不知道老兄是不是想问是哪种形式采集数据，我用过claude，发现它有两个能力非常强，很适合作为网络爬虫工具，一个是代码能力，另一个是MCP能力。 1、claude写代码采集数据。这个很好理解，通过claude code编写Python脚本来采集数据，可以指定requests、selenium、puppteer等库，以及采集脚本的目标、频率、存储形式等，claude code就会根据prompt来写爬虫代码。但AI可能没法处理网页变化以及反爬策略，需要手工去调整。 2、爬虫MCP是大模型的新增能力，比如playwright-mcp、brightdata-mcp，尤其像brightdata-mcp，内置了应对反爬的技术，能采集复杂的大型网站，你可以用它抓取数据、搜索内容、浏览网页，而且支持各种海外主流搜索引擎，只需要在提示语中直接调用就可以，很是方便。... 展开详请

答案：设备风险识别处理低功耗受限设备的数据采集时，需采用轻量级协议、边缘计算和自适应采样策略，在保证安全性的同时降低能耗。 **解释与方法：** 1. **轻量级通信协议**：使用MQTT、CoAP等低开销协议替代HTTP，减少数据传输能耗。例如，MQTT的发布/订阅模式适合间歇性传输传感器数据。 2. **边缘计算预处理**：在设备端或本地网关进行数据过滤和聚合，仅上传关键风险特征（如异常振动阈值），减少上行流量。比如工业传感器只上报超出正常范围的数值。 3. **自适应采样**：根据设备状态动态调整采集频率（如静止时降低频率，检测到异常时提高频率）。 4. **差分隐私/本地加密**：在设备端对敏感数据做脱敏处理（如添加噪声），再通过TLS等加密通道传输。 **举例**： - 智能电表每10分钟上传一次平均功耗数据（低频采样），但检测到电流突增时立即触发高频上报并告警。 - 农业物联网土壤传感器仅在湿度低于阈值时唤醒，通过LoRa低功耗网络发送数据至网关。 **腾讯云相关产品推荐**： - **物联网开发平台（IoT Explorer）**：提供设备端SDK支持MQTT/CoAP，内置规则引擎实现边缘过滤，减少云端无效数据传输。 - **边缘计算服务（IECP）**：将风险识别模型部署到靠近设备的边缘节点，本地处理敏感逻辑。 - **数据安全服务（KMS/SSL证书）**：保障低功耗设备与云端通信的加密和密钥管理。... 展开详请

我总结下来主要有以下几个：user agent识别、人机验证、cookies追踪、js动态加载、行为指纹识别、IP检测等。虽然requests和selenium采集电商、社交媒体数据确实好用，但处理反爬很麻烦，还需要设置来源头、ip代理池等等。 我研究生做社媒关系分析课题时，需要采集大量社交媒体用户发帖评论数据，当时用的是第三方采集平台亮数据的网页抓取浏览器，它能模拟真实用户的浏览器，且直接内置了动态住宅ip代理池，不需要自己去布置，而且可以自动化解锁验证码、人机验证，相当于处理了90%的爬虫工作，你只需要写selenium代码去接接口，指挥浏览器采集数据即可，这帮了我大忙，当时只用了一两天的时间就把数据部分搞定了，还不错的。... 展开详请

1、Sitemap/批量抓取与去重：Crawler MCP（基于 Crawlee/Apify 的 MCP 封装） 2、API/JSON 数据源优先：HTTP Client MCP（请求签名、分页、速率限制） 3、数据落地与管道：Storage MCP（S3/GCS/SQLite/Postgres） + Scheduler MCP（队列/限速/重试）... 展开详请

我之前做论文课题时，用过一个tt的api，应该是亮数据的网页抓取api，用python reqeusts库接入，里面有商品各种公开信息，通过提交url就能调用，输出的是json格式，大批量采集也比较稳定。我看了下它是把网页采集脚本、ip代理工具、网页解锁器等技术封装到一个接口里，所以不需要你自己写脚本处理，类似桌面端采集工具。... 展开详请

