目录一、继承二、选择器的权重三、像素和百分比四、em和rem五、RGB值六、HSL值一、CSS三大特性三个非常重要的特性：层叠性、继承性、优先级 层叠性主要是解决样式冲突的问题 继承性：子标签会继承父标签的某些样式，子元素可以继承父元素的样式（text-, font-, line- 这些元素开头的可以继承，以及color属性）  
作者：风雪网站页面被百度收录后，会默认分配一个评分值，这个评分值也叫做权重值，直接取决于我们网站页面关键词排名的位数，页面评分值越高，我们页面的排名自然也就越高，那么百度是通过哪些因素来评判我们页面权重值的那？其实因素还是有很多的，但是有一个非常重要的的因素，就是“HTML标签分值”，百度官方根据用户体验度给常用的HTML标签都赋予了一个默认的评分值，如何我们按照百度官方给出的评分值进行布局页面，
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2024-05-21 18:01:30
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百度权重等级分为0-10，划分等级测评第三方网站的欢迎度评估数据，百度权重是站长工具等网站推出的针对网站关键词排名预估给网站带来流量。
通常来说，只有全新添加的内容才会具有时效性 加权
高价值的资源，基本标准例如文本具有可读性,或资源可正常使用  
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2024-04-28 14:23:41
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网站内页权重高于首页的现象一般为：相同关键词排名内也会高于首页、内页面用户点击流量高于主页，这两大方面。出现这种情况时，也让优化人员有点摸不着头脑，甚至很无奈，那么，想要彻底解决该问题，就要先找到造成这种现象的原因，进而制定更精准、高效的解决方案。 1、网站首页被降权，导致页面无法参与排名首页被降权，大多数是因为站点作弊、标题堆砌、网站被黑、被镜像、友链外链质量低下、百度算法误伤导致，
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2024-04-02 08:29:31
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今天来谈谈asp.net网站制作中，页面命名对网页权重的影响，及一些规范注意事项。页面命名在平常的网页制作中，并没有引起大家的注意，更加没有思考页面命名与搜索引擎扯上关系。个人认为很大部分网页制作人员，会将大写用以页面首字母，最主要平常的书写习惯及类文件等接触较多，看起来比较舒服。而其实并非如此，我之前的一些项目大多要么是单词首字母为大写、要么全部是小写。今天是由于正在做的这个项目，突然有2个页面
最近，小编的朋友在处理excel数据时遇到了这样的问题：从两列数据中挑出相同的数据。于是，他开始了百度，先使用条件格式标识出不同的颜色，再进行筛选。本来开开心心的感叹：“Excel真强大啊，什么都能干。”可是好景不长，在九千多条数据应用了条件格式之后，Excel已经卡的不能动弹。机智的小编提出用Python来尝试一下，发现这就是取集合的交集啊！下面，让我们开始吧~一、准备工作1数据概览Ex
一、量化思维在编程体系中有很多复杂的业务是很难理解的，但是又需要做一个量化分析，给业务人员或者运营，或者用户一个参考标准，例如常见指数，芝麻分数，店铺等级，这类业务评定标准非常复杂，因为影响结果的因素很多。在多个维度的业务考量模型中，有一个核心概念叫做权重，指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向
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2024-04-14 09:06:17
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参数：指根据输入的数据，通过学习过程得到的变量，如网络的权重w和偏置b。参数的优化参考深度学习参数优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam说到权重，又涉及到权重初始化。参考 超参数：人为地根据经验设定，如学习率、网络层数、网络层节点数、迭代次数等。接下来主要介绍超参数的优化。1. 网络层参数的设定卷积核（filter）大小：一般是奇数，如1x1，3
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2024-05-21 16:08:43
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机器学习知识点相关总结（一）——基础机器学习知识点相关总结（二）——决策树相关机器学习知识点相关总结（三）——LR相关机器学习知识点相关总结（四）——SVM相关机器学习知识点相关总结（五）——CNN相关机器学习知识点相关总结（六）——RNN,LSTM相关机器学习知识点相关总结（七）——k-means相关1.卷积层个数计算方式，CNN参数量计算，卷积计算复杂度，如果一个CNN网络的输入channel
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2024-03-31 06:38:53
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前言：很多seo刚入行的新手们，操作的都是新站或者权重0的网站，笔者不算是老手，但是在友情链接交换方面也算有些心得(属于很新手向的心得)，也想和大家交流一下，说的不好或者不对的地方，也希望大家指正出来，共同交流共同进步。 正文： 友情链接交换应该是seo中比较基础但也比较重要的工作了，网上搜索了很多关于如何交换友情链接的文章，很多文章谈的都比较笼统，甚至很多网站本身就是权重高达3或者4以上
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2024-07-26 11:33:54
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层次分析法（AHP）优劣距离解法（Topsis）在解决评价类问题之前，首先要确定的三个问题：我们的评价目标是什么？我们为了达到这个目标有哪几种可选的方案？评价的准则或者指标是什么？以及各个指标权重的确定。层次分析法1.确定评价指标根据已有发表的同主题论文，专家的看法。搜索网站：谷歌>百度>微信>知乎2.确定指标的权重分而治之的思想 两个两个指标进行比较，最终根据两两比较的结果来推
一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。>>>
直接对数据集建模。以上两者的区别：监督学习只利用标记的样本集进行学习，而无监督学习只利用未标记的样本集。Semi-Supervised learning(半监督学习)使用的数据，一部分是标记过的，而大部分是没有标记的。和监督学习相比较，半监督学习的成本较低，但是又能达到较高的准确度。综合利用有类标的和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。半监督学习出现的背景：实际问题中，通常只有少量的有标记的数据
问题分析问题要求根据附件一的该企业近5年402家原材料供应商的订货量和供货量数据，对供货商的供货特征进行量化分析，并建立可以保障企业生产重要性的数学模型，最后在此基础上筛选出50家最重要的供货商。站在企业角度，企业在选择供货商时需要综合考量供应商的供货能力和供货风险。本文提取出平均供货能力、最大供货量、订单完成率、供货稳定性四个指标计算出综合评价指数，并按排序指标值对402家供应商的能力进行排序，
对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。中间的过程部分可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元，多个滤波器的叠加便成了卷积层。一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组
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2024-02-22 23:13:08
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数据结构–图–总结 1.图的基本概念2.图的存储结构3.图的遍历 BFS、DFS4.图的应用4.1 最小生成树 Prim、Kruskal4.2 最短路径 Dijkstra、Floyd4.3 AOV网 拓扑排序4.4 AOE网 关键路径 1.图的基本概念图、无向图、有向图、完全图度、入度、出度路径：由顶点和相邻顶点序偶构成的边所形成的序列连通图、连通分量（无向图）强连通图、连通分量：极大强连通子图（
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2024-04-12 11:11:48
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霍夫曼树霍夫曼树就是最优二叉树。最优二叉树是带权路径最短的树。路径带权长度就是看叶子结点的权重乘以到这个叶子节点路径长度的乘积霍夫曼树的构造使用贪心算法就是在一堆叶子结点里面，先选出最小的两个，变成一个小二叉树然后在这两个小二叉树的双亲写上权重，继续放在上述位置，进行递归。然后可以形成霍夫曼编码往左就是0，往右就是1；然后到最后，倒过来，就会形成霍夫曼编码。这种编码也是一种前缀编码，所谓前缀编码就
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2024-05-30 08:39:19
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八大数据结构——哈夫曼树（七） 目录八大数据结构——哈夫曼树（七）基础定义哈夫曼树的构造哈夫曼树编码哈夫曼树解码代码实现完整代码 树是数据结构中非常重要的一项，有关树的数据结构有许多种，本文重点研究的是哈夫曼树（最优二叉树）。 基础定义路径： 对于一棵子树中的任意两个不同的结点，如果从一个结点出发，按层次自上而下沿着一个个树枝能到达另一结点，称它们之间存在着一条路径。可用路径所经过的结点序列表示
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2024-04-06 13:31:35
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百度权重是什么?
百度权重值是百度权重数据化的表现，继谷歌PR和搜狗Sogou Rank之后的又一针对单独搜索引擎权重的评级，当然由于搜狗搜索引擎使用的人数不是很多，搜狗Sogou Rank的意义也就没有很大，而对于谷歌PR，可以说意义重大，虽然现在对于谷歌PR值，有很多人不买账，但是却不能否认它的作用，很长时间以来，谷歌 PR值是我们衡量一个网站
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2024-05-11 14:55:35
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摘要自从谷歌不更新了PR后，很多站长在做友情链接时都以百度权重来衡量每个网站的好坏，其实百度并没有推出百度权重这么个东西，而是站长工具和爱站这两个站推出的参考值，通过分析网站的关键词以及网站设置的这些关键词有多少页面收录为依据，推算出网站的百度权重，也不是那么准确，这只能作为参考；这篇文章分享下，通过php正则获取爱站查询的网站百度权重然后生成一个图片，可以很方便的调用查看网站的百度权重值，演示请
