crawler 的工作备忘

最新推荐文章于 2020-05-11 23:56:19 发布
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分类专栏： search engine 文章标签： 工作 OSGI Eclipse 项目管理 SUN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/stephen80/article/details/83294250
本文探讨了JMX（Java Management Extension）在系统管理中的基础作用及其广泛应用，并介绍了OSGi在Crawler架构中使用的可能性。通过研究两个项目——SMILA与Aperture，我们进一步了解了OSGi在此类架构中的潜力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1． JMX ，java management extension

基本认为可以作为 的可管理部分 的基础架构



a. sun 的缺省实现，基本可以满足需要

b. jmx 被广泛认可





2. 学习 osgi 在 crawler 架构上的使用可行性



目前的进展，搜索到 两个相关项目

a. SMILA

http://wiki.eclipse.org/SMILA/Architecture_Overview



b. Aperture
http://aperture.wiki.sourceforge.net/ApertureInOSGi



初步认识：

a. osgi 是个不错的方向。
程序人生必知！知识管理对职业生涯学习成长的关键作用
AI天才研究院
05-08 1394
在Python、Java等主流编程语言年均更新3-5个大版本，微服务、AIGC等技术范式每18个月重构一次的今天，程序员的知识储备面临前所未有的挑战。据Stack Overflow 2023开发者报告显示，68%的开发者认为"技术更新太快"是职业发展的主要障碍。如何避免在海量技术文档（官网API、技术博客、开源项目）中陷入信息迷宫怎样将项目实战中的隐性经验（故障排查、性能优化）转化为可复用的显性知识如何构建适应个人特质的知识体系，支撑从初级工程师到CTO的能力进阶。
sqlmap备忘录
D-R0s1的博客
06-06 832
http://192.168.136.131/sqlmap/mysql/get_int.php?id=1 当给sqlmap这么一个url的时候，它会： 1、判断可注入的参数 2、判断可以用那种SQL注入技术来注入 3、识别出哪种数据库 4、根据用户选择，读取哪些数据 sqlmap支持五种不同的注入模式： 1、基于布尔的盲注，即可以根据返回页面判断条件真假的注入。 2、基于时间的盲注，即不能根据页面...
SVN 提示中文备忘（转载）
javakaven的专栏
02-07 334
[size=x-large][size=x-large][/size][size=medium]# # Simplified Chinese translation for subversion package # This file is distributed under the same license as the subversion package. # # Updat...
scrapy常用工具备忘
weixin_33842304的博客
03-16 415
scrapy常用的命令分为全局和项目两种命令，全局命令就是不需要依靠scrapy项目，可以在全局环境下运行，而项目命令需要在scrapy项目里才能运行。一、全局命令##使用scrapy -h可以看到常用的全局命令 [root@aliyun ~]# scrapy -h Scrapy 1.5.0 - no active project Usage: scrapy <command> ...
Python备忘
weixin_33969116的博客
06-23 69
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
某网站破解备忘
weixin_33901926的博客
12-06 601
某网站采用了多种反破解手段，特此开贴记录分析破解过程。 工具和参考 awesome-java-crawler - 我收集的爬虫相关工具和资料 java-curl - 本人写的java HTTP库，可用来替换chrome网络后端，更方便控制底层行为，如缓存、代理、监控、修改请求和应答等 cdp4j - java版的Chrome De...
爬虫学习备忘
jysunruihong的专栏
11-24 638
1，爬虫分类 开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？上面说的爬虫，基本可以分3类：   （1）分布式爬虫：Nutch 现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch，Nutch是为搜索引擎设计的爬虫   （2）JAVA爬虫：Crawler4j、We
linux 备忘命令
fly god
07-07 352
ps -ef|grep start ps -ef|grep apache-tomcat-7.0.61 1.杀进程 kill -9 XXXX 2.备份 cp SBC.war SBC.war.bak 3.删除 rm SBC.war 4. 上传文件  5.开启tomcat    bin/startup.sh 6.看日志 logs     tail -f catalina.out
SVN 提示中文备忘
zhouzhiwengang的专栏
07-04 1154
