开源地址：https://github.com/gxtrobot/bustag
简介
Bustag 是一个基于 python 异步爬虫框架开发aspider的自动车牌推荐系统, 系统原理为定时爬取最新车牌信息, 然后可以对车牌进行打标(标示是否喜欢), 打标车牌到一定数量可以进行训练并生成模型, 以后就可以基于此模型自动对下载的车牌进行预测是否喜欢, 可以过滤掉大量不喜欢的车牌, 节约时间。
系统功能
- 自动抓取最新车牌信息, 抓取频率可以自定义
- 系统启动后自动开启一次下载, 然后安装设置抓取频率下载
- 车牌打标功能
- 模型训练, 基于当前所有打标数据训练模型
- 有了模型后, 自动预测判断是否喜欢
- Docker 镜像一键运行, 省去新手配置项目的麻烦
- 项目访问地址: localhost:8000
如何运行项目
windows , mac绿色版如何使用
下载zip包后解压缩到任意目录, 然后在目录下的data目录里, 创建文件config.ini
- windows 版: 执行(双击)bustag.exe
- mac 版: 执行(双击)bustag
- 浏览器访问: localhost:8000, 访问成功说明运行正常, 如果访问不成功, 可以看bustag程序窗口有无报错
如何使用项目
请按照以下顺序
- 到打标页面进行打标, 达到一定数量(喜欢+不喜欢), 比如 300
- 到其他页面训练模型
- 坐等系统自动推荐
- 在推荐页面进行确认(确认过的数据转为打标数据)
- 积累更多打标数据, 再次训练模型, 打标数据越多模型效果越好
