Автоматический поиск: автоматический поиск и обновление драйверов для ПК

Изобретение относится к системам автоматического поиска объектов на изображениях, содержащихся в файлах различных графических форматов, расположенных на локальном компьютере пользователя или на общедоступных ресурсах, в том числе в Интернете.

В пункте 138 своего предыдущего доклада2 Комиссия рекомендовала ЮНИСЕФ сделать планирование закупок одним из элементов процесса планирования программной деятельности путем использования системы автоматического поиска данных и разработать четкие инструкции, которые обеспечили бы представление страновыми отделениями более реалистичных и конкретных планов закупок.

В этой связи следует подумать о создании механизма автоматического поиска информации в базе данных Системы управления программами ЮНИСЕФ.

Рассчитывать сводные региональные и глобальные показатели эффективности работы с использованием, когда это возможно, автоматического поиска данных в базе данных Системы руководства программами Детского фонда Организации Объединенных Наций.

НЦБ имеет доступ к системе I-24/7 и к системе автоматического поиска, которая позволяет ему получать доступ к различным базам данных Интерпола. Однако в своей работе НЦБ сталкивается с рядом трудностей.

Комиссия рекомендовала ЮНИСЕФ принять меры к тому, чтобы годовые доклады всех страновых отделений содержали таблицу с показателями исполнения программ и обеспечить автоматический поиск данных, характеризующих нефинансовое исполнение программ, в базе данных Системы управления программами Фонда, и ЮНИСЕФ согласился с этой рекомендацией.

Сюда относятся контур автоматического поиска предложений доноров и их интеграция в основную финансовую систему.

Начато внедрение системы автоматической идентификации подвижного состава.

СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПОИСКА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ЗАДАННОМ МЕСТОНАХОЖДЕНИИ МЕТОДОМ УСЛОВНОЙ АВТОРИЗАЦИИ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВ

с. автоматический поиск или сканирование в части электромагнитного спектра; и

Добавлен автоматический поиск ключевых слов с Google Adwords, с ценой и количеством запросов.

До этого момента FileMaker не имел реальной реляционной функции; он был ограничен автоматическим поиском и импортом значений из других файлов.

Поступающие сообщения об операциях анализируются с помощью средств автоматического поиска и по отдельности.

Исправлены ошибки автоматического поиска имен телефонной книги, соответствующих номеру сообщения или записи журнала.

Система автоматического круглогодичного слежения за Солнцел/ по азимуту и углу подъема включает механический привод поворота концентратора солнечной энергии.

Также была запущена система автоматического управления компрессорами, загружено более 570 тонн новых катализаторов.

Эта система автоматически регулирует жёсткость подвески соразмерно дорожным условиям, скорости и стиля вождения.

Вместо автопилота установлена система автоматического управления.

Системы автоматического управления освещением часто встречаются под названием умное освещение.

Настройка автоматического расширенного поиска совпадений для веб-платформы

Настройка автоматического расширенного поиска совпадений для веб-платформы

Если вы хотите использовать расширенный поиск совпадений на сайте, но не можете отредактировать код сайта, можно включить автоматическую версию.

Перед началом работы

Чтобы автоматический расширенный поиск совпадений работал на вашем сайте, убедитесь, что:

1. Ваш сайт содержит поля формы, запрашивающие информацию, которую вы хотите настроить с помощью автоматического расширенного поиска совпадений. Например, электронный адрес, номер телефона, имя, фамилия, город, штат, страна, почтовый индекс и/или пол.
2. Пиксель Facebook размещен на веб-страницах, где люди, скорее всего, будут вводить нужную информацию.
3. Пиксель не находится в iFrame.
4. Вы не используете пиксель IMG.
5. Ваша компания не относится к категории компаний, предлагающих контролируемые товары и услуги.

Примечание. Такие компании не могут использовать автоматический расширенный поиск. Автоматический расширенный поиск совпадений также недоступен для пикселей IMG и пикселей в iFrame. В таких случаях вы можете использовать ручной расширенный поиск совпадений.

Настройка автоматического расширенного поиска совпадений для веб-платформы

1. Откройте Events Manager.
2. Выберите свой пиксель.
3. Выберите вкладку Настройки.
4. В разделе Автоматический расширенный поиск совпадений переведите переключатель в положение ВКЛ..
5. Выберите Показать параметры.
6. Нажмите ВКЛ. для параметров, которые хотите получать с сайта. Чтобы добиться наилучших результатов, рекомендуем выбрать варианты Электронный адрес и Номер телефона.

Вы начнете видеть результаты в Events Manager в течение 48 часов после завершения настройки.

Если вы ещё не настроили пиксель Facebook, вы можете выбрать Включить автоматический расширенный поиск совпадений во время создания и установки пикселя.

Как сделать автоматический поиск новых драйверов устройств в Windows 7

Когда дело доходит до поиска драйверов, Windows 7 может иногда усложнять процесс. Вот советы о том, как заставить ОС действительно находить нужные драйверы.

При добавлении нового устройства на ваш компьютер может быть очень сложно просматривать Интернет в поисках последних драйверов. Windows 7 может сделать это автоматически для вас в определенной степени, и она делает это гораздо лучше, чем Windows XP или даже Vista.

Важно: для достижения наилучших результатов убедитесь, что вы подключены к Интернету при добавлении нового устройства.

Как автоматически загрузить последние версии драйверов установки устройства в Windows 7

1. Щелкните «Пуск» в меню «Пуск», затем нажмите « Устройства и принтеры».

2. Щелкните правой кнопкой мыши на значок своего компьютера, а затем выберите «Настройки установки устройства».

3. Установите флажок Да, делать это автоматически (рекомендуется.)

Если система не смогла найти драйвер для устройства в автоматическом режиме, то есть хорошая инструкция по ручной установке драйвера.

Необязательно, если вы чувствуете себя некомфортно, вы можете вместо этого выбрать «Всегда устанавливать лучшее программное обеспечение драйвера с Windows Update» , и по поставить галочку возле «Заменить иконки общих устройств с улучшенными иконками.» Нет разницы между этой опцией «Нет» и опцией «Да», они обе делают одно и то же. Microsoft создала хорошую двойную настройку, чтобы сбить вас с толку, как мило!

4. Убедитесь, что автоматические обновления Windows Update включены.  Это автоматическое обновление должно быть включено, чтобы это работало должным образом.

Теперь, когда вы устанавливаете новые устройства, Центр обновления Windows будет автоматически выполнять поиск в онлайновой базе данных драйверов Microsoft и устанавливать их последние версии драйверов. Иногда, как недавно показала практика драйвер в базе данных может быть не всегда последней версии. Например, драйвер может быть на несколько месяцев устаревшим по сравнению с последним драйвером, доступным на веб-сайте производителя вашего устройства. Но в других случаях производитель выпускает драйвер в Центр обновления Windows, прежде чем он даже разместит его на своем сайте, поэтому вы получите новейший драйвер, используя вместо этого автоматическое обновление Windows. Это бывает по-разному.

В любом случае, волнующий процесс автоматической установки драйвера для Windows 7 довольно крутой, поэтому я надеюсь, что он вам подходит. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, оставьте их ниже.

Похожие посты

Автоматический поиск тонкодисперсных золотых фаз в слабо минерализованных горных породах с помощью СЭМ TESCAN с системой микроанализа AZtec Automated

При исследовании слабо минерализованных горных пород и выявлении особенностей топографии распределения в них тонких золотых фаз (а также их состава и морфологии) геологи и обогатители минерального сырья вынуждены чаще применять высоко локальные методы анализа, чем при изучении типичных золотых руд. Сканирующий электронный микроскоп (СЭМ) в комплекте с системой микроанализа (обычно ЭДС) позволяет получать одновременно как изображение, так и локальный элементный состав каждой фазы, что дает возможность оператору однозначно установить, является ли найденное в образце породы яркое включение золотым. Так, исследовав всю доступную площадь поверхности образца и собрав ЭДС-спектры с каждой фазы, которая потенциально (по яркости на электронном изображении) может быть искомой, оператор СЭМ в итоге делает вывод о количестве золотосодержащих включений в данном образце. Очевидно, подобного рода исследования очень трудоёмки, в особенности при исследовании тонкодисперсных золотых образований, а также, если в образце, помимо золотых включений, встречаются другие минералы, яркость которых на электронных изображениях близка к яркости золота (например, галенит). Также, при поиске вручную никогда нельзя быть уверенным, что оператор обнаружил в образце действительно все золотые фазы крупнее некоторого порогового значения. Покажем, как можно вывести задачу поиска труднообнаружимых минералов на качественно новый уровень с помощью СЭМ, оснащенного системой автоматического поиска и анализа частиц AZtecEnergy Automated. Целенаправленный поиск тонкодисперсных золотосодержащих фаз проводился в порошковой пробе, полученной от измельчения седиментолитов (на рис. 1 общий вид пробы). Проба была предоставлена В.В. Ивановым (Дальневосточный геологический институт ДВО РАН, г. Владивосток) для апробации оборудования и программного обеспечения. Работа выполнялась на сканирующем электронном микроскопе MIRA 3 LMH производства TESCAN (Чехия), оснащенном системой энергодисперсионного микроанализа AZtecEnergy Automated производства Oxford Instruments (Великобритания). Использовался программный модуль для автоматического поиска и анализа частиц AZtecFeature. Настройки автоматического поиска:

• регистрировались все частицы, в которых концентрация золота выше предела обна- ружения EDS-спектрометра;
• минимальный размер искомых частиц 450 нм, частички золота меньше этого по- рогового значения игнорировались;
• шаг сканирования электронным зондом составлял 200 нм;
• сканировалась вся доступная площадь по- верхности образца (в данном случае 55 мм2, рис. 1). Чтобы покрыть всю пло- щадь, столик образцов автоматически пе- ремещается от участка к участку.

На автоматический сбор данных потребовалось 2 часа, в результате система обнаружила 10 штук золотосодержащих частиц размером от 1 до 5 мкм. Поскольку автоматическое сканирование не требует присутствия оператора, было использовано ночное время. Примечательно, что эта же проба предварительно была исследована оператором в «ручном» режиме, и за 12 рабочих смен оператор обнаружил только 6 золотых частиц. Обычная практика пробоподготовки для минералогического анализа на СЭМ — это изготовление аншлифа, но в данном случае образец не полировался из-за риска утери золотосодержащих частиц, а также потому, что требовалось получить нативные изображения золотых микровключений. Чтобы ярко выраженный рельеф поверхности образца не помешал бы автоматическому поиску Au-частиц, работа проводилась в режиме сканирования Depth с расширенной глубиной фокуса (запатентованная технология TESCAN), благодаря чему при перемещении столика образцов от участка к участку все поля обзора остаются в фокусе.

Рис. 1 – Общий вид порошковой пробы

Изображения некоторых обнаруженных золотых частиц представлены на рис. 2. Как видно, это весьма тонкое морфологически причудливое золото. Отметим, что для того, чтобы подобный автоматический поиск частиц с заранее заданными пара-метрами стал возможен, требуется СЭМ с прецизионным столиком образцов, который моторизован по всем координатным осям.

Все модели микроскопов TESCAN, кроме самой бюджетной VEGA SB, имеют столик образцов, моторизованный по всем осям; и точность воспроизведения координат столика более чем достаточна для успешной реализации данного метода.

Рис. 2 – Частички золота, обнаруженные в порошковой пробе.
Поиск выполнялся с помощью системы автоматического поиска и анализа частиц AZtecFeature

оповещений Google — отслеживайте в Интернете интересный новый контент

Любой регион

Соединенные Штаты

Афганистан

Албания

Алжир

Американское Самоа

Андорра

Ангола

Ангилья

Антигуа 3 и

Антигуа

Аргентина

Армения

Аруба

Австралия

Австрия

Азербайджан

Багамы

Бахрейн

Бангладеш

Барбадос

Беларусь

Берин

Берин

Бельгия

9000 Берин

Бельгия

Берин

Босния и Герцеговина

Ботсвана

Остров Буве

Бразилия

Британская территория в Индийском океане

Британские Виргинские острова

Бруней

Болгария

Буркина-Фасо

Буркина-Фасо

02 Камерун

Канада

Кабо-Верде

Каймановы острова

Центральноафриканская Республика

Чад

Чили

Китай

Остров Рождества

Кокосовые острова (Килинг-Конг)

Колумбия

Коммандорхасо3

Острова Кука

Коста-Рика

Кот-д’Ивуар

Хорватия

Куба

Кюрасао

Кипр

Чехия

Дания

Джибути

Доминика

Доминика

Доминика

Экваториальная Гвинея

Эритрея

Эстония

Эсватини

Эфиопия

Европейский Союз

Фолклендские острова (Мальвинские острова)

Фарерские острова

9000 Фарерские острова Финляндия

Французские Южные территории

Габон

Гамбия

Грузия

Германия

Гана

Гибралтар

Греция

Гренландия

Гренада

Гваделупа

Гваделупа

Гваделупа

Гайана

Гаити

Острова Херд и Макдональд

Гондурас

Гонконг

Венгрия

Исландия

Индия

Индонезия

Иран

Ирак

Ирландия

Ирландия

Иордания

Казахстан

Кения

Кирибати

Кувейт

Киргизия

Лаос

Латвия

Ливан

Лесото

Либерия

Либерия

Литва

Либерия

Ливия 003

Макао

Мадагаскар

Малави

Малайзия

Мальдивы

Мали

Мальта

Маршалловы острова

Мартиника

Мавритания

Маврикий

Маврикий

Монголия

Монтсеррат

Марокко

Мозамбик

Мьянма (Бирма)

Намибия

Науру

Непал

Нидерланды

0003

Новая Зеландия

9000 Нигерия

9000 2 Новая Каледония

Остров Норфолк

Северная Корея

Северная Македония

Северные Марианские острова

Норвегия

Оман

Пакистан

Палау

Палестина

Панама

Папуа-Новая Гвинея

Папуа-Новая Гвинея

Филиппины

Острова Питкэрн

Польша

Португалия

Пуэрто-Рико

Катар

Реюньон

Румыния

Россия

Руанда

Сенегал

Сербия

Сейшельские острова

Сьерра-Леоне

Сингапур

Словакия

Словения

Соломоновы острова

Сомали

Южная Африка

Южная Корея

Южная Корея

Южная Корея 9000 Ланка

ул. Хелена

Сент-Китс и Невис

Сент-Люсия

Сент-Пьер и Микелон

Сент-Винсент и Гренадины

Судан

Суринам

Свальбард и Ян-Майен

Швеция

Швеция

Таджикистан

Танзания

Таиланд

Тимор-Лешти

Того

Токелау

Тонга

Тринидад и Тобаго

Тунис

Турция

Тунис

Турция

Виргинские острова США

Уганда

Украина

Объединенные Арабские Эмираты

Великобритания

Уругвай

Узбекистан

Вануату

Ватикан

9000 Вьетнам

Западная Сахара

Йемен

Замбия

Зимбабве

Лучшие инструменты для автоматизации вашего SEO

Вот факт: эффективные результаты SEO требует напряженной работы и усилий.

Любой, кто занимается поисковой оптимизацией более нескольких дней, знает, что заработать своему сайту место в результатах поиска не так-то просто.

Вам необходимо не только тщательно планировать и выполнять свои стратегии, но и следить за изменениями в алгоритмах и прочими хитростями.

Но тот факт, что SEO требует преданности делу, не означает, что вы не можете использовать инструменты и программное обеспечение для упрощения процесса, особенно когда вы работаете с несколькими крупными веб-сайтами.

Автоматизация SEO означает автоматизацию процесса поисковой оптимизации за счет использования инструментов, программного обеспечения и других программ, сокращающих человеческий труд.

Весь процесс SEO слишком сложен, чтобы его можно было автоматизировать, но некоторые аспекты SEO определенно могут быть. А это может значительно высвободить время для другой творческой и административной работы.

Ключ здесь — понять, что можно автоматизировать, а что нельзя (или не следует) автоматизировать. Например, такие задачи, как мониторинг сайта и сбор данных, должны быть автоматизированы, чтобы информация собиралась на ходу. Затем профессионалу необходимо принять решение на основе собранных данных.

Однако процессы SEO, такие как создание контента и создание обычных ссылок, не должны быть автоматизированы, потому что вы не только получите некачественный контент, но и будете наказаны за создание спам-ссылок.

Лучше всего найти комбинацию инструментов и программного обеспечения, которая поможет вам выполнить работу за минимальное время.

Итак, если вы думаете об автоматизации SEO, вот некоторые из лучших инструментов, которые могут помочь вам в определенных областях.

SEMrush для расширенного исследования и отслеживания ключевых слов

Исследование ключевых слов — основа любой хорошей программы SEO. В конце концов, цель состоит в том, чтобы ваша аудитория могла найти вас с помощью поиска. В то время как бесплатный инструмент, такой как Google Keyword Planner, — отличное место для начала, SEMrush — это инструмент, который сэкономит вам много времени и усилий, когда дело доходит до исследования ключевых слов.

С помощью инструмента исследования ключевых слов SEMrush вы можете определить лучшие ключевые слова вашего конкурента, наблюдать за изменениями позиций в доменах, выявлять длинные ключевые слова для вашего собственного сайта и для кампаний PPC.

Сочетание инструмента Keyword Magic и анализатора ключевых слов позволяет проводить исследование ключевых слов быстрее, чем с помощью комбинации инструментов. Вы можете легко отсортировать тысячи ключевых слов и найти ключевые слова с длинным хвостом, не работая с несколькими электронными таблицами.

Анализатор ключевых слов сортирует выбранные ключевые слова по объему, KD и потенциалу кликов. Используя инструмент Keyword Magic Tool, вы можете выбрать комбинацию фраз, и инструмент предложит комбинации длинного хвоста с точными фразами, которые люди ищут.

Если вы работаете с клиентами, вам пригодится конструктор отчетов SEMrush Report для создания пользовательских отчетов. Все, что вам нужно сделать, это выбрать виджеты, относящиеся к вашему отчету, и настроить параметры. Конструктор отчетов автоматически обновляет информацию всякий раз, когда вам нужно создать отчет.

Вы также можете запланировать отчеты или использовать их в качестве шаблонов для будущих отчетов.

Cyfe для комплексного мониторинга

Одна из проблем SEO заключается в том, что всегда нужно отслеживать так много информации. От отслеживания аналитики до мониторинга вашего рейтинга и отслеживания рекламных кампаний, может потребоваться много входов и выходов из нескольких панелей мониторинга.

Вот где появляется Cyfe. Cyfe — это универсальная бизнес-панель, которая позволяет отслеживать важные маркетинговые показатели, включая показатели SEO и SEM. Сила Cyfe заключается в его способности собирать данные из нескольких источников в одну панель управления, что дает вам возможность видеть все ваши усилия по поисковой оптимизации.

Cyfe позволяют легко отслеживать любые показатели, которые вы можете отслеживать. С помощью виджета Moz, например, вы можете отслеживать авторитет веб-сайта в поиске без необходимости иметь платную учетную запись Moz.

Добавив виджет для Google Search Console, вы будете получать обновления об эффективности вашего сайта в поиске Google. Вы также можете отслеживать эффективность своего сайта в различных поисковых системах.

Еще одно преимущество Cyfe — отслеживание конкурентов. С помощью панели управления конкурентами Cyfe и RSS-каналов вы можете с первого взгляда отслеживать контент, электронную почту и стратегии ваших конкурентов в социальных сетях.

После того, как вы настроили все виджеты информационной панели, вы можете настроить SMS-оповещения на основе правил, что позволит вам продолжить работу в обычном режиме, зная, что вы получите мобильное push-уведомление при возникновении аномалий, требующих внимания человека.

Суть в SEO — это знать, что нужно исправить на своем сайте, чтобы повысить эффективность поиска. Это означает, что вам нужен отличный процесс аудита сайта, особенно такой, который вы можете повторить. Для этого подойдет SEO-паук Screaming Frog.

Screaming Frog — это инструмент веб-сканирования, который проверяет неработающие ссылки, проверяет перенаправления, анализирует заголовки страниц, метаданные и обнаруживает дублированный контент. Он также может создавать карты сайта в формате XML и интегрироваться с Google Analytics, и вы даже можете настроить его для регулярных плановых сканирований.

Если вы когда-либо пытались выполнить эти действия вручную, вы бы знали, насколько они могут быть утомительными, особенно для крупных веб-сайтов. Screaming Frog сэкономит вам время.

Чтобы создать карту сайта, все, что вам нужно сделать, это полностью просканировать сайт и выбрать опцию XML Sitemap. Этот инструмент также пригодится при поиске и замене ссылок на вашем сайте.

Ahrefs для анализа обратных ссылок

Лучший способ ускорить поисковые оптимизации — получить обратные ссылки с авторитетных веб-сайтов. Ahrefs — это один из инструментов, который поможет вам следить за тем, насколько хорошо ваши усилия окупаются. Инструмент сканирует 6 миллиардов веб-страниц ежедневно и имеет индекс из 3 триллионов известных URL-адресов, что делает его идеальным вариантом для анализа обратных ссылок.

Используя Ahrefs, вы можете автоматически настроить инструмент для отслеживания вашего рейтинга в поиске с помощью недавно перезагруженного инструмента отслеживания рейтинга. Вы также можете получать предупреждения о новых ключевых словах, новых / потерянных обратных ссылках и упоминаниях бренда.

Следить за конкурентами также легко, поскольку вы можете найти контент, привлекающий наибольшее количество обратных ссылок в вашей нише, и шпионить за своими конкурентами, чтобы узнать, откуда берутся их ссылки.

Заключение

SEO — крепкий орешек, и нет волшебного способа все это автоматизировать. Чтобы добиться наилучших результатов, вам все равно придется приложить необходимое время и усилия. Однако вы можете (и должны) вооружиться отличными инструментами, которые сделают вашу работу проще и быстрее.

Инструмент исследования ключевых слов SEMrush — отличный вариант для интеллектуального исследования ключевых слов, в то время как Ahrefs помогает легко отслеживать обратные ссылки.

Screaming Frog SEO Spider помогает вам оставаться в курсе производительности вашего сайта за счет глубокого сканирования, а для мониторинга всех показателей вашего сайта в одном месте вы можете положиться на Cyfe.

Какие инструменты вы используете для автоматизации SEO? Делитесь своими рекомендациями в комментариях!

Пиус Боачи — основатель DigitiMatic, агентства входящего маркетинга.

Google автоматически удаляет местоположение и историю поиска по умолчанию для новых пользователей

В среду Google объявил о широких изменениях в своих методах обработки данных по умолчанию для новых пользователей, включая значительное расширение готовности компании автоматически удалять данные.

В сообщении в блоге, объявляющем об изменениях, генеральный директор Сундар Пичаи подчеркнул приверженность компании принципам конфиденциальности, безопасности и выбора пользователей. «При разработке наших продуктов мы ориентируемся на три важных принципа: обеспечение безопасности вашей информации, ответственное обращение с ней и предоставление вам контроля», — написал Пичаи. «Сегодня мы объявляем об улучшении конфиденциальности, чтобы помочь в этом».

Функция автоматического удаления Google применяется к истории поиска (в Интернете или в приложении), истории местоположений и голосовым командам, собранным с помощью Google Assistant или таких устройств, как Google Home.Google регистрирует эти данные на своей странице «Мои действия», где пользователи могут видеть, какие точки данных были собраны, и вручную удалять определенные элементы. Исторически сложилось так, что Google хранит эту информацию на неопределенный срок, но в 2019 году компания представила способ автоматического удаления точек данных через три или 18 месяцев, в зависимости от выбранной настройки.

С сегодняшнего дня эти настройки будут включены по умолчанию для новых пользователей. Google настроит поиск в Интернете и в приложениях на автоматическое удаление через 18 месяцев, даже если пользователи не предпримут никаких действий.По умолчанию история местоположений Google отключена, но когда пользователи включают ее, по умолчанию также устанавливается 18-месячный график удаления.

Новые настройки по умолчанию будут применяться только к новым пользователям, а существующие учетные записи Google не изменятся. Тем не менее, Google также будет продвигать эту опцию на странице поиска и на YouTube, чтобы побудить больше пользователей проверить свои настройки автоматического удаления. Автоудаление можно включить на странице «Элементы управления действиями».

Система также распространяется на историю YouTube, хотя по умолчанию будет установлено три года, чтобы гарантировать, что более широкие данные могут быть использованы алгоритмами рекомендаций платформы.

В некотором смысле новые настройки представляют собой компромисс между интересами конфиденциальности пользователей и бизнес-интересами Google как рекламной сети. Самые свежие данные пользователя также являются наиболее ценными, поскольку их можно использовать для таргетинга на людей, которые недавно интересовались тем или иным продуктом. Сохраняя активность за последние 18 месяцев, Google может сохранить большую часть этой рекламной ценности, а также удалить большую часть данных, которые в противном случае были бы доступны.

Наряду с новыми настройками по умолчанию, Google также упростит пользователям использование режима инкогнито в Chrome, позволяя мобильным пользователям переключаться в режим инкогнито, долгое нажатие на изображение профиля.Эта функция запускается сегодня на iOS и скоро появится на Android и других платформах.

Google объявил о расширении инструмента проверки пароля в начале этой недели.

Автоматическое выделение поискового слова после поиска в Интернете

Что это такое

Библиотека JavaScript searchhi — это способ автоматического выделения слов на странице, когда эта страница была достигнуто поисковой системой. По сути, если вы ищете, например, Погуглите несколько слов, а затем перейдите по ссылке из результатов поиска на страницу с включенным поиском, слова, которые вы искали, будут выделено на этой странице.Довольно красиво, да?

Как мне это сделать?

Как мне заставить эту крутую штуку работать на меня, дядя Стюарт?
Это просто. Просто скопируйте библиотеку searchhi в где-нибудь на своем веб-сервере, а затем включите его на каждую страницу, которую вы хотите, чтобы это поработало, добавив следующую строку где-нибудь в заголовок:

Затем добавьте где-нибудь в таблице стилей стиль для span. searchword (или просто .searchword, если хотите) — в этом стиле выделяются слова будут, ну, выделены.(Я использую «background-color: yellow».)
Вот и все! Это все, что вам нужно сделать.

Как это работает?

О, значит, вы достаточно мужественны для объяснения, а? Это не так сложно, правда. Он проверяет document.referrer на наличие querystring с q = somethingorother в нем (как это делает Google и как множество других поисковых систем), разбивает этот запрос на слова и затем рекурсивно проходит каждый узел от ТЕЛА вниз, один раз для каждого поисковое слово, поиск текстовых узлов.Когда он находит текстовый узел, он проверяет, содержит ли он текущее слово для поиска; если это так, это заменяет текущий текстовый узел тремя новыми узлами, один из которых текстовый узел, содержащий все до искомого слова, промежуток содержащие только поисковое слово (и класса «searchword» — это почему выделение работает!) и еще один текстовый узел, содержащий все после поискового слова. Вероятно, его можно немного оптимизировать (вы увидите почему, если вы проследуете пути кода и думаете об этом — почему это проверить класс parentNode?), но я хотел получить его там.

К черту все эти разговоры, покажите мне несколько примеров!

Прекращение выделения некоторых частей страницы

Обновление , 16 марта 2007 г. : может быть полезно явно прекратить поиск слова в частях вашей страницы (например, в навигации). Делать это, добавьте class = "nosearchhi" ко всем элементам, которые вы не используете хочу выделить.Обратите внимание, что это относится не только к элементу, который вы поместили класс, но и все его дочерние элементы, так что ничего внутри этого элемент будет выделен, даже если он находится внутри другого элемента как хорошо. Спасибо Helmut Lorenz за идею и тестирование!

Дополнительный кредит

Моя благодарность Питеру Джейнсу для исправления ошибки и обеспечения нечувствительности поиска к регистру, много людей просили, и я никогда не получал достаточно круглого обучения, чтобы делать. Ура, Питер! Также спасибо Алексу Томанну за исправление опечатка.

Фриц Вайсхарт составил немецкий перевод инструкции searchhi; спасибо, Фриц!

Golo Roden перенес searchhi на базовый класс .NET: подробности см. На searchhi.net!

Пит Боэр внес некоторые изменения searchhi для выделения совпадений целого слова и некоторых других вещей.

Automatic Match — узнайте об автоматическом сопоставлении Google

Автоматическое соответствие — это вариант соответствия (все еще находящийся в стадии бета-тестирования), предлагаемый Google в аккаунтах рекламодателей Google AdWords, аналогичный фразовому или широкому соответствию.В этом руководстве вы узнаете:

Что такое автоматическое соответствие?

Автоматическое соответствие означает бета-тест, который в настоящее время проводится Google.

Обычно, когда автоматическое соответствие включено, Google будет тратить оставшиеся средства в вашем аккаунте на ключевые слова, которые он считает «релевантными» и «удобными для конверсии», даже если вы специально не запрашивали показ объявлений по этим запросам.

Google определяет эту опцию следующим образом:

Автоматическое соответствие — это дополнительная функция, которая помогает вашим объявлениям охватить целевой трафик, пропущенный вашими списками ключевых слов.Он работает, анализируя объявления, ключевые слова и целевые страницы в вашей группе объявлений. Затем он показывает ваши объявления по поисковым запросам, имеющим отношение к этой информации.

Зачем мне нужна опция автоматического сопоставления?

В основном, есть два соображения:

• Вы ​​можете выбрать его — Google запускает эту бета-версию для различных рекламодателей AdWords. Вы получите уведомление в своем аккаунте о том, что вас «выбрали», и вам нужно будет решить, принимать ли участие в бета-тестировании или нет.
• Поисковые системы делают что-то по какой-то причине — Не вдаваясь слишком глубоко в потенциальные мотивы этой бета-версии, факт в том, что если Google предлагает средства сопоставления неизрасходованных денег с новыми поисковыми запросами, это, вероятно, означает, что они замечают много неизрасходованных денег на счетах рекламодателя.

Как отказаться от опции автоматического сопоставления

Прежде всего, обязательно отключите функцию автоматического сопоставления. Эта опция позволяет Google распределять ваши расходы на ключевые слова без вашего согласия или контроля.

Чтобы отказаться от автоматического сопоставления, сначала войдите в свою учетную запись AdWords, перейдите на вкладку «Сводка кампании» и выделите кампанию или кампании, от которых вы хотите отказаться. Затем нажмите «изменить настройки»:

Затем перейдите к разделу «Дополнительные параметры» в настройках кампании и снимите флажок «Автоматическое соответствие»:

Если этот флажок снят, значит, вы отказались от использования AdWords.

Мы рекомендуем вам полностью контролировать расходование бюджета AdWords и соответствие ваших объявлений поисковым запросам пользователей.

Создание лучшего поиска за счет автоматического определения синонимов

Лучшие поисковые запросы кажутся на шаг впереди вас. Когда вы вводите «шорты» в поле поиска в вашем любимом магазине одежды, вы получаете страницу с короткими штанами, которые вы искали, но не видите рубашек с короткими рукавами, коротких юбок или, каким-то образом, юбок.

Для создания этого бесшовного взаимодействия требуется система, которая состоит частично из экстрасенса и частично из переводчика.Это потому, что слова, которые люди вводят в строку поиска, не всегда отражают то, что им нужно. Они могут быть неоднозначными: означает ли «горячее платье» сексуальное? Или тот, который популярен? Или такой, который можно носить летом? Существует множество расплывчатых или неполных запросов, и, хотя с опечатками, как правило, можно справиться, вы можете быть удивлены, узнав, сколькими способами можно неправильно написать слово «матрас».

Эти пропущенные соединения могут показаться банальными, но они представляют серьезную угрозу для вашего бизнеса.Согласно отчету eConsultancy, посетители, которые использовали инструмент поиска на сайте, конвертировали в 1,8 раза больше, чем в среднем по отрасли. В том же исследовании посетители, использующие поиск, приносили 13,8% доходов изученных сайтов.

Но когда люди не видят то, что они хотят, на первой странице результатов поиска (или, что еще хуже, получают сообщение «ваш поиск не дал результатов»), они не будут тратить время на проверку правописания, а попробуйте другой слово или сузьте результаты с помощью фильтра.Они просто уходят, даже если на вашем сайте есть то, что они ищут.

«При отсутствии хороших результатов поиска средний пользователь просто подумает, что у вас нет того, что он ищет, и пойдет куда-нибудь еще», — сказала Лорин Смит, старший исследователь пользовательского опыта в Baymard Institute.

Смит указал на один из отчетов Бэймарда, который показал, что почти треть (31 процент) испытуемых либо не смогли найти то, что они хотели, либо отказались от поиска. И почти два раза из трех (65 процентов) людям требовалось более одной попытки, чтобы найти то, что они искали.

Существует множество причин, по которым поиск может пойти не так, но хорошая новость заключается в том, что есть решение, которое устраняет почти все эти ошибки. Система, которая может автоматически определять синонимы, может превратить эти неоднозначные запросы в точные результаты. А поиск — ключ к качеству обслуживания клиентов.

Почему машины создают лучшие списки синонимов

Есть возможность создать список синонимов самостоятельно. Есть множество ресурсов, где можно найти родственные слова, к тому же вы, вероятно, уже являетесь экспертом по всем терминам, связанным с вашим конкретным бизнесом.Самый распространенный способ создать список синонимов вручную — это просмотреть поисковые запросы, которые люди используют на вашем сайте. Даже со списком, содержащим тысячи слов, вы могли бы довольно хорошо сопоставить орфографические ошибки и написать перенаправления для связанных слов, чтобы поиск по запросу «монитор компьютера» возвращал результаты по запросу «дисплей».

Но все это требует времени. И ваш первоначальный набор правил может оказаться трудным поддерживать в актуальном состоянии, поскольку названия продуктов меняются и появляются новые продукты. Исследование Shopper-First Retailing, проведенное Salesforce, показало, что 69 процентов покупателей ожидают увидеть новые товары на сайте или в магазине при каждом посещении, а 75 процентов поисковых запросов по сайту используют новые термины каждый месяц.

Ручные обновления также ложатся огромным бременем на ваших сотрудников, заставляющих их выносить суждения. Питер Карран, президент и соучредитель компании Cirrus10, занимающейся технологиями электронной коммерции, в недавней сессии вопросов и ответов с Lucidworks указал, что такой простой термин, как «леопардовый принт», может привести к несоответствующим результатам.

«В результатах с веб-сайта, который я показал… Я получаю отпечатки, как на стенах, с различными изображениями животных в результатах поиска, но я не получаю одежды с леопардовым узором, а это то, что я хотел», — говорит Карран. сказал.«Это началось, когда кто-то — вероятно, кто-то сосредоточился на домашнем декоре — решил, что слово« леопард »должно быть эквивалентно слову« животное », но не подумал о тканях с леопардовым принтом».

Это указывает на основную проблему обновления вручную: когда дело доходит до результатов поиска, лингвистика не имеет значения; все дело в том, чтобы выяснить, что люди на самом деле ищут. Это требует сопоставления с образцом там, где нас заставляют бить машины.

«Система не зависит от грамматики», — сказал Карлос Валкарсель, старший архитектор решений в Lucidworks, который более десяти лет работал с различными поисковыми системами.«Мне все равно, что означают слова. Его волнуют намерения пользователей ».

WordNet против Word2vec

Большинство алгоритмов сопоставления синонимов имеют две общие отправные точки. Существует WordNet, база данных англоязычных синонимов, впервые созданная в 1985 году. Сейчас в ней содержится до 117 000 наборов слов, сгруппированных по их значениям. Это замечательный ресурс, но у него есть недостатки в мире электронной коммерции. Например, он знает, что «галактика» — это звездная система, но не знает, что это также популярный телефон Samsung.

Затем есть Word2vec, вычислительная модель, написанная в 2013 году группой исследователей Google под руководством Томаса Миколова, которая берет слова и создает вектор (вектор Word2vec, означающий группу или набор) связанных слов. Word2vec отличается от WordNet тем, что не занимается грамматикой. Он превращает текст в числовую форму, которую модель может читать. Анализируя математическое сходство между этими формами, Word2vec учит компьютерный контекст, выделяя слова, которые «близки» к другим словам.

Это хорошее место для начала, но Word2vec может потерпеть неудачу, поскольку клиенты ищут продукты, потому что пары слов связаны, но не всегда взаимозаменяемы. Word2vec знает, что слова «король» и «королева» — это родственные слова, но не знает, что кому-то, ищущему листы размера «king-size», не нужны листы размера queen .

Для решения проблем, присущих WordNet и Word2vec, Lucidworks разработала пятиэтапный алгоритм обнаружения синонимов как часть своей платформы Fusion.

1. Поиск похожих поисковых запросов

Вместо того, чтобы начинать с набора заранее определенных синонимов или связанных слов, алгоритм использует поведение покупателя в качестве начального числа для построения списка синонимов. Что люди вводят в поле поиска? И на какие ссылки они нажимают из этого списка результатов?

Например, страница получает 500 кликов, когда она появляется в результатах поиска по запросу «зарядное устройство для Apple Mac». Эта же страница также получает 200 кликов, когда появляется в результатах поиска по запросу «mac power.В этом случае можно предположить, что запросы «зарядное устройство для Apple Mac» и «мощность для Mac» являются схожими, потому что они приводят к одному и тому же набору результатов.

2. Предварительная обработка запроса

На этом этапе есть несколько шагов по очистке, чтобы перейти к используемому списку синонимов. Во-первых, это основание, которое сводит различные формы слова к общей форме (разрушение соединения , соединения , соединения и соединения с соединением ). Затем нужно удалить стоп-слова или самые распространенные слова в языке. Удаление таких слов, как из , из , из , из и из , ускорит поиск.

Это также время исправить ошибки в написании. Лучше рассматривать их как однонаправленные синонимы, а не как двунаправленные. Таким образом, «матрас» приведет к результатам «матрас», но не наоборот. Перед тем, как перейти к следующему этапу, алгоритм также преобразует любые многословные фразы во что-то, что можно прочитать как одно слово, обычно с помощью подчеркивания между словами.(Mac книга становится mac_book).

3. Извлечь синонимы

Пришло время извлечь набор синонимов из очищенных запросов пользователей. Алгоритм находит их, ища слова и фразы, которые встречаются до или после того же слова. Из аналогичных запросов «зарядное устройство для ноутбука» и «мощность ноутбука» вы можете сделать вывод, что «зарядное устройство» и «мощность» являются синонимами, потому что оба они следуют за «ноутбуком».

4. Избавьтесь от шума с помощью графической модели

На этом этапе полезно использовать графовую модель для дальнейшего определения отношений между вашей группой потенциальных синонимов.Похожие термины сгруппированы на графике на основе вероятности того, что они связаны друг с другом. Если слова, скорее всего, являются синонимами, они будут отображаться на графике рядом друг с другом. И мы знаем, что они связаны друг с другом, потому что заканчиваются на одной странице результатов — первом этапе этого процесса.

Хорошим примером может быть «mac», «apple mac» и «macbook». Они достаточно близки, чтобы их можно было сгруппировать, чтобы любой из них считался синонимом другого.С другой стороны, графическая модель показывает, что «LED TV» похож на «TV», а «LCD TV» похож на «TV», но «LED TV» не похож на «LCD TV».

5. Категоризация: пара синонимов или соответствие контексту

Последний шаг просматривает список синонимов, чтобы отсортировать истинные синонимы со словами и фразами, совпадающими друг с другом в контексте. Слова «наушник» и «наушники», которые часто встречаются до и после названия бренда «Bose», дают вам уверенность в том, что они являются синонимами.С другой стороны, «игра» и «PlayStation» не являются синонимами, но они связаны в контексте, потому что они постоянно появляются до и после слова «консоль».

Как сравнивается Lucidworks?

Метод Lucidworks не содержит большого количества модных методов моделирования данных или глубокого обучения, но оптимизированный подход дает результаты. (Fusion сохраняет математику для предсказания следующих шагов.)

В презентации на конференции Lucidworks ‘2018 Activate вице-президент по науке о данных Чао Хан сравнил подход компании к обнаружению синонимов с методом Word2vec, используя каталог продукции национального розничного продавца электроники.Метод Lucidworks дает синонимы с точностью 82%, а Word2vec — 32%.

«На данный момент метод графов превосходит такие вещи, как Word2vec и сопоставимые методы глубокого обучения», — сказал Ян Пойнтер, старший инженер по данным в Lucidworks. «Это показывает, что в традиционных техниках НЛП еще есть сила».

Лучшие синонимы — лучшие результаты поиска

Хорошо продуманный поиск заставляет людей чувствовать себя уверенными и довольными, в то время как поиск, который возвращает кучу нерелевантных результатов (или, что еще хуже, вообще ничего), вызывает разочарование, сомнения и, для розничных продавцов, вероятность того, что клиенты перейдут к ваши конкуренты.

Лучшее обнаружение синонимов всегда будет в основе точного поиска, даже если новые модели, такие как голосовой поиск на интеллектуальных динамиках, приборных панелях автомобилей или мобильных цифровых помощниках, становятся все более популярными.

Стив Джобс однажды сказал: «Клиенты не знают, чего хотят, пока мы им не покажем». В некотором смысле, это настоящая проблема поиска: уметь разобраться в вопросе, который действительно задают.

__________

Подробнее об автоматическом обнаружении синонимов

Technical Dive: Узнайте, как Solr обнаруживает синонимы во время индекса или запроса

Автоматический поиск проб (Авто) — Agda 2. 5.3 документация

Agda поддерживает (начиная с версии 2.2.6) команду Auto , которая выполняет поиск для типичных жителей и заполняет яму при нахождении. Тип найденный житель не обязательно уникален.

Авто может использоваться как вспомогательное средство при интерактивном построении терминов в Агда. В системе с зависимыми типами может иметь смысл использовать такой инструмент для поиска фрагментов не только доказательств, но и программы. Например, указав сигнатуру типа функции карты по векторам вы получите желаемую функцию в качестве первого решения.

Инструмент основан на реализации поиска терминов, независимой от Agda. — позвала Агси. Agsy — это универсальный поисковый алгоритм для зависимо типизированный язык, аналогичный Agda. Этого не следует ожидать для решения больших проблем любого типа, но достаточно мелких проблемы практически любого рода.

Любое решение, поступающее от Auto, проверяется Agda. Также основные алгоритм поиска имеет механизм тайм-аута. Поэтому мало Вред от попытки Auto, и это может спасти вас от нажатия клавиш.

Использование

Инструмент вызывается при наведении курсора на отверстие и выборе Авто в меню целей или нажав C-c C-a . Поведение Агси можно изменить, используя различные параметры, которые передаются напрямую в дыре.

Отсутствие аргументов — это нормально, поиск выполняется с параметры по умолчанию. Поиск продолжается до тех пор, пока либо (не обязательно единственное) решение найдено, пространство поиска полностью (и безуспешно) исследовано или истекает время ожидания (одна секунда по умолчанию). Далее следует список различных режимов и параметров.

Раздельный корпус

Auto обычно пытается найти термин, который мог бы заменить текущий дыра. Однако, если дыра составляет всю правую часть статьи (так же, как и для команды make-case), вы можете указать Auto попробовать case разделение записью (начиная с версии 2.2.8) -c .

Обратите внимание, что если решение будет найдено, весь файл будет перезагружен (как для make-case), что приводит к задержке. Разделение регистра еще не может быть в сочетании с -l или -s .

Рассуждение о равенстве

Если константы _≡_ begin_ _≡⟨_⟩_ _∎ sym cong из стандарта библиотеки находятся в области видимости, то Auto будет делать рассуждения о равенстве, используя конструкции. Однако ничего умнее вещей он не сделает. вроде не вяжет несколько сим или конг .Отсюда длинные цепочки равенства не следует ожидать, и требуемые арифметические правила имеют в качестве подсказок.

Подсказки

Auto по умолчанию не пытается использовать константы в области видимости. Если есть лемма, которая может помочь в построении термина, который вы можете включить это в поиске, давая подсказки. Есть два способа сделать этот. Один из способов — предоставить точный список констант для включают. Такой список задается записью ряда имен констант. разделенные пробелом: ... .

Другой способ — написать -m . Сюда входят все константы в области видимости которые определены или постулируются в самом внутреннем модуле, окружающем текущая дыра. Также возможно комбинировать -м со списком именованные константы (не включены в -m ).

Есть несколько исключений из того, что вы должны указать в качестве подсказок:

• Типы данных и константы, которые могут быть выведены путем объединения двух стороны ограничения равенства можно опустить.

  Например, если ограничение ? = Список A встречается во время поиска, затем доработка ? С по Список ... будет происходить без необходимости предоставьте Список в качестве подсказки. Константы, которые можно опустить более или менее перекрываются с теми, которые появляются в скрытых аргументах, т.е. вы бы не написали их, давая термин от руки либо.

• Конструкторы и функции проецирования пробуются автоматически, поэтому никогда не следует давать в виде подсказок.

• Рекурсивные вызовы, хотя в настоящее время только сама функция, а не все функции в одном общем блоке.

Тайм-аут

Тайм-аут по умолчанию составляет одну секунду, но его можно изменить, добавив -t к параметрам, где — количество секунд.

Список и выбор среди нескольких решений

Обычно Авто заменяет отверстие первым найденным решением. если ты недовольны этим конкретным решением, вы можете перечислить десять (на большинство) первые найденные решения, включающие флаг -l .

Затем вы можете выбрать конкретное решение, написав -s где — количество решений, которые нужно пропустить (а также количество перед решением в списке). Опции -l и -s можно объединить, чтобы получить список решений, кроме десяти первых ед.

Опровержение

Если вы не уверены в достоверности того, что пытаетесь доказать, вы можете использовать Авто, чтобы попытаться найти контрдоказательство.Флаг -d заставляет Авто отрицать текущую цель и искать термин, опровергающий Это. Если такой термин найден, он будет отображен в инфо буфер. Флаг -d можно комбинировать с -l и -l -s .

Автоматическое уточнение / предложение

Есть специальный режим поиска (части) области констант для возможных доработок кандидатов. Флаг -r выбирает это Режим. По умолчанию все константы, которые находятся в неквалифицированной области видимости, являются включены.

Константы, соответствующие текущей цели, сортируются в порядке многие конструкции содержат их тип результата. Это означает, что константы, которые в некотором смысле наиболее точно соответствуют цели, будут появляются первыми, а самые общие — последними. По умолчанию Авто будет представить список кандидатов, а не уточнять, используя самые популярные постоянный. Чтобы выбрать один из них для уточнения, объедините -r с -с . Чтобы перечислить константы, кроме десяти первых, напишите -r -l -s .

Функция автоматического уточнения имеет мало общего с остальной частью Auto. орудие труда. Если он окажется полезным, его можно улучшить и превратить в отдельная команда режима Emacs.

Отзывы пользователей

При отправке отчетов об ошибках используйте трекер ошибок Agda.