- 2025年06月01日
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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

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 },