企业定制版套餐开通购买了!

很多用户期待的企业定制版套餐现在开始可以开通了!现在购买价格最优惠!


企业定制版在基础套餐的基础上,增加了团队协作的功能。

适合于:

  • 1、学校学生培训、教学科研工作等;
  • 2、企业稳定批量数据采集和分析处理等;
  • 3、开发和运营人员分权限团队协作;

可享有:

  • 1、不同节点配置;
  • 2、团队协作/席位;
  • 3、更高的免费额度;
  • 4、专属技术讨论群;
  • 5、可预定专业工程师上门培训;
  • 6、可预定私用云部署等;

具体定价可以查看官网的相关介绍http://www.shenjian.io/index.php?r=home/pricingCustomize

如需了解开通可以联系我们,官网显示联系我们的方式都可以哦:http://www.shenjian.io/index.php?r=home/contact

如何一键获取千万企业名录数据

想要查询企业名录数据?

你是不是需要找个平台。

那具体找哪个平台呢

你最先想到的是不“天眼查”“企查查”

那想要一次性获取大量最新、最准确、价格便宜的企业名录数据,你最先想到的是什么呢?

犹豫了吧!这里,小编给你推荐一个经济实惠、功能强大的数据平台——“神箭手大数据平台(以下简称“神箭手”)!如下图所示:

作为一名非常有好奇心的小编,在认真对比了“天眼查”、“企查查”和“神箭手”的区别后,惊人地发现:大家熟知的“天眼查”和“企查查”平台收费昂贵,且获取企业名录数据的程序复杂;反观“神箭手”,不仅提供最新的企业名录数据,而且价格便宜一键就能获取数据,简直就使用者的救星啊!


下面就让小编来给大家介绍一下,这款价格便宜、数据准确的千万级别企业名录数据的购买和使用吧!

步骤1:购买数据

打开“神箭手”官网,注册并登录,在神箭手“大数据市场”搜索“企信”,根据需求选择“地域”和“行业”,点击“获取数据”购买,数千万企业名录数据就是你的了!

步骤2:发布和导出数据

企业名录数据源购买成功后,在数据源总览页,选择“发布数据”,创建发布项,便可一键“自动发布”数据,点此看发布数据详细教程。

此外,还可选择“导出数据”,快速将数据导出,点此查看导出数据详细教程


淘宝天猫京东亚马逊商品信息实时查询API

本文介绍神箭手大数据市场提供的“商品信息实时查询API”的使用技巧,大虾米请绕道,小白看过来~~

 

神箭手大数据平台:http://www.shenjian.io/

商品信息实时查询API:http://www.shenjian.io/index.php?r=market/product&product_id=306

 

神箭手大数据市场提供的商品实时查询API”可以帮助用户实时查询电商(淘宝/天猫/京东/亚马逊美国、日本、德国、英国)的商品数据信息,保证时效性,爬取字段包括商品名称,商品价格,商品月销量,商品sku详情,商品详情等数据。

 

据可靠消息,亲测,通过神箭手大数据市场提供的“商品信息实时查询API”获取淘宝/天猫/京东商品数据的平均时间在3~4区间内,获取亚马逊商品数据的平均时间在5~8秒区间内,为何?道理很简单,因为前面三个都是国内电商平台,服务器的响应速度可比亚马逊国际版的快多了哦~~

 

下面来说道说道神箭手大数据市场提供的商品信息实时查询API”的使用步骤:

 

步骤一:注册并登录神箭手

打开神箭手官网(http://www.shenjian.io/),注册并登录神箭手。QQGithub账号均可登录

 

步骤二:获取API

进入“神箭手大数据市场”(http://www.shenjian.io/index.php?r=market/productList),输入“商品”,第一个便是“商品信息实时查询API”,点击“获取API”即可,API调用次数需要购买,首次购买,送10次免费API调用次数哦~~

 

步骤三:配置API,设置文件云托管

进入“商品信息实时查询API”总览页,点击“API设置”按钮,建议勾选“托管到神箭手”,并选择“图片/image”文件托管类型,这么做可以避免电商网站的图片防盗链问题!

Discuz验证码识别(上线篇)-写给程序员的TensorFlow教程

经过前两篇文章的开发,咱们今天终于要进入令人激动的上线篇了。(最近刚刚发布的TensorFlow lite其实也是部署上线的工具集之一)话说我在学习TensorFlow的时候,发现这部分的教程是尤其少。大部分教程都是先上来教一个回归,再来一个CNN,在来几篇保存模型和TensorBoard就结束了。我们这篇文章就来重点聊一聊部署上线。

前两篇文章传送门:

Discuz验证码识别(准备篇)-写给程序员的TensorFlow教程

Discuz验证码识别(编码篇)-写给程序员的TensorFlow教程

这篇文章会被分成四个部分,第一部分继续上篇文章,聊一聊第四步调参;第二部分聊一聊训练中的模型保存和载入;第三部分,介绍TensorFlow Serving;第四部分 就是最重要的部署上线流程。

Part 1 训练中的调参

还是先回顾下我们再三提及的解题思路:

第一步:将问题分解成输入(x)到输出(y)这样的结构,如Discuz验证码的输入是图片,输出是四个字符的字符串

第二步:找到很多同时包含输入输出的数据,比如很多有识别结果的验证码图片

第三步:针对不同问题,找到算法大神们的已经定义好的算法并实现成代码

第四步:尝试使用这个算法训练这些数据,如果效果不好,算法中有一些参数可以手动调整,至于怎么调,可以参考前人经验,也可以自己瞎调积累经验。

第五步:写一个程序载入模型,接受一个新的输入值,通过模型计算出新的输出值。

前两篇文章已经走完了前三步,那么我们现在来看的第四步。不负责任的讲,其实机器学习工程师大部分时间都是在调参。毕竟,大神都想好的算法就几个,但是却留了很多参数来调整。我们总还是得体现出自己的价值是不是,那我们来看看一般都有哪些参数值得调整(大家最好对照代码来看,这个是熟悉代码最好的方式):

1.图片最终压缩的长宽

image_resized = tf.image.resize_images(image_gray, [48, 48],tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)

这一段是我们前面代码中压缩图片的逻辑,那么最终图片压缩到多大是最合适的呢?太大的训练的慢,内存占用高;太小了又会丢失重要信息。一般来说,我们挑一个样本图片,压缩完之后用肉眼看一下,如果你自己肉眼还能识别的话,那就是ok的。

2.神经网络层数和节点数

看了两节课,大家应该大体能知道我们的神经网络是由一层一层的节点组成的,比如这就是一层,这一层实现的是卷积层:

Discuz验证码识别(编码篇)-写给程序员的TensorFlow教程

欢迎大家回到《写给程序员的TensorFlow教程》系列中来,本系列希望能给广大想转型机器学习的程序员带来一些不一样的内容,我们不讲公式,只调方法,不聊文献,只说代码。不求最好,只求有用。带大家迅速上手TensorFlow(以下简称TF。我是强迫症患者,每次都敲驼峰太累了)。

系列教程前篇:

Discuz验证码识别(准备篇)-写给程序员的TensorFlow教程

下面正式要开始了我们真正的TensorFlow编程,这篇文章主要内容分为两部分,一部分是介绍TF的基础知识和一些常用接口;第二部分是接着上节课的内容继续执行我们的解题思路。

我们先进入第一部分

Part 1、TF基础知识

虽然我们机器学习的基础概念可以先不深究,但是TF还是得讲一讲的,不然咱们就算抄再多代码也是天书,完全达不到渗透法的学习目的,所以我们先给大家讲一讲TF的基本代码结构。

对于开发网页或者移动应用来说,程序是沿着我们写出来的代码逻辑一步一步执行的,因此我们一般都是可以在代码中任意地方插入print来打印我们需要了解的变量的值。但是在TF中却不是这样,TF中我们的代码一般会被分为两个模块:

1.先预定义一张图

注意:这个图不是图片的图,而是一个节点之间相互连接的结构,为了能打击大家的学习积极性,我先放一张简单的图给大家看看:

2.再循环把数据扔进这张图中执行

举一个不恰当的比方:

机器学习任务类似与起房子,一条一条的数据就是一块一块的砖,最终训练出来的模型就是房子本身,那么相对应的起房子的流程就是:

1.先画一个设计的图纸

2.根据这个设计的图纸,用砖一点一点把房子造出来

这里稍微有些不恰当的细节,不过初学者不用在意这些细节。

那么接着我们就要认识到TF中的一个最重要的概念,那就是Session,这个Session就可以理解为施工队,Session的具体用法如下: