24175条信息

2018年12月21日更新的分类数据，包含24175条信息，以SQL文件形式提供，直接导入数据库即可使用，省去了抓取数据的时间和工作成本。

这份数据包含了各种数据挖掘岗位的详细信息，如职位名称、工作地点、公司网址、薪酬范围、公司规模、公司类型、学历和经验要求等。

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

4.4 MySQL特殊字符序列: 向表中插入两条学生信息的绝对推荐

收录 13000 条常用汉语成语 提供拼音、典故、出处和示例 经过实际测试，可直接使用

在指定位置为用户定义的颜色条添加标签的matlab开发任务。

全新的城市省市县镇街道数据库，涵盖4级地址，共47731条记录，每个地址均包含准确的经纬度坐标，确保查询时无漏失上级地址信息。数据严谨可靠，适合广泛应用。

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

在IT领域中，SQL（结构化查询语言）是管理和操作关系型数据库的标准语言。无论是初入职场的后端程序员还是经验丰富的专业人士，掌握SQL技能都至关重要。本资源概述了25条常用的SQL语句，帮助程序员巩固基础、提高效率，并在面试中脱颖而出。1. SELECT语句：用于从表中检索数据，例如SELECT * FROM表名返回所有记录。WHERE子句可用于结果过滤，如SELECT * FROM表名 WHERE条件。2. 聚合函数：包括COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()和MIN()，用于计算一组值。例如SELECT COUNT(*) FROM表名计算记录数。3. GROUP BY与HAVI

进度条的设计总被人忽视，其实它挺能体现细节功力。这个例子里的进度条样式新颖，逻辑清楚，适合刚入门的朋友琢磨一下怎么搭界面、写逻辑。嗯，重点是，代码比较简单清爽，不会劝退新手。 Matlab的绘图能力虽然强，但进度条搞得好也挺能提高交互感。像ASCII 进度条这种思路，就挺有趣；再比如ODE 求解器里加个可视化反馈，运行长任务的时候就不慌了。 更妙的是，还可以自己封装一个进度条类。比如支持并行的 MatlabProgressBar，用在批量场景下，效率感满满。你要是想自定义个进度条样式，像waitbarTimeRemaining这种工具就挺有参考价值。 对比之下，初学者常遇到的坑，比如进度条卡顿