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Python读取PDF档并

服务选择免费的百度api:https://api.fanyi.baidu.com/ 标准版服务完免费,不限使用字符量 完成身份认证,还可免费升级至高级版、尊享版,每月享受200万免费字符量及增值服务 from pdfminer.layout import * from pdfminer.pdfinterp import PDFTextExtractionNotAllowed #**********部分 result_tar += i["dst"] # print(result_ori, " --> ", result_tar) print("件,获取件中包含的各种对象 ''' # 解析pdf件函数 def parse(pdf_path): textName = pdf_path.split('\\')[-1].split(' pdf转txt: ? : ?

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复制即可PDF神器!这个“宝藏”软件火了

与大多数软件相比,这款软件最大的特点就是:复制一下,即可。 ? 其中针对外PDF内容复制的优化,更是深得人心。 一般情况下,复制PDF内容并将其粘贴到网页中时,会有额外的换行符,导致出现乱码,结果简直不忍直视,比如这样: ? 想要更好的结果,就要一一删除这些换行符,阅读效率就大打折扣。 只需复制一下,悬浮窗就会自动出现结果,不需要额外处理换行问题,本还能编辑。 ? 这款软件使用的是谷歌的API,在的质量和响应速度上都有保证。 除了“复制即可”和“解决PDF复制的问题”,这款软件还有其他很多功能。 举个例子,如果你设置的源语言是英语,目标语言是简体中,这时如果复制的是英语,会成中,复制中则会成英

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    PDF Explained()第三章 件结构

    是对PDF Explained(by John Whitington)第三章《File Structure》的摘要式。 Header PDF件的第一行指出了档版本号。在我们的示例中,是: %PDF-1.1 指明了该件是PDF 1.1版本。 (者注:比如代表0xAB, 0xC0) 十六进制字符串的作用是使得二进制数据对用户可读,功能上与常规的描述字串相同。 名称 名称的使用遍布整个PDF,作为字典的key以及定义各种多值对象。 使用这种方式更新件,其副作用是,可以撤销之前的更改,恢复至早期版本(者注:也许出于某些原因,你不希望别人看到件的各种早期版本)。 已替换的对象会保持原有的对象编号(者注:世代号会改变)。 对象和交叉引用流 从PDF 1.5开始,引入了一种新机制来进一步压缩PDF件。

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    PDF Explained()第四章 档结构

    是对PDF Explained(by John Whitington)第四章《Document Structure》的摘要式。 本章我们来看PDF的逻辑结构,涉及trailer字典,档目录(document catalog)和页面树以及PDF中两种常见结构:本字符串和日期。 一个典型的PDF档逻辑结构如下图所示: ? Trailer字典 这份字典位于件尾部而不是件的主体中,如果程序想要读取PDF档,首先要做的就是处理trailer字典。 档起初可能是其它格式,比如Microsoft Word。 /Producer 本字串 将此件转换为PDF的程序的名称。 例如,(D:1999)就是法有效的。DD和MM的默认值为01,对于所有其他部分,默认值为零。

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    SCI必备利器:PDF献一键

    软件一大堆,谷歌、有道、百度等等。段落效果,只有谷歌一家勉强能用。对于PDF,对不起,谷歌也是无能为力。 CopyTranslator有效的解决了这个问题。 相信我,你只需要这一款软件。 复制即 PDF格式无乱码 阅读英章早该这样了 小通刚开始接触英献时简直要疯了,一周只能看一篇章。 网上找各种工具,虽然都有段落,但是也顶不住PDF复制粘贴的尴尬。 ▼PDF本复制粘贴后格式乱码 ? 粘贴后出现很多分行符,PDF的超级Bug 相信大家都遇到过这个情况,从PDF档复制出来的本,粘贴后格式都很乱。不仅段落格式消失,几乎每个句子都会打乱。别说了,复制出来引用都要从新排版一次。 复制PDF本后,软件通过监听剪贴板,将本内容格式化后,粘贴在本框,并将其中为显示在下面的本框中。整个过程仅花费数秒时间。 啥?

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    PDF Explained()第六章 本和字体

    是对PDF Explained(by John Whitington)第六章《Text And Fonts 》的摘要式,并加入了一些自己的理解。 本渲染模式 本有八种渲染模式(者注:原是seven,但实际取值应该是0~7,原应该是错的),可以使用Tr设置。其中四种用于将本设置为剪切路径,一种用于编写不可见本,这些不在本讨论范畴。 在PDF中,字体由字体字典组成, 字典中定义了度量,字符集和编码(将本字符串中的字符代码映射到字体中的字符),以及字体程序(实际的字体件)。 这对于Adobe Reader一类的PDF阅读应用 非常重要,因为有了这些信息用户才可以进行本搜索和复制。 者推荐阅读 本空间和本定位一节中提到了本矩阵,以下材料有助于你更好的理解这种转换矩阵 Text Operators, The Tm Operator一节讲述了矩阵中abcdef的意义。

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    爬虫爬取英档存为PDF,在读取PDF自动

    这几天在爬了Python的官方档,但是它里面是英,只有数字,没有汉字,原谅我这个英语渣渣搞不懂,只能靠了,如果是复制到百度的话太慢,耗时间。 所以就直接用爬虫来搞了,自动化档 这是百度的页面 ? 刚开始想用urllib去做,但是给我报了一个我的浏览器版本太低了,估计就是得加headers和UA。 我是直接将一个div里面的这个内容部拿下来,然后拼接一个新的html,将这个新的HTML转换成PDF。 第二阶段就是打开这个pdf,读取该档,将其发送到百度的框框,获取的结果,重新保存 -----------读取档-------- def read_pdf_to_text(self ,发送到百度https://fanyi.baidu.com/?

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    怎么快速、免费将外PDF为中

    在我们日常生活中可能会接触到众多外PDF资料,那么我们怎么才能把他们快速成中呢?今天给大家分享几个小方法。 第一种方法(office word 2013或以上版本,网络): 右键点击PDF件选择“打开方式”>>”Word 2016“ ? 打开以后选择“审阅”>>“”>>“档” ? (这个时候试一下是否可以,如果可以下一步就不用继续) 添加服务:打开word,任选选一段字,右键,选择信息检索选项,单击增加服务,输入网址http://www.windowslivetranslator.com 或以上版本或其他可以将PDF转为网页档的软件) 和第一种方法的第一步一样,右键点击PDF件选择“打开方式”>>”Word 2016“ ? 这个时候我们打开刚才的保存路径,转换为网页件以后出现了一个网页件、一个件夹,我们用带有Google插件的浏览器打开网页件。

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    PDF Explained()第一章 简介

    是对PDF Explained(by John Whitington)的摘要式。 一. 一点历史 PDF的发展 PDF起初是Adobe的一个内部项目,其目标是创建一种平台无关的档交换方式。 (者注:旧内容依然存在于档中,但不会显示。) 内嵌字体 PDF中的字体是内嵌于档中的。这使得无论计算机上是否安装了相关字体,档都会被正常渲染。 (者注:也可以不内嵌字体,只是指出字体名,这时如果目标设备上没有相关字体,则会用默认字体进行渲染。) 可搜索的本 ISO标准化 2008年ISO将PDF作为开放标准发布。 (者注:专色是指在印刷时,不是通过印刷C、M、Y、K四色合成这种颜色,而是专门用一种特定的油墨来印刷该颜色。) 安 PDF档可以使用RC4或AES方式进行加密。有两种权限的密码,所有者密码和使用者密码。所有者密码允许修改对档进行各种修改,使用者密码仅允许对所有者授权的部分进行操作。

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    DPN: Dual Path Networks (2017)

    在本中,我们致力于开发新的深层架构路径拓扑,以进一步推动表示学习的前沿。 在献[12]的启发下,我们证明了当连接跨层共享时,剩余网络是稠密连接的网络。 在献[6]中,作者指出了剩余路径对降低优化难度的重要性。在献[12]中,残差网络被递归神经网络(RNN)桥接,这有助于人们从RNN的角度更好地理解深度残差网络。 献[3]统一了几种不同的残差函数,试图为设计具有更高学习能力的mirco结构提供更好的理解。 参考献 ? ?

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    WRN: Wide Residual Networks(2016)

    针对这些问题,本对ResNet块的结构进行了详细的实验研究,在此基础上提出了一种减小剩余网络深度和增加剩余网络宽度的新结构。 对于数据增强,我们做水平转,并从每边4个像素填充的图像中随机裁剪,用原始图像的反射填充缺失的像素。我们没有使用[9]中提出的重数据扩充。 在下中,我们描述了我们对不同ResNet块结构的发现,并分析了我们提出的宽剩余网络的性能。 不同方法对CIFAR-10和CIFAR-100进行中等数据增强(转/平移)和平均值/标准差归一化的测试误差。这些结果我们不用辍学。在第二列中,k是一个加宽因子。 参考献 ? ? ?

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    【WRN】Wide Residual Networks (2016)

    针对这些问题,本对ResNet块的结构进行了详细的实验研究,在此基础上提出了一种减小剩余网络深度和增加剩余网络宽度的新结构。 对于数据增强,我们做水平转,并从每边4个像素填充的图像中随机裁剪,用原始图像的反射填充缺失的像素。我们没有使用[9]中提出的重数据扩充。 在下中,我们描述了我们对不同ResNet块结构的发现,并分析了我们提出的宽剩余网络的性能。 不同方法对CIFAR-10和CIFAR-100进行中等数据增强(转/平移)和平均值/标准差归一化的测试误差。这些结果我们不用辍学。在第二列中,k是一个加宽因子。 参考

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    【DPN】Dual Path Networks (2017)

    在本中,我们致力于开发新的深层架构路径拓扑,以进一步推动表示学习的前沿。 在献[12]的启发下,我们证明了当连接跨层共享时,剩余网络是稠密连接的网络。 在献[6]中,作者指出了剩余路径对降低优化难度的重要性。在献[12]中,残差网络被递归神经网络(RNN)桥接,这有助于人们从RNN的角度更好地理解深度残差网络。 献[3]统一了几种不同的残差函数,试图为设计具有更高学习能力的mirco结构提供更好的理解。 参考

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    PDF Explained()第七章 档元数据和导航

    是对PDF Explained(by John Whitington)第七章《 Document Metadata and Navigation》的摘要式,并加入了一些自己的理解。 ,如下图所示: 者注:上例中只给出了大纲部分的代码,下面我们给出一个完整的带大纲的PDF代码。 //者注:原示例的空格和换行有问题,所以换了另外一个真实PDF中的例子 6 0 obj <</Length 2988/Subtype/XML/Type/Metadata>>stream <? 件附件 附件是一种在PDF档中包含一个或多个件(任何类型)的方法。件可以附加到整个档上,也可以附加到单个页面上。通常,PDF查看器将显示附件列表,允许用户打开或保存它们。 endstream endobj 嵌入式件流有两种完不同的引用方式:一种用于整个档的附件,另一种用于特定页面的附件。

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    另一个中央以前与肌肉衰老相关的途径是雷帕霉素(mTOR)的哺乳动物靶标,包括mTOR复合体I(mTORC1)在骨骼肌的调节。 我们和其他人以前已经合并研究球转录组模式的数据数以千计的样本[13–16],但在这项研究中,我们针对骨骼肌研究了与表型相关的特定问题肌肉,收集了2852个样本。 性别,范围从<1岁到83岁的个人(附加件1中的图S2)。 GenAge数据库也已收集并整理了在长寿的基因组关联研究中检测到的基因座中的基因列表。他们报告886基因,其中353个与原始研究。 而这里提供的数据集的主要好处是已使用统一的手动注释,从而实现了更面,更详细的信息进行分析。

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    【NDN基础】Named Data Networking

    可以被球获取的数据包必须拥有球唯一的名字,用作本地通信的名字仅需要本地路由(或本地广播)来寻找匹配的数据。 2.2 以数据为中心的安 对比TCP/IP,将安的责任留给端节点,NDN自身即可保证数据的安,通过需要数据生产者对每个数据包签名。 NDN的数据中心安在内容访问控制和基础设施安方面有天然的应用。应用程序通过加密和分发(数据加密)密钥作为加密的NDN数据,可以控制对数据的访问,将数据安周长限制到单个应用程序环境中。 其他应用程序:可以访问的NDN软件平台允许学生和其他人探索基于NDN的分布式件系统,多用户游戏和网络管理工具。 特别地,NDN网站发布了常规软件的更新、测试床档、技术和年度报告、FAQ和博,把公众的对NDN感兴趣的邮件列表归档,以便于感兴趣用户对于技术的讨论。

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    SENet: Squeeze-and-Excitation Networks (2017)

    在这篇章中,我们研究了网络设计的另一个方面-渠道之间的关系。 3.1 挤压:局信息嵌入 为了解决利用信道相关性的问题,我们首先考虑输出特性中每个信道的信号。每一个学习滤波器与一个局部接收场一起工作,因此变换输出U的每个单元都不能利用该区域之外的上下信息。 我们遵循标准实践,使用比例和纵横比[5]对224×224像素(或Inception-ResNet-v2[21]和SE-Inception-ResNet-v2的大小为299×299)进行随机裁剪,并执行随机水平转 在训练过程中,图像随机水平转,每边用4个像素进行零填充,然后随机进行32×32裁剪。平均值和标准偏差标准化也适用。训练超参数(如小批量大小、初始学习率、权值衰减)的设置与原论建议的一致。 我们还要感谢安德鲁·齐瑟曼、阿拉德·马亨德兰和安德烈·韦达尔迪进行了许多有益的讨论。

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      腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。

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