老哥思维很先进啊，网络爬虫想着要用MCP服务了， 我还一直用scrapy、playwright呢，不过最近刚接触到一个比较好用爬虫MCP，可以推荐下，是亮数据的爬虫MCP服务，名字叫Bright Data MCP，测试下来比纯python爬虫库和采集器更好用。 亮数据本身是做ip代理和数据采集api工具的，才刚发布了爬虫MCP服务，可以用cursor、trae等编程agent调用，配置下Json文件就可以用。 这个MCP内置了各大电商、社媒等网站的采集api，自动化处理反爬机制，而且将数据集处理成结构化的json格式，只需要通过自然语言调用mcp就可以实现数据采集，比如电商的商品名称、价格等信息。 现在好像有5千次的免费mcp调用额度，羊毛可以薅一薅哈哈。 我记得微软也发布了基于playwright的MCP服务，功能貌似也很强大，现在好用的MCP层出不穷，需要去摸索下。... 展开详请

最近刚好用了一款专门用来采集数据的mcp服务，我是在claude code配置的bright data mcp，好像是亮数据开发的mcp服务，它之前专门做数据采集api和ip代理的，相对比较专业吧。 这个mcp用下来有4个功能比较不错，第一是搜索功能，可以调用直接搜索谷歌并返回搜索数据；第二是采集网页，能够采集整个网站所有的页面，就非常强了；第三是访问查看各种网站公开内容，而且内置了解锁服务，不需要自己去应对反爬虫机制；第四能实现浏览器自动化，可以设置prompt，让mcp自己去自动化操作浏览器完成任务。... 展开详请

selenium和playwright是同一类自动化工具，都是靠操作浏览器请求数据，但他们都没法自己去处理反爬检测，很容易被判定为人机，然后被封掉ip。怎么去解决呢？有两种方法，第一是自己去部署ip池，模仿人行为不定时切换，而且访问频率要控制。第二是直接用第三方的采集api，省去麻烦。 我是喜欢直接用亮数据的数据抓取浏览器api，很适合去采集社媒、电商之类的复杂数据，亮数据提供的是远程浏览器，操作和普通浏览器一样，但是它内嵌了多种高级的应对反爬虫机制的技术，可以自动识别并解锁验证码，自动切换动态住宅ip池，直接解析动态网页为json数据，模拟真人行为指纹等，会让爬虫更加简单，很轻松的处理检测问题，可以试试，很适合爬虫新手。... 展开详请

不知道你是使用什么技术栈来采集跨境电商数据，解决方案不一样，比如说我常用Python playwright来采集商品数据，会遇到三重检测问题，人机验证、IP限制和动态网页，这些可以写算法自己处理，比如搭建IP池、OCR程序等，也可以用三方的技术方案。 我建议找好点的三方技术方案，会省事一些，像我就是用亮数据的抓取浏览器来处理反爬机制，它是一种云上远程浏览器，可以用api接入playwright，操作方式和普通浏览器一致，但是亮数据内置了多种防封禁的技术，比如住宅IP池切换、AI识别验证码、提取动态json数据、设置请求头、处理cookies等，完全模仿真人访问行为，能极大的减少电商网站检测的风险，还是蛮稳定的。 而且它还可以搭配Puppeteer、selenium来用，也是直接接入api，提交url就能获取数据，基本是无脑操作了。... 展开详请

