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中国地铁交通数据集（至2020年12月31日）: 本数据集包含截至2020年12月31日中国主要城市...

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简介：
本数据集收录了截至2020年底，中国各大城市的地铁线路、站点及运营里程等详尽信息，旨在为交通规划与研究提供全面的数据支持。 中国大陆的地铁交通数据集涵盖了截至2020年12月31日已开通运营的城市：北京、天津、上海、广州、长春、大连、武汉、重庆、深圳、南京、沈阳、成都、佛山、西安、苏州、昆明、杭州、哈尔滨、郑州、长沙、宁波、无锡、青岛、南昌、福州、东莞、南宁、合肥、石家庄，贵阳，厦门，乌鲁木齐，济南，兰州，常州，徐州，呼和浩特和太原。数据集包括各个城市的地铁线路记录信息，并以shapefile格式提供。 本数据集为开源形式，在条件限制下可能存在一些错误或遗漏，请大家批评指正。如果使用该数据进行相关研究，请务必在研究成果中注明引用来源，谢谢！

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    本数据集收录了截至2020年底，中国各大城市的地铁线路、站点及运营里程等详尽信息，旨在为交通规划与研究提供全面的数据支持。 中国大陆的地铁交通数据集涵盖了截至2020年12月31日已开通运营的城市：北京、天津、上海、广州、长春、大连、武汉、重庆、深圳、南京、沈阳、成都、佛山、西安、苏州、昆明、杭州、哈尔滨、郑州、长沙、宁波、无锡、青岛、南昌、福州、东莞、南宁、合肥、石家庄，贵阳，厦门，乌鲁木齐，济南，兰州，常州，徐州，呼和浩特和太原。数据集包括各个城市的地铁线路记录信息，并以shapefile格式提供。 本数据集为开源形式，在条件限制下可能存在一些错误或遗漏，请大家批评指正。如果使用该数据进行相关研究，请务必在研究成果中注明引用来源，谢谢！
     
  • 中国截至2022年12月31日的汽车能源消耗数据
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    本报告提供详尽分析与统计，涵盖中国截至2022年底的汽车能源消耗情况，包括各类燃料使用量、能耗分布及发展趋势。 标题《中国汽车能源消耗量数据（截至2022年12月31日）》指的是一个包含自2010年以来至2022年底中国国内汽车能源使用情况的数据集，主要用于提供关于汽车能耗的详细信息，以支持学术研究和政策制定。 描述中的关键信息包括以下几个核心字段： - **生产企业**：记录制造车辆的企业或品牌，有助于分析不同厂家在节能技术上的表现及市场趋势。 - **车型名称**：不同的车型具有不同的燃油效率特点，了解型号可以帮助评估设计对能耗的影响。 - **汽车类型**：可能涵盖轿车、SUV和MPV等多种类别，不同类型车辆的能源消耗标准与实际表现存在显著差异。 - **公告日期**：这可能关联到国家政策或技术发展的关键时间点，有助于分析能源消耗量的变化趋势。 - **排量**：发动机排量是衡量燃料使用效率的重要参数之一。通常情况下，更大的排量意味着更高的能耗。 标签“能源”表明该数据集主要关注汽车的能效和耗油情况。“乘用车燃料消耗限值”可能指的是政府设定的标准以限制平均燃油消耗水平。而车辆型号与油耗直接关联到汽车性能及环境影响的关键指标，“排量”作为决定能耗的重要参数，同样受到了重点关注。 根据文件名称可以推断： - **中国汽车能源消耗量数据.xlsx**：该Excel文档包含了上述所有字段的数据记录，便于进行统计分析和可视化。 - **中国汽车能源消耗量数据-字段表.xlsx**：此表格可能包括每个字段的详细解释或元信息，描述了其含义、单位及值范围等关键细节。 这个数据集对于研究中国国内汽车行业的能效表现、政策评估、市场趋势以及环境保护等方面具有很高的价值。例如，学者可以利用这些数据来探究不同车型之间的能耗差异，并评价制造商在节能减排方面的努力；同时政府官员也可以借助这份资料制定更加有效的能源和排放标准，推动汽车产业朝着更环保的方向发展。
     
  • 2020年省市县行政区划调整数据的更新和分享（截至2020年12月31日）
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    本资料汇总了截至2020年12月31日中国各省市县最新的行政区划变更信息，为研究者及公众提供详实的数据参考。 【数读城事】整理的行政区划资源更新至2020年12月31日，确保数据反映的是2020年的区划情况。至于2021年的区划信息，则会在2022年初进行相应更新以保持年度数据的准确性。
     
  • 上证指数（1990年12月19日至2019年5月31日）
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    上证指数自1990年12月19日发布以来，作为中国股市的重要指标，记录了上海证券交易所股票价格的变动情况。截至2019年5月31日，该指数反映了中国经济的发展与波动。 上证指数股票价格数据日期范围为1990年12月19日至2019年5月31日。包含的特征有：日期、股票代码、名称、收盘价、最高价、最低价、开盘价、前一交易日收盘价（简称“前收盘”）、涨跌额、涨跌幅以及成交量和成交金额。
     
  • 2020年12月31日的无风险利率数据.xlsx
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    该Excel文件包含了2020年12月31日的各类无风险利率的数据记录，涵盖不同期限和市场情况下的利率水平，为金融分析提供重要参考。 在计算BETA值时，采用10年期以上国债的收盘到期收益率作为无风险利率。
     
  • 截至2020年4月18日的NVD数据:
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    该文档汇总了美国国家漏洞数据库(NVD)截至2020年4月18日的安全漏洞信息，包含各类软件和系统的最新风险评估与缓解建议。 NVD（National Vulnerability Database）是美国国家漏洞数据库，在网络安全领域扮演着重要角色。它提供了软件和硬件产品安全漏洞的详细信息，并成为进行网络安全研究、风险评估及管理的重要工具之一。 截至2020年4月18日，该数据库包含了当时已知的所有公开的安全漏洞详情。NVD主要收集并整理CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）数据，后者是一个国际公认的标准化系统，用于识别和跟踪特定的软件或硬件安全问题。每个CVE条目都有一个唯一ID号以方便业界参考讨论。 这些信息通常包括对具体漏洞的描述、其严重程度分级、受影响的产品版本及其发现日期等详细内容，并且还提供了可能采取的安全措施建议。NVD数据采用XML格式存储，这是一种广泛应用于数据交换与储存的标准可扩展标记语言。在该文件中可以找到关于每个已知安全问题的各种元信息，包括CVE ID号、漏洞描述、CVSS评分（用于量化评估特定漏洞的严重性）、受影响的产品版本以及可能的安全缓解措施等。 利用NVD XML格式的数据可以帮助进行以下活动： 1. **漏洞分析**：解析XML文件以全面了解某个产品存在的所有已知安全问题，并对其进行安全性评价。 2. **风险评估**：依据CVSS评分系统来确定系统的潜在威胁等级，从而制定优先级高的修复计划。 3. **安全研究**：通过历史数据追踪和识别攻击模式的变化趋势，为未来的防护策略提供指导建议。 4. **自动化工具开发**：编写脚本或构建应用程序自动扫描并检测NVD中列出的漏洞是否存在。 5. **合规性检查**：帮助组织机构确保其系统符合相关的安全标准要求（如PCI DSS等），并通过定期审计和修复来降低风险。 为了有效利用这些XML文件，你需要掌握一定的技术知识，例如使用Python语言中的lxml库或Java编程环境下的DOM解析器来进行数据处理。此外了解CVE及CVSS等相关概念也非常重要。在面对大规模数据集时可能还需要借助如pandas这样的工具进行高效的数据清洗和分析工作。 总之，NVD XML漏洞数据库为提高系统安全性以及开展深入的安全研究提供了宝贵的资源支持。通过对这些信息的深入了解与应用可以帮助组织更好地理解和预防潜在的安全威胁。
     
  • antd Cascader中国省市区数据更新（截至2020年11月）
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    本资源提供了基于Ant Design of React(Cascader组件)的最新中国省市区完整数据集，更新至2020年11月。 关于 antdCascaderDate 项目：该项目提供有关中国省市区的 Cascader 级联数据及省市二级联动数据，并基于中华人民共和国县以上行政区划代码（2020年11月版本）。所需文件包括： - Cascader级联数据； - 省市二级联动数据。 使用方法参考文档，或直接下载项目后安装依赖并运行： ``` git clone https://github.com/heerey525/antdCascaderDate.git cd antdCascaderDate npm install npm start ``` 近期该项目受到很多关注。因此，我创建了一个新的项目来公开生成这些数据的方法，欢迎支持和参与。
     
  • AWVS（2020年12月17日版本）
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    AWVS是一款广泛使用的Web应用安全扫描工具，能够自动检测网站的安全漏洞。该版本于2020年12月发布，提供了最新的安全检查功能和性能优化。 好的，请提供您需要我重写的文字内容。只有在收到具体内容后，我才能进行相应的改写工作。谢谢！
     
  • 全国最新五级行政村区划数据（截至2020年12月）.csv
    优质
    该文件包含了截止到2020年12月最新的中国五级行政区划中的村级单位详细信息，包括但不限于名称、编码等关键数据。 全国行政区划五级行政村（更新至2020年12月）.csv
     
  • 全国行政区划数据（截至2019年12月）.zip
    优质
    本资料包包含全国最新的行政区划数据，更新至2019年12月，适用于地理信息、数据分析等领域的研究与应用。 全国行政区划信息包括三级区划代码及经纬度数据，截至2019年12月。参考民政部公布的信息，并依据《2020年10月中华人民共和国县以上行政区划代码》进行校对。