- 2024-07-01C＃ 压缩和解压缩文件 （System.IO.Compression.ZipFile）
参考文档：https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.io.compression.zipfile?view=net-8.0&redirectedfrom=MSDNhttps://blog.csdn.net/lvmingzhou/article/details/134161441 操作zip存档及其文件的方法分布在三个类中：ZipFile、ZipArchive和ZipArchiveEntry
- 2024-06-24压缩文件时的奇怪行为
非常奇怪，我有一个Python脚本和一个bat文件，它可以在Windows7机器上通过遍历文件并逐个压缩来压缩文件。但奇怪的是，它总是停在248个文件处，尽管该目录中有700多个文件（我只是压缩了整个文档文件夹）。当我使用Winrar而不是7zip时，也出现了同样的情况，我不明白
- 2024-06-23MODEL COMPRESSION VIA DISTILLATION AND QUANTIZATION翻译
摘要：深度神经网络（DNNs）继续取得重大进展，解决了从图像分类到翻译或增强学习的任务。这个领域的一个受到广泛关注的方面是在资源受限环境中（如移动或嵌入式设备）高效执行深度模型。本文聚焦于这一问题，并提出了两种新的压缩方法，这两种方法共同利用了权重量化和大型网络（称为“教师”网络）
- 2024-06-05SACK压缩SACK compression
当TCP收到乱序数据包时，它会立即发送一个SACK（选择确认）数据包，这会产生网络负载，同时迫使接收方发送1-MSS的病态数据包，增加其重传（RTX）队列的长度/深度，从而增加处理时间。WiFi网络会受到这种激进行为的影响，但一般来说，当网络拥塞时，这些SACK数据包会火上浇油，使情况更加糟糕。
- 2024-05-26Nginx R31 doc-11-Compression and Decompression 压缩与解压缩
前言大家好，我是老马。很高兴遇到你。我们为java开发者实现了java版本的nginxhttps://github.com/houbb/nginx4j如果你想知道servlet如何处理的，可以参考我的另一个项目：手写从零实现简易版tomcatminicat压缩与解压缩压缩服务器响应，或者对不支持压缩的客户端进行
- 2024-05-24CMU 15-445 Lecture #05: Storage Models & Compression笔记总结（上）
这是cmu15-445第五节课程StorageModels&Compression的上半部分，主要包括StorageModels的内容，压缩部分下次再整理，学完这部分可以去做hw2的第一部分课程主页：CMU15-445/645::IntrotoDatabaseSystems(Fall2023)（有几张图片目前没上传，过两天补一下）DatabaseWorkloads
- 2024-04-29VIT模型压缩综述（Comprehensive Survey of Model Compression and Speed up for Vision Transformers）
摘要: VIT是计算机视觉的开山之作,在不同的领域都表现了优越的性能.但是过大的计算量和内存需求,限制了其使用.该篇综述研究了并评估了四种模型压缩的方法,在VIT上的作用:量化,低秩分解,知识蒸馏,剪枝.系统的分析并比较了这些方法在资源受限的环境下,优化VIT方面的效果.我们
- 2024-04-28Compression Stream API
使用gzip或者默认格式压缩和解压缩数据<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"/><metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"/><titl
- 2024-04-1152 Things: Number 20: How are Merkle-Damgaard style hash functions constructed?
52Things:Number20:HowareMerkle-Damgaardstylehashfunctionsconstructed?52件事：第20件：Merkle-Damgaard风格的散列函数是如何构建的？ Thisisthelatestinaseriesofblogpoststoaddressthelistof '52ThingsEveryPhDStudentShouldKnow' todoCr
- 2024-03-31a new idea
RD性能：结合图像重压缩的MLCC模型以及自编码器中的注意力机制TheDevilIsintheDetails:Window-basedAttentionforImageCompression(全注意力机制可以换成ViT)JointGlobalandLocalHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression(CNN+Transfomer)做剪枝impor
- 2024-03-29Channel-Wise Autoregressive Entropy Models For Learned Image Compression
目录简介创新点模型框架信道条件熵模型实验&结果简介熵约束自动编码器的熵模型同时使用前向适应和后向适应。前向自适应利用边信息，可以被有效加入到深度网络中。后向自适应通常基于每个符号的因果上下文进行预测，这需要串行处理，这妨碍了GPU/TPU的有效利用。创新点本文引
- 2024-03-28MogDB 使用样本数据集Mogila
MogDB使用样本数据集MogilaMogDB提供了一个样本数据集Mogila，本数据集借鉴了适用于MySQL的Sakila示例数据库。Sakila最初由MySQLAB文档团队的MikeHillyer开发，其目的是提供一个可用于书籍、教程、文章、样本等示例的标准schema。Mogila数据集是一个关于DVD出租店
- 2024-03-23传统图像压缩方法的局限性
目录传统方法的局限性端到端的基于学习的方法熵编码过程传统方法的局限性传统的方法基于分割的图像块，会产生伪影。编码器的各个组件之间依赖关系复杂，难以手动进行整体优化。单个模块得到较大提升后，模型整体可能不会有太大提高。端到端的基于学习的方法对模型整体进行联合
- 2024-03-17Vector Quantization
VectorQuantizationQuantization(量化)Definition:aprocessofrepresentingalarge–possiblyinfinite–setofvalueswithamuchsmallerset.WidelyUsedinLossyCompressionRepresentcertainimagecomponentswithfewerbits(compression)Withunavoidab
- 2024-03-13Vite+Vue3打包性能优化 Gzip压缩
安装插件npmivite-plugin-compression-D配置文件//vite.config.tsimportviteCompressionfrom'vite-plugin-compression';exportdefault()=>{return{plugins:[viteCompression({threshold:10240,//设置只有大于10kb的
- 2024-03-11The Best Car Diagnostic Tool Among Diagnostic and Testing Tools
Inthismodernera,carshavebecomeanessentialpartofourlives.However,likeanyothermachine,theyarepronetobreakdownsandmalfunctions.Whenfacedwithcartroubles,itiscrucialtohavetherightdiagnosticandtestingtoolsatyourdisposa
- 2024-02-27快速使用 HDF5 存储数据
遇到要把分散的训练集合（雷达数据、标签等）合在一个文件的的需求，然后看上了HDF5这种存储方式。HDF5还支持数据压缩，并且读取数据时会自动解压。以下代码实例使用库h5py。importh5pywithh5py.File(output_file,'w')asf:all_radar_data=[]all_class_data=[
- 2024-02-27Table Compression（思维）
TableCompression（思维）题目链接Problem-C-Codeforces题目简述给定一N*M的表格a，让你对其进行压缩，使得：每一行与每一列相对大小不变，即若\(a_{i,j}>a_{i,k}\)，则压缩后的\(a'_{i,j}>a'_{i,k}\)，对于小于及等于的情况和同列不同行的情况同理。压缩后表格中的最大值尽量小。
- 2023-12-27QARV: Quantization-Aware ResNet VAE for Lossy Image Compression
目录简介创新之处模型结构实验结果什么是Quantization-Aware量化感知？简介该文章基于VAE提出一种新的有损图像压缩方法，起名叫quantization-awareResNetVAE(QARV).这种方法集成了测试时间量化和量化感知训练，没有它就无法进行熵编码？除此之外还专门设计了用于快速解码的QARV网
- 2023-12-23FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264Mb）方法：具有自动编码器压缩（AutoencoderCompression）且具有收敛保证（ConvergenceGuarantee）；利用冗余信息（theredundantinformation）和FL的迭代纠错能力（iterativeerror-correctingcapabilityofFL）来压缩client的模型，
- 2023-12-13The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression
目录简介简介基于CNN的模型的一个主要缺点是cNN结构不是为捕捉局部冗余而设计的，尤其是非重复纹理，这严重影响了重建质量。受视觉转换器（ViT）和SwinTransformer最新进展的启发，我们发现将局部感知注意机制与全局相关特征学习相结合可以满足图像压缩的期望。介绍了一种更简单有效
- 2023-11-23Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression
abstruct最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周
- 2023-11-16Conditional Probability Models for Deep Image Compression
\(\quad\)在自编码器中使用深度网络已成为有前途的研究方向，这种学习网络有两个挑战：处理量化与控制reconstructionerror(distortion)entropy(rate)ofthelatentimagerepresentation之间的权衡（rate都用熵表示吗？）introduction\(\quad\)训练这种基于网络的压缩方法有一个
- 2023-11-04Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression
目录AbstractIntroductionPreliminary初步介绍VariationalImageCompressionwithHyperprior(超先验变分图像压缩)AutoregressiveContext(自回归上下文模型)ParallelContextModeling并行上下文模型Random-MaskModel:TestArbitraryMasks(随机掩码模型)HowDistanceInfl
- 2023-10-31ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Co
abstruct\(\quad\)受能量压缩表现的启发，提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型，获得一种空间通道上下文自适应模型，来提高编码性能，而不影响其运行时间。\(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。introduction学习图像压缩中最重要的技术联合前