网站优化的技巧

hnjzjdd 2010-02-03 09:21:26
网站优化的技巧



谈起网页的优化这个问题很多人都没有什么概念,有很多的业内人士都对网页优化一无所知或者知之甚少。说起对网页优化的理解,我曾经去各大搜索引擎上搜索过“网页优化”一类的话题,结果都是介绍如何优化搜索引擎排名的文章,其实这只是优化概念的一个组成部分,而网页的优化工作是由很多方面的优化组成的,作为一名优秀的网页优化工作人员必须具备多方面的知识,不仅仅要掌握网站设计制作技术(包括网站架构设计、网页设计以及制作页面编写代码等等);还要掌握很多计算机其他方面的知识(包括电子商务、人机交互、易用性和一些相关的软件知识等等);甚至需要掌握心理学、商业运作等相关知识。

我认为网页的优化应该是由两个方面组成的:1.技术优化,2.人文优化(这个分类只是我总结的,没有人给出过具体定义)。技术优化指的是代码的优化、目录结构的优化和针对搜索引擎的优化等等针对技术方面的优化工作,一般都是看不见摸不着的但是会给用户带来不少方便也会给网站带来更大的效益,技术优化有一定的模式而且需要优化的东西也比较固定相对简单一些只是时间问题;人文优化指的是交互性优化、易用性优化等等针对用户使用方面的优化工作,这一部分是网站用户看得见摸的着的东西,人文优化是最花经历最困难的因为我们要猜测使用者的心理。下面我就分别对这两个方面进行解释。

1.技术优化:

技术优化主要分为代码优化、目录结构优化和针对搜索引擎的优化三个部分。这一部分的优化工作主要是由网站开发人员测试提出方案完成的,而且有一定的规则,所以相对要简单一些只是时间问题。

(1)代码优化:

代码优化主要解决的问题就是页面浏览速度和适应性的问题。文字和图片是构成页面的两个主要因素,所以我们的优化也要从文字和图片开始。文字我们在制作页面的时候基本上都是定义好的一般使用宋体和12px,随着代码的标准化字体的样式大小等等的指定应该使用css样式表来完成,而现在被广泛应用的<h1></h1>、<font size=×× color=××></font>等等标签都是不标准的,也会慢慢被css取代,现在很多大型的网站包括各个门户网站像是这样不标准的问题还是广泛存在几乎每个页面都会有,所以css样式表是我们在优化过程中应该注意检查的问题(其实这个问题应该是在页面制作的时候就解决的)。

图片问题主要存在size过大的问题,在这里我们把图片的优化归在代码优化一部分一起介绍而不另分一类,是因为图片优化与代码内容优化的目的是一样的。网页中一般应用两种格式的图片jpeg和gif,这两种图片的应用很多人把握的并不是很好,jpeg适用于颜色比较多、构成比较复杂的图片(比如一些照片、渐变颜色等等),gif适用于颜色比较少、构成比较简单的图片(比如网站的logo、大的色块构成的图片等等)。Gif图片尤其要注意导出的时候选择颜色数目这样也会达到很好的减小尺寸的效果。对于一些比较大的图片我们还可以将它切割成比较小的图片进行拼接这样也可以提高网页的下载速度。

减小网页size提高网页下载速度还有一种简易的方法就是使用一些网页减肥的小工具,我们可以去下载一些这样的工具他们可以使你的网页缩小20%~50%达到事半功倍的效果。

表格是页面最重要的排版方式,在浏览器读取网页代码的时候,必须读完一个完整的table才会显示出来,如果一个大的table里边含有很多小的table那么浏览器会在读完整个大的table才将整个的内容显示出来。我们在浏览一些页面的时候经常会出现页面半天才会显示出来,最后是在等不及了按了“停止”按钮,页面一下子显示出来了,这就是在一些小的table外边嵌套了一个大的table,而小table已经读完了就是还没读完整个的table浏览器不会显示,这样会大大减慢页面浏览速度。因此我们要尽量减少表格层次,尽量避免将一些小的表格嵌套在大的表格中间。

还应该注意的是在使用dreamweaver制作网页的时候经常会出现很多垃圾代码,注意检查删除一些没有用的代码。网页的适应性就是在不同系统、不同浏览器和不同分辨率的适应能力。要注意的是分辨率,应该最低照顾到800×600的用户(分辨率800×600的显示尺寸780×428、分辨率1024×768的显示尺寸1007×600),所以页面最宽不要超过780,一定不要让用户横向拖页面。

(2)目录结构优化:

现在很多网站都将所有的页面零散的放在同一个文件夹下而没有分类,这样做虽然可以但是会对以后的维护等工作带来很大的麻烦。我建议应该是建立一个大文件夹,里边包括各个频道的文件夹、网页页面图片文件夹、网页内容图片文件夹等等一个一个的单独类别的文件夹,使得在维护时候可以方便的找到每一个页面的具体位置。

(3)针对搜索引擎的优化:

搜索引擎优化是很多人都知道的一种优化项目,也是完整的优化工作必不可少的一个步骤。 “关键字”在搜索引擎这个话题里是一个核心的字眼,几乎所有的针对搜索引擎优化问题都是围绕着“关键字”展开的。有很多人盲目的追求在网页中处处体现关键字,觉得这样就会更容易被搜索引擎搜到,其实这样做并不一定合适。比如前一阵子流行过的“鬼影秘笈”,方法就是用和网页背景相同的颜色在页面中隐藏了很多关键字,很多人现在还在用这个方法,但是随着搜索引擎功能越来越强大这个方法已经不那么好用了,甚至会起到反作用。(这种做法会被搜索引擎惩罚,有专门的举报系统)

“关键字”的体现要合理,比如我们可以制作一个“网站导航”的页面,网站导航页面会淋漓尽致的体现各个关键字,这个页面不但方便用户使用也会更容易的被搜索引擎找到起到事半功倍的作用。随着搜索引擎都有了图片搜索功能,网页里边的图片也是体现关键词的好地方,在页面里边加入图片后千万别忘记给图片起一个“名字”(如:<IMG SRC="images.gif" WIDTH="100" HEIGHT="100" BORDER=0 ALT="图片名称">)我们给图片的名称就可以是关键字。域名里边含有关键字也很重要,但是不宜过多,一般一个或者两个最重要的就可以了,如果过多就会影响网站在搜索引擎的排名而且不方便用户记忆。子页面的名称也是一样,现在很多网站的子页面名称就是关键字的堆砌,其实这样会降低每个关键词的出现机率,结果每个关键词都被打了折扣甚至被忽略适得其反。在子页面的命名上也有很大的学问,几个关键词构成了子页面的名称,但是这几个关键词用什么连接呢?如果用分隔符断开关键字那么搜索引擎不会认为他们是一个一个的词而会当他们是一个词处理,但是有的分隔符搜索引擎同样认不出来,比如“_”和“-”在google里边下划线“_”就不被接受,所以建议大家使用“-”和空格(空格码:%20),一般所有的搜索引擎都会接受。千万不要用中文给页面命名,页面名称、图片名称等等都要用英文字母(如:“首页.html”或者“图片.gif”一定要写成“index.htm”“image.gif” 等等)。

现在很多网页虽然很好看但是并不实用,我们就拿现在很流行的跳转页面来说吧!现在很多企业网站都流行做一个跳转页面,或者是一段动感的flash或者是一张漂亮的图片,他们认为这样很漂亮特别能够体现公司的形象,其实他们并不知道这样做非常影响搜索引擎搜索你的网站。(搜索引擎无法通过FLASH找到你真正的内容页)

QQ:320092885 百隆网络科技 域名空间 服务器 游戏架设 网站建设
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chenglovem 2010-02-23
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虽然都知道,就是没有注意过--汗

再看一遍以后注意....
GoodLuckMax 2010-02-04
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最近在做网站 顶
zhouing00 2010-02-03
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wiki14 2010-02-03
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内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧优化策略。

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