国外体育旅游发展历程？

一、国外体育旅游发展历程？

公园体育活动开展的整体性

体育与教育相结合。国外大部分自然保护地地广人稀, 国家公园面积广袤,多数公园建有教育基地,对青少年及其他游客进行自然知识、野外知识以及公园文化特色的教育,以增强青少年对环境与社会的责任感。体育运动是其中重要的一个方面, 如徒步、攀登、野营等活动项目。“青少年护林员”项目就是国外国家公园开展的一种有代表性和特色的休闲体育项目,青少年只需要交纳少量的费用就可以参加为期数周的活动项目,在专业护林员（公园员工或者有经验的生物学家等）的带领下学习自然知识,参与徒步旅行、探险教育、野营与野餐等活动。优秀的参与者还会受到表彰和奖励。

体育与探险相结合。由于国家公园保护完善,拥有丰富的野生动植物资源、面积广袤的荒野地、绵长的海岸线、高耸陡峭的悬崖等,因此,寻求刺激和挑战的探险活动成为部分游客的目的之一。探险活动要求游客具备较高水平的体能并经过一定的身体训练,还要配备足够的户外体育工具。

体育与原生态体验相结合。与挑战自然需要较高的体能不同,体验原生态则更多的是一种心理体验与感受,以及与自然和当地社区融合的游览行为。游客可以白天游览无人知晓的荒野地带,晚上回到公园舒适的自然小木屋,体验别有风味的自然生活。

体育与公园内外相融合。由于国家公园对环境保护有着严格的要求,一些体育娱乐项目和服务设施无法（或受到一定限制）在公园内设置,如蹦极、狩猎等。公园管理局鼓励在公园附近社区开发私营的游客休闲娱乐和服务项目,并且与邻近的附属区建立合作关系,以满足游客娱乐活动的需求。

此外,许多户外教育学校和生态旅游经营机构也将目光瞄向资源丰富的国家公园,成为推动公园生态休闲旅游与体育活动开展的重要动力。

二、公园体育设施开发的适度性

国外国家公园大多规定娱乐及体育设施应融入公园环境。例如,公园一般不建设全套的游乐设施, 但允许建立规模适度的儿童游乐场、团体野外露营的户外运动场地,公园一般对露营地场所的数量有所限制，公园设施建设应尽可能考虑残疾人的无障碍设计等。通常情况下，国家公园允许设置的体育娱乐活动设施包括船只、野营场所、自行车、马匹、潜水器械、滑雪器械、攀岩设备、游泳设施、越野汽车、滑翔伞等, 这些娱乐设施必须符合公园的规定,并经过评估和许可后才能投入建设。

三、公园管理体制的法制化

国外国家公园对体育休闲娱乐活动设有相对应的法律条文，在保护自然环境的前提下规范体育旅游的发展。例如，自1872年起，美国国会通过了《黄石公园法案》, 《国家公园事业许可经营租约决议法案》、《国家公园及娱乐法》和《国家公园系列管理法》等一系列法律法规，使得公园的发展目标与规划、土地保护、讲解与教育、公园设施、项目经营及资源管理等都有明确的规定，在法律层面上保障了国家公园旅游业的有序发展。

四、运作机制的公益性与市场性

在联邦制国家，国家公园的主要资金大多来源于联邦政府的财政拨款。公园管理部门不得从事营利性活动, 而是从事基本的公益性服务。但为了提高公园资源的利用率和游客的享受感,公园采用了差异化服务方式。体育休闲娱乐活动服务与商业性游客服务等是采取特许经营和商业用途授权方式进行,通过授权一些商业实体在公园适宜的区域开展相应的娱乐体育活动,满足游客的休闲需求。

二、国外短视频发展历程？

Twitter短视频矩阵不断扩大，在欧洲影响广泛

YouTube优质短视频内容创作云集

Instagram、Snapchat在短视频领域后起勃发

欧洲Facebook用户基数区域性减少，短视频应用程序收效甚微

抖音国际版Tik Tok发展势头迅猛，欧洲市场亟待进一步拓展

三、大数据的发展历程？

大数据发展历程可以追溯到20世纪90年代，但真正的突破性进展是在21世纪初。以下是大数据发展历程的几个关键阶段：

萌芽期（20世纪90年代到21世纪初）：在这个阶段，数据库技术逐渐成熟，数据挖掘理论也开始形成。随着数据量的不断增加，人们开始意识到数据的重要性，并开始尝试利用数据挖掘技术来分析和利用数据。

突破期（2003年-2006年）：在这个阶段，社交网络的流行导致大量非结构化数据的出现，传统数据处理方法难以应对。为了解决这个问题，人们开始重新思考数据处理系统和数据库架构，大数据的概念逐渐形成。

成长期（2006年-2009年）：在这个阶段，大数据开始形成并行计算和分布式系统，为大数据的成熟发展奠定了基础。同时，一些商业智能工具和知识管理技术也开始被应用，大数据的应用范围不断扩大。

成熟期（2010年至今）：在这个阶段，随着智能手机和物联网的普及，数据碎片化、分布式、流媒体特征更加明显，移动数据急剧增长。大数据的概念开始风靡全球，各种大数据技术和应用不断涌现，大数据已经成为信息化社会的重要基础设施。

总的来说，大数据的发展历程是一个不断演进的过程，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会在未来发挥更加重要的作用。

四、亚马逊大数据的发展历程？

“大数据”出现阶段(1980-2008年)

“大数据”热门阶段(2009-2011年)

“大数据”时代特征阶段(2012-2016年)

