ecology源碼

❶ ECO是什麼意思

ECO：生態產業的簡稱
ECO：Eco卡
ECO：弱溶劑墨水
ECO：企業核心對象
ECO：eco文件
ECO：經濟合作組織
ECO：生態環保的簡寫
ECO：ECO橡膠
ECO：Encyclopedia of Chess Opening
ECO：UPS、EPSECO工作模式
ECO：Engineering Change Order
ECO：組織能力
ECO：製冷裝置器件
ECO：Panasonic節能環保理念
ECO：埃米爾物語
ECO：電子商務運營
ECO：汽車ECO
ECO：動漫人物eco
ECO：電子原產地證書

❷ 高分求翻譯

管理野生植物: 對於全球定位測量宇宙站的一個空間的數據制度控制數據
弗蘭契斯卡 Cagnacci,Ferdinando Urbano*
為高山的生態學集中, Viote del 蒙特牌戲 Bondone 、 38040 Trento, 義大利
被一般承認的 2007 年十二月 22 日; 以校訂的形式收到了 2008 年一月 11 日; 一般承認的 2008 年一月 14 日
可得的在線 2008 年二月 25 日
摘要
ISAMUD(為分析和蹄狀數據的管理整合了系統) 是被發展到的一個整合和模組的軟體月台
為野生植物管理處理全球定位測量宇宙站衣領數據。 它以開著的來源空間的資料庫 (PostgreSQL 和 PostGIS) 為基礎而且包括開著的來源數據管理, geo-統計的分析和網路服務組件 (R 、 QGIS 、草、 MapServer, 千安培-地圖) 和一個專有的資料庫前置器 (小姐通路). 它能夠以有效率和一致的方式儲存, 取回, 更新, 分析, 看得見而且散播全球定位測量宇宙站遙感勘測數據,藉由一個自動化的高程度。

❸ 什麼是生態軟體

能夠創造戰略優勢、快速適應不斷變化的業務需求並具有高度可靠性和可擴展性的應用程序。

推動數字經濟發展，軟體是「基石」然而，目前軟體供應中存在著供需雙方難以適應、項目管理效率低、代碼重用率低等問題。因此，新軟體的供應是數字經濟新勢頭的核心。

按照共享經濟的原則，中國軟體國際從解放軟體眾包平台出發，縱向深化軟體全生命周期管理，橫向拓展政府、園區、企業場景應用，逐步建成軟體生態雲平台，聚集生態夥伴，打造數字化建設大軍，實現「包容性it」供給。

(3)ecology源碼擴展閱讀:

為不同的工業場景提供有針對性的解決方案,針對政府信息化，集中解放號，利用互聯網+思維，實現政府信息化項目建設全生命周期的數字化、集約化管理，打造覆蓋政府信息化項目建設全過程的服務平台。

切實解決政府工程交付、驗收和服務質量保證問題，營造公平誠信的市場環境，減輕采購單位和集中采購機構的壓力。使采購簡單、高效、陽光，使監督精準、便捷、有力，使生態和諧、共贏、可持續。

除了政府方面，「雲集」也在積極向企業方面拓展，通過「工業數字加速器」輔助企業信息化建設，為傳統企業的數字化轉型服務。

❹ ubuntu檢測mothur安裝成功的命令

Mothur命令教程
從這個頁面http://www.mothur.org/wiki/Category:Commands
上查閱的所有命令，根據個人理解翻譯了一下。個人能力有限，會有不當之處。

A-G (查看時請用Ctrl+F快捷鍵)

Align.check
這個命令使你計算16S rRNA基因序列中潛在的錯配鹼基對數目。如果你對ARB(http://www.arb-home.de/)的編輯窗口熟悉的話，這與計算~，#，-和=這些符號的數目相同。用greengenes的二級結構圖譜和esophagus dataset運行這個命令。要運行這個命令，你必須提供FASTA格式的序列文件。
Align.seqs
這個命令把用戶提供的FASTA格式的候選序列文件對齊到用戶提供的同樣格式的模板序列。通用的方法是：
1.採用kmer searching（http://sourceforge.net/apps/mediawiki/kmer/index.php?title=Main_Page），blastn或suffix tree searching找到每個候選序列的最接近模板
2.在候選序列文件和空位模板序列之間進行鹼基配對，採用Needleman-Wunsch，Gotoh，或者blastn演算法規則。
3.重新在候選和模板序列對之間插入間隔（空位），採用NAST演算法，這樣候選序列就能與原始模板序列兼容。
我們提供了一些16S和18S基因序列的資料庫，這些是與greengenes和SILVA隊列兼容的。然而，自定義的任何DNA序列的排列都可以用作模板，所以鼓勵用戶分享他們的排列供其他人使用。普遍來說，進行排列是很快的-我們能在3小時內將超過186000個的全長序列排序到SILVA排列中，而且質量像SINA aligner做的一樣好。另外，這個速率可以由多個處理器加倍。
Amova
分子方差分析（Analysis of molecular variance）是一種傳統方差分析的非參數模擬。這種方法被廣泛應用在種群遺傳學以檢測關於兩個種群的遺傳多樣性不是顯著不同於由這兩個種群的共同聯合導致的多樣性這樣一個假設。
Anosim
參考文獻：Clarke, K. R. (1993). Non-parametric multivariate analysis of changes in community structure. _Australian Journal of Ecology_ 18, 117-143. 群落結構變化的非參數多元分析《澳大利亞生態學報》
Bin.seqs
這個命令輸出一個fasta格式的文件，其中序列根據它們所屬的OTU進行排序。這樣的輸出也許對一個OTU生成特異性引物有幫助，用來對序列進行分類。
Catchall
這個命令使mothur與Linda Woodard，Sean Connolly和John Bunge開發的catchall程序連接。獲取更多信息，請參看http://www.northeastern.e/catchall/index.html。catchall的可執行程序必須與你的mothur在同一個文件夾里。如果你是一個Mac或Linux用戶，你必須也安裝了mono，在catchall的網頁中有一個關於mono的鏈接。
Chimera.bellerophon
採用Bellerophon方法生成一個挑選的優先嵌合序列的得分列表。
Chimera.ccode
採用Ccode方法。對每個詞語，在查詢序列和參考序列之間對比距離的差異，以及參考序列與它們自己。
Chimera.check
採用chimeraCheck方法...注意：從RDP模型中，這個方法不能決定一個序列是否是嵌合的，但是讓你決定那些基於產生的IS值的序列。
查看「查詢的序列的左邊到它的最近的匹配的距離+查詢的右邊到它最近的匹配的距離-整個查詢序列到它最近的匹配的距離」，通過多個窗口
Chimera.perseus
這個命令讀取並命名一個fasta文件，輸出潛在的嵌合序列。
Chimera.pintail
採用Pintall 方法。在不同的窗口中查詢一個序列，查看期望的差異與觀察到的差異之間的不同
Chimera.seqs
這個命令已經被拆分為6個分離的命令。
目前，mothur執行六種方法以確定一個序列是不是嵌合的。如果有一個你喜歡看到的演算法可以實施，請考慮一下或者貢獻給mothur項目，或者聯系開發者，我們將會考慮我們能做什麼。
chimera.bellerophon
chimera.pintail
chimera.check
chimera.ccode
chimera.slayer
chimera.uchime
Chimera.slayer
這個命令讀取一個fasta文件和參照文件，並輸出潛在的嵌合序列。原始演算法的開發者建議採用一個特殊的模版參照（例如，gold）。我們用silva參照文件提供silva-based 排列的資料庫。你將需要在blast/bin文件夾中有megablast和formatdb可執行文件的拷貝，這里blast文件夾與mothur可執行程序相鄰。megablast/formatdb的版本可以在這里
ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/release/2.2.25/找到，或者它們就包含在mothur的程序版本中。
Chimera.uchime
這個命令讀取一個fasta文件和參考文件，並輸出潛在的嵌合序列。原始的uchime程序是由Robert C. Edgar編寫的，並且貢獻為公共所有。
http://drive5.com/uchime/
Chop.seqs
這個命令讀取一個fasta文件，輸出一個.chop.fasta，包含著修剪的整理的序列。它可以用於排序的和未排序的序列。
Classify.otu
這個命令用來為一個OTU得到一個共有序列分類.
Classify.seqs
這個命令允許用戶使用多個不同的方法把他們的序列分配到他們選擇的分類提綱（輪廓）中。當前的方法包括採用一個k-nearest鄰近共有序列和Bayesian方法。分類提綱和參考序列可以在taxonomy outline（http://www.mothur.org/wiki/Taxonomy_outline）的頁面中獲得。這個命令需要你提供一個fasta格式的輸入文件和資料庫序列文件，還要有一個為了參考序列的分類文件。
Classify.tree
這個命令用來為一個進化樹的每個節點獲得一個共有序列。
Clear.memory
這個命令從內存中刪除保存的參考數據，你可以在已經用以下命令(align.seqs, chimera.ccode, chimera.check, chimera.pintail, chimera.slayer和classify.seqs)之一使用過保存參數之後使用chear.memory.
Clearcut
這個讓mothur用戶在mothur內部運行clearcut程序。chearcut程序是由Idaho大學的Initiative for Bioinformatics和Evolutionary Studies（IBEST）編寫。了解更多clearcut相關信息，參看http://bioinformatics.hungry.com/clearcut/。注意，在版本1.13.0中，clearcut源碼已經加進mothur，所以你不再需要clearcut的可執行程序。當然，如果你願意，你仍可以從這里下載clearcut的可執行文件http://www.mothur.org/wiki/Download_Clearcut
Cluster
一旦一個距離矩陣讀進mothur，cluster命令就能用來給OTUs分派序列。目前，mothur採用三個分簇方式。
最近鄰：從OTU的最相似序列，一個OTU內的每一個序列都最多x%的距離
最遠鄰：一個OTU內的所有序列與OTU內的所有其它序列最多有X%的距離
平均鄰近：這個方法介於另外兩個演算法的中間水平
如果您有一個演算法，請考慮一下貢獻給mothur項目。
Cluster.classic
這個命令可用於把序列分配到OTUs.它是cluster的dotur工具，目前mothur採用三個分簇方式。
Cluster.fragments
這個命令需要一個fasta格式的文件，也要提供
一個命名的文件而且當一個序列被確定為一個更大的序列的一部分時，列出的與序列名相關的指明文件就會被合並。
Cluster.split
這個命令用來分配序列到OTUs並輸出一個.list, .rabund, .sabund文件.它把大的距離矩陣拆分為小的部分。
Collect.shared
這個命令給計算器生成一個收集曲線，描繪出不同群落間的相似性或它們的共有豐度。Collector's curves描繪隨著你樣本增加的個體，豐富度和多樣性的變化。如果Collector's curves變得與x軸平行，你可以合理的確信你在采樣這個工作上做的很好，並且相信曲線上的最終值。否則，你需要繼續抽樣（采樣），mothur能為collector's curves生成數據，就像sons做的那樣。當時sons將數據呈現在sons文件中，實際上不可能被新手分析解讀。mothur解決了許多這樣的問題，因為mothur為每一個估計值產生分離的文件。
Collect.single
Collect.single利用計算器（http://www.mothur.org/wiki/Calculators）生成collector's curves，描述了豐度，多樣性和樣本的其他特徵。Collector's curves描繪了你抽取額外的個體時豐度和多樣性的變化。
Consensus.seqs
這個命令可以以兩種方式使用：從fasta文件創建一個共有序列，或者由一個list文件為每個OTU創建一個共有序列。序列必須進行排列。
Consensus.seqs的參數（特徵，因素）是fasta, list, name和label
Cooccurrence
這個命令計算四個度量並且測試他們的顯著性以評估是否樣式的存在與否比起那些隨機期待的有所不同。
Corr.axes
這個命令將會計算在shared/relabund文件中每一行（或列）的相關系數，記錄在一個pcoa文件所顯示的軸線上。
Count.groups
這個命令從一個特定的組(group)或者一套組算出序列，從下面這些文件類型：group或者shared文件.
Count.seqs
這個命令計算在一個name文件中的代表性序列所代表的序列的數目。如果提供了一個group文件，它也會提供使group計數崩潰。
Create.database
這個命令讀取一個list文件，*.cons.taxonomy, *.rep.fasta, *.rep.names和可選的group文件，並且創建一個資料庫（database）文件.
Degap.seqs
這個命令讀取一個fasta文件並輸出一個.ng.fasta文件，它包含所有間隔字元都被移除後的序列。
Deunique.seqs
這個命令是unique.seqs的反向命令，從一個fasta和name文件創建一個fasta文件。
Deunique.tree
這個命令把冗餘序列標識符重新插入一個唯一的系統樹。
Dist.seqs
這個命令將計算兩個排序的DNA序列間不正確的成對距離。這個方法比通用的DNADIST更好，因為這些距離不是存儲在RAM（隨機存儲器）中，它們直接列印到一個文件。而且，通過它可以忽略可能不感興趣的「大的」距離。這個命令將產生一個列格式的距離矩陣，這個矩陣與read.dist命令中的「列選項」相互兼容。這個命令也能生成一個phylip格式的距離矩陣。它有多個如何操縱gap比較和末端gap的選項。
Dist.shared
這個命令將會生成一個phylip格式的距離矩陣，描述多個組的差異性。這個命令將會計算任何一個描述群落成員或結構相似性的計運算元（calculator）。
Fastq.info
這個命令讀取一個fastq文件，並創建一個fasta和quality文件。
Filter.seqs
filter.seqs從基於一個由用戶定義標準的排列刪除列。例如，生成的與參照排列相對的排列經常有一些列的每一個字元是「.」或者「-」。這些列不會包含用於計算距離，因為他們本身沒有信息。通過刪除這些列，計算大量的距離這一過程就會加快。同樣，人們也喜歡用溫和的或強制的屏蔽方式（比如Lane' mask）屏蔽他們的序列來移除可變區域。這類屏蔽只在深層次系統進化分析時鼓勵使用，而在精細水平的分析比如需要計算OTUs中不建議。
Get.coremicrobiome
這個命令決定可變數目的樣本中的OTUs的片段，為了不同的最小相關豐富度。
Get.current
這個命令允許你找出mothur已經為每個類型保存為current的一些文件，你也可以清空current文件。
Get.group
這個命令允許你為儲存在內存中的多個樣本的OTU數據獲得一個已有的不同群組的目錄。這個特徵應該在為其它命令使用group選項時有幫助。
Get.groups
這個命令從一個特定group或一套groups選擇序列。group來自以下文件類型：fasta，name，group，list，taxonomy.
Get.label
這個命令是你為當前儲存在內存中的每行OTU數據獲得一個標簽的目錄。這個特徵應該在為其他命令使用label選項時有幫助。
Get.lineage
這個命令讀取一個taxonomy文件和一個分類（taxon），並產生一個新的文件只包含有來自分類的序列。你也許也會把一個fasta, name, group, list或者align.report 文件包括到這個命令中，mothur將會為那些只包含有選定序列的文件生成新的文件。
Get.otulist
這個命令解析一個list文件並且為每一個包含兩列的距離創建一個.otu文件。第一列是OTU數目，第二列是那個OTU中的序列的列表（list）。
Get.oturep
bin.seqs命令能為所有序列報告OTU號碼（即編號），get.oturep命令生成一個fasta格式的序列文件，為每個OTU只包含一個代表性序列。為每個OTU的定義生成一個.rep.fasta和.rep.names文件。
Get.otus
這個命令選擇出包含有來自一個特定group或一副groups的序列的OTUs.
Get.rabund
這個命令將生成一個rabund文件，它基於你輸入到mothur的OTU數據。
Get.relabund
這個命令計算一個樣本中的每個OTU的相對豐富度。它將輸出一個.relabund文件。
Get.sabund
這個命令將產生一個sabund文件，基於你讀入mothur的OTU數據。例如，如果你讀入一個list文件，get.sabund將產生對應的sabund文件。
Get.seqs
這個命令把一個序列名字的列表（list）和一個fasta，name，group，list或align.report文件生成一個新的文件，只包含在list中出現的文件。這個命令也許用於和list.seqs命令結合以幫助顯示一個序列結合。
Get.sharedseqs
這個命令取一個list和group文件並為每個距離輸出一個*.shared.seqs文件。這對於那些情況有用，即你或許對於確定特殊groups中特定的或共有的序列感興趣。這樣接下來你就可以分類。

❺ 誰有ecology 7.000.0612 的注冊機，給我一個謝了！

貌似只有源碼注冊機~

❻ 致遠的OA軟體有什麼特點

OA的開發語言 OA軟體的開發語言很多，目前較為常見的有ASP/PHP/.Lotu Domino/.Net/JAVA 五種語言，五種語言各有特色，其最鮮明的就是——他們代表了「計算機語言發展使用簡史」。

1. ASP語言

ASP是微軟的初始WEB產品，在97年左右推向市場，是最初較早的WEB語言技術，很多小型簡單的網站都是用ASP語言開發的，由於是九十年代的產品，所以在計算機語言升級以後，其本身最大的一個問題就突顯了出來其可擴展性比較差，與現在的主流計算機語言.NET和JAVA對接都很困難，所以我們經常見到很多用ASP語言技術開發的小型網站在2003年以後面臨升級等問題時都令人頭疼，最後很多公司都採取了棄用之前的ASP語言結構的產品轉而使用最近的語言技術開發網站。

使用ASP語言腳本技術開發的產品最令軟體工程師頭疼的是ASP技術與.NET平台對接基本不太可能（筆者過去就經歷過ASP網站改造成.NET網站的事情，那經歷簡直可以用「苦難」兩個字來形容）。由於ASP的語言久遠，所以現在在新開發的系統已經使用不多。今天市場上依然能夠看到的ASP語言開發的OA軟體多是在05年以前生產的產品的基礎上改善的。

目前用ASP語言開發的產品有：金和標准版、賽飛OA等。

2. PHP

PHP語言與ASP基本上屬於同一時代的產品，但是成熟時間稍微比ASP要晚一點，PHP語言在開發上稍微比ASP復雜，其最大的優勢就是其版本就像LIUNX系統一樣是一個免費開放型的平台，開源代碼很容易就找到，這樣就解決了程序開發人員自己絞盡腦汁的去寫程序，由於是開源的，很多程序在互聯網上都可以找到，但是版權問題和安全性問題是一直困擾PHP技術的兩個難題。國內的通達OA一直有很多盜版，其實根源問題就是PHP的開源代碼性導致的（大家可以參考通達官網）。

和ASP一樣，在2000年左右，PHP成為了網站的主流開發工具，PHP與ASP相比的優勢就是跨平台性好些，但是如果面對大型結構的用戶群或者門戶網站，PHP又有一些力不從心。所以PHP技術也正在逐漸走下坡路。PHP語言目前仍有不少網站還在使用，但是主流的應用系統已經呈現正在放棄使用的趨勢，基本層面上正在淡出了開發工具的選型範圍。

目前應用PHP技術的OA產品有：通達，新思創，泛微的eOffice。

由於PHP的開源和ASP的易用性再加之其語言技術久遠，造成一種事實——現在很多高校和計算機語言職業培訓學校已經或者開始放棄了使用PHP和ASP教學，這也就決定了PHP語言技術正在淪為更新換代型的產品，對於使用者來說，就出現了未來的升級困難可能大的風險。

作為行銷策略上的吸引點，很多採用PHP和ASP技術的OA軟體多用低價的策略沖擊市場，採用這兩項技術的OA軟體實際上更多的是應用於低端產品。

3. Lotus Domino

是IBM 在96年左右流行起來的OA開發工具，優點是開發速度比較快，基於Lotus的腳本進行開發，與Lotus 的郵件系統相整合，主要用來作工作流和內部郵件的傳遞，由於Louts採用專用的文檔資料庫系統，查詢和數據統計效率就比較低下，與關系型資料庫的整合很不好。所以Lotus Notes對於僅對單一的消息和工作流系統來說是不錯的架構，但如果想做較大規模的業務整合或者業務開發會是困難重重。

使用Lotus Notes語言架構的OA產品最大的難點就是針對業務系統整合起來比較難。97年筆者曾經在北京見過IBM推廣過Louts系統，也許在國外懂louts語言的人很多，但是事實上在國內懂louts系統的人少之又少，這也就決定了louts在中國國內市場上一直都打不開局面的原因之一，由於懂louts語言的技術工程師較少，所以使用louts語言開發的軟體的產品面臨最大的困難是升級維護，物以稀為貴，louts系統工程師的支付成本也相對比較高昂。

國內應用louts語言的OA產品：合強，開思

以上三種語言技術在90年代的時候都曾經是WEB或者主流開發語言，但是隨著計算機語言技術的不斷升級換代，這三種語言技術逐漸淡出人們開發OA軟體的視線，使用這三種語言的技術工程師人員數量也呈現出階梯數量級遞減，也許到了2020年，ASP，PHP語言技術的工程師將會成為全球「稀有語言動物」，也只有到了那個時候做ASP,PHP語言的工程師拿的薪水會比主流工程師拿得多得多。
4. .Net

目前國內計算機語言的主流技術之一，有一個現象大家都可以看到——現在軟體公司的招聘廣告，從招聘廣告上我們看到現在更多的招聘對象都是JAVA和.net的技術工程師，從這個市場熱度不難看出——JAVA和.net在未來很長的一段時間里將代表開發語言的主流。

論證其是否是主流原因的方法很簡單,第一：是否有國際大廠商的支持。第二：可擴展性,可升級性,模塊化,面向對象等等優勢。產品開發出來的安全穩定性以及開發出來的可伸縮性。當然可擴展性和可升級性、模塊化這些都是沒有辦法可視化的，對於那些對OA語言感興趣的愛好者不防多看看計算機語言技術方面的書籍，其實每本書里都有介紹JAVA和.net在擴展、升級、模塊化方面的均衡優勢。第三：還有一個最為簡單的驗證方法，就是可以問問你身邊搞過研發或者懂點計算機語言技術的朋友，他們都會給你一個明確的答案。

.NET語言開發的軟體產品穩定性較高，產品可以模塊化是一個存在的事實優勢，但.NET具有很強的優勢的同時，也存在一定的劣勢，如跨平台、大數據並發。同時.Net與ASP對接時，就會導致產品的安全性變低，.NET平台的安全性會隨著ASP的安全漏洞安全為黑客或者不法分子利用進而破壞，這個也就一直困擾軟體技術工程師的一個最大的問題——.NET語言沒有辦法和ASP對接的最大一個因素之一。當然.NET如果不需要與ASP語言對接，那麼也不存在這樣的風險。

目前國內基於.Net 的OA產品有：金和C6(高端版本)；領航.

5. JAVA

JAVA是1995年由SUN公司引進到我們這個世界的革命性變成語言，今天我們記住SUN這一全球性大公司的原因就是因為SUN在網路安全系統方面是最為優秀的提供商，JAVA的優秀在於與傳統的軟體比較就是：傳統的軟體往往與具體的視線環境有關，一旦環境有所變化就需要對軟體做一番改動，耗時費力，而JAVA編寫的軟體能在執行碼上兼容，只要伺服器提供JAVA解釋器，JAVA編寫的軟體就能在其上運行（更多解釋可以見清華大學出版社出版JAVA2實用教程（第二版），在這免費做做廣告o(∩_∩)o…）。

JAVA比.Net相比,可以跨平台，具有非常強的擴展性；可以在LINUX,UNIX上部署。對於超大型的OA系統,這是至關重要的。Windwos平台想實現上千並發不太現實，這是一個絕對的事實。JAVA在擴展性和穩定性上（SUN在網路安全方面的持續支持）的優越表現導致銀行、稅務、公安、政府這樣基於有很高安全要求的公司或者單位在選擇軟體才產品的時候會首先選擇JAVA語言開發的軟體產品。

目前國內基於JAVA的OA軟體：上海雪線X5快速開發平台，泛微的Ecology,；華天OA；用友致遠。

由於JAVA和.NET語言開發的產品穩定性和安全性比較高的眾所周之的原因，所以在OA軟體的應用中使用JAVA和.NET語言開發的OA軟體銷售的價格會比ASP和PHP開發的軟體價格通常要高，但是隨著JAVA和.NET的語言技術的大規模使用，一旦JAVA和.NET開發的OA軟體進入中低端市場，PHP和ASP結構的OA軟體也將會面臨全面被取代的局面。

目前國內OA行業中還有一種「功能為王」的聲音，這部分主要是依靠ASP、PHP語言技術為主導的商家，這部分商家通常會強調「功能為王」，主觀上來看這其實並不錯，但是如果站在長期的目標來看，功能為王並不貼切，現有的功能滿足並不等於未來的功能滿足，JAVA和.Net之所以成為主流，這一點是任何技術流派不能阻止的，越老越多的軟體工程師在學習使用這兩種計算機語言，他們當然知道選擇的原因。OA選型人員應該從更加長遠的角度選擇OA產品。找到最適合自己的OA軟體產品最為重要。