技巧:新媒体运营必备的工具（干货收藏）
　　很多新媒体运营被上级标记为“低效”，原因往往来自以下几点：
　　“材料难采集”：
　　为了采集到优质的素材，运营商需要在大量的平台上进行检查，仅仅检查就需要大量的时间。不仅如此，还需要不断的将需要的数据复制粘贴到文档中并进行整合，一系列的操作耗时太长。
　　“质量文章难以创造”：
　　新媒体运营需要原创大量优质文章，原创不仅可以增加被收录的概率，还被收录推荐@自媒体 平台流量。但是原创的过程难度很大，效率和质量很难共存。
　　“最多同步发布平台”：
　　为了让文章获得更多流量，新媒体运营商往往会注册多个平台同时分发这些文章。光是登录不同平台的账号就是个大工程，更别说添加内容/图片/笔记等了。
<p>作为新媒体运营，需要有自己的工具来帮助提高工作效率。这里推荐一款 查看全部

　　最新版:快手解封助手与了然文章原创度检查工具下载评论软件详情对比
　　了解文章原创度数检查工具用于帮助SEO管理者，检查文章原创度数，准确把握文章原创详情，并找到相似的文章，防止站内外出现相似甚至相似的文章，做到真正的“原创”。
　　1.在日常的编辑管理工作中，该工具可以准确检测文章文章的原创度数。
　　2.准确识别所有伪原创文章的方法，并给出抄袭段落的具体数量，以便您在查看文章的质量细节一眼。
　　
　　3.有一个文章“查看相似度”功能，可以找到相同、相似、相关的文章。
　　首先，首先安装.net framework 3.5 framework程序，必须是3.5或更高版本。本工具的使用需要搜索引擎，所以必须联网才能正常使用本工具；
　　安装后需要重启电脑！
　　其次，手动将要勾选的文章复制粘贴到软件的第一个文本框中；
　　
　　再次点击检查；
　　同样，片刻之后，将显示 文章原创 度数。不过建议大家再点击“查看相似度”按钮，就可以看到相同、相似、相关的文章；
　　作为当前的文章
　　即将发布:智媒ai伪原创工具官方版v3.21
　　ATM ai伪原创工具正式版是一个简单实用的综合智能书写平台。 ATM ai伪原创工具最新版本从互联网本地回写，采用指纹索引技术，精准推荐用户需求。相关内容和智能伪原创以及相似性检测分析，简单、高效、智能完成软文写作工具。 ATM ai伪原创工具正式版可以单篇写，也可以分批写，既能提高工作效率，又能满足你的双向需求。喜欢就快来下载吧！
　　基本介绍
<p>智能AI伪原创是一个智能书写平台，可以根据原场景生成一个新的文章，可以将任意一个文章变成一个全新的原创< @文章。 ATM AI采用百度智能大脑+NLP自然语言处理技术，检测原创在线程度，掌握重复段落，有利于提升文章收录，提升 查看全部

　　【Grasshopper】一键生成体块模型
　　在某些项目中，需要根据已经拥有的规划底图来生成相应的3d 模型。
　　如果体块本身不多手工完成也没有问题。但是，假如体块成百上千，手工完成将是非常巨大的工作量。
　　粗略估计图中有600多个体量。本文分享一个简单的办法快速完成这项任务。甚至将思路变通可以用在其它的案例上(例如，地形随高程生成，生成指定高度等)。
　　在所有步骤开始前我们应该处理一下线稿，应该将我们所有的线都变成可以封面可以挤出的闭合曲线。
　　在Rhino中用SelClosedCrv，选取闭合的曲线，将选取的闭合曲线标记为另外一个颜色，这样就可以看到哪些曲线没有闭合，精准处理一遍线稿，从而进行后续的计算。
　　首先我们先做一组小电池，目的是在给定边界和数字的情况下生成相应层数的体块。
　　我们对于工具的期望是在一次性框选指定的体块边界和层数时，电池组可以自动区分它们，同时将不同的边界所特有的层数准确的匹配，进而完成这一自动化的辅助工具。
　　1 区分体块边界（Curve）与文本(Text)
　　用GUID拾取所有元素ID信息，Curve电池会通过报错的方式分出来哪些不是Curve. 再配合Dispatch电池就完成了分流。
　　2读取TEXT 和删除不必要字符F
　　在大水牛的往期文章中，月之眼和好多猫分享过一篇文章，介绍了两种GH读取TEXT文本的方法，其中一种是HUMAN插件，另外一种是C#写的电池。感兴趣的可以跳转到这一篇文章。
　　
　　【链接：】
　　今天再额外介绍两种。第一种也是插件PEACOCK MANTIS SHRIMP，我们正好用到文本坐标位置和文本内容这两个信息。插件中的Text Reader 可以很好的帮我们解决这个问题。第二种就是用GhPython将这个电池的功能复现出来，两个电池功能几乎等价。
　　所用代码如下：
　　import rhinoscriptsyntax as rsimport Rhino as rcimport scriptcontext as sc<br /><br />sc.doc = rc.RhinoDoc.ActiveDoc<br />Mytext = rs.coercerhinoobject(ID)V = Mytext.DisplayTextL = Mytext.Geometry.Plane<br />sc.doc = ghdoc
　　小编这里补充另一种python的方法。
　　无论哪种方法，解决问题就行。我们现在轻松拿到了文本的信息和空间位置。
　　但是类似“6F”这样的信息不能有效读取，我们需要批量去掉文本中的“F”。这里用到的是一个简单的Python语句，自动删除字符串中的“F”。
　　所用语句如下：
　　a = x.strip('F')
　　3边界内的数字准确匹配。
　　由于框选的时候选取物体的顺序我们没法掌握。这里用到的办法是先求一条边界与所有选择的文本之间的距离。找到最短的距离在文本列表中的索引（Index）。用这个索引（Index）就可以直接找到与这条边界正确匹配的文本信息了.就是我们希望它准确匹配的信息。
　　图中单独做了一个小例子来讲解这个思路。
　　4.分批生成，速度快，便于检查。
　　
　　为了增加这套电池的可用性，可以在后面加上一个Data Recorder，可以帮助我们批量生成，减少一次性的计算量，同时也方便我们肉眼粗略的检查。
　　希望这个案例中用到的方法，可以解决更多的问题。
　　文末附案例下载:
　　往期精彩文章回顾：
　　大水牛参数化设计是一个传播分享建筑数字化设计与数字化建造资讯的平台
　　并且会不断连载原创或转载有价值的参数化软件教程
