PS:SEO经典资料--个人感觉总结比较到位,实际与全面---给大家,希望对你们有帮助!
1、如果你必须使用Java 的下拉菜单、图片地图、或者图片链接,那么你一定要放置它们的文本链接在页面的某些地方,以便于搜索引擎的蜘蛛抓取;
2、内容为王,因此务必将优秀的,更好的和独特的内容集中在你的一线关键字或关键词上面;
3、如果内容为王,那链接就是王后。使用你的关键字作为链接,建立一个高质量反向链接的网络。记住,如果没有合乎逻辑的理由,有不好的网站链接了你,这种链接也别要;
4、别痴迷于PageRank,那只是排名算法极小的一部分。一个低PR值的网站等级实际上可以高过一个高PR的网站。
5、确保你网站上每个页面的title标签,都有一个独特的关键字。还有,如果你必须把公司名称放里面,那就放在标题最后。除非你是一个家喻户晓的知名品牌,您的公司名称可能会获得一些搜索;
6、新鲜内容能够帮助您改善排名。要定期添加新的,有用的内容到您的网页。新鲜内容的增加会吸引搜索引擎的注意;
7、请务必使用关键词链接到您的网站。换而言之,如果您的链接目标是“蓝色小工具” ,那么链接文字就写 “蓝色小工具”而不是“单击此处”;
8、关注搜索词,不只是单个关键字,放置你的地理位置在文本里“如:北京手机批发,而不是手机批发。”会帮助你获得网民对周边区域的搜索。
9、别不考虑SEO就设计你的网站。请确认网页设计师理解您对自然SEO的期望。别让它建立网站后,在你那基于Flash的美丽网站上做一个更新。蜘蛛可以抓取文本,而不是Flash或图像;
10、适当的在文本链接、图片alt属性,甚至域名里布置关键词和关键字;
11、检查www和非www域名的规范问题。决定您想使用哪种方式后,使用301重定向一个到另一个上面。换而言之,如果http://www.baidu.com是您的选择配置,那么http://baidu.com应该重定向到它;
12、检查整个网站链接到首页的情况。Index.html在你主域名下吗?如果是的话,请区分你的链接。如果是外部链接,链接到http://www.baidu.com/index.html,内部链接则链接到http://www.baidu.com/index.html;
13、框架,Flash和Ajax所有这些都有一个共同的问题-你不能链接到一个单一的网页。它的要么全部要么一无所有。最好的SEO结果总是不用框架、flash,和节制使用AJAX;
14、URL扩展名无关紧要。这对你关注的SEO而言,使用.html,.htm,.asp,.php等等,并没有什么区别;
15、希望蜘蛛光顾你的新网站?如果通过google的规则提交表单,花费数周时间可以做到。但最快捷的方式是让一个高质量的网站链接它;
16、如果你的网站内容不常更新,那么您的网站需要一个Blog,因为搜索蜘蛛喜欢新鲜的文本。Blog每周至少更新三次,用良好的,新鲜的内容,喂食那些小小的爬行者;
17、当建立链接时,考虑质量,而不是数量。一个单一的,良好的,权威的链接,远远好于你做十多个质量低劣的实际上会害了你的链接;
18、搜索引擎想要自然语言内容,不要尝试用关键字塞满文本,它不会起作用。搜索引擎会查看关键字在内容里的出现频率,如果频率超高,搜索引擎的统计对你来说会适得其反。
19、不仅链接要使用关键字锚文本,链接周围的文字也要与关键字相关。换而言之,用描述性文本围绕这些链接。
20、如果你使用虚拟主机,做一个黑名单检查,确认你没有和被惩罚或垃圾邮件代理网站在一起。他们负面的恶名可能会影响你自己的排名;
21、当你注册一个域名,使用了隐藏域名所有者信息功能的话,Google或许会把你看成一个潜在的垃圾邮件制造者;
22、当优化您的blog文章时,记得提取文章标题来优化title标签;
23、SEO的根本问题就是文本、链接、流行度和声誉;
24、让你的网站易于使用。这会影响你的链接建立和流行度,从而,影响到你的排名;
25、给出链接开心,得到链接也开心。别舍不得链出,这会鼓励别人也链接你;
26、搜索引擎喜欢独一无二的内容也喜欢有质量的内容。在二者之间又有所区别。确认你的内容二者兼备;
27、如果你一定要让主页醒目,整个使用Flash或一个大图片的话,请同时放置文本、和导航链接;
28、一些最有价值的链接不都会出现在网站,或许出现在诸如时事通信和zines这类Email通信的表单里;
29、从付费链接中除了几个点击你什么也得不到,除非链接嵌到正文里,并去除显而易见的赞助商链接;
30、通常来自.edu域名的链接,搜索引擎会给较高评价。搜索一下可能正在寻找赞助商的非赢利.edu网站;
31、给他们一些值得讨论的东西。链接诱饵就是良好的内容而已;
32、每个页面重点关注一个关键词组。最好不要尝试为页面优化多个关键词;
33、如果您仅有一个不充分或根本不存在的行动呼吁,SEO没有用。请确认您的行动呼吁现在就很明确;
34、SEO不是一次性工作。搜索引擎的景观每天都在变化,因此期望您的搜索引擎优化工作每天都在坚持;
35、迎合有影响力博客和权威网站的人可能会链接到你,以及你的图片,视频,播客等,或要求转载您的内容;
36、获取网站所有者或CEO的博客。它价值连城!CEO在blog上的影响力难以置信到相当于公司的官方声明。回应网站所有者的读者的评论会使你的信誉迅速升空;
37、就像你的文章或网页一样,优化你的RSS种子里的文本,使用描述、关键字丰富你在title和deion里的文本;
38、在图片中使用标题说明。比如像一个新闻配图,为它加上带有关键字的标题说明;
39、要注意图片周围的文本内容。图片的排名基于同一页面在它周围的文本。注意关键词文本,和标题;
40、你最好打消让爬行者自动发现网站页面的念头,良好的全局导航和链接会为你服务,远胜于仅仅依靠一个XML的网站地图;
41、有两个方法可以不显示google个性化搜索结果:
42、退出google登陆;
43、在搜索条的搜索URL的末尾加个参数&pws=0;
44、来自(特别是深层链接)高PR网站的链接价比黄金。高PR代表高度信任,所以这种链接会提高网站质量;
45、使用绝对链接。不仅将使你网站的链接导航少出问题[像来自https的页面链入和链出]而且,如果有人引用了你的内容,你会获得来自外界的backlinks果汁;
46、当你转移到一个新的域名,看下主机提供商是否提供“粘性的”转发。这可以使原有旧的URL临时转发到新域名下,保证新URL在地址栏中,从而用户能够逐渐使用新URL;
47、了解社会化营销。它是SEO的一部分。当你了解更多类似Digg,Yelp,Del.icio.us,Facebook网站时,这有益于将来你在搜索中的竞争;
48、想为你的视频得到被爬行者发现的最佳机会,在你google 网站管理员控制帐户下创建一个列表和一个视频地图
49、在google的混合搜索结果中不仅只显示来自Youbube的视频,确认提交你的视频到其它高质量的视频网站,像car,AOL,MSN和Yahhoot,这里仅举几例;
50、在页面上使用包含关键字的文本围绕视频内容。搜索引擎为查询定义视频的用途会分析周边的内容;
51、使用关键字“图像”或“图片”在照片的alt描述和标题说明里。大量的搜索使用关键字+图片或图像的组合;
52、在你的google网站管理员控制帐户中打开“加强型图片搜索”。图片是新混合型搜索结果的一大部分,因此允许google发现你的图片将有助于你的SEO工作;
53、增加病毒式小插件到你的网站或blog-像评价、分享、评级、浏览者注释等等;
54、扩大您的服务范围,包括视频,播客,新闻,社会内容等等。现在SEO就不单是10多个蓝色链接了
55、当考虑一个购买或交换的链接时,请检查链接页面在google里的缓存的日期。搜索“cache:URL” ,用实际网址替换URL。较新的缓存日期比较好。如果网页不存在或缓存日期距离现在有一个月多了,该网页没什么价值;
56、如果你网站有些页面非常相似(也就是你关心的重复内容问题) 而你想要确保正确的一个收录进了搜索引擎,那把您首选网页的URL放进你的sitemaps里。)
57、检查您的服务器头信息。搜索“检查服务器头”就能找到专用的免费线上工具。您应该确保您的URL报告”200 OK”状态或如果是转向的话应该是”301永久移动”的重定向。如果显示任何其他状态,检查并确认您的URLs设置正确并且整站使用一致。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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