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092 机器学习赋能(第3节)

。旧系统的备用方案是跳过此类页面,但这次,新模块做出了不同反应。

日志显示,系统检测到返回内容为空且响应头带有“text/javascript”标识后,自动触发了备用流程——调用轻量级无头浏览器实例,在后台加载完整DOM树,并结合之前训练出的内容定位模型,精准截取目标表格区域。

“它自己切换了模式。”李阳盯着调度日志,语气有些发紧,“没有等待指令,也没有进入人工干预队列。它判断该用哪种方式,并执行了。”

陈帆没有说话。他放大了那次抓取的全过程记录:从请求发起、特征识别、模式选择,到最后的数据提取,整个链条完全闭环。更关键的是,系统在完成操作后,还将此次JS渲染页面的结构特征存入本地样本库,供下次比对使用。

“这不是被动升级。”张远低声说,“这是在进化。”

四点三十七分,第一条由动态渲染获取的L2行情数据成功入库。系统自动生成一条状态汇报:“解析模式:自适应;置信度:98.7%。”随后,这条记录被同步推送到所有关联分析模块。

陈帆调出数据质量对比图。横轴是时间,纵轴是有效信息捕获率。旧系统曲线波动剧烈,每逢网站更新便出现明显凹陷;而新爬虫的轨迹近乎一条直线,即便在凌晨站点频繁切换架构的高峰期,也始终保持在百分之九十八以上。

“以前是我们追着网页变。”李阳摘下耳机,靠在椅背上,“现在是它自己学会了怎么应对变化。”

张远正在归档最新一轮测试日志。他新建了一个文件夹,命名为“智能采集”,然后把过去七十二小时的所有成功案例批量导入。末尾那份统计报告显示,平均单页处理时间从原来的六秒缩短至一点八秒,错误率下降至千分之三。

“这比人工快百倍。”他念着数字,像是还没完全消化这个事实。

机房内,服务器阵列持续运转,风扇声低而稳定。主控台上,数十个数据源的

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