可以通过工具访问本blog，可以排除Microsoft在捣蛋。但始终无法直接登陆，怀疑是在ISP端有更加严格的关键词过滤。只是猜测，不能肯定。
今日，在删除Sourceforge.net被feng的消息后，blog似乎恢复了正常。各位如果能够看到完整的网页，请留言。谢谢！
MSN与Ch gv的合作，再加上great wall。我的Blog可能曾经被加入temp BL，而影响了访问。如果真的是这样，那我确实就无言了。
特别奉献great wall介绍，感叹其设计水准！（摘自Wikipedia.org）
今后不谈poli。受罪啊~~
“……持卡人每完成一笔成功的跨行查询交易，中国银联在交易发生时从发卡行收取跨行查询交易转接费0.10元……银联对境内发行的银联卡在境外代理机构完成的ATM查询交易规定：发卡行统一按照每笔2元的标准向中国银联支付查询手续费。……”
连查询都要收钱~~~中国的银行还是人民的银行吗？
2006年2月27日 上午 08:38:00
发表者: 吴军， Google 工程师
大家可能听说过，Google 革命性的发明是它名为 “Page Rank” 的网页排名算法，这项技术彻底解决了搜索结果排序的问题。其实最先试图给互联网上的众多网站排序的并不是 Google。Yahoo！ 公司最初第一个用目录分类的方式让用户通过互联网检索信息，但由于当时计算机容量和速度的限制，当时的 Yahoo！ 和同时代的其它搜索引擎都存在一个共同的问题： 收录的网页太少，而且只能对网页中常见内容相关的实际用词进行索引。那时，用户很难找到很相关信息。我记得 1999 年以前查找一篇论文，要换好几个搜索引擎。后来 DEC 公司开发了 AltaVista 搜索引擎，只用一台 ALPHA 服务器，却收录了比以往引擎都多的网页，而且对里面的每个词进行索引。AltaVista 虽然让用户搜索到大量结果，但大部分结果却与查询不太相关，有时找想看的网页需要翻好几页。所以最初的 AltaVista 在一定程度上解决了覆盖率的问题，但不能很好地对结果进行排序。
Google 的 “Page Rank” （网页排名）是怎么回事呢？其实简单说就是民主表决。打个比方，假如我们要找李开复博士，有一百个人举手说自己是李开复。那么谁是真的呢？也许有好几个真的，但即使如此谁又是大家真正想找的呢？:-) 如果大家都说在 Google 公司的那个是真的，那么他就是真的。
在互联网上，如果一个网页被很多其它网页所链接，说明它受到普遍的承认和信赖，那么它的排名就高。这就是 Page Rank 的核心思想。 当然 Google 的 Page Rank 算法实际上要复杂得多。比如说，对来自不同网页的链接对待不同，本身网页排名高的链接更可靠，于是给这些链接予较大的权重。Page Rank 考虑了这个因素，可是现在问题又来了，计算搜索结果的网页排名过程中需要用到网页本身的排名，这不成了先有鸡还是先有蛋的问题了吗？
Google 的两个创始人拉里•佩奇 （Larry Page ）和谢尔盖•布林 (Sergey Brin) 把这个问题变成了一个二维矩阵相乘的问题，并且用迭代的方法解决了这个问题。他们先假定所有网页的排名是相同的，并且根据这个初始值，算出各个网页的第一次迭代排名，然后再根据第一次迭代排名算出第二次的排名。他们两人从理论上证明了不论初始值如何选取，这种算法都保证了网页排名的估计值能收敛到他们的真实值。值得一提的事，这种算法是完全没有任何人工干预的。
理论问题解决了，又遇到实际问题。因为互联网上网页的数量是巨大的，上面提到的二维矩阵从理论上讲有网页数目平方之多个元素。如果我们假定有十亿个网页，那么这个矩阵 就有一百亿亿个元素。这样大的矩阵相乘，计算量是非常大的。拉里和谢尔盖两人利用稀疏矩阵计算的技巧，大大的简化了计算量，并实现了这个网页排名算法。今天 Google 的工程师把这个算法移植到并行的计算机中，进一步缩短了计算时间，使网页更新的周期比以前短了许多。
我来 Google 后，拉里 (Larry) 在和我们几个新员工座谈时，讲起他当年和谢尔盖(Sergey) 是怎么想到网页排名算法的。他说："当时我们觉得整个互联网就像一张大的图 （Graph)，每个网站就像一个节点，而每个网页的链接就像一个弧。我想，互联网可以用一个图或者矩阵描述，我也许可以用这个发现做个博士论文。" 他和谢尔盖就这样发明了 Page Rank 的算法。
网页排名的高明之处在于它把整个互联网当作了一个整体对待。它无意识中符合了系统论的观点。相比之下，以前的信息检索大多把每一个网页当作独立的个体对待，很多人当初只注意了网页内容和查询语句的相关性，忽略了网页之间的关系。
今天，Google 搜索引擎比最初复杂、完善了许多。但是网页排名在 Google 所有算法中依然是至关重要的。在学术界, 这个算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一，并且被很多大学引入了信息检索课程 (Information Retrieval) 的教程。