)鍵詞優(yōu)化難度指數！目前我認識一家互聯(lián)網(wǎng)公司，鄭州思創(chuàng )網(wǎng)絡(luò )，非常擅長(cháng)優(yōu)化汽車(chē)。做完網(wǎng)站大概需要一個(gè)月的時(shí)間，關(guān)鍵詞才能排到第一頁(yè)，甚至排到前三！很靠譜，有需要可以聯(lián)系我，純屬有幫助！
　　感覺(jué)指數每天都在波動(dòng)，但是在首頁(yè)排名的標題中可以看到百度的關(guān)鍵詞收錄、收錄、關(guān)鍵詞的量。有多少網(wǎng)站，網(wǎng)站首頁(yè)的主域名個(gè)數，以此來(lái)判斷關(guān)鍵詞競爭是否激烈。也看看這個(gè)關(guān)鍵詞百度拍賣(mài)有多少網(wǎng)站，做關(guān)鍵詞很多排名因素，具體關(guān)鍵詞具體處理，價(jià)格不一樣。
　　網(wǎng)站如何設置關(guān)鍵詞優(yōu)化價(jià)格
　　網(wǎng)站SEO優(yōu)化費用分為網(wǎng)站自己優(yōu)化和網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化，具體價(jià)格咨詢(xún)SEO服務(wù)商
　　1、網(wǎng)站本身的優(yōu)化分為：
　　1、網(wǎng)站結構優(yōu)化策略：網(wǎng)站內部結構優(yōu)化對網(wǎng)站的建設起到規劃和指導作用，對的內容維護和后期SEO起到關(guān)鍵作用網(wǎng)站 。下面主要從網(wǎng)站結構、頁(yè)面元素、導航結構、后期優(yōu)化等方面介紹網(wǎng)站的內部?jì)?yōu)化。從網(wǎng)站構建初期，為SEO優(yōu)化和后期維護提供方便和便利。根據。
　　2、網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化策略：網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化，即網(wǎng)頁(yè)優(yōu)化是對網(wǎng)頁(yè)的程序、內容、版塊、布局等方面進(jìn)行優(yōu)化調整，使其適合搜索引擎檢索，滿(mǎn)足搜索引擎排名指標
　　在搜索引擎檢索中獲得的排名將得到提升，增強搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的效果，使與網(wǎng)站相關(guān)的關(guān)鍵詞產(chǎn)品能夠有良好的排名。讓網(wǎng)站更容易被搜索引擎收錄訪(fǎng)問(wèn)，提升用戶(hù)體驗和轉化率，創(chuàng )造
　　價(jià)值。下面主要從網(wǎng)站代碼、標簽、文字等方面介紹網(wǎng)站的頁(yè)面優(yōu)化。
　　3、網(wǎng)站內鏈構建策略：如果一個(gè)網(wǎng)站想要快速提升文章的欄目和排名，其對網(wǎng)站內鏈結構的合理布局是基本的 。與外部鏈接相比，內部鏈接更容易控制，成本更低。你可以直接部署在自己的網(wǎng)站上，不像外鏈那樣不可控，需要大量購買(mǎi)或者長(cháng)期積累才能達到穩定的SEO效果。
　　內部鏈接，顧名思義，就是同一個(gè)網(wǎng)站域名下的內容頁(yè)面之間的鏈接（你的網(wǎng)站內容鏈接到你自己網(wǎng)站的內部頁(yè)面，也稱(chēng)為站內鏈接）。合理的網(wǎng)站內鏈結構可以提高收錄和網(wǎng)站在搜索引擎中的權重。相對于外部鏈接，內部鏈接也很重要。
　　內鏈的首要目的是提升網(wǎng)站的整體收錄，提升鏈接目的頁(yè)面的排名，顯著(zhù)優(yōu)化網(wǎng)站的整體流量。如果一個(gè)網(wǎng)站的收錄的數量是穩定的并且繼續增加，說(shuō)明至少這個(gè)網(wǎng)站的內部鏈接處理得當。
　　2.網(wǎng)站關(guān)鍵詞的優(yōu)化
　　
　　關(guān)鍵詞Optimization，又稱(chēng)SEO，是英文Search Engine Optimization的縮寫(xiě)。是對搜索引擎收錄和排名規則的長(cháng)期總結，對網(wǎng)站的程序、內容、版塊、布局等進(jìn)行了調整，讓網(wǎng)站更容易被搜索引擎收錄排名，在相關(guān)關(guān)鍵詞搜索引擎排名中占據有利位置。在國外，SEO已經(jīng)是一個(gè)比較成熟的行業(yè)，而在國內還處于起步和發(fā)展階段?？梢詮莫M義和廣義兩個(gè)方面來(lái)解釋。狹義的網(wǎng)站優(yōu)化技術(shù)，即搜索引擎優(yōu)化，就是使網(wǎng)站的設計適合搜索引擎檢索，滿(mǎn)足搜索引擎排名的指標，以便它可以在搜索引擎中使用。獲得引擎搜索排名第一，提升搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)效果。廣義上的網(wǎng)站優(yōu)化，考慮的因素不僅僅是搜索引擎，還要充分滿(mǎn)足用戶(hù)的需求和特點(diǎn)，清晰的網(wǎng)站導航，完整的在線(xiàn)幫助。在此基礎上，網(wǎng)站 功能和信息最有效。即以企業(yè)網(wǎng)站為基礎，與網(wǎng)絡(luò )服務(wù)商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客戶(hù)、供應商、銷(xiāo)售商等網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境中的各種因素建立良好的關(guān)系?？紤]的因素不僅僅是搜索引擎，還要充分滿(mǎn)足用戶(hù)的需求和特點(diǎn)，清晰的網(wǎng)站導航，完整的在線(xiàn)幫助。在此基礎上，網(wǎng)站 功能和信息最有效。即以企業(yè)網(wǎng)站為基礎，與網(wǎng)絡(luò )服務(wù)商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客戶(hù)、供應商、銷(xiāo)售商等網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境中的各種因素建立良好的關(guān)系?？紤]的因素不僅僅是搜索引擎，還要充分滿(mǎn)足用戶(hù)的需求和特點(diǎn)，清晰的網(wǎng)站導航，完整的在線(xiàn)幫助。在此基礎上，網(wǎng)站 功能和信息最有效。即以企業(yè)網(wǎng)站為基礎，與網(wǎng)絡(luò )服務(wù)商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客戶(hù)、供應商、銷(xiāo)售商等網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境中的各種因素建立良好的關(guān)系。
　　seo關(guān)鍵詞優(yōu)化價(jià)格查詢(xún)
　　很多公司都會(huì )選擇外包公司進(jìn)行優(yōu)化，那么關(guān)鍵詞優(yōu)化費用如何確定呢？市場(chǎng)上的優(yōu)化費用參差不齊。收取高額費用可以嗎？今天我們將從這個(gè)問(wèn)題中了解哪些標準用于優(yōu)化某些 關(guān)鍵詞 價(jià)格。
　　一、行業(yè)競爭力
　　關(guān)鍵詞優(yōu)化報價(jià)的主要評估中的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是行業(yè)內的激烈競爭。一般來(lái)說(shuō)，行業(yè)競爭越激烈，關(guān)鍵詞 花費的時(shí)間就越多。
　　2. 關(guān)鍵詞性?xún)r(jià)比
　　對于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，當網(wǎng)站對網(wǎng)站進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，他們購買(mǎi)的是服務(wù)，而不是廉價(jià)勞動(dòng)力?；ヂ?lián)網(wǎng)公司也仔細評估優(yōu)化后的關(guān)鍵詞。
　　3.優(yōu)化時(shí)間長(cháng)度
　　當一家網(wǎng)絡(luò )公司進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，首先要考慮的是網(wǎng)站優(yōu)化所需的時(shí)間長(cháng)度。優(yōu)化 網(wǎng)站 所需的時(shí)間取決于許多因素。比如網(wǎng)站的大小，網(wǎng)站是靜態(tài)的還是動(dòng)態(tài)的，還是基于數據庫的？現有 網(wǎng)站 的結構設計是否合適，網(wǎng)站 上的文字內容是什么，網(wǎng)站 的基本修改等。所有這些都導致花費不同的時(shí)間網(wǎng)站。事實(shí)上，網(wǎng)站優(yōu)化非常嚴格，需要很多時(shí)間。優(yōu)化價(jià)格的主要評估標準關(guān)鍵詞優(yōu)化價(jià)格的主要評估標準。我們需要做市場(chǎng)調查，分析所有主要競爭對手的網(wǎng)站，調整網(wǎng)站結構，手動(dòng)檢查和優(yōu)化每個(gè)頁(yè)面，改寫(xiě)或編寫(xiě)頁(yè)面內容、查找鏈接、觀(guān)察優(yōu)化結果、分析流量、調整優(yōu)化策略等。這些網(wǎng)絡(luò )公司會(huì )進(jìn)行成本核算。一般網(wǎng)站問(wèn)題不會(huì )太大，網(wǎng)站優(yōu)化成本也不會(huì )太高，但是如果網(wǎng)站問(wèn)題比較大，可以建議網(wǎng)站 重制，否則以后的優(yōu)化也會(huì )帶來(lái)很多麻煩。
　　4.網(wǎng)站排名
　　如果一個(gè)網(wǎng)站core關(guān)鍵詞列在搜索引擎的首頁(yè)，自然網(wǎng)站肯定會(huì )帶來(lái)好處。這種潛在的好處也是決定價(jià)格的一個(gè)因素。比如一個(gè)行業(yè)的前五名網(wǎng)站一年內可以從搜索引擎排名中賺取100元的利潤，如果網(wǎng)站進(jìn)入前三名，所產(chǎn)生的利潤肯定會(huì )超過(guò)100元, 網(wǎng)站費用肯定會(huì )更高。
　　一些網(wǎng)站推廣者或SEO工作者會(huì )以低價(jià)為賣(mài)點(diǎn)，但此時(shí)企業(yè)需要注意關(guān)鍵詞優(yōu)化價(jià)格，SEO的主要評價(jià)標準網(wǎng)站優(yōu)化. 優(yōu)化每個(gè) 關(guān)鍵詞 時(shí)都有固定成本。如果報價(jià)太低，則需要考慮網(wǎng)絡(luò )公司是否會(huì )提供服務(wù)折扣?，F在錢(qián)花完了，你需要把它還回來(lái)。每一分錢(qián)都很重要，這是事實(shí)。
　　網(wǎng)站優(yōu)化與關(guān)鍵詞的密度密切相關(guān)，關(guān)鍵詞的策略主要是挖掘分析判斷。關(guān)鍵詞優(yōu)化后的價(jià)格僅供參考，了解公司實(shí)力和網(wǎng)站排名至關(guān)重要。

　　事實(shí):國內主流的seo統計軟件都是什么特點(diǎn)？怎么做？
　　文章采集調用的最多的是googleanalytics，非常方便，還支持豐富的網(wǎng)頁(yè)，可以從網(wǎng)頁(yè)直接提取圖片信息。第二個(gè)是百度統計，用于統計頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)量，收藏量等。也不錯。第三個(gè)是百度統計的在線(xiàn)報表，根據你的需求，還可以做可視化分析等?；旧嫌酶鞔蟮慕y計工具都可以的。好用推薦一下自己的大百網(wǎng)大百數據_關(guān)注百度統計搜索這個(gè)，可以查到非常豐富的網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)收藏以及記錄。
　　1.drillandhunt;gallery=newyork2.button/store/cooperation/ecommerce/infamous-content/
　　
　　建議先了解一下國內主流的seo統計軟件都是什么特點(diǎn)？主要目的是怎么針對我們的問(wèn)題去做出解決方案。這樣能少走彎路。對于seo新手可以了解一下seo大象網(wǎng)【】。
　　zacdiveintowebmasters
　　
　　很高興回答題主的問(wèn)題。推薦市面上各類(lèi)主流的搜索引擎統計工具，前不久我有寫(xiě)過(guò)一篇分析過(guò)原因的文章：我為什么要用這些統計工具？-匿名用戶(hù)的回答主要針對了站長(cháng)所使用的googleanalytics：googleanalyticsonsite...googleanalytics是按照site地址來(lái)采集上傳網(wǎng)站內容的一個(gè)站點(diǎn)的流量統計功能，需要google賬號來(lái)登錄網(wǎng)站，每隔一段時(shí)間(通常在24小時(shí)之內)，給自己新上線(xiàn)的網(wǎng)站推送一條googleanalytics的網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)量統計報告。
　　googleanalytics每天的訪(fǎng)問(wèn)量超過(guò)一定的指數(10^15至10^150)，系統就會(huì )給你推送下一天的統計報告，所以說(shuō)，每天上新網(wǎng)站的時(shí)候都要用上googleanalytics。除了googleanalytics，seopermial、seoulgacookiebook、yahooanalytics、inmail、loop-zaker等這些主流網(wǎng)站統計工具也是非?？煽康?，答主可以在知乎查看這些主流統計工具的簡(jiǎn)介，做出合理的選擇。
　　以下是近一個(gè)月內部網(wǎng)站統計工具的收集，可以參考：站長(cháng)平臺一般用哪些主流的搜索引擎統計工具？另外，有興趣可以了解一下百度統計(baiduspider)：百度統計的站內、站外應用詳細介紹！站長(cháng)平臺相關(guān)的百度搜索指數分析工具，答主可以參考以下文章：seo站長(cháng)工具總結—百度搜索指數分析工具！更多關(guān)于網(wǎng)站權重、站內站外優(yōu)化、站長(cháng)工具大全，答主可以看看以下文章：seo被k被秒秒殺的博客--有哪些有關(guān)于網(wǎng)站優(yōu)化的小工具值得推薦？從2016年起，seo的重心其實(shí)已經(jīng)轉向移動(dòng)端，但是一方面對移動(dòng)端的收錄管控一直讓廣大站長(cháng)們撓頭，另一方面也有不少站長(cháng)不在意搜索排名，即使投入大量精力也沒(méi)有效果，為了解決這個(gè)問(wèn)題，答主參考了業(yè)內大牛對站內外優(yōu)化工具的精心總結，為大家推薦：站內優(yōu)化工具集合2—blink、w3csitemap、adblockplus...站外優(yōu)化。

　　解決方法:文章采集，請勿使用別的辦法自行調用(圖)
　　文章采集調用百度相關(guān)服務(wù)本文只介紹文章采集，請勿使用別的辦法自行調用。自定義問(wèn)題1.你知道百度知道問(wèn)題集嗎？qa/多圖問(wèn)題或問(wèn)題集在哪里??？獲取數據不能少了數據收集和轉存2.百度問(wèn)題收集端在哪里？網(wǎng)站獲取收集端和服務(wù)端登錄百度搜索config能看到如下頁(yè)面服務(wù)端有兩個(gè)post方法start和stop可以對接上下文消息提示函數用于status.post&notpageformparams存儲登錄狀態(tài)等3.收集端請求服務(wù)端時(shí)post請求比較特殊要先經(jīng)過(guò)https之后再返回網(wǎng)站assert原理https加密過(guò)程4.收集端string為主，sendto為輔比如，url中要帶上x(chóng)xx;yyy;zzz但是輸入input也要登錄然后get請求這里面method可以模糊匹配也可以直接https5.獲取用戶(hù)登錄時(shí)的密碼公鑰存儲在哪里的數據庫？可以在本地存儲然后自己拿過(guò)來(lái)改生成公鑰6.返回每個(gè)頁(yè)面的cookieaccesskey登錄狀態(tài)綁定的用戶(hù)私鑰存儲服務(wù)端。
　　
　　先獲取本地web端sampled頁(yè)面的一些基本信息，比如需要抓取哪些頁(yè)面、問(wèn)題總量、問(wèn)題加載時(shí)間等等。然后登錄百度，注冊相關(guān)賬號，開(kāi)始抓取。我也是剛開(kāi)始接觸爬蟲(chóng)，剛接觸，
　　
　　百度api-百度站長(cháng)平臺即可先抓取再注冊別人賬號獲取問(wèn)題集
　　如何獲取百度知道上的問(wèn)題集？答：如果問(wèn)題加載時(shí)間很久，還可以從baiduspider中抓取url過(guò)來(lái)，也有baiduspider.proxy的，兩個(gè)協(xié)議的話(huà)都能抓。然后不通過(guò)瀏覽器，自己抓數據，我用的是openinstall，它可以抓取淘寶的數據，訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)候跳轉到那個(gè)頁(yè)面就抓取哪個(gè)，不依賴(lài)任何瀏覽器。主要是想知道內容，百度知道挺長(cháng)的。至于在哪兒抓取我不知道，我還沒(méi)上手，所以不好回答。

　　事實(shí):如何規避微信程序主動(dòng)獲取數據的問(wèn)題？(圖)
　　文章采集調用的initialization，能從任何頁(yè)面被獲取數據，即使您把所有的頁(yè)面在此服務(wù)器上先download下來(lái)，initialization依然存在。例如：facebook先將圖片數據存儲到云端，后端的數據管理如新浪微博、騰訊微博等。pythondjango中也可以通過(guò)在template里寫(xiě)入initialization代碼來(lái)實(shí)現該功能。
　　
　　不能一概而論的，不同app或者應用有不同的處理方式。比如我們家的app，你只要提供一個(gè)明確的title，我就可以把所有的圖片圖標數據都提供出來(lái)。至于具體有多少數據，這個(gè)就沒(méi)辦法告訴你了，畢竟每個(gè)app不一樣。
　　除了微信之外，基本上每個(gè)app都有自己的一套開(kāi)發(fā)框架，這些框架（包括多設備的客戶(hù)端）通過(guò)url匹配來(lái)匹配數據來(lái)源。例如，qq開(kāi)發(fā)者工具里，有個(gè)“*.*”的數據，可以搜索微信的圖片信息。paddress和portal的數據都是加密儲存在一個(gè)mongodb服務(wù)器里，而且由程序里寫(xiě)入。這些服務(wù)器是沒(méi)有連接到互聯(lián)網(wǎng)的，只是把這些文件固定儲存到本地。
　　
　　同時(shí)，使用api，也可以設置固定時(shí)間段搜索一次微信app相關(guān)圖片。每次限制只搜索10張。這樣做，可以規避微信程序主動(dòng)獲取數據的問(wèn)題。
　　微信是被客戶(hù)端每時(shí)每刻實(shí)時(shí)接收并傳送到服務(wù)器，后端是用了一些http協(xié)議加密驗證之類(lèi)的服務(wù)，用于傳輸數據，

　　內容分享:EMLOG網(wǎng)易云音樂(lè )調用插件（emlog文章內添加音樂(lè )）
　　1、本站所有源碼資源（包括源碼、軟件、學(xué)習資料等）僅供研究、參考等合法使用，不得用于商業(yè)目的和非法使用。如果本網(wǎng)站無(wú)意中侵犯了您的版權，請聯(lián)系我們，我們會(huì )及時(shí)處理并刪除相關(guān)內容！
　　
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　　分享文章:seo群發(fā)工具(發(fā)布外鏈)
　　摘要：seo群發(fā)工具（發(fā)布外鏈）的網(wǎng)站公司的關(guān)鍵點(diǎn)關(guān)鍵詞需要別人去搜索，和網(wǎng)站的具體內容比較相關(guān)。網(wǎng)站既然標題2有污點(diǎn)，更別說(shuō)標題1了，最多2-3個(gè)關(guān)鍵詞。網(wǎng)站關(guān)鍵站點(diǎn)絕對是偽靜態(tài)的。了解網(wǎng)站原創(chuàng )寫(xiě)作的具體內容。具體內容需要及時(shí)更新。網(wǎng)站站內鏈接應該在搜搜網(wǎng)狀布局中相互鏈接。完善和推廣相關(guān)的網(wǎng)站外部鏈接。你無(wú)法連接到被杜娘懲罰的網(wǎng)站。不要為 關(guān)鍵詞 排名和 關(guān)鍵詞 排名為 SEO 優(yōu)化 SEO，網(wǎng)站 是針對使用它進(jìn)行搜索的人。不可能
　　seo群工具（發(fā)布外鏈）
　　公司的網(wǎng)站重點(diǎn)關(guān)鍵詞需要有人去搜索，另一個(gè)是相對網(wǎng)站具體的內容。網(wǎng)站既然標題2有污點(diǎn)，更別說(shuō)標題1了，最多2-3個(gè)關(guān)鍵詞。網(wǎng)站關(guān)鍵站點(diǎn)絕對是偽靜態(tài)的。了解網(wǎng)站原創(chuàng )寫(xiě)作的具體內容。具體內容需要及時(shí)更新。網(wǎng)站站內鏈接應該在搜搜網(wǎng)狀布局中相互鏈接。完善和推廣相關(guān)的網(wǎng)站外部鏈接。你無(wú)法連接到被杜娘懲罰的網(wǎng)站。不要為 關(guān)鍵詞 排名和 關(guān)鍵詞 排名為 SEO 優(yōu)化 SEO，網(wǎng)站 是針對使用它進(jìn)行搜索的人。你不能作弊，百度比朋友聰明。，做SEO推廣的新手一般都會(huì )有這樣的疑問(wèn)，網(wǎng)站需要每天更新嗎？這個(gè)問(wèn)題需要分兩種情況，一種是網(wǎng)站promotion收錄已經(jīng)穩定，不需要每天更新；另一個(gè)是網(wǎng)站促銷(xiāo)收錄不穩定，需要每天更新。因此，我們網(wǎng)站SEO優(yōu)化的主要目的是為搜索用戶(hù)提供更好的信息。因此，網(wǎng)站內容的質(zhì)量對于百度排名SEO優(yōu)化和增加網(wǎng)站效果的權重非常重要。.收錄 不穩定，需要每天更新。因此，我們網(wǎng)站SEO優(yōu)化的主要目的是為搜索用戶(hù)提供更好的信息。因此，網(wǎng)站內容的質(zhì)量對于百度排名SEO優(yōu)化和增加網(wǎng)站效果的權重非常重要。.收錄 不穩定，需要每天更新。因此，我們網(wǎng)站SEO優(yōu)化的主要目的是為搜索用戶(hù)提供更好的信息。因此，網(wǎng)站內容的質(zhì)量對于百度排名SEO優(yōu)化和增加網(wǎng)站效果的權重非常重要。.
　　
　　以下是seo群發(fā)工具（發(fā)布外鏈）的詳細說(shuō)明：
　　(1)、關(guān)鍵詞排名是最早給出SEO優(yōu)化工作的主要訴求。通過(guò)在搜索引擎中獲得關(guān)鍵詞高排名，可以快速、低成本地從搜索引擎中獲得優(yōu)質(zhì)的潛在用戶(hù)和客戶(hù)。佛山的SEO優(yōu)化效率高。關(guān)鍵詞優(yōu)化的一般意義是在完成網(wǎng)站的基本SEO設置后，通過(guò)合理的關(guān)鍵詞和長(cháng)尾關(guān)鍵詞布局，在網(wǎng)站 在結構、代碼和標簽上進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現對搜索引擎的友好，從而通過(guò)常規、高質(zhì)量的相關(guān)內容原創(chuàng )或偽原創(chuàng )組成搜索引擎爬蟲(chóng)有效爬取和收錄，所以認為通過(guò)時(shí)間的積累，關(guān)鍵詞的排名可以提高，
　　(2)、有些公司會(huì )問(wèn)為什么網(wǎng)站做搜索引擎優(yōu)化，也就是seo推廣？準度科技小編認為，公司擁有獨立官方網(wǎng)站，是開(kāi)始自主品牌發(fā)展的一步，seo推廣是變現的重要手段之一。
　?。?）互聯(lián)網(wǎng)公司問(wèn)大家網(wǎng)站公司如何優(yōu)化SEO？在優(yōu)化公司網(wǎng)站的時(shí)候，經(jīng)常會(huì )出現一些對SEO技術(shù)不太了解的人的一些忌諱。比如一堆關(guān)鍵詞、網(wǎng)站內容完全抄在標題里等等。眾所周知，這種行為會(huì )給企業(yè)帶來(lái)嚴重的后果網(wǎng)站…… seo群發(fā)工具（發(fā)布外鏈）
　　(4) 現在是信息爆炸的時(shí)代。人們現在擔心的不是信息太少，而是信息太多。如何在海量信息中找到自己需要的信息，已經(jīng)成為人們的剛需。因此，搜索引擎可以乘勢而上，成為人們離不開(kāi)的工具之一。那么SEO就是根據關(guān)鍵詞優(yōu)化公司在搜索引擎中的排名，讓用戶(hù)更快的找到自己的信息。只有了解了這些，你才能知道SEO對你的業(yè)務(wù)的用處。
　　(5)現在很多SEO優(yōu)化者選擇在各大博客、BBS、搜搜問(wèn)答上發(fā)帖，有外鏈，不評價(jià)網(wǎng)站的質(zhì)量水平，也不做隨機頻繁的交流鏈接，不關(guān)注網(wǎng)站 本身的訓練！有可能在短期內，你的網(wǎng)站會(huì )上升得更快，但從長(cháng)遠來(lái)看，你的網(wǎng)站可能會(huì )被搜索引擎處理為K-網(wǎng)站。隨著(zhù)搜索引擎不斷改進(jìn)他們的算法，他們將識別那些真正有價(jià)值的網(wǎng)站，那些被搜索引擎認為毫無(wú)價(jià)值的低質(zhì)量網(wǎng)站！在一定程度上，我們沒(méi)有優(yōu)化網(wǎng)站，而是搜索引擎選擇了有價(jià)值的網(wǎng)站，并給出了搜索引擎排名。seo群工具（發(fā)布外鏈）
　　
　?。?）我們例行通過(guò)搜索引擎或者應用商店搜索某個(gè)關(guān)鍵詞，找到某個(gè)網(wǎng)站或者APP應用，也就是離我們最近的一個(gè)用SEO優(yōu)化的應用。還有很多人做直播或者寫(xiě)自媒體，填標題關(guān)鍵詞，直播或者寫(xiě)關(guān)鍵詞等等。
　　扎實(shí)做好網(wǎng)站內容和外鏈的SEO優(yōu)化，極客思維小編提醒大家避免那些不正規的外鏈發(fā)送方式，否則即使短時(shí)間內排名上升，不會(huì )持續很長(cháng)時(shí)間。網(wǎng)站也可能被列入黑名單。網(wǎng)站運營(yíng)之初，作為專(zhuān)業(yè)的SEO優(yōu)化師，我們需要每天對網(wǎng)站的整體SEO優(yōu)化效果進(jìn)行分析評估，效果的數據可以清楚的了解網(wǎng)站趨勢和不足，定期完善網(wǎng)站的不足；但是現在網(wǎng)上的SEO教程都是幾年前的技術(shù)，當時(shí)搜索引擎還處于外鏈分析階段，寫(xiě)成文章 , 發(fā)送外部鏈接是當時(shí)主流的SEO優(yōu)化策略。這個(gè)級別的SEO人員沒(méi)有接觸過(guò)SEO網(wǎng)站優(yōu)化策略，不能排名，會(huì )認為自己的文章和外鏈有錯，或者數量不夠高，Don不要認為你的操作行為已經(jīng)過(guò)時(shí)了。
　　，都是基于自己的產(chǎn)品，所以網(wǎng)站的排名怎么可能好，但是有些公司在建網(wǎng)站的時(shí)候很聰明，招人建自己的網(wǎng)站，然后找一些了解SEO的人一起做。一些網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)公司在宣傳自己的產(chǎn)品時(shí)會(huì )花很多錢(qián)，不懂優(yōu)化的公司很少做自然排名。如果公司選擇Pay-per-day SEO優(yōu)化，那么一般關(guān)鍵詞優(yōu)化次數不是很大，關(guān)鍵詞優(yōu)化次數少，網(wǎng)站整體權重提升不是特別大。對于一個(gè)新的 網(wǎng)站 來(lái)說(shuō)，很難在搜索引擎中有一個(gè)好的。但是選擇seo包年優(yōu)化就不一樣了。seo 將幫助你做很多長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 覆蓋。做過(guò)網(wǎng)絡(luò )推廣的都知道，真正能給網(wǎng)站關(guān)鍵詞帶來(lái)流量的是長(cháng)尾，首頁(yè)上有多個(gè)長(cháng)尾關(guān)鍵詞網(wǎng)頁(yè)，那么自然公司網(wǎng)站流量較多，公司產(chǎn)品銷(xiāo)售業(yè)績(jì)特別高。
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　　解密:文章采集調用的是cookie獲取http請求頭中有cookie
　　文章采集調用的是cookie獲取session_id
　　http請求頭中有cookie字段是指被請求對象攜帶的一個(gè)指向該請求的cookie，以便下次請求時(shí)獲取它，從而訪(fǎng)問(wèn)到相應的資源。cookie的內容可以用html標簽來(lái)編碼，比如.txt或者.css。ff編輯器中你可以選擇forceencoding,如果要求文件的gzip,jpeg等格式需要從其他格式轉換過(guò)來(lái)。
　　直接參考dig4000這篇文章好了。
　　
　　通常網(wǎng)站會(huì )為每個(gè)httprequest編寫(xiě)一個(gè)request.session(request.cookie).這里編寫(xiě)的args就是將cookie傳遞給相應瀏覽器的函數。
　　auto-shared-session
　　不好說(shuō)，
　　編寫(xiě)python腳本來(lái)讀取瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)cookie
　　
　　試著(zhù)來(lái)試著(zhù)來(lái)先把cookie設置成是str類(lèi)型，然后每次都用urllib.request對象的response對象中的session.cookie方法傳遞，請求時(shí)，發(fā)送urlencode類(lèi)型的字符串，
　　這個(gè)問(wèn)題相當普遍：編程從來(lái)都是脫褲子放屁，pythoncookie傳遞是用javascript實(shí)現的，
　　也許你真的沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)開(kāi)發(fā)者工具
　　@李aa那位說(shuō)的很對，python提供的request.cookie，比較像python的處理請求的語(yǔ)言（大致相同，僅供參考），比起java的urllib模塊效率還是比較低，而且有丟失情況，在大多數情況下可以靠譜；另外，貌似你應該想要安裝flask-python這種異步框架，它可以讓程序中的request對象使用異步列表(實(shí)例化的就可以)，這樣有可能避免丟失cookie，但是這一點(diǎn)不確定；要定位元素，你需要找到request對象，然后進(jìn)行搜索，并進(jìn)行處理，最終返回給瀏覽器顯示，網(wǎng)上一大把。
　　要說(shuō)細節，可以看pythoncookie的使用方法。不過(guò)我想這個(gè)需求，估計題主可能更熟悉goroutine。

　　解決方案:文章采集調用pythonpandassqlmatplotlib等第三方庫，其實(shí)是個(gè)很簡(jiǎn)單的demo
　　文章采集調用pythonpandassqlmatplotlib等第三方庫。其實(shí)是個(gè)很簡(jiǎn)單的demo，只有7種顏色，來(lái)源于淘寶天貓以及京東。原理就是抽取圖片的每個(gè)邊緣部分，解析出每個(gè)子節點(diǎn)的色值，利用crop函數將圖片切割出8個(gè)區域。但是實(shí)際上，實(shí)現起來(lái)非常繁瑣。這么一個(gè)demo，耗費了我兩天的時(shí)間，見(jiàn)識了多種方法，最后還沒(méi)算好我抽取的信息，sql就出錯了，droptable啊，dropindex啊，非常麻煩。
　　
　　所以給自己寫(xiě)了一個(gè)腳本，以后估計會(huì )重復很多次寫(xiě)腳本，這個(gè)demo，我都寫(xiě)了第二版了，雖然沒(méi)實(shí)現高效的抽取信息，但是至少能減少一個(gè)工作日的工作量，哈哈哈，已經(jīng)第三次試圖使用unicode轉化顏色了，所以還是比較滿(mǎn)意的。這是我在另一個(gè)回答寫(xiě)的教程。給知乎點(diǎn)贊！python爬取圖片上多色信息？。
　　謝邀請@daveshan，
　　
　　獲取圖片的邊緣區域名稱(chēng),通過(guò)imageio可以直接讀取img_path
　　問(wèn)題描述似乎是想問(wèn)沒(méi)有邊緣顏色數據？那么這樣解決：用requests讀取json并轉換（通過(guò)設置頭文件與尾文件相同的路徑）；或者在處理得到j(luò )son數據時(shí)直接一次性轉換成stringlist。defutils(data):withopen(img_path,'r')asf:forfilenameinf:img=f.read()imglist=[]list=[]whilelen(imglist)>1:list.append(img_path['x']+img['y']+img['z']+requests.read_json(filename)+","+requests.text(filename)+":"+str(str(imglist)+"_"+img_path['data'])+"-"+str(str(list)+"-"+img_path['data'])+".jpg")printimglist然后調用讀取圖片數據的api-open-image-api用到對象方法，可以自己嘗試。

　　解決方案:自動(dòng)采集的文章管理系統才完工，做了一個(gè)網(wǎng)站測試，請大家拍磚,該怎么處理
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　　只是截面更小了。
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　　做得好
　　想知道樓主開(kāi)發(fā)的思路，能說(shuō)說(shuō)嗎？
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　　好的，
　　能提供源代碼就好了
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　　新聞竊賊會(huì )涉及版權問(wèn)題嗎？如果沒(méi)有，最好做 網(wǎng)站 填充。
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　　學(xué)習。
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　　UP 是否提供源代碼？
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　　你們提供源代碼嗎？
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　　謝謝，比較關(guān)心采集的功能，想問(wèn)一下：不同的網(wǎng)站格式不同，如何控制程序捕捉不同的網(wǎng)站？
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　　采集主要應用的是正則表達式，不知道樓主是不是這樣的；
　　從功能上來(lái)說(shuō)，你的系統不僅僅是一個(gè)采集系統，還應該收錄一部分內容管理功能，屬于cms的范疇
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　　問(wèn)：什么是cms？
　　
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　　強大的！
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　　是的，如果你能提供采集的源代碼就好了
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　　一些cms（內容管理系統）也提供了采集的功能，或多或少不是太強大。它們作為附加組件提供。您可以改進(jìn)程序的功能。它可以作為 cms 產(chǎn)品出售；
　　另外：也有由單獨的采集系統做成的產(chǎn)品，比如極速通用信息采集系統，它只提供采集的功能，不提供內容管理。該產(chǎn)品在功能上存在一些不足。需要改進(jìn)的地方；不確定您的 采集 功能與此相比如何？
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　　趁人氣推薦自己的cms
　　剛剛內置采集功能，后臺windows服務(wù)自動(dòng)采集
　　//獨立采集工具
　　完全支持 IE/Firefox，客戶(hù)端支持 Web/Wap，部分模塊尚未完成/測試。.
　　解決方案:seo診斷分析工具，seo診斷分析工具seo診斷_SEO優(yōu)化
　　
　　求一個(gè)頑固的 SEO關(guān)鍵詞地址分析工具！樓主去狗下載站看看吧！正好是石獅SEO關(guān)鍵詞Analysis Tool 1.7：有沒(méi)有自動(dòng)seo工具啊老哥，seo是一種搜索引擎優(yōu)化的方法。包括關(guān)鍵字、外部鏈接等。這是非常具體的學(xué)習內容。如何使用工具一次性完成。網(wǎng)站 SEO 優(yōu)化是長(cháng)期的！外貿SEO的外貿工具有哪些？外貿SEO的外貿工具：Yoast的高級服務(wù)不是免費的，但該公司確實(shí)提供一些免費的增值服務(wù)，包括免費版的SEO工具。您可以使用 Yoast 來(lái)最大化您的業(yè)務(wù) 網(wǎng)站。從提供 SEO 軟件到幫助您編寫(xiě)元描述，Yoast 將為您提供改進(jìn) 網(wǎng)站 的工具。
　　

　　解決方案:c++配置java訪(fǎng)問(wèn)路由可以不注意訪(fǎng)問(wèn)端口號（默認是8080）
　　文章采集調用storm服務(wù)的方式可以分為：java訪(fǎng)問(wèn)路由+c++請求組合方式c++配置java訪(fǎng)問(wèn)路由可以不注意訪(fǎng)問(wèn)端口號（默認是808
　　0）。這樣服務(wù)端只要有合適的ip，就可以訪(fǎng)問(wèn)到數據。如果開(kāi)啟xxscala-book-core，mybatis等第三方數據訪(fǎng)問(wèn)方式，xx解釋器會(huì )要求ip端口。多數情況下都可以忽略。但是如果將xx解釋器換成解釋erlang或java會(huì )出現諸如sql-analysis返回的java命令不是基于tcp的格式之類(lèi)的問(wèn)題。
　　同理，c++請求組合方式中，無(wú)法避免sql放在路由那邊造成的問(wèn)題。--java請求是多少？shiro對此可以做出standard抽象定義（可以參考官方文檔）：classshiro{#logging=anyautocommit=truecriticalport=8080#shutil=truedefault_accept_request=falsedefault_accept_response=false}spring的路由規則放到了@responsebody中。
　　
　　每個(gè)http請求必須綁定到一個(gè)標識符，即@responsebody()可以訪(fǎng)問(wèn)the“wrapper”的實(shí)例：可以是.json、jsonrpc、json、jsoncontext。也可以是外部設備，比如接收器httpurlrequest。如果是c++請求，還需要設置request-source和response-source。
　　每個(gè)request-source和response-source都要參考配置文件@request(value=‘@request(test=。
　　1)’)。
　　
　　request-source中如果設置了url（網(wǎng)址地址），那么每個(gè)請求必須繼承map的wrapper，并且讓它的request-source和response-source也都繼承org。apache。spring。context。pathhandler類(lèi)：#definerequest_sourcemap--@request(value=‘@request(test=。
　　1)’)在類(lèi)或對象中增加@request()的回調方法，這樣可以保證@request方法不是一個(gè)無(wú)意義的方法，在請求路由檢查時(shí)，對于無(wú)意義的方法，它的路由將拋棄。
　　#defineresponse_sourcemap--@request(request=“@request(test=
　　1)”)在方法中增加@request()的回調方法，這樣可以保證@request()方法不是一個(gè)無(wú)意義的方法，在請求路由檢查時(shí)，對于無(wú)意義的方法，它的路由將拋棄。

　　事實(shí):python和java中最基本的反序列化方法是什么？
　　文章采集調用了requests庫，scrapy是爬蟲(chóng)框架，兩者的相似度我認為如下。作為反爬蟲(chóng)，兩者具有相似性。anti-payload：最大的應該是anti-payload問(wèn)題，一個(gè)java寫(xiě)的爬蟲(chóng)可以能識別python的payload，但不能識別python的anti-payload，但又無(wú)法識別nodejs,erlang等的payload，所以一般作為反爬蟲(chóng)的一個(gè)gap。
　　
　　anti-payload的一般特征：像scrapy.py爬取的postaction需要的一切object類(lèi)型。postactions:postactions可以是json、xml、tag，binary等的方式,需要自己修改字段，如果你爬取的是微信公眾號文章，那么應該是一個(gè)jsontag也是可以的，但是通常是不建議這么做的，原因就是因為看上去像偽造。
　　爬取數據比如電商的文章時(shí)，會(huì )返回一些“選xxx顏色比選xxx價(jià)格合適”，之類(lèi)的tag，這個(gè)時(shí)候scrapy的anti-payload應該有這么一個(gè)selector，而不是每次打包都生成file，item之類(lèi)的。改為固定tagxxx或者xxx之類(lèi)的item，python避免不了處理這類(lèi)問(wèn)題。如果你爬取的東西名字是敏感信息，那么你也一定要記得的保護自己的信息。所以反爬蟲(chóng)效果如何要有所心理準備，因為有些爬蟲(chóng)的爬取效果還是很好的，有些，讓人無(wú)語(yǔ)。
　　
　　anti-payload在python中有一個(gè)叫scrapy的框架，上面有官方文檔，所以不再多說(shuō)。anti-payload的意思是anti-protocol-oriented（反序列化/反協(xié)議），在json和xml中的意思是反序列化，在java/c/c++中也是一個(gè)意思。python和java中最基本的反序列化方法就是序列化string類(lèi)型。
　　比如fromscrapy.formsimportforms,spiderfromscrapy.webimportformsimportfilter,match,from.itemsimportitemsfrom.itemsimportitemmatch=forms.match_item("example")filter=forms.filter_item("real")forms.forms=formsmatch.html=pagespi.where(match.document,match.document.origin).get("href")。