02 facebook像素代碼怎么設置(firefox中的measure it怎么使用)

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Youtube視頻優化細節

Google視頻搜索與網頁搜索的目標是完全一樣的,都是為了向用戶提供最好、相關性最強的搜索結果。人們每天通過Google執行數十億次搜索,其中有許多是在查找視頻內容。Google視頻是網絡上最大的視頻搜索網站,也是Google在世界范圍內增長速度最快的搜索服務之一。Google視頻的最大優勢之一是擁有多達數百萬的用戶,他們隨時可能會發現您的視頻。遵照下列最佳做法(以及我們常用的網站站長指南)可提高視頻出現在搜索結果中的幾率。

標記您的內容

向Google提交視頻站點地圖或mRSSFeed

從自己的網站刪除視頻時告知Google

創建高質量縮略圖

JavaScript、Flash和哈希標記

營造精彩的用戶體驗

標記您的內容

如果對網頁正文中的視頻內容添加了標記,則搜索引擎和其他網站可將其識別出來,并用于改善視頻內容在網頁或搜索結果中的顯示效果。對您的內容進行標記可提供您視頻的相關信息,從而讓Google和其他網站能夠將其編入索引。Google建議您使用_標記,但也能識別FacebookShare和RDFa標記。詳細了解以及_acebookShare和RDFa。

向Google提交視頻Sitemap或mRSSFeed

Google視頻站點地圖是對站點地圖協議的擴展,可讓您將在線視頻內容及其相關元數據發布和整合到Google,以便用戶在Google視頻索引中搜索到這些信息。使用站點地圖是讓Google了解您網站上所有內容(包括我們通過常規抓取方法可能無法發現的內容)的絕佳方式。您可以用視頻站點地圖來添加描述性信息(如視頻標題、說明或時長),讓用戶可以更輕松地找到特定內容。這在網站導航采用Javascript或Flash時尤為重要。當用戶通過Google找到您的視頻時,系統就會將他們鏈接到您托管的環境中,向其播放完整的視頻內容。您也可以使用_RSS供稿代替視頻站點地圖。詳細了解如何創建視頻Sitemap。

從自己的網站刪除視頻時告知Google

從網頁中刪除嵌入的視頻后,某些網站會用Flash播放器告知用戶視頻已不能觀看。這樣可能會使搜索引擎出現問題,因此建議選用以下措施:

對于包含已刪除或已過期視頻的目標網頁,系統會返回404(未找到)HTTP狀態代碼。除了404響應代碼之外,您仍可返回相關網頁的HTML,以便讓大多數用戶了解實際情況。

在以下情景中指明過期日期:提交給Google的標記、視頻Sitemap(使用<買粉絲:expiration_date>_)或mRSSFeed(<dcterms:valid>_曇)。

創建高質量縮略圖

Google會在視頻搜索結果旁顯示縮略圖大小的相應摘要圖片。我們接受所有圖片格式,但要求其大小在160x90像素和1920x1080像素之間。

Google會根據您的網站、站點地圖或標記中的信息為您的視頻網頁指定代表性縮略圖。如果您提供了內容位置(即視頻文件的買粉絲),我們就可以通過您的視頻自動生成縮略圖。

JavaScript、Flash和哈希標記

在設計網站時,應讓視頻頁的配置盡量簡單,請勿設置任何過于復雜的JavaScript或Flash。例如,如果您在同一Flash對象內播放許多視頻,就無法在視頻搜索中正確顯示這些視頻,因為我們無法針對每個視頻為用戶提供一個唯一的買粉絲。同樣,在某些特殊的情況下(即在買粉絲中使用哈希標記),如果您使用過于復雜的JavaScript創建嵌入對象,那么,我們還是有可能無法正確顯示您的視頻。

在視頻網頁中營造精彩的用戶體驗

您不僅僅要有精彩的視頻,還應該圍繞內容來考慮HTML網頁的設計。例如,應該考慮以下事項:

為每個視頻創建獨立的目標網頁,您可以從中收集視頻的所有相關信息。如果要執行此操作,請確保在每個網頁上提供唯一的信息,例如描述性標題和說明。

請盡量簡化用戶在每個目標網頁中查找和播放視頻的操作。在顯眼的位置嵌入視頻播放器(采用廣受支持的視頻格式),可以提高視頻對用戶的吸引力,并且更方便Google將其編入索引。

請問昵圖網會員上傳psd文件后，后臺程序是如何得到psd文件的尺寸和分辨率的，如何在線生成縮略圖的？

這個代碼我認為肯定是有的。做昵圖網的人肯定是有。

做程序設計的也肯定會有,不過這豈是80分就可得到的呢,呵呵

人工神經網絡概念梳理與實例演示

人工神經網絡概念梳理與實例演示

神經網絡是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入并流經激活閾值的多個節點。

遞歸性神經網絡一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網絡，所以他們能夠學習到數據流中的時間依賴結構。

如今機器學習已經被應用到很多的產品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推薦引擎——亞馬遜網站用于推薦商品的推薦引擎，Google和Facebook使用的廣告排名系統。最近，深度學習的一些進步將機器學習帶入公眾視野：AlphaGo 打敗圍棋大師李世石事件以及一些圖片識別和機器翻譯等新產品的出現。

在這部分中，我們將介紹一些強大并被普遍使用的機器學習技術。這當然包括一些深度學習以及一些滿足現代業務需求傳統方法。讀完這一系列的文章之后，你就掌握了必要的知識，便可以將具體的機器學習實驗應用到你所在的領域當中。

隨著深層神經網絡的精度的提高，語音和圖像識別技術的應用吸引了大眾的注意力，關于AI和深度學習的研究也變得更加普遍了。但是怎么能夠讓它進一步擴大影響力，更受歡迎仍然是一個問題。這篇文章的主要內容是：簡述前饋神經網絡和遞歸神經網絡、怎樣搭建一個遞歸神經網絡對時間系列數據進行異常檢測。為了讓我們的討論更加具體化，我們將演示一下怎么用Deeplearning4j搭建神經網絡。

一、什么是神經網絡？

人工神經網絡算法的最初構思是模仿生物神經元。但是這個類比很不可靠。人工神經網絡的每一個特征都是對生物神經元的一種折射：每一個節點與激活閾值、觸發的連接。

連接人工神經元系統建立起來之后，我們就能夠對這些系統進行訓練，從而讓他們學習到數據中的一些模式，學到之后就能執行回歸、分類、聚類、預測等功能。

人工神經網絡可以看作是計算節點的集合。數據通過這些節點進入神經網絡的輸入層，再通過神經網絡的隱藏層直到關于數據的一個結論或者結果出現，這個過程才會停止。神經網絡產出的結果會跟預期的結果進行比較，神經網絡得出的結果與正確結果的不同點會被用來更正神經網絡節點的激活閾值。隨著這個過程的不斷重復，神經網絡的輸出結果就會無限靠近預期結果。

二、訓練過程

在搭建一個神經網絡系統之前，你必須先了解訓練的過程以及網絡輸出結果是怎么產生的。然而我們并不想過度深入的了解這些方程式，下面是一個簡短的介紹。

網絡的輸入節點收到一個數值數組（或許是叫做張量多維度數組）就代表輸入數據。例如, 圖像中的每個像素可以表示為一個標量，然后將像素傳遞給一個節點。輸入數據將會與神經網絡的參數相乘，這個輸入數據被擴大還是減小取決于它的重要性，換句話說，取決于這個像素就不會影響神經網絡關于整個輸入數據的結論。

起初這些參數都是隨機的，也就是說神經網絡在建立初期根本就不了解數據的結構。每個節點的激活函數決定了每個輸入節點的輸出結果。所以每個節點是否能夠被激活取決于它是否接受到足夠的刺激強度，即是否輸入數據和參數的結果超出了激活閾值的界限。

在所謂的密集或完全連接層中，每個節點的輸出值都會傳遞給后續層的節點，在通過所有隱藏層后最終到達輸出層，也就是產生輸入結果的地方。在輸出層, 神經網絡得到的最終結論將會跟預期結論進行比較(例如，圖片中的這些像素代表一只貓還是狗?)。神經網絡猜測的結果與正確結果的計算誤差都會被納入到一個測試集中，神經網絡又會利用這些計算誤差來不斷更新參數，以此來改變圖片中不同像素的重要程度。整個過程的目的就是降低輸出結果與預期結果的誤差，正確地標注出這個圖像到底是不是一條狗。

深度學習是一個復雜的過程，由于大量的矩陣系數需要被修改所以它就涉及到矩陣代數、衍生品、概率和密集的硬件使用問題，但是用戶不需要全部了解這些復雜性。

但是，你也應該知道一些基本參數，這將幫助你理解神經網絡函數。這其中包括激活函數、優化算法和目標函數(也稱為損失、成本或誤差函數)。

激活函數決定了信號是否以及在多大程度上應該被發送到連接節點。階梯函數是最常用的激活函數, 如果其輸入小于某個閾值就是0，如果其輸入大于閾值就是1。節點都會通過階梯激活函數向連接節點發送一個0或1。優化算法決定了神經網絡怎么樣學習，以及測試完誤差后，權重怎么樣被更準確地調整。最常見的優化算法是隨機梯度下降法。最后, 成本函數常用來衡量誤差，通過對比一個給定訓練樣本中得出的結果與預期結果的不同來評定神經網絡的執行效果。

Keras、Deeplearning4j 等開源框架讓創建神經網絡變得簡單。創建神經網絡結構時，需要考慮的是怎樣將你的數據類型匹配到一個已知的被解決的問題，并且根據你的實際需求來修改現有結構。

三、神經網絡的類型以及應用

神經網絡已經被了解和應用了數十年了，但是最近的一些技術趨勢才使得深度神經網絡變得更加高效。

GPUs使得矩陣操作速度更快；分布式計算結構讓計算能力大大增強；多個超參數的組合也讓迭代的速度提升。所有這些都讓訓練的速度大大加快，迅速找到適合的結構。

隨著更大數據集的產生，類似于ImageNet 的大型高質量的標簽數據集應運而生。機器學習算法訓練的數據越大，那么它的準確性就會越高。

最后，隨著我們理解能力以及神經網絡算法的不斷提升，神經網絡的準確性在語音識別、機器翻譯以及一些機器感知和面向目標的一些任務等方面不斷刷新記錄。

盡管神經網絡架構非常的大，但是主要用到的神經網絡種類也就是下面的幾種。

3.1前饋神經網絡

前饋神經網絡包括一個輸入層、一個輸出層以及一個或多個的隱藏層。前饋神經網絡可以做出很好的通用逼近器，并且能夠被用來創建通用模型。

這種類型的神經網絡可用于分類和回歸。例如，當使用前饋網絡進行分類時，輸出層神經元的

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