04 2013 档案
摘要：挖掘有价值的搜索关键词在对搜索引擎流量及关键词的标记后，还需要从中挖掘最有价值的那部分关键词。以下是关键词挖掘思路和详细的操作方法。图1挖掘有价值的搜索关键词找到一个有价值的关键词，再加上好的搜索排名，就可以给网站带来大量的优质流量。在搜索引擎营销中，无论是SEO还是SEM也都在为这两件事奋斗着。下面我们将从网站分析的角度找到对网站最有价值的关键词，并扩大这些关键词的价值。1挖掘关键词的基本原理通常来说，在搜索引擎中排名越靠前的关键词获得的点击量也就相对越多。而无论是SEO还是SEM的工作，主要目标也都是提高某些关键词在搜索结果中的排名。就算不能排到前三，也要保证排到第一页。虽然SEM的衡量指
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摘要：辨别虚假流量的十二种方法1、使用高级群组分割流量在检查前先要将这部分广告流量与网站的其他流量进行分割，高级群组是最好的选择。因为我们之前对流量进行过来源标记，所以只需要创建一个来源等于bluewhale的高级群组就可以分割出这部分流量了。如图1所示。图1 过滤来自bluewhale.cc的流量创建完成后，在报告中选择使用这个高级群组。这部分流量将会贯穿整个报告。这也是在检查流量前的准备工作。避免其他来源流量的干扰。2、流量产生的时间使用的Google Analytics报告：访问者—访问者趋势—访问次数。如图2所示。图2 访问量变化趋势图这里的时间要精确到每小时的访问数据。通常，网站正常的访问
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摘要：高性能MySQL（第3版）（MySQL旗舰名著惊献全面升级）【美】施瓦茨（Schwartz,B.）【美】扎伊采夫（Zaitsev,P.） 【美】特卡琴科（Tkachenko,V.） 著宁海元 周振兴 彭立勋等 译ISBN978-7-121-19885-42013年5月出版定价：128.00元804页16开编辑推荐“只要你不敢以MySQL专家自诩，又岂敢错过这本神书？”“一言以蔽之，写得好，编排得好，需要参考时容易到爆！”“我可是从头到尾看了一遍上一版，可还是毫不犹豫拿起了这本书，而且看完后一点都不后悔……”内容提要本书是MySQL领域的经典之作，拥有广泛的影响力。第3版更新了大量的内容，不但涵
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摘要：阿里云----飞天开放服务本节从整体上简要介绍飞天开放服务，包括弹性计算服务（ECS）、开放存储服务（OSS）、开放结构化数据服务（OTS）、关系型数据库服务（RDS）、开放数据处理服务（ODPS）和云服务引擎（ACE）。这些开放服务运行在飞天平台内核之上，具有以下一些共同的特点。Ø全托管式服务：开放服务运行在数据中心的公共云平台之上，用户无须关心硬件设备的采购和软件系统的配置、管理，这些服务以全托管的方式为用户提供直接可用的软件服务。这样，用户可以专注在应用层逻辑的设计与实现，按照实际使用的多少进行付费，因此减少了初期在基础设施上的投入，节省了应用的成本。此外，开放服务还向用户提供
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摘要：数据一致性实现技术分布式存储在不同的节点的数据采取什么技术保证一致性，取决于应用对于系统一致性的需求，在关系型数据管理系统中一般会采用悲观的方法（如加锁），这些方法代价比较高，对系统性能也有较大影响，而在一些强调性能的系统中则会采用乐观的方法。Quorum系统NRW策略对于数据不同副本中的一致性，采用类似于 Quorum 系统的一致性协议实现。这个协议有三个关键值N、R和W。—N表示数据所具有的副本数。—R表示完成读操作所需要读取的最小副本数，即一次读操作所需参与的最小节点数目。—W表示完成写操作所需要写入的最小副本数，即一次写操作所需要参与的最小节点数目。该策略中，只需要保证R+W>N
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摘要：大数据的存储和管理任何机器都会有物理上的限制：内存容量、硬盘容量、处理器速度等等，我们需要在这些硬件的限制和性能之间做出取舍，比如内存的读取速度比硬盘快得多，因此内存数据库比硬盘数据库性能好，但是内存为2GB的机器不可能将大小为100GB的数据全部放入内存中，也许内存大小为128GB的机器能够做到，但是数据增加到200GB时就无能为力了。数据不断增长造成单机系统性能不断下降，即使不断提升硬件配置也难以跟上数据的增长速度。然而，当今主流的计算机硬件比较便宜而且可以扩展，现在购置八台8内核、128GB内存的机器比购置一台64内核、TB级别内存的服务器划算得多，而且还可以增加或减少机器来应对将来的变
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摘要：MongoDB入门连接数据库在这里我们使用MongoDB提供的JavaScript shell进行数据库操作，当然也可以通过不同的驱动利用其他编程语言实现同样的功能，不过shell在管理数据库的方面还是很方便的。启动JavaScript shell的方法很简单，命令如下：C:\mongodb\bin\mongo在默认情况下，shell连接到本地test数据库，可以看到如下信息：C:\mongodb\bin>mongoMongoDB shell version: 2.0.2connecting to: test>“connecting to”的后面是要连接的数据库的名字，如果想换成其
