http://webground.com/ru/
Я сейчас дописываю программу, которая парсит контент (текст, картинки) на указанных сайтах между указанных меток, затем фильрует его и уникализирует на ходу алгоритмами "Бипод" и "М1pluss", картинки переименовывает как название новости.
Настроек много. но все интуитивно понятно, могу дать бесплатно вам для теста, все уже работает.
Программа снята с продажи
новая версия v1.5
немного изменен интерфейс;
полностью изменен движек уникализации текста, добавлены функции из авторерайтера Бипод;
в конце статьи можно ставить ссылку на источник, обрамлено noindex и ссылка буде в nofollow;
для постинга на wordpress есть возможность добавлять метки;
исправлены мелкие ошибки;
не, не универсальный для всех сайтов одними и теми же настройками, но инструмент один и настроить можно под любой сайт (ну 80-90% точно)
кстати если брать из дле сайтов, то универсальный, там у них почти все метки одинаковые :)
а ParSinPost чем не подходит?
FANTiK123, кто то зарабатывает написанием программ, кто то пользуясь этими программами, и еще, покажи пальцем, где разработчики говорили про "золотые яйца"
Unabashed, +1000
nimbles, без мозгов уж никак), никакой супер комп не поможет
В каждом из 2-х разновидностей нынешнему капиталу РМД и нынешним пробам ее реанимировать района не станет. Модель спектакля сведений, подходящая для употребления в конструкциях ИИ, станет невероятно далека от РМД. Расходовать несчетные ресурсы на эволюционное высокоразвитие РМД в таком случае – уж очень дорогое наслаждение. Особенно, что в примере выигрыша, от РМД останутся всего мемуары.
Я делаю предложение категорически отказаться от эволюционного расклада. При исследованию СУБД/СУБЗ явствующего поколения, РМД направляется оценивать как равную промеж равных. Исследование модели впечатления сведений и знаний СУБД/СУБЗ последующего поколения надо вести, определяясь не на 1000000 баксов, потраченные на исследование льющих изделий, а вот на отдача использования намерений в многообещающих конструкциях ИИ.
Это разрешит идти к намеченной миссии безусловной автоматизации бизнес-процессов по буквальной, но не под давлением мимовольных флюктуаций, стимулированных еще одним лимитированием РМД при прогнозировании бизнес-процесса.
Каковая модель спектакля сведений, ведомая на данный момент, намного более правильно отображает модель всего мира и самом деле, в какой мы все выразительном? Я нахожу, что это сетевая объектно-ориентированная модель спектакля сведений и знаний. Нынешние удачи в сфере объектно-ориентированных методов исследовании программ кроме того удостоверяют данную идея.
Дефектами объектных баз сведений обыденно полагают проблемы в продажи объектных впечатлений, сложности в осуществлении незапланированных запросов к основе и потребность итерации по коллекциям объектов при поиске объектов по значениям их атрибутов.
Ежели сравнивать нередкую РМД и чистейшую ОМД, то возможно дать согласие, что спектакля в РМД реально оценивать как соучастия, впрочем впечатления объектов в ОМД оценивать как объекты напряженнее.
В фактических случаях, в таблицы РБД вводят суррогатные ключи для обеспечивания притязания "не имеется сути в отсутствие личного номера". В данном примере РБД приобретет проблемы, вполне эквивалентные ОБД в продажи описаний. Про это, в частности, знаменуют куча лимитирований при продаже "updatable views".
Таким образом, на практике, на взгляд продаже описаний РБД и ОБД вполне можно думать буквально равноправными. Сложности осуществлении незапланированных запросов к основе объектов считаются надуманными.
Незапланированные запросы к дереву объектов возможно исполнить, к примеру, на базе языков OQL или же XPath. Для оптимизации поиска объектов по значению их атрибутов в ОБД, аналогично, как и в РБД, вполне вероятно употребление и сотворение индексов. Наконец, на взгляд рассмотренных перспектив ОМД не уступает РМД.
