我有一个管理大量字符串的应用程序。字符串是一种类似路径的格式，有很多共同的部分，但没有明确的规则。它们不是文件系统上的路径，但可以这样考虑。我显然需要优化内存消耗，但又不能牺牲很大的性能。我正在考虑2个选项:-实现一个compressed_string类来存储压缩数据，但我需要一个固定的字典，我现在找不到一个库。我不想要字节上的霍夫曼，我想要文字上的。-在字符串部分实现某种享元模式。这个问题看起来很常见，我想知道最好的解决方案是什么，或者是否有人知道针对这个问题的库。谢谢 最佳答案 虽然针对您的问题调整特定算法可能很诱人，但这可能需
任何人都可以推荐一个好的C++库来存储多维稀疏矩阵，它专注于矩阵中数据的压缩。矩阵的维数会很大(比如80维)。欢迎任何帮助:)。编辑:矩阵高度稀疏，数量级为0.0000001(或)1x10-6。 最佳答案 在c#中，我使用键值对或“字典”来存储稀疏填充数组。我认为对于80个维度，您必须构建一个基于字符串的键。使用单个函数来创建它应该保持一致的key。只需连接一个逗号分隔的维度列表。不幸的是，我不知道一个好的key对，C++的字典库。如果您以前使用过，可能是STL，但我不会推荐它。 关于c
1.背景介绍视频处理是现代计算机视觉和人工智能领域的一个关键技术，它涉及到对视频数据进行处理、分析、压缩和增强等多种操作。随着互联网和移动互联网的发展，视频数据的产生和传播速度越来越快，这为视频处理技术带来了巨大挑战。在这篇文章中，我们将深入探讨视频增强与压缩的核心概念、算法原理和实现，并分析其在未来发展趋势和挑战方面的展望。2.核心概念与联系视频增强与压缩是视频处理的两个主要方面，它们的核心概念如下：2.1视频增强视频增强是指通过对视频数据进行处理，提高视频质量、可读性和可理解性的技术。视频增强的主要目标是提高视频的视觉效果，使其更加清晰、逼真，同时也可以包括对视频的语音、文字、图片等多种元
我有一个问题，因为我需要压缩大约6GB的std::vector()(其中包含15亿个float)，甚至更高到现在我已经使用了lz4，但它只处理int计数的char。由于我的vector中有60亿个字符，因此需要33位来表示，并且使用LZ4进行压缩无法正常工作。从我在zlib库中看到的情况来看，它接受int以及压缩数据长度的输入。我是否需要对我的数据进行分段，或者是否有一个框架能够处理超过32位的char，或者我是否遗漏了什么？ 最佳答案 使用zlib，并将数组作为几个block传入。zlib使用的DEFLATE算法窗口大小约为32K
楔子当数据量大的时候，自然而然想到的就是对数据进行压缩，下面来看看Python如何压缩数据。这里主要介绍三个模块，分别是zlib、bz2、gzip，它们都是内置的，直接导入即可，不需要额外安装。那么下面就开始吧。zlib模块看一下zlib模块的用法。importzliboriginal_data=b"komeijisatoriisacutegirl"print(len(original_data))"""29"""#对数据进行压缩compressed_data=zlib.compress(original_data)print(len(compressed_data))"""37"""#我们看
目录一、文件格式1.1 列式存储和行式存储1.1.1行存储的特点1.1.2列存储的特点1.2 TextFile1.3 SequenceFile1.4 Parquet1.5 ORC二、数据压缩 2.1 数据压缩-概述 2.1.1压缩的优点 2.1.2压缩的缺点2.2 Hive中压缩配置2.2.1 开启Map输出阶段压缩（MR引擎）2.2.2 开启Reduce输出阶段压缩2.3 Hive中压缩测试一、文件格式 Hive数据存储的本质还是HDFS，所有的数据读写都基于HDFS的文件来实现。为了提高对HDFS文件读写的性能，Hive提供了多种文件存储格式：TextFile、SequenceFil
这是特定于平台的问题。速度至关重要。将一个字节解包到一个由8个单精度float组成的数组中以便零映射到零和一映射到一的最快方法是什么？我最终使用8位掩码和7位移位解压缩为8个int32，然后使用AVX指令将int32转换为float。我的平台是在支持AVX(但没有AVX2)的CPU上运行的Windows64位。编译器:VisualStudio2013。谢谢。 最佳答案 预处理不是更快吗？2^8的可能性已经差不多了，不过话又说回来，把它分成两部分，它只有2^4=16个变量。使数组包含16个“值”，其中每个值都是用4个具有正确值的flo
我目前正在做一个项目，我需要在vector中存储相当多(约数十亿个单位)的结构。我还需要以线性方式迭代该vector，因此我需要处理的数据越少越好。于是自然而然的开始优化单体结构的尺寸。例如，如果我有多个bool值，我可以将true/false值存储在一个位中，并将所有bool值压缩到一个char/16位中，无论大小是否足够。对于某些条目，我只需要20位无符号整数。因此我可以再次压缩这些值。然后我得到这样的结果(请注意，这只是简化的示例):classFoo{private:uint32_tm_time;uint32_tm_comb;public:Foo(uint32_tt,uint32
我有一个文件，是根据它的所有者LZMA压缩的。lzmadecode.exe(程序)解码它没有问题，所以文件没有损坏，看起来确实是LZMA编码的。这是我将文件读取到缓冲区并调用UnCompress函数的代码:intmain(){::std::ifstreamlReplayFileStream("C:\\tmp\\COMPRESSED_FILE",::std::ios::binary);if(lReplayFileStream){lReplayFileStream.seekg(0,lReplayFileStream.end);std::streamofflFileSize=lReplayF
此数据存储在一个数组中(使用C++)并且是125位的重复，每个位都互不相同。它还有8条消息，每条消息的末尾有12个ASCII字符。请建议我是否应该在阵列中使用差分压缩，如果是的话如何？或者我应该对整个数组应用一些其他压缩方案吗？ 最佳答案 通常，您可以压缩具有某种可预测性或冗余性的数据。基于字典的压缩(例如ZIP样式算法)传统上不能很好地处理小数据block，因为需要共享所选字典。过去，当我压缩具有某种可预测模式的非常小的数据block时，我使用了SharpZipLib使用自定义词典。我没有将字典嵌入到实际数据中，而是将字典硬编码到
