百度和Google的搜索算法，技术有何差异

百度是中国的，谷歌是美国的。各有侧重不能不可比较。技术都是一样的侧重不同罢了。百度侧重的是中国民俗，谷歌是侧重美国民俗。因为国情国法不同所以无可能比较量级。搜索引擎技术是硬件加软件。硬件是实际使用的机器，软件是程序编程搜索产品搜索引擎产品其实包括很多种类，并不限于我们最熟悉的全网搜索引擎。简单分类罗列一下：全网搜索：包括市场份额最高的几大搜索引擎巨头，Google,Yahoo,Bing。中文搜索：在中文搜索市场中，百度一家独大，其它几家如搜狗、搜搜、有道，市场份额相对还比较小。垂直搜索：在各自的垂直领域成为搜索入口的，购物的淘宝，美食的大众点评，旅游的去哪儿，等等。问答搜索：专注于为问句式提供有效的答案，比如Askcom；其它的如问答社区像Quora和国内的知乎，应该也会往这方面发展。知识搜索：典型代表就是WolframAlpha，区别于提供搜索结果列表，它会针对查询提供更详细的整合信息。云搜索平台：为其它产品和应用提供搜索服务托管平台(SaaS或是PaaS)，Amazon刚刚推出它的CloudSearch,IndexTank在被Linkedin收购之前也是做这项服务。其它：比始DuckDuckGo，主打隐私保护，也有部分用户买帐。各种搜索产品在各自领域都需要解决特定的技术和业务问题，所以也可以建立相对通用搜索的优势，来得到自己的市场和用户。搜索技术搜索引擎所涉及和涵盖的技术范围非常广，涉及到了系统架构和算法设计等许多方面。可以说由于搜索引擎的出现，把互联网产品的技术水平提高到了一个新的高度；搜索引擎无论是在数据和系统规模，还是算法技术的研究应用深度上，都远超之前的简单互联网产品。列举一些搜索引擎所涉及到的技术点：爬虫(Crawling)索引结构(InvertedIndex)检索模型(VSM&TF-IDF)搜索排序(RelevanceRanking&Evaluation)链接分析(LinkAnalysis)分类(Document&QueryClassification)自然语言处理(NLP:Tokenization,Lemmatization,POSTagging,NER,etc)分布式系统(DistributedProcessing&Storage)等等虽然搜索引擎涉及的技术方方面面，但归结起来最关键的几点在于：系统：大规模分布式系统，支撑大规模的数据处理容量和在线查询负载数据：数据处理和挖掘能力算法：搜索相关性排序，查询分析，分类，等等系统搜索引擎系统是一个由许多模块组成的复杂系统。核心模块通常包括：爬虫，索引，检索，排序。除了必需的核心模块之外，通常还需要一些支持辅助模块，常见的有链接分析，去重，反垃圾，查询分析，等等。[附图：搜索系统架构概念模型]爬虫从互联网爬取原始网页数据，存储于文档服务器。文档服务器存储原始网页数据，通宵是分布式Key-Value数据库，能根据URL/UID快速获取网页内容。索引读取原始网页数据，解析网页，抽取有效字段，生成索引数据。索引数据的生成方式通常是增量的，分块/分片的，并会进行索引合并、优化和删除。生成的索引数据通常包括：字典数据，倒排表，正排表，文档属性等。生成的索引存储于索引服务器。索引服务器存储索引数据，主要是倒排表。通常是分块、分片存储，并支持增量更新和删除。数据内容量非常大时，还根据类别、主题、时间、网页质量划分数据分区和分布，更好地服务在线查询。检索读取倒排表索引，响应前端查询请求，返回相关文档列表数据。排序对检索器返回的文档列表进行排序，基于文档和查询的相关性、文档的链接权重等属性。链接分析收集各网页的链接数据和锚文本（AnchorText），以此计算各网页链接评分，最终会作为网页属性参与返回结果排序。去重提取各网页的相关特征属性，计算相似网页组，提供离线索引和在线查询的去重服务。