神马搜索借助uc的优势，可直接在地址输入框中输入关键词就可以搜索了，免去了输网址的麻烦(这个在国外有点long duan的嫌疑).如果你的网站被bd等se收录了以后一般也是会被神马搜索收录的，查询方法也是用site:***.com。那么我们做好神马搜索优化呢？ 既然神马搜索支持site指令，根据genfeng是思路，那它是不是也有站长工具平台呢？答案是有的，只不过得到这个结果稍微有点迂回。起初在网上搜索了相关问题都没找到，后面想想神马搜索是在uc上的，那在uc官网应该有一些提示。在uc社区的神马搜索
全网采集工具（msray）-百度搜索引擎进行全网采集Msray-plus，是一款采用GO语言开发的企业级综合性爬虫/采集软件。支持：搜索引擎结果采集、域名采集、URL采集、网址采集、全网域名采集、CMS采集、联系信息采集支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手!1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取
URL采集器-关键词采集 Msray-plus，是一款采用GO语言开发的企业级综合性爬虫/采集软件。 关键词：搜索引擎结果采集、域名采集、URL采集、网址采集、全网域名采集、CMS采集、联系信息采集 支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手! 1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理； 2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并
创新思维，对于任何工作岗位而言，都是一个积极的因素，它可以有效的节省大量资源的浪费，从而提升工作效率，这一点，我们认为对于SEO人员，同样的重要。
首先这里只谈软件。这个话题分成三部分，我们将分三篇文章来讨论，读完之后你可以知道： 1）什么叫技术驱动； 2）什么叫数据公司； 3）为什么要做一家技术驱动的数据公司。 什么叫技术驱动？ 先看看什么不是。 技术驱动的公司最重要的是技术吗？ 不是。一家公司最重要的永远是她的产品和客户。而连接这两者的是问题（也就是你们爱聊的“痛点”）。一个客户有问题需要解决，一个产品过来解决这个问题。而这个过程就产生了市场。 虽然选对问题很关键，但所有人包括你的邻居隔壁老王都看得到，并没有壁垒，所以在做完选择之后，问题本身就
在UC浏览器十周年庆典时，俞永福并没与花过多时间去谈过去所取得的成就，而是将时间分配到了移动搜索引擎 “神马”的发布上。一年半前360从浏览器切入搜索市场，短时间内便凭借渠道能力获取到10%的市场份额
伴随着各类APP应用的崛起，移动搜索使用频率正在降低，移动入口的作用地位也正在弱化。不过，移动搜索领域依旧不乏激烈的竞争，虽然没有浓厚的火药味，实际上暗中的较量谁也没有示弱。从各家近期表现来看，百度移动端流量首次超越PC端，其月活用户数量及变现能力引发关注；360集中更多的资源加强移动搜索的产品研发和市场份额的拓展，并在近期上线了“摸字版”功能；而神马搜索则通过与新浪微博进行深度合作，打通了自媒体内容搜索。 综合来看，三者在移动搜索领域都拥有各自竞争优势，百度无疑代表了移动商业化方向，神马背靠UC浏览器获
百度和神马不顾“重要节假日休战”的互联网潜规则，悍然向彼此发起了进攻，百神大战正式开打。这并非是外界所解读的“口水战”，由于关系到彼此切身利益，双方在产品、技术、法务甚至PR等方面都动起了真格。这距离UC发布神马搜索刚刚3天，而在发布会上已经有不少征兆指向这一场迟早会发生的战争。 俞永福“先君子” 28日UC发布神马搜索之时，俞永福的态度很明显，避免与百度直接交锋。他用不少篇幅来向百度这一最大的PC中文搜索引擎“致敬”，UC有几个表现颇耐人寻味。 当记者问UC对百度是否是先君子后小人？俞永福的回答是，UC不
6月3日，360移动搜索App推出，移动搜索再增变数。而最早的移动搜索搅局者神马也已满月。一个月前，UC神马曾野心勃勃，想要凭借阿里这个强大后盾改写移动搜索市场的格局。如今神马搜索的进展如何？随着加入战局的后来者越来越多，尤其是与其思路相近的360推出搜索APP之后，神马能凭借什么来应对老二之争中的新对手？ 产品：维持原样，未快速出新 神马与360都是从浏览器导入搜索引擎，与360搜索初期战法不同的是，其并没有在短时间内快速推出更多的垂直搜索频道。目前神马搜索依然是原来那三个频道：小说、视频和导航。由于导
一、不要使用section作为div的替代品 人们在标签使用中最常见到的错误之一就是随意将HTML5的等价于——具体地说，就是直接用作替代品(用于样式)。在XHTML或者HTML4中，我们常看到这样的代码： My super duper page 05搜狗移动搜索要成功还得靠自己神马和搜狗终于彻底拉开了移动搜索大战的序幕。搜狗日前更换新的LOGO，同时发布了移动搜索App正式进军移动搜索。这是搜狗的常规动作，并非王小川在发布会上宣称的“神秘产品”。一位接近UC人士则告诉笔者，现在轮到搜狗接棒了，言外之意，是神马、搜狗和360就像接力跑一样轮番挑战百度，这位久经沙场的搜索长跑健将。 搜狗新思路：靠腾讯 神马搜索在移动端复制360之路，依靠浏览器渠道，阿里资源作为补充。 搜狗移动搜索则完全不同，因为搜狗手机浏览器份额远不及UC以及手Q浏览器，且目前搜狗移动流量已有70%来自手机QQ浏览06Python工具分析风险数据小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使09神马如何跳出搜索框“跟360在PC端挑战百度是一个路子”，一位接近UC神马团队的人士这样总结正在发生的百度、神马移动搜索大战。尽管没有3B大战开端时那么多口水，但神马搜索从浏览器切入到移动搜索，还是再所难免地走上了360搜索类似的路子。 遭遇市场天花板 360推出搜索之后，用浏览器的渠道能力拿到了10%的市场份额，其中，用户主动搜索比例几乎为0。也就是说360搜索的用户大都来自浏览器，而不是用户输入360网址或者点击360书签进行搜索。要用户主动搜索则需形成品牌让用户记住网址、收藏或者设置首页才行。 过去的07移动搜索定局，微信搜索能否靠“找服务”突围？近日，微信新版本的内测界面流出，已支持朋友圈搜索和附近商户搜索。越来越多迹象表明，微信正在加强搜索功能。在取代聊天工具、移动浏览器、新闻阅读客户端等诸多功能之后，微信还是忍不住进入“搜索”这个非常核心的互联网基础设施。 2014年搜索定局，老二之争激烈 先来看看移动搜索的格局趋势。2014年说是移动搜索最受关注的一年，BAT三大巨头均已入场：百度早已多重卡位自不必说；阿里收购UC之后推出神马搜索专注移动搜索；腾讯参股的新搜狗则推出了独立App，并以微信内容搜索为主打功能；PC搜索的老二360也开启了移动化之08自从有了小鸭鸭，妈妈再也不用担心我的编程了写在前面： 从题目就可以看出，这是一篇软文，但是软文的主角DuckDuckGo还是很有意思的。要知道做一款足以挑战Google的搜索引擎，本身就是很酷的一件事情。当无数创业者死在了巨头山寨的威力面08综合搜索的困境前几天看了品玩上一篇关于阿里旗下神马搜索新发布的蓝光模式的分析文章，所谓蓝光模式主要有3大特征： 1、高颜值，交互App化。即搜索某个query如“nba"，搜索结果不再是单调的文本链接形式，实际结果页面会很炫，同时会运用各种技术提取出各种有用的信息如赛程、即时比分等信息，看起来像是一个本地App的NBA专题页面。 本质上是搜索结果展现形式的变化，这是目前各搜索厂商的共识。百度的框计算、360好搜的onebox，以及各种形式的富摘要结果都是这种思路，实际效果相当不错。 2、搜索结果的个性化。神马搜索号称07终于有人把搜索引擎讲明白了全世界每年产生1EB到2EB (1EB≈1018B)信息，相当于地球上每个人每年大概产生250MB信息。其中，纸质信息仅占所有信息的0.03%。静态网页有上百亿，动态及隐藏网页至少是静态网页的500倍。Tom Landauer认为人的大脑只能存储约200MB信息，一生只能接触约6GB信息。02未来的搜索大战：生态能力成为胜负手提到搜索，很多人第一时间想到的就是百度、搜狗、360。实际上，在整个移动时代，煊赫一时的后起之秀还有一个神马搜索，但后来随着UC流量的下滑，较为依靠UC流量的神马也风光不再逐渐走向没落。03ElasticSearch 查询的秘密https://neway6655.github.io/elasticsearch/2015/09/11/elasticsearch-study-notes.html02美团餐饮娱乐知识图谱——美团大脑揭秘大家好，我是本公众号的主持人，美团技术团队的程序员鼓励师美美。今天是感恩节，我们特别感谢读者朋友们的一路相伴，感恩有你。文末还有我们的感恩福利呦，欢迎领取～02各大搜索引擎站长平台（seo小知识）百度查找占比67.09%，神马查找占比6.84%，搜狗查找占比18.75%，其他查找占比2.08%，谷歌查找占比2.57%，必应查找占比2.6%站长渠道是查找引擎官方提供的的辅助网站优化办理的官方工具，也是各大查找引擎针对网站推出的的一些优化方向和算法整改的交流渠道，基本上从事网站优化离不开站长渠道。 目前来说一共有七大搜索引擎，也就有七大站长平台。01美团餐饮娱乐知识图谱——美团大脑揭秘“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。01【数据说第十三期】数据驱动业务增长的底层逻辑前面梳理交流了如何通过分析“新增”、“活跃”、“留存”等数据，本季主要深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求，全面视角的分析产品的用户行为数据，展现驱动业务实现增长的经验、案例以及方法论。03重温数据结构系列随笔：数据结构的基本概念现在项目已经踏上正轨，有不少时间可以用来学习，昨晚发现柜子里那本大学时候啃过无数遍的（数据结构 C语言版），那真的无限感叹啊，初恋女友啊，大学回忆啊都涌上心头。 最可怜的是发现好多概念理论已经陌生或者04typecho 神马自动推送插件在你的网站根目录/usr/plugins/ 目录下新建 smLinkSubmit.php文件 并把上面的代码填进去保存 然后到网站后台->插件列表->启用 smLinkSubmit 并填写网站域名 神马站长平台密钥 神马站长平台账号后保存即可01抖音、快手、小红书、B站等广告投放平台的特点、用户特征当前广告投放市场已经基本结束了野蛮生长的状态，进入了成熟稳定的流量生态发力期。随着掌握流量入口的BAT，以及近年来新兴的抖音、快手、小红书、B站等媒体崛起，流量不仅被分流到各个不同圈层和平台，还由此诞生了特征鲜明的平台属性，每个平台的规则和用户标签都不一样。05涨姿势 | 哈佛大学原创的开源软体机器人套件神马是软体机器人？ 软体机器人是一个新兴机器人学领域。它是由生物学得到启发，利用柔性、可延展材料制成的结构结合而成的机器人。许多动植物都有柔性、弹性的身体结构，以适应它们所处的环境。这些天然生物系统启发我们在软体机器人方面的发展，以此精心设计的零件几何结构使我们能够对复杂动作进行“预编程”处理——即利用了柔性弹性材料本身特性。比起传统刚性机器人来说，柔性材料制成的机械结构，搭配上智能处理使设计者们能简化处理更多复杂的机构和软件控制。而软体机器人天生的适应性是它们在多个领域任务和环境中能发挥所长。比较典型的用011谈一谈|旅游信息资源交换系统设计规范解读报告（二）交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。03大数据可能“说谎” 非结构化数据将呈现更丰富的世界被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山02数据驱动业务增长的底层逻辑2.0漫漫人生路，向左，向右，方向心已确定，只是等车来，不管前行有多难，只要怀揣梦想，终能到达心所想的目的地。数据之路，与你同行！——数据说·梦想季00NumPy 高级教程——结构化数组在 NumPy 中，结构化数组允许我们创建具有复杂数据类型的数组，类似于表格或数据库中的行。这对于处理异质数据集非常有用。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的结构化数组，并通过实例演示如何创建、访问和操作结构化数组。01大话测试数据（二）：概念测试数据的获取在大话测试数据（一）文章中，我提到，获取数据的第一步是获取概念上数据。这一步看起来简单，其实不是那么容易。获取概念数据和获取需求的过程是交织在一起的，事实上，它们其实是一个事儿，因为数据是需求中最重要的组成部分。 需求工程是个大话题，目前有很多种流派和实践方式来来搞定需求，但它们的思想都比较一致，那就是：不断的由粗到精的迭代（如下图）。关于需求这里不再展开，如果大家有兴趣的话，推荐两本我觉得还不错的书：德国人写的《需求工程，基础原理和技术》和国人写的《软件需求最佳实践》，大家读后结合工作实践会很有收获。03三种常用的结构化数据工具结构化数据工具，协助产生结构化数据标记辅助的工具，我们已经知道选择那种结构化数据标记，现在将介绍几种结构化数据工具，帮助创建和测试结构化数据标记。01向量数据库101-非结构化数据入门本博客主要是基于文本的非结构化数据概述。我知道，这听起来不是一个很性感的话题，但在你按下浏览器标签上的 x 按钮之前，先听我们说完。01移动搜索市场爆发，一场左手倒右手的零和游戏？来看看关于移动搜索的另一种声音。 在移动互联时代，各大互联网巨头一边要固守PC搜索市场，一边又不惜加大投入力度向移动搜索市场导流，“得移动互联者”最后真的能否得天下？ 随着智能手机的广泛普及，每一个人手中几乎都拥有一部智能手机，甚至两部、三部或者更多。正是因为摆脱了传统PC搜索空间的限制，随时随地搜索的便捷性孕育出新的庞大市场需求。如今，使用手机搜索用户规模正以前所未有的态势快速增长。 根据CNNIC日前最新发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》 报告显示，截至2014年6月，中国手机搜索用户数达405非结构化数据治理方案随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。01干货！非结构化数据分析的10个步骤本文介绍了非结构化数据分析的10个步骤，包括确定数据源、管理非结构化数据搜索工具、消除无用数据、存储数据准备、保存所有数据直到被存储、检索有用的信息、本体评估、记录统计、分析数据和创建统计信息。这些步骤可以帮助小型企业更好地管理非结构化数据，以便为其业务提供更好的数据支持。00结构化、半结构化和非结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：04【数据蒋堂】非结构化数据分析是忽悠？本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、....；每类数07分布式搜索引擎面试题（一）Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。01软考高级：数据库、数据仓库和数据湖概念和例题数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：00大数据技术为何诞生，它究竟解决了哪些问题？大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。03结构化数据不应该被人工智能忘之脑后 ！在处理非结构化数据的问题上，人工智能和深度学习方法一直都表现出众且广为人知，无论是在自然语言处理、知识库自动构建，还是图像视频的识别和生成应用中，都有很多成熟案例。02是时候重视非结构化数据分析了 走出两大经典误区！非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的09总结非结构化数据分析「十步走」作者 | Kimberly Powell 翻译 | Nora 注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。 如今，010数据分析那些事（菜鸟入门必看）经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在05美国数据科学家：重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取05百度站长推出 WordPress 结构化数据插件，可以自动推送Sitemap，优化内容收录结构化数据工具是百度引入优质结构化数据的入口，现在互联网中的资源类型越来越多，内容越来越丰富，为了给用户展示更丰富的搜索结果，同时给予网站内容更合适的展现，提高搜索结果的点击率，百度站长推出了结构化数据工具，同时为了方便 WordPress 博客用户使用，百度站长也推出了相应的 WordPress 结构化数据插件。03基于自然语言处理技术的智能电子病历系统智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录，更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。03快速学习Lucene-什么是全文检索结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件02
神马和搜狗终于彻底拉开了移动搜索大战的序幕。搜狗日前更换新的LOGO，同时发布了移动搜索App正式进军移动搜索。这是搜狗的常规动作，并非王小川在发布会上宣称的“神秘产品”。一位接近UC人士则告诉笔者，现在轮到搜狗接棒了，言外之意，是神马、搜狗和360就像接力跑一样轮番挑战百度，这位久经沙场的搜索长跑健将。 搜狗新思路：靠腾讯 神马搜索在移动端复制360之路，依靠浏览器渠道，阿里资源作为补充。 搜狗移动搜索则完全不同，因为搜狗手机浏览器份额远不及UC以及手Q浏览器，且目前搜狗移动流量已有70%来自手机QQ浏览
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使
“跟360在PC端挑战百度是一个路子”，一位接近UC神马团队的人士这样总结正在发生的百度、神马移动搜索大战。尽管没有3B大战开端时那么多口水，但神马搜索从浏览器切入到移动搜索，还是再所难免地走上了360搜索类似的路子。 遭遇市场天花板 360推出搜索之后，用浏览器的渠道能力拿到了10%的市场份额，其中，用户主动搜索比例几乎为0。也就是说360搜索的用户大都来自浏览器，而不是用户输入360网址或者点击360书签进行搜索。要用户主动搜索则需形成品牌让用户记住网址、收藏或者设置首页才行。 过去的
近日，微信新版本的内测界面流出，已支持朋友圈搜索和附近商户搜索。越来越多迹象表明，微信正在加强搜索功能。在取代聊天工具、移动浏览器、新闻阅读客户端等诸多功能之后，微信还是忍不住进入“搜索”这个非常核心的互联网基础设施。 2014年搜索定局，老二之争激烈 先来看看移动搜索的格局趋势。2014年说是移动搜索最受关注的一年，BAT三大巨头均已入场：百度早已多重卡位自不必说；阿里收购UC之后推出神马搜索专注移动搜索；腾讯参股的新搜狗则推出了独立App，并以微信内容搜索为主打功能；PC搜索的老二360也开启了移动化之
写在前面： 从题目就可以看出，这是一篇软文，但是软文的主角DuckDuckGo还是很有意思的。要知道做一款足以挑战Google的搜索引擎，本身就是很酷的一件事情。当无数创业者死在了巨头山寨的威力面
前几天看了品玩上一篇关于阿里旗下神马搜索新发布的蓝光模式的分析文章，所谓蓝光模式主要有3大特征： 1、高颜值，交互App化。即搜索某个query如“nba"，搜索结果不再是单调的文本链接形式，实际结果页面会很炫，同时会运用各种技术提取出各种有用的信息如赛程、即时比分等信息，看起来像是一个本地App的NBA专题页面。 本质上是搜索结果展现形式的变化，这是目前各搜索厂商的共识。百度的框计算、360好搜的onebox，以及各种形式的富摘要结果都是这种思路，实际效果相当不错。 2、搜索结果的个性化。神马搜索号称
全世界每年产生1EB到2EB (1EB≈1018B)信息，相当于地球上每个人每年大概产生250MB信息。其中，纸质信息仅占所有信息的0.03%。静态网页有上百亿，动态及隐藏网页至少是静态网页的500倍。Tom Landauer认为人的大脑只能存储约200MB信息，一生只能接触约6GB信息。
提到搜索，很多人第一时间想到的就是百度、搜狗、360。实际上，在整个移动时代，煊赫一时的后起之秀还有一个神马搜索，但后来随着UC流量的下滑，较为依靠UC流量的神马也风光不再逐渐走向没落。
https://neway6655.github.io/elasticsearch/2015/09/11/elasticsearch-study-notes.html
大家好，我是本公众号的主持人，美团技术团队的程序员鼓励师美美。今天是感恩节，我们特别感谢读者朋友们的一路相伴，感恩有你。文末还有我们的感恩福利呦，欢迎领取～
百度查找占比67.09%，神马查找占比6.84%，搜狗查找占比18.75%，其他查找占比2.08%，谷歌查找占比2.57%，必应查找占比2.6%站长渠道是查找引擎官方提供的的辅助网站优化办理的官方工具，也是各大查找引擎针对网站推出的的一些优化方向和算法整改的交流渠道，基本上从事网站优化离不开站长渠道。 目前来说一共有七大搜索引擎，也就有七大站长平台。
“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。
前面梳理交流了如何通过分析“新增”、“活跃”、“留存”等数据，本季主要深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求，全面视角的分析产品的用户行为数据，展现驱动业务实现增长的经验、案例以及方法论。
现在项目已经踏上正轨，有不少时间可以用来学习，昨晚发现柜子里那本大学时候啃过无数遍的（数据结构 C语言版），那真的无限感叹啊，初恋女友啊，大学回忆啊都涌上心头。 最可怜的是发现好多概念理论已经陌生或者
在你的网站根目录/usr/plugins/ 目录下新建 smLinkSubmit.php文件 并把上面的代码填进去保存 然后到网站后台->插件列表->启用 smLinkSubmit 并填写网站域名 神马站长平台密钥 神马站长平台账号后保存即可
当前广告投放市场已经基本结束了野蛮生长的状态，进入了成熟稳定的流量生态发力期。随着掌握流量入口的BAT，以及近年来新兴的抖音、快手、小红书、B站等媒体崛起，流量不仅被分流到各个不同圈层和平台，还由此诞生了特征鲜明的平台属性，每个平台的规则和用户标签都不一样。
神马是软体机器人？ 软体机器人是一个新兴机器人学领域。它是由生物学得到启发，利用柔性、可延展材料制成的结构结合而成的机器人。许多动植物都有柔性、弹性的身体结构，以适应它们所处的环境。这些天然生物系统启发我们在软体机器人方面的发展，以此精心设计的零件几何结构使我们能够对复杂动作进行“预编程”处理——即利用了柔性弹性材料本身特性。比起传统刚性机器人来说，柔性材料制成的机械结构，搭配上智能处理使设计者们能简化处理更多复杂的机构和软件控制。而软体机器人天生的适应性是它们在多个领域任务和环境中能发挥所长。比较典型的用
交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。
被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山
漫漫人生路，向左，向右，方向心已确定，只是等车来，不管前行有多难，只要怀揣梦想，终能到达心所想的目的地。数据之路，与你同行！——数据说·梦想季
在 NumPy 中，结构化数组允许我们创建具有复杂数据类型的数组，类似于表格或数据库中的行。这对于处理异质数据集非常有用。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的结构化数组，并通过实例演示如何创建、访问和操作结构化数组。
在大话测试数据（一）文章中，我提到，获取数据的第一步是获取概念上数据。这一步看起来简单，其实不是那么容易。获取概念数据和获取需求的过程是交织在一起的，事实上，它们其实是一个事儿，因为数据是需求中最重要的组成部分。 需求工程是个大话题，目前有很多种流派和实践方式来来搞定需求，但它们的思想都比较一致，那就是：不断的由粗到精的迭代（如下图）。关于需求这里不再展开，如果大家有兴趣的话，推荐两本我觉得还不错的书：德国人写的《需求工程，基础原理和技术》和国人写的《软件需求最佳实践》，大家读后结合工作实践会很有收获。
结构化数据工具，协助产生结构化数据标记辅助的工具，我们已经知道选择那种结构化数据标记，现在将介绍几种结构化数据工具，帮助创建和测试结构化数据标记。
本博客主要是基于文本的非结构化数据概述。我知道，这听起来不是一个很性感的话题，但在你按下浏览器标签上的 x 按钮之前，先听我们说完。
来看看关于移动搜索的另一种声音。 在移动互联时代，各大互联网巨头一边要固守PC搜索市场，一边又不惜加大投入力度向移动搜索市场导流，“得移动互联者”最后真的能否得天下？ 随着智能手机的广泛普及，每一个人手中几乎都拥有一部智能手机，甚至两部、三部或者更多。正是因为摆脱了传统PC搜索空间的限制，随时随地搜索的便捷性孕育出新的庞大市场需求。如今，使用手机搜索用户规模正以前所未有的态势快速增长。 根据CNNIC日前最新发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》 报告显示，截至2014年6月，中国手机搜索用户数达4
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。
本文介绍了非结构化数据分析的10个步骤，包括确定数据源、管理非结构化数据搜索工具、消除无用数据、存储数据准备、保存所有数据直到被存储、检索有用的信息、本体评估、记录统计、分析数据和创建统计信息。这些步骤可以帮助小型企业更好地管理非结构化数据，以便为其业务提供更好的数据支持。
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、....；每类数
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
在处理非结构化数据的问题上，人工智能和深度学习方法一直都表现出众且广为人知，无论是在自然语言处理、知识库自动构建，还是图像视频的识别和生成应用中，都有很多成熟案例。
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
作者 | Kimberly Powell 翻译 | Nora 注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。 如今，
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取
结构化数据工具是百度引入优质结构化数据的入口，现在互联网中的资源类型越来越多，内容越来越丰富，为了给用户展示更丰富的搜索结果，同时给予网站内容更合适的展现，提高搜索结果的点击率，百度站长推出了结构化数据工具，同时为了方便 WordPress 博客用户使用，百度站长也推出了相应的 WordPress 结构化数据插件。
智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录，更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件
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