如果结果不匹配，请 
更多“基于布尔的盲注，即不能根据页面返回内容判断任何信息，用条件语…”相关的问题
A.③④②⑤①
B.⑤①②④③
C.②④①⑤③
D.⑤③④②①
A.A3事件只能用于同频切换，不能用于异频切换
B.盲切换比基于测量切换更快
C.同频小区之间也会触发盲切换
D.两个小区只要中心频点一致，就是同频小区和带宽无关
A.在while和for循环中，break语句的作用是终止当前循环，重新进入循环。
B.布尔运算符有一个很有趣的短路逻辑特性，即表达式x and y当x为假时，会直接返回False，不会去计算y的值。
C.if语句执行有一个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，则执行该判断对应的语句，忽略剩下的elif和else。
D.在while和for循环中，continue语句的作用是停止当前循环，继续循环体下面的语句。
riter()方法返回的PrintWriter对象非常相似，都是用来向()发送文本形式的实体内容。不同的是，out对象的类型为()，它相当于一种带缓存功能的PrintWriter。
A.丰富网页的展示内容
B.提高网民信息的甄别能力
C.增强与相关网站的链接
D.在其他媒体上发布网站广告
互联网是一张有向图，每一个网页是图的一个顶点，网页间的每一个超链接是图的一个边，邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接，则by=1，否则为0。
记矩阵B的列和及行和分别是
它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程，与过去浏览过哪些页面无关，而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程，其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为
式中:d是模型参数，通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质，对于正则Markov链存在平稳分布x=
式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布，Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到，则它按分量满足方程
网页i的PageRank值是划，它链出的页面有τ个，于是页面i将它的PageRank值分成r份，分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值，即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到，平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。
已知一个N=6的网络如图4.8所示，求它的PageRank取值。
A.支持智能推荐,包括冷启动推荐、知识型推荐、场景化推荐等
B.知识图谱不适合人机交互的模式的系统应用,因为知识图谱知识一个静态的图,不能返回前端输入的问题
C.基于用户意图的智能搜索,可实现针对篇章、段落、语句级搜索
D.支持精细化分析,包括对评论抽取、情感分析、隐含关系分析等
