PDF表单是PDF中的可编辑区域，允许用户填写指定信息。当表单填写完成后，有时候我们可能需要将其设置为不可编辑，以保护表单内容的完整性和可靠性。或者需要从PDF表单中提取数据以便后续处理或分析。 之前文章详细介绍过如何使用免费Spire.PDF库通过C# 创建、填写表单，本文将继续介绍该免费.NET
在处理PDF文件时，我们可能会遇到这样的情况：原始PDF文档不符合我们的阅读习惯，或者需要适配不同显示设备等。这时，我们就需要及时调整PDF文档中的页面尺寸，以满足不同应用场景的需求。 利用Python语言的高效性和灵活性，再结合Spire.PDF for Python 库的强大功能，我们可以通过P
OFD（Open Fixed-layout Document ）是我国自主制定的一种开放版式文件格式标准。OFD文档具有不易被篡改、格式独立、版式固定等特点，目前常用于政府公文、金融、电子发票等领域。 如果想要通过Python将Office文档（如Word、Excel或PowerPoint）及PDF
自动筛选器是 Excel 中的一个基本但极其有用的功能，它可以让你根据特定的条件来自动隐藏和显示你的数据。当有大量的数据需要处理时，这个功能可以帮你快速找到你需要的信息，从未更加有效地分析和处理相关数据。 下面将介绍如何使用免费.NET Excel库在Excel中添加、应用和删除自动筛选器。包含以下
PPT是传递信息、进行汇报和推广产品的重要工具。然而，有时我们需要将这些精心设计的PPT演示文稿发布到网络上，以便于更广泛的访问和分享。本文将介绍如何使用Python将PowerPoint文档转换为网页友好的HTML格式。包含两个简单示例： Python 将PowerPoint文档转为HTML格式
在将纸质文档扫描成PDF电子文档时，有时可能会出现页面方向翻转或者页面顺序混乱的情况。为了确保更好地浏览和查看PDF文件，本文将分享一个使用Python来旋转PDF页面或者调整PDF页面顺序的解决方案。 要实现Python对PDF页面进行设置，我们需要用到第三方库 Spire.PDF for Pyt
网站 ICP 备案已施行了很久，我们也非常清楚必须在进行 ICP 备案后，网站才能在大陆范围合法运营，并且用户可以通过域名正常访问网站。但是月初出了新规，明年起，国内的 App 也要像网站一样进行备案了。想必大家也是早已经听到过这个刷屏的新闻，随便说一声小程序也是。
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。 Python 提取PD
sed命令是用于对文本文件做内容操作的神器，常见的增删改都可以，熟练运用可提高shell脚本编写能力和在terminal下的工作效率。
https://www.sohu.com/a/232168751_99984320?qq-pf-to=pcqq.c2c 美高森美和安森美 不是一家.. 前天，IC Insights公布了2017年全球10大模拟芯片厂商营收及排名。据IC Insights统计，2017年全球模拟芯片的市场规模为545
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程
揭秘In-Context Learning(ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]
论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层，能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到，PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大
Biwen.Settings 是一个简易的配置项管理模块,主要的作用就是可以校验并持久化配置项,比如将自己的配置存储到数据库中,JSON文件中等 使用上也是很简单,只需要在服务中注入配置, 比如我们有一个GithubSetting的配置项,我们只需要定义好对象然后注入到Service中即可: [De
论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源：晓
打开靶机对应的url，展开是一个网站的样子，其实啥也么有 所有tab都点一遍，发现只有报表中心有内容，url为 http://61.147.171.105:49797/index.php?id=1 猜测这里是题眼，使用burpsuite的intruder直接爆id的值（0-10000） 最后发现id
https://www.nextplatform.com/2022/09/07/ibm-power10-shreds-ice-lake-xeons-for-transaction-processing/ September 7, 2022 Timothy Prickett Morgan Here i
