Анализ страницы https://dcmaddix.github.io/cv/
Основное Готовность: 100%
Домен
dcmaddix.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.
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 09.01.2027 2:59:59.
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
~0,33сек
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 0,33сек оптимальна.
Объем документа
49Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 49Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
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 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://dcmaddix.github.io/assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://dcmaddix.github.io/assets/css/academicons.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | https://dcmaddix.github.io/assets/js/main.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 | "6a72cef2-c68e" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 5358:13DD89:3C1BE04:3C9DDDC:6A8A9E98 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 07:17:45 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230213-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787469465.038322,VS0,VE117 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 6cc8cb5236978d5ddeac0ca3ba3ce14557cb2b8a |
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
CV - Danielle Maddix Robinson
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: 29, 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
https://dcmaddix.github.io/cv/
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=1.0
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: 4
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:locale | en-US |
| og:site_name | Danielle Maddix Robinson |
| og:title | CV |
| og:url | https://dcmaddix.github.io/cv/ |
Все мета-теги
Кол-во: 11
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 11шт. 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 | HandheldFriendly | True |
| name | MobileOptimized | 320 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | msapplication-TileColor | #000000 |
| name | msapplication-TileImage | https://dcmaddix.github.io/images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | https://dcmaddix.github.io/images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en-US |
| property | og:site_name | Danielle Maddix Robinson |
| property | og:title | CV |
| property | og:url | https://dcmaddix.github.io/cv/ |
Оптимизация Готовность: 82%
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 4 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 85 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 17 достаточно.
Кол-во знаков контента 18526 на странице оптимально.
Кол-во слов 2545 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> 8. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 65.
Тошнота
7,68
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
5,70%
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 |
|---|---|---|
| learning | 59 | 2,32% |
| maddix | 31 | 1,22% |
| models | 27 | 1,06% |
| series | 26 | 1,02% |
| machine | 25 | 0,98% |
| science | 25 | 0,98% |
| computational | 23 | 0,90% |
| conference | 21 | 0,83% |
| university | 19 | 0,75% |
| foundation | 17 | 0,67% |
| international | 15 | 0,59% |
| berkeley | 14 | 0,55% |
| forecasting | 12 | 0,47% |
| proceedings | 12 | 0,47% |
| dynamics | 11 | 0,43% |
| research | 10 | 0,39% |
| stanford | 10 | 0,39% |
| california | 9 | 0,35% |
| mahoney | 9 | 0,35% |
| systems | 9 | 0,35% |
Индексация Готовность: 60%
Индексирование
Ошибок нет
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 86 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
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.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 48 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://dcmaddix.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://dcmaddix.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 73
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 73 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Danielle Maddix Robinson
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /talks/ |
Talks
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /students/ |
Students
|
|
| /year-archive/ |
Blog Posts
|
|
| /cv/ |
CV
|
|
| /publications/chronos_compress |
Understanding Transformers for Time Series: Rank Structure, Flow-of-ranks, and Compressibility
|
|
| /publications/tsfm_design |
Understanding the Implicit Biases of Design Choices for Time Series Foundation Models
|
|
| /publications/probharde2e |
End-to-End Probabilistic Framework for Learning with Hard Constraints
|
|
| /publications/dlwp |
Comparing and Contrasting Deep Learning Weather Prediction Backbones on Navier-Stokes and Atmospheric Dynamics
|
|
| /publications/mitra |
MITRA: Mixed Synthetic Priors for Enhancing Tabular Foundation Models
|
|
| /publications/ECI |
Gradient-Free Generation for Hard-Constrained Systems
|
|
| /publications/early_warning |
Early Warning of Complex Climate Risk with Integrated Artificial Intelligence
|
|
| /publications/drivaer_ml |
DrivAerML: High-Fidelity Computational Fluid Dynamics Dataset for Road-Car External Aerodynamics
|
|
| /publications/ahmed_ml |
AhmedML: High-Fidelity Computational Fluid Dynamics Dataset for Incompressible, Low-Speed Bluff Body Aerodynamics
|
|
| /publications/windsor_body |
WindsorML: High-Fidelity Computational Fluid Dynamics Dataset for Automotive Aerodynamics
|
|
| /publications/operator_probconserv |
Using Uncertainty Quantification to Characterize and Improve Out-of-Domain Learning for PDEs
|
|
| /publications/aft |
Transferring Knowledge from Large Foundation Models to Small Downstream Tasks
|
|
| /publications/chronos |
Chronos: Learning the Language of Time Series
|
|
| /publications/ml_aerodyn |
Machine Learning for Road Vehicle Aerodynamics Simulation
|
|
| /publications/probconserv_tr |
Learning Physical Models that Can Respect Conservation Laws
|
|
| /publications/prediff |
PreDiff: Precipitation Nowcasting with Latent Diffusion Models
|
|
| /publications/probconserv |
Learning Physical Models that Can Respect Conservation Laws
|
|
| /publications/ensemble |
Theoretical Guarantees of Learning Ensembling Strategies with Applications to Time Series Forecasting
|
|
| /publications/boon |
Guiding Continuous Operator Learning through Physics-based boundary constraints
|
|
| /publications/deep_learning_ts |
Deep Learning For Time Series Forecasting: Tutorial and Literature Survey
|
|
| /publications/domain_adapt |
Domain Adaptation for Time Series Forecasting via Attention Sharing
|
|
| /publications/quantile_crossing |
Learning Quantile Functions without Quantile Crossing for Distribution-free Time Series Forecasting
|
|
| /publications/autoode |
Bridging Physics-based and Data-driven modeling for Learning Dynamical Systems
|
|
| /publications/gluonts |
GluonTS: Probabilistic and Neural Time Series Modeling in Python
|
|
| /publications/deep_factors |
Deep Factors for Forecasting
|
|
| /publications/GPME_temporal_oscillations |
Numerical Artifacts in the discontinuous Generalized Porous Medium Equation: How to avoid spurious temporal oscillations
|
|
| /publications/GPME_harmonic_avg |
Numerical Artifacts in the Generalized Porous Medium Equation: Why harmonic averaging itself is not to blame
|
|
| /publications/physics_constrained_ROMs |
Advanced Fluid Reduced Order Models for Compressible Flow
|
|
| /talks/dl4sci26 |
Science in the Age of Foundation Models
|
|
| /talks/icme_talk_tsfm |
Understanding the Bitter Lesson in Time Series Foundation Models
|
|
| /talks/sjnd_commencement |
Commencement Speaker
|
|
| /talks/uc_berk_math_panel |
UC Berkeley Math Career Panel
|
|
| /talks/ucsc |
Science in the Age of Foundation Models
|
|
| /talks/berts_neurips |
LLMs for Time Series Forecasting
|
|
| /talks/scot |
Understanding the Bitter Lesson In Time Series Foundation Models
|
|
| /talks/nxtai |
Science in the Age of Foundation Models
|
|
| /talks/oxford_geography |
LLMs for Time Series Forecasting: Science in the Age of Foundation Models
|
|
| /talks/mitra_mlu |
Mitra: Tabular Foundation Model via Synthetic Pretraining
|
|
| /talks/columbia_water_resource |
Science in the Age of Foundation Models
|
|
| /talks/dl4sci_lbl |
LLMs for Time Series
|
|
| /talks/icme_talk |
Physics-constrained Machine Learning for PDEs
|
|
| /talks/sfu_stats_seminar |
Physics-Constrained Machine Learning for Scientific Computing
|
|
| /talks/fm4science |
Intersection of Foundation Models and Scientific Computing
|
|
| /talks/icme_20th |
ICME’s 20th Anniversary Celebration Event
|
|
| /talks/uc_berk_math_panel |
UC Berkeley Math Career Panel
|
|
| /talks/ansys |
Physics-constrained Machine Learning for Scientific Computing
|
|
| /talks/sciml |
Advances in Scientific Machine Learning (SciML) in Industry
|
|
| /talks/ucberkeley |
Physics-constrained Machine Learning for Scientific Computing
|
|
| /talks/ai4good |
Physics-constrained Machine Learning for Earth and Sustainability Science
|
|
| /talks/women_in_science |
Women in Science at Amazon: A Conversation with our Amazonians Panelists
|
|
| /talks/ml_and_dyn_sys |
Physics-constrained Machine Learning for Scientific Computing
|
|
| /talks/math_in_science |
Mathematics in Science
|
|
| /talks/icme_talk |
The Intersection of Computational Math and Industry
|
|
| /talks/gluonts |
Neural Time Series Models with GluonTS
|
|
| /talks/harmonic_avg |
Temporal oscillations in the porous medium equation: why harmonic averaging itself is not to blame
|
|
| /talks/icme_xpo |
ICME Xpo Research Symposium
|
|
| /teaching/dl4sci_lbl |
Deep Learning for Science Summer School
|
|
| /teaching/icme_data_science_workshop_intro_stats |
ICME Data Science Summer Workshop Introduction to Statistics Instructor
|
|
| /teaching/mlu |
Machine Learning University (MLU): Accelerated Time Series Forecasting
|
|
| /teaching/cme292 |
CME 292 Advanced MATLAB for Scientific Computing
|
|
| /teaching/icme_data_science_workshop |
ICME Data Science Summer Workshop Instructor and Organizer
|
|
| /teaching/icme_refresher_coures |
ICME Numerical Linear Algebra Refresher Course
|
|
| /teaching/math54_berkeley |
Lecturer for Math 54: Linear Algebra and Differential Equations, University of California, Berkeley
|
|
| /teaching/ugsi_berkeley |
Undergraduate Student Instructor (UGSI) for Math 16B, 54, 1B
|
|
| /sitemap/ |
Sitemap
|
|
| /feed.xml |
<i class="fa fa-fw fa-rss-square" aria-hidden="true"></i> Feed
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 12
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 12 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 2.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-fw fa-linkedin" aria-hidden="true"></i> LinkedIn
|
| github.com |
<i class="fab fa-fw fa-github" aria-hidden="true"></i> Github
|
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-fw fa-graduation-cap"></i> Google Scholar
|
| github.com |
GluonTS
|
| docs.nvidia.com |
cuSPARSE
|
| github.com |
nvGRAPH
|
| ai4diffeqtnsinsci.github.io |
ICLR 2024 Workshop on AI4DifferentialEquations In Science
|
| drive.google.com |
“Mathematics in Science”
|
| github.com |
<i class="fab fa-github" aria-hidden="true"></i> GitHub
|
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
| github.com |
AcademicPages
|
| mademistakes.com |
Minimal Mistakes
|
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
Страница https://dcmaddix.github.io/cv/ готова к продвижению на 72%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: