Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Метод Н’ютона

У методі Коши застосовується найкраща локальна стратегія пошуку з використанням градієнту. Однак, рух у напрямку, протилежному градієнту, приводить до точки мінімуму лише в тому випадку, коли лінії рівня функції f являють собою кола. Таким чином, напрямок, протилежний градієнту, загалом кажучи, не може бути придатним глобальним напрямком пошуку точок оптимуму нелінійних функцій. Метод Коши засновується на послідовній лінійній апроксимації цільової функції та потребує обчислень значень функції та її перших похідних на кожній ітерації. Для того, щоб побудувати більш загальну стратегію пошуку слід підключити інформацію про другі похідні цільової функції. Розкладемо цільову функцію в ряд Тейлора.

(4.7)

Відкидаючи всі члени розкладу третього порядку й вище, отримаємо квадратичну апроксимацію f(x).

, (4.8)

де - апроксимуюча функція змінної x, побудована в точці .

На основі квадратичної апроксимації функції сформулюємо послідовність ітерацій таким чином, щоб у знов здобутій точці градієнт апроксимуючої функції, тобто обертався на 0.

. (4.9)

Одержуємо:

. (4.10)

Послідовне використання схеми квадратичної апроксимації приводить до реалізації оптимізаційного методу Н’ютона за формулою:

. (4.11)