pdf 提取器 Pdf-extractor 是的包装器，用于从 node.js 上的 pdf 生成图像、svgs、html 文件、文本文件和 json 文件。 图像：DOM画布用于呈现和导出pdf的图形层。 Canvas 默认导出 *.png，但可以扩展为导出到其他文件类型，例如 *.jpg。 SVG：使用 pdf.js 的将 Pdf 对象转换为 svg。 HTML：PDF 文本转换为 HTML。 这可以用作图像上的（透明）图层以启用文本选择。 文本：PDF 文本被提取到一个文本文件中以用于不同的用途（例如索引文本）。 Node.js 上的 PDF.js 这个库的最基本形式是 pdf.js 的 node.js 包装器。 它具有默认渲染器来生成默认输出，但很容易扩展以合并自定义逻辑或生成不同的输出。 它使用 node.js DOM 和来自 pdf.js 的节点 domstub 确实

项目实战模块包括： 1、基础框架 2、人事信息：人事项目管理，离职管理，奖惩管理，年假管理，员工异动，员工转正 3、web建模，提供表单库。 4、考勤管理：考勤记录的导入计算。配置考勤规则。 5、排班 完整数据库文档，系统，源代码，适合学习及项目毕业设计！

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数据仓库（W.H.Inmon等著，译版），介绍数据仓库的模型、设计、实际开发实现

带有元数据的文本的最小监督分类 该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。 安装 为了进行培训，强烈建议您使用GPU。 凯拉斯 该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。 相依性 该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们： pip3 install -r requirements.txt 快速开始 要在我们的论文中再现结果，您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是，由于我们对数据提供者的承诺，因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后，您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。 数据集 文件夹名称 ＃文件 ＃班 类名（该类中的#Repository） bio/ 876 10 序列分析（210），基因组分析（176），基因表达（6

解析器 exif-parser是exif格式的图像元数据的解析器，exif格式是jpeg和tiff图像最流行的元数据格式。 它是用纯JavaScript编写的，没有外部依赖关系。 它也可以获取jpeg图像的大小以及嵌入在exif数据中的jpeg缩略图的大小。 它还可以提取嵌入的缩略图图像。 正在安装 npm install exif-parser 您还可以构建浏览器包，以将其与[removed]标记一起包含在HTML文档中，如下所示： git clone git@github.com:bwindels/exif-parser.git cd exif-parser/ make build-browser-bundle 捆绑包的构建版本也可以在。 这将生成一个dist/exif-parser-(version).js和dist/exif-parser-(version)-min.js文件。

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为解决当前教育资源库在通用性和共享性的不足，结合CELTS元数据标准，利用本体技术设计了一个语义化的教育资源本体库。参照元数据标准构建教育资源本体，对学科领域知识进行语义分析和关联构建学科知识本体，对教育资源实例做语义标注，并通过推理机Jena实现了本体推理和查询。为教育资源库的语义搜索及智能服务奠定基础。