数据压缩入门
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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
ISBN9787115534170
出版时间2020-04
装帧平装
开本16开
定价69元
货号1202044462
上书时间2024-09-05
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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目录
序xiii
前言xv
章并非无趣的一章1
1.15类数据压缩算法1
1.2惹人“愤怒”的克劳德香农2
1.3关于数据压缩，你必须知道的3
第2章不容错过的一章9
2.1理解二进制9
2.1.1十进制计数系统9
2.1.2二进制计数系统10
2.2信息论12
2.2.1二分查找14
2.2.2熵：表示一个数所需要的最少二进制位数15
2.2.3标准的数字长度16
第3章突破熵17
3.1理解熵17
3.2熵有什么用处呢19
3.3理解概率19
3.4突破熵20
3.4.1示例1：增量编码21
3.4.2示例2：符号分组22
3.4.3示例3：排列22
3.5信息论与数据压缩26
第4章VLC29
4.1摩尔斯码29
4.2概率、熵与码字长度31
4.3VLC33
4.3.1运用VLC34
4.3.2创建VLC37
4.3.3几个VLC示例39
4.3.4为数据集找到最适合的编码方法45
第5章统计编码47
5.1利用统计使数据压缩接近熵47
5.2哈夫曼编码49
5.2.1构造哈夫曼树49
5.2.2生成码字50
5.2.3编码和解码52
5.2.4实际的实现方法52
5.3算术编码53
5.3.1找出正确的数54
5.3.2编码55
5.3.3选择正确的输出值57
5.3.4解码57
5.3.5具体实现62
5.4ANS62
5.4.1通过转换表来编码和解码62
5.4.2创建备查表64
5.4.3使用ANS压缩数据66
5.4.4解码示例67
5.4.5压缩是从哪里来的68
5.5在实际压缩中，选择哪一种统计压缩算法69
第6章自适应统计编码71
6.1位置对熵的重要性71
6.2自适应VLC编码73
6.2.1动态创建VLC表73
6.2.2字面值75
6.2.3重置78
6.2.4知道何时重置79
6.2.5实际中的应用80
6.3自适应算术编码80
6.4自适应哈夫曼编码81
6.5现代的选择81
第7章字典转换83
7.1基本字典转换84
7.2LZ算法87
7.2.1LZ算法的工作原理88
7.2.2编码92
7.2.3解码93
7.2.4压缩LZ算法的输出94
7.2.5LZ算法的变体95
7.3尽可能多地收集数据96
第8章上下文数据转换97
8.1RLE98
8.1.1处理短行程问题98
8.1.2压缩99
8.2增量编码101
8.2.1XOR增量编码103
8.2.2参照系增量编码104
8.2.3修正的参照系增量编码105
8.2.4压缩增量编码后的数据107
8.2.5那么它对文本有效吗107
8.3MTF107
8.3.1消除捣乱符号的影响109
8.3.2压缩MTF109
8.4BWT110
8.4.1顺序很重要111
8.4.2BWT的工作原理111
8.4.3BWT的逆操作112
8.4.4具体的实现114
8.4.5压缩BWT后的数据115
第9章数据建模117
9.1马尔可夫链118
9.1.1马尔可夫链与压缩121
9.1.2实际的实现125
9.2部分匹配预测算法126
9.2.1单词查找树127
9.2.2字符的压缩128
9.2.3选择一个合理的N值130
9.2.4处理未知的符号130
9.3上下文混合算法130
9.3.1模型的类型131
9.3.2混合的类型132
9.4下一代技术133
0章换个话题135
10.1多媒体数据压缩135
10.2通用压缩136
10.3实践中的数据压缩137
1章评价数据压缩139
11.1数据压缩的使用场景139
11.1.1线下压缩，客户端解压139
11.1.2客户端压缩，云端解压140
11.1.3云端压缩，客户端解压140
11.1.4客户端压缩，客户端解压141
11.2数据压缩的需求141
11.3压缩率142
11.4压缩性能142
11.5解压性能143
11.6解码流的能力143
11.7比较压缩算法144
2章压缩图像数据147
12.1理解图像质量与文件大小147
12.1.1是什么降低了图像的质量149
12.1.2度量图像质量150
12.1.3让想法真正工作152
12.2图像的尺寸很重要152
12.3选择正确的图像格式153
12.3.1PNG154
12.3.2JPG154
12.3.3GIF155
12.3.4WebP156
12.3.5现在，到了选择的时刻156
12.4GPU纹理格式157
12.5矢量格式158
12.6收获的捷径160
3章序列化数据161
13.1了解常见的使用场景162
13.1.1服务器动态生成的数据162
13.1.2服务器拥有的静态数据162
13.1.3客户端动态生成的数据162
13.1.4客户端拥有的静态数据162
13.2序列化格式的问题162
13.2.1可读文本163
13.2.2解码时间长164
13.3更小的序列化数据164
13.3.1使用二进制序列化格式164
13.3.2重构列表以获得更好的压缩165
13.3.3组织数据以便高效获取166
13.3.4将数据切分为适当的压缩格式168
4章有损数据压缩171
5章让世界变得更小173
15.1数据压缩与你173
15.2数据压缩与盈利173
15.2.1用户获取与保持173
15.2.2运行成本174
15.2.3提前规划175
15.3让用户的生活更美好更便宜175
15.4对下一步技术的思考175
15.4.1未来的50亿用户176
15.4.2移动网络176
15.5开始行动176
数据压缩术语表179
关于作者188
关于封面188
内容摘要
本书的主题是数据压缩，也就是用很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。本书很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。本书适合对数据压缩感兴趣的开发人员阅读。
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