一是人工采集,二是智能采集(亚马逊网站评论文字中的下一字符，学会了情绪的表示
)
　　OpenAI 之前开发了一个机器学习系统来预测亚马逊 网站 评论文本中的下一个字符。研究人员发现，AI 被进一步发展成一个学习表达情绪的无监督系统。
　　“我们的模型学习了判断功能，”OpenAI 在博客文章中说。“通过简单地预测亚马逊 网站 评论中的下一个角色，该模型发现了情感的概念。我们感到非常惊讶。” OpenAI 是一个非营利组织，投资者包括 Elon Musk、Peter Thiel 和 Sam Altman。OpenAI 的神经网络模型可以通过总结评论内容是否正面来训练自己分析情绪，并根据期望的情绪生成文本。
　　这个基于 mLSTM 技术的 AI 系统训练了 1 个月，训练中的 4096 个学习单元利用了亚马逊的 8200 万条评论网站。训练后，研究人员通过线性结合这些学习单元，将模型变成了情感诱导工具。当该模型仅使用几个学习单元启用时，研究人员发现出现了一个准确预测其情绪值的“情绪神经元”。
　　<IMG alt=OpenAI的人工智能能通过文字判断情绪，自学的！ src="http://img1.gtimg.com/tech/pic ... gt%3B
　　这种人工智能的情感分析能力超过了斯坦福情感树图数据库使用的所有其他手段。“Stanford Sentiment Treemap Database”是一个广泛研究的用于情绪分析的数据集。这种人工智能的准确率高达91.8%，超过了之前90.2%的记录。
　　对于机器学习研究人员来说，无监督学习算法是终极梦想。这种人工智能可以自主学习，无需人工输入标记数据。OpenAI 的 mLSTM 人工智能实现了这一点。然而，它的开发人员指出，这可能不是唯一能够进行无监督学习的机器。
　　无监督学习的能力将为人工智能带来巨大的推动力：减少所需的训练时间，同时优化训练效果。例如，这种人工智能可以通过分析甚至预测用户需求来提供训练有素的虚拟助手。然而，所有这些设想的应用仍然需要进一步研究无监督学习。
　　OpenAI 研究人员说：“我们的发现是发展通用无监督表示学习的一个有希望的步骤。” “然而，潜在的现象仍然是神秘的，机制还远不清楚。”
　　推荐：人工智能来了，未来变了！关注“AI一代”微信公众号（tencentAI），关注未来。
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　　一是人工采集,二是智能采集(自动化的提取工具优采云采集器帮助我们跳过人工收集的大坑)
　　在大数据时代，我们的生活中有很多这样的场景会诱发我们对数据的担忧。事实上，还有另一种方法可以提取海量数据。自动提取工具 优采云采集器 可以帮助我们跳过手动采集。大坑。
　　以业务运营为例，我们日常的数据采集主要来自网页。例如，在业务运营中，我们经常需要获取一些市场统计数据（供需、份额等）、竞品的详细数据（价格、销量、评价等）等，我们可以从这些数据中提取电子商务网站。少量数据手动采集，大量数据借助优采云采集器采集。
　　如图，依次编写URL采集-content采集的规则，即可下载京东移动端所有商品信息采集，包括品牌和页面上的模型。、店铺运营、上市时间、颜色、评价、价格、配置参数……只要我们能看到的数据可以通过规则提取出来，优采云采集器的规则都是基于源码的提取，只需要学会上手。
　　采集结果如上图所示。其实不仅采集、优采云采集器还可以对数据进行个性化处理，使数据更符合我们的应用标准，也可以导出成我们需要的格式，或者导入我们的数据库。
　　在很多情况下，数据的提取并不是一次性的工作，因为“价格”等很多数据会根据营销策略动态变化，需要实时更新和监控。因此，我们需要一个工具来执行繁琐枯燥的数据更新工作。优采云采集器的更新响应策略是设置提取频率，使得该频率范围内每次提取的数据都是最新的。是的，以满足我们的数据准确性要求。同时，也大大减少了人力和时间的投入，因为智能工具的效率相比人工可以达到数千倍。文字、图片、音频文件等都支持高效提取。
　　在海量数据的支持下，我们必须能够轻松地进行后续分析或其他工作。跳出人工采集的大坑，数据不再是一堆结构复杂、规律难寻的文件。优采云采集器的智能抽取，让大数据时代更加接地气，为人类加油。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(当你的老板让你分析一下的提取工具优采云采集器)
　　当你的老板让你分析这个月业绩下滑的原因时，你是不是觉得无从下手？临时采集市场、竞品、客户群的数据，会耗费你大量的时间，自然难以高效交付成果。
　　毕业论文快写完了，你是不是觉得自己辛苦写出来的文章，因为缺乏数据打磨，没有说服力，最后还得自己去查阅文献一个选择数据？
　　在大数据时代，我们的生活中有很多这样的场景会诱发我们对数据的担忧。事实上，还有另一种方法可以提取海量数据。自动提取工具 优采云采集器 可以帮助我们跳过手动采集。大坑。
　　以业务运营为例，我们日常的数据采集主要来自网页。比如在业务运营中，我们经常需要获取一些市场统计数据（供需、份额等）、竞品的详细数据（价格、销量、评价等）等，我们可以从这些数据中提取电子商务网站。少量数据手动采集，大量数据借助优采云采集器采集。
　　
　　如图，依次编写URL采集-content采集的规则，即可下载京东移动端所有商品信息采集，包括品牌和页面上的模型。、店铺运营、上市时间、颜色、评价、价格、配置参数……只要我们能看到的数据可以通过规则提取出来，优采云采集器的规则都是基于源码的提取，只需要学会上手。
　　
　　采集结果如上图所示。其实不仅采集、优采云采集器还可以对数据进行个性化处理，使数据更符合我们的应用标准，也可以导出成我们需要的格式，或者导入我们的数据库。
　　
　　在很多情况下，数据的提取并不是一次性的工作，因为“价格”等很多数据会根据营销策略动态变化，需要实时更新和监控。因此，我们需要一个工具来执行繁琐枯燥的数据更新工作。优采云采集器的更新响应策略是设置提取频率，使得该频率范围内每次提取的数据都是最新的。是的，以满足我们的数据准确性要求。同时，也大大减少了人力和时间的投入，因为智能工具的效率相比人工可以达到数千倍。文字、图片、音频文件等都支持高效提取。
　　在海量数据的支持下，我们必须能够轻松地进行后续分析或其他工作。跳出人工采集的大坑，数据不再是一堆结构复杂、规律难寻的文件。优采云采集器的智能抽取，让人类大数据时代更加接地气。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集，你的需求是什么？)
　　一是人工采集,二是智能采集
　　1.采集并数据清洗2.筛选用户高频访问的站点3.通过策略推荐系统对站点进行排序及联想，
　　广告投放不需要，技术上没有难度。广告定向目标是买广告的人，和后面的商业应用可能有关系。
　　主要还是看你的需求是什么？你要达到什么目的？
　　数据源问题在移动互联网，我觉得数据的搜集可能不仅仅是核心采集的多少，而是需要清洗，和加工，以及处理和融合。以pc为例，因为有操作系统的关系，会有几个来源，一是上网设备基本属性的采集；二是浏览器设置或个性化的采集；三是搜索引擎等方面搜集到的数据。而近几年，甚至很多行业对数据来源的要求更高，需要具备深度挖掘分析能力。
　　既然要提一点现有技术上可以解决的问题，我觉得可以增加一项高频度的采集的功能，比如一个手机可以有很多网站，只需要采集自己需要的网站，同时需要根据ua来区分。数据进入在未来，也有可能作为一个价值数据来融入到业务流程中去，人机交互，情绪分析等等。另外一个比较突出的问题，可能是产品定位上，在一个用户a在多个网站同时留下了足迹并且数据量不错，但是价值相对较小，再比如一个用户b、c、d她在某个网站上都产生了数据，这就会造成数据可用性的问题。希望能给题主一点帮助。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二的安装方法有哪些？怎么做？)
　　一是人工采集,二是智能采集.人工采集靠同一个网站采集不下5个这样的文章,太浪费时间了,而且收录也慢.所以要用语音转文字助手.如果题主只是想采集到整篇文章,这也够了.相对采集的,智能采集还有一个好处,就是可以批量删除,不过删除了之后,采集了以后还是会再发布.
　　不仅可以用智能采集工具直接采集过来，还可以把上传的原网页进行伪原创，更换标题关键词等操作，增加关键词密度。改标题只是伪原创的第一步，重点是把上传的原网页最大化的做热点伪原创标题，形成标题党。关键词不能乱放，不能上传一些冷门的词。写这些都是为了加大搜索引擎的抓取效率，因为搜索引擎只喜欢高权重的网站，你增加的关键词词语越多，词库也会越大，标题出现的几率会越高。
　　现在可以用比较简单的采集软件：采集蜘蛛采集工具，采集引擎采集工具，现在社区比较多的是采集引擎采集工具，安装方法：1.首先安装javajdk2.安装proxy3.安装jsvpn，这个要选择好一点的，中文的话推荐安装国外的，可以访问谷歌。
　　做搜索引擎被k，第一点就是从你的网站抓取，所以做到几乎所有平台都可以采集，这个好办。第二点，就是关键词增加，把你想要搜索的关键词放大缩小，做到几乎所有平台都可以采集。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(AIisthenewelectricity，内容可以说是充满诚意非常干货了)
　　本文由AI新媒体Qubit（公众号：QbitAI）授权转载。如需转载，请联系出处。
　　给吴恩达三块白板和一个记号笔，听他上一堂精彩的课。
　　刚刚，在O'reilly举办的AI大会上，吴恩达发表了25分钟的演讲。主题依旧是“AI是新电”，但内容可以说是非常诚恳干练。
　　人工智能能做什么？
　　目前，人工智能技术几乎所有的经济贡献都来自监督学习，即学习从A到B、从输入到输出的映射。
　　
　　比如输入一张照片，让机器学习判断这张照片是不是你，然后输出0或1。
　　现在最赚钱的机器学习应用可以说是在线广告。在这个例子中，输入是广告和用户信息，输出是用户是否会点击广告（或0或1）.
　　监督学习还可以应用在消费金融领域，输入贷款申请信息，输出用户是否会还款。
　　这几年机器学习飞速发展，越来越擅长学习这种A到B的映射，创造了大规模的经济效益。
　　同时，AI的进步还体现在监督学习的输出不再局限于0或1的数量。
　　
　　比如语音识别的任务也是一个端到端的学习，输入音频输出文本。只要有足够的数据，语音识别就能取得不错的效果。
　　这类算法为语音搜索、亚马逊Alexa、苹果Siri、百度DuerOS等提供了基础。
　　还有输入英文输出法文的机器翻译，输入文本输出音频的TTS（Text to Speech）等等，都是监督学习的应用。
　　监督学习的缺点是需要大量的标注数据，影响了它的流行度。
　　经常有人问我，为什么神经网络存在了这么多年，而人工智能却是近几年才开始快速发展？
　　可能很多人都看过我画的这张图：
　　
　　横轴是数据量，纵轴是算法的性能。
　　随着数据量的增加，传统机器学习算法的性能并没有显着提升，而神经网络的性能会显着提升。神经网络越大，性能提升越明显。
　　为了达到最好的性能，你需要两件事：一是数据量大，二是大型神经网络。
　　还有一个问题。很多人问我：机器学习最大的趋势是什么？算法如何创造价值？
　　现在看来，创造最大价值的是监督学习。
　　如果你问我监督学习之后会发生什么，我认为迁移学习也开始创造很多经济效益。可能是因为这个概念不够性感，人们不太谈论它。例如，您的算法从 ImageNet 等大型数据集中学习图像识别，然后使用迁移学习将其应用于医学影像诊断。
　　而不是监督学习，我认为这是一个非常好的长期研究项目。它还创造了一些经济价值，尤其是在自然语言处理方面。
　　强化学习也很有趣。我已经研究了很多年，我还在做这方面的一些小工作。但我认为强化学习的舆论和经济效益有点不成比例。
　　强化学习比监督学习更需要数据。很难为强化学习算法获得足够的数据。
　　在玩游戏领域，强化学习表现良好。这是因为在电子游戏中，算法可以无限次运行以获得无限数据。
　　在机器人领域，我们还可以搭建一个模拟器，相当于让强化学习代理在里面模拟无人驾驶车辆和仿人机器人，无限次重复“游戏”。
　　除了游戏和机器人技术，在将强化学习应用于商业和实践之前，还有很长的路要走。
　　
　　现在，监督学习、迁移学习、无监督学习和强化学习这四种算法所创造的经济效益正在递减。
　　当然，这只是目前的情况。计算机科学的新突破每隔几年就会发生变化。这四个领域中的任何一个领域都可能出现突破，而这个秩序可能在几年内不得不重新排列。
　　
　　我注意到的另一件事是机器学习依赖于结构化数据，这比非结构化数据创造了更多的经济效益。
　　以结构化数据为例。比如你的数据库记录了用户交易，谁买了什么，谁给谁发了信息，这就是结构化数据。
　　图像、音频、自然语言等都是非结构化数据。
　　尽管非结构化数据听起来更有吸引力，舆论也更受欢迎，但结构化数据的价值在于它通常是贵公司独有的。例如，只有您的叫车公司才有用户叫车时间以及他们等了多久。时间就是这样一个数据集。
　　因此，不要低估结构化数据结合深度学习可以创造的经济价值。
　　在上面提到的几种学习算法中，仅监督学习就为公司和企业家创造了很多经济价值和机会。
　　做AI产品需要注意什么？
　　一个有趣的趋势是，人工智能的兴起正在改变公司之间竞争的基础。
　　公司的壁垒不再是算法，而是数据。
　　当我成立新公司时，我会专门设计一个循环：
　　
　　先为算法采集
足够的数据，让产品上线，然后用这个产品去获取用户，用户会提供更多的数据……
　　有了这个循环，对手就很难追上你了。
　　有一个明显的例子：搜索公司。搜索公司有大量数据显示用户在搜索这个词时会倾向于点击哪个链接。
　　我知道如何构建搜索算法，但如果没有大型搜索公司的数据集，很难想象一个小团队如何构建同样出色的搜索引擎。这些数据资产是最好的屏障。
　　工程师还需要意识到这一点：
　　人工智能的范围比监督学习要广泛得多。我认为人们通常所说的人工智能实际上包括几种类型的工具：例如机器学习、图模型、规划算法和知识表示（知识图）。
　　人们关注机器学习和深度学习，很大程度上是因为其他工具的稳步发展。
　　如果我现在建立一个 AI 团队并做 AI 项目，我应该使用图模型，有时还应该使用知识图。但最大的机会在于机器学习。这是过去几年发展最快的领域，取得了突破。
　　接下来，我想和大家分享一下我看到问题的框架。
　　
　　计算机或算法如何知道要做什么？它有两种知识来源，一种是数据，一种是人体工程学。
　　要解决不同的问题，应该使用不同的方法。
　　例如，在在线广告中，我们拥有如此多的数据，不需要太多的人工工作。深度学习算法可以很好地学习。
　　但是在医学领域，数据量很小，可能只有几百个样本。这时候就需要大量的人力，比如使用图模型来引入人类知识。
　　也有一些领域我们有一定的数据量，但同时我们也需要人类来做特征工程。
　　当然，我不得不说工程师是如何学习的。
　　很多工程师都想进入AI领域，很多人都会上网课，但是有一个学习路径被严重忽视了：读论文，复现里面的研究。
　　当你阅读了足够多的论文并实现了足够多的算法时，它们都会被内化到你的知识和想法中。
　　培养机器学习工程师，我推荐的流程是：先上一门机器学习课程（deeplearning.ai）打好基础，然后看论文，复现结果，也可以通过参加人工智能会议来巩固自己的基础。
　　如何成为真正的AI公司？
　　我接下来要分享的这个观点可能是我今天要讲的最重要的事情。
　　从大约20、25年前开始，我们开始看到互联网时代的兴起，互联网已经成为一个重要的东西。
　　我从那个时代学到了一件重要的事情：
　　商场+网站≠互联网公司
　　我认识一家大型零售公司的 CIO。有一次 CEO 对他说：我们在网上卖东西，亚马逊在网上卖东西。我们是一样的。
　　不。
　　
　　互联网公司是如何定义的？不是你有没有网站，而是你能不能做A/B测试，能不能快速迭代，是否由工程师和产品经理来做决定。
　　这就是互联网公司的本质。
　　现在我们经常听到人们说“AI公司”。在AI时代，我们还需要知道：
　　传统科技公司+机器学习/神经网络≠人工智能公司
　　公司里有几个人在使用神经网络，这并不能使你成为一家人工智能公司。必须有更深层次的变化。
　　二十年前，我不知道 A/B 测试对互联网公司有多重要。现在，我在思考AI公司的核心是什么。
　　我认为人工智能公司倾向于战略性地获取数据。我曾经使用过这样的方法：在一个地区发布产品获取数据，目的是在另一个地区发布该产品，而该产品用于获取数据以在下一个地区发布该产品，以此类推. 所有产品加起来都是为了获取数据来推动更大的目标。
　　像谷歌和百度这样的大型人工智能公司的战略非常复杂，并在几年内准备就绪。
　　第二点更具战术性，你现在或许可以开始实施：人工智能公司通常有一个统一的数据仓库。
　　很多公司的数据仓库很多，而且很分散。如果工程师想把这些数据放在一起做某事，他们可能需要与 50 个不同的人进行沟通。
　　所以我认为建立一个统一的数据仓库并将所有数据存储在一起是一个很好的策略。
　　此外，广泛的自动化和新的职位描述也是人工智能公司的重要特征。
　　例如，在移动互联网时代，产品经理在设计交互式应用程序时可能会画一个线框：
　　
　　然后工程师去实现，整个过程很容易搞清楚。
　　但是假设我们想成为 AI 时代的聊天机器人。这时候如果产品经理画了一个线框说：这是头像，这是聊天泡泡，并不能解决问题。
　　聊天气泡是什么样子并不重要，我需要知道的是聊天机器人会说什么。线框对于聊天机器人项目毫无用处。
　　如果一个产品经理画了一个无人车的线框图，说“我们想做这个”，那是没有用的。（观众笑）
　　在 AI 公司，产品经理需要学会使用数据，并在与工程师沟通时需要精确的反馈。
　　英语好的朋友可以挑战完整的英语课堂视频，点击链接到达~ 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(国内谷歌不能乱用谷歌挖掘app-loans-finder-i-it-location的客户信息(组图))
　　一是人工采集,二是智能采集。人工采集:一般情况下,和第三方联系。由第三方拿到客户信息。第三方一般包括谷歌(一个机器人老板)苹果(一个专门的客服)。客户采集谷歌的seo-search,苹果的everoneeffect(估计苹果的牛人,只要我们一台手机,打电话就帮我们。我们只需要用上网叫一个everone,只要手机连上网,就帮我们把客户信息拿下来)。
　　美国苹果专门的网络很快的,我家用了一个苹果的网络($29,$55,$55,$55),经常7分钟左右获取客户信息,而且可以截取,客户的地址,联系方式,email,whatsapp,facebook,twitter,亚马逊帐号。我真是英语好,在中国不要乱用谷歌!!!因为谷歌只会挑好的。国内谷歌不能登陆,我把上面的截图上传一下(有个转发效果不错)智能采集:苹果的everoneeffect谷歌就可以帮你挖掘全球的客户,他们一个客户20美金不到,而且每天都不重样。
　　只要你每天他们都在谷歌搜索(搜索他们客户/老板),你想要找什么客户,他们全部都知道。推荐一款免费的免费的谷歌挖掘app-loans-finder-i-it-location。html我会谷歌全球,关注的有中国,外国,中国人,我收集到的大多数客户信息,智能爬虫自动挖掘。还是很好用的。但是国内谷歌没有everoneeffect。
　　好用的app必须收费,但我只要学会智能采集,几乎用不着买什么付费谷歌采集。其实免费谷歌就可以把全球客户都采集到!而且我们是全球做谷歌搜索的网站挖掘,这样的网站才是客户,无数的客户都在谷歌搜索。我自己用的是googleseo-remotefrom,除了谷歌发现我们的客户信息,我们自己google发现谷歌,谷歌就把我们所有客户信息展示出来。
　　真心好用,搜索全球客户,我经常用他来提高品牌。我还用过企业采购点,也有付费谷歌采集,其实企业和谷歌都可以,但是如果用户量比较大,那么用智能采集谷歌的信息成本太低了。不想谷歌采集那么高成本。所以我用免费谷歌。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(BaoAI小宝人工智能和量化系统和和
)
　　BaoAI小宝人工智能量化系统
　　人工智能和量化从这里开始
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　小宝人工智能量化平台是一个简单、直观、强大的前后端SPA开发框架。支持国际化，基于模块，使得WEB应用、人工智能和量化系统的开发更加快捷方便。平台收录
多个模块，主要包括基于角色的权限管理基础平台（用户、角色、权限、日志、附件、配置参数、分类管理）、通知模块、代码自动生成模块、任务系统模块、内容管理系统模块、网站模块、电子手册模块、人工智能模块、图像识别模块、人脸识别模块、金融数据采集模块、大数据模块、量化交易模块等。
　　特点：下载源代码
　　宝爱前后端分离框架结构，包括前端项目和后端项目
　　文档
　　应用程序接口
　　模块扩展
　　前端和后端开发工具
　　视觉工作室代码
　　安装插件：
　　Visual Studio Code 的中文（简体）语言包
　　jshint
　　Python
　　Git 历史
　　项目后端BaoAIBack安装步骤
　　需要 Python 3.6
　　安装依赖库的常用国内镜像
　　https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # 清华大学
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 阿里云
https://pypi.douban.com/simple/ # 豆瓣
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ # 中国科学技术大学
https://pypi.hustunique.com/ # 华中科技大学
　　安装步骤：
　　# 1. 创建虚拟环境
# windows, 假设项目根路径：d:/baoai/BaoaiBack/
cd d:/baoai/BaoaiBack
mkdir venv
cd venv
python -m venv .
# 运行虚拟环境
d:/baoai/BaoaiBack/venv/Scripts/activate.bat
cd d:/baoai/BaoaiBack
# linux, 假设项目根路径：/baoai/BaoaiBack/
cd /baoai/BaoaiBack
mkdir venv
cd venv
python -m venv .
# 运行虚拟环境
source /baoai/BaoaiBack/venv/bin/activate
cd /baoai/BaoaiBack
# 2. 安装依赖库(必须处于虚拟环境)
# windows 安装依赖库
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
# 如果下载速度慢可以采用国内镜像(推荐)
python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
# linux 安装依赖库
python -m pip3 install --upgrade pip
pip3 install -r requirements.txt
# 如果下载速度慢可以采用国内镜像
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
# 3. 运行 Restful 服务
# windows
# 默认访问：http://localhost:5000/api
run_baoai.bat
# linux
# 默认使用gunicorn做为wsgi
chmod +x run_baoai.sh
./run_baoai.sh
# 4. 运行 www 服务(Jinja模块)
# windows
run_www.bat
# linux
chmod +x run_www.sh
./run_www.sh
# 常用功能
# 清空缓存
python manage.py clean
　　项目后台数据库
　　该项目支持最流行的关系数据库，包括：SQLite、MySQL、Postgres、Oracle、MS-SQL、SQLServer 和 Firebird。
　　提供了 Sqlite 数据库和 MySQL 数据脚本文件。MySQL 支持 5.5 及以上。
　　数据库转换不需要修改代码，修改config.py中的SQLALCHEMY_DATABASE_URI即可。
　　默认使用 sqlite 数据库。优点是不需要安装专门的数据库软件，方便测试和开发。生产部署请使用mysql或其他数据库软件。
　　sqlite数据存放在db/baoai.db中，直接使用。
　　mysql数据库脚本保存在db/baoai.mysql.sql中，需要新建一个baoai等数据库，然后导入脚本。
　　如果您使用其他数据库，您可以使用 Navicat Premium 工具菜单中的数据传输在不同数据库之前迁移数据。
　　数据库相关操作：
　　# 数据迁移服务
# 初始化
python manage.py db init
# 模型迁移
python manage.py db migrate
# 数据库脚本更新（操作数据）
python manage.py db upgrade
　　项目代码自动生成模块
　　使用自动代码生成模块，可以直观地完成字段、模型、生成的数据库、前端代码、后端代码、权限配置。一般项目可以零代码实现。这部分主要包括三个扩展模块：数据迁移模块、自动代码模型模块和自动代码生成模块
　　BaoAI小宝人工智能与量化平台系统架构
　　
　　BaoAI小宝人工智能与量化平台知识系统
　　可用于前后端系统软件开发、CMS、人工智能、图像识别、人脸识别、大数据、各行业量化投资。SPA架构前后端分离，使用AngularJS/Bootstrap等前端框架实现响应式和SPA编程。后端主要使用Python语言，主要包括以下框架：flask提供web服务，Jinja2提供模板服务，Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflow和Keras实现人工智能服务，celery实现任务调度，scrapy提供网络爬虫，以及基于 Backtrader 的金融量化服务。
　　
　　基于宝爱的设计案例：
　　内容管理网站：
　　
　　管理系统背景：
　　
　　人工智能：
　　
　　量化系统：
　　 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(智能采集,二的一般方法(没做过特殊处理的))
　　一是人工采集,二是智能采集.网站采集的一般方法(没做过特殊处理的):一是从不动的网站上爬虫相关的数据.二是从动态的网站上爬取相关数据.智能采集要好点,直接用爬虫程序.智能采集一般不需要特殊处理.
　　爬取，必须要让爬取不断的更新。简单粗暴的做法是人工持续爬取。爬取公众号的历史文章，基本上大部分没问题。公众号更新频率太低，大家都懒得频繁更新公众号。比较粗暴的做法是，智能采集公众号的历史文章，每天的换一下格式内容，保存为txt格式，然后在本地多次复制，
　　我们这边也刚刚上线，
　　目前市面上有个产品，在智能采集领域做的比较出色的智蜂智能采集器，你可以用一下，
　　目前市面上有一些专业的爬虫技术的公司已经开始为采集公众号上文章的内容付费，打破了互联网的僵局。
　　我有很多爬虫，目前我分享的网址就有三个。链接：.rar格式/.m4v格式/.xml格式我发现就算花钱买会员了，公众号推送出来的文章，我也是手动逐条复制，这样成本是最高的。而且很多号是有自动采集功能的，但是那些功能不是很多，而且经常更新比较慢。我不妨尝试一下吧。
　　已经有了，
　　技术上没问题，好的网站是可以采集的，用python爬虫爬下来分享给朋友。只是有些数据并不是太好，对有些人来说太敏感了。ps：我在做这个前就做过一个，效果不好。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(苏宁人工智能研发中心智能创意平台架构成长之路(一))
　　苏宁人工智能研发中心智能创意平台架构成长之路（一)--长篇开篇
　　我们继续第一篇文章。
　　（这是大数据架构第二章，成长路径序列将收录多篇文章。作者作为该平台的架构和技术经理，充分描述了迭代的悲伤路径以及中间遇到的问题和解决方案）
　　声明：文章不涉及泄露公司内部技术信息。涉及到的图片都是重新绘制的简单架构图，主要是通过架构的演进，来描述共享技术的迭代路径和过程。
　　第二次迭代完成后，在第三次迭代中，我们开始分析平台的数据。这里我们以工作台的数据分析为例，说明平台如何利用大数据进行数据分析。
　　在工作台中，需要进行数据分析，比如平台合成的banner图被用户点击的次数，banner图合成后用户下载的数据，workbench中的PV/UV情况.
　　在这一轮设计中，我们直接使用的大数据方案一开始并没有使用关系数据来做这样的数据分析和统计。架构方案如下。我们选择 Druid 进行数据存储和 OLAP。在数据分析方面，Druid.io（以下简称Druid）是一个面向海量数据的OLAP存储系统，用于实时查询和分析。Druid 的四个关键特性总结如下：
　　1），亚秒级OLAP查询分析，Druid采用列存储、倒排索引、位图索引等关键技术，可以完成亚秒级海量数据的过滤、聚合和多维分析.
　　2），实时流式数据分析，区别于传统分析数据库采用的批量导入数据分析方式。Druid 使用 LSM（长结构）提供实时流数据分析
　　merge)-Tree 结构使 Druid 具有极高的实时写入性能；同时实现了亚秒级实时数据的可视化。
　　3），丰富的数据分析功能。针对不同的用户群体，Druid 提供了友好的可视化界面、类 SQL 的查询语言和 REST 查询界面
　　4），高可用和高扩展性。Druid采用分布式、SN（share-nothing）架构，管理节点可配置HA，工作节点功能单一，互不依赖。这些特性使得 Druid 集群在管理、容错、容灾、扩容等方面都非常简单。.
　　关于德鲁伊的介绍可以参考
　　这个文章。
　　1、页面上，我们使用采集插件做数据嵌入采集，通过数据采集将数据采集丢入kafka服务。
　　2、
　　我们在druid中设计了两张表，数据的粒度精确到分钟时间段，即有分钟表和小时表两个。分钟表数据量可能比较大，所以我们只会保留1个月内的分钟表数据，而小时表数据会长期保存。
　　3、 在kafka中，我们创建了两个消费组，一个用于小时消费处理，一个用于分钟消费处理。
　　4、 在平台的设计中，每个banner图片都有一个唯一的bannerId和url。在数据聚合处理操作中，bannerId
　　成为唯一标志，根据bannerId进行分钟级聚合处理和小时级聚合处理。
　　5、
　　Hive 也可以考虑用于小时级别的聚合处理。处理方案如下。由于分钟表中的数据会存储1个月，所以1个月内的查询实际上是直接查询分钟表，超过1个月的数据会被使用。查询小时表。所以这个方案虽然可能有数据采集的延迟，但不会延迟长达一个月，所以可以通过定时任务处理，第二天就可以处理前一天的数据。
　　6、 查询数据报表时，可以查询1个月内的分钟表，超过1个月的可以查询小时表。
　　上面提到的workbench中数据分析的场景，界面合成banner图的数据也需要分析。在第二轮迭代中，接口请求合成的banner图的结果数据同时输入到hbase和mysql表中。如上所述，输入到hbase中的数据是供用户查询界面合成结果的。进入mysql准备进行数据分析（因为第二轮调用量不够大，所以当时没有采用大数据方案），如下图
　　在第三轮接口迭代中，我们对架构进行了优化，以适应每天数千万的接口合成调用，否则mysql数据库将成为最终的瓶颈，如下图
　　我们将输入mysql的数据改成写入kafka，这样就可以实时分析kafka的数据，也可以将kafka的数据输入hive进行离线分析。
　　待续 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集的重要性工具介绍)
　　一是人工采集,二是智能采集.以前有个叫做图说科技的公司,他们的智能采集技术可以帮你一秒搞定采集数据,而且兼容性强,可以做到任何电脑的浏览器.他们有自己的个人网站,定期分享使用经验,可以了解下,反正不收钱.腾讯集团的产品不是很了解.希望能对你有帮助.
　　几个比较流行的app爬虫工具：1.开源pythonapiforandroid(ci)：-for-android2.uiwebview+urllib3：：
　　谢邀。怎么查看？和答案里面的curl是一样的。
　　万方、cnki、万方都用过，cnki还是很不错的。前提是你的数据不是很多（文章、注释这些），想速度快就用那个，主要用的就是查重率。如果你数据很多，就慢慢编程吧。
　　一直都是用goole的搜索引擎抓取，googlescholar、googlepublic、bing、等等这些。据统计，googlescholar抓取率在60%-80%，bing抓取率在20%-30%，百度抓取率在5%-15%，你可以感受一下！但有一点要提醒你，数据抓取工具太多了，不是每个都是好用的，也不是每个工具都是适合你的，有时候是需要对方具备某个特性才可以适用的。还有一些细节注意的地方，在我写一篇文章详细说明！有需要可以加我vx"jun_zhang"探讨讨论！。
　　可以考虑远程软件解决这个问题，腾讯还是哪里有开发相关的产品，一般的论文验证码验证也没问题。最主要是验证码抓取采集的不会出现在你的爬虫里，少不了多余的额外工作。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(智能营销本之地图获取精准客户与筛选（解说版）)
　　需要动态ip加Q免费试用测试，API固定链接，高速稳定
　　老问题新方法，省时省力，上网效率高，在有限的时间内普遍提高工作效率。这是互联网时代的特点。您可以在同一时间内成为其他人的两倍甚至数倍。工作效率，你在同事中很难想到。提高效率的方式必须基于智能软件，这是互联网趋势所必需的。
　　
　　说到智能软件，大家最熟悉的就是市面上的群发邮件了，但对于精准采集来说可能又陌生，甚至不敢相信，难道软件就这么智能吗？你知道我需要哪个行业和哪个地区的数据吗？带着这些疑问，让我们继续往下看。智能营销系统是一款集多种精准采集软件和转化数据营销软件于一体的智能笔记本电脑。无论您是做线上还是传统线下，只要您有需求，智慧营销就可以利用行业需要的关键词和区域，进行精准的采集、快速转化的数据营销。干货直送，让大家更了解。
　　
　　
　　
　　
　　我之前也发过很多文章和关于精准采集和转化营销的视频
　　智能营销书之精准获客与筛选地图（解说版）
　　》大家可以看看，有视频介绍比较容易理解。
　　既然选择做互联网，就得做别人做不到的事。做别人想不到的事情。只有不断学习，积累经验，通过智能营销，才能更好地适应互联网。只有这样，你才不会在互联网大潮中频频受挫，不再是数据准确的问题。并皱眉。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集三是云采集.)
　　一是人工采集,二是智能采集,三是云采集.
　　一是谷歌的爬虫自动采集，二是推特、汤不热等国外社交网站采集，三是等电商网站的网页爬虫。
　　可以去利用http/1.1做到不要密码就可以采集数据。
　　感觉是采用了谷歌的爬虫
　　楼上的方法我觉得不好。如果是买卖网站的api，那价格可能比买狗也贵不了多少。如果是用技术手段，我想我国的网络环境我们并不擅长采集数据。拿我公司的产品toodledo来说，就算你采用链接穷举法，人家中文网站这个设定，你也没有办法得到某一特定的网站的所有列表。就算你想和人家网站对接。虽然技术上貌似可行，但是实际上人家会有浏览器缓存啊？这个假设特殊的情况。
　　另外，目前国内网络环境安全性本来就不高，一旦你有业务上需要，可能你的这个涉密。然后，保险起见，你还是采用链接穷举法。api什么的，就不用想了。
　　人肉搜索（能找到公司，找不到姓名）。爬商品详情页你就是爬官网。爬地址栏你就爬百度。爬员工信息你就爬某些企业的高管信息，员工联系方式。比如方便找老板什么的。实在不行就照着网站上的搜索词爬。
　　爬虫也是一样的，分成链接匹配方法和无需密码，
　　google是肯定可以，被怀疑了马上采取行动。
　　谢邀，小网站一般是靠翻译之类的方法比较好爬。公司网站就得谨慎了，那些生产型企业基本上都是买的谷歌爬虫，不然没办法显示库存数据。这样的官网一般抓不到什么信息，除非你用简单的搜索功能或者是用他们的代理。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(网站网页内容质量的提高,保证文字质量的方法)
　　一是人工采集,二是智能采集。这两种手段做网站批量采集,都是可以的,但前期成本都会比较高,主要是人工采集要经过一段时间的实操磨练,才能熟悉整个流程,把最终的数据采集效率提高上去。最重要的是网站网页内容质量的提高,保证文字质量,尽量采集文字量大、更新频率高、有特色的有效文章,提高编辑的工作量,减轻你采集的工作量。
　　如果从客户要求来看，就是要采访、资料这一块，你可以尝试采集生活新闻下载内容。后面的转载或推荐，转正就好了，时间长短由编辑的素质决定。
　　专业的采集网站大多用wordpress，完成个人网站，博客，企业网站的采集。很多网站没有采集功能，首先要确定网站的受众，按受众来进行采集。先采集满足该受众的网站，在采集满足他们的网站。
　　2015年开始关注网络采集信息，当时帮忙测试网站和用户的网站去采集一些新闻啊，游戏啊，足球，音乐什么的，结果一个月下来，网站基本没用成什么效果，回头想想，大部分原因来自于我们比别人少了一步处理关键词的事情，有些时候一些关键词，比如某企业代码，即使百度上网页有很多，但是搜索量或者搜索次数较少，无论从用户体验度，还是编辑、或者是其他部门，都无法去修改的足够好，那么直接被丢过去等着去做内容，那么即使修改了，对网站也没有多大的影响。
　　个人感觉，如果网站要采集新闻，或者游戏什么的，至少要有以下两方面考虑。一方面是网站或者用户网站需要技术支持，可以用nospeed_simap来实现网站内容收集的自动化采集，工具百度一搜就可以找到，不用任何专业的技术人员，加一个复制粘贴的功能就可以达到很好的效果。还有一方面考虑，如果个人网站，或者单个的网站，那么采集渠道还是要寻找的，前期很多企业网站或者网站原有的就不是很满足现在的用户，而且很多内容不是很好的，这时候可以对现有的网站进行整体内容拆分，还是进行采集，一部分是对原有网站的整体内容拆分，比如是对某个收费的网站采集，也就是说不是单个网站的内容收集，对网站整体有比较好的阅读性。
　　可以考虑去做一些关键词的修改。这是我对网站采集工作中常规做法，如果你想采集其他网站内容，也可以提供思路以供参考。欢迎各位，点赞，评论。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(IT行业从业者被划为“新生代农民工”一事，引发网友热议)
　　近日，#新代农工#一词热搜，引发网友热议。据人力资源和社会保障部网站消息：数据显示，新生代农民工就业集中在劳动密集型行业，新生代农民工从事信息产业的比重传输、软件和信息技术服务显着增加。
　　
　　对于程序员等IT行业从业者如何被归类为“新生代农民工”，有网友表示，“码农”这个词是官方认证的；有网友表示，自己很荣幸成为“新生代农民工”。的一员。
　　但是，这也从一方面反映了数字经济下劳动力的变化和产业的转型。“人工智能”这个几年前鲜为人知的概念，如今已经成为很多企业寻求新机遇的突破口，或者是日常运营中不可或缺的角色。
　　2021年过半，今年人工智能市场呈现出哪些重大发展趋势？一起来一盘吧！或许很快，AI将成为“新生代农民工”的新代言人。
　　AI发展的瓶颈：高质量数据
　　O'REILLY研究院近日发布的一份调查报告显示，人工智能的应用存在两大瓶颈：一是缺乏熟练的员工；另一个是缺乏数据资源（或数据质量问题）。事实上，大部分人工智能项目已经很久没有进入“实战”阶段，这也反映出数据科学家在人工智能研究过程中获取高质量数据所面临的挑战和成本。这时候，寻求外部专业组织的支持就显得尤为重要。
　　更精准的AI应用场景
　　越来越多的人工智能公司开始缩小其人工智能模型针对的业务范围，并使其目标更加具体。例如，澳鹏最近参与了多个此类AI项目：
　　业务术语：一家公司建立了一个人工智能模型，可以对业务术语提出改进建议，这些业务术语之间只有非常细微的区别；
　　身体动作：某公司在研究私教自动化模型时，发现动作的轮廓会随着年龄的增长而变化。需要添加老人翻筋斗视频，并做相关注释；
　　小语种：新冠疫情实时信息需要全球发布，但翻译技术并不支持所有语言。澳鹏开展了达里语、丁卡语、豪语等稀有语言的数据采集和标注工作。萨语等。
　　从以模型为中心到以数据为中心的转变
　　是为了优化代码，还是为了提高训练数据的质量？这是过去几年人工智能行业最关注的前沿问题之一。以模型为中心的人工智能是指利用现有数据构建模型，以弥补任何不相关的因素和不准确性，而以数据为中心的人工智能则侧重于数据的数量和质量。目前，我们已经看到了人工智能行业从以模型为中心到以数据为中心的趋势。
　　
　　训练数据管理的新要求
　　随着市场对训练数据的需求不断增加，制定标准化管理数据训练工作流的管理框架变得尤为重要。一个有效的数据管理框架应包括以下关键点：
　　可追溯性的版本控制
　　数据安全协议
　　访问控制
　　数据传输监控
　　合作协议
　　AI辅助数据标注越来越火
　　自动化机器学习技术的应用越来越多，人工智能企业也开始利用人工智能来辅助数据标注，以节省时间、降低成本。以下是数据标注自动化的三种主要类型：
　　预标注：首先，AI模型会对标注进行合理的猜测，然后人工标注者进行检查和修正；
　　快速贴标：利用AI功能为贴标机节省贴标时间，如澳鹏人工智能辅助数据贴标平台的自动完成和一键拟合；
　　智能验证器：AI对贴标机输出的数据进行验证，如果标签不在阈值范围内，会给出提醒。
　　在增强人工智能的实用性时，数据和算法哪个更重要？
　　《现实世界中的人工智能》一书中有哪些有趣的案例可以帮助日常工作？
　　成功创建AI项目需要什么样的数据策略？
　　扫描下方二维码收听大咖研讨会《以数据为中心的人工智能——从算法到训练数据，人工智能的核心是什么？》，演讲嘉宾Wilson Pang（澳鹏首席技术官）、Alyssa Simpson Rochwerger（前任Appen 人工智能和数据副总裁，加州产品管理总监）。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(爱奇艺开放式故障值守系统)
　　本文是爱奇艺台湾智能内容系列手稿的第一篇。我们将继续为您带来爱奇艺智能内容生产运营的一系列探索，敬请期待。
　　无人值守系统是爱奇艺内容中心的重要智能组件。
　　首先，对于业务密度高、流程长、业务多的业务系统，在实际运行中，故障的发生是普遍现象，在某种程度上也是一种正常状态。因此，能够在故障发生后及时发现并处理，是对在线业务系统的必然要求。常规方法是报警+人工干预。这种方式导致需要有人值班，人工干预的及时性得不到保障，人力成本必然增加。
　　爱奇艺内容中台也面临着上述问题。试图通过技术手段解决系统复杂性带来的问题，是本系统的基本思想，也是中台智能化的一个重要方向。与传统的监控系统相比，我们需要更多的智能服务来完成监控，同时兼顾故障的智能处理，同时方便其他处理方式的介入。无人值守系统是爱奇艺内容中心研发团队在上述背景下设计开发的智能开放式故障值班系统。
　　一、无人值守的目标
　　无人值守系统的目标是协助业务系统实现流程自动化、结果可靠、无需人工值守。
　　在项目设计之初，我们的初衷是：在爱奇艺众泰节目的制作过程中，无需人工启动，确保节目制作过程正常、准时上线。出现问题时，可及时发现、自动修复、风险提示、通知人工处理等，确保程序按时上线。
　　基于系统的目标，系统需要具备以下能力：
　　
　　二、整体结构介绍
　　综上，基本思路是：一是实现业务系统运行的监控功能，采集业务运行数据和异常到无人值守系统，并在此基础上，通过对数据的实时智能分析，实时发现系统操作故障和业务数据异常。然后交给故障和业务异常处理模块进行异常的智能处理，从而实现异常和故障的自动处理，最终实现无人值守、智能系统恢复的目的。
　　
　　系统运行流程介绍：
　　采集生产环节数据传输到无人值守系统，主要通过爱奇艺的中台数据中心采集。业务系统下发数据到众泰数据中心，无人值守系统采集数据来自众泰数据中心。决策引擎对采集的数据进行实时分析，根据SLA、异常、阈值的配置对异常数据进行分析，形成单独的事件。事件被传递到事件处理引擎 Beacon。事件处理引擎根据不同事件配置的处理流程进行处理。事件处理流程完全可配置，支持故障修复、告警通知、故障恢复检测、故障统计等。训练引擎利用中泰数据中心的离线数据训练系统故障分析模型，然后将模型数据提供给决策引擎进行决策。三、核心模块介绍
　　下面对系统的核心功能模块一一介绍：
　　3.1 实时运行数据采集模块（基于中泰数据中心）
　　通过爱奇艺内容中台团队实现的OLTP基础组件（中央数据中心）实时采集各个功能模块的运行状态和业务数据的进度和状态。OLTP基础组件（台湾中部数据中心）为爱奇艺内容的实时分析和处理提供支持。运行在中心平台的各种数据都可以方便的下发到这个组件上，并且还提供了数据监控和查询功能，可以支持TB整合海量数据的管理和维护。中泰数据中心系统将在后续系列文章中详细介绍，这里不再展开。
　　数据采集进程：
　　
　　以专业内容制作流程（PPC）为例：
　　生产和交付：生产服务运行过程中，生产状态和片的生产状态将交付到中台数据中心。
　　业务流制作交付：业务流制作过程中，视频流制作状态、音频制作状态、字幕制作状态下发至中央数据中心。
　　审核下发：审核系统将审核状态、审核时间等信息下发给众泰数据中心。
　　发布与交付：发布系统会在平台数据中列出码流的发布状态。
　　中泰数据中心获取数据后，向RMQ队列发送数据变化通知，无人值守系统监控数据变化，将数据拉取到无人值守系统。为了获取程序从生产到最终发布的运行数据，完成数据采集。
　　3.2 决策引擎
　　基于采集的数据实时分析系统和业务运行情况，决策引擎主要提供以下功能：
　　错误检测：实时检测系统和业务错误，统一管理错误，发送事件。
　　超时预警：基于业务节点的SLA配置，检测并统一管理超时业务行为，发送事件。
　　可配置策略：主要包括业务功能的无人值守访问配置和业务功能的SLA配置、权限配置、统计通知配置。
　　决策引擎的运行是在服务工作的同时采集进度和系统运行信息，不断检查服务进度是否正常，是否有异常情况或超时情况，以便能够第一时间发现问题。他们出错了。
　　按照下图的逻辑继续工作：
　　服务模块启动后，当发现失败或超时时，将失败和超时事件通知外部。同时检测系统业务单元的运行进度，判断进度是否正常，并向外界通报异常进度滞后事件。
　　
　　上面介绍了逻辑流程，下面介绍服务模块的操作逻辑：
　　服务模块的主要概念：
　　数据来源：数据来源主要是中国台湾数据中心，部分广播控制数据来自RMQ采集。数据源的数据由业务系统下发到中台数据中心。
　　流程：完成从数据源采集到无人值守系统的数据。不同的业务有不同的流程，不同的业务有不同的处理方式。
　　过滤：完成数据过滤。来自采集的一些数据是系统不需要的，还有一些字段是不需要关心的。过滤器负责过滤掉无效数据。
　　Transform：数据转换，统一转换为决策所需的数据结构。
　　Rule模块：规则的执行，从transform中接管数据，执行配置好的规则，输出成功、失败、启动三个规则结果。
　　决策模块：决策模块进行超时判断。超时判断不同于普通的成功和失败。需要不断的比较当前时间和进度来判断任务是否超时。
　　延迟消息模块：通过延迟消息，在未来的某个时间用来检查服务的运行是否超时。
　　Sink回写：将超时、超出预期在线时间等结论回写数据源。
　　服务模块按照上述概念的顺序运行，将运行中发现的事件传递到外部。下图：
　　
　　3.3 Beacon，事件处理引擎
　　事件处理引擎Beacon是自主研发的模块，从决策引擎接收事件，并在一个流程中进行处理。对于不同的事件，处理方法有很大的不同。比如常见的转码异常就有50多种，根据处理方式的不同，分为很多组。每组都有不同的处理程序。通知不同的研发人员，通知模块的内容不同。. 有的事件有规范的治愈，有的没有治愈，需要通知业务人员。针对这种多样化的需求，专门设计了事件处理引擎（Beacon）进行无人值守事件处理。引擎支持流程的配置和定制，并预留了高抽象的业务对接接口、处理能力扩展方式、流程配置方式。最大限度地降低支持新业务的成本。
　　常见故障以事件的形式发送到 Beacon 处理引擎。
　　基本结构：
　　事件处理引擎主要有以下几个部分：
　　上下文功能：流程执行过程中上下文参数的获取和存储。上下文的保存和获取在Step基类中实现。
　　执行引擎：一个简单可靠的执行引擎，收录流程执行、执行延迟、执行日志等基本功能，可以执行索引的Step类型对象。
　　流程配置：JSON格式的流程配置，包括Step、StopStrategy、StepAction、WaitTimeAfter等概念，流程按照StepIndex的顺序执行。
　　Step：Steps，steps是组成流程的单元，每一步都会执行配置好的StepAction和StopStrategy。
　　StopStrategy：进程终止判断策略，Step类的子类，继承context函数。根据配置的状态，确定事件处理的最终形式，例如故障是否恢复。
　　StepAction：要执行的Action，Step类的子类，如发送邮件、发送消息、调用业务接口等，都可以打包成StepAction。
　　WaitTimeAfter：本步执行完毕后，执行下一步的等待时间。
　　邮件等通知功能的对接：与企业邮件系统等对接，这是通知功能的基本组成部分。
　　业务功能组件：业务功能组件是构成处理流程的基础组件，是系统处理能力的载体。为支持新业务问题的处理，需要在业务功能组件池中扩展流程处理引擎，扩展无人值守处理能力。
　　
　　下面是一个简单的进程配置示例：
　　
　　在实际使用过程中，针对特定事件配置故障处理Action和治愈判断的StopStrategy，实现故障的自恢复和治愈。这里的失败实际上是一种事件。最后，系统可以根据运行数据分析故障数量和固化百分比。
　　四、机器学习应用：生产时间估算
　　根据无人值守系统的目标设计，无人值守系统应提供对生产过程的预见性管理，以达到业务运营的可预见目的。基于采集收到的数据，应用机器学习技术训练各种预测模型，针对耗时的业务运营提供各种预测能力，提升无人值守体验。
　　注意：无人值守系统的预测模型只适用于资源稳定或有保障的任务，没有考虑资源变化对运行时间的影响。
　　以下是对预计生产时间的解释：
　　问题类型分析：无人值守系统可以获得丰富的视频制作历史数据，期望形成特征向量，利用历史数据计算训练模型，估计视频制作完成时间进行剪辑。
　　
　　特征分析：排除空数据，过滤有价值的特征。
　　例如：类别特征：
　　'businessType', "channel", 'cloudEncode', 'trancodeType', "priority", "programType",
　　“serviceCode”、“needAIInsertFrame”、“needAudit”、“bitrateCode”、“平台”、“分辨率”...
　　数字特征：'持续时间'
　　分类特征值分布分析
　　
　　算法选择：
　　训练数据用于去除异常值，使用XGBoost回归模型。
　　XGBoost：实现了GBDT算法，在算法和工程上做了很多改进，（GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升决策树）。所以它被称为 X (Extreme) GBoosted。
　　它的基本思想是将基础分类器逐层叠加。每一层在训练时，都会为上一层基分类器的样本调整不同的权重。在测试过程中，根据各层分类器结果的权重得到最终结果。所有弱分类器的结果之和等于预测值，然后下一个弱分类器将误差函数的残差拟合到预测值（这个残差就是预测值与真实值之间的误差）。
　　
　　五、业务系统反馈
　　无人值守系统为所有连接的业务系统生成日常业务系统运行状态报告并推送到业务系统。数据主要包括错误、故障统计数据和详细数据，以及是否满足SLA等信息。业务系统根据无人值守反馈的运营数据进行业务改进和系统优化。基于这种方式，业务系统不断升级改造。
　　以下是日常经营状况报告的内容示例：
　　
　　六、在线效果
　　在爱奇艺，无人值守系统已经覆盖了爱奇艺内容中心的重要制作环节，每天为数十万节目制作提供可靠报告，无人值守率达到99%以上。累计发现问题3000多道，自动处理2800多道。大大节省人工成本，提供系统运行稳定性和准时节目在线率。
　　七、未来方向
　　未来，我们希望能够基于无人值守的采集数据，提供更加智能的分析，主动发现业务系统问题，预警并提前解决。
　　此外，该系统目前仅针对点事件值班。未来，该方案将把值班和问题处理作为一个整体，提供从点到线再到面的全方位值班服务。比如，以程序为粒度，可以提供更智能的能力，如断点续传、落后。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集的优点:精准采集方法)
　　一是人工采集,二是智能采集。具体可以百度第一种方法的优点:精准。如上帝采集器提供的百度识图,一分钟内准确找到不可信的风景照,采集器采集到的图片有尺寸,规格,类型,拍摄者等。识别出来的结果直接就可以用于后续的数据挖掘了。这些都是一些第三方图片采集网站提供的服务。缺点:无论是人工还是智能一般需要一些专业知识才能采集到目标图片的信息。
　　一些山水图,写实图等采集出来,尺寸,类型,是不是本人拍摄等等信息只能看着一头雾水,很难理解里面传达的信息。虽然这个识别率无论在人工还是智能里面都不低。但是在后期转换成图片有可能会有问题。第二种采集方法的优点:无需知道拍摄者。只要图片存在于网络上就能够进行采集。而且易用。缺点:一般价格昂贵。很多网站为了不占用服务器空间。只提供批量采集服务。无法进行大规模采集。
　　您可以找这个万千图网，它采用智能图片抓取，可抓取一张图片、一段链接、一个词条等。抓取速度很快，可以抓取的范围是很广的，例如传统的图片链接，快门，定时，效率都不会很高，现在通过图片抓取技术，可以实现一分钟准确抓取到500张以上的图片，相当于海量图片的速度。
　　上面有很多靠谱的网站，
　　上面的点点清晰无水印大图库下载免费图片素材高清大图搜图软件修图软件下载免费国外图片搜索小程序图片素材搜索 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是智能采集，技术上还是需要一定的门槛)
　　一是人工采集,二是智能采集。技术上还是需要一定的门槛,如果要挑战公安系统,找专业的公司合作是首选。这里我也不对上一条技术门槛打广告,反正也打不到哪里去,没事的时候能做出那么个什么通缉录像,你要真想要去挑战他们,就下功夫找专业的公司合作好了,几百万投进去,可能成功的没有那么多,却真是好事,毕竟投入越多,成功几率越大。相反,如果你认为就凭一个人能采集出来那么多,为什么不自己去采集呢?还来这里提问?。
　　这个要看你本身是什么类型的人了，个人的信息采集还可以做到批量采集，基于公安数据的个人信息采集平台是通过精准的采集，打上你的电话号码，如果想定制的话，需要看你的类型。专门的数据科技公司，比如北京的，
　　可以做到批量采集，
　　没法做你可以让我帮你做一下
　　如果你是开车撞了别人，你能立刻报警吗？你知道路边的人怎么报警吗？最难找的是别人，最不要脸的是你，多亏啊。
　　还是要看你的手机号码是否真实啊...
　　商业化更早一些的，我倒是有一个公司在做，公司很小，客户主要就是在电视台播放节目。不知道靠不靠谱，我只想把手机号码批量上传到公司，
　　找人采集就不要想，现在cms，企业网站系统很多，都可以实现这个需求，完全没必要花那么多钱；还有，别信那个黑帽子程序，那是骗人的。下面回答有人说，最近我们在搞，我回复下他们评论让他们加我的，让他们加的不是机器人号，后来加我了后，最后要求我开通会员，才知道不能单方面获取。按时更新，希望能帮到大家。公司商业化有起步过，出过短时间的成功案例，但是那是小公司，实力上不够；如果只是想挣点外快，有比较大的技术实力，可以尝试的。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二的想法和知识和时间维度的区别)
　　一是人工采集,二是智能采集.智能采集是基于搜索引擎的机器学习技术,会自动提取用户意图
　　一般可以通过关键词爬虫或者业务字段，通过for循环逐步爬取，网站服务商也都有技术对接，看是否支持。
　　首先要搞清楚你的目的是什么？我的理解是把具体的网站或者全国各地的特定目标提取出来。然后推荐使用页面采集，前景比较广阔。当然我没有做过，还在探索中。还有一种方式是爬全国的各种不同的大型门户，大网站。我一直用的chinaz爬虫都是高效的爬虫，针对不同的分类还有不同的响应策略，对于不同网站抓取效率很高。
　　百度网站爬虫应该很多人听说过吧~现在说说我关于网站爬虫的一些想法，
　　1、至少要有一套可以管理大型网站的框架吧，这个大的框架可以分前端（前端，比如html、css）、后端（你懂的，比如webserver）和策略类数据采集，
　　2、文件数据抓取时要通过scrapy实现，
　　3、爬虫技术是个慢活，不像大部分编程语言可以一下子学会，再短时间学会是不可能的，得要过很长时间，
　　4、要配备随时开机的程序，至少可以用在爬虫初期需要抓取很大量的页面；如果可以，至少完成上面三点，至少都是一个可以胜任的互联网爬虫工程师了，才会有产品经理、产品经理助理之类的岗位！剩下就是后期的算法方面的知识和时间维度，这一点在我看来超难，至少比很多学python和java程序员痛苦很多，如果非要这么搞的话可以考虑现在搞个爬虫公司。 查看全部

　　一是人工采集,二是智能采集(人工采集,二是无人技术获取..怎么办？)
　　一是人工采集,二是智能采集,三是无人技术获取.前两种基本没有人可以做,有人才的更是凤毛麟角.还有一种方法就是可以模拟人的行为,识别出来就是自动采集,就像扫黄打非那样,不过能不能真的抓到牛就很难说了.
　　一、公开大数据网站二、扫描二维码使用手机微信扫一扫即可获取网页内容如下图：
　　某宝有某博宝，
　　你可以查看一下新浪网的网站在线爬虫
　　爬虫。每次需要爬取的时候去网上查一下之前的爬虫爬取的数据，
　　思路一直没变，那就是f12网站查看js里面的方法，然后从哪个方法上爬出来的就爬哪个。
　　把url变成excel用excel处理
　　既然你要爬虫，那就先搞懂爬虫的原理，爬虫很多，但有原理的肯定很少，
　　web网站我没什么有用的答案，但是能爬就爬别一直关注那些枯燥的答案，多积累技术，多多自己总结一些思路。虽然他们都答的那么干货有用，但我还是想补充一句，多实践，同样的问题同样的方法，那么多的实践过的答案永远比知乎上不知道哪里来的三言两语好用。
　　其实会截图就够了。xd搜索爬虫难度不算很大，可以看看这个。
　　常用的方法：1。用selenium+phantomjs2。用xpath匹配，判断网页的html结构3。如果还要抓取，那就要经常对网页进行过滤，好多网站都封了，可以用xhr（对其中各种方法进行改进，让它更智能，比如批量跳转网址，目录）4。xhr处理不过要求大的网站，以及该网站多爬，只有一个站的情况下，一般网站不会给过滤规则5。特殊规则：手机app。 查看全部