从PDF中提取内容能帮助我们获取文件中的信息，以便进行进一步的分析和处理。此外，在遇到类似项目时，提取出来的文本或图片也能再次利用。要在Python中通过代码提取PDF文件中的文本和图片，可以使用 Spire.PDF for Python 这个第三方库。具体操作方法查阅下文。
在前后端分离的开发模式下，前端需要从后端获取文件流，以便进行文件下载。同时，前端还需要获取请求头中的文件名称，以便为用户提供更加友好的下载体验。本文将介绍如何在前端下载后端返回的文件流时，获取请求头中的文件名称。
问题下的回答尽管用tkinter做成了五花八门的软件，可以说所有的python程序都可以使用tkinter来转成界面化使用
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 史天 聊天机器人到底是什么呢？说白了，就是计算机程序通过听觉或文本方法进行对话。 当今最流行的四个对话机器人是：苹果的Siri、微软Cortana、谷歌助理、亚马逊的Alexa。他们能够帮你查比分、打电话，当然，偶尔他们也会出错。 本文，我们主要会详细介绍聊天机器人在文本方面的运作。 在这篇文章中，我们将看到如何使用深度学习模型训练聊天机器人用我们所希望的方式在社交媒体上进行对话。 意图&深度学习 如何训练一个高水平的聊天机器人呢？ 高水平的工作
在Java Web应用程序开发中，处理响应是一个常见的任务。有时，您可能需要向客户端发送字节数据，而不仅仅是文本或HTML内容。这可以用于传输各种内容，如图像、文件、视频等。本文将详细介绍如何在Java中使用Response对象输出字节数据，并提供示例代码以帮助您更好地理解这个过程。
pdfplumber 是一个 Python 库，专为从 PDF 文件中提取文本和表格数据而设计。
在 Web 应用程序中，文件下载和查看是非常常见的功能。在 ThinkPHP 框架中，我们可以很方便地实现这些功能，本文将介绍如何在 ThinkPHP 中实现文件下载和查看功能。
最准确的模型text-embedding-ada-002可以非常便宜地使用，所以我认为您很少会使用其他模型。（费用为每1000个标记0.0001美元，几乎是免费的）
MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions）类型是一种标识文件类型的文本标签，通常用于指示浏览器如何处理Web服务器返回的文件。在Java Web应用程序中，ServletContext对象提供了一种方便的方法来获取文件的MIME类型。本篇博客将深入探讨MIME类型的概念，以及如何使用ServletContext获取文件的MIME类型。
链接: https://runninginproduction.com/podcast/10-scholarpack-runs-10-percent-of-the-uks-primary-schools-and-gets-huge-traffic
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能，因为网页请求涉及到两个重要问题：一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险，所以面临更严峻的反爬风险，二是抓取网页数据需要获取返回值，而且这些返回值需要汇集成一个关系表（数据框）（区别于上一篇中的二进制文件下载，文件下载仅仅执行语句块命令即可，无需收集返回值）。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环： 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数： 整个过程耗时9.07m。 方案
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
LlamaIndex是一个方便的工具，它充当自定义数据和大型语言模型(llm)(如GPT-4)之间的桥梁，大型语言模型模型功能强大，能够理解类似人类的文本。LlamaIndex都可以轻松地将数据与这些智能机器进行对话。这种桥梁建设使你的数据更易于访问，为更智能的应用程序和工作流铺平了道路。
如果你正在寻找最强大的 Python 抓取工具？不要再看了！这一行代码将帮助你立即启动并运行。
你知道你想要在Kubernetes中运行应用程序，但不知道从哪里开始。或者你刚刚开始，但不知道自己不知道什么。在本博客中，你将了解如何封装应用程序，并使其在Kubernetes运行。
利用检索增强生成 (RAG) 和大型语言模型 (LLM) 的强大功能来创建生成式 AI 应用程序。
打开深交所公募REITs公开说明书页面，F12查看网络，找到真实地址：https://reits.szse.cn/api/disc/announcement/annList?random=0.3555675437003616
在AI浪潮风起云涌的当下，AI正在不断地重塑着每一个行业。笔者的目标是在公众号中把所有当下流行的AI应用都梳理一遍，在整理技术拓展思路的同时也给大家做一个科普。有一段时间没有介绍aigc相关的应用了，今天翻到了一个很早之前调研过的火了很久的一个项目—pdfGPT。
Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)。实际上它是对Google V8引擎进行了封装。V8引 擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。Node.js对一些特殊用例进行了优化，提供了替代的API，使得V8在非浏览器环境下运行得更好。
偶然间，关注了一个自己特别感兴趣的公众号，感觉就像是挖到了一个宝藏。于是，我们就想翻一翻宝藏里都有什么。
"adjunctUrl": "finalpage/2024-06-08/1220300147.PDF",
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
作为一名 AI 博主，深知一个优秀的AI工具能大大提高我们日常学习、工作效率，比如我之前学习一些AI方向的算法知识，需要搜索大量博客、付费购买专业课程等。光在找到有用的资料就耗费不少时间了，更何况需要阅读全文去整理汇总，这对于个人的精力也是一种挑战。
GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
