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　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(優(yōu)采云采集器可以進(jìn)行自動(dòng)翻頁(yè)，登錄成功之后就能進(jìn)行數據采集)
　　在智能模式下，優(yōu)采云采集器可以自動(dòng)翻頁(yè)，所以輸入的URL應該已經(jīng)完成??了搜索操作，顯示出最終需要采集內容的頁(yè)面（或需要 采集 的多個(gè)連續頁(yè)面）。
　　例如：?jiǎn)蝹€(gè)網(wǎng)址采集，在愛(ài)奇藝中搜索“極限挑戰”，打開(kāi)對應頁(yè)面，將網(wǎng)址復制粘貼到軟件中即可。
　　
　　4、選擇頁(yè)面類(lèi)型并設置分頁(yè)
　　在智能模式下，優(yōu)采云采集器默認會(huì )識別列表類(lèi)型。如果輸入單頁(yè)類(lèi)型，此時(shí)會(huì )出現識別錯誤；或者其他原因，即使是列表類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)，智能識別也可能存在偏差。這時(shí)候可以先手動(dòng)自動(dòng)識別。如果手動(dòng)自動(dòng)識別不起作用，您可以手動(dòng)點(diǎn)擊列表來(lái)輔助軟件識別正確的結果。
　　
　　5、登錄前
　　在數據采集的過(guò)程中，我們有時(shí)會(huì )遇到需要登錄才能查看內容的網(wǎng)頁(yè)。這時(shí)候就需要用到預登錄功能了。登錄成功后就可以進(jìn)行正常的數據采集。
　　
　　6、切換瀏覽器模式
　　在數據采集的過(guò)程中，可以使用不同的瀏覽器模式來(lái)優(yōu)化采集的效果，具體的使用場(chǎng)景需要根據實(shí)際情況來(lái)判斷。
　　
　　7、設置提取字??段
　　在智能模式下，軟件會(huì )自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)中的數據并顯示到采集結果預覽窗口。用戶(hù)可以根據自己的需要設置字段。只需單擊鼠標右鍵。
　　
　　8、采集 任務(wù)設置
　　在啟動(dòng)采集任務(wù)之前，我們需要設置采集任務(wù)，包括一些定時(shí)啟動(dòng)、防阻塞、自動(dòng)導出、加速引擎。
　　
　　9、抗屏蔽
　　防屏蔽功能有多種設置，用戶(hù)可以通過(guò)多種方式達到防屏蔽或防攀爬的目的。
　　
　　10、自動(dòng)導出
　　自動(dòng)導出功能可以將采集的結果與數據采集同時(shí)自動(dòng)發(fā)布到數據庫中，無(wú)需等待任務(wù)結束才導出數據。自動(dòng)入庫功能結合定時(shí)采集功能，可以大大節省時(shí)間，提高工作效率。
　　
　　11、 完成以上操作后，點(diǎn)擊開(kāi)始按鈕或返回頁(yè)面點(diǎn)擊保存。
　　
　　上面介紹的內容是關(guān)于優(yōu)采云采集器正確輸入URL的方法，不知道大家有沒(méi)有學(xué)過(guò)，如果你也遇到這樣的問(wèn)題，可以根據小編的方法，希望能幫助大家解決問(wèn)題，謝謝?。?！更多軟件教程請關(guān)注Win10鏡像官網(wǎng)~~~ 查看全部

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　　4、直接輸入網(wǎng)址采集，準確采集任何網(wǎng)頁(yè)內容
　　5、支持規則設置，自定義采集規則，添加采集字段內容，添加采集網(wǎng)頁(yè)元素
　　6、批量采集數據，一鍵輸入多個(gè)網(wǎng)址采集
　　7、軟件中顯示任務(wù)列表，點(diǎn)擊直接開(kāi)始運行采集
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　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(【每日一題】基于主題模型和命名實(shí)體識別的自動(dòng)摘要方法)
　　基于主題模型和命名實(shí)體識別的自動(dòng)摘要方法 1 命名實(shí)體識別
　　命名實(shí)體識別（NER）是信息提取、信息檢索、意見(jiàn)挖掘和問(wèn)答系統等自然語(yǔ)言處理任務(wù)中不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。它的主要任務(wù)是識別文本中代表命名實(shí)體的組成部分，包括人物姓名、地名、日期等進(jìn)行分類(lèi)，因此也稱(chēng)為命名實(shí)體識別和分類(lèi)（NERC）。
　　NER方法可以分為：基于規則的方法、基于統計的方法和綜合方法。
　　1. 基于規則的方法
　　基于規則的方法是早期NER中常用的方法，需要手工構建有限的規則。
　　基于規則的方法通常依賴(lài)于特定的語(yǔ)言特征、領(lǐng)域和文本樣式，導致早期 NER 系統的生產(chǎn)周期長(cháng)，可移植性差。不同領(lǐng)域的系統需要該領(lǐng)域的語(yǔ)言學(xué)家構建不同的規則。為了克服這些問(wèn)題，研究人員嘗試使用計算機來(lái)自動(dòng)發(fā)現和生成規則。Collins 等人提出的 DLCoTrain 方法。是最具代表性的。該方法基于語(yǔ)料庫在預定義的種子規則集上執行無(wú)監督訓練和迭代生成規則。設置，并使用規則集對語(yǔ)料庫中的命名實(shí)體進(jìn)行分類(lèi)。最終結果表明了該方法的有效性。一般來(lái)說(shuō)，當提取的規則能夠準確反映語(yǔ)言現象時(shí)，
　　2.統計方法
　　機器學(xué)習在自然語(yǔ)言領(lǐng)域的興起，使得基于統計方法的NER研究成為熱點(diǎn)?；诮y計的方法只需要合適的模型即可在短時(shí)間內完成人工標注語(yǔ)料的訓練，方便快捷，無(wú)需制定規則。. 基于統計方法開(kāi)發(fā)的 NER 系統已迅速成為主流。這樣的系統不僅具有更好的性能，而且具有良好的可移植性?？缬蛞浦矔r(shí)，只需要訓練一個(gè)新的語(yǔ)料庫就可以使用該類(lèi)。有許多機器學(xué)習方法可以應用于 NER，例如隱馬爾可夫模型 (HMM)、支持向量機 (SVM)、條件隨機場(chǎng) (CRF) 和最大熵。（最大熵，ME）等。
　　選擇更好的特征表示可以有效提高命名實(shí)體識別的效果。因此，統計方法對特征選擇有更高的要求。根據任務(wù)需求，從文本中選擇需要的特征，并利用這些特征生成特征向量。具體命名實(shí)體的識別存在一定的困難。根據此類(lèi)實(shí)體的特點(diǎn)，對訓練語(yǔ)料中收錄的語(yǔ)言信息進(jìn)行統計分析，挖掘出有效特征。
　　3.綜合方法
　　目前的NER系統采用綜合的方法來(lái)識別命名實(shí)體，避免了單一方法的弊端。結合機器學(xué)習和人工知識，將規則知識501引入基于統計的學(xué)習方法中，達到過(guò)濾和剪枝的效果，從而減少狀態(tài)搜索空間；同時(shí)，算法可以結合各種模型，進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高命名實(shí)體識別的準確率。
　　自NER提出以來(lái)，NER的發(fā)展基本經(jīng)歷了從規則到統計的轉變。隨后又掀起了新一波的深度學(xué)習浪潮，讓NER在統計機器學(xué)習的道路上不斷前行。盡管NER的研究成果遍地開(kāi)花，但仍有一個(gè)問(wèn)題需要解決，尤其是NER在某些特定領(lǐng)域。目前對NER的研究大多固定在調整經(jīng)典模型、選擇更多特征、擴大語(yǔ)料庫規模的三角模型上。這值得研究人員反思。
　　2 LDA主題模型
　　LDA（Latent Dirichlet Allocation），即隱狄利克雷分布模型是一種無(wú)監督的文本主題生成模型。三層包括文本、主題和單詞結構。該模型可以有效地從大規模文檔集和語(yǔ)料庫中提取隱藏主題，并具有良好的降維能力、建模能力和可擴展性。LDA的圖模型結構如圖4.1所示。
　　
　　3 基于詞的BiLSTM-CRF模型的構建
　　該方法基于BiLSTM-CRF命名實(shí)體識別方法，利用Bi-directional Long Short-Term Memory(BiLSTM)學(xué)習句子的上下文信息，并充分考慮標簽的依賴(lài)性，使得標注過(guò)程發(fā)生變化的有兩個(gè)基于BiLSTM-CRF的中文命名實(shí)體識別方法：基于詞的BiLSTM-CRF方法和基于詞的BiLSTM-CRF方法?；谠~的命名實(shí)體識別方法沒(méi)有充分考慮文本中詞的語(yǔ)義關(guān)系，會(huì )導致識別效果不佳；基于詞的命名實(shí)體識別方法需要先對文本中的句子進(jìn)行切分，分詞的結果會(huì )直接影響到識別效果。為了克服使用單一模型的缺點(diǎn)，本文將有效地結合基于詞和基于詞的方法來(lái)提高單模型命名實(shí)體識別的準確性。結合詞模型的命名實(shí)體識別標注框架如圖4.2所示。該框架主要分為三部分：基于詞的BiLSTM-CRF模型（記為CNER）、基于詞的BiLSTM-CRF模型（記為WNER）以及結合CNER和WNER兩個(gè)模型的最終分類(lèi)器。圖中4.2，BiLSTM-L代表BiLSTM層，Projection-L代表投影層，CRF-L代表CRF層，Char Embedding Layer和Word Embedding Layer代表基于詞的向量映射層和詞，分別。結合詞模型的命名實(shí)體識別標注框架如圖4.2所示。該框架主要分為三部分：基于詞的BiLSTM-CRF模型（記為CNER）、基于詞的BiLSTM-CRF模型（記為WNER）以及結合CNER和WNER兩個(gè)模型的最終分類(lèi)器。圖中4.2，BiLSTM-L代表BiLSTM層，Projection-L代表投影層，CRF-L代表CRF層，Char Embedding Layer和Word Embedding Layer代表基于詞的向量映射層和詞，分別。結合詞模型的命名實(shí)體識別標注框架如圖4.2所示。該框架主要分為三部分：基于詞的BiLSTM-CRF模型（記為CNER）、基于詞的BiLSTM-CRF模型（記為WNER）以及結合CNER和WNER兩個(gè)模型的最終分類(lèi)器。圖中4.2，BiLSTM-L代表BiLSTM層，Projection-L代表投影層，CRF-L代表CRF層，Char Embedding Layer和Word Embedding Layer代表基于詞的向量映射層和詞，分別?；谠~的 BiLSTM-CRF 模型（記為 WNER）和結合 CNER 和 WNER 兩個(gè)模型的最終分類(lèi)器。圖中4.2，BiLSTM-L代表BiLSTM層，Projection-L代表投影層，CRF-L代表CRF層，Char Embedding Layer和Word Embedding Layer代表基于詞的向量映射層和詞，分別?；谠~的 BiLSTM-CRF 模型（記為 WNER）和結合 CNER 和 WNER 兩個(gè)模型的最終分類(lèi)器。圖中4.2，BiLSTM-L代表BiLSTM層，Projection-L代表投影層，CRF-L代表CRF層，Char Embedding Layer和Word Embedding Layer代表基于詞的向量映射層和詞，分別。
　　
　　如圖4.2所示，地理位置“中國江蘇”作為輸入發(fā)送到框架中。幀處理后，輸出B-LOC和E-LOC的結果，其中B-LOC表示地理位置的開(kāi)始部分，即“中國”。E-LOC表示去掉了“China”的結尾部分“Jiangsu”，顯示了標注框架的有效性。
　　本文基于模型融合的思想，以基于詞的BiLSTM-CRF和基于詞的BiLSTM-CRF為基礎模型。為了避免過(guò)擬合，訓練集分為兩部分。第一部分用于訓練基礎模型?；A模型訓練好后，將后半部分送到訓練好的基礎模型進(jìn)行訓練，得到詞模型。詞模型各個(gè)投影層的score向量，最后將操作后的score向量拼接起來(lái)，作為特征送入最終模型進(jìn)行訓練。詞模型和本文中詞模型的架構是一樣的。每個(gè)模型分為4層：向量映射層、BiLSTM層、投影層和CRF層。其中，word模型的架構圖如圖4.3所示。
　　
　　4 結合BiLSTM-CRF模型和LDA主題模型的自動(dòng)摘要4.1 算法思想
　　命名實(shí)體識別 (NER) 在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中起著(zhù)重要作用。本文采用改進(jìn)的BiLSTM-CRF模型對中文文本中的命名實(shí)體進(jìn)行識別，從而獲取文本中有用的人物信息、位置信息和事件。機構信息，在此基礎上，調整抽取關(guān)鍵詞時(shí)構建的TextRank詞圖中的詞節點(diǎn)權重，使關(guān)鍵詞抽取的準確率更高；文本摘要旨在準確反映文本主題，但現有的許多自動(dòng)摘要算法沒(méi)有考慮文本主題，導致摘要不理想。為了達到自動(dòng)摘要更貼近文本主題的目的，本章將LDA主題模型引入到文本摘要生成過(guò)程中，
　　4.2 算法實(shí)現
　　文本摘要算法的流程圖如下圖所示：
　　
　　5 實(shí)驗結果與分析5.1 實(shí)驗數據與評價(jià)標準
　　LCSTS數據集是目前國內公認的最大的中文數據集。數據集的內容是從新浪微博爬取過(guò)濾的標準化文本集。LCSTS數據集的構建為深入研究中文文本摘要奠定了基礎。LCSTS數據集由哈爾濱工業(yè)大學(xué)于2015年發(fā)布，主要包括三部分：PARTI、PARTIⅡ、PARTIⅢ。其中PARTI是一個(gè)用于測試自動(dòng)摘要模型的數據集，使用人工標注的分數，分數范圍是1到5。分數越大，摘要和短文本的相關(guān)性越強，反之，分數越低。兩者之間的相關(guān)性。為保證實(shí)驗測試數據集的質(zhì)量，本文選取得分為“4”和“5”的數據
　　ROUGE評價(jià)方法在自動(dòng)文本摘要的質(zhì)量評價(jià)中得到了廣泛的應用，因此本文采用Rouge指數對算法生成的摘要進(jìn)行評價(jià)。本文選取Rouge-1、Rouge-2、Rouge-3、Rouge-L四個(gè)評價(jià)指標來(lái)評價(jià)算法生成的摘要的質(zhì)量。
　　5.2 對比實(shí)驗及結果分析
　　為了驗證本節提出的算法，本文設置了不同算法的對比實(shí)驗，并將本節方法與降維后的TF-IDF算法、現有優(yōu)化算法iTextRank和DK- TextRank 基于 TextRank，以及本文中的 SW。-TextRank算法和Topic Model算法61設置對比實(shí)驗。在LCSTS數據集上進(jìn)行相應的對比實(shí)驗，指定生成摘要的壓縮率分別為10%和20%。
　　在LCSTS數據集上進(jìn)行了兩組實(shí)驗，壓縮率為10%，壓縮率為20%。
　　壓縮率為10%的實(shí)驗結果如表4.1所示。
　　
　　其中，壓縮率為20%的算法對比實(shí)驗結果如表4.2所示。
　　
　　為了更直觀(guān)的展示，將表中的實(shí)驗結果集繪制成直方圖，如下圖所示。圖4.5對應表4.1中的實(shí)驗結果，即壓縮率為10%的算法對比實(shí)驗。
　　
　　下圖4.6對應表4.2中的實(shí)驗結果，即壓縮率為20%的算法對比實(shí)驗。
　　
　　5.3 生成匯總比較
　　
　　對比對照表4.3中的摘要，可以發(fā)現這種方法生成的摘要與標準摘要表達的摘要幾乎相同，可以非常接近原創(chuàng )主題。雖然它們與標準摘要并不完全相同，但它們基本上不影響它們的表達。文本主題，說(shuō)明LDA主題模型的引入是有效的；并且摘要的生成能夠貼合原文的原創(chuàng )內容，而不會(huì )忽略原文中的關(guān)鍵信息，這從側面說(shuō)明了BiLSTM-CRF模型的有效性。一般來(lái)說(shuō)，這種方法生成的摘要能較好地反映原文的主旨，語(yǔ)義連貫，易于理解。
　　6 總結
　　本章首先詳細介紹了命名實(shí)體識別和LDA主題模型的相關(guān)概念：然后闡述了BiLSTM-CRF模型的研究現狀，并在此基礎上對模型進(jìn)行了改進(jìn)，將基于詞和詞的BiLSTM-CRF模型被介紹。CRF方法的有效組合，不僅克服了單一方法的缺點(diǎn)，而且提高了實(shí)體識別的準確率；然后，將優(yōu)化后的 BiLSTM-CRF 模型和 LDA 主題模型引入到自動(dòng)文本摘要過(guò)程中。優(yōu)化提取過(guò)程，提高最終文本摘要的質(zhì)量；最后通過(guò)實(shí)驗驗證了該方法的有效性。
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　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(軟件特色可視化操作簡(jiǎn)單,完全兼容JQuery選擇器規則(組圖))
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　　點(diǎn)擊一個(gè)網(wǎng)頁(yè)元素，自動(dòng)生成該元素的CSS Path。極少數具有復雜框架的網(wǎng)頁(yè)可能無(wú)法通過(guò)內置瀏覽器生成路徑。您也可以在其他瀏覽器上復制 CSS 路徑。目前，各種多核瀏覽器都支持復制CSS Path。例如谷歌Chrome、360安全瀏覽器、360極速瀏覽器、UC瀏覽器等Chrome內核瀏覽器，可以通過(guò)按F12鍵或在頁(yè)面上右鍵選擇評論元素來(lái)選擇。
　　右鍵單擊目標部分并選擇復制 CSS 路徑以將 CSS 路徑復制到剪貼板。
　　在 Firefox 中，您還可以按 F12 或右鍵單擊來(lái)查看元素。顯示開(kāi)發(fā)者工具后，右擊底部節點(diǎn)，選擇“Copy Only Selector”復制CSS Path。
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　　更新日志
　　8.1.0.1 (2020-09-6）
　　修復按鍵指令中引用變量的問(wèn)題
　　修復數據庫表名純數字命名時(shí)無(wú)法通過(guò)腳本刪除數據的問(wèn)題
　　修復鍵盤(pán)命令無(wú)法激活最小化窗口的問(wèn)題
　　修復腳本下載時(shí)金幣數量不對的問(wèn)題 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(1.中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)文本自動(dòng)化的基礎上發(fā)展)
　　1.中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)是在自動(dòng)文本分類(lèi)的基礎上發(fā)展起來(lái)的。由于自動(dòng)文本分類(lèi)技術(shù)相對成熟，許多研究工作都嘗試使用純文本分類(lèi)技術(shù)來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)。孫建濤指出：用純文本表示網(wǎng)頁(yè)是困難和不合理的，因為網(wǎng)頁(yè)所收錄的信息比純文本要豐富得多；以不同的方式表示網(wǎng)頁(yè)，然后結合分類(lèi)器的方法可以綜合利用網(wǎng)頁(yè)。但是，每個(gè)分類(lèi)器的性能很難估計，也很難確定使用什么組合策略。董靜等。提出了一種基于網(wǎng)頁(yè)樣式、形式和內容的網(wǎng)頁(yè)形式分類(lèi)方法，從另一個(gè)方面研究網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)；范忠等。提出了一種簡(jiǎn)單的貝葉斯協(xié)調分類(lèi)器來(lái)合成純網(wǎng)頁(yè)文本等結構信息的分類(lèi)方法；測試結果表明，組合分類(lèi)器的性能得到了一定程度的提升；杜云奇等人使用線(xiàn)性支持向量機（LSVM）學(xué)習算法實(shí)現了一個(gè)自動(dòng)中文文本分類(lèi)系統，該系統還進(jìn)行了大規模真實(shí)文本的測試。結果發(fā)現該系統的召回率較低，但準確率較高。論文對結果進(jìn)行了分析，提出了一種在訓練過(guò)程中拒絕識別的方法。樣本信息改進(jìn)了分類(lèi)器的輸出。實(shí)驗表明，該方法有效地提高了系統的性能，取得了滿(mǎn)意的效果。陸明宇等。提出了一種網(wǎng)頁(yè)摘要方法，過(guò)濾掉對網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)有負面影響的干擾信息；劉偉宏【基于內容和鏈接特征的中文垃圾網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)】等人提出結合網(wǎng)頁(yè)內容和鏈接特征，利用機器學(xué)習對中文垃圾網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)檢測。實(shí)驗結果表明，該方法能夠有效地對中文垃圾網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)；張毅中提出了一種結合SOFM（自組織特征映射）和LVQ（學(xué)習向量量化）的分類(lèi)算法，用一種新的網(wǎng)頁(yè)表示方法將特征向量應用于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)。該方法充分利用了SOFM自組織的特點(diǎn)，同時(shí)利用LVQ解決了聚類(lèi)中測試樣本的重疊問(wèn)題。實(shí)驗表明，它不僅具有更高的訓練效率，而且具有更好的召回率和準確率；李濤等。將粗糙集理論應用于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)，減少已知類(lèi)別屬性的訓練集并得出判斷規則，然后利用這些規則確定待分類(lèi)網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。
　　2中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)關(guān)鍵技術(shù)
　　2.1 網(wǎng)頁(yè)特征提取
　　特征提取在中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的整個(gè)過(guò)程中非常重要?？梢泽w現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的核心思想。特征提取的效果直接影響分類(lèi)的質(zhì)量。特征提取是將詞條選擇后的詞再次提取出來(lái)，將那些能夠代表網(wǎng)頁(yè)類(lèi)別的詞提取出來(lái)，形成一個(gè)向量進(jìn)行分類(lèi)。特征提取的方法主要是根據評價(jià)函數計算每個(gè)條目的值，然后根據每個(gè)條目的值對條目進(jìn)行降序排序，選擇那些值較高的條目作為最終特征。特征提取常用的評價(jià)函數有文檔頻率（DF）、信息增益（IG）、互信息（MI）、平方根檢驗（CHI）、[中文搜索工程中的中文信息處理技術(shù)] [自動(dòng)文本檢索的發(fā)展] 通過(guò)對上述五種經(jīng)典特征選擇方法的實(shí)驗，結果表明[A文本分類(lèi)特征選擇對比研究】CHI和IG方法最好；DF IG和CHI的表現大致相同，都可以過(guò)濾掉85%以上的特征項；DF算法簡(jiǎn)單，質(zhì)量高，可用于替代CHI和IG；TS方法性能一般；MI方法的性能最差。進(jìn)一步的實(shí)驗結果表明，組合提取方法不僅提高了分類(lèi)精度，而且顯著(zhù)縮短了分類(lèi)器的訓練時(shí)間。
　　2.2 分類(lèi)算法
　　分類(lèi)算法是分類(lèi)技術(shù)的核心部分。目前中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法有很多種，樸素貝葉斯（NB）、K-最近鄰（KNN）[超文本分類(lèi)方法研究]、支持向量機（SVM）[、支持向量機的文本分類(lèi)： Learning with many]、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（NN）等。
　　樸素貝葉斯（NB）算法首先計算屬于每個(gè)類(lèi)別的特征詞的先驗概率。在對新文本進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，根據先驗概率計算該文本屬于每個(gè)類(lèi)別的后驗概率，最后取最大的后驗概率作為文木所屬的類(lèi)別。許多學(xué)者對貝葉斯分類(lèi)算法進(jìn)行了改進(jìn)，如結合潛在語(yǔ)義索引的貝葉斯方法、結合模糊聚類(lèi)的樸素貝葉斯方法、貝葉斯分層分類(lèi)方法等。
　　K-最近鄰（KNN）是一種傳統的模式識別算法，在文本分類(lèi)中得到了廣泛的研究和應用。它計算文本之間的相似度，在訓練集中找到與測試文本最接近的k個(gè)文本，即新文本的k個(gè)最近鄰，然后根據類(lèi)別確定新文本的類(lèi)別k 文本。
　　支持向量機 (SVM) 基于結構風(fēng)險最小化原則。通過(guò)適當地選擇該子集中的函數子集和判別函數，學(xué)習機的實(shí)際風(fēng)險最小化，并且通過(guò)有限訓練樣本獲得的小錯誤分類(lèi)器的測試誤差對于獨立的測試集相對較小，從而獲得a 具有最優(yōu)分類(lèi)能力和能力提升的學(xué)習機。SVM算法具有很強的理論基礎，應用于文本分類(lèi)時(shí)取得了很好的實(shí)驗效果。李榮【SVM-KNN分類(lèi)器——一種提高SVM分類(lèi)精度的新方法】等提出了KNN與SVM相結合的分類(lèi)算法，取得了較好的分類(lèi)效果。目前，更有效的 SVM 實(shí)現方法包括 Joachims 的 SVMlight 系統和 Platt 的序列最小優(yōu)化算法。決策樹(shù)（Decision Tree）就是通過(guò)對新樣本的屬性值的測試，從樹(shù)的根節點(diǎn)開(kāi)始，根據樣本屬性的值，逐步向下決策樹(shù)，直到葉子節點(diǎn)樹(shù)的葉子節點(diǎn)所代表的類(lèi)別就是新樣本的類(lèi)別。決策樹(shù)方法是數據挖掘中一種非常有效的分類(lèi)方法。具有很強的消噪能力和學(xué)習反義表達能力。C4.5、CART、CHAID 等幾種流行的歸納技術(shù)可用于構建決策樹(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) (NN) 是一組連接的輸入/輸出單元。輸入單元代表條目，輸出單元代表木材的類(lèi)別，單元之間的聯(lián)系有相應的權重。在訓練階段，通過(guò)一定的算法，例如反向傳播算法，調整權重，使測試文本能夠根據調整后的權重正確學(xué)習。涂黃等。提出了一種基于RBf和決策樹(shù)相結合的分類(lèi)方法。
　　3. 中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)評價(jià)指標
　　對于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的效率評價(jià)標準，沒(méi)有真正權威的、絕對理想的標準。一般性能評價(jià)指標：召回率R（Recall）、準確率P（Precision）和F1評價(jià)。
　　召回率是正確分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)數量與應該分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)數量的百分比，即分類(lèi)器正確識別該類(lèi)型樣本的概率。準確率又稱(chēng)分類(lèi)準確率，是指自動(dòng)分類(lèi)和人工分類(lèi)結果相同的網(wǎng)頁(yè)所占的比例。召回率和準確率不是獨立的。通常，為了獲得比較高的召回率，通常會(huì )犧牲準確率；同樣，為了獲得比較高的準確率，通常會(huì )犧牲召回率。因此，需要一種綜合考慮召回率和準確率的方法來(lái)評估分類(lèi)器。F1 指標是一種常用的組合：F1 = 2RP / (R + P)。事實(shí)上，網(wǎng)頁(yè)的數量極其龐大，單純的召回率沒(méi)有任何實(shí)用價(jià)值。準確率的含義應作相應修改；數據庫大小、索引方法和用戶(hù)界面響應時(shí)間應作為評價(jià)指標納入評價(jià)體系。
　　4.中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)系統介紹
