百度索引量

百度索引量相关知识

• 百度知识类搜索日均达15.4亿次

  2019百度知识峰会上百度知识相关负责人宣布，百度旗下六大知识产品：百度百科，百度经验，百度问答，百度文库，百度学术，宝宝知道等产品累计生产知识内容超十亿，百度知识内容的日均搜索量已达到15.4亿次。以下是百度给出的具体数据：百度知道的有效问答内容突破5.5亿，引入4万多家专业机构，覆盖超过40个行业百度百科收录词条达到1637万已有超过20万个词条得到科普中国项目权威专家的认证，年覆盖人次达22亿百度文库线上文档量达到6.2亿;并且准备在2020年投入5亿元专项资金用于“文值计划”和“文源计划”落地百度学术已收录120多万个国内外学术站点，索引超过5亿学术资源;百度经验已经达到579万条优质内容。宝宝知道优质内容超过9200万,拥有4000多家优质内容合作方。虽然微信、今日头条等都在争夺国内搜索市场，但在资源生产和积累这方面，百度搜索内容索引依然稳居国内老大目前来看，站长们做百度知道、百度文库，依然是性价比最高的推广方式之一。作者：磊哥来源：卢松松博客，欢迎分享。
• mysql千万级数据量根据索引优化查询速度

   （一）索引的作用索引通俗来讲就相当于书的目录，当我们根据条件查询的时候，没有索引，便需要全表扫描，数据量少还可以，一旦数据量超过百万甚至千万，一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多，5秒以上就已经让人难以忍受了。提升查询速度的方向一是提升硬件(内存、cpu、硬盘)，二是在软件上优化（加索引、优化sql；优化sql不在本文阐述范围之内）。能在软件上解决的，就不在硬件上解决，毕竟硬件提升代码昂贵，性价比太低。代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引。索引使用得当，能使查询速度提升上万倍，效果惊人。（二）mysql的索引类型：mysql的索引有5种：主键索引、普通索引、唯一索引、全文索引、聚合索引（多列索引）。唯一索引和全文索引用的很少，我们主要关注主键索引、普通索引和聚合索引。1）主键索引：主键索引是加在主键上的索引，设置主键（primary key）的时候，mysql会自动创建主键索引；2）普通索引：创建在非主键列上的索引；3）聚合索引：创建在多列上的索引。（三）索引的语法：查看某张表的索引：
• 权威公布：百度搜索网页标题规范

  站长关心网站排名、流量，甚至顾及百度算法的变更，不得不时刻关注着搜索的动向；对于百度搜索来说，不断“奋斗”在提升用户搜索体验上，相关平台是更新规范了不少细节文档，尤其10月份至今， 清风算法依旧打击标题作弊 ，对于搜索网页标题规范案例，百度更是列举了一系列具体说明。新发布的“白皮书”文档《百度搜索网页标题规范》很容易让人看懂，百度搜索预在保障搜索结果公平性、满足用户需求的同时，为站长带来更多流量。首先，对于搜索用户来说，标题作为网页最直观的认知渠道和呈现方式，也是吸引用户点击搜索结果进入登陆页面的关键因素。具体规范说明如下文；1、标题的定义对网页内容的 准确且简明扼要 的描述。具体举例：图1-1 符合规范的标题示例网页源代码中的体现：图1-2 符合规范的标题源码示例2、标题的作用标题对于搜索用户来说，能够帮助用户快速洞察网页的内容以及该网页与搜索需求的相关性。它通常是用来决定用户点击哪个结果的主要信息。所以，使用高质量的网页标题对网站来说至关重要。3、 百度搜索网页标题规范3.1标题的原
• 网友爆料：百度竞价封杀SEO搜索优化推广业务

