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　　采集自動(dòng)組合是一種新型的數據處理方式，它可以幫助企業(yè)更有效地管理其大量數據。它可以自動(dòng)采集、分析和處理數據，并將其轉化為可以在企業(yè)內部使用的格式。這樣，企業(yè)就可以更好地利用其所有的數據，從而提高工作效率。
　　
　　優(yōu)采云是一家提供采集自動(dòng)組合解決方案的公司，它的SEO優(yōu)化軟件可以幫助企業(yè)快速、高效地實(shí)現采集自動(dòng)組合。該軟件可以幫助企業(yè)快速、高效地采集各種來(lái)源的數據，并將其轉化為可以在企業(yè)內部使用的格式。同時(shí)，它還能夠幫助企業(yè)進(jìn)行SEO優(yōu)化，從而使其網(wǎng)站能夠得到更多流量。
　　
　　此外，優(yōu)采云還開(kāi)發(fā)了一套實(shí)用的工具來(lái)幫助企業(yè)分析和處理數據。這些工具可以幫助企業(yè)快速識別有用信息、準確定位問(wèn)題并根據問(wèn)題快速找出最佳解決方案。此外，這些工具還能幫助企業(yè)識別出不同來(lái)源和格式之間存在的差異，并根據這些差異對數據進(jìn)行自動(dòng)化處理。
　　
　　此外，使用優(yōu)采云的SEO優(yōu)化軟件也能帶來(lái)顯著(zhù)的商業(yè)成就。該軟件可以幫助企業(yè)通過(guò)不斷分析和測試來(lái)增強網(wǎng)站在各大搜索引擎中的可見(jiàn)性，從而有效增加瀏覽量和銷(xiāo)售額。此外，使用該軟件還能有效避免因不當SEO而對網(wǎng)站造成的風(fēng)險。
　　總之，采集自動(dòng)組合能夠帶來(lái)顯著(zhù)的好處，而使用優(yōu)采云的SEO優(yōu)化軟件更是如此。該軟件不但能夠有效地幫助企業(yè)采集、分析和處理大量數據，而且還能有效地促進(jìn)公司商業(yè)成就的實(shí)現。如想了解有關(guān)信息，請瀏覽它的官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com 了解相關(guān)信息。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合是一種基于網(wǎng)絡(luò )的數據搜集和整理工具，它可以幫助企業(yè)提高效率，改善業(yè)務(wù)流程，實(shí)現業(yè)務(wù)連續性。在當今的市場(chǎng)中，企業(yè)需要不斷更新信息，以便更好地服務(wù)客戶(hù)。然而，大多數企業(yè)只能手動(dòng)收集信息，這樣的工作量很大，耗時(shí)耗力。
　　
　　因此，許多企業(yè)選擇使用采集自動(dòng)組合工具來(lái)實(shí)現快速、準確的數據采集和整理。優(yōu)采云是一款特別出色的采集自動(dòng)組合工具，它可以幫助企業(yè)快速、準確地從外部來(lái)源中采集、整理信息。此外，還可以幫助企業(yè)實(shí)施SEO優(yōu)化，即使用有利于企業(yè)在搜索引擎中高度排名的關(guān)鍵詞和內容進(jìn)行SEO優(yōu)化。
　　
　　使用優(yōu)采云的好處不止如此。首先，它可以幫助企業(yè)降低成本，減少人員成本。通過(guò)自動(dòng)化采集和整理信息的流程，可以實(shí)現大量人員成本的節省。其次，它還可以幫助企業(yè)節省時(shí)間。通過(guò)自動(dòng)化流程可以大大減少采集和整理信息所需要的時(shí)間。最后，優(yōu)采云也可以幫助企業(yè)保證信息準確性。由于使用了高度可靠的關(guān)鍵字和內容語(yǔ)法分析引擎，因此可以有效避免信息錄入時(shí)出現的錯誤。
　　
　　總之，使用優(yōu)采云可以幫助企業(yè)降低成本、節省時(shí)間、保證信息準確性并實(shí)施SEO優(yōu)化。如想了解詳情，請訪(fǎng)問(wèn)www.hqbet6457.com 。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合是一種技術(shù)，它可以幫助網(wǎng)站所有者自動(dòng)收集和組合信息。它是一種強大的工具，可以幫助用戶(hù)快速收集信息，并將其整理成有價(jià)值的內容。這種技術(shù)對于企業(yè)來(lái)說(shuō)非常重要，因為它可以幫助企業(yè)快速獲取信息，從而更好地處理業(yè)務(wù)。
　　
　　優(yōu)采云是一款功能強大的采集自動(dòng)組合工具，它可以幫助用戶(hù)快速收集信息并將其整理成有價(jià)值的內容。優(yōu)采云的采集自動(dòng)組合工具可以快速收集數據，并將其整理成易于閱讀的格式。此外，該工具還可以幫助用戶(hù)快速生成新聞文章、新聞稿、博客文章等內容。
　　
　　此外，優(yōu)采云還提供SEO優(yōu)化服務(wù)，該服務(wù)可以幫助用戶(hù)創(chuàng )建高質(zhì)量的內容，并將其優(yōu)化為搜索引擎所喜愛(ài)的內容。SEO優(yōu)化服務(wù)可以使網(wǎng)站在搜索引擎中得到高位，這樣就可以獲得大量流量。SEO優(yōu)化也可以幫助用戶(hù)在不同的搜索引擎中獲得高位，這樣也可以吸引大量流量到網(wǎng)站上。
　　
　　總之，優(yōu)采云的采集自動(dòng)組合和SEO優(yōu)化服務(wù)都是非常有用的工具。它們可以幫助用戶(hù)快速獲取信息并整理成高質(zhì)量?jì)热?，進(jìn)而在不同的搜索引擎中得到高位，吸引大量流量到網(wǎng)站上。如果你想要使用這些工具來(lái)協(xié)助你的業(yè)務(wù)，請前往www.hqbet6457.com 來(lái)了解相關(guān)信息。 查看全部

　　近年來(lái)，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數據、人工智能等領(lǐng)域也取得了長(cháng)足的進(jìn)步?！安杉詣?dòng)組合”也應運而生，成為當今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中不可或缺的一部分。尤其是在SEO優(yōu)化方面，采集自動(dòng)組合技術(shù)更是受到了廣大企業(yè)客戶(hù)的青睞。
　　
　　早在2018年，優(yōu)采云就開(kāi)始推出其擁有強大采集自動(dòng)組合功能的SEO優(yōu)化工具，它能夠幫助用戶(hù)快速搜集相關(guān)信息，并將這些信息進(jìn)行有效的整理、排序、格式化處理、內容歸類(lèi)，從而有效地幫助企業(yè)客戶(hù)快速構建出具備高質(zhì)量的SEO內容。
　　
　　此外，優(yōu)采云還能夠幫助用戶(hù)將采集到的信息及時(shí)發(fā)布到各大門(mén)戶(hù)和社交媒體上，從而有效地擴大企業(yè)客戶(hù)的影響力。通過(guò)對新聞內容的快速采集和發(fā)布，使得企業(yè)客戶(hù)能夠快速從海量信息中獲得想要的相關(guān)內容，從而使得SEO優(yōu)化工作得到顯著(zhù)地提升。
　　
　　此外，作為一個(gè)專(zhuān)業(yè)化、國際化水平高度融合的SEO優(yōu)化工具，優(yōu)采云還能夠幫助用戶(hù)對新聞內容進(jìn)行語(yǔ)義分析、語(yǔ)義標注和新聞分類(lèi)等工作。這一利用AI人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)監測和評估新聞內容的方法使得SEO內容不僅能夠快速準確地呈現出來(lái)，而且還能夠根據不同場(chǎng)合快速生成出不同風(fēng)格和語(yǔ)氣的新聞內容。
　　總之，隨著(zhù)“采集自動(dòng)組合”在SEO優(yōu)化領(lǐng)域中的廣泛應用，優(yōu)采云所帶來(lái)的新機遇無(wú)疑將使得SEO優(yōu)化工作變得前所未有地便捷和高效。如今，想要體驗“采集自動(dòng)組合”之便捷之處，就可以前往www.hqbet6457.com 官方網(wǎng)站體驗一番。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合是當今網(wǎng)絡(luò )市場(chǎng)上比較流行的一種技術(shù)，它能夠幫助企業(yè)更好地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)。優(yōu)采云，一款專(zhuān)業(yè)的采集自動(dòng)組合工具，能夠讓企業(yè)利用它采集數據，并將數據自動(dòng)組合成營(yíng)銷(xiāo)文檔，大大減少了人工制作文檔的時(shí)間和成本。
　　
　　優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集自動(dòng)組合工具，它可以幫助企業(yè)快速有效地進(jìn)行數據采集和文檔組合。該工具可以根據用戶(hù)的要求，將多個(gè)來(lái)源的數據進(jìn)行聚合，并將其轉化為文本、圖片、表格、圖表、PPT等不同格式的文檔。此外，優(yōu)采云還可以根據用戶(hù)的需要，對文章內容進(jìn)行SEO優(yōu)化，使文章內容受到更多人的關(guān)注。
　　
　　隨著(zhù)時(shí)代的發(fā)展，傳統的信息采集和文章制作方式已經(jīng)不能適應當今市場(chǎng)的需要。而優(yōu)采云正是應用在這一領(lǐng)域中的一大利器。它不僅能夠有效地幫助企業(yè)降低成本，而且也能夠有效地幫助企業(yè)進(jìn)行SEO優(yōu)化，使得其文章能夠受到大家的關(guān)注。
　　
　　此外，優(yōu)采云也可以幫助用戶(hù)快速找到所需要的信息。它可以將來(lái)自多個(gè)來(lái)源的信息進(jìn)行快速聚合，并將其生成相應格式的文章，省去了用戶(hù)手動(dòng)重新整理信息之苦。
　　總之，優(yōu)采云是當前市場(chǎng)上一大利器，它既能夠有效減少成本、SEO優(yōu)化文章內容、快速找到信息、也能夠幫助用戶(hù)快速生成高質(zhì)量、高效率的文章內容。如想了解詳情，請瀏覽官網(wǎng)www.hqbet6457.com 來(lái)體驗試用吧! 查看全部

　　采集自動(dòng)組合是一項新興的技術(shù)，它的出現大大改變了企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)方式。采集自動(dòng)組合技術(shù)是以數據采集和數據處理為基礎，利用軟件工具將多個(gè)數據來(lái)源整合在一起，從而有效地實(shí)現企業(yè)運營(yíng)所需信息的快速采集和處理。
　　
　　優(yōu)采云(www.hqbet6457.com)是一家領(lǐng)先的云服務(wù)提供商，專(zhuān)注于幫助企業(yè)實(shí)現采集自動(dòng)組合。優(yōu)采云通過(guò)SEO優(yōu)化和其他多種技術(shù)，能夠幫助企業(yè)快速、有效地將信息從多個(gè)來(lái)源中采集、整理、分類(lèi)、處理，形成一體化的信息庫，并可根據客戶(hù)需要隨時(shí)更新。
　　
　　此外，優(yōu)采云還能夠為企業(yè)創(chuàng )建一套觸發(fā)式的信息流，可以根據不同的用戶(hù)行為實(shí)時(shí)發(fā)布信息。例如，當用戶(hù)瀏覽特定的頁(yè)面時(shí)，可以觸發(fā)特定的信息流；當用戶(hù)執行特定的動(dòng)作時(shí)，也可以根據用戶(hù)行為及時(shí)發(fā)布相應的信息。因此，使用優(yōu)采云就能夠在保證用戶(hù)體驗的同時(shí)，有效地利用信息流來(lái)進(jìn)行內容傳遞和交互。
　　
　　此外，優(yōu)采云還能夠將所有信息整合起來(lái)并根據用戶(hù)行為來(lái)分配相應內容，幫助企業(yè)快速找到最佳內容。例如，當用戶(hù)瀏覽特定頁(yè)面時(shí)，優(yōu)采云將根據用戶(hù)行為來(lái)判斷用戶(hù)最感興趣的內容并推送相應內容。這樣就能夠根據不同用戶(hù)的不同行為來(lái)快速找到最佳匹配內容并推送給相應用戶(hù)。
　　總之，隨著(zhù)時(shí)代的發(fā)展,采集自動(dòng)組合已經(jīng)成為當今企業(yè)運營(yíng)不可或缺的一部分,優(yōu)采云(www.hqbet6457.com)正是能夠幫助企業(yè)快速、有效地將信息從多個(gè)來(lái)源中進(jìn)行采集、整理、分類(lèi)、處理,帶來(lái)巨大便利。 查看全部

　　解決方案:“優(yōu)采云采集器”幫助企業(yè)更有效地進(jìn)行數據分析
　　采集自動(dòng)組合是一種新型的數據處理技術(shù)，它可以使得大量的數據能夠被有效地收集、處理和利用。目前，采集自動(dòng)組合已經(jīng)得到了廣泛應用，它可以幫助企業(yè)更有效地進(jìn)行數據分析、決策制定、預測分析和其他相關(guān)工作。
　　
　　首先，采集自動(dòng)組合可以幫助企業(yè)進(jìn)行大量數據的快速采集和處理。這樣就可以使企業(yè)能夠在最短的時(shí)間內獲取所需要的信息來(lái)進(jìn)行決策和預測。此外，采集自動(dòng)組合也可以幫助企業(yè)高效地將不同形式的原始數據或信息進(jìn)行有效的分析和存儲，而無(wú)需人工干預。
　　此外，采集自動(dòng)組合能夠減少對人員、時(shí)間和物料方面的大量成本開(kāi)銷(xiāo)。因為它能夠較快地將大量原始信息采集、處理并整理出有用的信息供企業(yè)使用，而不需要人為干預；因此，可以減少企業(yè)總體成本開(kāi)銷(xiāo)。
　　
　　考慮到上述優(yōu)勢，如今不少企業(yè)都開(kāi)始使用“優(yōu)采云采集器”來(lái)實(shí)現快速、便捷的采集自動(dòng)組合。該產(chǎn)品能夠幫助企業(yè)快速將海量原始信息進(jìn)行格式化存儲；此外，該產(chǎn)品也能夠幫助企業(yè)高速地將海量原始信息中的有用信息歸類(lèi)整理出來(lái)供決策者使用。
　　總之，隨著(zhù)人工智能和大數據應用日益成熟，如今“優(yōu)采云采集器”已成為一種卓有成效的大數據利用方式。它可以幫助企業(yè)快速將海量原始信息進(jìn)行格式化存儲；此外，該產(chǎn)品也能夠幫助企業(yè)高速地將海量原始信息中的有用信息歸類(lèi)整理出來(lái)供決策者使用。因此，“優(yōu)采云采集器”已成為眾多公司應對海量數據所必不可少的一部分工具。 查看全部

　　解決方案:使用優(yōu)采云采集器可以有效改善生產(chǎn)質(zhì)量嗎？
　　隨著(zhù)社會(huì )的發(fā)展，自動(dòng)化設備和技術(shù)在不同行業(yè)中發(fā)揮著(zhù)不可或缺的作用，特別是在采集自動(dòng)組合方面。它不僅能夠提高采集效率、減少人工開(kāi)銷(xiāo)，而且還能夠提升生產(chǎn)質(zhì)量。
　　
　　首先，采集自動(dòng)組合可以顯著(zhù)提高采集效率。如今市場(chǎng)上有很多先進(jìn)的采集技術(shù)，可以實(shí)現快速、準確的采集。通過(guò)使用這些技術(shù)，可以大大減少人工開(kāi)銷(xiāo)，同時(shí)也可以實(shí)現一定的節省成本。例如，優(yōu)采云采集器是一款具備強大功能的自動(dòng)化采集設備，可以實(shí)現快速、準確的采集；此外，該設備還具有低耗能、低噪聲、小體積等優(yōu)勢，使用成本相對較低。
　　其次，采集自動(dòng)組合還能夠提升生產(chǎn)質(zhì)量。不少企業(yè)都會(huì )遭遇到生產(chǎn)進(jìn)度拖延耗時(shí)問(wèn)題，使得整個(gè)生產(chǎn)流程變得繁瑣耗時(shí)。使用采集設備可以有效改善這一問(wèn)題：不僅能夠減少人工開(kāi)銷(xiāo)的同時(shí)也能保證產(chǎn)品的準確性和一致性。優(yōu)采云采集器是一款具有高性能和高準度的智能化裝備，它可以實(shí)時(shí)檢測物料尺寸并將之前測試定義好的樣式根據要求快速歸位；此外，該裝備還具有低耗能、低噪聲、小體積、快速響應等特性；因此在生產(chǎn)中使用該裝備將會(huì )大大提升生產(chǎn)效率并保證產(chǎn)品的準確性和一致性。
　　
　　此外，隨著(zhù)國家對安全生產(chǎn)要求的不斷加強，企業(yè)在生產(chǎn)中也應當注意到安全問(wèn)題。使用優(yōu)采云采集器來(lái)代替人工作業(yè)，不僅能有效節省成本，也可以顯著(zhù)減少工作中手部意外情況發(fā)生的風(fēng)險。
　　總之，隨著(zhù)市場(chǎng)競爭日益激烈，企業(yè)需要尋找新的方法來(lái)保證生產(chǎn)效益。使用優(yōu) 查看全部

　　安全解決方案:OpenNMS編譯后部署
　　
　　Kubernetes 中的 OpenNMS Drift 正在部署 OpenNMS Drift。 出于學(xué)習目的，請避免在主要組件（入口控制器和證書(shū)管理器除外）上使用 Helm 圖表和運算符。 將來(lái)，這些技術(shù)的使用可能會(huì )發(fā)生變化。 此部署收錄所有 OpenNMS 組件和功能的完全分布式版本，并盡可能考慮高可用性。 此特定解決方案中還有一些其他功能可用，例如，和（或 CMAK）。 所有這些都是可選的（添加用于學(xué)習目的）。 安裝了最低要求的二進(jìn)制文件。 在您的計算機上安裝二進(jìn)制文件 [可選，但對解決問(wèn)題很有用] 注意：根據所選平臺，可能需要其他要求。 查看相應的 README 文件以獲取更多信息。 集群配置繼續使用首選的集群技術(shù)：use on AWS。 在 AWS 上使用。 在谷歌計算平臺上使用。 在 Microsoft Azure 上使用。在機器上使用
　　
　　解決方案:MVSO-簡(jiǎn)潔自動(dòng)采集影視程序
　　MVSO影視節目，精簡(jiǎn)UI，魔改超級SEO，節目對接360視頻，并可自行定制蘋(píng)果cms資源站界面，節目后臺由layuimini實(shí)現。
　　源代碼截圖
　　后臺源碼
　　
　　安裝注意事項
　　上傳直接訪(fǎng)問(wèn)使用，無(wú)需安裝請使用php7.1|7.2（推薦PHP7.2）寶塔偽靜態(tài)使用thinkphp，EP面板直接上傳不支持二級目錄構建本程序nginx偽靜態(tài)中root directory.nginx.htaccessapache in The root directory.htaccessep 面板不需要設置pseudo-static
　　登錄說(shuō)明
　　
　　后臺地址：域名/admin/index 用戶(hù)名：mvso 密碼：123456
　　資源站界面為Apple CMS XML界面，部分界面不支持
　　源碼下載： 查看全部

　　解決方案:editortools3基礎版(全自動(dòng)無(wú)人值守采集器) v3.4
　　自動(dòng)無(wú)人值守采集器可以為您節省大量時(shí)間，而且功能廣泛。 editortools3基礎版中需要采集的用戶(hù)大多在搜索。 優(yōu)采云采集器下載比較有名，支持任意格式的文件下載。 ,無(wú)限多級頁(yè)面采集是重點(diǎn)，editortools3基礎版隨心所欲存在。
　　editortools3基礎版工具：
　　【信息隨心所欲】支持信息自由組合，通過(guò)強大的數據整理功能對信息進(jìn)行深度加工，支持新內容的創(chuàng )作
　　【任意格式文件下載】無(wú)論是靜態(tài)還是動(dòng)態(tài)，無(wú)論是圖片、音樂(lè )、電影、軟件，還是PDF文檔、WORD文檔，甚至是種子文件，只要你想要
　　
　　[偽原創(chuàng )] 高速同義詞替換，多詞隨機替換，段落隨機排序，助力內容SEO
　　【全自動(dòng)無(wú)人值守】無(wú)需人工值班，24小時(shí)自動(dòng)實(shí)時(shí)監控目標，實(shí)時(shí)高效采集，全天候為您更新內容。滿(mǎn)足長(cháng)期運營(yíng)需求，為您解除后顧之憂(yōu)從繁重的工作
　　【應用廣泛】最全能的采集軟件，支持采集任意類(lèi)型網(wǎng)站，應用率高達99.9%，支持發(fā)布到各類(lèi)網(wǎng)站程序，還可以采集本地文件，免界面發(fā)布。
　　【無(wú)限多級頁(yè)面采集】無(wú)論是縱向多層頁(yè)面，平行方向多頁(yè)面，還是AJAX調用頁(yè)面，輕松為你采集
　　【自由擴展】開(kāi)放接口方式，自由二次開(kāi)發(fā)，自定義任意功能，實(shí)現所有需求
　　Editortools3基礎版更新：
　　
　　修復：下載文件出錯時(shí)，可以正確標記文章?tīng)顟B(tài)。
　　修正：部分HTML標簽轉換UBB無(wú)效的問(wèn)題。
　　優(yōu)化：工作記錄改進(jìn)了下載目錄無(wú)效的提示。
　　新增：數據整理支持正則語(yǔ)法，每條整理規則支持獨立選項。
　　新增：在程序設置中增加了自動(dòng)重發(fā)失敗文章的選項，可以在程序下次執行時(shí)自動(dòng)重新采集并發(fā)布失敗的文章。
　　最新版本:最新版SoDu小說(shuō)帶采集器,搜讀小說(shuō)搜索引擎免授權源碼
　　新版sodu源碼搜索小說(shuō)網(wǎng)站源碼帶采集器，PC+WAP免授權
　　1. 模板重新定義，氛圍完善，內部?jì)?yōu)化與搜索引擎接軌
　　
　　2.解決客戶(hù)無(wú)法注冊登錄的問(wèn)題
　　3.處理讀取記錄問(wèn)題
　　4、處理后臺無(wú)法操作小說(shuō)站號，無(wú)法修改密碼，添加修改友情鏈接等錯誤。
　　
　　5.內核重寫(xiě)，運行速度比之前提升3倍以上
　　6.有預裝的功能（為下次更新功能，即不用改數據庫）
　　在現在的環(huán)境下，做小說(shuō)站涉嫌侵權，但小說(shuō)動(dòng)到幾十萬(wàn)IP是正常的。 搜索引擎可以忽略侵權，所以可以備案放在國內網(wǎng)站 查看全部

　　解決方案:排播系統介紹與產(chǎn)品設計
　　編導：視頻網(wǎng)站的內容質(zhì)量是吸引用戶(hù)的基礎，而播放時(shí)長(cháng)則是網(wǎng)絡(luò )內容火爆的重要原因。 對于內容調度和播放的業(yè)務(wù)，前期的產(chǎn)品經(jīng)理起到輔助作用。 后期了解業(yè)務(wù)內容及其邏輯后，他可以通過(guò)業(yè)務(wù)數據的應用，引導業(yè)務(wù)完成相應的指標。 本文對調度系統的設計進(jìn)行了分析和介紹，一起來(lái)看看吧。
　　一、簡(jiǎn)介
　　距離上一篇文章快一個(gè)月了，趁著(zhù)五一假期，大家可以有持續的時(shí)間學(xué)習和總結一些內容。 其實(shí)我一直有一個(gè)疑問(wèn)，各大電視臺和視頻網(wǎng)站決定購買(mǎi)或自制內容播出時(shí)間的理論依據是什么？
　　正文用于解釋業(yè)務(wù)原理、產(chǎn)品構成，并進(jìn)一步探討未來(lái)信息技術(shù)對內容廣播的賦能。
　　對于一個(gè)網(wǎng)絡(luò )內容來(lái)說(shuō)，除了內容質(zhì)量、受眾范圍等內容因素外，播出時(shí)長(cháng)也是影響其受歡迎程度的關(guān)鍵因素。
　　比如《延禧攻略》和《甄嬛傳》如果撞在一起，可能很難達到當初播出時(shí)的轟動(dòng)效果。 因此，一段內容的播放時(shí)間，什么時(shí)間需要補充什么樣的內容，成為了行業(yè)內決定一個(gè)視頻視頻平臺能否獲得最大利潤的關(guān)鍵因素。
　　2.什么是調度
　　Scheduling：名詞的解釋可以分解為scheduling-playing。 主要針對電影、電視劇、綜藝、動(dòng)漫等內容的具體上線(xiàn)（上映）時(shí)間的制定。
　　1.業(yè)務(wù)調度計劃
　　通常，在內容排期計劃中，需要根據現有行業(yè)的內容上線(xiàn)（發(fā)布）日期安排，分析競品內容收錄的賽道、內容（預）評級等因素，從而制定需要填補的空白。 內容。
　　內容方面，同賽道內容質(zhì)量?jì)?yōu)于競品，保持了現有平臺的既有優(yōu)勢。 其余內容品類(lèi)繼續拓展破圈，尋求內容輸出價(jià)值最大化的原則。
　　目前，在制定排期計劃時(shí)，主要流程分為六大步驟：行業(yè)內容采集、信息填充整理、競品內容分析、自有內容盤(pán)點(diǎn)、自有內容上線(xiàn)策略制定、審核與整理。上線(xiàn)后總結。
　　通過(guò)以上五步規劃，確定未來(lái)2-3年內需要制作或采購的內容，確保整體平臺在行業(yè)中的地位和優(yōu)勢。
　　2.信息采集
　　通常在商業(yè)中，全網(wǎng)在線(xiàn)內容的信息采集都會(huì )通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和行業(yè)資訊進(jìn)行。 采集信息的領(lǐng)域主要包括：
　　以上8個(gè)基本領(lǐng)域。 通過(guò)拆解一個(gè)內容8個(gè)緯度的信息，可以大致了解未來(lái)2-3年內推出的競品內容。
　　三、信息整理
　　通常，在明確了未來(lái)2-3年內推出的內容之后。 接下來(lái)要做的就是把這些內容有序的加入到時(shí)間表中。 通過(guò)時(shí)間表，您可以瀏覽行業(yè)即將發(fā)布的內容概覽。 通過(guò)本綜述呈現的信息，您可以有條不紊地進(jìn)行競品分析，進(jìn)而找到適合自己的內容播放策略。
　　4.競品分析
　　競品分析的目的主要是面對以下三類(lèi)問(wèn)題：
　　防止對手彎道超車(chē)，繼續發(fā)揮自身優(yōu)勢尋找行業(yè)突破點(diǎn)，積極突破圈層尋找行業(yè)密集期和密度期并加以利用
　　(1)防止對手彎道超車(chē)，繼續發(fā)揮自身優(yōu)勢
　　防止對手在彎道超車(chē)的核心，就是在已經(jīng)形成優(yōu)勢、利好的地方進(jìn)行鞏固，讓對手沒(méi)有可乘之機。
　　例如，在國內視頻網(wǎng)站中，主要面向女性用戶(hù)的愛(ài)奇藝在內容選擇上不斷補充女性?xún)热?，通過(guò)采購或自制等方式不斷填補女性?xún)热菁卸龋?同時(shí)，這些內容的收入思考和實(shí)踐提高ARPU值，比如增加玩家投票。
　?。ǘふ倚袠I(yè)突破口，積極破圈
　　通過(guò)競品內容播出排期，可以了解哪些類(lèi)型、哪些賽道的內容在一段時(shí)間內不溫不火，當前賽道的內容什么時(shí)候可以產(chǎn)生不錯的收入； 或者哪個(gè)內容市場(chǎng)的基本面是的，收入是有的，但是還沒(méi)有人去探索過(guò)。
　　這時(shí)候就可以有效的組織內部資源，自制、購買(mǎi)、去中心化UGC來(lái)生產(chǎn)以上賽道的內容，并且在合適的時(shí)間（如果你對你的產(chǎn)品有深入的用戶(hù)研究和內容質(zhì)量）評測時(shí)的內容）分析，如果對競品內容了如指掌，可以同時(shí)選擇強硬。 如果不能用內容、營(yíng)銷(xiāo)、用戶(hù)規模來(lái)壓制對手，可以選擇在內容空檔的時(shí)候玩，避開(kāi)對手的鋒芒，踩在腳下。 穩步獲得最大的內容消費群體）發(fā)揮，一舉打破行業(yè)壟斷。
　　
　　最典型的例子就是2020年嗶哩嗶哩的《說(shuō)唱新世代》一舉打破了國內說(shuō)唱內容的現狀，從而主動(dòng)破圈。
　　(3)尋找行業(yè)的密集期并加以利用
　　通過(guò)競品的播放表，可以直觀(guān)的看到內容密度的周期。 這時(shí)候最重要的是找到內容稀疏的時(shí)期（俗稱(chēng)劇荒時(shí)期），找到自己的內容來(lái)填補，在內容密集時(shí)期，需要維護一定的內容，緊跟市場(chǎng)趨勢，此時(shí)才不會(huì )被競爭對手甩掉。
　　5.內容盤(pán)點(diǎn)
　　競品分析通過(guò)之后，接下來(lái)就是盤(pán)點(diǎn)自己的內容了。 我們自己的內容也是按照2.2信息采集進(jìn)行解構的。 那么，找出哪些內容屬于同一個(gè)賽道，需要證明其韌性，哪些內容目前在市場(chǎng)上不溫不火，哪些內容需要細化排期，哪些內容目前在拍攝市場(chǎng)上沒(méi)有。
　　通過(guò)整理這些內容，你就會(huì )知道自己平臺的“粉庫”里還有多少存貨。 了解了庫存后，接下來(lái)就是根據庫存和對手的情況，通過(guò)內容購買(mǎi)或者自制的方式補充需要的內容，進(jìn)一步豐富庫存狀態(tài)。
　　完成自己的內容填充之后，接下來(lái)就是讓這些內容發(fā)揮出最大的價(jià)值。
　　估值主要集中在兩個(gè)方面：
　　播放數據：vv、播放時(shí)間、完成率等 付費數據：內容獨立吸金數據、會(huì )員付費圖書(shū)、版權發(fā)行費用等 6.策略制定
　　這時(shí)候你已經(jīng)有了對方的播放狀態(tài)和自己的內容清單。 接下來(lái)就是根據已有信息制定內容上線(xiàn)策略，將內容上線(xiàn)時(shí)間一步步填入調度系統。 整體調度策略的制定應遵循以下原則：
　　七、復習總結
　　最后一步是查看摘要。 審稿摘要可分為定期審稿摘要和單一內容審稿摘要。
　?。ㄒ唬┒ㄆ趯彶榭偨Y
　　定期回顧通常是對一個(gè)季度的內容排期計劃進(jìn)行回顧。 主要是對競品的分析，以及自己解決方案的不足，進(jìn)行綜合思考。 定期審核的更多意義在于內容組合的形式是否在市場(chǎng)上占據有利地位，進(jìn)而調整當前的內容組合方式，以實(shí)現利益最大化。
　　(2) 單個(gè)內容的回放
　　主要題材是重點(diǎn)項目，在行業(yè)內通?？梢远ㄎ粸镾級項目，比如騰訊視頻的《陳情令》、嗶哩嗶哩的《天賜良緣》、愛(ài)奇藝的《青春有你》等。主要進(jìn)行綜合性的回顧一個(gè)節目的播出時(shí)間和周期，希望以后類(lèi)似節目上線(xiàn)的時(shí)候，能得到更多的收益。
　　八、業(yè)務(wù)流程
　　我們之前詳細闡述了調度業(yè)務(wù)的六大步驟：
　　通過(guò)以上6個(gè)步驟，可以不斷重復內容排播方案，獲取最大收益，同時(shí)，通過(guò)不斷的行業(yè)沉淀，將經(jīng)驗留存于排播體系中。
　　三、廣播系統產(chǎn)品構成
　　根據2.8中調度計劃的業(yè)務(wù)流程，我們可以拆解出對應的產(chǎn)品流程，從而知道調度系統中的產(chǎn)品是如何承載業(yè)務(wù)的，進(jìn)而推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，實(shí)現利益最大化。
　　一、產(chǎn)品流程圖
　　要構建一個(gè)合理的產(chǎn)品流程，需要將業(yè)務(wù)流程中需要做的每一件事情都拆解出來(lái)，確立產(chǎn)品在其中的角色。 整體產(chǎn)品需要按照三個(gè)層次進(jìn)行處理：滿(mǎn)足需求、對外能夠成為SaaS服務(wù)、引導需求。
　　在2.8中，我們可以看到標準化的業(yè)務(wù)流程是以下六個(gè)步驟：
　?。ㄒ唬┬畔⒉杉?br /> 　　自動(dòng)采集或手動(dòng)采集。 需要提供數據字段拆包服務(wù)，自動(dòng)采集的信息需要通過(guò)關(guān)鍵詞進(jìn)行識別，放入各個(gè)字段，規范競品內容。
　?。ǘ┬畔⒄?br /> 　　主要工作是通過(guò)人工或機器對內容進(jìn)行解構，并排列在時(shí)間線(xiàn)上，讓一定時(shí)間內上線(xiàn)哪些平臺、上線(xiàn)哪些內容一目了然。
　　競品分析：主要是對競品平臺的內容進(jìn)行分類(lèi)，劃分內容賽道。 以此來(lái)判斷平臺是否會(huì )處于劣勢或者可以利用對手反應遲鈍的類(lèi)別或者對手相應類(lèi)別相對較弱來(lái)完成彎道超車(chē)。 該產(chǎn)品主要提供一目了然的內容建議，用于顯示和推薦攻擊或防御。
　　(3) 內容清單
　　你需要獲取自己的內容數據庫，然后將數據按照數據結構進(jìn)行排列，完整呈現。 然后，根據競品分析，可以了解到目前的打法和不足之處。
　　(4) 策略定制
　　
　　要保證在以后的上線(xiàn)計劃中能夠有條不紊地填寫(xiě)內容。 并能有效提示用戶(hù)選擇合適的內容。
　　(5) 回顧
　　存儲回放文檔，標記優(yōu)質(zhì)的調度策略?xún)热莺托枰倪M(jìn)的調度策略，然后可以通過(guò)機器學(xué)習給出推薦時(shí)間點(diǎn)。
　　因此：結合以上信息，我們可以繪制出用戶(hù)初步提出的產(chǎn)品流程圖。
　　2. 功能與策略開(kāi)發(fā)
　　根據上面的簡(jiǎn)單流程圖可以發(fā)現，在大數據應用時(shí)代，產(chǎn)品無(wú)處不在為整體業(yè)務(wù)賦能。 下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
　　(1) 內容爬取
　　抓取后，nlp可以進(jìn)行分詞，存儲關(guān)鍵字段。
　　(2) 競品在線(xiàn)更新告警
　　通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)行為，對重點(diǎn)競品進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )告警，及時(shí)通知。
　　(3) 日程推薦
　　整體可以屬于ToB的內容推薦。 系統可以整合競品內容的用戶(hù)群體、演員等級、評分等信息，在自有內容庫中提供可以與優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品保持競爭的內容。 通知可以表明其內容遠遠優(yōu)于有關(guān)競爭內容的建議。 從而了解業(yè)務(wù)調度計劃。
　　還有很多，這里不再贅述。
　　三、產(chǎn)品架構圖
　　前面說(shuō)過(guò)，業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品流程確定之后，就可以梳理產(chǎn)品架構了。
　　根據產(chǎn)品流程圖可以確定，整個(gè)調度系統分為4大組成部分，即外網(wǎng)內容庫、內網(wǎng)內容庫、內容調度表、回放存檔工具。 要更精簡(jiǎn)，需要連接爬蟲(chóng)系統、推薦系統、AI分析等系統交互。
　　簡(jiǎn)要的產(chǎn)品架構圖如下：
　　4.產(chǎn)品經(jīng)理在業(yè)務(wù)中的作用
　　對于內容調度和播放的業(yè)務(wù)，前期的產(chǎn)品經(jīng)理更傾向于支撐角色。 在了解了業(yè)務(wù)結構和核心邏輯后，可以通過(guò)業(yè)務(wù)數據的應用來(lái)指導業(yè)務(wù)完成相應的指標。
　　1.了解業(yè)務(wù)
　　內容調度小到個(gè)人工作室內容的發(fā)布，大到Netflix等全球視頻網(wǎng)站的內容發(fā)布。 核心邏輯是內容收益最大化（播放量-用戶(hù)留存-DAU-ARPU-LTV）。
　　所以在產(chǎn)品前期，需要了解業(yè)務(wù)，學(xué)習各種調度知識，分析業(yè)務(wù)的調度邏輯，讓產(chǎn)品能夠支持業(yè)務(wù)做基本的輸入和布局操作。 這時(shí)，產(chǎn)品的核心設計點(diǎn)就在于全面性和準確性。
　　2.封面業(yè)務(wù)
　　有效學(xué)習后，在全面準確設計產(chǎn)品功能的基礎上，需要讓你的產(chǎn)品能夠覆蓋大部分（90%）的業(yè)務(wù)需求，需要充分運用戰略思維的基礎上產(chǎn)品設計旨在提高讀者使用的便利性。
　　這個(gè)時(shí)候工具端和服務(wù)端系統的重點(diǎn)是效率。
　　3.領(lǐng)導業(yè)務(wù)
　　高效的系統僅能滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求。 在解放雙手的基礎上，產(chǎn)品經(jīng)理需要入駐推薦、AI等能力，對內容排期、播放進(jìn)行精準推薦。 這時(shí)候就會(huì )出現推薦-選擇/放棄-優(yōu)化模型的良性循環(huán)。
　　這時(shí)候，調度建議可以引領(lǐng)業(yè)務(wù)向前發(fā)展。 同時(shí)，作為通用的系統建設，可以為小B用戶(hù)提供一整套由工具和服務(wù)組成的SaaS模式服務(wù)，真正實(shí)現通用化、開(kāi)放化、智能化的服務(wù)體系。
　　五、未來(lái)探索
　　未來(lái)，機器學(xué)習會(huì )越來(lái)越成熟。 推薦方向逐漸從內容分發(fā)和消費端輻射到內容選擇、生產(chǎn)、制作端。 調度系統可為大中型內容網(wǎng)站找到合理的內容調度和生產(chǎn)策略，打通創(chuàng )意-生產(chǎn)-發(fā)行-消費的全閉環(huán)；
　　同時(shí)賦能中小企業(yè)和個(gè)人，找到屬于每個(gè)人的內容創(chuàng )作收益，在內容制作提示和線(xiàn)上方向上給出平臺和個(gè)人建議，幫助他們實(shí)現收益最大化。
　　非常有效:正規seo優(yōu)化方法(快速有效的Seo優(yōu)化方法)
　　網(wǎng)站優(yōu)化方法分為站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。 隨著(zhù)搜索引擎的發(fā)展，外鏈對網(wǎng)站排名的影響越來(lái)越小。 網(wǎng)站優(yōu)化方法在優(yōu)化過(guò)程中應著(zhù)重于網(wǎng)站的內容。 在建設和優(yōu)化方面，只有優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)站內容才能帶來(lái)更好的網(wǎng)站排名，只需要適當的建立一些優(yōu)質(zhì)的外鏈即可。
　　網(wǎng)站優(yōu)化方法是針對搜索引擎對網(wǎng)頁(yè)的檢索特點(diǎn)，使網(wǎng)站建設的基本要素符合搜索引擎的檢索原則，使搜索引擎盡可能地收錄網(wǎng)頁(yè)，并將其排在最靠前的位置。搜索引擎自然檢索結果的頂部。 從而達到搜索引擎優(yōu)化的目的。 網(wǎng)站優(yōu)化方法可以從兩類(lèi)三方面考慮。 網(wǎng)站優(yōu)化方法有兩類(lèi)：一類(lèi)是站內優(yōu)化，一類(lèi)是站外優(yōu)化。 網(wǎng)站優(yōu)化的方法有三種：利用自己的優(yōu)勢進(jìn)行優(yōu)化，利用SEO工具進(jìn)行優(yōu)化，利用對手的網(wǎng)站進(jìn)行優(yōu)化。
　　網(wǎng)站優(yōu)化方法的現場(chǎng)優(yōu)化，通過(guò)網(wǎng)站標題的優(yōu)化，包括網(wǎng)站標題、描述和關(guān)鍵詞的選擇和書(shū)寫(xiě)，首頁(yè)、欄目頁(yè)和文章頁(yè)都要有相應的網(wǎng)站標題。 網(wǎng)站結構優(yōu)化。 創(chuàng )建網(wǎng)站時(shí)，要注意網(wǎng)站結構和網(wǎng)站URL 級別。 一般來(lái)說(shuō)，三個(gè)級別就足夠了。 目錄層次越淺，蜘蛛會(huì )先爬取。 網(wǎng)站結構扁平樹(shù)狀，方便網(wǎng)站閱讀。 而且方便蜘蛛爬行。
　　
　　網(wǎng)站優(yōu)化方法的關(guān)鍵詞布局，首頁(yè)、欄目頁(yè)、文章頁(yè)的關(guān)鍵詞布局，將關(guān)鍵詞的密度控制在2%-8%，避免過(guò)度的關(guān)鍵詞優(yōu)化。 做好網(wǎng)站內容的增加工作，按時(shí)、按量更新網(wǎng)站內容。 原創(chuàng )并不意味著(zhù)高質(zhì)量的內容，而是時(shí)效性強、實(shí)用性強、對用戶(hù)有幫助的內容。 網(wǎng)站內鏈建設，錨文本鏈接，錨文本內容必須與鏈接的目標內容相匹配。 其他基礎優(yōu)化，301重定向，404錯誤頁(yè)面，robots.txt文件設置等。
　　站外優(yōu)化網(wǎng)站優(yōu)化方法，站外優(yōu)化一般是指通過(guò)自媒體平臺建設反外鏈和網(wǎng)站引流，以增加網(wǎng)站流量，為蜘蛛程序進(jìn)入提供接口網(wǎng)站。 友情鏈接建設，與高流量、高權重、高權威的網(wǎng)站交換友情鏈接，注意網(wǎng)站內容的相關(guān)性。 目標網(wǎng)站和自己網(wǎng)站的出站鏈接不要太多，控制在30個(gè)以?xún)取?br /> 　　
　　網(wǎng)站優(yōu)化法利用在其他平臺建設外鏈，如博客、論壇、問(wèn)答、b2b網(wǎng)站、分類(lèi)信息網(wǎng)站等，發(fā)布網(wǎng)站相關(guān)內容進(jìn)行網(wǎng)站導流，一般都會(huì )留下網(wǎng)站鏈接。 網(wǎng)站優(yōu)化法的站群策略利用其他平臺、快速建站系統、自建網(wǎng)站，為優(yōu)質(zhì)關(guān)鍵詞占據多個(gè)排名，多個(gè)關(guān)鍵詞排名。
　　網(wǎng)站優(yōu)化方法利用自身優(yōu)勢進(jìn)行優(yōu)化，網(wǎng)站關(guān)鍵詞出現在域名等，保證空間的穩定性，這一點(diǎn)很重要，然后大量彌補網(wǎng)站的年齡差的高質(zhì)量?jì)热荨?網(wǎng)站優(yōu)化方法是通過(guò)SEO工具進(jìn)行優(yōu)化，有限的時(shí)間和合適的工具可以發(fā)揮最大的效果。 網(wǎng)站優(yōu)化方法分析對手的優(yōu)化方法、推廣方法、操作方法等，然后通過(guò)研究模仿，最后完成超越的過(guò)程。
　　網(wǎng)站優(yōu)化方法每個(gè)站長(cháng)都不一樣，每個(gè)站長(cháng)的優(yōu)化方法也不同，但總的來(lái)說(shuō)都是一樣的。 掌握網(wǎng)站優(yōu)化方法的核心知識和要點(diǎn)，對網(wǎng)站優(yōu)化有很大幫助。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合 干貨教程:云海天教程
　　1.什么是ES？
　　es是一個(gè)基于Lucene的搜索服務(wù)器，一個(gè)基于分布式多用戶(hù)能力的全文搜索引擎，一個(gè)restful web界面。
　　白話(huà)：它是一個(gè)分布式的、高性能的、高可用的、可擴展的搜索和分析系統。
　　2、ES的作用是什么？
　　一種。分布式搜索引擎和數據分析引擎
　　b. 全文搜索、結構化搜索、數據分析
　　C。近實(shí)時(shí)處理海量數據。
　　d.elasticsearch是對傳統數據庫的補充，如全文搜索、同義詞處理、相關(guān)性排名（如熱度）、復雜數據分析等。
　　3、ES和我們常用的數據庫有什么區別？
　　1.響應時(shí)間非?？欤≒B級數據是毫秒級響應）
　　2.分詞（倒排索引）
　　查詢(xún)收錄“搜索引擎”的文檔
　　1.反向排序得到“搜索引擎”對應的文檔id列表，有1,3
　　2、通過(guò)正排序索引查詢(xún)1和3的完整內容。
　　3.返回播種結果。
　　4.遍歷方法
　　ES沒(méi)有事務(wù)的概念，不支持回滾，不能恢復刪除的數據。
　　Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Relational database 數據庫表的行和列 Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields Elasticsearch 索引(indexName) 類(lèi)型(type) 文檔字段(field)
　　4、ES的使??用場(chǎng)景是什么？
　　1.記錄和日志分析
　　
　　Logstash 是一個(gè)開(kāi)源的服務(wù)器端數據處理管道，支持各種輸入選項。它可以同時(shí)從多個(gè)公共源中捕獲事件，同時(shí)從多個(gè)數據源中獲取數據，進(jìn)行轉換，然后發(fā)送到我們常用的ES中。.
　　2. 采集 和組合公共數據
　　與日志數據一樣，Elastic Stack 擁有大象工具，可以輕松地爬取遠程數據并為其編制索引。
　　3.全文搜索
　　4. 事件數據和指標
　　ES 可以很好地處理時(shí)間序列數據，例如指標和應用程序事件。
　　5.數據可視化
　　Elasticsearch 有常見(jiàn)的查詢(xún)。
　　 NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
//聚合 title分組為例 出現的頻率按照降序排名，（熱度排名）
nativeSearchQueryBuilder
.withIndices("aegis")
.withTypes("positions")
.withQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("agg").field("brand.keyword")
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("agg").field("title.keyword"));
// MinAggregationBuilder minAggregationBuilder = AggregationBuilders.min("price");
nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(aggregationBuilder);
Aggregations aggregations = elasticsearchTemplate.query(nativeSearchQueryBuilder.build(), new ResultsExtractor() {
@Override
public Aggregations extract(SearchResponse searchResponse) {
<p>
return searchResponse.getAggregations() ; //.get("agg");
}
});
//StringTerms title_term = (StringTerms) aggregations.asMap().get("agg");
Map stringAggregationMap = aggregations.asMap();
System.out.println(stringAggregationMap.get("agg"));
</p>
　　5.屬性注解類(lèi)型
　　1. Document文檔對象（索引信息，文檔索引）
　　(1) indexName ：索引庫的名稱(chēng)，建議使用項目名稱(chēng)
　　(2) type：類(lèi)型，建議使用實(shí)體類(lèi)名
　　(3)indexStoreType：索引文件存儲類(lèi)型
　　(4)shards：默認分區數
　　(5)refreshInterval：刷新間隔
　　Field 每個(gè)文檔的Field配置（類(lèi)型、分詞、存儲、tokenizer）
　　(1)類(lèi)型：FieldType.Auto，自動(dòng)檢測類(lèi)型
　　(2)index：FieldIndex.analyzed，默認分詞，一般默認分詞就可以了，除非找不到這個(gè)字段
　　(3) format：DateFormat.none，時(shí)間類(lèi)型格式化
　　(4)store默認不存儲原文
　　(5)searchAnalyzer：指定字段使用的分詞器
　　(6)Analyzer：索引指定字段時(shí)指定的分詞器
　　(7)ignoreFields：如果一個(gè)項目符號需要忽略
　　匯總:自動(dòng)采集站長(cháng)網(wǎng)
　　
　　采集 的訪(fǎng)問(wèn)者數量已自動(dòng)達到 0。如需查詢(xún)本站相關(guān)權重信息，可點(diǎn)擊“愛(ài)站數據”和“Chinaz數據”進(jìn)入；以目前的網(wǎng)站數據為參考，我建議大家以愛(ài)站數據為準，更多的網(wǎng)站價(jià)值評估因素如：自動(dòng)采集站長(cháng)網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)速度、搜索引擎收錄和索引數量、用戶(hù)體驗等；當然，評價(jià)一個(gè)網(wǎng)站的價(jià)值，最重要的還是要根據自己的需求和需要，有些具體的數據需要和自動(dòng)采集的站長(cháng)協(xié)商。比如站的IP、PV、跳出率等等！
　　 查看全部

　　解決方案:【小程序源碼】頭像組合多種分類(lèi)并支持姓氏頭像制作生成
　　這是一個(gè)頭像類(lèi)型小程序的源碼
　　小程序收錄多種頭像，所有頭像都是自動(dòng)采集
　　比如男生頭像，男聲頭像，動(dòng)漫頭像等。
　　
　　此外，小程序還支持姓氏頭像的生成和制作
　　自定義姓氏輸入、標語(yǔ)、印章等輸入制作
　　另外，還有口號的選擇，可以選擇各種流行的口號，方便用戶(hù)制作姓氏頭像！
　　具體功能小編就不一一介紹了，大家可以自行研究！
　　
　　下面是編輯器的部分demo圖，大家可以看看
　　小程序源碼下載地址：【小程序源碼】頭像組合多類(lèi)，支持姓氏頭像制作生成-小程序文檔資源-CSDN下載 這是一個(gè)頭像類(lèi)型的小程序源碼，小程序收錄多種頭像，都是自動(dòng)的采集比如男生頭像，男聲頭像，更多的下載資源和學(xué)習資料請訪(fǎng)問(wèn)CSDN下載通道。
　　解決方案:2022在線(xiàn)偽原創(chuàng )文章工具 最好用的人工智能偽原創(chuàng )工具
　　2022年的在線(xiàn)偽原創(chuàng )文章工具，哪個(gè)是最好的AI偽原創(chuàng )工具？當然，最好用的當然是老鐵智能偽原創(chuàng )工具。有的朋友在網(wǎng)上發(fā)現了這么多這樣的工具，真是吸眼，試了一下后發(fā)現偽原創(chuàng )后的文章效果不好，真是浪費時(shí)間。最好下載老撾智能偽原創(chuàng )工具，一步到位直接完成！
　　
　　老鐵的智能偽原創(chuàng )工具可以基于關(guān)鍵詞多個(gè)數據源請求一系列文章，包括谷歌頁(yè)面、YouTube、圖片、文檔、政府、教育等，然后重新組合一個(gè)完整的文章。
　　
　　老鐵智能偽原創(chuàng )工具重組的文章可讀性還是比較強的。有相同的同義詞庫可以停止交換，但不支持旋轉函數，并且像wordflood一樣，它只能交換。
　　此外，老撾智能偽原創(chuàng )工具還可以將文章翻譯成14種主流語(yǔ)言，一鍵將文章轉換為音視頻，并支持一鍵文章、音視頻到博客、播客和YouTube。 查看全部

　　解決方案:繪管通APP搭配繪宇智能成圖系統！一站式服務(wù)解決管網(wǎng)采集、繪圖難題
　　匯觀(guān)通APP 廣東匯宇智能勘察科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“匯宇智能”）基于多年管網(wǎng)采集項目經(jīng)驗開(kāi)發(fā)的管網(wǎng)數據采集系統，支持管線(xiàn)數據現場(chǎng)記錄、圖文一體化、高效的屬性錄入、正則表達式和下拉菜單錄入等便捷功能，具有標準化、規范化的特點(diǎn)。與傳統的草圖繪制和紙質(zhì)記錄操作方式相比，可以顯著(zhù)提高整體操作效率，減少數據出錯的幾率。實(shí)現地下管線(xiàn)數據野外采集與辦公室處理的無(wú)縫對接，為普查提供簡(jiǎn)單、準確、高效的服務(wù)，地下管網(wǎng)更新補充調查。目前，惠觀(guān)通APP已在A(yíng)ndroid系統各大應用市場(chǎng)全面上線(xiàn)（騰訊應用商店/華為/小米/OPPO/VIVO等，搜索關(guān)鍵詞“惠觀(guān)通”即可下載APP）。
　　慧宇智能測繪系統是在廣東慧宇智能測繪系統的基礎上，在CAD平臺上開(kāi)發(fā)的。系統的核心功能是可以直接讀取匯管通導出的數據庫并匹配測量坐標進(jìn)行制圖，將管道的屬性信息存儲在CAD圖紙對應的對象上，管道屬性信息可以直接獲取通過(guò)編輯工具添加、刪除、修改等，辦公室操作流程直接簡(jiǎn)化為讀取數據文件-自動(dòng)生成管線(xiàn)圖-結果檢查-結果輸出 簡(jiǎn)單的鏈接簡(jiǎn)化了辦公室操作步驟，提高了工作效率，實(shí)現了真正的內外管線(xiàn)檢測一體化和出庫一體化。
　　01
　　Epitube功能介紹
　　#1) 簡(jiǎn)單方便的項目管理
　　針對現場(chǎng)采集復雜、數量大、環(huán)境復雜，在軟件中引入了項目管理功能。配置pipe point/pipeline采集前的相關(guān)項。包括作業(yè)組、項目類(lèi)別、指定坐標系、管點(diǎn)編號生成規則等，極大方便了后續的采集工作。
　　#2）全面的圖庫互動(dòng)入口功能
　　易觀(guān)通APP除了具備畫(huà)點(diǎn)畫(huà)線(xiàn)的基本功能外，考慮到野外勘察中的各種不確定性，引入了虛擬連接的概念，支持點(diǎn)對點(diǎn)連接、點(diǎn)線(xiàn)連接等多種連接方式。提供屬性查詢(xún)修改、插入管點(diǎn)、移動(dòng)管點(diǎn)、刪除點(diǎn)線(xiàn)等常用庫交互編輯功能，APP還支持快速復制之前相似管點(diǎn)的屬性信息，減少相同的輸入操作屬性?xún)热莺吞岣卟杉省?br /> 　　#3) 強大的地圖顯示功能
　　地圖在線(xiàn)加載顯示功能：通過(guò)手機或WiFi網(wǎng)絡(luò )加載天地地圖矢量圖或衛星圖，結合GPS衛星定位，為現場(chǎng)管網(wǎng)圖文數據錄入提供有力參考。
　　靈活多樣的離線(xiàn)地圖顯示功能：系統支持加載各種底圖數據，如shp矢量數據、tif圖像數據等。
　　#4) 靈活的自定義設置功能
　　用戶(hù)可以根據實(shí)際需求自定義管道的“管道類(lèi)型”、“管道字段”、“管道特性”，以滿(mǎn)足不同數據格式的需求。
　　#5) 便捷的內外業(yè)務(wù)無(wú)縫對接功能
　　通過(guò)慧觀(guān)通APP的【數據導出】功能，可以將場(chǎng)采集的管道信息通過(guò)慧魚(yú)智能管道錄入與制圖系統直接錄入圖片，然后整理成結果庫；反之，匯宇智能管線(xiàn)輸入和成圖系統輸出的管線(xiàn)數據，可以通過(guò)【數據導入】功能傳輸到EGC，方便后續作業(yè)或現場(chǎng)成果檢查。
　　
　　#6) 采集信息實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)刷新功能
　　管線(xiàn)/管道數量采集支持實(shí)時(shí)匯總統計，現場(chǎng)采集照片與管點(diǎn)關(guān)聯(lián)，支持快速預覽，方便內外部核查。
　　02
　　慧宇智能測繪系統功能介紹
　　#1) 數據輸入
　　數據錄入是指將管道數據、信息表、記錄表等數據加載錄入系統的一系列操作，包括工程元數據和圖紙比例設置、數據導入、記錄表導入、數據坐標設置等。手動(dòng)錄入管點(diǎn)和管線(xiàn)數據，編輯數據屬性信息。
　　#2) 數據編輯
　　系統提供了強大的數據編輯模塊，包括在地圖上生成點(diǎn)號、重新編程物探點(diǎn)號、批量修改野外內容、編輯管點(diǎn)\管線(xiàn)、修改管線(xiàn)連接關(guān)系、畫(huà)框框、畫(huà)公里網(wǎng)格、排水流量方向、綜合管線(xiàn)\點(diǎn)號\管底高程標注、管線(xiàn)斷面拉旗標注等功能，方便用戶(hù)進(jìn)行管線(xiàn)規劃。
　　管線(xiàn)編輯：系統提供圖上生成線(xiàn)號、添加管線(xiàn)、反向管線(xiàn)、修改管線(xiàn)連接關(guān)系、繪制管線(xiàn)邊界線(xiàn)等管線(xiàn)編輯工具。
　　標注：包括管線(xiàn)綜合標注、點(diǎn)號標注、管底高程標注、管底高程自動(dòng)標注、管線(xiàn)旗標標注。注釋功能突出顯示用戶(hù)感興趣的區域，便于查找和記錄。
　　圖1 修改管道連接關(guān)系
　　#3) 數據監控檢查
　　在處理管道數據的過(guò)程中，難以避免因人工操作失誤等原因導致管道數據錯誤的問(wèn)題。本系統提供數據監督檢查功能，提高了數據的準確性，降低了數據出錯的風(fēng)險。數據監檢模塊包括屬性查詢(xún)、圖形檢索、數據統計、點(diǎn)長(cháng)統計、監檢誤差方案建立、管點(diǎn)\管線(xiàn)重復巡檢、管段超長(cháng)巡檢、孤立點(diǎn)巡檢、高程正確性巡檢等。埋深、管道材料一致性檢查、管道及埋設方式合理性檢查、取值范圍檢查、數據標準檢查、排水管道標高檢查、監理報告生成、
　　屬性查詢(xún)：系統提供屬性查詢(xún)和浮動(dòng)屬性查詢(xún)兩種查詢(xún)方式，供用戶(hù)選擇。
　　圖2 屬性查詢(xún)
　　數據統計：包括點(diǎn)長(cháng)統計（管點(diǎn)數據量和管線(xiàn)長(cháng)度統計）、點(diǎn)長(cháng)組統計、重疊管線(xiàn)組統計、點(diǎn)長(cháng)材質(zhì)統計、單層管線(xiàn)長(cháng)度統計、附屬物統計等。
　　Fig.3 Point length statistics 圖. 4 Segment length statistics
　　#4) 數據交換
　　
　　在管線(xiàn)管理工作中，經(jīng)常會(huì )出現因數據格式不一致而無(wú)法疊加分析或處理不便的問(wèn)題。通過(guò)該系統，可以將數據轉換成各種格式，Excel結果表、接入點(diǎn)線(xiàn)路表、GIS數據庫等。此外，該模塊還包括新建地圖網(wǎng)格、專(zhuān)業(yè)管線(xiàn)分幅等功能，分幅輸出，地形圖轉底圖，批量換底圖。
　　新增圖框格網(wǎng)和框輸出：通過(guò)設置圖框大小和圖框原點(diǎn)，自動(dòng)生成選中范圍內的所有圖框格網(wǎng)，并自動(dòng)對每張地圖進(jìn)行裁切和框選，并保存在指定目錄中。
　　圖5 綜合流水線(xiàn)圖和專(zhuān)業(yè)流水線(xiàn)圖
　　多邊形裁剪：使用多邊形裁剪當前圖形，可以選擇裁剪多邊形內的數據或裁剪多邊形外的數據。
　　生成Excel結果表：將當前圖的流水線(xiàn)數據按照各種類(lèi)型的邊界輸出到Excel中，作為結果表數據。
　　圖6 生成Excel結果表
　　#5) 結果圖修剪
　　結果圖修改，即修改和完善結果圖的效果，包括修改管道點(diǎn)坐標、修正特殊點(diǎn)方向、反向管道、自動(dòng)改進(jìn)屬性、修改檢測點(diǎn)類(lèi)型、反向修改特殊點(diǎn)，自動(dòng)生成測量點(diǎn)編號，校正遮擋，設置空管檢測點(diǎn)埋深，校正線(xiàn)型和顏色等功能，提高工作人員作圖質(zhì)量和效率。
　　修正特殊點(diǎn)的方向：將與管道同向的符號角度調整為與管道同角；將管道末端的水箅調至與管道垂直的方向，將管道中部的水箅調至與管道平行的方向。
　　圖 6 校正前后結果
　　管道斷面標注：標注管道的斷面數據。標志線(xiàn)是管道的斷面剖面線(xiàn)，與標志線(xiàn)相交的管道數據自動(dòng)標記在標志線(xiàn)的終點(diǎn)。
　　圖8 示例：用標志標記管線(xiàn)段，并標記管線(xiàn)的相關(guān)信息
　　#6) 系統設置
　　系統提供設置系統字體、項目參數、量程巡檢參數等功能，在設計上考慮了用戶(hù)不同的操作條件和項目的差異性，更符合人性化的原則。
　　設置字體：設置各種標注對應的字體、字號等參數。
　　設置量程檢查參數：設置管道的測量范圍，用于檢測管道是否超出此范圍?？梢孕薷拿總€(gè)項目的最小值和最大值。如果圖形上的數據超出這個(gè)范圍，檢測時(shí)會(huì )報錯。
　　03
　　廣東匯宇專(zhuān)注管網(wǎng)服務(wù)
　　管網(wǎng)服務(wù)是我們的六大核心業(yè)務(wù)之一。我公司一直致力于地下管線(xiàn)行業(yè)，提供檢測、勘察、檢測、疏通、維修、在線(xiàn)監測、信息化等一站式服務(wù)。具有深厚的技術(shù)積累和廣泛的實(shí)踐經(jīng)驗。公司秉承“把工程變成技術(shù)，把科技變成藝術(shù)”的理念，立志成為管網(wǎng)行業(yè)的專(zhuān)業(yè)知名品牌。目前，我公司在管道檢測領(lǐng)域擁有軟件作品30余項，專(zhuān)利20余項，獲得管道工程獎項15項，其中國家級獎項8項。年檢測管線(xiàn)2.5萬(wàn)公里，綜合實(shí)力較高。
　　解決方案:小學(xué)人工智能校本課程《生活中的人工智能——認識傳感器》教學(xué)設計.docx 4頁(yè)
　　PAGEPAGE 3 生活中的人工智能——認識傳感器 學(xué)習目標： 1. 知識與技能 (1) 了解實(shí)驗箱的基本功能，掌握用積木控制實(shí)驗箱的方法；(2) 使用Labplus軟件編寫(xiě)“智能保險杠”小程序；二、過(guò)程與方法 （1）通過(guò)自主探索，初步了解實(shí)驗箱的基本功能；(2)通過(guò)小組合作鍛煉學(xué)生發(fā)現問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力；3、情感態(tài)度與價(jià)值觀(guān)（1）對人工智能在生活中的初步認知；（2）通過(guò)實(shí)際操作激發(fā)對人工智能的興趣，培養學(xué)生的創(chuàng )新意識和良好的信息素養；教學(xué)重點(diǎn)：了解實(shí)驗箱的基本功能，掌握用積木控制實(shí)驗箱的教學(xué)方法難點(diǎn)：使用Labplus軟件編寫(xiě)“智能碰碰車(chē)”小程序；教學(xué)準備：微課視頻、PPT課件、盛思Labplus軟件、盛思初級實(shí)驗箱 教學(xué)過(guò)程： 1.介紹（3分鐘）日常生活中，家里的各種電器越來(lái)越智能，帶來(lái)了便利到我們的生活。接下來(lái)，我們先通過(guò)一段視頻了解生活中的人工智能。師：看完視頻，你對人工智能有什么看法？生：師：人工智能讓我們的生活更方便、更快捷、更智能，讓我們越來(lái)越省心。在我們贊嘆人工智能的同時(shí)，您有什么疑問(wèn)嗎？生：板書(shū)：生活中的人工智能二．新教學(xué) 1、認識實(shí)驗盒（4分鐘） 教師講解實(shí)驗盒的作用，通過(guò)游戲引導學(xué)生體驗實(shí)驗盒的奇妙之處。
　　
　　師：顯示運行Labplus軟件并連接實(shí)驗盒的操作提示，然后從文件菜單加載“Wonderful Sensor.SPP”文件，運行程序：運行Labplus軟件并連接實(shí)驗盒，然后加載“Wonderful Sensor.SPP”文件，并運行程序： (1) 試著(zhù)用手蓋住光傳感器，看看有什么變化？(2) 試著(zhù)用手在聲音傳感器上拍一下，看看程序有什么變化？學(xué)生按照提示打開(kāi)程序并嘗試運行。老師：誰(shuí)能告訴我你發(fā)現了什么？弟子：師：除了舞臺上的變化，你還有什么發(fā)現？學(xué)生1：（師：你有沒(méi)有注意到對話(huà)框中的光感應器和聲音感應器的數字發(fā)生了變化？當你用手蓋住光感應器時(shí)，它的值變??；當您拍手時(shí)，聲音傳感器的值會(huì )變大。那么我們的程序中就有“if...then”判斷塊，根據條件執行相應的程序）師：你要不要做這樣的程序？（思考）現在讓我們進(jìn)入今天的宣教之旅。2. 制作光控燈（8 分鐘） 板書(shū)：制作光控燈 教師：展示光控燈 任務(wù)提示：用光傳感器控制RGB 燈的開(kāi)關(guān)，如果光線(xiàn)暗，打開(kāi)在 RGB 燈上；如果燈很亮，則關(guān)閉 RGB 燈 Light；使用光傳感器控制RGB燈的開(kāi)關(guān)，如果光線(xiàn)暗，打開(kāi)RGB燈；如果光線(xiàn)明亮，請關(guān)閉 RGB 燈；（1）打開(kāi)“光控light.SPP” Labplus軟件中的文件；這個(gè)任務(wù); (2) 同桌討論如何根據題目完成程序；(3) 運行調試程序，看能否達到任務(wù)目標。
　　
　　學(xué)生打開(kāi)程序文件，嘗試完成程序，教師檢查指導。師：（點(diǎn)名學(xué)生上臺展示并執行程序） 師：在光控燈程序中，我們將光傳感器值積木和計算積木組合成一個(gè)條件，放入“if...然后”積木。我們設置的條件執行構建塊中的內容。3、智能防撞裝置（12分鐘） 師：光控燈光程序對同學(xué)們來(lái)說(shuō)似乎完全不是問(wèn)題，那么你們有信心接受更高難度的挑戰嗎？（是）好的，請看任務(wù)2，智能保險杠，任務(wù)提示：為盲人設計一個(gè)智能保險杠，當他們面前有障礙物時(shí)，它可以通過(guò)聲音提醒他們停下來(lái)，以防止被撞倒。為盲人設計智能防撞裝置。當他們面前有障礙物時(shí)，它可以通過(guò)聲音提醒他們停下來(lái)，防止他們被撞倒。(1) 同桌討論如何通過(guò)程序實(shí)現功能，可能用到實(shí)驗箱上的哪些設備；(2) 嘗試構建程序并記下遇到的問(wèn)題；(3) 通過(guò)討論解決問(wèn)題，實(shí)現任務(wù)目標；學(xué)生討論并命名設計方案。教師總結并出示流程圖。(1) 同桌討論如何通過(guò)程序實(shí)現功能，可能用到實(shí)驗箱上的哪些設備；(2) 嘗試構建程序并記下遇到的問(wèn)題；(3) 通過(guò)討論解決問(wèn)題，實(shí)現任務(wù)目標；學(xué)生討論并命名設計方案。教師總結并出示流程圖。(1) 同桌討論如何通過(guò)程序實(shí)現功能，可能用到實(shí)驗箱上的哪些設備；(2) 嘗試構建程序并記下遇到的問(wèn)題；(3) 通過(guò)討論解決問(wèn)題，實(shí)現任務(wù)目標；學(xué)生討論并命名設計方案。教師總結并出示流程圖。 查看全部

　　解決方案:優(yōu)采云采集器自動(dòng)采集自動(dòng)換IP
　　
　　當采集和搜索引擎數據時(shí)，同一個(gè)IP采集太多的數據，會(huì )造成IP被封的問(wèn)題，下面推薦的軟件可以通過(guò)路由的撥號功能來(lái)代替當前電腦的IP。
　　這所房子支持自動(dòng)定時(shí)IP切換，定時(shí)采集優(yōu)采云采集器，定期更新，簡(jiǎn)直是殺人神器！
　　
　　路由器
　　您可以根據需要復制“優(yōu)采云采集器自動(dòng)采集自動(dòng)IP更改”，但請保留本文的來(lái)源和版權信息。
　　最新發(fā)布:優(yōu)采云采集器最新版 v2.3.3 免費版
　　軟件介紹
　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)非常好用的爬蟲(chóng)系統，可以部署在云端，支持各種cms系統，可以幫助用戶(hù)自動(dòng)采集，實(shí)時(shí)發(fā)布數據。優(yōu)采云采集器使用起來(lái)也很方便，而且功能完全免費，沒(méi)有任何使用限制。歡迎有需要的用戶(hù)下載。
　　優(yōu)采云采集器特點(diǎn)
　　優(yōu)采云采集器致力于發(fā)布網(wǎng)站數據自動(dòng)化采集，系統采用PHP+Mysql開(kāi)發(fā)，可部署在云服務(wù)器上制作數據采集 便捷智能 云化上云，讓您隨時(shí)隨地移動(dòng)辦公！
　　數據采集
　　支持多級、多頁(yè)、分頁(yè)采集、自定義采集規則（支持正則、XPATH、JSON等）精準匹配任何信息流，幾乎采集所有類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)，絕對智能識別大多數文章類(lèi)型的頁(yè)面內容
　　內容發(fā)布
　　無(wú)縫對接各種cms建站程序，實(shí)現免登錄數據導入，支持自定義數據發(fā)布插件，也可直接導入數據庫，存儲為Excel文件，生成API接口等。
　　自動(dòng)化與云平臺
　　軟件實(shí)現定時(shí)、定量、全自動(dòng)采集發(fā)布，無(wú)需人工干預！內置云平臺，用戶(hù)可以分享下載采集規則，發(fā)布供求信息，以及社區求助、交流等。
　　優(yōu)采云采集器安裝步驟
　　將下載的軟件上傳到您的服務(wù)器。如果根目錄下有站點(diǎn)，建議放在子目錄下。解壓后，打開(kāi)瀏覽器，輸入你的服務(wù)器域名或ip地址（如果存放在子目錄下，加上子目錄名稱(chēng)），進(jìn)入安裝界面
　　點(diǎn)擊“接受”進(jìn)入環(huán)境檢測頁(yè)面
　　確保所有參數都正確，否則在使用過(guò)程中會(huì )出現錯誤，點(diǎn)擊“下一步”進(jìn)入數據安裝界面
　　填寫(xiě)數據庫和創(chuàng )始人配置，點(diǎn)擊“下一步”
　　終于安裝好了 優(yōu)采云采集器 可以使用了！
　　優(yōu)采云采集器 教程
　　創(chuàng )建任務(wù)
　　登錄后臺，點(diǎn)擊左側導航“添加任務(wù)”
　　添加任務(wù)頁(yè)面
　　“導入任務(wù)”可以復制其他任務(wù)的所有設置（包括采集器設置、發(fā)布設置）
　　導入規則可以從其他任務(wù)或文件復制 采集器 設置
　　“更多設置”可以為任務(wù)配置單獨的采集設置
　　采集器設置
　　點(diǎn)擊任務(wù)底部進(jìn)度條中的“采集器設置”，進(jìn)入規則編輯界面
　　
　　輸入 采集 規則名稱(chēng)和目標 網(wǎng)站 代碼（可自動(dòng)檢測）
　　頁(yè)面渲染可以自動(dòng)加載ajax內容，適合js腳本較多的頁(yè)面
　　自動(dòng)補全網(wǎng)址可以將網(wǎng)頁(yè)中的相對網(wǎng)址（不收錄域名的網(wǎng)址）轉換為絕對網(wǎng)址（包括域名）
　　該 URL 不會(huì )重新排名。默認情況下，通過(guò) 采集 的內容頁(yè)面將被重新排名。不重新排名適用于經(jīng)常更新的動(dòng)態(tài)頁(yè)面。
　　修改請求頭信息，適配需要登錄、手機瀏覽等界面。
　　起始頁(yè)網(wǎng)址
　　添加需要 采集 的目標列表頁(yè)面
　　點(diǎn)擊“+”號批量添加網(wǎng)址，勾選“設置為內容頁(yè)網(wǎng)址”直接采集輸入網(wǎng)址，否則需要解析提取為列表頁(yè)提取內容頁(yè)網(wǎng)址
　　內容頁(yè)面網(wǎng)址
　　編寫(xiě)提取內容頁(yè)面 URL 的規則。默認情況下，提取所有 URL。如果您需要更精確，可以設置“提取 URL 規則”
　　多級URL獲?。哼m用于小說(shuō)、電影等連載內容。
　　內容頁(yè)URL只要不是直接從起始頁(yè)抓取，都可以通過(guò)多級獲取
　　關(guān)聯(lián)頁(yè)面URL的獲?。哼m用于數據分散在多個(gè)頁(yè)面
　　如果要抓取的字段不在內容頁(yè)面中，而是在其他頁(yè)面中，可以使用該功能將其他頁(yè)面作為內容源
　　獲取內容
　　“Add Default”可以自動(dòng)設置幾個(gè)常用字段，可以滿(mǎn)足大部分文章類(lèi)型網(wǎng)站采集
　　如果目標數據格式復雜，可以點(diǎn)擊“+”自行編寫(xiě)字段規則，支持正則表達式、xpath、json等匹配方式
　　“數據處理”可以過(guò)濾或替換采集的字段值，每個(gè)字段可以單獨處理也可以使用通用處理
　　抓取頁(yè)面，點(diǎn)擊啟用“Content Pages”并編寫(xiě)規則，程序會(huì )自動(dòng)抓取每個(gè)頁(yè)面中的字段內容
　　測試規則
　　采集器 配置完成后，需要點(diǎn)擊保存按鈕。刷新后，可以在“內容頁(yè)URL”選項卡和“獲取內容”選項卡中看到測試按鈕
　　抓取測試列表頁(yè)面中的 URL
　　
　　從測試頁(yè)面獲取數據
　　測試爬行分頁(yè)
　　發(fā)布設置
　　點(diǎn)擊任務(wù)底部進(jìn)度條中的“發(fā)布設置”，選擇發(fā)布方式
　　本地 cms 程序
　　可以自動(dòng)檢測服務(wù)器中的cms程序，實(shí)現優(yōu)采云采集器和cms之間的無(wú)縫連接
　　只需綁定相應的數據，無(wú)需登錄即可存儲。也可以自行開(kāi)發(fā)cms插件，理論上可以實(shí)現任意cms的任意存儲操作
　　數據庫
　　將數據直接放入數據庫，配置數據庫參數，點(diǎn)擊“數據表”
　　綁定數據表的字段和采集器的字段，多個(gè)表關(guān)聯(lián)自增id，選擇“自定義內容”，輸入“auto_id@表名”
　　另存為文件
　　支持Excel表格（xlsx或xls格式）、txt文本、隱藏采集字段可設置不寫(xiě)入文件字段
　　生成api接口
　　采集可以直接調用的數據
　　調用接口
　　只要有對應的cms存儲接口，就可以將數據遠程發(fā)布到網(wǎng)站，而不用把采集器和網(wǎng)站放在同一臺服務(wù)器上
　　當數據發(fā)送到遠程接口并存入數據庫時(shí)??，需要返回響應狀態(tài)，以便采集器能夠正確記錄數據的狀態(tài)，用于去重處理
　　只需要在接口代碼末尾或者數據存入數據庫后插入代碼即可
　　exit(json_encode(array));//數組必須是鍵值對的形式，這樣接口返回的數組key可以在響應狀態(tài)直接綁定
　　自定義插件
　　適用于任何網(wǎng)站程序，只需根據需要創(chuàng )建插件文件和編寫(xiě)代碼 查看全部

　　解決方案:智能運維就是由 AI 代替運維人員？
　　歡迎大家一起學(xué)習交流
　　聽(tīng)到AI運維后，很多人都感到焦慮。我現在從事的運維或者開(kāi)發(fā)，未來(lái)會(huì )不會(huì )被AI取代？
　　現在新技術(shù)發(fā)展的非?？?，各種語(yǔ)言、技術(shù)、概念讓大家真的是應接不暇，跟不上。但是有一點(diǎn)，在這里我要重申一下，現階段AI還是一種大家判斷的助手。還有學(xué)習、定位和處理問(wèn)題的工具，就像無(wú)人駕駛一樣，現在能完全無(wú)人化嗎？當然不是。未來(lái)，無(wú)人駕駛可以完全替代人類(lèi)，但還有很長(cháng)的路要走。AI運維就像無(wú)人駕駛。未來(lái)前景一片光明，但任重而道遠。
　　大部分智能運維還沒(méi)有完全落地，我公司也處于探索階段。傳統企業(yè)的運維應該怎么走？從以前的腳本到工具和自動(dòng)化，再到現在的智能運維，中間這一步要做什么？今天，我將從以下五個(gè)方面與大家分享：
　　1構建全面、科學(xué)的IT運維管理體系
　　我們希望在現有的業(yè)務(wù)系統中，運維部門(mén)實(shí)現這樣的運維目標？
　　我們關(guān)注的核心問(wèn)題是：
　　在做好智能運維工作之前，我們經(jīng)過(guò)深入分析提出四點(diǎn)要求：
　　我們希望構建現代化、智能化的運維管理模式，主要有以下五個(gè)方面，如下圖所示：
　　2. 全景業(yè)務(wù)服務(wù)管理
　　在互聯(lián)網(wǎng)大爆炸時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)+、數字化轉型、智能化等也在國家層面被提及。我們的系統能否快速響應以保護業(yè)務(wù)？
　　面向業(yè)務(wù)的IT服務(wù)管理主要具有以下特點(diǎn)：
　　建立面向業(yè)務(wù)的綜合監控平臺的主要目的是實(shí)現統一展示、統一管理、統一調度。全鏈路監控的目的是監控和感知從接入入口到數據輸出的每一個(gè)過(guò)程。
　　從業(yè)務(wù)角度管理和維護IT基礎資源。一旦某個(gè)資源出現故障或者出現問(wèn)題，可以從業(yè)務(wù)視圖直觀(guān)的了解到這個(gè)資源的故障會(huì )影響到哪些業(yè)務(wù)和服務(wù)，進(jìn)而知道哪些用戶(hù)會(huì )受到影響。.
　　數據庫慢，CPU突然飆升。這些地方這些資源突然發(fā)生變化后，哪些業(yè)務(wù)會(huì )受到影響？這時(shí)候就需要將監控資源視圖與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來(lái)，從而準確定位到哪些業(yè)務(wù)受到了影響。
　　這是對問(wèn)題的整體診斷和分析。
　　
　　任何問(wèn)題都需要采集相關(guān)的日志和數據，才能科學(xué)全面的分析問(wèn)題。
　　采集層需要把不同數據源的數據采集帶過(guò)來(lái)，中間層做一些性能分析，配置管理，預警分析，告警處理。展示層展示分析結果，即各種圖表，建立全面的業(yè)務(wù)指標分析，便于根源定位和問(wèn)題解決。
　　3、基于大數據平臺的日志分析和多維報表
　　基于大數據平臺，提供日志采集和聚合處理，通過(guò)日志關(guān)聯(lián)分析、智能預測預警，幫助精準全面定位提升績(jì)效和滿(mǎn)意度，為科學(xué)決策提供量化依據.
　　從采集采集網(wǎng)絡(luò )監控數據、機房數據、服務(wù)器和云環(huán)境監控數據、攝像頭報警數據。數據采集??完成后，生成PMDB性能管理庫。根據業(yè)務(wù)應用的特點(diǎn)，建立不同的模型進(jìn)行相應的算法分析。
　　KPI指標根據不同的資源類(lèi)型定義。建模的目的是為了便于快速分析，為資源管理、告警管理、集中展示等其他模塊提供數據分析模型支持。
　　有兩種類(lèi)型的數據采集，被動(dòng)的和主動(dòng)的。
　　采集業(yè)務(wù)相關(guān)的指標可以對數據進(jìn)行預處理，做一些有效的標簽標識，比如這個(gè)信息和指標是不是你感興趣的，格式化不友好的日志。
　　性能指標的計算必須與業(yè)務(wù)相協(xié)調，從業(yè)務(wù)的角度來(lái)定義。設定的閾值，有的場(chǎng)景是固定的，有的場(chǎng)景是動(dòng)態(tài)的。固定閾值相當于資源使用率，必須有一個(gè)上限。動(dòng)態(tài)閾值就像一些性能曲線(xiàn)，比如CPU利用率、頁(yè)面響應、圖片加載等，都可以使用動(dòng)態(tài)閾值?？梢愿鶕v史數據計算動(dòng)態(tài)閾值，根據這些可以合理計算某一時(shí)刻的歷史峰值。目前需要多少資源。
　　根據以上閾值，就會(huì )有報警事件發(fā)生。任何事件都是以時(shí)間為依據的，故障定位也必須以時(shí)間為依據，才能找到相關(guān)的日志和事件。
　　事件診斷一直是運維領(lǐng)域非常重要的工作。事件與時(shí)間的相關(guān)性不僅可以為事件診斷提供很好的啟發(fā)，也可以在幫助我們進(jìn)行根本原因分析時(shí)提供很好的線(xiàn)索。在一定時(shí)期內發(fā)生的故障會(huì )產(chǎn)生一些相關(guān)的事件。對它們進(jìn)行篩選過(guò)濾，可以詳細捕捉故障，定位根源。
　　在事件診斷和處理中，是否需要引入算法？我覺(jué)得很有必要。如果能提高效率和解決問(wèn)題的能力，一切探索都是值得的。
　　也有一些運維領(lǐng)域的朋友，花費了大量時(shí)間和精力學(xué)習和研究算法。我覺(jué)得沒(méi)必要太糾結于算法。簡(jiǎn)單了解一下這些開(kāi)源算法，知道這些算法的輸入輸出是什么，就能解決運維問(wèn)題。有哪些實(shí)際問(wèn)題，結合起來(lái)可以解決哪些問(wèn)題，只要我們合理應用就夠??了，對于智能運維的更快落地會(huì )有事半功倍的效果。
　　數據聚合處理就是將采集接收到的數據進(jìn)行有機關(guān)聯(lián)，壓縮過(guò)濾，形成標準化信息?？梢酝ㄟ^(guò)全量HDFS和增量Kafka實(shí)現數據導入。
　　基于大數據平臺的多維報表，根據自身需求，按日、周、月生成運維報表，發(fā)送給管理層領(lǐng)導。這些數據是他們比較關(guān)心的，用更清晰的圖表展示這些時(shí)間段內發(fā)生了什么問(wèn)題，造成了多大的影響，進(jìn)而決定是否擴充相關(guān)資源，是否需要進(jìn)行相應的業(yè)務(wù)部署進(jìn)行調整。
　　綜合展示側重于性能分析、容量分析和自動(dòng)配置。比如我今年采購了500TB的存儲，我用了多少，明年需要擴容多少，業(yè)務(wù)增長(cháng)會(huì )有多少，這些都會(huì )影響到公司的采購計劃。根據實(shí)際業(yè)務(wù)評估，計算明年需要購買(mǎi)多少TB的存儲。
　　
　　4、IT監控管理平臺開(kāi)發(fā)
　　IT監控和管理發(fā)展大約經(jīng)歷了三代。從 1990 年代到現在，第一代是以網(wǎng)絡(luò )為中心的。在此期間，我們提供更多基于網(wǎng)絡(luò )的監控和故障發(fā)現、帶寬管理和服務(wù)水平協(xié)議。.
　　第二代監控以監控IT基礎設施為中心，我們更多看到的是對主機、存儲、操作系統、中間件、數據庫等各種基礎資源的監控。
　　第三代監控以IT應用為核心。對于更復雜的交易，需要實(shí)現面向用戶(hù)體驗和應用高可用的實(shí)時(shí)監控和故障智能診斷。運維人員要有高瞻遠矚、周全規劃，能夠提供全局實(shí)施的靈活、高效、健壯、標準化、自動(dòng)化的監控方案。
　　5. 故障管理與自主自愈
　　這是我們每天收到的告警的統計數據。在自動(dòng)化和智能化之前，我和其他人一樣焦慮和崩潰。
　　如何從錯綜復雜的運維監控數據中得到我們需要的信息和結果，總之就是區分提煉，提取出真正需要關(guān)注的信息，從而減少日常告警信息量。
　　目標是簡(jiǎn)單、智慧和深度。
　　簡(jiǎn)單是為了保證業(yè)務(wù)和SLA服務(wù)水平。出現問(wèn)題及時(shí)響應，自動(dòng)分析優(yōu)化，處理流程精簡(jiǎn)高效結合，第一時(shí)間把問(wèn)題匹配到正確的場(chǎng)景，找對人，正確處理時(shí)間。
　　機器學(xué)習主要是突出智能。這需要大量數據進(jìn)行訓練。故障以各種形式出現。對歷史故障數據進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)和標注，不斷利用模式識別和數據訓練機器識別和分析，進(jìn)而讓機器自動(dòng)準確判斷。
　　當然，貼標簽不可能完全由人來(lái)完成。還需要機器來(lái)自動(dòng)執行 關(guān)鍵詞 標記。標注的合理性需要通過(guò)人來(lái)判斷，然后應用到機器學(xué)習中，才能真正幫助我們做出一些決定。
　　基于工程師的架構、經(jīng)驗和概率匯聚告警事件，基于規范和分工生成告警事件并發(fā)送給合適的人，基于數據和模型提升事件處理能力。一些工程師可以非?？焖俚靥幚碓S多事件。相反，對這個(gè)故障不熟悉的人可能要花很長(cháng)時(shí)間。這就需要建立一個(gè)政策知識庫供他人參考和學(xué)習，從而提高在類(lèi)似場(chǎng)景下處理事件的能力。
　　智能運維的最終目標是減少對人的依賴(lài)，逐漸信任機器，實(shí)現機器的自我判斷、自我判斷、自我決定。
　　技術(shù)在不斷改進(jìn)。AI技術(shù)未來(lái)會(huì )解決很多需要大量人力和時(shí)間去解決的事情，但是AI并不是一個(gè)很純粹的技術(shù)。還需要結合具體的企業(yè)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)，以計算驅動(dòng)和數據驅動(dòng)，才能生產(chǎn)出真正可用的產(chǎn)品。
　　智能運維技術(shù)在企業(yè)的落地不是一蹴而就的，而是一個(gè)循序漸進(jìn)、價(jià)值普及的過(guò)程。
　　可以看到，智能運維技術(shù)已經(jīng)成為新運維演進(jìn)的開(kāi)端?？梢灶A見(jiàn)，經(jīng)過(guò)更高效、更平臺化的實(shí)踐，智能運維將為整個(gè)IT領(lǐng)域注入更多的新鮮感和活力。未來(lái)，不斷發(fā)展壯大，成為引領(lǐng)潮流的重要力量！
　　歡迎大家一起學(xué)習交流
　　行業(yè)解決方案:阿里云——云遷移中心
　　介紹
　　Cloud Migration Hub（簡(jiǎn)稱(chēng)CMH）是阿里云自主研發(fā)的一站式遷移平臺。為廣泛的用戶(hù)上云項目提供自動(dòng)化、智能化的系統研究、上云規劃、遷移管理，簡(jiǎn)化和加速用戶(hù)上云過(guò)程，協(xié)助用戶(hù)對整個(gè)業(yè)務(wù)進(jìn)行面向業(yè)務(wù)的管理遷移的生命周期。
　　產(chǎn)品優(yōu)勢
　　多源適配
　　云遷移中心適配多種常見(jiàn)用戶(hù)源IT基礎設施，包括：通用IDC環(huán)境、AWS、Azure、騰訊云等。針對不同環(huán)境，阿里云云遷移團隊專(zhuān)門(mén)設計了采集器進(jìn)行用戶(hù)來(lái)源調研，采集網(wǎng)絡(luò )、機器、流程、拓撲、性能等信息，滿(mǎn)足用戶(hù)在未來(lái)分析和場(chǎng)景生成中進(jìn)一步上云。
　　數據安全
　　考慮到每個(gè)用戶(hù)的數據安全和審計需求，云遷移中心提供采集數據“本地導出上傳”和“自動(dòng)上傳”兩種模式。并且，云遷移中心默認為用戶(hù)的所有源端IT資源信息提供全流程數據加密。依托阿里云密鑰管理服務(wù)KMS，所有數據加密存盤(pán)，保障用戶(hù)數據安全。（注：用戶(hù)來(lái)源IT資源信息包括但不限于IP、機器名、進(jìn)程信息、監控信息、網(wǎng)絡(luò )互訪(fǎng)信息等云遷移中心采集或用戶(hù)上傳的所有信息）
　　企業(yè)全景
　　為了方便用戶(hù)更好的了解當前云遷移項目的狀態(tài)，云遷移中心提供了多種標簽+集群來(lái)管理用戶(hù)的IT資源。用戶(hù)可以通過(guò)拓撲圖和架構圖的形式快速區分和分類(lèi)業(yè)務(wù)集群，從而進(jìn)一步設計業(yè)務(wù)在阿里云上的架構。并且云遷移中心會(huì )自動(dòng)關(guān)聯(lián)所有遷移任務(wù)，為用戶(hù)的業(yè)務(wù)集群創(chuàng )建遷移狀態(tài)全景圖，方便用戶(hù)一站式跟蹤整體業(yè)務(wù)的遷移進(jìn)度。
　　任務(wù)整合
　　云遷移中心集成了阿里云的各種遷移產(chǎn)品，包括服務(wù)器遷移工具SMC、數據庫遷移服務(wù)DTS、大數據遷移工具DataWorks中的數據集成等。此外，云遷移中心還開(kāi)放了OpenAPI支持第三方遷移工具，保證用戶(hù)自研及第三方合作產(chǎn)品可以將任務(wù)狀態(tài)上報云遷移中心統一管理，為用戶(hù)呈現完整的遷移狀態(tài)。
　　產(chǎn)品特點(diǎn)
　　云遷移成本評估 (TCO)
　　上云中心CMH對企業(yè)上云進(jìn)行綜合評估，包括從其他云廠(chǎng)商上云到阿里云，或者從自建IDC上云。您可以快速獲取阿里云采購清單和成本對比，協(xié)助企業(yè)做出上云決策。
　　他的云賬單分析
　　通過(guò)授權CMH一個(gè)對其他云環(huán)境具有只讀訪(fǎng)問(wèn)權限的賬號，可以自動(dòng)完成賬單分析和云產(chǎn)品映射，從而獲得使用阿里云的成本分析和對比。
　　IDC云分析
　　通過(guò)本地非侵入式采集工具，識別線(xiàn)下資源清單，自動(dòng)完成云資源清單和賬單預測，配合區域內常用機房成本支出，獲取云成本分析對比。
　　描述的截圖是TCO評估的結果
　　綜合系統研究
　　
　　提供豐富的遷移系統研究能力，支持用戶(hù)從其他云廠(chǎng)商或自建IDC遷移到阿里云，并繪制相應的應用拓撲圖，輔助后續遷移方案的制定。
　　其他云環(huán)境研究
　　通過(guò)為CMH授權其他云環(huán)境只讀權限的賬號，用戶(hù)可以自動(dòng)完成其他云中各類(lèi)云資源的用戶(hù)信息采集，包括資源名稱(chēng)、類(lèi)型、規格、性能、網(wǎng)絡(luò )等師等一系列信息為后續的云遷移分析做鋪墊。此外，他的云環(huán)境研究支持在線(xiàn)和離線(xiàn)兩種模式，方便不同用戶(hù)對數據安全和審計的需求。
　　描述的截圖是AWS資源調查的結果
　　描述截圖展示了AWS資源研究的細節
　　本地非入侵研究
　　在本地環(huán)境中，用戶(hù)可以通過(guò)SSH通信的機器實(shí)現遠程無(wú)侵入的本地環(huán)境信息采集，包括機器名、IP、規格、進(jìn)程、性能、網(wǎng)絡(luò )互訪(fǎng)等一系列信息等，為后續的云遷移分析做鋪墊。同樣，調查模式支持在線(xiàn)和離線(xiàn)兩種模式，方便不同用戶(hù)滿(mǎn)足數據安全和審計需求。
　　描述截圖為本地研究資源規范生成的html頁(yè)面
　　描述截圖是本地研究網(wǎng)絡(luò )拓撲生成的html頁(yè)面
　　業(yè)務(wù)分析和演示
　　支持用戶(hù)對業(yè)務(wù)應用系統進(jìn)行可視化分析分類(lèi)，提供一站式業(yè)務(wù)維度遷移儀表盤(pán)管理進(jìn)度。
　　應用拓撲展示
　　為了幫助用戶(hù)更好的劃分自己的應用集群，CMH通過(guò)調研信息的分析和智能識別，提供了展示應用架構中各組件依賴(lài)關(guān)系的架構圖，通過(guò)動(dòng)態(tài)篩選模式Clusters引導用戶(hù)更快的構建應用促進(jìn)后續商業(yè)移民市場(chǎng)的建立。
　　截圖為研究信息上傳后顯示的應用拓撲圖
　　商業(yè)移民市場(chǎng)
　　為了更好的配合用戶(hù)展示其真實(shí)業(yè)務(wù)維度的遷移進(jìn)度，CMH為用戶(hù)的業(yè)務(wù)打造了專(zhuān)屬的遷移儀表盤(pán)頁(yè)面。用戶(hù)可以一站式監控所有遷移任務(wù)，免去篩選、跳轉等操作帶來(lái)的不便。它還提供任務(wù)監控，協(xié)助用戶(hù)完成無(wú)人值守的遷移。
　　
　　截圖為控制面板顯示的各業(yè)務(wù)集群的遷移進(jìn)度
　　截圖為業(yè)務(wù)集群SSO的業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度儀表盤(pán)
　　移民援助和融合
　　支持用戶(hù)一站式監控和管理遷移項目的進(jìn)度，提供高效的遷移輔助工具，降低用戶(hù)運營(yíng)成本。
　　遷移、擴張和開(kāi)放
　　CMH根據阿里云遷移交付的最佳實(shí)踐，提供豐富的配套遷移工具，協(xié)助用戶(hù)更高效地使用阿里云標準遷移產(chǎn)品。還提供OpenAPI，方便用戶(hù)和其他第三方合作廠(chǎng)商在自研遷移工具中上報任務(wù)狀態(tài)，統一展示給用戶(hù)。
　　遷移任務(wù)集成
　　CMH打通了阿里云內部多種主流云遷移工具和產(chǎn)品，會(huì )自動(dòng)將云下用戶(hù)資源與遷移任務(wù)進(jìn)行映射關(guān)聯(lián)，并實(shí)時(shí)同步遷移任務(wù)狀態(tài)。涵蓋服務(wù)器遷移、數據庫遷移、大數據遷移。通過(guò)CMH，您可以快速了解阿里云針對不同場(chǎng)景的遷移最佳實(shí)踐產(chǎn)品。
　　截圖為同步用戶(hù)在阿里云上的遷移任務(wù)
　　產(chǎn)品應用場(chǎng)景
　　云供應商更換和遷移
　　可能無(wú)法滿(mǎn)足非阿里云云廠(chǎng)商的服務(wù)，或者多云策略的需求。用戶(hù)可能需要將某個(gè)云廠(chǎng)商的部分或全部資源遷移到阿里云。云遷移中心可以支持對其他云廠(chǎng)商的自動(dòng)批量研究，協(xié)助用戶(hù)完成自己的遷移計劃，并接管用戶(hù)使用阿里云遷移工具生成的任務(wù)狀態(tài)，讓用戶(hù)看到遷移的進(jìn)度項目一目了然。
　　傳統企業(yè)上云
　　傳統企業(yè)系統非常龐大，應用之間耦合度高，每個(gè)系統負責的部門(mén)不同，數據安全和審計要求高。通過(guò)云遷移中心的多種研究方式，可以覆蓋傳統企業(yè)的大部分IT資源基礎設施，并提供出口審計功能。用戶(hù)隨后可以利用這部分調研信息在平臺上完成進(jìn)一步的云架構，一站式展示用戶(hù)的遷移進(jìn)度。
　　大數據上云與數據中臺建設
　　針對企業(yè)用戶(hù)將大數據從云端遷移到云端構建云數據倉庫和數據中臺，云遷移中心提供工具輔助用戶(hù)快速創(chuàng )建海量數據遷移任務(wù)，自動(dòng)化檢測和模型分析云下數據源，批量配置數據遷移任務(wù)上云，遷移任務(wù)一站式管理。讓用戶(hù)數據安全、高效、直觀(guān)地上傳到云端。
　　災備站點(diǎn)數據遷移
　　為滿(mǎn)足企業(yè)用戶(hù)多站點(diǎn)的容災需求，用戶(hù)需要將部分數據復制到新的站點(diǎn)。云遷移中心可以快速查詢(xún)到用戶(hù)在源站點(diǎn)的資源列表，并根據業(yè)務(wù)維度展示兩站點(diǎn)之間的遷移和同步鏈接。讓用戶(hù)真正實(shí)現高效、快速、可管理、可監控的建站過(guò)程。
　　有問(wèn)題請多多聯(lián)系小編Darkvm~ 查看全部

　　完美:一臺機器同時(shí)在線(xiàn)好幾張臉的自動(dòng)組合模型
　　采集自動(dòng)組合模型一直覺(jué)得是個(gè)比較大的坑，因為要一臺機器同時(shí)在線(xiàn)好幾張臉。昨天去完面試回來(lái)的飛機上簡(jiǎn)單整理了下，有什么遺漏或者不準確的，可以評論指出來(lái)，
　　github-binusw/redissized-sample-model:redissamplemodelviewfullcompilationandpackageboundaries
　　
　　sqliteibtin這個(gè)網(wǎng)站不錯
　　自動(dòng)生成網(wǎng)格搜索數據集的軟件，和相關(guān)教程基本都是谷歌，abb，深信服等大型公司做的，前些年由百度開(kāi)發(fā)。
　　然而，這是一種對人的debug神器。
　　
　　微軟sqlserverpowerquery，先查一堆通用查詢(xún)函數然后基于conditions過(guò)濾。ioerhome只是看起來(lái)很炫，現在也有了ctrl+f和ctrl+z的自動(dòng)補全技能，而且編譯速度超快，c++/java/c#都有。唯一的缺點(diǎn)是函數還是要寫(xiě)一份函數說(shuō)明書(shū)才能看懂，否則用一個(gè)nlp自動(dòng)摘要技術(shù)豈不是連搜索的第一步都逃不過(guò)。
　　自己寫(xiě)了一個(gè)deepwalk網(wǎng)絡(luò )搜索分析的工具！完美實(shí)現圖像雷達匹配
　　最近在研究deepwalk，
　　淘寶開(kāi)源的jasthree，目前已經(jīng)支持微博互動(dòng)、搜索結果展示，支持instagram互動(dòng)?？梢园凑招枨笥柧?，在線(xiàn)測試，非常適合非標檢測應用。python客戶(hù)端（免費版）下載地址：，可以去國外網(wǎng)站看看。 查看全部

　　解決方案:基于深度學(xué)習的加密流量識別研究綜述及展望
　　在安全和隱私保護需求的驅動(dòng)下，網(wǎng)絡(luò )通信加密已成為不可阻擋的趨勢。加密網(wǎng)絡(luò )流量的爆發(fā)式增長(cháng)給流量審計和網(wǎng)絡(luò )空間治理帶來(lái)了挑戰。機器學(xué)習雖然解決了部分加密流量識別問(wèn)題，但仍存在無(wú)法自動(dòng)提取特征等局限性。深度學(xué)習可以自動(dòng)提取更本質(zhì)和有效的特征，并已被用于高精度識別加密流量?；谏疃葘W(xué)習的加密流量識別相關(guān)研究工作，提出了基于深度學(xué)習的加密流量識別框架，并從數據集、特征構建、模型架構等方面回顧了部分研究工作，
　　0 前言
　　加密流量主要是指在通信過(guò)程中傳輸的經(jīng)過(guò)加密的實(shí)際明文內容。在安全和隱私保護需求的驅動(dòng)下，網(wǎng)絡(luò )通信加密已成為不可阻擋的趨勢。加密網(wǎng)絡(luò )流量呈爆炸式增長(cháng)，安全超文本傳輸??協(xié)議 (HTTPS) 幾乎已普及。然而，加密流量也對互聯(lián)網(wǎng)安全構成了巨大威脅，尤其是當加密技術(shù)被用于網(wǎng)絡(luò )犯罪時(shí)，如網(wǎng)絡(luò )攻擊、傳播非法信息等。因此，加密流量的識別與檢測是網(wǎng)絡(luò )惡意行為檢測中的一項關(guān)鍵技術(shù)，對維護網(wǎng)絡(luò )空間安全具有重要意義。
　　隨著(zhù)流量加密和混淆方式的不斷升級，加密流量分類(lèi)識別技術(shù)也逐漸演進(jìn)，主要分為基于端口、基于負載和基于流的方法。
　　基于端口的分類(lèi)方法通過(guò)假定大多數應用程序使用默認傳輸控制協(xié)議 (TCP) 或用戶(hù)數據報協(xié)議 (UDP) 端口號來(lái)推斷服務(wù)或應用程序的類(lèi)型。但是，端口偽裝、隨機端口和隧道等方法使這種方法很快失效?；谪撦d的方法，即深度包檢測（DPI）技術(shù)，需要匹配數據包的內容，無(wú)法處理加密流量?；诹鞯姆椒ㄍǔＲ蕾?lài)統計特征或時(shí)間序列特征，并使用機器學(xué)習算法，如支持向量機、決策樹(shù)、隨機森林等算法進(jìn)行建模和識別。此外，高斯混合模型等統計模型用于識別和分類(lèi)加密流量。
　　雖然機器學(xué)習方法可以解決許多基于端口和有效負載的方法無(wú)法解決的問(wèn)題，但仍然存在一些局限性：（1）不能自動(dòng)提取和選擇特征，需要依賴(lài)領(lǐng)域專(zhuān)家的經(jīng)驗，導致機器學(xué)習在加密流量中的應用在分類(lèi)上存在很大的不確定性；(2) 特征容易失效，需要不斷更新。與大多數傳統的機器學(xué)習算法不同，深度學(xué)習可以在無(wú)需人工干預的情況下提取更本質(zhì)、更有效的檢測特征。因此，近期國內外的研究工作開(kāi)始探索深度學(xué)習在加密流量檢測領(lǐng)域的應用。
　　本文在現有研究工作的基礎上，提出了一種基于深度學(xué)習的加密流量分類(lèi)通用框架，主要包括數據預處理、特征構建、模型和算法選擇。本文其余部分安排如下：第1節介紹加密流量識別的定義；第 2 節提出了基于深度學(xué)習的加密流量分類(lèi)的通用框架；第 3 節討論了加密流量分類(lèi)研究中一些值得注意的問(wèn)題和挑戰；第 4 節總結了全文。
　　1 加密流量標識的定義
　　1.1 識別目的
　　加密流量識別類(lèi)型是指識別結果的輸出形式。根據加密流量識別的應用需求，確定識別類(lèi)型。加密流量可以根據協(xié)議、應用、服務(wù)等屬性逐步細化和識別，最終實(shí)現協(xié)議識別、應用識別、異常流量識別、內容本質(zhì)識別。
　　1.1.1 識別加密流量
　　加密流量識別的首要任務(wù)是區分加密流量和未加密流量。在識別出加密流量后，可以使用不同的策略對加密流量進(jìn)行微調。
　　1.1.2 識別加密協(xié)議
　　加密協(xié)議（如TLS、SSH、IPSec）的識別可用于網(wǎng)絡(luò )資源的調度、規劃和分配，也可用于入侵檢測和惡意網(wǎng)絡(luò )行為檢測。由于各個(gè)協(xié)議的定義不同，需要在協(xié)議交互過(guò)程中挖掘差異性強的特征和規則，以提高加密流量識別的準確性。
　　1.1.3 識別加密應用
　　加密應用識別是指識別加密流量所屬的應用類(lèi)型，如Facebook、Youtube、Skype等，不僅可以用于網(wǎng)絡(luò )資源的精準調度，還可以用于識別暗網(wǎng)應用（如 Tor、Zeronet），從而提高網(wǎng)絡(luò )空間治理能力。
　　1.1.4 識別惡意加密流量
　　惡意加密流量是指采用加密方式傳輸的惡意網(wǎng)絡(luò )流量，如勒索軟件、惡意軟件等。識別惡意加密流量可用于入侵檢測、惡意軟件檢測和僵尸網(wǎng)絡(luò )檢測。
　　1.1.5 識別加密流量?jì)热?br /> 　　加密流量?jì)热葑R別是指識別加密流量攜帶的內容，如圖片、視頻、音頻、網(wǎng)頁(yè)、文件類(lèi)型等。識別加密流量?jì)热菘捎糜诰W(wǎng)絡(luò )空間安全治理。
　　1.2 識別性能
　　目前，網(wǎng)絡(luò )加密流量的識別方法大多采用與準確率相關(guān)的指標進(jìn)行評價(jià)，主要有誤報率、準確率、召回率和綜合準確率。
　　假設有N種加密流量，即N為分類(lèi)類(lèi)別數；定義圖片為實(shí)際類(lèi)型i被識別為類(lèi)型i的樣本數量；將圖片定義為實(shí)際類(lèi)型 i 被誤識別為類(lèi)型 j 編號的樣本。
　　類(lèi)型 i 的誤報率為：
　　類(lèi)型 i 的準確度為：
　　類(lèi)型 i 的召回是：
　　整體準確度為：
　　
　　1.3 加密流量數據集
　　在使用深度學(xué)習對加密流量進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，需要選擇一個(gè)大規模的、均衡的、有代表性的數據集。目前，加密流量數據集主要包括公開(kāi)數據集和原創(chuàng )
數據。
　　1.3.1 公共數據集的選擇
　　近年來(lái)，加密流量識別研究大多選擇公開(kāi)的數據集，如ISCX2012、Moore、USTC-TFC2016、IMTD17等，但公開(kāi)的加密流量數據集數量較少，單一的數據集能夠準確、準確地識別加密流量。缺乏全面表征所有加密流量類(lèi)型的方法。主要原因是：流量種類(lèi)多、量大、應用更新頻繁，沒(méi)有一個(gè)數據集可以收錄
所有類(lèi)型的加密流量；難以覆蓋寬帶和無(wú)線(xiàn)接入、PC和移動(dòng)設備接入等所有網(wǎng)絡(luò )場(chǎng)景。
　　1.3.2 原創(chuàng )
數據采集
　　文獻[11-12]通過(guò)數據包采集
工具從研究實(shí)驗室網(wǎng)絡(luò )或運營(yíng)商處采集
原創(chuàng )
流量數據，但大部分原創(chuàng )
數據集是不公開(kāi)的。
　　2 深度學(xué)習加密流量識別框架
　　本文提供了基于深度學(xué)習的加密流量識別的通用框架，并簡(jiǎn)要介紹了一些常用深度學(xué)習方法的最新論文。整體框架如圖1所示，包括數據預處理、特征構建以及深度學(xué)習模型架構設計、訓練和識別。等待過(guò)程。
　　圖1 基于深度學(xué)習的加密流量識別總體框架
　　2.1 數據預處理
　　原創(chuàng )
加密流量數據集可分為三種類(lèi)型：原創(chuàng )
數據包數據集、流量pcap文件和處理后的統計特征。在用于加密流量識別的深度學(xué)習框架中，常見(jiàn)的數據預處理操作包括數據包過(guò)濾或報頭去除、數據包填充和截斷以及數據歸一化。
　　2.1.1 包過(guò)濾或報頭去除
　　由于原創(chuàng )
數據包數據集可能收錄
地址解析協(xié)議（Address Resolution Protocol，ARP）、動(dòng)態(tài)主機配置協(xié)議（Dynamic Host Configuration Protocol，DHCP）、互聯(lián)網(wǎng)控制消息協(xié)議（Internet Control Message Protocol，ICMP）等流量，而pcap 文件收錄
pcap 文件的頭等信息。通常這兩類(lèi)數據都需要進(jìn)行預處理，比如包過(guò)濾，去包頭等。
　　2.1.2 數據包填充和截斷
　　由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Deep Neural Networks，DNN）總是被饋送固定大小的輸入，而數據包的幀長(cháng)從54到1 514變化很大，比如傳輸控制協(xié)議（Transmission Control Protocol，TCP）協(xié)議，有必要對數據包進(jìn)行固定長(cháng)度的零填充和截斷。
　　2.1.3 數據歸一化
　　數據規范化對于深度學(xué)習的性能至關(guān)重要。通過(guò)將統計特征數據集中的流數據歸一化為[-1,+1]或[0,1]范圍內的值，有助于分類(lèi)任務(wù)在模型訓練時(shí)更快收斂。
　　2.2 特征提取
　　深度學(xué)習模型的輸入對模型在訓練和測試時(shí)的性能有很大的影響，不僅直接影響模型的精度，還會(huì )影響計算復雜度和空間復雜度。在現有研究中，基于深度學(xué)習的加密流量分類(lèi)模型的輸入一般可分為三種類(lèi)型：原創(chuàng )
數據包數據、流量特征、原創(chuàng )
數據與流量特征的結合。
　　2.2.1 原創(chuàng )
包數據
　　深度學(xué)習可以自動(dòng)提取特征，因此大多數基于深度學(xué)習的加密流量分類(lèi)算法都是將經(jīng)過(guò)數據預處理后的原創(chuàng )
報文數據作為模型的輸入。
　　2.2.2 交通特征
　　加密流量的一般流量特征可以分為包級特征、會(huì )話(huà)特征和統計特征。其中：包級特征包括源端口和目的端口、包長(cháng)度、到達時(shí)間間隔、負載字節、TCP窗口大小和流向等；會(huì )話(huà)特征包括接收和發(fā)送的數據包數量、會(huì )話(huà)持續時(shí)間和會(huì )話(huà)負載；統計特征包括平均數據包長(cháng)度、平均延遲間隔和平均上下行數據比率。在[12]中，數據包級、流級特征和統計特征都被用作模型的輸入。文獻[15]對三種常用的Tor流量混淆插件（Obfs3、Obfs4、ScrambleSuit）進(jìn)行了研究，旨在挖掘可用的混淆插件Tor流量識別方法。本文使用的方法都是機器學(xué)習方法，包括C4.5、SVM、Adaboost、隨機森林等。使用的流特征包括幾個(gè)前向和后向數據包大小統計特征，例如前向字節總數。實(shí)驗結果證明，僅利用每個(gè)流的前10-50個(gè)數據包的信息就可以實(shí)現對上述流量的快速檢測。同時(shí)，一些研究表明，第一個(gè)數據包的數量對分類(lèi)器影響很大，尤其是實(shí)時(shí)分類(lèi)性能。采集
到的第一個(gè)數據包越多，流量特征就越完整和全面。本文使用的方法都是機器學(xué)習方法，包括C4.5、SVM、Adaboost、隨機森林等。使用的流特征包括幾個(gè)前向和后向數據包大小統計特征，例如前向字節總數。實(shí)驗結果證明，僅利用每個(gè)流的前10-50個(gè)數據包的信息就可以實(shí)現對上述流量的快速檢測。同時(shí)，一些研究表明，第一個(gè)數據包的數量對分類(lèi)器影響很大，尤其是實(shí)時(shí)分類(lèi)性能。采集
到的第一個(gè)數據包越多，流量特征就越完整和全面。本文使用的方法都是機器學(xué)習方法，包括C4.5、SVM、Adaboost、隨機森林等。使用的流特征包括幾個(gè)前向和后向數據包大小統計特征，例如前向字節總數。實(shí)驗結果證明，僅利用每個(gè)流的前10-50個(gè)數據包的信息就可以實(shí)現對上述流量的快速檢測。同時(shí)，一些研究表明，第一個(gè)數據包的數量對分類(lèi)器影響很大，尤其是實(shí)時(shí)分類(lèi)性能。采集
到的第一個(gè)數據包越多，流量特征就越完整和全面。使用的流特征包括幾個(gè)前向和后向數據包大小統計特征，例如前向字節總數。實(shí)驗結果證明，僅利用每個(gè)流的前10-50個(gè)數據包的信息就可以實(shí)現對上述流量的快速檢測。同時(shí)，一些研究表明，第一個(gè)數據包的數量對分類(lèi)器影響很大，尤其是實(shí)時(shí)分類(lèi)性能。采集
到的第一個(gè)數據包越多，流量特征就越完整和全面。使用的流特征包括幾個(gè)前向和后向數據包大小統計特征，例如前向字節總數。實(shí)驗結果證明，僅利用每個(gè)流的前10-50個(gè)數據包的信息就可以實(shí)現對上述流量的快速檢測。同時(shí)，一些研究表明，第一個(gè)數據包的數量對分類(lèi)器影響很大，尤其是實(shí)時(shí)分類(lèi)性能。采集
到的第一個(gè)數據包越多，流量特征就越完整和全面。一些研究表明，第一個(gè)數據包的數量對分類(lèi)器有很大的影響，尤其是實(shí)時(shí)分類(lèi)性能。采集
到的第一個(gè)數據包越多，流量特征就越完整和全面。一些研究表明，第一個(gè)數據包的數量對分類(lèi)器有很大的影響，尤其是實(shí)時(shí)分類(lèi)性能。采集
到的第一個(gè)數據包越多，流量特征就越完整和全面。
　　2.2.3 原創(chuàng )
數據與交通特征的結合
　　童等。結合原創(chuàng )
數據包數據和從網(wǎng)絡(luò )流量中提取的特征，根據新型加密協(xié)議 QUIC 對谷歌應用程序進(jìn)行分類(lèi)。
　　2.3 模型架構
　　2.3.1 多層感知器
　　由于多層感知器（MLP）的復雜性和準確性低，研究人員很少將MLP用于識別加密流量領(lǐng)域。文獻[18]將各種深度學(xué)習算法與基于不同加密流量數據集的隨機森林（RF）進(jìn)行了比較。結果表明，大多數深度學(xué)習方法優(yōu)于隨機森林，但 MLP 性能低于 RF。. 但文獻[18]指出，由于RF、MLP等深度學(xué)習方法的輸入特性不同，實(shí)驗結果不應作為MLP、RF等方法的綜合比較結論。
　　文獻[19]介紹了一種基于深度學(xué)習的加密流量分類(lèi)方法DataNet，其中MLP模型由1個(gè)輸入層、2個(gè)隱藏層和1個(gè)輸出層組成，使用ISCX2012的VPN-nonVPN流量數據集進(jìn)行實(shí)驗。實(shí)驗評價(jià)結果表明，其準確率和召回率均達到92%以上。
　　2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) (CNN) 可以使用卷積層來(lái)改善 MLP 無(wú)法處理高維輸入的限制，并使用卷積和池化來(lái)減少模型參數，如圖 2 所示。
　　
　　圖 2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
　　文獻 [14] 用一維向量表示每個(gè)流或會(huì )話(huà)來(lái)訓練 CNN 模型。結果表明，該 CNN 的準確性?xún)?yōu)于使用時(shí)間序列和統計特征的 C4.5 方法。文獻[17]將時(shí)間序列數據轉化為二維圖像，使用2個(gè)卷積層、2個(gè)池化層和3個(gè)全連接層的CNN進(jìn)行訓練。結果表明，[14] 中提出的 CNN 模型在協(xié)議和應用分類(lèi)方面優(yōu)于經(jīng)典機器學(xué)習方法和 MLP。
　　2.3.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
　　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（RNN）可以有效處理序列問(wèn)題，對之前的數據序列有一定的記憶。結構如圖3所示。文獻[12]提出在加密流量識別領(lǐng)域，混合模型會(huì )優(yōu)于單一的長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )（Long Short-Term Memory，LSTM）或CNN模型。文獻[12]同時(shí)使用 CNN 和 RNN 來(lái)捕捉流的空間和時(shí)間特征。劉等人。使用基于注意力的雙向 GRU 網(wǎng)絡(luò ) (BGRUA) 來(lái)識別 HTTPS 封裝的 Web 流量。在本文中，一個(gè)三部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )被用于充分的加密流量識別。第 1 部分是一個(gè)雙層 BGRU 網(wǎng)絡(luò )，用于從輸入流序列中學(xué)習序列隱藏狀態(tài)。第二部分是注意力層，它將隱藏狀態(tài)序列轉換為帶有注意力權重參數的隱藏狀態(tài)序列，然后通過(guò)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )將其轉換為預測標簽。第三部分是遷移學(xué)習網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現前兩部分學(xué)習結果的場(chǎng)景擴展。除了證明模型在性能上的優(yōu)越性外，實(shí)驗結果還展示了遷移學(xué)習加速新場(chǎng)景訓練的能力。
　　圖3 RNN結構
　　2.3.4 自編碼器
　　自編碼器（Auto-Encoder，AE）是一種無(wú)監督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，可以學(xué)習輸入數據的隱藏特征。文獻 [21] 使用 AE 重構輸入并將 softmax 層應用于自動(dòng)編碼器的編碼內部表示。文獻[22]使用payload數據訓練一維CNN和stacked AE模型，如圖4所示。兩種模型都表現出較高的精度，CNN模型略?xún)?yōu)于stacked AE模型。
　　圖4Deep Packet框架
　　3 挑戰與展望
　　本節討論加密流量識別的挑戰和未來(lái)方向。
　　3.1 存在的挑戰
　　3.1.1 新加密協(xié)議的出現
　　隨著(zhù)新的加密協(xié)議的出現和普及，比如TLS1.3協(xié)議，數據包中只有少數字段沒(méi)有加密，證書(shū)和域名信息都會(huì )被加密。在基于TLS1.2的握手過(guò)程中，部分明文字段的加密流量識別算法會(huì )失效。
　　3.1.2 加密流量的標注
　　深度學(xué)習在訓練過(guò)程中需要大量的標記數據。然而，由于深度包分析工具等隱私保護和流量標注工具無(wú)法處理加密流量，因此很難在短時(shí)間內、低成本地合法采集
并準確標注加密流量數據集。
　　3.1.3 加密流量分布
　　在真實(shí)的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中，類(lèi)不平衡也是加密流量分類(lèi)的一個(gè)重要問(wèn)題，它會(huì )直接影響分類(lèi)的準確性。
　　3.2 未來(lái)可能的方向
　　3.2.1 預訓練模型
　　無(wú)標簽交通數據量大且相對容易獲取，因此一些研究者開(kāi)始探索如何利用容易獲取的無(wú)標簽交通數據結合少量有標簽的交通數據進(jìn)行準確的流量分類(lèi)。它允許您使用大量未標記的流量數據預訓練模型，將其轉移到新架構，并使用深度學(xué)習重新訓練模型。此外，預訓練可用于降維，使模型輕量化。
　　3.2.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò )
　　生成模型可用于處理網(wǎng)絡(luò )流量分類(lèi)中的數據集不平衡問(wèn)題。不平衡問(wèn)題是指每個(gè)類(lèi)的樣本數量差異很大的場(chǎng)景，而處理不平衡數據集最常見(jiàn)和最簡(jiǎn)單的方法是通過(guò)從少數類(lèi)中復制樣本來(lái)進(jìn)行過(guò)采樣，或者通過(guò)刪除一些欠采樣的樣本。在文獻[24]中，生成對抗網(wǎng)絡(luò )（GAN）用于生成合成樣本來(lái)處理不平衡問(wèn)題，通過(guò)使用輔助分類(lèi)器生成對抗網(wǎng)絡(luò )（AC-GAN）生成二類(lèi)網(wǎng)絡(luò )，使用具有2的公共數據集類(lèi)（SSH 和非 SSH）和 22 個(gè)輸入統計信息。
　　3.2.3 遷移學(xué)習
　　遷移學(xué)習假設源任務(wù)和目標任務(wù)的輸入分布相似，允許在源任務(wù)上訓練的模型用于不同的目標任務(wù)。由于模型已經(jīng)過(guò)訓練，因此再訓練過(guò)程需要的標記數據和訓練時(shí)間要少得多。在網(wǎng)絡(luò )加密流量識別場(chǎng)景中，可以使用公開(kāi)的加密數據集對模型進(jìn)行預訓練，進(jìn)一步調優(yōu)模型后，可以用于另一個(gè)標簽樣本較少的加密流量分類(lèi)任務(wù)。參考文獻 [23] 使用這種方法將預訓練的 CNN 模型的權重轉移到經(jīng)過(guò)訓練以對 Google 應用程序進(jìn)行分類(lèi)的新模型。該論文還表明，預訓練模型仍可用于在不相關(guān)的公共數據集上進(jìn)行遷移學(xué)習。
　　4 結語(yǔ)
　　網(wǎng)絡(luò )流量是網(wǎng)絡(luò )通信的必然產(chǎn)物，流量收錄
通信雙方在通信過(guò)程中的各種關(guān)鍵信息，因此加密流量分析是網(wǎng)絡(luò )態(tài)勢感知的重要方面。各種研究和實(shí)踐證明，加密流量中收錄
的信息可以在一定程度上得到有效挖掘，為網(wǎng)絡(luò )管理和運營(yíng)決策提供高質(zhì)量的證據支持。因此，加密流量分析是提高網(wǎng)絡(luò )態(tài)勢感知的關(guān)鍵因素之一，具有極高的科研、應用、民生和安全意義。
　　本文提出了基于深度學(xué)習的加密流量分類(lèi)的通用框架，并從分類(lèi)任務(wù)定義、數據準備、特征構建、模型輸入設計和模型架構等方面回顧了現有的最新工作。此外，本文還討論了加密流量識別存在的問(wèn)題以及未來(lái)可能的識別技術(shù)。
　　分享文章:seo[]2、外部?jì)?yōu)化，外鏈為皇（2）外鏈運營(yíng)：每天添加一定
　　搜索引擎優(yōu)化[]
　　概述
　　SEO是英文SearchEngineOptimization的縮寫(xiě)，中文意譯為“搜索引擎優(yōu)化”。SEO是通過(guò)站內優(yōu)化和站外優(yōu)化，使網(wǎng)站滿(mǎn)足搜索引擎收錄和排名要求，提高關(guān)鍵詞在搜索引擎中的排名。
　　一、定義
　　SEO是指在了解搜索引擎自然排名機制的基礎上，對網(wǎng)站進(jìn)行內外調整和優(yōu)化，提高網(wǎng)站關(guān)鍵詞在搜索引擎中的自然排名，獲得更多的展示量，以及吸引更多目標客戶(hù)點(diǎn)擊訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，從而達到網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)和品牌建設的目的。搜索引擎的檢索原理是不斷變化的，檢索原理的變化會(huì )直接導致網(wǎng)站關(guān)鍵詞在搜索引擎上排名的變化，所以搜索引擎優(yōu)化不是一勞永逸的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，SEO就是通過(guò)一定的方法在網(wǎng)站內外發(fā)布文章、交換鏈接等，最終達到一定的關(guān)鍵詞，從而在搜索引擎上獲得好的排名。
　　二、主要工作
　　1.內部?jì)?yōu)化，內容為王
　　現在的互聯(lián)網(wǎng)缺的不是產(chǎn)品，而是會(huì )賣(mài)產(chǎn)品的人。如果你想在互聯(lián)網(wǎng)上銷(xiāo)售你的產(chǎn)品，你必須使用SEO技術(shù)，它可以為你的產(chǎn)品帶來(lái)大量的精準流量。為了避免讓大家學(xué)到錯誤和過(guò)時(shí)的知識，如果你想做一個(gè)偉大的微商，你可以加入，但如果你看熱鬧，就不必了。
　　(1)優(yōu)化：例如：優(yōu)化TITLE、KEYWORDS、DESCRIPTION等。
　?。?）內部鏈接優(yōu)化，包括關(guān)聯(lián)鏈接（Tag標簽）、錨文本鏈接、導航鏈接、圖片鏈接。
　　(3) 網(wǎng)站內容更新：保持網(wǎng)站每天更新（主要是文章的更新等）。
　　2.外部?jì)?yōu)化，外鏈為王
　　(1)外部鏈接類(lèi)型：博客、論壇、B2B、新聞、分類(lèi)信息、貼吧、知乎、百科、相關(guān)信息網(wǎng)等，盡量保持鏈接的多樣性。
　　(2)外鏈運營(yíng)：每天添加一定數量的外鏈，使關(guān)鍵詞的排名穩步提升。
　　(3) 外鏈選擇：與自己網(wǎng)站相關(guān)度高、整體質(zhì)量好的網(wǎng)站交換友情鏈接，以鞏固和穩定關(guān)鍵詞排名。
　　3.搜索引擎優(yōu)化工具
　　將站點(diǎn)地圖創(chuàng )建為文本
　　谷歌關(guān)鍵字工具
　　Xenu——死鏈接檢測工具
　　百度站長(cháng)平臺注冊與使用
　　百度統計的注冊與使用
　　SEO數據查詢(xún)工具
　　關(guān)于 XML 站點(diǎn)地圖的問(wèn)題
　　
　　百度指數
　　谷歌網(wǎng)站流量統計
　　提交站點(diǎn)地圖 站點(diǎn)地圖到百度
　　谷歌站長(cháng)工具
　　4.搜索引擎優(yōu)化服務(wù)
　　1.SEO優(yōu)化公司。專(zhuān)門(mén)為別人優(yōu)化網(wǎng)站，一個(gè)公司可能有成百上千個(gè)網(wǎng)站同時(shí)優(yōu)化，優(yōu)化公司有大有小。但是在2012年8月算法大更新之后，因為使用了一些作弊手段，很多優(yōu)化公司倒閉了，而且在算法更新之后，這些作弊網(wǎng)站的排名都消失了，甚至被K了。
　　2.優(yōu)化訂單。它適合SEO個(gè)人。他們白天除了上班，平時(shí)還會(huì )接到一些網(wǎng)站優(yōu)化訂單，賺點(diǎn)零錢(qián)。
　　3、項目合作。SEOer對產(chǎn)品站點(diǎn)進(jìn)行排名，然后通過(guò)銷(xiāo)售產(chǎn)品獲得傭金。很多SEO人員特別喜歡和機械行業(yè)合作，因為賺取的利潤非常高。
　　4.SEO顧問(wèn)。高級SEO人員不會(huì )再自己給別人做優(yōu)化，通常是作為向導告訴他們服務(wù)的公司的員工如何做優(yōu)化。
　　5.SEO培訓。專(zhuān)門(mén)教學(xué)生如何做優(yōu)化，包括理論和實(shí)踐，例如 SEO Research Center
　　6. 出售網(wǎng)站。提升網(wǎng)站的關(guān)鍵詞排名，賣(mài)給有需要的公司和個(gè)人。
　　五、發(fā)展歷程
　　2000年，出現了按點(diǎn)擊付費的搜索引擎廣告模式（簡(jiǎn)稱(chēng)PPC）。
　　2001年部分目錄（中文）開(kāi)始收費注冊，每個(gè)網(wǎng)站每年要交幾百到幾千元不等的費用。
　　2002年，中國人陸續涉足SEO領(lǐng)域。
　　2003 年，出現了基于內容定位的搜索引擎廣告（Google AdSense）。
　　2004年，中國潛伏的SEO開(kāi)始浮出水面，SEO團隊逐漸壯大。SEO市場(chǎng)一片混亂，經(jīng)營(yíng)不規范，惡性競爭。SEO優(yōu)化大多采用個(gè)人作坊式操作，公司操作的較少。SEO培訓市場(chǎng)誕生了。
　　2006年，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )市場(chǎng)競爭的激烈，企業(yè)對網(wǎng)絡(luò )公司和網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品的行為有了新的認識，企業(yè)開(kāi)始理性對待網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)。隨著(zhù)百度競價(jià)的盛行，企業(yè)也意識到了搜索引擎的重要性，同時(shí)誕生了很多SEO服務(wù)公司。
　　2007年，隨著(zhù)SEO信息的普及和互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)的提高，一些公司推出了按效果付費的SEO服務(wù)項目，從網(wǎng)站建設，到關(guān)鍵詞定位，再到搜索引擎優(yōu)化。啟動(dòng)并實(shí)施SEM網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)計劃。
　　2008年，隨著(zhù)SEO服務(wù)公司的技術(shù)和理念逐漸成熟，一些公司推出了網(wǎng)站策劃服務(wù)。服務(wù)以建設高效網(wǎng)站（更注重網(wǎng)站用戶(hù)體驗）和網(wǎng)站用戶(hù)轉化率為目標，更注重營(yíng)銷(xiāo)效果。
　　2009年，SEO進(jìn)入白熾化發(fā)展階段。無(wú)論是個(gè)人、團隊、公司還是培訓機構，都在大力推廣和使用SEO技術(shù)來(lái)運營(yíng)網(wǎng)站，讓網(wǎng)站的關(guān)鍵詞更快的獲得排名和收錄。
　　2012年，SEO行業(yè)進(jìn)入調整期，原有的服務(wù)模式已經(jīng)難以實(shí)現共贏(yíng)，不少企業(yè)裁員，部分企業(yè)開(kāi)始尋求新的服務(wù)模式。
　　2012年2月15日，百度搜索SEO相關(guān)術(shù)語(yǔ)時(shí)，“百度提醒您：不要輕信SEO公司的用詞和案例，不當的SEO可能會(huì )給您的網(wǎng)站帶來(lái)風(fēng)險，建議廣大站長(cháng)攜帶為自己的網(wǎng)站出SEO。在此之前，請參考百度官網(wǎng)優(yōu)化指南?！?此舉被認為是百度打擊SEO的重要舉措。
　　2012年3月8日搜索SEO相關(guān)詞時(shí)，“百度提示：SEO是一項很重要的工作，請參考百度對SEO的建議”。此舉被認為是百度迫于壓力做出的一種妥協(xié)，可以規避同類(lèi)行業(yè)壟斷行為，承認SEO的存在，變相打壓SEO的發(fā)展。
　　
　　2012年5月，百度推出百度站長(cháng)平臺。站長(cháng)平臺發(fā)布了《Web2.0反垃圾詳細指南》和《名站Seo注意事項》，為網(wǎng)站的合理優(yōu)化，遠離作弊提出了一些寶貴的建議。
　　2012年6月，百度更新反作弊策略，大面積網(wǎng)站被K。百度聲稱(chēng)“針對低質(zhì)量網(wǎng)站的措施已經(jīng)生效”，導致站長(cháng)聯(lián)合發(fā)起大規模點(diǎn)擊百度競價(jià)活動(dòng)！其中，因為這件事，直接受害且受害最大的就是醫標。
　　2012年10月23日，百度反作弊算法升級，嚴厲打擊網(wǎng)站超鏈接作弊手段和買(mǎi)賣(mài)鏈接行為。但根據實(shí)際調查發(fā)現，此次升級導致實(shí)際參與作弊的站點(diǎn)被K'ed的現象非常少。
　　2012年11月至12月，百度站長(cháng)平臺推出一系列站長(cháng)工具（搜索關(guān)鍵詞、百度索引量、外鏈分析、網(wǎng)站改版等），第三方站長(cháng)工具受到強烈沖擊。
　　2013年2月19日，百度推出露羅算法打擊各類(lèi)超鏈接中介。
　　2013年3月19日，拒絕外鏈工具內測版全面開(kāi)放使用。
　　2013年4月25日，《淺談外鏈判斷》一文在站長(cháng)社區發(fā)表，引起了SEO界的密切關(guān)注。
　　2013年5月17日下午，百度網(wǎng)絡(luò )搜索反作弊團隊在百度站長(cháng)平臺上發(fā)布公告稱(chēng)，新算法“石榴算法”將于一周后正式上線(xiàn)。新算法初期，我們將重點(diǎn)整治含有大量惡意廣告，阻礙用戶(hù)正常瀏覽的頁(yè)面，尤其是那些彈出大量低質(zhì)量彈窗廣告，混淆視聽(tīng)的垃圾廣告頁(yè)面。頁(yè)面的主要內容。
　　2013年7月1日，百度綠蘿算法2.0更新公告，加大對軟文外鏈的過(guò)濾力度，加大對目標站點(diǎn)的懲罰力度，適當懲罰發(fā)布軟文的站點(diǎn)，降低其在搜索引擎中的排名。評測，同時(shí)為百度新聞源站清除其新聞源。
　　2013年7月19日，百度網(wǎng)絡(luò )搜索反作弊小組發(fā)布聲明，打擊大量高價(jià)獲取二級域名或目錄的行為，其中大部分用于作弊。嚴懲，全站牽連，百度新聞源直接封殺清理。
　　六、優(yōu)化思路
　　1.網(wǎng)頁(yè)標題優(yōu)化
　　2.關(guān)鍵詞的選擇
　　3. 關(guān)鍵詞（關(guān)鍵詞）優(yōu)化
　　4.元標簽和網(wǎng)頁(yè)描述的優(yōu)化
　　5.網(wǎng)站結構和URL優(yōu)化
　　6. SEO中的正則表達式
　　7. 讓搜索引擎跟隨你的意圖
　　8.網(wǎng)頁(yè)鏈接優(yōu)化
　　9.標題標簽優(yōu)化
　　10.圖片（alt）優(yōu)化
　　11、網(wǎng)頁(yè)減肥
　　12. 建立一個(gè) SEO 友好的網(wǎng)站。
　　參考資料：互動(dòng)百科 百度百科 查看全部

　　解決方案:11月更新！一口氣上線(xiàn)20+新功能，3D架構拓撲圖更具趣味性
　　EasyOps?全平臺新增功能！
　　不要對我的朋友說(shuō)謊
　　在寫(xiě)今天的文章時(shí)
　　我的手在顫抖
　　好激動(dòng)，這次要推出的更新太給力了
　　雖然路小宇有
　　仔細研究了這20+個(gè)新特性
　　還是無(wú)法用言語(yǔ)來(lái)形容
　　這次功能是批量更新的
　　“強大”的十分之一
　　什么也別說(shuō)
　　快和陸小U一起往下看吧！
　　HyperInsight 超融合監控
　　APM“服務(wù)詳情”
　　支持查看服務(wù)的部署架構和依賴(lài)資源
　　提供服務(wù)故障三維分析能力
　　檢查依賴(lài)服務(wù)的資源的健康狀態(tài)
　　服務(wù)失敗/性能不佳的原因可能有很多?？赡苁欠?wù)邏輯有問(wèn)題，服務(wù)調用有問(wèn)題，也可能是服務(wù)的依賴(lài)資源失效，比如以下幾種情況：
　　?? 服務(wù)部署實(shí)例宕機，影響服務(wù)性能
　　?? 服務(wù)所在主機宕機，導致服務(wù)無(wú)法正常運行
　　??因網(wǎng)絡(luò )波動(dòng)，服務(wù)無(wú)法正常調用
　　因此，需要對服務(wù)所依賴(lài)的基礎設施的基礎資源進(jìn)行健康檢查，以快速解決服務(wù)故障。
　　在此之前，查看服務(wù)的依賴(lài)資源很麻煩，需要切換多個(gè)小產(chǎn)品，下鉆到很多頁(yè)面才能查看自己真正想看的資源的指標數據。
　　為解決資源詳情下鉆難的問(wèn)題，服務(wù)詳情支持查看部署架構和依賴(lài)資源的能力，用戶(hù)可以直接在“服務(wù)詳情”中快速下鉆。該功能不僅支持快速瀏覽其“依賴(lài)資源”，還支持可視化查看“部署架構”，幫助用戶(hù)快速查看服務(wù)依賴(lài)資源的健康狀態(tài)。
　　此新功能具有以下特點(diǎn)：
　　“指標圖形預覽”具有以下特點(diǎn)：
　　管理數據庫
　　《資源自動(dòng)發(fā)現》
　　支持服務(wù)之間的調用關(guān)系和K8s服務(wù)的發(fā)現
　　構建完整的服務(wù)東西南北拓撲
　　在“資源自動(dòng)發(fā)現”中，資源或服務(wù)的關(guān)系發(fā)現是關(guān)鍵。新增服務(wù)之間調用關(guān)系的發(fā)現，升級了“資源自動(dòng)發(fā)現”的能力。以目前“資源自動(dòng)發(fā)現”的能力，完全可以構建一個(gè)東西南北服務(wù)完整的拓撲圖。
　　什么是東西南北拓撲圖？
　　從南北方向來(lái)看，意味著(zhù)服務(wù)的整個(gè)部署架構拓撲中涉及的資源和資源之間的關(guān)系會(huì )被自動(dòng)發(fā)現；而東西向是指通過(guò)橫向的服務(wù)調用拓撲自動(dòng)發(fā)現資源。此次通過(guò)在資源自動(dòng)發(fā)現中構建完備的拓撲能力，為上層消費提供更多可能。
　　CMDB平臺整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，關(guān)系的維護方式不斷迭代升級，從最原創(chuàng )
的人工維護開(kāi)始→【項目】寫(xiě)腳本自動(dòng)采集→【CMDB-服務(wù)發(fā)現】寫(xiě)服務(wù)特性分析→ 【APM】自動(dòng)分析分布式鏈路跟蹤的trace數據→【APM】自動(dòng)分析日志數據→現在【自動(dòng)資源發(fā)現】智能掃描一鍵采集，可見(jiàn)能力在不斷提升，效率也在不斷提高越來(lái)越好。
　　目前，“資源自動(dòng)發(fā)現”的能力涵蓋以下幾個(gè)方面：
　　其中，計算資源的發(fā)現填補了容器資源的空白；采集方式支持遠程掃描，降低資源發(fā)現門(mén)檻，支持對接云廠(chǎng)商，填補公有云資源空白；在數據關(guān)系發(fā)現方面，支持關(guān)聯(lián)關(guān)系發(fā)現，增強關(guān)系發(fā)現能力。
　　
　　用戶(hù)可以在升級到6.10后試用資源自動(dòng)發(fā)現能力。未來(lái)，優(yōu)維將繼續擴大發(fā)現資源/服務(wù)的范圍。
　　「實(shí)例詳情」優(yōu)化關(guān)系顯示
　　提高頁(yè)面信息密度
　　由于UI8.0第一版“實(shí)例詳情”的基本信息和實(shí)例關(guān)系采用自上而下的結構，頁(yè)面容易出現雙滾動(dòng)條，頁(yè)面使用率不高。
　　因此，本次對“實(shí)例詳情”進(jìn)行了修改：首先，實(shí)例關(guān)系列表返回左側；第二，基本信息根據寬度自動(dòng)調整三欄或兩欄的布局；三、基礎信息分類(lèi)采用浮動(dòng)樣式，點(diǎn)擊后頁(yè)面自動(dòng)滾動(dòng)到錨點(diǎn)位置，更方便用戶(hù)查看。
　　ITSM
　　《表格設計》
　　支持容器拖拽排序
　　表單設計更靈活
　　在之前的“表單設計”中，拖入容器后，不能改變容器的順序。一旦容器順序錯誤，只能刪除重做。用戶(hù)使用起來(lái)非常不方便。
　　為了讓用戶(hù)使用起來(lái)更加靈活，增加了上下拖動(dòng)布局的功能，即用戶(hù)在設計表單的過(guò)程中可以調整容器的上下順序，操作體驗更好與組件相同。它支持鼠標拖動(dòng)。只是移動(dòng)。
　　“數組輸入”
　　支持定期檢查
　　提高填表準確率
　　在實(shí)際的表單填寫(xiě)中，用戶(hù)往往通過(guò)“數組輸入”的方式填寫(xiě)多個(gè)IP，但是之前的“數組輸入”組件不支持正則校驗，無(wú)法像普通文本輸入一樣校驗格式是否正確。
　　本次升級后，在表單設計中，“數組輸入”組件支持添加正則表達式。需要注意的是，校驗對象是數組input的每一個(gè)輸入項，而不是整個(gè)數組。
　　“腳本庫”
　　分類(lèi)和數據優(yōu)化只展示ITSM腳本數據
　　腳本庫數據更清晰
　　ITSM-Service Management-Script Library Management中收錄
的原創(chuàng )
腳本信息除了ITSM外，還有其他分類(lèi)的腳本信息。有很多ITSM用不到的腳本，也聚集在這個(gè)模塊下，導致用戶(hù)管理和維護腳本效率低下。不夠方便。
　　優(yōu)化ITSM“腳本庫”后，“腳本庫”中的腳本只保存與ITSM相關(guān)的腳本，簡(jiǎn)化腳本數據，方便用戶(hù)更高效地管理“腳本庫”。
　　《高級設置-文案設置-通用語(yǔ)言設置》
　　取消提示三項限制，支持更多通用語(yǔ)言設置
　　通用語(yǔ)言設置更靈活
　　原有的高級設置-文案設置-常用語(yǔ)言設置最多只能設置3個(gè)，當常用詞超過(guò)3個(gè)后，將無(wú)法再添加新的，客戶(hù)也無(wú)法根據自己的需要自定義更多的常用詞。
　　因此，在最新的產(chǎn)品版本中，取消了最多只能添加3個(gè)常用詞的限制，即用戶(hù)可以設置3個(gè)以上的常用詞。另外，頁(yè)面默認會(huì )顯示5個(gè)常用詞，如果超過(guò)5個(gè)詞折疊到“更多”，展開(kāi)更多后可以查看其他常用語(yǔ)信息。
　　“實(shí)例選擇組件”
　　支持升序、降序等排序。
　　完善【實(shí)例選擇】組件的基礎功能
　　原有的“實(shí)例選擇”組件不支持排序功能，用戶(hù)無(wú)法快速篩選查看關(guān)鍵數據。
　　優(yōu)化后，“實(shí)例選擇”組件新增排序功能，支持升序、降序、不排序。如果數據量很大，用戶(hù)可以使用排序功能來(lái)提高數據檢索的效率。
　　“工單中心”
　　導出新增工單詳細描述的內部順序
　　豐富工單導出內容
　　原“工單中心”導出沒(méi)有工單討論內容，用戶(hù)無(wú)法在導出表單中看到工單討論的相關(guān)信息。最新版本“工單中心”支持導出“工單討論”信息，豐富了工單導出的內容。
　　開(kāi)發(fā)運維
　　“數據庫更改”
　　支持檢測高危SQL語(yǔ)句并限制發(fā)布
　　
　　更安全地執行數據庫更改，避免數據庫刪除
　　當前“數據庫變化”時(shí)，平臺缺乏從內容安全端對sql腳本的檢測能力。當sql腳本中有刪除數據庫的sql語(yǔ)句時(shí)，由于人工審核很容易造成發(fā)布事故。.
　　為了讓用戶(hù)更安全地進(jìn)行“改庫”，規避刪除數據庫的風(fēng)險，改庫增加了檢測高危SQL語(yǔ)句并限制發(fā)布的功能，即用戶(hù)可以在“數據庫更改-更改配置”模型，并且可以對高危語(yǔ)句進(jìn)行分級，如致命級別（drop database）限制發(fā)布，警告級別（modify and change database）需要人工確認。
　　這種“改庫”的優(yōu)化，在能力上為用戶(hù)提供了更多的選擇。這不是強制性的。如果部分用戶(hù)在使用數據庫變更時(shí)沒(méi)有出現該問(wèn)題，則無(wú)需配置模型實(shí)例即可正常發(fā)布。而已。在管道執行數據庫變更的場(chǎng)景下，支持通過(guò)接口返回管道進(jìn)行限制，使用方式更加靈活。
　　“數據庫更改”
　　支持文件md5碼校驗
　　增加執行過(guò)程中的驗證控制
　　解決因操作不規范導致的后續管理問(wèn)題
　　數據庫執行變更遇到文件錯誤時(shí)，在客戶(hù)現場(chǎng)有這樣的操作方法：用戶(hù)通過(guò)在平臺上更改文件內容來(lái)解決發(fā)布平臺發(fā)送給客戶(hù)端的sql文件時(shí)出錯的問(wèn)題client ，這種方式本質(zhì)上造成了計劃發(fā)布和實(shí)際發(fā)布對象的偏差，給用戶(hù)后續的回溯問(wèn)題造成不易察覺(jué)的隱患。
　　平臺對下發(fā)文件的md5碼和下發(fā)給客戶(hù)端的文件進(jìn)行校驗，確保用戶(hù)發(fā)布時(shí)，預期發(fā)布和實(shí)際執行過(guò)程中的對象一致。當用戶(hù)再次嘗試發(fā)布報錯文件或再次執行時(shí)，如果存在不一致的md5文件，平臺將報錯并終止發(fā)布。此次通過(guò)執行過(guò)程中的驗證控制，可以解決因操作不規范帶來(lái)的后續管理問(wèn)題。
　　《應用部署》
　　應用配置、部署策略相關(guān)頁(yè)面
　　支持主機排序
　　高效篩選檢索宿主信息
　　之前在“部署策略”和“應用配置”中選擇發(fā)布目標時(shí)，如果主機過(guò)多，沒(méi)有排序功能，無(wú)法快速篩選和檢索主機。
　　此次優(yōu)化后，支持在“部署策略”選擇發(fā)布目標鏈接中對主機進(jìn)行自然排序，可以升序、降序、取消排序；支持在“應用配置”樹(shù)狀分類(lèi)中對hosts進(jìn)行自然排序，可以是升序、降序、Unsort。
　　“產(chǎn)品庫”
　　支持版本清理策略
　　對于“產(chǎn)品庫”的清理，通常的做法是清理一些不重要的版本?！爱a(chǎn)品庫”新增版本清理策略，清理方式更加豐富，支持以下四種清理方式：
　　自動(dòng)操作
　　“流程庫/作業(yè)”
　　導出和導入自身和關(guān)聯(lián)的工具信息
　　一鍵導出/導入流程和相關(guān)工具
　　原有“流程庫”的導出/導入只支持流程本身信息的導出和導入，不能將其關(guān)聯(lián)的工具一起導出和導入。用戶(hù)需要分別導出和導入流程及其工具，然后手動(dòng)關(guān)聯(lián)。操作路徑漫長(cháng)、復雜、成本高，而且往往容易出錯。
　　“工作”的導出和導入是一樣的。
　　優(yōu)化后，支持在流程緯度和作業(yè)維度上一鍵導出/導入流程、作業(yè)及關(guān)聯(lián)工具，實(shí)現跨平臺的流程/作業(yè)導出和導入，大大提高了用戶(hù)對作業(yè)、流程、和工具的理解。工具。使用效率降低了用戶(hù)手動(dòng)操作的成本。
　　豐富/完善運維自動(dòng)化
　　運維作業(yè)權限點(diǎn)配置
　　權限點(diǎn)配置更靈活
　　本來(lái)不同的運維作業(yè)菜單支持訪(fǎng)問(wèn)和管理權限點(diǎn)的配置，但是由于管理權限點(diǎn)太粗，無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)更細化的權限點(diǎn)配置需求，比如執行、編輯、克隆、等等
　　為解決上述問(wèn)題，對運維作業(yè)管理權限點(diǎn)進(jìn)行拆分，支持配置更細粒度的權限點(diǎn)，如訪(fǎng)問(wèn)、執行、編輯、刪除、創(chuàng )建、克隆、高級設置等。
　　工具庫“任務(wù)歷史列表”
　　添加了“執行參數”字段
　　原“工具庫任務(wù)歷史”中的“執行參數”只能在任務(wù)歷史詳情中查看。查看任務(wù)的執行參數，需要用戶(hù)逐一點(diǎn)擊查看。操作路徑長(cháng)，不方便。
　　在這方面，“執行參數”字段被添加到工具任務(wù)歷史記錄中。用戶(hù)點(diǎn)擊查看后，可以在當前頁(yè)面查看“執行參數”的內容。
　　工具庫“對象參考”
　　分享:國內外深度學(xué)習開(kāi)放數據集下載集合(值得收藏，不斷更新)
　　1.圖像處理數據集
　　1. MNIST 是最受歡迎的深度學(xué)習數據集之一。這是一個(gè)手寫(xiě)數字的數據集，包括一個(gè)60000個(gè)樣本的訓練集和一個(gè)10000個(gè)樣本的測試集。這是一個(gè)很棒的數據庫，可用于嘗試學(xué)習技術(shù)和深度識別真實(shí)世界數據的模式，而無(wú)需花費太多時(shí)間和精力進(jìn)行數據預處理。
　　大?。杭s50MB
　　數量：70000 張圖像，分為 10 個(gè)類(lèi)別。
　　2. Fashion-MNIST，收錄
60,000張訓練集圖像和10,000張測試集圖像。它是一個(gè)類(lèi)似于 MNIST 的時(shí)尚產(chǎn)品數據庫。開(kāi)發(fā)人員覺(jué)得 MNIST 用得太多了，所以他們使用這個(gè)數據集作為 MNIST 的直接替代品。每張圖片都以灰度顯示，并有一個(gè)標簽（10 個(gè)類(lèi)別之一）。
　　大?。?0MB
　　數量：10 個(gè)類(lèi)別中的 70,000 張圖像
　　3. PASCAL VOC Challenge是視覺(jué)對象分類(lèi)、識別和檢測的基準測試，提供標準的圖像標注數據集和檢測算法和學(xué)習性能的標準評估體系。PASCAL VOC 圖像集包括 20 個(gè)類(lèi)別：人類(lèi)；動(dòng)物（鳥(niǎo)、貓、牛、狗、馬、羊）；車(chē)輛（飛機、自行車(chē)、輪船、公共汽車(chē)、汽車(chē)、摩托車(chē)、優(yōu)采云
）；室內（瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙發(fā)、電視）。PASCAL VOC Challenge從2012年開(kāi)始就沒(méi)有舉辦過(guò)，但其數據集圖像質(zhì)量好，標注完整，非常適合測試算法性能。
　　數據集大?。簙2GB
　　4. VQA，這是一個(gè)收錄
圖像開(kāi)放式問(wèn)題的數據集。這些問(wèn)題的答案需要視覺(jué)和口頭理解。該數據集具有以下有趣的特征：
　　大?。?5GB（壓縮后）
　　數量：265,016 張圖片，每張圖片至少有 3 個(gè)問(wèn)題，每個(gè)問(wèn)題有 10 個(gè)正確答案
　　5. COCO，是一個(gè)用于對象檢測、分割和字幕生成的大型數據集。宣布 2018 年 VQA 挑戰賽！2、COCO 是一個(gè)用于對象檢測、分割和字幕生成的大型數據集。
　　大?。簙25 GB（壓縮）
　　數量：330,000 張圖片，80 個(gè)目標類(lèi)別，每張圖片 5 個(gè)標題，250,000 張帶關(guān)鍵點(diǎn)的人像
　　6. CIFAR-10，也用于圖像分類(lèi)。它由 10 個(gè)類(lèi)別的 60,000 張圖像組成（每個(gè)類(lèi)別在上圖中表示為一行）。該數據集共有 50,000 張訓練集圖像和 10,000 張測試集圖像。數據集分為 6 個(gè)部分 - 5 個(gè)訓練批次和 1 個(gè)測試批次。每批收錄
10,000 張圖像。
　　大?。?70MB
　　數量：10 類(lèi) 60,000 張圖像
　　7. ImageNet 是按照 WordNet 層次結構組織的圖像數據集。WordNet 收錄
約 100,000 個(gè)短語(yǔ)，而 ImageNet 為每個(gè)短語(yǔ)提供平均約 1,000 個(gè)描述圖像。
　　大?。杭s 150 GB
　　數量：圖片總數約為1,500,000張；每個(gè)圖像都有多個(gè)邊界框和各自的類(lèi)別標簽。
　　8. Street View House Number Dataset (SVHN)，這是一個(gè)用于開(kāi)發(fā)對象檢測算法的真實(shí)世界數據集。它需要最少的數據預處理。它有點(diǎn)類(lèi)似于 MNIST 數據集，但具有更多標記數據（超過(guò) 600,000 張圖像）。數據是從谷歌街景中的門(mén)牌號采集
的。
　　大?。?.5GB
　　數量：6,30,420 張圖像，分為 10 個(gè)類(lèi)別
　　9. Open Images 是一個(gè)收錄
近 900 萬(wàn)個(gè)圖像 URL 的數據集。這些圖像使用收錄
數千個(gè)類(lèi)別的圖像級標簽邊界框進(jìn)行注釋。該數據集的訓練集收錄
9,011,219 張圖像，驗證集收錄
41,260 張圖像，測試集收錄
125,436 張圖像。
　　大?。?00GB（壓縮后）~1.5GB（不含圖片）
　　數量：9,011,219 張圖像，超過(guò) 5000 個(gè)標簽
　　10. 機器標注的超大規模數據集，收錄
2億張圖片。
　　
　　我們解決了網(wǎng)絡(luò )圖像的大規模注釋問(wèn)題。我們的方法基于視覺(jué)同義詞集的概念，視覺(jué)同義詞集是視覺(jué)相似且語(yǔ)義相關(guān)的圖像組織。每個(gè)視覺(jué)同義詞集代表一個(gè)單一的原型視覺(jué)概念，并具有一組關(guān)聯(lián)的加權注釋。線(xiàn)性 SVM 用于預測未見(jiàn)過(guò)圖像示例的視覺(jué)同義詞集成員資格，并使用加權投票規則從一組視覺(jué)同義詞集構建預測注釋的排名列表。我們展示了同義詞集在收錄
超過(guò) 2 億張圖像和 30 萬(wàn)條注釋的新注釋數據庫上比標準方法具有更好的性能，這是有史以來(lái)最大的注釋。
　　11. 收錄
130,000 張圖像的數據集。場(chǎng)景分類(lèi)是計算機視覺(jué)中的一個(gè)基本問(wèn)題。然而，場(chǎng)景理解研究受到當前使用的數據庫范圍有限的限制，這些數據庫不能捕獲所有場(chǎng)景類(lèi)別。對象，場(chǎng)景類(lèi)別的最大可用數據集僅收錄
15 個(gè)類(lèi)。在本文中，我們提出了收錄
899 個(gè)類(lèi)別和 130,519 張圖像的廣泛場(chǎng)景理解 (SUN) 數據庫。我們使用 397 個(gè)經(jīng)過(guò)良好采樣的大量類(lèi)別來(lái)評估用于場(chǎng)景識別的最先進(jìn)算法并建立新的性能范圍。我們在 SUN 數據庫上測量人類(lèi)場(chǎng)景分類(lèi)性能，并將其與計算方法進(jìn)行比較。
　　12.收錄
100萬(wàn)張圖片和23000個(gè)視頻；微軟亞洲研究院出品，質(zhì)量有保障。
　　2.自然語(yǔ)言處理數據集VisualSynset2。自然語(yǔ)言處理數據集Large-scale Scene Recognition from Abbey to Zoo2。自然語(yǔ)言處理數據集VisualSynset2。自然語(yǔ)言處理數據集
　　1. IMDB Movie Review Dataset，非常適合電影愛(ài)好者。它用于二元情感分類(lèi)，目前收錄
的數據比該領(lǐng)域的其他數據集多。除了訓練集審查樣本和測試集審查樣本外，還有一些未標記的數據。此外，數據集包括原創(chuàng )
文本和預處理的詞袋格式。
　　大?。?0MB
　　數量：25,000 條高度兩極化的電影評論，每條用于訓練和測試集
　　2. European Language Machine Translation Dataset，收錄
四種歐洲語(yǔ)言的訓練數據，旨在改進(jìn)當前的翻譯方法。您可以使用以下任何語(yǔ)言對：法語(yǔ)-英語(yǔ) 西班牙語(yǔ)-英語(yǔ) 德語(yǔ)-英語(yǔ) 捷克語(yǔ)-英語(yǔ)
　　大?。杭s15GB
　　數量：約30,000,000個(gè)句子及其對應的翻譯
　　3. WordNet，WordNet是一個(gè)大型的英文同義詞集數據庫。Synset 也是一組同義詞，每組描述不同的概念。WordNet 的結構使其成為 NLP 中非常有用的工具。
　　大?。?0MB
　　數量：117,000 個(gè)同義詞集
　　4. 維基百科語(yǔ)料庫，維基百科全文集的數據集，收錄
來(lái)自超過(guò) 400 萬(wàn)篇文章的近 19 億個(gè)單詞。您可以逐字、逐短語(yǔ)、逐段檢索它，這使它成為一個(gè)強大的 NLP 數據集。
　　大?。?0MB
　　數量：4,400,000 篇文章，收錄
19 億字
　　5. Yelp Dataset，這是Yelp發(fā)布的用于學(xué)習目的的開(kāi)放數據集。它收錄
來(lái)自多個(gè)大都市地區的數百萬(wàn)條用戶(hù)評論、企業(yè)屬性和超過(guò) 200,000 張照片。該數據集是全球范圍內非常常用的 NLP 挑戰數據集。,
　　大?。?.66 GB JSON、2.9 GB SQL 和 7.5 GB 照片（全部壓縮）
　　數量：5,200,000 條評論，174,000 個(gè)商業(yè)物業(yè)，200,000 張照片，11 個(gè)大都市地區
　　6. Blog Authorship Corpus，一個(gè)數據集，收錄
從數以千計的博客作者那里采集
的博客文章，并從中采集
數據。每篇博文都作為單獨的文件提供。每篇博客至少出現200個(gè)常用英文單詞。
　　大?。?00MB
　　數量：681,288 篇博文，總計超過(guò) 1.4 億字。
　　7. Twenty Newsgroups 數據集，顧名思義，涵蓋了與新聞組相關(guān)的信息，包括從 20 個(gè)不同的新聞組（每個(gè)新聞組 1,000 個(gè)）獲得的 20,000 個(gè)新聞組文檔的匯編。這些文章具有典型特征，如標題、引言等。
　　大?。?0MB
　　數量：來(lái)自 20 個(gè)新聞組的 20,000 篇報道
　　8. Sentiment140 是一個(gè)用于情感分析的數據集。這個(gè)流行的數據集是開(kāi)始您的自然語(yǔ)言處理之旅的完美方式。數據中的情緒已經(jīng)被預先清空。最終的數據集具有以下六個(gè)特征： 推文的情感極性 推文的 ID 查詢(xún)日期
　　大?。?0MB（壓縮后）
　　數量：1,60,000 條推文
　　
　　3. 音頻/語(yǔ)音數據集
　　1. VoxCeleb 是一個(gè)大型的人類(lèi)語(yǔ)音識別數據集。它收錄
來(lái)自 YouTube 視頻的 1251 名名人的大約 100,000 篇演講。數據在很大程度上是性別平衡的（55% 為男性）。這些名人有不同的口音、職業(yè)和年齡。開(kāi)發(fā)集和測試集之間沒(méi)有重疊。整理和識別大明星所說(shuō)的話(huà) - 這是一項有趣的工作。
　　大?。?50MB
　　數量：1251名名人10萬(wàn)篇演講
　　2. Youtube-8M 是谷歌開(kāi)源的視頻數據集。視頻來(lái)自youtube，共有800萬(wàn)個(gè)視頻，總時(shí)長(cháng)50萬(wàn)小時(shí)，4800個(gè)類(lèi)別。為了保證標注視頻數據庫的穩定性和質(zhì)量，谷歌只使用瀏覽量在1000以上的公共視頻資源。為了讓計算機資源有限的研究人員和學(xué)生能夠使用這個(gè)數據庫，谷歌對視頻進(jìn)行了預處理，提取了幀級特征。提取的特征經(jīng)過(guò)壓縮，可以放在硬盤(pán)上（小于1.5T）。
　　大?。簙1.5TB
　　3. 免費的 Spoken Digit 數據集，這是另一個(gè)受 MNIST 數據集啟發(fā)的數據集！該數據集旨在解決識別音頻樣本中語(yǔ)音數字的任務(wù)。這是一個(gè)公共數據集，因此希望它會(huì )隨著(zhù)人們不斷貢獻數據而發(fā)展。目前有以下特點(diǎn)： 3種人聲1500條錄音（每人50次，每人說(shuō)0-9） 英語(yǔ)發(fā)音
　　大?。?0MB
　　數量：1500 個(gè)音頻樣本 SOTA：“基于原創(chuàng )
波形的音頻
　　4. Million Song 數據集免費提供，收錄
一百萬(wàn)首當代流行音樂(lè )的音頻特征和元數據。其目的是： 鼓勵對商業(yè)規模算法的研究 為評估研究提供參考數據集 作為使用 API（例如 The Echo Nest API）創(chuàng )建大型數據集的捷徑 幫助 MIR 領(lǐng)域的入門(mén)級研究人員工作 數據集的核心是上百首歌曲的特征分析和元數據。此數據集不收錄
任何音頻，僅收錄
導出的功能。示例音頻可通過(guò)哥倫比亞大學(xué) () 提供的代碼從 7digital 等服務(wù)獲得。
　　大?。?80GB
　　數量：一百萬(wàn)首歌曲！
　　5. FMA 是一個(gè)音樂(lè )分析數據集，由整個(gè) HQ 音頻、預先計算的特征以及曲目和用戶(hù)級元數據組成。它是一個(gè)公開(kāi)可用的數據集，用于評估 MIR 中的多項任務(wù)。以下是數據集中收錄
的 csv 文件及其內容： tracks.csv：記錄了每首歌曲的每個(gè)曲目的元數據，如 ID、歌曲名稱(chēng)、藝術(shù)家、流派、標簽和播放時(shí)間，共 106,574 首歌曲。genres.csv：記錄所有163個(gè)流派的ID和名稱(chēng)以及上層流派名稱(chēng)（用于推斷流派級別和上層流派）。features.csv：記錄使用 librosa 提取的常見(jiàn)特征。echonest.csv：Echonest（現為 Spotify）為 13,129 首曲目的子集提供的音頻功能。
　　大?。杭s1000GB
　　數量：約100,000個(gè)音軌
　　6.舞廳，數據集收錄
舞廳的舞曲音頻文件。它以真實(shí)音頻格式提供了許多舞蹈風(fēng)格的一些特色片段。以下是此數據集的一些特征： 實(shí)例總數：698 片段持續時(shí)間：約 30 秒 總持續時(shí)間：約 20940 秒 大?。?4 GB（壓縮） 數量：約 700 個(gè)音頻樣本
　　7. LibriSpeech，數據集是一個(gè)收錄
約1000小時(shí)英語(yǔ)語(yǔ)音的大型語(yǔ)料庫。數據來(lái)源是 LibriVox 項目的有聲讀物。數據集已正確拆分和對齊。如果你還在尋找起點(diǎn)，點(diǎn)擊查看在這個(gè)數據集上訓練的聲學(xué)模型，點(diǎn)擊查看適合評估的語(yǔ)言模型。
　　大?。杭s60GB
　　數量：1000小時(shí)演講
　　4.綜合數據集
　　1. Yahoo 發(fā)布的龐大的Flickr 數據集收錄
超過(guò)1 億張圖片。
　　迄今為止采集
的數據代表了世界上最大的多媒體元數據集合，可用于研究可擴展的相似性搜索技術(shù)。CoPhIR 由 1.06 億張處理過(guò)的圖像組成。CoPhIR 現在可供研究社區嘗試和比較用于相似性搜索的不同索引技術(shù)，可擴展性是關(guān)鍵問(wèn)題。我們對 Flickr 圖像內容的使用符合知識共享許可。CoPhIR Test 采集
符合基于 WIPO（世界知識產(chǎn)權組織）版權條約和表演與錄音制品條約的歐洲建議 29/2001 CE，以及??現行的意大利法律 68/2003。
　　為了訪(fǎng)問(wèn) CoP??hIR 發(fā)行版，有興趣在其上進(jìn)行實(shí)驗的組織（大學(xué)、研究實(shí)驗室等）必須簽署隨附的 CoPhIR 訪(fǎng)問(wèn)協(xié)議和 CoPhIR 訪(fǎng)問(wèn)注冊表，將原創(chuàng )
簽名文件通過(guò)郵件發(fā)送給我們. 請按照“如何獲取 CoPhIR 測試集”部分中的說(shuō)明進(jìn)行操作。然后您將收到用于下載所需文件的登錄名和密碼。
　　2. 收錄
8000萬(wàn)張32x32圖像，從中選取了CIFAR-10和CIFAR-100。
　　7900 萬(wàn)張圖像存儲在一個(gè) 227Gb 大小的巨型二進(jìn)制文件中。每個(gè)圖像附帶的元數據也位于一個(gè) 57Gb 的巨型文件中。為了從這些文件中讀取圖像/元數據，我們提供了一些 Matlab 包裝函數。讀取圖像數據的函數有兩個(gè)版本：(i) loadTinyImages。m - 純 Matlab 函數（無(wú) MEX），在 32/64 位下運行。按圖像編號加載圖像。默認情況下使用它。(ii) read_tiny_big_binary。m - 用于 64 位 MEX 函數的 Matlab 包裝器。
　　比 (i) 更快更靈活，但需要 64 位機器。有兩種類(lèi)型的注釋數據：（i）手動(dòng)注釋數據，按注釋排序。txt，其中收錄
手動(dòng)檢查的圖像標簽，以查看圖像內容是否與用于采集
它的名詞一致。還存儲了一些其他信息，例如搜索引擎。此數據僅適用于非常小的一部分圖像。(ii) 自動(dòng)標注數據，存儲在tiny_metadata中。bin，收錄
與圖像采集
相關(guān)的信息，例如搜索引擎、哪個(gè)頁(yè)面、縮略圖的 url 等。此數據可用于所有 7900 萬(wàn)張圖像。
　　3. MIRFLICKR-25000 開(kāi)放評估項目包括通過(guò)其公共 API 從社交攝影網(wǎng)站 Flickr 下載的 25000 張圖像，以及完整的手動(dòng)注釋、預計算描述符和基于詞袋的 mat 相似度和分類(lèi)工具的軟件探索和分類(lèi)圖像。
　　來(lái)自大學(xué)（麻省理工學(xué)院、劍橋大學(xué)、斯坦福大學(xué)、牛津大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)、美國新加坡、清華大學(xué)、東京大學(xué)、韓國科學(xué)技術(shù)院等）和公司（IBM、微軟、谷歌、 Yahoo! Facebook、飛利浦、索尼、諾基亞等） 查看全部

　　解決方案:基于深度學(xué)習的輸變電工程違章識別的方法、系統和介質(zhì)與流程
　　1、本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習的輸變電工程違規識別方法、系統及介質(zhì)，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。
　　背景技術(shù)：
　　2、面對輸變電工程施工現場(chǎng)點(diǎn)多、面廣、量大，運行點(diǎn)的安全檢查必須依靠檢查人員到現場(chǎng)進(jìn)行檢查，已不能滿(mǎn)足要求現場(chǎng)安全管理和控制。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，通過(guò)施工現場(chǎng)前端監控攝像頭，引入深度學(xué)習圖像識別算法，實(shí)現對施工人員違章行為的智能識別和及時(shí)提醒，可有效保障施工人員減少違章發(fā)生，保障施工。安全。
　　3、目前傳統的工地違章識別算法一般分為深度學(xué)習方法和傳統方法。深度學(xué)習方法通??過(guò)提取原創(chuàng )
圖像中違法行為的圖像特征實(shí)現端到端的訓練和推理，直接檢測算法簡(jiǎn)單快速；傳統的方法一般分為三個(gè)步驟：人體區域檢測、違規特征提取和違規識別。常見(jiàn)的算法可以分為基于運動(dòng)檢測的背景建模，基于人工特征和傳統分類(lèi)的機器學(xué)習算法，以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的深度學(xué)習算法。
　　4. 傳統算法存在以下不足： (1) 特征設計往往需要人工設計，需要針對每一類(lèi)違規行為設計特征提取方法，適用性差；(2)傳統算法魯棒性差。變化會(huì )導致算法的檢測精度下降。
　　技術(shù)實(shí)現要素：
　　5、本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習的輸變電工程違規識別方法。首先，采集
用于識別違規行為的樣本數據集，并構建用于識別違規行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。在訓練過(guò)程中，輸入圖像被分割成小圖像塊并以線(xiàn)性方式嵌入。將序列輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)監督學(xué)習訓練違規識別網(wǎng)絡(luò )模型的參數。在應用程序中，輸入要識別的圖片，然后輸出輸入圖片的違規類(lèi)型。
　　6、與傳統的違規檢測方法相比，本發(fā)明采用的深度學(xué)習方法可以根據數據自動(dòng)提取圖像特征，提高分類(lèi)魯棒性。
　　7、與傳統的深度卷積模型相比，本發(fā)明的模型結構簡(jiǎn)單，各模塊復用性強，易于部署。同時(shí)，在注意力融合模塊中，本發(fā)明引入空間注意力和通道注意力結構，增強圖像特征提取能力，通過(guò)對每個(gè)特征圖進(jìn)行處理和分析，可以檢測不同大小的目標，有效提高檢測精度的違規行為。
　　8. 一種基于深度學(xué)習的輸變電工程違規行為識別方法，該方法包括：
　　9、步驟1，采集輸變電工程中的違規樣圖，將違規樣圖分為m類(lèi)，m代表違規種類(lèi)數，每類(lèi)違規樣圖有n張；
　　10、步驟2，利用旋轉和平移對違規樣本圖片進(jìn)行樣本增強，得到增強后的違規樣本圖片；
　　11、步驟3，利用增強的違規樣本圖片構建網(wǎng)絡(luò )模型；
　　12、步驟4，將輸變電工程實(shí)施現場(chǎng)采集的圖片輸入網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行違規識別，得到圖片對應的違規類(lèi)型。
　　13、進(jìn)一步地，步驟1中所述的構建網(wǎng)絡(luò )模型利用增強的違規樣本圖片，包括：
　　14、步驟301，通過(guò)增強違規樣本圖片獲取增強違規樣本圖片對應的輸出特征ci；
　　15、步驟302，對輸出特征ci進(jìn)行特征融合，得到融合參數序列，將融合參數序列集成到后處理模塊中進(jìn)行處理，融合參數序列如下：
　　16. c = [c1, c2, ..., ck]
　　[0017]
　　其中，c代表融合特征；c1...ck
　　表示輸出特性；
　　[0018]
　　步驟303、對違規樣本集進(jìn)行softmax模型訓練，得到違規識別參數。
　　[0019]
　　進(jìn)一步地，步驟301中通過(guò)增強違規樣本圖片獲取增強違規樣本圖片對應的輸出特征ci包括：
　　[0020]
　　步驟3011，將增強后的違規樣本圖片劃分為k個(gè)圖像塊，每個(gè)圖像塊通過(guò)線(xiàn)性投影方程得到線(xiàn)性圖像特征fi，i表示圖像塊的序號；
　　[0021]
　　步驟3012：將線(xiàn)性圖像特征fi輸入編碼器，得到線(xiàn)性圖像特征fi對應的輸出特征ci。
　　[0022]
　　進(jìn)一步地，所述后處理模塊包括全連接層一、歸一化處理模塊和全連接層二；其中，全連接層的信號輸出端連接歸一化處理模塊的信號輸入端；歸一化處理模塊的信號輸出端連接到全連接層二的信號輸入端。
　　[0023]
　　進(jìn)一步地，編碼器包括第一歸一化處理模塊、多注意力融合模塊、第一加法器、第二歸一化處理模塊、第一全連接層、第三歸一化處理模塊、第一、二全連接層和第二加法器; 第一歸一化處理模塊、多注意力融合模塊、第一加法器、第二歸一化處理模塊、第一全連接層、第三歸一化處理模塊、第二全連接層的信號輸入端和信號輸出端以及第二個(gè)加法器依次對應。
　　[0024]
　　進(jìn)一步地，編碼器的歸一化處理公式如下：
　　[0025] [0026]
　　其中，μ和σ分別代表均值和標準差，x代表輸出特征。
　　[0027]
　　進(jìn)一步地，多注意力融合模塊包括空間注意力和通道注意力兩種注意力結構。
　　[0028]
　　進(jìn)一步地，多注意力融合模塊的運行過(guò)程包括：
　　[0029]
　　第一步是對輸入特征使用全局平均池化；
　　[0030] [0031]
　　其中，h
　　p
　　表示全局平均池化函數；xc(i, j)表示輸入值在(i, j)處的c通道的值；
　　[0032]
　　第二步，在spatial attention分支中，通過(guò)卷積層和sigmoid激活函數對池化特征進(jìn)行處理，得到sa如下：
　　[0033] [0034]
　　其中，δ代表sigmoid激活函數，conv代表卷積層，gc代表global average pooling的輸出，fc是多注意力融合模塊的輸入
　　[0035]
　　第三步，在channel attention分支中，通過(guò)卷積層、relu、卷積層和sigmoid激活函數對池化特征進(jìn)行處理后，得到ca如下：
　　[0036]
　　ca=σ(conv(δ(conv(gc))))
　　[0037]
　　其中，δ代表sigmoid激活函數，conv代表卷積層，gc代表全局平均池化的輸出；
　　[0038]
　　第四步，融合兩種注意力機制，得到融合參數f如下：
　　[0039] [0040]
　　
　　第五步，融合參數f經(jīng)過(guò)卷積處理后得到輸出特征f
　　出去
　　如下：
　　[0041] fout
　　=轉換（f）
　　[0042]
　　其中，f
　　出去
　　指示輸出特征。
　　[0043]
　　一種基于深度學(xué)習的輸變電工程違規識別系統，該系統包括：
　　[0044]
　　采集模塊用于采集輸變電工程中的違規樣本圖片，將違規樣本圖片分為m類(lèi)，其中m代表違規類(lèi)型的個(gè)數，每種類(lèi)型有n張違規樣本圖片;
　　[0045]
　　增強模塊，用于通過(guò)旋轉和平移的方式對違規樣本圖片進(jìn)行樣本增強，得到增強的違規樣本圖片；
　　[0046]
　　訓練模塊用于利用增強的違規樣本圖片構建網(wǎng)絡(luò )模型。模型訓練時(shí)，將輸入圖片分割成小圖像塊，以線(xiàn)性嵌入序列輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)監督學(xué)習訓練違規識別網(wǎng)絡(luò )。模型參數；
　　[0047]
　　識別模塊用于將在輸變電工程實(shí)施現場(chǎng)采集的圖片輸入違規行為識別網(wǎng)絡(luò )模型，得到圖片對應的違規行為類(lèi)型。
　　[0048]
　　一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序，當所述計算機程序由處理器執行時(shí)，實(shí)現上述任一種方法的步驟。
　　[0049]
　　本發(fā)明的有益效果：
　　[0050]
　　本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習的違規識別方法。在訓練過(guò)程中，將輸入的違規圖像分成k個(gè)小圖像塊，并將線(xiàn)性嵌入序列輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以識別違規行為。同時(shí)，在網(wǎng)絡(luò )模塊中引入了空間注意力和通道注意力結構，以增強對k個(gè)圖像塊的特征提取能力。應用時(shí)，將圖像輸入到訓練好的模型中，輸出違規類(lèi)型。與現有違章檢測方法相比，本發(fā)明網(wǎng)絡(luò )模型簡(jiǎn)單，各模塊復用性高，易于實(shí)現，能夠準確識別輸變電工程復雜施工場(chǎng)景中的人員違章行為，識別準確率高。
　　圖紙說(shuō)明
　　[0051]
　　圖1是本發(fā)明方法的流程圖；
　　[0052]
　　圖2為本發(fā)明編輯器的結構示意圖；
　　[0053]
　　圖3為本發(fā)明多注意力融合模塊的結構示意圖；
　　[0054]
　　圖4為本發(fā)明后處理模塊的結構示意圖。
　　詳細方法
　　[0055]
　　下面結合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明。應當理解，此處所描述的優(yōu)選實(shí)施例僅用于說(shuō)明和解釋本發(fā)明，并不用于限制本發(fā)明。
　　[0056]
　　本實(shí)施例提出一種基于深度學(xué)習的輸變電工程違規識別方法，如圖1所示，該方法包括：
　　[0057]
　　步驟1，采集輸變電工程中的違規樣圖，將違規樣圖分為m類(lèi)，m代表違規種類(lèi)數，每類(lèi)違規樣圖為n張；
　　[0058]
　　步驟2、通過(guò)旋轉和平移的方式對違規樣本圖片進(jìn)行樣本增強，得到增強后的違規樣本圖片；
　　[0059]
　　步驟3，利用增強的違規樣本圖片構建網(wǎng)絡(luò )模型；
　　[0060]
　　第四步：將輸變電工程實(shí)施現場(chǎng)采集的圖片輸入網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行違規識別，得到圖片對應的違規類(lèi)型。
　　[0061]
　　其中，步驟1中所述的利用增強違規樣本圖片構建的網(wǎng)絡(luò )模型包括：
　　[0062]
　　步驟301、通過(guò)違規樣本圖像增強圖像得到違規樣本增強圖像對應的輸出特征ci；
　　[0063]
　　步驟302、對輸出特征ci進(jìn)行特征融合得到融合參數序列，并將融合參數序列集成到后處理模塊中進(jìn)行處理，其中融合參數序列如下：
　　[0064]
　　c=[c1, c2, ..., ck] 其中，c表示融合后的特征；c1...ck
　　表示輸出特性；
　　[0065]
　　步驟303、對違規樣本集進(jìn)行softmax模型訓練，得到違規識別參數。
　　[0066]
　　其中，步驟301中通過(guò)增強違規樣本圖片獲取增強違規樣本圖片對應的輸出特征ci包括：
　　[0067]
　　步驟3011，將增強后的違規樣本圖片劃分為k個(gè)圖像塊，每個(gè)圖像塊通過(guò)線(xiàn)性投影方程得到線(xiàn)性圖像特征fi，i表示圖像塊的序號；
　　
　　[0068]
　　步驟3012：將線(xiàn)性圖像特征fi輸入編碼器，得到線(xiàn)性圖像特征fi對應的輸出特征ci。具體如圖2所示，編碼器包括第一歸一化處理模塊、多注意力融合模塊、第一加法器、第二歸一化處理模塊、第一全連接層、第三歸一化處理模塊、第二歸一化處理模塊全連接層和第二加法器；第一歸一化處理模塊、多注意力融合模塊、第一加法器、第二歸一化處理模塊、第一全連接層第三歸一化處理模塊、第二全連接層的信號輸入端和信號輸出端，以及第二個(gè)加法器相應地依次連接。
　　[0069]
　　其中，編碼器歸一化處理公式如下：
　　[0070] [0071]
　　其中，μ和σ分別代表均值和標準差，x代表輸出特征。
　　[0072]
　　另一方面，多注意力融合模塊包括空間注意力和通道注意力兩種注意力結構。multi-attention模塊的結構具體如圖1所示。3.
　　[0073]
　　其中，所述多注意力融合模塊的運行過(guò)程包括：
　　[0074]
　　第一步是對輸入特征使用全局平均池化；
　　[0075]
　　[0076]
　　其中，h
　　p
　　表示全局平均池化函數；xc(i, j)表示輸入值在(i, j)處的c通道的值；
　　[0077]
　　第二步，在spatial attention分支中，通過(guò)卷積層和sigmoid激活函數對池化特征進(jìn)行處理，得到sa如下：
　　[0078] [0079]
　　其中，δ代表sigmoid激活函數，conv代表卷積層，gc代表global average pooling的輸出，fc是多注意力融合模塊的輸入
　　[0080]
　　第三步，在channel attention分支中，通過(guò)卷積層、relu、卷積層和sigmoid激活函數對池化特征進(jìn)行處理后，得到ca如下：
　　[0081]
　　ca=σ(conv(δ(conv(gc))))
　　[0082]
　　其中，δ代表sigmoid激活函數，conv代表卷積層，gc代表全局平均池化的輸出；
　　[0083]
　　第四步，融合兩種注意力機制，得到融合參數f如下：
　　【0084】【0085】
　　第五步，融合參數f經(jīng)過(guò)卷積處理后得到輸出特征f
　　出去
　　如下：
　　[0086] fout
　　=轉換（f）
　　[0087]
　　其中，f
　　出去
　　指示輸出特征。
　　[0088]
　　同時(shí)，后處理模塊包括全連接層一、歸一化處理模塊和全連接層二；其中，全連接層的信號輸出端連接歸一化處理模塊的信號輸入端；歸一化處理模塊的信號輸出端連接到全連接層二的信號輸入端。后處理模塊的具體結構如圖1所示。4.
　　[0089]
　　本發(fā)明實(shí)施例提出的基于深度學(xué)習的輸變電工程違規識別方法，在訓練時(shí)將違規輸入圖像分割成k個(gè)小圖像塊，以線(xiàn)性嵌入序列輸入違規識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。同時(shí)，在網(wǎng)絡(luò )模塊中引入了空間注意力和通道注意力結構，以增強對k個(gè)圖像塊的特征提取能力。應用時(shí)，將圖像輸入到訓練好的模型中，輸出違規類(lèi)型。與現有的違規檢測方法相比，本發(fā)明網(wǎng)絡(luò )模型簡(jiǎn)單，各模塊復用性高，易于實(shí)現，
　　[0090]
　　本發(fā)明實(shí)施例，一種基于深度學(xué)習的輸變電工程違規識別系統，該系統包括：
　　[0091]
　　采集模塊用于采集輸變電工程中的違規樣本圖片，將違規樣本圖片分為m類(lèi)，其中m代表違規類(lèi)型的個(gè)數，每種類(lèi)型有n張違規樣本圖片;
　　[0092]
　　增強模塊，用于通過(guò)旋轉和平移的方式對違規樣本圖片進(jìn)行樣本增強，得到增強的違規樣本圖片；
　　[0093]
　　訓練模塊用于利用增強的違規樣本圖片構建網(wǎng)絡(luò )模型。模型訓練時(shí)，將輸入圖片分割成小圖像塊，以線(xiàn)性嵌入序列輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)監督學(xué)習訓練違規識別網(wǎng)絡(luò )。模型參數；
　　[0094]
　　識別模塊用于將在輸變電工程實(shí)施現場(chǎng)采集的圖片輸入違規行為識別網(wǎng)絡(luò )模型，得到圖片對應的違規行為類(lèi)型。一種計算機可讀存儲介質(zhì)
　　[0095]
　　本發(fā)明實(shí)施例提出的基于深度學(xué)習的輸變電工程違規識別系統在訓練時(shí)將輸入的違規圖像分割成k個(gè)小圖像塊，以線(xiàn)性嵌入序列輸入違規識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。同時(shí)在網(wǎng)絡(luò )模塊中
　　中引入了空間注意力和通道注意力結構，以增強k個(gè)圖像塊的特征提取能力。應用時(shí)，將圖像輸入到訓練好的模型中，輸出違規類(lèi)型。與現有違章檢測方法相比，本發(fā)明網(wǎng)絡(luò )模型簡(jiǎn)單，各模塊復用性高，易于實(shí)現，能夠準確識別輸變電工程復雜施工場(chǎng)景中的人員違章行為，識別準確率高。
　　[0096]
　　一種計算機可讀存儲介質(zhì)，該計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序，當該計算機程序由處理器執行時(shí)，實(shí)現上述任一種方法的步驟。
　　[0097]
　　其中，計算機可讀存儲介質(zhì)可以包括在基帶中或作為載波的一部分傳播的數據信號，其中攜帶可讀程序代碼。這種傳播的數據信號可以采用多種形式，包括但不限于電磁信號、光信號或前述的任何合適的組合?？勺x存儲介質(zhì)也可以是除可發(fā)送、傳播或傳輸程序以供指令執行系統、裝置或設備使用或與其結合使用的可讀存儲介質(zhì)之外的任何可讀介質(zhì)。收錄
在可讀存儲介質(zhì)上的程序代碼可以通過(guò)任何合適的介質(zhì)傳輸，包括但不限于無(wú)線(xiàn)、有線(xiàn)、光纜、RF等，或以上任何合適的組合。執行本發(fā)明操作的程序代碼可以用一種或多種編程語(yǔ)言的任意組合來(lái)編寫(xiě)，編程語(yǔ)言包括java、c++等面向對象的編程語(yǔ)言，還包括conventional procedural programming languages 一種編程語(yǔ)言，例如“c”或類(lèi)似語(yǔ)言。程序代碼可以完全在用戶(hù)的計算設備上執行，部分在用戶(hù)的設備上作為獨立軟件包執行，部分在用戶(hù)的計算設備上部分在遠程計算設備上執行，或者完全在遠程計算設備或服務(wù)器上執行以執行。在涉及遠程計算設備的情況下，遠程計算設備可以通過(guò)任何類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò )連接到用戶(hù)計算設備，包括局域網(wǎng) (lan) 或廣域網(wǎng) (wan)，或者可以連接到外部計算設備（例如，使用 Internet 服務(wù)提供商）。業(yè)務(wù)通過(guò) Internet 連接）。
　　[0098]
　　顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進(jìn)行各種更改和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。因此，如果本發(fā)明的這些修改和變化落入本發(fā)明的權利要求及其等同技術(shù)的范圍內，則本發(fā)明也收錄
這些修改和變化。
　　解決方案:關(guān)鍵詞網(wǎng)站信息采集器（信息檢索搜索引擎優(yōu)化）
　　目錄：
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　　關(guān)鍵詞信息采集
在搜索引擎框中輸入我們的關(guān)鍵詞，就會(huì )出現該網(wǎng)站的排名。關(guān)鍵詞信息采集可以采集這些排名靠前的網(wǎng)站的信息，提取網(wǎng)站在各平臺的采集明細、關(guān)鍵詞排名和建站歷史等信息，通過(guò)關(guān)鍵詞鏈接抓取，我們可以借鑒業(yè)內的頂級網(wǎng)站，也可以分析一下我們自己的關(guān)鍵詞優(yōu)化。
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