Анализ сайта weihuang05.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
weihuang05.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://weihuang05.github.io
301 MovedPermanently
https://weihuang05.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 01.11.2026 2:38:01.
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
~0,46сек
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 0,46сек оптимальна.
Объем документа
26Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 26Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
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 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://weihuang05.github.io/assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://weihuang05.github.io/assets/css/academicons.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | https://weihuang05.github.io/assets/js/main.min.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 | "6a6de317-698e" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | C194:E2628:323CDD6:32A9D5E:6A8A4D3E |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 01:30:38 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230226-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787448638.470995,VS0,VE115 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 43a457683f6d70fe7d5cc7468c59ecdbfef9178f |
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: 68%
Title
Welcome to Wei Huang’s Homepage - Wei Huang
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.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 43 оптимально (норма: 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
https://weihuang05.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
Кол-во: 4
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:locale | en-US |
| og:site_name | Wei Huang |
| og:title | Welcome to Wei Huang’s Homepage |
| og:url | https://weihuang05.github.io/ |
Все мета-теги
Кол-во: 13
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 13шт. 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 | google-site-verification | ad5JfKCj63VSrTMihvAvRJePeMyJ01M8R55LymhYvE8 |
| name | google-site-verification | ad5JfKCj63VSrTMihvAvRJePeMyJ01M8R55LymhYvE8 |
| name | HandheldFriendly | True |
| name | MobileOptimized | 320 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | msapplication-TileColor | #000000 |
| name | msapplication-TileImage | https://weihuang05.github.io/images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | https://weihuang05.github.io/images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en-US |
| property | og:site_name | Wei Huang |
| property | og:title | Welcome to Wei Huang’s Homepage |
| property | og:url | https://weihuang05.github.io/ |
Оптимизация Готовность: 72%
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 одном 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 6 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 75 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 24 достаточно.
Кол-во знаков контента 12303 на странице оптимально.
Кол-во слов 1838 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> 3.
Тошнота
6,40
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
17,85%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота 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 |
|---|---|---|
| learning | 41 | 2,23% |
| accepted | 27 | 1,47% |
| neural | 14 | 0,76% |
| theory | 13 | 0,71% |
| generalization | 13 | 0,71% |
| feature | 10 | 0,54% |
| models | 10 | 0,54% |
| papers | 10 | 0,54% |
| workshop | 10 | 0,54% |
| reviewer | 10 | 0,54% |
| research | 8 | 0,44% |
| diffusion | 8 | 0,44% |
| honored | 8 | 0,44% |
| invited | 8 | 0,44% |
| university | 7 | 0,38% |
| networks | 7 | 0,38% |
| details | 7 | 0,38% |
| neurips | 7 | 0,38% |
| understanding | 6 | 0,33% |
| machine | 6 | 0,33% |
Индексация Готовность: 60%
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 110 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 50 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://weihuang05.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://weihuang05.github.io/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://weihuang05.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://weihuang05.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 10
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 10 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Wei Huang
|
|
Анализировать url |
| /publications/ |
Publications
|
|
Анализировать url |
| /talks/ |
Talks
|
|
Анализировать url |
| /teaching/ |
Teaching
|
|
Анализировать url |
| /cv/ |
CV
|
|
Анализировать url |
| / |
Deep Learning Theory through the Lens of Statistical Physics: A Topical Review
|
|
Анализировать url |
| /files/diffusion_models_UTokyo_2026_WH.pdf |
here
|
|
|
| / |
No Free Lunch in Neural Architectures? A Joint Analysis of Expressivity, Convergence, and Generalization
|
|
Анализировать url |
| /sitemap/ |
Sitemap
|
|
Анализировать url |
| /feed.xml |
<i class="fa fa-fw fa-rss-square" aria-hidden="true"></i> Feed
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 98
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 98 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 2.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
<i class="fab fa-fw fa-github" aria-hidden="true"></i> Github
|
Анализировать url |
| scholar.google.com.au |
<i class="fas fa-fw fa-graduation-cap"></i> Google Scholar
|
Анализировать url |
| riken.jp |
Deep Learning Theory Team
|
Анализировать url |
| riken.jp |
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)
|
Анализировать url |
| ibis.t.u-tokyo.ac.jp |
Prof. Taiji Suzuki
|
Анализировать url |
| research.unsw.edu.au |
Dr. Xin Cao
|
Анализировать url |
| sydney.edu.au |
A/Prof. Jie Yin
|
Анализировать url |
| profiles.uts.edu.au |
Prof. Richard Xu
|
Анализировать url |
| staff.ustc.edu.cn |
Prof. Youjin Deng
|
Анализировать url |
| zhihu.com |
Zhihu
|
Анализировать url |
| github.com |
Github
|
Анализировать url |
| u-tokyo.ac.jp |
University of Tokyo
|
Анализировать url |
| ism.ac.jp |
ISM
|
Анализировать url |
| aip.riken.jp |
RIKEN AIP
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
Apply here
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How transformers learn to plan via multi-token prediction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Provable Benefit of Curriculum in Transformer Tree-Reasoning Post-Training
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Spectral Gradient Descent Mitigates Anisotropy-Driven Misalignment: A Case Study in Phase Retrieval
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Two Modalities Are Better Than One: Efficient Adversarial Purification via Multimodal Diffusion Models
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
here
|
Анализировать url |
| riken.jp |
理研梅峰賞
|
Анализировать url |
| fdgm-workshop.github.io |
Foundations of Deep Generative Models: Understanding Memorization, Generalization, and Reasoning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Self-Harmony: Learning to Harmonize Self-Supervision and Self-Play in Test-Time Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| delta-workshop.github.io |
Deep Generative Model in Machine Learning: Theory, Principle and Efficacy
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Openreview Site
|
Анализировать url |
| delta-workshop.github.io |
Demystifying Optimization and Generalization of Deep Learning via Feature Learning Theory
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Learning Dynamics of Two-layer Linear Networks with Label Noise SGD
|
Анализировать url |
| ism.ac.jp |
The Institute of Statistical Mathematics (ISM)
|
Анализировать url |
| c5dc59ed978213830355fc8978.doorkeeper.jp |
Event details
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generalization Bound of Gradient Flow through Training Trajectory and Data-dependent Kernel
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaling Diffusion Transformers Efficiently via muP
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Trained Mamba Emulates Online Gradient Descent in In-Context Linear Regression
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How Does Label Noise Gradient Descent Improve Generalization in the Low SNR Regime?
|
Анализировать url |
| aip.riken.jp |
Event details
|
Анализировать url |
| delta-workshop.github.io |
Deep Learning Theory 2025 Workshop
|
Анализировать url |
| aip.riken.jp |
Event details
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Provable In-Context Vector Arithmetic via Retrieving Task Concepts
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Role of Label Noise in the Feature Learning Process
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Can Diffusion Models Learn Hidden Inter-Feature Rules Behind Images?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GRU: Mitigating the trade-off between unlearning and retention for large language models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Multinoulli Extension: A Lossless Yet Effective Probabilistic Framework for Subset Selection over Partition Constraints
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Understanding the Forgetting of (Replay-based) Continual Learning via Feature Learning: Angle Matters
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Test-Time Graph Neural Dataset Search With Generative Projection
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR 2025 Notable Reviewer
|
Анализировать url |
| delta-workshop.github.io |
DeLTa Workshop
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
full recording here
|
Анализировать url |
| aip.riken.jp |
Event details
|
Анализировать url |
| aip.riken.jp |
Event details
|
Анализировать url |
| kaust.edu.sa |
KAUST 2025 Rising Star
|
Анализировать url |
| cpal.cc |
CPAL 2025 Rising Star
|
Анализировать url |
| delta-workshop.github.io |
our website
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
Reviewer Application Form
|
Анализировать url |
| openreview.net |
On the feature learning in diffusion models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
On the Optimization and Generalization of Two-layer Transformers with Sign Gradient Descent
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Quantifying the Optimization and Generalization Advantages of Graph Neural Networks Over Multilayer Perceptrons
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Negatively correlated ensemble against transfer adversarial attacks
|
Анализировать url |
| delta-workshop.github.io |
Deep Generative Model in Machine Learning: Theory, Principle and Efficacy
|
Анализировать url |
| openreview.net |
On the Comparison between Multi-modal and Single-modal Contrastive Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Provable and Efficient Dataset Distillation for Kernel Ridge Regression
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Federated Learning from Vision-Language Foundation Models: Theoretical Analysis and Method
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Unveil Benign Overfitting for Transformer in Vision: Training Dynamics, Convergence, and Generalization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
On Mesa-Optimization in Autoregressively Trained Transformers: Emergence and Capability
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SLTrain: a sparse plus low rank approach for parameter and memory efficient pretraining
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Heterophily Snowflake Hypothesis: Training and Empowering GNN for Heterophilic Graphs
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR 2024
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Diffusion Models Demand Contrastive Guidance for Adversarial Purification to Advance
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Provably Neural Active Learning Succeeds via Prioritizing Perplexing Samples
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Global and Local Prompts Cooperation via Optimal Transport for Federated Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Understanding Convergence and Generalization in Federated Learning through Feature Learning Theory
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Graph Lottery Ticket Automated
|
Анализировать url |
| nips.cc |
NeurIPS 2023
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
DMMG: Dual Min-Max Games for Self-Supervised Skeleton-Based Action Recognition
|
Анализировать url |
| ibisml.org |
IBIS2023
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Understanding and Improving Feature Learning for Out-of-Distribution Generalization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Analyzing Generalization of Neural Networks through Loss Path Kernels
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Fed-CO_2: Cooperation of Online and Offline Models for Severe Data Heterogeneity in Federated Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Single-Pass Contrastive Learning Can Work for Both Homophilic and Heterophilic Graph
|
Анализировать url |
| iciam2023.org |
ICIAM 2023
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
ICML 2023 workshop on High-Dimensional Learning Dynamics
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
work
|
Анализировать url |
| github.com |
slides
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Graph Neural Networks Provably Benefit from Structural Information: A Feature Learning Perspective
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Analyzing Deep PAC-Bayesian Learning with Neural Tangent Kernel: Convergence, Analytic Generalization Bound, and Efficient Hyperparameter Selection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Understanding Feature Learning in Out-of-Distribution Generalization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Deep Architecture Connectivity Matters for Its Convergence: A Fine-Grained Analysis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Deep Active Learning by Leveraging Training Dynamics
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Interpreting Operation Selection in Differentiable Architecture Search: A Perspective from Influence-Directed Explanations
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Weighted Mutual Learning with Diversity-Driven Model Compression
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Pruning graph neural networks by evaluating edge properties
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Deepening Graph Neural Networks: A GNTK-based Optimization Perspective
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Auto-scaling Vision Transformers without Training
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Equivalence between Neural Network and Support Vector Machine
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Neural Tangent Kernel of Deep Networks with Orthogonal Initialization
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github" aria-hidden="true"></i> GitHub
|
Анализировать url |
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
Анализировать url |
| github.com |
AcademicPages
|
Анализировать url |
| mademistakes.com |
Minimal Mistakes
|
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
Выполнен подробный анализ сайта weihuang05.github.io: готовность к продвижению на 75%.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: