Funkcjonalności warstw architektury referencyjnej Big Data
Przeczytaj blog, aby w najprostszy sposób poznać różne warstwy w architekturze Big Data i ich funkcjonalności.
HTMLDoc będzie dynamicznie analizować dokumenty Postscript (PDF 1.6) od poprawnie napisanego hipertekstu (HTML 3.2). Umożliwi to generowanie plików PDF w locie, bez konieczności spędzania godzin na konfigurowaniu środowiska serwera lub płacenia ogromnych sum pieniędzy, aby uzyskać wspomniane możliwości. Można go używać do wszelkiego rodzaju dokumentów, od paragonów i faktur, po broszury i dokumentację i wiele innych.
W tym samouczku dowiesz się, co jest potrzebne do zainstalowania HTMLDoc na Fedorze 29.
Po zainstalowaniu HTMLDoc będziemy kontynuować tworzenie prostego jednostronicowego dokumentu, szablonu HTML, z którego wygenerujemy nasz pierwszy dokument PDF.
W tym samouczku będziemy pracować z serwerem Vultr Fedora 29 (x64) z IPv4. Pamiętaj, że działa to tak samo z serwerami tylko IPv6.
Zaloguj się jako rooti zainstaluj htmldoc.
dnf install htmldoc -y
Teraz możesz rozpocząć generowanie dokumentów PDF ze znaczników HTML.
Szybko przetestujmy tę nową funkcję z poziomu wiersza poleceń. Przejdź do /tmp/katalogu w celu przetestowania:
cd /tmp/
Teraz stwórzmy prosty dokument HTML, którego użyjemy do wygenerowania dokumentu PDF. Możemy to nazwać markup-source.html:
nano markup-source.html
Dodaj do niego następujące znaczniki HTML:
<html>
<head>
<title>My first PDF from HTML</title>
</head>
<body>
This is the body of my first PDF document made from HTML.
</body>
</html>
Zapisz go, naciskając CTRL+, Xaby wyjść z edytora Nano, a następnie wprowadź, yaby zapisać zmiany. Możesz teraz poinstruować HTMLDoc, aby przeanalizował dokument PDF z markup-source.htmlpliku:
htmldoc --webpage -f postscript-output.pdf markup-source.html
Otrzymasz teraz nowy plik o nazwie postscript-output.pdf„Mój pierwszy plik PDF z HTML” i treść „To jest treść mojego pierwszego dokumentu PDF utworzonego z HTML”. Gratulacje, nauczyłeś się, jak zamieniać proste znaczniki HTML w wysoce przenośne dokumenty PostScript PDF.
Przeczytaj blog, aby w najprostszy sposób poznać różne warstwy w architekturze Big Data i ich funkcjonalności.
Chcesz zobaczyć rewolucyjne wynalazki Google i jak te wynalazki zmieniły życie każdego człowieka dzisiaj? Następnie czytaj na blogu, aby zobaczyć wynalazki Google.
13 komercyjnych narzędzi do ekstrakcji danych z Big Data
Whatsapp w końcu uruchomił aplikację Desktop dla użytkowników komputerów Mac i Windows. Teraz możesz łatwo uzyskać dostęp do Whatsapp z systemu Windows lub Mac. Dostępne dla Windows 8+ i Mac OS 10.9+
Energia jądrowa jest zawsze pogardzana, nigdy jej nie szanujemy z powodu przeszłych wydarzeń, ale nie zawsze jest zła. Przeczytaj post, aby dowiedzieć się więcej na ten temat.
Koncepcja autonomicznych samochodów, które wyjadą na drogi za pomocą sztucznej inteligencji, to marzenie, które mamy już od jakiegoś czasu. Ale pomimo kilku obietnic nigdzie ich nie widać. Przeczytaj ten blog, aby dowiedzieć się więcej…
Sztuczna inteligencja nie jest dla ludzi nową nazwą. Ponieważ sztuczna inteligencja jest włączona do każdego strumienia, jednym z nich jest opracowywanie narzędzi zwiększających ludzką wydajność i dokładność. Skorzystaj z tych niesamowitych narzędzi uczenia maszynowego i uprość swoje codzienne zadania.
Wzrasta liczba ataków ransomware, ale czy sztuczna inteligencja może pomóc w radzeniu sobie z najnowszym wirusem komputerowym? Czy AI jest odpowiedzią? Przeczytaj tutaj, wiedz, że sztuczna inteligencja jest zmorą lub zgubą
Zawsze potrzebujemy Big Data Analytics do efektywnego zarządzania danymi. W tym artykule omówiliśmy kilka technik analizy Big Data. Sprawdź ten artykuł.
Czy jesteś również ofiarą ataków DDOS i nie masz pewności co do metod zapobiegania? Przeczytaj ten artykuł, aby rozwiązać swoje pytania.