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2013年4月14日至4月16日新浪微博实时数据集（已去除小号及无关信息）

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简介：
该数据集收集了2013年4月14日至4月16日期间新浪微博上的实时发布内容，经过处理去除了与主题无关的信息和小号发布的帖子，为研究提供纯净的数据支持。 新浪微博于2013年4月14日12:00至4月16日12:00的实时数据已整理完成，并且已经剔除小号并过滤了部分微博内容，以确保数据的质量与实用性。这些数据集非常适合用于进行各种数据挖掘实验等研究活动。此外，该数据可以直接导入MySQL数据库中使用。

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  • 2013年4月14日至4月16日新浪微博实时数据集（已去除小号及无关信息）
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    该数据集收集了2013年4月14日至4月16日期间新浪微博上的实时发布内容，经过处理去除了与主题无关的信息和小号发布的帖子，为研究提供纯净的数据支持。 新浪微博于2013年4月14日12:00至4月16日12:00的实时数据已整理完成，并且已经剔除小号并过滤了部分微博内容，以确保数据的质量与实用性。这些数据集非常适合用于进行各种数据挖掘实验等研究活动。此外，该数据可以直接导入MySQL数据库中使用。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 全国地表水水质自动监测站数据集-每4小时更新（2021年6月17日至2023年9月20日）.txt
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    该数据集包含自2021年6月17日至2023年9月20日期间，全国地表水水质自动监测站每4小时更新的详细记录，涵盖各类关键水质参数。 由于文件数量较多，数据已存储于网盘中。TXT文件内包含下载链接及提取码，并且这些资料永久有效。 样例数据及详细介绍请参见相关文章。
     
  • 2021年5月4日.txt
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    这个文件名为2021年5月4日.txt的文档可能包含了与特定日期相关的记录或信息，例如事件、纪念活动或者个人笔记等。具体详情需查阅文档内容。 这是2021年5月4日0000-2359期间长江武汉段沌口水道至白浒山横驶区（包括从白沙洲大桥、杨泗港大桥到阳逻公路大桥这片桥区）的船舶AIS暗码，未解码。如有需要可以下载。此外我还有大量其他区域的AIS暗码数据可供提供。
     
  • weibo_hot：微博、头条、知乎热搜榜，自2021年4月13日起每日更新，每小时刷新数据并按日存档。
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    weibo_hot提供微博、头条和知乎平台的实时热搜榜单，从2021年4月13日起每天更新，每个小时刷新最新数据，并按日期存档。 从2021年4月13日起记录微博热搜、今日头条热搜、知乎热门视频、知乎热搜榜以及知乎热门话题的数据，每小时抓取一次，并按天整理存档。可通过访问CDN文件路径获取本项目的存档文件，例如要获取2021-04-13当天的微博热搜数据，则只需访问相应地址即可。 该项目源码采用MIT License发布。具体内容请查看相关文档。
     
  • Crestron快思聪2023年4月16日最新软件包
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    Crestron快思聪于2023年4月16日发布了最新的软件包，此次更新包含了多项优化和新功能，旨在提升用户体验与系统性能。 快思聪软件包包括 vt_pro_e, simpl_windows, device_datebase, crestron_toolbox, crestron_database, creston_smartgraphics, crestron_avia_dsp_tool 和 xpanel_desktop。
     
  • 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。
     
  • 2022年4月1日至15日全球新冠疫情数据汇总分析RAR版
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    本资源提供2022年4月1日至15日期间全球新冠疫情详细数据汇总与深入分析报告，涵盖新增病例、死亡人数及疫苗接种情况等关键信息。以RAR格式打包，方便下载和查阅。 Python数据爬取分析可视化大作业，包含图表和源码，可以直接运行。
     
  • 2013年8月5日至2023年6月2日的碳排放权交易数据.xlsx
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    该Excel文件包含了2013年8月5日至2023年6月2日期间详细的碳排放权交易记录，包括每日成交量、成交价格及总排放量等关键信息。 2013年8月5日至2023年6月2日的碳排放权交易数据集包含以下内容： - 时间范围：2013.8.5至2023.6.2 - 指标包括： - 行政区划代码、所属省份、所属地域和长江经济带等地理信息； - 经度与纬度坐标； - 交易日期及地区名称； - 交易品种及其价格（开盘价、最高价、最低价、成交均价、收盘价）以及前一交易日的收盘价； - 涨跌幅百分比； - 总成交量和总成交额； - 数据样本量：约1.57万条记录 - 应用目的： 该数据集详细记载了各城市碳排放状况及其在碳市场中的买卖行为。随着各地政府及企业的共同努力，生产过程中的二氧化碳排放有望得到控制，而交易信息则能够揭示不同地区的企业和政府部门对于减排的态度与策略选择。 研究者通过分析这些记录可以更全面地掌握全国各地的碳排量情况以及未来的发展趋势，并据此制定更加有效的措施来降低温室气体排放并推动可持续发展的进程。 数据来源：全国碳排放权交易平台。