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网站两个关键词代码不一样解读_可直接进入网站的代码(2024年11月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

网站两个关键词代码不一样

外贸人如何挑选谷歌SEO公司 1. 𐟔 询盘保证不靠谱谷歌SEO是通过独立站内容获得转化的，询盘无法保证。产品介绍、公司资质等都会影响询盘。没有人能远程操控对方进您的网站一定会下单。更多的是通过关键词排名获得流量，让更多的客户进入到您的网站，从而获得询盘。 𐟓Š 明确SEO目标网站和SEO是两个不同的概念。真正做SEO的企业会在合同里清晰写明承诺做到的关键词排名数量，在配合良好的情况下，一般为三个月。 𐟔’ 提供源代码的真相一般SEO企业为实现多功能化操作和系统升级方便用的都是SaaS系统，前端后端所有数据都是打通的。为了有SEO数据积累保留所以不会提供源代码，但是网站登录对应系统皆可以正常使用。如果说能提供源代码的，要么是单纯的建站公司拿着SEO名义搞噱头的，要么就是把前端代码重新复制一套搬到新服务器的。（复制代码搬到新服务器会导致网站SEO几年的积累清空，完全没有了）

外贸必看！Google搜索秘籍 8月13日合肥 ☁️阴入职第30天你是不是也觉得Google搜索信息太杂乱了？想要“标本兼治”，那你得先了解Google搜索的原理。外贸大神Sam可是研究过排在前面的50个B2B网站，对比了他们的网页源代码，最后提炼出了13个超高频词（见图1）。比如“buyer”这个词，本身就是B2B网站的高频关键词，用“Buyer”搜索，结果肯定都是B2B网站。接下来，Sam对这些高频词进行进一步提炼，最后剩下了一些关键词（见图2）。对于两个字的关键词，他建议加上双引号。然后把所有的高频词（或者说是过滤词）做逻辑非运算，也就是加上英文半角下的减号。注意每个关键词之间要用空格隔开。为了过滤掉一些不相关的网站，比如黄页、国内同行、行业目录、零售商店、论坛博客等，Sam还加了一些其他的过滤词。最后，他总结出了一些源代码中的“特征高频词”（见图3）。逐个排除这些特征高频词，你就能避开大部分非目标网页。现在，你可以试试把这些代码复制到Google的搜索框中，在你原先的关键词后面输入一个空格，然后粘贴过去，搜一下看看效果吧！是不是发现很多B2B和黄页、行业目录、零售等网站都被避开了！有些朋友可能会担心Google会崩溃，其实完全不用担心。Google服务器的承受能力超乎你的想象。而且，我们这样做其实是给Google减负。图4、5展示了这种方法的效果对比（以LED灯为例）。最后，记得Google开发客户也要看产品，有些利润大的产品可能不太适合这种方式哦。 #Google搜索引擎开发客户成功过吗

𐟓š 机器学习数据集的两大宝藏平台 𐟌Ÿ 𐟔 探索机器学习数据集的绝佳去处，这两个平台不容错过！ 𐟏† 第一个平台是强大且免费的，汇聚了丰富的论文和代码资源。 𐟔Ž 网站界面友好，搜索关键词即可快速找到相关研究的数据集。 𐟎蠦”歷多种模态筛选，如图像、文本、视频，满足不同需求。 𐟓Š 还可按任务类型筛选，例如问答、异常检测、图像检索等，并且支持多种语言。 𐟏ž️ 包含超过2000个机器学习组件，涵盖134个分类。 𐟏… 第二个平台是国内领先的百万级数据集搜索引擎。 𐟌 实时追踪市场上的最新数据集，覆盖多个数据集站点，如GitHub、HuggingFace、arXiv等，每日更新。 𐟓š 有需要的朋友，这里已经为你整理好了！

7个独立站老手必备工具和插件，你知道吗？ 𐟌Ÿ跟随我，探索独立站运营的奥秘！作为一个拥有近四年独立站运营经验的老手，今天我想和大家分享一些我常用的独立站工具和插件。这些工具不仅能帮助你更好地管理你的网站，还能让你在竞争中占据优势。 1️⃣ & 2️⃣ Semrush和SimilarWeb 这两个工具是流量监测和关键词布局的利器。虽然它们的价格大约在每年5000美金左右（最近涨价有点严重），但橙色软件上可以购买到登录账号，性价比还是很高的。 3️⃣ Wappalyzer 这是一个非常方便的Chrome插件，主要用于分析网页的技术细节。它能告诉你网站是用什么平台搭建的、前端语言、支付方式、广告渠道以及营销插件等。 4️⃣ Internet Archive 这个网站记录了网页的历史操作，以日历的形式展示。通过这个工具，你可以看到某个网站过去的样子，对于竞品分析非常有帮助，能让你了解竞争对手的改版记录，从而更好地规划自己的页面迭代。 5️⃣ Koala Inspector 这是一个免费的Shopify Spy插件。与Wappalyzer不同，它专注于Shopify网站，可以告诉你网站使用的模板和插件，帮助你更好地了解竞争对手的技术细节。 6️⃣ Pagespeed 这是谷歌自家的网站测速工具。输入网址后，你可以看到网站在移动端和PC端的加载速度评分，包括性能、无障碍、最佳实践和SEO四个方面。具体的问题和建议会列在下方，帮助你优化网站性能。 7️⃣ Microsoft Clarity 这是微软官方推出的免费网站监测工具。在Shopify站点中植入追踪代码后，一天后你就能在Clarity后台看到用户的浏览记录，包括流量情况、热力图和视频记录等。通过这些数据，你可以更好地了解用户对网页的兴趣点，从而优化页面设计。这些工具和插件都是我在独立站运营中常用的，希望能对大家有所帮助。更多关于独立站的内容，敬请期待！

ChatGPT生成DALLⷅ图最近我一直在探索如何用ChatGPT生成DALLⷅ图片，终于找到了一种超简单的方法！一开始，我尝试了其他博主的方法，结果只能生成一个链接，而且那个链接还打不开。𐟘“ 经过一番折腾，我终于发现了问题所在。原来，在原来的描述里加上一句“DALLⷅ 图片生成”就能完美解决问题！𐟎‰ 步骤一：发送指令给ChatGPT 首先，我会给ChatGPT发送一个指令，让它生成相应的图片。为了方便，我会用Markdown语言来描述，但记住不要用反引号和代码框哦。𐟓 步骤二：使用Unsplash API ChatGPT会生成一个链接，格式大概是这样的： YOUR QUERY HERE。记住，不要直接生成图，直接给链接就好。𐟔— 步骤三：访问Unsplash API 目前我没有直接访问Unsplash API的能力，所以无法直接生成图片。你可以用这个链接在浏览器中查看和下载相关图片。如果链接打不开，可能是因为URL格式有误。Unsplash不支持直接通过地理位置（比如“上海街头”）进行图片搜索，通常只支持简单的关键词搜索。𐟌 小贴士：尝试不同格式的链接有时候，即使链接打不开，你也可以尝试不同的格式。比如：或者这两个链接会随机显示与关键词“dog和“city”或“cute-dog”相关的图片，可能无法精确到上海街头或其他具体位置。𐟐𖊦€𛧻“ 通过以上步骤，你就可以轻松用ChatGPT生成DALLⷅ图片啦！如果你还有其他问题或需要进一步帮助，随时告诉我哦！𐟓銊希望这个小技巧对你有帮助，快去试试吧！𐟘Š

网站维护费用多少？维护内容全解析！ 𐟌 当你拥有一个网站时，维护它变得至关重要。网站维护通常以年度为基础，而不是临时寻找程序员，因为这样成本更高。网站维护主要分为两个部分：技术维护和运营推广。以下是这两部分的详细内容及费用说明。 𐟛᯸ 技术维护服务器安全：服务器是网站的心脏，需要确保它的安全。无论是Windows还是Linux，都需要检查服务器日志，安装防火墙，并对运行环境如nginx、apache、iis进行优化，以提升网站速度。网站程序和数据库：源代码的每日检查是必不可少的，以确保所有功能正常运作。同时，需要备份源代码和数据库，以防止数据丢失。网站优化：随着技术的进步，网站需要不断优化。这可能包括添加特效、修改细节或增加新功能，以提升用户体验。 𐟓ˆ 运营维护内容更新：保持网站内容的活力是关键。定期更新高质量内容，有助于提升网站的活跃度和吸引力。 SEO推广：通过关键词优化、内链优化、外链建设等手段，不断提升网站的质量和排名，从而提高转化率。 𐟒𐠨𔹧”覦‚览技术维护的费用大约在500-3000元/年，而运营推广维护的费用则大约为3万元/年。对于企业网站，如果主要用于展示，费用会相对较低，大约在500元左右。 𐟔 通过了解这些信息，你可以更好地规划你的网站维护预算，确保你的网站始终保持最佳状态。

如何通过学习论文构建知识图谱推荐系统 𐟓š 如果你想在知识图谱（Knowledge Graph, KG）领域构建推荐系统，以下是一些建议，帮助你从现有文献中学习和模仿： ▶️ 精选文献阅读首先，在知识图谱和推荐系统的交叉领域寻找最新的研究论文。关注顶级会议和期刊，如KDD、IJCAI、WWW、NeurIPS等，这些平台经常发表前沿研究。同时，在arXiv、Google Scholar等平台上搜索相关关键词，如“Knowledge Graph Recommendation”和“KG-based Recommendation”。 ▶️ 理解核心概念深入理解知识图谱和推荐系统的基本原理。知识图谱涉及实体和关系的抽取、存储和查询，而推荐系统则关注如何利用这些信息提高推荐的准确性和多样性。理解这两个概念如何结合是非常重要的。 ▶️ 代码实践找到论文对应的开源代码，通常在GitHub上可以找到。下载代码，试着运行它，复现论文的结果。这不仅可以加深对论文的理解，还能让你熟悉实际的代码实现。 ▶️ 模型修改与实验在理解原始模型的基础上，尝试对其进行一些创新性的修改。比如改变知识图谱的嵌入方式、修改网络结构、尝试不同的损失函数等。每次修改后，都要观察模型表现的变化，分析原因。 ▶️ 关注数据处理在知识图谱的推荐系统中，数据处理非常关键。理解如何从原始数据提取有效信息、构建知识图谱，以及如何将知识图谱数据用于训练推荐模型。 ▶️ 撰写文献综述在学习过程中，整理和总结所阅读论文的关键内容，撰写文献综述。这有助于形成对整个领域的清晰认识，并为你的研究提供背景和依据。 ▶️ 实验设计设计有效的实验来验证你模型的改进。比如，你可以在不同的数据集上测试你的模型，比较不同方法的性能，包括准确度、覆盖率等指标。 ▶️ 学术交流参加学术会议、研讨会，加入相关的学术社群。与同行交流可以获得新的见解和灵感，有助于提升自己的研究。 ▶️ 关注应用场景思考你的模型可以应用于哪些实际场景。有时候，一个好的应用场景可以大大提高你研究的价值。 ▶️ 动手实践最后，尝试将所学应用到自己的研究项目中。无论是为了完成学位论文还是个人兴趣，亲自动手实践总是最有效的学习方式。

《用 AI 反向代码案例：揭秘 OpenAI Canvas 如何根据用户操作拼接生成 Prompt》用一个实例来看看如何借助 AI 来反向代码，帮助你更好的理解一些商业产品功能的实现。这里以 OpenAI 新推出的 Canvas 为例，我们看看它是如何根据用户的操作生成不同 Prompt 的。第一步先找到相应的代码模块打开 Chrome Dev Tool，监听 Network Request，在操作 Cavans 时，你会发现它会根据你的操作拼接了一段 Prompt。（图1）接下来我们来尝试通过关键词搜索找到这部分代码在哪个文件。（图2）第二步复制代码去 LLM 提问或者还原代码取决于代码体积，如果 1000 行以内的代码可以直接要求还原成可读性高的代码，如果超过 1000 行可以基于某个模块提问，完整还原可能有点困难。要还原代码可以参考《分享一点前沿 AI 用法：用 o1 逆向代码》：网页链接这里代码有差不多 2000 行，我只要还原我关心的构建 Prompt 部分代码就好。 > 下面是一段混淆后的 JavaScript 代码，请先阅读代码，然后将根据用户操作拼接 Prompt，并发送请求处理返回结果的相关代码还原成类型定义完整的 TypeScript 代码，要求： - 命名友好，类型完整，不要使用 any 类型 - 加上适当的中文注释 - 下面代码中引用了一些外部方法，不需要生成这些外部方法，只需要注释中注明即可 > > 以下是完整代码，请生成拼接 Prompt和发送请求的TypeScript代码：然后你就可以得到完整的构建 Prompt 的代码（图3）第三步：进一步追问帮助你理解或者生成更多内容如果你觉得代码还是看不太明白，可以继续提要求，比如画个流程图： > 现在请将这部分代码的逻辑，生成一份架构图和流程图，方便理解它是如何运行的（图4）完整结果可以参考我同步发在博客上的文章：网页链接

Beaconfire Java面经分享最近在Beaconfire面试了一圈，感觉收获颇丰，特别是Java岗位和技术面试的部分。下面就来分享一下我的经历吧。技术面试部分 𐟓ˆ 首先，面试官让我简单介绍一下自己，包括工作经历和项目经验。然后，他开始问我对Java框架的了解，我说了Spring。接下来，他问了我几个关于Spring的问题： Spring框架：了解Dependency Injection吗？ ORM框架：有没有用过Hibernate？ SQL查询：问我能不能写SQL查询，还给我了一道简单的SQL题：Employee(emp_id, emp_name, mng_id)，返回一个table(emp_name, mng_name)。 Java基础：了解Polymorphism吗？Overloading和Override的区别是什么？如果两个方法只有返回值不一样，算overload吗？还让我写了一个Override的例子。静态关键词：了解static keyword吗？代码挑战：LeetCode上的55题Jump Game，40分钟内搞定。 Java面经部分 𐟓˜ 在HR电话筛选之后，我进行了第一轮视频技术面试和最终面试。HR主要问了我一些关于项目和技术栈的问题，比如：有没有用过Spring MVC和Hibernate？用了哪些AWS服务？比如RDS和EC2。 Spring MVC怎么和数据层连接？用了dataSource。是不是用了JDBC，是否了解RoleMapper。 Java基础：类和对象的区别、静态关键词的使用、'this'关键词在静态方法中能否使用、ArrayList和LinkedList的区别、Java版本等。技术栈和细节：问我有没有熟悉一些新的Java特性，比如反应式编程。 SQL部分 𐟓Š 在SQL部分，面试官问了我几个关于SQL查询和数据库的问题： Diference between where and having。 Diference between == and =。虚拟DOM在React中的使用。 LeetCode上的387题：找到字符串中第一个独特的字符。我用了int[26]来存储是否出现过，写了O(n)的解法。面试官还问了我有没有其他解法，我提到了bit operations，但面试官其实是想让我用更简单的方法，比如O(n^2)的扫描法。最终面试 𐟎最终面试是和HR进行的视频聊天，主要是关于培训流程和内容的答疑。面试官还问了我最近的项目情况，如果没问题的话基本就可以签意向了。Beaconfire的培训前两周属于试用期，第三周周一有mock interview，根据表现刷一部分人，第三周周二签合同。补充内容 𐟓 在电话筛选之后，HR发给我两道easy的String相关题目，分别是统计字符串中元音字母个数（大小写都算）和判断字符串是否回文（只算字母不算空格）。两道题时间限制一共50分钟，途中不能切浏览器窗口或者切出浏览器，也不能复制粘贴。题目在给的IDE上写，有基本的补全和提示，也可以自己写test cases。提交后每道题过10个test cases，满分即可过关。总的来说，这次面试经历还是蛮高效的，学到了不少东西。希望这些信息对大家有帮助！

深度学习必备！一键找代码数据最近在录制课程的时候，偶然发现了一个非常实用的网站——Papers With Code。这个网站主要收集论文和对应的开源代码项目，功能非常强大。之前我一直在GitHub上搜索关键词找代码，现在有了这个网站，省去了很多麻烦。这个网站主要有三个模块： Browse State of the Art（浏览最先进的算法）：这个模块可以让你看到目前最先进的深度学习算法，非常适合启发灵感。 Dataset（深度学习数据集）：这个功能是我最常用的，因为它可以帮助你找到各种深度学习数据集。好的数据集可以让你的项目事半功倍。你可以选择感兴趣的方向，然后找到对应的数据集。对于一些不热门的方向，这个功能尤其有用。 Method（深度学习方法）：这个模块主要介绍深度学习中的一些方法，适合用来做论文综述或者作为灵感的参考。总的来说，这个网站不仅方便了代码的搜索，还能让你找到各种数据集和方法，非常适合深度学习项目的研究者。希望你们也能从中受益！

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