发文庆祝，Google PageRank 升到2了，Alexa排名进入47万

最新推荐文章于 2024-12-30 10:52:22 发布
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本文宣布在2009年元旦前夕，网站的PR值从0提升到了2，同时Alexa排名进入47万之内。这是一个值得庆祝的好开始。

明天就是2009年的元旦了，Google在今天更新了PR值， ，真是及时啊，小站的PR从 0 升到了 2， Alexa 排名也进入了 47 万之内

特发此贴，以示庆祝

希望09年，是个好的开始。

同时，祝大家新年快乐， 牛年大吉！ 万事属你最牛B！

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原文：http://www.zu14.cn/2008/12/31/pr_to_2/ <iframe src="http://www.zu14.cn/2008/12/31/pr_to_2/" width="0" height="0"></iframe>

头歌：Spark案例剖析 - 谷歌网页排名引擎PageRank实战
weixin_62399938的博客
04-30 2864
下面我们重点介绍Spark SQL的初始化，数据库的使用，外部数据的导入，从而将网页数据导入数据库中方便之后处理。Spark SQL是Spark自带的数据库，本关你将应用Spark SQL的数据导入工具实现文本数据的导入。总的来说，就是预先给一个网页PR值（此处用PR代替PageRank值），由于PR的现实意义是一个网页被访问的概率，一般为1/N,网页的总数为N,并且所有的网页PR总值为1。如果一个PageRank值很高的网页链接到一个其他的网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地因此而提高。
PageRank 算法（从原理到实现）
BigData_Hubert的博客
10-14 2410
spark 系列 Spark 核心原理及运行架构 Spark RDD详解 Spark 常用算子大全 Spark SQL 详解 Spark GraphX 图计算入门基础 Spark PageRank 算法——从原理到实现 Spark PageRankspark 系列前言算法来源算法原理排名泄露排名下沉排名上升算法证明PR值计算方法幂迭代法特征值法代数法案例演示PageRank算法的优缺点 前言 在上一篇博客已经为大家介绍了Spark GraphX图计算的入门基础。本篇博客将为大家详细介绍了 Spa
网页排名：PageRank 算法的前世今生
进一步有进一步的欢喜~
12-30 2233
本文详细介绍了PageRank算法，最初由Google用于评估网页的重要性。通过模拟随机浏览者的点击行为，PageRank不仅考虑了网页的入链数量，还考虑了链接的质量，从而提供了一个更准确的评价标准。文章涵盖了算法思想、公式推导、设计初衷及其在搜索引擎优化、社交网络分析、推荐系统等多个领域的具体应用，并通过一个具体的计算例子帮助读者更好地理解其工作原理。
翻译: 网页排名PageRank算法的来龙去脉 以及 Python实现
AI架构师易筋
08-26 5006
PageRank ( PR ) 是Google 搜索用来在其搜索引擎结果中对网页进行排名的算法。它以“网页”一词和联合创始人拉里佩奇的名字命名。PageRank 是衡量网站页面重要性的一种方法。根据谷歌：PageRank 通过计算页面链接的数量和质量来确定网站重要性的粗略估计。基本假设是更重要的网站可能会收到更多来自其他网站的链接。[1]目前，PageRank 不是谷歌用来排序搜索结果的唯一算法，但它是该公司使用的第一个算法，也是最知名的。......
谷歌查排名php,百度权重、pagerank、alexa及百度和谷歌收录情况查询接口
weixin_39670857的博客
03-27 1465
pr和alexa查询其实相对简单，因为他们有对外数据接口，但是百度权重因为他已经不公开其数据，所以现在基本上大家使用的站长工具查询的百度权重，都是一些他们自己为标准计算出来的，不过也是有一定的参考价值的，所以我今天做的这个接口，是借用了爱站网的百度权重查询。下面是具体说明：百度权重、pagerank、alexa及百度和谷歌收录情况查询接口：示例：您可以用post,get方式传值都可以！有两个参数，...
PageRank 算法-Google 如何给网页排名
@码农充电站的专栏
12-09 978
1998 年前后，拉里·佩奇和谢尔盖·布林一起发明了著名的 PageRank 算法，才完美的解决了网页排名的问题。也正是因为这个算法，诞生了伟大的 Google 公司。
大数据Hadoop学习之——网页排名PageRank算法
xdkb159的博客
08-21 1878
一、算法说明 PageRank即网页排名，也称佩奇排名（社会）。一些基本概念： 1、网页入链：即投票，网页中对其他网页的超链接作为其他网页的入链，相当于对其他网页投一票； 2、入链数量：如果一个网页获得其他网页的入链数量（投票）越多，说明该网页越重要； 3、入链质量：即投票权值，入链的质量由投票的网页决定，初始化值所有网页都一样，可以设置为1。网页的超链接越多，投票的权值越低。 4、阻尼系数d：也是佩奇定义的一个常数，...
PageRank 页面排名算法
笔记小屋
12-22 2729
前言 写这篇文章主要是为了后面的TextRank算法做铺垫，所以我会非常简短的描述，可能读者理解起来有一点费劲。 PageRank 佩奇排名（PageRank），又称网页排名、谷歌左侧排名、PR等，是Google公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法。是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法， PageRank是Goo...
【机器学习算法】Pagerank算法
十二月的猫
04-26 4655
PageRank 算法由Google 创始人Larry Page 在斯坦福读大学时提出，又称 PR——佩奇排名。主要针对网页进行排名，计算网站的重要性，优化搜索引擎的搜索结果。PR 值是表示其重要性的因子1、两个问题的解决都利用：修正M矩阵2、前者直接加上修正矩阵，使得不存在全为0的列即可3、后者需要对M矩阵进行等比例缩小，再加上加权处理后的修正矩阵。如此，才能让矩阵中不再存在为1的值4、Spider Traps的解决方法不可以用于Dead ends。
PageRank算法Python实现 谷歌网页排名算法原理与矩阵计算
09-19
# PageRank算法Python实现 - 谷歌网页排名算法原理与矩阵计算 ## 项目简介 本项目提供了Google PageRank算法的完整Python实现，包含多种计算方法、详细的算法原理说明和丰富的可视化功能。PageRank是Google搜索...
pagerank.rar_pagerank matlab_pagerank matlab_pagerank算法_排名mat
07-14
pagerank算法是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林提出的一种网页排名算法，它是搜索引擎优化（SEO）中的关键概念。该算法通过分析网页之间的链接结构来评估其重要性，从而对网页进行排序。在本压缩包中，包含了...
基于java使用PageRank算法计算球队排名+源码+文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
08-25
基于java使用PageRank算法计算球队排名+源码+文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用 基于java使用PageRank算法计算球队排名+源码+文档，适合毕业设计...
揭秘Google搜索：从PageRank到现代排序算法的原理与代码实战
10-26
内容概要：本文深入解析了Google搜索算法的核心原理，从经典的PageRank和TF-IDF算法入手，逐步介绍其演进至融合BERT、用户行为信号、知识图谱等现代技术的复杂排序系统。文章不仅阐述理论，还通过Python代码实现了...
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
12-22
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智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
LTI系统故障检测的MATLAB仿真.zip
12-22
LTI系统故障检测的MATLAB仿真
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-22
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用SSI-COV（协方差驱动的随机子空间识别）算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法适用于仅依靠环境激励（如风、交通等自然扰动）获取结构响应的场景，通过处理加速度等振动数据，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型等关键模态参数，具有较强的工程实用性。文中强调了算法的自动化识别能力，有助于提升大型线状结构（如桥梁、高层建筑）健康监测的效率与准确性。; 适合人群：具备一定信号处理和结构动力学基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事土木工程、机械工程等领域结构健康监测的技术人员。; 使用场景及目标：①用于实际工程中无法施加人工激励的结构模态参数识别；②开展结构健康监测、损伤识别与安全性评估研究；③学习和掌握SSI-COV算法原理及其Matlab实现方法，推动相关算法在实际项目中的应用。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注数据预处理、Hankel矩阵构建、奇异值分解及稳定图绘制等核心步骤，并尝试将代码应用于实测或仿真数据以加深理解。
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