Test Complete是一款功能强大的自动化测试工具，它被广泛用于软件质量保证和测试领域，尤其适合进行功能测试、回归测试以及数据驱动测试。这本书“Test Complete (Made Easy Book)”显然是为了帮助用户更好地理解和掌握这款工具，使其在自动化测试中的应用变得更加简单易行。 Test Complete的核心特性包括以下几个方面： 1. **脚本语言支持**：Test Complete支持多种脚本语言，如JavaScript、Python、VBScript和JScript，允许测试人员根据自己的熟悉程度选择合适的语言编写测试脚本。 2. **对象识别**：它采用智能对象识别技术，即使软件界面发生改变，也能自动识别并适应新对象，减少了维护测试脚本的工作量。 3. **录制与回放**：提供录制用户操作的功能，通过回放生成的脚本来执行测试，简化了测试脚本的创建过程。 4. **数据驱动测试**：支持数据驱动测试框架，可以将测试数据从外部文件（如Excel）导入，使测试更灵活，覆盖更多测试场景。 5. **测试套件和测试项目管理**：提供了一套完整的测试组织结构，包括测试套件、测试项目和测试步骤，便于管理和执行复杂的测试计划。 6. **集成开发环境（IDE）**：内置了强大的IDE，支持代码调试、语法高亮、代码提示等功能，提高脚本编写效率。 7. **报告和分析**：Test Complete生成详细的测试报告，包括测试结果、错误日志和性能指标，有助于分析测试效果和问题定位。 8. **与版本控制集成**：可以与常见的版本控制系统（如Git、SVN等）集成，方便团队协作和代码管理。 9. **多平台支持**：Test Complete支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Mac OS，以及各种Web和移动应用。 10. **接口测试**：除了GUI测试，Test Complete还支持API级别和数据库级别的测试，满足全方位的测试需求。 "Test Complete (Made Easy Book)"很可能详细介绍了以上这些概念，并通过实例指导如何使用Test Complete进行自动化测试。书中的章节可能涵盖工具的安装配置、基本操作、脚本编写、对象库管理、测试用例设计、测试计划的创建与执行、结果分析和问题解决等方面。此外，书中还可能包含了一些最佳实践和常见问题解答，帮助读者快速上手并提升测试技能。 Source.zip文件可能是书中的源代码或者额外的示例资源，供读者实践操作，加深理解。对于想要深入学习Test Complete的读者来说，这本书无疑是一份宝贵的参考资料。通过阅读这本书，你将能够熟练运用Test Complete进行高效的自动化测试，提升软件测试的质量和效率。

1 Basic Techniques 17 1.1 Intuitive Compression 17 1.2 Run-Length Encoding 22 1.3 RLE Text Compression 23 1.4 RLE Image Compression 27 1.5 Move-to-Front Coding 37 1.6 Scalar Quantization 40 1.7 Recursive Range Reduction 42 2 Statistical Methods 47 2.1 Information Theory Concepts 48 2.2 Variable-Size Codes 54 2.3 Prefix Codes 55 2.4 Tunstall Code 61 2.5 The Golomb Code 63 2.6 The Kraft-MacMillan Inequality 71 2.7 Shannon-Fano Coding 72 2.8 Huffman Coding 74 2.9 Adaptive Huffman Coding 89 2.10 MNP5 95 2.11 MNP7 100 2.12 Reliability 101 2.13 Facsimile Compression 104 2.14 Arithmetic Coding 112 xxii Contents 2.15 Adaptive Arithmetic Coding 125 2.16 The QM Coder 129 2.17 Text Compression 139 2.18 PPM 139 2.19 Context-Tree Weighting 161 3 Dictionary Methods 171 3.1 String Compression 173 3.2 Simple Dictionary Compression 174 3.3 LZ77 (Sliding Window) 176 3.4 LZSS 179 3.5 Repetition Times 182 3.6 QIC-122 184 3.7 LZX 187 3.8 LZ78 189 3.9 LZFG 192 3.10 LZRW1 195 3.11 LZRW4 198 3.12 LZW 199 3.13 LZMW 209 3.14 LZAP 212 3.15 LZY 213 3.16 LZP 214 3.17 Repetition Finder 221 3.18 UNIX Compression 224 3.19 GIF Images 225 3.20 RAR and WinRAR 226 3.21 The V.42bis Protocol 228 3.22 Various LZ Applications 229 3.23 Deflate: Zip and Gzip 230 3.24 LZMA and 7-Zip 241 3.25 PNG 246 3.26 XML Compression: XMill 251 3.27 EXE Compressors 253 3.28 CRC 254 3.29 Summary 256 3.30 Data Compression Patents 256 3.31 A Unification 259 Contents xxiii 4 Image Compression 263 4.1 Introduction 265 4.2 Approaches to Image Compression 270 4.3 Intuitive Methods 283 4.4 Image Transforms 284 4.5 Orthogonal Transforms 289 4.6 The Discrete Cosine Transform 298 4.7 Test Images 333 4.8 JPEG 337 4.9 JPEG-LS 354 4.10 Progressive Image Compression 360 4.11 JBIG 369 4.12 JBIG2 378 4.13 Simple Images: EIDAC 389 4.14 Vector Quantization 390 4.15 Adaptive Vector Quantization 398 4.16 Block Matching 403 4.17 Block Truncation Coding 406 4.18 Context-Based Methods 412 4.19 FELICS 415 4.20 Progressive FELICS 417 4.21 MLP 422 4.22 Adaptive Golomb 436 4.23 PPPM 438 4.24 CALIC 439 4.25 Differential Lossless Compression 442 4.26 DPCM 444 4.27 Context-Tree Weighting 449 4.28 Block Decomposition 450 4.29 Binary Tree Predictive Coding 454 4.30 Quadtrees 461 4.31 Quadrisection 478 4.32 Space-Filling Curves 485 4.33 Hilbert Scan and VQ 487 4.34 Finite Automata Methods 497 4.35 Iterated Function Systems 513 4.36 Cell Encoding 529 xxiv Contents 5 Wavelet Methods 531 5.1 Fourier Transform 532 5.2 The Frequency Domain 534 5.3 The Uncertainty Principle 538 5.4 Fourier Image Compression 540 5.5 The CWT and Its Inverse 543 5.6 The Haar Transform 549 5.7 Filter Banks 566 5.8 The DWT 576 5.9 Multiresolution Decomposition 589 5.10 Various Image Decompositions 589 5.11 The Lifting Scheme 596 5.12 The IWT 608 5.13 The Laplacian Pyramid 610 5.14 SPIHT 614 5.15 CREW 626 5.16 EZW 626 5.17 DjVu 630 5.18 WSQ, Fingerprint Compression 633 5.19 JPEG 2000 639 6 Video Compression 653 6.1 Analog Video 653 6.2 Composite and Components Video 658 6.3 Digital Video 660 6.4 Video Compression 664 6.5 MPEG 676 6.6 MPEG-4 698 6.7 H.261 703 6.8 H.264 706 7 Audio Compression 719 7.1 Sound 720 7.2 Digital Audio 724 7.3 The Human Auditory System 727 7.4 WAVE Audio Format 734 7.5 μ-Law and A-Law Companding 737 7.6 ADPCM Audio Compression 742 7.7 MLP Audio 744 7.8 Speech Compression 750 7.9 Shorten 757 7.10 FLAC 762 7.11 WavPack 772 7.12 Monkey’s Audio 783 7.13 MPEG-4 Audio Lossless Coding (ALS) 784 7.14 MPEG-1/2 Audio Layers 795 7.15 Advanced Audio Coding (AAC) 821 7.16 Dolby AC-3 847 Contents xxv 8 Other Methods 851 8.1 The Burrows-Wheeler Method 853 8.2 Symbol Ranking 858 8.3 ACB 862 8.4 Sort-Based Context Similarity 868 8.5 Sparse Strings 874 8.6 Word-Based Text Compression 885 8.7 Textual Image Compression 888 8.8 Dynamic Markov Coding 895 8.9 FHM Curve Compression 903 8.10 Sequitur 906 8.11 Triangle Mesh Compression: Edgebreaker 911 8.12 SCSU: Unicode Compression 922 8.13 Portable Document Format (PDF) 928 8.14 File Differencing 930 8.15 Hyperspectral Data Compression 941 Answers to Exercises 953 Bibliography 1019 Glossary 1041 Joining the Data Compression Community 1067 Index 1069 本书《Data Compression: The Complete Reference, Fourth Edition》为数据压缩领域的权威参考资料，涵盖了数据压缩的基础理论与实践应用。作者David Salomon与合作者Giovanni Motta和David Bryant共同编写，适用于计算机科学家、工程师以及对数据压缩技术感兴趣的读者。 ### 1. 基础技术 #### 1.1 直观压缩（Intuitive Compression） 介绍了数据压缩的基本概念，解释了如何通过数据结构简化来减少数据量。 #### 1.2 逐行编码（Run-Length Encoding, RLE） 详细阐述了RLE的原理和应用，特别是在文本和图像数据压缩中的作用。 #### 1.3 文本压缩（RLE Text Compression） 文本压缩利用RLE原理，通过统计文本中连续出现的字符来压缩文本数据。 #### 1.4 图像压缩（RLE Image Compression） 图像压缩利用RLE原理，通过统计图像中连续颜色或像素值来压缩图像数据。 #### 1.5 移动至前端编码（Move-to-Front Coding） 一种变换编码技术，通过将输入数据中重复出现的元素移至数据流的前端来提高压缩率。 #### 1.6 标量量化（Scalar Quantization） 将连续信号转换为离散信号的过程，以减少数据量。 #### 1.7 递归范围缩减（Recursive Range Reduction） 一种动态调整量化范围的方法，用于进一步减小数据量。 ### 2. 统计方法 #### 2.1 信息论概念（Information Theory Concepts） 介绍了信息论的基本原理，包括信息熵、互信息等核心概念。 #### 2.2 变长编码（Variable-Size Codes） 变长编码通过为不同长度的符号分配不同大小的编码来减少数据量。 #### 2.3 前缀编码（Prefix Codes） 前缀编码是变长编码的一种，其中没有码字是其他码字的前缀。 #### 2.4 Tunstall编码 一种基于统计模型的最优前缀编码算法。 #### 2.5 Golomb编码（The Golomb Code） 一种用于算术编码的技巧，特别适用于几何分布的数据。 #### 2.6 Kraft-MacMillan不等式（The Kraft-MacMillan Inequality） 用于验证前缀码是否有效的数学不等式。 #### 2.7 Shannon-Fano编码（Shannon-Fano Coding） 一种基于字符概率分布构建最优前缀编码的方法。 #### 2.8 Huffman编码（Huffman Coding） 一种广泛使用的最优前缀编码技术，通过构建哈夫曼树来实现压缩。 #### 2.9 自适应Huffman编码（Adaptive Huffman Coding） Huffman编码的一种变体，可以动态地适应数据的变化。 #### 2.10 MNP5和MNP7 MNP5和MNP7是用于调制解调器的数据压缩协议。 #### 2.11 可靠性（Reliability） 在压缩过程中确保数据完整性的方法。 #### 2.12 传真压缩（Facsimile Compression） 传真数据压缩的特定方法。 #### 2.13 算术编码（Arithmetic Coding） 一种高效的数据压缩技术，通过使用实数来表示数据序列。 #### 2.14 自适应算术编码（Adaptive Arithmetic Coding） 算术编码的自适应版本，可动态调整模型以适应数据变化。 #### 2.15 QM编码器（The QM Coder） IBM开发的一种用于图像压缩的算术编码方法。 #### 2.16 文本压缩（Text Compression） 利用统计模型和语言特性来压缩文本数据。 #### 2.17 PPM（Prediction by Partial Matching） 一种预测编码方法，用于文本和数据压缩。 #### 2.18 上下文树加权（Context-Tree Weighting） 一种用于压缩数据的上下文模型技术。 ### 3. 字典方法 #### 3.1 字符串压缩（String Compression） 介绍了基本的字符串压缩方法和理论。 #### 3.2 简单字典压缩（Simple Dictionary Compression） 通过替换频繁出现的字符串来减少数据量。 #### 3.3 LZ77（滑动窗口） LZ77压缩算法的描述，是一种基于字典的压缩方法。 #### 3.4 LZSS LZSS是LZ77的改进版本，更有效地使用字典。 #### 3.5 重复时间（Repetition Times） 描述了如何编码重复出现的序列。 #### 3.6 QIC-122 一种用于磁带驱动器的压缩算法。 #### 3.7 LZX 一种用于Microsoft CAB文件的压缩算法。 #### 3.8 LZ78 LZ78压缩算法的原理和应用。 #### 3.9 LZFG LZFG是一种流式压缩算法，适合于动态数据。 #### 3.10 LZRW1 和 LZRW4 这两种是LZ77的变体，主要用于内存数据压缩。 #### 3.11 LZW LZW压缩算法广泛应用于多种压缩标准，如GIF和TIFF。 #### 3.12 LZMW LZMW是一种在微处理器上实现的高效字典编码方法。 #### 3.13 LZAP LZAP是LZW的改进版本，具有更好的压缩效率。 #### 3.14 LZY LZY是一种用于文本压缩的高效算法。 #### 3.15 LZP LZP结合了预测编码和字典编码。 #### 3.16 Repetition Finder 用于识别重复数据序列的技术。 #### 3.17 UNIX压缩（UNIX Compression） UNIX系统下常用的数据压缩工具。 #### 3.18 GIF图像（GIF Images） GIF图像格式使用LZW压缩算法。 #### 3.19 RAR和WinRAR RAR和WinRAR是广泛使用的文件压缩工具。 #### 3.20 V.42bis协议 V.42bis是一种调制解调器使用的压缩协议。 #### 3.21 各种LZ应用（Various LZ Applications） 介绍了LZ系列算法在不同领域的应用案例。 #### 3.22 压缩解压缩（Deflate: Zip and Gzip） 介绍了ZIP和GZIP格式，它们使用了DEFLATE压缩算法。 #### 3.23 LZMA和7-Zip LZMA是一种高效压缩算法，7-Zip是使用LZMA算法的文件压缩工具。 #### 3.24 PNG PNG格式使用了多种压缩方法，包括LZ77的变体。 #### 3.25 XML压缩（XML Compression: XMill） 一种针对XML文档的数据压缩方法。 #### 3.26 EXE压缩器（EXE Compressors） 专门用于压缩可执行文件的工具。 #### 3.27 CRC（CRC） 循环冗余校验，用于错误检测和数据完整性验证。 #### 3.28 摘要（Summary） 对上述内容的简要总结。 #### 3.29 数据压缩专利（Data Compression Patents） 介绍了数据压缩领域相关的专利信息。 #### 3.30 统一化（A Unification） 对不同数据压缩技术的整合和比较。 ### 4. 图像压缩 #### 4.1 引言（Introduction） 阐述图像压缩的基本概念和重要性。 #### 4.2 图像压缩方法（Approaches to Image Compression） 对图像压缩技术进行分类和介绍。 #### 4.3 直观方法（Intuitive Methods） 介绍直观方法在图像压缩中的应用。 #### 4.4 图像变换（Image Transforms） 介绍了将图像从空间域转换到变换域的过程。 #### 4.5 正交变换（Orthogonal Transforms） 正交变换在图像压缩中的应用和原理。 #### 4.6 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform, DCT） DCT是JPEG图像压缩标准的核心技术。 #### 4.7 测试图像（Test Images） 用于评估图像压缩算法性能的标准图像集。 #### 4.8 JPEG JPEG是广泛使用的图像压缩标准。 #### 4.9 JPEG-LS JPEG-LS是JPEG的无损压缩版本。 #### 4.10 渐进式图像压缩（Progressive Image Compression） 渐进式压缩允许图像以逐渐提高的质量被传输。 #### 4.11 JBIG JBIG是一种用于黑白图像的压缩标准。 #### 4.12 JBIG2 JBIG2是JBIG的后继标准，用于压缩扫描文档。 #### 4.13 简单图像（Simple Images: EIDAC） 介绍EIDAC格式，一种用于高效图像表示的格式。 #### 4.14 矢量量化（Vector Quantization） 将图像像素块映射到最接近的码本矢量。 #### 4.15 自适应矢量量化（Adaptive Vector Quantization） 矢量量化的一种变体，可以根据图像内容自适应调整量化策略。 #### 4.16 块匹配（Block Matching） 块匹配用于块编码技术，通过在图像中寻找最匹配的块来减少数据量。 #### 4.17 块截断编码（Block Truncation Coding） 一种用于图像压缩的简化技术，通过使用较少的比特来表示图像块。 #### 4.18 基于上下文的方法（Context-Based Methods） 介绍基于图像内容上下文的压缩方法。 #### 4.19 FELICS FELICS是一种用于图像压缩的快速编码算法。 #### 4.20 渐进式FELICS FELICS的改进版本，支持渐进式图像传输。 #### 4.21 MLP MLP（多层感知器）用于图像压缩中的预测建模。 #### 4.22 自适应Golomb 一种动态调整参数以适应图像内容的压缩方法。 #### 4.23 PPPM PPPM是一种结合了预测和上下文模型的图像压缩方法。 #### 4.24 CALIC CALIC是一种用于图像压缩的上下文自适应算术编码方法。 #### 4.25 差分无损压缩（Differential Lossless Compression） 通过差分编码提高无损压缩的效率。 #### 4.26 DPCM DPCM（差分脉冲编码调制）是图像压缩中常用的一种技术。 #### 4.27 上下文树加权（Context-Tree Weighting） 用于图像压缩的上下文模型技术。 #### 4.28 块分解（Block Decomposition） 通过将图像分解成小块来简化图像压缩过程。 #### 4.29 二叉树预测编码（Binary Tree Predictive Coding） 使用二叉树结构对图像进行预测编码。 #### 4.30 四叉树（Quadtrees） 四叉树用于图像分割和表示。 #### 4.31 四分法（Quadrisection） 一种将图像分成四个相等部分的方法。 #### 4.32 空间填充曲线（Space-Filling Curves） 空间填充曲线用于图像的多维数据表示。 #### 4.33 Hilbert扫描和向量量化（Hilbert Scan and VQ） Hilbert扫描用于图像的线性表示，向量量化用于减少Hilbert扫描后的数据量。 #### 4.34 有限自动机方法（Finite Automata Methods） 介绍有限自动机在图像压缩中的应用。 #### 4.35 迭代函数系统（Iterated Function Systems） 用于图像压缩的数学模型。 #### 4.** 单元编码（Cell Encoding） 一种基于单元编码技术的图像压缩方法。 ### 5. 小波方法 #### 5.1 傅里叶变换（Fourier Transform） 介绍傅里叶变换在图像压缩中的应用。 #### 5.2 频域（The Frequency Domain） 解释频率域的概念及其在图像压缩中的作用。 #### 5.3 不确定性原理（The Uncertainty Principle） 介绍不确定性原理及其对图像压缩的影响。 #### 5.4 傅里叶图像压缩（Fourier Image Compression） 讨论傅里叶变换在图像压缩中的具体应用。 #### 5.5 CWT及其逆变换（The CWT and Its Inverse） 介绍连续小波变换及其逆变换。 #### 5.6 Haar变换（The Haar Transform） Haar变换是一种简单的小波变换。 #### 5.7 滤波器组（Filter Banks） 滤波器组用于信号的分解和重构。 #### 5.8 离散小波变换（The DWT） 离散小波变换是图像压缩中一种有效的时频分析工具。 #### 5.9 多分辨率分解（Multiresolution Decomposition） 多分辨率分解是小波变换的进一步发展。 #### 5.10 各种图像分解（Various Image Decompositions） 介绍了小波变换中不同的图像分解方法。 #### 5.11 提升方案（The Lifting Scheme） 提升方案是构造第二代小波变换的一种方法。 #### 5.12 整数小波变换（The IWT） 整数小波变换将小波变换结果量化为整数，以简化计算。 #### 5.13 Laplacian金字塔（The Laplacian Pyramid） Laplacian金字塔在图像压缩和图像处理中具有多种应用。 #### 5.14 SPIHT SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种高效的小波图像压缩算法。 #### 5.15 CREW CREW（Compression with Reversible Embedded Wavelets）是一种可逆的小波压缩方案。 #### 5.16 EZW EZW（Embedded Zerotree Wavelet）是一种用于小波编码的嵌入式方法。 #### 5.17 DjVu DjVu是一种用于文档图像压缩的格式。 #### 5.18 WSQ, 指纹压缩（WSQ, Fingerprint Compression） WSQ是一种用于指纹图像压缩的小波编码方法。 #### 5.19 JPEG 2000 JPEG 2000是基于小波变换的图像压缩标准。 ### 6. 视频压缩 #### 6.1 模拟视频（Analog Video） 介绍了模拟视频信号的基本概念。 #### 6.2 复合和分量视频（Composite and Components Video） 介绍了复合视频和分量视频的区别和应用。 #### 6.3 数字视频（Digital Video） 介绍了数字视频信号及其压缩技术。 #### 6.4 视频压缩（Video Compression） 探讨了视频数据压缩的必要性和挑战。 #### 6.5 MPEG MPEG是广泛使用的视频压缩标准系列。 #### 6.6 MPEG-4 MPEG-4视频压缩标准特别适用于网络视频传输。 #### 6.7 H.261 H.261是早期用于视频会议的视频压缩标准。 #### 6.8 H.264 H.264是目前非常流行的高效视频压缩标准。 ### 7. 音频压缩 #### 7.1 声音（Sound） 介绍了声音信号的基本概念。 #### 7.2 数字音频（Digital Audio） 解释了音频信号如何数字化并用于压缩。 #### 7.3 人耳听觉系统（The Human Auditory System） 介绍了人耳的听觉特性，这些特性被用于音频压缩。 #### 7.4 WAVE音频格式（WAVE Audio Format） WAVE是Windows平台广泛支持的音频文件格式。 #### 7.5 μ-法则和A-法则压缩扩展（μ-Law and A-Law Companding） 介绍了音频信号在电话系统中使用的压缩扩展。 #### 7.6 ADPCM音频压缩（ADPCM Audio Compression） ADPCM是一种音频信号的差分脉冲编码调制技术。 #### 7.7 MLP音频（MLP Audio） MLP是多声道线性预测音频压缩技术。 #### 7.8 语音压缩（Speech Compression） 介绍了语音信号的压缩技术。 #### 7.9 Shorten Shorten是一种开源的音频压缩工具。 #### 7.10 FLAC FLAC是一种无损音频压缩格式。 #### 7.11 WavPack WavPack是另一种无损音频压缩方案。 #### 7.12 Monkey’s Audio Monkey’s Audio是一种流行的无损音频压缩软件。 #### 7.13 MPEG-4音频无损编码（MPEG-4 Audio Lossless Coding, ALS） ALS是MPEG-4标准中用于音频无损压缩的部分。 #### 7.14 MPEG-1/2音频层（MPEG-1/2 Audio Layers） MPEG-1/2音频层是早期MPEG音频压缩标准。 #### 7.15 高级音频编码（Advanced Audio Coding, AAC） AAC是MPEG-4音频编码标准的后继者，提供了更好的音频质量。 #### 7.16 Dolby AC-3 Dolby AC-3是一种广泛用于电影和家庭影院的音频编码格式。 ### 8. 其他方法 #### 8.1 Burrows-Wheeler方法（The Burrows-Wheeler Method） 介绍了Burrows-Wheeler变换，一种数据压缩技术。 #### 8.2 符号排序（Symbol Ranking） 符号排序是一种用于数据压缩的排序技术。 #### 8.3 ACB ACB（Arithmetic Coding and Burrows-Wheeler Transform）结合了算术编码和Burrows-Wheeler变换。 #### 8.4 基于排序的上下文相似性（Sort-Based Context Similarity） 介绍了如何通过排序来发现数据中的相似性。 #### 8.5 稀疏字符串（Sparse Strings） 稀疏字符串技术用于压缩稀疏数据。 #### 8.6 基于单词的文本压缩（Word-Based Text Compression） 一种文本压缩方法，利用单词的重复性进行压缩。 #### 8.7 文字图像压缩（Textual Image Compression） 对文字图像进行压缩的方法。 #### 8.8 动态马尔可夫编码（Dynamic Markov Coding） 动态马尔可夫编码是一种统计模型压缩方法。 #### 8.9 FHM曲线压缩（FHM Curve Compression） FHM曲线用于减少曲线数据的表示复杂性。 #### 8.10 Sequitur Sequitur是一种上下文无关文法的压缩技术。 #### 8.11 三角形网格压缩（Triangle Mesh Compression: Edgebreaker） 介绍了一种高效的三维模型压缩方法。 #### 8.12 SCSU: Unicode压缩（SCSU: Unicode Compression） SCSU是一种用于Unicode文本的压缩技术。 #### 8.13 便携式文档格式（Portable Document Format, PDF） 介绍了PDF文档的压缩技术。 #### 8.14 文件差异（File Differencing） 文件差异技术用于创建文件的更新版本。 #### 8.15 超光谱数据压缩（Hyperspectral Data Compression） 介绍了超光谱数据的压缩方法。 ### 附录 #### 答案（Answers to Exercises） 包含了书中练习题的答案，便于读者学习和检查。 #### 参考文献（Bibliography） 列出了编写书籍时参考的文献。 #### 术语表（Glossary） 提供了书中所用专业术语的定义和解释。 #### 加入数据压缩社区（Joining the Data Compression Community） 提供了加入数据压缩领域相关组织的信息。 #### 索引（Index） 详细的索引部分，方便读者查找书中内容。 本书提供了大量关于数据压缩技术的理论知识和实践应用，是数据压缩领域的专业参考书籍。通过阅读本书，读者可以全面了解数据压缩的概念、方法和应用，掌握相关的技术知识，并能够应用这些技术解决实际问题。

关于如何在Android上使用ncnn运行YOLOv自定义对象检测的完整教程_A complete tutorial on how to run YOLOv8 custom object detection on Android with ncnn.zip 在Android设备上部署和运行YOLOv8自定义对象检测模型是一个多步骤的过程，涉及到对Android开发环境的熟悉，以及对YOLO和ncnn框架的理解。YOLO（You Only Look Once）是一系列流行的目标检测算法，以其快速和准确性著称。YOLOv8作为该系列的最新版本，继承了这些优点，并在性能上有所提升。ncnn是一个专注于移动端优化的高性能神经网络前向推理框架，它被广泛应用于移动设备上的深度学习应用。 为了在Android上使用ncnn框架运行YOLOv8自定义对象检测，首先需要准备一个编译好的YOLOv8模型，这通常涉及到使用ncnn的模型转换工具将YOLOv8模型转换为ncnn支持的格式。接下来需要在Android Studio中创建一个新的Android项目，并将转换好的模型文件集成到项目中。集成过程中需要对ncnn库进行配置，包括导入必要的库文件和源代码文件，确保ncnn能在Android应用中正确运行。 在配置好ncnn库之后，开发者需要编写相应的代码来加载模型并实现对象检测功能。这通常包括设置输入输出的格式，处理图像数据，调用ncnn进行推理，并将推理结果以易于理解的形式展现出来。开发者还需要考虑Android应用的性能优化，比如采用多线程处理以充分利用多核心CPU资源，以及对图像预处理和结果解析进行优化。 此外，为了让YOLOv8在Android上运行时更加高效，开发者可能需要对YOLOv8模型进行压缩和量化处理，以减少模型大小和提高推理速度。这个过程可能涉及到特定的网络结构调整和训练策略，以便在保持模型准确性的同时获得更好的运行效率。 完成代码编写和测试之后，就可以在Android设备上部署应用，并进行实际的对象检测测试。在这个过程中，开发者需要考虑到不同设备的兼容性问题，可能需要对特定的硬件配置进行调整和优化，以确保检测模型在各种Android设备上的通用性和稳定性。 所有这些步骤都需要开发者具备扎实的编程技能，熟悉Android开发流程，以及对YOLO和ncnn框架有较深的理解。通过上述步骤，可以在Android设备上实现高性能的自定义对象检测功能，为移动应用提供强大的视觉分析能力。

一类具有Riemann-Liouville 分数阶导数的线性时不变微分系统的完全能控性，杨玲，周先锋，本文研究一类具有Riemann-Liouville分数阶导数的线性时不变微分系统的完全能控性。首先得到了关于古典意义上状态方程初值问题的解,然后

C++20 is the next evolution in modern C++ programming, which is already (partially) supported by the latest version of gcc, clang, and Visual C++. The move to C++20 is at least as big a step as the move to C++11. C++20 contains a significant number of new language features and libraries that again will change the way wee program in C++. This applies to both application programmers and programmers who provide foundation libraries. 《C++20 完全指南》是一本详细介绍C++最新标准C++20的书籍，作者Nicolai M. Josuttis。该书于2021年12月31日出版，旨在帮助开发者理解和掌握C++20带来的众多新特性与库。C++20是C++语言的一次重大进化，它与C++11一样具有里程碑式的意义，为现代C++编程带来了深远的影响。 C++20的新特性包括但不限于： 1. **模块化（Modules）**：模块系统引入了对源代码的封装，提高了编译效率，减少了命名冲突，并有助于构建大型项目。 2. **协程（Coroutines）**：协程是一种轻量级的并发机制，允许程序员控制执行流程的暂停和恢复，提高了异步编程的效率和可读性。 3. **概念（Concepts）**：概念是对模板参数的类型约束的强化，增强了模板的类型安全性和编译时检查，减少了隐含错误。 4. **范围for循环的增强**：现在可以使用`auto`关键字在范围for循环中捕获元素，简化了代码。 5. **新运算符**：包括` spaceship operator (<=>)`，用于实现比较运算符的统一；`std::to_string`的增强，支持更多的数据类型转换为字符串。 6. **强类型枚举（Strongly-Typed Enums）**：C++20默认创建强类型枚举，防止不恰当的类型转换，提升了代码的清晰度和安全性。 7. **多版本标准库**：库中的某些组件提供了不同级别的功能，以适应不同的编译器支持情况。 8. **原子浮点数操作（Atomic Float Operations）**：增加了对浮点数的原子操作，使得在并发环境中处理浮点数更加安全。 9. **新库**：如``库提供了位操作函数，``库提供了格式化输出，``库提供了范围操作，以及``库提供了概念定义。 10. **其他改进**：包括更强大的`std::string_view`，模板的`if constexpr`，`std::launder`函数，以及对异常处理的改进等。 书中通过丰富的示例和详细的解释，指导读者如何利用这些新特性进行有效编程。作者强调，这本书适合既有一定C++基础又希望通过C++20提升编程水平的开发者，同时也适合那些提供基础库的程序员，因为他们需要了解并支持新标准。 此外，作者提醒读者，本书中的代码是使用LaTeX文档处理系统排版的，并且可以在Leanpub网站上购买。本书采用精益出版模式，允许作者根据读者反馈不断迭代更新，以确保内容的时效性和质量。作者还提到，所有版权均属于Nicolai Josuttis，未经许可，不得非法复制或传播。 《C++20 完全指南》是深入理解并掌握C++20新特性的必备参考书籍，无论你是经验丰富的开发者还是初学者，都能从中受益匪浅，提升自己的C++编程能力。

C++17指南 C++17是C++编程语言的最新版本，其于2017年发布，旨在提供更多的功能和改进。下面是C++17的详细指南： 语言特性 C++17引入了许多新的语言特性，其中包括： * Structured bindings：引入了structured bindings，允许开发者从元组、数组或结构体中提取单个元素。 * if和switch语句的初始化器：C++17引入了if和switch语句的初始化器，允许开发者在条件语句中进行初始化。 * constexpr lambda表达式：C++17允许开发者在编译时计算lambda表达式的结果。 * Inline变量：C++17引入了inline变量，允许开发者在类中定义内联变量。 库 C++17标准库中引入了许多新的功能，包括： * std::optional：C++17引入了std::optional类，允许开发者表示可选的值。 * std::variant：C++17引入了std::variant类，允许开发者表示多种类型的值。 * std::string_view：C++17引入了std::string_view类，允许开发者表示字符串视图。 并发编程 C++17引入了许多新的并发编程功能，包括： * std::thread：C++17引入了std::thread类，允许开发者创建线程。 * std::atomic：C++17引入了std::atomic类，允许开发者实现原子操作。 错误处理 C++17引入了许多新的错误处理机制，包括： * std::error_code：C++17引入了std::error_code类，允许开发者表示错误代码。 * std::error_condition：C++17引入了std::error_condition类，允许开发者表示错误条件。 其他改进 C++17还引入了许多其他的改进，包括： * 改进的编译器诊断：C++17引入了改进的编译器诊断，允许开发者更好地 Debug 程序。 * 改进的代码优化：C++17引入了改进的代码优化，允许开发者生成更高效的代码。 C++17提供了许多新的语言特性、库函数和改进，以提高开发者的编程效率和代码质量。

一直在找一个完整版的，这次找到了，分享给大家。 1326页，只能当参考书了，不然会看死人的。 PDF格式，超清晰，资源有限，期望给3分，见谅！ This book is dedicated to my family and friends. You are a blessing indeed.

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C++17 is the next evolution in modern C++ programming, which is already at least partially supported by the latest version of gcc, clang, and Visual C++. Although it is not as big a step as C++11, it contains a large number of small and valuable language and library features, which again will change the way we program in C++. This applies to both application programers and programmers providing foundation libraries. This book will present all the new language and library features in C++17. It will cover the motivation and context of each new feature with examples and background information. As usual for books by Nicolai Josuttis, the focus lies on the application of the new features in practice and will demonstrate how features impact day-to-day programming and how to benefit from them in projects.