这份数据集包含了 4000 多条北京租房信息,涵盖了房屋的名称、面积、户型、房租等各项详细信息。对于做数据或者房产相关项目的同学来说,真的是一个实用的资源。如果你正在做类似的项目,拿来当做测试数据方便,数据量也挺大的,能够你更好地做性能优化或者测试哦。
另外,除了这些租房数据,它还了一些与公交相关的研究资源,比如基于地理位置的公交站点聚类算法、iOS 公交查询模块等等,挺适合想要做交通、智能出行类项目的小伙伴。如果你有类似需求,不妨浏览一下这些链接,里面的资料蛮详细的,适合拓展知识面。
,这份资源对于数据或者项目开发来说,还是挺有用的,尤其是在模拟真实环境数据时。使用的时候可以根据具体需求筛选,避免获取过多不必要的数据。
如果你对租房数据或者智能出行有需求,可以优先看看这些链接,学到不少东西。
北京租房数据集4000条租房信息及公交相关资源
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北京的行政边界 GIS 数据,格式规整、精度也高,拿来就能用,适合做可视化或者地图的项目。不管你是用来做 ECharts 地图、Leaflet 标绘,还是前端图层展示,都挺方便的。数据格式比较全,配套的资源也丰富,比如 GeoJSON、SQL、XML 这些常用的类型基本都能找到。
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如果你项目里有区域的需求,比如按区县做数据聚合
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高德地图和58租房的数据分析程序
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向数据库表 sys_city1 插入省市区镇街道级别的46000多条数据,例如:INSERT INTO sys_city1 VALUES (110000, '北京', 1, '北京', '116.405289', '39.904987', 1, 'tr_0', 1); INSERT INTO sys_city1 VALUES (110100, '北京市', 110000, '北京', '116.405289', '39.904987', 2, 'tr_0 tr_110000', 1);
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联行号查询的需求其实挺常见的,比如你做转账模块,用户输完银行名还得补开户行,这时候这套数据就能直接用上。
SQL 格式的,丢到数据库就能查,SELECT一下就能拿到归属县、网点号这些信息,响应也快。像你要做个银行选择器,配合模糊搜索,那效果就顺滑。
推荐你可以看看这几个相关资源:
全国各地银行联行号最新查询,数据还挺全的
详尽的全国银行开户行列表,用来做下拉联动合适
2018 年最详细的全国银行开户行 SQ
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100 万条员工信息的数据集,数据结构清晰、字段丰富,蛮适合前端开发做大数据测试或者页面优化演练。姓名、年龄、职位、薪资这些基本信息都在,字段命名也比较直白,拿来就能用,不用再折腾清洗那一套。搞搜索、排序、分页这些功能的时候,用这个数据集直接压上去就行,看你页面能不能抗住压,效果直观。MySQL测试也挺有。比如多条件联合查询,或者对某字段加索引之后的响应对比。想验证查询优化、慢查询日志,靠这个数据集跑一遍就知道性能差在哪。如果你玩的是大数据,那更得看看。像用Hadoop或Spark跑MapReduce流程,用这批数据来压测一下计算能力,还挺有参考意义的。还能观察shuffle、内存分配这些环节
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7060000 万个车牌后五位的纯文本文件,数据量够大,格式也够简单,拿来做测试、都挺顺手的。像你平时调试个车牌识别模型、训练算法,或者就单纯想看看字母数字的分布规律,用它都挺合适。
纯数字和字母的组合,贴合中国大陆车牌的后五位规则。没有前面的省份信息也没事,反正你大多数时候关注的就是这串。
文件是.txt格式的,像Python、Java、C#这类语言,读起来都不费劲。用pandas撸一行代码就能搞定加载,后续做频次统计、分布或者模拟生成新车牌都方便。
我试过拿它训练一个车牌尾号预测模型,效果还挺有意思的。你也可以接到你自己的识别系统里当一批测试数据,看识别率到底稳不稳。
还有种玩法,就是用它
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