Faker.Net - 在 .NET 中生成大量虚假数据 本地化 以下是目前支持的语言，更多语言正在移植到 Faker.Net 英语 英语（英国） 英语（美国） 英语（博克） 英语（加拿大） 英语（澳大利亚） 英语（印度） 德语 西班牙语 波斯语 日本人 法语 意大利语 韩国人 应用程序接口 地址 获取城市前缀 获取城市后缀 获取城市名称 获取街道名称 获取街道地址 获取第二个街道地址 获取县 获取国家 获取国家代码 获取状态 获取状态缩写 获取纬度 获取经度 获取邮编 获取时区 公司 获取公司名称 获取公司后缀 GetCatchPhrase形容词 获取捕获短语描述符 GetCatchPhrase名词 获取捕获阶段 日期 闯过 获取未来 获取最近 获取日期之间 金融 获取账户名 获取账号 获取事务类型 获取货币名称 获取货币代码 获取货币符号 黑客 黑客名词 黑客动词 黑客形

本人收集到的各种场景绝缘子数据，包含正常与缺陷，可用来训练绝缘子检测，分割或者缺陷绝缘子识别网络，持续收集中~

Motu客户端Python项目 @author产品负责人 @author Scrum主管，软件架构师 @author质量保证，持续集成经理 如何读取此文件？ 使用降价读者：插件存在（一旦安装在Chrome中，打开URL访问chrome：//扩展/，并勾选“预览降价” /授权访问文件URL），或（锚标签不工作），也插件。 注意：Markdown格式在呈现下划线“ _”字符时会出现问题，这可能导致错误的变量名或路径。 概括 通过PIP安装使用 tar.gz安装中的用法 用法示例 下载 GetSize 描述产品 执照 故障排除 无法从PIP下载GitHub上观看的最新版本 从Windows，参数错误 概述 Motu客户端“ motuclient-python”是用于连接到Motu HTTP服务器的python脚本，用于： 使用地理空间，时间和可变条件提取数据集的数据（默认选项） 使用

动画角色的AnimMap Baker 描述： 使用GPU来实现大量动画角色渲染。 顶点着色器的动画贴图，用于在运行时修改网格的顶点位置。 使用GPU实例化减少绘制调用。 使用Unity的AR Foundation在旧版iPhone 7上在现实世界中创建10,000个玩具士兵。 初始版本于2017年7月30日在GitHub上发布，当然，它仍在GitHub上。 但是，如果您能给我买杯咖啡，我会很高兴的:-)。 最近，我添加了对Unity 2019的支持，因此可以从Unity 5.x到Unity 2019使用它。 我将创建一个视频教程来演示如何使用它。 如果您想进一步了解其背后的实现，

poi读取大量数据会造成gc内存溢出的报错,由于垃圾回收机制无法将大量的对象及时的回收,而这些对象又会保存在内存中,会导致内存不够用的情况,这时候我们就需要使用新的方法,读取为cvs即可.此解决方案可支持千万数据的传输不报错

基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%

OpenGL基础，含大量例子，比较简单，适合初学者。

证书生成器 证书生成器是一个实用程序，可帮助您生成具有相同格式但数据不同的大量证书。 对于仅在内容上进行一些更改的任何想要生成相同类型证书的人，它都是有帮助的。 功能性 首先上传CSV。 上载模板。 选择图像上的点，然后使用诸如列名，字体大小和颜色之类的值映射坐标。 用户选择所有点后，生成预览以显示。 用户验证预览，然后单击全部生成。 所有数据都发送到后端，并且将生成证书。 我们将提供邮寄证书或下载文件的选项。 安装 先决条件： 已安装Python3.x。 从这里获取-> 安装：从项目的根目录运行以下命令- pip install -r requirements.txt 测验 从产品的根目录运行以下命令- python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py runserver

smote的matlab代码 DataMiningCase 流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率（覆盖率）：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏） 你将习得：数据的处理、LightGBM、sklearn包（里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等）、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测名单。 告诉你：是什么（WHAT）、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。 注释覆盖率为80%左右，旨在帮助快速入门，新手级，持续更新，提供免费支持，只需要一颗star 该项目涉及的如下： 商业理解 数据理解 数据处理（数据准备） 特征工程（数据准备） 建立模型 模型融合 模型评估及实验 画图 说明 本专题并不用于商业用途，转载请注明本专题地址，如有侵权，请务必邮件通知作者。 本人水平有限，代码搬到外部环境难免有遗漏错误的地方，望不吝赐教，万分感谢。 有代码疑惑的地方也请找我。 Email：909336740@qq.c

Indesign-自动化 Adobe Indesign 中的自动化脚本可解析大量数据（.xls、.xlm、.csv）和其他格式，并生成应用了相应样式的所需输出模板。 脚本是执行各种任务的绝佳工具。 脚本可以像自动化的常见任务一样简单，也可以像全新的功能一样复杂。 您可以创建自己的脚本，也可以运行其他人创建的脚本。