权重

一、SEO简介 SEO(Search Engine Optimization) 搜索引擎优化 在了解搜索引擎自然排名机制的基础上，对网站进行内部及外部的调整优化，改进网站在搜索引擎中的关键词自然排名，获得更多流量，从而达成网站销售及品牌建设的预期目标，总而言之SEO就是为了获取流量，提高网站排名。 有搜索引擎就有搜索引擎的排名，也就产生了SEO 什么是TDK？ TDK就是网站的 标题（Title） 、 描述（Description） 和 关键词（Keyword） 二、SEO的重要性 （一）、资讯网站做SEO 做SEO为了提升网站的整体排名，网站通过不断地更新内容以及优质的合作外链来提升排名，从而提升网站自身的知名度，提升权重后发布的咨讯内容获得高排名，从而获得高流量，赚取广告费。 （二）、社区网站做SEO 社区做网站SEO是为了提升用户数量让更多的人用户可以一起互动，实现用户自我互动，用户真正活跃起来，网站排名自然而然就会上升。 （三）、企业网站做SEO 企业做SEO（搜索引擎优化）是为了提升知名度；企业做SEM（搜索引擎营销）是为了增加业务量。目的是为了长期稳定在某个位置自然排名。支出少，支出选择作为业务关键词来稳固市场地位，从而获得更多业务。 三、SEO的特点 （一）、SEO优点 1、 价格较低 ：搜索引擎优化只需要对网站进行维护，相比价格竞争而言搜索引擎优化的成本就低得多

1、CSS三种引入方式怎么使用？ 　　CSS三种引入方式是： 　　　　1：内联样式，又有人称行内样式、行间样式、内嵌样式。是通过标签的style属性来设置元素的样式 <div> <p style="color: green">我是一个段落</p> </div> 　　　　2：内接样式，又称内嵌式，是将CSS代码集中写在HTML文档的head头部标签中，并且用style标签定义 <style type="text/css"> /*写我们的css代码*/ span{ color: yellow; } </style> 　　　　3：外接样式，外接样式分两类，一类是链接式，第二类是导入式（具体看第二个代码）。链入式是将所有的样式放在一个或多个以.CSS为扩展名的外部样式表文件中，通过link标签将外部样式表文件链接到HTML文档中，而导入式是通过将所有的样式放在一个或多个以.CSS为扩展名的外部样式表文件中，通过CSS中的import将外部样式表文件链接到HTML文档中； <link rel="stylesheet" href="./index.css"> 　　　　 <style type="text/css"> @import url('./index.css'); </style> 2、CSS引入方式 @import 和 link 的区别？ 　　　区别： 　　　　1.从属关系区别 　　　

Adaboost + CART 用 CART 决策树来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于，需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本。（need: weighted DTree(D, u (t) ) ） 这样可能有点麻烦，有没有简单点的办法？尽量不碰基础学习器内部，想办法在外面把数据送进去的时候做处理，能等价于给输入样本权重。（boostrapping） 例如权重 u 的占比是30%的样本，对应的 sampling 的概率就设定为 0.3。 每一个基础学习器在整体模型中的重要性还是用 α t 来衡量（g t 在 G 中的系数）。另外，这个方法中仍然是 boosting， CART 一定不能太强（剪枝比较多、简单点就限制树高度；训练每棵树都只用一部分训练数据） 极端情况，限制树的高度只有1，那就直接退化成 decision stump ，也就不用做 sampling 了（因为几乎不会只用 stump 就能让 error rate = 0） GBDT 梯度提升树（GBDT）也是一种前向分步算法，但基础模型限定了使用 CART 回归树。在学习过程中，第 t 轮迭代的目标是找到一个 CART 回归树 g t (x) 让本轮的损失函数 L(y, G t (x)) = L(y, G t-1 (x) + g t (x)) 尽量小。 从 Adaboost 到 general

更多写作与参考学习材料等可登录 ZG文库网 http://www.zgwenku.com/下载。 这个公众号定位主要给初入门不久对SEO以及网络营销感兴趣的人看的，嗯，也是免费的。在我的付费群或者加我个人微信朋友最近好几个在问我，我新网站怎么收录这么少啊，我老站了现在怎么收录反而变少了啊，我这个网页收录了怎么看不到我啊，我发的新闻稿怎么不在百度首页啊等等问题。 太多太多了，我没有一一 时间做回答，所以索性写这么一篇文章，详细来写写网页如何被百度（举例百度哈，其实谷歌，搜狗原理差不多）收录，以及收录了为什么排序不好。这也不只是针对新站收录问题哈。 理论先行 这次发标题写得有点官方，懂SEO的人看得懂。但白杨还是想再详细说一说。这标题里最核心三个关键词 网页、收录、排序。 网页， 比如，www.baiyangseo.com首页，文章详情页 https://www.baiyangseo.com/blog/87.html 搜狐自媒体文章页 http://www.sohu.com/a/303064115_364521 这些都是网页，只是比如我的 www.baiyangseo.com这个叫首页，所以对SEO初学都要搞清楚。所以有人网站建了上线才三天就问我为什么发的文章没收录，我一看，他连网站首页都没收录，所以还没搞明白第一基础。 收录， 收录是什么概念呢，我就不百度了，我直接放下图。用白话来说

原文链接： https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.html 原文是谷歌大神工程师写的一篇文章，看到之后觉得很不错，能够直观地让你深入理解权重初始化方式以及激活函数对模型训练的影响。 本文是对原文的解读，并附上了自己的理解以及代码实现。 首先，一个好的权重初始化方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。 初始化权重的必要条件1：各网络层激活值不会落在激活函数的饱和区域； 初始化权重的必要条件2：各网络层激活值不会都非常接近0，也不会都远离0，最好是均值为0（以0为中心分布） 1、初始化为0的可行性： 不可行，如果将所有的权重都初始化为0，那么所有神经元的输出数值都是一样的，那么反向传播时，同一层的所有的梯度都是一样的，权重更新也是一样的，这样的训练是没有意义的。 2、可行的几种初始化方式： pre-training: 即是利用训练好的模型的参数进行初始化，然后再做fine-tuning。 Random initialization: 10层网络，采用随机初始化权重，每层输出数据分布 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = tf.constant(np.random.randn(2000,

本文转载于: 猿2048 网站➫ css中的层叠性及权重的比较 假如同一个标签被多个选择器选中，每个选择器都设置了相同的样式，浏览器中加载时这个样式听谁的？ 不同选择器设置的同一个样式，只会选择一个进行加载，不会叠加。 为了解决听谁的问题，引入层叠性的概念。 层叠性：多个选择器选中同一个标签，设置同一个样式，浏览器中加载时，不会加载所有的属性值，挑选其中一个加载，其中一个值层叠/覆盖掉其他的值。 要实现层叠或覆盖就涉及到比较，下面就是比较选择器之间的权重的比较，权重的比较一共有两种情况：1、选择器选中了标签；2、选择器没有选中标签 首先说一下 选择器的权重：id>class>标签>*(通配符)； ①选择器选中了标签： 首先：如果都选中了标签，比较选择器权重。 选择器有权重，权重大的会层叠权重小的。 计算权重：选择器选择的范围越大，权重反而越小。id>class>标签>* 方法：数选择器的数量，先比较id个数→再比较class个数→最后比较标签个数。 图片中的标注顺序（id个数，class个数，标签个数） 页面上显示的样式： 控制台显示： 其次：如果选择器权重相同，比较css中代码的书写顺序。 css代码有加载顺序，从上往下加载，后面加载的会覆盖前面加载。 #box1 .box2 .box3 p{ ( 1 , 2 , 1 ) 　　color: red; } .box1 #box2

如何做好aso关键词优化，如何提升关键词优化效果、关于种种的疑问，无非是想要使用最少的投入获得最好的效果，在当前来说不管是国内的应用市场还是国外的苹果应用市场，aso优化方式是最为直接，通过关键词覆盖受众最多的方式，特别是在付费覆盖关键词有限的情况下，这种方式比较有效果。我们在查看苹果市场app下载来源的时候，一般通过精品推荐和排行榜和搜索比较多，如果你的app被苹果小编推荐的话那么流量会上一个层级。 我们知道aso关键词优化方式效果不错，为了促进aso优化方式良好的运行，那么目前一般常用的方式是：使用机刷，机刷是利用技术方式进行批量操作，积分墙刷，积分墙分为传统积分墙和微信积分墙，传统积分墙是嵌在应用内部，供用户下载赚取积分墙的模式，可控性相对较差;微信积分墙是利用微信公众号或H5平台发展自己的用户，用户完成相应任务可获取对应的现金奖励，可控性相对较高。 知道了目前各种刷方式外，我们来看下要进行aso优化关键词这项的介绍，关键词是决定了app应用的覆盖范围，关键词类别有品牌词、行业通用词、竞品词、一般要覆盖关键词需要进行整理关键词库，先找出主要核心词，根据核心关键词进行拓展，有的时候需要根据时间进行拓展更多的关键词。 app应用搜索权重是决定了其他的相关的关键词是否有排名最重要的一项参考因素，权重越高其他的关键词获取的排名也多，这个权重的需要累计，在app上权重的排序是APP名称

CSS权重 CSS权重指的是样式的优先级，有两条或多条样式作用于一个元素，权重高的那条样式对元素起作用,权重相同的，后写的样式会覆盖前面写的样式。 权重的等级 可以把样式的应用方式分为几个等级，按照等级来计算权重 1、!important，加在样式属性值后，权重值为 10000 2、内联样式，如：style=””，权重值为1000 3、ID选择器，如：#content，权重值为100 4、类，伪类和属性选择器，如： content、:hover 权重值为10 5、标签选择器和伪元素选择器，如：div、p、:before 权重值为1 6、通用选择器（*）、子选择器（>）、相邻选择器（+）、同胞选择器（~）、权重值为0 权重的计算实例 1、实例一： <style type="text/css"> div{ color:red !important; } </style> ...... <div style="color:blue">这是一个div元素</div> <!-- 两条样式同时作用一个div，上面的样式权重值为10000+1，下面的行间样式的权重值为1000， 所以文字的最终颜色为red --> 2、实例二： <style type="text/css"> #content div.main_content h2{ color:red; } #content .main

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章，阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程，整理了一些对这些文章的分析和看法。 【转载请注明出处】 chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展，网络性能虽然越来越强大，但是也耗费了太多的计算资源和内存，为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端，近几年神经网络的压缩算法成了一个研究热点，主要的网络压缩途径有五种，量化、剪枝、低秩分解、教师-学生网络、轻量化网络设计，量化就是将以往用32bit或者64bit表达的浮点数用1bit、2bit占用较少内存空间的形式进行存储。剪枝的目的是为了去掉一些不重要的神经元、连接、通道等，低秩分解主要是通过各种分解方法用精简的张量来表达复杂张量，教师-学生网络间接通过提升小网络性能来压缩学生网络的规模，一般可以与其他压缩方法同时使用，轻量化网络设计主要是类似MobileNet这种设计的非常精简但性能又好的网络。几种方法都各有特点，都是值得研究和讨论的，本文主要针对量化算法近几年的发展做一个梳理和归纳，我觉得量化算法有几个特点， 理论简单，公式少，性能稳定且trick多。 下图1

1层叠 样式冲突的遵循就近原则， 2继承 子代会继承父代的某些属性，例如字体大小，字体颜色 3优先级 ！important 权重最高 通配符 * 和 继承的属性 权重为 0 0 0 0 行内样式权重为 1 0 0 0 id选择器权重为 0 1 0 0 类选择器和伪类的权重为 0 0 1 0 标签的权重为 0 0 0 1 权重一样就近原则 关于选择器css 基础：标签选择器 类选择器 id选择器 通配符选择器 符合选择器：后代选择器 子代选择器 并集选择器 交集选择器 来源： https://www.cnblogs.com/zjfman/p/11441242.html