TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machi



TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers



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to 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 TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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 TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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 TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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 TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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 TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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 TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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, TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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 TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers: Machine Learning with TensorFlow on Arduino, and Ultra-Low Power Micro-Controllers 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.

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