Existen desventajas en cada solución para editar cada tipo de documento, y aunque puedes utilizar una amplia variedad de soluciones disponibles, no todas se ajustarán a tus requisitos específicos. DocHub facilita más que nunca la creación, modificación y gestión de documentos, y no solo en formato PDF.
Cada vez que necesites vincular rápidamente una función en una imagen, DocHub te tiene cubierto. Puedes alterar fácilmente los componentes del documento, como texto e imágenes, y el diseño. Personaliza, organiza y encripta archivos, desarrolla flujos de trabajo de firma electrónica, crea formularios rellenables para una recopilación de información sin estrés, etc. Nuestra función de plantillas te permite generar plantillas basadas en documentos con los que trabajas con frecuencia.
Además, puedes mantenerte conectado a tus funciones de productividad preferidas y plataformas de CRM mientras manejas tus archivos.
Una de las cosas más extraordinarias de aprovechar DocHub es la opción de manejar actividades documentales de cualquier complejidad, independientemente de si necesitas un ajuste rápido o una edición más minuciosa. Incluye un editor de documentos todo en uno, un constructor de documentos web y funciones centradas en flujos de trabajo. Además, puedes estar seguro de que tus documentos serán legalmente vinculantes y cumplirán con todos los marcos de protección.
Ahorra algo de tiempo en tus tareas con la ayuda de las herramientas de DocHub que hacen que la gestión de archivos sea sencilla.
hola chicos, están viendo videos de tutoriales de Python en mi canal de youtube Python para microscopía. En el tutorial anterior describí qué son las características en el aprendizaje automático, especialmente para el aprendizaje automático supervisado, y hoy en realidad vamos a escribir algo de código para generar estas características en Python. Y solo un recordatorio rápido nuevamente, cuando hablamos de características, especialmente para el procesamiento de imágenes en este contexto, lo que quiero decir es aplicar un montón de filtros que describen los datos, que describen tus imágenes. Así que este es el ejemplo que he utilizado en el tutorial anterior. Las características que describen las regiones de interés en este caso son principalmente el valor del píxel, ¿verdad? En este caso, el valor del píxel de la imagen en sí es una buena característica, pero además de eso, podría haber otras características como la detección de bordes y otros filtros que pueden mejorar la información que estoy proporcionando al algoritmo de aprendizaje automático. Así que vamos a empezar a codificar y hablaré sobre cómo aplicar.
