Анализ сайта chentaolue.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
chentaolue.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
http://chentaolue.github.io
301 MovedPermanently
https://chentaolue.github.io/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 14.11.2026 9:18:44.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,55сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,55сек оптимальна.
Объем документа
83Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 83Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 9
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 9 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | vendor/bootstrap/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Saira+Extra+Condensed:500,700 | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Muli:400,400i,800,800i | |
| stylesheet | vendor/fontawesome-free/css/all.min.css | |
| stylesheet | css/resume.min.css | |
| js | vendor/jquery/jquery.min.js | |
| js | vendor/bootstrap/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | vendor/jquery-easing/jquery.easing.min.js | |
| js | js/resume.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a8c477e-14f13" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 773A:15CB:5CE9198:5DBD63F:6A8D0F72 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Date | Tue, 25 Aug 2026 03:43:47 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| Age | 0 |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230037-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787629427.880644,VS0,VE146 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 95bbdd0a03266aa6b2aee1428064092951fa7c9a |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
Taolue Chen
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 11, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 3
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 3шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no |
| name | description | |
| name | author |
Оптимизация Готовность: 72%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 23 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 30 достаточно.
Кол-во знаков контента 63159 на странице оптимально.
Кол-во слов 8830 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 4. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 22.
Тошнота
16,91
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
6,39%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| taolue | 286 | 3,24% |
| software | 72 | 0,82% |
| verification | 60 | 0,68% |
| tingting | 60 | 0,68% |
| systems | 50 | 0,57% |
| conference | 50 | 0,57% |
| international | 41 | 0,46% |
| zhilin | 40 | 0,45% |
| computer | 34 | 0,39% |
| analysis | 34 | 0,39% |
| springer | 33 | 0,37% |
| xiaoxing | 32 | 0,36% |
| generation | 31 | 0,35% |
| science | 30 | 0,34% |
| engineering | 30 | 0,34% |
| kwiatkowska | 27 | 0,31% |
| neural | 25 | 0,28% |
| markov | 25 | 0,28% |
| formal | 23 | 0,26% |
| learning | 22 | 0,25% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 228 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 177
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 177 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
На странице присутствуют изображения 1.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /pub-papers/OSDI2026.pdf |
Neuro-Symbolic Proof Generation for Scaling Systems Software Verification.
|
|
|
| /pub-papers/fm26.pdf |
Can LLM Aid in Solving Constraints with Inductive Definitions?
|
|
|
| /pub-papers/IJCAI25.pdf |
Simulate, Refine and Integrate: Strategy Synthesis for Efficient SMT Solving.
|
|
|
| /pub-papers/ISSTA25.pdf |
Clause2Inv: A Generate-Combine-Check Framework for Loop Invariant Inference.
|
|
|
| /pub-papers/ASE24.pdf |
LLM Meets Bounded Model Checking: Neuro-symbolic Loop Invariant Inference.
|
|
|
| /pub-papers/tse25.pdf |
Anchor Attention, Small Cache: Code Generation with Large Language Models.
|
|
|
| /pub-papers/tse24.pdf |
Chain-of-Thought in Neural Code Generation: From and For Lightweight Language Models.
|
|
|
| /pub-papers/TOSEM25a.pdf |
Defending Code Language Models against Backdoor Attacks with Deceptive Cross-Entropy Loss.
|
|
|
| /pub-papers/ist25.pdf |
Assessing and Improving Syntactic Adversarial Robustness of Pre-trained Models for Code Translation.
|
|
|
| /pub-papers/tosem24.pdf |
How Important are Good Method Names in Neural Code Generation? A Model Robustness Perspective
|
|
|
| /pub-papers/acl25.pdf |
Beyond Sequences: Two-dimensional Representation and Dependency Encoding for Code Generation.
|
|
|
| /pub-papers/jss24.pdf |
Context-aware code generation with synchronous bidirectional decoder.
|
|
|
| /pub-papers/emnlp23.pdf |
Syntax-Aware Retrieval Augmented Code Generation
|
|
|
| /pub-papers/tse-feedback.pdf |
Boosting API Recommendation with Implicit Feedback
|
|
|
| /pub-papers/braid-tool.pdf |
BRAID: An API Recommender Supporting Implicit User Feedback (Tool demo)
|
|
|
| /pub-papers/tosem24drive.pdf |
DRIVE: Dockerfile Rule Mining and Violation Detection.
|
|
|
| /pub-papers/ese23.pdf |
A Syntax-Guided Multi-Task Learning Approach for Turducken-Style Code Generation
|
|
|
| /pub-papers/jss23.pdf |
ExploitGen: Template-Augmented Exploit Code Generation Based on CodeBERT
|
|
|
| /pub-papers/jss-19.pdf |
Augmenting Java method comments generation with context information based on neural networks
|
|
|
| /pub-papers/nips23.pdf |
Neuro-symbolic Learning Yielding Logical Constraints
|
|
|
| /pub-papers/icse23.pdf |
Lightweight Approaches to DNN Regression Error Reduction: An Uncertainty Alignment Perspective
|
|
|
| /pub-papers/tosem-bnn.pdf |
Precise Quantitative Analysis of Binarized Neural Networks: A BDD-based Approach
|
|
|
| /pub-papers/cav21.pdf |
BDD4BNN: A BDD-based Quantitative Analysis Framework for Binarized Neural Networks
|
|
|
| /pub-papers/SAS22.pdf |
CLEVEREST: Accelerating CEGAR-based Neural Network Verification via Adversarial Attacks
|
|
|
| /pub-papers/ase22.pdf |
QVIP: An ILP-based Formal Verification Approach for Quantized
Neural Networks
|
|
|
| /pub-papers/ase22-adept.pdf |
ADEPT: A Testing Platform for Simulated Autonomous Driving
|
|
|
| /pub-papers/tse20.pdf |
User Review-Based Change File Localization for Mobile Applications
|
|
|
| /pub-papers/tosem24-maskcv.pdf |
Compositional Verification of First-Order Masking Countermeasures against Power Side-Channel Attacks
|
|
|
| /pub-papers/fse24.pdf |
Towards Efficient Verification of Constant-Time Cryptographic Implementations
|
|
|
| /pub-papers/oopsla2023.pdf |
Compositional Verification of Efficient Masking Countermeasures against Side-Channel Attacks
|
|
|
| /pub-papers/cav23.pdf |
Automated Verification of Correctness for Masked Arithmetic Programs
|
|
|
| /pub-papers/fse22.pdf |
DeJITLeak: Eliminating JIT-Induced Timing Side-Channel Leaks
|
|
|
| /pub-papers/tse21.pdf |
Formal Verification of Masking Countermeasures for Arithmetic Programs
|
|
|
| /pub-papers/tosem20.pdf |
A Hybrid Approach to Formal Verification of Higher-Order Masked Arithmetic Programs
|
|
|
| /pub-papers/EMSE25.pdf |
Detecting Data Manipulation Errors in Android Applications Using Scene-Guided Exploration.
|
|
|
| /pub-papers/scp25.pdf |
Integrating Behavioral Semantic Analysis in Usage-Based Equivalent Tests Generation for Mobile Applications.
|
|
|
| /pub-papers/FAC25.pdf |
Formalization of Android Activity-Fragment Multitasking Mechanism and Static Analysis of Mobile Apps.
|
|
|
| /pub-papers/scp24.pdf |
Enhancing test reuse with GUI events deduplication and adaptive semantic matching
|
|
|
| /pub-papers/fcs22.pdf |
Model-based automated testing of JavaScript Web applications via longer test sequences.
|
|
|
| /pub-papers/cav22.pdf |
PoS4MPC: Automated Security Policy Synthesis for Secure Multi-Party Computation.
|
|
|
| /pub-papers/popl22.pdf |
Solving String Constraints With Regex-Dependent Functions Through Transducers With Priorities And Variables
|
|
|
| /pub-papers/atva20.pdf |
A Decision Procedure for Path Feasibility of String Manipulating Programs with Integer Data Type
|
|
|
| /pub-papers/emse26.pdf |
Empirical Evaluation of Simulation-based Fuzz Testing for Autonomous Driving Systems.
|
|
|
| /pub-papers/ipm26.pdf |
Less is more: Towards green code large language models via
unified structural pruning.
|
|
|
| /pub-papers/TOSEM25a.pdf |
Defending Code Language Models against Backdoor Attacks with Deceptive Cross-Entropy Loss.
|
|
|
| /pub-papers/tosem26b.pdf |
Less is More: DocString Compression in Code Generation.
|
|
|
| /pub-papers/TOSEM25b.pdf |
SimADFuzz: Simulation-Feedback Fuzz Testing for Autonomous Driving Systems.
|
|
|
| /pub-papers/fm26.pdf |
Can LLM Aid in Solving Constraints with Inductive Definitions?
|
|
|
| /pub-papers/OSDI2026.pdf |
Neuro-Symbolic Proof Generation for Scaling Systems Software Verification.
|
|
|
| /pub-papers/vcir26.pdf |
LARANet: A lightweight defect detection network with reinforcement-guided perception and energy-aware statistical attention.
|
|
|
| /pub-papers/FAC25.pdf |
Formalization of Android Activity-Fragment Multitasking Mechanism and Static Analysis of Mobile Apps.
|
|
|
| /pub-papers/ist25.pdf |
Assessing and Improving Syntactic Adversarial Robustness of Pre-trained Models for Code Translation.
|
|
|
| /pub-papers/scp25.pdf |
Integrating Behavioral Semantic Analysis in Usage-Based Equivalent Tests Generation for Mobile Applications.
|
|
|
| /pub-papers/tse25.pdf |
Anchor Attention, Small Cache: Code Generation with Large Language Models.
|
|
|
| /pub-papers/EMSE25.pdf |
Detecting Data Manipulation Errors in Android Applications Using Scene-Guided Exploration.
|
|
|
| /pub-papers/ISSTA25.pdf |
Clause2Inv: A Generate-Combine-Check Framework for Loop Invariant Inference.
|
|
|
| /pub-papers/Internetware25.pdf |
LASER:Script Execution by Autonomous Agents for On-demand Traffic Simulation.
|
|
|
| /pub-papers/IJCAI25.pdf |
Simulate, Refine and Integrate: Strategy Synthesis for Efficient SMT Solving.
|
|
|
| /pub-papers/acl25.pdf |
Beyond Sequences: Two-dimensional Representation and Dependency Encoding for Code Generation.
|
|
|
| /pub-papers/tse24.pdf |
Chain-of-Thought in Neural Code Generation: From and For Lightweight Language Models.
|
|
|
| /pub-papers/popl24.pdf |
EasyBC: A Cryptography-Specific Language for Security Analysis of Block Ciphers against Differential Cryptanalysis
|
|
|
| /pub-papers/tosem24.pdf |
How Important are Good Method Names in Neural Code Generation? A Model Robustness Perspective
|
|
|
| /pub-papers/tosem24-maskcv.pdf |
Compositional Verification of First-Order Masking Countermeasures against Power Side-Channel Attacks
|
|
|
| /pub-papers/scp24.pdf |
Enhancing test reuse with GUI events deduplication and adaptive semantic matching
|
|
|
| /pub-papers/tosem24drive.pdf |
DRIVE: Dockerfile Rule Mining and Violation Detection.
|
|
|
| /pub-papers/jss24.pdf |
Context-aware code generation with synchronous bidirectional decoder.
|
|
|
| /pub-papers/ASE24.pdf |
LLM Meets Bounded Model Checking: Neuro-symbolic Loop Invariant Inference.
|
|
|
| /pub-papers/fse24.pdf |
Towards Efficient Verification of Constant-Time Cryptographic Implementations
|
|
|
| /pub-papers/oopsla2023.pdf |
Compositional Verification of Efficient Masking Countermeasures against Side-Channel Attacks
|
|
|
| /pub-papers/nips23.pdf |
Neuro-symbolic Learning Yielding Logical Constraints
|
|
|
| /pub-papers/emnlp23.pdf |
Syntax-Aware Retrieval Augmented Code Generation
|
|
|
| /pub-papers/ese23.pdf |
A Syntax-Guided Multi-Task Learning Approach for Turducken-Style Code Generation
|
|
|
| /pub-papers/tosem-bnn.pdf |
Precise Quantitative Analysis of Binarized Neural Networks: A BDD-based Approach
|
|
|
| /pub-papers/cav23.pdf |
Automated Verification of Correctness for Masked Arithmetic Programs
|
|
|
| /pub-papers/scis22.pdf |
Context-Aware APIs Recommendation Using Tensor Factorization
|
|
|
| /pub-papers/icse23.pdf |
Lightweight Approaches to DNN Regression Error Reduction: An Uncertainty Alignment Perspective
|
|
|
| /pub-papers/jss23.pdf |
ExploitGen: Template-Augmented Exploit Code Generation Based on CodeBERT
|
|
|
| /pub-papers/tse21_api.pdf |
Boosting API Recommendation with Implicit Feedback
|
|
|
| /pub-papers/popl22.pdf |
Solving String Constraints With Regex-Dependent Functions Through Transducers With Priorities And Variables
|
|
|
| /pub-papers/tse21.pdf |
Formal Verification of Masking Countermeasures for Arithmetic Programs
|
|
|
| /pub-papers/jss22-gnn.pdf |
Automatic Source Code Summarization with Graph Attention Networks
|
|
|
| /pub-papers/fcs22.pdf |
Model-based automated testing of JavaScript Web applications via longer test sequences.
|
|
|
| /pub-papers/cav22.pdf |
PoS4MPC: Automated Security Policy Synthesis for Secure Multi-Party Computation.
|
|
|
| /pub-papers/fse22.pdf |
DeJITLeak: Eliminating JIT-Induced Timing Side-Channel Leaks
|
|
|
| /pub-papers/SAS22.pdf |
CLEVEREST: Accelerating CEGAR-based Neural Network Verification via Adversarial Attacks
|
|
|
| /pub-papers/ase22.pdf |
QVIP: An ILP-based Formal Verification Approach for Quantized Neural Networks
|
|
|
| /pub-papers/ase22-adept.pdf |
ADEPT: A Testing Platform for Simulated Autonomous Driving
|
|
|
| /pub-papers/jsa22.pdf |
ESampler: Boosting sampling of satisfying assignments for Boolean formulas via derivation
|
|
|
| /pub-papers/tosem20.pdf |
A Hybrid Approach to Formal Verification of Higher-Order Masked Arithmetic Programs
|
|
|
| /pub-papers/tse20.pdf |
User Review-Based Change File Localization for Mobile Applications
|
|
|
| /pub-papers/fac21.pdf |
Learning Safe Neural Network Controllers with Barrier Certificates
|
|
|
| /pub-papers/cav21.pdf |
BDD4BNN: A BDD-based Quantitative Analysis Framework for Binarized Neural Networks
|
|
|
| /pub-papers/braid-tool.pdf |
BRAID: An API Recommender Supporting Implicit User Feedback (Tool demo)
|
|
|
| /pub-papers/IET20.pdf |
Probabilistic analysis of QoS-aware service composition with explicit environment models
|
|
|
| /pub-papers/hscc20.pdf |
Synthesizing Barrier Certificates Using Neural Networks
|
|
|
| /pub-papers/atva20.pdf |
A Decision Procedure for Path Feasibility of String Manipulating Programs with Integer Data Type
|
|
|
| /pub-papers/setta20-oca.pdf |
Computing Linear Arithmetic Representation for Reachability Relation of One-counter Automata
|
|
|
| /pub-papers/Synthese.pdf |
A theory of change for prioritised resilient and evolvable software systems
|
|
|
| /pub-papers/jss-19.pdf |
Augmenting Java method comments generation with context information based on neural networks
|
|
|
| /pub-papers/access19.pdf |
Making Agents Abilities Explicit
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 38
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 38 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| bbk.ac.uk |
School of Computing and Mathematical Sciences
|
Анализировать url |
| bbk.ac.uk |
Faculty of Science
|
Анализировать url |
| bbk.ac.uk |
Birkbeck, University of London
|
Анализировать url |
| bbk.ac.uk |
University Official Profile
|
Анализировать url |
| dblp.org |
DBLP
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| github.com |
BRAID
|
Анализировать url |
| youtu.be |
demo video
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adversarial Robustness of Deep Code Comment Generation
|
Анализировать url |
| github.com |
ACCENT
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Learning with Logical Constraints but without Shortcut Satisfaction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Softened Symbol Grounding for Neuro-symbolic Systems
|
Анализировать url |
| github.com |
QVIP
|
Анализировать url |
| spanichella.github.io |
DRONE
|
Анализировать url |
| youtu.be |
demo video
|
Анализировать url |
| github.com |
CONVINCE
|
Анализировать url |
| github.com |
FISCHER
|
Анализировать url |
| s3l.shanghaitech.edu.cn |
QMVerif
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Decision Procedures for A Theory of String Sequences.
|
Анализировать url |
| github.com |
Ostrich
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Formally Verified Procedure for Width Inference in FIRRTL.
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Fair Conformal Classification via Learning Representation-Based Groups
|
Анализировать url |
| openreview.net |
FormalML: A Benchmark for Evaluating Formal Subgoal Completion in Machine Learning Theory
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Decision Procedures for A Theory of String Sequences.
|
Анализировать url |
| github.com |
CONVINCE
|
Анализировать url |
| github.com |
BNNQuanalyst
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Learning with Logical Constraints but without Shortcut Satisfaction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Softened Symbol Grounding for Neuro-symbolic Systems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adversarial Robustness of Deep Code Comment Generation
|
Анализировать url |
| amazon.co.uk |
Software Adaptation in an Open Environment: A Software Architecture Perspective
|
Анализировать url |
| moodle.bbk.ac.uk |
Moodle
|
Анализировать url |
| cis.bbk.ac.uk |
My Birkbeck
|
Анализировать url |
| dcs.bbk.ac.uk |
BBK Intranet
|
Анализировать url |
| birkbeckuol.sharepoint.com |
Faculty of Science Sharepoint
|
Анализировать url |
| terrytao.wordpress.com |
Terry Tao's Blog
|
Анализировать url |
| tug.ctan.org |
LaTeX symbol list
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
List of Latin abbreviations
|
Анализировать url |
| encyclopedia.ushmm.org |
Quote from Martin Niemoeller
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Анализ сайта chentaolue.github.io, слабо оптимизирован на 51%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: