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知識貓星球

喵星人

05/16 23:45

你知道 Google 每年都會更新SEO演算法嗎?
Google每年會多次更新其搜索算法,包括核心更新、垃圾郵件更新和內容質量更新等。這些更新旨在提高搜索結果的質量,打擊低質量和垃圾內容。
【更新頻率】
Google每年大約進行數百次小型更新,但也會有幾次重要的核心更新。例如,在2023年和2024年,Google進行了多次重大更新,包括核心更新和針對垃圾內容的更新。
【更新類型】
核心更新(Core Updates):這些更新是為了全面改進Google的搜索算法,提升整體搜索質量。核心更新通常每年發布幾次。
垃圾郵件更新(Spam Updates):這些更新針對垃圾內容和違反Google指南的行為。例如,Google在2024年3月的更新中打擊了大量生成低質量內容的行為。
內容質量更新(Content Quality Updates):這些更新旨在提升高質量、對用戶有幫助的內容的排名。例如,Google在2023年進行了“有用內容更新”(Helpful Content Update),並在2024年進一步優化了這一系統。
【影響和應對】
排名波動:在更新期間,網站的排名可能會出現顯著波動。通常需要一段時間來觀察排名的變化。
內容優化:確保網站內容對用戶有實際幫助,避免為了排名而生成低質量或重複內容。遵循Google的指南,專注於提供有價值的信息。
總之,Google頻繁更新其搜索算法,以確保提供高質量的搜索結果。這些更新對SEO從業者提出了持續優化和改進內容的要求,以適應不斷變化的搜索環境。
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06/14 14:17

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若資格已額滿,會於此貼文首段文字進行通知
如您有任何疑問,歡迎來信nabiservice@104.com.tw或致電02-2912-6104 分機8934
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人工智慧-Python與資料科學
這是一門有別於坊間的AI數位課程,不僅有清楚的觀念說明也有詳細的程式解說。教你Python程式並瞭解如何實際進行資料處理。 本課程以「程式打底」為目標,教授Python語言及以Numpy、Pandas、Matplotlib進行資料處理與分析。 學習目標 【Python與資料科學】 1. 能快速熟悉Python語言的核心與Python常用的資料結構 2. 學會運用資料科學常用套件-Numpy、pandas、matplotlib來處理、分析與圖表化資料 3. 機器學習的設計方法與術語-從迴歸(Regression)方程式認識機器學習的基本精神 4. 能不使用任何工具套件,以Python實作迴歸方程式 ※ 課程適用經濟部iPAS巨量資料分析師/機器學習工程師能力鑑定考試準備 章節架構 ►Python 簡介 ►變數與動態資料型別 ►運算式 ►序列資料結構- list, tuple, range ►流程控制 ►更多資料結構-set, frozenset, dict, byte, bytearray ►函數 ►變數命名空間 ►類別設計 ►例外處理 ►模組與套件 ►輸入輸出與檔案處理(txt,csv,JSON, pickle) ► 其他(https urlib、beautifulshop,…) ► 附錄: Anaconda Windows/Linux安裝與使用 ►conda 套件管理 ►conda 虛擬環境 ►ipython interpreter ►jupyter notebook ►資料矩陣運算使用Numpy ►資料匯入匯出使用Pandas ►繪圖與製表使用Matplotlib ►機器學習概念 ►最佳化演算法: Gradient Descent ►手刻Gradient Descent演算法 ►手刻線性迴歸 ►手刻線性迴歸作(矩陣版)
艾鍗學院
iPAS機器學習工程師考照班
AI即未來!各大產業離不開機器學習,人工智慧如火如荼發展,整個產業勢必向智慧化靠攏, AI人才需求也倍數增長!iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級所需人才, 整合產官學研所建立的鑑定體制。有專業能力認證,更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。艾鍗學院授課講師皆取得iPAS認證,章章精彩、片刻不冷場,帶給學員最實戰的應試指南,打穩機器學習工程師的基本功! 學習目標 1. 帶你了解機器學習產業發展趨勢及應用方向 2. 養成資料特徵與資料預處理能力,並能運用探索式資料分析(EDA),洞悉數據關聯性。 3. 教你機器學習和深度學習的專業術語與觀念,並能了解其背後的意義及數學意義。 4. 漸進式熟悉機器學習演算法與模型建立流程,後續模型訓練成效之驗證。 5. 從提供之iPAS樣題詳細解析中,了解更多觀念與實作技巧 章節架構 初級 Part 1. 機器學習觀念打底 Section A:資料處理分析與特徵選擇 1. 人工智慧與機器學習簡介 2. 機器學習如何進行學習 3. 資料與特徵 4. 機器學習建立模型的流程 5. 探索式資料分析(EDA)與資料預處理方法 6. 如何挑選好的特徵? Feature Selection v.s. Feature Extraction Section B:監督式機器學習演算法 1. 迴歸模型: 線性迴歸▼ iPAS ML linear regression Ridge v.s. Lasso 線性迴歸 評估迴歸模型的性能指標 2. 分類模型: Logistic Regression 演算法 KNN 演算法 決策樹演算法 SVM 演算法與數學原理 評估分類模型的性能指標 3. Ensemble Method Random Forest隨機森林 Adaboost Section C:非監督式機器學習演算法 1. 降維: PCA 演算法▼ iPAS ML The Algorithm of PCA c 2. Clustering: K-means 演算法 Hierarchical Method 演算法 3. 強化學習 強化學習的架構 Q-learning 演算法 Section D:深度學習 1. 深度學習技術簡介 2. 類神經網路運算模型原理 3. 深度學習建立模型的流程 4. 深度學習框架TensorFlow/Keras 程式架構說明 5. 其他網路結構簡介:RNN/LSTM、CNN Part 2. Python實作機器學習 1. 資料處理工具: Numpy、Pandas▼ iPAS ML Pandas 2. 視覺化工具: Matplotlib▼ iPAS ML Matplotlib c 3. 機器學習工具:Scikit-learn 4. 迴歸模型實作 y=f(x) 的函式預測 價格預測模型 5. 鳶尾花花卉分類與探討▼ iPAS ML iris 使用Logistic Regression 使用KNN 使用Decision Tree▼ iPAS ML Decision Tree 使用SVM▼ iPAS ML SVM 使用Random Forest 使用Adaboost 6.PCA 降維使用Scikit-learn▼ iPAS ML PCA降維使用Scikit learn 7.K-means分群使用Scikit-learn▼ K means分群使用Scikit 8.Hierarchical方法分群使用Scikit-learn▼ iPAS ML Hierarchical Scikit learn 9.強化學習-找寶藏地圖實作解析▼ iPAS ML Reinforcement learning iPAS ML Q learning value function Part 3. iPAS機器學習工程師範例試題詳解
艾鍗學院
AI深度學習問答系統實作
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是計算機科學以及人工智慧的子領域,專注在如何讓計算機處理並分析大量(人類的)自然語言數據。 NLP常見的挑戰有語音辨識、自然語言理解、機器翻譯、聊天機器人以及自然語言的生成,是近幾年成長最迅速的AI應用。本課程將帶領學員了解NLP自然語言處理的任務與流程、中文自然語言處理及常見的文字編碼方式,並透過深度學習演算法與進階語言模型實作,進而實現AI主題專案:Telegram飯店業問答系統。課程搭配軟體套件使用,兼具理論與實作面向,讓你對NLP有完整的概念。 推薦系統應用將會介紹常見的推薦系統應用(產品/平台),再以深入淺出的方式,說明推薦系統的經典演算法,以直觀的方式理解這些演算法的原理。 學習目標 1.了解NLP自然語言處理任務與流程,熟悉相關演算法。 2.學習NLP自然語言處理任務的文字探勘、句法分析、文本分類、資訊提取等。 3.了解深度學習RNN、LSTM、GRU、BERT模型的原理與運用方法。 4.瞭解問答系統(Question Answering System)之開發流程與要領。 5.了解推薦系統應用與推薦系統的經典演算法。 6.學會使用Tensorflow/Keras進行深層神經網路(DNN)實作 7.了解深度學習的原理及各種訓練技巧-Batch Normalization, Dropout, Early Stopping,… 課程大綱 NLP自然語言處理與問答系統 1.自然語言處理(N-gram) -資訊提取、句法分析、機器翻譯、問答系統等 資料來源 NLP自然語言處理 2.中文自然語言處理(jieba斷詞、停用詞) 3.編碼方式 -Bag of Words -TF-IDF -Word2Vec 4.深度學習模型 -RNN/LSTM -SEQ2SEQ+attention -HuggingFace BERT using tensorflow -HuggingFace BERT using pytorch 5.實例 -文章評論情緒分類 -中英文文字生成 -文字描述預測商品價格 6.專案: 在Telegram上建立Q&A問答系統 Telegram上建立Q&A問答系統 推薦系統 推薦系統的原理說明與實作練習 - 基於內容的的推薦 (Content-based Recommendation) - 基於用戶的協同過濾((User-Based Collaborative Filtering) - 基於物品的協同過濾 (Item-Based Collaborative Filtering) - 矩陣分解 (Matrix Factorization) - 實作練習:以iMDB電影推薦為例
艾鍗學院
知識貓星球

喵星人

05/12 23:40

如何利用SEO關鍵字讓排名往前?
SEO關鍵字排名是執行SEO當中數一數二重要的一環,指的是搜尋引擎(如Google)將使用者會搜尋的關鍵字依照搜尋引擎本身的演算法進行排名。在前面的話就會為網站或是產品帶來曝光及流量!
有幾點小Tips 可以試試看:
1. 選擇關鍵字
- 找出與你的業務/網站最相關的關鍵字
- 例如一間賣家具的公司,關鍵字可能是"木製桌子"、"現代風格沙發"等
2. 在網頁內容使用這些關鍵字
- 把關鍵字自然地融入網頁標題、內文、alt標籤等處
- 但不要過度堆砌關鍵字,會被視為垃圾內容
3. 優化網址結構
- 把關鍵字納入網址
- 例如"www.furniture.com/modern-leather-sofa"
4. 建立內部鏈結
- 將相關內容頁面互相鏈接
- 幫助搜尋引擎更好地理解你的網站結構
5. 獲取高質量的外部鏈接
- 其他權威網站連結到你的網頁,會提高權重
- 可嘗試獲取相關部落格或媒體的editorial連結
簡單來說,透過在網站內容及結構中精心布置關鍵字,搭配吸引其他網站連結,都有助於提升搜尋引擎排名。但關鍵在於堅持優質內容及使用者體驗。​​​​​​​​​​​​​​​​
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知識貓星球

喵星人

4小時前

掌握日文形容詞:い形容詞與な形容詞的全攻略,讓日文自學更簡單!
日文自學中,學習形容詞是重要的一環。本文將深入探討日文的い形容詞和な形容詞,包括它們的用法、肯定與否定形式,讓你快速掌握這些知識點。
▍什麼是い形容詞和な形容詞?
在日文中,形容詞分為兩大類:い形容詞(いけいようし)和な形容詞(なけいようし)。理解這兩類形容詞的使用方法是學習日文的重要步驟。
▍い形容詞(いけいようし)
い形容詞的結尾通常是「い」,並且可以直接修飾名詞或用於句末。
▍常見的い形容詞:
● 高い(たかい,昂貴的)
● 安い(やすい,便宜的)
● 大きい(おおきい,巨大的)
● 小さい(ちいさい,小的)
● 新しい(あたらしい,新的)
▍い形容詞的用法:
● 修飾名詞:高い山(たかいやま,高山)
● 句末使用:この山は高いです。(このやまはたかいです,這座山很高。)
▍い形容詞的肯定和否定形式
【肯定形式】
● 現在肯定:形容詞 + です
例:高いです。(たかいです,這個很貴。)
● 過去肯定:形容詞(去掉い) + かったです
例:高かったです。(たかかったです,這個很貴。)
【否定形式】
● 現在否定:形容詞(去掉い) + くないです / くありません
例:高くないです。(たかくないです,這個不貴。)
● 過去否定:形容詞(去掉い) + くなかったです / くありませんでした
例:高くありませんでした。(たかくありませんでした,這個以前不貴。)
▍な形容詞(なけいようし)
な形容詞通常不以「い」結尾,而是需要加上「な」來修飾名詞。在句末時,需要用「です」或「だ」來表示斷定。
▍常見的な形容詞:
● きれい(乾淨的、美麗的)
● 静か(しずか,安靜的)
● 有名(ゆうめい,有名的)
● 便利(べんり,方便的)
● 元気(げんき,健康的、有活力的)
▍な形容詞的用法:
● 修飾名詞:きれいな花(きれいなはな,美麗的花)
● 句末使用:この花はきれいです。(このはなはきれいです,這朵花很美。)
▍な形容詞的肯定和否定形式
【肯定形式】
● 現在肯定:形容詞 + です / だ
例:静かです。(しずかです,這裡很安靜。)
● 過去肯定:形容詞 + でした / だった
例:静かでした。(しずかでした,這裡以前很安靜。)
【否定形式】
● 現在否定:形容詞 + ではありません / じゃありません / ではない / じゃない
例:静かではありません。(しずかではありません,這裡不安靜。)
過去否定:形容詞 + ではありませんでした / じゃありませんでした / ではなかった / じゃなかった
● 例:静かじゃなかった。(しずかじゃなかった,這裡以前不安靜。)
掌握日文的い形容詞和な形容詞是日文學習中的基礎且重要的一步。希望本文能幫助你理解和運用這兩類形容詞,讓你的日文自學之路更加順暢。如果有更多問題,歡迎留言討論!
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