PageAdmin CMS建站系统通过自定义表单获取ip及所在地的教程

简介: PageAdmin CMS内置IP地址组件,支持IPv4/IPv6及国家、省、市六类地理位置数据采集,准确率高(国内达99.2%),轻松实现流量统计与用户行为分析。

最近公司在企业网站制作完毕上线后,会有很多数据收集的业务需求,需要对提交者ip和所在地进行统计分析,如流量统计,用户行为分析场景,PageAdmin CMS内容管理系统作为国内老牌的主流建站系统,功能强大,扩展灵活,内置的自定义表单很好的解决这种了这种ip数据场景。

pageadmin的自定义表单支持28中组件,其中有一个ip地址组件专门用于实现ip数据的收集,并可以对ip的数据格式进行设置,下面演示如何实现这个功能。

进入表单设计界面,添加IP地址组件,如下图:
ip.png

点击ip组件拖动组件到表单设计界面即可,IP数据格式支持:IpV4地址,IPV6地址,IP所在国家,IP所在国家,IP所在省份,Ip所在城市六种数据格式,基本上可以解决各种ip数据使用场景,通过一些简单设置,就可以实现ip相关数据的收集了。

注:ip所在地使用的是纯真ip社区版数据库,国内IP地址可以做到99.2%的准确率,国外IP地址只能精确到国家,省份和城市准确率只能达到60%左右,如需要海外ip精确分析,建议使用纯真付费IP库。

相关文章
|
11天前
|
数据采集 人工智能 IDE
告别碎片化日志:一套方案采集所有主流 AI 编程工具
本文介绍了一套基于MCP架构的轻量化、多AI工具代码采集方案,支持CLI、IDE等多类工具,实现用户无感、可扩展的数据采集,已对接Aone日志平台,助力AI代码采纳率分析与研发效能提升。
315 41
告别碎片化日志:一套方案采集所有主流 AI 编程工具
|
8小时前
|
数据可视化 数据安全/隐私保护 内存技术
国内主流cms建站系统的自定义表单功能评比
本文对比国内两大老牌CMS——PageAdmin与帝国CMS的自定义表单功能。PageAdmin支持28种字段、拖拽可视化建模,易用性与扩展性更强;帝国CMS仅支持16种字段,界面传统、组件陈旧(如已淘汰的FLASH)。自定义表单是衡量CMS专业性的核心指标。(239字)
|
10小时前
|
算法 API 流计算
Vue3日期计算器实现方案
这是一个功能全面的在线日期计算器,支持日期间隔、加减、年龄及工作日四大计算模块。自动处理日期溢出、闰年与月份天数差异,提供精确到年/月/日的结果,并支持中英文界面与实时响应。
25 1
Vue3日期计算器实现方案
|
10小时前
|
人工智能 运维 架构师
能体来了:重新定义 AI Agent 搭建师的核心能力与职业路径
随着AI Agent成为企业智能化闭环核心,AI Agent搭建师应运而生。本文从工程化视角解析其全链路职责,并指出在技术平民化趋势下,真正不可替代的是需求抽象、系统架构、风险治理与跨域适配四大体系化能力,呼吁构建T型/π型知识结构,实现从“编码者”向“系统架构师”跃迁。(239字)
|
11小时前
|
自然语言处理 监控
RAG 效果差,80% 的问题和模型无关
RAG效果差,往往错不在模型,而在检索环节:切分不当、检索不相关、TopK过载、缺乏Rerank等。本文揭示RAG本质是“自然语言检索系统”,80%问题源于数据组织与检索质量,而非模型能力。重拾工程思维,先夯实检索,再谈生成。
|
11小时前
|
人工智能 API
智能体来了从 0 到 1:为什么一开始必须划清智能体的任务边界?
智能体开发切忌“全能幻想”!本文指出:任务边界(输入范围、工具权限、决策规则)是智能体从Demo走向落地的生命线——它不设限能力,而是将LLM的概率输出转化为可控、稳定、可评估的工程系统。边界清晰,方能降幻觉、控成本、提准确率。
|
10小时前
|
人工智能 运维 资源调度
智能体来了:AI Agent 搭建师的职业焦虑与体系化破局路径
本文剖析AI Agent搭建师的职业焦虑三大成因:技术栈迭代快、角色定位模糊、工具自动化稀释专业壁垒;指出技术演进实为价值重塑,呼吁从业者构建“技术+领域+系统”三维能力,依托阿里云生态升级实战能力,聚焦高价值复杂场景,实现从工具使用者到智能体架构师的跃升。(239字)
|
10小时前
|
人工智能 安全
智能体对传统行业冲击:为什么传统企业更强调“可控性”,而非“更聪明”
在AI智能体向传统行业落地过程中,“可控性”比“聪明度”更关键。电力、金融、医药等领域因物理风险高、合规严、容错低,亟需行为可预测、决策可解释、异常可接管的智能体。RAG、工作流编排与人在回路等实践,正构建“受限自主系统”——可控性,是智能体从实验走向生产的入场券。
|
11小时前
|
Web App开发 监控 前端开发
Playwright vs Selenium:迁移策略与重要注意事项
本文分享从架构差异到分批迁移的完整实战经验,帮你判断是否应该迁移,以及如何优雅完成这次技术升级。
|
8小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
YOLO26改进 - 注意力机制 | 多扩张通道细化器MDCR 通过通道划分与异构扩张卷积提升小目标定位能力
本文介绍了一种在YOLO26目标检测模型中引入高效解码器模块EMCAD的创新方法,以提升模型在资源受限场景下的性能与效率。EMCAD由多个模块构成,其中核心的EUCB(高效上卷积块)通过上采样、深度可分离卷积、激活归一化和通道调整等操作,兼顾了特征质量与计算成本。实验结果显示,该模块在显著减少参数与FLOPs的同时仍具备优异性能。文章还提供了完整的YOLO26模型集成流程、配置和训练实战。
YOLO26改进 - 注意力机制 | 多扩张通道细化器MDCR 通过通道划分与异构扩张卷积提升小目标定位能力