【TextIn—智能文档解析与DocFlow票据AI自动化处理:赋能企业文档数字化管理与数据治理的双重利器】
TextIn—智能文档解析与票据AI自动化处理:赋能企业文档数字化管理与数据治理的双重利器
在数据驱动的时代,企业面临的挑战不仅在于海量数据的整理和响应速度的提高,更在于如何有效管理和利用这些日益增长的海量信息。尤其是在信息日趋多样化的背景下,企业如何管理结构化与非结构化数据、实现自动化处理,已成为数字化转型的关键议题。TextIn凭借其领先的通用文档解析与票据自动化处理技术,为企业应对此类问题提供了切实有效的解决方案,全面提升企业的数据管理和运营的效率。
文章目录
- TextIn—智能文档解析与票据AI自动化处理:赋能企业文档数字化管理与数据治理的双重利器
- 一、TextIn智能文档解析:精准应对非结构化数据的挑战
- 1.1、非结构化数据的困境与重要性
- 1.2、TextIn文档解析:强大的非结构化数据处理能力
- 1.3、主要应用场景🔥🔥🔥
- 1.4、接入方式
- 1.5、通用文档解析实测
- 重要分享💡💡💡
- 二、TextIn票据AI自动化处理:智能化票据管理解决方案
- 2.1、票据管理中的难题🚀🚀🚀
- 2.2、DocFlow:一站式票据AI自动化处理解决方案📝📝📝
- 2.3、DocFlow 的工作流程 👨💻👨💻👨💻
- 2.4、应用场景
- **财务应付管理** 💸
- **金融信贷业务** 💳
- 保险理赔与进出口物流** 📦
- 2.5、客户反馈与实际效果 📈📈📈
- 2.6、DocFlow票据自动化实测
- 2.7、总结与展望 🌟
- 试用与体验
- 三、总结
一、TextIn智能文档解析:精准应对非结构化数据的挑战
1.1、非结构化数据的困境与重要性
随着各企业数字化转型稳步推进,企业积累的数据量呈指数级飞速增长。然而,大量数据并非以结构化的形式存在,例如电子邮件、社交媒体信息、PDF合同、扫描的病历文件等,这些都属于非结构化数据。与传统的结构化数据不同,非结构化数据缺乏统一格式和预定义结构,给传统数据治理带来了巨大挑战。如何从这些复杂的文档中提取有价值的信息,成为了各行业的现代企业数据治理的难点。
复杂非结构化数据·例子
1.2、TextIn文档解析:强大的非结构化数据处理能力
TextIn的智能文档解析工具,专注于解决复杂版面的PDF、扫描件以及其他图像格式文档的解析问题,特别适用于处理非结构化数据。通过先进的机器学习算法、自然语言处理技术和深度学习模型,可以从PDF、Word、图片、HTML等多种格式的文档中提取关键信息。
主要优势与特点✨ ✨ ✨
- 高准确性与复杂版面还原能力: TextIn能够精确解析复杂的多栏布局、跨页表格、合并单元格等格式,确保文档中的文字、表格、图片等元素准确还原。无论是法律合同中的复杂条款,还是医院病历中的历史记录,TextIn都能高效且准确地提取和转化成结构化数据。
- 灵活的输出格式: TextIn支持多种数据输出格式,包括Markdown、JSON等,便于企业根据需求进一步处理和分析数据。其对表格的精准还原能力,尤其在处理无线表、密集表格、手写字符等复杂内容时,具有其他工具无法比拟的优势。
- 易于集成与应用: TextIn提供全面的SDK,支持Python和Java等常见编程语言,方便开发者在实际应用中快速集成。无论是在企业内部的业务系统,还是面向客户的Web应用中,TextIn都能提供稳定的文档解析解决方案。
- 深度挖掘与智能决策支持: 借助深度学习与大数据分析,TextIn不仅能够实现基础的文档解析,还可以根据企业需求对数据进行深度挖掘,提供智能决策支持。例如,在法律行业中,律师可以通过TextIn快速提取合同条款并进行合规性检查,大大提高工作效率。
- 快速响应服务: TextIn坚持客户为中心的服务服务理念,建立高效的快速响应机制,快速回应用户反馈,无论是技术上的支持,还是产品功能的建议,TextIn的专业团队都会最快的速度给予答复,并提供切实可行的解决方案。
1.3、主要应用场景🔥🔥🔥
- 法律服务行业: 通过解析大量的合同、法规文件,律师事务所能快速提取关键信息,提升服务效率。
- 医疗行业: 医院通过解析病历资料,医生可以快速获得患者历史诊疗记录,支持诊断决策,提升患者的就医体验。
- 金融报告数据结构化: 精准解析有线/无线表,适应复杂版式,支持表格解析为HTML语法,并结合大语言模型(LLM)实现字段抽取和结构化处理,大大提高金融报告数据提取准确性,帮助分析师快速获取结构化数据,优化分析效率。
- 教育题库清洗: 自动分离题目与答案,智能分类,适配各类题目版式,输出适用于题库系统的数据格式,提升题库管理效率,减少人工干预,快速构建和更新教育资源库。
- RAG知识库构建: 精准提取文档内容,支持可嵌入向量库的结构化数据输出,优化知识片段提取并支持上下文关系,高效构建企业知识库,便于数据检索和管理,提升知识共享与决策支持效率。
- 大模型训练数据集清洗: 精准提取核心内容,自动过滤噪声数据,支持复杂版式文档分段与标签化处理,提供高质量、去噪的训练数据集,助力AI模型训练,提升数据的可用性和准确性。
- 文档翻译版式还原: 精准保持文档结构,减少翻译后重排工作,提供标准输出格式,提升翻译质量,确保文档格式一致,减少人工干预,适用于多语言文档处理。
- 在线判卷: 支持识别手写和印刷答卷,自动提取答案并提供结构化数据,提高判卷效率,减少人工干预,支持多种题型解析,优化教育评估流程。
- 在线文档问答: 自动拆分文档,帮助快速定位答案,提供结构化文本,适配复杂排版文档,提升问答系统效率,精准快速定位答案,适用于各种文档格式的自动化问答。
- RPA自动化/Agent智能体流: 提取关键信息,提供标准输出,支持复杂文档解析,增强自动化处理能力,提升RPA自动化水平,减少人工干预,加速业务流程自动化。
1.4、接入方式
支持在线使用、离线调用、私有化部署等方式来体验。
- 在线预览与导出: 轻量级使用,支持在线预览和批量导出,适合非开发者操作,即刻开始使用,无需复杂配置,便于快速获取和处理文档数据
- 实时API调用: 实时返回请求结果,支持丰富参数设置,适合时效性要求高的在线应用,实时处理文档数据,满足快速响应需求,便于集成到开发中的应用场景。
- 异步离线调用: 适合处理大规模数据,稳定且高效,适合对实时性要求不高的应用,高效处理百万级数据,稳定可靠,适合大数据处理任务。
- 私有化部署: 按年付费或买断机制,支持国产化显卡适配(年底发布),保障数据安全性,灵活部署选择,满足企业级客户对数据隐私和定制化需求,支持更高安全性和本地化集成。
1.5、通用文档解析实测
这里主要展示的是复杂表格和多维数据处理的平台实测,如果您对复杂表格和多维数据处理过程感兴趣,可以直接联系官方小助手开始测试,操作步骤简单,只需按照流程操作即可,开始之前,请先进入我的专属链接免费领取1000次的免费使用额度,然后再进入TextIn通用文档解析网站体验,不然只有100次额度噢。福利千万别错过!⚡⚡⚡下面是快速实践流程:
进入主界面如下:
参数设置(可根据需求修该):
注意我圈出来的区域,提供非结构化数据的参数配置,支持解析页数,输出内容有要求(比如表格语法解析为md还是html、解析模式设置为auto还是scan等)、可以帮助我们处理更加高效,结果更加符合我们预期。这里我上传的是一篇arxiv的论文:Video-Panda: Parameter-efficient Alignment for Encoder-free Video-Language 来实测,里面包含了复杂的表格数据。
原始论文截图如下:
识别后的界面展示:
上面就是我上传后解析的效果和原图对比,可以发现解析的还是非常精准的,根据中间的原始文档的框框,想要查看哪部分的解析,直接点框住的地方即可,右边会自动识别到解析后的内容(字体颜色为蓝色),尤其是针对标准的双版面的论文格式解析,markdown语法支持在线导出,导出结果保存格式也是md和txt的格式,md格式是一种轻量级的标记语言比txt格式更加直观和主次分明。
接下来看看文档里面的表格解析的怎么样,文档这种就是有线和无线混合的复杂表格结构,我们可有看到都能够正确的解析,这里导出结构是md的格式。
原始表格数据:
识别后的数据展示:
建议可以下载一个支持markdown语法格式的编辑器来查看效果(推荐typora),公式也都是识别正确的,可以直接通过块级公式$$...$$
来显示效果,你在解析的中间原始文档或者解析后的内容是可以切换的,会自动定位到你需要解析的原始内容区域。
然后我们查看文档解析后的图片部分,全部都能正确的解析,也没有任何问题,导出的格式是一个压缩包,解压后就是解析后的全部图片。
最后我们可以查看下解析的JSON格式的效果,这里能够清晰且直观的看到每个解析的内容的score分数和坐标位置,这个是支持业务需要重构数据库可以使用,导出的格式也是json格式。
重要分享💡💡💡
**我们已经详细了解到了TextIn的通用文档解析的精确解析的能力,解析后的内容结构清晰,内容精准,各种数据项都被精确的提取出来了,解析后的数据支持更加深入的下游任务的开发。无论是在Web应用程序开发还是大数据分析项目中,工程师们都可以迅速上手并充分利用TextIn的强大解析能力,缩短项目的开发周期,提高工作效率。如果你对上面的解析内容以及操作有任何疑问可以直接留言,我会第一时间回复您,不过更建议您直接联系官方福利官,请务必添加官方的联系方式:官方福利官 ,解答疑问的同时还能领取更多免费使用福利噢!还有专属内部社群与研发团队和技术大佬一起讨论技术细节。 **
二、TextIn票据AI自动化处理:智能化票据管理解决方案
2.1、票据管理中的难题🚀🚀🚀
随着全球化和信息化的加速,企业面临着文档、信息和数据吞吐量的大幅增长。在企业财务管理、供应链管理等环节中,票据的处理一直是一个繁琐且容易出错的环节,传统的人工处理方式显得尤为吃力,问题如:文件量庞大、票据高度多样化、淡旺季波动强烈等,都是企业不得不面对的挑战。如何应对这些挑战,提高工作效率、降低人工成本并确保合规性?这些票据不仅格式多样,且包含的信息繁杂,传统人工处理方式不仅效率低,且容易出错,增加了企业的运营成本。这时,DocFlow—一款基于 AI 的票据自动化处理工具应运而生,帮助企业解决面临的大量票据、发票、采购订单等文件的处理问题。
2.2、DocFlow:一站式票据AI自动化处理解决方案📝📝📝
为了应对这些挑战,TextIn推出了DocFlow,一款专为票据自动化处理设计的AI工具。DocFlow不仅解决了传统票据处理中的一系列问题:高耗时、复杂多样化的票据结构、人工干预多等,DocFlow 结合了 TextIn 强大的文档解析和抽取能力,能够支持多种文件格式,并通过 AI 技术,准确提取文档中的关键信息。
DocFlow 的核心优势:
- 免训练,开箱即用:无需人工标注,直接应用。
- 灵活配置,便捷集成:支持插件形式便捷集成到现有系统中。
- 高效准确:无论是标准发票、跨国单据,还是复杂的合并表格、手写字符,DocFlow 都能够精准识别。
- 文件预处理:一键优化图像质量;支持一页图片多张单据自动切分、一份文档包含多套单据自动拆分
- 分类抽取:分类可自定义,少量样本即可实现精准分类,抽取字段开放定义,页面框选定位查看结果
- 扩展插件:插件类型包括导入、数据处理、导出,随用随开,可根据实际业务需求自行选择应用
2.3、DocFlow 的工作流程 👨💻👨💻👨💻
1. 输入文档 📄
DocFlow 支持多种文档输入方式,包括扫描上传、邮箱收票、SFTP 定时、SMB 共享、OneDrive、Sharepoint 以及 API 调用等,满足各种业务场景需求。
2. 文件质量优化 🛠️
DocFlow 利用 TextIn 图像处理技术,对上传的文档进行切边增强、水印去除、印章检测等操作,优化文档质量,确保后续解析更加准确。
3. 文档分类 🏷️
根据需求,用户可以自定义分类,如发票 (Invoice)、采购订单 (Purchase Order)、借记单 (Debit Note)、信用单 (Credit Note) 等,DocFlow 能够自动识别并分类存储这些文档,进一步提高管理效率。
4. 抽取与显示 📝
通过 DocFlow 工作空间,用户可以直观查看票据字段抽取的结果,同时支持自定义字段设置,满足不同业务需求。
DocFlow票据AI工作流程:
DocFlow场景使用图解:
主要优势与特点:
-
多种输入方式与文件优化: DocFlow 支持扫描上传、邮件接收、API调用等多种方式输入文件,并结合TextIn的图像处理技术,自动进行切边增强、水印去除等优化,确保处理高质量的票据。
-
智能分类与精准抽取: DocFlow能够根据企业需求自定义票据分类,例如发票、采购订单、退货单等,并通过精准的抽取技术提取票据中的关键信息,如金额、日期、供应商信息等,减少人工录入和校对的工作量。
-
免训练开箱即用: 与传统票据处理系统不同,DocFlow支持免训练、即插即用的能力,企业无需进行复杂的标注与训练,即可达到高精度的抽取效果。这对于需要快速上线的企业尤为重要。
-
适配多行业需求: DocFlow 广泛应用于财务管理、金融信贷、保险理赔、进出口物流等多个领域,能够根据不同的业务场景,提供灵活且稳定的票据处理服务。
2.4、应用场景
在应付账款的处理中,发票、采购订单、合同和出入库单据的匹配,往往需要大量的人工操作。尤其是跨国企业,由于不同国家票据格式差异较大,人工核对错误率较高,导致工作效率低下。而 DocFlow 则能帮助企业自动化处理发票、采购订单等单据,准确识别差异,避免人工错误,提高核对效率和准确度。通过实时报告和合规性验证,企业能够更好地控制现金流,减少资金风险。
在金融行业的贷中审核过程中,审核人员需要检查大量纸质材料,如业务合同、发票、运输单等,进行信息核对和交叉验证。这不仅耗时且容易出错。而 DocFlow 则能自动提取并校验这些文件中的关键信息,提高审核效率,确保合规性。同时,DocFlow 还能帮助企业优化贷款审批流程、降低人工审核成本,提升整体风险管理水平。
保险理赔和进出口物流也涉及大量单据的流转与核对。在这些场景中,DocFlow 通过自动化票据处理,减少了人工干预,极大地提高了后台办公效率。
2.5、客户反馈与实际效果 📈📈📈
DocFlow 在多个行业中的实际应用已经取得了显著成效。以下是我们从客户那里收集到的一些反馈:
-
某大型央企—发票验真:某大型央企在日常财务管理中,面临着发票真伪验证难、人工处理效率低的问题。通过引入合合信息的发票验真解决方案,该企业实现了发票真伪结果100%准确反馈,并将处理效率提升了60倍。该方案能够在不到1秒内完成每张发票的验证,与传统人工验证每张发票耗时1分钟相比,极大地节省了时间成本,同时显著降低了因假发票带来的经营风险。
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某知名电商企业—银行回单识别:某知名电商企业在日常财务核算与税务报表处理中,面临着银行回单核对难、人工录入效率低的痛点。通过引入合合信息的银行回单识别解决方案,该企业实现了**回单识别结果100%准确率,并将识别字段提高到28个。该方案能够在680ms内完成每张回单的全字段识别,**与传统人工录入每张回单耗时30秒相比,显著节省了时间成本,同时有效避免了人工操作中的错误风险。这一高效、精准的解决方案,大幅优化了用户的财务管理流程,得到了该企业财务部门的一致认可与好评。
-
某500强能源集团:某世界500强能源集团通过合合信息的一票据AI识别技术,实现了企业财务管理的全新突破。票据中的信息提取效率大幅提升,人工提取耗时30秒的内容,借助票据识别技术仅需**680ms/张,识别准确率接近100%,综合效率提升高达45倍!**借助该技术,极大减轻了报销流程中的人工负担,发票分类、字段提取、多票识别等功能全面覆盖了复杂业务场景,企业实现了报表统一、费用透明、合规性强化的目标,是企业文档智能化管理的必备利器。
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2.6、DocFlow票据自动化实测
点击在线试用,就需要手机号验证登录,然后进入docFlow工作台:
我找了几张海外发票和采购的图片来测试识别效果,我本人并非金融财务这块儿的工作,如果操作流程有什么不当,请不要介意,相信这方面的工作人员,能够很清晰的了解整个docFlow工作台的使用和需要添加的字段等。
首先我在工作台新建一个工作空间,和工作台原始的两个列表同级,这么做的目的是数据完全隔离,充分保证了数据隐私安全,然后将默认的一些预设丰富的文件类别都添加进去,默认快速开启启动,同时这里的文件类别,也支持自己创建添加的。这里首先明确告诉自己需要上传的类别是什么,做个标识,然后点击自动解析字段即可。需要补充提取字段的也可以手动补充。下面示例的一张图片是营业执照的模糊图片。
左侧的文件类别的展示,我们可以自己设置没有出现过的类别,也可以默认预配置的类别:
这是一张字体较为模糊的营业执照图片,按照默认的字段配置,基本上都能够正确的识别并区分,识别后的数据都是键值对的形式,如果有重要信息字段没有识别,可以自己在右侧添加字段,保存后重新识别。
上面点击保存即可,其实原始图片清晰度很低的,但是识别的下效果确实很好,如下:
海外采购订单:
海外发票:
在类别”车辆合格证“中选择两张图片来查看见识别效果。
接下来我们先了解一下文件分类&数据抽取,文件分类和抽取是该系统的核心业务流程,会根据配置信息,自动对上传的样本进行分类和关键要素的数据抽取操作。上面演示的是在指定类别下上传样本,对票据AI服务感兴趣的并且正好手上也有大量票据相关的图片,可以自行在工作空间这个维度上传测试,DocFlow会对所有文件的文件特征自动执行分类,分类后也会自动进行数据抽取。如果系统没有正确识别类别的,会自动放置"undefind"类别下。
这些提取到的数据信息,可以通过点击来定位识别字段的位置,通过编辑来修改识别的名称,如果还有未正常识别到的有效信息,也可以通过增加识别字段来自动识别。
针对上面截图,我们来了解下DocFlow的工作空间的内容展示部分说明
- 图片左侧:批量处理的文件列表
- 图片底侧:有一个查看表格的功能,主要是用来识别票据里面的表格这种格式的数据信息。
- 图片中间:是上传的图片的预览区域,支持图片放大缩小和滑动的方式来查看数据和提取的数据是否正确。
- 图片右侧:就是KV字段,也就是识别抽取的数据信息内容,用户可查看和核对抽取的信息。
接下来我们针对已经上传的文件,来查看我们已经审核后处理的状态信息,支持批量操作,也支持单个快速操做。
文件信息审核的人工校验如下:
我们可以看到直接选中右侧的需要核对的字段名称,系统自动会在原始内容中勾选出对应的位置,显示识别的字段名-字段值的方式,支持手动校验和修改。确认数据抽取无误后点击”√“保存后的数据就会变成绿色字体在右侧显示,主要是用于区分已经核对过的信息。这种细粒度的划分对用户非常友好,也支持批量操作。
2.7、总结与展望 🌟
DocFlow 是一款能够满足企业在票据自动化处理中的各类需求的智能工具。其先进的图像处理技术、精准的文档解析与抽取能力,以及强大的 AI 支持,DocFlow 都在提升工作效率、减少人工错误、确保合规性等方面展现了巨大的潜力。随着企业数字化进程的不断推进,越来越多的企业将在票据自动化管理中受益于 DocFlow 的高效智能工作流。如果您也在寻找一种解决方案来优化企业的票据处理流程,不妨试试 DocFlow,开启属于您企业的智能数字化管理之路!
试用与体验
想要亲自体验这些强大的功能吗?请赶快添加官方福利官来了解更多的消息,送你500次免费试用权益(官网只送200次噢),开始你的通用文档解析与票据AI自动化处理之旅吧:官方福利官。
三、总结
随着企业对数字化转型的持续推动,TextIn官方的两款核心工具——智能文档解析与DocFlow票据AI自动化处理,为企业提供了高效的文档处理与数据治理解决方案。无论是在处理非结构化数据还是优化票据管理流程,TextIn都通过其强大的解析与抽取能力,帮助企业减少人力成本、提高工作效率,进而提升整体运营效率和竞争力。
如果你也想通过先进的智能文档解析和票据自动化技术提升业务效率,TextIn的产品将是你不可或缺的数字化转型伙伴。这里还是简单说明一下,希望从事着财务工作、票据AI描述的应用场景的精英,以及任何有需求的人才等都快去体验,记得添加上面的官方小助手的链接去咨询专业的人员,相信一定可以带来很大的帮助,一定要记住,无论是初入职场的小白、还是从业多年的职场精英,希望这两个工具都帮助你们带来效率的飞速提升,他们高效的回复和落地方案的建议,往往比博主介绍的更加高效~🌟🌟🌟
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如果您有疑问,请观看视频教程《Vue3实战教程》 无障碍访问 Web 无障碍访问 (也称为 a11y) 是指创建可供任何人使用的网站的做法——无论是身患某种障碍、通过慢速的网络连接访问、使用老旧或损坏的硬件,还是仅处于某种不方便的环境。例如,…...
Linux-Redis哨兵搭建
环境资源准备 主机名IP端口号角色vm1192.168.64.156379/26379mastervm2192.168.64.166379/26379slavevm3192.168.64.176379/26379slave 6379为redis服务暴露端口号、26379为sentinel暴露端口号。 安装Redis # 包文件下载 wget https://github.com/redis/redis/archive/7.2.2…...
数据分析思维(六):分析方法——相关分析方法
数据分析并非只是简单的数据分析工具三板斧——Excel、SQL、Python,更重要的是数据分析思维。没有数据分析思维和业务知识,就算拿到一堆数据,也不知道如何下手。 推荐书本《数据分析思维——分析方法和业务知识》,本文内容就是提取…...
Go基础之环境搭建
文章目录 1 Go1.1 简介1.1.1 定义1.1.2 特点用途 1.2 环境配置1.2.1 下载安装1.2.2 环境配置1.2.2.1 添加环境变量1.2.2.2 各个环境变量理解 1.2.3 验证环境变量 1.3 包管理工具 Go Modules1.3.1 开启使用1.3.2 添加依赖包1.3.3 配置国内包源1.3.3.1 通过 go env 配置1.3.3.2 修…...
Flume的安装和使用
一、安装Flume 1. 下载flume-1.7.0 http://mirrors.shu.edu.cn/apache/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 2. 解压改名 tar xvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz mv apache-flume-1.7.0-bin flume 二、配置Flume 1. 配置sh文件 cp conf/flume-env.sh.template …...
原生js封装ajax请求以及css实现提示效果和禁止点击效果
<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0,user-scalableno"><title>本地模式网络切换</title>&l…...
idea 的 springboot项目spring-boot-devtools 自动编译 配置热部署
1,设置一 2,设置二 设置二(旧版本) CtrlShiftAlt/ 点击弹出框中Registry... 引入(如果报错,换不同的版本) <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><a…...
算法 class 005 (对数器C语言实现)
对数器的概念: 用来测试你的算法是否正确。 怎么做呢? 1:比如,写个冒泡排序,作为对比的对象 2:生成一个随机数 数组,用来测试 3:用冒泡排序和你想要验证的那个排序算法,同…...
靶场搭建问题(技巧)总结
目录 DVWA靶场问题 待续、更新中...... DVWA靶场 问题 错误信息 Parse error: syntax error, unexpected ‘[’, expecting ‘)’ in C:\Softwares\phpstudy\PHPTutorial\WWW\dvwa\dvwa\includes\dvwaPage.inc.php on line 52 原因 phpstudy2018所使用的php版本过低,…...
Elasticsearch DSL版
文章目录 1.索引库操作创建索引库:删除索引库:查询索引库:修改索引库:总结 2.文档操作创建文档:查询文档:删除文档:全量修改文档:增量修改文档:总结 3.DSL查询语法&#…...
在K8S中,Pod请求另一个Pod偶尔出现超市或延迟,如何排查?
在Kubernetes中,当Pod请求另一个Pod时偶尔出现超时或延迟,可能是由于多种原因造成的。以下是一些建立的排查步骤: 1. 检查网络配置和插件: 确认你的kubernetes集群使用了合适的网络插件(如Calico、Flannel等…...
Echarts实现大屏可视化2
目录 一、效果展示 二、说明 2.1 销售额统计图表 2.2 全国热榜模块 三、边框图片【border-image】 3.1 使用场景 3.2 边框图片切图原理 3.3 边框图片语法【重要】 四、代码展示 4.1 展示页面 4.2 数据概览区域 4.3 监控区域 4.4 点位分布统计区域 4.5 设备数据统…...
HarmonyOS NEXT 应用开发练习:智能视频推荐
一、整体思路 本DEMO展示了如何在HarmonyOS NEXT平台上开发一个智能视频推荐应用。应用通过模拟的用户偏好数据,为用户推荐可能感兴趣的视频。用户可以通过滑动屏幕查看推荐的视频列表,并点击视频封面进入播放页面,本例中仅模拟点击效果&…...
FPGA(二)组成结构基础内容
1. FPGA的基本结构 FPGA主要由以下部分组成: (1)可编程逻辑单元(CLB):CLB是FPGA中最基本的逻辑单元,由查找表(LUT)和触发器组成,可实现任意逻辑功能。查找表…...
linux中执行命令
1.1 命令格式 命令格式: 主命令 选项 参数(操作对象) 命令分为两类: 内置命令( builtin ):由 shell 程序自带的命令 外部命令:有独立的可执行程序文件,文件名即命令…...
《Java 数据结构》
《Java 数据结构》 1. 概述 Java 数据结构是计算机科学中的一种基础概念,它涉及到数据的组织和存储方式,以便能够高效地访问和修改数据。在 Java 中,数据结构通常通过类和接口来实现,这些类和接口提供了用于操作数据的各种方法。…...
C# 设计模式(结构型模式):装饰器模式
C# 设计模式(结构型模式):装饰器模式 在软件开发中,面对需要扩展功能但又不想修改已有代码的情况时,装饰模式(Decorator Pattern)是一个非常有用的设计模式。装饰模式允许我们在不改变对象自身…...
ubuntu初始配置
ubuntu初始配置 vm下ubuntu安装vmtools安装常用工具ubuntu终端美化安装ssh使用apt安装时出现错误解决办法 vm下ubuntu安装vmtools //安装vmtools sudo apt-get install open-vm-tools //桌面组件提供了更好的集成体验,包括拖放文件和共享剪贴板等功能 sudo apt-get…...
Spark Runtime Filter
Runtime Filter 参考链接: https://docs.google.com/document/d/16IEuyLeQlubQkH8YuVuXWKo2-grVIoDJqQpHZrE7q04/edit?tabt.0https://www.modb.pro/db/557718https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-32268https://github.com/apache/spark/pull/35789https…...
《Vue3实战教程》42:Vue3TypeScript 与组合式 API
如果您有疑问,请观看视频教程《Vue3实战教程》 TypeScript 与组合式 API 这一章假设你已经阅读了搭配 TypeScript 使用 Vue 的概览。 为组件的 props 标注类型 使用 <script setup> 当使用 <script setup> 时,defineProps() 宏函数支…...