PageRank算法由Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在1998年提出，并应用在Google搜索引擎的检索结果排序上。该算法利用了互联网中网页的链接结构，通过网页之间的相互链接来评估网页的重要性。PageRank的基本假设是：一个网页的重要性可以通过链接到它的其他网页的数量和质量来衡量。 算法的核心思想是：如果一个页面被许多其他页面链接，那么这个页面就可能很重要，即具有较高的PageRank值。PageRank引入了一个随机冲浪模型，即假设一个浏览者在互联网上随机选择链接进行浏览，而不考虑链接的具体内容。这个过程可以类比为一个随机行走的过程，通过模拟这样一个过程，来计算每个页面的稳定概率分布，这个分布即为PageRank值。 PageRank算法的计算基于一个迭代过程，即不断更新每个页面的PageRank值，直到这些值收敛到一个稳定的分布。为了计算PageRank值，每个页面被赋予一个初始的PageRank值，这个值在迭代过程中根据链接关系进行重新分配。链接到其他页面的页面会将其PageRank值部分转移给它所链接的页面。如果一个页面被多个页面链接，那么它分配出去的PageRank值会相应地减少，而每个接受链接的页面则会获得这些转移过来的PageRank值的一部分。 PageRank的计算涉及多个参数，比如阻尼系数（通常设为0.85），这个系数用来模拟浏览者继续点击链接的概率，而不是随机跳转到另一个页面的概率。此外，算法还会考虑页面的出站链接数量，如果一个页面有很多出站链接，那么它对其他页面的贡献将会减少。 PageRank算法在实际应用中还考虑了多种因素以增强其准确性和实用性。例如，为了防止恶意网页通过建立大量链接来提升自己的PageRank值，Google会对链接的质量进行评估，排除或减少垃圾链接的影响。此外，PageRank算法也在不断地进行优化和改进，以应对互联网快速发展和链接结构变化带来的挑战。 PageRank的提出对搜索引擎的发展产生了深远的影响，它不仅提高了搜索结果的相关性，也对互联网链接结构的分析和理解提供了新的视角。Google公司使用PageRank作为其网页排序的核心算法之一，这一算法的应用帮助Google在早期的搜索引擎市场中脱颖而出，成为市场上的主导者。 PageRank算法通过利用网页之间的链接关系和随机冲浪模型来计算网页的重要性，它为网页排序提供了一种有效的量化方法。尽管现在搜索引擎的算法已经变得更为复杂和多样化，但PageRank仍然是一个重要的基础概念，在评价网页重要性方面仍然发挥着关键作用。

区块链技术是一种分布式数据库技术，其核心是去中心化和不可篡改性。比特币是区块链技术的一种应用实例，它以一种点对点的方式进行电子现金系统交易，使得用户可以直接进行支付而无需通过传统的金融中介。比特币的历史可以追溯到2008年，当时一个名为中本聪的人物发表了比特币白皮书，2009年比特币网络正式启动，并创建了创世区块。随后的数年间，比特币经历了多次价格波动和各种历史事件，包括接受度的提升、交易平台的发展以及相关监管政策的出台。 区块链技术的关键概念包括Peer to Peer（点对点）网络，这是一种没有中心服务器的网络结构，所有的节点地位平等，相互直接通信。在区块链中，使用非对称加密算法来保证交易的安全性，每笔交易都需要通过私钥进行签名，而公钥则用于验证签名。公钥和私钥通过一系列哈希运算生成比特币地址，这些地址类似于银行账号，用于接收和发送比特币。比特币的生产过程被称为“挖矿”，需要进行大量的计算工作以满足系统的工作量证明要求，从而获得比特币作为奖励。挖矿的计算能力被称为算力，矿工通常会组成矿池共同挖矿，以提高比特币开采的稳定性和成功率。 区块链技术还催生了其他类型的虚拟货币，包括完全模仿比特币的山寨币和在比特币基础上进行改进的的竞争币。随着比特币挖矿难度的提升，专门用于挖矿的硬件设备即矿机应运而生。此外，还有冷钱包和热钱包之分，分别代表离线存储和在线存储比特币的方式。 从货币演化的角度看，比特币代表了从实物货币、金本位货币、信用货币到去中心化货币的一个新阶段。去中心化货币时代中，货币的价值不再取决于贵金属的发现和冶炼，而是取决于人们对算法和系统的信任。 比特币和区块链技术的发展经历了从不为人知到被广泛关注的过程。尽管存在价格波动和安全性等问题，比特币仍然被越来越多的商家和个人所接受，并且引发了包括中国在内的全球多个国家对数字货币潜在影响和监管的讨论。比特币的发展和监管历程，对现代金融体系和货币制度提出了新的挑战和思考方向。

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大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

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