  百度竞价禁止推广SEO搜索优化业务，纳入百度竞价广告禁推政策。根据一位网友爆料，百度竞价即将开始实行禁止推广SEO搜索优化业务，严打SEO黑帽、SEO黑产、SEO优化等业务推广，未来百度竞价全面下架清理SEO搜索优化业务，直接纳入百度竞价广告禁推政策，在继封杀医疗业务推广之后，SEO搜索优化也面临被全面封杀。百度方面的表示为 ：近期总部发现在百度推广搜索引擎优化广告中， 存在大量采用作弊手段改变搜索结果的灰色产业链，严重影响百度搜索广告生态健康性。为保证平台健康发展,全面禁止推广SEO搜索引擎优化服务，将SEO搜索优化业务纳入百度广告禁推政策。百度给出的违规案例示例：黑帽seo培训中公营销培训培养实战营销人才黑帽seo培训,中公「优就业」学网络营销,0基础学习,105天理论+实操,免费试学!黑帽seo培训，学网络营销到中公「优就业」,全面助力学员高品质就业!PC端流量逐渐低迷，百度竞价又开始全面封杀SEO优化业务推广，对于从事seo优化培训的站长堪称灭顶之灾，另一方面，看来百度对于快排作弊看来是真的红眼了

百度索引量相关课程

• 测试面试全方位讲解 百度资深工程师亲授 兼具广度与深度 课程主要以面试流程为主线。从面试官的角度为大家讲解，面试中的重难点以及注意事项。全方位无死角的打造你的面试技巧，以及每一个技术细节。课程除了面试技术点外，更有面试指导，以及大厂内荐，让你不惧面试，稳拿offer。

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百度索引量相关教程

• 百度 当我们点开百度的时候会发现它的图标也是雪碧图：它的图标是靠着雪碧图中不同的图标来切换颜色的。
• 2.4 百度地图扩展 geo 坐标系需要自行提供地理信息数据，使用上有一定的不便，因此 echarts 提供了另一种地理坐标系实现 —— bmap。bmap 扩展将百度地图带入 echarts，以百度地图为底图绘制地理坐标系，所以使用上就不用再关注地理数据了，而且依托于百度地图提供的强大功能，bmap 在伸缩、移动、精度等方面更出色。使用时，除了 echarts 文件外，还需要引入百度地图依赖、bmap 扩展依赖，以 CDN 为例：<!-- 引入百度地图的jssdk --><!-- 配置方法可参考： http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=jspopular3.0 --><script src="//api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak="></script><!-- 引入 ECharts --><script src="//cdn.bootcss.com/echarts/4.5.0/echarts.js"></script><!-- 引入 bmap 扩展 --><script src="//cdn.bootcss.com/echarts/4.5.0/extension/bmap.min.js"></script>引入后，就可以通过 bmap 配置地理坐标系。bmap 所支持的配置项比较少，包括：配置名类型默认值说明centerarray当前视图的中心点，用经纬度表示roamboolean|stringfalse是否开启鼠标缩放和平移漫游。zoomnumber1当前视角的初始化缩放比例mapStyleobject旧版地图的自定义样式接口，详见： http://developer.baidu.com/map/jsdevelop-11.htmmapStyleV2object新版地图的自定义样式，详见： http://developer.baidu.com/map/jsdevelop-11.htmbmap 包含了百度地图所支持的所有地理区域信息，所以应用时只需通过 center 指定视图中心点，通过 zoom 控制视图区域，即可实现地理坐标系，示例：1321示例效果：此外，还可以通过 myChart.getModel().getComponent('bmap').getBMap(); 接口获取 bmap 对应的地图实例，实现与地图的交互。在上述示例基础上，添加额外代码：// 获取地图实例var map = myChart.getModel().getComponent('bmap').getBMap();// 添加交通状况层var traffic = new BMap.TrafficLayer();map.addTileLayer(traffic);// 重置视图中心map.centerAndZoom(new BMap.Point(114.48, 38.03), 8);示例效果；完整的开发指南，请参考 百度地图。
• 3.2 百度小程序 入驻百度小程序并注册申请百度小程序的 AppID。在 HBuilderX 工具栏，点击发行，选择小程序-百度。输入小程序名称和百度小程序的 AppID，单击发行就可以了。小程序我们只演示这两个，其他小程序的打包发布步骤都是一样的，就不重复演示了。
• 2. 前缀索引 有时候需要对很长的字符列创建索引，这会使得索引变得很占空间，效率也很低下。碰到这种情况，一般可以索引开始的部分字符，这样可以节省索引产生的空间，但同时也会降低索引的选择性。那我们就要选择足够长的前缀来保证较高的选择性，但是为了节省空间，前缀又不能太长，只要前缀的基数，接近于完整列的基数即可。Tips：索引的选择性指，不重复的索引值（也叫基数，cardinality）和数据表的记录总数的比值，索引的选择性越高表示查询效率越高。完整列的选择性：mysql> select count(distinct last_name)/count(*) from customer;+------------------------------------+| count(distinct last_name)/count(*) |+------------------------------------+| 0.053 |+------------------------------------+不同前缀长度的选择性：mysql> select count(distinct left(last_name,3))/count(*) left_3, count(distinct left(last_name,4))/count(*) left_4, count(distinct left(last_name,5))/count(*) left_5, count(distinct left(last_name,6))/count(*) left_6 from customer;+--------+--------+--------+--------+| left_3 | left_4 | left_5 | left_6 |+--------+--------+--------+--------+| 0.043| 0.046| 0.050| 0.051|+--------+--------+--------+--------+从上面的查询可以看出，当前缀长度为 6 时，前缀的选择性接近于完整列的选择性 0.053，再增加前缀长度，能够提升选择性的幅度也很小了。创建前缀长度为6的索引：mysql> alter table customer add index idx_last_name(last_name(6));前缀索引可以使索引更小更快，但同时也有缺点：无法使用前缀索引做 order by 和 group by，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。
• 2.3 时段索引 时段数据类型 Timedelta 的索引结构为 TimedeltaIndex ，我们可以通过 TimedeltaIndex () 或者 timedelta_range () 创建生成时间增量索引：# 1、通过 TimedeltaIndex() 函数生成时间增量索引# 通过 TimedeltaIndex() 函数定义了时间段索引timedelta_index_res=pd.TimedeltaIndex(['1 days','1 days 12:04:23','02:00:00'])# 将时间增量索引应用到 dataframe 数据结构中value_dateDataFrame = [["a1","b1"],["a2","b2"],["a3","b3"]]res = pd.DataFrame(value_dateDataFrame, index = timedelta_index_res)print(res)# --- 输出结果 --- 0 11 days 00:00:00 a1 b11 days 12:04:23 a2 b20 days 02:00:00 a3 b3 # 2、通过 timedelta_range() 函数生成时间增量索引，该函数有 start、end、periods、freq 四个参数，在生成时间增量索引时，至少要指定三个参数。# 通过 timedelta_range() 函数定义了时间段索引timedelta_index_res=pd.timedelta_range(start='00:00:00',end="14:00:00", freq='5H')# 将时间增量索引应用到 dataframe 数据结构中value_dateDataFrame = [["a1","b1"],["a2","b2"],["a3","b3"]]res = pd.DataFrame(value_dateDataFrame, index = timedelta_index_res)print(res)# --- 输出结果 --- 0 10 days 00:00:00 a1 b10 days 05:00:00 a2 b20 days 10:00:00 a3 b3
• 5. 接口索引计数器与接口索引集合 父类索引后边紧跟的是接口索引计数器，接口索引计数器后边紧跟的是接口索引集合。类似于常量池计数器和常量池的关系，接口索引计数器记录的是接口索引集合中接口索引的数量。Tips：对于常量池计数器和常量池，一个是无符号数类型，一个是表类型。相比而言，接口索引计数器和接口索引集合皆为无符号数类型，这里学习者可以进行对比记忆。我们继续来看下两者的定义以及无符号数类型的结构示意图。定义：接口索引计数器：代表了接口索引集合中接口的数量；接口索引集合：按照当前类 implements（或当前接口extends）的接口的顺序，从左到右依次排列在接口索引集合中，此部分集合称为接口索引集合。无符号数结构示意图：接口索引计数器和接口索引集合均为无符号数类型结构，结构示意图如下图所示。从图中可以看出，接口索引计数器占用了 2 个字节，为 u2 大小，接口索引集合中的每一个接口元素占用了 2 个字节大小，也为 u2 大小。Tips：接口索引集合后边紧跟的数据结构是什么？我们继续抛出问题，后续章节会有问题的解答，让我们带着问题继续探究 Class 文件结构。

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