PDF 已迅速成为跨各种平台共享和分发文档的首选格式，它作为一种数据来源，常见于公司的各种报告和报表中。为了能更好地分析、处理这些数据信息，我们需要检测和提取 PDF 中的数据，并将其转换为可用且有意义的格式。而数据提取的 PDF SDK，可以集成在应用程序或内部系统中，能更加有效地提高用户的工作效率，帮助用户做出更好的数据分析和运营决策。
每天产生3T（约2.5W个gz压缩文件）的DPI日志文件，因存储等各种问题，需要尽可能的节约存储。日志文件中有26个字段，根据业务需求需要提取6个字段。
基于Transformer的模型已经引领NLP领域，然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加，计算量剧增，并且Transformer能处理的句子长度受限，已有的方法大多使用截断的方式，这会导致信息损失，因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
情感分析的基本任务是将文档，句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。本教程介绍了Rapidminer中情感分析的用法。此处提供的示例给出了电影列表及其评论，例如“ 正面” 或“ 负面”。该程序实现了Precision and Recall方法。 精度 是（随机选择的）检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到（随机选择的）相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。
近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Jiang Guo等人在J Chem Inf Model杂志发表文章，介绍了一种从化学文献中提取反应的自动化方法。该方法将这类任务表述为结构预测问题，并通过一个由产物提取和反应角色标记组成的两个阶段的深度学习架构来解决。
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
文章摘要是一个简短的段落，其中包含要点，并以文章本身使用的词语来表达。通常，我们仅提取那些我们认为最重要的要素/句子，这些要素/句子通常传达主要思想或必要的支撑点。
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
人机交互是人工智能的重要研究热点。而关于情感的研究使得人机交互变得更加有温度。情感语音识别要求从语音中准确的识别人类所具有的情感表达，有助于机器对于我们语义的理解；而情感语音合成则是为了使得机器合成的语音更加自然，更加具有温度。因此6月1日（周六），《SFFAI31期-情感语音识别与合成论坛》邀请两位出色的博士生（黄健，郑艺斌），分别从情感语音识别与合成两个维度来给带大家了解人机交互。
这是为感谢大家的支持，对去年发布的【模糊匹配工具】的进一步升级。关于之前的推文可以在点这里查看：
本系列文章主要总结近年来事件抽取方法总结，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。主要包括以下几大部分：
作者：赵亮，NLPer；昆仑万维 · 预训练。 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641013454 整理: 青稞AI
本文从自动三维数字内容创建的研究背景入手，探讨了这一领域在数字游戏、广告、电影以及元宇宙等多个领域的应用前景。特别强调了图像到3D和文本到3D这两种核心技术如何通过减少专业艺术家的手动劳动需求，以及赋予非专业用户参与3D资产创建的能力，带来显著优势。文章借鉴了2D内容生成领域的最新突破，讨论了3D内容创建领域的快速发展，将现有的研究分为两大类：仅推理的3D原生方法和基于优化的2D提升方法。
IntelliJ IDEA是Mac端最好用的Java开发工具！IntelliJ IDEA分析您的代码，在所有项目文件和语言中查找符号之间的连接。利用这些信息，它提供了深入的编码协助，快速导航，巧妙的错误分析，当然还有重构，功能强大！
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在大数据时代，数据的来源具有多样性、复杂性。 针对数量庞大、渠道及格式多样的数据，数据清洗就成为刚需。 在数据分析中，数据清洗实际上是十分繁重且关键的一步。 Power Query作为数据清洗的工具，能将这些多源的数据集中并统一转换成所需要的格式，为数据分析创造前提条件。 此外，Power Query还能使办公自动化更进一步，与常用办公软件Excel无缝衔接，使日常的重复工作实现自动化，得到高效并准确的处理结果，不仅可以为企业节省人力成本，还可以为个
代码在计算机上运行，但用途并不限于此，同样是用来阅读和理解的。不易理解的代码不能轻易地维护或改进，代码库的复杂性与其缺陷率之间存在着相关性。理解大型的代码库是困难的，因此需要各种工具和技术来协助。
今天给大家介绍我们湖南大学DrugAI课题组发表在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇综述。这篇综述从“单一神经网络、多任务学习、迁移学习和混合模型”这4个方面，介绍了近年来深度学习如何从生物医学文献文中挖掘命名实体以及相关数据集。作者挑选了几个有代表性的方法，在6个常用的数据集上进行了实验比较。结果发现，深度学习的方法要普遍优于传统方法，并且不同的方法和数据集之间也有较大的差异。最后，作者总结了生物医学命名实体（BioNER）存在的一些挑战和未来的发展。
作者：Kangyeol Kim, Sunghyun Park, Junsoo Lee, Jaegul Choo
大型语言模型(LLM)的新进展，包括ChatGPT，为AI应用提供了新的能力，使其能够构建新的人机交互解决方案、完成复杂任务、总结文档、回答文献中的问题并生成新内容。然而，LLM在获取最新知识或企业内部知识库中的领域特定知识时仍存在局限性。 解决此问题的两个选项是：
一直以来，DeepMind 引领了强化学习（RL）智能体的发展，从最早的 AlphaGo、AlphaZero 到后来的多模态、多任务、多具身 AI 智能体 Gato，智能体的训练方法和能力都在不断演进。
在学习office的过程之中，大家常常能够学习到各种各样不同的函数，主要是在Excel表格之中进行使用的。通过函数的利用，即便是有上万个数据，也能够通过函数进行计算、处理、筛选等操作，所以函数在office之中是非常重要的。而不同的函数有着不同的含义和作用，比如sum函数就能够将数值相加，而if函数能够进行数据的筛选等等，当然这些都是比较基础的。那么split函数是什么呢？它有什么作用？
在如今信息爆炸的时代，我们需要快速而准确地从海量数据中找到我们所需的信息。对于开发人员来说，如果能够通过编程的方式，自动提取关键词，就能够节省大量的时间和精力。今天，我要向大家介绍的是一款高效识别关键词的API接口，它可以帮助用户轻松找到所需的信息。
Portable Document Format（可移植文档格式），或者PDF是一种文件格式，可以用于跨操作系统的呈现和文档交换。尽管PDF最初是由Adobe发明的，但它现在是由国际标准化组织（ISO）维护的开放标准。你可以通过使用PyPDF2包在Python中处理已先存在的PDF。
最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。
CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现，本文将对CLIP做一些初步的介绍。
静电说：边缘填充在英文中翻译为Outpainting，它其实就是将图像延续到其原始边界之外——以一致的风格合并额外的视觉元素或探索新的叙事路径。
Power Query中提取网页数据内容的函数是Web.Contents，我们来看下这个函数的用法及解释。
结合现代网站的复杂性和浏览器处理CSS的方式，即使是适量的CSS也会成为设备受限、网络延迟、带宽或数据限制的瓶颈。因为性能是用户体验的一个至关重要的部分，所以必须确保在各种形状和尺寸的设备上提供一致的高质量体验，这也需要优化你的CSS。
Table.SplitColumn(table as table, sourceColumn as text,splitter as function,optional columnNamesOrNumber as any, optional default as any, optional extraColumns as any) as table
本博客是对文本摘要的简单介绍，可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
在大数据时代，海量的文本数据需要进行自动化处理和分析。文本分类和标注是自然语言处理领域的重要任务，它们可以帮助我们对文本数据进行整理、组织和理解。今天我们就介绍一下如何使用Python和自然语言处理技术实现文本分类和标注，并提供一些实用的案例和工具。
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域，完全处于这些区域内的文字块，将被排除。
近期随着大模型的爆发，深度学习受到广泛关注，并成功应用于许多实际应用中。深度学习算法从大量数据中学习高级特征，从而超越传统机器学习。
API文档说明：InputStreamReader类是从字节流到字符流的桥接器：它使用指定的字符集读取字节并将它们解码为字符。 它使用的字符集可以通过名称指定，也可以明确指定，或者可以接受平台的默认字符集。每次调用一个InputStreamReader的read（）方法都可能导致从底层字节输入流中读取一个或多个字节。 为了实现字节到字符的有效转换，可以从基础流中提取比满足当前读取操作所需的更多字节。为了获得最高效率，请考虑在BufferedReader中包装InputStreamReader
这篇论文探讨了一个当前在图像合成领域中的核心问题：如何在保持生成图像质量的同时，减少计算资源的消耗。目前的先进扩散模型，如Stable Diffusion和DALL·E 2，虽然能够生成接近真实的高质量图像，但它们对计算资源的需求非常高，这在一定程度上限制了它们的应用范围和可达性。例如，Stable Diffusion 1.4版本的训练就耗费了150,000 GPU小时。
学会信息和数据快速采集都是非常必要的，因为这能大大提高工作效率。在学会python和火车头之前，web scraper是我最常用的采集工具了，设置简单，非常高效，采集咪蒙文章标题仅需2分钟，采集58同城5000条租房信息也就5分钟而已。 Web scraper是google强大插件库中非常强大的一款数据采集插件，有强大的反爬虫能力，只需要在插件上简单地设置好，可以快速抓取知乎、简书、豆瓣、大众、58等大型、中型、小型的90%以上的网站，包括文字、图片、表格等内容，最后快速导出csv格式文件。Google官
在网络时代，网页截屏和信息抓取是一项常见而重要的任务。利用Python的强大库，我们可以轻松实现自动化的网页截屏和信息抓取，为数据分析、监测和展示提供了便利。今天就给大家介绍一下如何使用Python库实现自动化网页截屏和信息抓取的相关步骤，并分享一些简单实用的代码示例，一起学习一下吧。
在低质量生成的文本中自动验证真实的、独立的陈述和模拟低质量的检索增强生成(RAG)场景并没有得到太多的关注。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
Semantic Kernel是一个开源SDK，可以轻松地将OpenAI和Hugging Face等人工智能服务与C#和Python等编程语言相结合。通过这样做，可以创建将两个世界的优点结合在一起的人工智能应用程序。
在传统的T2I方法中，常常使用一个固定的随机噪声向量作为输入，然后通过生成器网络来生成图片。而条件变量增强的T2I方法则通过引入额外的条件信息来生成更具特定要求的图片， 这个条件信息可以是任何与图片相关的文本信息，比如图片的描述、标签或者语义向量。
从网站提取数据的方法称为网络抓取。也称为网络数据提取或网络收集。这项技术的使用时间不超过3年。
全民制作人大家好，我是学习python两天半的练习生王忘杰，喜欢路由交换、linux、网络安全，开整！在此之前我并没有编程经验，对于python我花了半天时间看了www.runoob.com/python3的教程，看完第五节基本语法，发现python与bash脚本基本相同，因此安装完PyCharm后直接开始了代码编写。
【导读】生物医学文本挖掘领域近年来受到越来越多的关注，这得益于，科学文章，报告，医疗记录的电子化，使医疗数据更容易得到。这些生物医学数据包含许多生物和医学实体，如化学成分，基因，蛋白质，药物，疾病，症状等。在文本集合中准确识别这些实体是生物医学文本挖掘领域信息抽取系统的一个非常重要的任务，因为它有助于将文本中的非结构化信息转换为结构化数据。搜索引擎可以使用这种识别的实体来索引，组织和链接医学文档，这可以改善医疗信息检索效率。 实体的标识也可以用于数据挖掘和从医学研究文献中提取。例如，可以提取存储在关系数据库
ocrs 是一个 Rust 库和 CLI 工具，用于从图像中提取文本，也称为 OCR（光学字符识别）。 ocrs 目标是创建一个现代 OCR 引擎：
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