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。
“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。
《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
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。
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
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？」
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。
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。
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。
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
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。
【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
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。
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。
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。
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。
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。
垃圾收集是Java虚拟机（JVM）的重要功能之一，它负责自动回收不再使用的内存资源，提高应用程序的性能和可靠性。垃圾收集算法是实现垃圾收集的核心，本文将介绍JVM中常见的垃圾收集算法及其特点。
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。
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
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。
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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。
压缩包是互联网上软件发布的标准格式，同时对于系统管理很有用处。当我们需要将多份文件发送给别人的时候，最好通过压缩包的形式发送，还有在备份某些文件的时候，为了减少磁盘空间的占用，也需要对备份的数据进行压缩。
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。
我们称 Zstandard 或 Zstd 是一种快速的无损压缩算法，是针对 zlib 级别的实时压缩方案，以及更好的压缩比。它由一个非常快的熵阶段，由 Huff0 和 FSE 库提供。这个项目是作为开源的 BSD 许可收费的库，以及一个生成和解码 .zst 格式。
一、基础 1、HTTP压缩是指: Web服务器和浏览器之间压缩传输的”文本内容“的方法。 HTTP采用通用的压缩算法，比如gzip来压缩HTML,Javascript, CSS文件。 能大大减少网络传输的数据量，提高了用户显示网页的速度。当然，同时会增加一点点服务器的开销。 本文从HTTP协议的角度，来理解HTTP压缩这个概念。 2、HTTP内容编码和HTTP压缩的关联 HTTP压缩其实是HTTP内容编码的一种,在HTTP协议中,允许对内容(也就是Body部分)进行编码,可以采用gzip这样的编码。 从而
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。 构建优先队列：将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列（或最小堆）中，根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树：不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点，合并为一个新结点，并将新结点重新插入到优先队列中，直到队列只剩下一个结点，即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码：通过遍历Huffman树，从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1，根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据：根据生成的Huffman编码，将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码，得到压缩后的数据。 存储压缩表：将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表，以便解压缩时使用。 存储压缩数据：将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时，需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据，使用相同的Huffman树结构进行解码，将压缩数据解压缩成原始数据，并输出原始数据。 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。
除了上面这些压缩格式，像.jpg，.mp3，.avi这些，也都是有着压缩的作用，只不过跟上面.zip这些相比，它们执行的是有损压缩
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
LZO 是致力于解压速度的一种数据压缩算法，LZO 是 Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写。这个算法是无损算法，参考实现程序是线程安全的。 实现它的一个自由软件工具是lzop。最初的库是用 ANSI C 编写、并且遵从 GNU通用公共许可证发布的。现在 LZO 有用于 Perl、Python 以及 Java 的各种版本。代码版权的所有者是 Markus F. X. J. Oberhumer。 LZO 库实现了许多有下述特点的算法： * 解压简单，速度非常快。 * 解压不需要内存。 *
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。
我们可以很容易想到，通过引用计数的方法，当一个对象被引用的时候，引用+1，去除引用的时候-1,即引用数量为0的时候该对象就是垃圾，应该被回收。
本文将简单介绍下JPEG算法的实现流程，包括图像分割、颜色空间转换、DCT、Quantization、Huffman coding等。 JPEG概述 图像压缩很重要。有这么几种压缩算法： JPEG（非
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。
在第 6 讲中我们说到 Java 虚拟机的内存结构，提到了这部分的规范其实是由《Java 虚拟机规范》指定的，每个 Java 虚拟机可能都有不同的实现。其实涉及到 Java 虚拟机的内存，就不得不谈到 Java 虚拟机的垃圾回收机制。因为内存总是有限的，我们需要一个机制来不断地回收废弃的内存，从而实现内存的循环利用，这样程序才能正常地运转下去。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。列存储，作为一种针对数据查询和数据分析设计的数据存储策略，在“大数据”越来越普及的今天可以说是相当地火热。相较于行存储，列存储的最大优势有二，其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列，不读一点与查询不相关的列，大大减少了数据的读取，其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储，相同数据类型的数据连续存储在一起，易于数据压缩，而这再次减少了数据的读取。以上正是列存储在处理数据查询和数据分析方面的天然优势，其中也有很多值得探讨的东西。关于前者，本博主涉其未深，不便胡说，倒是近日通过阅读些许文章晓得了几种列存中的数据压缩算法，可以写出来与众看客们分享一二三点。
内存泄漏原理 : 长生命周期对象 , 持有短生命周期对象的引用 , 并且是强引用持有 , GC 无法释放该短生命周期对象引用 , 造成 OOM ;
MMRazor 是 OpenMMLab 开源项目里模型压缩领域的算法工具箱，目前支持了知识蒸馏、模型通道剪枝和模型结构搜索，模型量化部分正在开发中。
提到深度学习、老师这两个关键词，第一时间是不是想到的是站在讲台上，写着复杂的损失函数和信息论的授课讲师，亦或是教学视频里面，带你劈哩叭啦一行一行敲代码的实践老师？
本文与前期推送“你真的理解数码技术吗？”“字节的秘密”是同一系列。 3.1压缩魔法 在数码世界中，容量和速度总是紧缺资源，我们总是希望能用尽量少的字节，装下更多的内容；我们的硬盘总是不够用；我们的网络总是不够快。这一切，都需要使用一些数字魔法来帮助我们——压缩算法。 3.1.1通用压缩算法原理 如何用尽量少的空间来存放尽量多的信息，这个问题一直是所有软件工程师都希望解决的。因此，首先有一些通用的压缩方法被提出来，虽然这些算法被应用的非常广泛，但是其原理确实非常简单的。我们常用的压缩软件，比如ZIP/
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：
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