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matlab谱分解
matlab谱分解Matlab在数学和工程领域被广泛使用，其强大的数值计算功能和丰富的工具箱使得它成为谱分解的理想工具。
谱分解是一种将矩阵分解成特征值和特征向量的方法，被广泛应用于信号处理、图像处理、网络分析、机器学习等领域。
本文将介绍Matlab在谱分解方面的应用。
1. 谱分解简介谱分解是将矩阵分解为特征值和特征向量的过程。
对于一个n×n的方阵A，谱分解可以表示为A = VΛV^-1，其中V是由特征向量组成的矩阵，Λ是由特征值组成的对角矩阵。
谱分解是矩阵分解中重要的一种方法，它可以帮助我们理解矩阵的结构和性质，从而更好地分析和处理数据。
2. Matlab中的谱分解函数Matlab提供了多个函数来进行谱分解操作，其中最常用的是eig函数和svd函数。
2.1 eig函数eig函数用于计算方阵的特征值和特征向量。
其基本用法为[eigenVectors, eigenValues] = eig(A)，其中A是待分解的方阵，eigenVectors是特征向量组成的矩阵，eigenValues是特征值组成的对角矩阵。
通过eig函数，我们可以得到一个方阵的特征值和特征向量，并进一步分析矩阵的性质。
2.2 svd函数svd函数用于计算矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）。
SVD是谱分解的一种扩展形式，适用于非方阵。
svd函数的基本用法为[U, S, V] = svd(A)，其中A是待分解的矩阵，U、S和V是相应的矩阵。
在SVD中，U和V是正交矩阵，S是一个由奇异值组成的对角矩阵。
通过svd函数，我们可以将矩阵分解为三个部分，从而更好地理解和处理数据。
3. 谱分解的应用谱分解在信号处理、图像处理、网络分析、机器学习等领域有着广泛的应用。
3.1 信号处理在信号处理中，谱分解可以用于音频信号分析、图像压缩等任务。
通过对音频信号进行谱分解，我们可以获取其频谱信息，进一步应用滤波器、降噪等技术进行信号处理。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
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2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
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电子商务网站设计原理自考题-9
电子商务网站设计原理自考题-9(总分：100.00，做题时间：90分钟)一、单项选择题(总题数：20，分数：20.00)1.信息系统生命周期的第3阶段是( )A．系统规划 B．系统设计C．系统实施 D．系统分析（分数：1.00）A.B. √C.D.解析：[解析] 本题主要考查的知识点为信息系统的生命周期。
[要点透析] 宏观上讲，在电子商务环境下，任一个信息系统的生命周期都可以依次分为：系统规划、系统分析、系统设计、系统实施、系统运行和维护等5个阶段。
2.可行性研究发展阶段的顺序一般可以表述为( )A．初步可行性——机会可行性——详细可行性——形成可行性研究报告B．机会可行性——一初步可行性——详细可行性——形成可行性研究报告C．机会可行性——详细可行性——一初步可行性——形成可行性研究报告D．详细可行性——初步可行性——机会可行性——形成可行性研究报告（分数：1.00）A.B. √C.D.解析：3.下列有关NetMeeting的叙述正确的是( )A．NetMeeting帮你做域名与IP地址之间的转换B．NetMeeting目录服务器主要用于帮助定位用户状态信息C．NetMeeting保证系统安全D．NetMeeting提供文件检索（分数：1.00）A.B. √C.D.解析：[解析] 本题主要考查的知识点为NetMeeting目录服务器的作用。
[要点透析] 早期的目录服务主要是提供文件检索，NOVELL就是广为使用的目录服务器系统。
随着互联网的发展，网站的定位又成了难题，于是有了DNS服务，它也是典型的目录服务，即帮你做域名和IP地址之间的转换。
另外NetMeeting也是目录服务器的服务内容之一，对NetMeeting来说，其目录服务器主要是帮助定位用户状态信息的。
4.一种位于Web前端和后端办公系统或流程之间的软件系统是( )A．外部管理系统 B．内容管理系统C．群件子系统 D．逻辑管理系统（分数：1.00）A.B. √C.D.解析：[解析] 本题主要考查的知识点为内容管理系统的含义。
《信托与租赁》网络课程应用效果实证分析
２ 网上 教 学 资 源 的应 用 效 果 分 析
良 好 的 资 源 ， 须 加 以 合 理 的 运 用 才 必
能 体 现 其价 值 。 在开 发 适 合 不 同 层 次 学 习 者 学 习 的高 质量 的教 学媒 体 的 同 时 ， 要 还 获 取 和 整合 教 学 资 源 ， 化其 动 手 和动 脑 强
资 源 （ 往 届试 卷 ， 师 讲 义 等 ） ； ． ％ 的 如 老 ” ８１ ９
学 习 者 认 为 “ 程 活 动 计 划 得 很 仔 细 ”７ ． ％ 课 ；４ ２
么 我 相 信 我 们 的 网 上 教 学 活 动 和 资 源 会
满 足 学 习者 的需 要 的 。
等 原 因 不 能 参加 面授 的 。 （ ） 点难 点 ： 绍 每 一 章节 的 重难 点 ， ３重 介
显 示 ， 多 数 分 校 教 师 认 为 （ ） 课 件 在 大 １该
一
省成 都 市 召开 的 中央 广 播 电视 大 学 开 放教 充 分 提 高学 习者 在 教 育信 息 化 的 背 景 下 ，
定 程 度 上 能 学 矛 盾 以 及 学 习 和 家 庭
的 矛 盾 ， 现 学 生 在 任 何 时 间 、 何 地 点 实 任
中有 数 的 效 果 。 （） ２ 内容 精 讲 ： 课程 分 为 六 个单 元 ， 将 以
Ｉ Ｐ课 件 形 式 进 行精 讲 ， 解 使学 生 因工 作 缓
进 行 问 卷 调 查 。 发 放 调 查 表 ｌ ０份 ， 收 共 ２ 回
一
积 累 一 改 进 一 再 实 践 的 不断 的循 环 ， 那
提 供 了开 拓 视 野 引发 学 生进 一 步 深 入学 习
分析综合法在高等数学教学中的应用
赵春茹
渊梧州学院信息与电子工程学院 广西 梧州 543002冤
揖摘要铱本文总结了分析综合法的一般性质袁并给出具体的实例说明如何巧妙地将分析综合法应用到高等数学的教学过程中
去遥
揖关键词铱分析综合法 高等数学教学
揖中图分类号铱G64
揖文献标识码铱A
揖文章编号铱2095-3089渊2017冤11-0153-01
也是已知信息袁而分析法的特点是院从野未知冶看野已知冶袁逐步靠
拢野已知冶,其逐步推理袁实际上是要寻找它的充分条件袁有时
野已知冶不是题目中直接有的袁而是我们所学过的公理定理等知
识遥 二尧分析综合法在高等数学中的应用
分析综合法既是分析的又是综合的袁把已知的各种信息结
合起来袁进行综合观察袁综合分析袁是更基本的方法袁即既要考
. 高A等l数l学R教i学g中ht若s能将Re分s析e法r与ve综d合.法很好地结合起来运用袁
就可使学生对知识的理解既深刻又全面袁并得到解题的思维方
法遥
一尧分析综合法的定义尧特点及优缺点
综合法是从命题的条件出发袁经过逐步的逻辑推理最后达
到待证的结论袁分析法是从待证的结论出发袁一步一步的探索
2x 1+x2
袁则
2(1+x2)-(2x)2
姨 f忆(x)=
2 1+x2
-
(1+x2)2
1-(
2x 1+x2
)2
=
2 1+x2
-
2 1+x2
=0,亦f(x)=c袁
又 疫f(1)=2arctan1+arcsin1=仔,
亦f(x)=仔袁即
2arctanx+arcsin
2x 1+x2
网络语境下“STUDY”探究模式的“五线四用”
网络语境下“STUDY”探究模式的“五线四用”作者：钟雪华来源：《师道·教研》2020年第06期网络语境下的学习，有利于调动学习者的积极性，激发学习者的能动性，点燃学习者的创造性。
同时，学习者需要有一个强大的资源平台作为支撑。
当前，“学习强国”App就是一种能提供科学、海量、免费、绿色的图文和音视频学习资源的富媒体。
是不是“学习强国”上的所有资源都可以直接使用，完全照搬呢？答案当然是否定的。
结合教学实践，笔者发现“STUDY”模式可以较好地梳理分类出不同的资源，满足不同学习个体、学习方式、学科内容的要求。
“STUDY”由“S-T-U-D-Y”五个字母组成，既有“学习”的意思，在模式中也可以表达为：“S”即Systematicness（系统化），“T”为Talented（能力化），“U”是Useful（有效化），“D”意Datifying（数据化），“Y”表Yarage（可操作化）。
“STUDY”模式，即分别以系统化为中轴线、能力化为基准线、有效化为生命线、数据化为辅助线以及可操作化为延长线，通过五线并举，依托“学习强国”富媒体，构建能直接利用现有的、间接使用再生的、开发采用原创的和推广运用优质的“四用”学科资源，指导学生有效地利用网络资源和技术展开综合实践活动。
一、系统化（Systematicness）是中轴线，主题整合穿针引线学习强国平台现有资源涵括多领域、多学科知识，满足在线学习的资源扩充需要。
但在浩如烟海的素材中，如何快速筛选出有效的综合实践活动所需要的资源呢？为此，把资源系统化整合是关键。
1.突出主线，主题统领在繁复的素材库中，以主题式分类整合资源，就像是一条中轴线般串联同类的知识点。
只要确定了主题，就能够在学习强国中把与之相关的信息通过检索方式查找出来。
例如在开展“独具一面”综合实践活动课程中，我们紧紧抓住核心词“面”，组织学生从不同角度进行探究。
比如语文的“见字如面——美文中的那一碗牛肉面”，数学的“面面俱到——长方体分割增面”……将“面”立体化、主题化、具象化、学科化，我们可以通过这条主线延伸出很多有趣的综合实践活动课程，也能贯穿串联把其它相关的课程融合起来，起到牵一发而动全身的效果。
第三章_计算机网络体系结构要点
源进程传送消息到目 标进程的过程： 消息送到源系统的 最高层； 从最高层开始，自 上而下逐层封装； 经物理线路传输到 目标系统； 目标系统将收到的 信息自下而上逐层 处理并拆封； 由最高层将消息提 交给目标进程。
源进程 消息
逻辑通信
目标进程 消息
N+1 N N-1
Pn+1
Pn Pn-1
第三章 计算机网络体系结构
本章学习要点：
网络体系结构与协议的概念
OSI参考模型
TCP/IP参考模型 OSI与TCP/IP两种模型的比较
3.1 网络体系结构与协议的概念
3.1.1 什么是网络体系结构
计算机网络体系结构是指整个网络系统的 逻辑组成和功能分配，它定义和描述了一 组用于计算机及其通信设施之间互连的标 准和规范的集合。 也就是说：为了完成计算机间的通信合作， 把计算机互连的功能划分成有明确定义的 层次，规定了同层次实体通信的协议及相 邻层之间的接口服务。网络体系结构就是 这些同层次实体通信的协议及相邻层接口 的统称，即层和协议的集合。
3.1.2 什么是网络协议 从最根本的角度上讲，协议就是规则。 网络协议，就是为进行网络中的数据交 换而建立的规则、标准或约定。连网的 计算机以及网络设备之间要进行数据与 控制信息的成功传递就必须共同遵守网 络协议。
网络协议主要由以下三要素组成： 语法 语法是以二进制形式表示的命令和相应的结 构，确定协议元素的格式（规定数据与控制 信息的结构和格式）如何讲 语义 语义是由发出请求、完成的动作和返回的响 应组成的集合，确定协议元素的类型，即规 定通信双方要发出何种控制信息、完成何种 动作以及做出何种应答 。讲什么 交换规则 交换规则规定事件实现顺序的详细说明，即 确定通信状态的变化和过程， 。应答关系
网络分析方法理论及常用分析方法
A中包含的样本数 Ω中包含的样本总数
P( A) =
A的度量 Ω的度量
独立事件：P( AB) = P( A) P( B)
P( Bi ) P( A | Bi )
乘法公式：P( AB) = P( A) P( B | A), ) P( A) > 0 全概公式：P( A) = ∑ P( Bi ) P( A | Bi ) Bayes公式：P( Bi | A) =
i =1 n
∑ P( B ) P( A | B )
j =1 j j
n
用户至上 用心服务 Customer First Service Foremost
随机变量的数字特征
2 离散型随机变量的期望与方差： E ( X ) = ∑ xk pk D( X ) = ∑ [ xk − E ( X )] pk
用户至上 用心服务 Customer First Service Foremost
3
网络分析内容
用户至上 用心服务 Customer First Service Foremost
网络分析的一般步骤和流程
4
撰写报告
3
进行分析
2
收集资料
1
对比分析法； 平衡分析法； 分组分析法； 结构分析法； 指数分析法； 因素分析法； 动态分析法； 异常分析法； 多维分析法； 趋势分析法； 模型分析法； ……
9
随机试验、样本空间、随机变量
确定性现象：在一定的条件下，必然会出现的某种确定的结果。
随机现象：事物变化结果在事前不可预言,即使在相同条件下做重复试验， 研究随机现象 所得结果也未必相同。 随机现象，从表面上看，由于人们事先不知道会出现哪种结果，似乎不可 捉摸。其实不然，人们通过实践观察证明，在相同的条件下，对随机现象 进行大量的重复试验（观测），其结果总能呈现出某种规律性，我们把随 机现象的这种规律性称为统计规律性。 样本空间：随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间, 记 为S。样本空间的元素，即试验E的每一个结果, 称为样本点。 随机事件：随机试验 E的样本空间S的子集称为E的随机事件，简称事件。 随机变量：设随机试验E的样本空间为Ω，若对每一个样本点ω∈Ω，有 唯一实数X(ω)与之对应，则称实值函数X(ω)为随机变量，简记为X。
社会网络分析中的关键节点识别算法研究
社会网络分析中的关键节点识别算法研究社会网络分析是一种研究个体及其关系的学科，它从社会学、计算机科学、数学、物理学等多个领域汲取理论和方法，分析社会网络的结构、演化、特性和功能。
关键节点识别算法是社会网络分析中的一个核心问题，它的研究意义和应用价值非常重要。
一、什么是关键节点？关键节点是指网络中对于传播、影响、控制、稳定等目标具有重要影响的节点。
这些节点的删除、加入或改变状态将对整个网络产生重大影响，使得网络上的信息流、能量流、衰变率、抗干扰性等指标出现显著的变化。
二、关键节点的识别算法目前已经发展出了很多关键节点识别算法，主要有基于连通性的算法和基于中心性的算法两大类。
1、基于连通性的算法基于连通性的关键节点识别算法主要是基于网络结构的分析，通过网络的连通性特征，对节点进行分类和评估。
主要用到的指标有度中心性、接近中心性、介数中心性、pagerank等。
度中心性是指一个节点在网络中具有多少条边，是最常用的衡量节点重要性的指标。
具有较高度中心性的节点相对较为集中，是信息的聚集区，如政府、学校、企业等。
接近中心性是指节点在网络中到其他节点的平均最短距离的倒数，它反映了节点的“亲近程度”。
具有高接近中心性的节点是信息交流者，比如交通枢纽、邮局等。
介数中心性是指节点在网络中作为中转点的频率，是网络传输过程中经过该节点的比例。
具有较高介数中心性的节点是信息流转关键点，如物流中心、银行结算中心等。
PageRank是一种网页排名算法，它将网页之间的链接看作网络中的边，网页的排名取决于它的链接和被链接的次数，反映了节点的“权威性”。
2、基于中心性的算法基于中心性的关键节点识别算法主要是基于节点的重要程度、影响力和地位等方面进行分析，通过计算节点的统计量和运算，对节点进行排序和评价。
主要用到的指标有介数中心性、k-shell分解、eigenvector centrality等。
k-shell分解算法是一种分层的算法，通过不断去掉网络的边，将网络分解成由最外层至中心的若干个层级，具有高度中心性的节点属于最核心的层级。
科学知识图谱绘制方法、步骤及工具
科学知识图谱绘制⽅法、步骤及⼯具科学知识图谱绘制⽅法、步骤及⼯具科学知识图谱（简称知识图谱）是现实科学知识发展进程与结构关系的⼀种图形[1]。
其作⽤是使研究者对学科结构、研究内容、学科关系和研究热点有清晰的把握，并可预测学科发展前沿和趋势。
但在当前科研数据总量庞⼤、增长快速、信息含量低、数据种类多样[2]的背景下，传统的知识图谱绘制⽅法、步骤和⼯具已经难以应对，急切需要针对⼤数据环境的科学知识图谱的绘制的⽅法及其关键技术研究。
1 知识图谱的起源与发展科学知识图谱以科学知识为计量研究对象，因此属于科学计量学的范畴。
科学知识图谱的研究最早可以追述到普赖斯开创科学计量学[3]之时。
当时普赖斯在数据⽅程式来表达科学发展规律的基础上，以曲线形式讲科学发展规律绘制为⼆维图形是并形成了最初的科学知识图谱[4]。
科学知识图谱的另⼀个演化前⾝是科学知识地图。
科学知识地图是⼀个以⼆维或者三维空间表现出来的地形和⼈类活动以及相关特征的地理学概念，⽽科学知识图谱是对其的拓展和延伸。
它是⼀个图像以⼀定空间形式在⼀定时间范围内展现与变化的系统概念，⽐知识地图更能揭⽰知识间的关系和进化规律。
现代科学知识图谱概念正式提出是2003年在Arthur M. Sackler学术研讨会上。
⽽Shiffrin[5]，Borner[6]和陈超美[7]等⼈的贡献奠定了现代科学知识图谱（Mapping Science）的研究基础，之后对其相关研究就如⾬后春笋般涌现。
我国对于科学知识图谱的研究是由刘则渊等⼈[8]于2004年率先引⼊。
2 知识图谱的绘制⽅法知识图谱的绘制需要综合运⽤⽂献计量、统计分析、数据挖掘、信息可视化、社会⽹络分析和信息分析等领域的研究⽅法，⼤致可分为⽂献计量⽅法、统计分析⽅法、数据挖掘⽅法三⼤类⽅法（如图1所⽰）。
但⽬前为⽌还未有对这些⽅法实现并⾏化算法实现⽅⾯的研究。
图1知识图谱绘制⽅法（1）⽂献计量⽅法科学知识图谱属于科学计量学，因此必然⽂献计量学的⽅法，主要包括：1）引⽂分析⽅法引⽂分析是利⽤各种数学、统计学⽅法和⽐较、归纳、抽象、概括等逻辑⽅法，对科学期刊、论⽂、著者等各种分析对象的引⽤与被引⽤现象进⾏分析，以便揭⽰其数量特征和内在规律的⼀种⽂献计量分析⽅法[9]。
海尔集团网站分析
海尔集团网站分析 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】海尔企业网站分析当今，随着上网人数的不断增长和互联网应用的迅速发展，网络营销已经成为企业常用的营销方式之一，越来越受到企业的青睐，闻名遐迩的海尔集团也不例外，他们也建立了属于自己的网站。
一、对海尔企业网站评价：1、海尔企业网站的结构该网站的栏目结构设置的比较合理。
网站的栏目：产品中心、服务专区、海尔商城、人才招聘、新闻中心、关于海尔。
在每一个栏目下有的还有二级、三级栏目。
菜单和导航相比于前段时间更清晰简单了，说明网站的更新速度还是蛮快的。
网站还建立了自己的站点地图，不至于浏览者迷失，且还有自己的站内搜索引擎，也可以提供很多的便捷。
总体来说，网页信息的排放位置比较合理。
打开海尔网站的首页，给人的总的印象是网页的色调很和谐，以白色为主，在网页的最上方是该企业醒目的LOGO。
紧接着下面是一个大型的宣传广告（以flash展现）占了三分之二的页面，有五个不同的页面，分别宣传了不同的方面且链接到相应的网页。
再下面是网站的栏目：产品中心、服务专区、海尔商城、人才招聘、新闻中心、关于海尔。
最下面有服务热线、联系我们、站点地图，这样使得网站更加完整，更加具有专业性。
一个不足之处是，网站首页宣传FLASH太大，使得网页的打开速度下降了。
2、海尔企业网站的内容公司信息的内容比较丰富，他分解了若干个子栏目：海尔简介、海尔产业、企业文化、海尔在全球、海尔研发、海尔大学、投资者关系、公益事业等这些信息完全可以让一个对该公司一无所知的人看了以后，会有一个详细的了解的。
在产品信息上，他列出了所有系列和各种型号的产品，对产品有着详细的介绍，而且有的还配有图片资料、视频文件。
用户的服务信息：产品知识、下载中心、在线报修、视频指南、服务政策、用户感言、星级服务。
3、海尔企业网站的功能他有着大型网站的复杂的功能。
信息发布，这个最基本的功能，海尔在网站上发布了他的大多数信息，如：新闻中心、人才招聘、产品中心等。
网络七层协议具体是什么
网络七层协议具体是什么?OSI是一个开放性的通行系统互连参考模型，他是一个定义的非常好的协议规范。
OSI模型有7层结构，每层都可以有几个子层。
下面我简单的介绍一下这7层及其功能。
OSI的7层从上到下分别是7 应用层6 表示层5 会话层4 传输层3 网络层2 数据链路层1 物理层其中高层，既7、6、5、4层定义了应用程序的功能，下面3层，既3、2、1层主要面向通过网络的端到端的数据流。
下面我给大家介绍一下这7层的功能：（1）应用层：与其他计算机进行通讯的一个应用，它是对应应用程序的通信服务的。
例如，一个没有通信功能的字处理程序就不能执行通信的代码，从事字处理工作的程序员也不关心OSI的第7层。
但是，如果添加了一个传输文件的选项，那么字处理器的程序员就需要实现OSI的第7层。
示例：telnet，HTTP,FTP,WWW,NFS,SMTP等。
（2）表示层：这一层的主要功能是定义数据格式及加密。
例如，FTP允许你选择以二进制或ASII格式传输。
如果选择二进制，那么发送方和接收方不改变文件的内容。
如果选择ASII格式，发送方将把文本从发送方的字符集转换成标准的ASII后发送数据。
在接收方将标准的ASII转换成接收方计算机的字符集。
示例：加密，ASII等。
（3）会话层：他定义了如何开始、控制和结束一个会话，包括对多个双向小时的控制和管理，以便在只完成连续消息的一部分时可以通知应用，从而使表示层看到的数据是连续的，在某些情况下，如果表示层收到了所有的数据，则用数据代表表示层。
示例：RPC，SQL等。
（4）传输层：这层的功能包括是否选择差错恢复协议还是无差错恢复协议，及在同一主机上对不同应用的数据流的输入进行复用，还包括对收到的顺序不对的数据包的重新排序功能。
示例：TCP，UDP，SPX。
（5）网络层：这层对端到端的包传输进行定义，他定义了能够标识所有结点的逻辑地址，还定义了路由实现的方式和学习的方式。
为了适应最大传输单元长度小于包长度的传输介质，网络层还定义了如何将一个包分解成更小的包的分段方法。
数据库复习重点概念
1.数据管理的几个阶段及其对比1人工管理阶段2.文件系统阶段3.数据库系统阶段2.数据库三级模式外模式、模式、内模式;外模式又称子模式或用户模式,对应于用户级;它是某个或某几个用户所看到的数据库的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示;模式又称概念模式或逻辑模式,对应于概念级;它是由数据库设计者综合所有用户的数据,按照统一的观点构造的全局逻辑结构,是对数据库中全部数据的逻辑结构和特征的总体描述;内模式又称存储模式,对应于物理级,它是数据库中全体数据的内部表示或底层描述,是数据库最低一级的逻辑描述,它描述了数据在存储介质上的存储方式和物理结构,对应着实际存储在外存储介质上的数据库;3.物理数据独立性和逻辑数据独立性物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的;即,数据在磁盘上怎样存储由DBMS管理,用户程序不需要了解,应用程序要处理的只是数据的逻辑结构,这样当数据的物理存储改变了,应用程序不用改变;逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的,即,当数据的逻辑结构改变时,用户程序也可以不变;4.DB、DBMS、DBSDB：Database数据库：数据库Database是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库;DBMS：数据库管理系统：数据库管理系统Database Management System是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMSDBS：数据库系统：DBS 即Database System,中文意为“数据库系统”,是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统;数据库系统DBS一般由4个部分组成：①数据库,即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合;②数据库管理系统DBMS;它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统;它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作;③数据库管理员DBA;④用户和应用程序;5.DBMS的功能数据定义；数据操作；数据库的运行管理；数据组织、存储与管理；数据库的保护；数据库的维护；通信;6.数据库管理系统的组成、主要模块：存储管理和事务处理查询处理器：DDL编译器、DML编译器、嵌入式DML的预编译器和查询运行核心程序;存储管理器：权限和完整性管理器、事物管理器、文件管理器和缓冲区管理器;7.DBA及其作用DBA是对系统进行集中控制的人,被称为数据库管理员;主要作用有：模式定义；存储结构及存取方法定义；模式及物力组织的修改；数据访问授权；日常维护;8.数据模型概念模型、结构模型概念模型；逻辑模型；物理模型;概念模型Conceptual Data Model,是面向数据库用户的现实世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构;在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型;逻辑模型Logical Data Model,这是用户从数据库所看到的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型Network Data Model、层次数据模型Hierarchical Data Model等等;此模型既要面向用户,又要面向系统,主要用于数据库管理系统DBMS的实现;物理模型Physical Data Model,是面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS有关,而且还与操作系统和硬件有关;9.关系模式关系的描述称为关系模式Relation Schema通常简记为：RU或RA1,A2,…,An其中R为关系名,U为属性名集合,A1,A2,…,An为各属性名;10.超码、候选码、主码超码是一个或多个属性的集合,这些属性可以让我们在一个实体集中唯一地标识一个实体;如果K 是一个超码,那么K的任意超集也是超码,也就是说如果K是超码,那么所有包含K的集合也是超码;候选码是从超码中选出的,自然地候选码也是一个或多个属性的集合;因为超码的范围太广,很多是我们并不感兴趣即无用处的;所以候选码是最小超码,它们的任意真子集都不能成为超码;主码：从多个候选码中任意选出一个做为主码,如果候选码只有一个,那么候选码就是主码;11.强实体、弱实体及其区别其定义为一个实体对于另一个实体一般为强实体,也可以是依赖于其他强实体的弱实体具有很强的依赖联系,而且该实体主键的一部分或全部从其强实体或者对应的弱实体依赖的强实体中获得,则称该实体为弱实体;注：在现实世界中,有时某些实体对于另一些实体有很强的依赖关系,即一个实体的存在必须以另一实体的存在为前提;前者就称为“弱实体”,后者称为“强实体”;比如在人事管理系统中,职工子女的信息就是以职工的存在为前提的,子女实体是弱实体,子女与职工的联系是一种依赖联系;表示方法：在ER模型中也称实体-联系图Entity Relationship Diagram,弱实体用双线矩形框表示;与弱实体的联系用双线菱形框表示;注意：强实体与弱实体的联系只能是1：1或1：N;弱实体参与联系时应该是“完全参与”,因此弱实体与联系间的联系也画成双线边;12.关系代数基本操作：选择、投影、并、差、笛卡尔乘积、更名运算;附加的关系代数运算：集合交、连接θ连接、自然连接、除、赋值;拓展的关系代数：广义投影、聚集函数、外连接;13.自然连接、外连接及其适用场合自然连接：在连接运算当中,一种最常用的连接是自然连接;如果关系R与S具有相同的属性组B,且该属性组的值相等时的连接称为自然连接,;结果关系的属性集合为R的属性并上S减去属性B的属性集合R和S自然连接可记作：RS={t r⌒ts tr∈R∧ts∈S∧trA=tsB}自然连接也可看作是在广义笛卡尔积R×S中选出同名属性上符合相等条件元组,再进行投影,去掉重复的同名属性,组成新的关系;外连接：如果把舍弃的元组也保存在结果关系中,而在其他属性上空值,那么这种连接就叫外连接;如果只把左边关系R要舍弃的元组保留就叫左外连接,如果只把右边关系S中要舍弃的元组保留右外连接;自然连接与等值连接的区别1. 等值连接中不要求相等属性值的属性名相同,而自然连接要求相等属性值的属性名必须相同,即两关系只有在同名属性才能进行自然连接;2. 等值连接不将重复属性去掉,而自然连接去掉重复属性,也可以说,自然连接是去掉重复列的等值连接;14.视图及其作用视图是从一个或几个基本表或视图导出的表;它与基本表不同,是一个虚表;数据库只存放视图的定义,而不存放视图对应的数据,这些数据仍存放在原来的基本表中;视图的作用1. 视图能够简化用户的操作2. 视图使用户能以多种角度看待同一数据3. 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性4. 视图能够对机密数据提供安全保护5. 适当的利用视图可以更清晰的表达查询;15.SQL标准的发展SQL-86：“数据库语言SQL”SQL-89：“具有完整性增强的数据库语言SQL”,增加了对完整性约束的支持SQL-92：“数据库语言SQL”,是SQL-89的超集,增加了许多新特性,如新的数据类型,更丰富的数据操作,更强的完整性、安全性支持等;SQL-399年:新的标准,增加对面向对象模型的支持16.DDL、DML、DCLDDLData Definition Language 数据定义语言用于操作对象和对象的属性,这种对象包括数据库本身,以及数据库对象,像：表、视图等等,DDL对这些对象和属性的管理和定义具体表现在Create、Drop 和Alter上;DMLData Manipulation Language 数据操控语言用于操作数据库对象中包含的数据,也就是说操作的单位是记录;如insert、update、delete等对记录的操作;DCLData Control Language 数据控制语句的操作是数据库对象的权限,这些操作的确定使数据更加的安全;17.嵌入式SQL、宿主语言嵌入式SQL英文: Embedded SQL是一种将SQL语句直接写入C语言等编程语言源代码中的方法;借此方法,可使得应用程序拥有了访问数据以及处理数据的能力;在这一方法中,将SQL文嵌入的目标源码的语言称为宿主语言;18.ODBC、JDBC开放数据库连接Open Database Connectivity,ODBCJDBCJava Data Base Connectivity,java数据库连接是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成;19.数据库完整性及其主要措施数据库完整性Database Integrity是指数据库中数据的正确性和相容性,要防止不合语义的数据进入数据库;保证数据库完整性的措施主要有：完整性约束、触发器;完整性约束包括：非空约束、主键约束、check约束、唯一约束、参照完整性约束、断言; 20.触发器及其功能触发器是一种特殊的存储过程,它在试图更改触发器所保护的数据时自动执行触发器有如下作用：可在写入数据表前,强制检验或转换数据;触发器发生错误时,异动的结果会被撤销;部份数据库管理系统可以针对数据定义语言DDL使用触发器,称为DDL触发器;可依照特定的情况,替换异动的指令INSTEAD OF;21.数据库安全性及其主要措施数据库安全性：保护数据库,防止不合法的使用造成的数据泄露、更改或破坏;22.范式、各范式之间的关系范式是符合某一种级别的关系模式的集合;关系数据库中的关系必须满足一定的要求,满足不同程度要求的为不同范式第一范式：第一范式是为了要排除重复组的出现,所采用的方法是要求数据库的每个列的值域都是由原子值组成；每个字段的值都只能是单一值;第二范式：它的规则是要求数据表里的所有数据都要和该数据表的键主键与候选键有完全依赖关系：每个非键属性必须独立于任意一个候选键的任意一部分属性;第三范式：要求所有非键属性都只和候选键有相关性,也就是说非键属性之间应该是独立无关的;BCNF：BCNF与第三范式的不同之处在于：第三范式中不允许非主属性被另一个非主属性决定,但第三范式允许主属性被非主属性决定；而在BCNF中,任何属性包括非主属性和主属性都不能被非主属性所决定;任何一个BCNF必然满足：所有非主属性都完全函数依赖于每个候选键所有主属性都完全函数依赖于每个不包含它的候选键没有任何属性完全函数依赖于非候选键的任何一组属性23.函数依赖：完全依赖、部分依赖、传递依赖、多值依赖完全函数依赖：设X,Y是关系R的两个属性集合,X’是X的真子集,存在X→Y,但对每一个X’都有X’→Y,则称Y完全函数依赖于X;部分函数依赖：设X,Y是关系R的两个属性集合,存在X→Y,若X’是X的真子集,存在X’→Y,则称Y 部分函数依赖于X;传递函数依赖：设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合,存在X→YY →X,Y→Z,则称Z传递函数依赖于X;多值函数依赖：设RU是一个属性集U上的一个关系模式, X、Y和Z是U的子集,并且Z＝U－X －Y;关系模式RU中多值依赖X→→Y成立,当且仅当对RU的任一关系r,给定的一对x,z值,有一组Y的值,这组值仅仅决定于x值而与z值无关平凡函数依赖：当关系中属性集合Y是属性集合X的子集时YX,存在函数依赖X→Y,即一组属性函数决定它的所有子集,这种函数依赖称为平凡函数依赖;非平凡函数依赖：当关系中属性集合Y不是属性集合X的子集时,存在函数依赖X→Y,则称这种函数依赖为非平凡函数依赖;24.规范化的主要目的：消除冗余使结构合理,使数据冗余尽量小,清除插入,删除和更新异常.25.无损连接分解、无损链接分解：关系模式R<U,F>的一个分解ρ={ R1<U1,F1>,R2<U2,F2>, …,Rn<Un,Fn>}若R与R1、R2、…、Rn自然连接的结果相等,则称关系模式R的这个分解ρ具有无损连接性Lossless join保持函数依赖分解：设关系模式R<U,F>被分解为若干个关系模式R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,…,Rn<Un,Fn>其中U=U1∪U2∪…∪Un,且不存在Ui Uj,Fi为F在Ui上的投影,若F所逻辑蕴含的函数依赖一定也由分解得到的某个关系模式中的函数依赖Fi所逻辑蕴含,则称关系模式R的这个分解是保持函数依赖的Preserve dependency;26.索引在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单;索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容;27.建立索引的优缺点优点：通过创建唯一索引,可以保证数据记录的唯一性;可以大大加快数据检索速度;可以加速表与表之间的连接,这一点在实现数据的参照完整性方面有特别的意义;在使用ORDER BY和GROUP BY子句中进行检索数据时,可以显着减少查询中分组和排序的时间;缺点：但过多的索引会多耗费空间,且降低了插入、删除、更新的效率;28.主索引、辅助索引主索引：在顺序排序的文件中,搜索键指定文件的顺序的索引;也称为聚类索引,主索引的搜索键通常但不一定是主键;辅助索引：搜索键指定与文件顺序不同的顺序的索引; 也称为非聚类索引;29.稠密索引、稀疏索引稠密索引- 对文件中的每个搜索键值显示索引记录;稀疏索引- 某些搜索键值的索引记录;30.查询处理、查询处理的一般过程第一步：语法分析和翻译；第二步：优化查询；第三步：执行查询31.决定查询代价的主要因素磁盘读写；CPU；内存；网络;32.查询优化的目的及一般原则查询优化：对于给定的查询选择代价最小的操作序列,使查询过程既省时间,具有较高的效率,这就是所谓的查询优化;一般原则1 选择运算尽早进行;在优化策略中这是最重要、最基本的一条;它常常可使执行时节约几个数量级,因为选择运算一般使计算的中间结果大大变小;2 投影运算尽早进行;3 投影运算与选择运算可同时进行;如有若干投影和选择运算,并且它们都对同一个关系操作,则可以在扫描此关系的同时完戌所有的这些运算以避免重复扫描关系;4 将笛卡儿积与随后的选择运算合并为连接运算;5 投影运算与其他运算同时进行;33.事务以及事务的ACID性质事务Transaction是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元unit原子性：一个事务transaction中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节;事务在执行过程中发生错误,会被回滚Rollback到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过一样;一致性：在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性没有被破坏;这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则,这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作;隔离性：数据库允许多个并发事务同时对齐数据进行读写和修改的能力,隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致;事务隔离分为不同级别,包括读未提交Read uncommitted、读提交read committed、可重复读repeatable read和串行化Serializable;持久性：事务处理结束后,对数据的修改就是永久的,即便系统故障也不会丢失;34.事务的主要状态35.并行调度在并行调度中,来自不同事务的指令可以交叉执行；当并行调度等价于某个串行调度时,则称它是正确的36.并行调度有可能引起的问题重点：丢失修改丢失修改；读脏数据；不能重复读37.可串行性的并行调度每个事务中,语句的顺序在各种调度中始终保持一致;在这个前提下,如果一个并发调度的执行结果与某一串行调度的执行结果等价,则称该并发调度为“可串行化调度”,否则称为“不可串行化调度”;38.封锁并发控制的主要技术是封锁Locking;某事务对某个数据操作之前,先对其加锁,其他事务不能更新加锁的数据,直到释放封锁为止39.死锁及其解决办法Deadlock死锁：两个事务处于相互等待状态,永远不能结束;解决方法：撤销不重要的事务;死锁的预防一次封锁法：要求每个事务必须一次将所有要使用的数据全部加锁,否则就不能继续执行;顺序封锁法：预先对数据对象规定一个封锁顺序,所有事务都按这个顺序实行封锁;40.独占锁或排他锁和共享锁1 排他锁X锁或WLOCK某事务对数据加上排他锁,该事务可读写数据,其他事务不能再对数据加任何类型的锁,也就不能读写该数据,只有等待开锁2 共享锁S锁或RLOCK1.允许其他事务对同一数据进行检索,但不得对同一数据进行修改操作2.若事务T对数据对象A加上S锁,则事务可以T读A但不能修改A,其它事务只能再对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S锁;这就保证了其它事务可以读A,但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改;41.两段锁协议两段锁协议是指每个事务的执行可以分为两个阶段：生长阶段加锁阶段和衰退阶段解锁阶段;加锁阶段：在该阶段可以进行加锁操作;在对任何数据进行读操作之前要申请并获得S锁,在进行写操作之前要申请并获得X锁;加锁不成功,则事务进入等待状态,直到加锁成功才继续执行;解锁阶段：当事务释放了一个封锁以后,事务进入解锁阶段,在该阶段只能进行解锁操作不能再进行加锁操作;结论：1 若并行执行的所有事务均遵守两段锁协议,则对这些事务的所有并行调度策略都是可以串行化的2 所有遵守两段锁协议的事务,其并行执行的结果一定是正确的3 但可串行化的调度中,不一定所有事务都必须符合两段锁协议42.恢复计算机系统中硬件的故障、软件的错误、操作员的失误以及恶意的破坏仍是不可避免的,这些故障轻则造成运行事务非正常中断,影响数据库中数据的正确性,重则破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失,因此数据库管理系统恢复子系统必须具有把数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态亦称为一致状态或完整状态的功能,这就是数据库的恢复;43.完全备份与增量备份差异备份完全备份：备份数据库和日志;增量备份：只备份自上次全面备份以来数据库发生的变化部分;44.C/S结构、B/S结构C/S 结构：即大家熟知的客户机和服务器结构B/S结构Browser/Server：浏览器/服务器模式45.分布式数据库系统分布式数据库系统DDBS包含分布式数据库管理系统DDBMS和分布式数据库DDB;在分布式数据库系统中,一个应用程序可以对数据库进行透明操作,数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起;。
网络基础架构 ppt课件
基于光纤和UTP的千兆以太网及以太网通道 高效的第三层交换
• 更好的可管理性
强大的网络管理工具：CiscoWorks2000
• 支持未来业务的发展
大型局域网网络解决方案
OA服务器
业务服务器
邮件服务器
Catalyst 3550 10/100M
1000M
1000M 4GB GEC
1000M
10.110.2.200/24 GW:10.110.2.254
局域网络的设计需求
• 更高的可靠性
冗余的网络结构：STP，PVST 高速故障链路切换：Uplink fast, Backbone fast, Port fast
• 更高的安全性
完整的网络安全策略：VLAN, 基于交换机端口的安全性，……
VLAN 3
SWA
SWB
VLAN 5
VLAN 5
VLAN 3
• VLAN数据可以跨越多台交换机被 转递
VLAN的链路类型
SWA
干道链路 Trunk-Link
SWB
接入链路 Access-Link
以太网交换机的端口分类
• Access端口： –一般用于接用户计算机的端口，access端口只能属 于1个VLAN。
Port2 VLAN10
……
……
Port7 VLAN5
……
……
Port10 VLAN10
VLAN的划分方法— 基于 MAC地址的VLAN
主机A
主机B
主机C
主机D
VLAN表
MAC地址
所属VLAN
MAC A VLAN5
MAC B VLAN10
MAC C VLAN5
10种常用典型算法
什么是算法？简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。
（来源：homas H. Cormen， Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》）可以这样理解，算法是用来解决特定问题的一系列步骤（不仅计算机需要算法，我们在日常生活中也在使用算法）。
算法必须具备如下3个重要特性：［1］有穷性。
执行有限步骤后，算法必须中止。
［2］确切性。
算法的每个步骤都必须确切定义。
［3］可行性。
特定算法须可以在特定的时间内解决特定问题，其实，算法虽然广泛应用在计算机领域，但却完全源自数学。
实际上，最早的数学算法可追溯到公元前1600年-Babylonians有关求因式分解和平方根的算法。
那么又是哪10个计算机算法造就了我们今天的生活呢？请看下面的表单，排名不分先后：1. 归并排序（MERGE SORT），快速排序（QUICK SORT）和堆积排序（HEAP SORT）哪个排序算法效率最高？这要看情况。
这也就是我把这3种算法放在一起讲的原因，可能你更常用其中一种，不过它们各有千秋。
归并排序算法，是目前为止最重要的算法之一，是分治法的一个典型应用，由数学家John von Neumann于1945年发明。
快速排序算法，结合了集合划分算法和分治算法，不是很稳定，但在处理随机列阵（AM-based arrays）时效率相当高。
堆积排序，采用优先伫列机制，减少排序时的搜索时间，同样不是很稳定。
与早期的排序算法相比（如冒泡算法），这些算法将排序算法提上了一个大台阶。
也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。
2. 傅立叶变换和快速傅立叶变换这两种算法简单，但却相当强大，整个数字世界都离不开它们，其功能是实现时间域函数与频率域函数之间的相互转化。
能看到这篇文章，也是托这些算法的福。
因特网，WIFI，智能机，座机，电脑，路由器，卫星等几乎所有与计算机相关的设备都或多或少与它们有关。
第7课《网页的数据组织》教学设计
第7课《网页的数据组织》教学设计【素养目标】1. 意识到互联网（特别是网页信息）对社会进步的推动作用，并擅长利用信息科技（例如HTML标记语言）来解决学习和生活中遇到的难题。
（信息意识）2. 通过观察和探究网页代码，掌握网页数据的组织方式，分析并提取数据组织的关键特征，对网页编辑任务中遇到的问题进行抽象、分解、建模，制定并执行解决方案，同时进行及时的反思和优化。
（计算思维）3. 根据任务需求，挑选合适的平台和资源，协同完成数字化创新活动的创意构思、规划和实施，并在学习过程中受到互联网创新发展的启发。
（数字化学习与创新）4. 在合作中培养出良好的协作意识和习惯，在网页编辑过程中自觉遵循相关法律法规，掌握必要的网络安全知识，增强对网络安全和自主可控对国家安全重要性的认识。
（信息社会责任）【课堂设计】1. 整体构想本课程以“学生为中心”的教学理念为基础，围绕设计人工智能网页的任务情境展开。
通过查看和探索网页文档代码，引入HTML语言的学习，并借助视频让学生感知网页数据的组织方式，联系到网站和网页如何存储、管理和组织数据以展现丰富的内容。
接着，学生将自主探究HTML文档的基本结构和标签的使用，通过小组合作编辑出网站首页，并分享他们的解决步骤和思路，展示成果。
之后，学生将讨论网站优化，制定方案，参考教材进行网站美化，并展示结果。
超链接技术，作为网页设计中的技术升华，将最后实现，让学生深刻体会到网页浏览过程中的技术本质，理解技术可控的重要性，进一步培养他们的计算思维、创新意识和安全意识。
最后，通过对比含有网页效果的页面，为学生留下思考空间，为下一节课的学习做好准备。
2. 教学方法本课程主要采用任务驱动和问题引导的教学方法，激发学生的学习兴趣，培养他们自主探究的学习习惯和意识，结合演示法和讲授法，帮助学生突破重难点，掌握知识。
3. 情境与任务以设计人工智能网页为项目，学生将在真实情境下进行抽象分析，根据主要实现目标分解项目，对分解后的内容进行建模，并制定合理的实施方案。
数据分析
《数据分析》课程期末复习资料《数据分析》课程讲稿章节目录：第1章大数据分析概述（1）什么是大数据（2）大数据的特征和来源（3）什么是大数据分析（4）大数据分析的应用（5）大数据分析的过程、技术与难点第2章大数据分析模型（1）大数据分析模型（2）基本统计量（3）统计机器学习（4）统计学习方法分类（5）统计学习方法三要素（6）模型评估与模型选择（7）正则化与交叉验证第3章关联分析模型（1）关联分析（2）回归分析与相关分析（3）关联规则分析（4）Apriori算法（5）FPgrowth算法第4章分类分析模型（1）分类分析（2）k近邻法（3）朴素贝叶斯（4）逻辑斯谛回归（5）支持向量机（6）决策树(上)（7）决策树(下)第5章聚类分析模型（1）聚类分析（2）类间距离（3）聚类分析的分类（4）层次聚类（5）K均值聚类第6章大数据分析算法（1）大数据分析算法（2）大数据关联分析算法（3）大数据分类算法（4）大数据聚类算法第7章文本分析（1）文本分析模型（2）文本话题分析（3）潜在语义分析（4）概率潜在语义分析（5）潜在狄利克雷分配第8章链接分析（1）PageRank算法(上)（2）PageRank算法(下)（3）HITS算法（4）链接作弊第9章社交网络分析（1）社交网络分析（2）基于中介度的社团发现（3）基于图划分的社团发现第10章推荐系统（1）推荐系统概述（2）基于内容的推荐算法（3）协同过滤推荐算法一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1以下全表统计量中，不能反映数据集中趋势的是（）A.均值B.中位数C.众数D.极差★考核知识点：基本统计量参见讲稿章节：2.2附1.1.1：（考核知识点解释）根据反映出的数据特征可以将基本统计量分为两类：1. 反映数据集中趋势的和2. 反应数据波动大小的。
反映数据集中趋势的度量包括均值、中位数和众数。
能够反应数据散布情况的数据波动大小度量包括极差和方差（标准差）。
网站分析报告
网站分析报告一、搜索类网站：该类网站有：百度、搜狗、谷歌、新浪。
1、网站内容分析（logo、内容布局、内容特点）百度是全球最优秀的中文信息检索与传递技术供应商。
“脚印”象征百度公司，踏踏实实走路！一步一个脚印！“脚印”中间的度象征百度公司具有大公司品牌，做事有“度”量！“脚印”下面也可以理解为，倒着的“心”“度”在“心”。
简单强大的搜索功能深受网民的信赖，每天有超过七万用户将百度设为首页。
搜狗是搜狐公司的旗下子公司，搜狗以用户体验为准则，根据用户需求，开发了许多方便易用的贴心功能。
搜索最大的特点是互动性，输入一个词进去的时候，对词的含义进行分解，可以根据你要找的含义寻找你要找的信息。
百度或者其它搜索引擎公司虽然也有类似的功能，体现的技术含量在为关键词的补充上。
Google 公司采用这个词显示了公司想征服网上无穷无尽资料的雄心。
Google 只显示相关的网页，其正文或指向它的链接包含您所输入的所有关键词，而无须再受其它无关结果的烦扰。
Google 遵从关键词的相对位置，Google 不仅能搜索出包含所有关键词的结果，并且还对网页关键词的接近度进行分析。
雅虎）是美国著名的互联网门户网站，20世纪末互联网奇迹的创造者之一。
分类目录查询就做得相当出色，无论从网站的数量还是分类的合理性方面都可圈可点。
搜索十分方便。
该站点连接速度快，包含范围广，数据容量大，简便易用。
2、优劣比较百度基于字词结合的信息处理方式。
巧妙解决了中文信息的理解问题，极大地提高了搜索的准确性和查全率。
独有百度快照. 百度搜索引擎具有高准确性、高查全率、更新快以及服务稳定的特点，人工干预的较多。
搜狗速度较快，还可以在IE外记录账号密码，自带的下载器也比较简洁好用，还可以设定关闭后清除浏览记录。
搜索结果里人工干预的少谷歌专业搜索，适合技术人员，文本编辑人员，学生教师。
安全性强些，搜索范围较广。
因为谷歌的排名波动是很大的，并且有一些不是很热的关键字的更新是很慢的雅虎虽不如谷歌那么全面，但也比较强大，虽然在大陆使用的人比较少，但在香港还是比较受欢迎的。
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7. 词典。网上通用。将各种具有"链接" 功能的素材编制一个word文件。日积月 累下来，就是一本自编自用的"词典"了!
