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视频压缩编码和音频压缩编码基本原理

本文介绍一下视频压缩编码和音频压缩编码基本原理。其实有关视频和音频编码原理资料非常多,但是自己一直也没有去归纳和总结一下,在这里简单总结一下,以作备忘。...1.视频编码基本原理 (1)  视频信号冗余信息 以记录数字视频YUV分量格式为例,YUV分别代表亮度与两个色差信号。...可以利用人眼视觉特性,以一定客观失真换取数据压缩。这种压缩属于有损压缩。 数字视频信号压缩正是基于上述两种条件,使得视频数据量得以极大压缩,有利于传输和存储。...其基本原理是对信源中出现概率大符号赋予短码,对于出现概率小符号赋予长码,从而在统计上获得较短平均码长。可变字长编码通常有霍夫曼编码、算术编码、游程编码等。...2.音频编码基本原理 (1)  音频信号冗余信息 数字音频信号如果不加压缩地直接进行传送,将会占用极大带宽。

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gzip压缩算法

gzip,zlib,以及图形格式png,使用是同一个压缩算法deflate。我们通过对gzip源码分析来对deflate压缩算法做一个详细说明: 第一,gzip压缩算法基本原理说明。...第二,gzip压缩算法实现方法说明。 第三,gzip实现源码级说明。 1....Gzip压缩算法原理 gzip 对于要压缩文件,首先使用LZ77算法一个变种进行压缩,对得到结果再使用Huffman编码方法(实际上gzip根据情况,选择使用静态Huffman...所以明白了LZ77算法和Huffman编码压缩原理,也就明白了gzip压缩原理。我们来对LZ77算法和Huffman编码做一个简单介绍。...1.1.3 使用LZ77算法进行压缩和解压缩 为了在解压缩时,可以区分“没有匹配字节”和“(之间距离,匹配长度)对”,我们还需要在每个“没有匹配字节”或者“(之间距离,匹配长度)

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json 压缩算法

json 压缩算法 无论使用何种编程语言,json格式数据已被广泛应用,不论是数据传输还是存储,在很多应用场景下,你可能想进一步地压缩JSON字符串长度,以提升传输效率,如果你使用是nosql...数据库,你可能想进一步压缩json字符串长度来节省你存储空间,接下来,我将介绍一下目前最常用json数据压缩技术(CJSON和HPack)实现 一、 CJSON CJSON 压缩算法, 主要是将资料抽离成...": [{ "values": [1, 100, 100] }, { "values": [2, 100, 100, 200, 150] }, {}] } 二、HPack HPack 压缩算法...,都是按照json格式方式经尽可能压缩,但是有没有一种压缩比更高做法呢,例如json 格式中 大中括号 冒号逗号之类东西都可以去掉,但是又需要能够携带各种数据类型和字段结构,protocol...API: 这样做法可以被认为是一种加密性质压缩,如果数据接收方不知道数据结构,是无法直接解析出目标值

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算法研习:Knn算法基本原理分析

在这篇文章中,我将介绍knn算法,knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题,其算法原理简单,没有涉及太多数学原理,准确说用一个数学公式就可以表示整个算法核心。...2.knn算法原理 3.如何在KNN中选择k值? 4.knn优缺点 ? 什么是knn Knn,也叫k近邻,是一种简单机器学习算法,其中k是一个参数,是指包含最近邻居数量。...knn算法原理 在分类问题中,K-最近邻算法基本上归结为在K个最相邻实例与给定“看不见”观察之间形成多数投票。 根据欧氏距离来计算两个数据点之间距离度量来定义相似性。...如何在KNN中选择k值 KNN算法k基于特征相似性选择K正确值是一个称为参数调整过程,对于更好准确性非常重要。 找到k值并不容易。...K等于2,K等于3 ..然后我们看看K值给了我们验证集上最佳性能然后我们可以取这个值并将其用作我们算法最终k值以最小化验证误差。

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GC算法-标记压缩算法

概述 还记得标记清除和复制算法问题么? 堆使用效率低和碎片化问题. 那么有没有能够利用整个堆, 有没有内存碎片化问题算法呢? 这就是标记压缩算法了....简单来说, 标记压缩算法就是将堆中所有活动对象整体向左移, 将对象间空隙消除. 在GC执行前内存: GC执行后内存: 恩, 就是这么个意思. 实现 如何实现上面的操作呢?...而这, 也是标记压缩算法最大问题了, 执行时间太久了, 标记清除对堆进行一次遍历, 而标记压缩要进行三次. 三倍时间. 可想而知. 不过也有伟人说了, 算法没有好不好, 只有是否适合....这几种可达性算法各有优劣吧. 标记压缩衍生 Two-Finger算法 将堆遍历次数减少到两次....(原谅我无知) 其他 还有一些其他表格算法、lmmixGC算法等, 因为这两个我看似懂非懂, 就不细说了. 标记压缩算法差不多就这么些. 告辞~~~

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FM & FFM 算法基本原理

准确估计CTR、CVR对于提高流量价值,增加广告及电商收入有重要指导作用。...早期的人工特征工程 + LR(Logistic Regression):这个方式需要大量的人工处理,不仅需要对业务和行业有所了解,对于算法经验要求也十分高。...二、FM模型 因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出一种基于矩阵分解机器学习算法,其主要用于解决数据稀疏业务场景(如推荐业务),特征怎样组合问题...从公式来看,模型前半部分就是普通LR线性组合,后半部分交叉项即特征组合。单从模型表达能力上来看,FM表达能力是强于LR,至少不会比LR弱,当交叉项参数全为0时退化为普通LR模型。...多项式模型问题在于二阶项参数过多,设特征维数为 n,那么二阶项参数数目为 n(n-1)/2。 任意两个参数都是独立。然而,在数据稀疏性普遍存在实际应用场景中,二次项参数训练是很困难.

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Kafka 之压缩算法&Hash算法

Kafka 支持压缩算法还挺多,这一篇来站在Kafka角度看一下压缩算法。就当前情况来说,支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。...去看LZ4相关介绍时候,提到了LZ77,博主是这么介绍LZ4:LZ4就是一个用16k大小哈希表储存字典并简化检索LZ77,而LZ77是一个应用了字典来进行压缩算法。...通俗来说,就是让程序观察(看字典)当前看到数据是否和之前有重复, 如果有的话,我们就保存两个重复字段距离(offset)和重复长度,以替代重复字段而以此来压缩数据。...其中LZ77 最大缺陷是在字典中寻找待匹配最长字符串占用了大量时间,如果字典和待搜索缓存过短,能匹配到概率就会非常小,针对这个问题LZ4做出了自己改进,从而进一步提升了压缩速率。...,使用这个算法还有redis(当字典被用作数据库底层实现或者hash键底层实现时,来计算键哈希值)、nginx、Hadoop。

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数据压缩算法

概述 之前在听到数据压缩时候, 想着肯定是某些高深莫测算法, 能够完成数据压缩这种事情, 最近看了看, 嗯, 至少咱还是能看懂....ZIP 压缩格式 zip 压缩文件是日常使用中较为常见压缩格式了, 它就是使用了上面的方案二和方案三进行压缩处理结果. 其压缩步骤如下: 将文件使用方案二将大部分重复内容去掉....其他 当然, 不仅仅是文件 zip 压缩, 包括在很多网络传输中, 为了减少传输包体积, 也会将文件进行压缩后再发送....有损压缩 上面的无损压缩, 在将压缩文件解压后, 能够完全恢复压缩文件. 虽然已经很好了, 但是有损压缩压缩文件要比它小很多, 当然代价就是无法还原. 不要以为没有用哦....总结 在数据无损压缩上, 思想基本就是减少重复数据, 不管是重复数据复制, 还是哈夫曼编码都可以说是围绕着这个思想来. 在看过压缩编码之后, 让我想起了之前看到纠错码. 纠错码是怎么处理?

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图片上算法之JPEG压缩

这里主要记录工作中技术架构与经验、计算机相关技术、数学、算法、生活上好玩东西。 前言 听了JPEG图片压缩算法,发现蛮有意思,这里分享一下。...一、整体思想 JPEG有损压缩算法是一个可逆算法,所以这里重点介绍压缩部分,对于逆过程这里就不谈了。...上面提到了,量化后有个特性:大多连续数据是相同。 于是我们就需要编排数据,然后使用Huffman算法进行无损压缩。 是的,这一步优化也是无损可逆。...七、总结 经过上面五大步操作,JPEG图片就完成了压缩。 可以看到这个压缩算法分工很明确: 算法上: 色彩空间转换,DCT变换都是无损可逆转换算法。 缩减取样和量化是有损可逆算法。...熵编码技术是无损可逆压缩算法。 依赖上: 色彩空间转换算法为缩减取样与量化做好了准备:维度轻重分离。 DCT变换也为量化做好准备:矩阵轻重分离。 量化为熵编码技术做好了准备:重复数据连续性特点。

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C++ 特殊矩阵压缩算法

为了节省存储空间,可以设计算法,对这类特殊矩阵进行压缩存储,让多个相同非零数据只分配一个存储空间;对零数据不分配空间。 本文将聊聊如何压缩这类特殊矩阵,以及压缩后如何保证矩阵常规操作不受影响。...矩阵内置操作有很多,本文选择矩阵转置操作来对比压缩前和压缩算法差异性。 什么是矩阵转置? 如有 m行n列A 矩阵,所谓转置,指把A变成 n行m列 B矩阵。...bArray[col][row]=aArray[row][col]; } } 基于原生矩阵上转置算法,其时间复杂度为 O(m*n) ,即O(n2)。...压缩算法实现: #include using namespace std; typedef int DataType; #define maxSize 100 //三元组结点 struct...当稀疏矩阵中元素个数为n*m时,则上述时间复杂度会变成 O(m*n2)。 3.3 找出存储位置 上述算法适合于当稀疏因子较小时,当矩阵中非零数据较多时,时间复杂度会较高。

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十款性能最佳压缩算法

本文会为你介绍6种不同无损数据压缩算法,以及4种基于深度学习图像/视频压缩算法。 6款无损数据压缩算法 无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...作为很多其他无损压缩算法基础,它使用了“滑动窗口”概念。在这个概念中,LZ77管理了一个字典。...该字典使用三元组方式: 偏移量(Offset):短语起始处于文件开头之间距离 行程长度(Run length):组成短语字符数 偏离字符:表明新短语标记符,匹配结束后,前向缓冲区中第一个符号...当文件被解析时,字典会被实时更新以反映最新压缩数据和大小。...举个例子,如果一个文件包含字符串"abbadabba",那么被压缩字典项就是"abb(0,1,'d')(0,3,'a')"。你可以看下下表拆解过程: ?

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AIMCS 与其它压缩算法比较

实验一:压缩英语字符串(ASCII)得到结果 语言 类型 算法 原始大小(Bytes) 压缩比(%) 运行时间(min) English SMS LZW 80904070 85.60 5.43 English...77.81 16.3 English Twitter LZW 584630 86.79 0.04 English Twitter AIMCS 584630 84.31 0.13 由上表可知: LZW 算法压缩英文文本速度要比其它讨论算法更快...AIMCS 在压缩英文文本压缩比其它讨论算法要低 可以看到,在压缩相同大小 SMS 和 Twitter 英文文本时,LZW 算法分别以 5.43分和 0.04分时间快于 AIMCS 16.3...,AIMCS 压缩比要明显低于 LZW 算法压缩比。...结果分析 AIMCS 一开始对之前数据没有足够了解,没有建立足够大字典,AIMCS 可能会因此无法预测之后会出现字符串。随着字典中条目数量增加,可以检测字符种类和重复频率。

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