liuli

Просто объясните это вкратце:

• Коллектор : отслеживает настроенные источники чтения, такие как общедоступные учетные записи, книги или источники блогов, на которые они подписаны, и передает их в Liuli в едином стандартном формате в качестве источника входных данных;

• Процессор : настройка целевого контента, например использование машинного обучения для автоматической маркировки классификатора рекламы на основе исторических данных о рекламе или введение функций перехвата для выполнения на соответствующих узлах;

• Распространитель : полагается на уровень интерфейса для выполнения запросов и ответов на данные, предоставляет пользователям персонализированные конфигурации, а затем автоматически распространяет в соответствии с конфигурацией, передавая чистые статьи клиентам WeChat, DingTalk, TG, RSS и даже самостоятельно созданным веб-сайтам;

• Backer : резервное копирование обработанных статей, например сохранение их в базе данных или GitHub и т. д.

Это позволяет создать чистую среду для чтения. Таким образом, на основе полученных данных можно многое сделать. Вы можете поделиться своими идеями.

Панель мониторинга прогресса разработки:

• v0.2.0: реализация базовых функций для обеспечения возможности применения решений для распространенных сценариев.

• v0.3.0: реализована настройка сборщика, пользователи могут собирать то, что видят.

помощь

Я надеюсь, что каждый сможет предоставить образцы рекламы, чтобы повысить точность распознавания модели. См. файл примера: .files/datasets/ads.csv. Я установил следующий формат.

заголовок	URL	is_process
Название рекламной статьи	Ссылка на рекламную статью	0

Описание поля:

• заголовок: название статьи

• URL: ссылка на статью. Если вы хотите использовать статью WeChat, сначала проверьте, недействительна ли она.

• is_process: указывает, следует ли выполнять выборочную обработку. По умолчанию введите 0 .

Приведем пример:

Как правило, реклама будет неоднократно размещаться на нескольких общедоступных аккаунтах. Пожалуйста, проверьте, существует ли эта запись, при ее заполнении. Я надеюсь, что каждый сможет внести свой вклад, дорогие, приходите и внесите свой вклад через PR!

Благодарности

Благодаря следующим проектам с открытым исходным кодом:

• Flask: веб-фреймворк

• Vue: прогрессивный фреймворк JavaScript.

• Ruia: среда асинхронного сканера (разработана и используется самостоятельно).

• драматург: Сбор данных с помощью браузера

Выше перечислены только основные зависимости с открытым исходным кодом. Дополнительные зависимости от третьих сторон см. в файле Pipfile.

Любой полученный вами пиар является мощной поддержкой проекта Liuli . Мы очень благодарны следующим разработчикам за их вклад (в произвольном порядке):

о

Приглашаем к совместному общению (подписаться на группу):