国家非物质文化遗产代表性目录、传承人数据
news2026/3/14 19:09:37
D153 国家非物质文化遗产代表性目录、传承人数据数据简介今天我们分享的是国家级非物质文化遗产代表性项目名录、国家级非物质文化遗产代表性项目代表性传承人数据并为其国家级非物质文化遗产代表性项目的保护单位与国家级非物质文化遗产代表性项目代表性传承人的申报地区匹配经纬度信息通过经纬度信息对其进行可视化处理转为Shp格式方便大家研究使用。非物质文化保护名录与传承人数据是文化遗产活态传承的核心支撑为政府科学制定保护政策、分配资源提供依据同时助力学术研究解码文化基因。通过数字化建档数据可转化为教育、文旅开发的资源推动非遗融入现代生活促进文化经济协同发展。动态跟踪传承人信息能优化扶持机制保障技艺延续标准化数据体系还支撑国际非遗申报增强文化话语权最终构建文化多样性的“数字基因库”维系文明生态的可持续发展。数据详情数据来源中国非物质文化遗产网百度地图数据时间2006年、2008年、2011年、2014年和2021五个批次数据范围中国数据格式Excel/Shp数据概览一、Excel格式其中国家级非物质文化遗产代表性项目名录的数据指标如下国家级非物质文化遗产代表性项目代表性传承人数据指标如下其中经纬度数据来源于百度地图查询数据概览如下二、Shp格式为便于使用我们根据经纬度数据转为Shp格式数据概览如下
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wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法
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UE5 学习系列（二）用户操作界面及介绍
这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇，在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下：
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IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总
最近正值期末周，有很多同学在写期末Java web作业时，运行tomcat出现乱码问题，经过多次解决与研究，我做了如下整理：
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利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构
struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {}
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使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
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如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看
说明：假设每台服务器已…
XML Group端口详解
在XML数据映射过程中，经常需要对数据进行分组聚合操作。例如，当处理包含多个物料明细的XML文件时，可能需要将相同物料号的明细归为一组，或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码，增加了开…
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明
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(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
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class Solution {
public:int maxDifference(string s) {int a[26]…
【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览：三层管道、两级检索、兜底大模型
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拍照搜题系统采用“三层管道（多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染）、两级检索（倒排 BM25 向量 HNSW）并以大语言模型兜底”的整体框架： 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后，分别用…
【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板，载入页面后，会显示引导弹窗，适用于引导用户使用页面，点击完成后，会显示下一个引导弹窗，直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…
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龙虎榜——20250610
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未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？
编辑：陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战，在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…
Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)
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服务端代码
#include <sys/socket.h>
#include <sys/types.h>
#include <netinet/in.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <pthread.h>
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在人工智能浪潮席卷全球的2025年，企业拥抱AI的意愿空前高涨，但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实，却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…
深度学习在微纳光子学中的应用
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深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向：
逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应，替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。
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