新的LibreOffice 5.4版本发布了“重大新功能”，并为使用其他办公套件创建的文件带来了很大的改进 – 但是您可能会想知道如何在Ubuntu上安装或升级到LibreOffice 5.4。
在处理文档时，将Word文件转换为PDF格式是一个常见需求。PDF格式的文档更加标准化，易于分享和阅读，同时也能很好地保持原始布局和格式。本文将指导你如何在CentOS系统上使用LibreOffice来完成这一任务。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 LaTeXila 是一个多语言 LaTeX 编辑器，专为那些偏爱 GTK+ 外观的 Linux 用户设计。这个软件除了操作简单、功能强大之外，定制性也很高，所以我非常建议对LaTeX感兴趣的朋友去尝试一下。 在这篇文章中，我会着重于展示LaTeXila的使用及其主要功能，不过这里我们首先解决一个问题，为什么使用LaTeX而不是别的。 为何选择使用 LaTeX提到创建文档，很多人习惯于使用LibreOffice 或者 Abiword这种“常规”工具。 但是与其相对的
前些年做云盘产品的时候，一个很核心的功能就是 Office 文件预览，当时还没有使用 .NET Core ,程序部署在 Windows Server 服务器上，文件预览的方案采用了微软的 OWA 。
如果你在 Linux 上用 LibreOffice 打开一些微软文档，你会发现字体看起来有一点不同。你也将注意到有些常用字体找不到，如 Times New Roman、Arial 等等。
自然语言处理任务（例如字幕生成和机器翻译）涉及生成单词序列。
官网：https://zh-cn.libreoffice.org/download/libreoffice/ https://zh-cn.libreoffice.org/get-help/install-howto/
kkFileView 是一款文件文档在线预览解决方案，采用流行的 Spring Boot 框架构建，易于上手和部署。
机器学习在监督学习领域主要解决两个问题，分类和回归问题。那么分类问题又分为二分类问题和多分类问题，而二分类问题相对来说很好解决，我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络，然后结合sigmoid函数，即可实现二分类问题。而神经网络的多分类问题就相对复杂一些，假如我们要解决三分类的问题，那么我们构建神经网络的时候，就需要构建一个输出层为三个神经元的神经网络，然后配合使用softmax回归来完成神经网络多分类的任务。
Replacing / Collapsing / VersionedCollapsing MergeTree 都能够支持数据更新，但是他们的更新触发时机只能发生在分区合并的时候 (不明白什么意思？请进传送门ClickHouse各种MergeTree的关系与作用)，这是一种最终一致性的实现思路，所以在分区合并之前，可能会查询到多余的数据。
你逐渐成为一名经验丰富的Ubuntu用户，可能注意到Ubuntu系统的速度越来越慢。这可能是由于逐渐安装了大量应用程序，或者配置设置对于更爽的Ubuntu体验来说并非最佳，本篇文章为大家分享一下Ubuntu系统提速的几个方法，有需要的小伙伴可以参考一下。
LibreOffice 拥有所有你想要的办公软件套件的生产力功能，使其成为微软 Office 或谷歌套件的流行的开源替代品。LibreOffice 的能力之一是可以从命令行操作。例如，Seth Kenlon 最近解释了如何使用 LibreOffice 用全局 命令行选项将多个文件 从 DOCX 转换为 EPUB。他的文章启发我分享一些其他 LibreOffice 命令行技巧和窍门。
首先在主机上的/home目录下，新建一个/kaivi文件夹。在/kaivi文件夹中存放一个word文档（1.docx）。
本文内容主要目的在于测试Ibreoffice转换docx文档失败的原因是否和系统有关，之前我在CentOS上和MacOS上均转换不成功，但是使用一个开源的项目却可以，而他用的就是Ubuntu和Ibreoffice，抱着找到原因的心态在Ubuntu上进行测试。
据报道，德国十六州之一的石勒苏益格 - 荷尔斯泰因州近日确认，该州计划将数以万计的系统从微软 Windows 迁移至 Linux。根据州政府总理 Daniel Gunther 上周发布的网页公告，该州政府已确认将所有系统迁移至 Linux 操作系统：
Libreoffice是openoffice的下一代版本，同样是免费开源支持Windows、Linux、Mac OS X和 Solaris 等操作系统上执行；LibreOffice计划目标是成为一个具ODF的支援，独立于任何厂商之外，没有任何版权要求的办公室套件。LibreOffice是由 Google 等赞助的OpenOffice的下一代版本，使用LibreOffice你可以随时将数据导入或是导出，如你可以直接导入需要的PDF文档、微软Works等。LibreOffice还支持多种格式文档。
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Linux Mint中默认安装了一部分应用软件，方便用户使用。本章节中先说Mint中默认安装的办公软件：LibreOffice。
机器学习算法不能直接处理分类数据，分类数据必须转换为数字。这适用于当你处理一个序列分类类型的问题，并计划使用深度学习方法，比如长短期循环神经网络（RNN）时。 在本教程中，你将了解如何将您的输入或输出序列数据转换为一个独热编码(one-hot code)，以便在Python中深度学习的序列分类问题中使用。 教程概述 本教程分为四个部分： 1. 独热编码是什么？ 2. 手动独热编码 3. 独热编码和scikit-learn 4. 独热编码与Keras 独热编码是什么？ 独热编码是将分类变量表示为二进制向量。这
官方地址：https://zh-cn.libreoffice.org/download/libreoffice/
参考博客：https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中，G
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别，识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩，不过我并不打算立即着手改善它，而是回到本系列的主线上来，用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中，关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络，不如说是一种线性判别，后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN，本篇补上。 最终基于TF的代码只有43
原文标题：TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners 作者：ANKIT SACHAN 翻译：和中华 校对：程思衍 本文长度为2000字，建议阅读10分钟 通过这篇文章，你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念，还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。 这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。
KKfile是一款开源的文件预览项目，目前来说再gitee上比较火热，实际企业中也是经常会有需要在线进行文件预览的功能，本小节来对做一个centos上的一个安装
描述：在进行使用Ubuntu 24.04 TLS Desktop系统进行机器学习前，我们需要在学习环境中安装一些后续可能会使用到的一些工具，如git、vim、tmux、htop等。
文档在线预览在企业级应用开发也算是比较常遇见的需求了，通常处理这方面的需求大致有如下的方案，
jodconverter 4.1.0版本的话，改进了api的结构，同时新增了local以及online的模块，本文就来分析一下。
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别，识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩，不过我并不打算立即着手改善它，而是回到本系列的主线上来，用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中，关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络，不如说是一种线性判别，后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN，本篇补上。 最终基于TF的代码只有43行
上下两张图中蓝色的曲线分别代表training过程中accuracy和loss，可以看到，随着epoch的增加，accuracy在逐渐变大，loss也在逐渐变小。由图来看貌似训练过程良好，但实际上被骗了
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道，深度神经网络一般非常复杂，即使是在当前高性能GPU的加持下，要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法，本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题，并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后，本文使用Te
office系列文档包括：.ppt .pptx .doc .docx .xls .xlsx 等常用格式。
sudo apt-get install libreoffice-l10n-zh-cn
Linux Lite 是一个对新手友好的 Linux 发行版，Linux Lite 是基于 Ubuntu LTS（长期支持）系列版本的免费操作系统，并以 XFCE 桌面为特色。
参考博客： https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中
配置文件：file-online-preview-master\server\src\main\config\application.properties
例如：LibreOffice_7.1.0.2_Linux_x86-64_rpm.tar.gz
首先上图可视化结果来看，蓝线是train的正确率，随着运行次数的增加随之升高。而下图中的蓝线为train的loss过程，也随之降低。由图来看貌似训练过程良好，但实际被骗啦。
前言：主要用TensorFlow实现线性回归和逻辑回归这两个机器学习算法，就当对TensorFlow的一个应用了吧 1实现线性回归 直接上代码吧，注释和步骤直接在代码里面了 # 1. 构造一个数据 np.random.seed(28) N = 100 x = np.linspace(0, 6, N) + np.random.normal(loc=0.0, scale=2, size=N) y = 14 * x - 7 + np.random.normal(loc=0.0, scale=5.0, size=N
LibreOffice是OpenOffice.org 办公套件衍生版， 同样自由开源，以Mozilla Public License V2.0许可证分发源代码，但相比OpenOffice增加了很多特色功能。LibreOffice拥有强大的数据导入和导出功能，能直接导入PDF文档、微软Works、LotusWord，支持主要的OpenXML格式。软件本身并不局限于Debian和Ubuntu平台，OpenXML格式Windows、Mac、PRM packageLinux等多个系统平台。
我在 1993 年首次使用并贡献了免费和开源软件，从那时起我一直是一名开源软件的开发人员和布道者。尽管我被记住的一个项目是 FreeDOS 项目，这是一个 DOS 操作系统的开源实现，但我已经编写或者贡献了数十个开源软件项目。
一些重要文档格式之间的互转在目前显得尤为重要，pdf作为通用格式在现在各个平台上兼容性是最好的，所以写python脚本将这些word文档批量转换pdf是最好的解决方案。
最近铁柱一直在思考一个问题 ， 如何在Keras中实现RNN序列到序列(sequence-to-sequence)的预测？网上大多数资料都是做的自然语言处理方向，时序方向的开源代码大多是基于TensorFlow,看得铁柱头昏脑胀。在查阅文献时，基于Seq-Seq的双向LSTM时序多步预测表现抢眼，也不知道是不是在往SCI灌水
tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架，可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial，极客学院的文档， http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/introduction.html 以及综合tensorflow的源码，把自己的心得整理了一下，作为自己的备忘录。 系列 1： http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52677412
项目需求，对上传的文档进行一些预处理，如果用户上传了doc格式的文档，需要将其处理为docx或者pdf格式，以便后续的流程对文档内容进行提取。
今天将带来第13天的学习日记，开始学习 TensorFlow，介绍的版本是1.X。本文先认识一下 TensorFlow 的建模流程，学习搭建一个 logistic 回归，再用 TensorFlow 跑一个深度神经网络。
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