比特流中最简单的冗余形式是一串重复的比特，利用这种冗余来压缩数据的经典方法是游程编码。 例如有一串比特流：0000000000000001111111000000011111111111，该比特流中有15个0，然后是7个1，然后是7个0，然后是11个1。因为0和1总是交替出现的，我们只要表示出游程长度即可。上面的比特流可用游程编码压缩为：1111011101111011（15=1111，7=0111，7=0111，11=1011）。 为了有效地实现该压缩方法，需要回答下面三个问题： 应该用多少比特记录游程长
要实现解压缩肯定得了解压缩的过程，解压缩相比压缩来说是简单很多，简单说一下压缩的过程。
来源：esingchan - 博客园 链接：www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html（点击尾部阅读原文前往） 7、ZIP中对CL进行再次压缩的方法 这里仍然沿用Huffman的想法，因为CL也是一堆整数，那么当然可以再次应用Huffman编码。不过在这之前，PK对CL序列进行了一点处理。这个处理也是很精巧的。 CL序列表示一系列整数对应的码字长度，对于literal/length来说，总共有0-285这么多符号，所以这个序列长度为286，每个符号都有一个码字长度，当然
实 验 目 的: 通过该实验，掌握通过计算机实验可变长信源编码方法，进一步熟悉香农编码，费诺编码以及霍夫曼编码方法。
递推关系式又称为反馈逻辑函数或递推方程。设图2所示的线性反馈移位 寄存器的初始状态为
念念不忘，必有回响，记得去年差不多这时候在大连，当时一个同学问我M序列的问题，后来一直没有去仔细地看，没想到今天又遇到了，今天就来个一刀两断！
在通信系统中的随机噪声会使模拟信号产生失真和使数字信号出现误码，并且，它还是限制信道容量的一个重要因素。因此人们经常希望消除或减小通信系统中的随机噪声。
在这个大数据时代，我们保存的数据量有时候往往是非常庞大的，存储它将会耗费非常多的内存，读取速度也相对减慢了。
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节，即起到压缩的作用。在图片格式解码后，无论图片的格式，图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习，了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片，如果未经压缩，大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？ JPEG能够获得如此高的压缩比是
计算机通常的颜色空间是 RGB 模型，每个像素由三个 0-255 的值表示。每个值由 8 位/1 字节来存储，则图像的每个像素需要占用 3 个字节的存储空间。因此，对于一张 2592×1944 的图片，其占用内存空间可达 15M 字节，但是使用 JPEG 压缩后，其只需要 0.8M 字节，并且不会影响图像的视觉效果。
JPEG的全称是JointPhotographicExpertsGroup（联合图像专家小组），它是一种常用的图像存储格式， jpg/jpeg是24位的图像文件格式，也是一种高效率的压缩格式，文件格式是JPEG（联合图像专家组）标准的产物，该图像压缩标准是国际电信联盟（International Telecommunication Union，ITU）、国际标准化组织（International Organization for Standardization，ISO）和国际电工委员会（International Electrotechnical Commission，IEC）共同制定。JPEG标准正式地称为ISO/IEC IS（国际标准）10918-1：连续色调静态图像数字压缩和编码（Digital Compression and Coding of Continuous-tone Still Images）和ITU-T建议T.81。
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式，在Spark中应用较多。
1. 概述 按照处理对象的不同， 目前典型的连通性分析算法包括基于像素的方法和基于游程的方法。后者是对像素法的一种改进，它充分利用了区域各部分之间的连通关系，搜索空间得到压缩，整体效率高于前者， 因此近年来得到了更多的关注。在具体实现上，这两类方法都可采用递归法或序贯算法。递归法实现起来简单，但运行时需要消耗大量堆栈， 除了效率低，在实际应用中还容易因堆栈资源耗尽而造成算法不稳定。序贯法在扫描过程中会出现标记冲突现象，为此，常规的做法是对图像( 或子图像) 进行二次或多次扫描， 并利用冲突等价表等辅助措施来
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
该文介绍了JPEG图片压缩算法的基本原理、过程、以及GPU并行化考量。
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
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是联合图像专家小组的英文缩写。它由国际电话与电报咨询委员会CCITT（The International Telegraph and Telephone Consultative Committee）与国际标准化组织ISO于1986年联合成立的一个小组，负责制定静态数字图像的编码标准。
【例10.1-1】从某厂生产的滚珠中随机抽取10个，测得滚珠的直径（单位：mm）如下： 15.14 14.81 15.11 15.26 15.08 15.17 15.12 14.95 15.05 14.87 若滚珠直径服从正态分布N(μσ2)，其中,μσ未知，求,μσ的最大似然估计和置信水平为90%的置信区间。
迭代器由 RLEIterator(int[] A) 初始化，其中 A 是某个序列的游程编码。 更具体地，对于所有偶数 i，A[i] 告诉我们在序列中重复非负整数值 A[i + 1] 的次数。
JPEG : Joint Photographic Experts Group，联合图像专家组。该小组属于ISO国际标准化组织，主要负责静态数字图像的编码方法，即所谓的JPEG算法
本文介绍一下视频压缩编码和音频压缩编码的基本原理。其实有关视频和音频编码的原理的资料非常的多，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。
作者简介 一十，携程资深后端开发工程师；振青，携程高级后端开发专家。 一、前言 携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。 本文将主要讨论酒店查询服务
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。
携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。
术语事务（ transaction ）由来有一些历史原因。早期的数据库使用方多为商业交易（commercial ），比如买卖、发工资等等。但是随着数据库应用不断扩大，交易\事务作为名词保留了下来。
伪随机序列应当具有类似随机序列的性质。在工程上常用二元 {0,1} 序列来产生伪随机（噪声）码, 它具有以下几个特点:
飞扬 / 撰写 整理 数说君 / 编辑 ---- 1. 关于非参数检验 上一文（1. 单样本非参数检验 | 非参数检验汇总）中已经说过，相比参数检验，非参数检验不需要管那么多假设，想象这样的场景： 我想检验某组数据是否符合某个分布，两组数据的分布是否有差异（废话我当然不知道他们的总体分布，不然我还检验干嘛？） 我不知道两组样本的均值和方差，但我就想检验这两个总体分布是否一样； 这个时候就需要非参数检验，顾名思义，不需要理会那么多参数了。 在第一文中，介绍了单样本的非参数检验——检验某组数据是否符合某种特
基本功能是可以判断样本序列是否为随机序列。这种检验过程是通过分析游程的总个数来实现的。
NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG。实际上早在1998年，libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。我们可能会问：为什么JPEG编解码过程可以被SIMD或GPU加速？为什么我们又尚未看见类似的对PNG进行加速的项目？本文将从JPEG编解码原理出发，简单讲解SIMD加速的原理，并简要说明PNG不能被加速的原因。
nodejs 的 zlib 模块提供了资源压缩功能。例如在 http 传输过程中常用的 gzip，能大幅度减少网络传输流量，提高速度。本文将从下面几个方面介绍 zlib 模块和相关知识点：
\begin{array}{c} \mbox{重复周期数} = 2^n - 1 \end{array}
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
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。
BMP 格式是 Windows 下最简单的图像存储格式，它支持图像以每像素 1,4,8,16,24,32比特表示。BMP 格式也支持 4,8比特每像素的游程算法压缩图像。
前面两篇我们已经聊过了「熔断」（如何在到处是“雷”的系统中「明哲保身」？这是第一招）和「限流」（想通关「限流」？只要这一篇），这次我们聊的就是「高可用三剑客」中剩下的「降级」。
本文讲解 Hive 的数据存储，是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式，即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下，性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生，选择不同的数据存储引擎，代表着不同的数据组织方式，对于数据库的表现会有不同的影响。
在 FPGA 上实现了 JPEG 压缩和 UDP 以太网传输。从摄像机的输入中获取单个灰度帧，使用 JPEG 标准对其进行压缩，然后通过UDP以太网将其传输到另一个设备（例如计算机），所有这些使用FPGA（Verilog）实现。
人工智能方法在信号处理许多领域的普遍应用导致对底层神经网络（NN）的高效分配、训练、推理和存储的需求不断增加。为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。
FTP是TCP/IP网络上两台计算机之间传送文件的协议，它是在Internet上最早使用的协议之一。
1. 何为非参数检验 我想检验一组是否是否符合XX分布怎么办？我想检验两个组数据均值是否相当，但又不知道各自的总体均值方差、分布....怎么办？不知道不知道，我什么都不知道，我就想做个检验，怎么办 简单粗暴的说，用非参数检验，你不用管数据是否符合某某分布，甚至极端一点，你再也不用操心数据是否满足那些假定了！ 非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。 参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的
之前的博客：OFDM深入学习及MATLAB仿真 中有对交织的概念进行讲解，但讲解还是比较浅显，且仿真实现时并没有加入交织及解交织流程，这里单独对交织的原理做一个讲解并在原来代码的基础上加入交织及解交织流程，再去对比一下加入后和加入前的误比特率。
当代程序员的困惑可能大致分为两类：一是 "35 岁之后我该去往何处"，二是 "如何才能进入互联网大厂工作"。
今天将分享超声神经分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
最近接触到一些海量数据存储的需求，为了解决这样的需求，一个想法是对数据进行一定程度的聚合。在应用层的聚合方式，这里不展开。但是让我联想到的是以前学习 prometheus tsdb的时候接触到的压缩技术。即使本质上来讲，应用层的数据聚合，就是一种数据压缩技术。而 tsdb 使用的 gorilla 技术令人印象深刻。有兴趣的可以详细看一下 prometheus 作者的这篇博客, 以及其使用的技术 gorilla 的 paper. 简而言之 prometheus 的 tsdb 简洁强大，受益于其高效的压缩【gorilla 平均能压缩 16 byte samples to an average of 1.37 bytes】和查询效率，其单机的设计并没有影响他在众多场景中的广泛使用。
比如研究血型与性格是否独立，如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同，那么统计上独立。
当代程序员的困惑可能大致分为两类：一是“35岁之后我该去往何处”，二是“如何才能进入互联网大厂工作”。
上文说过，一旦FTP数据发送双方建立控制命令通道和数据传输通道后，双方就可以发送数据。在数据传输中，FTP协议又规定了三种模式，分别是流模式，块模式和压缩模式。
移位密码。和凯撒密码原理类似。只不过移动的key不是3而可以是0~25中的任何值。所以Caesar Cipher是Shift Cipher的一种特例。
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