作者 | Sapan Bhatia 译者 | 张健欣 策划 | 褚杏娟 在 Facebook 上管理应用程序的大小是一个独特的挑战：开发者每天都要检查大量的代码，每行代码最终都会转化为人们下载到手机上的应用程序中的附加位。如果不加检查，这些添加的代码会使应用程序越来越大，直到下载应用程序所需的时间变得不可接受。 压缩是我们用来保持应用程序大小最小化的方法之一。这些压缩过的文件占用更少的空间，这意味着更小的应用程序下载地更快，全球数十亿用户使用更少的带宽。在移动宽带有限的地区，这样的节省尤其重要，
在这里，我整理了一些我最喜欢的 NPM 包的列表。我也将它们分类，因此信息更加结构化，更易于浏览。
符号x尾数x10^exp 的表示法被称为浮点表示法。因为数字的个数是固定的，但是小数点却是浮动的。正指数把小数点向右移动，负指数把小数点向左移动。
英文 | https://dev.to/madza/73-awesome-npm-packages-for-productivity-19p8
Adobe Audition 的是一款专业音频编辑和混合环境，其前身为 Cool Edit Pro（1997年由Syntrillium开发），2003 年被 Adobe 收购，并将其音频技术融入到了旗下 Premiere、After Effects 等影视相关的软件中。
近日，OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 在专注于计算理论研究的 Simons Institute 作了一次讲座，一句话总结就是我们可以通过压缩的视角来看待无监督学习。此外他还分享了不少其它有趣的见解。机器之心整理了该演讲的大体内容，希望借此帮助读者更深入地理解无监督学习。
Audacity 是一个免费的开源程序，用于编辑音频录制。它可在多个平台（windows/linux）上运行。Audacity 基于 GUI，是一个具有多种选项的强大程序。它支持您录制各种类型的声音。下图 显示了一个屏幕截图。可以多个平行音轨显示数据，并且您可以剪切、复制和粘贴源数据的时间部分，您甚至可以在使用常见格式保存音频数据之前添加特殊音效。可以从 SourceForge 了解关于 Audacity 的更多信息并 下载 Audacity Audacity 功能 Audacity 有许多处理声音的功
文件压缩带来两大好处：它减少了存储文件所需的空间，并加速了数据在网络或者磁盘上的传输速度。在处理大量数据时，这两项节省可能非常重要，因此需要仔细考虑如何在 Hadoop 中使用压缩。
该文讨论了利用循环神经网络（RNN）进行无损压缩的工作，分析了在数据压缩中使用RNN的可行性，并探讨了在合成和真实数据集上的实验结果。结果表明，基于RNN的模型可以有效地压缩数据，显示出良好的压缩比和低压缩误差。
InfluxDB 3.0（以前称为 InfluxDB IOx）是一个（云）可扩展数据库，为数据加载和查询提供高性能，并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
选自斯坦福大学 作者：Kedar Tatwawadi 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 神经网络不仅可以分析、识别特征，提出预测，还可以压缩文件。斯坦福大学的研究者最近提交的论文中，循环神经网络捕捉长期依赖关系的优势被用于无损压缩任务中，这种被称为 DeepZip 的技术已在文本和基因组数据文件中得到了实验。研究人员称，其结果颇具潜力。 正在进行的大数据变革让我们收集了大量不同类型的数据，如图像、文本和音频等；新类型的数据如 3D VR 数据、用于自动驾驶的点云数据、不同类型的基因组数据等，占据着巨量的存
事接上回，当我继续想办法看懂 Brotli的第一阶段时，发现自己卡住了。毕竟自己的基础不是很好，只能想办法去解决，苦闷了一个下午，没办法，只能去死磕这一阶段参考的几篇论文。而我磕的四篇论文中的第一篇，就是这个—— 《Bicriteria Data Compression》。
BIST即是在设计时在电路中植入相关功能电路用于提供自我测试功能的技术，BIST把测试仪的部分功能转移到电路内部，用嵌入到电路中的测试电路提供输入测试向量和分析响应的功能，最后输出简单的测试结果。根据被测试的对象不同，BIST测试分为Logic BIST和Memory BIST。
Uber最近发布了如何使用压缩日志处理器（CLP）大幅降低日志记录成本的发布。CLP 是一种能够无损压缩文本日志并在不解压缩的情况下搜索它们的工具。它实现了 Uber 日志数据 169 倍的压缩率，节省了存储、内存和磁盘/网络带宽。
本文介绍了一种基于神经网络的无损数据压缩算法，该算法使用循环神经网络（RNN）进行数据压缩，并使用算术编码进行解码。该算法可以在保持较高的压缩率的同时，大大减少计算复杂度，并且在合成数据集上表现良好。实验结果表明，该算法可以比传统的压缩算法（如gzip）更有效地压缩数据，并且在某些情况下，可以比最先进的算法（如CABAC）更快地压缩数据。
FL Studio 21.0.0官方中文版重磅发布纯正简体中文支持，更快捷的音频剪辑及素材管理器，多样主题随心换！Mac版新增对苹果M2/1家族芯片原生支持。编曲、剪辑、录音、混音，20余年的技术积淀和实力研发，FL Studio 已经从电音领域破圈，成功蜕变为瞩目的全能DAW，把电脑变成全功能音乐工作室，接下来我们会为您一一展示!
HTTP 从上世纪 90 年代初就出现了，在 2010 年到 2015 年之间，单个网页传输的数据量增长到了三倍，获取所有数据所需的请求数量也稳步上升。HTTP 使用的目的及场合与当初设计的目的及场合完全不一样，当时合理的设计理念现在对开发和性能来说都成为了负担。目前的一些最佳做法，例如将所有 JavaScript 整合到一个文件中，仅仅是为了解决 HTTP/1 的不足之处，这时候 HTTP/2 应运而生。HTTP/2它不仅可以向下兼容，而且解决了 HTTP/1 存在的一些问题。
Audacity 现在支持主效果。主效果是指一次性应用于整个项目的效果。更多详细信息可以在使用主效果和实时效果中找到。
今天微信群里有人发了40M+的PDF文件，让大家帮忙想办法压缩一下？刚好看到，心想这还不简单，分分钟给你搞定，后面的结果是：“一顿操作猛如虎，一个能能打的都没有”，必须充值会员才能提供超过2M大小的PDF文件压缩，白白浪费了好多时间还没解决问题。
作者 | Elad Leev 译者 | 王强 策划 | Tina 本文最初发布于 leevs.dev 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 根据 Gartner 的预测，预计在 2021 年，全球终端用户在公共云服务上的支出将在 2020 年的 2700 亿美元基础上增长 23%，达到 3320 亿美元。 Kafka 的市场增长趋势也是一样的。世界各地的组织都在使用 Kafka 作为主要的流处理平台来大规模收集、处理和分析数据。随着组织的发展和壮大，数据规模也在增长，随之而来的云成本同样
现代的网页通常包含了由大量的HTML, CSS和JavaScript代码编写的图片、视频或其他大型文件数据，导致了网页打开的速度很慢。如果能有一种好的压缩算法将这些内容和数据进行压缩后传输，那么用户只需要等待很短时间就可以完全加载整个页面上的内容。
根据 Gartner 的预测，预计在 2021 年，全球终端用户在公共云服务上的支出将在 2020 年的 2700 亿美元基础上增长 23%，达到 3320 亿美元。
随着项目的不断迭代，代码量跟资源文件不断增多。那么就会出现打包后的 APK 文件越来越大，如果突然有一天你们老板或领导叫你优化 APK 大小，你还不知道怎么优化那就有点说不过去了，这篇文章咱们就来一起分析并优化 APK 体积大小吧。
喵，猫头虎博主今日要分享的是Go语言中一次精彩的接口练习——GIF解码器的编写。🔍 这不仅仅是一次编程练习，而是Go语言强大功能的展现，我们将一起探索如何使用Go的接口来解决实际问题。让我们一起潜入Go的接口世界，解锁新技能吧！
首先是FL Studio（以下简称FL）的逻辑和其它宿主软件都不太一样，FL的逻辑就与众不同。FL的逻辑也可以分为三部分：通道机架、混音台和播放列表。在Live里每个发送轨都可以插入一个乐器以及若干个效果器。你有200个发送轨，你就可以插入200个乐器，和200*n个效果器。但是FL不是这样。在FL里，通道机架挂载乐器，乐器需要在通道机架上链接至混音台，才能在混音台上挂载效果器，否则该乐器将直接被发送到混音台的Master轨道，也就是主轨。这样一看好像也没问题，但是当工程大起来的时候，FL的短板就会明显起来。首先是FL的混音轨道只有125个，一旦需要添加效果器的乐器/采样增多，混音轨道就很可能不够用。其次FL中每个混音轨道只有10个插槽，也就是说，在不借助第三方效果器链插件的情况下，只能放置至多10个效果器，这对于一些需要探索极限搞音色设计的用户来说是难以接受的（例如Skybreak喜欢一个音色砸10个Disperser上去233）。
学习、预测和压缩之间存在着密切的联系。ChatGPT的成功吸引了公众的广泛关注，并将学习与预测之间的联系推向了前沿。LLaMA和GPT-4等大型语言模型带来的主要进步是，它们能够根据已知的前几个单词（Token）来出色地预测段落中的下一个单词（Token）。
摘要 通过对压缩器、打包工具，以及模板引擎处理的讲解，来更深入的理解编译时优化是如何作用的。同时详细介绍了Vue是如何处理编译时优化的。以及未来前端领域在编译时上能做出那些更出色的优化。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4TcEw 前端开发编译现况 在一段时间之前前端是没有编译这回事的，大部分人都是打开一个页面就开始写。但是随着前端越来越复杂，开发前端时新增的部分越来越多，NodeJs、Webpack、BABEl等变得必不可少，同时Css也要进行预处理。到了现在编译已经成了前端开发中不
编译 ｜ 核子可乐、Tina 来自系统的自动消息：“你的代码死亡已超六个月，建议彻底删除哦。” 任何大型项目都一定会积累下“死代码”，也就是那些不再使用的模块，或者在早期开发期间存在但已经多年没跑过的程序。事实上，很多项目在创建完成后都会先运行一段时间，之后再也无人问津。 这些死代码会继续产生成本：自动化测试系统并不知道哪些代码无需再测，负责大规模清理的人们也会把很多不再运行的代码白白移来挪去。所以虽然这些代码的生产成本很高，但它同时也需要耗费大量时间加以维护。这类维护工作不能轻易跳过，否则未来就一定
医学图像是临床实践中必不可少的诊断工具。由于医疗状况通常以存在小特征（例如微钙化、骨折）为特征，因此需要以高空间分辨率采集图像，以捕获所需的细节。然而，高分辨率医学图像通常具有较大的尺寸，特别是当覆盖较大的解剖区域时；这可能会导致计算机辅助诊断（CAD）复杂性增加。因此，有效的压缩方法对于实现医学图像的计算上可行的分析是必要的。
来源：https://juejin.cn/post/7151673227943608350 云原生报警背景现状 在云原生的生态下，kubernetes 已经被越来越多地应用到公司实际生产环境中。在这样的生态环境下系统监控、业务监控和数据库监控指标都需要在第一时间获取到，目前用的最多的也是 prometheus、exporter、grafana、alertmanager 这几个软件组建起来构建自己的监控系统。以上这几款软件组建监控系统比较容易。可是在告警这一环节，只能依靠终端 vim 来编辑规则文件。今天给大
1. 解决问题： 以原则性的方式解决了 LZ77 解析的压缩大小/解压缩时间问题 2. 论文目标： 确定一个 LZ77 解析，在给定的时间T最小化压缩文件的空间占用 相反，交换时间与空间两个变量，在预先给定压缩空间中最小化压缩时间 3. 实现目标： 引入新的 Bicriteria LZ77-Parsing 问题，它以一种原则性的方式形式化了数据压缩器传统上通过启发式方法处理问题。 通过证明和部署加权图的一些特定结构属性，在O(n log n²)时间和 O(n)空间字中有效地解决了这个问题，直到可以忽略的附加
在深度强化学习中，大型网络在直接的策略逼近过程中，将会学习如何将复杂的高维输入（通常可见）映射到动作。当一个拥有数百万参数的巨型网络学习较简单任务时（如玩 Qbert 游戏），学到的内容中只有一小部分是实际策略。一个常见的理解是网络内部通过前面层级学习从图像中提取有用信息（特征），这些底层网络将像素映射为中间表征，而最后（几）层将表征映射至动作。因此这些策略与中间表征同时学习得到，使得独立地研究策略几乎不可能。
这篇论文探讨了一个当前在图像合成领域中的核心问题：如何在保持生成图像质量的同时，减少计算资源的消耗。目前的先进扩散模型，如Stable Diffusion和DALL·E 2，虽然能够生成接近真实的高质量图像，但它们对计算资源的需求非常高，这在一定程度上限制了它们的应用范围和可达性。例如，Stable Diffusion 1.4版本的训练就耗费了150,000 GPU小时。
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。
本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲，作者是来自斯坦福大学的博士毕业生，Shubham Chandak，他致力于基因组数据压缩和DNA存储方面的研究。本次演讲主要讲述了用于FASTQ数据的新一代压缩器SPRING。
附录：dd指令详解 dd是Linux/UNIX 下的一个非常有用的命令，作用是用指定大小的块拷贝一个文件，并在拷贝的同时进行指定的转换。 1.if=文件名：输入文件名，缺省为标准输入。即指定源文件。<if=inputfile> 3.ibs=bytes：一次读入bytes个字节，即指定一个块大小为bytes个字节。 obs=bytes：一次输出bytes个字节，即指定一个块大小为bytes个字节。 bs=bytes：同时设置读入/输出的块大小为bytes个字节。 4.cbs=bytes：一次转换bytes个字
但在众多收录的论文中，一篇名为《 “Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors 》的论文开始引起大家热议。这篇论文由滑铁卢大学、 AFAIK 机构联合完成，但既不是获奖论文更不是主会议论文。
无论你试图从即将坏掉的存储驱动器抢救数据，将归档备份到远程存储，还是在别处对活动分区制作一份完美副本，都要知道如何安全可靠地复制驱动器和文件系统。幸好，有dd这款简单而强大的镜像复制工具，而且历史悠久。在这方面没有比它更出色的工具了。
Apache Hive 在行级别支持 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）v2 事务，无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。
来源：机器人圈 作者：BaymaxZ 本文长度为5000字，建议阅读20分钟 本文介绍RNN的重要性和先进性，并详细阐释几种用于深度学习中的RNN模型。 近年来，循环神经网络（RNN）在众多自然语言处理项目中取得重大突破得以成名。为什么RNN可以在众多机器学习方法中脱颖而出？本文编译自machinelearningmastery.com，作者是Jason Brownlee。该作者以清晰的思路概括性地介绍了RNN的重要性和先进性，并详细阐释了几种用于深度学习中的RNN模型。相信此文一定会使你对RNN的理解
本期我来给大家推荐的书是《高性能JavaScript》，在这本书中我们能够了解 javascript 开发过程中的性能瓶颈，如何提升各方面的性能，包括代码的加载、运行、DOM交互、页面生存周期等。同样我们今天还是用思维导图的方式来精读一遍（思维导图图片可能有点小，记得点开看，你会有所收获）。
随着业务复杂度的逐渐增加，代码、资源也在不断的增加，此时你的APP大小也在增加。从用户层面来说，面对动辄几十兆的APP来说在非WIFI情况下还是会犹豫要不要下载，不下载你就可能因此失去了一个用户。从公司层面来讲，流量就是钱，减少APP的大小就显得尤为重要。从开发者层面上来讲，你掌握了这个手艺也会略显逼格满满。
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为了提升编译速度，这几天用上了 AS 3.0 和 Gradle 3.0 插件，不得不说不论是 AS 3.0，还是 Gradle 3.0 都变化非常大，具体的更新日志参考下官网，其中 Gradle 3.0的配置和可能遇到的问题可以说是非常详细了。Gradle 4.1-all 官方下载速度很慢，我直接放出来下载地址和相关官方文档地址吧。
该研究的目标是，设计一种可用于图像等高维数据的高效无损压缩方法。实现这一目标，要同时解决两个问题：
package main import ( "archive/zip" "bytes" "fmt" "io/ioutil" "os" "path/filepath" ) func main() { if err := compress(`gopkg`, `gopkg.zip`); err != nil { fmt.Println(err) } } // 参数frm可以是文件或目录，不会给dst添加.zip扩展名 func compress(frm, dst string) error {
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