谷歌发表的论文是什么刊

论文是在谷歌论文还是谷歌文学里面啊答案如下，仔论文可以用谷歌学术

论文是在谷歌论文里面的，因为谷歌论文是集结所有论文的地方，而谷歌文学一般是文学方面的文章，所以论文是在谷歌论文里面

谷歌学术是一个可以免费搜索学术文章的Google网络应用。2004年11月，Google第一次发布了Google学术搜索的试用版。该项素引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊，可广泛搜素学术文献的简便方法。从检索情况分析，Google学术搜索可以有如下用途：1、了解有关某一领域的学术文献。由于收录范围限手学术文献，将屏蔽掉网上很多不相关信息。2、了解某一作者的著述，并提供书目信息(引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息)。可直接在网上搜索原文、文摘等;如果是图书，还可通过Library Search(例如OCLC的Open WorldCAT)检索附近图书馆的收藏。3、了解某文献被引1情况。可直接点击Cited by…（引用数）搜索引用文献。4、对文献和期刊进行应用和引用排名。

谷歌发表论文是什么

你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》

简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。MapReduce诞生于谷歌实验室，MapReduce与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。2004年，Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。2004年，Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。2005年，Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。

Google Scholar（GS）是Google公司于2004年底推出的专门面向学术资源的免费搜索工具，能够帮助用户查找包括期刊论文、学位论文、书籍、预印本、文摘和技术报告在内的学术文献，内容涵盖自然科学、人文科学、社会科学等多种学科。Google Scholar不仅仅从Google收集的上百亿个网页面中筛选出具有学术价值的内容，而且最主要的方式是通过与传统资源出版商的合作来获取足够的有学术价值的文献资源。目前，Google公司与许多科学和学术出版商进行了合作。他们已经与学术、科技和技术出版商，如ACM、Nature、IEEE、OCLC进行了广泛的合作。这种合作使用户能够检索特定的学术文献，通过Google Scholar从学术出版者、专业团体、预印本库、大学范围内以及从网络上获得学术文献，包括来自所有研究领域的同级评审论文、学位论文、图书、预印本、摘要和技术报告。从检索情况分析， Google学术搜索可以有如下用途： 1、了解有关某一领域的学术文献。由于收录范围限于学术文献，将屏蔽掉网上很多不相关信息。 2、了解某一作者的著述，并提供书目信息（引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息）。可直接在网上搜索原文、文摘等；如果是图书，还可通过Library Search（例如OCLC的Open WorldCAT）检索附近图书馆的收藏。 3、了解某文献被引情况。可直接点击Cited by...（引用数）搜索引用文献。 4、对文献和期刊进行应用和引用排名。 1.2 Google Scholar对期刊的意义 Google Scholar的文献排名是严格按照文章的学术价值来进行的，参考因素包括文献、作者、出版者的权威性，引用次数等。有研究表明，一个有信息需求的读者通过网络来获取资源，第一选择就是通过Google等搜索引擎进行大范围搜索，其次考虑利用专业的学术数据库，最后才会去翻阅学术期刊。这种顺序已经形成了一种社会习惯，因而在搜索引和学术数据库出现的几率越高，被关注和阅读的可能性也就越大。 1.3 Google Scholar的国际期刊评价功能随着 Google Scholar的发展和逐渐成熟，Google在世界学术领域的地位与日俱增。Google公司2004年12月13日晚宣布，将与美国纽约公共图书馆以及哈佛大学、斯坦福大学、密歇根大学和英国牛津大学的图书馆合作，将这些著名图书馆的馆藏图书扫描制作成电子版放到网上供读者阅读。届时，Google将打造出一座全球最大的网上图书馆。Google一系列举动表明，它正在建立学术信息服务的新体系，打造学术评价的新标准，而且，Google的行动取得了世界最著名的图书馆以及数据库出版商的支持，如ACM、Nature、IEEE、OCLC等。 2.2 Google Scholar排名与评价的科学性 Google Scholar的Cited连接，能让人们在引文溯源的天地里自由翱翔，它用于引文计算的基础数据跨越了世界上最主要的数据库，从任何角度观察它，Google Scholar都是只专注于学术搜索的工具。通过检索结果链接到的都是数据库提供者或出版者提供服务的网页。 Scholar不提供任何广告链接，普通Google出现的赞助商链接都不会出现在Scholar中，进一步保证了Scholar的学术纯洁性。 2.3 Google Scholar与Google、PubMed的比较我国学者这三个搜索引擎做过比较研究，分别在 PubMed、Google、 Google Scholar中按照一定的检索方法检索英文参考文献，。结果Google Scholar得分高于PubMed和Google，从而得出结论，使用公共网络查找文献应首选Google Scholar。总之，Google Scholar为科研用户提供了一个强有力的学术搜索工具，帮助用户第一手的全面了解某一领域的学术文献，还可以通过强大的学术网页搜索立刻查证某一位专家到底对科学作过多大贡献，有多少人引用或继续他的研究结果不仅补充了专业数据库(例如 PubMed)学科面太窄的缺点，而且可以让科学家及其研究结果通过网络学术搜索引擎而公开化，使科学家的工作业绩变得更加透明，从而以防止学术造假、评审不公等弊病，此外，Google Scholar补充了科学引文索引（SCI）只重视期刊影响因子（IF）而忽略了文章内容的水平评价，使科技评价更加公正和全面。 FMJS 和My FMJS系统具备“Citations on Google Scholar”链接功能，可帮助您通过GS在全球的学术研究中找到最相关的研究和尽可能多的全文，并可查证某一位专家对科学做出的实际贡献，既有多少人引用或继续他的研究成果。FMJS服务系统中Citations on Google Scholar链接：帮助用户在全球的学术研究中找到最相关的研究和尽可能多的全文，并可查证某一位专家对科学做出的实际贡献，即有多少人引用或继续他的研究成果。英国牛津大学卫生研究院教授临床知识兼国家卫生数字图书馆馆长Muir Gray爵士的一句名言，“知识是疾病的敌人，通过我们从实践中获得知识，我们将在未来的十年中对健康和疾病产生比任何一种药物和医疗技术都还要巨大的冲击”。因此，最大限度的检索出高质量的医学文献提供给广大医务工作者，既是Google Scholar的目的，也是康健公司不断追求的目标。

谷歌为什么发表论文

众所周知，搜索技术上的卓越创新使Google成为了搜索引擎的No.1。但是直到拍卖那些摆在搜索结果边上的广告之后，Google才开始赚钱。Google的市场总资本额曾一度高达1000亿美元，而广告收入占了公司总收入的99。研究显示，Google所创立的一套拍卖方法，对于其成功的重要性，已经远远超出了拍卖专家们开始的想像。尽管表面上看和早前的拍卖无本质区别，但是，由哈佛大学的BenjaminEdelman，斯坦福大学的MichaelOstrovsky以及加州伯克利大学的MichaelSchwarz联合进行的研究后得出的报告《互联网关键字拍卖的高昂价格》中就写到，这种方法是“在荒野生成的新奇的机制。”Google的AdWord是如此的成功以至于在其四年前刚刚诞生不久，其一些关键的特性就被当时处在搜索广告领导地位的Yahoo所采用了。精密的数学计算去年11月，三位经济学家对外界透露了AdWord的秘密，至此，对于AdWord一直保持缄默的Google终于开口了。它让一直担任公司顾问的伯克利大学的经济学家 HalR.Varian自由的对外界发表其对Google拍卖方式的研究结论。在2月22号，在任命新的该项目技术负责人EricVeach之后，公司首次接受商业周刊的采访。EricVeach曾在皮克斯动画制作室工作过，资历丰富，曾获斯坦福大学博士学位，不过是计算机动画，不是经济学。“如果没有他的精密的数学计算，我们不可能做到现在这样。”产品管理的副总裁SalarKamangar说。Salar在大学期间主修的是生物，曾获Google十佳员工第九名，他负责领导该项目非技术方面的工作。Google的一些创新让人望其项背。举个例子，Yahoo将其搜索结果页面的顶部位置给每次点击支付最多费用的广告商。而Google根据每次点击广告的价格乘以其估算出来的某广告商实际点击的概率，将最佳的位置给总支付费用最多的广告商，以此最大化公司的利润。位于加州山景城的搜索引擎市场公司EfficientFrontier的首席技术管AnilKamath估计Google在每个广告上比 Yahoo多赚取大约30的利润。他认为Yahoo不久将很可能跟随Google的步伐。而当被问起这个问题的时候，Yahoo的一位发言人表示，公司 “正在评估在放置广告时更多的考虑‘点进率’（译者注：点进率为网上广告被点进的次数与被下载次数之比）”。去年秋天，微软的MSN采用了Google的方式，在拍卖搜索广告位置的时候，通过调节来增加广告的相关性。是什么让Google的拍卖如此的与众不同呢？拍卖有两种，在传统的第一价格拍卖中，所有的竞拍者的价位都是不公开的，而最终出价最多的胜出。但是这样的风险就在于出价最高的人可能会后悔自己的出价，一种被成为赢家诅咒的效应。一种称为第二价格拍卖的形式则吸取了赢家诅咒的教训，因为这种模式中，出价最高的竞拍者胜出，但是只要支付最低的胜出需要的价格加上额外的一些费用。 Google 的Kamangar，Veach以及他们的同事们选择了第二价格拍卖方式。尽管并不了解这些理论，但他们设计了一种在关键方面与经济学家们研究的所不同的模式。在经济学家的版本里，出价者总是有说真话的动机。而Edelman，Ostrosky和Schwarz则认为，在Google的拍卖里，并不是这样。这是因为在有的时候，广告商们在了解到他们愿意支付的最高价格之后，可以通过支付少的多的价格来获得在搜索页面中稍稍靠后的位置。他们得出结论，缺少经验那些“说真话”的广告商可能会出价过高。Varian认为Google的系统对于广告商来说获益也更多，相比于学术上的概念，更容易理解，同时也证明能在更大的范围内适用。 Google的关键词广告（AdWordsSelect）是在2002年2月首次推出的，实际上是Google在广告拍卖上的第三个尝试。之前的两个都存在缺陷，但Google创始人LarryPage和SergeyBrin不断进取。即使现在的系统仍然不是完美的。广告商们抱怨它太像一个“黑箱”了。不过，如果衡量创新的尺度是商业上是否成功的话，那么Google的AdWords已经是宏大的胜利了。Kamangar这么说：“第三次施法让人陶醉了。”

技术好多钱做的早没有像百度那样搞竞价排名

作者包云岗最近，谷歌旗下的DeepMind公司在Nature上发表论文宣布使用其开发的人工智能程序AlphaFold 2将人类98.5%的蛋白质预测了一遍，并决定公开AlphaFold 2的源代码，免费开源有关数据集，供全世界科研人员使用。那么，AlphaFold算基础研究吗？对此，中国工程院院士李国杰将AlphaFold归为工程科学技术——“工程科学技术不只是工具，也不仅仅是基础研究成果的应用，而是在基础研究中可以发挥巨大作用的重要组成部分”。笔者对于李国杰的这个论述特别有共鸣，同时个人对基础研究有以下几个观点，谨为抛砖引玉。科研有其自身的规律与法则，如果不按规律办事，就会事倍功半。那么，基础研究有什么规律？事实上，对于基础研究不同的定义反应了不同角度的认知，对应的具体实施方式也不同。总的来说，过去几十年主要有两种对基础研究的定义：其一，Vannevar Bush在线性模型下定义基础研究和应用研究，这种模式就把基础研究看作是一个知识储备池，是技术进步的源泉。在这种定义下，基础研究的作用是产生知识，不需要考虑和具体技术的关系，因此在实施层面，“广撒网”可能是最有效的产生多样化知识的方式。其二，Donald E. Stokes通过四个象限来定义不同的研究类型，Stokes把基础研究分为纯粹基础研究（玻尔象限）与“由应用驱动的”基础研究（巴斯德象限）。在实施层面，波尔象限和线性模型下的基础研究基本一致。而巴斯德象限中，要用尖端的基础科学研究来解决迫切、强烈且巨大的现实需求；在实践时，通过解决实际问题“倒逼”科研人员把一些应用问题的底层原理搞清楚。笔者更青睐Stokes的四象限模型。在笔者看来，“把问题的底层原理搞清楚”就是基础研究。其实波尔象限与巴斯德象限在具体科研实践时其实是一样的，就是“把问题的底层原理搞清楚”，只是问题的来源有所不同而已。波尔象限的问题来源主要来自学科自身，如为什么会有量子纠缠现象；而巴斯德象限的问题来源主要来自现实应用，如牛奶如何保鲜。从“把问题的底层原理搞清楚”这个角度来看，只要能提出一些未解的问题，那就有潜力做出好的基础研究工作。我们可能都有一个体会，科技攻关时“第一次”往往特别困难，比如第一架飞机、第一颗原子弹、第一颗人造卫星、第一款CPU、第一次火星登陆等等。哪怕曾经有其他国家实现过，另一个国家要实现“第一次”依然很艰难。为什么？这主要因为这些“第一次”输出的不仅仅是一款原型系统，还包含背后一套研制该原型系统的技术流程以及相应的平台、材料、试剂、设备、仪器等，也就是科研基础设施。这些科研基础设施的作用正是“把问题的底层原理搞清楚”，比如为研制飞机建设的风洞，研制CPU需要有高精度的仿真器和模拟器。即使在物理、化学、天文等领域的基础研究，现在也都离不开各种尖端设备和仪器，像研究核聚变的EAST托卡马克装置、研究天文的FAST望远镜等。在笔者从事的CPU芯片设计领域，很多人都看作是纯粹的工程技术，认为这里面没有基础研究。但在笔者看来，能把CPU设计空间中一些问题的底层原理搞清楚，就是基础研究。举个例子，苹果最近推出的M1处理器性能甚至超越Intel的桌面处理器，这得益于Ml采用了约600项ROB，这完全颠覆了传统CPU架构设计人员的观念，因为以往CPU的ROB一般都不超过200项。也许用反向工程思维，可以很快做出一个也具有600项的CPU架构设计来。但是，谁知道苹果为什么敢这么设计？为什么是600项ROB，而不是400项，或者800项？反向工程只是工程技术，但是如果能把这些问题的底层原理彻底搞清楚，那就是CPU架构设计领域的基础研究。要搞清楚底层原理并不容易，这需要一整套CPU架构设计基础设施的支撑——从程序特征分析技术、设计空间探索技术、高精度模拟器、系统仿真技术、验证技术等；还需要对大量程序特征进行分析，需要收集大量的原始数据，需要大量细致的量化分析，需要大量的模拟仿真……这些都是为了把底层原理搞清楚。某种程度上，相比较于原型系统，平台/材料/试剂/设备/仪器等科研基础设施是更重要的输出。只有具备这些，才能不断地去深入探索各种现象的底层原理，才能支持后续的迭代优化，同时也能成为培养人才的基地。基础研究和工程技术并不是简单的二元对立。相反，在很多领域基础研究和工程开发是交融在一起的。出现这种交融是因为很多研究所需要的科研基础设施，如新平台、新设备、新流程都需要工程投入。即使是探测引力波、希格斯粒子这样的基础研究，也需要工程投入研制LIGO、LHC这样的仪器设备。一旦有了这类科研基础设施，其他人在上面开展科研就会容易很多。美国基础研究很强，其中一个原因在于有不少学者在大学里和企业研究院里建这些科研基础设施。比如在CPU芯片设计领域，有GEM5模拟器、CACTI模型、FireSim仿真平台等一系列基础设施，这可以让其他大学的学者更容易开展研究。因此，有一些学者认为基础研究不需要工程，主要还是因为有人帮他们把底层的科研基础设施已经搭建完善，让他们可以更容易地去做优化，更容易发表论文。美国的很多科技企业内部也会构建一套和学术界总体上打通的科研基础设施（有开源共享的、有内部自研的）。通过将业务需求和内部数据导入到企业的科研基础设施中，就能很容易消化学术界产生的新想法，集成到企业的产品中。因此，打通的基础设施加上人才流通，这是美国学术界—产业界形成“创新想法—得到应用—收集反馈—新的创新想法—得到新的应用”这个闭环的重要原因。但是，中国的学术界—产业界之间尚未形成这种高效的闭环，大多数企业还没有和学术界打通的科研基础设施。所以对于中国的学术界来说，更需要参与科研基础设施的建设，尤其是和企业一起来补科研基础设施的课。虽然很多基础研究是纯理论探索，几个人的小团队甚至一个人便可开展。但也有很多基础研究需要大团队，需要管理与组织，例如探测希格斯粒子、研制LIGO观测引力波等。美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助了很多颠覆性创新项目。我们观察DARPA的项目立项与执行过程，可以看到有一些共性特征：首先会畅想未来，设立激进的目标；科学地把激进目标分解为一系列子任务；制定具体子任务的实施计划，包括目标、时间节点等；子任务最后要集成到一个原型系统中。“项目主管”会负责上述4个任务，具有绝对的项目决策权，同时也对项目负责，相当于抓总。大量实践证明，这种科研组织管理模式具有很高的效率。这种模式对基础研究也有效。以清华大学类脑计算研究中心为例，该中心于2014年成立，成员来自清华大学不同的院系。他们的研究模式就类似DARPA项目，整个团队围绕“天机”类脑芯片开展全栈研究，并集成到自动驾驶自行车系统中，形成具有很好显示度的科研成果，发表多篇Nature、Science论文，入选中国十大科技进展等，同时也把清华的类脑计算学科建立了起来。回到本文开头的问题：AlphaFold算基础研究吗？根据本文的讨论，我们可以得出如下结论：第一，AlphaFold研发的过程中面临很多未知的问题，把这些问题的底层原理搞清楚，就需要基础研究；第二，Alpha Fold是蛋白质结构预测领域的科研基础设施，它本身就属于蛋白质结构预测领域基础研究的一部分。（作者系中国科学院计算技术研究所副所长、研究员）

谷歌的十大真理，希望对你的作业有用。1. 以用户为中心，其他一切纷至沓来。创建伊始，Google 即以提供最佳的用户体验为其中心任务。虽然很多公司主张客户利益优先，但难以抗拒各种诱惑，往往会牺牲客户的少量利益来增加股东价值。 Google 的一贯态度是：如果所做的更改不会给网站访问者带来任何优势，则将坚定不移地予以拒绝：o 界面清晰易用；网页加载迅速；绝对不出售搜索结果中的排名位置。o 在网站上刊登的广告应提供相关的内容，且不会影响用户的体验。Google 始终秉持着用户第一的理念，因而从网上赢得了最忠诚的用户群体。用户群体的增长并不是通过电视广告活动，而是通过用户的交口称颂来实现的。2. 最好的方式是将一件事情做到极致。Google 要做的就是搜索。拥有世界上最大的研发队伍之一，心无旁骛地攻克搜索问题，我们知道自己擅长什么，也知道如何可以做得更好。通过持之以恒地对难题进行反复的探索，我们始终能够解决复杂难题，并不断地改进已被公认为 Web 上为数百万用户提供快捷、完美的信息搜索体验的最佳服务。得益于努力改善搜索服务，我们可以将掌握的知识应用于新产品，其中包括 Gmail、Google 桌面和 Google Maps。在改善搜索服务的同时，我们也在不断推出新产品*，我们的愿望是将搜索的强大功能应用于以前未曾探索的领域，并帮助用户更多地访问及利用其生活中不断扩展的信息。3. 快比慢好。Google 相信瞬间带来的喜悦。您需要解答的时候，是希望马上会得到解答的。这点是勿庸置疑的吧？ Google 可能是世界上唯一一个努力让其用户尽快离开自己网站的公司。Google 执着地消减自己网页上的每一个多余的比特和字节，不断地提高服务环境的效率，并一次次地打破自己创造的速度记录。其他人认为大型服务器是处理海量数据的最快捷方式。但 Google 却发现联网的 PC 机速度更快。在他人已接受搜索算法所决定的明显速度限制时，Google 却写出了新的算法，证明了速度无限的真理。 Google 一直在不断地努力，让速度再快一点。4. 网络需要民主的作风。Google 之所以成功，原因在于它依赖数以百万计的向网站发布信息的用户来确定哪些网站提供的内容具有价值。Google 不依赖一组编辑人员或仅仅根据某个词汇出现的频率来为每个网页评级，而是采用一项突破性技术，即 PageRank™。PageRank 对一个网页所链接的所有网站进行评估，为它们分配一个值（在一定程度上参照了与相应网站链接的网站）。通过分析网络的整体结构，Google 能够确定哪些网站被最对其信息感兴趣的用户“投票”评为最佳信息来源。随着网络规模不断增长，每一个新网站将成为另一个信息点，同时也是要记入的另一张选票，该技术也会不断地得到改善。5. 您不必坐在台式机前也能获得所需的答案。世界的流动性越来越强，人们很难再局限于一个固定的角落。无论是通过 PDA，还是无线电话，甚至是在汽车里，人们都希望随时获得所需的信息。Google 在这一领域开发了多种创新技术，其中包括 Google Number Search。通过这一技术，人们从具有上网功能的手机以及即时转换系统（将以 HTML 格式编写的网页转换为手机浏览器可以读取的格式）上查找数据时，可以大大减少键击次数。借助于这一系统，人们能够从 Palm PDA、Japanese i-mode、J-Sky 和 EZWeb 等原先不能显示网页内容的设备上打开数十亿个网页，以查看网页内容。尽管搜索引擎在任何地方都可以帮助用户找到所需的信息，但 Google 仍然在不断地探索新技术和提供新的解决方案。6. 您可以通过正当途径赚钱。Google 是一个企业。它通过以下两种方式来获取收入：向其他公司提供搜索技术；向广告客户提供在 Google 或网络的其他网站上刊登广告的服务。然而，您可能从未在 Google 上看到过广告。这是因为，除非广告与所显示的搜索结果页内容相关，否则 Google 不允许在我们的搜索结果页上展示任何广告。因此，只有某些搜索才会在搜索结果的上方或右侧显示赞助商链接。Google 坚信，仅当广告与您要查找的内容相关时，才会为您提供有用的信息。Google 同样也证明了广告不必过分渲染也能够切实有效。Google 不接受弹出式广告，因为这会干扰用户查看所请求的内容。我们发现，文字广告 (AdWords) 的内容在与其读者相关时，所带来的点击率要比随机显示的广告高得多。Google 的优化小组与广告客户合作，以提高广告系列在有效期内的点击率。因为点击率越高，表明广告与用户感兴趣的内容的相关性越高。任何广告客户，无论其规模大小，都可以利用这一针对性强的媒介。既可以通过我们的自助式广告服务计划在数分钟内在线投放广告，也可以在 Google 广告服务代表的帮助下发布广告。在 Google 上刊登的广告总是明确地标记为“赞助商链接”。不损害我们搜索结果的完整性是 Google 的核心价值观。我们绝对不会操纵排名位置来将我们的合作伙伴放在搜索结果中排名较高的位置。没有人能够购买更高的 PageRank（网页评级）。我们的用户信赖 Google 的客观公正性，任何短期利益都不能够构成破坏这种信任的理由。成千上万的广告客户使用我们的 Google AdWords 计划来推广他们的产品，我们相信 AdWords 是同类计划中规模最大的一个。此外，成千上万的网站管理人员利用我们的 Google AdSense 计划，刊登与其网站内容相关的广告，以增加收入和改善用户的体验。7. 信息始终在不断地累加。当 Google 索引中包含的互联网上的 HTML 网页超过任何其他搜索服务之后，我们的工程师开始将精力转到那些不太容易获得的信息上。有时只是合并新数据库的问题，如添加电话号码、地址查询以及企业目录。有时却需要更多的创造性工作，如增添可搜索超过 10 亿张图片的功能，或增添对原始格式为 PDF 文件的网页进行查看的方式。由于 PDF 格式的大量使用，我们需要扩展所搜索的文件类型的列表，以支持使用 Microsoft Word、Excel 和 PowerPoint 等多种格式创建的文档。为了满足无线用户的需要，Google 开发了一种独一无二的技术，可将 HTML 格式的文件转换为移动设备可读取的格式。该列表不会就此终止，因为 Google 的研究人员将持续不断地探索新的方式，将全球范围内的所有信息提供给寻找答案的用户。8. 对信息的需求超越了国界。尽管 Google 的总部位于加利福尼亚州，但我们的办事处遍布全球，我们的宗旨是帮助全世界的用户获得所需的信息。为了实现这一目标，我们维护着十多个互联网域；在我们所提供的搜索结果中，超过一半提供给美国境外的用户。用户可以根据自己的喜好，从 Google 支持的 35 种语言中任选一种来展示搜索结果。此外，我们还提供翻译功能，无论用户的母语是哪种语言，都可以搜索到所需的内容；不喜欢使用英语搜索的用户可以将 Google 界面自定义为大约 100 种语言中的任意一种。为了更快地补充新语种，Google 为志愿者提供机会帮助做一些翻译工作，Google.com 网站上提供了供翻译使用的自动工具。这一流程大大改善了我们为用户（甚至位于地球上最偏远角落的用户）提供的服务的种类和质量。9. 没有西装革履也一样严肃认真。Google 的创始人一再声明公司所重视的惟有搜索。他们创建公司的理念是工作应具有挑战性，而挑战可以带来乐趣。正是由于这一点，Google 的企业文化不同于其他公司，而并不是因为这里到处都有熔岩灯和大橡胶球。同样，对于我们的在线服务，Google 始终将用户放在首位；而对于日常生活，Google Inc. 将自己的员工放在首位。我们重视团队的功绩，并为个人的成就而倍感自豪，这些都促成了公司的全面成功。新想法经过交流和试验，然后以惊人的速度投入实际应用。其他公司的会议可能会占用几个小时，而在这里通常只不过是在排队购买午餐时的一次聊天，写代码的人和写检查程序的人之间不存在任何屏障。这种畅所欲言的环境提高了员工的工作效率，并促进了员工之间的友爱，而这种氛围又因肩负数以百万计的人们对 Google 搜索结果的信赖而进一步加强。为希望做出重大贡献的人员提供适当的工具，他们定然不负您的期望。10. 只是优秀还不够。为您提供的服务始终超出人们的预期。Google 不会将最好视为终点，而是看作一个新的起点。通过创新和反复探索，Google 选择行之有效的技术，并以异乎寻常的方式不断进行改进。搜索对于拼写正确的文字没有问题，对于拼写错误的文字会怎样呢？我们的工程师透视用户的需求并相应地开发错别字改正程序，就像知道用户在想什么一样。在 WAP 手机上进行搜索时的时间太长？我们的无线技术部门开发了 Google Number Search，将每个字母击键三次减少为只击一次。尽管我们的客户群体数以百万计，Google 仍然能够迅速找到发生冲突的位置，随即加以解决。但是，Google 与众不同的一点，就是在全球用户还未明确意识到自己的需求之前为其做出周密考虑，并开发出富于创新的工具和产品来满足他们的需要。这种永不满足现状的态度就是深藏在世界上最佳搜索引擎背后的终极驱动力量。

hadoop谷歌发表的三篇论文是

1、大数据进化论——在BI之外扩展新的业务边界

大数据不是绣花;它的主要任务是解决业务问题。从某种程度上说，大数据就是利用新的数据技术来拓展和优化业务。传统企业需要聚集一群人来研究这个问题。

如果你想在外部找到一个新的商业模式，如果你想在内部找到一个方案，你可以使用大数据来提高效率。

目前，在大数据可以创造价值的领域，互联网、制造业、公共服务、医疗保健、金融服务等行业有着广阔的前景。

从领域的角度来看，广告、营销、风险控制和供应链都是大数据可以发挥作用的地方。对于电信运营商等具体企业，大数据还可以在网络优化等方面提供新的方法。

大数据应用场景是企业需要思考的地方。传统BI的失败在一定程度上是由于技术对业务的推动和对传统BI使用数据能力的高估所造成的逆向现象。例如，许多油田不能使用传统的BI进行生产。

大数据也面临的大问题,但重要的是要注意,随着大数据的概念的普及和实际应用领域的扩展,对数据管理和业务人员的理解,经历了巨大的变化,和面向数据的思维已深深扎根于人们的思想,这是一个新的大数据。

没有业务，就没有大数据。

2、大数据进化论——颠覆BI，打造大数据技术引擎

这是目前大数据领域最热的地方。许多公司都在构建自己的大数据平台。他们只能解决以下问题。

例如Hadoop、流处理等技术可以解决海量结构化和非结构化数据的ETL问题。Hadoop、MPP等技术可以解决海量数据计算问题;有效阅读的问题可以通过Redis、HBASE等方法来解决。通过Impala等技术实现在线分析。

其实质是基于廉价机器，以分散和分布式的方式解决海量结构化和非结构化数据的存储、处理和读写问题。

要理解这个，我们只需要理解谷歌，谷歌文件系统，谷歌Bigtable，谷歌MapReduce这三篇论文。

然而，并不是每个企业都需要建立自己的大数据平台。你可以根据自己的能力做这件事。你可以自己做，比如BAT，你可以购买，比如传统的大企业，或者你可以租用，比如使用阿里云和AWS。

在技术,传统的BI ETL、数据仓库和OLAP技术,愿景声明,被淘汰的边缘,因为它不解决大量数据,包括结构化和非结构化、处理问题,所有的功能都可以取代相应的大型数据组件,所以没有更多的未来发展,大多数企业即使没有大数据业务驱动,但是大数据技术的成本优势,不要做大数据逆向传输是你使用的大数据技术，不是吗?

当然，传统的BI系统还会存在很长一段时间。毕竟，大数据的推广应用是一个漫长的过程，传统企业对大数据技术稳定性的担忧也是一个障碍。但至少，这种趋势是不可阻挡的。

我记得我的企业一年前使用DB2，一年后GBASE替换了它。我们总是低估了技术革命对我们的影响。

3、大数据进化论——重塑BI，完善人员知识结构

有了商业和技术，让我们再来看看人。很多企业都在努力打造大数据平台，但在搭建之后，发现它仍然是一个报告系统，或者说是原来的BI。领导人会叹气，这不是一件新背心吗?大数据有什么好处?

许多公司,它可以有很多的预算购买昂贵的机器和软件,但是对于引进人才和培训人才有点不知所措,买了1美元大数据的硬件和软件,但是我希望最初的BI团队可以带来繁荣的大数据应用程序,它是穷人,新酒,原来的团队来处理公司的报告系统有一个非常好的工作。

大数据进化论包含哪些内容?注意这些的大数据工程师才算优秀，大数据不是绣花，它的首要任务是解决业务问题，大数据在一定程度上是利用新的数据技术来拓展和优化业务，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。

随着大数据分析市场迅速渗透到各行各业，大家对大数据的关注度也越来越高，大数据技术是什么？

1.Hadoop

Hadoop确实是现在着名的大数据技术.

从2003年到2004年，谷歌发表了GFS、Mapreduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为云计算、大数据领域发展的重要基础).

当时，由于公司破产在家的程序员DougCutting基于前两篇论文，开发了简化的山寨版GFS——HDFS和基于MapReduce的计算框架.这是Hadoop当初的版本.

之后，Cutting被Yahoo雇佣，依靠Yahoo的资源改善Hadoop，为Apache开源社区做出贡献.

简要说明Hadoop原理:数据分布式存储，运算程序分别发送到各数据节点进行运算(Map)，合并各节点的运算结果(Reduce)，产生结果.

对于移动TB级数据，计算程序一般为KB--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

在其诞生近十年来，Hadoop以其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特点成为许多企业云计算、大数据实施的优先事项.

2.Storm

Hadoop很好，但有死穴.其一，其运算模式是批处理.这对许多有实时要求的业务没有很好的支持.

Hadoop由 Apache Software Foundation（阿帕奇软件基金会）公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。 2006 年 3 月份，Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。总结：是由谷歌发表的博客而启发灵感，由apache主持落地研发的。

谷歌发表的论文

等会让他赶紧染发剂对人体