为什么百度什么都知道呢？_百度知道
为什么百度什么都知道呢？
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因为它整合了互联网的所有资源,并对它们进行了分类处理,而且又有文档,知道,贴吧中广大网友的参与啊！
提问者评价
百度知道是一个基于搜索的互动式知识问答分享平台，于日发布，并于日转为正式版。 百度知道一直探索国际化发展，于日发布百度知道台湾版。 “百度知道”，是用户自己根据具有针对性地提出问题，通过积分奖励机制发动其他用户， 来解决该问题的搜索模式。 同时，这些问题的答案又会进一步作为搜索结果，提供给其他有类似疑...
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百度也不是什么都知道的 我看过百度也不知道的是个问题，好像有一个是死亡
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出门在外也不愁百度为什么会选择落伍者作为盟友(原创）
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落伍者(一心一意), 积分 155, 距离下一级还需 845 积分
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&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& &&&在中国这片大地上，百度这个名字可以说家喻户晓，每个网民都知道这么一个广告语：百度一下，你
就知道。在我们的生活中，我们也时常会用这么一句话：你百度一下，不就知道了吗？
& &听听这些词语，百度已经渗入到我们日常生活， 并且已经成为我们日常生活中的一把利器。虽然百度
的名声并不太好，但90%的中国网民却已经离不开百度。
&&根据咨询公司艾瑞（iResearch）今年7月提供的关于中国网民访问最多网站数据信息，分析机构统计了
中国互联网公司中百度名列第五位，拥有4亿多用户。虽然腾讯、360、搜狐位列第一位、第三和第五位，
但就其用户含金而言，百度无疑比腾讯 、360、搜狐更具势力。因为他们的用户群大部分是个人，而百度
很大一部分是企业用户。
&&说实话绝大部来落伍者论坛的站长，都是为了推广自己的网站，为了可以让百度更好的收录，而增加自
己的网站在百度中的排名。大家看看落伍者论坛新站长杂谈栏目就可以知道，1419万帖子中，90%都是关
于SEO优化。由此可知，绝大部分都知道落伍者论坛的帖子很容易被百度收录，所以大家都不辞辛苦的来
到落伍者论坛，希望可以分得一份美味佳肴。
&&百度在选择盟友时，选择了落伍者。那么为什么百度会如此钟情于落伍者呢？
&&就我个人分析而言，我认为有以下几点：
&&1、落伍者论坛强大的软体资源。
& &百度的名声不好，原因在于有钱能使百度推磨。所以百度也不会凭空和其他网站合作，百度要找的就
是能给自己带来巨大利润，也可以说让自己的利润最大化的网站论坛。而落伍者无疑使最佳网站之选。
& &我们来看看落伍者的宗旨：公平、开放、协作、分享。进入落伍者论坛，无论我们是走马观花的游客
，还是慕名而来的站长，或是是来调侃的无聊人士，我们都可以浏览到落伍者论坛的原创文章、原创源代
码，可以下载几乎所有软件。这个就充分体现了落伍者宗旨之一的开放、分享。
& &注册落伍者论坛会员，每一个新注册者，起初的分数都是-20,都是尚未落伍者，这就是公平。即便你
是落伍者，甚至即便较高的落伍者，你也没有权利随意乱发广告。当然你为论坛贡献大，你的级别就高一
些，这就是多劳多得，正符合了广大网名的要求，这也是公平。
& &论坛有今日的成就，肯定不是站长一个人的功劳，是所有原创文、源代码创造者的共同努力，团结协
作，才有落伍者论坛今天的地位。协作，这一宗旨已经被落伍者论坛诠释的淋漓尽致。
& &落伍者的宗旨，已经不仅仅是一个宗旨，而是一种精神。一种正在延续，正在扩展开来的精神。
&&2、落伍者拥有众多的站长用户，落伍者是中国最大的站长论坛。站长是什么，是一个网站的管理者，
正如百度的最高管理者是李总。百度这样选择，实际就是想拉拢众多的站长，就是为了让众多站长做seo
，就此提高百度企业用户的数量。
&&3、落伍者论坛可以说是中国众多站长论坛中正规、最严格的论坛。我们可以打开大杂烩论坛看看，虽
然他的用户群非常庞大，但是百度却没有选择它。对我来说，这个论坛简直像开party一样，五光十色，
到处是广告，而且什么广告都有。
& & 落伍者论坛管理严格，即便是正规会员，也是无法乱发广告链接，从而避免了论坛广告泛滥成灾。百
度的蜘蛛就很喜欢这样的网站，而且攀爬的速度非常快，就好像一辆跑车在高速公路上飞驰，飞驰爽快。
&&4、百度喜欢落伍者论坛，我想这个第四条应该是最关键的。因为百度希望有更多的企业用户，而这些
企业用户的网站管理者，就是各个网站的站长们，最最中意的站长论坛，就是落伍者。百度这里就是一个
老好人了，我的用户群喜欢，我就喜欢。其实，我们可以这样理解：百度喜欢的用户群喜欢什么 ，百度
就喜欢什么，因为百度的钱，是他的用户群给的，他的用户群就是他的上帝。
&&以上四点，是我个人的看法。但有心的朋友就可以看出，百度喜欢落伍者，用户群喜欢落伍者，就这四
条而言。还是因为落伍者自身的魅力，才吸引了众多的站长，也吸引了百度。
&&很多站长都知道落伍者创始人董勤锋先生不是富翁，出门开的不是高档的奔驰宝马。董先生不是商场的骄子，他严格来说，根本不算是一个商人。董先生的坚持、执着、无私奉献的精神值得每一个人学习，值得我们社会大家发扬。其实，落伍者论坛的宗旨，就是董先生高尚精神的具体表现。让更多的人得益处，让更多的普通网民，变成高级网民，变成网络高手。给更多的网民提供更多的免费资源，让更多的站长协作团结起来。
&&我希望这种精神可以广泛的发扬开来，可以让更多人无私奉献出自己的爱心。特别希望那些只图钱财的
大网络公司老板学学落伍者论坛创始人董先生，看人家的品格多么的高尚。
& &提倡网络资源free。
感谢分享！向楼主学习。
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听众数精华0最后登录主题帖子鲜花0 臭蛋0 贡献3 在线时间4 小时注册时间
尚未落伍(少量栏能回帖), 积分 -12, 距离下一级还需 2 积分
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听众数精华0最后登录主题帖子鲜花51 臭蛋20 贡献4669 在线时间1722 小时注册时间
曾经的书记处书记
帖子鲜花51 贡献4669 注册时间
好贴。顶你哥们。
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落伍者(一心一意), 积分 4, 距离下一级还需 996 积分
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好好看看，非常好的帖子
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落伍者(六六大顺), 积分 125109, 距离下一级还需 24891 积分
帖子鲜花1012 贡献15608 注册时间
总结的不错
听众数精华0最后登录主题帖子鲜花0 臭蛋1 贡献360 在线时间484 小时注册时间
落伍者(一心一意), 积分 41, 距离下一级还需 959 积分
帖子鲜花0 贡献360 注册时间
请楼主继续发好贴，支持你
听众数精华0最后登录主题帖子鲜花0 臭蛋0 贡献91 在线时间24 小时注册时间
落伍者(一心一意), 积分 65, 距离下一级还需 935 积分
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落伍这个平台不错
shep6.lingdi.net
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尚未落伍(少量栏能回帖), 积分 -17, 距离下一级还需 7 积分
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今天路过，看了这篇才真正的了解到落伍者的历史和百度的关系，支持落伍者
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由数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes
) 发展，用来描述两个条件之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可以立刻导出。如上公式也可变形为：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)。外文名Bayes Rule表达式P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)提出者贝叶斯 (Thomas Bayes)应用学科数学适用领域范围概率论公式变形P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)
例如：一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为 0.9，问题是：在狗叫的时候发生入侵的是多少？
我们假设 A 为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则以天为单位统计，P(A) = 3 / 7，P(B)=2/(20·365)=2/7300，P(A | B) = 0.9，按照公式很容易得出结果：P(B|A)=0.9*(2/7300)/(3/7)=0.00058
另一个例子，现分别有 A，B 两个容器，在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个，在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器 A 的概率是多少?
假设已经抽出红球为事件 B，从容器 A 里抽出球为事件 A，则有：P(B) = 8 / 20，P(A) = 1 / 2，P(B | A) = 7 / 10，按照公式，则有：P(A|B)=(7 / 10)*(1 / 2)/(8/20)=0.875
贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（），关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验。贝叶斯定理的推广
对于变量有二个以上的情况，贝式定理亦成立。例如：
P(A|B,C)=P(B|A)*P(A)*P(C|A,B)/(P(B)*P(C|B))
这个式子可以由套用多次二个变量的贝式定理及条件机率的定义导出：通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。
作为一个规范的原理，对于所有概率的解释是有效的；然而，频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中概率如何被有着不同的看法：频率主义者根据发生的频率，或者总体里面的个数来赋值概率；贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值概率。一个结果就是，贝叶斯主义者有更多的机会使用。
是关于随机事件A和B的和的。bayes&amp
其中L(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
在中，每个名词都有约定俗成的名称：
Pr(A)是A的或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。
Pr(A|B)是已知B发生后A的，也由于得自B的取值而被称作A的。
Pr(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的。
Pr(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）。
按这些术语，Bayes法则可表述为：
后验概率 = (似然度 * 先验概率)/标准化常量　也就是说，后验概率与先验概率和似然度的乘积成正比。
另外，比例Pr(B|A)/Pr(B)也有时被称作标准似然度（standardised likelihood），Bayes法则可表述为：
后验概率 = 标准似然度 * 先验概率
新手上路我有疑问投诉建议参考资料 查看为什么百度百科，百度贴吧等都进不去 急急急_百度知道
为什么百度百科，百度贴吧等都进不去 急急急
为什么百度百科，百度贴吧等都进不去
其他网站都是好的 啊
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据悉，百度百科将与百度贴吧、百度知道共同构筑一个完整的知识搜索体系，成为网页搜索的有益补充，极大地提升用户的搜索体验。百度的这个服务刚上线几个小时内，词条数目已经增长了500多。
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