Buscar una herramienta profesional que maneje formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar del gran número de editores en línea disponibles, no todos son adecuados para el formato Tiff, y definitivamente no todos te permiten hacer modificaciones a tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos te brindan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentación. DocHub es una excelente respuesta a estos desafíos.
DocHub es una solución en línea bien conocida que cubre todas tus necesidades de edición de documentos y protege tu trabajo con una protección de datos a nivel empresarial. Soporta varios formatos, incluyendo Tiff, y te ayuda a modificar tales documentos de manera rápida y fácil con una interfaz rica e intuitiva. Nuestra herramienta cumple con importantes certificaciones de seguridad, como GDPR, CCPA, PCI DSS y Google Security Assessment, y sigue mejorando su cumplimiento para garantizar la mejor experiencia de usuario. Con todo lo que ofrece, DocHub es la forma más confiable de Omitir textura en archivos Tiff y gestionar toda tu documentación personal y empresarial, sin importar cuán sensible sea.
Tan pronto como completes todas tus alteraciones, puedes establecer una contraseña en tu Tiff editado para asegurarte de que solo los destinatarios autorizados puedan trabajar con él. También puedes guardar tu documentación con un Detalle de Auditoría para verificar quién aplicó qué cambios y a qué hora. Elige DocHub para cualquier documentación que necesites ajustar de forma segura. ¡Suscríbete ahora!
hola a todos, bienvenidos a Digital Sweeney en YouTube y por favor no olviden suscribirse porque se beneficiarán de estos consejos y trucos y, por supuesto, de mis videos regulares y esto se basa nuevamente en sus preguntas, especialmente durante esta serie de unidades. Muchos de ustedes están preguntando, está bien, tienen imágenes grandes y tienen máscaras grandes correspondientes, ¿verdad? que han anotado, ¿cómo las dividirían en parches más pequeños para que puedan entrenar una unidad o cualquier algoritmo que estén tratando de entrenar? Así que este video es exactamente sobre esto, explicando esto, créanme, es muy, muy simple y directo. Por supuesto, pueden escribir cada línea, ya saben, para tomar las imágenes grandes y luego cortarlas. Solía hacer eso. Ahora hay una biblioteca llamada Patchify y la he utilizado en un par de mis videos en el pasado, pero eso es exactamente lo que pueden usar para recortar sus imágenes y almacenar las imágenes recortadas o las imágenes en parches en un área de numpy o guardar sus imágenes en parches en su unidad para que puedan
