Optimizator ru: RU-CENTER REG.RU Optimizator.Ru

Leave a Comment / Разное / By /

ОПТИМИЗАТОР — раскрутка, оптимизация и продвижение сайтов, реклама в интернете

ОПТИМИЗАЦИЯ САЙТОВ

Подготовим ваш сайт к росту позиций в поиске и быстрому выходу в ТОП-10. Оптимизируем тексты, структуру и трафик.

КОНТЕКСТНАЯ РЕКЛАМА

Создадим и настроим для вас рекламные кампании в Яндекс и Google. Вы получите первых клиентов уже сегодня.

ТАРГЕТИРОВАННАЯ РЕКЛАМА

Запустим вашу рекламу в социальных сетях точно для вашей целевой аудитории.

ПРОДВИЖЕНИЕ САЙТОВ

Продвигаем ваш сайт в ТОП с оплатой результатов по факту притока клиентов или реальным позициям в результатах поиска.

 

НАША МИССИЯ – повышение дохода вашего бизнеса посредством SEO-оптимизации и продвижения вашего сайта в ТОП-10 Яндекса и Google, привлечение целевых платежеспособных клиентов и покупателей.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ – работы по поисковой оптимизации и продвижению сайта, настройке рекламных кампаний, управлению репутацией в интернете. Стратегия поисковой оптимизации сайта подразумевает четкий и понятный перечень работ в соответствии со специально составленным календарным планом задач на 30 дней (месяц) и 6 продуманных до мелочей этапов работ.

ВЫ ПОЛУЧАЕТЕ – ваш сайт очищен от ошибок, ускорен и оптимизирован для быстрого роста позиций в поисковых системах. После выполнения работ по оптимизации ваш сайт имеет высокие позиции, трафик посетителей из поисковых систем и продажи.

Цены вас приятно удивят. Рост позиций начнется уже через месяц.

Мы работаем с любыми проектами, если видим перспективу их развития.
Стоимость работ зафиксирована в Договоре и не изменяется в будущем.

Вы спокойно планируете свой бюджет на продвижение и рекламу.
Работы, бюджеты и сроки описаны в таблицах этапов работ.

  • Хотите уже сегодня получить рост продаж вашего сайта или магазина?
  • Желаете, чтобы ваш проект занял лидирующие позиции в поиске и обошел конкурентов?
  • Хотите, чтобы покупатели и клиенты никогда не покидали ваш сайт, а доходы стабильно росли?

Если ДА, вы попали по адресу!

Оптимизация и продвижение сайта + правильная реклама решит все ваши проблемы и повысит доход!

Более 500 наших клиентов остались довольны и подняли продажи благодаря продуманной до мелочей оптимизации и продвижению сайтов или магазинов, грамотной стратегии развития и легальным «белым» методикам.

Все это возможно благодаря опыту наших сотрудников и грамотной подготовке вашего проекта к привлечению относительно недорогого трафика из поисковых систем. Благодаря правильному позиционированию бизнеса с учетом индивидуальных преимуществ вашей компании и отстройке от конкурентов.

Наша команда за 30 дней оптимизирует ваш сайт/магазин, чтобы продвинуть его в ТОП поисковой выдачи и привлечь из поиска Яндекса/Google не просто случайных посетителей, а целевых, платежеспособных покупателей и клиентов. Если оставите заявку или позвоните прямо сейчас, уже завтра получите рост продаж от посетителей из контекстной рекламы.

Контекстная реклама – выгодный и быстрый инструмент привлечения целевого трафика. Рекламу и объявления настроят наши специалисты, и она гарантированно окупит вложенные инвестиции. А дальше – еще больше целевых переходов, клиентов, продаж.

Почему услуга «Оптимизация и продвижение сайтов» — это реально выгодно:

Оплата по факту 
Вы платите только за четкий и понятный список работ в рамках комфортного бюджета по календарному плану.

16 лет опыта 
Над сайтом работают опытные оптимизаторы нашей команды. У нас есть опыт продвижения сотен тематик и бизнесов.

Прозрачность 
Вы получаете отчеты по каждому пункту работ по оптимизации и продвижению сайта. Контролируете результаты в удобном личном кабинете.

Гарантия безопасности 
Мы используем «белые методы», работаем легально и только по Договору, где прописаны этапы, задачи и стоимость. Без накруток, ботов и рисков.

Полный охват 
Мы работаем со всеми тремя факторами успеха: текстовыми, ссылочными и поведенческими. Ваш проект развивается всесторонне и отстраивается от конкурентов.

Комфортные цены.
Мы предлагаем рынку невысокие цены с хорошим результатом. Особенно круто получается с интернет-магазинами и сайтами-продавцами.

6 этапов по 30 дней.
Мы системно подходим к оптимизации и продвижению сайтов/магазинов. Работа делится на этапы и календарные периоды. На каждом этапе решаются свои задачи.

Заказав услугу «оптимизация и продвижение сайта/магазина» у нас, вы всегда знаете и понимаете, что и когда мы делаем, сколько это стоит по факту.

Позвоните нам по телефонам: (812) 330-11-11 (Петербург), (495) 877-11-11 (Москва)
или закажите обратный звонок прямо сейчас.

Получите бесплатную консультацию в рамках первоначального аудита и подготовки первого предложения

На консультации мы с вами обсудим выбор стратегии, бюджет, определение реальных конкурентов, перспективы поисковой оптимизации и продвижения вашего веб-проекта

Конференция по интернет — маркетингу «Optimization 2020. Поисковый маркетинг и продвижение бизнеса в Интернете»

Нажимая «Отправить», я даю ООО «Ашманов и партнеры Санкт-Петербург», а также его партнерам (включая ООО «Ашманов и партнеры») свое согласие на создание моего изображения посредством фотокамер (на которых мое изображение представлено полностью или фрагментарно), а также сьемки меня (или где я случайно попадаю в кадр) во время Мероприятия посредством видеокамеры или иного оборудования, а также мое согласие на размещения в ходе Мероприятия фотографий с моим изображением, в любой форме и любым способом, и демонстрацию видео с моим участием, а также размещения фотографий с моим изображением и демонстрацию видео с моим участием, сделанных в ходе проведения Мероприятия, в группах в соцсетях, принадлежащих ООО «Ашманов и партнеры Санкт-Петербург» и его партнерам (включая ООО «Ашманов и партнеры»), в открытом доступе, в любой форме и любыми способами.

При этом, я также предоставляю право вышеуказанным лицам на обработку с целью улучшения качества материала указанных видеозаписей и фотографий с моим участием, включая, но не ограничиваясь, ретуширование, затемнение. Указанное согласование предоставляется не неограниченный срок.

Нажимая «Отправить», я даю ООО «Ашманов и партнеры Санкт-Петербург», а также его партнерам (включая ООО «Ашманов и партнеры») свое согласие на создание моего изображения посредством фотокамер (на которых мое изображение представлено полностью или фрагментарно), а также сьемки меня (или где я случайно попадаю в кадр) во время Мероприятия посредством видеокамеры или иного оборудования, а также мое согласие на размещения в ходе Мероприятия фотографий с моим изображением, в любой форме и любым способом, и демонстрацию видео с моим участием, а также размещения фотографий с моим изображением и демонстрацию видео с моим участием, сделанных в ходе проведения Мероприятия, в группах в соцсетях, принадлежащих ООО «Ашманов и партнеры Санкт-Петербург» и его партнерам (включая ООО «Ашманов и партнеры»), в открытом доступе, в любой форме и любыми способами.

При этом, я также предоставляю право вышеуказанным лицам на обработку с целью улучшения качества материала указанных видеозаписей и фотографий с моим участием, включая, но не ограничиваясь, ретуширование, затемнение. Указанное согласование предоставляется не неограниченный срок.

Оптимизаторы

Использование с

compile() и fit()

Оптимизатор — это один из двух аргументов, необходимых для компиляции модели Keras:

 from tensorflow import keras
из слоев импорта tensorflow.keras
модель = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,)))
model.add(слои.Активация('softmax'))
opt = keras.optimizers.Adam (learning_rate = 0,01)
model.compile (потеря = 'categorical_crossentropy', оптимизатор = опция)

Вы можете создать экземпляр оптимизатора перед передачей его в model.compile() , как в приведенном выше примере, или вы можете передать его по строковому идентификатору. В последнем случае будут использоваться параметры оптимизатора по умолчанию.

 # передать оптимизатор по имени: будут использоваться параметры по умолчанию
model.compile (потеря = 'categorical_crossentropy', оптимизатор = 'адам')

Использование в пользовательском цикле обучения

При написании пользовательского цикла обучения вы должны получить градиенты через экземпляр tf.GradientTape , затем вызовите optimizer.apply_gradients() , чтобы обновить ваши веса:

 # Создать экземпляр оптимизатора.
оптимизатор = tf.keras.optimizers.Adam()
# Перебираем пакеты набора данных.
для x, y в наборе данных:
    # Откройте GradientTape.
    с tf.GradientTape() в качестве ленты:
        # Проход вперёд.
        логиты = модель (х)
        # Значение потерь для этой партии.
        loss_value = loss_fn(y, логиты)
    # Получить градиенты потерь относительно весов.
    градиенты = лента.градиент (значение_потери, модель.обучаемые_веса)
    # Обновить веса модели.
 
 
    оптимизатор.apply_gradients(zip(градиенты, model.trainable_weights))

Обратите внимание, что при использовании apply_gradients оптимизатор не применить отсечение градиента к градиентам: если вы хотите отсечение градиента, вам придется сделать это вручную, прежде чем вызывать метод.

Снижение скорости обучения / планирование

Вы можете использовать график скорости обучения для модуляции как скорость обучения вашего оптимизатора изменяется с течением времени:

 lr_schedule = keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    Initial_learning_rate=1e-2,
    распад_шагов = 10000,
    скорость_распада = 0,9)
оптимизатор = keras.optimizers.SGD (learning_rate = lr_schedule)

Список доступных расписаний см. в документации по API расписания обучения.

Доступные оптимизаторы

  • сингапурских долларов
  • RMSprop
  • Адам
  • Ададельта
  • Адаград
  • Адамакс
  • Надам
  • Фтрл

Core Optimizer API

Эти методы и атрибуты являются общими для всех оптимизаторов Keras.

[источник]

apply_gradients метод
 Optimizer.apply_gradients(
    grads_and_vars, name=Нет, Experiment_aggregate_gradients=True
)

Применение градиентов к переменным.

Это вторая часть минимизировать() . Он возвращает операцию , которая применяет градиенты.

Метод суммирует градиенты от всех реплик в присутствии tf.distribute.Strategy по умолчанию. Вы можете агрегировать градиенты себя, пройдя Experiment_aggregate_gradients=False .

Пример 

 grads = tape.gradient(loss, vars)
грады = tf.distribute.get_replica_context().all_reduce('сумма', грады)
# Обработка агрегированных градиентов.
оптимизатор.apply_gradients(zip(грады, переменные),
    Experiment_aggregate_gradients=False)

Аргументы

  • grads_and_vars : Список пар (градиент, переменная).
  • имя : Необязательное имя для возвращаемой операции. По умолчанию имя перешел на Оптимизатор конструктор.
  • Experimental_aggregate_gradients : Суммировать ли градиенты из разные реплики в наличии tf.distribute.Strategy . Если False, ответственность за объединение градиентов лежит на пользователе. По умолчанию к Истина.

Возвращает

Операция , применяющая указанные градиенты. итерации автоматически увеличится на 1.

Повышает

  • TypeError : Если grads_and_vars имеет неверный формат.
  • ValueError : Если ни одна из переменных не имеет градиентов.
  • RuntimeError : При вызове в контексте кросс-реплики.

веса свойства
 tf.keras.optimizers.Optimizer.weights

Возвращает переменные этого оптимизатора на основе созданного заказа.

[источник]

get_weights метод
 Optimizer.get_weights()

Возвращает текущие веса оптимизатора.

Веса оптимизатора — это его состояние (т.е. переменные). Эта функция возвращает значения веса, связанные с этим оптимизатор в виде списка массивов Numpy. Первое значение всегда количество итераций оптимизатора, за которым следует состояние оптимизатора переменные в том порядке, в котором они были созданы. Возвращаемый список может, в свою очередь, использоваться для загрузки состояния в оптимизаторы с аналогичными параметрами.

Например, оптимизатор RMSprop для этой простой модели возвращает список из трех значений — количество итераций, за которым следует среднеквадратичное значение ядра и смещения одного плотного слоя:

 >>> opt = tf.keras.optimizers.RMSprop()
>>> m = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
>>> m.compile(opt, loss='mse')
>>> данные = np.arange(100).reshape(5, 20)
>>> метки = np. zeros(5)
>>> results = m.fit(data, labels) # Обучение.
>>> len(opt.get_weights())
3

Возвращает

Взвешивает значения в виде списка массивов numpy.

[источник]

set_weights метод
 Optimizer.set_weights(веса)

Установка весов оптимизатора.

Веса оптимизатора — это его состояние (т.е. переменные). Эта функция принимает значения веса, связанные с этим оптимизатор в виде списка массивов Numpy. Первое значение всегда количество итераций оптимизатора, за которым следует состояние оптимизатора переменные в порядке их создания. Передаваемые значения используются для установить новое состояние оптимизатора.

Например, оптимизатор RMSprop для этой простой модели принимает список три значения — количество итераций, за которым следует среднеквадратичное значение ядра и смещения одного плотного слоя:

 >>> opt = tf.keras.optimizers.RMSprop()
>>> m = tf.keras.models.Sequential([tf. keras.layers.Dense(10)])
>>> m.compile(opt, loss='mse')
>>> данные = np.arange(100).reshape(5, 20)
>>> метки = np.zeros(5)
>>> results = m.fit(data, labels) # Обучение.
>>> new_weights = [np.array(10), np.ones([20, 10]), np.zeros([10])]
>>> opt.set_weights(new_weights)
>>> опт.итераций

Аргументы

  • веса : значения веса в виде списка массивов numpy.

Оптимизатор мощности увеличивает выход энергии

Кнопка доступности

Меню специальных возможностей