靠!老子就是TMD拙劣的代码工人,你不服啊

“你不需要真正地理解那块代码,它只要能够工作就可以了。哦,他需要一个小小的调整。只要在结果中再加上几行代码,它就可以工作了。干吧!就把那几行代码加进去,它应该可以工作”

 

这就是《敏捷开发之道》刚一开始就批判的不断做+1 -1修复bug的反面教材。也就是所谓的拙劣的代码工人——不假思索得改完代码,然后快速转向下一个问题。

 

很不幸,我就是真么干的。

 

那爷啥时候能够升级为程序员呢?

 

应该是等到我出国写代码的时候吧,或者和老板说你TMD滚,老子这个bug还没有弄清楚到底是哪个地方出了问题。

 

写code,几乎没有重构的时间,总是催啊崔!找到了bug的真正问题,都不给时间改,而是不断得打小补丁。这帮老外真TMD站着说话不腰疼。

 

不过自己也好歹会注意一下这个问题。

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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