1. 前文回顾 在字符串算法—数据压缩中,我们介绍了哈夫曼压缩算法(Huffman compression),本文将介绍LZW算法. 2. LZW算法 这个算法很简单,为了方便讲述,我们将采用16进制,写代码的时候在把它转回2进制就是了. 在16进制下:A:41; B:42; C:43; D:44;...... 从例子入手: 压缩表是边读数据边建立起来的,一开始,压缩表里的数据为各个字符对应的十六进制值,这里不一一列出,具体可百度26个字母的十六进制. 首先从第一个数据开始读: 第一个字符为A,

转载自http://www.cnblogs.com/jillzhang/archive/2006/11/06/551298.html 记录此处仅自己供学习之用 lzw解压缩算法: 用单个字符初始化字符串表 OLD_CODE =第一个输入代码 输出 OLD_CODE所代表的字符 WHILE 输入流中还有代码 NEW_CODE = 下一个输入代码 IF NEW_CODE 不在字符串表中 STRING = 得到 OLD_CODE所对应的字符(串) STRING = STRING + CHARACTER

LZW和哈夫曼编码一样,是无损压缩中的一种.该算法通过建立字典,实现字符重用与编码,适用于source中重复率很高的文本压缩.本文首先讲下LZW的编解码原理,然后给出LZW的实现code. *********************原理********************* 编码: 编码0-255用来存储Ascii码为[0,255]的字符,放在字典里. 编码从256开始,将出现过的字符计入字典 核心思想:利用字符的可重用性,每当往结果输出一个编码,就将一个新的string存入dictiona

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

LZW算法PHP实现方法 lzw_decompress php 博客分类: Php / Pear / Mysql / Node.js   LZW算法简介 字符串和编码的对应关系是在压缩过程中动态生成的,并且隐含在压缩数据中,解压的时候根据表来进行恢复,算是一种无损压缩. 根据 Lempel-Ziv-Welch Encoding ,简称 LZW 的压缩算法,用任何一种语言来实现它. LZW压缩算法[1]的基本概念:LZW压缩有三个重要的对象:数据流(CharStream).编码流(CodeStre

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50331883 <勿在浮沙筑高台> LZW压缩算法原理很easy,因而被广泛地採用,已经被引入主流图像文件格式中. 该算法由Lempel-Ziv-Welch三人发明,这样的技术将定长码字分配给变长信源符号序列,它不须要知道被压缩文件的符号出现概率的先验知识,仅仅须要动态地建立和维护一个字典,和其它压缩算法相比既是缺点也是长处. 1. LZW原理 1.1 概念的理解 LZW通过

在看emWIN的时候看到一个图片压缩的算法可以有效的对二值图(简单的2中颜色或者更多)进行压缩,压缩的效果可以节省空间而且不丢失信息! 特点 一种压缩过的位图文件格式,RLE压缩方案是一种极其成熟的压缩方案,特点是无损失压缩,既节省了磁盘空间又不损失任何图像数据. 游程编码是一种统计编码,该编码属于无损压缩编码.对于二值图有效.其在对图像数据进行编码时,沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号,用字串代替这些连续符号,可大幅度减少数据量. 行程编码是连续精确的编码,在传输过程中,如果

当你的项目数据量上去了之后,通常会遇到两种情况,第一种情况应是最大可能的使用cache来对抗上层的高并发,第二种情况同样也是需要使用分库 分表对抗上层的高并发...逼逼逼起来容易,做起来并不那么乐观,由此引入的问题,不见得你有好的解决方案,下面就具体分享下. 一:尽可能的使用Cache 比如在我们的千人千面系统中,会针对商品,订单等维度为某一个商家店铺自动化建立大约400个数据模型,然后买家在淘宝下订单之后,淘宝会将订单推 送过来,订单会在400个模型中兜一圈,从而推送更贴切符合该买家行为习惯的

车 I I 车II 车II 题目描述 有一个 n ∗ m n*m n∗m的棋盘 ( n . m ≤ 80 , n ∗ m ≤ 80 ) (n.m≤80,n*m≤80) (n.m≤80,n∗m≤80)要在棋盘上放 k ( k ≤ 20 ) k(k≤20) k(k≤20)个棋子,使得任意两个棋子不相邻.求合法的方案总数. 输入 n , m , k n,m,k n,m,k 输出 方案总数 样例输入 3 3 2 样例输出 24 题目解析 又双叒叕是一道状压DP的题.和车相比,这道题的数据就大了许多 n

@ 目录 概述 定义 背景 特点 架构 关键技术 应用场景 安装 单台部署 集群部署 命令行接口 连接器 MySQL连接器 ClickHouse连接器 概述 定义 openLooKeng 官网地址 https://openlookeng.io openLooKeng 官网中文文档 https://docs.openlookeng.io/zh/docs/docs/overview.html openLooKeng GitHub源码地址 https://github.com/openlookeng

1.开发背景 在web项目中,经常会需要查询数据导出excel,以前比较常见的就是用poi.使用poi的时候也有两种方式,一种就是直接将集合一次性导出为excel,还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况.poi支持xls和xlsx,使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量,使用2007版本的支持百万行.但是呢,当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间. 接触了etl之后就想着用kettle来做导数据,经过测试是完全可行的.几十万行,一百万行都能快速导出来,代码也非常简单.   2.

这几天在做数据统计,有几个统计图的需求是这样的: 按照年.月.日统计订单数量, 比方一年12个月,统计出1月多少订单,二月多少订单,按照这种模式统计. 但是数据库里存放的是 timestamp  的 current_timestamp 默认值--"2016-12-16 12:30:00".(这里许多公司会使用时间戳,其实都差不多) 当时脑子里想到的第一种做法是,讲所有数据一次性取出来,然后foreach 一个个date()后,得到日期后再一个个去分组. 后来考虑到如果数据量大了,性能上

GZipSteam: GZip 数据格式,它使用无损压缩和解压缩文件的行业标准算法 类 GZipStream有两种模式:CompressionMode.Compress和CompressionMode.Decompress CompressionMode.Compress:压缩              var gzipStream = new GZipStream(fileStream, CompressionMode.Compress, true);              gzipStr

环境及代码介绍 环境和源码 由于有时候要透彻的理解C里面的一些细节问题,所有有必要看看汇编,首先这一切的开始就是从汇编代码进入C的main函数过程.这里不使用编译器自动生成的这部分汇编代码,因为编译器自动生成的代码会涉及环境变量的传递,参数的传递等等一系列问题.以ARM汇编来进行分析.使用一个启动汇编文件和一个main.c的文件,在ARM 2440板子上调试这段程序,使用JLinkExe借助jlink来调试: init.s: .text .global _start _start: ldr sp

由于数据太大了.所以MYSQL需要瘦身,那前提就是需要知道每个表占用的空间大小. 首先打开指定的数据库: use information_schema; 如果想看指定数据库中的数据表,可以用如下语句: ),),'MB') as data from TABLES where table_schema='AAAA' and table_name='BBBB'; 如果想看数据库中每个数据表的,可以用如下语句: ,), 'MB') as data FROM TABLES WHERE TABLE_SCHE

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值

原文:http://blog.csdn.net/godspirits/article/details/2953721 BSS段 数据段 代码段 堆栈 (转+) 声明:大部分来自于维基百科,自由的百科全书. BSS段:在采用段式内存管理的架构中,BSS段(bss segment)通常是指用来存放程序中未初始化的全局变量的一块内存区域.BSS是英文Block Started by Symbol的简称.BSS段属于静态内存分配. 数据段:在采用段式内存管理的架构中,数据段(data segment)通

[阿里云产品公测]大数据下精确快速搜索OpenSearch 作者:阿里云用户小柒2012 相信做过一两个项目的人都会遇到上级要求做一个类似百度或者谷歌的站内搜索功能.传统的sql查询只能使用like 或者FIND_IN_SET来实现.后者性能稍微好点但是必须要逗号分隔才可以实现匹配.甚至多条件的话还可能用到OR这是极影响系统性能的. 最近公司项目需要.主要是系统查询缓慢.并且查询精度不敢恭维.一开始想到的是Lucene 毕竟是一个开放源代码的全文检索引擎工具包 并且官方还在持续更新中.当时闲暇时

#region 根据URL获取结果集        /// <summary>        /// 根据URL获取结果集 默认为GET,如果数据量大了可以传入POST        /// </summary>        /// <param name="url">URL地址</param>        /// <param name="type">默认为GET,删除时用DELETE</par

1.操作基本数据类型的流     1) 操作基本数据类型 · DataInputStream:数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型.应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据. · DataOutputStream:数据输出流允许应用程序以适当方式将基本 Java 数据类型写入输出流中.然后,应用程序可以使用数据输入流将数据读入.  package datastreamdemos; import java.io.*; /** * Crea