পোর্টেবল ডকুমেন্ট ফরম্যাট (পিডিএফ) ফাইলগুলি সাধারণত ইলেকট্রনিকভাবে নথি ভাগ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। ব্যক্তি এবং ব্যবসা একইভাবে তথ্য শেয়ার করতে PDF ফাইল ব্যবহার করে। আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রায়ই আমাদের পিডিএফ ফাইল থেকে কিছু তথ্য বের করতে হয়। যাইহোক, একটি PDF ফাইল থেকে পাঠ্য বের করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, বিশেষ করে যদি নথিতে জটিল বিন্যাস এবং বিন্যাস থাকে। সৌভাগ্যবশত, এটি করার বিভিন্ন উপায় আছে।
এখানে, আমরা পাইথন ব্যবহার করে পিডিএফ থেকে পাঠ্য বের করার জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত পদ্ধতি প্রদান করব। পাইথনে বেশ কয়েকটি লাইব্রেরি রয়েছে যা দক্ষ পিডিএফ পাঠ্য নিষ্কাশন সক্ষম করে।
নিবন্ধটি পিডিএফ ফাইলগুলি থেকে পাঠ্য আহরণের জন্য এবং পিডিএফ থেকে ধাপে ধাপে পাঠ্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়ার জন্য কিছু জনপ্রিয় পাইথন লাইব্রেরি অন্বেষণ করে।
পিডিএফ প্রসেসিংয়ের জন্য পাইথন লাইব্রেরি
পাইথনের বেশ কয়েকটি সুসংহত লাইব্রেরি রয়েছে যা কার্যকরভাবে পিডিএফ ফাইলগুলির মতো অসংগঠিত ডেটা উত্সগুলি পরিচালনা করে। এখানে পিডিএফ প্রক্রিয়াকরণের জন্য কয়েকটি পাইথন লাইব্রেরির একটি তালিকা রয়েছে।
- PyPDF2: এটি পিডিএফ-এর জন্য একটি পাইথন লাইব্রেরি যা পিডিএফ ফাইলগুলির পৃষ্ঠাগুলিকে বিভক্ত, মার্জ, ক্রপ এবং রূপান্তর করতে সাহায্য করতে পারে। pyPDF2 এছাড়াও আপনি PDF ফাইল থেকে পাঠ্য নিষ্কাশন করতে পারবেন.
- PyMuPDF: PyMuPDF হল MuPDF C লাইব্রেরির জন্য একটি পাইথন মোড়ক। এটি আপনাকে পাইথনে পিডিএফ ফাইলগুলি পড়তে, লিখতে এবং ম্যানিপুলেট করতে দেয়। এছাড়াও, আপনি PDF নথির মেটাডেটা অ্যাক্সেস করতে পারেন, পাঠ্য এবং চিত্রগুলি বের করতে পারেন এবং PyMuPDF দিয়ে একটি PDF নথি ডিক্রিপ্ট করতে পারেন৷
- রিপোর্টল্যাব: এটি একটি ওপেন-সোর্স পাইথন লাইব্রেরি যা পিডিএফ ফাইল তৈরি এবং ম্যানিপুলেট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি স্ক্র্যাচ থেকে PDF নথি তৈরি করার জন্য একটি উচ্চ-স্তরের API প্রদান করে এবং ইমেজ এবং ফন্ট এমবেডিং সমর্থন করে।
- পিডিএফ২ডক্স: পিডিএফ ফাইল থেকে PyMuPDF লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা বের করার জন্য এটি একটি পাইথন লাইব্রেরি।
পিডিএফ টু টেক্সট কনভার্টার ব্যবহার করে জটিল পিডিএফকে তাৎক্ষণিকভাবে টেক্সট ফরম্যাটে রূপান্তর করুন। বিনামূল্যে এটি চেষ্টা করুন.
