谷歌将更新移动友好度算法了

       近日,@站长之家谷歌表示,将在5月份对移动友好度算法进行更新,且更新不会一次性实现,需要一定的周期(目前并未明确到底需要几周还是几个月的时间),所以短期内站点的排名不会有太明显的变化。这与谷歌去年发布的熊猫算法4.2有点儿相似。

       去年谷歌推出了移动友好度算法“Mobilegeddon”,谷歌又要在今年的五月份对移动友好度算法进行更新,进一步深化这项算法的影响了。
       我们都知道,移动友好度算法是针对单个页面进行评判的,因而排名的变化与谷歌蜘蛛的抓取时间也存在一定的关系。
       尽管国内谷歌的影响没有百度大,谷歌的SEO的标准还是值得参考的!
       谷歌移动友好度测试工具检测自己站点的移动友好度是否符合标准,如果结果是否定的,就照着《谷歌移动友好度标准》好好改改吧!




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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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