02 youtube官網網頁版登錄不上網怎么安裝(you tu be的官網是多少？)

r一次則只能輸入一個網站，但可以增加一組關鍵字搜索，以亞馬遜威力，搜索結果如下，

以功能性來說，Spider View Simulator所提供的的服務要比page 又多出許多，包括網頁分析、關鍵字密度和網頁資源。

十三、Spyfu

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Spyfu不止幫你找到競爭對手所使用的關鍵字，同時也告訴你每一個字他們所投入的廣告的成本和排名。操作非常容易，只要將競爭對手的網站復制在搜索結果即可，接著你就會得到一個超長的搜索結果報告，不過有些資料你必須付費才能得到，最低的月費是49美元/月。

十四、iSpionage

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iSpionage則是通過廣告的結果和重復關鍵字告訴你關鍵字更好的使用方式。此外也可以追蹤競爭對手的登錄頁面，讓你即時看到他們網站流量的改變，以此操作自己的關鍵字，但搜索引擎只涵括美、加、英。

十五、Cyfe

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Cyfe和iSpionage有點像，但最主要的目的是它可整合自己的網站SEO工具在同一個頁面，包括社交媒體、Google分析工具等到，還能即時檢測競爭對手的資訊，優點就在于它使用簡單，排版和界面也非常討人歡心。

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

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mate30怎么用谷歌

去年開始美國制裁華為，網上各種聲音，說華為手機以后出國不能用了，但情況并非如此。

國行版華為手機在國外能使用的，前提條件是需要連接國外的網絡。（可訪問海外服務器的海外網絡）

華為的Mate和P的旗艦，榮耀旗艦，在美國制裁之前出廠是預置了谷歌框架（GMS套件）的，如P30，P20，P10，Mate20，Mate10，Mate9這些系列產品，這些手機出國可以自由使用國外應用，美國制裁后，華為手機（從Mate30開始，后面的P40以及更新的產品也將是這樣）是不能預裝谷歌框架了，這個是事實，但是不能安裝谷歌框架的手機并不是就不能出國使用的。

美國制裁前后的差別是有沒有預裝谷歌框架，把國外應用按照是否依賴谷歌框架的維度分類一下：

1、 對GMS不依賴的應用或者弱依賴的應用，這類應用其實很多很多，這類應用就好說了自由下載使用就行了，下載方法后面會說；

2、 對GMS強依賴的應用，這類應用確實有點麻煩，不過全球的應用開發商也在適配HMS，擺脫GMS依賴的應用會越來越多，截止現在，大量全球頭部應用已經去G化了，如Facebook，WhatsApp，Line等，你可以放心使用；

3、 谷歌系自己的應用，如Google Map，YouTube，Google賬號系統，Chrome瀏覽器，這些應用也不是一概不能用，不少可以直接下載使用，譬如谷歌翻譯，Chrome瀏覽器等，就是像Map和YouTube也可以通過網頁版（登錄這些應用的網頁）解決。

針對以上應用分類是基于一個預設條件，你的手機是HMS手機，沒搞定GMS安裝，但是如果你神通廣大，把你的手機裝上了GMS框架，那這些應用分類就沒有意義了，任何應用你都可以下載安裝并且自行使用了。至于能不能安裝GMS框架，這個不要問我，，B站，淘寶網上等都可以看看。

對于下面對上述分類的應用下載和使用方法介紹：

1、 不依賴和弱依賴的應用：

a)     直接去華為應用市場下載，這里有個前提，國外的應用因為國家的法規要求是不能在國內的華為應用市場上架的，你直接在華為應用市場搜是搜不到的，你需要切換到海外的應用市場才行，具體方法就是要注冊一個海外地區的華為賬號，登錄后華為應用市場就自動切換到海外地區了（文后我附一下注冊方法），這個時候你就可以搜索下載了，登錄到海外地區的華為應用市場，你會發現華為應用市場做了很多工作，譬如除了應用外，有些是快應用，有些不能下載的會提供鏈接讓你跳到應用的官方網頁下載或者使用網頁版使用，或者實在沒有，會給你推薦類似應用。

華為應用市場可以下載國外應用

b)     還是有一些應用雖然適配了HMS，但是在華為應用市場沒有及時上架，或者礙于美國制裁的規則不上架，這個時候，你需要找個第三方應用市場下載這個應用，我試了一下apkpure，Apkmonk、Apk買粉絲bo這幾個第三方應用市場，應用的豐富性完全可以保障，我比較喜歡apkprue這個應用市場，更新非常及時。附應用列表清單

可以從第三方應用市場下載的國外應用

2、 強依賴的應用，這類應用確實比較麻煩些，有不少應用上面說了，華為應用市場會推薦官方網頁版，快應用，最核心的還是要靠華為加強拓展的力度，吸引這些應用盡快適配HMS，如果你離不開這些應用，建議官網登錄使用，也就是網頁版，不是特別依賴，那就找替代應用吧。

可以通過快應用使用的國外應用

3、 谷歌系的應用，這個比較復雜，有些是可以直接跑在HMS手機上的，有些則是需要變通的辦法：

a)      可以直接下載使用的：如chrome，translate等，可通過第三方應用市場下載

b)      使用網頁版：如YouTube等，從瀏覽器打開（可以把快捷圖標添加到桌面）

c)      網頁版或者安裝App：如Map，地圖瀏覽可以用瀏覽器打開網頁版，導航免登錄使用App（通過第三方應用市場下載）

d)      用其他應用替代：例如Google新聞，閱讀，keep等，百度網盤、支付寶國外替代使用也很方便。

e)       直接勸退：Google賬號等相關應用，例如完全不能使用的應用gboard，driver，pay等，建議放棄。

如何查詢你的華為手機是否安裝了GMS?

對于國行版華為手機，可以在設置的應用管理里查看是否預置Google Play 服務（英文語言時為Google play services）：

2.在應用列表中查看是否有 Google Play服務、 Google服務框架等Google相關應用，如果有則說明已經預置/安裝了。

如何查詢你的華為手機是否裝了谷歌服務

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習

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