　　開(kāi)發(fā)了 TRS InfoRadar 系統。系統實(shí)時(shí)監控和采集互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站內容，對采集收到的信息進(jìn)行自動(dòng)過(guò)濾、分類(lèi)和重置。最后及時(shí)發(fā)布最新內容，實(shí)現信息統一導航。同時(shí)提供包括全文、日期等全方位的信息查詢(xún)。TRS InfoRadar集成了信息監控、網(wǎng)絡(luò )輿情、競爭情報等多種功能，廣泛應用于政府、媒體、科研、企業(yè)。TRS InfoRadar在內容運營(yíng)的垂直搜索應用、內容監管的在線(xiàn)輿情應用、
　　百度電子政務(wù)信息共享解決方案以百度先進(jìn)的信息集成處理技術(shù)為核心，構建政府內網(wǎng)和政府信息門(mén)戶(hù)的高性能信息共享平臺，可集中共享相關(guān)地區、機構等多個(gè)信息源的信息、和組織，讓用戶(hù)在一個(gè)地方獲得他們需要的所有相關(guān)信息，使電子政務(wù)從“形象工程”轉變?yōu)椤靶б婀こ獭?，有效提高政府工作效率，極大地提升政府威信和公眾形象。它具有強大的信息采集能力，安全的信息瀏覽，準確的自動(dòng)分類(lèi)，全面的檢索功能，
　　清華同方KSpider網(wǎng)絡(luò )信息資源采集系統是一個(gè)功能強大的網(wǎng)絡(luò )信息資源開(kāi)發(fā)、利用和集成系統，可用于定制、跟蹤和監控互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息，建立可復用的信息服務(wù)體系。KSpider可以自動(dòng)對來(lái)自各種網(wǎng)絡(luò )信息源，包括網(wǎng)頁(yè)、BLOC、論壇等用戶(hù)感興趣的特定信息進(jìn)行分類(lèi)處理，并以多種形式提供給終端用戶(hù)。KSpider可以快速及時(shí)的捕捉用戶(hù)需要的熱點(diǎn)新聞、市場(chǎng)情報、行業(yè)資訊、政策法規、學(xué)術(shù)文獻等網(wǎng)絡(luò )信息內容?？蓮V泛應用于垂直搜索引擎、網(wǎng)絡(luò )敏感信息監控、情報采集、
　　5 結束語(yǔ)
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，中文網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)已經(jīng)成為搜索引擎進(jìn)行分類(lèi)查詢(xún)的關(guān)鍵。這就要求中文網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)在網(wǎng)頁(yè)的處理方式、網(wǎng)頁(yè)效果識別、分類(lèi)準確率和評價(jià)指標等方面有進(jìn)一步的提升。因此，中文網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)是一個(gè)長(cháng)期而艱巨的研究課題。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(php爬蟲(chóng)分享：1只需用webshell成功搞定“爬蟲(chóng)”)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法往往都是直接c++的，或者和爬蟲(chóng)一起做的?，F在這個(gè)問(wèn)題不在于加入request不加入自動(dòng)識別，而是利用這個(gè)可以算是前后端分離了；至于如何繞過(guò)，那需要看標簽識別問(wèn)題對應的協(xié)議是否通用，如果通用，自然可以用api來(lái)識別；如果協(xié)議很特殊，自然加入自動(dòng)識別不方便；如果你需要二次開(kāi)發(fā)，那么可以做前后端分離，這種一般用redis就可以實(shí)現；如果你不需要二次開(kāi)發(fā)，純粹是想做自動(dòng)識別的話(huà)，可以用爬蟲(chóng)，這個(gè)可以參考前期我們分享過(guò)的php爬蟲(chóng)分享：1只需用webshell成功搞定“爬蟲(chóng)”工作之后，我們會(huì )把數據定制給后端，因為nodejs并沒(méi)有這個(gè)功能，所以這個(gè)功能需要爬蟲(chóng)的爬蟲(chóng)。
　　python可以用cpython來(lái)實(shí)現，不推薦用python自帶的ida來(lái)定制，ida會(huì )消耗程序很多資源，也很容易出錯。不過(guò)pythonpackage在我們的工作中一般用request。反正根據爬蟲(chóng)的定制來(lái)做就可以了。不過(guò)python爬蟲(chóng)現在有點(diǎn)過(guò)時(shí)了，python的爬蟲(chóng)有點(diǎn)太難寫(xiě)了。
　　python很容易實(shí)現，傳入一個(gè)url，翻頁(yè)有不同顏色對應的數字，不像ruby那么怪異。參考python爬蟲(chóng)，沒(méi)有自動(dòng)識別數字的庫，找個(gè)萬(wàn)能的api吧。如果需要api，你還可以簡(jiǎn)單粗暴的做個(gè)pythonrequest一次登錄測試，不知道能不能用redis作為request的定制庫。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(使用機器學(xué)習的方式來(lái)識別UI界面元素的完整流程)
　　介紹：
　　智能代碼生成平臺imgcook以Sketch、PSD、靜態(tài)圖片等形式的視覺(jué)草稿為輸入，一鍵生成可維護的前端代碼。它是組件化的開(kāi)發(fā)。我們希望直接從設計稿中生成組件化代碼。這需要具備識別設計稿中組件化元素的能力，例如Searchbar、Button、Tab等。識別網(wǎng)頁(yè)中的UI元素是人工智能領(lǐng)域典型的目標檢測問(wèn)題。我們可以嘗試使用深度學(xué)習目標檢測的方法來(lái)自動(dòng)解決。
　　本文介紹了使用機器學(xué)習識別UI界面元素的完整過(guò)程，包括：當前問(wèn)題分析、算法選擇、樣本準備、模型訓練、模型評估、模型服務(wù)開(kāi)發(fā)部署、模型應用等。
　　申請背景
　　imgcook以Sketch、PSD、靜態(tài)圖片等形式的視覺(jué)草稿為輸入，通過(guò)智能技術(shù)一鍵生成可維護的前端代碼。Sketch/Photoshop 設計稿的代碼生成需要插件。在設計稿中，視覺(jué)效果是通過(guò)imgcook插件導出的。將草稿的 JSON 描述信息（D2C Schema）粘貼到 imgcook 可視化編輯器中，您可以在其中編輯視圖和邏輯以更改 JSON 描述信息。
　　我們可以選擇DSL規范來(lái)生成相應的代碼。例如，要為 React 規范生成代碼，您需要實(shí)現從 JSON 樹(shù)到 React 代碼的轉換（自定義 DSL）。
　　
　　如下圖，左邊是Sketch中的visual Draft，右邊是使用React開(kāi)發(fā)規范生成的按鈕部分的代碼。
　　
　　從 Sketch 視覺(jué)稿的“導出數據”中生成“React 開(kāi)發(fā)規范”的代碼。圖為按鈕的代碼片段。
　　生成的代碼由div、img、span等標簽組成，但實(shí)際應用開(kāi)發(fā)存在這樣的問(wèn)題：
　　我們的需求是，如果我們要使用組件庫，比如 Ant Design，我們希望生成的代碼是這樣的：
　　// Antd Mobile React 規范
import { Button } from "antd-mobile";
進(jìn)店搶紅包
加購物車(chē)
　　"smart": {
"layerProtocol": {
"component": {
"type": "Button"
}
}
}
　　為此，我們在 JSON 描述中添加了一個(gè)智能字段來(lái)描述節點(diǎn)的類(lèi)型。
　　我們需要做的是在visual Draft中找到需要組件化的元素，并用這樣的JSON信息對其進(jìn)行描述，這樣在DSL轉換代碼的時(shí)候，就可以通過(guò)獲取其中的smart字段來(lái)生成組件化的代碼JSON 信息。
　　現在問(wèn)題轉化為：如何在visual Draft中找到需要組件化的元素，它是什么組件，它在DOM樹(shù)中的位置，或者在設計稿中的位置。
　　解決方案
　　? 常規生成規則
　　通過(guò)指定設計草案規范來(lái)干預生成的 JSON 描述，以控制生成的代碼結構。比如我們設計稿高級干預規范中組件的層命名約定：明確標記層中的組件和組件屬性。
　　#component:組件名?屬性=值#
#component:Button?id=btn#
　　使用imgcook插件導出JSON描述數據時(shí)，層中的約定信息是通過(guò)標準分析得到的。
　　? 學(xué)習識別組件
　　手動(dòng)約定規則的方式需要按照我們制定的協(xié)議規范修改設計稿。一個(gè)頁(yè)面上可能有很多組件。這種手動(dòng)約定的方式給開(kāi)發(fā)者增加了很多額外的工作，不符合使用imgcook提高開(kāi)發(fā)效率的目的。, 我們期望通過(guò)智能方式自動(dòng)識別可視化草稿中的可組件化元素，識別結果最終會(huì )轉換并填充到智能字段中，與手動(dòng)約定組件生成的json中的智能字段內容相同協(xié)議。
　　這里需要做兩件事：
　　第二件事是我們可以根據json樹(shù)解析組件的子元素。首先我們可以通過(guò)智能自動(dòng)完成，這是人工智能領(lǐng)域一個(gè)典型的目標檢測問(wèn)題，我們可以嘗試使用深度學(xué)習的目標檢測方法來(lái)自動(dòng)化解決這個(gè)手動(dòng)協(xié)議的過(guò)程。
　　學(xué)習識別 UI 組件
　　? 行業(yè)現狀
　　目前業(yè)界也有一些研究和應用使用深度學(xué)習來(lái)識別網(wǎng)頁(yè)中的UI元素。對此有一些討論：
　　討論中有兩個(gè)主要要求：
　　由于使用深度學(xué)習來(lái)解決UI界面元素識別問(wèn)題，因此需要一個(gè)收錄元素信息的UI界面數據集。目前，Rico 和 ReDraw 是業(yè)界最開(kāi)放和使用最多的數據集。
　　重繪
　　一組Android截圖、GUI元數據和GUI組件圖片，包括RadioButton、ProgressBar、Switch、Button、CheckBox等15個(gè)類(lèi)別，14382張UI界面圖片和191300個(gè)帶標簽的GUI組件。處理后，每個(gè)組件的數量達到5000個(gè)。該數據集的詳細介紹請參考The ReDraw Dataset。這是用于訓練和評估 ReDraw 論文中提到的 CNN 和 KNN 機器學(xué)習技術(shù)的數據集，該論文發(fā)表在 2018 年的 IEEE Transactions on Software Engineering。 該論文提出了一種三步法來(lái)實(shí)現從 UI 到代碼自動(dòng)化：
　　1、檢測
　　首先從設計稿中提取或者使用CV技術(shù)提取UI界面元信息，比如bounding box（位置，大?。?。
　　2、分類(lèi)
　　然后使用大規模軟件倉庫挖掘和自動(dòng)動(dòng)態(tài)分析來(lái)獲取出現在UI界面中的組件，并將這些數據作為CNN技術(shù)的數據集，將提取的元素分類(lèi)為特定類(lèi)型，如Radio、Progress Bar、按鈕等。
　　3、Assemble Assembly，最后使用KNN推導出UI層次結構，例如垂直列表和水平Slider。
　　
　　Android 代碼是在 ReDraw 系統中使用此方法生成的。評估表明，ReDraw 的GUI 組件分類(lèi)平均準確率達到91%，并組裝了原型應用程序。這些應用程序在視覺(jué)親和力方面緊密地反映了目標模型，并表現出合理的代碼結構。
　　
　　里科
　　創(chuàng )建了迄今為止最大的移動(dòng) UI 數據集，以支持五種類(lèi)型的數據驅動(dòng)應用程序：設計搜索、UI 布局生成、UI 代碼生成、用戶(hù)交互建模和用戶(hù)感知預測。Rico 數據集收錄 27 個(gè)類(lèi)別、10,000 多個(gè)應用程序和大約 70,000 個(gè)屏幕截圖。該數據集在 2017 年第 30 屆 ACM 年度用戶(hù)界面軟件和技術(shù)研討會(huì )上向公眾開(kāi)放（RICO：A Mobile App Dataset for Building Data-Driven Design Applications）。
　　此后，出現了一些基于 Rico 數據集的研究和應用。例如：Learning Design Semantics for Mobile Apps，本文介紹了一種基于代碼和可視化的方法來(lái)為移動(dòng)UI元素添加語(yǔ)義注釋。根據UI截圖和視圖層次，自動(dòng)識別25個(gè)
　　UI 組件類(lèi)別、197 個(gè)文本按鈕概念和 99 個(gè)圖標類(lèi)別。
　　
　　? 應用場(chǎng)景
　　下面是基于上述數據集的一些研究和應用場(chǎng)景。
　　基于機器學(xué)習的智能代碼生成移動(dòng)應用程序圖形用戶(hù)界面原型 | 重繪數據集
　　神經(jīng)設計網(wǎng)絡(luò )：有約束的圖形布局生成| Rico 數據集
　　使用眾包和深度學(xué)習的用戶(hù)感知預測建模移動(dòng)界面可點(diǎn)擊性 | Rico 數據集
　　基于深度學(xué)習的自動(dòng)化 Android 應用測試方法 | Rico 數據集
　　? 問(wèn)題定義
　　在上述基于Redraw數據集生成Android代碼的應用中，我們了解了它的實(shí)現。第二步，需要大型軟件倉庫挖掘和自動(dòng)動(dòng)態(tài)分析技術(shù)，獲取大量分量樣本作為CNN算法的訓練樣本。這樣就可以獲取到UI界面中存在的特定類(lèi)型的組件，如Progress Bar、Switch等。
　　對于我們的 imgcook 應用場(chǎng)景，本質(zhì)問(wèn)題是在 UI 界面中找到這種特定類(lèi)型的組件信息：類(lèi)別和邊界框。我們可以將這個(gè)問(wèn)題定義為目標檢測問(wèn)題，并使用深度學(xué)習來(lái)定位 UI 界面。檢測。那么我們的目標是什么？
