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。
存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：
谈到数据仓库， 必然都会涉及海量历史数据， 但是对于历史数据有个共识， 就是越近的数据访问频率越高， 越久远的数据访问频率越低。
MJDK 是基于 OpenJDK 构建的美团 JDK 发行版。本文主要介绍 MJDK 是如何在保障 java.util.zip.* API 及压缩格式兼容性的前提下，实现压缩/解压缩速率提升 5-10 倍的效果。希望相关的经验能够帮助到更多的技术同学。
在数字化时代，视觉数据的爆炸性增长对存储系统提出了更高的要求。数据压缩技术，尤其是针对视觉内容的压缩感知技术，已成为优化存储资源的关键手段。本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
ClickHouse通过列式存储、数据压缩算法、数据字典压缩、稀疏列压缩以及数据分区和分布式存储等创新技术和策略，实现了高效的数据压缩和存储。这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。
脑图暂时地址：https://twilight-fanyi.gitee.io/mind-map/
1. 传统图像压缩 方法 主页 说明 JPEG XL https://jpeg.org/jpegxl/ JPEG 小组提出，目前最好的图像压缩方法 CMIX http://www.byronknoll.com/cmix.html 无损数据压缩方法，以高 CPU/内存使用率换高压缩比 Lepton https://github.com/dropbox/lepton 对 JPEG 图片进行无损压缩，节省近 22%22\%22% 的大小 FLIF https://flif.info/ 无损图像压缩方法，目前已停止
1990诞生的 Andy and Bill‘Law 依然有效，伴着随着数据量的指数级增长，在数据存储和处理领域愈演愈烈。“在未来的10年中，企业的变化会超过它在过去50年中的总变化。”这是比尔盖茨在1999年著作《未来时速》中的文字。我们很难逐一列举所有的关键变化，但在存储领域也遵循这个预测。比如最近一直提到的华为天才少年，张霁研究磁盘和数据库相关的智能优化，姚婷研究新型存储介质和键值存储系统，左鹏飞研究非易失性内存系统，都与存储领域有直接关系，似乎也说明存储领域的变化还在不断发生。
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
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
大家好，作为一名专业的爬虫程序员，我们都知道在爬取大量数据的过程中，网络带宽是一个十分宝贵的资源。如果我们不合理地利用网络带宽，可能会导致爬虫任务的效率低下或者不稳定。今天，我将和大家分享一些优化爬虫带宽利用的实用技巧，希望能帮助大家最大化网络资源的利用。
用于目标检测、跟踪和分割的3D点云数据的自动处理是人工智能和数据科学领域的最新研究趋势，旨在解决自动驾驶落地的不同问题并获得实时性能。
数据压缩是提高 Web 站点性能的一种重要手段。对于有些文件来说，高达 70% 的压缩比率可以大大减低对于带宽的需求。随着时间的推移，压缩算法的效率也越来越高，同时也有新的压缩算法被发明出来，应用在客户端与服务器端。
最近接触到一些海量数据存储的需求，为了解决这样的需求，一个想法是对数据进行一定程度的聚合。在应用层的聚合方式，这里不展开。但是让我联想到的是以前学习 prometheus tsdb的时候接触到的压缩技术。即使本质上来讲，应用层的数据聚合，就是一种数据压缩技术。而 tsdb 使用的 gorilla 技术令人印象深刻。有兴趣的可以详细看一下 prometheus 作者的这篇博客, 以及其使用的技术 gorilla 的 paper. 简而言之 prometheus 的 tsdb 简洁强大，受益于其高效的压缩【gorilla 平均能压缩 16 byte samples to an average of 1.37 bytes】和查询效率，其单机的设计并没有影响他在众多场景中的广泛使用。
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。
Godzippa是iOS开发中常用的一个第三方数据压缩框架，其采用类别的方式，为NSData类与NSFileManager类提供了压缩和解压缩数据的方法。
市场的变幻，政策的完善，技术的革新……种种因素让我们面对太多的挑战，这仍需我们不断探索、克服。
在当今互联网时代，设备接入服务变得越来越重要。设备接入服务负责将各种设备（如传感器、智能家居、工业设备等）连接到云端，并提供数据传输和控制功能。面对大规模设备接入、高并发和海量数据处理的挑战，对设备接入服务的性能优化变得尤为重要。本文将分享一些性能优化技巧和最佳实践，以提高设备接入服务的效率和稳定性。
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。
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
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。
ClickHouse是一个用于实时分析的高性能列式数据库，它使用了一些技术来处理复杂查询，同时在性能和可读性之间进行权衡。
【清华大学-美团数字生活联合研究院学术沙龙】由清华大学-美团数字生活联合研究院发起和主办。自2022年3月起，定期邀请学术界、产业界专家，分享前沿技术和工业界实践经验，覆盖多个技术领域，旨在促进产学研合作与交流，推动科技创新发展。 | 议题及讲师 议题简介 信息论起源于香农的著名论文“通信的数学理论”，主要包括数据压缩（去除冗余）和信道编码（抵抗噪声）两大部分。机器学习重在发现数据间的内在关系，从数据中学习并做出决定或预测。当香农遇见图灵、信息论与机器学习如何相互影响？ 本报告尝试抛砖引玉做一点探讨。一方面
Feign 旨在使编写 Java Http 客户端变得更容易。在使用 Ribbon + RestTemplate 时，利用 RestTemplate 对 http 请求的封装处理，形成了一套模版化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign 在 Ribbon 基础上做了进一步封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在 Feign 的实现下，我们只需创建一个接口并使用注解的方式来配置它，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用 Spring cloud Ribbon 时，自动封装服务调用客户端的开发量。与 Ribbon 不同的是，通过 Feign 只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用 Feign 已经停止维护，OpenFeign 是 Spring Cloud 在 Feign 的基础上进一步开发出来替代 Feign 的技术，支持了 SpringMVC 的注解，如 @RequesMapping 等等。OpenFeign 的 @FeignClient 可以解析 SpringMVC 的 @RequestMapping 注解下的接口，并通过动态代理的方式产生实现类，实现类中做负载均衡并调用其他服务。
大家好！作为一名专业的爬虫程序员，当我们处理大量数据时，优化带宽利用率可以大大提升数据采集的效率和稳定性。今天，我将与大家分享一些实用的技巧，帮助大家优化数据采集流程，提升带宽利用率。
最近，来自四所美国大学的研究人员开发出了一种新的 GPU 侧通道攻击，可利用数据压缩技术在访问网页时从现代显卡中泄漏敏感的视觉数据。
数据从服务器传输到客户端，需要传输时间，文件越大传输时间就越长，为了减少传输时间，我们一般把数据压缩后在传给客户端。
在智能工厂逐渐推广应用中，数字化信息的数据量相当庞大，对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求，完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的，必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输。
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式，专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目，提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。
列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表(翻译不好，直接抄原文了)：
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在OpenFeign中，数据压缩是通过配置Feign客户端来实现的。OpenFeign支持对传输的数据进行压缩，以减少网络传输的数据量，提高传输效率。下面将详细介绍在OpenFeign中如何配置和使用数据压缩。
作者 | Alex、赵军 技术审校 | 赵军 Nasir Ahmed 声影传奇 #003# 前段时间，LiveVideoStack发布了一篇文章《视频压缩简史：从1920到2020》，这篇文章获得了很高的阅读量，文章中记录了一个又一个视频压缩历史上的里程碑事件，而其中最引人注目，也最重要的发明之一就是DCT。没有DCT，后面的H.26X， JPEG等一系列压缩标准将无从谈起。 什么是DCT？ 随着现代人越来越依赖计算机，需要传输的数据数量和种类也越来越多，比如我们经常分享给别人的照片和视频。如何在不
人耳的收音范围是在20Hz-20kHz，乐器匹配人耳声音，人能发出的声音：300-3400Hz。
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库，并允许使用SQL查询实时生成分析报告，也是一个新的开源列式数据库。
以上是 Java 处理大型数据集的一些解决方案，每种解决方案都有适合的场景和使用范围。具体情况需要结合实际的业务需求来选择合适的方案。
（本文由软件工程师 Nick Johnston 和 David Minnen 发布）
云服务器加速方式可以提高服务器性能、优化网络连接和加速应用程序响应时间。以下是一些常见的云服务器加速方式：
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则，可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据，例如日志文件、事件日志等。这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询，而且很少需要进行复杂的查询操作。
传说中数据压缩能压缩到原始数据的1/10，但是... ... 但是至少目前为止我还没遇到过这样的情形，通常情况下能压缩到原始数据的1/5-2/5的样子。
多媒体是指通过计算机或电子设备，将文字、声音、图像、动画和视频等多种媒体信息形式集成在一起的技术和产品。多媒体应用允许用户以互动的方式来接收和处理信息，使得信息表达更为丰富和动态。
作者 | Sapan Bhatia 译者 | 张健欣 策划 | 褚杏娟 在 Facebook 上管理应用程序的大小是一个独特的挑战：开发者每天都要检查大量的代码，每行代码最终都会转化为人们下载到手机上的应用程序中的附加位。如果不加检查，这些添加的代码会使应用程序越来越大，直到下载应用程序所需的时间变得不可接受。 压缩是我们用来保持应用程序大小最小化的方法之一。这些压缩过的文件占用更少的空间，这意味着更小的应用程序下载地更快，全球数十亿用户使用更少的带宽。在移动宽带有限的地区，这样的节省尤其重要，
在早期，MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式，MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而，随着数据量的增长和复杂应用场景的增多，MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。
今天给大家分享一篇关于大数据开发常见的9种数据分析方法，首先数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
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