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    iOS减包实战:Compress PNG Files作用分析

    说好的Compress呢!!! ? 这就必须要好好研究下这个"Compress PNG Files"到底是干啥的了!...结果还是增大了非常多,说好的Compress呢! 接下来就要详细的分析下为什么会出现这种情况了。...接下来就要解释下为什么LUT这种图片的大小会变化这么大了,首先要看下Compress后的PNG的数据格式,这里通过hexdump可以查询到各个数据块的关键字 ? ?...以上就是对Compress PNG Files这个编译选项的一些分析,当然并不是所有图片经过处理都会变得巨大,也有些图片会变小的,所以当Compress PNG Files这个属性已经开启,并且不确定关闭会不会对现有工程产生大量影响的时候...,可以通过如下操作将这张图片排除出compress的方法,尤其是对于LUT图片: ?

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    Hive快速入门系列(12) | Hive的数据压缩介绍及使用

    , org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec...输入压缩 Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器 mapreduce.map.output.compress false mapper输出 这个参数设为true启用压缩 mapreduce.map.output.compress.codec...org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec mapper输出 使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据 mapreduce.output.fileoutputformat.compress...false reducer输出 这个参数设为true启用压缩 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec org.apache.hadoop.io.compress...设置mapreduce中map输出数据的压缩方式 hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

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    干货 | 想在手机上用自己的ML模型?谷歌模型压缩包你满意

    Learn2Compress 技术的工作原理 Learn2Compress 技术融合了此前研究中介绍的 ProjectionNet 等学习框架,并结合了神经网络模型压缩的几项前沿技术。...Learn2Compress 技术的工作原理是这样的:先输入一个用户提供的预先训练好的 TensorFlow 模型,随后 Learn2Compress 技术开始训练和优化该模型,并自动生成一个随时可用的移动端模型...可自动生成移动端机器学习模型的 Learn2Compress 技术 为了达成模型压缩的目的,Learn2Compress 技术使用了多重神经网络优化和下面三项模型压缩技术: 通过移除那些对预测没有太大作用的的权重或者运算...Learn2Compress 技术的实战表现如何?...在 CIFAR-10 上,使用共享参数来共同的训练多种 Learn2Compress 模型所花费的时间,只比训练单独的一个 Learn2Compress 大模型多耗时 10%,例如 yields 3 压缩模型在尺寸上要小

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