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锚文本优化:提升SEO排名的关键 在SEO的世界里,链接的质量和相关性是决定网站排名的关键因素之一。而锚文本,作为链接的一部分,其重要性不言而喻。好的锚文本不仅能提升用户体验,还能引导用户流向更重要的页面,比如过渡页或销售页。 锚文本的类型有哪些? 通用锚文本:这种锚文本不包含任何关键词,也不提供上下文。但它非常适合作为号召性用语(CTA),吸引用户的注意。不过,要小心使用,避免过度。 品牌锚文本:品牌锚文本有助于建立权威,告诉搜索引擎你正在引用一个高质量的网站或页面。 精确匹配锚文本:使用与目标页面关键词完全匹配的锚文本,是增加排名机会的好方法。 部分匹配锚文本:将目标关键词与随机词混合,为目标页面内容提供上下文,有助于提高排名。 相关匹配锚文本:介于部分匹配和精确匹配之间,使用关键词的变体。 裸链接锚文本:纯URL的跳转链接,通常用于文章末尾的引文和来源中。 图像替代文本锚链接:在图像中包含替代文本,既能让屏幕阅读工具描述图像,也能帮助搜索引擎理解图像内容。 如何优化SEO锚文本?犨꧄𖩓导Google重视自然链接,因此优化锚文本时要避免过度优化。使用与超链接文本相关的术语,而不是过度优化。 多样性:使用不同类型的锚文本,如品牌、精确匹配、部分匹配等,以增加多样性。 上下文:确保锚文本与周围文本相关,提供上下文信息。 自然写作:编写锚文本和SEO关键词时,保持自然,不要为了优化而牺牲可读性。 锚文本优化是链接构建策略的一部分,旨在产生更高的自然流量。通过合理使用不同类型的锚文本,你可以更好地引导用户,同时提升网站在搜索引擎中的排名。
躺赚,工作流思路。 举个例子,打算做爆款文章,赚平台给的广告费,如何操作呢? 1、先采集平台的文章,然后根据阅读量 或 点赞,筛选出其中的爆款。 2、将爆款文章,发送给AI,让AI在不改变原文意思的情况下,进行伪原创(改写)。 3、让Ai根据内容,取个爆款标题。 4、让Ai根据标题 和 内容,创作图片,并随机插入文章。 5、自动打开内容平台,自动登录账号,自动发布伪原创后的内容。 整个过程,几乎无干预,基本可以实现全自动操作。 甚至可以AI互搏,先让Ai先创作5个标题,再让另一个Ai给标题打分,并给出理由,最终选出得分最高的一个。 目前还有一些细节瑕疵,明年肯定能彻底解决。 以上并不是重点。 目前开源的工作流工具非常多,Flowise、LangFlow、fineflow、Dify.ai... 但是,一些工作流【安装比较复杂】,需要python环境,还要复杂的设置,甚至要多个工具协同... 谁能解决这个问题,谁就能大赚。哥哥这里提供一个思路: 1、搞个一键安装包,一键部署,一键升级。 2、优化界面,让小学生智商就能使用。 3、内置一批优秀的工作流,解决部分人的刚需,提升用户量。 4、用增值服务赚钱,发挥的空间太大了。
深度学习入门必读:10篇经典论文推荐 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习,尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天,我就来给大家推荐10篇经典论文,帮助你快速上手深度学习。 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 这篇论文提出了一种深度残差学习框架,让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数,而不是未使用的函数,网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上,评估的残差网络深度高达152层,比VGG网络深了8倍,但复杂性仍然较低。最终,这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差,获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。 《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器,并在一台机器中映射到多个计算设备上,包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元(Tensor Processing Units, TPUs),TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型,并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。 《Mask R-CNN》 这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支,Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象,并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单,仅对更快的R-CNN增加了较小的开销,并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果,包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。 《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术,通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理,使得每一层的输出都服从标准正态分布,从而加速网络的收敛速度。 《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元,Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度,从而提高其泛化能力。 《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU(Rectified Linear Unit)是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单,能够有效解决梯度消失问题,从而提高网络的训练效率。 《Gradient Descent with Momentum》 动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项,动量梯度下降能够加速网络的收敛速度,并减少对初始参数的敏感性。 《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点,能够自适应地调整学习率,从而提高网络的训练效率。 《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM(Long Short-Term Memory)是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制,LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系,广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。 《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》 这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法,通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。 希望这些论文能帮助你快速入门深度学习,享受深度学习的魅力!✨
IS算法揭秘:高效抽样 在之前的文章中,我们讨论了A-RSampling算法,该算法用于模拟特定分布的随机数。为了得到可靠的随机数,我们需要重复该算法N次。然而,每次执行A-RSampling并不能保证产生有效的随机数,这可能会降低效率。 为了解决这个问题,我们引入了SamplingImportanceResampling(SIR)方法,该方法通过Importance Sampling(IS)来模拟随机数。下面,我们先来介绍一下Importance Sampling(IS)算法。 Importance Sampling是一种用于估计统计量的方法,它通过使用已知的分布来抽样,从而计算目标分布的期望值。具体来说,IS通过在已知分布上抽样,并根据目标分布的重要性权重来调整这些样本,以估计目标分布的统计量。 在R语言中,Importance Sampling可以通过多种方式实现,包括使用专门的包和函数。通过这种方式,我们可以更有效地模拟来自特定分布的随机数,从而提高算法的效率。 总结来说,Importance Sampling是一种强大的工具,可以帮助我们更准确地估计统计量,特别是在处理复杂分布时。通过结合SamplingImportanceResampling方法,我们可以进一步优化随机数的生成过程,从而提高整体算法的效率。
