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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。 在word2vec中，将区间[−6,6]（设置的参数MAX_EXP为6）等距离划分成EXP_TABLE_SIZE等份，并将每个区间中的sigmoid值计算好存入到数组expTable中，需要使用时，直接从数组中查找 // Precompute f(x) = x / (x + 1) } 注意：在上述代码中，作者使用的是小于EXP_TABLE_SIZE，实际的区间是[−6,6 )\left [ -6,6 \right )。 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
2.4K80发布于 2018-03-20 - 来自专栏用户4782617的专栏
Word高效办公，掌握这6个技巧足够
Word真的是很多人都会用到的办公软件之一，除了对Word文档进行编辑之外，有的也需要对Word文档进行转换如Word转PDF，或者是PDF转Word等，想要办公效率高，这就需要掌握Word办公的技巧， 1、更改Word主题颜色 我们点击Word菜单栏—文件，进入—选项，选择office主题进行修改。 3、在Word中插入表格 工作中常常会需要在Word中制作表格，那么如何才能快速的在Word制作表格呢，只需要点击【插入】—【表格】即可选择几行几列的表格。 6、添加Word标尺 我们只要点击上方菜单栏—视图，在显示里勾选标尺，这样就不怕文章排版会乱啦。 看到这里，Word6个技巧就已经分享完了，聪明的小伙伴们是不是都已经学会了呢，学会这6个技巧，让你每天早点下班哦。
1.3K20发布于 2019-05-14 - 来自专栏机器学习与统计学
6行代码！用Python将PDF转为word
pdf转word应该算是一个很常见的需求了 网上有些免费的转换工具，一方面不安全，有文件泄露风险，另一方面有免费转换的次数限制。 docx_file',type=str) args = parser.parse_args() main(args.pdf_file,args.docx_file) 用法 python pdf2word.py --pdf_file pdf文件路径\example.pdf --docx_file 输出word文件的路径\example.docx 不喜欢命令行跑脚本的同学可以copy下面简化版 from pdf2docx import Converter pdf_file = 'pdf文件路径' docx_file = '输出word文件的路径' cv = Converter(pdf_file) cv.convert(
10.7K31发布于 2021-08-24 - 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
，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 个数就是4个，所以batch中有4个as， 所对应的就是context中的word # 12 as -> 195 term # 12 as -> 5239 anarchism # 12 as -> 6 a # 12 as -> 3084 originated # 6 a -> 12 as # 6 a -> 3084 originated # 6 a -> 2 of # 6 a -> 195 term () # Step 6: Visualize the embeddings.
97730发布于 2019-05-27 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadPoolExecutor（6）
4.4> addWorkder的Part2解析 我们先看一下Part2的源码和注释： 在Part2的逻辑中，我们就真正的开始了线程池的操作了。这部分才是真正的“高潮”部分。我们来往下看。 )，由于Worker是Runnable，所以，调用的其实就是Worker的run方法，而Worker的run方法里，调用了非常重要的那个方法——runWorker(this); ---- 五、源码解析 我们下面将会对这个方法进行解析。 ---- 后面的内容，参见：源码解析：ThreadPoolExecutor（7）
14110编辑于 2023-05-09 - 来自专栏龙进的专栏
6步速通：修复损坏的word文件
接着我们可以看到输出了这样一串信息： 注意到“word/media/image1.png”这个文件的大小为0字节。估计是由于写入文件时出错，导致这个图片没有被写入。 打开修复好的压缩包，长这个样子： 大概找了找，发现文字都在word文件夹下的document.xml里面。 步骤3：尝试直接重命名 我尝试直接把这个压缩包重命名为docx，然后用word打开。 步骤5：构建一个完整的docx文件 然后把待恢复文件的xml都拷贝进去，新换掉新文件里面的那几个xml，替换之后如下图所示： 步骤6：重命名为docx，完工！
1.2K30编辑于 2023-10-18 - 来自专栏全栈程序员必看
datax(6):启动步骤解析
通过前面 datax(2): 通过idea搭建源码阅读+调试环境 已经知道了idea下阅读源码的步骤，现在看下 DataX启动步骤解析 一、启动java类(主入口) /** * Engine是DataX 入口类，该类负责初始化Job或者Task的运行容器，并运行插件的Job或者Task逻辑 */ com.alibaba.datax.core.Engine ---- 二、启动的步骤 1、解析用户输入的参数 ，启动程序 4、绑定字段信息，初始化插件加载器 5、判断任务类型（taskGroup还是job），生成不同的container（JobContainer或TaskGroupContainer） 6、 ConfigurationValidate.doValidate(conf); Engine engine = new Engine(); engine.start(conf); } /** * -1 表示未能解析到
94210编辑于 2022-08-29 - 来自专栏Android开发指南
6.android加密解析
bitmap Bitmap bitmap2 = BitmapFactory.decodeByteArray(bitmapByteArr, 0, bitmapByteArr.length); //6.
1.1K111发布于 2018-05-14 - 来自专栏linjinhe的专栏
LevelDB 完全解析（6）：Filter
前文回顾 LevelDB 完全解析（0）：基本原理和整体架构 LevelDB 完全解析（1）：MemTable LevelDB 完全解析（2）：Log LevelDB 完全解析（3）：SSTable LevelDB 完全解析（4）：Manifest LevelDB 完全解析（5）：Cache Bloom Filter LevelDB 可以设置通过 bloom filter 来减少不必要的读 I/O 次数。
87120发布于 2020-05-08 - 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 - 来自专栏马洪彪
C#仪器数据文件解析-Word文件（doc、docx）
不少仪器数据报告输出为Word格式文件，同Excel文件，Word文件doc和docx的存储格式是不同的，相应的解析Word文件的方式也类似，主要有以下方式： 1.通过MS Word应用程序的DCOM接口 Office等不同厂家对Word（或泛指Office中的字处理软件文档）的格式定义标准有差别，因此存在兼容性的问题； 即使MS的docx格式文件，2007、2010、2013等不同版本虽然都使用XML 因此，多数客户终端使用MS Office的情况下，如果使用Open Office等其他应用程序来处理Word文档，则会出现很多问题。 能够很好处理MS Word文档的应用程序，好用的应用程序就是MS Office Word、WPS，好用的组件库就是Spire.Doc，NPOI（仅docx）。 由于Spire.Doc为收费组件，所以建议使用NPOI解析Word，当然仅限于Word 2007+。
1.8K40发布于 2018-04-12
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