数据库大师Jeffrey_Naughton
软件名人
连续13年蝉联世界首富，20岁从哈佛 大学辍学，成立微软公司！
拉里· 埃里森
1944年生于美国芝加哥
1977年6月创办Oracle公司
20年奋斗成就硅谷首富，资产474亿美 元，立志Oracle超越微软成为世界上 最大的软件公司
读了三个大学没拿到一个文凭，32 岁时还一事无成 ！
James Gosling
李纳斯
1969年出生在芬兰
李纳斯写了一个操作系统的内核-Linux，然后公布于众，吸引了成千上 万的程序员为之增补、修改和传播， 短短几年就拥有了1000多万的用户， 成为地球上成长最快的软件
21岁在学生宿舍中写出了Linux 内核 ！
凯文· 米特尼克
1因入侵了美国摩托罗拉、 美国的NOVELL、芬兰的诺基亚、美 国的SUNMICROSYSTEMS等高科技 公司的计算机，盗走了各式程序和数 据而被判入狱
Sun公司副总裁、Sun研究院院士
12岁的时候，他用报废的电话机和电 视机中的部件做了一台电子游戏机。 15岁在一所大学的天文系当一名临时 编程员，编写分析卫星天文数据程序
Java之父 ！
安德斯· 海尔斯伯格
丹麦人，Turbo Pascal编译器的主要 作者，Delphi之父 海尔斯伯格最初受雇于Borland，后来 加入微软。比尔· 盖茨曾三顾茅庐，对 他开出的价格为130万美元年薪外加股 票期权和分红，总计每年超过300万美 元 .NET战略构架的重要参与决策者 、C#之父！
世界头号黑客，15岁闯入了“北美空中 防护指挥系统”的计算机主机！
Blake Ross
火狐（Firefox）浏览器作者
自11月9日首次发行以来，已有约1500 万的用户下载该程序，火狐一跃成为 世界最受欢迎的网络浏览器之一，成 为微软IE浏览器的最大竞争者
大数据应用开发 人物事迹
大数据应用开发人物事迹
1. 马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）：作为Facebook的创始人之一，他在大数据应用开发方面有着重要的贡献。
他利用用户数据分析和算法推荐等技术，成功地打造了全球最大的社交媒体平台，并将大数据应用于广告投放和用户个性化推荐等方面。
2. 杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）：作为亚马逊的创始人和首席执行官，他在大数据应用开发方面也发挥了重要作用。
亚马逊利用大数据分析用户购买行为和偏好，实现了精准的商品推荐和个性化购物体验，成为全球最大的电子商务平台之一。
3. 马云（Jack Ma）：作为阿里巴巴集团的创始人和前任执行董事长，他在大数据应用开发方面也有着显著的成就。
阿里巴巴利用大数据技术分析用户的交易数据和行为，提供了精准的广告投放和个性化推荐服务，成为中国最大的电子商务平台。
4. 艾伦·穆勒（Alan Mulally）：作为福特汽车公司的前任首席执行官，他在大数据应用开发方面做出了重要贡献。
他推动了福特汽车公司的智能汽车发展，利用大数据分析车辆和驾驶者的行为数据，提供了更安全和智能的驾驶体验。
5. 埃隆·马斯克（Elon Musk）：作为特斯拉汽车公司的创始人和首席执行官，他也在大数据应用开发方面有着显著的成就。
特斯拉利用大数据技术分析车辆的传感器数据和驾驶行为，实现了自动驾驶和
智能化的汽车技术，引领了汽车行业的变革。
这些人物在大数据应用开发方面的贡献，不仅推动了各自所在行业的发展，也对整个大数据产业的发展起到了重要的推动作用。
他们的创新和实践为其他企业和开发者提供了宝贵的经验和借鉴。
Java之父詹姆斯高斯林揭秘Java的诞生
Java之父詹姆斯高斯林揭秘Java的诞生Java之父詹姆斯·高斯林揭秘Java的诞生在计算机编程领域中，Java无疑是一门非常重要的编程语言。
Java的发展历程以及其被广泛应用的原因引起了广大程序员的关注。
然而，Java之父詹姆斯·高斯林背后的故事对于了解Java的诞生和演变过程来说也是十分重要的一部分。
本文将揭秘Java的诞生，以及高斯林在其中所扮演的角色。
一、Java之父詹姆斯·高斯林的背景詹姆斯·高斯林，出生于1955年，是一个美国计算机科学家和软件工程师。
他在1975年加入了Xerox帕克研究中心（Xerox PARC），并参与了很多重要的计算机科学研究项目。
在那里，高斯林与其他研究人员合作开发了一种名为Smalltalk的面向对象编程语言，这也为后来Java的设计打下了基础。
二、Java的诞生过程1. 早期阶段20世纪90年代初，由于对嵌入式系统和消费类电子设备的需求不断增加，SUN公司决定开发一种新的编程语言来满足这些需求。
高斯林被派遣到SUN公司并成为了主要设计师之一。
2. Oak项目在SUN公司，高斯林与他的团队启动了一个名为Oak的项目，该项目的目标是设计一个简单、强大、可移植并且面向对象的编程语言。
1989年，Oak项目正式启动。
Oak最初的设计目标是针对消费类电子设备开发的，这也意味着它需要具备一些特定的功能和约束。
高斯林和他的团队为了满足这些需求，改进了已有的编程语言，并在原型机上进行了验证。
3. 重命名为Java在Oak项目进展的过程中，SUN公司意识到这门编程语言在互联网方面的潜力，于是决定将其定位为一种通用的编程语言。
为了更好地推广和营销，Oak被重命名为Java。
Java一词源自于高斯林和他的团队在更新名称时所提出的建议，意在传达这门语言的独特性以及它与咖啡豆之间的关联（Java是印度尼西亚的主要咖啡产地）。
4. Java语言的推广与开放Java的命名更换并没有改变其面向对象和可移植性的特性，反而增加了它在市场上的吸引力。
如何发表计算机视觉顶级论文CVPR,ICCV,ECCV
Database Community
• Jeffrey Naughton’s ICDE 2010 keynote • What’s wrong with the reviewing process? • How to fix that?
Journals
• PAMI – IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, since 1979 (impact
Reactions
• • • • • • • • • • • • • Top journal papers Workshops vs conferences Waiting for the review and results Acceptance Reject Mixed feeling Finding an error Resubmit? This time, it will go through Paper finally accepted Registration Oral presentation Poster presentation
11.62% 11.40% 11.90%
Oral
1600 1400 1200
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551 544 453 504 466
9.27% 8.15% 6.63% 5.40% 4.77% 4.80% 3.95% 4.21% 4.52% 3.52% 2.48% 3.34%
24.86% 31.80% 30.68% 29.76%
Overall
31.89% 29.67% 26.00% 23.09% 28.02% 28.12% 28.24% 26.41% 26.74% 26.12% 26.25% 24.06%
历届图灵奖获得者及获得原因
获奖原因：程序设计语言的定义与设计。
主要成就：快速排序算法、霍尔逻辑、交谈循序程式。
古典文明研究：1956年，在牛津大学墨顿学院取得西洋古典学学士学位。
6.丹尼斯·里奇(1941-9-9~2011-10-12)美国计算机科学家，C语言之父，UNIX之父，1983年与肯·汤普逊一起获得了图灵奖。
4.肯尼斯·艾佛森（1920-12-17~2004-10-19）美国计算机科学家，1979年获得图灵奖.
获奖原因：程序设计语言和数学符号，互动系统的设计，运用APL进行教学，程序设计语言的理论与实践。
主要成就：数学表达式和编程语言理论。
哈弗之助教：在哈佛大学当助理教授时，他发展了一套数学表达式来操作阵列，以便教授学生。
人民爱戴：一直活跃于挪威政坛，并曾任威左翼非社会主义政党Venstre的执行委员会成员，该党战略委员会主席。他一生获得无数荣誉，深受挪威人民爱戴。
10.奥利-约翰·达尔（Ole-JohanDahl，1931-10-12~2002-1-29）挪威计算机科学家，2001年与克利斯登·奈加特获得图灵奖。
获奖原因：面向对象编程。
历届图灵奖获得者及获得原因
1.艾兹格·迪科斯彻（1930-5-11~2002-8-6）荷兰计算机科学家，1972年获得图灵奖。
获奖原因：程序设计语言的科学与艺术，
主要成就：提出“goto有害论”，提出信号量和PV原语，解决了“哲学家聚餐”问题，最短路径算法和银行家算法的创造者，第一个Algol60编译器的设计者和实现者，THE操作系统的设计者和开发者。
迪科斯彻的名言：“有效的程序员不应该浪费很多时间用于程序调试，他们应该一开始就不要把故障引入。”“程序测试是表明存在故障的非常有效的方法，但对于证明没有故障，调试是很无能为力的。”
java eric bruneton 介绍
java eric bruneton 介绍Java是一种热门的编程语言，广泛应用于开发各种应用程序和平台。
而Eric Bruneton是一位在Java领域内享有很高声誉的专家。
本文将一步一步地回答有关Eric Bruneton的介绍以及他在Java领域的重要贡献。
第一步：介绍Eric BrunetonEric Bruneton是一位资深的计算机科学家和软件工程师，专注于Java平台和虚拟机的研究与开发。
他在这一领域有着丰富的经验和深厚的专业知识，在Java社区中备受推崇。
他在多个业界知名机构工作过，并参与了一系列有影响力的研究和项目。
第二步：他的教育背景和职业经历Eric Bruneton在法国图卢兹大学获得了计算机科学的学士学位，并在EPITA（欧洲计算机学院）取得了计算机工程硕士学位。
之后，他继续攻读博士学位，并在巴黎综合理工学院（Ecole Polytechnique）取得了博士学位。
在攻读博士学位期间，他的研究主要集中在Java 虚拟机和Java平台的优化和性能提升方面。
在完成博士学位后，Eric Bruneton在法国国家科学研究中心（CNRS）继续从事研究工作，并开始参与一些与Java虚拟机相关的开源项目。
他的出色表现引起了业界的关注和赞誉，并得到了一些著名科技公司的邀请。
他曾在Oracle和IBM等公司工作，担任高级软件工程师和研究员职位。
第三步：他在Java领域的重要贡献Eric Bruneton在Java领域有很多重要的贡献，特别是在Java 虚拟机和Java平台的优化方面。
他在参与的若干项目中，通过改进虚拟机内部执行引擎的设计和实现，显著提升了Java应用程序的性能和效率。
他的研究成果广泛应用于各种领域，包括大型企业级应用、科学计算、嵌入式系统等。
除了在性能优化方面的贡献，Eric Bruneton还致力于Java虚拟机的动态编译技术的研究。
他提出并实现了一种新的动态编译器，可以在运行时对Java字节码进行即时编译，从而提高程序的执行效率。
人工智能原理名人文献
人工智能原理名人文献
以下是一些与人工智能原理相关的重要文献和名人：
1. "Computing Machinery and Intelligence" - 艾伦·图灵（Alan Turing）- 发表于1950年，提出了著名的图灵测试和思考机器智能的问题。
2. "A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence" - 约翰·麦卡锡（John McCarthy）等合著- 1956年提出了人工智能领域的名称，标志着人工智能正式成为一个独立学科。
3. "Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry" - 弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）- 发表于1958年，引入了感知机模型，这是神经网络的早期形式。
4. "Artificial Intelligence: A Modern Approach" - 斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）- 这本教材出版于1995年，并成为人工智能领域的经典参考书之一。
5. "Deep Learning" - 亚历山大·库兹涅佐夫（Alexey Kuznetsov）等合著- 该书于2015年发表，详细介绍了深度学习的基本原理和算法。
美国计算机专业前20名学校点评
美国计算机专业前20名学校点评CS＝计算机科学（系）。
总的来说，前20的CS可以分成三类：一、4个最为优秀的CS Program：Stanford, UC. Berkeley, MIT, CMU二、6个其他前10的：UIUC，Cornell, U. ofWashington,Princeton, U. of Texas-Austin 和U. of Wisconsin-Madison，其中UIUC, Cornell, U. of Washington和UW-Madison 几乎从未出过前10。
三、其他非常非常优秀的CS：CalTech, U. of Maryland at CP, UCLA, Brown, Harvard , Yale, GIT, Purdue, Rice, 和U. of Michigan.StanfordStanford URL: /Stanford的CS是个很大个的CS，拥有40人以上的Faculty成员，其中不乏响当当硬梆梆的图灵奖得主(Edward A.Feigenbaum, John McCarthy) 和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威Donald E. Knuth；数据库方面的大牛Jeffrey D. Ullman（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及RISC技术挑头人之一的John Hennessy。
相信CS的同学对此并不陌生。
该系每年毕业30多名Ph.D.以及更多的Master。
学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生倍受青睐。
几乎所有前10的CS中都有Stanford的毕业生在充当教授。
当然同样享有如此地位的还包括其他三头巨牛：UC.Berkeley, MIT 和CMU.毕业于U. of Utah的Jim Clark 曾经在Stanford CS当教授。
后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。
“人工智能教父”杰弗里·辛顿告别谷歌：对毕生研究感到后悔
文/金 炎人工智能行业迎来了一场大地震。
在业内有“人工智能教父”之称的计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）5月1日在社交媒体上证实，已经于上周离开谷歌（Google）。
在接受媒体采访时，他表示，“我对我毕生所研究的东西感到后悔了。
”杰弗里形容称，“人工智能正在变得比人类更聪明，我想要‘吹哨’提醒人们应该认真考虑如何防止人工智能控制人类。
”杰弗里·辛顿是计算机科学家中的佼佼者，同时也是深度学习领域的先驱。
他对深度学习和神经网络（模仿人脑的数学模型）的研究帮助奠定了人工智能发展的基础，并且已在AI领域默默深耕数十年。
AI技术会威胁人类的论调在科技圈已经不是新鲜事了。
杰弗里·辛顿表示，当人们过去问他如何能研究有潜在危险的技术时，他会引用“原子弹之父”罗伯特·奥本海默的话：“当你看到某种技术上令人兴奋的东西时，你就会去做。
”而现在，他的态度发生转变，他决心站在狂热的人工智能风暴中心发出警告的声音。
事实上，不止杰弗里·辛顿，就连马斯克、阿尔特曼等一众大佬都在公开场合表达过对AI未来发展的担忧。
那么，在不可预知的未来，AI真的是洪水猛兽吗？—杰弗里·辛顿的担忧—杰弗里·辛顿出生于1947年，是一位英国侨民。
早在2012年，杰弗里·辛顿和他在多伦多大学的两名研究生伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）与亚历克斯·克里希夫斯基（Alex Kri-shevsky）构建的卷积神经网络在ImageNet大规模视觉识别挑“人工智能教父”杰弗里·辛顿告别谷歌：对毕生研究感到后悔怖的一点。
杰弗里·辛顿承认，在他们过去的研究之中，人工智能常常能从大量数据中学习进而产生出很多让人意想不到的行为。
而且，AI已经开始编写和运行自己的代码，“自主杀手机器人”可能会成为现实。
“如果它变得比我们聪明得多，它就会非常擅长操纵，因为它是从我们身上学到的，而且很少有例子证明一个更聪明的东西会被一个更笨的东西控制。
Java开发史上10位牛人
Java开发史上10位牛人Java开发史上10位牛人Java是一种简单的，面向对象的，分布式的，解释型的，健壮安全的，结构中立的，可移植的，性能优异、多线程的动态语言。
下文将为大家介绍Java开发史上10位牛人，一起来认识一下他们吧!James Gosling1983年，Gosling获得了卡尔加里大学的计算机科学学士学位。
1990年，他获得了卡内基梅隆大学的计算机科学博士学位，师从Bob Sproull。
在攻读博士期间，他自己开发了一款emacs，叫Gosling Emacs(Gosmacs)，在大学的这段时间，他还开发了一个多处理器版本的Unix，以及数个编译器和邮件系统，之后才加入Sun公司。
1984到2010年间，Gosling一直在Sun公司工作。
他被公认为Java之父。
Oracle刚收购了Sun之后，在2010年4月2日，Gosling离开了Sun公司。
当问及为何要离开时，Gosling认为，他的待遇，职级和决策权都受到了削减，同时角色也发生了转变，并面临道德上的压力。
此后他在采访中一直对Oracle公司持批评态度，并指出”在Sun 和Oracle的合并会议上，当我们正为Sun和Google的专利问题发愁，却看到Oracle的律师眼睛里都放着光"。
随后，在Oracle和Google关于Andriod的诉讼中，他澄清了自己的立场："Sun公司虽然没有专利诉讼的基因，这不意味着我们会任人宰割。
虽然我与Oracle公司存在分歧，但在这个问题上我认为他们做的很对。
Google 把Sun压榨得太不像话了，我们大家都被惹怒了。
这也包括Jonathan [Schwartz]，他想唱红脸让这事就这么过去，这让原Sun公司的员工都很不爽。
"2011年3月28日,James Gosling在博客上宣布加入Google公司。
但5个月后，他又加入了一家叫Liquid Robotics的初创公司。
影响开源20年的4位人物
都可以获得改动后的源码 。 它保证了自由
软件传播的延续性。 Ｇ Ｕ激励了许许多多年轻的软件开 Ｎ 发者， 一些商业公司也开始介入开发和技
术支持。其中最著名的就是之后被 Ｒｅ ｄ
Ｈｔ ａ兼并的 Ｃ ｇ ｕ ｏ ｔ ｎ ， ｙ ｎｓＳｌ ｉ ｓ 他们编写 ｕｏ
序， 这些工具和程序大多是由Ｇ Ｕ们完 Ｎ
维普资讯
的主题报告。 他列举 Ｆ Ｏ Ｓ Ｏ Ｓ Ｌ Ｓ Ｐ Ｌ 的研究
结果来说 明调研结果的数理统计分析方
法 。 日本三菱 研究院 资深研 究 员饭 尾淳
（ ｎ Ｉ ）先生则介绍了日 Ｊ ｉ ｕ ｏ 本的免费 ／开
源软件发展和影响情况的调研结果 。
会Ｆ Ｆ（ｒｅＳｆ ｒ ｏ ｎ ａ ｏ ） Ｓ Ｆｅ ｏ ｗａｅＦ ｕ ｄｔ ｎ 的 ｔ ｉ
创立者。他为 自由软件运动竖立了道德、
政治及法律框架， 被许多人誉为当今自由 软件的斗士、伟大的理想主义者。 ＲｃａｄＳ Ｕ ａ 说： Ｌ ｕ 并不能 ｉ ｒ ｔ ｍ ｎ “ｉ ｘ ｈ ａ ｎ 代表整个操作系统。 ｊｕ 只是内核， Ｉ ｘ ｎ 整个 系统还包含数以百计的软件工具和实用程
在实施方案上， 与会人士提出 ３ 点建
议： 一要针对政府机构的调研 ，电话方式
应予以足够的重视；二要注意借助大型活 动，包括学术会议等等，扩大对本项 目的
宣传面，并利用这样的契机，扩展问卷的 发放范围；三要通过出版专著来推动本项 目及自由 开源软件本身在我国的影响力。 ／
在问卷内容和构成上，与会人士提 出４ 点建议： 第一，问卷的设计应理清层 次， 设置必要的跳转， 以简化相关问题的 回答过程ｔ 第二， 问题应该包含一定的增 量信息， 反映一段时间以来的变化 ， 从而 能够有利于预测发展的趋势； 第三， 针对
在数据库历史上最重要的人物简介
在数据库历史上最重要的⼈物简介 埃德加·考特（EdgarF.Codd） 计算机界公认的关系数据库之⽗。
1970年他提出了关系模型的理论，1970年以后，E.F.Codd继续完善和发展关系理论；之后创办了⼀个研究所The RelationalInstitute和⼀个公司Codd & Associations；1990 年出版了专著The Relational Modelfor Database Management：Version 2 E.F.Codd 以其对关系数据库的卓越贡献获得了1983 年ACM图灵奖。
C.J.戴特(C.J.Date) C.J.Date 是最早认识到Codd 在关系模型⽅⾯所做的开创性贡献的学者之⼀，他是关系数据库技术领域中⾮常著名的独⽴撰稿⼈、学者和顾问，他使得关系模型的概念普及化。
他参与了IBM公司的SQL/DS和DB2两⼤产品的技术规划和设计。
30多年来，Date ⼀直活跃在数据库领域中，其著作有《数据库系统导论》，《对象关系数据库基础：第三次宣⾔》（1998）等。
吉姆·格雷（Jim Gray） Jim Gray使关系模型的技术实⽤化，他为RDBMS成熟并顺利进⼊市场起到了关键性的作⽤。
他在事务处理⽅⾯取得了突出的贡献，使他成为该技术领域公认的权威，他也成为图灵奖诞⽣32 年来第三位在数据库技术的发展中作出重⼤贡献⽽获此殊荣的学者。
曾参与主持过IMS、System R、SQL/DS、DB2等项⽬的开发。
他的研究成果反映在他发表的⼀系列论⽂和研究报告之中，最后结晶为⼀部厚厚的专著：Transaction Processing: Concepts and Techniques。
Michael Stonebraker Michael Stonebraker是Ingres的创始⼈。
他是加州⼤学伯克利分校的教授，著名的数据库学者，他在1992 年提出对象关系数据库模型。
kafka数据科学计数法
kafka数据科学计数法"kafka数据科学计数法"是指以德国作家弗朗茨·卡夫卡的名字命名的一种数据科学计数法。
卡夫卡是20世纪最重要的作家之一，他的作品以其复杂的篇章结构和主题的深度而闻名。
借用卡夫卡的名字来命名这种计数法是为了表达对于数据科学挑战的复杂性以及对卡夫卡作品深思熟虑的敬意。
在数据科学领域，计数是常见的操作之一，它用于分析和理解数据集中的现象和模式。
通常，我们使用标准的十进制计数法，其中数字由0到9的10个基本数字组成。
然而，有些情况下，使用卡夫卡数据科学计数法可以更好地解释和表示数据。
卡夫卡数据科学计数法的基本原理是将数字由十进制转换为基于卡夫卡作品中的主题和想法的计数系统。
这个计数系统包含了卡夫卡作品中的一些重要元素，比如人物、情节和主题。
每个元素都与一个数字对应，以便在计数过程中使用。
这种计数法的独特之处在于，数字本身不仅代表数量，还代表了特定的卡夫卡作品主题或想法。
举个例子来说，假设我们要计算一组文档中每个单词的出现次数。
在标准的十进制计数法中，我们只会统计每个单词出现的次数，并将其以数字的形式呈现。
而在卡夫卡数据科学计数法中，我们可以将每个单词映射到卡夫卡作品中的一个主题，并用该主题的数字来表示出现次数。
这样，我们不仅得到了出现次数，还得到了与该单词相关的主题信息。
使用卡夫卡数据科学计数法的优点之一是可以更好地解释和理解数据。
通过将数字与具体的主题和想法联系起来，我们能够更深入地分析数据中的模式和趋势。
这种计数法也为数据科学家提供了一个更富有创造性和想象力的方式来探索数据。
然而，卡夫卡数据科学计数法并不是适用于所有情况的。
它更适用于那些需要更深入理解数据含义和特征的场景。
在一些需要精确度和准确性的领域，可能会更适合使用标准的十进制计数法。
最后，卡夫卡数据科学计数法是一种有趣且具有新颖性的计数方法，它将数据科学与文学作品相结合，为数据分析带来新的思考方式。
《2024年基于PageRank算法的蒙古文搜索引擎设计》范文
《基于Page Rank算法的蒙古文搜索引擎设计》篇一一、引言在互联网快速发展的今天，搜索引擎技术已变得至关重要。
尤其在多元文化与语言背景下，一个具备高效率、高准确性的搜索引擎对用户来说显得尤为重要。
蒙古文搜索引擎作为服务蒙古语用户的重要工具，其设计和发展具有重要意义。
本文将详细介绍基于Page Rank算法的蒙古文搜索引擎设计，包括其理论基础、技术实现及优化策略。
二、Page Rank算法理论基础Page Rank算法是一种由Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林提出的链接分析算法，用于评估网页的相对重要性。
该算法通过分析网页之间的链接关系，对网页进行排名，从而在搜索结果中优先展示重要且具有权威性的网页。
在蒙古文搜索引擎中，Page Rank算法同样适用。
通过分析蒙古文网页之间的链接关系，可以评估出每个网页的重要性，进而在搜索结果中提供更准确、更有价值的信息。
三、蒙古文搜索引擎设计1. 爬虫设计：爬虫是搜索引擎的重要组成部分，负责从互联网上抓取网页信息。
针对蒙古文网页的特点，需要设计一个能够适应蒙古文编码、支持蒙古文字符集的爬虫。
2. 索引设计：抓取到的网页信息需要建立索引以便快速查询。
在蒙古文搜索引擎中，需要对蒙古文文本进行分词、词性标注等预处理工作，然后建立倒排索引。
3. Page Rank算法实现：在索引建立完成后，需要使用Page Rank算法对网页进行排名。
具体实现过程包括计算网页的入度、出度，以及根据链接关系计算每个网页的Page Rank值。
4. 搜索结果展示：根据用户的搜索请求，从索引中查找相关网页，并按照Page Rank值进行排序，最终将搜索结果展示给用户。
四、技术实现1. 爬虫实现：采用多线程爬虫技术，提高爬取速度和效率。
同时，需要处理蒙古文编码问题，确保正确抓取蒙古文网页信息。
2. 索引建立：使用自然语言处理技术对蒙古文文本进行预处理，包括分词、词性标注等。
数据结构创始人介绍
/homepage/KnuthRes ume.htm1938年12月7日，Donald E. Knuth 出生于美国威斯康星州密尔沃基市。
其父是个中学教师，经常在星期天到教堂演奏管风琴，小Knuth耳濡目染，日后也成为教师，业余爱好也是弹管风琴。
☆1956年进入俄亥俄州克利夫兰的凯斯理工学院（现并入凯斯西储大学），学习物理。
1957年大学一年级暑假在学校打工，接触到当时很先进的IBM650 计算机，对其产生浓厚的兴趣。
☆1958年改学数学，并从此与计算机结缘。
☆1960年毕业，因为成绩过于出色，校方打破惯例，Knuth 被同时授予学士和硕士学位。
随后进入加州理工学院数学系。
1960-1968年，兼任Burroughs 公司顾问。
1961年结婚，夫人小他一岁。
现有一儿一女。
1963年取得博士学位，并留校任助理教授。
1964-1967年，兼任美国计算机协会刊物《程序设计语言》编辑。
1966年升为副教授。
☆1968年（30岁）任教于斯坦福大学计算机科学系，正教授。
同年，开始撰写著名的《计算机程序设计艺术》一书。
☆1968年《计算机程序设计艺术》第一卷《基本算法》出版。
☆1969年，第二卷《半数字化算法》出版。
1971年获首届美国计算机协会格蕾丝·赫柏奖。
☆1973年，第三卷《排序与搜索》出版。
同年还出版了第一卷的第二版。
有人曾说，看了这部书后，再谈起编程序都会变得谦虚谨慎。
比尔·盖茨曾说：“如果你能读懂整套书的话，请给我发一份你的简历。
”同年，当选为美国科学艺术学院院士。
截至到1973年的第一卷第二版，采用都是的活字排版印刷，这需要经验丰富的活字排版工人。
☆1974年（36岁），因在算法分析和编程语言设计方面的突出贡献，荣获美国计算机协会图灵奖，是历史上最年轻的获奖者。
图灵奖被称为计算机界的诺贝尔奖。
《计算机程序设计艺术》一书与牛顿的《自然哲学的数学原理》等书一起，被评为“世界历史上最伟大的十种科学著作”之一。
l984语言编程规则
l984语言编程规则1984年，英国计算机科学家Peter Grogono提出了一套名为"L984"的编程规则。
这套规则以其简洁、规范和易读性而受到广泛赞誉。
本文将介绍L984语言编程规则的主要内容和特点。
一、规范性输出L984编程规则要求在编写代码时，不要输出任何与http地址相关的内容。
这是为了避免泄露敏感信息，保护用户隐私和网络安全。
二、公式的限制L984编程规则规定，在代码中不得使用任何公式。
这是为了简化代码，避免复杂的数学运算，使代码更易读、易懂。
三、整洁的格式要求L984编程规则强调整体格式的规范和整洁。
在代码中，应使用适当的缩进和空格，使代码结构清晰可见，易于阅读和维护。
四、恰当的段落和标题L984编程规则鼓励在代码注释中使用恰当的段落和标题，以提高代码的可读性。
通过合理划分和组织，可以使代码结构清晰、功能明确。
五、禁止使用图片链接L984编程规则要求禁止使用图片链接。
这是为了避免代码在不同环境下显示不正常，以及提高代码的可移植性和可维护性。
六、避免如图所示L984编程规则强调避免使用"如图所示"的表达方式。
这是为了减少歧义和误解，确保代码的准确性和可靠性。
七、避免问题重复L984编程规则要求避免在代码中重复出现相同的问题。
这是为了提高代码的效率和可维护性，避免重复劳动和冗余代码。
八、不要自我介绍L984编程规则要求在代码中不要使用自我介绍的内容。
这是为了减少代码的冗余和干扰，使代码更加专注和简洁。
九、清晰的表达和丰富的词汇L984编程规则要求代码的要点表达清晰，语句通顺。
同时，还鼓励使用丰富的词汇，以提高代码的可读性和表达能力。
十、中文描述的使用L984编程规则鼓励尽量使用中文描述代码。
这是为了方便国内开发者阅读和理解代码，提高代码的可理解性和可维护性。
十一、准确严谨的内容L984编程规则要求代码内容准确严谨，避免歧义或错误信息。
这是为了保证代码的正确性和稳定性，提高代码的质量和可靠性。
Quanta:拥有笔记本,拥有广达
Quanta：拥有笔记本,拥有广达
Jeff Berman
【期刊名称】《电子经理世界》
【年(卷),期】2006(000)003
【摘要】<正>你肯定认为一家销售额超过100亿美元的制造商会很乐于夸耀它的成功。
如果这种成功发生在最大的ODM(原始设计制造商),注册于中国台湾省的广达计算机公司(Quanta Computer,Inc)时,那就需要重新思考这个问题。
实际
【总页数】1页(P29-29)
【作者】Jeff Berman
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】F416.6
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杰弗里.诺顿专访本专访主要介绍了：为什么数据库系统是“控制狂”，如何挑选学生，如何选择问题，如何吸引别人的关注，真实面对自己的重要性等问题。
玛丽安.温斯特玛丽安.温斯特：欢迎来到本期ACMSIGMOD Record数据库界杰出成员系列访谈。
我是玛丽安.温斯特，今天在伊利诺大学香槟分校计算机科学系，我们邀请了威斯康辛大学麦迪逊分校的杰弗里.诺顿教授。
杰弗里主要专注于提高数据库管理系统性能和功能方面的研究。
他是斯坦福大学的博士，曾经获得美国国家自然科学基金总统杰出青年奖，并且是美国计算机协会资深会员。
欢迎杰弗里。
杰弗里.诺顿：谢谢！玛丽安.温斯特：杰弗里，据我们所知您曾经公开说过：数据库人是控制狂，不善与他人相处。
杰弗里.诺顿：我想你指的是我曾在许多地方做的一个报告标题——“数据系统是控制狂”。
我的意思是数据库系统是控制狂，而不是说系统的开发者是控制狂。
尽管您可能会说：“物象主人型。
”时间将会证明：这个标题仅仅是一个吸引人的噱头，还是对一些事情的深入洞察。
我曾经和别人讨论过这样一个问题：“当你已经准备好了所有数据并试图管理这些数据时，为什么不选择使用一个数据库系统呢？”得到的答案常常是：“数据库系统的使用是如此令人痛苦和不快。
如果要用数据库系统，我们就必须要遵守一个关系模式。
我认为并不是所有的数据都可以使用关系模式来表示，但是我们必须事先定义一个模式来描述需要查询的数据。
在系统管理数据并运行应用程序之前，我们必须将数据加载到数据库系统中。
接下来获取数据的唯一方式是通过SQL查询接口，但是我并不想写SQL查询。
”这个报告题目就是源自于此。
这就是我所说的“数据库系统不善与它人相处”的含义。
如果你想要使用一个数据库系统，你必须了解该系统并且接受它的一切要求。
这就像一个孩子说：“我想与幼儿园中的其他孩子一起玩，但是我只愿意在我想玩的时候、以我想要玩的方式、玩我想玩的游戏。
”玛丽安.温斯特：接下来，我想问几个关于科学计算领域方面的问题。
该领域中的系统运行在大量不同平台上，这些平台大多数都是并行的。
并且在这些不同平台上要有相同的数据。
这意味着数据库管理系统必须运行在并行计算机上，每隔几年就会有一些新的并行架构出现。
数据库管理系统原本应该是廉价的，但并行数据库管理系统无论是购买还是维护都不便宜。
因此，应该如何解决这些问题？杰弗里.诺顿：我希望数据库研究人员可以全身心的去研究这个问题，并且设法开发一些的新技术来解决这些问题。
我不认为有一种简单、容易的方法可以解决它们。
我想一种可行的方法是数据库研究者尝试采用之前讨论中你所提到的那种方法：我们研究一下大家所面临的这些问题，并且尝试是否有方法可以既兼顾数据库系统的优点，同时又可以克服数据库对数据要求过分严格的缺点。
玛丽安.温斯特：这个建议对年轻人来说有些风险，不是对你，而是对年轻人。
杰弗里.诺顿：难道我不年轻吗？玛丽安.温斯特：我指的是这个研究领域中的新人。
目前数据库领域还不能真正接受那些在一个完全不同方向上进行的创新性研究，所以年轻人如果去做一些全新的研究会存在风险。
而且对这类论文的一个经典评语是：“这不是数据库领域的研究工作。
”杰弗里.诺顿：对。
玛丽安.温斯特：但是你仍然要给年轻人这样的建议吗？他们怎样才能解决这个问题？或者这些建议只是针对那些“一无所有”的人而言？杰弗里.诺顿：这是个非常好的问题。
我的意思是，我很乐意看到年轻人轻松地去追求一些新的东西。
当然这也是一个非常难的问题。
事实上我已经试着考虑这个问题的起因。
我发现：你要做的事情越接近于工业界研究的问题，就越可能在审稿意见中受到抨击。
因为所有这些问题已经被工业界研究，并且他们还知道一些年轻学者并不知道的问题。
这意味着这些论文很难被审稿人录用为数据库基础核心技术级别的论文，审稿人不需要具体说出系统的名字，就会说：“在我们系统中，这个技术永远不可行，因为我们的客户总是提出这样或那样的要求。
”因此你的研究不能太接近于数据库基础核心技术。
当然你说的是对的，目前这类研究很难在数据库领域中发表。
如果你走得太远，人们会看着你的文章说：“很好，这可能很有趣，但它不是数据库研究。
”你必须努力找到一种折中的方法，我想我真的不知道现在数据库研究范围是什么。
这是一个非常好的问题。
玛丽安.温斯特：这个问题与我们今天要讨论的几个问题相关。
其中之一就是如何在SIGMOD 上发表论文。
你在SIGMOD上的论文数量很快就要赶上Mike Carey的论文纪录。
到目前为止，他的文章是28篇，你是24篇。
所以，如何让SIGMOD接受你的文章，你可以从这方面给大家一些建议吗？杰弗里.诺顿：我在SIGMOD上发表的论文数已经接近于Mike Carey论文纪录，其中的秘诀是让Mike Carey慢下来。
我可以告诉大家如何做到这一点。
但是从大量论文被录用来讲…我觉得真的很幸运，在威斯康辛我有一个非常出色的合作团队和很好的工作环境。
我不知道是否我做了什么特别的事情。
总之，我是在适当的时间、正确的地点和一群出色的人一起工作。
玛丽安.温斯特：在选择学生方面你有什么建议吗？杰弗里.诺顿：这个问题很好。
在选择学生方面我没有任何秘诀。
这很难用言语来说清楚。
如果你将觉得可以和某个学生一起工作，那就去做吧。
你不可能列出什么抽象的判断标准，例如GRE得分高于多少分，GPA高于多少分，或者其它类似的标准。
如果你可以发现一些擅长讲故事的人，这是一个很好的方法之一。
我并不是指那些擅长讲笑话的人，虽然那很有趣，我指的是那些可以讲清楚其研究工作及研究动机的人。
玛丽安.温斯特：这意味着他们是那些能看到大局的年轻人吗？杰弗里.诺顿：也许吧，或者是那些可以解释从事当前研究工作原因的年轻人。
如果可以认识到自己热衷于写一篇论文的原因，这也是一种能力。
你可能会说：“我非常唯利是图，为了获得博士学位和好的工作，我不得不写这篇论文，后来为了保持这一切我必须写更多的论文。
”但是在某个时刻，当你没有了这些原因时，就会问：“我为什么要写这些论文？”我认为一个合理的理由是论文中的某些东西是有趣的，它吸引了你的注意力。
一个成功的学生必须能够认识并且向他人解释对其研究课题感兴趣的原因，而不是仅仅将研究看成某个课程的作业。
玛丽安.温斯特：数据库研究领域中一个尖锐的批评是：有些研究者就像在电线杆下寻找钥匙的醉汉，因为那里被灯光可以照到。
他们之所以选择一个问题，是因为他们已经有了解决该问题的方法，或者他们认为知道如何解决。
所以当选择学生的时候，您是选择那些具有明确研究动机的学生，还是那些只选择可解决问题去研究的学生？杰弗里.诺顿：我认为两方面因素都有一些。
但更重要的问题是如何判断什么是有价值的工作、什么工作值得去做。
是否有方法可以解决某个问题并不是判断该问题是否有意义的标准。
所以我有点纠结于其中。
玛丽安.温斯特：我们别纠结于这个问题了。
您认为数据库系统研究应该往哪个方向发展？杰弗里.诺顿：对此我没有正确的答案。
我已经听到了一些对数据库界的批评，一些批评来自数据库界本身，对此我有一些想法。
另外，所有这些批评都是好的。
我认为我们正在进行自我批评，这样很好。
我认为有些批评对我们很不公平，例如有人这样指责：没有人考虑数据库的前景问题。
“你们所有人都在做一些改进性的工作，而不是致力于研究重大突破性的问题”。
有一段时间，在所有报告中几乎每个讲者都会使用“巨变”这个词：“我们需要研究一些具有重大突破性的问题，那些将真正改变我们数据管理方式的问题，那些有重大前景的问题。
”这是无可辩驳的事实。
我的意思是，我们不可能说：“不！我们不应该研究那些具有重大突破性、并将改变数据管理方式的问题”。
但有趣的是为什么我们没有去研究它们呢？有时候我总是觉得人们认为在数据库领域大家都在说：“瞧那边有个重大突破性的问题，那真是一个非常好的问题，但是我并不想去研究它。
我只是想做一些小的、增量性的研究工作。
”我认为那不是事实。
我们都渴望找到一个突破性的问题来研究，这反映了数据库领域研究重点的变化方式。
我认为这个领域在许多方面都发展的很快。
我们回顾一下你我职业生涯中数据库的发展过程，从逻辑数据库、对象数据库、对象-关系数据库、XML数据库、流数据库，并且仍在一直在发展下去。
我认为这是一个研究领域健康的标志。
但是数据库研究领域现在应该做些什么？要回答这个问题，你必须问：数据库研究者的角色是什么？很多时候，我们纠结于是否应该接受那些对我们数据库研究者的定义，因为这些定义并不真的符合我们。
我认为有一些定义不正确，例如：“数据库研究领域是商业数据库公司开发部门的一个扩展。
”如果你同意这个定义，我们的研究就有了一个非常明确的度量标准：它是否能对产品产生影响？尽管您可能说：“这些商业数据库系统的实现都受到我们的研究和思想的影响。
”我并不想诋毁这种度量标准，因为这些影响确实起了很大的作用，但并不是每个研究人员都赞同上面的定义。
我并不认为数据库领域是研发部门的一个扩展。
有些时候我们很多人都认可这个定义，但有时候我们又不赞同它。
作为一个大学的教授，当我老的时候（你已经说过我老了），因该说我更老的时候……我想我们俩大概同时毕业的吧！玛丽安.温斯特：嗯，当然。
我不采访比我年轻的人。
杰弗里.诺顿：好的。
玛丽安.温斯特：您恰好符合我采访的年龄标准。
杰弗里.诺顿：我认为到我们老的时候大多数学者的成绩、贡献或影响是他们的学生。
他们中的一些人可能是你所教课程中的一些学生。
尽管您一直希望激发他们的兴趣来思考数据库的问题并从事这个领域的工作，但您并不知道您已经对这些学生产生了影响。
在您的履历上，这将是一个非常重要的成绩。
当您问我数据库研究领域应该做什么的时候，我很难回答。
因为我认为做贡献的途径有很多种。
你可以研究和设计一个系统来改变数据管理的方式，这是一个很好的途径。
你也可以教一门本科生课程来培养人才，让学生对数据管理产生浓厚的兴趣，并将其作为一生所要研究的事业。
数据库界正在做上述所有事情，因此我认为数据库领域是成功的。
玛丽安.温斯特：您已经研究了关系数据库、面向对象的数据库、对象-关系数据库以及现在的XML数据库。
我们认为您是一个数据库模型的机会主义者，或许更是一个数据模型的不可知论者。
您下一步研究什么？XML-关系数据库？杰弗里.诺顿：我不知道下一步要研究什么，可能我确实有点机会主义。
我想作为一个数据库研究者我们所要做的事情之一就是探索那些我们不能确定是否会成功的事情。
我们不应该探索那些我们确信不能成功的事情——那是我们要避免的。
当一个新的数据模型思想出现时，决定是否为其投入研究经费对一个大公司来说是非常困难的事情，因为他们已经在旧的数据模型上投入了很多。
所以，当一种的数据模型值得探索时，我们应该考虑它能走多远。
因此事后说“这个数据模型没有前途，所以我们当初不应该去研究它”是不公平的。