Тип	Название	Значение
stylesheet	text/css	_static/css/theme.css
stylesheet	text/css	_static/pygments.css
js		_static/js/modernizr.min.js
js	text/javascript	_static/jquery.js
js	text/javascript	_static/underscore.js
js	text/javascript	_static/doctools.js
js	text/javascript	https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.1/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML
js	text/javascript	_static/js/theme.js

Серверные заголовки

Кол-во: 18

HTTP-заголовки ответа сервера ?

Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.

Показать полный список серверных заголовков

Ключ	Значение
Server	GitHub.com
Access-Control-Allow-Origin	*
Strict-Transport-Security	max-age=31556952
ETag	"5bbe476f-10ba6"
Cache-Control	max-age=600
x-proxy-cache	MISS
x-github-request-id	AABE:0A4F:5803A0:5F465C:6A8D5078
x-github-edge-region	swedencentral
Accept-Ranges	bytes
Age	0
Date	Tue, 25 Aug 2026 08:21:12 GMT
Via	1.1 varnish
X-Served-By	cache-bma-essb1270035-BMA
X-Cache	MISS
x-cache-hits	0
x-timer	S1787646072.472298,VS0,VE138
Vary	Accept-Encoding
x-fastly-request-id	541942eb32d5d02efbfdb79e8e3f6e849284464b

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.

Мета-теги Готовность: 32%

Title

Transfer Learning and Domain Adaptation Reading List — salad 0.2.0-alpha documentation

Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче ?

Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 92, оптимально: от 40 до 45)

Дублей словоформ в title не найдено.

Исправить

Description

Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет) ?

Установите мета-тег description!

Исправить

Keywords

Список ключевых слов страницы (устаревший тег) ?

Установите мета-тег keywords!

Исправить

Канонический Url

Указывает поисковику основную версию страницы ?

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=1.0

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: 1

Полный список мета-тегов страницы ?

Найдены мета-теги 1шт. 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=1.0

Оптимизация Готовность: 82%

Структура

Ошибок нет

Семантические HTML-элементы страницы ?

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

Контент

Ошибок нет

Объём и качество текстового содержимого ?

Слова из title 8 встречаются в тексте достаточно.

Абзацев с текстом 16 достаточно.

Среднее число слов в абзаце 19 достаточно.

Кол-во знаков контента 17457 на странице оптимально.

Кол-во слов 2273 на странице оптимально.

Заголовки

Ошибок нет

Иерархия заголовков H1–H6 ?

На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.

На странице присутствуют заголовки <h2> 8. Это хорошо.

На странице присутствуют заголовки <h3> 9.

Тошнота

8,77

Насколько одно слово доминирует в тексте ?

Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!

Исправить

Академич. тошнота

18,96%

Насколько текст перенасыщен ключевыми словами ?

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

Исправить

Семантическое ядро

Наиболее часто встречающиеся слова на странице ?

Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.

Показать список слов

Слово	Кол-во	Частота
domain	77	3,39%
adaptation	74	3,26%
learning	65	2,86%
module	56	2,46%
transfer	47	2,07%
datasets	35	1,54%
unsupervised	31	1,36%
adversarial	27	1,19%
models	26	1,14%
methods	24	1,06%
digits	20	0,88%
networks	19	0,84%
solver	17	0,75%
translation	14	0,62%
image-to-image	13	0,57%
approach	12	0,53%
layers	11	0,48%
embedding	10	0,44%
submodules	10	0,44%
results	9	0,40%

Индексация Готовность: 0%

Индексирование

Есть ошибки

Разрешено ли индексирование страницы ?

Анкоров на странице 404 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: 33

Ссылки на другие страницы своего сайта ?

Внутренних ссылок на странице 33 оптимально.

Показать внутренние ссылки

Url	Анкор	Состояние
/index.html	salad
/README.html	Package Overview
/whitepaper.html	Whitepaper
/readinglist_gen.html	Awesome Transfer Learning
/benchmarks.html	Benchmarks
/demos/salad.solver.html	Solvers (salad.solver)
/demos/salad.datasets.html	Datasets (salad.datasets)
/demos/salad.models.html	Models (salad.models)
/demos/salad.layers.html	Layers (salad.layers)
/demos/salad.utils.html	Utilities (salad.utils)
/dummy.html	Domain Adversarial Training
/dummy.html	Cross Gradient Training
/dummy.html	Adversarial Dropout Regularization
/dummy.html	Virtual Adversarial Domain Adaptation
/dummy.html	Self-Ensembling
/api/salad.solver.html	Solvers (salad.solver)
/api/salad.datasets.html	Datasets (salad.datasets)
/api/salad.datasets.da.html	salad.datasets.da package
/api/salad.datasets.digits.html	salad.datasets.digits package
/api/salad.datasets.transforms.html	salad.datasets.transforms package
/api/salad.datasets.visda.html	salad.datasets.visda package
/api/salad.models.html	Models (salad.models)
/api/salad.models.audio.html	salad.models.audio package
/api/salad.models.digits.html	salad.models.digits package
/api/salad.models.vision.html	salad.models.vision package
/api/salad.layers.html	Layers (salad.layers)
/api/salad.utils.html	Utilities (salad.utils)
/index.html	salad
/index.html	Docs
/digits-transfer	Digits transfer
/readinglist_gen.html	Awesome Transfer Learning
/readinglist_gen.html	Next <span class="fa fa-arrow-circle-right"></span>
/whitepaper.html	<span class="fa fa-arrow-circle-left"></span> Previous

Внешние ссылки

Кол-во: 128

Ссылки на сторонние сайты ?

Внешних ссылок на странице 128 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!

На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 1.

Показать первые 100 внешних ссылок

Url	Анкор
artix41.github.io	Arthur Pesah’s
github.com	https://github.com/artix41/awesome-transfer-learning
artix41.github.io	https://artix41.github.io/static/domain-adaptation-in-2017/
ruder.io	Transfer Learning − Machine Learning’s Next Frontier
artix41.github.io	A Little Review of Domain Adaptation in 2017
cse.ust.hk	A Survey on Transfer Learning
jmlr.org	Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey
link.springer.com	A Survey of transfer learning
arxiv.org	Domain Adaptation for Visual Applications: A Comprehensive Survey
arxiv.org	Deep Visual Domain Adaptation: A Survey
arxiv.org	Do Better ImageNet Models Transfer Better?
cv-foundation.org	CNN Features off-the-shelf: an Astounding Baseline for Recognition
arxiv.org	Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
arxiv.org	Learning without forgetting
rug.nl	Reinforcement Learning to Train Ms. Pac-Man Using Higher-order Action-relative Inputs
arxiv.org	Zero-Shot Transfer Learning for Event Extraction
eecs.qmul.ac.uk	Learning a Deep Embedding Model for Zero-Shot Learning
proceedings.mlr.press	Transfer Learning via Learning to Transfer
arxiv.org	Deep Convolutional Neural Networks forComputer-Aided Detection: CNN Architectures, Dataset Characteristics and Transfer Learning
arxiv.org	Convolutional Neural Networks for Medical Image Analysis: Full Training or Fine Tuning?
orbi.uliege.be	Comparison of deep transfer learning strategies for digital pathology
ai.rug.nl	A Deep Convolutional Neural Network for Location Recognition and Geometry Based Information
alexkulesza.com	A theory of learning from different domains
papers.nips.cc	Domain Adaptation with Multiple Sources
arxiv.org	Algorithms and Theory for Multiple-Source Adaptation
arxiv.org	Domain-Adversarial Training of Neural Networks
arxiv.org	Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
arxiv.org	Coupled Generative Adversarial Networks
arxiv.org	Deep Reconstruction-Classification Networks for Unsupervised Domain Adaptation
arxiv.org	Domain Separation Networks
arxiv.org	Adaptative Discriminative Domain Adaptation
arxiv.org	Generate To Adapt: Aligning Domains using Generative Adversarial Networks
arxiv.org	Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation
proceedings.mlr.press	CyCADA: Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation
arxiv.org	A DIRT-T Approach to Unsupervised Domain Adaptation
openaccess.thecvf.com	Duplex Generative Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation
proceedings.mlr.press	Learning Semantic Representations for Unsupervised Domain Adaptation
arxiv.org	Deep Identity-aware Transfer of Facial Attributes
arxiv.org	Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
arxiv.org	Unsupervised Cross-domain Image Generation
arxiv.org	Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training (2016)
arxiv.org	Unsupervised Pixel–Level Domain Adaptation with Generative Adversarial Networks
arxiv.org	Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
arxiv.org	Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
arxiv.org	Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks
arxiv.org	DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation
arxiv.org	From source to target and back: symmetric bi-directional adaptive GAN
arxiv.org	One-Sided Unsupervised Domain Mapping
arxiv.org	High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
arxiv.org	Image to Image Translation for Domain Adaptation
arxiv.org	Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
arxiv.org	StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation
arxiv.org	XGAN: Unsupervised Image-to-Image Translation for Many-to-Many Mappings
arxiv.org	Toward Multimodal Image-to-Image Translation
arxiv.org	Label Efficient Learning of Transferable Representations across Domains and Tasks
arxiv.org	ComboGAN: Unrestrained Scalability for Image Domain Translation
arxiv.org	Augmented CycleGAN: Learning Many-to-Many Mappings from Unpaired Data
arxiv.org	RadialGAN: Leveraging multiple datasets to improve target-specific predictive models using Generative Adversarial Networks
aaai.org	Multi-Adversarial Domain Adaptation
arxiv.org	Multiple Source Domain Adaptation with Adversarial Learning
arxiv.org	Unsupervised Domain Adaptation for Face Recognition in Unlabeled Videos
arxiv.org	Recycle-GAN: Unsupervised Video Retargeting
arxiv.org	Video-to-Video Synthesis
arxiv.org	Everybody Dance Now
arxiv.org	Optimal Transport for Domain Adaptation
arxiv.org	Theoretical Analysis of Domain Adaptation with Optimal Transport
arxiv.org	Joint distribution optimal transportation for domain adaptation
arxiv.org	Large Scale Optimal Transport and Mapping Estimation
arxiv.org	Optimal Transport for Multi-source Domain Adaptation under Target Shift
arxiv.org	DeepJDOT: Deep Joint distribution optimal transport for unsupervised domain adaptation
cv-foundation.org	Unsupervised Domain Adaptation for Zero-Shot Learning
arxiv.org	Associative Domain Adaptation
pdfs.semanticscholar.org	Covariate Shift in Hilbert Space: A Solution via Surrogate Kernels
arxiv.org	Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks
arxiv.org	Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks
ieeexplore.ieee.org	A Simple Approach for Unsupervised Domain Adaptation
arxiv.org	Learning Classifiers from Synthetic Data Using a Multichannel Autoencoder
arxiv.org	Learning from Synthetic Data Using a Stacked Multichannel Autoencoder
pdfs.semanticscholar.org	Domain Adaptation for Object Recognition: An Unsupervised Approach
pdfs.semanticscholar.org	Geodesic Flow Kernel for Unsupervised Domain Adaptation
pdfs.semanticscholar.org	Unsupervised Visual Domain Adaptation Using Subspace Alignment
arxiv.org	Return of Frustratingly Easy Domain Adaptation
arxiv.org	Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation
arxiv.org	Learning an Invariant Hilbert Space for Domain Adaptation
arxiv.org	Correlation Alignment by Riemannian Metric for Domain Adaptation
arxiv.org	Self-ensembling for domain adaptation
scalable.mpi-inf.mpg.de	Adapting Visual Category Models to New Domains
arxiv.org	Revisiting Batch Normalization for Practical Domain Adaptation
jeffdonahue.com	Semi-Supervised Domain Adaptation with Instance Constraints
papers.nips.cc	Co-regularization Based Semi-supervised Domain Adaptation
cv-foundation.org	Semi-supervised Domain Adaptation with Subspace Learning for Visual Recognition
papers.nips.cc	Semi-Supervised Domain Adaptation with Non-Parametric Copulas
arxiv.org	Few-Shot Adversarial Domain Adaptation
arxiv.org	Augmented Cyclic Adversarial Learning for Domain Adaptation
arxiv.org	Unified Deep Supervised Domain Adaptation and Generalization
papers.nips.cc	Learning to Pivot with Adversarial Networks
arxiv.org	Adversarial Domain Adaptation for Identifying Phase Transitions
arxiv.org	Identifying Quantum Phase Transitions with Adversarial Neural Networks
arxiv.org	Automated discovery of characteristic features of phase transitions in many-body localization
ieeexplore.ieee.org	Autoencoder-based Unsupervised Domain Adaptation for Speech Emotion Recognition

Исправить

Конкуренты Готовность: 0%

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

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.

Поделитесь с друзьями:

Анализ страницы https://domainadaptation.org/reading.html

Основное Готовность: 100%

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: 82%

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