http://file.allitebooks.com/20180817/Python For Dummies.pdf http://file.allitebooks.com/20180805/MySQL ConnectorPython Revealed.pdf http://file.allitebooks.com/20180722/Learn Raspberry Pi Programming with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180719/Instant Pygame for Python Game Development How-to.pdf http://file.allitebooks.com/20180623/Python Graphics.pdf http://file.allitebooks.com/20180603/Web Scraping with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180526/Advanced Data Analytics Using Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180513/The Python 3 Standard Library by Example.pdf http://file.allitebooks.com/20180512/Data Science Fundamentals for Python and MongoDB.pdf http://file.allitebooks.com/20180312/Dive into Python 3.pdf http://file.allitebooks.com/20180228/Practical Python AI Projects.pdf http://file.allitebooks.com/20180223/Learn Data Analysis with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20180218/Beginning Programming with Python For Dummies, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20180109/Python for the Busy Java Developer.pdf http://file.allitebooks.com/20171221/Practical Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20171213/wxPython Recipes.pdf http://file.allitebooks.com/20171126/MicroPython for the Internet of Things.pdf http://file.allitebooks.com/20171124/Make Your Own Python Text Adventure.pdf http://file.allitebooks.com/20171108/Getting Started with Python and Raspberry Pi.pdf http://file.allitebooks.com/20171029/Python Machine Learning Case Studies.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Python for Data Analysis, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20171009/Programming with MicroPython.pdf http://file.allitebooks.com/20170831/Thoughtful Machine Learning with Python.pdf http://file.allitebooks.com/20170822/Test-Driven Development with Python, 2nd Edition.pdf http://file.allitebooks.com/20170813/Python Requests Essentials.pdf http://file.allitebooks.com/20170710/Effective Python Penetration
最近会开始继续 Python 的进阶系列文章，这是该系列的第一篇文章，介绍进程和线程的知识，刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程和多线程的操作，本文则介绍下进程和线程的概念，多进程和多线程各自的实现方法和优缺点，以及分别在哪些情况采用多进程，或者是多线程。
链接：https://rstudio.com/wp-content/uploads/2019/01/Cheatsheets_2019.pdf
按要求转载自网路冷眼 作者 | Robbie Allen 机器学习（Machine Learning）有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只包括所发现的最全面的速查表。 神经网络架构（NeuralNetwork Architectures） 来源：http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ Microsoft Azure算法流程图（Microsoft AzureAlgorithm Flowchart） 来源：https://docs.micro
机器学习 以下是一些实用的流程图和机器学习算法表。 神经网络架构 来源： http : //www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ The Neura
来源：网路冷眼 作者：Hanson 本文长度为680字，建议阅读5分钟 本文为你分享有关机器学习、Python和相关数学知识的速查表大全。 机器学习有很多方面。 当我开始刷新这个主题时，我遇到了各种“速查表”，这里仅列出了需要知道的给定主题的所有要点。 最后，我收集了与机器学习相关的速查表。有些我经常参考，并且认为其他人也可能从中受益。因此， 这篇文章把我从网上发现的很好的27个速查表分享出来，以供大家参考。 后台回复关键词“速查表”下载27个速查表。 机器学习（Machine Learning） 有不
机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可能很快就会过时，但是至少在目前，它们还是很潮的。 机器学习 这里有一些有用的流程图和机器学习算法表，我只包括了我所发现的最全面的几个。 神经网络架
机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。
机器学习涉及到的方面非常多。当我开始准备复习这些内容的时候，我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出了所有我需要知道的知识重点。最终我编译了超过 20 份机器学习相关的速查表，其中一些是我经常用到的而且我相信其他人也会从中受益。本文整理了我在网络上找到的 27 个速查表，我认为比较好。如果我有遗漏，欢迎补充。
本文多资源，建议收藏。 本文针对机器学习基本概念及编程和数学基础，为你列出相应的学习资源。
今天分享一篇机器学习的文章。翻了一半，发现Linux中国已经翻译过了。。。干脆搬过来，还有一个姊妹篇《My Curated List of AI and Machine Learning Resources from Around the Web》，明天准备发这个。 原文地址是：Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets 译文地址是：https://linux.cn/article-8754-1.html 机器学
前面也提到了一个进程至少包含一个线程，其实进程就是由若干个线程组成的。线程是操作系统直接支持的执行单元，因此高级语言通常都内置多线程的支持，Python 也不例外，而且 Python 的线程是真正的 Posix Thread ，而不是模拟出来的线程。
-免费加入AI技术专家社群>> 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的分类。 一、4大主要学习方式1.监督式学习 📷 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的
这篇文章旨在通过7个步骤，将最少的机器学习知识转化为知识型实践者，所有这一切都在使用免费的材料和资源。这个大纲的主要目标是帮助你通过许多可用的免费选项; 有很多，可以肯定的，但哪些是最好的？哪个互补？使用所选资源的最佳顺序是什么？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，不了解也没有关系，提前花一点点时间了解一下就行了。 第一步：基本 Python 技能 如果你打算利用 Python
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。
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
python-office持续更新中，今天给的大家分享：5个PDF相关的操作，都是一行代码可以实现~
大家好，我是朱小五。今天分享两个小案例，用Python将一堆图片转成Pdf文档，以及将Pdf文档转成一堆图片（或者称之为提取PDF中的图片）。
我曾经收到一份20页的PDF银行对账单，需要将其中的3页转发给另一方，但我不想发送整个文件，因为有些页面包含我不愿意共享的个人信息。因此，我需要一种分割PDF文件的方法。虽然Adobe Acrobat Pro DC允许拆分和合并PDF文件，但需要付费。
大家好，我是朱小五。大家如果看过我的书《快学Python：自动化办公轻松实战》，会发现Python操作PDF文档内容，主要围绕PDF文档的内容提取、合并与拆分、加密与解密、添加水印以及不同文档格式相互转换来展开。
《python自动化办公系列文章》是专门为数据爱好者准备的高质量学习文档，黄同学自己原创写的。
今天，给大家介绍python-office近期更新的功能之一：1行代码，实现PDF的合并。
今天，给大家介绍python-office近期更新的功能之一：1行代码，实现PDF转Word。
今天，给大家介绍python-office近期更新的功能之一：1行代码，实现PDF加密、解密。 前文回顾：
如何一个月学会使用Python 文章翻译自Quora上的回帖，略有改动。 原文链接：https://www.quora.com/What-are-the-best-tips-for-learning-Python-within-one-month 第1周 谷歌搜索“Python programming fundamentals” (Python编程基础)，选择一个较好的网站，并针对其中的教程部分进行阅读和练习。这需要一周每天8小时的学习和练习来加强你的理解。记住：不要死记句法规则，每当你需要某个句法并使用时
本文是鉴于有些粉丝的工作需求，有时候需要遇到这些文件的处理。因此，我写了一个文章集合，供大家参考，整篇文章已经整理成册(如下图所示)。由于文档获取人数太多，大家如有需求，请关注公众号：【数据分析与统计学之美】，回复关键词：【自动化文档】！
大家有时候会不会有 PDF 转 图片 或是 图片 合成 PDF 的需求，尤其是一些扫描版的手稿、画册、字帖一类的的文档。
PDF是Portable Document Format的缩写，这类文件通常使用.pdf作为其扩展名。在日常开发工作中，最容易遇到的就是从PDF中读取文本内容以及用已有的内容生成PDF文档这两个任务。
发现很多读者对python自动化办公（python操作Excel、Word、PDF）的文章都很喜欢，并希望能够应用到工作中去。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
以上这种情况都是网页无法复制文本的情况。不过这些对于Python来说都不是问题。今天辰哥就叫你们用Python去解决。
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。
前面跟大家简单介绍过Python提取多个pdf首页合并输出，还有Python轻松处理Excel。有位粉丝留言python能不能从文献中提取特定的数字，希望能出一个教程，那么今天我们就来聊一聊如何用python读paper，提取特定的数字。
Python在自动化办公方面有很多实用的第三方库，可以很方便的处理word、excel、ppt、pdf文件，今天我们就学习一下Python处理PDF文档的两个常用库「pdfplumber」、「pypdf2」。
前面写（抄袭）了一下转图片（提取图片）的源码，包括PDF文件以及PPT文件，这里本渣渣抽空进行了exe打包，打包的是pdf文件转图片，当然使用的gui还是python的tkinter库，仅供参考和学习使用！
在工作中，难免会和PDF打交道，所以掌握一点处理PDF的技能非常有必要，本文将介绍几个常用的功能。
Python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库，能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码，不需要小白用户学习 Python 知识，做到了真正的开箱即用。
Python提供了许多强大的库，用于处理各种不同的任务。其中之一是pdfkit，它是一个用于从HTML生成PDF的Python库。在本篇文章中，我们将探索pdfkit的基本用法和一些常见的应用场景。
图片大家好，这里是Python程序员晚枫。今天python-office继续发布新功能：1行代码，实现PDF转图片。速度真的很快！我还以为程序坏掉了，结果是早就运行完了。1. 安装python-office安装很简单，在有python环境的电脑上，只需要执行下面这一行命令。如果你之前使用过python-office这个库，也需要执行一下，可以下载到最新版本~安装pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-office -U2.
最近时间，收到一个小需求，一个PDF文件需要转成WORD表格文档，通过最简单的Ctrl+C和Ctrl+V操作将这个表格复制到新的WORD文档里，结果粘贴下来的只有文本内容，如下图所示。
现在WPS和百度网盘都提供了PDF转Word的功能，但是需要充值会员。网上也有其他网站可以把PDF转成Word的，可是有一定限制。还有一些开源软件，效果就达不到要求了。经过了一番调查，发现真正完成PDF转Word的是一个来自Soliddocuments公司的程序，在smallpdf、adobe acrobat dc等网站上都有提到。
最近，鱼皮遇到点麻烦事儿，需要对 几千个 PDF 文件做统一处理，比如删除所有 PDF 的前几页、或者给所有 PDF 添加封面等。
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。
相信大家都会遇到一种场景。老师/上司要求你把某个文件转为pdf，并且是一批（不止一个，一个的话手动就可以搞定），并且这种是枯燥无聊的工作，既没有什么技术含量又累。
将 HTML 网页转换为 PDF 是很多人常见的一个需求，在浏览器上，我们可以通过浏览器的“打印”功能直接将网页打印输出为 PDF。
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