下列哪项不是网页快照的优点（）。
A、网页被删除时，用户仍可以使用网页快照来查看这个网页的主要内容
B、网页链接失效时，用户仍可以使用网页快照来查看这个网页的主要内容
C、访问速度比访问一般网页更快
D、内容比网页更丰富
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在下图所示的百度搜索中，单击“百度一下”按钮后，搜索到的信息是（）。
A
有关周杰伦的网页链接
B
有关周杰伦的多种格式音乐链接
C
有关周杰伦的图片链接
D
有关周杰伦的仅mp3格式音乐链接
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以下哪些方法不可以建立网页链接？（)
A.在链接文本框中输入网址或文件名
B.使用指向文件功能选择一个要链接的文件
C.选择要链接的对象，按下Ctrl键，拉出一个文件指向
D.在链接文本框后面选择浏览文件，选择一个要链接的文件
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网页也有版权。针对以下两种行为：把别人的网页链接到自己的网页；把别人网页的内容全部抄到自己的网页，（）。
A、都构成了侵权
B、都没有构成侵权
C、前者侵权，后者没有
D、前者若已征得对方同意则不违法，后者侵犯了版权
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已是上市公司的企业可向交易商协会申请豁免定期披露财务信息，但须按其上市地监管机构的有关要求进行披露，应在()上披露信息网页链接或用文字注明其披露途径。
A、中国货币网B、中国债券信息网C、中国货币网和中国债券信息网D、中国货币网或中国债券信息网
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当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜索，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的属性等，计算出各网页的相关度和排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。下列选项中不是关键词属性的是（）。
A、匹配程度
B、出现的位置
C、出现的频次
D、内容的好坏
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[单选] 打开收藏网页的方法是（）。
A．单击工具栏的"收藏"按钮，然后单击"整理收藏夹"，再在打开窗口右边的双击已经收藏的网页
B．单击工具栏的"收藏"按钮，然后单击"添加到收藏夹"，单击对话框中的网页链接
C．单击工具栏的"历史"按钮，然后单击需要打开的网页地址
D．单击工具栏的"收藏"按钮，然后单击需要打开的网页地址
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方先生在家中收到一条“充值特惠活动”短信息,就点击了短信中的网页链接,并在网页上录入了身份证号码、银行卡卡号、密码等信息进行充值操作。随后,方先生发现银行卡账户内被转走了500元,赶紧报警。方先生的境遇警示我们（ ）
①克服贪图小便宜的心理，抵制不良诱惑
②网络信息真假难辨，要远离网络
③要提高防范意识，学会自我保护
④加强分辨能力，学会保护自己的隐私
A.①②④ B.①②③
C.①③④ D.②③④
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有关cMOOCs的说法不正确的是（）
A
以培养学生建构自己的知识和认识为目标。
B
cMOOCs与xMOOCs相比，更符合互联网学习特点。
C
主要教学活动是每天发给学生一堆的网页链接，让学生自己挑着看。
D
cMOOCs比xMOOCs在教学理念方面更先进。
E
cMOOCs课程网站提供对学生学习过程的记录。
F
到目前为止，cMOOCs和xMOOCs开设的课程数量差不多，发展同样迅速。
G
教师只是助学者，并不是课程知识的唯一权威传授者。
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下列搜索引擎说法中有错误的是（）
A、浏览器主页是用户自己设置的，可以直接键入URL地址，也可以将需要设置的页面先显示在浏览器中，然后点击Internet选项对话框的“使用当前页”按钮。
B、搜索引擎是对WWW站点资源和其它网络资源进行标引和检索的一类检索系统。通过搜索引擎，人们能够准确、方便、快捷的找到相关的网络资源。
C、由于每一个搜索引擎所采用的搜索策略、搜索范围的不同，造成它们的数据库中包含的信息也不同。所以，用一个搜索引擎找不到的信息换另一个搜索引擎可能就找到了。
D、当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，然后根据关联程度高低，按顺序由低到高将这些网页链接返回给用户。
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[单选]阅读下面的文章，回答问题。一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的"重要程度"——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门"刷访问量"的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越"重要"的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它"重要"的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。
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一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个问题看起来很容易，但是解决的方法却没有想象的那么简单。
在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是因为只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”--可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？
就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫做PageRank的算法，这种算法的主要思想是:越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其他“重要”的网页链接。于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。
不过要强调的是，虽然PageRank是Google搜索结果排序的重要依据并以此发家，不过它并不是全部依据--实际上，Google发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。
根据文意，“刷访问量”会导致：
A.增加统计时间
B.影响统计精度
C.相应网站崩溃
D.网页错误评价
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[单选]根据文意，“刷访问量”会导致（）一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。 在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？ 就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。 不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。
A．增加统计时间
B．影响统计精度
C．相应网站崩溃
D．网页错误评价
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一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。搜索引擎对网页排序的最基本思想是指（） A．访问量越大排在越前面B．链接质量越高排在越前面C．和其他网页关系越密切排在越前面D．越重要排在越前面
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[单选]搜索引擎对网页排序的最基本思想是指（）一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。 在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？ 就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。 不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。
A．访问量越大排在越前面
B．链接质量越高排在越前面
C．和其他网页关系越密切排在越前面
D．越重要排在越前面
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有多家机构称，在移动互联网时代，网民在移动设备上更喜欢观看图片，花瓣网（huaban.com)就是一家基于兴趣的图片分享社交网站。
“花瓣网”采用瀑布流的形式展现图片内容，这种方式视觉冲击力很强，也给用户很强的浏览体验。用户无需翻页，只要不断往下拖拽，新的图片不断自动加载在页面底端，非常适合用户漫无目的地浏览网页。网站提供了一个简单的采集工具，几乎适用于当前所有的浏览器。不论是在家里还是在办公室，只需要一台拥有网络的终端，只要拥有“花瓣网”的账号，用户就能通过专属于“花瓣网”的浏览器插件——“采集到花瓣”，将网上看见的一切信息轻松地保存下来，快速完成信息的收集，这些信息不仅附带原始的网页链接，还会以图片/视频的形式美轮美奂地呈现在“画板”里。
在“花瓣网”，用户可以根据自己的需求和兴趣创造属于自己的“画板”，也可以关注其他用户或画板。画板是某种主题的集合，帮助用户将自己喜欢的图片重新进行组织和收藏，用户拥有多个自定义的“画板”，可以收藏并分类展示所采集到的成果，诸如“灵感，我爱你”、“我要把家装成这样”、“吸引我的去处”等等用户对画板的自由命名，充分展示了用户特质、品味和生活态度等信息.在“花瓣网”，兴趣与品味构成了人与人之间的联系，利用花瓣网提供的互动平台，可转采、喜欢、评论、关注感兴趣的用户，并和他们一起分享，从而形成一种基于人和人共同“兴趣”为线索的图谱。花瓣网与QQ、微博等社交网络账号进行联通，用户无需重新注册新的账号，就可以将花瓣网上的内容一键转发至其他社交网络中。
广告创意设计师、插画师、产品经理、家居设计师及爱好者、时尚达人、美食爱好者、全职妈妈……，花瓣网上的用户起初主要来自创意设计领域用户，逐渐渗透各领域的爱好者，他们乐于在网络分享兴趣、结交朋友。自2011年11月11日零点正式上线至2013年末，花瓣网已经发展成为一个总采集量超过1亿、月增长速度超过300%的视觉社交网络平台。
根据上述资料，冋答K列问题：
（1）简述虚拟社区的特点。（4分）
（2）请结合SNS网站的体系建构，分析花瓣网如何打造用户低成本的视觉社交网络平台。（11分）
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一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。关于PageRank算法，下列说法错误的是（ ） A．PageRank算法提出了一种新的数学统计方法B．PageRank算法使谷歌在搜索引擎的竞争中脱颖而出C．PageRank算法改变了以网页访问量作为排序依据的传统想法D．PageRank算法能够更准确、更省力地统计出网页的访问量
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一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个问题看起来很容易，但是解决的方法却没有想象的那么简单。
在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是因为只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”--可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？
就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫做PageRank的算法，这种算法的主要思想是:越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其他“重要”的网页链接。于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。
不过要强调的是，虽然PageRank是Google搜索结果排序的重要依据并以此发家，不过它并不是全部依据--实际上，Google发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。
关于PageRank算法，下列说法错误的是：
A.PageRank算法提出了一种新的数学统计方法
B.PageRank算法使谷歌在搜索引擎的竞争中脱颖而出
C.PageRank算法改变了以网页访问量作为排序依据的传统算法
D.PageRank算法能够更准确、更省力地统计出网页的访问量
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[单选]关于PageRank算法，下列说法错误的是（）一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。 在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？ 就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。 不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。
A．PageRank算法提出了一种新的数学统计方法
B．PageRank算法使谷歌在搜索引擎的竞争中脱颖而出
C．PageRank算法改变了以网页访问量作为排序依据的传统想法
D．PageRank算法能够更准确、更省力地统计出网页的访问量
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