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信息论——随机变量生成、算术编码、LZ77, LZ78笔记
随机变量生成：一种从具体到抽象的建模 这种建模可以用多叉树表示，每一个树叶表示一个事件。 关于这种树的深度有如下性质和定理： 这和熵的对数特征是吻合的。 我们当然希望树的深度尽量小。 树深度估计： 特殊情况（dyadic）下取等： 非特殊情况：（根据Kraft不等JavaWeb - 简单聊聊 GZIP 的压缩原理与日常应用
前言 在基于 HTTP 协议的网络传输中 GZip 经常被使用，Nginx 中也可以使用半行代码开启 GZip。GZip 压缩的原理是什么呢？本篇文章是我在网上阅读了一些文档后做的简单总结。 从 RFC 1952 看起 RFC 1952 是 GZIP file format specification version 4.3。该规范主要定义了 GZipvivado_hls demo LZ77
原文–Zynq 高层次综合HLS 项目开发经历(3) 代码移植及Vivado HLS的使用 首先简介一下HLS的整套开发流程。详细流程可参考[1][2]。 1、设计C/C++代码以及C/C++的TestBench 2、C Simulation，验证软件代码是否正确 3、C Synthesis，将C/C++化为Verilog/VHDL 4、C/RTL Co-Simulatio架构优化-压缩
引入 压缩的本质上就是牺牲精度或者cpu计算换空间的一种做法，所以通常情况下来说架构设计的过程中都会更加偏向针对热点优化解决，『压缩』的引入就是最常用的手法之一。 原理 压缩的基本原理就是将原来数据文件的编码方式通过找寻期中的编码排序的规律， 分类 压缩从精度损失来看LZ77 coding
LZ77 coding 1、LZ77算法介绍 LZ77和LZ78都是自适应词典编码技术，两者都源于J. Ziv 和A. Lempel在1977年和1988年发表的两篇里程碑式论文，这两篇论文使用了不同的方法，用于自适应地构建词典，每种方法都衍生出很多变体。研究人员将基于1977年论文方法称为LZ77（也称LZ1）系类，基于1978年论文被自己以为的GZIP秀到了
目录 问题的开始 开始秀了 看起来是失败了 试图抢救下 默默面对错误分析原因 总结 回到顶部 问题的开始 我司某产品线有这么一个神奇接口 (https://host/path/customQuery) 该接口在预发或线上缓存正常的情况下TTFB为150ms左右（可以认为服务处理时间差不多就是TTFB被自己以为的GZIP秀到了
问题的开始 我司某产品线有这么一个神奇接口 (https://host/path/customQuery) 该接口在预发或线上缓存正常的情况下TTFB为150ms左右（可以认为服务处理时间差不多就是TTFB），不过相比150ms的TTFB，显然数据资源下载时间过长的问题会更引人注意需要100ms左右（当然这也是网络条优秀LZ系类压缩算法介绍
LZ系类压缩算法介绍 主要介绍1）简单字典编码，2）LZ77字典编码，3）LZ78字典编码。 1、简单字典编码 这是一种简单的方法，但是需要遍历两次待压缩的数据。 1.1、实现具体步骤 1 读取待编码数据，记录出现过的Byte和出现次数； 2 按照概率从高到低，排序记录的数据； 3 排序后的记录就构成了一个字典【译】十款性能最佳的压缩算法
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基于Huffman算法和LZ77算法的文件压缩（四）
基于Huffman算法和LZ77算法的文件压缩（四） 本文开始讲解LZ77算法，会用到哈希，哈希原理详解 我们在基于Huffman算法和LZ77算法的文件压缩（一）当中总体介绍了Huffman算法和LZ77算法的原理，本文讲解基于LZ77算法的文件压缩和解压缩 一、 什么是LZ77 1977年，两位以色列人Jacob Ziv和Abra