“数据就是力量”，这是亚马逊的成功格言。EKN研究的最新报告显示，80%的电子商务巨头都认为亚马逊的数据分析成熟度远远超过同行。亚马逊利用其20亿用户账户的大数据，通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊追踪你在电商网站和APP上的一切行为，尽可能多地收集信息。你可以看一下亚马逊的“账户”部分，就能发现其强大的账户管理，这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分，例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”，亚马逊保持对用户行为的追踪，为用户提供卓越的个性化购物体验。

五、国外教育机构的发展历程和特点？

西方发达国家的教育是分层教育，很多年前，就已经分层好了，穷人上公立学校，免费但是教育资源也很少，大多数人出来只能打工，这就是国内传说中的快乐教育，富人上私立学校，和国内一样，放学了也开始各种兴趣班，教育资源也比较好，大多数出来会是社会精英，比如美国，据分析，占全美百分之七的私立学生拿走了百分之五十藤校的入场券！

六、国外秸秆粉碎机发展历程？

国外秸秆粉碎机发展的历程是：经过粗加工直接还田，精细加工做肥料做饲料，做生物化工原料工业原料生产产品！

七、大模型发展历程？

大模型的发展可以追溯到20世纪80年代。当时的神经网络模型只有几层，训练数据也很少。直到20世纪90年代，随着计算机技术的不断发展，神经网络模型的深度和训练数据的规模也逐渐增加。

2006年，Hinton等人提出了深度置信网络（Deep Belief Networks），这是一种多层神经网络模型，可以通过无监督学习进行预训练。这一突破为大模型的发展奠定了基础。

随后，2012年，Hinton等人在ImageNet图像分类竞赛中使用了深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称CNN）取得了巨大成功。这一成果引发了对深度学习的广泛兴趣和研究热潮。

随着深度学习模型的发展，大模型的训练数据和算力需求也越来越大。为了应对这一挑战，2012年，Google公司推出了Google Brain项目，该项目旨在研究和开发大规模神经网络模型。Google Brain团队在2014年提出了Inception模型，该模型在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩。

2014年，Google发布了用于分布式训练的深度学习框架TensorFlow，为大模型的训练提供了强大的工具支持。此后，各种大型深度学习模型相继涌现，如ResNet、BERT、GPT等，这些模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

随着硬件技术的不断进步，如GPU和TPU的发展，以及云计算的普及，大模型的训练和部署变得更加可行和高效。目前，大模型已经成为深度学习领域的重要研究方向，并在各个领域展现出巨大的潜力和应用前景。

八、ieee数据库的发展历程？

IEEE/IEE Electronic Library（IEL）数据库提供1988年以来、美国电气电子工程师学会（IEEE）和英国电气工程师学会（IEE）出版的207种期刊、6279种会议录、1496种标准的全文信息，包括947，413篇文章（截止到2003年6月25日）、2，350，000 页PDF文件和500，000位作者。用户通过检索可以浏览、下载或打印与原出版物版面完全相同的文字、图表、图像和照片的全文信息。

IEEE和IEE作为世界知名学术机构，多年来一直致力于出版有深度的高质量出版物，IEL数据库包含了二者的所有出版物，其内容计算机、自动化及控制系统、工程、机器人技术、电信、运输科技、声学、纳米、新材料、应用物理、生物医学工程、能源、教育、核科技、遥感等许多专业领域位居世界第一或前列。

九、大数据的含义和发展历程？

大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据集合无法使用常规软件工具在合理时间内进行捕捉、管理和处理。大数据的“大”通常指的是数据量的大小，但同时也涉及数据的多样性和处理速度。

大数据的发展历程：

早期阶段：在计算机科学和信息技术的发展初期，数据主要是以结构化形式存在，如数据库中的数据。这个阶段的数据处理相对简单，因为数据规模和复杂性有限。

互联网的兴起：随着互联网的普及，数据的产生和收集变得前所未有地容易。社交媒体、电子商务、在线服务等产生了大量的非结构化数据，如文本、图片、视频等。

大数据概念的形成：2000年代初期，“大数据”这个词开始流行，用来描述那些超出传统数据处理能力范围的数据集合。2005年，计算机科学家Hilbert和López在《科学》杂志上发表的文章中提出了“大数据”这一概念。

技术的进步：为了处理和分析大数据，各种新技术和新工具被开发出来，如分布式计算框架Hadoop、NoSQL数据库、数据挖掘和机器学习算法等。

应用的扩展：大数据开始被广泛应用于各个领域，包括商业智能、城市管理、健康医疗、环境保护、金融服务等。企业和组织开始利用大数据来提高效率、优化决策和创造新的商业价值。

数据隐私和安全问题：随着大数据技术的发展，数据隐私和安全的问题越来越受到关注。各国政府和国际组织开始制定相关的法律法规，以保护个人隐私和数据安全。

数据治理和伦理：数据治理成为了一个重要议题，涉及数据的所有权、使用权、质量控制、合规性等。同时，数据伦理也开始受到重视，如何公正、透明地使用数据成为了讨论的焦点。

总的来说，大数据的发展历程反映了信息技术和社会需求的不断变化。随着技术的进步，大数据将继续在各行各业中发挥重要作用，同时也将面临新的挑战和机遇。

十、Hadoop大数据框架的发展历程？

Hadoop的主要发展历程：

　　· 2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。

　　· 2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。

　　· 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。

　　· 2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。

　　· 2010年5月 ，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年5月 ，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年-2011年，扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件(Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等)来扩展Hadoop的使用场景和可用性。

　　· 2011年1月，ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2011年12月，Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。

　　· 2012年5月，Hadoop 2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个(alpha)版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。

　　· 2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈。

　　· 2013年10月，Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。

　　· 2014年2月，Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。

　　· 2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop 3.0.0版本发布。