Tess4J是Tesseract OCR引擎的Java封装，提供了便捷的API接口，使得Java开发者能够轻松地将OCR功能集成到自己的项目中。Tesseract本身是一个开源项目，由Google支持，广泛应用于文档扫描、图像文字提取等领域。Tess4J允许开发者通过Java代码调用Tesseract引擎，处理图片、PDF等文件中的文本。Tesseract支持多语言的文本识别，包括中文、英文、法语

如何让 AI 智能控制电脑和手机？首先要让 AI 模仿人理解设备屏幕的内容，微软开源的 **OmniParser** 是一个专为图文信息解析任务设计的多模态模型，它支持图标检测、图标描述（Caption）、OCR 区域校验等任务，集成了 YOLOv8 和 FLORENCE/BLIP2 等主流视觉模型，协助 AI 看懂屏幕，从而进一步执行智能操作。本篇博客将从 **安装配置、简单测试、原理解构**

无论是需要处理简单文本分析任务，还是要构建复杂的深度学习模型，Java中都有丰富的NLP库可以选择。适合需要全面语言处理功能的场景，是一个轻量级的开源选择，适合快速集成和定制，DL4J则适用于需要深度学习支持的复杂NLP任务。根据项目需求的不同，你可以选择最合适的工具来完成自然语言处理任务。希望这篇文章能够帮助你更好地理解这些库的特点，并帮助你在Java中实现NLP功能。如何在Java中使用深度学

在现代开发中，PDF 文件因其兼容性和广泛使用而成为文档管理、存储和交换的标准格式。无论是生成动态报告、提取文本信息，还是编辑现有的 PDF 文档，都需要强大的 PDF 处理工具。本文将详细介绍几款在 Java 生态系统中广泛使用的 PDF 处理库和工具，它们各自具有不同的功能和优势，可以满足不同开发需求。重点介绍文本提取的功能，并附上具体的代码示例。

（斯坦福自然语言处理工具包）是斯坦福大学开发的一个开源项目，致力于为开发者提供一个全面的自然语言处理工具。这个工具包包含了多种自然语言处理（NLP）任务的实现，包括但不限于：分词、词性标注、句法分析、命名实体识别、情感分析等。Stanford NLP 的目标是提供一个高效且功能丰富的 NLP 解决方案，使研究人员、开发者和数据科学家能够更轻松地处理和分析大量文本数据。Stanford NLP 是用

基于库，提供智能的内容解析功能，能够自动将文档拆分为不同的部分，如段落、标题、表格等，并支持将结果输出为JSON格式。此外，它还集成了OCR功能。特点适用于格式复杂的PDF文档。能够按块解析长文档，提供结构化数据。支持JSON格式输出，方便进一步处理。结合OCR技术，能够处理包含图片的PDF。适用场景需要按内容块拆分的文档。需要提取不同层级信息（如标题、正文、表格）。需要结构化输出（如JSON格式

通过本文提供的技术模型和实例，你已经能很方便地用 WebRTC + Pion + HeyGem.ai 实现一个可以被语音调用、自动生成声音和影像的数字人完整连通系统。如果需要我帮你完全写出这套 demo 程序，可以指定需要部分（前端、Pion、HeyGem 接入），我可以给出完整源码和启动方案。

DevOps是“Development”（开发）和“Operations”（运维）的组合，旨在缩短开发周期、提高交付频率和软件质量。DevOps 强调开发与运维的协作和自动化，目标是通过持续集成、持续交付等手段提高企业对市场变化的响应能力。

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协程（Coroutine）是一种协作式的并发计算。与传统的多线程并发不同，协程通过主动让出执行权来实现任务的切换，而不是依赖操作系统调度。在 Python 中，协程是由协程函数定义的，并通过async def关键字实现。协程不会立即执行，而是返回一个协程对象，表示任务的执行逻辑和状态。协程对象的执行需要借助事件循环来调度。协程函数是使用async def定义的函数，调用它时不会立即执行，而是返回一