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。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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