SEO小技巧

通俗的讲,微格式就是一种类似XML的结构化的语义标记。它试图让机器更加容易的理解网页上的内容。现在这种微格式搜索引擎是可以读取的。我这个博客用的是wordpress程序,你现在查看源代码的话就可以看到微格式的一个具体应用。如:

<a href="%E2%80%9Dhttp://www.semyj.com/archives/74%E2%80%B3" rel="”bookmark”" title="”Permanent" to></a>

 

Web标准里化有很多可以利用的东西,文字标签就有<abbr>、<acronym>、<cite>、<dfn>等,这些标签分别表达的意思是搜索引擎完全能识别的;还有,title 这个属性不光是可以加到<a>标签里的,还可以加到<abbr>、<acronym>等标签里的,你要是弄个关键字密度什么的,这些标签里完全可以利用起来;加粗文字还可以用<em>标签……甚至<table>标签都还有一个summary属性可以加内容的。

 

利用好rel:

 

rel 属性 -- rel属性,描述了当前页面与 href 所指定文档的关系.
  • rel 属性通常出现在a ,link 标签中
  • 属性值
    • alternate -- 定义交替出现的链接
    • appendix -- 定义文档的附加信息
    • bookmark -- 书签
    • chapter -- 当前文档的章节
    • contents
    • copyright -- 当前文档的版权
    • glossary -- 词汇
    • help -- 链接帮助信息
    • index -- 当前文档的索引
    • next -- 记录文档的下一页.(浏览器可以提前加载此页)
    • nofollow -- 不被用于计算PageRank
    • prev -- 记录文档的上一页.(定义浏览器的后退键)
    • section -- 作为文档的一部分
    • start -- 通知搜索引擎,文档的开始
    • stylesheet -- 定义一个外部加载的样式表
    • subsection -- 作为文档的一小部分
  • rel是relationship的英文缩写.
  • 引用网址:http://www.dreamdu.com/xhtml/attribute_rel/
start next prev 属性值 -- start next prev,全部属于LinkTypes,此值通常可以提示浏览器文章的开始,下一篇,上一篇的url
  • start next prev 属性值通常在,rel ,rev 属性中出现
  • 引用网址:http://www.dreamdu.com/xhtml/attribute_start_next_prev/

示例

<link
 rel
=
"start" 
type
=
"text/html" 
href
=
"http://www.dreamdu.com/xhtml/" 
/>

<link
 rel
=
"prev" 
type
=
"text/html" 
href
=
"http://www.dreamdu.com/xhtml/alternate/" 
/>

<link
 rel
=
"next" 
type
=
"text/html" 
href
=
"http://www.dreamdu.com/xhtml/attribute_rel/" 
/>
 

HTML start next prev 属性值示例 -- 可以尝试编辑

说明

  • next -- 记录文档的下一页.(浏览器可以提前加载此页)
  • prev -- 记录文档的上一页.(定义浏览器的后退键)
  • start -- 通知搜索引擎,文档的开始
<!-- end content -->
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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