8. 网。点--线--网。通过互联网的网络链 接，将各门各类知识网罗到我们和下一 代的心中，让智慧和经验代代传承。
链接术语的图解
B有一个来自A的入链，A与B之间， A是链接来源，B是链接目标
白色的大球表示网站主页，小球代表网站的二级及二级以下页面； 绿线代表链接，将不同的网站、网页连结在一起形成网络。
1965年，Ted Nelson提出术语 超文本(Hypertext)。 1978年，在《Dream Machines》中他提到了“链接”， 并指出“链接”将带来文件的连通性。1981年，使用 术语“超文本”描述了这一想法：创建一个全球化的 大文档，文档的各个部分分布在不同的服务器中，通 过激活其中的“链接”，就可以跳转到所引用的论文。
二网络链接的作用
1. 辐射。以点带面。互联网--互连网--互链网。如我们 上网以后，不管在"地址栏"里键入那个网站的网址， 就能进入该网站。又如我们在"收藏夹"里收藏有许多 网址，想进那个网站，就进那个网站。这是小局域网 与大网站的互联。
2. 包容。你中有我，我中有你。如两个网站之间的链 接，新浪网首页给谷歌网留有查询窗口，搜狐网给搜 狗网留有查询窗口。
计 算 机 科 学 视 角 的 链 接 分 析 （ Computer science link analysis approach, CSLAA）
社会科学视角的链接分析等（Social science link analysis approach, SSLAA）
除此此外，还有统计物理学家、数学家等从其他 视角研究链接分析。
下面提到的链接分析均指情报学视角的链接分析。
用共词分析的方法，借助Pajek可视化工具，绘制了链 接分析的研究主题图。
图中节点代表主题词，连线粗细代表主题词之间的共词强度，与“Link Analysis”这 一节点的连线越粗，代表与该主题关联越紧密。
接分类与统计理论、链接分析指标。
一 网络链接的方式；
1普通链接
普通链接是以被链接网站的整体为目标， 如"友情链接""网站导航"等。
2深层链接
深层链接是绕开被链网页的主页而使用 户直接进入其某一个分页的链接方式。
3高水平、高技巧的链接还称为超级链 接。
Wood等人将Web的结构绘制成可视化图：
情报学视角的链接分析不同于网络中流传的“链接分 析”。
前者内容包括链接数量分析、链接类型分析、链接的集中与 离散规律分析、共链分析等，主要用于提高网络信息检索效 率、评价网络信息质量、发现网络社区等；
网络中流传的“链接分析”主要指“链接流行度分析（Link Popularity Analysis）”，其内容包括链接数量和质量的评估 及分析，主要用于提高网站、网页在Google检索结果中的排 名等。
3
链接分析先于网络信息计量学诞生。1996年，Larson 依照引文分析中共被引分析（Co-citation Analysis）做 了共链分析（Co-link Analysis）。但在网络信息计量 学诞生后，链接分析便被纳入了其研究范围。至今， 链接分析已成为网络信息计量学备受关注的研究方向。
链接分析理论包括以下几个方面：链接理论、链接分 析的研究视角、链接分析与引文分析之间的关系、链
不同的研究视角之间虽没有绝对的界线，但研究目标 不同，理论基础也不同。
CSLAA主要研究网络动力学(Web Dynamics)、链接与内容的 关系、链接和信息检索、网络挖掘(Web Mining)、网络建模 (Web Modeling)等。
SSLAA主要研究网络空间分析（Web Sphere Analysis）、虚 拟民族志(Virtual Ethnography)、超链接网络分析(Hyperlink Network A
G
C与D共入链
C
D
B有一个指向C的出链，B是链 接来源，C是链接目标
F H
E与F互链
B与E共出链
四 网络链接的分析视角
M.Thelwall根据不同学科的侧重点将链接分析研究划 分为：
情 报 学 视 角 的 链 接 分 析 （ Information science link analysis approach, ISLAA）
ISLAA则以文献计量学中的引文分析为理论基础，核心观点
为“链接代表引用”
按照M.Thelwall的定义，链接分析就是采用并改进现 有的信息技术与方法，借助文档之间的相互关联，对 文档自身的特征进行深入分析。
根据链接分析的定义和情报学相关理论，我们将“情 报学视角的链接分析”定义为：
以引文分析为基础，采用并改进现有的信息技术 与方法，借助文档之间的相互关联，对文档自身的特 征进行深入分析。
网络链接分析
一网络链接分析 二网络链接的方式 三网络链接的作用 四网络链接的分析视角 五增加网络连接的技巧
2
网络链接分析(Link Analysis)，也称链接分析，
或称链接分析法、超链分析。可广义理解为以 Web中页面间的超链接为研究对象的分析活动。
网 络 链 接 ， 即 根 据 统 一 资 源 定 位 符 (URL ， uniform resource location)，运用超文本制作 语言(HTML，hyper text markup language)，将 网站内部网页之间、系统内部之间或不同系统之 间的超文本和超媒体进行链接
3. 以小控(制)大。牵一发而动全身。如一个16k大小的、 后缀为".VSP"的会声会影项目文件能启动605M大的"会 声会影视频编辑软件"。
4. 万能。只要你想得到它就做得到。如想要宣传某一 思想而发的博文，我们可以有意设计成通过具有链接 功能的博文标题，让别人关注到自己的博文。
5. 索引。简单快捷。根据一定需要，把书刊中的主要 内容或各种题名摘录下来,标明出处、页码,按一定次 序分条排列,以供人查阅的资料。