北京朝阳医院药品销售数据分析代码
2024-11-25 05:53:19 304KB 数据分析
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终于将MYSQL数据库当中的数据转换成Sqlite数据库文件,格式为.db格式的, 适合android本地查询,包含provinces、cities、areas、zipcode四张相互关联的表格,有需要的可以下载。
2024-10-24 14:50:43 98KB android
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2023年合肥信息学科普日试题(小学组)试题及答案
2024-10-16 14:39:47 389KB
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1、资源内容地址:https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/141309009 2、代码特点:今年全新,手工精心整理,放心引用,数据来自权威,相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ,不会出现数据造假问题 3、适用对象:大学生,本科生,研究生小白可用,容易上手!!! 3、课程引用: 经济学,地理学,城规划与城研究,公共政策与管理,社会学,商业与管理 ## 数据名称:省、、县(区)最新土地利用类型面板数据(含36种用地类型)
2024-09-25 12:23:13 764B 毕业设计 课程资源
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北京政务云国产化替代方案1.0旨在应对操作系统领域的重大变化,即CentOS停服,以确保政府服务的稳定性和安全性。此方案的核心是将现有的操作系统全面替换为国产化产品,提升基础软件的安全性和先进性,并确保服务的专业化。 一、方案背景 1. 北京政务云概况:政务云服务提供商主要为政府机构提供计算、存储等基础设施服务,而操作系统作为底层支撑,其稳定性至关重要。目前,许多政务云系统依赖于CentOS,一个开源的Linux发行版。 2. CentOS停服背景:2021年底,CentOS宣布停止对CentOS Linux 8的支持,这对依赖该系统的政务云带来了挑战。停服意味着不再有安全更新和维护,可能影响政务云的安全性。 二、方案目标 1. 全面国产化:替换CentOS为国产操作系统,如统信服务器操作系统,以减少对外部技术的依赖。 2. 提升安全性:国产化操作系统的安全补丁和更新更及时,有助于保障政务数据的安全。 3. 保持先进性:选择符合最新技术标准的操作系统,确保政务云的高效运行。 4. 服务专业化:提供专业化的运维服务,确保替代过程中的平稳过渡和后期的高效运维。 三、方案设计 1. 整体方案规划:遵循安全、平稳、高效的原则,制定替换范围,包括所有依赖CentOS的系统和服务。 2. 操作系统选型:统信服务器操作系统被推荐,它提供了类似CentOS的稳定性和兼容性,同时具有良好的国产化特性。 3. CentOS迁移工具:统信提供的有易迁移工具可以帮助实现自动化迁移,降低风险和复杂度。 4. 替代迁移方案:包括利旧迁移(在现有硬件上替换操作系统)和扩容迁移(结合新硬件进行替换),根据实际情况选择合适的方式。 5. 安全接管方案:明确安全接管范围,及时进行漏洞修复,并通过UAPP计划增强整体安全防护。 6. 运维服务方案:提供操作系统和迁移服务的运维支持,确保系统稳定运行。 四、工作推进建议 1. 现有基础环境摸排:全面了解当前政务云的系统架构和应用依赖,为替换做好准备。 2. 业务应用提前验证:在实际替换前,先在测试环境中验证新操作系统的兼容性和性能。 3. 详细替换方案制定:根据摸排结果,制定详细的时间表和步骤,确保替换工作的有序进行。 该方案充分考虑了国产化、安全性和连续性,为北京政务云的国产化转型提供了详实的蓝图,将有力推动我国信息技术自主创新的发展,提高政府信息化水平。
2024-09-04 19:32:57 19KB
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DB╱T 29-35-2017 天津住宅装饰装修工程技术标准.pdf
2024-08-30 18:20:53 12.93MB
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国家、省、、县、街道、村六级
2024-08-30 18:04:40 186.09MB 数据库脚本
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【标题】:“上海建筑物轮廓数据(shapefile)” 在GIS(地理信息系统)领域,建筑物轮廓数据是极其重要的组成部分,它们提供了城空间结构的详细信息。本资源提供的“上海建筑物轮廓数据”是一个专为地理分析和深度学习设计的shapefile文件。Shapefile是一种流行的矢量数据格式,由Esri公司开发,广泛应用于地理空间数据存储和交换。 【描述】:“该资源是杭州建筑物轮廓数据,采用shapefile格式进行标注,适合进行深度学习样本资源的选择。” 这里可能存在一个小的误解,描述中提到的是“杭州”,而标题是“上海”。假设描述中的“杭州”是笔误,应为“上海”,则这组数据集包含了上海的建筑物几何形状、位置和可能的相关属性。Shapefile的标注通常包括多个组成部分,如.shp(几何数据),.dbf(属性数据),.shx(索引文件)等。这些数据可以用于深度学习模型的训练,比如在图像分割、目标检测或语义理解任务中,建筑物轮廓可以作为关键特征。 在深度学习中,建筑物轮廓数据可以被转化为像素级别的标注,帮助模型学习区分不同的建筑物和非建筑物区域。这样的数据对于遥感影像分析、城规划、灾害风险评估等应用具有巨大价值。通过选择合适的数据集,可以提高模型的准确性和泛化能力。 【标签】:“建筑物轮廓 上海” 这两个标签明确了数据的核心内容。"建筑物轮廓"是指数据包含的是建筑物的边界和形状信息,而"上海"则指明了数据覆盖的地理位置是中国的上海。这为使用者提供了关键的上下文信息,帮助他们了解数据的适用范围和潜在用途。 这个“上海建筑物轮廓数据”shapefile是GIS和机器学习专家的重要资源,可以用于城规划研究、环境影响评估、交通网络分析以及各种基于位置的应用。通过深入理解和处理这些数据,我们可以揭示城的结构模式,辅助决策者制定更加科学的城发展策略。同时,对于AI开发者而言,这是一个宝贵的训练和测试数据集,有助于提升深度学习模型在识别和理解城空间特征方面的性能。
2024-08-28 14:33:00 35.59MB 建筑物轮廓
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天地图,经纬度,青岛及青岛下辖的区区域边界
2024-08-19 11:05:10 751KB
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本数据集涵盖了中国全国范围内的行政区划信息,包括省、、区、街道四个级别,共计42387条记录。数据采用Excel格式存储,可轻松导入数据库进行使用。 每条记录包含以下关键信息: 1、行政区域编码:每个行政区域都有唯一的编码标识,方便在系统中进行标识和索引。2、行政区域名称:清晰准确的行政区域名称,以确保数据的可读性和易用性。 3、拼音码:行政区域名称的拼音表示,有助于在系统中进行搜索和匹配。 4、经纬度:每个行政区域的地理坐标,提供了精准的地理位置信息。 5、邮政编码:各行政区域的邮政编码,方便邮件和快递的寄送和配送。 这份数据集是基于腾讯地图的权威数据,保证了数据的准确性和完整性。无论是用于地理信息系统、位置服务还是其他行政区划相关的应用,这份数据都能提供可靠的支持。
2024-08-13 16:28:56 4.44MB 数据集
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