有不少朋友问我们，能不能推荐个压缩软件？也有很多网友纷纷推荐了自己使用的压缩软件，所以我们就整理了一下大家提出的软件列表。
为啥要加密shell脚本 以我个人的需求为例，我要做一个自动远程登录的脚本，每次手动输密码太慢，而且输的多了密码也容易泄露；直接把密码写在脚本里，快确实是快，但是安全性让人无法忍受，写脚本的时候都有可能被过路的不小心看到密码，这就太蛋疼了。
面对快速增长的在线数据，尤其在例如订单、交易、日志等场景，数据往往多呈现为流水型特征，写入一段时间后即不会再次访问或更新；对访问频率很低甚至为0的数据，其占用的在线业务库固态存储空间，造成了大量硬件资源浪费，堆高企业的IT成本。同时，传统数据归档方案往往是业务研发或 DBA 采用脚本或简单的同步工具进行，难以在并发和效率上有效控制，很容易对在线数据库产生影响，严重的甚至导致生产数据误删事故。
昨天微信群里又热闹了起来，我一看消息，原来是有人在讨论：“如果突然有一天 MD5 算法被破解了，可逆了怎么办？”
在某一内存空间中，Java程序制造了很多对象被引用，有的对象还引用别的对象，中途有对象不被需要了就没有指向他的引用了，这些没有引用指向的东西就是垃圾。
综上，选择合适的压缩算法需要根据数据的特点和需求来权衡压缩比和压缩速度，同时考虑系统资源和数据类型等因素。在实际应用中，可以尝试使用不同的压缩算法，通过实验和性能测试来选择最佳的压缩算法。
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。
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。
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。
“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。
对于列压缩选项，PostgreSQL 14提供了新的压缩方法LZ4。与TOAST中现有的PGLZ压缩方法相比，LZ4压缩更快。本文介绍如何使用整个选项，并和其他压缩算法进行性能比较。
在大数据和实时流处理的场景中，Apache Kafka作为一个高性能、高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统，被广泛应用于各种业务场景。然而，随着数据量的不断增长，如何有效地存储和传输这些数据成为了一个亟待解决的问题。Kafka的消息压缩机制正是为了解决这一问题而设计的。本文将详细解析Kafka消息压缩的工作原理、支持的压缩算法以及在实际应用中的使用策略。
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。
百度NLP专栏 作者：百度NLP 引言 近年来，我们在神经网络模型与 NLP 任务融合方面深耕，在句法分析、语义相似度计算、聊天生成等各类方向上，均取得显著的进展。在搜索引擎上，语义相似度特征也成为了相关性排序系统最为重要的特征之一。模型越趋复杂，由最初的词袋模型（BOW）发展至建模短距离依赖关系的卷积神经网络（CNN），建模长距离依赖关系的循环神经网络（RNN），以及基于词与词之间匹配矩阵神经网络（MM-DNN）等等。同时，由于语言复杂、表达多样、应用广泛，为了更好的解决语言学习的问题，我们将更多的 NL
Kafka使用数据压缩，最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间，还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法，不仅在MQ使用，日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据，这些情况下，都可考虑使用数据压缩提升性能，还能节省网络带宽和存储空间。
雷锋网AI 科技评论按：机器学习的研究正进行的如火如荼，各种新方法层出不穷。尽管这样，还有一个问题摆在面前，研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时，经常会被问到到：「机器学习有什么杀手级应用？」
机器学习的研究正进行的如火如荼，各种新方法层出不穷。尽管这样，还有一个问题摆在面前，研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时，经常会被问到到：「机器学习有什么杀手级应用？」
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。
ClickHouse提供了多种压缩算法来满足不同场景的需求，用户可以根据数据类型和性能要求选择适当的压缩策略。
互联网时代，社交媒体分享、自动驾驶、增强显示、卫星通信、高清电视或视频监控等应用场景对图片和视频有很强的需求，压缩算法也因此备受关注，但是不同的应用场景对压缩算法的性能要求也不一样，有的需求是保持高清的画质是第一位，有的需求是体积小是第一位，可以损害一些画质。
我们想必都有过压缩和 解压缩文件的经历，当文件太大时，我们会使用文件压缩来降低文件的占用空间。比如微信上传文件的限制是100 MB，我这里有个文件夹无法上传，但是我解压完成后的文件一定会小于 100 MB，那么我的文件就可以上传了。
《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
LiveVideoStack：耀武你好，很开心能代表LiveVideoStack采访你，可能有些读者对你还不太熟悉，能否简单介绍下自己，以及目前专注的工作和技术领域？
屏幕监控数据的管理就跟整理书房一样，既要提高效率，还要省点存储成本。视频压缩算法就像是书架上的魔法工具，可以在不损坏图画的情况下，把数据量“瘦身”一下，让数据管理变得更轻松。以下是一些利用视频压缩算法优化屏幕监控数据管理的方法：
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。
