ecology源码

❶ ECO是什么意思

ECO：生态产业的简称
ECO：Eco卡
ECO：弱溶剂墨水
ECO：企业核心对象
ECO：eco文件
ECO：经济合作组织
ECO：生态环保的简写
ECO：ECO橡胶
ECO：Encyclopedia of Chess Opening
ECO：UPS、EPSECO工作模式
ECO：Engineering Change Order
ECO：组织能力
ECO：制冷装置器件
ECO：Panasonic节能环保理念
ECO：埃米尔物语
ECO：电子商务运营
ECO：汽车ECO
ECO：动漫人物eco
ECO：电子原产地证书

❷ 高分求翻译

管理野生植物: 对于全球定位测量宇宙站的一个空间的数据制度控制数据
弗兰契斯卡 Cagnacci,Ferdinando Urbano*
为高山的生态学集中, Viote del 蒙特牌戏 Bondone 、 38040 Trento, 意大利
被一般承认的 2007 年十二月 22 日; 以校订的形式收到了 2008 年一月 11 日; 一般承认的 2008 年一月 14 日
可得的在线 2008 年二月 25 日
摘要
ISAMUD(为分析和蹄状数据的管理整合了系统) 是被发展到的一个整合和模组的软件月台
为野生植物管理处理全球定位测量宇宙站衣领数据。 它以开着的来源空间的数据库 (PostgreSQL 和 PostGIS) 为基础而且包括开着的来源数据管理, geo-统计的分析和网络服务组件 (R 、 QGIS 、草、 MapServer, 千安培-地图) 和一个专有的数据库前置器 (小姐通路). 它能够以有效率和一致的方式储存, 取回, 更新, 分析, 看得见而且散播全球定位测量宇宙站遥感勘测数据,借由一个自动化的高程度。

❸ 什么是生态软件

能够创造战略优势、快速适应不断变化的业务需求并具有高度可靠性和可扩展性的应用程序。

推动数字经济发展，软件是“基石”然而，目前软件供应中存在着供需双方难以适应、项目管理效率低、代码重用率低等问题。因此，新软件的供应是数字经济新势头的核心。

按照共享经济的原则，中国软件国际从解放软件众包平台出发，纵向深化软件全生命周期管理，横向拓展政府、园区、企业场景应用，逐步建成软件生态云平台，聚集生态伙伴，打造数字化建设大军，实现“包容性it”供给。

(3)ecology源码扩展阅读:

为不同的工业场景提供有针对性的解决方案,针对政府信息化，集中解放号，利用互联网+思维，实现政府信息化项目建设全生命周期的数字化、集约化管理，打造覆盖政府信息化项目建设全过程的服务平台。

切实解决政府工程交付、验收和服务质量保证问题，营造公平诚信的市场环境，减轻采购单位和集中采购机构的压力。使采购简单、高效、阳光，使监督精准、便捷、有力，使生态和谐、共赢、可持续。

除了政府方面，“云集”也在积极向企业方面拓展，通过“工业数字加速器”辅助企业信息化建设，为传统企业的数字化转型服务。

❹ ubuntu检测mothur安装成功的命令

Mothur命令教程
从这个页面http://www.mothur.org/wiki/Category:Commands
上查阅的所有命令，根据个人理解翻译了一下。个人能力有限，会有不当之处。

A-G (查看时请用Ctrl+F快捷键)

Align.check
这个命令使你计算16S rRNA基因序列中潜在的错配碱基对数目。如果你对ARB(http://www.arb-home.de/)的编辑窗口熟悉的话，这与计算~，#，-和=这些符号的数目相同。用greengenes的二级结构图谱和esophagus dataset运行这个命令。要运行这个命令，你必须提供FASTA格式的序列文件。
Align.seqs
这个命令把用户提供的FASTA格式的候选序列文件对齐到用户提供的同样格式的模板序列。通用的方法是：
1.采用kmer searching（http://sourceforge.net/apps/mediawiki/kmer/index.php?title=Main_Page），blastn或suffix tree searching找到每个候选序列的最接近模板
2.在候选序列文件和空位模板序列之间进行碱基配对，采用Needleman-Wunsch，Gotoh，或者blastn算法规则。
3.重新在候选和模板序列对之间插入间隔（空位），采用NAST算法，这样候选序列就能与原始模板序列兼容。
我们提供了一些16S和18S基因序列的数据库，这些是与greengenes和SILVA队列兼容的。然而，自定义的任何DNA序列的排列都可以用作模板，所以鼓励用户分享他们的排列供其他人使用。普遍来说，进行排列是很快的-我们能在3小时内将超过186000个的全长序列排序到SILVA排列中，而且质量像SINA aligner做的一样好。另外，这个速率可以由多个处理器加倍。
Amova
分子方差分析（Analysis of molecular variance）是一种传统方差分析的非参数模拟。这种方法被广泛应用在种群遗传学以检测关于两个种群的遗传多样性不是显着不同于由这两个种群的共同联合导致的多样性这样一个假设。
Anosim
参考文献：Clarke, K. R. (1993). Non-parametric multivariate analysis of changes in community structure. _Australian Journal of Ecology_ 18, 117-143. 群落结构变化的非参数多元分析《澳大利亚生态学报》
Bin.seqs
这个命令输出一个fasta格式的文件，其中序列根据它们所属的OTU进行排序。这样的输出也许对一个OTU生成特异性引物有帮助，用来对序列进行分类。
Catchall
这个命令使mothur与Linda Woodard，Sean Connolly和John Bunge开发的catchall程序连接。获取更多信息，请参看http://www.northeastern.e/catchall/index.html。catchall的可执行程序必须与你的mothur在同一个文件夹里。如果你是一个Mac或Linux用户，你必须也安装了mono，在catchall的网页中有一个关于mono的链接。
Chimera.bellerophon
采用Bellerophon方法生成一个挑选的优先嵌合序列的得分列表。
Chimera.ccode
采用Ccode方法。对每个词语，在查询序列和参考序列之间对比距离的差异，以及参考序列与它们自己。
Chimera.check
采用chimeraCheck方法...注意：从RDP模型中，这个方法不能决定一个序列是否是嵌合的，但是让你决定那些基于产生的IS值的序列。
查看“查询的序列的左边到它的最近的匹配的距离+查询的右边到它最近的匹配的距离-整个查询序列到它最近的匹配的距离”，通过多个窗口
Chimera.perseus
这个命令读取并命名一个fasta文件，输出潜在的嵌合序列。
Chimera.pintail
采用Pintall 方法。在不同的窗口中查询一个序列，查看期望的差异与观察到的差异之间的不同
Chimera.seqs
这个命令已经被拆分为6个分离的命令。
目前，mothur执行六种方法以确定一个序列是不是嵌合的。如果有一个你喜欢看到的算法可以实施，请考虑一下或者贡献给mothur项目，或者联系开发者，我们将会考虑我们能做什么。
chimera.bellerophon
chimera.pintail
chimera.check
chimera.ccode
chimera.slayer
chimera.uchime
Chimera.slayer
这个命令读取一个fasta文件和参照文件，并输出潜在的嵌合序列。原始算法的开发者建议采用一个特殊的模版参照（例如，gold）。我们用silva参照文件提供silva-based 排列的数据库。你将需要在blast/bin文件夹中有megablast和formatdb可执行文件的拷贝，这里blast文件夹与mothur可执行程序相邻。megablast/formatdb的版本可以在这里
ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/release/2.2.25/找到，或者它们就包含在mothur的程序版本中。
Chimera.uchime
这个命令读取一个fasta文件和参考文件，并输出潜在的嵌合序列。原始的uchime程序是由Robert C. Edgar编写的，并且贡献为公共所有。
http://drive5.com/uchime/
Chop.seqs
这个命令读取一个fasta文件，输出一个.chop.fasta，包含着修剪的整理的序列。它可以用于排序的和未排序的序列。
Classify.otu
这个命令用来为一个OTU得到一个共有序列分类.
Classify.seqs
这个命令允许用户使用多个不同的方法把他们的序列分配到他们选择的分类提纲（轮廓）中。当前的方法包括采用一个k-nearest邻近共有序列和Bayesian方法。分类提纲和参考序列可以在taxonomy outline（http://www.mothur.org/wiki/Taxonomy_outline）的页面中获得。这个命令需要你提供一个fasta格式的输入文件和数据库序列文件，还要有一个为了参考序列的分类文件。
Classify.tree
这个命令用来为一个进化树的每个节点获得一个共有序列。
Clear.memory
这个命令从内存中删除保存的参考数据，你可以在已经用以下命令(align.seqs, chimera.ccode, chimera.check, chimera.pintail, chimera.slayer和classify.seqs)之一使用过保存参数之后使用chear.memory.
Clearcut
这个让mothur用户在mothur内部运行clearcut程序。chearcut程序是由Idaho大学的Initiative for Bioinformatics和Evolutionary Studies（IBEST）编写。了解更多clearcut相关信息，参看http://bioinformatics.hungry.com/clearcut/。注意，在版本1.13.0中，clearcut源码已经加进mothur，所以你不再需要clearcut的可执行程序。当然，如果你愿意，你仍可以从这里下载clearcut的可执行文件http://www.mothur.org/wiki/Download_Clearcut
Cluster
一旦一个距离矩阵读进mothur，cluster命令就能用来给OTUs分派序列。目前，mothur采用三个分簇方式。
最近邻：从OTU的最相似序列，一个OTU内的每一个序列都最多x%的距离
最远邻：一个OTU内的所有序列与OTU内的所有其它序列最多有X%的距离
平均邻近：这个方法介于另外两个算法的中间水平
如果您有一个算法，请考虑一下贡献给mothur项目。
Cluster.classic
这个命令可用于把序列分配到OTUs.它是cluster的dotur工具，目前mothur采用三个分簇方式。
Cluster.fragments
这个命令需要一个fasta格式的文件，也要提供
一个命名的文件而且当一个序列被确定为一个更大的序列的一部分时，列出的与序列名相关的指明文件就会被合并。
Cluster.split
这个命令用来分配序列到OTUs并输出一个.list, .rabund, .sabund文件.它把大的距离矩阵拆分为小的部分。
Collect.shared
这个命令给计算器生成一个收集曲线，描绘出不同群落间的相似性或它们的共有丰度。Collector's curves描绘随着你样本增加的个体，丰富度和多样性的变化。如果Collector's curves变得与x轴平行，你可以合理的确信你在采样这个工作上做的很好，并且相信曲线上的最终值。否则，你需要继续抽样（采样），mothur能为collector's curves生成数据，就像sons做的那样。当时sons将数据呈现在sons文件中，实际上不可能被新手分析解读。mothur解决了许多这样的问题，因为mothur为每一个估计值产生分离的文件。
Collect.single
Collect.single利用计算器（http://www.mothur.org/wiki/Calculators）生成collector's curves，描述了丰度，多样性和样本的其他特征。Collector's curves描绘了你抽取额外的个体时丰度和多样性的变化。
Consensus.seqs
这个命令可以以两种方式使用：从fasta文件创建一个共有序列，或者由一个list文件为每个OTU创建一个共有序列。序列必须进行排列。
Consensus.seqs的参数（特征，因素）是fasta, list, name和label
Cooccurrence
这个命令计算四个度量并且测试他们的显着性以评估是否样式的存在与否比起那些随机期待的有所不同。
Corr.axes
这个命令将会计算在shared/relabund文件中每一行（或列）的相关系数，记录在一个pcoa文件所显示的轴线上。
Count.groups
