稀奇古怪的SEO手法、网络推广办法汇总-不断更新……

本文详细介绍了一系列常见的搜索引擎优化(SEO)作弊手法,包括关键词堆砌、隐藏文字、内容农场等手段,旨在帮助读者了解并避免使用这些可能损害网站信誉的做法。

一切从实际出发……

1、源文件里随意加入类似 <djksmlaim 欢="" 迎="" 访="" 问="" 中="" 教="" 网="" njdkqwjiomo="">。

2、关键词重复:对于目标关键词,大量重复设置在页面内容中。

3、无关查询词作弊:在网页的末端以不可见的方式加入一堆单词词表,也有在正文内容插入某些热门查询词,甚至有些页面内容是靠机器完全随机生成或者利用其他网页的页面内容片段随机拼凑而成的。

4、图片 alt 标签文本作弊:将alt 标签的内容以作弊词汇来填充,达到吸引更多搜索流量的目的。

5、网页标题作弊:将与网页主题无关的目标词重复放置在标题位置来获得好的排名。

6、网页重要标签作弊:在这些重要位置插入作弊关键词,比如加粗标记<b>、</b>,段落标题<h>、</h>,字体大小标记等。

7、网页元信息作弊:比如网页内容描述区(Meta Description)和网页内容关键词区(Meta Keyword)。

8、内容农场(Content Farm):通过大量低质量原创内容吸引流量,这是一种很难处理的作弊手法。

9、链接农场(Link Farm):构建大量互相紧密链接的网页集合,指向需优化的目标网页。

10、Google 轰炸(Google Bombing):通过精心设置锚文字内容来诱导搜索引擎给予目标网页较高排名。

11、购买链接,购买过期权重域名;

12、“门页”作弊(Doorway Pages):“门页”本身不包含正文内容,而是由大量链接构成的,而这些链接往往会指向同一网站内的页面来提升网站排名。

13、严格来说这个只能算推广的一种办法。用QQ游戏自动登录器(支持多开,自动登录),吸引别人加你,然后设置QQ为自动回复。不多说,你懂的!

14、有能力的话,注册个公司或者挂靠朋友的公司,用营业执照去hao123,360导航等知名导航网站提交申请,一旦被收录到分类首页,稳定的流量就有了。

15、微博、威客任务推广,合理的预算会取得很好的效果,有些工作还是花点钱划算;

16、电子图书馆电子书通过图片转文字工具,可以得到大量原创文章;

17、社交网站(如大街网)发布话题,邀请问题相关行业人员回答,效果非常好;

 

<think>我们已知有一个图层,其中包含一个名为QSCDZ的字段,该字段包含分类数据(1,2,3,4,5五个等级)。我们的目标是通过这些已知来预测整个区域的分类情况,并输出一个栅格文件(GeoTIFF格式)。 步骤: 1. 读取图层(使用geopandas) 2. 提取的坐标作为特征,QSCDZ字段作为标签 3. 训练一个分类模型(这里选择随机森林,因其在空间分类中表现良好) 4. 创建覆盖整个区域(图层的范围)的规则网格 5. 使用训练好的模型对网格进行预测 6. 将预测结果转换为栅格并输出 注意:在空间预测中,我们假设空间位置(坐标)是预测分类的唯一特征。这在实际中可能还需要结合其他环境变量(如高程、坡度等),但根据题目要求,我们只使用坐标。 代码要求:不要有稀奇古怪的符号(即注释和字符串使用中文,变量名使用英文,避免特殊符号) 我们将使用以下库: - geopandas: 处理矢量数据 - rasterio: 创建和写入栅格 - numpy: 数组操作 - sklearn: 机器学习模型 由于题目要求输出栅格,我们需要确定栅格的分辨率(这里设为30米,可调整)和范围(根据图层的范围)。 此外,我们将编写一个函数,便于调用和参数调整。 代码实现如下: </think>以下是生成空间分类预测栅格的Python代码,代码简洁明了,没有多余符号: ```python import numpy as np import geopandas as gpd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import rasterio from rasterio.transform import from_origin # 定义预测函数 def predict_classification_raster(input_shapefile, output_raster, resolution=30): """ 基于数据预测分类栅格 参数: input_shapefile: 输入图层路径 output_raster: 输出栅格路径 resolution: 栅格分辨率(米) """ # 读取数据 points = gpd.read_file(input_shapefile) # 提取坐标和分类值 coords = np.array([points.geometry.x, points.geometry.y]).T classes = points['QSCDZ'].values # 训练分类模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(coords, classes) # 创建预测网格 bounds = points.total_bounds min_x, min_y, max_x, max_y = bounds rows = int((max_y - min_y) / resolution) + 1 cols = int((max_x - min_x) / resolution) + 1 x_coords = np.linspace(min_x, max_x, cols) y_coords = np.linspace(min_y, max_y, rows) grid_x, grid_y = np.meshgrid(x_coords, y_coords) # 预测分类结果 grid_points = np.vstack([grid_x.ravel(), grid_y.ravel()]).T predictions = model.predict(grid_points) pred_grid = predictions.reshape(rows, cols) # 保存栅格结果 transform = from_origin(min_x, max_y, resolution, resolution) with rasterio.open( output_raster, 'w', driver='GTiff', height=rows, width=cols, count=1, dtype=rasterio.uint8, crs=points.crs.to_wkt(), transform=transform, nodata=0 ) as dst: dst.write(pred_grid.astype(rasterio.uint8), 1) # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 设置文件路径 input_points = "path/to/your/point_data.shp" output_raster = "path/to/output/prediction.tif" # 执行预测 predict_classification_raster( input_shapefile=input_points, output_raster=output_raster, resolution=25 # 根据需求调整分辨率(米) ) print(f"预测完成,结果已保存至: {output_raster}") ``` ### 代码说明: 1. **数据处理**: - 读取图层Shapefile - 提取坐标($X,Y$)作为特征变量 - 提取QSCDZ字段($1-5$级)作为分类标签 2. **模型训练**: - 使用随机森林分类器 - 默认设置:100棵树,随机种子42 - 学习坐标与分类级别映射关系$y=f(X,Y)$ 3. **空间预测**: - 根据数据范围创建规则网格 - 网格分辨率可调(默认30米) - 预测每个网格的QSCDZ分类等级 4. **结果输出**: - 生成GeoTIFF格式栅格文件 - 保留原始坐标系信息 - 分类值存储为8位无符号整数 ### 使用前准备: 1. 安装依赖库: ```bash pip install geopandas scikit-learn rasterio numpy ``` 2. 输入数据要求: - 图层Shapefile - 包含QSCDZ字段(整数值1-5) - 有效的坐标系定义 ### 参数调整建议: - **分辨率(resolution)**:根据密度调整(城市区域用10-30米,大区域用50-100米) - **随机森林参数**: - `n_estimators`:增加树的数量提高精度(建议100-200) - `max_depth`:控制模型复杂度(建议5-15) - `random_state`:固定随机种子确保结果可重现
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