FUNGulid = Fungi + Functional + Guild , 是一个真菌的功能注释的数据库,目前数据库中涵盖了超过12000个真菌的功能注释信息: 网址如下: http://www.stbates.org/guilds/app.php 对于数据库而言,最直接的就是看一下数据库中存储的字段信息: 点击下面的链接,可以返回FUNGuild 数据库中所有的记录,返回的文件格式是json, 这种格式是网络中数据传输的标准格式,但是对于我们来讲看起来不够直观,可以通过脚本语言处理,格式化

代码运行前请先导入jxl架包,以下代码仅供学习参考: 下图为项目中的Excel: ExcelTest02类代码如下: // 读取Excel的类 import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; public class ExcelTest02 { /* *该代码需要先获得exce

目录 前言: 1. 成品展示 2. 原理图解析 3. pcb设计 4. 嵌入式对外提供接口 4.1 蓝牙广播 4.2 蓝牙服务和属性 4.3 数据包格式 4.4 数据通信模型 重要 . 前言: 本期给大家带来一款精致炫酷的蓝牙土壤温湿度传感器,用于做盆栽呵护类产品. . 1. 成品展示 淘宝上卖得比较多的主要是下面这种模块,其主要作用是测量土壤电阻(越潮湿,电阻越小;越干燥,电阻越大),同时卖家会提供一个adc电路,该电路有电压比较器,可以根据可调电阻设置比较阈值,从而实现土壤湿度到达某一阈值后

一.背景 在进行区域土地开发时,需要对整个区域的土壤稳定性评估.应用GIS空间分析方法,能够快速有效地对影响土壤稳定性的因子进行制图并评估打分,通过构建评价体系,利用叠加分析,形成土壤稳定性专题图,以为土地开发保护提供决策支持. 二.数据 某区域的数字高程模型和土地利用图,数字高程模型为GRID格式数据,土地利用数据为landuse. shp(\Chp13\Ex3\). 三.要求 经专家研究,土壤稳定性评估原则如下: (1)坡度越陡,稳定性越低.坡度分级临界值分别为:3.6°.11°.20°和3

​数据下载链接:数据下载链接 引言 全国土壤类型.质地.养分及变化等信息产品分为土壤类型数据.土壤质地数据.土壤养分数据及土壤变化数据等.该类产品是基于野外调查和实地采样,结合历史数据,建立全国土壤类型.质地.养分及变化等数据集,同时做成多种尺度的栅格数据.数据产品经过野外实地验证,精度良好,适用于各种科学研究及实际生产应用,它是地理遥感生态网推出的生态环境类系列数据产品之一. 正文 ※服务简介 全国土壤类型.质地.养分及变化等信息产品分为土壤类型数据.土壤质地数据.土壤养分数据及土壤变化数据等

数据下载链接:百度云下载链接​ 土壤阳离子交换量,简称CEC,是指土壤胶体所能吸附各种阳离子的总量.土壤阳离子交换量 cation exchange capacity 即CEC 是指土壤胶体所能吸附各种阳离子的总量,其数值以每千克土壤中含有各种阳离子的物质的量来表示,即mol/kg. 中国土壤阳离子交换量空间分布数据是根据土壤普查获取到的土壤剖面数据编制而成,用来表示土壤阳离子的空间分布含量. 编辑 数据名称 中国土壤阳离子交换量空间分布数据 数据类型 栅格 .矢量   数据格式 GRID.TI

环境 环境安装 1. 解释器 Python https://www.python.org/ 2. IDE Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 3. 文本编辑器 VSCode https://code.visualstudio.com/ 软件环境搭建 1. download 官网下载 2. install 安装 3. setting 修改配置文件 4. add to PATH .../bin/ 和 .../script/ 两个目录

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 本文是Storm系列之一,主要介绍Storm的架构设计,推荐读者在阅读Storm介绍(一)的基础之上,阅读这一篇.本文只是作者的读书笔记,偏重于浅层次的架构介绍,如果想真正理解内部设计时候的权衡,还需要更多的去阅读Storm源码. 理解Storm的架构,有助于帮助我们理解大型分布式系统设计中需要解决的问题,以及解决问题的思路,帮助我们更好的进行Storm性能调优化.