这个命令从一个特定的组(group)或者一套组算出序列，从下面这些文件类型：group或者shared文件.
Count.seqs
这个命令计算在一个name文件中的代表性序列所代表的序列的数目。如果提供了一个group文件，它也会提供使group计数崩溃。
Create.database
这个命令读取一个list文件，*.cons.taxonomy, *.rep.fasta, *.rep.names和可选的group文件，并且创建一个数据库（database）文件.
Degap.seqs
这个命令读取一个fasta文件并输出一个.ng.fasta文件，它包含所有间隔字符都被移除后的序列。
Deunique.seqs
这个命令是unique.seqs的反向命令，从一个fasta和name文件创建一个fasta文件。
Deunique.tree
这个命令把冗余序列标识符重新插入一个唯一的系统树。
Dist.seqs
这个命令将计算两个排序的DNA序列间不正确的成对距离。这个方法比通用的DNADIST更好，因为这些距离不是存储在RAM（随机存储器）中，它们直接打印到一个文件。而且，通过它可以忽略可能不感兴趣的“大的”距离。这个命令将产生一个列格式的距离矩阵，这个矩阵与read.dist命令中的“列选项”相互兼容。这个命令也能生成一个phylip格式的距离矩阵。它有多个如何操纵gap比较和末端gap的选项。
Dist.shared
这个命令将会生成一个phylip格式的距离矩阵，描述多个组的差异性。这个命令将会计算任何一个描述群落成员或结构相似性的计算子（calculator）。
Fastq.info
这个命令读取一个fastq文件，并创建一个fasta和quality文件。
Filter.seqs
filter.seqs从基于一个由用户定义标准的排列删除列。例如，生成的与参照排列相对的排列经常有一些列的每一个字符是“.”或者“-”。这些列不会包含用于计算距离，因为他们本身没有信息。通过删除这些列，计算大量的距离这一过程就会加快。同样，人们也喜欢用温和的或强制的屏蔽方式（比如Lane' mask）屏蔽他们的序列来移除可变区域。这类屏蔽只在深层次系统进化分析时鼓励使用，而在精细水平的分析比如需要计算OTUs中不建议。
Get.coremicrobiome
这个命令决定可变数目的样本中的OTUs的片段，为了不同的最小相关丰富度。
Get.current
这个命令允许你找出mothur已经为每个类型保存为current的一些文件，你也可以清空current文件。
Get.group
这个命令允许你为储存在内存中的多个样本的OTU数据获得一个已有的不同群组的目录。这个特征应该在为其它命令使用group选项时有帮助。
Get.groups
这个命令从一个特定group或一套groups选择序列。group来自以下文件类型：fasta，name，group，list，taxonomy.
Get.label
这个命令是你为当前储存在内存中的每行OTU数据获得一个标签的目录。这个特征应该在为其他命令使用label选项时有帮助。
Get.lineage
这个命令读取一个taxonomy文件和一个分类（taxon），并产生一个新的文件只包含有来自分类的序列。你也许也会把一个fasta, name, group, list或者align.report 文件包括到这个命令中，mothur将会为那些只包含有选定序列的文件生成新的文件。
Get.otulist
这个命令解析一个list文件并且为每一个包含两列的距离创建一个.otu文件。第一列是OTU数目，第二列是那个OTU中的序列的列表（list）。
Get.oturep
bin.seqs命令能为所有序列报告OTU号码（即编号），get.oturep命令生成一个fasta格式的序列文件，为每个OTU只包含一个代表性序列。为每个OTU的定义生成一个.rep.fasta和.rep.names文件。
Get.otus
这个命令选择出包含有来自一个特定group或一副groups的序列的OTUs.
Get.rabund
这个命令将生成一个rabund文件，它基于你输入到mothur的OTU数据。
Get.relabund
这个命令计算一个样本中的每个OTU的相对丰富度。它将输出一个.relabund文件。
Get.sabund
这个命令将产生一个sabund文件，基于你读入mothur的OTU数据。例如，如果你读入一个list文件，get.sabund将产生对应的sabund文件。
Get.seqs
这个命令把一个序列名字的列表（list）和一个fasta，name，group，list或align.report文件生成一个新的文件，只包含在list中出现的文件。这个命令也许用于和list.seqs命令结合以帮助显示一个序列结合。
Get.sharedseqs
这个命令取一个list和group文件并为每个距离输出一个*.shared.seqs文件。这对于那些情况有用，即你或许对于确定特殊groups中特定的或共有的序列感兴趣。这样接下来你就可以分类。

❺ 谁有ecology 7.000.0612 的注册机，给我一个谢了！

貌似只有源码注册机~

❻ 致远的OA软件有什么特点

OA的开发语言 OA软件的开发语言很多，目前较为常见的有ASP/PHP/.Lotu Domino/.Net/JAVA 五种语言，五种语言各有特色，其最鲜明的就是——他们代表了“计算机语言发展使用简史”。

1. ASP语言

ASP是微软的初始WEB产品，在97年左右推向市场，是最初较早的WEB语言技术，很多小型简单的网站都是用ASP语言开发的，由于是九十年代的产品，所以在计算机语言升级以后，其本身最大的一个问题就突显了出来其可扩展性比较差，与现在的主流计算机语言.NET和JAVA对接都很困难，所以我们经常见到很多用ASP语言技术开发的小型网站在2003年以后面临升级等问题时都令人头疼，最后很多公司都采取了弃用之前的ASP语言结构的产品转而使用最近的语言技术开发网站。

使用ASP语言脚本技术开发的产品最令软体工程师头疼的是ASP技术与.NET平台对接基本不太可能（笔者过去就经历过ASP网站改造成.NET网站的事情，那经历简直可以用“苦难”两个字来形容）。由于ASP的语言久远，所以现在在新开发的系统已经使用不多。今天市场上依然能够看到的ASP语言开发的OA软件多是在05年以前生产的产品的基础上改善的。

目前用ASP语言开发的产品有：金和标准版、赛飞OA等。

2. PHP

PHP语言与ASP基本上属于同一时代的产品，但是成熟时间稍微比ASP要晚一点，PHP语言在开发上稍微比ASP复杂，其最大的优势就是其版本就像LIUNX系统一样是一个免费开放型的平台，开源代码很容易就找到，这样就解决了程序开发人员自己绞尽脑汁的去写程序，由于是开源的，很多程序在互联网上都可以找到，但是版权问题和安全性问题是一直困扰PHP技术的两个难题。国内的通达OA一直有很多盗版，其实根源问题就是PHP的开源代码性导致的（大家可以参考通达官网）。

和ASP一样，在2000年左右，PHP成为了网站的主流开发工具，PHP与ASP相比的优势就是跨平台性好些，但是如果面对大型结构的用户群或者门户网站，PHP又有一些力不从心。所以PHP技术也正在逐渐走下坡路。PHP语言目前仍有不少网站还在使用，但是主流的应用系统已经呈现正在放弃使用的趋势，基本层面上正在淡出了开发工具的选型范围。

目前应用PHP技术的OA产品有：通达，新思创，泛微的eOffice。

由于PHP的开源和ASP的易用性再加之其语言技术久远，造成一种事实——现在很多高校和计算机语言职业培训学校已经或者开始放弃了使用PHP和ASP教学，这也就决定了PHP语言技术正在沦为更新换代型的产品，对于使用者来说，就出现了未来的升级困难可能大的风险。

作为行销策略上的吸引点，很多采用PHP和ASP技术的OA软件多用低价的策略冲击市场，采用这两项技术的OA软件实际上更多的是应用于低端产品。

3. Lotus Domino

是IBM 在96年左右流行起来的OA开发工具，优点是开发速度比较快，基于Lotus的脚本进行开发，与Lotus 的邮件系统相整合，主要用来作工作流和内部邮件的传递，由于Louts采用专用的文档数据库系统，查询和数据统计效率就比较低下，与关系型数据库的整合很不好。所以Lotus Notes对于仅对单一的消息和工作流系统来说是不错的架构，但如果想做较大规模的业务整合或者业务开发会是困难重重。

使用Lotus Notes语言架构的OA产品最大的难点就是针对业务系统整合起来比较难。97年笔者曾经在北京见过IBM推广过Louts系统，也许在国外懂louts语言的人很多，但是事实上在国内懂louts系统的人少之又少，这也就决定了louts在中国国内市场上一直都打不开局面的原因之一，由于懂louts语言的技术工程师较少，所以使用louts语言开发的软件的产品面临最大的困难是升级维护，物以稀为贵，louts系统工程师的支付成本也相对比较高昂。

国内应用louts语言的OA产品：合强，开思

以上三种语言技术在90年代的时候都曾经是WEB或者主流开发语言，但是随着计算机语言技术的不断升级换代，这三种语言技术逐渐淡出人们开发OA软件的视线，使用这三种语言的技术工程师人员数量也呈现出阶梯数量级递减，也许到了2020年，ASP，PHP语言技术的工程师将会成为全球“稀有语言动物”，也只有到了那个时候做ASP,PHP语言的工程师拿的薪水会比主流工程师拿得多得多。
4. .Net

