关于SEO

本文介绍了SEO(搜索引擎优化)的基础概念及具体实践方法,包括白帽SEO的策略如网站标题、关键字和描述的设计,增加关键字密度,生成网站地图,以及前端页面优化如网站结构布局、网页代码优化等方面的内容。

SEO全称为:Search Engine Optimization

白帽SEO:改良和规范网站设计的作用,使之对搜索引擎和用户更加友好,并且网站也能从搜索引擎中获取更多合理的流量。(搜索引擎鼓励和支持)

黑帽SEO:这类行为是利用和放大搜索引擎政策缺陷,来获取更多用户的访问量,这类行为是欺骗搜索引擎。

白帽SEO:

1、网站标题、关键字、描述精心设计反应网站定位,让搜索引擎明白网页做什么。

2、增加关键字密度,增加 长尾关键字。

3、网站设置Robot.txt文件。

4、生成针对搜索引擎友好的网站地图

5、增加外链作用

(以上是网站内容的SEO)

前端页面的SEO:

1、网站结构布局优化:

控制首页链接数量:

中小型企业:首页链接在100个以内(页面导航、底部导航、锚文字链接等

扁平化的目录层次:(小蜘蛛跳转3次可以到达网站内的任何一个内页,网站的设计主页、栏目、内容页,不要用纵线性的结构)

导航SEO优化:(头部、底部、内容部分、主导航、副导航、分类导航、尽量用文字。面包屑导航:在每个网站上留下面包屑,使用户可以了解网站的组织形 式,放于正文的左上方。)

注意:网站页面最好不要超过100K,便于小蜘蛛抓取网页信息。

2、网页代码优化

<title>标题(重要关键词放在前面不要重复出现)

<meta keywords>关键词(不要过分堆砌)

<meta description>网页描述

<a>标签加上title属性,对于指向其它网站的链接,加上rel="nofollow"

<h1>正文标题用h1

<p>与<br>(<br>只用于文本内容的换行)

<caption>表格标题(对表格进行语义化)

<img>加上alt属性

重要内容HTML代码放在最前面

重要内容不要用js输出

尽量少用inframe框架

谨慎使用display:none(小蜘蛛回过滤这个属性里面的内容)

不断精简代码

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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