该资源为2013-2020年暨南大学714基础生态学考研真题，资源高清无水印哦！该资源为2013-2020年暨南大学714基础生态学考研真题，资源高清无水印哦！
2023/7/27 23:23:27
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简单的说，自己不干，而是提供一个平台，让别人去干的产品。
比如淘宝就是一个平台，它自己不卖东西，而是让买家和卖家在这里交易，它提供帮助、服务和监管的作用。
很多人可能觉得淘宝、天猫的设计逻辑并不复杂，但其实你看到的只是产品的一小部分，即面向买家C(Customer)的部分。
面向卖家B(Business)的部分则要复杂的多，当然还有面向开发者D(Developer)的(比如淘宝开放平台)。
CBD都生长在淘宝平台上，都是平台的一部分。
当然除此之外，还有其他角色，比如模特啊、摄影师啊、服务商啊等等，太多了，这里就不一一叙述了。
所以平台其实是一个复杂的生态系统，这也是平台的魅力所在。
平台是一个大的概念，也
比如淘宝就是一个平台，它自己不卖东西，而是让买家和卖家在这里交易，它提供帮助、服务和监管的作用。
很多人可能觉得淘宝、天猫的设计逻辑并不复杂，但其实你看到的只是产品的一小部分，即面向买家C(Customer)的部分。
面向卖家B(Business)的部分则要复杂的多，当然还有面向开发者D(Developer)的(比如淘宝开放平台)。
CBD都生长在淘宝平台上，都是平台的一部分。
当然除此之外，还有其他角色，比如模特啊、摄影师啊、服务商啊等等，太多了，这里就不一一叙述了。
所以平台其实是一个复杂的生态系统，这也是平台的魅力所在。
平台是一个大的概念，也
2023/7/19 2:40:31
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来自中科院资源平台的《中国植被类型》栅格数据集，本图集是我国植被生态学工作者40多年来继《中国植被》等专著出版后又一项总结性成果，是国家自然资源和自然条件的基本图件。
它详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律，同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。
由于本图集属于现实植被图图种，故反映出我国植被近斯的质量状况。
它详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律，同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。
由于本图集属于现实植被图图种，故反映出我国植被近斯的质量状况。
2023/7/1 9:01:36
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已拥有近百万不同行业领域用户的阿里云，在产品开发、服务输出与生态系统建设等方面还将继续加速，多点开花。
回顾在2014年已经过去的半年中，阿里云在产品开发、服务输出与生态系统建设层面的诸多动作。
不难看出，阿里云的发展一直在加速。
以飞天分布式系统为基础，阿里云正加速完善产品体系，官方接连发布CDN、ODPS、SLS、OpenSearch等商业化产品。
除产品线的打磨完善之外，新增青岛、北京、香港数据中心的投入使用，也表明阿里云正在更广域的开展云计算服务。
与此同时，阿里云在半年内数次宣布产品降价，价格下调涵盖全线云产品，进一步降低用户入云门槛，仅在6月份，阿里云官方就陆续宣布数据库产品RDS价格降幅达
回顾在2014年已经过去的半年中，阿里云在产品开发、服务输出与生态系统建设层面的诸多动作。
不难看出，阿里云的发展一直在加速。
以飞天分布式系统为基础，阿里云正加速完善产品体系，官方接连发布CDN、ODPS、SLS、OpenSearch等商业化产品。
除产品线的打磨完善之外，新增青岛、北京、香港数据中心的投入使用，也表明阿里云正在更广域的开展云计算服务。
与此同时，阿里云在半年内数次宣布产品降价，价格下调涵盖全线云产品，进一步降低用户入云门槛，仅在6月份，阿里云官方就陆续宣布数据库产品RDS价格降幅达
2023/6/28 22:10:58
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数据跟踪器用于流数据源的基于内容标识符的注册表的概念验证目标给定URL上的数据可能会定期更改，甚至会连续更改。
这与我们可能用于预测的数据尤其相关，例如来自NOAA或NASA的环境数据或来自NEON的生态数据。
这样的数据源很少具有DOI，并且每次我们根据它们进行预测时都为这些源创建DOI通常是不切实际的（请参阅）。
该存储库概述了一种简单的替代方法。
我们想要一个自动化的工作，该工作：观看网址计算找到的数据的每个唯一副本的标识符（或用于进行预测的标识符）存档找到的数据的每个新副本允许我们使用其标识符检索该数据的精确副本。
方法正如BenTrask，JorritPoelen和其他人所建议的那样，我们将使用简单的内容哈希总和作为标识符，而不是将DOI用于该标识符。
（请注意，此方法与git，dat，IPFS和其他基于内容的系统的方法不同，因为它更简单-无需
这与我们可能用于预测的数据尤其相关，例如来自NOAA或NASA的环境数据或来自NEON的生态数据。
这样的数据源很少具有DOI，并且每次我们根据它们进行预测时都为这些源创建DOI通常是不切实际的（请参阅）。
该存储库概述了一种简单的替代方法。
我们想要一个自动化的工作，该工作：观看网址计算找到的数据的每个唯一副本的标识符（或用于进行预测的标识符）存档找到的数据的每个新副本允许我们使用其标识符检索该数据的精确副本。
方法正如BenTrask，JorritPoelen和其他人所建议的那样，我们将使用简单的内容哈希总和作为标识符，而不是将DOI用于该标识符。
（请注意，此方法与git，dat，IPFS和其他基于内容的系统的方法不同，因为它更简单-无需
2023/6/14 18:01:24
2.31MB
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ubuntu20.04应用于树莓派的第一个版本64位基于ubuntu广泛应用的生态，在树莓派中搭建各种环境和软件
2023/6/14 17:45:45
676.26MB
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案例集速读版是对案例集全文的凝练总结，由综述篇、行业实践篇两部分组成。
综述篇介绍了知识图谱相关产业政策、知识图谱标准化现状、知识图谱产业生态体系、知识图谱实践路径；
行业实践篇介绍了智慧电网、智慧能源、智慧金融、智慧医疗、智慧司法、智慧教育、智慧营销、智能制造、智慧交通、智慧运营商、智慧政务、智慧公安、智慧传媒、科技文献等14个领域的33个知识图谱实践案例，从案例背景、案例成效、系统架构、功能/技术亮点、下一步工作计划等方面分别进行了阐述。
综述篇介绍了知识图谱相关产业政策、知识图谱标准化现状、知识图谱产业生态体系、知识图谱实践路径；
行业实践篇介绍了智慧电网、智慧能源、智慧金融、智慧医疗、智慧司法、智慧教育、智慧营销、智能制造、智慧交通、智慧运营商、智慧政务、智慧公安、智慧传媒、科技文献等14个领域的33个知识图谱实践案例，从案例背景、案例成效、系统架构、功能/技术亮点、下一步工作计划等方面分别进行了阐述。
2023/6/9 11:21:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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