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vehicle-make-model-data:自 2001 年以来采用 SQL、NoSQL 数据格式的车辆
年份
、制造商和型号数据
车辆制造模型数据 2001 年至 2015 年间制造的几乎所有机动车辆的
年份
、制造商和型号数据,采用 sql、json 和 csv 格式。 特征 自 2001 年以来的准确机动车辆品牌和型号数据。该数据集包括汽车、摩托车、卡车和 UTV 制造商及其相应型号。 数据与数据库无关,并且用户友好,因为同一组数据被移植到 mysql、json 和 csv 格式。 Json 和 csv 数据集被扁平化,而 mysql 数据集被规范化为 3 个表。 目前有 19,722 个模型,并且还在增加。 要求 没有任何 安装 $ git clone https://github.com/arthurkao/vehicle-make-model-data.git $ cd ./vehicle-make-model-data 设置 MySQL 根据您的喜好将myDBName替换为 db 名称。 将使用适当的外
2025-07-17 20:18:44
368KB
1
艺恩数据网站部分
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数据抓取
艺恩数据网站部分
年份
数据抓取项目是一项涉及网络数据采集的技术活动,通常被称为网络爬虫或网络抓取。网络爬虫是一种自动化程序,能够按照预定的规则,自动地浏览互联网并收集特定信息。在数据科学、市场研究、竞争情报等领域,网络爬虫被广泛应用于信息的获取与分析。艺恩数据作为目标网站,可能包含丰富的行业数据、市场报告、用户评价、电影票房统计等信息,对于相关行业的研究与分析具有重要的价值。 在进行艺恩数据网站部分
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数据抓取时,首先需要确定数据抓取的目标和范围。这包括了解目标网站的结构、数据的分布、数据的类型(如文本、图片、视频等)以及数据更新的频率等。接着,需要设计爬虫策略,包括选择合适的爬虫框架、设置请求头、处理反爬虫机制(如IP限制、用户代理限制、登录认证等)、提取数据规则、数据存储方案等。在此过程中,还需要遵守法律法规和网站的使用条款,尊重数据的版权和隐私权。 数据抓取通常会涉及到一些关键的技术环节,例如HTTP协议的理解和应用、HTML文档的解析、数据清洗和格式化等。在获取数据后,需要对数据进行清洗和整理,以便于后续的分析和使用。这个过程中,可能会使用到各种数据处理工具和编程语言,如Python、R等,以及一些专门的数据处理和分析库,如Pandas、BeautifulSoup、Scrapy等。 数据抓取之后的分析工作也极其重要。通过数据分析可以揭示数据背后的规律和趋势,为决策提供科学依据。艺恩数据网站抓取得到的数据可以用于多种类型的分析,比如统计分析、趋势预测、关联规则挖掘等。分析结果可用于报告撰写、可视化展示、模型构建等目的,为相关领域的研究和商业活动提供数据支持。 此外,艺恩数据网站部分
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数据抓取项目的成功实施还需要考虑一些非技术性的因素,例如项目的计划与管理、团队协作、时间管理、资源分配等。项目管理工具和文档可以帮助团队高效地完成任务,确保项目的顺利进行。 艺恩数据网站部分
年份
数据抓取项目是一项集技术性、专业性、合法性于一体的综合性任务,它的成功实施不仅可以为研究者和企业提供宝贵的数据资源,还可以推动数据分析行业的发展和进步。
2025-06-26 19:32:41
140KB
爬虫
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3个
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的-GeoLite2-City(2023/2024/2025)
GeoLite2是一款广泛使用的地理定位数据库,它能够为用户和开发者提供关于IP地址地理位置信息的服务。GeoLite2数据库由两个主要产品组成,一个是GeoLite2 City,另一个是GeoLite2 Country。GeoLite2 City专注于提供城市级别的地理位置数据,而GeoLite2 Country则主要提供国家级别的地理数据。这两种产品为用户提供了不同精度的地理定位信息,适用于各种应用场景。 GeoLite2数据库的更新周期为每个季度,这意味着数据库中的数据会定期更新,以反映最新的IP地址分配和地理信息。数据库的准确性和时效性对于依赖其服务的业务和应用程序来说至关重要。这种定期更新确保了用户能够获得最新和最准确的地理位置信息,这对于地理位置分析、广告定位、网络安全等多种应用来说非常关键。 从提供的文件名称列表中可以看出,当前的GeoLite2 City数据库覆盖了从2023年到2025年的数据。这包括了至少三个不同的数据文件,其中一个是数据库文件(GeoLite2-City.mmdb),另外两个是压缩文件(GeoLite2-City_20250228.rar和GeoLite2-City.zip)。这些文件名中的日期(20250228)表明了这些文件是特定于2025年2月28日版本的数据。还有一个文件(GeoLite2-city+country.zip)表明这个压缩文件包含了GeoLite2 City和GeoLite2 Country的数据。 GeoLite2数据库被设计成易于下载和使用。开发者可以通过MaxMind的官方网站或者其他分发伙伴网站获得这些数据库文件。下载后,开发者可以根据自己应用程序的需求,轻松地将这些数据集成到他们的系统中。数据库文件通常以二进制格式存储,这种格式能够提供快速的数据检索,但需要适当的解析工具来转换和读取数据。 对于使用GeoLite2的开发者来说,他们需要确保定期更新数据库文件,以保持数据的准确性和避免过时。同时,他们也需要关注IP地址空间的变化和相关的法律法规,因为这些因素可能会影响IP定位服务的使用。 GeoLite2数据库是一个功能强大的工具,它为全球开发者提供了一个方便快捷的解决方案,以实现基于IP地址的地理定位服务。通过不断更新数据,GeoLite2能够持续提供准确的地理位置信息,帮助开发者和企业实现精确的网络分析和定位服务。
2025-05-28 17:39:29
113.99MB
ip
1
精确计算任意
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节气时间源码 PHP工具类
精确计算任意
年份
节气,精确到秒,打包PHP类,直接调用方法SolarTerm::getSolarTerms(
年份
)
2023-07-04 16:41:21
37KB
精确计算节气
PHP工具类
1
java 日期转农历(天干
年份
).rar
传入Date类型日期通过调用静态方法输出农历日期 包含天干
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2023-03-24 23:26:20
3KB
java静态方法
1
自变量为
年份
同时选中Time选项-线性回归分析
自变量为
年份
,同时选中Time选项
2022-12-07 19:42:37
1.37MB
线性回归
1
江南大学计算机考研真题851,
年份
2016-2022
江南大学计算机考研真题851,
年份
2016-2022
2022-10-04 09:03:52
3.69MB
1
河流数据统计
按年限分析统计河流洪水最大流量,计算系数后得出设计流量以及洪水位
2022-06-30 18:39:31
17KB
按年份
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纯电动汽车数据(品牌+车型+
年份
).zip
纯电动汽车数据(品牌+车型+
年份
) 内含sql 数据格式{ "brandLetter": "A", "children": [{ "children": [{ "id": 7, "name": "2019款R300 原力版", "parentId": 3 }, { "id": 8, "name": "2019款R300 引力版", "parentId": 3 }, { "id": 9, "name": "2019款R300 魔力版"
2022-06-15 21:29:53
42KB
纯电动车型sql
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Book_Database:database.exe提供了一个数据库,用于存储有关书籍的信息:书名,作者,出版
年份
和ISBN。 用户可以添加,更新,删除,搜索和修改条目
Book_Database:database.exe提供了一个数据库,用于存储有关书籍的信息:书名,作者,出版
年份
和ISBN。 用户可以添加,更新,删除,搜索和修改条目
2022-06-07 11:35:38
17.31MB
Python
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