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最新推荐文章于 2012-08-17 17:48:53 发布
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博主作为新人刚获得博文权限，表明自己喜欢做SEO，希望能与SEO领域的朋友进行交流。
大家好！我是新人！今天刚有博文权限，个人喜欢做SEO，希望SEO朋友多多交流。
xiangyangs12
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熊向阳博客
熊向阳SEO专栏
03-19 2339
个人简介 　　熊向阳性别男，网名江南，籍贯湖北，出生年月1987年11月22日，高中以前都在家乡读的，后来应父亲要求来到北京读大学，现在居住北京。是一个活泼开朗的大男生，特别喜欢交朋友，知道怎么能很快的融入到一个团体，能跟同事们打成一片，总被人称之为开心果。特长是开玩笑，玩电脑。优点是懂的方面非常广泛，天文地理基本都略知一二，喜欢学习，有较强的学习能力，适应性极强，而且在学习方面有不到黄河心不死
熊向阳：网站改版先来看这里
熊向阳SEO专栏
04-14 598
今天要说的是关于网站改版的问题，前提需要知道这里所说的改版不是改变网站主题，而是修改网站结构或者说更改模板，网站主题是不变的。当然如果是更换网站主题从SEO优化的角度来说其实这不叫改版，而是网站自杀。网站不是不得已的时候尽量不要改版，因为影响是很大的而且深远，不要认为百度对网站没有多大的惩罚，查看网站日志就可以发现很多问题。        目前网站一般流行使用CMS系统，如果是只更改网站的机构，
熊向阳：如何理解robots.txt文件
熊向阳SEO专栏
03-19 558
我们知道在做SEO优化的过程中少不了用到一个文件，这个文件能够帮我们很大的忙，这个文件就是robots.txt,这个文件服务器下面没有，可以在本地编写好之后上传到服务器根目下，下面鄙人给大家举例它的有关功能以及编写方法。（注意我的语句大小写，大小写必须要一致，因为这个文件区分大小写。） (允许所有搜索引擎抓取任何内容) User-agent: * Disallow: 或者写成 User-
熊向阳：对SEO的建议和感受
熊向阳SEO专栏
03-19 744
时间总在不知不觉中流逝，告别大学生活已有一年多了，忆往昔，仿佛校园生活就在昨日。自从踏入社会就接触SEO这个行业，对SEO的奥秘产生浓厚兴趣，让我立志做好SEO的唯一原因就是那颗好奇心。以前就在思考一个问题，搜索引擎怎么能够知道我们想要的东西，百度一下就能出来很多答案，天真的以为这是百度工作人员在线给我们找的答案，后来发现是机器。很人性化的一种机器，慢慢的往深的方向学习发现SEO是一个很有乐趣，很
熊向阳：如何做好医疗站点的营销
熊向阳SEO专栏
03-26 468
如何做好医疗站点的更好的转化：相信很多同事网站的整体排名都是非常好，但是转化却很低，作为同做医疗类优化的后辈总结了几点或许能给大家带来帮助。也希望更多的人提出不同的观点来拍砖。其实做seo优化倒不如说做是做搜索引擎的截流。 一、网站架构 从目前来说，现在网站都采取三层架构的模式，来设计网页的架构和URL表现形式。从搜索引擎原理中蜘蛛爬行可能使用的深度搜索理论中，大家都几乎在按照这条道在
熊向阳：对于SEO的感受和建议
weixin_33725270的博客
03-20 146
时间总在不知不觉中流逝，告别大学生活已有一年多了，忆往昔，仿佛校园生活就在昨日。自从踏入社会就接触SEO这个行业，对SEO的奥秘产生浓厚兴趣，让我立志做好SEO的唯一原因就是那颗好奇心。以前就在思考一个问题，搜索引擎怎么能够知道我们想要的东西，百度一下就能出来很多答案，天真的以为这是百度工作人员在线给我们找的答案，后来发现是机器。很人性化的一种机器，慢慢的往深的...
熊向阳：PR更新以及提高PR的必要因素
熊向阳SEO专栏
08-17 1152
8月2日PR已经处于更新状态，通常更新PR不是一次性的，所以，有的网站会提早更新有的却是等第二天才更新，原因：互联网页面量巨大，短时间内无法完全更新，因此，会择优或者以新站优先的方式进行更新。下面熊向阳给大家大致介绍一下PR值的内容。        PR值全称为PageRank(网页级别)，2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，Pa
熊向阳：地域性排名的由来及影响因素
weixin_34120274的博客
03-26 120
很多搞SEO优化的朋友或许早就发现一个很奇怪的现象，针对一个网站的某个关键词在搜索引擎中排名有不同，无论是清理浏览器缓存，还是用其他浏览器查看都无法改变关键词排名不在同一位置的现象，有的朋友可能会认为是搜索引擎的问题，其实不是，这更能说明搜索引擎的人性化和先进技术，这是搜索引擎的一种地域性技术在作怪。今天就跟大家分享一下搜索引擎怎么会产生地域性排名，影响地域...
Using nmap NSE scripts for identifying common ICS protocols使用nmap的nse脚本对常见工控协议进行识别，附对应nse脚本，并记录pcap
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/3395935f10ba 对大佬有帮助的话就给个Star吧！ 工控常见协议 工控协议识别 Siemens S7 360截图16261006315874 Modbus 360截图162412289895122 IEC 60870-5-104 360截图16620607109125137 DNP3 360截图16280721688569 EtherNet/IP 360截图162807227386120 BACnet 360截图1653070991122136 Tridium Niagara Fox 360截图1667101691102117 Crimson V3 360截图1655042297118118 OMRON FINS 360截图1660082991103115 PCWorx 360截图16511001152371 ProConOs 360截图16240201192730 MELSEC-Q 360截图16460518444147
软件开发NuGet包缓存路径修改指南：Visual Studio环境下本地缓存位置迁移与环境变量配置实施方案
12-09
内容概要：本文详细介绍了如何修改和迁移NuGet包的缓存存放位置，包括清理全局缓存、以管理员身份运行Visual Studio 2022进行设置调整、修改NuGet.Config和Microsoft.VisualStudio.Offline.config配置文件，以及通过环境变量指定新的缓存路径。文中还提供了验证修改是否生效的方法，即通过命令行执行“dotnet nuget locals all --list”查看当前本地缓存状态，确保所有路径已正确更新。; 适合人群：使用Visual Studio进行开发并需要管理NuGet包缓存路径的.NET开发者，尤其是面临磁盘空间不足或希望统一管理依赖包存储位置的技术人员。; 使用场景及目标：①解决系统盘空间不足问题，将NuGet包缓存迁移到其他磁盘；②统一团队开发环境中的包存储路径，提升项目构建效率与一致性；③优化离线包引用配置，增强开发环境的稳定性和可维护性。; 阅读建议：操作涉及系统级配置和环境变量修改，建议在执行前备份原有配置，并以管理员权限谨慎操作，避免影响现有项目依赖。完成设置后务必通过命令行验证缓存路径变更结果。
基于图神经网络（GNN）的分子能量预测模型实现（附Python源码与数据集）
12-09
本研究提供了一套完整的Python实现方案，用于通过图神经网络（GNN）技术预测分子的能量属性。该资源包包含了可直接运行的源代码以及经过处理的标准化数据集，旨在为计算化学与材料科学领域的相关研究提供一套即用型工具。 方案的核心是构建一个基于图结构的分子表示模型。在该模型中，分子被抽象为图数据，其中原子作为节点，化学键作为边。节点与边均被赋予初始的特征向量，这些特征编码了原子类型、键级等关键化学信息。所实现的图神经网络架构通过多轮消息传递机制，能够有效地聚合分子内部的局部化学环境信息，从而学习到分子的全局表示。最终，一个全连接层将该图级表示映射为单一的标量输出，即预测的分子能量。 本资源包中的数据集包含了大量已知分子的结构信息及其对应的能量值，已预先划分为训练集、验证集与测试集，便于进行模型训练与性能评估。代码结构清晰，注释完整，涵盖了从数据加载、图结构构建、模型定义、训练循环到结果可视化的全流程。使用者可通过修改配置文件轻松调整模型超参数，或替换自有数据集进行迁移学习。 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！
【无线传感器网络】基于MATLAB的RSSI测距与多边定位算法实现：节点坐标估计及定位误差分析系统设计
12-09
内容概要：本文通过MATLAB实现了一种基于RSSI（接收信号强度指示）的无线传感器网络节点定位算法。文章首先设定仿真环境，包括多个已知坐标的锚节点和一个待定位的未知节点，利用RSSI与距离之间的传播模型将测得的信号强度转换为距离估计，并引入高斯噪声模拟实际测量误差。随后采用多边定位法（最小二乘法）构建线性方程组，求解未知节点的坐标估计值，并计算其与真实位置之间的定位误差。最后通过图形化方式展示锚节点、真实节点、估计节点及其连接关系，并输出关键数据结果。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员或从事物联网、传感器网络相关工作的技术人员；适合对定位算法原理与仿真实现感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①用于教学演示或科研验证RSSI定位的基本原理；②帮助理解从信号强度到距离估算再到坐标求解的完整流程；③为后续改进算法（如引入滤波、加权最小二乘等）提供基础框架； 阅读建议：此资源以MATLAB代码为核心，建议读者逐段运行代码，结合注释理解每一步的数学原理与物理意义，重点关注RSSI转距离模型、最小二乘法的应用以及误差来源分析，可通过调整参数（如噪声水平、路径损耗指数）观察对定位精度的影响，加深理解。
量子计算领域JSX算法库的分析与应用研究
12-09
内容概要：该文档内容不完整，仅包含标题“三F一”及作者名“lituh”，未提供具体关于JSX量子算法库的分析内容或技术细节，无法获取有关量子算法库的功能、结构、实现原理或应用案例等有效信息。; 适合人群：对量子计算与JSX相关技术感兴趣的研究人员或开发者；但鉴于文档内容缺失，实际适用性受限。; 使用场景及目标：无法明确具体使用场景，可能旨在探讨JSX在量子算法库中的集成与应用，或分析其性能与架构设计，但由于信息不足，难以确定其原始目标。; 阅读建议：建议寻找该文档的完整版本或补充相关资料以获得全面理解，当前版本不具备深入学习或研究的价值。
基于上海期货交易所量化交易系统.zip
最新发布
12-09
基于上海期货交易所量化交易系统.zip
安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足
12-09
Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统。 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测，部署上：使用pyqt5实现前端可视化，在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统（将模型运行封装到Qt中），使用Docker封装人脸识别后端系统，使用网络请求等包实现前后端交互 案例：进行多目标识别的同时，进行人脸识别，前端系统发送请求，携带参数到后端进行人脸识别，最终返回人脸识别结果，获取人脸识别结果后，检索该成员应具备的多目标特征，与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对，若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要，以及逃离懵懂状态开始探索，我于2023.12~2024.1（大二上）开始一些CV、LLM项目的研究，苦于能力有限，当时大部分的项目都是依托开源搭建而来，诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建，我只不过做了缝合的工作，所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献：https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假)，时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为，半年前的水平有限，虽然自己能实现项目的运作，但是恐很多细节介绍不好，当然本文自发出，后续我还会跟进，欢迎指正：22012100039@stu.xidian.edu.c...
STM32通用定时器TRC含义详细解析，并以TRC信号与无刷电机（BLDC）驱动为实例
12-09
内容概要：本文详细解析了STM32通用定时器中TRC（Trigger Controller）信号的含义及其应用。TRC是定时器内部触发控制器的输出信号，可通过配置TIMx_CCMRx寄存器的CCxS[1:0]位将捕获通道输入源设为TRC，从而让捕获通道监听内部触发事件。TRC信号源自触发控制器的输入源TRGI，该源由TIMx_SMCR寄存器的TS[2:0]位选择，包括外部引脚边沿、其他定时器TRGO等。此机制可用于测量内部事件间隔、间接捕获外部信号时间戳、实现定时器同步及节省引脚资源。在无刷电机（BLDC）驱动中，TRC与霍尔传感器配合，通过硬件自动实现精确换相，提升控制效率与实时性。; 适合人群：具备STM32嵌入式开发基础，从事电机控制或定时器高级应用的1-3年经验研发人员。; 使用场景及目标：①理解STM32定时器内部触发机制及TRC信号路径；②应用于BLDC电机霍尔换相控制、多定时器同步设计、内部事件时间测量等高精度控制场景； 阅读建议：此资源以实际应用场景为导向，结合寄存器配置与硬件逻辑分析，建议结合STM32参考手册和实际项目进行调试验证，深入掌握TRC在复杂定时系统中的作用机制。
参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析（Matlab代码实现）
12-09
参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析（Matlab代码实现）
Python基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码＆UI＆教程)
12-09
使用教程： https://pan.quark.cn/s/c0f2b4acdf83，有不会的再问我  功能介绍： 用户输入人脸照片，程序从照片库中选出10张最相似人脸照片输出在文件夹中，并且给出这十张人脸与输入人脸的相似度值。 照片库可以增删 调节相似度阈值可调节 自定义UI操作界面 视频演示： [[项目分享]基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码＆UI＆教程)哔哩哔哩bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Wa41137CW/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 图片演示： png png 人脸相似度对比原理： 整体思路： 1、预先导入所需要的人脸识别模型； 2、遍历循环识别文件夹里面的图片，让模型“记住”人物的样子； 3、输入一张新的图像，与前一步文件夹里面的图片比对，返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型： 1、模块：os,dlib,glob,numpy； 2、模型：人脸关键点检测器，人脸识别模型。 导入需要的模型。 这里解释一下两个dat文件： 它们的本质是参数值（即神经网络的权重）。 人脸识别算是深度学习的一个应用，事先需要经过大量的人脸图像来训练。 参考该博客，设计一个神经网络结构，来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说，即便是同样的结构，不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里，这两个参数文件就对应了不同的功能（它们对应的神经网络结构也不同）： shapepredictor.dat这个是为了检测人脸的关键点，比如眼睛，嘴巴等等；dlibface_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上，生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时...
RRT机械臂路径规划六轴B-样条(b-spline)优化研究（Matlab代码实现）
12-09
RRT机械臂路径规划六轴B-样条(b-spline)优化研究（Matlab代码实现）
【计算机视觉】基于MATLAB的车牌字符分割与模板匹配识别：图像处理技术在车辆牌照检测系统中的应用
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB的车牌识别系统实现过程，重点讲解了字符分割与模板匹配的核心技术。通过图像预处理（灰度化、滤波、边缘检测、形态学操作）、车牌定位、字符分割（列投影法）以及模板匹配（归一化互相关）等步骤，完整实现了从原始图像到车牌字符识别的流程。系统采用预先建立的标准字符模板库进行匹配识别，最终输出车牌识别结果。; 适合人群：具备基本图像处理知识和MATLAB编程基础的学生、科研人员或工程技术人员，尤其适合从事计算机视觉、智能交通系统相关领域的初学者； 使用场景及目标：①用于学习车牌识别的基本原理与实现方法；②掌握图像处理中的关键操作如边缘检测、形态学运算、投影分割与模板匹配技术；③可作为课程设计、毕业设计或原型验证的技术参考； 阅读建议：建议结合代码与实际车牌图像运行调试，深入理解每一步图像变换的效果，同时可根据不同车牌样式调整参数以提升识别准确率。
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