Анализ сайта optml.mit.edu
Основное Готовность: 95%
Домен
optml.mit.edu
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Отличный запоминающийся домен.
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://optml.mit.edu
301 MovedPermanently
https://optml.mit.edu/
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 30.09.2026 21:55:58.
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
~1,85сек
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 1,85сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
107Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 107Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
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 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | stuff/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | stuff/css/styles.css | |
| stylesheet | stuff/fa-450/css/font-awesome.min.css | |
| js | stuff/js/jquery-1.11.2.min.js | |
| js | stuff/js/bootstrap.bundle.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 5
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 5шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sat, 22 Aug 2026 07:48:06 GMT |
| Server | Apache/2.4.52 |
| ETag | "1aeb1-624fc69398600" |
| Accept-Ranges | bytes |
| Vary | Accept-Encoding |
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
Apache
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.
Сайт работает на веб-сервере Apache.
Мета-теги Готовность: 7%
Title
Suvrit Sra (∯∐∇⊉I⊤ ∳⊋⟑)
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: 23, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Suvrit Sra's Professional Webpage
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: 33, 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
index, follow
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
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
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 |
| name | Description | Suvrit Sra's Professional Webpage |
| name | author | Suvrit Sra, MIT EECS |
| name | robots | index, follow |
Оптимизация Готовность: 57%
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.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 3 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 37 достаточно.
Кол-во знаков контента 36138 на странице оптимально.
Кол-во слов 5271 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> 7.
Тошнота
8,72
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
14,85%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
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 | 76 | 1,44% |
| learning | 61 | 1,16% |
| machine | 30 | 0,57% |
| suvrit | 28 | 0,53% |
| jegelka | 27 | 0,51% |
| accepted | 25 | 0,47% |
| stefanie | 25 | 0,47% |
| nonconvex | 25 | 0,47% |
| stochastic | 24 | 0,46% |
| jadbabaie | 23 | 0,44% |
| methods | 23 | 0,44% |
| conference | 21 | 0,40% |
| geometric | 19 | 0,36% |
| riemannian | 19 | 0,36% |
| definite | 18 | 0,34% |
| matrices | 18 | 0,34% |
| positive | 18 | 0,34% |
| preprint | 17 | 0,32% |
| jingzhao | 17 | 0,32% |
| workshop | 17 | 0,32% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 354 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 51
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 51 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /index.html |
Home
|
|
Анализировать url |
| /overview.html |
Research
|
|
Анализировать url |
| /research.html |
Publications
|
|
Анализировать url |
| /teaching.html |
Teaching
|
|
Анализировать url |
| /group.html |
Research Group
|
|
Анализировать url |
| /software.html |
Software
|
|
Анализировать url |
| /./stuff/about/about.html |
About me
|
|
Анализировать url |
| /mit.edu |
Massachusetts Institute of Technology (MIT).
|
|
Анализировать url |
| /gopt.html |
non-Euclidean and geometric optimization
|
|
Анализировать url |
| /overview.html |
Click here for more!
|
|
Анализировать url |
| /research.html |
Publications
|
|
Анализировать url |
| /./tmp/sra-longCV-2024.pdf |
CV
|
|
|
| /./teach/6252/ |
6.252 Spring 22
|
|
Анализировать url |
| /./teach/6867/ |
6.867 Fall 21
|
|
Анализировать url |
| /./teach/6881/ |
6.881 Spring 21
|
|
Анализировать url |
| /./teach/6881/ |
6.881 Spring 20
|
|
Анализировать url |
| /teach/nips18tut.html |
NeuRIPS'18 tutorial: Polynomials
|
|
Анализировать url |
| /teach/nips18tut.html |
NeuRIPS'16 tutorial: Optimization
|
|
Анализировать url |
| /Yale |
<em>University of Albany, Math Colloquium</em>
|
|
Анализировать url |
| /Yale |
<em>Yale University</em>
|
|
Анализировать url |
| /./teach/nips18tut.html |
Tutorial materials
|
|
Анализировать url |
| /talks/madison_talk.pdf |
Tractable nonconvex optimization via geometry
|
|
|
| /./talks/pkuLectIntro.pdf |
1-3
|
|
|
| /./talks/pkuLectAlgo1.pdf |
4-5
|
|
|
| /./talks/pkuLectAlgo4.pdf |
6
|
|
|
| /./talks/pkuLectAlgo2.pdf |
7
|
|
|
| /./talks/pkuLectAlgo3.pdf |
8
|
|
|
| /./talks/pkuLectStoch.pdf |
9
|
|
|
| /./talks/pkuLectStoch2.pdf |
10
|
|
|
| /./talks/mlss_lect1.pdf |
[Lect 1]
|
|
|
| /./talks/mlss_lect2.pdf |
[Lect 2]
|
|
|
| /./talks/mlss_lect3a.pdf |
[Lect 3A]
|
|
|
| /./talks/mlss_lect3b.pdf |
[Lect 3B].
|
|
|
| /./talks/nips16_gopt.pdf |
Taming nonconvexity via geometry
|
|
|
| /./talks/vr_nips16_bach.pdf |
[slides part 1]
|
|
|
| /./talks/vr_nips16_sra.pdf |
[slides part 2]
|
|
|
| /./talks/lids16.pdf |
Geometric Optimization
|
|
|
| /./papers/ncsaga.pdf |
Fast incremental method for smooth nonconvex optimization
|
|
|
| /./papers/GMML.pdf |
Geometric Mean Metric Learning
|
|
|
| /./papers/nonconvex_svrg.pdf |
Stochastic variance reduction for nonconvex optimization
|
|
|
| /./papers/ncsaga.pdf |
Fast incremental method for smooth nonconvex optimization
|
|
|
| /./papers/nonconvex_svrg.pdf |
Stochastic variance reduction for nonconvex optimization
|
|
|
| /teach/him2016/index.html |
Aspects of Convex, Nonconvex, and Geometric Optimization.
|
|
Анализировать url |
| /./papers/sra_dirchap.pdf |
Directional Statistics in Machine Learning: a brief review
|
|
|
| /./papers/sra_hosseini_chapter.pdf |
Geometric Optimization in Machine Learning
|
|
|
| /mit/optml++ |
OPTML++ research seminar plus reading group
|
|
|
| /teach/msr2015/index.html |
are now available
|
|
Анализировать url |
| /./work/soft/tv.html |
TV webpage
|
|
Анализировать url |
| /papers/goptArxiv.pdf |
Conic geometric optimisation on the manifold of positive definite matrices
|
|
|
| /./teach/ee227a/ |
lecture notes
|
|
Анализировать url |
| /./teach/ee227a/ |
EE227A: Convex Optimization
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 262
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 262 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют внешние ссылки с пустым анкором: 1!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| web.media.mit.edu |
Misha Sra
|
Анализировать url |
| eecs.mit.edu |
EECS.
|
Анализировать url |
| idss.mit.edu |
IDSS
|
Анализировать url |
| lids.mit.edu |
Laboratory for Inf. & Decision Systems (LIDS)
|
Анализировать url |
| ml.mit.edu |
ML Group
|
Анализировать url |
| stat.mit.edu |
Center for Statistics,
|
Анализировать url |
| tilos.ai |
TILOS (AI Research Institute);
|
Анализировать url |
| pendulum.global |
Pendulum
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fa fa-twitter fa-2x"></i>
|
|
| linkedin.com |
<i class="fa fa-linkedin fa-2x"></i>
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
optimization for ML
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv profile
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| learning-modules.mit.edu |
6.867 F'19
|
Анализировать url |
| humboldt-foundation.de |
<u>Alexander von Humboldt Professorship for AI</u>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Theory and Algorithms for Diffusion Processes on Riemannian Manifolds."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Understanding the unstable convergence of gradient descent.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Sign and Basis Invariant Networks for Spectral Graph Representation Learning."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Minimax in Geodesic Metric Spaces: Sion's Theorem and Algorithms."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"A Riemannian Accelerated Proximal Extragradient Framework and its Implications."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Time varying regression with hidden linear 2022 dynamics."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"On Convergence of Training Loss Without Reaching Stationary Points."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Positive definite functions of noncommuting contractions, Hua-Bellman matrices, and a new distance metric".
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Introducing Discrepancy Values of Matrices with Application to Bounding Norms of Commutators."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Why do classifier accuracies show linear trends under distribution shift?
|
Анализировать url |
| epubs.siam.org |
"Understanding Nesterov's Acceleration via Proximal Point Method."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Max-Margin Contrastive Learning."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Minibatch vs local SGD with shuffling: Tight convergence 2022 bounds and beyond."
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
“Coping with Label Shift via Distributionally Robust Optimisation”.
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
"Three Operator Splitting with a Nonconvex Loss Function."
|
Анализировать url |
| openreview.net |
"Provably Efficient Online Agnostic Learning in Markov Games"
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
"Three Operator Splitting with Subgradients, Stochastic Gradients, December and Adaptive Learning Rates."
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
"Can December contrastive learning avoid shortcut solutions?".
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Metrics Induced by Jensen-Shannon and Related Divergences on Positive Definite Matrices.
|
Анализировать url |
| academic.oup.com |
Projection-free nonconvex stochastic optimization on Riemannian manifolds.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Can Single-Shuffle SGD be Better than Reshuffling SGD and GD?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Online Learning in Unknown Markov Games.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Provably Efficient Algorithms for Multi-Objective Competitive RL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Why do classifier accuracies show linear trends under distribution shift?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Coping with Label Shift via Distributionally Robust Optimisation.
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Contrastive Learning with Hard Negative Samples.
|
Анализировать url |
| academic.oup.com |
SIMODS (Dec 2023-)
|
Анализировать url |
| academic.oup.com |
IMA Inf. & Infer. (Sep 2023-)
|
Анализировать url |
| jmlr.csail.mit.edu |
JMLR (2018-)
|
Анализировать url |
| tandfonline.com |
OMS (2014-2020)
|
Анализировать url |
| simons.berkeley.edu |
Simons Inst. Workshop
|
Анализировать url |
| opt-ml.org |
OPT 2019
|
Анализировать url |
| opt-ml.org |
OPT 2019
|
Анализировать url |
| ismp2018.sciencesconf.org |
ISMP 2018
|
Анализировать url |
| learningtheory.org |
COLT 2018
|
Анализировать url |
| aaai.org |
AAAI 2018
|
Анализировать url |
| opt-ml.org |
OPT2017 Workshop,
|
Анализировать url |
| nips.cc |
NIPS 2017
|
Анализировать url |
| nips.cc |
NIPS 2017
|
Анализировать url |
| padl.ws |
ICML 2017 Workshop on Principled Approaches to Deep Learning
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
IEEE TPAMI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Provably Efficient Online Agnostic Learning in Markov Games
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Coping with Label Shift via Distributionally Robust Optimisation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Contrastive learning with hard negative samples
|
Анализировать url |
| pdfs.semanticscholar.org |
Пустой анкор
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Geodesically-convex optimization for averaging partially observed covariance matrices
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
SGD with shuffling: optimal rates without component convexity and large epoch requirements
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Towards minimax optimal reinforcement learning in factored markov decision processes
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
Why are Adaptive Methods Good for Attention Models?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Stochastic Optimization with Non-stationary Noise
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Learning Adversarial Markov Decision Processes with Bandit Feedback and Unknown Transition
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Complexity of Finding Stationary Points of Nonconvex Nonsmooth Functions
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Strength from Weakness: Fast Learning Using Weak Supervision
|
Анализировать url |
| tandfonline.com |
New concavity and convexity results for symmetric polynomials and their ratios
|
Анализировать url |
| tandfonline.com |
LMLA
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
From Nesterov’s Estimate Sequence to Riemannian Acceleration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On Tight Convergence Rates of Without-replacement SGD
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Recent Advances in Stochastic Riemannian Optimization
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Handbook of Variational Methods...
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Strength from Weakness: Fast Learning Using Weak Supervision
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On Complexity of Finding Stationary Points of Nonsmooth Nonconvex Functions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
From Nesterov's Estimate Sequence to Riemannian Acceleration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Adversarial MDPs with Bandit Feedback and Unknown Transition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Revisiting Hua operator matrices and a new distance on noncommuting contractions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Why ADAM Beats SGD for Attention Models
|
Анализировать url |
| albany.edu |
ReLU nets are powerful memorizers: a tight analysis of finite sample expressive power
|
Анализировать url |
| albany.edu |
Abstract
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On upper bounds for permanents of nonnegative matrices
|
Анализировать url |
| yale.edu |
ReLU nets are powerful memorizers: a tight analysis of finite sample expressive power
|
Анализировать url |
| fields.utoronto.ca |
ReLU nets are powerful memorizers: a tight analysis of finite sample expressive power
|
Анализировать url |
| fields.utoronto.ca |
<em>Conference on Data Science and Optimization, Fields Institute, Toronto</em>
|
Анализировать url |
| sites.utexas.edu |
ReLU nets are powerful memorizers: a tight analysis of finite sample expressive power
|
Анализировать url |
| sites.utexas.edu |
<em>ML Seminar (WNCG), UT Austin, Austin, Texas</em>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Metrics Induced by Quantum Jensen-Shannon-Rényi and Related Divergences
|
Анализировать url |
| cmsa.fas.harvard.edu |
Some nonconvex optimization problems through a geometric lens.
|
Анализировать url |
| cmsa.fas.harvard.edu |
<em>CMSA Workshop on: Noncommutative Analysis, Computational Complexity, and Quantum Information</em>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Nonconvex stochastic optimization on manifolds via Riemannian Frank-Wolfe methods
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Flexible Modeling of Diversity with Strongly Log-Concave Distributions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Small ReLU networks are powerful memorizers: a tight analysis of memorization capacity
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Are deep ResNets provably better than linear predictors?
|
Анализировать url |
| math.ethz.ch |
ETH Foundations of Data Science Seminar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Acceleration in First Order Quasi-strongly Convex Optimization by ODE Discretization
|
Анализировать url |
| math.ethz.ch |
ETH Foundations of Data Science Seminar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Analysis of Gradient Clipping and Adaptive Scaling with a Relaxed Smoothness Condition
|
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
Сайт optml.mit.edu не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 40%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: