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

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 ！！！

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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。

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）

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。

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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。

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