Анализ сайта wensun.github.io
Основное Готовность: 85%
Домен
wensun.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://wensun.github.io
301 MovedPermanently
https://wensun.github.io/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Кодировка на странице не определена. Укажите явно кодировку документа!
Язык
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,50сек
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 0,50сек оптимальна.
Объем документа
81Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 81Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Lato:400,700,400italic,700italic |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-46766886-4 |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a714d97-14777" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4D04:779F0:62CDB8:637B7B:6A88CB98 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Fri, 21 Aug 2026 22:05:12 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230066-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787349912.416519,VS0,VE110 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 9d8b54dbe99a2aaff5a56386de4b9a0b042fa245 |
CMS
WordPress
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 WordPress.
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
Wen Sun
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: 7, 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
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=800
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 width задаёт фиксированную ширину области просмотра.
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=800 |
| name | generator | HTML Tidy for Linux/x86 (vers 11 February 2007), see www.w3.org |
Оптимизация Готовность: 10%
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
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 60 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 47 достаточно.
Кол-во знаков контента 26791 на странице оптимально.
Кол-во слов 3938 на странице оптимально.
Заголовки
Есть ошибки
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.
Не обнаружено заголовков на странице. Добавьте заголовки (<h1>, <h2> или <h3>)
Тошнота
8,49
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
160,56%
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 | 72 | 1,83% |
| reinforcement | 31 | 0,79% |
| offline | 30 | 0,76% |
| [code] | 30 | 0,76% |
| policy | 29 | 0,74% |
| efficient | 26 | 0,66% |
| neurips | 25 | 0,63% |
| exploration | 19 | 0,48% |
| model-based | 18 | 0,46% |
| online | 17 | 0,43% |
| kiante | 17 | 0,43% |
| brantley | 17 | 0,43% |
| nathan | 16 | 0,41% |
| kallus | 16 | 0,41% |
| bagnell | 15 | 0,38% |
| imitation | 15 | 0,38% |
| research | 14 | 0,36% |
| algorithm | 14 | 0,36% |
| theory | 13 | 0,33% |
| masatoshi | 13 | 0,33% |
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 193 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: 24
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 24 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /data/wensun_CV.pdf |
CV
|
|
|
| /group_memebers.html |
My group
|
|
Анализировать url |
| /CS4789_spring_2025.html |
CS 4789/5789 Introduction to Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /CS6789_fall_2024.html |
CS 6789 Foundations of Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /CS4789.html |
CS 4789/5789 Introduction to Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /data/low_rank_mdp_pdf.pdf |
[Slides]
|
|
|
| /data/offline_RL_pessimism_draft.pdf |
[Slides]
|
|
|
| /data/MILO_neurips_poster.png |
[poster]
|
|
Анализировать url |
| /data/MoBILe_neurips_poster.png |
[poster]
|
|
Анализировать url |
| /data/bilinear.pdf |
[Slides]
|
|
|
| /data/pcpg_presentation_pdf.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/maze_policy_visitations-crop.pdf |
Пустой анкор
|
|
|
| /data/PPRL_poster.pdf |
[poster]
|
|
|
| /data/FAIL_presentation_pdf.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/CMT_presentation_pdf.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/CDP_presentation_pdf.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/ExAct_poster.pdf |
[poster]
|
|
|
| /data/DPI.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/iclr_poster_pdf.pdf |
[poster]
|
|
|
| /data/aggrevated.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/icml_bandit_slides.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/ICML_PSIM.pdf |
[slides]
|
|
|
| /data/UAI2015-final.pdf |
<papertitle>Online Bellman Residual Algorithms with Predictive Error Guarantees</papertitle>
|
|
|
| /data/online_policy_evaluation.pdf |
[slides]
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 168
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 168 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| microsoft.com |
Microsoft Research NYC
|
Анализировать url |
| ri.cmu.edu |
Robotics Institute, Carnegie Mellon University
|
Анализировать url |
| ri.cmu.edu |
Drew Bagnell
|
Анализировать url |
| ri.cmu.edu |
PhD Thesis
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
fine-tune LLMs w/ RL
|
Анализировать url |
| rlcm.owenoertell.com |
fine-tune diffusion models
|
Анализировать url |
| github.com |
The transformer RL and IL library
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
diffusion model for Inverse RL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
the role of loss function in RL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
offline RLHF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
contextual dueling bandits w/ active query
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
hybrid RL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
hybrid RLHF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
theory of representation learning in RL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
theory of representation transfer in RL
|
Анализировать url |
| github.com |
here
|
Анализировать url |
| cs.cornell.edu |
CS 4780/5780 Introduction to Machine Learning
|
Анализировать url |
| youtu.be |
link
|
Анализировать url |
| adversarial-rl.org |
IJCAI 2022 Tutorial: Adversarial sequential decision making
|
Анализировать url |
| youtube.com |
here
|
Анализировать url |
| rltheorybook.github.io |
COLT 2021 RL Tutorial: Statistical Foundations of RL
|
|
| youtube.com |
here
|
Анализировать url |
| rltheorybook.github.io |
<papertitle>Reinforcement Learning: Theory and Algorithms</papertitle>
|
|
| databricks.com |
<papertitle>3x Faster Search: Parallel Test-Time Scaling with Instructed-Retriever-1</papertitle>
|
Анализировать url |
| databricks.com |
<papertitle>MemEx: A Programmable Scratchpad for LLM Agents</papertitle>
|
Анализировать url |
| databricks.com |
<papertitle>Meet KARL: A faster agent for enterprise knowledge, powered by custom RL</papertitle>
|
Анализировать url |
| databricks.com |
<papertitle>Instructed Retriever: Unlocking System-Level Reasoning in Search Agents</papertitle>
|
Анализировать url |
| fuchsia-arch-d8e.notion.site |
<papertitle>Heuristics Considered Harmful: RL With Random Rewards Should Not Make LLMs Reason</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>p1: Better Prompt Optimization with Fewer Prompts</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>KARL: Knowledge Agents via Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>LLMs Can Learn to Reason Via Off-Policy RL</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Prompt Curriculum Learning for Efficient LLM Post-Training</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>All roads lead to likelihood: The value of reinforcement learning in fine-tuning</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Expressive Value Learning for Scalable Offline Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| nico-espinosadice.github.io |
[website]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Efficient Controllable Diffusion via Optimal Classifier Guidance</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Accelerating RL for LLM Reasoning with Optimal Advantage Regression</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[models]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Scaling Offline RL via Efficient and Expressive Shortcut Models</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| kempnerinstitute.harvard.edu |
[blog]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Value-Guided Search for Efficient Chain-of-Thought Reasoning</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code, data, model]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Q#: Provably Optimal Distributional RL for LLM Post-Training</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Avoiding exp(R) scaling in RLHF through Preference-based Exploration
</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Convergence Of Consistency Model With Multistep Sampling Under General Data Assumptions</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Risk-Sensitive RL with Optimized Certainty Equivalents via Reduction to Standard RL</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>The Central Role of the Loss Function in Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Diffusing States and Matching Scores: A New Framework for Imitation Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Regressing the Relative Future: Efficient Policy Optimization for Multi-turn RLHF</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[models]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Model-based RL as a Minimalist Approach to Horizon-Free and Second-Order Bounds</papertitle>
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<papertitle>Efficient Imitation under Misspecification</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Computationally Efficient RL under Linear Bellman Completeness for Deterministic Dynamics</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Correcting the Mythos of KL-Regularization: Direct Alignment without Overoptimization via Chi-squared Preference Optimization</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>On Speeding Up Language Model Evaluation</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>REBEL: Reinforcement Learning via Regressing Relative Rewards</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[models]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Efficient and Sharp Off-Policy Evaluation in Robust Markov Decision Processes</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>The Importance of Online Data: Understanding Preference Fine-Tuning Through the Lens of Coverage</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>More Benefits of Being Distributional: Second-Order Bounds for Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>JoinGym: An Efficient Query Optimization Environment for Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Orchestrating LLMs with Different Personalizations</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>RL for Consistency Models: Faster Reward Guided Text-to-Image Generation</papertitle>
|
Анализировать url |
| rlcm.owenoertell.com |
[Website]
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
<papertitle>Faster Recalibration of an Online Predictor via Approachability</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Provable Reward-Agnostic Preference-Based Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Provable Offline Preference-Based Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Adversarial Imitation Learning via Boosting</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Dataset Reset Policy Optimization for RLHF</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Provably Efficient CVaR RL in Low-rank MDPs</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Offline Data Enhanced On-Policy Policy Gradient with Provable Guarantees</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Making RL with Preference-based Feedback Efficient via Randomization</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Learning to Generate Better Than Your LLM</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Contextual Bandits and Imitation Learning via Preference-Based Active Queries</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Selective Sampling and Imitation Learning via Online Regression</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>The Benefits of Being Distributional: Small-Loss Bounds for Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Refined Value-Based Offline RL under Realizability and Partial Coverage</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Future-Dependent Value-Based Off-Policy Evaluation in POMDPs</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Reward Finetuning for Faster and More Accurate Unsupervised Object Discovery</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Provable Benefits of Representational Transfer in Reinforcement Learning</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Distributional Offline Policy Evaluation with Predictive Error Guarantees</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Multi-task Representation Learning for Pure Exploration in Linear Bandits</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Near-Minimax-Optimal Risk-Sensitive Reinforcement Learning with CVaR</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Computationally Efficient PAC RL in POMDPs with Latent Determinism and Conditional Embeddings</papertitle>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<papertitle>Hybrid RL: Using Both Offline and Online Data Can Make RL Efficient</papertitle>
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
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 wensun.github.io: готовность на 32%. Чтобы выполнить все условия и попасть на первую страницу выдачи поисковых систем требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: