cod-aid.com サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://cod-aid.com

HTMLサイズ

1ページ平均HTML(バイト)230841.41

内部リンク集計

リンク総数312

外部リンク集計

リンク総数40

メタ情報

meta description平均長101
OGPありページ数17
Twitterカードありページ数17

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数312
ページあたり内部リンク平均90.06

内部リンク 深さヒストグラム

キー
0104
1141
2378
3908

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://cod-aid.com/./atcoder68
https://cod-aid.com55
https://cod-aid.com/./frontend/css55
https://cod-aid.com/./atcoder/abc55
https://cod-aid.com/./atcoder/apg4b55
https://cod-aid.com/./atcoder/abs55
https://cod-aid.com/./machine-learning54
https://cod-aid.com/./frontend54
https://cod-aid.com/./frontend/html54
https://cod-aid.com/./server-side53
https://cod-aid.com/./server-side/java53
https://cod-aid.com/contact-us53
https://cod-aid.com/./frontend/javascript52
https://cod-aid.com/./atcoder/algorithm52
https://cod-aid.com/./server-side/sql51
https://cod-aid.com/contact-us/51
https://cod-aid.com/49
https://cod-aid.com/privacy-policy17
https://cod-aid.com/law17
https://cod-aid.com/frontend/ecsite_login4

キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
pack1
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された0.153846
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当サイトでは0.153846
2020年8月14日0.116208
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を選択後0.115385
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します0.115385
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beginner様0.115385
ですので0.115385
です0.113104
こんにちは0.09419
また0.09419
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コメントに返信があったらメールで通知する0.084828
私はロボットではありません0.084828
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今回は0.078569
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共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
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Pleaseenter2.78542324
enteryour2.78542324
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コメントに返信があったらメールで通知する私はロボットではありません2.30542612
beginaidzuka2.27929712
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Directoryを選択後2.27929712
本記事は管理人の競技プロ精進日記としてログを取ったものです2.27929712
これから競技プログラミングを始めようと考えている人や積極的にアウトプットしていく作戦です2.27929712
これから競技プログラミングを始めようと考えている人やその他の記事は以下をご覧ください2.27929712
packedpad2.27140720
2020年8月14日最終改訂日2.2053210
zukaこんにちは2.19918512
spamメール2.13697818
Pleaseyour2.10926418
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Japaneseyour2.10926418
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Japanesespam2.10926418
distinguish名前2.10926418
メール私はロボットではありません2.00016412
名前私はロボットではありません1.97846512
layoutを入力する1.9750098
buildgradle1.9750098
するためにモチベーションを爆上げ1.9750098
Atcoderが公表しているcの入門記事の内容を1からさらっていくものです1.9750098
BeginnerContest1.9750098
sequenceした結果を全結合層に入力する場合うまいやり方はありますでしょうか1.9750098
paddingをしていない場合はなどを渡すのが一般的かと思われますが1.9750098
paddingした場合はほぼなどを渡すのが一般的かと思われますが1.9750098
paddingした場合はほぼのようになってしまうので1.9750098
どうするのか気になりましたのようになってしまうので1.9750098
LSTMを使用し時系列予測で1.9750098
LSTMを使用し余談ですが1.9750098
このようなアーキテクチャを多々見たことがあるのですが余談ですが1.9750098
このようなアーキテクチャを多々見たことがあるのですが一般的ではないのでしょうか1.9750098
この想定でバッチデータ内の大半が短いsequence長であり1.9750098
paddingされている場合バッチデータ内の大半が短いsequence長であり1.9750098
paddingされている場合先の質問でもお聞きしたように1.9750098
そのまま全結合に入力しようとすると大半が0になり先の質問でもお聞きしたように1.9750098
うまく学習が進まないのではないでしょうかそのまま全結合に入力しようとすると大半が0になり1.9750098
こちらをご覧ください1.9750098
packsequence1.91987645

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