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　　采集自動(dòng)組合(優(yōu)采云采集器3，獨立的綠色軟件，穩定易用，信息采集必備之選)
　　優(yōu)采云采集器3、網(wǎng)站自動(dòng)內容更新工具，獨立綠色軟件，穩定好用，資訊必備采集。
　　【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，全天候為您提供內容更新。滿(mǎn)足長(cháng)期運行的需求，讓您擺脫繁重的工作量
　　【適用范圍廣】
　　最全能的采集軟件，支持任意類(lèi)型的網(wǎng)站采集，應用率高達99.9%，支持發(fā)布到所有類(lèi)型的網(wǎng)站 程序等您可以在不發(fā)布接口的情況下采集本地文件。
　　【你想要的信息】
　　支持信息自由組合，通過(guò)強大的數據排序功能對信息進(jìn)行深度處理，創(chuàng )造新的內容
　　【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torrent文件，只要你想要
　　【偽原創(chuàng )】
　　高速同義詞替換、隨機多詞替換、隨機段落排序，助力內容SEO
　　【無(wú)限多級頁(yè)面采集】
　　無(wú)論是垂直方向的多層頁(yè)面，平行方向的復雜頁(yè)面，還是AJAX調用的頁(yè)面，都輕松搞定采集
　　【自由擴展】
　　開(kāi)放接口模式，免費二次開(kāi)發(fā)，自定義任意功能，實(shí)現所有需求
　　軟件內置discuzX、phpwind、dedecms、wordpress、phpcms、empirecms、dongyi、joomla、pbdigg、php168、bbsxp、phpbb、dvbbs、typecho、emblog等常用系統的例子。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(影響搜索引擎排序的7大因素，唯獨一個(gè)永不被改變的算法
)
　　影響搜索引擎排名的7個(gè)因素：
　　1、域名2、模板3、內容4、主機5、外鏈6、點(diǎn)擊7、安全
　　SEO并沒(méi)有那么神秘，它只是被很多人神化了。
　　成為網(wǎng)站就是養育一個(gè)孩子。
　　搜索引擎喜歡和好人打交道，你遵循它設定的游戲規則，它就會(huì )對你好。
　　搜索引擎系統是由人開(kāi)發(fā)的，無(wú)論它多么智能，它都專(zhuān)注于人類(lèi)的智慧。懂得如何與人相處，SEO就順理成章了。
　　廢話(huà)不多說(shuō)，本次培訓主要是針對很多seoer傾向玩的：采集站（交通站、體重站）
　　一個(gè)人的精力和時(shí)間是有限的，只有借助工具，才能事半功倍。不信可以手動(dòng)寫(xiě)文章，慢慢發(fā)布文章。
　　一個(gè)網(wǎng)站，只有多了一個(gè)收錄，才會(huì )引起連鎖反應。如果一個(gè)站點(diǎn)收錄有10000個(gè)頁(yè)面，按照30%的索引概率，有3000個(gè)頁(yè)面參與排名。如果排名都在榜首，則投放3000個(gè)廣告。那是 10 站、20 站或更多，你可以拿一個(gè)計算器算一下。
　　如果你學(xué)會(huì )了計算的規則，你就會(huì )有一個(gè)目標去做，并達到你想要的結果。
　　內容相關(guān)性算法是眾多算法中唯一不變的一種！一旦更改，搜索引擎就搞砸了！
　　想一想：我找香蕉，你給我看雪梨？（這個(gè)搜索結果完全違背了用戶(hù)的搜索意圖）
　　明白了嗎？
　　
　　
　　軟件工具（持續研發(fā)）：
　　1、通用文章采集器/一機一碼
　　2、多功能排版工具/一機一碼
　　3、文件批處理器/一機一碼
　　4、優(yōu)采云采集器
　　5、文章組合工具/一機一碼
　　6、超級寫(xiě)作文章生成工具
　　7、標題中的智能分詞文章工具（自主研發(fā)）/一碼一機
　　8、相關(guān)詞自動(dòng)采集插入文章工具（自主研發(fā)）/一機一碼
　　9、BD-PC收錄索引查詢(xún)工具（自主研發(fā)）/一機一碼
　　10、BD-相關(guān)結果值采集工具（自主研發(fā)）/一機一碼
　　10、本地和服務(wù)器網(wǎng)站自動(dòng)文件同步工具（防黑招）
　　11、SG-Ask采集器（自主研發(fā)）
　　12、網(wǎng)站文章Updater（dedecms,Empire,zblog,weardpress）/一機一碼
　　部分工具界面顯示：
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　一些 網(wǎng)站 效果：
　　
　　
　　 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(關(guān)于1.一種自動(dòng)填充標記模塊的說(shuō)明及權利要求介紹)
　　1.一種自動(dòng)填充標記模塊，其特征在于它包括： 眾所周知的htm1子模塊，用于存儲生成普通HTML頁(yè)面的代碼；自動(dòng)填充語(yǔ)言子模塊，用于存儲自動(dòng)填充和/或自動(dòng)填充標記頁(yè)面提交的代碼；眾所周知的 htm1 子模塊收錄自動(dòng)填充語(yǔ)言子模塊，用于生成具有自動(dòng)填充和/或通過(guò)瀏覽器自動(dòng)提交的 HTML 頁(yè)面。
　　2、根據權利要求1所述的自動(dòng)填充標記模塊，其特征在于，所述填充語(yǔ)言子模塊為符合HTML格式的模塊。
　　3、根據權利要求2所述的自動(dòng)填寫(xiě)標記模塊，其特征在于，所述填寫(xiě)語(yǔ)言子模塊包括：表單數據單元。
　　4、根據權利要求3所述的自動(dòng)填充標記模塊，其特征在于，所述數據包括：字段單元。
　　5、根據權利要求4所述的自動(dòng)填充標記模塊，其特征在于，字段單元。
　　6、根據權利要求4所述的自動(dòng)填充標記模塊，其特征在于，所述數據單元還包括：元素數據單元。
　　7、 一種瀏覽器組件，包括已知瀏覽器，其特征在于，加載有自動(dòng)填充標記模塊的瀏覽器生成自動(dòng)填充HTML頁(yè)面，其中自動(dòng)填充標記模塊包括眾所周知的html子-模塊用于存放生成普通HTML頁(yè)面的代碼；自動(dòng)填充語(yǔ)言子模塊用于存儲標記頁(yè)面自動(dòng)填充和/或自動(dòng)提交的代碼；眾所周知的html子塊收錄自動(dòng)填充語(yǔ)言子模塊生成具有自動(dòng)填充和/或通過(guò)瀏覽器自動(dòng)提交的HTML頁(yè)面；還包括：瀏覽器，帶有自動(dòng)填充模塊，自動(dòng)填充模塊用于監控瀏覽器，分析當前瀏覽的內容。網(wǎng)頁(yè)，將用戶(hù)資料中的信息自動(dòng)填寫(xiě)到頁(yè)面中相應的表單域中，并進(jìn)行自動(dòng)提交操作；瀏覽助手還有一個(gè)用戶(hù)信息采集模塊，用于獲取用戶(hù)在頁(yè)面中輸入的信息，并保存到用戶(hù)檔案中。
　　8、根據權利要求8所述的瀏覽器組件，其特征在于，所述瀏覽輔助、自動(dòng)填表、自動(dòng)填表、表單個(gè)數、字段包括，所有的表單號還帶有瀏覽輔助和一個(gè)填充選項配置模塊，用于提供自動(dòng)提交設置選項。
　　9、如權利要求8所述的瀏覽器組件，其特征在于，所述自動(dòng)填充語(yǔ)言子模塊符合HTML格式的模塊。
　　1.根據權利要求8所述的瀏覽器組件，其特征在于，所述自動(dòng)填充語(yǔ)言子模塊包括： 表單數據單元，用于存儲各種表單數據。
　　1.根據權利要求11所述的瀏覽器組件，其特征在于，所述表單數據包括： 字段單元，用于存儲各種字段數據。
　　1.根據權利要求12所述的瀏覽器組件，其中，所述字段包括用于存儲各種字段數據的字^R單元。
　　1.根據權利要求11所述的瀏覽器組件，其特征在于，所述表單數據還包括： 元素數據單元，用于存儲各種元素數據。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(
vucf自動(dòng)發(fā)帖軟件別讓發(fā)帖占用你的時(shí)間(圖))
　　列表網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)發(fā)帖助手點(diǎn)我（2020新版）
　　列表網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)發(fā)帖助手點(diǎn)我（2020新版）vucf
　　自動(dòng)發(fā)帖軟件，別讓發(fā)帖占用你的時(shí)間
　　AiPublishing--企業(yè)信息助手：分類(lèi)問(wèn)訊臺和B2B站的通用出版信息軟件。不僅取代人工，實(shí)現全自動(dòng)發(fā)布軟件，還可以自動(dòng)切換標題、內容、圖片等。
　　軟件支持自動(dòng)隨機生成標題，自動(dòng)發(fā)帖軟件自動(dòng)插入國家城市名和任意結尾詞，標題對應內容，自動(dòng)上傳圖片，可以將無(wú)數句子組合成不同的原創(chuàng )內容，只要你發(fā)布好，秒收！自動(dòng)發(fā)帖軟件軟件可以從已設置的不同內容中隨機選擇一個(gè)內容
　　列表網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)發(fā)帖助手點(diǎn)我（2020新版）
　　
　　產(chǎn)品推廣、信息發(fā)布、自動(dòng)海報、B2B發(fā)布、自動(dòng)發(fā)布、自動(dòng)信息發(fā)布。@Software 的特色優(yōu)勢。1.軟件一個(gè)軟件可以發(fā)很多b2b站，我們是一個(gè)網(wǎng)站一個(gè)腳本，所以買(mǎi)一套軟件，不同的腳本可以處理所有的網(wǎng)站2.軟件是的，包升級。我們有一個(gè)專(zhuān)門(mén)的團隊。如果軟件無(wú)法發(fā)送，則表示他們的平臺已經(jīng)升級。此時(shí)，我們的技術(shù)會(huì )立即升級我們的腳本，我們會(huì )及時(shí)將新的腳本發(fā)送給您。3.軟件簡(jiǎn)單易用。首先，您必須了解計算機的基礎知識。只要你會(huì )打字、復制、粘貼都可以，我們的客服會(huì )教你遠程使用。確保您獲得我們的軟件，并且每個(gè)人都會(huì )使用它。4.軟件可以多開(kāi)，十多個(gè)網(wǎng)站賬號可以同時(shí)登錄和發(fā)帖。軟件小型化，不影響電腦上其他應用程序的運行，不占用電腦資源。5.軟件可以設置多區域自動(dòng)切換。很多你想不到的詞都會(huì )導致你的發(fā)布失敗。不要害怕我們的軟件內置了敏感詞批處理功能，不僅可以處理——各種新的敏感詞，還可以覆蓋一些其他更敏感的詞?？梢允謩?dòng)添加要移除的敏感詞，替換所有內容文章的敏感詞。十多個(gè)網(wǎng)站賬號可以同時(shí)登錄和發(fā)帖。軟件小型化，不影響電腦上其他應用程序的運行，不占用電腦資源。5.軟件可以設置多區域自動(dòng)切換。很多你想不到的詞都會(huì )導致你的發(fā)布失敗。不要害怕我們的軟件內置了敏感詞批處理功能，不僅可以處理——各種新的敏感詞，還可以覆蓋一些其他更敏感的詞?？梢允謩?dòng)添加要移除的敏感詞，替換所有內容文章的敏感詞。十多個(gè)網(wǎng)站賬號可以同時(shí)登錄和發(fā)帖。軟件小型化，不影響電腦上其他應用程序的運行，不占用電腦資源。5.軟件可以設置多區域自動(dòng)切換。很多你想不到的詞都會(huì )導致你的發(fā)布失敗。不要害怕我們的軟件內置了敏感詞批處理功能，不僅可以處理——各種新的敏感詞，還可以覆蓋一些其他更敏感的詞?？梢允謩?dòng)添加要移除的敏感詞，替換所有內容文章的敏感詞。并且不占用計算機資源。5.軟件可以設置多區域自動(dòng)切換。很多你想不到的詞都會(huì )導致你的發(fā)布失敗。不要害怕我們的軟件內置了敏感詞批處理功能，不僅可以處理——各種新的敏感詞，還可以覆蓋一些其他更敏感的詞?？梢允謩?dòng)添加要移除的敏感詞，替換所有內容文章的敏感詞。并且不占用計算機資源。5.軟件可以設置多區域自動(dòng)切換。很多你想不到的詞都會(huì )導致你的發(fā)布失敗。不要害怕我們的軟件內置了敏感詞批處理功能，不僅可以處理——各種新的敏感詞，還可以覆蓋一些其他更敏感的詞?？梢允謩?dòng)添加要移除的敏感詞，替換所有內容文章的敏感詞。但也涵蓋了一些其他更敏感的詞?？梢允謩?dòng)添加要移除的敏感詞，替換所有內容文章的敏感詞。但也涵蓋了一些其他更敏感的詞?？梢允謩?dòng)添加要移除的敏感詞，替換所有內容文章的敏感詞。
　　節省時(shí)間和麻煩。自動(dòng)設置產(chǎn)品圖片功能圖片有3種方式：同步采集網(wǎng)站圖片。如果你在網(wǎng)站的后臺上傳了一張圖片，點(diǎn)擊“采集相冊”自動(dòng)采集圖片到本地。你的網(wǎng)站后臺獲取URL地址，并為你要發(fā)送的產(chǎn)品拍照。在本地計算機上手動(dòng)批量導入圖片。功能強大的內容編輯軟件，內置文本編輯器，自動(dòng)識別內容提交格式是純文本還是html文本。html文本可以在軟件內部隨時(shí)進(jìn)行可視化編輯，就像網(wǎng)站的后臺操作一樣。能' 沒(méi)想到很多標題都帶有自動(dòng)合成標題功能？軟件內置批量合成標題功能，自動(dòng)批量合成數千個(gè)獨特標題。根據您的需要，配置要生成的標題模板。標題可以任意組合，常用格式為【字符1】【字符2】【字符3】，通過(guò)各種自定義組合?？梢陨a(chǎn)萬(wàn)花筒號。
　　艾發(fā)布B2B助手功能介紹：
　　一、定時(shí)發(fā)送函數
　　軟件發(fā)布信息間隔時(shí)間不規律，隨意調整間隔時(shí)間，使每?jì)蓷l信息的間隔時(shí)間不規律，定時(shí)關(guān)機功能（一般適合晚上發(fā)布信息的朋友，發(fā)布后自動(dòng)關(guān)機）。
　　二、保存配置函數
　　如果您有多個(gè)產(chǎn)品需要單獨發(fā)布，可以分別保存產(chǎn)品功能的配置。您只需要配置一次。保存配置后，稍后導入配置以加載之前的設置，省時(shí)省事。
　　三、自動(dòng)設置商品圖片功能
　　圖像有 3 個(gè)選項：
　　1、同步采集網(wǎng)站圖片。如果你在網(wǎng)站的后臺上傳了一張圖片，點(diǎn)擊“采集相冊”自動(dòng)采集圖片到本地。
　　2、你的網(wǎng)站后臺獲取URL地址，對你要發(fā)送的產(chǎn)品拍照。
　　3、從本地計算機手動(dòng)批量導入圖片。
　　四、強大的內容編輯器
　　軟件內置文本編輯器，自動(dòng)識別網(wǎng)站的內容提交格式是純文本還是html文本。html文本可以在軟件內部隨時(shí)進(jìn)行可視化編輯，就像網(wǎng)站的后臺操作一樣。
　　五、自動(dòng)合成標題功能
　　想不出很多標題？軟件內置批量合成標題功能，自動(dòng)批量合成數千個(gè)獨特標題。根據您的需要，配置要生成的標題模板。
　　標題可以任意組合。常見(jiàn)的格式是{character 1}{character 2}{character 3}。通過(guò)各種自定義組合，可以生成千變萬(wàn)化的標題。
　　六、自動(dòng)插入偽原創(chuàng ) 功能
　　為了保證每次發(fā)布的內容不重復，愛(ài)發(fā)布b2b助手有兩種格式。
　　
　　世界在不斷發(fā)展，美國的局勢也在日益惡化。持續的價(jià)差有助于提振對黃金（GOLD）的需求。Worldometers實(shí)時(shí)經(jīng)濟統計數據顯示，全球肺炎累計確診病例已超過(guò)6130萬(wàn)例，累計病例已超過(guò)143.7萬(wàn)例。美國肺炎確診病例累計超過(guò)1324萬(wàn)例，累計病例超過(guò)26.9萬(wàn)例。據《大西洋月刊》發(fā)起的追蹤美國項目公布的經(jīng)濟數據顯示，美國肺炎住院患者已達9萬(wàn)人，創(chuàng )下疫情暴發(fā)以來(lái)的最高紀錄。信息。美國累計確診病例超過(guò)1324萬(wàn)，人數超過(guò)26.9萬(wàn)。美國單日確診病例超過(guò)1200例。當地時(shí)間11月26日，美國表示最早將于下周開(kāi)始交貨。該聲明是在與駐扎在美國境外的部隊進(jìn)行視頻交流時(shí)發(fā)表的。需要指出，一線(xiàn)戰斗人員、醫務(wù)人員和老年人將率先接種疫苗。兩者都不會(huì )首先交付給美國。英國巨頭阿斯利康。美國方面表示，最早將于下周開(kāi)始交貨。該聲明是在與駐扎在美國境外的部隊進(jìn)行視頻交流時(shí)發(fā)表的。需要指出，一線(xiàn)戰斗人員、醫務(wù)人員和老年人將率先接種疫苗。兩者都不會(huì )首先交付給美國。英國巨頭阿斯利康。美國方面表示，最早將于下周開(kāi)始交貨。該聲明是在與駐扎在美國境外的部隊進(jìn)行視頻交流時(shí)發(fā)表的。需要指出，一線(xiàn)戰斗人員、醫務(wù)人員和老年人將率先接種疫苗。兩者都不會(huì )首先交付給美國。英國巨頭阿斯利康。
　　全球肺炎確診病例累計突破6354萬(wàn)例，達1例。累計病例突破147.3萬(wàn)例，達150萬(wàn)例。美國肺炎確診病例累計突破1390萬(wàn)，達10萬(wàn)，單日新增逾14萬(wàn)；累計病例數超過(guò)27.40,000，達到1,000。據《大西洋月刊》發(fā)起的追蹤美國項目公布的經(jīng)濟數據顯示，美國肺炎住院患者達到93265人，創(chuàng )疫情以來(lái)新高。當地時(shí)間11月30日，世界衛生組織（WHO）肺炎例行。世衛組織總干事譚德塞表示，疾病溯源專(zhuān)家組成員名單已經(jīng)公布，其中包括來(lái)自英國、美國等國的專(zhuān)家。世衛組織的立場(chǎng)一直很明確。研究應該以科學(xué)為基礎，世衛組織將盡一切可能了解疾病的根源。并呼吁大家在這個(gè)問(wèn)題上進(jìn)行合作。11月30日，據國內經(jīng)濟數據公布。
　　自 1 月 14 日以來(lái)的收盤(pán)價(jià)受到對美國庫存增加和需求增長(cháng)下降的擔憂(yōu)的影響。據該機構報道，本周，一群德國經(jīng)濟學(xué)家和企業(yè)家在德國對歐元提出了投訴。這將導致中德矛盾的加深。該貨幣受到德國的抨擊。德國不斷抱怨低利率正在損害德國養老金，這可能會(huì )引發(fā)親右翼情緒。據德國WeltamSonntag媒體報道，此次上訴的主要目的是決定擴大購債規模計劃和擴大QE范圍是否越權。提出投訴的經(jīng)濟學(xué)和企業(yè)家表示，該貨幣對德國資產(chǎn)的財務(wù)健康以及德國納稅人構成了無(wú)法估量的威脅，并且 2% 的貨幣目標只是一個(gè)幌子。投訴是由 Markus Kerber 發(fā)起的。Markus Kerber 是一名律師和公共財政部門(mén)。他說(shuō)，目前的貨幣是不必要的。
　　nu8lg1za 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(數據采集平臺_數據合并伴侶V208c.xls（圖解）)
　　一、采集Platform Data Merging Companion Introduction1）“采集Platform_Data Merging Companion V208c.xls”是Data采集平臺的輔助工具，其主要功能 用于數據表文件回收、數據合并、數據表版本轉換。請注意，這些函數必須在允許宏操作的環(huán)境中使用。2）合并伙伴組成：1個(gè)伴生文件，若干個(gè)文件目錄（如下圖所示） 圖11：合并伙伴組成圖二、宏在平臺中的作用1）查看狀態(tài)數據2）數據輸入3）數據匯總操作4）允許智能表操作（如：表導出/導入、表解鎖/鎖定、格式刷新、數據匯總等）三、 啟用宏操作 必須啟用宏才能在 Excel 中執行主平臺文件。啟用方法如下： 打開(kāi)Excel文件，選擇菜單打開(kāi)安全對話(huà)框，將安全級別設置為“低”。具體操作圖請參考《1.@ >4 啟動(dòng)Excel(VBA)宏運行環(huán)境》。Excel四、數據表填寫(xiě)1）打開(kāi)數據表文件，根據表項輸入數據注意：每個(gè)數據表的上半部分是版本標識，返回主目錄的鏈接，欄目描述和評論，請在輸入數據前仔細閱讀。圖25：待填單表2） 完成數據輸入后，保存文件并按規定重命名文件（部分表格） 例如：網(wǎng)絡(luò )教研室填寫(xiě)《A4-2校外實(shí)習實(shí)訓基地表（教研室）》。采集)”文件更名為：“A4-2校外實(shí)習實(shí)訓基地表（網(wǎng)絡(luò )教研室采集）”五、數據表恢復與合并1）@ >
　　4）導出合并后的數據表，在頁(yè)面選擇“導出文件”按鈕，直到出現提示，按“確定”按鈕，導出成功。圖 31：執行“導出文件”按鈕后，組合表自動(dòng)導出到“回收數據表”目錄 圖 32：“回收數據表”中的組合表“A7-1 Professional Settings Table.xls”文件目錄六、狀態(tài)數據采集解惑目前需要上報狀態(tài)數據采集平臺文件，數據指標固定，所以采集@中的數據列>不能添加平臺和減少，否則會(huì )影響數據的統計和聚合（第 10 節）。個(gè)性化數據采集 和處理可以在未來(lái)的網(wǎng)絡(luò )版本中實(shí)現。如果未上報的EXCEL文件可以在解鎖數據欄后添加或刪除。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件里面的多樣化采集功能有哪些？)
　　SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件新亮點(diǎn)：多元化采集 SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件自2012年推出以來(lái)，一直關(guān)注SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件的相關(guān)報道，一一披露了SKYCC的主要特點(diǎn)。隨著(zhù)組合營(yíng)銷(xiāo)軟件的誕生，大家除了了解它的主要特點(diǎn)外，肯定也想關(guān)注它的小亮點(diǎn)。下面分析SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件采集的多元化。我們都知道，一個(gè)好的文章對于一個(gè)網(wǎng)站關(guān)鍵詞的優(yōu)化起著(zhù)重要的作用，無(wú)論是企業(yè)推廣人員還是SEO優(yōu)化人員。但是沒(méi)時(shí)間寫(xiě)文章怎么辦，可能是因為文章太多了 需要嗎？SKYCC 多樣的采集 可以解決這些問(wèn)題。SKYCC混合營(yíng)銷(xiāo)軟件的文章添加分為3種模式（全自動(dòng)采集、半自動(dòng)采集、手動(dòng)添加）。下面介紹全自動(dòng)采集 和半自動(dòng)采集。SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件采集有兩個(gè)功能：第一個(gè)采集功能（自動(dòng)采集）采集文章功能很簡(jiǎn)單，只需要輸入自定義 關(guān)鍵詞。點(diǎn)擊“開(kāi)始搜索”，可以自動(dòng)快速采集搜索到大量的文章，包括你的關(guān)鍵詞，讓你再也不用擔心寫(xiě)文章了。第二種采集功能（半自動(dòng)采集 ) 需要一點(diǎn)程序基礎。軟件會(huì )根據你填寫(xiě)的采集規則在特定頁(yè)面批量采集文章，采集成功文章會(huì )自動(dòng)添加到“文章 管理”列表。采集或者添加完文章之后，還可以使用SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件內置的偽原創(chuàng )功能，增加文章的原創(chuàng )性質(zhì). 收錄效果大大增強。直接提高營(yíng)銷(xiāo)效果。您還可以利用SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件內置的偽原創(chuàng )功能，增加文章的原創(chuàng )性質(zhì)。收錄效果大大增強。直接提高營(yíng)銷(xiāo)效果。您還可以利用SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件內置的偽原創(chuàng )功能，增加文章的原創(chuàng )性質(zhì)。收錄效果大大增強。直接提高營(yíng)銷(xiāo)效果。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(解析SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件里面的多樣化采集功能！)
　　自2012年2月SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件上線(xiàn)以來(lái)，SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件的相關(guān)報道也一直被關(guān)注，SKYCC的主要特點(diǎn)一一披露。隨著(zhù)組合營(yíng)銷(xiāo)軟件的誕生，大家除了了解它的主要特點(diǎn)外，肯定也想關(guān)注它的小亮點(diǎn)。下面我們來(lái)分析一下SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件采集的多元化。
　　我們都知道，一個(gè)好的文章在網(wǎng)站關(guān)鍵詞的優(yōu)化中扮演著(zhù)重要的角色，無(wú)論是企業(yè)推廣人員還是SEO優(yōu)化人員。但是當我們沒(méi)有時(shí)間寫(xiě) 文章 時(shí)，我們該怎么辦，也許是因為需要的 文章 太多了？SKYCC 多樣的采集 可以解決這些問(wèn)題。SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件的文章添加分為3種模式（全自動(dòng)采集、半自動(dòng)采集、手動(dòng)添加）。下面來(lái)看看全自動(dòng)采集和半自動(dòng)采集。
　　SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件采集的功能分為兩種：
　　第一個(gè)采集函數（自動(dòng)采集）采集文章函數很簡(jiǎn)單，輸入自定義關(guān)鍵詞即可。點(diǎn)擊“開(kāi)始搜索”，可以自動(dòng)快速采集搜索到大量的文章，包括你的關(guān)鍵詞，讓你再也不用擔心寫(xiě)文章了。
　　
　　第二種采集函數（半自動(dòng)采集）需要一點(diǎn)編程基礎。軟件會(huì )根據你填寫(xiě)的采集規則在特定頁(yè)面批量采集文章，采集成功文章會(huì )自動(dòng)添加到“文章 管理”列表。
　　
　　采集或者添加文章后，也可以使用SKYCC組合營(yíng)銷(xiāo)軟件內置的偽原創(chuàng )功能，增加文章的原創(chuàng )屬性。收錄效果大大增強。直接提高營(yíng)銷(xiāo)效果。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(約束和觸發(fā)器在特殊情況下的各有優(yōu)勢。(一))
　　約束和觸發(fā)器在特殊情況下各有優(yōu)勢。觸發(fā)器的主要好處是它們可以收錄使用 Transact-SQL 代碼的復雜處理邏輯。因此，觸發(fā)器可以支持約束的所有功能；但這并不總是提供給定功能的最佳方法。實(shí)體完整性應始終通過(guò)作為 PRIMARY KEY 和 UNIQUE 約束的一部分或獨立于約束創(chuàng )建的索引在最低級別強制執行。域完整性應該通過(guò) CHECK 約束來(lái)強制執行，而參照完整性 (RI) 應該通過(guò) FOREIGN KEY 約束來(lái)強制執行，假設功能可以滿(mǎn)足應用程序的功能需求。當約束支持的功能不能滿(mǎn)足應用程序的功能需求時(shí)，觸發(fā)器非常有用。
　　例如：除非 REFERENCES 子句定義了級聯(lián)引用操作，否則 FOREIGN KEY 約束只能驗證具有與另一列中的值完全匹配的值的列值。
　　CHECK 約束只能針對邏輯表達式或同一張表中的另一列驗證列值。如果應用程序需要針對另一個(gè)表中的列驗證列值，則必須使用觸發(fā)器。約束只能通過(guò)標準系統錯誤消息傳遞錯誤消息。如果應用程序需要（或受益于）自定義信息和更復雜的錯誤處理，則必須使用觸發(fā)器。
　　觸發(fā)器可以通過(guò)數據庫中的相關(guān)表級聯(lián)更改；但是，通過(guò)級聯(lián)引用完整性約束可以更有效地執行這些更改。觸發(fā)器可以抑制或回滾違反參照完整性的更改，從而取消嘗試的數據修改。當外鍵更改并且新值與主鍵不匹配時(shí)，此類(lèi)觸發(fā)器可能會(huì )發(fā)揮作用。例如，您可以在 titleauthor.title_id 上創(chuàng )建插入觸發(fā)器，如果??新值與titles.title_id 中的值不匹配，則回滾插入。但是，通常為此目的使用外鍵。
　　如果觸發(fā)器表上存在約束，則會(huì )在 INSTEAD OF 觸發(fā)器執行之后但在 AFTER 觸發(fā)器執行之前檢查它們。如果約束被破壞，INSTEAD OF 觸發(fā)器操作將回滾并且不執行 AFTER 觸發(fā)器。
　　最后可以在視圖上創(chuàng )建觸發(fā)器嗎？在 SQL Server? 聯(lián)機叢書(shū)中，并沒(méi)有說(shuō)不能在視圖上創(chuàng )建觸發(fā)器，在語(yǔ)法解釋中指出它可以是 CREATE TRIGGER 為 ON 后的視圖。然而，情況似乎并非如此，許多專(zhuān)家還表示，不能在視圖上創(chuàng )建觸發(fā)器。我也專(zhuān)門(mén)做了個(gè)測試，是真的，不管是普通視圖還是索引視圖，都不可能在上面創(chuàng )建觸發(fā)器，是真的嗎？
　　但這并沒(méi)有什么問(wèn)題：在臨時(shí)表或系統表上創(chuàng )建觸發(fā)器時(shí)，觸發(fā)器將被拒絕。
　　深入理解FOR CREATE TRIGGER語(yǔ)句后可以跟INSERT、UPDATE、DELETE中的一種或多種，??即在其他情況下不會(huì )觸發(fā)觸發(fā)器，包括SELECT、TRUNCATE、WRITETEXT、UPDATETEXT。
　　相關(guān)內容 一個(gè)有趣的應用我們看到很多注冊系統注冊后是不能更改用戶(hù)名的，但這多是由應用決定的，如果直接打開(kāi)數據庫表更改，也可以更改其用戶(hù)名，在觸發(fā)器中使用回滾，可以巧妙的實(shí)現不能更改用戶(hù)名... 詳情 當觸發(fā)器的內部語(yǔ)句失敗... 這種情況下，之前的數據更改操作將失效。例如，當向表中插入數據時(shí)觸發(fā)觸發(fā)器，并且觸發(fā)器內部發(fā)生運行時(shí)錯誤，將返回錯誤值并拒絕之前的數據插入。不能在觸發(fā)器中使用的語(yǔ)句 大多數 T-SQL 語(yǔ)句都可以在觸發(fā)器中使用，但以下某些語(yǔ)句不能在觸發(fā)器中使用。
　　CREATE 語(yǔ)句，如：CREATE DATABASE、CREATE TABLE、CREATE INDEX 等。
　　ALTER 語(yǔ)句，如：ALTER DATABASE、ALTER TABLE、ALTER INDEX 等。
　　DROP 語(yǔ)句，如：DROP DATABASE、DROP TABLE、DROP INDEX 等。
　　DISK語(yǔ)句，如：DISK INIT、DISK RESIZE。
　　LOAD 語(yǔ)句，如：LOAD DATABASE、LOAD LOG。
　　RESTORE 語(yǔ)句，如：RESTORE DATABASE、RESTORE LOG。
　　重新配置
　　TRUNCATE TABLE 語(yǔ)句不能在 sybase 觸發(fā)器中使用！ 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(如下在流批一體的探索構建一體準實(shí)時(shí)數倉應用)
　　基于Hive的離線(xiàn)數據倉庫往往是企業(yè)大數據生產(chǎn)系統中不可或缺的一部分。Hive數據倉庫成熟度和穩定性高，但是因為離線(xiàn)，延遲非常大。在一些時(shí)延要求較高的場(chǎng)景下，需要構建基于 Flink 的實(shí)時(shí)數倉，將鏈路時(shí)延降低到秒級。但是一套離線(xiàn)數倉和一套實(shí)時(shí)數倉的架構會(huì )帶來(lái)一倍以上的資源消耗，甚至導致重復開(kāi)發(fā)。
　　我是否必須放棄現有的 Hive 數據倉庫來(lái)構建流式鏈接？不，在 Flink 的幫助下，現有的 Hive 離線(xiàn)數倉可以做到準實(shí)時(shí)。本文由 Apache Flink Committer 和阿里巴巴技術(shù)專(zhuān)家李勁松在 InfoQ 技術(shù)公開(kāi)課上的分享整理而成。文章 將分析當前離線(xiàn)實(shí)時(shí)數倉的難點(diǎn)，并詳細講解 Flink 如何解決 Hive 流審批和準實(shí)時(shí)數倉的問(wèn)題。，實(shí)現更高效、更合理的資源配置。文章大綱如下：
　　實(shí)時(shí)離線(xiàn)數倉難點(diǎn) Flink 流批融合與準實(shí)時(shí)數倉的探索與建設 實(shí)時(shí)離線(xiàn)數倉應用實(shí)踐難點(diǎn)
　　線(xiàn)下倉庫
　　
　　上圖是一個(gè)典型的離線(xiàn)數據倉庫。假設公司現在有需求。目前，公司擁有大量數據。它需要每天生成一個(gè)報表，并輸出到業(yè)務(wù)數據庫中。第一種是剛剛入庫的業(yè)務(wù)數據，大致分為兩種，一種是MySQL binlog，一種是業(yè)務(wù)系統中的業(yè)務(wù)管理。這個(gè)日志管理信息可以通過(guò)Flume等工具發(fā)送到采集，然后離線(xiàn)存儲到倉庫。那么隨著(zhù)業(yè)務(wù)越來(lái)越多，業(yè)務(wù)中的每個(gè)表都可以抽象出來(lái)。抽象的好處是更好的管理和更有效的數據重用和計算重用。因此，數據倉庫分為多層（細節層、中間層、服務(wù)層等），
　　不僅僅是HiveSQL，Hive只是靜態(tài)批量計算，業(yè)務(wù)需要每天上報，也就是說(shuō)每天都在進(jìn)行計算。在這種情況下，它將取決于調度工具和血統管理：
　　當任務(wù)非常大的時(shí)候，我們往往需要很長(cháng)時(shí)間才能得到結果，也就是我們常說(shuō)的T+1、H+1，這就是離線(xiàn)數倉的問(wèn)題。
　　第三方工具
　　
　　如前所述，離線(xiàn)數倉不僅僅是簡(jiǎn)單的 Hive 計算，它還依賴(lài)于其他第三方工具，例如：
　　無(wú)論是離線(xiàn)數倉還是第三方工具，主要的問(wèn)題其實(shí)是“慢”。如何解決慢的問(wèn)題，是時(shí)候出現實(shí)時(shí)數據倉庫了。
　　實(shí)時(shí)數據倉庫
　　
　　實(shí)時(shí)數倉其實(shí)是從 Hive+HDFS 的組合變成了 Kafka，而 ETL 的功能是通過(guò) Flink 的流處理來(lái)解決的。這個(gè)時(shí)候，調度和血緣管理就沒(méi)有問(wèn)題了。通過(guò)實(shí)時(shí)不斷的增量更新，最終輸出到業(yè)務(wù)DB。
　　雖然延遲降低了，但是這時(shí)候我們會(huì )面臨一些其他的問(wèn)題：
　　Lambda 架構
　　
　　所以這個(gè)時(shí)候很多人會(huì )選擇一套實(shí)時(shí)和一套離線(xiàn)的方式，互不干擾，根據任務(wù)是否需要遵循實(shí)時(shí)的要求來(lái)分離需求。
　　這種架構看似解決了所有問(wèn)題，但實(shí)際上帶來(lái)了很多問(wèn)題。首先，Lambda 架構將離線(xiàn)和實(shí)時(shí)分開(kāi)。他們解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題是相同的，但是兩種解決方案從同一個(gè)數據源產(chǎn)生不同的計算結果。不同層級的表結構可能不一致，當出現數據不一致時(shí)，需要對比檢查。
　　隨著(zhù)這個(gè) Lambda 架構越走越遠，開(kāi)發(fā)團隊、表結構表依賴(lài)、計算模型等可能會(huì )分離。越走越會(huì )發(fā)現成本越來(lái)越高，統一的成本也越來(lái)越大。.
　　
　　那么問(wèn)題來(lái)了，實(shí)時(shí)數倉會(huì )消耗這么大的資源，歷史數據無(wú)法保留。Lambda 架構中存在很多問(wèn)題。有哪些解決方案可以解決？
　　數據湖
　　
　　數據湖有很多優(yōu)勢。原子性使我們能夠實(shí)現準實(shí)時(shí)批流集成，并支持對現有數據的修改。不過(guò)，數據湖畢竟是新一代的數倉存儲架構，各方面都不是完美的?，F有的數據湖強烈依賴(lài) Spark（當然 Flink 也在擁抱數據湖）。將數據遷移到數據湖需要團隊考慮遷移成本和人員學(xué)習成本。
　　如果沒(méi)有這么大的遷移數據湖的決心，有沒(méi)有稍微溫和一點(diǎn)的方案來(lái)加速現有的離線(xiàn)數倉呢？
　　Flink 對批流融合的探索
　　統一元數據
　　
　　Flink 一直在不斷致力于離線(xiàn)和實(shí)時(shí)的統一，從統一元數據開(kāi)始。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是將Kafka表的元數據信息存儲在HiveMetaStore中，統一離線(xiàn)和實(shí)時(shí)表Meta。
　?。壳伴_(kāi)源的實(shí)時(shí)計算還沒(méi)有比較完善的持久化MetaStore，Hive MetaStore不僅可以保存離線(xiàn)表，還可以承擔實(shí)時(shí)計算的MetaStore能力）。
　　統一計算引擎
　　
　　元數據相同后，實(shí)時(shí)和離線(xiàn)的表結構和層次可以設計成一樣，接下來(lái)就是共享了：
　　統一數據
　　
　　分析元數據和計算引擎的統一，進(jìn)一步分析是否可以統一實(shí)時(shí)和離線(xiàn)數據，避免數據不一致，避免數據的重復存儲和重復計算。ETL計算可以統一嗎？既然實(shí)時(shí)表的設計可以和離線(xiàn)表完全一樣，那我們能不能簡(jiǎn)單的只有實(shí)時(shí)表的ETL計算，離線(xiàn)表從實(shí)時(shí)表中獲取數據呢？
　　此外，離線(xiàn)鏈路的數據準備可以通過(guò)實(shí)時(shí)鏈路加速，批量計算可以用流式輸入代替調度。
　　
　　Flink Hive/File Streaming Sink就是為了解決這個(gè)問(wèn)題，實(shí)時(shí)的Kafka表可以實(shí)時(shí)同步到對應的離線(xiàn)表：
　　這時(shí)，離線(xiàn)批量計算也可以交給實(shí)時(shí)調度。在實(shí)時(shí)任務(wù)處理中，某個(gè)機會(huì )（Partition Commit，見(jiàn)后續）會(huì )自動(dòng)調度離線(xiàn)部分任務(wù)進(jìn)行數據同步。
　　這時(shí)候實(shí)時(shí)表和離線(xiàn)表已經(jīng)基本統一了，那么問(wèn)題來(lái)了，Kafka中的表和Hive中的表可以共用一張表嗎？我的想法是，以后可能會(huì )出現以下幾種情況。在數據倉庫中定義一個(gè)表，對應Kafka和Hive+HDFS這兩個(gè)物理存儲：
　　Hive Streaming Sink 的實(shí)現
　　
　　Flink 在 1.11 之前已經(jīng)有 StreamingFileSink。在 1.11 中，它不僅將其集成到 SQL 中，還讓這個(gè) Hive Streaming Sink 像離線(xiàn)的 Hive SQL 一樣。所有業(yè)務(wù)邏輯都由 SQL 處理。處理，并帶來(lái)進(jìn)一步的增量。
　　接下來(lái)介紹Hive/File Streaming Sink，它分為兩個(gè)組件，FileWriter和PartitionCommitter：
　　
　　由于流式作業(yè)是不間斷運行的，如何設置分區提交時(shí)間，分區何時(shí)提交？
　　如果當前時(shí)間Current時(shí)間>分區產(chǎn)生的時(shí)間+commitDelay延遲，則為分區提交可以開(kāi)始的時(shí)間。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子是每小時(shí)分區。比如現在是12:00過(guò)了1分鐘，11:00+1小時(shí)的分區已經(jīng)過(guò)去了，那么可以說(shuō)11:00的分區不會(huì )再有數據了，所以我們可以提交11： 00. 劃分。（如果有LateEvent怎么辦？所以分區的提交也要求是冪等的。）
　　
　　接下來(lái)介紹分區提交的具體作用。最直接的就是寫(xiě) SuccessFile 和 Add partition 到 Hive metastore。
　　Flink 內置了對 Hive-MetaStore 和 SuccessFile 的支持。只要將“sink.partition-commit.policy.kind”配置為“metastore,success-file”，就可以在提交分區時(shí)自動(dòng)將分區添加到Hive，并寫(xiě)入SuccessFile，當添加操作完成后，分區為實(shí)際上對 Hive 可見(jiàn)。
　　自定義機制允許您自定義分區提交策略類(lèi)。這個(gè)類(lèi)的實(shí)現可以在這個(gè)分區的任務(wù)處理完成后進(jìn)行：比如觸發(fā)下游調度，統計分析，或者觸發(fā)Hive的小文件合并。（當然，觸發(fā)Hive的小文件合并，不僅需要重新開(kāi)始一個(gè)job，也不能保證一致性，Flink在后續會(huì )有進(jìn)一步的探索，在Flink jobs中會(huì )主動(dòng)完成小文件的合并）。
　　實(shí)時(shí)消費
　　
　　不僅僅是準實(shí)時(shí)的數據攝取，Flink 還帶來(lái)了維度表，將 Hive 表和流關(guān)聯(lián)起來(lái)，實(shí)時(shí)消費 Hive 表。
　　我們知道 Flink 支持通過(guò)維表關(guān)聯(lián)查詢(xún) MySQL 和 HBase，在計算中維護了一個(gè) LRU 緩存，查詢(xún) MySQL 或者 HBase 會(huì )漏掉。但是如果沒(méi)有查找功能怎么辦？數據一般都放在離線(xiàn)數據倉庫中，所以我們在業(yè)務(wù)上一般使用Hive Table來(lái)定期同步到HBase或者M(jìn)ySQL。Flink 還可以允許直接維度表與 Hive 表相關(guān)聯(lián)。當前的實(shí)現非常簡(jiǎn)單。它需要在每個(gè)并發(fā)中加載Hive表的所有數據，僅用于小表的關(guān)聯(lián)。
　　傳統的 Hive Table 只支持批量讀取和計算，但我們現在可以使用流式的方式來(lái)監控 Hive 中的分區/文件生成，即每條數據都可以實(shí)時(shí)消費。充分復用 Flink Streaming SQL 方式，可以對 HBase、MySQL、Hive Table 進(jìn)行 Join 操作，最終通過(guò) FileWriter 實(shí)時(shí)寫(xiě)入 Hive Table。
　　構建流批處理準實(shí)時(shí)數倉的應用實(shí)踐
　　
　　案例如下：通過(guò)Flume采集日志，查看Logs，計算每個(gè)年齡段的PV。這時(shí)候，我們有兩個(gè)鏈接：
　　
　　這里就是我們剛才提到的，雖然它對應兩個(gè)數據庫：realtime_db和offline_db，但是它們共享一個(gè)元數據。
　　對于 Hive 表，我們可以通過(guò) Flink SQL 提供的 Hive 方言語(yǔ)法在 Flink 中創(chuàng )建 Hive 表，然后使用 Hive 的 DDL 語(yǔ)法在 Flink 中創(chuàng )建 Hive 表。這里設置PARTITION BY day 和hour 與實(shí)時(shí)鏈接不同，因為實(shí)時(shí)鏈接沒(méi)有分區的概念。
　　如何避免表結構中的分區導致的schema差異？一個(gè)可以解決的方案是考慮引入隱藏分區的定義。Partition的字段可以是某個(gè)字段的Computed Column，也可以和實(shí)際常見(jiàn)的情況進(jìn)行比較，比如day或者hour是通過(guò)time字段計算出來(lái)的，然后是下面三個(gè)參數：
　　然后設置回默認的 Flink 方言，創(chuàng )建 Kafka 的實(shí)時(shí)表，通過(guò) insert into 將 Kafka 中的數據同步到 Hive。
　　
　　這部分是關(guān)于Kafka中的表是如何通過(guò)Dim join獲取User表的age字段的。圖中需要關(guān)注的是參數lookup.join.cache.ttl。我們會(huì )將用戶(hù)表以與廣播類(lèi)似的方式廣播到每個(gè)任務(wù)，但在此過(guò)程中可能會(huì )對 Hive 中的表進(jìn)行更新操作。，這里的1h表示數據有效期只有1小時(shí)。創(chuàng )建視圖的目的是增加 Dim Join 所需的處理時(shí)間（Dim Join 需要定義 Process 時(shí)間是一個(gè)不自然的過(guò)程，我們還將考慮如何在不破壞 SQL 語(yǔ)義的情況下簡(jiǎn)化 DimJoin 的語(yǔ)法。）
　　
　　通過(guò)實(shí)時(shí)Pipeline的方式消費Hive Table，而不是過(guò)去通過(guò)調度或者手動(dòng)觸發(fā)批處理作業(yè)，第一個(gè)參數streaming-source.enable，開(kāi)啟流處理機制，然后使用start-offset參數指定哪個(gè)分區/file 開(kāi)始消費。至此，整個(gè)流-審批-一體化準實(shí)時(shí)數倉應用基本完成。
　　未來(lái)計劃
　　Hive 在分區級別管理的 Table Format 在方便性上存在一些限制。如果是Iceberg等新的Table Format，會(huì )有更好的支持。未來(lái)，Flink 將加強以下幾個(gè)方面：
　　更多詳情，請查看 InfoQ 公開(kāi)課的完整視頻回放：
　　直播回放：基于 Flink+Hive 搭建流審批和準實(shí)時(shí)數據倉庫 | InfoQ
　　導師：
　　李勁松，信花名，阿里巴巴技術(shù)專(zhuān)家，Apache Flink Committer。從2014年開(kāi)始，一直專(zhuān)注于阿里巴巴內部的Galaxy流計算框架；2017年起開(kāi)始Flink研發(fā)，主要關(guān)注批量計算、數據結構和類(lèi)型。
　　關(guān)注我轉發(fā)本文文章，私信我“獲取資訊”，即可免費獲得價(jià)值4999元的InfoQ迷你書(shū)，點(diǎn)擊文末“了解更多”，即可前往InfoQ官網(wǎng)獲取最新資訊~ 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(采集自動(dòng)組合不同局部顏色識別原理-三棱錐自動(dòng)識別反射光強)
　　采集自動(dòng)組合不同局部顏色識別原理,"分片熱變色"這種變色方式是什么樣的通常要看亮度、顏色均勻度和反射強度來(lái)區分。根據彩色技術(shù)里面是有反光度這個(gè)概念，也就是通常所說(shuō)的光強，那么當然就能推斷出被采集材料的反射光強。這樣就可以通過(guò)添加或者減少這些材料的反射強度來(lái)大體推斷出被采集材料的反射光強。在通常的專(zhuān)業(yè)儀器中，以?xún)x器的光強與色溫不同匹配分，可以推斷出光強值。
　　從而可以推斷出顏色的冷暖變化。相對于大家都有的工作表面、大塊面料來(lái)說(shuō)，一般面料都有不同的硬度，以制定區域和規格。同時(shí)，還有完全固定的色差，在亮度區別到無(wú)色差的情況下，顏色取決于硬度、磨損等多種因素。而透明和半透明的面料則表現為不同波長(cháng)的光線(xiàn)在被面料衍射后可以產(chǎn)生顏色差異。透明面料在增加幾何光路時(shí)，顏色就會(huì )隨之發(fā)生變化。
　　所以可以根據條件分出原本沒(méi)有變化規律的波長(cháng)相同的光線(xiàn)，就能推斷出顏色變化規律。根據透明顏色不同，將被采集材料放置在不同角度范圍，便可進(jìn)行顏色的區分。三棱錐棱鏡自動(dòng)識別反射光強原理，通過(guò)棱鏡將未發(fā)光的光聚焦到不同厚度的三棱錐中的一個(gè)點(diǎn)。在邊緣銳利的地方往往高于平面光面往往低于平面光，可以大體推測出顏色的變化規律。
　　xy反射會(huì )呈現明亮度和雜色。具體白天。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(PS教程-PS制作自動(dòng)組合搭配濾鏡制作教程！)
　　采集自動(dòng)組合搭配圖層濾鏡，加字，加蓋印，內外陰影添加色彩平衡，為底色色彩添加其他濾鏡或者蒙版，為高光或者中間調添加陰影，或者高光陰影平衡突出，反向，
　　最快，
　　第一種方法，使用ps里面的圖層蒙版的方法，即，用圖層蒙版的方法，快速摳出來(lái)就好了，然后用鋼筆工具一個(gè)一個(gè)的扣就行。第二種方法，使用3dstroke，從人物四周到頭發(fā)一類(lèi)，到側邊。第三種方法，
　　用鋼筆摳下來(lái)，然后用曲線(xiàn)或者其他調整灰度即可。ps.鋼筆畫(huà)也比較容易搞，有圖層蒙版和變形工具就行。
　　用2個(gè)好東西，1個(gè)是仿制圖章，圖層樣式高反差保留這類(lèi)的，調整一下，就完事了。再一個(gè)就是矩形選框工具，也能實(shí)現。下面我們就用第一個(gè)來(lái)教你。
　　1.利用鋼筆工具選區2.閾值灰度3.反相
　　非小白，并不會(huì )摳圖，只是在網(wǎng)上瞎逛的時(shí)候學(xué)到的一種方法。第一步選一個(gè)與圖片基本差不多的，進(jìn)入ps，打開(kāi)圖片，點(diǎn)基本圖層，新建空白圖層，然后扣圖。選擇工具之前可以先找一些你喜歡的圖試試，建議用比較細膩的筆尖。然后點(diǎn)立即選擇，手柄可以向外滑動(dòng)，方便你摳出小的然后縮小的形狀。圖片下方出現的小綠色箭頭，圈出你想要扣出的形狀。
　　用鋼筆工具確定選中的地方。用直接選擇工具，下邊有一些快捷鍵，可以試一下。放大縮小要準確，不要點(diǎn)快捷鍵的位置錯了。摳圖的時(shí)候要先確定位置，再放大縮小，想要完全扣出一個(gè)地方，只需選中的圖層不放，在地方本來(lái)的位置放大縮小，在圖片上的線(xiàn)條方向放大縮小，想要摳出很多地方，這樣容易摳出很多。別點(diǎn)快捷鍵的其他地方，最后點(diǎn)確定即可。覺(jué)得畫(huà)不下去了用一個(gè)圓角矩形選區工具一點(diǎn)就搞定?；揪褪轻u紫啦。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(數據采集系統中自動(dòng)入庫設計工具的研究與實(shí)現(圖))
　　數據采集系統中自動(dòng)存儲設計工具的研究與實(shí)現 徐鵬 孫原 清華大學(xué)計算機系 E-Mail: xp{s boron y)@kcg. CS。Co-ingIlu&edu。cn ■重疊：基于web的數據采集系統中，需要處理的數據量比較大；同時(shí)，采集的數據格式需要經(jīng)常改變。因此，使用傳統的音樂(lè )方法為每個(gè)版本的系統設計自己的教學(xué)數據存儲程序往往成本高昂，開(kāi)發(fā)周期長(cháng)。需要為系統提供可視化的開(kāi)發(fā)工具。使用戶(hù)可以自定義采集中的數據模型與數據庫的對應關(guān)系，系統自動(dòng)根據用戶(hù)完成入庫操作 s 設置。本文將針對這一需求提出相應的解決方案。關(guān)磊詞：JDBc，鼓數據字典，奶b-based數據采集組合對應和在線(xiàn)發(fā)布系統，定期報告自動(dòng)數據存儲系統主要用于接收用戶(hù)在應用程序上提交的最終定期數據服務(wù)器。數據上報后，對上市公司數據進(jìn)行分類(lèi)提取，寫(xiě)入信息中心數據庫。自動(dòng)入庫系統可與定期報表數據采集系統配合使用，即在通過(guò)網(wǎng)絡(luò )將用戶(hù)報表數據寫(xiě)入數據庫的同時(shí)，對外發(fā)布所使用的數據信息基于信息模型證券交易所信息中心數據庫。, 由定期報表數據自動(dòng)入庫系統寫(xiě)入信息中心數據庫。同時(shí)進(jìn)行倉儲作業(yè)。根據信息中心的需要，可以對部分數據進(jìn)行統計處理，生成統計信息并寫(xiě)入數據庫；從而可以減輕信息中心工作人員的工作量。提高工作效率。
　　一。在線(xiàn)發(fā)布系統中基于W歌和JDBC的數據采集 本系統完全用Java語(yǔ)言編寫(xiě)，所以選擇JDBC來(lái)訪(fǎng)問(wèn)數據庫。這樣既充分利用了Java語(yǔ)言的特點(diǎn)，又保證了其他部分與數據庫的相對獨立性。圖書(shū)館。諸如數據倉庫系統之類(lèi)的應用程序在服務(wù)器上運行。與客戶(hù)端沒(méi)有直接關(guān)系，直接通過(guò)J Mingc訪(fǎng)問(wèn)數據庫。無(wú)需經(jīng)過(guò)其他層。而當AppIet之類(lèi)的瀏覽器助手要查詢(xún)和修改數據庫時(shí)。這是通過(guò)服務(wù)器上的 J8va 應用程序完成的。在這個(gè)系統中，無(wú)論是基于瀏覽器的數據采集系統。在基于瀏覽器的數據查詢(xún)系統中，小程序不直接訪(fǎng)問(wèn)數據庫，因為小程序受安全限制只能與下載的服務(wù)器建立連接。因此，只能訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器Application上的數據庫。此系統的數據庫可能與刀片服務(wù)器不在同一臺計算機上。使用Java作為Applet的中間層訪(fǎng)問(wèn)數據庫也可以提高訪(fǎng)問(wèn)效率，例如始終保持與數據庫的連接，而不是每次都重新建立連接。您還可以組織和過(guò)濾 Applet 發(fā)送的請求。再次訪(fǎng)問(wèn)數據庫。TcP 協(xié)議用于中間層的Applet 和Application 之間的通信。本系統使用JDBC訪(fǎng)問(wèn)數據庫的一般程序流程如下： 1) 加載數據庫的JDBC驅動(dòng)；2) 與數據庫建立連接：3) 創(chuàng )建Statement對象；4) 在Statement對象上執行SQL語(yǔ)句，返回Resultset對象： 5)處理ResultSet對象得到查詢(xún)結果；6) 關(guān)閉與數據庫的連接。
　　JavaApplication作為中間層的流程如下： 1) 加載數據庫的JDBc驅動(dòng)： 2) 與數據庫建立連接；3) 監聽(tīng)一個(gè)端口，等待Applet的連接；4) 與 Applet 建立連接后。接收來(lái)自 ADplet 的請求；5) 組織過(guò)濾請求形成SQL語(yǔ)句；6) 創(chuàng )建語(yǔ)句對象；7) 對Statement對象執行SQL語(yǔ)句，返回ResultSet對象；8)處理RecrultSet對象，得到查詢(xún)結果{9)將查詢(xún)結果返回給Applet；10) 斷開(kāi)與^pDlet 的連接，返回4) 再次收聽(tīng)。事實(shí)上，收到Applet的請求，訪(fǎng)問(wèn)數據庫并返回結果是由一個(gè)單獨的線(xiàn)程完成的。主線(xiàn)程繼續返回監聽(tīng)狀態(tài)。這樣的 Applic8tion 可以同時(shí)服務(wù)多個(gè) ApDlet。二。數據自動(dòng)入庫工具設計 圖E 圖1 數據庫入庫流程 在上海證券交易所年報系統中，系統對數據入庫操作的設置包括源數據庫設置、數據入庫操作設置、源數據與數據庫對應設置。tan數據集用于連接給定的數據庫，獲取數據庫中表結構的相關(guān)信息，用于系統設置。系統管理員需要填寫(xiě)或選擇的相關(guān)數據是連接數據庫的驅動(dòng)程序、數據池名稱(chēng)、用戶(hù)名和密碼，
　　數據庫對應設置用于設置數據字典與數據庫中表結構存儲的對應關(guān)系，為系統的數據倉儲功能提供了很大的靈活性。在存儲在 . 并允許數據庫管理員針對不同的報表類(lèi)型進(jìn)行修改，從而保證系統的可重用性。具體設計將在后面描述。數據庫對應關(guān)系設計完成后，即可進(jìn)行數據存儲操作。數據入庫操作也是按照管理員設置的對應關(guān)系表進(jìn)行的。用于數據存儲過(guò)程。我們可以簡(jiǎn)單地用II圖ll來(lái)表示。2. 1 數據字典和數據庫存儲對應的設計思路 在data采集系統中，用戶(hù)填報界面有很多表項，不同的表收錄子表和自定義項等.，所以有不同的倉儲操作。同一界面的表項中不同數據字段的存儲操作也不同。對于這種不一致的數據單元，我們首先根據需要確定表結構，并在數據庫中拆分一些接口表以適應不同的操作。例如，界面上的籌款表分為數據庫中的一般籌款表和詳細籌款表，以及相關(guān)的交易表和投資收益表。所以，接口表中的字段與數據庫中的字段不完全對應。同時(shí)?？紤]到系統的用戶(hù)界面因報告類(lèi)型（如年報、中期報告）、境內外情況等不同，以及相關(guān)財務(wù)計算指標的變化，系統需要很大的靈活性。
　　而對于數據庫。首先表項比較多，傳入的數據量比較大。而且這些數據的重要性比較高，應該保證數據庫中數據的基本穩定性。因此，在上交所年報系統的數據存儲操作過(guò)程中，我們提供了一個(gè)功能模塊，用于設置接口表項中的字段與數據庫表結構中的字段的對應關(guān)系。該模塊將用戶(hù)界面的數據字段映射到數據庫中字段的計算關(guān)系。這降低了兩者的耦合度。它使我們的系統更加靈活和方便。更改用戶(hù)界面條目時(shí)?；蛘咴诟臄祿熘械谋砘蜃侄螘r(shí)，對方不需要做大的改動(dòng)，只需要使用對應的關(guān)系設置工具修改存儲規則即可。對于界面上的表項中的每個(gè)字段，我們在系統中對其進(jìn)行16位編碼，以及每個(gè)字段的編碼和具體的域名。存儲在數據字典（SCDicti.nary軟件包）中，在程序中直接調用數據代碼即可獲取數據字段。這也體現了系統設計的靈活性。修改界面上的域名時(shí)，只需要修改數據字典中對應的域名，程序中代碼的調用就可以保持不變。對于數據庫中的每個(gè)域，基本上都是按照不同的接口表來(lái)保存的。例如，我們前面介紹的總表和明細表。對于不同的數據庫表，共有三個(gè)主鍵，如下： lh acridine "∞fn port awIdl "v 被稱(chēng)為 ch stare 1 (30)NOTNULLI nepo^Ye state "varch 被稱(chēng)為 (30)@ >NoTNULLl fr∞。
　　第一個(gè)數字代表表格代碼（格式為表格名稱(chēng)字段名稱(chēng)）第二個(gè)數字代表表格中的字段代碼）¨==≤:=2·5～6·7Ⅱ 圖2 界面字段和字段數據庫中的一對多關(guān)系另外，數據庫中的字段值可以是接口字段的組合，比如接口上字段的編碼。數據庫中的數據字段（兩個(gè)參數。第一位表示表代碼（格式為表名字段名）第二位表示表中的字段代碼） 3.7+3.16————Dou T qu J"· to ldA II 圖31 接口字段組合對應關(guān)系對象的計算方法 包括常用的整型、浮點(diǎn)型、字符串型等數據及其組合運算 2. 2 域對應關(guān)系及其設置在數據庫中存儲的數據表中。除了用戶(hù)輸入的年報基礎數據表外，還有一個(gè)域對應表calTable。
　　它還向用戶(hù)呈現類(lèi)似于表格的結構。首先在復選框中選擇數據庫中的一個(gè)表，該數據庫表中的所有列名將顯示在窗口的左側列中。同時(shí)，右側會(huì )顯示設置的計算方式（即與界面字段的對應關(guān)系）。）。當用戶(hù)設置或修改某個(gè)字段時(shí)，只需點(diǎn)擊右側的小按鈕，就會(huì )彈出字段選擇對話(huà)框。用戶(hù)選擇界面字段或其組合操作后，新設置的對應關(guān)系將顯示在 中。它顯示在右欄中。用戶(hù)點(diǎn)擊“應用”確定該表中字母之間的對應關(guān)系，重新進(jìn)入數據庫。然后用戶(hù)可以對下一張表進(jìn)行操作。
　　以及從 CalTable 中得到的每個(gè)表中每個(gè)字段的計算方法。對于數據庫中的基礎數據表（即用戶(hù)需要存儲在數據庫中的數據表）。分三種情況： ·該表中每個(gè)公司的記錄都是唯一的，不隨報表類(lèi)型而變化唯一表：主要是companyTable，會(huì )發(fā)生變化。因此，每次入庫。對目標執行更新操作?！?基本表格：這些表格中的數據對于每個(gè)年度或中期報告都是唯一的。但是，不同類(lèi)型的報表會(huì )有對應的不同記錄。對于這些表，每次存儲報告時(shí)都會(huì )執行一次寫(xiě)入操作?！?分表或明細表：這些表中的數據可以有多個(gè)記錄，每個(gè)年報或中期報告，因此對它們執行批量寫(xiě)入操作。針對這三種情況，系統提供了相應的數據庫操作方法來(lái)保證數據的完整性。我們可以用K圖5來(lái)說(shuō)明倉儲操作流程。Ⅱ 圖5l 數據庫入庫操作流程 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(優(yōu)采云瀏覽器不是四種數據庫)
　　優(yōu)采云瀏覽器不是普通的瀏覽器，它是一個(gè)可視化的自動(dòng)腳本采集工具軟件。該軟件可以讀寫(xiě)四種數據庫：mysql、sqlserver、sqlite和access。通過(guò)設置腳本實(shí)現自動(dòng)登錄、識別驗證碼、自動(dòng)抓取數據、自動(dòng)提交數據、點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)、下載文件、操作數據庫、收發(fā)郵件等功能。等等。還可以通過(guò)邏輯運算完成判斷、循環(huán)、跳轉等操作。軟件界面美觀(guān)簡(jiǎn)潔，使用方便，速度快，質(zhì)量高。對用戶(hù)來(lái)說(shuō)是一款非常不錯的軟件。小編推薦大家使用這款軟件！
　　【軟件特色】
　　優(yōu)采云瀏覽器是一個(gè)可視化的自動(dòng)化腳本工具。我們可以設置腳本實(shí)現自動(dòng)登錄、識別驗證碼、自動(dòng)抓取數據、自動(dòng)提交數據、點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)、下載文件、操作數據庫、收發(fā)郵件等。還可以通過(guò)邏輯運算完成判斷、循環(huán)、跳轉等操作。所有功能完全自由組合，我們可以編寫(xiě)強大而獨特的腳本來(lái)輔助我們的工作，也可以生成單獨的EXE程序進(jìn)行銷(xiāo)售
　　瀏覽器可以讀寫(xiě)mysql、sqlserver、sqlite，訪(fǎng)問(wèn)四種數據庫。您可以將任務(wù)數據放入數據庫，通過(guò)瀏覽器讀取并運行。操作完成后，使用瀏覽器將其標記為已使用。您可以在使用瀏覽器的過(guò)程中隨時(shí)使用數據庫，非常方便。
　　優(yōu)采云瀏覽器是可以幫助您自動(dòng)化操作的網(wǎng)頁(yè)。還可以制作大家制作的腳本生成程序進(jìn)行銷(xiāo)售，生成的程序可以自定義軟件名稱(chēng)
　　【編程語(yǔ)言】
　　優(yōu)采云瀏覽器的編程語(yǔ)言是C#。C#結合了VB的簡(jiǎn)單可視化操作和C++的高運行效率。它提高了開(kāi)發(fā)效率，還致力于消除可能導致嚴重后果的編程錯誤。憑借其強大的操作能力、優(yōu)雅的語(yǔ)法風(fēng)格、創(chuàng )新的語(yǔ)言特性和方便的面向組件的編程支持，已成為軟件開(kāi)發(fā)的首選語(yǔ)言。
　　需要安裝 .net 4.5：
　　【常見(jiàn)問(wèn)題】
　　1、軟件是如何獲得許可的？
　　瀏覽器為永久使用，兩年免費升級服務(wù)。軟件需要綁定機器，但可以自由更換。
　　2、沒(méi)有免費版的瀏覽器嗎？
　　優(yōu)采云瀏覽器的腳本管理器是免費使用的，用戶(hù)可以直接創(chuàng )建腳本和運行單個(gè)腳本。
　　3、項目經(jīng)理有什么特別之處？
　　項目經(jīng)理是優(yōu)采云瀏覽器的核心價(jià)值。我們的單個(gè)腳本可以獨立運行。但是我們有很多各種各樣的需求需要整合，所以我們需要一個(gè)項目經(jīng)理。
　　4、可以用來(lái)采集微博嗎？
　　是的，您可以使用瀏覽器的滾動(dòng)條設置采集瀑布式這些數據。
　　5、你能認出驗證碼嗎？
　　是的，該軟件帶有手動(dòng)編碼和各種編碼平臺。編碼結果可自動(dòng)識別并自動(dòng)輸入。
　　6、我可以通過(guò) 優(yōu)采云 瀏覽器賺錢(qián)嗎？
　　優(yōu)采云瀏覽器是可以幫助您自動(dòng)化操作的網(wǎng)頁(yè)。它還允許您出售自己制作的腳本生成程序，生成的程序可以自定義軟件名稱(chēng)。官方提供注冊服務(wù)和自動(dòng)升級。用戶(hù)只要管理腳本和服務(wù)，就可以快速賺錢(qián)。
　　7、你會(huì )操作數據庫嗎？
　　瀏覽器可以讀寫(xiě)mysql、sqlserver、sqlite，訪(fǎng)問(wèn)四種數據庫。您可以將任務(wù)數據放入數據庫，通過(guò)瀏覽器讀取并運行。操作完成后，使用瀏覽器將其標記為已使用。您可以在使用瀏覽器的過(guò)程中隨時(shí)使用數據庫，非常方便。
　　【特征】
　　可視化操作
　　操作簡(jiǎn)單，圖形化操作全可視化，無(wú)需專(zhuān)業(yè)IT人員。操作的內容就是瀏覽器處理的內容。采集比如jax和falling flow非常簡(jiǎn)單，一些js加密的數據也可以輕松獲取，不需要抓包分析。
　　定制流程
　　完全自定義 采集 進(jìn)程。打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，輸入數據，提取數據，點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)元素，操作數據庫，識別驗證碼，捕獲循環(huán)記錄，流程列表，條件判斷，完全自定義流程，采集就像積木一樣，功能免費組合。
　　自動(dòng)編碼
　　采集速度快，程序注重采集效率，頁(yè)面解析速度快，可以直接屏蔽不需要訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面或廣告，加快訪(fǎng)問(wèn)速度。
　　生成EXE
　　不僅僅是一個(gè) 采集器，而是一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)工具。不僅可以將采集數據保存到數據庫或其他地方，還可以將組發(fā)現的數據發(fā)送到每個(gè)網(wǎng)站?？梢宰鲎詣?dòng)登錄，自動(dòng)識別驗證碼，是一款萬(wàn)能瀏覽器。
　　項目管理
　　可以直接從解決方案構建單個(gè)應用程序。單個(gè)程序可以在沒(méi)有 優(yōu)采云 瀏覽器的情況下運行。官方提供軟件管理平臺，用戶(hù)可以進(jìn)行授權等管理。每個(gè)用戶(hù)都是開(kāi)發(fā)者，每個(gè)人都可以從平臺中獲利。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(ADBforPostgreSQL的CBO優(yōu)化器基于表的統計信息做出合理決策)
　　1.亞行PG介紹
　　AnalyticDB for PostgreSQL 是阿里云上的 MPP 數據倉庫服務(wù)。其內核采用PostgreSQL引擎，支持標準SQL 2003，兼容PostgreSQL/Greenplum，高度兼容Oracle語(yǔ)法生態(tài)；具有存儲計算分離、在線(xiàn)彈性平滑擴展的特點(diǎn)；支持任意維度的在線(xiàn)分析和探索，也支持高性能的離線(xiàn)數據處理；是互聯(lián)網(wǎng)、金融、證券、保險、銀行、數字政府、新零售等行業(yè)具有競爭力的數據倉庫解決方案。
　　
　　AnalyticDB for PostgreSQL采用MPP架構，實(shí)例由多個(gè)計算節點(diǎn)組成。存儲容量隨節點(diǎn)數線(xiàn)性增長(cháng)，查詢(xún)響應時(shí)間不變。
　　ADB PG 的 CBO 優(yōu)化器根據表的統計信息為查詢(xún)選擇最佳查詢(xún)計劃。本次發(fā)布的Auto Analyze功能解決了ADB PG實(shí)例在使用過(guò)程中，未能及時(shí)執行ANALYZE采集統計，導致CBO優(yōu)化器生成計劃降級，業(yè)務(wù)分析變慢的問(wèn)題。
　　2.分析重要性
　　目前的ADB PG cost-based優(yōu)化器（以下簡(jiǎn)稱(chēng)CBO）依靠我們評估一個(gè)成本值來(lái)衡量每個(gè)候選計劃的成本，成本評估依賴(lài)于采集到的統計信息。在我們看來(lái)，CBO 和統計信息之間的關(guān)系就像槍支和彈藥之間的關(guān)系。再好的槍?zhuān)绻麤](méi)有足夠的彈藥，就等于是一個(gè)不能做飯沒(méi)有飯的聰明女人。統計信息的采集是為了給CBO提供足夠的合理信息，使CBO能夠根據這些統計信息做出合理的決策。作為一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，假設我們有表 t 和 idx_t_z 如下：
　　create table t(i int , j int, z int);
create index idx_t_z on t(z);
insert into t select i, i, i from generate_series(1, 2) i; -- 1
insert into t select i, i, i from generate_series(1, 3333333) i; -- 2
insert into t select i, i, 20181218 from generate_series(1, 10) i;
　　這里的第一次插入將觸發(fā) ADB PG AutoStats 機制。這時(shí)候表t會(huì )被ANALYZEd一次，并采集相關(guān)的統計信息。然后我們使用 EXPLAN ANALYZE 執行一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢(xún)并輸出查詢(xún)的執行計劃：
　　tmp=# explain analyze select * from t where z = 20181218;
Gather Motion 3:1 (slice1; segments: 3) (cost=0.00..2.02 rows=1 width=12) (actual time=287.952..743.833 rows=10 loops=1)
-> Seq Scan on t (cost=0.00..2.02 rows=1 width=12) (actual ti me=287.428..287.430 rows=5 loops=1)
Filter: (z = 20181218)
Planning time: 1.242 ms
(slice0) Executor memory: 59K bytes.
(slice1) Executor memory: 42K bytes avg x 3 workers, 42K byt es max (seg0).
Memory used: 128000kB
Optimizer: Postgres query optimizer
Execution time: 744.675 ms
　　可以看到，由于A(yíng)NALYZE只在表t創(chuàng )建后的第一次insert時(shí)觸發(fā)，數據更新后沒(méi)有及時(shí)更新統計信息，所以?xún)?yōu)化器在看到的統計信息中記錄了表t的總行數在優(yōu)化過(guò)程中。數字是 2，使得 CBO 優(yōu)化器錯誤地認為 SeqScan 比 IndexScan 更有效。但是如果我們在這里手動(dòng)執行 ANALYZE：
　　tmp=# ANALYZE t;
ANALYZE
tmp=# explain analyze select * from t where z = 20181218;
Gather Motion 3:1 (slice1; segments: 3) (cost=0.18..8.20 rows=1 width=12) (actual time=0.429..0.439 rows=10 loops=1)
-> Index Scan using idx_t_z on t (cost=0.18..8.20 rows=1 widt h=12) (actual time=0.014..0.016 rows=5 loops=1)
Index Cond: (z = 20181218)
Planning time: 1.305 ms
(slice0) Executor memory: 92K bytes.
(slice1) Executor memory: 60K bytes avg x 3 workers, 60K byt es max (seg0).
Memory used: 128000kB
Optimizer: Postgres query optimizer
Execution time: 1.322 ms
　　可以看出，由于CBO使用了更準確的統計信息，也生成了更好的執行計劃，將查詢(xún)執行時(shí)間從700ms降低到1ms。
　　更準確的統計信息不僅可以幫助優(yōu)化器生成更高效的執行計劃；也可以讓ADB PG最近發(fā)布的多維排序得到更好的排序結果。排序效果越好，查詢(xún)加速越明顯。
　　3.AutoStats 介紹
　　如上圖，由于A(yíng)NALYZE的重要性，為了提升用戶(hù)體驗，ADB PG引入了AutoStats機制。AutoStats機制有以下三種工作模式，由配置gp_autostats_mode控制。
　　ON_NO_STATS。這意味著(zhù)在用戶(hù)執行Insert/Update/Delete等DML操作后，ADB PG會(huì )在DML之前查詢(xún)DML目標表的狀態(tài)。如果目標表在 DML 之前為空，那么在 DML 之后，ADB PG 會(huì )在同一事務(wù)內對目標表觸發(fā) ANALYZE 操作。這也是目前ADBPG在線(xiàn)的默認配置。ON_CHANGE。這意味著(zhù)在用戶(hù)執行 DML 操作后，ADB PG 將確定受此 DML 操作影響的行數。如果受影響的行數超過(guò)某個(gè)閾值，則會(huì )觸發(fā)對目標表的 ANALYZE 操作。沒(méi)有任何。這意味著(zhù)關(guān)閉 AutoStats 系統。
　　可以看出，AutoStats 僅根據最近一次 DML 操作的結果來(lái)判斷是否觸發(fā)目標表的 ANALYZE 操作，因此 AutoStats 更適合 ETL 業(yè)務(wù)。但是，隨著(zhù)ADB PG HTAP能力的提升以及與周邊生態(tài)系統鏈接的開(kāi)放，越來(lái)越多的用戶(hù)傾向于以流式方式將數據導入ADB PG，例如使用阿里云數據傳輸服務(wù)。這導致 AutoStats 變得越來(lái)越弱。從上面的例子也可以看出，AutoStats只會(huì )在第一次插入后觸發(fā)ANALYZE操作，這樣在二、的第三次插入后，表t的統計數據與實(shí)際情況完全不一致，這也是直截了當的結果是，CBO 未能生成更好的執行計劃。
　　4.介紹自動(dòng)分析
　　為此，亞行PG開(kāi)發(fā)了更適合更廣泛場(chǎng)景、對流媒體插入更友好的Auto Analyze系統。Auto Analyze會(huì )為每個(gè)表記錄自上次Analyze以來(lái)所有Insert/Update/Delete受影響行的累計值，然后根據這個(gè)累計值，結合表本身的大小，決定是否對表執行Analyze操作。桌子。此外，自動(dòng)分析將異步執行分析操作。與AutoStats在用戶(hù)業(yè)務(wù)事務(wù)中同步執行Analyze操作相比，異步Analyze執行基本對用戶(hù)業(yè)務(wù)不敏感，不會(huì )再出現Analyze操作同步執行可能導致的死亡。其他問(wèn)題，例如鎖。
　　在開(kāi)啟Auto Analyze的前提下，我們再次模擬并執行文章開(kāi)頭提到的例子。如下圖，執行第三次insert后，Auto Analyze系統也觸發(fā)了對表t的ANALYZE操作。
　　tmp=# select objid::regclass, staactionname, stasubtype from pg_stat_last_operation where objid = 't'::regclass order by statime desc;
objid | staactionname | stasubtype
-------+---------------+------------
t | ANALYZE | AUTO
t | CREATE | TABLE
(2 rows)
　　此時(shí)，用戶(hù)不再需要手動(dòng)執行 ANALYZE，還可以啟用 CBO 生成更好的執行計劃：
　　Gather Motion 3:1 (slice1; segments: 3) (cost=0.18..8.20 rows=1 width=12) (actual time=0.765..0.773 rows=10 loops=1)
-> Index Scan using idx_t_z on t (cost=0.18..8.20 rows=1 width=12) (actual time=0.013..0.015 rows=5 loops=1)
Index Cond: (z = 20181218)
Planning time: 1.034 ms
(slice0) Executor memory: 92K bytes.
(slice1) Executor memory: 60K bytes avg x 3 workers, 60K bytes max (seg0).
Memory used: 128000kB
Optimizer: Postgres query optimizer
Execution time: 1.647 ms
　　5.自動(dòng)分析實(shí)現
　　5.1 PG 自動(dòng)分析實(shí)現
　　在介紹 ADB PG Auto Analyze 的實(shí)現之前，我們先來(lái)看看 Auto Analyze 在 PostgreSQL 中是如何實(shí)現的。PostgreSQL Auto Analyze 的實(shí)現依賴(lài)于兩個(gè)組件：Statistics Collector 和 Autovacuum。其中Autovacuum組件，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是周期性的遍歷各個(gè)庫。對于庫中的每個(gè)表，根據Statistics Collector中與該表相關(guān)的統計信息，判斷是否需要對該表觸發(fā)Analyze、Vacuum等操作。Statistics Collector 組件負責采集、保存和持久化 PG 操作過(guò)程中產(chǎn)生的各種指標信息，如表的增刪改查等。Statistics Collector 采集的所有信息都存儲在內存中。當 Statistics Collector 進(jìn)程關(guān)閉時(shí)，內存中的統計信息將持久化到磁盤(pán)文件中。當 Statistics Collector 進(jìn)程啟動(dòng)時(shí)，它還會(huì )從磁盤(pán)文件中讀取先前持久化的統計信息到內存中。Statistics Collector 本身也是一個(gè) udp 服務(wù)器，監控特定的端口。當PG運行時(shí)，后端會(huì )將自己采集的metrics打包成udp消息，并在適當的時(shí)候發(fā)送給Statistics Collector。我們以PgStat_StatTabEntry中的信息采集為例來(lái)演示這個(gè)過(guò)程：Statistics Collector 本身也是一個(gè) udp 服務(wù)器，監控特定的端口。當PG運行時(shí)，后端會(huì )將自己采集的metrics打包成udp消息，并在適當的時(shí)候發(fā)送給Statistics Collector。我們以PgStat_StatTabEntry中的信息采集為例來(lái)演示這個(gè)過(guò)程：Statistics Collector 本身也是一個(gè) udp 服務(wù)器，監控特定的端口。當PG運行時(shí)，后端會(huì )將自己采集的metrics打包成udp消息，并在適當的時(shí)候發(fā)送給Statistics Collector。我們以PgStat_StatTabEntry中的信息采集為例來(lái)演示這個(gè)過(guò)程：
　　
　　pgStatTabList 指針指向的結構體等價(jià)于 LinkedList
　　, 每個(gè)后端都會(huì )將自己采集到的表級指標存儲在數組對應的PgStat_TableStatus中。
　　PgStat_TableStatus::trans 指針指向的結構體等價(jià)于 Vec
　　, 其中通過(guò)PgStat_TableXactStatus 存儲當前表在各個(gè)事務(wù)級別的統計信息。PgStat_SubXactStatus 結構體存儲了特定事務(wù)級別的所有 PgStat_TableXactStatus 結構，并存儲了事務(wù)級別中發(fā)生的所有統計信息。pgStatXactStack 始終指向與當前事務(wù)級別對應的 PgStat_SubXactStatus 結構。當后端在某個(gè)事務(wù)級別打開(kāi)表并準備執行增刪改查時(shí)，將從 pgStatTabList 指向的數組中選擇一個(gè) PgStat_TableStatus 元素并將其分配給 RelationData::pgstat_info。后來(lái)在進(jìn)行宮內節育器（插入/更新/刪除）操作時(shí)，backend 會(huì )在當前事務(wù)級別更新特定表對應的 PgStat_TableXactStatus 結構體。每當子事務(wù)提交/回滾時(shí)，該級別事務(wù)中的所有 PgStat_TableXactStatus 統計信息都將合并到父事務(wù)中。在頂級事務(wù)提交/回滾中，PgStat_TableXactStatus 的統計信息會(huì )被合并到 PgStat_TableStatus.t_counts 中。最后，每當后端進(jìn)入空閑狀態(tài)（或退出）時(shí)，pgStatTabList 中所有有效的 PgStat_TableStatus 都會(huì )被打包成一個(gè) udp 消息發(fā)送到統計采集器，然后 pgStatTabList 中的統計信息將被清除。在頂級事務(wù)提交/回滾中，PgStat_TableXactStatus 的統計信息會(huì )被合并到 PgStat_TableStatus.t_counts 中。最后，每當后端進(jìn)入空閑狀態(tài)（或退出）時(shí)，pgStatTabList 中所有有效的 PgStat_TableStatus 都會(huì )被打包成一個(gè) udp 消息發(fā)送到統計采集器，然后 pgStatTabList 中的統計信息將被清除。在頂級事務(wù)提交/回滾中，PgStat_TableXactStatus 的統計信息會(huì )被合并到 PgStat_TableStatus.t_counts 中。最后，每當后端進(jìn)入空閑狀態(tài)（或退出）時(shí)，pgStatTabList 中所有有效的 PgStat_TableStatus 都會(huì )被打包成一個(gè) udp 消息發(fā)送到統計采集器，然后 pgStatTabList 中的統計信息將被清除。
　　5.2 ADB PG 自動(dòng)分析實(shí)現
　　因此，ADB PG Auto Analyze的實(shí)現主要是采集執行Insert/Update/Delete后每個(gè)計算節點(diǎn)在各自節點(diǎn)返回的Insert/Update/Delete影響的行數，然后相加得到Insert/Update/Delete 的效果達到的總行數，然后根據PG Statistics Collector中的實(shí)踐，將此信息記錄在對應的PgStat_TableXactStatus結構體中。最后，它會(huì )在適當的時(shí)候發(fā)送到 ADB PG 主節點(diǎn)的 Statistics Collector 進(jìn)程。具體細節感興趣的同學(xué)可以參考我們在向社區貢獻ADB PG Auto Analyze時(shí)提到的Pull Request。
　　6.未來(lái)展望
　　Auto Analyze 的引入使用戶(hù)在使用 ADB PG 實(shí)例時(shí)能夠及時(shí)采集統計信息。這也讓用戶(hù)的業(yè)務(wù)分析總能得到更好的執行計劃，業(yè)務(wù)分析SQL的執行性能也不會(huì )因為統計信息過(guò)時(shí)而急劇下降。另外，在A(yíng)uto Analyze搭建的基礎設施上，結合網(wǎng)上用戶(hù)在使用ADB PG時(shí)遇到的一些問(wèn)題，我們還有下一個(gè)目標：實(shí)現Auto Vacuum功能。與Analyze 操作一樣，Vacuum 在A(yíng)DB PG 中也扮演著(zhù)重要角色。相信Auto Vacuum的推出將進(jìn)一步提升ADB PG的用戶(hù)體驗。有需要的同學(xué)可以?huà)叽a進(jìn)入釘釘群“云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版本交流群”
　　/action/joingroup?code=v1,k1,I6WT+7/8fVW7k3S2um7oHER/P+1GwLFRSqkAJdwiYso=（自動(dòng)識別二維碼） 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(
軟件特色可視化操作操作簡(jiǎn)單,完全圖形操作.使用方法)
　　
　　vg 瀏覽器是一個(gè)高速采集 瀏覽器。同時(shí)vg瀏覽器也是一款專(zhuān)業(yè)的可視化網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)腳本操作工具。它可以用作網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)瀏覽器?？奢p松設置腳本，支持自動(dòng)識別驗證碼、自動(dòng)抓取數據、自動(dòng)識別驗證碼，本網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)操作工具中的腳本可自由組合，讓您輕松營(yíng)銷(xiāo)。
　　基本介紹
　　VG瀏覽器是一個(gè)由可視化腳本驅動(dòng)的網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)運行工具。只需設置腳本即可創(chuàng )建自動(dòng)登錄、識別驗證碼、自動(dòng)抓取數據、自動(dòng)提交數據、點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)、下載文件、操作數據庫。發(fā)送和接收電子郵件等個(gè)性化實(shí)用的腳本項目。還可以使用邏輯運算來(lái)完成判斷、循環(huán)、跳轉等功能。腳本靈活且易于自由組合。無(wú)需任何編程基礎，您就可以輕松快速地編寫(xiě)強大而獨特的腳本來(lái)輔助我們的工作。生成獨立的EXE程序出售。
　　軟件特點(diǎn)
　　可視化操作
　　操作簡(jiǎn)單，完全可視化圖形操作，無(wú)需專(zhuān)業(yè)IT人員。
　　定制流程
　　采集 就像積木一樣，功能自由組合。
　　自動(dòng)編碼
　　程序注重采集的效率，頁(yè)面解析速度非?？?。
　　生成EXE
　　自動(dòng)登錄，自動(dòng)識別驗證碼，是一款通用瀏覽器。
　　指示
　　通過(guò) CSS Path 定位網(wǎng)頁(yè)元素的路徑是 VG 瀏覽器的一個(gè)非常有用的功能。選擇任何需要填寫(xiě)CSS Path規則的步驟，點(diǎn)擊內置瀏覽器的按鈕
　　點(diǎn)擊一個(gè)網(wǎng)頁(yè)元素，自動(dòng)生成該元素的CSS Path。極少數具有復雜框架的網(wǎng)頁(yè)可能無(wú)法通過(guò)內置瀏覽器生成路徑。您也可以在其他瀏覽器上復制 CSS 路徑。目前，各種多核瀏覽器都支持復制CSS Path。例如谷歌Chrome、360安全瀏覽器、360極速瀏覽器、UC瀏覽器等Chrome內核瀏覽器，可以通過(guò)按F12鍵或在頁(yè)面上右鍵選擇評論元素來(lái)選擇。
　　
　　右鍵單擊目標部分并選擇復制 CSS 路徑以將 CSS 路徑復制到剪貼板。
　　
　　在 Firefox 中，您還可以按 F12 或右鍵單擊來(lái)查看元素。顯示開(kāi)發(fā)者工具后，右擊底部節點(diǎn)，選擇“Copy Only Selector”復制CSS Path。
　　
　　
　　CSS 路徑規則與 JQuery 選擇器規則完全兼容。如果你知道如何編寫(xiě) JQuery 選擇器，你可以自己編寫(xiě) CSS Path。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(全網(wǎng)郵箱采集器(郵件采集軟件)需求郵箱
)
　　全網(wǎng)郵箱采集器（Mail 采集軟件）是一款非常實(shí)用的郵件提取工具。有沒(méi)有好用的郵箱采集軟件？全網(wǎng)郵箱采集器（郵件采集軟件）滿(mǎn)足用戶(hù)需求。全網(wǎng)郵箱采集器具有強大的搜索提取能力，支持網(wǎng)站、論壇和關(guān)鍵字搜索，您只需輸入網(wǎng)址或關(guān)鍵字，系統即刻自動(dòng)搜索提取郵箱地址，可以將搜索到的電子郵件地址保存在本地，是廣大電子郵件營(yíng)銷(xiāo)人員必不可少的工具。歡迎有需要的用戶(hù)下載使用。
　　特征：
　　1、傻瓜式 操作方法不需要專(zhuān)業(yè)知識。輸入網(wǎng)址或關(guān)鍵字，點(diǎn)擊開(kāi)始按鈕采集；
　　2、 可以快速指定只搜索某個(gè)網(wǎng)站或論壇，不訪(fǎng)問(wèn)其他網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)；
　　3、采用先進(jìn)的多線(xiàn)程技術(shù)，用戶(hù)可以自由設置線(xiàn)程數，只要你的網(wǎng)速和電腦夠快，設置5000個(gè)線(xiàn)程沒(méi)問(wèn)題；
　　4、虛擬下載技術(shù)，不會(huì )在您的電腦上下載網(wǎng)站內容；
　　5、在采集過(guò)程中，可以定時(shí)自動(dòng)更換IP，防止IP被鎖定無(wú)法操作網(wǎng)站；
　　6、 可以指定每臺服務(wù)器的最大連接數，系統會(huì )自動(dòng)平衡連接URL的分配，防止IP被攔截；
　　7、 采集狀態(tài)自動(dòng)保存。您還可以隨時(shí)中斷采集并保存工作狀態(tài)。您可以在下次打開(kāi)工作并從停止的地方繼續工作；
　　8、 自動(dòng)檢查重復郵箱和不合格郵箱并立即刪除；
　　9、 郵箱批量導入導出，支持文本、EXCEL、FOXPFO、Access、XML等常用格式；
　　10、郵箱的模糊搜索和自動(dòng)分頁(yè)，可以實(shí)現郵箱的快速分類(lèi)導出；
　　11、支持每個(gè)網(wǎng)站的最大網(wǎng)頁(yè)搜索次數參數，當達到最大次數時(shí)，不搜索該網(wǎng)站；
　　12、支持每個(gè)job的最大網(wǎng)頁(yè)搜索次數參數，達到最大次數停止工作；
　　13、支持URL收錄或排除某些關(guān)鍵字過(guò)濾條件；
　　14、 支持網(wǎng)頁(yè)內容收錄或排除某些關(guān)鍵字過(guò)濾條件；
　　15、 支持頁(yè)眉內容收錄關(guān)鍵字過(guò)濾條件，使搜索結果更加準確；
　　16、 支持URL導入，也可以指定步長(cháng)，自動(dòng)生成URL；
　　17、支持批量搜索（搜索流程），系統根據您設置的搜索流程自動(dòng)搜索；
　　18、支持動(dòng)態(tài)添加搜索內容，如果您已經(jīng)在搜索網(wǎng)站，可以繼續輸入網(wǎng)站，系統會(huì )自動(dòng)進(jìn)入隊伍并一一完成；
　　19、 可以設置水平搜索深度和垂直搜索深度；
　　20、 除了直接支持google、yahoo、baidu、bing、sogou等搜索引擎，還可以使用其他搜索引擎，也可以利用這些搜索的高級搜索功能，實(shí)現更精準的搜索;
　　21、可以提取各種類(lèi)型的郵箱，包括帶有反提取功能的網(wǎng)頁(yè)，比如用圖片代替郵箱，用'#'代替'@'，用'@'等代碼代替郵箱；
　　22、 軟件自動(dòng)檢測最新版本并自動(dòng)升級；
　　23、支持托盤(pán)操作，用戶(hù)可以同時(shí)執行其他任務(wù)；
　　24、 萬(wàn)能郵件群發(fā)工具和萬(wàn)能郵件地址驗證工具無(wú)縫集成；
　　25、多語(yǔ)言，最多支持12種語(yǔ)言；
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　　采集自動(dòng)組合(如何用程序抓不到的小程序？(組圖))
　　采集自動(dòng)組合的成品圖片：黃格子，黃格子素材，黃格子元素組合照片素材素材來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )收集整理如有侵權請聯(lián)系刪除，
　　我想說(shuō)這個(gè)要用程序怎么可能抓取下來(lái)
　　這個(gè)網(wǎng)站是完全可以抓取下來(lái)的。
　　我覺(jué)得不能，因為我有個(gè)朋友他在運營(yíng)個(gè)公眾號叫kuomaokai，里面涉及的物品都是他自己做的，他自己獨立完成一個(gè)玩具，都是他自己做的，有個(gè)妹子就找他收徒弟了，都是他自己做的，這個(gè)感覺(jué)很神奇，大家可以自己去百度下這個(gè)名字和他的公眾號，別說(shuō)一個(gè)小玩具了，好多都是根據他們自己所發(fā)布的產(chǎn)品和自己所需要的周邊來(lái)做的一些游戲，完全用程序抓不到的。
　　我前段時(shí)間做了個(gè)外賣(mài)店，會(huì )經(jīng)常用到多肉植物，所以在上買(mǎi)了一些多肉圖片網(wǎng)站的種子，然后每種都找別人要了一些帶圖片的文字版，印在包裝上或者是手機殼上，用來(lái)提醒顧客哪種多肉比較好看，然后利用一些小的美圖秀秀制作成便簽紙，這樣顧客買(mǎi)包裝要帶的多肉時(shí)就可以一個(gè)一個(gè)寫(xiě)上自己要的多肉名稱(chēng)，特別方便。
　　一般情況下只能抓取自己標題和描述里面的關(guān)鍵詞。
　　反向去抓取，比如現在大多數賣(mài)家都有小程序，小程序中都會(huì )有詳細圖片，即使沒(méi)有，店家也會(huì )后臺自己制作圖片，然后在詳情頁(yè)有需要文字描述的地方放個(gè)二維碼就可以直接掃圖。要是你完全沒(méi)有小程序，那你只能是將二維碼用圖片的形式也在圖片里面留下某一個(gè)關(guān)鍵詞。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(采集自動(dòng)組合？全國地圖？坐標？要求太少了吧？)
　　采集自動(dòng)組合？全國網(wǎng)站？全國地圖？坐標？要求太少了吧？不過(guò)是可以的。我測試過(guò)，效果還行，就是地圖太小了。推薦可以找我們，我們測試的時(shí)候基本可以滿(mǎn)足你的要求。
　　現在基本不可以了，因為需要提供更多的信息或者更精準的圖像。一般會(huì )通過(guò)gps經(jīng)緯度進(jìn)行定位，如果gps定位誤差大于20米就不能接受了。一張圖可以分為三個(gè)：三維坐標（以地球為基準，去年google展示過(guò)幾個(gè)不同區域定位精度），同時(shí)也會(huì )有幾個(gè)二維坐標信息（最小二維距離、步長(cháng)什么的）。
　　圖片這個(gè)跟攝像頭的參數設置、你的硬件性能、應用場(chǎng)景、圖片大小、使用方式，有很大關(guān)系。舉個(gè)栗子：你拿10cm寬的橫向水平視頻照一張100w像素的圖片，再把尺寸放大一百倍你會(huì )發(fā)現尺寸已經(jīng)完全不同了。
　　不是我打擊你，不是什么東西都能做到全國的。國內在做自動(dòng)組合規劃的，在目前行業(yè)內也稱(chēng)為“遠距離”探測規劃公司，只有做這個(gè)的公司才比較有實(shí)力和實(shí)力。
　　我想問(wèn)一下是怎么樣的全國？是整個(gè)國家的所有嗎？那全國是不可以實(shí)現的，這就是全國范圍內的定位服務(wù)。還是每個(gè)區域，
　　全國當然可以，但全國的計算機就那么幾臺，計算不過(guò)來(lái)。當然，那些精度不夠高的話(huà)有可能比較廢場(chǎng)，沒(méi)有實(shí)際應用價(jià)值。 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(華為諾亞開(kāi)源了一個(gè)貝葉斯優(yōu)化的庫，求解表達式未知函數的極值問(wèn)題
)
　　華為Noah開(kāi)源了一個(gè)貝葉斯優(yōu)化庫，收錄三個(gè)部分：Hebo、T-LBO、CompBO。
　　貝葉斯優(yōu)化可以說(shuō)是一種黑盒優(yōu)化算法，用于求解表達式未知函數的極值問(wèn)題。由于其強大的樣本有效性，近年來(lái)得到了廣泛的應用。研究人員可以用更少的迭代次數獲得更好的結果，因此可用于機器學(xué)習模型算法的參數調整。
　　近日，華為Noah開(kāi)源了一個(gè)新的貝葉斯優(yōu)化庫，可用于低維和高維領(lǐng)域的貝葉斯優(yōu)化，主要包括：
　　
　　項目地址：
　　何波
　　
　　Hebo算法是華為諾亞方舟決策與推理（DMnR）實(shí)驗室開(kāi)發(fā)的貝葉斯優(yōu)化庫。該算法擊敗英偉達、IBM、Jetbrain等，以93.519分獲得NeurIPS 2020人工智能?chē)H峰會(huì )黑盒優(yōu)化大賽冠軍。
　　HEBO是與前5名競爭者差異最大的算法，以非常大的優(yōu)勢獲勝。以下為比賽結果截圖：
　　
　　完整名單：
　　T-LBO 算法
　　算法來(lái)自論文《High-Dimensional Bayesian Optimization with Variational Autoencoders and Deep Metric Learning》，全42頁(yè)，研究員來(lái)自華為諾亞方舟實(shí)驗室。
　　
　　論文地址：
　　研究人員提出了一種基于深度度量學(xué)習的方法，使用變分自編碼器 (VAE) 在高維結構化空間中執行貝葉斯優(yōu)化。通過(guò)擴展監督深度度量學(xué)習的思想，他們解決了高維 VAE 貝葉斯優(yōu)化中一個(gè)長(cháng)期存在的問(wèn)題，即如何將判別隱式空間實(shí)現為歸納偏置。重要的是，研究人員僅使用先前工作中 1% 的標記數據就實(shí)現了這種歸納偏差，證明了所提出方法的面向樣本的效率。
　　在實(shí)驗中，研究人員在現實(shí)世界的高維黑盒優(yōu)化問(wèn)題（包括屬性引導分子生成）上展示了 SOTA 結果。他們希望本文中的結果可以作為實(shí)現高效和高維貝葉斯優(yōu)化的指導原則。
　　
　　使用組合優(yōu)化器進(jìn)行貝葉斯優(yōu)化 (CompBO)
　　這是一篇發(fā)表在機器學(xué)習研究期刊JMLR 2021上的論文，題目是“Are We Forgetting about Compositional Optimisers in Bayesian Optimisation?”，共78頁(yè)。研究員來(lái)自華為英國研發(fā)中心。
　　
　　貝葉斯優(yōu)化為全局優(yōu)化提供了一種面向樣本的高效方法。在這個(gè)框架中，獲取函數的最大化是決定性能的關(guān)鍵因素。但是，由于采集函數往往是非凸的，因此不容易優(yōu)化，使其最大化變得復雜。
　　這篇華為論文對采集函數最大化的方法進(jìn)行了全面的實(shí)證研究。此外，通過(guò)為流行的采集函數推導出一種新的但數學(xué)上等效的組合形式，研究人員將采集函數的最大化任務(wù)重新定義為組合優(yōu)化問(wèn)題，可以獲得大量該領(lǐng)域的文獻從中受益。他們特別強調了采集函數最大化組合方法在3,958個(gè)獨立實(shí)驗中的經(jīng)驗優(yōu)勢，其中包括組合優(yōu)化任務(wù)和貝葉斯任務(wù)。
　　鑒于采集函數最大化方法的通用性，研究人員認為組合優(yōu)化器的使用可以在當前貝葉斯優(yōu)化應用的所有領(lǐng)域實(shí)現性能提升。
　　 查看全部

　　采集自動(dòng)組合(
【Allegro】波蘭本土排名第一的電商平臺——Allegro)
　　
　　根據 Lengow France 的調查數據，波蘭排名第一的電子商務(wù)平臺 Allegro 目前在波蘭擁有 1400 萬(wàn)月活躍用戶(hù)，每月訪(fǎng)問(wèn) 1. 650 億次，并創(chuàng )建 20 億頁(yè)面。瀏覽量方面，波蘭市場(chǎng)正以每年22.6%的驚人增長(cháng)率成為東歐最大的電子商務(wù)平臺，被譽(yù)為波蘭版的eBay。
　　由于該平臺近兩年才開(kāi)始吸引中國賣(mài)家，競爭相對較小，是一個(gè)很有發(fā)展前景的平臺；然而，一些賣(mài)家開(kāi)始發(fā)現，隨著(zhù)訂單數量的增加，門(mén)店數量增加，需要管理的產(chǎn)品數量也隨之增加。這個(gè)時(shí)候直接在平臺上操作會(huì )比較麻煩，可以用ERP來(lái)管理和發(fā)布大宗店鋪的產(chǎn)品。
　　“51Selling”ERP主要利用Allegro平臺的批量采集、批量發(fā)布、數據移動(dòng)、變種自動(dòng)合并、在售產(chǎn)品管理等功能，形成閉環(huán)、一體化的界面操作，可輕松實(shí)現產(chǎn)品的批量管理和采用更簡(jiǎn)潔的發(fā)布等多種功能操作方式，免費體驗。以下是發(fā)布模塊的操作說(shuō)明：
　　一、采集
產(chǎn)品：
　　
　?、龠M(jìn)入采集
箱頁(yè)面后，安裝相應的采集
插件；
　　
　?、诎凑瞻惭b教程完成插件安裝；
　　
　?、墼贏(yíng)llegro平臺選擇您要采集
的產(chǎn)品，在右鍵頁(yè)面選擇“采集
該產(chǎn)品”，將對應的產(chǎn)品采集
到ERP系統中；
　　
　?、懿杉降腅RP可以通過(guò)領(lǐng)取并快速上架的方式發(fā)布在A(yíng)llegro上；
　　二、添加產(chǎn)品：
　　
　?、葸M(jìn)入界面后，選擇“Allegro Products”模塊，點(diǎn)擊“Publication”打開(kāi)對應的發(fā)布頁(yè)面；
　?、?點(diǎn)擊【添加】按鈕，打開(kāi)“添加產(chǎn)品”窗口；根據平臺分類(lèi)自動(dòng)展開(kāi)對應分類(lèi)填寫(xiě)屬性，填寫(xiě)方便快捷；
　　
　?、叨鄬傩栽O置：可添加多個(gè)變體（子SKU），并可自動(dòng)合并變體進(jìn)行發(fā)布操作；
　?、噙@些物流/售后模塊數據可以通過(guò)設置相應的模板一鍵填寫(xiě)，方便快捷；
　　三、多店鋪發(fā)布的產(chǎn)品副本
　　
　?、釓椭疲嚎梢詮椭贫鄠€(gè)產(chǎn)品，在多個(gè)店鋪進(jìn)行批量發(fā)布操作；
　　四、批量發(fā)布/發(fā)布
　　
　?、馀堪l(fā)布：可以對新增產(chǎn)品進(jìn)行批量發(fā)布/發(fā)布操作；發(fā)布成功后，您可以在銷(xiāo)售頁(yè)面查看相應的產(chǎn)品發(fā)布狀態(tài)，并修改相應的在線(xiàn)數據；
　　ERP 網(wǎng)址：. /用戶(hù)登錄 查看全部