前言：在最近的测试中遇到一个与PDF相关的测试需求，其中有一个过程是将PDF转换成图片，然后对图片进行测试。...粗略的试了好几种方式，其中语言尝试了Python和Java，总体而言所找到的Python方式相对比Java更快一些，更简单一些。...下面首先分享一下Python将PDF转换成图片，Java后续有时间在进行分享。 需求：我需要先将PDF转换成为PNG图片，并截取图片的一部分存储，然后作为测试目标进行测试。...= clip) 实际用到的例子是： 整张图片导出之后是1056*816，但是我想要的是这张图片最底部的部分1056*75，相当于PDF文档的页脚部分。...可以看出使用pyMuPDF_Fitz明显快一倍多，最终选取了这种方式。
Whisper非常令人印象深刻，唯一的注意事项是它有时会在结尾插入完整的虚构句子。这些单词在上下文中总是有点合理，但没有任何声音可能导致这种情况。根据我的经验，这总是发生在最后，删除它没有问题。...因此，请注意这一点，你应该忽略下面所有的内容，因为Whisper是更好的解决方案。上周的博客文章相当长，而且拼写错误比平时多。（感谢指出错误的人。我想我已经修复了所有被报告的错误。）...虽然很多单词都在那里很好，但错误密度如此之高，进行所有修正意味着它并不明显比打字更好。然而，如今全世界都对LLMs兴奋不已。它们能帮忙吗？...我写了一个脚本来将文本分段，使每段至少500字节，然后将它们发送到gpt-3.5-turbo，并前缀以下指令，温度为0.6：以下是一个糟糕的语音识别系统的输出。...这就是我尝试的方法：我向iOS口述长段落，然后运行脚本用GPT清理，然后在Obsidian中手动编辑。从Obsidian中，pandoc转换为HTML和EPUB格式。这个提示是一些实验的结果。
但如果你告诉我你把这个过程的效率提高了 10 倍，以处理 10 倍的工作？这根本不可能做到。 实际上，企业软件工程中涉及的认为流程并没有显著的版画。...设计师和 QA 测试人员也是如此。雇佣 10 倍的产品经理来跟上进度是不可行的（译者注：人月神话 again），因为随着网络效应和官僚主义的产生，每一次招聘都会产生边际效益递减。...这种性质的工作并不总是存在的，所以优秀的工程师只会在某些情况下发现自己的生产力是别人的 10 倍。大部分情况下，每名工程师都只需要构建功能逻辑。...有些人真的很喜欢 AI 编码的技术新奇感，当你在做新事物时，往往会觉得自己做得比以往任何时候都多。我记得第一次使用 Python 的时候，感觉自己像是 “在喝火箭燃料” 一般。...我并不惊讶于 AI 能帮助许多工程师在某些任务上快20%-50%，但软件瓶颈的性质意味着这并不会转化为20%的生产力提升，更不用说10倍了。
人们总是认为我懂的很多。 这种想法并不那么差劲，所以我对此并不排斥。 （不过有少数人尽管知识渊博，但他们往往遭受相反的偏见，这很糟糕。）...在这篇文章中，我将提供一个不完整的编程主题列表，关于这些东西，人们总是错误地认为我很懂。 我并不是说你不需要学习它们，或者我不知道其他有用的东西。...这取决于你的环境、工作、个性、队友、精神状态，还有在一天中的所处的时间等。 经验丰富的开发人员有时会公开自己的短板，以此来鼓励初学者。...我也从来没有系统地学习过Bash，所以我只能编写非常简单的（通常是错误的）shell脚本。 低级语言。我知道Assembly允许你将内容存储在内存中并跳转代码，但也仅限于此。...我曾经用过一两次古老的Node streams，但总是把错误处理搞得一团糟。 Electron。没用过。 TypeScript。我理解类型的概念，可以阅读注释，但我没有用它写过什么东西。
快速的性能并不是编译的唯一原因，可能诸如 Python 之类的脚本语言最大的缺点是你需要隐式地向客户提供源代码。...，我尽可能多地关闭了进程。...我将编译好的二进制文件下载到一个文件夹中，并将 pystone.py 复制到其下的 bin 文件夹中。然后我像这样运行： $ ....根据基准测试的报告，它平均比 CPython 快 7.6 倍。 我很容易相信。 唯一（轻微）的缺点是它总是落后于 Python 版本。...我安装了它并创建了一个冻结文件夹来管理内容： $ sudo pip3 install cx_Freeze --upgrade 我在安装脚本中发现的一个问题是缺少“lz”的错误。
虽然clang通常能生成高效程序，但有时会产生存在冗余、异常指令序列选择、不必要的窄操作数宽度等问题的代码，导致手动优化程序可以显著更快。...这个视图特别擅长浮现每个单独执行很便宜但函数被调用如此频繁以至于意外主导执行时间的函数。在K2的Top 10 Functions中，有两个特别突出。第一个是大量时间花费在从STL容器分配和检索项上。...花费如此多时间在内存管理上的应用程序几乎总是可以通过两种方式加速。一种方法是分析应用程序的内存使用情况，并尝试调整它以简单减少对内存管理函数的调用。第二种方法是用其他东西替换系统分配器。...嗯，K2没有非常高的内存占用，并且使用std::vector而不是例如将相同信息表示为字节向量的内存节省在宏伟方案中并不显著。我的第一个想法是简单地将bool类型替换为uint8_t。...查看代码显示K2使用异常作为机制从调用栈深处通信非致命错误到更高层函数。我们可以重写这个以使用返回值或输出参数来指示相同的信息并节省这种开销，但这再次可能是相当多的工作而收益不多。
但即使作为单独的脚本运行，它也 print 了一个错误：无法 pickle 'generator' 对象错误，原因是使用了来自 numbers [mask] 的输出（所述生成器完全没有必要，返回 numbers...之前我还猜想这种提示方法会收益递减，但显然这种猜想并不合理。也许 numba 就是秘诀所在？...关于最后一行：在系统提示词中向 LLM 提供正面 / 负面激励已不再常用，我自己的研究表明，尚不清楚它是否能否产生积极影响，但罚款在迭代提示中将变得更加有用。...某些 LLM 会忽视它，但 Claude 3.5 Sonnet 总是会服从。...不过必须要说的是，我的实验使用 Python 对代码改进进行基准测试，而 Python 并不是开发者在追求优化性能时考虑的编码语言。
它仍可能产生幻觉，但很少见；当它不知道做什么时，它不会提供完成选项。其次，它受限于需要快速地无缝集成到人类键入的短暂停顿中，这暂时排除了使用像 GPT-4 这样的重量级模型。...确实，它有时会产生幻觉，但远少于 GPT-3.5 或 Claude。确实，有时它无法解决简单的问题(这里我正在努力让它理解简单的二分查找)。...与列表中的其他内容一样，这是我以前可以手动完成的事情，但有了 GPT 加速意味着现在我会创建这样的工具(以前，我通常会采用第二好的解决方案，而不是在一次性脚本上花一个小时)。...它将 GPT-4 Python 代码生成封装到类似 Jupyter 的沙盒中，并进行循环以纠正自己的错误。这里有一个例子，当我正在调查为什么我的索引代码构建了一个分区图时。...Phind 已经完全取代了我在 Java、Python、git 等中的“我该如何做 X”类问题的 Google 搜索。这里是一个使用不熟悉库解决问题的好例子。
数据质量 许多API公开数据以便您丰富您的系统（当然并非总是如此，例如，Stripe不是一个丰富API）。检查这些数据的质量至关重要。这将花费你很长时间，我知道你不喜欢测试！...文档 我最近遇到了一个暴露了大量数据的API（在我看来比他的竞争对手要好得多），但它的文档很糟糕！实际上它几乎不存在。除此之外，它并不总是尊重基本的REST标准。...如果没有正确记录错误代码，您如何可能集成外部API？那么唯一的解决方案就是让你一次又一次地进行测试，以便了解引擎盖后面的工作原理。逆向工程可能很有趣，但需要花费很多时间。...作为Python和Go开发人员，我总是很高兴看到提供Python库的API（我知道我现在可以忘记Go）。它可以为您节省大量时间，但首先要确保lib足够成熟并涵盖所有API功能（并非总是如此）。...如果是这样，请小心：许多供应商不支持并行查询，当他们这样做时，他们总是设置限制。在这种情况下，请务必询问他们这个限制是什么（并不总是在文档中说明）并根据此调整脚本。
依据此分类，将 Python 中处理 PDF 文件的第三方库可以简单归类： 文本转化：PyPDF2,pdfminer,textract,slate 等库可用于提取文本；pdfplumber,camelot...textract 库 这个库用起来也比较方便，但配置需要注意两点： 安装 textract 的时候并不会自动安装 pdfminer，需要手动安装 pdfminer； 报错 local variable...此外，如果用作脚本，Python-tesseract 将打印可识别的文本，而不是将其写入文件。以一本电子书进行演示，文档的清晰度如下： ? 对于这种扫描的文件，处理方法前言中已经提及。...另外，因为全书有 320 页，处理起来太费时间，我就先提取其中的 15-30 页（正好是作者序言）进行演示。...小结 本文对 Python 中从 PDF 提取信息的方法进行了介绍，并将主要第三方库进行了对比。可以看出，PDF 的转换是一个比较麻烦的事，转换效果很大程度取决于文档本身的质量。
这听上去没有“恐惧”那么可怕；“没有表示有兴趣继续使用一种语言的工具”这一提法的本身就是一种相当模糊的畏惧暗示。我做过的很多事情我都不想再做了，包括编写产生 shell 脚本的 troof 宏。...但 Java 并不会让你这么做的。描述性的名称还是很好的；长得离谱的名称（以及深得离谱的包层次结构）却并非如此。我总是试图在每行代码上都有一个连贯的想法。你不能在名字只有半行长的时候这么做。...但如果我们把 Ruby 放在大型系统的环境中予以考虑的话，它还是有意义的。编写模棱两可的代码并不难，至少对于一般的观察者来说是这样。...Ruby 很有趣，我现在还用它来编写快速脚本（虽然我基本上已经改用 Python 来做了），但它会是大型项目的首选语言吗？那可能会让我害怕地跑掉。...如果我想用电子表格做点什么，我几乎总是使用 Python。（我吗？数据透视表？）而像 Jupyter 这样的工具可以很方便地记录你的实验过程。
但更多时候它们只是浪费时间和 token，在失败中来回折腾，看似没从每次失败获得更深层的知识。因此，AI 对我而言的最佳使用场景仍是写一次性脚本。...设计师和 QA 测试人员也是如此。为了跟上节奏而招聘十倍数量的 PM 并不现实。随着网络效应和官僚主义的加剧，每增加一名员工的边际收益都在递减。...在其他条件完全相同的情况下，打字更快的程序员就是更好的工程师吗？是的，但这并不是 10 倍的差异关键，而且很难让其他条件保持不变。...有些人确实喜欢 AI 编程带来的技术新鲜感，而当你接触新技术时，往往会觉得自己做得比以往任何时候都多。我记得第一次用 Python 时，感觉像在“啜饮火箭燃料”，但和所有技术一样，最终都会回到地面。...如果 AI 能让许多工程师把某些任务提速 20–50%，我不会感到惊讶，但软件瓶颈的性质决定了这并不会转化为整体 20% 的生产力提升，更谈不上 10 倍提升。
上面再朋友charm中配置好Qt后，再最后将ui文件转化为py文件的时候，遇到报错的情形，运行代码总是报错No module named PyQt5.sip, 但是我已经成功安装sip,Pyqt5。...这个与pip的默认安装路径有关，但是在以前安装包的时候，pip有时会将包安装在anaconda的安装目录下，有时会将包安装在C盘下。...USER_BASE表示就是在C盘目录下的Python.exe启动程序路径以及pip,esay-install,markdown等脚本，但实际上我们已经是安装好了Anaconda Python，这个C盘里面是什么...其实这个C盘的Python.exe启动程序路径就是在安装Anaconda的时候一个分身，更准确的说就是简单的Python程序，并不是什么IDE这种级别的，可以类似Eclipse这样去操作编译丰富的功能窗口...USER_SITE就是用户如果调用C盘路径下的python.exe中的脚本pip文件去下载，就会将包默认安装到这个C盘路径下。
回来后发现他们用这个解释器编写了整个游戏场景，所以在接下来的一段时间里我们必须支持这个解释器。 在过去的 17 年里，我一直在努力摆脱 C++，但每次尝试过新技术后，总是会回到 C++。...尽管如此，我仍然认为使用 C++ 编写程序是一个坏习惯。这门语言并不安全，效率也达不到人们的期望，而且程序员需要在与软件制作毫无关系的工作上浪费大量精力。...在快速傅里叶变换中，他们的解决方案明显优于 MKL 和 FFTW 的实现，他们的代码速度约快了 2 倍，即使在英特尔上也是如此。...90年代，没有人看好Python，因为它不过是众多脚本语言中的一个。 有人会说：“Python很慢”，但这种说法很荒谬，就像说手风琴或平底锅很慢一样，语言本身没有快慢之分。...Python 编译器有很多，其中一个最被看好的编译器也算是Python脚本。我来解释一下。
免费python编程教程：https://pan.quark.cn/s/2c17aed36b72 在数字化办公场景中，扫描版PDF文件（即图片型PDF）的文本提取需求日益增长。...本文将通过"拆解-实现-优化"的三段式结构，结合2025年最新技术动态，用通俗语言讲解如何用Python实现高效OCR识别。...，在复杂排版文档（如多栏报纸）的识别中，其F1值比Tesseract高12.6个百分点。...1.3 PaddleOCR工业级方案 百度开源的PaddleOCR在2025年推出"轻量化+高精度"双模式：移动端模型仅8.3MB服务器端模型支持1000+字体识别提供完整的表格识别流水线在金融票据识别场景中...OCR原型，在特定场景下速度提升1000倍自进化系统：通过联邦学习实现模型持续优化，无需重新标注数据本文提供的方案已在2025年多个生产环境中验证，结合具体业务场景选择合适工具链，可实现95%以上的准确率和每秒千字级的处理能力
3、提问：swipe滑动时有时会报错，尤其是用模拟器时基本都报错 答：不知道这位朋友的错误究竟是什么样的错误，我也无从回答，这位朋友可以私下里联系我一起讨论。...如何识别控件的颜色？针对地图这种特别依赖网络好坏的应用，除了增加延时外，是否还有其他方法来增加脚本的稳定性？如何实现多机交互？...13、提问：每个用例从程序启动开始会不会增加用例运行时间 答: 这个时间肯定是有所增加的,但是如果脚本运行过程因为状态不对导致的错误比较多的话,后期调研的时间会比这一点时间多出N倍，因此需要测试人员自己去平衡...另外我们的所有自动化测试都是使用真机测试的，毕竟模拟器并不是用户真实的使用环境，即使在模拟器上全通过了可能也不能确保在用户真机环境中是OK的。 15、问题： 1....测试数据与UI数据不太一样，当然测试数据也可以像UI数据定义为常量，但测试数据脱离了脚本逻辑的话是很难看出它的含义的；此外即使独立出来后，你敢几个脚本共用一个数据吗？
后来，DeepMind想训练一个玩《星际争霸II》游戏的模型（后来的AlphaStar），就尝试了非常多的方式构建模型，但最后的训练成本还是太高了。...大脑的判断是基于计算，很多人都会这么认为。 但在人类历史的进程中，许多错误理论有时会流行长达数十年之久。 你以为的就是你以为的吗？ 比如燃烧的「燃素」理论。...但到了 20 世纪初，爱因斯坦的理论引发了两次革命，相对论和能量都被量子化了，并产生了新的学科：量子力学。...虽然在发射过程中会涉及到很多计算机程序，但核心机制是在助推器中用氧气燃烧不含燃素的火箭燃料，并化为对火箭的推力。 Python 脚本本身无法完成工作。...也许这些有意识的体验来自某种「自我组织」（self-organization）。我们与这些感觉相关的计算可能只是我们自己的发明，用来解释感觉机制，但实际上并不是产生感觉的主要原因。
WDL模型中包含对稀疏特征的embedding计算，在TensorFlow中对应的接口是tf.embedding_lookup_sparse，但该接口所包含的OP（例如tf....Pipeline这种多线程、多队列的设计可以使训练线程和读数据线程并行。 理想情况下，队列Example Queue总是充满数据的，训练线程完成一轮训练后可以立即读取下一批的数据。...我们设置每次读入1000条数据，使读数句接口被调用的频次从10000次降低到10次，每轮训练时延降低2-3倍。 ?...图6 优化数据输入使性能提升2-3倍 可以看到经过调优后，QueueDequeueManyV2耗时只有十几毫秒，每轮训练时延从原来的800多毫秒降低至不到300毫秒。...图10 分布式线性加速效果 可以看到调优后，训练性能提高2-3倍，性能可以达到32个GPU线性加速。这意味着如果使用同样的资源，业务训练时间会更快，或者说在一定的性能要求下，资源节省更多。
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