怎么将自己发布的网站在百度和Google上找到

本文介绍如何将网站提交给各大搜索引擎,包括百度、Google等,以便提高网站的可见性和搜索引擎排名。提供了具体的提交网址,帮助站长轻松完成搜索引擎收录。
申请免费加入搜索引擎啦!一般百度在48小时内就会邮件答复你,如果申请成功的话,大家就能够随时随地找到你了(百度最晚一个月可以找到你网页,因为百度的搜索是每隔36天更新一次的)。Google能搜到的相关东西多一点,只 要你的网页还可以,它会主动将你的主页等收录到的,申请搜录加入也几乎没有门槛, 充分显示了大家风范。  

说了这么多,怎么将你的网页提交给搜索引擎啊?下面提供你们一些搜索引擎的提 交地址:

百度:http://www.baidu.com/search/url_submit.htm

GOOGLE:http://www.google.com/intl/zh-CN/add_url.html

搜狗:http://db.sohu.com/regurl/regform.asp

TOM:http://search.tom.com/tools/weblog/log.php

中搜:http://d.zhongsou.com/NetSearch/pageurlrecord/frontpageurl.jsp

爱问:http://www.iask.com/guest/add_url.php

一搜: http://www.yisou.com/search_submit.html?source=yisou_www_hp

ALEXA:http://pages.alexa.com/help/webmasters/index.html#crawl_site

北大天网:http://www.infomall.cn/url_submit.html

博库:http://ad001.ad086.com/Reg/User_Reg.asp

CNBlog:http://www.cnblog.org/rings/submit.asp
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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