发布内容为2023年最新全国区划代码（12位），全国31个省（自治区、直辖市），未包括我国台湾省、香港特别行政区和澳门特别行政区。 注意：广东省/东莞市、广东省/中山市、海南省/儋州市未有第3级区县，直接到街道、乡镇。城乡分类代码由3位数字组成，第1位为1表示城镇，第1位为2表示乡村。根据国务院批复的《统计上划分城乡的规定》和《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》，国家统计局建立了《统计用区划代码和城乡划分代码库》。 城乡分类代码为：100城镇、110城区、111主城区、112城乡结合区、120镇区、121镇中心区、122镇乡结合区、123特殊区域、200乡村、210乡中心区、220村庄。 城市区域：包括地级及以上区域的城市行政区、市辖建制镇、县城城区和开发区。其中，县城城区是指县（自治县、县级市）人民政府驻地所在的乡、镇或街道。开发区指由国务院或省、自治区、直辖市人民政府审批的经济技术开发区、高新技术产业开发区、海关特殊监管区域、边境/跨境经济合作区、经济开发区、工业园区、高新技术产业园区等各类开发区。 农村区域：指除城市区域以外的区域。

阿里天池大数据竞赛—全国社会保险大数据应用创新大赛源码（2017-09-18）是一项聚焦于社会保险领域的全国性大数据竞赛，其源码压缩包内含的项目名为Graduation Design，可能指的是一些与毕业设计相关的项目文件。大赛旨在通过创新的数据应用，提升社会保险业务的效率和水平，推动数据科学在社会服务领域的实际应用。 从给定的信息来看，我们可以推测这个压缩包内含的内容涉及了数据竞赛、大数据处理、社会保险、以及可能的教育实践方面。具体来说，可能包含以下几个方面的知识点： 1. 大数据竞赛：阿里天池举办的数据竞赛是一个面向全国的平台，吸引数据科学家、工程师及研究者参加，目的是解决实际问题并推动技术创新。此类竞赛通常会提供大量的数据集，参与者需要利用各种数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，来完成指定的任务。 2. 全国社会保险：全国社会保险大数据应用创新大赛将关注点放在社会保险领域，这可能涉及医疗保险、养老保险、失业保险等多个方面。通过利用大数据技术对社保信息进行分析，可以更好地理解参保人员的行为模式，优化保险政策，提高资金使用效率，加强风险控制等。 3. Graduation Design：这个项目名称可能指向的是与毕业设计相关的实践项目。在大学教育中，毕业设计是学生在完成学业前必须完成的一个综合实践环节，通常需要学生运用所学知识解决实际问题。结合数据竞赛的背景，这个项目可能要求学生从大数据竞赛中选择一个社会保险相关的课题进行深入研究。 4. 数据应用创新：数据竞赛通常鼓励创新，参与者需要对现有数据进行深入分析，并提出创新的应用方案。这种竞赛有助于推动学生或参赛者在大数据处理、分析技术、创新思维等方面的提升。 5. 大创项目：以“大创”作为标签，表明这个项目可能是一个大型创新项目，或者与创新创业相关的实践计划。这类项目往往需要跨学科的知识和技能，能够帮助学生或团队在实践中学习和运用新知识，培养创新意识和创业能力。 这个压缩包文件内含的源码和相关文档，不仅是一次数据分析与技术应用的实践，也是教育与社会服务需求相结合的产物。参与者在这样的项目中，能够得到从数据处理到社会问题解决的全方位能力提升。同时，这一竞赛也是中国在推动大数据技术应用方面做出的努力之一，对于提升公共数据利用效率、促进社会服务创新具有重要意义。

全国移动联通电信基站数据(2013-01~2013-07的更新数据)集合提供了丰富的信息，这些数据涵盖了中国移动、中国联通和中国电信三大运营商在2013年1月至7月期间的基站运营情况。在这个时间段内，总计收录了大约10万个基站的数据点，这为分析当时的通信基础设施建设、网络覆盖范围以及各运营商间的竞争态势提供了宝贵的资料。 基站是无线通信网络的重要组成部分，它们负责向移动设备提供无线信号，使得用户能够进行语音通话、发送短信以及接入互联网。这些基站数据可能包含以下几个关键字段： 1. **基站ID**：每个基站都有一个独特的识别号，用于区分不同的基站设施。 2. **运营商**：记录了该基站属于哪个运营商，如中国移动、中国联通或中国电信。 3. **地理位置**：包括经度和纬度坐标，反映了基站的实际位置，有助于分析网络覆盖的地理分布。 4. **频段信息**：基站使用的频率范围，这关系到通信质量、带宽和信号覆盖距离。 5. **发射功率**：基站发射信号的强度，影响其覆盖范围。 6. **扇区信息**：基站通常有多个扇区，每个扇区覆盖不同的方向，增加信号覆盖角度。 7. **建成日期**：基站的建设时间，可用于追踪网络扩展的历史。 8. **更新日期**：数据最后更新的时间，反映基站状态的最新变化。 这些数据可以用于多种分析： - **网络覆盖分析**：通过对比不同地区的基站密度，可以评估各运营商在特定区域的网络覆盖情况，以及农村与城市的差异。 - **信号质量研究**：结合用户投诉或测试数据，分析基站信号强度与服务质量的关系。 - **市场竞争洞察**：比较各运营商的基站数量，可以揭示它们在市场中的竞争地位和网络投资策略。 - **城市规划辅助**：为城市规划提供参考，比如在新建住宅区或商业中心增设基站以满足通信需求。 - **灾难应对准备**：了解基站的位置和覆盖范围，有助于在紧急情况下快速恢复通信服务。 尽管这些数据可能存在一定的误差，但它们依然为研究者、政策制定者以及电信行业从业者提供了深入理解我国2013年通信网络状况的基础。通过对这些数据的深度挖掘和分析，我们可以发现过去10年间我国通信业的发展脉络，同时也可以为未来的网络规划提供历史参照。

全国移动联通电信基站数据(2013年7月更新升级包)

2025年全国计算机技术与软件专业技术资格考试历年试题(1).pdf

这个是完整源码 python实现 flask,pandas,echarts 【python毕业设计】基于Python的全国气象数据采集及可视化大屏系统(Flask+爬虫) 源码+sql脚本+论文 完整版 数据库是mysql 本研究开发了一个基于Flask框架的全国气象数据采集及可视化系统。在数字化时代背景下，针对精确及时气象服务的迫切需求，研究集成了数据爬取技术、数据库管理和可视本研究开发了一个基于Flask框架的全国气象数据采集及可视化系统。在数字化时代背景下，针对精确及时气象服务的迫切需求，研究集成了数据本研究开发了一个基于Flask框架的全国气象数据采集及可视化系统。在数字化时代背景下，针对精确及时气象服务的迫切需求，研究集成了数据爬取技术、数据爬取技术本研究开发了一个基于Flask框架的全国气象数据采集及可视化系统。在数字化时代背景下，针对精确及时气象服务的迫切需求，研究集成了数据爬取技术、数据库管理和可视化工具，提供了一个实时、高效和直观的气象信息平台。系统支持历史数据查询和趋势分析，为科学研究、政策制定和应急管理提供了关键数据支持。研究着眼于提升气象数据的可接入性和分析效率，展现了系统在促进科学决策、提高灾害响应能力和贡献气象科学研究方面的深远影响。、数据库管理和可视化工具，提供了一个实时、高效和直观的气象信息平台。系统支持历史数据查询和趋势分析，为科学研究、政策制定和应急管理提供了关键数据支持。研究着眼于提升气象数据的可接入性和分析效率，展现了系统在促进科学决策、提高灾害响应能力和贡献气象科学研究方面的深远影响。化工具，提供了一个实时、高效和直观的气象信息平台。系统支持历史数据查询和趋势分析，为科学研究、政策制定和应急管理提供了关键数据支持。研究着眼于提升气象数据的可接入性和分析效率，展现了系统在促进科学决策、提高灾害响应能力和贡献气象科学研究方面的深远影响。

本数据集提供面数据（国界、省市县界）和线数据（九段线），表示每个行政区划的法定边界范围。 数据采用分层存储，包含五个独立的图层，便于用户按需调用： 国界图层：包含南海诸岛的国界。 省界图层：包含全国所有省级行政单位。 市界图层：包含所有地级行政单位。 县界图层：包含所有县级行政单位。 九段线图层：九段线数据。 在当今的信息时代，数据资源对于各行各业的重要性不言而喻。特别是在行政管理、城市规划、资源分配、灾害预防和救援、物流调度、商业分析等诸多领域，准确的行政区划数据成为了不可或缺的基础工具。随着技术的进步，人们对数据的要求也在不断提高，不仅需要更加精确的数据，还要求数据更新的时效性、数据格式的多样性和数据使用的便捷性。 为了满足这些需求，有关部门和专业机构致力于收集和整理全国省市县三级行政区划的地理信息，并将其数字化、标准化。这些数据不仅涉及陆地的行政边界，还包括海洋领域，例如南海诸岛的国界，以及具有特殊地理政治意义的九段线数据。数据的分层存储，使得每个用户都可以根据自己的实际需要，调用特定图层，这样的设计大幅提高了数据使用的灵活性和效率。 具体来说，这些行政区划数据包含以下内容： 首先是国界图层，这是界定一个国家主权范围的基础数据。对于我国而言，国界图层不仅包含了国家整体的边界线，也细致地标注了包括南海诸岛在内的所有国界线。这为国家主权和海洋权益的维护提供了有力的数据支持，同时也为相关的研究和教育提供了基础资料。 其次是省界图层，它详细展现了全国各个省级行政单位的边界。这些数据对区域经济研究、资源分配和行政管理等领域至关重要。通过这些数据，可以清晰地识别不同省份的管辖范围，对于跨省区的项目合作、政策制定等具有实际的指导作用。 再次是市界图层，它包括了所有地级行政单位，也就是我们通常说的地级市、自治州等。市界图层的数据对城市规划、市政管理、地方经济发展等有着极为重要的意义。通过这些数据，可以精确分析城市的发展趋势、人口分布和基础设施建设等关键指标。 县界图层是数据集中的另一个重要组成部分，它提供了所有县级行政单位的边界信息。这些信息对于县级政府的行政管理、农村发展、基础教育和医疗卫生服务等都具有不可替代的作用。精确的县级行政区划数据有助于提升地方政府的治理能力，加强公共资源的合理配置。 最后是九段线图层，这部分数据虽然在国际上存在争议，但作为特定的政治和地理标记，它记录了我国在南海地区的一系列岛屿及其附属岛礁的地理范围。九段线数据对于维护我国在南海的主权和海洋权益具有重要的战略意义。 这份数据集的设计充分考虑了实际应用的需求，采用了分层存储的方式，使得用户能够根据自己的需要选择性地调用国界、省界、市界、县界或九段线等不同图层的数据。这种设计既满足了专业人士对于精确性和专业性的要求，也为普通用户提供了便捷易用的数据产品。 此外，数据集的制作和更新是一项庞大的工程，需要依赖于先进的地理信息系统（GIS）技术，以及大量的实地调查和数据核对工作。只有这样，才能确保数据的准确性和现势性，从而保证数据的使用价值。 数据的采集、处理和发布，还需要符合国家的法律法规和标准规范。这涉及到数据保密、隐私保护、国家安全等多方面的考量。因此，相关的数据提供机构必须在遵循法律法规的前提下，进行数据的采集、处理和发布工作。 这份数据集不仅仅是一个简单的数据集合，它是一个集成了地理信息科学、信息技术和行政管理知识的复杂系统工程的成果。它的制作和应用，对于推动我国社会经济的发展、提高政府治理能力、加强国家主权和海洋权益的保护等方面，都发挥着不可替代的重要作用。 这份全国省市县三级行政区划数据集，通过专业的设计和细致的分类，为社会各界提供了一个强大而精确的数据支持平台。它不仅有助于提升政府的决策效率和精确度，也为商业、科研和其他领域的专业分析提供了坚实的基础。

全国各地的站点表头： STATION（站点编号，PROVENCE（省），NAME（城市名称），LONGITUDE(deg)（经度），LATITUDE(deg)（纬度），ALTITUDE(m)（高度），省，台站名 每个站点表头： station（站点编号），latitude(deg)（经度），longitude(deg)（纬度），altitude(m)高度），year（年），month（月），day（日），GHI(MJ/m2)，DHI(MJ/m2) 太阳辐射作为一种重要的可再生能源，对于科学研究、能源规划和气候变化研究等领域都具有极其重要的价值。本数据集覆盖了中国1042个地点的太阳辐射日数据，时间跨度从1970年至2017年，共计17532个数据点。这些数据详细记录了每个站点的经纬度、海拔高度以及对应日期的全球水平太阳辐射（Global Horizontal Irradiance，简称GHI）和直射水平太阳辐射（Direct Normal Irradiance，简称DHI）信息。 GHI是指太阳辐射到达地面并且在水平面上的总量，它包括了太阳直接照射到地面的辐射和大气散射辐射的总和。而DHI指的是从天空中某一特定方向到达地面的太阳辐射量，通常需要使用跟踪太阳的装置来测量。这两个指标是评估太阳能发电潜能和进行气候模型预测的重要参数。 在能源领域，太阳辐射数据集可用于研究和预测太阳能发电潜力。太阳能发电系统的设计、安装和维护都需要依据太阳辐射的数据来优化。通过对历史太阳辐射数据的分析，可以更准确地预测出未来的发电量和经济效益，这对于电力行业的规划和发展具有指导意义。 机器学习作为数据密集型的领域，可以利用这类大规模数据集进行算法训练和验证。通过分析太阳辐射数据集中的历史模式和趋势，可以构建预测模型，对未来太阳辐射强度进行预测。这对于可再生能源的调度和管理尤为关键，特别是在太阳能发电中，准确预测太阳辐射能够有效平衡电网负荷，提高电力系统的运行效率和可靠性。 此外，太阳辐射数据集对气候学研究同样至关重要。太阳辐射是影响地球气候系统的主要因素之一，它对气温、降水、风力等气候要素有直接和间接的影响。通过对历史太阳辐射数据的研究，可以帮助科学家更好地理解过去和未来的气候变化趋势，进而对气候模型进行修正和优化。 在实际应用中，数据集的获取和预处理是非常关键的步骤。本数据集在使用前需注意数据的清洗、格式统一和缺失值处理等问题，以确保数据分析和机器学习模型训练的有效性。数据集中的站点信息包括站点编号、省份、城市名称、经度、纬度和海拔高度，这些地理信息对于后续的空间分析和地理信息系统（GIS）应用至关重要。 中国太阳辐射日数据集是研究和开发太阳能发电、机器学习预测模型以及气候模型分析的宝贵资源。它的存在和应用能够推动相关领域的技术进步，增强能源安全保障，同时也是对全球气候变化研究的重要支持。

第二十届全国大学生智能汽车竞赛中，参赛队伍围绕气垫越野这一主题展开了深入的技术研究与创新实践。在此次竞赛中，气垫越野主题所涉及的领域十分广泛，涵盖了机械工程、电子技术、控制理论以及计算机科学等多个学科领域。参赛队伍必须综合运用跨学科知识，设计并制造出能够在气垫上实现越野功能的智能汽车模型。 在技术报告中，详细描述了气垫越野智能汽车的设计理念和实现过程。这其中包括了对车辆结构的设计，比如车辆的底盘设计要考虑到气垫上的稳定性和越野通过性，要求底盘低且具有足够的强度和刚度。另外，车辆的驱动方式也要根据气垫越野的特殊性来选择，常见的有风扇推动或轮式驱动等。 在电子技术方面，传感器的应用是实现智能控制的关键。为了实现稳定的越野行驶，参赛队伍需要在汽车模型上集成多种传感器，如陀螺仪、加速度计、超声波传感器等，以实时收集车辆姿态和环境数据。这些数据会被传输到车辆的中央处理单元，结合先进的算法，从而实现对车辆运动状态的准确控制。 控制理论是保证气垫越野智能汽车能够按照预定路径行驶的核心技术之一。为了实现准确的路径跟踪，参赛队伍需要深入研究车辆动力学，设计出精确的控制算法。常见的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等，它们可以有效地解决车辆在气垫上越野过程中可能出现的复杂运动问题。 此外，计算机科学的应用也是不可或缺的。软件编程能力对于智能汽车的智能化水平具有决定性影响。在编程方面，不仅要考虑到算法的实现，还需要确保代码的稳定性和效率。一些高级编程语言和开发环境，如C++、Python、ROS（机器人操作系统）等，为智能汽车的软件开发提供了强大的支持。 在整个技术报告中，还展示了多个参赛队伍的创新点和技术难点。例如，有的队伍尝试使用新型传感器来提高环境感知的精度，有的队伍则通过优化控制算法来实现更复杂的越野动作。尽管各支队伍的技术路线和方法存在差异，但它们都致力于实现同一个目标：制造出能够在气垫上稳定、准确、高效完成越野任务的智能汽车模型。 在比赛的过程中，各支队伍之间的激烈竞争和精彩展示，不仅展现了大学生群体的创新能力和技术实力，也推动了智能汽车技术的发展。通过这种高水平的竞赛，参赛者们获得了宝贵的实践经验和团队协作能力，对未来的科研和职业生涯都具有重要的意义。 本次竞赛得到了众多高校的支持和积极响应，它不仅为学生们提供了一个展示自我和挑战自我的平台，而且对推动我国智能汽车技术教育和研究起到了积极的促进作用。未来，随着技术的不断进步和更多专业人士的加入，气垫越野智能汽车技术必将迎来更加广阔的发展前景。

全国河流水文站坐标