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unity
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word所需dll Aspose.Words.dll 版本22.4 (带水印.net 2.0-6.0配适)
Aspose.Words.dll 带水印版本22.4 unity
导出
word所需dll 解压后选择对应.net配适的dll放入文件夹plugin下
2024-03-12 10:54:35
76.7MB
unity
1
Delphi中
导出
到Excel的程序例子: DBGridToExcel
Delphi中
导出
到Excel的程序例子: DBGridToExcel, 速度很快,试过 2 万条的数据
导出
, 没试过更多的数据
导出
,速度应该也会很快, 学习它绝对有用 !!!
2024-03-02 17:05:36
320KB
Delphi中导出到Excel的程序例子:
DBGridToExcel
1
易语言Access数据库中的数据
导出
到Excel中
易语言Access数据库中的数据
导出
到Excel中源码,Access数据库中的数据
导出
到Excel中
2024-03-02 15:35:09
91KB
易语言Access数据库中的数据导出到Excel中源码
Access数据库中的
1
Outlook联系人
导出
为Vcard格式工具
将Outlook联系人批量
导出
为Vcard格式或者将Vcard联系人导入outlook工具,内含Keygen。 从其他系统手机用户转投安卓阵营的朋友们可能需要用到。
2024-03-02 13:40:18
3.54MB
Outlook
联系人导出
vcard
1
MSProject文件导入
导出
MSProject文件导入
导出
,先
导出
到服务器,再下载到客户端,下载完成后再从服务器删除(代码中没有)
2024-02-29 09:07:47
14KB
MSProject文件导入导出
1
NER命名体识别:文本标注工具Doccano配置方法/命名实体识别任务标注方法实例/标注
导出
与BIO处理/标签处理并完成对齐操作
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理领域的一项关键任务,旨在从文本中识别和分类特定的命名实体,如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体,并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程: 数据收集和标注:收集包含命名实体的文本数据,并为每个实体标注相应的标签(实体类型)。 特征提取:从文本数据中提取有用的特征,如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练:使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场(CRF)、循环神经网络(RNN)、注意力机制等。 模型评估和调优:使用评估数据集来评估训练得到的模型性能,并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别:使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体,使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用,例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据,并提供有关实体的结构化信息,为后续的分析和应用提供基础。
2024-02-24 12:25:37
121.6MB
1
万能华为MML参数
导出
工具_0.85beta
万能华为MML参数
导出
工具_0.85beta
2024-02-23 18:57:24
82KB
华为网管
参数导出
1
易语言超级列表框快速
导出
EXCEL
易语言超级列表框快速
导出
EXCEL源码,超级列表框快速
导出
EXCEL,超级列表框保存为EXCEL
2024-02-20 18:08:23
3KB
易语言超级列表框快速导出EXCEL源码
超级列表框快速导出EXCEL
1
cass软件
导出
dat数据转换成报部数据.exe
一般做测绘地籍的应该会涉及到报部数据的生成,这是一个比较麻烦的事情,在网上几乎没有这方面的软件,有大神开发了个小脚本,可以实现批量转换。 坐标系只有2000天津城市坐标系和2000国家大地坐标系可供选择,可以生成报部数据后在txt文件里手动修改。 右边的显示面板貌似没用,不显示数据,但不影响软件使用。
2024-02-20 12:03:34
35.82MB
1
易语言数据源带格式
导出
到EXCEL
易语言数据源带格式
导出
到EXCEL源码 系统结构:数据源
导出
到EXCEL,EXCEL取随机文件名,EXCEL取单元格宽高,EXCEL取图片左上角坐标,EXCEL写出图片数据,EXCEL取单元格边框范围,EXCEL取合并单元格范
2024-02-19 11:17:17
10KB
易语言数据源带格式导出到EXCEL源码
1
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