seo都是比较片面的，真要写感觉已经够写一本书了，所以今天这篇文章也比较片面的来谈论下我对seo的一些认识和日常中常用的一些经验总结； 1、网站主机服务器和域名的选择比较关键； 选择主机服务器和域名我们需要考虑...所以最好还是选择vps，或者是独立ip的服务器，然后我们再来做网站的建设； 2、网页三要素title，keywords，description等的挖掘和布局； 这一点估计很多新手站长都觉得很简单嘛？...；关键词一般建议可以做两2个热搜词，2长尾词 ，2个核心业务词基本就足够了堆砌过多的词没有好处，反而会分散了权重，长尾词的挖机可以借助5118，https://zouaw.com/go/5118，获取长尾词库...，这样有助于实现搜索结果的飘红提高点击率的；所以有价值的原创性和持续性原创有助于提高网站的收录和权重的积累； 5、网站https安全性改造和CDN加速； 这个知识点估计是2018年的热度了，2018年几乎是所有网站的...，权重倾斜；所以越来越多的站长都已经采用https了；其次对于虚拟主机的加速最好使用cnd加速自己的网站，刚刚说到尤其是虚拟主机同ip下可能有几十个网站，搜索引擎抓取收录可能会误判等，所以用cdn后，相当于隐藏了我们真是的
1、网站主机服务器和域名的选择比较关键； 选择主机服务器和域名我们需要考虑，比如我们购买的域名是别人之前用过的甚至做过一些违规色情等内容的网站，这个域名我们现在做其他站的内容就比较难做了，因为极有可能进入了百度等设搜索引擎的黑名单了...所以最好还是选择vps，或者是独立ip的服务器，然后我们再来做网站的建设； ?...；关键词一般建议可以做两2个热搜词，2长尾词 ，2个核心业务词基本就足够了堆砌过多的词没有好处，反而会分散了权重，长尾词的挖机可以借助5118，https://zouaw.com/go/5118，获取长尾词库...，这样有助于实现搜索结果的飘红提高点击率的；所以有价值的原创性和持续性原创有助于提高网站的收录和权重的积累； ?...，防止篡改等，百度官网也明确表示了支持和鼓励https，原话是：根据不同情况，百度会对HTTPS站点进行一定程度的优先展现，权重倾斜；所以越来越多的站长都已经采用https了；其次对于虚拟主机的加速最好使用
对企业IT团队来说，要快速发展以支持高速数字业务的压力从未如此之大。但是，如果没有正确的计划来引导云迁移和转换，项目几乎不可能成功。 人们普遍认为，企业将业务移动到云端是IT和业务敏捷性的一项任务。...对企业IT团队来说，要快速发展以支持高速数字业务的压力从未如此之大。但是，如果没有正确的计划来引导云迁移和转换，项目几乎不可能成功。...它探讨了如何选择合适的云计算服务合作伙伴以提供专家协助，评估云计算的最佳路径，管理多云战略，以及将云环境连接到企业网络以获得更高的性能。...以安全、快速、简单的方式连接到云计算环境 无论组织选择何种云计算架构，他们都需要可靠的网络策略，以便将其数据中心连接到云计算服务提供商，从而提供安全、快速、简单的方式。...企业应寻找经验丰富的合作伙伴，帮助他们实施最佳实践框架，并就最有效的云计算解决方案提出建议，以帮助他们实现数字化目标。有了这些元素，企业可以更好地定位自己，以获得更大的数字业务敏捷性和成功。
其中，作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统，ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案，成为了学术界和业界需要解决的问题之一。...简介 《如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案——提示技术的完整指南》是一本旨在帮助人们理解和应用各种提示技巧，从而获得高质量答案的综合性指南。...书中使用通俗易懂的语言解释每种提示技巧，并且辅以实例和提问技巧的公式，方便读者快速理解和掌握。...这些技巧可以让读者更加灵活地控制ChatGPT的输出，从而获得更加准确、多样化的文本结果。 四、实例演示 本书提供了丰富的实例演示，展示如何将不同的提示技巧有机结合起来，以达到特定的目的。...总之，《如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案——提示技术的完整指南》是一本全面且详尽的指南，旨在帮助读者掌握各种提示技巧，以便从ChatGPT中获得高质量的答案。
误差率略低于 50% 的弱分类器 加权误差 我们如何才能实现这样的分类器呢？实际上，我们是通过在整个迭代过程中加权误差做到的。这样，我们将为之前分类器表现较差的区域赋予更大的权重。...加权后的误差 现在，你可能注意到了，我们对没有被很好地分类的数据点赋予了更高的权重。加权的过程如下图所示： ? 加权过程示例 最终，我们希望构建如下图所示的强分类器： ?...在每一步中如何选择分类器？ 答案是所谓的「决策树桩」！决策树桩是指一个单层决策树。主要思想是，我们在每一步都要找到最好的树桩（即得到最佳的数据划分），它能够使整体的误差最小化。...如果我们选择了恰当的 α_t 和 Z，本该在每一步变化的权重将简化成如下的简单形式： ? 选择了恰当的α 和 Z 之后得到的权重 这是一个非常强的结论，这与权重应该随着迭代而变化的说法并不矛盾。...现在，本文将带领读者快速浏览一个代码示例，看看如何在 Python 环境下使用 Adaboost 进行手写数字识别。
使用加权矩阵W中的第一列加权，我们计算第一张图像的所有像素的加权和。这个和值对应于第一个神经元。使用第二列权重，我们对第二个神经元做同样的事情，直到第10个神经元。...如果我们相对于所有权重和所有偏差计算交叉熵的偏导数，我们获得了对于给定图像，权重和偏差的标签和现值计算的“梯度（gradient）”。...“ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。这就好比是一个穿着靴子的人，想去一个山谷的底部。他会从山谷的一边跳到另一边。...良好的解决方案是开始快速，并将学习速率以指数方式衰减为0.0001。 这一点变化的影响是壮观的。您可以看到大部分噪音已经消失，测试精度现在高达98％以上 ? 还要看训练精度曲线。...实际上，在最大池层中，神经元输出以2x2为一组进行处理，只保留最多一个。 有一种更简单的方法：如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像，则还会获得较少的输出值。
在真实的神经网络中，人工神经元需要多走了一步。将加权输入相加并加入偏差后，神经元再应用非线性激活函数。一个流行的选择是sigmoid函数，它是一个s形函数，总是产生0到1之间的值。...训练从为11935个权重和偏差参数中的每一个选择随机值开始。然后，软件会浏览示例图像，为每一个图像完成以下两个步骤的操作： 前馈步骤：在给定输入图像和网络的当前参数的条件下，计算网络的输出值。...反向传播步骤：计算结果与正确的输出值偏离多少，然后修改网络参数，以略微改进其在特定输入图像上的性能。 这是一个示例。...因此，训练算法必须计算一个误差梯度，以反映特定输入权重的变化如何影响所有输出的平均误差。 反向传播是一种爬山算法：每一轮算法都会使输出结果更接近训练图像的正确结果——但只会接近一点点。...卷积层中通常有多个特征检测器，每个特征检测器扫描输入图像以获得不同的图案。在AlexNet中，第一层有96个特征探测器，产生96个特征图。
大佬选择经典的多层感知器（MLP）结构解决手写数字识别问题，理由是理解了经典原版，才能更好地理解功能强大的变种，比如CNN和LSTM。...上面也提到784个神经元代表的是数字图案，那么下一层激活值也会产生某些特殊的图案，最终在输出层最亮的神经元表示神经网络的选择。 我们再看看如何训练，为什么这种层状结构就能识别数字呢？...我们拿出第一层（输入层/第0层）的激活值，并赋上权重（要关注区域的权重为正值，否则为0），这样对所有像素值求加权和，就只会累加关注区域的像素值了。...权重告诉我们第二个神经元关注什么样的像素图案 bias告诉我们加权和要多大才能让神经元的激发有意义 这里有13000多个参数需要调整，所以这里所谓的学习就是找到正确的权重和偏置。...end 100天搞定机器学习|Day36，我们将进行下一节，讲一下神经网络是如何通过数据来获得合适的权重和偏置的，敬请期待！
使用加权矩阵W中的第一列加权，我们计算第一张图像的所有像素的加权和。这个和值对应于第一个神经元。使用第二列权重，我们对第二个神经元做同样的事情，直到第10个神经元。...如果我们相对于所有权重和所有偏差计算交叉熵的偏导数，我们获得了对于给定图像，权重和偏差的标签和现值计算的“梯度（gradient）”。...您选择一个优化器（有很多可用），并要求它最小化交叉熵损失。在此步骤中，TensorFlow计算相对于所有权重和所有偏差（梯度）的损失函数的偏导数。这是一个正式的推导，而不是一个数字化的，太费时间了。...您选择pkeep保留神经元的概率，通常在50％至75％之间，然后在训练循环的每次迭代中，随机移除所有权重和偏差的神经元。...实际上，在最大池层中，神经元输出以2x2为一组进行处理，只保留最多一个。 有一种更简单的方法：如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像，则还会获得较少的输出值。
本文也会对帮助研究者和从业者快速上手 DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的 DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。...神经网络和深度神经网络（DNN） 神经网络从神经元涉及对输入值求加权和进行计算这一概念而获得灵感。这些加权和对应于突触完成值的缩放以及其和神经元值间的组合。...训练 DNN 的总体目标是决定如何设置权重以最大化正确分类（来自标注的训练数据）的分值并最小化其他不正确分类的分值。理想的正确分值与 DNN 基于其当前权重计算的分值之间的差被称为损失值（L）。...因此，在本文中，我们将聚焦于推断处理而不是训练的计算需求。 III. 深度神经网络概述 根据应用情况不同，深度神经网络的形态和大小也各异。流行的形态和大小正快速演化以提升模型准确性和效率。...通过将计算构建为卷积，一种非常流行的窗口式的权重共享的网络诞生了，如图 6(a) 所示，其仅使用少量临近的激活来计算加权和的输出（即，该过滤器有一个有限的接受域，与输入的距离超过特定值的所有权重都将被设置为
图的查询通常用于局部数据分析，而图计算通常涉及整张图和迭代分析。 图算法是图分析的工具之一。图算法提供了一种最有效的分析连接数据的方法，它们描述了如何处理图以发现一些定性或者定量的结论。...如果我们发现了未预见的结果，可以首先检查图的结构是否连通。 未加权图与加权图 未加权图（Unweighted Graphs）的节点和边上均没有权重。...Dijkstra 的算法首先选择与起点相连的最小权重的节点，也就是 “最临近的” 节点，然后比较 起点到第二临近的节点的权重 与 最临近节点的下一个最临近节点的累计权重和 从而决定下一步该如何行走。...可以想象，算法记录的累计权重和 如同地理的 “等高线” 一样，在图上以 “波” 的形式传播，直到到达目的地节点。...聚类系数可以快速评估特定组或整个网络的内聚性。这些算法可以共同用于特定网络结构的寻找。例如，探索网页的主题结构，基于网页之间的相互联系，检测拥有共同主题的 “网页社群”。
假如有一个数组，需要随机从该数组中选择一个元素输出。只需生成一个介于 0 和集合长度减 1 之间的随机数，并将其用作集合中的索引（如果它是数组）以获取随机条目。...那么，假如需要我们实现一个权重分配器，又该如何实现呢？...，并将其用作列表中的索引来获得我们的加权随机选择....我们在实践中是否获得速度提升取决于我们的初始权重集。 首先，我们对集合以权重进行排序。...每个方案都有自己的优点和缺点。如果目标是快速选择，且您的元素数量小，权重不是很大，则使用扩展方案。如果需要降低内存使用，则不要使用扩展。
在FPGA开发过程中不可避免的要使用到一些IP，有些IP是很复杂的，且指导手册一般是很长的英文，仅靠看手册和网络的一些搜索，对于复杂IP的应用可能一筹莫展。...这里以Xilinx为例，在Vivado中使用SRIO高速串行协议的IP演示如何使用官方例程和手册进行快速使用，在仔细阅读参考官方例程后进行一些修改就可以应用在实际项目中。 1....生成例程 选择OOC编译，等编译完成后，右键“Open IPExample Design”，打开IP对应配置下的测试工程，选择指定路径，自动打开新生成的测试工程。 ? 5....（加入内部信号的方式可以参考matlab与FPGA数字滤波器设计（6）—— Vivado 中使用 Verilog 实现并行 FIR 滤波器/截位操作） ?...其余 IP 类似使用，多阅读官方的IP手册和例程。
所以，就让我们把AI分解成训练和推理两个过程，看看它们各自是如何工作的。...这样的算力需求，绝不是一部智能手机所能达到的。 你的神经网络训练好了，已经为推理做好了准备 准确分配加权了的神经网络本质上是一个笨重的巨型数据库。...在现实世界中，如果有人想使用这些训练，你真正所需的是一种可以保持学习并能将其学习成果应用于其从未见过的数据的快速应用，这就是推理：只需要少得多的真实世界数据，就能快速得出正确答案（实际上是对什么是正确的的预测...使用 GPU 训练的系统可以让计算机在某些案例中实现超过人类水平的模式识别和对象检测。 训练完成后，该网络可被部署在需要“推理”（对数据分类以“推理”出一个结果）的领域中。...而具备并行计算能力的 GPU 可以基于训练过的网络运行数十亿的计算，从而快速识别出已知的模式或对象。 你可以看到这些模型和应用将会越来越聪明、越来越快和越来越准确。
文本自动摘要的必要性 随着目前数字空间中数据的爆炸式增长，而大多又是非结构化的文本数据，因而需要开发文本自动摘要工具，使人们可以轻易获知文本大意。当前，我们可以快速访问大量信息。...所以，使用能够提取有用信息并剔除无关紧要和无用数据的自动文本摘要生成器变得非常重要。文本摘要的实现可以增强文档的可读性，减少搜寻信息的时间，获得更多适用于特定领域的信息。...不同类型的算法和方法均可用于衡量句子的权重，之后根据各成分之间的关联性和相似性进行排序-并进一步将这些成分连接起来以生成摘要。 如下例所示： ?...根据所有单词的加权频率总和，我们可以推导出：第一个句子在整段话中的权重最大。所以，第一个句子能够对这段话的意思作出最具代表性的总结。...此外，如果第一个句子与第三个句子（该句的权重在整段话中排第二）相结合，则可以作出更好的总结。 以上例子只是基本说明了如何在机器学习中执行抽取式文本摘要。
期的观察值的权数等于0，而实际上往往是最新观察值包含更多信息，因具有更大的权重。 ? ▲计算移动平均值例子 ? 2. 加权移动平均法 加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。...其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以 ? 为周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。 加权移动平均法的计算公式： ?...在运用加权平均时，权重的选择是一个应该注意的问题，经验法和试算法使选择权重最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预测未来的情况。因而权重应大一些。...是用来计算数据的指数加权平均数，计算指数加权平均数只占单行数字的存储和内存，当然并不是最好的，也不是最精准的计算平均数的方法，如果你需要计算时间窗，你可以直接过去10天的总和或者过去50天的总和除以10...或50就好了，如此往往会得到更好的估测，但缺点是如果保存最近的气温和过去 10 天的总和，必须占更多的内存，执行更加复杂，而计算指数加权平均数只占单行数字的存储和内存。
在本文中，我将以州为单位拆分竞选数据，向你展示如何使用投票结果模拟和预测哪位候选人可能会胜出。 我打算用统计编程语言 R 来实现这一切。R 能让你快速高效地分析数据。...这显然是重要的，因为美国的选举不是由每个公民投票决定的，而是由每个州的结果决定的。 ? ? 一旦我们获得了州级的数据，我们将对每个州的投票加上权重，然后对每个州的候选人的总加权投票进行求和。...当然，还有更好的方法来做到这一点（特别是当你有投票错误数据的报告时，但不幸的是我没有），但我想保持简单。 我们将每个候选人的总数乘以这个数字，然后重新计算每个候选人在该州接收的加权的民众投票的百分比。...你可以看到每个候选人获得的理论上的最低、最高和可能的选举人票数。 ? 好啦，接下来答案揭晓！谁会胜出？毫无意外，我们的模型预测希拉里将获胜，还不止一点点。...每个州的情况 对我来说最有趣的是，美国总统大选是根据每个州的结果来评判的。如果看一个候选人赢得模拟特定状态时间的百分比，我们得到这样的结果： ?
介绍 首先，什么是加权随机？当我们从某种容器中随机选择一个元素，每个元素被选中的机会并不相等，而是由相对“权重”（或概率）被选中的，也就是说我们想要有“偏心”的得到某种随机结果。...例如游戏中的抽奖，我们有 50% 的几率获得金币、40% 的几率获得钻石、9% 的几率获得普通装备，1% 的几率获得极品装备。 再比如 nginx 的配置中，也有权重配置。...解决方案 方案一、笨笨的办法 第一个方法是在我们的候选列表中，包含了基于权重的每个索引的预期数量，然后从该列表中随机选择。...方案一中的列表不是必须的，方案二避免生成大的列表。由于总权重为 15（1+2+4+8），我们可以生成一个 [0,15) 的随机整数，然后根据这个数字返回索引。代码如下。...所以本篇的标题相对俏皮，吸引读者的注意，接着引出随机加权的概念，由浅入深的介绍各种随机加权的方案与原理，并且提出随机加权在每个方案中会出现的问题，以及如何解决这些问题。
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