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  • 视频压缩算法

    2010-10-14 22:58:00
    压缩算法分类:   MPEG-1:   MPEG-2:   MPEG-4:   H263:   H264:  

    压缩算法分类:

     

    MPEG-1:

     

    MPEG-2:

     

    MPEG-4:

     

    H263:

     

    H264:

     

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  • 常见的文本压缩算法

    万次阅读 2017-08-15 14:32:18
    1.目前主要的文本压缩算法 文本压缩是根据一定的方法对大量数据进行编码处理以达到信息压缩存储的过程,被压缩的数据应该能够通过解码恢复到以前的状态,而不会发生信息丢失的现象。2.文本压缩的分类 3.算法描述...

    1.目前主要的文本压缩算法
    文本压缩是根据一定的方法对大量数据进行编码处理以达到信息压缩存储的过程,被压缩的数据应该能够通过解码恢复到以前的状态,而不会发生信息丢失的现象。

    2.文本压缩的分类
    这里写图片描述

    3.算法描述

    3.1.Huffman编码

    1.原理简介

    • huffman压缩是数据结构课程中的常见内容, 是典型的贪心算法与二叉树的应用.
    • 压缩前, 以ascii文本为例, 每个字符如a,b…都采用等长的8位acii码进行编码.
    • huffman压缩的核心思想就是改为不等长编码, 使得出现较多的字符用较短的编码表示, 从而达到文本压缩的效果.
      为了能够顺利的解码, 需要确保任意一个字符的编码不是另一个字符的前缀. 否则如a编码01,b编码位010, 那么在解码的过程中会出现岐义
    • 因此问题转化为二叉树的最小带权外部路径长度问题. 对于一个二叉树它的每个叶子对应一个字符具体编码,编码值由从根到叶子的路径决定,例如 可以假定向左代表0,向右代表1. 每个叶子有一个权重, 可以是对应字符出现的次数或者频度.
    • 算法过程是贪心的, 开始集合是所有的叶子节点权重, 每次取出两个权重最小的节点, 合并为一个内部节点并将其放回集合中, 直到集合中只有一个节点, 根节点. 即建好了这棵最优的二叉树, 也即得到了所有字符的huffman编码.

    2.Huffman编码的优/缺点:
    优点:

    • 也是huffman树的特性,任何一个编码绝不会是其他编码的前缀,这一点保证的编码译码的唯一性。它是一个简单而且实用的算法。

    缺点:
    - 对于一些过短的文件进行 huffman编码的意义不大,因为我们存储huffman树的信息就需要1024bytes的空间;
    - 对较大的文件进行编码,频繁的磁盘读写访问会降低数据编码的速度。
    - 对文件的两次扫描。压缩时必须要知道每一个压缩字符在文本中出现的概率,所以要对文件中存储的字符进行两边扫描,第一遍计算每个字符在啊文版中出现的次数,创建出huffman树,在将 Huffman树的信息保存起来,以便解压缩创建同样额huffman树进行解压;第二遍是将文件中对应的字符转换为huffman编码存储到压缩文件中去。

    3.2算术编码
    原理:
    算术编码是基于统计的、无损数据压缩效率最高的方法。它是从全序列出发,采用递推式的连续编码,他不是将单个信源符号映射成码子,而是将整段要压缩的整个数据序列映射到一段实数半封闭范围内的某一段区间,其长度等于该序列的概率。

    优点:它避开用一个特定码字代替字符的思想,不需要传送huffman表,即_fileInfo,(自己实现的huffman文件压缩并没有传递该表,我是将信息全部放入压缩问件中,解压缩时从压缩文案中读取信息还原该表。)避免了huffman编码中比特位必须取整的问题。

    缺点:

    • 很难在具有固定精度的计算机完成无限精度的算术操作;
    • 高度复杂的计算不利于实际应用
    • 也需要两次扫描源数据流。

    3.3基于字典的LZ系列编码
    字典算法是将文本中出现频率较高的字符组合做成一个对应的字符字符列表,并用特殊的代码来表示字符。基于LZ序列的编码包括:LZ77算法、LZSS算法、LZ78算法、LZW等集中基本算法。LZ77和LZW算法实现起来很困难。
    LZSS它是字典模式使用自适应模式,基本思路是搜索目前待压缩串是否在以前出现过,如果出现过则利用前次出现的的位置和长度来代替现在的待压缩串,输出该字符的出现位置及长度,否则输出新的字符串,从而起到压缩的目的。

    优点:
    压缩算法的细节处理不同只能影响压缩率和压缩时间,对解压程序不会有影响

    缺点:熟读问题,每次都需要向前索引到文件开头

    3.4游程编码
    通过统计带压缩数据中的重复字符、去出除文本中的冗余字符或字节中的冗余位从而达到减少数据文件中所占用的存储空间的目的。

    当信源概率比较接近时,建议使用算术编码,因为huffman编码的结果趋于定长码,效率不高。
    本文转自:http://www.docin.com/p-62949617.html

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  • 2.2. 压缩速度:主要与压缩算法复杂度有关 1 3. 常见知识压缩方式 2 3.1. 抽象化提升一层 概念化 2 3.2. 骨架 ,目录化 大纲化 归纳整理 2 3.3. 关键词 类似于视频压缩的关键帧 2 3.4. ,摘要 ,丢弃细节部分 ....

    目录

    1.1. 压缩分类  无损压缩  有损压缩 1

    2. 功能指标 1

    2.1. 压缩比:有损压缩一般10:1=====30:1 1

    2.2. 压缩速度:主要与压缩算法复杂度有关 1

    3. 常见知识压缩方式 2

    3.1. 抽象化提升一层 概念化 2

    3.2. 骨架 ,目录化  大纲化 归纳整理 2

    3.3. 关键词 类似于视频压缩的关键帧 2

    3.4. ,摘要 ,丢弃细节部分 包含了重要信息,远少于原文本的一半 2

    3.5. 知识头(what 暂忽略how) 2

    3.6. 打包压缩 2

    4. 识别重点和细节 3

    4.1. 常用的频繁的为重点 3

    4.2. 面试高频问题为重点 3

    4.3. 概念复杂的 或理解复杂的点一般根据自身情况适当调整 3

    5. 有效提升压缩质量的综合方法 3

    5.1. VBR技术的应用。variablebitrate的缩写,意思是可变比率 3

    6. 压缩的还原 3

    6.1. 填充 3

    7. 主流的文本摘要方式抽取式(extractive),另一种是生成式(abstractive)。 4

    7.1. 抽取式(extractive)简单 4

    7.2. 生成式(abstractive)意思的基础上重新生成概要。 4

     

      1. 压缩目的

    减少体积占用。。。

      1. 压缩分类  无损压缩  有损压缩

    无损压缩  主要是文本文件   zip  rar  gz

    有损压缩主要 视频mp4    音频mp3

    Wav非压缩

    1. 功能指标
      1. 压缩比:有损压缩一般10:1=====30:1
      2. 压缩速度:主要与压缩算法复杂度有关

     

    1. 常见知识压缩方式
      1. 抽象化提升一层 概念化

    Mybatis hibenate   jpa 》》orm

      1. 骨架 ,目录化  大纲化 归纳整理

    如何目录化,按照大纲来即可

      1. 关键词 关键点 类似于视频压缩的关键帧

    通过关键词还远内容

     

      1. ,摘要 ,丢弃细节部分 包含了重要信息,远少于原文本的一半

    包含了原文本中的重要信息,其长度不超过或远少于原文本的一半”

    归纳与演绎_百度百科

    标题摘要 vs 关键词摘要

     

     

      1. 知识头(what 暂忽略how)
      2. 打包压缩  体系化  知识树

    大量小文件占有大量体积,打包会压缩空余,缩小体积

    1. 识别重点和细节
      1. 常用的频繁的为重点
      2. 面试高频问题为重点
      3. 概念复杂的 或理解复杂的点一般根据自身情况适当调整
    2. 有效提升压缩质量的综合方法
      1. VBR技术的应用。variablebitrate的缩写,意思是可变比率

    PS:VBR是variablebitrate的缩写,意思是可变比率,就是MP3文件压制的时候声音元素较多,比率较高时,将自动减低压缩比特率,在比特率需求比较低时自动升高比特率,这样做的目的是在保证音质基本不被损害的情况下增加文件在线播放时的速度,和减少在本机播放时所占的系统资源……这是Xing发展的算法,他们将一首歌的复杂部分用高Bitrate编码,简单部分用低Bitrate编码。主意虽然不错,可惜Xing编码器的VBR算法很差,音质与CBR相去甚远。幸运的是,Lame完美地优化了VBR算法,使之成为MP3的最佳编码模式。这是以质量为前提兼顾文件大小的方式,推荐编码模式。

     

    1. 压缩的还原
      1. 填充

     

    1. 主流的文本摘要方式抽取式(extractive),另一种是生成式(abstractive)。
      1. 抽取式(extractive)简单
      2. 生成式(abstractive)意思的基础上重新生成概要。

     

    目前主流的文本摘要自动生成有两种方式,一种是抽取式(extractive),另一种是生成式(abstractive)。

    抽取式顾名思义,就是按照一定权重,从原文中寻找跟中心思想最接近的一条或几条句子。而生成式是计算机通读原文,在理解整篇文章意思的基础上,重新生成概要。

    抽取式摘要目前已经相对成熟,但抽取质量及内容流畅度均差强人意。伴随着深度学习的研究,生成式摘要对质量和流畅度都有很大的提升,但目前也涉及到原文本长度过长、抽取内容不佳等问题的限制。



    文本摘要的发展概况

    抽取式摘要是一种比较成熟的方案,其中Text rank排序算法以其简洁、高效的特点被工业界广泛运用。大体思想就是先去除文章中的一些停用词,之后对句子的相似度进行度量,计算每一句相对另一句的相似度得分,迭代传播,直到误差小于0.0001,再对上述方法得到的关键语句进行排序,即可获得摘要。抽取式摘要主要考虑单词词频,并没有过多的语义信息,像“猪八戒”、“孙悟空”这样的词汇都会被独立对待,无法建立文本段落中完整的语义信息。



    入门_ 文本摘要自动生成技术的前世今生 - 简书.html

     

     

     

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    PForDelta索引压缩算法的实现 - pennyliang的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

    PForDelta索引压缩算法的实现

    分类: 奇淫巧计系列 2696人阅读 评论(18) 收藏 举报

          前日一个朋友给我发来了一个索引压缩算法,写得非常漂亮而且简洁,压缩比和解压性能方面大大超过目前已知的一些字节对齐的算法和Pfordelta这样的非字节对齐的算法,让人叹为观止,这是我看到的最好的压缩算法,他将会以论文的形式发表,相信必将震惊世界,我之前也写了很多Pfordelta的博客,大家对这个算法的具体实现很好奇,有几个难点,一个是bit pack和unpack,一个是关于exception的占位符在做链接的时候如果间隔超过了2的b次方如何处理等等,在以前的博客中曾应用了一个日本开发者开发的算法,但目前已经不开源了,我昨天又读了一遍pfordelta实现方面的论文【Super-Scalar RAM-CPU Cache compression】,今天一天写了个大概,bit pack和unpack在1,2,4,8,16...这种2的幂是比较容易处理的,其余的比较困难,我这里只实现了pack3和unpack3,论文【Balancing Vectorized Query Execution with Bandwidth-optimized Storage】中给出了unpack12的参考代码,理论上应该实现从pack3到pack16的全部方法,限于博客篇幅不全写了,有兴趣读者朋友依葫芦画瓢可以继续完成。

          值得注意的是:(1)PFORDelta可以对0值进行压缩,这是非常有利的。(2)pack和unpack的函数指针数组也比较有特色,PACK[bitwidth](code,data,MAX);通过bitwidth值来取相应的pack和unpack函数,提高CPU流水线的通畅性。

          算法本博客不做过多解释,有兴趣的朋友可以参见我此前的博客:

          http://blog.csdn.net/pennyliang/archive/2010/09/25/5905691.aspx

          另外,我这位朋友想让我做一个最快的Pfordelta算法来PK一下,会输多少,我知道肯定会输,而且会很大,只是想尽可能做个最合格的对手,如果有读者朋友有更好的实现,也请发给我参考,非常感谢。

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