SEO的道与术（笔记分享）

最新推荐文章于 2025-12-11 15:31:26 发布
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#SEO #学习笔记

本文分享了一位学习者的SEO笔记，介绍了SEO优化的策略层面内容（道）与具体操作手法（术），并通过实际案例——为客户的网站进行SEO优化，展示了不同优化手法的效果叠加。

分享一个学习SEO的笔记，自己在学习的时候整理的，希望能帮助到刚刚学习的朋友。公司业务有涉及，所以自己也就学习了一下，也在帮客户做了一个网站的SEO优化。
SEO的道是SEO优化策略层面的东东，术是具体的优化手法，同样的一个问题可以有多种优化操作，不同的操作效果可以进行叠加
这里写图片描述

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Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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本系列完结篇，技术博客的终极目标：从写作到个人IP的体系化构建，一起来看看怎么构建吧？
用创业思维复盘：写技术博客到出书
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读芯术python_SQL思维 VS Python思维，孰优孰劣？
weixin_39824191的博客
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全文共1848字，预计学习时长3分钟多年来，我们使用各种语言和工具来分析数据。事实上，每种工具背后都对应着不同的心理框架去分析解决问题，意识到这些框架 (以及它们所倡导的行为)与掌握新语言或工具的技术特征同样重要。 不了解SQL的所有知识也无妨 在数据分析领域，SQL是一个必要的切入点，其擅长的计数和简单聚合功能通常足以为业务决策提供信息。不过，SQL是一种使用非常受限的语言。其查询几乎只是同时使...
白杨SEO：看“20步：从0-1做项目的笨办法”来学习如何选一个项目做及经验分享
白杨SEO的博客
12-11 584
请你结合我的背景，列一份问题清单，关于澄清、分析、解决这个卡点最小必要的 20 个问题，涵盖全面，每个问题要精准，附深入本质谈该问题的必要性，20 个问题按梳理的先后顺序排序】。这五份文件，可以把学习、笔记、思考、计划、流程、行动、问题、复盘、经验、成果，都聚焦到一个项目上，不然注意力容易涣散，一眨眼一天就过去了。可以报名参加生财有术的大航海、mini 航海，可以关注亦仁发布的超级标，可以看生财的精华帖，可以参加线下组局和圈友交流，这些项目信息，都是经过生财团队和生财圈友筛选过的，确定性更高。
新手老手都适用的详细seo优化方案分享
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目录：一、关键词选择策略，二、网站构架的优化策略，三、搜索引擎排名提高策略，四、网站人性化细节的优化和完善 此方案根据：上海武警整形医院改版设计，关无斗转载请说明。 网站较大改动必然有坏处，但是因为网站结构和页面及用户体验不到位等很多原因不得不改版 一、关键词选择策略 1-1、关键词选择使用的工具: 百度相关搜索，百度指数，Googl...
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LabVIEW锁相放大器及其应用
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代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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最新发布
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
01-03
内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员； 使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
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