这篇文档阐述了如何通过使用Django视图动态输出PDF。这可以通过一个出色的、开源的Python PDF库ReportLab来实现。
欢迎加入白嫖Q群：1039649593【电子书、源码、课件、软件、资料】都会分享
用python实现csdn博主全部博文下载，html转pdf，有了学习的电子书了。。。（附源码）
利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中，作者描述了一种新的方式，从艺术作品中获得，并且应用到图像中，生成新的图像。另外，在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中，作者提出了新的模型，这些模型能够生成，类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。
Unix 最初的希望之一是，让计算机的日常用户能够微调其计算机，以适应其独特的工作风格。几十年来，人们对计算机定制的期望已经降低，许多用户认为他们的应用程序和网站的集合就是他们的 “定制环境”。原因之一是许多操作系统的组件未不开源，普通用户无法使用其源代码。
在用 jupyter notebook 写代码文档的时候，有时需要导出 pdf 版本，但可惜我遇到了报错，无法导出。我就想，还没有其他方案可以生成 pdf。
Meta AI 在本周二发布了最新一代开源大模型 Llama 2。对比于今年 2 月发布的 Llama 1，训练所用的 token 翻了一倍，已经达到了 2 万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama 2 也翻了一倍。
在本教程中，你将学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外，你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
去年4月，我在Github和pypi同步发布了自动化办公的专用库：python-office，并且有幸得到了开源中国的推荐。
前言 前段时间，我在某个姓B的发了个视频，就是采集了自己的文章，转制成PDF格式的教程，CSDN居然给我举报了！！！ 现在我来写一篇获取自己的文章，然后转制成PDF格式的电子式，看看能不能发出去 wkhtmltopdf [软件]，这个是必学准备好的，不然这个案例是实现不出来的 获取文章内容代码 发送请求, 对于url地址发送请求 解析数据, 提取内容 保存数据, 先保存成html文件 再把html文件转成PDF 代码实现 请求数据 import requests # 数据请求模块 url = f'ht
好久没真真切切的用编程解决实际问题，我们通常是学，但是不会用，那么今天来学习一下，python在实际生活中的强大之处！特别是爬虫，哈哈~~~
数据处理是 Python 的一大应用场景，而 Excel 则是最流行的数据处理软件。因此用 Python 进行数据相关的工作时，难免要和 Excel 打交道。 如果仅仅是要以表单形式保存数据，可以借助 CSV 格式（一种以逗号分隔的表格数据格式）进行处理，Excel 也支持此格式。但标准的 Excel 文件（xls/xlsx）具有较复杂的格式，并不方便像普通文本文件一样直接进行读写，需要借助第三方库来实现。 常用的库是 python-excel 系列： xlrd、xlwt、xlutils xlrd － 读取
在本教程中，您将学习如何使用不同的Python模块从Web上下载文件。 还可以下载常规文件、网页、Amazon S3和其他来源。
前段时间，州的先生为了在觅道文档中实现 markdown 转 pdf 的功能，考察和调研的市面上的一些通行解决方案，详见>>>Python转换HTML为PDF方案合集，你中意哪种？。
网上有很多Python爬虫的帖子，不排除很多培训班借着AI的概念教Python，然后爬网页自然是其中的一个大章节，毕竟做算法分析没有大量的数据怎么成。 C#相比Python可能笨重了些，但实现简单爬虫也很便捷。网上有不少爬虫工具，通过配置即可实现对某站点内容的抓取，出于定制化的需求以及程序员重复造轮子的习性，我也做了几个标准公开网站的爬虫。 在学习的过程中，爬网页的难度越来越大，但随着问题的一一攻克，学习到的东西也越来越多，从最初简单的GET，到POST，再到模拟浏览器填写表单、提交表单，数据解析也从最初的
导读：本文的目标是介绍一些Python库，帮助你从类似于PDF和Word DOCX 这样的二进制文件中提取数据。我们也将了解和学习如何从网络信息源（web feeds）（如RSS）中获取数据，以及利用一个库帮助解析HTML文本并从文档中提取原始文本。
链接: https://adamj.eu/tech/2020/03/10/django-check-constraints-sum-percentage-fields/
本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能，包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法，包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
今天我们一起学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外，你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。
在当今软件开发领域，人工智能技术正逐渐渗透到各个方面，为程序员们提供了更多的工具和资源来提高工作效率。其中，像ChatGPT-4这样的自然语言处理模型，为程序员在查询高效代码案例和解决问题时提供了全新的途径。本文将介绍如何高效地利用ChatGPT-4来查询高效的代码案例，以及一些实际案例分享。
该博客介绍了一种利用Zephyr-7B Beta模型作为大型语言模型的应用，以及Langchain和Chainlit。在这里，我将调查它们各自的能力，并展示它们在开发交互式聊天应用程序中的潜力。我将概述用户界面（UI）的设计，后端处理的建立，以及创建一个完全可操作的问答应用程序所涉及的无缝集成过程。
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