dawei
我需要生成几百万行有意义的测试数据,以便在SQL Server 2008中使用.数据主要是用户数据,如姓名,地址,电话号码等.有没有人知道免费或开源(理想情况下)测试集可以产生这种数据的发生器？ 我有很好的使用Benerator的经验(但只是简单地使用它) http://databene.or
我有一个1600000推文的训练数据集.我该如何训练这类巨大的数据. 我尝试过使用nltk.NaiveBayesClassifier.如果我跑步,训练需要5天以上. def extract_features(tweet): tweet_words = set(tweet) features = {} for word in featureList: fea
在我的Web应用程序中,我使用的是NHibernate.dll.这依赖于下面的程序集. ‘Antlr3.Runtime, Version=3.1.0.39271, Culture=neutral, PublicKeyToken=3a9cab8f8d22bfb7’ 现在在另一个需求的同一项目中,我必须介绍Antlr3.StringTemplate.dll.哪个依赖于上面程序
给出两个词典列表,新词典和旧词典.字典表示两个列表中的相同对象. 我需要找到差异并生成新的词典列表,其中只有新词典中的对象和旧词典的更新属性. 例： list_new=[ { id:1, name:bob, desc: cool gay },