只需7步,分分钟做好移动端的友好度提升!

       移动端的发展趋势,相信不用吕杭泽介绍了吧,关于移动端的优化,百度、谷歌都推出自己的说明书。今天,吕杭泽给大家分享一篇来自百度官方推荐的大神文章:只需7步,分分钟做好移动端的友好度提升!不废话,直接上正文:

       “站在风口上猪都能飞起来”,在这个移动化浪潮兴起的时代,每个站长都想抓住这个机会让自己已有的网站再提升一下。在这个过程中,移动化的友好度就尤其重要,因为它能直接影响到你的网站在百度体系的评级。
       今天在这里要谈的就是,在站长圈使用率较高的织梦Cms的友好度建设。本文所用到的符合友好度的网站是http://m.orsoon.com/。下面给大家介绍一下,我们在做织梦Cms移动化友好度建设要注意哪些事项。

1、网页的篇幅不要太长
       因为手机的屏幕较小,如果页面过长,第一会影响网页的加载速度,第二用户需要多次向上滚动才能看完整个网页,这个是一种不好的体验,一个移动站点的首页最好是控制在2-3屏,这样能把一些重点简单明了的展示在首页,同时也不会对网站加载造成太大的负担。

2、网页使用静态页面
       用过织梦Cms的站长都知道,织梦后台有生成静态页面的功能,相较于动态页面,静态页面对于SEO友好度要好得多,所以建议站长在做手机站的时候尽量使用静态化的页面,这样有利于提升网页的加载速度,同时对于网站安全也有帮助,织梦怎么快速有效的建立移动优化站,之前吕杭泽SEO自学网给出了相关教程《【干货】五步搞定Dedecms网站移动适应!不信进来看!》,在这里就不多加介绍了。

3、做好PC站适配跳转
       这一点我认为尤其重要,因为在早期很多网站没有移动化站点,也并没有做自适应的处理,这样就导致m.baidu.com在收录时,是被百度收录了的PC页面或者被百度转码,所以我们在做了移动站点后第一件要做的事情就是做好适配,这里站长学院介绍了三种适配的方式(参考链接:http://zhanzhang.baidu.com/college/courseinfo?id=156),在做完网站的适配之后,站长也可以将pc站和移动站一一对应的关系在百度站长平台后台进行提交。

4、图片单独处理
       因为在织梦程序里要做手机站是需要和PC端公用一个数据库,这样就会导致手机上调用的图片和PC一致,但是PC站上的图片的尺寸和大小显然不能满足移动友好度的要求,这个地方站长可以针对手机单独进行处理,比方说在上传图片的时候按照比例上传多张图片供不同的设备使用。

5、移动网站的分页
       现在很多网站流行使用ajax加载的方式加载网站列表,这种方式固然是对用户体验的一大提升,但是现在百度是不抓取JS内容的,所以到时你加载的内容是不被百度蜘蛛抓取的,所以建议站长尽量使用分页

6、链接区域放大
       因为手机屏幕小,所以如果链接区域偏小,会很容易影响点击,同时链接与链接之间要保持好距离。这个可以根据官方文档里面给出的建议进行调整。

7、手机站尽量少用多媒体元素
       因为对于手机站而言,加载速度对于移动化友好度极为重要,所以我建议各位站长尽量少用或者不用多媒体元素,同时要注意的是,百度蜘蛛目前为止抓取还是以文字为主,所以从网站优化角度而言,也应少用多媒体。

       如果上面几点站长对于自己网站调整还无从下手的话,可以通过站长工具里面的移动友好度进行评测,根据评测结果进行网站调整。

       文章转自百度站长学院




  • zeropython 微信公众号 5868037 QQ号 5868037@qq.com QQ邮箱
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线系统进行建模与线化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效和先进。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高能控制设计;②为非线系统建模与线化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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