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
原创不易，未经作者允许禁止转载！！ 前段时间和天诚学长（21届上岸TX的大佬）交流了一下他在Webpack CSS压缩遇到的坑，一时兴起总结了这篇Webpack体积压缩相关的知识，希望你读完能有所收获
HTTP压缩是指web服务器和浏览器之间压缩传输请求响应结果的方法，通过采用通用的压缩算法，将数据包压缩后进行传输，从而提升页面加载速度，给用户一个更好的体验。
上篇文章聊到：在 HTTP 2.0 时代以后，不需要额外担心由于 TCP 连接数带来的前端性能问题，因此我们不再需要雪碧图等优化手段了。于是前端工程师在 HTTP 协议这层能做的性能优化似乎只有「尽可能地减小资源体积」这一方向。
作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近，亚马逊前副总裁 Adrian Cockcroft 在推文中特别指出了从 gzip 切换到 Zstandard 压缩所带来的好处，这在社区中引发了关于压缩算法的讨论。其他大公司，包括 Twitter 和 Honeycomb，也分享了使用 zstd 获得的收益。 最近，Dan Luu 分析了推特存储节省的情况，并在推特上发起了一场对话： 我想知道 Yann Collect 创建 zstd 到底消除了多少浪费。我估算了下 Twi
随着 Javascript 等前端技术的发展，越来越多网站使用 AJAX 技术来实现用户交互，所以对 Javascript 代码进行压缩节省带宽，加速网站载入，提供用户体验已经成为了网站维护的日常工作之一，而 JS Beauty 就是这方面的最好的工具之一。
本文将讲述压缩纹理在实际项目中的使用的案例。最近的一个项目是这样的：项目由于涉及到的建筑物特别多，大概有近40栋的建筑，而每一栋建筑物，又有10层楼，每层楼里面又有很多的设备。这就导致我们需要使用到大量的贴图。在实际的项目过程中，我们的客户的电脑会经常遇到webgl崩溃的情况。这就需要我们想办法来减少该项目下贴图显存和内存的占用。
在本地执行 node index.js 后，将会输出一串的<svg>标签，将其直接放入HTML文件中即可。非常的方便
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。
有一种简易压缩算法：针对全部为小写英文字母组成的字符串，将其中连续超过两个相同字母的部分压缩为连续个数加该字母，其他部分保持原样不变。 例如字符串aaabbccccd 经过压缩变成字符串 3abb4cd 请您编写解压函数,根据输入的字符串, 判断其是否为合法压缩过的字符串 若输入合法则输出解压缩后的字符串 否则输出字符串!error来报告错误
“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。
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。
完成对Node.js的从了解到熟练的进阶这个Flag设立已久，久到去年就有它了。白露欲霜，隔年的Flag是时候拿出来实现了。躺平or码字，我决定选择后者。
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。
最近看zlib压缩的API，发现无论从理解还是使用上都比较陌生，所以挑了一些看着感兴趣的API进行进一步的摸索。
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。
Gzip是一种流行的文件压缩算法，现在的应用十分广泛，尤其是在Linux平台。当应用Gzip压缩到一个纯文本文件时，效果是非常明显的，大约可以减少70％以上的文件大小。这取决于文件中的内容。
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。
大概在去年《WebRTC，P2P技术，IPv6》一文中探讨了互联网p2p技术的基本原理，从资源守恒和分形结构的角度揭示了NAT技术的2个本质：
《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
优化您在网站上提供的用户体验对于任何在线业务的成功都至关重要。谷歌确实使用不同的用户体验相关指标来为 SEO 对网页进行排名，并继续提供多种工具来衡量和提高网络性能。
本文接上一篇 🚀秒开时代：博客性能优化指南 ， 由于性能优化后把一些功能弄的不好使了，这次把那些功能异常问题排查一下，顺便再整理一下代码，同时把页面效果稍微优化一波，本文主要为实操记录分享
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。
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
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。
Gzip是一种流行的文件压缩算法，现在的应用十分广泛，尤其是在Linux平台。当应用Gzip压缩到一个纯文本文件时，效果是非常明显的，大约可以减少70％以上的文件大小。这取决于文件中的内容。 利用Apache中的Gzip模块，我们可以使用Gzip压缩算法来对Apache服务器发布的网页内容进行压缩后再传输到客户端浏览器。这样经过压缩后实际上降低了网络传输的字节数，最明显的好处就是可以加快网页加载的速度。
HTTP/2的开发基于SPDY进行跃进式改进在诸多修改中，最显著的改进在于，HTTP/2使用了一份经过定制的压缩算法，基于霍夫曼编码，以此替代了SPDY的动态流压缩算法，以避免对协议的Oracle攻击——这一类攻击以CRIME为代表。此外，HTTP/2禁用了诸多加密包，以保证基于TLS的连接的前向安全（参考Wiki）
https://blog.bitsrc.io/javascript-optimization-techniques-for-faster-website-load-times-an-in-depth-guide-cd2985194a07
在当今快节奏的数字世界中，网站性能在决定任何在线企业的成功方面起着至关重要的作用。
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。
近日，在了解 @vue/repl 相关内容，其通过 URL 进行数据存储，感觉思路惊奇，打开了新方式。
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。
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。
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