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O que os nossos clientes dizem sobre o pdfFiller
Leia as avaliações sobre os recursos mais populares:
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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This is a wonderful source for various forms that you may need to create(e.g.,invoices and proposals) and the customer service is phenomenal! I am convinced that I will be a lifetime customer!!
2020-12-08
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I have never needed a pdf filler before but this website has made everything super easy to understand and use.
2020-10-10
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I think it is good however I already see methods to improve it. I desire to fax a smart folder of documents I already created. This would be a facilitate faster communication of information as opposed to finding out how to merge the documents and then fax the complete file. All in all, I like the platform. If you may obtain DocuSign options, it would be nice long term perhaps. Many corporations and companies like to use DocuSign.
2020-10-09
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this is an very good website. i can literally do almost do more things with this program than with Word.I wonder if there is an app version.
2020-05-28
Para Perguntas Frequentes do pdfFiller
Abaixo está uma lista das perguntas mais comuns dos clientes. Se não encontrar uma resposta para a sua pergunta, não hesite em entrar em contacto connosco.
E se tiver mais perguntas?
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O que é PCA Explained_variance_ratio_?
O PCA. O parâmetro Explained_variance_ratio_ retorna um vetor da variação explicada por cada dimensão. Assim, PCA.
O que são componentes PCA_ no Learn?
Irritantemente, não há documentação do Learn para este atributo, além da descrição geral do método PCA. Componentes_ é o conjunto de todos os vetores próprios (também conhecidos como carregamento) para o seu espaço de projeção (um vetor próprio para cada componente principal). Depois de ter os vetores próprios usando PCA.
O que é PCA no Learn?
Análise de componentes principais (PCA). Redução da dimensionalidade linear usando decomposição de valores singulares dos dados para projetá-los em um espaço dimensional inferior. Os dados de entrada são centralizados, mas não dimensionados para cada recurso antes da aplicação do SVD.
Como você usa o kit Sci para aprender PCA?
Inicialize a classe PCA passando o número de componentes para o construtor.
Chame os métodos fit e transforme passando o conjunto de recursos para esses métodos. O método transform retorna o número especificado de componentes principais.
O Learn PCA normaliza?
Sua normalização coloca seus dados em um novo espaço que é visto pelo PCA e sua transformação basicamente espera que os dados estejam no mesmo espaço. A escala anexada sempre aplicará sua transformação aos dados antes de irem para o objeto PCA. Como talismãs aponta, você pode querer usar aprender.
O que a transformação PCA faz?
De acordo com a Wikipedia, PCA é um procedimento estatístico que utiliza uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações de variáveis possivelmente correlacionadas (entidades cada uma das quais assume vários valores numéricos) em um conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas chamadas componentes principais.
Para que é usado o PCA?
A análise de componentes principais (PCA) é uma técnica usada para enfatizar a variação e revelar padrões fortes em um conjunto de dados. Muitas vezes é usado para facilitar a exploração e visualização dos dados.
O que o PCA retorna?
COFF = PCA(X) retorna os coeficientes dos componentes principais, também conhecidos como carregamento, para a matriz de dados n por p X. As linhas de X correspondem a observações e as colunas correspondem a variáveis. Por exemplo, você pode especificar o número de componentes principais que o PCA retorna ou um algoritmo diferente de SVD a ser usado.
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