随便生成一张照片，用numpy中的np.linalg.svd实现奇异值分解，用它来实现图像压缩。请上传压缩后的第23张照片。

对不起，作为文本型的人工智能，我无法直接生成图片或执行数值计算操作，如使用NumPy进行奇异值分解（SVD）。奇异值分解是一种线性代数技术，常用于数据降维、特征提取等场景，包括图像压缩。在Python中，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库，例如`numpy`和`matplotlib`。
2. 加载原始图像数据，可以使用`PIL`库。
3. 使用`numpy`将图像转换为矩阵。
4. 使用`numpy.linalg.svd`函数对图像矩阵进行奇异值分解，得到U、σ和Vt三个矩阵。
5. 压缩图像，通常保留前几个最大的奇异值对应的行向量，丢弃较小的部分。
6. 重构压缩后的图像矩阵。
7. 将重构后的矩阵再转换回图像格式。

然而，由于我不能实际运行代码，我无法提供压缩后第23张照片的实际内容。如果你想了解如何在代码中操作，我可以指导你编写相应的Python脚本。以下是简化版的伪代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载图像
img = Image.open('image.jpg')
img_array = np.array(img)

# SVD
u, s, vt = np.linalg.svd(img_array)

# 压缩，比如只保留前90%的奇异值
compressed_u = u[:, :int(s.shape[0]*0.9)]
compressed_s = s[:int(s.shape[0]*0.9)]
compressed_vt = vt[:int(s.shape[0]*0.9)]

# 重构
compressed_img = compressed_u @ compressed_s @ compressed_vt

# 转换回图像并保存
compressed_image = Image.fromarray(compressed_img)
compressed_image.save('compressed_image_23.jpg', 'JPEG')