
柯尔特·麦克安利斯 亚历克斯·海奇
本书的主题是数据压缩,也就是用最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点,如多媒体数据压缩和通用压缩,并介绍了有损数据压缩。本书最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。
很不错的入门书籍,数据压缩已经发展了很多年,不幸的是,没有一种万能的数据压缩方法。幸运的是,已经有了很多方法针对不对的场景,科技之路永远没有尽头。 作为科技工作者,不管是科研人员工程师,在改变世界的道路上都始终大有可为。
很不错的书,不仅适合想入门数据压缩的人,也推荐所有的开发人员阅读。 与当今数据的增长速度相比,网络带宽和存储容量还是捉襟见肘,因此数据压缩是必不可少的。本书系统地介绍了数据压缩算法,旨在帮助开发人员理论与实践相结合地了解并应用这些技术。 全书内容覆盖了五大类数据压缩算法:变长编码、统计压缩、字典编码、上下文模型和多上下文模型。通过详尽的示例和步骤,使复杂的数据压缩算法易于理解,并指导开发人员如何根据不同的数据和场景选择最合适的压缩工具。此外,书中还讨论了如何在保持图像质量和文件大小之间找到平衡,以及如何高效压缩客户端和服务器生成的数据。同时,还穿插了与数据压缩算法相关的名人和趣闻,增加了阅读的趣味性。 这本书不仅是技术指导,更通过实际案例帮助开发人员作出明智的商业决策,从而推动事业发展并提高利润。
推荐 前面部分介绍基本的压缩算法,讲解的非常简单,很容易理解 后面部分介绍一些工程实践经验,有点水了,遗憾的是完全没有涉及有损压缩的内容,多媒体领域的有损压缩比基础的无损压缩更有挑战 适合作为导论/科普性质的书籍来阅读,不适合作为教科书 PS:算术编码真的惊艳到我了,原来压缩还可以这么玩
粗略了解了5种数据压缩方式,不过未来还得好好理解与消化,才能为己所用! 但印象最深的还是摩尔斯码和信息熵概念,比较好玩
数据压缩算法的艺术,就在于真正试图去突破熵的限定,或者说是将数据转换成一种熵值更小的、新的表现形式。这可以说是真正的舞蹈:信息论已经制定了相应的规则,数据压缩则以斗牛士的热情巧妙地避开了这些规则。
非常适合数据压缩小白入门,学到很多编码和压缩算法原理,不过有些地方有点简略需要配合其他资料才能有个较全面的理解。跑去看了几眼作者 youtube 上的视频也很有意思。可以,Colt 和 Aleks 你俩都是好小伙,感恩,让我平安度过一次实验室月报😘😘😘
数据压缩编码的入门丛书,推荐看看油管上google devloper 出品的compressor head
作者是游戏开发。 我在里面连protobuf和message pack,avro算法都没看到。 浅尝辄止,差点意思。
通俗易懂,适合无基础入门。 读完后,能够建立起无损数据压缩整体框架,了解集中压缩算法,想要精通,还得继续编程尝试。
适合有一定基础的研究者阅读,有一些例子实则不够好,总体来说是一本不错的入门书籍