网站SEO优化

http://openweb.baidu.com/doc/...

SEO search engine optimization

整体优化

1.生成对搜索引擎友好的网站地图
2.增加外部链接,到各个网站上宣传
3.导航链接优化,不超过三层
4.面包屑导航 增强位置感
5.不断精简代码
6.js代码如果是操作DOM操作,应尽量放在body结束标签之前,html代码之后
  html文件是自上而下的执行方式,css引入执行加载时,程序仍然往下执行
  script脚本是则中断线程,待该script脚本执行结束之后程序才继续往下执行
  页面效果实现类的js放在body之前,动作,交互,事件驱动的js都可以放在body之后
  HTML中不区分大小写,js区分大小写
7.将重要内容的HTML代码放在最前面,最前面的内容被认为是最重要的,优先让“蜘蛛”读取,进行内容关键词抓取
8.重要内容不要用JS输出,因为“蜘蛛”不认识

语义化标签

<title>  #只强调重点即可,尽量把重要的关键词放在前面,关键词不要重复出现,尽量做到每个页面的<title>标题中不要设置相同的内容
<meta keywords> #关键词,列举出几个页面的重要关键字即可,切记过分堆砌
<meta description>  #网页描述,需要高度概括网页内容,切记不能太长,过分堆砌关键词,每个页面也要有所不同。
<body> #尽量让代码语义化,在适当的位置使用适当的标签,用正确的标签做正确的事。让阅读源码者和“蜘蛛”都一目了然
<a title rel="nofollow">  #页内链接,要加 “title” 属性加以说明,让访客和 “蜘蛛” 知道。而外部链接,链接到其他网站的,则需要加上 rel="nofollow" 属性, 告诉 “蜘蛛” 不要爬,因为一旦“蜘蛛”爬了外部链接之后,就不会再回来了
<img alt title> #图片添加alt,title
<h1> #正文标题用<h1>副标题用<h2> h3-h6就不用了  #“蜘蛛” 认为它最重要,若不喜欢<h1>的默认样式可以通过CSS设置。尽量做到正文标题用<h1>标签,副标题用<h2>标签, 而其它地方不应该随便乱用 h 标题标签
<br>  #只用于文本内容的换行<p><br><p>
<caption>  #表格标题标签
<strong>、<em>  #需要强调时使用。<strong>标签在搜索引擎中能够得到高度的重视,它能突出关键词,表现重要的内容,<em>标签强调效果仅次于<strong>标签
<b>、<i>  #只是用于显示效果时使用,在SEO中不会起任何效果
<main> #页面主要内容,一个页面只能使用一次。如果是web应用,则包围其主要功能
<small>  #指定细则,输入免责声明、注解、署名、版权
<mark>  #突出显示文本(yellow),提醒读者。
<figure>  #创建图
<figcaption> #figure的标题,必须是figure内嵌的第一个或者最后一个元素
<cite> #指明引用或者参考,如图书的标题,歌曲、电影、等的名称,演唱会、音乐会、规范、报纸、或法律文件等
<blockquoto>  #引述文本,默认新的一行显示
<time>  #标记时间。datetime属性遵循特定格式,如果忽略此属性,文本内容必须是合法的日期或者时间格式
<abbr> #解释缩写词。使用title属性可提供全称,只在第一次出现时使用就ok
<address> #作者、相关人士或组织的联系信息(电子邮件地址、指向联系信息页的链接)
<del> #移除的内容
<code>  #标记代码。包含示例代码或者文件名 (< &lt;  > &gt;)
<pre>  #预格式化文本。保留文本固有的换行和空格
<progress> #完成进度。可通过js动态更新value。
<meter>  #表示分数的值或者已知范围的测量结果。如投票结果。
<audio>
<video>
<dialog>
<progress>
&copy #文本缩进不要使用特殊符号 &nbsp; 应当使用CSS进行设置。版权符号不要使用特殊符号 &copy;直接打出版权符号©
display:one;  #对于不想显示的文字内容,应当设置z-index或设置到浏览器显示器之外。因为搜索引擎会过滤掉display:none其中的内容
iframe  #框架,因为“蜘蛛”一般不会读取其中的内容

语义化布局

<head>
  <title></title>
  <meta name="description" content="">
  <meta name="keywords" content="">
</head>
<body>
  <header></header>
  <nav></nav>
  <main></main>
  <article>
    <section></section>
  </article>
  <aside></aside>
  <footer>
    <address></address>
  </footer>
</body>
【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!
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