Goolge十年对搜索引擎算法做出的改善

谷歌过去十年,在搜索引擎上做出了巨大的努力,其努力的方向就是不断完善搜索引擎算法,不断打击非真实的数据,从PR、nofollow、企鹅新算法的出现也是必然的。

2000年12月 – Google工具条

Google发布了浏览器工具条,正是这个工具条上绿色小条(PR值),日后让无数的站长为之疯狂,形成了买卖产业链。每三个月一次的”Google Dance”之后,站长们最关注的就是这个绿色的小条有没有变长。

2003年11月 – Florida

这次升级主要是针对一些现在早已过时的黑帽作弊手法,比如关键词堆砌等等 – 这些在当时来说都是非常流行的一些SEO方法。很多网站的排名大幅度滑落,狂怒惊喜皆有之。

2005年1月 – Nofollow

为了应付Spam以及控制链接质量,Google,Yahoo,Bing三大巨头共同推出了Nofollow标签。Nofollow有助于清除那些 无用的垃圾链接,包括一些垃圾博客评论等。Nofollow的推出在很大程度上影响了外链建设的思路。只是至今每个人对Nofollow标签的意义都没有 统一的定论。

2007年5月 – Universal Search

传统的10条结果界面自此一去不再复返,Google在其搜索结果将会包含更多的内容,其中包括新闻,视频,图片,本地信息以及其他一些内容。

2009年2月 – Vince

Google的这次升级似乎对大品牌情有独钟,一些大的品牌都占据了极好的排名。Matt Cutts声称“Vince”只是一次比较小的改动,但是很多人则认为这是一次影响长远的升级。

2009年8月 – 咖啡因 (测试版)

Google推出新的搜索架构预览版,新的架构可以提高爬行速度,提高索引量,并且能够实时的进行收录及排序工作。咖啡因于2010年6月份正式推出。

2010年5月 – May Day

在四月末及5月初,站长们主要到很多长尾关键词的流量大幅度的下降。Matt Cutts随后确认了“May Day”是Google针对长尾关键词的一次算法升级,很多低质量内容的网站都受到了打击,特别是一些电子商务网站。此次升级同样也是熊猫行动的一个预兆。

2010年6月 – Caffeine咖啡因 (正式推出)

经过几个月的测试,Google正式推出咖啡因索引系统。咖啡因的推出不但加快了Google的搜索速度,而且在索引收录上得到极大的改善,新的内容能够更快的被收录,这也为日后的熊猫算法埋下了基础伏笔。

2010年12月 – Social Signals(社会化因素)

Google与Bing均确认,他们会引用社会化因素作为新的排名依据,包括Facebook及Twitter上的数据。Matt Cutts这对Google来说是一个相对比较新的开发行动,尽管所有的SEO工作者已经对此期盼了相当长的一段时间。

2011年2月 – 熊猫算法/内容农场

这是今年来Google做出的最大的一次算法升级,在全世界范围内引起了共同的关注。从Google官方数据得知,此次升级影响了12%的搜索结 果。熊猫算法主要针对那些低质量内容,内容农场、广告内容比过重以及其他一些质量因素。此次升级对一些大型站点都造成了非常显著的影响。

2012年4月 — 企鹅算法

谷歌在4月推出企鹅算法。开始清理过分SEO的网站,特别针对网站间大量使用的交换链接、黑链等传统提升SEO的方式进行“打击”。

Google每年的算法改变高达500-600次,只不过很多改动都很小。但是每个几个月,Google都会做一次比较大的算法升级,这些升级都会直接影响到搜索的排名结果。


内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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