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汕头市村居委会基本信息|行政区划数据集|社区管理数据集

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开放广东2024-05-13 更新2024-02-29 收录
行政区划
社区管理
下载链接:
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
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资源简介:
该数据包含了汕头市民政局在汕头市地市范围内村(居)民委员会汇总情况,更新至2022年6月的信息,数据内容包含各区县镇(街道)数量、村委会、社区居委会数量。
提供机构:
汕头市
创建时间:
2022-07-23
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中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

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高质量多领域客服对话数据集

高质量多领域客服对话数据集,包含了电子商务、金融服务、电信支持等多个领域,包含丰富的问答对。旨在提供多样化的客户服务场景下的自然语言交互样本。高质量多领域客服对话数据集在大模型领域的应用能够解决以下几个关键问题: 1)聊天机器人训练:通过使用丰富的对话数据,可以训练出更加自然、流畅且能理解复杂用户意图的聊天机器人。 2)智能客服助手:能够提升客服系统的自动化水平,有效解答常见问题,减少人工客服的工作负担,提高服务效率和客户满意度。 3)多轮对话系统开发:支持构建能够进行连贯、上下文相关的多轮对话系统,使得机器能够在对话中保持话题一致性,提供更个性化的交互体验。 4)智能推荐系统:利用对话数据中的用户偏好和行为模式,改进推荐算法,实现更精准的内容和服务推荐。 5)知识库构建:有助于自动或半自动地构建和维护企业或特定领域的知识图谱,为用户提供准确的信息查询服务。 6)语言模型预训练:可以作为预训练数据,帮助语言模型学习多样化的语言结构和表达方式,增强模型的语言理解和生成能力。

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Google Scholar

Google Scholar是一个学术搜索引擎,旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域,包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。

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FishBase Species List 是一个包含全球鱼类物种信息的全面数据库。该数据集提供了关于鱼类物种的详细信息,包括物种名称、分类学信息、分布区域、生态习性、繁殖行为、食性等。此外,数据集还包括了每个物种的图片和参考文献,以便用户进行深入研究。

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