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    SEO图像优化的规则

    SEO图像优化的目的主要是为了提升图片在搜索引擎中的曝光率,从而增加网站的关注度。在网站设计中,重点放在图像的规划中,符合规则的图像能在搜索中发挥巨大的作用,在图像板块中位于首页,更有利于推广活动。研究图片的关键字。想要图片在搜索引擎中能够在较前的排名,您需要知道正在搜索的内容。根据SEO研究提前规划您的图像描述,这可以通过Semrush,Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。让您的图像出现在查找位置中!将特殊关键字添加到图像描述中。“意见”,“专家意见”,“前10名”,“评论”,“价格”,“比较”,“排名”,“测试”是添加到类别或产品中以查找信息的最常见关键字。回答此需求并将其添加到您的图像中!如果您正在销售手机,请将其设置为:“三星s10测试”或“快速智能手机排名”。规则很简单。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述使用相关的图像格式。就像分辨率和大小优化一样,搜索引擎会查看图像的格式,以评估其作为搜索结果显示的价值。格式通常会影响加载的大小和速度,从而影响搜索引擎的选择。所以尽可能使用WebP或类似格式左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述保证材料质量。不要使用大量的库存图像,尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像,没有像素化,没有模糊,良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐,更高的排名。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述注意照片的大小。照片的分辨率和大小对搜索引擎来说起着重要作用。不要采取所谓的“越大越好”的方法。尽量将图片保持在5 MB以下,以便快速加载以获得更好的用户体验并提高您在搜索引擎中的位置。包括产品图片!左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述延迟加载为了使网站排名更高,其图像更受搜索引擎的欢迎,您可以使用延迟加载技术。随着用户在站点中前进,它会逐渐加载图像,从而允许更流畅的浏览以及更短的页面加载时间。它还将改善用户体验,因为它有助于更快地访问内容。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述图片替代标记一个好的图片alt标签(您在网站HTML中通过“alt”属性分配给图片的描述文本)的关键是关键字的巧妙放置。不要用流行的关键字过度替代文本,最好使其与图像内容相关,并直观地放置其中的一两个。在多语言网站中,管理所有相关语言的alt标签 - 这意味着更多的本地化任务,但肯定值得一试。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述将照片放置在网站内。重要的是,您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近,并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议,并使用相关图像说明您的良好文本。一步一步地,这将作为电子商务业务的总体策略得到回报。这是图像SEO更进一步!左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述避免将重要内容仅放在图像中。对于搜索引擎来说,从图像中提取内容和含义仍然很困难。如果您打算将重要信息传递给您的客户/读者,请避免仅将其放在图像中。尽管信息图表很有用,但在文本中描述它们对SEO是有益的。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签,而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。使用连字符和描述性名称。诸如DSC123123_a.jpg之类的解决方案。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结构化数据非常重要。搜索引擎会突出显示特殊格式的内容,例如烹饪食谱,简短的传记,产品表等。如果您将网站设计为明确列为结构化数据(包括图像)的格式内容,则可以从搜索结果列表中的公开位置中受益。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结论通过我们的指南列表,我们引导您解决了图像优化问题。现在,是时候在实践中运用你的知识了。SEO图像优化的规则

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    光流估计——从传统方法到深度学习

    近年来,深度学习技术,作为一把利剑,广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”,从技术角度看,是“深度学习时代”。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向,然而,因为其不容易在应用中“显式”地呈现,而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向视频理解,互联网用户从发布图片朋友圈转向发布短视频,人们对视频的研究和应用的关注不断增强。光流估计作为视频理解的隐形战士,等着我们去寻找其踪迹。本文首先介绍了什么是视频光流估计;再介绍光流估计的算法原理,包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2;最后,介绍了视频光流估计的若干应用。希望对光流估计的算法和应用有个较为全面的介绍。

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