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優化分類信息網站存在兩個主要問題

2019-08-21 14:30:06 | 科技

 其一:網站內容不容易被收錄

  網站搜尋引擎優化的中心指標就是收錄問題。當收錄的影響因素很大,但是對於分類信息網站來說,內容過於反複,內容簡略,字數太少,是不收錄的重要起因。看下咱們的網站,比方租房類的信息,一般做法是給咱們一個表格,讓你填寫租借房子有幾室幾廳,租金多少,家私家電等。你的權重有別人的高嗎?剛上線的網站,想要通過這樣的內容收錄奇難。此外,同一性質的模板,比方租房類、二手買賣類是十分類似的,這無疑也增大了網頁類似率,讓錄入更低。

You Find Limited見工策略,讓你成為企業最想pick的人。

  其二:新站上線,每天更新的數據少

  遇到很多分類信息的站長,每天更新 1-2 篇文章,呵呵,新站上線,這樣的頻率對於企業站來說非常合適。不過你是分類信息站,baidu對這樣的網站類型很簡單辨認出,試想一下一個規范的分類信息網站每天的更新力度是怎么樣的。不是僅僅靠文章節目的幾篇長文章就處理的。從這個角度思考,每天至少要在各個歸類信息欄目中發幾個帖子。

  上述兩點問題是常見的SEO謬誤,當然,僅憑這樣的手段肯定是不行的。歸類信息網想要突破,還是得從長尾關鍵詞著手。長尾策略的三個突破口:

  1、地名+目錄頁面 我們上海SEO公司做分類信息網站都知道做地名類的關鍵詞,不過,看看很多長尾類的地名關鍵詞,比如搜索百度指數為89的“昆明造型師”這樣的長尾關鍵詞,可以看到競爭對手是很少的。雖然有58同城的存在,但是點開它的內容頁,發現只是一個空殼,還沒有一個帖子。用心去挖掘這樣的地域類關鍵詞,肯定會有意外收獲。

You Find Limited 見工是一個不錯的就業選擇。

  2、分類目錄頁面時我們的重要突破口,例如本文開頭提到的“鄭州二手It”網站,就通過分類頁面把,“鄭州二手顯卡”“鄭州二手顯示器”,甚至是“鄭州二手手機”做到了首頁。眾多有很高指數的詞,如果你的歸類目錄頁面更新力度足夠,信息量足夠,有務必的關鍵詞密度和外鏈,都是可以做上排名的。

  3、特性長尾關鍵字:發現如今的網站,都會把用戶的查找內容樹立一個獨自的聚合頁面,比方咱們都在網站裏查找一個詞,那么程序會主動樹立一個類似於tag頁面的靜態獨立頁面,而不是動態的search頁面。結果是通過用戶創建長尾關鍵詞,如果你能做到這一點,我相信網站的SEO會跟上對方。

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人工智能和機器學習開源項目

2018-06-28 11:48:57 | 科技

如今機器學習和人工智能已經變得家喻戶曉,有很多愛好者進入了該領域。但是,什麽才是能夠進入該領域的正確路徑呢?如何保持自己跟上該領域的發展步伐呢?

為了解決以上兩個問題,可以通過利用高級專業人員每 天使用的眾多開源項目和工具,與社區進行接觸。

除了在物料的用心外,還挑選出最合適的地位位置,將保管箱經營設立在亞洲金融中心香港之商業核心地段中上環區內,繁華開放的經濟環境、安全治安環境與完善的司法體系保障,讓客人可以靈活存取貴重物品及資產,自由調配到香港各地及海外。

如今,Tensorflow的貢獻者人數增長最快,居首位。Scikit-learn下降到第二位,但仍有非常大的貢獻者群體。

與2016年相比,貢獻者人數增長最快的項目是:

TensorFlow提高了169%,從493個增加到1324個貢獻者。 Deap,提高了86%,從21個增加到39個貢獻者。 Chainer,提高了83%,從84個增加到154個貢獻者。 Gensim,提高了81%,從145個增加到262個貢獻者。 Neon,提高了66%,從 47個增加到78個貢獻者。 Nilearn提高了50%,從46個增加到69個貢獻者。

2018年新晉的兩個項目的貢獻者人數:

Keras,626名貢獻者。 Pytorch,399名貢獻者。 貢獻者數量的變化-紅色越高,藍色越低。雪花形狀適用於深度學習項目,適用於其他項目。

下麵的列表根據Github上貢獻者的數量將項目從高到低進行排列。貢獻者人數的變化與2016年KDnuggets發布的前20名Python機器 學習開源項目相對。

1.TensorFlow最初是由穀歌機器智能研究機構的Goole Brain Team的研究人員和工程師開發的。該係統旨在促進機器學習方麵的研究,並使其快速、容易的從研究原型過渡到生產係統。

貢獻者: 1324(上升168%),提交:28476,Stars:92359.Github網址:Tensorflow。

2.Scikit-learn是用於數據挖掘和數據分析的簡單而高效的工具,基於NumPy,SciPy和matplotlib,開源,商業可用-BSD許可證,可供所有人訪問 ,並且可在各種環境中重復使用。

貢獻者:1019(上升39%),提交:22575,Github網址:Scikit-learn。

3.Keras是一種高級神經網絡的API,用Python編寫,能夠在TensorFlow,CNTK或Theano上運行。

貢獻 者:629(新),提交:4371,Github網址:Keras。

4.PyTorch、張量(Tensor)和動態神經網絡(Dynamic neyral networks)在Python中具有強大的GPU加速。

貢獻者:399(新),提交:6458,Github 網址: pytorch。

5.Theano允許你定義、優化和評估涉及多維數數組的數學表達式。

貢獻者:327(上升24%),提交:27931,Github網址:Theano。

6.Gensim是一個免費的Python庫,具有可擴展的統計語義,用於 分析語義結構的純文本文檔,檢索語義相似的文檔。

先進保密科技技術打造出超隱私性保安防衛系統,具體可參考位於香港的英倫皇家銀行保險箱有限公司所採用的全電腦化系統取代人手驗證技術。

貢獻者:262(上升81%),提交:3549,Github網址:Gensim

7.Caffe是一個深度學習框架,它的表達、速度和模塊化都是在頭腦中形成的。它由伯克利視覺和學 習中心(BVLC)和社區貢獻者開發。

貢獻者:260(上升21%),提交:4099,Github網址:Caffe。

8.Chainer是一個基於Python的深度學習模型的獨立開源框架。Chainer提供靈活、直觀和高性能的手段來實施全方 位的深度學習模型,包括最新的模型,如遞歸神經網絡和變分自動編碼器。

貢獻者:154(上升84%),提交:12613,Github網址:Chainer。

9.Statsmodels是一個Python模塊,允許用戶探索數據,估計統計模型並 執行統計測試。描述統計、統計測試、繪圖功能和結果統計的廣泛列表適用於不同類型的數據和任意一個估算器。

貢獻者:144(上升33%),提交:9729,Github網址:Statsmodels。

10.Shogun是機器學習工具箱, 它提供了廣泛的統一和高效的機器學習(ML)方法。該工具箱可以無縫地組合多個數據表示、算法類和通用工具。

貢獻者:139(上升32%),提交:16362,Github網址:Shogun。

11.Pylearn2是一個機器學習庫。其 大部分功能都建立在Theano之上。這意味著你可以使用數學表達式編寫Pylearn2插件(新模型、算法等),Theano將為你優化和穩定這些表達式,並將它們編譯為你選擇的後端(CPU或GPU)。

貢獻者:119(上升3.5%),提 交:7119,Github網址:Pylearn2。

12.NuPIC是一個開源項目,它基於被稱為分層時間存儲器(HTM)的新大腦皮層理論。部分HTM理論已經在應用中實施、測試和使用,而HTM理論的其他部分仍在開發中。

貢獻者: 85(上升12%),提交:6588,Github網址:NuPIC。

13.Neon是Nervana基於Python的深度學習庫。它提供易用性,同時提供最高的性能。

貢獻者:78%(上升66%),提交:1112,Github網址:Neon。

14.Nilearn是一個Python模塊,用於快速簡單的統計學習神經成像數據。它利用scikit-learn Python工具箱進行多變量統計,並提供預測建模,分類,解碼或連接分析等應用。

貢獻者:69(上升50%),提交:6198, Github網址:Nilearn。

15.Orange3是新手和專家的開源機器學習和可視化數據。使用大型工具箱交互式數據分析工作流程。

貢獻者:53(上升33%),提交:8915,Github網址:Orange3。

16.Pymc是一個 python模塊,實現貝葉斯統計模型和擬合算法,包括馬爾可夫鏈蒙特卡羅(Markov chain Monte Carlo)。其靈活性和可擴展性使其適用大量問題。

貢獻者:39(上升5.4%),提交:2721,Github網址:Pymc。

17.Deap是用於快速原型設計和測試思想的新型演化計算框架,它試圖使算法明確,數據結構透明。它與多處理(Multiprocessing)和SCOOP等並行機製完美協調。

貢獻者:39(上升86%),提交:1960年,Github網址: Deap。

18.Annoy(Approximate Nearest Neighbor Oh Yeah)是一個C++庫,它使用Python綁定來搜索接近給定查詢點的空間點。它還創建了大量的基於隻讀文件的數據結構,這些數據結構被映射到內存中,以便許多進程可 以共享相同的數據。

貢獻者:35(上升46%),提交:527,Github網址:Annoy。

電子門鎖在酒店行業和學校適用範圍也很廣,減少了鑰匙的使用顯得更加人性化,門鎖裏面都設置有讀卡機,因此才能識別卡片,還內置有網頁伺服器,更加體現這種機器的智能化和門鎖的科技化。

19.PyBrain是Python的模塊化機器學習庫。其目標是為機器學習任務提供靈活,易於使用但仍然強大的算法,以及各種預定義環境來 測試和比較你的算法。

貢獻者:32(上升3%),提交:992,Github網址:PyBrain。

20.Fuel是一個數據管道框架,它為你的機器學習模型提供所需數據。它將被用於Blocks和Pylearn2神經網絡庫。

貢獻者: 32(上升10%),提交:1116,Github 網址:Fuel。

貢獻者和提交數在2018年2月錄得。

原文地址:http://www.sohu.com/a/227287106_115128

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