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全国腾讯位置数据(截至2019年4月28日).zip

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简介:
该文件包含截至2019年4月28日全国范围内基于腾讯平台的位置大数据,适用于城市规划、人口流动分析等领域研究。 全国腾讯位置数据(2019年04月28日).zip 这段文字描述了一个文件的名称及其日期标识,即包含特定日期的位置数据压缩包。

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  • 2019428).zip
    优质
    该文件包含截至2019年4月28日全国范围内基于腾讯平台的位置大数据,适用于城市规划、人口流动分析等领域研究。 全国腾讯位置数据(2019年04月28日).zip 这段文字描述了一个文件的名称及其日期标识,即包含特定日期的位置数据压缩包。
  • 2019429).zip
    优质
    该文件包含2019年4月29日全国范围内基于腾讯平台的位置大数据分析结果,涵盖人口流动、热门地点等多项指标。 全国腾讯位置数据(2019年04月29日).zip
  • 2019510).zip
    优质
    该文件包含2019年5月10日全国范围内基于腾讯平台的位置大数据集合,适用于城市规划、人口流动分析等研究领域。 全国腾讯位置数据(2019年05月10日).zip
  • 201955).zip
    优质
    该文件包含全国范围内2019年5月5日的腾讯位置服务大数据集,涵盖用户移动和分布信息。适合地理分析与人口流动研究。 全国腾讯位置数据(2019年05月05日).zip
  • 201956).zip
    优质
    该文件包含腾讯公司在2019年5月6日收集的全国用户位置大数据,适用于城市规划、人口流动分析及市场调研等领域。 全国腾讯位置数据(2019年05月06日).zip
  • 201959).zip
    优质
    该文件包含腾讯公司在2019年5月9日收集的全国范围内的用户位置大数据,以.zip格式存储,适用于地理信息系统分析与研究。 全国腾讯位置数据(2019年05月09日).zip
  • 201958).zip
    优质
    该压缩文件包含2019年5月8日全国范围内腾讯平台的位置大数据,适用于城市规划、交通分析及市场研究等领域。 全国腾讯位置数据(2019年05月08日).zip
  • 201951).zip
    优质
    该文件包含2019年5月1日全国范围内腾讯用户的位置大数据集,适用于交通规划、人口流动分析及城市服务优化等领域研究。 全国腾讯位置数据(2019年05月01日).zip
  • 行政区划201912).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。
  • 2020418的NVD:
    优质
    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。