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摘要：解密阿里云之飞天平台内核阿里云计算有限公司（简称“阿里云”）成立于2009年9月10日，致力于打造云计算的基础服务平台，注重为中小企业提供大规模、低成本、高可靠的云计算应用及服务。飞天开放平台（简称“飞天平台”或者“飞天”）是由阿里云自主研发完成的公共云计算平台，该平台所提供的服务于2011年7月28日在http://www.aliyun.com正式上线，推出了第一个云服务——弹性计算服务。截至本书出版时，阿里云已经推出了包括弹性计算服务、开放存储服务、关系型数据库服务、开放结构化数据服务在内的一系列服务和产品。飞天平台内核包含的模块可以分为以下几部分。 分布式系统底层服务：提供分布式环境下
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摘要：飞天开放平台编程指南——阿里云计算的实践（双色）周憬宇，李武军，过敏意编著ISBN 978-7-121-19699-72013年3月出版定价：59.00元256页16开内容提要飞天开放平台是阿里云计算有限公司（http://www.aliyun.com）自主研发的云计算平台。飞天开放平台负责管理数据中心Linux集群的物理资源，控制分布式程序运行，隐藏下层故障恢复和数据冗余等细节。飞天开放平台提供了弹性计算、负载均衡、数据存储，以及大规模计算等一整套的云计算公共服务，从而降低了互联网应用创新的技术门槛。本书主要面向云计算的开发者，不但由浅入深地说明了云计算的相关原理，而且用很多实例详细讲解了怎
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摘要：任何机器都会有物理上的限制：内存容量、硬盘容量、处理器速度等等，我们需要在这些硬件的限制和性能之间做出取舍，比如内存的读取速度比硬盘快得多，因此内存数据库比硬盘数据库性能好，但是内存为2GB的机器不可能将大小为100GB的数据全部放入内存中，也许内存大小为128GB的机器能够做到，但是数据增加到200GB时就无能为力了。数据不断增长造成单机系统性能不断下降，即使不断提升硬件配置也难以跟上数据的增长速度。然而，当今主流的计算机硬件比较便宜而且可以扩展，现在购置八台8内核、128GB内存的机器比购置一台64内核、TB级别内存的服务器划算得多，而且还可以增加或减少机器来应对将来的变化。这种分布式架构
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摘要：差异分析定位Ring 3保护模块由于保护模块通常会Hook操作系统的原生DLL接口来进行保护，所以可以采用差异比较原生DLL文件和加载到内存中的原生DLL直接的差别来定位Ring 3模块。在分析的过程中，为了防止被Ring 3保护模块发现，暂时可以先把除了自己线程外的其他线程暂停，如图8-14所示。 图8-14 悬挂除自己线程外的其他线程从图8-14中可以看出，除自己线程外，该游戏有58个线程，可以通过SuspendThread()函数悬挂这些线程以便后续的分析（GS的命令就是ste序号）。下面，我们再对3个常用原生DLL——ntdll.dll、kernel32.dll和u...
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摘要：Detours HookDetours是微软开发的一个函数库，主要用于动态Hook运行中的程序，其具体介绍参见http://research.microsoft.com/en-us/projects/detours/。在游戏或外挂分析中，可以利用Detours库提供的接口来动态Hook任意地址，截获函数调用并输出打印信息。Detours Hook的3个关键概念要理解Detours Hook，必须先理解Detours中的3个关键概念。ØTarget函数：即要Hook的目标函数或目标地址。ØTrampoline函数：即跳板函数，主要负责保存原始Target函数头的若条指令，并加
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摘要：数据挖掘是如何解决问题的本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。2.1.1节中关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。尿不湿和啤酒 超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（Wal Mart）拥有世界上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾
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摘要：数据挖掘分类技术从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。而且我们会在第4章再次给读者讲述分类算法和相关原理。在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确。每个算法在测试集上的运行都会有一个准确率的指标。用不同的算法做成的分类器（Classifier）在不同的数据集上也会有不同的表现。KNN，K最近邻算法K最近邻（k-Nearest Neighbor，kNN）分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法。所谓K最近邻，就是
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摘要：数据挖掘的一般步骤从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。步骤（2）数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。步骤（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以
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