问题标签 [data-compression]
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hash - 关于散列及其用于数据压缩的说明
我正面临一个使用散列的应用程序,但我仍然无法弄清楚它是如何工作的。这是我的问题,散列用于生成一些索引,并使用这些索引访问不同的表,并且在我添加使用索引获得的每个表的值之后,我得到了我的最终值。这样做是为了减少内存需求。散列函数的输入是在随机常数和应用程序的一些参数之间进行异或运算。
这是一个典型的哈希应用程序吗?我不明白的是如何使用散列来减少内存需求?任何人都可以澄清这一点吗?
谢谢
computer-science - 熵的计算机科学定义是什么?
我最近在我的大学开设了一门数据压缩课程。然而,我发现“熵”这个词在计算机科学中的使用相当含糊。据我所知,它粗略地转化为系统或结构的“随机性”。
计算机科学“熵”的正确定义是什么?
optimization - 如何计算开始-步骤-停止编码方案的最佳参数?
start-step-stop 码是一种数据压缩技术,用于压缩相对较小的数字。
该代码的工作原理如下:它具有三个参数,start、step 和 stop。Start 确定用于计算前几个数字的位数。Step 确定当我们用完时要添加多少位到编码中并停止确定用于对数字进行编码的最大位数。
因此,编码的长度由 l = start + step * i 给出。
特定代码的“i”值使用一元编码。即,多个 1 位后跟一个终止 0 位。如果我们已经停止,那么我们可以删除终止的 0 位。如果 i 为零,我们只写出 0 位。
因此 (1, 2, 5) 开始-步骤-停止代码将按如下方式工作:
值 0,编码为:0 0
值 1,编码为:0 1
值 2,编码为:10 000
值 9,编码为:10 111
值 10,编码为:11 00000
值 41,编码为:11 11111
那么,给定一个包含多个数字的文件,我们如何计算该文件的最佳开始-步骤-停止代码?最佳参数被定义为那些将导致最大压缩比的参数。
data-compression - 数据压缩视频教程?
有谁知道我在哪里可以找到有关数据压缩的视频/截屏教程?
python - 如何在 python 2.x 中将原始字节存储为文本而不丢失信息?
假设我有任何以字节为单位的数据。例如:
0110001100010101100101110101101
如何将其存储为可打印文本?显而易见的方法是将每个 0 转换为字符“0”,将每个 1 转换为字符“1”。事实上,这就是我目前正在做的事情。我想知道如何才能更紧密地包装它们,而不会丢失信息。
我想将八位一组的位转换为 ASCII,但该格式不接受某些位组合。还有其他想法吗?
compression - 仅适用于数字的压缩算法
我要压缩位置数据(纬度、经度、日期、时间)。所有数字都是固定格式。其中 2 个(纬度、经度)采用十进制格式。其他 2 是整数。
现在这些数字是固定格式的字符串。
以固定格式压缩数字的算法是什么?仅数字压缩(如果有的话)是否比字符串压缩更好?我应该直接压缩字符串而不将其转换为数字然后压缩吗?
提前致谢。
algorithm - 数据压缩研究的推荐资源
我正在寻找有关数据压缩的推荐资源;任何关于技术、数据结构和/或算法的研究;任何与研究相关的有用资源、任何书籍、组织或任何其他信息都会有所帮助。
我知道这是一个一般性的查询,但只是对扩展我对该主题的知识感兴趣。
data-compression - 点数据的紧凑表示和交付
我有一个点数据数组,点的值表示为 x 坐标和 y 坐标。
这些点可以在 500 到 2000 点或更多的范围内。
数据表示运动路径,其范围可以从简单到非常复杂,也可以在其中包含尖点。
我可以将此数据表示为一个样条曲线或一组样条曲线或其他具有非常紧密压缩的格式。
我尝试将它们表示为贝塞尔曲线的集合,但充其量我可以节省 40%。例如,如果我有一个包含 500 个点的数组,这给了我 500 个 x 和 500 个 y 值,所以我有 1000 个数据片段。我从中得到了大约 100 个二次贝塞尔曲线。每个贝塞尔曲线表示为 controlx, controly, anchorx, anchory。这给了我 100 x 4 = 400 个数据。所以输入 = 1000 个,输出 = 400 个。
我想进一步加强这一点,有什么建议吗?
php - 如何压缩我的 html 源代码
我想压缩我网页的 html 源代码,在 lighttpd/php5 服务器上执行此操作的最佳方法是什么。
我试图通过编辑我的php.ini
文件来做到这一点:
但它似乎只是一个透明的压缩。