উন্নয়ন পরিবেশ স্থাপন করা
পিডিএফ থেকে পাঠ্য নিষ্কাশনের পদক্ষেপগুলি নিয়ে আলোচনা করার আগে, পাঠ্য নিষ্কাশনের জন্য একটি উন্নয়ন পরিবেশ সেট আপ করা এবং প্রয়োজনীয় পাইথন লাইব্রেরিগুলি ইনস্টল করা অপরিহার্য।
- পাইথন ইনস্টল করুন: যদি আপনি ইতিমধ্যেই না করে থাকেন তবে আপনাকে আপনার সিস্টেমে পাইথন ইনস্টল করতে হবে। আপনি এখান থেকে পাইথনের সর্বশেষ সংস্করণ ডাউনলোড করতে পারেন এখানে.
- পিপ ইনস্টল করুন: আপনি পাইথনে পিপ ইনস্টল করেছেন কিনা তা পরীক্ষা করতে, চালান
py -m ensurepip --default-pip
যদি পিপ স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালানো না হয়, এটি ডাউনলোড করুন এখানে এবং ইনস্টল বা আপগ্রেড করতে নিম্নলিখিত কোডটি চালান
pip.python get-pip.py
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করুন: পিডিএফ ফাইলগুলির সাথে কাজ করার জন্য যেকোনো পাইথন লাইব্রেরি ইনস্টল করুন। এখানে, আমরা সাধারণত ব্যবহৃত লাইব্রেরি, PyPDF2 ইনস্টল করব। এটি ইনস্টল করতে, নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।
pip install PyPDF2
একবার আপনি পাইথন এবং প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করার পরে, আপনার উন্নয়ন পরিবেশ সেট করা হয়। আপনি পাইথন কোড লিখতে যেকোন টেক্সট এডিটর বা IDE ব্যবহার করতে পারেন, যেমন ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড, পাইচর্ম বা সাবলাইম টেক্সট।
আমরা ফাইল এক্সট্র্যাক্ট করতে PyPDF2 পাইথন লাইব্রেরি ব্যবহার করব।
ইনপুট PDF:
# প্রয়োজনীয় মডিউল আমদানি করা হচ্ছে |
আউটপুট:
এখন, প্রতিটি কোড আলাদাভাবে বোঝা যাক।
- পাঠক = PdfReader('nanonets.pdf')
PyPDF2 মডিউল থেকে, আমরা PDFReader ক্লাসের একটি অবজেক্ট তৈরি করেছি। এটি পিডিএফ ফাইলের পথের প্রয়োজনীয় অবস্থানগত যুক্তি গ্রহণ করবে।
- মুদ্রণ(লেন(পাঠক.পৃষ্ঠা))
পৃষ্ঠাগুলির সম্পত্তি পেজঅবজেক্টের একটি তালিকা প্রদান করে। এখানে, আমরা বিল্ট-ইন len() Python ফাংশন ব্যবহার করে পিডিএফ ফাইলে পৃষ্ঠার সংখ্যা পেতে পারি।
- পৃষ্ঠা = পাঠক।পৃষ্ঠা[0]
আমরা পেজ ইনডেক্সে ট্যাপ করে একটি নির্দিষ্ট পিডিএফ ফাইল পৃষ্ঠাও পেতে পারি। পাইথনে লিস্ট ইনডেক্সিং 0 থেকে শুরু হয়, তাই এই কমান্ডটি আমাদের ফাইলের প্রথম পৃষ্ঠা দেবে।
- টেক্সট = page.extract_text()
মুদ্রণ (পাঠ্য)
আমরা এই কমান্ডটি পিডিএফ পৃষ্ঠা থেকে পাঠ্য বের করতে ব্যবহার করব।
নিষ্কাশিত পাঠ্যকে পরিষ্কার এবং স্বাভাবিক করতে প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ
বিভিন্ন প্রাক-প্রসেসিং কৌশল, যেমন স্টপওয়ার্ড অপসারণ, ছোট হাতের লেখা, বিরাম চিহ্ন অপসারণ, স্টেমিং বা লেমমাটাইজেশন, পাইথনে নিষ্কাশিত পাঠ্যকে পরিষ্কার এবং স্বাভাবিক করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
ইনপুট: পাইথন একটি জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি শেখা সহজ এবং বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিস্তৃত লাইব্রেরি রয়েছে।
কোড:
পাঠ্য = "পাইথন একটি জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি শেখা সহজ এবং বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিস্তৃত লাইব্রেরি রয়েছে।" |
আউটপুট: ['পাইথন,' 'জনপ্রিয়,' 'প্রোগ্রামিং,' 'ভাষা,' 'ব্যবহৃত,' 'ডেটা,' 'বিশ্লেষণ,' 'মেশিন,' 'লার্নিং,' 'সহজ,' 'শিখুন,' 'প্রশস্ত,' পরিসর,' 'লাইব্রেরি,' 'বিভিন্ন,' 'অ্যাপ্লিকেশন']
এই ধাপটি স্টপ শব্দ যেমন “is,” “a,” “for,” “এবং,” “it,” এবং “has,” মুছে দিয়েছে এবং টেক্সটে থাকা সমস্ত শব্দকে ছোট হাতের অক্ষর করে দিয়েছে।
একটি ফাইল বা ডাটাবেসে নিষ্কাশিত পাঠ্য সংরক্ষণ করা হচ্ছে
নিম্নলিখিত কোড চালান:
সঙ্গে খোলা('extracted_text.txt', 'w') as f: |
এই কোড নামের একটি ফাইল খুলবে extracted_text.txt লেখার মোডে। দ্য f.write() মেথড ফাইলে প্রাক-প্রক্রিয়াকৃত পাঠ্য লেখে। এটি শব্দের তালিকাকে রূপান্তর করে পরিষ্কার_পাঠ্য একটি স্পেস ক্যারেক্টার ('') দিয়ে শব্দগুলিকে যুক্ত করে একটি স্ট্রিং-এ, তারপর ফাইলটিতে ফলস্বরূপ স্ট্রিংটি লেখে।
সুতরাং, ফলাফল হল যে প্রি-প্রসেসড টেক্সট নামের একটি ফাইলে সেভ করা হয়েছে extracted_text.txt বর্তমান কাজের ডিরেক্টরিতে।
পিডিএফ টু টেক্সট কনভার্টার ব্যবহার করে জটিল পিডিএফকে তাৎক্ষণিকভাবে টেক্সট ফরম্যাটে রূপান্তর করুন। বিনামূল্যে এটি চেষ্টা করুন.
পাঠ্য নিষ্কাশন নির্ভুলতা উন্নত করতে বেশ কিছু উন্নত কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে। এখানে কিছু কৌশল আছে:
- অপটিকাল চরিত্রের স্বীকৃতি (ওসিআর): OCR হল একটি প্রক্রিয়া যা স্ক্যান করা ছবিকে মেশিন-এনকোডেড টেক্সটে রূপান্তর করে। OCR ব্যবহার করা যেতে পারে পিডিএফ ফাইল থেকে টেক্সট এক্সট্রাক্ট করতে যাতে ছবি বা স্ক্যান করা পৃষ্ঠা থাকে। Tesseract, Google Cloud Vision, এবং Amazon Textract সহ বেশ কিছু OCR ইঞ্জিন পাওয়া যায়।
- প্রি-প্রসেসিং কৌশল: প্রি-প্রসেসিং কৌশলগুলি প্রকৃত নিষ্কাশন প্রক্রিয়ার আগে পিডিএফ ফাইলকে ম্যানিপুলেট করে। এর মধ্যে রয়েছে ডি-স্কুইং, ডি-নোইজিং, এবং থ্রেশহোল্ডিং-এর মতো কৌশলগুলি যাতে শব্দ, তির্যক এবং অন্যান্য বিকৃতিগুলি অপসারণ করা যায় যা নিষ্কাশন প্রক্রিয়ার নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
- বিন্যাস বিশ্লেষণ: এটি একটি পিডিএফ ফাইলের বিভিন্ন উপাদান যেমন টেক্সট ব্লক, টেবিল এবং ইমেজ চিহ্নিত করা এবং শ্রেণীবদ্ধ করা জড়িত। এই তথ্য নথির গঠন সনাক্ত করে পাঠ্য নিষ্কাশন নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে।
- মেশিন লার্নিং টুলস: বেশ কিছু পাঠ্য নিষ্কাশন সরঞ্জাম, যেমন ন্যানোনেটস, পিডিএফ ফাইল থেকে সঠিকভাবে পাঠ্য বের করতে মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করুন।
পাইথনে কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করা এবং মেমরির ব্যবহার কমানোর জন্য টিপস
পাইথনে মেমরি কার্যকরভাবে পরিচালনা করা জটিল হতে পারে, পাইথনের ডেটা স্ট্রাকচার এবং অবজেক্ট বোঝার প্রয়োজন হয়। পাইথনে কোড চালানোর সময় পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করার এবং মেমরির ব্যবহার কমানোর জন্য এখানে কয়েকটি টিপস রয়েছে।
1. বিল্ট-ইন পাইথন ফাংশন এবং লাইব্রেরি ব্যবহার করুন
বিল্ট-ইন পাইথন ফাংশন ব্যবহার করা আপনার কোডকে ত্বরান্বিত করার একটি কার্যকর উপায়। উপযুক্ত হলে এই ফাংশনগুলিকে আপনার কোডে অন্তর্ভুক্ত করার পরামর্শ দেওয়া হয় কারণ সেগুলি অপ্টিমাইজ করা হয়েছে এবং পারফরম্যান্সের জন্য ভালভাবে পরীক্ষা করা হয়েছে৷
এই ফাংশনগুলি দ্রুত কারণ এগুলি সি, একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স ভাষাতে কার্যকর করা হয়। এই ফাংশনগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে সর্বাধিক, ন্যূনতম, সমস্ত, মানচিত্র এবং আরও অনেকগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
2. পাইটর্চ ডেটালোডার ব্যবহার করুন
একটি বড় ডেটাসেট প্রশিক্ষণ মেমরি-নিবিড় হতে পারে। PyTorch-এর DataLoader ব্যবহার করে সমগ্র ডেটাসেট থেকে একাধিক মিনি-ব্যাচ ডেটা তৈরি করতে সক্ষম করে এই সমস্যার সমাধান দেয়। প্রতিটি মিনি-ব্যাচ, যা উপলব্ধ মেমরি দ্বারা নির্ধারিত বেশ কয়েকটি নমুনা ধারণ করতে পারে, মডেলটিতে নির্বিঘ্নে লোড করা হয়, যা বড় ডেটাসেটের দক্ষ প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়।
3. লুপগুলির উপর তালিকা বোঝার ব্যবহার করুন
পাইথনে, লুপগুলি সাধারণ, তবে তালিকা বোঝা নতুন তালিকা তৈরি করার আরও সংক্ষিপ্ত এবং দ্রুত উপায় সরবরাহ করে। পাইথন তালিকায় উপাদান যুক্ত করার জন্য এটি অ্যাপেন্ড পদ্ধতির চেয়ে ভাল।
4. বিবৃতি ওভারহেড আমদানি করুন
পাইথনে, ইম্পোর্ট স্টেটমেন্টের প্লেসমেন্ট আপনার কোডের কর্মক্ষমতা এবং মেমরি ব্যবহারকে প্রভাবিত করতে পারে। একটি ফাংশনের বাইরে একটি প্যাকেজ আমদানি করার ফলে দ্রুত কোড এক্সিকিউশন হতে পারে তবে একটি ফাংশনের ভিতরে প্যাকেজ আমদানির চেয়ে বেশি মেমরির প্রয়োজন হতে পারে। Python-এ আপনার ইম্পোর্ট স্টেটমেন্ট কোথায় রাখবেন তা স্থির করার সময় কর্মক্ষমতা এবং মেমরি ব্যবহারের মধ্যে ট্রেড-অফ বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ।
5. ডেটা খণ্ড
পাইথনে বড় ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করার সময় মেমরি ত্রুটিগুলি প্রতিরোধ করার জন্য ছোট ব্যাচে ডেটা চঙ্কিং বা লোড করা একটি কার্যকর কৌশল। অনেক ক্ষেত্রে, সমস্ত ডেটা একবারে প্রয়োজন হয় না, এবং একটি একক ব্যাচে সবকিছু লোড করার চেষ্টা করার ফলে মেমরির সীমাবদ্ধতার কারণে প্রোগ্রামটি ক্র্যাশ হতে পারে। ছোট অংশে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, এই মেমরি ত্রুটিগুলি এড়ানো সম্ভব এবং প্রয়োজন অনুসারে ফলাফলগুলি সংরক্ষণ করা সম্ভব। অতএব, মেমরি-সম্পর্কিত সমস্যাগুলি প্রতিরোধ করতে ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণে ডেটা খণ্ড করা সাধারণ।
6. স্ট্রিং সংযোগ
পাইথনে স্ট্রিংগুলিকে সংযুক্ত করার দুটি সাধারণ উপায় হল '+' অপারেটর বা join() পদ্ধতি। যদিও '+' অপারেটর ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, স্ট্রিংগুলিকে সংযুক্ত করার জন্য join() পদ্ধতিটি আরও কার্যকর এবং দ্রুত। প্রধান কারণ হল যে প্রতিটি ধাপে, '+' অপারেটর একটি নতুন স্ট্রিং তৈরি করে এবং পুরানো স্ট্রিংটি অনুলিপি করে, যেখানে join() পদ্ধতিটি ভিন্নভাবে কাজ করে, যার ফলে দ্রুত সংযোজন হয়।
