面向在线空间信息的自动化搜索
信息检索与搜索
信息检索与搜索近年来，随着互联网的快速发展，信息的获取与处理变得愈发重要。
信息检索与搜索技术应运而生，成为人们在海量信息中获取所需知识的重要方式。
本文将从信息检索与搜索的定义、发展历程、技术原理以及影响等方面进行探讨。
一、信息检索与搜索的定义与发展历程信息检索是一项旨在从大规模存储的数据中找到对用户有用的信息的技术。
而搜索则是信息检索的具体实现方式，通过搜索引擎等工具，用户可以在互联网上进行信息检索。
信息检索与搜索的发展可以追溯到20世纪50年代，当时美国的计算机科学家Vannevar Bush提出了“个人存储与检索系统”的概念，标志着信息检索与搜索技术的鼻祖诞生。
从此以后，随着计算机技术的不断发展，以及全球互联网的普及，信息检索与搜索技术得到了长足的进步与发展。
二、信息检索与搜索的技术原理信息检索与搜索的技术原理主要包括以下几个方面：1. 倒排索引：倒排索引是信息检索与搜索技术中的一种核心技术，它通过记录文档中出现的词语与对应的位置信息，以加速搜索过程。
2. 相似性计算：相似性计算是判断文档与用户查询意图的相关性的关键环节。
常见的相似性计算方法包括向量空间模型、BM25等。
3. 网络爬虫：网络爬虫是信息检索与搜索的基础，它可以自动化地从互联网上抓取网页并建立索引。
4. 分布式存储与计算：随着信息量的不断增大，传统的单机系统已经无法应对海量数据的处理需求，分布式存储与计算成为了信息检索与搜索技术的发展趋势。
三、信息检索与搜索的应用与影响信息检索与搜索技术在各个领域都得到了广泛的应用并产生了深远的影响。
1. 互联网搜索引擎：搜索引擎是信息检索与搜索技术应用最广泛的领域之一。
通过搜索引擎，用户可以方便地获取各种类型的信息。
2. 电子商务：信息检索与搜索技术为电子商务平台提供了高效的商品搜索与推荐服务，提升了用户的购物体验。
3. 大数据分析：信息检索与搜索技术可以帮助企业从大数据中挖掘有价值的信息，并用于业务决策与市场分析。
爱默生增益效应的名词解释
爱默生增益效应的名词解释在现代社会，信息的传播和获取已经变得愈发方便和快捷。
然而，信息爆炸的同时也带来了信息过载的问题。
为了应对这一现象，人们开始关注如何利用信息技术和工具来提高个人的工作效率和学习能力。
而在这个背景下，爱默生增益效应成为一个备受瞩目的概念。
爱默生增益效应（Emersonian Gain）是指由信息科技和工具引发的个人能力和素质的提高。
这一概念源于美国著名作家、思想家拉尔夫·瓦尔多·爱默生的观点和理论。
爱默生认为，现代科技的进步可以成为个人解决问题和实现自我价值的助力，从而提升个人的思维和行动能力。
爱默生增益效应的核心思想是，科技工具的使用不仅可以帮助人们更高效地处理信息，还能够带来更广阔的视野和更深入的思考。
通过科技工具，人们可以快速地获取、整理和加工一大量的信息，无论是在工作中还是在学习中。
这种信息的处理和获取方式有助于个人培养批判性思维和创造力，从而为解决问题提供更多的可能性。
爱默生增益效应的表现形式多种多样。
首先，借助科技工具，个人可以更便捷地获取各种各样的知识和信息，不受时间和空间的限制。
无论是在线学习平台、数字图书馆，还是互联网搜索引擎，都可以帮助人们快速地获取所需的资料和知识，从而扩大他们的知识面和学习能力。
其次，科技工具的使用可以帮助个人更好地组织和管理信息，提高个人的工作效率。
电子邮件、文件管理软件和办公自动化软件等工具，可以帮助人们更方便地存储、搜索和分享信息，同时减少不必要的时间浪费和重复劳动。
这样，人们可以把更多的时间和精力投入到创新和思考上，从而提高工作效果。
此外，科技工具还可以提供更多的交流和合作机会，促进协同创新。
在互联网时代，人们可以通过各种在线社交平台和协作工具，轻松地与其他人进行交流和合作。
这为个人提供了更广泛的资源和意见，帮助他们更好地解决问题和开展工作。
然而，尽管爱默生增益效应给个人的工作和学习带来了许多好处，但也存在一些潜在的问题和挑战。
自动化系统中的智能优化算法及应用
自动化系统中的智能优化算法及应用自动化系统在现代工业生产中扮演着重要角色，通过自动化技术实现对生产过程的智能管理，提高生产效率和产品质量。
而智能优化算法则是自动化系统中的关键技术，能够通过对系统进行实时分析和优化，使得系统在不断变化的环境下能够自适应和优化。
本文将介绍几种常见的智能优化算法，并讨论其在自动化系统中的应用。
一、遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，通过代际的演化来搜索最优解。
在自动化系统中，遗传算法可以用于优化生产过程的参数配置，例如优化机器人路径规划、优化供应链的调度等。
通过遗传算法，系统可以根据实时数据进行自适应调整，从而提高生产效率和降低成本。
二、神经网络算法神经网络算法是一种模仿生物神经网络的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和传递信号来进行信息处理。
在自动化系统中，神经网络算法可以用于模式识别和预测，例如通过分析历史数据来预测产品的需求量，从而优化生产计划。
另外，神经网络算法还可以用于故障检测和智能控制，通过学习和训练的方式提高系统的自适应性。
三、模糊逻辑算法模糊逻辑算法是一种用于处理不确定性和不精确性信息的计算模型，通过建立模糊规则和模糊推理来进行决策和控制。
在自动化系统中，模糊逻辑算法可以用于智能控制和决策支持，例如通过模糊控制器来调节温度、湿度等参数，使系统能够在不确定的环境下保持稳定运行。
此外，模糊逻辑算法还可以用于优化系统的调度和资源分配，提高系统的效率。
四、粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟群搜索行为的优化算法，通过模拟粒子在多维搜索空间中的移动和信息共享来搜索最优解。
在自动化系统中，粒子群优化算法可以用于参数优化和资源调度，例如通过优化控制器的参数来提高系统的性能，通过优化能源的使用来降低能耗。
通过粒子群优化算法，系统可以自动调整参数和资源的分配，从而实现系统的自适应调节。
总结起来，自动化系统中的智能优化算法有遗传算法、神经网络算法、模糊逻辑算法和粒子群优化算法等。
网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用
网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用搜索引擎是互联网上非常常用的工具，它可以帮助用户快速找到所需的信息。
而网络空间搜索引擎是一种特殊的搜索引擎，用于搜索和收集互联网上的信息。
本文将介绍网络空间搜索引擎的原理研究及其在网络安全中的应用。
1. 网络爬虫技术：网络空间搜索引擎需要通过网络爬虫技术获取互联网上的信息。
网络爬虫是一种自动化程序，它可以按照一定的规则自动浏览互联网并收集信息。
网络爬虫技术包括URL的提取、页面的下载和解析等步骤。
2. 数据索引与存储：网络空间搜索引擎需要将收集到的信息进行索引和存储，以便用户能够快速地搜索和查找。
索引是一种将数据整理成结构化格式的技术，可以大大提高搜索的效率。
存储则是将数据保存在磁盘或其他介质中，以便长期存储和管理。
3. 搜索算法和技术：网络空间搜索引擎需要有高效的搜索算法和技术，以便用户能够准确地找到所需的信息。
常见的搜索算法包括倒排索引、布尔搜索和向量空间模型等。
搜索技术还包括相似度计算、查询扩展和排序等操作。
1. 恶意网站检测：网络空间搜索引擎可以对互联网上的网站进行自动化的检测，识别出其中的恶意网站。
恶意网站包括钓鱼网站、恶意下载和漏洞利用等，它们可能对用户的信息安全造成威胁。
通过网络空间搜索引擎，可以对恶意网站进行快速识别和封锁，提高网络安全防护的能力。
2. 威胁情报采集：网络空间搜索引擎可以收集到互联网上的各种信息，包括威胁情报。
威胁情报是指有关网络攻击和威胁的信息，它可以帮助网络安全团队识别和防范潜在的威胁。
通过网络空间搜索引擎，可以自动化地采集和分析威胁情报，提高网络安全的响应能力。
3. 漏洞扫描与修复：网络空间搜索引擎可以发现互联网上存在的漏洞，并及时通知相关的组织和用户。
漏洞是一种软件或系统中的安全弱点，黑客可以利用漏洞进行攻击。
通过网络空间搜索引擎，可以自动化地扫描和识别漏洞，并及时修复，提高系统的安全性。
网络空间搜索引擎在网络安全中起着重要的作用。
高级人工智能-搜索
代价一致搜索(Uniform Cost Search)
代价一致搜索
2 Strategy: expand a cheapest node first: Fringe is a priority queue (priority: cumulative cost) S 1
p b
a
G
1
d
8
9
q
c
3
2
h
e
G
b d c a p q
Search Tree
S
e e h r
p q
S
q
r
We construct both on demand – and we construct as little as possible.
a
h
q c a
r
f G
p
q
q
c a
f
G
Quiz: 状态空间图 vs. 搜索树
Consider this 4-state graph:
搜索
中国科学院自动化研究所 吴高巍 gaowei.wu@ 2016-9-13
内容
搜索问题
无信息搜索 Uninformed Search 启发式搜索 Informed Search 局部搜索 Local Search
搜索问题
搜索问题
搜索问题 构成:
状态空间 A state space 后继函数 A successor function (with actions, costs)
b
…
c1 c2 c3
内存需求?
Has roughly the last tier, so O(bC*/ɛ)
完备性?
自动化资料检索导引
1.3 编程设计
程序员大本营 / 代码中国 / 微软VisualStudio /china/msdn/vstudio/ 电脑编程技巧与维护 /ymxz.htm VB大世界 / VB编程苑 /wenzhang/data/wenzhang.asp Delphi园地 / Delphi深度探索 / VC知识库 / C++Builder研究 / 中国C#技术研究站 / 中华网—C语言专栏 /zh_cn/netschool/programme/c/ C++中国联盟论坛 /bbs/ POWERBUILDER 编程俱乐部 / 最精彩的PB，最COOL的PB解决方案 / Java 中文技术网 java 官方网站 Java中文站 /index.html ASP学习 嵌入式世界网 单片机学习网 /
计算机及自动化专业网 上资源
1 计算机常用网站 1.1 计算机硬件
东方硬件频道 硬件沙龙 天虎硬件资讯 倚天硬件论坛 西祠硬件论坛 硬件技术论坛 52硬件 硬件维修在线讨论 建达蓝德DIY论坛 硬盘之家 存储论坛 远望IT论坛 BIOS大本营 BIOS维修网站 BIOS 专页 新DOS时代 / / /tech/hardware/hardware.shtml / /main.asp?board=2630 /forum/computer/index.html / /bbs/ /bbs/index.asp /main.asp / /cgi-bin/forum_show.cgi /main.asp / / /dosmain.htm
三维GIS期末考试重点解析
标黄考过1、G IS的发展第一代GIS 第二代GIS 第三代GIS 第四代GIS主机时代个人机时代互联网时代大数据时代模块化GIS 组件式GIS 服务式GIS 高性能GIS1990‘s 2000’s 2010’s 2020’s2、GIS的挑战（1)大规模空间数据组织:数据来源广泛,数据实时接入、集中存储和处理困难；应用数据种类丰富，类型复杂；数据动态性高,空间索引维护代价高（2）复杂空间数据处理与分析：数据量更大，时空关联性强,实时性、动态性要求高（3）多源地理空间信息融合与快速可视化：适应多终端的高效绘制，面向用户的交互式，协同制图；海量多源、动态的地理空间数据关联分析和可视化（4）开放式空间信息处理服务：多用户、高并发访问；实时、动态要求高；用户生产内容。
3、高性能GIS的定义及特点(1）定义:高性能GIS(High Performance GIS），是基于集群、多核或众核并行处理的高性能计算架构的新型GIS 平台，能高效实现复杂地理空间信息处理和应用。
具有优越的性能、可获取性、可伸缩性、灵活性、互操作性和可扩展性。
(2）特点：A.高性能地理空间数据访问于检索B.高性能地理计算C.地理计算算法的服务化插件式扩展D.高性能地理空间信息可视化E.Web脚本化在线动态交互制图F.流程化地理计算与专题地图生成G.三维、流数据管理与可视化H.基于Web浏览器应用4、三维GIS的定义、特点、常见功能、常用软件（1）三维：是指在平面二维体系中又加入了一个方向向量构成的空间系，一般指由长、宽、高三轴所构成的空间。
(2）GIS：是在计算机软硬件支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
（3)三维GIS ：利用3S技术、虚拟现实技术、计算机技术等对地球空间信息进行编码、存储、转入、分析和显示的信息系统，是三维描述、可视化和分析管理的地理信息系统.（4）三维GIS的特点：A.三维GIS包容以为和二维对象，而且可视化2.5维和三维对象，其空间信息的展现更为直观和逼真。
信息检索与搜索引擎的原理与实践
信息检索与搜索引擎的原理与实践信息检索是指从大量的信息中找到用户需要的信息的过程。
而搜索引擎是实现信息检索的工具。
信息检索与搜索引擎的原理与实践涉及到大量的知识和技术。
本文将从原理和实践两个方面来探讨信息检索与搜索引擎的相关知识。
一、信息检索与搜索引擎的原理1. 检索模型信息检索的核心是建立一种检索模型。
检索模型决定了如何评估文档与用户查询的匹配程度。
常见的检索模型有布尔模型、向量空间模型和概率模型等。
布尔模型采用布尔运算符进行查询，但无法体现文档与查询的相关性；向量空间模型使用向量表示文档和查询，通过计算向量之间的相似度确定匹配程度；概率模型则根据查询和文档的概率分布进行匹配。
2. 倒排索引倒排索引是搜索引擎的核心技术之一。
它以单词为索引项，将每个单词出现的位置记录在倒排列表中。
倒排索引可以快速定位包含某个单词的文档，并支持复杂的查询操作。
倒排索引的构建需要对文本进行分词和词项归一化处理。
3. 索引压缩由于文档数量庞大，索引文件需要占用大量的存储空间。
为了降低存储成本，搜索引擎通常采用索引压缩技术。
常见的索引压缩方法有倒排记录压缩、前缀编码和差分编码等。
4. 查询处理当用户输入查询时，搜索引擎会对查询进行处理。
查询处理包括分词、词项归一化和查询扩展等过程。
分词将查询划分为多个单词，词项归一化处理规范化查询的表示形式，查询扩展则通过扩展查询词或添加相关词项来提高检索效果。
二、信息检索与搜索引擎的实践1. 网络爬虫搜索引擎需要从互联网上抓取大量的网页进行建立索引。
这就需要使用网络爬虫技术。
网络爬虫是一种自动化程序，按照一定的策略遍历互联网的页面，并将页面内容下载到本地进行处理。
常见的网络爬虫有Nutch、Scrapy等。
2. 页面处理搜索引擎需要对抓取到的网页进行处理，包括HTML解析、去除HTML标签、文本提取和文本预处理等过程。
HTML解析将网页的HTML代码解析成DOM（文档对象模型）树，以便对页面进行结构化处理。
网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用
网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用随着互联网的快速发展和普及，网络空间的规模和内容量呈现出爆炸性的增长。
在这个庞大而复杂的网络空间中，如何快速、准确地获取所需信息，成为人们面临的重要问题。
这时，搜索引擎就应运而生了。
简单地说，搜索引擎是一种能够将互联网上的信息进行分类、索引并按关键词进行检索的软件工具。
在网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用方面，我们需要了解搜索引擎的工作原理、结合现有的问题探讨和针对性的安全措施。
搜索引擎的工作原理搜索引擎工作的原理是通过网络爬虫获取互联网上的信息并整理成索引，用户在输入关键词时，通过查找索引库中的信息来提供匹配的结果。
搜索引擎的主要步骤包括网页抓取、预处理、建立索引和查询四个方面。
1. 网页抓取：搜索引擎通过网络爬虫从互联网上收集信息，爬虫是一种自动化程序，具有自主控制的功能，使用爬虫技术能够向互联网发送请求并采集信息，可以抓取各种类型的信息。
2. 预处理：搜索引擎将从网络上收集到的信息进行预处理，包括去除HTML等语言标记、过滤重复网页和非正常访问的网页，还有语言处理、自然语言处理等等。
3. 建立索引：搜索引擎通过建立索引库来搜索信息。
将从网络上收集到的信息进行组织和分类，形成索引。
这是搜索引擎最关键的一步，索引库的建立将直接影响搜索引擎的质量和速度。
4. 查询：查询是最终的搜索处理步骤。
查询分为直接查询和排名查询。
通过输入搜索关键词，搜索引擎会通过检索索引库中的相关信息，将匹配的结果翻译成可阅读的信息，并提供相关链接。
搜索引擎存在的问题尽管搜索引擎极大地方便了人们的信息获取，但是它的存在也存在一些问题。
1. 隐私泄露问题：搜索引擎通过爬虫技术收集网页信息，也会保存用户偏好数据和用户搜索记录。
这些信息可能会被hackers和黑客利用，造成隐私泄露问题。
2. 恶意信息：网络中存在大量的垃圾信息、虚假信息和恶意信息。
很多搜索引擎并不能完全过滤掉这些信息，导致误导用户或造成网络不安全。
《电子政务形考作业册》答案
《电子政务形考作业1》答案一、填空题1、计算机；网络；通信2、人类思维能力;信息3、软；硬件4、标准管理；共享；业务协同5、政务;技术6、非垄断性7、人治;法治8、公众服务9、效率政府；效能政府10、电子服务；二、名词解释1、电子政务:是指运用计算机、网络和通信等现代信息技术手段，实现政府组织结构和工作流程的优化重组，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式，以便全方位地向社会提供优质、规范、透明、符合国际水准的管理与服务。
2、电子政府：是指利用网络技术构建一个区别于传统的实体政府机构的网上“虚拟政府”，通过网络方式,政府为民众提供打破时空界限和部门界限的高效服务.3、办公自动化：主要是指利用现代化的办公设备、计算机技术和通信技术来代替办公人员的手工业务，从而大幅度地提高办公效率。
4、G to C：是指政府通过网络系统为公民提供各种服务。
5、G to B：是指政府与企业、商务机构间的,以政府输出服务为核心内容的电子政务应用模式。
6、电子政务的创新理念：是指在构建和组织电子政务运行过程中，我们要与时俱进，全面进行技术创新和管理创新.7、政府管理环境：是指政府部门开展行政管理工作的外部环境和内部环境的总称。
这里所指的政府管理环境是指硬环境和软环境.三、简答题1、电子政务的基本模式及构成答：（一）基本模式有四种：（1）G2B(政府对企业）模式;（2）G2C （政府对社会公众）模式;（3）G2G（政府对政府）模式；(4）G2E （政府内部）模式.(二）构成分别是：（1)G2B（政府对企业）模式的构成：电子采购与招标；电子税务；电子证照办理;信息咨询服务；中小企业电子服务。
（2）G2C（政府对社会公众）模式的构成：教育培训服务；就业服务；电子医疗服务；社会保险网络服务;公民信息服务；交通管理服务；公民电子税务；电子证件服务。
（3）G2G（政府对政府）模式构成：电子法规政策系统；电子公文传输系统；网上会议系统;网上应急指挥系统；信息统计系统；网上监管监控系统；电子财政管理系统；电子司法档案系统；统一服务系统；网络效能评价系统.（4)G2E（政府内部）模式的构成:事务型；管理型；辅助决策型。
空间信息技术应用
空间信息技术应用在当今科技飞速发展的时代，空间信息技术正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
空间信息技术是一门综合性的学科，它融合了地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）、遥感（RS）等多种技术手段，为我们提供了对地球空间的全面认知和有效管理。
首先，让我们来了解一下地理信息系统（GIS）。
GIS 就像是一个强大的数字地图工具，但它的功能远不止于此。
它可以将地理空间数据与各种属性数据进行整合和分析。
比如，在城市规划中，GIS 可以帮助规划师了解不同区域的土地利用情况、人口密度、交通流量等信息，从而更科学地规划商业区、住宅区和公共设施的布局。
在环境保护方面，GIS 能够对污染源的分布、生态系统的状况进行监测和评估，为制定环保政策提供依据。
此外，GIS 在农业领域也大有用武之地，通过分析土壤类型、气候条件和农作物生长情况，农民可以实现精准种植，提高农作物产量和质量。
全球定位系统（GPS）则是我们日常生活中越来越熟悉的技术。
它让我们在出行时能够准确地知道自己的位置，并为我们提供导航服务。
无论是开车、骑车还是步行，GPS 都能帮助我们找到最佳路线。
除了民用领域，GPS 在物流运输、地质勘探、航空航天等领域也发挥着至关重要的作用。
物流车辆可以通过 GPS 实时监控位置和行驶轨迹，确保货物按时送达目的地。
地质勘探人员可以利用 GPS 精确记录采样点的坐标，提高勘探数据的准确性。
遥感（RS）技术则像是给我们装上了一双“千里眼”，让我们能够从高空俯瞰地球表面的情况。
通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，遥感技术可以获取大面积的地表信息，包括地形地貌、植被覆盖、土地利用等。
这些信息对于资源调查、灾害监测、城市扩张研究等具有重要意义。
比如，在森林火灾监测中，遥感技术能够快速发现火源，并及时提供火势蔓延的信息，为消防部门制定灭火策略提供支持。
在矿产资源勘查中，遥感图像可以帮助地质学家识别潜在的矿产地。
空间信息技术在城市管理中也扮演着不可或缺的角色。
网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用
网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用1. 引言1.1 研究背景网络空间搜索引擎是一种可以通过互联网搜索引擎检索到的网络资源内容进行整合，提供检索和查询服务的工具。
在当今信息爆炸的时代，人们对信息的获取需求越来越迫切，而网络空间搜索引擎正是满足这一需求的重要工具。
随着互联网的快速发展和普及，网络空间搜索引擎在人们的生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
随着互联网的不断普及和发展，人们在网络空间中获取和传播信息的方式也发生了巨大变化。
网络空间搜索引擎的出现不仅使人们能够更加便捷地获取信息，还为企业、政府机构等提供了更多的商业和管理机会。
随着网络空间搜索引擎的广泛应用，其中也存在着一些安全隐患，如用户隐私泄露、恶意软件传播等问题，这些安全隐患对用户和企业都构成了不小的风险。
对网络空间搜索引擎的工作原理和安全性进行深入研究，既有助于更好地了解搜索引擎的运作机制，提高其检索精度和效率，又能有效防范安全隐患，保护用户的信息安全。
这对于提升网络空间的整体安全水平，促进网络空间的健康发展具有重要意义。
1.2 研究意义网络空间搜索引擎作为现代互联网使用最广泛的工具之一，其在信息检索和数据分析方面具有不可替代的作用。
随着网络空间信息的爆炸式增长，搜索引擎的效率和准确性对于用户获取信息变得尤为关键。
对网络空间搜索引擎的工作原理和安全性进行深入研究，不仅可以提高搜索引擎的性能和用户体验，还可以有效预防恶意信息的传播和网络安全事件的发生。
在当前网络环境下，网络空间搜索引擎的安全性问题日益突出，例如隐私数据泄露、恶意代码传播等威胁，因此加强对搜索引擎的安全防范措施显得尤为重要。
本研究旨在探讨网络空间搜索引擎的工作原理和特点，深入分析其安全隐患及应用，为进一步加强搜索引擎安全保障提供理论基础和技术支持。
通过对网络空间搜索引擎的安全性问题进行全面研究，将有助于提升互联网用户的信息获取体验，保障网络空间的安全和稳定。
2. 正文2.1 搜索引擎的工作原理搜索引擎是一种能够帮助用户查找并获取互联网信息的工具。
fofa使用方法
fofa使用方法FOFA使用方法FOFA（Find Openly Accessible Database）是一款基于搜索引擎的网络空间搜索引擎，它可以帮助用户快速地搜索到互联网上的各种设备、服务和应用程序。
FOFA的搜索结果包括IP地址、端口、协议、服务、操作系统、Web应用程序等信息，可以帮助用户快速地了解目标网络的情况，从而进行安全评估、漏洞扫描、渗透测试等工作。
本文将介绍FOFA的使用方法，帮助用户快速地掌握这款工具的使用技巧。
一、注册账号用户需要注册一个FOFA的账号，才能使用这款工具。
注册账号的步骤如下：1. 打开FOFA的官方网站（https://fofa.so/）。
2. 点击右上角的“注册”按钮，进入注册页面。
3. 输入邮箱地址和密码，点击“注册”按钮。
4. 在邮箱中查收FOFA发送的验证邮件，并点击邮件中的链接进行验证。
5. 验证成功后，即可登录FOFA的控制台。
二、使用搜索语法FOFA的搜索语法类似于Google的搜索语法，用户可以使用各种关键词和运算符来组合搜索条件，从而精确地搜索目标信息。
下面是一些常用的搜索语法：1. 搜索IP地址使用“ip:”关键词可以搜索指定的IP地址。
例如，搜索所有以192.168.1开头的IP地址，可以使用如下语法：ip:"192.168.1.*"2. 搜索端口使用“port:”关键词可以搜索指定的端口。
例如，搜索所有开放了80端口的主机，可以使用如下语法：port:"80"3. 搜索协议使用“protocol:”关键词可以搜索指定的协议。
例如，搜索所有使用HTTP协议的主机，可以使用如下语法：protocol:"http"4. 搜索服务使用“service:”关键词可以搜索指定的服务。
例如，搜索所有使用Apache服务的主机，可以使用如下语法：service:"Apache"5. 搜索操作系统使用“os:”关键词可以搜索指定的操作系统。
AI训练中的超参数搜索 自动化与最佳实践
AI训练中的超参数搜索自动化与最佳实践引言：在人工智能领域，超参数搜索是一项重要任务，它对于模型的性能和效果具有决定性的影响。
然而，由于超参数搜索空间庞大，传统的手动搜索方法往往是耗时且低效的。
因此，自动化超参数搜索成为了研究和实践中的一个热门话题。
一、超参数与其搜索的重要性超参数是指在机器学习算法中需要手动设置的参数，与模型的学习无关，通常用来控制学习算法的行为和性能。
典型的超参数包括学习率、正则化参数、隐藏层节点数等。
不同的超参数组合可以导致完全不同的模型效果。
由于超参数搜索空间庞大，对于大型深度神经网络，超参数数量可达数十个甚至上百个。
手动搜索超参数往往需要经验和时间，并且结果往往难以保证最佳性能。
自动化超参数搜索的目标是通过算法或技术手段自动地在给定搜索空间内寻找到最佳的超参数组合，以提升模型性能。
二、超参数搜索方法与技术1.网格搜索(Grid Search)最基本和直观的超参数搜索方法是网格搜索，即穷举搜索给定的超参数组合，并通过交叉验证方法评估模型效果。
该方法的优点是简单易懂，适用于超参数较少的情况。
然而，对于超参数空间较大的问题，网格搜索的计算量会非常大，低效且耗时。
2.随机搜索(Random Search)随机搜索通过在给定超参数范围内随机采样并进行评估，以获得最佳的超参数组合。
随机搜索相对于网格搜索而言，具有更好的效率和扩展性。
尤其是对于超参数之间的依赖关系不明确的情况下，随机搜索往往能够找到更好的超参数组合。
3.贝叶斯优化(Bayesian Optimization)贝叶斯优化利用贝叶斯统计理论和高斯过程回归等方法，在每次选择超参数进行评估后，根据得到的结果更新先验分布，从而引导下一次选择更优的超参数组合。
相比于传统的网格搜索和随机搜索方法，贝叶斯优化能够更快地收敛到最佳超参数组合，并且能够应用于连续型和离散型超参数搜索。
4.遗传算法(Genetic Algorithms)遗传算法是一种通过模拟生物进化机制进行全局优化的方法，通过选择、交叉和变异等操作，生成新的超参数组合，并根据评估结果进行迭代优化。
机器学习中的自动化参数调优方法
机器学习中的自动化参数调优方法在机器学习领域，参数调优是提高模型性能和准确度的重要步骤之一。
传统的参数调优方法往往需要人工进行试错和调整，耗费时间和资源。
为了解决这个问题，自动化参数调优方法应运而生。
本文将介绍一些常用的机器学习中自动化参数调优的方法，并分析各自的优缺点。
一、网格搜索(Grid Search)网格搜索是一种常见的自动化参数调优方法。
它通过指定参数空间中需要搜索的参数值，然后使用穷举搜索方法进行遍历。
对于每一组参数值的组合，都会进行模型的训练和评估，最终找出最优的参数组合。
网格搜索的优点是简单易懂，实现起来相对容易。
然而，由于需要穷举搜索参数空间，当参数数量较多时，计算量会非常大。
因此，网格搜索在处理参数空间较大的问题时往往效率较低。
二、随机搜索(Random Search)随机搜索是另一种常用的自动化参数调优方法。
与网格搜索不同的是，随机搜索是通过在参数空间中随机采样进行搜索。
它可以在指定的搜索空间内进行更加高效的参数搜索。
随机搜索的优点是能够在较短的时间内找到相对较好的参数组合。
然而，在参数空间较大时，随机搜索的效果可能会有所下降，因为可能会错过一些潜在的较优参数组合。
三、贝叶斯优化(Bayesian Optimization)贝叶斯优化是一种基于贝叶斯统计理论的自动化参数调优方法。
它通过构建参数搜索空间的先验概率模型，并结合历史数据不断更新先验概率模型，从而进行下一次参数选择。
贝叶斯优化的优点是能够高效地找到较优的参数组合。
它在参数空间较大时，比传统的网格搜索和随机搜索方法效率更高。
然而，贝叶斯优化的实现较为复杂，需要利用先验概率模型进行求解。
四、遗传算法(Genetic Algorithm)遗传算法是一种启发式搜索算法，灵感源自于生物学中的遗传过程。
它通过模拟自然选择、交叉和突变的过程来优化参数搜索空间。
遗传算法通过不断演化和迭代，逐渐找到较优的参数解。
遗传算法的优点是不受参数空间大小的限制，并且可以处理较大的参数空间。
《空间信息基础 》课件
GIS的功能
GIS具有多种功能，包括地图制作与可视化、空间数据库管理、空 间查询与分析、地理信息共享等。
GIS的应用领域
GIS广泛应用于资源管理、城市规划、环境保护、交通管理、灾害监 测等领域。
校正参数等方法来提高定位精度。
GPS的应用领域与发展趋势
总结词
列举GPS的主要应用领域，如导航、测量、军事等，并 探讨GPS未来的发展趋势和挑战。
详细描述
GPS的应用领域非常广泛，包括导航、测量、军事、农 业等。在导航方面，GPS用于车辆、船舶和飞机的导航 ，提供准确的定位和路线指引。在测量领域，GPS用于 大地测量、地籍调查等领域，能够实现高精度的空间位 置测量。在军事方面，GPS被广泛应用于导弹制导、战 场指挥等领域。未来，随着技术的发展和应用需求的增 加，GPS将面临更多的挑战和机遇，如提高定位精度、 增强抗干扰能力等。同时，随着多模态导航技术的发展 ，GPS将与其他导航系统融合，为用户提供更加全面和 准确的导航服务。
GPS的定位方法与精度
总结词
介绍GPS定位的基本方法，包括单点定位和 差分定位，以及定位精度的因素和改善方法 。
详细描述
GPS定位方法包括单点定位和差分定位。单 点定位是根据接收到的卫星信号计算出一个 位置，而差分定位是通过比较多个接收机接 收到的信号来提高定位精度。定位精度受到 多种因素的影响，包括卫星轨道误差、大气 传播误差等，可以通过采用差分技术、引入
人工智能技术在空间信息领域的应用
要点一
人工智能技术
人工智能技术是一种模拟人类智能的 技术，包括机器学习、深度学习、自 然语言处理等技术。
空间信息技术在智能制造中的创新应用
空间信息技术在智能制造中的创新应用在当今高度数字化和智能化的时代，制造业正经历着前所未有的变革。
空间信息技术作为一项融合了地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和遥感（RS）等多种技术的综合领域，正逐渐在智能制造中展现出其独特的创新应用价值，为制造业的转型升级注入了强大的动力。
空间信息技术能够实现对制造过程中的各种要素进行精准定位和实时监测。
在传统的制造场景中，对于生产设备、原材料、零部件以及产品的位置和状态信息的获取往往依赖于人工记录和监控，这种方式不仅效率低下，而且容易出现误差。
而通过引入 GPS 技术，可以实时获取这些要素的精确位置信息，实现对其的全程跟踪和管理。
比如，在汽车制造的供应链中，通过为运输车辆安装 GPS 定位设备，可以实时掌握零部件的运输轨迹和预计到达时间，从而优化库存管理，降低缺货风险。
GIS 系统在智能制造中的应用为企业提供了强大的空间分析和决策支持能力。
企业可以利用 GIS 系统将生产设施、销售网点、供应商分布等信息进行整合和可视化展示。
通过对这些空间数据的分析，企业能够更好地规划生产布局，优化物流配送路线，降低运输成本。
例如，一家电子制造企业在考虑新建生产基地时，可以借助 GIS 系统分析不同地区的市场需求、劳动力资源、交通条件等因素，从而选择最优的建厂地址。
遥感技术在智能制造中的创新应用也不容小觑。
通过遥感卫星获取的高分辨率影像，可以对制造企业的厂房、园区以及周边环境进行监测。
这有助于及时发现潜在的安全隐患，如厂房结构的损坏、火灾风险等。
同时，遥感技术还可以用于监测原材料产地的环境变化，为企业评估原材料供应的稳定性和可持续性提供依据。
空间信息技术在智能工厂的建设中发挥着关键作用。
智能工厂强调的是生产过程的自动化、智能化和数字化。
通过将空间信息技术与工业自动化设备、传感器网络等相结合，可以构建一个实时感知、精准控制的生产环境。
例如，在车间内部署基于 GIS 的定位系统，可以实现对移动机器人、自动化运输车辆的精确导航和调度，提高生产物流的效率和准确性。
信息检索的含义及其原理
信息检索的含义及其原理信息检索是指通过计算机等工具对文本、语音、图像等类型的多媒体信息进行搜索，以快速准确地检索相关内容的过程。
信息检索系统需要实现自动化的处理和管理大量数据，帮助用户快速找到所需的具体信息和知识。
信息检索的原理主要包括以下几个方面：1. 索引构建：在信息检索系统中，需要对文献进行信息的标准化和处理，构建索引。
索引可以是单词、短语、句子、甚至是文档级别的，它们可以包含词项、文档等内容。
如果索引构建不当，将会影响检索效果。
好的索引应该结构清晰，准确归类。
2. 查询分析：查询分析是信息检索系统中最为关键的环节之一，它决定了用户能否找到所需信息。
查询分析要求将用户的查询转化为能够被计算机识别和处理的结构，这通常涉及到自然语言处理技术。
强大的查询分析技术可以大幅提升检索效果，给用户带来良好的搜索体验。
3. 匹配计算：在确定了用户查询的内容，并对其进行解析之后，系统会与索引库中存储的文献信息进行比对，比对结果则反映了文献与查询的相似程度。
4. 排序评价：在信息检索中，如何对检索结果做出评价和排序，决定了用户能否快速找到所需信息。
常见的评价指标包括精确度、召回率、F1-score等。
评价排序的方法有向量空间模型（VSM）、最小重叠匹配模型（BM25）等。
5. 反馈机制：反馈机制能够降低查询时带来的一些歧义和模糊性，从而让检索系统返回更加精准和符合用户需求的结果。
反馈机制包括人工反馈和自动反馈，根据查询的类型和目的，相应的反馈机制会有所不同。
信息检索对于现代社会越来越重要，它促进了各行各业的快速发展。
随着科技的不断进步，信息检索技术也在不断发展和完善，未来这种技术将拥有更加广泛的应用场景。
智能检索的应用原理
智能检索的应用原理1. 什么是智能检索智能检索是指利用人工智能技术和大数据分析技术，对海量文本进行自动化处理和智能化分析，从中提取出有用的信息、知识或答案，以满足用户的信息需求。
智能检索技术在搜索引擎、信息检索系统、智能助理等领域有广泛的应用。
2. 智能检索的工作原理智能检索的工作原理主要分为数据收集与处理、语义理解与表示、查询解析和结果呈现的几个步骤。
2.1 数据收集与处理智能检索首先需要收集大量的原始数据，这些数据可以来自互联网、数据库、文档等多种渠道。
然后通过数据清洗、去重、归纳等处理步骤，将原始数据转化为结构化的数据，以便进行后续的分析和检索。
2.2 语义理解与表示在语义理解与表示阶段，智能检索系统会对输入的查询进行语义解析，将查询转化为机器可以理解的形式。
这涉及到自然语言处理和语义理解的技术，包括词法分析、句法分析、语义角色标注、实体识别等。
然后将查询以语义表示的形式存储，以便后续与索引中的文档进行匹配。
2.3 查询解析在查询解析阶段，智能检索系统会将经过语义表示的查询与索引中的文档进行匹配。
查询解析涉及到索引的构建和查询优化等技术，以提高检索效率和准确性。
通常会采用倒排索引等数据结构来存储文档和索引信息，以实现快速的检索。
2.4 结果呈现在结果呈现阶段，智能检索系统会根据查询的匹配度，将匹配的文档按照一定的排序规则进行排序，并将结果展示给用户。
结果呈现可以包括摘要、相关性评分、相关文档推荐等信息，以满足用户的需求。
3. 智能检索的应用场景智能检索技术在各个领域都有广泛的应用。
以下列举几个常见的应用场景：•搜索引擎：智能检索技术在搜索引擎中被广泛应用，能够根据用户的查询意图和背景信息，提供与之相关的搜索结果，提供更精准的答案。
•信息检索系统：智能检索技术在企业内部的知识管理系统、文档检索系统等方面也有广泛应用，可以帮助用户快速获取所需的信息或知识。
•智能助理：智能助理通过智能检索技术能够帮助用户处理信息，回答问题，提供建议等，提供更加智能化的服务。
基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述随着互联网的快速发展与普及，我们可以在浩瀚的网络空间中体验丰富多彩的信息世界。
然而，由于信息数量的爆炸式增长，人类对数据的需求也变得更加迫切，同时也使得信息的获取变得更加复杂。
这时候，爬虫技术就能够派上用场。
本文将对基于Python的网络爬虫技术进行综述，从其定义、特点、应用和常用库以及爬虫原理等方面进行简要介绍。
1.定义网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于自动从互联网上获取数据（如文本、图像、音频等），并将其存储在本地或者其他数据库中。
爬虫技术是一种网络爬虫的实现方式，它可以通过特定的算法和网络协议来发现、下载、解析、存储和处理网页信息。
2.特点（1）自动化：网络爬虫可以自动实现对网页信息的获取、解析和存储，大大减轻了人工获取信息的压力。
（2）高效性：网络爬虫可以在短时间内实现对大量信息的获取。
（3）实时性：网络爬虫可以实时监控和获取信息，保证数据的及时性和准确性。
3.应用（1）搜索引擎：搜索引擎通过网络爬虫来抓取互联网上的各种网页信息，将这些信息进行分析和整理，然后建立索引，同时提供搜索服务，为用户提供快速准确的搜索结果。
（2）数据挖掘：网络爬虫还可以用于数据挖掘领域，通过对网页文本、图片、音频等信息的自动化提取和分析，来进行商业分析、金融研究、网络安全等方面的工作。
（3）社交媒体：网络爬虫还可以用于社交媒体，通过对社交媒体平台的用户信息、文本信息进行获取和分析，来进行用户行为分析、舆情监测、营销策略等方面的工作。
4.常用库Python中常用的网络爬虫库有：BeautifulSoup、Scrapy、Requests、Selenium等。
其中，BeautifulSoup用于解析HTML和XML文件，Scrapy是Python的一个高效、快速和强大的网络爬虫框架，Requests用于处理HTTP请求和响应，Selenium则主要用于Web自动化测试。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
从 Y" 年 代 起 ， ! )*+, 标 准 VXW： )*+, 成 为 &&& 上 主 流 的信息表现和组织形式， 成为绝大多数互联网信息发布的首选 方式， 这样就可以支持信息在互联网上的无歧义传输和分布式 共享。
数据层负责要发布的空间数据的管理和维护， 一般采用空 间数据库和空间数据文件两种方案。 表现层负责提供多种形式的空间信息浏览和查询界面， 可 采用 )*+,L<?>65A 、 1<2、 M<2、 +45155N’A 等方式实现。 业务逻辑层的基本功能是负责解释用户的查询， 并把执行 查询后得到的查询结果发送到表现层， 由后者通过适当的方式 显示（ 给用户。为了提供高可用性的服务， 业务逻辑 .’7F’>678 ） 层往往采用了冗余配置和集群方案。 需要着重指出的是， 不同的网络空间信息系统， 它们在数 据层往往采用了互不相同的， 不公开的内部格式。他们的表现 层和业务逻辑层之间的通讯往往采用了基于文本查询字符串 或者基于 H+, 编码的自定义通讯协议，相互之间的耦合程度 非常高， 几乎不可能在不同的网络空间信息系统之间实现空间 数据和空间服务的共享。因此事实上， 不断建设成的网络空间 信息系统正在成为一个个的“ 信息孤岛” 。
正是由于上述三个标准的广泛采用， 通用搜索引擎才得以 实现其最根本也是最首要的问题： 搜索到信息本身。
%
两类搜索的比较
结合通用搜索引擎的技术路线和空间信息搜索的具体要
求， 从搜索的目标对象、 搜索方式和用户界面等方面对这两种 不同类型的信息搜索进行了比较， 可得出表 K 。 表 K 通用 &’( 信息搜索与面向空间信息的搜索的比较
成为全球最 大 的 信 息 源 ， :BB8N’ 、 U4OBB 、 天 网 等 通 用 搜 索 引 擎 成功解决了通用 &’( 信息查询的难题。这些搜索引擎都实现 了各有特色的信息资源质量评价算法 （ 如 :BB8N’ 所 实 现 的 和高效率的信息查找机制， 从而提供高准确率 248’.47EV%W技术） 和高召回率的查询结果。经分析认为， 以下几点是它们得以成 功实现的基础：
数以千兆的关于地球表面空间实体的数字信息， ’()*+(, 陆 地卫星两个星期就可以将全球拍摄一 遍 ， 行星地球 )(+( 的 “ 计划” 每天可以产生 &"""-. 的数据 /&0。然而这些原始数据的利 用率太低， “ 尽管存在着对这些数据的大量需求， $$$$$$ 但它们仍 静静地躺在电子数据仓库中 。” 事实上， 人类生活中 1"2的数
/!0
据 都 和 空 间 数 据 有 关 /#0， 如何充分利用这些空间信息日益成为 近年来构筑国家空间信息基础设施， 提高国民信息待遇的一个 重要问题。 ， 基 于 <:=4>? 目前借助于互联网制图技术（ 345 67889:; ）
