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1.JPEG/JPG(JointPhotographicExpertsGroup)•特点：有损压缩•优点：•支持24位颜色（约1600万色），适合照片、复杂颜色渐变的图像。

但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题，但POI还是有一些缺陷，比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的，内存消耗依然很大

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在迪杰斯特拉中，相比普利姆算法，是从顶点出发的一条路径不断的寻找最短路径，在实现的时候需要创建三个辅助数组，记录算法的关键操作，分别是Visited[MAXVEX]记录顶点是否被访问，教材上写的final数组但作用是一样的，然后第二个数组是TmpDistance[MAXVEX]，教材使用的D数组，命名语义化较弱不太好理解，实际用途与TmpDistance一样的，用于记录算法过程中，当前顶点到达邻接

然而，这种安全感对于人们的生活和商业发展固然是非常好的，但也造成了人们自由度的被压缩。比如，新加坡全面禁烟，就连室外的遮雨棚下

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语法格式：（详细情况见7-zip帮助文件，看得头晕可以跳过，用到再学）7z[...][...]7z.exe的每个命令都有不同的参数,请看帮助文件为压缩包名称为文件名称，支持通配符或文件列表a:添加文件的压缩包

展开全部解决这个问题需要用到PIL库fromPILimportImageimportos第一步获得所有图像文件列表，过滤不需要扩展名filelist=[]path=os.getcwd()files=os.listdir(path)forfinfiles:if(os.path.isfile(path+'/'+f)):if(os.path.splitext(f)[1]==".BMP"):filelis

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泡上一杯茶，继续写这个东东……按上次说的，这篇来个一锅端，内容设涉及到数值计算，操作矩阵，符号运算，求解微分方程，基本的编程语句等。

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Base对于矩阵A，对齐做SVD分解，即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量，V为ATAA^TAATA的特征向量。

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目录：****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize

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Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,

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