一、底层逻辑：数据是燃料，AI是引擎 大数据：海量、多源、实时的原始数据（文本、图像、传感器日志等）。 AI（尤其是机器学习）：通过算法从数据中识别模式、学习规则，最终做出预测或决策。 二、运行流程详解 1. 数据采集与存储 来源：社交媒体、物联网设备、交易记录、传感器、公共数据库等。 技术支撑： 分布式存储：如Hadoop HDFS、云存储（AWS S3）。 流处理：Kafka、Flink实时捕获数据流。 示例：电商每秒采集用户点击、搜索词、停留时间。 2. 数据预处理（关键但常被忽视） 数据清洗：剔除错误、重复、缺失值（如删除无效GPS坐标）。 特征工程：将原始数据转化为AI可理解的“特征”（如将用户行为转化为“购买倾向评分”）。 工具：Python（Pandas, NumPy）、Spark。 3. 模型训练：AI学习的核心 算法选择： 监督学习（有标签数据）：图像识别（CNN）、预测模型（LSTM）。 无监督学习（无标签数据）：用户分群（K-Means）、异常检测。 强化学习：自动驾驶决策、游戏AI（AlphaGo）。 训练过程： 图表 代码 下载 否是训练数据模型初始化计算预测误差反向传播调整参数达到精度？部署模型 硬件：GPU集群（NVIDIA）、TPU加速矩阵运算。 4. 模型部署与推理 云端部署：通过API提供实时服务（如：人脸识别接口）。 边缘计算：在设备端本地运行（如手机语音识别）。 示例：Netflix推荐系统每秒处理数万次用户请求，实时生成推荐列表。 5. 反馈闭环与迭代 持续学习：用户对推荐内容的点击反馈 → 更新模型。 A/B测试：对比新旧模型效果（如点击率提升3%即启用新模型）。 三、关键技术支撑 算力革命：GPU并行计算使训练时间从天缩短到小时。 算法突破： Transformer架构（如ChatGPT）处理长文本依赖。 生成对抗网络（GAN）创造逼真图像。 数据湖/仓：结构化存储PB级数据供多团队分析。 四、典型应用场景 领域 如何运行 案例 推荐系统 分析用户历史行为→预测兴趣概率 TikTok视频流推荐 自动驾驶 融合摄像头/LiDAR数据→实时识别物体决策 Tesla Autopilot 医疗诊断 学习百万张医学影像→标记肿瘤位置 AI辅助CT阅片 金融风控 比对交易模式→检测异常行为（0.1秒内） 信用卡反欺诈 五、关键挑战 数据隐私：差分隐私技术（Apple）、联邦学习（本地训练模型，仅共享参数）。 偏见放大：训练数据包含社会偏见 → 模型歧视（需人工审核数据分布）。 能耗问题：训练大模型耗电≈数百家庭年用量（推动绿色AI研究）。 六、未来趋势 小样本学习（Few-shot Learning）：降低对大数据依赖。 AI合成数据：生成高质量数据替代真实数据。 因果推理：超越相关性，理解“为什么”（如药物疗效归因）。 总结：AI大数据的运行本质是通过数据提炼知识，再用知识驱动决策。它并非静态系统，而是依赖“数据输入→模型学习→行动输出→反馈优化”的持续循环。随着技术演进，其核心正从“需要更多数据”转向“更智能地利用数据”。大数据是过去的记录，AI则是试图从中捕捉未来的影子。... 展开详请

大模型训练数据采集的合法性直接影响内容安全，主要体现在三个方面： 1. **法律合规性**：若数据采集未经授权（如侵犯版权、隐私权），可能导致法律纠纷，进而影响模型输出内容的合法性。例如，未经许可抓取新闻网站文章训练模型，可能引发版权诉讼，导致模型被禁用或下架。 2. **数据质量与偏见**：非法采集的数据可能包含错误、偏见或有害信息，导致模型生成歧视性、虚假或违规内容。例如，采集社交媒体未授权数据可能引入极端言论，使模型输出不当观点。 3. **用户信任与品牌风险**：合法性问题会损害企业声誉，用户可能因数据滥用质疑模型安全性。例如，若模型生成抄袭内容，用户可能流失，企业面临公关危机。 **腾讯云相关产品推荐**： - **腾讯云数据安全治理中心**：帮助合规管理数据采集、存储和使用，降低法律风险。 - **腾讯云内容安全**：通过AI检测模型输出中的违规内容，确保合规性。 - **腾讯云隐私计算**：支持联邦学习等隐私保护技术，合法合规地利用多方数据训练模型。... 展开详请

数据安全防范物联网设备的数据采集隐私风险，可以遵循以下策略： ### 1. **设备身份认证** - **解释**：确保每个物联网设备在连接到网络时都是经过验证的。 - **举例**：使用数字证书或基于公钥基础设施（PKI）的身份验证机制。 ### 2. **数据加密** - **解释**：在数据传输和存储过程中使用加密技术，防止数据被未授权访问。 - **举例**：传输层使用TLS/SSL加密，存储层使用AES等对称加密算法。 ### 3. **访问控制** - **解释**：限制对敏感数据的访问权限，只允许授权用户和应用程序访问。 - **举例**：基于角色的访问控制（RBAC）策略。 ### 4. **数据最小化** - **解释**：只收集和处理实现业务目标所必需的最少数据。 - **举例**：智能家居设备只收集用户的活动模式而非详细的生物识别信息。 ### 5. **定期安全审计** - **解释**：定期检查和评估物联网系统的安全性，发现并修复潜在漏洞。 - **举例**：使用自动化工具扫描设备固件和应用程序的漏洞。 ### 6. **隐私政策透明** - **解释**：明确告知用户数据的收集、使用和保护方式，并获得用户的明确同意。 - **举例**：设备厂商在用户协议中详细说明数据处理流程。 ### 7. **使用可信平台模块（TPM）** - **解释**：在设备中嵌入TPM芯片，提供硬件级别的安全保护。 - **举例**：某些高端物联网设备内置TPM来保护密钥和证书。 ### 推荐腾讯云相关产品 - **腾讯云IoT平台**：提供设备身份认证、数据加密传输和存储等安全功能，帮助企业构建安全的物联网应用。 - **腾讯云密钥管理系统（KMS）**：用于管理和保护加密密钥，确保数据在传输和存储过程中的安全性。 - **腾讯云安全中心**：提供全方位的安全防护，包括漏洞扫描、入侵检测等，帮助企业及时发现和处理安全威胁。 通过以上措施，可以有效防范物联网设备在数据采集过程中可能带来的隐私风险。... 展开详请

要使用代理IP进行爬虫数据采集，你需要遵循以下步骤： 1. 获取代理IP：首先，你需要获得一组可用的代理IP。这些IP可以是免费的，也可以是付费的。在这里，我们推荐使用腾讯云代理IP产品，如腾讯云云服务器、腾讯云CDN等。 2. 配置爬虫程序：在你的爬虫程序中，添加代理IP设置。这通常涉及到修改爬虫库或框架的配置文件，以便在发送请求时使用代理IP。以Python的requests库为例，你可以这样设置代理： ```python import requests proxies = { "http": "http://代理IP:端口", "https": "https://代理IP:端口", } response = requests.get("目标网址", proxies=proxies) ``` 3. 错误处理：在使用代理IP进行爬虫数据采集时，可能会遇到各种错误，如代理IP不可用、目标网站拒绝访问等。为了确保爬虫的稳定运行，你需要添加错误处理机制。例如，当遇到代理IP不可用时，可以自动切换到另一个代理IP。 4. 代理IP池：为了提高爬虫的效率和稳定性，你可以使用代理IP池。代理IP池是一组可用的代理IP，爬虫程序会在其中随机选择一个代理IP进行请求。这样可以避免因某个代理IP被封禁而导致的爬虫中断。 5. 验证码处理：有些网站会使用验证码来阻止爬虫。在这种情况下，你需要使用OCR技术或第三方验证码识别服务来识别和解决验证码。腾讯云提供了OCR和验证码识别等相关服务，可以帮助你解决这个问题。 6. 遵守目标网站的robots.txt规则：在进行爬虫数据采集时，请确保遵守目标网站的robots.txt规则。这可以帮助你避免被目标网站封禁，同时也是一种良好的网络道德。 通过以上步骤，你可以使用代理IP进行爬虫数据采集。在实际操作中，请确保遵守相关法律法规和网络道德，避免滥用代理IP和爬虫技术。... 展开详请

要使用SOCKS代理IP进行数据采集和分析，您需要遵循以下步骤： 1. 获取SOCKS代理IP：首先，您需要获得一个可用的SOCKS代理IP。这可以通过购买专业的代理服务、使用免费的公开代理IP，或者自己搭建代理服务器来实现。腾讯云提供了云服务器产品，您可以购买一台云服务器并搭建SOCKS代理服务。 2. 配置代理设置：在您的数据采集和分析工具或编程语言中，设置代理为您获得的SOCKS代理IP地址和端口。以Python的requests库为例，您可以这样设置代理： ```python import requests proxies = { 'http': 'socks5://your_socks_proxy_ip:port', 'https': 'socks5://your_socks_proxy_ip:port' } response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies) ``` 3. 编写数据采集和分析代码：使用配置好代理的工具或编程语言编写数据采集和分析代码。确保您的代码能够通过SOCKS代理IP访问目标网站或API，以避免IP被封禁或限制访问。 4. 运行代码：执行您编写的数据采集和分析代码。代码将通过配置的SOCKS代理IP访问目标网站或API，从而实现数据采集和分析。 5. 存储和分析数据：将采集到的数据存储在适当的数据存储系统中，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据仓库。然后，使用数据分析工具或编程语言对数据进行处理、分析和可视化。 6. 定期更新代理IP：为了保持数据采集的稳定性和安全性，建议您定期更新SOCKS代理IP。这可以通过购买新的代理服务、使用免费的公开代理IP，或者自己搭建新的代理服务器来实现。 通过以上步骤，您可以使用SOCKS代理IP进行数据采集和分析。在使用腾讯云产品时，您可以考虑使用云服务器、云数据库等产品来满足您的需求。... 展开详请

在Android平台上实现数据采集通常涉及以下几个步骤： 1. **定义数据源**：首先，你需要确定你要收集的数据类型和来源。这可能是来自移动设备本身的数据，如位置信息、传感器数据，也可能是来自第三方API的数据。 2. **创建一个数据采集应用**：使用Android开发工具（如Android Studio）创建一个应用程序，该应用程序将负责从数据源获取数据并将其发送到指定的存储或处理系统。 3. **权限管理**：根据所需的数据类型，你可能需要在AndroidManifest.xml文件中请求相应的权限。例如，如果你需要访问位置数据，你需要请求ACCESS_FINE_LOCATION权限。 4. **数据收集**：使用Android SDK提供的API或第三方库来收集数据。例如，你可以使用LocationManager类来获取位置信息，或者使用SensorManager类来获取传感器数据。 5. **数据处理与发送**：在收集了数据之后，你可能需要对数据进行一些处理，如清洗、格式化或压缩。然后，你可以选择将数据发送到远程服务器或云端服务进行存储和分析。 6. **用户隐私和安全**：在收集和处理用户数据时，务必遵守相关的隐私政策和安全标准，确保用户数据的安全和隐私。 对于在云端存储和处理数据，腾讯云提供了多种产品和服务，如： - 腾讯云对象存储（COS）：用于存储大量非结构化的数据，如图片、视频和日志文件等。 - 腾讯云数据库（TencentDB）：提供多种类型的数据库服务，包括关系型数据库、NoSQL数据库和时序数据库等，用于存储和管理结构化数据。 - 腾讯云函数（SCF）：无服务器计算服务，允许你在云端运行代码而无需管理底层基础设施，可以用于处理来自移动应用的异步事件和数据。 通过结合这些腾讯云的产品和服务，你可以构建一个完整的数据采集、处理和存储解决方案。... 展开详请