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    浅谈网站重点内页的权重分配及优化思路

    重点内页某些情况或某个时段上可能是网站主推的核心产品服务,基于此,在展示或者内链优化都有一定的倾向,SEO在进行网站结构和内链优化时,可能会着重考虑主推产品或专题也的优先权重分配及排名。...一般来说,首页获得的内外部链接最多,权重最高。首页链接到一级分类页面,这些一级分类页面权重仅次于首页。 大部分网站都有多层分类,权重依次下降,权重最低的是最终产品页面。...有时某些具体产品页面却需要比较高的权重,比如某些转化率最高、利润率最高或新推出的重点产品。...这些页面按照经典树形结构安排,离首页通常有一定的距离,权重不会太高。 要想是这种重点内页获得高权重,最简单的方法就是在首页上直接加上几个重点内页的链接,甚至可以在侧栏推荐、促销部分加上全站链接。...内链对重点内页的倾向分配,加上SEO外部资源的优先链接以及首页或全站侧栏的特别推荐。 让重点页面获得了优先的内部或外部投票几率,展示量和点击量持续增长,获得搜索排名的同时,也能提高转化几率。

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    基于权重图模型的VR视频比特分配方案

    比如在目前的广泛应用的高性能视频编码标准(HEVC)中,其中目标的码率控制理论主要是围绕着R和λ之间的关系确立,在目标比特分配步骤中,每个CTU的权重是通过MAD来计算的,而MAD是原始图像与预测图像的误差...VR视频的编码通常是先映射成平面视频的格式,在映射的过程中,视频的不同区域会有不同程度的失真,所以在码率分配的过程中,应当将这种失真的程度考虑进去。...最新进展 上海交通大学图像所研究团队提出了一种基于权重图模型的比特分配方案,在一定程度上优化了全景视频编码的质量,这个方案主要包含两个步骤。 第一步是权重图模型的建立。...图2 权重图 第二步是CTU级比特分配方案,计算公式如下 ? 其中分母是所有CTU权重的总和, 是当前CTU的权重,由CTU中所有像素点的权重求和得到。 ? 最终的CTU级比特分配方案是: ?...这个CTU级比特方案权衡了基于图像复杂度的比特分配权重图模型的比特分配,既考虑到VR视频的失真权重,又考虑到了视频本身的纹理程度。 下表是提出的方法相对于HEVC原始方法的BD-RATE。

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    用户 一对多分配 PHP

    ', type:2, like:"1", like2:"3" city:"1"},{ label:'userB2', type:2, like:"4", like2:"7" city:"6"},...分配的时候就需要根据他们所选择的偏好来进行匹配...每一个A类用户最多不能匹配超过5个B类用户,如果B类用户实在多,所有匹配的A类用户都匹配了5个时,继续1、2步骤进行分配直到所有B类用户分配完成。...我小伙伴的一个需求,稍微做了一下模糊处理,因为我主力语言是 Js, PHP 并不了解多少,所以提供了几个解决方案都被他否决了。...我说让他把A类用户按照 like 分组,添加 count 属性并以此排序,然后用B类用户一个一个去分配,如果分配成功就把对应的A类用户 count++,跑完全部 B类用户 不就好了。...但是他说不行,最后第三条规则他处理不来,最多做到不限数量分配,但是我没有 Get 到为啥不行的点,可能 Js 的编程思路和 PHP 的有点差异吧...也许是可能会出现某一个A用户选择了全部偏好然后出现一柱擎天的情况

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    CSS 权重

    CSS权重 CSS权重指的是样式的优先级,有两条或多条样式作用于一个元素,权重高的那条样式对元素起作用,权重相同的,后写的样式会覆盖前面写的样式。...权重的等级 可以把样式的应用方式分为几个等级,按照等级来计算权重 1、!...important,加在样式属性值后,权重值为 10000 2、内联样式,如:style=””,权重值为1000 3、ID选择器,如:#content,权重值为100 4、类,伪类和属性选择器,如...: content、:hover 权重值为10 5、标签选择器和伪元素选择器,如:div、p、:before 权重值为1 6、通用选择器(*)、子选择器(>)、相邻选择器(+)、同胞选择器(~)、权重值为...-- 第一条样式的权重计算: 100+1+10+1,结果为112; 第二条样式的权重计算: 100+10+1,结果为111; h2标题的最终颜色为red --> 实践开发情况中,这种样式权重比较的情况应该是比较少的

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    【综合评价方法 变异系数权重法】指标权重确定方法之变异系数权重

    变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。...3、然后计算每个指标的权重。 4、然后计算每个部落的总分。 5、然后对总分进行max-min归一化。 6、然后将总分值映射成0-100之间的分数作为部落的热度值。...变异系数确定权重源代码实现: # -*- encoding=utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np # 自定义归一化函数 def autoNorm...context_train_mean # 对变异系数求和 sum_context_train_cof_var = context_train_cof_var.sum() # 得出权重...context_train_wi = context_train_cof_var/sum_context_train_cof_var # 将权重转换为矩阵 cof_var

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