❶ Acrobat中優化圖像提示"本 pdf 包含的圖像蒙版無法縮減像素取樣"是什麼意思
只要把那個優化選項裡面有個兼容於選成Acrobat 4.0就行了，希望可以幫到你。
❷ 火車頭採集器。附件是pdf格式的，採集下來卻變成php格式了
這個簡單了，下載以後都是php的，然後用批處理批量改成pdf的，就是不知道資料庫裡面是什麼格式的，到時候可以根據id替換下，資料庫也可以批量替換成pdf
ren *.php *.pdf即可
❸ pdf縮減像素采樣設置成多少
這需要看你想要的清晰度是多少。
它裡面有中高低和最低幾種選項。
各種設置准確性相差不大，理論越大越清晰。
❹ 采樣程序
手頭也沒有啊，基本思路，c的：
先初始化一個定時器（定時時間是你的每秒采樣次數，不要太快，有的AD做不過來），再初始化一個ADC（看單片機的pdf，一般有個常式，改一下就可以用了）。
寫個采樣函數，一般帶個返回的參數，就是採到的值。（pdf裡面也有）
定時器中斷裡面執行采樣函數。
主程序什麼時候要用也可以隨時調用采樣函數。
❺ pdf怎麼能讓文件特別小還特別清晰呢
利用虛擬列印機列印PDF，相對會小些，但是圖片的話，要文件小就必須壓縮圖片；要清晰就不能壓縮圖片，但文件就大了，如果文件的圖是矢量圖的話就不存在清晰不清晰了。
❻ 怎樣採集pdf文檔有什麼軟體嗎
如果PDF文檔中是可以選擇的純文字，那你直接復制粘貼即可，如果是不可選擇的純文字的話，就可以按以下方法操作，你只要有兩個軟體，Adobe Reader和office 2003。
步驟如下：
用Adobe Reader打開這個PDF文檔，點擊「文件」菜單中的「列印」命令，打開「列印」對話框，將「列印機」下的「名稱」中選擇「Microsoft Office Document Image Writer」,然後點擊旁邊的「屬性」按鈕，在彈出的對話框中點擊「高級」標簽，選中「TIFF-黑白傳真」，點擊「瀏覽」按鈕，選擇TIFF文件要存放的路徑，然後點擊「確定」，再點擊「確定」，進度條走完後就會在你指定的目錄里生成一個TIFF文件。
然後，在開始菜單里的「Microsoft Office 工具」下有一個「Microsoft Office Document Imaging」程序，運行這個程序，點擊「打開」按鈕，找到剛才生成的TIFF文件，將其打開，點擊「工具」菜單中的「將文本發送到WORD」命令，在彈出的對話框中可以設置WORD文檔存放的路徑，然後點擊「確定」，跳出一個對提示對話框，不用管它，直接「確定」。稍等片刻，就會將pdf上的文字顯示在word里了。
❼ 如何理解 重要性采樣
重要性采樣是非常有意思的一個方法。我們首先需要明確，這個方法是基於采樣的，也就是基於所謂的蒙特卡洛法(Monte Carlo)。蒙特卡洛法，本身是一個利用隨機采樣對一個目標函數做近似。例如求一個稀奇古怪的形狀的面積，如果我們沒有一個解析的表達方法，那麼怎麼做呢？蒙特卡洛法告訴我們，你只要均勻的在一個包裹了這個形狀的范圍內隨機撒點，並統計點在圖形內的個數，那麼當你撒的點很多的時候，面積可以近似為=(在圖形內的點的個數/總的點個數)，當你撒的點足夠多的時候，這個值就是面積。 這里假設我們總有辦法（至少要比找解析的面積公式簡單）求出一個點是否在圖形內。另一個例子，如果你要求一個稀奇古怪的積分，沒有解析辦法怎麼辦？蒙特卡洛法告訴你，同樣，隨機撒點，你一定可以知道f(xi)的值，那麼這個積分的解可以表示為=(b-a)/點的個數*sigma[f(xi)]，其中b,a為積分的上下限。
好了，知道了蒙特卡洛法，下面來說重要性采樣的前提一些內容。
很多問題里，我們需要知道一個隨機變數的期望E(X)，更多時候，我們甚至需要知道關於X的某一個函數f(X)的期望E[f(X)]。問題來了，如果這個X的概率分布超級特么的復雜，你准備怎麼做呢？積分么？逐點求和么？聽上去挺不現實的。這時蒙特卡洛法跑出來告訴你，來來來，咱只要按照你這個概率分布，隨機的取一些樣本點，再sigma(p(xi)*f(xi))不就可以近似這個期望了么。但問題又來了，你怎麼」按照這個概率分布「去撒點呢？
經典蒙特卡洛法是這么做的，首先把這個概率分布寫成累計概率分布的形式，就是從pdf寫成cdf，然後在[0,1]上均勻取隨機數(因為計算機只能取均勻隨機數)，假如我們取到了0.3，那麼在cdf上cdf(x0)=0.3的點x0就是我們依據上述概率分布取得的隨機點。
舉個具體例子吧，例如我想按照標准正態分布N(0,1)取10個隨機數，那麼我首先在[0,1]上按照均勻分布取10個點
0.4505 0.0838 0.2290 0.9133 0.1524 0.8258 0.5383 0.9961 0.0782 0.4427
然後，我去找這些值在cdf上對應的x0，如下
-0.1243 -1.3798 -0.7422 1.3616 -1.0263 0.9378 0.0963 2.6636 -1.4175 -0.1442
那麼上述這些點，就是我按照正態分布取得的10個隨機數。
OK，你按照上述方法去找cdf吧。
我如果這么說，你肯定會瘋掉。因為，如果概率分布都超級特么的復雜，累計概率分布豈不是會更特么不知道怎麼求了！
然後，我們開始了重要性采樣的介紹。
讓我們回顧一下期望的求法E(f(x))=sum( p(x) * f(x) ) dx。那麼，現在我們引入另一個概率分布s(x)，相比於p(x)，s(x)是非常簡單能找到cdf的。那麼我們變形一下E(f(x)) = sum( p(x) * f(x) / s(x) * s(x) ) dx ，再仔細看看，這個求f(x)的期望變成了，求在s(x)分布下，p(x)*f(x)/s(x)的期望。
重要性采樣的關鍵就在這里，把對f(x)不好求的期望，變成了一個在另一個分布下相對好求的期望。
這樣，s(x)能找到cdf，那麼就用上面提到的那個方法去采樣，然後對應的，求出h(x0)=p(x0)*f(x0)/s(x0)的值，最後再sigma(s(xi)*h(xi))就可以近似E(f(x))了。
舉個例子：就上面那個求積分的問題，用重要性采樣解釋還可以有很好玩兒的內容。上面求積分時，我們是用的均勻采樣的方法，注意這個時候自變數X已經被我們弄成了隨機變數，f(X)就是這個隨機變數的函數。但是，大家可能會注意到這個問題：如果這個f(x)長的比較特別，例如是個高斯函數N(a,b^2)，只不過它的方差b特別的小，但是自變數范圍特別大。這時的均勻采樣，大多數點都會落在了概率很低的地方，落在a附近的點很少。這樣，均勻隨機采樣法得到的期望很有可能會和真實值差得非常遠。（唉，這個問題想不明白的畫圖，還想不明白的做實驗）。那麼，此時，如果我們換一個概率，不用均勻采樣法，用，例如說N(a,b^2)分布，用上述方法重要性采樣一下。那麼落在a附近的點會超級的多，這樣，得到的期望會很好的近似真實值。
當然，上面那個分布是我隨口說的，大家都希望那個重要性采樣的概率函數可以無限的逼近真實分布。但既然能表示真實分布，我們就知道cdf了，誰還需要重要性采樣呢？所以這只是理論情況。實際上，一般大家用的方法都會根據具體的情況選擇。我所見到的，大多都是利用某一種距離/相似度度量函數，然後把這些距離利用某種方法變換成概率分布。這么說還是太抽象，舉例吧：
我有一個特定人的模板，我希望在一個給定的區域內尋找這個人。那麼粒子的狀態就是位置坐標(x, y)和大小(w,h)，每個粒子的權重：
首先，求這個粒子的直方圖，再和模板求一個距離，巴式距離啦，EMD啦，隨你選。假設這個值為x。
然後，計算K*exp^(-alpha*x)。這個方法被稱為likelihood map，就是說分數越小則概率越高，分數越大概率越低。反正K和alpha積分從0到正無窮的和是1就可以了。這樣每個點都有了一個概率值。
且慢，現在還不是概率值。所有粒子的和不是1，所以只能叫權重值。然後再歸一化一下，就成為了概率值。
最後這個值就是我們要找的s(x)。p(x)，f(x)，s(x)都有了，這樣我們就可以比較輕易的利用s(x)的分布撒點，求期望了。
當然，在很多文章里這些概率都是帶著條件概率的，有的利用馬爾科夫性，只和前一幀的狀態以及觀測相關，有的則寫成和以前全部狀態相關。但是原理基本是一致的。s(x)的選取也各不相同，具體問題具體分析了。
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