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Cosa dicono i nostri clienti su pdfFiller
Vedi per te leggendo recensioni sulle risorse più popolari:
It's somewhat costly, but it works.
I have no idea whether it's worth it. I needed to get something done, and it was easy to find, so it was worth it to me. I certainly was glad there was a half price sale.
2015-05-24
I love this application. I work extensively with government forms for skilled nursing facilities. So far your program is the best for making the forms look professional and for ease of use!
2018-07-17
There are things I still can't figure but overall, I am getting the hang of it and it seems fine. It takes a while to go between pages but that could be on my end.
2018-10-29
What do you like best?
It can edit and sigh.We can use it as daily works.
What do you dislike?
It can not merge more than two pages. If we have 2 or more pages to merge, it failed.
What problems are you solving with the product? What benefits have you realized?
None
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2019-08-15
Form-Filler Heaven
1. You have the forms I need; 2. the platform is user friendly, in general; 3. completion of forms is easy to navigate, specifically; 4. the ability to save in multiple formats; 5. the ease and ability to send completed forms is great; 6. The absolutely essential ability to easily sign documents in script via the 'sign' feature; 7. Overall, a useful, convenient app, that's nicely done. Thanks.
2023-03-02
I think you should be able to hit the…
I think you should be able to hit the tab and go to the next number box and it center it. There is probably a way to do that but I just don't know how.
2021-04-09
Overall it's a great website but some…
Overall it's a great website but some improvements needed such as insert a table for data option, and wish it was actually free forever!
2020-10-26
The product is very good and it works very nice and...
The product is very good and it works very nice and it's very easy to comprehend how to use it, but the way you have the purchase setup I feel is very misleading I signed up for the month the month payment and you took a full year out of my account I did not like that that is why I would never recommend your product to anyone want to use because you can really mess up a person and you could be taking money that they could not have to be taken at the time. You need the fix your payment process area or you will lose other customers like myself because I did report it to the Better Business Bureau cuz I did not appreciate that.
2020-04-27
I looked at some pdf that were not…
I looked at some pdf that were not editable until I found PDFiller. Great experience and so useful in my tax business.
2025-03-11
Come utilizzare la funzione Fine-tune Tag Document in pdfFiller
La funzione Fine-tune Tag Document in pdfFiller ti consente di regolare e personalizzare facilmente il posizionamento dei tag nei tuoi documenti. Segui questi passaggi per sfruttare al meglio questa funzione:
01
Apri il documento che desideri perfezionare in pdfFiller.
02
Clicca sul pulsante 'Modifica' nella barra degli strumenti.
03
Seleziona l'opzione 'Fine-tune Tag Document' dal menu a discesa.
04
Si aprirà una nuova finestra, mostrando il tuo documento con tutti i tag esistenti.
05
Per regolare la posizione di un tag, basta cliccarci sopra e trascinarlo nella posizione desiderata.
06
Puoi anche ridimensionare un tag cliccando e trascinando i suoi angoli.
07
Se desideri eliminare un tag, clicca su di esso e premi il tasto 'Elimina' sulla tua tastiera.
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Per aggiungere un nuovo tag, clicca sul pulsante 'Aggiungi Nuovo Tag' nella barra degli strumenti.
09
Scegli il tipo di tag che desideri aggiungere, come testo, firma o data.
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Clicca sul documento dove desideri posizionare il tag, e apparirà.
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Puoi quindi perfezionare la posizione e le dimensioni del nuovo tag utilizzando gli stessi metodi menzionati in precedenza.
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Una volta che sei soddisfatto del posizionamento di tutti i tag, clicca sul pulsante 'Salva' per applicare le modifiche al tuo documento.
Seguendo questi semplici passaggi, puoi facilmente perfezionare il posizionamento dei tag nei tuoi documenti utilizzando la funzione Fine-tune Tag Document in pdfFiller. Goditi la flessibilità e le opzioni di personalizzazione che questa funzione offre!
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?
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Come si affina un modello?
Passo 1: Comprendere cosa significa affinare un modello di apprendimento automatico. Passo 2: Coprire le basi. Passo 3: Trova la tua metrica di punteggio. Ottieni un punteggio di previsione accurato. Passo 5: Diagnostica il miglior valore dei parametri utilizzando curve di validazione. Passo 6: Usa la ricerca a griglia per ottimizzare la combinazione di iperparametri.
Cosa succede agli Embeddings di BERT durante il fine-tuning?
Troviamo invece che il fine-tuning influisce principalmente sugli strati superiori di BERT, ma con notevoli variazioni tra i compiti. In particolare, l'analisi della dipendenza riconfigura la maggior parte del modello, mentre SQuAD e MNLI sembrano coinvolgere un'elaborazione molto più superficiale.
Come si affina un modello pre-addestrato?
Affinamento in Keras Carica il modello pre-addestrato. Prima, caricheremo un modello VGG senza il livello superiore (che consiste in livelli completamente connessi). Congela i livelli richiesti. In Keras, ogni livello ha un parametro chiamato “trainable”. Crea un nuovo modello. Configura i generatori di dati. Addestra il modello. Controlla le prestazioni.
Come avviene il fine-tuning di BERT?
Fine-Tuning del Core. Il core di BERT è addestrato utilizzando due metodi, la previsione della frase successiva (NSP) e il modello di linguaggio mascherato (MLM). 1. La previsione della frase successiva consiste nel prendere coppie di frasi come input per il modello, alcune di queste coppie saranno coppie vere, altre no.
Come si affina un modello per compiti comuni a valle?
A questo punto, rimangono solo tre passaggi: Definisci i tuoi iperparametri di addestramento in TrainingArguments. Passa gli argomenti di addestramento a un Trainer insieme al modello, al dataset, all'izer e al collatore dei dati. Chiama Trainer.train() per affinare il tuo modello.
Come si affina un modello preaddestrato Pytorch?
Affinamento dei modelli Torchvision Inizializza il modello preaddestrato. Ridimensiona l'ultimo strato (o gli strati) per avere lo stesso numero di uscite del numero di classi nel nuovo dataset. Definisci per l'algoritmo di ottimizzazione quali parametri vogliamo aggiornare durante l'addestramento. Esegui il passo di addestramento.
Quanto tempo ci vuole per affinare un modello BERT?
Il modello impiegherà circa due ore su GPU per completare l'addestramento, con solo 1 epoca possiamo raggiungere oltre il 93% di accuratezza sulla validazione, puoi ulteriormente aumentare le epoche e giocare con altri parametri per migliorare l'accuratezza.
Come si fa il fine-tuning di BERT?
Fine-tuning di un modello BERT In questa pagina. Configurazione. pacchetti pip. Importa librerie. Risorse. Carica e preprocessa il dataset. Ottieni il dataset da TensorFlow Datasets. Preprocessa i dati. Costruisci, addestra ed esporta il modello. Costruisci il modello. Ripristina i pesi dell'encoder. Facoltativo: BERT su TF Hub. Facoltativo: Configurazioni dell'ottimizzatore.
Come si affina il modello NLP?
In generale, l'affinamento comporta i seguenti passaggi: Raccolta di dati per l'addestramento. Selezione di un modello che è stato pre-addestrato su dati simili al tuo dataset. Pre-elaborazione dei dati in conformità con il formato di input previsto dal modello. Affinamento e addestramento del nostro modello fino a raggiungere prestazioni sufficienti.
Come si modella per il fine tuning?
Passo 1: Comprendere cosa sia il tuning del modello di machine learning. Passo 2: Coprire le basi. Passo 3: Trova la tua metrica di punteggio. Ottieni un punteggio di previsione accurato. Passo 5: Diagnostica il miglior valore dei parametri utilizzando le curve di validazione. Passo 6: Usa la ricerca a griglia per ottimizzare la combinazione di iperparametri.
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