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Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets



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DjVu (prononcé « déjà-vu ») est un format de fichier destiné à l'archivage de documents numériques. Il permet d'utiliser un système de compression du document nommé Mixed Raster Content (MRC), mixant Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets textes, images monochromes et images au format JB2 (compression par ondelettes)[1]. Il est développé par AT&T depuis 1996[2].


Il utilise notamment un format d'image DjVuPhoto utilisant la compression par ondelettes, lui permettant ainsi d'avoir des fichiers dont la taille est plus faible que celle d'un PDF équivalent.


DjVu divise une Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets image en plusieurs images différentes, puis les compresse séparément.


Lors de la création d'un fichier DjVu, l'image initiale est d'abord séparée en trois images : une image de fond, une image de premier plan et un masque.


Les images de fond et de premier plan sont généralement des images couleur de Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets faible résolution (par exemple, 100 dpi), l'image masque est une image
de haute résolution en noir et blanc (par exemple, 300 dpi) où le texte est généralement stocké. Les images de fond et de premier plan sont ensuite compressées en utilisant une compression par ondelettes fondée sur l'algorithme de compression nommé IW44[3].


Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets Le masque est compressé à l'aide d'une méthode appelée JB2 (comparable à JBIG2).


Cette méthode de codage identifie les formes identiques sur la page, par exemple plusieurs occurrences d'un caractère particulier dans une police donnée, puis compresse l'image bitmap de chaque forme unique séparément, et encode les emplacements où chaque Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets forme apparaît sur la page. Ainsi, au lieu de compresser chaque occurrence de la lettre « e » dans une police donnée, elle est comprimée une seule fois et la position de chaque occurrence est enregistrée.


De nombreux documents sont disponibles dans différentes administrations et centres d'archivages au format DjVu. Entre autres, Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets le projet Wikisource utilise le format DjVu pour stocker et afficher les livres scannés.


DjVuLibre contient un plugin pour quelques
navigateurs web, dont les outils de la Mozilla Foundation.


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Après un gros coup de c?ur pour le premier tome, je n?ai pas hésité longtemps à avant de me replonger dans Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets l?histoire des s?urs Cleary et malgré quelques détails qui m?ont un peu frustrée dans ma progression de l?histoire, j'ai adoré.Lorsque Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets j?ai rencontrée Livie, on a découverte une jeune fille qui portait à bout de bras sa s?ur Kacey totalement anéanti Machine Learning avec Scikit-Learn - 2e éd. - Mise en oeuvre et cas concrets: Mise en oeuvre et cas concrets par la mort de leurs parents.


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