PyPDF2的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

PyPDF2進入發燒排行的影片

pos-GAT在簡歷分類Domain Adaptation方法中的應用

為了解決PyPDF2的問題，作者鄭氏翠琼 這樣論述：

隨著科技的發展，人力資源管理以復雜、重複、精準的工作任務為支撐。人力資源人員和招聘人員能夠有更多時間專注於更具戰略意義的事務。招聘過程可以減少用於預篩選的時間，並更多地關注數據庫系統建議的相關類別的最佳候選人名單。此外，招聘人員還可以將更多的優質時間花在人工處理的其他步驟上。此外，現實世界問題的主要挑戰之一是缺乏用於訓練的標記數據。簡歷數據集也不例外。此外，這種用戶創建的內容的特徵是冗長且包含噪聲，這導致難以處理輸入到模型的數據。在本論文中，提出了一種新的基於圖的領域自適應方法，以利用同一類別的職位和簡歷之間的語義相似性來有效地改進招聘數據庫。該模型分為兩個階段。階段 1：使用來自源域的高價

值特徵訓練模型 - 職位發布數據集。階段 2：訓練好的模型用於預測目標域 - 恢復數據集。構建了一個強大的基線來填補匯集數據的關鍵差距。本文的主要貢獻有兩個：（1）我們提出了一種新的領域適應方法，使用基於 GNN 的模型來解決招聘中標記數據短缺的問題。其中，有效地減少了噪音和冗長的用戶創建內容，從而提高了效率。據我們所知，我們的模型是第一個基於 GNN 的研究來解決這個任務。該模型在職位分類和簡歷類別預測中的準確度得分很高，取得的結果很突出。 (2) 本建議框架可為決策者改進招聘數據庫提供有價值的參考。我們的工作有望通過減少偏見和提高招聘人員的效率來改善招聘流程，以減少人力工作量並節省在招聘和

選擇各種職位的候選人期間手動分類簡歷的時間。我們的模型支持縮小簡歷和職位的類別，這樣招聘人員只需在相關類別中搜索，而不是在整個數據庫中搜索。總而言之，我們的工作有望使招聘人員和人力資源人員節省篩选和組織招聘數據庫的時間

PDF機敏資料偵測與遮罩

為了解決PyPDF2的問題，作者李國誌 這樣論述：

近年來，科技的蓬勃發展導致資料傳遞迅速，然而巨量化的資料在傳送的過程中無法透過人力逐一的篩檢，可能會使得機敏資料外洩，以至於被不肖人士利用進而造成利益的損失。因此資料隱私的議題日益受到人們的注重，希望能夠透過快速簡便的自動化方法取代人工的檢驗，更有效率且準確的保護資料的隱私，令大眾能夠更安心地進行資料的傳輸。因PDF檔為目前普遍使用的文件格式，所以本研究針對PDF文件的機敏資料進行自動化方法資料遮罩。本研究主要偵測文件內的身分證字號以及人臉照片並進行適當處理與遮蔽，希望在資料傳遞前透過自動化資料遮罩，確保個資不外洩的問題。其它文字類或圖片類的機敏資料皆可類比身分證字號 (文字類)及人臉照片(

圖片類)的方式進行偵測後自動遮蔽，達到保護機敏性資料的目的。本研究使用了多個Python套件，包含了處理PDF文件的PyPDF2、pdfminer、reportlab、wand套件，以及支援正則表達式的re套件，最後使用OpenCV3進行人臉的偵測與遮蔽。