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Créer et éditer des PDF
Générez de nouveaux PDF à partir de zéro ou transformez des documents existants en modèles réutilisables. Tapez n'importe où sur un PDF, réécrivez le contenu original du PDF, insérez des images ou des graphiques, rédigez des détails sensibles et mettez en évidence des informations importantes à l'aide d'un éditeur en ligne intuitif.
Remplissez et signez des formulaires PDF
Dites adieu aux tracas manuels sujets aux erreurs. Remplissez n'importe quel document PDF électroniquement, même en déplacement. Pré-remplissez plusieurs PDF simultanément ou extrayez facilement les réponses des formulaires complétés.
Organisez et convertissez des PDFs
Ajoutez, supprimez ou réorganisez des pages à l'intérieur de vos PDF en quelques secondes. Créez de nouveaux documents en fusionnant ou en divisant des PDF. Convertissez instantanément des fichiers modifiés en divers formats lorsque vous les téléchargez ou les exportez.
Collectez des données et des approbations
Transformez des documents statiques en formulaires interactifs remplissables en faisant glisser et déposer différents types de champs remplissables sur vos PDF. Publiez ces formulaires sur des sites Web ou partagez-les via un lien direct pour capturer des données, collecter des signatures et demander des paiements.
Exportez des documents facilement
Partagez, envoyez par e-mail, imprimez, faxez ou téléchargez des documents modifiés en quelques clics. Exportez et importez rapidement des documents à partir de services de stockage cloud populaires comme Google Drive, Box et Dropbox.
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Stockez un nombre illimité de documents et de modèles en toute sécurité dans le cloud et accédez-y depuis n'importe quel emplacement ou appareil. Ajoutez un niveau de protection supplémentaire aux documents en les verrouillant avec un mot de passe, en les plaçant dans des dossiers cryptés ou en demandant une authentification utilisateur.
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Ce que nos clients pensent de pdfFiller
Voyez par vous-même en lisant les avis sur les ressources les plus populaires :
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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Used the free trial and forgot to cancel very quick response and understanding to getting subscription cancelled If I was in the market I'd use pdfFilter
2021-02-12
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2020-10-09
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2020-05-28
Pour la FAQ de pdfFiller
Vous trouverez ci-dessous une liste des questions les plus fréquemment posées par les clients. Si vous ne trouvez pas de réponse à votre question, n’hésitez pas à nous contacter.
Et si j’ai d’autres questions?
Contacter le support
Qu'est-ce que PCA Explained_variance_ratio_ ?
Le PCA. Le paramètre Explained_variance_ratio_ renvoie un vecteur de la variance expliquée par chaque dimension. Ainsi, PCA.
Qu'est-ce que les composants PCA_ dans Learn ?
Malheureusement, il n'existe pas de documentation Learn pour cet attribut, au-delà de la description générale de la méthode PCA. Components_ est l'ensemble de tous les vecteurs propres (c'est-à-dire chargement) pour votre espace de projection (un vecteur propre pour chaque composant principal). Une fois que vous avez les vecteurs propres en utilisant PCA.
Qu’est-ce que la PCA dans Learn ?
Analyse en composantes principales (ACP). Réduction de la dimensionnalité linéaire à l’aide de la décomposition en valeurs singulières des données pour les projeter dans un espace de dimension inférieure. Les données d'entrée sont centrées mais non mises à l'échelle pour chaque fonctionnalité avant d'appliquer le SVD.
Comment utiliser le kit Sci pour apprendre PCA ?
Initialisez la classe PCA en transmettant le nombre de composants au constructeur.
Appelez les méthodes d'ajustement puis de transformation en transmettant l'ensemble des fonctionnalités à ces méthodes. La méthode transform renvoie le nombre spécifié de composants principaux.
Learn PCA se normalise-t-il ?
Votre normalisation place vos données dans un nouvel espace vu par la PCA et sa transformation s'attend essentiellement à ce que les données soient dans le même espace. L'échelle ajoutée au début appliquera alors toujours sa transformation aux données avant de les envoyer à l'objet PCA. Comme le soulignent les talismans, vous souhaiterez peut-être utiliser apprendre.
À quoi sert la transformation PCA ?
Selon Wikipédia, l'ACP est une procédure statistique qui utilise une transformation orthogonale pour convertir un ensemble d'observations de variables éventuellement corrélées (entités dont chacune prend diverses valeurs numériques) en un ensemble de valeurs de variables linéairement non corrélées appelées composantes principales.
A quoi sert le PCA ?
L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique utilisée pour mettre l'accent sur la variation et faire ressortir des modèles forts dans un ensemble de données. Il est souvent utilisé pour rendre les données faciles à explorer et à visualiser.
Que renvoie le PCA ?
COFF = PCA(X) renvoie les coefficients des composants principaux, également appelés chargement, pour la matrice de données n par p X. Les lignes de X correspondent aux observations et les colonnes correspondent aux variables. Par exemple, vous pouvez spécifier le nombre de composants principaux renvoyés par PCA ou un algorithme autre que SVD à utiliser.
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