require "constant.php";
require "database.php";
$sql = "select e.*, b.booth_address, ba.bank_full_name from $app_booth_enrolment e
left join $app_booth_info b on e.booth_id=b.booth_id
left join $app_bank_info ba on e.bank_id=ba.bank_id";
$result = $conn->query($sql);
if($r
我正在尝试对文本压缩算法进行逆向工程,但我已经在一个地方停留了大约一个月。一般来说,是用C语言编写的解码器代码,它工作得很好,但我仍然不明白压缩方案是如何工作的。问题部分是GetNextChararacter函数。
我不理解这种迭代比特流格式。它看起来像是以一种奇怪的方式序列化的二进制霍夫曼树。因此,迭代比特流类似于递归树,算法在当前节点遍历所有叶子并输出叶子计数时进行搜索。在此之后,源比特流跳过iterationBitStream中的一些比特。如果在当前位置设置了iterBit,我们将遍历迭代流的剩余部分,并将结果添加到前一个偏移量中。依此类推,直到我们到达迭代偏移量中的叶子。Total c
在Huffman算法中,我们形成一棵树,并将每个字符替换为1和0的树值,为什么我们不简单地使用像a=0,b=1,c=10,d=01,e=11这样的二进制数字来代替它们,而不是用字符来代替它们,当解压缩时,应用相反的方法,用字母替换二进制数字。
像这样的:
character Huffman-code binary-code
a 00 0
b 01 1
c 101 01
等等..。
出于好奇,这是一个关于我在一个十六进制编辑器中看到的JPG文件中的一些模式的问题。我想这是一个关于JPEG文件格式的问题;为什么这部分不像其他部分一样是“随机噪声”,而它应该是(Huffman编码等等)。
下面是:
这个136位(17个字节)模式显示在Adobe生成的一些JPG文件中(我不知道Photoshop是否是生成这些的应用程序):
F7 5E EB DE FD D7 BA F7 BF 75 EE BD EF DD 7B AF 7B
它是一个文件中的几个位置,有时只是一个迭代,而另一些时候则是重复8或12次,由1088位或1632位块组成。或者准确地说,它实际上是一个68位的模式,重复了
我正在尝试使用Python更新JPEG文件中嵌入的JFIF缩略图。
这是一种(稍微有点麻烦的)方法,它应该实现这一点:
def set_thumbnail(self, data):
# Data of the updated thumbnail
data = bytearray(data)
# Get offset of the old thumbnail data
offset = (self._exif_start +
self._unpack('I', self._get_tag_offset(0x201)+8)
我现在在Lua有这个Huffman算法
for _,v in next, tData do
tFreq[v] = tFreq[v] and tFreq[v]+1 or 1
end
for k,v in next,tFreq do
iCount = iCount + 1
fInsert(tTree,{freq=v,contains=k})
end
while #tTree>1 do
fSort(tTree, function(a,b)
return a.freq<b.freq
end)
fInsert(tTree,{fr