12、古埃及土地 tenure制度的区域案例研究

最新推荐文章于 2025-07-01 12:12:06 发布
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分类专栏： 托勒密埃及的土地与权力解析 文章标签： 古埃及 土地tenure制度 上埃及
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古埃及土地 tenure制度的区域案例研究

上埃及的土地 tenure制度

土地与庭院的附属关系

在古埃及上埃及地区，土地和庭院通常与房屋紧密相连。这种情况在其他关于上埃及财产转让的通俗文献中也有体现。土地需要进行准备以种植新树，地块会被围墙隔开，以保护幼苗免受害虫和风沙的侵害，同时水源至关重要。

劳动力短缺与国家鼓励

埃及并不缺乏土地，真正的问题是土地上劳动力的短缺。许多来自底比斯地区的私人文献指出，国家鼓励果园和花园的开发活动，因为这不仅提供了经济机会，还能带来税收收入。

森波里斯事件

  • 事件背景 ：公元前112年12月24日，在西底比斯发生的森波里斯事件，充分展示了棕榈树对个人和国家的重要性。森波里斯是西底比斯一个较低等级的丧葬祭司家庭的埃及女性，她试图通过在自家房屋后面的小块土地上种植更多棕榈树来改善土地和家庭的经济状况。她围起了一小片额外的土地，希望在几年后果树结果时能获得额外收入。
  • 与国家冲突 ：然而，她的私人举措与托勒密王朝的国家利益发生了直接冲突。按照规定，这片土地应该进行公开拍卖，她本应向当地政府官员投标。但她围地的行为被税务人员发现了。当时，负责底比斯地区财政管理的地区官员赫米亚斯正在帕提里特诺姆地区巡视，得知有人试图逃避税收。
  • 事件处理 ：赫米亚斯传唤了负责税收记录的村庄抄写员托托斯，查阅了森波里斯的土地登记情况。随后，他与村庄抄写员和士兵一起前往森波里斯的房屋和相关土地进行测量，发现土地比记录的多出两腕尺（约55平
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03-16 1万+
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集分为train.csv和test.csv，其中训练集有165034条数据，14个变量，测试集有110023条数据，13个变量。
4、托勒密埃及：经济、土地与社会权力的多面剖析
tree的博客
06-20 53
本文深入探讨了托勒密时期埃及的经济、土地制度与社会权力结构，分析了传统观点与最新研究成果之间的差异。重点包括托勒密国家的历史背景、法尤姆和上埃及的土地 tenure 制度差异、两种抄写传统的并存以及尼罗河地理环境对农业生产的影响。通过研究洪水特征、灌溉系统和种植决策，揭示了农业生产的复杂性及其对国家权力结构的作用。文章还讨论了托勒密国家在不同地区的权力应用方式，强调军事定居点与地方精英的重要作用，并为理解罗马时期埃及土地制度和寺庙命运提供了重要参考。
10、古埃及上埃及埃德福地区土地 tenure 制度探秘
tree的博客
06-26 38
本文探讨了托勒密王朝统治下上埃及埃德福地区的土地 tenure 制度，主要基于豪斯瓦尔特纸草文献和米隆档案的研究。文章分析了该地区土地的类型、转让情况及其社会经济影响，并揭示了国家干预、传统与新制度并存的特点。此外，还讨论了努比亚因素、公共拍卖制度以及土地与宗教之间的紧密联系，为理解古埃及地方土地制度和社会经济状况提供了重要视角。
15、法尤姆洼地的土地 tenure制度
tree的博客
07-01 43
本博文探讨了托勒密王朝时期法尤姆洼地的土地tenure制度，重点分析了克尔凯奥西里村的土地管理实践。通过门切斯档案揭示村庄抄写员的职责及其与中央政府的关系，详细介绍了王室、军事殖民和神庙三类主要土地的分布与特点。同时，博文还讨论了土地租赁的灵活性、法尤姆地区的经济发展以及与其他地区（如底比斯）的对比，展示了该地区在政治动荡背景下如何保持相对稳定的历史路径。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
Lua字符串替换函数[源码]
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本文介绍了在Lua编程语言中使用string.gsub函数进行字符串替换的方法。string.gsub函数接受三个参数：第一个参数是需要进行替换操作的原始字符串，第二个参数是被替换的子字符串，第三个参数是用于替换的新字符串。通过示例代码展示了如何使用该函数将字符串中的换行符替换为逗号，从而实现对字符串的修改。这对于处理文本数据或格式化输出非常有用。
html5游戏源码一笔画
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Win10连接自定义SMB端口[代码]
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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）
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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开，采用Matlab代码实现相关算法，属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制（DMPC）在多无人机系统中的一致性控制问题，通过构建固定翼无人机的动力学模型，结合分布式协同控制策略，实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程，并提供了完整的Matlab代码支持，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备自动控制、无人机系统或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师；熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳； 使用场景及目标：①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证；②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发；③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法，提升对多智能体协同控制的理解与实践能力； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑，同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术，以深化对无人机集群控制的整体认知。
AutoDL迁移虚拟环境[代码]