পিডিএফ টু টেক্সট কনভার্টার ব্যবহার করে জটিল পিডিএফকে তাৎক্ষণিকভাবে টেক্সট ফরম্যাটে রূপান্তর করুন। বিনামূল্যে এটি চেষ্টা করুন.
রেষ্টুরেন্ট এবং মোবাইল
পাইথনে মেমরির ত্রুটিগুলি পরিচালনা করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, তবে মেমরির ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে এবং মেমরি ওভারফ্লো প্রতিরোধ করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি বিদ্যমান। প্রথম ধাপ হল সমস্যার মূল কারণ চিহ্নিত করা এবং প্রযোজ্য মেমরি অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি প্রয়োগ করা। যদি সমস্যাটি অব্যাহত থাকে, তবে সম্পর্কিত প্রক্রিয়াগুলি অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে, বা বাইরের ডাটাবেস পরিষেবা ব্যবহার করে অপারেশনটি ছোট অংশে বিভক্ত করা যেতে পারে।
এই টিপস এবং কৌশলগুলির সাহায্যে, পাইথনে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় মেমরির ব্যবহার অপ্টিমাইজ করা এবং মেমরি-সম্পর্কিত সমস্যাগুলি এড়ানো সম্ভব। যদিও পাইথন লাইব্রেরিগুলি পিডিএফ ফাইলগুলি থেকে পাঠ্য বের করার একটি সুবিধাজনক উপায় সরবরাহ করে, এটি পাঠ্য নিষ্কাশনের জন্য অন্যান্য স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলি বিবেচনা করা মূল্যবান, যেমন ন্যানোনেটস।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://nanonets.com/blog/extract-text-from-pdf-file-using-python/
- : হয়
- $ ইউপি
- 1
- 7
- 8
- a
- দ্রুততর করা
- প্রবেশ
- সঠিকতা
- সঠিক
- অগ্রসর
- প্রভাবিত
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- ইতিমধ্যে
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক
- বিশ্লেষণ
- এবং
- API
- প্রাসঙ্গিক
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- যথাযথ
- রয়েছি
- যুক্তি
- প্রবন্ধ
- AS
- At
- প্রচেষ্টা
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- BE
- কারণ
- আগে
- উত্তম
- মধ্যে
- ব্লক
- ভাঙা
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসা
- by
- CAN
- মামলা
- কারণ
- চ্যালেঞ্জিং
- চরিত্র
- চরিত্র স্বীকৃতি
- চেক
- শ্রেণী
- মেঘ
- কোড
- সাধারণ
- সাধারণভাবে
- জটিল
- বিবেচনা করা
- ধারণ করা
- ধারণ
- সুবিধাজনক
- মূল
- Crash
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃষ্টি
- ফসল
- বর্তমান
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- ডেটাবেস
- ডেটাসেট
- সিদ্ধান্ত নিচ্ছে
- ডিক্রিপ্ট করুন
- নির্ধারিত
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- আলোচনা করা
- দলিল
- কাগজপত্র
- নিচে
- ডাউনলোড
- প্রতি
- সম্পাদক
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষ
- বৈদ্যুতিন
- উপাদান
- সক্ষম করা
- সক্রিয়
- ইঞ্জিন
- ইংরেজি
- সমগ্র
- পরিবেশ
- ত্রুটি
- বিশেষত
- অপরিহার্য
- সব
- উদাহরণ
- ফাঁসি
- নির্যাস
- দ্রুত
- দ্রুত
- কয়েক
- ফাইল
- নথি পত্র
- প্রথম
- অনুসরণ
- ফন্ট
- জন্য
- বিন্যাস
- ভাগ্যক্রমে
- বিনামূল্যে
- থেকে
- ক্রিয়া
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- পাওয়া
- পেয়ে
- GIF
- দাও
- গুগল
- গুগল ক্লাউড
- হাতল
- আছে
- সাহায্য
- এখানে
- উচ্চস্তর
- উচ্চ পারদর্শিতা
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- চিহ্নিতকরণের
- চিত্র
- প্রভাব
- আমদানি
- গুরুত্বপূর্ণ
- আমদানি
- উন্নত করা
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- একত্রিত
- সূচক
- ব্যক্তি
- তথ্য
- ইনস্টল
- ইনস্টল
- জড়িত করা
- সমস্যা
- সমস্যা
- IT
- যোগদান
- ভাষা
- বড়
- সর্বশেষ
- বিন্যাস
- শিখতে
- শিক্ষা
- লাইব্রেরি
- লাইব্রেরি
- মত
- সীমাবদ্ধতা
- তালিকা
- পাখি
- বোঝা
- বোঝাই
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রধান
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালক
- হেরফের
- অনেক
- মানচিত্র
- সর্বোচ্চ
- স্মৃতি
- মার্জ
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- মোড
- মডেল
- মডিউল
- অধিক
- সেতু
- বহু
- নামে
- প্রয়োজন
- নতুন
- গোলমাল
- সংখ্যা
- লক্ষ্য
- বস্তু
- OCR করুন
- of
- অর্পণ
- পুরাতন
- on
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- অপারেশন
- অপারেটর
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমিজ
- অপ্টিমাইজ
- সর্বোচ্চকরন
- অন্যান্য
- অন্যরা
- বাহিরে
- প্যাকেজ
- পৃষ্ঠা
- পথ
- পিডিএফ
- কর্মক্ষমতা
- জেদ
- জায়গা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- জনপ্রিয়
- সম্ভব
- প্রতিরোধ
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- কার্যক্রম
- প্রোগ্রামিং
- সম্পত্তি
- প্রদান
- উপলব্ধ
- পাইথন
- পাইটার্চ
- পরিসর
- পড়া
- পাঠক
- কারণ
- স্বীকার
- সুপারিশ করা
- হ্রাস
- সংশ্লিষ্ট
- অপসারণ
- অপসারিত
- সরানোর
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- ফল
- ফলে এবং
- ফলাফল
- চালান
- দৌড়
- s
- সংরক্ষণ করুন
- নির্বিঘ্নে
- সেবা
- সেট
- বিভিন্ন
- শেয়ার
- শেয়ারিং
- একক
- নৈকতলীয়
- ছোট
- ক্ষুদ্রতর
- So
- সমাধান
- কিছু
- সোর্স
- স্থান
- নির্দিষ্ট
- বিভক্ত করা
- শুরু
- বিবৃতি
- বিবৃতি
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- থামুন
- গঠন
- চিত্রশালা
- এমন
- সমর্থন
- পদ্ধতি
- গ্রহণ করা
- প্রযুক্তি
- টেসেরাক্ত
- যে
- সার্জারির
- অতএব
- এইগুলো
- পরামর্শ
- থেকে
- টোকেন
- সরঞ্জাম
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- বোঝা
- বোধশক্তি
- আপগ্রেড
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- সদ্ব্যবহার করা
- বিভিন্ন
- Ve
- সংস্করণ
- দৃষ্টি
- W
- উপায়..
- উপায়
- কিনা
- যে
- যখন
- ব্যাপক
- প্রশস্ত পরিসর
- ব্যাপকভাবে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- শব্দ
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কাজ
- কাজ
- মূল্য
- লেখা
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet