首先需要执行命令pip install pdfminer3k来安装处理PDF文件的扩展库。...pdf1 in pdfs: pdf = pdf1.replace(' ', '_').replace('-', '_').replace('&', '_') os.rename(pdf1...pdf2txt = os.path.dirname(sys.executable) pdf2txt = pdf2txt + '\\scripts\\pdf2txt.py" -o ' try...: #调用命令行工具pdf2txt.py进行转换 #如果pdf加密过可以改写下面的代码 #在-o前面使用-P来指定密码 cmd = exe + pdf2txt...+ txt + ' ' + pdf os.popen(cmd) #转换需要一定时间，一般小文件2秒钟足够了 time.sleep(2) #输出转换后的文本，前200
这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....中间涉及像素格式的内存操作, 需要明白图像数据的内存格式. 半透明支持(可选): 如果不需要半透明支持的话, 其实可以直接OleDraw到Texture的DC上, 不用再多一次拷贝....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha
在Web上利用水晶报表显示一段文本，用的是动态加载rpt的方法，结果出来的文本效果如下： 右边很不齐，于是回到水晶报表10程序中调rpt，很快，把文本的对齐方式设为两端对齐就好了...很难得到字段的引用，最后终于搞定，我对cr的对象结构也有了一点点的进一步了解： 水晶报表在.Net中，主要的命名空间，一个是CrystalDecisions.CrystalReports.Engine...这个对我来说没有用，我只想控制已经加入到报表中的字段。 ...最后，还是在命名空间CrystalDecisions.CrystalReports.Engine中乱看，看到FieldObject，顺藤摸瓜，才算找到，原来是这样的：报表由很多的ReportObject...才觉悟过来：问题并不出在报表上，而是在于网页的显示方式的限制，在两端对齐的方式下，查看显示的网页，可以看到： 原来它也只是利用CSS来进行两端对齐的。
有时候我们想提取PDF中的文本不得不借助一些转化软件，本次教程给大家介绍一下如何简单从pdf文件中提取文本的R包。 安装R包： install.packages("pdftools")。...读取文本的命令： txt=pdf_txt(“文件路径”)。 获取每页的内容，命令：txt[n] 获取第n页的内容。 获取pdf文件目录： doc=pdf_toc(“文件路径”)。...当然doc变量中的目录还不是标准化的格式，那么我们需要一个通用json格式，需要安装R包jsoblite。...文本转换命令：json=toJSON(toc, auto_unbox = TRUE, pretty = TRUE)。再利用函数fromJSON(json)，我们就会把目录转化成为向量。...也就拿到了文档的整个目录。 综上步骤，我们便可以随便获取任意章节的任意内容。那么接下来就是对这些文字的应用，各位集思广益吧。
作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...最简单的办法就是 throttle 节流，但缺点是阈值无法根据数据量动态设定，有可能 Worker 海量数据还没有处理完，下一条更新请求已经到了。...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
任务描述： 编写Python程序，提取PDF文件中的文本内容，生成与原PDF文件同名的文本文件。 准备工作： 安装扩展库pdfminer3k。 参考代码：
官方的NativeRenderPlugin Sample只是画了一个屏幕空间的三角形, 怎么改成世界空间的呢?...XMFLOAT4X4(vm)); g_CB.Projection = XMLoadFloat4x4(&DirectX::XMFLOAT4X4(pm)); } 由于DirectX Math已经是row major的,...viewMatrix); opos = mul(opos, projectionMatrix); ocolor = color; } C#脚本这边有个细节, 就是投影矩阵需要转换一下, 不能直接取相机的:...GL.IssuePluginEvent(GetRenderEventFunc(), 1); } 这个脚本挂到Camera上即可, OnPostRender会分别针对左右眼调用两次, 所以Native那边会产生两次绘制...另外, Native这边也可以从视图矩阵中还原出眼睛位置: XMMATRIX invViewMatrix = XMMatrixInverse(nullptr, g_CB.View);
，会出现类似于是否更新该文档中的这些域的提示，这就是因为目录是字段，根据设计其内容仅由word生成或更新，我们无法以编程方式做到这一点。...或者react-to-print借助iframe实现局部打印也是可行的；还有一种方式是自行排版生成PDF，对于PDF的操作实际上非常类似于Canvas的操作，任何东西都可以通过绘制的方式来实现，例如表格我们就可以直接通过画矩形的方式来绘制...而创建PDF时需要真正绘制路径PostScript-PDL，是直接描绘文本、矢量图形和图像的页面描述语言，而不是需要由客户端渲染排版的格式，当PDF文件被打开时，所有的绘图指令都已经在PDF文件中，内容可以直接通过这些绘图指令渲染出来...pdfmake是不支持直接生成Outline的，所以我们需要借助其他的库来实现这个功能，在调研了很长时间之后我发现了pdf-lib这个库，可以用来处理已有的pdf文件并且生成Outline。...此外，生成Outline在配合Puppeteer来生成PDF时非常有用，本质上是因为Chromium在导出PDF时不支持生成Outline，那么通过pdf-lib来添加Outline恰好是不错的能力补充
问题描述： 提取PDF文件中的表格文字，保存为Excel文件，PDF中每个表格的文本写入Excel文件中的一个工作表。...2、把Word文件转换为PDF文件。 3、安装扩展库pdfplumber ? 4、编写代码。 ? 5、运行程序，得到Excel文件。 ? ? ? 。
来加载electron模块或者npm模块，这样问题就来了，Electron中的Cloudkit授权页面就会报错！...解决方案也简单，如果你的页面中不需要使用electron提供的node能力，自然解决方案就是启动主窗口时候禁用node能力即可，这样通过window.open()之后的窗口也会禁用。...//在mian.js中 const BrowserWindow = electron.BrowserWindow mainWindow = new BrowserWindow({ width:...能力，这样就不能在main.js中禁用全部窗口的node能力，因此就需要单独设置。...至于CloudKit js授权的案例中，单独关闭CloudKit Web端授权页面中node能力即可。
我们接触到的很多文档资料都是以pdf格式存在的，比如：论文，技术文档，标准文件，书籍等。pdf格式使得用机器从中提取信息格外困难。...下载地址如下：https://legacy.imagemagick.org/script/binary-releases.php#windows ） 按照官网的指示，理论上安装了这个就可以了，不过，我在使用...基本使用 本库最重要的应用是提取页面上的文本和表格，用法如下： import pdfplumber import pandas as pd with pdfplumber.open("path/to/...file.pdf") as pdf: first_page = pdf.pages[0] # 获取文本，直接得到字符串，包括了换行符【与PDF上的换行位置一致，而不是实际的“段落”】...、直线、方格、乃至曲线的位置信息，具体可以看看官网的说明：https://github.com/jsvine/pdfplumber 图形展示 最后，附上官网的一个示例jupyter notebook，从这个例子中可以看到其图形展示的功能和更多的用法
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...卷积操作：通过一个 filter 在整个句子上从句首到句尾扫描一遍，提取每个词窗口的特征，可以得到一个特征图 (feature map) ，表示如下 (这里默认不对句子进行 padding)：c=[...，让r向量值为 0 的位置对应的z向量中的元素值失效（梯度无法更新）。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...卷积操作：通过一个filter在整个句子上从句首到句尾扫描一遍，提取每个词窗口的特征，可以得到一个特征图(feature map) \(c\in\Re^{n-h+1}\)，表示如下(这里默认不对句子进行...（每个维度值非0即1，可以通过伯努利分布随机生成），和向量\(z\)进行元素与元素对应相乘，让\(r\)向量值为0的位置对应的\(z\)向量中的元素值失效（梯度无法更新）。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。...参考文献 TRAINING RNNS AS FAST AS CNNS（https://arxiv.org/pdf/1709.02755.pdf） 原文链接：https://www.jianshu.com
一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图： [img] 因为 canvas 不是矢量图，而是像图片一样是位图模式的。...也就是说二倍屏，浏览器就会以 2 个像素点的宽度来渲染一个像素，该 canvas 在 Retina 屏幕下相当于占据了2倍的空间，相当于图片被放大了一倍，因此绘制出来的图片文字等会变模糊。...类似的，在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性，该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题。...完整的demo：https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章：《解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题》
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
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这几天在学习ExtJs + Wcf的过程中，发现一个问题，如果Class中有成员的类型为DateTime，即使我们正常标识了[DataMember]，序列化成JSON时，会生成一种特有的格式: .....这种格式ExtJs并不识别，导致最终的组件，比如Grid上无法正常显示，解决办法有二个: 1.将Class的成员，手动改成String类型，不过个人不推荐这种方式，毕竟将数据类型都改了，相应的服务端很多地方都可能会做相关修改...2.用JS在前台调用时，用代码处理返回的JSON字符串格式，使之符合ExtJs的规范(这个方法是从博客园"小庄"那里学来的，呵) Ext.onReady(function() { //这个函数演示了怎样把服务器端的...DateTime类型转为Javascript的日期 function setAddTime(value, p, record) { var jsondate...设置Grid的Columns时，类似如下处理: var grid = new Ext.grid.GridPanel({ store: store,
标签：Excel公式 在Excel中，如果数字在一个表中被格式化为数字，而在另一个表中被格式化为文本，那么在尝试匹配或查找数据时，会发生错误。 例如，下图1所示的例子。...图1 在单元格B6中以文本格式存储数字3，此时当我们试图匹配列B中的数字3时就会发生错误。 下图2所示的是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字，列E中是格式为文本的用户编号。...图5 列A中是格式为文本的用户编号，列E中是格式为数字的用户编号。现在，我们想查找列E中的用户编号，并使用相对应的列F中的邮件地址填充列B。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，然后将数字与列E中的值进行匹配。...图8 这里，我们同样成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，然后在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，再将我们的数字与列E中的值进行匹配。
，无法衡量不同词之间的关系； 该编码只能反映某个词是否在句中出现，无法衡量不同词的重要程度； 使用One-Hot 对文本进行编码后得到的是高维稀疏矩阵，会浪费计算和存储资源； 2.2 词袋模型（...（而不是字或词）进行编码； 编码后的向量长度是词典的长度； 该编码忽略词出现的次序； 在向量中，该单词的索引位置的值为单词在文本中出现的次数；如果索引位置的单词没有在文本中出现，则该值为 0 ； 缺点...该编码忽略词的位置信息，位置信息在文本中是一个很重要信息，词的位置不一样语义会有很大的差别（如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 的编码一样）； 该编码方式虽然统计了词在文本中出现的次数，但仅仅通过...“出现次数”这个属性无法区分常用词（如：“我”、“是”、“的”等）和关键词（如：“自然语言处理”、“NLP ”等）在文本中的重要程度； 2.3 TF-IDF（词频-逆文档频率） 为了解决词袋模型无法区分常用词...文本频率是指：含有某个词的文本在整个语料库中所占的比例。逆文本频率是文本频率的倒数； 公式 ? ? ?
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