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LZ77 基本概述

LZ77 压缩是一种基于字典及滑动窗口的无损压缩技术,广泛应用于通信传输。 LZ77 算法不同于 Huffman 编码等基于统计的数据压缩编码,需要得到先验知识——信源的字符频率,然后进行压缩。...LZ77的核心思想:利用数据的重复结构信息来进行数据压缩。...LZ77 的基本原理 LZ77 以经常出现的字母组合(或较长的字符串)构建字典中的数据项,并且使用较短的数字(或符号)编码来代替比较复杂的数据项。...LZ77 算法 LZ77 算法执行流程如下: 步骤 1:从输入的待压缩数据的起始位置,读取未编码的源数据,从滑动窗口的字典数据项中查找最长的匹配字符串。...无损数据压缩算法设计 无损数据压缩、算法比较和实现 LZ77 Parsing, etc.

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Arm Cortex-A77

Cortex-A77的SoC提供20%的性能提升 这里的要点是,A76标志着微体系结构的一次重大转变,带来了巨大的性能提升,而我们又回到了A77的优化水平改进上。...有了这些,我们就可以深入研究Arm Cortex-A77的新功能。 Cortex-A77建立在A76微架构上 理解Cortex-A77和A76之间区别的关键是要掌握“更广泛”的内核设计的含义。...Summary Cortex-A77进行了许多小的改动,这些改动与之前的版本相比有一些实质性的区别。...强大的Cortex-A76设计已经扩展,可以通过A77进一步提高吞吐量,而无需依赖更高的时钟速度。 Cortex-A77的最大性能提升是以整数和浮点数学形式出现的。...总体而言,这些改进使A77平均比上一代提升了20%。 就智能手机而言,Cortex-A77供电的SoC将用于高性能旗舰产品。Arm完全希望看到动力室设计采用4 + 4 bit.LITTLE核心布置。

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神经网络加速器应用实例:图像分类

不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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