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软件，一系列按照特定顺序组织的计百算机数据和指令的集合。简单的说软件就是程序加文档的集合体。硬件，指手机中由电子，机械和光电元件等组成的各种物理装置的总度称。
软件为无形的，没有物理形态，只能通过运行状况来了解功能、特性、和质量；软件渗透了大量的脑力劳动，人的逻辑思维、智能活动和技术水平是软件产品的关键；软件不会像硬件问一样老化磨损，但存在缺陷维护和技术更新。
软件的开发和运行必须依赖于特定的计算机系统环境，对于硬件有依赖性，为了减少依赖，开发中提出了软件的可移植答性；软件具有可复用性，软件开发出来很容易被复制，从而形成多个副本。
扩展资料
根据手机内App安装来源不同，又可分为手机预装软件和用户自己安装的第三方应用软件。手机预装软件一般指手机出厂自带、或第三方刷机渠道预装到消费者手机当中、且消费者无法自行删除的容应用或软件。除了手机预装软件之外，还有用户从手机应用市场自己下载安装的第三方手机App应用，下载类型主要集中在社交社区类软件。
参考资料来源：百度百科-硬件
参考资料来源：百度百科-软件
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手机好处：
1，不出门便知道天下事，了解各国的新闻，国际形势
2，方便人们之间的联系，使用e79fa5e98193e78988e69d83336起来很便利
3，支付更加的方便，人们不需要带现金，只要支付宝微信扫一扫便可以支付，更加的快捷，可以避免现金过多而造成的麻烦
4，人们更加方便的进入互联网，而不需要非得带个电脑接根网线。这给人们生活中带来的便利是看的见的。改变了人们的生活方式，之后也定会朝着更加智能化的方向走去
5，手机的利与因为手机的发展，那些多种多样的应用也进入了人们的视野。其中学习便是其中一方面，大家可以在手机上下词典应用来查询单词，也可以观看公开课。让大家的学习走入生活中。
6，随时了解最新的全球资讯。这对于人们来说也是不用订购报纸什么的，当然这目前也明显不可能代替报纸杂志的存在，这对于商人来说或许更加重要。
7，无论你在何地，你都会看见许多人使用手机。如今，世界似乎越来越小了，只要你带部手机出门，你都会被找到。有些人认为手机对他们来说是非常有用的必需品；而有些人则有不同看法。 喜欢使用手机的人比较注重手机的好处。它非常便利。
手机弊端:
1，低头族的诞生，大家见面也不聊天，拿着个手机面对着面，缺不说一句话。当然你说没话聊也是部分，因为手机延生了互联网的脉络，人们也就更容易在互联网中沉迷而已。而忽略了周边的人，人际关系的淡薄
2，手游的影响。国内手游的发展在近几年也是相当的迅速，这自然是大家的功劳，人们无聊了便下个游戏来解闷也无可厚非。只是在今年回老家看到那群小孩子都抢着大人的手机玩游戏时却是汗颜啊。
3,，攀比。用苹果的似乎就是比安卓要有钱一点，在社会中我想有很多人购买苹果不是因为喜欢，而是它所带来的身份的象征。这样的人可别说没有。
1 数据的录入方法：
1.1 利用Ntedit直接录入数据
0、1二元数据中的数据缺失记为2。其中列标可以写为样品编号，在No.rows 栏中写入0、1数据总数，No.cols 栏中写入样品总数。文件另存为*.nts格式。1.2 从excel表中直接读入数据
Excel表中输入数据格式如下图。A1必须为1，B1为0、1数据总数，C1为样品总数。打开Ntedit程序，选择从Excel表输入，结果见上图。文件另存为*.Nts格式
1.3 Ntsys-pc可以直接运行*.phy格式的文件（由phylip和phytool产生）
1.4 DNA序列数据Ntsys-PC也可以分析，但好像用的人较少。建议大家使用phylip或者其他的软件。DNA序列数据在Excel中输入格式如下：1.5 其他数据的Excel输入如下2 聚类分析
Ntsys-pc2.02界面如下以下以图中数据为例介绍聚类过程：
2.1 首先用similarity程序组中的SimQual计算形似系数矩阵。Coefficient通常选用SM 或DICE，结果输出到另一文件。2.2 以上步的结果作为input file利用Clustering程序组中的SHAN或者Njoin进行计算，聚类分法选用UPGMA，ties选用FIND，Maximum no. tied trees至少大于样品数。Njoin程序组界面如下，rooting method可以选用Outgroup，但需输入外元。2.3 将SHAN或NJoin方法得到的tree file文件输入到Graphics程序组中的tree plot程序中计算得到树图如下利用options可以对树图进行描述与处理e79fa5e98193e59b9ee7ad94338.在此略去.
2.4 一致性分析：
可以用Clustering中的consens程序进行，两个不同文件分别输入；同一文件中不同的进化树之间的分析，则只输入到input tree1 file即可。通常多选用MAJRUL方法2.5 其他数据的聚类方法与此类似，在此不再赘述。