


Ekstraksi Jadual Bukan OCR daripada Dokumen PDF
Dokumen PDF selalunya mengandungi jadual, yang merupakan struktur data penting untuk banyak aplikasi. Walau bagaimanapun, mengekstrak jadual daripada PDF sebagai data berstruktur kekal sebagai satu cabaran, terutamanya apabila OCR bukan pilihan.
Keterbatasan Rendering PDF
Banyak percubaan untuk mengekstrak jadual bermula dengan menukar PDF kepada HTML. Walau bagaimanapun, pendekatan ini sering menghasilkan hasil yang tidak memuaskan, terutamanya dengan dokumen bukan bahasa Inggeris, disebabkan oleh isu fon dan pengecaman teks yang lemah. Sebagai alternatif, mengekstrak jadual berdasarkan koordinat x dan y tidak boleh dilaksanakan untuk dokumen dengan kedudukan jadual yang berbeza-beza.
Kerumitan Pengecaman Jadual Manusia
Kesukaran asas terletak pada fakta bahawa PDF tidak mentakrifkan struktur jadual secara eksplisit. Sebaliknya, mereka membuat teks dan baris yang ditafsirkan manusia sebagai jadual. Untuk meniru tafsiran ini dalam kod ialah tugas yang sukar.
Teks Tidak Boleh Diekstrak
Dalam contoh khusus yang disediakan, isu tambahan timbul: dokumen mengandungi data teks yang rosak , menjadikan pengekstrakan teks langsung mustahil. Menyalin dan menampal teks daripada Adobe Reader tidak menghasilkan hasil yang bermakna, menghalang kebolehlaksanaan kaedah pengekstrakan berasaskan teks.
Kesimpulan
Manakala pengekstrakan teks ringkas daripada PDF adalah pengekstrakan jadual yang agak mudah dan boleh dipercayai kerana data berstruktur kekal sebagai cabaran, terutamanya apabila OCR bukan pilihan. Pengehadan pemaparan PDF, kerumitan pengecaman jadual manusia dan kemungkinan isu rasuah teks memberikan halangan yang ketara kepada pengekstrakan jadual automatik. Akibatnya, penyelesaian tersuai yang disesuaikan dengan struktur dan format dokumen tertentu selalunya diperlukan untuk mengekstrak jadual daripada PDF dengan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kami Boleh Mengekstrak Jadual daripada PDF Tanpa OCR?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)