Запросы в Яндексе
В топ 10
В топ 20
Видимость
9
Органическая выдача
Конкурентов
20
Упущенных запросов
2
Ссылки
в графе ссылок Common Crawl домена нет: на него почти не ссылаются или он новыйОрганическая выдача
Запросы сайта
| Запрос | Частота | Место |
|---|---|---|
| tpot | 326 | 10 |
| emnist | 12 | 7 |
| rust opencv | 8 | 7 |
| trtexec | 7 | 9 |
| trtexec install | 1 | 6 |
| cosine distances | 1 | 8 |
Конкуренты
medium.com
github.com
linkedin.com
blog.deepschool.ru
habr.com
pypi.org
wiki.seeedstudio.com
d2wozrt205r2fu.cloudfront.net
neerc.ifmo.ru
proglib.io
best-of-web.builder.io
nist.gov
tensorflow.org
docs.nvidia.com
kaggle.com
w3resource.com
datasets.activeloop.ai
docs.rs
delftstack.comУпущенные запросы
| Запрос | Частота | У конкурентов в топ-10 |
|---|---|---|
| 345 314 | linkedin.com | |
| instagram com | 37 982 | linkedin.com |
Доля в топе
По 500 частотным запросам самого сайта, поэтому он здесь всегда заметен. Место в нише среди конкурентов — в блоке «Рейтинг среди конкурентов».
Ядро конкурентов
| Запрос | Частота | Сайтов | simonwenke | medium | github | blog | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| pre commit | 88 | 4 | 3 | 5 | 6 | 1 | |
| adam оптимизатор | 23 | 4 | 3 | 2 | 9 | 4 | |
| efficient net | 23 | 4 | 3 | 11 | 5 | 10 | |
| cleanlab | 10 | 4 | 2 | 1 | 3 | 5 | |
| adversarial validation | 9 | 4 | 1 | 6 | 9 | 8 | |
| cv модель | 9 | 4 | 2 | 7 | 5 | 12 | |
| mobile net | 8 | 4 | 2 | 6 | 7 | 5 | |
| trtexec | 7 | 4 | 9 | 2 | 4 | 3 | |
| trtexec install | 1 | 4 | 6 | 1 | 3 | 7 | |
| unet segmentation | 0 | 4 | 1 | 6 | 4 | 5 | |
| github | 84 228 | 3 | 6 | 1 | 4 | ||
| гитхаб | 32 272 | 3 | 5 | 1 | 4 | ||
| google fonts | 16 053 | 3 | 2 | 10 | 7 | ||
| n8n | 15 952 | 3 | 6 | 10 | 4 | ||
| protonmail | 8 305 | 3 | 8 | 11 | 5 | ||
| osint | 8 300 | 3 | 3 | 11 | 2 | ||
| tpot | 326 | 3 | 10 | 1 | 4 | ||
| vit | 286 | 3 | 2 | 3 | 5 | ||
| rag это | 247 | 3 | 5 | 7 | 9 | ||
| fine tuning | 208 | 3 | 3 | 5 | 8 | ||
| прунинг | 173 | 3 | 3 | 5 | 9 | ||
| python numba | 60 | 3 | 5 | 7 | 12 | ||
| clear ml | 51 | 3 | 5 | 3 | 9 | ||
| self attention | 44 | 3 | 2 | 4 | 6 | ||
| diffusion models | 38 | 3 | 4 | 11 | 6 | ||
| blender api python | 38 | 3 | 3 | 9 | 7 | ||
| ocr система | 36 | 3 | 4 | 3 | 9 | ||
| detr | 35 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| google tpu | 35 | 3 | 4 | 9 | 7 | ||
| mobilenet | 34 | 3 | 2 | 9 | 4 | ||
| grounding dino | 33 | 3 | 2 | 1 | 4 | ||
| few shot learning | 30 | 3 | 2 | 5 | 9 | ||
| optical character recognition ocr | 28 | 3 | 1 | 2 | 9 | ||
| triton server | 27 | 3 | 4 | 3 | 6 | ||
| segment anything model | 25 | 3 | 3 | 2 | 8 | ||
| vision transformer | 22 | 3 | 4 | 6 | 8 | ||
| srgan | 21 | 3 | 1 | 3 | 7 | ||
| float16 | 21 | 3 | 4 | 11 | 8 | ||
| few shot learning что это | 21 | 3 | 2 | 4 | 11 | ||
| opencv калибровка камеры | 18 | 3 | 2 | 7 | 4 | ||
| ocr технология | 18 | 3 | 4 | 5 | 11 | ||
| калибровка камеры opencv | 17 | 3 | 2 | 8 | 7 | ||
| diffusion model | 17 | 3 | 4 | 10 | 8 | ||
| технология ocr | 17 | 3 | 4 | 5 | 10 | ||
| awq | 15 | 3 | 2 | 7 | 9 | ||
| sam нейросеть | 15 | 3 | 2 | 7 | 9 | ||
| ocr что это такое простыми словами | 15 | 3 | 4 | 3 | 12 | ||
| self attention нейронные сети | 14 | 3 | 4 | 8 | 9 | ||
| emnist | 12 | 3 | 7 | 3 | 5 | ||
| adversarial training | 12 | 3 | 2 | 3 | 4 | ||
| clip model | 12 | 3 | 5 | 4 | 7 | ||
| yolo разметка | 12 | 3 | 3 | 6 | 11 | ||
| детекция объектов | 12 | 3 | 3 | 5 | 12 | ||
| grad cam | 11 | 3 | 1 | 4 | 3 | ||
| clip open ai | 11 | 3 | 5 | 3 | 7 | ||
| yolov8 github | 11 | 3 | 7 | 1 | 8 | ||
| tpu ускоритель | 11 | 3 | 4 | 7 | 9 | ||
| git pre commit | 11 | 3 | 3 | 8 | 9 | ||
| технологии ocr | 10 | 3 | 3 | 5 | 8 | ||
| ocr технологии | 10 | 3 | 2 | 5 | 9 | ||
| cma es | 9 | 3 | 4 | 6 | 10 | ||
| rust opencv | 8 | 3 | 7 | 2 | 1 | ||
| pre commit config yaml | 8 | 3 | 3 | 4 | 1 | ||
| net mobile | 8 | 3 | 1 | 10 | 4 | ||
| bpy python | 8 | 3 | 3 | 10 | 5 | ||
| precommit | 8 | 3 | 2 | 4 | 8 | ||
| tensorboard pytorch | 8 | 3 | 3 | 6 | 8 | ||
| q learning алгоритм | 7 | 3 | 3 | 7 | 4 | ||
| q обучение | 7 | 3 | 4 | 5 | 6 | ||
| гессиан функции | 6 | 3 | 5 | 10 | 6 | ||
| детекция изображений | 6 | 3 | 3 | 6 | 7 | ||
| unet нейросеть | 6 | 3 | 2 | 5 | 8 | ||
| технология ocr что это | 6 | 3 | 3 | 2 | 10 | ||
| yolov4 | 5 | 3 | 2 | 1 | 5 | ||
| unet сегментация изображений | 5 | 3 | 2 | 10 | 6 | ||
| precommit hook git | 5 | 3 | 4 | 6 | 7 | ||
| vision transformers | 5 | 3 | 3 | 5 | 8 | ||
| textual inversion | 4 | 3 | 2 | 4 | 7 | ||
| mobilenet v3 | 4 | 3 | 2 | 5 | 7 | ||
| что такое токенизация текста | 3 | 3 | 2 | 4 | 7 | ||
| deep q learning | 3 | 3 | 2 | 4 | 7 | ||
| детекция объектов на изображении | 3 | 3 | 2 | 4 | 8 | ||
| transformers nlp | 3 | 3 | 2 | 10 | 9 | ||
| yolo v7 | 3 | 3 | 3 | 1 | 9 | ||
| ocr системы | 3 | 3 | 3 | 4 | 9 | ||
| tpu процессор что это | 3 | 3 | 2 | 4 | 9 | ||
| задача сегментации изображения нейронные сети | 2 | 3 | 2 | 5 | 4 | ||
| triton client | 2 | 3 | 3 | 1 | 5 | ||
| srgan нейросеть | 2 | 3 | 3 | 4 | 11 | ||
| tpu что это в компьютере | 2 | 3 | 2 | 4 | 11 | ||
| cosine distances | 1 | 3 | 8 | 2 | 4 | ||
| craft text detector | 1 | 3 | 3 | 1 | 2 | ||
| visual language | 1 | 3 | 1 | 4 | 5 | ||
| сегментация нейронные сети | 1 | 3 | 2 | 10 | 6 | ||
| deeppavlov bert ner | 1 | 3 | 3 | 4 | 7 | ||
| opencv calibrate camera | 1 | 3 | 2 | 9 | 7 | ||
| эпсилон жадный алгоритм | 1 | 3 | 3 | 6 | 7 | ||
| clip training | 1 | 3 | 2 | 1 | 9 | ||
| value function | 0 | 3 | 1 | 3 | 5 | ||
| ocr optical character recognition это | 0 | 3 | 3 | 5 | 6 |
Запросы, частоты и места на август 2026: по данным Букварикса
belo-shveyka.ru
mechta.kislovodsk.ncb.su
snezhinsk.mebvektor.ru
bunino-r38.gosweb.gosuslugi.ru
osally.ru