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本文详细介绍了如何将AutoDL中的miniconda3虚拟环境从系统盘迁移到数据盘的全过程。首先需要停止所有相关进程，然后移动miniconda3目录到新位置，并修改环境变量配置文件.bashrc和/etc/profile中的路径指向。接着通过source命令使环境变量生效，并检查conda路径是否正确。若遇到问题，需检查系统级配置文件和conda脚本中的路径，并进行相应修改。最后重新初始化conda，确保环境迁移成功。整个过程涵盖了从停止服务、移动目录、修改配置到验证结果的完整步骤，适合需要扩展虚拟环境空间的用户参考。
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adb 调试工具，专业调试安卓app
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MAX6675使用笔记[项目代码]
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本文详细介绍了MAX6675热电偶数字转换器的功能和应用。MAX6675是一款精密的热电偶数字转换器，内置12位模数转换器（ADC），支持冷端补偿检测和校正，并通过SPI兼容接口输出数据。文章详细解析了MAX6675的温度转换、冷端补偿和数字化过程，并提供了应用信息，包括串行接口、开放式热电偶检测、噪音和散热考虑以及降低噪声影响的措施。此外，还提供了STM32 HAL库的参考程序，帮助开发者快速实现MAX6675的读取功能。文章内容丰富，适合从事恒温、过程控制或监控应用的开发者参考。
Skynet框架解析[项目代码]
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本文详细介绍了云风开发的Skynet游戏服务器框架，基于Actor模型实现，核心功能是处理服务间的消息传递。文章从Skynet的基本概念入手，解释了服务的初始化、消息队列的维护、消息的派发与执行流程，并通过代码示例展示了如何实现服务间的通信。此外，还分析了Skynet中coroutine的使用和回收机制，以及阻塞和非阻塞API的实现原理。最后，总结了Skynet的核心设计理念和消息处理流程，为开发者提供了深入理解和使用Skynet的指南。
JS去除视频绿幕背景[项目代码]
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本文介绍了如何使用原生JavaScript和Canvas技术去除视频中的绿幕背景。通过逐帧截取视频画面，利用Canvas的drawImage和getImageData方法获取像素数据，判断并修改绿幕像素的alpha值实现透明效果。文章还探讨了优化方法，如羽化和颜色过渡，以减少边缘绿幕像素的残留。虽然这种方法仅适用于实时播放而非视频导出，但为前端开发者提供了一种轻量级的解决方案。代码示例详细展示了实现过程，包括如何处理跨域问题和优化边缘效果。
学生学业表现数据集，学生成绩影响因素数据集，数学、阅读和写作中的学业表现，以及详细背景信息，如性别、种族/民族、父母教育水平、午餐类型和考试准备情况，适用于数据分析、机器学习
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该数据集涵盖了学生在三大主要科目——数学（Math）、阅读（Reading）和写作（Writing）中的学业表现，以及详细背景信息，如性别、种族/民族、父母教育水平、午餐类型和考试准备情况。通过这个数据集，可以探索社会、经济及教育因素如何影响学生的学业成绩，并为教育领域的预测性机器学习模型提供坚实的基础。 记录数：未明确提及，但通常这类公开数据集包含数百至数千条记录 特征数量：8 个核心字段（含目标变量） 应用场景： 教育公平研究 成绩预测与干预策略制定 影响学生成绩的关键因素分析 学生群体划分与个性化支持 字段描述 字段名 类型 描述 gender 分类 学生的性别（如 "male", "female"） race/ethnicity 分类 学生所属的人口统计组/类别（如 "group A", "group B" 等） parental level of education 分类 学生父母的最高教育水平（如 "bachelor's degree", "some college" 等） lunch 分类 学生接受的午餐类型（如 "standard", "free/reduced"） test preparation course 分类 学生是否完成了考试准备课程（如 "completed", "none"） math score 数值 数学科目的分数（如 75, 92） reading score 数值 阅读科目的分数 writing score 数值 写作科目的分数
Web课程管理系统设计[代码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了基于Web的课程管理系统的设计与实现，采用Java和SQL Server技术栈。系统分为学生、教师和管理员三大模块，学生模块包括选修课申请、查看课程信息、修改个人信息等功能；教师模块涵盖课程管理、学生成绩录入等；管理员模块则负责用户管理、课程审核等。系统采用B/S架构，结合JSP技术和SSH2框架，确保了系统的稳定性和可扩展性。文章还详细阐述了系统的需求分析、数据库设计以及各功能模块的具体实现过程，为类似系统的开发提供了参考。
C++调用海康SDK获取视频流[代码]
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本文详细介绍了在Windows环境下使用C++调用海康威视SDK获取实时视频流并进行检测的完整流程。首先需要从官网下载并解压海康威视SDK，然后在VS 2022中创建32位项目，并将相关文件复制到工程目录下。接着配置海康威视SDK和OpenCV的环境，包括包含目录、库目录以及添加必要的dll文件。最后提供了测试代码示例，展示了如何初始化SDK、登录设备、启动预览以及处理异常回调。整个过程涵盖了从环境搭建到实际应用的关键步骤，为开发者提供了实用的参考。
解决Node.js报错0308010C[项目源码]
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本文详细介绍了三种解决Node.js报错Error: error:0308010C:digital envelope routines::unsupported的方法。报错原因是Node.js V17版本中OpenSSL3.0对算法和密钥大小增加了严格限制。解决方案包括：1. 在终端设置环境变量NODE_OPTIONS=--openssl-legacy-provider（Linux/Mac和Windows命令不同）；2. 使用PowerShell设置环境变量；3. 卸载Node.js 17+版本并安装17-版本。作者建议优先尝试前两种临时方案，若无效再考虑第三种彻底解决方案。
"土地制度与农业生产力：分配不当的影响
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