Google搜索小技巧

1、双引号 把搜索词放在双引号中,代表完全匹配搜索,也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词,连顺序也必须完全匹配。bd和Google 都支持这个指令。例如搜索: “seo方法图片”
2、减号 减号代表搜索不包含减号后面的词的页面。使用这个指令时减号前面必须是空格,减号后面没有空格,紧跟着需要排除的词。Google 和bd都支持这个指令。 例如:搜索 -引擎 返回的则是包含“搜索”这个词,却不包含“引擎”这个词的结果3、星号
星号*是常用的通配符,也可以用在搜索中。百度不支持*号搜索指令。 比如在Google 中搜索:搜索*擎 其中的*号代表任何文字。返回的结果就不仅包含“搜索引擎”,还包含了“搜索收擎”,“搜索巨擎”等内容。
4、inurl
inurl: 指令用于搜索查询词出现在url 中的页面。bd和Google 都支持inurl 指令。inurl 指令支持中文和英文。 比如搜索:inurl:搜索引擎优化

5、inanchor inanchor:指令返回的结果是导入链接锚文字中包含搜索词的页面。百度不支持inanchor。 比如在Google 搜索 :inanchor:点击这里 返回的结果页面本身并不一定包含“点击这里”这四个字,而是指向这些页面的链接锚文字中出现了“点击这里”这四个字。 可以用来找到某个关键词的竞争对收,而且这些竞争对手往往是做过SEO 的。研究竞争对手页面有哪些外部链接,就可以找到很多链接资源。

6、intitle intitle: 指令返回的是页面title 中包含关键词的页面。Google 和bd都支持intitle 指令。 使用intitle 指令找到的文件是更准确的竞争页面。如果关键词只出现在页面可见文字中,而没有出现在title 中,大部分情况是并没有针对关键词进行优化,所以也不是有力的竞争对手。

7、allintitle allintitle:搜索返回的是页面标题中包含多组关键词的文件。 例如 :allintitle:SEO 搜索引擎优化 就相当于:intitle:SEO intitle:搜索引擎优化 返回的是标题中中既包含“SEO”,也包含“搜索引擎优化”的页面

8、allinurl 与allintitle: 类似。 allinurl:SEO 搜索引擎优化 就相当于 :inurl:SEO inurl:搜索引擎优化

9、filetype 用于搜索特定文件格式。Google 和bd都支持filetype 指令。 比如搜索filetype:pdf SEO 返回的就是包含SEO 这个关键词的所有pdf 文件。

10、site site:是SEO 最熟悉的高级搜索指令,用来搜索某个域名下的所有文件。

11、linkdomain linkdomain:指令只适用于雅虎,返回的是某个域名的反向链接。雅虎的反向链接数据还比较准 确,是SEO 人员研究竞争对手外部链接情况的重要工具之一。 比如搜索 linkdomain:http://cnseotool.com -site:http://cnseotool.com 得到的就是点石网站的外部链接,因为-site:http://cnseotool.com 已经排除了点石本身的页面,也就是内部 链接,剩下的就都是外部链接了。

12、related related:指令只适用于Google,返回的结果是与某个网站有关联的页面。比如搜索 related:http://cnseotool.com 我们就可以得到Google 所认为的与点石网站有关联的其他页面。 这种关联到底指的是什么,Google 并没有明确说明,一般认为指的是有共同外部链接的网站。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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