目前国内计算机语言的主流技术之一，有一个现象大家都可以看到——现在软件公司的招聘广告，从招聘广告上我们看到现在更多的招聘对象都是JAVA和.net的技术工程师，从这个市场热度不难看出——JAVA和.net在未来很长的一段时间里将代表开发语言的主流。

论证其是否是主流原因的方法很简单,第一：是否有国际大厂商的支持。第二：可扩展性,可升级性,模块化,面向对象等等优势。产品开发出来的安全稳定性以及开发出来的可伸缩性。当然可扩展性和可升级性、模块化这些都是没有办法可视化的，对于那些对OA语言感兴趣的爱好者不防多看看计算机语言技术方面的书籍，其实每本书里都有介绍JAVA和.net在扩展、升级、模块化方面的均衡优势。第三：还有一个最为简单的验证方法，就是可以问问你身边搞过研发或者懂点计算机语言技术的朋友，他们都会给你一个明确的答案。

.NET语言开发的软件产品稳定性较高，产品可以模块化是一个存在的事实优势，但.NET具有很强的优势的同时，也存在一定的劣势，如跨平台、大数据并发。同时.Net与ASP对接时，就会导致产品的安全性变低，.NET平台的安全性会随着ASP的安全漏洞安全为黑客或者不法分子利用进而破坏，这个也就一直困扰软件技术工程师的一个最大的问题——.NET语言没有办法和ASP对接的最大一个因素之一。当然.NET如果不需要与ASP语言对接，那么也不存在这样的风险。

目前国内基于.Net 的OA产品有：金和C6(高端版本)；领航.

5. JAVA

JAVA是1995年由SUN公司引进到我们这个世界的革命性变成语言，今天我们记住SUN这一全球性大公司的原因就是因为SUN在网络安全系统方面是最为优秀的提供商，JAVA的优秀在于与传统的软件比较就是：传统的软件往往与具体的视线环境有关，一旦环境有所变化就需要对软件做一番改动，耗时费力，而JAVA编写的软件能在执行码上兼容，只要服务器提供JAVA解释器，JAVA编写的软件就能在其上运行（更多解释可以见清华大学出版社出版JAVA2实用教程（第二版），在这免费做做广告o(∩_∩)o…）。

JAVA比.Net相比,可以跨平台，具有非常强的扩展性；可以在LINUX,UNIX上部署。对于超大型的OA系统,这是至关重要的。Windwos平台想实现上千并发不太现实，这是一个绝对的事实。JAVA在扩展性和稳定性上（SUN在网络安全方面的持续支持）的优越表现导致银行、税务、公安、政府这样基于有很高安全要求的公司或者单位在选择软件才产品的时候会首先选择JAVA语言开发的软件产品。

目前国内基于JAVA的OA软件：上海雪线X5快速开发平台，泛微的Ecology,；华天OA；用友致远。

由于JAVA和.NET语言开发的产品稳定性和安全性比较高的众所周之的原因，所以在OA软件的应用中使用JAVA和.NET语言开发的OA软件销售的价格会比ASP和PHP开发的软件价格通常要高，但是随着JAVA和.NET的语言技术的大规模使用，一旦JAVA和.NET开发的OA软件进入中低端市场，PHP和ASP结构的OA软件也将会面临全面被取代的局面。

目前国内OA行业中还有一种“功能为王”的声音，这部分主要是依靠ASP、PHP语言技术为主导的商家，这部分商家通常会强调“功能为王”，主观上来看这其实并不错，但是如果站在长期的目标来看，功能为王并不贴切，现有的功能满足并不等于未来的功能满足，JAVA和.Net之所以成为主流，这一点是任何技术流派不能阻止的，越老越多的软件工程师在学习使用这两种计算机语言，他们当然知道选择的原因。OA选型人员应该从更加长远的角度选择OA产品。找到最适合自己的OA软件产品最为重要。