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　　能采集，一切你仍然在網(wǎng)頁(yè)可以看見(jiàn)的數據信息都還能采集，優(yōu)采云采集器內嵌的標準銷(xiāo)售市場(chǎng)中也有好多該類(lèi)標準可免費下載，不用配備，運作標準就可以獲取到這些數據信息。
　　怎么判別優(yōu)采云采集器能采集什么信息呢？
　　簡(jiǎn)易而言，你可以在網(wǎng)頁(yè)上看到的信息，優(yōu)采云采集器均能進(jìn)行采集，實(shí)際采集標準想要你自主設定或從標準銷(xiāo)售市場(chǎng)內免費下載。
　　配備采集步驟時(shí)，有時(shí)左鍵點(diǎn)一下一個(gè)聯(lián)接，彈下來(lái)選擇項的情況下網(wǎng)頁(yè)會(huì )跳轉，怎樣避免網(wǎng)頁(yè)跳轉？
　　某些應用腳本制做操縱手動(dòng)跳轉的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )會(huì )在點(diǎn)一下左鍵的情況下手動(dòng)跳轉， 給配備導致不變， 解決方案是應用右鍵單擊， 以上鍵單擊網(wǎng)頁(yè)都是彈下來(lái)選擇項，沒(méi)有一切差距。鼠標右鍵點(diǎn)一下通常還能 防止跳轉的困局。
　　優(yōu)采云采集器安裝取得成功后未能啟動(dòng)該如何辦？
　　假如初次安裝取得成功后起動(dòng)提醒“Windows早已配備優(yōu)采云采集器，請稍后”，而且之后出現提醒“安裝時(shí)帶來(lái)出錯”，而且您的筆記本有360安全護衛等相仿筆記本軟件早已運作，則將會(huì )是因為360等筆記本殺毒軟件不正確的刪掉了優(yōu)采云運作所須要的文檔，請撤離360等筆記本殺毒軟件，重裝優(yōu)采云采集器就可以。 操作方法
　　先你們在建一個(gè)每日任務(wù)-->進(jìn)到步驟設計方案網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面-->加上一個(gè)循環(huán)系統流程到步驟中-->選定循環(huán)系統流程-->啟用上筆記本軟件兩側的URL 目錄勾選框-->開(kāi)啟URL目錄輸入框-->將打算好的URL目錄填好到輸入框中
　　
　　接下去往循環(huán)系統中拖進(jìn)一個(gè)開(kāi)啟網(wǎng)頁(yè)的流程-->選定開(kāi)啟網(wǎng)頁(yè)流程-->啟用上應用現今循環(huán)系統里的URL做為導航地址-->點(diǎn)一下存儲。系統軟件會(huì )在頁(yè)面正下方的筆記本瀏覽器中開(kāi)啟循環(huán)系統中選取的URL相匹配的網(wǎng)頁(yè)
　　。
　　
　　到這兒，循環(huán)系統開(kāi)啟網(wǎng)頁(yè)的步驟就配備完成了，運作步驟的情況下，系統軟件會(huì )逐一的開(kāi)啟循環(huán)系統中設定的URL。最終你們不用配備一個(gè)采集數據信息的流程，這里就沒(méi)有多講，大伙兒才能 參照從菜鳥(niǎo)入門(mén)到熟練系列產(chǎn)品1：采集單獨網(wǎng)頁(yè) 本文。下面的圖便是最后和步驟
　　
　　下邊是步驟最后的運作結果
　　
　　版本更新V7.6.0（宣布） 2019-01-04
　　關(guān)鍵體驗改善
　　【自定形式】增加JSON采集功能
　　【自定形式】增加滑動(dòng)驗證碼鑒定
　　【自定形式】 提升高效率，目錄鑒定速度翻倍
　　【自定形式】自動(dòng)檢索網(wǎng)頁(yè)Ajax點(diǎn)一下，全手動(dòng)配備Ajax懇求超時(shí)時(shí)間，配備每日任務(wù)更便捷
　　【自定形式】改善優(yōu)化算法，挑選網(wǎng)頁(yè)原素更精確
　　【當地采集】采集速率總體提升10~30%，采集高效率大幅度提升
　　【任務(wù)列表】重新建立任務(wù)列表頁(yè)面，大幅度提升特點(diǎn)主要表現，很多任務(wù)管理器已不卡屏
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表添加手動(dòng)更新體制，可隨時(shí)隨地查詢(xún)每日任務(wù)全新情況
　　Bug修復
　　修補云采集查詢(xún)數據信息遲滯困局
　　修補采集錯誤報告 排版設計衰弱困局
　　修補「開(kāi)啟網(wǎng)頁(yè)時(shí)侯出現錯碼」難題
　　修補拖放步驟后突然消散的困局
　　修補定時(shí)執行導下來(lái)、全手動(dòng)進(jìn)庫專(zhuān)用工具自彈出出困局
　　修補備份時(shí)間種類(lèi)數據信息錯誤困局 查看全部

　　5. 采集最新最全的職場(chǎng)急聘信息；
　　6. 監控各大地產(chǎn)相關(guān)網(wǎng)站，采集新房二手房最新行情；
　　7. 采集各大車(chē)輛網(wǎng)站具體的新車(chē)二手車(chē)信息；
　　8. 發(fā)現和搜集潛在顧客信息；
　　9. 采集行業(yè)網(wǎng)站的產(chǎn)品目錄及產(chǎn)品信息；
　　10. 在各大電商平臺之間同步商品信息，做到在一個(gè)平臺發(fā)布，其他平臺手動(dòng)更新。
　　軟件特色
　　任何人都可以使用
　　還在研究網(wǎng)頁(yè)源代碼和抓包工具嗎？現在不用了，會(huì )上網(wǎng)才能采集，所見(jiàn)即所得的界面,可視化流程，無(wú)需懂技術(shù)，點(diǎn)點(diǎn)鼠標，2分鐘即可快速入門(mén)。
　　任何網(wǎng)站都可以采集
　　不僅使用簡(jiǎn)單，而且功能強悍：點(diǎn)擊，登陸，翻頁(yè)，甚至識別驗證碼，當網(wǎng)頁(yè)出錯誤，或者多套模版完全不一樣的時(shí)侯，還可以依據不同情況做不同的處理。
　　云采集，關(guān)機也可以
　　配置好采集任務(wù)，就可以死機了，任務(wù)可以在云端執行，數量龐大的企業(yè)云，24*7不間斷運行，再也不用害怕IP被封，網(wǎng)絡(luò )中斷了，還能頓時(shí)采集大量數據。
　　
　　使用方式
　　先我們新建一個(gè)任務(wù)-->進(jìn)入流程設計頁(yè)面-->添加一個(gè)循環(huán)步驟到流程中-->選中循環(huán)步驟-->勾選上軟件右方的URL 列表勾選框-->打開(kāi)URL列表文本框-->將打算好的URL列表填寫(xiě)到文本框中
　　
　　接下來(lái)往循環(huán)中推入一個(gè)打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的步驟-->選中打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)步驟-->勾選上使用當前循環(huán)里的URL作為導航地址-->點(diǎn)擊保存。系統會(huì )在界面下方的瀏覽器中打開(kāi)循環(huán)中選中的URL對應的網(wǎng)頁(yè)
　　。
　　
　　到這兒，循環(huán)打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的流程就配置完成了，運行流程的時(shí)侯，系統會(huì )挨個(gè)的打開(kāi)循環(huán)中設置的URL。最后我們不需要配置一個(gè)采集數據的步驟，這里就不在多講，大家可以參考從入門(mén)到精通系列1：采集單個(gè)網(wǎng)頁(yè) 這篇文章。下圖就是最終和流程
　　
　　下面是流程最終的運行結果
　　
　　更新日志
　　V7.6.0（正式） 2019-01-04
　　主要體驗改進(jìn)
　　【自定義模式】新增JSON采集功能
　　【自定義模式】新增滑動(dòng)驗證碼識別
　　【自定義模式】?jì)?yōu)化效率，列表辨識速率翻番
　　【自定義模式】自動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)Ajax點(diǎn)擊，自動(dòng)配置Ajax超時(shí)時(shí)間，配置任務(wù)更方便
　　【自定義模式】改進(jìn)算法，選擇網(wǎng)頁(yè)元素更精準
　　【本地采集】采集速度整體提高10~30%，采集效率急劇增強
　　【任務(wù)列表】重構任務(wù)列表界面，大幅提升性能表現，大量任務(wù)管理不再卡頓
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表加入手動(dòng)刷新機制，可隨時(shí)查看任務(wù)最新?tīng)顟B(tài)
　　Bug修補
　　修復云采集查看數據平緩問(wèn)題
　　修復采集錯誤報告排版錯亂問(wèn)題
　　修復「打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)時(shí)會(huì )出現亂碼」問(wèn)題
　　修復拖動(dòng)流程后忽然消失的問(wèn)題
　　修復定時(shí)導入、自動(dòng)入庫工具手動(dòng)彈出問(wèn)題
　　修復低格時(shí)間類(lèi)型數據出錯問(wèn)題 查看全部

　　據百度工程師稱(chēng)，百度原創(chuàng )辨識系統，在百度大數據的云計算平臺上舉辦，能夠快速實(shí)現對全部英文互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)的重復聚合和鏈接指向關(guān)系剖析。首先，通過(guò)內容相像程度來(lái)聚合采集和原創(chuàng )，將相像網(wǎng)頁(yè)聚合在一起作為原創(chuàng )辨識的候選集合；其次，對原創(chuàng )候選集合，通過(guò)作者、發(fā)布時(shí)間、鏈接指向、用戶(hù)評論、作者和站點(diǎn)的歷史原創(chuàng )情況、轉發(fā)軌跡等上百種誘因來(lái)辨識判別出原創(chuàng )網(wǎng)頁(yè)；最后，通過(guò)價(jià)值剖析系統判定該原創(chuàng )內容的價(jià)值高低因而適當的指導最終排序。同時(shí)LEE表示，通過(guò)實(shí)驗以及真實(shí)線(xiàn)上數據，百度原創(chuàng )辨識“起源”算法早已取得了一定的進(jìn)展，在新聞、資訊等領(lǐng)域解決了絕大部分問(wèn)題。下面簡(jiǎn)單介紹一下原創(chuàng )文章算法的具體細節。
　　一、搜索引擎為何要注重原創(chuàng )
　　1.1 采集泛濫化
　　來(lái)自百度的一項調查顯示，超過(guò)80%的新聞和資訊等都在被人工轉載或機器采集，從傳統媒體的報紙到娛樂(lè )網(wǎng)站花邊消息、從游戲攻略到產(chǎn)品評測，甚至高校圖書(shū)館發(fā)的催還通知都有站點(diǎn)在做機器采集?？梢哉f(shuō)，優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容是被包圍在采集的汪洋大海中之一粟，搜索引擎在海中淘粟，是既艱辛又具有挑戰性的事情。
　　1.2 提高搜索用戶(hù)體驗
　　數字化增加了傳播成本，工具化增加了采集成本，機器采集行為混淆內容來(lái)源增加內容質(zhì)量。采集過(guò)程中，出于無(wú)意或有意，導致采集網(wǎng)頁(yè)內容殘缺不全，格式錯亂或附加垃圾等問(wèn)題層出不窮，這早已嚴重影響了搜索結果的質(zhì)量和用戶(hù)體驗。搜索引擎注重原創(chuàng )的根本緣由是為了提升用戶(hù)體驗，這里講的原創(chuàng )為優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容。
　　1.3 鼓勵原創(chuàng )作者和文章
　　轉載和采集，分流了優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )站點(diǎn)的流量，不再具屬原創(chuàng )作者的名稱(chēng)，會(huì )直接影響到優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )站長(cháng)和作者的利潤。長(cháng)期看會(huì )影響原創(chuàng )者的積極性，不利于創(chuàng )新，不利于新的優(yōu)質(zhì)內容形成。鼓勵優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )，鼓勵創(chuàng )新，給予原創(chuàng )站點(diǎn)和作者合理的流量，從而促使互聯(lián)網(wǎng)內容的繁榮，理應是搜索引擎的一個(gè)重要任務(wù)。
　　二、采集很狡猾，識別原創(chuàng )太艱辛
　　2.1 采集冒充原創(chuàng )，篡改關(guān)鍵信息
　　當前，大量的網(wǎng)站批量采集原創(chuàng )內容后，用人工或機器的方式，篡改作者、發(fā)布時(shí)間和來(lái)源等關(guān)鍵信息，冒充原創(chuàng )。此類(lèi)假扮原創(chuàng )是須要搜索引擎辨識下來(lái)給以適當調整的。
　　2.2 內容生成器，制造偽原創(chuàng )
　　利用手動(dòng)文章生成器等工具，“獨創(chuàng )”一篇文章，然后安一個(gè)吸引眼珠的標題，現在的成本也低得太，而且一定具有獨創(chuàng )性。然而，原創(chuàng )是要具有社會(huì )共識價(jià)值的，而不是胡亂制造一篇根本不通的垃圾才能算做有價(jià)值的優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容。內容其實(shí)奇特，但是不具社會(huì )共識價(jià)值，此類(lèi)偽原創(chuàng )是搜索引擎須要重點(diǎn)辨識下來(lái)并給以嚴打的。
　　2.3 網(wǎng)頁(yè)差異化，結構化信息提取困難
　　不同的站點(diǎn)結構化差別比較大，html標簽的涵義和分布也不同，因此提取關(guān)鍵信息如標題、作者和時(shí)間的難易程度差異也比較大。做到既提得全，又提得準，還要最及時(shí)，在當前的英文互聯(lián)網(wǎng)規模下實(shí)屬不易，這部份將須要搜索引擎與站長(cháng)配合好才能更順暢的運行，站長(cháng)們假如用更清晰的結構告知搜索引擎網(wǎng)頁(yè)的布局，將使搜索引擎高效地提取原創(chuàng )相關(guān)的信息。
　　原創(chuàng )是環(huán)境問(wèn)題，需要你們來(lái)共同維護，站長(cháng)們多做原創(chuàng )，多推薦原創(chuàng )，百度將持續努力改進(jìn)排序算法，鼓勵原創(chuàng )內容，為原創(chuàng )作者、原創(chuàng )站點(diǎn)提供合理的排序和流量。 查看全部

　　在數字化浪潮的大背景下，金融資管行業(yè)的先行者正在積極探求將人工智能、大數據等先進(jìn)技術(shù)用于建立面向未來(lái)的智能化投資研究平臺。本文將從金融資管領(lǐng)域對于數據智能的需求入手，詳細介紹自然語(yǔ)言處理技術(shù)在金融資管領(lǐng)域的典型落地實(shí)踐。針對海量文本的信息挖掘場(chǎng)景，我們借助Transformer、CNN等最新研究成果以及團隊自研的 tag2vec 等技術(shù)，構建了端到端的文本大數據剖析系統，收錄了從海量文本智能化采集、文本數據結構化到輔助投資決策的全流程，實(shí)現千萬(wàn)級文本數據的采集和快速剖析，進(jìn)而幫助顧客進(jìn)行快速精準的行業(yè)剖析和投資決策。針對少樣本下的文本數據監控場(chǎng)景，我們基于熵簡(jiǎn)NLP技術(shù)中臺所提供的分層技術(shù)構架，利用文本提高技術(shù)、少樣本學(xué)習、遷移學(xué)習等思想，在少樣本場(chǎng)景下打造高效能的金融輿情監控系統，幫助金融資管顧客實(shí)現從數據負債到數據資產(chǎn)的跨越，從中獲取前瞻的商業(yè)洞察，贏(yíng)得先機。
　　本文的主要內容包括：
　　01
　　背景及技術(shù)構架
　　1. 非結構化數據快速下降
　　
　　信息不對稱(chēng)是金融行業(yè)的本質(zhì)特點(diǎn)與競爭焦點(diǎn)。如上圖，是一張來(lái)自IDC的報告，表明近來(lái)幾年全球新增的數據有80%來(lái)自非結構化數據。所以大量及時(shí)有效的信息分布在非結構化的文本數據中，如研報、新聞資訊、twitter 中，金融機構須要利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從中高效、準確地挖掘出結構化信息，從中獲取前瞻的商業(yè)洞察。
　　
　　我們團隊運用遷移學(xué)習、少樣本學(xué)習、無(wú)監督學(xué)習等人工智能領(lǐng)域最新思想和技術(shù)，已經(jīng)建立起建立的自然語(yǔ)言處理技術(shù)構架，提供端到端的海量文本剖析和監控系統，幫助金融資管顧客跨越非結構化文本到結構化數據的鴻溝，進(jìn)而輔助顧客進(jìn)行快速的行業(yè)剖析、投資決策。
　　接下來(lái)我們看下NLP技術(shù)怎么嵌入到行業(yè)剖析和投資決策的：
　　2. 智能投研流程
　　
　　智能化的投研流程包括：
　　最終這三個(gè)階段產(chǎn)生了一個(gè)完整的從數據獲取->數據處理->數據建模->邏輯推理的鏈條。這個(gè)鏈條構成了一個(gè)完全自動(dòng)化、工業(yè)化、24小時(shí)不停機的智能化投研系統。
　　為了實(shí)現智能投研系統的目標，我們來(lái)看下自然語(yǔ)言處理技術(shù)的構架是什么樣的：
　　3. 自然語(yǔ)言處理技術(shù)構架
　　
　　我們的自然語(yǔ)言處理技術(shù)構架分為：應用層、組件層和意料層。
　　應用層：直接對接業(yè)務(wù)邏輯，目前熵簡(jiǎn)科技30 端到端文本剖析系統，服務(wù)于20 金融資管和咨詢(xún)領(lǐng)域的機構，累計30 業(yè)務(wù)應用場(chǎng)景。
　　組件層：提供自然語(yǔ)言處理中的基礎算法組件，包括智能動(dòng)詞組件、詞性標明、依存句型剖析、詞向量、語(yǔ)義相似度、命名實(shí)體辨識組件。
　　語(yǔ)料層：語(yǔ)料層提供基礎層中各算法組件、應用層中各算法模塊的訓練和測試語(yǔ)料。
　　通過(guò)這些方法建立的自然語(yǔ)言處理構架有兩個(gè)顯而易見(jiàn)的益處：
　　接下來(lái)介紹兩個(gè)比較典型的應用場(chǎng)景：招投標文本剖析系統和金融輿情監控系統。
　　其中：
　　通過(guò)這兩個(gè)典型的金融應用場(chǎng)景，來(lái)分享我們在實(shí)際實(shí)踐的過(guò)程中遇見(jiàn)的一些問(wèn)題和解決思路。
　　02
　　端到端的招投標文本剖析系統
　　
　　什么是招投標數據？
　　公司在采購軟硬件時(shí)，一般會(huì )發(fā)布一個(gè)招標公告，供應商聽(tīng)到公告后，撰寫(xiě)并遞交自己的投標書(shū)，甲方評估后發(fā)布中標公告，告知你們誰(shuí)中標。
　　招投標數據為何重要？
　　對于一家上市公司而言，如果主營(yíng)業(yè)務(wù)是toB的模式，我們可以通過(guò)招投標的數據來(lái)預測公司的營(yíng)業(yè)收入，比如一家公司中標了一個(gè)大單，我們可以通過(guò)招投標數據提早預知。
　　如上圖的案例：
　　左邊是一家公司披露的中標公告，中標金額6.5億，公告的發(fā)布時(shí)間是17年的10月17日；中間是我們在互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數據中采集到的中標公告，無(wú)論是項目名稱(chēng)、中標單位、中標金額，都和右邊的內容是一致的，唯一不同的是時(shí)間，我們采集到數據的時(shí)間比公司披露的時(shí)間，早了16天，這就可以幫助我們在獲得關(guān)鍵信息上占有優(yōu)勢。
　　1. 招投標大數據剖析系統技術(shù)構架圖
　　
　　為了實(shí)現全網(wǎng)的招投標數據監控，我們研制了端到端的智能化招投標文本剖析系統，實(shí)現了千萬(wàn)級招投標文本的流式處理。主要包括：智能化網(wǎng)頁(yè)抽取系統、招投標文本剖析服務(wù)和數據展示。 首先我們的招投標文本剖析系統會(huì )從外部海量的招投標網(wǎng)站上采集最原創(chuàng )的招投標標書(shū)，接下來(lái)用招投標文本剖析服務(wù)對標書(shū)進(jìn)行結構化的處理，把其中最關(guān)鍵的信息提取下來(lái)，最終借助數據展示、分析面板對數據進(jìn)行二次的剖析和展示，方便業(yè)務(wù)人員使用。
　　下面為你們介紹其中最核心的兩個(gè)算法組件，智能網(wǎng)頁(yè)抽取系統和招投標信息抽取模型。
　　2. 智能網(wǎng)頁(yè)抽取系統
　　
　　常規的數據采集步驟包括：
　　由于須要采集的網(wǎng)站非常多，需要大量的人力，導致成本十分高，效率低下。所以我們須要一套智能化的信息抽取引擎?？梢詮暮Ａ烤W(wǎng)頁(yè)類(lèi)文本數據中自動(dòng)化地抽取出特定區域、特定用途的文本片斷，即從招投標網(wǎng)頁(yè)數據中抽取標書(shū)標題、標書(shū)正文。
　　難點(diǎn)：
　　網(wǎng)頁(yè)抽取的物理模型：
　　
　　每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)可以等價(jià)成帶有各種信息的樹(shù)，新聞?wù)牡奈谋?、圖片、超鏈接分布在樹(shù)上的各個(gè)黑色節點(diǎn)，因此須要剔除無(wú)關(guān)節點(diǎn)，再根據節點(diǎn)位置信息進(jìn)行序列化，這里的難點(diǎn)是怎樣高精度的剔除無(wú)關(guān)節點(diǎn)。
　　構建 Tag embedding：
　　
　　我們首先要解決的問(wèn)題是把網(wǎng)頁(yè)中的html編碼的標簽和屬性進(jìn)行數值化的表示。針對這個(gè)問(wèn)題，受到 word2vec 的 Skip-gram 思想啟發(fā)，我們提出了 tag embedding 的算法模型，目標函數如上。其關(guān)鍵思想是用當前節點(diǎn)的 tag 去預測父節點(diǎn)的 tag 和子節點(diǎn)的 tag。
　　Tag embedding模型的特征：
　　基于全聯(lián)接網(wǎng)路的二分類(lèi)器：
　　
　　有了Tag embedding以后，我們進(jìn)一步提出了基于三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的二分類(lèi)器，主要拿來(lái)判定節點(diǎn)是否保留。
　　如上圖，輸入特點(diǎn)主要包括：父節點(diǎn)的標簽信息、子節點(diǎn)的標簽信息、當前節點(diǎn)的標簽信息，以及當前節點(diǎn)在其它方面的特點(diǎn)，比如當前節點(diǎn)收錄文本的寬度是多少、超鏈接的數量是多少。
　　模型性能：
　　使用相對簡(jiǎn)單的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的緣由，主要是：
　　同時(shí)，這種模型的思想還可以推廣到其它任務(wù)：
　　目前，我們早已實(shí)現了海量招投標文本的采集，接下來(lái)我們須要把文本數據進(jìn)行結構化，得到我們想要的數據數組。
　　3. 招投標信息抽取模型
　?、?提取目標：
　　
　　我們招投標信息提取模型的目標是從海量的招投標標書(shū)中，提取關(guān)鍵信息，如招標單位、中標單位、中標金額、產(chǎn)品類(lèi)型 等等。
　　這其中的難點(diǎn)是招投標文件完全由撰寫(xiě)人來(lái)制定，沒(méi)有規范統一的格式，無(wú)法通過(guò)統一化的規則處理：
　?、?特定實(shí)體類(lèi)抽取方案：
　　
　　我們把這個(gè)任務(wù)具象以后，跟命名實(shí)體識別十分類(lèi)似，在我們的處理框架中，把它定義為特定實(shí)體類(lèi)抽取，其結構包括：預處理層、實(shí)體提取層、實(shí)體判斷層、選舉決策層。這里重點(diǎn)介紹下實(shí)體提取層和實(shí)體判斷層：
　　通過(guò)這些兩階段處理，多模型融合。第一階段不依賴(lài)于領(lǐng)域語(yǔ)料，采用通用命名實(shí)體辨識語(yǔ)料訓練。第二階段在少量招投標專(zhuān)業(yè)語(yǔ)料訓練即可。同時(shí)實(shí)現了高召回和高精度。
　　接下來(lái)詳盡介紹下這兩階段中的核心模塊，通用命名實(shí)體辨識和CNN判定器。
　?、?基于改進(jìn)Transformer的命名實(shí)體辨識
　　
　　對于通用命名實(shí)體辨識組件，我們團隊先后迭代了幾個(gè)版本，目前最新的方案參考了復旦大學(xué)邱老師團隊在19年提出的模型。在這個(gè)模型中我們主要是以改進(jìn)的Transformer模型為主要的特點(diǎn)提取器，再結合CRF層，引入全局約束信息來(lái)實(shí)現命名實(shí)體辨識任務(wù)。左圖為整個(gè)方案的結構圖，右圖為原生的Transformer結構，用來(lái)做對比。
　　我們的方案相對于原生的Transformer主要做了兩個(gè)方面改進(jìn)：
　　具體的實(shí)驗療效如下：
　　
　?、?基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的實(shí)體裁定
　　
　　這里我們采用TextCNN作為核心組件，整個(gè)網(wǎng)路由Embedding層、卷積層和前向網(wǎng)路層構成。
　　招投標信息抽取模型的測試結果：
　　
　　我們在5000條招投標數據上的測試結果如上，簡(jiǎn)單總結如下：
　　4. 端到端招投標大數據剖析系統
　　
　　基于上面的成果，我們可以建立起招投標大數據剖析系統，這一系統收錄了從海量標書(shū)智能化采集、文本數據結構化到輔助投資決策的全流程，實(shí)現千萬(wàn)級文本數據的采集和快速剖析，幫助顧客預測跟蹤 toB行業(yè)與公司的發(fā)展狀況及競爭格局。
　　5. 招投標大數據剖析系統部份功能展示
　　
　　
　　這里展示了怎樣運用招投標數據對?？低曔M(jìn)行公司發(fā)展狀況剖析和業(yè)績(jì)預測。比如，通過(guò)歷史數據回測，我們發(fā)覺(jué)中標數據與公司定期公布的季度收入高度相關(guān)，因此這一數據可以作為未來(lái)業(yè)績(jì)預測的一項重要參考基準。另外，利用地域剖析，我們可以了解到?？低曉诓煌貐^的競爭格局和產(chǎn)值狀況，從而更深入地了解這家公司的經(jīng)營(yíng)狀況。
　　6. 小節
　　03
　　少樣本場(chǎng)景下的金融輿情監控系統
　　1. 金融輿情監控系統
　　
　　在金融領(lǐng)域，存在兩類(lèi)機構，一類(lèi)是賣(mài)方，一類(lèi)是買(mǎi)方。買(mǎi)方通常直接操作股票的買(mǎi)賣(mài)，如公募基金、私募基金等；賣(mài)方主要進(jìn)行股票的剖析和研究，為賣(mài)方提供咨詢(xún)和建議，主要包括券商和獨立的研究機構等。通常一家賣(mài)方機構，往往會(huì )對接多家買(mǎi)方機構為其服務(wù)。我們曉得，微信已然成為了一個(gè)工作平臺，因此微信群成了買(mǎi)方服務(wù)的重要場(chǎng)景，一個(gè)分析師常常會(huì )有幾十個(gè)買(mǎi)方服務(wù)群，每時(shí)每刻都可能收到來(lái)自那些群的信息轟炸。這一場(chǎng)景主要面臨的疼點(diǎn)有：
　　針對那些疼點(diǎn)，我們提出了金融輿情監控系統的解決方案，可以做到：
　　
　　金融輿情監控系統的流程：
　　首先把微信群中的信息，如文本信息、鏈接、文件等抽取成公司、行業(yè)、機構等3類(lèi)標簽，然后進(jìn)行業(yè)務(wù)分類(lèi)，目前有4個(gè)大類(lèi)，11個(gè)小類(lèi)，同時(shí)我們的系統都會(huì )把結構化的文本提取下來(lái)，如文章作者、會(huì )議時(shí)間等等。這樣就可以做好多有價(jià)值的應用：如熱點(diǎn)追蹤、分類(lèi)匯總、報告檢索、事件發(fā)覺(jué)、投研月歷等等。
　　2. 金融輿情監控系統技術(shù)構架圖
　　
　　金融輿情監控系統技術(shù)構架包括3層服務(wù)：金融輿情文本剖析服務(wù)、數據清洗服務(wù)、展示服務(wù)。
　　
　　其中，金融輿情文本剖析服務(wù)最關(guān)鍵的三個(gè)組件是：信息類(lèi)型分類(lèi)、一級行業(yè)分類(lèi)和特定實(shí)體提取。
　　3. 少樣本窘境
　　
　　在實(shí)踐中，很多與金融領(lǐng)域內的問(wèn)題都與特定的場(chǎng)景相關(guān)，金融公司一般面臨的少樣本窘境主要包括：
　　針對少樣本窘境，常用的路徑有：遷移學(xué)習、數據提高、無(wú)監督學(xué)習、半監督學(xué)習。接下來(lái)，我們通過(guò)介紹金融輿情中兩類(lèi)主要算法組件的實(shí)現方法，來(lái)分享我們解決少樣本問(wèn)題的思路。
　　4. 微信信息分類(lèi)模型
　　
　　微信信息分類(lèi)模型的目標：對微信群里的文本信息、文件、鏈接消息等消息進(jìn)行分類(lèi)，分為公司深度、公司點(diǎn)評、行業(yè)深度、行業(yè)點(diǎn)評、宏觀(guān)策略報告、固收報告、調研紀要、會(huì )議紀要、調研約請、會(huì )議約請及其他，共11個(gè)類(lèi)別。
　　整個(gè)模型是以TextCNN網(wǎng)路和Fasttext作為兩個(gè)基本模型，再通過(guò)XGBoost將兩個(gè)模型集成上去。這里用到的TextCNN網(wǎng)路與后面的招投標網(wǎng)路基本是一致的，除了在Embedding層，我們把位置向量除去了。其益處有：
　　5. 文本提高技術(shù)
　　
　　文本提高技術(shù)是一類(lèi)低成本的數據杠桿，可以在不引入新數據下，有效撬動(dòng)模型性能，尤其在少樣本場(chǎng)景下。
　　常用的場(chǎng)景包括：
　　總的來(lái)說(shuō)，由于文本提高技術(shù)可以提升模型的魯棒性，除非數據量十分豐富，通?？梢圆捎梦谋咎岣呒夹g(shù)進(jìn)行嘗試，一般都有正向的療效。
　　典型的文本提高技術(shù)有：
　　關(guān)于文本提高技術(shù)的詳盡介紹，可參考我們團隊之前的一篇文章：
　　6. 數據提高的實(shí)驗結果
　　
　　樣本集情況：
　　實(shí)驗結果見(jiàn)下圖，總結如下：
　　
　　最終的實(shí)驗結果見(jiàn)上圖，通過(guò)本文提高技術(shù)以及一些其它方式，我們基本解決了少樣本問(wèn)題。
　　文本提高技術(shù)為何可以在沒(méi)有引入額外數據的情況下，起到如此好的療效？ 查看全部

　　優(yōu)采云采集器是一款新一代智能化的網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能剖析、可視化界面，一鍵采集無(wú)需編程，支持手動(dòng)生成采集腳本，可以采集互聯(lián)網(wǎng)99%的網(wǎng)站。軟件簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)智能算法+可視化界面，隨心所欲，抓取自己想到的數據。只要輕松點(diǎn)擊滑鼠，就能采集網(wǎng)頁(yè)上的數據。
　　
　　【軟件特色】
　　一鍵提取數據
　　簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
　　快速高效
　　內置一套高速瀏覽器內核，加上HTTP引擎模式，實(shí)現快速采集數據
　　適用各類(lèi)網(wǎng)站
　　能夠采集互聯(lián)網(wǎng)99%的網(wǎng)站,包括單頁(yè)應用Ajax加載等等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站
　　【功能介紹】
　　向導模式
　　簡(jiǎn)單易用，輕松通過(guò)滑鼠點(diǎn)擊手動(dòng)生成
　　腳本定時(shí)運行
　　可依照計劃定時(shí)運行，無(wú)需人工
　　獨創(chuàng )高速內核
　　自研的瀏覽器內核，速度飛快，遠超對手
　　智能辨識
　　對于網(wǎng)頁(yè)中的列表、表單結構（多選框下拉列表等）能夠智能辨識
　　廣告屏蔽
　　定制的廣告屏蔽模塊，兼容AdblockPlus句型，可添加自定義規則
　　多種數據導入
　　支持Txt 、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等
　　
　　【使用流程】
　　輸入采集網(wǎng)址
　　打開(kāi)軟件，新建任務(wù)，輸入須要采集的網(wǎng)站地址。
　　智能剖析，全程自動(dòng)化提取數據
　　進(jìn)入到第二步后，優(yōu)采云采集器全手動(dòng)智能剖析網(wǎng)頁(yè)，并且從中提取出列表數據。
　　導出數據到表格、數據庫、網(wǎng)站等
　　運行任務(wù)，將采集到的數據導入為Csv、Excel以及各類(lèi)數據庫，支持api導入。
　　
　　【常見(jiàn)問(wèn)題】
　　問(wèn)：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
　　1、有時(shí)我們須要對采集到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（在采集表格時(shí)，過(guò)濾掉表格列名）
　　2、點(diǎn)擊列表模式菜單中的，設置列表xpath
　　問(wèn)：如何抓包獲取Cookie，并且自動(dòng)設置？
　　1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)要采集的網(wǎng)站，并且登入。
　　2、然后按下 F12,會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇 Network
　　3、然后按下F5，刷新下頁(yè)面， 選擇其中一個(gè)懇求。
　　4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
　　【更新日志】
　　V2.1.8.0
　　1、增加插件功能
　　2、增加導入 txt (一條保存為一個(gè)文件)
　　3、多值連接符支持換行符
　　4、修改數據處理的文本映射(支持查找替換)
　　5、修復登錄時(shí)的DNS問(wèn)題
　　6、修復圖片下載問(wèn)題
　　7、修復 json 一些問(wèn)題 查看全部

　　微風(fēng)采集器是一種簡(jiǎn)單實(shí)用的采集工具軟件. 它不需要復雜的代碼或主編程技術(shù). 該操作簡(jiǎn)單易用. 用戶(hù)只需要選擇相應的模板即可采集所需的數據. 歡迎有需要的朋友下載和體驗.
　　軟件簡(jiǎn)介:
　　微風(fēng)采集器是一種無(wú)需任何編程基礎即可使用的采集軟件. 微風(fēng)采集器使用預定義的模板. 不同的模板可以執行不同的任務(wù)，因此用戶(hù)可以在不知道任何代碼的情況下采集所需的內容. 數據. 用戶(hù)只需要選擇相應的模板即可.
　　軟件功能:
　　無(wú)需掌握任何編程技能，無(wú)需了解任何代碼
　　基于強大的腳本引擎，可以快速自定義
　　根據您的需要選擇一個(gè)模板并直接采集，這既簡(jiǎn)單又快速.
　　無(wú)需綁定計算機即可隨意使用計算機
　　使用方法:
　　添加試用模板:
　　1. 您剛添加的模板將自動(dòng)出現在模板下拉框中. 您以后可以使用它，只需在模板選擇列表中選擇它即可.
　　2. 打開(kāi)軟件，默認為采集標簽. 在“選擇模板”下拉框下方，單擊“添加模板”.
　　3. 在彈出的模板選擇頁(yè)面中，單擊模板以查看模板和簡(jiǎn)介，然后加入試用.
　　添加后，單擊頁(yè)面底部的“已選擇”按鈕.
　　4. 有關(guān)特定模板的用法，請參考教程索引頁(yè)面.
　　注意:
　　禁用IPV6
　　在控制面板中打開(kāi)一次
　　勾選IPV6，然后單擊“確定”.
　　403錯誤的詳細說(shuō)明
　　1. 403禁止是什么意思？
　　403 Forbidden是HTTP協(xié)議中的狀態(tài)碼（狀態(tài)碼）. 可以簡(jiǎn)單地理解為無(wú)權訪(fǎng)問(wèn)該站點(diǎn). 此狀態(tài)指示服務(wù)器理解請求但拒絕執行任務(wù)，并且不應將請求重新發(fā)送到服務(wù)器. 當HTTP請求方法不是“ HEAD”并且服務(wù)器希望讓客戶(hù)端知道為什么它沒(méi)有權限時(shí)，服務(wù)器應在返回的信息中描述拒絕的原因. 如果服務(wù)器不想提供任何反饋信息，則服務(wù)器可以使用404 Not Found代替403 Forbidden.
　　兩個(gè). 403錯誤代碼分類(lèi)簡(jiǎn)介
　　403.1
　　403.1錯誤是由禁止“執行”訪(fǎng)問(wèn)引起的. 如果嘗試從目錄執行CGI，ISAPI或其他可執行程序，但是目錄不允許執行該程序，則會(huì )發(fā)生此錯誤.
　　403.2
　　403.2錯誤是由禁止“讀取”訪(fǎng)問(wèn)引起的. 造成此錯誤的原因是，沒(méi)有可用的默認網(wǎng)頁(yè)，并且該目錄未啟用目錄瀏覽，或者要顯示的HTML頁(yè)面所在的目錄僅標記有“可執行”或“腳本”權限.
　　403.3
　　403.3錯誤是由禁止“寫(xiě)”訪(fǎng)問(wèn)引起的. 嘗試將文件上傳到目錄或修改目錄中的文件時(shí)發(fā)生此錯誤，但是該目錄不允許“寫(xiě)”訪(fǎng)問(wèn).
　　403.4
　　403.4錯誤是由SSL要求引起的. 您必須在要查看的網(wǎng)頁(yè)地址中使用“ https”.
　　403.5
　　403.5錯誤是由需要使用128位加密算法的Web瀏覽器引起的. 如果您的瀏覽器不支持128位加密算法，則會(huì )發(fā)生此錯誤. 您可以連接到Microsoft網(wǎng)站以升級瀏覽器.
　　403.6
　　403.6錯誤是由IP地址拒絕引起的. 如果服務(wù)器具有無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)該站點(diǎn)的IP地址列表，并且您正在使用的IP地址在列表中，則您將返回此錯誤消息.
　　403.7
　　403.7錯誤是因為需要客戶(hù)端證書(shū). 當需要訪(fǎng)問(wèn)的資源要求瀏覽器具有服務(wù)器可以識別的安全套接字層（SSL）客戶(hù)端證書(shū)時(shí)，將返回此錯誤.
　　403.8
　　403.8錯誤是由禁止站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)引起的. 如果服務(wù)器具有無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)的DNS名稱(chēng)列表，并且您使用的DNS名稱(chēng)在列表中，則將返回此信息. 請注意403.6和403.8錯誤之間的區別.
　　403.9
　　403.9錯誤是由過(guò)多的已連接用戶(hù)引起的. 當Web服務(wù)器由于流量過(guò)多而無(wú)法處理請求時(shí)，將返回此錯誤.
　　403.10
　　403.10錯誤是由無(wú)效配置引起的錯誤. 當您嘗試從目錄執行CGI，ISAPI或其他可執行程序時(shí)，將返回此錯誤，但是該目錄不允許執行該程序.
　　403.11
　　403.11錯誤是由于密碼更改導致無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)該頁(yè)面.
　　403.12
　　403.12錯誤是由映射器拒絕訪(fǎng)問(wèn)引起的. 要查看的網(wǎng)頁(yè)需要有效的客戶(hù)端證書(shū)，并且當您的客戶(hù)端證書(shū)映射沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站的權限時(shí)，將返回映射器拒絕訪(fǎng)問(wèn)的錯誤.
　　403.13
　　403.13錯誤是由以下事實(shí)引起的: 要查看的網(wǎng)頁(yè)所使用的客戶(hù)端證書(shū)要求使用有效的客戶(hù)端證書(shū)已被吊銷(xiāo)，或者無(wú)法確定證書(shū)是否已吊銷(xiāo).
　　403.14
　　403.14錯誤Web服務(wù)器配置為不列出此目錄的內容，而是拒絕目錄列表.
　　403.15
　　403.15錯誤是由過(guò)多的客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)權限引起的. 服務(wù)器超出其客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)權限限制時(shí)，將返回此錯誤.
　　403.16
　　403.16錯誤是由不可信或無(wú)效的客戶(hù)端證書(shū)引起的.
　　403.17
　　403.17錯誤是由于客戶(hù)端證書(shū)已過(guò)期或無(wú)效而引起的.
　　三，403錯誤的主要原因如下:
　　1. 您的IP已列入黑名單.
　　2. 您在一定時(shí)間內（通常通過(guò)使用采集程序）訪(fǎng)問(wèn)了該網(wǎng)站太多，并且防火墻拒絕了您的訪(fǎng)問(wèn).
　　3. 網(wǎng)站的域名已解析為該空間，但該空間未與此域名綁定.
　　4. 您的Web腳本文件在當前目錄中沒(méi)有執行權限.
　　5. 在不允許寫(xiě)入/創(chuàng )建文件的目錄中執行了文件創(chuàng )建/寫(xiě)入操作. 查看全部

　　本文主要使用kNN算法對字母圖片進(jìn)行特征提取和分類(lèi). 內容如下:
　　kNN算法和相關(guān)的Python模塊介紹，字母圖像特征提取，kNN算法和kNN算法分析
　　I. kNN算法簡(jiǎn)介
　　K最近鄰（kNN，k-NearestNeighbor）分類(lèi)算法是機器學(xué)習算法中最簡(jiǎn)單的方法之一. 所謂的K個(gè)最近鄰居是指k個(gè)最近鄰居，這意味著(zhù)每個(gè)樣本都可以由其最近的k個(gè)鄰居表示. 我們將樣本分為訓練樣本和測試樣本. 為了對測試樣本t進(jìn)行分類(lèi)，kNN的方法是首先計算從樣本t到所有訓練樣本的歐幾里得距離，然后找到距離它們最短的k個(gè)訓練樣本，并使用出現次數最多的類(lèi)別. k個(gè)訓練樣本. 樣本t的類(lèi)別.
　　歐氏距離的計算公式:
　　假設每個(gè)樣本都有兩個(gè)特征值，例如A: （a1，b1）B: （a2，b2），則AB的歐幾里得距離為
　　
　　例如: 根據下圖中前四名學(xué)生的成績(jì)和成績(jì)來(lái)預測第五名小白的成績(jì).
　　
　　我們可以看到: 漢語(yǔ)和數學(xué)成績(jì)是學(xué)生的特征，而成績(jì)是學(xué)生的類(lèi)別.
　　前四個(gè)學(xué)生是訓練樣本，第五個(gè)學(xué)生是測試樣本. 現在，我們使用kNN算法來(lái)預測第五名學(xué)生的成績(jì)，而k為3.
　　我們可以根據上面的歐幾里德距離公式進(jìn)行計算
　　d（5-1）=
　　
　　= 7 d（5-2）=
　　
　　= 30
　　d（5-3）=
　　
　　= 6 d（5-4）=
　　
　　= 19.2
　　由于k為3，我們尋找3個(gè)最接近的樣本，即編號分別為3、1，和4的學(xué)生，其成績(jì)分別為B，B和A. 在這三個(gè)樣本的分類(lèi)中，B出現兩次，A和B出現次數最多，因此5號學(xué)生的等級可能是B
　　通用Python模塊
　　NumPy: NumPy是Python的開(kāi)源數值計算擴展. 該工具可用于存儲和處理大型矩陣，并且比Python自己的嵌套列表結構更有效.
　　PIL: Python Imaging Library，是Python平臺事實(shí)上的圖像處理標準庫，具有非常強大的功能和易于使用的API. 但是PIL軟件包主要用于Python2，并且與Python3不兼容，因此Pillow用于Python3，Daniel根據PIL移植了Pillow. 兩者的用法是相同的.
　　以上兩個(gè)Python庫均可通過(guò)pip安裝.
　　pip3 install [name]
　　Python附帶了一個(gè)標準庫: shutil模塊提供了大量的高級文件操作，尤其是用于文件的復制和刪除. 主要功能是目錄和文件操作以及壓縮操作. 操作員模塊是Python操作員庫，而os模塊是Python系統和與操作系統相關(guān)的功能庫.
　　第二，對圖片進(jìn)行特征提取
　　1. 采集手寫(xiě)字母的圖片資料
　　有許多網(wǎng)站提供機器學(xué)習數據集. 例如，知乎整理了我采集的手寫(xiě)字母圖片資源. 以下鏈接是: 密碼: i725 by_class.zip壓縮包是已分類(lèi)圖片的樣本，您可以直接下載使用.
　　2. 提取圖片素材的特征
　　最簡(jiǎn)單的方法是將圖片轉換為由0和1組成的txt文件，例如
　　
　　
　　
　　轉換代碼如下:
　　 1 import os
2 import shutil
3 from PIL import Image
4
5
6 # image_file_prefix png圖片所在的文件夾
7 # file_name png png圖片的名字
8 # txt_path_prefix 轉換后txt 文件所在的文件夾
9 def generate_txt_image(image_file_prefix, file_name, txt_path_prefix):
10 """將圖片處理成只有0 和 1 的txt 文件"""
11 # 將png圖片轉換成二值圖并截取四周多余空白部分
12 image_path = os.path.join(image_file_prefix, file_name)
13 # convert('L') 將圖片轉為灰度圖 convert('1') 將圖片轉為二值圖
14 img = Image.open(image_path, 'r').convert('1').crop((32, 32, 96, 96))
15 # 指定轉換后的寬 高
16 width, height = 32, 32
17 　　 img.thumbnail((width, height), Image.ANTIALIAS)
18 # 將二值圖片轉換為0 1，存儲到二位數組arr中
19 arr = []
20 for i in range(width):
21 pixels = []
22 for j in range(height):
23 pixel = int(img.getpixel((j, i)))
24 pixel = 0 if pixel == 0 else 1
25 pixels.append(pixel)
26 arr.append(pixels)
27
28 # 創(chuàng )建txt文件(mac下使用os.mknod()創(chuàng )建文件需要root權限，這里改用復制的方式)
29 text_image_file = os.path.join(txt_path_prefix, file_name.split('.')[0] + '.txt')
30 empty_txt_path = "/Users/beiyan/Downloads/empty.txt"
31 shutil.copyfile(empty_txt_path, text_image_file)
32
33 # 寫(xiě)入文件
34 with open(text_image_file, 'w') as text_file_object:
35 for line in arr:
36 for e in line:
37 text_file_object.write(str(e))
38 text_file_object.write("\n")
　　將所有材料轉換為txt后，它們分為兩個(gè)部分: 訓練樣本和測試樣本.
　　三，kNN算法的實(shí)現
　　1. 將txt文件轉換為一維數組的方法:
　　1 def img2vector(filename, width, height):
2 """將txt文件轉為一維數組"""
3 return_vector = np.zeros((1, width * height))
4 fr = open(filename)
5 for i in range(height):
6 line = fr.readline()
7 for j in range(width):
8 return_vector[0, height * i + j] = int(line[j])
9 return return_vector
　　2. 對測試樣本執行kNN分類(lèi)，并返回測試樣本的類(lèi)別:
　　 1 import numpy as np
2 import os
3 import operator
4
5
6 # test_set 單個(gè)測試樣本
7 # train_set 訓練樣本二維數組
8 # labels 訓練樣本對應的分類(lèi)
9 # k k值
10 def classify(test_set, train_set, labels, k):
11 """對測試樣本進(jìn)行kNN分類(lèi),返回測試樣本的類(lèi)別"""
12 # 獲取訓練樣本條數
13 train_size = train_set.shape[0]
14
15 # 計算特征值的差值并求平方
16 # tile(A,(m,n))，功能是將數組A行重復m次 列重復n次
17 diff_mat = np.tile(test_set, (train_size, 1)) - train_set
18 sq_diff_mat = diff_mat ** 2
19
20 # 計算歐式距離 存儲到數組 distances
21 sq_distances = sq_diff_mat.sum(axis=1)
22 distances = sq_distances ** 0.5
23
24 # 按距離由小到大排序對索引進(jìn)行排序
25 sorted_index = distances.argsort()
26
27 # 求距離最短k個(gè)樣本中 出現最多的分類(lèi)
28 class_count = {}
29 for i in range(k):
30 near_label = labels[sorted_index[i]]
31 class_count[near_label] = class_count.get(near_label, 0) + 1
32 sorted_class_count = sorted(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
33 return sorted_class_count[0][0]
　　3. 統計分類(lèi)錯誤率
　　 1 # train_data_path 訓練樣本文件夾
2 # test_data_path 測試樣本文件夾
3 # k k個(gè)最近鄰居
4 def get_error_rate(train_data_path, test_data_path, k):
5 """統計識別錯誤率"""
6 width, height = 32, 32
7 train_labels = []
8
9 training_file_list = os.listdir(train_data_path)
10 train_size = len(training_file_list)
11
12 # 生成全為0的訓練集數組
13 train_set = np.zeros((train_size, width * height))
14
15 # 讀取訓練樣本
16 for i in range(train_size):
17 file = training_file_list[i]
18 file_name = file.split('.')[0]
19 label = str(file_name.split('_')[0])
20 train_labels.append(label)
21 train_set[i, :] = img2vector(os.path.join(train_data_path, training_file_list[i]), width, height)
22
23 test_file_list = os.listdir(test_data_path)
24 # 識別錯誤的個(gè)數
25 error_count = 0.0
26 # 測試樣本的個(gè)數
27 test_count = len(test_file_list)
28
29 # 統計識別錯誤的個(gè)數
30 for i in range(test_count):
31 file = test_file_list[i]
32 true_label = file.split('.')[0].split('_')[0]
33
34 test_set = img2vector(os.path.join(test_data_path, test_file_list[i]), width, height)
35 test_label = classify(test_set, train_set, train_labels, k)
36 print(true_label, test_label)
37 if test_label != true_label:
38 error_count += 1.0
39 percent = error_count / float(test_count)
40 print("識別錯誤率是:{}".format(str(percent)))
　　以上完整的代碼地址:
　　4. 測試結果
　　訓練樣本: 0-9，a-z，A-Z，共有62個(gè)字符，每個(gè)字符選擇120個(gè)訓練樣本，總共7440個(gè)訓練樣本. 每個(gè)角色選擇20個(gè)測試樣本，總共1200個(gè)測試樣本.
　　嘗試更改條件，測得的識別率如下:
　　
　　四個(gè)kNN算法分析
　　從以上部分的結果可以看出，knn算法對手寫(xiě)字母的識別率并不理想.
　　原因可能如下:
　　1. 圖像特征提取太簡(jiǎn)單，圖像的邊緣更加空白，圖像中字母的中心位置可能并非全部對應
　　2. 由于某些英文字母的大小寫(xiě)相似，因此很容易識別錯誤.
　　3. 樣本量很小，每個(gè)角色最多只有300個(gè)訓練樣本. 真正的訓練需要海量數據
　　在隨后的文章中，嘗試使用其他學(xué)習算法來(lái)提高分類(lèi)識別率. 歡迎同道人有更好的意見(jiàn)！ 查看全部

　　為了創(chuàng )建良好的搜索內容生態(tài)并保護搜索用戶(hù)的瀏覽體驗，百度發(fā)布了颶風(fēng)算法，該算法旨在嚴厲打擊嚴酷的采集行為和網(wǎng)站組問(wèn)題，并將覆蓋PC網(wǎng)站，H5網(wǎng)站和百度搜索下的智能小網(wǎng)站. 程序和其他內容. 對于算法所涵蓋的站點(diǎn)/智能小應用程序，將根據違規的嚴重性來(lái)限制搜索結果的顯示. 對于首次違反規定的網(wǎng)站，修改后的曝光期為一個(gè)月；對于第二次違反的網(wǎng)站，百度將不會(huì )予以釋放.
　　颶風(fēng)算法是百度搜索公司推出的一種搜索引擎算法，用于抑制網(wǎng)站的不良采集行為，為高質(zhì)量的原創(chuàng )內容提供更多的展示機會(huì )，并促進(jìn)搜索生態(tài)的健康發(fā)展.
　　颶風(fēng)算法3.0: 2019年8月8日，百度搜索將颶風(fēng)算法升級為颶風(fēng)算法3.0，主要針對跨域采集和百度搜索下PC站點(diǎn)，H5站點(diǎn)以及智能小程序中站點(diǎn)組的批處理構建. 獲取搜索流量的行為. Hurricane Algorithm 3.0旨在維護健康的移動(dòng)生態(tài)，確保用戶(hù)體驗，并確保高質(zhì)量的站點(diǎn)/智能小程序能夠獲得合理的流量分配.
　　颶風(fēng)算法2.0: 2018年9月13日，百度升級了颶風(fēng)算法并發(fā)布了颶風(fēng)算法2.0，主要針對五種類(lèi)型的采集行為，包括明顯的采集痕跡，內容拼接，網(wǎng)站上的大量?jì)热莶杉约翱缬蚣? Hurricane Algorithm 2.0旨在確保搜索用戶(hù)的瀏覽體驗并保護搜索生態(tài)的健康發(fā)展. 對于違反規定的網(wǎng)站，百度搜索將根據問(wèn)題的嚴重程度限制對搜索顯示的處理. 對于首次違反規定的網(wǎng)站，糾正后取消顯示限制的期限為1個(gè)月；對于第二次違反規定的網(wǎng)站，百度搜索不會(huì )將其發(fā)布.
　　Hurricane Algorithm 1.0: 2017年7月4日，百度的搜索資源平臺宣布推出Hurricane Algorithm，該計劃旨在嚴厲打擊以不良采集為主要內容來(lái)源的網(wǎng)站. 同時(shí)，百度搜索將從索引庫中徹底刪除不良采集. 鏈接為高質(zhì)量的原創(chuàng )內容提供更多的展示機會(huì )，并促進(jìn)搜索生態(tài)的健康發(fā)展. 颶風(fēng)算法會(huì )定期生成懲罰數據，并同時(shí)根據情況隨時(shí)調整迭代次數，這反映了百度搜索對不良收款的零容忍度. 對于高質(zhì)量的原創(chuàng )網(wǎng)站，如果您發(fā)現該網(wǎng)站的索引已大大減少并且訪(fǎng)問(wèn)量已大幅下降，則可以在百度搜索資源平臺的反饋中心提供反饋 查看全部

　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)非常實(shí)用的網(wǎng)站信息采集工具. 它具有零閾值，多個(gè)引擎和多種功能的特性. 該軟件使不了解Web爬網(wǎng)技術(shù)的人員可以輕松地采集網(wǎng)絡(luò )信息，適用于99％的網(wǎng)站，并且還可以智能地避免獲取重復數據.
　　
　　軟件簡(jiǎn)介優(yōu)采云采集器是一個(gè)很好的Web信息采集工具，是新一代可視智能采集器的代表作. 視覺(jué)采集器，采集就像構建基塊，功能模塊的自由組合，視覺(jué)提取或Web元素的操作，自動(dòng)登錄，自動(dòng)發(fā)布以及自動(dòng)識別驗證碼一樣. 這是一個(gè)通用的瀏覽器. 您可以快速創(chuàng )建自動(dòng)化腳本，甚至可以生成獨立的應用程序來(lái)銷(xiāo)售和賺錢(qián)！
　　軟件功能的零閾值
　　如果您不了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)，可以上網(wǎng)，那么您將采集網(wǎng)站數據
　　多個(gè)引擎，高速且穩定
　　內置高速瀏覽器引擎，還可以切換到HTTP引擎模式運行，數據采集更加高效. 它還具有內置的JSON引擎，無(wú)需分析JSON數據結構，直觀(guān)地選擇JSON內容.
　　適用于各種網(wǎng)站
　　可以采集99％的Internet站點(diǎn)，包括單頁(yè)應用程序Ajax加載和其他動(dòng)態(tài)類(lèi)型的站點(diǎn).
　　軟件功能1.該軟件易于操作，單擊鼠標即可輕松選擇要捕獲的內容；
　　2. 支持三種高速引擎: 瀏覽器引擎，HTTP引擎，JSON引擎，內置優(yōu)化的Firefox瀏覽器以及原創(chuàng )內存優(yōu)化，因此瀏覽器集合也可以高速運行，甚至可以快速轉換為HTTP方式運行，享受更高的采集速度！捕獲JSON數據時(shí)，還可以使用瀏覽器可視化方法來(lái)選擇需要用鼠標捕獲的內容. 無(wú)需分析JSON數據結構，因此非網(wǎng)頁(yè)專(zhuān)業(yè)設計人員可以輕松獲取所需數據；
　　3. 無(wú)需分析網(wǎng)頁(yè)請求和源代碼，但它支持更多網(wǎng)頁(yè)采集；先進(jìn)的智能算法可以一鍵生成目標元素XPATH，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕.
　　4. 支持豐富的數據導出方法，可以通過(guò)以下方式將其導出到txt文件，html文件，csv文件，excel文件或現有數據庫（如sqlite數據庫，access數據庫，sqlserver數據庫，mysql數據庫）中. 可以輕松導出到目標網(wǎng)站數據庫.
　　產(chǎn)品優(yōu)勢可視化指南
　　所有采集元素，自動(dòng)生成采集數據
　　計劃任務(wù)
　　靈活定義運行時(shí)間，全自動(dòng)運行
　　多引擎支持
　　支持多個(gè)采集引擎，內置的高速瀏覽器內核，HTTP引擎和JSON引擎
　　智能識別
　　自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，采集字段和分頁(yè)等.
　　攔截請求
　　自定義阻止域名，以方便過(guò)濾異地廣告并提高采集速度
　　多個(gè)數據導出
　　可以導出到Txt，Excel，MySQL，SQLServer，SQlite，Access，網(wǎng)站等.
　　安裝說(shuō)明進(jìn)入軟件下載頁(yè)面，單擊立即下載按鈕以下載軟件
　　下載并解壓縮后，雙擊setup1.0.exe以啟動(dòng)安裝程序（版本為1.0后，后續的新版本將有所不同）
　　按照安裝向導的說(shuō)明進(jìn)行操作，然后一直單擊“下一步”按鈕以完成安裝.
　　常見(jiàn)問(wèn)題解答如何在采集數據時(shí)避免重復數據？
　　運行采集任務(wù)時(shí)，如果該任務(wù)之前已采集過(guò)數據，如果采集前未清除原創(chuàng )數據，則新采集的數據將以附加的形式添加到本地采集庫中，這樣就可以重復采集一些已經(jīng)采集的數據，然后再次放入數據庫中. 此外，如果目標網(wǎng)頁(yè)本身具有重復數據，則也可能導致數據重復. 如何避免重復采集數據？
　　該方法非常簡(jiǎn)單，我們希望不允許重復該字段的內容，只需單擊該字段標題上的三角形符號，然后選中“過(guò)濾重復項”復選框，然后單擊“確定”.
　　
　　如何手動(dòng)生成字段？
　　點(diǎn)擊“添加字段”按鈕
　　
　　在列表的任何行中單擊要提取的元素，例如，要提取標題和鏈接地址，請用鼠標左鍵單擊標題.
　　
　　當您單擊Web鏈接時(shí)，系統會(huì )提示您是否使用鏈接地址
　　
　　如果要同時(shí)提取鏈接標題和鏈接地址，請單擊“是”，如果只需要提取標題文本，請單擊“否”，這里我們單擊“是”
　　
　　系統將自動(dòng)生成標題和鏈接地址字段，并在字段列表中顯示提取的字段內容. 當您點(diǎn)擊表格底部的字段標題時(shí)，匹配的內容將在網(wǎng)頁(yè)上以黃色背景突出顯示.
　　如何在列表中標記其他字段？單擊添加字段，然后重復上述操作. 查看全部

　　1. 優(yōu)采云采集器:
　　官方網(wǎng)站:
　　簡(jiǎn)介: 優(yōu)采云采集器是具有內置采集模板的可視采集器，并支持各種Web數據采集.
　　優(yōu)點(diǎn):
　　1. 支持自定義模式，可視化采集操作，易于使用；
　　2. 支持簡(jiǎn)單采集模式，提供官方采集模板，支持云采集操作；
　　3. 支持防阻塞措施，例如代理IP交換和驗證碼服務(wù)；
　　4. 支持多種數據格式導出.
　　缺點(diǎn):
　　1. 功能使用的門(mén)檻很高，本地采集期間許多功能受到限制，而云采集費用較高；
　　2. 采集速度很慢，許多操作必須停滯. 云采集說(shuō)它快10倍，但并不明顯；
　　3. 僅支持Windows版本，不支持其他操作系統.
　　2. 優(yōu)采云采集器:
　　官方網(wǎng)站:
　　簡(jiǎn)介: 優(yōu)采云采集器是一個(gè)Web數據捕獲，處理，分析和挖掘軟件. 它可以快速，靈活地獲取分散在網(wǎng)頁(yè)上的信息，并通過(guò)強大的處理功能準確地挖掘所需的數據.
　　優(yōu)點(diǎn):
　　1. 國內老藏家，經(jīng)過(guò)多年的積累，具有豐富的采集功能；
　　2. 采集速度比較快，界面比較完整，并且支持PHP和C#插件擴展；
　　3. 支持多種數據格式導出，可以執行數據替換等處理.
　　缺點(diǎn):
　　1. 該產(chǎn)品越舊，就越容易陷入其固有的體驗中，而油彩云很難擺脫這個(gè)問(wèn)題.
　　2. 雖然功能豐富，但功能堆積在那里，用戶(hù)體驗不好，人們也不知道從哪里開(kāi)始；
　　3. 學(xué)習過(guò)它的人會(huì )覺(jué)得自己很強大，但是對于新手來(lái)說(shuō)有一定的門(mén)檻. 沒(méi)有一段時(shí)間的學(xué)習就很難學(xué)習，而從零開(kāi)始的學(xué)習基本上是不可能的.
　　4. 僅支持Windows版本，不支持其他操作系統.
　　3. 優(yōu)采云采集器:
　　官方網(wǎng)站:
　　簡(jiǎn)介: 優(yōu)采云采集器是由前Google搜索技術(shù)團隊基于人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)的新一代網(wǎng)頁(yè)采集軟件. 該軟件功能強大且非常易于操作.
　　優(yōu)點(diǎn):
　　1. 支持智能采集模式，輸入URL即可智能識別采集對象，無(wú)需配置采集規則，操作非常簡(jiǎn)單；
　　2. 支持流程圖模式，可視化的操作流程，可通過(guò)簡(jiǎn)單的操作生成各種復雜的采集規則；
　　3. 支持防阻塞措施，例如代理IP交換等；
　　4. 支持多種數據格式導出；
　　5. 支持定時(shí)采集和自動(dòng)發(fā)布，具有豐富的發(fā)布界面；
　　6. 支持Windows，Mac和Linux版本.
　　缺點(diǎn): 該軟件已經(jīng)很長(cháng)時(shí)間沒(méi)有啟動(dòng)，并且某些功能仍在改進(jìn)中. 暫時(shí)不支持云采集.
　　4. 優(yōu)采云運爬行動(dòng)物
　　官方網(wǎng)站:
　　簡(jiǎn)介: 優(yōu)采云運是一個(gè)大數據應用開(kāi)發(fā)平臺，為開(kāi)發(fā)人員提供了一套完整的數據采集，數據分析和機器學(xué)習開(kāi)發(fā)工具，并為企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的數據捕獲，實(shí)時(shí)數據監控和數據分析服務(wù).
　　優(yōu)點(diǎn):
　　1. 強大的功能，包括云采集器，API，機器學(xué)習，數據清理，數據銷(xiāo)售，數據定制和私有化部署等；
　　2. 可以隱藏純云操作，沒(méi)有壓力的跨系統操作，隱私保護和用戶(hù)IP.
　　3. 在云爬蟲(chóng)市場(chǎng)中，從零開(kāi)始的用戶(hù)可以直接調用開(kāi)發(fā)的爬蟲(chóng)，開(kāi)發(fā)人員可以根據官方的云開(kāi)發(fā)環(huán)境開(kāi)發(fā)并上傳自己的爬蟲(chóng)程序；
　　4. 領(lǐng)先的防爬技術(shù)，例如直接訪(fǎng)問(wèn)代理IP和自動(dòng)登錄驗證碼識別等，整個(gè)過(guò)程是自動(dòng)化的，無(wú)需人工參與；
　　5. 豐富的發(fā)布界面，采集結果以豐富的表格形式顯示；
　　缺點(diǎn): 它的優(yōu)點(diǎn)在一定程度上也成為缺點(diǎn)，因為它是面向開(kāi)發(fā)人員的爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)系統，并提供豐富的開(kāi)發(fā)功能. 該網(wǎng)站看起來(lái)非常技術(shù)和非常專(zhuān)業(yè)，盡管官方也提供了現成的爬蟲(chóng)產(chǎn)品，例如云爬蟲(chóng)市場(chǎng)，并向爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)者開(kāi)放以豐富爬蟲(chóng)市場(chǎng)的內容，但是對于它來(lái)說(shuō)，理解起來(lái)并不容易. 技術(shù)基礎為零的用戶(hù)，因此有一定的使用門(mén)檻. 查看全部

　　[摘要]: 微博是微博客的縮寫(xiě)，是博客的一種形式. 這是一種廣播式社交網(wǎng)絡(luò )方法，用于通過(guò)用戶(hù)之間的以下關(guān)系共享簡(jiǎn)短的即時(shí)信息. 微博近年來(lái)迎來(lái)了爆炸性的發(fā)展，并逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)上最受歡迎的社交場(chǎng)所之一. 截至2017年9月，新浪微博每月活躍用戶(hù)達到3.76億，每日活躍用戶(hù)達到1.65億. 微博活躍用戶(hù)持續穩定增長(cháng). 目前，微博網(wǎng)絡(luò )的影響力越來(lái)越大. 政府，企業(yè)，學(xué)校，名人，甚至主要新聞媒體網(wǎng)站都開(kāi)放了微博. 越來(lái)越多的人參與其中，因此每天在微博上都會(huì )產(chǎn)生大量新信息. 為了充分利用海量微博信息，挖掘微博的潛在價(jià)值，采集微博關(guān)鍵信息，尤其是粉絲眾多，影響力大的用戶(hù)發(fā)布的微博信息，在互聯(lián)網(wǎng)上. 在分析民意時(shí)很有必要. 因此，本文致力于研究微博信息的采集和分析微博用戶(hù)的影響，并設計和實(shí)現基于Hits算法的微博采集系統. 該系統的主要功能是根據關(guān)鍵詞采集微博的內容，并根據微博用戶(hù)的影響對采集的結果進(jìn)行排序，然后將其呈現給用戶(hù). 本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面: （1）閱讀了大量文獻和相關(guān)資料，并對微博，微博信息采集和結果排序算法的研究現狀有了初步的了解. 根據系統的研究背景和意義，確定系統的需求分析，確定系統需要實(shí)現的兩個(gè)功能: 信息采集和采集結果分類(lèi)，并在此基礎上學(xué)習相關(guān)技術(shù)，包括網(wǎng)絡(luò )信息采集技術(shù)，API接口調用技術(shù)，網(wǎng)頁(yè)排序算法等.
　?。?）本文將Web鏈接分析算法Hits算法應用于微博用戶(hù)影響力的計算，并將微博用戶(hù)的注意力與被關(guān)注者之間的關(guān)系視為網(wǎng)頁(yè)之間的連接關(guān)系，并結合了針對微博用戶(hù)的特征進(jìn)行改進(jìn)，提出基于Hits算法的微博用戶(hù)影響力評價(jià)算法. 改進(jìn)的算法可以更好地提高排序結果的準確性. （3）在分析系統需求的基礎上，設計了基于Hits算法的微博信息采集系統的各個(gè)功能模塊，主要包括微博內容采集模塊，用戶(hù)信息采集模塊，用戶(hù)關(guān)系采集模塊以及使用方法. 改進(jìn)了命中算法采集結果排序模塊. 具體地，微博內容采集模塊主要實(shí)現基于關(guān)鍵詞的微博內容采集功能；用戶(hù)信息采集模塊主要根據上一步的用戶(hù)名采集每個(gè)用戶(hù)的信息，包括用戶(hù)的好友數. ，粉絲數量，微博??數量等；用戶(hù)關(guān)系模塊主要用于采集用戶(hù)之間的粉絲對應關(guān)系；采集結果排序模塊主要是對采集的結果進(jìn)行分析，計算用戶(hù)的影響力，并計算用戶(hù)的影響力. 大小對采集的結果進(jìn)行排序，最后將其顯示在系統界面上. 最后，數據庫表旨在確保所存儲數據的完整性和準確性. （4）在系統級設計部分，根據提高內聚力，減少耦合的思想，將系統應用架構分為三層: 數據訪(fǎng)問(wèn)層，域層和表示層;此外，該系統使用的數據庫版本是Microsoft SQL Server 2008，開(kāi)發(fā)環(huán)境是Visual Studio2010. 最后，通過(guò)測試，發(fā)現本文設計的系統可以更好地完成數據采集功能并提供排序結果更準確. 查看全部

　　AjaxAI是一種綠色可靠的Web數據采集軟件. 該軟件具有內置的超級網(wǎng)絡(luò )數據捕獲算法，可以針對不同的網(wǎng)頁(yè)源代碼提供靈活的操作設計，內容捕獲更加便捷！
　　
　　概述
　　AjaxAI是免費的Web數據采集軟件，可視化的定制服務(wù)，豐富的界面和擴展，防屏蔽BT分發(fā)操作，豐富的界面和擴展，包括主流網(wǎng)站采集APP！
　　功能說(shuō)明
　　獲取數據
　　可以捕獲任何網(wǎng)頁(yè)數據，并且只需單擊鼠標即可輕松獲得所見(jiàn)即所得的操作模式.
　　自動(dòng)運行
　　每天都很忙，頻繁且單調地處理相同的網(wǎng)頁(yè)操作. 開(kāi)發(fā)一個(gè)Web應用程序，讓它為您執行.
　　定時(shí)執行
　　您需要定期打開(kāi)網(wǎng)站以查看和復制更改的數據. 您只需為這些事情制定計劃任務(wù)計劃.
　　云采集
　　計算機的采集效果很差. 它通常禁止用戶(hù)阻止IP，并且代理IP速度很慢. 然后嘗試采集云. 成千上萬(wàn)的異步用戶(hù)和云服務(wù)可以同時(shí)滿(mǎn)足您的采集要求.
　　擴展功能
　　擴展可以幫助應用程序實(shí)現文件輸入和輸出，驗證碼識別，圖像上傳和下載，數據列表處理，數學(xué)公式計算，API調用等功能. 我們將繼續打開(kāi)它.
　　交易市場(chǎng)
　　服務(wù)提供商用戶(hù)可以出售應用程序，擴展和技術(shù)服務(wù). 用戶(hù)需要通過(guò)積分或外幣進(jìn)行購買(mǎi)，并支持三種購買(mǎi)方式: 限時(shí)，限時(shí)和無(wú)限使用.
　　功能介紹
　　簡(jiǎn)單的操作
　　對于復雜且可變的網(wǎng)頁(yè)設計，如果不分析源代碼就很難通過(guò)可視化操作完成爬網(wǎng). 因此，我們提供了一個(gè)開(kāi)放而靈活的設計.
　　模擬網(wǎng)頁(yè)操作
　　模擬網(wǎng)頁(yè)執行的方式可以動(dòng)態(tài)捕獲網(wǎng)頁(yè)內容，模擬網(wǎng)頁(yè)瀏覽，鼠標單擊，鍵盤(pán)輸入，頁(yè)面滾動(dòng)和其他事件，而搜索引擎抓取工具（例如百度）則無(wú)法做到.
　　防阻塞BT分發(fā)操作
　　對于訪(fǎng)問(wèn)受限的網(wǎng)站，優(yōu)采云采集器獨特的反屏蔽BT分發(fā)機制可以解決此問(wèn)題. 無(wú)需設置代理IP即可訪(fǎng)問(wèn)Internet并將任務(wù)分發(fā)給其他用戶(hù).
　　支持jQuery語(yǔ)法
　　支持jQuery查找網(wǎng)頁(yè)元素，并且還可以使用jQuery語(yǔ)法來(lái)開(kāi)發(fā)擴展名，從而吸收了jQuery的簡(jiǎn)單高效的開(kāi)發(fā)優(yōu)勢.
　　視覺(jué)業(yè)務(wù)流程設計
　　100個(gè)人使用100種采集需求，即使對于同一網(wǎng)站的采集，可視業(yè)務(wù)流程設計也使用戶(hù)可以快速實(shí)現這些采集需求的設計.
　　有利可圖的采集器
　　您可以加入“云項目”以完成運行應用程序的任務(wù)，還可以發(fā)布您的應用程序或設計應用程序以使其他人獲得報酬.
　　應用場(chǎng)景
　　電子商務(wù)購物
　　采集淘寶天貓和京東蘇寧的競爭產(chǎn)品交易數據，用戶(hù)評論，價(jià)格波動(dòng)以及優(yōu)勢比較以分析產(chǎn)品競爭力.
　　政府事務(wù)
　　監控政務(wù)公開(kāi)，政策法規，公司信息和其他數據.
　　金融房地產(chǎn)
　　監視和警告股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格趨勢，并采集財務(wù)數據，房地產(chǎn)信息，交易信息等.
　　本地服務(wù)
　　采集本地化數據，例如58個(gè)二手信息，本地招聘信息，百度地圖，美團，點(diǎn)屏商務(wù)信息等.
　　旅行和旅游
　　在Ctrip，Fliggy和12306等平臺上采集票務(wù)，酒店和景區數據，您還可以獲取票證.
　　社交娛樂(lè )
　　搶奪微博，微信，網(wǎng)易，新華網(wǎng)等熱門(mén)事件，并捕獲新聞數據. 查看全部

　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)非常實(shí)用的網(wǎng)頁(yè)信息采集工具. 該工具界面簡(jiǎn)潔，操作簡(jiǎn)單，功能強大. 有了它，我們就可以采集所需網(wǎng)頁(yè)上的所有信息，且閾值為零，新手用戶(hù)可以使用它.
　　
　　軟件功能:
　　1. 零閾值: 如果您不了解網(wǎng)絡(luò )抓取工具技術(shù)，則可以上網(wǎng)采集網(wǎng)站數據.
　　2. 多引擎，高速且穩定: 內置的高速瀏覽器引擎，還可以切換到HTTP引擎模式運行，采集數據更加高效. 它還具有內置的JSON引擎，無(wú)需分析JSON數據結構，直觀(guān)地選擇JSON內容.
　　3. 適用于各種網(wǎng)站: 它可以采集Internet上99％的網(wǎng)站，包括動(dòng)態(tài)網(wǎng)站，例如單頁(yè)應用程序Ajax加載.
　　
　　軟件功能:
　　1. 該軟件易于操作，并且可以通過(guò)單擊鼠標輕松選擇要捕獲的內容；
　　2. 支持三種高速引擎: 瀏覽器引擎，HTTP引擎，JSON引擎，內置優(yōu)化的Firefox瀏覽器以及原創(chuàng )內存優(yōu)化，因此瀏覽器集合也可以高速運行，甚至可以快速轉換為HTTP. 捕獲JSON數據時(shí)使用瀏覽器可視化方法. 您可以單擊要用鼠標捕獲的內容. 無(wú)需分析JSON數據結構，因此非網(wǎng)頁(yè)專(zhuān)業(yè)設計人員可以輕松獲取所需數據；
　　3. 無(wú)需分析網(wǎng)頁(yè)請求和源代碼，但它支持更多網(wǎng)頁(yè)采集；
　　4. 先進(jìn)的智能算法可以一鍵生成目標元素XPATH，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，并自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕.
　　5. 支持豐富的數據導出方法，可以通過(guò)以下方式將其導出到txt文件，html文件，csv文件，excel文件或現有數據庫（如sqlite數據庫，access數據庫，sqlserver數據庫，mysql數據庫）中. 可以輕松導出到目標網(wǎng)站數據庫. 查看全部

　　聊城SEO網(wǎng)站優(yōu)化任務(wù)之一使搜索引擎能夠快速收錄網(wǎng)站內容并提高網(wǎng)站排名.
　　搜索引擎如何識別聊城SEO網(wǎng)站上的原創(chuàng )文章？
　　1. 聊城搜索引擎優(yōu)化采集
　　通過(guò)從其他網(wǎng)站采集和生成內容，現在網(wǎng)站可以正常運行. 這種方法初期效果很好，但后期的網(wǎng)站瀏覽數據卻下降得很厲害，搜索引擎也可以識別.
　　2，聊城SEO內容生成器
　　通過(guò)文章生成器工具編輯文章，并設置吸引用戶(hù)點(diǎn)擊的標題. 以這種方式生成的文章非常有效，但是會(huì )導致文本不正確. 搜索引擎可能找不到它，但是它不能欺騙用戶(hù). 閱讀體驗下降，訪(fǎng)問(wèn)者的跳出率過(guò)高. 搜索引擎將通過(guò)這些數據知道.
　　3. 聊城SEO網(wǎng)站的結構
　　每個(gè)網(wǎng)站的結構都有其獨特的功能，例如HTML標簽的布局不同.
　　如果網(wǎng)站的內容是從其他網(wǎng)站采集的，則標題，作者，時(shí)間和錨文本的提取會(huì )非常不小心，以防被采集，這對搜索引擎不利.
　　聊城搜索引擎優(yōu)化原創(chuàng )文章對網(wǎng)站建設的重要性:
　　1. 聊城SEO原創(chuàng )文章有利于蜘蛛爬行
　　原創(chuàng )文章足以吸引蜘蛛爬行，搜索引擎將識別互聯(lián)網(wǎng)上不熟悉的網(wǎng)站文章內容，并對原創(chuàng )文章進(jìn)行高度評價(jià).
　　2，改善搜索用戶(hù)體驗
　　當用戶(hù)打開(kāi)文章并發(fā)現之前已經(jīng)熟悉該內容時(shí)，該用戶(hù)下次可能不會(huì )訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站，PV值也會(huì )降低，并且用戶(hù)會(huì )覺(jué)得該文章可讀性差.
　　搜索引擎越來(lái)越關(guān)注用戶(hù)體驗. 通過(guò)用戶(hù)對聊城SEO網(wǎng)站的評價(jià)和需求，可讀性較高的網(wǎng)頁(yè)被視為高質(zhì)量的網(wǎng)頁(yè)，搜索引擎將給出良好的排名. 查看全部

　　本文是從博客園中轉移過(guò)來(lái)的，原創(chuàng )鏈接:
　　在文章中: 哪種Web采集器軟件易于使用？在其中，我們介紹了目前市場(chǎng)上更成熟且易于使用的網(wǎng)絡(luò )采集器軟件.
　　但是其中一些不能在MAC上使用，因此在今天的這篇文章中，我們將在MAC操作系統中單獨介紹一些有用的爬網(wǎng)軟件，以供您參考.
　　
　　讓我們首先得出結論. 趕時(shí)間的同志可以看后眨眼. 有兩種選擇:
　　1. 免費，無(wú)需金錢(qián)，無(wú)需積分
　　注意: 這里提到的免費功能包括采集數據，以各種格式將數據導出到本地，而不會(huì )限制采集和導出的數量，您可以將圖片下載到本地以及其他采集數據所需的基本功能
　　您可以在優(yōu)采云 cloud crawler（）和優(yōu)采云采集器（）之間進(jìn)行選擇
　　如果您是沒(méi)有編程基礎的新手，我建議您直接選擇優(yōu)采云采集器，因為這是針對從零開(kāi)始的用戶(hù)的智能采集器，非常簡(jiǎn)單，您只需要輸入URL即可智能地識別數據，無(wú)需配置任何采集規則，此外，它還支持可視化操作，可以說(shuō)非常簡(jiǎn)單易用.
<p>如果您是具有編程基礎的用戶(hù)，那么我建議您使用優(yōu)采云云采集器. 優(yōu)采云爬蟲(chóng)平臺功能非常強大，提供了豐富的開(kāi)發(fā)組件. 您可以開(kāi)發(fā)所需的任何采集器程序， 查看全部

　　除了一些大型的知名網(wǎng)站外，大多數新穎的網(wǎng)站都充滿(mǎn)了各種廣告內容. 當然，易于使用的新型采集器還可以使您免去廣告的麻煩！那么，什么是新穎的采集器？哪種新穎的采集器更好用？有興趣的朋友不妨來(lái)了解一下.
　　整個(gè)小說(shuō)采集器
　　整個(gè)小說(shuō)采集器是一個(gè)綠色免費的小說(shuō)采集軟件，它可以真正將原創(chuàng )小說(shuō)采集到計算機中，并且避免廣告的騷擾.
　　
　　編輯建議: 下載整個(gè)小說(shuō)集
　　優(yōu)采云通用物品采集器
　　優(yōu)采云通用文章采集器是基于高精度文本識別算法的Internet文章采集器. 它支持通過(guò)關(guān)鍵字采集百度等搜索引擎的新聞來(lái)源和網(wǎng)頁(yè)，并支持在指定網(wǎng)站欄下采集所有文章.
　　
　　編輯推薦: 下載優(yōu)采云通用文章采集器
　　優(yōu)采云采集器
　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)非常強大且易于操作的Web數據采集工具. 界面簡(jiǎn)潔大方. 它可以快速，自動(dòng)地采集，導出和編輯數據，甚至可以解析和提取網(wǎng)頁(yè)圖片上的文本. 館藏內容廣泛.
　　
　　編輯推薦: 優(yōu)采云采集器下載
　　關(guān)閉采集器
　　Guanguan Collector是一個(gè)工具，可以幫助用戶(hù)和朋友分批采集指定的網(wǎng)頁(yè)鏈接. 如果在所收錄的頁(yè)面上需要統計一系列關(guān)鍵字，最好使用此完全免費的“關(guān)冠采集器”，輸入“指定關(guān)鍵字”以使用一個(gè)鍵高速捕獲.
　　
　　編輯推薦: 從采集器下載
　　優(yōu)采云采集器
　　www.bjpromise.cn是一款專(zhuān)業(yè)而強大的網(wǎng)絡(luò )數據/信息挖掘軟件. 通過(guò)靈活的配置，您可以輕松地從網(wǎng)頁(yè)中獲取文本，圖片，文件和其他資源.
　　
　　編輯推薦: 優(yōu)采云采集器下載 查看全部

　　當我剛剛學(xué)習OpenCV時(shí)，我對面部識別很感興趣，并且感到能夠識別自己的面部非常好. 經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的學(xué)習，實(shí)際上并不困難. 大多數在線(xiàn)面部識別是PCA算法. 這是一個(gè)相對較舊的算法. OpenCV附帶了大多數功能，使用此算法學(xué)習起來(lái)更方便.
　　讓我們討論從制作樣本到訓練樣本，最后通過(guò)照相機識別您的臉部的整個(gè)過(guò)程.
　　1. 圖像采集和預處理
　　為了識別指定的人，需要將識別出的人的照片制作成數據集，這是一種訓練模型. 拍照的傳統方法是使用手機拍照和拍照. 一個(gè)人需要20張具有不同角度和表情的照片. 為了實(shí)現幾個(gè)人的訓練模式，用手機拍照比較麻煩，效果也不佳. 最好通過(guò)計算機攝像機來(lái)實(shí)現. 通過(guò)查閱信息，我編寫(xiě)了一個(gè)小程序來(lái)使用OpenCV拍照，并預先處理了圖片的灰度和中值濾波. 然后將圖片縮小到指定的120 * 120尺寸，所拍攝的圖片可以達到樣本水平，節省了大量的二次處理.
　　代碼如下:
　　#include
using namespace cv;
int main()
{
VideoCapture cap(0);
Mat frame;
int i=0;
while (1)
{
char key = waitKey(100);
cap >> frame;
imshow("frame", frame);
Mat out;
Mat out1;
Mat out2;
cvtColor(frame, out1, CV_BGR2GRAY);//灰度化
medianBlur(out1,out,7);//中值濾波
resize(out, out2, Size(120, 120));//尺寸縮減
imshow("out", out2);
string filename = format("D:\\pic\\pic%d.jpg", i);//存入文件路徑
switch (key)
{
case'p': //按'P'拍照
i++;
imwrite(filename, out2);
imshow("photo", out2);
waitKey(500);
destroyWindow("photo");
break;
default:
break;
}
}
}
　　以這種方式獲得的照片已經(jīng)過(guò)處理，可以用作樣本. 效果如圖所示:
　　
　　這樣的初步樣品已經(jīng)準備好了.
　　2.CSV文件生成
　　編寫(xiě)面部模型的訓練程序時(shí)，需要讀取面部和與該面部相對應的標簽. 直接在數據庫中讀取顯然效率低下. 因此我們使用csv文件進(jìn)行讀取. csv文件收錄兩個(gè)方面，一個(gè)是每個(gè)圖片的位置，另一個(gè)是與每個(gè)面孔相對應的標簽，即每個(gè)人的人數. 這個(gè)at.txt文件是我們需要的csv文件. 如圖所示:
　　
　　在圖片中，前面顯示的路徑是圖片的位置，后面的數字是與圖片對應的人的標簽. 如果將其用于學(xué)習，并且僅制作一組樣本進(jìn)行實(shí)驗，則可以直接手動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)復制路徑. 工作量并不大，可以由三個(gè)人在幾分鐘內完成. 如果您想做一個(gè)以上的工作，則可以使用OpenCV自己的腳本自動(dòng)生成它（您可以在線(xiàn)搜索它，我在這里忘記了它），最后您可以獲取收錄路徑和標簽的csv文件.
　　3. 培訓模式
　　已經(jīng)準備好數據集和csv文件，然后可以訓練模型. 首先，您需要首先提取以前的圖片和標簽，這時(shí)您需要使用at.txt. 使用csv文件讀取圖像和標簽，主要使用stringstream和getline方法. Stringstream主要用于分割字符串并單獨輸出單個(gè)內容； getline從輸入流中讀取字符并將它們存儲在指定的位置. 通過(guò)stringstream和getline兩種方法，csv文件中的圖像和標簽分別存儲在圖像和標簽的容器中.
　　請注意，此處的at.txt文件的內容和CSV文件的內容需要放置在訓練模型代碼的文件夾中，否則，如果加載失敗，則會(huì )報告錯誤.
　　培訓模型代碼如下:
<p>#include
#include
#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
static Mat norm_0_255(InputArray _src) {
Mat src = _src.getMat();
// 創(chuàng )建和返回一個(gè)歸一化后的圖像矩陣:
Mat dst;
switch (src.channels()) {
case1:
cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
break;
case3:
cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC3);
break;
default:
src.copyTo(dst);
break;
}
return dst;
}
//使用CSV文件去讀圖像和標簽，主要使用stringstream和getline方法
static void read_csv(const string& filename, vector& images, vector& labels, char separator = ';') {
std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);
if (!file) {
string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename.";
CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);
}
string line, path, classlabel;
while (getline(file, line)) {
stringstream liness(line);
getline(liness, path, separator);
getline(liness, classlabel);
if (!path.empty() && !classlabel.empty()) {
images.push_back(imread(path, 0));
labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
}
}
}
int main()
{
//讀取你的CSV文件路徑.
//string fn_csv = string(argv[1]);
string fn_csv = "at.txt";
// 2個(gè)容器來(lái)存放圖像數據和對應的標簽
vector images;
vector labels;
// 讀取數據. 如果文件不合法就會(huì )出錯
// 輸入的文件名已經(jīng)有了.
try
{
read_csv(fn_csv, images, labels);
}
catch (cv::Exception& e)
{
cerr > frame;
//建立用于存放人臉的向量容器
vector faces(0);
cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);
//改變圖像大小，使用雙線(xiàn)性差值
//resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);
//變換后的圖像進(jìn)行直方圖均值化處理
equalizeHist(gray, gray);
cascade.detectMultiScale(gray, faces,
1.1, 2, 0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
| CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
Size(30, 30));
Mat face;
Point text_lb;
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
{
if (faces[i].height > 0 && faces[i].width > 0)
{
face = gray(faces[i]);
text_lb = Point(faces[i].x, faces[i].y);
rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0);
}
}
Mat face_test;
int predictPCA = 0;
if (face.rows >= 120)
{
resize(face, face_test, Size(92, 112));

}
//Mat face_test_gray;
//cvtColor(face_test, face_test_gray, CV_BGR2GRAY);
if (!face_test.empty())
{
//測試圖像應該是灰度圖
predictPCA = modelPCA->predict(face_test);
}
cout 查看全部

　　網(wǎng)站站長(cháng)之家（）5月17日新聞: 昨天，百度的搜索團隊工程師LEE發(fā)表了一篇文章，指出百度已動(dòng)員了很多人組成一個(gè)原創(chuàng )的項目團隊，并致力于營(yíng)造原創(chuàng )的環(huán)境并促進(jìn)Google的進(jìn)步. 中文互聯(lián)網(wǎng). 同時(shí)，百度披露了原創(chuàng )識別系統“起源”算法的一些細節.
　　根據百度工程師李，百度的原創(chuàng )識別系統是在百度的大數據云計算平臺上開(kāi)發(fā)的，可以快速實(shí)現所有中文Internet頁(yè)面的重復聚合和鏈接點(diǎn)關(guān)系分析. 首先，根據內容的相似性匯總采集和原創(chuàng )，并將相似的網(wǎng)頁(yè)匯總在一起作為原創(chuàng )識別的候選集；其次，對于原創(chuàng )候選集，使用作者，發(fā)布時(shí)間，鏈接方向，用戶(hù)評論，作者和網(wǎng)站的歷史原創(chuàng )性，使用情況和轉發(fā)軌跡等數百種因素來(lái)識別和判斷原創(chuàng )網(wǎng)頁(yè)；最后，通過(guò)價(jià)值分析系統判斷原創(chuàng )內容的價(jià)值，然后適當指導最終排名.
　　同時(shí)，LEE表示，通過(guò)實(shí)驗和真實(shí)的在線(xiàn)數據，百度原創(chuàng )的識別“起源”算法已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，解決了新聞，信息等領(lǐng)域的大多數問(wèn)題.
　　百度網(wǎng)站管理員平臺LEE發(fā)布的全文如下: 談?wù)撛瓌?chuàng )項目.
　　1. 搜索引擎為什么要重視原創(chuàng )性？
　　1.1館藏泛濫
　　百度的一項調查顯示，從傳統媒體報紙到娛樂(lè )網(wǎng)站的花邊新聞，從游戲指南到產(chǎn)品評論，甚至是大學(xué)圖書(shū)館，超過(guò)80％的新聞和信息都是手動(dòng)復制或通過(guò)機器采集的還請注意，所有站點(diǎn)都在進(jìn)行機器采集. 可以說(shuō)，高質(zhì)量的原創(chuàng )內容是一塊小米，周?chē)菑V闊的采集海洋. 通過(guò)搜索引擎在海中搜索小米既困難又具有挑戰性.
　　1.2改善搜索用戶(hù)體驗
　　數字化降低了傳播成本，工具化降低了采集成本，并且機器采集的行為使內容源混亂，并降低了內容質(zhì)量. 在采集過(guò)程中，無(wú)意或有意地出現了諸如網(wǎng)頁(yè)內容不完整或不完整，格式混亂或附加垃圾等問(wèn)題，嚴重影響了搜索結果的質(zhì)量和用戶(hù)體驗. 搜索引擎重視原創(chuàng )性的根本原因是為了改善用戶(hù)體驗. 這里提到的原創(chuàng )性是高質(zhì)量的原創(chuàng )內容.
　　1.3鼓勵原創(chuàng )作者和文章
　　重新發(fā)布和采集，轉移了高質(zhì)量原創(chuàng )網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量，并且不再具有原創(chuàng )作者的名字，這將直接影響高質(zhì)量原創(chuàng )網(wǎng)站管理員和作者的收入. 從長(cháng)遠來(lái)看，它將影響原創(chuàng )創(chuàng )作者的積極性，不利于創(chuàng )新，也不利于新的高質(zhì)量?jì)热莸纳a(chǎn). 鼓勵高質(zhì)量的原創(chuàng )性，鼓勵創(chuàng )新，并為原創(chuàng )站點(diǎn)和作者提供合理的訪(fǎng)問(wèn)量，從而促進(jìn)Internet內容的繁榮，應該是搜索引擎的一項重要任務(wù).
　　第二，采集非常狡猾，而且很難識別原件.
　　2.1偽裝成原創(chuàng )的，篡改關(guān)鍵信息
　　當前，大量網(wǎng)站在分批采集原創(chuàng )內容之后，會(huì )使用手動(dòng)或機器方法篡改關(guān)鍵信息，例如作者，發(fā)布時(shí)間和來(lái)源，并假裝為原創(chuàng )內容. 這種冒充原創(chuàng )物的東西需要由搜索引擎識別并進(jìn)行相應調整.
　　2.2內容生成器，制作偽原創(chuàng )
　　使用自動(dòng)文章生成器之類(lèi)的工具來(lái)“創(chuàng )建”文章，然后安裝醒目的標題，現在的成本非常低，而且必須是原創(chuàng )的. 但是，原創(chuàng )性必須具有社會(huì )共識的價(jià)值，并且不能將任何不合理的垃圾視為有價(jià)值和高質(zhì)量的原創(chuàng )內容. 盡管內容是唯一的，但它沒(méi)有社會(huì )共識的價(jià)值. 搜索引擎需要識別和打擊這種偽原創(chuàng )信息.
　　2.3不同的網(wǎng)頁(yè)，難以提取結構化信息
　　不同的站點(diǎn)具有相對較大的結構差異，并且html標簽的含義和分布也不同. 因此，提取諸如標題，作者和時(shí)間之類(lèi)的關(guān)鍵信息的難度也相對較大. 當前的中國互聯(lián)網(wǎng)規模要全面，準確，及時(shí)是不容易的. 這部分將需要搜索引擎和網(wǎng)站管理員的配合才能更平穩地運行. 如果網(wǎng)站站長(cháng)將更清晰的結構告知搜索引擎網(wǎng)頁(yè)布局，將使搜索引擎能夠有效地提取原創(chuàng )信息和相關(guān)信息.
　　3. 百度如何識別原創(chuàng )性？
　　3.1成立原創(chuàng )項目團隊進(jìn)行長(cháng)期戰斗
　　面對挑戰，為了改善搜索引擎的用戶(hù)體驗，為了獲得高質(zhì)量的原創(chuàng )原創(chuàng )網(wǎng)站的利益，并促進(jìn)中國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們動(dòng)員了大量人組成一個(gè)原創(chuàng )的項目團隊: 技術(shù)，產(chǎn)品，運營(yíng)，法律事務(wù)等等，這不是一個(gè)臨時(shí)組織，不是一個(gè)兩個(gè)月和兩個(gè)月的項目，我們已經(jīng)準備好進(jìn)行曠日持久的戰斗.
　　3.2原創(chuàng )識別“起源”算法
　　Internet上有數百億個(gè)網(wǎng)頁(yè)，從中發(fā)現原創(chuàng )內容可以說(shuō)是大海撈針. 我們的原創(chuàng )識別系統是在百度大數據的云計算平臺上開(kāi)發(fā)的，可以快速實(shí)現所有中文Internet頁(yè)面的重復聚合和鏈接點(diǎn)關(guān)系分析. 首先，根據內容的相似性匯總采集和原創(chuàng )，并將相似的網(wǎng)頁(yè)匯總在一起作為原創(chuàng )識別的候選集；其次，對于原創(chuàng )候選集，使用作者，發(fā)布時(shí)間，鏈接方向，用戶(hù)評論，作者和網(wǎng)站的歷史原創(chuàng )性，使用情況和轉發(fā)軌跡等數百種因素來(lái)識別和判斷原創(chuàng )網(wǎng)頁(yè)；最后，通過(guò)價(jià)值分析系統判斷原創(chuàng )內容的價(jià)值，然后適當指導最終排名.
　　目前，通過(guò)我們的實(shí)驗和真實(shí)的在線(xiàn)數據，“起源”算法取得了一些進(jìn)展，并解決了新聞，信息等領(lǐng)域的大多數問(wèn)題. 當然，在其他領(lǐng)域，還有更多原創(chuàng )問(wèn)題等待“來(lái)源”解決，我們決心走.
　　3.3 Original Spark項目
　　我們一直致力于調整原創(chuàng )內容的識別和排序算法，但是在當前的Internet環(huán)境中，快速識別原創(chuàng )內容和解決原創(chuàng )問(wèn)題確實(shí)面臨著(zhù)巨大的挑戰. 計算數據的規模巨大，我們面臨的采集方法是無(wú)窮無(wú)盡的. 網(wǎng)站構建方法和模板，復雜的內容提取和其他問(wèn)題存在巨大差異. 這些因素將影響原創(chuàng )算法的識別，甚至導致判斷錯誤. 這時(shí)，百度和網(wǎng)站管理員必須共同維護互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)環(huán)境. 網(wǎng)站站長(cháng)推薦原創(chuàng )內容，搜索引擎經(jīng)過(guò)一定判斷后會(huì )優(yōu)先處理原創(chuàng )內容，共同促進(jìn)生態(tài)的改善并鼓勵原創(chuàng )性. 這是“原創(chuàng )Spark項目”，旨在快速解決當前面臨的嚴重問(wèn)題. 此外，網(wǎng)站站長(cháng)對原創(chuàng )內容的推薦將應用于“起源”算法，這將有助于百度找到該算法的缺陷，進(jìn)行持續改進(jìn)，并使用更智能的識別算法自動(dòng)識別原創(chuàng )內容.
　　目前，原創(chuàng )Spark項目也已取得初步成果. 在百度搜索結果中，一些關(guān)鍵原創(chuàng )新聞?wù)军c(diǎn)的原創(chuàng )內容的第一階段已被賦予原創(chuàng )標簽，作者顯示等，并且還實(shí)現了排名和訪(fǎng)問(wèn)量. 合理促銷(xiāo).
　　最后，創(chuàng )意是生態(tài)問(wèn)題，需要長(cháng)期改進(jìn). 我們將繼續投資并與網(wǎng)站管理員合作，以促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的進(jìn)步；創(chuàng )意是一個(gè)環(huán)境問(wèn)題，需要每個(gè)人維護. 網(wǎng)站管理員應制作更多原創(chuàng )文章，并推薦更多原創(chuàng )作品，百度將繼續努力改善排名算法，鼓勵原創(chuàng )內容，并為原創(chuàng )作者和原創(chuàng )網(wǎng)站提供合理的排名和流量. 查看全部

　　[摘要]: 在當今信息和數據爆炸時(shí)代，可以對Internet上的數據信息進(jìn)行數據挖掘，以提取有價(jià)值的信息并預測某些事件的發(fā)生. 現代主流搜索引擎（例如Google，百度等）將在全球范圍內部署自己的信息采集系統（搜尋器系統）. 在信息采集系統中，最重要的部分是如何解析網(wǎng)頁(yè)并提取感興趣的數據和信息. 在一般的信息采集系統中，有必要針對網(wǎng)站的不同模塊或不同網(wǎng)站定制信息提取規則，特別是在網(wǎng)頁(yè)結構相似的情況下，會(huì )消耗大量的人力資源. 自動(dòng)信息采集可以解決此問(wèn)題. 現有的自動(dòng)頁(yè)面解析算法通常使用模板生成或機器學(xué)習來(lái)自動(dòng)提取信息. 最常見(jiàn)的算法包括試探法，樹(shù)對齊和模板生成方法，例如RoadRunner. 這些現有算法的問(wèn)題在于，所提取的信息包含噪聲信息以及數據提取時(shí)間過(guò)長(cháng)的缺點(diǎn). 為了解決上述問(wèn)題，本文的主要研究?jì)热蒹w現在三個(gè)方面. 首先，為解決人工干預和網(wǎng)絡(luò )信息自動(dòng)提取中噪聲信息比例高的問(wèn)題，提出了一種基于標簽網(wǎng)頁(yè)主體的三叉樹(shù)解決方案. 經(jīng)過(guò)大量分析，確定了可以正確描述網(wǎng)頁(yè)文本分布的標簽，確定了標簽的閾值，最后結合三叉樹(shù)信息提取模型，制定了統一的信息提取規則. 實(shí)驗表明，在時(shí)間和噪聲信息比例上，信息提取算法的性能優(yōu)于同類(lèi)提取算法. 其次，為了能夠更好地適應自動(dòng)信息提取，有必要解決網(wǎng)頁(yè)結構的分類(lèi)問(wèn)題. 當前，最常見(jiàn)的網(wǎng)頁(yè)結構分類(lèi)算法是基于DOM樹(shù)的編輯距離，但是該算法最突出的缺點(diǎn)是耗時(shí)過(guò)多. 結合現有主流站點(diǎn)之間Web頁(yè)面模板應用的可能性較低，以及同一站點(diǎn)不同區域可能存在的差異，提出了一種基于Web頁(yè)面標簽屬性的字符串編輯距離的Web頁(yè)面結構相似性判斷方法. 實(shí)驗表明，該算法確定網(wǎng)頁(yè)相似度的時(shí)間約為DOM樹(shù)編輯距離方法的3/4. 第三，設計一個(gè)自動(dòng)化的信息采集系統. 在系統實(shí)現過(guò)程中，為了加快信息的采集，采用了分布式架構. 為了實(shí)現搜尋器的動(dòng)態(tài)配置，ZooKeeper被用作配置中心. 底層數據持久性使用MySQL數據庫. 該系統的實(shí)現避免了人工信息提取規則. 查看全部

　　國慶日臨近，網(wǎng)站管理員論壇和論文活動(dòng)的干貨已經(jīng)開(kāi)始. 以下是loc Daniel 7分享他的個(gè)人網(wǎng)站. 使用python和C ++自動(dòng)內容采集站組算法來(lái)做adsense月收入. 程序. 盡管這不是教程方法，但舊版本7可以回答每個(gè)人的問(wèn)題，從而為基本用戶(hù)提供一些想法. 畢竟，很多事情不能說(shuō)得太清楚，而且如果沒(méi)有根據，那么沒(méi)有任何談話(huà)是沒(méi)有用的. 每個(gè)人都有自己的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)方式.
　　此算法是python和C ++. 經(jīng)過(guò)兩個(gè)月的人工智能改進(jìn)和訓練，增收效果明顯. 當然，最重要的是新算法有效. 在接下來(lái)的4張圖片中，7月為9,000美元以上，8月略有增加，本月為13,000美元. 這只是舊7個(gè)網(wǎng)站收入的一部分，而Google adsense的收入甚至還不止于此. 分享的另一件事是，對于年收入超過(guò)50,000美元且受外匯管制的貝寶，用戶(hù)可以直接致電上海辦事處，客服人員會(huì )告訴您一些渠道來(lái)提高限額. 下圖顯示，貝寶已收到200美元的手續費.
　　
　　
　　
　　
　　這個(gè)想法類(lèi)似于某些人所說(shuō)的作為站組的內容的全自動(dòng)采集，并且使用您自己的算法來(lái)混淆Google的想法更加接近，但是探索許多具體細節有點(diǎn)有效，主要是依靠大數據和機器深度學(xué)習. 而且工作并不像許多人想象的那么容易，館藏將根據來(lái)源進(jìn)行相應調整. 此外，目前對百度的影響仍然有限. 百度中許多關(guān)鍵字搜索結果不匹配. 不是百度不了解，而是百度自私. Google會(huì )首次向用戶(hù)展示最正確的用戶(hù)所需的結果.
　　舊的7人也獨自工作. 過(guò)去，一個(gè)由5人組成的小團隊分別工作，因為他們已婚并在長(cháng)大后育有孩子. 他們還使用github上的開(kāi)源人工智能和深度學(xué)習組件構建了一個(gè)機器組，它實(shí)際上只是一些強大的機器. 服務(wù)器. 根據AlphaGo的想法，讓它在Internet上自行學(xué)習和計算，并在一些（可能知道）可以獲利的搜索引擎和網(wǎng)站上提供最佳方法和比較方法. 例如，在網(wǎng)站組一側，自己列出單價(jià)和訪(fǎng)問(wèn)次數，然后自己采集數據以建立相應的網(wǎng)站（這是在python中實(shí)現的）. 這樣做的好處是，它不會(huì )被Google或其他反作弊系統識別，并且可以長(cháng)期穩定地進(jìn)行.
　　關(guān)于某些人對自動(dòng)采集站的可讀性的疑問(wèn)，Old 7說(shuō)他試圖清楚地解釋一種最有效的方法. “例如，一段時(shí)間以來(lái)，關(guān)鍵字“ Fengyoujing”非常流行-對于所有智能大數據分析，您還可以構建這樣的大數據分析鏈，也可以使用某些機構的結果. 在github上，我只是直接提取結果，然后，使用此關(guān)鍵字快速創(chuàng )建與之相關(guān)的域名和網(wǎng)站（該名稱(chēng)可以由程序員實(shí)現，我使用python，贊美python），整個(gè)過(guò)程是接近病毒掃描和關(guān)鍵字創(chuàng )建（以Web形式呈現）非常吸引人，因此我有很多負責負載的小型vps. 這是Google的一個(gè)方面，有些細節屬于個(gè)人核心技術(shù)等等. 到達那里后，您實(shí)際上可以理解它. ”
　　“再說(shuō)一遍，關(guān)鍵問(wèn)題是結局. 如果您考慮一下，您將了解機會(huì )是為有準備的人準備的. 例如，關(guān)鍵字“ fengyoujing”，是否是圍繞此的網(wǎng)站一句話(huà)，無(wú)論是論壇部分還是單頁(yè)文章，所有信息和數據都是從網(wǎng)絡(luò )智能地采集的（有開(kāi)源程序可以判斷文本的流暢性和可讀性，不用擔心），然后如何整理采集到的數據？這是一個(gè)亮點(diǎn). 只需模擬回復的方式，緊湊的一個(gè)，您了解嗎？用戶(hù)認為這確實(shí)是一個(gè)人的回復，例如使用這種風(fēng)友鏡的經(jīng)驗，PV會(huì )爆炸，我的little vps如果我不能忍受我該怎么辦？Github頁(yè)面，無(wú)限，小型vps + github，不用擔心任何問(wèn)題. 關(guān)于句子的流暢性和可讀性，我從程序中刪除了它，對速度和效率的影響太大. 以為我會(huì )去其他平臺逐句比較. 只需將其刪除. 無(wú)論如何，采集到的信息基本上是平滑而完整的. 這樣就足以以某種方式（算法）破壞拼接，并努力實(shí)現最高的網(wǎng)絡(luò )重復率. 低就足夠了. “
　　關(guān)于adsense垃圾采集站是K帳戶(hù)的問(wèn)題，舊的7個(gè)共享: “首先，不要說(shuō)垃圾采集不是垃圾，包括Google在內的任何公司都不會(huì )定義網(wǎng)站是否是垃圾或歧視采集的文章. 我認為這并不遜色，例如，許多人復制了shadowsocks文章，*現在百度屏蔽了shadowsocks關(guān)鍵字*，本文的某些技術(shù)和知識都適合您，并且您可以讓它存在于您的小型網(wǎng)站上. 搜索引擎會(huì )關(guān)注其轉化率和價(jià)值（所復制的文章也很有價(jià)值，高和低，并且原始價(jià)值最高）. 您是否會(huì )受到流量不當的影響？不買(mǎi)那些所謂的數萬(wàn)個(gè)ip流量，我可以告訴你，最好不要買(mǎi)（冒犯某些人的利益，對不起），不解釋其原理和原因，密碼是麻煩的，冒犯了人們. 第二個(gè)是ine xplicable單擊并在跳轉后停留. 我有很多g帳戶(hù)，并且過(guò)去兩年沒(méi)有K. 我可以從中學(xué)到東西，最后，我希望您能在網(wǎng)上獲得滿(mǎn)意的收入. ”
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　　訪(fǎng)問(wèn)者，此帖子的隱藏內容需要高于5點(diǎn)才能瀏覽，您當前的得分是0 查看全部