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。...1.视频编码基本原理 (1) 视频信号的冗余信息 以记录数字视频的YUV分量格式为例,YUV分别代表亮度与两个色差信号。...可以利用人眼的视觉特性,以一定的客观失真换取数据压缩。这种压缩属于有损压缩。 数字视频信号的压缩正是基于上述两种条件,使得视频数据量得以极大的压缩,有利于传输和存储。...其基本原理是对信源中出现概率大的符号赋予短码,对于出现概率小的符号赋予长码,从而在统计上获得较短的平均码长。可变字长编码通常有霍夫曼编码、算术编码、游程编码等。...2.音频编码基本原理 (1) 音频信号的冗余信息 数字音频信号如果不加压缩地直接进行传送,将会占用极大的带宽。
霍夫曼压缩算法 概述 霍夫曼压缩算法的主要思想是用较少的比特表示出现频率较高的字符,用较多的比特表示出现频率较低的字符。如下图所示, 实现 ①读入完整的输入流,并转化为字符数组。...根据这张表,可以将源文件中的某个字符,压缩为更少bit表示的Huffman树上的路径。.../** * 从输入流中读字节流,并将压缩后的结果写入输出流 */ private static void compress() { //①读入完整的输入流...} } } BinaryStdOut.close(); } ### 解压 /** * 解压 * 读取压缩文件的比特流...= readTrie(); int N = BinaryStdIn.readInt(); //读出存在压缩文件中的字符串长度 for (int i = 0; i <
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: 第一,gzip压缩算法基本原理的说明。...第二,gzip压缩算法实现方法的说明。 第三,gzip实现源码级的说明。 1....Gzip压缩算法的原理 gzip 对于要压缩的文件,首先使用LZ77算法的一个变种进行压缩,对得到的结果再使用Huffman编码的方法(实际上gzip根据情况,选择使用静态Huffman...所以明白了LZ77算法和Huffman编码的压缩原理,也就明白了gzip的压缩原理。我们来对LZ77算法和Huffman编码做一个简单介绍。...1.1.3 使用LZ77算法进行压缩和解压缩 为了在解压缩时,可以区分“没有匹配的字节”和“(之间的距离,匹配长度)对”,我们还需要在每个“没有匹配的字节”或者“(之间的距离,匹配长度)
RLE压缩算法(下简称RLE算法)的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况:一种是连续的重复数据块,另一种是连续的不重复数据块。...RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据,从而达到节省存储空间的目的。...一般RLE算法都选择数据块的长度为1字节,表示块数的属性也用1字节表示,对于颜色数小于256色的图像文件或文本文件,块长度选择1字节是比较合适的。
1 概述 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。...2 压缩算法的应用 压缩算法在各种领域广泛应用,包括但不限于以下几个方面: 文件传输和存储:压缩算法可以减少文件的大小,使文件传输更加高效快速。...常见的视频压缩算法包括H.264、HEVC等;音频压缩算法包括MP3、AAC等。...这些压缩算法在ARM处理器上都有良好的性能表现,可以根据具体的应用场景和需求选择合适的算法。值得注意的是,优化算法的实现、调整参数和选择合适的压缩级别,也可以进一步提高在ARM处理器上的性能表现。...LZ77是一种基于字典的算法,它将长字符串(也称为短语)编码成短小的标记,用小标记代替字典中的短语,从而达到压缩的目的。
json 压缩算法 无论使用何种编程语言,json格式的数据已被广泛应用,不论是数据的传输还是存储,在很多应用场景下,你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度,以提升传输效率,如果你使用的是nosql...数据库,你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间,接下来,我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术(CJSON和HPack)的实现 一、 CJSON CJSON 的压缩算法, 主要是将资料抽离成...": [{ "values": [1, 100, 100] }, { "values": [2, 100, 100, 200, 150] }, {}] } 二、HPack HPack 的压缩算法...,都是按照json格式的方式经尽可能的压缩,但是有没有一种压缩比更高的做法呢,例如json 格式中的 大中括号 冒号逗号之类的东西都可以去掉,但是又需要能够携带各种数据类型和字段结构,protocol...API: 这样的做法可以被认为是一种加密性质的压缩,如果数据接收方不知道数据结构,是无法直接解析出目标值的。
属于无损压缩编码。 LZW 通过建立字符串字典,用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。 LZW 的字典无需专门存储,可通过压缩信息还原。...初始状态,用 ASCII 码初始化字典。S、C为空; 2. 读入新的字符 C,与 S 合并形成字符串 S+C。 3....在字典里查找 S+C,如果: -- S+C 在字典里,S =S+C。...-- S+C 不在字典里,将 S 在字典中的索引输出; 在字典中为 S+C 建立一个新的索引; 更新 S=C。 4. 返回步骤 2 重复,直至读完原字符串中所有字符。...新增字典条目 dict[previous] + s[0]; 5.2 current 不在字典中: a.
