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Archivia un numero illimitato di documenti e modelli in modo sicuro nel cloud e accedici da qualsiasi posizione o dispositivo. Aggiungi un livello di protezione extra ai documenti bloccandoli con una password, inserendoli in cartelle criptate o richiedendo l'autenticazione dell'utente.
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Cosa dicono i nostri clienti su pdfFiller
Vedi per te leggendo recensioni sulle risorse più popolari:
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
Per le FAQ di pdfFiller
Di seguito è riportato un elenco delle domande dei clienti più comuni. Se non riesci a trovare una risposta alla tua domanda, non esitare a contattarci.
Cosa succede se ho altre domande?
Contatta il supporto
Che cos'è PCA Explained_variance_ratio_?
Il parametro PCA. Explained_variance_ratio_ restituisce un vettore della varianza spiegata da ciascuna dimensione. Quindi, PCA.
Cosa sono i PCA Components_ in Learn?
Fastidiosamente non c'è documentazione di Learn per questo attributo, oltre alla descrizione generale del metodo PCA. Components_ è l'insieme di tutti gli autovettori (noto anche come loading) per il tuo spazio di proiezione (un autovettore per ogni componente principale). Una volta che hai gli autovettori usando PCA.
Che cos'è la PCA in Learn?
Analisi delle componenti principali (PCA). Riduzione lineare della dimensionalità utilizzando la Decomposizione ai Valori Singolari dei dati per proiettarli in uno spazio di dimensioni inferiori. I dati di input sono centrati ma non scalati per ciascuna caratteristica prima di applicare la SVD.
Come si utilizza PCA di Sci kit learn?
Inizializza la classe PCA passando il numero di componenti al costruttore.
Chiama i metodi fit e poi transform passando il set di caratteristiche a questi metodi. Il metodo transform restituisce il numero specificato di componenti principali.
Il PCA di apprendimento normalizza?
La tua normalizzazione colloca i tuoi dati in un nuovo spazio che è visto dal PCA e la sua trasformazione si aspetta fondamentalmente che i dati siano nello stesso spazio. La scala preceduta applicherà quindi sempre la sua trasformazione ai dati prima che vadano all'oggetto PCA. Come sottolinea talismans, potresti voler usare learn.
Cosa fa la trasformazione PCA?
Secondo Wikipedia, la PCA è una procedura statistica che utilizza una trasformazione ortogonale per convertire un insieme di osservazioni di variabili possibilmente correlate (entità ciascuna delle quali assume vari valori numerici) in un insieme di valori di variabili linearmente non correlate chiamate componenti principali.
A cosa serve la PCA?
L'analisi delle componenti principali (PCA) è una tecnica utilizzata per enfatizzare la variazione e mettere in evidenza schemi forti in un insieme di dati. Viene spesso utilizzata per rendere i dati facili da esplorare e visualizzare.
Cosa restituisce la PCA?
COFF = PCA(X) restituisce i coefficienti della componente principale, noti anche come caricamento, per la matrice di dati n-per-p X. Le righe di X corrispondono alle osservazioni e le colonne corrispondono alle variabili. Ad esempio, puoi specificare il numero di componenti principali che la PCA restituisce o un algoritmo diverso da SVD da utilizzare.
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