第 84 篇原创 前言 霍夫曼编码 ( Huffman coding ) 是一种可变长的前缀码。霍夫曼编码使用的算法是 David A....编码这种编码的过程叫做 霍夫曼编码，它是一种普遍的熵编码技术，包括用于无损数据压缩领域。 霍夫曼编码过程 霍夫曼编码使用一种特别的方法为信号源中的每个符号设定二进制码。...图 3 图 4 这样，所有的字母都变成了 " A 或 B 或 C 或 D" ，出现的比率为 100% 。 图 4 就是霍夫曼编码的树结构。...接下来再次显示各个字母出现的比率，同时使用 0 和 1 进行编码，代码 0 和 1 分别分配给上下延伸的分支。 图 5 分配完毕后，从树的根部遍历每个字符并确定相应的代码。..." 111 " 动画 6 就这样，通过这样的编码规则， " ABAABACD " 的二进制编码就变成了 " 01000100110111 "，只需要 14 个比特就能表示，比单纯的使用 2 比特表示一个字符缩短了很多
一、消息队列的特性 业务无关，一个具有普适性质的消息队列组件不需要考虑上层的业务模型，只做好消息的分发就可以了，上层业务的不同模块反而需要依赖消息队列所定义的规范进行通信。...FIFO，先投递先到达的保证是一个消息队列和一个buffer的本质区别。 容灾，对于普适的消息队列组件来说，节点的动态增删和消息的持久化，都是支持其容灾能力的重要基本特性。...性能，这个不必多说了，消息队列的吞吐量上去了，整个系统的内部通信效率也会有提高。 二、为什么需要消息队列？...消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。...所以，这种情景下，一个介于逻辑节点和db节点之间的缓存节点就是理所当然的事情了。这个缓存节点其实很多时候也可以看作是一个更复杂的消息队列节点。 四、为什么需要分布式？
现在，我们分析为什么不满的二叉树不可能对应一个最优前缀码： 最优前缀码的特性：最优前缀码通常是通过霍夫曼编码等算法生成的，这些算法会确保最频繁出现的字符具有最短的编码，而较少出现的字符则具有较长的编码。...综上所述，由于不满的二叉树可能导致某些字符的编码长度不是最优的，因此它们不可能对应一个最优前缀码。在实际应用中，为了获得最优前缀码，通常会使用如霍夫曼编码等算法来生成平衡的二叉树。...根据信息论中的霍夫曼编码（Huffman Coding），最优前缀码可以通过构建一棵霍夫曼树来得到，其中每个叶节点代表一个字符，其概率作为权重，树的构造过程是不断合并概率最小的两个节点，直到只剩下根节点...天工： 在信息编码理论中，最优前缀码通常指的是一种不包含任何前缀的编码方式，这样任何消息都可以通过最短的可能编码进行传输，而不会产生歧义。这种编码在数据压缩领域尤为重要。...霍夫曼编码是一种著名的构造最优前缀码的方法。它基于字符出现的频率来构建一棵二叉树，其中频率较高的字符具有较短的编码长度，而频率较低的字符具有较长的编码长度。
”（Artificial General Intelligence, AGI），这就是为什么 AI 直到今天都只是一个虚无的梦想。...这就是为什么 Hofstadter 说：“一个机器要能理解人说的话，它必须要有腿，能够走路，去观察世界，获得它需要的经验，它必须能够跟人一起生活，体验他们的生活和故事……” 最后你发现，制造这样一个机器...你只需要把这种网站的内容掉一个头，制造一个神经网络，输入句子，输出名词，就可以制造出可以玩 Jeopardy 的机器来，而且它很容易超越人类玩家（为什么？）。...我：“&%&￥@#@#%……” 自动编程是不可能的 现在回到有些人最开头的提议，实现自动编程系统。我现在可以很简单的告诉你，那是不可能实现的。微软的 Robust Fill 之类，全都是在扯淡。...人给出少量例子，想要电脑完全正确的猜出他想做什么，那显然是不可能的。很简单的原因，例子不可能包含足够的信息，精确地表达人想要什么。
RabbitMQ中的消息确认机制是什么？为什么需要消息确认？ RabbitMQ中的消息确认机制是指生产者发送消息后，等待消费者确认消息已经被正确接收和处理的一种机制。...消息确认机制的主要目的是确保消息的可靠传递和处理，以避免消息丢失或重复处理的情况发生。 为什么需要消息确认机制呢？...在分布式系统中，消息的发送和接收是异步的过程，可能会存在以下情况： 消息丢失：在消息发送过程中，可能由于网络故障、硬件故障或其他原因导致消息丢失。...发布确认是指生产者发送消息后，等待RabbitMQ服务器返回确认消息的过程。...当消息未被确认时，handleNack方法会被调用，可以在该方法中处理未确认的逻辑，例如重新发送未确认的消息。
来源：Reducible 内容整理：张志宇 该视频详细讲解了霍夫曼编码提出的思路历程。...目录 故事背景 思路历程 通信系统示意 衡量信息量 编码和熵的关系 香农-冯诺编码 霍夫曼的改进 故事背景 1951 年，麻省理工学院的一名研究生 David Huffman 在 Robert Fano...图 10 香农-冯诺编码树形图 霍夫曼的改进 但是香农-冯诺编码并不总是最优的，在思考最小化平均符号长度时，可以想到，两个最不可能出现的符号应该出现在二叉树的最底部，也就是编码长度最长的地方。...因此我们可以想到，先将两个最不可能出现的符号放在最底部去构建一个二叉树，然后将这个二叉树的根节点视作一个新的符号节点，该符号节点的概率是两个子节点的和。...然后对剩余的符号节点做相同的操作，直到构建出一个完整的二叉树，这就是霍夫曼编码。
码词长度可变指的是，被编码的一些消息的符号可以用比较短的码词来表示。估计码词长度的准则是符号出现的概率。符号出现的概率越大，其码词的长度越短。...信息量Ii的概率平均值叫做信息熵，或简称熵。 熵是信息量的度量方法，它表示某一事件出现的消息越多，事件发生的可能性就越小，数学上就是概率越小。...霍夫曼编码则是另一个改进的例子。 二．霍夫曼编码 霍夫曼(Huffman)编码属于码词长度可变的编码类，是霍夫曼在1952年提出的一种编码方法，即从下到上的编码方法。...霍夫曼编码树 在霍夫曼编码理论的基础上发展了一些改进的编码算法。其中一种称为自适应霍夫曼编码(Adaptive Huffman code)。...当然，霍夫曼编码方法的编码效率比香农-范诺编码效率高一些。 采用霍夫曼编码时有两个问题值得注意：①霍夫曼码没有错误保护功能，在译码时，如果码串中没有错误，那么就能一个接一个地正确译出代码。
以本文上篇提到的霍夫曼编码为例，第一遍看霍夫曼编码的时候是在本科，只看了算法描述，觉得挺直观的，过了两年，忘了，因为不知道为什么要把两个节点的频率加在一起看做单个节点——一件事情不知道“为什么”就会记不牢...这次忘了倒不是忘了要把两个节点的频率加起来算一个，而是忘了为什么要这么做，因为当时没有弄清霍夫曼为什么能够想到为什么应该那样来构造最优编码树。结果只知其一不知其二。...霍夫曼编码的可能的编码树是有穷的，如果穷举所有的编码树，然后找到那棵代价最小的，这种方法至少是可行的，有了可行的方法（即便是穷举）至少让我们内心感到踏实。 接下来便是提高搜寻效率的问题。...回到霍夫曼编码问题，按照这个原则，我们会去假设已经得到了最优编码树，那么我们能够发现关于它的什么性质呢？...换言之就是叶子节点的深度越高，频率必须越低，否则就不可能是最优霍夫曼树。
1、核心诉求 在智能工厂逐渐推广应用中，数字化信息的数据量相当庞大，对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求，完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的，必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输...3、数据压缩方法分类 3.1 常用无损压缩 压缩是可逆的，也称为无失真压缩、冗余压缩或熵编码。一般用于文本、数据以及应用软件压缩。压缩比较低，如LZW编码霍夫曼编码。...3.1.1 Huffman编码 霍夫曼（Huffman）在1952年提出的一种编码方法，从下到上的编码方法，属于变长码类。霍夫曼编码可区别的不同码字的生成是基于不同符号出现的不同概率。...霍夫曼编码的步骤： （1）初始化，根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序。 （2）把概率最小的两个符号组成一个新符号（节点），即新符号的概率等于这两个符号概率之和。...3.1.2 算术编码 基本原理：将编码的消息表示成实数0和1之间的一个间（Interval），消息越长，编码表示它的间隔就越小，表示这一间隔所需的二进制位就越多。
image.png 2.2 Word2vec 中 为什么要使用 霍夫曼树？...一般得到霍夫曼树后我们会对叶子节点进行霍夫曼编码，由于权重高的叶子节点越靠近根节点，而权重低的叶子节点会远离根节点，这样我们的高权重节点编码值较短，而低权重值编码值较长。...一般对于一个霍夫曼树的节点（根节点除外），可以约定左子树编码为0，右子树编码为1.如上图，则可以得到c的编码是00。...在word2vec中，约定编码方式和上面的例子相反，即约定左子树编码为1，右子树编码为0，同时约定左子树的权重不小于右子树的权重。 2.3 Word2vec 中使用 霍夫曼树 的好处？...2.4 为什么 Word2vec 中会用到 负采样？ 动机：使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。
为什么 HTTP/2 是二进制的？...正确使用 Server Push 是正在进行的实验和研究领域。 为什么我们需要头压缩？ Mozilla 的 Patrick McManus 通过计算平均页面加载消息头的效果，生动地展示了这一点。...HPACK 的霍夫曼编码，出于 CPU 效率和安全性的考虑，将霍夫曼编码的字符串填充到下一个字节边界；任何特定的字符串可能需要 0-7 位之间的填充。...如果单独考虑霍夫曼解码，那么任何比所需填充长的符号都可以工作；但是，HPACK 的设计允许按字节比较霍夫曼编码的字符串。...通过要求将 EOS 符号的位用于填充，我们确保用户可以对霍夫曼编码的字符串进行字节比较，以确定是否相等。反过来，这意味着许多 headers 可以在不需要霍夫曼解码的情况下被解析。
ASIC芯片的昂贵决定了它不可能在小规模应用的场合出现，而必须是大规模（达到百万以上的量级）的应用场景才可以分摊ASIC的昂贵投入取得经济上的合理性。...1.7.2 GPU的实践和性能 利用GPU进行图片解码和再编码时，首先遇到了顺序执行的问题。JPEG解码里面的墒解码器使用的是霍夫曼解码。...这种必须顺序执行的计算部分GPU运行效率非常低，如果霍夫曼解码在GPU里面完成，整体效率甚至不如CPU。我们和Nvidia公司的软件团队讨论了这个问题，最后确定的方案是将霍夫曼解码部分由CPU完成。...如下图所示： 上图绿色部分展示了FPGA编程框架的构成，当前编程框架包含对PCIE接口协议的封装、DDR内存的存取和多路仲裁、DMA功能、邮箱消息接口等。...邮箱：邮箱提供主机和FPGA芯片之间的消息接口。 中断资源：中断接口管理和控制，通过接口可以触发一个系统中断。 在FPGA程序实现时最重要的问题就是资源利用率。
但是这和word2vec中用CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量的过程有很多的不同。 word2vec为什么 不用现成的DNN模型，要继续优化出新方法呢？...那么霍夫曼树有什么好处呢？一般得到霍夫曼树后我们会对叶子节点进行霍夫曼编码，由于权重高的叶子节点越靠近根节点，而权重低的叶子节点会远离根节点，这样我们的高权重节点编码值较短，而低权重值编码值较长。...这保证的树的带权路径最短，也符合我们的信息论，即我们希望越常用的词拥有更短的编码。如何编码呢？...一般对于一个霍夫曼树的节点（根节点除外），可以约定左子树编码为0，右子树编码为1.如上图，则可以得到c的编码是00。 ...在word2vec中，约定编码方式和上面的例子相反，即约定左子树编码为1，右子树编码为0，同时约定左子树的权重不小于右子树的权重。
文章目录 霍夫曼编码 最佳变长编码 霍夫曼编码 霍夫曼编码的步骤 例 单符号离散无记忆信源 L-Z编码 总结 霍夫曼编码 最佳变长编码 最佳码: 对于某一信源和某一码符号集来说,若有一唯一可译码,其平均码长小于所有其他唯一可译码的平均长度...紧致码 香农(Shannon) 费诺(Fano） 霍夫曼(Huffma ) 霍夫曼编码 在霍夫曼编码算法中, 固定长度的信源输出分组将映射成可变长度的二进制分组。该过程称为定长到变长编码。...霍夫曼编码的步骤 将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列 p(x_{1}) \geq p(x_{2}) \geq \ldots \geq p(x_{n}) 取两个概率最小的字母分别配以 0 和 1...\end{array} 霍夫曼编码的平均码长满足如下不等式 H(X) \leq \overline{\boldsymbol{K}}<H(X)+1 如果对长度为n的信源字符序列进行霍夫曼编码(...香农无失真信源编码定理:存在压缩编码的极限。 霍夫曼编码:是一种最优的信源编码，某些信源概率分布条件下，可以达到香农信源编码的极限。 参考文献： Proakis, John G., et al.
JCronTab SchedulerX（阿里） 有赞延迟队列 具体参见链接：https://juejin.im/post/5b5e52ecf265da0f716c3203 二、为什么？...在Redis5之前版本存在如下两个关键问题： （1）Redis的PubSub消息不会持久化，Redis宕机后消息就会被抛弃。 （2）Redis的消息队列没有太多高级特性，没有ack保证，可靠性不高。...这样如果消费者没有ack就挂掉，重启后无法再处理这个消息，导致消息丢失。...三、总结 由于Redis5.9开始引入了Stream，Stream借鉴了Kafka的设计，加入了ack以及PEL以及高可用机制来避免消息丢失。 具体参见《Redis深度历险》Stream部分章节。...总之消息队列这一块安全性和可用性提升很大。 但是如果延时队列还是用的是之前的PubSub，风险依然很大。
HPACK用的是霍夫曼编码，为了防止黑客利用字符空隙进行攻击，同时出于CPU处理效率考虑，会通过填充字符串的方式对于字节进行对齐，所以任意字符都有可能会有0-7个位的填充操作。...HPACK 的设计允许按字节比较霍夫曼编码的字符串，并且填充的时候要求使用EOS符号，同时根据霍夫曼编码的定义字符串数据：字符串文字的编码数据。...由于霍夫曼编码的数据并不总是以八位字节边界结束，在它之后插入一些填充，直到下一个八位字节边界。至防止此填充被误解为字符串的一部分文字，代码的最高有效位对应于使用 EOS（字符串结尾）符号。...霍夫曼编码的字符串 包含 EOS 符号的文字必须被视为解码 错误。...通过上面的讨论以及论证，意思已经很明显了，简单理解就为了安全性和CPU效率考虑，霍夫曼编码会，HPACK又是基于霍夫曼编码进行头部压缩的，为了使规范统一要求EOS的符号进行填充EOS符号。
正弦-余弦位置编码方法回顾原始 Transformer 论文中提出的正弦-余弦位置编码方法是一种固定的数学方法。...难以扩展：在超长序列情况下，固定编码可能无法很好地适应。BERT 的位置编码方法BERT 选择了一种基于可学习参数的嵌入方式，用于位置编码。...优势分析灵活性与正弦-余弦位置编码相比，可学习的嵌入能够根据任务数据分布自动调整编码模式。例如，在涉及句法或语义分析的任务中，不同的语言结构对位置信息的需求可能有显著差异。...实验验证研究显示，BERT 在许多下游任务中的表现优于基于正弦-余弦位置编码的模型。这表明可学习位置编码在实际场景中具有更强的适应能力。...通过分析输出隐藏层状态，可以发现不同位置上的表征逐步捕捉了句法和语义信息。为什么选择动态优化真实案例在工业应用中，例如机器翻译，文本长度往往不可控。如果采用固定位置编码，长文本的效果可能显著下降。
，现在我知道了，他们是专家，但这不会是一个梦，有一天我会做到的，为什么不能说出我的想法呢。...，也不可能再产生比同层其他节点更小的父节点了。...D.Huffman（戴·霍夫曼）提出，下面我们先来介绍霍夫曼算法的步骤，然后再来证明通过这么简单的步骤得出的树形确实是一棵最优二叉树。...，用霍夫曼算法建立起来的树总是一棵最优二叉树： 对霍夫曼树的建立过程运用逆推法： 当这个过程中的节点序列只有两个节点时（比如前例中的15和18），肯定是一棵最优二叉树，一个编码为0，另一个编码为1，无法再进一步优化...由于每一步都从节点序列中删除两个节点，新增一个节点，霍夫曼树的建立过程共需 (原始节点数 - 1) 步，所以霍夫曼算法不失为一种精巧的编码式压缩算法。
Python中的霍夫曼编码树 霍夫曼编码是一种用于数据压缩的技术，通过构建霍夫曼编码树（Huffman Tree）来实现。...这篇博客将详细讲解霍夫曼编码树的原理、构建方法和使用方式，并提供相应的Python代码实现。 霍夫曼编码原理 霍夫曼编码是一种变长编码，通过给不同的符号分配不同长度的编码，来实现对数据的高效压缩。...编码树是一棵二叉树，其中每个叶子节点代表一个符号，而从根到叶子的路径上的每一步都对应一个二进制编码。 霍夫曼编码树的构建过程基于数据中各符号的出现频率，频率越高的符号，其对应的编码路径越短。...霍夫曼编码树的构建 构建霍夫曼编码树的基本步骤如下： 创建一个优先队列（最小堆），用于存储各个节点。 将每个符号及其频率作为一个节点插入队列中。...然后，根据频率构建霍夫曼编码树，最终得到每个符号对应的霍夫曼编码。
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