百度官方解答百度快照的4大问题

本文解答了百度快照常见的四大问题,包括快照排版错乱、快照缺失、快照更新慢及死链快照残留。揭示了快照生成原理,提供了处理敏感信息的有效方法。

很多站长都非常重视百度快照,快照的展示样式和内容也是站长们关注的重点,今天百度在官方解答了关于快照的许多问题,希望对大家有所帮助。

其中4大问题,是咨询的人最多的:1、快照的排版错乱问题,页面内容展示不全,2、没有网页快照,3、网页快照内容的更新问题,4、网页已经死链,但快照仍然存在。

针对这4个常见问题,百度官方做了非常详细的解答:

站长可以理解为百度快照的生成流程跟网页的索引更新是同步的,生成索引的同时会将爬虫最新一次抓取的网页内容推给快照生成程序。所以可以说网页建索引的速度决定了快照更新的速度。

快照生成模块会将网页内容通过浏览器展示给用户,目前快照展示模块只能根据静态的html进行网页渲染(行话是指通过iframe方式加载),所以对于一些相对路径下的js,css和图片等素材是无法进行加载的,或者部分网站禁用了百度域对js,css等文件的访问,都会导致快照展示出现排版错误和页面部分内容展示不全,对于这种情况站长可以根据实际需要进行整改。

没有快照信息的情况,也请站长不要紧张,这里只是没有针对该网页生成快照,并不是针对该网站进行了某些特殊处理。

另外站长投诉反馈最多的就是快照更新慢的问题,这涉及到快照更新的频率问题,不同的网页更新周期不一样,不同网站的网页更新频率也不一样,这里可以透露最长的更新周期是月级别,最短的更新周期是分钟级别。

对于涉及到敏感信息在百度快照上的更新问题,这里给广大站长推荐一个靠谱的方法,将涉敏感信息的网页做死链处理,然后在百度快照页面进行『投诉快照』处理;这个方法同样适用于『网页已经死链,但快照仍然存在』。

关于百度、SEO的问题,欢迎大家积极留言讨论。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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