Я нахожу, что самых многообещающим нацелением, способное довести к формированию ИИ, считаются искусственного происхождения нейронные сети со данными к самомодификации и самоанализу. Подобными данными имеют созданные творцом семантические нейронные сети.
На все сто из выполненного теста, для продажи модели нейронной сети многообещающим считается использование сетевых объектно-ориентированных конструкций правления базами знаний.
Я нахожу, что модель нейронной сети надлежит осуществить повторяющий вид приложения, производимого в контексте сетевой объектно-ориентированной конструкции регулирования информационной базой. Ингредиенту регулирования знаниями явствует воплотить в жизнь уже в контексте самомодифицирующейся нейронной сети.
Ныне спецтехнология РБД обладает уж очень чрезвычайное воздействие на создателей ОБД. Наличествующие продажи ОБД осуществлены с учетом совместимости с РБД. Это солидно повлияло на модель имеющих место быть реализаций ОБД, вдобавок, с моей стороны медали, не в одну из лучших сторону.
При осуществлении концепции правления базами знаний надо предвидеть полномочия прогнозирования нейронных сеток со независимой топологией и многоцелевой моделью действия некоторого нейрона.
Я нахожу, что конструкция регулирования объектной БЗ обязана быть высокофункционально довольна для прогнозирования семантической нейронной сети. Из-за с таким я решил создать непосредственную исследовательскую модель сетевой объектно-ориентированной основы знаний Cerebrum, модель описания объектов какой ориентированна на последующее употребление в семантической нейронной сети.
Созданная конструкция имеет грядущими перспективами:
• Хранить льющее сословие графа объектов либо нейронной сети в СООБЗ меж сеансами службы с пользователем. Такого как сберегается нынешняя топология сети объектов. При вторичном запуске приложения не потребуется организовывать сеть объектов по-новому.
• При наибольшем численности экземпляров объектов ограничить объем памяти, оборотный графом объектов или же нейронной сетью. Чаще всего применяемых объекты остаются в своевременной памяти, оставшиеся вытесняются в файловое хранилище и загружаются в своевременную память постепенно.
При загрузке экземпляра в своевременную память он вытесняет иние, редкостно оборотные объекты. Лимитирование объема памяти разрешает отделаться от употребления файла подкачки операционной конструкции, что солидно увеличивает производительность прогнозирования сеток с множеством экземпляров объектов (при суммарном объеме всех без исключения экземпляров наибольшем, нежели величину нынешней непринужденной памяти в системе)
• Если же объем сети объектов менее, нежели величину льющей беспрепятственной памяти в системе, вся сеть размещается в своевременной памяти и издержек эффективности, связанных с сериализацией — десериализацией, не создается.
Внедрение СООБЗ не кладет всяких лимитирований на оборотную бизнес логику объекта либо математическую модель нейрона, коию вполне можно осуществить как методы объектов, расположенных в СООБЗ.
Объектно-ориентированная модель описания сведений, применяемая в Cerebrum, беспрепятственна от перечисленных до того времени изъянов РБД. Вероятность имитировать трудно структурированные объекты разрешает соединять немножко экземпляров объектов в единственное полное, именуемое ингредиентом.
В различие от РМД, подобный составляющих сможет сберегаться в информационной базе как единственное целостное. Это сильно преумножает отдача службы концепции. А не это наиглавнейшее.
Поскольку составляющих является агрегацию некоторых экземпляров объектов, в объектной модели потенциально динамически видоизменять внутреннюю текстуру ингредиента, не затрагивая при всем при этом текстуры иных ингредиентов такого же мол, хранящихся в БД.
Объектная модель дает возможность продавать наследование классов и многократное наследование интерфейсов. В различие от рассмотренного до того времени первейшего расклада, ООБД дает возможность видоизменять внутреннюю текстуру отдельного составляющая, не воздействуя на иные ингредиенты, оказавшиеся в БД.
Это намеревается делему описания и переработки модификаций объектов. Присутствие высокоразвитой сообщении о субъектах разрешает обращаться к внутренней текстуре подобного составляющая, во-вторых, как и к раздельным полям таблицы в примере РМД.
В различие от второго расклада, сберегая вероятность трудиться с внутренней текстурой составляющая, ООБД дают возможность отделаться от разрастания объема индексов и надобности употреблять воссоединения при общедоступе к атрибутам составляющая.
Еще пропадают трудности издержки вида атрибутов и проблемы при продаже коллекций объектов. Объектная модель вольготна от лимитирований 3-го расклада на численность атрибутов 1-го на подобии.
Вспомогательными плюсом объектной модели описания сведений считается перспектива толковать всевозможную предлагаемую в БД смысл как предмет. Это разрешает хранить в атрибутах объекта не столько незатейливые уровни, но и многие составляющие со трудоемкое внутренней текстурой.
Уже на данный момент последствия теоретических изучений и фактических экспериментов дают возможность удачно воплотить в жизнь сетевую объектно-ориентированную конструкцию правления знаниями.
Подобная конструкция окажется невредной не столько в заключении многообещающих задач, ведь и во время выяснения насущных трудностей бизнеса, обычно решаемых с употреблением РСУБД.
Я нахожу, что, принимая во внимание надобность коридора к конструкциям, базированным на ИИ, надо категорически отказаться от догмы о преимуществе реляционной модели сведений и сосредоточить крупнейшие старания в разработках и исследованиях других моделей.
Рассчитываю, что сетевая объектно-ориентированная база знаний Cerebrum даст возможность вычислить дорога последующего вырабатывания конструкций регулирования знаниями и данными и приблизит формирование индустриальных конструкций с синтетическим интеллектом.
Вследствие возможно заключить, что доведенная до абсолюта конструкция прогнозирования бизнес-процессов нужна располагать ненатуральным интеллектом (ИИ). Введение подобный конструкции обязано покинуть за человеком всего лишь креативные проблемы, всецело автоматизировав обыденные трансакции по регулированию теперешним предприятием.
Подобная конструкция нужна владеть данными и знаниями, соизмеримыми с бизнес-аналитиком среднего значения. Из этого можно сделать вывод, что конструкция правления базой знаний (конкретно знаний, но не сведений) нужна гарантировать описание и переработку модели бизнес-процесса, соизмеримой по личной трудности с моделью бизнес-процесса, оборотной пониманием человека.
Конструкции, какие не отвечают этому условию, заблаговременно или же попозже очутятся архаичными и станут заменены на концепции, владеющие штучным интеллектом. Совершенно верно, это возможность не самого обозримого будущего. Однако бизнес уже теперь проделывает вызов создателям, ставя проблемы, какие настоятельно просят использования денег штучного интеллекта.
Недоступность конструкций ИИ в широченной эксплуатации определено решительно не отлучкой задач, нуждающих для собственного заключения моделей, учрежденных на ИИ. Проблемы по автоматизации бизнеса поставлены не вчера, и вовсе не позавчера, они поставлены также во времена выхода в свет пробных счет и арифмометров.
Льющий уровень разработок информационных конструкций ориентируется нынешним степенью свершений в сфере прогнозирования и переработки бизнес-данных и бизнес-знаний. Наши юзеры приобретают решительно не то, что для них хотелось бы, а также только то, что мы в положении создать, воспользуясь стильными средствами исследовании.
Как заметно из оценка РМД, проделанного в этом месте до того времени — РМД совсем не предел мечтаний. Сами изготовители РСУБД разумеют возникшую обстановку и неторопливо эволюционируют под действием давления населению к "постреляционным моделям описания сведений".
Изготовители РСУБД и финансируемые ими категории научных работников озабоченны, во-первых, сбережением многомиллионных вложений. Основная масса конструкторов разной стоимостью постарается сберечь эволюционный дорога усовершенствования СУБД.
Потому в разработках, приуроченных к "постреляционным моделям", не имеется ни слова об штучном интеллекте как снадобье прогнозирования бизнес-процессов. По последствиям проделанного теста стает видимо, что в далекой возможности, поползновения реанимировать РМД осуждены на крах.
В поползновение решить нынешние затруднения бизнеса был подобран явно тупиковый дорога становления – развивать РМД куда-то туда, в предстоящее. На вызов, какой брошен бизнесом, возможно дать ответ, всего лишь применив прекрасно показавший самое себя способ "от совместного к приватному".
Взамен того, для того чтобы под давлением причин проводить модернизирования РМД стихийно — наслаивая одно превращение на альтернативное — направляется увидеть на делему поверх вниз: вычислить главный дорога улучшения от нынешнего сословия СУБД/СУБЗ практически до конструкций ИИ.
В данном примере совсем не РМД сможет очутиться той стартовой точкой, начиная от коей реально с меньшими общими расходами добиться святого Грааля прогрессивной IT-индустрии – принужденного интеллекта.
Индустрию и посетители имеют необходимость в конструкциях правления знаниями. Профессионалам, функционирующим в сфере ИИ, знакомо большинство моделей спектакля знаний, владеющих не меньшей, а вот можно, наибольшей универсальностью и эластичностью, при сравнении с РМД.
Необходимо именитыми и бытующими моделями впечатления знаний считаются иерархические семантические сети, энергетические семантические сети, семантические сети фреймов, сокрытые Марковские модели...
За последние месяцы второе появление на свет тянут нейронные сети. Эпопея усовершенствования нейронных сеток заслуживает раздельного внимания. Прогресс науки в данном назначении было остановлено на десятилетия опосля предельных публикаций, заявивших "нейрокомпьютинг" тупиковой ветвью научно инженерного прогресса.
Запоздалее творцы утверждали собственную лишнюю категоричность, хотя момент было упущено. К превеликой радости, наука составляет намного более демократичным содружеством сравнивая с промышленностью программ. Мнение авторитета в науке не довлеет настолько необыкновенно на обыкновенных исследователей, в сравнении с давлением компаний на обыкновенного создателя.
Нынче изучения ненатуральных нейронных сеток возобновлены, и о прогрессе в этой области мы выведываем уже включая из научных публикаций, а также из денег массированной сообщении. А в области конструкций правления базами сведений реляционная модель хранит собственные "незыблемые" и монопольные точки зрения.
Во-вторых, как и в истории с штучными нейронными сетями, модели сведений, создающие конкуренцию с РМД, существовали показаны тупиковым нацелением, а также изыскания в сферах иерархических, объектно-ориентированных и сетевых конструкций регулирования базами сведений намного остановлены. РСУБД одержали рынок коммерческих СУБД.
Первейшее промежуток времени эйфория, стимулированная этими СУБД, была в солидной мере аргументированной. Видную долю бизнеса увлекают экономические трансакции. Экономические эти в собственной природной форме описаны в качестве всевозможных таблиц. В связи с этим реляционная модель явилась в этом месте как невозможно между прочим и приняла сектор экономических приложений.
Сейчас данный сектор уже освоен и автоматизирован сильно. РСУБД день ото дня осваивает соседние области. Области бизнеса, остальные в отсутствие автоматизации, характеризуются моделью описания сведений, далекой от табличной формы.
Из-за с таким видимо солидное сдерживание темпов распространения РМД. Нынче, создатели РБД должны расширять РМД средствами по сбережению и переработке трудных строений сведений.
Бизнес настоятельно просит автоматизации всевозможной, но не лишь только экономической работы. Для прогнозирования каждый бизнес модели необходимо конструкция ненатурального интеллекта и конструкция регулирования базами знаний. В следствии этого в далекой возможности все поползновения развития РМД, в любом случае, осуждены закончится либо неудачей, либо творением ИИ.
В этом месте можны 2 дороге. Эволюционный — в каком случае путем мимовольных блужданий под давлением нынешних также не автоматизированных бизнес задач РМД мягко трансформируется в модель впечатления знаний ИИ.
И новаторский — в каких случаях конструкторы, конкретно сознавая припаркованную пред ними мишень, тотчас приступят к конструированию конструкций правления базами знаний, применяя все то одно из лучших, что накоплено за годы обследований в сфере ненастоящего интеллекта.
