设计警戒雷达（机械扫描）系统参数，要求对RCS=2平方米飞机作用距离不少于210km，距离分辨率优于100m，方位分辨率优于8°，工作频率选L、S 波段都可以，工作频率范围≥200MHz，设计以下参数工作频率（fc）、信号带宽（B）、脉冲宽度、脉冲触发间隔（PRI）、发射功率、天线增益、方位波束宽度、俯仰波束宽度、接收机噪声系数、中心频率（IF）、中频信号采样率、基带数据采样率、积累脉冲数、检测因子。

什是ERP系统？ 很多人都说做电商行业一定要学会ERP系统，但是对于我们大多数人来说并不知道是做什么的，也不知道如何使用。其实ERP系统是企业资源计划(Enterprise Resource Planning )的简称，是一个软件。 这里面你可以看到你店铺的一些数据，订单同步，产品管理，数据分析，包括上架新产品等等。可以更直观的了解你的店铺，还有一些常用的基础流程，比如你想上架新活动，想看看每天的浏览量，或者是截止目前的收入等等，都可以帮助我们更好的了解店铺。 是辅助我们运营店铺一个很好的工具 当然不同的ERP系统的功能也都不一样，所以建议大家在选择的时候可以先试用一下，这里也给大家找了2款供参 1、芒果店长ERP 这里面的功能挺多的，也比较实用，里面的条目我觉得比较清晰好找，稳定性还可以。但是可以批量修改的内容少，也算比较耗时了。 2、客优云ERP 虾皮shopee官方合作的软件，里面的功能比较全，价格是1999一年，如果是平时用的功能比较多的话还是可以看看的。 我是枝枝~不定期分享免费干货，如果对你有帮助，记得关注点赞哦！

标题 "Community-Data:北京、上海、深圳、广州各城市小区数据" 提供了一个关于城市社区数据集的信息，这个数据集包含的是四个中国一线城市——北京、上海、深圳和广州的小区详细信息。这类数据通常对研究城市规划、房地产市场、人口分布、社会经济状况等领域非常有价值。 描述中提到的 "在线访问地址：" 暗示了这个数据集是可以通过互联网获取的，可能是一个公开的数据仓库或者网站，方便研究人员、政策制定者和公众进行数据分析和探索。这样的开放数据源有助于推动透明度和数据驱动的决策。 由于没有具体的标签信息，我们无法得知数据集的具体字段和分类，但根据标题，我们可以推测数据可能包括以下关键信息： 1. **小区名称**：每个小区的唯一标识。 2. **城市**：小区所在的四个城市之一（北京、上海、深圳、广州）。 3. **区县**：小区在所在城市的行政区域。 4. **地理位置**：经纬度坐标，用于地理定位。 5. **建筑面积**：小区总建筑面积，可能包括住宅、商业和其他设施。 6. **户数**：小区内的住宅单元数量。 7. **人口**：居住在小区内的居民人数。 8. **平均房价**或**价格范围**：小区内房屋的平均售价或租金水平。 9. **配套设施**：如学校、医院、公园、购物中心等周边设施的存在和距离。 10. **交通情况**：公共交通线路、地铁站、公交站等信息。 11. **建成年份**：小区的建设年代。 12. **开发商**和**物业管理公司**：负责小区建设和管理的公司。 13. **户型**：小区内不同类型的住宅单元（如一室、两室、三室等）的数量。 这些数据可以被用于多个分析目的，例如： 1. **房地产市场分析**：通过比较不同城市或同一城市不同区域的房价、户数和人口，可以评估房地产市场的健康状况和投资潜力。 2. **城市规划**：了解人口密度和配套设施分布，有助于规划新的住宅区、公共设施和交通网络。 3. **社会研究**：分析小区的人口结构、收入水平，可以揭示城市的社会经济特征。 4. **商业选址**：企业可以根据小区的人口、消费能力和交通便利性来决定开店位置。 5. **政策制定**：政府可以依据这些数据调整住房政策，优化公共服务布局，改善居民生活质量。 由于文件名为 "Community-Data-master"，这可能是一个包含主数据文件和其他相关资源（如文档、代码或示例分析）的项目目录。若要深入探究这些数据，需要下载并解压文件，查看数据格式（可能是CSV、JSON或其他结构化格式），并利用数据分析工具（如Python的Pandas库、Excel或SQL）进行处理和分析。

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北京科技大学工科物理实验II题集.pdf

北京邮电大学 22级信通院 运放音频放大电路设计及测试 含仿真电路与实测电路数据

该资源全部为北京中科大洋科技发展股份有限公司使用的配音、收录、网管、新闻四套系统的用户手册，是广电系统必备的工具。

【项目实战】北京二手房房价分析与预测https://blog.csdn.net/lingchen1906/article/details/127932535?spm=1001.2014.3001.5501此篇博文的相关数据

https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/128539594 天气网北京历史天气链接页：https://lishi.tianqi.com/beijing ```c library(tidyverse) library(rvest) ``` 从网页解析出来 url ```cpp postfix = read_html("https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html") %>% html_elements("a") %>% html_attr("href") %>% # 解析网址 str_subset("^/beijing") # 筛选出正确的 urls = str_c("http://lishi.tianqi.com/", postfix) urls[1:10] ```

OSM是一种开源的地图数据集，它由志愿者社区创建和维护。与传统地图数据不同，OSM 数据是由志愿者使用 GPS 设备、航拍影像、地形图和公开的卫星图像等各种数据来源采集而来的，用户可以免费使用、编辑和分发这些数据。OSM 在全球范围内都有覆盖，提供了丰富的地理数据，包括街道、建筑、河流、湖泊、山脉、公共设施等等。同时，OSM 还提供了 API 和各种工具，可以将这些数据集成到各种应用程序中。 属性表包括fclass, oneway, maxspeed, fclass_cn, type等