　　檢測對象為Progress Bar、Switch、Tab Bar等可以組件化代碼的頁(yè)面元素。
　　UI界面目標檢測
　　? 基礎知識
　　機器學(xué)習
　　人類(lèi)如何學(xué)習？通過(guò)向大腦輸入某些信息，可以通過(guò)學(xué)習和總結獲得知識和經(jīng)驗。當有類(lèi)似的任務(wù)時(shí)，可以根據現有的經(jīng)驗做出決定或行動(dòng)。
　　
　　機器學(xué)習的過(guò)程與人類(lèi)學(xué)習的過(guò)程非常相似。機器學(xué)習算法本質(zhì)上是得到一個(gè)由f(x)函數表示的模型。如果給f(x)輸入一個(gè)樣本x，結果是一個(gè)類(lèi)別，解是一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題。如果得到一個(gè)特定的值，那么解決方法就是回到問(wèn)題。
　　
　　機器學(xué)習和人類(lèi)學(xué)習的整體機制是一樣的。一個(gè)區別是，人腦只需要很少的數據就可以總結和總結非常適用的知識或經(jīng)驗。例如，我們只需要看到幾只貓或幾只狗就可以正確區分貓和狗，但是對于機器我們需要大量的學(xué)習資料，而機器能做的就是智能，無(wú)需人工參與。
　　深度學(xué)習
　　深度學(xué)習是機器學(xué)習的一個(gè)分支。它是一種嘗試使用由復雜結構或多個(gè)非線(xiàn)性變換組成的多個(gè)處理層來(lái)在高層次上抽象數據的算法。
　　深度學(xué)習和傳統機器學(xué)習的區別可以在這篇 Deep Learning vs. Machine Learning 中看到，它具有數據依賴(lài)、硬件依賴(lài)、特征處理、問(wèn)題解決方法、執行時(shí)間和可解釋性。
　　深度學(xué)習對數據量和硬件要求高，執行時(shí)間長(cháng)。深度學(xué)習和傳統機器學(xué)習算法的主要區別在于處理特征的方式。當傳統的機器學(xué)習用于現實(shí)世界的任務(wù)時(shí)，描述樣本的特征通常需要由人類(lèi)專(zhuān)家設計。這被稱(chēng)為“特征工程”，特征的質(zhì)量對泛化性能有著(zhù)至關(guān)重要的影響。設計好的功能并不容易。深度學(xué)習可以通過(guò)特征學(xué)習技術(shù)分析數據，自動(dòng)生成好的特征。
　　目標檢測
　　機器學(xué)習有很多應用，例如：
　　對象檢測（Object Detection）是與計算機視覺(jué)和圖像處理相關(guān)的計算機技術(shù)，用于檢測數字圖像和視頻中特定類(lèi)別的語(yǔ)義對象（如人、動(dòng)物或汽車(chē)）。
　　
　　而我們在UI界面上的目標是一些設計元素，可以是具有原子粒度的Icon、Image、Text，也可以是組件化的Searchbar、Tabbar等。
　　
　　? 算法選擇
　　用于目標檢測的方法通常分為基于機器學(xué)習的方法（傳統目標檢測方法）或基于深度學(xué)習的方法（深度學(xué)習目標檢測方法）。目標檢測方法已經(jīng)從傳統的目標檢測方法到深度學(xué)習的目標檢測方法發(fā)生了變化：
　　
　　傳統目標檢測方法
　　對于基于機器學(xué)習的方法，您需要使用以下方法之一來(lái)定義特征，然后使用支持向量機（SVM）等技術(shù)進(jìn)行分類(lèi)。
　　深度學(xué)習目標檢測方法
　　對于基于深度學(xué)習的方法，端到端的目標檢測可以在不定義特征的情況下進(jìn)行，通?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）?；谏疃葘W(xué)習的目標檢測方法可以分為One-stage和Two-stage兩種，以及繼承了這兩種方法優(yōu)點(diǎn)的RefineDet算法。
　　? 一級
　　基于One-stage的目標檢測算法不使用RPN網(wǎng)絡(luò )，直接通過(guò)骨干網(wǎng)提供類(lèi)別和位置信息。該算法速度較快，但精度略低于兩階段目標檢測網(wǎng)絡(luò )。典型的算法有：
　　? 兩階段
　　基于Two-stage的目標檢測算法主要使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)完成目標檢測過(guò)程。它提取CNN卷積特征。在訓練網(wǎng)絡(luò )時(shí)，主要訓練兩部分。第一步是訓練RPN網(wǎng)絡(luò )。第二步是訓練網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行目標區域檢測。即算法生成一系列候選框作為樣本，然后通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對樣本進(jìn)行分類(lèi)。網(wǎng)絡(luò )精度高，速度比One-stage慢。典型的算法有：
　　? 其他 (RefineDet)
　　RefineDet（Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection）是基于SSD算法的改進(jìn)。繼承了兩種方法（如單階段設計法、兩階段設計法）的優(yōu)點(diǎn)，克服了各自的缺點(diǎn)。
　　目標檢測方法比較
　　? 傳統方法VS深度學(xué)習
　　基于機器學(xué)習的方法和基于深度學(xué)習的方法的算法流程如圖所示。傳統的目標檢測方法需要人工設計特征，通過(guò)滑動(dòng)窗口獲取候選框，然后使用傳統分類(lèi)器確定目標區域。整個(gè)訓練過(guò)程分為多個(gè)步驟。深度學(xué)習目標檢測方法利用機器學(xué)習特征，通過(guò)更高效的Proposal或直接回歸方法獲取候選目標，具有更好的準確率和實(shí)時(shí)性。
　　
　　目前對目標檢測算法的研究基本都是基于深度學(xué)習。傳統的目標檢測算法很少使用。深度學(xué)習目標檢測方法更適合工程化。具體對比如下：
　　
　　? 一級VS二級
　　
　　? 算法優(yōu)缺點(diǎn)
　　各個(gè)算法的原理我就不寫(xiě)了，只看優(yōu)缺點(diǎn)。
　　
　　總結
　　由于UI界面元素檢測精度要求比較高，最終選擇了Faster RCNN算法。
　　? 幀選擇
　　機器學(xué)習框架
　　以下是幾個(gè)機器學(xué)習框架的簡(jiǎn)要列表：Scikit Learn、TensorFlow、Pytorch、Keras。
　　Scikit Learn是一個(gè)通用的機器學(xué)習框架，實(shí)現了各種分類(lèi)、回歸和聚類(lèi)算法（包括支持向量機、隨機森林、梯度增強、k-means等）；它還包括數據降維、模型選擇和數據預處理。處理等工具庫，安裝使用方便，示例豐富，教程和文檔也很詳細。
　　TensorFlow、Keras和Pytorch是目前深度學(xué)習的主要框架，提供各種深度學(xué)習算法調用。這里推薦一個(gè)學(xué)習資源： 強烈推薦TensorFlow、Pytorch和Keras的示例資源，同意本文作者的觀(guān)點(diǎn)：以上資源運行一次，不明白的地方查官方文檔，很快就能理解和使用這三個(gè)框架了。
　　在下面的模型訓練代碼中，您可以看到這些框架在實(shí)際任務(wù)中的使用情況。
　　對象檢測框架
　　目標檢測框架可以理解為一個(gè)集成了目標檢測算法的庫。比如深度學(xué)習算法框架TensorFlow并不是目標檢測框架，而是提供了目標檢測的API：Object Detection API。
　　目標檢測框架主要包括：Detecn-benchmark、mmdetection、Detectron2。目前使用最廣泛的是
　　Detectron2目標檢測框架由Facebook AI研究院于2019年10月10日開(kāi)源，我們也使用Detectron2來(lái)識別UI界面組件，后面會(huì )用到示例代碼。tron和maskrcn可以參考：2019年10月10日FAIR開(kāi)源的Detectron2目標檢測框架如何評價(jià)？
　　前端機器學(xué)習框架Pipcook
　　作為前端開(kāi)發(fā)者，我們也可以選擇Pipcook，這是阿里巴巴前端委員會(huì )智庫開(kāi)源的一個(gè)前端算法工程框架，幫助前端工程師使用機器學(xué)習。
　　pipcook采用前端友好的JS環(huán)境，基于Tensorflow.js框架作為底層算法能力，針對前端業(yè)務(wù)場(chǎng)景封裝了相應的算法，讓前端工程師可以快速便捷的使用機器學(xué)習能力。
　　pipcook 是一個(gè)基于流水線(xiàn)的框架，封裝了機器學(xué)習工程環(huán)節的數據采集、數據訪(fǎng)問(wèn)、數據處理、模型配置、模型訓練、模型服務(wù)部署、前端開(kāi)發(fā)人員在線(xiàn)訓練七部分。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(網(wǎng)絡(luò )數據采集/信息挖掘處理軟件優(yōu)采云采集器采集)
　　優(yōu)采云采集器是一款專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)絡(luò )數據采集/信息挖掘處理軟件。優(yōu)采云采集器通過(guò)靈活的配置，您可以方便快捷地從網(wǎng)頁(yè)中抓取結構化文本、圖片、文件等資源信息，并可以對其進(jìn)行編輯和過(guò)濾，選擇發(fā)布到網(wǎng)站@ > 后端、各種文件或其他數據庫系統，廣泛應用于數據挖掘、垂直搜索、信息聚合和門(mén)戶(hù)、企業(yè)網(wǎng)絡(luò )信息聚合、商業(yè)智能、論壇或博客遷移、智能信息代理、個(gè)人信息檢索等領(lǐng)域適用適用于有采集挖礦需求的各類(lèi)群體。
　　優(yōu)采云采集器功能介紹：
　　1、分布式高速采集：任務(wù)分布到多個(gè)客戶(hù)端，同時(shí)運行采集，效率翻倍。
　　2、多重識別系統：配備文字識別、中文分詞識別、任意碼識別等多重識別系統，智能識別操作更輕松。
　　3、可選驗證方式：您可以隨時(shí)選擇是否使用加密狗以確保數據安全。
　　4、 全自動(dòng)操作：無(wú)需人工操作，任務(wù)完成后自動(dòng)關(guān)機。
　　5、替換功能：同義詞、同義詞替換、參數替換，偽原創(chuàng )必備技能。
　　6、任意文件格式下載：可以輕松下載任意格式的圖片、壓縮文件、視頻等文件。
　　7、采集 監控系統：實(shí)時(shí)監控采集，保證數據的準確性。
　　8、 支持多數據庫：支持Access/MySQL/MsSQL/Sqlite/Oracle等各類(lèi)數據庫的存儲和發(fā)布。
　　9、無(wú)限多頁(yè)采集：支持不限多頁(yè)信息，包括ajax請求數據采集。
　　10、 支持擴展：支持接口和插件擴展，滿(mǎn)足各種毛發(fā)采集需求。
　　特色：
　　1、支持所有網(wǎng)站@>編碼：完美支持所有采集編碼格式的網(wǎng)頁(yè)，程序還可以自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)編碼。
　　2、多種發(fā)布方式：支持當前所有主流和非主流cms、BBS等網(wǎng)站@>節目，通過(guò)系統的發(fā)布模塊，采集器和網(wǎng)站@可以實(shí)現 > 程序之間的完美集成。
　　3、全自動(dòng)：無(wú)人值守工作，程序配置好后，程序會(huì )根據您的設置自動(dòng)運行，無(wú)需人工干預。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(經(jīng)典的WEB信息提取實(shí)體信息抽取方法的局限性方法)
　　【摘要】：隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和普及,互聯(lián)網(wǎng)已成為一個(gè)非常重要的信息來(lái)源。并且越來(lái)越多的網(wǎng)民越來(lái)越渴望在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)中高效、準確地找到目標主題頁(yè)面，實(shí)現從主題頁(yè)面中定制化的實(shí)體信息抽取。在傳統搜索引擎領(lǐng)域，主題爬蟲(chóng)和垂直爬蟲(chóng)是比較流行的獲取特定主題和特定網(wǎng)站數據的方法，但主題爬蟲(chóng)更注重主題頁(yè)面的搜索，往往忽略深度提取頁(yè)面信息。經(jīng)研究，垂直爬蟲(chóng)雖然可以實(shí)現對一個(gè)網(wǎng)站的精準信息抽取，但其主要缺點(diǎn)是可移植性差，無(wú)法實(shí)現對不同網(wǎng)站的通用抓取，和低自動(dòng)化。經(jīng)典的WEB信息提取方法雖然在各種自適應領(lǐng)域取得了一定的成果，但也存在自適應范圍的局限性和提取算法效率低下的問(wèn)題；同時(shí)，這些方法基本上只針對目標WEB頁(yè)面實(shí)體。對信息抽取的研究忽略了對目標頁(yè)面搜索策略的研究；因此，現有的經(jīng)典WEB實(shí)體信息抽取方法在應用和研究范圍上都有其局限性。本文針對垂直爬蟲(chóng)無(wú)法直接移植到其他網(wǎng)站且程序設計需要大量人工干預的弊端，以及經(jīng)典WEB實(shí)體信息抽取方法的局限性，
　　方便的配置信息后，快速準確定制不同的網(wǎng)站 數據爬取具有高可移植性和強通用性。同時(shí)也證明了本文提出的WEB實(shí)體信息提取算法的合理性和有效性。具有很高的應用價(jià)值，豐富了WEB信息抽取領(lǐng)域的理論和理論。應用研究。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(10個(gè)非常實(shí)用的每一款軟件，你知道幾個(gè)？)
　　給大家分享10款非常好用的軟件，每個(gè)軟件都很強大，可以解決很多需求，喜歡的話(huà)記得點(diǎn)贊支持哦~
　　1、SpaceSniffer
　　SpaceSniffer 是一款免費且易于使用的磁盤(pán)查看和清理軟件。使用此工具，您可以清楚地了解磁盤(pán)的空間分布，磁盤(pán)中是否有任何文件，并將這些內容可視化，以便您查看和刪除不需要的文件。
　　
　　SpaceSniffer 運行速度非?？?，可以一鍵分析目標磁盤(pán)，并且可以給出所選文件的詳細概覽，包括大小、文件名、創(chuàng )建日期等。
　　2、一切
　　Everything 是一款快速文件索引軟件，可根據文件名和文件夾快速定位。比windows自帶的本地搜索速度快很多，軟件體積只有10M左右，輕巧高效。
　　一切都可以在超短的時(shí)間內建立索引，搜索結果基本毫秒級。輸入搜索的文件名后，立即顯示搜索結果。
　　
　　Everything 支持常用圖片格式的縮略圖預覽，以及ai、psd、eps等常用設計文件的縮略圖預覽，這個(gè)功能對設計小伙伴有很大的幫助！
　　3、優(yōu)采云采集器
　　優(yōu)采云采集器由原谷歌技術(shù)團隊打造，基于人工智能技術(shù)，只需輸入網(wǎng)址即可自動(dòng)識別采集的內容。
　　
　　可以智能識別數據。智能模式基于人工智能算法。只需輸入網(wǎng)址，即可智能識別列表數據、表格數據和分頁(yè)按鈕。無(wú)需配置任何采集規則，一鍵采集。自動(dòng)識別列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格等。
　　
　　流程圖模式：只需點(diǎn)擊頁(yè)面，根據軟件提示進(jìn)行操作，完全符合人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式。簡(jiǎn)單幾步就可以生成復雜的采集規則，結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文字、點(diǎn)擊、移動(dòng)鼠標??、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判斷條件等。
　　
　　4、彩虹工具箱
　　Rainbow Toolbox 是一個(gè)非常有用的通用計算機工具集合，支持 Mac 和 Windows 系統。按照工具分類(lèi)，包括生活娛樂(lè )、加解密、數據計算、編碼轉換、圖片視頻、網(wǎng)絡(luò )工具等，這一類(lèi)的工具很多，目前使用Rainbow Toolbox的體驗非常好！
　　
　　Rainbow Toolbox 提供了大量常用的小工具，按小工具的用途分為生活娛樂(lè )、加解密、數據計算、編碼轉換、圖像視頻、網(wǎng)絡(luò )工具等。
　　
　　5、方形網(wǎng)格
　　Square 是一個(gè)非常易于使用的 Excel 插件工具箱。主要功能是支持擴展的Excel程序，幫助用戶(hù)更快速地分析Excel數據，加快工作效率。
　　
　　軟件擁有上百種實(shí)用功能，讓用戶(hù)辦公更流暢。這是一個(gè)非常易于使用的 Excel 插件。
　　如文本處理、批量錄入、刪除工具、合并轉換、重復值工具、數據比較、高級排序、顏色排序、合并單元格排序、聚光燈、宏存儲框等。
　　
　　6、Fire Velvet 安全軟件
　　Tinder安全軟件是一款輕量級、高效、免費的計算機防御和殺毒安全軟件，在應對安全問(wèn)題時(shí)可以顯著(zhù)增強計算機系統的防御能力。
　　Tinder安全軟件可以全面攔截和查殺各類(lèi)病毒，不會(huì )為了清除病毒而直接刪除感染病毒的文件，充分保護用戶(hù)文件不受損害。軟件小巧玲瓏，系統內存占用率極低，保證機器在主動(dòng)防御查殺過(guò)程中永不卡頓。
　　
　　Tinder安全軟件可查殺病毒，擁有18項重要防護功能，文件實(shí)時(shí)監控、U盤(pán)防護、應用加固、軟件安裝攔截、瀏覽器防護、網(wǎng)絡(luò )入侵攔截、暴力破解防護、彈窗防護向上攔截、漏洞修復、啟動(dòng)項管理和文件粉碎。
　　
　　7、天若OCR
　　天若OCR是一款集文字識別、表格識別、垂直識別、公式識別、修正識別、高級識別、識別翻譯、識別搜索和截圖功能于一體的軟件。
　　
　　天若OCR可以幫助您減少重復性工作，提高工作效率。
　　
　　8、Snipaste
　　Snipaste 是一個(gè)簡(jiǎn)單而強大的截圖和貼紙工具，你也可以將截圖粘貼回屏幕。F1截圖，F3貼圖，簡(jiǎn)約高效。
　　
　　辦公室里會(huì )抄很多資料，寫(xiě)的時(shí)候會(huì )抄很多文字和圖片。Snipaste 可以將這些內容粘貼到屏幕上，而不是切換回窗口。
　　
　　發(fā)布在屏幕上的信息可以縮放、旋轉、設置為半透明，甚至可以被鼠標穿透。在屏幕上發(fā)布重要信息，絕對可以改變您的工作方式，提高工作效率。
　　9、7-ZIP
　　7-ZIP是一款開(kāi)源免費的壓縮軟件，使用LZMA和LZMA2算法，壓縮率非常高，可以比Winzip高2-10%。7-ZIP 支持的格式很多，所有常用的壓縮格式都支持。
　　
　　支持格式：壓縮/解壓：7z、XZ、BZIP2、GZIP、TAR、ZIP、WIM。僅解壓：ARJ、CAB、CHM、CPIO、CramFS、DEB、DMG、FAT、HFS、ISO、LZH、LZMA、MBR、MSI、NSIS、NTFS、RAR、RPM、SquashFS、UDF、VHD、WIM、XAR、Z .
　　10、WG 手勢
　　WGestures 是一款簡(jiǎn)單高效的鼠標手勢軟件，免費開(kāi)源，非常有良心。
　　
　　WGestures 有非常豐富的功能。網(wǎng)絡(luò )搜索可以簡(jiǎn)化搜索信息的過(guò)程；手勢名稱(chēng)提醒和修飾鍵更符合用戶(hù)直覺(jué)；觸發(fā)角度和摩擦邊緣使計算機操作更高效。
　　
　　今天的分享到此結束，感謝大家看到這里，聽(tīng)說(shuō)三家公司的朋友們都有福了！喜歡就點(diǎn)@李天浩關(guān)注我吧。更多實(shí)用干貨等著(zhù)你！ 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法有哪些？-八維教育)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法有很多，比如加特定標簽進(jìn)行識別，直接抓取所有頁(yè)面進(jìn)行批量識別，對圖片進(jìn)行位置的識別，字體進(jìn)行識別等等，都是可以自動(dòng)識別的。
　　一般網(wǎng)頁(yè)都有自己的一套識別規則，相關(guān)的有seo黑帽方法（黑帽搜索引擎競價(jià)排名定位）、圖片識別等等。以前有搜索引擎一類(lèi)的論壇和網(wǎng)站提供這種參考，現在也有人提供。不過(guò)需要付費。
　　剛才找到，說(shuō)的是識別頁(yè)面的文字框，網(wǎng)頁(yè)上的文字框搜索引擎識別的都是封裝好的對應的標簽文字。大多數網(wǎng)站都可以用網(wǎng)頁(yè)截圖或照片識別。至于自動(dòng)識別頁(yè)面中的對話(huà)框，也有人提供相關(guān)的工具。
　　這里有一篇教程，可以參考一下：seo技術(shù)：看完這篇文章，你就可以自己制作網(wǎng)頁(yè)上的免費對話(huà)框了。
　　提供免費網(wǎng)頁(yè)識別工具。新建一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)文本識別或圖片識別，然后模仿搜索引擎的查詢(xún)關(guān)鍵詞和搜索引擎的規則，抓取網(wǎng)頁(yè)所有頁(yè)面，進(jìn)行對話(huà)框、網(wǎng)址框等的識別。
　　現在有很多自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)的應用工具的。比如說(shuō)，搜索引擎識別對話(huà)框網(wǎng)址框什么的。還有，一些搜索引擎的免費服務(wù)頁(yè)面識別工具，
　　可以通過(guò)下載sitemapx來(lái)免費識別
　　哪有什么自動(dòng)識別，建議使用sitemanager，
　　有一款免費的識別網(wǎng)頁(yè)的工具-cn/searchs/ 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(手機app采集器的自動(dòng)識別算法目前沒(méi)有誰(shuí)家能做到)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法是通過(guò)本地硬件的集成以及后臺有限的知識庫識別的，通常我們用c++和selenium就可以完成，但是針對新標準url，需要繼續引入上傳，圖片，視頻，txt等文件自動(dòng)識別的軟件模塊來(lái)輔助識別，算法目前沒(méi)有誰(shuí)家能做到全自動(dòng)的。
　　ai根據最新的電影、電視劇和美劇網(wǎng)站中小丑的行為來(lái)學(xué)習，如果學(xué)習的結果匹配，就會(huì )呈現出一幅畫(huà)面，
　　謝邀。mit一個(gè)哥們搞的新ga-supervised-ocr，可以參考一下。
　　現在的手機app一般都會(huì )有自己的識別方法，像smart-fakeapp的工作原理如下圖所示：實(shí)現的過(guò)程就是先將英文一個(gè)一個(gè)字節識別出來(lái)，提取主要詞匯（由文字轉成文件），再統計其頻率，最后將提取的英文再拼起來(lái)，字符。也就是把原始文件按照頻率排序，然后隨機生成一個(gè)新文件。這樣看起來(lái)效率很高，可惜這只是小規模的識別。
　　如果識別的量越大，需要的時(shí)間就越長(cháng)。因此一般來(lái)說(shuō)，就當前的手機app來(lái)說(shuō)，是不可能自動(dòng)識別小丑這類(lèi)圖片的?？梢栽囋囀褂胮ython來(lái)識別圖片，然后將結果保存為圖片文件，用nltk或者其他庫（可以網(wǎng)上搜索）來(lái)做大規模的識別，否則可能會(huì )很慢。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(如何過(guò)濾掉這些不良信息,營(yíng)造綠色安全的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境)
　　【摘要】 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )中的資源越來(lái)越豐富，網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)成為人們獲取各種信息和資源的主要渠道。搜索引擎在網(wǎng)絡(luò )信息檢索中扮演著(zhù)重要的角色，但在搜索效率和搜索結果的準確性方面還不能完全滿(mǎn)足人們的需求。此外，互聯(lián)網(wǎng)上充斥著(zhù)色情、暴力、賭博或毒品等不健康內容。如何過(guò)濾掉此類(lèi)不良信息，營(yíng)造綠色安全的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境，也對搜索引擎提出了挑戰。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)可以提供一種解決上述問(wèn)題的方法。如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)有能夠代表其自身特征的標簽，那么當我們需要從海量數據中搜索自己想要的信息時(shí)，網(wǎng)頁(yè)標簽可以幫助提高檢索效率和準確率；當我們需要過(guò)濾掉一些不感興趣或內容不好的網(wǎng)頁(yè)時(shí)，我們可以通過(guò)識別網(wǎng)頁(yè)標簽來(lái)提高過(guò)濾的準確性。本研究基于項目組正在開(kāi)發(fā)的教育瀏覽器，對網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行了研究，以期找到一種高效的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法。主要研究工作包括：1、 研究網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)問(wèn)題的國內外研究和應用現狀，明確相關(guān)技術(shù)基礎和研究方法，包括文本分類(lèi)問(wèn)題的一般處理過(guò)程和分詞技術(shù). 2、 對網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)問(wèn)題中的幾個(gè)關(guān)鍵機制進(jìn)行了研究，包括編寫(xiě)有針對性的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)來(lái)獲取網(wǎng)頁(yè)信息；對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行預處理，獲取網(wǎng)頁(yè)文本內容；采用中文分詞技術(shù)對網(wǎng)頁(yè)文本進(jìn)行處理，并對處理后的文本進(jìn)行特征提取。3、 設計并實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法。除了樸素貝葉斯和支持向量機這兩種經(jīng)典的文本分類(lèi)算法外，本文還將新興的機器學(xué)習算法隨機森林算法引入到網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的研究中，對網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種“半隨機森林算法”。通過(guò)對三種分類(lèi)算法的數據實(shí)驗，結果表明，本文改進(jìn)的隨機森林算法具有更好的分類(lèi)效果，且結構比SVM更簡(jiǎn)單。本研究不僅豐富了教育瀏覽器的功能，而且為基于教育瀏覽器的用戶(hù)行為分析、個(gè)性化內容推薦等智能服務(wù)和應用奠定了基礎。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(優(yōu)采云采集器能采集哪些信息？怎么判斷？(組圖))
　　標簽：采集器
　　提供免費網(wǎng)頁(yè)采集工具《優(yōu)采云采集器》7.6.4 正式版下載，軟件免費，文件大小5< @7.15 MB，推薦指數3星，作為國產(chǎn)軟件的頂級廠(chǎng)商，可以放心下載！
　　優(yōu)采云采集器是網(wǎng)頁(yè)數據采集器，可以對各種類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行大量的數據采集工作，優(yōu)采云采集器@ > 正式版涵蓋類(lèi)型廣泛，金融、交易、社交網(wǎng)站、電商產(chǎn)品等。網(wǎng)站數據可標準化采集，可導出。
