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Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning



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rmat (comunemente indicato con la sigla PDF) è un formato di file basato su un linguaggio di descrizione di pagina sviluppato da Adobe negli anni 1990 per rappresentare documenti di testo e immagini in modo indipendente dall'hardware e dal software utilizzati per generarli o per visualizzarli.


Creato da Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning Adobe nel 1993, ha avuto una serie di evoluzioni; nel 2005 venne creato il sottoformato PDF/A e nel gennaio 2007 Adobe ha intrapreso la strada della standardizzazione[1] per far diventare il PDF un formato standard ISO[2][3]; a luglio 2008[4] è stata approvata la norma ISO 32000.


Un file PDF può Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning descrivere documenti che contengono testo e/o immagini in qualsiasi risoluzione. È un formato aperto, nel senso che chiunque può creare applicazioni che leggono e scrivono file PDF senza pagare i diritti (Royalty) ad Adobe. Adobe ha un numero elevato di brevetti relativamente al formato PDF, ma le licenze associate non Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning includono il pagamento di diritti per la creazione di programmi
associati. Ogni documento PDF contiene una completa descrizione del document bidimensionale (e, con la comparsa di Acrobat 3D, documenti 3D incorporati) composta da proprietà (Titolo, Autore, ecc.), testo, stili di carattere (font), immagini e oggetti di grafica vettoriale 2D che Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning compongono il documento.


Il documento PDF non dovrebbe includere informazioni specifiche per software, hardware e sistema operativo usato. Ciò permetterebbe al documento di venire visualizzato e renderizzato nella stessa esatta maniera indipendentemente dalla piattaforma e/o dispositivo utilizzato per leggerlo. Anche questo fatto ha contribuito a farlo diventare un formato standard Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning de facto molto diffuso per la condivisione immediata dei documenti. In realtà il PDF nella sua forma standard è un formato che non può essere considerato compatibile con un processo di conservazione digitale (l'archiviazione digitale dei documenti al fine di eliminare o ridurre l'uso della carta), in quanto non è Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning in grado di garantire la riproducibilità a lungo termine e neanche la conservazione dell'aspetto visivo. Questo aspetto dipende da vari
fattori come, ad esempio, il fatto che i file PDF standard non sono necessariamente auto-contenuti, ma possono presentare dipendenze dai font utilizzati o da oggetti esterni al file stesso[5]. Pertanto, Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning se si cerca di visualizzare questi file su sistemi informatici diversi da quelli sui quali sono stati creati, non è garantita la loro riproduzione in maniera coerente, da cui consegue che il loro utilizzo a lungo termine non è pensabile se non associato ad uno standard preciso[6].


La stampa di Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning documenti in formato .pdf può dare dei problemi se si usano dei caratteri locali (ad esempio le vocali italiane accentate) e se chi stampa ha il proprio PC impostato su una lingua diversa.


Un file PDF contiene caratteri ASCII a 7 bit , ad eccezione di alcuni elementi che possono Big Data Analytics: Analizzare e interpretare dati con il machine learning avere contenuto binario. Il file inizia con un'intestazione contenente un numero magico (come una stringa leggibile) e la versione del formato, ad esempio %PDF-1.7. Il formato è un sottoinsieme di
un formato COS ("Carousel" Object Structure). Un file albero COS consiste principalmente di oggetti , di cui esistono otto tipi[7]: Big Data Analytics: Analizzare e


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