数据压缩入门读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 188页 | 8.7 | 2020 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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69元 | 2020-03-01 … | 2022-09-17 … | 49 |
主题/类型/题材/标签
作者
[美]柯尔特·麦克安利斯(Colt McAnlis)[美]亚历克斯·海奇(Ale ISBN:9787115534170 原作名/别名:《》
内容和作者简介
数据压缩入门摘要
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。
作者简介作者简介:
柯尔特•麦克安利斯 (Colt McAnlis)
谷歌开发倡导者,专注于游戏开发、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)
谷歌开发倡导者、培训开发人员,从事性能提升、文档编写等幕后工作,在优达学城、谷歌开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》《软件开发本质论》。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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