#  # Simplified Chinese translation for subversion package  # This file is distributed under the same license as the subversion package.  #  # Update to new pot:  #    msgmerge --update zh_CN.po
【原创】activitynet备忘
youzhizhe2014的博客
05-11 514
activitinet数据集下载备忘 1. 从activitynet官网下载jason文件 2. 安装python3.6虚拟环境 conda create python36 python=3.6 3. 下载activitynet在github的项目 git clone https://github.com/activitynet/ActivityNet.git 4. 进入Crawler文件夹 cd 项目保存路径/ActivityNet/Crawler/ 5. 将activity_net.v1-3.m
掌握AWS Glue ETL服务的备忘单指南
- AWS Glue服务的核心概念和组件，例如作业（Job）、触发器（Trigger）、数据目录（Data Catalog）和爬虫（Crawler）。 - AWS Glue的编程接口，包括用于定义ETL作业的Glue Python Shell（这是一种无服务器Python交互...
AtCoderChecker
06-22
在初始阶段，你可以在master之外的每个分支上工作，将它与master合并，然后推送它。当它变得稳定时，移到 github-flow。 关于每个文件夹 根目录下的每个文件夹都有以下作用。 develop ：开发人员目录。存储初始化...
基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0
08-13
内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。 使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。
LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用
最新发布
08-13
将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。 适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。 其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。
Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar
08-13
Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar
Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验
08-13
基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
无线通信领域OFDM系统PAPR降低算法(MATLAB仿真)的研究与实现 PAPR
08-13
正交频分复用（OFDM）系统中存在的峰值平均功率比（PAPR）问题及其对无线通信的影响。文中重点讨论了三种降低PAPR的算法——部分传输序列（PTS）、选择映射（SLM）和C变换，并通过MATLAB仿真验证了它们的效果。仿真结果显示，PTS算法复杂度低但可能引入误码率；SLM算法能显著降低PAPR但需要额外开销；C变换算法性能良好，但参数需根据实际情况调整。最终，作者通过对不同算法的CCDF（互补累积分布函数）分析，证明了这三种算法的有效性。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术人员，尤其是对OFDM系统和PAPR问题感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解OFDM系统中PAPR问题并寻找有效解决方案的专业人士。目标是在实际项目中选择最合适的PAPR降低算法，以提升系统的性能和可靠性。 阅读建议：读者可以通过阅读本文详细了解三种PAPR降低算法的工作原理和优缺点，并结合MATLAB仿真实验进一步掌握其实现方法。同时，建议读者关注不同算法的具体应用场景和参数设置，以便更好地应用于实际工作中。
MATLAB实现冷热电气多能互补微能源网的碳排放与经济成本最优调度模型 - 多目标优化 经典版
08-13
内容概要：本文探讨了综合能源系统中冷热电气多能互补微能源网的优化调度方法，特别是考虑碳排放和经济成本最优的调度模型。文章详细介绍了风电、光伏、P2G（Power-to-Gas）、燃气轮机等多能耦合元件的运行特性模型及其MATLAB实现。同时，建立了电、热、冷、气多能稳态能流模型，并通过MATLAB优化工具箱解决了多目标优化问题，确保能源系统的高效运行。 适合人群：对综合能源系统、MATLAB编程、优化调度感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要优化能源系统调度的研究机构和企业，旨在降低碳排放并提高经济效益。具体应用场景包括但不限于分布式能源管理、智能电网建设等。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和应用所介绍的方法。此外，文章强调了多能耦合元件和能流模型的重要性，为后续研究提供了坚实的基础。
掌握crawler4j源码及实例应用
通过对crawler4j源码的分析，开发者可以深入理解爬虫的工作原理，包括如何初始化爬虫、如何管理多个线程以及如何处理网页的下载和解析等。此外，源码还包含了一些高级特性，例如如何处理robots.txt规则、如何使用...
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