数据压缩入门 封面

数据压缩入门

作者:[美]柯尔特·麦克安利斯(Colt McAnlis)[美]亚历克斯·海奇(Ale

出版社:人民邮电出版社

出版年:2020-3

页数:188|定价:69元

评分:8.6

分类标签:算法

ISBN:9787115534170

内容简介

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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