WMF及EMF图片大家可能遇到打开文字显示乱码的问题，是因为本机没装该字体导致，本代码帮助你获取图片中所有问题所用字体，可以看哪些没安装，安装后即可正常显示。

提取物-MD-A 扫描同一文件夹中的所有 10ks 并提取 MD&A 如何使用： 创建 ./MD&A 文件夹 运行脚本 理由： 根据关键字“项目”拆分文档 找出“Item 7”和“Item 7A”之间的文本段 按长度对这些段进行评分并包含 选出最好的一个 这种方法在我们的测试中非常稳健。 特征： 大多数 10ks 的高精度 调试模式支持： scan(filename, debug = True) 已知错误： 当 10k 不包含 Item 7A 时不起作用

Excalibur：一个Web界面，用于从PDF中提取表格数据 Excalibur是一个Web界面，可从以Python 3编写的PDF中提取表格数据！ 它由驱动。 注意： Excalibur仅适用于基于文本的PDF，不适用于扫描的文档。 （如塔布拉，“如果你可以单击并拖动到一个PDF浏览器在你的餐桌选择文本，那么你的PDF是基于文本的”。） 使用神剑 注意：您需要先然后再进行操作。 后，您需要使用以下方法初始化元数据数据库： $ excalibur initdb 然后使用以下命令启动网络服务器： $ excalibur webserver 就是这样！ 现在，您可以转到并开始从PDF中提取表格数据。 上载PDF，然后输入要从中提取表格的页码。 转到每个页面并通过在其周围绘制一个框来选择表。 （您可以选择跳过此步骤，因为Excalibur可以自行自动检测表格。单击“自动检测表格”

一个简单的tar实现 版权所有（c）2015 Jason Lee @ calcccrypto在gmail.com 请参阅许可文件以获得许可。 这只是tar文件格式的简单实现。 它可以压缩文件并解压缩它们。 就是这样。 尽管还编写了其他一些实用程序函数，但是它们是GNU Tar提供的很小的子集。 一切都是基于Wikipedia和GNU Tar的观察结果编写的。 由于使用了大量的POSIX头文件，因此这仅适用于Linux（或类似Linux的环境，例如cygwin）。 所需的最低C标准是C99。 这样做的目的是要成为可以在其他程序中使用的tar库，这样程序就不必在程序外部调用或执行tarring（例如，使用system，exec或通过脚本）。 建立： make - creates libtar.a make exec - makes the commandline inte

用itk类，从3D图像中提取一个slice

网络 截至2020年，Etl.Net仍在积极开发中。 在Entity Framework Core 3.1的支持下，添加了一些非常强大的功能并修复了许多错误。 预计今年将发布第一个稳定版本。 开发 主 .net标准2.0的多平台React性ETL的实现，其原理与SSIS相似，但与Linq的使用方式相同。 实施此引擎的React性方法可确保并行处理多流，高性能和低内存占用，即使要处理一百万行。 包 nuget版本 nuget下载 网络 Etl.Net.EntityFrameworkCore Etl.Net.TextFile Etl.Net.XmlFile Etl.Net.Ftp

使用详情见 本人博客【深度学习模型训练】使用自己的数据训练 Fast r-cnn Faster r-cnn YOLOv3 或是文件里的 DOREAD.txt

运行该项目的模型训练和模型预测脚本需要准备BERT中文版的模型数据，下载网址为： 。   利用笔者自己收集的3881个样本，对人物关系抽取进行尝试。人物关系共分为14类，如下： { "unknown": 0, "夫妻": 1, "父母": 2, "兄弟姐妹": 3, "上下级": 4, "师生": 5, "好友": 6, "同学": 7, "合作": 8, "同人": 9, "情侣": 10, "祖孙": 11, "同门": 12, "亲戚": 13 }   人物关系类别频数分布条形图如下：   模型结构： BERT + 双向GRU + Attention + FC   模型训练效果： # 训练集(train), loss: 0.0260, acc: 0.9941 # 最终测试集(test), loss: 0.9505, acc:

小米钱包安装包、小米门卡安装包、小米公交卡安装包提取工具，相关介绍见文章：https://blog.csdn.net/weimeig/article/details/105804207

这是一个很好用的模块工具 一个 ZIP 文件由三个部分组成:压缩源文件数据区+压缩源文件目录区+压缩源文件目录结束标志 贴个图理解下: 压缩源文件数据区:.