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2025-03-15 11:07
赋能高科一、种植红薯全套技术视频教程？
备耕
1）深耕
土壤板结会造成甘薯生长缓慢，就算多施肥料也难增产。深耕能加深活土层，疏松熟化土壤，增强土壤养分分解，提高土壤肥力，增加土壤蓄水能力，改善土壤透气性，有利于茎叶生长和根系向深层发展，从而提高甘薯产量。
对土壤结构良好，有机质含量较高，或表土黏厚的应深翻，但一般不要超过40厘米，过度深翻反而容易招致减产。一般深耕30厘米比浅耕15厘米增产20%左右。宜在晴天深耕，切忌在土壤粘湿时耕作，以免造成泥土紧实。深翻要结合施有机肥，增加土壤有机质，以改善土壤理化性质，有利于提高土壤肥力。
2）起垄
甘薯主要是起垄种植，垄作优点是，比平作栽培增加地表面积，增大受光面积，增加土体与大气的交界面，昼夜温差大，且有利于田间降湿排水。在起垄时要尽量保持垄距一致，如宽窄不匀会造成邻近的植株间获得的营养不同，造成优势植株过分营养生长，而弱势植株可能得不到充分的阳光及养分，生长不匀影响产量。
海南甘薯的起垄方式差异很大，各有优缺点，其中一种起垄方式是，起垄时，垄顶整平，有的在种植薯苗后，略在垄两边勾土垫高，中间做成沟形，这有利苗期淋水抗旱，也方便两边施肥，保水保肥好，在生长中后期方便逐渐多次盖土，防治象鼻虫。但要注意用此法种植甘薯时，一是容易插植薯苗过深，有深达10厘米的，二是后期盖土时，容易造成薯块覆土过深，当块根生长于垄心深层，处于板结贫瘠且水热和通风透气不良条件下，不利结薯和薯块膨大，造成低产。另外，就是多数垄距过宽，有些达1.5米，未能充分利用土地，因甘薯苗期长势慢，封行迟，也不利抗旱，且封行慢导致的除草工也多，另外，垄距过宽则每亩苗数少，不利获得高产。
一、育苗选苗
1、品种要纯
甘薯生产应尽量采用同一品种和种苗质量一致，当不同品种或优劣种苗混栽时，极易导致减产，这是目前南方甘薯低产劣质的主因之一。由于甘薯不同品种间和优劣种苗间存在较大差异，有的前期生长旺盛，有的前期生长迟缓，有的品种耐肥，有的品种耐瘠，还有的品种蔓较长，有的品种蔓较短，那么，混栽后的部分植株获得优势，营养生长过盛，从而影响了另一部分弱势植株的生长，另外，有些优势植株的茎叶旺长，反而会导致薯块产量低于正常水平。一般情况下，就算两个高产品种混栽也会降低产量。
2、壮苗
要用壮苗，剔除弱苗，壮苗与弱苗的产量可相差20~30%。因为壮苗返苗快，成活率高，长出的根多、根壮，吸收养分能力强。要求薯苗粗壮，有顶尖，节间不太长，无病虫害症状。采苗时如乳汁多，表明薯苗营养较丰富，生活力较强，可作为诊断薯苗质量的指标之一。薯苗长度一般要达20~25厘米，具有六个展开叶较好，薯苗太长则带的叶片较多，蒸腾面积大，返苗迟，而苗太短，则需要较长时间才能达到正常苗的长度，薯苗过长过短都不利高产。
培育壮苗必须采用薯块育苗，一般在插植前100天，选择大小适中（单薯重以200～300克为宜）、整齐均匀、无病虫、无伤口、薯块作种。先在1米宽的苗床排种育苗，当薯块长出的薯苗长度达25～30厘米时，即进行假植繁苗，并在假植苗节数达到6～10个节位时进行摘心打顶促分枝。在计划种植前5～8天薄施速效氮肥培育嫩苗壮苗，当薯苗长度达25～30厘米时，应及时采苗种植。强调剪采第一段嫩壮苗作种苗，剪苗时应留头部5厘米内的数个分枝，但不可留得过长，从新发苗，如此循环剪苗。
尽量使用第一段苗，切忌使用中段苗（第二、三段苗），主要原因是甘薯常常携带黑斑病、根腐病菌及线虫病等，薯块中携带的病原物会缓慢向薯芽顶部移动，而顶苗可在很大程度上避免薯苗携带病菌，原因是病原物的移动速度低于薯芽的生长速度，病原物大部分滞留在基部附近，上部薯苗带病的可能性比较小。有些地方如海南农民很少用薯块育苗，习惯用茎蔓多年连续繁苗，有的还用第二段苗，造成甘薯品种种性退化和产量下降，这是海南甘薯低产的主要原因之一。
二、选择好的育苗至关重要
1、甘薯脱毒育苗
脱毒甘薯是利用生物技术将甘薯内的病毒清除出来，并培育出无病毒的甘薯秧苗，恢复优良种性，提高产量和品质。目前我国主要采用“组培育苗”的技术，进行茎尖脱毒后繁育薯苗，主要措施包括试管苗快繁和土壤扦插嫩尖苗等。
2、灭菌杀虫
灭菌：主要目的是预防因病害而造成老小苗的发生。方法是采用40%多菌灵胶悬剂50倍液或70%甲基托布津700倍液，把薯苗基部6~8厘米段浸泡10~15分钟。杀虫：杀灭种苗虫源，可用乐果等杀虫剂先喷杀准备采苗的甘薯田地，种前，可用乐果500倍液浸甘薯藤的头部1-2分钟。
栽插
1、栽插时间
南方夏秋薯区，主要包括福建、江西、湖南三省的南部，广东和广西的北部，夏薯一般在5月间栽插，秋薯一般在7月上旬至8月上旬栽插。南方秋冬薯区，包括海南全省，广东、广西、云南和台湾的南部，秋薯一般在7月上旬至8月中旬栽插，而冬薯一般在11月栽插。 海南由于气候优越，全年可种，但以稻田冬种甘薯为佳，其优势在于：一是充分利用冬闲田，其时气候由热逐渐转凉，符合甘薯全生长期的要求，后期有利淀粉积累，且水旱轮作的土壤有利甘薯生长，减少病虫害，容易获得高产优质甘薯，二是由于反季节生产，鲜食甘薯可销往大陆和出口日韩等国。
最好选择阴天土壤不干不湿时进行，晴天气温高时宜于午后栽插。不宜在大雨后栽插甘薯，这易形成柴根。应待雨过天晴，土壤水分适宜时再栽。也不宜栽后灌水，栽后灌水或在大雨后栽插，成活率较高，但薯苗往往长时间长势不好，原因在于土壤呈现水分饱和状态，且土温偏冷，同时，土壤也变得比较紧实，土壤中的氧气含量减少，妨碍了根系发展，生长缓慢。久旱缺雨，则可考虑抗旱栽插，挖穴淋水，待水干后盖上薄土，栽苗后踩实，让根与土紧密接触，提早成活。如栽苗后才淋水，则需再覆干土在表面保湿。
2、合理密植
1）温棚培植
每亩插植2500~4000株，在一定密度内，一般产量随着密植程度提高而增加，而大中薯率随着密植程度提高而下降，如果是作为食用，不需要大薯，可适当密植，收获中小薯，容易销售。一般以垄宽1米，垄高25~35厘米，每亩插3300株左右最为适宜。要注意插植的株距一致，株距不匀，则容易造成靠在一起的两株成为弱势植株。
2）栽插方法
甘薯栽插方法较多，主要有以下5种栽插法，一般以水平栽插法为佳。
水平栽插法：苗长20~30厘米，栽苗入土各节分布在土面下5厘米左右深的浅土层。此法结薯条件基本一致，各节位大多能生根结薯，很少空节，结薯较多且均匀，适合水肥条件较好的地块，各地大面积高产田多采用此法。但其抗旱性较差，如遇高温干旱、土壤瘠薄等不良环境条件，则容易出现缺株或弱苗。此外，由于结薯数多，难于保证各个薯块都有充足营养，导致小薯多而影响产量。如是生产食用鲜薯，则小薯多反而好销。
斜插法：适于短苗栽插，苗长15~20厘米，栽苗入土10厘米左右，地上留苗5~10厘米，薯苗斜度为45度左右。特点是栽插简单，薯苗入土的上层节位结薯较多且大，下层节位结薯较少且小，结薯大小不太均匀。优点是抗旱性较好，成活率高，单株结薯少而集中，适宜山地和缺水源的旱地。可通过适当密植，加强肥水管理，争取薯大而获得高产。
船底形栽插法：苗的基部在浅土层内的2~3厘米，中部各节略深，在4~6厘米土层内。适于土质肥沃、土层深厚、水肥条件好的地块。由于入土节位多，具备水平插法和斜插法的优点。缺点是入土较深的节位，如管理不当或土质黏重等原因，易成空节不结薯，所以，注意中部节位不可插得过深，砂地可深些，黏土地应浅些。
直栽法：多用短苗直插土中，入土2~4个节位。优点是大薯率高，抗旱，缓苗快，适于山坡地和干旱瘠薄的地块。缺点是结薯数量少，应以密植保证产量。
压藤插法：将去顶的薯苗，全部压在土中，薯叶露出地表，栽好后，用土压实后浇水。优点是由于插前去尖，破坏了顶端优势，可使插条腋芽早发，节节萌芽分枝和生根结薯，由于茎多叶多，促进薯多薯大，而且不易徒长。缺点是抗旱性能差，费工，只宜小面积种植。
3、栽插注意事项
浅栽。由于土壤疏松、通气性良好、昼夜温差大的土层最有利于薯块的形成与膨大，因此，栽插时薯苗入土部位宜浅不宜深，在保证成活的前提下宜实行浅栽。浅栽深度在土壤湿润条件下以5~7厘米为宜，在旱地深栽也不宜超过8厘米。
但在阳光强烈且地旱的条件下，要注意如果过浅栽插，因地表干燥和蒸腾作用强烈，薯苗难长根，茎叶易枯干，导致缺苗，应考虑适当深栽等措施。增加薯苗入土节数。这有利于薯苗多发根，易成活，结薯多，产量高。入土节数应与栽插深浅相结合，入土节位要埋在利于块根形成的土层为好，因此以使用20~25厘米的短苗栽插为好，入土节数一般为4~6个。栽后保持薯苗直立。直立的薯苗茎叶不与地表接触，避免栽后因地表高温造成灼伤，从而形成弱苗或枯死苗。
干旱季节可用埋叶法栽插。埋土时，要将尽可能多的叶片埋入土中，埋叶法成活率高，返苗早，有利增产，由于甘薯的叶面积较大，通常需要较多的水分供其生长，特别是薯苗栽插后对水分需求较高。此时如果将大部分叶片暴露在土壤表面，在强烈的阳光照射下需要大量的水分供其生理调节，但刚栽插的薯苗没有根系，仅靠埋入土中的茎部难以吸收足够的水分，结果造成叶片与茎尖争水，茎尖呈现萎焉状态，返苗期向后推迟，严重时造成薯苗枯死。而将大部分叶片埋入湿土中可有效地解决薯苗的供水问题，叶片不仅不失水，还可从土壤中吸收水，保证茎尖能够尽快返青生长。
二、木门贴皮技术视频教程？
目前市场上有2种皮
1：不干胶
2：薄皮 不关是那样的皮 首先是你的门的预处理 ：刮灰 （用调和漆和石膏配的放少量的水） 等灰干了 220以下的细砂纸打磨平整。去灰 。按需要将纸裁好（比你要的尺寸大1CM[注意纸上的木纹走向]）薄皮纸过水。木工用白胶刷在要贴的门上 纸上要有水但不能多 两个人牵起纸轻放注意要1个人先放 然后用皮刮板向左右刮 排出空气 直到队友可以放手。
懂的人是说起来难 做起来简单 不懂的人的做起来难 说起来容易 建议你找个懂的人帮你 工价又不高
三、高级数据库，数据仓库有哪些关键技术？
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
四、数据技术与大数据技术如何？
数据技术和大数据技术是紧密相关的概念，但有一些区别。
数据技术是指涉及数据的处理、管理和分析的技术方法和工具。它包括数据的收集、存储、清洗、转换、建模、可视化和分析等各个方面。数据技术的目标是提取有用的信息和洞察力，以支持决策和解决问题。
大数据技术则是数据技术的一个特定领域，主要关注处理和分析大规模、高速、多样化的数据。大数据技术需要应对海量数据的挑战，包括数据的存储、处理、传输、分析和可视化等方面。与传统的数据技术相比，大数据技术更注重分布式计算、并行处理、数据挖掘和机器学习等领域的技术。
因此，数据技术是一个更广泛的概念，而大数据技术是在数据技术基础上专注于处理和分析大规模数据的特定领域。大数据技术的发展为我们提供了更多处理和利用海量数据的机会，从而为各行各业带来了更多的商业价值和创新机会。
五、商业数据分析六大技术？
作为一名合格的数据分析师，除了掌握基本的理论之外，还需要掌握的重要硬技能和软技能。
1、数学和统计能力：数据分析师首先要掌握的一定是数学和统计能力，因为要花大量时间跟数字打交道，因此你需要有数学头脑。
2、掌握编程语言：你还需要具备一些编程语言的知识，例如Python、 SQL等。如今，很多数据分析师都可以依靠多种编程语言来完成他们的工作。
3、数据分析思维：你还需要具有分析的能力，这不仅仅是处理数字和分享数据，有时你还需要更深入地了解到底发生了什么，因此必须拥有分析思维。
4、解决问题的能力：数据分析是关于回答问题和解决业务挑战的，这需要一些敏锐的解决问题能力。
5、出色的沟通能力：数据分析师除了会做分析，还要懂得分享。当你收集数据获得了有价值的见解，将自己挖掘的价值分享他人，才能使业务受益。
6、掌握分析工具：数据分析师有各种各样的工具可供使用，但是你还需要知道该使用哪一个以及何时使用。
六、大数据的三大技术支撑要素？
大数据技术支撑的三个要素是：
1、云计算、硬件性价比的提高以及软件技术的进步；
2、数据源整合进行存储、清洗、挖掘、分析后得出结果直到优化企业管理提高效率；
3、智能设备、传感器的普及，推动物联网、人工智能的发展。
七、3大数据技术是指什么？
1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
八、果树修剪技术视频教程怎样修剪果树？
果树种植、生长需要结合树种、品种、生长环境、培养方向等因素，先确定需要哪种树形，之后再制定树形培养方案，从小树开始一般需要3-5年才能形成基本骨架。目前能搜到的果树修剪技术，针对结果树的比较多，总体原则是解决树体、果园的通风透光效果，采用短截、回缩、疏除、缓放、造伤、改变生长方向等方法，来达到稳定树势、平衡树体生长的目的。果树每个生长时期，修剪的目的也不一样。幼树期，以快速扩大树冠为目的，结果初期，以控制树体生长为要求，盛果期之后，以平衡生长和结果的关系为关键，衰老期，以恢复树势为目的。总之，需要依据果树的具体情况来进行修剪培养，延长果树的经济结果年限，做到优质、丰产、高效。
九、wordpress高级视频教程
WordPress高级视频教程：打造个人博客的终极指南
在当今数字化时代，拥有一个个人博客是许多人追求的梦想。而WordPress作为最流行的博客平台之一，成为了许多人选择的首选。然而，对于许多人来说，使用WordPress的基础知识已经不再能够满足他们的需求。这时候，就需要我们进一步学习WordPress的高级技巧和功能。
无论你是一个有经验的WordPress用户，还是刚刚接触这个平台的新手，本篇文章将为你提供一些高级视频教程，帮助你打造专业且功能丰富的个人博客。
1.主题定制
一个博客的外观是吸引读者的第一印象，定制一个专属的主题对于个人博客的成功至关重要。下面的视频教程将向你展示如何使用WordPress提供的定制功能，以及如何使用和CSS进行更高级的主题定制。
- 视频教程一：WordPress主题定制入门
- 视频教程二：使用HTML和CSS进行高级主题定制
2.插件使用
WordPress的插件是扩展博客功能的绝佳选择。从社交媒体分享按钮到搜索引擎优化工具，WordPress插件为你提供了各种各样的功能增强选项。以下视频教程将详细指导你如何使用一些热门插件，以及如何找到并安装新的插件。
- 视频教程三：介绍一些常用的WordPress插件
- 视频教程四：如何找到并安装新的WordPress插件
3.网站安全
网站安全是保护个人博客和访问者隐私的重要方面。学习如何保护你的WordPress网站免受黑客攻击和恶意软件的影响是至关重要的。以下视频教程将向你展示如何设置强大的密码、使用安全插件、定期备份网站以及监控潜在威胁。
- 视频教程五：保护WordPress网站免受黑客攻击
- 视频教程六：如何定期备份你的WordPress网站
4.搜索引擎优化
在拥有数以千计的博客的竞争中，搜索引擎优化（SEO）是确保你的博客能够被搜索引擎有效索引和排名的关键。下面的视频教程将向你展示一些最佳实践，以及如何使用WordPress的SEO插件来提高你的博客在搜索引擎结果中的可见性。
- 视频教程七：WordPress搜索引擎优化入门
- 视频教程八：使用SEO插件优化你的WordPress博客
5.高级功能
为了让你的个人博客更加专业和功能丰富，学习一些高级功能将非常有帮助。从自定义页面模板到创建自己的WordPress插件，以下视频教程将指导你迈向WordPress的高级领域。
- 视频教程九：创建自定义页面模板
- 视频教程十：开发你自己的WordPress插件
希望这些WordPress高级视频教程能为你的个人博客带来新的变化和提升。学习和掌握这些高级技巧将使你能够更加自如地处理各种博客定制需求，并将你的个人博客推向新的高度。继续努力，
十、数据标注技术？
这个是IT互联网公司的一个职位,数据标注员就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等,然后对抓取的数据进行整理与标注。
相当于互联网上的”专职编辑“。
自动标注技术是在计算机制图技术发展的基础上形成的一门技术。主要是利用存储在数据库属性表中的信息来自动标注主题特征，在标注时可以用主题属性表中任意域的正方便地改变标注属性的位置、字体、风格、大小和颜色。
自动注记的主要内容是地图注记。地图注记是地图的基本内容之一，如同地图上其他符号一样，注记也是一种符号，在许多情况下起定位作用。它是将地图信息在制图者与用图者之间进行传递的重要方式。例如，根据注记的位置和结构，可以指示点位，根据注记的间隔和排列走向，指示对象的范围。