WEB数据采集系统(DOC)
数据采集与分析实践操作指南
数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析（ANOVA） (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库（如matplotlib、seaborn等） (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库（如D（3）js、ECharts等） (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
互联网数据采集系统的设计与实现
互联网数据采集系统的设计与实现摘要：针对目前互联网上的数据信息涉及网站多、数据量大、数据复杂、数据标准不统一等问题。
通过采用分布式数据库和支撑服务组件等技术，设计建设一套互联网信息采集管理系统，实现对互联网上相关的数据快速采集和生产标准格式数据的目标。
1、概述全球互联网步入泛在普及、深度融合、变革创新、引领转型的新阶段，根据国际数据公司的统计和预测，全球数据存储量将由2015年的10ZB增长到2020年的44ZB，进入万物互联时代数据存储量呈现指数级增长，各类新闻媒体、信息检索、社区论坛、商务金融、学习教育等多样化数据资源已经遍布于互联网的各个角落，互联网已经成为了一个庞大的数据资源池。
因此，无论是政务机构、企事业单位甚至是个人，已经逐渐的将互联网数据资源作为辅助完成项目建设、业务工作、科学研究的重要数据来源之一。
所以，有必要建立一套互联网数据采集系统，解决互联网数据采集问题，丰富中心大数据来源，为政府决策、行业管理以及公众提供更好的信息服务。
2、系统总体设计本系统具体包括互联网信息感知系统，分布式数据库和支撑服务组件。
(1) 互联网信息感知系统互联网信息感知系统包含三个子系统，分别是后台管理子系统、爬虫容器子系统、存储容器子系统。
其中后台管理子系统主要实现数据统计分析、爬虫任务管理、爬虫模板管理、爬虫程序管理、爬虫配置管理、用户管理、角色管理、菜单管理、字典管理等功能。
爬虫容器子系统主要实现爬虫的任务管理，包括创建爬虫任务、启动任务、部署任务、停止任务等功能。
存储容器子系统主要实现了数据分析处理、数据排重处理、数据格式化处理等功能。
(2) 互联网信息感知系统数据库互联网信息感知系统数据库包含两个主要数据库，分别是管理平台数据库、采集数据平台存储数据库。
其中管理平台数据库存储了整个系统正常运行的系统数据的管理平台数据库，包括爬虫任务、爬虫程序、爬虫配置、用户、角色、字典等系统基础数据。
采集数据平台存储了通过互联网相关网站采集获取的数据。
通用数据采集管理平台
通用数据采集管理平台___推出了通用数据采集管理平台，旨在提高数据管理的效率和准确性。
该平台具有以下特点：1.概述大港通用数据采集管理平台是一款集数据采集、处理、管理等功能于一体的软件系统。
该系统可以帮助用户更加高效地进行数据管理，提高数据的准确性和完整性。
2.基础运行环境2.1 功能介绍大港通用数据采集管理平台具有以下功能：1）数据采集：该平台可以对各种数据进行采集，包括文本、图像、音频、视频等多种格式的数据。
2）数据处理：采集到的数据可以进行处理和分析，帮助用户更好地理解数据。
3）数据管理：平台可以对采集到的数据进行分类、存储和管理，方便用户进行检索和使用。
4）数据共享：平台可以实现数据的共享和交流，方便不同部门之间的合作和沟通。
2.2 特性总结大港通用数据采集管理平台具有以下特性：1）易用性：平台的操作简单易懂，用户可以快速上手。
2）扩展性：平台可以根据用户需求进行定制化开发，满足不同用户的需求。
3）安全性：平台采用多层次的安全措施，保证数据的安全性和保密性。
4）稳定性：平台运行稳定，可以长时间运行而不出现故障。
3.数据模型管理平台3.1 功能介绍数据模型管理平台是大港通用数据采集管理平台的一个子系统，主要用于管理数据模型。
该平台可以帮助用户更好地理解和处理数据，提高数据管理的效率和准确性。
3.2 模型管理平台特性数据模型管理平台具有以下特性：1）可视化：平台采用可视化的界面，用户可以直观地了解数据模型的结构和关系。
2）灵活性：平台可以根据用户需求进行定制化开发，满足不同用户的需求。
3）易用性：平台的操作简单易懂，用户可以快速上手。
4）安全性：平台采用多层次的安全措施，保证数据的安全性和保密性。
4.公共数据采集与管理平台4.1 公共数据采集与管理平台功能介绍公共数据采集与管理平台是大港通用数据采集管理平台的一个子系统，主要用于公共数据的采集和管理。
该平台可以帮助用户更好地获取和管理公共数据，提高数据的准确性和完整性。
web数据采集的原理
web数据采集的原理Web数据采集的原理随着互联网的快速发展，网络上的数据量呈现爆炸式增长，这些数据蕴含着各种有价值的信息，被广泛应用于商业、科研、政府等领域。
然而，要从庞杂的网络数据中提取出有用的信息并进行分析，需要进行数据采集。
本文将介绍Web数据采集的原理。
Web数据采集是指通过网络技术获取、提取和存储互联网上的数据，并对数据进行处理和分析的过程。
基于Web数据采集的应用广泛，例如舆情监测、商品价格比较、搜索引擎优化等。
下面将从几个方面介绍Web数据采集的原理。
