多媒体作业-lzw压缩算法 有详细文档 lzw压缩算法

霍夫曼压缩算法

易于使用的Android图像压缩库 1引言 该项目主要是基于Android图像压缩API设计的。 它基于开放源库和算法提供了两种图像压缩实现，并介绍了用于不同类型图像源和结果的接口。 它提供了同步和异步API，可以满足更多要求。 它提出了结构，以便您可以轻松地从不同的压缩算法切换。 2功能和特点 现在，向您展示我们库的功能和特性： 支持鲁班算法：如上所述，它提供了一种基于微信的算法。 支持Compressor Algoruthm ：与Luban不同，您可以获取准确的图像大小。 支持RxJava回调：我们将返回Flowable对象，以便您可以将其用作RxJava。 支持AsyncTask回调：除了RxJava，您还可以使用AsyncTask运行后台任务，并从回调获取主线程中的结果。 支持Kotlin协程：另外，您可以在Kotlin协程中使用该库。 支持同步API 支持按宽度/高

压缩算法，挺有用的。希望有人能用倒。。。。。。

zlib 源码分析 对Huffman tree, lz77基础进行了深入讲解 对zlib的实现思路有深度的分析

完整的MP3压缩算法，包含HUFFMAN编码

1、自己封装的C# MP3压缩算法，测试通过的，上传的文件是我写的完整的程序包 2、在“使用方法.txt”文档里写了使用方法

随着深度学习的发展，卷积神经网络作为其重要算法被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域，并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是，卷积神经网络结构复杂，参数量和计算量巨大，使得很多算法必须在GPU上实现，导致卷积神经网络难以应用在资源不足且实时性要求很高的移动端。为了解决上述问题，文中提出通过同时优化卷积神经网络的结构和参数来对卷积神经网络进行压缩，以使网络模型尺寸变小。首先，根据权重对网络模型结果的影响程度来对权重进行剪枝，保证在去除网络结构冗余信息的冋时保留模型的重要连接;然后通过量化感知（ quanTIκaτion- awareτraining）对卷积神经网络的浮点型权重和激活值进行完全量化，将浮点运算转换成定点运算，在降低网络模型计算量的冋时减少网络模型的尺寸。文中选用 tensorflow深度学习框架，在 Ubuntu16.04操作系统中使用 Spyder编译器对所提算法进行验证实验结果表眀，该算法使结枃简单的 Lenet模型从l.64M压缩至θ.36M，压缩比达到η8%，准确率只下降了了0.016;使轻量级网络 Mobilenet模型从16.9M压缩至3.1M，压缩比达到81%，准确率下降0.03。实验数据说明，在对卷积神经网络权重剪枝与参数量化辶后，该算法可以做到在准确率损失较小的情况下，对模型进行冇α压缩，解决了卷积神经网络模型难以部署到移动端的问题。

主要介绍了Python基于opencv的图像压缩算法,结合实例形式分析了使用opencv进行图像压缩的常用操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

Snappy（旧称：Zippy）是Google基于LZ77的思路用C++语言编写的快速数据压缩与解压程序库，并在2011年开源。其目标并非最大压缩率或与其他压缩程序的兼容性，而是非常高的速度和合理的压缩率。使用一个运行在64位模式下的酷睿i7处理器的单个核心，压缩速度250 MB/s，解压速度500 MB/s。压缩率比gzip低20-100%