Анализ сайта danielrjiang.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
danielrjiang.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://danielrjiang.github.io
301 MovedPermanently
https://danielrjiang.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 04.10.2026 22:45:22.
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
~0,42сек
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 0,42сек оптимальна.
Объем документа
104Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 104Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
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 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=EB+Garamond:ital,wght@0,400..800;1,400..800&family=Geist:wght@100..900&display=swap | |
| stylesheet | css/style.css | |
| js | https://kit.fontawesome.com/cd0ee4c1dc.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-V056HHY72X | |
| js | js/main.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 | "6a8724e1-1a404" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 6D5C:376FA0:23AA80:266228:6A89ACA8 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 14:05:28 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270048-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787407528.238196,VS0,VE124 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | db55a47e2a6ba89793336cbe7ebefb44b2c8b9bd |
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: 48%
Title
Daniel R. Jiang
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: 15, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Daniel R. Jiang is a Staff Research Scientist at Google DeepMind and Adjunct Professor at the University of Pittsburgh. Research focuses on post-training Gemini for agentic coding, reinforcement learning, RLHF, and sequential decision-making.
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.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 242, оптимально: от 120 до 130)
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
https://danielrjiang.github.io/
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.
Канонический Url прописан корректно.
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
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
Кол-во: 5
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 задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | website |
| og:title | Daniel R. Jiang |
| og:description | Daniel R. Jiang is a Staff Research Scientist at Google DeepMind and Adjunct Professor at the University of Pittsburgh. Research focuses on post-training Gemini for agentic coding, reinforcement learning, RLHF, and sequential decision-making. |
| og:image | https://danielrjiang.github.io/img/danieljiang.jpg |
| og:url | https://danielrjiang.github.io/ |
Все мета-теги
Кол-во: 10
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 10шт. 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 | description | Daniel R. Jiang is a Staff Research Scientist at Google DeepMind and Adjunct Professor at the University of Pittsburgh. Research focuses on post-training Gemini for agentic coding, reinforcement learning, RLHF, and sequential decision-making. |
| name | author | Daniel R. Jiang |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:site | @danielrjiang |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| property | og:type | website |
| property | og:title | Daniel R. Jiang |
| property | og:description | Daniel R. Jiang is a Staff Research Scientist at Google DeepMind and Adjunct Professor at the University of Pittsburgh. Research focuses on post-training Gemini for agentic coding, reinforcement learning, RLHF, and sequential decision-making. |
| property | og:image | https://danielrjiang.github.io/img/danieljiang.jpg |
| property | og:url | https://danielrjiang.github.io/ |
Оптимизация Готовность: 52%
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
Ошибок нет
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 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 181 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 90 достаточно.
Кол-во знаков контента 23106 на странице оптимально.
Кол-во слов 3379 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 <h3> 3.
Тошнота
5,57
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
26,01%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
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 |
|---|---|---|
| daniel | 31 | 0,92% |
| learning | 27 | 0,80% |
| optimization | 18 | 0,53% |
| reinforcement | 15 | 0,44% |
| bayesian | 12 | 0,36% |
| research | 11 | 0,33% |
| multi-turn | 11 | 0,33% |
| reasoning | 11 | 0,33% |
| dynamic | 11 | 0,33% |
| introduce | 10 | 0,30% |
| policy | 10 | 0,30% |
| decision | 10 | 0,30% |
| supplement | 9 | 0,27% |
| slides | 9 | 0,27% |
| models | 8 | 0,24% |
| propose | 8 | 0,24% |
| algorithm | 8 | 0,24% |
| neurips | 7 | 0,21% |
| personalized | 7 | 0,21% |
| approximate | 7 | 0,21% |
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 232 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: 34
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 34 оптимально.
На странице присутствуют изображения 3.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /files/publications/llm_rl_tutorial.pdf |
Reinforcement Learning for LLMs
|
|
|
| /files/publications/llm_rl_tutorial.pdf |
A Tutorial on Reinforcement Learning for Large Language Models: RLHF and Beyond
|
|
|
| /files/publications/llm_rl_tutorial.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/publications/fsvi-ms-2026.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/slides/fast-slow-2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/publications/repositioning-2022.pdf |
Dynamic Inventory
Repositioning in On-Demand Rental Networks
|
|
|
| /files/publications/repositioning-2022.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/slides/repositioning-2020.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/slides/budgeted-bo-2023.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/slides/sampled-lookahead-2020.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/publications/drj-la-wbp-mcts-2020.pdf |
Optimistic Monte
Carlo Tree Search with Sampled Information Relaxation Dual Bounds
|
|
|
| /files/publications/drj-la-wbp-mcts-2020.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/slides/sampled-lookahead-2020.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/slides/fbts-icml-2018.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/publications/aj-drj-shape-2018.pdf |
Shape Constraints in
Economics and Operations Research
|
|
|
| /files/publications/aj-drj-shape-2018.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/publications/drj-wbp-qbrm-2017.pdf |
Risk-Averse
Approximate Dynamic Programming with Quantile-Based Risk Measures
|
|
|
| /files/publications/drj-wbp-qbrm-2017.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/slides/dissertation-2016.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/publications/drj-wbp-madp-2015.pdf |
An Approximate
Dynamic Programming Algorithm for Monotone Value Functions
|
|
|
| /files/publications/drj-wbp-madp-2015.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/slides/dissertation-2016.pdf |
Slides
|
|
|
| /files/publications/drj-wbp-bidding-2015.pdf |
Optimal
Hour-Ahead Bidding in the Real-Time Electricity Market with Battery Storage using
Approximate Dynamic Programming
|
|
|
| /files/publications/drj-wbp-bidding-2015.pdf |
PDF
|
|
|
| /files/slides/dissertation-2016.pdf |
Slides
|
|
|
| /courses/fall18/adp/index.html |
IE 3186
|
|
Анализировать url |
| /courses/fall18/adp/index.html |
Approximate Dynamic
Programming / Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /courses/fall18/adp/index.html |
Lecture Notes
|
|
Анализировать url |
| /courses/fall18/decision/ |
IE 1086
|
|
Анализировать url |
| /courses/fall18/decision/ |
Decision Models
|
|
Анализировать url |
| /courses/fall18/decision/ride-sharing-game.pdf |
IE 1086
|
|
|
| /courses/fall18/decision/ride-sharing-game.pdf |
Ride-sharing
Analytics Game
|
|
|
| /courses/fall18/decision/ride-sharing-game.pdf |
Project Description
|
|
|
| /courses/fall18/decision/ride-sharing-data.zip |
Data
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 158
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 158 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| deepmind.google |
Google DeepMind
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RLHF
|
Анализировать url |
| jack-clark.net |
generative ads
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
multi-turn RL
|
Анализировать url |
| orfe.princeton.edu |
Princeton University
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-graduation-cap"></i> <span class="link-text">Google Scholar</span>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin-in"></i> <span class="link-text">LinkedIn</span>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i> <span class="link-text">Twitter</span>
|
|
| arxiv.org |
Off-Context GRPO
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
BayesBench
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
credit assignment with resets
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ICML '26
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RL on debate outcomes
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Iterative PPO
|
Анализировать url |
| jack-clark.net |
Jack
Clark's Import AI
|
Анализировать url |
| nytimes.com |
New
York Times
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Management Science
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NeurIPS '25
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ICML '25
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
offline MARL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
personalized FedRL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
large-batch adaptive experimentation
|
Анализировать url |
| aws.amazon.com |
NextGenStats and
AWS
|
Анализировать url |
| operations.nfl.com |
NFL
Big Data Bowl
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Off-Context GRPO: Learning to Reason on Hard Problems using Privileged Information
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
BayesBench: Evaluating LLM Belief Trajectories Under Multi-Turn Evidence Accumulation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Improving Generative Ad
Text on Facebook using Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| jack-clark.net |
Import AI
|
Анализировать url |
| nytimes.com |
Cited in NYT
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Aligning LLMs Toward
Multi-Turn Conversational Outcomes Using Iterative RLHF
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Lifelong Agents Workshop
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Credit Assignment with Resets in Language Model Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Structure Enables
Effective Self-Localization of Errors in LLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Self-Improvement
of Language Models by Post-Training on Multi-Agent Debate
|
Анализировать url |
| iclr26-mal-gai.github.io |
Multi-Agent Learning for GenAI Workshop
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| pubsonline.informs.org |
Frozen-State Value Iteration: Faster
Reinforcement
Learning by Freezing Slow States
|
Анализировать url |
| pubsonline.informs.org |
Management Science, 2026
|
Анализировать url |
| pubsonline.informs.org |
Supplement
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Carbon Aware Transformers
through Joint Model-Hardware Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NeurIPS 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Aligned
Multi-Objective Optimization
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
ICML 2025
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Exploiting Structure in
Offline Multi-Agent RL: The Benefits of Low Interaction Rank
|
Анализировать url |
| openreview.net |
ICLR 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| openreview.net |
On the Linear Speedup of
Personalized Federated RL with Shared Representations
|
Анализировать url |
| openreview.net |
ICLR 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Optimization-Driven
Adaptive Experimentation
|
Анализировать url |
| econometricsociety.org |
ESIF
Economics and AI+ML Meeting
|
Анализировать url |
| ide.mit.edu |
CODE @ MIT
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
Pearl: A
Production-Ready Reinforcement Learning Agent
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
Journal of Machine Learning Research,
2024
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Weakly Coupled Deep
Q-Networks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NeurIPS 2023
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Dynamic Subgoal-Based
Exploration via Bayesian Optimization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Transactions on Machine Learning
Research,
2023
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On Noisy Evaluation in
Federated Hyperparameter Tuning
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
MLSys 2023
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| pubsonline.informs.org |
Management
Science,
2022
|
Анализировать url |
| pubsonline.informs.org |
Supplement
|
Анализировать url |
| papers.ssrn.com |
SSRN
|
Анализировать url |
| dropbox.com |
Code
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Interpretable Personalized
Experimentation
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
KDD 2022
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
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 danielrjiang.github.io, слабо оптимизирован на 50%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: