cocoa pod 相关错误

warning: inexact rename detection was skipped due to too many files.

warning: you may want to set your diff.renameLimit variable to at least 8865 and retry the command.

 

在git目录下执行下面的命令

git config merge.renameLimit 999999

git config --unset merge.renameLimit

 

 

error: RPC failed; curl 56 SSLRead() return error -9806

 

The git clone is indeed what issue 4293 recommends.

But if the clone fails with a "RPC failed; result=56" error message, check your git buffer:

git config --global http.postBuffer 2M

Then try again your git clone.

If not, investigate with:

GIT_CURL_VERBOSE=1 git clone https://github.com/CocoaPods/Specs.git

Finally, if https does not want to cooperate, try the ssh url:

cd  ~/.cocoapods/repos 
git clone git@github.com:CocoaPods/Specs.git


-- 可能是网络问题,换个时间就好了

转载于:https://www.cnblogs.com/onlyMyRailGun/p/6396399.html

<think>好的,用户想要了解如何从PPT或者有很多图片的PDF中提取文字。我需要先理清楚用户的需求,可能的场景,以及潜在的问题。首先,PPT图片型PDF中的文字通常是嵌入在图像中的,普通的复制粘贴方法不管用,必须用OCR(光学字符识别)技术。用户可能是个学生、教师,或者办公人员,需要处理课件、报告或者文档,想要提取里面的文字进行编辑或整理。 接下来,我需要考虑不同的解决方案,覆盖免费和付费工具,本地和在线服务,以及编程方法。常见的方法包括使用Adobe Acrobat这样的专业软件,或者免费的在线OCR网站。另外,手机应用也可能是一个方便的选择,特别是用微信QQ的扫描功能。对于技术背景的用户,可能需要提到Python库如PyMuPDF和Tesseract,或者开源工具如OCRmyPDF。 还要注意用户可能关心的问题,比如准确性、处理速度、隐私安全,尤其是处理敏感内容时在线工具的风险。此外,批量处理和大文件的支持也是需要考虑的点。需要提醒用户,如果排版复杂或图片质量差,OCR效果可能不佳,建议预处理图片。 然后,我应该分步骤介绍各种方案,从最简单易用的开始,逐步到更专业的工具。确保结构清晰,用户可以根据自己的需求选择合适的方法。最后总结关键点,帮助用户做出决策。检查是否有遗漏的工具或方法,确保信息准确,比如确认最新版的OneDrive和Google Drive是否支持OCR,以及常用软件是否有更新。</think>提取PPT图片型PDF中的文字,核心需依赖OCR(光学字符识别)技术。以下是分场景的解决方案: --- ### 一、**免费方案** 1. **Office自带功能** - **Word 2013+**:直接将PPT/PDF拖入Word,右键图片选「复制图片中的文本」 - **OneDrive网页版**:上传文件后右键选择「在Word中打开」,可提取图片文字 2. **微信/QQ快捷提取** - 手机截图后通过微信「扫一扫」或QQ「提取图中文字」功能识别 3. **在线OCR工具** - **iLovePDF** (https://www.ilovepdf.com/ocr-pdf):支持多语言,免费版有限额 - **Google Drive**:上传PDF→右键「用Google文档打开」自动OCR识别 --- ### 二、**专业软件方案** 1. **Adobe Acrobat Pro**(高精度首选) - 操作路径:工具→扫描和OCR→「识别文本」→选择输出格式 - 优势:支持批量处理、保留排版、多语言混合识别 2. **ABBYY FineReader**(学术场景推荐) - 特点:复杂表格/公式识别能力强,支持导出Markdown/Excel格式 --- ### 三、**编程实现(开发者适用)** ```python # 示例:Python + PyMuPDF + Tesseract import fitz # PyMuPDF import pytesseract from PIL import Image doc = fitz.open("input.pdf") for page in doc: pix = page.get_pixmap(dpi=200) # 设置分辨率 img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples) text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim+eng') # 中英混合 print(text) ``` **依赖库安装**: ```bash pip install PyMuPDF pytesseract # 需额外安装Tesseract本体:https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki ``` --- ### 四、**开源工具推荐** - **OCRmyPDF** (命令行工具) ```bash ocrmypdf --output-type pdf --language chi_sim input.pdf output.pdf ``` - **Umi-OCR** (Windows GUI):支持离线批量处理(GitHub开源项目) --- ### **注意事项** 1. **精度提升技巧**: - 扫描文件建议预处理:PS/画图工具调整对比度>300dpi - 复杂排版优先用Adobe/ABBYY 2. **隐私保护**:敏感内容建议使用离线工具(如Umi-OCR) 3. **特殊内容**:手写体识别推荐「腾讯云OCR」或「百度文字识别」API 根据文件复杂度、预算和隐私需求选择方案,常规办公推荐组合:微信快速识别+Adobe处理专业文档。
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