HTTrack的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

HTTrack進入發燒排行的影片

使用可信任的快取及網路感知來加速行動設備瀏覽網頁

為了解決HTTrack的問題，作者周裕傑 這樣論述：

現在行動設備瀏覽網頁的流量已經正式超過桌上型電腦，然而在行動設備上瀏覽網頁的速度緩慢，讓使用者感到沮喪，並損害了網站提供商的收入。我們提出了一種可信任的快取模組框架(Trusted Cache Module; TCM)，能夠在標準的商業化瀏覽器上，根據用戶端的網路條件來動態的壓縮影像資源，並使用 HTTP/2 的伺服器推送(ServerPush)機制，將壓縮後的影像資源檔案推送給瀏覽器。我們的網站伺服器會使用資源嵌入(Inline)機制，儘量的減少用戶端請求資源的數量，並且能保有資源嵌入後的可快取性，同時，我們針對已被快取的資源檔案，使用透過硬體保護的安全驗證機制，提供了比標準商業化瀏覽器更

安全的資料完整性驗證。我們在實際的商業化新聞網站和實體的行動設備上的實驗結果表明，TCM 將平均的網頁載入時間減少了 26%、能源消耗減少了 15%、頻寬成本減少了 18%。

神經機器翻譯於時尚網站在地化之應用

為了解決HTTrack的問題，作者廖亭雲 這樣論述：

隨著網路使用人口成長，網站在地化的需求也持續增加，而為了以更快速度提供品質穩定的翻譯成果，將自動翻譯融入在地化專案原有的工作流程已是必然趨勢。另一方面，近年來由於網路發展迅速讓語料庫取得更加容易，也促進了機器翻譯技術的發展，實現自訂神經機器翻譯模型的應用。然而目前自訂神經機器翻譯的相關研究多半仍集中在改善技術層面，因此本研究將會將重心放在將自訂神經機器翻譯系統應用於在地化專案，並且採用自動化方法與專業譯者參與實驗的方式評估其效能與效果。在建立自訂神經機器翻譯系統方面，本研究從風格類似的三個快時尚品牌網站中，分別擷取出繁體中文與英文的產品介紹文字檔，彙整成雙語平行語料庫，再將母語料庫分為訓練與

驗證兩個語料庫，用於訓練與檢驗自訂神經機器翻譯系統。而除了採用自動化方法衡量機器翻譯的效能，本研究也招募專業譯者參與模擬實際在地化專案的實驗，比較自訂機器翻譯與一般機器翻譯的效果。研究結果顯示，本研究建立的自訂神經機器翻譯經過自動化方法評估可達到良好效能，而在專業譯者的使用者經驗方面，自訂神經機器翻譯確實有一定的效果，能協助提升譯者的工作效率。儘管本研究指出將神經機器翻譯應用於在地化專案的可行性，由於研究中選擇的語料僅侷限在快時尚購物網站，研究結果可能無法在其他在地化領域上成立，而適用於其他翻譯領域的自訂神經機器翻譯系統則需要將來進一步的研究。