百度NLP专栏 作者:百度NLP 引言 近年来,我们在神经网络模型与 NLP 任务融合方面深耕,在句法分析、语义相似度计算、聊天生成等各类方向上,均取得显著的进展。在搜索引擎上,语义相似度特征也成为了相关性排序系统最为重要的特征之一。模型越趋复杂,由最初的词袋模型(BOW)发展至建模短距离依赖关系的卷积神经网络(CNN),建模长距离依赖关系的循环神经网络(RNN),以及基于词与词之间匹配矩阵神经网络(MM-DNN)等等。同时,由于语言复杂、表达多样、应用广泛,为了更好的解决语言学习的问题,我们将更多的 NL
数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时,你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦除掉一些数据,而无损方法则能保证持有全部的数据。使用哪类方法取决于你要让你的文件保持多大的精准度。
0写在前面 web前端在越来越多的Hmtl5游戏 web App的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉,聊一下基于前端javascript以及Html5线上有损图像压缩,无损数据压缩方案等运用。 web项目需求中有很多资源压缩优化有很多不错的方案 比如针对文本js的compress 以及服务器gzip,比如sprite雪碧图+png压图。 在越来越多的Hmtl5游戏 webApp的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉,聊一下基于前端javascript以及H
压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型:有损压缩和无损压缩。 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量,在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据,例如JPEG和MP3等格式。 无损压缩算法则能够完全还原原始数据,不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景,如文档、代码等,例如ZIP和GZIP等格式。 常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding(RLE)等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码,以实现数据压缩和解压缩的目的。
这个系列将结合C/C++介绍无损压缩编码的实现,正如Charles Petzold在<CODE:Hidden Language of Computer Hardware and Software>里所表达出来的意思一样,计算机最本质的能力就是将各种信息通过电路的开合转换成为一系列的数字,然后对其按照一定的规则进行编码,利用这些编码记录一些动作或者数据,完成人们想要的功能。计算机的指令是一种编码,数据也是一种编码,正如人类用各自民族特有的符号组成自己的语言一样,计算机也是依靠着编码形成了自己的语言
数据压缩是提高 Web 站点性能的一种重要手段。对于有些文件来说,高达 70% 的压缩比率可以大大减低对于带宽的需求。随着时间的推移,压缩算法的效率也越来越高,同时也有新的压缩算法被发明出来,应用在客户端与服务器端。
点击关注公众号,Java干货及时送达 近日,国际电气与电子工程学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,简称 IEEE)宣布,授予 IEEE 终身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 荣誉勋章。 Jacob Ziv 这位如今已 90 岁的前辈,是一位以色列科学家,他开发了通用无损压缩算法 Lempel-Ziv,为后来的 GIF、PNG 和 ZIP 文件的开发奠定了坚实的基础。 1、无损压缩算法发展史 20 世纪 70
对于数据可视化而言,我们在使用软件可视化做图之后,还要把图片进行保存。所以对于图片的格式就需要有一些认识。
近日,国际电气与电子工程学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,简称 IEEE)宣布,授予 IEEE 终身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 荣誉勋章。
作为一个客户端开发,对于图片格式一直没有一个清晰的了解,这里简单的罗列出各种图片格式的区别,文章中有部分是他人的引用,会在底部放上链接,望轻喷。
本文介绍了压缩技术的发展历程,以及AI正在如何改变压缩技术的现状。随着移动互联网和物联网设备的普及,压缩技术正在成为一项重要技术,能够有效提高数据传输速率。传统的压缩方法是基于统计的,但它们无法很好地处理复杂的文件结构。而AI技术,如神经网络和深度学习,已经在许多领域取得了显著的成果,包括图像和视频压缩,可以提高压缩效率,并降低数据存储需求。随着AI技术的不断发展,它可能会成为未来压缩技术的主流方法,为互联网和移动设备带来更好的体验。
WebP 的优势体现在它具有更优的图像数据压缩算法,能带来更小的图片体积,而且拥有肉眼识别无差异的图像质量;同时具备了无损和有损的压缩模式、Alpha 透明以及动画的特性,在 JPEG 和 PNG 上的转化效果都相当优秀、稳定和统一。
除了上面这些压缩格式,像.jpg,.mp3,.avi这些,也都是有着压缩的作用,只不过跟上面.zip这些相比,它们执行的是有损压缩
脑图地址 1. 分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声HFIC对异常值具有较好的鲁棒性,PSNR为>26.42 dB Thomas and Deravi (1995) 使用启发式搜索分形图像压缩 通过自变换有效利用图像冗余 达到双倍压缩比率 编码排序长度比解码长 多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (19
图片资源,在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环,尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
事接上回,当我继续想办法看懂 Brotli的第一阶段时,发现自己卡住了。毕竟自己的基础不是很好,只能想办法去解决,苦闷了一个下午,没办法,只能去死磕这一阶段参考的几篇论文。而我磕的四篇论文中的第一篇,就是这个—— 《Bicriteria Data Compression》。
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方,即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱,颜色过渡可能显得不够平滑,导致图像呈现出颗粒感,不适合表现细腻的色彩变化。
上一篇学习了ziplist,是一种很紧凑的列表。但是在中间删除的效率真的是不敢恭维。然后我也写了点自己的想法,不过倒是没有想到deque。deque是STL中的一种数据结构,不过似乎在STL中不如其他几个数据结构大众化。在nginx的节点设计中这种deque模式可是大放异彩。
WebP格式,谷歌(google)开发的一种旨在加快图片加载速度的图片格式。图片压缩体积大约只有JPEG的2/3,并能节省大量的服务器带宽资源和数据空间。Facebook Ebay等知名网站已经开始测试并使用WebP格式。 WebP 在各大互联网公司已经使用得很多了,国外的有 Google(自家的东西肯定要用啦,Chrome Store 甚至已全站使用 WebP)、Facebook 和 ebay,国内的有淘宝、腾讯和美团等。 Webp优势: 更优的图像数据压缩算法 更小的图片体积 肉眼识别无差异的图像质量
在智能工厂逐渐推广应用中,数字化信息的数据量相当庞大,对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求,完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的,必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输。
随着web的发展,网站资源的流量也变得越来越大。据统计,60% 的网站流量均来自网站图片,可见对图片合理优化可以大幅影响网站流量,减小带宽消耗和服务器压力。
答案就是缓存。我们通过将HTTP响应的数据缓存到本地,下次请求时直接从本地磁盘读取,避免网络IO的耗时。
我想你第一时间想到的是,使用 KeepAlive 将 HTTP/1.1 从短连接改成长链接。
5G网络作为第5代的移动通信网络,它的网络峰值传播速度可1以达到10Gbps/s.这比4G的的传输速度快数百倍.举个例子,整部超高画质电影下载可在1秒钟之内下载完成.
机器之心转载 来源:知乎 作者:周昕宇 压缩即智能? 最近在研究 OpenAI 发现,他们其实做的只是机器学习的第一原理,也是机器学习的终局:优化对于未来观察的无损传输的压缩大小。进一步分析后发现,这个理论非常 powerful,因为仅仅如此,便能通向超过人类的智能 (Super-human Intelligence)。本文会介绍无损压缩的基本原理和具体实现以及对于 AI 未来发展的猜想。 在和小伙伴一起研究的过程中,引出一些有意思的讨论。虽然由于篇幅限制不会特别深入,但希望能引起大家的兴趣。讲无损压缩的
前言 在本系列的第一期我们介绍了图片 AVIF 压缩,作为最前沿的压缩技术,AVIF 确实有着无数的优点。但时代的进步是循序渐进的,在一些较老的终端或设备上,可能短时间内确实无法支持 AVIF 格式,那如何能让这部分业务享受到时代的红利? 对此,数据万象推出了基于最通用的jpg、png、gif等图片格式的压缩能力——图片极智压缩,可以在不改变图片格式的情况下,大幅减小图片大小,并保证图片视觉上的无损查看。 图片压缩与主观视觉 最早期的时候,最先出现的图片压缩算法是无损压缩算法,这些无损压缩算法使用lz77
过去几周,Arch Linux 维护人员比较了不同的压缩算法,最终计划使用 zstd 取代 devtools 中的默认压缩算法。
综上所述,ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时,需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
ClickHouse提供了多种压缩算法来满足不同场景的需求,用户可以根据数据类型和性能要求选择适当的压缩策略。
文章:FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
Kafka使用数据压缩,最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间,还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法,不仅在MQ使用,日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据,这些情况下,都可考虑使用数据压缩提升性能,还能节省网络带宽和存储空间。
本文将简单介绍下JPEG算法的实现流程,包括图像分割、颜色空间转换、DCT、Quantization、Huffman coding等。 JPEG概述 图像压缩很重要。有这么几种压缩算法: JPEG(非
png是一种无损压缩的位图片形格式,其设计目的是试图替代GIF和TIFF文件格式,同时增加一些GIF文件格式所不具备的特性。PNG使用从LZ77派生的无损数据压缩算法——LZW专利(Lempel-Ziv-Welch)压缩算法专利由Unisys持有,Unisys限制了GIF用在自由软件上的使用,也因此才有PNG格式的诞生。
学习、预测和压缩之间存在着密切的联系。ChatGPT的成功吸引了公众的广泛关注,并将学习与预测之间的联系推向了前沿。LLaMA和GPT-4等大型语言模型带来的主要进步是,它们能够根据已知的前几个单词(Token)来出色地预测段落中的下一个单词(Token)。
本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理,以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案。
数字音源,也就是数字音频格式,最早指的是CD,CD经过压缩之后,又衍生出多种适于在随身听上播放的格式,这些压缩过的格式,我们可以分为两大类:有损压缩的和无损压缩的。这里所说的压缩,是指把PCM编码的或者是WAV格式的音频流经过特殊的压缩处理,转换成其他格式,从而达到减小文件体积的效果。有损/无损,是指经过压缩过后,新文件所保留的声音信号相对于原来的PCM/WAV格式的信号是否有所削减。
数据结构从逻辑结构上可以分为:集合、线性表、树、图 集合中常用的数据结构是背包等。 线性表包括栈、链表、队列等。 树包括堆、二叉树、哈夫曼树等。 图包括有向图、无向图、最小生成树、最短路径等(就职于高德地图的算法工程师,图的知识必须完全掌握(ง •̀_•́)ง)。 背包、栈、链表和队列在之前的一篇博文《基础大扫荡——背包,栈,队列,链表一口气全弄懂》中介绍了一下。二叉树和堆在《面向程序员编程——精研排序算法》中的堆排序部分仔细介绍过。 图若在未来有机会用到我会去研究一下,目前为止我的经历中用到图结构
WebP(发音:weppy)是一种同时提供了有损压缩与无损压缩(可逆压缩)的图片文件格式,派生自影像编码格式VP8,被认为是WebM多媒体格式的姊妹项目,是由Google在购买On2 Technologies后发展出来,以BSD授权条款发布。
综上,选择合适的压缩算法需要根据数据的特点和需求来权衡压缩比和压缩速度,同时考虑系统资源和数据类型等因素。在实际应用中,可以尝试使用不同的压缩算法,通过实验和性能测试来选择最佳的压缩算法。
屏幕监控数据的管理就跟整理书房一样,既要提高效率,还要省点存储成本。视频压缩算法就像是书架上的魔法工具,可以在不损坏图画的情况下,把数据量“瘦身”一下,让数据管理变得更轻松。以下是一些利用视频压缩算法优化屏幕监控数据管理的方法:
WebP 图片格式是由 Google 基于 VP8 视频编码格式研发的,同时提供有损压缩和无损压缩两种格式,那么今天就来看看 WebP 有损压缩与无损压缩的具体技术细节。
本文接上一篇 🚀秒开时代:博客性能优化指南 , 由于性能优化后把一些功能弄的不好使了,这次把那些功能异常问题排查一下,顺便再整理一下代码,同时把页面效果稍微优化一波,本文主要为实操记录分享
前言 不管是 PC 还是移动端,图片一直是流量大头,以苹果公司 Retina 产品为代表的高 PPI 屏对图片的质量提出了更高的要求,如何保证在图片的精细度不降低的前提下缩小图片体积,成为了一个有价值且值得探索的事情。 但如今对于 JPEG、PNG 和 GIF 这些图片格式的优化几乎已经达到了极致, 若想改变现状开辟新局面,便要有釜底抽薪的胆量和气魄,而 Google 给了我们一个新选择:WebP。 对 WebP 的研究缘起于手机 QQ 原创表情商城,由于表情包体积较大,在 2G/3G 的网络环境
“智能压缩”按照又拍云的说法是,同时支持 Gzip 和 Brotli 压缩算法。根据用于浏览器开启自动选择不同压缩方式。
本文对数据压缩的「前世今生」进行简要的回顾,重点分析基于深度学习的有损压缩、无损压缩方法,对基于深度学习的数据压缩进行了探讨和展望。
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