如果要实现网页上有诸如跳转到页首之类的链接,应该通过()来设置。
A、表单
B、选择“Insert”下拉菜单中的“Named Anchor”命令
C、选择“Insert”下拉菜单中的“Break Line”命令
D、选择“Edit Style. Sheet”命令
A、表单
B、选择“Insert”下拉菜单中的“Named Anchor”命令
C、选择“Insert”下拉菜单中的“Break Line”命令
D、选择“Edit Style. Sheet”命令
A.wx.redirectTo'({url:/pages/result/result?A=+this.data.A})'
B.wx.redirectTo({url:'/pages/result/result?A='+A})
C.wx.redirectTo({url:'/pages/result/result?A='+this.data.A})
D.wx.redirectTo({www:'/pages/result/result?A='+this.data.A})
互联网是一张有向图,每一个网页是图的一个顶点,网页间的每一个超链接是图的一个边,邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接,则by=1,否则为0。
记矩阵B的列和及行和分别是它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程,与过去浏览过哪些页面无关,而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程,其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为式中:d是模型参数,通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质,对于正则Markov链存在平稳分布x=式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布,Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到,则它按分量满足方程网页i的PageRank值是划,它链出的页面有τ个,于是页面i将它的PageRank值分成r份,分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值,即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到,平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。
已知一个N=6的网络如图4.8所示,求它的PageRank取值。
A.只有虚假宣传完全没有“歪打正着”的正面效应时,故意做此虚假宣传才是不道德的
B.只有当人们受了欺骗并深受其害时,故意做这种宣传才是不道德的
C.如果故意做虚假宣传者是通过损害受骗者获利,那么,故意做此虚假宣传是不道德的
D.只有当虚假宣传的受骗者的数量超出了未受骗者时,故意做此虚假宣传才是不道德的
A.创业并不艰难
B.人应当不断地创业,而不是坚守
C.创业是一时的艰难,而守业则是长期的艰难,守业需要付出更多的努力
D.有些组织是可以永久地存在下去的
A.表单通常用于搜集用户信息
B.在FORM标记符中使用method属性指定提交表单数据的方法
C.表单中只能包含表单控件,而不能包含其他诸如图片之类的内容
D.一个表单中可以有多个提交按钮
A.乘势 引导 惊慌
B.借机 引导 恐慌
C.借机 指导 恐慌
D.乘势 指导 惊慌
A.乘势 引导 惊慌
B.借机 引导 恐慌
C.借机 指导 恐慌
D.乘势 指导 惊慌