做网站贵在坚持 即使被百度K光也有恢复的可能

本文分享了一个网站因不当推广方式被百度惩罚后的恢复经历。作者通过坚持更新内容及合理建设高质量外部链接,最终使网站从被完全删除的状态中恢复。此过程揭示了正确推广方法的重要性。
做网站贵在坚持 即使被百度K光也有恢复的可能

相信很多的站长都注意到了,百度这两天已经大更新了,很多网站收录、流量和权重都有不同程度的增加或者减少吧,我的网站奇闻吧也终于被放出来了,原本以为要等很久的。其实在上个星期百度大更新的时候,也就是4月9日,网站被百度拔毛了,收录全部K掉。当看到收录为零的时候,我就在想,不会这么杯具吧?

做网站贵在坚持

或许大家不知道,真的,我为网站倾注了太多的心血,它就就是半个孩子一样。记得去年11月刚试运营的那会,每天坚持着伪原创,有时候也翻译下国外的创意发明,晚上忙着很晚才睡觉,其中的辛酸只有站长能够体会。等到2011年1月1日正式运营之后,网站的工作似乎更多了,首先是要保证网站文章的质量,每篇文章的配图都要保持一定的比例,文章的标题也得要吸引人才行,而且还要和博友互访和外链推广,一个字,累。

来自站长工具的历史收录数据

推广网站要注意方法

为了推广网站,我看了不少的这方面的文章,其中很多都会提到利用百度知道去推广。于是,我抱着试一试的态度去做了。4月8日,我在百度贴吧提问和回答问题的时候,一共带了4次网站地址,当时也没有多想,以为没事的,毕竟之前有人做过了。可是等到4月9日,不幸的时候发生了,网站被百度拔毛,全部K掉,也就是文章开头所提到的。

快速找到被K的原因

既然百度把网站给K了,那么我们就得想办法去挽救它。我分析了百度K站的原因,很重要的一点就是百度知道里面的网址带的次数有点多;第二点就是网站在3月30日改版,百度对我的网站有点陌生了;第三点,4月7日吧,我用了卢松松的外链工具,一下子增加了很多垃圾外链。

为了挽救奇闻吧,我和不少站长交流过,很多人建议我先保持更新,到权重的网站增加下外链,还是有恢复的可能,如果实在是不行就换域名了。换域名是不可能的,因为这意味着重新来过,虽然还有个PR5的网站,但是不想用它,它可能很久才养的,不能随便用。

优酷等高权重网站的外链

保持网站更新、高权重的外链

既然如此,我也只能继续保持更新,首先去掉了百度知道里面所带的网站地址,然后在优酷、落伍、牛鞭士、站长之家发了一些外链,毕竟这些网站的权重比较高,能把蜘蛛给勾引过来,果不其然啊,过了一个星期,百度居然把奇闻吧给放出来了,谢天谢地。

如果您的网站也被百度全部拔毛,请您一定不要灰心,只有保持更新和适当的增加外链,网站就有恢复的可能。

最后,我想提醒大家,网站不能随便改版,如果要改版,那必须好好规划,还有就是利用百度相关产品推广的时候,一定注意方法,否则就死定了。

转载请保留分享最新奇的创意与发明(起源SEO论坛)的连接,否则必究。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值