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> 全部已收录的资源，编辑推荐的排在前面。下面几种条件可以同时用。

- 可以搜索：在地址后加 `?q=<关键词>`，多个关键词用空格分隔，要同时命中。搜的是名称、仓库、标签、职业、简介与 README。
- 可以按类型过滤：在地址后加 `?type=<cli|skill|plugin|mcp>`。
- 可以按职业过滤：在地址后加 `?profession=<职业编号>`，多个用逗号分隔，资源适合其中任意一个即可。编号见 https://hebbmind.com/api/v1/professions
- 可以按标签过滤：在地址后加 `?tag=<标签>`，多个用逗号分隔，资源要同时带有这些标签。标签见 https://hebbmind.com/api/v1/tags

适合算法 / AI或教师 / 学生的资源，带标签 `python`、`ocr`，共 5 项。

> - 算法 / AI：模型训练、评测与大模型应用开发。
> - 教师 / 学生：教师备课、出题组卷、批改与课件制作，培训讲师的课程开发，以及学生的自学、刷题与备考。

- [PaddleOCR MCP Server](https://hebbmind.com/zh-TW/mcp/paddlepaddle-mcp-server.md): [MCP] 飞桨 PaddleOCR 官方 MCP：对图片和 PDF 做文字识别与版面解析（PP-OCR、PP-StructureV3、PaddleOCR-VL），输出文本或 Markdown；可本地推理，也可调用官方 API、千帆或自建服务。
- [Docling](https://hebbmind.com/zh-TW/cli/docling.md): [CLI] 解析 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、图片与音频等格式，还原版面、阅读顺序、表格与公式，导出 Markdown、HTML 或无损 JSON。IBM Research 发起，现由 LF AI & Data 基金会托管，可完全本地运行。
- [Marker](https://hebbmind.com/zh-TW/cli/marker.md): [CLI] 把 PDF、图片、PPTX、DOCX、XLSX、EPUB 等文档转换为 Markdown、JSON 或 HTML，能还原表格、公式与版面结构，可选接入大模型提升精度。需 Python 3.10+ 与 PyTorch；模型权重大规模商用需付费授权。
- [Pix2Text](https://hebbmind.com/zh-TW/cli/pix2text.md): [CLI] 把含数学公式、表格的图片或整份 PDF（含扫描件）识别成 Markdown 与 LaTeX，中英文效果好，支持 80 多种语言，适合教师把试卷、讲义数字化，学生整理笔记。开源的 Mathpix 替代品，在本机运行，需要 Python 环境。
- [MinerU Open MCP](https://hebbmind.com/zh-TW/mcp/opendatalab-mcp.md): [MCP] MinerU 官方 MCP：调用 mineru.net 云端接口把 PDF、Word、PPT 与图片解析为 Markdown，保留表格与公式；免 Key 的 Flash 模式可直接使用，配置 Token 可解锁更高额度与更多格式。