CYQ.DBImort 数据库反向工程及批量导数据库工具下载 CYQ.DBImport：[支持：Mssql、Oracle、MySql、Sqlite、PostgreSql、Sybase、Access、Txt、Xml] 介绍：基于CYQ.Data 开发的，一款支持从一种数据库中反向工程生成多种数据库脚本和多数据库间批量互导数据功能的软件。 功能1：反向工程，从任意一种数据库生成另外一种数据库脚本 功能2：导数据功能：从任意一种数据库导数据到另外一种数据库 功能3：生成数据库设计文档，从任意一种数据库生成任意的数据库类型数据库文档 V3.8中文版[更新时间（2019-05-20 23:15:00） 新增功能：Postgres数据库支持，修正win10无法运行的问题]

Python Faker自带企业名称的测试脚本（函数名company())，该脚本仅能生成约1千条不到的不重复企业名称，由于测试需要约1000万不重复的企业名称，故对该脚本进行重新修改，修改后的Faker在Python版本3.7，使用datafaker执行导入mysql数据库生成1000万测试数据约2w重复，重复率在0.1%。该脚本替换位于Faker-2.0.2-py3.7.egg\faker\providers\company\zh_CN目录下同名文件即可。 datafaker说明地址：https://www.jianshu.com/p/9034fe2156ea 这个工具也是调用Faker来生成测试数据的。

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在解决组合测试中的测试数据集生成问题时，粒子群优化算法(PSO)在待测数据量增加达到一定程度以后，出现迭代次数增加、收敛速度减慢的缺点。针对该问题，提出了一种应用于组合测试数据集生成问题的基于K-均值聚类的粒子群优化算法。通过对测试数据集合进行聚类分区域，增强测试数据集的多态性，从而对粒子群优化算法进行改进，增加各个区域内粒子之间的影响力。典型案例实验表明该方法在保证覆盖度的情况下具有一定的优势和特点。

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利用poi读取word模板文件，并回填逻辑数据，生成并导出需要的word文档源码。解决模板读取异常问题，提供wordUtils工具类（各种功能实现）

使用C#写的一个生活习惯数据模拟生成的小程序，只是一小部分

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伴随流式数据处理需求而产生的复杂事件处理技术，在处理具有多样性和流式特征数据方面性能表现突出，被广泛应用于复杂事件大数据处理系统中。针对复杂事件大数据处理系统测试需求，提出一种基于贝叶斯网络的复杂事件大数据处理系统测试数据生成方法，该方法以部分真实数据中的复杂事件结构关系及概率分布特征构建贝叶斯网络预测模型，生成具有真实数据结构特征与分布特征的复杂事件测试数据集。实验结果表明，提出的方法具有可行性。