SEO图像优化的目的主要是为了提升图片在搜索引擎中的曝光率，从而增加网站的关注度。在网站设计中，重点放在图像的规划中，符合规则的图像能在搜索中发挥巨大的作用，在图像板块中位于首页，更有利于推广活动。研究图片的关键字。想要图片在搜索引擎中能够在较前的排名，您需要知道正在搜索的内容。根据SEO研究提前规划您的图像描述，这可以通过Semrush，Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。让您的图像出现在查找位置中！将特殊关键字添加到图像描述中。“意见”，“专家意见”，“前10名”，“评论”，“价格”，“比较”，“排名”，“测试”是添加到类别或产品中以查找信息的最常见关键字。回答此需求并将其添加到您的图像中！如果您正在销售手机，请将其设置为：“三星s10测试”或“快速智能手机排名”。规则很简单。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述使用相关的图像格式。就像分辨率和大小优化一样，搜索引擎会查看图像的格式，以评估其作为搜索结果显示的价值。格式通常会影响加载的大小和速度，从而影响搜索引擎的选择。所以尽可能使用WebP或类似格式左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述保证材料质量。不要使用大量的库存图像，尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像，没有像素化，没有模糊，良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐，更高的排名。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述注意照片的大小。照片的分辨率和大小对搜索引擎来说起着重要作用。不要采取所谓的“越大越好”的方法。尽量将图片保持在5 MB以下，以便快速加载以获得更好的用户体验并提高您在搜索引擎中的位置。包括产品图片！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述延迟加载为了使网站排名更高，其图像更受搜索引擎的欢迎，您可以使用延迟加载技术。随着用户在站点中前进，它会逐渐加载图像，从而允许更流畅的浏览以及更短的页面加载时间。它还将改善用户体验，因为它有助于更快地访问内容。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述图片替代标记一个好的图片alt标签（您在网站HTML中通过“alt”属性分配给图片的描述文本）的关键是关键字的巧妙放置。不要用流行的关键字过度替代文本，最好使其与图像内容相关，并直观地放置其中的一两个。在多语言网站中，管理所有相关语言的alt标签 - 这意味着更多的本地化任务，但肯定值得一试。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述将照片放置在网站内。重要的是，您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近，并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议，并使用相关图像说明您的良好文本。一步一步地，这将作为电子商务业务的总体策略得到回报。这是图像SEO更进一步！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述避免将重要内容仅放在图像中。对于搜索引擎来说，从图像中提取内容和含义仍然很困难。如果您打算将重要信息传递给您的客户/读者，请避免仅将其放在图像中。尽管信息图表很有用，但在文本中描述它们对SEO是有益的。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签，而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。使用连字符和描述性名称。诸如DSC123123_a.jpg之类的解决方案。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结构化数据非常重要。搜索引擎会突出显示特殊格式的内容，例如烹饪食谱，简短的传记，产品表等。如果您将网站设计为明确列为结构化数据（包括图像）的格式内容，则可以从搜索结果列表中的公开位置中受益。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结论通过我们的指南列表，我们引导您解决了图像优化问题。现在，是时候在实践中运用你的知识了。SEO图像优化的规则
1：LinearLayout ( 线性布局 ) (里面仅仅能够有一个控件，而且不能设计这个控件的位置，控件会放到左上角)
我的页分为登录、注册、我的，如果登录了那么就显示我的页面否则显示登录页。 登录页：
Selector: <material-input:not(material-input[multiline])>
大家都知道预训练大型语言模型（LLMs）具有强大的表示学习能力和少样本学习，但要利用LLM处理时间序列，需要解决两个关键问题：
提示 使用“缩放”功能可以更好地查看小细节并拥有更多细微点控制：“放大”（按 Alt+F6）、“缩小” (Alt+Shift+F6) 和“适应窗口大小” (Ctrl+Shift+W)。 选择连接线以查看其是否已粘附。 请注意以下几点：
“给定单词数组和一个长度maxWidth，重新排版单词，使其成为恰好有maxWWidth个字符，且左右对齐的文本。”
静电说：Figma在最近的几次更新中，发表了全新的Auto Layout（自动布局）功能，要知道，在之前的自动布局功能中，我们只能使用很简单的布局效果（类似于Sketch中的自动布局），而本次Figma在更新后，自动布局更加的完善好用，可以做出非常多的响应式效果。
复制文档您现在可以直接从 Workspace 窗口将 Workspace 文档复制到您的草稿中。您可以通过右键/Control 键单击文档的缩略图来找到此选项。当您复制文档时，它不会包含任何评论、版本历史记录或特定共享设置，因此您将有一个全新的版本进行迭代，而不会影响原始设计。您还可以在 Web 应用程序中复制文档，包括其他人通过公共链接共享的工作区之外的文档。
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使用之前先来了解一下什么是Markdown。 百度搜索词条“Markdown” ，或者点Markdown查看。
Markdown 是一种轻量级的标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，借助可实现快速排版且转换成格式丰富的 HTML 页面。目前被越来越多的写作爱好者及工作者使用。它在写作、博客、文档等领域得到了广泛应用，因其简洁、易读、易写的特点而备受欢迎，一旦掌握这种标记语言，将极大提高效率。但是若需要复杂排版如左右对齐缩进等，还是选择 word 等专业软件。
每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。
类似乌龟svn的git版本工具，也有绿色对号的图标，下载地址是 https://tortoisegit.org/download/
CSS初始化是指重设浏览器的样式。不同的浏览器默认的样式可能不尽相同，所以开发时的第一件事可能就是如何把它们统一。如果没对CSS初始化往往会出现浏览器之间的页面差异。每次新开发网站或新网页时候通过初始化CSS样式的属性，为我们将用到的CSS或html标签更加方便准确，使得我们开发网页内容时更加方便简洁，同时减少CSS代码量，节约网页下载时间。
按钮也可以触发诸如购买，下载，发送或者其它很多重要的操作。数字按钮是现实世界中按钮的下一代表现形式，比如电视遥控器，音乐播放机或者游戏控制器中的按钮。
给定一个单词数组和一个长度 maxWidth，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。
HTML使用定义锚创造链接，可用于文本，图片，HTML元素…… 一，将文本作为超链接 文本 二，将图像作为超链接 三，将书签作为超链接 (在网页上显示的)书签文本 ① 在同文档中创建指向该锚的链接。 文本 ② 在其他页面创建指向该锚的链接。
为什么需要提取文本图像中的表格区域？如果你做过OCR或者有一定了解，那么考虑这样一个场景：一张论文截图，有图有表还有公式，如果直接做OCR，首先纯文本区域应该是没问题的，对于表格区域如果你用的ocr接口效果不错那么应该可以识别出表格中的文字并且保留它们的相对位置，但是表格的结构肯定是被抛弃了的。虽然乍一看去没什么不对，但是没有线的表格是没有灵魂的。。。。
在本文中，作者提出了CLIP2Video网络，以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
办公文档是各行各业最基础也是最重要的信息载体，不管是金融、政务、制造业、零售行业等等，各种类型的文档都是业务流转过程中必不可少的数字资料。以银行信贷为例，一笔信贷业务在贷前贷中到贷后全流程中，需要涉及财报、银行流水、贸易合同、发票、尽职调查报告、审批意见书、会议纪要等等材料，材料的格式和内容均差异很大，但都是针对同一笔信贷业务、从不同角色视角、不同业务角度的情况描述。每一种材料都承载了重要的业务数据，对这些材料进行全面而准确的价值提取，并汇集所有材料实现全流程数据穿透，是前述信贷业务目前急需解决的问题。如何提取海量历史文档中的关键要素和数据，构建数据资产，也是当前各个行业做数字化智能化转型的重要课题。
Transformer是一类神经网络架构，现在越来越受欢迎了。Transformer最近被OpenAI用于训练他们的语言模型，同时也被DeepMind的AlphaStar 采用，用于他们的程序击败那些顶级星际玩家。
描述: 通过前面几章的学习，相信大家已经对CSS有了一个简单的了解吧，现在我们又回到使用频率较高的 文本 text、图像 images、表单 table 等元素CSS样式的设置，此章节主要讲解针对文本的相关CSS属性以其使用的示例演示。
有网友问WPF中一些文字模糊是什么问题。之前我也没有认真思考过这个问题，只是大概知道和WPF的像素对齐（pixel snapping）、抗锯齿（anti-aliasing）有关，通过设置附加属性TextOptions.TextFormattingMode或者TextOptions.TextRenderingMode来解决。这次我也查了下资料，了解了这几个附加属性的取值范围以及用法。
给定一个单词数组 words 和一个长度 maxWidth ，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。
需求：点击开始计时计时，并且开始计时按钮文本编程停止计时文本，点击记录事件可以记录当前时间并显示到下面的记录时间列中。
字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务，可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息，比如在文章中搜索关键词的位置和数量。
块级元素在普通文档流中独占一行，可设置宽高宽度默认是父级100%，内外边距，可容纳其他元素。
如果您是新媒体或者自媒体专员，没有理由不了解以下术语。如果您只是想了解更多有关平面设计的知识，也欢迎来到终极排版术语综合指南。
文件的存储内容有两种方式，一种是二进制，一种是文本的形式。如果是以文本的形式存储在文件中，那么从文件中读取的时候就会遇到一个将文本转换为Python中数据类型的问题。实际上即使是文本的形式存储，存储的数据也是也是有结构的，因为Python底层是用C来编写的，这里我们也称之为C结构。
推荐系统在深度学习和图神经网络的影响下已经取得了重大进步，尤其擅长于捕捉复杂的用户-物品关系。
最近几个月一直在忙着跑实验，写论文，博客确实也是好久没有更新了，乘着最近论文搞得差不多了，碰巧也是在排版，来记录一下使用 LaTeX 进行论文写作的一些东西。
在这个数字时代，爱情表白方式也随之改变。在过去，我们可能会写情书或亲自表达情感，但现在，我们可以利用互联网和编程技术来创造独特而有趣的方式来表达爱意。本篇博客将介绍如何使用HTML、CSS和JavaScript创建一个令人惊喜的爱心表白网页。
已经给大家介绍过了非常多的分析数据、观察数据和探索数据的操作和手段，今天就给大家详细介绍一个用于汇报展示数据分析结果的功能操作——幻灯片，以前大家接触的都是WPS中的PPT展示，而我们今天要说的是数据分析工具当中的PPT，要说这两种PPT 是一样的，其实也不违和，都是用于展示结果汇报，但其更多更好用的细节，接下来由我来阐述。
默认情况下，HTML元素都在标准流中呈现和展示。我们之前把元素分为块级元素，行内元素，行内块级元素，他们的特性是块级独占一行，行内和行内块级可以在一行内共存，这些特性都是针对标准流的。总结一下就是，标准流中元素只能在水平或垂直方向上排版。如果元素是块级元素, 那么就会垂直排版，如果元素是行内元素/行内块级元素, 那么就会水平排版。
var t_name:TextField = new TextField; trace(t_name.height); trace(t_name.width);
给定一个单词数组和一个长度 maxWidth，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。 你应该使用“贪心算法”来放置给定的单词；也就是说，尽可能多地往每行中放置单词。必要时可用空格 ' ' 填充，使得每行恰好有 maxWidth 个字符。 要求尽可能均匀分配单词间的空格数量。如果某一行单词间的空格不能均匀分配，则左侧放置的空格数要多于右侧的空格数。 文本的最后一行应为左对齐，且单词之间不插入额外的空格。
Dashboard是信息的直观传达形式。其目的是用易于理解的方式为用户呈现复杂信息。
在本文中，作者提出了HERO，一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入，其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer（Cross-modal Transformer） 捕获，而全局视频上下文 由时间Transformer（Temporal Transformer） 捕获。
订单页制作比较简单，界面如下： 📷 一、标题 首先创建一个页面，命名为订单页，并且给予背景色为黄色： 📷 随后创建一个行，命名为主要并给予对应的基础属性： 📷 接着给予这个主要行对应的上下内边距使其给顶部具有与元素的一定距离： 📷 接着创建一个内容行，给予对应的基础属性： 📷 在内容行中创建一个对应的标题行用于标题的制作： 📷 在标题中创建一个文本： 📷 设置标题行的水平对齐为居中即可： 📷 二、购买最多 接着创建一个行，命名为购买次数： 📷 接着给予购买次数行的上下左右内边距： 📷
在 3D 生成领域，根据文本提示创建高质量的 3D 人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。传统方法需要经历一系列人工制作的过程，如 3D 人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。为了自动化 3D 内容生成，此前的一些典型工作（比如 DreamFusion [1] ）提出了分数蒸馏采样 (Score Distillation Sampling)，通过优化 3D 场景的神经表达参数，使其在各个视角下渲染的 2D 图片符合大规模预训练的文生图模型分布。然而，尽管这一类方法在单个物体上取得了不错的效果，我们还是很难对具有复杂关节的细粒度人体进行精确建模。
今天介绍中国科学技术大学和微软亚洲研究院朱西洲老师团队在ICLR2020的论文，该研究提出了一种新的图形神经网络的几何聚合方式，其核心思想是：在bert的基础上为视觉-语言相关任务做预训练。
我们知道，监督式深度学习非常依赖于带标签的数据集，通常数据集越大，训练出的模型效果越好，对于文本检测和识别也是如此，为了训练出好的模型，我们需要大型数据集。然而，为了收集真实世界的带标签的图片数据集非常难，为图片做标注非常耗时，代价昂贵，个人和小型企业无法承担。得益于互联网的开放性，我们可以得到许多大的公司和研究机构标注好的数据集，下面就简单汇总一下在文本检测和识别领域有哪些开放数据集。
生成模型在图像生成领域取得了巨大的成功，但将这一技术扩展到 3D 领域一直面临着重重挑战。典型的多头怪问题，即文本生成3D中多视角一致性问题，一直得不到很好的解决。谭平团队最新的研究论文都致力于解决这一基础问题，为这一领域带来了突破和创新。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
我们在之前的文章中已经掌握了CSS的大部分内容，但仍有一些内容我们没有涉略，这篇文章就是为了补充前面没有涉及的内容，为我们的知识做出补充并且介绍一些布局技巧
接着创建一个行，命名这个行为标题，设置他的高度为自动，背景色为白色，以及为了之后内容的垂直对齐，设置他的垂直对齐为居中即可：
VideoCrafter的网络架构如图所示，它包括T2V和I2V两个子任务，相应的需要注入Text prompt和image prompt。Motion speed用fps控制，fps和timestep有同样的结构。
os.listdir()方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这个列表以字母顺序。它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中。
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