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　　解決方案:免規則采集器列表算法工程師實(shí)習算法(組圖)
　　免規則采集器列表算法工程師實(shí)習算法工程師算法工程師ai算法工程師deeplearning-pc端機器學(xué)習工程師人工智能算法工程師nlp算法工程師svm算法工程師lstm算法工程師推薦算法工程師數據挖掘工程師計算機視覺(jué)算法工程師機器學(xué)習算法工程師大數據算法工程師機器學(xué)習工程師數據結構工程師移動(dòng)端算法工程師。
　　以下是我的朋友寫(xiě)的一個(gè)問(wèn)答，前半部分是非自帶編程方向工程師，后半部分是編程方向算法工程師。
　　
　　基礎學(xué)科的計算機+數學(xué)是基礎，最好在編程和實(shí)踐中積累數學(xué)基礎。
　　數學(xué)，編程，概率論，積分變換，矩陣運算，矩陣分解，python/r/java/php，最好基礎的數學(xué)知識是，代數，群表示，高等數學(xué)。
　　數學(xué)是最基礎的知識，
　　
　　數學(xué)學(xué)好，不是一個(gè)數學(xué)問(wèn)題的解決，是基礎常用數學(xué)知識，學(xué)習和掌握各個(gè)數學(xué)應用的知識框架和框架思想。像數理統計，復變函數，數值分析應該是最基礎最重要的數學(xué)基礎。線(xiàn)性代數，微積分，幾何基礎，計算機體系結構其實(shí)也是為應用服務(wù)的。
　　編程就是實(shí)踐，
　　首先你得有語(yǔ)言基礎，熟悉java，c，c++其次數學(xué)知識，矩陣線(xiàn)性變換，微積分，隨機數學(xué)，概率論數學(xué)好只是完成硬編程的第一步，你還要有強大的軟編程能力，能在滿(mǎn)屏代碼的情況下開(kāi)發(fā)出一個(gè)能用的程序，能寫(xiě)出一個(gè)好的，直觀(guān)易懂的，而不是晦澀難懂的，最后才是優(yōu)秀的代碼，優(yōu)秀的性能。高效的框架， 查看全部

　　最新版:織夢(mèng)CMS仿站：列表頁(yè)的完整調用
　　來(lái)自列表頁(yè)面的完整調用
　　1.采集
列表頁(yè)面模板
　　2.將采集到的模板文件放入模板文件夾（D:phpstudy_proWWWscsw empletsscsw）
　　3、用編輯器打開(kāi)list_article.htm文件（這是織夢(mèng)默認的模板路徑）
　　4.替換tkd
　　5.替換css、js、圖片路徑(ctrl+h)
　　css/ 替換為：{dede:global.cfg_templets_skin/}/css/
　　js/ 替換為：{dede:global.cfg_templets_skin/}/js/
　　
　　images/ 替換為：{dede:global.cfg_templets_skin/}/images/
　　6.查找頁(yè)眉頁(yè)腳代碼，刪除替換頁(yè)眉頁(yè)腳公調用標簽
　　{dede:include filename='head.htm'/}
　　7. 新建左通知呼叫文件left.htm。
　　8、在左側找到公告的調用代碼，將其刪除，替換為{dede:include filename=left.htm'/}
　　9.替換當前列名和當前列位置
　　列名：{dede:field name='typename'/}
　　
　　當前位置：{dede:field name='position'/}
　　10.查找新聞列表代碼標簽刪除并保留一個(gè)
　　11.進(jìn)行列表頁(yè)新聞?wù){用
　　四川商務(wù)職業(yè)學(xué)院2020年普通高等教育高等職業(yè)教育個(gè)人招生規定2020-02-22原內容替換為：{dede:list row='15' pagesize='15' titlelen='100'} [field :title/ ][field:pubdate function=MyDate('Ymd',@me)/]{/dede:list}
　　12.分頁(yè)標簽的更換
　　以業(yè)務(wù)為例替換：
　　替換為：（使用css美化調用的分頁(yè)標簽）
　　解決方案:文章翻譯AI改寫(xiě)-批量翻譯AI改寫(xiě)器-免費翻譯AI改寫(xiě)器
　　日文翻譯員將我們的日文文件批量翻譯成我們需要的語(yǔ)言。它不僅支持將日語(yǔ)翻譯成中文，還支持將日語(yǔ)翻譯成德語(yǔ)、法語(yǔ)、俄語(yǔ)等多種語(yǔ)言。日語(yǔ)翻譯器連接到谷歌和許多其他語(yǔ)言。翻譯平臺擁有多個(gè)語(yǔ)言庫，支持語(yǔ)言間互譯。
　　日文翻譯器支持在線(xiàn)文章采集翻譯，也支持本地文檔的批量翻譯。在線(xiàn)文章也可以通過(guò)日文翻譯器批量下載到我們本地進(jìn)行批量翻譯。翻譯完成后，可以進(jìn)行批量編輯，實(shí)現文章素材的批量創(chuàng )建。批量編輯可通過(guò)標題前綴和后綴、敏感詞刪除、同義詞替換、按頻率插入圖片、圖片水印編輯等，實(shí)現翻譯文章的高原創(chuàng )性。
　　日文翻譯器支持整篇文檔的翻譯。通過(guò)讀取同一文件夾下的文檔，可以智能批量翻譯多種語(yǔ)言 并導出我們指定目錄文件夾。如圖所示，我們可以在網(wǎng)站建設中應用日語(yǔ)翻譯人員來(lái)建設我們的多語(yǔ)言網(wǎng)站。
　　
　　除此之外，我們還應該避免在描述中使用模糊的術(shù)語(yǔ)?；蛘?，我們應該非常重視為我們網(wǎng)站上的每個(gè)頁(yè)面制作獨特的元描述，確保它不超過(guò) 160 個(gè)字符。在開(kāi)發(fā)對 SEO 友好的元描述時(shí)，請記住以下幾點(diǎn)：
　　請務(wù)必使用適當的關(guān)鍵字查找器仔細選擇您的關(guān)鍵字。確保我們不會(huì )在不考慮上下文含義的情況下在描述中過(guò)度使用關(guān)鍵字。我們選擇的關(guān)鍵詞應該仔細選擇以保持相關(guān)性，而不用擔心 SERP 中的關(guān)鍵詞堆砌。
　　描述不超過(guò)160個(gè)字符；否則，它可能會(huì )被 Google 自動(dòng)丟棄。創(chuàng )建有說(shuō)服力的廣告文案，吸引讀者選擇我們的移動(dòng)橫幅廣告而不是其他廣告。在開(kāi)發(fā)消費者角色時(shí)，我們應該考慮客戶(hù)通常如何查看標題標簽、URL 和元描述，以確定他們是否想訪(fǎng)問(wèn)我們的網(wǎng)站。因此，我們應該確保設置每個(gè)元素以最大化 SERP 上的結果。
　　
　　在我們的內容中添加圖像、視頻和圖形 使我們的網(wǎng)站內容看起來(lái)更具吸引力的最有效方法之一是在我們的博客中嵌入圖像、視頻或其他媒體。通過(guò)這樣做，我們將在文本中添加一些中斷，這將增強 Google 理解我們的意思的能力。
　　一個(gè)很好的例子是帶有描述通信過(guò)程中特定步驟的標題的圖像。另一種選擇是使用演示過(guò)程的視頻或我們執行任務(wù)的視頻，從而引導讀者完成整個(gè)過(guò)程。
　　在我們的交流中使用圖像來(lái)傳達情感。如果我們通過(guò)我們的網(wǎng)站有視覺(jué)證據來(lái)支持我們的主張，請務(wù)必將其包括在內。為了將其付諸實(shí)踐，在嘗試促進(jìn)我們的網(wǎng)站設計工作時(shí)，幾個(gè)徽標設計概念可以作為視覺(jué)證明。我們可以使用它們來(lái)建立任何主題的可信度，使我們能夠將任何視覺(jué)材料整合到我們的網(wǎng)站中。 查看全部

　　解決方案:中國地圖格式國內地圖矢量（autocad軟件）格式：免規則采集器列表
　　免規則采集器列表算法簡(jiǎn)介基本概念電子地圖是人類(lèi)智慧的結晶，表現不同國家不同民族之間的生活形態(tài)，用戶(hù)可以觀(guān)察、比較、溝通、評估。地圖信息的制作方法有天地圖編碼法、基于柵格和基于三維測繪法。針對各國地圖的算法有不同的，針對中國的地圖包括一維、二維、三維、放大、縮小算法。列表方式的傳遞采集器輸入要推送的地圖目標，軟件根據判斷方式和策略自動(dòng)推送最適合目標地的地圖。
　　
　　地圖大小可以通過(guò)kdtracking策略調整：ags國內射程越遠的地圖實(shí)際制圖大小相對越大。ind440國內射程越遠的地圖實(shí)際制圖大小相對越小。資源置換在client地圖的識別分析器中使用ags-id地圖識別器作為訪(fǎng)問(wèn)目標區域，如有資源置換要求，則使用多個(gè)scanner對同一地圖進(jìn)行機器訪(fǎng)問(wèn)并完成資源置換。
　　feigc地圖在client地圖識別算法階段根據不同的地圖格式采用feigc認證方式來(lái)區分收費區域和非收費區域。同一地圖scanner采用相同的client地圖映射，根據算法不同，同一scanner地圖映射可以存在多個(gè)不同地圖格式。繪制采集器：輸入要推送的地圖目標的圖層信息和目標屬性，自動(dòng)推送相應圖層并且根據傳輸的實(shí)際情況，將不同的地圖圖層進(jìn)行過(guò)濾。
　　
　　注意事項地圖目標簡(jiǎn)單：只有一個(gè)圖層。非偏遠地區分隔單獨一個(gè)圖層。非沿海地區支持點(diǎn)圖層。部分特殊圖層不支持點(diǎn)圖層。地圖格式：國內主流地圖格式：矢量（autocad軟件主要采用）、柵格（autocad軟件主要采用）、其他，下面分別對應autocad、mapbox等。中國地圖格式國內地圖格式：autocad；mapbox；eps；reg;bmp；esri廠(chǎng)家主流的分辨率是2.5m，無(wú)圖層，無(wú)映射，點(diǎn)信息采用2*254的灰度點(diǎn)集。
　　每個(gè)地圖的二維數據格式采用dwg格式，三維數據格式采用hds格式，每個(gè)地圖的六維數據格式采用arcgis格式。分辨率：2.5m的dwg圖形的分辨率約等于254像素，3.5m的dwg圖形的分辨率約等于308像素。點(diǎn)：dwg格式為：reg開(kāi)頭的二進(jìn)制地圖編碼，ds開(kāi)頭的二進(jìn)制地圖編碼；hds格式為：如excel中的data3dx或ds3dx-pre等格式。
　　透明度：圖層0為透明；圖層2為不透明。如地圖采用點(diǎn)集投影方式，則reg為2，ds為5；ds為1：常見(jiàn)布局：1行1列0比例尺3d&2d,1:1.2：1.0比例尺1:1.00比例尺小于1024：小于255：0比例尺小于5000：大于5000以上：其他圖層名如果發(fā)生改變，對應投影比例尺的比例尺即是發(fā)生改變。變量名：對應地圖數據層不同方案，如特殊圖層ds為1時(shí)采用esri系列產(chǎn)品；變量名請與廠(chǎng)家對應廠(chǎng)家對。 查看全部

　　解決方案:如何使用GooSeeker的數據diy來(lái)采集京東的商品列表頁(yè)
　　首先，我們下載GS瀏覽器后，訪(fǎng)問(wèn)瀏覽器中的數據DIY頁(yè)面，在電子商務(wù)類(lèi)別下選擇 ，然后選擇產(chǎn)品列表頁(yè)面。
　　選擇分類(lèi)后，我們可以看到下面會(huì )有一個(gè)示例頁(yè)面，首先打開(kāi)示例頁(yè)面的鏈接和需要采集
的網(wǎng)頁(yè)鏈接
　　
　　對比一下，看網(wǎng)頁(yè)的結構是否一致，如果相同，可以直接將需要采集的網(wǎng)頁(yè)鏈接添加到上面的文本框中，選擇采集的頁(yè)數直接點(diǎn)擊獲取數據。
　　點(diǎn)擊
　　獲取數據會(huì )跳轉到此頁(yè)面，然后我們點(diǎn)擊開(kāi)始采集，
　　會(huì )自動(dòng)打開(kāi)兩個(gè)爬蟲(chóng)群窗口開(kāi)始采集數據，從采集狀態(tài)，我們可以看到當前的采集狀態(tài)。
　　
　　采集
后完成后，采集
　　狀態(tài)將變?yōu)榫G色的已采集
，然后我們可以直接點(diǎn)擊打包數據來(lái)打包采集到的數據。
　　解決方案:關(guān)鍵詞優(yōu)化推廣工具-百度關(guān)鍵詞規劃工具
　　要進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化，
　　基本上使用一些工具來(lái)輔助，比如站長(cháng)工具，可以查詢(xún)關(guān)鍵詞排名，查看網(wǎng)站權重和預估流量等，那么網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化工具有哪些呢？讓我們來(lái)看看SEO知識網(wǎng)絡(luò )。
　　1. 網(wǎng)站站長(cháng)工具站長(cháng)
　　
　　工具目前最常用的有三種：5118、愛(ài)站、站長(cháng)首頁(yè)，里面有很多功能，比如關(guān)鍵詞查詢(xún)、關(guān)鍵詞挖掘、友情鏈接查詢(xún)、SEO報告等，讓站長(cháng)直觀(guān)地看到當前網(wǎng)站優(yōu)化情況，關(guān)鍵詞排名是上升還是下降。
　　2. 百度指數
　　百度指數可以看到關(guān)鍵詞指數、關(guān)鍵詞流量波動(dòng)、哪些地區人氣較高、搜索者數量等，有助于站長(cháng)有針對性地布局關(guān)鍵詞、優(yōu)化區域詞匯等。
　　3. 百度統計
　　百度統計可以讓站長(cháng)看到用戶(hù)對網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)情況，分析、調整和優(yōu)化用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)，改善用戶(hù)體驗，增加用戶(hù)停留時(shí)間，降低跳出率，讓搜索引擎更信任網(wǎng)站，獲得更好的排名。
　　
　　4. 站長(cháng)平臺大多數站長(cháng)
　　使用站長(cháng)平臺，主要通過(guò)利用其鏈接提交功能，主動(dòng)提交，自動(dòng)提交，XML站點(diǎn)地圖綁定，提高網(wǎng)站頁(yè)面被搜索引擎蜘蛛抓取的概率，提高網(wǎng)站的索引和排名。
　　以上就是“網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化工具有哪些”的相關(guān)介紹，希望對大家有所幫助。SEO知識網(wǎng)會(huì )不定期更新網(wǎng)站建設、SEO優(yōu)化、SEO工具、SEO外包、網(wǎng)站優(yōu)化方案、網(wǎng)絡(luò )推廣等方面的知識，供您參考、了解，如果您還想了解更多的SEO優(yōu)化知識，可以關(guān)注和采集
我們的SEO知識網(wǎng)。 查看全部

