数据压缩常用算法汇总（思维导图）

最新推荐文章于 2024-12-31 17:10:02 发布
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分类专栏： 压缩算法 文章标签： 云存储 云数据存储
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本文深入探讨了数据压缩领域的核心算法和技术，包括霍夫曼编码、算术编码、词典方法及基于上下文的压缩策略。通过对《数据压缩导论》第2-6章的详细解析，为读者提供了一个全面的数据压缩技术概览。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参考：《数据压缩导论》第2-6章

包括霍夫曼编码、算术编码、词典方法和基于上下文的压缩

 

思维导图

从Gzip到Snappy：大数据压缩算法性能深度评测
AI天才研究院
04-24 1177
存储优化：1PB原始数据经压缩后可节省30%-70%存储成本（AWS S3存储成本约0.023美元/GB/月）；传输加速：网络带宽成本占比超60%的实时数据流（如Kafka），压缩可降低50%以上传输延迟；计算效率：Hadoop/Spark等分布式计算框架中，压缩数据可减少磁盘I/O耗时（机械盘顺序读约100MB/s，压缩后数据量减少可间接提升计算速度）。本文聚焦生产环境最常用的9类压缩算法基础指标：压缩率（CR）、压缩速度（CPS）、解压速度（DPS）；
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数据压缩算法-游程编码RLE
weixin_30652271的博客
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了解一下数据压缩算法： 压缩算法主要分为两类1.有损压缩 2.无损压缩 有损压缩有很多种，这里说一下无损压缩。 无损压缩算法：行程编码（游程编码）[RLE(RUN-LENGTH ENCODING)] ，哈夫曼编码。 RLE算法 游程编码：例如：信息单元0304，03表示其后的象素个数是3个，04表示这些象素使用的是颜色索引表中的第五项的值。压缩数据展开后就是04 04...
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快看！一张思维导图，包罗最全监控体系建设要点
知他人之所知，晓他人之不晓。
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近年来，随着计算机技术的飞速发展，以及行业信息的共享，传统企业的运维己不再固步自封，日新月异的计算技术发展推动着企业云平台的建设，云平台的计算能力为大数据分析提供了基础，而云平台与大数据分析又将推动运维人工智能的发展。 放眼云、大数据、人工智能的运维发展方向的同时，作为运维的生命线，安全生产保障的生命线仍需强调。作为传统企业的安全生产保障，主要以“监、管、控”为核心，其中“监”则主要指的是监控。...
数据结构简答题汇总
小白成长记
05-12 2万+
面对即将要参加的考研复试，数据结构是必考科目，希望以下能派上用场 1.算法的时间复杂度： 答：在程序中反复执行的语句的执行次数被称为语句的频度，时间复杂度就是所有语句频度之和的数量级，而所有语句的频度之和与程序最内层循环的频度是同一个数量级，所以算法的时间复杂度是最内层循环的频度的数量级 2.空间复杂度： 答：程序在运行时所占的空间 直接插入排序的空间复杂度是O（1），递归的空间复杂度是O（n） 3.贪心算法、动态规划和分治算法 答：贪心算法是指从上到下，每次都求解局部最优解的算法，特点是每次求解最优解，但
数学建模更新16（粒子群算法）
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数据压缩导论
01-25
数据压缩导论，源程序，各种压缩解压缩算法，霍夫曼编码等等。可用于音视频编码，图像、波形压缩等等。
Introduction to Data Compression, 4th Edition （数据压缩导论 第四版）
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Introduction to Data Compression Fourth Edition Morgan Kaufmann 本书的中文版由图灵社区翻译出版 （资源是英文本） 享誉世界的数据压缩经典著作 内容全面新颖 示例精彩丰富 理论联系实践 方便学以致用 本书是数据压缩方面的经典著作 目前已经出到了第4版 数据压缩技术及其应用从未停止前进的步伐 图像 语音 文本 音频 视频等新的应用领域层出不穷 本书也与时俱进 不断更新 这一版基本涵盖了数据压缩领域的最新发展 书中首先介绍了基本压缩方法 包括无损压缩和有损压缩 涉及的数学知识 然后从无损压缩开始 依次讲述了霍夫曼编码 算术编码以及词典编码技术等 对于有损压缩 还描述了标量 矢量以及微分编码和分形压缩技术 本书在上一版的基础上 扩展讨论了基于小波的压缩技术 特别是越来越流行的JPEG 2000标准 还增加了范式霍夫曼码以及更多有关二进制算术编码的信息 本书非常适合从事数据压缩相关工作的专业技术人员 软硬件工程师 学生等阅读 数字图书馆 多媒体等领域的技术人员也可参考 Khalid Sayood 美国内布拉斯加大学工程学教授 分别于1977年和1979年获得罗彻斯特大学电气工程学理学学士和理学硕士学位 并于1982年获得得克萨斯州农工大学电气工程学博士学位 他的主要研究方向包括数据压缩 信源信道联合编码和生物信息学 ">Introduction to Data Compression Fourth Edition Morgan Kaufmann 本书的中文版由图灵社区翻译出版 （资源是英文本） 享誉世界的数据压缩经典著作 内容全面新颖 示例精彩丰富 理论联系实践 方便学以致用 本书是数据压缩方面的经典 [更多]
lz78数据压缩算法
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主要讲基于LZ78的数据压缩算法，其中包含LZ78算法中用到的几个术语和符号、LZ78的编码思想及LZ78编码的具体算法步骤。
带书签_《数据压缩导论（第4版）》.(贾洪峰).[PDF]
01-24
带书签_《数据压缩导论（中文第4版）》.(贾洪峰).[PDF]，共有19章，数据压缩很权威的资料。
常见文件格式
xiexiaofei_ll的专栏
04-17 1568
 一、BMP图像文件格式BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BblP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在W
【算法】数据压缩
LeonJin的博客
09-15 421
1.输入位纯英文（含大小写，共52个）构成的字符串S，长度位L。 2.假设Si是S中的第i个字母，Sj是S中的第j个字母。如果同时满足下面的三个条件，将Si~Sj的j-i+1个字母构成的序列Sij压缩表示位‘0’+个数+字母的形式。其中个数也是用字母表示，a-Z表示4~55。 a)Si到Sj之间的所有字母均相同。（含Si，Sj在内，区分大小写） b)Sij的长度小于4时，不压缩 c)Sij的长度大于55时，做分段压缩处理，每段长度不超过55。 举例： 输入：“abbbbbbAAAdcdddd”
浅谈数据压缩算法
Dmaxiya
09-16 681
压缩算法（Compaction Algorithm）指的是数据压缩的算法，主要包括压缩和还原（解压缩）的两个步骤。其实就是在不改变原有文件属性的前提下，降低文件字节空间和占用空间的一种算法。
数据压缩的十种常用算法！！
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
12-31 2775
另外，基于CNN的压缩还提升了JPEG图像的品质，因为它减少了峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）。LZMA算法，全称是Lempel-Ziv Markov chain Algorithm（LZMA)，于1998年提出，是LZ77的改进版，旨在实现.7z格式的7-ZIp文件归档。这个算法目标是成为LZ77的一个线性时间替换算法，但编码后Udell指针可能指向文件的任意偏移量，意味着需要耗费可观的内存，因此表现不如LZ77。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。
YOLOv5n的算法特点 YOLOv5n是基于YOLOv5架构的Nano版本，主要针对边缘计算场景设计，通过以下技术实现轻量化和高效性： 网络结构优化 主干网络（Backbone）：采用精简的CSPDarknet结构，减少卷积层数量和通道数，降低计算量515。 Focus结构（早期版本）：通过像素切片操作将输入图像通道数扩展4倍，提升特征提取效率，但最新版本可能移除该结构以进一步简化模型615。 Neck与Head：使用PANet（Path Aggregation Network）进行多尺度特征融合，结合小尺寸预测头（如20×20网格），优化小目标检测能力15。 模型压缩技术 量化（Quantization）：将模型权重从FP32转换为INT8，体积减少约70%，同时保持较高精度515。 剪枝（Pruning）：移除冗余神经元或通道，进一步压缩模型体积（典型模型大小<2MB）15。 高效推理机制 单阶段检测：将目标定位和分类统一为回归问题，单次前向传播完成检测，推理速度可达30 FPS（320×240分辨率）515。 多正样本匹配：每个真实框由多个预测框匹配，提升训练效率和检测鲁棒性615。 2. 在人数统计系统中的具体应用 （1）检测与跟踪流程 行人检测 YOLOv5n对摄像头输入的每帧图像进行推理，输出行人边界框（Bounding Box）及置信度。 通过非极大值抑制（NMS）过滤重叠检测框，保留高置信度结果615。 动态计数 跟踪算法：结合IOU Tracker或DeepSORT精简版，通过交并比（IOU）或特征匹配关联前后帧目标，避免重复计数1316。 区域统计逻辑：设置虚拟检测线（如入口/出口），根据目标移动方向统计进出人数1316。 （2）嵌入式部署优化 硬件适配 边缘处理器：如ESP32-S3（内置NPU）或STM32H7系列MCU，支持INT8量化模型加速推理515。 低功耗设计：动态调整帧率（如无人时降至5 FPS），结合PIR传感器唤醒摄像头，平均功耗可控制在300mW以下15。 模型训练与调优 数据集：使用COCO或自定义数据集，标注行人边界框，并通过Mosaic数据增强提升遮挡场景的泛化能力615。 损失函数：优化定位损失（CIoU Loss）和分类损失，平衡检测精度与速度15。 将以上内容形成思维导图
