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【大數據爬蟲(chóng)技術(shù)是做哪些的】
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 287 次瀏覽 ? 2020-05-24 08:02
大數據是女性！爬蟲(chóng)是男同學(xué)！黑客是強奸犯，深度好文
在黑科技、爬蟲(chóng)、大數據領(lǐng)域深度技術(shù)研制領(lǐng)域，爬蟲(chóng)和黑客使用的技術(shù)雖然是一樣的并且又有區別的，爬蟲(chóng)和黑客的區別在那里呢 ？大數據、爬蟲(chóng)、黑客有哪些關(guān)系呢？
黑客和爬蟲(chóng)最大的區別就是行為目的不同，黑客是干壞事，爬蟲(chóng)是干好事。因為黑客和爬蟲(chóng)使用的技術(shù)都是差不多，都是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行對用戶(hù)筆記本、網(wǎng)站、服務(wù)器進(jìn)行入侵之后獲取數據信息。區別是黑客是非法入侵，爬蟲(chóng)是合法入侵。比如黑客通過(guò)破解網(wǎng)站后臺驗證碼技術(shù)之后模擬登錄網(wǎng)站數據庫，把數據庫刪除或則直接更改人家數據庫，這種是非法入侵，破壞性行為、違法行為。 同樣也是破解驗證碼技術(shù)，但是爬蟲(chóng)就不同了，比我須要獲取個(gè)別政府網(wǎng)站的一些公開(kāi)數據，但是每次都須要輸入驗證碼很麻煩，為了增強數據剖析的工作效率，爬蟲(chóng)技術(shù)也是通過(guò)繞開(kāi)驗證碼技術(shù)去采集網(wǎng)站公開(kāi)、開(kāi)放的數據，不會(huì )獲取隱私不公開(kāi)的數據。 如果把數據比喻女性，爬蟲(chóng)和黑客是女人，那么爬蟲(chóng)是男同學(xué)，是在正當合法、名正言順的情況下和女的發(fā)生了關(guān)系，然而黑客不同，黑客就是強奸犯了，因為女的不是自愿的，黑客是強制性，甚至用暴力來(lái)和女的發(fā)生關(guān)系。這個(gè)就是黑客和爬蟲(chóng)的本質(zhì)不同地方，雖然采用類(lèi)似的技術(shù)手段來(lái)獲取數據，但是采取的技術(shù)行為和最終造成的后果性質(zhì)是不同的。一個(gè)是違規須要承當法律后果，一個(gè)是國家支持鼓勵的是合法的。不管是爬蟲(chóng)還是黑客技術(shù) 都是一個(gè)工具而已，就像是柴刀一樣，有人拿去切肉，有人拿去殺人，那砍刀是好還是壞呢，其實(shí)砍刀只是一個(gè)工具而已，好壞在于使用者的行為的結果
爬蟲(chóng)-謝天謝地您來(lái)了，好開(kāi)心啊 黑客- 惡魔，離我遠一點(diǎn)！給我滾！
2012年國家都不斷對數據進(jìn)行開(kāi)放，中央要求每位政府單位必須把大家才能開(kāi)放的數據開(kāi)放下來(lái)，主要是中國在大力發(fā)展大數據科技產(chǎn)業(yè)，也就是我們常?？吹降母黝?lèi)所謂專(zhuān)家、教授口里常常喊的數字產(chǎn)業(yè)化，數字中國，數字經(jīng)濟、大數據、人工智能、區塊鏈等各類(lèi)潮流高檔詞匯。那大數據和爬蟲(chóng)有哪些關(guān)系呢？以下從幾個(gè)案例舉例介紹：
人臉辨識： 您做人工智能是須要大數據的，舉個(gè)反例您想做一個(gè)手動(dòng)辨識人臉的人工智能機器。您首先須要依照人臉生物特點(diǎn)構建AI模型，然后須要幾千萬(wàn)或則幾十億張人臉圖片進(jìn)行不斷的訓練這個(gè)模型，最后才得到精準的人臉辨識AI。幾十億的人臉圖片數據那里來(lái)呢？ 公安局給你？不可能的！一張張去照相？更不現實(shí)啦！ 那就是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)構建人臉圖像庫，比如我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)對facebook、qq頭像、微信頭像等進(jìn)行爬取，來(lái)實(shí)現完善十幾億的人臉圖象庫。企業(yè)大數據：去年有個(gè)同學(xué)使我通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫他完善1億的企業(yè)工商數據庫，因為他須要做企業(yè)剖析、企業(yè)畫(huà)像，需要曉得每位城市的新注冊企業(yè)多少、科技創(chuàng )新企業(yè)多少、企業(yè)中報、企業(yè)人才急聘、企業(yè)競品、企業(yè)的融資風(fēng)波、上市風(fēng)波等等企業(yè)全部60個(gè)經(jīng)度經(jīng)度的數據，然后剖析企業(yè)的各類(lèi)行為，最終做決策輔助使用。需要完成這個(gè)任務(wù)，其實(shí)我們就須要曉得，國家工商局早早就把企業(yè)工商數據公示了，而且還做了一個(gè)全省企業(yè)信息公示系統，讓你們都可以查詢(xún)各個(gè)公司的數據。居然數據源早已解決了，當時(shí)我就在想，如果有人早已把這種數據都聚合在一起那就更好了，但是最后發(fā)覺(jué) 天眼查、企查查、企信寶雖然早已幫我做了好多事情了。
最后我花了1個(gè)星期時(shí)間用python寫(xiě)了一套企業(yè)工商大數據網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統，快速爬取企業(yè)工商數據信息，并且用mysql構建標準的企業(yè)大數據庫。裁判文書(shū)大數據：自從國家英文裁判文書(shū)對外開(kāi)放以后，經(jīng)常好多有創(chuàng )新看法同學(xué)找我幫忙，他們有些想做一個(gè)案件的判例剖析系統，因為現今好多法院在判案的時(shí)侯都是須要查閱各類(lèi)歷史類(lèi)似案件，之前的判官都是如何判的。然后做一些借鑒?，F在有大數據好了，如果通過(guò)AI技術(shù)手動(dòng)把案件文案掃描進(jìn)去，然后通過(guò)裁判文書(shū)數據庫進(jìn)行深度剖析匹配，馬上下來(lái)類(lèi)似的判例結果下來(lái)，并按案件相戀度進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生一套法務(wù)判例AI智能系統。然后把這個(gè)系統提供給律師、法官、法院、稅務(wù)所用。那么問(wèn)題來(lái)了，需要實(shí)現這個(gè)第一步首先您須要有裁判文書(shū)大數據庫，然后在數據庫基礎上構建一個(gè)案例剖析AI模型，其中須要用到爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)解決裁判文書(shū)數據源獲取和更新問(wèn)題，然后須要用到文本剖析技術(shù)、文本情感辨識技術(shù)、文本掃描剖析技術(shù)。我當時(shí)采用是一套國內的框架tensorFlow，這是一套由英國google brain研制下來(lái)的開(kāi)源機器學(xué)習庫，專(zhuān)門(mén)做深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)、模型訓練框架。因為裁判文書(shū)爬蟲(chóng)須要解析算出它的DOCID值，然后通過(guò)多進(jìn)程+多線(xiàn)程+cookie池技術(shù)來(lái)解決批量爬取的問(wèn)題。
商標專(zhuān)利大數據：那么商標和專(zhuān)利和大數據又有哪些關(guān)系？和爬蟲(chóng)又扯上哪些關(guān)系呢？在中國聰明人雖然是不少的。商標和專(zhuān)利這個(gè)應當是太老土的過(guò)期成語(yǔ)，但是常常創(chuàng )新只是改變一下我們的思維、或者按照環(huán)境變化進(jìn)行變革一下即可。因為有了大數據，有了政府開(kāi)放數據，有大數據深度挖掘技術(shù)，有了AI人智能，有了5G，那么之前我們采用的工具和模式都須要調整了。在從事AI和大數據路上還是遇見(jiàn)不少有創(chuàng )新和智慧的人爬蟲(chóng)技術(shù)，有三天有一個(gè)陌生好友加我，問(wèn)我說(shuō)可以幫他做一個(gè)商標專(zhuān)利大數據嗎？ 我問(wèn)他哪些是商標專(zhuān)利大數據，他說(shuō)就是監控商標網(wǎng)和專(zhuān)利網(wǎng)的實(shí)時(shí)更新數據，我只要有一套AI技術(shù)系統，可以實(shí)現獲取最新申請的專(zhuān)利信息數據和商標數據，然后就可以曉得什么企業(yè)有申請專(zhuān)利、申請知識產(chǎn)權的需求，我問(wèn)他：您怎樣盈利呢？ 他說(shuō)盈利形式太多了，比如2020年新型冠狀病毒，我通過(guò)這個(gè)系統就可以曉得什么企業(yè)在申請關(guān)于生產(chǎn)卡介苗的專(zhuān)利和商標，哪些企業(yè)在申請生產(chǎn)醫療物資的知識產(chǎn)權，那么這種企業(yè)都是科技創(chuàng )新企業(yè)，都可以領(lǐng)到政府扶植資金，我可以把這個(gè)弄成一個(gè)大數據平臺專(zhuān)門(mén)服務(wù)于那個(gè)做知識產(chǎn)權企業(yè)和做國家財稅補助申請機構，那通過(guò)這個(gè)數據，很多投資機構也可以合作把握什么企業(yè)在生產(chǎn)未來(lái)具有前景的產(chǎn)品。
關(guān)于專(zhuān)利和商標大數據還有一個(gè)更聰明的人也是私聊我，同樣問(wèn)題，問(wèn)他怎樣盈利，做這種數據做什么，他說(shuō)諸如我如今曉得有大公司在申請一個(gè)商標叫“麥當勞”，那么我馬上就申請一個(gè)叫“邁當老”諧音的商標，那么這個(gè)大公司的商標麥當老肯定會(huì )做大，品牌的， 我的那種譯音的“邁當老”就值錢(qián)了，就可以賣(mài)個(gè)幾十萬(wàn)都行的。我問(wèn)他 這樣緊靠名子算算侵權嗎？ 他說(shuō)國家規定的 只要是同一年時(shí)間申請的，之后使用都不算是侵權。最后也是通過(guò)構建一套大數據AI爬蟲(chóng)系統幫助他實(shí)現了這個(gè)功能。最后不知道他營(yíng)運怎么了。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同事交流我qq：2779571288稅務(wù)大數據： 因為國家稅務(wù)局對對開(kāi)放，可以在網(wǎng)上查詢(xún)到什么企業(yè)欠稅，哪些企業(yè)稅務(wù)異常了。 那么那些東西又有什么用呢？怎么又和大數據產(chǎn)業(yè)牽涉上了嗎，不就是查詢(xún)一下什么企業(yè)欠稅而已嘛。這個(gè)很多人就不懂了，或者看不透了，這個(gè)須要用大數據產(chǎn)業(yè)化思維，在大數據時(shí)代，每個(gè)數據都是財富，數據就價(jià)值，您想不到說(shuō)明的還沒(méi)有發(fā)覺(jué)奧秘，如果您想到了恐怕其實(shí)就過(guò)時(shí)了，就像電商時(shí)代一樣。稅務(wù)大數據主要是給做財稅、代理記賬、稅務(wù)局用的。做財務(wù)的公司每晚都想知道什么企業(yè)欠稅了、出現稅務(wù)異常了，您公司出現稅務(wù)異?？隙ㄊ琼氁邑攧?wù)公入幫忙處理，這個(gè)就是商業(yè)核心點(diǎn)所在，那么完善完這個(gè)稅務(wù)大數據系統，就可以解決所有財稅公司、代理記帳公司的客源問(wèn)題。
那問(wèn)題又來(lái)來(lái)，數據都是從稅務(wù)局下來(lái)的，稅務(wù)局要這個(gè)數據干哪些呢？ 現在國家非常強化“互聯(lián)網(wǎng)+監管，互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)+治安”，數據源其實(shí)是稅務(wù)局下來(lái)的，但是用原始數據進(jìn)行提煉再去結合其他數據就是爆發(fā)出各類(lèi)火花了。 稅務(wù)數據結合+企業(yè)工商信息數據產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)稅務(wù)監管大數據系統。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
更多的大數據你們發(fā)展和未來(lái)，大家可以網(wǎng)上搜索“xx市政府開(kāi)放數據平臺”，就可以看見(jiàn)我們國家幾乎每位縣都構建了一個(gè)政府大數據共享開(kāi)放的平臺。每個(gè)縣都有，如果您區沒(méi)有這個(gè)政府開(kāi)發(fā)數據平臺，那就是您這個(gè)區沒(méi)有跟上節奏。政府在努力的不斷開(kāi)放數據爬蟲(chóng)技術(shù)，就是大力發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)、激發(fā)傳統企業(yè)變革。實(shí)現數字化中國、數字經(jīng)濟化、數字產(chǎn)業(yè)化。大數據。
最后推薦目前流行的幾個(gè)大數據深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)框架給您，也是我常常使用做大數據剖析、深度爬蟲(chóng)的框架。
1 CAff
2 Tensorflow
3 Pytorch
4 Theano
5 Keras
6 MxNet
7 Chainer
這些框架各有優(yōu)勢，根據自己的喜好來(lái)，我個(gè)人是比較喜歡使用
Tensorflow、 CAff、 Keras。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288 查看全部
在黑科技、爬蟲(chóng)、大數據領(lǐng)域深度技術(shù)研制領(lǐng)域，爬蟲(chóng)和黑客使用的技術(shù)雖然是一樣的并且又有區別的，爬蟲(chóng)和黑客的區別在那里呢 ？大數據、爬蟲(chóng)、黑客有哪些關(guān)系呢？
黑客和爬蟲(chóng)最大的區別就是行為目的不同，黑客是干壞事，爬蟲(chóng)是干好事。因為黑客和爬蟲(chóng)使用的技術(shù)都是差不多，都是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行對用戶(hù)筆記本、網(wǎng)站、服務(wù)器進(jìn)行入侵之后獲取數據信息。區別是黑客是非法入侵，爬蟲(chóng)是合法入侵。比如黑客通過(guò)破解網(wǎng)站后臺驗證碼技術(shù)之后模擬登錄網(wǎng)站數據庫，把數據庫刪除或則直接更改人家數據庫，這種是非法入侵，破壞性行為、違法行為。 同樣也是破解驗證碼技術(shù)，但是爬蟲(chóng)就不同了，比我須要獲取個(gè)別政府網(wǎng)站的一些公開(kāi)數據，但是每次都須要輸入驗證碼很麻煩，為了增強數據剖析的工作效率，爬蟲(chóng)技術(shù)也是通過(guò)繞開(kāi)驗證碼技術(shù)去采集網(wǎng)站公開(kāi)、開(kāi)放的數據，不會(huì )獲取隱私不公開(kāi)的數據。 如果把數據比喻女性，爬蟲(chóng)和黑客是女人，那么爬蟲(chóng)是男同學(xué)，是在正當合法、名正言順的情況下和女的發(fā)生了關(guān)系，然而黑客不同，黑客就是強奸犯了，因為女的不是自愿的，黑客是強制性，甚至用暴力來(lái)和女的發(fā)生關(guān)系。這個(gè)就是黑客和爬蟲(chóng)的本質(zhì)不同地方，雖然采用類(lèi)似的技術(shù)手段來(lái)獲取數據，但是采取的技術(shù)行為和最終造成的后果性質(zhì)是不同的。一個(gè)是違規須要承當法律后果，一個(gè)是國家支持鼓勵的是合法的。不管是爬蟲(chóng)還是黑客技術(shù) 都是一個(gè)工具而已，就像是柴刀一樣，有人拿去切肉，有人拿去殺人，那砍刀是好還是壞呢，其實(shí)砍刀只是一個(gè)工具而已，好壞在于使用者的行為的結果
爬蟲(chóng)-謝天謝地您來(lái)了，好開(kāi)心啊 黑客- 惡魔，離我遠一點(diǎn)！給我滾！
2012年國家都不斷對數據進(jìn)行開(kāi)放，中央要求每位政府單位必須把大家才能開(kāi)放的數據開(kāi)放下來(lái)，主要是中國在大力發(fā)展大數據科技產(chǎn)業(yè)，也就是我們常?？吹降母黝?lèi)所謂專(zhuān)家、教授口里常常喊的數字產(chǎn)業(yè)化，數字中國，數字經(jīng)濟、大數據、人工智能、區塊鏈等各類(lèi)潮流高檔詞匯。那大數據和爬蟲(chóng)有哪些關(guān)系呢？以下從幾個(gè)案例舉例介紹：
人臉辨識： 您做人工智能是須要大數據的，舉個(gè)反例您想做一個(gè)手動(dòng)辨識人臉的人工智能機器。您首先須要依照人臉生物特點(diǎn)構建AI模型，然后須要幾千萬(wàn)或則幾十億張人臉圖片進(jìn)行不斷的訓練這個(gè)模型，最后才得到精準的人臉辨識AI。幾十億的人臉圖片數據那里來(lái)呢？ 公安局給你？不可能的！一張張去照相？更不現實(shí)啦！ 那就是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)構建人臉圖像庫，比如我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)對facebook、qq頭像、微信頭像等進(jìn)行爬取，來(lái)實(shí)現完善十幾億的人臉圖象庫。企業(yè)大數據：去年有個(gè)同學(xué)使我通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫他完善1億的企業(yè)工商數據庫，因為他須要做企業(yè)剖析、企業(yè)畫(huà)像，需要曉得每位城市的新注冊企業(yè)多少、科技創(chuàng )新企業(yè)多少、企業(yè)中報、企業(yè)人才急聘、企業(yè)競品、企業(yè)的融資風(fēng)波、上市風(fēng)波等等企業(yè)全部60個(gè)經(jīng)度經(jīng)度的數據，然后剖析企業(yè)的各類(lèi)行為，最終做決策輔助使用。需要完成這個(gè)任務(wù)，其實(shí)我們就須要曉得，國家工商局早早就把企業(yè)工商數據公示了，而且還做了一個(gè)全省企業(yè)信息公示系統，讓你們都可以查詢(xún)各個(gè)公司的數據。居然數據源早已解決了，當時(shí)我就在想，如果有人早已把這種數據都聚合在一起那就更好了，但是最后發(fā)覺(jué) 天眼查、企查查、企信寶雖然早已幫我做了好多事情了。
最后我花了1個(gè)星期時(shí)間用python寫(xiě)了一套企業(yè)工商大數據網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統，快速爬取企業(yè)工商數據信息，并且用mysql構建標準的企業(yè)大數據庫。裁判文書(shū)大數據：自從國家英文裁判文書(shū)對外開(kāi)放以后，經(jīng)常好多有創(chuàng )新看法同學(xué)找我幫忙，他們有些想做一個(gè)案件的判例剖析系統，因為現今好多法院在判案的時(shí)侯都是須要查閱各類(lèi)歷史類(lèi)似案件，之前的判官都是如何判的。然后做一些借鑒?，F在有大數據好了，如果通過(guò)AI技術(shù)手動(dòng)把案件文案掃描進(jìn)去，然后通過(guò)裁判文書(shū)數據庫進(jìn)行深度剖析匹配，馬上下來(lái)類(lèi)似的判例結果下來(lái)，并按案件相戀度進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生一套法務(wù)判例AI智能系統。然后把這個(gè)系統提供給律師、法官、法院、稅務(wù)所用。那么問(wèn)題來(lái)了，需要實(shí)現這個(gè)第一步首先您須要有裁判文書(shū)大數據庫，然后在數據庫基礎上構建一個(gè)案例剖析AI模型，其中須要用到爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)解決裁判文書(shū)數據源獲取和更新問(wèn)題，然后須要用到文本剖析技術(shù)、文本情感辨識技術(shù)、文本掃描剖析技術(shù)。我當時(shí)采用是一套國內的框架tensorFlow，這是一套由英國google brain研制下來(lái)的開(kāi)源機器學(xué)習庫，專(zhuān)門(mén)做深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)、模型訓練框架。因為裁判文書(shū)爬蟲(chóng)須要解析算出它的DOCID值，然后通過(guò)多進(jìn)程+多線(xiàn)程+cookie池技術(shù)來(lái)解決批量爬取的問(wèn)題。
商標專(zhuān)利大數據：那么商標和專(zhuān)利和大數據又有哪些關(guān)系？和爬蟲(chóng)又扯上哪些關(guān)系呢？在中國聰明人雖然是不少的。商標和專(zhuān)利這個(gè)應當是太老土的過(guò)期成語(yǔ)，但是常常創(chuàng )新只是改變一下我們的思維、或者按照環(huán)境變化進(jìn)行變革一下即可。因為有了大數據，有了政府開(kāi)放數據，有大數據深度挖掘技術(shù)，有了AI人智能，有了5G，那么之前我們采用的工具和模式都須要調整了。在從事AI和大數據路上還是遇見(jiàn)不少有創(chuàng )新和智慧的人爬蟲(chóng)技術(shù)，有三天有一個(gè)陌生好友加我，問(wèn)我說(shuō)可以幫他做一個(gè)商標專(zhuān)利大數據嗎？ 我問(wèn)他哪些是商標專(zhuān)利大數據，他說(shuō)就是監控商標網(wǎng)和專(zhuān)利網(wǎng)的實(shí)時(shí)更新數據，我只要有一套AI技術(shù)系統，可以實(shí)現獲取最新申請的專(zhuān)利信息數據和商標數據，然后就可以曉得什么企業(yè)有申請專(zhuān)利、申請知識產(chǎn)權的需求，我問(wèn)他：您怎樣盈利呢？ 他說(shuō)盈利形式太多了，比如2020年新型冠狀病毒，我通過(guò)這個(gè)系統就可以曉得什么企業(yè)在申請關(guān)于生產(chǎn)卡介苗的專(zhuān)利和商標，哪些企業(yè)在申請生產(chǎn)醫療物資的知識產(chǎn)權，那么這種企業(yè)都是科技創(chuàng )新企業(yè)，都可以領(lǐng)到政府扶植資金，我可以把這個(gè)弄成一個(gè)大數據平臺專(zhuān)門(mén)服務(wù)于那個(gè)做知識產(chǎn)權企業(yè)和做國家財稅補助申請機構，那通過(guò)這個(gè)數據，很多投資機構也可以合作把握什么企業(yè)在生產(chǎn)未來(lái)具有前景的產(chǎn)品。
關(guān)于專(zhuān)利和商標大數據還有一個(gè)更聰明的人也是私聊我，同樣問(wèn)題，問(wèn)他怎樣盈利，做這種數據做什么，他說(shuō)諸如我如今曉得有大公司在申請一個(gè)商標叫“麥當勞”，那么我馬上就申請一個(gè)叫“邁當老”諧音的商標，那么這個(gè)大公司的商標麥當老肯定會(huì )做大，品牌的， 我的那種譯音的“邁當老”就值錢(qián)了，就可以賣(mài)個(gè)幾十萬(wàn)都行的。我問(wèn)他 這樣緊靠名子算算侵權嗎？ 他說(shuō)國家規定的 只要是同一年時(shí)間申請的，之后使用都不算是侵權。最后也是通過(guò)構建一套大數據AI爬蟲(chóng)系統幫助他實(shí)現了這個(gè)功能。最后不知道他營(yíng)運怎么了。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同事交流我qq：2779571288稅務(wù)大數據： 因為國家稅務(wù)局對對開(kāi)放，可以在網(wǎng)上查詢(xún)到什么企業(yè)欠稅，哪些企業(yè)稅務(wù)異常了。 那么那些東西又有什么用呢？怎么又和大數據產(chǎn)業(yè)牽涉上了嗎，不就是查詢(xún)一下什么企業(yè)欠稅而已嘛。這個(gè)很多人就不懂了，或者看不透了，這個(gè)須要用大數據產(chǎn)業(yè)化思維，在大數據時(shí)代，每個(gè)數據都是財富，數據就價(jià)值，您想不到說(shuō)明的還沒(méi)有發(fā)覺(jué)奧秘，如果您想到了恐怕其實(shí)就過(guò)時(shí)了，就像電商時(shí)代一樣。稅務(wù)大數據主要是給做財稅、代理記賬、稅務(wù)局用的。做財務(wù)的公司每晚都想知道什么企業(yè)欠稅了、出現稅務(wù)異常了，您公司出現稅務(wù)異?？隙ㄊ琼氁邑攧?wù)公入幫忙處理，這個(gè)就是商業(yè)核心點(diǎn)所在，那么完善完這個(gè)稅務(wù)大數據系統，就可以解決所有財稅公司、代理記帳公司的客源問(wèn)題。
那問(wèn)題又來(lái)來(lái)，數據都是從稅務(wù)局下來(lái)的，稅務(wù)局要這個(gè)數據干哪些呢？ 現在國家非常強化“互聯(lián)網(wǎng)+監管，互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)+治安”，數據源其實(shí)是稅務(wù)局下來(lái)的，但是用原始數據進(jìn)行提煉再去結合其他數據就是爆發(fā)出各類(lèi)火花了。 稅務(wù)數據結合+企業(yè)工商信息數據產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)稅務(wù)監管大數據系統。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
更多的大數據你們發(fā)展和未來(lái)，大家可以網(wǎng)上搜索“xx市政府開(kāi)放數據平臺”，就可以看見(jiàn)我們國家幾乎每位縣都構建了一個(gè)政府大數據共享開(kāi)放的平臺。每個(gè)縣都有，如果您區沒(méi)有這個(gè)政府開(kāi)發(fā)數據平臺，那就是您這個(gè)區沒(méi)有跟上節奏。政府在努力的不斷開(kāi)放數據爬蟲(chóng)技術(shù)，就是大力發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)、激發(fā)傳統企業(yè)變革。實(shí)現數字化中國、數字經(jīng)濟化、數字產(chǎn)業(yè)化。大數據。
最后推薦目前流行的幾個(gè)大數據深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)框架給您，也是我常常使用做大數據剖析、深度爬蟲(chóng)的框架。
1 CAff
2 Tensorflow
3 Pytorch
4 Theano
5 Keras
6 MxNet
7 Chainer
這些框架各有優(yōu)勢，根據自己的喜好來(lái)，我個(gè)人是比較喜歡使用
Tensorflow、 CAff、 Keras。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288 查看全部
大數據是女性！爬蟲(chóng)是男同學(xué)！黑客是強奸犯，深度好文
在黑科技、爬蟲(chóng)、大數據領(lǐng)域深度技術(shù)研制領(lǐng)域，爬蟲(chóng)和黑客使用的技術(shù)雖然是一樣的并且又有區別的，爬蟲(chóng)和黑客的區別在那里呢 ？大數據、爬蟲(chóng)、黑客有哪些關(guān)系呢？
黑客和爬蟲(chóng)最大的區別就是行為目的不同，黑客是干壞事，爬蟲(chóng)是干好事。因為黑客和爬蟲(chóng)使用的技術(shù)都是差不多，都是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行對用戶(hù)筆記本、網(wǎng)站、服務(wù)器進(jìn)行入侵之后獲取數據信息。區別是黑客是非法入侵，爬蟲(chóng)是合法入侵。比如黑客通過(guò)破解網(wǎng)站后臺驗證碼技術(shù)之后模擬登錄網(wǎng)站數據庫，把數據庫刪除或則直接更改人家數據庫，這種是非法入侵，破壞性行為、違法行為。 同樣也是破解驗證碼技術(shù)，但是爬蟲(chóng)就不同了，比我須要獲取個(gè)別政府網(wǎng)站的一些公開(kāi)數據，但是每次都須要輸入驗證碼很麻煩，為了增強數據剖析的工作效率，爬蟲(chóng)技術(shù)也是通過(guò)繞開(kāi)驗證碼技術(shù)去采集網(wǎng)站公開(kāi)、開(kāi)放的數據，不會(huì )獲取隱私不公開(kāi)的數據。 如果把數據比喻女性，爬蟲(chóng)和黑客是女人，那么爬蟲(chóng)是男同學(xué)，是在正當合法、名正言順的情況下和女的發(fā)生了關(guān)系，然而黑客不同，黑客就是強奸犯了，因為女的不是自愿的，黑客是強制性，甚至用暴力來(lái)和女的發(fā)生關(guān)系。這個(gè)就是黑客和爬蟲(chóng)的本質(zhì)不同地方，雖然采用類(lèi)似的技術(shù)手段來(lái)獲取數據，但是采取的技術(shù)行為和最終造成的后果性質(zhì)是不同的。一個(gè)是違規須要承當法律后果，一個(gè)是國家支持鼓勵的是合法的。不管是爬蟲(chóng)還是黑客技術(shù) 都是一個(gè)工具而已，就像是柴刀一樣，有人拿去切肉，有人拿去殺人，那砍刀是好還是壞呢，其實(shí)砍刀只是一個(gè)工具而已，好壞在于使用者的行為的結果
爬蟲(chóng)-謝天謝地您來(lái)了，好開(kāi)心啊 黑客- 惡魔，離我遠一點(diǎn)！給我滾！
2012年國家都不斷對數據進(jìn)行開(kāi)放，中央要求每位政府單位必須把大家才能開(kāi)放的數據開(kāi)放下來(lái)，主要是中國在大力發(fā)展大數據科技產(chǎn)業(yè)，也就是我們常?？吹降母黝?lèi)所謂專(zhuān)家、教授口里常常喊的數字產(chǎn)業(yè)化，數字中國，數字經(jīng)濟、大數據、人工智能、區塊鏈等各類(lèi)潮流高檔詞匯。那大數據和爬蟲(chóng)有哪些關(guān)系呢？以下從幾個(gè)案例舉例介紹：
人臉辨識： 您做人工智能是須要大數據的，舉個(gè)反例您想做一個(gè)手動(dòng)辨識人臉的人工智能機器。您首先須要依照人臉生物特點(diǎn)構建AI模型，然后須要幾千萬(wàn)或則幾十億張人臉圖片進(jìn)行不斷的訓練這個(gè)模型，最后才得到精準的人臉辨識AI。幾十億的人臉圖片數據那里來(lái)呢？ 公安局給你？不可能的！一張張去照相？更不現實(shí)啦！ 那就是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)構建人臉圖像庫，比如我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)對facebook、qq頭像、微信頭像等進(jìn)行爬取，來(lái)實(shí)現完善十幾億的人臉圖象庫。企業(yè)大數據：去年有個(gè)同學(xué)使我通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫他完善1億的企業(yè)工商數據庫，因為他須要做企業(yè)剖析、企業(yè)畫(huà)像，需要曉得每位城市的新注冊企業(yè)多少、科技創(chuàng )新企業(yè)多少、企業(yè)中報、企業(yè)人才急聘、企業(yè)競品、企業(yè)的融資風(fēng)波、上市風(fēng)波等等企業(yè)全部60個(gè)經(jīng)度經(jīng)度的數據，然后剖析企業(yè)的各類(lèi)行為，最終做決策輔助使用。需要完成這個(gè)任務(wù)，其實(shí)我們就須要曉得，國家工商局早早就把企業(yè)工商數據公示了，而且還做了一個(gè)全省企業(yè)信息公示系統，讓你們都可以查詢(xún)各個(gè)公司的數據。居然數據源早已解決了，當時(shí)我就在想，如果有人早已把這種數據都聚合在一起那就更好了，但是最后發(fā)覺(jué) 天眼查、企查查、企信寶雖然早已幫我做了好多事情了。
最后我花了1個(gè)星期時(shí)間用python寫(xiě)了一套企業(yè)工商大數據網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統，快速爬取企業(yè)工商數據信息，并且用mysql構建標準的企業(yè)大數據庫。裁判文書(shū)大數據：自從國家英文裁判文書(shū)對外開(kāi)放以后，經(jīng)常好多有創(chuàng )新看法同學(xué)找我幫忙，他們有些想做一個(gè)案件的判例剖析系統，因為現今好多法院在判案的時(shí)侯都是須要查閱各類(lèi)歷史類(lèi)似案件，之前的判官都是如何判的。然后做一些借鑒?，F在有大數據好了，如果通過(guò)AI技術(shù)手動(dòng)把案件文案掃描進(jìn)去，然后通過(guò)裁判文書(shū)數據庫進(jìn)行深度剖析匹配，馬上下來(lái)類(lèi)似的判例結果下來(lái)，并按案件相戀度進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生一套法務(wù)判例AI智能系統。然后把這個(gè)系統提供給律師、法官、法院、稅務(wù)所用。那么問(wèn)題來(lái)了，需要實(shí)現這個(gè)第一步首先您須要有裁判文書(shū)大數據庫，然后在數據庫基礎上構建一個(gè)案例剖析AI模型，其中須要用到爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)解決裁判文書(shū)數據源獲取和更新問(wèn)題，然后須要用到文本剖析技術(shù)、文本情感辨識技術(shù)、文本掃描剖析技術(shù)。我當時(shí)采用是一套國內的框架tensorFlow，這是一套由英國google brain研制下來(lái)的開(kāi)源機器學(xué)習庫，專(zhuān)門(mén)做深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)、模型訓練框架。因為裁判文書(shū)爬蟲(chóng)須要解析算出它的DOCID值，然后通過(guò)多進(jìn)程+多線(xiàn)程+cookie池技術(shù)來(lái)解決批量爬取的問(wèn)題。
商標專(zhuān)利大數據：那么商標和專(zhuān)利和大數據又有哪些關(guān)系？和爬蟲(chóng)又扯上哪些關(guān)系呢？在中國聰明人雖然是不少的。商標和專(zhuān)利這個(gè)應當是太老土的過(guò)期成語(yǔ)，但是常常創(chuàng )新只是改變一下我們的思維、或者按照環(huán)境變化進(jìn)行變革一下即可。因為有了大數據，有了政府開(kāi)放數據，有大數據深度挖掘技術(shù)，有了AI人智能，有了5G，那么之前我們采用的工具和模式都須要調整了。在從事AI和大數據路上還是遇見(jiàn)不少有創(chuàng )新和智慧的人爬蟲(chóng)技術(shù)，有三天有一個(gè)陌生好友加我，問(wèn)我說(shuō)可以幫他做一個(gè)商標專(zhuān)利大數據嗎？ 我問(wèn)他哪些是商標專(zhuān)利大數據，他說(shuō)就是監控商標網(wǎng)和專(zhuān)利網(wǎng)的實(shí)時(shí)更新數據，我只要有一套AI技術(shù)系統，可以實(shí)現獲取最新申請的專(zhuān)利信息數據和商標數據，然后就可以曉得什么企業(yè)有申請專(zhuān)利、申請知識產(chǎn)權的需求，我問(wèn)他：您怎樣盈利呢？ 他說(shuō)盈利形式太多了，比如2020年新型冠狀病毒，我通過(guò)這個(gè)系統就可以曉得什么企業(yè)在申請關(guān)于生產(chǎn)卡介苗的專(zhuān)利和商標，哪些企業(yè)在申請生產(chǎn)醫療物資的知識產(chǎn)權，那么這種企業(yè)都是科技創(chuàng )新企業(yè)，都可以領(lǐng)到政府扶植資金，我可以把這個(gè)弄成一個(gè)大數據平臺專(zhuān)門(mén)服務(wù)于那個(gè)做知識產(chǎn)權企業(yè)和做國家財稅補助申請機構，那通過(guò)這個(gè)數據，很多投資機構也可以合作把握什么企業(yè)在生產(chǎn)未來(lái)具有前景的產(chǎn)品。
關(guān)于專(zhuān)利和商標大數據還有一個(gè)更聰明的人也是私聊我，同樣問(wèn)題，問(wèn)他怎樣盈利，做這種數據做什么，他說(shuō)諸如我如今曉得有大公司在申請一個(gè)商標叫“麥當勞”，那么我馬上就申請一個(gè)叫“邁當老”諧音的商標，那么這個(gè)大公司的商標麥當老肯定會(huì )做大，品牌的， 我的那種譯音的“邁當老”就值錢(qián)了，就可以賣(mài)個(gè)幾十萬(wàn)都行的。我問(wèn)他 這樣緊靠名子算算侵權嗎？ 他說(shuō)國家規定的 只要是同一年時(shí)間申請的，之后使用都不算是侵權。最后也是通過(guò)構建一套大數據AI爬蟲(chóng)系統幫助他實(shí)現了這個(gè)功能。最后不知道他營(yíng)運怎么了。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同事交流我qq：2779571288稅務(wù)大數據： 因為國家稅務(wù)局對對開(kāi)放，可以在網(wǎng)上查詢(xún)到什么企業(yè)欠稅，哪些企業(yè)稅務(wù)異常了。 那么那些東西又有什么用呢？怎么又和大數據產(chǎn)業(yè)牽涉上了嗎，不就是查詢(xún)一下什么企業(yè)欠稅而已嘛。這個(gè)很多人就不懂了，或者看不透了，這個(gè)須要用大數據產(chǎn)業(yè)化思維，在大數據時(shí)代，每個(gè)數據都是財富，數據就價(jià)值，您想不到說(shuō)明的還沒(méi)有發(fā)覺(jué)奧秘，如果您想到了恐怕其實(shí)就過(guò)時(shí)了，就像電商時(shí)代一樣。稅務(wù)大數據主要是給做財稅、代理記賬、稅務(wù)局用的。做財務(wù)的公司每晚都想知道什么企業(yè)欠稅了、出現稅務(wù)異常了，您公司出現稅務(wù)異?？隙ㄊ琼氁邑攧?wù)公入幫忙處理，這個(gè)就是商業(yè)核心點(diǎn)所在，那么完善完這個(gè)稅務(wù)大數據系統，就可以解決所有財稅公司、代理記帳公司的客源問(wèn)題。
那問(wèn)題又來(lái)來(lái)，數據都是從稅務(wù)局下來(lái)的，稅務(wù)局要這個(gè)數據干哪些呢？ 現在國家非常強化“互聯(lián)網(wǎng)+監管，互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)+治安”，數據源其實(shí)是稅務(wù)局下來(lái)的，但是用原始數據進(jìn)行提煉再去結合其他數據就是爆發(fā)出各類(lèi)火花了。 稅務(wù)數據結合+企業(yè)工商信息數據產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)稅務(wù)監管大數據系統。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
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【大數據爬蟲(chóng)技術(shù)是做哪些的】
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 287 次瀏覽 ? 2020-05-24 08:02
大數據是女性！爬蟲(chóng)是男同學(xué)！黑客是強奸犯，深度好文
在黑科技、爬蟲(chóng)、大數據領(lǐng)域深度技術(shù)研制領(lǐng)域，爬蟲(chóng)和黑客使用的技術(shù)雖然是一樣的并且又有區別的，爬蟲(chóng)和黑客的區別在那里呢 ？大數據、爬蟲(chóng)、黑客有哪些關(guān)系呢？
黑客和爬蟲(chóng)最大的區別就是行為目的不同，黑客是干壞事，爬蟲(chóng)是干好事。因為黑客和爬蟲(chóng)使用的技術(shù)都是差不多，都是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行對用戶(hù)筆記本、網(wǎng)站、服務(wù)器進(jìn)行入侵之后獲取數據信息。區別是黑客是非法入侵，爬蟲(chóng)是合法入侵。比如黑客通過(guò)破解網(wǎng)站后臺驗證碼技術(shù)之后模擬登錄網(wǎng)站數據庫，把數據庫刪除或則直接更改人家數據庫，這種是非法入侵，破壞性行為、違法行為。 同樣也是破解驗證碼技術(shù)，但是爬蟲(chóng)就不同了，比我須要獲取個(gè)別政府網(wǎng)站的一些公開(kāi)數據，但是每次都須要輸入驗證碼很麻煩，為了增強數據剖析的工作效率，爬蟲(chóng)技術(shù)也是通過(guò)繞開(kāi)驗證碼技術(shù)去采集網(wǎng)站公開(kāi)、開(kāi)放的數據，不會(huì )獲取隱私不公開(kāi)的數據。 如果把數據比喻女性，爬蟲(chóng)和黑客是女人，那么爬蟲(chóng)是男同學(xué)，是在正當合法、名正言順的情況下和女的發(fā)生了關(guān)系，然而黑客不同，黑客就是強奸犯了，因為女的不是自愿的，黑客是強制性，甚至用暴力來(lái)和女的發(fā)生關(guān)系。這個(gè)就是黑客和爬蟲(chóng)的本質(zhì)不同地方，雖然采用類(lèi)似的技術(shù)手段來(lái)獲取數據，但是采取的技術(shù)行為和最終造成的后果性質(zhì)是不同的。一個(gè)是違規須要承當法律后果，一個(gè)是國家支持鼓勵的是合法的。不管是爬蟲(chóng)還是黑客技術(shù) 都是一個(gè)工具而已，就像是柴刀一樣，有人拿去切肉，有人拿去殺人，那砍刀是好還是壞呢，其實(shí)砍刀只是一個(gè)工具而已，好壞在于使用者的行為的結果
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2012年國家都不斷對數據進(jìn)行開(kāi)放，中央要求每位政府單位必須把大家才能開(kāi)放的數據開(kāi)放下來(lái)，主要是中國在大力發(fā)展大數據科技產(chǎn)業(yè)，也就是我們常?？吹降母黝?lèi)所謂專(zhuān)家、教授口里常常喊的數字產(chǎn)業(yè)化，數字中國，數字經(jīng)濟、大數據、人工智能、區塊鏈等各類(lèi)潮流高檔詞匯。那大數據和爬蟲(chóng)有哪些關(guān)系呢？以下從幾個(gè)案例舉例介紹：
人臉辨識： 您做人工智能是須要大數據的，舉個(gè)反例您想做一個(gè)手動(dòng)辨識人臉的人工智能機器。您首先須要依照人臉生物特點(diǎn)構建AI模型，然后須要幾千萬(wàn)或則幾十億張人臉圖片進(jìn)行不斷的訓練這個(gè)模型，最后才得到精準的人臉辨識AI。幾十億的人臉圖片數據那里來(lái)呢？ 公安局給你？不可能的！一張張去照相？更不現實(shí)啦！ 那就是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)構建人臉圖像庫，比如我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)對facebook、qq頭像、微信頭像等進(jìn)行爬取，來(lái)實(shí)現完善十幾億的人臉圖象庫。企業(yè)大數據：去年有個(gè)同學(xué)使我通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫他完善1億的企業(yè)工商數據庫，因為他須要做企業(yè)剖析、企業(yè)畫(huà)像，需要曉得每位城市的新注冊企業(yè)多少、科技創(chuàng )新企業(yè)多少、企業(yè)中報、企業(yè)人才急聘、企業(yè)競品、企業(yè)的融資風(fēng)波、上市風(fēng)波等等企業(yè)全部60個(gè)經(jīng)度經(jīng)度的數據，然后剖析企業(yè)的各類(lèi)行為，最終做決策輔助使用。需要完成這個(gè)任務(wù)，其實(shí)我們就須要曉得，國家工商局早早就把企業(yè)工商數據公示了，而且還做了一個(gè)全省企業(yè)信息公示系統，讓你們都可以查詢(xún)各個(gè)公司的數據。居然數據源早已解決了，當時(shí)我就在想，如果有人早已把這種數據都聚合在一起那就更好了，但是最后發(fā)覺(jué) 天眼查、企查查、企信寶雖然早已幫我做了好多事情了。
最后我花了1個(gè)星期時(shí)間用python寫(xiě)了一套企業(yè)工商大數據網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統，快速爬取企業(yè)工商數據信息，并且用mysql構建標準的企業(yè)大數據庫。裁判文書(shū)大數據：自從國家英文裁判文書(shū)對外開(kāi)放以后，經(jīng)常好多有創(chuàng )新看法同學(xué)找我幫忙，他們有些想做一個(gè)案件的判例剖析系統，因為現今好多法院在判案的時(shí)侯都是須要查閱各類(lèi)歷史類(lèi)似案件，之前的判官都是如何判的。然后做一些借鑒?，F在有大數據好了，如果通過(guò)AI技術(shù)手動(dòng)把案件文案掃描進(jìn)去，然后通過(guò)裁判文書(shū)數據庫進(jìn)行深度剖析匹配，馬上下來(lái)類(lèi)似的判例結果下來(lái)，并按案件相戀度進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生一套法務(wù)判例AI智能系統。然后把這個(gè)系統提供給律師、法官、法院、稅務(wù)所用。那么問(wèn)題來(lái)了，需要實(shí)現這個(gè)第一步首先您須要有裁判文書(shū)大數據庫，然后在數據庫基礎上構建一個(gè)案例剖析AI模型，其中須要用到爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)解決裁判文書(shū)數據源獲取和更新問(wèn)題，然后須要用到文本剖析技術(shù)、文本情感辨識技術(shù)、文本掃描剖析技術(shù)。我當時(shí)采用是一套國內的框架tensorFlow，這是一套由英國google brain研制下來(lái)的開(kāi)源機器學(xué)習庫，專(zhuān)門(mén)做深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)、模型訓練框架。因為裁判文書(shū)爬蟲(chóng)須要解析算出它的DOCID值，然后通過(guò)多進(jìn)程+多線(xiàn)程+cookie池技術(shù)來(lái)解決批量爬取的問(wèn)題。
商標專(zhuān)利大數據：那么商標和專(zhuān)利和大數據又有哪些關(guān)系？和爬蟲(chóng)又扯上哪些關(guān)系呢？在中國聰明人雖然是不少的。商標和專(zhuān)利這個(gè)應當是太老土的過(guò)期成語(yǔ)，但是常常創(chuàng )新只是改變一下我們的思維、或者按照環(huán)境變化進(jìn)行變革一下即可。因為有了大數據，有了政府開(kāi)放數據，有大數據深度挖掘技術(shù)，有了AI人智能，有了5G，那么之前我們采用的工具和模式都須要調整了。在從事AI和大數據路上還是遇見(jiàn)不少有創(chuàng )新和智慧的人爬蟲(chóng)技術(shù)，有三天有一個(gè)陌生好友加我，問(wèn)我說(shuō)可以幫他做一個(gè)商標專(zhuān)利大數據嗎？ 我問(wèn)他哪些是商標專(zhuān)利大數據，他說(shuō)就是監控商標網(wǎng)和專(zhuān)利網(wǎng)的實(shí)時(shí)更新數據，我只要有一套AI技術(shù)系統，可以實(shí)現獲取最新申請的專(zhuān)利信息數據和商標數據，然后就可以曉得什么企業(yè)有申請專(zhuān)利、申請知識產(chǎn)權的需求，我問(wèn)他：您怎樣盈利呢？ 他說(shuō)盈利形式太多了，比如2020年新型冠狀病毒，我通過(guò)這個(gè)系統就可以曉得什么企業(yè)在申請關(guān)于生產(chǎn)卡介苗的專(zhuān)利和商標，哪些企業(yè)在申請生產(chǎn)醫療物資的知識產(chǎn)權，那么這種企業(yè)都是科技創(chuàng )新企業(yè)，都可以領(lǐng)到政府扶植資金，我可以把這個(gè)弄成一個(gè)大數據平臺專(zhuān)門(mén)服務(wù)于那個(gè)做知識產(chǎn)權企業(yè)和做國家財稅補助申請機構，那通過(guò)這個(gè)數據，很多投資機構也可以合作把握什么企業(yè)在生產(chǎn)未來(lái)具有前景的產(chǎn)品。
關(guān)于專(zhuān)利和商標大數據還有一個(gè)更聰明的人也是私聊我，同樣問(wèn)題，問(wèn)他怎樣盈利，做這種數據做什么，他說(shuō)諸如我如今曉得有大公司在申請一個(gè)商標叫“麥當勞”，那么我馬上就申請一個(gè)叫“邁當老”諧音的商標，那么這個(gè)大公司的商標麥當老肯定會(huì )做大，品牌的， 我的那種譯音的“邁當老”就值錢(qián)了，就可以賣(mài)個(gè)幾十萬(wàn)都行的。我問(wèn)他 這樣緊靠名子算算侵權嗎？ 他說(shuō)國家規定的 只要是同一年時(shí)間申請的，之后使用都不算是侵權。最后也是通過(guò)構建一套大數據AI爬蟲(chóng)系統幫助他實(shí)現了這個(gè)功能。最后不知道他營(yíng)運怎么了。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同事交流我qq：2779571288稅務(wù)大數據： 因為國家稅務(wù)局對對開(kāi)放，可以在網(wǎng)上查詢(xún)到什么企業(yè)欠稅，哪些企業(yè)稅務(wù)異常了。 那么那些東西又有什么用呢？怎么又和大數據產(chǎn)業(yè)牽涉上了嗎，不就是查詢(xún)一下什么企業(yè)欠稅而已嘛。這個(gè)很多人就不懂了，或者看不透了，這個(gè)須要用大數據產(chǎn)業(yè)化思維，在大數據時(shí)代，每個(gè)數據都是財富，數據就價(jià)值，您想不到說(shuō)明的還沒(méi)有發(fā)覺(jué)奧秘，如果您想到了恐怕其實(shí)就過(guò)時(shí)了，就像電商時(shí)代一樣。稅務(wù)大數據主要是給做財稅、代理記賬、稅務(wù)局用的。做財務(wù)的公司每晚都想知道什么企業(yè)欠稅了、出現稅務(wù)異常了，您公司出現稅務(wù)異?？隙ㄊ琼氁邑攧?wù)公入幫忙處理，這個(gè)就是商業(yè)核心點(diǎn)所在，那么完善完這個(gè)稅務(wù)大數據系統，就可以解決所有財稅公司、代理記帳公司的客源問(wèn)題。
那問(wèn)題又來(lái)來(lái)，數據都是從稅務(wù)局下來(lái)的，稅務(wù)局要這個(gè)數據干哪些呢？ 現在國家非常強化“互聯(lián)網(wǎng)+監管，互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)+治安”，數據源其實(shí)是稅務(wù)局下來(lái)的，但是用原始數據進(jìn)行提煉再去結合其他數據就是爆發(fā)出各類(lèi)火花了。 稅務(wù)數據結合+企業(yè)工商信息數據產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)稅務(wù)監管大數據系統。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
更多的大數據你們發(fā)展和未來(lái)，大家可以網(wǎng)上搜索“xx市政府開(kāi)放數據平臺”，就可以看見(jiàn)我們國家幾乎每位縣都構建了一個(gè)政府大數據共享開(kāi)放的平臺。每個(gè)縣都有，如果您區沒(méi)有這個(gè)政府開(kāi)發(fā)數據平臺，那就是您這個(gè)區沒(méi)有跟上節奏。政府在努力的不斷開(kāi)放數據爬蟲(chóng)技術(shù)，就是大力發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)、激發(fā)傳統企業(yè)變革。實(shí)現數字化中國、數字經(jīng)濟化、數字產(chǎn)業(yè)化。大數據。
最后推薦目前流行的幾個(gè)大數據深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)框架給您，也是我常常使用做大數據剖析、深度爬蟲(chóng)的框架。
1 CAff
2 Tensorflow
3 Pytorch
4 Theano
5 Keras
6 MxNet
7 Chainer
這些框架各有優(yōu)勢，根據自己的喜好來(lái)，我個(gè)人是比較喜歡使用
Tensorflow、 CAff、 Keras。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288 查看全部
在黑科技、爬蟲(chóng)、大數據領(lǐng)域深度技術(shù)研制領(lǐng)域，爬蟲(chóng)和黑客使用的技術(shù)雖然是一樣的并且又有區別的，爬蟲(chóng)和黑客的區別在那里呢 ？大數據、爬蟲(chóng)、黑客有哪些關(guān)系呢？
黑客和爬蟲(chóng)最大的區別就是行為目的不同，黑客是干壞事，爬蟲(chóng)是干好事。因為黑客和爬蟲(chóng)使用的技術(shù)都是差不多，都是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行對用戶(hù)筆記本、網(wǎng)站、服務(wù)器進(jìn)行入侵之后獲取數據信息。區別是黑客是非法入侵，爬蟲(chóng)是合法入侵。比如黑客通過(guò)破解網(wǎng)站后臺驗證碼技術(shù)之后模擬登錄網(wǎng)站數據庫，把數據庫刪除或則直接更改人家數據庫，這種是非法入侵，破壞性行為、違法行為。 同樣也是破解驗證碼技術(shù)，但是爬蟲(chóng)就不同了，比我須要獲取個(gè)別政府網(wǎng)站的一些公開(kāi)數據，但是每次都須要輸入驗證碼很麻煩，為了增強數據剖析的工作效率，爬蟲(chóng)技術(shù)也是通過(guò)繞開(kāi)驗證碼技術(shù)去采集網(wǎng)站公開(kāi)、開(kāi)放的數據，不會(huì )獲取隱私不公開(kāi)的數據。 如果把數據比喻女性，爬蟲(chóng)和黑客是女人，那么爬蟲(chóng)是男同學(xué)，是在正當合法、名正言順的情況下和女的發(fā)生了關(guān)系，然而黑客不同，黑客就是強奸犯了，因為女的不是自愿的，黑客是強制性，甚至用暴力來(lái)和女的發(fā)生關(guān)系。這個(gè)就是黑客和爬蟲(chóng)的本質(zhì)不同地方，雖然采用類(lèi)似的技術(shù)手段來(lái)獲取數據，但是采取的技術(shù)行為和最終造成的后果性質(zhì)是不同的。一個(gè)是違規須要承當法律后果，一個(gè)是國家支持鼓勵的是合法的。不管是爬蟲(chóng)還是黑客技術(shù) 都是一個(gè)工具而已，就像是柴刀一樣，有人拿去切肉，有人拿去殺人，那砍刀是好還是壞呢，其實(shí)砍刀只是一個(gè)工具而已，好壞在于使用者的行為的結果
爬蟲(chóng)-謝天謝地您來(lái)了，好開(kāi)心啊 黑客- 惡魔，離我遠一點(diǎn)！給我滾！
2012年國家都不斷對數據進(jìn)行開(kāi)放，中央要求每位政府單位必須把大家才能開(kāi)放的數據開(kāi)放下來(lái)，主要是中國在大力發(fā)展大數據科技產(chǎn)業(yè)，也就是我們常?？吹降母黝?lèi)所謂專(zhuān)家、教授口里常常喊的數字產(chǎn)業(yè)化，數字中國，數字經(jīng)濟、大數據、人工智能、區塊鏈等各類(lèi)潮流高檔詞匯。那大數據和爬蟲(chóng)有哪些關(guān)系呢？以下從幾個(gè)案例舉例介紹：
人臉辨識： 您做人工智能是須要大數據的，舉個(gè)反例您想做一個(gè)手動(dòng)辨識人臉的人工智能機器。您首先須要依照人臉生物特點(diǎn)構建AI模型，然后須要幾千萬(wàn)或則幾十億張人臉圖片進(jìn)行不斷的訓練這個(gè)模型，最后才得到精準的人臉辨識AI。幾十億的人臉圖片數據那里來(lái)呢？ 公安局給你？不可能的！一張張去照相？更不現實(shí)啦！ 那就是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)構建人臉圖像庫，比如我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)對facebook、qq頭像、微信頭像等進(jìn)行爬取，來(lái)實(shí)現完善十幾億的人臉圖象庫。企業(yè)大數據：去年有個(gè)同學(xué)使我通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫他完善1億的企業(yè)工商數據庫，因為他須要做企業(yè)剖析、企業(yè)畫(huà)像，需要曉得每位城市的新注冊企業(yè)多少、科技創(chuàng )新企業(yè)多少、企業(yè)中報、企業(yè)人才急聘、企業(yè)競品、企業(yè)的融資風(fēng)波、上市風(fēng)波等等企業(yè)全部60個(gè)經(jīng)度經(jīng)度的數據，然后剖析企業(yè)的各類(lèi)行為，最終做決策輔助使用。需要完成這個(gè)任務(wù)，其實(shí)我們就須要曉得，國家工商局早早就把企業(yè)工商數據公示了，而且還做了一個(gè)全省企業(yè)信息公示系統，讓你們都可以查詢(xún)各個(gè)公司的數據。居然數據源早已解決了，當時(shí)我就在想，如果有人早已把這種數據都聚合在一起那就更好了，但是最后發(fā)覺(jué) 天眼查、企查查、企信寶雖然早已幫我做了好多事情了。
最后我花了1個(gè)星期時(shí)間用python寫(xiě)了一套企業(yè)工商大數據網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統，快速爬取企業(yè)工商數據信息，并且用mysql構建標準的企業(yè)大數據庫。裁判文書(shū)大數據：自從國家英文裁判文書(shū)對外開(kāi)放以后，經(jīng)常好多有創(chuàng )新看法同學(xué)找我幫忙，他們有些想做一個(gè)案件的判例剖析系統，因為現今好多法院在判案的時(shí)侯都是須要查閱各類(lèi)歷史類(lèi)似案件，之前的判官都是如何判的。然后做一些借鑒?，F在有大數據好了，如果通過(guò)AI技術(shù)手動(dòng)把案件文案掃描進(jìn)去，然后通過(guò)裁判文書(shū)數據庫進(jìn)行深度剖析匹配，馬上下來(lái)類(lèi)似的判例結果下來(lái)，并按案件相戀度進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生一套法務(wù)判例AI智能系統。然后把這個(gè)系統提供給律師、法官、法院、稅務(wù)所用。那么問(wèn)題來(lái)了，需要實(shí)現這個(gè)第一步首先您須要有裁判文書(shū)大數據庫，然后在數據庫基礎上構建一個(gè)案例剖析AI模型，其中須要用到爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)解決裁判文書(shū)數據源獲取和更新問(wèn)題，然后須要用到文本剖析技術(shù)、文本情感辨識技術(shù)、文本掃描剖析技術(shù)。我當時(shí)采用是一套國內的框架tensorFlow，這是一套由英國google brain研制下來(lái)的開(kāi)源機器學(xué)習庫，專(zhuān)門(mén)做深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)、模型訓練框架。因為裁判文書(shū)爬蟲(chóng)須要解析算出它的DOCID值，然后通過(guò)多進(jìn)程+多線(xiàn)程+cookie池技術(shù)來(lái)解決批量爬取的問(wèn)題。
商標專(zhuān)利大數據：那么商標和專(zhuān)利和大數據又有哪些關(guān)系？和爬蟲(chóng)又扯上哪些關(guān)系呢？在中國聰明人雖然是不少的。商標和專(zhuān)利這個(gè)應當是太老土的過(guò)期成語(yǔ)，但是常常創(chuàng )新只是改變一下我們的思維、或者按照環(huán)境變化進(jìn)行變革一下即可。因為有了大數據，有了政府開(kāi)放數據，有大數據深度挖掘技術(shù)，有了AI人智能，有了5G，那么之前我們采用的工具和模式都須要調整了。在從事AI和大數據路上還是遇見(jiàn)不少有創(chuàng )新和智慧的人爬蟲(chóng)技術(shù)，有三天有一個(gè)陌生好友加我，問(wèn)我說(shuō)可以幫他做一個(gè)商標專(zhuān)利大數據嗎？ 我問(wèn)他哪些是商標專(zhuān)利大數據，他說(shuō)就是監控商標網(wǎng)和專(zhuān)利網(wǎng)的實(shí)時(shí)更新數據，我只要有一套AI技術(shù)系統，可以實(shí)現獲取最新申請的專(zhuān)利信息數據和商標數據，然后就可以曉得什么企業(yè)有申請專(zhuān)利、申請知識產(chǎn)權的需求，我問(wèn)他：您怎樣盈利呢？ 他說(shuō)盈利形式太多了，比如2020年新型冠狀病毒，我通過(guò)這個(gè)系統就可以曉得什么企業(yè)在申請關(guān)于生產(chǎn)卡介苗的專(zhuān)利和商標，哪些企業(yè)在申請生產(chǎn)醫療物資的知識產(chǎn)權，那么這種企業(yè)都是科技創(chuàng )新企業(yè)，都可以領(lǐng)到政府扶植資金，我可以把這個(gè)弄成一個(gè)大數據平臺專(zhuān)門(mén)服務(wù)于那個(gè)做知識產(chǎn)權企業(yè)和做國家財稅補助申請機構，那通過(guò)這個(gè)數據，很多投資機構也可以合作把握什么企業(yè)在生產(chǎn)未來(lái)具有前景的產(chǎn)品。
關(guān)于專(zhuān)利和商標大數據還有一個(gè)更聰明的人也是私聊我，同樣問(wèn)題，問(wèn)他怎樣盈利，做這種數據做什么，他說(shuō)諸如我如今曉得有大公司在申請一個(gè)商標叫“麥當勞”，那么我馬上就申請一個(gè)叫“邁當老”諧音的商標，那么這個(gè)大公司的商標麥當老肯定會(huì )做大，品牌的， 我的那種譯音的“邁當老”就值錢(qián)了，就可以賣(mài)個(gè)幾十萬(wàn)都行的。我問(wèn)他 這樣緊靠名子算算侵權嗎？ 他說(shuō)國家規定的 只要是同一年時(shí)間申請的，之后使用都不算是侵權。最后也是通過(guò)構建一套大數據AI爬蟲(chóng)系統幫助他實(shí)現了這個(gè)功能。最后不知道他營(yíng)運怎么了。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同事交流我qq：2779571288稅務(wù)大數據： 因為國家稅務(wù)局對對開(kāi)放，可以在網(wǎng)上查詢(xún)到什么企業(yè)欠稅，哪些企業(yè)稅務(wù)異常了。 那么那些東西又有什么用呢？怎么又和大數據產(chǎn)業(yè)牽涉上了嗎，不就是查詢(xún)一下什么企業(yè)欠稅而已嘛。這個(gè)很多人就不懂了，或者看不透了，這個(gè)須要用大數據產(chǎn)業(yè)化思維，在大數據時(shí)代，每個(gè)數據都是財富，數據就價(jià)值，您想不到說(shuō)明的還沒(méi)有發(fā)覺(jué)奧秘，如果您想到了恐怕其實(shí)就過(guò)時(shí)了，就像電商時(shí)代一樣。稅務(wù)大數據主要是給做財稅、代理記賬、稅務(wù)局用的。做財務(wù)的公司每晚都想知道什么企業(yè)欠稅了、出現稅務(wù)異常了，您公司出現稅務(wù)異?？隙ㄊ琼氁邑攧?wù)公入幫忙處理，這個(gè)就是商業(yè)核心點(diǎn)所在，那么完善完這個(gè)稅務(wù)大數據系統，就可以解決所有財稅公司、代理記帳公司的客源問(wèn)題。
那問(wèn)題又來(lái)來(lái)，數據都是從稅務(wù)局下來(lái)的，稅務(wù)局要這個(gè)數據干哪些呢？ 現在國家非常強化“互聯(lián)網(wǎng)+監管，互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)+治安”，數據源其實(shí)是稅務(wù)局下來(lái)的，但是用原始數據進(jìn)行提煉再去結合其他數據就是爆發(fā)出各類(lèi)火花了。 稅務(wù)數據結合+企業(yè)工商信息數據產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)稅務(wù)監管大數據系統。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
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1 CAff
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大數據是女性！爬蟲(chóng)是男同學(xué)！黑客是強奸犯，深度好文
在黑科技、爬蟲(chóng)、大數據領(lǐng)域深度技術(shù)研制領(lǐng)域，爬蟲(chóng)和黑客使用的技術(shù)雖然是一樣的并且又有區別的，爬蟲(chóng)和黑客的區別在那里呢 ？大數據、爬蟲(chóng)、黑客有哪些關(guān)系呢？
黑客和爬蟲(chóng)最大的區別就是行為目的不同，黑客是干壞事，爬蟲(chóng)是干好事。因為黑客和爬蟲(chóng)使用的技術(shù)都是差不多，都是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行對用戶(hù)筆記本、網(wǎng)站、服務(wù)器進(jìn)行入侵之后獲取數據信息。區別是黑客是非法入侵，爬蟲(chóng)是合法入侵。比如黑客通過(guò)破解網(wǎng)站后臺驗證碼技術(shù)之后模擬登錄網(wǎng)站數據庫，把數據庫刪除或則直接更改人家數據庫，這種是非法入侵，破壞性行為、違法行為。 同樣也是破解驗證碼技術(shù)，但是爬蟲(chóng)就不同了，比我須要獲取個(gè)別政府網(wǎng)站的一些公開(kāi)數據，但是每次都須要輸入驗證碼很麻煩，為了增強數據剖析的工作效率，爬蟲(chóng)技術(shù)也是通過(guò)繞開(kāi)驗證碼技術(shù)去采集網(wǎng)站公開(kāi)、開(kāi)放的數據，不會(huì )獲取隱私不公開(kāi)的數據。 如果把數據比喻女性，爬蟲(chóng)和黑客是女人，那么爬蟲(chóng)是男同學(xué)，是在正當合法、名正言順的情況下和女的發(fā)生了關(guān)系，然而黑客不同，黑客就是強奸犯了，因為女的不是自愿的，黑客是強制性，甚至用暴力來(lái)和女的發(fā)生關(guān)系。這個(gè)就是黑客和爬蟲(chóng)的本質(zhì)不同地方，雖然采用類(lèi)似的技術(shù)手段來(lái)獲取數據，但是采取的技術(shù)行為和最終造成的后果性質(zhì)是不同的。一個(gè)是違規須要承當法律后果，一個(gè)是國家支持鼓勵的是合法的。不管是爬蟲(chóng)還是黑客技術(shù) 都是一個(gè)工具而已，就像是柴刀一樣，有人拿去切肉，有人拿去殺人，那砍刀是好還是壞呢，其實(shí)砍刀只是一個(gè)工具而已，好壞在于使用者的行為的結果
爬蟲(chóng)-謝天謝地您來(lái)了，好開(kāi)心啊 黑客- 惡魔，離我遠一點(diǎn)！給我滾！
2012年國家都不斷對數據進(jìn)行開(kāi)放，中央要求每位政府單位必須把大家才能開(kāi)放的數據開(kāi)放下來(lái)，主要是中國在大力發(fā)展大數據科技產(chǎn)業(yè)，也就是我們常?？吹降母黝?lèi)所謂專(zhuān)家、教授口里常常喊的數字產(chǎn)業(yè)化，數字中國，數字經(jīng)濟、大數據、人工智能、區塊鏈等各類(lèi)潮流高檔詞匯。那大數據和爬蟲(chóng)有哪些關(guān)系呢？以下從幾個(gè)案例舉例介紹：
人臉辨識： 您做人工智能是須要大數據的，舉個(gè)反例您想做一個(gè)手動(dòng)辨識人臉的人工智能機器。您首先須要依照人臉生物特點(diǎn)構建AI模型，然后須要幾千萬(wàn)或則幾十億張人臉圖片進(jìn)行不斷的訓練這個(gè)模型，最后才得到精準的人臉辨識AI。幾十億的人臉圖片數據那里來(lái)呢？ 公安局給你？不可能的！一張張去照相？更不現實(shí)啦！ 那就是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)構建人臉圖像庫，比如我們可以通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)對facebook、qq頭像、微信頭像等進(jìn)行爬取，來(lái)實(shí)現完善十幾億的人臉圖象庫。企業(yè)大數據：去年有個(gè)同學(xué)使我通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫他完善1億的企業(yè)工商數據庫，因為他須要做企業(yè)剖析、企業(yè)畫(huà)像，需要曉得每位城市的新注冊企業(yè)多少、科技創(chuàng )新企業(yè)多少、企業(yè)中報、企業(yè)人才急聘、企業(yè)競品、企業(yè)的融資風(fēng)波、上市風(fēng)波等等企業(yè)全部60個(gè)經(jīng)度經(jīng)度的數據，然后剖析企業(yè)的各類(lèi)行為，最終做決策輔助使用。需要完成這個(gè)任務(wù)，其實(shí)我們就須要曉得，國家工商局早早就把企業(yè)工商數據公示了，而且還做了一個(gè)全省企業(yè)信息公示系統，讓你們都可以查詢(xún)各個(gè)公司的數據。居然數據源早已解決了，當時(shí)我就在想，如果有人早已把這種數據都聚合在一起那就更好了，但是最后發(fā)覺(jué) 天眼查、企查查、企信寶雖然早已幫我做了好多事情了。
最后我花了1個(gè)星期時(shí)間用python寫(xiě)了一套企業(yè)工商大數據網(wǎng)路爬蟲(chóng)系統，快速爬取企業(yè)工商數據信息，并且用mysql構建標準的企業(yè)大數據庫。裁判文書(shū)大數據：自從國家英文裁判文書(shū)對外開(kāi)放以后，經(jīng)常好多有創(chuàng )新看法同學(xué)找我幫忙，他們有些想做一個(gè)案件的判例剖析系統，因為現今好多法院在判案的時(shí)侯都是須要查閱各類(lèi)歷史類(lèi)似案件，之前的判官都是如何判的。然后做一些借鑒?，F在有大數據好了，如果通過(guò)AI技術(shù)手動(dòng)把案件文案掃描進(jìn)去，然后通過(guò)裁判文書(shū)數據庫進(jìn)行深度剖析匹配，馬上下來(lái)類(lèi)似的判例結果下來(lái)，并按案件相戀度進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生一套法務(wù)判例AI智能系統。然后把這個(gè)系統提供給律師、法官、法院、稅務(wù)所用。那么問(wèn)題來(lái)了，需要實(shí)現這個(gè)第一步首先您須要有裁判文書(shū)大數據庫，然后在數據庫基礎上構建一個(gè)案例剖析AI模型，其中須要用到爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)解決裁判文書(shū)數據源獲取和更新問(wèn)題，然后須要用到文本剖析技術(shù)、文本情感辨識技術(shù)、文本掃描剖析技術(shù)。我當時(shí)采用是一套國內的框架tensorFlow，這是一套由英國google brain研制下來(lái)的開(kāi)源機器學(xué)習庫，專(zhuān)門(mén)做深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)、模型訓練框架。因為裁判文書(shū)爬蟲(chóng)須要解析算出它的DOCID值，然后通過(guò)多進(jìn)程+多線(xiàn)程+cookie池技術(shù)來(lái)解決批量爬取的問(wèn)題。
商標專(zhuān)利大數據：那么商標和專(zhuān)利和大數據又有哪些關(guān)系？和爬蟲(chóng)又扯上哪些關(guān)系呢？在中國聰明人雖然是不少的。商標和專(zhuān)利這個(gè)應當是太老土的過(guò)期成語(yǔ)，但是常常創(chuàng )新只是改變一下我們的思維、或者按照環(huán)境變化進(jìn)行變革一下即可。因為有了大數據，有了政府開(kāi)放數據，有大數據深度挖掘技術(shù)，有了AI人智能，有了5G，那么之前我們采用的工具和模式都須要調整了。在從事AI和大數據路上還是遇見(jiàn)不少有創(chuàng )新和智慧的人爬蟲(chóng)技術(shù)，有三天有一個(gè)陌生好友加我，問(wèn)我說(shuō)可以幫他做一個(gè)商標專(zhuān)利大數據嗎？ 我問(wèn)他哪些是商標專(zhuān)利大數據，他說(shuō)就是監控商標網(wǎng)和專(zhuān)利網(wǎng)的實(shí)時(shí)更新數據，我只要有一套AI技術(shù)系統，可以實(shí)現獲取最新申請的專(zhuān)利信息數據和商標數據，然后就可以曉得什么企業(yè)有申請專(zhuān)利、申請知識產(chǎn)權的需求，我問(wèn)他：您怎樣盈利呢？ 他說(shuō)盈利形式太多了，比如2020年新型冠狀病毒，我通過(guò)這個(gè)系統就可以曉得什么企業(yè)在申請關(guān)于生產(chǎn)卡介苗的專(zhuān)利和商標，哪些企業(yè)在申請生產(chǎn)醫療物資的知識產(chǎn)權，那么這種企業(yè)都是科技創(chuàng )新企業(yè)，都可以領(lǐng)到政府扶植資金，我可以把這個(gè)弄成一個(gè)大數據平臺專(zhuān)門(mén)服務(wù)于那個(gè)做知識產(chǎn)權企業(yè)和做國家財稅補助申請機構，那通過(guò)這個(gè)數據，很多投資機構也可以合作把握什么企業(yè)在生產(chǎn)未來(lái)具有前景的產(chǎn)品。
關(guān)于專(zhuān)利和商標大數據還有一個(gè)更聰明的人也是私聊我，同樣問(wèn)題，問(wèn)他怎樣盈利，做這種數據做什么，他說(shuō)諸如我如今曉得有大公司在申請一個(gè)商標叫“麥當勞”，那么我馬上就申請一個(gè)叫“邁當老”諧音的商標，那么這個(gè)大公司的商標麥當老肯定會(huì )做大，品牌的， 我的那種譯音的“邁當老”就值錢(qián)了，就可以賣(mài)個(gè)幾十萬(wàn)都行的。我問(wèn)他 這樣緊靠名子算算侵權嗎？ 他說(shuō)國家規定的 只要是同一年時(shí)間申請的，之后使用都不算是侵權。最后也是通過(guò)構建一套大數據AI爬蟲(chóng)系統幫助他實(shí)現了這個(gè)功能。最后不知道他營(yíng)運怎么了。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同事交流我qq：2779571288稅務(wù)大數據： 因為國家稅務(wù)局對對開(kāi)放，可以在網(wǎng)上查詢(xún)到什么企業(yè)欠稅，哪些企業(yè)稅務(wù)異常了。 那么那些東西又有什么用呢？怎么又和大數據產(chǎn)業(yè)牽涉上了嗎，不就是查詢(xún)一下什么企業(yè)欠稅而已嘛。這個(gè)很多人就不懂了，或者看不透了，這個(gè)須要用大數據產(chǎn)業(yè)化思維，在大數據時(shí)代，每個(gè)數據都是財富，數據就價(jià)值，您想不到說(shuō)明的還沒(méi)有發(fā)覺(jué)奧秘，如果您想到了恐怕其實(shí)就過(guò)時(shí)了，就像電商時(shí)代一樣。稅務(wù)大數據主要是給做財稅、代理記賬、稅務(wù)局用的。做財務(wù)的公司每晚都想知道什么企業(yè)欠稅了、出現稅務(wù)異常了，您公司出現稅務(wù)異?？隙ㄊ琼氁邑攧?wù)公入幫忙處理，這個(gè)就是商業(yè)核心點(diǎn)所在，那么完善完這個(gè)稅務(wù)大數據系統，就可以解決所有財稅公司、代理記帳公司的客源問(wèn)題。
那問(wèn)題又來(lái)來(lái)，數據都是從稅務(wù)局下來(lái)的，稅務(wù)局要這個(gè)數據干哪些呢？ 現在國家非常強化“互聯(lián)網(wǎng)+監管，互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)+治安”，數據源其實(shí)是稅務(wù)局下來(lái)的，但是用原始數據進(jìn)行提煉再去結合其他數據就是爆發(fā)出各類(lèi)火花了。 稅務(wù)數據結合+企業(yè)工商信息數據產(chǎn)生一個(gè)閉環(huán)稅務(wù)監管大數據系統。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
更多的大數據你們發(fā)展和未來(lái)，大家可以網(wǎng)上搜索“xx市政府開(kāi)放數據平臺”，就可以看見(jiàn)我們國家幾乎每位縣都構建了一個(gè)政府大數據共享開(kāi)放的平臺。每個(gè)縣都有，如果您區沒(méi)有這個(gè)政府開(kāi)發(fā)數據平臺，那就是您這個(gè)區沒(méi)有跟上節奏。政府在努力的不斷開(kāi)放數據爬蟲(chóng)技術(shù)，就是大力發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)、激發(fā)傳統企業(yè)變革。實(shí)現數字化中國、數字經(jīng)濟化、數字產(chǎn)業(yè)化。大數據。
最后推薦目前流行的幾個(gè)大數據深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)路技術(shù)框架給您，也是我常常使用做大數據剖析、深度爬蟲(chóng)的框架。
1 CAff
2 Tensorflow
3 Pytorch
4 Theano
5 Keras
6 MxNet
7 Chainer
這些框架各有優(yōu)勢，根據自己的喜好來(lái)，我個(gè)人是比較喜歡使用
Tensorflow、 CAff、 Keras。歡迎對大數據挖掘和AI感興趣同學(xué)交流我qq：2779571288
