世界城市 这些城市来自GeoNames地名词典： ： 这是原始数据集的描述： 所有人口> 1000或adm div（ca 150.000）所在地的城市[...] 安装 npm install --save cities.json 用法 在node或浏览器（使用webpack ）上，它都变得如此简单： ES5 const cities = require('cities.json'); ES6 import cities from 'cities.json'; 由于webpack> = v2.0.0，默认情况下将导入JSON文件。 描述 此Json版本是具有以下形状的对象的数组：

模组加载器 Mod Loader是侠盗猎车手III，罪恶之城和圣安地列斯的插件，它增加了一种简单易用的方式来安装和卸载对游戏的修改，就像游戏具有官方的改装支持一样。 原始游戏文件从未做过任何更改，所有内容均在运行时即时注入！ 用法就像将mod文件插入modloader /目录一样简单。 卸载也是如此，只需删除mod文件即可。 在游戏运行时热插拔MOD？ 通过使用Mod Loader，您可以！ 还不确定吗？ 看看来自艾维不错的视频。 有关更多信息，请查看我们的线程和页面。 建造和安装 要求： （此存储库根目录中提供了预构建的可执行文件） 2013或更高版本。 在此目录的根目录中运行以下命令以生成项目文件： premake5 vs2013 您可以通过运行以下命令将生成的二进制文件安装到游戏目录中： premake5 install "C:/Program Files (x86

New York City Taxi Fare Prediction，纽约市出租车票价预测，该数据集包括共计8个字段，分别是key ,fare amount ,pickup datetime ,pickup longitude ,pickup latitude ,dropoff longitude ,dropoff latitude ,passenger count，即键，票价金额，接送日期时间，接送经度，接送纬度，下车经度，下车纬度，乘客数量。

数据集由滴滴出行提供，基于D2-City大规模行车记录视频数据集[1]，经过视频抽帧等预处理步骤得到。数据集共包含12,000张图像，每张图像的大小为1080×1920或720×1280，已划分为训练集(10,000张)、验证集(1,000张)、测试集(1,000张)，其中训练集和验证集提供了检测标签，测试集仅提供图像，用于提交后测试模型效果。本数据集共包含12个待检测的物体类别，包括小汽车、公交车、自行车、行人等。 为了方便使用，数据集的标注信息已被预处理成MS-COCO格式，MS-COCO是通用物体检测领域最常用的数据集，如需深入理解数据集格式，请自行学习：MS-COCO数据集官网、MS-COCO数据集文献、MS-COCO标注格式[2]. [1] Che et al. D2-City: A Large-Scale Dashcam Video Dataset of Diverse Traffic Scenarios. arXiv 2019. [2] MS-COCO数据集: [https://cocodataset.org/]

根据所提供的信息，我们可以得知这份文件包含的是一个中国省市区的数据库，这个数据库以MySQL的格式存储，涵盖了省级、市级、区级和街道级的行政级别。数据库被分为了四个不同的表格，每个表格分别包含不同行政层级的数据信息。这份数据的截止日期是2025年8月，表明其具有时效性和更新性。这样的数据库对于需要对中国行政区划进行详细分析的应用程序来说非常有用，比如地图服务、物流管理、人口统计分析等。 数据库通常被设计为方便查询和更新，能够处理大量数据并快速返回结果。在这个例子中，数据库可能包含如下的字段：行政区划代码、行政区划名称、上一级行政区划代码、行政级别、邮政编码、是否为首都或其他行政中心等。通过这些字段，用户可以执行精确的查询操作，例如获取某个特定省份下的所有市级单位，或者查找某个街道对应的区级单位。此外，由于数据更新至2025年，这表示数据内容已经包含了近期的行政区划调整，如新设的市辖区、合并或拆分的行政单位等。 根据文件名称列表，这份资料还包括了SQLiteStudio的安装文件。SQLiteStudio是一个跨平台的图形用户界面工具，专门用于SQLite数据库的管理，它支持创建、设计、修改、查询、导入、导出数据库等操作。它的存在说明除了MySQL格式的数据外，这份资料可能还包括SQLite数据库文件，或者需要使用SQLiteStudio这个工具来查看、编辑和管理数据。 除了数据库文件和SQLiteStudio安装程序外，还有一个文本文件，名为“相关链接地址.txt”。这个文件可能包含指向数据库文件中提及的各个行政区划相关的外部链接，例如官方网站、统计数据、地图资源等。用户可以通过这些链接获取更多相关的行政信息或官方数据。 这份资料为中国行政区划数据库提供了全面、最新的信息，支持多种数据库格式，且可能包含与行政区划相关的外部资源链接。该数据库的维护和更新可能由专业团队执行，以确保数据的准确性和可靠性。开发者和研究人员可以利用这份数据库来开发各种应用程序和进行研究分析，这些都依赖于详尽且准确的行政单位信息。

1. GeoLite2-City数据库简介 GeoLite2-City 是MaxMind公司提供的一款免费的IP地址定位数据库，它属于GeoLite2产品线中的一员。GeoLite2-City 数据库包含了全球范围内大量的IP地址范围及其对应的地理位置信息，可以用来定位IP地址到城市级别。数据库通过地理编码提供国家、省份、城市、邮政编码以及经纬度等信息。 2. IP定位技术原理 IP定位技术基于互联网地址分配的地理性原理，即在某个地理位置的网络服务商分配的IP地址，通常会有一个相对固定的地理范围。通过收集和分析这些信息，可以构建出一个IP地址到地理位置的映射表。当需要定位某个IP时，通过查询这个映射表，可以得到这个IP大致的地理位置信息。 3. GeoLite2-City的使用场景** GeoLite2-City数据库广泛应用于网络流量分析、地理位置服务、网络安全管理、广告投放定位等多个领域。例如，在网络服务提供商需要根据用户IP地址为他们推荐合适的服务器时，或者在网络安全领域，对于可疑IP进行追踪分析，都可以借助GeoLite2-City实现。 4. 离线定位数据库的优势 与在线IP定位服务相比，离线数据库的优势在于无需实时联网，即查即用，大大加快了响应速度，节省了网络带宽和对外部服务的依赖。尤其适合于那些对数据隐私和安全有较高要求的企业。 5. 2020版的更新内容 既然文件名中提到的是“完全版2020”，这意味着这个数据库版本包含了2020年为止的最新IP地理位置数据，这些数据经过了精心的整理和更新，确保了IP定位的准确性和时效性。 6. GeoLite2-City的使用方法和注意事项 用户需要下载GeoLite2-City数据库文件，并使用相应的解析库或软件来读取数据库文件，从而实现IP定位功能。使用

GeoLite2-City-CSV_20200908.zip 是一个包含地理定位信息的压缩文件，其中包含了2020年9月8日更新的 GeoLite2-City 数据集。GeoLite 是MaxMind公司提供的免费地理数据库，主要用于IP地址到地理位置的映射，帮助用户识别访问者的位置信息。这个数据集主要由两个CSV（逗号分隔值）文件组成：GeoLiteCity-Blocks.csv 和 GeoLiteCity-Location.csv。 1. **GeoLiteCity-Blocks.csv**： 这个文件是关于IP地址范围和对应地理位置信息的记录。每一行代表一个IP地址块，通常是一个连续的IP地址范围。列的内容可能包括： - `network`：表示IP地址范围的CIDR（无类别域间路由）格式，如 "1.2.3.0/24"。 - `geoname_id`：MaxMind的地理命名ID，关联到GeoLiteCity-Location.csv中的特定位置。 - `location`：可能包含经纬度坐标，如 "40.714167,-74.006015"。 - `registered_country_geoname_id`：注册国家的地理命名ID。 - `represented_country_geoname_id`：代表的国家或地区的地理命名ID，对于ISP和企业网络可能与注册国家不同。 - `autonomous_system_number`：自治系统编号，用于标识互联网上的网络运营商。 - `autonomous_system_organization`：该AS号对应的组织名称。 2. **GeoLiteCity-Location.csv**： 这个文件提供了与`geoname_id`关联的地理位置详情，例如： - `geoname_id`：与GeoLiteCity-Blocks.csv中的ID对应，连接IP地址块到具体地点。 - `country_code`：国家的两字母ISO代码，如 "CN" 代表中国。 - `country_name`：国家的全名，如 "China"。 - `region_name`：省份或州的名称。 - `city_name`：城市名称。 - `latitude` 和 `longitude`：地理位置的纬度和经度坐标。 - `timezone`：所在时区，如 "Asia/Shanghai"。 - `metro_code`：在美国，这代表大都市统计区的代码。 这些数据在很多场景下都有应用，比如网站分析、广告定向、内容本地化、安全监控等。通过解析和分析这两个CSV文件，可以实现对用户IP地址的快速定位，从而提供定制化服务，识别潜在的欺诈行为，或者进行网络流量分析。 使用GeoLite2-City-CSV数据时，开发者需要了解如何处理CSV文件，通常会用编程语言（如Python、Java、C#等）配合库（如pandas、csv模块等）来读取和解析数据。同时，为了保护用户隐私，应当遵循相关法律法规，合法合规地使用这些地理位置信息。在实际应用中，可能还需要结合其他服务，如MaxMind的Web服务，以获取更精确和实时的数据。

GeoLite2-City CSV 2024是一个地理信息数据库文件，它包含了2024年9月27日的全球城市级别地理位置信息。这个数据库文件特别适用于需要通过IP地址来定位用户所在城市的应用场景，例如网络分析、广告定位和流量监控等。GeoLite2-City是MaxMind公司GeoLite2产品系列的一部分，它为开发者提供了一种免费的、易于集成的地理定位解决方案。 这个CSV格式的数据库文件包含了诸如国家、地区、城市、邮政编码、经纬度、时区以及相关的网络信息等字段。通过这些信息，开发者可以将用户的IP地址与特定的地理位置相关联，从而实现基于地理位置的用户数据分析。CSV格式使得数据易于读取和解析，便于在各种编程语言和数据处理工具中使用。 GeoLite2-City CSV 2024的文件中，每个记录通常包含以下字段： - 国家代码（ISO 3166-1 alpha2）、国家名称、地区代码、城市名称、邮政编码、经度、纬度、时区、网络、自治系统编号（ASN）等。 - 其中，国家代码和名称可以识别用户所在的国家；地区代码和城市名称可以识别具体城市；邮政编码有助于更精确地定位；经纬度提供了地理位置的精确坐标；时区字段则有助于理解用户的当地时间；网络和ASN字段则可以用来分析用户的网络背景。 GeoLite2-City CSV 2024文件的发布，使得开发者可以在遵循许可协议的前提下，免费使用这些数据。这对于预算有限或非商业项目来说，是一个非常有益的选择。但需要注意的是，虽然GeoLite2数据是免费的，但其准确性可能不如MaxMind的付费版本GeoIP2。在商业应用中，如果对数据的精确度有较高要求，可能需要考虑使用GeoIP2产品。 为了有效地使用GeoLite2-City CSV 2024数据，开发者需要有一个能够处理大数据集的基础设施，并且需要编写相应的代码来解析和索引这些数据。在应用这些数据进行地理位置分析时，还应当考虑到用户隐私保护的相关法律法规，确保用户数据的安全和合法使用。 GeoLite2-City CSV 2024是网络分析和地理位置服务领域中一个非常实用的工具。它提供了一个既经济又高效的方式来获取和利用全球各地的城市级别地理位置信息。开发者通过这个数据库可以为用户提供更加个性化和精准的服务。

直接 import cityData from '@/city.data.js'即可使用，可赋值给element-ui的级联组件或Uni-app的MPVuePicker

AI City track 5数据集-voc-xml格式，这是一个特定应用于AI城市环境中的数据集，专门用于计算机视觉任务，特别是对象识别和图像标注。它包含736张图像，这些图像都是与城市交通环境密切相关的场景，其中标注了三种主要类别：戴头盔的人、未戴头盔的人以及摩托车。该数据集对于研究城市交通安全监控、人群行为分析、以及自动驾驶车辆视觉系统的开发等应用领域具有重要意义。 数据集中的所有图像都采用了PASCAL VOC（Visual Object Classes）格式的XML文件来标注，这种格式是图像识别和计算机视觉领域内广泛接受和使用的一种标注方式。每张图像对应一个XML文件，详细记录了图像中每个对象的位置、类别以及其他可能的属性信息。这样的数据集可以为机器学习算法提供训练样本，帮助模型识别图像中的对象，理解城市环境中的视觉信息。 数据集的构建是基于真实的城市交通场景，覆盖了各种天气、光照和复杂背景，这有助于训练出鲁棒性更强、泛化能力更高的模型。对于戴头盔和未戴头盔的人的区分，可能与交通规则的遵守以及安全意识的检测相关，这对于分析和提升城市交通安全具有潜在的应用价值。摩托车作为城市中常见的交通工具，其存在与否，以及是否正确使用安全装备，都是城市交通管理者关注的焦点。 数据集的发布，标志着对城市交通安全管理工具研究的深化。借助这样的数据集，研究人员可以开发更为高效的图像识别算法，用以实时监控城市交通环境，提升城市管理的智能化水平，减少交通事故发生的概率。例如，通过监控系统自动识别未戴头盔的摩托车驾驶人，可以即时预警或者采取干预措施，从而有效减少因交通事故造成的伤亡。 此外，该数据集的出现也可能促进相关软件开发工具和框架的发展，方便研究人员在城市交通监控、安全分析等领域快速部署和测试他们的模型。随着计算机视觉技术的进步，使用这类数据集训练出的模型将能够更好地服务于城市交通的智能化管理，为建设更加安全和谐的城市交通环境贡献力量。 AI City track 5数据集-voc-xml格式是一个针对城市交通安全监控特别设计的数据集，它集合了丰富的场景信息和精确的视觉标注，为推动城市交通管理的智能化、自动化提供了有力的数据支持，具有重要的研究和应用价值。