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链家网提供东莞二手房数据，截至2020年4月7日。

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简介：
利用网络爬虫采集的链家网于2020年4月7日收集到的东莞二手房数据，该数据集共包含14个不同的字段，具体包括：区域面积、房源标题、社区名称、地理位置、税费金额、总价款、单价、房屋类型、房屋面积、朝向、装修情况、楼层高度、建造时间以及房源类型等信息。

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  • 东莞链家网二手房数据（2020年4月7日）
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    本页面提供东莞链家网在2020年4月7日更新的二手房市场数据，包括房源数量、价格走势等信息，为购房者和投资者提供决策参考。 通过爬虫获取的链家网东莞二手房2020年4月7日的数据包含14个字段：area（区域）、title（标题）、community（社区名称）、position（位置描述）、tax（税费信息）、total_price（总价）、unit_price（单价）、hourseType（房屋类型）、hourseSize（房屋面积）、direction（朝向）、fitment（装修情况）、floor（楼层信息）、built_time（建成时间）和type（房型）。
     
  • 广州链家网二手房数据（2020年4月22日）
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    本页面提供广州链家网最新二手房信息及数据报告，涵盖房源数量、价格走势等关键指标，助您全面了解2020年4月22日当天广州市区的房产市场概况。 通过爬虫从链家网广州二手房页面获取了2020年4月22日的数据，包含14个字段：area（区域）、title（标题）、community（社区名称）、position（位置描述）、tax（税费情况）、total_price（总价）、unit_price（单价）、hourseType（房屋类型）、hourseSize（房屋面积）、direction（朝向）、fitment（装修状况）、floor（楼层信息）、built_time（建成时间）和type（物业类型）。
     
  • 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。
     
  • NVD截至2020年7月9日的漏洞库数据
    优质
    该文档提供了NVD（美国国家漏洞数据库）截至2020年7月9日的所有已记录和分类的安全漏洞信息，为安全研究人员及开发者提供详实的数据支持。 NVD漏洞库数据截至2020年7月9日均为JSON格式，便于学习使用。
     
  • 截至2020年4月20日的CVE漏洞情况
    优质
    该文档分析了截至2020年4月20日的各类CVE（常见漏洞披露）安全漏洞的情况，涵盖新增漏洞数量、受影响软件及系统、主要威胁类型等信息。 截至2020年4月20日的CVE漏洞整理齐全，下载方便，便于参考学习。
     
  • 广州链家二手房信息（截至2017.11.29）
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    该页面提供了截至2017年11月29日广州市链家地产二手房详细信息，包括房源位置、面积、价格等，为购房客户提供全面参考。 使用Python爬取了广州链家二手房的数据，采集时间为2017年11月29日。
     
  • 2020年链家网成都二手房销售数据部分统计.tar
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    该文件包含2020年度链家网在成都市二手房销售情况的部分统计数据，内容涉及成交数量、价格走势等信息。 ID标识 Id地址 Address 小区名字 Cell_name 房屋朝向 House_orientation 街道 Street 区县 Area 有无电梯 Equipped_w_elevator 所在楼层 Floor 梯户比例 Echelon_ratio 售价（万） Price 总价 Tolprice 经度 Longitude 纬度 Latitude 面积 Acreage
     
  • 在Windows 10家庭中文版上安装Docker Desktop（截至2020年4月21日有效）
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    本教程详细介绍如何在Windows 10家庭版系统中安装和配置Docker Desktop。内容涵盖从准备工作到安装步骤，旨在帮助用户快速掌握容器化技术的基础应用。有效期至2020年4月21日。 在2020年4月20日之前验证过，在Windows 10家庭中文版上安装Docker Desktop的批处理命令是可行的，请参考相关博文进行操作。
     
  • 全国腾讯位置数据（截至2019年4月28日）.zip
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    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。
     
  • 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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    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！