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更多“在网页设计中，引导页是所有页面中的重中之重，是一个网站的灵魂…”相关的问题
A.在桌面上重新打开IE浏览器
B.单击页面选项卡右侧的“+”
C.在桌面上依次单击“开始”→“所有程序”→“Internet Explore”菜单项
D.在IE浏览器的当前网页中，单击选项卡上的“×”
A.可以实现页面间的跳转
B.可以实现同一页面中不同位置的跳转
C.在页面编辑时，需要使用“Insert”中的“NamedAnchor”
D.只能跳转到其它页面的页首
E.不可以实现同一页面中不同位置的跳转
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。
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D.转化组件多级页面分层设置,最大化引导留资增加蓄客量
A.PV即页面浏览量或点击量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次
B.UV即通过互联网访问、浏览这个网页的自然人
C.同一用户在同一页面的多次访问，PV量会进行累计
D.通常情况下，UV数小于PV数
E.通常情况下，UV数大于PV数
A.Fill()
B.ReadXML()
C.DataBind()
D.DataBinder.Eval()
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