中国的垃圾分类情况在过去几年有了显著的改善。垃圾分类被认为是中国城市环境治理的重要一环，通过有效的分类处理，可以减少废弃物对环境的污染和对资源的浪费。 2019年7月，中国国家发展改革委员会、住房和城乡建设部等17个部门联合印发了《生活垃圾分类制度实施方案》，其中包括了垃圾按照可回收物、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾四类进行分类处理的规定。 自实施垃圾分类政策以来，中国各地采取了多种措施来推动垃圾分类工作。一些大城市如上海、北京、广州、深圳等率先推行强制性垃圾分类制度，通过立法和行政措施，对违反分类规定的单位和个人进行处罚。许多城市建立了垃圾分类处理的基础设施，包括分类垃圾收集桶、回收站和处理中心等。 在一些社区和小区，居民被鼓励和教育如何进行垃圾分类。社区设立了垃圾分类知识宣传板，组织了垃圾分类培训和宣传活动。居民在扔垃圾时，必须将垃圾分类放置在指定的垃圾桶内，并按要求分类投放。 虽然垃圾分类工作取得了一定的成效，但在实际操作中仍然存在一些问题和挑战。一些居民对垃圾分类的重要性和具体操作不够了解，存在分类不准确的情况。部分地方对垃圾分类的执法力度不够，导致一些单位和个人对分类要求敷衍了事。还有一些地方缺乏垃圾分类处理的基础设施和技术，无法有效处理分类后的垃圾。 总的来说，中国在垃圾分类方面取得了一定的进展，但还需要进一步加大宣传力度、改善基础设施、提高居民的垃圾分类意识，以推动垃圾分类工作的深入开展。
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大数据一般都抓取什么数据？
大数据一般可以抓取多种类型的数据，这些数据包括但不限于： 1. 结构化数据：包括数据库中的表格数据、电子表格、日志文件等已经按照行和列格式化的数据。 2. 非结构化数据：包括文本文件、图像、音频、视频、社交媒体数据等无固定格式和结构的数据。 3. 半结构化数据：这种数据介于结构化数据和非结构化数据之间，例如XML文件、JSON文件、网页数据等。 4. 实时数据：即时产生和更新的数据，如传感器数据、交易数据、用户行为数据等。 5. 公共数据：包括政府数据、地理数据、气象数据等公开共享的数据。 6. 社交媒体数据：包括社交网络上的用户发布的信息、评论、点赞等数据。 7. 私人数据：包括个人隐私数据、客户数据等敏感数据。 大数据的抓取范围很广，可以根据需求和应用场景来选择抓取的数据类型。
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