各位老鐵們好，相信很多人對php讀取pdf都不是特別的了解，因此呢，今天就來為大家分享下關于php讀取pdf以及php開發實例大全pdf的問題知識，還望可以幫助大家，解決大家的一些困惑，下面一起來看看吧！
有沒有什么厲害的app推薦一下
1.全世界：酷炫到不敢相信地覆蓋歷史、文化、地理領域的全場景app
僅僅一個時空柱，就把世界歷史、國別史展示得生動有趣、形象直觀。深受歷史愛好者的喜歡。
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而這幾個厲害的功能僅僅是它的一小部分功能，請看下圖：
支持數據統計、多端同步:
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3.掃描王全能寶：圖片掃描、文字識別、手寫識別、圖片轉word、證件照、格式轉換、老照片修復、拍照翻譯、DPF工具識別效果測試(紙質打印版拍照掃描):
掃描手機端畫面：
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其他的功能均優質，不詳細介紹。
單是圖片掃描為excel表格已經足夠驚艷。
4.笛云聽寫：全免費、高質量的語音轉文字語音轉文字app一定是辦公人士的剛需，特別是會議記錄、談話記錄、領導講話記錄等，但好用的app太貴，便宜的是坑，除非你知道這款。
每天10小時免費轉寫時長：
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如果你需要語音實時轉寫文字，需要這款界面酷炫的app（非免費）：
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下面是拉轟私人選用的app，供參考：
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如何自學Python
python自學是有一些難度的，當然，如果你現在只想入門，等工作后再同時學習的話，入門是沒問題的。但就是不知道你有編程和計算機方面的基礎嗎？比如，學過《計算機基礎》、《C語言》、《數據結構》、《操作系統》這些課嗎？我在這里假設你沒有接觸過。
學習編程是一項長期戰斗的過程，尤其自學，希望你不要腦子一熱，買教程，看視頻，沒過幾天，熱情就褪去了，最后完成了從入門到放棄的全過程，究其原因主要是缺乏清晰的目標，沒有方向，或者方向不明確。
學習python，可以找什么工作Python編程有很多方向，有網絡爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機器學習、人工智能、量化交易等等，各個方向都有特定的技能要求，比如學數據分析就要重點掌握統計學、SQL等知識，搞運維就要非常熟悉Linux系統，所以你首先要清楚你選擇的是什么方向，這個方向有哪些知識是需要重要掌握的。
這里只舉2個例子【如下圖】。如果你想從事具體的工作，想了解最新的行業信息，給你教一個辦法，直接看網上該職位的招聘要求，你就能知道企業的要求。這樣學習，就會有一個方向，知道自己學到什么程度，就可以工作了。剩下的深入學習，你可以和工作同時進行。先解決自己的生存問題。
選擇編程環境Python2還是Python3？
很多人都在糾結入門應該學Python2還是Python3。這其實不是個問題。我從沒聽過某個人是Python2程序員或Python3程序員。二者只是程序不兼容，思想上并無大差別，語法變動也并不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。
如果你仍然無法抉擇，那請選擇Python3，畢竟這是未來的趨勢。
編輯器該如何選？
我推薦pycharm社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好。并且還是完全免費的！
其他可以嘗試的編輯器：idle、vscode、atom、SublimeText、notepad++
操作系統？
Python支持現有所有主流操作平臺，不管是windows還是mac還是linux，都能很好的運行Python。并且后兩者都默認自帶Python環境。
制定學習計劃因為你要自學，我在這里先說一下如何入門？至于進階過程，以后再補上。
注意，在學習過程中遇到的每一個示例代碼，都自己敲一遍【這里不是簡單的復制，是要懂為什么這么寫】。要學好編程的最好辦法就是堅持、多練、多思考。
入門教程
《Crossin的編程教室-Python入門》自認為算得上是最淺顯易懂的入門教程，很適合沒有任何編程基礎的人上手。
練習
Crossin的編程教室-基礎練習《父與子的編程之旅》又名《與孩子一起學編程》《簡明Python教程》以上我推薦的，是適合零基礎的新手。如果你有其他的教程或者書，也可以推薦給大家。
書籍
廖雪峰的Python教程Python核心編程Python標準庫Python編程指南學習網站codecademycodeschool網易云課堂入門階段先到這里，這個階段，你需要大量的練習。學習完所有的課程后，會進入一個瓶頸，那你就可以試著做一些小項目。項目不一定非要是商業合作，網上有一些經典項目，在百度上搜就可以了。
最后，放上兩張知識體系圖。
以上就是我的回答，如果對你有用的話，請點個贊。如果你有其他意見，也可以在底下留言，我會回復的。
有初學者學習python實用的編輯器嗎
世界上最好的Python編輯器或IDE是什么？炫酷的界面、流暢的體驗，機器之心投PyCharm一票，那么你呢？本文介紹了PyCharm、JupyterNotebook和Spyder在內的5種主流PythonIDE，每一種都各有優缺點。不過結合經驗教訓，不論是純文本編輯器還是集成開發環境，總有一款是你的最愛。
1991年，GuidovanRossum創建了Python并發布了第一個版本。這種解釋型高級編程語言為通用編程而開發。Linux、MacOS和Windows等操作系統中都有Python解釋器。
經過近30年的發展，Python已成為編程社區極受歡迎的語言。使用IDLE或PythonShell寫Python編碼適用于小型項目，但無法應對成熟的機器學習或數據科學項目。
在這種情況下，你需要使用一個IDE（集成開發環境）或專用的代碼編輯器。由于Python是最流行的編程語言之一，IDE的選擇也非常多。那么問題來了：「究竟什么樣的IDE最適合Python？」
很明顯，沒有哪一個IDE或代碼編輯器可以稱得上是「最好」的PythonIDE或編輯器。這是因為它們各有優劣。此外，從為數眾多的IDE中進行挑選實在太浪費時間。
但不用擔心，本文已經為你整理好了。為了幫助你做出正確的選擇，本文將介紹幾種最適合Python的IDE，專門用于處理數據科學項目。
Atom平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://atom.io/
類型：通用文本編輯器
Atom是一種免費的開源文本及源代碼編輯器，適用于Java、PHP、Python等多種編程語言。該文本編輯器支持用Node.js寫成的插件。盡管Atom適用于多種語言，但它對Python情有獨鐘，其有趣的數據科學特性非常適合Python。
Atom的最大特點之一是支持SQL查詢，但你需要安裝DataAtom插件才能獲取該特性。它支持MicrosoftSQLServer、MySQL及PostgreSQL。而且，你還可以可視化Atom的結果，無需打開其他任何窗口。
可以幫助Python數據科學家的另一個Atom插件是MarkdownPreviewPlus。它可以為編輯、可視化Markdown文件提供支持，讓你可以預覽、渲染LaTeX公式等。
優點：
活躍的社區支持
與Git的完美集成
為管理多個項目提供支持
缺點：
在較老的CPU上運行可能會出現性能問題
可能遇到遷移問題
JupyterNotebook平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://jupyter.org/
類型：基于Web的IDE
JupyterNetbook起源于2014年的Ipython，它是一種基于服務器-客戶端結構的網頁應用。JupyterNetbook允許我們通過「Notebook」創建和操作代碼文件，并且采用一種即時運行的方法，這是JupyterNotebook最重要的特性。對于Python數據科學家而言，JupyterNotebook基本上是必需品，因為它提供了最直觀、最精煉的交互式數據科學環境。
對于剛入門的數據科學家而言，Jupyter是最簡單也最完美的工具。我們在寫完一個代碼片段后就能直接運行這些局部代碼查看效果，因此它的交互效果是最好的。此外，JupyterNotebook中的單元可以選擇代碼或者文檔，也就是說選擇文檔后可以直接按照MarkDown的語法寫代碼或整個文件的注釋、心得和背景知識等。
通過使用Matplotlib和Seaborn等可視化工具，我們可以直接在代碼單元下輸出想要的可視化圖信息。當然我們也可以將整個Notebook文件導出為PDF、HTML或純Python代碼文件，這非常有利于文件在不同平臺間的傳播，因此像谷歌的Colab等平臺也都默認使用Notebook的這種形式。與Ipython一樣，JupyterNotebook是一系列項目的總稱，包括Notebook、Console和Qtconsole等。
優點：
允許使用Notebook直接創建博客或代碼演示
確保可復現的研究與解釋
在運行整體前可以運行并修正局部代碼塊
缺點：
復雜的安裝過程（你也可以直接安裝集成開發環境Anoconda～）
PyCharm平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://www.jetbrains.com/pycharm/
類型：Python專用IDE
PyCharm是Python的專用IDE，地位類似于Java的IDEEclipse。功能齊全的集成開發環境同時提供收費版和免費版，即專業版和社區版。PyCharm是安裝最快的IDE，且安裝后的配置也非常簡單，因此PyCharm基本上是數據科學家和算法工程師的首選IDE。
對于喜歡IPython或Anaconda發行版的人而言，PyCharm同樣可以便捷地集成Matplotlib和NumPy等工具，這意味著我們在處理數據科學項目時可以便捷地使用數組查看器和交互式圖表等。除此之外，IDE還擴展了對JavaScript和AngularJS等語言的支持，這使得它同樣也適合Web端的開發。
安裝完成后，我們可以快速建立一個Python項目，并選擇解釋器和新的代碼文件?？赡芪覀儠胏onda等工具維護不同的環境，例如TensorFlow或PyTorch等，在建立新項目時只需要選擇這些環境下的Python主程序就相當于選擇了新環境。最后，除了提供直接debug和運行功能外，PyCharm還提供對源代碼和項目控制的支持。
優點：
活躍的社區支持
支持全面的Python開發，不論是數據科學還是非數據科學項目
新手和老兵都易于使用
快速Reindexing
運行、編輯、debugPython代碼都不需要額外的支持
缺點：
加載可能比較慢
使用現有項目前可能需要調整默認設置
Redeo平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://rodeo.yhat.com/
類型：Python專用IDE
Redeo的logo就暗示了這個IDE是專門為數據分析而開發的，如果用過RStudio，你就會發現Redeo與它有很多相似的特征。對于那些不了解RStudio的人而言，你們只需要知道它是最流行的R語言集成開發環境。與RStudio一樣，Rodeo的窗口分為四部分，即代碼文本編輯器、控制臺、變量可視化環境和圖形/庫/文件的查看窗口。有意思的是，RStudio和Redeo都與MATLAB有很多相似之處。
Redeo的最大優勢在于新手和老兵都能方便地使用。由于Redeo允許在寫代碼的同時查看變量和可視化等細節，它可以稱得上是最好的數據科學IDE之一。此外，Redeo還有內置的課程及輔助材料。
優點：
大量定制化設計
實時監控代碼到底創建了些什么
通過自動補全和語法高亮，寫代碼會更快
缺點：
有很多Bug
社區支持不是很多
內存問題
Spyder平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://www.github.com/spyder-ide/spyder
類型：Python專用IDE
Spyder是Python專用的一種開源IDE，其獨特之處在于專為數據科學工作流程進行了優化。它與Anconda軟件包管理器捆綁在一起，后者是Python編程語言的標準發行版。Spyder擁有所有必需的IDE特性，包括代碼完整性及集成文件瀏覽器。
Spyder專為數據科學項目創建，具備平滑的學習曲線，即學即會。在線幫助選項允許用戶在并行開發項目的同時尋找關于庫的專門信息。而且，這個Python專用IDE與RStudio類似。因此，在從R切換到Python時這是一個恰當的選擇。
適用于Python庫的Spyder集成支持（如Matplotlib和SciPy）進一步證明，Spyder是為數據科學家量身打造的。除了可感知的IPython/Jupyter集成之外，Spyder還有一個獨特的「variableexplorer」特性，允許使用基于表格的布局展示數據。
優點：
代碼完備性和變量探索
易用性
數據科學項目的理想工具
界面整潔
活躍的社區支持
缺點：
不適用于非數據科學項目
對于高階Python開發者而言太基礎了
如何為Python選擇理想的IDE？這完全取決于你的需求。以下是幾點建議：
如果你剛開始使用Python，找一個定制化較少、附加功能也較少的IDE。干擾越少，上手越容易。
將這些IDE功能與你的期望進行對比。
多嘗試幾種IDE就會知道哪一種最適合你的需求。
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