宝典:独家 | 数据科学入门指南：新手如何步入数据科学领域？
　　数据科学，据说是本世纪最令人着迷的工作，已成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学似乎是一个具有挑战性的迷宫，可以从这里开始。如果您是其中之一，请继续阅读。
　　在本文中，我将讨论如何从头开始您的数据科学之旅。我将详细解释以下步骤。
　　了解 Python 编程的基础知识
　　如果您有 IT 背景，您可能已经熟悉 Python 编程，在这种情况下您可以跳过此步骤。但是，如果您从未接触过编码，那么您应该从学习 Python 开始。在所有编程语言中，Python 语言是最容易学习的语言，它被广泛用于开发，也被用于数据分析。
　　首先，搜索可帮助您了解 Python 基础知识的免费在线教程。我在下面列出了一些教程链接，这些链接可以帮助您在短时间内自学 Python。试一试，然后做出自己的选择。
　　以上列表并不详尽，您可以在网络上找到许多其他资源来帮助您学习 Python 的基础知识，您还可以在 YouTube 上找到许多针对初学者的 Python 教程。
　　一旦您掌握了编程语法和其他基础知识，您就可以开始 Python 的中级和高级学习之旅了。为了熟悉数据科学领域，我建议您至少完成中级水平，以便熟悉 Python 中的数据结构和文件系统。
　　下一步。
　　学习统计和数学
　　数据科学是分析数据和生成有用且可操作的见解的技能。为此，需要统计学和数学的基本知识。虽然您不需要成为一名出色的统计学家，但您确实需要了解数据分布和算法原理的基础知识。说了这么多，让我们看看需要学习什么。
　　首先，查看您的高中统计课程以了解基本概念。为此，我推荐可汗学院的《高中统计》系列（根据自己的情况选择）。
　　完成高中统计课后，您可以开始阅读以下任何书籍：
　　后台回复“20200528”即可获取这些书籍各自的pdf版本，也可以根据需要轻松购买纸质书籍。读完这些书，您将熟悉数据分析的基本原理，有助于进一步深入学习。
　　注意：虽然我建议您从学习 Python 语言开始您的数据科学之旅，但在此过程中您会遇到其他几种工具，例如 R，它们也用于统计计算和数据分析。我的一般建议是，无论您遇到哪种工具，都要保持开放的心态。如果你用两种不同的语言做一个任务，底层的工作和逻辑通常是一样的，只是语法和框架不同而已。
　　
　　数据分析的初体验。
　　学习 Python 进行数据分析
　　这就是它的有趣之处，在您掌握了 Python 编程的基础知识和统计数据之后，是时候尝试一下了。
　　如果您想免费学习，您只需在 Udacity 开设一个帐户并注册免费课程 - 数据分析简介。本课程将介绍数据分析所需的 Python 库，如 Pandas 和 Numpy。您可以按部就班地学习，并在几周内轻松完成课程。
　　Udacity 上还有许多其他课程可供探索，此外，Udacity 还提供纳米学位课程，通常是收费的。如果你愿意为学习付费，有很多不错的平台，比如 Coursera、Dataquest、Datacamp 等。
　　到此步骤结束，你应该已经掌握了 Python 的一些重要库和数据结构，例如序列、数组和数据帧。
　　还应该能够执行诸如数据处理、得出结论、矢量化操作、分组数据以及组合来自多个文件的数据等任务。
　　当您为下一步做好准备时，在继续之前还有一件事需要学习：弥合数据分析和机器学习之间差距的最终关键 - 数据可视化。
　　数据可视化是数据分析的重要组成部分，有助于得出结论并可视化数据中的模式。因此，学习如何可视化数据势在必行，而学习数据可视化最简单的方法就是通读 Kaggle 的数据可视化课程。在此之后，您将熟悉一个重要的 Python 库 - Seaborn。
　　注意：Kaggle 是世界各地数据科学家的流行网站。它定期举办挑战数据储备技能的比赛，并为数据爱好者提供免费的互动课程。
　　太棒了！你已经完成了数据科学的一半以上。继续下一步，机器学习。
　　学习机器学习
　　机器学习，顾名思义，就是机器（计算机）自学习的过程。经验是通过学习计算机算法自动增强的。根据数据类型和业务问题，使用预定义算法构建模型，这些算法在给定数据上进行自我训练，然后用于新数据得出结论。
　　掌握机器学习的最简单方法是按给定顺序参加以下 Kaggle 课程：
　　
　　条条大路通罗马，虽然学习机器学习的方法还有很多，但我建议的方法是最简单的，而且完全免费。如果没有资金限制，还可以在 Coursera、Udacity 等相关平台上找到各种课程。
　　到此步骤结束时，您将了解有监督和无监督机器学习的区别，同时掌握回归、分类、决策树、随机森林等各种重要算法。
　　太棒了！从此，你就可以突破迷宫加入数据科学俱乐部，之后，你所要做的就是一步步变得更好。
　　项目实战
　　阅读此处，您将拥有成为一名成功的数据科学家所需的一切。在你掌握了所有知识之后，应该通过尽可能多的练习来加强它。为此，请寻找解决一些业务问题的项目。
　　继续练习的最佳方法之一是参加 Kaggle 比赛。 Kaggle 为你提供你需要解决的问题和你需要的数据。在比赛的情况下，您可以提交自己的结果并根据获得的积分进行排名。
　　您还可以通过尝试以下资源在单个项目上构建自己的投资组合来探索数据集：
　　为了练习，建议在本地计算机上下载并安装 Anaconda，这是开发数据科学项目的绝佳工具包。在 Anaconda 的众多工具中，Jupyter Notebook 是构建 Python 项目并帮助您管理项目组合的绝佳方式。
　　遵循本博客中的指南将帮助您实现学习数据科学的目标，当然，在这方面还有很多东西需要学习，甚至还有更多需要探索。继续学习。
　　原标题：
　　从头开始数据科学如何作为一个完整的初学者进入数据科学
　　原文链接：
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　　技术贴:SEO新手入门必看
　　1、关键词
　　简单地说，关键词就是用户在使用搜索引擎时输入的能够最大程度概括用户正在寻找的信息内容的词或词，是对信息的概括和集中。例如“鲜花”。 SEO行业中提到的关键词往往是指一个网页的核心和主要内容。对于搜索引擎来说，你的网页主要是关于什么方面的，这方面可以归因于一个（通常是多个）关键字。为了更好地对您的网页进行排名，您还需要了解这些概念：关键字密度和关键字填充。
　　2、关键词密度
　　如何确定特定页面的 关键词 密度？您只需将 关键词 的使用次数除以页面上的总字数即可。 关键词密度曾经是 SEO 中一个非常重要的因素，因为早期的搜索算法非常重视它，但现在已经成为过去。
　　3、关键词堆叠
　　
　　由于早期的搜索算法看重关键词的密度，站长通过手动堆叠关键词来欺骗和欺骗搜索引擎。这种技术叫做关键词打桩，现在当然没用了，你可能会因此受到惩罚。
　　4、目标关键字
　　Target关键词是指关键词分析确定的网站“主要”关键词，通俗的说是网站@的目标客户> 产品和服务 可用于搜索的关键词。
　　一般来说，目标关键词具有以下特征：
　　目标关键词一般用作网站首页的标题。
　　目标关键词一般是由2-4个字符组成的单词或短语，主要是名词。
　　目标关键词每天在搜索引擎上有一定数量的稳定搜索。
　　
　　搜索目标关键词的用户往往对网站的产品和服务有需求，或者对网站的内容感兴趣。
　　网站的主要内容围绕着目标关键词。
　　5、什么是长尾关键词？
　　网站 上的非目标关键词，但也可以驱动搜索流量的关键词，称为长尾关键词。长尾关键词的特点是比较长，通常由2-3个词，甚至短语组成，存在于内容页上，除了内容页的标题外，还存在于内容中。搜索量非常低且不稳定。长尾关键词带来的客户转化为网站产品客户的概率远高于目标关键词。有大中型的网站s，有大量的长尾关键词s，它们带来的总流量非常大。长尾关键词的基本属性是：可扩展性强、针对性强、范围广。
　　感兴趣的朋友可以，并将在下一期继续分享相关知识！ 查看全部

　　技巧:谷歌SEO从何做起？谷歌搜索引擎优化指南，初学者应当做好这三点
　　一般来说，SEO 是对 网站 的一部分的修正，仅此一项似乎是对 网站 的一点点改进。但是如果你做对了，你会在用户体验和搜索结果排名的表现方面取得显着的成果。本文简单从“标题”、“描述”、“网址结构”三个方面提供基于谷歌搜索引擎的优化指南。以下适用于任何 网站，无论您要优化的 网站 有多大或多小，或者 网站 的内容是什么。
　　首先你要明白SEO是“搜索引擎”优化，你优化的基础是你的网站，而最重要的元素是网站的访问者和用户。用户通过搜索引擎来到您的网站，因为他们对您的产品和服务感兴趣。过度猜测搜索引擎的规则来调整以获得排名可能不会得到你期望的结果。 SEO 的目的是让您的 网站 出现在搜索引擎结果的顶部，但归根结底，您的最终客户是那些访问者，而不是搜索引擎。
　　为您的页面创建适当的标题
　　标题关键词让用户和搜索引擎知道页面是关于什么的，标签必须放在标签之间的html文件区域（如下图）。简短而独特的标题名称是理想的。
　　上图是一个经营棒球卡业务的网站的例子，下图也是这个网站的例子。 （棒球卡是外国球迷采集的一种球员照片卡，和信用卡差不多大小，属于采集品，类似于国内的邮票采集）。除了网站这个名字之外，这个网站标题还列出了他们的三大主营业务：Buy Cards（代购卡）、Baseball News（棒球刊物）、Card Price（卡估价）。 )。
　　当用户在搜索时输入“棒球卡”，谷歌首页会显示其搜索结果，并加粗用户搜索关键词（如上图）。如果用户点击进入该页面，页面的名称会出现在浏览器标签栏中。
　　
　　另一个用户搜索“最稀有的棒球卡”，搜索结果中出现了一个更相关的页面，其标题与这三个词完全匹配。
　　查看搜索引擎结果页面，标题基本上出现在每个搜索结果的第一行。如果用户搜索一个与你的标题相吻合的词，这些关键词会以粗体显示，这对于用户识别网站是否匹配他们想要的搜索答案非常有帮助。所以在首页标题中可以列出网站和企业名称，或者其他收录重要信息的内容：比如公司的地理位置或者你的主要产品，特别重要。
　　写一个“描述”标签
　　“描述”标签是页面的“描述”字段。 网站 的“description”标签可以为搜索引擎提供页面的摘要（如下图所示）。与由多个关键词 组成的页面标题不同，“描述”标签由一个或几个句子组成。如果不知道自己的“描述”写得好不好，可以使用谷歌站长工具中提供的网站内容分析功能。这个功能可以检测你的“description”标签的问题，比如是否太长或太短，是否重复太多关键词等。下图蓝色部分是“Description”标签
　　当用户搜索“棒球卡”时，搜索结果页面“描述”标签中的相关关键词也会以粗体突出显示（如下图）。
　　当用户搜索“最稀有的棒球卡”时，我们的搜索结果页面会在描述选项卡中显示 关键词，该标签也以粗体突出显示（如下图所示）。
　　改进网站网址结构
　　
　　简单易懂的 URL 可以更方便地传递信息。下例中的框字作为链接地址，可以提示用户或搜索引擎目标页面做了什么。
　　当用户搜索“最稀有的棒球卡”时，可以在搜索结果的链接（URL）中看到这个关键词，对搜索引擎排名也很有帮助（如下图）。
　　为 网站 上的文档创建描述性 关键词 和文件名不仅有助于保持 网站URL 的组织性，还有助于搜索引擎阅读您在 k17 上的 。此外，您可以创建更方便、“友好”的网页链接，访问者可能会被一长串毫无意义的 URL 弄糊涂。不友好链接示例：
　　用户可能会发现一个 URL 很难记住，用户可能会发现一个名称奇怪的 URL 毫无用处，特别是如果它很长并且收录许多无法识别的字符。一些用户可能会通过 文章 中的超链接直接访问您的页面。如果您的链接收录相关字词，这比使用 ID 号或奇怪的命名参数更好地为用户和搜索引擎提供更多信息。
　　原文摘自英文版《谷歌搜索引擎优化入门指南》，行天团队翻译。
　　干货内容:搜索引擎排名优化技术分享(搜索引擎优化指南)
　　什么是技术 SEO？
　　嗯，根据定义，技术 SEO 是针对索引和抓取阶段优化您的 网站 的过程。在技​​术 SEO 方面，您可以帮助搜索引擎毫无问题地抓取、访问、索引和解释您的 网站。技术一词意味着它与网站宣传或网站上的实际内容无关，其主要目的是改善网站基础设施。简而言之，它为持续的 SEO 奠定了基础。
　　技术 SEO 的重要元素
　　XML 站点地图：站点地图是您站点的所有页面的列表，以及有关页面的一些详细信息。搜索引擎经常使用 XML 映射来查找这些页面并确定它们应该多久抓取一次您的 网站。因此，您应该在地图上方的搜索引擎结果页面上收录您想找到的任何页面。
　　元机器人标签：元机器人使用内容通知爬虫不要索引页面或跟踪页面上的链接，这适用于整个页面。
　　
　　响应式设计：随着移动的兴起，引擎也相应地更新了移动优先的索引算法。响应式设计的 网站 更受引擎欢迎，通过根据用户的设计屏幕缩放您的 网站，您可以显着改善您的移动体验。
　　页面速度：网页的加载速度一方面影响用户体验，另一方面影响抓取，所以通过优化缓存、重定向和图片，可以提高网站速度。
　　技术 SEO 的三大类
　　为了让您的 网站 有效竞争高优先级关键字并最终获得良好排名，您需要了解技术 SEO 的主要框架。以下是一些最重要的。
　　网站速度
　　虽然让您的 网站 运行得更快没有什么神奇的，但您唯一能做的就是进行小的技术更改以改进以用户为中心的指标。这些技术改进很重要，因为您最终可以使用它们来提高优化得分和页面速度。虽然 FCP/DCL 指标（First Contentful Paint/DomContentloaded）不一定会影响排名，但优化分数会。更何况，速度更快的网站s一般用户活跃率更高，跳出率更低，提供更舒适的用户体验也没有坏处。一些方法包括减少重定向次数、启用压缩、减少服务器响应时间、优化图像等。
　　
　　索引和可抓取性
　　Google 需要在您的 网站 出现在搜索中之前为其编制索引。您可以通过确保它可以找到重要页面并将其编入索引来帮助 Google。您可以通过输入站点+您的网站 的域名来检查您的网站 的索引状态。您可以使用这些技巧进行修复优化：
　　网站结构和导航
　　创建一个易于导航的网站，帮助用户和机器人了解您的网站。清晰的分页、扁平的网站结构和干净的站点地图是提高网站可抓取性和用户体验的一些方法。除此之外，您还需要查看站点地图、查看内部链接结构以及构建逻辑层次结构等。
　　最后的想法
　　技术 SEO 包括您需要优化的许多设置和检查，以确保搜索引擎抓取您的 网站 并将其编入索引。但是，这可能意味着您必须了解一些基础知识才能执行技术工作。从强大的关键字研究到将您的 网站 迁移到 HTTPS 域，再到优化 H1 标签、设置元标签等等。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)谷歌adwords
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)谷歌adwords技术交流论坛，让你快速成为谷歌优化高手，已经帮助了很多企业成功的在谷歌上做广告。下面，推荐这几个谷歌竞价方面比较专业的论坛，帮助大家开拓思路。1.谷歌竞价外贸论坛这是对google竞价外贸论坛发展做个介绍，你可以到这里学习关于谷歌竞价外贸的常见问题以及谷歌竞价的优势和缺点。
　　
　　2.谷歌竞价外贸论坛，这个论坛相对而言知名度较低，没有像其他论坛那样频繁的内容更新，但是覆盖面广，内容丰富，值得一去。此外论坛的不定期更新的一些官方教程以及google竞价优化的指南都可以帮助你了解更多google竞价相关知识。3.谷歌竞价交流论坛，这个论坛主要是推广员、想在谷歌竞价推广的朋友可以注册使用。这个论坛主要是针对google竞价优化的，你可以来了解更多关于谷歌竞价的知识。
　　后来我还发现一个大搜的论坛，真实性不是很确定，
　　
　　2017年3月30日更新：可以看下这篇文章：《如何让谷歌网络推广好效果源源不断》-bu_zhengqiu-jiheuxiao-er/pages/0000003/_wbshow179447.html最新更新：文章阅读量2800+，pv3647，权重23+，收录2559原文：我是在2014年4月底就开始做谷歌竞价，当时基本上市面上所有的竞价都做过，后来就是靠谷歌的标题来带来排名来引导用户，目前主要发布关于上海、杭州的商品、服务信息，谷歌后台上传很麻烦，因为是英文，想提高速度，当时自己在5118竞价推广找到一个玩seo的朋友帮忙翻译提升标题，不过后来被朋友拉黑了。
　　2016年10月突然发现可以交换注册码了，因为感觉自己用标题不顺手，经过询问得知这个注册码需要的数量多不少，瞬间感觉这个非常实用，所以就把标题换了，发现能转化的流量也在不断增加，当时除了注册账号，一边发标题，还给很多企业做免费的谷歌搜索引擎优化。当时给我带来很多国外网友注册了我的大搜账号。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)英文版推荐
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)英文版推荐阅读《谷歌搜索引擎优化学习指南》:提取码:pkfh通过优化谷歌排名。你希望得到想要的结果，但搜索引擎压根不可能也没有提供正确的检索内容。事实上，谷歌(google)搜索引擎优化初学者指南(英文版)花了很多精力营造了一个标准的电商自动化公共页面，可供第三方卖家来调整自己的网站。您可以通过谷歌搜索引擎优化初学者指南(英文版)获得帮助。
　　推荐你使用一款国外的在线教程软件，专门制作谷歌搜索引擎优化教程视频，这是一个谷歌排名优化公司做的视频课程，是公司内部员工自己录制的，这家公司叫极客学院，
　　
　　看一下这些优化教程，对你应该有所帮助。
　　要注意几点谷歌搜索优化的难点1.用户搜索到你的产品或服务以后，最关键点是要提升排名2.搜索产品或服务时，你的关键词非常重要，不管是一个还是多个，
　　谷歌官方的有一套在线教程，极客学院主编的很好，如果想了解，
　　
　　看了以后再去上班都ok
　　看了以后在公司都能用起来，所以我也不知道我干嘛要花钱去买一套卖给谁的教程。
　　这些公开的教程，一定要掌握以下四点一定不会错。大概意思是我谷歌教程和官方教程差不多，但是更加细节。实用。1.流量可以使用谷歌广告一类的流量，不要指望谷歌优化，目前不实用，没啥用。2.竞价谷歌广告，说实话这个不是难点，是可以自己设置词，和修改预算和其他各种一系列东西，前提是了解google，然后会写代码。
　　3.竞价同理第二条。另外两个各有各的难点，但是对于做优化没有难点，难的是内容。4.还有重点是要管理好网站。谷歌已经很完善，主要是提升网站整体质量。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)-seo
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)-搜索引擎优化系列之三-seo一招半，利用外链提升搜索引擎收录。
　　找个id10个左右的竞价账号测试就能解决
　　这只能说明他们不懂seo，而不是不重视seo。
　　地推，拉微信群，线下扫码送小礼品，邮件营销（上seoefficiency）做这些是快速把你站在seo顶端的方法。
　　
　　1.建议你补充下问题和描述。2.关于seo并不是hao123这样的搜索引擎，而是做seo做微信营销。3.关于seo的核心，搜索引擎优化是一个系统的流程，而非一个指标。
　　找国内专业做seo的不懂微信的可以去看我的博客日报
　　首先你要知道搜索引擎优化干什么的，然后你再考虑市场容量和市场价值，并制定相应的策略，实施起来就简单了。我推荐杰克站长平台，
　　每天上新吧，
　　
　　google和百度最简单。简单易操作。
　　seo这个职业需要网站运营，维护，交互。市场和市场营销方面的技术人员兼顾很难。
　　每天上线
　　互联网思维想了很久，我是怎么想，总结一下，搜索引擎优化说的是最好方法，
　　seo不仅仅只是优化网站，要懂得关键词布局，结合robots协议，符合国家法律法规，懂的seo的优化和推广，然后可以搞网站的用户体验，发送外链。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)网站三维空间设计实操手册
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)网站三维空间设计实操手册2017款高清pdf地址：提取码：kf26（非常大的一本书，全是文字，内容比上一本还多，
　　
　　可以参考一下我这篇文章-30170-1-1.html-29246.html（空间设计-三维设计-ui-中国）这本书有英文版，因为相对ui行业，软件工具类的用的不是很多，
　　可以在一个视频网站上面看看相关的视频，例如最视界，视频都是非常精彩的。
　　
　　这书主要侧重三维空间设计方面的东西，现在三维技术发展很快，在设计软件和工具的应用上是在不断更新和进步的。很多人可能没有接触过maya等三维软件工具，而这样看书会比较吃力。推荐看视频教程比较好。多去互联网上搜一搜三维的ui设计培训机构，看看有没有对应的视频课程，我知道的有三维领域最好的培训机构——魔猴网，我学习过，老师讲的都非常有水平，课程很专业很充实，培训师都是各个领域，所以对设计的理解很到位。不过你可以自己在网上查找下，找到符合你的视频课程。就这样吧！希望对你有帮助。
　　要看人体工程学的书，看人体工程学的书，
　　我有关于四维的东西《建筑事务所初级3d插画设计》，对于我来说够看了，也足够深入。图片都是我设计的。 查看全部

　　如何借鉴谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)2014-09-13来源:高效人士的干货集中营作者:高效人士的干货集中营链接:提取码:f3k强烈推荐谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)这是官方简单易懂的入门文档，内容通俗易懂，几分钟就能读完的一本书。本文着重介绍谷歌网络广告的优化策略原理。
　　
　　是一本非常不错的网络广告优化指南，
　　买个大专业门网络广告优化设计软件，如，、，与优化思路，后进阶的优化操作手法与谷歌代码优化技巧，再到谷歌设置，谷歌搜索发音输入，谷歌网页上谷歌搜索等等。其实,网络广告优化工作就是网站优化的一部分，做网站优化和做网络广告是一样的道理。谷歌代码优化就是人为操作谷歌系统代码。如，
　　
　　这本书介绍了网络广告的基本优化手法。传播量基础和优化逻辑。如何借鉴搜索引擎优化工具谷歌实战优化案例。
　　我买了这本书，深入浅出介绍网络广告优化的手法。可以说他是比较偏实践的讲解了。但是如果你只想通过工具来设置自己网站广告优化，谷歌相关代码，seo技巧等等方法。那这本书不错。而且很基础，主要是专业性强的好理解。
　　国内的书大部分讲的都是文案手法，理论很多但是不管用。我推荐两本英文的书，思维工具类的《3rd-gradeseo》；一本优化理论类的《5s技术的人性与激励》。《5s技术的人性与激励》的逻辑思维很清晰，操作性很强，不好的是更多的记录了工具只是理论操作上难度不大，实践还是需要有代码的操作才行。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)_百度文库
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)_百度文库这两本书从操作入门到实践讲的很详细，但是我也觉得看太多说不定都听烦了。可以去看看同类型的书，学会其中一样，让谷歌翻译一下谷歌更好用，
　　
　　你的背景信息太少了，自己也没讲到自己未来想做的职业，所以也不知道学习的方向。我从大学开始学的seo，我的建议是先学习一些基础知识，了解什么是谷歌规则，什么是谷歌广告，就是所谓的seo。谷歌规则可以查看官方文档。seo只是所有网站的基础设施之一，设置一个好的搜索引擎才能真正帮助你在营销上有所成就。当然你还要考虑具体做这个行业的方向，未来可以往哪个方向上发展。
　　现在这个年代，竞争激烈，要做好seo最重要的是创意，这点中国网民很难做到，所以可以考虑学习翻译，用seo来做翻译，能从很大程度上提高成交率。然后利用好谷歌搜索引擎。
　　
　　基础入门书籍可以看老罗的《网站运营从入门到实战》，操作入门书籍推荐李叫兽的《自媒体社群营销》。书就是那些书，自己搜索一下就知道哪个更适合你。然后关于“学习谷歌”，是要在做网站的基础上，继续进行扩充？增加网站功能？，还是不用做网站，
　　不要，先关注行业大牛做的怎么样，跟大牛学习他们的推广方式，推广思路。等你的网站有可观的流量了，再考虑用户怎么用你的网站。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)2.1
　　
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)2.1一些注意事项2.2最简单易懂的三种谷歌方法2.3网站上显示的效果，到底值不值得花钱重点强调：一个网站上所能展示的东西，可能对于搜索引擎优化工作并没有太大价值。需要通过自身的搜索引擎优化工作得到相应的效果，
　　
　　wordpress不需要什么基础，有基础就可以做，wordpress这个框架本身也很好玩，我把它拆解下来了，下面我会分步骤教你制作！首先，我先将一个真实wordpress模板解压出来，如下图：打开wordpress，找到里面的publicdomains目录，把里面的内容复制进去，如下图：是不是很简单，那么怎么设置页面内容呢？1.登录你需要设置页面内容的页面，此时，你已经将所有内容复制进去了，将之前粘贴进去的内容重新粘贴到刚才的目录即可。
　　2.然后选择你需要设置页面内容的具体页面，同样粘贴进去。这个页面是不是很简单，是不是都是在wordpress的页面中插入即可呢？接下来，我们在看看wordpress系统中的系统框架。接下来，我们来设置wordpress首页内容，插入不同页面里面的内容！选择你需要的页面并且复制到你需要的地方：如图：如果是多页的首页，直接往wordpress首页粘贴即可！最后，我们在来看看如何制作响应式网站，不需要写代码，使用谷歌自带浏览器或者phpstorm软件来制作。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)/#/search
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)/#/search?page=op4872收藏好这个，百度或谷歌面对前端开发者们需要一份全面的文档，这份文档真的是谷歌百度等优化平台优化师们的经典教程。
　　5、css3基础从入门到提高教程-981505935?from=groupmessage&isappinstalled=0！！！虽然写的不是很详细，但是对于学习不深入的人来说已经很不错了。
　　html5,css3入门全面教程第三章：全面掌握<a>和的使用
　　1、入门课程：html5入门到提高
　　
　　2、面向对象：让web富文本有声有色（过去的24课完全没有涉及到）
　　3、标签：书写流畅，
　　4、封装：多页浏览器兼容性
　　5、如何高效开发跨域
　　6、如何利用html5实现网站预览
　　
　　7、如何利用html5结合ajax开发更灵活的页面效果
　　8、实际项目：egg的官网入口第四章：响应式设计上第五章：首页：绝对不能错过的出彩的设计案例~这个阶段最需要的，是开始熟悉标签，动画的使用以及css选择器的掌握，span，strong，jade等等第六章：css3新特性：从这里开始，变化就特别多，特别多，特别多！！特别多！！特别多！！每种新的特性都是一把双刃剑，不能乱用。
　　比如span有延时动画，所以你在css中加了就没有了延时效果，有些形状你加了特效就没有了变形效果，所以特效是需要遵循autoprefixer规则的，这些规则有autoprefixeramazingpathes规则，coordinatesnormals规则，samecolornormals规则，sametextnormals规则，legacyobjectappendingpaths规则等等还有一些autoprefixer规则，css3selector规则。
　　注意啦~！：css3中的selector包括类和对象，类在这个阶段没有什么用，对象才会有用。这里我想提醒初学者注意一点，提前学习好css3的相关特性。让你后期编程能够变得游刃有余。table是一个特殊的css选择器，类型上有inline,table,table-cell,但是一般情况下都建议只用table选择器。
　　个人习惯用inlinetable(除非很多页面是需要做多个table效果的话)，简单方便(因为数据多的话，为了兼容就把对象和它所属cell使用一个tableitem选择器)。e-frame也是一个非常非常棒的选择器，比如seo平台就不支持使用e-frame，因为e-frame对于同一个页面上同样元素使用相同的tableitemid是会有误判。
　　然后你就可以开始构思你自己网站中某个页面要用什么css选择器了。（如图以下我列举的是我个人一开始写的网站中我会用到的5个选择器，这也就是我一开始建议初学者先用e-frame来做。其实这些选择器就是你。 查看全部

　　独家 | 数据科学入门指南：新手如何步入数据科学领域？
　　数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
　　在本文中，我将讨论如何从零开始数据科学之旅。我将详细解释以下步骤。
　　学习Python编程的基本知识
　　如果有IT背景的话，你可能已经熟悉Python编程，此时，你可以跳过此步骤。但是如果从未接触过编码的话，应该从学习Python开始。在所有编程语言中，Python语言最容易学习，它被广泛用在开发中，也被用在数据分析中。
　　首先，可以搜索免费的在线教程，这些教程将有助于理解Python的基础知识。我列出了下述一些链接，这些教程可以帮助你在短时间内自学Python。可以尝试一下，自己作出选择。
　　上述列表并非详尽无遗，你可以在网络上找到更多其它的资源，这些资源助力学习Python的基础知识，此外，你还可以在YouTube上找到许多为初学者提供的Python教程。
　　一旦掌握了编程语法和其他基础知识之后，你就可以开启Python的中级和高级学习之旅。要做到在数据科学领域游刃有余，我建议你至少学完中级，这样可以熟悉Python中的数据结构和文件系统。
　　下一步。
　　学习统计学和数学
　　数据科学是分析数据并得出有用的和可操作的见解的技能。为此，必须具备基本的统计学和数学知识。虽然不要求你成为一个伟大的统计学家，但需要对数据分布和算法原理这些基础知识有所了解。话虽如此，来看看需要学习哪些内容。
　　首先，复习一遍高中的统计课程，对基本概念有所了解。为此，我推荐可汗学院的“高中统计”系列课程（根据自己的实际情况做出选择）。
　　刷完高中统计课之后，可以开始阅读以下任何一本书：
　　后台回复“20200528”可获取这些书籍的各自pdf版本，你也可以根据需要方便地购买到纸质的书。读完这些书之后，你将熟悉数据分析的基本原理，对进一步深入学习有帮助。
　　
　　注意：虽然我建议你从学习Python语言来开启数据科学之旅，但在学习过程中，你会遇到其他几个工具，如R，它们也用于统计计算和数据分析。我的一般建议是，无论你遇到哪一个工具，都要有一个开放的心态。如果你正在使用两种不同的语言执行任务，其底层工作和逻辑通常是相同的，这只是一个不同的语法和框架问题。
　　第一次体验数据分析。
　　学习Python进行数据分析
　　这便是它的有趣之处，在掌握了了Python编程的基本知识和统计之后，是时候一试身手了。
　　如果想在不付钱的情况下学习，你只需在Udacity上开设一个帐户，注册免费课程-数据分析入门。这门课程将介绍数据分析所需用到的Python库，如Pandas和Numpy。你可以按部就班地学习，在几周内轻松完成课程。
　　在Udacity上还有许多其他课程可以探索，此外，Udacity还提供Nanodegree程序，但通常需要付费。如果你愿意为学习付费，还有许多好的平台，如Coursera、Dataquest、Datacamp等。
　　在此步骤结束时，应该掌握Python的一些重要库和数据结构，如序列、数组和数据框。
　　还应该能够执行诸如数据处理、得出结论、矢量化操作、分组数据和组合来自多个文件的数据等任务。
　　虽然已经为下一步做好了准备，但在继续前进之前还有一件事需要学习：桥接数据分析与机器学习之间的终极关键-数据可视化。
　　数据可视化是数据分析的重要组成部分，它有助于得出结论并对数据模式可视化。为此，学习如何可视化数据势在必行，学习数据可视化最简单的方法是通读Kaggle的数据可视化课程。在此之后，你将熟悉一个重要的Python库-Seaborn。
　　注：Kaggle是一个受世界各地数据科学家欢迎的网站。它定期举办竞赛，以挑战数据储备的技能，并为数据爱好者提供免费的交互式课程。
　　太棒了！你已经学了一半以上的数据科学了。继续下一步，即机器学习。
　　学习机器学习
　　机器学习，顾名思义，是机器（计算机）自我学习的过程。通过对计算机算法的研究，自动提升经验。根据数据和业务问题的类型，使用预定义的算法建立模型，这些模型在给定的数据上进行自我训练，然后被用在新数据上以得出结论。
　　
　　掌握机器学习最简单的方法就是按照给定的顺序学习以下Kaggle的课程：
　　条条道路通罗马，虽然有许多其他的方法来学习机器学习，我提出的是最简单的方法，完全免费。如果没有资金的约束，还可以在Coursera、Udacity和其他相关平台上找到各种课程。
　　当这一步结束时，您将了解监督机器学习和无监督机器学习之间的区别，同时，掌握各种重要的算法，如回归，分类，决策树，随机森林等。
　　太棒了！从此，可以冲破迷宫加入到数据科学俱乐部，之后，需要做的便是一步一步成为更好。
　　项目实战
　　读到这里，你便拥有了成为一名成功的数据科学家所需的一切。在掌握了所有的知识之后，应通过尽可能多的练习来增强它。要做到这一点，可以寻找一些项目，去解决一些商业问题。
　　坚持实践的最好方法之一是参加Kaggle比赛。Kaggle为你提供需要解决的问题和所需的数据。如果是一场比赛，你可以提交自己的结果，并根据获得的分数得到排名。
　　也可以在个人项目上建立自己的组合，通过尝试以下资源来探索数据集：
　　为了练习，建议在本地计算机中下载并安装Anaconda，这是开发数据科学项目的一个很好的工具包。在Anaconda众多工具中， Jupyter Notebook是构建Python项目的一种很好的方法，并帮你管理你的项目组合。
　　遵循本博客中的指导方针，将助力实现学习数据科学的目标，当然，在这一领域还有大量知识要学习，甚至更多的东西有待探索。继续学习吧。
　　原文标题：
　　Data Science from scratchHow to stepinto Data Science as a complete beginner
　　原文链接：
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　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)可以在，发布你的谷歌账号
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)
　　可以在，发布你的谷歌账号，可以开启2小时锁定功能。同时可以报价我，我会给你报出的价格。
　　现在无论是初学者还是经验丰富的营销人都可以使用谷歌来开发自己的客户，甚至其他国内外的搜索引擎，比如搜狗、百度也不错的。现在谷歌在中国处于一个不断的增长期，营销人员要站在中国市场和中国消费者的角度考虑谷歌，才能让自己的谷歌营销效果好。
　　一、必须保持谷歌账号健康注册aboutgoogle营销
　　二、必须确定谷歌营销目标的合理化如果你想打造一个增值型的谷歌营销，还是想做品牌营销，甚至是维持google品牌高的一个程度。对于每一个不同的人来说，谷歌营销的侧重点是不一样的。
　　1、预算充足并且在一些高价值的关键词上，则需要通过谷歌搜索引擎优化来引爆这些词，进而达到你营销的目的。
　　2、预算比较少并且有一些关键词的话，可以考虑多关注市场行情，抓住谷歌流量爆发的时间段，制定一个有可执行性的营销方案。
　　三、给谷歌营销大纲定一个优先级（分三个）
　　1、不在热门关键词上花费过多的时间，有限度的抢占搜索引擎。
　　2、应该找准一个精准长尾关键词来进行优化。
　　3、尽量考虑两个不同的定位：搜索引擎还是地方网站（甚至营销中心）
　　四、选择一些市场行情出来的高质量谷歌排名来进行重点优化，在积累了比较好的alexa排名之后再去点击广告，这个时候花费的预算就相对少一些。
　　五、给目标客户做好在线顾问，跟踪他们的动态。包括谷歌账号的操作、是否购买各种激活码、谷歌账号注册后操作行为等，做一些跟踪分析。
　　六、注重google品牌的发展，不断将品牌外推，利用google的各种方法，促进品牌不断的发展和网络传播。
　　七、定期更新google版本的广告，平时多学习新的广告类型和更新。谷歌对于第三方的广告牌加以监控，而且对于很多市场广告的渠道会进行限制。对于大部分的广告渠道比如搜索、igoogle、goolgeads，竞价等可以进行适当的选择，避免被一些不法公司、代理和外包公司所欺骗。
　　八、可以针对以下人群进行排名推广：高阶用户品牌营销，即能够通过维持品牌形象、建立高阶品牌关联性的推广形式，迅速精准进行广告投放。数字化营销领域，帮助企业快速建立品牌。以上就是关于谷歌搜索引擎优化广告的基本操作步骤和注意事项，能够清楚的了解到谷歌搜索引擎优化的基本操作步骤和注意事项，让你做好谷歌营销第一步，这一步做好了之后，就是看你是否有信心把谷歌营销做好。 查看全部

　　看关键词，谷歌文库/？罗珉.谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)-搜索引擎优化指南-chinasoulocating.googleweb/谷歌搜索引擎优化中文书籍教程-processon免费在线作图,在线流程图,在线思维导图
　　搜索引擎优化教程-百度文库，共116篇，其中的36篇在国内基本无人问津。
　　看关键词，
　　谷歌文库/？
　　罗珉.谷歌网站排名谷歌关键词排名谷歌appstore排名
　　正经谷歌做排名，从提交资料、选择合适的关键词、写文章等等，要是时间很充裕，建议多参加一些线下培训，系统的学习一下这些。
　　目前市面上多是关键词竞价，按质按量给钱，即便价格不低。谷歌作为全球最大的搜索引擎，这个关键词价格区间还是有的，但是如果做谷歌竞价，质量很关键。谷歌竞价相对线下来说多有地域限制，比如北美地区，对中国区域是审核，过程可能艰难，但如果质量高，花的钱的确不少。可以多多和谷歌账户沟通。其他不说，如果真要运营一个关键词到谷歌首页，即便不需要竞价，googlesemengine也得非常精确、专业。可以从展现量和点击量两个方面考虑。
　　线上的可以买，
　　1、连续指数
　　2、分词和分词匹配（区别分词匹配是指amplified聚合分词，而分词匹配是将短关键词划分为几个关键词块，系统只在这些关键词块内展示，
　　3、匹配类型匹配类型按类型分为两种：1.动态匹配（比如中国移动上海）2.静态匹配（比如中国移动上海）动态匹配一般采用客户端的关键词表
　　2、关键词线上排名谷歌图片谷歌商城排名上面这两种方法我知道，我们日常有工作内容直接要去按照cpc、cpm或者cpa去销售产品。但我们既然已经是一个线上排名的谷歌工作人员就不要这么犹豫，了解谷歌的关键词以及常用谷歌关键词的排名规则，能够更好的提高产品的曝光率。
　　下面给大家介绍关键词的常见排名方法
　　1、关键词构成法：以关键词构成的一个图片排名方法，谷歌关键词构成及排名图来搜索商品时，
　　2、竞价广告排名法：以关键词百度竞价排名来检测排名优化：按行业、竞争度或者点击/收益报告结果：以热门、推荐及人气资讯词来定关键词的排名谷歌关键词竞价：按照步骤来写谷歌关键词的写法
　　1、按谷歌关键词释义写关键词优化关键词的构成
　　2、查询相关关键词的热度查询相关关键词的谷歌专业术语的搜索结果，
　　3、查询关键词的谷歌关键词 查看全部

　　Go 学习路线（2022）
　　Go 语言的发展越来越好了，很多大厂使用 Go 作为主要开发语言，也有很多人开始学习 Go，准备转 Go 开发。
　　那么，怎么学呢？
　　我发现，在互联网时代，学习的困难不是说没有资料，而是资料太多，不知道应该看哪个，从哪开始看。
　　所以，我整理了一份 Go 学习路线，这份学习路线不以数量取胜，努力做到精简。从基础到进阶，从理论到实战，一共包括以下几个内容：
　　
　　这份学习路线还会不断优化更新，感兴趣的同学可以收藏这个链接：，第一时间获取最新资源，如果能给个 star 那就太谢谢了。
　　入门教程
　　Go 语言中文网 - Go 语言入门教程
　　网站链接：
　　
　　这套 Go 语言教程通俗易懂，深入浅出，既适合没有基础的读者快速入门，也适合工作多年的程序员查阅知识点。
　　菜鸟教程 - Go 语言教程
　　网站链接：
　　
　　这个网站就不需要多介绍了吧，很多编程语言的入门教程都可以在这里找到。平时写代码过程中，某个知识点忘了，也可以到这里查。
　　W3Cshcool - Go 教程
　　网站链接：
　　
　　也是一个综合性的编程入门教程网站，资料很多，也都很基础。
　　Go by Example
　　网站链接：
　　
　　很多代码示例，学习基础知识的时候很实用。可以一边看理论，一边参考这个网站写代码，效果会更好。
　　地鼠文档
　　网站链接：
　　
　　可以说是 Go 编程的导航网站了，收藏了很多 Go 学习资料。包括网站，书籍，开源库，开源项目等。
　　进阶教程
　　mojotv 博客
　　网站链接：
　　
　　很不错的博客，里面很多 Go 进阶文章，还有其他方面的技术文章，值得一读。我试图找了一下作者信息，但是没找到。
　　煎鱼 - Go 语言设计哲学
　　网站链接：
　　煎鱼大佬的博客，结合官方资料和作者自己的理解，梳理出的一系列 Go 语言设计相关的理念和哲学的文章。
　　面向信仰编程 - Go 语言设计与实现
　　网站链接：
　　
　　左神的博客，内容很深，想要成为大神的话，绝对要来看。
　　Go 夜读
　　网站链接：
　　这是一个由众多资深 Gopher 组织的开源项目，主要是对 Go 源码进行解读。并且坚持开源，将相关资源都上传到了 GitHub。
　　书籍推荐
　　书单一共包含 10 本书，分为入门 5 本，进阶 5 本。我读过其中 7 本，另外 3 本虽然没读过，但也是网上推荐比较多的。
　　虽然分了入门和进阶，但是很多书中这两部分内容是都包含了的。大家看的时候可以根据自己的情况，先打好基础，再进行进阶。
　　有的书是开源的，可以直接在线阅读，有的有电子书，大家可以在这里 GitHub 找到下载方式。如果条件允许的话，买正版是最好的。
　　
　　入门
　　《Go语言趣学指南》
　　
　　本书是一本面向 Go 语言初学者的书，内容也比较浅，非常适合入门。
　　书中循序渐进地介绍了使用 Go 语言必需知道的知识，展示了非常多生动有趣的例子，并通过提供大量练习来加深读者对书中所述内容的理解。
　　《Go 入门指南》
　　这本书的英文名称叫《The Way to Go》，作者利用业余时间来进行翻译工作。在取得原作者 Ivo Balbaert 授权的情况下，将其开源。
　　在线阅读：
　　《Go 语言编程》
　　
　　本书以介绍 Go 语言特性为主，示例则尽量采用作者平常的实践，而不是一个没有太大实际意义的语法示范样例。通过与 C++ 和 Java 做一个横向比较，可以更直观看出其设计理念的差别。
　　作者许式伟为原金山 WPS 首席架构师、曾是盛大创新院研究员，目前是国内 Go 语言实践圈子公认的 Go 语言专家。参与本书写作的几位作者都是实际用 Go 语言开发的项目的开发人员，有较强的实战经验。
　　《Go 语言 101》
　　是一本着墨于 Go 语法语义以及运行时相关知识点的编程指导书（Go 1.17 就绪）。此书旨在尽可能地帮助 Go 程序员更深更全面地理解 Go 语言。
　　此书也搜集了 Go 语言和 Go 编程中的很多细节，其中有一些在官方文档中从未提及。
　　此书同时适合 Go 初学者和有一定经验的 Go 程序员阅读。
　　在线阅读：
　　《Go 语言程序设计》
　　
　　本书由作者 Kernighan 和谷歌公司 Go 团队主管 Alan Donovan 联袂撰写，是学习 Go 语言的指南级书籍。内容翔实全面，涵盖了全部基础内容，值得一读。
　　进阶《Go 语言实战》
　　
　　相比于其他技术书籍，这本书很薄。显然，这不是面面俱到，涵盖所有知识点的一本书，但它直击要点。
　　我在阅读过程中，最大的感受就是，很多看基础知识过程中碰到的，又很难通过搜索引擎找到答案的问题，在这里获得了解答。
　　《Go Web 编程》
　　
　　学语言不是目的，能够使用这门语言来干活并挣到钱，才是目的。因此，不得不学一下 Go 在 Web 编程方面的应用。
　　这本书是由黄健宏翻译的，这位译者，还著有《Redis 设计与实现》一书，书中深入浅出地分析了 Redis 所用的数据结构和设计思想，属实优秀。
　　《Go 语言高级编程》
　　
　　涵盖 CGO、Go 汇编、RPC 实现、Web 框架、分布式系统等高阶主题。书中章节之间没有很强的关联性，每个章节都是独立的知识，完全可以按需阅读。
　　在线阅读：
　　《Go 语言学习笔记》
　　
　　作者是雨痕大佬，2015 年第一届 GopherChina 大会讲师。
　　本书分上下两卷：
　　上卷细致解析了语言规范相关细节，便于读者深入理解语言相关功能的使用方法和注意事项。
　　下卷则对运行时源码做出深度剖析，引导读者透彻了解语言功能背后的支持环境和运行体系，诸如内存分配、垃圾回收和并发调度等。本书不适合编程初学入门，可供有实际编程经验或正在使用 Go 工作的人群参考。
　　《Go 语言底层原理剖析》
　　本书使用浅显易懂的语言与大量图片深入介绍了 Go 语言编译时、类型系统、语法特性、函数调用规范、并发编程、内存管理与垃圾回收、运行状态监控等模块的使用方法和底层原理。
　　对于想要了解 Go 底层原理，阅读源码的同学来说，可以阅读此书，但想要完全理解书中的内容，并不是一件容易的事。
　　Web 开发
　　Go 是一种开源编程语言，可以轻松构建简单、可靠和高效的软件。也正因为它简单、可靠、高效的特性，在使用 Go 语言开发 Web 应用时有以下的优势：
　　更简单更强的编译能力更高的性能良好的 IDE 支持和调试功能语法简单易上手
　　下面介绍 5 个开源 Web 框架，选择它们的标准是：在 GitHub 上 star 多，维护积极，被使用的多并且查找资料方便。
　　Gin
　　项目地址：
　　一个完全由 Go 语言编写而成的 HTTP Web 框架，提供了一个速度更快的、性能更高的 Go 语言 Web 开发框架。
　　这个框架对于初学者来说很容易上手，而且在 Web 框架中，star 是最多的，使用的人也非常多。
　　Beego
　　项目地址：
　　Beego 是一款由 Go 语言开发专家 Asta谢 开发的一款简单易用的企业级 Go 应用开发框架，具备全中文的官方网站和教程。
　　不同于其他框架语言，Beego 不仅仅提供图文教程，还提供了视频教程，这一点对国内的开发人员来讲是非常友好的。
　　Iris
　　项目地址：
　　Iris 框架在其官方网站上被描述为 Go 开发中最快的 Web 框架，并给出了多框架和多语言之间的性能对比。
　　如果你正在选择一款性能不错、轻量级且简单易上手的 Go 语言 Web 开发框架，Iris 是一个不错的选择。
　　Echo
　　项目地址：
　　Echo 是个快速的 HTTP 路由器（零动态内存分配），也是 Go 的微型 Web 框架。
　　其具备快速 HTTP 路由器、支持扩展中间件，同时还支持静态文件服务、WebSocket 以及支持制定绑定函数、制定相应渲染函数，并允许使用任意的 HTML 模版引擎。
　　GoFrame
　　项目地址：
　　GoFrame 是一款模块化、高性能、企业级的 Go 基础开发框架。GoFrame 不是一款 WEB/RPC 框架，而是一款通用性的基础开发框架，是 Golang 标准库的一个增强扩展级，包含通用核心的基础开发组件。
　　优点是实战化、模块化、文档全面、模块丰富、易用性高、通用性强、面向团队。
　　总体来说，这个项目具有完善的中文文档和周边开发库，活跃的 issue 讨论区，项目模块化设计很好。
　　这 5 个开源项目各有优劣，有的已经被市场验证，使用广泛；有的作为后起之秀，发展迅速。
　　大家可以挑选自己感兴趣的来学习和使用。
　　练手项目
　　学完了理论，接下来就是实战，开始做项目。除了 Web 开发之外，还有很多方向可以选择，比如 db，cache，im 等等。而且作为练手项目，不能太复杂，否则根本看不懂，反而打击信心，起不到锻炼的效果。
　　这里我选择了 5 个项目，整体上来说，代码量不是很大，难度也适中。而且不同项目可以学习到不同的技术点，大家可以选择自己感兴趣的来尝试。
　　id-maker
　　项目地址：
　　Go 开发的一款分布式唯一 ID 生成系统。
　　代码量少，项目整体难度小，通过这个项目可以学习到 httpServer，gRPC 相关知识。
　　cache2go
　　项目地址：
　　比较简单的一个缓存库，代码量很少，适合新手学习。通过这个项目可以学习到锁、goroutine 等知识。
　　rosedb
　　项目地址：
　　rosedb 是一个稳定、高性能、快速、内嵌的 k-v 存储引擎，支持多种数据结构，包含 String、List、Hash、Set、Sorted Set，接口名称风格和 Redis 类似。
　　项目使用纯 Golang 实现，Go 语言的绝大部分基础知识点都包含了，相信一定是学习和巩固 Golang 的很不错的项目。
　　除此之外，代码中还有一些数据结构的实现，所以同时也能学习一下数据结构的知识。
　　wechat-go
　　项目地址：
　　这是微信 Web 版 API 的 Go 语言实现，模拟微信网页版的登录／联系人／消息收发等功能，可以完全接管微信收到的消息，并定制自己的发送内容。
　　我觉得这个项目还是挺有趣的，用来操作一下微信，能够体会到更多学习的乐趣。
　　gin-vue-admin
　　项目地址：
　　gin-vue-admin 是一个使用 gin + vue 进行极速开发的全栈后台管理系统，后台使用 gin 框架，前端主要使用 vue。
　　项目的目录结构非常清晰，包名语义化，能够帮助你快速上手学习。
　　这个项目还使用到了一些流行的 Go 开源库及中间件，例如：
　　除此之外，这个项目还有详细的中文文档，并且配套教学视频，值得学习。
　　实用工具
　　随着编辑器的逐渐强大，有一些小而美的网站的功能已经被编辑器取代了，但依旧不妨碍我喜欢它们，下面都推荐给大家。
　　JSON to Go struct
　　网站链接：
　　YAML to Go struct
　　网站链接：
　　Table to Go struct
　　网站链接：
　　使用方式分两种，分别是命令行调用和写 Go 代码。两种方式都不复杂，具体见这篇文章：
　　Rego
　　网站链接：
　　Go 语言正则在线测试。
　　plantUML
　　网站链接：
　　这个网站可以分析一个 Go 项目，然后生成接口和结构体的 UML 图。有了这个图之后，基本上也就对项目整体关系有了一个基本概念，再读源码的话，相对来说会容易一些。
　　具体见这篇文章：
　　Playground
　　网站链接：
　　Go 语言代码在线运行。
　　技术社区
　　现在的话，技术社区可能看的人越来越少了，也不那么活跃。从我个人的经验来说，也是这样，有什么问题直接谷歌了，基本不会先到技术社区去查去问。
　　在这里推荐几个我觉得还不错的，闲暇时间可以逛逛看。
　　除此之外，还有两个网站很重要，就是 GitHub 和 stackoverflow。保守估计，这两个网站撑起了程序员一半的工资。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)（第3版）
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)（第3版）谷歌搜索引擎优化（第3版）初学者指南谷歌搜索引擎优化(第3版)（官方中文版）我真的是在卖广告书
　　personalseo优化手册asmallbookofwebseopractices，
　　谷歌优化:谷歌营销实战指南googlemarketingadwords实战手册
　　没有好不好，只有适不适合。你得了解清楚你公司的实际情况，符合公司需求的，才是最好的。那你说说你给谁看呢？给投资人看，给老板看，
　　官方的自己看
　　谷歌手册，官方的还有esg手册，书里都很详细，按照它的书里发展才能找到你需要的。
　　白帽营销与灰帽营销:谷歌搜索引擎优化指南
　　哪本都不怎么样，关键看你公司能不能经得起折腾。
　　建议看看上海企客网，他们的官方网站是如何谷歌推广的，从营销操作到数据分析都很完善，比看谷歌搜索引擎优化手册有价值多了。
　　全名叫谷歌搜索引擎优化指南，细节部分可以参考谷歌搜索优化(第2版)，他们的官方网站是搜索引擎优化(第2版)。除此之外，也建议读一读我写的《谷歌黑帽营销手册》，比谷歌手册要全面和多。网上搜《谷歌黑帽营销手册》就可以找到。我这里也介绍一下我自己——谷歌搜索引擎优化手册，简称谷歌指南，是我用了两年的时间完成的一部谷歌技术黑产必读书籍，它在谷歌上进行全方位的分析、展示和剖析，向关注我的技术黑产创业者或销售团队，详细阐述了谷歌搜索优化的方方面面。如果从谷歌指南来学习和对接技术黑产的话，对于我来说起到了非常大的帮助。上架优化好网站需要哪些知识？。
　　1、专业知识。搜索引擎优化是一个不断学习的过程，建议一边学习谷歌指南，一边尝试运营自己的网站，
　　2、平台分析。
　　目前谷歌付费排名的广告分析的文章多，
　　0、搜狗等搜索引擎在搜索关键词时，我们需要考虑关键词的转化率问题，每个平台的排名和策略的不同，
　　3、创意策略。谷歌指南建议在投放广告时，需要根据平台数据进行灵活的创意策略，考虑到搜索引擎是如何判断两个关键词对于消费者有价值是不同的，以及搜索引擎广告的排名规则。《谷歌黑帽营销手册》的作者，敏锐观察到了谷歌广告的巨大潜力。他主要是通过把广告策略执行以谷歌搜索广告作为本职工作，然后通过研究数据分析并撰写了这本书籍，成为谷歌搜索广告圈的代言人。敏锐洞察到了市场的真实需求并且做出投放最佳决策。《谷歌黑帽营销手册》是中国率先结合谷歌搜索广告+搜索。 查看全部

　　Google 地球引擎：初学者快速指南
　　Google 地球引擎 (GEE) 是基于云的平台，可提供数 PB 的卫星图像目录，用于行星尺度分析，不仅可以访问来自卫星、机载、数字高程模型等的遥感数据，也可以通过平台的快速计算和 1000 多种类型的运算符进行分析，将这些地理空间数据转化为可操作的见解。
　　在本文中将了解Google 地球引擎平台并探索如何使用它进行数据探索和分析。
　　多 PB 数据目录
　　谷歌地球引擎包含了几乎无法估量的遥感数据。通过 API 向用户公开数据，世界掌握在手中，也可以通过 Google 地球引擎处理私人数据。
　　从土地利用到天气数据，通过其庞大（且不断增长）的遥感数据目录，可以从不同的角度看世界。以下是可在此平台上访问的一些关键数据集。
　　谷歌地球引擎能做什么？
　　谷歌地球引擎解决了遥感开放分析的挑战，重点是获得结果，能够避免任何瓶颈，根据对数据产品的需求量来调整其集群的大小，然而一旦可以访问数据，在 GEE 中可以利用哪些功能呢？以下是人们转向 Google 地球引擎的一些最常见原因的列表。
　　
　　地理空间处理功能
　　Google Earth Engine 包含1000 多种数据类型和运算符，有助于为任何类型的遥感分析奠定坚实的基础。以下是在 Google 地球资源管理器中执行分析的一些基本工具。
　　除了这些分析工具之外，还有其他特殊类型的算法。例如，云和阴影过滤算法有助于去除伪影，因此可以将分析重点放在地球表面。但 GEE 最令人兴奋的发展领域之一是向机器学习算法和深度神经网络的转变。利用强大的 AI 工具在分析中发挥更大的作用。具体来说，有一些可用的机器学习工具。
　　GEE 代码编辑器和 Python
　　代码编辑器和 Python API 是一对二的组合，真正为数据和分析赋予生命，但两者之间有区别。代码编辑器—代码编辑器是停靠在 Google 地球引擎顶部的交互式窗口。总的来说，这是一个很好的起点，提供了一个 GUI 来操作代码并与地图上的数据进行交互。总之，包含用于编码、算法和调试的窗口。
　　PYTHON API—可能会将 Python API 用于任何想为他人提供的工作工具。在不显示代码编辑器的情况下生成应用程序。因此，通过使用 Python API，可以只向决策者展示必要的工具，并隐藏代码编辑器以避免混淆。
　　下面的这个图像示例显示了如何对单个 Landsat 场景执行简单的 NDVI 分析。
　　
　　如何设置地球引擎
　　当对 Google 地球引擎的所有内容有了一些背景知识后，那么如何开始呢？
　　创建帐户：首先，需要一个 Google 帐户。如果没有 Google 帐户，则需要创建一个帐户。
　　注册 GOOGLE EARTH ENGINE：使用以下注册页面注册 GEE 帐户 - /signup。
　　填写注册表：填写姓名并说明将如何使用该产品。如前所述，GEE 完全免费用于研究、教育或非营利用途。在注册期间，确认没有将其用于商业用途。如果确实想将其用于商业目的，那么必须提供这方面的背景。
　　最后将收到一封确认电子邮件，表明已成功注册。确认电子邮件将包含指向 GEE Explorer、代码编辑器和 API 参考指南的链接。
　　Google Earth Engine Explorer
　　Google Earth Engine Explorer 是一款功能强大的工具，可搜索大量卫星图像。GEE Explorer 中有两个主要部分：
　　数据目录：首先，数据目录提供熟悉的搜索界面，通过 Google 已惯，可以按地点或关键字搜索。例如，如想查找 Sentinel 数据，只需在搜索栏中输入并单击 Enter。所有可用的产品都会在搜索结果中弹出。只需单击该项目以获取更多信息。如果要将其添加到 GEE Explorer，请单击“在工作区中打开”按钮。
　　工作区：允许用户在浏览器中可视化数据目录中的任何数据集。将数据集添加到工作区后，检查是否适合数据的适当时间范围。此外，可以选择将可视化从 1 波段（灰度）更改为 3 波段 (RGB)。此外，调整调色板和不透明度以最适合需求。GEE Explorer 还支持动态投影，因此不必为投影数据而工作。
　　REST API 和应用程序开发
　　将 REST API 视为访问点。这就是通过 HTTP 请求和响应直接访问 Earth Engine 服务器的原因。
　　借助 Google Earth Engine API，任何人都可以访问世界数据并在自己的编程项目中对其进行分析。不要忘记 GEE 开发人员指南提供了有关如何集成 JavaScript、Python 和 REST API 的教程和示例。由于 GEE 通过 API（特别是 JavaScript API）向用户公开数据，允许创建由 Google 地球引擎提供支持的动态且可公开访问的应用程序。 查看全部

　　搞机器学习的妹子们，写出一本1200页的全栈技术手册！（限时公开下载）
　　
　　今天这篇文章不谈技术，给大家分享一些干货！首先来聊聊一个AI圈子里画风清奇的公众号夕小瑶的卖萌屋。公号的作者中不仅妹子居多，颜值能打，而且喜欢将学术研究和大厂业务上线中的收获与读者分享。
　　卖萌屋的作者们就读或毕业于北大、中科院、北邮、蒙特利尔大学MILA、墨尔本大学等国内外的顶尖CS院校&实验室，在微软、百度、腾讯等大厂核心研究/业务团队从事搜索、推荐、NLP/CV相关的研究和业务落地，顶会收割机、上线狂魔、顶级赛事冠军、SSP offer收割机、知乎大V等只是ta们的部分标签。公众号主页点击「这是哪儿」了解更多ta们的故事（有照片哦）同样，这个公众号一直保持原创输出，高质量的文章整理成了一个 1200 页+的技术栈手册，内容从零基础到进阶，方向不限于：
　　数学基础
　　互联网算法岗求职篇
　　深度学习炼丹技巧篇
　　...
　　...
　　编程基础篇
　　手册内容截屏
　　
　　下载方式
　　关注公号，后台回复「666」即可下载
　　手册内容展示
　　图文并茂
　　
　　思维导图
　　
　　机器学习
　　
　　自然语言处理
　　
　　论文解读
　　
　　手册目录树
　　├──深度学习与炼丹技巧
　　│ ├──实践篇
　　│ │ ├──万万没想到，我的炼丹炉玩坏了
　　│ │ ├──分类问题后处理技巧CAN，近乎零成本获取效果提升
　　│ │ ├──模型训练太慢？显存不够用？这个算法让你的GPU老树开新花
　　│ │ ├──盘点我跳过的科研天坑，进坑就是半年白干
　　│ │ ├──BERT重计算：用22.5%的训练时间节省5倍的显存开销（附代码）
　　│ │ ├──算法工程师的效率神器——vim篇
　　│ │ ├──你的 GNN，可能 99% 的参数都是冗余的
　　│ │ ├──训练效率低？GPU利用率上不去？快来看看别人家的tricks吧～
　　│ │ ├──显存不够，如何训练大型神经网络？
　　│ │ ├──All in Linux：一个算法工程师的IDE断奶之路
　　│ │ ├──别再喊我调参侠！夕小瑶“科学炼丹”手册了解一下
　　│ │ ├──一训练就显存爆炸？Facebook 推出 8 比特优化器，两行代码拯救你的显存！
　　│ ├──基础篇
　　│ │ ├──深度解析LSTM神经网络的设计原理
　　│ │ ├──训练神经网络时如何确定batch的大小？
　　│ │ ├──你的模型真的陷入局部最优点了吗？
　　│ │ ├──不要再纠结卷积的公式啦！0公式深度解析全连接前馈网络与卷积神经网络
　　│ │ ├──从前馈到反馈：解析循环神经网络（RNN）及其tricks
　　│ ├──理论篇
　　│ │ ├──高效利用无标注数据：自监督学习简述
　　│ │ ├──抓住训练集中真正有用的样本，提升模型整体性能！
　　│ │ ├──我删了这些训练数据…模型反而表现更好了！？
　　│ │ ├──超硬核 ICML’21 _ 如何使自然语言生成提速五倍，且显存占用减低99%
　　│ │ ├──ICLR2020满分论文 - 为什么梯度裁剪能加速模型训练？
　　│ │ ├──打破情感分类准确率 80 分天花板！更加充分的知识图谱结合范式
　　│ │ ├──吴恩达发起新型竞赛范式！模型固定，只调数据？！
　　│ │ ├──如何提升大规模Transformer的训练效果？Primer给出答案
　　│ │ ├──CMU & MILA & 谷歌 _ 三家巨头发布史上最干文本增强总结
　　│ │ ├──AdaX：一个比Adam更优秀，带”长期记忆“的优化器
　　│ │ ├──谷歌 _ 多任务学习，如何挑选有效的辅助任务？只需一个公式！
　　│ │ ├──ICLR2020──如何判断两个神经网络学到的知识是否一致
　　│ │ ├──硬核推导Google AdaFactor：一个省显存的宝藏优化器
　　│ │ ├──大模型炼丹无从下手？谷歌、OpenAI烧了几百万刀，总结出这些方法论…
　　│ │ ├──中文BERT上分新技巧，多粒度信息来帮忙
　　│ │ ├──一时学习一时爽，_持续学习_持续爽
　　│ │ ├──别让数据坑了你！用置信学习找出错误标注（附开源实现）
　　├──机器学习
　　│ ├──还在随缘炼丹？一文带你详尽了解机器学习模型可解释性的奥秘
　　│ ├──史上最萌最认真的机器学习-深度学习-模式识别入门指导手册-三-
　　│ ├──史上最萌最认真的机器学习-深度学习-模式识别入门指导手册-二-
　　│ ├──Allen AI提出MERLOT，视频理解领域新SOTA！
　　│ ├──AllenAI _ 用GPT-3帮助增建数据，NLI任务直接提升十个点！？
　　│ ├──数据缺失、混乱、重复怎么办？最全数据清洗指南让你所向披靡
　　│ ├──强化学习扫盲贴：从Q-learning到DQN
　　│ ├──AdaX：一个比Adam更优秀，带”长期记忆“的优化器
　　│ ├──2202年了，“小样本”还值得卷吗？
　　│ ├──史上最萌最认真的机器学习-深度学习-模式识别入门指导手册-一-
　　│ ├──硬核推导Google AdaFactor：一个省显存的宝藏优化器
　　│ ├──经典统计机器学习模型
　　│ │ ├──从逻辑回归到受限玻尔兹曼机
　　│ │ ├──深度前馈网络与Xavier初始化原理
　　│ │ ├──从点到线：逻辑回归到条件随机场
　　│ │ ├──LightGBM最强解析，从算法原理到代码实现~
　　│ │ ├──逻辑回归与朴素贝叶斯的战争
　　│ │ ├──从逻辑回归到最大熵模型
　　│ │ ├──解开玻尔兹曼机的封印会发生什么？
　　│ │ ├──朴素贝叶斯与拣鱼的故事
　　│ │ ├──机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（上）
　　│ │ ├──机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（下）
　　│ │ ├──深入解析GBDT二分类算法（附代码实现）
　　│ ├──如何优雅而时髦的解决不均衡分类问题
　　│ ├──一时学习一时爽，_持续学习_持续爽
　　│ ├──以4%参数量比肩GPT-3！Deepmind 发布检索型 LM，或将成为 LM 发展新趋势！？
　　│ ├──数学基础
　　│ │ ├──线性代数应该这样讲-四--奇异值分解与主成分分析
　　│ │ ├──线性代数应该这样讲（二）
　　│ │ ├──线性代数应该这样讲-三--向量2范数与模型泛化
　　│ │ ├──线性代数应该这样讲（一）
　　│ ├──Meta AI 发布 data2vec！统一模态的新里程碑！
　　│ ├──别让数据坑了你！用置信学习找出错误标注（附开源实现）
　　├──自然语言处理
　　│ ├──基础知识
　　│ │ ├──史上最可爱的关系抽取指南？从一条规则到十个开源项目
　　│ │ ├──斯坦福大学最甜网剧：知识图谱CS520面向大众开放啦！
　　│ │ ├──中文分词的古今中外，你想知道的都在这里
　　│ │ ├──如何优雅地编码文本中的位置信息？三种positioanl encoding方法简述的副本
　　│ │ ├──Step-by-step-to-Transformer：深入解析工作原理（以Pytorch机器翻译为例）
　　│ │ ├──文本分类问题不需要ResNet？小夕解析DPCNN设计原理（上）
　　│ │ ├──NLP的游戏规则从此改写？从word2vec,-ELMo到BERT
　　│ │ ├──搜索引擎核心技术与算法-——-倒排索引初体验
　　│ │ ├──文本分类问题不需要ResNet？小夕解析DPCNN设计原理（下）
　　│ │ ├──如何打造高质量的NLP数据集
　　│ │ ├──文本分类有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的tricks？
　　│ │ ├──那些击溃了所有NLP系统的样本
　　│ │ ├──NLP最佳入门与提升路线
　　│ │ ├──45个小众而实用的NLP开源字典和工具
　　│ │ ├──NLP-Subword三大算法原理：BPE、WordPiece、ULM
　　│ ├──子方向综述
　　│ │ ├──基于知识图谱的篇章标签生成综述
　　│ │ ├──NLP中的少样本困境问题探究
　　│ │ ├──多轮对话与检索式聊天机器人(chatbot)综述
　　│ │ ├──后BERT时代：15个预训练模型对比分析与关键点探究
　　│ │ ├──中文分词的古今中外，你想知道的都在这里
　　│ │ ├──对话系统的设计艺术
　　│ │ ├──超一流 - 从XLNet的多流机制看最新预训练模型的研究进展
　　│ │ ├──从零构建知识图谱
　　│ │ ├──限定域文本语料的短语挖掘综述
　　│ │ ├──预训练模型关键问题梳理与面试必备高频FAQ
　　│ │ ├──一文跟进Prompt进展！综述+15篇最新论文逐一梳理
　　│ │ ├──MSRA-万字综述 直击多模态文档理解
　　│ │ ├──NLP数据增强方法综述：EDA、BT、MixMatch、UDA
　　│ │ ├──NLP进入预训练模型时代：从word2vec,ELMo到BERT
　　│ │ ├──智能问答系统与机器阅读理解分方向综述
　　│ │ ├──文本生成评价指标的进化与推翻
　　│ │ ├──如何提高NLP模型鲁棒性和泛化能力？对抗训练论文综述
　　│ │ ├──工业界求解NER问题的12条黄金法则
　　│ │ ├──任务完成型对话之对话状态追踪DST综述
　　│ │ ├──写了一篇关于 NLP 综述的综述！
　　│ │ ├──文本匹配相关方向打卡点总结
　　│ │ ├──搜索中的Query理解及应用
　　│ ├──20篇NLP综述.zip
　　│ ├──学术前沿
　　│ │ ├──Prompt tuning新工作，五个参数解决下游任务 fine-tuning
　　│ │ ├──万能的BERT连文本纠错也不放过
　　│ │ ├──ACL2020──基于Knowledge-Embedding的多跳知识图谱问答
　　│ │ ├──GPT-3诞生，Finetune也不再必要了！NLP领域又一核弹！
　　│ │ ├──Google Research新成果，让表格理解和检索更上一层楼！
　　│ │ ├──ACL'21 _ 多模态数值推理新挑战，让 AI 学解几何题
　　│ │ ├──告别自注意力，谷歌为Transformer打造新内核Synthesizer
　　│ │ ├──迁移Prompt–解决Prompt Tuning三大问题！
　　│ │ ├──如何让BERT拥有视觉感知能力？两种方式将视频信息注入BERT
　　│ │ ├──当NLPer爱上CV：后BERT时代生存指南之VL-BERT篇
　　│ │ ├──ACL’21 _ 对话系统也要进军多模态了！
　　│ │ ├──别再Prompt了！谷歌提出tuning新方法，强力释放GPT-3潜力！
　　│ │ ├──ACL2020──对话数据集Mutual：论对话逻辑，BERT还差的很远
　　│ │ ├──格局打开，带你解锁 prompt 的花式用法
　　│ │ ├──ACL2020 - 线上搜索结果大幅提升！亚马逊提出对抗式query-doc相关性模型
　　│ │ ├──别再蒸馏3层BERT了！变矮又能变瘦的DynaBERT了解一下
　　│ │ ├──卖萌屋上线Arxiv论文速刷神器，直达学术最前沿！
　　│ │ ├──加了元学习之后，少样本学习竟然可以变得这么简单！
　　│ │ ├──NYU & Google_ 知识蒸馏无处不在，但它真的有用吗？
　　│ │ ├──LayerNorm是Transformer的最优解吗？
　　│ │ ├──成本砍砍砍！不用数据也能用 BERT 做对比学习？
　　│ │ ├──Google - 突破瓶颈，打造更强大的Transformer
　　│ │ ├──吊打BERT-Large的小型预训练模型ELECTRA终于开源！真相却让人──
　　│ │ ├──对话系统答非所问？快试试这篇ACL'21的连贯性评估大法
　　│ │ ├──ACL'21 _ 弱标签的垃圾数据，也能变废为宝！
　　│ │ ├──如何优雅地编码文本中的位置信息？三种positioanl encoding方法简述
　　│ │ ├──ACL2020──FastBERT：放飞BERT的推理速度
　　│ │ ├──图灵奖大佬 Lecun 发表对比学习新作，比 SimCLR 更好用！
　　│ │ ├──用多模态信息做 prompt，解锁 GPT 新玩法
　　│ │ ├──ACL20 - 让笨重的BERT问答匹配模型变快！
　　│ │ ├──EMNLP'21 _ 让压缩语言模型自动搜索最优结构！
　　│ │ ├──刷新SOTA！Salesforce提出跨模态对比学习新方法，仅需4M图像数据！
　　├──算法岗求职必备
　　│ ├──别再搜集面经啦！小夕教你斩下NLP算法岗offer！
　　│ ├──拒绝跟风，谈谈几种算法岗的区别和体验
　　│ ├──在大厂和小厂做算法有什么不同？
　　│ ├──写在校招季，谈谈机器学习岗的Offer选择问题
　　│ ├──6 年大厂面试官，谈谈我对算法岗面试的一些看法
　　│ ├──13个offer，8家SSP，谈谈我的秋招经验
　　│ ├──面试必备基础知识
　　│ │ ├──卖萌屋算法岗面试手册上线！通往面试自由之路
　　│ │ ├──算法工程师思维导图—深度学习篇
　　│ │ ├──预训练模型关键问题梳理与面试必备高频FAQ
　　│ │ ├──算法工程师思维导图—数据结构与算法
　　│ │ ├──算法工程师思维导图—统计机器学习篇
　　│ │ ├──算法与数据结构--空间复杂度O-1-遍历树
　　│ │ ├──「小公式」平均数与级数
　　│ │ ├──「小算法」回文数与数值合法性检验
　　│ ├──Google、MS和BAT教给我的面试真谛
　　├──精编文章
　　│ ├──如何让BERT拥有视觉感知能力？两种方式将视频信息注入BERT
　　│ ├──吐血整理：论文写作中注意这些细节，能显著提升成稿质量
　　│ ├──视觉增强词向量：我是词向量，我开眼了！
　　│ ├──别再喊我调参侠！夕小瑶“科学炼丹”手册了解一下
　　│ ├──如何优雅地编码文本中的位置信息？三种positioanl encoding方法简述
　　│ ├──ACL2020 - 线上搜索结果大幅提升！亚马逊提出对抗式query-doc相关性模型
　　│ ├──纵观对话预训练技术演变史：化繁为简的背后，什么在消亡？
　　│ ├──模型训练太慢？显存不够用？这个算法让你的GPU老树开新花
　　│ ├──从论文到PPT，一键生成！从此报告不用愁！
　　│ ├──数据还是模型？人类知识在深度学习里还有用武之地吗？
　　│ ├──图灵奖大佬+谷歌团队，为通用人工智能背书！CV 任务也能用 LM 建模！
　　│ ├──工作6年，谈谈我对“算法岗”的理解
　　│ ├──对话系统的设计艺术
　　│ ├──诺奖级成果开源！为什么说AlphaFold2足以改变全人类？
　　│ ├──恕我直言，很多小样本学习的工作就是不切实际的
　　│ ├──超一流 - 从XLNet的多流机制看最新预训练模型的研究进展
　　│ ├──All in Linux：一个算法工程师的IDE断奶之路
　　│ ├──肝了1W字！文本生成评价指标的进化与推翻
　　│ ├──NLP中的少样本困境问题探究
　　│ ├──恕我直言，你的实验结论可能严重依赖随机数种子！
　　│ ├──11 个好用的科研工具推荐！工作效率提升 max！
　　│ ├──中文分词的古今中外，你想知道的都在这里
　　│ ├──BERT重计算：用22.5%的训练时间节省5倍的显存开销（附代码）
　　│ ├──ACL'21 _ debug完的神经网络，如何测试是否仍然存在bug？
　　│ ├──Google掀桌了，GLUE基准的时代终于过去了？
　　│ ├──NLP哪个细分方向最具社会价值？
　　│ ├──一时学习一时爽，_持续学习_持续爽
　　│ ├──万万没想到，我的炼丹炉玩坏了
　　│ ├──万能的BERT连文本纠错也不放过
　　│ ├──从 ACL’22 投稿情况，速览当下 NLP 研究热点！
　　│ ├──Google - 突破瓶颈，打造更强大的Transformer
　　│ ├──Facebook 推出多模态通用模型 FLAVA，吊打 CLIP 平均十个点！
　　│ ├──在错误的数据上，刷到 SOTA 又有什么意义？
　　│ ├──如何提高NLP模型鲁棒性和泛化能力？对抗训练论文串讲
　　│ ├──算法工程师的效率神器——vim篇
　　│ ├──AllenAI 发布万能问答系统 MACAW！各类题型样样精通，性能大幅超越 GPT-3！
　　│ ├──深度学习，路在何方？
　　│ ├──史上最大多模态图文数据集发布！
　　│ ├──13个offer，8家SSP，谈谈我的秋招经验
　　│ ├──多模态为什么比单模态好？第一份严谨证明来了！
　　│ ├──聊聊机器翻译界的“灌水与反灌水之战”！
　　│ ├──GAN 的内在漏洞！只看眼睛就能找出虚拟人脸？
　　│ ├──ACL20 - 让笨重的BERT问答匹配模型变快！
　　│ ├──写Rap，编菜谱，你画我猜……这些 AI demo 我可以玩一天！
　　│ ├──预训练卷不动，可以卷输入预处理啊！
　　│ ├──LayerNorm是Transformer的最优解吗？
　　│ ├──Git从入门到进阶，你想要的全在这里
　　│ ├──近期神奇机器学习应用大赏
　　│ ├──学完文本知识，我就直接看懂图片了！
　　│ ├──工业界求解NER问题的12条黄金法则
　　│ ├──谷歌：一篇论文，让研究者吃我三份安利
　　│ ├──谁说发 paper 一定要追快打新？2021年，研究 word2vec 也能中顶会！
　　│ ├──ICLR2020满分论文 - 为什么梯度裁剪能加速模型训练？
　　│ ├──硬核推导Google AdaFactor：一个省显存的宝藏优化器
　　├──编程基础
　　│ ├──一份北大信科内部流传的 “CS 自救指南”（无广推荐）
　　│ ├──Git从入门到进阶，你想要的全在这里
　　│ ├──算法工程师的效率神器——vim篇
　　│ ├──All in Linux：一个算法工程师的IDE断奶之路
　　│ ├──7款优秀Vim插件帮你打造完美IDE
　　├──有毒的文章
　　│ ├──万万没想到，我的炼丹炉玩坏了
　　│ ├──两个月，刷了八千篇Arxiv，我发现……
　　│ ├──发现一篇专门吐槽 NLP 内卷现状的 ACL 论文 .._
　　│ ├──他与她，一个两年前的故事
　　│ ├──谢撩，人在斯坦福打SoTA
　　│ ├──如何优雅的追到女神夕小瑶
　　│ ├──一位老师，一位领导，一个让全体学生考上目标学校的故事
　　│ ├──如果你跟夕小瑶恋爱了──（上）
　　│ ├──如果你跟夕小瑶恋爱了──（下）
　　│ ├──我在斯坦福做科研的碎碎念
　　│ ├──在斯坦福，做 Manning 的 phd 要有多强？
　　其它宝藏
　　除此之外，这群硬核的萌妹子将公众号其它宝藏整理了一番，分享给大家：
　　1.自然语言处理入门书单与热门方向论文列表。
　　2. 通往面试自由之路的算法岗面试手册，涵盖数学基础、数据结构与算法、统计机器学习和深度学习。
　　3. NLP经典公开课StanfordCS224n追剧计划，收录了中英字幕视频、笔记、FAQ、课后作业等，还有数千人的讨论群。
　　4. 轻松跟紧前沿的NLP/CV/IR方向Arxiv神器。
　　获取方式
　　关注公号，后台回复「666」即可获取 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)(osatopseocustomerguidelines)
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)许多以谷歌作为信息搜索引擎的人都会遇到类似的问题：“我正在做谷歌搜索引擎优化，但我知道如何优化谷歌搜索引擎优化。请告诉我可能需要什么，而不是说哪个公司对这个领域有所了解。”谷歌搜索引擎优化(英文缩写：googleseo)专注于为用户提供最优质最受欢迎的内容和服务，并致力于获得成功。
　　但我们也必须承认，googleseo并不是总能找到答案的，可能你会花费很多时间和金钱，也不一定能够找到最好的谷歌搜索引擎优化公司。你要知道，即使是一些专业的搜索引擎优化公司，仍然有很多潜在的错误，或者不恰当的地方。你知道该如何选择谷歌seo优化公司吗？谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)(osatopseocustomerguidelines)谷歌seo初学者指南(英文缩写：googleseocandidateguidelines)谷歌seo初学者指南(官方中文版)(osatopseocandidateguidelines)本文由专业软件公司grandchartglobal翻译自互联网上的文章，仅供参考。
　　任何人都可以联系我们:sol123123添加小编微信号：granclairleo询问一起聊聊谷歌seo。
　　就我认为的来说吧，还是京东当当亚马逊基本上全部都做.线上无论做不做，线下都是发展的趋势啊.一方面如同上面所说的， 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)豆瓣小组化龙巷
　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)豆瓣小组化龙巷可以去这里看一下有个大神做谷歌的，可以问问。
　　初级水平是什么意思？下拉框自动刷新，谷歌推广，谷歌排名增长吗？如果是这样的话...找些成功案例做背景设置是很有必要的，加以重复更新和交叉推广也是需要的。具体多少钱是要依据网站基础来看，不能一概而论，找个可靠的资深网站给出配合的网站推广费用，可能会有更准确的答案。
　　费用高低决定于网站定位，地区，产品。不同的网站需要不同的推广人员来操作，一般初学者可以找个当地的辅助的工作室代理一下谷歌排名和数据库建设。谷歌排名主要看量。2-5万一年。数据库建设这个是独立的，就是很多谷歌的热词，竞争对手的专业的词数据库是一个谷歌竞价团队建立的，如果是非谷歌自己团队那就需要付费。
　　推广形式多种多样的，有付费的，也有免费的，推广费用一般是一个月24-48块钱不等，一年48-140万不等。
　　1、找本地网站合作，本地网站入住本地搜索引擎，
　　2、定位精准，
　　3、进行网站排名及app推广，能够全方位营销，
　　4、当线上线下营销运作得当的情况下，
　　5、投放本地国家站，
　　6、对营销活动，及网站推广反馈较好，通过人工网站点有效外排平台获取量化收益。 查看全部

　　谷歌搜索引擎优化初学者指南(官方中文版)(【TIPS】如何提高用户有益的内容和服务？)
　　1、提供优质的内容和服务
　　（1)有趣网站会增加他们的辨别力和认可度
　　提供高质量、用户友好的内容可能是本文讨论的各种元素中最重要的部分
　　社交媒体转推
　　（2)为用户提供独一无二的独家内容，同时考虑到用户对你的话题理解上可能存在的差异
　　如果您在编写内容时考虑到这一点，通过结合使用 关键词 与潜在搜索可能性并考虑不同用户的搜索习惯，您将获得更好的结果
　　您还可以撰写原创研究报告、新的新闻采访或利用您独特的用户群吸引更多用户的东西
　　(3)最佳用法
　　一种。编写易于阅读的文本
　　请避免：
　　收录大量语法和拼写错误的冗长文本
　　文字内容只显示在图片中，用户无法复制粘贴，搜索引擎无法识别
　　湾。围绕主题以结构化的方式组织内容
　　请避免：
　　将大量不同主题的内容放在同一个页面上，没有任何分割、标识和层次结构
　　C。提供新的和独特的内容
　　请避免：
　　只是模仿甚至抄袭别人的内容，对用户没有任何价值。同一个网站收录很多相似的内容
　　d。为用户而不是搜索引擎提供内容
　　请避免：
　　填充关键词只是为了获得更好的搜索排名，这会对用户体验产生负面影响在页面上放置大量对用户无意义的“与该页面相关的常见拼写错误”欺骗性地隐藏用户的文本和链接并暴露他们到搜索引擎
　　2、写链接锚文本
　　（1)适当的锚文本使链接的内容更容易传递
　　这个锚文本告诉用户和谷歌一些关于你链接到的页面的信息。
　　(2)最佳用法
　　一种。选择描述性文字
　　请避免：
　　使用通用锚文本，例如“page”、“文章”或“click here”
　　使用与目标页面主题无关的文本
　　直接使用页面的 URL 作为锚文本（只有少数情况适合这种方法，例如促销或引用
　　一个网址）
　　湾。使用短文本
　　请避免：
　　用长句或短文本实现过多的锚文本
　　C。标准化您的链接，以便用户轻松发现它们
　　请避免：
　　使用 CSS 或一些文本样式使链接看起来像普通文本，所以没有区别
　　d。不要忽略内部链接的锚文本
　　请避免：
　　为搜索引擎填充关键字或使用过长的文本
　　创建无助于用户导航的不必要链接 网站
　　3、优化图片的使用
　　（1)图片的相关信息可以通过“alt”属性来表达
　　当图像由于某种原因无法显示时，alt 属性允许您指定要显示的文本
　　(2)将图片保存在专用目录，使用一般支持的图片文件类型
　　将图像存储在单个目录中（例如brandonsbase /images/）
　　(3)最佳用法
　　一种。使用简短但描述性的文件名和替代文本
　　请避免：
　　只需使用一些通用文件名，例如“image1.jpg”、“pic1.gif”、“1.jpg”。（有的网站有上千张图片，可以考虑自动命名图片）
　　使用过长的文件名
　　避免在替代文本中使用 关键词 填充，或将整个段落复制粘贴为替代文本
　　湾。当图像用作链接时，请务必提供替代文字
　　请避免：
　　使用太长的替代文本，这可能被视为垃圾邮件，仅使用图像链接来导航您的 网站
　　C。提供图片网站map文件
　　4、正确使用标题标签
　　(1)使用标题标签来强调重要的文字
　　对于用户来说，这可以让他们更容易更直观地看到这些词的重要性，也可以帮助他们理解标题文字下方的内容
　　(2)最佳用法
　　一种。想象你正在写大纲
　　请避免：
　　将不能帮助用户理解页面结构的文字写入标题标签，盲目使用标题标签。其实有时候tag和tag可能更适合在不改变内容的情况下随意调整heading标签的大小。
　　湾。适度使用标题标签
　　请避免：
　　在整个过程中过度使用标题标签
　　把页面的所有文字都放在heading标签里 把heading标签误认为是丰富文本形式的手段，而不是展示内容的结构 查看全部