数据采集

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2024 年河南省职业院校技能大赛高职组 “大数据分析与应用” 赛项任务书（二）大数据时代背景下，电商经营模式发生很大改变。在传统运营模式中，缺乏数据积累，人们在做出一些决策行为过程中，更多是凭借个人经验和直觉，发展路径比较自我封闭。而大数据时代，为人们提供一种全新的思路，通过大量的数据分析得出的结果将更加现实和准确。商家可以对客户的消费行为信息数据进行收集和整理，比如消费者购买产品的花费、选择产品的渠道、偏好产品的类型、产品回购周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。通过数据追踪，知道顾客从哪儿来，是看了某网站投放的广告还是通过朋友推荐链接，是新

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工业数采适配99%协议EG8200Mini 边缘计算网关高性价比边缘计算网关-EG8200Mini-支持99%协议EG8200Mini 是一款高性价比的边缘计算网关，专注于数据采集和协议转换，支持 4G/以太网/WiFi 三网通信，广泛兼容各类主流 PLC 及工业协议。具备远程管理、远程运维和协议自定义功能，可实现 PLC 远程上下载，满足多样化工业物联网应用需求。

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康谋应用 | 基于多传感器融合的海洋数据采集系统在海洋监测领域，基于无人艇能够实现高效、实时、自动化的海洋数据采集，从而为海洋环境保护、资源开发等提供有力支持。其中，无人艇的控制算法训练往往需要大量高质量的数据支持。然而，海洋数据采集也面临数据噪声和误差、数据融合与协同和复杂海洋环境适应等诸多挑战，制约着无人艇技术的发展。

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处理动态分页：自动翻页与增量数据抓取策略-数据议事厅Lily（挥舞着数据报表）：“用户反馈我们的股票舆情分析总是缺失最新跟帖！这些动态分页像狡猾的狐狸，每次抓取都漏掉关键数据！”

大数据环境（单机版） Flume传输数据到Kafkaflume监控指定目录，传输数据到kafka使用命令 tar -zxf 分别解压到指定目录修改zk地址

4G工业路由器在公交充电桩中的应用与优势随着电动公交车的普及，公交充电桩的稳定运行和高效管理是交通营运部门最关心的问题。4G工业路由器凭借其卓越的数据采集和通讯能力，成为实现充电桩智能化管理的关键。

爬虫反爬：字体反爬案例分析与爬取实战字体反爬是一种常见的反爬虫技术，通过自定义字体文件（如TTF、WOFF）对网页中的字符进行加密或替换，将页面上的文字使用特殊字体显示，而爬虫在解析时由于缺少相应的字体文件，导致无法正确识别文字内容。本文将深入分析字体反爬的机制，并提供实战样例，帮助读者理解和应对这一挑战。

Ajax数据采集与分析详解Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种用于创建快速动态网页的技术。它允许网页在不重新加载整个页面的情况下，与服务器进行异步通信，更新部分网页内容。Ajax 通常用于提升用户体验，使网页更加动态和响应迅速。这意味着可以在不打断用户操作的情况下，实时获取和更新数据，大大提高了用户体验。

一文掌握Selenium的详细使用Selenium 是一个用于自动化浏览器操作的工具，广泛用于 Web 自动化测试、数据抓取和网页交互。它支持多种浏览器（如 Chrome、Firefox、Edge 等）和编程语言（如 Python、Java、C# 等）。本文将详细介绍如何使用 Python 中的 Selenium 进行浏览器自动化操作。

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新一代高性能无线传输模块M-GATEWAY3M-GATEWAY3是M3系列的通用接口模块，用于接收各种总线信号并将它们集成到一个系统中。该模块通过标准化传输协议XCPonETH进行输出，确保为各种测量应用提供无损信号。此外，M-GATEWAY3支持通过热点、ETH-PC或USB-C传输数据。借助M-GATEWAY3，即使是复杂的测量任务也能通过“即插即用”的方式直观地进行设置。

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康谋方案 | BEV感知技术：多相机数据采集与高精度时间同步方案随着自动驾驶技术的快速发展，车辆准确感知周围环境的能力变得至关重要。BEV（Bird's-Eye-View，鸟瞰图）感知技术，以其独特的视角和强大的数据处理能力，正成为自动驾驶领域的一大研究热点。

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精准采集整车信号：风丘混合动力汽车工况测试混合动力汽车是介于纯电动汽车与燃油汽车两者之间的一种新能源汽车。它既包含纯电动汽车无污染、启动快的优势，又拥有燃油车续航便捷、不受电池容量限制的特点。在当前环境下，混合动力汽车比纯电动汽车更符合目前的市场需求。

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企业为何需要可视化数据分析系统作为当今企业最核心的资产之一的数据，已经成为企业发展的重要基础。随着企业的不断发展壮大，随之在数据处理层面就面临重要的困扰，面对海量数据如何提取有效信息就是关键所在。因此在这样的背景之一，可视化数据分析系统的构建就成为了辅助企业决策的关键所在。数聚将为企业探讨构建可视化数据分析的意义所在，帮助企业选择产品做一个参考。

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基于python的汽车数据爬取数据分析与可视化基于提供的代码片段和讨论，我们可以得出一个与网络抓取、数据处理和数据可视化相关的研究背景，该背景涉及到汽车行业。以下是研究背景的陈述：

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【无标题】产业大脑以数据为核心，通过收集、处理和分析海量数据，提炼出有价值的行业知识和模型，为产业升级提供支撑。本文将以某地产业大脑建设案例，深入探索并解读产业大脑平台的10大应用场景，揭示其如何凭借强大的数据处理能力，为企业决策和政府治理提供精准洞察与高效策略，引领产业升级与经济转型的新篇章。