Публикации по теме 'seo'
Что такое компьютерное зрение 2022?
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных — и предпринимать действия или давать рекомендации на основе этой информации. Если ИИ позволяет компьютерам думать, то компьютерное зрение позволяет им видеть, наблюдать и понимать.
Компьютерное зрение работает почти так же, как и человеческое, за исключением того, что у человека есть..
JavaScript SEO — Вещи, которые вам нужно знать
Чтобы обеспечить успех поисковой системы, крайне важно, чтобы вы знали, как выявлять любые проблемы с вашим сайтом, знать, индексируется ли ваш сайт и отображается ли он, и, конечно же, как сделать его оптимизированным для SEO!
В этом блоге мы углубимся в JavaScript SEO, не оставляя камня на камне. Вот меню на сегодня, для вашего потребления знаний:
Что такое JavaScript? Что такое JavaScript-сайт? Как работает бот Google? Различные типы рендеринга? Проблемы с SEO в JavaScript и..
В начале пути к программированию вы надеялись только на то, что ваши программы будут работать без ошибок. Но когда вы растете как разработчик…
Динамическое программирование: мемоизация против табуляции
SEO для Next.js: создание динамической карты сайта
Что такое карта сайта и почему она полезна для SEO?
Next.js набирает огромную популярность в веб-сообществе благодаря удобству для поисковых систем и простоте настройки. Хотя Next.js имеет множество полезных функций, вы можете сделать все возможное, создав карты сайта для своего веб-сайта и отправив их в различные поисковые системы. Погодите, а какие даже карты сайта?
Карта сайта - это файл, который содержит подробную информацию о страницах, видео и других файлах ресурсов на вашем..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..