纠结原创?那就COPY吧!

    内容为王一直是SEO中常说到的一句话,进入行业之初前辈就不厌其烦的告诉我们网站内容的重要性,高质量原创内容之于网站优化的重要性。然而,随之网络资源的开源化,即便是文字笔触干练的网编也难免会有江郎才尽之时,我们又如何能保质保量的无时差原创呢?!


    针对于不同行业的内容的局限性,要想每天都能够阐述新的理念、新的内容针对于某一个人而言是困难的。但是作为优化日常工作内容更新却是势在必行的。那么我们要如何来做出好的网站内容呢?笔者小丹认为,既然纠结原创了,不如我们就来copy优秀的文章吧。


    搜索引擎对于内容收录机制中明确指出了采集信息的低质,不但不会收录,网站还有可能因为大批量的采集信息而被降权等。但是,试问copy来信息就真的是一无是处吗?


    当然是不可能的!尺有所短寸有所长,要想能够发挥采集信息内容的优势,最重要的一点的采集信息的稀缺性、激励性。满满的正能量文章不但是读者喜欢的,spider也是喜欢的。下面我们就一起来研究如何正确的COPY文章内容把!


    第一,换汤不换药,一样有功效。


    选择正面积极的文章进行copy撰写,相对于闭门造车闷思苦想的创作,直接采集的文章内容显然想要简单许多。不过就想之前我们说过的,如果是单纯的复制粘贴,那么这篇文章对于我们本身的网站而言是无益的。所以,我们要做的就是将copy来的文章进行重整。首尾段的改写是必须的,最为重要的标题部分是必须要更换的,可改成给为直观明了的题目,让读者从题目上首先分辨出不是同一篇文章。那么即便之后看到的内容一致,也可以避免用户的腻烦心理。


    当然,这并不意味着任何文章都可用来copy,最好是选择那些刚发布的,尚未被收录的,但是内容积极向上,且不是那些陈芝麻烂谷子拾人牙慧的内容。新意,很重要!


    第二,集合优质股,以量来取胜。


    上面我们说到,copy的文章在进行整编时要简单的多,工作时间上也就相对充裕了很多。不过,这并不是说我们就完全“解放”了,而是要寻找更多的好文章进行整编、展示,将每天更新的内容形成一个优质文章“团队”,而不是孤军奋战,这样即便第一篇文章没有被spider认可,那么总有一篇是可以被承认的。


    这里笔者小丹还要说明的是,多篇文章发布也不是每天都几十篇的发布,这样的工作量即便是简单的copy也还是比较繁重的。可针对之前的更新数量,倘若之前每天的更新数量是一篇,那么采用copy时的文章可以上升到3~5篇。既不会让搜索引擎感到质量度不够,也不会造成刷站的错觉。


    第三,增援纯文本,图文齐亮相。


    看现在百度收录可以发现,相对于之前纯粹的文字快照,现在的百度快照多侧重于图文快照。这点不单单是在网站首页收录上,内页文章质量度达到标准,图片质量达到收录标准,内容快照也同样会以图文快照展示的。那么我们的工作内容也来了,相对于单调的纯文字,用户更为喜欢图文结合的形式。以现在“用户体验”至上的优化理念及搜索引擎算法规定,图文对于spider吸引力更大。


    我们的copy的文章多数是没有图片的,即便有图片很多也是有ALT标注的。所以,我们在接触此类的采集文章的时候,针对没有图片说明的文章,可以根据内容配备相应的图片说明,当然不要忘记ALT属性;针对已有图片的文章,可以更改为内容图片或者选择重新下载上传,而非直接复制过来,为他人做嫁衣。




      (转载请注明转自:笔者小丹,谢谢!珍惜别人的劳动成果,就是在尊重自!)
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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