一个完美网站的101项指标.第二部分.内容为王

VS2017配置PCL1.9.1 for win10(超详细) 准备工作 VS2017 自行下载 PCL1.9.1 点击链接跳转Github下载,根据自己的环境选择 win64或win32,作者下载的是:PCL-1.9.1-AllInOne-msvc2017-win64.exepcl-1.9.1-pdb-msvc2017-win64.zip 安装PCL 双击点开PCL-1.9.1-AllInOne-msvc2017-win64.exe,选择Add PCL to the system PATH for all users, 更改安装路径,E:\Progra 阅读详情
内容是一个网站最有价值的部分,内容为王就是这个意思,用户访问您的网站的唯一目的是获取有价值的内容,丰富的内容,准确的内容,不断更新的内容 是成功网站的三个要素。完美网站的 101 项指标中,有 23 项是关于内容的,我们把内容放在首位,事实上,您应该把 80% 的重心放在内容上面,这 23 项内容指标分别为:

  丰富的内容

  一个内容匮乏的企业网站,给用户带来的失望是难以想象的,用户通过搜索引擎,广告,或朋友介绍来到您的网站,是带着需求而来,他们对您的企业, 产品,服务缺乏了解,在这个时候,企业网站是最应该发挥价值的时候,好的企业网站的建设者应该揣摸用户的需求,他们为什么来,希望看到什么,他们会遇到什 么问题,我们怎么解决,带着疑问而来的用户是最有潜在价值的用户,您的内容无论多么周到都不为过。然而现实的情形是,用户除了一些漂亮画面,什么也没看 到,您的产品,产品的特点,价格,包装,生产周期,服务,支持文档,问题及解答等等,用户希望这些内容越详细越好,很多企业具有这样的心理,我们只是放一 点产品资料上去,用户感兴趣,自然会和我们联系。

  事实上,如果您的这些资料过分简陋,匮乏,用户会对您的实力产生怀疑,我曾经为一个从事机床附件出口的企业提供 IT 咨询服务,那是一个非常成功的公司,有一次,他拿出他们的产品目录给我看,那本目录有 500 页厚,上面密密麻麻地编排着非常详尽产品数据,我看到那本目录的一瞬间就知道他们为什么成功了。企业网站也是一样。

  准确的内容

  没有用户会容忍您网站上的错误,他们会觉得您不专业,不认真,如果一个企业在网站这些软的东西上都错漏百出,它的产品也不会好到哪里去。您在创 作站点内容的时候,需要不断检查,校对,最终,也是最重要的,您要以一个用户的身份经常访问自己的网站,您会发现很多错误,这时您一定不要等待,不要说过 两天我就改正,过两天的意思是您永远都不会去改正这些错误,有一些企业,他们网站上提供的电话是永远也打不通的,因为那个号码早就变了,您应该立即更正, 现代的 CMS 网站可以让您非常容易地实现这一点。

  不断更新的内容

  这几乎是目前中小企业网站的通病,这些网站的大多来自企业主管的一次心血来潮,他们花了大量时间和预算建设了网站,以为这样便完事大吉,从此便 将这个网站抛在一边。永不更新的网站对只来一次的用户来说没有什么,而只来一次的用户对企业也往往带不来销售,然而,如果用户对您产生兴趣,他们就会再 来,只有对您的产品和服务有意购买的用户才会频繁来访,如果您的网站从不更新,对您无意的用户可能不会觉察,对您有意的用户一定会看到,从不更新的网站恰 恰是给您最有价值的用户带来疑虑,他们会怀疑您的业务已经停顿。

  内容要专业

  内容一定要能够体现您的企业素质,用户和您建立消费关系之前,他们会通过网站上的内容揣测您的产品和服务,您网站上内容代表您的产品,专业的内 容会让用户相信的产品和服务也足够专业。同时,专业的内容往往具有权威性,您的内容可能会被很多人引用,链接,无形中为您带来广告宣传作用。

  具有原创性

  这不仅是版权问题,也关系到您的公信力。优秀的企业有自己的见解,有话语权,如果您的网站只是摘录别人的内容,会让人觉得您的企业也毫无建树。原创性的内容是建立您的话语权的最重要途径,任何企业都应该通过专业文章,行业标准,白皮书等内容建立自己的权威。

  内容要完整

  传统企业网站的建设流程一般是这样,企业事先提供内容给设计人员,设计人员再将这些内容编排发布到网站。很多企业无法一次就把完整的内容收集齐 全,大家往往说,这一段暂时没有,等过两天再整理一下,同样,过两天的意思是,这段内容便永远缺失了。我见过无数内容残缺不全的企业网站,或者某个产品缺 少图片,或者某段内容在默认语言版本中有,进入别的语言版本却空着,或者点击了某个下载链接却返回404错误。

  您需要不断访问自己的网站,仔细检查那些内容不完整的地方,如果某段内容不完整,与其放在那里让用户迷惑,还不如将它拿掉。同样,现代的 CMS 网站允许您随时补充您的内容,要持续地这样做。

  内容要包含图文,但以文字为主

  有言道,片图抵千言(A PIcture Is Worth A Thousand Words),图片,表格,以及必要的多媒体素材(视频,Flash,音频)等等可以帮您更好地表达,也会让您的用户不至于太枯燥,但这些素材不可过多, 您的内容仍然应该以文字为主,过多的媒体会让页面很难迅速打开。

  内容要体现企业的价值观

  您不可使用有违企业价值观的内容,一个供黑客使用的网站可能包含一些系统破解文章,但这样内容无论如何也不会出现在微软的网站。您的内容应该向访问者传递健康,积极的信息,网站是公众媒体,任何不当的言论都可能为您的企业带舆论方面的问题。

  要区分不同地域与文化的受众

  最基本的要求,如果您是一家国际性的企业,您的网站至少要包含一个英文版和一个本地语言版本,如果您的主要市场是,比如说德国,那么,提供一个 德语版本也不为过。不同语言版本之间的内容不是简单的互译,内容要基于当地的业务状况,文化与风俗,这一点,著名的杀毒软件制作商 Kaspersky 做得非常好。

  企业网站最基本的内容包括,企业资料

  企业资料(profile)是用户快速了解企业的重要途径,您的历史,发展,业绩,您的主要业务,市场,雇佣状况等等,只要是可以公开的信息,都应该让用户看到,要尽可能详细。

  公司动态,企业或行业新闻

  这些内容应该出现在主页,用户一进来就可以看到,这是保持您的网站持续更新的最好的方法,您的新产品,新业务,展览计划,促销活动,本行业的新 闻,市场观察,产品路线图等等,通过这些新闻动态,让用户时刻觉得您的企业充满活力,您的业务在持续发展。您可以使用企业 Banner 图片的形式,将最新动态制作成吸引人的图片,动画,微软的网站每隔几天就会用一些非常清新的 Banner 图片展示他们企业动态。

  团队信息

  一定将您的团队资料发布到网上,如果一个用户对您的产品感兴趣,他对您的团队也会充满好奇,为什么不满足他们,同时,如果能亲眼看到产品团队, 很多用户会打消对您的产品的疑虑,团队信息可以增强您产品的透明感。团队信息可以包括团队的教育背景,行业经历,专业造诣以及他/她在团队中所起的作用。 如果您的团队成员有自己的博客,也可以提供他们的博客链接。

  您的产品或服务

  这是企业网站必不可少的,产品和服务信息要足够详细,事实上您在这方面的内容投入应该永不停息,只要您的产品在改进,新产品在开发,新服务在开 拓,您就应该随时将这些新的内容展示给用户。产品资料包括产品规格,特点,在同类产品中的优势,劣势,产品的尺寸,材质,包装,价格(或者至少是价格范 围),图片,生产周期,不要等用户打电话来问,您应该让用户直接在网站上了解到您以为需要在电话中才能说清的东西。

  服务与支持

  企业网站越来越成为企业提供服务与支持的中心,您在电话中向用户反复解答的各种问题,都应该在服务与支持中体现,这可以使用户在24小时之内随 时获得帮助。服务与支持内容可以包括产品文档,使用技巧,疑难排解,安装与维护说明等等,企业应当不断积累服务与支持方面的内容,并对这些内容组织,整 理,规范,形成完整的产品知识库,这可以显著降低人工支持的成本和压力。

  您的产品或服务的扩展知识

  除了常规的产品知识,您还需要对这些知识进行延伸,您可以通 过专业文章,白皮书等方式,发表您在行业中的造诣,扩展知识可以提高您的企业在行业中的权威并赢得话语权,这些内容需要有一定的见地,能赢得行业认可,您 也可以将这些文章在别的媒体发表,并提供对您网站上类似内容的链接,这也是提高您站点 SEO 排名的最好的途径。

  产品的购买和促销信息

  要让最终对您的产品动心的用户知道如何去购买您的产品。您可以提供您在各地的经销商的详细联系方式,您的专卖店的地址,电话,交通,营业时间, 您的产品的订购细节,指导价格,付款方式,派送或发运方式,这些内容需要精确,细致,这些内容的消费者即将成为您的正式用户,是您前面苦心经营的结果,绝 对不应该在这里让他们走掉。

  网站帮助信息

  一点也不奇怪,常常有一些网站让人摸不着头脑,您不知道应怎样使用它们。对一些界面不是很明显的网站,应该包括方便的帮助信息,帮助用户使用您 的网站,这些帮助信息应当非常及时(Handy),您在不知所措地时候,能立即找到。一定不要象传统软件那样,将所有帮助信息编译到一个庞大的文件里,让 用户自己找,帮助信息应当就在使用现场或附近。

  常见问题及解答(FAQ)

  FAQ 内容应该放在非常显眼的位置,FAQ 是帮助用户迅速上手的最佳途径,因为 FAQ 是绝大多数人关心的问题及解答,有经验的用户来到一个新企业网站会直接去找 FAQ 以便迅速了解他/她想知道的东西,因为绝大多数用户没有耐心去一页一页地浏览您的内容,他们会看看其他人都问过什么,以及您是怎么回答的。

  法律声明(版权,隐私条款,使用条款,免责声明等)

  虽然不是每个企业都有法律顾问,但您总能找到一些适合您的声明内容,结合您的实际情况,将这些声明放到您网站的底部,它们可能没有多少非常显示用处,但在万一出现纠纷的时候,这些声明可以降低您的麻烦。

  职位空缺与招聘信息

  如果您曾被评为最佳雇主,将招聘和职位空缺信息放到自己的网站,比放到专业招聘媒体也许更有效,能主动到您的网站寻找工作机会的人必定对您仰慕已久,您应当重视这些有心人。

  专用于大客户和合作伙伴的内容

  您可以在网站上开辟专门的区域,供您的 VIP 客户或合作伙伴使用,您可以为不同客户提供个性化内容,这种服务体验是非常让客户舒心的,我的一个 Comsharp CMS 客户便在他的网站上为大客户建立了一个订单跟踪系统,每个客人的每份订单,都发布在上面,包括订单日期,产品,金额,运期,装运资料,装运单据副本,付款 情况,一目了然,每个客户只要使用他们自己的帐户登陆,就会看到自己所有订单的执行情况。我另有一个 Comsharp CMS 客户从事工艺礼品出口业务,他们的产品针对不同市场,他为不同市场的客户提供了不同的产品目录区,客户登陆后,只看到与他们相关的产品资料,不仅节省了时 间,还避免了竞争对手对机密资料的窃取。

  如果您是上市公司,您应该公开上市资料

  您的股东,董事会成员,您的股份分布,股票价格,财务报告,利润,分红等等资料,上市公司需要透明感,您需要将这些必须对股东公开的资料发布到网站上,并随时更新。

  Blog, BBS, Comments 等动态内容

  您的网站上也可以提供团队成员的博客,公众讨论区,员工交流区域,同客户的交流区,用户评论等内容,这些动态内容让您随时了解用户的需求和抱怨,以便及时改进自己的产品和服务。


 

本文由 COMSHARP CMS 官方站点提供

 
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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

一个完美网站的101项指标

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COMSHARP CMS 专栏 885

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

一个完美网站的101项指标.第四部分.设计

设计体现了一个网站的艺术素养,然而并不是说您应当过分设计,设计风格应结合您的行业,要简洁,清新,优雅,平和,设计仅仅是在用户访问您的内容时获得一种外在印象,不可喧宾夺主。设计应遵循以下原则。  为初次访问者传递专业的第一印象  好的设计会给初次访问者带来难忘的第一印象,然而设计的好与坏从来都是仁者见仁,智者见智的,没有统一标准,如果硬要设置一条标准,就是好的设 计应给人以专业感,所谓的专业

COMSHARP CMS 专栏 808

一个完美网站的101项指标.第六部分.性能

网站的性能关乎用户访问体验,让网站支撑更多用户,让每个用户的等待时间更短是我们的目标。性能的提高靠的是数据库优化,高效率的 HTML 代码渲染以及内容缓存。以下是提高网站性能的一些规则:  对数据库进行优化设计  合理使用 Index,使用高效 SQL 语句,减少数据库表的全表扫描,只返回必要的数据,这些都是非常有效的数据库优化方式,数据库往往是一个网站的性能瓶颈,您需要对数据库进行持续地

COMSHARP CMS 专栏 713

一个完美网站的101项指标.第五部分.安全性

网站的安全非常重要,如果您的网站中存在需要授权才能访问的内容,保护好这些内容是您的责任,使用安全的数据库技术,对关键数据进行加密,过滤用户上传的数据是保证网站安全的重要途径。网站安全性遵从以下规则:  使用安全的数据库技术  目前主流的数据库技术包括 MS SQL Server, Oracle, IBM DB2, MySQL, PostgreSQL,其中 MySQL 和 PostgreSQ

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