时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 256M,其他语言512M 小Q想要给他的朋友发送一个神秘字符串,但是他发现字符串的过于长了,于是小Q发明了一种压缩算法对字符串中重复的部分进行了压缩..., 对于字符串中连续的m个相同字符串S将会压缩为[m|S](m为一个整数且1<=m<=100),例如字符串ABCABCABC将会被压缩为[3|ABC], 现在小Q的同学收到了小Q发送过来的字符串,你能帮助他进行解压缩么...代码实现 import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
在这篇文章中,我将介绍knn算法,knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题,其算法原理简单,没有涉及太多数学原理,准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。...2.knn算法原理 3.如何在KNN中选择k值? 4.knn优缺点 ? 什么是knn Knn,也叫k近邻,是一种简单的机器学习算法,其中k是一个参数,是指包含的最近邻居的数量。...knn算法原理 在分类问题中,K-最近邻算法基本上归结为在K个最相邻的实例与给定的“看不见的”观察之间形成多数投票。 根据欧氏距离来计算两个数据点之间的距离度量来定义相似性。...如何在KNN中选择k值 KNN算法中的k基于特征相似性选择K的正确值是一个称为参数调整的过程,对于更好的准确性非常重要。 找到k的值并不容易。...K等于2,K等于3 ..然后我们看看K的值给了我们验证集上的最佳性能然后我们可以取这个值并将其用作我们算法的最终k值以最小化验证误差。
概述 还记得标记清除和复制算法的问题么? 堆使用效率低和碎片化问题. 那么有没有能够利用整个堆, 有没有内存碎片化问题的算法呢? 这就是标记压缩算法了....简单来说, 标记压缩算法就是将堆中的所有活动对象整体向左移, 将对象间的空隙消除. 在GC执行前的内存: GC执行后的内存: 恩, 就是这么个意思. 实现 如何实现上面的操作呢?...而这, 也是标记压缩算法最大的问题了, 执行时间太久了, 标记清除对堆进行一次遍历, 而标记压缩要进行三次. 三倍的时间. 可想而知. 不过也有伟人说了, 算法没有好不好, 只有是否适合....这几种可达性的算法各有优劣吧. 标记压缩的衍生 Two-Finger算法 将堆的遍历次数减少到两次....(原谅我的无知) 其他 还有一些其他的表格算法、lmmixGC算法等, 因为这两个我看的似懂非懂, 就不细说了. 标记压缩算法差不多就这么些. 告辞~~~
Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法,通过构建Huffman树,将出现频率高的字符用短编码表示,出现频率低的字符用长编码表示,从而实现对数据的压缩。...以下是Huffman压缩算法的详细流程: 统计字符频率:遍历待压缩的数据,统计每个字符出现的频率。...Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码,使得出现频率高的字符拥有更短的编码,从而实现高效的数据压缩。...然而,Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳,适用于处理较大规模的数据压缩。...2 huffman压缩算法过程详细演示 下面将通过一个简单的例子来演示Huffman压缩算法的压缩过程,假设有一个字符串 “ABRACADABRA” 需要进行压缩。
准确的估计CTR、CVR对于提高流量的价值,增加广告及电商收入有重要的指导作用。...早期的人工特征工程 + LR(Logistic Regression):这个方式需要大量的人工处理,不仅需要对业务和行业有所了解,对于算法的经验要求也十分的高。...二、FM模型 因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法,其主要用于解决数据稀疏的业务场景(如推荐业务),特征怎样组合的问题...从公式来看,模型前半部分就是普通的LR线性组合,后半部分的交叉项即特征的组合。单从模型表达能力上来看,FM的表达能力是强于LR的,至少不会比LR弱,当交叉项参数全为0时退化为普通的LR模型。...多项式模型的问题在于二阶项的参数过多,设特征维数为 n,那么二阶项的参数数目为 n(n-1)/2。 任意两个参数都是独立的。然而,在数据稀疏性普遍存在的实际应用场景中,二次项参数的训练是很困难的.
,在很多应用场景下,你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度,以提升传输效率,如果你使用的是nosql数据库,你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间,接下来,我将介绍一下目前最常用的...CJSON CJSON 的压缩算法,主要是将资料抽离成 Template 与 Value,节省掉重复的 "Key 值"。...}, { "values": [2, 100, 100, 200, 150] }, {} ]} HPack HPack 的压缩算法...,发现了里面有使用一种压缩比更高的做法,算法如下: 原数据: { name : "Andrea", age : 31, gender : "Male", skilled : true }...压缩后的示意图如下: ?
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。...去看LZ4相关介绍的时候,提到了LZ77,博主是这么介绍LZ4的:LZ4就是一个用16k大小哈希表储存字典并简化检索的LZ77,而LZ77是一个应用了字典来进行压缩的算法。...通俗来说,就是让程序观察(看字典)当前看到的数据是否和之前有重复, 如果有的话,我们就保存两个重复字段的距离(offset)和重复的长度,以替代重复的字段而以此来压缩数据。...其中LZ77 最大的缺陷是在字典中寻找待匹配的最长的字符串占用了大量的时间,如果字典和待搜索的缓存过短,能匹配到的概率就会非常小,针对这个问题LZ4做出了自己的改进,从而进一步的提升了压缩速率。...,使用这个算法的还有redis(当字典被用作数据库的底层实现或者hash键的底层实现时,来计算键的哈希值)、nginx、Hadoop。
概述 之前在听到数据压缩的时候, 想着肯定是某些高深莫测的算法, 能够完成数据的压缩这种事情, 最近看了看, 嗯, 至少咱还是能看懂的....ZIP 压缩格式 zip 压缩文件是日常使用中较为常见的压缩格式了, 它就是使用了上面的方案二和方案三进行压缩处理的结果. 其压缩步骤如下: 将文件使用方案二将大部分重复内容去掉....其他 当然, 不仅仅是文件的 zip 压缩, 包括在很多网络传输中, 为了减少传输的包体积, 也会将文件进行压缩后再发送....有损压缩 上面的无损压缩, 在将压缩文件解压后, 能够完全恢复压缩前的文件. 虽然已经很好了, 但是有损压缩的压缩文件要比它小很多, 当然代价就是无法还原. 不要以为没有用哦....总结 在数据的无损压缩上, 思想基本就是减少重复的数据, 不管是重复数据复制, 还是哈夫曼编码都可以说是围绕着这个思想来的. 在看过压缩编码之后, 让我想起了之前看到的纠错码. 纠错码是怎么处理的?
本文讲述整数压缩算法 TurboPFor。...原作者写了个示例,以方便理解:https://github.com/stapelberg/goturbopfor1 压缩后的格式以 TurboPFor256 为例,每个 block 包含 256 个整数...Bitpacking block第 1 个 bitpacking block 指定了位宽 <= 32,随后跟着的是被压缩的数据。...假如压缩了 n 个数据第 1 个字节的后 6 位存储 value 的位宽第 2 个字节存储 exception 的位宽接下来的 n 个 bit 是 exception map,如果第 i 个数字 exception...假如压缩了 n 个数据第 1 个字节的后 6 位存储 value 的位宽第 2 个字节存储 exception 的数量 m从第 3 个字节起,存储 n 个 value接下来存储 m 个 exception
这里主要记录工作中的技术架构与经验、计算机相关的技术、数学、算法、生活上好玩的东西。 前言 听了JPEG图片的压缩算法,发现蛮有意思的,这里分享一下。...一、整体思想 JPEG有损压缩算法是一个可逆的算法,所以这里重点介绍压缩部分,对于逆过程这里就不谈了。...上面提到了,量化后有个特性:大多连续数据是相同的。 于是我们就需要编排数据,然后使用Huffman算法进行无损压缩。 是的,这一步的优化也是无损可逆的。...七、总结 经过上面五大步操作,JPEG图片就完成了压缩。 可以看到这个压缩算法分工很明确: 算法上: 色彩空间转换,DCT变换都是无损可逆的转换算法。 缩减取样和量化是有损可逆的算法。...熵编码技术是无损可逆压缩算法。 依赖上: 色彩空间转换算法为缩减取样与量化做好了准备:维度的轻重分离。 DCT变换也为量化做好准备:矩阵的轻重分离。 量化为熵编码技术做好了准备:重复数据连续性特点。
不幸的是,他们可能会占用太多内存。为了降低内存的使用,我们经常会使用压缩的位图。 Roaring Bitmaps 是一种压缩的位图,要优于常规的压缩位图,例如 WAH,EWAH 或者 Concise。...在某些情况下,可以比它们快几百倍,并且通常提供更好的压缩。...2^16 个桶),把剩余的低 16 位放入该桶对应的 Container 中。...每个桶都有对应的 Container,不同的 Container 存储方式不同。...参考: 不深入而浅出 Roaring Bitmaps 的基本原理
拼接最小字典序: 给定一个字符串类型的数组strs,请找到一种拼接顺序,使得将所有字符串拼接起来组成的大字符串是所有可能性中字典顺序最小的并放回这个大字符串。...思路: 1.字典序,12345这五个数,按不同的顺序排列,所有的排列中最前面的是12345,最后面的是 54321。...2.使用比较函数usort(arr,'costomcomp'),自定义比较大小的函数,costomcomp(a,b) return a+b > b+a 3.str_split 单个字符串转数组 4.字符转
为了节省存储空间,可以设计算法,对这类特殊矩阵进行压缩存储,让多个相同的非零数据只分配一个存储空间;对零数据不分配空间。 本文将聊聊如何压缩这类特殊矩阵,以及压缩后如何保证矩阵的常规操作不受影响。...矩阵的内置操作有很多,本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。 什么是矩阵转置? 如有 m行n列的A 矩阵,所谓转置,指把A变成 n行m列的 B矩阵。...bArray[col][row]=aArray[row][col]; } } 基于原生矩阵上的转置算法,其时间复杂度为 O(m*n) ,即O(n2)。...压缩算法实现: #include using namespace std; typedef int DataType; #define maxSize 100 //三元组结点 struct...当稀疏矩阵中的元素个数为n*m时,则上述的时间复杂度会变成 O(m*n2)。 3.3 找出存储位置 上述算法适合于当稀疏因子较小时,当矩阵中的非零数据较多时,时间复杂度会较高。
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