В этой статье мы научимся программно извлекать изображения из документов PDF, Excel, PowerPoint и Word в приложении C#, используя .NET API для анализа документов. [GroupDocs.Parser for .NET][1] — это .NET API для разбора документов и извлечения данных. Он поддерживает анализ документов и извлечение изображений, текста и метаданных из текстовых документов, электронных таблиц, презентаций, архивов и отправить документы.
Извлечение изображений из документов с помощью Java
Сегодня мы научимся программно извлекать изображения из документов PDF, Excel, PowerPoint и Word с помощью Java. Для извлечения изображений мы будем использовать [GroupDocs.Parser for Java][1]. Этот Java API поддерживает синтаксический анализ документов и извлечение изображений, текста и метаданных из текстовых документов, электронных таблиц, презентаций, архивов и документов электронной почты. Извлеченные изображения можно сохранить в форматах BMP, GIF, JPEG, PNG и WebP.
Вставка объектов OLE в Word, Excel, PowerPoint с помощью Java
Сегодня мы научимся встраивать PDF и другие документы как OLE-объекты в файлы Word, Excel, PowerPoint с помощью Java. Для встраивания документов с помощью связывания и внедрения объектов мы будем использовать API GroupDocs.Merger for Java, который также позволяет нам эффективно объединять/объединять и разделять несколько документов с минимальным количеством строк кода Java.
Проверка цифровой подписи в документах с помощью Java
В этой статье мы научимся программно проверять документы с цифровой подписью с помощью Java. В примере для проверки используется документ PDF, однако вы также можете выполнить проверку документов обработки текста с цифровой подписью, таких как MS Word DOC/DOCX, электронные таблицы Excel XLS/XLSX и презентации **PPT/PPTX. **.
Добавить водяной знак к изображениям в Java
В этой статье мы научимся добавлять текстовые и графические водяные знаки к изображениям с помощью Java. Есть два способа добавить водяной знак к изображениям. Либо вы хотите добавить водяной знак с персонализированным текстом, либо добавить водяной знак изображения поверх исходного изображения. Мы увидим оба сценария. В настоящее время, помимо JPG и PNG, этот Java API поддерживает форматы изображений BMP, GIF, JP2, TIFF и WebP для добавления на них водяных знаков. Мы также можем изменить стиль, ориентацию и внешний вид текста водяного знака.
Преобразование файлов MSG и EML в PDF на Java
Преобразование электронных писем в PDF часто требуется для ссылок и таких требований, как совместное использование содержимого электронной почты. В этой статье мы узнаем о том, как преобразовать файлы сообщений электронной почты, такие как MSG и EML, в PDF с помощью Java. Ранее, в одной из [предыдущих записей блога][1], мы уже научились преобразовывать файлы MSG и EML с помощью C# в приложении .NET. Это поможет автоматизировать преобразование электронной почты в настольных или веб-приложениях.
Объединение PDF, документов Word, электронных таблиц, файлов презентаций в C#
Сегодня мы научимся программно объединять документы PDF, Word, электронные таблицы, презентации с помощью C#. В предыдущем посте мы видели [объединение и разделение документов с помощью Java][1].
Сравните файлы Text, Word и PDF с библиотекой различий Java
Прочитав эту статью, мы сможем сравнивать текстовые файлы, файлы Word, файлы PDF и другие документы в приложениях на основе Java. Используя эту функцию, мы можем сравнивать счета-фактуры, контракты, презентации, проекты AutoCAD, прайс-листы или программные файлы. У нас также будет привилегия выделять выявленные изменения и иметь возможность либо принять, либо отклонить любое изменение. Мы даже можем создать собственный [инструмент сравнения документов][1], аналогичный тому, который запущен GroupDocs, используя API сравнения документов для Java.
Преобразование WebP в JPG, PNG, TIFF и PDF на C#
В нашем предыдущем посте мы обсудили изображения WebP и научились конвертировать изображения WebP в Java. Сегодня в этой статье мы научимся программно преобразовывать изображения WebP в JPG, PNG, TIFF и другие форматы с помощью C#.
Классифицируйте отзывы клиентов с помощью анализа настроений в C#
Предположим, у вас есть возможность получать комментарии или отзывы от ваших клиентов или из какого-то другого источника и вы хотите оценить, насколько они положительны. Существует способ анализа таких комментариев, называемый анализом настроений. Этот пост посвящен инструменту анализа настроений, основанному на модели глубокой нейронной сети с использованием C#. Эта модель подходит для широкого круга задач.