文档扫描是一个可以使用多种方法解决的背景分割问题，它是计算机视觉广泛使用的应用之一。在这篇文章中，我们将文档扫描视为语义分割问题，并使用 DeepLabv3语义分割架构在自定义数据集上训练文档分割模型。
SmallPDF 是一个功能一应俱全、简单好用的线上 PDF 处理工具。主要的大类功能包括转档 & 压缩、分割 & 合并、检视 & 编辑、签署等。分为收费和免费两种（每小时每种功能能够使用 2 次）。在本文的最后，小编会教大家一种无限制免费使用的方法。
如何通过语言模型查询 Notion 文档？LangChain 和 Milvus 缺一不可。
作者：熊唯，黄飞，戈扬，腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术，目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office，wps，腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多，格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富，图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时，由于图像比例，文档排版插入，对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储，然而很多
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术，更加完整地恢复出文档关键图表等内容，提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样，有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书，没有
split命令专门用来将一个大文件分割成很多个小文件，我把split命令的选项做一个简要说明
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
在Excel中创建的大多数商业报告不是单页的文档，而是包含了多个上下文相关的信息，这些信息被存储在多个工作表中。例如我们的一些地区销售报告、按部门分类的员工记录、每家店铺的库存清单等。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
分块（Chunking）是构建检索增强型生成（RAG）（https://zilliz.com.cn/use-cases/llm-retrieval-augmented-generation）应用程序中最具挑战性的问题。分块是指切分文本的过程，虽然听起来非常简单，但要处理的细节问题不少。根据文本内容的类型，需要采用不同的分块策略。
Adobe Acrobat是一款知名的PDF编辑器，它拥有丰富的功能和工具，可以帮助用户轻松地编辑和管理PDF文件。
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
【为文档拆分给总分类账科目分类】： 为分类账科目定义分类，自己理解：目的是把同类的科目集合在一起，同类科目按照相同的分割特征进行凭证分割出来。SAP提供了如下的分类。
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 近年来，各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态，是数字化转型的关键步骤，如何识别出图片中表格具体的结构与内容，并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而，目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格，对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案，对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。 今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展，研究员们提
一些基于大型语言模型的应用经常需要用到模型数据集中没有的数据。针对这一需求，LangChain提供了一系列的工具可以让你从各种数据源中加载新的数据，转换数据，存储数据以及访问数据。
将文本转换成一系列单词的过程，也称文本分析，在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】，分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲，大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。
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在文档列表的 加号 展开菜单中即可看到 新建API接口 按钮，创建后将以大家熟悉的API编写界面来编辑API文档，具有统一的编辑和查看风格，不必再花费许久时间来调整API文档的展示格式。
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。
点击[文件]——[信息]——[管理文档]——[恢复未保存的文档]——选择丢失文档——点击[另存为]
MMSegmentation 是 OpenMMLab 开源项目里的语义分割领域的算法工具箱，它实现了许多高质量语义分割算法模型和数据集，也为语义分割任务提供了统一的框架和基准测试。
表格作为一种有效的数据组织与展现方法被广泛应用，也成为各类文档中常见的页面对象。随着文档数目的爆炸性增长，如何高效地从文档中找到表格并获取内容与结构信息即表格识别，成为了一个亟待解决的问题。ICDAR是一个专注于文档分析与识别问题的国际学术会议，已经连续多届设置了表格识别专题。在今年的ICDAR 2019会议上，有不少研究者在表格检测与结构识别等领域做出了新的贡献，使其有了新的进展。本课题组梳理了该会议中有关表格识别的16篇论文，总结该领域当前的研究进展与挑战。同时，值得注意的是，该会议也举办了关于表格检测与结构识别的比赛，我们对参赛队伍使用的方法与结果进行了一些讨论。
MongoDB中，在使用到分片的时候，常常会用到chunk的概念，chunk是指一个集合数据中的子集，也可以简单理解成一个数据块，每个chunk都是基于片键的范围取值，区间是左闭右开。例如，我们的片键是姓名的第二个字母，包含了A-Z这26中可能，理想情况下，划分为26个chunk，其中每个字母开头的姓名记录即为一个chunk。
Markdown 是一种用来写作的轻量级「标记语言」，它用简洁的语法代替排版，而不像一般我们用的字处理软件 Word 或 Pages 有大量的排版、字体设置。它使我们专心于码字，用「标记」语法，来代替常见的排版格式。 Markdown 文档从内容到格式，甚至插图，通过键盘就可以通通搞定。现在大多数网站的编辑器都支持Markdown语法。（比如CSDN、语雀、掘金、钉钉文档、石墨文档等都支持Markdown语法）
简单说下代码分割。 git仓库：webpack-demo 1、什么是codeSplitting？ 前面第7章讲output多页面相关的内容时，我们将content.js、header.js、footer.js分别打包为三个文件，然后我们在index.html中用三个script标签引入它们，很明显，上述过程其实就是一种手动式的代码分割。 那这样写有什么好处？ 我们可以给index.html中引入的三个script标签加个async属性，这样的话当我们首次进入页面的时候，就可以异步加载了，比起不做代码分
shingling算法是最常见的文档分割算法，说白了就是将一个文档分解成由短字符构成的字符串集合。分割后的文档就可以通过Jaccard相似度等简单的度量标准进行相似度检测了。
曾今看过The Terminator的人肯定会同意这是那个时代最伟大的科幻电影。在电影中，詹姆斯卡梅隆推出了一个有趣的视觉效果概念，让观众可以看到被称为终结者的机器人的眼睛。这种效应后来被称为终结者视觉，在某种程度上，它将人类从背景中分割出来。它可能听起来完全不合适，但图像分割是当今许多图像处理技术的重要组成部分。
在这一小节，我展示了Naive Bayes和Rocchio这两个学习方法，它们都属于线性分类器，大概也是文本分类器中最重要的一组，接着我把它们和非线性分类器做了一个比较。为了简化讨论部分，我在这一节将
Sub 每N页分割为一个新文档__保存到同目录下() '特别鸣谢"雨雪霏霏、守柔版主。 Dim MyPath As String, PageCount As Integer Dim StartRange As Long, EndRange As Long, MyRange As Range Dim Fn As String, MyDoc As Document, i As Integer On Error Resume Next Application.ScreenUpdating = False MyPath = ActiveDocument.Path '取得文档路径 PageCount = Selection.Information(wdNumberOfPagesInDocument) '取得文档总页数 N = InputBox("按每几页拆分？默认为3：", "请输入数值", 3) Selection.HomeKey unit:=wdStory '将光标移至文档起点 For i = 1 To PageCount / N + (PageCount Mod N) '设置循环次数，如3则表示每3页做一次循环 StartRange = Selection.Start '取得该页的第一个字符位置 Selection.EndKey unit:=wdLine '将光标移动到该页首行的最后位置 Fn = i & ActiveDocument.Name '-1的目的是防止该页首行含有段落标记,导致出错. If i * N >= PageCount Then '如果循环到达最后一页 EndRange = ActiveDocument.Content.End '将文档最后位置赋值于EndRange Else For J = 1 To N Selection.GoToNext (wdGoToPage) Next J EndRange = Selection.Start End If Set MyRange = ActiveDocument.Range(StartRange, EndRange) '将N页中的内容进行复制 MyRange.Copy Set MyDoc = Documents.Add '新建一空白文档 With MyDoc .Content.Paste '在新文档中粘贴 .Content.Paragraphs.Last.Range.Delete '删除新文档末尾多出来的一个段落标记 .SaveAs FileName:=MyPath & "/" & Fn '保存新文档到原文档所在目录。如果删除"MyPath & "/" & "，。则保存到"我的文档"中。 .Close '关闭新文档 End With Next Application.ScreenUpdating = True End Sub
GeLU 加速：我们即将完成高斯误差线性单元 (GeLU) 函数的加速，这是 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架的重要组成部分。
总结： 伪类是通过在元素选择器上加⼊伪类改变元素状态，⽽伪元素通过对元素的操作进⾏对元素的改变。
div span 是没有语义的，是网页布局主要的 2 个盒子 div 就是 division 的缩写分割，分区的意思。
Array 数组对象参考文档 : https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array
单词词典的实现一般用B+树，B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization
进行了一段时间的论文学习后，现在下载了一些代码，准备从OpenCV跟matlab两个方面着手搭建自己的图像分割平台，计划耗时一个月左右的时间！
HTTP Header非常之多，很少有人能完全分清这些Header到底是干什么的。鉴于RFC文件规范艰深晦涩难懂，本文对协议规范中列出的HTTP Header进行了梳理，用通俗的语言进行表达，便于读者吃透HTTP协议。
但是官方文档里已经说明，我们群发短信的时候需要用到的是一组手机号，也就是说需要用数组来存放数据。但是我们这里是一个字符串。那么我们就要分割字符串成数组了。
我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。
Adobe Acrobat DC是一款功能强大的PDF文档编辑器，提供了诸多的编辑PDF文档的工具，能够帮助用户轻松创建、编辑、转换和共享PDF文件。Adobe Acrobat DC支持Windows、MacOS、iOS和Android操作系统，在不同的平台上传输文件便捷，同时还具有全平台去重功能，避免用户在不同平台重复输入相同的内容，十分方便。
这里首先定义了两个变量f和g，我们知道变量是可以重新赋值的。后面是一个匿名自执行函数，在 if 条件中调用了函数 g()，由于在匿名函数中，又重新定义了函数g，就覆盖了外部定义的变量g，所以，这里调用的是内部函数 g 方法，返回为 true。第一个条件通过，进入第二个条件。
将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求，因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究，OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术日趋成熟，OCR技术在印刷、打印行业应用广泛，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来，卷积神经网络(CNN)快速发展，是最先进的图像识别技术，其应用范围不仅仅局限于转化文档，在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。
我们在使用OutLook或者NetAnt等工具的时候，一般都会被其复杂的界面所吸引，在这些界面中窗口被分割为若干的区域，真正做到了窗口的任意分割。 那么我们自己如何创建类似的界面，也实现窗口的任意的分割呢？要解决这个问题，在Visual C++6.0编程中就需要使用到MFC提供的CSplitterWnd类。CSplitterWnd看上去像是一种特殊的框架窗口，每个窗口都被相同的或者不同的视图所填充。当窗口被切分后用户可以使用鼠标移动切分条来调整窗口的相对尺寸。虽然VC6.0支持从AppWizard中创建分割窗口，但是自动加入的分割条总是不能让我们满意，因此我们还是通过手工增加代码来熟悉这个类。本实例采用多模板模式，即实现了窗口的任意分割，又介绍了各个视图如何相互通信。程序编译运行后的界面效果如图一所示：
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