lz4压缩算法

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上面是lz4压缩序列的示意图

这张图展示了LZ4序列(LZ4 Sequence)的结构组成,以下结合图来详细解释:

1. Token(令牌)

  • 位置:位于序列的起始位置,占用1个字节。
  • 作用:令牌被分为两个4位的字段。其中,4 - high - bits(高4位)用于表示字面量长度(literal length),4 - low - bits(低4位)用于表示匹配长度(match length) 。例如,如果令牌的高4位是0101,那就表示字面量长度为5(二进制0101转换为十进制是5);低4位若为0011,则表示匹配长度为3(二进制0011转换为十进制是3)。

2. Literal length+ (optional)(字面量长度 这个只有在令牌的高位不够用的时候才会有)

  • 位置:紧跟在Token之后。
  • 长度:占用0 - n个字节。
  • 作用:当令牌的高4位为15(二进制1111)时,说明字面量长度超过了4位所能表示的范围(0 - 15),此时就需要额外的字节来完整表示字面量长度。例如,若实际字面量长度为20,令牌高4位是15,那么后面会紧跟一个或多个字节来补充表示完整的长度20。如果没有超出范围,这部分就不存在(即0字节)。

3. Literals(字面量)

  • 位置:在Literal length+(如果存在的话)之后。
  • 长度:占用0 - L个字节,L由Literal length确定。
  • 作用:字面量是指在数据中没有重复出现,或者尚未找到重复模式的字节序列。例如,在一段文本数据中,如果遇到了一些独特的字符组合,这些字符组合就会作为字面量存储在这里。

4. Offset(偏移量)

  • 位置:在Literals之后。
  • 长度:固定占用2个字节,采用小端序(little endian)存储。
  • 作用:偏移量用于指示从已解码的输出缓冲区中多远处开始复制匹配的数据。比如,在解压缩过程中,根据这个偏移量信息,从已解压的数据中找到对应的位置,去获取匹配的字节序列。

5. Match length+ (optional)(匹配长度 + 可选部分)

  • 位置:在Offset之后。
  • 长度:占用0 - n个字节。
  • 作用:当令牌的低4位为15(二进制1111)时,说明匹配长度超过了4位所能表示的范围(0 - 15),此时就需要额外的字节来完整表示匹配长度。例如,若实际匹配长度为25,令牌低4位是15,那么后面会紧跟一个或多个字节来补充表示完整的长度25。如果没有超出范围,这部分就不存在(即0字节)。

总体来说,LZ4序列通过这种结构,将数据中的字面量信息和重复匹配信息进行编码存储,从而实现数据的压缩与解压缩 。

如果想要看例子可以看看这个

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内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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