最新版:伪原创工具 V1.7.7.10 绿色安装免费版

　　最新版:伪原创工具 V1.7.7.10 绿色安装免费版

　　伪原创工具欢迎大家下载使用

　　伪原创工具是蓝青推出的一款seo伪原创工具。专门用于生成原创和伪原创文章。使用伪原创工具可以在互联网上创造独一无二的伪原创文章。它是专门针对百度和谷歌爬虫开发的，基于自定义分词算法开发，经过本软件优化后的文章会更受搜索引擎的青睐。

　　软件介绍

　　仅仅靠采集

别人的文章来使用是不够的。搜索引擎更注重原创！但是我们又不是网络写手，怎么可能写出那么多原创文章呢？使用seo伪原创工具可以轻松完成把别人的文章变成我的文章的过程，通过“伪原创工具”做出好的文章。

　　在语义不变或反向语义的前提下，专门针对搜索引擎进行了优化。通过发布这些伪原创文章，并带上自己网站的链接，可以快速提高网站关键词或衍生词的排名，进而增加搜索引擎的IP访问量。

　　软件优势

　　

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　　1、伪原创工具全球首创：两种不同的伪原创方法：本地和网络。

　　2.支持中英文伪原创。

　　3、采用独特的分词引擎，完全匹配baidu和google的使用习惯。同时我们提供免费的开发参数接口，使用-help查看。

　　4、独有的同义词和反义词引擎，由独特的算法控制，可以适当改变文章的语义。

　　5.独有的段落和段内迁移功能。

　　6、伪原创内容支持导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据。

　　7、独家支持动易、心云、老鸭、dede、Empire、PHPCMS、zblog等主流大型CMS系统。

　　8、绿色软件，免安装，体积小。软件下载包只有2M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3。

　　

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　　9.可以创建收录

html标签的伪原创文章。

　　10、可以制作图片、flash等多媒体格式的伪原创文章。

　　11、在线升级，免费，每月定期为您升级程序，保证baidu和google的更新算法同步。

　　12、提供贴心的“替换链接”功能，可有效增加SEO外链。

　　13、本机编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等。

　　14、多核系统，可极速制作数万字的伪原创文章。

　　以上就是【伪原创工具V1.7.7.10绿色安装免安装版】的介绍

　　如果该软件对您有帮助，请告诉您的朋友，该软件是在系统520下载的。

　　分享:【福利】文末评论免费送《数据驱动：从方法到实践》

　　关注iteblog_hadoop公众号，在文末评论区留言（谨慎写评论，增加被上榜几率）。评论和点赞数前5名的粉丝每人将免费获得《数据驱动：从方法到实践》一本。活动截止时间为5月02日18:00。

　　以下文章节选自《Data Driven: From Methodology to Practice》一书。

　　如何计算排行榜

　　用户行为数据在产品功能中有多种应用。一个典型且易于理解的例子是各种列表的计算。几乎所有的小说、视频、音乐等内容网站都有不止一个榜单。这些榜单的主要数据基础是用户行为数据。让我们简要地看一下这个过程是如何工作的。

　　首先，我们需要采集

用户在产品上的各种行为，比如搜索、浏览、播放等，这些行为需要通过APP或者浏览器发送，然后到达数据接收服务。

　　接下来，我们需要清理数据。行为数据中会有很多非法数据，包括机器访问（如搜索引擎爬虫）、异常用户访问（如刷卡生成的用户），或者仅仅是程序模拟的行为数据。这些数据会导致列表数据不准确，所以这个阶段需要清洗。

　　由于需要兼顾列表的时效性，实时数据清洗一般只能利用短窗口内的数据进行决策，无法对数据进行回溯。比如访问一个特定的IP，可能在处理了500条之后就判断来自这个IP的访问是非法的，但是这个IP的行为可能已经被用于之前列表的计算。

　　

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　　在这个阶段之后，我们可以通过行为数据计算出实时热榜，更新到产品中。根据产品需求，可能是秒级实时更新，也可能是5分钟甚至半小时级别的更新。

　　实时行为数据在计算完成后不会丢失，需要持久化存储。因为除了实时热门榜单外，一般内容网站往往会提供周榜、月榜等周期性榜单。这些榜单需要更长期的数据和更复杂的策略，比如综合考虑播放量、播放时长、收视率等信息。而且现阶段我们的信息更加丰富，我们可以进一步清洗数据，比如我们可以把那些长期使用的黑名单找出来，进一步提高数据的可靠性。由于更新周期足够长，可以在最终结果使用前加入人工编辑审核，确保榜单结果满足产品运营需求。

　　客户服务系统中的行为数据

　　用户行为数据与客服系统的结合也是一个非常实际的例子。例如，对于一个在线订票网站的客服来说，如果他在接到用户的电话时知道用户最近做了什么，显然对他的客服工作有很大的帮助。

　　与第一个例子类似，我们也需要采集

、传输和存储行为数据。但是此时不需要复杂的数据清洗工作，因为大多数情况下非法数据不会针对特定的人，少量的脏数据也不会干扰应用。这个时候我们希望数据能尽快被客服系统查询到，因为客户在打电话的时候可能会进行一系列的操作。这时候，如果客服能同时看到用户的操作，显然会方便很多。帮助。相反，如果因为不必要的数据清洗而导致数据延迟几分钟，那完全是一种资源浪费。

　　另外，在这个应用场景中，我们需要根据当前客户ID，实时查询客户最近的行为，而不是产生固定的数据。这个需求对数据存储系统也有一定的要求，即存储系统需要能够进行基于客户端ID的高并发查询。

　　值得注意的是，用户在客服系统中也可能发生一系列行为。例如，客服协助用户进行退款操作，实际上意味着用户已经进行了退款。显然，这些行为将与其他用户行为一样被采集

、传输和存储。下次用户打电话给客服时，客服可以参考这些行为。

　　为什么需要数据平台

　　除了上面提到的两个例子，还有无数简单或复杂的数据应用，比如个性化推荐、风控、精准营销等，即使是热门榜单看似简单的功能，也会随着产品的迭代不断产生新的需求. 例如，某个版本可能需要一个具有不同评分标准的列表，或者产品经理可能希望在某一天针对不同的行业。为不同的列表设计策略。显然，在功能实现上，我们不可能为每个数据应用单独采集、传输或存储数据。

　　

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　　尽管产品功能多变且不可预测，但所有这些基于数据的功能仍然有很多共同点，尤其是它们对处理和访问底层基础数据的要求基本稳定。对于这部分需求，我们可以抽象出一个更通用的数据平台，减少不同数据应用中重复的数据处理过程，让不同的数据应用可以更专注于业务相关需求的实现，而不必担心数据从哪里来从，如何访问数据等重复而枯燥的问题。

　　相对于上层数据应用的多变性，数据平台应该能够以更通用的架构应对一切变化，满足海量的数据需求。需要注意的是，不同数据应用的数据需求并不完全一致。比如我们上面提到的两个例子，虽然都是行为数据的应用，但是很明显，它们在数据的时效性、准确性、访问能力等方面有着完全不同的要求。因此，设计一个灵活通用的数据平台架构是相当困难的，这需要平台设计人员对技术架构、产品业务和抽象能力有非常深刻的理解。

　　数据平台提供的能力

　　为了支持多种数据应用，数据平台需要能够灵活处理数据，包括接收、清洗、存储、计算、查询等，整个过程要足够高效，还要考虑通用性。

　　数据接收

　　典型的数据平台架构如图5-6所示。用户行为数据是天然的实时数据流，因此在数据接收层面，需要提供可靠、实时的接收能力。无论采集端使用何种方法，都应该使用统一的接口将数据发送到数据接收层。

　　接收层通常不需要复杂的处理逻辑，更重要的是保证了接收服务的可靠性和可扩展性，在流量突然增长时不会造成数据丢失。

　　图 5-6 典型的数据平台架构