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Nginx网络压缩 CSS压缩 图片压缩 JSON压缩

1、网络压缩原理 网络压缩的原理是消耗CPU资源,减少文件在公网传输的大小,提高响应速度。 二、网络压缩 此部分所有的压缩内容在浏览器端都会还原,特别需要指出的是图片,图片在网络间是压缩状态传输的,到达浏览器后是会被还原的。 技术实现依托gzip压缩,仅仅在服务器与客户端网络传输时对静态资源进程压缩,文件的大小在压缩前与还原后保持不变。 图片压缩分为两类:一是等比压缩;二是固定宽高压缩。根据应用场景的不同也分为两类:一是固定参数;二是动态参数。 此部分图片压缩后到达浏览器不会被还原。 (一)等比压缩 使用关键词resize实现等比压缩,指定宽度或者高度即可在原尺寸图片的基础上等比率压缩图片。如果同时指定宽度和高度,只有一个参数生效。

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MySQL表压缩和页压缩,难道只是空间压缩

而物理存储主要是考虑是否要启用表的压缩功能,默认情况下,所有表都是非压缩的。但说到压缩,总会下意识地认为压缩会导致 MySQL 数据库的性能下降。这个观点说对也不对,需要根据不同场景进行区分。 n 的值越小,压缩比越高,消耗的 CPU 资源也越多。 注意:32K 或者 64K 的页不支持压缩。启用压缩后,索引数据也同样会被压缩。 启用表的页压缩功能后,性能有明显损失,因为压缩需要有额外的开销。主要原因是一个压缩页在内存缓冲池中,存在压缩和解压两个页。 ,会将为压缩页的数据重新写入到压缩页中。 内存不足的时候,MySQL 会将对应的未压缩页踢出去。因此如果你启用了压缩功能,你的 buffer_pool 缓冲池中可能会存在压缩页和未压缩页,也可能只存在压缩页。

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    tar压缩压缩命令详解

    tar命令详解 -c: 建立压缩档案 -x:解压 -t:查看内容 -r:向压缩归档文件末尾追加文件 -u:更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令,压缩解压都要用到其中一个,可以和别的命令连用但只能用其中一个 下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。 压缩 tar –cvf jpg.tar *.jpg //将目录里所有jpg文件打包成tar.jpg tar –czf jpg.tar.gz *.jpg //将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后 ,并且将其用gzip压缩,生成一个gzip压缩过的包,命名为jpg.tar.gz tar –cjf jpg.tar.bz2 *.jpg //将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用bzip2 压缩,生成一个bzip2压缩过的包,命名为jpg.tar.bz2 tar –cZf jpg.tar.Z *.jpg   //将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用compress压缩

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    Node zip压缩和解压缩

    -p 与-c 参数类似,会将解压缩的结果显示到屏幕上,但不会执行任何的转换。 -t 检查压缩文件是否正确。 -u 与-f 参数类似,但是除了更新现有的文件外,也会将压缩文件中的其他文件解压缩到目录中。 -v 执行是时显示详细的信息。 -z 仅显示压缩文件的备注文字。 -a 对文本文件进行必要的字符转换。 -C 压缩文件中的文件名称区分大小写。 -j 不处理压缩文件中原有的目录路径。 -L 将压缩文件中的全部文件名改为小写。 -M 将输出结果送到 more 程序处理。 -X 解压缩时同时回存文件原来的 UID/GID。 [.zip 文件] 指定.zip 压缩文件。 [文件] 指定要处理.zip 压缩文件中的哪些文件。 -d<目录> 指定文件解压缩后所要存储的目录。 -n 特定字符串 不压缩具有特定字尾字符串的文件 -o 将压缩文件内的所有文件的最新变动时间设为压缩时候的时间 -q 安静模式,在压缩的时候不显示指令的执行过程 -r 将指定的目录下的所有子目录以及文件一起处理

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    Golang 编写的图片压缩程序,质量、尺寸压缩,批量、单张压缩

    压缩前 ?  压缩后 ? () 4 time.Sleep(5 * time.Minute) /** 如果不是自己点击退出,延时5分钟 */ 5 } 提示函数   我分离了两种压缩形式,批量和单张,再组合质量和尺寸,压缩 还可以做完全的,宽和高像素尺寸的限制,只需要改变几个参数,大家先来看看程序运行的时候显示给用户的提示信息:   对于批量压缩,自动遍历用户输入的文件夹里面的所有符合格式的文件,并进行压缩。 ;", 5 "如果是图片路径,那么将会被单独压缩处理。" = nil { 42 fmt.Printf("输入的路径信息有误 %v\n", err) 43 } 44 } 压缩前处理函数:   主要做了压缩结构体数据的配置,和验证用户路径的输入以及最终压缩输出文件目录的路径组合

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    模型压缩

    为了解决这些问题,压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 三、目前方法 从数据,模型和硬件多维度的层面来分析,压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络,包含:张量分解,模型剪枝,模型量化;(针对既有模型) 1.1、张量分解 定义:将网络权值当满秩矩阵, 优点:适合模型压缩 缺点:实现并不容易,涉及计算成本高昂的分解操作,且需要大量的重新训练来达到收敛。 对于二维矩阵运算,SVD是个好方法。 [2016,DETTMERS]8-bit approximations for parallelism in deep learning:开发并测试8bit近似算法,将32bit的梯度和激活值压缩到8bit 50x fewer parameters and <0.5MB model size 将3x3卷积核替换为1x1卷积核(1个1x1卷积核的参数是3x3卷积核参数的1/9,这一改动理论上可以将模型尺寸压缩

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    状态压缩

    状态压缩 简介 简短概括状态压缩的话,就是使用二进制来描述状态。 若干个事物组成集合,每个事物只有两种状态,我们可以将这些事物的状态用二进制数来描述。 每个二进制对应的数字都是唯一的,数字和状态是一一对应的,每一个数都应该对应集合的一种状态。 可以参考枚举子集这道题目。 从状态压缩的特点来看,这个算法适用的题目符合以下的条件: 解法需要保存一定的状态数据(表示一种状态的一个数据值),每个状态数据通常情况下是可以通过2进制来表示的。 解法需要将状态数据实现为一个基本数据类型,比如int,long long 等等,即所谓的状态压缩。状态压缩的目的:(1) 一方面是缩小了数据存储的空间。

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    图片压缩神器TinyPNG压缩JPGPNG图片

    兜兜转转一圈,我使用最多的图片压缩工具仍然是 TinyPNG,这个在线服务压缩率高、画质损失小,方便了我为文章配图。 ? TinyPNG检索密钥后,可以立即开始缩小图像。 TinyPNG4Mac 不仅仅是方便,还不受网页版的尺寸限制,可以压缩超过 5M 的图片。至于网页版的超高压缩率与微小画质损耗,也原原本本继承了过来。 我想大家都是用的windows系统,那么爱游肯定会介绍一个windows下用的图片压缩软件,同样的是利用TinyPNG的API进行压缩,但是这个就比较强大了,可以添加7个密匙使用,也就是说每个月有3500 的图片压缩数量,你就说屌不屌吧。 TinyClient是一个超强压缩图片的小工具,压缩率可以达到50%以上,压缩质量接近无损。是一个基于Electron和Tinypng的图片压缩客户端工具。

    1.6K20

    Linux压缩打包介绍,gzip压缩工具,bzip2压缩工具,xz压缩工具

    笔记内容: l 6.1 压缩打包介绍 l 6.2 gzip压缩工具 l 6.3 bzip2压缩工具 l 6.4 xz压缩工具 笔记日期:2017.8.5 6.1 压缩打包介绍 ? 9则是压缩的最严谨的,但是耗费的cpu资源就比较多,一般情况下压缩级别默认即可。 指定压缩级别示例: ? ? gunzip命令也可以解压缩文件: ? 使用file命令查看压缩文件的信息: ? 可以加-c选项指定压缩文件的存放路径: ? 相对的解压也可以这么做: ? bzip2也有压缩级别,可以指定压缩的级别,也是1-9的压缩级别,默认的压缩级别是9,所以一般情况下不需要指定压缩级别。   从压缩的结果可以看出,这个xz工具对文件的压缩比前两个工具更狠,直接压缩到几十k了,相应的更耗费cpu资源。 同样的xz工具也有压缩级别,可以指定压缩的级别,也是1-9的压缩级别,默认的压缩级别是6。 解压缩示例: ? ? 可以加-c选项指定压缩文件的存放路径: ? 解压也可以这么做: ?

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    纹理压缩

    然而,在储存一般的影像的時候,通常会使用某些压缩方式。现在常见的 JPEG 压缩,可以达到 1:6 甚至 1:12 的压缩比。如果把类似的压缩方式应用在贴图上,不就可以大量减少贴图所用的空间了吗? 所以几乎所有的纹理压缩算法都已块为单位压缩和存储纹理像素,当某一个纹理像素被访问时,只有同一块中的若干纹理像素被读取和解压缩。 这项需求也排除了很多压缩率较高的图片压缩格式,例如:JPEG和行程長度編碼。 压缩率和图像质量:由于人眼的不精确性,相比于其他应用领域,图像渲染更适宜使用有损压缩。 编码速度:纹理压缩压缩速度的要求不高,因为绝大多数情况下,纹理只需要进行一次压缩。(但是对解压速度要求较高。) 由于其数据访问模式是事先知道的,纹理压缩常作为整个渲染管线的一部分,在绘制时动态的对已压缩数据进行解压缩(可以把解压缩放在shader里处理)。

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    Oracle压缩黑科技(三):OLTP压缩

    211块,而不是我们看到的189块基本压缩的块);我们还可以看到,即使是正常的插入也会导致数据被压缩——回想一下,对于基本压缩,我们不得不使用直接路径加载;然而,我们也注意到,我们使用普通插入的压缩并不像直接加载的压缩那样好 : 其中一些数字很容易解释——我们的最终表有227个块,这就是所谓的“HSC OLTP Compressed Blocks”;(这是做一个合理的猜测,HSC是“heap segment compression (注意:现有数据在插入新行之前被压缩,新的行将不会被压缩,除非另一个会导致块超过限制的插入触发了压缩。) 可悲的是,“OLTP压缩”(以前叫“compress for all operations”)似乎并不压缩所有的操作,它只压缩插入,对比基本压缩,它的好处是: 它留下10%的块空间可用于更新 不需要直接路径插入来触发压缩 从悲观的角度来看,每个块有3倍的行数,这意味着您对压缩块进行更新的可能性是未压缩块的三倍。压缩的效果越好这些概率就越大。但是,当您考虑压缩方法和更新策略时,会出现真正的威胁。

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