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域名和目录,那个适合做SEO优化?

域名和目录都有各自的优缺点,或许在某种特定情况下,谁都不占优势。从SEO角度看,目录比子域名更容易优化;但当公司的多个产品形成一定的品牌后,子域名比目录适合,具体情况具体分析。...另外很多人观察到,主域名很多时候会传递一小部分信任度(不是PR值)给子域名。 单从URL来看,子域名比目录天生权重和排名能力稍微高一点。但从SEO角度看,目录可能比子域名更适合做优化。...子域名和主域名是两个完全不同的网站,这给SEO优化工作增加了一定的难度,尤其是外部链接建设,网站PR值、权重都会被这两个独立的网站分散。 主域名经过外链建设获得高权重,不意味着子域名就获得了高权重。...在某些情况下,子域名更适合做优化。比如: 1、网站内容足够多,每个子域名下涵盖的内容足以成为一个独立的网站,诸如各类门户网站。 2、跨国公司不同国家的分部或分公司,采取子域名有利于建立自己的品牌。...3、公司有不同的产品线,且相互之间联系不大,或完全是以不同的品牌出现,每个品牌或者产品线可以用子域名或者独立域名。 如新浪博客、邮箱、微博、新闻、爱问及看点等,都是以子域名或者独立域名形式存在的。

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    使用正则表达式尽可能准确匹配域名网址

    你可能需要准确地知道一段字符串是否是域名/网址/URL。虽然可以使用 .、/ 这些来模糊匹配,但会造成误判。 实际上单纯使用正则表达式来精确匹配也是非常复杂的,通过代码来判断会简单很多。...不过我们通常所说的网址中的主机名通常是域名,因此我们在匹配的时候主要考虑域名域名 维基百科 中关于域名的描述: 域名由一或多个部分组成,这些部分通常连接在一起,并由点分隔。...但实际上,某些域名可能具有其他限制;也没有只有一个字符的域名后缀。 后面关于非 ASCII 字符的描述我没有贴出来。这种域名例如“.中国”。...域名 现在,我们来尝试匹配一下域名 。...严格匹配的要求是准确反应出 URL 的标准,但实际上如实反应标准编写的正则表达式会非常复杂,因此相比于 100% 准确匹配,我们还是从简了。

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    SAP MM 无料号采购申请单中评估价格之填写

    SAP MM 无料号采购申请单中'评估价格'之填写 1),SAP系统中,采购申请里的'评估价格'字段值来源有二, a)如果是有物料号的采购,则该价格来自于物料主数据里里的成本价(移动平均价或者标准价),...自动取值;如果该物料是第一次采购或者物料主数据里的成本价是0,则需要业务人员手工输入评估价; b)如果是没有物料号的采购,则该价格来自于业务人员手工输入。...此时如何输入评估价格? SAP项目实践中常见解决方法有: a)输入一个最小的价格(虚拟价格),比如1块钱,因为采购申请单据里评估价格字段值不能为0。...需求部门在SAP系统上创建好PR之后,评估价格填写虚拟价格比如1块钱或者不填写评估价格。PR保存后全部去到采购员那里核价,由采购员得到采购价格之后,填写在PR单据里并审批。...如果是线下签核的请购单里已经有一个大概或者准确的价格,业务部门在SAP里创建采购申请的时候就可以把这个价格维护在'评估价格'字段里。

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    你的手机能卖多少钱?快用这款小程序测一下

    就像我们去体检测视力和听力一样,帮助机主更加准确客观地去提供设备的真实状况信息。 ? 2....比如,屏幕显示的检测,系统会给一个纯白屏,让用户去看是否有显示异常,而触摸效果则是需要用户在限定时间内,准确触摸点亮屏幕上划定的 80 多个小方格子,如果无法按时都点亮,则自动判定为触摸异常。...评估价及回收点 以我用来评测的 iPhone 6 为例,目前回收价格为 1000 元,如果觉得价格有误,可以选择重新评估。...拿到评估价的同时,系统也会根据你当前的城市和位置,提供一个最近的爱回收门店,带上手机,前往门店就可以完成后续的回收交易环节了。...好了,看到这里,相信大家对于怎么用这款小程序完成闲置手机估价已经有所了解了吧。 接下来,你只需要行动起来,把家中所有闲置手机都找出来,估估价,看看是否能帮你买到一台新手机。

