Анализ сайта jvgemert.github.io
Основное Готовность: 75%
Домен
jvgemert.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.
Цепочка редиректов:
http://jvgemert.github.io
301 MovedPermanently
https://jvgemert.github.io/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 01.11.2026 2:38:01.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
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
~0,56сек
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 0,56сек оптимальна.
Объем документа
76Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 76Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 26
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 26 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/bootstrap.min.css?a4b3f509e79c54a512b890d73235ef04 | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/css/mdb.min.css | |
| stylesheet | /assets/css/academicons.min.css?f0b7046b84e425c55f3463ac249818f5 | |
| stylesheet | /assets/css/scholar-icons.css?62b2ac103a88034e6882a5be5f3e2772 | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700|Roboto+Slab:100,300,400,500,700|Material+Icons&display=swap |
| stylesheet | /assets/css/jekyll-pygments-themes-github.css?591dab5a4e56573bf4ef7fd332894c99 | |
| stylesheet | /assets/css/main.css?d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.6.0/dist/jquery.min.js | |
| js | /assets/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/js/mdb.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/masonry-layout@4.2.2/dist/masonry.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/imagesloaded@5.0.0/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | text/javascript | /assets/js/masonry.js?a0db7e5d5c70cc3252b3138b0c91dcaf |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/medium-zoom@1.1.0/dist/medium-zoom.min.js | |
| js | /assets/js/zoom.js?85ddb88934d28b74e78031fd54cf8308 | |
| js | /assets/js/no_defer.js?2781658a0a2b13ed609542042a859126 | |
| js | /assets/js/common.js?c15de51d4bb57887caa2c21988d97279 | |
| js | text/javascript | /assets/js/copy_code.js?c8a01c11a92744d44b093fc3bda915df |
| js | /assets/js/jupyter_new_tab.js?d9f17b6adc2311cbabd747f4538bb15f | |
| js | https://d1bxh8uas1mnw7.cloudfront.net/assets/embed.js | |
| js | https://badge.dimensions.ai/badge.js | |
| js | text/javascript | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3.2.2/es5/tex-mml-chtml.js |
| js | /assets/js/mathjax-setup.js?a5bb4e6a542c546dd929b24b8b236dfd | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/polyfill/v3/polyfill.min.js?features=es6 | |
| js | text/javascript | /assets/js/progress-bar.js?2f30e0e6801ea8f5036fa66e1ab0a71a |
| js | /assets/js/vanilla-back-to-top.min.js?f40d453793ff4f64e238e420181a1d17 |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a478706-13550" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 1FA2:57185:2B0FCFF:2B690F1:6A89FF68 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 19:58:32 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230022-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787428713.564534,VS0,VE107 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 9ce9aa1e5330bd71664a425a3a63c432f5ff9f39 |
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: 34%
Title
Jan van Gemert
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: 16, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Academic website of Jan van Gemert, Computer Vision and Deep Learning research, TU Delft.
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: 90, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Jan van Gemert, Computer vision, Deep Learning, visual inductive priors, data-efficient foundation models, meta-science for machine learning, research guidelines
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.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://jvgemert.github.io/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no
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: 4
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 4шт. 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, shrink-to-fit=no |
| name | author | Jan van Gemert |
| name | description | Academic website of Jan van Gemert, Computer Vision and Deep Learning research, TU Delft. |
| name | keywords | Jan van Gemert, Computer vision, Deep Learning, visual inductive priors, data-efficient foundation models, meta-science for machine learning, research guidelines |
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 единственном 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 7 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 47 достаточно.
Кол-во знаков контента 29586 на странице оптимально.
Кол-во слов 4445 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> 1. Это хорошо.
Тошнота
9,95
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
15,05%
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 |
|---|---|---|
| accepted | 99 | 2,23% |
| learning | 45 | 1,01% |
| workshop | 39 | 0,88% |
| vision | 38 | 0,85% |
| computer | 34 | 0,76% |
| committee | 33 | 0,74% |
| organization | 28 | 0,63% |
| conference | 27 | 0,61% |
| defense | 20 | 0,45% |
| visual | 19 | 0,43% |
| graduated | 18 | 0,40% |
| research | 17 | 0,38% |
| international | 15 | 0,34% |
| available | 13 | 0,29% |
| reviewer | 12 | 0,27% |
| machine | 12 | 0,27% |
| action | 12 | 0,27% |
| university | 11 | 0,25% |
| recognition | 11 | 0,25% |
| presentation | 11 | 0,25% |
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 225 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: 73 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://jvgemert.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://jvgemert.github.io/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow:
Sitemap: https://jvgemert.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://jvgemert.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 128
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 128 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
about <span class="sr-only">(current)</span>
|
|
Анализировать url |
| /publications/ |
publications
|
|
Анализировать url |
| /links.html |
guidelines
|
|
Анализировать url |
| /MSCthesis.html |
MSc-thesis
|
|
Анализировать url |
| /meeting.html |
meetings
|
|
Анализировать url |
| /links.html |
research guidelines
|
|
Анализировать url |
| /news/ |
news
|
|
Анализировать url |
| /assets/pdf/find27may26.pdf |
fundamental research and data-efficiency in foundation models
|
|
|
| /assets/pdf/keynote-mediaEval25.pdf |
AI benchmarking for hypothesis-driven science in machine and deep learning?
|
|
|
| /assets/pdf/IO-mag-JvG.pdf |
Seeing more with less
|
|
|
| /assets/pdf/Meta%20science%20in%20Machine%20and%20Deep%20Learning.pdf |
Science and Meta-Science in Machine and Deep Learning
|
|
|
| /assets/pdf/Fairytales%20and%20successful%20grant%20proposals.pdf |
Fairytales.. ..and successful individual grant proposals
|
|
|
| /pub/Subsampling_types_CVPRw2025.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/meta_learned_SIREN__CVPR25_.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Learning_physics_from_video_and_dataset_CVPR_2025.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ARC_paper_Joost_Luijmes_ICLR.pdf |
pdf
|
|
|
| /storyline.pdf |
The Storyline: the beating heart of the research process
|
|
|
| /reviewRebut.pdf |
rebuttal guidelines
|
|
|
| /assets/pdf/rebuttalExamples/rebuttalExample1.pdf |
Example 1
|
|
|
| /assets/pdf/rebuttalExamples/rebuttalExample2.pdf |
Example 2
|
|
|
| /assets/pdf/rebuttalExamples/rebuttalExample3.pdf |
Example 3
|
|
|
| /assets/pdf/slides-icpr24.pdf |
slides
|
|
|
| /pub/MSD_ECCV24.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Aligning_Object_Detectors_with_Humans.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/denoiseNASeccv24.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/CNN_sparsity_ECCV24.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/havanaECCV2024.pdf |
pdf
|
|
|
| /ResearchGuidelinesInDL.pdf |
Research guidelines in Deep Learning
|
|
|
| /pub/end_to_end_chess_recognition.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Scale_Learning_in_Scale_Equivariant_Convolutional_networks.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Color_Equivariant_Convolutional_Networks___NeurIPS_2023.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ICCV_2023_Video_Object_Detection_.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ImbalancedRegression_ICCV23.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/DifferentiablePruning_ICCV2023.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Video_BagNet___VIPrior_2023.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Long_term_action_recognition_datasets___CVEU_2023.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ICCVw23_Progress_Prediction.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ICCV_Exact_Equivariance.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/benchmark-data-efficiency-tal.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/iccvw_23_ssig_camera.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/CVPPA_2023_Strawberry.pdf |
pdf
|
|
|
| /assets/img/educator23award.jpeg |
award
|
|
Анализировать url |
| /pub/FacialWeaknessMyasthenia23.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/QuistICLR2023understandWeightMagInBinaryNN.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/BruintjesCVPRW23LearnedEquivariance.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/2023_c_SPIEMI.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/bittner23sensorsSingleCamKinematics.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/falkenaWACV23lab.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/flexconv_continuous_kernel_con.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/bmvc22award.jpg |
Best student paper
|
|
Анализировать url |
| /pub/strafforelloICIP22humansVersusIoU.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/napoleonICIP22IntenseHeartRate.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/yildizICPR22AmsterTime.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Vanishing_Point_CVPR22.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/AAAI2022_Equal_bits_Bnn.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Learning_Fractional_Gaussian_Filters___BMVC.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/andreaBestPaper21.png |
best paper
|
|
Анализировать url |
| /pub/ICCV2021__Zero_Shot_Domain_Adaptation_with_a_Physics_Prior.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Windowing__ICCV_2021.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Alfieri21_polygon_transformers.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Parkinson21.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ZiaICIP21punet.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ChoiICIP21armSwing.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/LengyelICIP21learnedSymmetriesGconv.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/linICIP21semiSupervisedLaneDetection.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/KayhanICIP21delftBikes.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/TomenICML21deepContinuousNetworks.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Learning_the_Resolution_of_Deep_Convolutional_Neural_Networks.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Deep_Unsupervised_Image_Hashing_by_Maximizing_Bit_Entropy.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/xinLiuCVPR2021noFrameLeftBehind.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/ReproducedPapers_org.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/gudiMDPI2020heartRate.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/t-EVAicprw20.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/domainAlignICPR2020.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/weightAlignICPR2020.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/zoomCamICPR2020.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/poseOcclusionICPR2020.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Black_Magic_in_Deep_LearningBMVC2020.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Hough_Transform_Line_Priors_for_Line_Detection.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/Efficiency_in_Real-time_Webcam_Gaze_TrackingECCVw.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/sensitive_minima.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/LelekasCVPRW20TopDownNetworks.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/kayhanCVPR20translationInvarianceCNN.pdf |
pdf
|
|
|
| /HowToDoResearchInDL-slides.pdf |
How to do (deep learning) research?
|
|
|
| /DeepLearningResearch/index.html |
slides
|
|
Анализировать url |
| /pub/YunqiangLiBMVC19DeepFisherHashing.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/xinLiuICCVWcrossDomainOutliers.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/gudiICCVWheartRateVar.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/wangICCVW19attention4AgeAgnosticPlaceRec.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/napoleonACMMMWrunners.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/xianweiCVPRW19DeepCity.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/clausCVPRW19videoDenoise.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/stahlTIP18counting.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/pinteaICIP18recurrentDistillation.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/pinteaECCVW18handTremor.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/hommosECCVW18phaseInsteadOfOFforAR.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/pinteaECCVW18handTremor.pdf |
pdf
|
|
|
| /pub/pinteaPRL18asymmetricGPs.pdf |
pdf
|
|
|
| /assets/pdf/AIexpo-jvgemert.pdf |
Deep Learning Bytes
|
|
|
| /pub/huijserICCV17ActiveBoundAnnoGAN.pdf |
pdf
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 96
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 96 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 56.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| visionlab.tudelft.nl |
Computer vision lab
|
Анализировать url |
| incompleteideas.net |
Rich Sutton’s “Bitter Lesson”
|
Анализировать url |
| nwo.nl |
NWO VICI
|
Анализировать url |
| bsky.app |
<i class="fa-brands fa-bluesky"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fa-brands fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| digital-strategy.ec.europa.eu |
EU Commission experts for forum on Frontier AI
|
Анализировать url |
| erc.europa.eu |
ERC grant
|
Анализировать url |
| nwo.nl |
Hestia - Impulse for Refugees in Science
|
Анализировать url |
| cvpr.thecvf.com |
CVPR’26
|
Анализировать url |
| metascienceforml.github.io |
Metascience for machine learning
|
Анализировать url |
| multimediaeval.github.io |
MediaEval
|
Анализировать url |
| ict-research.nl |
I/O Magazine
|
Анализировать url |
| tudelft.nl |
Ellis workshop on meta science for machine learning
|
Анализировать url |
| tudelft.nl |
Ellis workshop on meta science for machine learning.
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| omroepdelft.nl |
Omroep Delft
|
Анализировать url |
| tudelft.nl |
NWO VICI
|
Анализировать url |
| tudelft.nl |
‘Project dAIta: Data Efficient AI Foundation Models’
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| nwo.nl |
NWO Perspectief grant
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
FBE 2024 workshop
|
Анализировать url |
| tudelft.nl |
Future Female+ Faculty mentorship program
|
Анализировать url |
| harvestimaging.com |
Harvest Imaging Forum
|
Анализировать url |
| eccv2024.ecva.net |
speed mentoring event
|
Анализировать url |
| caspervanengelenburg.github.io |
project
|
Анализировать url |
| radiototaalnormaal.nl |
Kunstmatige intelligentie
|
Анализировать url |
| biodiversa.eu |
EU grant
|
Анализировать url |
| asci.tudelft.nl |
ASCI
|
Анализировать url |
| nwo.nl |
Take-off grant
|
Анализировать url |
| asci.tudelft.nl |
ASCI Winterschool on Deep Learning
|
Анализировать url |
| plantum.nl |
Plantum
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
NCCV 2023
|
Анализировать url |
| vipriors.github.io |
VIPriors
|
Анализировать url |
| cvaad-workshop.github.io |
CVAAD
|
Анализировать url |
| eccv2022.ecva.net |
speed mentoring event
|
Анализировать url |
| rvo.nl |
Rijksdienst voor Ondernemend Nederland
|
Анализировать url |
| allai.nl |
ALLAI
|
Анализировать url |
| vipriors.github.io |
VIPriors
|
Анализировать url |
| vipriors.github.io |
VIPriors
|
Анализировать url |
| github.com |
DelftBikes
|
Анализировать url |
| asci.tudelft.nl |
ASCI
|
Анализировать url |
| reproducedpapers.org |
https://reproducedpapers.org/
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Computer vision talks
|
Анализировать url |
| vipriors.github.io |
VIPriors
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Youtube channel
|
Анализировать url |
| openeyes-workshop.github.io |
Best paper
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Hoe herkent een zelfrijdende auto een fietser?
|
Анализировать url |
| cvpr2020.thecvf.com |
Outstanding reviewer
|
Анализировать url |
| medium.com |
Current Convolutional Neural Networks are not translation equivariant
|
Анализировать url |
| vipriors.github.io |
Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning
|
Анализировать url |
| allai.nl |
AllAI
|
Анализировать url |
| faector.nl |
Faector
|
Анализировать url |
| volkskrant.nl |
De volkskrant
|
Анализировать url |
| britishmachinevisionassociation.github.io |
Video understanding
|
Анализировать url |
| meetup.com |
Rotterdam deep learning meetup
|
Анализировать url |
| ahb2019.cv-uni-bonn.de |
Anticipating Human Behavior
|
Анализировать url |
| nwo.nl |
NWO VIDI
|
Анализировать url |
| bmvc2019.org |
BMVC 2019
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| asci.tudelft.nl |
research committee
|
Анализировать url |
| ict-research.nl |
ICT.OPEN 2019
|
Анализировать url |
| rstrail.nl |
Deep Learning Demystified
|
Анализировать url |
| meetup.com |
Delft AI meetup
|
Анализировать url |
| volkskrant.nl |
De volkskrant: Geen sport ontkomt nog aan datadrift
|
Анализировать url |
| nwo.nl |
NWO TOP
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
best paper award
|
Анализировать url |
| ahb2018.cv-uni-bonn.de |
Anticipating Human Behavior
|
Анализировать url |
| ai-expo.net |
AI expo Europe
|
Анализировать url |
| tudelft.nl |
Humans of TU Delft
|
Анализировать url |
| cvc.uab.es |
Computer Vision Center
|
Анализировать url |
| youtube.com |
video
|
Анализировать url |
| github.com |
github
|
Анализировать url |
| nwo.nl |
NWO Commit2Data
|
Анализировать url |
| cvpr2017.thecvf.com |
Outstanding reviewer
|
Анализировать url |
| acceleration-magnification.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| youtu.be |
video
|
Анализировать url |
| bravenewmotion.github.io |
Brave new ideas for motion representations in video
|
Анализировать url |
| bk.tudelft.nl |
Prof. Carola Hein
|
Анализировать url |
| victordeboer.com |
Victor de Boer
|
Анализировать url |
| sportsengineering.tudelft.nl |
Sports engineering institute
|
Анализировать url |
| bravenewmotion.github.io |
Brave new ideas for motion representations in video
|
Анализировать url |
| eccv2016.org |
ECCV’16
|
Анализировать url |
| github.com |
github
|
Анализировать url |
| theverge.com |
The Verge
|
Анализировать url |
| engadget.com |
engadget
|
Анализировать url |
| cvpr2016.thecvf.com |
Outstanding reviewer
|
Анализировать url |
| github.com |
github
|
Анализировать url |
| github.com |
github
|
Анализировать url |
| pamitc.org |
Outstanding reviewer
|
Анализировать url |
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
Анализировать url |
| github.com |
al-folio
|
Анализировать url |
| pages.github.com |
GitHub Pages
|
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 jvgemert.github.io выполнена всего на 56%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: