深圳地铁
当前话题为您枚举了最新的深圳地铁。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
深圳地铁站点经纬度查询
深圳地铁站点经纬度信息
本数据包含深圳地铁站点的名称、详细地址以及经纬度坐标。
| 站点名称 | 地址 | 经度 | 纬度 ||---|---|---|---|| 福田口岸 | 福田区福田街道 | 114.071522 | 22.531233 || 皇岗口岸 | 福田区福田街道 | 114.050961 | 22.523042 || ... | ... | ... | ... |
算法与数据结构
17
2024-05-25
深圳市地铁经纬度
该文档提供腾讯地图深圳市地铁站的经纬度信息。如需获取其他地图的经纬度,可使用 XGeocoding 进行转换。
算法与数据结构
12
2024-05-20
地铁数据库
这是上一个资源地铁题目所需的数据库,参考答案请参考我的博客。
SQLServer
10
2024-08-13
上海·深圳 ClickHouse 2019 Meetup PPT
ClickHouse 路线图和概述 - AlekSei Milovidov
基于 ClickHouse 玩转每天千亿数据量 - 趣头条 王海胜
ClickHouse 与 MySQL/MongoDB 的 CRUD 同步 - 上海晓信 王超
ClickHouse 在苏宁用户画像场景的实践 - 苏宁架构师 杨兆辉
ClickHouse 在喜马拉雅的应用 - 喜马拉雅 黄弋简
ClickHouse 在众安的应用实践及百亿保险数据实时分析探索 - 众安保险 蒙强
ClickHouse 自定义函数的开发与落地应用 - 氪信科技 胡宸章
Continue to use ClickHouse as TSDB
算法与数据结构
18
2024-05-01
地铁应用数据数据库脚本
地铁应用数据数据库脚本包含了地铁运行时所需的所有数据,如站点信息、运行时刻表和列车信息。这些脚件确保了地铁应用程序顺利运行,提供了准确和实时的数据支持。
MySQL
12
2024-08-22
2022深圳杯数学建模比赛D题分析
2022年深圳杯数学建模比赛的D题要求参赛者分析和解决特定的数学建模问题。参赛者需要结合给定的数据和条件,提出合理的模型和解决方案。这一题目考察参赛者的数学建模能力及解决实际问题的能力。
Matlab
18
2024-08-04
上海地铁全线路站点MySQL数据集
上海地铁的全线路站点 SQL 挺方便的,适合需要做地铁数据可视化或者搞城市交通的朋友。MySQL 格式,直接导进去就能用,结构清晰,字段命名也比较规范,不需要你自己再去折腾格式转换。嗯,懒人福音。
上海地铁的线路数据是分线路整理的,拿来直接做可视化项目,比如地图标点或者路径都挺方便。线路名、站点名、排序这些字段一应俱全,数据也比较新,整体质量还不错。
如果你用的是Leaflet或ECharts,把这些 SQL 数据转成 JSON 之后就能直接喂进去。比如画个站点分布图,或者搞个起点终点路径模拟,配合经纬度就有意思。
数据格式是 MySQL 的,导入的时候直接用source xxx.sql就能搞
MySQL
0
2025-06-25
Python爬虫开发链家网深圳房价数据抓取详解
链家网是一知名房产交易平台,提供丰富房源信息,包括价格、地理位置、交易详情等。本项目利用Python多线程技术与Scrapy框架,抓取深圳链家网房价成交数据。多线程允许同时处理多任务,显著提升爬虫速度。Scrapy提供完整爬取、解析、存储功能,专注爬虫逻辑编写。应对反爬挑战,需处理验证码、IP限制,设置延时、使用代理IP或模拟登录。数据存储支持CSV、JSON,可导入MySQL或MongoDB数据库。确保爬虫稳定性,实现错误处理和数据备份。定期运行爬虫,保持数据实时更新。
算法与数据结构
12
2024-08-15
全国地铁数据2024.5GIS数据集
全国地铁的最新数据,2024 年 5 月版,线路和站点都有,还是GCS_WGS_1984坐标系的,拿来就能用在地图项目里。线路信息包括起终点,站点还能直接算出X/Y坐标,挺适合做个热力图、路线规划之类的。对做前端地图可视化、城市轨交展示的你来说,这数据还蛮方便的。
统计分析
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2025-06-26
深圳杯C题2020第三问代码
深圳杯 C 题的第三问代码资源真的是蛮有挑战性的哦。它了一个比较复杂的场景:你得考虑多个移动充电器的充电路线,目的是最小化能量消耗,同时保证传感器在充电后能继续正常工作。这其实就是一个典型的路径优化问题,涉及到多个因素,比如充电器的速度、充电速率、节点的能量消耗等。如果你平时在做类似的路径规划或者优化问题,这个代码会挺适合参考的。
不过,得注意一下哦,代码在大量节点数据时需要一些性能优化,是当节点数量多的时候,运行起来会有点慢。你可以考虑结合一些算法优化,比如 A*或是 Dijkstra 之类的,来提高效率。
另外,这个代码的结构也挺清晰的,注释比较详细,理解起来不会太难。如果你正好需要类似的
算法与数据结构
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2025-06-11