XGBoost和随机森林,哪个更适合你? 嘿,大家好!今天我们来聊聊两种非常受欢迎的机器学习算法:XGBoost和随机森林。无论你是机器学习的新手,还是已经有一定的经验,这篇文章都能帮你更好地理解这两种算法的优缺点。 什么是XGBoost? XGBoost,全称是eXtreme Gradient Boosting,是一种基于梯度提升的算法。简单来说,XGBoost通过一棵棵“决策树”不断纠正上一步的预测误差,最终得到一个精确的模型。这种算法特别适合那些需要高精度预测的任务,比如金融风控、图像识别等。 XGBoost的优点: 超高精度:特别适合复杂任务! 防过拟合:内置L1、L2正则化,避免过拟合。 自动处理缺失值:再也不用纠结缺失值了~ 训练快:多核CPU、GPU加速,节省时间! 什么是随机森林?𓊩机森林是一种基于袋装法(Bagging)的算法。简单来说,就是构建多棵独立的“决策树”,最后通过投票或平均的方式得到结果。这种算法特别适合数据不平衡、解释性要求高的任务。 随机森林的优点: 高泛化能力:树木独立,模型稳定。 抗噪性强:适合数据量不大的情况。 简单易调参:参数少、调参方便。 XGBoost vs. 随机森林,到底哪个更香?成方式:XGBoost采用“提升法”,每棵树都会根据上一步的误差不断调整,逐步提高精度;而随机森林采用“袋装法”,每棵树独立生长,最后通过多数投票或平均值来得到预测结果。 训练速度:XGBoost在节点分裂上实现了并行,尤其在大数据集上速度更快;而随机森林因每棵树独立,若树较多,训练速度会相对较慢。 防过拟合能力:XGBoost在模型中引入L1和L2正则化,可以很好地抑制过拟合;随机森林则通过树的独立性和样本随机性来提高泛化能力。 缺失值处理:XGBoost可以自动处理缺失值,训练时不需要手动填充缺失值;随机森林则要求在训练前对缺失值进行预处理,比如填充或剔除。 适用场景:XGBoost适用于数据量大、特征复杂、需要高精度的任务;随机森林则适合数据较小、数据不平衡、要求模型稳定的任务。 如何选对算法?悦你追求高精度:XGBoost更优!尤其适合特征多、数据量大的任务。 如果你追求稳定性:随机森林表现更好,且特征重要性容易解释。 数据预处理:如果数据缺失较多,XGBoost的缺失值处理会更省心。 时间因素:XGBoost并行优化速度快,适合时间紧迫的任务。 总结:XGBoost适合复杂任务,随机森林适合解释性强的任务。大家可以根据数据和需求选择合适的算法,快速提升模型效果!奦果你对机器学习感兴趣,记得点个赞,收藏这篇笔记哦~
Rust语言新手实践项目推荐 如果你刚开始学习Rust语言,不知道从哪里入手实践,那这篇文章绝对对你有帮助! 简单项目 猜数字游戏 𒊠 这个项目非常适合新手,主要是通过随机生成一个1到100之间的整数,让玩家猜测。程序会提示玩家猜大还是猜小,直到猜对为止。总共给玩家5次猜测机会。通过这个项目,你可以熟悉变量、数据类型、输入输出、控制流等基础语法,还能了解Rust的随机数生成和错误处理。 命令行工具 ️ 编写一些简单的命令行工具,比如文件管理工具、数据转换工具或文本处理工具。可以利用Rust的标准库处理命令行参数、文件操作及文本处理等,掌握模式匹配和错误处理机制的应用。 迷宫生成器 銠 使用Rust生成随机迷宫并实现寻路算法。需要定义迷宫的数据结构,如二维数组表示迷宫布局,利用所有权和借用系统管理数据,避免内存安全问题。这个项目可以练习算法实现和逻辑控制。 中级项目 仿真游戏 编写一些简单的仿真游戏,比如生命游戏或粒子系统。这些游戏对实时渲染和物理模拟要求高,Rust的高性能和低级别的内存控制特性可以发挥作用。通过这些项目,你可以深入理解性能优化和内存管理,同时涉及较复杂的逻辑和数据结构。 简单的Web服务器 使用Rust编写一个简单的HTTP服务器,实现基本请求处理和静态文件服务。需要掌握网络编程、异步编程等知识,熟悉相关库和框架的使用,了解HTTP协议和请求响应处理流程,提升对Rust异步编程能力和线程模型的理解。 数据库连接器 编写与SQLite或MySQL等流行数据库系统交互的简单连接器。学习处理数据库连接、查询执行和结果处理,理解Rust的安全性和线程安全性能在数据库操作中的应用。 高级项目 TCP服务器与客户端 实现一个TCP服务器与客户端。客户端输入内容后,服务器返回相应输入内容。涉及网络编程、多线程编程、错误处理等知识,要求对Rust的网络库和线程库有深入理解,能处理并发连接和数据传输,提升系统编程能力。 希望这些项目能帮你更好地掌握Rust语言!
运筹学巨星叶荫宇教授的传奇人生 今天有幸聆听了运筹学领域的大佬叶荫宇教授的讲座,真是受益匪浅。叶教授的博士生导师更是运筹学界的传奇人物,线性规划之父George Dantzig。袀 叶荫宇教授现任斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院的杰出终身教授。他的研究方向包括优化、复杂性理论、算法设计与分析、数学规划应用、运筹学以及随机与鲁棒决策等。叶教授在运筹学和管理科学理论方面做出了卓越的贡献,因此获得了多项重要奖项。 特别值得一提的是,2009年叶教授荣获约翰ⷥ诺依曼理论奖,以表彰他对运筹学和管理科学理论的持续贡献。2012年,他成为国际数学规划大会(ISMP)Tseng Lectureship奖的首位获奖者;2014年,叶荫宇成为美国应用数学学会(SIAM)三年一度的优化大奖(Optimization Prize)的获奖者。根据谷歌学术统计,目前他的文章被引用总计超过53000次。 叶教授的讲座不仅让我对运筹学有了更深入的了解,也让我对他的研究精神和学术成就深感敬佩。期待未来还能有机会听到他的更多精彩讲座。
英国毕业论文选题攻略:轻松搞定导师和选题 最近刚结束英国的毕业论文季,好多学弟学妹们都在问我关于论文选题、和导师沟通、找数据、查重等等问题。想着大家可能也有点迷茫,我就来分享一些我自己的小经验吧~ 方法一:回顾你的作业和论文 如果你对论文选题完全没有头绪,可以先回想一下以前写过的作业、论文或者小组作业讨论过的话题。比如说,以前老师布置的研究方向是“分析FDI对经济增长的影响”,那么你的毕业论文可以具体到“分析FDI在过去三十年对中国经济增长的影响”。 这样选题的优点有几个:首先,不会偏题;其次,你已经有一定的研究基础,对相关文献和可参考内容有所了解,可以省时省力;最后,你已经收到过该研究方向的反馈和评价,更容易优化和修改。总之,就是站在自己以前研究的肩膀上啦! 方法二:查看导师的研究方向 一般来说,可以在学校官网搜索导师的介绍,看看他们做过的研究方向和成果,或者直接在Google Scholar上搜导师的名字,查看他们发表的文章。 其实英国分配论文导师有一部分随机的成分在,所以有时候你导师对你选题的topic并不太了解。很多时候是你介绍给他听,他来帮你把关而已,提的意见相对会比较general。尤其如果你做实证分析需要建模的话,基本要靠自己了(我当时就是这样,基本在小破站自学Stata)。 但如果选导师研究方向的topic,导师可能会直接挑好有价值的reading list给你,并且给你更多有针对性的建议,这样会高效率很多。 方法三:选择你感兴趣的研究话题 如果你通过前两种方法还是找不到满意的选题,那就选择一个你感兴趣的话题吧!这样能大大减少接下来几个月的痛苦程度。毕竟,做自己喜欢的事情总是更有动力嘛~ 总结 通过上述三种方法,你可以选出1-3个备选研究方向。接下来你需要更细致地评估各个研究方向的“可写度”。具体怎么评估,我们下次再展开说啦~ 希望这些小建议能帮到你们,祝大家都能顺利完成毕业论文!
三国群雄逐鹿:优化流程与角色平衡性建议 在上一篇文章中,我们讨论了《群雄逐鹿》中银两机制的不足,以及玩家在前期可能会因为银两问题而耽误私聊时间。为了解决这个问题,建议DM可以弱化银两的概念,甚至对于悬赏任务,可以采取《朱砂》的方式:“无论答案是真是假,DM都会将所有奖励交给玩家。” 如果担心这种方式会让玩家失去私聊的兴趣,也可以设定一个规定时间,让玩家在规定时间内寻找DM进行答题。DM先不给予玩家奖励,等到三幕结束后,统一发放银两奖励,这样可以减少DM的结算流程。 针对第一幕的机制,类似狼人杀的游戏模式虽然可玩性不高,但玩家私聊起来可能会完全不考虑时间。因此,需要DM时刻催促玩家选择下一个对象。最好在开始之前规定好私聊时间,每个人必须在一分钟内选择好下一位目标。如果没能做出决定,将采取随机的方式(只是吓一下玩家,超时不严重的情况没必要这么做)。 第二幕的机制设计思路偏向于水镜八奇的玉玺机制,让玩家打架、熟悉战斗机制和合体技能机制。由于玩家没有接触过合体技,可以给玩家多一点时间,DM也可以适度整活,把这一幕机制变得欢乐一些。 最终机制的亮点在于阵营变化和死亡机制。死亡后的猜拳机制有些无聊,刚开始大家可能会感觉很新颖,越往后越觉得无聊。因此,可以进行一些平衡性调整。 例如,针对某些死亡早的玩家,没必要非要每回合石头剪刀布。张春华的技能“神兵之躯”可以免疫一切负面效果,既然都已经可以免疫负面效果,死亡为什么不算是一种负面效果呢?所以,我对张春华的设定是,死亡后可以和别人石头剪刀布,但由于战意可以免战的设定,张春华同样可以选择拒绝石头剪刀布,死亡后按照活人的方式继续攻击。这样在张春华来兑换兵力粮草时可以建议她多加一点兵力。 吕蒙的技能“读书读到颅内高潮”由于数值过于膨胀,吕蒙很可能会不知道因为什么原因偶然被摸了一下就死掉了。如果死亡,技能相当于毫无作用。因此,技能修改为:1点战意使用一次,死亡后同样可以使用。如果死亡时使用,跳过进攻阶段。这样吕蒙玩家会比较适合喜欢苟住、暗中发育、积攒差不多之后复活收割的玩家。
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