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PDFs erstellen und bearbeiten
Erstellen Sie neue PDFs von Grund auf oder verwandeln Sie vorhandene Dokumente in wiederverwendbare Vorlagen. Tippen Sie überall auf einem PDF, schreiben Sie den ursprünglichen PDF-Inhalt neu, fügen Sie Bilder oder Grafiken ein, schwärzen Sie sensible Details und heben Sie wichtige Informationen mit einem intuitiven Online-Editor hervor.

Füllen Sie PDF-Formular aus und unterschreiben Sie es
Verabschieden Sie sich von fehleranfälligem manuellen Aufwand. Füllen Sie jedes PDF-Dokument elektronisch aus – auch unterwegs. Füllen Sie mehrere PDFs gleichzeitig vorab aus oder extrahieren Sie mühelos Antworten aus ausgefüllten Formularen.

Verwalten Sie und konvertieren Sie PDFs
Fügen Sie in Sekunden Seiten in Ihren PDFs hinzu, entfernen Sie sie oder ordnen Sie sie neu. Erstellen Sie neue Dokumente, indem Sie PDFs zusammenführen oder aufteilen. Konvertieren Sie bearbeitete Dateien sofort in verschiedene Formate, wenn Sie sie herunterladen oder exportieren.

Daten und Genehmigungen sammeln
Verwandeln Sie statische Dokumente in interaktive ausfüllbare Formulare, indem Sie verschiedene Arten ausfüllbarer Felder per Drag & Drop in Ihre PDFs ziehen. Veröffentlichen Sie diese Formulare auf Websites oder teilen Sie sie über einen direkten Link, um Daten zu erfassen, Unterschriften zu sammeln und Zahlungen anzufordern.

Exportieren Sie Dokumente mühelos
Teilen, per E-Mail senden, drucken, faxen oder laden Sie bearbeitete Dokumente in nur wenigen Klicks herunter. Exportieren und importieren Sie Dokumente schnell von beliebten Cloud-Speicherdiensten wie Google Drive, Box und Dropbox.

Speichere Dokumente sicher
Speichern Sie eine unbegrenzte Anzahl von Dokumenten und Vorlagen sicher in der Cloud und greifen Sie von jedem Ort oder Gerät darauf zu. Fügen Sie Dokumenten eine zusätzliche Schutzebene hinzu, indem Sie sie mit einem Passwort sperren, in verschlüsselten Ordnern ablegen oder eine Benutzerauthentifizierung anfordern.
Kundenvertrauen in Zahlen
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PDFs pro Monat bearbeitet
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Durchschnittliche Zeit, um ein PDF zu erstellen und zu bearbeiten
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Was unsere Kunden über pdfFiller sagen
Sehen Sie selbst, indem Sie die Rezensionen über die beliebtesten Ressourcen lesen:
I first tried PDFfiller with a trial subscription and to be honest, I really just wanted it so I could add text to a document and I didn't plan to extend my subscription. But after trying it, I liked it so much, I continued the subscription after the trial and my subscription expires in 2 days and I plan to renew for another year. I'm a freelance paralegal and often need to add text (and complete forms) in .pdf format. The program is also very easy to use and has many great features (like "erase" and different font styles and sizes). My subscription has more than paid for itself and I would - and do - highly recommend PDFfiller to anyone looking for this type of program.
2017-06-02
seems fairly easy to use. I fault PDF filler for one reason. All of the files you can use to fill in are all legal based, when I tried to find a simple grid I was unable to do so, I had to make my own.
2017-09-05
The obne drawback I find is when I am typing into a field there is no auto return and I suddenly am skipping to other fields. However, it is still a pretty good product.
2018-09-25
Gestion documentos empresarial
Satisfactoria de gran calidad una de las mejores herramientas digitales de gestión documental
La firma digital poder tener esto.en contratos de trabajo para recursos humanos y para clientes signar cada doc es vital brinda legalidad y certeza
La conversión a pdf es un tanto dificil ppderla implementar
2022-11-06
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2021-02-12
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2020-10-09
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2020-05-28
FAQs über pdfFiller
Unten finden Sie eine Liste der häufigsten Kundenfragen. Wenn Sie keine Antwort auf Ihre Frage finden, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.
Was ist, wenn ich weitere Fragen habe?
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Was ist PCA Explained_variance_ratio_?
Der PCA. Der Parameter Explained_variance_ratio_ gibt einen Vektor der durch jede Dimension erklärten Varianz zurück. Somit PCA.
Was sind PCA-Komponenten_ im Lernen?
Leider gibt es keine Lern-Dokumentation für dieses Attribut, abgesehen von der allgemeinen Beschreibung der PCA-Methode. Components_ ist die Menge aller Eigenvektoren (auch als Ladungen bekannt) für Ihren Projektionsraum (ein Eigenvektor für jede Hauptkomponente). Sobald Sie die Eigenvektoren mit PCA haben.
Was ist PCA im Lernen?
Die Hauptkomponentenanalyse (PCA). Lineare Dimensionsreduktion unter Verwendung der Singulärwertzerlegung der Daten, um sie in einen niedrigerdimensionalen Raum zu projizieren. Die Eingabedaten sind zentriert, aber nicht für jedes Merkmal skaliert, bevor die SVD angewendet wird.
Wie verwendet man Sci kit learn PCA?
Initialisieren Sie die PCA-Klasse, indem Sie die Anzahl der Komponenten an den Konstruktor übergeben.
Rufen Sie die Methoden fit und dann transform auf, indem Sie den Merkmalsatz an diese Methoden übergeben. Die Methode transform gibt die angegebene Anzahl von Hauptkomponenten zurück.
Normalisiert Learn PCA?
Ihre Normalisierung platziert Ihre Daten in einem neuen Raum, der von der PCA gesehen wird, und ihre Transformation erwartet im Grunde, dass die Daten im selben Raum sind. Der vorangestellte Maßstab wird dann immer seine Transformation auf die Daten anwenden, bevor sie zum PCA-Objekt gelangen. Wie Talismans darauf hinweist, möchten Sie möglicherweise learn verwenden.
Was macht die PCA-Transformation?
Laut Wikipedia ist PCA ein statistisches Verfahren, das eine orthogonale Transformation verwendet, um eine Menge von Beobachtungen möglicherweise korrelierter Variablen (Entitäten, von denen jede verschiedene numerische Werte annimmt) in eine Menge von Werten linear unkorrelierter Variablen zu konvertieren, die als Hauptkomponenten bezeichnet werden.
Wofür wird PCA verwendet?
Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine Technik, die verwendet wird, um Variationen zu betonen und starke Muster in einem Datensatz herauszuarbeiten. Sie wird oft verwendet, um Daten einfach zu erkunden und zu visualisieren.
Was gibt PCA zurück?
COFF = PCA(X) gibt die Hauptkomponentenkoeffizienten zurück, die auch als Ladungen bekannt sind, für die n-by-p Datenmatrix X. Die Zeilen von X entsprechen Beobachtungen und die Spalten entsprechen Variablen. Zum Beispiel können Sie die Anzahl der Hauptkomponenten angeben, die PCA zurückgibt, oder einen anderen Algorithmus als SVD verwenden.
#1 Benutzbarkeit nach G2
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