　　解決方案:基于簡(jiǎn)單協(xié)同過(guò)濾推薦算法職位推薦系統
　　基于簡(jiǎn)單協(xié)同過(guò)濾推薦算法的職位推薦系統。篇幅比較大，需要分幾個(gè)博客
　　文章目錄第一部分 1 爬蟲(chóng)方面（我的項目也叫信息采集器）
　　前言
　　使用python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)爬取51job網(wǎng)站。爬取的數據被清洗并入庫。然后通過(guò)python的django web框架搭建一個(gè)小網(wǎng)站，展示職位信息。對于注冊的用戶(hù)行為信息，通過(guò)簡(jiǎn)單的協(xié)同過(guò)濾推薦算法計算用戶(hù)相似度。根據用戶(hù)相似度推薦相似用戶(hù)的職位信息。
　　1、用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)爬取51job網(wǎng)站
　　爬取的數據存儲在數據庫中。這個(gè)項目有這樣一個(gè)功能：就是讓管理員選擇一個(gè)大廠(chǎng)的名字，爬取對應的名字去51job上下載位置。即管理員選擇名稱(chēng)，然后點(diǎn)擊采集按鈕開(kāi)始爬取數據。圖片示例如下。我的前端設計很丑。對不起
　　最終爬取數據存儲展示
　　2. 信息采集
器
　　第三方庫：
　　#信息采集器，負責采集招聘信息
import requests
import re
import random
from multiprocessing import Pool
from .models import workdeilts,company
from lxml import etree
import time
from django.shortcuts import render,redirect
　　2. 爬行動(dòng)物
　　本來(lái)想爬boss的，但是技術(shù)有限。模擬登錄后，我用的是自己賬號的session。老板只給了我爬取5頁(yè)左右的機會(huì )，試過(guò)其他賬號的session也是一樣。無(wú)法解決反爬boss，放棄爬boss。爬取51job后，51job職位等都是json格式的。還是比較簡(jiǎn)單的。然后深度爬蟲(chóng)根據職位的url，爬取職位的完整信息。由于爬蟲(chóng)的時(shí)效性，這個(gè)系統還是會(huì )在2021年3月和4月測試生效，下面是我最初的爬取方式。
　　深度爬取，找url，爬取，爬下有用的信息，這里忍不住吐槽一下，這種格式太不規范了。有些是 p 標簽，有些是 li 標簽。反正嵌套很亂。
　　**代碼貼在下面，由于我是在網(wǎng)上做的，可能不能直接復制粘貼。明白就好。我會(huì )把我的項目掛在博客上，需要拿起來(lái)。
　　# 爬取51job
headers = {
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
"Cache-Control": "max-age=0",
"Connection": "keep-alive",
"Cookie": "guid=8766426d6a6e7cb73f5784127814feeb; nsearch=jobarea%3D%26%7C%26ord_field%3D%26%7C%26recentSearch0%3D%26%7C%26recentSearch1%3D%26%7C%26recentSearch2%3D%26%7C%26recentSearch3%3D%26%7C%26recentSearch4%3D%26%7C%26collapse_expansion%3D; __guid=212605071.4274319711180497400.1594717185324.2678; _ujz=MTg3NTgzNTU3MA%3D%3D; ps=needv%3D0; 51job=cuid%3D187583557%26%7C%26cusername%3Demail_20210320_d7612b93%26%7C%26cpassword%3D%26%7C%26cname%3D%25C0%25B2%25C0%25B2%25C0%25B2%26%7C%26cemail%3D1283062150%2540qq.com%26%7C%26cemailstatus%3D0%26%7C%26cnickname%3D%26%7C%26ccry%3D.0v0O9eWnGAtg%26%7C%26cconfirmkey%3D12a4WxI%252FuvU0Y%26%7C%26cautologin%3D1%26%7C%26cenglish%3D0%26%7C%26sex%3D0%26%7C%26cnamekey%3D1246IFugsIKHc%26%7C%26to%3D08ee79b7343b47f6629abf87204ca02160686738%26%7C%26; adv=adsnew%3D0%26%7C%26adsnum%3D4858120%26%7C%26adsresume%3D1%26%7C%26adsfrom%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.so.com%252Fs%253Fq%253D51job%2525E5%252589%25258D%2525E7%2525A8%25258B%2525E6%252597%2525A0%2525E5%2525BF%2525A7%2525E7%2525BD%252591%2526src%253Dsrp_suggst_revise%2526fr%253D360se7_addr%2526psid%253Dcff8a6a527fbe2af36a5885576c3039a%2526eci%253D%2526nlpv%253Dtest_dt_61%26%7C%26ad_logid_url%3Dhttps%253A%252F%252Ftrace.51job.com%252Ftrace.php%253Fadsnum%253D4858120%2526ajp%253DaHR0cHM6Ly9ta3QuNTFqb2IuY29tL3RnL3NlbS9MUF8yMDIwXzEuaHRtbD9mcm9tPTM2MGFk%2526k%253D7d16490a53bc7f778963fbe04432456c%2526qhclickid%253D38a22d9fefae38b3%26%7C%26; search=jobarea%7E%60000000%7C%21ord_field%7E%600%7C%21recentSearch0%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FA%BF%AA%B7%A2%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch1%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA01%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FApython%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch2%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FApython%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch3%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA01%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FA%BF%AA%B7%A2%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21recentSearch4%7E%60000000%A1%FB%A1%FA000000%A1%FB%A1%FA0000%A1%FB%A1%FA00%A1%FB%A1%FA01%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA9%A1%FB%A1%FA99%A1%FB%A1%FA%A1%FB%A1%FA0%A1%FB%A1%FA%B2%E2%CA%D4%A1%FB%A1%FA2%A1%FB%A1%FA1%7C%21collapse_expansion%7E%601%7C%21; slife=lastlogindate%3D20210406%26%7C%26; monitor_count=3",
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"logType": "pageView"
}
def get_data(url):
response = requests.get(url, headers=headers)
status = response.status_code
data = response.content.decode('gbk')
return data, status
def get_job(url):
data, status = get_data(url)
if status == 200:
job_name_p = re.compile('job_name":"(.*?)","job_title')
job_name = job_name_p.findall(data) # 工作名稱(chēng)
job_url_p = re.compile('job_href":"(.*?)","')
job_url = job_url_p.findall(data) # url中獲取詳細職位描述
<p>
attribute_text_p = re.compile(&#39;attribute_text":\["(.*?)"\],"companysize_text&#39;)
attribute_text = attribute_text_p.findall(data)#
company_name_p = re.compile(&#39;company_name":"(.*?)","&#39;)
company_name = company_name_p.findall(data) # 公司名稱(chēng)
saily_p = re.compile(&#39;providesalary_text":"(.*?)","&#39;)
saily = saily_p.findall(data) # 工資
address_p = re.compile(&#39;workarea_text":"(.*?)","&#39;)
address = address_p.findall(data) # 工作地點(diǎn)
updatadate_p = re.compile(&#39;updatedate":"(.*?)","&#39;)
updatadate = updatadate_p.findall(data) # 更新日期
company_text_p = re.compile(&#39;companytype_text":"(.*?)","&#39;)
company_text = company_text_p.findall(data) # 公司類(lèi)型
companysize_text_p = re.compile(&#39;companysize_text":"(.*?)","&#39;)
companysize_text = companysize_text_p.findall(data) # 公司規模
companyind_text_p = re.compile(&#39;companyind_text":"(.*?)","&#39;)
companyind_text = companyind_text_p.findall(data) # 公司行業(yè)
for i in range(len(job_name)):
try:
job_name1=job_name[i]# 工作名稱(chēng)
company_name1=company_name[i]# 公司名稱(chēng)
saily1=saily[i].replace(&#39;\\&#39;, &#39;&#39;)# 工資
address1=address[i]# 工作地點(diǎn)
exper_req=attribute_text[0].split(&#39;","&#39;)[1].replace(&#39;/&#39;,"")#經(jīng)驗要求
edu_req=attribute_text[0].split(&#39;","&#39;)[2]#學(xué)歷要求
need_num=attribute_text[0].split(&#39;","&#39;)[3]#招工人數
updatadate1=updatadate[i]# 更新日期
companyind_text1=companyind_text[i].replace(&#39;\\&#39;, &#39;&#39;)# 公司行業(yè)
company_text1=company_text[i]# 公司類(lèi)型
companysize1=companysize_text[i] # 公司規模
end_url = job_url[i].replace(&#39;\\&#39;, &#39;&#39;)
response = requests.get(url=end_url, headers=headers, params=params)
data = response.content.decode(&#39;gbk&#39;)
selector = etree.HTML(data)
content_xml = selector.xpath(&#39;/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div/*&#39;)
br = selector.xpath(&#39;/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div/text()&#39;)
str = ""
for p in content_xml:
span = p.xpath(&#39;span&#39;)
li = p.xpath(&#39;li&#39;)
p_p = p.xpath(&#39;strong&#39;)
if span != [] or li != [] or p_p != []:
if span != []:
for i in span: # 如果是p標簽套span標簽，則依次取出span
if i.text == None:
span1 = i.xpath(&#39;span&#39;)
for j in span1:
str = str + j.text
else:
# print(i.text)
str = str + i.text
elif li != []:
for i in li: # 如果是p標簽套li標簽，則依次取出li
# print(i.text)
str = str + i.text
else:
for i in p_p: # 如果是p標簽套p標簽，則依次取出p
# print(i.text)
str = str + i.text
else: # 如果是單獨的p標簽，則無(wú)須取span
if p.text != None and p != []:
# print(p.text)
str = str + p.text
else:
for i in br:
str = str + i
# print(str)
break
　　
#try:
list1 = [&#39;任職資格&#39;, &#39;任職要求&#39;, &#39;崗位要求&#39;, &#39;職位要求&#39;, &#39;崗位職責&#39;, &#39;要求&#39;]
for i in list1:
if i in str:
job_description, job_requirements = str.split(i)[0], &#39;任職資格&#39; + \
str.split(i)[1]
#print(job_description)
#print(job_requirements)
if job_description and job_requirements:
company1=company.objects.filter(name=company_name1)
if company1.exists():
#print(&#39;公司存在！&#39;)
company_name2=company.objects.get(name=company_name1)
data = workdeilts.objects.filter(name=job_name1, company_name=company_name1,adress=address1, update=updatadate1)
if data.exists():
#print(&#39;職位存在！&#39;)
continue
else:
workdeilts.objects.create(company_id=company_name2,name=job_name1, company_name=company_name1,exper_req=exper_req,edu_req=edu_req,need_num=need_num,adress=address1, wage=saily1,jobdescription=job_description,jobrequirements=job_requirements,update=updatadate1)
#print(&#39;插入職位成功&#39;)
else:
#print(&#39;公司不存在！&#39;)
company.objects.create(name=company_name1, people=companysize1,nature_of_bissiness=company_text1,industry=companyind_text1)
#print(&#39;添加公司成功&#39;)
company2=company.objects.get(name=company_name1)
workdeilts.objects.create(company_id=company2,name=job_name1, company_name=company_name1,exper_req=exper_req,edu_req=edu_req,need_num=need_num,adress=address1, wage=saily1,jobdescription=job_description,jobrequirements=job_requirements,update=updatadate1)
#print(&#39;插入職位成功&#39;)
continue
else:
continue
#except:
#pass
except:
pass
else:
j = 19
return j
def collect(request):
if request.method==&#39;POST&#39;:
data=request.POST
zhiwei_post_list=data.getlist(&#39;company&#39;)
#print(zhiwei_post_list)
# zhiwei_list=[&#39;開(kāi)發(fā)&#39;,&#39;python&#39;,&#39;java&#39;,&#39;c++&#39;,&#39;&#39;]
zhiweilist = [&#39;web&#39;, &#39;前端&#39;, &#39;嵌入式&#39;, &#39;大數據&#39;, &#39;python&#39;, &#39;java&#39;, &#39;c++&#39;, &#39;linux&#39;, &#39;IT實(shí)習&#39;, &#39;機器學(xué)習&#39;,&#39;后端&#39;, &#39;人工智能&#39;, &#39;測試&#39;, &#39;運維&#39;]
zhiwei_list=zhiwei_post_list+zhiweilist
random.shuffle(zhiwei_list)
#print(zhiwei_list)
#p=Pool(1)想利用異步多進(jìn)程實(shí)現爬取，存儲，沒(méi)實(shí)現，有空了解決
for i in zhiwei_list:
for j in range(1, 6):
#https://search.51job.com/list/000000,000000,0100%252c7700%252c7200%252c7300,01,9,99,+,2,1.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare=
#https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,字節跳動(dòng),2,1.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99
url = "https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99," + i + ",2," + str(
j) + ".html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99"
get_job(url)
#p.apply_async(get_job, args=(url,))
time.sleep(0.5)
#p.close()
#p.join()
print(&#39;數據采集結束?。。?！&#39;)
return render(request,&#39;index.html&#39;)
</p>
　　總結
　　接下來(lái)，我將徹底更新我的項目。我也是菜鳥(niǎo)。哈哈哈，手寫(xiě)吧。我掛斷了我的項目。本文為本人原創(chuàng )。未經(jīng)本人同意不得傳播為商業(yè)價(jià)值。
　　解決方案:基于百度地圖API的城市數據采集方式
　　在進(jìn)行定量的城市分析時(shí)（比如研究某個(gè)城市某個(gè)區域的空間分析），需要用到地理位置信息和現有設施、建筑物的分布，這就需要獲取相關(guān)的地理坐標信息。因此，數據的獲取和處理是城市定量分析所需的前期工作，這一階段的工作決定了后續分析的有效性和質(zhì)量。
　　1.使用工具
　　這里用來(lái)采集
數據的工具是優(yōu)采云
Collector 8.5。
　　優(yōu)采云
Collector是一款互聯(lián)網(wǎng)數據抓取、處理、分析、挖掘軟件，可以抓取網(wǎng)頁(yè)上零散的數據信息，通過(guò)一系列的分析處理，準確挖掘出需要的數據。
　　特點(diǎn)：采集
不限于網(wǎng)頁(yè)和內容；
　　分布式采集
系統，提高效率；
　　支持PHP和C#插件擴展，方便修改和處理數據，但需要懂優(yōu)采云
規則或正則表達式。
　　2、數據采集方式——基于百度地圖API的數據采集
　　API 是預定義的功能，旨在為應用程序開(kāi)發(fā)人員提供訪(fǎng)問(wèn)基于軟件或硬件的一組程序的能力，而無(wú)需訪(fǎng)問(wèn)源代碼或了解程序內部工作的細節。API服務(wù)商在提供數據的同時(shí)也在采集
用戶(hù)信息，這是一個(gè)雙向的過(guò)程。
　　百度地圖Web服務(wù)API提供位置檢索服務(wù)、正向/反向地理編碼服務(wù)、路線(xiàn)規劃、批處理服務(wù)、時(shí)區服務(wù)、坐標轉換服務(wù)、鷹眼軌跡服務(wù)。其中，位置搜索服務(wù)（也稱(chēng)為Place API）提供了多種場(chǎng)景下的位置（POI）搜索功能，包括城市搜索、周邊搜索、矩形區域搜索等。
　　
　　以通過(guò)百度地圖API獲取綿陽(yáng)市酒店數據為例。
　　3. 數據采集
步驟
　　1.申請百度地圖開(kāi)放平臺開(kāi)發(fā)者密鑰
　　首先打開(kāi)百度地圖開(kāi)放平臺（ ），點(diǎn)擊右上角控制臺，然后點(diǎn)擊應用管理→我的應用→創(chuàng )建應用，申請開(kāi)發(fā)者密鑰（ak），選擇以下服務(wù)項目。
　　申請后獲得的ak
　　2.通過(guò)接口獲取詳細的地理信息
　　開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)接口獲取基本或詳細的地點(diǎn)地理信息（POI）。返回Json類(lèi)型的數據（一個(gè)區域最多返回400條，每頁(yè)最多返回20條）。當某區域某類(lèi)POI超過(guò)400個(gè)時(shí)，可選擇將該區域劃分為子區域進(jìn)行搜索，或以矩形或圓形區域的形式進(jìn)行搜索。查找頁(yè)面上的Place搜索格式和示例如下：
　　格式：
　　例子：（你的秘鑰是從上一步的應用中獲取的）
　?。P(guān)于什么是 Place API 的詳細說(shuō)明可以在這個(gè) URL 找到）
　　
　　其中“Keyword”、“Query Area”、“Output Format Type”、“User Key”可以根據自己的需要替換，page_num是可選項，表示頁(yè)碼，因為只有當page_num字段設置后會(huì )在結果中顯示頁(yè)面返回標識總條數的total字段，方便在優(yōu)采云
采集
器中進(jìn)行相關(guān)設置，如下：
　　訪(fǎng)問(wèn)這個(gè)URL，返回結果如下：
　　3.使用優(yōu)采云
采集
器采集
地理信息
　　在優(yōu)采云
軟件中，先點(diǎn)擊左上角的“新建”，然后點(diǎn)擊“分組”，進(jìn)入新界面，自己命名并保存。創(chuàng )建組后，單擊新建。然后點(diǎn)擊“任務(wù)”，命名為“百度API”。
　　然后在第一步-采集規則頁(yè)面點(diǎn)擊“添加”按鈕，在添加起始URL采集頁(yè)面選擇“批量/多頁(yè)”方式獲取地址格式，在地址格式中填寫(xiě)Place search link column, and page_num字段用(*)標記為變量，選擇算術(shù)差量法。項數與返回的Json結果中的total字段一致，容差為1。
　　在訪(fǎng)問(wèn)百度地圖API接口返回的Json網(wǎng)頁(yè)中，復制需要提取信息的地方的信息。比如復制這里得到“姓名”：周飛昌（總店）”。
　　第二步優(yōu)采云
采集
器采集
內容規則頁(yè)面，添加標簽，標簽名稱(chēng)填寫(xiě)“name”，數據提取方式選擇“前后”，替換內容為在標簽編輯頁(yè)面用（*）采集，在“起始字符串”和“結束字符串”中填寫(xiě)采集內容前后的內容。
　　獲取經(jīng)緯度的方法同“名稱(chēng)”。
　　添加完成后，點(diǎn)擊規則測試頁(yè)面的“測試”按鈕，測試POI“名稱(chēng)”、“經(jīng)度”、“緯度”三個(gè)標簽。在“設置”頁(yè)面，選擇“方法二：另存為本地Word、Excel、Html、Txt等文件”，制作標簽對應的Gsv格式模板。完成后點(diǎn)擊“保存”按鈕完成數據采集。
　　回到主界面，勾選“采集網(wǎng)頁(yè)”和“采集內容”下的復選框，點(diǎn)擊開(kāi)始任務(wù)，完成百度地圖綿陽(yáng)市酒店數據采集。 查看全部

　　解決方案:免規則采集器列表算法以及相關(guān)仿真，xilinx上list
　　免規則采集器列表算法orv5以及相關(guān)仿真，
　　xilinx可以輸出8軌的cirruslog，用于集成電路后端設計；cadence用的是仿真軟件。
　　
　　現在用的最多的是1.xilinxcirruslog2.cadencelsdu3.altiumdesigner4.wavelabadaptive
　　作為soc設計師用仿真器可以明顯地提高設計效率，它能做到很多設計師不擅長(cháng)做到的領(lǐng)域。比如altiumdesigner還能通過(guò)修改芯片的閾值和增益來(lái)驗證tsb，idda等的輸入輸出誤差對芯片的影響，有助于快速發(fā)現ip缺陷，也對后續的設計加速提供了基礎。不要問(wèn)哪些廠(chǎng)商有cirruslog，它一般會(huì )給你免費提供仿真工具，學(xué)費用好幾年。
　　
　　在沒(méi)有條件用單片機做設計時(shí)我會(huì )用仿真器來(lái)過(guò)測試算法的平均性能，設計成熟的設計庫/sdk選擇官方的designer，通過(guò)程序生成特定算法的demo，后期對照sdk以及c/c++代碼來(lái)生成neu之類(lèi)的ad轉da字段，進(jìn)行仿真，能更快的發(fā)現設計問(wèn)題，然后再看官方adc采樣格式設計參數滿(mǎn)足什么條件能夠得到相應的算法性能。
　　neu我是看了手冊從altiumdesigner扒起來(lái)仿真的，但后來(lái)發(fā)現altiumdesigner用起來(lái)更方便，封裝程度更高。無(wú)非就是拆了畫(huà)層以后client就可以直接過(guò)。常用的mipi是kinetis，光纖是siim，.8的模數轉換器似乎是cisco之類(lèi)的，不清楚，可能還要自己手寫(xiě)最終仿真文件，提高了溝通效率。
　　其它的工具我也用過(guò)，但都是一次性的，沒(méi)好好研究過(guò)。仿真的話(huà)，sirf，fpga上的list，通信上的ip。list就是仿真每一幀?？凑撐牡臅r(shí)候介紹的仿真就簡(jiǎn)單看個(gè)示波器，算量什么的不上手，感覺(jué)這個(gè)能解決的用那個(gè)。發(fā)現我是在把軟件當文檔用。個(gè)人感覺(jué)仿真好像越來(lái)越不重要了。如果僅是做某一模塊的圖形仿真，我仿到一定的程度，就不設計某個(gè)模塊了。手冊比較有用。 查看全部

　　核心方法:計算機科學(xué)導論：第八章-算法介紹
　　八算法 8.1 概念
　　算法是解決問(wèn)題或完成任務(wù)的逐步方法。
　　完全獨立于計算機系統
　　接收一組輸入數據，同時(shí)產(chǎn)生一組輸出數據
　　8.2 三種結構
　　程序必須由序列、判斷（選擇）和循環(huán)組成，并且已經(jīng)證明不需要其他結構
　　8.3 算法表示
　　算法通常使用 UML 和偽代碼來(lái)表示
　　8.4 算法形式化定義
　　算法是一組明確定義的步驟的有序集合，這些步驟會(huì )產(chǎn)生結果并在有限的時(shí)間內終止。
　　8.5 基本算法 8.5.1 求和
　　8.5.2 產(chǎn)品
　　8.5.3 最大值和最小值
　　它的思想是通過(guò)一個(gè)判斷結構，找出兩個(gè)數中較大的值。如果你把這個(gè)結構放在一個(gè)循環(huán)中，
　　您可以在一組數字中找到最大值或最小值。
　　8.5.4 排序
　　根據值對一組數據進(jìn)行排序
　　選擇排序冒泡排序插入排序
　　這三種排序方法是當今計算機科學(xué)中使用的快速排序的基礎
　　選擇排序
　　
　　數字列表可以分為兩個(gè)子列表（已排序和未排序），找到未排序子列表中的最小元素
　　并將其與未排序子列表中的第一個(gè)元素交換。一次排序沒(méi)有完成，減少未排序區域的元素
　　1、排序區中的元素加1；直到數據列表排序完成
　　例子
　　UML描述
　　該算法使用兩個(gè)循環(huán)，外層循環(huán)每次掃描迭代一次，內層循環(huán)尋找未排序列表中的最小元素。
　　圖中沒(méi)有清楚地顯示內部循環(huán)，但循環(huán)中的第一條指令本身就是一個(gè)循環(huán)。
　　冒泡排序
　　在冒泡排序方法中，數字列表分為兩個(gè)子列表：已排序列表和未排序列表。
　　在未排序的子列表中，通過(guò)冒泡的方式選擇最小的元素并移動(dòng)到已排序的子列表中。
　　當最小的元素移動(dòng)到排序列表時(shí)，墻向前移動(dòng)一個(gè)元素，將排序元素的數量增加 1，
　　未排序的元素個(gè)數減1。每次從未排序的子列表中移動(dòng)一個(gè)元素到已排序的子列表中，
　　對于一個(gè)收錄
n個(gè)元素的列表，冒泡排序需要n-1輪才能完成數據排序。
　　例子
　　插入排序
　　排序列表分為排序列表和未排序列表。在每一輪中，
　　將未排序的子列表的第一個(gè)元素轉移到已排序的子列表并將其插入到位
　　例子
　　8.5.5 查找
　　
　　用于確定對象在列表中的位置的算法。在列表中，查找意味著(zhù)給定一個(gè)值，
　　并找到收錄
該值的列表中第一個(gè)元素的位置。
　　列表有兩種基本的搜索方法：順序搜索和二分搜索。
　　順序查找可以在任意列表中查找，而二分查找需要列表是有序的。
　　順序搜索
　　從列表開(kāi)頭開(kāi)始與目標數據逐一比較。當找到目標數據或確認目標不在列表中時(shí)，搜索過(guò)程結束
　　例子
　　特征
　　找到一半
　　半查找是從列表的中間元素開(kāi)始判斷目標是在列表的前半部分還是后半部分。
　　重復此過(guò)程，直到找到目標或目標不在列表中
　　例子
　　特征
　　順序必須有序。8.7 子算法
　　結構化編程的原則要求將算法分成幾個(gè)單元，稱(chēng)為子算法。每個(gè)子算法又被分成更小的子算法。
　　使用子算法的優(yōu)點(diǎn)：
　　8.8 迭代與遞歸Iteration
　　算法設計不涉及算法本身，是迭代定義的
　　遞歸
　　每個(gè)算法都出現在它自己的定義中，這就是遞歸定義
　　解決方案:seo優(yōu)化軟件（谷歌SEO優(yōu)化必備工具—smallseotools）這都可以
　　文章詳情
　　目錄：優(yōu)化
　　1、SEO優(yōu)化軟件有哪些？
　　今天我們要說(shuō)的是Google SEO優(yōu)化必備工具smallseotools。之前有個(gè)同學(xué)聯(lián)系過(guò)杰克老師，說(shuō)老師，您網(wǎng)站上有很多工具。確實(shí)每一個(gè)工具都比較實(shí)用，但是我的記性不好受不了。我今天會(huì )記住它。這個(gè)我明天就忘了，后天想優(yōu)化某個(gè)方面的內容，還得去杰克先生的官網(wǎng)找相應的文章找相應的工具。？
　　2.快速優(yōu)化seo軟件
　　杰克老師感嘆這些同學(xué)都懶得做Excel表格保存，但也不得不由衷地欣賞。正是因為有你的懶惰，世界才能繼續向前發(fā)展。那么今天Jack老師就給大家推薦這樣一款神器——Smallseotools。官網(wǎng)地址如下：
　　3.搜索引擎優(yōu)化軟件
　　輸入官網(wǎng)地址后，首先會(huì )彈出驗證頁(yè)面，根據圖片中的驗證碼進(jìn)行驗證?？床磺宓耐瑢W(xué)可以嘗試多次刷新驗證碼，確保驗證成功。登錄后界面跳轉如下：
　　4.seo免費優(yōu)化軟件
　?。ㄓ型瑢W(xué)反映英文界面不是很清楚，希望Jack老師用中文界面實(shí)際講解一下，我心里Jack老師其實(shí)是拒絕的，這樣不會(huì )提高學(xué)生的語(yǔ)感和英語(yǔ)詞匯，不過(guò)偶爾也需要做幾節中文界面實(shí)操講解課程，畢竟圈粉不易?。?br /> 　　
　　5.SEO優(yōu)化推廣軟件
　　神器Smallseotools主要有14個(gè)大類(lèi)，每個(gè)大類(lèi)下還有幾個(gè)小工具項。這里Jack老師親自做了一張表格，給學(xué)生一個(gè)直觀(guān)的感受
　　6.SEO工具優(yōu)化軟件
　　以上功能基本涵蓋了google seo優(yōu)化的方方面面。每個(gè)大類(lèi)下的小工具都非常實(shí)用。由于小工具太多，Jack老師這里就不一一進(jìn)行實(shí)用的講解了。有興趣的同學(xué)課后可以自行深入研究。今天我們將對幾個(gè)常用的小工具進(jìn)行示例和實(shí)戰講解。
　　7.seo優(yōu)化工具
　　工具一：文本內容工具，主要檢查自己寫(xiě)的偽原創(chuàng )文章，包括重復率和語(yǔ)法的判斷。排名結果。工具二：圖片編輯工具，可以壓縮未處理圖片的內容，類(lèi)似Tinypng的功能。具體效果杰克先生還沒(méi)有測過(guò)。有興趣的同學(xué)可以自己比較圖片質(zhì)量和內容大小。此外，反向圖片搜索有點(diǎn)類(lèi)似于谷歌圖片搜索功能，可以清楚地找到圖片的來(lái)源，避免使用有版權的圖片，避免潛在的版權糾紛的危險。
　　8.SEO優(yōu)化工具
　　工具三：關(guān)鍵詞工具：基本涵蓋了目前市面上主流關(guān)鍵詞工具的大部分功能，但與專(zhuān)業(yè)的關(guān)鍵詞工具相比還有一定的差距。尤其是關(guān)系到關(guān)鍵詞的擴張，還有關(guān)鍵詞在谷歌的搜索量，競爭的難度，點(diǎn)擊付費的情況。但是smallseotools的強大之處在于對關(guān)鍵詞工具的細分很到位，每一個(gè)小類(lèi)都能在一定程度上彌補市面上其他主流關(guān)鍵詞工具的不足。
　　9.改進(jìn)SEO軟件
　　工具四：反鏈工具 反鏈工具的小分類(lèi)功能中規中矩。與我們上一章講解的外鏈博客工具相比，缺少的是更強大的搜索能力和聯(lián)系博主的功能。其中The valuable reverse link finder還是一個(gè)比較實(shí)用的小功能，同學(xué)們可以好好研究一下。
　　10.SEO優(yōu)化
　　
　　工具五：網(wǎng)站管理工具：這部分主要包括四個(gè)部分：內鏈管理、網(wǎng)站安全、視頻下載和網(wǎng)站結構代碼優(yōu)化。Jack老師比較關(guān)注網(wǎng)站安全部分優(yōu)化部分的內容和結構代碼?；旧洗蟛糠謱W(xué)生都不是計算機專(zhuān)業(yè)的。遇到相關(guān)的專(zhuān)業(yè)問(wèn)題可能會(huì )很頭疼。所以這里的結構代碼優(yōu)化部分可以認真研究一下，有利于網(wǎng)站的輕量化和輕量化。此外，網(wǎng)站安全部分是必看的。很多軟件和插件都需要將自己的代碼插入到網(wǎng)站的源代碼中，但可能存在漏洞。及時(shí)堵住這些安全漏洞對我的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)非常重要。否則，
　　工具六：網(wǎng)站跟蹤工具主要用來(lái)查看網(wǎng)站排名情況，也可以使用該類(lèi)下的小工具查看競爭對手的排名情況。對自己網(wǎng)站和競爭對手網(wǎng)站的優(yōu)劣勢進(jìn)行對比分析，并針對我的網(wǎng)站一一進(jìn)行針對性的優(yōu)化，逐步提高我網(wǎng)站的google seo優(yōu)化排名。
　　工具七：域名工具 這個(gè)工具可以幫助我們在購買(mǎi)域名的時(shí)候，避免不小心買(mǎi)到有黑歷史的域名?？梢再I(mǎi)一個(gè)有一定域名歷史的老域名，雖然之前Jack老師在相關(guān)文章中提到的相關(guān)域名工具有詳細的實(shí)戰講解，但是這里的小工具也可以做到這些功能。其他域名功能可以用whois等建站工具代替。這樣，還是在smallseotools上進(jìn)行處理，省去一個(gè)個(gè)尋找對應網(wǎng)站的工具，省時(shí)省力，提高工作效率。
　　工具八：在線(xiàn)PDF工具 這個(gè)工具還是很實(shí)用的，不僅在自己的網(wǎng)站上使用，在日常的PDF文件處理中也有使用。在國內，PDF文件處理工具基本都是收費的，不是很實(shí)用。JACK先生已經(jīng)測試了該工具的這一部分。雖然實(shí)際體驗不是百分百滿(mǎn)意，但已經(jīng)很不錯了。有需要的同學(xué)可以多試試。它確實(shí)比 Foxit 這樣的工具要好。很有用。
　　工具九：密碼工具 這也是一個(gè)非常實(shí)用的小工具。我們在使用很多google seo優(yōu)化工具的時(shí)候，都需要注冊賬號密碼，但是國外網(wǎng)站非常注重賬號安全，對注冊密碼有很多要求，比如大小寫(xiě)，數字，標點(diǎn)符號，特殊符號，字數限制，等。使用這個(gè)密碼工具可以讓我免于思考密碼。一鍵生成后，將密碼保存在我的文件中。使用時(shí)復制粘貼即可。
　　其他開(kāi)發(fā)工具，meta標簽工具（meta標簽通常用來(lái)準確描述一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，包括描述，關(guān)鍵詞，頁(yè)面作者，初始修改事件等宏信息），網(wǎng)站優(yōu)化的代理工具 不是特別多敵對的。需要有較好的代碼開(kāi)發(fā)能力，或者至少有一定的Html5代碼編輯能力。因此，不建議同學(xué)們花費大量的時(shí)間和精力進(jìn)行深入的研究。
　　二進(jìn)制轉換工具和單位轉換工具，我們在建站過(guò)程中一般用的比較少，在市場(chǎng)操作的情況下，實(shí)際操作一下就夠了，這里就不贅述了。好了，以上就是本章關(guān)于smallseotools的內容，由于篇幅較長(cháng)，沒(méi)有對每個(gè)小工具進(jìn)行實(shí)用的講解。課后，邀請學(xué)生進(jìn)行深入研究。
　　如果本章內容還是看不懂，沒(méi)關(guān)系，解決辦法如下：百度或谷歌瀏覽器搜索“JACK外貿建站”，首頁(yè)第一位就是我的網(wǎng)站。還有更多免費外貿建站、Google SEO優(yōu)化、外貿客戶(hù)開(kāi)發(fā)等實(shí)用干貨知識等你來(lái)！.
　?。催@篇文章的各位，如果看到了，請用你的金手點(diǎn)擊轉發(fā)這篇文章到我的朋友圈，轉發(fā)過(guò)程如下） 查看全部

　　最新版:uncle小說(shuō)下載器 v4.1 下載工具
　　大叔小說(shuō)下載器是一款小說(shuō)下載軟件，可以抓取小說(shuō)網(wǎng)站內容并保存下載，復制小說(shuō)下載頁(yè)面的網(wǎng)址即可下載，大叔小說(shuō)下載器還有繁簡(jiǎn)轉簡(jiǎn)，NCR轉中文，章節過(guò)濾、隨機排序等功能！
　　大叔小說(shuō)下載器功能介紹：
　　1..TXT小說(shuō)下載
　　1.1 從任意小說(shuō)網(wǎng)站下載免費小說(shuō)，打包成TXT格式，通過(guò)小說(shuō)目錄鏈接解析下載；
　　1.2 自定義線(xiàn)程和延遲下載，防止IP被封；
　　1.3 支持動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓取。動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)需要等待很長(cháng)時(shí)間。即使顯示請求超時(shí)，請耐心等待。它是基于HTMLUnit實(shí)現的；
　　1.4 支持自定義章節和正文內容范圍匹配，抓取更精準；
　　1.5 支持自定義cookies模擬登錄。User-Agent可以自定義（可以用來(lái)偽裝成手機）；
　　1.6 支持去廣告，一行一行，無(wú)廣告閱讀；
　　1.7 章節過(guò)濾，重排，多種文字規則，繁體轉簡(jiǎn)體，NRC字體轉中文 友情提醒，有時(shí)會(huì )出現不匹配或亂序，可以關(guān)閉章節過(guò)濾重排，說(shuō)不定會(huì )有奇跡。
　　2.TXT小說(shuō)閱讀器
　　2.1 首先支持章節記憶，準確到行；
　　2.2 宋體、雅黑、楷體三種字體任選，并更換常用背景色；
　　2.3 可以調整頁(yè)面距離，不能調整窗口大??！，當然窗口也可以調整；
　　2.4語(yǔ)音朗讀，由jacob制作；
　　
　　2.5 窗口大小記憶，記錄你最想要的大??；
　　2.6 支持本地小說(shuō)導入閱讀，可以拖拽導入；
　　2.7 從下往上滑動(dòng)，左右鍵切換章節。個(gè)人建議，F11全屏模式閱讀體驗更好。
　　3.有聲小說(shuō)下載
　　3.1 支持7個(gè)音源，可以切換，想用哪個(gè)；
　　3.2 支持檢測源是否無(wú)效，防止浪費時(shí)間下載；
　　3.3 可以分塊下載，即可以選擇幾個(gè)下載；
　　3.4 多線(xiàn)程下載是必須的。如果線(xiàn)程太多，可能會(huì )導致失敗。如果你想要完美，請使用單線(xiàn)程下載。時(shí)間慢一點(diǎn)問(wèn)題不大。
　　4.在線(xiàn)有聲讀物聽(tīng)有聲小說(shuō)
　　4.1 既然可以在線(xiàn)觀(guān)看，就一定可以在線(xiàn)收聽(tīng)；
　　4.2記錄上次聽(tīng)到的位置，精確到秒；
　　4.3 其余部分常規試聽(tīng)功能，如自動(dòng)下一章；
　　4.4 如果播放失敗，您可以重試，或更換來(lái)源。
　　五、操作技巧
　　1、列表選擇支持shitf操作；
　　2.大部分地方都有右鍵菜單，切記不要點(diǎn)擊列表中的單詞。
　　
　　大叔小說(shuō)下載器使用說(shuō)明：
　　下載文字小說(shuō)的正確步驟：
　　1.搜索小說(shuō)；
　　2.解析目錄；
　　3.選擇要下載的章節（可以shift）；
　　4、點(diǎn)擊章節目錄查看正文內容，點(diǎn)擊章節正文選中，空白處為查看內容，右鍵即可；
　　5、過(guò)濾掉不需要的內容（添加范圍，去除廣告），范圍最好是書(shū)頁(yè)源代碼的內容；
　　6.點(diǎn)擊加入書(shū)架或下載；
　　7.可以去下載管理查看進(jìn)度；
　　8、如果下載失敗次數過(guò)多，增加每個(gè)線(xiàn)程下載的章節數?？梢灾苯幽靡粋€(gè)目錄鏈接進(jìn)行申訴操作。如果是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)，記得開(kāi)啟動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)支持。切換規則不需要重新解析，只需要重新解析與章節相關(guān)的規則。
　　下載有聲讀物正確的姿勢：
　　1.搜索有聲小說(shuō)；
　　2、隨機抽查幾項是否無(wú)效。一般一個(gè)不合格，全部無(wú)效?？梢宰约菏謩?dòng)驗證，比如復制音頻鏈接到瀏覽器打開(kāi)；
　　3.增加書(shū)架get直接選擇你想要的開(kāi)始下載；
　　4.如果失敗較多，增加每個(gè)線(xiàn)程下載的章節數，增加延遲。
　　最新版:麒麟網(wǎng)站圖片采集器(圖片采集工具) v1.0 綠色版
　　麒麟網(wǎng)圖片采集器(圖片采集工具)v1.0 綠色版
　　
　　麒麟網(wǎng)站圖片采集器(圖片采集工具)v1.0綠色版，麒麟網(wǎng)站圖片采集器是一款專(zhuān)門(mén)用來(lái)采集網(wǎng)站圖片的工具
　　預覽截圖
　　
　　應用介紹
　　麒麟網(wǎng)站圖片采集
器是一款專(zhuān)門(mén)用于采集
網(wǎng)站圖片的工具。該軟件無(wú)需設置復雜的采集規則即可指定網(wǎng)站上的所有圖片。只要輸入域名，軟件就會(huì )模擬爬蟲(chóng)抓取整個(gè)站點(diǎn)的網(wǎng)址，并對每個(gè)網(wǎng)址中的圖片進(jìn)行分析。軟件還可以自定義圖片大小、大小、過(guò)濾條件等。 查看全部

　　最新版:【首發(fā)】百度知道自定義分類(lèi)采集版 v1.4.3X
　　軟件介紹
　　百度知乎自定義分類(lèi)合集版是php開(kāi)發(fā)的百度知乎問(wèn)答合集網(wǎng)站源碼。軟件特點(diǎn)： 1. 可自定義采集分類(lèi) 2. 免人工輸入信息，全自動(dòng)系統采集 3. 支持緩存，減少服務(wù)器資源。（本程序需要安裝偽靜態(tài)插件）
　　v1.4.3X更新如下：
　　1.修復不正確的自定義采集
內容 2.更新新的采集
規則—————————————————————————————————————— ————————
　　
　　v1.4.2X更新如下：
　　1.解決列表頁(yè)顯示異常問(wèn)題。
　　________________________________________________
　　安裝說(shuō)明： 1、首先打開(kāi)文件/API/3.PHP，里面有詳細的配置說(shuō)明如下： //網(wǎng)站程序配置！$seo_1="問(wèn)我，中國優(yōu)秀的問(wèn)答網(wǎng)站";//搜索引擎優(yōu)化-標題后綴 $seo_2="問(wèn)我，問(wèn)答，網(wǎng)友提問(wèn)，網(wǎng)友回答"; //搜索引擎優(yōu)化-網(wǎng)站關(guān)鍵詞$seo_3="你問(wèn)我答，國內優(yōu)秀的答題網(wǎng)站"; //搜索引擎優(yōu)化-描述網(wǎng)站//以上三個(gè)地方慎重填寫(xiě)，會(huì )嚴重影響收錄量！$web="你要我回答網(wǎng)絡(luò )"; //請填寫(xiě)網(wǎng)站名稱(chēng) $website=""; //不加網(wǎng)站域名 $beian="遼ICP備14003759-1號"; //記錄號沒(méi)什么好說(shuō)的$ tj='' //網(wǎng)站流量統計代碼//LOGO修改樣式imgransdmin-light.gif文件大小寬225PX X高28PX//廣告修改api/ad.php文件，添加百度廣告代碼或其他附屬廣告代碼即可！//緩存時(shí)間設置 $cache_true=true;//緩存開(kāi)關(guān)，如果不需要緩存，請設置為false，如果需要清除緩存，請設置為true $cache_index="10"; //首頁(yè)默認每10分鐘更新一次 $cache_list= "30"; //列表默認每30分鐘更新一次 $cache_read="120"; //內容頁(yè)面默認每120分鐘更新一次。//緩存開(kāi)關(guān)，如果不需要緩存，請設置為false，如果需要清除緩存，請設置為true $cache_index="10"; //首頁(yè)默認每10分鐘更新一次 $cache_list= "30"; //列表默認每30分鐘更新一次 $cache_read="120"; //內容頁(yè)面默認每120分鐘更新一次。//緩存開(kāi)關(guān)，如果不需要緩存，請設置為false，如果需要清除緩存，請設置為true $cache_index="10"; //首頁(yè)默認每10分鐘更新一次 $cache_list= "30"; //列表默認每30分鐘更新一次 $cache_read="120"; //內容頁(yè)面默認每120分鐘更新一次。
　　百度知道自定義分類(lèi)采集版本更新日志：v1.4.1X 更新如下： 1、采集規則失效，已更新。2. URL模式切換錯誤，修復 3. 增加緩存機制， 4. 修改URL云規則服務(wù)器地址。
　　
　　v1.3x更新內容如下： 1.修復首頁(yè)分類(lèi)顯示錯誤 2.修復分類(lèi)鏈接IIS偽靜態(tài)錯誤
　　v1.2x更新如下： 1.增加URL偽靜態(tài)開(kāi)關(guān)，可以使用虛擬空間，沒(méi)有服務(wù)器支持URL偽靜態(tài) 2.緊急更新采集
功能，之前的采集
功能將失效，百度有阻止了它。
　　V1.1X更新內容如下： 1、修改列表頁(yè)面顯示異常。2.增加URL偽靜態(tài)開(kāi)關(guān)，不用URL偽靜態(tài)也可以正常訪(fǎng)問(wèn) 3.增加首頁(yè)列表的顯示控制，默認顯示4個(gè)。.
　　最新版本:IIS專(zhuān)家防采集系統下載
　　[網(wǎng)站優(yōu)化] IIS專(zhuān)家反采集系統v1.0.1
　　更新時(shí)間：2022-07-21
　　
　　縮略圖安裝過(guò)程
　　語(yǔ)言：簡(jiǎn)體中文性質(zhì)：國產(chǎn)軟件軟件大?。?14.57KB
　　
　　IIS專(zhuān)家反采集系統可以成功防御所有采集軟件的采集，不影響搜索引擎蜘蛛對您網(wǎng)站的抓取，維護SEO。本軟件為免費軟件，不收取任何費用。IIS專(zhuān)家反采集系統主要功能： 1、類(lèi)型定制：自定義文件類(lèi)型防止被采集，占用資源少，系統效率高；2、規則靈活：根據你的具體情況，設置不同的規則，進(jìn)一步提高防御能力；3、白色
　　免費版 | 無(wú)插件
　　現在下載 查看全部

　　解決方案:關(guān)聯(lián)規則之Aprioi算法
　　國際權威學(xué)術(shù)會(huì )議IEEE數據挖掘國際會(huì )議（ICDM）評選出數據挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法，它們是：C4.5、kMeans、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和購物車(chē)。今天就讓我們來(lái)探討一下十大算法之一的Apriori的具體應用。
　　#Apriori 算法簡(jiǎn)介
　　在算法學(xué)習的過(guò)程中，有一個(gè)經(jīng)典的例子。當美國超市把尿布和啤酒放在一起時(shí)，兩種產(chǎn)品的銷(xiāo)量都增加了。表面上看，兩者并無(wú)直接關(guān)系，卻暗藏著(zhù)鮮為人知的邏輯。購買(mǎi)紙尿褲的美國消費者多為男性消費者，其中以啤酒愛(ài)好者居多。當然，這是教科書(shū)式的故事，但是在如何提高銷(xiāo)量這個(gè)問(wèn)題上，將兩種或兩種以上的產(chǎn)品組合起來(lái)進(jìn)行銷(xiāo)售，提高一種或多種產(chǎn)品的銷(xiāo)量成為了研究熱點(diǎn)，而其他的核心問(wèn)題就是找出兩個(gè)項目之間的關(guān)聯(lián)規則，這也是我們的主角Apriori模型[1]。
　　一、Apriori概述
　　Apriori 在拉丁語(yǔ)中的意思是“從前”。在定義問(wèn)題時(shí)，通常會(huì )用到先驗知識或假設，稱(chēng)為“先驗”。Apriori算法的名稱(chēng)是基于這樣一個(gè)事實(shí)，即選擇項目之間的關(guān)聯(lián)規則是為了尋找項目之間的潛在關(guān)系。
　　例子：
　　1. 找到頻繁一起出現的項集的集合，我們稱(chēng)之為頻繁項集。例如，超市的頻繁物品集可能有（啤酒+尿布、紙巾+濕巾、蘋(píng)果+西瓜）
　　2、在頻繁項集的基礎上，利用Apriori關(guān)聯(lián)規則算法找出其中項的關(guān)聯(lián)結果。
　　&gt;綜上所述，需要先找到頻繁項集，然后根據關(guān)聯(lián)規則找到相關(guān)項。篩選頻繁項集的原因有兩個(gè)：
　　1.如果商品不是高購買(mǎi)頻率的商品，統計上無(wú)法驗證其購買(mǎi)頻率與其他項目的關(guān)系。
　　2、考慮到如果有10000個(gè)產(chǎn)品，如果購買(mǎi)頻率不高，加入到模型中，會(huì )極大地影響模型的效率。所以從兩個(gè)方面來(lái)說(shuō)，先找到頻繁項集，再根據關(guān)聯(lián)規則找到相關(guān)項，將極大地幫助我們提高工作效率。
　　2. Apriori 算法基礎
　　在介紹Apriori算法之前，我們首先要了解支持度、置信度和提升的基本概念。
　　以20條商品購買(mǎi)記錄數據為例：
　　01 支持（支持）
　　
　　支持度可以理解為一個(gè)項目當前的受歡迎程度。
　　◎支持度=收錄
A項的記錄數/記錄總數
　　蘋(píng)果支持：16/19
　　02 信心
　　信心意味著(zhù)如果你購買(mǎi)了 A 項，你就更有可能購買(mǎi) B 項。
　　◎置信度(A-&gt;B)=收錄
A項和B項的記錄數/收錄
A項的記錄數
　　信心（蘋(píng)果→玉米）：支持（蘋(píng)果→玉米）/支持（蘋(píng)果）= 9/10
　　03 電梯（電梯）
　　Lift 是指當售出另一件商品時(shí)，一件商品的銷(xiāo)售率增加了多少。
　　◎提升度（A-&gt;B）=置信度（A??-&gt;B）/（支持度A）
　　Apple-&gt;Corn 推廣為：
　　支撐（玉米）：玉米支撐=16/19
　　信心（蘋(píng)果→玉米）：支持（蘋(píng)果→玉米）/支持（蘋(píng)果）= 9/10
　　Lift（蘋(píng)果→玉米）：置信度（蘋(píng)果→玉米）/支撐度（玉米）=（9/10）/（16/19）
　　其中，支持度會(huì )幫助我們確定頻繁項集，而置信度和提升會(huì )在下一篇尋找項的關(guān)聯(lián)規則時(shí)基于頻繁項集使用。
　　3. Apriori算法特點(diǎn)
　　Apriori算法首先根據項與項之間的支持度找到項中的頻繁項集。從上面我們知道，支持度越高，該項目越受歡迎。這種支持由我們主觀(guān)決定。我們需要將這個(gè)參數傳入模型，然后Apriori會(huì )返回那些支持度不低于預設支持度閾值的頻繁項集。
　　
　　然后按照之前給出的計算規則計算置信度，對規則apple?corn計算support(corn)和confidence(apple?corn)。置信度越高，蘋(píng)果?玉米之間關(guān)聯(lián)的可能性就越大。提升度是衡量蘋(píng)果?玉米關(guān)系強弱的標準。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，confidence是判斷兩者之間是否存在關(guān)系，lift是衡量關(guān)系的強弱。但是，如果用一個(gè)引擎來(lái)搜索所有的組合，一旦數據量很大，產(chǎn)生的計算量是無(wú)法估計的，所以Apriori給出了一個(gè)解決方案：如果一個(gè)項目集是頻繁的，那么它的所有子集也是頻繁的頻繁; 另一種解釋是：如果一個(gè)項集是不頻繁的，那么它的所有子集也都是不頻繁的，這個(gè)推論會(huì )大大減少我們的計算時(shí)間。有了這些基礎，下面進(jìn)入實(shí)戰環(huán)節。
　　efficient_apriori包中的先驗算法使用如下代碼：
　　隨機導入
　　將 numpy 導入為 np
　　將熊貓導入為 pd
　　從 efficient_apriori 導入 apriori 作為 eapriori
　　導入警告
　　ls=['南北杏', '梨', '橙柑', '桃', '玉米', '蘋(píng)果', '草莓', '藍莓', '西瓜', '香蕉'] #構造一個(gè)產(chǎn)品清單
　　警告。過(guò)濾警告（'忽略'）
　　lx=[]#構造一個(gè)商品列表中的排列組合，提取其中20個(gè)作為我們的購買(mǎi)數據
　　對于范圍內的我（0,5）：
　　對于范圍內的 x（2，len（ls））：
　　lx.append(random.sample(ls,x))
　　lc=random.sample(lx,20)
　　itemsets, rules = eapriori(lc, min_support=0.25, min_confidence=1) #設置最小支持度為0.25，最小置信度為1
　　result = pd.DataFrame(columns=('premise', 'consequence', 'total_support')) #建表供后續使用
　　rules_r = 過(guò)濾器（lambda 規則：len（rule.lhs）
　　解決方案:達觀(guān)數據如何使用點(diǎn)擊模型提高推薦、搜索、廣告等大數據系統的算法精度的？
　　在搜索、推薦和廣告引擎中，系統會(huì )通過(guò)復雜的算法生成最終的結果列表。當用戶(hù)看到這個(gè)結果列表時(shí)，他們可能并不總是對排序感到滿(mǎn)意。例如，有時(shí)他們覺(jué)得排序有問(wèn)題，或者發(fā)現一些不符合自己喜好的物品。如果從算法層面去調，總會(huì )有一種按住葫蘆拿起瓢的感覺(jué)。在優(yōu)化一些壞情況的同時(shí)，會(huì )帶來(lái)新的壞情況。在這種情況下，往往需要將模型點(diǎn)擊到“近線(xiàn)端”進(jìn)行修正。通過(guò)用戶(hù)的點(diǎn)擊反饋，可以從算法的另一個(gè)層面對結果進(jìn)行調優(yōu)：提取符合用戶(hù)偏好但不符合用戶(hù)偏好的item被放置在后面到前面，或降低不符合用戶(hù)意圖的項目的權重和分數。在引擎架構研發(fā)的實(shí)踐中，大觀(guān)數據大量使用了點(diǎn)擊模型。通過(guò)與用戶(hù)的隱式交互，大大提升了算法效果，積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗（姜永清，大觀(guān)數據聯(lián)合創(chuàng )始人）。
　　單擊模型概述
　　隨著(zhù)大數據技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的數據呈現爆發(fā)式增長(cháng)。通過(guò)采集
海量用戶(hù)行為數據，尤其是點(diǎn)擊數據，可以更好地預測用戶(hù)行為，挖掘用戶(hù)需求。機器學(xué)習領(lǐng)域的訓練數據不再只是通過(guò)費時(shí)費力的人工標注獲得，更多的是基于點(diǎn)擊反饋采集樣本，既降低了數據獲取成本，又保證了最新的時(shí)效性。
　　點(diǎn)擊模型通過(guò)獲取用戶(hù)的歷史點(diǎn)擊來(lái)對用戶(hù)行為進(jìn)行建模。模擬用戶(hù)的點(diǎn)擊偏好后，可以最大程度優(yōu)化系統效果。用戶(hù)的點(diǎn)擊行為具有一定的規律性。遵循這些規則，我們可以基于以下假設構建用戶(hù)的點(diǎn)擊模型：
　　·用戶(hù)的瀏覽總是按照一定的順序查看，第一眼容易看到的結果會(huì )得到更多的關(guān)注；
　　·用戶(hù)可以點(diǎn)擊查看初步滿(mǎn)足需求的標題、圖片、摘要等結果；
　　·如果某個(gè)結果item完全滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，那么再看其他item的可能性就會(huì )比較低；
　　·點(diǎn)擊的結果越多，越有可能是好結果；
　　·最后一次點(diǎn)擊的結果往往是最好的結果，其次是第一次點(diǎn)擊的結果；
　　還有很多。
　　點(diǎn)擊模型的挑戰和困難
　　利用點(diǎn)擊行為的假設，很容易構建一個(gè)初步的點(diǎn)擊模型。但在實(shí)際應用中，一個(gè)好的模型需要面對和解決很多挑戰和困難，包括：
　　第一個(gè)大問(wèn)題是位置偏差。由于用戶(hù)點(diǎn)擊容易受到位置偏差的影響，因此排名靠前的結果更有可能被用戶(hù)點(diǎn)擊。在實(shí)際應用中，一般會(huì )對click bias進(jìn)行一些懲罰。例如，排名靠前的結果被用戶(hù)跳過(guò)。它會(huì )比后面跳過(guò)的結果更能減少權重；如果用戶(hù)執行翻頁(yè)操作，則上一頁(yè)的結果將遞減。
　　第二大問(wèn)題是冷啟動(dòng)問(wèn)題。即新商品和新廣告的點(diǎn)擊預測問(wèn)題。一種常用的方法是通過(guò)已有的點(diǎn)擊反饋數據進(jìn)行挖掘和學(xué)習規則，從而預測用戶(hù)可能對新物品的點(diǎn)擊行為。
　　第三個(gè)大問(wèn)題是感知相關(guān)性。用戶(hù)對結果的點(diǎn)擊反饋很大程度上基于標題、圖片、摘要等感官獲取，具有很強的第一主觀(guān)意識。在很多情況下，它不能正確反映結果的有效性，而點(diǎn)擊日志數據往往不能獲得用戶(hù)對結果的理解。展示商品“真實(shí)”滿(mǎn)意的相關(guān)數據，所以在已有“感性”數據的基礎上，需要從其他方面進(jìn)行補充，比如用戶(hù)點(diǎn)擊結果后的后續操作（點(diǎn)擊商品加入購物車(chē)） ，點(diǎn)擊在書(shū)籍后添加書(shū)架等），或者引入點(diǎn)擊率以外的滿(mǎn)意率等參數來(lái)構建點(diǎn)擊模型。
　　第四個(gè)最大的問(wèn)題是稀疏性。在搜索排序中，點(diǎn)擊數據一般只覆蓋排序結果的前幾頁(yè)，容易出現長(cháng)尾覆蓋不足的問(wèn)題。推薦和廣告引擎經(jīng)常有不會(huì )被點(diǎn)擊的冷門(mén)項目。另外，點(diǎn)擊次數太少容易導致點(diǎn)擊數據不可靠。因此，除了用一些均值或預測值補充數據外，通常還會(huì )對稀疏數據進(jìn)行平滑處理。
　　第五大問(wèn)題是點(diǎn)擊作弊。由于點(diǎn)擊行為很容易產(chǎn)生，所以作弊者通常會(huì )使用模仿用戶(hù)點(diǎn)擊的行為來(lái)攻擊系統，例如使用機器人重復點(diǎn)擊某個(gè)位置。在這種情況下，需要識別作弊數據，以免人為干擾系統結果。
　　第六個(gè)最大的問(wèn)題是Session采集
。用戶(hù)的會(huì )話(huà)信息非常關(guān)鍵。它記錄了用戶(hù)在進(jìn)入頁(yè)面、查看結果、點(diǎn)擊結果以及后續操作（如翻頁(yè)、添加購物車(chē)等）時(shí)的操作。只有通過(guò)session信息才能將用戶(hù)的行為聯(lián)系起來(lái)，建立一個(gè)完整的模型，所以從海量數據中充分挖掘出每個(gè)用戶(hù)的所有session操作就顯得非常重要（姜永清，大觀(guān)數據聯(lián)合創(chuàng )始人）。
　　點(diǎn)擊模型類(lèi)型
　　關(guān)于點(diǎn)擊模型的研究很多，也有很多類(lèi)型的模型被提出并在實(shí)踐中得到應用。以下是一些常見(jiàn)的點(diǎn)擊模型類(lèi)型：
　　1）位置模型（position model）
　　location模型考慮到每個(gè)用戶(hù)都會(huì )有一定的概率查看每個(gè)item的位置（Examination），只有查看了item后用戶(hù)才會(huì )有一定的點(diǎn)擊概率。因此，用戶(hù)點(diǎn)擊某個(gè)位置的概率計算如下：
　　其中，βp表示在位置p被查看的概率（與用戶(hù)無(wú)關(guān)），αu表示用戶(hù)u查看某項后點(diǎn)擊它的概率（與位置無(wú)關(guān)）。αu和βp的值可以根據用戶(hù)的歷史點(diǎn)擊記錄，通過(guò)平均法、極大似然法等方法計算得到。
　　2）瀑布模型（cascademodel）
　　瀑布模型考慮了相同排序列表中項目的位置依賴(lài)性。它假定用戶(hù)從上到下查看頁(yè)面上的項目。如果結果令人滿(mǎn)意，他們將單擊，然后會(huì )話(huà)結束；否則，跳過(guò)該項目并繼續。向后看。第i個(gè)位置的item點(diǎn)擊概率計算如下：
　　其中 ri 表示第 i 個(gè)文檔被點(diǎn)擊的概率。
　　3）CCM模型
　　位置模型和瀑布模型都沒(méi)有考慮同一session中不同排序結果之間的交互?？紤]以下情況：如果第一項和第二項非常符合用戶(hù)喜好，那么后續項的觀(guān)看概率和點(diǎn)擊概率就會(huì )降低；相反，如果前幾項很差，后面的幾項被瀏覽和點(diǎn)擊的機會(huì )就會(huì )更高。CCM模型假設用戶(hù)對一個(gè)item滿(mǎn)意后可以繼續查看后續結果；而第j次排序結果的查看（Examination）和點(diǎn)擊（Click）會(huì )影響第j+1次排序結果的行為：
　　
　　4）貝葉斯模型（DBN）
　　貝葉斯模型引入了滿(mǎn)意度（satisfied rate）的概念，它考慮到用戶(hù)在點(diǎn)擊某個(gè)項目時(shí)可能對它不滿(mǎn)意。點(diǎn)擊代表“感知的相關(guān)性”，滿(mǎn)意代表“真正的相關(guān)性”。Yeesian 模型很好地分離了這兩種相關(guān)性。根據DBN理論，具體模型圖及原理如下：
　　Fig.1 貝葉斯模型Fig.1 Bayesian modelFig.1 Bayesian model
　　圖 1 貝葉斯模型
　　Ei表示用戶(hù)是否瀏覽過(guò)第i項；Ai表示用戶(hù)是否被第i個(gè)item吸引；Si表示用戶(hù)點(diǎn)擊第i項后對結果是否滿(mǎn)意；Ci 表示用戶(hù)是否點(diǎn)擊了第 i 個(gè)項目。所以每個(gè)操作的關(guān)系傳遞如下：
　　此外還有幾個(gè)重要的參數：au表示用戶(hù)對結果的感知相關(guān)性，吸引用戶(hù)點(diǎn)擊；su表示用戶(hù)點(diǎn)擊該item之后，其相關(guān)性令人滿(mǎn)意。au 和 su 都有 Beta 先驗概率。指定γ后，au和su的值可以通過(guò)EM算法計算出來(lái)。特別地，如果 γ 指定為 1，則意味著(zhù)用戶(hù)將一直回頭看該項目，直到找到滿(mǎn)意的結果。這時(shí)候可以通過(guò)頁(yè)面最后點(diǎn)擊的位置來(lái)判斷勾選的item（上次點(diǎn)擊位置的上方）和看不見(jiàn)的item。瀏覽過(guò)的items（上次點(diǎn)擊位置下方），此時(shí)，
　　點(diǎn)擊模型的相關(guān)性得分可以簡(jiǎn)單計算為：ru = au * su，表示用戶(hù)被結果吸引，點(diǎn)擊查看并滿(mǎn)意的概率。
　　5) UBN模型
　　與CCM和DBN模型不同，UBN模型沒(méi)有采用瀑布模型的假設，而是假設用戶(hù)在某個(gè)位置i查看結果的概率不僅受該位置的影響，還受某個(gè)先前的影響在同一個(gè)會(huì )話(huà)中的位置。單擊項目的影響。γrd 的引入表示用戶(hù)點(diǎn)擊位置 rd 后將查看位置 r 的項目的概率：
　　其中 Ci:j = 0 表示 Ci = Ci+1 = · · · = Cj = 0。
　　如何利用點(diǎn)擊模型提升算法效果
　　點(diǎn)擊模型常被應用到各種系統中，以提高算法的效果?，F在，我們將介紹搜索、推薦、廣告和數據挖掘中的各種使用場(chǎng)景：
　　1）搜索系統
　　在搜索系統中，點(diǎn)擊模型可以通過(guò)以下方式進(jìn)行整合： 可以直接用于排名，比如簡(jiǎn)單的對點(diǎn)擊模型在“近線(xiàn)端”的相關(guān)性得分進(jìn)行加權，將點(diǎn)擊模型的排名位置結果可以直接調整；也可以通過(guò)排序來(lái)學(xué)習，樣本獲取就是以排序頁(yè)面被點(diǎn)擊的item為正樣本，顯示的未被點(diǎn)擊的item為負樣本，每天積累足夠的訓練樣本。通過(guò)選擇豐富的特征，可以使用分類(lèi)器來(lái)學(xué)習合適的排序模型。這些豐富的特征包括文檔中查詢(xún)詞的詞頻信息、查詢(xún)詞的IDF信息、文檔長(cháng)度、網(wǎng)頁(yè)的傳入鏈接數、網(wǎng)頁(yè)的pageRank值、查詢(xún)詞的鄰近值等，從而可以充分反映query查詢(xún)與document之間的關(guān)系。當用戶(hù)下次查詢(xún)時(shí)，分類(lèi)器可以用來(lái)預測新的排序結果。
　　2）推薦系統
　　推薦系統在計算推薦結果時(shí)也大量使用了點(diǎn)擊模型。例如在協(xié)同過(guò)濾算法中，如果沒(méi)有明確的評分機制，就需要采集
點(diǎn)擊行為作為正分。不同類(lèi)型的點(diǎn)擊（如查看、添加購物車(chē)、添加關(guān)注等）可以生成不同維度的二維相似度矩陣，最終的推薦結果由這些矩陣計算生成的中間結果進(jìn)行加權。推薦系統也可以調整“近線(xiàn)端”的權重。例如，如果用戶(hù)“不喜歡”某個(gè)商品，則不會(huì )推薦下次展示；算法引擎，實(shí)現效果效益最大化。
　　3) 廣告引擎
　　CTR預估在廣告引擎中使用最多。LR模型用于CTR預估，由于其算法簡(jiǎn)單，計算速度快，輸出概率值為0~1，剛好滿(mǎn)足廣告引擎的需要。廣告選擇的特點(diǎn)也很豐富。在用戶(hù)層面，包括用戶(hù)的性別、年齡、地域等；在廣告層面，包括廣告尺寸、廣告類(lèi)別、廣告文字、廣告所屬行業(yè)等。廣告屬于。廣告引擎使用的樣本也是根據點(diǎn)擊反饋采集
的。用戶(hù)點(diǎn)擊過(guò)的廣告作為正樣本，用戶(hù)看過(guò)但沒(méi)有點(diǎn)擊的廣告作為負樣本。在采集
到足夠的樣本后，使用 LR 訓練最優(yōu)模型。當用戶(hù)查詢(xún)廣告時(shí)，LR模型根據用戶(hù)和候選廣告的特征，預測每個(gè)候選廣告被用戶(hù)點(diǎn)擊的概率。計算出的預估概率是廣告引擎中非常重要的評分結果，對廣告排名的展示有著(zhù)重要的作用。決定性的作用。
　　圖 2 LogisticRegression 模型
　　單擊模型系統架構
　　一般來(lái)說(shuō)，點(diǎn)擊模型需要采集
大量的用戶(hù)點(diǎn)擊位置、頁(yè)面瀏覽時(shí)間、頁(yè)面關(guān)閉、點(diǎn)擊次數等交互信息。只有對采集到的大量數據進(jìn)行數據清洗和反作弊處理后，才能得到有效的點(diǎn)擊數據，為后續的數據分析和挖掘提供支持（姜永清，大觀(guān)數據聯(lián)合創(chuàng )始人）。
　　1）數據采集模塊
　　點(diǎn)擊模型數據獲取是一個(gè)非常重要的模塊，因為所有的原創(chuàng )
數據都是從這里導入的。移動(dòng)端和PC端的采集還是略有不同。目前移動(dòng)端主要采用SDK采集，將SDK嵌入APP，業(yè)務(wù)端調用接口上報采集數據；而PC端一般都是在頁(yè)面中植入js。在 中，用戶(hù)的每一個(gè)重要行為都會(huì )觸發(fā)數據上報。只有將移動(dòng)端的數據采集與PC端連接起來(lái)，才能發(fā)揮數據的最大價(jià)值。上報數據通過(guò)數據采集模塊進(jìn)入系統后，由于存在大量非法格式數據和損壞數據，需要經(jīng)過(guò)繁瑣的數據清洗階段。
　　2）數據挖掘模塊
　　在數據倉庫中進(jìn)行數據反作弊和數據挖掘處理時(shí)，由于數據量巨大，通常采用集群計算。通過(guò)反作弊算法剔除虛假數據后，利用數據挖掘模塊對點(diǎn)擊展示數據進(jìn)行處理，最終生成各種具有巨大潛在價(jià)值的數據結果。這些結果不僅包括點(diǎn)擊模型，還有其他豐富的數據產(chǎn)品，包括數據關(guān)聯(lián)信息、數據預測、數據報告等。
　　
　　3）系統集成
　　點(diǎn)擊數據挖掘的結果將反饋給引擎架構，優(yōu)化系統的算法，提升整體效果。用戶(hù)在新的點(diǎn)擊模型作用下的點(diǎn)擊結果會(huì )在接下來(lái)的數據采集中采集
，形成一個(gè)閉環(huán)。整個(gè)閉環(huán)圖如下：
　　圖3 點(diǎn)擊模型系統架構
　　點(diǎn)擊模型，防止作弊
　　點(diǎn)擊模型在排序結果中起著(zhù)至關(guān)重要的作用，因此是一個(gè)易受攻擊的部分。攻擊的目的無(wú)非有兩個(gè)，一是提升目標物品的排名（推薦攻擊），二是降低目標物品的排名（壓制攻擊）。用戶(hù)對系統的攻擊一般都是通過(guò)點(diǎn)擊插入偽造的數據產(chǎn)生的，所以基本的對策也是識別用戶(hù)的惡意點(diǎn)擊結果和反作弊。
　　1) 基于規則的識別
　　傳統的反作弊是基于規則的識別，比如cookie去重，IP反作弊：通過(guò)記錄和監控cookies和ip的重復行為，防止同一用戶(hù)/設備在一個(gè)時(shí)間內多次點(diǎn)擊同一個(gè)位置一定時(shí)期；有效期設置：限制顯示/點(diǎn)擊的有效期。有效期內轉換為合理收益，超過(guò)有效期的操作將被丟棄；黑名單處理：一些周期性的作弊行為在超過(guò)一定范圍后可以被標記為黑名單。用于長(cháng)期過(guò)濾，防止其持續攻擊系統?；谝巹t的反作弊有很多方法，因業(yè)務(wù)而異，
　　2）分類(lèi)方法
　　然而，今天的攻擊方法非常多樣化。簡(jiǎn)單的基于規則的反作弊不足以有效識別攻擊者。因此，需要更復雜的基于機器學(xué)習的方法來(lái)區分真實(shí)點(diǎn)擊和虛假點(diǎn)擊。例如，使用監督學(xué)習方法，通過(guò)手動(dòng)標記點(diǎn)擊，或人為偽造記錄來(lái)訓練分類(lèi)器。由于點(diǎn)擊數據樣本種類(lèi)多、數量大、維度高，所使用的記錄特征均采用聚合方式生成。這些特征不是普通的記錄屬性，而是收錄
各種統計信息的信息特征。通過(guò)監督學(xué)習的方法，可以識別出大量無(wú)法被規則區分的攻擊行為。
　　3）聚類(lèi)方法
　　聚類(lèi)方法主要用于識別系統中多個(gè)用戶(hù)聯(lián)合攻擊的場(chǎng)景。這些攻擊的用戶(hù)群體普遍具有非常相似和異常的攻擊行為，往往攻擊的物品很多。在反作弊模塊中，通過(guò)聚類(lèi)來(lái)區分正常行為和異常行為簇，然后將異常行為的點(diǎn)擊、評分等操作從計算點(diǎn)擊模型的數據集中剔除。聚類(lèi)方法在防止“群釣”等攻擊行為方面尤為有效。
　　4）信息論方法
　　通過(guò)樣本的信息變化來(lái)檢測作弊者也是一種有效的方法?？梢酝ㄟ^(guò)檢測一段時(shí)間內某些物品的一些評分值來(lái)檢測異常，比如描述物品隨時(shí)間變化的樣本均值，物品評分值分布變化的樣本熵等。通過(guò)觀(guān)察有限時(shí)間窗口內各種信息值的變化，相對容易檢測到攻擊者的行為。
　　使用機器方法可以有效識別大部分無(wú)法根據規則解決的問(wèn)題，使攻擊者更難作弊。然而，點(diǎn)擊反作弊是一個(gè)與惡意攻擊者斗智斗勇的過(guò)程。簡(jiǎn)單的一兩種方法并不能徹底解決作弊問(wèn)題。對于問(wèn)題，往往將多種方法組合在一起。例如，基于規則的方法首先排除大多數簡(jiǎn)單的攻擊，然后結合多種機器學(xué)習方法來(lái)識別更復雜的作弊記錄。由于攻擊者的攻擊手段不斷升級，正所謂“道高一尺，魔高一尺”，反作弊必須不斷改進(jìn)策略，才能有效阻止作弊者。
　　點(diǎn)擊模型效果評估
　　評價(jià)搜索、推薦、廣告效果的指標有很多，包括點(diǎn)擊位置計算的MRR和MAP分數，點(diǎn)擊結果計算的準確率、召回率、長(cháng)尾覆蓋率等。在搜索引擎、廣告引擎和推薦引擎的研發(fā)過(guò)程中，大觀(guān)數據一直在進(jìn)行充分、細致的數據評估，確保每一次算法升級的效果。以 MRR 和 MAP 分數的評估為例。這兩個(gè)分數的計算方法一直是信息檢索領(lǐng)域評價(jià)算法好壞的重要指標：
　　1）MAP（平均精度）
　　MAP 為每個(gè)查詢(xún)的相關(guān)排名結果分配一個(gè)評分數字，然后對這些數字進(jìn)行平均。比如q1對應的d排名分別是1、2、5、7（假設q1有4個(gè)相關(guān)d），那么q1的ap（平均精度）的計算就是（1/1+2/2+3 /5+ 4/7)/4 = ap1，相關(guān)d在q2排序結果中的排名為2,3,6（假設q2有5個(gè)相關(guān)d），那么q2的ap為（1/2+ 2/3+3/6+0+0)/5 = ap2，那么這個(gè)排序算法的MAP就是(ap1+ap2)/2；
　　在大觀(guān)搜索引擎中，原系統與點(diǎn)擊模型的MAP評分對比如下：
　　圖4 使用點(diǎn)擊模型的地圖得分對比
　　2）MRR（平均倒數排名）
　　MRR的評估假設是基于唯一相關(guān)的結果。比如q1最相關(guān)的排在第3位，q2最相關(guān)的排在第4位，那么MRR=(1/3+1/4)/2。
　　在大觀(guān)搜索引擎中，原系統與點(diǎn)擊模型的MRR得分對比如下：
　　圖5 使用點(diǎn)擊模型后mrr得分對比
　　從效果圖可以看出，使用點(diǎn)擊模型后，系統的性能有了近30%的大幅提升。此外，使用NDCG、F值、長(cháng)尾覆蓋率等評價(jià)方法，可以看出點(diǎn)擊模型的應用會(huì )給系統帶來(lái)一定的效果和收益。在搜索引擎、智能推薦、廣告系統中，使用點(diǎn)擊模型后，系統的效果會(huì )得到很好的提升。
　　結語(yǔ)
　　在大數據公司中，點(diǎn)擊模型是用于搜索、推薦和廣告系統的強大工具。對于優(yōu)化算法模型，實(shí)現“千人千面”的個(gè)性化效果至關(guān)重要。點(diǎn)擊模型是數據挖掘領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)問(wèn)題。隨著(zhù)大數據的發(fā)展，各種新技術(shù)和解決方案應運而生。大觀(guān)數據在大數據領(lǐng)域擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗，可以通過(guò)點(diǎn)擊模型等先進(jìn)技術(shù)幫助合作企業(yè)充分發(fā)揮大數據的潛力。 查看全部

　　匯總:文檔檢索的ListWise推薦算法
　　傳統的文檔檢索建議由文檔對使用，ListWise 將文件組排列到鏈表中。
　　假設有一個(gè)查詢(xún)集合
　　文件列表
　　每個(gè)文檔的評級列表
　　每個(gè)文本對的特征向量
　　排序功能
　　損失函數是最低學(xué)習目標：
　　
　　學(xué)習的算法如下：
　　計算概率分布和損失函數 - >神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )作為模型，梯度下降作為算法學(xué)習 - >進(jìn)行預測。因為它們是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練的，所以它們也可以稱(chēng)為L(cháng)istNet算法。
　　我們介紹一個(gè)前一個(gè)概率：
　　對象的前一概率表示如果所有對象都得分，它將排名第一的概率。
　　對象 j 的前一概率
　　是給定 s 的排列概率。
　　如果在交叉熵中定義，則 ListWise 算法損失函數為
　　算法：
　　如果 m 是
　　
　　訓練的查詢(xún)數和Nmax是與查詢(xún)相關(guān)的文檔的最大數量，ListNet算法的時(shí)間復雜度為O（m*Nmax）。
　　這是學(xué)術(shù)界對ListNet的一些表現的演示：
　　相關(guān)數據：
　　可以看出，ListNet算法基本可以保持不敗，偶爾掛機。
　　引用：
　　曹哲、秦濤、劉鐵燕、蔡明峰、李航. 《學(xué)習排名：
　　從成對方法到列表方法”。ICML，第129-136頁(yè)。含碳，
　　2007年。
　　林布歐 《學(xué)習排名：從成對方法到列表方法》
　　Koala++ / Wei Qu，學(xué)習排名：從成對方法到列表方法
　　內容分享:ai寫(xiě)作助手開(kāi)啟(文章原創(chuàng )檢測)
　　想了解咨詢(xún)AI智能原創(chuàng )文章，請百度搜索“文案狗AI”進(jìn)入網(wǎng)站咨詢(xún)客服。
　　開(kāi)啟AI寫(xiě)作助手后，您將在幾個(gè)月的學(xué)習中掌握寫(xiě)作助手的寫(xiě)作要領(lǐng)，如何設置寫(xiě)作助手完成在線(xiàn)教學(xué)，判斷該助手是否被編輯為偽原創(chuàng )寫(xiě)作助手和學(xué)習。來(lái)看看：文章開(kāi)頭你會(huì )發(fā)現這樣的語(yǔ)法和標題很重要，但都是開(kāi)啟AI寫(xiě)作助手的輔助工具 。這些所謂的偽原創(chuàng )寫(xiě)作助手，在寫(xiě)作時(shí)都是以模板為基礎的，必須符合論文的主題，否則，即使文章內容是原創(chuàng )的，也會(huì )存在一定的問(wèn)題。
　　我寫(xiě)了一篇關(guān)于如何寫(xiě)作的文章。你可以這樣寫(xiě)：如果你有一個(gè)流暢的寫(xiě)作程序，你可以自由編輯它，但如果你想每天按時(shí)提交或提交，你可能沒(méi)有模板。這是適合您的方法：如果您能做到，可以將其發(fā)送給學(xué)校，如果您不理解，可以返回學(xué)校。
　　
　　如何快速編輯出高質(zhì)量的軟文？我的經(jīng)驗是什么？第一：添加內容 在發(fā)布到我的網(wǎng)站之前，我需要添加一些內容。首先，索引中有列，而不僅僅是文章的摘要。
　　這樣我們在分發(fā)內容的時(shí)候，可以添加一些內容，讓內容更加豐富多樣。請記住，我們還可以添加一些有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的信息，這會(huì )將您自己的一些話(huà)或經(jīng)驗添加到內容中。第四，偽原創(chuàng )。我們都知道偽造的原創(chuàng )內容也可以用來(lái)做排名，因為搜索引擎算法有時(shí)會(huì )分階段處理內容，所以我們需要利用原創(chuàng )內容來(lái)提高排名。這非常有利于內容的原創(chuàng )性。
　　現在偽原創(chuàng )越來(lái)越難了，我們需要提高偽原創(chuàng )文章的質(zhì)量，通過(guò)增加文章的原創(chuàng )性來(lái)實(shí)現偽原創(chuàng )。
　　
　　以上內容來(lái)自：上海白帝偽原創(chuàng )文章工具，如需轉載請保留鏈接，謝謝！大部分SEO優(yōu)化人員都被偽原創(chuàng )和快速偽原創(chuàng )所困擾，這需要專(zhuān)業(yè)知識，包括一些SEO技巧，比如文章段落設置、文章內容等，但是很多站長(cháng)天天寫(xiě)原創(chuàng )文章，而這種偽原創(chuàng )文章對搜索引擎不友好，可以嘗試使用偽原創(chuàng )工具來(lái)偽原創(chuàng )。另外就是在網(wǎng)上找一些文章進(jìn)行替換，可以快速實(shí)現偽原創(chuàng )文章，替換文章保證文章的原創(chuàng )性，但是需要注意的是偽原創(chuàng )文章必須和文章內容一致原來(lái)的更換，
　　偽原創(chuàng )文章寫(xiě)作技巧 1、偽原創(chuàng )標題是最常用的方法，但偽原創(chuàng )也很重要。一種是偽原創(chuàng )，這是最容易被搜索引擎識破的，但是記住，不要把偽原創(chuàng )放上去，如果你的文章變成了一篇文章，那么你的偽原創(chuàng )就不是原創(chuàng )了，而是你偽原創(chuàng )的一部分-來(lái)源文章。當然，如果偽原創(chuàng )文章是原創(chuàng )的，那不是偽原創(chuàng )，而是原創(chuàng )的，這是偽原創(chuàng )的一部分。如果您的偽原創(chuàng )內容不存在，那么您的偽原創(chuàng )內容將不會(huì )被收錄。如果您沒(méi)有偽原創(chuàng )內容，那么您的偽原創(chuàng )內容將很容易被收錄。
　　文章實(shí)際效果請到（文案狗AI）網(wǎng)站查看 查看全部

　　行業(yè)解決方案:大數據產(chǎn)業(yè)的基石，大數據采集
　　經(jīng)過(guò)60多年的演進(jìn)，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數據、超級計算、傳感器網(wǎng)絡(luò )、腦科學(xué)等新理論和新技術(shù)的引領(lǐng)，加之經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的強勁需求，人工智能正在得到越來(lái)越廣泛的應用。應用到人們的生活中。人類(lèi)已經(jīng)進(jìn)入波瀾壯闊的人工智能時(shí)代。說(shuō)到人工智能，今天就不得不說(shuō)說(shuō)人工智能算法。人工智能算法是一個(gè)開(kāi)源領(lǐng)域。擁有數據就像擁有一座金礦。數據是AI行業(yè)最根本的競爭力，“采集”、“清洗”、“標注”成為行業(yè)內的剛需。
　　數據采集??是大數據產(chǎn)業(yè)的基石
　　大家都在談大數據應用，談大數據價(jià)值挖掘，卻不想談沒(méi)有數據怎么用和價(jià)值。這就像試圖在不鉆探石油的情況下獲取汽油。當然，榨油并不容易。包括政府部門(mén)在內的各行各業(yè)的信息化建設都是封閉進(jìn)行的。海量數據封裝在不同的軟件系統中。數據來(lái)源多樣，數據量大，更新快。
　　大數據時(shí)代，最不可或缺的是數據，但最缺的也是數據。面對數據資源，如何挖掘、使用什么工具、如何以最低的成本進(jìn)行挖掘，成為最需要解決的問(wèn)題。
　　有兩種類(lèi)型的數據采集
　　(1) 利用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集
互聯(lián)網(wǎng)上的數據，例如爬取互聯(lián)網(wǎng)上的圖片、新聞、公司等信息；
　　應用實(shí)例：網(wǎng)絡(luò )圖片采集、輿情系統文章采集等；
　　(2) 通過(guò)傳感器或其他設備采集
數據；
　　應用實(shí)例：電子地圖位置采集、聲音、人臉采集等。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)數據采集
　　所謂網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)就是一種在互聯(lián)網(wǎng)上到處或有針對性地抓取數據的程序。當然，這種說(shuō)法還不夠專(zhuān)業(yè)。更專(zhuān)業(yè)的描述是抓取特定網(wǎng)站頁(yè)面的HTML數據。爬取網(wǎng)頁(yè)的一般方法是定義一個(gè)入口頁(yè)面，然后一般一個(gè)頁(yè)面都會(huì )有其他頁(yè)面的url，所以這些url都是從當前頁(yè)面獲取到的，加入到爬蟲(chóng)的爬取隊列中，進(jìn)入之后再遞歸新頁(yè)面執行以上操作其實(shí)和深度遍歷或者廣度遍歷是一樣的。
　　
　　爬蟲(chóng)數據采集方式可以從網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化數據，存儲為統一的本地數據文件，也可以結構化存儲。支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集
，附件與文本可自動(dòng)關(guān)聯(lián)。除了網(wǎng)絡(luò )中收錄
的內容外，還可以使用 DPI 或 DFI 等帶寬管理技術(shù)處理網(wǎng)絡(luò )流量的采集
。
　　傳感器數據采集
　　傳感器是一種檢測裝置，它能感知被測量的信息，并將感知到的信息按照一定的規則轉換成電信號或其他需要的信息形式輸出，以滿(mǎn)足信息傳輸、處理、存儲和顯示等要求。、記錄和控制要求。在工作現場(chǎng)，我們會(huì )安裝很多各種類(lèi)型的傳感器，如壓力、溫度、流量、聲音、電參數等。傳感器對環(huán)境的適應性強，可以應對各種惡劣的工作環(huán)境。
　　日常生活中，溫度計、麥克風(fēng)、DV視頻、手機拍照等功能都是傳感器數據采集的一部分，支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集。
　　簡(jiǎn)單易用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具-優(yōu)采云
collector
　　優(yōu)采云
Collector（）是一款功能強大、簡(jiǎn)單易用的專(zhuān)業(yè)采集軟件。其強大的內容采集和數據導入功能，可以將您采集的任何網(wǎng)頁(yè)數據發(fā)布到遠程服務(wù)器上。自定義User cms系統模塊，無(wú)論你的網(wǎng)站是什么系統，都可以使用優(yōu)采云
采集器，系統自帶的模塊文件支持：風(fēng)迅文章、動(dòng)易文章、東網(wǎng)論壇、PHPWIND論壇、Discuz論壇、模塊phpcms文章、phparticle文章、LeadBBS論壇、魔幻論壇、Dedecms文章、Xydw文章、精云文章等文件。更多cms模塊請參考制作修改，或到官網(wǎng)與大家交流。同時(shí)，
　　采用Visual C#編寫(xiě)，可在Windows 2008下獨立運行（windows 2003自帶.net1.1框架，優(yōu)采云
采集器最新版本為2008版，需要升級到.net2.0框架使用），如果在Windows2000、XP等環(huán)境下使用，請先到微軟下載.net framework2.0或更高環(huán)境組件。優(yōu)采云
采集
器 V2009 SP2 4 月 29 日
　　數據抓取原理
　　優(yōu)采云
采集
器如何獲取數據取決于您的規則。如果要獲取某個(gè)欄目網(wǎng)頁(yè)中的所有內容，首先需要采集
該網(wǎng)頁(yè)的URL，這稱(chēng)為URL挖掘。程序根據你的規則爬取列表頁(yè)面，從中解析出URL，然后爬取獲取到URL的網(wǎng)頁(yè)內容。
　　然后根據你的采集
規則分析下載的網(wǎng)頁(yè)，分離保存標題內容等信息。如果選擇下載圖片等網(wǎng)絡(luò )資源，程序會(huì )對采集
到的數據進(jìn)行分析，找出圖片、資源等的下載地址并下載到本地。
　　數據發(fā)布原理
　　
　　我們采集數據后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。
　　1.不做任何處理。因為數據本身是存放在數據庫（access、db3、mysql、sqlserver）中的，如果只是查看數據，可以直接用相關(guān)軟件打開(kāi)。
　　2. Web發(fā)布到網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向您的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以實(shí)現您手動(dòng)發(fā)布的效果。
　　3.直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據你的SQL語(yǔ)句將數據導入到數據庫中。
　　4. 保存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地的sql或文本文件。
　　工作過(guò)程
　　優(yōu)采云
采集器采集數據分為兩步，一是采集數據，二是發(fā)布數據。這兩個(gè)過(guò)程可以分開(kāi)。
　　1.采集
數據，包括采集
URL和采集
內容。這個(gè)過(guò)程就是獲取數據的過(guò)程。我們制定規則，我們在挖掘過(guò)程中處理了內容。
　　2、發(fā)布內容是將數據發(fā)布到自己的論壇、CMS的過(guò)程，也是實(shí)現數據存在的過(guò)程?？梢酝ㄟ^(guò)WEB在線(xiàn)發(fā)布，存儲在數據庫中，也可以保存為本地文件。
　　具體使用其實(shí)很靈活，可以根據實(shí)際情況來(lái)決定。比如我可以采集的時(shí)候采集不發(fā)布，有時(shí)間再發(fā)布，或者采集的同時(shí)發(fā)布，或者先做發(fā)布配置，或者采集后再添加發(fā)布配置?？傊?，具體流程由你決定，優(yōu)采云
采集
器的強大功能之一就體現在它的靈活性上。
　　這里還是要推薦一下我自己搭建的大數據學(xué)習交流qq裙子：522189307，裙子都是學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)的。如果你正在學(xué)習大數據，小編歡迎你的加入。人人都是軟件開(kāi)發(fā)黨。不定期分享干貨（只與大數據開(kāi)發(fā)相關(guān)），包括最新的大數據進(jìn)階資料和自己整理的進(jìn)階開(kāi)發(fā)教程一份。以上信息可通過(guò)加入群獲得
　　解決方案:搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)seo怎樣去探尋優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的感溫開(kāi)發(fā)工具
　　排名位置在競價(jià)排名之后，由百度規則決定。自然排名只能位于競價(jià)排名網(wǎng)站之后。如果首頁(yè)全是競價(jià)排名，那么自然排名只能出現在第二頁(yè)。目前這種情況只存在于百度。為了讓自己的網(wǎng)站有一個(gè)好的發(fā)展，一些管理者會(huì )經(jīng)常去優(yōu)質(zhì)的外鏈資源中心尋找一些比較靠譜的外鏈。尤其是當你在尋找專(zhuān)業(yè)的SEO顧問(wèn)或SEO公司合作時(shí)，你可以清楚地告訴他們你的需求，以便他們更好地實(shí)施SEO規劃。同時(shí)，你對SEO顧問(wèn)或SEO公司也有一個(gè)考核標準。因為做好一個(gè)網(wǎng)站并不復雜，但是很難讓更多人知道我們的網(wǎng)站，所以百度關(guān)鍵詞 SEO優(yōu)化技巧很受各類(lèi)站長(cháng)的歡迎。在傳入鏈接的錨文本中收錄
頁(yè)面 關(guān)鍵詞。SEO的目的可以分為幾類(lèi)：從搜索引擎獲取大量流量，向訪(fǎng)問(wèn)者介紹某種產(chǎn)品而不是當場(chǎng)購買(mǎi)。外部鏈接是網(wǎng)站管理過(guò)程中獲得大量點(diǎn)擊的一種方式。也有數據表明，一個(gè)網(wǎng)站是否存在外部鏈接，對外部鏈接的點(diǎn)擊量有著(zhù)巨大的影響。相關(guān)閱讀：關(guān)鍵詞推廣競爭對手分析很多人對外鏈的分析不是特別專(zhuān)業(yè)，可能分不清什么是優(yōu)質(zhì)外鏈。近年來(lái)，很多企業(yè)都選擇了風(fēng)險小、流量增長(cháng)快、收益高的方法，就是做網(wǎng)站SEO百度網(wǎng)絡(luò )推廣。只有網(wǎng)站對客戶(hù)進(jìn)行排名后，才能獲得準確的流量、廣告和產(chǎn)品銷(xiāo)售。
　　
　　以上就是這個(gè)問(wèn)題的現象，再加上現在百度排名的波動(dòng)性和對時(shí)效性的重視，所以我建議你：區分每個(gè)頁(yè)面或域名的功能，不要嘗試使用多個(gè)頁(yè)面或域名來(lái)保持這個(gè)詞的排名輪換。優(yōu)點(diǎn)：價(jià)格低廉，網(wǎng)站優(yōu)化維護排名一年的成本可能只是競價(jià)一到兩個(gè)月的成本，比競價(jià)便宜很多。嘗試從搜索引擎吸引足夠的訪(fǎng)問(wèn)量來(lái)擴大品牌知名度，而不是特定產(chǎn)品。但是對于每一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，外鏈越多越好，你不能在不看外鏈是否存在的情況下給這個(gè)網(wǎng)站加上外鏈，增加這個(gè)網(wǎng)站的點(diǎn)擊量。那么當出現這樣的情況時(shí)，網(wǎng)站的管理人員有意購買(mǎi)高質(zhì)量的外部鏈接，并將其插入到自己的網(wǎng)站中。對于外部鏈接，我們只能說(shuō)是根據自己的需要選擇不同的方案。百度SEO優(yōu)化軟件迎合了搜索引擎優(yōu)化的基本目的，從搜索引擎的入口和排序入手，提升關(guān)鍵詞在搜索結果中的排名，進(jìn)而提升網(wǎng)站流量，充分發(fā)揮存在價(jià)值的網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)，進(jìn)而提高網(wǎng)站在相關(guān)搜索中的排名，為企業(yè)創(chuàng )造經(jīng)濟效益做出貢獻。依托搜索引擎流量，并以此流量為產(chǎn)品，吸引廣告商在網(wǎng)站投放廣告。了解百度SEO優(yōu)化的原理和算法，您將有更多的網(wǎng)站優(yōu)化方向。只有懂得優(yōu)化，才能更適合百度的排名，讓你的網(wǎng)站在百度搜索引擎中的排名更高，從而獲得更多的用戶(hù)。
　　
　　外鏈的存在可以使百度推廣網(wǎng)站的內容更加豐富。另一方面，外部鏈接也可以使本網(wǎng)站的結構更加完整。同時(shí)在選擇過(guò)程中涉及一系列算法：網(wǎng)站整體評價(jià)、網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量、內容質(zhì)量、資源質(zhì)量、匹配度、分散度、時(shí)效性等 檢索系統：今天我們將重點(diǎn)介紹百度算法的所謂中央檢索系統。在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)存儲時(shí)，區分的首要依據是網(wǎng)頁(yè)信息的標題，為檢索信息時(shí)的選擇做準備。在很多網(wǎng)站中，我們不難發(fā)現外部鏈接的存在?；旧?，在一些重要的夜晚會(huì )有一個(gè)外部鏈接或幾個(gè)外部鏈接。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)站最終都會(huì )獲得大量的關(guān)注，所以為了獲得大量的關(guān)注，百度推廣seo不得不使用各種方法來(lái)增加整個(gè)網(wǎng)站的點(diǎn)擊量。什么是百度快照。 查看全部