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这篇文章从创业起步阶段.产品形态和产品策略.市场竞争格局三个方面比较了中美 SaaS 领域的异同,在文章的最后,作者根据自己在 Box 的工作经历对在国内做 SaaS 的公司提出了四点建议. 我曾有幸经历了 Box 从 2009年 转型企业级 SAAS 一直到 2013年 成为行业领军的完整崛起之路, 2013年 决定回国创办亿方云科技,过去的两年和我的团队历经艰难仍在摸索从 0 到 1 的路上,今天借这个机会分享一下通过这两段经历,我所感受的中美 SaaS 各个维度的异同. 今天我讲的更多是以

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好文推荐!!!!! 原文见:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40856569 Java 8中同时存在面向对象编程(OOP)和函数式编程(FP, Functional Programming)这两种编程范式.实际上,这两种范式并不矛盾,只是着重点不同.在OOP中,着重于通过丰富的类型系统对需要解决的问题进行建模:而FP中则着重于通过高阶函数和Lambda表达式来完成计算.所以我们完全可以将这两者融合在一起,对问题提出更加优雅的解决方案

梦想还需有,因它必实现——发现最新版iOS漏洞,OverSky团队专访    “成功了!”,随着一句欢呼声在阿里巴巴西溪园区传出,Cydia的图标出现在一部iOS9.3.4的iPhone6上并成功运行,宣告了OverSky率先攻破了最新版本的iOS系统.OverSky这个团队的名字虽然并不是人尽皆知,然而,当真正地走进他们,却发现这个平均年龄只有28岁的年轻团队,早在今年6月份,也成功攻破了iOS 9.2.1系统.在iOS攻防领域,OverSky已是小有成就. 深藏的梦想,从未放弃的初心 安全圈

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ToYeT4Y4pzx0ii9Z92fo-Q 作者:刘永丽 导语 精神哥最近和团队中的开发同学聊天,看到很多开发同学对代码技能的提升都是有诉求的,只不过快速的业务节奏没有给他们太多停留的时间,在这种情况下如何给团队营造浓厚的工程师交流氛围呢? 方法有多种,目前最被认可或运用的方法莫过于CodeReview活动了. 那么 CodeReview到底能给团队

这不是草稿 辛巴学院:正大光明的不务正业.   上一次的教程写出来之后,反馈还是挺多的,有很多都做了修改,也有一些让人崩溃,不得不说上几句.有些人有些很奇怪的地方,你写篇东西,被看了以后不说他感觉怎么样.而是说你做个干啥?能赚钱么?而是说你做这个对我没有用,你还不如做点啥啥啥呢.我在此郑重申明: 我写只因为我想写,能不能赚钱或者取得其他好处,关你鸟事. 我写只因为我想写,我写的东西对你有没有用,关我鸟事. 我还会继续写下去,并且写什么选题全凭我自己.我不是一个职业写手,我没有任何责任为谁写什么东

     一直以来的自我感觉:自己是个记性偏弱的人.反正从小读书就喜欢做笔记(可自己的字写得巨丑无比,尼玛不科学呀),抄书这事儿真的就常发生俺的身上. 因为那时经常要背诵课文之类,反正为了怕自己忘记,所以一边抄书一边背书.延伸到现在就变成做读书笔记,把书中喜欢的段落和句子都记录下来,偶尔穿插自己的感受,所以读书小记是我的最爱,不过只有好书才值得这么做(遇到一本好书本身就是件幸福的事情,且读且珍惜).      PS:我会告诉你其实笔记在某些关键时刻就变身为“小超”木 :)        在未婚之

Windows phone 全景视图下为了实现可以上下滑动需要使用listbox. 需要的布局什么的,在listbox中填写 <ListBox Name="ListBox_new"> <Grid> <Grid.RowDefinitions> <RowDefinition Height="/> <RowDefinition Height="auto"/> <RowDefinition Heig

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UE生UObject,UObject生万物 引言 在上个GamePlay专题,谈到UE创建游戏世界的时候(GamePlay架构(一)Actor和Component),简单的介绍了一下UObject的功能: 藉着UObject提供的元数据.反射生成.GC垃圾回收.序列化.编辑器可见.Class Default Object等,UE可以构建一个Object运行的世界.(后续会有一个大长篇深挖UObject) 那么从本专题开始,我们将开始慢慢的填这个大坑.正所谓,千里之堤溃于蚁穴,万丈高塔始于垒土.在

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程