Анализ сайта kunyuan827.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
kunyuan827.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://kunyuan827.github.io
301 MovedPermanently
https://kunyuan827.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 28.10.2026 23:43:40.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~0,48сек
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 0,48сек оптимальна.
Объем документа
28Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 28Кб оптимален.
Ресурсы
Ресурсы: 1
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 1 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/frame.css |
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 | "6a7082e0-7373" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | B584:19A3F5:3F1CAF9:3FA5E5D:6A8ABA71 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 09:16:34 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230221-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787476594.902040,VS0,VE113 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | dcea7fbf9824e3c2d7c10c15ddf703eaa719a772 |
CMS
Drupal
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.
Сайт работает на CMS Drupal.
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
| Kun Yuan
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: 11, минимум: 25, 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
https://kunyuan827.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=1.0
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: 3
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 3шт. 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 |
| name | author | Kun Yuan |
| name | generator | Jekyll v3.10.0 |
Оптимизация Готовность: 62%
Структура
Есть замечания
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Не найден главный тег документа <body>. Проверьте структуру html-документа на наличие тега <body>!
Строго говоря, это не является ошибкой, а важным замечанием. В стандарте HTML теги html, body не являются обязательными, но все же лучше следовать общепринятым стандартам построения веб-страниц.
Строго говоря, это не является ошибкой, а важным замечанием. В стандарте HTML теги html, body не являются обязательными, но все же лучше следовать общепринятым стандартам построения веб-страниц.
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 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 55 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 32 достаточно.
Кол-во знаков контента 16870 на странице оптимально.
Кол-во слов 2332 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 <h3> 1.
Тошнота
6,32
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
98,20%
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 |
|---|---|---|
| optimization | 40 | 1,72% |
| learning | 31 | 1,33% |
| decentralized | 24 | 1,03% |
| accepted | 23 | 0,99% |
| distributed | 19 | 0,81% |
| congratulations | 14 | 0,60% |
| research | 13 | 0,56% |
| models | 13 | 0,56% |
| machine | 12 | 0,51% |
| low-rank | 12 | 0,51% |
| slides | 11 | 0,47% |
| language | 11 | 0,47% |
| university | 10 | 0,43% |
| efficient | 10 | 0,43% |
| training | 10 | 0,43% |
| stochastic | 10 | 0,43% |
| compression | 10 | 0,43% |
| convergence | 10 | 0,43% |
| student | 9 | 0,39% |
| papers | 9 | 0,39% |
Индексация Готовность: 0%
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 115 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: 23
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 23 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Kun Yuan
|
|
Анализировать url |
| / |
Home
|
|
Анализировать url |
| /publications/ |
Publications
|
|
Анализировать url |
| /talks/ |
Talks
|
|
Анализировать url |
| /teaching/ |
Teaching
|
|
Анализировать url |
| /software/ |
Software
|
|
Анализировать url |
| / |
Пустой анкор
|
|
Анализировать url |
| /resources/Kun_CV.pdf |
CV
|
|
|
| /resources/talk/LITE-BIMSA-1.0.pdf |
here
|
|
|
| /llmopt2026/ |
Optimization for Large Language Models
|
|
Анализировать url |
| /resources/talk/MemoryEfficientLLM_MS.pdf |
Memory-Efficient LLM Training via Implicit Structures
|
|
|
| /./talks |
here
|
|
Анализировать url |
| /./llm2025 |
Introduction to Foundation Models
|
|
Анализировать url |
| /./dlopt2024 |
Optimization for Deep Learning
|
|
Анализировать url |
| /./talks |
slides
|
|
Анализировать url |
| /./dlopt2023/ |
Optimization for Deep Learning
|
|
Анализировать url |
| /./llm2024 |
Large Language Models in Decision Intelligence
|
|
Анализировать url |
| /./llm2024 |
Large Language Models in Decision Intelligence
|
|
Анализировать url |
| /./dlopt2023/ |
Optimization for Deep Learning
|
|
Анализировать url |
| /resources/KunYuan_OptimalCompression.pdf |
Slides (on Github)
|
|
|
| /resources/Topologies_for_decentralized_deep_learning.pdf |
Slides (on Github)
|
|
|
| /resources/DecentLaM.pdf |
Slides (on Github)
|
|
|
| /kunyuan0208 |
<svg aria-label="Weixin" class="icon"><use xlink:href="/assets/fontawesome/icons.svg#weixin"></use></svg>
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 91
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 91 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
Google scholar
|
Анализировать url |
| cmlr.pku.edu.cn |
Center for Machine Learning Research (CMLR)
|
Анализировать url |
| damo.alibaba.com |
Decision Intelligence Lab
|
Анализировать url |
| wotaoyin.mathopt.com |
Wotao Yin
|
Анализировать url |
| ucla.edu |
University of California, Los Angeles (UCLA)
|
Анализировать url |
| asl.epfl.ch |
Ali H. Sayed
|
Анализировать url |
| epfl.ch |
École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Wei Shi
|
Анализировать url |
| luoxiaogan.github.io |
Gan Luo
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Synergistic Intra- and Cross-Layer Regularization Losses for MoE Expert Specialization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Mixture of Distributions Matters: Dynamic Sparse Attention for Efficient Video Diffusion Transformers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Grouter: Decoupling Routing from Representation for Accelerated MoE Training
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
OptProver: Bridging Olympiad and Optimization through Continual Training in Formal Theorem Proving
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaling up Multi-Turn Off-Policy RL and Multi-Agent Tree Search for LLM Step-Provers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Row-Stochastic Matrices Can Provably Outperform Doubly Stochastic Matrices in Decentralized Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
DRAW: Domain Weight Randomization with Bayesian Updating for LLM Pre-Training
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Accelerating LLM Pre-Training through Flat-Direction Dynamics Enhancement
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Decentralized Optimization over Time-Varying Row-Stochastic Digraphs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Greedy Low-Rank Gradient Compression for Distributed Learning with Convergence Guarantees
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CR-Net: Scaling Parameter-Efficient Training with Cross-Layer Low-Rank Structure
|
Анализировать url |
| orsc.org.cn |
Operations Research Society of China
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Microsoft Research Asia ACE Talk
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Mathematics-Inspired Learning-to-Optimize Framework for Decentralized Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Decentralized Bilevel Optimization: A Perspective from Transient Iteration Complexity
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Revisiting Gradient Normalization and Clipping for Nonconvex SGD under Heavy-Tailed Noise: Necessity, Sufficiency, and Acceleration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Optimal Complexity in Byzantine-Robust Distributed Stochastic Optimization with Data Heterogeneity
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CR-Net: Scaling Parameter-Efficient Training with Cross-Layer Low-Rank Structure
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Clapping: Removing Per-sample Storage for Pipeline Parallel Distributed Optimization with Communication Compression
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MeCeFO: Enhancing LLM Training Robustness via Fault-Tolerant Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Improving Model Representation and Reducing KV Cache via Skip Connections with First Value Heads
|
Анализировать url |
| openreview.net |
MISA: Memory-Efficient LLMs Optimization with Module-wise Importance Sampling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Greedy Low-Rank Gradient Compression for Distributed Learning with Convergence Guarantees
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Linear Speedup of the Push-Pull Method for Decentralized Optimization over Digraphs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Efficient Multi-Objective Learning under Preference Guidance: A First-Order Penalty Approach
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Achieving Linear Speedup and Optimal Complexity for Decentralized Optimization over Row-stochastic Networks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Subspace Optimization for Large Language Models with Convergence Guarantees
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Memory Efficient Randomized Subspace Optimization Method for Training Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Distributed Retraction-Free and Communication-Efficient Optimization on the Stiefel Manifold
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Understanding the Influence of Digraphs on Decentralized Optimization: Effective Metrics, Lower Bound, and Optimal Algorithm
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
NeurIPS 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CE-LoRA: Computation-Efficient LoRA Fine-Tuning for Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Memory Efficient Randomized Subspace Optimization Method for Training Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Enhancing Zeroth-Order Fine-Tuning for Language Models with Low-Rank Structures
|
Анализировать url |
| icml.cc |
ICML 2025
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Subspace Optimization for Large Language Models with Convergence Guarantees
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Enhancing Zeroth-Order Fine-Tuning for Language Models with Low-Rank Structures
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Mathematics-Inspired Learning-to-Optimize Framework for Decentralized Optimization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SPARKLE: A Unified Single-Loop Primal-Dual Framework for Decentralized Bilevel Optimization
|
Анализировать url |
| fudan.edu.cn |
Fudan University
|
Анализировать url |
| bjtu.edu.cn |
Beijing Jiaotong University
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Distributed Bilevel Optimization with Communication Compression
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Ziheng Cheng
|
Анализировать url |
| github.com |
Asynchronous Diffusion Learning with Agent Subsampling and Local Updates
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
NeurIPS 2024
|
Анализировать url |
| groups.oist.jp |
MLSS 2024
|
Анализировать url |
| github.com |
Distributed Machine Learning: Part I
|
Анализировать url |
| github.com |
Distributed Machine Learning: Part II
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Decentralized Bilevel Optimization over Graphs: Loopless Algorithmic Update and Transient Iteration Complexity
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Momentum Benefits Non-IID Federated Learning Simply and Provably
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Better Understanding the Influence of Directed Networks on Decentralized Stochastic Optimization
|
Анализировать url |
| css.paperplaza.net |
Decentralized Optimization and Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
An Enhanced Gradient-Tracking Bound for Distributed Online Stochastic Convex Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Sharper Convergence Guarantees for Federated Learning with Partial Model Personalization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization: When and How Much?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Removing Data Heterogeneity Influence Enhances Network Topology Dependence of Decentralized SGD
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Achieving Linear Speedup with Network-Independent Learning Rates in Decentralized Stochastic Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Performance of Gradient Tracking with Local Updates
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Momentum Benefits Non-IID Federated Learning Simply and Provably
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization: When and How Much?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lower Bounds and Accelerated Algorithms in Distributed Stochastic Optimization with Communication Compression
|
Анализировать url |
| pan.baidu.com |
Slides (on Baidu Wangpan)
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
this paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DSGD-CECA: Decentralized SGD with Communication-Optimal Exact Consensus Algorithm
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AdaNPC: Exploring Non-Parametric Classifier for Test-Time Adaptation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
BEVHeight: A Robust Framework for Vision-based Roadside 3D Object Detection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
An Enhanced Gradient-Tracking Bound for Distributed Online Stochastic Convex Optimization
|
Анализировать url |
| bicmr.pku.edu.cn |
BICMR
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Exponential Graphs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
EquiToPo Graphs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
BlueFog
|
Анализировать url |
| pan.baidu.com |
Slides (on Baidu Wangpan)
|
Анализировать url |
| conference.bicmr.pku.edu.cn |
2022 PKU Workshop on Operations Research and Machine Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DecentLaM: Decentralized Momentum SGD for Large-Batch Deep Training
|
Анализировать url |
| pan.baidu.com |
Slides (on Baidu Wangpan)
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<em>Revisiting Optimal Convergence Rate for Smooth and Non-convex Stochastic Decentralized Optimization</em>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<em>Communication-Efficient Topologies for Decentralized Learning with O(1) Consensus Rate</em>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<em>Lower Bounds and Nearly Optimal Algorithms in Distributed Learning with Communication Compression</em>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lower Bounds and Nearly Optimal Algorithms in Distributed Learning with Communication Compression
|
Анализировать url |
| crossfl2022.github.io |
CrossFL 2022
|
Анализировать url |
| crossfl2022.github.io |
slides
|
Анализировать url |
| youtu.be |
Youtube video
|
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 kunyuan827.github.io выполнена всего на 48%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: