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wordpress自动采集插件WPRobot3.10 评分:

wordpress自动采集插件WPRobot3.10 Wordpress可谓是做英文站之神器,而wprobot是一个自动更新wordpress博客的插件中的极品,可以从亚马逊、eBay、Clickbank、Youtube、雅虎问答、Flickr、雅虎新闻,Rss等自动获得文章。 注意它是不支持中文的,而且也不是免费的,$169。事先说明本文并不是让大家做垃圾站采集站,每个人的看法不一样用法也不一样,譬如可以做亚马逊联盟的CPS,采产品图片介绍之类的。靠自然流量也会有几个单。而绝非是采集那些有版权的文章。也可以挑自己擅长的领域采集雅虎问答,之后做草稿,修改后发布,一举多得。 一直等不脱的技术文档,他最近很忙也不写啊,干脆我就来写一点吧。由于英文就那么点水平,所以翻译错了别见笑,请批评指正。部分是看wprobot官方文档直译的,我尽量翻译的不那么生硬,晦涩难懂。(本来想全翻译的,一看那么长,立马退堂鼓了)干脆写一个简明教程吧,又快又简单。以WpRobot2.11为例。 万里长征第一步、安装 若是有安装wordpress博客插件的经历,那么这一部分大家可以省略不看的。无外乎就是上传,激活,ok! 第二步、快速开始指南 在后台开启wprobot插件后,一共四个选项, 一、Wprobot 1.1添加关键字 做什么站选什么关键字(keyword),放置到哪个分类(category)(分类必须先建立好),post数量(填阿拉伯数字,下同)。,别太多了,被搜索引擎K了就白玩了。之后选择哪方面内容,中间列一个接着一个说:亚马逊产品(做了这个联盟的就选),文章(我怕版权争议,没选),CB联盟的AD(没做没选),eBay(没做没选),雅虎answers(强烈推荐选择),Youtube视频(必选,知道大家都看不到,外国友人看得到这是关键),Flickr图片(不选,没申请到APP),雅虎新闻(选吧),最后一列Amazon选择一个产品分类和产品的对应的浏览节点,eBay选择一个分类,雅虎answers(推荐选all,和关键词搭边就行) 1.2 添加亚马逊产品浏览节点和新RSS Feed 两个一起上,双飞。若是做了亚马逊联盟,需要在http://www.browsenodes.com选择一个产品节点,比如说Lifestyle & Gifts的节点是917656,最简单的方式是在该网站左边搜索(出来的结果一大堆)。选择放置于那个分类(category),亚马逊产品分类,post数量(填阿拉伯数字)。 二、Option选项 2.1常规选项 新采来的文章放在“已发布(published)”或者“draft(草稿)”当然选前一项,选择草稿的你要是不改的话那就是想留着孤芳自赏吧。Reset Post Count:(重置post统计),设置随机发布post(默认),Cloak Affiliate Links隐藏推介链接,Automatically create Tags自动创建标签(勾选),后边的偶读采用默认即可。Author是作者ID是1就行了,不会自动的blog还是一个多人博客吧。 2.2亚马逊选项(没申请此联盟,忽略此项) Amazon Affiliate ID:添写亚马逊联盟ID API Key (Access Key ID):填写API到这里申请 Secret Access Key:在上一步中找。 Search Method: Exact Match(严格匹配) Broad Match(广泛匹配) Skip Products If: 当( )时跳过此商品1.Don’t skip(死活不跳过)2、 No description found(没描述)3、 No thumbnail image found(没图没真相)4、 No description OR no thumbnail(啥都没有) Amazon Description Length:描述长度 1.250 Characters2. 500 Characters3. 750 Characters 4.1000 Characters 5.Full Description Amazon Website:应该都选amazon.com,不会有人做amazon.jp吧。 Amazon.com Amazon.co.uk Amazon.de Amazon.ca Amazon.jp Amazon.fr Strip brackets from titles:Yes (默认即可) Post Reviews as Comments?Yes (默认即可) Post Template:post模版(值得专研的地方,采用默认也不错)
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自动化控制领域台达DVP ES2与英威腾GD变频器通讯程序设计及触摸屏设置指南 PLC

内容概要:本文详细介绍了一种针对台达DVP ES2系列PLC与三台英威腾GD系列变频器之间的通讯解决方案。文中不仅提供了完整的带有详尽注释的通讯程序,还涵盖了昆仑通态7022Ni触摸屏的具体接线方法及其配置步骤。重点在于实现了对变频器的频率设定、启停控制以及实时频率监测的功能,所有操作均基于稳定的轮询机制来保障通信质量。 适合人群:从事工业自动化控制系统集成的技术人员,尤其是那些需要掌握PLC与变频器间高效通信技巧的专业人士。 使用场景及目标:适用于各类制造业生产线中,旨在提高生产设备间的协同工作效率,降低故障发生率,确保生产流程顺畅运行。 其他说明:文中提供的实例代码可以直接应用于实际工程项目当中,但使用者应当根据自身项目的具体情况调整参数设置。此外,文中提到的所有硬件设备均为市场上常见的型号,便于采购和维护。

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基于西门子S7-1200 PLC的饮料罐装生产线自动化控制流程详解与实战技巧 自动化控制

内容概要:本文详细介绍了基于西门子S7-1200 PLC的饮料罐装生产线自动化控制系统的设计与实现。文章首先概述了罐装和贴标的主流程,通过梯形图程序展示了关键步骤,如罐装等待、压紧等待和贴标等待的具体逻辑。接着,重点讨论了实际调试过程中遇到的问题及其解决方案,如调整灌装时间和贴标机的安全区控制。此外,还提到了人机交互界面(HMI)的设计,特别是针对操作工人反馈进行优化的部分。最后,文中分享了一些实用的编程技巧,如急停触发后的批量复位、边沿检测以及产量统计。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是对PLC编程有一定基础并希望深入了解饮料罐装生产线自动化控制的人群。 使用场景及目标:适用于需要理解和实施饮料罐装生产线自动化控制的企业和个人。目标是提高生产线的稳定性和效率,同时掌握PLC编程的实际应用技巧。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括了许多来自现场调试的经验教训,有助于读者更好地应对实际工程中的挑战。

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野生动物目标检测数据集.zip

数据集介绍:野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:野生动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:11,787张图片 - 验证集:643张图片 - 测试集:431张图片 总计:12,861张真实场景图片 分类类别: - Elephant(象):陆生大型哺乳动物,包含多种自然环境中的活动姿态。 - Bear(熊):涵盖不同种类的熊科动物,包括静态及运动状态。 - Cheetah(猎豹):强调高速运动状态下的动态捕捉样本。 - Deer(鹿):包含林地和草原环境中的鹿群及个体样本。 - Fox(狐):涵盖多种狐狸品种的多样化行为模式。 标注格式: YOLO格式,包含标准化的归一化坐标标注,可直接适配YOLOv5/v7/v8等主流检测框架。 数据特性: 涵盖航拍、地面视角等多角度拍摄的野生动物图像,包含昼夜不同光照条件下的样本。 二、适用场景 生态监测系统开发: 支持构建自然保护区智能监测系统,实时检测野生动物活动轨迹并统计种群分布。 自动驾驶环境感知: 用于训练车辆视觉系统识别道路周边野生动物的能力,提升行车安全系数。 野生动物研究分析: 提供动物行为学研究的结构化数据支撑,支持物种活动模式分析与栖息地研究。 安防监控系统升级: 适用于农场、林区等场景的智能安防系统开发,精准识别潜在动物威胁。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含5类高关注度野生动物,覆盖陆地生态系统的关键指示物种。 场景多样性: 数据采集涵盖丛林、草原、山地等多种自然生境,增强模型泛化能力。 标注专业性: 经动物学专家校验的精准边界框标注,确保目标定位与分类准确性。 任务适配性: 原生YOLO格式支持快速迁移至目标检测、行为分析、密度估计等衍生任务。 规模优势: 超万级标注样本量,有效支撑深度神经网络的特征学习需求。

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台达DVP EH3与三菱E700通讯程序:轮询通讯、触摸屏操作及详细设置指南 PLC

内容概要:本文详细介绍并提供了台达DVP EH3系列PLC与三菱E700系列变频器之间的通讯程序,涵盖硬件准备、接线方式、设置方法、程序实现及触摸屏操作。程序采用轮询方式进行通讯,确保了可靠性与稳定性。文中不仅提供了详细的代码示例,还包含了触摸屏程序的具体实现,帮助用户轻松完成频率设定、启停控制、实际频率读取和加减速时间设定等功能。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是那些需要进行PLC与变频器通讯编程的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要实现PLC与变频器高效通讯的实际工程项目,旨在帮助用户快速掌握通讯编程技巧,提高工作效率。通过本文的学习,用户可以更好地理解和应用轮询通讯机制,提升系统的稳定性和响应速度。 其他说明:本文提供的程序可以直接用于实际项目,但建议根据具体需求和设备特性进行适当调整和优化。此外,在编写和调试过程中,注意接线正确性和参数匹配,确保程序的简洁和清晰。

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STAS目标检测数据集.zip

数据集介绍:STAS目标检测数据集 数据集名称:STAS目标检测数据集 图片数量: - 训练集:733张 - 验证集:211张 - 测试集:105张 总计:1,049张图像 分类类别: - STAS:特定场景下的目标检测类别(具体语义需结合业务背景) - stas:小写形式分类标签,与STAS形成多粒度标注层级 标注格式: YOLO格式,包含归一化中心坐标及边界框尺寸,可直接用于目标检测模型训练。 数据特性: 标注框尺寸分布多样,涵盖大尺度物体(如宽度占比8.5%、高度占比20.8%)到小目标(如宽度占比2.1%、高度占比5.7%),适配多尺度检测需求。 航空影像分析: 适用于无人机/卫星图像中的目标定位与识别,支持农业监测、环境评估等场景。 工业检测系统: 可训练PCB板缺陷检测、传送带物料识别等工业视觉模型,框体标注适配机械臂抓取坐标计算。 智慧城市应用: 支持交通监控、基础设施检测等城市管理场景中的多目标追踪任务。 学术研究: 提供标准化YOLO格式数据,适用于目标检测领域的模型对比实验与算法创新研究。 标注质量突出: 边界框覆盖密集场景(单图最高达7个实例),包含部分重叠目标标注,考验模型鲁棒性。 空间分布全面: 标注框位置覆盖图像中心区(如坐标0.39,0.33)到边缘区域(如坐标0.95,0.85),提升模型全图检测能力。 工程友好性: 原生适配YOLOv5/v8等主流框架,提供标准化train/val/test划分,支持即插即用。 场景适配性强: 标注目标宽高比差异显著(从接近正方形到细长形态),满足不同行业对物体比例的检测需求。

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