Анализ страницы https://danieltakeshi.github.io/page3

Домен

danieltakeshi.github.io

Состояние доменного имени ?

Используйте для продвижения только домен второго уровня.

Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.

Исправить

Ответ сервера

200 Успешный ответ

HTTP-код ответа и цепочка редиректов ?

Сервер настроен корректно.

Цепочка редиректов:

https://danieltakeshi.github.io/page3 301 MovedPermanently

https://danieltakeshi.github.io/page3/ 200 OK

Безопасность

Сайт безопасен

Использование HTTPS и SSL-сертификат ?

На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.

Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.

Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.

Кодировка

utf-8

Кодировка символов страницы ?

Указана кодировка на странице utf-8.

Язык

Атрибут lang в HTML-теге ?

Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!

Исправить

Скорость загрузки

~0,59сек

Время отклика сервера (TTFB) ?

Скорость загрузки сайта 0,59сек оптимальна.

Объем документа

349Кб

Размер HTML-кода страницы ?

Объем html-документа 349Кб оптимален.

Структура html-документа корректна.

Ресурсы

Ресурсы: 20

Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения) ?

Кол-во файлов ресурсов 20 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!

Показать полный список ресурсов

Тип	Название	Значение
stylesheet		/css/main.css
js	text/javascript	https://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js
js		//embedr.flickr.com/assets/client-code.js

Исправить

Серверные заголовки

Кол-во: 17

HTTP-заголовки ответа сервера ?

Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.

Показать полный список серверных заголовков

Ключ	Значение
Server	GitHub.com
Access-Control-Allow-Origin	*
ETag	"6a548d59-57fa7"
Cache-Control	max-age=600
x-proxy-cache	MISS
x-github-request-id	DAA6:75BC2:30523D5:30B8465:6A8A3181
x-github-edge-region	fra
Accept-Ranges	bytes
Age	0
Date	Sat, 22 Aug 2026 23:32:17 GMT
Via	1.1 varnish
X-Served-By	cache-fra-eddf8230179-FRA
X-Cache	MISS
x-cache-hits	0
x-timer	S1787441537.322027,VS0,VE112
Vary	Accept-Encoding
x-fastly-request-id	475d2656bd85504cafcd0b1d082430d5d3dc329a

CMS

Не определена

Система управления сайтом (движок) ?

CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.

Веб-сервер

GitHub.com

Программное обеспечение сервера ?

В заголовке Server указано: GitHub.com.

Title

Seita's Place

Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче ?

Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 13, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)

Дублей словоформ в title не найдено.

Исправить

Description

This is my blog, where I have written over 300 articles on a variety of topics. Recent posts tend to focus on computer science, my area of specialty as a Ph.D. student at UC Berkeley.

Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет) ?

Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 184, оптимально: от 120 до 130)

Исправить

Keywords

Список ключевых слов страницы (устаревший тег) ?

Установите мета-тег keywords!

Исправить

Канонический Url

https://danieltakeshi.github.io/page3/

Указывает поисковику основную версию страницы ?

Канонический Url прописан корректно.

Robots

Ошибок нет

Директивы для поисковых роботов на уровне страницы ?

Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.

Адаптивность

width=device-width, initial-scale=1

Настройка масштабирования на мобильных устройствах ?

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 ?

Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.

Исправить

Все мета-теги

Кол-во: 2

Полный список мета-тегов страницы ?

Найдены мета-теги 2шт. 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
name	description	This is my blog, where I have written over 300 articles on a variety of topics. Recent posts tend to focus on computer science, my area of specialty as a Ph.D. student at UC Berkeley.

Структура

Ошибок нет

Семантические HTML-элементы страницы ?

Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).

Контент

Есть ошибки

Объём и качество текстового содержимого ?

Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!

Абзацев с текстом 664 достаточно.

Среднее число слов в абзаце 64 достаточно.

Кол-во знаков контента 282866 на странице оптимально.

Кол-во слов 47606 на странице оптимально.

Исправить

Заголовки

Ошибок нет

Иерархия заголовков H1–H6 ?

На странице присутствуют заголовки <h1> 25. Это прекрасно.

На странице присутствуют заголовки <h2> 23. Это хорошо.

Тошнота

12,21

Насколько одно слово доминирует в тексте ?

Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!

Исправить

Академич. тошнота

24,68%

Насколько текст перенасыщен ключевыми словами ?

Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!

Исправить

Семантическое ядро

20

Наиболее часто встречающиеся слова на странице ?

Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.

Показать список слов

Слово	Кол-во	Частота
learning	149	0,31%
professor	94	0,20%
because	86	0,18%
offline	76	0,16%
research	73	0,15%
policy	68	0,14%
descriptors	65	0,14%
reinforcement	63	0,13%
object	62	0,13%
images	60	0,13%
papers	58	0,12%
actions	54	0,11%
people	53	0,11%
reading	52	0,11%
different	51	0,11%
training	51	0,11%
better	46	0,10%
neurips	45	0,09%
should	44	0,09%
algorithms	42	0,09%

Индексирование

Есть ошибки

Разрешено ли индексирование страницы ?

Анкоров на странице 378 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.

Исправить

Robots.txt

Не найден

Файл управления сканированием сайта роботами ?

Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.

Исправить

Sitemap

Кол-во: 0

XML-карта сайта для поисковиков ?

Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.

Исправить

Внутренние ссылки

Кол-во: 97

Ссылки на другие страницы своего сайта ?

Внутренних ссылок на странице 97 оптимально.

Показать внутренние ссылки

Url	Анкор	Состояние
/	Seita's Place
/about.html	About
/archive.html	Archive
/new-start-here.html	New? Start Here
/subscribe.html	Subscribe
/feed.xml	via RSS
/subscribe.html	signing up with your email here
/2020/06/28/offline-rl/	Offline (Batch) Reinforcement Learning: A Review of Literature and Applications
/2019/04/30/il-and-rl/	in a blog post about combining IL and RL
/2016/12/01/going-deeper-into-reinforcement-learning-understanding-dqn/	Deep Q-Network (DQN) algorithm
/2019/02/09/batch-constrained-deep-rl/	more extensive blog post
/2018/02/28/sample-efficient-rl/	Hindsight Experience Replay, which I have previously dissected
/2019/05/11/dqfd-followups/	see my blog post here
/2019/04/30/il-and-rl/	mention
/2019/05/11/dqfd-followups/	my blog posts
/2020/06/22/blender-01/	Getting Started with Blender for Robotics
/2019/08/18/domain-randomization/	domain randomization
/2020/05/22/early-summer-update/	Early Summer Update
/archive.html	in the archives
/2015/05/14/moved-to-jekyll/	As explained here
/2020/05/05/bair-blog/	My Third Berkeley AI Research Blog Post
/2018/10/23/bair-blog-post-depth-maps/	here
/2017/08/02/my-bair-blog-post-on-minibatch-metropolis-hastings/	here
/2017/06/20/the-bair-blog-is-now-live	take over the BAIR Blog maintenance duties
/2017/06/20/the-bair-blog-is-now-live	We started the blog in July 2017
/2020/04/02/fcn-grasping/	Fully Convolutional Neural Networks for Fast and Reliable Robotic Manipulation
/2020/02/09/descriptors-2/	in a prior blog post
/2019/11/09/paper-set-descriptors/	blog post on dense object descriptors
/2020/02/09/descriptors-2/	my prior blog post covers this in detail
/2018/09/29/three-grasping-papers/	as covered in an earlier blog post
/2019/11/09/paper-set-descriptors/	dense object descriptors
/2018/03/23/self-supervision-part-1/	self-supervision
/2020/03/25/sayak-interview/	My Interview with PyImageSearch's Sayak Paul
/2019/06/29/gsi-dnn-class/	teaching assistant for Berkeley’s Deep Learning class
/2019/03/25/dev-env/	catch up on research and other things
/2020/03/20/rlpyt/	Thoughts After Using rlpyt For Several Months
/2018/09/27/openai-baselines-refactored/	I argued in an earlier blog post
/2019/06/29/gsi-dnn-class/	I have argued previously
/2020/02/09/descriptors-2/	More On Dense Object Nets and Descriptors: Applications to Rope Manipulation and Kit Assembly
/2019/11/09/paper-set-descriptors/	In a prior blog post
/2019/08/18/domain-randomization/	standard domain randomization techniques
/2019/11/09/paper-set-descriptors/	I also dissect in my prior post
/2018/04/04/one-shot-vi-meta-learning/	don’t get confused with my post of a similar title
/2019/04/30/il-and-rl/	combining imitation learning and reinforcement learning
/2019/08/18/domain-randomization/	using simulators effectively
/2018/03/23/self-supervision-part-1/	self-supervision
/2020/01/04/quals/	My PhD Qualifying Exam (Transcript)
/2015-09-01-my-prelims/	transcript of my prelims here
/2015-09-01-my-prelims/	just as with my prelims
/2019/12/30/books-2019	Books Read in 2019
/new-start-here.html	This page
/2018/07/20/ijcai-overview/	from my earlier blog post
/2019/06/02/icra/	at ICRA 2019
/2015/01/03/independent-component-analysis-a-gentle-introduction/	very old blog post about the algorithm
/2019/12/22/neurips/	attend NeurIPS 2019, as I wrote here
/2019/07/20/apollo-11/	right after making my Apollo 11 post
/2018/12/27/books-2018	last year
/2019/01/03/how-to-be-better/	what I have with my New Year’s Resolution documents
/2019/10/13/isrr-day-01/	blog posts on the conference
/2019/12/22/neurips/	Thoughts After Attending the Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2019
/2019/06/02/icra/	that hosted ICRA 2019
/2019/06/02/icra/	spoke at ICRA 2019
/2017/12/27/all-the-books-i-read-in-2017-plus-my-thoughts-long	my 2017 book reading list
/2018/07/20/ijcai-overview/	visits to Skansen or City Hall that we had at IJCAI 2019
/2018/05/24/icra-day3/	the dinner reception at ICRA 2018
/2017/08/15/uai-day-five-of-five/	I wanted to come back to Sydney
/2019/11/09/paper-set-descriptors/	Dense Object Nets and Descriptors for Robotic Manipulation
/2018/09/29/three-grasping-papers/	I described in an earlier blog post
/2018/03/23/self-supervision-part-1/	my earlier post on “self supervision” in machine learning and robotics
/2019/08/18/domain-randomization/	domain randomization
/2019/10/13/isrr-day-05/	International Symposium on Robotics Research (ISRR) 2019, Day 5 of 5
/2019/10/13/isrr-day-04/	International Symposium on Robotics Research (ISRR) 2019, Day 4 of 5
/2018/05/22/icra-day0/	several blog posts here
/2019/10/13/isrr-day-03/	International Symposium on Robotics Research (ISRR) 2019, Day 3 of 5
/page2	« Prev
/index.html	1
/page2	2
/page4	4
/page5	5
/page6	6
/page7	7
/page8	8
/page9	9
/page10	10
/page11	11
/page12	12
/page13	13
/page14	14
/page15	15
/page16	16
/page17	17
/page18	18
/page19	19
/page20	20
/page21	21
/page22	22
/page4	Next »

Внешние ссылки

Кол-во: 213

Ссылки на сторонние сайты ?

Внешних ссылок на странице 213 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!

Показать первые 100 внешних ссылок

Url	Анкор
tgabel.de	(Lange et al, 2012)
jmlr.org	Ernst et al., 2005
arxiv.org	there is a recent survey
arxiv.org	(Fujimoto et al., 2019)
arxiv.org	Agarwal et al., 2020
arxiv.org	QR-DQN
arxiv.org	Fujimoto et al., 2019
bair.berkeley.edu	have an excellent BAIR Blog post
arxiv.org	Fujimoto et al., 2019
arxiv.org	Kumar et al., 2019
openreview.net	Surprisingly, it was rejected from ICLR 2020
arxiv.org	(Machado et al., 2018)
arxiv.org	Categorical DQN
arxiv.org	Quantile Regression DQN
arxiv.org	Fujimoto et al., 2019
arxiv.org	Fujimoto et al., 2018
arxiv.org	Fujimoto et al., 2019
ai.stanford.edu	You can see an overview on the Stanford AI Blog
arxiv.org	SAVED from Ken Goldberg’s lab
ai.stanford.edu	You can see an overview on the Stanford AI Blog
arxiv.org	“Distributed Distributional Deep Deterministic Policy Gradients”
deepmind.com	DeepMind has a March 31 blog post
arxiv.org	Agarwal et al., 2020
arxiv.org	Mandlekar et al., 2020
bair.berkeley.edu	RoboNet from CoRL 2019
bair.berkeley.edu	visual foresight methods
tgabel.de	Batch Reinforcement Learning
arxiv.org	Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems
arxiv.org	Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration
arxiv.org	Benchmarking Batch Deep Reinforcement Learning Algorithms
arxiv.org	Stabilizing Off-Policy Q-Learning via Bootstrapping Error Reduction
arxiv.org	An Optimistic Perspective on Offline Reinforcement Learning
arxiv.org	IRIS: Implicit Reinforcement without Interaction at Scale for Learning Control from Offline Robot Manipulation Data
arxiv.org	Scaling Data-driven Robotics with Reward Sketching and Batch Reinforcement Learning
arxiv.org	Safe Policy Improvement with Baseline Bootstrapping
arxiv.org	Way Off-Policy Batch Deep Reinforcement Learning of Human Preferences in Dialog
arxiv.org	BAIL: Best-Action Imitation Learning for Batch Deep Reinforcement Learning
arxiv.org	Behavior Regularized Offline Reinforcement Learning
arxiv.org	Keep Doing what Worked: Behavior Modelling Priors for Offline Reinforcement Learning
arxiv.org	D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning
arxiv.org	DisCor: Corrective Feedback in Reinforcement Learning via Distribution Correction
arxiv.org	Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
arxiv.org	Accelerating Online Reinforcement Learning with Offline Datasets
arxiv.org	Deployment-Efficient Reinforcement Learning via Model-Based Offline Optimization
arxiv.org	MOReL: Model-Based Offline Reinforcement Learning
arxiv.org	MOPO: Model-based Offline Policy Optimization
arxiv.org	Critic Regularized Regression
blender.org	Blender
download.blender.org	the list of releases here
youtube.com	this set of official YouTube video tutorials
youtube.com	this excellent tutorial on cloth simulation
blender.stackexchange.com	this Blender StackExchange post
arxiv.org	Deep Imitation Learning of Sequential Fabric Smoothing From an Algorithmic Supervisor
arxiv.org	Visuospatial Foresight for Multi-Step, Multi-Task Fabric Manipulation
arxiv.org	Learning to Smooth and Fold Real Fabric Using Dense Object Descriptors Trained on Synthetic Color Images
flickr.com	I added a new photo album on Flickr
bair.berkeley.edu	Berkeley AI Research (BAIR) Blog
bair.berkeley.edu	just released a new post
bair.berkeley.edu	Minibatch Metropolis-Hastings
bair.berkeley.edu	Drilling Down on Depth Sensing and Deep Learning
bair.berkeley.edu	Four Novel Approaches to Manipulating Fabric using Model-Free and Model-Based Deep Learning in Simulation
ai.stanford.edu	Stanford AI Blog
blog.ml.cmu.edu	CMU Machine Learning Blog
arxiv.org	TossingBot
arc.cs.princeton.edu	Pick-and-Place
vpg.cs.princeton.edu	Pushing and Grasping Synergies
tossingbot.cs.princeton.edu	Tossing Bot
form2fit.github.io	Form2Fit
arxiv.org	you can read the massively influential CVPR 2015 paper
cs231n.stanford.edu	such as Stanford’s CS 231n
arxiv.org	our bed-making paper
goldberg.berkeley.edu	one that came right out of our own AUTOLAB
yenchenlin.me	I refer you to an ICRA 2020 paper
arc.cs.princeton.edu	Robotic Pick-and-Place of Novel Objects in Clutter with Multi-Affordance Grasping and Cross-Domain Image Matching
vpg.cs.princeton.edu	Learning Synergies between Pushing and Grasping with Self-supervised Deep Reinforcement Learning
tossingbot.cs.princeton.edu	TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics
form2fit.github.io	Form2Fit: Learning Shape Priors for Generalizable Assembly from Disassembly
sayak.dev	Sayak Paul
pyimagesearch.com	PyImageSearch
medium.com	available to read over at his Medium blog
sayak.dev	the wide range of inspiring people
pyimagesearch.com	<code class="language-plaintext highlighter-rouge">keras</code> versus <code class="language-plaintext highlighter-rouge">tf.keras</code>
pyimagesearch.com	<code class="language-plaintext highlighter-rouge">tf.GradientTape</code> feature
github.com	rlpyt
bair.berkeley.edu	BAIR Blog post
github.com	baselines
arxiv.org	distributional Deep Q-Networks
github.com	stable-baselines
github.com	rllab
github.com	modular_rl
github.com	rlkit
github.com	SpinningUp
github.com	Intel’s NervanaSystems coach
ray.readthedocs.io	distributed systems
github.com	CPU Usage
github.com	Using Atari Game Scores
github.com	Repeat Action Probability in Atari
arxiv.org	As this paper argues
github.com	Epsilon Greedy for CPU Sampling (bug!)
github.com	Loading a Replay Buffer

Исправить

Конкуренты в Яндексе

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Яндексе ?

Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.

Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.

Исправить

Конкуренты в Google

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Google ?

Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!

Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.

Исправить

Нарушения

Не выявлены

Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.

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.

Нарушения

Не выявлены

Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.

Нарушения

Не выявлены

Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.

Анализ страницы https://danieltakeshi.github.io/page3

Основное Готовность: 70%

Домен

Ответ сервера

Безопасность

Кодировка

Язык

Скорость загрузки

Объем документа

Ресурсы

Серверные заголовки

CMS

Веб-сервер

Мета-теги Готовность: 32%

Title

Description

Keywords

Канонический Url

Robots

Адаптивность

Разметка OpenGraph

Все мета-теги

Оптимизация Готовность: 60%

Структура

Контент

Заголовки

Тошнота

Академич. тошнота

Семантическое ядро

Индексация Готовность: 0%

Индексирование

Robots.txt

Sitemap

Внутренние ссылки

Внешние ссылки

Конкуренты Готовность: 0%

Конкуренты в Яндексе

Конкуренты в Google

ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-38: реклама Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%

Нарушения

Вердикт