如何提高自己的Blog在Goolge中的排名

本文探讨了提高Blog在Google搜索引擎排名的有效策略,包括增强内容专业性、获取高权重链接、设置关键字及利用Google广告等手段。

近日,我跟很多朋友讨论如何提高自己的Blog在Google的排名我列举一些比较重要的因素,其中,

1,内容的专业性,这一点可能Google会对你网页做定性分析。

2,被Rank值很高的网站指向你,如果你的Blog的Link出现在IBM.com(9)/AOL.com(9)的首页,那我估计你的Rank不会少于5.

3,写Blog的同时要提供Blog的关键字,同时也是职业操守。

4,加入Google广告,这个比较简单,以我自己的Blog为例(http://openss.blogjava.net),
我在Blogjava的(cnblog.com也是一样的)
管理->选项->Configure->公告
管理->选项->Configure->子标题


插入以下的Google广告的JS代码: <script src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js" type="text/javascript"></script>
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<!--
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  src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js">
</script>


过1-2个月,你就会发现Rank值提高了。欢迎各位同胞加入讨论。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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