使用iText 手写pdf填充背景图片

2024-10-03

如何在使用itext生成pdf文档时给文档添加背景图片

这个问题我在网上搜了很久,没有找到什么解决方案,需求其实很简单,就是添加背景图片.在解决这个问题之前,我们需要了解什么是背景图片?背景图片就是位于文档最底层的图片,文字和其他内容可以浮在它的上面.这又分为两种情况,一是局部的背景图片,一是全局的背景图片.局部的背景图片一般很少遇到,这里我要加的是整体上的一个背景图片.它往往是一些单纯的颜色图片,跟网页的背景图片一样.所以怎么做?我突发奇想,just do it,把图片加进去再说,试试居然成功了,很简单,像往常一样将图片加载到文档即可,只不过,要将

vue手写的轮播图片，解决已经修改data中的值，页面标签已绑定，但页面没效果

1.效果 2.index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <link> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0"> <link rel=&q

将MNIST手写数据集转换成图片保存到本地

# 加载图片 data = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = data.load_data() plt.imshow(x_train[0], cmap='gray') # 创建10个文件夹存放每一类图片 for i in range(10): os.makedirs(f"../datas/mnist/train/{i}") os.makedirs(f"../datas/mnist/te

[Python]基于CNN的MNIST手写数字识别

目录一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程四.讨论与结论一.背景介绍 1.1 卷积神经网络近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

在opencv3中实现机器学习算法之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将

机器学习（二）-kNN手写数字识别

一.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,k值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成 1,data_Prepare.py

TensorFlow下利用MNIST训练模型并识别自己手写的数字

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

react给一个div行内加背景图片并实现cover覆盖模式居中显示

具体background简写可以参考这篇文章. 这里注意,如果简写里要写background-size,则这里必须写 / ,否则整个背景图片样式没有解析出来. 它和font以及border-radius里简写方式使用的/用法相似./可以在支持这种写法的浏览器里在background-position后面接着写background-size. <div style={{ display: 'inline-block', width: '208px', height: '100%', backgr

flying-saucer + iText + Freemarker实现pdf的导出，支持中文、css以及图片

前言项目中有个需求,需要将合同内容导出成pdf.上网查阅到了 iText , iText 是一个生成PDF文档的开源Java库,能够动态的从XML或者数据库生成PDF,同时还可以对文档进行加密,权限控制,并且还支持Java/C#等,但是iText本身提供的HTML解析器还是不够强大,许多HTML标签和属性无法识别,更悲催的是简单的CSS它不认识,排版调整样式让人头大.那么有没有什么方式能够支持css呢,又查阅到了 flying-saucer, flying-saucer也是导出PDF的一种解决

一文全解：利用谷歌深度学习框架Tensorflow识别手写数字图片（初学者篇）

笔记整理者:王小草笔记整理时间2017年2月24日原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手

[1.1W字] 复习: CSS 9个背景属性&6种渐变函数, 学会可以手写实现AI中强大的"任意渐变"! #Archives009

Title/ CSS Background&Gradient完全指南 #Archives009 序: 关于 background 属性, 了解点CSS的人总会知道个大概. 但是你肯定多半还有点不会的吧(别在这装!), 比如你能手写CSS的6个渐变函数吗? 你知道bg-repeat中space和round的作用吗? 你能用纯CSS实现AI中的"任意渐变"吗? 这篇文章详细的整理了一遍CSS的Background和Gradient属性的各种诡异用法. 当然照顾萌新, 讲的会比较完整

【CSS学习笔记】初始化CSS后，写li，并利用背景图片，来完成li小图标的效果，且达到个浏览器兼容

第一种情况 /*当标题前的图标时单独的一个点儿或者方块或者其他类似图标时,定义背景图background要放在<li>里. 在<li>中设置背景图片的尺寸,地址,不重复,位置:以及文字相关的padding,无序列图标,行高等*/ <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd

【使用Itext处理PDF文档（新建PDF文件、修改PDF文件、PDF中插入图片、将PDF文件转换为图片）】

iText简介 iText是著名的开放源码的站点sourceforge一个项目,是用于生成PDF文档的一个java类库.通过iText不仅可以生成PDF或rtf的文档,而且可以将XML.Html文件转化为PDF文件. iText的安装非常方便,下载iText.jar文件后,只需要在系统的CLASSPATH中加入iText.jar的路径,在程序中就可以使用iText类库了. 1.包的引用 import java.io.FileNotFoundException; import java.io.

手写数字识别 ----在已经训练好的数据上根据28*28的图片获取识别概率（基于Tensorflow,Python）

通过: 手写数字识别 ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别 ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

css 如何让背景图片拉伸填充避免重复显示

如何让背景图片拉伸填充,这个问题听起来似乎很简单.但是很遗憾的告诉大家.不是我们想的那么简单. 比如一个容器(body,div,span)中设定一个背景.这个背景的长宽值在css2.1之前是不能被修改的. 所以实际的结果是只能重复显示,所以出现了repeat,repeat-x,repeat-y,no-repeat这些属性.就是用来控制背景图片的显示的.所以一般用作背景图片的有2类: 1.是一整张大图,尺寸和区域大小刚好吻合 2.一个很小的条状图,通过repeat后,形成一个很规则的大图背景. 但

图片训练：使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字

这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字.首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器.然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度. 一.运行代码这篇文章的全部代码可以在仓库TensorFlow.js examples中的tfjs-examples/mnist 下找到,你可以通过下面的方式clone下来然后运行这个demo: $ git clone https://github.com/tensor

CSS让DIV按照背景图片的比例缩放，并让背景图片填充整个元素（转）

目的是:通过background的一系列属性,让DIV按照背景图片的比例缩放,并让背景图片填充整个DIV 首先我们需要让背景图片在指定的DIV中全部填充显示之前看有用类似 background-attachment: 的fix来实现背景图片的填充,但是,貌似是不能按照当前的DIV大小去填充. 我的情况是,宽度按照整个屏幕的百分比来调整,但是高度,又不能通过整个屏幕的高度百分比来调整,而也想通过宽度的百分比,即宽高比希望与背景图片的宽高比相等. 通过一下属性,先填充 background-siz

用Keras搭建神经网络简单模版（三）—— CNN 卷积神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,

纯CSS控制背景图片100%自适应填充布局

https://blog.csdn.net/wd4java/article/details/50537562 解决: html,body{height: 100%;width: 100%;margin:0;padding:0;} body{ background:url(bg-login.png)no-repeat; width:100%; height:100%; background-size:100% 100%; position:absolute; fil

人工智能-深度学习（3）TensorFlow 实战一：手写图片识别

http://gitbook.cn/gitchat/column/59f7e38160c9361563ebea95/topic/59f7e86d60c9361563ebeee5 wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html 一.简介手写图片识别的实现,分为三步: 1,数据的准备 2,模型的设计 3,代码实现我的另一篇博文-神经网络的解释什么是神经网络 input层代表将二维数组从所有行都排

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