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Screen Shot 2020-01-25 at 00.54.06.png

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 25 Jan 2020, at 03:54 AM

SQLines_Tool_-_MySQL_to_PostgreSQL_Migration_SQLines_tool_allows_you_to_convert_database_schema_(DDL),_queries_and_DML_statements,_views,_stored_procedures,_functions_and_triggers_from_MySQL_to_PostgreSQL._SQLines_converts_SQL_scripts_and_standalone_SQL_statements._To_migrate_data_and_database_schema_from_a_MySQL_database_to_PostgreSQL_use_SQLines_Data_tool._SQLines_Features_and_Licensing

https://youtu.be/dDW6FYdIoYE

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 15 Jan 2020, at 09:13 PM

__youtu.be_dDW6FYdIoYE
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__youtu.be_dDW6FYdIoYEimage/png2020-01-15 21:13:41+00Iuri Sampaio1351362

How To Set or Change Timezone on Debian 9

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 15 Jan 2020, at 06:34 PM

How_To_Set_or_Change_Timezone_on_Debian_9
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How_To_Set_or_Change_Timezone_on_Debian_9image/jpeg2020-01-15 18:34:19+00Iuri Sampaio78252

The Worst Political Predictions of 2019

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 12 Jan 2020, at 03:34 PM

The_Worst_Political_Predictions_of_2019
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The_Worst_Political_Predictions_of_2019image/jpeg2020-01-12 15:34:54+00Iuri Sampaio327300

Create a web application with python + Flask + PostgreSQL

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 03 Jan 2020, at 01:48 AM

Create_a_web_application_with_python_+_Flask_+_PostgreSQL
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Create_a_web_application_with_python_+_Flask_+_PostgreSQLimage/png2020-01-03 01:47:57+00Iuri Sampaio357223

How to install Pip on Debian 9

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 25 Dec 2019, at 12:33 AM

How_to_install_Pip_on_Debian_9
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How_to_install_Pip_on_Debian_9image/jpeg2019-12-25 00:33:53+00Iuri Sampaio60739

Bucky - Not Afraid

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 19 Dec 2019, at 01:39 AM

Bucky_-_Not_Afraid
NameContent TypeLast ModifiedBy UserSize (Bytes)
Bucky_-_Not_Afraidimage/png2019-12-19 01:39:32+00Iuri Sampaio1289906

https://www.youtube.com/watch?v=-xIL5Xs5kz8

Dominios-multiplos-seo/

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 08 Aug 2019, at 11:57 PM

Como Criar uma Estratégia de SEO com Domínios Múltiplos

Home » Blog » SEO » Como Criar uma Estratégia de SEO com Domínios Múltiplos

multiple domain

Você já imaginou quanto poder de SEO poderia ter?

Talvez você tente ranquear para uma palavra chave específica, mas está perdendo para outros sites.

Ou talvez sua página está na primeira página dos resultados, mas em uma posição muito mais baixa do que você desejava.

Em outras palavras, como melhorar seu SEO quando você já está fazendo tudo o que é possível?

Ocorre que é possível ter uma presença gigante nos mecanismos de busca utilizando uma estratégia de SEO com domínios múltiplos.

É assim que muitos grandes negócios dominam as páginas de resultados dos mecanismos de busca (SERPs).

Essa técnica de SEO não é muito conhecida, pois não é muito óbvia. Você precisa ir aos bastidores para ver esse método em andamento.

Mas ele pode ser muito poderoso se usado da forma certa. Essa é uma estratégia de longo prazo, definitivamente, e você não deve esperar resultados imediatos.

Apesar de não ser apropriada para todo mundo, a estratégia de SEO com domínios múltiplos pode te dar um impulso incrível nas circunstâncias corretas.

Vejamos então o que exatamente é uma estratégia de SEO com domínios múltiplos, e como ela pode ser utilizada.

O que é uma estratégia de SEO de domínios múltiplos (Multiple Domain SEO)?

A melhor forma de te contar o que é uma estratégia de SEO de domínios múltiplos é mostrar um exemplo.

Aqui está um exemplo de Rand Fishkin, do Moz, que envolve duas grandes empresas imobiliárias, a Zillow e a Trulia.

Primeiro você precisa saber que a Zillow é proprietária da Trulia. Com essa informação, vá ao Google e pesquise “real state”.

Você provavelmente verá tanto a Zillow quanto a Trulia nas cinco primeiras posições. De fato, isso será verdade para a maioria das palavras-chaves relacionadas a “real state”.

Isso é uma estratégia de SEO com domínios múltiplos em ação. Como a Zillow e a Trulia são basicamente a mesma empresa, elas estão ajudando sua marca em geral a ranquear para certas palavras-chave.

Aqui está outro exemplo. Vá ao Google e pesquise “user intent.” Na página 1, você verá dois resultados do Quick Sprout e do Crazy Egg:

Como você sabe, eu fundei a Quick Sprout e co-fundei a Crazy Egg.

A ideia é que a minha marca em geral está tendo um desempenho melhor para certas palavras chave.

Como você vê, uma estratégia de SEO com domínios múltiplos tem a função de adicionar poder à sua estratégia de SEO. Em vez de ranquear com apenas um domínio, você pode ranquear com múltiplos domínios.

Isso aumenta as chances de um usuário clicar em um resultado que leva a um dos seus sites.

Essa estratégia de SEO é um pouco “fora da caixa”. A maioria dos proprietários de site foca em ranquear páginas específicas.

Mas se você quiser que a sua marca tenha um ranqueamento melhor, uma estratégia de SEO com domínios múltiplos pode ser ideal para você.

 

https://neilpatel.com/br/blog/dominios-multiplos-seo/

A beginner's guide to Big O notation, Rob bell

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 04 Aug 2019, at 08:25 PM

 

Rob Bell

A beginner's guide to Big O notation

Big O notation is used in Computer Science to describe the performance or complexity of an algorithm. Big O specifically describes the worst-case scenario, and can be used to describe the execution time required or the space used (e.g. in memory or on disk) by an algorithm.

Anyone who's read Programming Pearls or any other Computer Science books and doesn’t have a grounding in Mathematics will have hit a wall when they reached chapters that mention O(N log N) or other seemingly crazy syntax. Hopefully this article will help you gain an understanding of the basics of Big O and Logarithms.

As a programmer first and a mathematician second (or maybe third or fourth) I found the best way to understand Big O thoroughly was to produce some examples in code. So, below are some common orders of growth along with descriptions and examples where possible.

O(1)

O(1) describes an algorithm that will always execute in the same time (or space) regardless of the size of the input data set.

bool IsFirstElementNull(IList<string> elements)
{
    return elements[0] == null;
}

O(N)

O(N) describes an algorithm whose performance will grow linearly and in direct proportion to the size of the input data set. The example below also demonstrates how Big O favours the worst-case performance scenario; a matching string could be found during any iteration of the for loop and the function would return early, but Big O notation will always assume the upper limit where the algorithm will perform the maximum number of iterations.

bool ContainsValue(IList<string> elements, string value)
{
    foreach (var element in elements)
    {
        if (element == value) return true;
    }

    return false;
}

O(N2)

O(N2) represents an algorithm whose performance is directly proportional to the square of the size of the input data set. This is common with algorithms that involve nested iterations over the data set. Deeper nested iterations will result in O(N3), O(N4) etc.

bool ContainsDuplicates(IList<string> elements)
{
    for (var outer = 0; outer < elements.Count; outer++)
    {
        for (var inner = 0; inner < elements.Count; inner++)
        {
            // Don't compare with self
            if (outer == inner) continue;

            if (elements[outer] == elements[inner]) return true;
        }
    }

    return false;
}

O(2N)

O(2N) denotes an algorithm whose growth doubles with each additon to the input data set. The growth curve of an O(2N) function is exponential - starting off very shallow, then rising meteorically. An example of an O(2N) function is the recursive calculation of Fibonacci numbers:

int Fibonacci(int number)
{
    if (number <= 1) return number;

    return Fibonacci(number - 2) + Fibonacci(number - 1);
}

Logarithms

Logarithms are slightly trickier to explain so I'll use a common example:

Binary search is a technique used to search sorted data sets. It works by selecting the middle element of the data set, essentially the median, and compares it against a target value. If the values match it will return success. If the target value is higher than the value of the probe element it will take the upper half of the data set and perform the same operation against it. Likewise, if the target value is lower than the value of the probe element it will perform the operation against the lower half. It will continue to halve the data set with each iteration until the value has been found or until it can no longer split the data set.

This type of algorithm is described as O(log N). The iterative halving of data sets described in the binary search example produces a growth curve that peaks at the beginning and slowly flattens out as the size of the data sets increase e.g. an input data set containing 10 items takes one second to complete, a data set containing 100 items takes two seconds, and a data set containing 1000 items will take three seconds. Doubling the size of the input data set has little effect on its growth as after a single iteration of the algorithm the data set will be halved and therefore on a par with an input data set half the size. This makes algorithms like binary search extremely efficient when dealing with large data sets.

This article only covers the very basics or Big O and logarithms. For a more in-depth explanation take a look at their respective Wikipedia entries: Big O NotationLogarithms.

Google AdSense

Created by Iuri Sampaio, last modified by Iuri Sampaio 26 Jul 2019, at 12:51 AM

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