　　最新版本:discuz論壇插件DZ插件 DXC采集器V2.6
　　DXC采集器最新商用版，來(lái)自某寶，親測，可以用.zip
　　
　　DXC來(lái)自Discuz!的縮寫(xiě)！X 采集
。DXC采集
插件專(zhuān)門(mén)針對discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)們更快捷方便的搭建網(wǎng)站內容。通過(guò)DXC采集插件，用戶(hù)可以方便地從互聯(lián)網(wǎng)采集數據，包括會(huì )員數據和文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集
等輔助功能，讓一個(gè)冷清的新論壇瞬間變成內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對論壇初期運營(yíng)有很大幫助。它是新手論壇所有者必須安裝的 discuz 應用程序。主要功能包括： 1. 采集
各種形式的url列表文章，包括rss地址、列表頁(yè)、多層列表等。2.多種方式編寫(xiě)規則，dom方法，字符截取，智能獲取，更方便獲取想要的內容 3.規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利 4.獨特的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便進(jìn)行一般采集。5. 支持圖片本地化、水印功能 6. 靈活的發(fā)布機制，可以自定義發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間點(diǎn)擊率等 7. 強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集的內容，發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客 8 . 內容過(guò)濾功能，對采集的內容過(guò)濾廣告，剔除不必要的區域 9. 批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像 10，
　　
　　現在下載
　　最新版:優(yōu)采云
采集器 v8.3.2中文版
　　優(yōu)采云
Collector中文版是一款免費的網(wǎng)站數據采集
軟件，幫助您采集
網(wǎng)頁(yè)的各種數據。優(yōu)采云
collector中文版以自主研發(fā)的強大分布式云計算平臺為核心，優(yōu)采云
collector中文版可以輕松從各大網(wǎng)站下載和網(wǎng)頁(yè)獲取大量數據標準化，幫助用戶(hù)實(shí)現數據的自動(dòng)采集、編輯和標準化，擺脫人工束縛，降低采集成本，大大提高工作效率。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，如果你是商人，你肯定有很多商品市場(chǎng)價(jià)格、銷(xiāo)量等信息，這樣你才能知道商品是買(mǎi)方市場(chǎng)還是賣(mài)方市場(chǎng)，并幫助您快速掌握這些信息以提高您的績(jì)效。利潤。
　　優(yōu)采云
Collector中文版軟件特點(diǎn)
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，使用優(yōu)采云
可以輕松地從任何網(wǎng)頁(yè)采集
你需要的數據，并生成自定義和常規的數據格式。優(yōu)采云
數據采集系統可以做的包括但不限于以下：
　　1.財務(wù)數據，如季報、年報、財報，包括自動(dòng)采集最新的每日凈值；
　　2、實(shí)時(shí)監控各大新聞門(mén)戶(hù)，自動(dòng)更新上傳最新消息；
　　3、監控競爭對手的最新信息，包括商品價(jià)格、庫存；
　　4、監控各大社交網(wǎng)站和博客，自動(dòng)抓取對企業(yè)產(chǎn)品的相關(guān)評論；
　　5、采集
最新最全的職位招聘信息；
　　6、監測各大房地產(chǎn)相關(guān)網(wǎng)站，采集
最新的新房、二手房市場(chǎng)行情；
　　7、從各大汽車(chē)網(wǎng)站采集
特定的新車(chē)和二手車(chē)信息；
　　8、發(fā)現和采集
潛在客戶(hù)信息；
　　9、從行業(yè)網(wǎng)站采集
產(chǎn)品目錄和產(chǎn)品信息；
　　10.同步各大電商平臺的商品信息，做到在一個(gè)平臺發(fā)布，在其他平臺自動(dòng)更新。
　　
　　優(yōu)采云
中文版采集器使用方法
　　第一步 打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)
　　登錄優(yōu)采云
采集器→點(diǎn)擊左上角“+”圖標→選擇自定義采集（也可以點(diǎn)擊首頁(yè)自定義采集下的“立即使用”），進(jìn)入任務(wù)配置頁(yè)面。
　　然后輸入網(wǎng)址→保存網(wǎng)址，系統會(huì )進(jìn)入流程設計頁(yè)面，并自動(dòng)打開(kāi)之前輸入的網(wǎng)址。
　　網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)后，我們可以修改任務(wù)名稱(chēng)，如果不修改，默認以網(wǎng)頁(yè)標題命名。在運行采集
之前，可以隨時(shí)修改任務(wù)名稱(chēng)。
　　步驟 2 提取數據
　　在網(wǎng)頁(yè)上直接選擇要提取的數據即可，窗口右上角會(huì )有相應的提示。在本教程中，我們以提取新聞標題、日期和文本為例
　　設置數據提取后，單擊“保存”并開(kāi)始運行采集
。但是此時(shí)的字段名是系統自動(dòng)生成的。
　　為了更好的滿(mǎn)足您的需求，您可以點(diǎn)擊右上角“流程”進(jìn)入流程頁(yè)面修改字段名稱(chēng)，保存并運行采集。
　　所有版本均可運行本地采集，旗艦版及以上版本可運行云采集并設置定時(shí)云采集，但運行本地采集進(jìn)行測試后再運行云采集。
　　
　　任務(wù)運行采集后，可選擇Excel、CSV、HTML等格式導出或導入數據庫。
　　數據導出后，您可以點(diǎn)擊鏈接進(jìn)入數據存儲文件夾查看數據。默認情況下，該文件以任務(wù)名稱(chēng)命名。
　　更新日志
　　主要體驗改進(jìn)
　　[云采集] 新增云采集直播功能，展示任務(wù)云端運行狀態(tài)，如任務(wù)拆分、節點(diǎn)分配、數據采集等流程
　　[云采集] 新增云采集通知功能，可以設置采集完成和停止采集時(shí)每個(gè)任務(wù)的郵件通知流程。
　　[云采集] 新增單個(gè)子任務(wù)重啟功能，重啟采集少的子任務(wù)或停止的子任務(wù)，減少數據遺漏
　　Bug修復
　　修復“重試次數設置不生效”的問(wèn)題
　　修復“循環(huán)URL異?！眴?wèn)題
　　修復“最后一個(gè)字段，修改的字段名保存無(wú)效”的問(wèn)題
　　提高性能并修復一些滯后問(wèn)題 查看全部

