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。
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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复习一下图片的压缩知识，今天来做一个总结。 什么是质量压缩？ 图片的质量压缩，会改变图片在磁盘中的大小（File文件的大小），不能改变图片在加载时，在内存中的大小。 image.png 质量压缩 那我们就先看bitmapCompress()这个质量压缩的方法。 /** * 这里我们生成了一个Pic文件夹，在下面放了我们质量压缩后的图片，用于和原图对比 * 压缩图片使用Bitmap.compress()，这里是质量压缩 */ 我们看一眼原图片和压缩目录(Pic)下有没有文件： 原文件: ? 压缩后的文件： ?
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，
在Linux解压数据包时经常使用命令行，但是各种压缩包需要使用不同的命令压缩、解压，本文汇总相关命令。 命令汇总 压缩包格式 解压命令 压缩命令 .tar tar xvf FileName.tar -C target_dir tar cvf FileName.tar DirName .gz
-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
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
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
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。
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。
Big sur 11.2.3 ArchCommander mac版功能特色 浏览文件和文件夹 在“快速查看”中查看档案中的文件• 在其他应用程序中从档案中打开和编辑文件 搜索档案中的文件 当然，您可以解压缩选定的文件或所有内容 支持格式 ArchCommander支持以下归档格式以进行读写（浏览，解压缩，创建，修改）： zip 7z jar tar（不包括删除文件/文件夹） wim 您也可以创建但不能修改以下归档： tgz tbz2 taz gz bz2 xz 只读（浏览，解压缩）支持以下存档格式： rar，arj，lha，lzh，iso，xar，cpio，rpm，cab，z，lzma vdi，vmdk，vhd，msi，hfs，fat
) 创建Zipfile对象，主要参数： 1>file压缩包名称； 2>mode：读'r'或者写'w'模式； 3>compression：设置压缩格式； 4>compresslevel：压缩等级； 压缩格式分类： 格式 说明 压缩级别 ZIP_STORED 不压缩 无效 ZIP_DEFLATED 需要zlib支持 0~9 ZIP_BZIP2 需要bz2支持 0~9 ZIP_LZMA 需要lzma 8编码； 1.4 关闭 关闭压缩文件： zipobj.close() 1.5 一个例子： 压缩目录如下： ? (fpath, arcname=arcname) #关闭 fzip.close() 压缩之后，解压缩内容： ? (member, path=None, pwd=None)：解压缩一个文件到指定目录； 参数： member：压缩包中文件； path：解压缩到指定目录，默认解压到当前目录； frzip.extractall
#centos--压缩和解压缩 dd if=/dev/zero of=/tmp/bigfile=1M count=100 if（inputfile）输出文件 bs单位 count 计数器 gzip 文件名称 —压缩文件 gunzip 压缩包 --解压缩 bzip2 文件名称 --压缩文件 bunzip2 压缩包 --解压缩 du -sh allfile —查看目录大小 tar -cf /tmp/allfile.tar allfile 打包文件 c–create 生成文件的位置 源文件位置 tar -xf allfile.tar -C /root tar -zcf /tmp/allfile.tar.gz allfile 压缩打包文件 tar -zxf allfile.tar.gz -C /root 解压缩并解包 -x 解包 -C指定解压路径 -z gzip -j bzip2 最常用的 tar -zcf /tmp/allfile.tar.gz allfile 压缩打包文件 tar -zxf allfile.tar.gz -C /root 解压缩并解包
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： ?
问题 对视频进行压缩并输出 解决方案 /// 压缩视频文件 -(void)videoCompressionWithUrl:(NSURL *)url finish NSData * resultData = [NSData dataWithContentsOfURL:[NSURL URLWithString:resultPath]]; NSLog(@"压缩后的视频长度 :%d MB",resultData.length/1024/1024); #endif NSLog(@"压缩后的视频地址为 %@",resultPath); if (
并查集中的find函数，可以用于查找某个节点的父亲节点，某些情况下，我们为了加快查找的速度，就要用到路径压缩的写法。int find(int x){int tmp,son;son=x;while(x! =y)//如果两棵树不同根pra[b2]=b1;//链接两棵树}其他东西：1.FIND函数能查找子节点的祖先节点2.采用了路径压缩的FIND函数、JOIN函数可以修改子节点的父亲节点。 ######################################################路径压缩的使用前提是不考虑树的整体结构，也就是说FIND函数必须采用第一种写法。
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：纹理压缩对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)。
zipfile import ZipFile with ZipFile("newZipped.zip", "w") as myzip: myzip.write(r"eggs.txt") # 写入到压缩文件 myzip.write(r"新建 Microsoft Excel 97-2003 工作表 (3).xls") # 可以压缩多个文件 print(myzip.namelist())
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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