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网络优化篇：我的SEO经验分享
下面和大家谈谈我眼中的SEO，我只做百度优化，但开始对百度并不了解，只是加文章，更新，对于蜘蛛的爬行也懂，后来经过几个月的学习我开始慢慢注意一些细节，其实SEO并不难，只是太琐碎了，让我们没有耐性去学习；在百度优化上我有一下几个经验，希望和大家分享一下：
1、关键词：关键词的选取是很重要的，一个站如果有多个词，我们可以先做相对比较简单的，这样有利于百度的收录，等到有啦效果我们在做其他的词；

快照集成（Snapshot Ensembling）
初，SGD 会在权值空间中跳出一大步。接着，由于余弦退火，学习率会逐渐降低，SGD 将逐渐收敛于某个局部解，算法将保存一个模型的「快照」，把它加入集成模型。接着学习率重置为高值，SGD 再次迈一大步，找到另一个局部极值，以此类推。
快照集成的周期长度为 20 到 40 个 epoch。较长的学习率周期是为了在权值空间中找到足够具有差异化的模型，以发挥集成的优势。如果模型太相似，那么集成模型中不同网络的预测将会过于接近，以至于集成并不会带来多大益处了。
快照集成表现优异，提升了模型的表现，但快速几何集成效果更好。
快速几何集成（Fast Geometric Ensembling，FGE）
《DNNs 的损失表面、模式连接和快速集成》中提出的快速几何集成 FGE 和快照集成非常像，但是也有一些独特的特点。它们的不同主要有两点。，快速几何集成使用线性分段周期学习率规划，而不是余弦变化。第二，FGE 的周期长度要短得多——2 到 4 个 epoch。乍一看大家肯定直觉上觉得这么短的周期是不对的，因为每个周期结束的时候的得到的模型互相之间离得太近了，这样得到的集成模型没有什么优势。然而作者们发现，在足够不同的模型之间，存在着损失较低的连通路径。我们有机会沿着这些路径用较小的步长行进，同时这些模型也能够有足够大的差异，足够发挥集成的优势。因此，相比快照集成， FGE 表现更好，搜寻模型的步长更小（这也使其训练更快）。

SWA 的直觉来自以下由经验得到的观察：每个学习率周期得到的局部极小值倾向于堆积在损失平面的低损失值区域的边缘（上图左侧的图形中，褐域误差较低，点W1、W2、3分别表示3个独立训练的网络，位于褐域的边缘）。对这些点取平均值，可能得到一个宽阔的泛化解，其损失更低（上图左侧图形中的 WSWA）。

网络公司如何在竞争中生存下来？
网络行业就业十年以上的网络公司和同行交流就知道近几年网络行业变的不太景气，给企业提供建设等等现在已经在走下坡路。现在网络产品越来越多，类别也多样化，那作为网络公司该怎么适应新的环境。
首先：无论是什么公司都要记住一个点，公司是以营利为目的，如果不是营利为目的那就不要选择开公司，增加利润，减少开支，达到收支平衡并有富余，这才是公司生存的基础。
公司是以营利为目的的组织
其次：增加内核（公司核心竞争力的提升和公司文化的提升和产品的不断的根据客户需要研发和更新，这样公司价格就有话语权），做每个行业都必须要有自己的独到之处，如果同质化那就意味着这家公司离生死存亡不远了，因为同质化使得公司竞争压力变大，很多公司往往进行价格战，价格战意味着加速公司消亡。
第三：做好人员管理，高管、办公室人员、销售人员、售后人员等协调一致，因为人员流动性太大对公司效率降低并增加成本。现在很多公司用电话机器人代替人工，但是效果并不好，因为电话机器人毕竟太机械没有感情，电话机器人只能是打开公司知名度，而获客确实差了很多。

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