pdf文字辨識python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

pdf文字辨識python的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦文淵閣工作室寫的 Python初學特訓班(第五版):從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式) 和MoriteruIshida的 《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Python機器學習超進化:AI影像辨識跨界應用實戰 - HiSKIO也說明:轟動程式圈3大AI影像辨識利器. ... 書籍作者. 鄧文淵總監製/文淵閣工作室編著. type. 書籍格式. PDF. bullhorn. TTS朗讀. 無. globe-asia. 授權地區.

這兩本書分別來自碁峰 和臉譜所出版 。

國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 蔡偉和所指導 陳玉芳的 自動偵測機器所產生之文章 (2021),提出pdf文字辨識python關鍵因素是什麼,來自於二元分類、結巴斷詞、文本辨識、機器學習。

而第二篇論文世新大學 公共關係暨廣告學研究所(含碩專班) 張艾喆所指導 鄭新儒的 以非監督式機器學習法探勘社群媒體機器人帳戶在COVID-19期間的推文主題類型 (2021),提出因為有 社群媒體、機器人帳戶的重點而找出了 pdf文字辨識python的解答。

最後網站[Acrobat] OCR 文字辨識功能 - 米拉尤咕的部落格則補充:[Acrobat] - OCR(文字辨識功能) [Acrobat] - OCR 文書處理人員時常會碰到只有紙本檔案, 但是電子檔案卻怎麼都找不到的情況。 利用掃瞄功能將紙本資料 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了pdf文字辨識python,大家也想知道這些:

Python初學特訓班(第五版):從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決pdf文字辨識python的問題,作者文淵閣工作室 這樣論述:

  連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典   超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍   榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書   解決初學痛點,避免開發地雷   集結熱門主題技術,加值500分鐘影音教學   內容由淺入深,範例程式精簡,執行效率優化   從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓   Python是當今最熱門的程式語言,從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習,到駭客攻擊工具等主流議題,Python都占據了重要的地位。   本書以初學者的視角規劃學習地圖,並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用,直接從實例學,讓學習者輕鬆入門,並能結合目前最受重視的實務運用,體驗Python最全面的應用魅力。   Python學習最經典   直擊關鍵技術領域,快速入門與實戰   體驗Python的開發無極限   ■快速佈署Python開發環境,熟悉編輯器與執行方式。   ■詳細說明Python語法,由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導,再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。   ■詳述近50種實用的Python模組套件,如:random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等,分析使用方式與注意事項,並以實例演練。   ■範例導引式學習,從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容,從12個專案實戰貼近實務需求,即學即用即上手。   ■全面深入不同領域的應用主題,包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等,再納入熱門的「智慧監控系統」,用OpenCV監測影像變化,一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用,立即提升開發力。   ■強化重點技術,提升專案開發效率,學會打包專案執

行檔,SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作,升級開發領域。   ■範例程式另提供Python筆記神器:Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案,讓學習與操作更便利。   ■針對重要實戰專題提供影音輔助教學,迅速提升學習效率。   ★超值學習資源:500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

自動偵測機器所產生之文章

為了解決pdf文字辨識python的問題,作者陳玉芳 這樣論述:

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體,讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字,就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章,甚至許多內容看似有憑有據且引經據典,但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想,甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間,尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交,投機取巧。有鑒於此,本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章,使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示,BayesNet分類正確率為100%;而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標,前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上;同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1),這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外,又透過測試集的驗證實驗,NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率,其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果,我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。

《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)

為了解決pdf文字辨識python的問題,作者MoriteruIshida 這樣論述:

 《演算法圖鑑:26種演算法 + 7種資料結構,人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》 ★日本超人氣演算法學習書 ★逾50萬次下載量,「Apple年度最佳APP」書籍化! ★隨書附贈獨家贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶表」 ★★ 讀再多文字解說都看不懂?沒關係,全部畫給你看,一次弄懂演算法到底是什麼!★★ ●直觀理解,從基礎開始學習,一用就上手的演算法專書! ●全圖像化step by step,完整拆解制霸AI時代的演算法精髓! ●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點,活化思維,做出最佳決斷! 【專業審訂】 謝孫源  成功大學資訊工程系特聘教授兼研發長   【專

家學者好評推薦】 李忠謀  國立臺灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 黃建庭  高中資訊科技概論教師 趙坤茂  臺灣大學資訊工程學系教授 鄭國威  PanSci泛科學總編輯 【高中資訊社團好評推薦】 北一女中資訊研習社 台中一中第35屆電腦資訊研究社 台南女中資訊研究社 成功高中電子計算機研習社 建國中學資訊社 高雄女中資訊社 新竹高中軟體研究社CSDC 臺南一中資訊社 █ 演算法時代來了! 現今我們的世界已離不開演算法,從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來,越了解演算法,越可能掌控權力,成為時代的贏家。有些演算法對我們有益、有些

有用,有些則可能使我們陷入大麻煩,但我們對這些演算法所知極少。 不管用哪種程式語言編寫程式,演算法都是不可或缺的,不過如果認為只有學電腦的人才要了解演算法,那就太可惜了。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟,只要熟悉這些步驟和運用方式,每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。 █ 演算法的第一本書,從基礎開始學習! 演算法是用以執行計算或完成作業的程序,可以想像成料理食譜,如果做出某種料理的步驟是食譜,那麼用電腦解出特定問題的步驟就是演算法了。然而,食譜與演算法的決定性差異,在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述,演算法

的所有步驟都用數學方式表現,沒有模糊地帶。 本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構,貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明,拆解具體演算過程,逐步建立邏輯概念,輕鬆進入演算法的世界。 書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」,以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞,步步口語分解,完全沒有概念的人也能漸進學習。 ―――― 《深度學習入門教室:6堂基礎課程+Python實作練習,Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解》 ――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作,機器學習初學

者最佳入門書!――――   人工智慧時代關鍵能力!深度學習深在哪裡? 強化運算思維,建構邏輯概念,一次弄懂深度學習活用之道!   ★ 精闢剖析深度學習發展史,詳述機器學習的基礎知識! ★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法! ★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝,開發AI必學必讀! ★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例,逐步加深理解! ★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法,進一步強化學習! ★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法,掌握應用的訣竅!   █ 迎接運算時代,紮實學好Deep Learning的要點!   本書以想試著開始使用時下流

行的深度學習之讀者為對象,從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路,以及相關的必要數學知識,同時講解程式原始碼,以實際動手操作的方式來幫助理解。   坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍,但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等,常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。   本書首先介紹類神經網路的概念,緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習,讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用,大量運用範例來說明。在此之後,對於想進一步學習理論的讀者,介紹機器學習的學習方式;對於想挑戰進階深度學習應用的讀者,

說明演算法等等。   █ 豐富圖解一目瞭然,「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練!   本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後,能夠實際動手實作,期使讀者不致一知半解,不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼,而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架,以及實際進行的步驟。   想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人,都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。   【本書的架構】   ▌第1章:論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題,解

析人工智慧(AI)的概念。   ▌第2章:說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法,包括在Windows與Mac兩種環境上的說明,解說必需的基礎Python文法。   ▌第3章:藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習,同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。   ▌第4章:解說類神經網路的理論,同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。   ▌第5章:說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。   ▌第6章:介紹提升深度學習準確度的演算法、自然

語言處理等,用於影像辨識以外的範例程式。 ―――― 《Python入門教室:8堂基礎課程+程式範例練習,一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》 ――――――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》、《深度學習入門教室》系列作――――――――   熱門程式語言第1名,日本暢銷Python學習入門書! 邊做邊學,實際操作練習,享受程式設計的樂趣!   ★ 全彩圖文解說,給程式設計新手的最佳指南! ★ 遊戲製作•GUI設計•模組活用,可從網頁下載範例! ★ 解說書寫格式,詳述顯示文字、數值、空白、縮排的基本規則! ★ 剖析組成程式的6大元素,逐步建構基本語法並善用函式! ★ 學習使用

Python顯示視窗的方法,建立圖形介面設計遊戲的外觀!   █  AI時代必學的基礎工具,第一次設計程式就上手!   以往的程式設計,只是輕鬆當成興趣即可開始,但這十年間逐漸變得複雜。「程式設計真有趣!如果能讓更多人開始接觸程式設計就好了!」要感受程式設計的有趣之處,最重要的是能夠立刻動手試試,而且能立即看到結果。   最符合這項要件的,就是近年來熱門程式語言第一名「Python」。   使用Python,只需要輸入指令就能立刻執行。可用來擴充Python、稱為「模組」的功能非常豐富,對於視窗的顯示和製作PDF等,也能以很簡短的程式實現。   本書活用Python這樣的優點,簡單易懂地說明它

的基本語法之後,檢視「製作猜數字遊戲」、「在視窗中移動圓形、矩形和三角形」、「使用PDF製作橫布條」等實際範例,逐步學習。   █  豐富圖解一目瞭然,「匯入方式」、「書寫格式」、「運作處理機制」實際演練!   閱讀本書時,可下載取得範例程式,一邊動手練習,一邊看著實際運作的畫面來學習。   此外,書中利用各式各樣的範例激發好奇心,鼓勵讀者發揮想像力,嘗試改良程式,進一步加深理解。舉例來說,對於影像辨識和人工智慧等等,也能以Python進行程式設計。   本書的目標是希望成為學習者開始進行程式設計的契機,感受程式設計的樂趣,打好紮實的基礎,開啟美好充實的程式設計生活。   █  本書的架構  

▌ 第1章:說明程式的作用,製作程式需要什麼、該學些什麼,精闢列舉正確操作的祕訣。   ▌ 第2章:說明執行Python程式的軟體安裝方法,了解執行指令和避免出現錯誤的基本知識。   ▌ 第3章:說明使用Python撰寫程式須遵守的規定,學習文字、數值、空白的用法等基本規則。   ▌ 第4章:學習程式語言裡的基本功能,整理說明實際應用的部分,藉由將這些功能組合起來,逐步製作出程式。   ▌ 第5章:製作「Hit & Blow」猜數字遊戲,從簡單的地方開始打好基礎,掌握應用的訣竅。   ▌ 第6章:藉由以視窗呈現「Hit & Blow」猜數字遊戲,讓它成為圖形化的成品,更像個遊

戲。   ▌ 第7章:一邊撰寫於畫面上移動圓形的程式,漸進學習「類別」與「物件」的基本知識。   ▌ 第8章:學習使用PDF製作「橫布條」的方法,總複習學習成果,使用擴充模組挑戰實用的程式設計。  

以非監督式機器學習法探勘社群媒體機器人帳戶在COVID-19期間的推文主題類型

為了解決pdf文字辨識python的問題,作者鄭新儒 這樣論述:

隨著網路時代的興起,人們透過社群媒體分享自身觀點並進行社交。統計至2020年止,全球共有38億的社群媒體活躍用戶,平均每人擁有8.6個社群媒體帳戶。使用者對於社交媒體的黏著度高,對其有一定的依賴性,社群平台上的內容更是直接影響著使用者的認知。自2016年美國總統大選以來,大量的社群媒體機器人帳戶在Twitter被發現,其存在的目的為大量散佈帶有特定立場之推文,以帶動或是改變輿論方向。COVID-19於2020年初在全球造成大流行,當資訊不夠充足,相關預防及治療方法也尚未成熟時,民眾誤信網路上的錯誤訊息,容易引起的恐慌,Twitter官方嚴厲斥責散布錯誤訊息的行為,更宣布將大量刪除誤導推文及可

疑帳戶。本研究針對2020年COVID-19爆發初期,在Twitter官方執行清除動作後,存在於平台上的機器人帳戶,利用Python程式語言對其推文進行爬取,並使用LDA主題建模加以分析,以得知這些機器人帳戶在撰寫推文時所擅用的內容主題導向。研究結果發現,在所有機器人帳戶中,推文共可歸類另成四大主題,分別是病毒來源與疫苗、清消、藥物臨床試驗、防疫政策。