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列车时刻表数据库（截至2013年4月）

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简介：
本数据库收录了截止至2013年4月全国各城市间的列车运行信息，包括车次、发到站时间、途经站点等详情，便于用户查询和规划出行路线。 这是从12306铁道部网站获取的最新数据库，包含了所有站台、时间和停车时间的信息，为2013年3月的数据。未来会持续更新。感谢大家的支持。

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  • 列车时刻表数据库（截至2013年4月）
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    本数据库收录了截止至2013年4月全国各城市间的列车运行信息，包括车次、发到站时间、途经站点等详情，便于用户查询和规划出行路线。 这是从12306铁道部网站获取的最新数据库，包含了所有站台、时间和停车时间的信息，为2013年3月的数据。未来会持续更新。感谢大家的支持。
     
  • 列车时刻表数据库（截至2013年3月）
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    《列车时刻表数据库》收录了截至2013年3月全国各城市间铁路运输的详细信息，包括车次、发到站时间及票价等，是出行规划的理想参考工具。 这是从12306铁道部网站获取的最新数据库，包含超过三千列列车的信息，包括所有站台、时间及停车时间。数据更新至2013年3月，并会继续进行更新。感谢大家的支持。
     
  • 截至2009年7月19日的最新列车时刻表数据库
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    该数据库收录了截至2009年7月19日的所有现行列车时刻信息，为用户提供详尽准确的全国铁路交通查询服务。 当前开行的3116个车次的所有数据（包括车站、票价、里程等）不包含重复记录，共有38087条记录。详细的列车类型如下：C字头城际列车有118个车次；D字头动车组484个车次；Z字头直快列车52个车次；T字头特快列车289个车次；K字头快速列车1046个车次；普快列车1032个车次；N字头管内列车2个车次；Y字头旅游专列19个车次以及L字头临时列车74个车次。为了使数据冗余量和查询速度达到最优，所有的列车时刻表信息存储在一个单一的表格中。该表格结构如下： 表：Train 字段（所有字段均为字符串类型）： ID - 列车站次编号 Type - 列车型号标识符 Station - 车站名称 S_No - 站序号码 Day - 天数表示，例如第几天运行的车次。 A_Time - 到达时间 D_Time - 开出时间 Distance 里程信息 P1-硬座票价详情 P2-软座票价详情 P3-硬卧席位价格 P4-软卧席位价格
     
  • 2010年2月20日极品列车时刻表数据库
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    2010年2月20日极品列车时刻表数据库提供了详尽的全国铁路列车运行信息，方便旅客查询和规划行程。 2010年2月22日的极品列车时刻表已更新至数据库，可查询全国火车及票价的信息，请于2010年2月20日进行查看。
     
  • 2010年11月5日 版列车时刻表的Access数据库版本
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    本资源提供2010年11月5日版全国列车时刻表的Microsoft Access数据库版本，便于用户查询和管理铁路交通信息。 2010年11月5日的列车时刻表数据库（Access版）包含了当前运行的3003个车次的所有数据，包括车站、票价和时刻等信息，确保没有重复记录，总计有35048条记录。版权所有，请勿用于商业用途。
     
  • 2008年火车时刻表数据库
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    《2008年火车时刻表数据库》提供了详尽的全国铁路列车运行信息，涵盖各车次的发到站、时间及票价等数据，是旅客出行规划的重要参考工具。 2008年5月5日的火车时刻表数据库。鄙视那些收费的服务，现将其共享出来，这是一个Access 2003格式的数据库文件，时间数据为2008年5月份的内容。如果有需要的朋友可以下载使用。
     
  • 2007年4月18日更新的火车时刻表
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    2007年4月18日起，全国铁路实施新的列车运行图，调整了大量旅客列车的运行区段、时刻和停站，旨在提升服务质量与运输效率。 【火车时刻表】是公共交通系统中的重要组成部分，它详尽列出了列车的出发、到达时间以及途径站点等关键数据。2007年4月18日更新的火车时刻表反映了那个时期的铁路运营状况，对于研究当时的交通网络布局、乘客出行习惯和铁路发展历史具有重要的参考价值。 在那次更新中，我们可能会发现以下几个方面的信息： 1. **铁路调图**：中国铁路通常会定期进行大规模的运行图调整以适应不断变化的需求及建设进度。2007年4月18日发布的时刻表可能反映了新的线路开通、列车速度提升或服务优化等背景。 2. **动车组发展**：在2007年前后，中国高铁开始快速发展，动车逐渐成为主要的客运工具。那个时期的时刻表可能会包含大量的D字头（普通动车）和G字头（高速动车）列车，标志着铁路进入了新的时代。 3. **运输效率提升**：时刻表更新通常意味着更高的运输效率，可能包括提高运行速度、优化停站时间等措施以增加整体运载能力和乘客出行的便捷性。 4. **站点信息分析**：通过研究2007年4月18日发布的时刻表，可以了解当时的火车站分布情况及主要城市间的直达列车安排，并揭示各城市的铁路枢纽地位。 5. **票价体系变化**：时刻表中通常包含票价信息，这有助于我们理解当时的价格政策以及不同等级列车的费用差异，并与当前情况进行对比分析。 6. **服务水平改进**：从这些时刻表可以看出当时的铁路服务标准，包括列车类型、座位配置和餐饮服务等细节。通过比较现在的情况可以了解服务质量的发展变化。 7. **节假日安排调整**：在特定假期期间，如清明节或五一黄金周，铁路部门会推出临时班次或者更改原有线路的运行时间以应对客流高峰。因此2007年的时刻表可能会包含这些特殊时期的特别安排。 8. **数据分析与应用**：通过对该时期数据的研究分析可以揭示当时的城市间旅行热度、热门路线以及铁路对区域经济发展的贡献等信息。 9. **历史记录价值**：对于铁路爱好者和研究者而言，这样的时刻表是一份珍贵的历史文档，展示了当时的中国铁路面貌及其变迁历程。 10. **社会影响评估**：每一次的列车运行图调整都会直接影响人们的出行计划和社会活动安排。这反映了科技进步、城市化进程以及生活方式的变化趋势。 2007年4月18日发布的火车时刻表不仅提供了简单的行车信息，更蕴含了丰富的历史意义和社会经济背景，值得我们深入研究和探讨。通过进一步分析这些资料可以获取更多有价值的信息。
     
  • 2021年6月全国铁路列车时刻表
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    《2021年6月全国铁路列车时刻表》提供了当月中国各主要城市间列车运行的具体时间安排，为乘客规划出行路线和购票提供便利。 2021年6月全国火车时刻表包含了station_telecode（车站电报码）、车次号、bureau_code（铁路局代码）、arrive_day_diff（到达日期差异）、arrive_time（预计到达时间）、update_arrive_time（更新后的到达时间）、start_time（发车时间）、update_start_time（更新后的发车时间）、start_day_diff（出发日期差异）、start_date（出发日期）、stop_date（停止服务日期）、station_train_date（列车停靠站信息的日期）、city_code（城市代码）、same_city_code（同城市代码）和stopover_time、running_time等中间站信息。
     
  • 2013-11-12更新的完整版火车列车时刻表MySQL数据库
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    这是一个包含了2013年11月12日更新的全国火车列车时刻信息的MySQL数据库，便于用户查询和管理铁路运输数据。 火车时刻表数据直接从官方获取，并包含了当前运行的7143个车次的所有相关信息（包括车站、票价等），共计54663条记录。本站的数据库会定期更新，但由于数据量庞大，无法每次都能做到及时更新，请有需求者自行联系以获得最新版本。 近期由于数据源的变化影响了我们的工作流程，在重新开发数据库和相关处理程序的过程中，部分字段有所调整，这可能会给用户带来一些不便。我们对此表示歉意，并希望各位继续支持本站的工作。 根据广大网友的建议，最新的数据库中增加了“里程”和“列车类型”的新字段信息，方便大家更便捷地计算票价。“票价”与“里程”的数据格式被修改为数字型，“历时”则改为时间型以利于后续的数据分析工作。此外，在新的表结构设计里，车次和站序两个关键属性作为联合主键来使用。 对于不同类型的列车来说，其票价字段的具体含义如下： - C字头城际列车：一等座、二等座。 - D字头动车组与G字头高速动车：一等座、二等座以及特等座。 - Z字头直快列车和T字头特快列车：硬座，硬卧，软座及软卧。 数据库中包含以下类型的火车时刻表信息： C字头城际列车共160个车次 D字头动车组958个车次 G字头高速动车523个车次 Z字头直快列车52个车次 T字头特快列车296个车次 K字头快速列车1220个车次 普快列车845个车次 Y字头旅游专列6个车次 L字头临时列车48个车次 Q字头列车3个车次 S字头列车32个车次 为了优化查询效率和减少数据冗余，所有时刻表信息存储于同一张表格中。以下是该表的字段及其类型： - ID (文本) - 列车站序号 - Type (文本) - 列车型号（普快、空调快速等） - S_No (数字)- 站序 - Station(文本) - 车站名称 - Day (数字)- 日期信息（第1天，第2天...） - A_Time (时间)- 到达时间 - D_Time (时间)- 开车时间 - Distance(数字) - 行程里程 - P1-P4 数字类型: 票价字段包括硬座/一等座、硬卧/二等座、软座/特等座及软卧 数据库查询示例： 站站间列车信息查询（两种SQL语句）: 选择T1.* From Train T1, Train T2, Train T3 Where T2.Station=枣庄 and T3.Station=北京 and (T2.S_No < T3.S_No) and (T2.ID = T3.ID) and (T1.ID=T2.ID) 或者 选择* From Train Where ID in (Select T1.ID From Train As T1 Inner Join Train As T2 on(T1.ID=T2.ID) Where ((T1.Station=枣庄) And (T2.Station=北京)) And ((T1.S_No < T2.S_No)))
     
  • 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。