:4= 的空间信息共享已经有了长足的进步。互联网上提供数字
基金项目： 国家 1Z# 高技术研究发展计划十五计划（ 编号： 资助 !""&((&#%"L" ） 作者简介： 白玉琪（ ， 男， 计算机应用专业硕士学位， 博士研究生， 主要研究方向为互联网地理信息系统、 空间信息共享和语义网。杨崇俊 &L[ZB ） （ ， 男， 入选中科院 &LLZ 年“ 百人计划” ， 研究员， 博士生导师， 主要研究兴趣为遥感、 互联网地 &L%@B ） &LL" 年 L 月获法国遥感博士学位， 理信息系统和物理等。
!;&*1#/*： <: >4K4:= E47>N， NF88J>=4R 5E 345 67889:; =4KI:JDJ;E ， CJ>4 7:R CJ>4 N87=97D 9:OJ>C7=9J: 9N 7T79D75D4 J: =I4 <:=4>:4= 9:KDFR9:; =J8J;>78IE B57N4R C78 R7=7， N7=4DD9=4 9C7;4N， 74>97D 8IJ=JN 7:R 4T4: NJC4 C4=7R7=7 4=K$.F= OJ> =I4 4:R FN4>N 9= 9N 4U=>7J>R9:7>9DE R9OO9KFD= =J ;4= 7KK4NN =J VI7= =I4E V7:= RF4 =J =I4 F:9T4>N7D R9N=>95F=9:; 7:R JF=BJOB J>R4> R4T4DJ8C4:= JO N87=97D 9:OJ>C7=9J:$<: =I9N 8784> V4 R9NKFNN =I4 8>9K98D4 JO 7F=JC7=9K N47>KI OJ> J:D9:4 N87=97D 9:OJ>C7=9J:， VI9KI I7N 544: 54KJC4 7: 9C8J>=7:= KJ:=4:= JO N=FRE 9: +87=97D <:OJ>C7=9J: +I7>4 V9=I =I4 8F>8JN4 JO I4D89:; =I4 4:R FN4>N =J N47>KI =I4 3J>DR 39R4 345 OJ> ;4J;>78I9K 9:OJ>C7=9J: KJ:T4:94:=DE， GF9KWDE 7:R =>7:N87>4:=DE$ ， 34 9:T4N=9;7=4 =I4 7>KI9=4K=F>4 JO =I4 -4:4>7D MF>8JN4 +47>KI A:;9:4N （ -M+A ） NFKI 7N (D=7 X9N=7 ， -JJ;D4 ， <:OJN44W 7:R NJ J: ， 7:R =I4 C4KI7:9NC JO 345 67889:; +EN=4CN， VI9KI 7>4 =I4 C79: =E84 JO ;4J;>78I9K7D 9:OJ>C7=9J: 8>JT9R4>N J: =I4 V45$(O=4> KJC87>9:; ;4:4>7D V45 9:OJ>C7=9J: >4=>94T7D 7:R J:D9:4 N87=97D 9:OJ>C7=9J: >4=>94T7D， V4 8J9:= JF= =I49> C79: R9OO4>4:K4N 7:R 7>;F4 =I7= =I4 NF88J>= JO 345 67889:; +EN=4C 9N 75NJDF=4DE :4K4NN7>9DE =J OFDO9DD 7F=JC7=9K J:D9:4 N87=97D 9:OJ>C7=9J: N47>KI$(:R 57N4R J: =I9N >4NFD=， V4 KJ:KDFR4 =I7= =I4 N=7:R7>R9Y7=9J: JO 345 67889:; +EN=4CN 9N =I4 8>9C7>E =7NW =I7= NIJFDR 54 7KKJC8D9NI4R$(= =I4 4:R V4 NF;;4N= =I4 ;>47= R9OO9KFD=94N =I7= :44R =J 54 NJDT4R 7:R 8>J8JN4 =I4 >4N47>KI KJ:=4:= 9: R4=79D$ <,%=(1>&： +87=97D 9:OJ>C7=9J:， +47>KI 4:;9:4 ， 345 67889:;
的后端程序。搜索引擎的前端包含检索器和用户接口。用户接 口负责解析用户输入的查询请求（ 查询清求的解析可在构造查 询 J/3 范式的基础上采用递归下降解析器实现，查询清求 的 解析结果可采用逆波兰式存储） ，并按照约定的内部格式向检 索器发送具体的查询命令； 检索器负责根据搜索引擎的后端程 序产生并维护的相关的数据库高效地找到匹配的查询结果， 而 后经由用户接口返回给用户。
文章编号 &""!B1##&B（ !""# ） !%B"&@LB"!
!"#$%&ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ& () *+, !-*(.#*’/ 0,#1/+ )(1 2"$’", 03#*’#$ 4")(1.#*’("
5#’ 6-7’ 6#"8 9+("8:-"
（ ,I4 <:N=9=F=4 JO P4CJ=4 +4:N9:; (88D9K7=9J:N， QI9:4N4 (K7R4CE JO +K94:K4N， .49S9:; &""&"&）
&
引言
几十年来， 规划、 水利、 地质、 气象、 测绘等业务部门积累了
图象和地图数据等空间信息站点的数量与日俱增， 所提供的的 空间数据的种类和数量也越来越多，从元数据到卫星图象、 航 空像片、 地理基础图和专题图， 几乎无所不包 /@0。随着空间信息 网络应用的不断深入，人们可以在线访问到越来越多的空间 信息。 但是由于空间信息具有海量性的特点， 没有一个单独的网 络空间信息系统能够满足所有最终用户的空间信息查询需求。 此外，已经存在的网络空间信息系统之间也缺乏有机的联系， 人们很难直接有效地访问到， 因此逐步增多的空间信息站点也 逐步增加了最终用户查询的难度。 另一方面， 网络空间信息系统提供给用户的查询界面普遍 过于专业化， 人们登录以后往往需要在一个特定的界面上提交
计算机工程与应用
!""#$!% &@L