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pyresparser

简历解析器:支持PDF和DOCx格式文件

pyresparser是一个简易的简历解析工具,可以从简历中提取姓名、电子邮件、手机号码、技能、工作经验、学校名称、学位和职位等信息。支持PDF和DOCx文件,易于集成到Python项目中。该工具使用spaCy和nltk进行自然语言处理,并提供便捷的命令行界面。更多信息和安装指南,请参阅官方文档。

pyhanlp - HanLP1.x的Python接口,功能全面的中文NLP工具包
GithubHanLPpyhanlp依存句法分析分词开源项目自然语言处理
pyhanlp是HanLP1.x的Python接口,支持中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。项目提供自动下载升级功能,算法经工业界和学术界验证。配套《自然语言处理入门》书籍,支持命令行和API调用,适合NLP研究和工程应用。
face-parsing - Segformer语义分割模型实现精准人脸解析
CelebAMask-HQGithubHuggingfacenvidia/mit-b5transformers开源项目模型语义分割面部解析
face-parsing是一个基于Segformer的语义分割模型,专注于人脸解析任务。该模型由nvidia/mit-b5在CelebAMask-HQ数据集上微调,可精确识别和分割19个人脸关键区域。支持Python和浏览器环境,提供详细使用指南。适用于人脸分析和编辑应用,但使用时需考虑潜在的社会偏见问题。
arxiv.py - Python实现的arXiv学术资源检索工具
APIGithubPythonarxiv开源项目科研工具论文检索
arxiv.py是一个为arXiv API设计的Python包装器,提供简洁的接口用于检索和下载学术论文。支持关键词和ID搜索,涵盖物理、数学、计算机科学等多个领域。通过自定义客户端配置,可优化查询性能,提高资源检索效率。该工具适用于需要批量获取arXiv论文的研究人员和开发者,简化了学术资源管理流程。
ResMe - 智能简历制作平台 打造专业职业形象
AI工具AI简历ResMe求职简历优化职业发展
ResMe是一款智能简历制作工具,集成直观编辑器和AI优化功能。该平台可生成简洁有力的简历内容,并通过ATS优化提高通过率。支持多种格式导出,方便用户创建和分享个性化简历。ResMe还提供社区支持,协助用户管理职业发展,针对不同岗位定制简历。平台整合了AI技术和简历制作专业知识,为求职者提供全面的职业发展支持。除了简历制作,ResMe还提供职业规划建议和求职技巧分享,助力用户在竞争激烈的就业市场中获得优势。
python-fitparse - Python库用于解析ANT和Garmin FIT文件
ANTFIT文件解析GarminGithubPython库python-fitparse开源项目
python-fitparse是一个解析ANT和Garmin FIT文件的Python库。它提供简单的API接口,可读取活动记录、设备信息等多种FIT数据。库中包含fitdump命令行工具,便于查看和转换FIT文件。支持最新FIT SDK,可处理压缩时间戳和组件字段。对于需要分析FIT文件数据的开发者来说,这是一个实用的工具库。
tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成
GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目
tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库,通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口,支持多线程并发,可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成,便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式,提供丰富的API功能,包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口,方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景,如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。
pyre-check - 高性能Python类型检查器 支持大规模代码增量分析
GithubPyrePysaPython开源项目类型检查静态分析
Pyre是一款符合PEP 484标准的高性能Python类型检查器,能对大规模代码库进行增量分析,为开发者提供即时反馈。项目还包含Pysa,一个基于Pyre的安全导向静态分析工具。Pyre支持Python 3.8及以上版本,安装配置简便。通过命令行接口,Pyre能快速检测类型错误,有助于提升代码质量和安全性。
docling - 高效的多格式文档解析和转换工具
CLI工具DoclingGithubOCR支持PDF解析开源项目文档解析
Docling是一个多功能的文档解析工具,支持解析PDF、DOCX、PPTX等常见格式,并可输出为Markdown和JSON格式。其PDF高级功能涵盖页面布局分析、阅读顺序和表格结构识别。工具提供统一的DoclingDocument表示格式,支持与LlamaIndex和LangChain的集成,适合信息检索和问答应用。此外,它支持扫描PDF的OCR,并提供便捷的命令行工具。即将支持方程、代码和元数据的提取。安装简单,兼容多平台和多架构。详情请参阅在线文档。
scispacy - 科学文献处理的定制spaCy管道与模型
GithubPython 3.6scispaCyspaCy安装安装方式开源项目
scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型,包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具,项目支持多种NER模型和实体链接器,适合不同任务使用,并提供详细的安装和使用指南。
medspacy - 临床NLP工具库,提供多语言支持和多功能文本处理
GithubmedspaCyspaCy临床文本处理医学NLP开源项目自然语言处理
medspacy是一款基于spaCy框架的临床NLP工具库,提供句子分割、上下文分析、属性识别和章节检测等模块化功能。它适用于临床文本的处理和分析,支持多语言并鼓励扩展更多语言规则。各模块可独立使用,包括概念提取、实体后处理和数据可视化等功能。
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