丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 无损压缩鼻祖去世了,享年86岁。 他就是Abraham Lempel,来自以色列的科学家。 正是因为他和同事发明的LZ77/LZ78压缩算法,才有了Zip、GIF、PNG、TIFF、MP3、PDF等直到今天还在流行的文件格式。 他生前曾就职的的以色列理工学院评价他为“学院成立100年来最伟大的研究员之一”,并称很少有科学家“像他一样在技术发展以及我们的日常生活领域中都产生了如此大的影响”。 无数网友为他的离世哀悼。 有人还表示: 我的研究生论文主
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。
(本文改自多媒体导论我课上做的演讲)转眼就暑假了,这一篇我在4月份准备写结果写了一半就坑到了现在,也是很真实。
我司某产品线有这么一个神奇接口 (https://host/path/customQuery)
1. 解决问题: 以原则性的方式解决了 LZ77 解析的压缩大小/解压缩时间问题 2. 论文目标: 确定一个 LZ77 解析,在给定的时间T最小化压缩文件的空间占用 相反,交换时间与空间两个变量,在预先给定压缩空间中最小化压缩时间 3. 实现目标: 引入新的 Bicriteria LZ77-Parsing 问题,它以一种原则性的方式形式化了数据压缩器传统上通过启发式方法处理问题。 通过证明和部署加权图的一些特定结构属性,在O(n log n²)时间和 O(n)空间字中有效地解决了这个问题,直到可以忽略的附加
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。若结果为 T,则执行步骤 2,若结果为 F,则执行步骤 3; 步骤 2:输出函数 F(off,len,c)。然后将窗口向后滑动到 len++,继续步骤 1; 步骤 3:输出函数 F(0,0,c),其中 c 为下一个字符。并且窗口向后滑动(len + 1)个字符,执行步骤 1。
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》。
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。
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。
1994 年,Michael Burrows 和 David Wheeler 发明了Burrows-Wheeler Transform算法,并以他们的姓名命名。在读《Universal losslessdata compression algorithm》的时候,我也深刻体会到了文中对该算法精确的描述,以至于一半以上的内容都是讲它以及如何改进优化BWT的。
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。
gzip,zlib,以及图形格式png,使用的是同一个压缩算法deflate。我们通过对gzip源码的分析来对deflate压缩算法做一个详细的说明:
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。
上周部门会议上讨论的一个议题是如何节省Redis内存空间,其中有个小伙伴提到可以从压缩字符串入手,我觉得这是一个可以尝试的思路。因为有时候我们存在Redis中的值比较大,如果能对这些大字符串进行压缩,那么节省的内存空间还是很可观的。接下来将介绍几种常见的数据压缩算法,供大家参考。
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
之前写过《JPEG/Exif/TIFF格式解读(1):JEPG图片压缩与存储原理分析》,JPEG文件是以,FFD8开头,FFD9结尾,中间存储着以0xFFE0~0xFFEF 为标志的数据段。
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。
大数据(Big Data),又称为巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理的时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
许多场合,开始时不知道要编码数据的统计特性,也不一定允许你事先知道它们的统计特性。因此,人们提出了许许多多的数据压缩方法,企图用来对这些数据进行压缩编码,在实际编码过程中以尽可能获得最大的压缩比。这些技术统称为通用编码技术。 字典编码(dictionary encoding)技术(以下简称DE)就是属于这一类,这种技术属于无损压缩技术。
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
完成对Node.js的从了解到熟练的进阶这个Flag设立已久,久到去年就有它了。白露欲霜,隔年的Flag是时候拿出来实现了。躺平or码字,我决定选择后者。
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) 最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射。 一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求;另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少
最近看zlib压缩的API,发现无论从理解还是使用上都比较陌生,所以挑了一些看着感兴趣的API进行进一步的摸索。
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
PNG的全称叫便携式网络图型(Portable Network Graphics)是目前最流行的网络传输和展示的图片格式,原因有如下几点:
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。
因为之前在qq空间有太多的互动,所以qq推荐好友里面经常推荐我俩互相认识。。。。谜之尴尬
近年来,随着物联网等场景的不断发展,一些问题也逐渐的暴露了出来,就比如嵌入式设备上的 CPU时钟频率,电源等资源都是有限的;对于部分设备来说可能换个时钟频率高的时钟、换个大的电池确实可以解决问题,但对于手机这种嵌入式移动设备来说,像是要做到便携、轻薄等等要求,体积就被限制住了,电源也因此被限制住了。
压缩可以大大的降低我们Web服务器的响应速度,压缩从而提高我们网页的加载速度,以及节省一定的带宽.
“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。
摘要:本文将探讨Linux系统中常用的压缩算法,如gzip、bzip2、xz等,并提供相关的代码示例和使用场景。
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。
《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
优化思路:数据库中不存longtext字段,新增blob字段,将文本在后端压缩为bytep[]存到blob二进制字段中,查询时返回。理由:zip是现在成熟的压缩算法,基于LZ77算法和哈夫曼编码,可以把文本(String)较大程度地压缩为byte[]。注:不建议再把压缩后的byte[] BASE64为String,因为BASE64是一种编码方式。
金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本,可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素,依此重复进行,直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值(BILINEAR)、最临近像元法(NEAREST)、三次卷积法(CUBIC)。其中最临近像元法速度最快,如果对图像的边缘要求不是很高,最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因,速度最慢,但是重采样后图像的灰度效果较好。
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。
LZMA (Lempel-Ziv-Markov chain-Algorithm) 基于著名的LZ77压缩算法改进的压缩/解压工具,特点:高压缩率,高解压速度,低内存消耗,lzma命令行工具使用方式和gzip,bzip2类似,对 已经熟悉gzip,bzip2这类工具的用户来说,上手并不难。 对比两大主流压缩工具:gzip,bzip2:
Google 认为互联网用户的时间是宝贵的,他们的时间不应该消耗在漫长的网页加载中,因此在 2015 年 9 月 Google 推出了无损压缩算法 Brotli。Brotli 通过变种的 LZ77 算法、Huffman 编码以及二阶文本建模等方式进行数据压缩,与 Gzip相比效率提升约 17-25%。这里简单说一下如何在宝塔面板Nginx开启Brotli压缩。
当收集浏览器端每个用户核心性能指标时,可通过 web-vitals 收集并通过 sendBeacon 上报到打点系统。
Package bzip2 implements bzip2 decompression.
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。
导读: 刘东发(http://www.codelive.net)的杰作——–远程控制木马”偷窥者”VC6.0编译通过。2001年是中国的木马大丰收的一年. 首先是灰鸽子的诞生.灰鸽子早期版本开放源代码,灰鸽子的作者葛军(俺安徽的老乡,呵呵可不是拉关系),开始还倒不错,开放了源代码,后来功能齐全后,葛军开始翻脸了,不但不公开源代码,还收费.灰鸽子是delphi版的,本人愚笨,没有学delphi,主要原因:borland把自己卖了,jbuider以后都很难说(在下赶紧从jbuilder转向了eclips
作为 Web 开发者,我们日常需要与各式各样的图片格式打交道,以至于有些知识几乎已经成为常识,比如我们应该都知道 PNG 可以支持透明度,jpg 可以压缩到较低的质量,而 gif 则可以显示动图……但是,你知道这些不同的图片格式是如何产生的、并且演进至今的吗?
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。
作者|zzbozheng 原文|http://imweb.io/topic/586b2206b3ce6d8e3f9f99ce 前几天在群里看到小杜分享一篇文章,《html写法对gzip压缩率的影响》,为此我也对这点分析了一下。 不知道大家有没有看过这文章,作者是来自微博懒懒交流会,其内容我这里先简述一下。 Gzip算法主要由哈费曼和LZ77算法组成。 如果文件中有两块内容相同的话,那么只要知道前一块内容的位置和大小,通过特定的压缩标识符, 我们就可以确定后一块的内容。所以我们可以用位置长度这样一对信息,来替
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