反垃圾收集各网页和网站历史信息，提取垃圾网页特征，从而对在线索引中的网页进行判定，去除垃圾网页。查询分析分析用户查询，生成结构化查询请求，指派到相应的类别、主题数据服务器进行查询。页面描述/摘要为检索和排序完成的网页列表提供相应的描述和摘要。前端接受用户请求，分发至相应服务器，返回查询结果[附图：爬虫系统架构]爬虫系统也是由多个模块构成：URLScheduler存储和高度待爬取的网页地址。Downloader根据指定的网页列表爬取网页内容，存储至文档服务器。Processer对网页内容进行简单处理，提取一些原始属性，为爬取的后续 *** 作服务。TrafficController爬取流量控制，防止对目标网站在短时间内造成过大负载[附图：搜索系统架构实例：Google这是Google早期的一张系统架构图，可以看出Google系统的各模块基本和前面概念模型一致。所以一个完整的全网搜索系统的大致系统架构是类似的，区别和竞争力体现在细节实现和优化上。数据除了搜索引擎系统提供了系统支撑外，搜索结果质量很大程度上依赖于源数据的数量和质量，以及数据处理的能力。全网数据的主要来源通常是从互联网上进行自动爬取，从一些高质量的种子站点开始，并沿网页链接不断，收集巨量的网页数据；这通常能达到数据在数量的要求，但也不可避免混入了大量的低质量网页。除了自动爬取来的数据外，搜索引擎的数据来源还可以来自人工收集、合作伙伴提供、第三方数据源和API、以及购买；这些来源通常会有更好的质量保证，但在数量规模和覆盖率上会相对少一些，可以和爬取的数据形成有效的互补。收集到足量的原始数据后，需要进行各种数据处理 *** 作，把原始数据转换成在线检索需要的数据。这个过程通常包括：网页分析，数据抽取，文本处理和分词，索引及合并；最终生成的数据会包括：词典，倒排表，正排表，文档权重和各种属性。最终生成的数据要布署上相应的在线检索服务器上，通常会进行数据分区和分片布署，数据内容更丰富时还可能根据内容分类和主题进行分别布署，比如新闻时效类的网页可能就会独立布署，针对性地响应时效类的查询[附图：索引数据：字典、倒排表、正排表]这张图来源于Google早期的索引数据结构，包括词典、倒排表、正排表。算法有了相当数量的高质量数据之后，搜索结果的质量改进就取决于搜索算法的准确性上。现在的搜索引擎通常通过向量空间模型（VSM=VectorSpaceModel）来计算查询和各文档之间的文本相似性；即把查询或文档抽象成一个词向量，然后再计算向量在向量空间中的夹角，可以用余弦公式得出，作为文本相似度的度量值。在基本的向量空间模型基础上通常会进一步加入词的权重值进行改进，通过经典的TF-IDF公式得出，即词频（TF）乘上逆文档频率（IDF）；其中TF=TermFrequency，即该词在所在文档中的出现次数；IDF=InvertDocumentFrequency，即包含该词的文档数除以总文档数，再取反，通常还会取对数来降维，这个值值越大表示这个词越能代表文档特征。除了通过向量空间模型得出的文本匹配评分外，每个文档还会有自己本身的质量评分，通常由网页链接数据计算得出，代表了该网页本身的流行度权重。最终的评分会以文本匹配的查询时动态评分和文档静态评分为基础计算得出；搜索引擎的评分计算都会考虑很多因素，但这两项通常是评分计算的基础。有了确定的排序算法后，另一个重要的任务就是评估搜索结果的质量。由于搜索结果的好与坏是一个比较主观的过程，所以进行定量的评估并不容易。常见的做法是通过事先选定一批查询，通过人工评估或是预先设定标准值的方式，逐个评估每个设定查询搜索结果，最终得到一个统计结果，作为搜索算法的评估度量。另一类做法是直接通过线上的用户点击数据来统计评估搜索结果质量，或是通过A/B测试来比较两种排序算法的点击效果来衡量。合理而有效的评估方法，是搜索算法可以不断改进和比较的前提。查询分析是另一个对搜索结果影响很大的方面，主要任务是把用户的查询文本转换成内部的结构化的搜索请求。涉及的处理可能包括基本的分词处理，专有名词的识别和提取，或是查询模式的识别，或是查询分类的识别。这些处理的准确性将能极大地改进搜索请求的方式，进一步影响搜索结果的相关性和质量。开源方案近年来在搜索公司内部搜索系统和技术的改进和发展的同时，一批开源的搜索系统和解决方案也逐渐发展和成熟起来。当然开源系统在功能全面性、复杂性和规模上都不能与专业的搜索引擎系统相比，但对于中小企业的搜索应用来说应该已经能很好地满足需求，而且也成功应用到了一些大规模的产品系统中（比如Twitter的搜索就使用和改进了Lucene）。现在比较常见的开源搜索解决方案有：LuceneLucene自然是现在最流行，使用度最高的搜索开源方案。它用Java开发，以索引和检索库的方式提供，可以很容易地嵌入需要的应用中。Solr&SolrCloudSolr是Lucene的子项目，同属Apache软件基金会项目；它是基于Lucene之上实的一个完整的搜索服务应用，提供了大量的搜索定制功能，可以满足大部分的搜索产品需求。SolrCloud是Solr为了加强其分布式服务能力而开发的功能，目前还在开发阶段，将在Solr40发布。Zoie&Sensei(Linkedin)Zoie是Linkedin公司在Lucene基础上实现的准实时索引库，通过加入额外的内存索引，来达到准实时索引的效果。Sensei是Linkedin公司在Zoie基础上实现的分布式搜索服务，通过索引分区来实现分布式搜索服务。ElasticSearchElasticSearch也是刚推出不久的一个基于Lucene实现的分布式搜索服务，据说在分布式支持和易用性上都有不错的表现。因为还比较年轻，真实的应用应该还不多，需要观察。因为也是基于Lucene的分布式开源搜索框架，基本上会与SolrCloud和Sensei形成正面竞争关系。其它开源产品除了Lucene家族以外，还有一些其它的开源产品，比如Sphinx和Xapian，也有不少的应用；但近年来的更新频率和社区活跃度都不太能和Lucene系的产品相比。托管平台除了开源产品外，现在还出现了一些基于云计算和云服务的搜索服务，比如Amazon新近推了的CloudSearch，还有更早一些的IndexTank（已被Linkedin收购）。这类服务无需自己布置搜索系统，直接使用在线服务，按需付费，所以也将是开源产品的替代方案和竞争对手。附几张上面提到的开源系统的概念模型和架构图：[附图：Lucene概念模型][附图：Lucene工作流程][附图：Sensei系统架构][附图：SolrCloud系统架构]现状与未来：传统的搜索引擎经过了十几年的发展，目前在技术和产品上都已走向逐渐稳定和成熟，通用搜索的市场也基本进入饱和，不像早些年一直呈现高增长率。同时，在各个垂直领域，也出现了很多和产品结合的很好的垂直搜索产品，比如淘宝的购物搜索，大众点评的美食搜索，去哪儿和酷讯的旅游搜索等，也都在各自领域占据了相当大的市场，成为除了通用搜索引擎之外的重要的用户入口。在开源领域，各种开源产品和解决方案也逐渐发展成熟，通用搜索技术不再为大公司所专有，中小企业能够以较低的成本实现自己的搜索应用。现在搜索引擎产品之间的竞争的在数据、应用方式和产品形态上，在系统架构和基本算法上区分并不大。搜索引擎在未来发展上，一是搜索将不仅仅以独立产品的形式出现，的会作为搜索功能整合到的产品和应用中。在产品形态上，基于传统的搜索引擎，会演化出像推荐引擎，知识引擎，决策引擎等形式的产品，更好地满足和服务用户需求。而搜索引擎所涉及和发展起来的各种技术，会更广泛地应用到各种基它产品上，比如自然语言处理，推荐和广告，数据挖掘，等等。总之，搜索引擎对互联网技术和产品带来的影响是巨大的，未来也仍将有很大的发展和应用空间。

它使企业能够开发、部署和集成新一代电子商务应用(如 B2B 的电子交易)，并且支持从简单的 Web 发布到企业级事务处理的商务应用。WAS 转变了企业对客户、合作伙伴及雇员之间关系的管理方式。例如您可以通过它提高站点传输数据的数量和质量，从而大幅提升您的Web应用的性能，并将扩展的应用程序与移动设备相结合，让销售队伍能够为客户提供更快捷的服务，或者构建电子市场以降低资源获取的成本。 这个平台的基础是 WebSphere Application Server ，它有三个版本，具有为满足您最严格的业务需要而设计的专业化配置。它通过一个简单的 Java引擎来驱动，当需求改变时，您可以容易地把应用程序移植到不同的平台上。
标准版：通过使用 servlet、JavaServer Page 以及 XML，快速地将静态 Web 站点转换为富有勃勃生机的动态站点。 高级版：包含高性能企业级 Java Bean 组件的服务器。 企业版：集成了 EJB 和 CORBA 技术，为构建流量高、容量大的电子商务应用提供可靠的保证。 WebSphere应用服务器架构图
基于WebSphere应用服务器在企业内部应用的核心地位，如何保证其正常高效运行就显得非常重要。 运行在WebSphere应用服务器上的应用随时可能出现性能问题，如何智能地分析这些问题是一项挑战。当关键的J2EE业务应用出现问题时，系统和服务器管理员需要尽快识别问题的原因。使用内置管理控制台进行手工分析是十分不方便的，并且需要大量的应用服务器专业知识，并且传统的监控软件在监控websphere方面存在着很大的缺点：不能监控；监控的深度和广度不够；没有清晰的可视化效果；不能监控WebSphere应用服务器的集群。
Mocha BSM对WebSphere应用服务器监控的优势 摩卡业务服务管理(Mocha Business Service Management，简称Mocha BSM)为系统管理员提供一个关于WebSphere应用服务器性能的图形化视图；通常在用户意识到问题之前即提供可快速识别和排除这些问题所需要的关键细节信息。 1．以独特的可视化方式展现WebSphere应用服务器架构、服务器和应用中的实时活动。
2．实时性能诊断 Mocha BSM以直观的图形用户界面方式提供WebSphere应用服务器集群，服务器和应用中活动和流程的细节信息，显示服务器中的活动，当问题出现时，通过这些活动可以识别出问题的根源。您可以方便的查看集群，服务器和应用组件的当前状态，如响应时间、堆使用情况、线程池、JDBC连接池、Servlet、JSP和EJB的使用情况等。从摘要信息到组件的详细信息，并且提供了直观灵活的导航功能。
3．在一个窗口中显示所有关键组件并可深入分析更为详尽的信息 。 4．以不断的状态更新和警告通知等方式突出显示有问题的地方 。 主要特点 快速安装 安装快速，无干扰。允许WebSphere应用服务器管理员立即开始监测服务器活动并在恶化之前消除潜在的性能问题。 实时的性能视图 实时显示性能，当应用处理最终用户请求的过程时，管理员可以看到问题的发展变化情况。产品按照WebSphere应用服务器的处理流程，检查集群，服务器和应用中的瓶颈。 统一的中心控制台 通过精心优化设计的控制台，可主动的发现问题，显示相关应用组件和处理流程。当资源达到危险警告值时给管理员发出警告，将J2EE资源间的连接和使用情况展现为易于理解的应用状态图。 智能的深入诊断引导分析者深入诊断，找到引起瓶颈的组件。

按照你说的这个表达，是不是我画的以下这张图这样的呢？？

架构图

你目前的情况是不是这张图所示的这样呢？

如果是的话，那下一步 *** 作很简单啊

你只需要在16的电脑上的网卡，在添加一个26段的IP就可以了啊。

你在16电脑上面添加一下26段的IP就可以了

1选择插入选项卡中的插图功能集合,单击Smartart选项。

2打开选择smartar图形对话框,我们可以看到各种图形模板,选择层次结构。

3单击确定后,就会生成一个最基本的组织架构图框架。

4点击图标即可看到功能选项中多出了设计选项。单击设计选项下的添加形状。

MicrosoftExcel是Microsoft为使用Windows和AppleMacintosh *** 作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。

在1993年，作为MicrosoftOffice的组件发布了50版之后，Excel就开始成为所适用 *** 作平台上的电子制表软件的霸主。

MicrosoftOffice是一套由微软公司开发的办公软件套装，它可以在MicrosoftWindows、WindowsPhone、Mac系列、iOS和Android等系统上运行。

与其他办公室应用程序一样，它包括联合的服务器和基于互联网的服务。从2007版的Office被称为“OfficeSystem”而不叫“OfficeSuite”，反映出它们包括服务器的事实。

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