Анализ страницы https://pythonot.github.io/user_guide.html
Основное Готовность: 75%
Домен
pythonot.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~0,29сек
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 0,29сек оптимальна.
Объем документа
152Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 152Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 14
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 14 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | _static/pygments.css?v=b86133f3 |
| stylesheet | text/css | _static/css/theme.css?v=9edc463e |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery.css?v=fd6457a4 |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery-binder.css?v=f4aeca0c |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery-dataframe.css?v=2082cf3c |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery-rendered-html.css?v=1277b6f3 |
| js | _static/jquery.js?v=5d32c60e | |
| js | _static/_sphinx_javascript_frameworks_compat.js?v=2cd50e6c | |
| js | _static/documentation_options.js?v=f2328ca0 | |
| js | _static/doctools.js?v=fd6eb6e6 | |
| js | _static/sphinx_highlight.js?v=6ffebe34 | |
| js | _static/sg-tags.js?v=d80f6fa4 | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@4/tex-mml-chtml.js | |
| js | _static/js/theme.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
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 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 | "6a69bccf-263ca" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | E6A2:9FC9E:34FE88D:35709FB:6A8A60B8 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 02:53:45 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230078-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787453626.617046,VS0,VE111 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 7baa3ae084bf2e679a2b782d13977e299d4fbedd |
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
User guide — POT Python Optimal Transport 0.9.7 documentation
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 уменьшить число символов в title (текущее значение: 67, 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=1.0
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
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: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
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 в единственном экземпляре).
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 8 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 238 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 34 достаточно.
Кол-во знаков контента 52471 на странице оптимально.
Кол-во слов 7906 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> 11. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 20.
Тошнота
9,49
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
26,65%
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 |
|---|---|---|
| transport | 90 | 1,14% |
| optimal | 87 | 1,10% |
| wasserstein | 72 | 0,91% |
| regularization | 58 | 0,73% |
| distributions | 53 | 0,67% |
| problem | 52 | 0,66% |
| sinkhorn | 49 | 0,62% |
| between | 48 | 0,61% |
| mapping | 44 | 0,56% |
| examples | 39 | 0,49% |
| matrix | 37 | 0,47% |
| regularized | 34 | 0,43% |
| provide | 34 | 0,43% |
| function | 34 | 0,43% |
| solver | 32 | 0,40% |
| distance | 31 | 0,39% |
| unbalanced | 31 | 0,39% |
| algorithm | 30 | 0,38% |
| barycenters | 29 | 0,37% |
| barycenter | 27 | 0,34% |
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 455 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: 67
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.
На странице присутствуют внутренние ссылки с пустым анкором: 1!
Внутренних ссылок на странице 67 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index.html |
POT: Python Optimal Transport
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
Quickstart Guide
|
|
| /auto_examples/index.html |
Examples gallery
|
|
| /all.html |
API and modules
|
|
| /releases.html |
Releases
|
|
| /contributors.html |
Contributors
|
|
| /contributing.html |
Contributing to POT
|
|
| /code_of_conduct.html |
Code of conduct
|
|
| /index.html |
POT Python Optimal Transport
|
|
| /index.html |
Пустой анкор
|
|
| /auto_examples/backends/plot_Sinkhorn_gradients.html |
<span class="doc">Different gradient computations for regularized optimal transport</span>
|
|
| /auto_examples/backends/plot_ot_batch.html |
<span class="doc">Solving Many Optimal Transport Problems in Parallel</span>
|
|
| /auto_examples/plot_OT_2D_samples.html |
<span class="doc">Optimal Transport between empirical distributions</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/plot_solve_variants.html |
<span class="doc">Optimal Transport solvers comparison</span>
|
|
| /auto_examples/backends/plot_Sinkhorn_gradients.html |
<span class="doc">Different gradient computations for regularized optimal transport</span>
|
|
| /auto_examples/backends/plot_ot_batch.html |
<span class="doc">Solving Many Optimal Transport Problems in Parallel</span>
|
|
| /auto_examples/plot_OT_2D_samples.html |
<span class="doc">Optimal Transport between empirical distributions</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/plot_solve_variants.html |
<span class="doc">Optimal Transport solvers comparison</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_jcpot.html |
<span class="doc">OT for multi-source target shift</span>
|
|
| /auto_examples/lowrank/plot_nystroem_approximation.html |
<span class="doc">Nyström approximation for OT</span>
|
|
| /auto_examples/others/plot_stochastic.html |
<span class="doc">Stochastic examples</span>
|
|
| /auto_examples/plot_Intro_OT.html |
<span class="doc">Introduction to Optimal Transport with Python</span>
|
|
| /auto_examples/plot_OT_1D.html |
<span class="doc">Optimal Transport for fixed support</span>
|
|
| /auto_examples/plot_OT_2D_samples.html |
<span class="doc">Optimal Transport between empirical distributions</span>
|
|
| /auto_examples/plot_compute_emd.html |
<span class="doc">Geometry of OT distances</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/plot_OT_1D.html |
<span class="doc">Optimal Transport for fixed support</span>
|
|
| /auto_examples/plot_optim_OTreg.html |
<span class="doc">Regularized OT with generic solver</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_classes.html |
<span class="doc">OT for domain adaptation</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_d2.html |
<span class="doc">OT for domain adaptation on empirical distributions</span>
|
|
| /auto_examples/plot_optim_OTreg.html |
<span class="doc">Regularized OT with generic solver</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/barycenters/plot_barycenter_1D.html |
<span class="doc">1D Wasserstein barycenter demo</span>
|
|
| /auto_examples/barycenters/plot_barycenter_lp_vs_entropic.html |
<span class="doc">1D Wasserstein barycenter: exact LP vs entropic regularization</span>
|
|
| /auto_examples/barycenters/plot_debiased_barycenter.html |
<span class="doc">Debiased Sinkhorn barycenter demo</span>
|
|
| /auto_examples/others/plot_dmmot.html |
<span class="doc">Computing 1-dimensional Barycenters via d-MMOT</span>
|
|
| /auto_examples/barycenters/plot_convolutional_barycenter.html |
<span class="doc">Convolutional Wasserstein Barycenter example</span>
|
|
| /auto_examples/barycenters/plot_debiased_barycenter.html |
<span class="doc">Debiased Sinkhorn barycenter demo</span>
|
|
| /auto_examples/barycenters/plot_free_support_barycenter.html |
<span class="doc">2D free support Wasserstein barycenters of distributions</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_classes.html |
<span class="doc">OT for domain adaptation</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_color_images.html |
<span class="doc">OT for image color adaptation</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_d2.html |
<span class="doc">OT for domain adaptation on empirical distributions</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_jcpot.html |
<span class="doc">OT for multi-source target shift</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_laplacian.html |
<span class="doc">OT with Laplacian regularization for domain adaptation</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_linear_mapping.html |
<span class="doc">Linear OT mapping estimation</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_mapping_colors_images.html |
<span class="doc">OT for image color adaptation with mapping estimation</span>
|
|
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_semi_supervised.html |
<span class="doc">OTDA unsupervised vs semi-supervised setting</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_UOT_1D.html |
<span class="doc">1D Unbalanced optimal transport</span>
|
|
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_conv_sinkhorn_ti.html |
<span class="doc">Translation Invariant Sinkhorn for Unbalanced Optimal Transport</span>
|
|
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_unbalanced_OT.html |
<span class="doc">2D examples of exact and entropic unbalanced optimal transport</span>
|
|
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_UOT_barycenter_1D.html |
<span class="doc">1D Wasserstein barycenter demo for Unbalanced distributions</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_partial_wass_and_gromov.html |
<span class="doc">Partial Wasserstein and Gromov-Wasserstein example</span>
|
|
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_unbalanced_OT.html |
<span class="doc">2D examples of exact and entropic unbalanced optimal transport</span>
|
|
| /auto_examples/gromov/plot_gromov.html |
<span class="doc">Gromov-Wasserstein example</span>
|
|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
<span class="doc">Quickstart Guide</span>
|
|
| /auto_examples/gromov/plot_barycenter_fgw.html |
<span class="doc">Barycenter of labeled graphs with FGW</span>
|
|
| /auto_examples/others/plot_WDA.html |
<span class="doc">Wasserstein Discriminant Analysis</span>
|
|
| /auto_examples/plot_OT_2D_samples.html |
<span class="doc">Optimal Transport between empirical distributions</span>
|
|
| /auto_examples/others/plot_stochastic.html |
<span class="fa fa-arrow-circle-left" aria-hidden="true"></span> Previous
|
|
| /all.html |
Next <span class="fa fa-arrow-circle-right" aria-hidden="true"></span>
|
|
| / |
Release
|
|
| /master |
Development
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 69
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 69 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 1.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
the book
|
| remi.flamary.com |
OTML tutorial
|
| arxiv.org |
Generative
Adversarial Networks (GANs)
|
| arxiv.org |
discriminant
|
| arxiv.org |
robust
|
| proceedings.mlr.press |
similarity between word
embeddings of documents
|
| math.ucdavis.edu |
signals
|
| arxiv.org |
spectra
|
| arxiv.org |
color transfer between images
|
| arxiv.org |
domain adaptation
|
| arxiv.org |
word embeddings
|
| kernel-operations.io |
GeomLoss
|
| arxiv.org |
Wasserstein GAN
|
| arxiv.org |
statistical properties
|
| en.wikipedia.org |
Wasserstein distance
|
| docs.scipy.org |
<code class="xref any docutils literal notranslate"><span class="pre">scipy.optimize.minimize</span></code>
|
| docs.scipy.org |
<code class="xref any docutils literal notranslate"><span class="pre">scipy.optimize.linprog</span></code>
|
| who.rocq.inria.fr |
theorem
|
| en.wikipedia.org |
Fisher Linear Discriminant
Analysis
|
| numpy.org |
<code class="xref any docutils literal notranslate"><span class="pre">numpy.array</span></code>
|
| docs.pytorch.org |
<code class="xref any docutils literal notranslate"><span class="pre">torch.tensor</span></code>
|
| docs.jax.dev |
<code class="xref any docutils literal notranslate"><span class="pre">jax.numpy.array</span></code>
|
| numpy.org |
Numpy
|
| pytorch.org |
Pytorch
|
| github.com |
Jax
|
| tensorflow.org |
Tensorflow
|
| cupy.dev |
Cupy
|
| github.com |
Issue #59
|
| people.csail.mit.edu |
Displacement nterpolation using Lagrangian mass transport
|
| arxiv.org |
Sinkhorn distances: Lightspeed computation of
optimal transport
|
| arxiv.org |
Iterative Bregman projections for regularized transportation
problems
|
| arxiv.org |
Optimal Transport
for Domain Adaptation
|
| arxiv.org |
Regularized discrete optimal
transport
|
| arxiv.org |
Generalized
conditional gradient: analysis of convergence and
applications
|
| remi.flamary.com |
Mapping
estimation for discrete optimal
transport
|
| arxiv.org |
Stabilized Sparse Scaling Algorithms for
Entropy Regularized Transport
Problems
|
| arxiv.org |
Scaling algorithms for unbalanced transport
problems
|
| arxiv.org |
Wasserstein Discriminant
Analysis
|
| proceedings.mlr.press |
Gromov-Wasserstein averaging of kernel and distance
matrices
|
| media.adelaide.edu.au |
Gromov–Wasserstein distances and the
metric approach to object
matching
|
| link.springer.com |
On the optimal mapping of
distributions
|
| arxiv.org |
Computational Optimal
Transport
|
| hal.archives-ouvertes.fr |
Barycenters in the Wasserstein
space
|
| arxiv.org |
Smooth and Sparse
Optimal Transport
|
| arxiv.org |
Stochastic
Optimization for Large-scale Optimal
Transport
|
| arxiv.org |
Large-scale Optimal Transport and Mapping
Estimation
|
| proceedings.mlr.press |
Fast Computation of Wasserstein
Barycenters
|
| dl.acm.org |
Convolutional wasserstein distances:
Efficient optimal transportation on geometric
domains
|
| papers.nips.cc |
Near-linear time
approximation algorithms for optimal transport via Sinkhorn
iteration
|
| arxiv.org |
Learning Generative Models with
Sinkhorn Divergences
|
| proceedings.mlr.press |
Optimal Transport for structured data with application on
graphs
|
| papers.nips.cc |
https://papers.nips.cc/paper/9386-screening-sinkhorn-algorithm-for-regularized-optimal-transport
|
| math.toronto.edu |
http://www.math.toronto.edu/~mccann/papers/annals2010.pdf
|
| arxiv.org |
https://arxiv.org/abs/2002.08276
|
| perso.liris.cnrs.fr |
Sliced and radon wasserstein barycenters of
measures
|
| proceedings.mlr.press |
A Riemannian Block Coordinate Descent Method for Computing the Projection Robust Wasserstein Distance
|
| hal.archives-ouvertes.fr |
Sampled Gromov Wasserstein
|
| proceedings.mlr.press |
Interpolating between optimal transport and MMD
using Sinkhorn divergences
|
| openaccess.thecvf.com |
Max-sliced wasserstein distance and its use
for gans
|
| proceedings.mlr.press |
Sliced-Wasserstein flows: Nonparametric generative modeling via
optimal transport and diffusions
|
| proceedings.mlr.press |
Debiased sinkhorn barycenters
|
| arxiv.org |
Online
Graph Dictionary Learning
|
| citeseerx.ist.psu.edu |
Kantorovich duality for general transport costs and applications
|
| proceedings.mlr.press |
Statistical optimal transport via factored
couplings
|
| arxiv.org |
Scalable Gromov-Wasserstein learning for graph partitioning and matching
|
| sphinx-doc.org |
Sphinx
|
| github.com |
theme
|
| readthedocs.org |
Read the Docs
|
| github.com |
Code
|
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://pythonot.github.io/user_guide.html готова к продвижению на 47%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: