何为搜索引擎优化（SEO）？
搜索引擎优化（SEO）是一系列技术和策略，旨在改善网站或网页在搜索引擎结果页面（SERP）上的排名。通过优化网站，您可以增加其在相关搜索查询中出现的可能性，从而吸引更多有机流量。
SEO 的好处
- 增加有机流量：SEO 帮助您的网站吸引来自搜索结果的免费流量。
- 品牌知名度：更高的排名可以增强品牌知名度，吸引潜在客户。
- 转换率更高：排名前面的网站通常具有更高的点击率和转换率。
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竞争优势：SEO 可以创建与目标关键词相关的原创、有价值和引人入胜的内容。使用标题标签、元描述和 alt 标签优化页面。
3. 技术 SEO
确保您的网站加载速度快、对移动设备友好且易于抓取。创建网站地图，并使用机器人指令控制搜索引擎对网站的抓取和索引。
4. 链接建设
与其他网站合作，获取高质量的反向链接。专注于从权威网站和相关网站获取链接。
5. 本地 SEO
通过在 Google My Business 上创建列表、优化网站的本地内容并获取本地反向链接来优化您的网站以提高本地搜索结果中的可见性。
监测和分析
定期监测和分析您的 SEO 活动至关重要。使用 Google Analytics 和 Google Search Console 等工具跟踪流量、排名和转化。基于这些见解对您的策略进行调整，以持续改进您的 SEO 性能。
结论
搜索引擎优化是为您的网站打开流量闸门的关键战略。通过实施全面的 SEO 策略，您可以提高您的网站在搜索结果中的排名，吸引更多有机流量，并提升您的整体在线表现。
我是做门窗的 怎样推广
做门窗的怎样推广？万变不离其宗，门窗行业在做网络推广的时候，往往很头疼，但梳理一下其实也就3个方面：
1、网络推广的目的是什么？
也就是说，你要想清楚自己的准客户，他们长什么样子，他们的需求是什么，他们的喜好是什么？只有搞清楚了这些，后边的工作才能更好开展，起到事半功倍的效果。
2、网络推广渠道如何选择？
(1)网络推广渠道分类
第1类：针对准客户搜索习惯的推广渠道，以主流搜索渠道网络、神马、360、网络等为代表；还有部分主流流量平台的内置搜索渠道，包括今日头条、微博、微信、抖音等。
做门窗的怎样推广？
第2类：针对用户碎片化阅读的推广渠道，以主流碎片化阅读渠道今日头条、抖音、微博等为代表，还有部分垂直细分的二线流量平台，包括喜马拉雅、博客、知乎、贴吧、淘宝等。
第3类：其他渠道推广，以行业相关平台为主，比如一些垂直行业的交流论坛，以及一些大型门户网站的行业板块，还有一些工具型的平台，包括地图、滴滴、摩拜等。
(2)网络推广渠道选择
网络推广渠道的选择，基于你对准客户的定位，你的准客户需求是什么，他们会搜索什么？你的客户以哪个年龄层居多，他们更喜欢在什么平台消磨时间？你的客户是不是爱学习，是不是爱逛论坛，爱逛什么论坛？
把客户搞明白了，推广渠道自然而然也就筛选出来了。
(3)网络推广形式选择
网络推广形式就2种：
第1种是直接花钱在渠道上打广告，这种推广形式见效很快，花钱就有客户进来，但不花钱就没有客户进来。
第2种是在渠道上做客户需求的内容，这种推广形式见效较慢，前期能够带来的客户很少，但长期积累会形成流量暴增的效果。
做门窗的怎样推广？
市面上很多门窗企业都是中小企业，这些中小企业有一个共同的特点，他们大多数都很难拿出大笔钱，在选好的推广渠道上直接打广告。
所以，大多数的门窗企业，都是2条腿走路，前期主要靠第1种推广形式带来新客户，后期主要以第2种推广形式带来新客户。
3、网络推广客户二次利用
钱花了员工工资也发了，该转化的客户也都转化了，引来的客户还有大的用处。 什么意思呢？相信你也听过，维护一个老客户的成本，要比引来一个新客户的成本，要低得多。
即便老客户无法产生产生二次需求，也别忘了“用户口碑”。 如何让老客户帮你引荐新客户，让新客户再带来新客户，才是四两拨千斤的招式。
所以，网络推广带来的客户，一定要沉淀到互联网平台，这个平台可以是你的微信号，也可以是微信群、微博等，具体的要看你的客户群体，他们喜欢待在哪些平台。
做门窗的怎样推广？
然后在客户沉淀的平台上，制订一种玩法或者机制，提供一些福利，让老客户带来新客户，比如说直接奖励现金等等。
具体怎么玩你自己定，玩法有很多。 但是有一点很重要，想让客户带客户，公司提供的门窗产品/服务，一定要质量过关，这是建立口碑的基础，要让客户引荐你给新顾客的时候，没有后顾之忧才行。
如何高效地运用多媒体进行教学设计
如何高效地运用多媒体进行教学设计：
第一．要消除思想认识上的误区。 “多媒体只是花架子，用来走形式用的，要上好课还是得靠传统的教学手段”。 抱有这样认识的教师为数不少，其实他们还没真正学会使用多媒体，自己也没有真正认识和了解到多媒体教学本质和实质的内涵的革命性的作用。 人都是对熟悉的事物和习惯的有强烈的依赖性，对新的事物也有一种本能的排斥和畏惧的心理。 同时人也都有惰性，学习在任何时候对任何人都是一种艰辛的脑力和体力的劳作；人接受新事物的智力和能力也存在着很大的差异。 所以对多媒体只是停留在对它表面的肤浅的认知。 在使用多媒体进行教学前，必须对它有足够的了解和认识，思想也必须重视起来，更不能把它当成教师偷懒或逃避繁重教学的手段，把多媒体弄成了简单的“看电影”似地教学了。
第二．要清楚地认识到多媒体教学与传统教学的异同之处。 我认为多媒体的最大优势是它所包含的信息量在同样的教学内容中，比传统的要高出若干倍。 信息量极大，也极容易使教师乱了方寸，导致整堂课杂乱无章，学生也不知从何下手。 这就要求教师要想上好多媒体课，课前要进行比传统教学更加细致的备课过程，对课件要有一个全面深入的钻研，要会对课件内容进行恰当的取舍；要清理出课件的一个逻辑的且科学的符合人的认知规律的线索；当然也要能熟练进行操作，了解甚至能熟练的制作课件，这样才能游刃有余，而不至于在课堂上手忙脚乱了。 切忌不要在课堂上现场使用搜索引擎进行课堂搜索，必须在课前对相应网站进行了了解之后方可，因为网上鱼龙混杂。 鄙人曾经在课堂上临时起意，搜自然风光图片进行引导学生进入意境，正当师生都兴趣盎然之时，突然蹦出一张裸体美女图片，学生一片惊呼，我装着如无其事，风格依旧的讲解，我知道下面50多个青春期的孩子是多么眼巴巴的希望我对此说点什么啊，很快学生就平静了。 还有的优势就是充分调动了学生各种感知器官，激发了学生的兴趣等等。
第三．多媒体教学中依然要发挥教师应有的引导作用，教师应有较好的课堂驾驭能力。 有的教师没有把握好多媒体教学的尺度，出现了用现代化教学手段进行满堂灌的现象，这是在穿新鞋走老路。 思维上的事是不能代替的，教师代替不了，多媒体同样也代替不了。 要提高学生的思维能力和思维品质，教师的责任是创设问题情境，让学生独立思考，而后讨论、启发，在这个过程中师生共同提高。 这里需要强调的是，学生的思维训练，必须依靠学生独立思考，让他们在实践中品尝思考的甘苦，探索各类问题的解决思路和方法，进而逐步形成一定的能力。 有的教师对多媒体产生了依赖思想，只要有多媒体教室，就找来现成课件，不假思索，不比照学生实际，鼠标一点，就开始授课。 以为如此，就可以让学生依靠多媒体的力量掌握一切知识。 多媒体教学中教师应在放手让学生去尝试和探究的基础上，善于扮演好几种角色：问题情境设计者（设计与学生生活相联系、富有挑战性、有研究价值的任务。 )、合作分工指导者（合理安排组内分工，提高学习效率。 )、探究过程促进者（使学生不偏离学习的初始目标，促使学生对问题进行深度研究。 )、交流反馈组织者（使交流有正确的方向)。 在多媒体教学过程中，既要注重学习任务的设计与布置，也要注重学生学习的主动性与思维能力的培养；既要重视学习结果，也要重视学习过程；既要追求知识与技能的掌握，也要追求学生创新意识等心理素质的培养；既要运用接受性学习，也要加强理解性学习。 但在现实教学中，教师自己在使用多媒体时把自己完全游离与教师的教和学生的学之外了，教只剩下的是尴尬的点鼠标的份了。
目前，多媒体教学支持下的课堂，教学资源是开放的，教学工具是开放的，研究方向也是开放的，多媒体的使用为我们提供了一个开放式的教学环境，极大地丰富了课堂教学的内容。 在多媒体教学中要充分体现学生的主体作用，教师要将双边活动中的强势地位进一步弱化。 但由于有些教师对多媒体辅助教学的内涵、教学目标和教学组织的关键环节把握不到位，和教学能力的弱，导致教学过程出现“放有余而收不足”的现象。 从这个意义上说，多媒体就像一把“双刃剑”，成败只在举手间，对教师的业务能力要求也更高了。
什么是深度学习
随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世，“人工智能”这个已经存在60多年的词语，仿佛一夜之间重新成为热词。 同时被科技圈和企业界广泛提及的还有“机器学习”“深度学习”“神经网络”…… 但事实是，如此喧嚣热烈的气氛之下，大部分人对这一领域仍是一知半解。
如果要说谁有资格谈论目前正在进行的“人工智能革命”，特伦斯·谢诺夫斯基（Terry Sejnowski）必然是其中一个。
在智能翻译、无人驾驶、阿尔法狗、微软小冰还被认为是远在天边的愿景时，谢诺夫斯基就已经在为深度学习领域奠定基础了。
Professor Terry Sejnowski.
Image: Salk Institute
谢诺夫斯基是20世纪80年代挑战构建人工智能主流方法的一小撮研究人员之一。 他们认为，受大脑生物学启发的、那些被称为“神经网络”“连接主义”和“并行分布处理”的AI实现方法，会最终解决困扰基于逻辑的AI研究的难题，从而提出了使用可以从数据中学习技能的数学模型。 正是这一小群研究人员，证明了基于大脑式的计算的全新方法是可行的，从而为“深度学习”的发展奠定了基础。
借由《深度学习：智能时代的核心驱动力量》一书出版机会，美国科技媒体《The Verge》采访了特伦斯·谢诺夫斯基，与他讨论了“人工智能”“神经网络”“深度学习”“机器学习”究竟有何区别？为何“深度学习”突然变得无处不在，它能做什么？不能做什么？以下是采访全文：
《深度学习：智能时代的核心驱动力量》
中信出版集团 2019.2
Q：首先，我想问一下定义。 人们几乎可以互换地使用“人工智能”，“神经网络”，“深度学习”和“机器学习”等词语。 但这些是不同的东西。 你能解释一下吗？
人工智能可以追溯到1956年的美国，那时工程师们决定编写一个试图仿效智能的计算机程序。
在人工智能中，一个新领域成长起来，称为机器学习。 不是编写一个按部就班的程序来做某事——这是人工智能中的传统方法——而是你收集了大量关于你试图理解的事物的数据。 例如，设想您正在尝试识别对象，因此您可以收集大量它们的图像。 然后，通过机器学习，这是一个可以剖析各种特征的自动化过程，就可以确定一个物体是汽车，而另一个是订书机。
机器学习是一个非常大的领域，其历史可以追溯到更久远的时期。 最初，人们称之为“模式识别”。 后来算法在数学上变得更加广泛和复杂。
在机器学习中有受大脑启发的神经网络，然后是深度学习。 深度学习算法具有特定的体系结构，其中有许多层数据流经的网络。
基本上，深度学习是机器学习的一部分，机器学习是人工智能的一部分。
Q: 有什么“深度学习”能做而其他程序不能做的吗？
编写程序非常耗费人力。 在过去，计算机是如此之慢，内存非常昂贵，以至于人们采用逻辑，也就是计算机的工作原理，来编写程序。 他们通过基础机器语言来操纵信息。 计算机太慢了，计算太贵了。
但现在，计算力越来越便宜，劳动力也越来越昂贵。 而且计算力变得如此便宜，以至于慢慢地，让计算机学习会比让人类编写程序更有效。 在那时，深度学习会开始解决以前没有人编写过程序的问题，比如在计算机视觉和翻译等领域。
机器学习是计算密集型的，但你只需编写一个程序，通过给它不同的数据集，你可以解决不同的问题。 并且你不需要是领域专家。 因此，对于存在大量数据的任何事物，都有对应的大量应用程序。
Q：“深度学习”现在似乎无处不在。 它是如何变得如此主导潮流？
我可以在历史上精确地找到这一特定时刻：2012年12月在NIPS会议（这是最大的AI会议）上。 在那里，计算机科学家Geoff Hinton和他的两个研究生表明你可以使用一个名为ImageNet的非常大的数据集，包含10,000个类别和1000万个图像，并使用深度学习将分类错误减少20％。
通常，在该数据集上，错误在一年内减少不到1％。 在一年内，20年的研究被跨越了。
这真的打开了潮水的闸门。
Q：深度学习的灵感来自大脑。那么计算机科学和神经科学这些领域如何协同工作呢？
深度学习的灵感来自神经科学。 最成功的深度学习网络是由Yann LeCun开发的卷积神经网络（CNN）。
如果你看一下CNN的架构，它不仅仅是很多单元，它们以一种基本上镜像大脑的方式连接起来。 大脑中被研究的最好的一部分在视觉系统，在对视觉皮层的基础研究工作中，表明那里存在简单和复杂细胞。 如果你看一下CNN架构，会发现有简单细胞和复杂细胞的等价物，这直接来自我们对视觉系统的理解。
Yann没有盲目地试图复制皮质。 他尝试了许多不同的变种，但他最终收敛到的方式和那些自然收敛到的方式相同。 这是一个重要的观察。 自然与人工智能的趋同可以教给我们很多东西，而且还有更多的东西要去探索。
Q：我们对计算机科学的理解有多少取决于我们对大脑的理解程度？
我们现在的大部分AI都是基于我们对大脑在60年代的了解。 我们现在知道的更多，并且更多的知识被融入到架构中。
AlphaGo，这个击败围棋冠军的程序不仅包括皮质模型，还包括大脑的一部分被称为“基底神经节”的模型，这对于制定一系列决策来实现目标非常重要。 有一种称为时间差分的算法，由Richard Sutton在80年代开发，当与深度学习相结合时，能够进行人类以前从未见过的非常复杂的玩法。
当我们了解大脑的结构，并且当我们开始了解如何将它们集成到人工系统中时，它将提供越来越多的功能，超越我们现在所拥有的。
Q：人工智能也会影响神经科学吗？
它们是并行的工作。 创新神经技术已经取得了巨大的进步，从一次记录一个神经元到同时记录数千个神经元，并且同时涉及大脑的许多部分，这完全开辟了一个全新的世界。
我说人工智能与人类智能之间存在着一种趋同。 随着我们越来越多地了解大脑如何工作，这些认识将反映到AI中。 但与此同时，他们实际上创造了一整套学习理论，可用于理解大脑，让我们分析成千上万的神经元以及他们的活动是如何产生的。 所以神经科学和人工智能之间存在这种反馈循环，我认为这更令人兴奋和重要。
Q：你的书讨论了许多不同的深度学习应用，从自动驾驶汽车到金融交易。你觉得哪个特定领域最有趣？
我完全被震撼到的一个应用是生成对抗网络，或称GANS。 使用传统的神经网络，你给出一个输入，你得到一个输出。 GAN能够在没有输入的情况下开展活动 - 产生输出。
是的，我在这些网络创建假视频的故事背景下听说过这个。他们真的会产生看似真实的新事物，对吧？
从某种意义上说，它们会产生内部活动。 事实证明这是大脑运作的方式。 你可以看某处并看到一些东西，然后你可以闭上眼睛，你可以开始想象出那里没有的东西。 你有一个视觉想象，当周围安静时，你闹钟声会浮现想法。 那是因为你的大脑是生成性的。 现在，这种新型网络可以生成从未存在过的新模式。 所以你可以给它，例如，数百张汽车图像，它会创建一个内部结构，可以生成从未存在的汽车的新图像，并且它们看起来完全像汽车。
Q：另一方面，您认为哪些想法可能是过度炒作？
没有人可以预测或想象这种新技术的引入会对未来的事物组织方式产生什么影响。 当然这其中有炒作。 我们还没有解决真正困难的问题。 我们还没有通用智能，就有人说机器人将不久后会取代我们，其实机器人远远落后于人工智能，因为复制身体被发现比复制大脑更复杂。
让我们看一下这一种技术进步：激光。 它是在大约50年前发明的，当时占据了整个房间。 从占据整个房间到我现在演讲时使用的激光笔需要50年的技术商业化。 它必须被推进到体积足够小并可以用五美元购买它的程度。 同样的事情将发生在像自动驾驶汽车这样的被炒作的技术上。 它并不被期望在明年或者未来10年，就变得无处不在。 这过程可能需要花费50年，但重点是，在此过程中会有逐步推进，使它越来越灵活，更安全，更兼容我们组织运输网络的方式。 炒作的错误在于人们的时标设定错了。 他们期待太多事情太快发生，其实事物只在适当的时候。
关于深度学习的问题可以看下这个网页的视频讲解：AI深度学习---中科院公开课。
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