最新发布
04-03
<think>嗯，用户想了解YOLOv5n算法的特点以及它在人数统计系统中的应用，还要生成思维导图。首先，我需要回忆一下YOLOv5系列的知识。YOLOv5有不同版本，比如n、s、m、l、x，其中n代表nano，应该是体积最小、速度最快的版本。那它的特点应该包括轻量化、适合边缘计算设备，比如嵌入式设备或者移动端。 然后，用户提到的应用场景是人数统计系统，这通常需要实时处理视频流，所以模型的轻量化和快速推理是关键。YOLOv5n可能在这方面有优势。接下来，我需要确认YOLOv5n的具体结构，比如使用的backbone、neck和head的结构是否有优化，比如Focus模块、CSP结构，或者有没有采用深度可分离卷积来减少参数量。 另外，YOLOv5n的训练策略可能用了数据增强、自动锚框计算，或者是模型蒸馏等技术，这些都属于轻量化方法。用户还提到了嵌入式部署优化，可能涉及模型量化（比如INT8量化）、剪枝，或者使用TensorRT、OpenVINO等工具进行加速。这些都需要在回答中详细说明。 关于人数统计系统的应用，可能需要结合行人检测技术，YOLOv5n在检测精度和速度之间取得平衡，适合实时统计。同时，边缘计算可以减少数据传输延迟，提高响应速度，这也是系统应用的一部分。 思维导图的结构需要涵盖算法特点、轻量化技术、边缘计算、行人检测、嵌入式部署优化以及系统应用这几个方面。需要确保各个部分之间的逻辑关系清晰，比如轻量化模型如何支持嵌入式部署，进而促进边缘计算的应用，最终实现人数统计系统。 还要检查是否有相关的引用可以支持内容，比如引用中的模型优化方法如参数量化、知识蒸馏等，可以对应到YOLOv5n的优化策略。引用[1]提到的低秩近似、剪枝等方法可能也是YOLOv5n使用的技术，需要确认后引用。 用户可能需要进一步了解如何具体实施这些优化，或者在人数统计系统中的挑战，比如遮挡处理、密集场景下的检测精度。但根据问题，当前重点在于回答特点和思维导图结构，相关问题可以引导用户深入这些方面。 最后，确保回答符合格式要求：行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，正确的中文回答，生成相关问题。引用文献时要自然，比如提到轻量化方法时引用[^1]，提到模型优化时引用[^3]关于TinyLlama的性能提升。</think>### YOLOv5n算法特点 #### 1. **轻量化模型设计** YOLOv5n（"n"表示nano版本）是YOLOv5系列中体积最小、计算量最低的模型，其核心特点包括： - **网络结构精简**：通过减少卷积层通道数和模块堆叠次数，参数量控制在$1.9M$左右，模型大小仅$3.8MB$。 - **Focus模块优化**：将输入图像切片拼接，降低计算复杂度。 - **CSP结构**：跨阶段局部网络（Cross Stage Partial Networks）减少冗余计算。 #### 2. **高效推理性能** - 在NVIDIA Jetson Nano等边缘设备上可实现$10-15$FPS的实时推理速度[^2]。 - 支持INT8量化，进一步压缩模型体积和提升推理速度。 #### 3. **行人检测优化** - 针对小目标检测优化锚框尺寸，提升密集场景下的行人检测精度。 - 使用Mosaic数据增强，增强模型对遮挡、光照变化的鲁棒性。 #### 4. **嵌入式部署友好** - 支持ONNX、TensorRT等格式导出，适配多种边缘计算框架。 - 结合NCNN、Tengine等轻量级推理引擎，实现低功耗部署。 --- ### 人数统计系统应用方案 #### 1. **边缘计算架构** ``` 摄像头采集 → 边缘设备(YOLOv5n) → 人数统计 → 云平台汇总 ``` - **优势**：减少数据传输延迟，保护隐私（数据本地处理）[^4]。 #### 2. **轻量化模型适配** - 在树莓派4B等设备上，通过模型剪枝和量化实现$100ms$级单帧处理速度。 - 使用知识蒸馏技术，将大模型能力迁移到YOLOv5n[^1]。 #### 3. **优化策略示例（代码片段） ```python # 使用TensorRT加速推理 import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5n', pretrained=True) model.export(format='engine', device=0) # 导出为TensorRT格式 ``` --- ### 思维导图框架 ``` YOLOv5n核心特性 ├─ 轻量化设计 │ ├─ CSP结构优化 │ ├─ Focus模块切片 │ └─ 参数量<2M ├─ 边缘计算适配 │ ├─ TensorRT部署 │ ├─ INT8量化 │ └─ 树莓派/Jetson支持 ├─ 行人检测增强 │ ├─ 小目标锚框优化 │ └─ Mosaic数据增强 └─ 人数统计系统 ├─ 视频流实时处理 ├─ 遮挡场景鲁棒性 └─ 低带宽云同步 ``` ---
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