Анализ сайта pythonot.github.io
Основное Готовность: 75%
Домен
pythonot.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://pythonot.github.io
301 MovedPermanently
https://pythonot.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 10.11.2026 5:19:28.
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
~0,47сек
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 0,47сек оптимальна.
Объем документа
67Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 67Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 13
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 13 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | _static/pygments.css?v=b86133f3 |
| stylesheet | text/css | _static/css/theme.css?v=9edc463e |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery.css?v=fd6457a4 |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery-binder.css?v=f4aeca0c |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery-dataframe.css?v=2082cf3c |
| stylesheet | text/css | _static/sg_gallery-rendered-html.css?v=1277b6f3 |
| js | _static/jquery.js?v=5d32c60e | |
| js | _static/_sphinx_javascript_frameworks_compat.js?v=2cd50e6c | |
| js | _static/documentation_options.js?v=f2328ca0 | |
| js | _static/doctools.js?v=fd6eb6e6 | |
| js | _static/sphinx_highlight.js?v=6ffebe34 | |
| js | _static/sg-tags.js?v=d80f6fa4 | |
| js | _static/js/theme.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a69bccf-10cfa" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | F530:2840:2FF10A:33B152:6A8A1C59 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:02:01 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270027-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787436121.200247,VS0,VE118 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 0c71d4acede2bf14ea16b2779d790ddbbc3f83ef |
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: 22%
Title
POT: Python Optimal Transport — POT Python Optimal Transport 0.9.7 documentation
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.
Устраните дубли в title: python(2), optimal(2), transport(2)
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 86, оптимально: от 40 до 45)
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
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, 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: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. 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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
Оптимизация Готовность: 92%
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 7 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 183 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 20 достаточно.
Кол-во знаков контента 28781 на странице оптимально.
Кол-во слов 4203 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> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 1.
Тошнота
8,31
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
14,32%
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 |
|---|---|---|
| transport | 69 | 1,64% |
| optimal | 60 | 1,43% |
| learning | 38 | 0,90% |
| wasserstein | 32 | 0,76% |
| conference | 31 | 0,74% |
| international | 29 | 0,69% |
| courty | 25 | 0,59% |
| flamary | 24 | 0,57% |
| neural | 22 | 0,52% |
| processing | 20 | 0,48% |
| machine | 19 | 0,45% |
| information | 19 | 0,45% |
| systems | 19 | 0,45% |
| gromov-wasserstein | 17 | 0,40% |
| regularized | 16 | 0,38% |
| sinkhorn | 16 | 0,38% |
| journal | 16 | 0,38% |
| python | 15 | 0,36% |
| barycenters | 15 | 0,36% |
| distances | 14 | 0,33% |
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 221 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: 72
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 72 оптимально.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
Quickstart Guide
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/index.html |
Examples gallery
|
|
Анализировать url |
| /user_guide.html |
User guide
|
|
Анализировать url |
| /all.html |
API and modules
|
|
Анализировать url |
| /releases.html |
Releases
|
|
Анализировать url |
| /contributors.html |
Contributors
|
|
Анализировать url |
| /contributing.html |
Contributing to POT
|
|
Анализировать url |
| /code_of_conduct.html |
Code of conduct
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
Quickstart Guide
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/index.html |
Examples gallery
|
|
Анализировать url |
| /user_guide.html |
User guide
|
|
Анализировать url |
| /all.html |
API and modules
|
|
Анализировать url |
| /releases.html |
Releases
|
|
Анализировать url |
| /contributors.html |
Contributors
|
|
Анализировать url |
| /contributing.html |
Contributing to POT
|
|
Анализировать url |
| /code_of_conduct.html |
Code of conduct
|
|
Анализировать url |
| / |
https://PythonOT.github.io/
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/plot_OT_1D.html |
OT Network Simplex solver
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/plot_optim_OTreg.html |
Conditional gradient
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/plot_optim_OTreg.html |
Generalized conditional gradient
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/plot_OT_1D.html |
Sinkhorn Knopp
Algorithm
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/barycenters/plot_barycenter_lp_vs_entropic.html |
Wasserstein barycenter
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/barycenters/plot_convolutional_barycenter.html |
convolutional barycenter
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/barycenters/plot_debiased_barycenter.html |
Sinkhorn divergence barycenter
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/barycenters/plot_barycenter_lp_vs_entropic.html |
Wasserstein barycenters [16]
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_gromov.html |
Gromov-Wasserstein distances
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_gromov_barycenter.html |
GW barycenters
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_barycenter_fgw.html |
FGW barycenters
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/others/plot_stochastic.html |
Stochastic
solver
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/backends/plot_stoch_continuous_ot_pytorch.html |
differentiable losses
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_gromov.html |
Sampled solver of Gromov Wasserstein
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/barycenters/plot_free_support_barycenter.html |
free support Wasserstein barycenters
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_UOT_1D.html |
One dimensional Unbalanced OT
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_UOT_barycenter_1D.html |
barycenter
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_unbalanced_ot.html |
exact unbalanced OT
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_regpath.html |
regularization path of UOT
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_partial_wass_and_gromov.html |
Partial Wasserstein and Gromov-Wasserstein
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_partial_fgw.html |
Partial Fused Gromov-Wasserstein
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/sliced-wasserstein/plot_variance.html |
Sliced Wasserstein
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/unbalanced-partial/plot_UOT.html |
Sliced Unbalanced OT and Unbalanced Sliced OT
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/sliced-wasserstein/plot_compute_wasserstein_circle.html |
Wasserstein distance on the
circle
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/sliced-wasserstein/plot_variance_ssw.html |
Spherical Sliced Wasserstein
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_gromov_wasserstein_dictionary_learning.html |
Graph Dictionary Learning solvers
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_semirelaxed_fgw.html |
Semi-relaxed (Fused) Gromov-Wasserstein divergences
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_semirelaxed_gromov_wasserstein_barycenter.hmtl |
barycenter solvers
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_quantized_gromov_wasserstein.html |
Quantized (Fused) Gromov-Wasserstein distances
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/others/plot_demd_gradient_minimize.html |
Efficient Discrete Multi Marginal Optimal Transport Regularization
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/others/plot_COOT.html |
Co-Optimal Transport
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/others/plot_learning_weights_with_COOT.html |
unbalanced Co-Optimal Transport
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/barycenters/plot_free_support_barycenter_generic_cost.html |
Optimal Transport Barycenters for Generic Costs
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/barycenters/plot_gmm_barycenter.html |
Barycenters between Gaussian Mixture Models
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/plot_bsp_ot.html |
Fast and accurate transport bijections using BSP-OT
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/sliced-wasserstein/plot_sliced_plans.html |
Sliced Transport Plans
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_classes.html |
Optimal transport for domain
adaptation
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_classes.html |
group lasso regularization
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_laplacian.html |
Laplacian regularization
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_semi_supervised.html |
semi
supervised setting
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_linear_mapping.html |
Linear OT mapping
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_mapping.html |
Joint OT mapping estimation
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/others/plot_WDA.html |
Wasserstein Discriminant Analysis
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/domain-adaptation/plot_otda_jcpot.html |
JCPOT algorithm for multi-source domain adaptation with target shift
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/gromov/plot_gnn_TFGW.html |
Graph Neural Network OT layers TFGW
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/index.html |
documentation
|
|
Анализировать url |
| / |
https://PythonOT.github.io/
|
|
Анализировать url |
| /master/contributing.html |
contribution guidelines
|
|
Анализировать url |
| /master/code_of_conduct.html |
code of conduct
|
|
Анализировать url |
| /genindex.html |
<span class="std std-ref">Index</span>
|
|
Анализировать url |
| /py-modindex.html |
<span class="std std-ref">Module Index</span>
|
|
Анализировать url |
| /search.html |
<span class="std std-ref">Search Page</span>
|
|
Анализировать url |
| /auto_examples/plot_quickstart_guide.html |
Next <span class="fa fa-arrow-circle-right" aria-hidden="true"></span>
|
|
Анализировать url |
| / |
Release
|
|
Анализировать url |
| /master |
Development
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 118
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 118 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 1.
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| badge.fury.io |
<img alt="PyPI version" src="https://badge.fury.io/py/POT.svg">
|
Анализировать url |
| anaconda.org |
<img alt="Anaconda Cloud" src="https://anaconda.org/conda-forge/pot/badges/version.svg">
|
Анализировать url |
| github.com |
<img alt="Build Status" src="https://github.com/PythonOT/POT/actions/workflows/build_tests.yml/badge.svg">
|
Анализировать url |
| codecov.io |
<img alt="Codecov Status" src="https://codecov.io/gh/PythonOT/POT/branch/master/graph/badge.svg">
|
Анализировать url |
| pepy.tech |
<img alt="Downloads" src="https://static.pepy.tech/badge/pot">
|
Анализировать url |
| anaconda.org |
<img alt="Anaconda downloads" src="https://anaconda.org/conda-forge/pot/badges/downloads.svg">
|
Анализировать url |
| github.com |
<img alt="License" src="https://anaconda.org/conda-forge/pot/badges/license.svg">
|
Анализировать url |
| github.com |
https://github.com/PythonOT/POT
|
Анализировать url |
| pytorch.org |
Pytorch
|
Анализировать url |
| github.com |
jax
|
Анализировать url |
| numpy.org |
Numpy
|
Анализировать url |
| cupy.dev |
Cupy
|
Анализировать url |
| tensorflow.org |
Tensorflow
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
JMLR
paper
|
Анализировать url |
| conda-forge.org |
conda-forge
|
Анализировать url |
| remi.flamary.com |
Rémi Flamary
|
Анализировать url |
| people.irisa.fr |
Nicolas Courty
|
Анализировать url |
| remi.flamary.com |
Rémi Flamary
|
Анализировать url |
| cedricvincentcuaz.github.io |
Cédric Vincent-Cuaz
|
Анализировать url |
| pot-toolbox.slack.com |
slack channel
|
Анализировать url |
| gitter.im |
gitter channel
|
Анализировать url |
| mail.python.org |
mailing list
|
Анализировать url |
| people.csail.mit.edu |
Displacement interpolation using Lagrangian mass transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Sinkhorn distances: Lightspeed computation of optimal transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Iterative Bregman projections for regularized transportation problems
|
Анализировать url |
| hal.archives-ouvertes.fr |
Supervised planetary unmixing with optimal transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Optimal Transport for Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Regularized discrete optimal transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generalized conditional gradient: analysis of convergence and applications
|
Анализировать url |
| remi.flamary.com |
Mapping estimation for discrete optimal transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Stabilized Sparse Scaling Algorithms for Entropy Regularized Transport Problems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaling algorithms for unbalanced transport problems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Wasserstein Discriminant Analysis
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Gromov-Wasserstein averaging of kernel and distance matrices
|
Анализировать url |
| media.adelaide.edu.au |
Gromov–Wasserstein distances and the metric approach to object matching
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
On the optimal mapping of distributions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Computational Optimal Transport
|
Анализировать url |
| hal.archives-ouvertes.fr |
Barycenters in the Wasserstein space
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Smooth and Sparse Optimal Transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Stochastic Optimization for Large-scale Optimal Transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Large-scale Optimal Transport and Mapping Estimation
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Fast Computation of Wasserstein Barycenters
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Convolutional wasserstein distances: Efficient optimal transportation on geometric domains
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
Near-linear time approximation algorithms for optimal transport via Sinkhorn iteration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Generative Models with Sinkhorn Divergences
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Optimal Transport for structured data with application on graphs
|
Анализировать url |
| cbcl.mit.edu |
Learning with a Wasserstein Loss
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
Screening Sinkhorn Algorithm for Regularized Optimal Transport
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Optimal Transport for Multi-source Domain Adaptation under Target Shift
|
Анализировать url |
| math.toronto.edu |
Free boundaries in optimal transport and Monge-Ampere obstacle problems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Partial Optimal Transport with Applications on Positive-Unlabeled Learning
|
Анализировать url |
| remi.flamary.com |
Optimal transport with Laplacian regularization: Applications to domain adaptation and shape matching
|
Анализировать url |
| perso.liris.cnrs.fr |
Sliced and radon wasserstein barycenters of measures
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
A Riemannian Block Coordinate Descent Method for Computing the Projection Robust Wasserstein Distance
|
Анализировать url |
| hal.archives-ouvertes.fr |
Sampled Gromov Wasserstein
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Interpolating between optimal transport and MMD using Sinkhorn divergences
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Max-sliced wasserstein distance and its use for gans
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Sliced-Wasserstein flows: Nonparametric generative modeling
via optimal transport and diffusions
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Debiased sinkhorn barycenters
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Online Graph
Dictionary Learning
|
Анализировать url |
| citeseerx.ist.psu.edu |
Kantorovich duality for general transport costs and applications
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Statistical optimal transport via factored couplings
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Unbalanced Optimal Transport through Non-negative Penalized Linear Regression
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generalized Wasserstein barycenters between probability measures living on different subspaces
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A fixed-point approach to barycenters in Wasserstein space.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Fast transport optimization for Monge costs on the circle.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The statistics of circular optimal transport.
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Spherical Sliced-Wasserstein
|
Анализировать url |
| academic.oup.com |
The gromov–wasserstein distance between networks and stable network invariants
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Semi-relaxed Gromov-Wasserstein divergence and applications on graphs
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
CO-Optimal Transport
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Sparsity-constrained optimal transport
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Gromov-wasserstein learning for graph matching and node embedding
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Entropic Wasserstein Component Analysis
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
Template based graph neural network with optimal transport distances
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Optimal transport graph neural networks
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Efficient Discrete Multi Marginal Optimal Transport Regularization
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Properties of the d-dimensional earth mover’s problem
|
Анализировать url |
| hal.science |
Gromov–Wasserstein
distances between Gaussian distributions
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Regularity as regularization:Smooth and strongly convex brenier potentials in optimal transport.
|
Анализировать url |
| dial.uclouvain.be |
Convex interpolation and performance estimation of first-order methods for convex optimization.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Fast and scalable optimal transport for brain tractograms
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
Kernel operations on the gpu, with autodiff, without memory overflows
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Interpolating between Clustering and Dimensionality Reduction with Gromov-Wasserstein
|
Анализировать url |
| openreview.net |
A Convergent Single-Loop Algorithm for Relaxation of Gromov-Wasserstein in Graph Data
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Fused Gromov-Wasserstein Graph Mixup for Graph-level Classifications
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Low-Rank Sinkhorn Factorization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Entropic estimation of optimal transport maps
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Linear-Time Gromov-Wasserstein Distances using Low Rank Couplings and Costs
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Quantized gromov-wasserstein
|
Анализировать url |
| epubs.siam.org |
A Wasserstein-type distance in the space of Gaussian mixture models
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Aligning individual brains with Fused Unbalanced Gromov-Wasserstein.
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Unbalanced Co-Optimal Transport
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
The Unbalanced Gromov Wasserstein Distance: Conic Formulation and Relaxation
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Faster Unbalanced Optimal Transport: Translation Invariant Sinkhorn and 1-D Frank-Wolfe
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Gradient descent algorithms for Bures-Wasserstein barycenters
|
Анализировать url |
| papers.neurips.cc |
Averaging on the Bures-Wasserstein manifold: dimension-free convergence of gradient descent
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
One for all and all for one: Efficient computation of partial Wasserstein distances on the line
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Computing Barycentres of Measures for Generic Transport Costs
|
Анализировать url |
| openreview.net |
LCOT: Linear Circular Optimal Transport
|
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 pythonot.github.io не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 47%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: