欢迎各位前来猫头虎的技术小栈！今天我们将深入探讨 Ghostscript 在处理 PDF 转换时遇到的常见问题——字体缺失。在数字文档处理领域，Ghostscript 是一个不可或缺的工具，尤其在 PDF 文档的渲染和转换中。然而，字体缺失问题可能会成为许多开发者的难题。通过本文，你将了解到 Ghostscript 如何处理字体，以及如何解决字体缺失问题，保证文档的正确渲染。记得收藏和分享哦！
机器之心报道 参与：小舟、Racoon 与使用预先设定的光滑 prior 不同，这篇 SIGGRAPH 论文使用 CNN 自动生成 prior，准确建模细粒度特征的同时过滤噪声与异常值。 近日，来自以色列特拉维夫大学的研究者提出了一种从输入点云重构曲面网格的技术——Point2Mesh。与之前方法需指定一个用于编码期望形状的 prior 不同，该研究使用输入点云来自动生成 prior，并称其为 self-prior。该 self-prior 将重复出现的几何形状由单一形状封装在深度神经网络的权重之中。
网上一般介绍的都是使用JODConverter ，通过java来调用转换服务，其实还有一种替代方案，就是使用pyodconverter，python版本的转换脚本https://github.com/mirkonasato/pyodconverter/
Python 中 PDF 转图片一般用的是 pdf2image。有时我们会发现 PDF 转出来的图片都是空白，或者缺失了一些字，具体表现就是一些应该有字的区域是空白。由于某些原因我不能把出现问题的文件放上来，不过大致就是这个情况。
清洗数据的时间占80%的时间，有句话这样讲：“Garbage in, Garbage out（垃圾进，垃圾出）”，所以清洗数据非常重要，今天学习一下基因组数据如何清洗。
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.09460.pdf
我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失的值。首先，要明白没有好的方法来处理丢失的数据。根据问题的类型，我遇到过不同的数据归集解决方案-时间序列分析，ML，回归等，很难提供一个通用的解决方案。在篇文章中，我试图总结最常用的方法，并试图找到一个结构化的解决方案。
https://www.cnblogs.com/SC-CS/p/Jupyter-PDF_Chinese_Support.html
pdfplumber 是一个开源的 python 工具库 ，它可以轻松的获取 PDF 文本内容、标题、表格、尺寸等各种信息，今天来介绍如何使用它来提取 PDF 中的表格。
链接: https://pan.baidu.com/s/11w0s-Jjfd45a6sLCJBZgPg 提取码: p76y
Java在linux上转word文档为pdf， linux的字体缺失，导致了转出的pdf为乱码。
今天给大家介绍一篇康奈尔大学和IBM研究院上周法发布的一篇时间序列相关工作，将时间序列预测任务和缺失值填充任务进行联合建模。通过对时间序列预测和缺失值填充这两个任务的整体建模和端到端训练，实现了一个模型同时解决两个任务，并提升两个任务效果的目标。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2111.07529v1.pdf
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
在进行网页开发中，有时会遇到需要将网页内容转换为PDF格式的需求，这时候我们可以使用wkhtmltopdf工具来实现。本篇文章将介绍wkhtmltopdf的基本用法和常见问题。
目前大部分的显著性目标检测模型是通过对卷积神经网络中提取的多级特征进行聚类来实现的。然而，由于不同卷积层的接受域不同，这些层产生的特征存在较大差异。常见的特征融合策略(加法或拼接)忽略了这些差异，可能导致次优解。为了解决上述问题，本文提出了F3Net，它主要由交叉特征模块(cross featuremodule, CFM)和通过最小化新像素位置感知损失(PPA)训练的级联反馈解码器(CFD)组成。具体地来说，CFM旨在有选择地聚合多级特性。与加法和拼接不同，CFM能够自适应地在融合前从输入特征中选择互补成分，有效地避免了引入过多的冗余信息而破坏原有特征。CFD采用多级反馈机制，对前一层的输出引入不受监督的特征，对其进行补充，消除特征之间的差异。在生成最终的显著性映射之前，这些细化的特性将经过多次类似的迭代。此外，与binary cross entropy不同的是，PPA loss对像素的处理并不平均，它可以综合像素的局部结构信息，进而引导网络更加关注局部细节。来自边界或易出错部分的硬像素将得到更多的关注，从而强调其重要性。F3Net能够准确地分割出突出的目标区域，并提供清晰的局部细节。在5个基准数据集上进行的综合实验表明，F3Net在6个评估指标上的性能优于最先进的方法。
这篇论文主要探讨了构建检索增强生成系统（Retrieval Augmented Generation, RAG）时可能遇到的七个失败点。论文通过三个案例研究来展示这些失败点，并分享了作者团队的经验和教训。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI ?DeepMind公开了一篇最近投递到AAAI 2018的新论文，这篇论文的主角，依然是这家公司四年前就开始研究的DQN，配角，依然是雅达利（A
每当设计一个新的App或网站时，作为对原型设计有一定了解的人来说，我们会倾向于选择那些“明星”原型设计工具。它们功能齐全、模板酷炫，能够帮助我们解决大部分设计问题。然而，任何事物都不可能完美，在面面俱到的背后，我们也能看到一些问题，比如：臃肿的文件、不够灵活的用户操作等。其实设计大部分的功能，尤其有特色的App或网站时，一款轻量级的原型设计工具不失为最佳的选择。 除了工具自身的功能和特点外，在决定是否选择某一款工具前， 还有很多方面需要考虑。比如，这款原型工具的上手难易度如何？这款工具是否能满足我们的设
【引子】本文源自和一个产品经理的对话。由于老码农经历过产研一体的磨砺， 鉴于个人对数据型产品感知，觉得一些数据科学的基础技能对产品经理或者普通的研发工程师都会有些帮助，遂成此文。
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
想象如下一个场景，一个合作伙伴想让你分析一下自己的业务数据，比较慷慨的给出了数据全库。但是对方的IT 人员没有经历去协助我们逐个了解数据怎么办呢，这时候就需要进行一些针对数据库的探索性、描述性的数据分析 帮我们更好的了解对方的数据内涵了。
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理，这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用，主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN，最初始的 GAN 采用的还是神经网络，即全连接网络，而 DCGAN 则是换成卷积神经网络（CNNs）了，这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力，更好的生成质量更好的图片。
本文精选了美团技术团队被SIGIR 2024收录的3篇论文进行解读，第一篇论文围绕如何利用深度学习，来整合广告拍卖和混排；第二篇论文扩展定义了全用户纵向联邦推荐范式，并首次提出基于检索增强的纵向联邦推荐框架ReFer，解决了跨域特征缺失问题；第三篇论文提出了一种新颖的框架——解耦对比超图学习，并应用于下一个兴趣点推荐任务中。这些论文有美团技术团队的独立产出，也有跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】无需对象信息，首个纯视觉UI理解解决方案！ 对AI来说，「玩手机」可不是一件易事，光是识别各种用户界面（user interface, UI）就是一大难题：不光要识别出各个组件的类型，还要根据其使用的符号、位置来判断组件的功能。 对移动设备UI的理解，能够帮助实现各种人机交互任务，比如UI自动化等。 之前的工作对移动UI的建模通常依赖于屏幕的视图层次信息，直接利用了UI的结构数据，并借此绕过了从屏幕像素开始对组件进行识别的难题。 不过并不是所有的
CollaGAN: Collaborative GAN for Missing Image Data Imputation 论文摘要：
自从GAN诞生以来，一次一次创造着奇迹：填充纹理、变脸易容。但这一次，这款名叫GANpaint的神器，简单几笔就能成画。
勒索软件可以锁定你的电脑，并通过对数据进行加密来阻止你访问自己电脑中的文件，直到你向攻击者支付赎金才行，而非法挖矿软件利用的是目标用户设备的CPU算力以及电能来挖加密货币。这两种攻击在这两年里已经成为了广大用户面临的主要威胁，作为非针对性攻击而言，这两种攻击具有一定的相似性，因为它们不仅都需要从目标用户身上牟取利益，而且两者都涉及到加密货币。
论文 1：No-Regret Learning Dynamics for Extensive-Form Correlated Equilibrium
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx AI算法工程师交流群 一.为什么要做特征工程 1.选对模型有用的特征，让模型达到尽可能大的性能（准确率）； 2.剔除掉无用特征，减少模型的过拟合，增加模型泛化能力； 2.对有用特征做相应变化处理，减少模型复杂性，增加模型的性能； 二.特征工程都要做什么 1.特征采集评估 主要是评估需要采集的成本，特征的完整性，特征的有效性 2.特征预处理 做特征的定性分析，缺失值、异常值，基本特征编码和变化 3.特征无量纲化 将特征从
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪 近日，pomegranate 的作者宣布发布新版本 pomegranate v0.9.0。新版本为概率分布、k 均值、混合模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、朴素贝叶斯／贝叶斯分类器等模型提供模型拟合、结构化学习和推断过程的修正，并重点关注于处理数据缺失值。 文档地址：http://pomegranate.readthedocs.io/en/latest/ GitHub 地址：https://github.com/jmschrei/pomegranate 新版重点
第三方的工具去对文件解析拆分，去将我们的文件内容给提取出来，并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。
经历了疫情期间的远程办公，基于Web的协同办公软件（例如飞书，钉钉，腾讯文档等）纷纷成为大部分国内企业的办公必备品。可以看出，目前国内的在线办公协同和文档等工具已经发展得越来越成熟。随着云计算和5G网络的发展，互联网办公工具的 Web 化是必然的趋势。那么对于产品设计团队来说，又有哪些在线设计工具值得体验呢？今天，我们一起来盘点一下国内外8款经典的在线原型工具。
论文 1：Learning from Web Data with Memory Module
1 1 导读 版本 11 在概率和统计方面添加了大量改进和扩展. 从描述性统计和随机变量到时间序列和随机过程，整体框架更加强大、快速且易于使用. 2 1 案例 下面小编用Mathematica求解几个
CNN在大尺度上的超分往往缺乏精细的细节纹理，生成性对抗网络能够缓解这个问题。为此，本文提出了一种基于GAN的时空视频超分方法——iSeeBetter，亮点如下：结合了SR中的SOTA技术： 使用循环反投影网络(RBPN)的作为其生成器，从当前帧和相邻帧中提取时空信息。使用SRGAN中的鉴别器，提高了超分辨率图像的“自然性”，减轻了传统算法中的伪影。优化了损失函数的架构： 本文使用了四重损失函数（MSE、感知损失、对抗损失和全变差损失(TV)）来捕捉均方误差（MSE）可能无法捕捉到的图像中的精细细节，加强生成视频的感知质量。
论文下载：https://arxiv.org/pdf/2003.08736.pdf
rticles包提供了适用于各类场景的rmd模板，安装以后便可以选择支持中文的模板，在rstudio菜单栏中依次选择file->new file->R Markdown，然后选择下图所示的模板。
今天为大家介绍一篇CIKM 2022中比较有意思的时间序列预测论文。这篇论文的独特之处在于，在其他论文都在卷深度学习时序预测模型结构时，这篇文章从检索引入相关数据的角度解决时序预测问题。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 将快速傅里叶卷积引入网络架构，弥补感受野不足的缺陷，来自三星、洛桑联邦理工学院等机构的研究者提出了 LaMa（large mask inpainting）方法，在一系列数据集上改进了 SOTA 技术。 现代图像修复（Modern image inpainting）系统尽管取得了长足的进步，但往往难以处理大面积的缺失区域、复杂的几何结构和高分辨率图像。研究人员发现造成这种情况的主要原因之一是修复网络和损失函数都缺乏有效的感受野。 大的有效感受野对于理解图像的全局结构并因此解决修
解释： 1、Configuration cfg 使用了freemaker starter后，在项目启动时即会自动初始化 Configuration 对象到Spring容器中； 2、Template template = cfg.getTemplate("test.ftl","UTF-8"); 模板因cfg本身在Spring容器中，则在获取test.ftl模板是就会自动在resource/templates下寻找模板，默认：ftl 格式，可以修改 3、因为找了很多例子都是使用ITextRenderer 对象来渲染输出渲染的PDF，但ITextRenderer有一个问题是要解决中文不显示问题，必须把字体放在一个以 文件夹 路径访问的形式引入，SpringBoot打包后，经测试，无法获取打包后的FONT字体； 则，再另辟途径，又找到以Document方式，但document需要的是，没一个dom对象都必须一个个添加进去，网上很多都是new 专门的对象，比如：块 Paragraph 然后添加文字(数字)内容。 所以又搜索：是否可以往document插入html 最终找到：https://www.cnblogs.com/mvilplss/p/5646675.html
AI 科技评论按：本文由雷锋字幕组编译，原标题 New AI Imaging Technique Reconstructs Photos with Realistic Results，作者为 Nvidia Developer News Center。
最近需要在网页上做一个对于文档的预览功能，但是这个预览功能基本只能对pdf格式的文件进行处理，而不能对doc、ppt之类的格式进行处理（毕竟微软爸爸）。因此为了能够方便的显示所有的文档，并且统一管理，我需要找到一个能将doc、ppt这些文件方便快捷的转成pdf的工具。当然，word、ppt这些软件本省有到出成pdf的功能，网络上这类转换工具很多，但是用起来也是不太方便，而且这当中垃圾软件也不少。 仔细想想，实现这个功能无非有两个途径，一是利用微软自己的api。不过这显然有点麻烦，还要自己写代码。另外一个途径就是用仿ms的开源软件，比如libreoffice、openoffice、wps这些比较成熟的工具提供的支持。搜索一番后发现，还是开源软件的力量大，这类的转换工具还特别的多，最终我选择了一个叫unoconv的文档格式转换工具。
日前，英伟达公司由 Guilin Liu 领导的研发团队发布了一种最先进的深度学习算法，可以编辑图像或复原那些像素有缺失的图像。
点云补全（Point Cloud Completion）用于修补有所缺失的点云（Point Cloud），从缺失点云出发估计完整点云，从而获得更高质量的点云。点云有助于用较小的数据量描述三维物体，在三维物体的检测识别领域应用广泛。在 PointNet[1] 和 PointNet++[2] 使用深度学习网络实现了点云分割和点云分类之后，点云深度学习逐渐成为热门研究领域。但是，从激光雷达等设备中获取的点云往往有所缺失，这给点云的后续处理带来了一定的困难，也凸显出点云补全作为点云预处理方法的重要性。
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