अल्गार्ट जावा पुस्तकालय जावा पुस्तकालयों के एक सेट के साथ छवियों सहित, अपने ऐप्स को सरणी और मैट्रिक्स की प्रक्रिया करें।
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अल्गार्ट जावा पुस्तकालय रैंकिंग और सारांश

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अल्गार्ट जावा पुस्तकालय विवरण

ओपन-सोर्स जावा लाइब्रेरीज, किसी भी प्रकार के तत्वों (1 बिट, 8/16/32/64-बिट पूर्णांकों, 32/64-बिट चल बिन्दु मान और किसी भी अन्य जावा प्रकार) के साथ सामान्यीकृत स्मार्ट सरणियों और मैट्रिक्स समर्थन। पुस्तकालयों मैट्रिक्स से अधिक 2D-, 3 डी और बहुआयामी छवि प्रसंस्करण एल्गोरिदम की एक विस्तृत सेट होते हैं: रैखिक छानने, गणितीय आकृति विज्ञान, रैंक संचालन, वर्णक्रमीय परिवर्तन (FFT), आदि वहाँ भी skeletonization और बाइनरी छवियों के मापने है। पुस्तकालयों 63-बिट (64-बिट लंबे प्रकार का प्रतिनिधित्व कर रहे सभी अनुक्रमित और लंबाई) सरणी तत्वों की को संबोधित का उपयोग करें। इसलिए, यह सैद्धांतिक रूप से बनाने के लिए और इस प्रक्रिया सरणियों और मैट्रिक्स 2 ^ 63-1 से ऊपर युक्त संभव है (~ 10 ^ 19) किसी भी आदिम या गैर आदिम प्रकार के तत्वों, अगर ओएस और हार्डवेयर स्मृति या डिस्क स्थान की आवश्यक मात्रा प्रदान कर सकते हैं। मेमोरी मॉडल अवधारणा मैप किया गया डिस्क फाइल करने के लिए सरल जावा सरणियों से विभिन्न योजनाओं में Algart सरणियों भंडारण की अनुमति देता है,; एक तत्व या तत्वों का एक ब्लॉक के लिए हर पहुँच जबकि सभी आवश्यक डाटा हस्तांतरण स्वचालित रूप से प्रदर्शन कर रहे हैं। एल्गोरिदम के अधिकांश आलसी मूल्यांकन की विस्तृत उपयोग के आधार पर कर रहे हैं। विशिष्ट संचालन, elementwise जोड़ने पर या ज्यामितीय मैट्रिक्स परिवर्तनों की तरह, स्रोत सरणी या मैट्रिक्स के आलसी विचारों के माध्यम से लागू किया जाता है। उदाहरण के लिए, आप एक बहुआयामी मैट्रिक्स ले जा सकते हैं, यह बारी बारी से (या किसी अन्य affine प्रदर्शन या बदलने प्रक्षेपीय), और फिर परिणाम से किसी submatrix निकालें। इन सभी कार्यों के लिए लगभग प्रदर्शन किया जाएगा (समय की जरूरत नहीं), और वास्तविक गणना आमतौर पर एक नव निर्मित एक के लिए परिणामस्वरूप मैट्रिक्स को कॉपी करते हुए, केवल तक पहुँचने तत्वों के पल में प्रदर्शन किया जाएगा। इसके अलावा, कई मामलों में पुस्तकालयों में ही 'समझ' होगा, उपयोगकर्ता रोटेशन प्रदर्शन करने के लिए या किसी अन्य को बदलने चाहता है, और के पल में इस कार्य के लिए उपयुक्त आयताकार ब्लॉक (रैम में ढाले) में मैट्रिक्स विभाजित है और सबसे अच्छा कलन विधि का चयन करेंगे आपरेशन को कॉपी।

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