书伴app去广告版下载2021最新版

编辑点评：导读：喜欢读书做笔记的朋友，这个“书伴”去广告版你一定要试试！它自带OCR文字识别，拍照就能提取书里的句子，摘抄效率超高。还能导入Kindle标注，把散落的笔记统一管起来。最安心的是数据完全掌握在自己手里，支持本地和WebDAV云备份，不怕丢失。而且无广告、去

书伴是一款给阅读的你提供了句子或者是段落的摘抄管理，内置了OCR的文本识别功能，让你可以快速的保存以及高效摘抄下自己喜欢的句子，还可以导入kindle里面，进行标注即可作的，还可以很好的保护你的数据安全，无广告，让你有更好的笔记以及摘录，已去除无用布局!

书伴app去广告版下载最新动态

2021最新版书伴app去广告版现已震撼发布！本次更新重点优化了广告拦截机制，采用全新内核算法实现100%无弹窗、无横幅、无信息流广告的纯净阅读体验，页面加载速度提升40%。功能上新增夜间护眼模式2.0、智能书籍推荐引擎及离线缓存加速，书库同步支持多端进度自动备份。用户反馈方面，内测组超95%的成员表示“阅读流畅度显著提升”“终于告别频繁误触广告的烦恼”，线上累计下载量已突破50万次，评论区好评率高达4.8分。目前所有已知的闪退与错页问题均已修复，UI交互逻辑更贴合单手操作习惯。立即下载新版，解锁沉浸式无打扰阅读之旅！

应用介绍

书伴是一款内置 OCR文本识别功能的书摘管理应用，通过她您可以高效便捷的摘录阅读过程中喜欢的段落。书伴也对Kindle阅读器提供了支持，通过导入Kindle本地标注就可以方便的对原先散落在各处的书摘进行统一查阅。

为了保护用户的数据安全，书伴同时提供了本地备份和基于WebDav协议的云备份来完成应用数据备份工作, 因此使用书伴您不需要担心开发者跑路数据丢失的问题，因为所有的数据全都握在您自己的手中。书伴提供了丰富的书摘导出功能，使用她你可以快捷的把书摘导出到印象笔记、MarkDown、纯文本。

同时 书伴 也是一款不用担心某天会变404的应用!  书伴 的运行不需要后台服务的支撑，没有构建用户系统，也不会有令人讨厌的广告！

书伴，做您阅读路上的贴心伴侣。

这款软件有什么特色

1. 支持对分组进行分组管理，对书籍分组可以帮您更好的归档书籍

2. 支持 OCR 功能，可快速高效的记录您喜欢的段落，免费不限次数的哦

3. 支持为书摘添加标签

4. 支持书摘内容分享，内置多套分享主题

5. 完善的数据备份功能，支持本地备份和基于 WebDav 协议的云备份

6. 支持书摘的格式化导出，可导出为 Markdown、印象笔记、txt 文本

7. 支持数据统计，您可以查看历史阅读记录

软件有哪些功能

支持从多种数据库当中提取

可以到处各多种格式的文本

支持数据上面的统计

可用OCR来识别PDF上面的文字等等

支持从 Kindle 阅读器导入标注并对导入的书籍在线进行信息的完善

支持三种创建书籍的方式：在线搜索创建、扫描 isbn 创建、自定义创建

完善的书籍编辑功能，长按拖动书籍可自定义摆放的位置

AI OCR优势分析

我还记得第一次接触OCR，根本不懂什么意思，跟着“有问题找度娘”的想法百度一下，解释为(Optical Character Recognition光学字符识别)，就是指一些纸质或电子文档通过检测用字符识别方法将其翻译成计算机文字的过程。通俗点讲，就是图文识别，这个大家都比较好理解。那么OCR识别产品都有什么呢？接下来的介绍，大家会发现OCR识别产品和我们的生活息息相关。

简单地说，你们还记得一边看文件，一边手动敲字录入计算机的场景么？

没错，计算机不具备将影像中的信息读出的能力

这时候，就需要OCR/机器视觉这一技术来介入工作

通过这个技术可以赋予计算机一定的视觉能力

让机器可以将图像资料中的文字提取出来，进行后续的分析处理。

但是随着时代的进步，老旧的OCR技术最终会被机器视觉技术所替代

我们下面来简单对比一下老旧的OCR和机器视觉的两个差距。

对比一：识别率对比

老旧的OCR是用字段识别率来计算识别率的,如图所示，99%的OCR识别率：

100张图共计10000字，其中100字识别错误，得识别率99%。但是极端情况下这100个错误字段，可能分布在100张图中，也就是说100张图没有1张识别正确。

现在我们的机器视觉识别系统通过人工智能、机器学习、深度学习方式则完美的解决了这一问题。

机器视觉识别系统是以单张是否完全识别正确来计算识别率的，如：

100张，完全识别正确的有96张，则识别率为96%

对比二：适用性对比

老旧的OCR技术，在识别工作中，为了保证正常工作，会要求图像的质量，通常是要求DPI（Dots Per Inch，每英寸点数）是一个量度单位，用于点阵数码影像，指每一英寸长度中，取样、可显示或输出点的数目。

这个要求很不方便，因为手机拍照一般只有96DPI，网络间的图像传输也会压缩DPI值，而OCR一般要求图片质量达到300及以上，这基本就是实验室环境了，对于日常生产很不方便。

日常应用间，总不能为了一个技术的实现，然后每个使用场景搭建一个实验室级环境吧，这样的技术附加消费太大了。

但是机器视觉技术，对图像的要求几乎为0，唯一的标准就是同肉眼对比，只要肉眼可以看清的，就可以做出高精度的识别。

而且，对比一些视力不好的同学，机器视觉技术可能要比他们强哦！

那么基于以上的数据对比。您会选择哪种技术手段，来解决图像数据结构化的需求呢？

那么一般聊到这里，很多同学就会问机器视觉的部署方式有什么，机器视觉服务依然是提供两套解决方式的：

产品形态：

纯私有化部署，保证用户数据安全。可提供软硬一体与纯软等多种方式。

识别技术支持WebService、API等主流集成方式（云服务器或本地服务器），部署完成后，APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求

整个识别过程均在企业内网完成，保证数据的安全性。本地部署不需要通过广域网进行信息传输，避免了各种传输延迟和报错，更高效和稳定安全。