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- 题名/责任者:
- 数据压缩入门/(美) 柯尔特·麦克安利斯, 亚历克斯·海奇著 王凌云译
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2020
- ISBN及定价:
- 978-7-115-53417-0/CNY69.00
- 载体形态项:
- xix, 188页:图;24cm
- 丛编项:
- 图灵程序设计丛书
- 个人责任者:
- 麦克安利斯 (McAnlis, Colt) 著
- 个人责任者:
- 海奇 (Haecky, Aleks) 著
- 个人次要责任者:
- 王凌云 译
- 学科主题:
- 数据压缩
- 中图法分类号:
- TP274
- 出版发行附注:
- 由O'Reilly Media, inc.授权出版
- 提要文摘附注:
- 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。
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