　　
　　軟件特點(diǎn)
　　云采集
　　5000套云，24*7高效穩定采集，結合API，可無(wú)縫對接內部系統，定時(shí)同步數據
　　智能防封
　　自動(dòng)破解多種驗證碼，提供全球最大代理IP池，結合UA切換，可有效突破封鎖，暢通采集數據
　　適用于全網(wǎng)
　　可即看即收，無(wú)論是圖片通話(huà)還是貼吧論壇，都支持所有業(yè)務(wù)渠道的爬蟲(chóng)，滿(mǎn)足各種采集需求
　　海量模板
　　內置數百個(gè)網(wǎng)站數據源，覆蓋多個(gè)行業(yè)，簡(jiǎn)單設置即可快速準確獲取數據
　　便于使用
　　無(wú)需學(xué)習爬蟲(chóng)編程技術(shù)，簡(jiǎn)單三步即可輕松抓取網(wǎng)頁(yè)數據，支持多種格式一鍵導出，快速導入數據庫
　　穩定高效
　　分布式云集群和多用戶(hù)協(xié)同管理平臺支持，靈活調度任務(wù)，流暢抓取海量數據
　　指示
　　第一步
　　打開(kāi)客戶(hù)端，選擇簡(jiǎn)單模式和對應的網(wǎng)站模板
　　
　　第二步
　　預覽模板的采集字段、參數設置和示例數據
　　
　　第三步
　　設置相應參數，運行后保存數據采集
　　
　　經(jīng)常問(wèn)的問(wèn)題
　　問(wèn)題優(yōu)采云采集器你能采集其他人的背景資料嗎？
　　沒(méi)有采集，后端數據需要有后端訪(fǎng)問(wèn)權限，正規的采集軟件不會(huì )提供此類(lèi)侵權服務(wù)。但是你可以采集擁有自己的后臺數據。
　　問(wèn)題優(yōu)采云可以采集QQ號、郵箱、電話(huà)等嗎？
　　是的采集，你在網(wǎng)頁(yè)上看到的任何數據都可以采集，優(yōu)采云采集器還有很多這樣的規則可以在內置規則中下載市場(chǎng)，無(wú)需配置，這些數據可以通過(guò)運行規則來(lái)提取。
　　如何判斷哪些信息可以?xún)?yōu)采云采集器采集？
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，你在網(wǎng)頁(yè)上看到的信息可以是優(yōu)采云采集器采集，具體的采集規則需要你自己設置或者從規則市場(chǎng)。
　　在配置采集流程的時(shí)候，有時(shí)候點(diǎn)擊左鍵的鏈接，網(wǎng)頁(yè)會(huì )自動(dòng)跳轉，彈出選項。如何避免網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)跳轉？
　　一些使用腳本控制跳轉的網(wǎng)頁(yè)在點(diǎn)擊左鍵時(shí)可能會(huì )跳轉，給配置帶來(lái)不便。解決方法是使用右鍵單擊。用左右鍵點(diǎn)擊頁(yè)面會(huì )彈出選項。沒(méi)有區別。右鍵單擊一般可以避免自動(dòng)重定向的問(wèn)題。
　　優(yōu)采云采集器 安裝成功后無(wú)法啟動(dòng)怎么辦？
　　如果第一次安裝成功后提示“Windows正在配置優(yōu)采云采集器，請稍候”，之后出現“安裝過(guò)程中發(fā)生嚴重錯誤”的提示，說(shuō)明你有360安全衛士和你電腦上類(lèi)似 如果軟件正在運行，可能是360等殺毒軟件誤刪除了優(yōu)采云操作所需的文件。請退出360等殺毒軟件，重新安裝優(yōu)采云采集器。
　　更新日志
　　主要體驗改進(jìn)
　　【自定義模式】新增JSON采集功能
　　【自定義模式】新增滑動(dòng)驗證碼識別
　　【自定義模式】?jì)?yōu)化效率，列表識別速度翻倍
　　【自定義模式】自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)Ajax點(diǎn)擊并自動(dòng)配置Ajax超時(shí)時(shí)間，配置任務(wù)更方便
　　【自定義模式】改進(jìn)算法，更準確地選擇網(wǎng)頁(yè)元素
　　【本地采集】采集整體速度提升10-30%，采集效率大幅提升
　　【任務(wù)列表】重構任務(wù)列表界面，性能大幅提升，大量任務(wù)管理不再卡頓
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表新增自動(dòng)刷新機制，可隨時(shí)查看任務(wù)最新?tīng)顟B(tài)
　　錯誤修復
　　修復云端查看數據慢的問(wèn)題采集
　　修復采集報錯排版問(wèn)題
　　修復“打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)時(shí)出現亂碼”的問(wèn)題
　　修復拖動(dòng)過(guò)程后突然消失的問(wèn)題
　　修復定時(shí)導出和自動(dòng)入庫工具自動(dòng)彈出的問(wèn)題
　　修復格式化時(shí)間類(lèi)型數據錯誤的問(wèn)題
　　修復一些小問(wèn)題 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(軟件特色智能識別數據，小白神器智能模式(組圖))
　　優(yōu)采云采集器免費版是一款非常好用的網(wǎng)頁(yè)數據采集軟件，配合非常強大的人工智能技術(shù)，可以幫助用戶(hù)自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)內容，讓用戶(hù)可以提供這個(gè)軟件快速采集到您需要的網(wǎng)頁(yè)數據，讓每一位用戶(hù)都能體驗到最便捷的數據采集方法。優(yōu)采云采集器 正式版沒(méi)有任何收費項目，完全免費供用戶(hù)使用，讓用戶(hù)可以使用本軟件獲取采集數據。
　　優(yōu)采云采集器 最新版本有一個(gè)非常方便的批處理采集功能。用戶(hù)只需輸入批量采集地址和條件，軟件就可以自動(dòng)采集這些數據，有需要的用戶(hù)快來(lái)幫忙下載本軟件。
　　軟件特點(diǎn)
　　智能識別數據，小白神器
　　智能模式：基于人工智能算法，只需輸入網(wǎng)址即可智能識別列表數據、表格數據和分頁(yè)按鈕，無(wú)需配置任何采集規則，一鍵采集。
　　自動(dòng)識別：列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格等。
　　直觀(guān)點(diǎn)擊，輕松上手
　　流程圖模式：只需點(diǎn)擊頁(yè)面，根據軟件提示進(jìn)行操作，完全符合人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式。一個(gè)復雜的采集規則可以簡(jiǎn)單幾步生成，結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文字、點(diǎn)擊、移動(dòng)鼠標??、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判斷條件等。
　　支持多種數據導出方式
　　采集 結果可以本地導出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
　　功能強大，提供企業(yè)級服務(wù)
　　優(yōu)采云采集器免費版提供了豐富的采集功能，無(wú)論是采集穩定性還是采集效率，都能滿(mǎn)足個(gè)人、團隊和企業(yè)。 采集需求。
　　功能豐富：定時(shí)采集、自動(dòng)導出、文件下載、加速引擎、分組啟動(dòng)導出、Webhook、RESTful API、SKU智能識別、電商大圖等。
　　云賬號，方便快捷
　　創(chuàng )建優(yōu)采云采集器免費版登錄賬號，您所有的采集任務(wù)都會(huì )自動(dòng)加密保存到優(yōu)采云的云服務(wù)器，讓您無(wú)需擔心關(guān)于 采集 任務(wù)的丟失。而且非常安全。只有在本地登錄客戶(hù)端后才能查看。優(yōu)采云采集器 賬號沒(méi)有終端綁定限制。采集 任務(wù)也會(huì )在切換終端時(shí)同步更新，任務(wù)管理方便快捷。
　　全平臺支持，無(wú)縫切換
　　同時(shí)支持Windows、Mac、Linux所有操作系統的采集軟件。各平臺版本完全一致，切換無(wú)縫。
　　
　　軟件亮點(diǎn)
　　1、可視化定制采集流程
　　全程問(wèn)答指導，可視化操作，自定義采集流程
　　自動(dòng)記錄和模擬網(wǎng)頁(yè)操作順序
　　高級設置滿(mǎn)足更多采集需求
　　2、點(diǎn)擊提取網(wǎng)頁(yè)數據
　　鼠標點(diǎn)擊選擇要抓取的網(wǎng)頁(yè)內容，操作簡(jiǎn)單
　　您可以選擇提取文本、鏈接、屬性、html 標簽等。
　　3、運行批處理采集數據
　　優(yōu)采云采集器根據采集處理和提取規則自動(dòng)批處理采集
　　快速穩定，實(shí)時(shí)顯示采集速度和進(jìn)程
　　可切換軟件后臺運行，不打擾前臺工作
　　4、導出發(fā)布采集的數據
　　采集 數據自動(dòng)制表，字段可自由配置
　　支持數據導出到Excel等本地文件
　　并一鍵發(fā)布到cms網(wǎng)站/database/微信公眾號等媒體
　　優(yōu)采云采集器免費版教程
　　如何自定義采集百度搜索結果數據
　　第一步：創(chuàng )建采集任務(wù)
　　啟動(dòng)優(yōu)采云采集器免費版，進(jìn)入主界面，選擇自定義采集，點(diǎn)擊創(chuàng )建任務(wù)按鈕，創(chuàng )建“自定義采集任務(wù)”
　　
　　輸入百度搜索的網(wǎng)址，包括三種方式
　　1、 手動(dòng)輸入：直接在輸入框中輸入網(wǎng)址，多個(gè)網(wǎng)址需要用換行符分隔
　　2、點(diǎn)擊讀取文件：用戶(hù)選擇一個(gè)文件來(lái)存儲URL。文件中可以有多個(gè)URL地址，地址之間需要用換行符分隔。
　　3、 批量添加方式：通過(guò)添加和調整地址參數生成多個(gè)常規地址
　　
　　第二步：自定義采集流程
　　點(diǎn)擊創(chuàng )建后，會(huì )自動(dòng)打開(kāi)第一個(gè)網(wǎng)址，進(jìn)入自定義設置頁(yè)面。默認情況下，已經(jīng)創(chuàng )建了開(kāi)始、打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)和結束的進(jìn)程塊。底部模板區用于拖拽到畫(huà)布，生成新的流程塊；點(diǎn)擊打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)中的屬性按鈕修改打開(kāi)的網(wǎng)址
　　
　　添加輸入文本流塊：將底部模板區域中的輸入文本塊拖到打開(kāi)的網(wǎng)頁(yè)塊附近。出現陰影區域時(shí)松開(kāi)鼠標，此時(shí)會(huì )自動(dòng)連接，添加完成
　　
　　生成完整的流程圖：按照上面添加輸入文本流塊的拖放過(guò)程添加新塊
　　點(diǎn)擊開(kāi)始采集，啟動(dòng)采集就OK了
　　優(yōu)采云采集器免費版如何導出
　　1、采集 任務(wù)正在運行
　　
　　2、采集 完成后選擇“導出數據”將所有數據導出到本地文件
　　3、選擇“導出方式”導出采集好的數據，這里可以選擇excel作為導出格式
　　4、采集 數據導出如下圖
　　
　　優(yōu)采云采集器免費版如何停止和恢復
　　1、通過(guò)去重功能斷點(diǎn)續挖
　　啟動(dòng)任務(wù)時(shí)直接設置重復數據刪除，選擇“當所有字段重復時(shí)，跳過(guò)并繼續采集”。
　　該程序設置簡(jiǎn)單，但效率低。設置后，任務(wù)依然會(huì )從第一頁(yè)采集開(kāi)始，然后一一跳過(guò)已經(jīng)采集的所有數據。
　　
　　2、通過(guò)修改采集的作用域、修改URL或添加前置操作來(lái)恢復挖礦
　　當任務(wù)停止時(shí)，軟件的停止界面會(huì )記錄URL和從當前任務(wù)采集到最后一個(gè)的翻頁(yè)數。一般來(lái)說(shuō)，停止URL是準確的，但翻頁(yè)次數可能會(huì )大于實(shí)際值。, 因為如果出現卡紙，就會(huì )出現翻頁(yè)的情況。
　　優(yōu)采云采集器免費版如何設置范圍采集
　　1、設置起始頁(yè)和結束頁(yè)
　　起始頁(yè)默認為當前頁(yè)，結束頁(yè)默認為最后一頁(yè)。需要注意的是，如果選擇自定義設置，當前頁(yè)面為第一頁(yè)。
　　
　　2、設置跳過(guò)項目
　　在采集中，可以跳過(guò)每頁(yè)的第一個(gè)或最后一個(gè)數字。
　　3、設置停止采集
　　正常的采集任務(wù)會(huì )按照上面的范圍從起始頁(yè)采集開(kāi)始到結束頁(yè)，其中stop采集是在設置的條件滿(mǎn)足期間提前停止采集采集的過(guò)程。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(
Web漏洞掃描器一般來(lái)講，運維人員將精力轉向如何處理安全風(fēng)險上來(lái))
　　
　　隨著(zhù)Web開(kāi)發(fā)的日益成熟，人們開(kāi)始進(jìn)入“數字生存”時(shí)代。網(wǎng)上銀行、電子商務(wù)、個(gè)人空間、云存儲等不斷涌入生活，Web應用安全問(wèn)題日益突出。
　　根據 Gartner 的調查，75% 的信息安全攻擊發(fā)生在 Web 應用程序而非網(wǎng)絡(luò )級別。同時(shí)，OWASP公布的數據也顯示，三分之二的網(wǎng)站相當脆弱，容易受到攻擊。
　　手動(dòng)測試和審核 Web 應用程序的安全性是一項復雜且耗時(shí)的任務(wù)。對于安全運維人員來(lái)說(shuō)，基于安全的管理會(huì )占用大量的工作時(shí)間。自動(dòng)化的Web漏洞掃描器可以大大簡(jiǎn)化安全風(fēng)險的檢測，幫助安全運維人員專(zhuān)注于如何應對安全風(fēng)險。
　　網(wǎng)絡(luò )漏洞掃描器
　　一般來(lái)說(shuō)，Web漏洞掃描器是一種基于URL的漏洞掃描工具，工作中需要解決兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：采集和核心檢測：
　　如何采集輸入源（即采集網(wǎng)站 URL）
　　如何調用掃描插件（即掃描URL）