　　福利:日數據過(guò)億的大規模爬蟲(chóng)是怎么實(shí)現的？ | 文末免費贈書(shū)
　?。c(diǎn)擊上方快速關(guān)注，設為星標一起學(xué)習Python）
　　我們身邊接觸最頻繁、規模最大的爬蟲(chóng)是幾大搜索引擎。但是搜索引擎的爬取方式和我們爬蟲(chóng)工程師聯(lián)系我們的方式有很大的不同，沒(méi)有太大的參考價(jià)值。今天要講的是大眾輿論方向的爬蟲(chóng)（架構及關(guān)鍵技術(shù)原理），主要涉及：
　　1、網(wǎng)頁(yè)文字智能提??；2、分布式爬蟲(chóng)；3、爬蟲(chóng)DATA/URL去重；4、爬蟲(chóng)部署；5、分布式爬蟲(chóng)調度；6、自動(dòng)渲染技術(shù)；7、消息隊列在爬蟲(chóng)領(lǐng)域的應用；8、多種形式的反爬蟲(chóng)；
　　請大家買(mǎi)瓜子，搬凳子坐下學(xué)習，準備好角逐文末獎品！
　　1、網(wǎng)頁(yè)文本智能提取
　　輿論其實(shí)就是輿論的形勢。掌握輿論，必須掌握足夠的內容信息。除了一些大型的內容/社交平臺（比如微博）開(kāi)放了商業(yè)接口外，其他的都需要依靠爬蟲(chóng)來(lái)采集。因此，輿論方向的爬蟲(chóng)工程師需要面對上千個(gè)不同內容和結構的站點(diǎn)。我們用一張圖來(lái)表示他們面臨的問(wèn)題：
　　沒(méi)錯，他們的采集器必須能夠適應數以萬(wàn)計的網(wǎng)站結構，從不同風(fēng)格的HTML文本中提取出主要內容——標題、正文、發(fā)布時(shí)間、作者。
　　如果是你，你會(huì )用什么樣的設計來(lái)滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求？
　　曾經(jīng)想象過(guò)這樣一個(gè)問(wèn)題，在技術(shù)群里看到有朋友問(wèn)過(guò)類(lèi)似的問(wèn)題，但是很難得到滿(mǎn)意的回答。有人說(shuō)：
　　1、使用分類(lèi)方法將相似的內容歸為一類(lèi)，然后為一類(lèi)內容配置抽取規則；2.使用正則化提取指定標簽中的內容；3.利用深度學(xué)習和NLP語(yǔ)義分析，找出哪里有意義 4.利用計算機視覺(jué)，讓人點(diǎn)擊，然后根據頁(yè)面的相似度進(jìn)行分類(lèi)提?。ㄆ鋵?shí)是分類(lèi)方法的自動(dòng)化版本） ; 5.使用算法計算文本的密度，然后提??；
　　總之，各種想法層出不窮，但最終都沒(méi)有聽(tīng)到實(shí)際應用的消息。目前大部分公司都采用手動(dòng)配置XPATH規則的方式。采集時(shí)，通過(guò)URL匹配相應的提取規則，然后調用規則實(shí)現多站爬取。這種方法很有效，在企業(yè)中也長(cháng)期使用，比較穩定，但缺點(diǎn)也很明顯——費時(shí)費力，成本高！
　　偶然有一天，看到微信技術(shù)群里有人（優(yōu)秀的Python工程師青楠）發(fā)布了一個(gè)文本自動(dòng)抽取的算法庫GeneralNewsExtractor[1]（以下簡(jiǎn)稱(chēng)GNE）。本庫參考了武漢郵電學(xué)院洪宏輝、丁世濤、黃傲、郭志遠等人撰寫(xiě)的論文——《基于文本和符號密度的網(wǎng)頁(yè)文本提取方法》，并在此基礎上使用Python代碼的紙。實(shí)現，即GNE。它的原理是提取網(wǎng)頁(yè)DOM中的文本和其中的標點(diǎn)符號，根據文本中標點(diǎn)符號的疏密程度，利用算法從一個(gè)句子擴展為一段文字和一篇文章。
　　GNE能有效剔除正文以外的廣告、推薦欄目、介紹欄目等“噪音”內容，準確識別網(wǎng)頁(yè)正文，識別率高達99%（所選內容為測試是國內主流門(mén)戶(hù)/媒體平臺的文章）。
　　GNE的具體算法細節和源碼分析請參考《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》第五章。
　　有了它，基本上可以解決90%以上爬蟲(chóng)分析的輿情方向需求，剩下的10%可以根據抽取規則進(jìn)行調整或完全定制，解放了大量的XPATH工程師。
　　2. 爬蟲(chóng)DATA/URL去重
　　輿論業(yè)務(wù)要密切關(guān)注網(wǎng)站是否有新內容發(fā)布。要求是越快越好，但由于各種軟硬件的限制，通常要求在30分鐘或15分鐘內監控到新內容。要監控目標網(wǎng)站的內容變化，我們可以選擇的更好的方式是輪詢(xún)。不斷訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)，判斷是否有“新內容”，有則進(jìn)行爬取，無(wú)“新內容”則不爬取。
　　那么問(wèn)題來(lái)了，應用程序如何知道哪些內容是“新”的，哪些內容是“舊”的？
　　拆解問(wèn)題，“新內容”就是沒(méi)有被抓取的內容。這時(shí)候我們就需要用一些東西來(lái)記錄這篇文章是否被爬取過(guò)，每次有文章要爬取的時(shí)候進(jìn)行比較。這是這個(gè)問(wèn)題的解決方案。
　　那靠什么來(lái)比較呢？
　　我們都知道文章的url幾乎都是一樣的，不會(huì )重復，所以我們可以選擇文章的url作為判斷的依據，也就是把抓取到的url像列表一樣存放在一個(gè)容器中。判斷要抓取的URL是否已經(jīng)存儲在容器中，如果是，則表示已經(jīng)抓取到，直接丟棄，進(jìn)入下一個(gè)URL的判斷過(guò)程。整體邏輯如下圖：
　　這就是爬蟲(chóng)領(lǐng)域的“去重”。其實(shí)去重大致可以分為內容（DATA）去重和鏈接（URL）去重。這里我們只是順著(zhù)輿論的方向說(shuō)一下去重要求。如果是電商方向的去重，那么URL不能作為判斷依據，因為電商爬蟲(chóng)（比如比價(jià)軟件）的目的主要是判斷價(jià)格變化。這時(shí)候判斷變化的依據應該是商品的關(guān)鍵信息（比如價(jià)格、折扣），也就是DATA去重。
　　去重原理了解了，那么用什么作為存儲去重基礎的容器呢？MySQL？雷迪斯？數據庫？記憶？其實(shí)大部分工程師選擇Redis作為存儲去重基礎的容器，但實(shí)際上MySQL、MongoDB、內存都可以作為容器。至于他們?yōu)槭裁催x擇Redis，它比其他數據存儲好在哪里？可以看《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》第三章。
　　3.分布式爬蟲(chóng)
　　
　　無(wú)論是輿情方向的爬蟲(chóng)，還是電商方向的爬蟲(chóng)，要承擔的爬取量都非常大。少則每天百萬(wàn)條數據，多則每天數十億條數據。以往大家熟知的單機爬蟲(chóng)，無(wú)論是性能還是資源，都無(wú)法滿(mǎn)足需求。1個(gè)不夠，那就10個(gè)，100個(gè)！這就是分布式爬蟲(chóng)出現的背景。
　　眾所周知，分布式系統和單機系統面臨的問(wèn)題是有區別的。除了相同的業(yè)務(wù)目標，分布式系統還需要考慮多個(gè)個(gè)體之間的協(xié)作，特別是資源的共享和競爭。
　　當只有一個(gè)爬蟲(chóng)應用時(shí)，只有一個(gè)讀取待爬隊列，只有一個(gè)存儲數據，只有一個(gè)判斷URL是否重復。但是，當有幾十個(gè)或上百個(gè)爬蟲(chóng)應用時(shí)，需要區分先后順序，避免出現多個(gè)爬蟲(chóng)應用訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)URL的情況（因為這不僅浪費時(shí)間，也浪費資源）。而且，當只有一個(gè)爬蟲(chóng)應用的時(shí)候，你只需要在一臺電腦（服務(wù)器）上運行，但是突然有那么多爬蟲(chóng)應用，它們應該如何部署在不同的電腦上呢？手動(dòng)一張一張上傳，然后一張一張開(kāi)始？
　　資源問(wèn)題
　　先說(shuō)資源共享和競爭。為了解決待爬取的URL隊列和已經(jīng)爬取的隊列共享的問(wèn)題，隊列（也就是上面提到的存放URL的容器）必須放在一個(gè)公共的（多個(gè)爬蟲(chóng)應用）訪(fǎng)問(wèn)的地方，比如作為部署在服務(wù)器上的Redis。
　　這時(shí)，一個(gè)新的情況出現了。隨著(zhù)數據量的增加，需要存儲的URL越來(lái)越多，可能會(huì )出現存儲空間需求過(guò)大導致成本增加的問(wèn)題。因為Redis使用內存來(lái)存儲數據，存儲的URL越多，需要的內存也就越多，而內存在硬件設備中是比較昂貴的硬件，所以不得不考慮這個(gè)問(wèn)題。
　　幸運的是，一個(gè)叫布盧姆的人發(fā)明了一種算法——布隆過(guò)濾器（Bloom filter），它使用哈希圖來(lái)標記一個(gè)對象（這里是一個(gè)URL）是否存在，這樣就可以大大降低內存的占用率。根據1億個(gè)長(cháng)度為32個(gè)字符的URL的MD5值計算，使用Bloom Filter前后差距約為30倍。關(guān)于Bloom Filter的算法原理和代碼實(shí)現的解讀請參考《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》第三章。
　　部署問(wèn)題
　　一個(gè)一個(gè)上傳文件，一遍又一遍手動(dòng)跑爬蟲(chóng)，太累了。你可以向你的運維同事尋求技術(shù)支持，也可以探索這些可以減少你工作量的自動(dòng)化部署方式。目前業(yè)界比較知名的持續集成和部署是GitLab的GitLab Runner和GitHub Action，也可以借助K8S容器化來(lái)實(shí)現。但是它們只能幫你部署和啟動(dòng)，爬蟲(chóng)應用的一些管理功能是不能指望的。那么，今天要給大家介紹的是另一種實(shí)現方式——使用Crawlab。
　　Crawlab是由國外知名公司的工程師開(kāi)發(fā)的分布式爬蟲(chóng)管理平臺。它不僅支持用Python語(yǔ)言編寫(xiě)的爬蟲(chóng)，還兼容大多數編程語(yǔ)言和應用程序。借助Crawlab，我們可以將爬蟲(chóng)應用分發(fā)到不同的電腦（服務(wù)器），可以在可視化界面設置定時(shí)任務(wù)，查看爬蟲(chóng)應用在平臺上的狀態(tài)，環(huán)境依賴(lài)等信息。具體如下圖所示：
　　面對如此實(shí)用的平臺工具，身為工程師的我們不禁要問(wèn)：
　　1. 它如何將文件分發(fā)到不同的計算機？2、如何實(shí)現不同計算機（多節點(diǎn)）之間的通信？3、它是如何做到多語(yǔ)言兼容的？4....
　　其中，我們比較關(guān)心的多節點(diǎn)通信是借助Redis實(shí)現的，文件的去中心化同步是借助MongoDB實(shí)現的。更多內容請參考《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》第六章。
　　除了這類(lèi)平臺，Python爬蟲(chóng)工程師還經(jīng)常接觸到Scrapy框架和相關(guān)的衍生庫。Scrapy團隊官方開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為Scrapyd的庫，專(zhuān)門(mén)用于部署Scrapy框架開(kāi)發(fā)的爬蟲(chóng)應用。在部署Scrapy應用時(shí)，我們通常只需要執行一行命令就可以將爬蟲(chóng)程序部署到服務(wù)器上。你想知道背后的邏輯嗎：
　　1、程序以什么形式上傳到服務(wù)器？2、程序如何在服務(wù)器上運行？3、為什么可以看到每個(gè)任務(wù)的開(kāi)始時(shí)間和結束時(shí)間？4、中途取消任務(wù)執行的功能是如何實(shí)現的？5、它的版本控制是如何實(shí)現的？6、如果Python應用不是Scrapy框架寫(xiě)的，是否可以實(shí)現以上幾點(diǎn)的監控和操作？
　　實(shí)際上，Scrapy應用程序會(huì )被打包成后綴為“.egg”的壓縮包，以HTTP的形式上傳到服務(wù)器。服務(wù)器程序需要執行該程序時(shí)，先將其復制到操作系統的臨時(shí)文件夾中，執行時(shí)將其導入到當前Python環(huán)境中，執行完畢后刪除該文件。至于它的執行時(shí)間和中斷操作，其實(shí)是用了Python的進(jìn)程接口。詳見(jiàn)《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》第六章。
　　4.自動(dòng)渲染技術(shù)
　　為了達到炫酷的效果，或者節省靜態(tài)資源占用的帶寬，很多網(wǎng)站都使用JavaScript來(lái)優(yōu)化頁(yè)面內容。Python程序本身無(wú)法解釋JavaScript和HTML代碼，因此無(wú)法獲取我們在瀏覽器中“看到”的內容，但實(shí)際上并不是“真實(shí)的”，因為這些內容都是瀏覽器渲染出來(lái)的，只存在在瀏覽器中，HTML文檔中的文本，JavaScript文件中的代碼，圖片、視頻以及那些特效都沒(méi)有出現在代碼中，我們看到的一切都是瀏覽器的功勞。
　　由于Python獲取不到瀏覽器渲染的內容，所以當我們像往常一樣編寫(xiě)代碼爬取上面的數據時(shí)，會(huì )發(fā)現獲取到的數據和看到的不一樣，任務(wù)就會(huì )失敗。
　　這時(shí)候就需要用到自動(dòng)渲染技術(shù)了。事實(shí)上，像 Chrome 和 FireFox 這樣的瀏覽器已經(jīng)開(kāi)放了接口，允許其他編程語(yǔ)言按照協(xié)議規范來(lái)操作瀏覽器?；谶@種技術(shù)背景，一些團隊開(kāi)發(fā)了像Selenium和Puppeteer這樣的工具，然后我們就可以使用Python（其他語(yǔ)言 ）代碼來(lái)操作瀏覽器了。讓瀏覽器幫我們完成用戶(hù)名密碼輸入、登錄按鈕點(diǎn)擊、文字圖片渲染、驗證碼滑動(dòng)等操作，從而打破Python與瀏覽器本身的差異壁壘，回歸本源在瀏覽器的幫助下呈現內容后的 Python 程序。然后得到和我們在網(wǎng)頁(yè)上看到的一樣的內容。
　　除了瀏覽器，APP也有類(lèi)似情況。具體操作做法和案例詳見(jiàn)《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》第二章。
　　五、消息隊列在爬蟲(chóng)領(lǐng)域的應用
　　在前面的描述中，我們并沒(méi)有提到爬取的細節。假設這樣一個(gè)正常的爬蟲(chóng)場(chǎng)景：爬蟲(chóng)首先訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的文章列表頁(yè)，然后根據列表頁(yè)的URL進(jìn)入詳情頁(yè)進(jìn)行爬取。這里需要注意的是，文章詳情頁(yè)數必須是列表頁(yè)數的N倍。如果列表顯示 20 條內容，則多出 20 倍。
　　如果我們需要爬取很多網(wǎng)站，那么就會(huì )用到分布式爬蟲(chóng)。如果分布式爬蟲(chóng)只是復制一個(gè)爬蟲(chóng)程序的N份來(lái)運行，那么就會(huì )出現資源分配不均衡的情況，因為在上述情況下，每個(gè)爬蟲(chóng)都需要做這項工作。其實(shí)我們可以有更好的搭配方式來(lái)最大限度的利用自己的資源。比如從列表頁(yè)到詳情頁(yè)可以抽象成生產(chǎn)者和消費者模型：
　　
　　4號和5號爬蟲(chóng)應用只負責從列表頁(yè)中提取詳情頁(yè)的URL，然后推入隊列，其他爬蟲(chóng)從隊列中提取詳情頁(yè)的URL進(jìn)行爬取. 當列表頁(yè)和詳情頁(yè)的數量差距比較大時(shí)，我們可以增加右邊的爬蟲(chóng)數量，減少右邊的爬蟲(chóng)數量（或者增加左邊的爬蟲(chóng)數量，具體取決于情況）當差距很小。
　　與隊列的“數據采集生產(chǎn)線(xiàn)”相比，左邊的爬蟲(chóng)程序是生產(chǎn)者，右邊的爬蟲(chóng)程序是消費者。有了這樣的結構，我們就可以根據實(shí)際情況調整生產(chǎn)者或消費者的熟練程度，以最大限度地利用資源。還有一個(gè)好處就是，當生產(chǎn)者拿到的URL越來(lái)越多，但是消費者一時(shí)消費不過(guò)來(lái)的時(shí)候，這些URL會(huì )一直存在隊列中，等消費能力增加的時(shí)候可以再次達到平衡。有了這樣的生產(chǎn)線(xiàn)，我們就不用擔心突然涌入的URL，或者突然消耗掉隊列中的URL。隊列削峰填谷的能力不僅在后端應用中大放異彩，在爬蟲(chóng)中也同樣如此。
　　爬蟲(chóng)（和分布式爬蟲(chóng)）程序訪(fǎng)問(wèn)消息隊列的具體實(shí)現和細節請參考《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》第四章。
　　6.多種形式的反爬蟲(chóng)
　　你要的我不給你！
　　網(wǎng)站不會(huì )輕易讓您抓取網(wǎng)站上的內容。他們往往在網(wǎng)絡(luò )協(xié)議、瀏覽器特性、編程語(yǔ)言差異、人機差異等方面給爬蟲(chóng)工程師設置障礙，常見(jiàn)的有滑塊驗證碼和拼圖驗證碼。, 屏蔽IP, 檢查COOKIE, 要求登錄, 設置復雜的加密邏輯, 混淆前端代碼等。
　　水來(lái)掩護，兵來(lái)將擋！爬蟲(chóng)工程師與目標網(wǎng)站工程師的斗智斗勇，精彩紛呈?！禤ython3反爬蟲(chóng)原理與繞過(guò)實(shí)戰》一書(shū)收錄了市面上80%以上的反爬蟲(chóng)方法和爬蟲(chóng)技術(shù)。詳細解釋了雙方使用的戰術(shù)，讓觀(guān)眾可以從中學(xué)到很多東西。具體細節可以看書(shū)領(lǐng)略科技世界！
　　概括
　　今天，我們學(xué)習了日數據量過(guò)億的大規模爬蟲(chóng)實(shí)踐之路上的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，包括文本智能抽取、分布式爬蟲(chóng)、爬蟲(chóng)部署調度、去重、自動(dòng)化渲染。學(xué)習并掌握這些技術(shù)后，實(shí)現日數據過(guò)億的爬蟲(chóng)不成問(wèn)題。
　　這些經(jīng)驗來(lái)自于一線(xiàn)爬蟲(chóng)工程師。同時(shí)，這些技術(shù)和設計經(jīng)過(guò)了長(cháng)期工作的驗證，可以直接應用到工作中。
　　活動(dòng)
　　上面多次提到《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)寶典》，小編買(mǎi)了好幾本書(shū)感謝大家對小編的支持。想要書(shū)的朋友，請在評論區留言，告訴我為什么要這本書(shū)，然后就可以參與到本次贈書(shū)活動(dòng)中了。
　　購買(mǎi)鏈接：
　　活動(dòng)規則：
　　1、本次活動(dòng)評論區點(diǎn)贊數前3名的好友，贈送書(shū)籍1本。每個(gè)人都以評論和喜歡的排名獲勝。禁止刷贊，刷贊無(wú)效。歡迎舉報；
　　2、參與活動(dòng)的朋友，請轉發(fā)此文至朋友圈。抽獎的時(shí)候小編會(huì )去看看的。如未轉發(fā)，獎品順延至下一位；
　　3、活動(dòng)時(shí)間為文章發(fā)布時(shí)間至2020年12月6日22:00；
　　4.活動(dòng)書(shū)將由發(fā)布者郵寄（7個(gè)工作日）。抽獎后小編會(huì )聯(lián)系中獎的朋友提供收割地址；
　　參考
　　[1]GeneralNewsExtractor：
　　注：本次活動(dòng)最終解釋權歸本公眾號所有；
　?。ńY束）
　　看完這篇文章你有收獲嗎？請轉發(fā)分享給更多人關(guān)注《Python那些事》，成為全棧開(kāi)發(fā)工程師
　　點(diǎn)“在看”的人都變美了
　　福利:友情鏈接出售，半自動(dòng)被動(dòng)收入賺錢(qián)
　　兩個(gè)站點(diǎn)的站點(diǎn)之間互相添加鏈接，可以增加對方站點(diǎn)的權重，包括和搜索排名，這是傳統站點(diǎn)優(yōu)化最基本的方法之一。
　　在交換友情鏈接的過(guò)程中，一般僅限于權重相近的網(wǎng)站。如果一個(gè)新站沒(méi)有足夠的權重，網(wǎng)站歷史也沒(méi)有相應的網(wǎng)站權重，那么就很難找到合適的網(wǎng)站來(lái)交換友情鏈接。.
　　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)本來(lái)就是一個(gè)市場(chǎng)，就像淘寶80%的銷(xiāo)售額不是靠那些爆款貢獻的，而是靠那些銷(xiāo)量平平和小眾的大眾產(chǎn)品。
　　哪怕是一個(gè)小小的需求，也足以產(chǎn)生一個(gè)項目、一個(gè)市場(chǎng)、買(mǎi)賣(mài)友情鏈接，也就是網(wǎng)站上最不起眼卻非常暴力的生意。
　　說(shuō)暴力是因為暴利，因為一個(gè)網(wǎng)站可以加不同的鏈接，不會(huì )因為增加友情鏈接而增加成本。
　　我們知道搜索引擎有上千萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站，所以在這些百度搜索中，總會(huì )有一個(gè)關(guān)鍵詞，而這個(gè)關(guān)鍵詞在搜索中顯示的位置是有限的。搜索引擎如何識別這些網(wǎng)站？首先對它們進(jìn)行排序。
　　
　　哪個(gè)網(wǎng)站有網(wǎng)站支持，也就是友情鏈接多，哪個(gè)網(wǎng)站被優(yōu)質(zhì)搜索引擎相信，信任度不高，也就是說(shuō)會(huì )給出更好的排名。對于一個(gè)新網(wǎng)站，在前期購買(mǎi)一些友情鏈接有助于獲得搜索引擎的信任，便于搜索引擎排名。
　　目前，搜索引擎也是用戶(hù)需求最準確的渠道之一?；ヂ?lián)網(wǎng)上還有大量行業(yè)依賴(lài)搜索引擎的流量。那么為什么在PC市場(chǎng)持續下滑的情況下，還有大量的人堅持做網(wǎng)站呢？準確的說(shuō)是PC端的個(gè)人網(wǎng)站。
　　這是一個(gè)有門(mén)檻的項目。對于運營(yíng)者來(lái)說(shuō)，一定要了解一些基本的建站知識，并不需要對代碼非常精通。
　　然后我們可以看看權重為1的友情鏈接，一般一個(gè)月兩塊錢(qián)。如果一個(gè)網(wǎng)站最多可以添加100個(gè)友情鏈接，利潤在200元左右。一個(gè)網(wǎng)站使用網(wǎng)站程序批量建站，利潤非?？捎^(guān)。的。
　　我們的成本是服務(wù)器成本，還有域名成本。一個(gè)固定的服務(wù)器可以建立很多網(wǎng)站。每個(gè)網(wǎng)站的服務(wù)器成本不會(huì )改變，但域名的成本需要增加。
　　像top這樣的域名費用在9元左右。
　　前期可以買(mǎi)一些配置合適的域名和服務(wù)器，但是爸爸的配置要根據建站的多少來(lái)定。建議使用香港或其他服務(wù)器。
　　使用站群程序建站批量采集內容時(shí)，設置采集規則，每天自動(dòng)采集，無(wú)需手動(dòng)更新網(wǎng)站內容。
　　
　　然后，網(wǎng)站采集
了數百條內容后，一般會(huì )慢慢開(kāi)始產(chǎn)生收入和流量。
　　這樣，您就可以訪(fǎng)問(wèn)友情鏈接平臺并開(kāi)始銷(xiāo)售友情鏈接以獲取現金。
　　交友平臺有哪些？
　　如果你搜索友情鏈接，你會(huì )發(fā)現各種各樣的友情鏈接交易平臺。不用擔心沒(méi)有銷(xiāo)量。網(wǎng)站上整理了一些以前用過(guò)的。
　　這是一個(gè)長(cháng)期的操作過(guò)程。后期權重高了還可以定制，網(wǎng)站也可以賣(mài)。
　　只要它存在于PC端和搜索引擎上，那么這個(gè)友情連接，交易就會(huì )繼續下去，后期就是你自己的被動(dòng)收入。
　　友情鏈接是所有網(wǎng)站變現方式中門(mén)檻最低的變現方式，因為它不需要做seo，更不用說(shuō)內容，也不需要做流量，可以直接批量操作。
　　有多種方法可以通過(guò)網(wǎng)站獲利。如果你做SEO和內容，那么流量的賺錢(qián)渠道立馬就變多了。 查看全部

　　解決方案:《免規則采集器列表算法》之匹配服務(wù)規則算法
　　
　　免規則采集器列表算法第一頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面協(xié)議第二頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面的cookie第三頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面的頁(yè)面標識第四頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面的頁(yè)面標識第五頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面的原始cookie第六頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面的元素特征第七頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面的元素特征第八頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面元素特征第九頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面元素特征第十頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面元素特征第十一頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面元素特征第十二頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面元素特征第十三頁(yè)廣告的匹配服務(wù)規則采集器的頁(yè)面元素特征。
　　
　　沒(méi)有人回答。我也來(lái)拋磚引玉一下吧。這里有四個(gè)css屬性可以用來(lái)實(shí)現題主的需求，前兩個(gè)屬性是廣告內容，后兩個(gè)是cookie、maximum用來(lái)放的廣告位置。 查看全部

　　教程:Python大佬精選教材，一步一步教你從零開(kāi)始學(xué)會(huì )采集小說(shuō)
　　爬蟲(chóng)實(shí)戰01--小說(shuō)02-2，起始頁(yè)處理02-3，頁(yè)面處理03，其他內容分析：03-3，其他04，完整代碼05，結論：
　　01.運行環(huán)境
　　私信小編01 領(lǐng)取Python學(xué)習資料
　　# 操作系統：win10 專(zhuān)業(yè)版
pycharm professional 2019.1
python 3.8
beautifulsoup4 == 4.9.0
requests == 2.23.0
random # 內置的
1234567
　　02.啟動(dòng)爬蟲(chóng)02-1。分析要點(diǎn)
　　另外兩點(diǎn)，先獲取頁(yè)面，再獲取頁(yè)面中的內容
　　02-1-1。頁(yè)面間處理：找到爬蟲(chóng)的第一頁(yè)，查找上一頁(yè)和下一頁(yè)的規則是什么，或者如何從跳到下一頁(yè)找到最后一頁(yè)
　　總的來(lái)說(shuō)就是：判斷開(kāi)始條件和結束條件，找到跳轉到下一頁(yè)的規則?。◤念^到尾都有一個(gè)過(guò)程）02-1-2。提取頁(yè)面中的內容 找到數據內容所在的位置，(title, content...)（重點(diǎn)找到內容的共性，方便提?。┨崛∷谖恢玫膌abel，然后提取text和保存提取的Data 02-2，起始頁(yè)處理02-2-1，文章目錄鏈接地址：
　　
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12
　　這個(gè)地址就是我們要爬取的小說(shuō)的目錄頁(yè)地址。這個(gè)頁(yè)面有我們要爬取的所有頁(yè)面的鏈接地址，方便我們知道第一頁(yè)和最后一頁(yè)，以及頁(yè)面之間的地址規則。.
　　02-2-2。第一頁(yè)鏈接地址：
　　# 第一個(gè)頁(yè)面鏈接地址
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12
　　02-2-3，第2-5頁(yè)鏈接地址：
　　# 第二個(gè)頁(yè)面鏈接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
# 第三個(gè)頁(yè)面鏈接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
# 第四個(gè)頁(yè)面鏈接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
# 第五個(gè)頁(yè)面鏈接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12345678
　　02-2-4。最后一頁(yè)鏈接地址：
　　# 最后一個(gè)頁(yè)面鏈接地址：
http://www.quanben5.com/n/chui ... .html
12
　　02-2-5。分析結果
　　從上面的鏈接地址可以看出，這本小說(shuō)的整個(gè)網(wǎng)頁(yè)地址都來(lái)自
　　到達
　　完了，我們可以對比一下，是上一個(gè)
　　*****.html都是一樣的，只有最后五個(gè)值不一樣，而且頁(yè)面之間有+1的變化規則，所以這樣我們就知道了所有頁(yè)面的規則和開(kāi)始，結束條件。
　　02-2-6。獲取所有頁(yè)面的代碼
　　urllist = [&#39;http://www.quanben5.com/n/chui ... feng/{}.html&#39;.format(page) for page in range(17644,17650)]
　　此列表理解將所有頁(yè)面保存在 urllist 列表中。
　　02-3. 頁(yè)內處理 02-3-1。頁(yè)面分析1
　　打開(kāi)一篇文章文章，右鍵查看！
　　知道文章的內容所在的標簽，點(diǎn)擊代碼左上角的小箭頭，然后在網(wǎng)頁(yè)中選擇你要看的內容所在的區域，然后分析找到它之后
　　02-3-2，文章頭條分析：
　　經(jīng)過(guò)分析，title是頁(yè)面中唯一的標簽，class='title'我們通過(guò)title的這兩個(gè)特征得到title，進(jìn)而得到title的內容。（獲取標題是內容需要的，也可以作為保存文件的文件名）
　　02-3-3。獲取標題代碼實(shí)現：
　　 response = requests.get(url=pageurl,headers=headers,params=params)
<p>
reshtml = response.content.decode()
soup = BeautifulSoup(reshtml,&#39;lxml&#39;)

# 獲取頁(yè)面的標題所在標簽，用到了***層級選擇器****
titlelist = soup.select(&#39;.content h1&#39;)

# 獲取標簽里面的標題內容，因為標簽是保存的一個(gè)列表里面，要先取出來(lái)，
# 然后用`.get_text()`獲取到其中的內容
title_text = titlelist[0].get_text()

# 替換到標題里面的一些特殊符號，后面保存為文件名的時(shí)候，不允許，
# 這一個(gè)是后面代碼運行之中出的錯誤，后面加上的。
title_text =title_text.replace(&#39;*&#39;,&#39;&#39;)</p>
　　02-3-4。獲取內容分析：
　　通過(guò)分析，（見(jiàn)圖），發(fā)現以下幾點(diǎn)：
　　1.小說(shuō)的所有內容都在p標簽里
　　2. 這個(gè)內容的p標簽在id=''content'的div標簽里面。
　　基于以上兩點(diǎn)，我們可以唯一獲取到所有內容的p標簽，進(jìn)而獲取到里面的內容。
　　02-3-5。內容獲取代碼說(shuō)明
　　 response = requests.get(url=pageurl,headers=headers,params=params)
reshtml = response.content.decode()
soup = BeautifulSoup(reshtml,&#39;lxml&#39;)
# 獲取到全部存在內容的標簽，返回的是一個(gè)列表
# 用到了***層級選擇器***
restextlist = soup.select(&#39;#content p&#39;)
# 用for循環(huán)可以取出全部的標簽，然后用.get_text()取出全部?jì)热荨?br /> for article_text in restextlist:
article_text.get_text()
　　03.其他內容分析：03-1。標頭請求標頭
　　在網(wǎng)頁(yè)里面，
　　右支票
　　-----&gt; 點(diǎn)擊上面的網(wǎng)絡(luò )
　　-----&gt; 檢查保留日志
　　-----&gt; 然后刷新頁(yè)面
　　-----&gt; 在Name中找到一條消息刷新（大概率是）（這是網(wǎng)頁(yè)，找到就ok），
　　-----&gt; 點(diǎn)擊右邊的headers頭信息
　　-----&gt; 翻到最下面Request Headers 請求頭信息
　　-----&gt; 找到里面的User-Agent信息，然后復制粘貼到代碼中。這里存儲了很多信息。如果不攜帶，大概率會(huì )請求不到網(wǎng)頁(yè)。
　　03-2. 使用參數代理池的原因：
　　同一個(gè)ip地址，對一個(gè)網(wǎng)站快速頻繁的請求，會(huì )被網(wǎng)站認為是惡意請求，爬蟲(chóng)等異常情況，然后會(huì )被ip bans等限制。讓你無(wú)法爬取信息。
　　解決方案
　　使用代理池，（這個(gè)是正向代理，反向代理可以用Nginx自己了解，前者是給瀏覽器代理，后者是給服務(wù)器代理。）然后從中隨機選擇一個(gè)ip代理池去Access，每次請求ip都不一樣，這樣的話(huà)，對方是檢測不到異常的。
　　快速代理
　　這個(gè)網(wǎng)站收錄大量免費的高密代理可以使用，對方無(wú)法檢測和追蹤ip！
　　03-3。其他
　　如果以上還是請求不到頁(yè)面，那你繼續盡可能的攜帶Resquest Headers請求頭中的信息。讓對方以為你是瀏覽器。
　　04.完整代碼
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
# 全部網(wǎng)頁(yè)列表，后面進(jìn)行循環(huán)取出頁(yè)面，然后處理
urllist = [&#39;http://www.quanben5.com/n/chui ... feng/{}.html&#39;.format(page) for page in range(17482,17650)]
# 請求頭
headers = {
<p>
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36"
}
# 正向代理，代理池。
# 如果一個(gè)ip地址，快速，一直請求的話(huà)，會(huì )被網(wǎng)頁(yè)認為是爬蟲(chóng)，然后把你的ip地址封禁了。。所以用正向代理。。然后在下面用random模塊，隨機取出一個(gè)ip地址進(jìn)行請求！
paramslist = [&#39;121.232.199.237:9000&#39;,&#39;125.108.67.254:9000&#39;,&#39;123.163.118.102:9999&#39;,
&#39;125.108.67.254:9000&#39;,&#39;171.35.172.151:9999&#39;,&#39;123.101.231.234:9999&#39;,
&#39;125.108.67.254:9000&#39;,&#39;123.163.118.102:9999&#39;,&#39;171.35.172.151:9999&#39;,
&#39;123.101.231.234:9999&#39;,&#39;113.195.16.16:9999&#39;,&#39;175.44.109.145:9999&#39;,
&#39;125.108.85.141:9000&#39;,&#39;175.43.32.21:9999&#39;,&#39;183.166.103.22:9999&#39;,
&#39;125.110.96.80:9000&#39;,&#39;123.160.69.100:9999&#39;,&#39;112.111.217.69:9999&#39;,
&#39;1.199.30.133:9999&#39;,&#39;123.55.102.150:9999&#39;,&#39;120.83.104.196:9999&#39;,
&#39;180.118.128.138:9000&#39;,&#39;163.204.95.253:9999&#39;,&#39;113.195.18.89:9999&#39;,
&#39;113.195.16.191:9999&#39;,&#39;175.42.129.76:9999&#39;,&#39;125.110.124.214:9000&#39;,
&#39;125.110.102.54:9000&#39;,&#39;36.249.119.16:9999&#39;,&#39;125.110.89.240:9000&#39;,
&#39;171.35.146.70:9999&#39;,&#39;124.93.201.59:42672&#39;,&#39;171.35.173.112:9999&#39;]
# 從代理池里面，隨機取出一個(gè)ip地址，進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)
httpindex = random.randint(0,len(paramslist)-1)
params = {
&#39;HTTP&#39;: paramslist[httpindex]
}
# for循環(huán)每一個(gè)列表，進(jìn)行處理
for pageurl in urllist:
# 下面的兩行就是看一個(gè)下載進(jìn)度提示，沒(méi)有意義
index1 = urllist.index(pageurl)+1
print("第{}下載".format(index1))

