Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 32357 сообщений
Cообщения с меткой

google - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
lj_matveychev_oleg

Клики были, но где сеансы?! Или куда делся трафик

Четверг, 27 Апреля 2017 г. 20:00 (ссылка)

http://matveychev-oleg.livejournal.com/5315639.html

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

[Перевод - recovery mode ] Nvidia опубликовала отчет о разработке и оптимизации актуальных GPU и сравнила их с TPU Google

Четверг, 27 Апреля 2017 г. 12:31 (ссылка)

Недавний отчет Google об устройстве и назначении TPU позволяет сделать однозначный вывод — без ускоренных вычислений серьезное развертывание системы ИИ просто нецелесообразно.

Большинство необходимых экономических вычислений во всем мире сегодня производится в мировых центрах обработки данных, а они с каждым годом все сильнее изменяются. Не так давно они обслуживали веб-страницы, распространяли рекламу и видеоконтент, а теперь распознают голос, идентифицируют изображение в видеопотоках и предоставляют нужную информацию именно в тот момент, когда она нам нужна.



Все чаще эти возможности активируются с помощью одной из форм искусственного интеллекта, т.н. «глубокого обучения». Это алгоритм, который учится на огромных объемах данных для создания систем, решающих такие задачи, как перевод с разных языков, диагностирование рака и обучение беспилотных автомобилей. Перемены, привносимые искусственным интеллектом в нашу жизнь, ускоряются невиданными в отрасли темпами.



Один из исследователей глубокого обучения, Джеффри Хинтон, недавно сказал в интервью «The New Yorker»: «Возьмите любую старую классификационную проблему, в которой у вас много данных, и она будет решена путем «глубокого обучения». У нас на подходе тысячи разных приложений на базе «глубокого обучения».



Беспрецедентная эффективность



Посмотрите на Google. Применение новаторских исследований в глубоком обучении в их исполнении привлекло внимание всего мира: поразительная точность сервиса Google Now; знаменательная победа над величайшим в мире игроком в го; способность Google Translate работать на 100 различных языках…



«Глубокое обучение» достигло беспрецедентно эффективных результатов. Но этот подход требует, чтобы компьютеры обрабатывали огромные объемы данных именно в тот момент, в который закон Мура замедляется. «Глубокое обучение» — это новая вычислительная модель, которая требует изобретения новой вычислительной архитектуры.



Эту нишу некоторое время занимала NVIDIA. В 2010 году Дан Цирезан (Dan Ciresan), исследователь швейцарской лаборатории AI имени профессора Юргена Шмидхубера, обнаружил, что GPU NVIDIA могут использоваться для глубокого обучения нейронных сетей с ускорением в 50 раз по сравнению с CPU. Год спустя лаборатория Шмидхубера использовала графические процессоры для разработки первых нейронных сетей на основе «глубокого обучения», которые выигрывали международные конкурсы по распознаванию рукописного текста и компьютерному зрению.



Затем, в 2012 году, Алекс Крижевский (Alex Krizhevsky), тогдашний студент Университета Торонто, выиграл ныне знаменитый ежегодный конкурс ImageNet по распознаванию образов, используя пару графических процессоров. (Шмидхубер запечатлел всеобъемлющую историю влияния «глубокого обучения» с использованием GPU на современное компьютерное зрение).



Оптимизация для «глубокого обучения»



Исследователи ИИ по всему миру обнаружили, что вычислительная модель NVIDIA, первоначально предназначенная для графических ускорителей и суперкомпьютеров идеально подходит для «глубокого обучения». Это, как и 3D-графика, обработка и графическое моделирование изображений в медицине, молекулярная динамика, квантовая химия и симуляция погоды, — алгоритм линейной алгебры, который массово использует параллельное вычисление тензоров или многомерных векторов. И хотя графический процессор NVIDIA Kepler, разработанный в 2009 году, открыл миру возможность использования графического ускорителя для вычислений в задачах «глубокого обучения», он никогда не был специально оптимизирован для этой задачи.





Мы решили это исправить, развивая новые поколения архитектуры GPU, сначала Maxwell, а затем Pascal, которые включали в себя множество новых архитектурных разработок, оптимизированных под «глубокое обучение». Представленная всего через четыре года после KIepler модель Tesla K80, наш основанный на Pascal ускоритель Tesla P40 Inferencing Accelerator, обеспечивает 26-кратное увеличение производительности, значительно опережая закон Мура.



В течение этого времени Google разработал специальный чип ускорителя, называемый тензорным процессором, или TPU, заточенный под функцию выдачи готового результата. Его-то корпорация и ввела в эксплуатацию в 2015 году.



Не так давно команда Google опубликовала техническую информацию о преимуществах TPU. Они утверждают, среди прочего, что TPU имеет 13-кратное превосходство над K80, но не сравнивает TPU с текущим поколением P40 на основе Pascal.



Обновление сравнения от Google



Чтобы обновить сравнение Google, для количественного определения скачка производительности с K80 по P40 и для демонстрации того, как TPU сравнивается с текущей технологией NVIDIA, мы создали таблицу, приведенную ниже.



P40 сочетает вычислительную точность и пропускную способность, встроенную память и полосу пропускания памяти, чтобы достичь беспрецедентной производительности как для задачи обучения, так и для выдачи готового результата. Для обучения P40 имеет десятикратную пропускную способность и 12 терафлоп производительности 32-разрядных вычислений с плавающей запятой. Для выдачи готового результата P40 имеет высокую производительность для операций с восьмибитными целыми числами и высокую пропускную способность памяти.



Данные основаны на отчете “In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit” Jouppi et al [Jou17] и собственных данных NVIDIA. Коэффициенты производительности K80-TPU основаны на среднем коэффициенте ускорения CNN0 и CNN1 из отчета Google, который сравнивает производительность с полуготовым K80. Коэффициенты производительности K80-P40 основаны на GoogLeNet, общедоступной модели CNN с аналогичными характеристиками производительности.



В то время как Google и NVIDIA выбрали разные пути развития, есть несколько общих для этих подходов тем:




  • ИИ требует ускоренного вычисления. Специализированные ускорители обеспечивают значительную часть обработки данных, необходимую, чтобы не отставать от растущих требований «глубокого обучения» в эпоху, когда закон Мура замедляется.

  • Тензорная обработка лежит в основе обеспечения производительности для глубокого обучения и выдачи готовых результатов.

  • Тензорная обработка — это важная новая рабочая нагрузка, которую предприятия должны учитывать при создании современных центров обработки данных.

  • Ускорение обработки тензоров может значительно снизить стоимость создания современных дата-центров.



Мир компьютерных технологий переживает историческую трансформацию, которая уже упоминается как революция ИИ. Сегодня его влияние очевиднее всего в крупных дата-центрах — Alibaba, Amazon, Baidu, Facebook, Google, IBM, Microsoft, Tencent и других. Им необходимо наращивать рабочие нагрузки для ИИ, не тратя миллиарды долларов на строительство и электроснабжение новых центров обработки данных без использование специализированных технологий. Без ускоренных вычислений масштабное развитие и внедрение систем ИИ практически невозможно.
Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/327396/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SoftLabirint

Google analytics: удвойте продажи не потратив ни копейки (2016) Тренинг » SoftLabirint.Ru: Скачать бесплатно и без регистрации - Самые Популярные Новости Интернета

Четверг, 27 Апреля 2017 г. 15:06 (ссылка)
softlabirint.ru/video/video...ening.html


Google analytics: удвойте продажи не потратив ни копейки (2016) Тренинг

Научитесь использовать Google Analytics для бизнеса и увеличивать продажи за счет глубокого понимания веб-аналитики.



Если вы ведете бизнес онлайн и не используете Google Analytics для конверсии посетителей в клиентов, вы несете большие убытки.



Сегодня существуют тысячи компаний, которые могли бы значительно увеличить продажи и доход с помощью Google Analytics, если бы смотрели, откуда идет трафик на их сайт, и почему посетители не становятся клиентами.



Сколько новых покупателей пришло бы к вам (а не к конкурентам), если бы ваш сайт оказался на одном из первых трех мест поисковой выдачи в Google для вашего локального рынка, знай вы, как использовать аналитику?



Согласно одному маркетинговому исследованию, если ваши потенциальные клиенты найдут ваш бизнес в Google, вероятность того, что они зайдут к вам, повышается на 50 %.



В этом 4-часовом видео-тренинге мы покажем, как получить больше трафика и денег!



Что я вынесу из этого курса?

— Изучите лучшие техники работы с Google Analytics и привлечения трафика на свой сайт.

— Узнаете, кто составляет вашу аудиторию, и как эти люди взаимодействуют с вашим сайтом.

— Проанализируете качество и повысите эффективность маркетинговых мероприятий и повысите ROI.

— Поймете, откуда вы получаете трафик, и как пользователи перемещаются между страницами сайта.

— Научитесь создавать пользовательские отчеты, управлять и делиться ими со своими коллегами и начальником.

— Приобретете навыки, необходимые для оценки качества трафика и окупаемость затрат.

— Оптимизируете контент по Карте поведения Google Analytics.

— Увеличите коэффициент конверсии с помощью отчетов по конверсии.

— Определите свои главные места сбыта и найдете новые с помощью отчетов по местоположению.

— Исключите технические ошибки, препятствующие продажам, с помощью отчетов по мобильным устройствам, браузерам и ОС.

 



Google analytics: удвойте продажи не потратив ни копейки (2016) Тренинг



Google analytics: удвойте продажи не потратив ни копейки (2016) Тренинг



Google analytics: удвойте продажи не потратив ни копейки (2016) Тренинг






Информация о видео

Название: Google analytics: удвойте продажи не потратив ни копейки

Автор: Boost Top

Год выхода: 2016

Жанр: Тренинг

Язык: Английский (русская озвучка)

Продолжительность: ~4 часа



Файл

Формат: MP4

Видео: AVC, 1280x720, ~903 Kbps

Аудио: AAC, 126 Kbps, 48.0 KHz

Размер: 1.14 Gb



Скачать: Google analytics: удвойте продажи не потратив ни копейки (2016) Тренинг >>>



 





Не пропустите








 



 

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Уже в этом году: Google планирует создать квантовый компьютер

Среда, 26 Апреля 2017 г. 13:21 (ссылка)

К концу этого года команда Google под руководством профессора физики из Калифорнийского университета Джона Мартиниса (John Martinis) планирует разработать квантовый чип, который сможет «обогнать» по скорости вычислений существующие компьютеры. В доказательство команда готова провести «соревнование на скорость» между своим изобретением и одним из мировых суперкомпьютеров.





/ Flickr / Dano / CC



Google уже публиковали отчет об использовании чипа с 9 кубитами, выстроенными линейно. Последний чип, выпущенный интернет-гигантом, состоит только из 6 кубитов, но они сгруппированы по три. При этом, как заявляет Мартинис, цель команды — создать массив из 49 кубитов для проведения успешного эксперимента.



Такое их количество позволит достигнуть так называемого квантового превосходства, когда ни один классический компьютер не сможет сравняться с квантовым по мощности. Джон Мартинис возглавляет исследовательскую группу Google, которая работает над созданием супермощных компьютерных чипов, использующих квантовую физику для обработки данных, с 2014 года.



На тот момент в мире уже существовал компьютер D-Wave, который в том числе приобрели и в Google. Однако такую систему нельзя считать полноценным квантовым компьютером, на самом деле это лишь установка квантового отжига. Грег Таллант, глава Центра квантовых вычислений компании Lockheed Martin, говорит, что система решает задачи на базе модели Изинга и может применяться для ограниченного числа задач. В 2014 году у D-Wave было 512 кубитов, которые не были связаны между собой, а Мартинису на тот момент удалось соединить 5 кубиков.



Но не все ученые считают идею квантового превосходства достойной внимания. Например, физик Роберт Шоэлкопф (Robert Schoelkopf) из Йельского университета уверен, что в данном контексте проблема исправления ошибок намного важнее. Дело в том, что кубиты как базовые единицы квантовой информации чрезвычайно восприимчивы к внешним воздействиям, а это приводит к появлению ошибок в работе.



Однако в Google занимались решением этой проблемы еще в 2015 году, причем достаточно успешно. Ученые разработали квантовый код коррекции ошибок, который измеряет квантовое состояние кубита, запутанного с соседними кубитами. Это позволяет сохранить его исходное состояние. При этом ученые выяснили, что с увеличением числа кубитов коррекция ошибок будет становиться только лучше.



Команда Google уверена, что у них есть все шансы провести эксперимент с квантовым превосходством уже в этом году. И хотя квантовые компьютеры в будущем должны будут иметь куда большее число кубитов, чем 49, — это станет важным шагом на пути к созданию полноценной квантовой вычислительной системы.



Другие материалы из нашего блога:




Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/327420/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

[recovery mode] Как Google Cloud защищает свои дата-центры от киберпреступников и внутренних ошибок

Понедельник, 24 Апреля 2017 г. 16:51 (ссылка)





Корпорация Google — поставщик сервисов для миллиардов пользователей. Понятно, что данные пользователей, которые хранятся на серверах в дата-центрах Google — лакомый кусок для киберпреступников. Для защиты данных корпорация использует несколько методов многоуровневой защиты. Сейчас речь идет об облачной платформе Google Cloud, которая рассчитана, по большей части, на представителей бизнеса.



В команде, которая обеспечивает безопасность Google Cloud, работает около 700 инженеров, включая программистов, электронщиков и представителей прочих специальностей. В святая святых дата-центров компании попадают только уполномоченные представители технической поддержки после многоуровневой проверки. Нильс Провос (Niels Provos), один из руководителей службы безопасности, раскрыл некоторые подробности своей работы.



Так вот, все начинается еще с физической проверки, когда сотрудник желает пройти через главные ворота во внешней ограде дата-центров компании. Пройти может лишь человек, чье имя занесено в специальный список. Затем необходимо пройти повторную проверку уже на входе в одно из зданий внутри периметра ограждения. Если здесь все ок, то сотруднику требуется пройти третий этап проверки при входе в машзал. Эта проверка биометрическая — обычно речь идет о сканировании радужной оболочки глаза. Часть этих мер безопасности показана на видео от 2014 года.







Что касается внутренних областей ДЦ, здесь все пространство разделено на отдельные зоны, каждая из которых имеет определенный уровень допуска. Такие помещения оснащены дополнительной защитой, например, тепловыми и лазерными сенсорами. Кроме того, различные секторы ДЦ оснащены металлоискателями и динамическими барьерами для транспортных средств. Конечно, еще есть и камеры наблюдения, которые подключены к «умной» платформе, анализирующей все происходящее. Платформа, в частности, позволяет идентифицировать лица людей, пойманных в кадр.



Что касается «железа», то здесь ведется строгий учет всех накопителей. Если диск выходит из строя и его требуется заменить, то его изначально проверяют, сканируя штрих-код, а затем удаляют для стирания данных или уничтожения. Первый этап — всегда удаление данных. Если по какой-то причине данные не получается удалить полностью, либо же они очень важны, то наступает следующий этап — физическое уничтожение дисков при помощи механической системы, буквально перемалывающей носители в труху. Демонстрация процесса уничтожения дисков — на видео ниже.







Строгий контроль работает и в отношении любых других элементов инфраструктуры, чтобы убедиться в отсутствии неавторизованных изменений (произведенных случайно или умышленно). В частности, с этой целью используются криптографические подписи. Этот способ защиты инфраструктуры работает на всех уровнях — от BIOS, загрузчиков, ядра, других элементов ОС, используемой корпорацией. Все это создано компанией и контролируется ею же.



В частности, речь идет и об аппаратных методах, включая специализированные чипы, в которые вшиты подпрограммы, разработанные Google. Один из таких чипов — Titan. Его корпорация


href=«blog.google/topics/google-cloud/bolstering-security-across-google-cloud»>представила в прошлом месяце, не приведя технических подробностей его работы. Известно только, что это кастомный чип безопасности, который создан для предотвращения вмешательства еще на уровне BIOS, а также отслеживает и идентифицирует сервисы и аппаратное обеспечение, которое работает в дата-центрах Google. Этот чип может отслеживать подключаемое оборудование для того, чтобы удостоввериться в его безопасности. Сейчас Titan устанавливается на серверах.







В экосистеме Google все исполняемые файлы подписываются специальным криптографическим ключом, а данные шифруются при записи на диск. В добавление к этому криптографические ключи хранятся в ОЗУ ровно столько, сколько они нужны. Удаленные подключения и все прочие способы связи между дата-центрами шифруются по умолчанию.



Безопасность усиливается специальным программным обеспечением. Например, все сервисы компании взаимодействуют друг с другом, «доказывая», что они именно то, чем являются.



Борьба с DDoS



Инфраструктура компании рассчитана на то, чтобы поглощать слабые DDoS-атаки. Кроме того, компания установила промежуточные слои защиты для того, чтобы сделать атаки такого типа безопасными. Например, движок Google Front End (GFE) был создан специально для того, чтобы поглощать традиционные типы атак без вреда для инфраструктуры и сервисов.



А для того, чтобы обезопасить себя на тот случай, если придет действительно опасная атака, у компании есть собственный канал связи — подводная интернет-магистраль. Правда, единственной она была лет 9 назад, сейчас компания управляет самостоятельно или в партнерстве с кем-то еще несколькими магистралями. Это позволяет компании выдержать атаку любой мощности.



Кроме того, Google продолжает наращивать пропускную способность своих ДЦ. Например, в последнем поколении инфраструктуры Jupiter в дата-центрах компании «ширина» каналов увеличена более, чем в 100 раз. Один канал связи Jupiter может работать со скоростью 1 петабит в секунду. Этого канала хватает для того, чтобы 100000 могли быть связаны с собой в любой момент времени и эффективно отражать DDoS-атаки.




Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/327260/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Digitus_Impudicus

1 год моему сайту в Google.

Понедельник, 24 Апреля 2017 г. 12:26 (ссылка)

Сегодня 1 год моему сайту на Google!

И он становится основным моим сайтом на котором буду работать и развивать его в дальнейшем. Наполнять новым содержанием. Поэтому прошу прощения у всех за ожидание чего-то необычного на i.ua. Позже сообщу ссылку на сайт.

А сейчас дарю песню Skyscraper - Demi Lovato, что мне понравилась в исполнении моих друзей Luke Conard http://www.youtube.com/user/lukeconardи

Landon Austin http://www.youtube.com/user/LandonAustin из США.

Эта песня до того мне понравилась в этом исполнении, что я не удержался сделать украинский перевод ее. Если вложенное видео не будет проигрываться, прошу перейти на ссылку в моем канале на YouTube

http://www.youtube.com/user/Aywengo55#p/f/4/k8JlfT-Q7YE

Небоскреб

Небо плачет, а я наблюдаю

И ловлю капли слез руками.

И только тишина означает конец всего,

Словно у нас не было никаких шансов.

А ты действительно хочешь чтобы от меня осталось

Лишь пустое место?

ПРИПЕВ:

Ты можешь забрать у меня все,

Ты можешь меня разбить,

Словно сделана из стекла,

Словно сделана я из бумаги.

Так продолжай, попытайся меня разорвать,

Но я все равно буду подниматься над землей,

как Будто небоскреб. (2)

И вот дым исчезает, и я пробуджуюсь,

И отрываю тебя от себя.

Тебе будет легче если ты будешь смотреть

Как я кровью стікаю?

Все мои окна разбиты,

Но я стою на ногах.

ПРИПЕВ:

Ты можешь забрать у меня все,

Ты можешь меня разбить,

Словно сделана из стекла,

Спускайся вниз

Так продолжай, попытайся меня разорвать,

Но я все равно буду подниматься над землей,

как Будто небоскреб. (2)

спасибо всем!

© Aywengo, 28.10.2011 г.

P. S. Редакция © Aywengo, 01.12.2011

спасибо всем!

ПРИПЕВ:

Ты можешь забрать у меня все,

Ты можешь меня разбить,

Словно сделана из стекла,

Словно сделана я из бумаги.

Так продолжай, попытайся меня разорвать,

Но я все равно буду подниматься над землей,

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

[Из песочницы] АMP. Что это и с чем его едят?

Пятница, 21 Апреля 2017 г. 18:40 (ссылка)

Общая информация



AMP — это технология ускоренных мобильных страниц, которая разрабатывается независимыми разработчиками и активно продвигается компанией Google в своем поисковике. Yandex пока что не подключился к этой инициативе, но, я уверен, в скором времени они внедрят либо этот стандарт, либо придумают что-то схожее по принципу работы.



Суть в том, что на сайте используются специальные теги, количество и функционал которых строго ограничены. Задача разработчика состоит в том, чтобы собрать солянку из доступных схем, которые решат проблему заказчика.



Google находит эти специальные тэги и кэширует информацию в них. После этого, когда пользователь ищет что-то в Гугле, браузер на фоне подгружает информацию из CDN Гугла, в специальный iframe и при переходе по ссылке открывает уже загруженную страницу в специальном окне.





Страницы с AMP ранжируются выше других запросов в поиске за счет того, что соответствуют требованиям к быстрой загрузке и адаптированы под мобильные устройства.



По сути все подобные страницы являются статическими или условно-динамическими, так как допускают использование отправки форм, а также iframe.



Области применения: новостные сайты и порталы; каталоги (без использования фильтров); легковесная мобильная версия сайта (если удовлетворяет функционал); страницы-зацепки, чтобы заинтересовать пользователя и заманить на основной сайт.

Далее расскажу об основных особенностях AMP.



Отсутствие кастомных скриптов



Первое и самое главное отличие от стандартных сайтов — это невозможность вставки "обычных" скриптов. То есть большая часть функционала, завязанная на динамическом изменении (действия по клику, анимация, фильтрация, модальные окна), становится недоступной.



Решение — использование доступных компонентов и iframe.



Доступные компоненты позволяют добиться, пусть и не полной, реализации привычных фич, но представляют им достойную замену и оптимизированы для быстрой загрузки.



С их помощью можно сделать боковое меню, карусель, отправку формы, подгружаемый контент, рекламу и прочее.

Каждый компонент связан со своей js-библиотекой, которую нужно подключить для его использования на сайте.



Все доступные виды компонентов с примерами использования можно найти на этом сайте.






Отсутствие обычных тегов в документе.



Все изображения на странице должны быть описаны в особом теге , что затрудняет вставку изображений пользователем через текстовый редактор. Для других элементов, где вывод изображений прописан “руками”, достаточно поправить верстку. Так же, если используются карусель или lightbox, нужно вставить аналоги из компонентов.






В коде страницы не должно быть inline-стилей



Еще одна особенность, которая должна коснуться в первую очередь текстового редактора, так как редактирование стилей там проходит inline. Элементы с атрибутами типа style=“color:…”, не являются валидными, а изменение цвета или размера шрифта запишет это свойство в код.






Структурированная схема данных (structured data)



Для включения статей в подборку “Top stories google” к страницам должны быть добавлены схемы данных с краткой информацией о статьях, авторе, издательстве, логотип компании, а также даты публикации и изменения статьи.



Использование структурных данных не является обязательным условием, но для того чтобы поисковик корректно отображал данные и изменения при редактировании, нужно помещать эту схему на сайт. Фактически использование AMP без этой схемы становится бессмысленным.



Пример схемы данных для страницы типа "статья":





Некоторые значения являются обязательными. Для структурной схемы данных так же есть свой валидатор. Информация по заполнению и обязательные поля для схемы типа “статья” можно посмотреть здесь.



Там же можно найти информацию по другим типам схем. (Книги, Курсы, Музыка, Подкасты, Рецепты, Обзоры, ТВ и Фильмы, Видео)



Некоторые особенности:




  • Логотип компании

    Есть ряд требований к логотипу:

    https://developers.google.com/search/docs/data-types/articles#AMPlogo guidelines

    Хочу обратить внимание, что размер должен быть не больше и не меньше 60x600px хотя бы по одной из сторон. Желательно соблюдать высоту 60px (например, 450x60px). Изображения меньших размеров, но в тех же пропорциях, что и 60x600px (например 450x45px), проверку не пройдут.




  • Дата публикации и дата изменения

    Дата публикации является обязательным параметром.

    Дата изменения — рекомендованным.

    Хотя я бы отнес оба параметра к обязательным, так как Google кэширует содержание статей, и узнать, когда он пойдет проверять все статьи на сайте снова, невозможно. Поэтому, если дата последнего изменения будет отличаться, поисковику будет проще понять, что нужно сделать новый кэш. Иначе возможна ситуация, когда пользователь не увидит важных изменений.






Ссылки canonical и обратная к ней



Чтобы поисковик понял, что есть AMP-версия страницы, она должна содержать ссылку:



А на AMP-странице — присутствовать обратная ссылка:






Css 50 кб



Css стили пишутся inline, и их размер не должен превышать 50кб.






Заключение



AMP — интересная технология, но только для узких задач. Может быть использована для "легкой" мобильной версии сайта, либо для определенных разделов, не требующих высокой функциональности. Хорошее решение для информационных сайтов, блогов, интернет-журналов. Там где нужно донести до пользователя контент максимально быстро и в простой форме. Для больших и сложных проектов AMP не станет заменой мобильной или адаптивной версии, по крайней мере, на данном этапе.



Часть функционала мне удалось реализовать на сайте нашей IT-компании Wellsoft, в разделе новостей (пример) (адаптивное изображение, форма, текст, структурированные данные; кроме того, если появится такая возможность, эта статья попадет в галерею “Top stories”).



Ко всем статьям AMP в поисковой выдаче Google добавляет иконку AMP, и с мобильных устройств в первую очередь показывает AMP страницы. Кроме того, они ранжируются выше, чем страницы без использования AMP.


Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/327108/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Енот_69

Советы чайника. Храним фото в облаке без ограничений и даром

Пятница, 21 Апреля 2017 г. 13:11 (ссылка)


5672195_000 (602x480, 77Kb)



У «облаков» в сети Интернет есть один общий и огромный минус — они практически все ограничивают нам место для хранения данных. Вот примерно такая картина наблюдалась на конец 2016 года…


OneDrive — 15 Гб бесплатно


MediaFire — 10 Гб бесплатно


MEGA — 50! Гб бесплатно


Яндекс.Диск — 10 Гб бесплатно


Облако@Mail.Ru — 25 Гб бесплатно


Dropbox — 2 Гб бесплатно


Google Drive — 15 Гб бесплатно, но… Cохранить свои фото без ограничений и даром можно в разделе облака Google Drive под названием Google Фото.
Читать далее...
Метки:   Комментарии (6)КомментироватьВ цитатник или сообщество
OSanta

ПРЕВРАЩАЕМ ГОЛОС В ТЕКСТ

Четверг, 20 Апреля 2017 г. 21:00 (ссылка)

Это цитата сообщения Аля-Рукодельница Оригинальное сообщение

Превращаем голос в текст




 



Гуляя по интернету наткнулась на интересный сайт Диктант (dictation). Там ваш голос превращается в текст.



Весь вечер семья развлекалась.



Но может быть кому-то сайт пригодится для работы: наговорил статью или письмо, скачал и отправил, куда надо. Всё очень просто. Объясняю по шагам. 





СМОТРИ ДАЛЬШЕ



Аля-Рукодельница

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<google - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda