Yao Wang首先介绍了之前使用变分自动编码器进行图像压缩的网络结构，然后指出了这项工作的一些问题：一个是不同码率的模型都需要设置不同的超参数进行单独训练，另一个是部署到网络应用中比较困难。...针对这两个问题，Yao Wang介绍了基于可扩展自动编码器（SAE）的分层图像压缩模型，该压缩模型可以产生一个基本层和若干增强层，并且每一层都使用相同的模型框架。...然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型在PSNR和MS-SSIM指标下的实验结果。...然后，Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化的压缩器（NLAIC），详细介绍了该压缩器的网络结构和其中的非局部注意力机制，并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下的对比结果...然后，Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器的视频预测模型，该网络输入视频帧，然后输出一张运动向量图和一张滤波系数图，与输入帧融合后作为最终输出结果，并展示了在模型在动态MINIST数据集上的结果。
这个意味着 Confluence 将可以把数据压缩后传输给用户，这种配置能够针对不稳定的互联网状态下的传输速度缓慢和不稳定并且能够降低 Confluence 服务器的带宽的消耗。...你希望降低在 Confluence 和客户端直接的传输数据量。 如果你是使用本地局域网，或者你的 WAN 的带宽足够，速度也比较快的话。你就可以考虑关闭 Confluence 的 GZip 编码了。...如果网络带宽已经足够快，并且在 Confluence 和客户端之间并不存在显著的带宽问题，你就没有必要打开这个功能了，因为对数据进行压缩需要额外的 CPU 资源，并且还有可能降低每次 Confluence
近看到一个特别有意思的面试题，就是面试官问boolean占多少字节。一时间还不知道如何回答。我们先来看看java中的基本数据类型。...大意是说，尽管在java虚拟机中定义了boolean类型，但是对它的支持是很有限的。...在oracle的java虚拟机中，java语言中的boolean数组被编码为java虚拟机中的字节数组。每个boolean元素使用8位，1个字节来表示。...之后通过byte数组的方式 bastore到数组中。 实际上可以看出，在字节码中，boolean变量实际上与int等同。而boolean数组的操作，则与操作byte数组等价。...5.结论 根据以上描述，可以得出结论： boolean在oracle的jvm中，至少在HotSpot 1.8中，boolean变量的长度为4 Byte。
在Application Icon选项中,我们可以任意选择一个已有的图片资源文件,并设置为应用程序的图标....(默认为无) Xamarin.Android中的链接器采用静态分析来确定Xamarin.Android应用程序使用或引用了哪些程序集，类型和类型成员。...一般,在小型Xamarin.Android应用程序上使用ProGuard通常可以减少大约24％的大小 如果,在具有多个库依赖性的较大应用程序上使用ProGuard通常可以实现更大的尺寸缩小。...ProGuard不是Xamarin.Android连接器的替代品。Xamarin.Android链接器链接托管代码，而ProGuard链接Java字节码。...生成过程是首先使用Xamarin.Android链接器来优化应用程序中的托管（C＃）代码，然后使用ProGuard（如果启用）在Java字节码级别优化APK。
现在我们来分析一下在推荐业务中RoaringBitMap是如何帮助我们节省开销的。...112,1,1,1,1,1,1 使用的字节大小为 7bit + 6bit = 13bit, 压缩率为 (7 * 32 bit) / 13 bit = 17.23 112,3,1,1,3,1 使用的字节大小为...三、总结 在文章中我们探讨了在过滤去重的业务中，使用Redis存储的情况下，利用intset，bloom filter 和 RoaringBitMap这三种数据结构保存整数型集合的开销。...其中传统的bloom filter 方式由于对准确率的要求以及短id映射空间节省有限的不足，使得该结构在游戏推荐场景中反而增加了存储开销，不适合在该业务场景下存储数据。...最终我们选择了RoaringBitMap这个结构进行存储，这是因为游戏推荐业务保存的过滤集合中，游戏id在大趋势上是自增整数型的，且排列不是十分稀疏，利用RoaringBitMap的压缩特性能很好的节省空间开销
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练...，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 附：后续需要学习的内容主要包括：1、把无线数据传输集成到系统内部；2、提高程序在复杂背景下识别的准确率。...附录：补充材料 1、图像抓取：安装OpenCV、Python PIL等库函数，实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能，实验中采集的训练样本主要包含五类，每类200张，共1000张，图像的像素为440...)] cv.imshow("frame",img) cv.imwrite("E:/python/data"+'ges_1'+str(num)+".jpg",img) 其中，VideoCapture()中参数是
在视觉数据压缩中，压缩感知技术通过以下步骤实现：稀疏表示：首先，原始图像被转换为一个稀疏表示，其中大部分值接近零，只有少数值显著。...在图像压缩中，压缩感知技术通常涉及以下几个步骤：特征提取：使用预训练的深度学习模型（如卷积神经网络，CNN）来识别图像中的重要特征，如边缘、纹理和对象。...视频流压缩的关键技术包括：关键帧和P帧/B帧：在视频压缩中，关键帧（I帧）包含完整的图像信息，而P帧和B帧则通过与关键帧的比较来减少数据量。运动估计：预测连续帧之间的运动变化，减少冗余信息。...IV.B 案例分析通过对项目中使用的深度学习模型进行分析，探讨其在图像和视频压缩中的应用效果，以及在不同压缩率下的视觉感知质量。V....实时反馈：在压缩过程中引入实时反馈机制，动态调整压缩参数，以适应当前的系统负载和性能要求。
如果是utf-8编码，那么一个中文字符占用三个字节，一个英文字符占用一个字节。如果是gbk编码，那么一个中文字符占用两个字节，一个英文字符占用一个字节。...如果是utf-8编码，那么一个中文包含繁体字等于三个字节，一个英文字符等于一个字节。 如果是gbk编码，那么一个中文包含繁体字等于两个字节，一个英文字符等于一个字节。...))) #输出为bytes类型 执行结果： print(type(‘中文’.encode(‘gbk’))) 执行结果： print(len(‘中文’.encode(‘utf-8’))) #输出几个字节
图像分类是一种机器学习任务，涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务，但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。...在本文中，我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集，该数据集是60种不同服装的000，10张灰度图像的集合。...此数据集包含在 TensorFlow 库中。...此层将 28x28 图像展平为 784 维矢量。接下来的两层是密集层。这些层是完全连接的层，这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。...经过 10 个时期，该模型已经学会了对服装图像进行分类，准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕，我们可以在测试数据上对其进行评估。
目前在Hadoop中用得比较多的有lzo，gzip，snappy，bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。...1 gzip压缩 优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip...应用场景：当每个文件压缩之后在130M以内的（1个块大小内），都可以考虑用gzip压缩格式。...2 lzo压缩 优点：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split，是hadoop中最流行的压缩格式；支持hadoop native库；可以在linux系统下安装lzop命令，使用方便。...缺点：压缩率比gzip要低一些；hadoop本身不支持，需要安装；在应用中对lzo格式的文件需要做一些特殊处理（为了支持split需要建索引，还需要指定inputformat为lzo格式）。
在本文中，我们将了解如何使用 Cropper.js 在 React Web 应用中裁剪图像。尽管我们不会将这些图像上传到远程服务器进行存储，但是很容易就能完成这个任务。...React应用中的Cropper.js 如你所见，有一个带有源图像的交互式 canvas。操作的结果显示在“预览”框中，如果需要，可以将其保存。实际上，我们会将结果发送到远程服务器，但这取决于你。...在命令行中，执行以下操作： npx create-react-app image-crop-example 上面的命令将使用默认模板创建一个新项目。...在 constructor 方法中，我们定义了状态变量，该变量表示最终更改的图像。因为 Cropper.js 需要与 HTML 组件交互，所以需要定义一个引用变量来包含它。...源图像填充使用了该特定组件的用户定义的属性。目标图片使用的状态变量是我们在安装组件后定义的。
在H5中引入3D模型往往存在资源太大，可以通过模型网格压缩，通过glTF配合Draco压缩的方式，可以在视觉效果近乎一致的情况下，让3D模型文件成倍缩小 glTF在线查看器： https://gltf-viewer.donmccurdy.com...一、通过Draco进行压缩 Draco及gltf-pipeline的介绍 Draco是Google推出的一个用于3D模型压缩和解压缩的工具库，glTF资源可通过、Draco开发命令行工具gltf-pipeline...进行编码压缩，gltf-pipeline可通过npm的方式安装使用，使用方法如下： #全局安装 npm install -g gltf-pipeline #压缩glb文件 -b表示输出glb格式， -d...表示压缩 gltf-pipeline -i model.glb -b -d #压缩glb文件并将纹理图片分离出来 gltf-pipeline -i model.glb -b -d -t 更多参数查阅...gltf-pipeline -h 二、实际操作流程（vue cli3 结构为例） 1、通过blender制作的模型导出test.glb文件，在public的文件夹内新建models文件夹，并放入test.glb
文件格式 一个 10 字节的报头，包含一个魔数 (1f 8b)，压缩方法 （比如 08 用于 DEFLATE），1 字节的 header flags，4 字节的时间戳，compression flags...DEFLATE 压缩主体。 8 字节的 footer，包含 CRC-32校验以及原始未压缩的数据。...Pigz Pigz 的作者 Mark Adler，同时也是 Info-ZIP 的 zip 和 unzip、GNU 的 gzip 和 zlib 压缩库的共同作者，并且是 PNG 图像格式开发工作的参与者。...解压缩使用 Zstandard 压缩的文件时，PZstandard 在一个线程中执行 IO，而在另一个线程中进行解压缩。...压缩场景在真机模拟测试中完全契合美团构建平台的场景，即在我们现有的物理机平台和目标压缩场景中对比数据效果良好。
在我们的工作中，我们将只考虑单一图像的超分。与视频超分不同，视频可以利用后续帧之间的关联性来获得额外的性能和质量。 对于单图像超分，现今基于学习的方法明显优于所有经典的方法。...基于学习的压缩研究和发展的时间表 背景 基于学习的图像编码方案 在我们的工作中，我们决定选择 "Variational image compression with a scale hyperprior...因此，尽管我们的目标是研究压缩域的超分，在本节中，我们建立并准备了一个基准，用于评估有损压缩是像素级图像处理流程的一部分的情况下的超分的性能。...结果 为了比较我们的解决方案，我们使用了两个基线， 其中一个是在任何压缩之前应用于原始图像的超分。 结果显示，在大多数情况下，WDSR 在原始基线中显示出最佳性能。...在四幅图像中，有三幅图像的 PSNR 相对高于其他图像。只有其中一张非常接近。但并不是每一种情况都能胜过应用于未压缩图像的超分。所以仍有改进的余地。 下图是计算了 MS-SSIM 的结果。
在实际应用中，例如图集服务的多档位分发，下采样得到的低分辨率图像往往会进行有损压缩，而有损压缩往往导致现有算法的性能大幅下降。...近期，字节跳动 - 火山引擎多媒体实验室首次尝试了有损压缩下的图像重采样性能优化，设计了一种非对称可逆重采样框架，基于该框架下的两点观察，进一步提出了抗压缩图像重采样模型 SAIN。...基于压缩损失能够借助高频信息恢复的假设提出 E-InvBlock，在模块中增加一个加性变换，使得共享大量运算的前提下可以高效地建模压缩前 / 压缩后的两组 LR 图像。 3. 信息损失建模方面。...图 4 不同方法在 JPEG 压缩下的可视化结果对比 (×4 倍率)。 在表 2 的消融实验中，研究人员还比较了其他几种结合真实压缩进行训练的候选方案。...在图 5 的可视化结果中，研究人员对比了 WebP 压缩失真下不同图像重采样模型的重建结果。
4.图像压缩 可以直接通过傅里叶系数来压缩数据；常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换； 傅立叶变换 傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。...在图像处理中，频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度，也就是图像灰度的变化速度，也就是图像的梯度大小。...图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。...如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。...傅立叶变换以前，图像（未压缩的位图）是由对在连续空间（现实空间）上的采样得到一系列点的集合，我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点，则图像可由z=f(x,y)来表示。
机器之心专栏 作者：字节跳动-火山引擎多媒体实验室 字节跳动 - 火山引擎多媒体实验室针对图像重采样模型面向图像压缩的鲁棒性，设计了一种非对称的可逆重采样框架，提出新型图像重采样模型 SAIN。...在实际应用中，例如图集服务的多档位分发，下采样得到的低分辨率图像往往会进行有损压缩，而有损压缩往往导致现有算法的性能大幅下降。...基于压缩损失能够借助高频信息恢复的假设提出 E-InvBlock，在模块中增加一个加性变换，使得共享大量运算的前提下可以高效地建模压缩前 / 压缩后的两组 LR 图像。 3. 信息损失建模方面。...图 4 不同方法在 JPEG 压缩下的可视化结果对比 (×4 倍率)。 在表 2 的消融实验中，研究人员还比较了其他几种结合真实压缩进行训练的候选方案。...在图 5 的可视化结果中，研究人员对比了 WebP 压缩失真下不同图像重采样模型的重建结果。
id=1ihGy9vAIg 内容整理：令潇越 本文主要讨论了基于深度学习的图像压缩编码方法（Learned Image Compression, LIC），通过在损失函数中引入相关性损失（correlation...实验表明，本文提出的方法可以轻松地集成到现有的LIC方法中，在性能和计算复杂性之间实现了更好的平衡，避免了传统自回归模型的一些复杂性问题。...引言 目前的SOTA LIC方法采用变换编码策略进行有损图像压缩，具体地说，首先将图像像素映射到一个量化的潜在空间中，然后使用熵编码方法进行无损压缩。...为了减小这种差异，提出了基于自回归上下文模型的方法，尽管这提高了模型的整体性能，但引入了顺序依赖性，使其大大增加了计算复杂性和解码时间，阻碍了在实际场景中的应用。...L_2 范数来计算相关性损失，这一损失衡量了模型中潜在变量之间在空间上的解相关程度。
♣ 题目部分 在Oracle中，压缩索引是什么？ ♣ 答案部分 Oracle数据库可以使用键压缩（Key Compression）来压缩B-Tree索引或索引组织表中的主键列值的部分。...键压缩可以大大减少索引所使用的空间，使用了键压缩的索引称为压缩索引。对索引进行压缩更多的意义在于节省存储空间，减少I/O时间。...压缩也是会引入存储开销的，只是很多时候压缩节省的空间比压缩需要的存储开销更大，所以压缩以后整体的存储开销减小了。...可以使用如下的SQL将索引重建为压缩或非压缩的索引： ALTER INDEX EMPLOYEE_LAST_NAME_IDX REBUILD NOCOMPRESS;--非压缩 ALTER INDEX EMPLOYEE_LAST_NAME_IDX...REBUILD COMPRESS;--压缩 所有的压缩索引可以通过如下的SQL语句获取： SELECT * FROM DBA_INDEXES D WHERE D.COMPRESSION='ENABLED
摘要：美颜和人脸识别已经成为许多图像和图片应用的必备项，而直播应用又对这一技术提出了更高要求，不仅对人脸识别的速度要求更高，更要提供鉴黄等服务。
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