很多新手站长都是干劲十足，网站搭建好就迫不及待去找一批关键词去优化，写文章，特别是一些批量做网站的，忽略了致命的一点。...我们在百度、360、搜狗等搜索引擎搜索问题时，有没有发现，某些词的搜索结果非常少，甚至只有一些大的新闻网站才能展示。这是因为搜索引擎默认会屏蔽掉违规违法的词语，也是为了尽量不让网民上当受骗。...那你知道哪些是违禁词吗？这些词哪怕你再怎么优化，都不会给你收录，收录了也不会给你放出来，甚至会因此导致网站被降权K站。...放牛娃工具包就能实现图片批量导入关键词，一键查询，查询结果分开保存，最终得到违规和正常的两个txt文档。
isTag&&ischina){ this.replaceChar(this.bodyNode[i]); } }} //替换违禁字符replaceStr.prototype.replaceChar...(reg,'***'); } nodeObj.innerHTML=text;} setTimeout(function(){new replaceStr();},1000);网站前端进行违禁词.../极限词过滤js代码
简单美化了下沙拉查词 2020年10月08日 133 字 大概 1 分钟 说实话，默认样式确实不好看 Github：https://github.com/nexmoe/saladict-skin ?...沙拉查词->查词面板->自定义查词面板样式 .menuBar { background-color: #fff; border-bottom: 1px solid #eee; padding...mtaBox-DrawerBtn, .waveformBox.saladict-external, .dictItemHead-Logo, .menuBar-SearchBox_Wrap, .menuBar-Btn[title="查单词
Embedding 给我的印象是，可以将词映射成一个数值向量，而且语义相近的词，在向量空间上具有相似的位置。...以词向量为例， Embedding dict 的 Key 是词在词表中的索引位置（Index），Embedding dict 的 Value 是这个词的 dim 维的向量。...刚才那个例子，查找 Index 为1的词向量 ，恰好是 Embedding 权重矩阵的第2行（从0计数的话则为第1行）。 权重矩阵如何做查询呢？答案是 One-Hot 。...如何得到词向量 既然 Embedding 就是全连接层，那如何得到 Embedding 呢？Embedding 层既然是一个全连接神经网络，神经网络当然是训练出来的。...预训练好的词向量上可以使用 Cosine 等方式，获得距离和相似度，语义相似的词有相似的词向量表示。
这个插件是因为有一个Wordpress网站用了第三方的论坛插件，Asgaros论坛插件，但是这个论坛插件本身不支持设置关键词屏蔽，找了下有类似的插件，但是没有免费，并且也不支持Asgaros论坛插件，所以就让...功能： 后台设置关键词 支持标题、内容、评论的关键词屏蔽 支持Asgaros论坛插件内容关键词屏蔽 但是不支持Asgaros论坛标题的屏蔽，因为我没找到Asgaros论坛的标题过滤器钩子，也没去问。...如果出现了违禁词，就自动显示为：*号 可以根据自己的需求增加屏蔽，代码参考： add_filter('the_title', array($this, 'filter_content')); //文章标题
当我们的网站需要做这样的关键词的时候，很多初级SEO想的要围绕这个长尾词去写文章，然后在文章中插入大量的长尾词，并且插入了锚文本链接到同一个页面，这些操作其实都是无意义，无价值的，对于你的排名提升无任何的帮助...而由于长尾词的热度和竞争度不是很高，你可以通过这样的页面去匹配更多的排名，说白了，你既然选择做长尾，你就不能只盯着某一个关键词，而是想办法用一个页面排更多的词才可以。...个词甚至更多。...对于搜索引擎来说，你的页面所有的字都是词，哪怕是这样的“怎么样，好不好，是不是”这些也都是词，我们的眼里有核心词，有长尾词，搜索引擎的眼里并不是这么区分的。...在核心词上，是因为我们大家都在做一个词，所以导致了竞争高，而长尾词本身也是一样的，如果有10万个SEO都在做一个长尾，那这个长尾也就成为了核心词。
utools 本身有很多在线词典，要么太慢，要么功能不够丰富，有个本地词典作为补充最好。
基于词向量的文本查重 import gensim import numpy as np import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence
后面再有公司想要注册新的名字的话，需要做查重。如果有重复的名字话，是不可以的。查询系统能够帮助得大家核实，自己的企业名称是否重复。还有一个作用是，审核名字是否过审。...因为现在对于企业名称这一方面的审核非常严格，工商注册核名查询系统会帮助大家看一下名字当中是否有违禁词，如果有违禁词，企业需要重新更改再提交，直到审核通过为止。
如何评估词向量？ 目前词向量的评估一般分为两大类：extrinsic 和 intrinsic evaluation 即内部评估和外部评估。 内部评估 内部评估直接衡量单词之间的句法和语义关系。...在给定word embedding的前提下，task一般是通过在词向量空间寻找离(b-a+c)最近的词向量来找到d。 此方法来源于Mikolov et al. (2013a)，并流行开来。...外部评估 应用到下游任务 比如词性标注、命名实体识别、句法分析、句子分类等，将词向量作为输入，衡量下游任务指标性能的变化。...但这种评估只能方法只是提供了一种证明embedding优点的方法，而不清楚它是如何与其他衡量指标联系其他的。也就是说，基于具体应用的评价是一种间接方式，中间还隔了一层。
自从广告法公布以来，广告违禁词，极限词投诉愈发增多，不仅仅是电商广告，网站也开始收到投诉，处罚，其中也有不少同行蠢蠢欲动的投诉，举报，如果你有发现此类同行，不妨可以尝试一下，绝对会令对手焦头烂额！...不少网站也推出了此类检测工具，当然割韭菜的居多，要不让你注册会员，购买会员或者积分，实质上很难检测你的问题，处理掉违禁词，如果你公司配有程序员还好，没有的话，那就只能自己上手操作一番，好在有python...广告违禁词图片 从上面的图片提取出广告违禁词，这里推荐QQ图片文字识别，应用python读取输出为列表！...违禁词获取参考源码： #违禁词词库 # -*- coding: utf-8 -*- #20210112 by 微信：huguo00289 Zui="最佳、最具、最爱、最嫌、最优、最优秀、最好、最大、最人程度...违禁词的检测，其实就是一个简单的匹配处理，直接用in即可获取，然后进行判断选择输出即可！ ?
这是小卷对AI编程工具学习的第2篇文章，今天讲讲如何编写AI编程的提示词，并结合实际功能需求案例来进行开发1.编写提示词的技巧好的提示词应该是：目标清晰明确，具有针对性，能引导模型理解问题下面是两条提示词的对比...：1）请帮我实现一个数组排序算法2）请帮我用冒泡排序算法，使用Python语言实现对输入数组的从大到小的排序很显然，第2种提示词更能准确的描述需求，也能让AI输出更准确的回答。...要在提示词中都输入，不要认为大模型知道所有事情任务：就是大模型需要做什么任务，应该是明确、具体、清晰的要求：必要时，可以提些其他要求，比如输出完整的代码、json格式的数据这些只要是能解决需求的提示词，...就是有价值的提示词2.编程常用提示词Cursor官方给我们已经提供了一些提示词学习，网站在下面：https://cursor.directory/网站提供的都是英文提示词，下面列出一些中文提示词示例2.1....二维码大小是256*256，白底#注意 使用v3版本的manifest.json请注意中文的格式编码问题可以看到，如何安装插件的步骤都给出来了，我们按照使用说明，加载写好的浏览器插件可以看到有错误，我们点开之后
词向量、词嵌入（word vector，word embedding）也称分布式表示（distributed representation），想必任何一个做NLP的研究者都不陌生。...在使用这些工具产生词向量时，不同的训练数据，参数，模型等都会对产生的词向量有所影响，那么如何产生好的词向量对于工程来说很重要。中科院自动化所的来斯惟博士对此进行了详细的研究。...2各种模型的实验对比分析 整个实验是围绕下面几个问题进行的: 如何选择合适的模型？ 训练语料的大小及领域对词向量有什么影响？ 如何选择训练词向量的参数？...迭代次数 词向量维度 评价任务 词向量的语言学特性 词义相关性(ws): WordSim353数据集，词对语义打分。皮尔逊系数评价。 同义词检测(tfl): TOEFL数据集，80个单选题。...词向量维度 对于分析词向量语言学特性的任务，维度越大效果越好。 对于提升自然语言处理任务而言，50维词向量通常就足够好。
输出： 编写清晰、具体的指令可引导模型朝期望输出方向发展，不要混淆简短和清晰，更长的提示提供更多上下文信息，有助于更详细、相关的输出。
那么如何优化长尾关键词？ 比如我们经常听到一首自己没有听过的新歌，感觉挺好听的，不知道歌名叫什么，很大情况下都是把其中的一两句歌词通过百度一搜，然后就可以找到相关的答案了。...很多数据显示结果得出，长尾关键词流量占据全站流量的80%，长尾关键词优化主要注意长尾词挖掘、长尾词的设计、长尾词布局、长尾词页面内容编辑、长尾词推广和外链。...2、按照长尾关键词竞争度依次布局栏目页和内页关键词。布局关键词按照首页、栏目页、内页优先等级依次布局。栏目页关键词是首页关键词的扩展，内页长尾词是栏目关键词的扩展。 3、内容编辑。...6、记录该关键词和其链接。在内容页面的关键词，我们称之为长尾关键词。我们建议你要有一个长尾关键词及其链接的列表。...把这个关键词和其链接，记录到你的长尾关键词记录单里，以方便其他发其他文章时锚文本的使用。 7、强调关键词： (1)注意关键词密度，尽量在每段中都出现该关键词。
对互联网但凡有点了解的朋友一定都听说过ip和域名这两个词，很多时候我们都会需要用到他们。前者是让我们找到地址的门牌，后者则是让我们快速访问网页的名称。...那么，下面就一起来看看怎么根据域名查ip等内容吧。 image.png 怎么根据域名查ip？ 怎么根据域名查ip有好几种方法，具体如下： 1、正常通过本地运行然后输入CMD就能够看到自己的ip。...如何通过ip查域名？ 如何通过ip查域名具体方法如下： 1、因为一个域名只有一个ip地址，所以查询域名可以通过ip反查的工具网站来实现。只要在网站上输入ip地址就能够看到所有的网站信息。...总之，怎么根据域名查ip相信大家已了解，ip和域名在网络中都非常常用，因为ip和域名是相互联系的，所以想要互相查询办法很多，了解一下还是有必要的。
敏感词过滤功能在很多地方都会用到，理论上在Web应用中，只要涉及用户输入的地方，都需要进行文本校验，如：XSS校验、SQL注入检验、敏感词过滤等。今天着重讲讲如何优雅高效地实现敏感词过滤。...敏感词过滤方案一 先讲讲笔者在上家公司是如何实现敏感词过滤的。当时毕竟还年轻，所以使用的是最简单的过滤方案。简单来说就是对于要进行检测的文本，遍历所有敏感词，逐个检测输入的文本中是否含有指定的敏感词。...敏感词过滤方案二 在网上查了下敏感词过滤方案，找到了一种名为DFA的算法，即Deterministic Finite Automaton算法，翻译成中文就是确定有穷自动机算法。...它的基本思想是基于状态转移来检索敏感词，只需要扫描一次待检测文本，就能对所有敏感词进行检测，所以效率比方案一高不少。 假设我们有以下5个敏感词需要检测：傻逼、傻子、傻大个、坏蛋、坏人。...那么我们可以先把敏感词中有相同前缀的词组合成一个树形结构，不同前缀的词分属不同树形分支，以上述5个敏感词为例，可以初始化成如下2棵树： ? ? 把敏感词组成成树形结构有什么好处呢？
一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...1、语义相关性任务 这个任务用来评价词向量模型在两个词之间的语义相关性，如：学生与作业，中国与北京等。...2、语义类比任务 这个任务词向量来考察不同单词间的语义关系能力，一般给定三个词，如a、b、c，要求寻找a+b = c + ？...任务中最相似的词，一般使用向量间距离来进行寻找，如： queen-king+man=women 同样需要准备标记文件，根据寻找出来的词的正确率判断词向量的质量。
在数据收集和分析过程中，口子查、站点查和渠道查是常用的工具。本文将介绍这三种工具的优缺点，如何选择使用，以及使用过程中可能遇到的IP地址问题和解决方案。一、口子查是什么？...但是，渠道查受数据来源和有效性的限制，可能需要耗费较大的时间和资源。四、如何选择口子查、站点查、渠道查？...在使用口子查、站点查、渠道查时，可能会遇到以下问题：1.IP地址问题：口子查、站点查、渠道查涉及到IP地址问题，可能存在IP地址被封禁、重复使用等问题，导致数据收集和分析出现偏差。...2.数据有效性问题：口子查、站点查、渠道查收集的数据可能存在质量和有效性问题，需要对数据进行筛选和验证。3.数据安全问题：口子查、站点查、渠道查涉及到用户数据和隐私，需要注意数据保护和合规性问题。...六、如何解决IP地址问题？
学习了excel函数：countif。表达式：COUNTIF(数据区域,条件)，作用：对数据区域内符合条件单元格计数
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