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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.


La maggior parte delle informazioni prodotte prima del XXI secolo è ancora Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems conservata su carta: 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems sfida complessa. Questo 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems pesanti se salvati 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems dei quali viene 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems file molto "leggeri", 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems dei limiti di 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems formato TIFF G4. 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems la dimensione di 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 Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems risoluzione di 300 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 piattaformeI contenuti derivano da anni di ricerche sul settore, molto curati sia i riferimenti storici che le problematiche attuali. Lo consiglio Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems a chi cerca di conoscere il settore dell'olio extravergine in modo completo, molto utili anche glossario e enti ed esperti Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems di riferimento. gran bel libro, apre la mente, aiuta a comprendere in profondità alcuni importanti aspetti dell'innovazione;abbatte i luoghi comuni; Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems è tradotto e scritto in maniera tutt'altro che impeccabile, ma


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No et moi, Il nuovo Devoto-Oli junior. Il mio primo vocabolario di italiano. Ediz. ad alta leggibilità, Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are: Big Data, New Data, and What the Internet Reveals About Who We Really Are, Where The Wild Things Are [Lingua inglese], How the Grinch Stole Christmas! [Lingua inglese]