【TIOBE】从2022年2月开始切换网站流量排名引擎

自5月1日起,Alexa网站流量服务停止,TIOBE指数改用Similarweb作为搜索引擎选择工具。首次使用Similarweb未引发指数大幅变动,Python、C、Java排名上升。HtmlUnit的引入将使更多如Stackoverflow和Github等网站有望加入指数。

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As of the 1st of May, the Alexa web traffic ranking engine is going to stop its services. Alexa was used to select the search engines for the TIOBE index until now. So now something has to change. Similarweb has been chosen as the alternative for Alexa. We have used Similarweb for the first time this month to select search engines and fortunately, there are no big changes in the index due to this swap. The only striking difference is that the top 3 languages, Python, C, and Java, all gained more than 1 percent in the rankings. We are still fine-tuning the integration with Similarweb, which is combined with a shift to HtmlUnit in the back-end. Some websites are not onboarded yet, but will follow soon. Now that HtmlUnit is applied for web crawling, it will become possible to add more sites to the index, such as Stackoverflow and Github. This will hopefully happen in the next few months.

自5月1日起,Alexa网站流量排名引擎将会停止其服务。直到现在,Alexa都被用来为TIOBE指数选择搜索引擎。因此,一些东西将会改变。Similarweb已经被选为Alexa的替代者。本月我们已经首次使用Similarweb来选择搜索引擎,幸运的是,这次切换并没有给指数带来大的变化。仅有的显著变化是排名前三的语言:Python、C、Java。它们在排名中都获得了超过1%的提升。我们仍在微调后端中HtmlUnit与Similarweb的集成。一些网站尚未被加入,但很快将会加入。现在HtmlUnit被用来进行网站采集,这将使得给指数中加入更多网站成为可能,比如Stackoverflow和Github。这有望在接下来的几个月发生。

从本月的说明中可以看到指数计算将发生一些改变,之前是使用Alexa汇总的知名搜索引擎,现在换为Similarweb为主HtmlUnit补充的方式。

Alexa是亚马逊旗下的网站,在1996年开始提供服务,将于2022年5月1日关闭。
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Similarweb与Alexa提供的服务类似,根据维基百科的信息,2014年Similarweb排名超过Alexa
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内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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