(转)百度蜘蛛来你家了吗

本文详细介绍了如何通过查看服务器IIS日志来判断百度蜘蛛是否访问过网站,包括如何查找Baiduspider记录,解读协议代码含义,并分析日志中的路径信息,帮助解决网站收录和快照更新问题。

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如何查看百度蜘蛛是否来过我的网站,尤其对于长期不收录,百度快照不更新的新站来说,查看百度蜘蛛是否来过我的网站就很重要了,如果蜘蛛没有来,那就不要谈收录了,解决的办法就是尽快引开蜘蛛了,如果蜘蛛爬过了,要检查下网站是否存在一些百度不收录的原因,比如过度优化。以上都没有,就要等了,等百度大更新时,收录自然就有了!那么如何查看百度蜘蛛是否来过我的网站呢?


首先要查看服务器IIS日志,具体操作方法:记事本打开IIS日志内容,然后用ctrl+F查找baidu, 如果发现有Baiduspider 就说明百度蜘蛛爬行过,反之则没有。

百度蜘蛛活跃时间一般是晚上凌晨。

比如说:
[22/Apr/2010:06:30:56 -0700] "GET / HTTP/1.1" 200 10219 "-" "Baiduspider+(+http://www.baidu.com/search/spider.htm)"
66.249.68.229

  2008-06-19 00:25:03 W3SVC818374 222.214.218.36 GET /Server.aspx- 80 - 221.10.254.26 Baiduspider+(+http://www.baidu.com/search/spider.htm) 200 0 0 21089

  如果你的网址是www.510379.com这就意味着百度蜘蛛在2010年-04-22 06:30:56 爬过,200 0 0 21089中的200协议代码代表了请求已完成也就是它发现这页并以入库了。
22/Apr/2010:06:30:56 -0700是日期,也就是蜘蛛来的日期和时间了。
GET /robots.txt 访问的页面 get表示获取
200表示抓取成功。有时会出现其他代码如:404 - 请求的网页不存在;503 - 服务器暂时不可用

Baiduspider+(+http://www.baidu.com/search/spider.htm)是百度蜘蛛了
66.249.68.229是蜘蛛的ip地址
以下是百度蜘蛛爬行检测代码意思:

  2xx 成功

  200 正常;请求已完成。

  201 正常;紧接 POST 命令。

  202 正常;已接受用于处理,但处理尚未完成。

  203 正常;部分信息 — 返回的信息只是一部分。

  204 正常;无响应 — 已接收请求,但不存在要回送的信息。

  3xx 重定向

  301 已移动 — 请求的数据具有新的位置且更改是永久的。

  302 已找到 — 请求的数据临时具有不同 URI。

  303 请参阅其它 — 可在另一 URI 下找到对请求的响应,且应使用 GET 方法检索此响应。

  304 未修改 — 未按预期修改文档。

  305 使用代理 — 必须通过位置字段中提供的代理来访问请求的资源。

  306 未使用 — 不再使用;保留此代码以便将来使用。

  4xx 客户机中出现的错误

  400 错误请求 — 请求中有语法问题,或不能满足请求。

  401 未授权 — 未授权客户机访问数据。

  402 需要付款 — 表示计费系统已有效。

  403 禁止 — 即使有授权也不需要访问。

  404 找不到 — 服务器找不到给定的资源;文档不存在。

  407 代理认证请求 — 客户机首先必须使用代理认证自身。

  410 请求的网页不存在(永久);

  415 介质类型不受支持 — 服务器拒绝服务请求,因为不支持请求实体的格式。

  5xx 服务器中出现的错误

  500 内部错误 — 因为意外情况,服务器不能完成请求。

  501 未执行 — 服务器不支持请求的工具。

  502 错误网关 — 服务器接收到来自上游服务器的无效响应。

  503 无法获得服务 — 由于临时过载或维护,服务器无法处理请求。
根据这些可以多查看iis日志,研究蜘蛛爬行的路径,找出自己网站存在的问题,进而改正。相信好的网站会有好的排名。
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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