以前是面向搜索引擎编程，现在是面向chatgpt编程了。可以说是极大的解放的生产力。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库前言之前我发过一遍用fme调用谷歌的汉字识别库来实现扫描件分类的文章，虽然能减少大量的人力物力，但是缺点依旧有很多，比如很多扫描件资料文字不清晰，房屋照片图像资料无法识别，文字识别率低，环境配置复杂，同时分类效率低下，大概需要花费1秒才能完成一张照片的分类。于是悟空我开始从深度

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目录前言一、什么是线程和进程二、使用步骤1.引入库2.写函数和传统HTTPCALLER对比前言在fme的数据流中，fme只能进行单进程7线程的计算，并不能有效的利用cpu的资源，在进行大批量数据计算的时候，原始的fme的单进程7线程就不能那么好的满足我们的需求了。一、什么是线程和进程可以简单粗暴的这么理解，一个进程可以控制多个线程，一个进程只能利用一个cpu核心。二、使用步骤1.引入库导入线程池和

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库前言之前我发过一遍用fme调用谷歌的汉字识别库来实现扫描件分类的文章，虽然能减少大量的人力物力，但是缺点依旧有很多，比如很多扫描件资料文字不清晰，房屋照片图像资料无法识别，文字识别率低，环境配置复杂，同时分类效率低下，大概需要花费1秒才能完成一张照片的分类。于是悟空我开始从深度

目前大部分质检软件都会对几何图形进行校验，比如图形的自相交、多边形自触、尖锐角、伪节点、悬挂线、重复节点、重叠面、缝隙面等。虽然现在有不少软件能实现处理，但是处理后的效果会因为各种各样的数据而不尽人意，大部分的质检错误都是人工手动修改。基于以上痛点，开发了该自动化处理模块。............