# 發(fā)送請求，獲取頁(yè)面
response = requests.get(url=pageurl,headers=headers,params=params)
reshtml = response.content.decode()
# 用bs4解析頁(yè)面
soup = BeautifulSoup(reshtml,&#39;lxml&#39;)

# 獲取小說(shuō)全部?jì)热莸臉撕?br /> restextlist = soup.select(&#39;#content p&#39;)
# 獲取小說(shuō)標題的標簽
titlelist = soup.select(&#39;.content h1&#39;)

# 獲取標題的文字，然后進(jìn)行特殊符號的替換，以免很后面文章命名文件出錯
title_text = titlelist[0].get_text()
title_text =title_text.replace(&#39;*&#39;,&#39;&#39;)

print("正在下載---{}---".format(title_text))
# 打開(kāi)文件，進(jìn)行寫(xiě)入文章的全部的小說(shuō)，文件命名就是“標題.txt”，寫(xiě)的方式&#39;w&#39;,編碼方式是&#39;utf-8&#39;
with open("./08novel/{}.txt".format(title_text),&#39;w&#39;,encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
f.write(title_text+"\n")
# for循環(huán)獲取的article_text 是帶有內容的p標簽
for article_text in restextlist:
# article_text.get_text()這一個(gè)才是p標簽，獲取其中的內容。換行
f.write(article_text.get_text()+"\n")
print("下載完成---{}---".format(title_text))
print("全部下載完成！")
</p>
　　05.結論：
　　個(gè)人記錄，初學(xué)者入門(mén)，學(xué)到很多，歡迎交流討論！
　　技巧:免費關(guān)鍵詞挖掘工具有哪些，五款必備工具推薦
　　眾所周知，網(wǎng)站關(guān)鍵詞分為目標關(guān)鍵詞和長(cháng)尾關(guān)鍵詞。目標關(guān)鍵詞作為網(wǎng)站的靈魂，定義了網(wǎng)站的中心思想和內容建設與拓展的方向。選擇正確的目標關(guān)鍵詞就像選擇成功之路長(cháng)尾關(guān)鍵詞指的是網(wǎng)站非目標關(guān)鍵詞但也能帶來(lái)搜索流量關(guān)鍵詞 , 優(yōu)化長(cháng)尾關(guān)鍵詞 能夠給一個(gè)網(wǎng)站帶來(lái)巨大的流量，挖掘出有用戶(hù)需求的長(cháng)尾關(guān)鍵詞，就像在成功的路上擁有一輛車(chē)！
　　如何快速有效地挖掘出長(cháng)尾關(guān)鍵詞一直困擾著(zhù)很多SEO初學(xué)者。今天追夢(mèng)人就來(lái)告訴大家如何快速有效挖掘長(cháng)尾關(guān)鍵詞，提高工作效率！
　　下面介紹幾種方便快捷有效的長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖礦方法：
　　1.利用“百度指數”尋找用戶(hù)需求
　　打開(kāi)百度索引頁(yè)（），輸入目標關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊查看索引，然后選擇需求圖。
　　
　　滑動(dòng)到頁(yè)面底部以查看熱門(mén)搜索。
　　根據百度指數展示的需求圖以及相關(guān)搜索詞和熱門(mén)搜索中上升最快的搜索詞，我們可以列出一些比較流行的長(cháng)尾關(guān)鍵詞。
　　2.百度推廣客戶(hù)端-關(guān)鍵詞工具
　　百度推廣客戶(hù)端()作為百度搜索推廣、網(wǎng)盟推廣的利器，不僅給眾多SEMer帶來(lái)了極大的便利，關(guān)鍵詞工具也適合SEOer工作中的長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘. 我們只需要注冊（注冊地址）并登錄百度推廣賬號就可以使用這個(gè)工具（免費）。
　　點(diǎn)擊關(guān)鍵詞工具，等待彈出對話(huà)框，輸入搜索關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞工具會(huì )列出相關(guān)的長(cháng)尾關(guān)鍵詞，并顯示關(guān)鍵詞 date 搜索量一般，競爭激烈等！
　　3.利用“詞庫網(wǎng)絡(luò )”挖掘長(cháng)尾關(guān)鍵詞
　　()是一個(gè)綜合性的網(wǎng)站關(guān)鍵詞詞庫，包括最新關(guān)鍵詞庫、熱門(mén)關(guān)鍵詞庫、競價(jià)關(guān)鍵詞庫、行業(yè)關(guān)鍵詞 圖書(shū)館等
　　
　　選擇長(cháng)尾詞庫，輸入關(guān)鍵詞搜索，會(huì )為我們列出與目標關(guān)鍵詞相關(guān)的長(cháng)尾關(guān)鍵詞。并且會(huì )顯示與目標關(guān)鍵詞相關(guān)的長(cháng)尾關(guān)鍵詞的數量、索引、搜索趨勢、搜索結果、排名第一網(wǎng)站等。
　　4.使用“愛(ài)站工具包”-關(guān)鍵詞查詢(xún)
　　愛(ài)站Toolkit()是SEOer必備的聚合工具包，匯集了日常SEO工作所需的眾多工具，只需注冊登錄即可使用（免費）。
　　選擇關(guān)鍵詞挖掘，可以快速有效地挖掘與目標關(guān)鍵詞相關(guān)的長(cháng)尾關(guān)鍵詞。支持百度索引批量查詢(xún)和關(guān)鍵詞挖掘功能，可快速批量查詢(xún)導出指定級別索引關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞挖礦可以挖掘出自愛(ài)站打開(kāi)站點(diǎn)以來(lái)的所有數據，并支持關(guān)聯(lián)、過(guò)濾等篩選、導出等功能。
　　寫(xiě)在最后
　　還有一些類(lèi)似的工具，比如：站長(cháng)助手、追詞助手、金花關(guān)鍵詞工具等，這里就不一一舉例了，只要掌握了以上的工具和方法，你絕對可以滿(mǎn)足SEOer的長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘。 查看全部

　　解決方案:阿里云采集引擎“正式上線(xiàn)，數據采集功能免規則
　　阿里云采集引擎“”正式上線(xiàn)，具備數據采集功能
　　無(wú)規則采集器列表算法（采集關(guān)注本文四張圖，略讀文字，看圖）
　　將區域電話(huà)號碼 采集 軟件添加為書(shū)簽 網(wǎng)站 每日更新工具。解決了網(wǎng)站日常維護更新的麻煩問(wèn)題，特別是全網(wǎng)批量自動(dòng)采集，讓網(wǎng)站內容再也不用為網(wǎng)站發(fā)帖發(fā)愁了。仔細閱讀下面的文字。合集的重點(diǎn)在本文的四張圖片中。忽略文字，只看圖片?！緢D1，永遠免費，采集】
　　合集要求合集源站不斷更新，精選優(yōu)質(zhì)內容合集。一方面可以采集頻次，另一方面這樣的站信息及時(shí)，可以保證網(wǎng)站采集到達內容的新鮮度。采集方式有很多種，唯一的目的就是要有質(zhì)量保證。對于大多數小站長(cháng)來(lái)說(shuō)，他們只能轉化流量，這是我們網(wǎng)站建設的最終目的?！緢D2，功能豐富，采集】
　　
　　搜索引擎優(yōu)化是算法技術(shù)的運用，網(wǎng)站要有針對性地調整網(wǎng)站結構，合理安排關(guān)鍵詞，優(yōu)化外部資源，提高搜索引擎關(guān)鍵詞排名。搜索引擎優(yōu)化可以將潛在用戶(hù)精準連接到網(wǎng)站，從而持續獲得流量轉化，讓網(wǎng)站長(cháng)期輸出資源?！緢D3，自動(dòng)優(yōu)化，采集】
　　有人說(shuō)采集的內容對搜索引擎不是很友好，不容易排名。這不一定是真的。通過(guò)文章的精準采集和AI智能處理，采集對搜索引擎更加友好。準確采集器 對于大多數網(wǎng)站，抓取的內容肯定不如手寫(xiě)的原創(chuàng ) 內容有效。但是原創(chuàng )一天可以更新多少篇文章呢？畢竟內容制作平臺已經(jīng)轉移，不再關(guān)注網(wǎng)站。其他幾個(gè)搜索引擎也互相抓，更不用說(shuō)小網(wǎng)站了?！緢D4，高效簡(jiǎn)潔，采集】
　　因此，由于對捕獲的內容進(jìn)行了更好的后處理，捕獲的內容仍然有效。對于嚴肅而普通的人來(lái)說(shuō)，定位采集夾只會(huì )關(guān)注 網(wǎng)站 中與本網(wǎng)站內容高度相關(guān)的幾個(gè)特定區域。對于其他類(lèi)型的網(wǎng)站精度采集器，有更多選項可供選擇。凡是觸及邊緣的都可以抓取，但體量太大，不需要限制抓取到某些站點(diǎn)。采集 這稱(chēng)為平移 采集。
　　
　　通過(guò)對搜索引擎算法的研究，搜索引擎不僅根據文本來(lái)判斷內容的相似度，還根據HTML中DOM節點(diǎn)的位置和順序來(lái)判斷。集合總是隨著(zhù)算法的變化而更新，以符合搜索引擎規則。
　　采集夾的作用不僅僅針對采集夾網(wǎng)站，各種cms網(wǎng)站，各種網(wǎng)站類(lèi)型都匹配。SEO優(yōu)化合集更適合搜索引擎收錄網(wǎng)站，增加蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)頻率，提高網(wǎng)站的收錄。只有 網(wǎng)站 有好的索引，網(wǎng)站 才能有更好的排名。返回搜狐查看更多
　　關(guān)鍵詞采集文章引用（關(guān)鍵詞雙冠有什么好處？為什么很多站長(cháng)喜歡用關(guān)鍵詞）
　　有財云采集器是一個(gè)網(wǎng)站采集器，根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞，自動(dòng)采集云相關(guān)文章發(fā)布到用戶(hù)網(wǎng)站。它可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)的標題、正文等信息，無(wú)需用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則，即可實(shí)現全網(wǎng)采集。內容采集完成后，會(huì )自動(dòng)計算內容與設置關(guān)鍵詞的相關(guān)性，只推送相關(guān)的文章給用戶(hù)。支持標題前綴、關(guān)鍵詞自動(dòng)加粗、永久鏈接插入、自動(dòng)tag標簽提取、自動(dòng)內鏈、自動(dòng)圖片匹配、自動(dòng)偽原創(chuàng )、內容過(guò)濾器更換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等一系列SEO功能，用戶(hù)只需設置關(guān)鍵詞及相關(guān)需求，即可實(shí)現網(wǎng)站全托管、零內容更新維護。網(wǎng)站數量沒(méi)有限制，無(wú)論是單個(gè)網(wǎng)站還是一組*敏感*詞*網(wǎng)站，都可以輕松駕馭。
　　解決方案:百度網(wǎng)站抓取診斷自動(dòng)提交工具
　　1.百度網(wǎng)站抓取診斷
　　百度站長(cháng)如何抓取診斷網(wǎng)站？
　　具體操作過(guò)程：
　　1.登錄百度站長(cháng)平臺
　　2、搜索服務(wù)&gt;抓取診斷（PC端和移動(dòng)端可根據百度蜘蛛選擇抓取提交）
　　3.輸入url后綴網(wǎng)站提交
　　4.等待幾秒看是否爬取成功，同時(shí)可以點(diǎn)擊查看蜘蛛爬取頁(yè)面的html響應
　　如果你做的是站群或者是大量的二級域名通用域名，是不能靠人工批量提交的。這時(shí)候可以借助百度爬蟲(chóng)診斷批量提交工具
　　百度站長(cháng)抓取診斷
　　百度 網(wǎng)站 抓取診斷工具
　　2.更新記錄
　　
　　2022-10-24 V5.0
　　1.批量百度cookie提取域名并進(jìn)行抓取診斷
　　2.自定義爬取診斷提交次數
　　3. 泛站點(diǎn)泛域名支持自定義格式如{當前時(shí)間}{字母}{數字}{數字和字母}
　　4、自動(dòng)調用趣快拍SEO的百度輪播驗證碼識別接口
　　3.文檔
　　1.config.ini配置
　　[config]
;百度旋轉打碼賬號
token=
;單個(gè)cookies提交次數
c_times=70
;郵箱
<p>
email=
[adslconfig]
name=寬帶連接
user=051043408367
passwd=125980
dbcharset=utf-8
</p>
　　2.文件介紹
　　urltype.txt 通用域名通用目錄后綴格式
　　domain.txt格式域名----cookies
　　success.txt域名爬取成功
　　failed.txt 鏈接失敗 查看全部

　　解決方案:如何使用GooSeeker的數據DIY來(lái)采集亞馬遜商品搜索列表
　　下載軟件后，使用GS瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)
　　進(jìn)入這個(gè)頁(yè)面，我們可以看到很多網(wǎng)站可以是采集，我們先選擇電子商務(wù)，然后找到亞馬遜，亞馬遜中國商品搜索列表，然后我們可以看到如下，首先我們需要注意的是，示例頁(yè)面，首先檢查示例頁(yè)面是否與要求采集的頁(yè)面結構一致，檢查之后，我們就可以在文本框中輸入要求采集的URL，并且輸入采集的頁(yè)數，點(diǎn)擊獲取數據。
　　
　　點(diǎn)擊獲取數據后，他會(huì )自動(dòng)打開(kāi)兩個(gè)爬蟲(chóng)組自動(dòng)采集采集數據。
　　
　　采集完成后，我們可以查看我的數據中數據采集的狀態(tài)，如果變成綠色采集，證明數據已經(jīng)采集完成，稍等打包后的數據變綠后，我們就可以打包下載數據了。
　　解決方案:精準客戶(hù)手機QQ號采集工具 V2
　　大家好，關(guān)于精準客戶(hù)手機Q號采集工具V2.0綠色免費版，精準客戶(hù)手機Q號采集工具V2.0綠色免費版功能介紹，很多人都不知道還不知道呢，小樂(lè )為大家解答以上問(wèn)題，現在就讓我們一起來(lái)看看吧！
　　精準客戶(hù)手機QQ號采集 該工具可以通過(guò)百度搜索到所有精準客戶(hù)QQ/手機號，進(jìn)行精準客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)，大大提高轉化率！告別盲目打電話(huà)、盲目燒錢(qián)的傳統推廣模式！
　　
　　【指示】
　　1、下載解壓得到相關(guān)文件，打開(kāi)軟件；
　　2、在“采集鏈接”相關(guān)文本框中填寫(xiě)鏈接地址為采集；
　　
　　3、然后輸入采集的頁(yè)碼；
　　4. 最后點(diǎn)擊“開(kāi)始”。
　　這篇文章就分享到這里，希望對大家有所幫助。 查看全部

　　解決方案:輕創(chuàng )服免規則采集器列表算法有差異嗎？
　　免規則采集器列表算法有差異吧，采集效率、穩定性、速度、網(wǎng)絡(luò )性能等不一樣，不是所有第三方軟件都支持大規模url抓取的，你可以試試輕創(chuàng )服的免規則采集器，速度快，穩定性好，免編程，很多功能可以拓展。
　　
　　因為免規則抓取器是做免編程，我現在用的免規則采集器還是很好用的。有三種模式可以選擇，簡(jiǎn)單的模式，基于http鏈接的模式，user-agentallowsallusers的模式；下面的demo做示范，我們用的是基于http鏈接的模式。
　　在那家付費就用哪家的，老實(shí)說(shuō)主要還是看你買(mǎi)產(chǎn)品的買(mǎi)的那家公司咯，免規則采集器這塊，
　　
　　免規則采集器有好有壞，主要看產(chǎn)品質(zhì)量，免規則抓取器有好有壞，主要看產(chǎn)品質(zhì)量，免規則抓取器有好有壞，主要看產(chǎn)品質(zhì)量。重要的事情說(shuō)三遍，同類(lèi)型的產(chǎn)品同類(lèi)型的價(jià)格，同類(lèi)型的產(chǎn)品同類(lèi)型的質(zhì)量。上面是一家公司讓我們某辦事處負責的市場(chǎng)部用的免規則抓取器，我就看看有沒(méi)有用，好看看。當時(shí)我問(wèn)朋友的，她說(shuō)這一家的產(chǎn)品質(zhì)量還可以，不是一家公司用的，其他兩家某寶官方旗艦店。
　　免規則肯定是有差異的，要看那家產(chǎn)品質(zhì)量好，在用免規則也是需要操作才可以，根據我們抓取的效果來(lái)看用免規則的還是不錯的，產(chǎn)品質(zhì)量還是比較好，最主要的就是方便靈活，操作簡(jiǎn)單，抓取速度快，穩定，穩定。 查看全部

　　解決方案:免規則采集器列表算法支持支持localin-depth的跳探測效果
　　免規則采集器列表算法支持支持localin-depth的跳探測效果包括目標區域內變量計算正則匹配用戶(hù)建立startplot[i]!i或者endplot[i]!=圖形畫(huà)好如下extend["i"]計算segments[i]（此處應該應用原生的glm）下面是實(shí)現方法說(shuō)明:-采集器列表有一個(gè)全文列表，可供多個(gè)動(dòng)物采集-根據圖形設置全部采集規則-想要提取全部特征可用string.fromarlookup函數-對多個(gè)物體或者全部物體的屬性加以劃分（第一，如果是多物體屬性，則采用[[屬性]]）這里代碼已經(jīng)在代碼庫中，你需要的話(huà)請自行修改下。今天晚上測試今天晚上未完成試驗功能，下周開(kāi)始一天開(kāi)發(fā)一個(gè)新功能---分享到朋友圈。
　　先安卓端獲取用戶(hù)按照圖片點(diǎn)贊的分布情況，在收集用戶(hù)點(diǎn)贊的行為數據，輸出一個(gè)大概的次數畫(huà)出來(lái)。
　　
　　樓上的基本很全了。不過(guò)我個(gè)人覺(jué)得，用探針獲取一些目標區域內的因子，再用fit回歸算法預測整個(gè)路徑，
　　探針采集實(shí)時(shí)響應的api。
　　
　　使用分布規則卡車(chē)起步距離獲取完整的起步路徑還支持markdown你感興趣的話(huà)可以自己實(shí)現一下簡(jiǎn)單的手機端一個(gè)秒采集iphone需要一個(gè)安卓一個(gè)
　　簡(jiǎn)單的路徑估計在線(xiàn)游戲，
　　同意，現在移動(dòng)端不都是基于ieee802.11a/b， 查看全部