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    【参赛经验分享】论 1,413,876 分的成绩是怎么打出来的

    原本在 Botzone 上的 AI 算法是 MCTS 蒙特卡洛搜索外加估价函数。在魔改了估价函数之后,分数从 10w 到 60w 再到 107w,但距离当时排行榜的第一名 137w 还有点距离。...简单来说,对于初始局面,我们先搜索出 3~4 步后的局面有哪些,然后使用估价函数对局面做一个删减,丢掉不好的局面,只留下分数高且估价高的局面用于后续的拓展。...然后就遇到了一个问题:估价函数势必要包含「分数」和「格子数」,这两个因素越高越好,但消行带来的影响却是矛盾的,格子数减少了但是分数增加了,这就需要写一个很好的估价函数才能让搜索搜到那个最优解。...「但估价函数很难写啊,还要各种脑洞各种比对测试……」 所以我对算法本体开刀了。...主要是,算法框架已经够好了,估价函数反而设计得简单点好。

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    机器学习+NLP+VR:重塑二手车买车新场景

    实现方法 估值 图3 估值模型  对车辆进行估价,是二手车交易的重要环节,在交易过程中,需要根据车辆信息对二手车进行评估定价,获得较为准确估价区间。...目前,我们基于汽车之家的二手车车源数据研发了一种车辆估价模型,来满足商家、用户对二手车车源价格的评估。...表1 不同地理区域、不同车型对应估计模型的截距与回归系数 构建多个针对各个地理区域下的、不同车型的车辆估价模型,即每个省份对应多个车辆估价模型,每个省份、城市、车型下对应一个车辆估值模型。...当利用训练得到的车辆估价模型进行估价时,首先根据从客户端获取的地理区域、车型,选择与地理区域、车型相对应的车辆估价模型,再将从客户端获取的上牌时间、用户发布车辆信息时间、行驶里程输入以选取的模型,模型输出对应的高准确性的车辆估价...面对海量的复杂的车辆数据,以分治思想建立估值的集成模型,极大提高了估值的准确性,使用户能够准确了解当前车辆的价值;建立标准化的车史知识模型,通过算法模型和规则方法将碰撞、维保、电池的信息结构化,特别是新能源车电池在线检测报告

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    【最强大脑】全球脑王的极客挑战赛之路:1413876分夺冠如何炼成?

    原本在Botzone上的AI算法是MCTS蒙特卡洛搜索外加估价函数。在魔改了估价函数之后,分数从10w到60w再到107w,但距离当时排行榜的第一名137w还有点距离。...简单来说,对于初始局面,我们先搜索出3~4步后的局面有哪些,然后使用估价函数对局面做一个删减,丢掉不好的局面,只留下分数高且估价高的局面用于后续的拓展。...这其实相当于每搜几步就用估价函数+贪心做一次剪枝,整体状态数也可以保持在一个合理的范围内。...然后就遇到了一个问题:估价函数势必要包含「分数」和「格子数」,这两个因素越高越好,但消行带来的影响却是矛盾的,格子数减少了但是分数增加了,这就需要写一个很好的估价函数才能让搜索搜到那个最优解。...「但估价函数很难写啊,还要各种脑洞各种比对测试……」 所以我对算法本体开刀了。

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    算法炒房三月亏20多亿!房地产巨头大翻车:房价水太深,AI根本把握不住

    在大洋彼岸甚至已经发展成了一个产业,不少公司都让AI来代替人工估价,以更快速从卖家手里收购房产。 不过就在最近,其中一家估值超30亿美元的龙头公司受到了当头棒喝。...公司会根据AI给出的估价从房主手里买下房,然后对房子进行翻新,再加价出售。 俗称中间商赚差价。 背后用的是一个叫做Zestimate的算法。...而使用AI最大的亮点,就是估价会比传统人力估价的速度快很多。 这可以说是瞅准了房产卖家的需求,能够帮助他们快速变现。 由此,基于这项AI业务的优势,Zillow在美国房地产市场的扩张之路就此开启。...不少人都发现,Zillow给出的预估价格太高了。 有网友就举例说,他曾经注意到Zillow估价为80万美元的房子,其真实价格可能只有30-40万。...他表示,这一切的源头,还是Zestimate算法无法准确预估未来3-6个月的房价。 算法炒房已成新产业 看来,房价这趟深水,AI是真的把握不住。

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    SAP MM物料管理系统功能详解

    通过这些数据实时录入,尽可能保证数据的即时更新和准确性。这是编制准确有效的物料计划和控制的先决条件。 1.6收货 在作收货处理时,所有相关数据是从采购订单中得到的。...4 物料需求计划 由于具有准确的和最新的库存数据以及最新的订单数据,物料管理系统是用户编制物料需求计划的基础。...如果选择的期间太长,为了计划的准确性,可将预测需求量按更小的期间分开。此外, MRP计划人员还可定义计划运行时考虑的预测期间个数。...R/3系统中决定批量的过程分为三组方式:静态、准确性的和优化的方式。...□给每个收货单创建新的估价类型,例如按批管理物料时 每个子库存单独估价,每种估价分类有一个估价域名记录,对应估价类型的数量和金额存储在里边。

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    基于相关关键字搜索引擎优化的网站排名分析项目

    基于相关关键字搜索引擎优化的网站排名分析项目 先转载一段新闻: “我在战略上是藐视.COM域名的,明年中国.CN域名注册量将超过.COM”,8月29日,中国互联网络信息中心(CNNIC)主任毛伟对外表示...CNNIC一直在大力推广中国国家域名“.CN”,不过目前.COM域名的注册量还是第一,据7月19日发布的《第十八次中国互联网络调查报告》显示,中国的域名数为120万,而.COM域名为144万。...毛伟表示,.COM域名数多是历史原因造成的,但现在.CN注册量的发展速度已经超过.COM,他相信明年.CN的注册数量就会超过.COM。       ...Cn 域名的注册量会不会超过com 域名的注册量,不是本文关注的,也不加评论。这篇新闻传递给我们的一个信息是中国互联网太火爆了。...火爆现象的背后给了许多可以深入研究的素材: 比如: 1、cn域名火爆的背后到底有多少域名投入使用,有多少是估价待售? 2、Cn 域名和 ip 的对应关系是什么? 3、Cn 域名网站都服务于那些行业?

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    【案例】农业银行——房产大数据贷前管理解决方案

    根据由建设部、中国人民银行、中国银行业监督管理委员会发布的《关于规范与银行信贷业务相关的房地产抵押估价管理有关问题的通知》中的要求,原则上规定了抵押估价应该由银行或贷款机构作为委托人并承担估价费用,这相比以往估价费用由贷款人承担...2、评估成本高 传统评估机构出具正式评估报告的收费标准在1‰~3‰之间,原则上规定抵押估价应该由银行或贷款机构作为委托人并承担估价费用。...房价网会有专业估价师第一时间进行人工复估,并及时返回结果,人机结合模式为估价的精准性保驾护航。...与此同时,房价网还结合房产中介、交易中心、电信运营商、评估机构、互联网数据源、人工采集等多种方式进行数据补充和交叉验证,不断丰富和完善我们的房产数据库,真正做到线上线下相结合,保证了数据的覆盖率和准确性...结果/效果总结 相比银行业务流程,房价网提供的房产估值服务明显缩短了服务周期: 原业务流程:预估询价采用线下评估公司估价估价方式;出具评估报告采用打印快递模式。

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    投诉方恶意碰瓷 苹果赢得lala.com域名

    墨西哥乳制品供应商Lala盯上了科技巨头苹果公司的域名lala.com,其企图通过域名仲裁拿到域名lala.com的所有权。...投诉人还声称被投诉人对争议域名没有任何权利或合法利益,他们甚至都没有使用过争议域名。他们宣称,LALA商标是众所周知的,而被投诉人却恶意注册或使用域名,欺诈他们的客户,因此他们有充足的理由拿回域名。...此外,墨西哥公司没有任何证据能够证明苹果公司存在恶意注册或使用域名LaLa.com的情况。相反,苹果公司对域名LaLa.com拥有合法使用权,墨西哥公司涉嫌反向劫持域名。...据海外网站Estibot.com检测,域名lala.com的估价在17.6万美金左右(约合人民币119.1万元),小编猜测,这家墨西哥公司估计是买不起域名,就打起了仲裁的主意,奈何苹果也不是吃素的。...为此,小组专家也认为,许多人轻率地滥用这个制度,企图单纯依靠域名和商标相同这个借口仲裁域名

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    A*算法解决八数码问题

    保证找到最短路径(最优解)的条件,关键在于估价函数h(n)的选取。估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值,这种情况下,搜索的点数多,搜索范围大,效率低。但能得到最优解。...算起点的估价值,将起点放入OPEN表。 while(OPEN!...OPEN)    { if( X的估价值小于OPEN表的估价值 ) { 把n设置为X的父亲;   更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值}    } if(X inCLOSE)...{ if( X的估价值小于CLOSE表的估价值 ) { 把n设置为X的父亲;   更新CLOSE表中的估价值;   把X节点放入OPEN //取最小路径的估价值}    } if(X not inboth...初态 1 8 4 7 6 5 1 2 3 // 终态 8 0 4 7 6 5 3.2数据结构 3.2.1 open表的数据结构表示 考虑对open表的操作,每次需要得到所有待扩展结点中 f 值最小的那个结点

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    抵御“内鬼”! 腾讯安全中心集成UEBA能力解决内部安全威胁

    通过对用户和设备的风险检测和行为分析,它能够及时、准确的感知内部安全状况。...这一能力还针对企业实际运营需求和痛点“对症下药”,具备六大产品优势,以帮助客户更及时、准确地应对风险,有效提升工作效率和告警准确率: 1、充分利用已购安全设备,让专业的设备做专业的事情 腾讯安全UEBA...具体操作层面上,UEBA将系统分为“用户”和“实体”两个维度,将海量告警分散到各个用户和实体之下,简单直观地看到任一用户设备上的病毒、访问恶意域名、下载恶意文件等行为,或某服务器上存在某个漏洞,是否有扫描内网的行为...该框架下,算法首先能够为各类风险事件动态评估价值度,其次能够结合数据历史和整体分布,评估用户和实体的风险概率。从而高效处理海量告警,消除误报影响,让效率和安全得到兼顾。...同时对行业内普遍关注的域名、外部IP、设备、账号等形成一套丰富的数据指标,作为安全运营的有力依据,让检测的颗粒度更细致。 ?

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    美国最成功的AI房产估价公司遭遇危机,裁员2000人,模型失灵了?

    作为文摘的粉丝,多少了解一些预测系统的原理,列出尽可能多的房屋的特征,然后用大量历史数据进行训练,就能得到一个相对准确的房屋估价模型。 Zestimate做的就是这么一件事。...https://ryxcommar.com/2021/11/06/zillow-prophet-time-series-and-prices/ 被AI技术砸脚的Zillow Zillow的Zestimate估价技术在房产市场平稳的时候还是非常管用的...准确的结果使得Zillow公司不可避免的去考虑怎么通过这个估值赚钱,这就造就了“房屋翻售”(House flipping)项目的诞生。...只不过之前这个估价购买都是有经验丰富的房产经理人完成,而Zillow则是通过机器学习技术来完成。 这种方式效率很高,但是也风险更大。 根据财经十一人的报道,新冠疫情后,美国的房地产市场急速升温。

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    机器学习原来这么有趣!【第一章】

    但是问题来了——虽然你可以一眼估算出房子的价格,但新员工却不像你这样经验丰富,他们不知道如何给房子估价。...num_of_bedrooms, sqft, neighborhood): price = 0 # 一小撮这个 price += num_of_bedrooms * .841231951398213 # 一大撮那个...比如说,如果第一套房产实际成交价为 25 万美元,你的函数估价为 17.8 万美元,这一套房产你就差了 7.2 万。 现在,将你的数据集中的每套房产估价偏离值平方后求和。...假设你的数据集中交易了 500 套房产,估价偏离值平方求和总计为 86,123,373 美元。这个数字就是你的函数现在的「错误」程度。 现在,将总和除以 500,得到每套房产的估价偏差的平均值。...得到一组能完美预测原始数据集中房价的权重组很简单,但用这组权重组来预测原始数据集之外的任何新房屋其实都不怎么准确。这也是有许多解决办法的(如正则化以及使用交叉验证的数据集)。

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