文章目录一、tar命令1.压缩2.解压二、zip命令1.压缩2.解压三、文件加密压缩和密码解压1.tar命令1.1加密压缩1.2密码解压2.zip命令2.1加密压缩2.2密码解压在工作中，涉及到文件传输，为了减少文件的体积和传输的时间，经常会对文件进行压缩，本文介绍了linux系统中常用的压缩和解压缩命令一、tar命令.tar：简单封装，被称为归档文件，只是简单的将文件组装到一个.tar的文件内，并没有太多文件体积的减少，仅仅是简单的封装.gz：压缩体积，常见为.tar.gz，gzip格式压缩文件是使用gzip压缩算法将文件压缩到一个文件内，可以极大的减少压缩后的体积一般使用tar命令进行压缩
Vivado生成压缩后的FPGAbit文件方法详解当我们使用Xilinx公司的FPGA开发环境Vivado进行开发时，通常会需要将设计好的程序烧录到目标板上进行测试和验证。而这个过程中，需要将设计好的FPGAbit文件通过一些方式传输到目标板上。但是，FPGAbit文件通常都比较大，如果直接传输可能会耗费较长的时间。因此，我们可以考虑对FPGAbit文件进行压缩，在传输过程中减少文件大小，提高传输效率。下面，我将详细介绍如何在Vivado中生成压缩后的FPGAbit文件。一、执行GenerateBitstream首先，我们需要在Vivado中执行“GenerateBitstream”，生成FP
linuxzip命令zip-rmyfile.zip./*将当前目录下的所有文件和文件夹全部压缩成myfile.zip文件,－r表示递归压缩子目录下所有文件.2.unzipunzip-o-d/home/sunnymyfile.zip把myfile.zip文件解压到/home/sunny/-o:不提示的情况下覆盖文件；-d:-d/home/sunny指明将文件解压缩到/home/sunny目录下；3.其他zip-dmyfile.zipsmart.txt删除压缩文件中smart.txt文件zip-mmyfile.zip./rpm_info.txt向压缩文件中myfile.zip中添加rpm_info
一、下载安装1、官方下载地址：DownloadFFmpeg2、下载完上传到服务器然然后解压就算安装完成了tar-xfffmpeg-git-amd64-static.tar.xz3、然后配置一下全局变量（当然也可以不用配置使用的时候带上文件路径就行）cd/usr/binln-s/root/ffmpeg-git-20231006-amd64-static/ffmpegffmpeg 二、在PHP中用exec()函数运行ffmpeg命令处理音频1、php.ini中exec()函数禁用去掉保存重启php2、需要给执行命令用户设置权限找到/etc/sudoers这个文件添加一行比如给www用户添加权限大
随着GPT-4的架构被知名业内大佬「开源」，混合专家架构（MoE）再次成为了研究的重点。GPT-4拥有16个专家模型，总共包含1.8万亿个参数。每生成一个token需要使用大约2800亿参数和560TFLOPs。然而，模型更快、更准确的代价，则是巨大的参数量，和随之而来的高昂成本。比如，1.6万亿参数的SwitchTransformer-c2048模型，需要3.2TB的GPU显存才能有效运行。为了解决这一问题，来自奥地利科技学院（ISTA）的研究人员提出了一种全新的压缩和执行框架——QMoE。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16795通过采用专门设计的GPU解码
Bitmap是一种经典的数据结构，用于高效地对大量的二进制数据进行压缩存储和快速查询。Doris支持bitmap数据类型，在Flink计算场景中，可以结合FlinkdorisConnector对bitmap数据做计算。社区里很多小伙伴在是DorisFlinkConnector的时候，不知道怎么写Bitmap类型的数据，本文将介绍如何使用FlinkDorisConnector如何将bitmap数据写入Doris中。前置准备Doris2.0.1的环境Flink1.16，同时将DorisFlinkConnector的Jar包放在/lib下面。创建Doris表CREATETABLE`page_view
实现需求用户上传视频并压缩，并且可以选择压缩程度，搜索遍各大网站，最终选择了ffmpeg进行操作。本文包含具体如何实现加上过程中遇到的各种坑 ffmpeg视频压缩转码ffmpeg视频压缩代码使用很简单，上代码html部分视频前端压缩 js部分//引入ffmpeg.min.js const{createFFmpeg,fetchFile}=FFmpeg; constmessage=document.getElementById('message'); constffmpeg=createFFmpeg({ log:true, progress:({ratio})=>{ messa
写在前面假设我们的数据集中有800000篇文章，每篇文章有200词条，每个词条有6个字符，倒排记录数目是1亿。那么如果我们倒排索引表中单单记录文档id，不记录文档内的频率和偏移信息。那么文档id的长度就必须是log2800000=20bitlog_2800000=20bitlog2800000=20bit（文档可能每篇文章都存在，所以是以最长的长度要求），所以我们整个未压缩的倒排索引表的大小大概有，倒排记录数*文档id大小=100,000,000*20/8=250MB为了设计出一个更高效的倒排文件的表示方式，可以考虑每篇文档采用少雨20位的表示方法，观察中发现。高频词出现的文档id的序列相差
是否可以在mongo文档中压缩数组？我指的是zip的函数式编程定义，其中相应的项目配对成元组。更准确地说，我想从这样的mongo文档开始:{"A":["A1","A2","A3"],"B":["B1","B2","B3"],"C":[100.0,200.0,300.0]}最后得到像这样的mongo文档:{"A":"A1","B":"B1","C":100.0},{"A":"A2","B":"B2","C":200.0},{"A":"A3","B":"B3","C":300.0},理想情况下，这将使用聚合框架，我已经在使用它来将我的文档带到这个阶段。 最佳答案
1、对称矩阵的压缩存储 设矩阵的阶数为n，由于n阶对称矩阵中的数据元素基于其主对角线或副对角线对称，故而在存储时可将对称的两个相同数值的矩阵数据元素存储在同一个存储单元中。这样可以将个元素压缩在 即 个存储单元中。其元素下标与元素以及隐含元素在一维数组中的对应关系如下： 2、下标计算 假设以一维数组存储压缩后的矩阵，则要求一维数组有个存储单元。有如下图堆成矩阵v，设为对称矩阵中的第i行第j列元素，k为一维数组中元素索引下标，此处以行序为主序存储下三角矩阵元素为例进行分析，何为行序大家可自行查询，此处不做分析，观察下列矩阵，在一维数组中的下标应当为0，下标为1，下标为3，以