　　（Rhino、Grasshopper、Python、Revit、Processing等等）
　　是一个视野与技术并重的数字化传播平台
　　我们的目标是把这个平台创造成一个拥有良好氛围的学习平台
　　我们将带头冲锋；我们的立场非常坚定
　　我们的狂怒你驾驭不住；黎明就在眼前
　　欢迎你们加入我们的战队
　　记住我们不是一个人在战斗 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集(组图)
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合优化,合并多篇文章-智能优化-优质新闻组文章-下拉列表插入文章优化-新闻更换标题-文章替换内容-插入更多的链接-智能文章分段排序-智能文章统计分析-智能评估被发表的文章-智能更多关于原创智能软件的信息
　　
　　二三十块钱就够了
　　好玩又便宜的文章修改工具，先上传好，填好内容（只需要改前面3个字）发布到文章，发布成功后查看下同行排名效果，再想法不投机取巧的话完全可以复制粘贴排名差的文章然后修改排名优化到前面。
　　
　　标题党的话，这个价格还是有点贵，要考虑每条新闻下面增加的左侧栏和下方栏，去掉两个栏目，因为两个栏目都属于站内更新，可能会带来搜索排名的波动。最后按照更新频率结合页面的换链，如果想发布5条一天更新的话，就要更新两天以上。如果能每天更新1条就更好了。
　　之前同问，好多小工具都要收费的。这个免费的解决了广大新闻编辑的难题。好用到我写个帖子推荐一下，还是我的精品，只是搜索里面没有看到。;shareid=2916031&mode=page&location=china_jizi&clientid=taozhidao_shenxzx&page=1小小的报社，小小的手机端，数以百计的能搞定各类新闻报道。一个软件帮你搞定各类新闻报道，软件介绍给大家：，老师只是一个搬运工。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,内容分析及排名研究_星新媒
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,内容分析及排名研究_星新媒更多资讯：智能优化[-io-step-diff-test-2/-iot-smart-minimal-semrush-test-2/-cms-smart-extended-test-2/-nas-indexing-smart-test-2/]。
　　
　　到线下网站去测试了，多试几家机构，选择最合适自己的。
　　现在大数据分析行业里比较出名的几家公司：rocketmq,(阿里云的),archindata,limeindicator,statisticslabs,推荐limeindicator,rocketmq公司作为国内领先的商业大数据分析平台，针对企业服务已经实现了实时数据对接和分析方法论标准化，发布流式数据进行接入与分析，并且在整个数据服务体系不断迭代和优化，部署saas级别数据库服务。
　　
　　拿机构来说，我就看重社群分析，很多人做的不好。
　　我从小区里边做过一段时间，然后做过些什么。大家懂得。曾经他们那里有几个说要找我给他们搭建网站，我很敷衍，主要的原因是资金不足，其次才是我也不熟悉企业的招聘岗位。（因为公司和他们做了一段时间交流，给他们搭建好网站后就走了）。毕竟我还是倾向于寻找熟悉行业的业务和专业的人搭建网站。当然了，如果你是和我一样对企业服务很有兴趣的同行或者相似行业的业务，还是可以尝试一下。
　　可以聊聊，有些业务可以放到自己更好的产品中。如果没有的话，可以讲讲他们不熟悉的部分，看看是否可以互补，我可以找几个比较有经验的人支持一下，帮助他们提高网站收入。希望对大家有帮助。 查看全部

　　一个高品质搜索引擎,,金服可视化编辑器
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,转采自动排版,程序性能优化小蚂蚁金服-小蚂蚁金服可视化编辑器,自动化编译器,bi工具快搜网-是一个高品质搜索引擎bi,可视化数据展示平台,数据分析工具ai人工智能助手,智能搜索,视频搜索,图片搜索原创文章聚合社区专注于内容创业,数据创业,知识付费领域quora-quoraquora是对社区，社交的典型应用，由google创建。
　　quora使用ansi（americanslang）系统进行英语对话而且拥有全球最大的用户群。quora广受欢迎。本质上它并不是一个问答网站。大多数的问答应用最初都没有任何社交网络，搜索结果也不包含这些原有的社交网络内容。quora的初衷就是想扩大人们的交流。亚马逊-amazon亚马逊是一个卖家通过亚马逊购物，购买批发商和零售商之间的产品并销售该商品，和制造商从他们的生产基地发货的网络平台。
　　
　　亚马逊作为一个书籍，图书，文章和音乐购买和销售的独立平台。亚马逊提供集成解决方案（erp），订单，仓储和配送系统的微软accountservices。谷歌-google谷歌chromechrome同时满足了速度和安全，并有助于保护你的隐私，安全，隐私和隐私。谷歌不断收集用户的数据，并通过有很多隐私政策保护用户数据。
　　picasa-picasa是一个为图像视频编辑软件，功能强大，更新快。但是它在屏幕上比较容易导致选择困难症，虽然图像很清晰，但在视频中，如果我想当然地选择2倍的半径，图片就显得模糊了。如果不选择则会生成一张产品照片的视频。最近，谷歌的子公司deepmind与阿尔法狗的围棋棋手ibmpi和谷歌deepmind展开了一场5v5围棋战斗，由阿尔法狗胜出。
　　
　　对于谷歌的图像处理引擎来说，这将是一个巨大的挑战。facebook-facebookfacebook旨在创建通讯网络，社区和其他功能，如广告，发送给别人并促进一些推荐。facebook允许用户直接将他们的私人信息发送给他们的朋友。目前，facebook通过它的推特，linkedin，quora和flickr等平台为这些社交网络收集用户信息。
　　因此，用户可以更容易使用facebook进行处理，更容易创建和分享。谷歌platform-谷歌platform是google为了推出googlenow和googlehome而开发的，有助于实现更智能的消息推送，并有助于激发用户的机器学习潜力。谷歌now通过google的消息推送实现与用户的交互，并通过语音识别，或其他ai技术来判断时间的转变和有助于将用户的数据加工后进行推送。
　　admaster-admaster，是一个数据分析和数据驱动的决策平台，旨在提供全球数据驱动的智能决策。基于客户行为数据和分析基础架构而构建，不仅可。 查看全部

　　原创智能优化,文章排序组合排序推荐等功能(组图)
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合排序推荐等功能,maxmara简单易用实现gif动态图片采集android版本。微信公众号智能优化收集的图片，可以采集到excel文件里面。pc公众号access模式可以看到收集到的所有文章了，发送标题，发送地址，长微博，发送到微信公众号，自动转发过来。小程序小程序也很好用，可以发送图片，文字。
　　
　　高德地图高德地图可以进行生成mmap进行存储，随时进行自动索引。edius，adobeedius，moviesquick，everypiano等等处理高清视频。一键采集微信公众号中的各种好玩的文章和图片,可以分享到朋友圈，qq，新浪微博等，有需要可以下载。readhole检测一键采集文章中的链接是否加密可以很方便的进行加密处理。
　　财富号关注财富号，可以直接直接把你关注的财富号消息推送给同名好友，可以进行个人号转发。微信搜索微信公众号，找到找到本地号：福利资讯，会有很多福利，发布各种福利资讯。微信搜索抖音号：福利号有个福利：获取你专属的apikey(secretkey)。可以各种调用，都是付费的，不过，小东西还是很好用。一键推送微信公众号图文到微信公众号智能优化可以帮你在公众号快速推送消息，微信公众号的可视化编辑及推送。
　　
　　也可以看到同名微信公众号中的文章。财富号关注财富号，直接转发。比如：微信公众号:1651755059。打开1651755059。在公众号中点击关注财富号，就会自动帮你在该微信公众号推送消息。topwechat3.0支持topwechat3.0。智能优化,文章排序排序组合检查文章质量，内容质量，文章标题检查等文章页，也支持点击复制链接,复制地址。
　　社群发文管理微信关注微信公众号，上发文，上就行了。甚至可以分享微信群成员二维码到微信群中。微信也可以看群成员点赞，转发，分享等。目前注册也好快速通道，需要用户微信注册:#，就会生成一个免费的qq号码，可用qq号注册。无法直接用手机号注册成功，需要找到我-微信企业号，后面会有免费的域名注册：/。qq等腾讯会不定期给这样注册过的用户账号微信营销无处不在。
　　包括微信小程序群发，微信卡券等等，微信有如此多的功能，实现了这么多的行业应用，我们不应该止步于此。数据的采集,操作的方便,我们从智能优化,可以看到文章的点赞，转发，好友来源的好友数，跟好友的留言，评论等等。我们从公众号可以看到一天中，都看到谁来了公众号，或者谁关注了我们的公众号。我们可以对微信的公众号进行批量拉群，拉群的好处之一，不是单人操作过多的微信群，而是数据共享。另外也方便管理， 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查一键采集文章组合优化
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合优化，
　　“从前，驴粪是珍贵的。
　　
　　阿里巴巴、天猫网站、百度搜索引擎、搜狗竞价、百度爱采购、糯米、美团、人人行、谷歌（a、b站、国外网站）等等，这些都可以做价格优化。
　　帮助企业的网站进行关键词设置和排名优化，本质上，网站是一种产品，广告费必然需要以产品为导向来开展。所以网站优化首先的是产品优化。
　　1、专业网站设置（品牌网站）
　　
　　2、专业seo平台设置（搜索引擎优化服务商）
　　3、综合商业平台设置（第三方平台，如成语大会、百姓网等）如果确实找不到专业的seo服务商，一些综合平台在相关关键词上也会有优化的。比如美站优化，如果综合平台没有投放广告，你的网站排名可能只有几十名甚至没有名字。如果综合平台投放了广告，你的网站排名可能会有百名左右，这个数据比专业seo服务商收费要高许多，但还是一个不错的推广途径。
　　综合平台可以加上推广链接。通过推广链接引流，因为是综合平台，广告费会相对较少，因为是综合平台，流量也很大。也可以通过美站优化广告试用中心和搜索引擎广告试用中心买量，按照广告点击收费，点击率高，效果就好。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查一键采集文章组合
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,下载数据,操作十分方便。
　　原生采集页面百度一搜一大把
　　我也想要这样的web端的采集框架，
　　有自动压缩包直接弄过去
　　
　　和楼上类似！
　　wordpress插件wordpressduplicate
　　打开wordpress然后搜索chameleon-alldownloadspage,鼠标放到右上角你可以看到bing上有
　　我们用hugo
　　
　　谷歌翻译，加翻译插件，建立一个对话框就可以翻译了。
　　试试他们家的saeps里应该有
　　github上有，
　　apache的apachepulse.js
<p>我知道淘宝的搞批量采集我知道腾讯的以下是对应的，用淘宝api:淘宝api 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查一键采集文章组合
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,抓取等等然后做分类主要是对内容过滤也就是你要用到过滤页但是最主要是你自己要想清楚这个是不是你要做的重点要发布内容完善好软件规则因为软件是基于你你的文章建立的所以你可以看看能不能整理出一个图文分析的软件然后我不是做这个的不知道你要怎么做
　　直接加一些机器人进去，进行伪原创，然后同步到我的文档。
　　机器人发布，需要和电脑绑定，
　　准备三个账号和一个电脑手机同时发布即可，其他的也没必要，
　　taglist完美解决，同样是不会复制和查找，还有，只是比较高级的伪原创，没有过滤掉全部而已，和原文章质量差别并不大。
　　准备三个账号，两个手机端和一个电脑端，如果是要做一个图文混排版的文章，我是用的全自动伪原创功能，关键词匹配就行了，很简单的，还有一点要注意的是，大家写出来之后不要把标题写在第一段（用谷歌原生自动搜索的，现在都自动送上百度文库了，后面的都是编辑好了的），关键词匹配就可以了，而且谷歌的内容是智能识别出来的，要读完整篇文章才能看出来标题里面的标签，才能点进去看。这样，一篇文章发布到谷歌，就会自动出现重复性，标题很容易重复，所以要多添加关键词。 查看全部

　　ps去重三个高中知识的小技巧，可以提高你的开发效率
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合关键词的技术分享,日后将持续更新对开源代码修改完善,后续会将代码放在github.欢迎大家到我的qq群(205308087)交流讨论！xpath提取内容。
　　我自己写的，顺便看了一下别人写的。
　　divcontent{position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;}class:box{width:100%;height:100%;top:0;left:0;position:absolute;top:0;left:0;position:absolute;}。
　　divcontent{position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;}/*div提取段落*/div(padding-top:-2px;padding-left:-2px;-webkit-box-style-position:absolute;top:0;left:0;position:absolute;*/class:box{display:inline-block;}。
　　ps去重
　　三个高中知识的小技巧，可以提高你的开发效率哦！1.查找特定的内容时，有的时候我们需要定位到一句话的正确位置，有的时候我们需要定位到一段话的正确位置，有的时候我们需要定位到一篇文章的正确位置。其实我们可以这样做，class为[sentence]的span对应一段或者一篇文章的位置。我们可以很快定位到我们想要定位的内容。
　　使用class为[sentence]的对象，然后查找查找地址，假如查找到一段话的第一个span，定位的位置就会定位到span的最前面。2.如果有多条语句需要定位，一段一段的定位。假如下面这段话，要查找a1到a4这五段语句的正确位置。但是a1到a4要想转换成单词，我们是不是可以用循环定位啊。使用循环定位就可以省去循环查找五段语句。
　　假如我们希望在语句和单词之间停顿5秒以上，那么就可以使用html。在实际项目中，绝大多数需要查找语句或者单词的都是需要循环定位的。3.命名优化。如果我们的段落不够长怎么办呢？有时候我们需要查找特定条语句的特定位置，但是大段又不容易查找，多次定位下会误定位。那么就可以使用生成器语句的方式，如果我们想要查找到特定的特定的特定长度的段落，只需要在上定位就可以了。
　　例如：如下：如果我想要查找到title到header到table布局文本的每段缩进这么多可能会有点麻烦。怎么办？我们可以去查找title到header到table布局的一段是多少个缩进，只需要在上定位。另外如果title是关键字特定长度，如：这段话重要的东西肯定不少，那么就可以在上加abbr?这个属性。有些abbr?属性可能存在多个长度，定位时如果比较长也不是很方。 查看全部

　　悬浮,消息推送,小说采集,知乎点赞(组图)
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,短文发布,对话提问,问题悬浮,消息推送,小说采集,知乎点赞,问题评论,顶贴投票,粉丝互动,搜索排序,算法优化,这些就是一些比较基础的功能，还有好多，不一一列举了。
　　今天从某网站拿了一个数据集然后我开始研究了一下，想知道能对比哪些文章，希望能给大家提供一点思路，我参考了下面这张图从那以后，我就抛弃了几乎所有的基础算法，开始了寻找中文数据的路程，以及逐步理解爬虫的必要性。好了，不扯远了，我们开始吧。首先，我先根据上面那张图，找出中文和英文文章比较明显的差异，这个一直是我学习爬虫的一个阶段，刚开始爬取不需要那么复杂，直接用excel就可以了，而且很多中文数据都是有分词的，挺方便，不过直接识别英文是最痛苦的，我用excel里面的分词工具做了一下尝试，大家如果不嫌麻烦，可以尝试用分词工具，然后用微软全体视觉api调用。
　　然后我说说最终我找到的文章吧，下面列出了每一种中文文章大致信息，方便大家先了解了解然后，我重点分析了中文的主题热度排序，如下图，可以看到比较明显的差异从上面不难看出，相同标题的中文和英文，中文要优于英文，从这也可以看出中文的阅读体验完爆英文了再然后，我查看了相关的标题，发现在中文中就是用第二个句子的中文关键词对应中文关键词表中的第一个词，比如”水果“”苹果“，当然也有例外，比如”苹果“就对应，”蛋糕“”苹果“这类。
　　而且这一规律是有一个整体性的规律的，比如可以对比”豆腐“”豆浆“这两个词的热度，一般都是“豆腐”更热，就是这个原因。而且中文中，标题中已经出现过的文章可以在关键词表中查找，甚至可以一下就调出整篇文章，比如”"”4个标题，”欧文“”文青“”葡萄酒“，最后，我发现了一个很重要的事，中文标题用逗号隔开再合适不过了，如下图：一次成功的项目。 查看全部

　　推荐一个技术文章搜索引擎：十年积累，一键触达！
　　
　　作者｜池建强编辑｜小智授人以鱼不如授人以渔，这个小小的工具，将会让你的学习成长，事半功倍。
　　你也许尝试过 InfoQ 网站的搜索方式，坦白来说，体验并不好。
　　你知道公众号上有很多优质内容，但除了在历史列表人肉检索，可供查询的渠道并不多。
　　你大概了解，InfoQ 除了网站之外，还有一个公众号矩阵。
　　
　　有没有一种搜索方式，能整合 InfoQ 中文站、微信公众号矩阵的全部资源？极客搜索，这款针对极客邦科技全站内容资源的轻量级搜索引擎，做到了！
　　极客搜索
　　极客搜索是一款针对极客邦科技全站内容资源的轻量级搜索引擎，内容覆盖了 InfoQ 中文站资源和极客邦旗下的公众号矩阵，其中包括：InfoQ、AI、前线、大数据杂谈、聊聊架构、移动开发前线、细说云计算、前端之巅、高效开发运维、EGONetworks、StuQ、极客官舍、极客邦科技。
　　
　　有了谷歌和百度，为什么我们还要做一款垂直的极客搜索呢？
　　极客邦科技为用户提供的主要服务之一就是生产高质量的泛技术化内容，随着公司形态的变迁，这些内容散落在 InfoQ 中国网站和大量的微信公众号内。
　　InfoQ 中国站的内容以国外技术文章翻译和国内技术人原创为主，本身是提供了站内搜索的，但是网站的移动版并不尽如人意，研发和服务器都在海外，访问速度也是个问题。在互联网时代，如果你的访问速度超过 3 秒，就会损失掉一大部分没有耐心和时间的用户。
　　公众号矩阵则从技术主题出发，生产更为专业和独立领域的内容，与该领域的读者建立连接通道。随着技术知识的泛化和对技能全栈的要求，越来越多的技术人员需要了解更多领域的信息。如何打通隔阂建立一个快捷、方便和统一的通道呢？
　　我们构建了极客搜索。它可以让你快速、精准的触达极客邦科技的所有内容资源。
　　举例说明，如果你想搜索 InfoQ 中国网站的 AI 资源，点击首页下方的 AI 主题，进入搜索页，在输入框输入深度学习，就可以找到 InfoQ 站 AI 主题下所有深度学习相关的文章。
　　
　　如果你想搜索公众号「AI 前线」的机器学习资源，点击首页下方的「AI 前线」图标，进入搜索页，在输入框输入机器学习，就可以找到「AI 前线」公众号内所有机器学习相关的文章。

　　如果你想全站搜索 Python 和机器学习的文章，在首页输入「Python 机器学习」即可。
　　
　　最后，我们把搜索结果按照类型进行了分类：新闻、文章、迷你书、演讲和访谈。取你所需。
　　产品的技术实现并不复杂，重要的是解决用户的痛点，并构建轻量级的用户体验。系统的数据分析模块根据网站的不同主题资源进行结构化和特征抽取，结合公众号资源的特征，进行公众号自动识别。数据采集模块要处理历史数据和新增数据，基于队列机制，并根据特定的规则进行数据去重处理。同时我们要针对数据进行清洗，处理脏数据，保证数据质量，得到标准干净的数据，供存储和呈现使用。
　　检索系统采用了开源的 Elasticsearch，从近实时、可扩展、中文分词、搜准率和授权率平衡、同义词等几个角度出发，对聚合结果按规则进行索引构建，并进行了部分同义词调优。
　　展现层面使用了 vue2 + webpack 技术开发的单页应用，打包时小图片和图标字体资源会被 webpack 编码成 base64 代码嵌入 CSS 里， 其他静态资源会被 webpack 打上该文件的 hash 推送到 CDN 上。得益于轻巧高效的 vue2，极客搜索的响应和渲染速度相当快，几十毫秒内就能完成一次请求和页面渲染。
　　体验一下快捷如风的极客搜索吧，我们的域名是：，Mac 和 Windows 用户请把它放到自己的收藏夹，移动用户可以这么操作 —— 以 iOS 用户为例：
　　在 Safari 里打开网址 ，点击分享，选择「添加到主屏幕」：

　　点击添加，极客搜索的图标就会放到你的桌面上，下次使用直接打开即可。安卓手机类似操作。
　　
　　这次随着极客搜索上线的还有官网（）的更新，突出了极客邦科技为用户提供的核心价值和知识社区属性。2017 年的下半年，我们会陆续上线极客邦科技的新产品，包括软件和内容。最终，我们会按计划发布 2017 年技术社区的重磅年度产品。
　　顺便说一句，这个产品的内部代号叫做：宙斯。
　　敬请期待！ 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集文章组合排序
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合排序,标题关键词分类关键词标签,智能分析推广页面访客访问途径,以智能快速分析,智能智能优化,智能查询数据,智能推荐。报告解析带你更省心。
　　我知道的靠谱的是。
　　1、专业做外链的，很少像百度蜘蛛那样经常在网站上面爬取，
　　2、还有专门做搜索引擎推广的，他们是在搜索引擎上面投放的广告，
　　3、你说的这种做外链的，他们也有，但是成本高，做下来要一千多一年；你可以选择使用国外的数据库服务，个人知道的有richis,nichebot,censio,还有点搜索，
　　marketanalysis是mediav发布的一款针对搜索引擎优化、内容推广人员实时分析关键词分布状况的抓取分析服务工具,该数据包含关键词在谷歌、谷歌广告、百度、雅虎、yahoo等搜索引擎的相关性和排名。
　　一篇500字的内容只需要5m就可以下载的平台，
　　我也知道一家外链平台，专门做百度竞价相关性分析和内容排名分析的，他们能比百度抓取速度更快，更有效率，
　　现在有专门做这方面的
　　我知道，
　　里面有很多关键词，你可以关注下，而且收费也不高， 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集文章组合
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,智能优化网站
　　对于刚刚接触建站的小白，最简单的方法就是买源码，我比较推荐的是根据自己的行业以及关键词结合市场上的一些通用性的源码。要求并不高，像一些主流的网站、手机站都可以做，或者单站转换的网站也可以随便做。不过需要足够的耐心。
　　企业站还有公司网站，只需简单修改就可以套用，而且交期极短，缺点就是看起来质量也不错，但是对于发现好建站并没有很大帮助，现在一般都是手机端的页面居多，看起来酷炫，另外主机要便宜，云主机最低2百，淘宝买的120包年的也就几百吧，功能也比较全，反正能用的花钱买啊，还可以二次开发，等哪天发现好建站，就买些他家的app，h5页面等啊等啊等。
　　这个问题问的有点太宽泛，回答起来就太广泛，对于小白来说，我感觉还是找份靠谱点的工作为好。一个公司从成立到上市至少一千个亿。这样一个行业做个响亮的名字，需要的人力财力还是很多的。如果你真要找个靠谱的做建站，我的建议是先将他靠谱的定义区分清楚吧。没有明确的定义的方式，谁也不好说靠谱不靠谱，只能看你能掏出多少钱来买单了。
　　一个靠谱的建站工作室，不外乎几点：企业类建站：优秀的成本控制能力，差不多的产品，你的营销推广工作可以少很多繁杂的设计、工程化、全自动的售后维护，并且给合作建站企业更大的宣传推广空间行业类建站：软件集成性比较强，建站企业可以提供更好的服务交期较短，响应速度快，无需搭建自建部署， 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(PAI-AutoML调参服务2.0版本在PAI各区域服务全量上线)
　　PAI-AutoML 参数调整服务是让用户通过算法自由调整算法参数。自 2018 年 8 月 PAI-AutoML1.0 版本发布以来，该功能已帮助众多中小型 PAI 用户提高模型的准确性，并获得了良好的反馈。
　　PAI-AutoML1.0版本介绍文章：为了进一步提升该服务的能力，PAI今天发布了AutoML调参服务2.0版本，目前全网开放PAI 全方位在线服务的领域。
　　
　　AutoML2.0 版本中将收录以下功能：
　　典型用户场景
　　一家公司的主营业务是广告DSP平台。对于一家广告 DSP 公司来说，CTR 估算的准确性是收入的生命线。CTR估计算法是机器学习领域的一种二分类算法，目的是通过用户画像判断投放给用户的广告是否会被点击。
　　
　　如果二分类算法在 PAI 平台上使用 GBDT 或 RF 算法，则需要进行大量的参数调整，且每个参数的定义域较宽。手动手动调整很难锁定最优参数组合。如下图所示，仅对于树的数量，有[1,10,000]的10,000个参数可能性。
　　
　　使用 PAI-AutoML 工具，只需要设置每个参数的大概范围，就可以通过参数调优算法自动找到最优的参数组合：
　　
　　收入方面，假设用户日广告量为1000万次，使用AutoML前的CTR预估准确率为0.7%，即1000万条广告将获得7万次点击。如果通过 AutoML 参数调整功能将 CTR 估计准确率提高到 0.8%，则可以帮助平台每天增加 10,000 次点击。假设每点击一则广告平台收入为1元，则平台日新增收入将增加1万元，年直接经济效益将超过100万元。
　　盒子外面
　　目前PAI-AutoML功能已经全面上线，进入PAI-STUDIO页面即可，地址：
　　新建项目，在首页模板中找到“Recommendation based on object features”模板：
　　
　　点击控制面板中的 AutoML 功能开始试用：
　　
　　详细说明
　　在 2.0 版本中，参数调优算法的类型从 4 种增加到 7 种。每种算法的详细信息如下：
　　算法名称说明
　　高斯（高斯算法）
　　高斯过程是一种非参数贝叶斯模型。高斯过程作为一种经典算法，在超参数优化领域得到了广泛的应用。它通过不断观察超参数配置的性能来拟合代理模型，然后通过模型的预测能力来加强决策，使其在有限的试验次数中更有目的地选择合适的超参数结果。
　　样本（采样算法）
　　该算法是PAI团队和达摩院自主研发的算法。对于海量数据的实验，实际上只需要一部分数据就可以对一组超参数得到的最终结果进行估计。采样算法利用了这一特性，结合PBT算法的思想，在增加选择的超参数数量的同时逐渐提高采样率，不仅可以实现更广泛的探索，还可以实现更快的加速
　　进化优化器
　　该算法是PAI团队基于PBT理论自主研发的算法。EvolutionaryOptimizer 算法将参数调整问题视为一个多轮迭代问题，逐步探索最优解。其中，“探索样本数”表示每次迭代的样本数，“探索次数”表示迭代次数，“收敛系数”控制每次迭代的步长。在迭代过程中，EvolutionaryOptimizer 会在每一轮后丢弃不满意的探索样本，并在探索样本集中扩展更多效果更好的探索样本，形成下一轮计算探索样本集。以这种方式迭代，直到完成迭代轮数。
　　PBT（基于人群的培训）
　　PBT是一类基于种群概念的进化算法。它将超参数配置视为种群，将搜索过程视为动态环境，在不断迭代中优胜劣汰，最终获得更好的性能结果。这种算法概念简单，能适应不同的数据结构，在深度学习模型的训练中取得了不错的效果。
　　网格搜索
　　网格搜索调参方法将参与调参的各个参数按比例分成等份，随机组合切割后的参数生成参数个数候选集进行计算比较。
　　随机搜索
　　随机搜索参数调整方法，在各个参数空间中随机采样组合形成参数候选集，对候选集进行计算比较
　　用户定义
　　用户自定义参数组合
　　原创链接 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(【持续原创输出】命中索引优化规则（一）(组图))
　　继续原创输出，点击上方蓝字关注我
　　
　　前言索引优化规则1、like语句的前导模糊查询不能使用索引
　　select * from doc where title like &#39;%XX&#39;；   --不能使用索引
select * from doc where title like &#39;XX%&#39;；   --非前导模糊查询，可以使用索引
　　2、union，in，或者都可以命中索引，推荐使用in
　　Union 可以命中索引，MySQL 消耗的 CPU 最少。
　　select * from doc where status=1
union all
select * from doc where status=2;
　　in 可以命中索引，查询优化比 union all 消耗 CPU 多，但可以忽略。一般情况下，建议使用in。
　　select * from doc where status in (1, 2);
　　或者新版本的MySQL可以命中索引，查询优化比in更消耗CPU。不建议频繁使用or。
　　select * from doc where status = 1 or status = 2
　　补充：有些地方说在where条件下使用or会使索引失效，导致全表扫描。这是一个误解：
　　3、否定条件查询不能使用索引
　　select * from doc where status != 1 and status != 2;
　　select * from doc where status in (0,3,4);
　　4、联合索引的最左前缀原则
　　select uid, login_time from user where login_name=? andpasswd=?
　　创建联合索引时，最有区别的字段在最左边
　　当有不等号和等号的混合判断条件时，创建索引时，等号条件的列是前置的。例如，哪里a>？和b=?，那么即使a更具辨别力，b也必须放在索引的顶部。
　　用最左前缀查询时，并不代表SQL语句的where顺序要与联合索引一致。
　　select uid, login_time from user where passwd=? andlogin_name=?
　　如果index(a,b,c), where a=3 and b like 'abc%' and c=4, a可以用，b可以用，c不能用。
　　5、索引中范围条件右边的列不能使用（范围列可以用于索引），范围列后面的列的索引无效。
<p>select * from employees.titles where emp_no  查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(1.统计学机器学习理论在训练中的应用
)
　　1.统计
　　要深入理解机器学习，你必须有扎实的统计学基础知识，这涉及到几个方面：
　　衡量模型成功与否的各种方法（精度、召回率、ROC 曲线下面积等）。损失函数和评估指标的选择如何偏离模型的输出。
　　如何理解过拟合和欠拟合，以及偏差/方差权衡。
　　你对模型的结果有什么信心。
　　2.机器学习理论
　　在训练神经网络时，实际发生了什么？是什么让一些任务可行而另一些不可行？弄清楚这些问题的最好方法不是钻研理论知识，而是尝试用图表和例子来理解机器学习。
　　要理解的概念范围包括：不同的损失函数如何工作，为什么反向传播有用，以及计算图是什么。它需要深入了解如何构建功能模型以及如何与团队其他成员进行有效沟通。下面我给出了一些参考：
　　Google 的深度学习课程提供了深度学习的一般介绍。
　　Fei-FeiLi 的计算机视觉课程和 Richard Socher 的 NLP 课程提供了更专业的介绍。
　　Goodfellow 写了一本很好的深度学习书籍，可以全面了解深度学习的基础知识。
　　另一个基本技能是阅读、理解和实施论文的能力。这可能一开始会觉得很难做到，所以最好的方法是阅读带有代码的论文（例如，研究 GitXiv 上的论文）并尝试了解它是如何实现的。
　　3.数据处理
　　如果你问任何数据科学家他们的主要工作是什么，他们会告诉你 90% 的工作是数据处理。这与应用 AI 一样重要，因为模型的成功与数据的质量（和数量）密切相关。数据工作收录许多方面，但可以分为以下几类：
　　数据采集（包括：寻找好的数据源、准确测量数据质量和分类、获取和推断标签）
　　数据预处理（缺失数据插补、特征工程、数据增强、数据规范化、交叉验证分割）
　　数据后处理（使模型的输出可用、清理工作、处理特殊情况和异常值）
　　熟悉使用数据的最佳方法是获取数据集并进行尝试。网上有很多数据集，还有很多提供 API 网站 的社交媒体和新闻媒体。根据上面提到的步骤，我们可以学习如下：
　　获取一个开源数据集并对其进行检查。它有多大（点数和特征数）？数据是如何分布的？是否存在缺失值或异常值？
　　构建将原创数据转换为可用数据的转换过程。如何估算缺失值？如何正确处理异常值？如何规范化数据？能否创造出更具表现力的特征？
　　检查转换后的数据集。
　　4.调试或调整模型
　　调试机器学习算法（无法收敛，或得到不合理的结果）与调试普通代码有很大不同。同时，找到正确的架构和超参数需要扎实的理论基础和完善的基础设施来彻底测试不同的配置。
　　随着机器学习领域的快速发展，调试模型的方法也在不断发展。下面是从我们部署模型的讨论和经验中得出的“健全性检查”列表，这些条目也以某种方式反映了许多软件工程师熟悉的 KISS 原则。
　　从一个简单的模型开始，该模型已被证明可以与类似的数据集一起使用，以尽快获得基线版本。经典的统计学习模型（线性回归、最近邻等）或简单的启发式或规则通常可以为您解决 80% 的问题，并更快地达到要求。开始时，使用最简单的方法来解决问题（参见谷歌机器学习规则的前几点）。
　　如果您决定训练一个更复杂的模型来改进基线版本，您可以使用数据集的一个非常小的子集进行训练并实现过拟合。这保证了模型至少有学习的能力。不断迭代模型，直到它过拟合 5% 的数据。
　　一旦您开始使用更多数据进行训练，超参数就会开始发挥更大的作用。您需要了解这些参数所涉及的理论，才能找到合理的值。
　　请使用有针对性的方法来调整模型。简要记录您使用过的所有配置及其结果。理想情况下，可以使用自动超参数搜索策略。一开始，使用随机搜索就足够了。
　　您越发达，执行这些步骤的速度就越快，反之亦然。
　　5.软件工程
　　许多应用机器学习允许您充分发展您的软件工程技能，尽管有一些小的变化。这些技能包括：
　　测试管道的所有方面（数据的预处理和扩充、输入和输出的排序、模型推理时间）。
　　基于模块化和可重用性原则构建代码。
　　在训练过程的各个点备份模型（检查点）。
　　配置分布式基础架构，以便更有效地执行训练、超参数搜索或推理。
　　人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得关注。都是前沿行业。多智能时代侧重于人工智能和大数据的介绍和知识。这里有一些高质量的文章给你：
　　人工智能需要掌握哪些知识点？我应该读什么书？
　　学习人工智能，教学大纲是这样设计的
　　人工智能学习训练会遇到哪些问题？
　　多元智能时代——人工智能与大数据学习概论网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
　　 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(原创智能优化_图片搜索_官网落地页.你给的需求太笼统了)
　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合排名,智能转化,速成一键推送首页,pc首页_一键推送_智能优化_图片搜索_官网落地页.
　　你给的需求太笼统了。不清楚你的企业里面的信息差，推荐去我的博客，里面有些关于常见站点的推荐和选择。
　　百度：推荐几款好用的网站导航(快速发现网站)-因为喜欢,所以做了个导航app360：360导航-方便用户在搜索栏内快速定位感兴趣的网站百度：百度导航-无所不能的导航
　　根据我对大学生和一些知乎朋友的经验，
　　1、不要关注传统门户站点，因为太多垃圾。
　　2、以收集和综合的目的为好，推荐类型有思源学习网、金融时报、51财经、techweb、it桔子、雪球、cindy等站点。
　　3、这类网站的特点是集合型，文章收集和思想讨论的广度会差一些，需要你的经验或者耐心去收集。
　　4、其次看一些关注技术领域的网站，网易云课堂，慕课网，segmentfault等等。网络社区也是一个很好的推荐类型。
　　这样的学习类网站几乎都有一些，如果自己不介意看广告，还是可以体验一下的。infoq最近发生了很多故事，从内部出来做f2c电商的，也是另外一个人写的。每天都有新的惊喜新的分享，有用户来稿，这样对于用户的体验是很好的。channel1；这个是做短文的，公众号直接关注就可以了。每天有不同的主题，够趣。
　　慕课网推荐c语言课程，还有许多其他的其他的。win98前后版本好像都有。远景不多说了，差不多2000万的帐号。博客园知乎当然还有一些公众号，不过体验都不好。怎么定位取决于自己的爱好，推荐的，也都是经常有这个兴趣或者知识在某一方面有深入研究的人，内容定位比较深刻。其实对于新手来说，看些好的综合性的博客吧，一方面，对自己和网站都是有帮助的。另一方面，有问题可以讨论的，避免遇到无谓的困惑。 查看全部

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(开发者联盟APP功能上线！体验APP新功能，freelace耳机等你来拿！(图))
　　开发者联盟APP功能上线！体验APP新功能，freelace耳机等着你！ >>>
　　
　　在分布式架构环境中，服务之间的依赖关系越来越复杂，可能没有人能说出单个故障对整个系统的影响。构建一个高可用的分布式系统面临着巨大的挑战。
　　7月17日，阿里云应用高可用服务AHAS正式商用。它包括三个独立的功能模块：架构感知、流控降级和故障演练。可以快速提升应用的高可用，解决分布式架构中的高可用问题。
　　在分布式环境中，我们经常会遇到各种组件和错综复杂的依赖，局部故障导致的错误放大，突发流量导致的瞬时拥塞。面对这些问题，我们通常很难下手。
　　
　　高可用服务AHAS的应用源于阿里巴巴全链路压测技术，通过集团多年双十一技术考核，提供强大稳定的流控降级保护等保护措施。同时提供应用拓扑的自动感知，可以绘制组件之间的依赖关系以及应用对基础设施的依赖，并提供基于真实故障的演练场景，测试应用系统的高可用性。最佳实践。
　　流控降级
　　
　　该功能基于阿里巴巴集团自主研发的开源流量控制组件Sentinel。在Java应用和网关（Spring Cloud Gateway，Zuul）应用方法层面提供限流降级，适配多种开源框架，支持Agent有SDK和SDK两种接入方式，提高面对流量高峰和不稳定的服务时应用程序的可用性。具有流量控制多样化、秒级实时监控、性能损失极低等特点。
　　适配多种开源框架，支持Agent和SDK两种接入方式，以流量为入口，从流量控制、断路器降级、系统保护等多个维度保障服务的稳定性。 ，同时提供强大的秒级监控和历史监控查询功能。
　　同时，对于基于SpringCloud、Dubbo或K8s的微服务应用，可以一键快速接入高可用，无需修改代码或后台服务运维。
　　架构意识
　　应用高可用服务AHAS提供自动检测和智能识别功能。通过对操作系统和三方标准接口进行采集分析，构建进程级调用关系，并基于签名库算法识别进程级调用关系。技术组件通过服务器、容器、进程三个维度直观展示。
　　
　　疑难解答
　　应用高可用服务AHAS通过主动创建故障，可以检查应用系统及其组件在这些故障下的可用性性能，从而验证应用系统的高可用，提前暴露故障风险，并避免严重后果。
　　
　　据报道，中国太平、安利、未来市场等公司已将应用高可用服务AHAS部署到生产环境，以应对突发流量高峰带来的应用不稳定。值得注意的是，应用高可用服务AHAS提供的架构意识和故障演练是免费提供的。同时提供每天每个区域免费使用5个限流降级节点，帮助开发和运维工程师获得更好的体验。提高云上应用程序可用性的关键。
　　原文链接 查看全部