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。
确实，对于一个由随机生成的8位字符组成的文件，我们不能期望通过任何压缩方法将其压缩，哪怕只是压缩一位。这里的原因涉及到信息论的基本概念，特别是与数据编码和压缩相关的概念。
不论是哪个版本，Kafka 的消息层次都分为两层：消息集合（message set）以及消息（message）。一个消息集合中包含若干条日志项（record item），而日志项才是真正封装消息的地方。Kafka 底层的消息日志由一系列消息集合日志项组成。Kafka 通常不会直接操作具体的一条条消息，它总是在消息集合这个层面上进行写入操作。
在 dotnet 可以使用 LZ4 这个无损的压缩算法，这个压缩算法的压缩率不高但是速度很快。这个库支持在 .NET Standard 1.6 .NET Core .NET Framework Mono Xamarin 和 UWP 运行
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 是最近比较热门的用于在线分析处理的（OLAP）[^1]数据存储，与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比，ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。
就压缩而言，对于数据储存应该是一个比较大的优化， 而 Kafka 自然也是支持这种特性的， 但是这里可能会有那么一点坑。 我们主要从：
随着互联网的发展，人们对高清图片的需求也在不断增加，在保证图像画质的情况下最大程度降低图像体积已成为行业发展趋势。
项目地址：https://github.com/NervanaSystems/distiller/
在 Go Web 编程中，压缩响应可以帮助我们减少网络传输的数据量，从而提高应用程序的性能和响应速度。压缩响应可以通过减少网络带宽、缩短响应时间等方式，从而提高 Web 应用程序的性能和用户体验。在 Go 中，我们可以使用中间件来实现压缩响应的功能。
说到图像压缩算法，最典型的就是 JPEG、JPEG2000 等。 图 1：典型图像压缩算法 JPEG、JPEG2000 其中 JPEG 采用的是以离散余弦转换（Discrete Cosine Tra
导读 京东ES支持ZSTD压缩算法上线了,这是一种高性能、低成本的压缩算法,能够提高数据存储和传输的效率,同时降低存储和带宽成本。ZSTD算法是一种快速压缩算法,可提供比其他压缩算法更高的压缩比和更快的压缩速度。这意味着,京东ES用户可以更高效地存储和传输数据,同时节省存储和带宽成本。此外,ZSTD算法还具有更好的可扩展性和鲁棒性,可满足大规模分布式系统的需求。因此,京东ES支持ZSTD压缩算法上线,将为用户带来更高的性能、更低的成本和更好的体验。
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。
尽管树的应用范围很广，但随机生成树的模型却很少。一个好的随机树生成模型可以用来建模和模拟现实世界中的许多现象，尤其是在学习应用中。现有的树模型非常有限，而且大多数模型仅依赖于树之间的均匀分布。其他模型只关注特定类型的树，如二叉树。关于随机树最详细的研究之一见（Drmota，2009），其中介绍并分析了几种随机树模型，分析的模型包括波利亚树、加尔顿-沃森树和简单生成树模型。然而，这些模型都有各自的缺点。例如，生成树中节点的数量可以无限增长，所需的树的大小不能通过模型中的参数来设定。
【标记压缩算法】 标记压缩算法如下图所示： 📷 由于老年代的对象存活率很高，不容易被消亡，而复制算法不仅存在空间浪费，而且当老年代对象很多的时候，复制对象的效率会非常的低，所以，基于老年代的特性，产生了标记压缩算法。 它在标记清除算法的基础上做了优化，和标记清除算法一样，也是首先需要从根节点开始，对所有可达对象做一次标记。但之后，它并不是简单地清理未标记的对象，而是将所有的存活对象压缩到内存的一端，然后，清理边界外所有的空间。这种方法即避免了碎片的产生，又不需要两块相同的内存空间，因此，性价比很高
过去几周，Arch Linux 维护人员比较了不同的压缩算法，最终计划使用 zstd 取代 devtools 中的默认压缩算法。
这个系列将结合C/C++介绍无损压缩编码的实现，正如Charles Petzold在<CODE:Hidden Language of Computer Hardware and Software>里所表达出来的意思一样，计算机最本质的能力就是将各种信息通过电路的开合转换成为一系列的数字，然后对其按照一定的规则进行编码，利用这些编码记录一些动作或者数据，完成人们想要的功能。计算机的指令是一种编码，数据也是一种编码，正如人类用各自民族特有的符号组成自己的语言一样，计算机也是依靠着编码形成了自己的语言
zipfile模块是python中一个处理压缩文件的模块，解决了不少我们平常需要处理压缩文件的需求 ，本文主要谈谈zipfile几个常用的用法。
内存是计算机系统最重要的资源之一，当操作系统内存不足时，进程申请内存将会失败，从而导致其运行异常或者崩溃。
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：
该文章主要从多个方面介绍了TokuDB的写入性能和存储压缩比，包括使用TokuDB存储引擎的MySQL数据库、压测工具、不同压缩算法、不同配置文件以及不同线程数等多个方面。通过对比测试，得出了在大多数情况下，TokuDB的写入性能和存储压缩比都优于InnoDB。同时，也指出了TokuDB在成熟度方面还有待提高，需要持续关注其后续进展。
gc标记-压缩算法是 详解gc(垃圾回收)机制三:GC复制算法 和 详解gc(垃圾回收)机制四:GC标记-清除算法 结合的产物
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