Анализ сайта jalammar.github.io
Основное Готовность: 10%
Домен
jalammar.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 небезопасен
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 не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
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
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,30сек
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 0,30сек оптимальна.
Объем документа
70Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 70Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 16
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 16 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | /css/bootstrap-theme.min.css | |
| stylesheet | text/css | /bower_components/jquery.gifplayer/dist/gifplayer.css |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/KaTeX/0.6.0/katex.min.css | |
| stylesheet | text/css | /style.css |
| stylesheet | text/css | https://storage.googleapis.com/ml-intro/ecco/html/styles.css?6 |
| stylesheet | text/css | https://storage.googleapis.com/ml-intro/ecco/html/styles.css?6 |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.12.0/dist/katex.min.css | |
| js | /js/jquery-3.1.1.slim.min.js | |
| js | text/javascript | /js/d3.min.js |
| js | text/javascript | /js/d3-selection-multi.v0.4.min.js |
| js | text/javascript | /js/d3-jetpack.js |
| js | /js/bootstrap.min.js | |
| js | text/javascript | /bower_components/jquery.gifplayer/dist/jquery.gifplayer.js |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/KaTeX/0.6.0/katex.min.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-R9S1R9LV9P |
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 |
|---|---|
| Connection | keep-alive |
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6908c38a-118e2" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| X-GitHub-Request-Id | 8E88:10D7A:229198C:22DB392:6A89C1D3 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 15:35:47 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230106-FRA |
| X-Cache | MISS |
| X-Cache-Hits | 0 |
| X-Timer | S1787412948.584712,VS0,VE124 |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Fastly-Request-ID | bbbfa14533fb65b460854ff2babef256fff6295d |
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
Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time.
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: 65, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Visualizing machine learning one concept at a time.
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: 51, 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
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
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.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 1
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:description | Visualizing machine learning one concept at a time. |
Все мета-теги
Кол-во: 5
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 5шт. 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, maximum-scale=1.0 |
| name | description | Visualizing machine learning one concept at a time. |
| name | author | Jay Alammar |
| name | viewport | width=device-width |
| property | og:description | Visualizing machine learning one concept at a time. |
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 11 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 110 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 38 достаточно.
Кол-во знаков контента 30542 на странице оптимально.
Кол-во слов 4973 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> 27. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 6. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 7.
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
71,49%
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 |
|---|---|---|
| models | 59 | 1,19% |
| language | 40 | 0,80% |
| learning | 34 | 0,68% |
| machine | 27 | 0,54% |
| transformer | 23 | 0,46% |
| points | 18 | 0,36% |
| comments | 18 | 0,36% |
| visual | 14 | 0,28% |
| 13 | 0,26% | |
| embeddings | 12 | 0,24% |
| generation | 11 | 0,22% |
| translations: | 11 | 0,22% |
| chinese | 11 | 0,22% |
| illustrated | 10 | 0,20% |
| search | 10 | 0,20% |
| article | 9 | 0,18% |
| korean | 9 | 0,18% |
| 9 | 0,18% | |
| neural | 9 | 0,18% |
| massive | 8 | 0,16% |
Индексация Готовность: 40%
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 250 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
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: 47 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: http://jalammar.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 |
|---|---|
| http://jalammar.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 69
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 69 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Jay Alammar
|
|
Анализировать url |
| / |
Blog
|
|
Анализировать url |
| /about |
About
|
|
Анализировать url |
| /moving_to_substack/ |
Moving To Substack
|
|
Анализировать url |
| /moving_to_substack/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /generative-ai-and-ai-product-moats/ |
Generative AI and AI Product Moats
|
|
Анализировать url |
| /generative-ai-and-ai-product-moats/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /ai-image-generation-tools/ |
Remaking Old Computer Graphics With AI Image Generation
|
|
Анализировать url |
| /ai-image-generation-tools/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-stable-diffusion/ |
The Illustrated Stable Diffusion
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-stable-diffusion/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /applying-large-language-models-cohere/ |
Applying massive language models in the real world with Cohere
|
|
Анализировать url |
| /applying-large-language-models-cohere/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-retrieval-transformer/ |
The Illustrated Retrieval Transformer
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-transformer/ |
Transformer
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-bert/ |
BERT
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-gpt2/ |
GPT-2
|
|
Анализировать url |
| /how-gpt3-works-visualizations-animations/ |
GPT-3
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-retrieval-transformer/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /explainable-ai/ |
Explainable AI Cheat Sheet
|
|
Анализировать url |
| /explainable-ai/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /hidden-states/ |
Finding the Words to Say: Hidden State Visualizations for Language Models
|
|
Анализировать url |
| /explaining-transformers/ |
Interfaces for Explaining Transformer Language Models
|
|
Анализировать url |
| /hidden-states/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /explaining-transformers/ |
Interfaces for Explaining Transformer Language Models
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-transformer/ |
here
|
|
Анализировать url |
| /explaining-transformers/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /how-gpt3-works-visualizations-animations/ |
How GPT3 Works - Visualizations and Animations
|
|
Анализировать url |
| /how-gpt3-works-visualizations-animations/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /jays-intro-to-ai/ |
YouTube Series - Jay's Intro to AI
|
|
Анализировать url |
| /jays-intro-to-ai/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /qcon-2020-intro-to-ai/ |
QCon 2020 - Visual Intro to Machine Learning and Deep Learning
|
|
Анализировать url |
| /qcon-2020-intro-to-ai/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ |
A Visual Guide to Using BERT for the First Time
|
|
Анализировать url |
| /a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /mit-analytics-lab-talk/ |
Language Models and Skipgram Recommenders Talk @ MIT
|
|
Анализировать url |
| /mit-analytics-lab-talk/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-gpt2/ |
The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models)
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-transformer/ |
The Illustrated Transformer
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-gpt2/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /visual-numpy/ |
A Visual Intro to NumPy and Data Representation
|
|
Анализировать url |
| /visual-numpy/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /skipgram-recommender-talk/ |
Video: Intuition & Use-Cases of Embeddings in NLP & beyond
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-word2vec/ |
Illustrated Word2vec
|
|
Анализировать url |
| /skipgram-recommender-talk/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-word2vec/ |
The Illustrated Word2vec
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-bert/ |
BERT
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-word2vec/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-bert/ |
The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-bert/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /gentle-visual-intro-to-data-analysis-python-pandas/ |
A Gentle Visual Intro to Data Analysis in Python Using Pandas
|
|
Анализировать url |
| /gentle-visual-intro-to-data-analysis-python-pandas/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-transformer/ |
The Illustrated Transformer
|
|
Анализировать url |
| /visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ |
previous post, we looked at Attention
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-transformer/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ |
Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention)
|
|
Анализировать url |
| /visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /visualizing-pandas-pivoting-and-reshaping/ |
Visualizing Pandas' Pivoting and Reshaping Functions
|
|
Анализировать url |
| /visualizing-pandas-pivoting-and-reshaping/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /feedforward-neural-networks-visual-interactive/ |
A Visual And Interactive Look at Basic Neural Network Math
|
|
Анализировать url |
| /visual-interactive-guide-basics-neural-networks/ |
previous post, we looked at the basic concepts of neural networks
|
|
Анализировать url |
| /feedforward-neural-networks-visual-interactive/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /visual-interactive-guide-basics-neural-networks/ |
A Visual and Interactive Guide to the Basics of Neural Networks
|
|
Анализировать url |
| /feedforward-neural-networks-visual-interactive/ |
A Visual And Interactive Look at Basic Neural Network Math
|
|
Анализировать url |
| /visual-interactive-guide-basics-neural-networks/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /Supercharging-android-apps-using-tensorflow/ |
Supercharging Android Apps With TensorFlow (Google's Open Source Machine Learning Library)
|
|
Анализировать url |
| /Supercharging-android-apps-using-tensorflow/ |
Read More
|
|
Анализировать url |
| /illustrated-transformer/ |
https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
|
|
Анализировать url |
| /about |
about page
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 171
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 171 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| llm-book.com |
Hands-On Large Language Models
|
|
| linkedin.com |
LinkedIn
|
Анализировать url |
| bsky.app |
Bluesky
|
Анализировать url |
| newsletter.languagemodels.co |
Substack
|
Анализировать url |
| x.com |
X
|
Анализировать url |
| youtube.com |
YouTube
|
Анализировать url |
| newsletter.languagemodels.co |
my Substack
|
Анализировать url |
| newsletter.languagemodels.co |
The Illustrated DeepSeek R-1
|
Анализировать url |
| bit.ly |
How Transformer LLMs Work
|
Анализировать url |
| txt.cohere.com |
What’s the big deal with Generative AI? Is it the future or the present?
|
Анализировать url |
| txt.cohere.com |
AI is Eating The World
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
Nemesis 2 on the MSX
|
Анализировать url |
| blog.csdn.net |
Chinese
|
Анализировать url |
| trituenhantao.io |
Vietnamese
|
Анализировать url |
| stability.ai |
Stable Diffusion
|
Анализировать url |
| cohere.ai |
Cohere
|
Анализировать url |
| github.com |
Ecco
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
Intro to Large Language Models with Cohere
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
A visual guide to prompt engineering
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
Text Summarization
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
Semantic Search
|
Анализировать url |
| github.com |
Annoy
|
Анализировать url |
| github.com |
Faiss
|
Анализировать url |
| github.com |
PyNNDescent
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
Finetuning Representation Models
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Twitter thread
|
|
| arxiv.org |
Sentence BERT
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Approximate Nearest Neighbor Negative Contrastive Learning for Dense Text Retrieval
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
Controlling Generation with top-k & top-p
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
Text Classification Using Embeddings
|
Анализировать url |
| 127.0.0.1:4000 |
A Visual Guide to Using BERT for the First Time
|
Анализировать url |
| docs.cohere.ai |
Cohere docs
|
Анализировать url |
| github.com |
notebooks repo
|
Анализировать url |
| github.com |
Discussion Thread
|
Анализировать url |
| chloamme.github.io |
Korean
|
Анализировать url |
| habr.com |
Russian
|
Анализировать url |
| blog.google |
Google Search
|
Анализировать url |
| azure.microsoft.com |
Bing Search
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
T5
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
T0
|
Анализировать url |
| deepmind.com |
Gopher
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
MT-NLG
|
Анализировать url |
| deepmind.com |
RETRO Transformer
|
Анализировать url |
| openai.com |
WebGPT
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Improving Language Models by Retrieving from Trillions of Tokens
|
Анализировать url |
| crm.umontreal.ca |
work
|
Анализировать url |
| ai.facebook.com |
in
|
|
| openreview.net |
the
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
research
|
Анализировать url |
| openreview.net |
community
|
Анализировать url |
| ex.pegg.io |
Explainable AI Cheat Sheet
|
Анализировать url |
| eccox.io |
Ecco
|
Анализировать url |
| news.ycombinator.com |
Hacker News (397 points, 97 comments)
|
Анализировать url |
| reddit.com |
Reddit r/MachineLearning (247 points, 27 comments)
|
Анализировать url |
| arnevogel.com |
German
|
Анализировать url |
| chloamme.github.io |
Korean
|
Анализировать url |
| blogcn.acacess.com |
Chinese (Simplified)
|
Анализировать url |
| habr.com |
Russian
|
Анализировать url |
| devrimdanyal.medium.com |
Turkish
|
Анализировать url |
| theverge.com |
abuzz
|
Анализировать url |
| qconlondon.com |
QCon London 2020
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Vincent Warmerdam
|
|
| linkedin.com |
Susanne Groothuis
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Peter Elger
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Hien Luu
|
Анализировать url |
| junphy.com |
Chinese
|
Анализировать url |
| chloamme.github.io |
Korean
|
Анализировать url |
| habr.com |
Russian
|
Анализировать url |
| blog.google |
recent announcement of how the BERT model is now a major force behind Google Search
|
Анализировать url |
| github.com |
the notebook
|
Анализировать url |
| colab.research.google.com |
run it on colab
|
Анализировать url |
| news.ycombinator.com |
Hacker News (64 points, 3 comments)
|
Анализировать url |
| reddit.com |
Reddit r/MachineLearning (219 points, 18 comments)
|
Анализировать url |
| lolitasian.blog.csdn.net |
Simplified Chinese
|
Анализировать url |
| lbourdois.github.io |
French
|
Анализировать url |
| chloamme.github.io |
Korean
|
Анализировать url |
| habr.com |
Russian
|
Анализировать url |
| devrimdanyal.medium.com |
Turkish
|
Анализировать url |
| openai.com |
The OpenAI GPT-2
|
Анализировать url |
| news.ycombinator.com |
Hacker News (366 points, 21 comments)
|
Анализировать url |
| reddit.com |
Reddit r/MachineLearning (256 points, 18 comments)
|
Анализировать url |
| junphy.com |
Chinese 1
|
Анализировать url |
| github.com |
Chinese 2
|
Анализировать url |
| note.mu |
Japanese
|
Анализировать url |
| chloamme.github.io |
Korean
|
Анализировать url |
| numpy.org |
NumPy
|
Анализировать url |
| qconlondon.com |
Qcon London
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Intuition & Use-Cases of Embeddings in NLP & beyond
|
Анализировать url |
| infoq.com |
https://www.infoq.com/presentations/nlp-word-embedding/
|
Анализировать url |
| news.ycombinator.com |
Hacker News (347 points, 37 comments)
|
Анализировать url |
| reddit.com |
Reddit r/MachineLearning (151 points, 19 comments)
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
Chinese (Simplified)
|
Анализировать url |
| lbourdois.github.io |
French
|
Анализировать url |
| databreak.netlify.com |
Korean
|
Анализировать url |
| pessoalex.wordpress.com |
Portuguese
|
Анализировать url |
| habr.com |
Russian
|
Анализировать url |
| kdd.org |
Airbnb
|
Анализировать url |
| kdd.org |
Alibaba
|
Анализировать url |
| slideshare.net |
Spotify
|
Анализировать url |
| towardsdatascience.com |
Anghami
|
Анализировать url |
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
Оптимизация сайта jalammar.github.io выполнена всего на 45%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: