No todos los formatos, como SDW, están creados para ser editados rápidamente. A pesar de que muchas capacidades pueden ayudarnos a modificar todos los formatos de documentos, nadie ha creado aún una herramienta real que sirva para todos los tamaños.
DocHub proporciona una herramienta fácil y simplificada para editar, cuidar y almacenar documentos en los formatos más utilizados. No tienes que ser una persona con conocimientos tecnológicos para oscurecer un cuestionario en SDW o hacer otros ajustes. DocHub es lo suficientemente potente como para hacer que el proceso sea fácil para todos.
Nuestra herramienta te permite alterar y ajustar documentos, enviar datos de un lado a otro, generar formularios dinámicos para la recolección de datos, cifrar y proteger documentos, y configurar flujos de trabajo de firma electrónica. Además, también puedes crear plantillas a partir de documentos que utilizas de manera regular.
Encontrarás muchas otras funcionalidades dentro de DocHub, como integraciones que te permiten vincular tu documento SDW a varios programas de productividad.
DocHub es una forma intuitiva y rentable de gestionar documentos y mejorar flujos de trabajo. Proporciona una amplia selección de capacidades, desde la creación hasta la edición, servicios profesionales de firma electrónica y creación de documentos web. El software puede exportar tus documentos en muchos formatos mientras mantiene la máxima seguridad y sigue los más altos estándares de seguridad de datos.
Pruébalo y descubre lo fácil que puede ser tu proceso de edición.
hola, en este video vamos a hablar sobre uno de los temas que encontré realmente interesante, que es la búsqueda en bases de datos vectoriales. Específicamente, vamos a profundizar en uno de los algoritmos más, si no el más popular, en la indexación de bases de datos vectoriales: los pequeños mundos navegables jerárquicos. Para empezar, definamos qué queremos decir con bases de datos vectoriales y búsqueda vectorial. En resumen, las bases de datos vectoriales se utilizan para almacenar vectores de alta dimensión, donde cada vector representa algún tipo de dato, como una imagen o un fragmento de texto, cuya estructura básica sería que cuanto más cerca estén esos vectores, más similar será el dato correspondiente. Por ejemplo, si tenemos las siguientes dos oraciones: hoy el clima está soleado y es un día soleado, son bastante similares y los dos vectores que las representan deberían estar cerca uno del otro. Por otro lado, esas dos oraciones: hoy el clima está soleado y París es la capital de Francia, no tienen nada en común, así que los vectores correspondientes deberían
