近年来， Internet推动了以互联网技术为核心的各项工作蓬勃展开，互联网的强大也大大的促进了社会的发展，整个社会信息化进程逐步加快，网络也变成了我们日常活动中越来越重要的组成成分。为了使得我国公交乘客出行及查询有关信息更方便，本文运用JAVA语言技术,Jsp技术，Mysql数据库开发了B/S结构的城市公交查询系统。 该系统顺应了时代发展且具有以下优点：首先，方便乘客的出行，乘客不用询问站牌工作人员如何倒车，便可到达目的地。其次，乘客在网上就可以查询到公交公司发布的路况信息，以便提早做好换乘准备节约出行时间。最后，本系统可以节约人力资源，以往的站牌附近要安排公交公司的工作人员来帮助不熟悉的乘客，有了公交查询系统提前上网查询便可知道。 关键词：B/S架构；JAVA；Mysql；JSP

利用LandsatTM/ETM+数据进行南昌市地表温度反演，得出1989年和2000年2个时相的南昌市热岛强度等级分布特征，结合下垫面土地覆盖类型图．选取样区对比分析了地表温度空间分布．结果表明：南昌市存在比较明显的热岛效应，主城区的地表温度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低，城市地表温度与下垫面的性质紧密相关．研究结果对于改善南昌城市生态环境、减缓城市热岛效应具有重要的参考价值．

结合城市人工景观水体的水污染状况,基于WASP模型建立了城市人工景观水体富营养模型,并对模型中的参数进行了率定和验证,模型的主要参数率定结果为:复氧系数k2=0.13d-1,20℃时硝化速度系数k12=0.1 d-1,20℃时CBOD衰减速度系数kd=0.12 d-1,氧碳比aOC=32/12;非捕食性的浮游植物死亡速率k1D=0.005 d-1,氧限制的CBOD半饱和常数kBOD=0.5 mg·L-1,氧限制的NO3-N半饱和常数kNO3-N=0.1 mg·L-1,浮游植物生长系数GP1=0.5 d-1,浮游植物呼吸速度系数K1R=0.13 d-1.通过芙蓉湖2007年10月份水质参数DO,TN,TP和Chl-a的模拟结果和实测数据的对比,得到相应的平均相对误差分别为2%,6%,15%和13%,表明模型达到精度要求,可以作为芙蓉湖水系的保护和管理工具。

《2021年中国城市数字经济指数蓝皮书》是一份深度剖析中国城市在数字经济领域发展状况的重要报告。这份由新华三集团推出的年度研究报告，旨在揭示我国各城市在数字化转型过程中的成就、挑战与发展趋势，为政策制定者、城市管理者以及行业从业者提供宝贵的洞察和策略指导。 数字经济是新时代经济增长的新引擎，它涵盖了电子商务、云计算、大数据、物联网、人工智能等多个关键领域。在中国，随着互联网技术的飞速发展，数字经济已经成为推动经济社会变革的重要力量。《蓝皮书》通过对全国各大城市的深入研究，构建了一套全面的城市数字经济评价体系，包括基础设施、数字治理、数字经济产业、数字生活四个核心维度，以量化的方式评估了各城市在数字经济领域的综合表现。 在基础设施方面，报告可能关注了城市的信息通信网络建设，如宽带覆盖率、5G基站数量、数据中心的布局等，这些是支撑数字经济发展的基础硬件设施。数字治理则涵盖了政府公共服务数字化、数据开放共享、网络安全等方面，反映了城市利用数字化手段提升治理效能的能力。数字经济产业则衡量了城市的创新能力和产业发展水平，包括数字企业数量、产值、研发投入等指标。数字生活部分则关注了市民在教育、医疗、交通等日常生活领域的数字化体验，体现了数字技术对民生改善的贡献。 《蓝皮书》的发布，对于理解中国城市如何通过数字化转型实现经济结构优化、提升竞争力具有重要意义。城市可以根据报告中的分析结果，找到自身在数字化进程中的优势与不足，从而制定更加精准的发展策略。例如，针对基础设施短板的城市可以加大投入，提升网络基础设施；对于数字治理能力较弱的城市，可以加强数据治理机制，提高公共服务效率；在数字经济产业发展上，可以通过引导和支持创新企业，培育新兴产业集群。 这份报告不仅是对过去一年中国城市数字经济发展的总结，更是对未来趋势的前瞻性预测。通过深入研究和比较不同城市的实践，可以为政策制定者提供有价值的参考，推动城市在数字经济时代实现高质量发展。同时，也为学者和业界人士提供了丰富的研究素材，共同探讨和推动中国数字经济的繁荣与进步。

Introduction 中国所有已开通地铁城市的地铁数据，包含名称、拼音、站点等数据 本数据来源为百度地图，使用了如下两个接口: 格式说明 本数据库内含三张表，分别为 citys (中国已开通地铁城市) lines（对应城市的地铁线路，使用 city_id 标注上级城市） steps （地铁线路的站点，使用 line_id 标注上级地铁线路） 更新时间 本数据库最新更新时间为: 2018年07月23日10:32:03

.glb 3d城市模型,可以直接使用windows自带的3d工具打开查看，也可以使用threejs导入

析城市经济与住宅市场的关联机制：通过 36 个城市 2012-2021 年的经济与住宅市场数据，探究城市经济指标（如 GDP、产业结构、财政收支等）与住宅价格（含商品房、二手房）的相互影响关系，识别影响住宅价格的关键经济驱动因素。 构建住宅价格估值模型：以具体城市（如数据完整度较高的城市）为例，结合经济指标与住宅市场数据（如房地产开发投资额、销售面积、价格等），建立房价预测模型，为城市住宅市场调控与居民购房决策提供参考。 揭示区域差异与空间分布特征：对比不同城市的住宅价格及其影响因素，分析经济发展水平、人口结构（户籍人口缺失需注意）与住宅市场的空间差异，为城市分类施策提供依据。

无锡城市交通网络邻接矩阵csv文件

内容概要：本文围绕城市交通流量优化展开，旨在解决城市发展带来的交通拥堵问题。首先介绍了问题背景，强调了交通拥堵对居民生活质量的影响。接着详细阐述了从数据收集到预处理的步骤，包括获取道路网络、交通流量、事故数据及信号灯设置情况，并对数据进行了清洗、格式转换以及必要时的标准化处理。在数据分析阶段，采用探索性数据分析、统计分析和预测模型构建相结合的方式，运用多种可视化手段和机器学习算法深入挖掘数据价值。同时，基于图论知识进行了路径优化研究。最后，根据分析结果提出了具体的改进建议，并讨论了模型的局限性和未来的研究方向。; 适合人群：交通工程专业学生、城市规划师、政府交通管理部门工作人员、对智能交通系统感兴趣的科研人员。; 使用场景及目标：①帮助相关人员了解交通流量优化的基本流程和方法；②为制定有效的交通管理政策提供科学依据；③促进多学科交叉融合，推动智能交通领域的发展。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还强调了实际操作的重要性，鼓励读者在实践中不断探索和完善相关技术。报告撰写部分提醒要注意图表的规范使用，保证成果展示的专业性和易读性。

GeoLite2和GeoIP是两种广泛使用的IP地址到地理位置转换工具，主要由MaxMind公司提供。这些数据库包含全球范围内的IP地址信息，如国家、地区、城市、经纬度坐标等，帮助企业、网站管理员以及个人开发者追踪和理解网络流量的来源。 GeoLite2是GeoIP的免费版本，虽然功能上可能略逊于GeoIP的付费版，但对于许多基本应用来说已经足够。这个资源提供的“GeoLite2/GeoIP 全球城市IP离线库”是2020年12月8日的最新数据，包含了全球城市的IP地址信息，并以CSV（逗号分隔值）格式存储，便于用户进行数据分析和处理。 CSV是一种通用的数据交换格式，易于阅读和写入，也适用于各种编程语言，如Python、Java、PHP等，可以轻松地导入到数据库或电子表格程序中。对于这个IP数据库，每条记录通常包括以下字段： 1. IP地址范围（CIDR notation）：例如，"192.0.2.0/24"，表示包含从192.0.2.0到192.0.2.255的所有IP地址。 2. 国家代码（ISO 3166-1 alpha-2）：如"CN"代表中国。 3. 国家名称：如"China"。 4. 区域或州代码（如果有）：例如"CA"代表加拿大。 5. 区域或州名称（如果有）。 6. 城市名称：如"Beijing"。 7. 经度：地理坐标中的经度值。 8. 纬度：地理坐标中的纬度值。 9. 可能还包括时区信息和其他附加数据。 这些数据在多种场景下非常有用，例如： 1. 网站分析：确定访问者的位置，以了解流量分布，优化内容和服务。 2. 内容本地化：根据用户位置提供特定区域的语言或内容。 3. 安全与欺诈检测：识别潜在的恶意IP地址。 4. 电信路由：优化网络路由，提高通信效率。 5. 广告定位：向特定地区的用户推送相关广告。 在使用这个CSV文件之前，你需要确保有适当的工具或脚本来解析和处理数据。例如，你可以使用Python的`pandas`库读取CSV文件，然后通过IP地址查询对应的城市信息。同时，由于IP地址数据可能涉及隐私问题，使用这些服务时应遵循相关的法律法规，尊重用户隐私。 “GeoLite2/GeoIP 全球城市IP离线库”为开发者和企业提供了便捷的方式来获取全球IP地址的地理位置信息，是进行数据驱动决策和提升用户体验的重要资源。通过有效利用这些数据，你可以更深入地理解你的用户，优化服务，并做出更明智的业务决策。