一、基础 1、HTTP压缩是指: Web服务器和浏览器之间压缩传输的”文本内容“的方法。 HTTP采用通用的压缩算法,比如gzip来压缩HTML,Javascript, CSS文件。 能大大减少网络传输的数据量,提高了用户显示网页的速度。当然,同时会增加一点点服务器的开销。 本文从HTTP协议的角度,来理解HTTP压缩这个概念。 2、HTTP内容编码和HTTP压缩的关联 HTTP压缩其实是HTTP内容编码的一种,在HTTP协议中,允许对内容(也就是Body部分)进行编码,可以采用gzip这样的编码。 从而
【新智元导读】自然语言处理大师 Fred Jelinek 有一句名言:“我每开除一名语言学家,我的语音识别系统错误率就降低一个百分点。”不过,在谷歌搜索 app 背后,则有一支超过百人的语言学家团队,专门为神经网络的训练数据“镀金”,提供“金数据”。监督学习下,需要人来处理的“金数据”不可或缺,而无监督学习仍很遥远。 试试向谷歌的搜索 app 询问:“地球上飞得最快的鸟是什么鸟?”,它会回答你:“游隼”。根据 YouTube,游隼的最快速度达到 389 公里/小时。 回答正确,但这个答案不是从谷歌内部的主要
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》。
这个过程中会把图片拆成8X8的小块对每一个小块都做了操作,用64X64的基底进行加权重新计算后重新映射成新的8X8的块(这个新的8X8的块如果修改了之后人眼是观测不出来的,也就是cbcr空间的压缩)
标记-清扫式垃圾回收器是一种直接的全面停顿算法。简单的说,它们找出所有不可达的对象,并将它们放入空闲列表Free。
压缩在数据传输和存储过程中经常扮演着十分重要的角色,因此提高压缩的效率可以帮助我们节省时间和降低存储成本。本文介绍了压缩算法的优化在构建部署平台的应用,能够帮助研发团队提高研发和交付效率。
snappy算法是google开源的。该包是google使用go语言来实现的。项目地址如下:
Gzip是一种流行的文件压缩算法,现在的应用十分广泛,尤其是在Linux平台。当应用Gzip压缩到一个纯文本文件时,效果是非常明显的,大约可以减少70%以上的文件大小。这取决于文件中的内容。
近日,在了解 @vue/repl 相关内容,其通过 URL 进行数据存储,感觉思路惊奇,打开了新方式。
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。
看过很多压缩相关的技术文章,大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比,哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好,可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度,和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
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。
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。
【新智元导读】搜索是最先一批被人工智能深刻改变的行业,这不仅仅是因为搜索公司(谷歌、百度、微软)跑在了AI 革命的前面。本文从搜索结果、视频搜索和精准营销/SEO这三方面,为你展现被机器学习和深度学习改变的搜索行业。只有拥有 AI 能力的企业才能在不远的未来获得巨大收益。 谷歌搜索已经能直接告诉你答案 试试向谷歌的搜索 App 询问:“地球上飞得最快的鸟是什么鸟?”,它会回答你:“游隼”。根据 YouTube,游隼的最快速度达到 389 公里/小时。 回答正确,但这个答案不是从谷歌内部的主要数据库中来的。
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。
“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。
对于列压缩选项,PostgreSQL 14提供了新的压缩方法LZ4。与TOAST中现有的PGLZ压缩方法相比,LZ4压缩更快。本文介绍如何使用整个选项,并和其他压缩算法进行性能比较。
在大数据和实时流处理的场景中,Apache Kafka作为一个高性能、高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统,被广泛应用于各种业务场景。然而,随着数据量的不断增长,如何有效地存储和传输这些数据成为了一个亟待解决的问题。Kafka的消息压缩机制正是为了解决这一问题而设计的。本文将详细解析Kafka消息压缩的工作原理、支持的压缩算法以及在实际应用中的使用策略。
但最近,一款号称“世界上最快的PNG图像解码器”诞生了,速度是“老大哥”的1.22-2.75倍!
前言 前面已经分析过RBD在Ceph的文件分布,就是将一个完整的块设备,映射成大小相同的数据块,然后通过Crush算法进行Map,最后存储在文件中。FileStore承担了文件的存储工作,其实就是将文件安装PG进展组织,然后分目录存储。 原理和动机 文件从filename依次会进行以下三个步骤进行,最后落到磁盘,如下: •filename -> object_id: filename通过hash函数直接转换成一个objectid •object_id -> pg: object_id其实是一个整数,通
Kafka 支持的压缩算法还挺多的,这一篇来站在Kafka的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。具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。
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。
雷锋网AI 科技评论按:机器学习的研究正进行的如火如荼,各种新方法层出不穷。尽管这样,还有一个问题摆在面前,研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时,经常会被问到到:「机器学习有什么杀手级应用?」
机器学习的研究正进行的如火如荼,各种新方法层出不穷。尽管这样,还有一个问题摆在面前,研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时,经常会被问到到:「机器学习有什么杀手级应用?」
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。
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。
互联网时代,社交媒体分享、自动驾驶、增强显示、卫星通信、高清电视或视频监控等应用场景对图片和视频有很强的需求,压缩算法也因此备受关注,但是不同的应用场景对压缩算法的性能要求也不一样,有的需求是保持高清的画质是第一位,有的需求是体积小是第一位,可以损害一些画质。
在ClickHouse中,数据分区是一种将表中的数据根据特定的规则划分成不同的部分,并将这些部分存储在独立的目录中的技术。数据分区可以提高查询性能、减少存储空间的使用,并且可以根据业务需求进行优化。
我们想必都有过压缩和 解压缩文件的经历,当文件太大时,我们会使用文件压缩来降低文件的占用空间。比如微信上传文件的限制是100 MB,我这里有个文件夹无法上传,但是我解压完成后的文件一定会小于 100 MB,那么我的文件就可以上传了。
来源:trendintech,insidebigdata 等 转载来源:新智元 译者:李静怡, 刘小芹 校对:徐颢 编辑:胡蝶 本文共3162字,建议阅读10分钟 本文从搜索结果、视频搜索和精准营销/SEO这三方面,为你展现被机器学习和深度学习改变的搜索行业。 [导读]搜索是最先一批被人工智能深刻改变的行业,这不仅仅是因为搜索公司(谷歌、百度、微软)跑在了AI 革命的前面。本文从搜索结果、视频搜索和精准营销/SEO这三方面,为你展现被机器学习和深度学习改变的搜索行业。只有拥有 AI 能力的企业才能在不
《E往无前》系列将着重展现腾讯云大数据ES在持续深入优化客户所关心的「省!快!稳!」诉求,能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性,可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 日志成本下降25%+!腾讯云大数据ES Lucene压缩编码深度优化大揭秘 导语:Lucene作为Elasticsearch的底层索引引擎,提供了灵活的数据检索能力。但在日志数据领域,Lucene现有的设计导致数据膨胀较为严重,本文介绍了关于Lucene底层文件格式的系统性优化思路。这些优化特
文件压缩带来两大好处:它减少了存储文件所需的空间,并加速了数据在网络或者磁盘上的传输速度。在处理大量数据时,这两项节省可能非常重要,因此需要仔细考虑如何在 Hadoop 中使用压缩。
Brotli最初发布于2015年,用于网络字体的离线压缩。Google软件工程师在2015年9月发布了包含通用无损数据压缩的Brotli增强版本,特别侧重于HTTP压缩。其中的编码器被部分改写以提高压缩比,编码器和解码器都提高了速度,流式API已被改进,增加更多压缩质量级别。新版本还展现了跨平台的性能改进,以及减少解码所需的内存。
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:
在HTTP1.1的协议中,我们传输的request和response都是基本于文本的,这样就会引发一个问题:所有的数据必须按顺序传输,比如需要传输:hello world,只能从h到d一个一个的传输,不能并行传输,因为接收端并不知道这些字符的顺序,所以并行传输在HTTP1.1是不能实现的。
数据压缩是通过一系列的算法和技术将原始数据转换为更紧凑的表示形式,以减少数据占用的存储空间。数据解压缩则是将压缩后的数据恢复到原始的表示形式。
众所周之,通常我们开发一个移动端应用,会直接调用系统提供的网络请求接口去服务端请求数据,再针对返回的数据进行一些处理,或者使用iOS中的开源AFNetworking/OKHttp这样的网络库(Android中可以用HttpURLConnection或者开源的okhttp库),管理好请求线程和队列,再自动做一些数据解析,就结束了。
现代的网页通常包含了由大量的HTML, CSS和JavaScript代码编写的图片、视频或其他大型文件数据,导致了网页打开的速度很慢。如果能有一种好的压缩算法将这些内容和数据进行压缩后传输,那么用户只需要等待很短时间就可以完全加载整个页面上的内容。
确实,对于一个由随机生成的8位字符组成的文件,我们不能期望通过任何压缩方法将其压缩,哪怕只是压缩一位。这里的原因涉及到信息论的基本概念,特别是与数据编码和压缩相关的概念。
不论是哪个版本,Kafka 的消息层次都分为两层:消息集合(message set)以及消息(message)。一个消息集合中包含若干条日志项(record item),而日志项才是真正封装消息的地方。Kafka 底层的消息日志由一系列消息集合日志项组成。Kafka 通常不会直接操作具体的一条条消息,它总是在消息集合这个层面上进行写入操作。
大概在去年《WebRTC,P2P技术,IPv6》一文中探讨了互联网p2p技术的基本原理,从资源守恒和分形结构的角度揭示了NAT技术的2个本质:
近日,90 岁的 IEEE 终身 Fellow、以色列科学家 Jacob Ziv 因其「对信息论和数据压缩技术的重要贡献和杰出研究领导地位」获得本年度的 IEEE 荣誉勋章。
在 dotnet 可以使用 LZ4 这个无损的压缩算法,这个压缩算法的压缩率不高但是速度很快。这个库支持在 .NET Standard 1.6 .NET Core .NET Framework Mono Xamarin 和 UWP 运行
ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的(OLAP)[^1]数据存储,与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比,ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理(OLAP)场景的数据存储往往都会使用列式存储。
就压缩而言,对于数据储存应该是一个比较大的优化, 而 Kafka 自然也是支持这种特性的, 但是这里可能会有那么一点坑。 我们主要从:
特定的错误信息 "Invalid argument" 表明可能存在一个参数传递给数据库加载过程中的问题。
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