怎样文字识别OCR?

介绍了在适用于Mac和iOS的PDF Reader Pro中使用OCR进行文字识别的方法。可通过阅读页面工具栏或主菜单工具进入OCR,选择语言和页面范围后点击OCR,结果会显示在OCR Results中,还能进行复制、保存等操作,若没看到OCR按钮可自定义工具栏添加。

如何文字识别OCR?OCR 功能在适用于 Mac 和 iOS 的 PDF Reader Pro 中可用。您可以使用 OCR 将图像或扫描文档中的字符识别为可复制或编辑的文本,如下所示。

1.进入阅读页面,点击工具栏上的OCR

2.或点击主菜单上的工具—OCR

3.然后,你可以选择OCR语言50+语言中,和页面范围中的所有页面,当前页,奇数页只,只有偶数页或设置你想要的页面

4. 然后点击OCR,结果会显示在OCR Results中,可以复制分享。

5.之后,您可以 通过单击 复制、另存为 PDF或另存为 TXT,或 删除结果。

注意:如果您没有看到 OCR 按钮,您可以自定义工具栏将 OCR 按钮拖到工具栏上。 

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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