Existen desventajas en cada solución para editar cada tipo de documento, y aunque puedes encontrar muchas soluciones en el mercado, no todas se adaptarán a tus requisitos particulares. DocHub hace que sea más fácil que nunca hacer y cambiar, y manejar la documentación - y no solo en formato PDF.
Cada vez que necesites rehacer una leyenda en HWPML, DocHub te tiene cubierto. Puedes alterar sin esfuerzo los componentes del documento como texto e imágenes, y estructura. Personaliza, organiza y encripta archivos, crea flujos de trabajo de firma electrónica, haz formularios rellenables para una recolección de datos fluida, etc. Nuestra función de plantillas te permite crear plantillas basadas en la documentación con la que trabajas con frecuencia.
Además, puedes mantenerte conectado a tus herramientas de productividad y plataformas CRM favoritas mientras manejas tus archivos.
Una de las cosas más extraordinarias sobre utilizar DocHub es la capacidad de manejar tareas documentales de cualquier dificultad, independientemente de si necesitas una edición rápida o una edición más compleja. Incluye un editor de documentos todo en uno, un constructor de documentos web y herramientas centradas en flujos de trabajo. Además, puedes estar seguro de que tu documentación será legalmente vinculante y cumplirá con todos los marcos de seguridad.
Ahorra algo de tiempo en tus tareas con la ayuda de las herramientas de DocHub que hacen que manejar archivos sea sencillo.
en este video construiremos un sistema de subtitulado de imágenes así que ¿qué es el subtitulado de imágenes? bueno, es bastante simple en el sentido de que tenemos una imagen y queremos subtitular o describir lo que está sucediendo en la imagen así que aquí hay un par de ejemplos un niño pequeño está jugando baloncesto dos perros juegan en la hierba y así sucesivamente así que hablemos sobre cómo implementaríamos un modelo para realizar este tipo de tarea y la idea es que vamos a tomar una red neuronal convolucional como aquí tenemos la red vdg y vamos a enviar la imagen a través de esta CNN donde hemos eliminado la última capa de salida softmax así que esta red preferiblemente va a estar preentrenada pero vamos a enviar esta imagen a través y luego la salida cuando hemos eliminado la capa softmax vamos a conectar a algún modelo de secuencia como un GRU o un LSTM así que esto es muy similar a secuencia a secuencia donde ahora en lugar de tener un LSTM a un LSTM tipo de codificador/decodificador vamos a...