　　如何評估掃描儀的質(zhì)量？首先要注意的是：采集的網(wǎng)址是否足夠全面？如果資產(chǎn)采集不完整，檢測精度無(wú)從談起。
　　傳統爬蟲(chóng)技術(shù)發(fā)現率低
　　在Web漏掃中，采集輸入源一般包括爬蟲(chóng)、流量、代理、日志等。爬蟲(chóng)是獲取掃描后的網(wǎng)站 URLs.采集模式最常見(jiàn)也是必不可少的方式。
　　網(wǎng)絡(luò )漏洞掃描器爬蟲(chóng)比其他網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)面臨更高的技術(shù)挑戰。這是因為漏洞掃描器爬蟲(chóng)不僅需要抓取網(wǎng)頁(yè)內容和分析鏈接信息，還需要在網(wǎng)頁(yè)上盡可能多地觸發(fā)。事件，從而獲得更有效的鏈接信息。
　　然而，現有爬蟲(chóng)受限于其固有的技術(shù)缺陷，給使用Web漏洞掃描工具的安全運維人員帶來(lái)了諸多問(wèn)題：
　　1、 容易觸發(fā)WAF設置的IP訪(fǎng)問(wèn)限制
　　一般情況下，網(wǎng)站的防火墻會(huì )限制一定時(shí)間內可以請求固定IP的次數。如果不超過(guò)上限，則正常返回數據，超過(guò)上限則拒絕請求。值得注意的是，IP 限制大部分時(shí)間是為了抵御 DOS 攻擊的 網(wǎng)站 安全原因，而不是專(zhuān)門(mén)針對爬蟲(chóng)。但是傳統爬蟲(chóng)工作時(shí)，機器和IP都是有限的，很容易達到WAF設置的IP上限而導致請求被拒絕。
　　2、 無(wú)法自動(dòng)處理網(wǎng)頁(yè)交互問(wèn)題
　　Web2.0時(shí)代，Web應用與用戶(hù)交互非常頻繁，對漏網(wǎng)的爬蟲(chóng)造成干擾。以輸入驗證碼登錄為例。網(wǎng)站 會(huì )生成一串隨機生成的數字或符號的圖片，給圖片添加一些干擾像素（防止OCR），用戶(hù)可以直觀(guān)的識別驗證碼信息并輸入表單提交< @網(wǎng)站驗證，驗證成功后才能使用某個(gè)功能。當傳統爬蟲(chóng)遇到這種情況時(shí)，通常很難自動(dòng)處理。
　　3、 無(wú)法抓取 JavaScript 解析的網(wǎng)頁(yè)
　　JavaScript 框架的誕生對于效率時(shí)代的研發(fā)工程師來(lái)說(shuō)是一大福音，工程師們可以擺脫開(kāi)發(fā)和維護的痛苦。毫無(wú)疑問(wèn)，Angular、React、Vue 等單頁(yè)應用的 Web 框架已經(jīng)成為開(kāi)發(fā)者的首選。JavaScript解析的網(wǎng)頁(yè)越來(lái)越流行，所以網(wǎng)頁(yè)中大部分有用的數據都是通過(guò)ajax/fetch動(dòng)態(tài)獲取然后通過(guò)js填充到網(wǎng)頁(yè)的DOM樹(shù)中的，有用的數據很少純HTML靜態(tài)頁(yè)面，直接導致Web爬蟲(chóng)不完整抓取。
　　傳統爬行動(dòng)物和集中爬行動(dòng)物
　　縱觀(guān)市場(chǎng)上常用的漏洞掃描產(chǎn)品，使用的爬蟲(chóng)通常包括以下兩大類(lèi)，即傳統爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)：
　　傳統爬蟲(chóng)
　　其工作流程是從一個(gè)或多個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，獲取初始網(wǎng)頁(yè)上的URL。在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，它不斷地從當前頁(yè)面中提取新的URL并將它們放入隊列中，直到滿(mǎn)足一系列系統設置。停止條件，爬行操作停止。
　　
　　傳統爬蟲(chóng)流程圖側重爬蟲(chóng)
　　聚焦爬蟲(chóng)的工作流程比傳統爬蟲(chóng)復雜。需要根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾與掃描目標無(wú)關(guān)的網(wǎng)址，保留有用的網(wǎng)址，放入網(wǎng)址隊列等待抓取。然后，它會(huì )根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一個(gè)要抓取的網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)址，重復上述過(guò)程，直到達到系統的某個(gè)條件時(shí)停止。另外，爬蟲(chóng)爬過(guò)的所有網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲起來(lái)，進(jìn)行一定的分析、過(guò)濾和索引，以備以后查詢(xún)檢索；因此，一個(gè)完整的聚焦爬蟲(chóng)一般收錄以下三個(gè)模塊：Web請求模塊、爬取過(guò)程控制模塊、內容分析提取模塊。
　　但是，無(wú)論是傳統爬蟲(chóng)還是聚焦爬蟲(chóng)，由于其固有的技術(shù)缺陷，無(wú)法在URL為采集<時(shí)自動(dòng)處理網(wǎng)頁(yè)交互、JavaScript解析，并容易觸發(fā)外部WAF防御措施。 @網(wǎng)站 以及其他問(wèn)題。
　　X-Ray創(chuàng )新技術(shù)提高爬蟲(chóng)發(fā)現率
　　X-Ray安全評估系統針對當前用戶(hù)錯過(guò)的爬蟲(chóng)，創(chuàng )造性地提出了基于語(yǔ)義分析、機器學(xué)習技術(shù)和DOM遍歷算法的高仿真實(shí)時(shí)渲染的實(shí)時(shí)渲染DOM遍歷算法采集 目標 URL 問(wèn)題?！靶屡老x(chóng)”：
　　1、 創(chuàng )新加入js語(yǔ)義分析算法，避免IP訪(fǎng)問(wèn)超限
　　對于傳統的網(wǎng)站，長(cháng)亭科技創(chuàng )新在專(zhuān)注爬蟲(chóng)的基礎上，采用js語(yǔ)義分析算法，針對WAF針對DOS攻擊采取的IP訪(fǎng)問(wèn)限制防御措施，X-Ray爬蟲(chóng)將本地攻擊JS解析文件，在理解語(yǔ)義的基礎上解析網(wǎng)站結構，不會(huì )瘋狂觸發(fā)請求，從而避免超出IP訪(fǎng)問(wèn)限制被拒絕訪(fǎng)問(wèn)的情況。
　　
　　X-Ray專(zhuān)注爬蟲(chóng)流程原理圖2、通過(guò)機器學(xué)習技術(shù)實(shí)現交互行為分析
　　對于單頁(yè)應用網(wǎng)站，X-Ray 已經(jīng)嵌入了一個(gè)模擬瀏覽器爬蟲(chóng)。通過(guò)使用機器學(xué)習技術(shù)，X-Ray 的模擬瀏覽器爬蟲(chóng)使用各種 Web 應用程序頁(yè)面結構作為訓練樣本。在訪(fǎng)問(wèn)每個(gè)頁(yè)面時(shí)，可以智能判斷各種交互操作。判斷邏輯大概是這樣：
　　判斷是表單輸入、點(diǎn)擊事件等；
　　自動(dòng)判斷表單輸入框應填寫(xiě)哪些內容，如用戶(hù)名、密碼、IP地址等，然后填寫(xiě)相應的內容樣本；
　　點(diǎn)擊事件自動(dòng)觸發(fā)，請求發(fā)起成功。3、 高仿真實(shí)時(shí)渲染DOM遍歷算法完美解決JavaScript解析
　　針對JavaScript解析的單頁(yè)Web應用，X-Ray模擬瀏覽器創(chuàng )新引入了高模擬實(shí)時(shí)渲染DOM遍歷算法。在該算法引擎的驅動(dòng)下，可以完美解析Angular、React、Vue等Web框架。實(shí)現的單頁(yè)應用網(wǎng)站對Web頁(yè)面中的所有內容進(jìn)行操作，達到獲取URL信息的目的目標網(wǎng)站。判斷邏輯如下：
　　找到網(wǎng)頁(yè)的DOM節點(diǎn)，形成DOM樹(shù)；
　　內置瀏覽器，從深度和廣度兩個(gè)層次，對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行高度模擬的DOM樹(shù)遍歷；
　　真實(shí)瀏覽器畫(huà)面，實(shí)時(shí)渲染DOM樹(shù)的遍歷過(guò)程
　　X-Ray在機器學(xué)習技術(shù)和DOM遍歷算法的高仿真實(shí)時(shí)渲染驅動(dòng)下，模擬瀏覽器爬蟲(chóng)的行為，智能模擬人類(lèi)行為，自動(dòng)進(jìn)行點(diǎn)擊、雙擊、拖拽等操作，從而避免了傳統爬蟲(chóng)在獲取到 URL 時(shí)，無(wú)法滿(mǎn)足交互，無(wú)法處理 JavaScript 解析。
　　下面以訪(fǎng)問(wèn)DVWA為例，展示模擬瀏覽器的行為
　　
　　dvwa瀏覽器點(diǎn)擊
　　以網(wǎng)銀、電子商務(wù)、云存儲等Web應用為代表的Web3.0時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，X-Ray安全評估系統蓄勢待發(fā)。你準備好了嗎？ 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法-rdf瀏覽器采集算法)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法很多，rdf，條件格式，pgm，這些都是具體的采集手段。實(shí)現其實(shí)很簡(jiǎn)單，第一步要自己寫(xiě)一個(gè)s2fd_rdf_export宏包，然后修改幾個(gè)地方。input地址的類(lèi)型，output地址類(lèi)型，window設置參數，匹配原網(wǎng)址就能去哪里識別哪里。上面都是宏，js腳本也行。
　　有類(lèi)似airsoft或者autoruns之類(lèi)采集軟件的，而且模擬器也是可以錄制。
　　之前我自己寫(xiě)過(guò)一個(gè)小程序模擬，用acrobat什么的，用格式化文件，
　　simsoftjavascriptlibrarylibrarytoolbox里面有采集web頁(yè)面和數據庫的，
　　你可以看看fiddler，安卓的也有，不過(guò)你得先搭個(gè)android環(huán)境。
　　這個(gè)你直接百度“sdwebimage網(wǎng)頁(yè)采集器”或者如果有直接寫(xiě)代碼實(shí)現的可以留言我也想要啊~
　　我也想用chrome瀏覽器來(lái)采集
　　airdesk或者mac瀏覽器。
　　autoruns或者explorer
　　直接用webpy或者fiddler
　　airdesk可以代替吧webpy-pythonwebdeveloperairdesk/airdesk.pyasasimplewebdevelopermoreexclusive
　　全自動(dòng)不太可能，也許是chrome內核webpy或者fiddler控制器。但這個(gè)最好是采集在服務(wù)器端或者cdn的頁(yè)面，直接在瀏覽器上顯示有點(diǎn)不太好。推薦golang開(kāi)發(fā)，網(wǎng)頁(yè)采集完，直接去源碼里就能找到main.go， 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(
基于圖片識別的自動(dòng)裁剪方法)
　　一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪方法
　　[專(zhuān)利摘要] 本發(fā)明涉及一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪方法，該方法包括(1)圖片預處理；(2)人臉識別；(3)背景識別；(< @4)自適應截取，本發(fā)明采用基于識別的方法實(shí)現圖片的裁剪，將裁剪后的圖片與原圖的比例，本發(fā)明無(wú)需人工干預，算法為本發(fā)明可以根據需要采用不同的策略，滿(mǎn)足不同網(wǎng)頁(yè)的顯示，使用本發(fā)明對組圖片進(jìn)行裁剪，選擇裁剪成功的作為展示圖片，準確率達到99.8%。本發(fā)明應用于信息和微薄頁(yè)面圖片的裁剪，經(jīng)人工測試準確率為99.5%。
　　[專(zhuān)利說(shuō)明]-一種基于圖像識別的自動(dòng)裁剪方法
　　【技術(shù)領(lǐng)域】
　　[0001] 本發(fā)明涉及一種自動(dòng)裁剪方法，尤其涉及一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪方法。
　　【背景技術(shù)】
　　[0002] 在網(wǎng)頁(yè)展示領(lǐng)域，圖片裁剪是必不可少的環(huán)節。目前，圖片需要根據網(wǎng)頁(yè)顯示的需要裁剪成不同的尺寸。圖像裁剪的方法多種多樣，基本上可以分為兩大類(lèi)：基于軟件的手動(dòng)裁剪和算法裁剪。
　　[0003] 基于軟件的裁剪：首先必須定義裁剪區域和縮放比例，然后可以批量裁剪一組圖片。對于某種類(lèi)型的圖片，切割過(guò)程是手動(dòng)指定的。算法裁剪使用機器識別算法識別背景區域，根據需要顯示大小，切掉部分背景，然后放大和縮小圖片。
　　[0004] 手動(dòng)裁剪方式的缺點(diǎn)是需要大量的人力資源來(lái)裁剪圖片，并且隨著(zhù)網(wǎng)站的擴展，裁剪圖片的成本也非常高。自動(dòng)裁剪方法的缺點(diǎn)是算法復雜。同時(shí)，必須監控圖像裁剪的效果，及時(shí)調整算法，發(fā)現問(wèn)題。
　　[發(fā)明概要]
　　[0005] 針對現有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪技術(shù)。根據要顯示的頁(yè)面大小，有效裁剪圖片，無(wú)需人工干預。據觀(guān)察，不同的網(wǎng)頁(yè)對圖片的展示有不同的要求。根據需要的尺寸，判斷是否需要對原圖進(jìn)行裁剪。如果需要裁剪，首先進(jìn)行人臉識別，如果沒(méi)有人臉，則進(jìn)行背景識別。在此基礎上，找到圖片中需要保留的主要部分。然后使用自適應截取方法截取需要的圖形。
　　[0006] 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現的:
　　[0007] 一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪方法，改進(jìn)之處在于該方法包括
　　[0008] (1)圖片預處理；
　　[0009](2)人臉識別；
　　[0010]（3)背景識別；
<p>[0011]（ 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(軟件特色可視化操作操作簡(jiǎn)單,完全可視化(組圖))
　　vg瀏覽器不僅是采集瀏覽器，更是營(yíng)銷(xiāo)神器。vg 瀏覽器也是一個(gè)可視化腳本驅動(dòng)的網(wǎng)絡(luò )工具?？梢院?jiǎn)單的設置腳本，創(chuàng )建自動(dòng)登錄、身份驗證等腳本項目。
　　相關(guān)軟件軟件大小版本說(shuō)明下載地址
　　vg瀏覽器不僅是一個(gè)采集瀏覽器，更是一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)神器。vg瀏覽器也是一個(gè)可視化腳本驅動(dòng)的網(wǎng)頁(yè)工具，它可以簡(jiǎn)單的設置腳本，可以創(chuàng )建自動(dòng)登錄、身份驗證等很多腳本項目。
　　
　　基本介紹
　　VG瀏覽器是一個(gè)由可視化腳本驅動(dòng)的網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)運行工具。只需設置腳本，即可創(chuàng )建自動(dòng)登錄、識別驗證碼、自動(dòng)抓取數據、自動(dòng)提交數據、點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)、下載文件、操作數據庫。發(fā)送和接收電子郵件等個(gè)性化實(shí)用的腳本項目。還可以使用邏輯運算來(lái)完成判斷、循環(huán)、跳轉等功能。腳本靈活且易于自由組合。無(wú)需任何編程基礎，您就可以輕松快速地編寫(xiě)強大而獨特的腳本來(lái)輔助我們的工作。生成獨立的EXE程序出售。
　　
　　軟件特點(diǎn)
　　可視化操作
　　操作簡(jiǎn)單，完全可視化圖形操作，無(wú)需專(zhuān)業(yè)IT人員。
　　定制流程
　　采集 就像積木一樣，功能自由組合。
　　自動(dòng)編碼
　　程序注重采集的效率，頁(yè)面解析速度非?？?。
　　生成EXE
　　自動(dòng)登錄，自動(dòng)識別驗證碼，是一款通用瀏覽器。
　　指示
　　通過(guò) CSS Path 定位網(wǎng)頁(yè)元素的路徑是 VG 瀏覽器的一個(gè)非常有用的功能。選擇任何需要填寫(xiě)CSS Path規則的步驟，點(diǎn)擊內置瀏覽器的這個(gè)按鈕
　　
　　單擊網(wǎng)頁(yè)元素會(huì )自動(dòng)生成該元素的 CSS Path。極少數具有復雜框架的網(wǎng)頁(yè)可能無(wú)法通過(guò)內置瀏覽器生成路徑。您也可以在其他瀏覽器上復制 CSS 路徑。目前，各種多核瀏覽器都支持復制CSS Path。比如谷歌Chrome、360安全瀏覽器、360極速瀏覽器、UC瀏覽器等Chrome內核瀏覽器，可以通過(guò)按F12鍵或在頁(yè)面上右鍵選擇評論元素來(lái)選擇。
　　
　　右鍵單擊目標部分并選擇復制 CSS 路徑以將 CSS 路徑復制到剪貼板。
　　
　　在 Firefox 中，您還可以按 F12 或右鍵單擊來(lái)查看元素。顯示開(kāi)發(fā)者工具后，右擊底部節點(diǎn)，選擇“Copy Only Selector”復制CSS Path。
　　
　　
　　CSS 路徑規則與 JQuery 選擇器規則完全兼容。如果你知道如何編寫(xiě) JQuery 選擇器，你也可以自己編寫(xiě) CSS Path。
　　更新日志
　　8.3.3.3
　　新增數據庫操作-導入Excel，可導入表變量或信息庫
　　添加了簡(jiǎn)單的采集列表分頁(yè)延遲時(shí)間設置
　　添加了在執行 Sql Select 語(yǔ)句時(shí)保存到表變量
　　C#語(yǔ)句函數的執行支持表變量操作，需要在Run方法中添加tableDic參數（參考默認代碼）
　　修復上一版本右鍵不顯示元素信息菜單的問(wèn)題
　　刪除目錄下完善的驗證碼識別dll文件WmCode.dll，與下一代單獨打包。如果需要，您可以單獨下載 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(1.ZCMS中的Web采集功能采集多少個(gè)文章頁(yè))
　　1.Z 中的 Webcms采集
　　Zcms中的Web采集功能是一款簡(jiǎn)單易用、功能強大的基于模板的內容采集提取工具，支持自動(dòng)采集文章列表paging，分頁(yè)采集，URL重定向后自動(dòng)采集內容，內容編碼自動(dòng)識別，網(wǎng)頁(yè)修改日期自動(dòng)識別，多線(xiàn)程采集，多級URL采集等功能，并支持使用代理服務(wù)器和URL過(guò)濾、內容過(guò)濾。
　　采集完成后，Zcms會(huì )根據匹配塊中的規則提取文章的標題、內容等信息，并自動(dòng)添加到指定的列中以備后續使用由編輯。
　　2.填寫(xiě)采集基本設置
　　切換到“數據通道”下的“From Web采集”菜單，點(diǎn)擊“新建”按鈕，添加一個(gè)新的采集任務(wù)，如下圖：
　　
　　在：
　　采集當類(lèi)別為文章采集時(shí)，采集程序直接將網(wǎng)頁(yè)轉換成Zcms中的文檔；如果是自定義的采集，那么只有采集數據，無(wú)需轉換，需要開(kāi)發(fā)程序讀取采集返回的文本并進(jìn)行處理。自定義采集僅用于Zcms的二次開(kāi)發(fā)。
　　發(fā)布日期格式表示網(wǎng)頁(yè)內容提示的發(fā)布日期格式，與JAVA中的日期格式一致，y代表年，M代表月，d代表日，h代表小時(shí)，m代表分鐘，s 代表秒。
　　采集 如果勾選了“下載遠程圖片”，采集程序會(huì )自動(dòng)將內容中的圖片下載到Zcms服務(wù)器，并替換內容中的圖片地址.
　　采集 如果勾選了“從內容中刪除超鏈接”，采集 程序會(huì )自動(dòng)將內容中的所有超鏈接轉為純文本。
　　采集到這一列表示采集之后的文檔存放在哪一列。
　　采集 內容頁(yè)數上限表示該任務(wù)最多采集 內容頁(yè)數。
　　列表頁(yè)中采集的最大數量表示該任務(wù)中采集文章列表頁(yè)的最大數量。
　　采集 線(xiàn)程數是指同時(shí)采集的線(xiàn)程數。值越大，采集 速度越快，占用的帶寬越多。一般1個(gè)線(xiàn)程就夠了，不超過(guò)30個(gè)線(xiàn)程。
　　超時(shí)等待時(shí)間表示目標網(wǎng)頁(yè)所在服務(wù)器忙時(shí)采集程序等待的秒數。默認為 30 秒，一般不應超過(guò) 120 秒。
　　發(fā)生錯誤時(shí)的重試次數表示目標服務(wù)器沒(méi)有響應或有錯誤響應時(shí)采集程序重試的次數。
　　如果Zcms所在的服務(wù)器不能直接上網(wǎng)或者目標網(wǎng)頁(yè)必須通過(guò)專(zhuān)門(mén)的代理訪(fǎng)問(wèn)，則需要勾選“使用代理服務(wù)器”選項并填寫(xiě)代理服務(wù)器地址、端口， 用戶(hù)名和密碼。
　　3.填寫(xiě)網(wǎng)址規則
　　填寫(xiě)完基本設置后，就可以開(kāi)始填寫(xiě)URL規則了。以新浪新聞為例，您可以進(jìn)行如下操作：
　　1）填寫(xiě)起始網(wǎng)址，填寫(xiě)新浪新聞列表頁(yè)網(wǎng)址如下圖：
　　
　　2)填寫(xiě)下一級網(wǎng)址
　　通過(guò)觀(guān)察列表頁(yè)上的新聞鏈接，發(fā)現大部分新聞鏈接網(wǎng)址都類(lèi)似如下：
　　我們把這個(gè) URL 轉換成 URL 通配符，如下圖：
　　${A}/${D}.shtml
　　其中，${D}表示這里允許數字，${A}表示允許任意字符。
　　但是，有些新聞鏈接網(wǎng)址不符合此規則，例如：
　　我們還將這個(gè) URL 轉換為 URL 通配符，如下所示：
　　${A}/${D}.shtml
　　然后點(diǎn)擊“添加URL級別”按鈕，將上面兩個(gè)URL通配符填入下一級的文本框中，如下圖所示：
　　
　　3)如果列表頁(yè)不能直接到達文章內容頁(yè)，可能需要填寫(xiě)多級URL。整個(gè)URL處理流程是：先采集起始URL（可以有多個(gè)起始URL），然后分析起始URL采集返回的HTML文本中的所有鏈接URL，一一二級別 URL 通配符比較，如果 URL 和級別 2 URL 通配符之一匹配，則為 采集。當所有符合條件的二級網(wǎng)址采集都完成后，再次從二級網(wǎng)址采集返回的HTML中提取所有鏈接網(wǎng)址，并一一比較三級網(wǎng)址的通配符...直到最后一級 URL。
　　4) 有時(shí)需要過(guò)濾掉一些URL，需要勾選“URL Filtering”選項并填寫(xiě)過(guò)濾表達式。這些規則類(lèi)似于常見(jiàn)的 URL 通配符。采集 程序會(huì )將 URL 與過(guò)濾后的 URL 通配符進(jìn)行比較。如果發(fā)現它匹配通配符之一，它將忽略 采集。
　　4.填寫(xiě)內容匹配塊
　　填寫(xiě)完基本信息后，開(kāi)始填寫(xiě)內容匹配塊。內容匹配塊有兩種匹配方式，簡(jiǎn)單匹配和復雜匹配。下面介紹一下復雜的匹配模式。
　　首先打開(kāi)一個(gè)文章內容頁(yè)面，如下圖：
　　
　　我們看到發(fā)布日期的格式是yyyy year MM month dd day HH:mm。如果此格式與我們之前填寫(xiě)??的發(fā)布日期格式不一致，我們需要將此格式填寫(xiě)到“基本信息”選項卡“中間”的“發(fā)布日期格式”中。
　　然后查看網(wǎng)頁(yè)源代碼，找到收錄標題、發(fā)布日期和內容的部分，如下圖所示：
　　
　　將收錄標題和內容的 HTML 文本復制到復雜匹配塊文本框，將標題替換為 ${A:Title}，內容替換為 ${A:Content}，發(fā)布日期替換為 ${A:PublishDate}，替換后的字符串如下圖所示：
　　
　　接下來(lái)打開(kāi)另一個(gè)文章內容頁(yè)面，查看頁(yè)面源代碼，將標題、內容、發(fā)布日期替換為相關(guān)字符串，然后與之前的比較查找所有不一致的地方（有多余的空行）并且行前后空格數不不一致，不需要處理），用${A}代替。替換后的結果如下圖所示：
　　
　　這里${A}和填寫(xiě)URL通配符的意思是一樣的，意思是任何字符都可以。
　　${A:TItle} 中冒號后的部分代表字段名稱(chēng)，采集 程序會(huì )將這個(gè)名稱(chēng)與數據庫中的文章 表字段進(jìn)行匹配。比如我們可以添加一個(gè)${A:Author}匹配符號，匹配的值就會(huì )成為文章中author字段的值。
　　5.填寫(xiě)內容過(guò)濾塊
　　有時(shí)，內容中可能會(huì )插入一些不屬于文章正文的廣告等文字，需要用字符串替換，所以需要填寫(xiě)內容過(guò)濾塊。如果不需要過(guò)濾任何文本，則無(wú)需填寫(xiě)此選項卡。
　　內容過(guò)濾塊的填充規則與內容匹配塊的填充規則相同。符合內容過(guò)濾阻止規則的文本將被替換為空字符串。允許填充多個(gè)過(guò)濾塊，可以通過(guò)“添加過(guò)濾塊”按鈕添加一個(gè)新的過(guò)濾塊。
　　比如我們發(fā)現有些頁(yè)面有iframe廣告，所以我們寫(xiě)入過(guò)濾塊配置，如下圖所示：
　　
　　6.執行采集任務(wù)
　　填寫(xiě)完“基本信息”、“匹配塊”、“過(guò)濾塊”塊后，點(diǎn)擊“確定”按鈕，系統會(huì )添加一個(gè)新的采集任務(wù)并顯示在任務(wù)列表中，如圖在下圖中：
　　
　　選擇剛剛添加的任務(wù)，點(diǎn)擊右側區域的“執行任務(wù)”按鈕啟動(dòng)采集，如下圖：
　　
　　如果需要采集任務(wù)定時(shí)運行，請到“系統管理”菜單下的“定時(shí)任務(wù)”子菜單配置定時(shí)任務(wù)，如下圖：
　　
　　7.采集 后處理
　　采集 完成后，系統會(huì )根據匹配塊中定義的規則自動(dòng)提取文章的內容和標題，并自動(dòng)將提取的URL轉換為文章（文章@ &gt;狀態(tài)為初稿），如下圖：
　　
　　任務(wù)執行完畢后，會(huì )彈出如下對話(huà)框：
　　
　　表示已經(jīng)全部轉換為列下的文章，沒(méi)有出現錯誤。
　　如果有未提取成功的網(wǎng)址，最后會(huì )顯示未轉換的網(wǎng)址列表，一般是因為我們在填寫(xiě)內容匹配塊時(shí)沒(méi)有考慮到某些情況（通常有一些網(wǎng)址不能被提取出來(lái)，除非我們特別熟悉目標網(wǎng)站的文章詳細頁(yè)面規則），這時(shí)候我們需要回去修改我們的內容匹配塊。一般步驟是：
　　1) 從不匹配的URL中復制一份到瀏覽器地址欄，打開(kāi)查看源碼，按照填寫(xiě)內容的方法替換內容匹配塊中的標題、發(fā)布時(shí)間、內容匹配塊，并將替換的文本與內容匹配塊中的差異進(jìn)行比較；
　　2) 發(fā)現這個(gè)頁(yè)面和我們原來(lái)的內容匹配塊不一致。這時(shí)候我們再次查看網(wǎng)頁(yè)源代碼，修改內容匹配塊以適應不一致；
　　3)然后點(diǎn)擊“處理數據”按鈕再次運行數據提取程序。注意此時(shí)不需要再次執行任務(wù)，因為網(wǎng)頁(yè)已經(jīng)采集到服務(wù)器了。如果您再次執行該任務(wù)，它會(huì )再次嘗試下載網(wǎng)頁(yè)。
　　有時(shí)可能需要多次重復此步驟以提高匹配塊的兼容性。在某些特殊情況下，每個(gè)文章內容頁(yè)面的結構有很大不同，可能需要創(chuàng )建多個(gè)采集任務(wù)將同一URL下的所有文章轉移到指定的列.
　　同樣，在某些情況下可能不考慮過(guò)濾塊，導致過(guò)濾不完整，需要以類(lèi)似于內容匹配塊的方式進(jìn)行修改。
　　8.采集效果
　　經(jīng)過(guò)以上步驟后，目標網(wǎng)站上的文章數據就會(huì )出現在指定列下，如圖：
　　
　　如果勾選“下載遠程圖片”，圖片會(huì )自動(dòng)下載；如果目標網(wǎng)頁(yè)文章中有??頁(yè)面，它們會(huì )自動(dòng)合并為一個(gè)文章。 查看全部