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Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition)



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ˈvy]) è una tecnologia sviluppata alla fine degli anni novanta da un gruppo di ricercatori dei laboratori della AT&T con l'obiettivo di rendere possibile la realizzazione di raccolte digitali di documenti ad alta qualità a colori.


Nel mondo la maggior parte delle informazioni è ancora conservata su carta: Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) libri, quotidiani, riviste, cataloghi, manuali e documenti antichi costituiscono un patrimonio per gli istituti e le società che li hanno prodotti o li conservano. Solo una minima parte è disponibile in rete.


Digitalizzare e pubblicare documenti ad alta qualità sul Web è stata da sempre considerata una sfida complessa. Questo Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) perché le immagini, alla risoluzione necessaria per assicurare la massima leggibilità, hanno una dimensione tale da allungare spesso i tempi di accesso. Abbassare la risoluzione per ridurre i tempi di scaricamento significa diminuire la qualità.


I formati immagine standard quali JPEG, GIF e PNG producono file relativamente pesanti se salvati Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) alla risoluzione necessaria a garantire la leggibilità.


DjVu è una
tecnologia di compressione dell'immagine, un formato file e una piattaforma per la distribuzione via rete di documenti. Si fonda sul modello MRC, uno standard promosso dall'Unione internazionale delle telecomunicazioni, che propone la segmentazione dell'immagine in livelli, ciascuno dei quali viene Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) compresso con algoritmi specifici. Separando gli elementi di sfondo, la texture della carta e le foto, e comprimendoli con un algoritmo di tipo wavelet (lo stesso alla base del formato JPEG 2000), Djvu può garantire un'elevata risoluzione del livello del testo.


Con questa tecnica si possono ottenere file molto "leggeri", Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) veloci da visualizzare anche su computer di vecchia generazione.


Le informazioni, fino ad oggi legate ai supporti cartacei, possono ora essere rese disponibili ad un pubblico molto più ampio. Istituti di ricerca, biblioteche, agenzie governative, società possono dare accesso ai loro archivi via rete senza più preoccuparsi dei limiti di Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) banda.


Il formato DjVu è in grado di ottenere fattori di compressione, su documenti a colori, dalle cinque alle dieci
volte migliori rispetto ad altri formati concorrenti quali JPEG e GIF e, su documenti in bianco e nero, fattori dalle tre alle otto volte migliori rispetto al formato TIFF G4. Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) Documenti digitalizzati a 400 ppi in full-color, dalla dimensione originale di 36 MB, possono essere compressi in file dal peso compreso tra i 30 e i 100 kB (rapporti tra 1:300 e 1:1000). Questi elevati fattori di compressione rendono i documenti DjVu realmente utilizzabili sul Web rispettando la dimensione di Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) una tipica pagina HTML (circa 50 kB).


La compressione DjVu può essere anche applicata ai documenti nati in digitale come quelli nei formati Postscript (.ps) o PDF. In questo caso la dimensione dei file è compresa tra i 15 e i 20 kB per pagina A4 alla risoluzione di 300 Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition (English Edition) ppi.


Per visualizzare i documenti DjVu è disponibile un'efficiente applicazione di tipo plug-in. Il modulo, disponibile per i principali browser (MS Explorer, Netscape, Mozilla, ecc.) e piattaforme (Windows, Macintosh, Unix-Linux


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