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java解析word文档内容
今日主题:java解析word文档内容 1依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> WordAction { @Autowired private WordContextReadService wordContextReadService; /** * word 文档上传解析 * * @return */ @PostMapping("/wordUpload") public String wordUpload(@RequestParam MultipartFile mFile) { OutputStream os = null; try { // 段落 int word CollectionUtils.isEmpty(stringList)) { word = stringList.size(); }
2.8K30发布于 2021-07-20 word格式原理与编号解析
开始相信很多朋友有出来word的需求，比如Word转PDF，Word转Markdown等。虽然现在AI已经非常强了，但是使用AI转了之后我们很多时候还是需要去校验一下文字对不对。怎么出来这类需求呢？ 但实际上Word格式非常复杂，这也让poi的接口非常复杂，很难全部记忆。有什么好的方法能处理这个问题呢？有，就是理解Word格式。 问题引入我们先来看一个实际问题，我们有一批pdf，是通过Word转换来，因为是合同性质的资料，我们必须确保它一个字都不能变。这其中一个很重要的问题就是编号，Word编号是单独处理的，不能简单处理。 其中核心在word文件夹下：我们来看一下document的内容：现在，知道.getPPr().getNumPr()是啥了吧，其实就是获取标签对应的对象。
19110编辑于 2025-12-27- 来自专栏若尘的技术专栏
Leetcode 题目解析之 Word Pattern
follow means a full match, such that there is a bijection between a letter in pattern and a non-empty word
1.5K20编辑于 2022-01-14 - 来自专栏若尘的技术专栏
Leetcode 题目解析之 Length of Last Word
s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word If the last word does not exist, return 0. Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space characters only.
1.4K30编辑于 2022-02-13 - 来自专栏全栈程序员必看
Word2Vec原理简单解析
第二种是word2vec 在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedding。 什么是 Word Embedding 它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结构化」的向量。 Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。 Word2vec 在整个 NLP 里的位置可以用下图表示： word embedding 最初其实是从NNLM开始的，虽然该模型的本质不是为了训练语言模型，word embedding 只是他的副产品 ，word2vec 词向量可以用于词语之间相似性度量，由于语义相近的词语在向量山空间上的分布比较接近，可以通过计算词向量间的空间距离来表示词语间的语义相似度，因此 word2vec 词向量具有很好的语义特性 Word2vec 的 2 种训练模式 word2vec 包含两种训练模型，分别是连续词袋模型 CBOW 和 Skip-gram 模型。
1.9K30编辑于 2022-08-27 - 来自专栏nginx
从PDF到Word：解析PDF转换为Word的原理与实现
从PDF到Word：解析PDF转换为Word的原理与实现 引言 PDF（Portable Document Format）和Word（Microsoft Word文档）是两种广泛使用的文档格式。 1.2 Word文件的结构 Word文件（.doc或.docx）是Microsoft Word使用的文档格式。Word文件可以包含文本、图像、表格、样式、超链接等多种元素。 Word文件的内容通常是以XML格式存储的（对于.docx文件），这使得其内容易于解析和编辑。 Word文件的结构可以分为以下几个部分： 文档内容：包含文本、图像、表格等元素。 对于纯文本的PDF文件，可以使用PDF解析库（如Apache PDFBox）直接提取文本内容。对于扫描的PDF文件或图像中的文字，则需要使用OCR引擎（如Tesseract）进行文字识别。 在这种情况下，可以使用更高级的PDF解析库（如iText）来处理复杂的PDF文件。 5. 总结 本文详细介绍了PDF转换为Word的原理，并展示了如何使用Java实现这一功能。
42910编辑于 2025-11-15 - 来自专栏null的专栏
机器学习算法实现解析——word2vec源码解析
在源码的解析过程中，对于基础知识部分只会做简单的介绍，而不会做太多的推导，原理部分会给出相应的参考地址。 for (b = 0; b < layer1_size; b++) { next_random = next_random * (unsigned long long)25214903917 + 11 label = 1; } else {// 选择出负样本 next_random = next_random * (unsigned long long)25214903917 + 11 注释版的word2vec源码已经上传到Github中：Github：word2vec.c 参考文献 word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言 word2vec 中的数学原理详解（二）预备知识 word2vec 中的数学原理详解（三）背景知识 word2vec 中的数学原理详解（四）基于 Hierarchical Softmax 的模型 word2vec 中的数学原理详解（五）基于 Negative
2.4K80发布于 2018-03-20 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
Natural Language Processing & Word Embeddings习题解析
通常词语向量的维度小于词汇表的大小，绝大部分词语向量的大小在50～400,所以答案是False。
54230发布于 2019-07-02 - 来自专栏林德熙的博客
C# dotnet 使用 OpenXml 解析 Word 文件
本文聊的 Word 是 docx 格式，这个格式遵循 ECAM 376 全球标准，使用的格式是 OpenXML 格式，在 2013 微软开源了 OpenXml 解析库。 这个库里面包含了海量代码，可以使用 MB 计算的代码量，通过这个解析库，咱可以使用几行代码完成对 Word 文件的解析，从文件到内存模型 本文通过一个简单的 WPF 程序告诉大家如何解析，这个简单的 WPF 程序简单到仅一个拖放功能，将 Word 文件拖入应用，就可以自动解析 Word 里面的内容 先新建一个简单的 Word 文件 ? Word 文档，可以使用下面代码就可以输出 Word 文档里面的内容 using (FileStream fs = new FileStream(fileList[0], FileMode.Open 可以看到代码非常简单，但是如果想要将整个 Word 的文档的内容解析出来，这个就复杂一些 代码放在 github 欢迎小伙伴访问
3K30发布于 2020-09-10 - 来自专栏漫漫深度学习路
tensorflow 0.10 word2vec 源码解析
https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/52848013 关于word2vec 的解释见word2vec的数学原理。 ，是按照word在文本中出现的次数从大到小排列的 dictionary = dict() for word, _ in count: dictionary[word] = len(dictionary ) # assign id to word data = list() unk_count = 0 for word in words: if word in dictionary #skip_skip:从span里面取出多少个word， skip_window:|contex(w)| / 2 #span: w上下文的word， 只能从span这个范围中获取 def generate_batch #在这里，我们只输入word对应的id，假设batch_size是128,那么我们第一次就输入文本前128个word所对应的id train_inputs = tf.placeholder(tf.int32
97730发布于 2019-05-27 - 来自专栏linjinhe的专栏
LevelDB 完全解析（11）：Compaction
Compaction 的问题 Compaction 会对 LevelDB 的性能和稳定性带来一定影响： 消耗 CPU：对 SSTable 进行解析、解压、压缩。 +11 - level-n 和 level-n+1 合并的写入（n >= 1，默认情况下，level-n+1 的数据大小是 level-n 的 10 倍）。 所以，总的写放大是 4 + 11(n-1) = 11n - 7 倍。
2K20发布于 2020-06-22 - 来自专栏官方活动
腾讯双11活动全解析
众所周知，腾讯云一直被大家称为良心云，而隔壁的套路云也已在举行双11的活动，但套路太多，反观腾讯云要良心很多，也更直接，跟着我一起来看看吧。 [微信截图_20181030143257.png] 马上进入官方活动主会场 新用户一键领取2775元代金券 福利1：爆品秒杀 每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00
50.5K50发布于 2018-10-30 - 来自专栏ops技术分享
Nginx结构原理全解析（11）
3）master进程修改pid文件名，加后缀.oldbin（进程自动改的，不需要手动改）
23220发布于 2021-05-11 - 来自专栏漫漫深度学习路
tensorflow0.10.0 ptb_word_lm.py 源码解析
www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz $ tar xvf simple-examples.tgz To run: $ python ptb_word_lm.py ) print("Test Perplexity: %.3f" % test_perplexity) if __name__ == "__main__": tf.app.run() #解析命令行参数
57310发布于 2019-05-28 - 来自专栏学习记录的专栏
导出word,Aspose word， java
Maven引用<dependency> <groupId>com.aspose</groupId> <artifactId>aspose-words</artifactId> <version>15.8.0</version></dependency>数据填充，模板固定位置 //固定位置数据 String[] name = new String[]{ "DateTime", "Name", "Sex", ... }; Str
3.3K111编辑于 2022-06-27 - 来自专栏AI SPPECH
11：DeepSeek-OCR-2 深度解析
本文深入解析其技术架构、核心功能与部署方案，重点分析其在动态重排视觉 Token、还原复杂文档自然阅读逻辑方面的突破，并提供完整的 ModelScope 创空间部署代码。 目录： 1.
72010编辑于 2026-02-08 - 来自专栏图像识别与深度学习
2018-11-17DobotDemoV2.0解析
DobotDemoV2.0--》DobotDemoForArduino--》DobotDemo--》DobotDemo.ino
1.2K30发布于 2018-12-14 - 来自专栏移动开发专栏
Android 11适配指南之Toast解析
起源 在targetSdkVersion为30的情况下，在Android 11的小米10手机上运行，调用ToastUtil的时候闪退报错： null cannot be cast to non-null type android.widget.LinearLayout 且看已知条件： targetSdkVersion 30 Android 11 小米10 文末附Android 11适配手册 定位问题 源码解析 我们一般的调用是这么写的： Toast.makeText(context, msg, Toast.LENGTH_SHORT).show() 一行代码，也很容易能找到重点——makeText，没错 view as LinearLayout 现在看来其实是没有错的，事实上运行在Android11以下也确实没问题。 Android 11开发手册 《Android 11 开发者手册》
1.4K30编辑于 2022-06-10 - 来自专栏java开发的那点事
11-Location的匹配规则解析
Location的匹配规则解析 默认匹配(普通匹配) location / { root /home; } 映射 / 路径 到 /home文件夹下 精准匹配 location = /img/4k.jpg
41440编辑于 2022-09-13 - 来自专栏设计模式
深度解析Java 11核心新特性
一起加油吧 ~~ Java 11的发布，标志着这一成熟语言又向前迈进了一大步，它不仅继承了Java一贯的稳健与可靠，更在多个方面进行了创新与优化。 在Java 11中，我们可以看到对性能、安全性和易用性的全面提升。 动态类文件常量 Java 11 允许在运行时动态生成和引用常量池中的常量，这有助于减少 JVM 类加载时的内存占用。 在Java 11中，JFR得到了进一步的改进和优化，包括更多的事件类型、更低的开销以及更好的用户体验。 12. Java 11对JShell进行了改进，提供了更好的自动补全、命令历史和错误处理等功能。 25. 支持新的时间日期格式 11增加了对新的时间日期格式的支持，如ISO 8601扩展格式。
75710编辑于 2024-05-29
腾讯云开发者
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