Анализ страницы https://voidism.github.io/search/
Основное Готовность: 75%
Домен
voidism.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
~0,27сек
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 0,27сек оптимальна.
Объем документа
35Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 35Кб 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 | https://voidism.github.io//css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://voidism.github.io//css/clean-blog.css | |
| stylesheet | https://voidism.github.io//colorscheme.css | |
| stylesheet | https://voidism.github.io//css/syntax.css | |
| stylesheet | text/css | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/font-awesome/4.2.0/css/font-awesome.min.css |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Lora:400,700,400italic,700italic |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans:300italic,400italic,600italic,700italic,800italic,400,300,600,700,800 |
| js | text/javascript | https://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML |
| js | https://code.jquery.com/jquery-2.1.4.min.js | |
| js | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.5/js/bootstrap.min.js | |
| js | https://voidism.github.io//js/clean-blog.min.js | |
| js | /js/lunr.min.js | |
| js | https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.3/jquery.min.js | |
| js | /js/search.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 | "6a606461-8d55" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | D180:0A46:378DC7:3C1B46:6A8A7A78 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 04:43:36 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270076-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787460217.756544,VS0,VE130 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | dafc5085df54c444fdaf2d374518ad04ac542751 |
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: 33%
Title
Search - Jexus Scripts
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: 22, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Scripts by a student in electrical engineering
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 увеличить число символов в description (текущее значение мало: 46, минимум: 80, 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://voidism.github.io//search/
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.
Пропишите корректный 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
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:title | Search |
| og:type | website |
| og:url | https://voidism.github.io////search/ |
| og:image | https://voidism.github.io///img/home-bg.jpg |
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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | description | Scripts by a student in electrical engineering |
| name | citation_title | Project Pages - An Integrated Scientific Blogging Template |
| name | citation_author | Yung-Sung Chuang |
| name | citation_author | Ahmet Cecen |
| name | citation_author | David Brough |
| name | citation_author | Surya R. Kalidindi |
| property | og:title | Search |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://voidism.github.io////search/ |
| property | og:image | https://voidism.github.io///img/home-bg.jpg |
Оптимизация Готовность: 75%
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 одном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Абзацев с текстом 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 30 достаточно.
Кол-во знаков контента 6623 на странице оптимально.
Кол-во слов 997 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> 28. Это хорошо.
Тошнота
4,58
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
3,81%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| language | 21 | 2,11% |
| learning | 12 | 1,20% |
| january | 12 | 1,20% |
| november | 12 | 1,20% |
| speech | 9 | 0,90% |
| unsupervised | 9 | 0,90% |
| generation | 9 | 0,90% |
| deep_learning | 6 | 0,60% |
| august | 6 | 0,60% |
| neural | 6 | 0,60% |
| jointly | 6 | 0,60% |
| natural | 6 | 0,60% |
| understanding | 6 | 0,60% |
| automl | 5 | 0,50% |
| course | 5 | 0,50% |
| windows | 4 | 0,40% |
| machine_learning | 4 | 0,40% |
| 博士班申請經驗分享 | 4 | 0,40% |
| ml/dl/nlp/speech | 4 | 0,40% |
| representations | 4 | 0,40% |
Индексация Готовность: 50%
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 116 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 84
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 84 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Jexus Scripts
|
|
| / |
Home
|
|
| /projects/Notes/ |
Notes
|
|
| /projects/Projects/ |
Projects
|
|
| /projects/Slides/ |
Slides
|
|
| /CV/ |
CV
|
|
| /about/ |
About
|
|
| /search/ |
Search
|
|
| https:////project/2017/07/31/Input-Method-Auto-Modifier/ |
Input Method Auto Modifier Between Chinese and English - <span class="entry-date"><time datetime="2017-07-31T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">July 31, 2017</time></span>
|
|
| https:////cheat%20sheet/2018/03/20/Alias-in-3-different-Windows-command-line/ |
Alias in 3 different Command line & Bash on Windows - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2018</time></span>
|
|
| https:////cheat%20sheet/2018/03/20/Alias-in-3-different-Windows-command-line/ |
Alias in 3 different Command line & Bash on Windows - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/20/Microelectronic_circuits_notes/ |
Microelectronic Circuits - Course Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/20/Microelectronic_circuits_notes/ |
Microelectronic Circuits - Course Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2018</time></span>
|
|
| https:////notes/2021/03/20/PhD-Application/ |
美國 EECS 博士班申請經驗分享 (ML/DL/NLP/Speech) - <span class="entry-date"><time datetime="2021-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2021</time></span>
|
|
| https:////note/2019/01/09/Song-Han-speech/ |
Speech Notes - Hardware-Centric AutoML, Design Automation for Efficient Deep Learning Computing - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-09T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 09, 2019</time></span>
|
|
| https:////note/2018/04/30/Enabling-Artificial-Intelligence-at-The-Edge/ |
Enabling Artificial Intelligence at The Edge - <span class="entry-date"><time datetime="2018-04-30T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">April 30, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/21/Nicky-Lu-speech-notes/ |
Nicky Lu Speech Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-21T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 21, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/21/Nicky-Lu-speech-notes/ |
Nicky Lu Speech Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-21T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 21, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/21/Nicky-Lu-speech-notes/ |
Nicky Lu Speech Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-21T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 21, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/21/Nicky-Lu-speech-notes/ |
Nicky Lu Speech Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-21T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 21, 2018</time></span>
|
|
| https:////notes/2021/03/20/PhD-Application/ |
美國 EECS 博士班申請經驗分享 (ML/DL/NLP/Speech) - <span class="entry-date"><time datetime="2021-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2021</time></span>
|
|
| https:////notes/2020/01/27/which-layer-preserves-the-best-cross-lingual-representations/ |
Which layer preserves the best cross-lingual representations in multilingual-BERT? - <span class="entry-date"><time datetime="2020-01-27T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 27, 2020</time></span>
|
|
| https:////notes/2020/01/26/What-has-the-positional-embedding-learned/ |
What has the positional "embedding" learned? - <span class="entry-date"><time datetime="2020-01-26T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 26, 2020</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/08/01/RoBERTa/ |
RoBERTa - A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach - <span class="entry-date"><time datetime="2019-08-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">August 01, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/08/01/Geometric-Bert/ |
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT - <span class="entry-date"><time datetime="2019-08-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">August 01, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/05/06/LightWeightConv/ |
Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions - <span class="entry-date"><time datetime="2019-05-06T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">May 06, 2019</time></span>
|
|
| https:////video/2019/03/28/Unsupervised_Syntactic_Parsing/ |
My Talk - Unsupervised Syntactic Parsing - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-28T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 28, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/03/26/Ordered-Neurals/ |
Ordered Neurons - Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-26T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 26, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/03/04/GPT-2/ |
Language Models are Unsupervised Multitask Learners (GPT-2) - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-04T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 04, 2019</time></span>
|
|
| https:////note/2019/02/05/Transformer_Intro/ |
Easy Introduction to Transformer - <span class="entry-date"><time datetime="2019-02-05T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">February 05, 2019</time></span>
|
|
| https:////project/2019/01/20/Robust-Chinese-Word-Segmentation-with-Contextualized-Word-Representations/ |
Robust Chinese Word Segmentation with Contextualized Word Representations - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 20, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/01/07/Mem_more_with_less_mem/ |
Learning to Remember More with Less Memorization - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-07T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 07, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2018/12/01/Neural_Language_Modeling_by_Jointly_Learning_Syntax_and_Lexicon/ |
Neural Language Modeling by Jointly Learning Syntax and Lexicon - <span class="entry-date"><time datetime="2018-12-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">December 01, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/09/24/evaluation-method-for-text-generation/ |
Evaluation Metrics for Natural Language Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2018-09-24T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">September 24, 2018</time></span>
|
|
| https:////project/2018/07/06/Some-Baseline-Methods-for-Multi-Turn-Response-Selection/ |
Baseline Methods for Multi-Turn Response Selection - <span class="entry-date"><time datetime="2018-07-06T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">July 06, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/21/Stanford-course-CS224n-notes/ |
Stanford - CS224n Natural Language Processing with Deep Learning - Course Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-21T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 21, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/09/24/evaluation-method-for-text-generation/ |
Evaluation Metrics for Natural Language Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2018-09-24T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">September 24, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/21/Stanford-course-CS224n-notes/ |
Stanford - CS224n Natural Language Processing with Deep Learning - Course Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-21T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 21, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/09/24/evaluation-method-for-text-generation/ |
Evaluation Metrics for Natural Language Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2018-09-24T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">September 24, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/03/21/Stanford-course-CS224n-notes/ |
Stanford - CS224n Natural Language Processing with Deep Learning - Course Notes - <span class="entry-date"><time datetime="2018-03-21T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 21, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/04/30/Enabling-Artificial-Intelligence-at-The-Edge/ |
Enabling Artificial Intelligence at The Edge - <span class="entry-date"><time datetime="2018-04-30T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">April 30, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2018/04/30/Enabling-Artificial-Intelligence-at-The-Edge/ |
Enabling Artificial Intelligence at The Edge - <span class="entry-date"><time datetime="2018-04-30T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">April 30, 2018</time></span>
|
|
| https:////project/2018/07/06/Some-Baseline-Methods-for-Multi-Turn-Response-Selection/ |
Baseline Methods for Multi-Turn Response Selection - <span class="entry-date"><time datetime="2018-07-06T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">July 06, 2018</time></span>
|
|
| https:////project/2018/07/06/Some-Baseline-Methods-for-Multi-Turn-Response-Selection/ |
Baseline Methods for Multi-Turn Response Selection - <span class="entry-date"><time datetime="2018-07-06T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">July 06, 2018</time></span>
|
|
| https:////abstract/2020/11/01/L2KD/ |
My Work - Lifelong Language Knowledge Distillation - <span class="entry-date"><time datetime="2020-11-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 01, 2020</time></span>
|
|
| https:////abstract/2020/11/01/DualInf/ |
My Work - Dual Inference for Improving Language Understanding and Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2020-11-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 01, 2020</time></span>
|
|
| https:////notes/2020/01/27/which-layer-preserves-the-best-cross-lingual-representations/ |
Which layer preserves the best cross-lingual representations in multilingual-BERT? - <span class="entry-date"><time datetime="2020-01-27T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 27, 2020</time></span>
|
|
| https:////notes/2020/01/26/What-has-the-positional-embedding-learned/ |
What has the positional "embedding" learned? - <span class="entry-date"><time datetime="2020-01-26T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 26, 2020</time></span>
|
|
| https:////project/2019/11/17/SpeechBERT/ |
My Work - SpeechBERT：An Audio-and-text Jointly Learned Language Model for End-to-end Spoken Question Answering - <span class="entry-date"><time datetime="2019-11-17T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 17, 2019</time></span>
|
|
| https:////project/2019/11/17/RCT-gen/ |
My Work - Towards Understanding of Medical Randomized Controlled Trials by Conclusion Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2019-11-17T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 17, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/08/01/RoBERTa/ |
RoBERTa - A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach - <span class="entry-date"><time datetime="2019-08-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">August 01, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/08/01/Geometric-Bert/ |
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT - <span class="entry-date"><time datetime="2019-08-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">August 01, 2019</time></span>
|
|
| https:////project/2019/06/30/MultiSourceDomainAdaptation/ |
Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation - <span class="entry-date"><time datetime="2019-06-30T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">June 30, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/05/06/LightWeightConv/ |
Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions - <span class="entry-date"><time datetime="2019-05-06T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">May 06, 2019</time></span>
|
|
| https:////video/2019/03/28/Unsupervised_Syntactic_Parsing/ |
My Talk - Unsupervised Syntactic Parsing - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-28T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 28, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/03/26/Ordered-Neurals/ |
Ordered Neurons - Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-26T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 26, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/03/04/GPT-2/ |
Language Models are Unsupervised Multitask Learners (GPT-2) - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-04T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 04, 2019</time></span>
|
|
| https:////note/2019/02/05/Transformer_Intro/ |
Easy Introduction to Transformer - <span class="entry-date"><time datetime="2019-02-05T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">February 05, 2019</time></span>
|
|
| https:////project/2019/01/20/Robust-Chinese-Word-Segmentation-with-Contextualized-Word-Representations/ |
Robust Chinese Word Segmentation with Contextualized Word Representations - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 20, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/01/07/Mem_more_with_less_mem/ |
Learning to Remember More with Less Memorization - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-07T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 07, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2018/12/01/Neural_Language_Modeling_by_Jointly_Learning_Syntax_and_Lexicon/ |
Neural Language Modeling by Jointly Learning Syntax and Lexicon - <span class="entry-date"><time datetime="2018-12-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">December 01, 2018</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/08/01/RoBERTa/ |
RoBERTa - A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach - <span class="entry-date"><time datetime="2019-08-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">August 01, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/08/01/Geometric-Bert/ |
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT - <span class="entry-date"><time datetime="2019-08-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">August 01, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/05/06/LightWeightConv/ |
Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions - <span class="entry-date"><time datetime="2019-05-06T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">May 06, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/03/26/Ordered-Neurals/ |
Ordered Neurons - Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-26T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 26, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/03/04/GPT-2/ |
Language Models are Unsupervised Multitask Learners (GPT-2) - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-04T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 04, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2019/01/07/Mem_more_with_less_mem/ |
Learning to Remember More with Less Memorization - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-07T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 07, 2019</time></span>
|
|
| https:////slideshare/2018/12/01/Neural_Language_Modeling_by_Jointly_Learning_Syntax_and_Lexicon/ |
Neural Language Modeling by Jointly Learning Syntax and Lexicon - <span class="entry-date"><time datetime="2018-12-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">December 01, 2018</time></span>
|
|
| https:////note/2019/01/09/Song-Han-speech/ |
Speech Notes - Hardware-Centric AutoML, Design Automation for Efficient Deep Learning Computing - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-09T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 09, 2019</time></span>
|
|
| https:////note/2019/01/09/Song-Han-speech/ |
Speech Notes - Hardware-Centric AutoML, Design Automation for Efficient Deep Learning Computing - <span class="entry-date"><time datetime="2019-01-09T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">January 09, 2019</time></span>
|
|
| https:////video/2019/03/28/Unsupervised_Syntactic_Parsing/ |
My Talk - Unsupervised Syntactic Parsing - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-28T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 28, 2019</time></span>
|
|
| https:////video/2019/03/28/Unsupervised_Syntactic_Parsing/ |
My Talk - Unsupervised Syntactic Parsing - <span class="entry-date"><time datetime="2019-03-28T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 28, 2019</time></span>
|
|
| https:////project/2019/06/30/MultiSourceDomainAdaptation/ |
Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation - <span class="entry-date"><time datetime="2019-06-30T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">June 30, 2019</time></span>
|
|
| https:////abstract/2020/11/01/L2KD/ |
My Work - Lifelong Language Knowledge Distillation - <span class="entry-date"><time datetime="2020-11-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 01, 2020</time></span>
|
|
| https:////abstract/2020/11/01/DualInf/ |
My Work - Dual Inference for Improving Language Understanding and Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2020-11-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 01, 2020</time></span>
|
|
| https:////project/2019/11/17/RCT-gen/ |
My Work - Towards Understanding of Medical Randomized Controlled Trials by Conclusion Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2019-11-17T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 17, 2019</time></span>
|
|
| https:////abstract/2020/11/01/L2KD/ |
My Work - Lifelong Language Knowledge Distillation - <span class="entry-date"><time datetime="2020-11-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 01, 2020</time></span>
|
|
| https:////abstract/2020/11/01/DualInf/ |
My Work - Dual Inference for Improving Language Understanding and Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2020-11-01T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 01, 2020</time></span>
|
|
| https:////project/2019/11/17/SpeechBERT/ |
My Work - SpeechBERT：An Audio-and-text Jointly Learned Language Model for End-to-end Spoken Question Answering - <span class="entry-date"><time datetime="2019-11-17T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 17, 2019</time></span>
|
|
| https:////project/2019/11/17/RCT-gen/ |
My Work - Towards Understanding of Medical Randomized Controlled Trials by Conclusion Generation - <span class="entry-date"><time datetime="2019-11-17T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 17, 2019</time></span>
|
|
| https:////project/2019/11/17/SpeechBERT/ |
My Work - SpeechBERT：An Audio-and-text Jointly Learned Language Model for End-to-end Spoken Question Answering - <span class="entry-date"><time datetime="2019-11-17T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">November 17, 2019</time></span>
|
|
| https:////notes/2021/03/20/PhD-Application/ |
美國 EECS 博士班申請經驗分享 (ML/DL/NLP/Speech) - <span class="entry-date"><time datetime="2021-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2021</time></span>
|
|
| https:////notes/2021/03/20/PhD-Application/ |
美國 EECS 博士班申請經驗分享 (ML/DL/NLP/Speech) - <span class="entry-date"><time datetime="2021-03-20T00:00:00+00:00" itemprop="datePublished">March 20, 2021</time></span>
|
|
| /feed.xml |
<span class="fa-stack fa-lg">
<i class="fa fa-circle fa-stack-2x"></i>
<i class="fa fa-rss fa-stack-1x fa-inverse"></i>
</span>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 3
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 3 оптимально.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| github.com |
<span class="fa-stack fa-lg">
<i class="fa fa-circle fa-stack-2x"></i>
<i class="fa fa-github fa-stack-1x fa-inverse"></i>
</span>
|
| github.com |
Jexus Chuang
|
| github.com |
Project Pages
|
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://voidism.github.io/search/ готова к продвижению на 58%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: