你需要了解的nofollow

本文探讨了nofollow属性的作用,解释了如何防止Google通过链接传递PageRank,适用于博客评论、论坛帖子等场景,以及在付费链接和广告中使用nofollow的重要性。

有时可以将一个属性应用于称为“ nofollow”属性的链接。如果添加,则如果你是用户,则不会有任何区别。但是,如果你查看链接的代码,它的外观会稍有不同:

<a href="http://www.example.com" rel="nofollow">Example</a>

注意rel =“ nofollow”的添加。这告诉Google不要通过此链接将任何PageRank传递到目标URL。实际上,你是在告诉Google不要信任此链接,并且不要考虑它。因此,它不应帮助目标URL排名更高。

网站可能使用nofollow的主要原因与该网站对添加到其页面的链接缺乏完全控制的情况有关。换句话说,当他们不知道自己是否真正有信心时,他们不想向Google表示信任。这比你预期的更为普遍。这里有一些例子:

(1)博客评论

(2)论坛帖子

(3)留言簿留言

(4)可编辑的Wiki页面(例如Wikipedia)

(5)帖子签名

用户可以自由地向每个位置添加链接,并且由于它们的大小,管理这些链接中的每个链接实际上是不现实的。因此,为了阻止链接垃圾邮件散布者利用网站的PageRank,该网站通常会选择将nofollow属性应用于其他用户发布的所有链接。

nofollow属性的另一种用法是供广告客户在已付费的链接上使用。因此,如果你在链接到你的网站上购买广告横幅,则Google表示应添加nofollow属性,以使他们知道不要通过该链接传递任何PageRank。这里的想法是,你不应该通过购买包含其他网站上的链接的广告来获得自然结果。

最近,Google 将这一概念扩展到了新闻稿,文章目录和广告中的优化链接。这些都是使用nofollow完全合适的示例。

就你的工作而言,你应该知道应用了nofollow属性的链接可能不会像随后的链接那样直接帮助你的自然搜索排名。并不是说他们不值得。毕竟,典型的用户不会注意到链接是否被跟随,并且实际上可能会点击并访问你的网站,即使它是。毕竟,这就是在线购买广告的重点。话虽这么说,为了建立链接,你希望大多数链接都被Google跟踪并因此被计数。寻找一种方法来识别网站上的关注链接与非关注链接?你可以使用MozBar在任何站点上突出显示这些链接。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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