中国重点文物保护单位数据

最新推荐文章于 2025-11-29 15:09:43 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-29 15:09:43 发布 · 196 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#1024程序员节 #大数据 #机器学习 #人工智能 #深度学习 #python

D060 中国重点文物保护单位数据

数据简介

今天我们分享的数据是我国八个批次的重点文物保护单位数据，其中包含14个指标、5000+条数据，原始数据来源于国家文物局综合行政管理平台通过其地址调用高德地图API的经纬度查询功能查询其经纬度以及所在省市县，并将其进行了可视化处理，方便大家研究使用。

通过系统分析这些数据，可以全面了解我国文物保护的历史进程和现状，评估文物保护政策的效果，发现保护工作中的不足之处，为未来的文物保护规划提供科学依据。同时，这些数据有助于增强公众对文物保护的意识，促进文化遗产的传承与发展。

数据详情

数据来源：国家文物局综合行政管理平台、高德地图

数据频度：八个批次

数据范围：中国5000+数据

数据格式：Excel/Shp

数据概览

该数据共有14个指标，5000+条数据，让我们概览一下：

通过经纬度坐标，将重点文物保护单位地址转换为Shp格式，概览如下：

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AI数据皮皮侠

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

全国重点文物保护单位数据第1-8批数据，附数据可视化

xcitybox的博客

11-27

1646

总的来说，全国重点文物保护单位是中国文化遗产的重要组成部分，是中国文化和民族精神的体现。为了保护和管理好这些宝贵的文化遗产，政府和社会各界需要共同努力，加强法律法规的制定和实施，加强文物的维修和保护工作，提高公众对文物的认识和保护意识，推动中国文化和民族精神的传承和发展。这些文物保护单位涵盖了各个历史时期、各种类型和不同地域的文化遗产，包括古代建筑、石窟寺、石刻、古墓葬、古遗址、近代建筑和革命文物等。全国重点文物保护单位是中国文化遗产的重要组成部分，具有重要的历史、艺术、科学、文化、社会和经济效益。

中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集

weixin_42236099的博客

02-19

1434

中国八批5058处重点文物保护单位的空间分布数据集

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

CnOpenData全国重点文物保护单位数据

CnOpenData_wj的博客

08-06

530

文物保护单位是的统称，并对文物保护单位本体及周围一定范围实施重点保护的区域。文物保护单位是指在具有历史、艺术、科学价值的古文化遗址、古墓葬、古建筑、石窟寺和石刻等所在地设立的，用于文物保护工作的单位。CnOpenData推出的全国重点文物保护单位数据，覆盖全国1-8批次文物保护单位名单，包含等字段。文物的管理是文化旅游领域向数字时代发展的一个重要方向，该数据为永续的文物保护研究打下了夯实的基础！

全国重点文物保护单位数据（Shp格式/Excel格式）

weixin_63042008的博客

04-26

1901

【数据分享】全国重点文物保护单位数据（Shp格式/Excel格式）

全国重点文物保护单位名单、位置数据

xiaozhuzhu1995的博客

12-22

1638

全国重点文物保护单位，作为中华人民共和国国务院核定的最高保护级别的不可移动文物，承载着丰富的历史、艺术和科学价值。本数据是一份精选的全国重点文物保护单位名单及其位置数据概览，展示这些珍贵文化遗产的地理分布和独特魅力。全国重点文物保护单位不仅是中国悠久历史的见证，更是中华民族文化自信的源泉。它们承载着祖先的智慧和汗水，见证了中华民族的辉煌与荣耀。指标：名称、分类号、地址、文物类型、公布类型、时代、批次、备注、遗址名称、省份、城市、区县、经度、纬度。数据名称：全国重点文物保护单位名单、位置数据。

【编号414】全国超5000个重点文物保护单位数据集

千奇百怪无奇不有

08-01

1235

重点文物保护单位是指具有重大历史、艺术、科学价值的不可移动文物，在中国被核定为不同级别，其中全国重点文物保护单位是最高级别。

最新更新！！！全国重点文物保护单位名单、位置数据

2301_78627004的博客

02-26

365

全国重点文物保护单位，作为中华人民共和国国务院核定的最高保护级别的不可移动文物，承载着丰富的历史、艺术和科学价值。本数据是一份精选的全国重点文物保护单位名单及其位置数据概览，展示这些珍贵文化遗产的地理分布和独特魅力。全国重点文物保护单位不仅是中国悠久历史的见证，更是中华民族文化自信的源泉。它们承载着祖先的智慧和汗水，见证了中华民族的辉煌与荣耀。让我们共同珍惜和保护这些珍贵的文化遗产，让它们在新时代焕发出更加璀璨的光芒。数据名称：全国重点文物保护单位名单、位置数据数据年份：2024年。

【编号113】中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集

千奇百怪无奇不有

09-22

243

中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集

探索国家重点文物保护单位的地理信息系统数据

weixin_36019375的博客

07-10

336

在地理信息系统（GIS）中，矢量数据是表达地理空间信息的一种形式，它通过点、线、多边形等几何对象来代表现实世界中的地理特征。矢量数据因其精确的地理定位和可扩展性，在地理分析、城市规划、环境监测等领域发挥着至关重要的作用。地理信息系统（GIS）软件可以按照功能和目标用户群体进行分类。商业GIS软件如ESRI的ArcGIS和MapInfo的软件，提供全面的功能和广泛的技术支持，适合企业级应用。

全国5170个重点文物保护单位矢量数据

07-31

数据源自全国一体化在线政务平台，国家文物局综合行政管理平台，涵盖1961年至2022年公布的八批全国重点文物保护单位。通过地图地址反查工具获取经纬度信息，经坐标纠偏转换为WGS1984坐标系。整合Excel与SHP格式，...

精选资源

中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集 shp 矢量数据

04-08

《中国八批5058处重点文物保护单位空间分布数据集》是一个综合性的地理信息数据资源，包含了自1961年至2019年中国境内被列为国家重点文物保护单位的各类文化遗产的位置信息。这个数据集以shp矢量数据格式提供，是GIS...

全国重点文物保护单位名单、位置数据.zip

08-05

全国重点文物保护单位不仅是中国悠久历史的见证，更是中华民族文化自信的源泉。它们承载着祖先的智慧和汗水，见证了中华民族的辉煌与荣耀。让我们共同珍惜和保护这些珍贵的文化遗产，让它们在新时代焕发出更加璀璨的...

精选资源

全国重点文物保护单位名单、位置数据.xlsx

02-26

Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成

a_ittle_pan的博客

11-26

1462

dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。

后端在分布式中的Apache Kafka

2509_93945680的博客

11-28

389

比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。

人工智能领域博客

11-28

1825

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

hive-----广电大数据分析

2401_87586917的博客

11-26

908

1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。

n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解