批量生成测试数据,再次迎来升级,支持API调用,开发者的好帮手

前端时间发表一篇文章介绍了FabricateData的在线批量生成测试数据的能力,这几天在看,平台不仅添加了/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/img2base64.html */ 本地数据源的概念,还增设了/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/img2base64.html */ 本地API的能力。

FabricateData 网站地址:https://www.fabricatedata.com

本地数据源

localsourceinfo

这是平台的头部介绍,大概意思是,如果需要在大量的数据中抽取数据,并且一次生成数据时多次用到的话,就用这个本地数据源,一些不太放心流入网络的数据,用这个还能保护隐私,因为它是从本地的数据中加载资源处理并给出结果的。

不过这个功能仅是对【数据源抽取】生成单元的扩展,真正的革新点是本地API能力的出现。

本地API

强烈推荐人群

  • 前后端开发
  • 测试人员与开发
  • IT行业培训老师与学生
    • 前端教学时,(想象一下,作为老师,您备课时可以轻松的把数据模型提前配置好,您的学生在学习前端开发时,再也不用为数据发愁了,只专注于页面开发,数据自己就能变化

官网介绍

在node环境下,可在本地生成一个数据接口服务,该接口服务用于生产测试数据,供您其他本地程序调用。数据结构模型可在FabricateData(https://www.fabricatedata.com)官网中自定义,通过模型分享码导入本地接口服务。

  • 数据结构模型需要保存,然后生成分享码。

modelsharecode

  • 导入分享码
(help)> import 7344056933360267785
正在导入数据模型,分享码:7344056933360267785
导入成功!模型为【测试******】

看到导入成功的提示后,就可以通过url调用api,拿到即时生成的测试数据了。

具体使用方法建议查看官方说明,这里面详细的介绍了如何使用本地API,环境搭建、API服务的启动、模型导入、url说明等都有介绍。

不想花时间看教程的可以接着往下看,我简短的总结一下如何才能使用本地API。对于有node和前端开发经验的人才,应该很容易了解下面意思,如果您感觉有不懂的词汇,建议您按照官方的介绍仔细运用。

总结

  • 1.注册FabricateData账号,分享码需要用户保存模型后才能获取,去注册。
  • 2.准备node环境,必须安装node(需 >=20.18.0),推荐使用nvm管理node。
  • 3.下载好程序包,解压后使用npm install初始化好程序既可以运行了,去下载。
  • 4.使用本地API,使用命令npm run startnode app.js启动程序,按照提示进行端口设置即可。
  • 5.本地API启动后,输入help命令,查看命令帮助
输入命令:
- "help":查看命令列表
- "import 分享码":通过分享码导入数据模型
- "list":查看所有的数据模型
- "model 分享码":查看数据模型详情
- "del 分享码":通过分享码删除数据模型
- "api":查看如何调用接口服务
- "exit":退出程序

再次总结

虽然对于没接触过前端开发和node开发的人理解起来不太容易,但是这个并不要你会,只要把环境搭建起来就好了。
运行起来的API服务,不仅支持getpost方式调用,还能模拟网络延迟,让你开发时能够轻松方便的贴合真实场景,从而写出健壮性的页面响应,或者后端处理逻辑。

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
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