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数据压缩入门电子书

要在5G时代成功获取用户并提升转化率,离不数据压缩的专业技能。本书从理论和实践两方面手,面向发人员讲解数据压缩算法,并帮助发人员选择合适的数据压缩工具。书中通过讲解清晰、步骤详细的示例,将数据压缩算法化繁为简,帮助发人员做出正确的有关数据压缩的商业决策,从而实现客户更多、事业更兴、利润更高。 ●了解5类数据压缩算法:变长编码、统计压缩、字典编码、上下文模型、多上下文模型 ●了解数据、场景和算法,以选择匹配的数据压缩工具 ●选择合适的图像压缩算法,权衡图像质量与文件大小 ●学习如何压缩客户端和服务器生成的数据 ●了解与数据压缩算法有关的名人及其趣事

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作       者:(美)柯尔特·麦克安利斯(Colt McAnlis)(美)亚历克斯·海奇(Aleks Haecky)

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2020-04-01

字       数:13.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书的主题是数据压缩,也就是用*紧凑的方式来表示数据。本书先讲解了5类数据压缩算法,即变长编码、统计压缩、字典编码、上下文模型和多上下文模型,然后介绍了香农的信息论,以及怎样通过各种方法来突破熵,如统计编码、自适应统计编码、字典转换、上下文数据转换、数据建模等。本书还讨论了数据压缩中的一些要,如多媒体数据压缩和通用压缩,并介绍了有损数据压缩。本书*后说明了数据压缩与你、你的公司以及未来的技术是如何相互关联的。<br/>【推荐语】<br/>要在5G时代成功获取用户并提升转化率,离不数据压缩的专业技能。本书从理论和实践两方面手,面向发人员讲解数据压缩算法,并帮助发人员选择合适的数据压缩工具。书中通过讲解清晰、步骤详细的示例,将数据压缩算法化繁为简,帮助发人员做出正确的有关数据压缩的商业决策,从而实现客户更多、事业更兴、利润更高。 ●了解5类数据压缩算法:变长编码、统计压缩、字典编码、上下文模型、多上下文模型 ●了解数据、场景和算法,以选择匹配的数据压缩工具 ●选择合适的图像压缩算法,权衡图像质量与文件大小 ●学习如何压缩客户端和服务器生成的数据 ●了解与数据压缩算法有关的名人及其趣事<br/>【作者】<br/>柯尔特·麦克安利斯 (Colt McAnlis) 谷歌发倡导者,专注于游戏发、压缩技术和性能提升。担任南卫理公会大学Guildhall学院的兼职教授,加州大学洛杉矶分校继续教育学院讲师,以及优达学城(Udacity)的讲师。 亚历克斯·海奇 (Aleks Haecky) 谷歌发倡导者、培训发人员,从事性能提升、文档编写等幕后工作,在优达学城、谷歌发者频道也从事一些幕后工作。 【译者简介】 王凌云 先后就读于大连理工大学与北京师范大学,现从事科技信息服务工作。阅读兴趣广泛,对数学、计算机、历史、文学等有浓厚的兴趣。除本书外,另译有《度量:一首献给数学的情歌》《软件发本质论》。<br/>
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怎样阅读本书

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章节概要

电子书

第 1 章 并非无趣的一章

1.1 5类数据压缩算法

1.2 惹人“愤怒”的克劳德 • 香农

1.3 关于数据压缩,你必须知道的

第 2 章 不容错过的一章

2.1 理解二进制

2.2 信息论

第 3 章 突破熵

3.1 理解熵

3.2 熵有什么用处呢

3.3 理解概率

3.4 突破熵

3.5 信息论与数据压缩

第 4 章 VLC

4.1 摩尔斯码

4.2 概率、熵与码字长度

4.3 VLC

第 5 章 统计编码

5.1 利用统计使数据压缩接近熵

5.2 哈夫曼编码

5.3 算术编码

5.4 ANS

5.5 在实际压缩中,选择哪一种统计压缩算法

第 6 章 自适应统计编码

6.1 位置对熵的重要性

6.2 自适应VLC编码

6.3 自适应算术编码

6.4 自适应哈夫曼编码

6.5 现代的选择

第 7 章 字典转换

7.1 基本字典转换

7.2 LZ算法

7.3 尽可能多地收集数据

第 8 章 上下文数据转换

8.1 RLE

8.2 增量编码

8.3 MTF

8.4 BWT

第 9 章 数据建模

9.1 马尔可夫链

9.2 部分匹配预测算法

9.3 上下文混合算法

9.4 下一代技术

第 10 章 换个话题

10.1 多媒体数据压缩

10.2 通用压缩

10.3 实践中的数据压缩

第 11 章 评价数据压缩

11.1 数据压缩的使用场景

11.2 数据压缩的需求

11.3 压缩率

11.4 压缩性能

11.5 解压性能

11.6 解码流的能力

11.7 比较压缩算法

第 12 章 压缩图像数据

12.1 理解图像质量与文件大小

12.2 图像的尺寸很重要

12.3 选择正确的图像格式

12.4 GPU纹理格式

12.5 矢量格式

12.6 收获的捷径

第 13 章 序列化数据

13.1 了解常见的使用场景

13.2 序列化格式的问题

13.3 更小的序列化数据

第 14 章 有损数据压缩

第 15 章 让世界变得更小

15.1 数据压缩与你

15.2 数据压缩与盈利

15.3 让用户的生活更美好更便宜

15.4 对下一步技术的思考

15.5 开始行动

数据压缩术语表

关于作者

关于封面

看完了

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