百度指数探测

lw476906635 2010-06-03 03:37:12
百度指数探测 如何用程序实现
我只知道要用线程取得网页来本地分析
具体里面的指标都是用什么衡量的不知道了

能给个思路 与具体点的例子更好
...全文
261 7 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
7 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
changjin642 2010-06-15
  • 打赏
  • 举报
 回复
学习了。
amandag 2010-06-15
  • 打赏
  • 举报
 回复
使用C#访问百度指数
http://blog.csdn.net/amandag/archive/2010/06/12/5666215.aspx
ErrorCode1987 2010-06-03
  • 打赏
  • 举报
 回复
百度指数探测？？
什么东东~
zerodegrees 2010-06-03
  • 打赏
  • 举报
 回复
同楼上问~~
「已注销」 2010-06-03
  • 打赏
  • 举报
 回复
什么是“百度指数探测”？
graybelt 2010-06-03
  • 打赏
  • 举报
 回复
那个指标是FLASH的，不好弄啊
数据结构与算法分析_Java语言描述(第2版)]
中文名: 数据结构与算法分析_Java语言描述(第2版) 作者: 韦斯译者: 冯舜玺 资源格式: PDF 版本: 扫描版 出版社: 机械工业出版社书号: ISBN：9787111231837发行时间: 2009年01月01日 地区: 大陆 语言: 简体中文 简介: 内容简介 《数据结构与算法分析：Java语言描述（第2版）》是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。《数据结构与算法分析：Java语言描述（第2版）》把算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，内容全面、缜密严格，并细致讲解精心构造程序的方法。 目录: 译者序 前言 第1章 引论 1.1 本书讨论的内容 1.2 数学知识复习 1.2.1 指数 1.2.2 对数 1.2.3 级数 1.2.4 模运算 1.2.5 证明的方法 1.3 递归简论 1.4 实现泛型特性构件pre-Java5 1.4.1 使用Object表示泛型 1.4.2 基本类型的包装 1.4.3 使用接口类型表示泛型 1.4.4 数组类型的兼容性 1.5 利用Java5泛性实现泛型特性成分 1.5.1 简单的泛型类和接口 1.5.2 自动装箱/拆箱 1.5.3 带有限制的通配符 1.5.4 泛型static方法 1.5.5 类型限界 1.5.6 类型擦除 1.5.7 对于泛型的限制 1.6 函数对象 小结 练习 参考文献 第2章 算法分析 2.1 数学基础 2.2 模型 2.3 要分析的问题 2.4 运行时间计算 2.4.1 一个简单的例子 2.4.2 一般法则 2.4.3 最大子序列和问题的求解 2.4.4 运行时间中的对数 2.4.5 检验你的分析 2.4.6 分析结果的准确性 小结 练习 参考文献 第3章 表、栈和队列 3.1 抽象数据类型 3.2 表ADT 3.2.1 表的简单数组实现 3.2.2 简单链表 3.3 JavaCollectionsAPI中的表 3.3.1 Collection接口 3.3.2 Iterator接口 3.3.3 List接口、ArrayList类和LinkedList类 3.3.4 例：remove方法对LinkedList类的使用 3.3.5 关于ListIterator接口 3.4 ArrayList类的实现 3.4.1 基本类 3.4.2 迭代器、Java嵌套类和内部类 3.5 LinkedList类的实现 3.6 栈ADT 3.6.1 栈模型 3.6.2 栈的实现 3.6.3 应用 3.7 队列ADT 3.7.1 队列模型 3.7.2 队列的数组实现 3.7.3 队列的应用 小结 练习 第4章 树 4.1 预备知识 4.1.1 树的实现 4.1.2 树的遍历及应用 4.2 二叉树 4.2.1 实现 4.2.2 例子：表达式树 4.3 查找树ADT——二叉查找树 4.3.1 contains方法 4.3.2 findMin方法和findMax方法 4.3.3 insert方法 4.3.4 remove方法 4.3.5 平均情况分析 4.4 AVL树 4.4.1 单旋转 4.4.2 双旋转 4.5 伸展树 4.5.1 一个简单的想法(不能直接使用) 4.5.2 展开 4.6 树的遍历 4.7 B树 4.8 标准库中的集合与映射 4.8.1 关于Set接口 4.8.2 关于Map接口 4.8.3 TreeSet类和TreeMap类的实现 4.8.4 使用多个映射的例 小结 练习 参考文献 第5章 散列 5.1 一般想法 5.2 散列函数 5.3 分离链接法 5.4 不用链表的散列表 5.4.1 线性探测法 5.4.2 平方探测法 5.4.3 双散列 5.5 再散列 5.6 标准库中的散列表 5.7 可扩散列 小结 练习 参考文献 第6章 优先队列(堆) 6.1 模型 6.2 一些简单的实现 6.3 二叉堆 6.3.1 结构性质 6.3.2 堆序性质 6.3.3 基本的堆操作 6.3.4 其他的堆操作 6.4 优先队列的应用 6.4.1 选择问题 6.4.2 事件模拟 6.5 d-堆 6.6 左式堆 6.6.1 左式堆性质 6.6.2 左式堆操作 6.7 斜堆 6.8 二项队列 6.8.1 二项队列结构 6.8.2 二项队列操作 6.8.3 二项队列的实现 6.9 标准库中的优先队列 小结 练习 参考文献 第7章 排序 7.1 预备知识 7.2 插入排序 7.2.1 算法 7.2.2 插入排序的分析 7.3 一些简单排序算法的下界 7.4 希尔排序 7.5 堆排序 7.6 归并排序 7.7 快速排序 7.7.1 选取枢纽元 7.7.2 分割策略 7.7.3 小数组 7.7.4 实际的快速排序例程 7.7.5 快速排序的分析 7.7.6 选择问题的线性期望时间算法 7.8 排序算法的一般下界 7.9 桶式排序 7.10 外部排序 7.10.1 为什么需要一些新的算法 7.10.2 外部排序模型 7.10.3 简单算法 7.10.4 多路合并 7.10.5 多相合并 7.10.6 替换选择 小结 练习题 参考文献 第8章 不相交集类 8.1 等价关系 8.2 动态等价性问题 8.3 基本数据结构 8.4 灵巧求并算法 8.5 路径压缩 8.6 路径压缩和按秩求并的最坏情形 8.7 一个应用 小结 练习题 参考文献 第9章 图论算法 9.1 若干定义 9.2 拓扑排序 9.3 最短路径算法 9.3.1 无权最短路径 9.3.2 Dijkstra算法 9.3.3 具有负边值的图 9.3.4 无圈图 9.3.5 所有点对最短路径 9.3.6 最短路径的例子 9.4 网络流问题 9.5 最小生成树 9.5.1 Prim算法 9.5.2 Kruskal算法 9.6 深度优先搜索的应用 9.6.1 无向图 9.6.2 双连通性 9.6.3 欧拉回路 9.6.4 有向图 9.6.5 查找强分支 9.7 NP完全性介绍 9.7.1 难与易 9.7.2 NP类 9.7.3 NP完全问题 小结 练习 参考文献 第10章 算法设计技巧 10.1 贪婪算法 10.1.1 一个简单的调度问题 10.1.2 哈夫曼编码 10.1.3 近似装箱问题 10.2 分治算法 10.2.1 分治算法的运行时间 10.2.2 最近点问题 10.2.3 选择问题 10.2.4 一些算术问题的理论改进 10.3 动态规划 10.3.1 用一个表代替递归 10.3.2 矩阵乘法的顺序安排 10.3.3 最优二叉查找树 10.3.4 所有点对最短路径 10.4 随机化算法 10.4.1 随机数发生器 10.4.2 跳跃表 10.4.3 素性测试 10.5 回溯算法 10.5.1 收费公路重建问题 10.5.2 博弈 小结 练习 参考文献 第11章 摊还分析 11.1 一个无关的智力问题 11.2 二项队列 11.3 斜堆 11.4 斐波那契堆 11.4.1 切除左式堆中的节点 11.4.2 二项队列的懒惰合并 11.4.3 斐波那契堆操作 11.4.4 时间界的证明 11.5 伸展树 小结 练习 参考文献 第12章 高级数据结构及其实现 12.1 自顶向下伸展树 12.2 红黑树 12.2.1 自底向上的插入 12.2.2 自顶向下红黑树 12.2.3 自顶向下的删除 12.3 确定性跳跃表 12.4 AA树 12.5 treap树 12.6 kd树 12.7 配对堆 小结 练习 参考文献 索引
雾霾定位探测系统
1@ 前言 贼鸡儿弱智的一个实验达标测试题目，所以才选了它哈哈哈。好久没更博了，水一水，正好写点字。实验要求如下： 1.定位功能：将定位城市保存在服务器端，并同时显示在客户端。 2.界面设计：包含显示天气和空气质量指数的动态显示。 3.天气详情和空气质量指数：定位后的城市在服务器端获取后，传给天气详情界面，通过所传城市用百度天气api获取对应的天气详情和空气质量指数，并保存在服务器端。 4.完成报告。 2@ 解决思路 本实验最核心的问题可以分解如下： 1、定位问题 2、天气接口数据处理 由于现在百度，高
31、基于51单片机金属探测器系统设计
单片机主要特点：（1）有优异的性能价格比。（2）集成度高、体积小、有很高的可靠性。单片机把各功能部件集成在一块芯片上，内部采用总线结构，减少了各芯片之间的连线，大大提高了单片机的可靠性和抗干扰能力。另外，其体积小，对于强磁场环境易于采取屏蔽措施，适合在恶劣环境下工作。（3）控制功能强。为了满足工业控制的要求，一般单片机的指令系统中均有极丰富的转移指令、I/O口的逻辑操作以及位处理功能。单片机的逻辑控制功能及运行速度均高于同一档次的微机。（4）低功耗、低电压，便于生产便携式产品。
空间数据分析入门POI与莫兰指数基础知识笔记
空间数据分析可以使用更为专业的莫兰指数，入门POI与莫兰指数基础知识笔记。
2020地理设计组三等奖作品：基于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情数据的可变面元问题(MAUP)效应分析
进一步测度六个因子对结果的共同作用，发现，随着空间尺度的增大，六因子对结果的拟合效果降低。分异效应探究主要分为省级和市级两种分层方案下，其中，省级分层方案主要是以百度迁徙指数、公路密度、GDP、邻接关系、人口结构、人口密度、铁路密度为自变量，市级分层方案以GDP、百度迁徙指数、城市等级、邻接关系、人口密度、纬度为自变量，均以累计病例数据为因变量，使用地理探测器的方法，研究不同影响因子对疫情的影响，以及在因子两两交互时，对结果的作用，从而找出影响疫情蔓延的存在因子。因此，疫情数据的分异具有时间粒度效应。
C#

110,537

社区成员

642,576

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
.NET技术 C#
社区管理员
  • C#
  • Web++
  • by_封爱
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告

让您成为最强悍的C#开发者

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章