文件掃描器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

企業級Java EE架構設計精深實踐

為了解決文件掃描器的問題，作者羅果 這樣論述：

全面、深入介紹了企業級Java EE設計的相關內容，內容涵蓋了Java EE架構設計的常見問題。本書每一章講解一個Java EE領域的具體問題，采用問題背景、需求分析、解決思路、架構設計、實踐示例和章節總結的順序組織內容，旨在通過分析相關領域中的常用框架及存在問題，給出相應的解決方案，提高讀者分析和解決問題的能力，並增強其架構設計的能力。本書共13章。內容主要包括虛擬文件系統實踐、緩存實踐、文件處理框架實踐、模板語言實踐、數據庫訪問層實踐、數據庫擴展實踐、服務層實踐、流程引擎實踐、元數據實踐、展現層開發實踐、Web擴展實踐、Tiny統一界面框架實踐和REST ful實踐。附錄中給出了相關學習資

源和配置運行指南。本書語言簡潔，思路清晰，示例豐富、完整，適合具有一定Java基礎的讀者閱讀，尤其適合從事企業級Java EE軟件架構和設計的人員閱讀。 第1章 虛擬文件系統實踐 1.1 背景介紹 1.2 什麼是VFS 1.3 VFS對比 1.3.1 Apache VFS 1.3.2 Tiny VFS 1.4 VFS框架設計思想 1.5 VFS實現講解 1.5.1 VFS管理器 1.5.2 SchemaProvider模式提供者 1.5.3 FileObject虛擬文件 1.5.4 FileObjectF

ilter過濾接口 1.6 VFS應用示例 1.6.1 本地文件 1.6.2 Jar文件 1.6.3 FTP文件 1.6.4 ZIP文件 1.7 本章總結第2章 緩存實踐 2.1 緩存簡介 2.1.1 問題的提出及其解決方案分析 2.1.2 用戶需求 2.1.3 Tiny緩存解決思路 2.2 字節碼緩存設計 2.2.1 字節碼操作工程 2.2.2 預編譯工程 2.2.3 緩存實現工程 2.2.4 技術特點 2.3 動態代理緩存設計 2.3.1 緩存接口定義 2.3.2

切面緩存工程 2.3.3 技術特點 2.4 緩存方案實踐 2.4.1 字節碼方案配置 2.4.2 字節碼方案示例 2.4.3 動態代理方案配置 2.4.4 動態代理方案示例 2.5 本章總結 2.5.1 關鍵點：緩存實現方案的可替換性 2.5.2 關鍵點：緩存代碼與業務代碼的解耦 2.5.3 關鍵點：模板語言的應用第3章 文件處理框架實踐 3.1 概述 3.1.1 FileProcessor接口 3.1.2 FileResolver接口 3.1.3 FileMonitorProcessor類

3.2 基礎文件掃描器 3.2.1 XStreamFileProcessor類 3.2.2 I18nFileProcessor類 3.2.3 Annotation掃描器 3.2.4 SpringBeansFileProcessor類 3.3 完整示例 3.3.1 單獨使用 3.3.2 通過配置文件配置 3.4 本章總結第4章 模板語言實踐 4.1 模板語言簡介 4.1.1 模板語言構成 4.1.2 模板語言應用場景 4.2 常見的模板語言 4.2.1 Velocity模板語言 4.2.2 Fr

eeMarker模板語言 4.2.3 Tiny模板語言 4.3 Tiny模板語言設計 4.3.1 Tiny模板語言的構建原因 4.3.2 模板語言執行方式 4.3.3 模板語言架構 ……第5章 數據庫訪問層實踐第6章 數據庫擴展實踐第7章 服務層實踐第8章 流程引擎實踐第9章 元數據實踐第10章 展現層開發實踐第11章 Web擴展實踐第12章 Tiny統一界面框架實踐第13章 RESTful實踐附錄A 相關資源附錄B 配置運行指南

文件掃描器進入發燒排行的影片

低成本文件影像系統之研製

為了解決文件掃描器的問題，作者林庭宇 這樣論述：

由於資訊科技的快速發展，藉由數位典藏的方式進行歷史文件手稿或書籍資料的保存逐受重視，但是一般印刷或是手稿用紙因所選擇之材質與厚度不同也可能會造成背面的文字或圖片翻印至正面。市面上有許多掃描設備，雖然使用方便及設計客製化，但是價格多為高昂且在輸出影像上可調性也較簡單。有鑑於此，本研究提出一個以低成本設備所設計之文件影像系統，本研究使用樹梅派3B+(Raspberry 3B+)作為硬體，搭配樹莓派相機(PI NOIR CAMERA V2)，能在控制端輸入指令後自動拍照並執行演算法，以移除原稿上的雜訊及汙染並且修正背面資訊翻印至正面的問題。在演算法的部分，本研究使用自適應方向性提升式離散小波轉換(

Adaptive Directional Lifting-based Discrete Wavelet Transform, ADLDWT)將影像資訊轉換成頻率域分析，分別對高頻與低頻做處理。在低頻的部分，對低低頻帶(LL subband)做區域二值化處理將文字與背景分割，其中使用積分影像(Integral Image)的概念加快運算速度。在高頻的部分，對低高頻帶(LH subband)、高低頻帶(HL subband)和高高頻帶(HH subband)採用改良式最小均方演算法(Least Mean Square, LMS)訓練流程，對三個子頻帶資訊各別進行獨特的權重遮罩訓練，且以各別子頻帶影

像細部所產生不同變異數值(Variance)進行分類，再利用訓練出的權重遮罩對各別的頻帶進行卷積(Convolution)運算，讓高頻影像能保留邊緣資訊並將背景細部雜訊濾除。最後，對四個子頻帶做小波反轉換，將影像重建成原尺寸。 實驗結果使用Document Image Binarization Competition (DIBCO)的公用樣本做測試，也使用此比賽所提供的數據測量工具與其他的方法做比較。除了做數據比較，本研究也計算出各種演算法在電腦以及樹梅派上的運算時間，結果顯示本研究所提出的演算法雖然在數據上並非全部都是最佳，但是在樹莓派上執行演算法與電腦上執行的時間差不會過大，影像結果

也沒有失真。由實驗得知本研究所提出的低成本文件影像系統之樹梅派嵌入式平台具有即時的特性並且可以得到和電腦上一樣的結果。