1. 网络请求Web数据采集的第一步是发送网络请求。
通过使用HTTP或HTTPS协议，向目标网站发送请求，请求网页或API返回数据。
请求可以是GET请求或POST请求，根据具体情况选择合适的请求方式。
请求的URL中需要包含目标网站的地址和参数，以便获得想要的数据。
2. 解析HTML当收到服务器返回的响应后，需要对返回的HTML文档进行解析。
HTML是一种标记语言，用于描述网页的结构和内容。
通过使用解析库，如BeautifulSoup、Jsoup等，可以将HTML文档解析成树状结构，方便后续的数据提取。
3. 数据提取解析HTML后，需要从中提取出所需的数据。
可以通过CSS选择器或XPath表达式来定位和提取特定的元素。
CSS选择器是一种简洁灵活的选择器语法，而XPath是一种用于在XML和HTML文档中进行导航的语言。
通过使用这些工具，可以根据标签、类、ID等属性来定位和提取数据。
4. 数据清洗从HTML中提取出的数据可能存在噪声、冗余或不规范的情况，需要进行数据清洗。
数据清洗包括去除HTML标签、去除空格、去除特殊字符等操作。
清洗后的数据更加规范整洁，有利于后续的数据分析和应用。
5. 数据存储采集到的数据需要进行存储，以便后续的使用和分析。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等。
选择合适的存储方式，可以根据数据的特点、规模和需求来确定。
《基于嵌入式Linux的数据采集系统的设计与实现》
《基于嵌入式Linux的数据采集系统的设计与实现》一、引言随着信息技术的飞速发展，数据采集系统在各个领域的应用越来越广泛。
嵌入式Linux作为一种轻量级、高效率的操作系统，在数据采集系统中得到了广泛应用。
本文将介绍基于嵌入式Linux的数据采集系统的设计与实现，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
二、系统需求分析在系统需求分析阶段，我们首先需要明确数据采集系统的功能需求和性能需求。
功能需求主要包括：能够实时采集各种类型的数据，如温度、湿度、压力等；能够实时传输数据至服务器或本地存储设备；具备数据预处理功能，如滤波、去噪等。
性能需求主要包括：系统应具备高稳定性、低功耗、快速响应等特点。
此外，还需考虑系统的可扩展性和可维护性。
三、系统设计1. 硬件设计硬件设计是数据采集系统的基础。
我们选用一款具有高性能、低功耗特点的嵌入式处理器作为核心部件，同时配备必要的传感器、通信模块等。
传感器负责采集各种类型的数据，通信模块负责将数据传输至服务器或本地存储设备。
此外，还需设计合理的电源模块，以保证系统的稳定性和续航能力。
2. 软件设计软件设计包括操作系统选择、驱动程序开发、应用程序开发等方面。
我们选择嵌入式Linux作为操作系统，具有轻量级、高效率、高稳定性等特点。
驱动程序负责与硬件设备进行通信，实现数据的采集和传输。
应用程序负责实现数据预处理、存储、传输等功能。
四、系统实现1. 驱动程序开发驱动程序是连接硬件和软件的桥梁，我们根据硬件设备的接口和协议，编写相应的驱动程序，实现数据的实时采集和传输。
2. 应用程序开发应用程序负责实现数据预处理、存储、传输等功能。
我们采用C/C++语言进行开发，利用Linux系统的多线程、多进程等特性，实现系统的并发处理能力。
同时，我们利用数据库技术实现数据的存储和管理，方便后续的数据分析和处理。
3. 系统集成与测试在系统集成与测试阶段，我们将硬件和软件进行集成，进行系统测试和性能评估。
数据采集系统实例
实例三：工业自动化数据采集系统
总结词
生产过程监控、设备维护预警、生产数 据分析
VS
详细描述
工业自动化数据采集系统通过各种传感器 和通讯协议，实时收集生产线上各种设备 的运行状态、工艺参数和产量等信息。系 统对收集到的数据进行处理和分析，提供 生产过程监控、设备维护预警和生产数据 分析等功能。这些功能有助于提高生产效 率、减少故障停机时间并优化产品质量。
数据采集系统还需要遵循相关的法律法规和伦理规范，确保数据的合法性和合规性。
高并发数据采集与处理
总结词
随着数据量的不断增加，高并发数据采集与 处理成为数据采集系统面临的重要挑战。
详细描述
为了应对高并发数据采集与处理的挑战，数 据采集系统需要采用分布式架构和负载均衡 技术，以提高系统的可扩展性和处理能力。 同时，还需要优化数据存储和计算性能，提 高数据处理的效率和质量。此外，数据采集 系统还需要具备实时数据处理的能力，以满 足业务对数据处理速度的需求。
03
数据采集系统的技术挑 战与解决方案
数据安全性与隐私保护
总结词
数据安全性与隐私保护是数据采集系统面临的重要挑战，需要采取有效的技术措施来确 保数据的安全和隐私。
详细描述
数据采集系统需要采取一系列的安全措施来保护数据的安全性和隐私。这包括对数据进 行加密、访问控制、审计跟踪等，以确保数据不被未经授权的人员访问和使用。同时，
恢复数据的传输和处理。
04
数据采集系统的未来发 展趋势
人工智能与数据采集系统的融合
要点一
总结词
要点二
详细描述
随着人工智能技术的不断发展，数据采集系统将更加智能 化，能够自动识别、分类和整理数据，提高数据质量和处 理效率。
基于Web的可定制数据采集系统的设计与实现
《 农业网络信息》ｏ７ ２ ０ 年第 ５ 期
研 究 与开 发
基 于 Ｗｅ ｂ的可定 制数 据采集 系统 的
设 计 与 实现
努 尔甫拉 提 周 南 ， 小彬 ， 邱
（＿ １ 中国农 业大 学 信 息与 电气 工程学 院 ， 京 １ ０ ８ ；． 北 ０ ０ ３ ２ 中国农业 大学 网络 中心 ， 北京 １０ ８ ） ００ ３
使 用 ， 直 是 软 件 开 发 者 和 研 究 者 所 追 寻 的 目标 ， 一 它不 但 可 以节 省 劳 动 ， 且 有 利 于 保 证 质 量 、 短 工 期 、 而 缩 减
２ Ｃ Ａ Ｄ Ｓ的需 求分 析 与设计
在信息 化程度还 不能 满足所 有需求 的情况 下 ， 机 构的决策者所需要 的数据仍然需 要通过下属 的各部 门 进行 人工上报 ，而这些数据 的形式和 内容组 成在不 同 时期有 可能是不 同的 ， 这就是所谓需求 的不确定性 。本 文介 绍的数据采集系统 ，就是通 过对不 同时期 的不 同
Ａｂｓｒ ｃ ：ｎ ｏｄｅ ｏ ａ ａ ｔｔ ｒ ｑ ｅ ｔｃ ａ ｇ ｓｏ ｅ ｕ ｅ＇ ｅ ｅｔ ｄ ｒｄｕ ｅ ｔ ｅ ｄｆｉｕｔ ｏｔ ｒ ｙ ｔｍ ａｎｅ ａ ｃ ， ｔ ａ ｔＩ ｒ ｒｔ ｄ ｐ ｈｅ ｆｅ ｕ ｎ ｈ ｎ ｅ ｔ ｓ ｒｓ ｒｑ ｓｓａ ｅ ｃ ｉ ｃ ｌｙ ｏ ｓ ｆ ｆ ｈ ｕ ｎ ｈ ｆ ｗａｅ ｓ ｓｅ ｍ ｉ ｔｎ ｅ ｎ
Ａ ｑ ｉｔ ｎＳ ｓ ｍ， 称 为 Ｃ Ａ ） 发 方 案 。 ｃｕｓｉ ｙｔ 简 ｉｏ ｅ Ｄ Ｓ开
展， 需求变化是不 可避免 的。 需求变化 中的很大一部分 是类似但又十分琐碎 ， 而 ， 然 软件的开发人员 的流动性 很大 ， 加上开发文档 的缺乏 ， 导致 这种需求变化 很难得 到快速的满足［ １ １ 。在实际工程 中 ， 求不断 的变 化给软 需 件开发 、 实施和维护带来 了冲击并 引发 了一系列 问题 ， 看似 简单 的系统在开 发过程 中为 了适 应需求 的变化 ， 而变得越来越“ 复杂 ” 。 为 了使 软件尽 量地适应 将要发 生 的需 求变 化 ， 人 们提 出了多种解决方案 ，主要 的思路是将不变 的通用 的东西抽象出来 ，以达到将有 限的精力集 中在业 务具 体 变化 和特点上。在软件开发 中对好 的成果进行重 复
数据采集系统模块
数据采集模块划分：
用户模块
1，包含用户注册、登录、修改密码、退出系统等功能
2，包含任务操控功能
3，包含采集数据可视化功能
4，包含数据导出功能
管理员模块
1，包含对用户的管理，可批量添加用户。
2，包含对数据采集模板的管理
3，包含对数据采集任务的管理
4，包含数据导出功能
数据采集模板模块
1，采集模板是针对开放性网站进行定制化，提高采集效率。
2，采集模板内置灵活的关键字搜索，准确采集目的数据。
数据采集任务模块
1、采集任务基于模板
2、采集任务属于用户
3、采集任务可被用户管理、管理员管理
4、采集任务与用户模块低耦合（用户一旦启动采集任务，用户退出登录不影响数据采集）
5、重复采集任务，数据自动更新去重。
数据采集引擎模块
1，给用户提供数据采集任务的控制，包含：
任务启动，
任务挂起，
任务恢复执行，
任务终止。
2，包含开源IP代理池
3，包含爬虫池
4，包含日志记录
大数据存储模块
1，后台采用MongoDB针对大数据存储提供安全方案
2，可分布式存储
数据采集可视化模块
1，数据采集过程可视化，图像坐标轴显示实时的采集时间，以及采集流量。
2，数据采集结果可视化，web端可浏览数据采集结果。
可列表总览、JSON格式详细查看。
3，数据采集过程，后台采集任务的信息，实时日志化显示。
数据导出模块
1，自定义数据导出格式，Execl/xlsx格式、JSON格式、CSV格式。
2，自定义导出文件名。
Web数据采集的基本结构及工作流程(PPT最新)
Web数据采集的工作流程
❖ 5、数据存储 用三种方式的数据库进行存储结构化数据，如图。
Web数据采集器的操作流程
在具体实践中，我们选取一款“火车头”采集器进行Web数据 采集，操作的流程可以简化为四步：
1、采集地址设置 2、采集内容设置 3、采集数据处理 4、采集数据保存
Web数据采集的概念
Web数据采集的意义
在于，可以将互联网上的无联系的非结构化数据变成有联系的 结构化数据，便于后续的数据分析和处理。互联网是一个海量的 和迅速发展的信息资源，大多数信息都是以无结构的文本形式存 在，使得查询信息变得非常困难，而通过Web数据采集就可以将 这些杂乱无章的非结构化数据变成有序的结构化数据。
Web数据采集的工作流程
❖ 数据采集工作流程图：
Web数据采集的工作流程
❖ 1、读取URL： 从URL队列中读取URL，形成需要采集的URL列表 2、网页下载 此处包括： （1） 下adoop分布式存储。
Web数据采集的工作流程
❖ 3、数据解析： 根据采集规则进行数据解析，把非结构数据转换为结构化数据。
商务数据分析与应用专业教学资源库
数据采集与处理
Web数据采集的基本结构及工作流程
数据采集与处理教学团队
目录
CONTENTS
01
Web数据采集的概念
02
Web数据采集的结构
03
Web数据采集的工作流程
03
Web数据采集器的操作流程
Web数据采集的概念
Web数据采集的概念 Web数据采集就是从指定网站抓取所需的非结构化信 息数据，分析处理后并存储为统一格式的本地数据文件 ，或者直接存入本地数据库中。
数据采集系统 Keysight DAQ970A DAQ973A 用户指南说明书
数据采集系统DAQ970A/DAQ973A此手册提供 Keysight DAQ970A/DAQ973A 数据采集系统的操作说明。
最新版本请始终参考英文版。
用户指南声明6版权声明6手册文档号6版本6发布者6软件修订版6担保说明7技术许可7限制性权限声明7废弃电子电气设备(WEEE)7符合性声明8安全和法规信息9安全注意事项9安全符号和法规标记10韩国A类EMC声明11产品法规及合规性12环境条件121仪器简介13仪器概览14前面板概览15仪器信号器16后面板概览17插件模块概览18尺寸图19远程接口配置20 Keysight IO Libraries Suite20 GPIB设置(仅限DAQ973A)20 LAN设置21 LAN服务27设置为默认值27 LAN重置27 Web界面28关于IP地址和点号的详细信息28 USB设置29技术连接详细信息30 LAN配置过程31固件更新33联系是德科技34 2快速入门35准备要使用的仪器36模块线路连接和安装37安装模块37卸载模块39连接电源和I/O电缆40打开仪器40开机自检40关闭仪器40使用内置帮助系统41查看帮助主题列表41查看前面板键的帮助信息422Keysight DAQ970A/DAQ973A用户指南查看仪器信息42调整提手43在机架中安装仪器44 Keysight BenchVue数据采集(DAQ)软件46 BenchVue数据采集(DAQ)软件许可46 3特征与功能47系统概述48数据采集系统概述48信号发送和切换52测量输入54多功能模块58控制输出59前面板菜单参考61 [Scan/Start]键63 [Monitor]菜单64数字65条形仪表66趋势图67直方图68 [Home]菜单70数据采集模式70 Strain offset71 Alarm output73帮助主题73 User settings74 [View]菜单77 Scan模式中的[View]菜单77 DMM Digitize或Digitizer模式中的[View]菜单82电源分析90 [View]菜单状态93 [Channel]菜单94多路复用模块：测量值94多路复用模块：开关模式130 DAQM907A-多功能模块133 DAQM909A-4通道24位数字转换器模块141被计算通道146使用外部仪器扫描151为通道添加标签152 [Interval]菜单153 Scan模式中的[Interval]菜单153 DMM Digitize模式中的[Interval]菜单156 Digitizer模式中的[Interval]菜单159 [Math]菜单163 mX+b标定163 %标定164 dBm标定164 dB标定165 [Copy]菜单166从单个通道复制/粘贴到单个通道(一对一)166从单个通道复制/粘贴到多个通道(一对多)167从多个通道复制/粘贴到多个通道(多对多)168 Keysight DAQ970A/DAQ973A用户指南3[Alarm]菜单169配置多路复用模块上的警报限值169配置多功能模块上的警报限值170警报限值指示171 [Utility]菜单173 Self Test173 Autocal173 Calibrate174 Security175 Admin175 [Module]菜单176 Scan List176 Card Reset177 Module Label177 Relay Cycle178 [Save Recall]菜单179 Manage Files179 Save180 Recall181设置为默认值181 Log to USB182 Save to USB185 Web界面187“Control Instrument”页面188“Configure LAN”页面188“Help”页面189模块概述190 DAQM900A20通道FET多路复用模块191 DAQM901A20通道衔铁式多路复用模块193 DAQM902A16通道舌簧式多路复用模块195 DAQM903A20通道制动器/通用开关模块197 DAQM904A4x8双线矩阵开关199 DAQM905A1:4双射频多路复用(50Ω)模块201 DAQM907A多功能模块203 DAQM908A40通道单端多路复用器206 DAQM909A4通道24位数字转换器模块208 4测量教程211系统电缆和连接212电缆规格212接地技术214屏蔽技术215高电平信号和低电平信号的分隔215系统电缆误差源215测量的基本知识219内部DMM219温度测量220直流电压测量228交流电压测量232电流测量238电阻测量240应变仪测量243 4Keysight DAQ970A/DAQ973A用户指南频率和周期测量246电容测量248数字化测量249电平触发251低电平信号的多路复用和切换252单线(单端)多路复用器252双线多路复用器253四线多路复用器253信号发送和多路复用254多路复用和切换中的误差源254制动器和通用开关256矩阵切换259 RF信号多路复用261多功能模块263数字输入263数字输出264使用外部上拉电阻265驱动外部开关265积算器266积算器误差267模拟输出(DAC)267继电器的使用寿命和预防性维护269Keysight DAQ970A/DAQ973A用户指南5声明声明版权声明©是德科技2019-2022根据美国和国际版权法，未经Keysight Technologies事先允许和书面同意，不得以任何形式或通过任何方式(包括电子存储和检索或翻译为其他国家或地区的语言)复制本手册中的任何内容。
Web数据挖掘综述
Web数据挖掘综述摘要：过去几十年里，Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源，因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。
Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。
本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍，并分析了Web数据挖掘的应用及发展趋势。
关键词：Web数据挖掘；分类；处理流程；常用技术；应用；发展趋势Overview of Web Data MiningAbstract:Over the past few decades, the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources. So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification, processing, and common techniques, and analyzes the application and the development tendency of Web data mining.Key words: Web Data Mining; Classification; Processing; Common Techniques; Application; Development Tendency0.引言近些年来，互联网技术的飞速发展，带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。
Web信息抽取算法及系统研究
Web信息抽取算法及系统研究随着互联网的发展，海量的数据、信息被储存在一个个网站、系统中，而这些数据中又包含了大量的有价值的信息。
然而，由于数据格式多样、结构复杂，这些有价值的信息往往不能够直接被人工处理或利用。
一直以来，Web信息抽取系统一直是解决这个问题的一种重要手段。
本文将介绍Web信息抽取算法及其系统的研究。
一、Web信息抽取算法Web信息抽取算法是一种将结构化数据从非结构化数据中提取出来的技术。
Web信息抽取算法包括语言模型、启发式规则、统计机器学习、自然语言处理、知识图谱等。
其中，自然语言处理和知识图谱被认为是比较先进的技术。
自然语言处理（NLP）是一种通过模拟人类对语言的理解和处理过程，对各种文本进行处理的技术。
NLP技术的目的是使机器能够对自然语言进行理解、生成、翻译和分析。
在Web信息抽取中，NLP技术可以通过分析文本中的语法、词法和句法等特征，从而找出有价值的信息。
知识图谱（KG）是一种结构化的知识表示方式。
基于知识图谱，机器可以更加准确地理解和处理不同领域的知识，通过对知识之间的关联关系进行抽取和分析，从而帮助机器更好地理解Web中隐藏的知识和信息。
知识图谱可以通过各种方式进行构建和更新，例如：手动标注、数据挖掘、半自动化构建等。
二、Web信息抽取系统Web信息抽取系统是指利用Web信息抽取算法实现自动化数据收集、处理、挖掘和分析的一套系统。
Web信息抽取系统主要包括数据预处理、网页解析、信息抽取和结构化存储等模块。
数据预处理模块主要对Web数据进行去噪、数据清洗，将HTML等非结构化数据转换为可结构化数据，从而为后续的信息抽取、存储等提供基础支持。
网页解析模块是Web信息抽取系统的核心模块。
该模块主要通过解析HTML 等非结构化数据，识别和提取网页中的有价值信息。
网页解析模块一般采用解析树或解析器这种方式来进行实现。
信息抽取模块是指从网页中抽取可用于后续处理和分析的信息。
基于Java_Web的智慧农业信息采集系统的设计与实现
基于Java Web的智慧农业信息采集系统的设计与实现杜朋轩1，2陈芳1，2曹梦川1，2(1.宁夏职业技术学院；2.宁夏职业技术学院软件技术教学创新团队宁夏银川 750021)摘要：中国作为农业大国，其生产环境具备物品多样化、分布范围广泛化等特点，并且农业种植地点位于农村，交通不便利，网络技术不发达，因此在信息采集方面会比较困难。
正是因为信息采集得不够精准、快速，使得很多农作物的生长状况无法第一时间反馈给农户，让其根据农作物的实际情况去做一些调整，以此保证农作物的生产质量和产量。
而随着我国信息技术的发展，智慧农业的应运而生，一种基于Java Web的智慧农业信息采集系统逐渐被设计出来，并实践到智慧农业中，帮助农户对农作物进行监护，有效地保证了农作物的生产质量和产量。
基于Java Web，对智慧农业信息采集系统进行设计和研究。
关键词：Java Web 农业信息 采集系统的设计 智慧农业中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1672-3791(2023)23-0162-04 Design and Implementation of a Smart Agriculture Information Collection System Based on Java WebDU Pengxuan1,2CHEN Fang1,2CAO Mengchuan1,2(1.Ningxia Polytechnic; 2.Software Technology Teaching Innovation Team of Ningxia Polytechnic, Yinchuan,Ningxia Hui Autonomous Region, 750021 China)Abstract:As a major agricultural country, China's production environment is characterized by diversified items and wide distribution, and agricultural planting sites are located in rural areas with inconvenient transportation and un‐developed network technology, so it is difficult to collect information. It is precisely because information collection is not precise and fast enough that the growth status of many crops cannot be reported to farmers in a timely man‐ner, so that they can make some adjustments based on the actual situation of crops to ensure the production quality and yield of crops. With the development of information technology in China, smart agriculture has emerged. A smart agriculture information collection system based on Java Web has been gradually designed and applied to smart agriculture to help farmers monitor crops, which effectively ensures the production quality and yield of crops. Basedon this, this article studies the design of the smart agriculture information collection system based on Java Web.Key Words: Java Web; Agricultural information; Design of the collection system; Smart agriculture近几年，我国农业部门一直在致力于智慧农业的发展，以期在农业生产过程中节省人力，降低农业生产成本，使滞后的传统农业得到进一步的发展，让现代农业变得更加精准和高效。
SCADA系统(完整资料).doc
【最新整理，下载后即可编辑】SCADA系统一、系统简介TY-300主站系统是集多年电力自动化系统开发经验、工程经验和最新的计算机技术于一体，结合电力系统及设备的发展方向，推出的新一代分布式系统。
软件设计思想遵循开放性的原则，采用面向对象的模块化设计，利用了多线程技术，系统稳健、可靠；针对电力系统的运行特点和要求，在大众式调动自动化系统功能上又增加了许多新功能：如微机五防功能等，系统功能力求强大而且要实用；基于WindowsNT/98/2000操作系统，界面友好，操作使用方便。
采用MS SQL SERVER或其他支持ODBC 的商业数据库，与实时库相结合的技术，既保证了系统的实时性，又满足了系统开放的原则。
网络结构采用国际流行的以太网、TCP/IP协议，硬件选型灵活多样，可适应不同规模、多种需求的调度系统和监控系统。
适用于电力调度自动化、变电站监控、变电站综合自动化、集控站监控、水电站监控、电气化铁路变电站监控等。
面向的是以生产电力测控装置、保护装置为主的自动化系统集成厂商和最终用户。
二、技术特点1、面向对象的数据库组织方式TY-300采用系统、域、厂站、设备等对象化的概念，数据库的描述方式为关系方式，能够更直观、更方便地反映系统的构成。
结合综合自动化和微机保护的应用，引入了事件量的概念。
微机保护设备的自检事件、故障报告描述为事件量，克服了转换为开关量而容易产生的保护事件漏报、误报现象。
TY-300为了广泛的适应不同的厂商，也为了厂商设备扩充改型的方便，提供通用的、图形界面方式的保护设备模板的定义方法，以方便操作。
工程技术人员可以通过增加设备模板来定义新的装置，包括装置含有何种保护事件信息、保护定值、测量数据等等。
一经定义，可在不同的工程中重复使用。
2、流行商业数据库的运用TY-300的参数库、历史库、事件记录库使用SQL SERVER 或其他的支持ODBC的关系数据库，支持SQL查询、访问，便于同其他系统接口及数据共享。
基于Web的远程监控与数据采集系统
ｌ 系统 整体说 明
基于 Ｗｅ ｂ的远程监控 系统可分为现场监控（ 智能终端）监 、 控 中心 （ 括通 信 模 块 、 据 库 服 务 器 、 ｂ服 务 器 ） 客户 端 包 数 Ｗｅ 和 ３ 系统组成 ， 个 智能终端负责现场数据的采集和上报及接受执 行监控 中心下达的控制命 令。监控 中心负责收集整理 比对接 收 的数据及下达相应 的控 制命令 。 客户端负责体现 比对结果 、 告警提示、 人机对话 、 各种 数据 的统计 。
关键词 ： 监控 系统 ； ｂ数 据 库 ； 务 器 ； 态服 务 器 ＡＳ Ｗｅ 服 动 Ｐ 中图分类号 ： Ｐ ７ Ｔ ２７ 文献标识码 ： 文章编号 ：６ ３ １３ （ ０ ２ ０ ．１ ８０ Ａ １７ ．ｌ ｌ２ １ ）４０ ３ ．２
基于Web的远程智能温室多媒体数据采集系统设计
Ｋ ｙ Ｗ ｏｒ ｓ ｄ ｔ ｃ ｕ ｓｔ ｎ，ｗｉｅｅ ｓｓ ｎ ｏ ｅ ｗｏ ｋ，ｇ ｔ ｗａ ｅ ｄ ａ ａ ａ ｑ ｉｉ ｏ ｉ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒｎ ｔ ｒ ａｅ ｙ Ｃｌ ｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ ５ ． ａ ｓ Ｎｕ ｅ ３ ７３
机器 视觉 技 术 ， 由专 家 系统 对 农 作 物 进 行 诊 断 。 再 此外 ， 过对 作物 信 息 和作 物 环境 信息 建 立数 据 仓 通
库 ， 产量与周 围环境变 量 的模型 ， 以预测 以后 建立 可
的作 物收成 。为此 ， 本文应 用无 线传感 器 网络技 术 ， 结合 Ｗｅ ｂ应用 和数 据库 技术 ， 设计 了一 种基 于无 线 传感器 网络 的智 能温室多媒体 数据采集 系统 。
总第 ２ ８ ５ 期
计 算 机 与 数 字 工 程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉａ ｇｎ ｅ ｉｇ ｏ ｕｅ ｇｔ ｌ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ４ １３ ．
７７
２１ ０ １年第 ４期
பைடு நூலகம்
基 于 Ｗｅ ｂ的远 程 智能温 室 多媒体 数 据采 集 系统 设计
曹 建英
（ 甘肃陇东学 院信息工程学 院 庆阳 ７ ５０ ） ４ ０ ０
１ 引 言
传统农 业主 要使 用 孤 立 的 、 有 通信 能 力 的机 没 械设备 ， 主要 依 靠人 力 监测 作 物 的生 长 状 况 。在 精 确农业 应用 中 ， 了无线 传感 器 网络 以后 ， 采用 农业 将 可 以逐 渐地转 向 以信息 和 软 件为 中心 的生 产模 式 ， 使用更 多 的 自动化 、 网络化 、 能 化和 远程 控制 的设 智 备来耕 种［ 。但 如果 在 农 田 中铺 设 有 线 网络 ， 方 １ ］ 一 面不便 于农 田的耕 作 ， 另一 方 面成 本 也 较 高 。而 无 线传感 器 网络 相 对 于有 线 网 络应 用成 本 低 、 网络 结 构灵活 ， 以有效 的用来 采 集 信息 。通 过无 线 传 感 可 器 网络 采 集 农 田作 物 环 境 信 息＿ ， 如 气 温 、 ２ 例 ｑ］ 湿 度、 光强 等 ， 由专家 系统对作 物 和作物 环境 进行 诊 再
基于Web的数据采集系统设计
Ｃ ｍｐ ｔ ｎ ｗｅ ｇ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ｏ ｕ ｒ ｏ ｌｄｅａ ｄＴ ｃｎ ｌ ｙ电脑 知 识 与技术 ｅＫ ｏ
Ｖ １ ， ｏ１，ｕ ｅ ０ ２ ｏ． Ｎ ．６ Ｊ ｎ １ ． ８ ２
基于 Ｗｅ ｂ的数据采集系统设计
朱 雪 茅 冲霍 花 高 ， 阳王 － 舞 ，正 ，中 ，娟 邵 ，云＋ Ｍ 云 ４
ｌ ｃｅ ｙ ｔ １ ０ ｔｍ ｐｅ ａｕｒ ｅ ｓ ｓ， ｈｅ Ｌ ３ ８９ ｒ ａｍ ｅ ｅ ｈｅ ｎｅ Ｏ ｒｍ ｏ ｅｈｅＰＣ，ｌｏｗｉ ｇ ｅｓｔ ａ Ｅ ｂ ｏｗ ｓｒｒ — ｅ ｔ ｄ ｂ ｈｅＰＴ ０ ｅ ｒ ｔ ｅｓ ｎ ｏｒ ｂｙ ｔ Ｍ Ｓ ６２ ｔｅ ｔ ｎｔｏｖ ｒＥｔ ｒ ｔｔ ｅ ｔ ｔ ａｌ ｎ ｕｓｒ ｏ ｎｙ Ｉ ｒ ｅ ｅ ｍ ｏ ｅｍ ｏｎｉｏ ｎｇ ｏｆｔ ｅ ｐｅ ａｕ ｅ． ｔ ｔｒ ｉ ｈｅ ｔｍ ｒｔ ｒ Ｔｈｉ ａｔｃｅ ｄ ｓｒｂｅ ｈｅｈａ ｄ ｒ ｎｄ ｓ ｆｗ ａｅ ｄ ｓｇ ａ ｍ ｐｌｍ ｅ ｔ ｔｏ ｏ ｅ ｓ ｒｉｌ ｅ ｃ ｉ ｓｔ ｒ ｗａ ｅ ａ ｏｔ ｒ ｅ ｉｎ ｎｄ ｉ ｅ ｎ ａｉ ｎ ｆｗ ｂ—ｂａｅ ｔ ｃ — ｓ ｄ ｄａａａ ｑｕｉ
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WEB数据采集系统
一.概述
面对互联网海量的信息，政府机关、企事业单位和研究机构都迫切希望获取与自身工作相关的有价值信息，如何方便快捷地获取这些信息就变得至关重要了。
如果采用原始的手工收集方式，费时费力且毫无效率，面对越来越多的信息资源，劳动强度和难度可想而知。
因此，现代的政府和企业都迫切需要一种能够提供高质量和高效运作的信息采集解决方案。
本系统针对不同行业用户的应用需求，以抓取互联网为目的，实现在用户自定义规则下，从互联网中抓取指定信息。
抓取的信息可存入数据库或直接入库发送至指定栏目，实现网站信息及时更新和数据量提升，从而使得搜索引擎收录量提升，扩大企业信息宣传推广力度。
二.典型应用
1. 政府机关
●实时跟踪、采集与业务工作相关的信息来源。
●全面满足内部工作人员对互联网信息的全局观测需求。
●及时解决政务外网、政务内网的信息源问题，实现动态发布。
●快速解决政府主网站对各地级子网站的信息获取需求。
●全面整合信息，实现政府内部跨地区、跨部门的信息资源共享与有效
沟通。
●节约信息采集的人力、物力、时间，提高办公效率。
2. 企业
●实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。
●及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。
●为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。
●大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存
储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
●提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管
，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
理为核心的“竞争情报数据仓库”
3. 新闻媒体
●快速准确地自动采集数信息。
●支持每天对数万条新闻进行有效抓取。
●支持对所需内容的智能提取、审核。
●实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。
三. 系统构架
工作过程描述
采集的目的就是把对方网站上网页中的某块文字或者图片等资源下载到自己的站网上，这个过程需要做如下配置工作：下载网页配置，解析网页配置，修正结果配置，数据输出配置。
如果数据符合自己要求，修正结果这步可省略。
配置完毕后，把配置形成任务(任务以XML格式描述)，采集系统
按照任务的描述开始工作，最终把采集到的结果存储到网站服务器上。
工作流程图如下：
数据处理逻辑图：
四.系统功能
根据用户事先配置好的规则(网页下载规则，网页解析规则等)，进行数据采集。
当对方网站数据进行了更新，或者添加新数据时，系统自动会进行检测，并进行采集，然后更新到自己的数据库(或者别的存储方式)，这个过程不再需要人工干涉。
五.技术特点
1. 支持多种网页编码格式，也可以人工设置编码格式。
支持各国语言的网站。
2. 支持图片，软件，音乐，视频，flash等多种格式资源的下载。
3. 支持采集结果输出的多样性，可以使用不同输出插件进行输出，也可以自己开发输出插件。
4. 采集配置分为三个部分：网页爬虫配置，网页解析配置，采集任务配置。
以上三者可以自由搭配，便于重复利用已设置完毕的配置。
5. 可定制的数据解析和抽取。
可以自由配置要采集的网络元数据，并可以对每个网络元数据自定义字段名。
便于后续信息处理。
6. 采集爬虫采用多任务、多数据源管理。
7. 每个任务下可以指定多个采集入口网站。
8. 采集条件设置，可以针对不同任务下的入口网站设置采集路径、重点页面、采集网址过滤等控制条件。
控制条件采用正则表达式。
9. 运行配置，采集运行过程中使用的爬虫名称、个数、数据更新频度等均可以由用户进行配置。
10. 自动识别文本中的图片信息，并且自动下载到本地，并替换文本中的图片URL为本地URL。
11. 管理控制台可以监控采集过程的运行情况。
六.系统优势
1. 精确度高
用户可以按照自身需要自行选择、设定监测的目标网站和特定信息源，实施24 小时不间断监测和采集，信息动态始终处于掌握之中。
系统支持将网页中的
信息内容按日期、标题、作者、栏目进行提取，过滤网页中的无用信息。
扩展抓取采集范围可以精确到特定网站、特定栏目、特定页面、特定区域。
2. 易用性好
系统参数设置简单，一次设置多次使用。
设置过程直观、便捷。
3. 灵活性强
系统具有很强的灵活性，可按需选择目标站点，并根据形势的变化，随时更换目标站点。
用户可直接到某一网站抓取用户想要的特定栏目下的信息，它仅仅要求用户设定特定的抓取条件，用户需要的内容就会自动被抓取和保存下来，从而实现由用户上网找信息转变为信息自动流向用户的方式。
4. 实施部署容易
系统用户界面友好，抓取服务器在任意浏览器下运行，实施部署过程简单，即装即用。
5. 采集内容全面
适应网站内容格式的多变性，能完整地获取需要采集的页面，遗漏少，网页采集内容的完整性在99% 以上。
6. 抓取速度快
系统支持多线程处理技术，支持运行多条线程的同时抓取。
可快速高效地对目标站点或栏目进行信息采集，大大加快了信息的抓取速度，保证在同等单位时间内信息的抓取量成倍数增长。
七.系统界面展示。