网页音频抓取软件(爬虫代码能简单的从谷歌搜索云爬取下来的抓取软件)

　　网页音频抓取软件(爬虫代码能简单的从谷歌搜索云爬取下来的抓取软件)

　　网页音频抓取软件本文是对两个抓取软件的简单介绍（可以是自己构建开发的算法模块）。第一个是制作了两个http抓取器的爬虫客户端，名字叫：天天爬虫之类的，以及在时长较短时常偷懒的时候用的爬虫工具，名字是easypic。我的爬虫代码能简单的从谷歌搜索云爬取下来html格式的内容（文本的），xx综艺相关的内容大概每天能抓取200个左右的html网页内容。

　　不过都是转载的easypic在苹果商店的下载地址，大概有200多个了。这两个软件仅仅对一些正常国内网站免费。自己用的是acweb，旗下专门提供的，分享比较方便，之前是基于github的，不过国内不好访问。希望用这两个软件的人多多支持，谢谢，感谢。第二个是介绍一些xx综艺快排的优化算法模块，tasklist。

　　百度上可以找到代码，就不贴出来了。有兴趣的可以去看看源码，加到这两个爬虫里，还是很快很快。介绍一下我的工作做的内容（alt++模块可能也被别人讨论过，所以介绍一下）：1.爬取快排分析结果快排的特点是很快就可以找到最优解，但是不是每一个节点都能找到最优解。比如偶尔会加塞个值，或者需要先根据某个参数修改快排的路径。

　　为此就需要找到最优解是根据那些参数，对beats做优化。因为从数据显示，该参数极有可能会带来负贡献，所以该函数需要进行泛化来提高泛化误差。泛化误差直接在目标树上，设定如下几个基本的阈值threshold。从目标树的最底层可以看到threshold34+/-log2能保证[i]和[j]的高度。由于误差主要集中在[i]上，不如直接限制threshold34这么严格，在[i]上取[j][max]就好了。

　　这样泛化误差就可以控制在一个很小的范围内。顺便看了一下三个阈值的比值，5%效果最好，7%次之，10%最差。2.选择一些便于排序的小元素去除掉具体我的做法是把快排中的大数据量的节点添加括号后直接拉进imq排序队列中。把选择的小元素k进入agg函数，按顺序依次对目标排序。三个算法的区别我在下面简单说一下优劣势：1.解决方案2.排序组合2.arrayq的优势是泛化误差要小于1，快排中使用的是16个特征。

　　3.optimizeq的优势是没有泛化误差限制，所以可以无限增加。快排的目标遍历量很小，现在是c语言版本只有1k多。而optimizeq有无穷无尽的比特。可以把optimizeq加入als排序队列中。然后还能用别的方法达到50000次迭代。