META中用于定义网页关键字信息的属性值name=keywords（）

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更多“META中用于定义网页关键字信息的属性值name=keywo…”相关的问题

第1题

关键词要注意的方面有（)

A.网页内是否有很多与该关键字相关的关键字词组

B.关键词的字体

C.关键词在站点的分布情况

D.关键字在meta标签中是否被提及

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第2题

下面关于接口的说法中不正确的是（)。

A.接口所有的方法都是抽象的

B.接口所有的方法一定都是public属性的

C.用于定义接口的关键字是implements

D.接口是Java中的特殊类，包含常量和抽象方法

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第3题

在BASE中定义的目标框架可以被给出的什么属性所覆盖？（)

A.LINK

B.BASE

C.META

D.TARGET

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第4题

关于定义常量的关键字const，定义一个Object对象{“name”:”Jack”}，再对属性name的值进行修改，如：obj.name=“John”。下列说法正确的：（)

A.修改常量，程序跑出异常

B.程序不抛出异常，修改无效

C.修改成功，name的值为John

D.程序不抛出异常，name的值为undefined

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第5题

关于定义常量的关键字const，定义一个Object对象{“name”:”Jack”}，再对属性name的值进行修改，如：obj.name=“John”。下列说法正确的：()。

A.修改常量，程序报出异常

B.程序不抛出异常，修改无效

C.修改成功，name的值为John

D.程序不抛出异常，name的值为undefined

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第6题

在函数体中定义一个变量时，若不选用任何存储属性关键字进行标识，则它为静态变量。（)

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第7题

PageRank算法是基于网页链接分析对关键字匹配搜索结果进行处理的。它借鉴传统引文分析思想：当

网页甲有一个链接指向网页乙，就认为乙获得了甲对它贡献的分值，该值的多少取决于网页甲本身的重要程度，即网页甲的重要性越大，网页乙获得的贡献值就越高。由于网络中网页链接的相互指向，该分值的计算为一个迭代过程，最终网页根据所得分值进行检索排序。

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。