根系按来源分为

一、根系按来源分为

根系按来源分为

根系是植物体的一部分，它起着支撑植物、吸收水分和养分的重要作用。根系按来源可分为三类，包括自主根系、宿根系和内藤根系。

自主根系

自主根系是指植物本身能够独立形成的根系。大多数植物都具有自主根系，这些根系起源于胚珠中的胚根。自主根系生长发达，可以向深层土壤扎根，吸收地下水分和养分。在自主根系的基础上，植物可以形成不同的根系形态，例如直根系、纺锤根系和诱导根系。

直根系是一种典型的自主根系结构，它由一个主根和众多侧根组成。主根向下延伸，侧根呈放射状向外伸展。这种根系适用于生活在土壤较深的植物，如树木和灌木。

纺锤根系不同于直根系的特点在于主根的延伸与侧根的发育不平衡。主根向下生长，侧根的发育较弱，形成了一个纺锤状的根系。这种根系常见于生活在草原和沙漠等干旱地区的植物，可以迅速生长并扎根于松散的土壤中。

诱导根系是一种特殊的自主根系，是植物通过外界环境刺激形成的。例如，当植物的一部分受到损伤或切割时，植物会在受损部位产生新的根系以恢复被损伤的组织。这种根系的形成是植物适应环境变化的一种方式。

宿根系

宿根系，顾名思义，是指植物依靠其他植物形成的根系。宿主植物提供给宿根系养分和生长条件，而宿根系为宿主植物提供一定的支撑和稳定性。宿根系常见于寄生植物和附生植物。

寄生植物是一类无绿色叶片、无自主光合作用的植物，它们通过吸取其他植物的养分而生长。寄生植物的宿根系与宿主植物紧密结合，寄生植物的根系与宿主的根系相互纠缠，形成一个复杂的根系统。

附生植物是一类并不直接从宿主植物吸取养分的植物，它们依靠附生在其他植物上的根系吸取来自空气和水分的养分。附生植物的根系通常比较薄弱，形状各异，可以迅速适应不同的环境条件。

内藤根系

内藤根系是指植物的茎变形成的根系。在某些植物中，茎的下部可以萌生出新的根系，这些根系称为内藤根系。内藤根系可以增加植物的稳定性，使植物更好地适应环境。

总结起来，根系按来源可以分为自主根系、宿根系和内藤根系。自主根系是植物本身形成的根系，宿根系是依靠其他植物形成的根系，内藤根系是茎的下部变形成的根系。不同类型的根系在植物的生长和适应环境的过程中起着不同的作用，是植物生命力的重要组成部分。

二、数据的来源可以分为哪两类？

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：

1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。

2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。

3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。

4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。

5)互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。

三、python数据来源来源？

它的数据来源主要是来源于它的数据库

四、人工神经网络的运作可以粗略分为？

2. 隐藏层（Hidden Layer）：中间层节点，负责对输入数据进行处理和转换。可以包含多个隐藏层，每个隐藏层都有多个节点（神经元）。

3. 权重与偏置调整（Weight and Bias Adjustment）：每个连接都有一个权重，表示不同特征对结果的重要性。在训练过程中，通过调整权重和引入偏置，来逐步优化神经网络的性能。

4. 激活函数应用（Activation Function Application）：为了引入非线性因素，每个节点在接收到输入后会使用一个激活函数，如ReLU、Sigmoid等，来对输入进行非线性变换。

5. 输出层（Output Layer）：最后一层的节点负责产生最终的输出，表示神经网络对输入数据的预测或分类结果。

6. 损失函数计算（Loss Function Calculation）：通过比较网络输出与实际标签之间的差异，使用损失函数来衡量预测的准确度。常见的损失函数包括均方差、交叉熵等。

7. 反向传播（Backpropagation）：根据损失函数的结果，通过反向传播算法，将误差从输出层向前传递，调整每个节点的权重和偏置。

8. 重复训练（Repeated Training）：进行多轮训练，不断调整权重和偏置，以减小损失函数的值，提高网络的准确度。

9. 输出结果（Output Result）：在训练完成后，通过将输入数据输入到已经训练好的神经网络中，得到最终的输出结果。

这些步骤描述了一个典型的前馈神经网络的工作过程。随着神经网络的发展和应用，还出现了其他类型的神经网络，比如循环神经网络、卷积神经网络等，其运作方式和步骤会有所不同，但整体的思路和基本原理相似。

五、智慧城市信息来源分为

在当今数字化时代，智慧城市成为了许多城市发展的热门话题，它代表着城市在信息技术、网络通信和数据分析等领域的深度融合，以提升城市管理效率、改善居民生活质量为目标。要实现智慧城市建设，信息来源至关重要，其来源分为多个方面。

政府数据

政府数据是智慧城市建设不可或缺的信息来源之一。政府拥有大量的城市管理数据，例如交通流量、环境质量、公共服务需求等。这些数据通过政府部门和城市机构收集、整理，对于城市规划、资源分配等决策起着重要作用。通过开放政府数据，市民、企业和开发者可以利用这些信息进行创新应用，促进智慧城市建设的进程。

传感器数据

智能传感器在智慧城市建设中发挥着关键作用，用于监测城市各方面的数据。例如，交通传感器可以实时监测道路交通情况，环境传感器可以记录空气质量及噪音水平，这些数据可以帮助城市实时了解城市运行状态，从而做出相应的调整和优化。

手机移动应用

手机移动应用程序也是智慧城市信息来源的重要渠道之一。通过手机应用，市民可以随时随地获取城市的实时信息，包括天气预报、公共交通信息、健康医疗服务等。同时，手机应用还可以收集用户的反馈意见和数据，帮助城市管理者更好地了解市民需求，改善城市服务体验。

社交媒体数据

社交媒体已经成为城市信息流通的重要平台之一。市民在社交媒体上分享的信息可以反映城市的热点事件、舆论氛围、市民诉求等。通过数据分析社交媒体信息，城市管理者可以更加及时地了解市民的声音，发现问题并作出及时响应。

地理信息系统（GIS）数据

地理信息系统数据也是智慧城市信息来源的重要组成部分。GIS数据可以提供城市各类地理空间信息，例如地形地貌、交通网络、土地利用等。通过GIS数据分析，城市规划者可以进行合理的城市规划和资源配置，提高城市的整体运行效率。

物联网设备数据

物联网设备连接了城市中的各种智能设备，如智能家居、智能路灯、智能停车系统等。这些设备通过互联网实时交换数据，构成了庞大的物联网系统。物联网设备数据可以为智慧城市提供各种实时信息，帮助城市管理者实现精细化管理和智能化决策。

结语

综上所述，智慧城市信息来源分为多个方面，包括政府数据、传感器数据、手机移动应用、社交媒体数据、地理信息系统数据以及物联网设备数据等。这些信息来源相互交织、相互支持，共同构成了智慧城市发展的信息基础。未来，随着技术的不断进步和城市治理理念的持续创新，智慧城市的信息来源将变得更加多样化和智能化，为建设更加智慧、便捷、可持续的城市生活奠定坚实基础。

六、劳务来源分为哪些？

　　

①生活服务。指直接为人们生活提供的服务。如：饮食、理发、浴池、旅店、影院、剧院等。这种劳务生产和消费同时发生。 　　

②生产服务。指为生产和再生产过程提供的服务，它是生产过程在流通过程的继续。如：运输、保管、包装、维修等。这种劳务也是生产过程和消费过程同时发生。由于劳务的部门、行业或职业的性质不同，产生的服务所起的作用也就有所不同。有的服务能满足人民精神生活的需要，如：艺术、旅游等；有的服务与生产过程直接发生联系，如：科学技术直接应用于生产过程，商品的分类、包装和保管属于生产过程在流通领域的继续，这类活动是生产性的，能创造价值，计算其成果时，应计入国民收入中，其他劳动并不创造价值。随着生产力和科学技术的发展，物质生产部门所提供的价值愈多，劳务部门、行业或职业有逐渐发展的趋势，面临所谓第四次产业革命挑战的未来社会，这种劳务性的服务部门更会大量发展。 如果是会计上某公司专用的劳务，一般是派遣员工安装单独计价的部份；

七、试题来源分为哪些？

逻辑考试的试题来源主要是两种，国内逻辑学专业的学者、教师命题(国产试题);吸收、改造、直接饮用美国GMAT(主要)、GRE和LSAT试题(进口试题)。

早期的MBA考试主要采用后者，但从2010年1月第一次管理类专业学位硕士研究生统一考试以后，进口试题的比重明显降低了。

八、人工神经网络的运作可以粗略分为层面？

人工神经网络主要架构是由神经元、层和网络三个部分组成。整个人工神经网络包含一系列基本的神经元、通过权重相互连接。

神经元是人工神经网络最基本的单元。单元以层的方式组，每一层的每个神经元和前一层、后一层的神经元连接，共分为输入层、输出层和隐藏层，三层连接形成一个神经网络。

九、产业数据来源？

1.流动数据。也可以称之为物联网，这些数据可接连到您的IT网络连接设备。当这些数据来到您的网络设备上时，您需要进一步对其分析来决定那些数据是否有意义，其中有意义的可以保留，而那些没意义的则可以删除。关于流动数据的更多理解，您可以阅读其相关白皮书。

2.社交数据。社交数据在社交互动中越来越具有吸引力，尤其是它的营销功能。但是这些数据通常是在非结构化或半结构化形式,对于一个公司当使用和分析这些数据信息的时候，不仅要考虑数据的规模,大数据应用也是一个独特的挑战。

3.公开来源。庞大的数据可以通过打开数据源，像美国政府的数据，CIA世界各国概况或者欧盟开放数据门户等等。

十、谷雨数据来源？

谷雨源自古人“雨生百谷”之说，每年4月20日或21日太阳到达黄经30°时为谷雨。