火车头发布成功未知 web 出现获取分类栏目错误 用的是EMIOG 5.3的 是什么问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-03-12 19:56 标签： 火车头发布成功未知
今天准备用火车头更新wordpress的网站,在百度和火车头论坛找了好多遍,没有找到可以使用到wordpress 3.4.2的发布模块,所以只有自己动手了,这个免登陆的发布接口是从亚普采集器上移植过来的,经测试,一切正常
WordPress免登录发布接口,支持Wordpress2.5+版本。最新验证支持Wordpress3.x(测试版本3.4.2)
适用于火车头采集器等任意采集器或脚本程序进行日志发布。
1. 随机时间安排与预约发布功能： 可以设定发布时间以及启用预约发布功能
2. 自动处理服务器时间与博客时间的时区差异
3. 永久链接的自动翻译设置。根据标题自动翻译为英文并进行seo处理
4. 多标签处理(多个标签可以用火车头默认的tag|||tag2|||tag3的形式)
5. 增加了发文后ping功能
6. 增加了“pending review”的设置
7. 增加了多作者功能，发布参数中指定post_author
8. 增加了自定义域功能，发布参数指定post_meta_list=key1$$value1|||key2$$value2，不同域之间用|||隔开，名称与内容之间用$$隔开。
使用说明:（打开post.php,按照需求修改配置参数,配置完成后上传至网站根目录）
$post_author&=&1;&
$post_status&=&"publish";&
$time_interval&=&60;&
$post_next&=&"next";&
$post_ping&=&&
$translate_slug&=&&
$secretWord&=&'tianle.name';&
火车头发布模块的设置:
导入wordpress.wpm发布模块到火车头,编辑wordpress.wpm模块,内容发布参数→发布地址后缀,把/post.php?action=save&secret=tianle.name中的tianle.name修改为和你设置的post.php的密码一致,如下图:
火车头发布配置如下图:
下载地址:/share/link?shareid=181734&uk=
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最后编辑于：作者： 天乐
该用户很懒，还没有介绍自己。
2014 年 8 月 17 日
2013 年 11 月 1 日
2013 年 11 月 1 日
2012 年 12 月 8 日用火车头采集器采集信息的时候出现的问题_百度知道
用火车头采集器采集信息的时候出现的问题
该任务被丢弃请问这个是什么原因呢我采集的时候出现了如下错误提示：但没选中【Web发布到网站】，【保存为本地文件】，【导入本地数据库】及【写入本地SQL文件】中的任何一步骤？请知道的朋友详细回答一下
我有更好的答案
baidu.baidu://wenku://wenku.html" target="_blank">/view/a5b05eea172ded630b1cb67c<a href="/view/a5b05eea172ded630b1cb67c
火车要设置保存方式
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火车头问题
火车头问题
人民邮电出版社
《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》本书实际上会扩大你的视野，即使不是一个计算机专业人士，你也可以看到在战争环境下（第二次世界大战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域中（棕熊队和加人队NHL比赛问题）贝叶斯方法的威力。本节为大家介绍火车头问题。
3.2& 火车头问题
我是在弗雷德里克&莫斯泰勒的《五十个概率难题的解法》（多佛出版社，1987）一书中发现火车头问题的：
铁路上以1到N命名火车头。有一天你看到一个标号60的火车头，请估计铁路上有多少火车头？
基于这一观察结果，我们知道铁路上有60个或更多的火车头。但这个数字到底是多少？
要应用贝叶斯进行推理，我们可以将这个问题分成两步骤进行：
1．在得到数据之前，我们对N的认识是什么？
2．已知一个N的任意值后，得到数据（&标志为60号的火车头&）的似然度？
第一个问题的答案就是问题的前置概率。第二个问题是似然度。
在选择前置概率上，我们还没有太多的基本信息，但我们可以从一些简单情况开始，再考虑进一步的方法。假设N可以是从1到1000等概率的任何值。
&hypos=&xrange&(1，1001)&
接着我们需要的是一个似然函数。先假设存在一个有N个火车头的车队，我们看到60号火车头的概率是多少？假设只有一个列车运营公司（或者只有一个我们关注的公司），看到任意一个火车头有同等可能，那么看到的任何特定火车头的机会为1/N。
似然度函数如下：
class&Train(Suite)&： &&&&&def&Likelihood(self，data，hypo)&： &&&&&&&&&if&hypo： &&&&&&&&&&&&&return&0 &&&&&&&&&else： &&&&&&&&&&&&&return&1.0/hypo&
看起来很熟悉，似然函数在火车头问题和骰子问题上是相同的。
Update 如下：
suite=Train&(hypos) &&&&&suite.Update&(60)&
因为有太多的假设（1000）要打印输出，所以我绘制了如图3-1所示的结果。意料之中的是，N中60以下的所有值都被去掉了。
如果非要猜测的话，最可能的值是60。这似乎算不上很好的结果，毕竟，想想你恰好看到最高标志号火车头的机会是多少呢（应该不高吧）？不过，如果想使猜到的答案完全正确的可能性最大化，你应该猜60。
不过，这还不是我们的目标。另一个可选的方法是计算后验概率的平均值分布：
def&Mean(suite)： &&&&&total=&0&&&&for&hypo，prob&in&suite.Items&()： &&&&&&&&&total&+&=&hypo*prob &return&total &print&Mean(suite)&
或者你可以用由Pmf提供的非常类似的方法：
print&suite.Mean&()&
后验的平均值是333，所以要是你想最大限度地减少错误，这也许是一个很好的猜测结果。
如果你一遍又一遍地玩这个猜谜游戏，使用后验概率的平均值来作为估计值会减少从长远来看的均方差（参考）。
你可以从下载这个例子。如需更多信息参见前言的&代码指南&。
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