Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法，通过构建Huffman树，将出现频率高的字符用短编码表示，出现频率低的字符用长编码表示，从而实现对数据的压缩。以下是Huffman压缩算法的详细流程： 统计字符频率：遍历待压缩的数据，统计每个字符出现的频率。 构建优先队列：将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列（或最小堆）中，根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树：不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点，合并为一个新结点，并将新结点重新插入到优先队列中，直到队列只剩下一个结点，即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码：通过遍历Huffman树，从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1，根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据：根据生成的Huffman编码，将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码，得到压缩后的数据。 存储压缩表：将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表，以便解压缩时使用。 存储压缩数据：将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时，需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据，使用相同的Huffman树结构进行解码，将压缩数据解压缩成原始数据，并输出原始数据。 Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码，使得出现频率高的字符拥有更短的编码，从而实现高效的数据压缩。然而，Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳，适用于处理较大规模的数据压缩。
word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型
压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型：有损压缩和无损压缩。 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量，在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据，例如JPEG和MP3等格式。 无损压缩算法则能够完全还原原始数据，不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景，如文档、代码等，例如ZIP和GZIP等格式。 常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码，以实现数据压缩和解压缩的目的。
首先是最小的b和f合并，得到的新树根节点权重是7.此时森林里5棵树，根节点权重分别是20,8,6,16,7。此时根节点权重最小的6,7合并，得到新子树，依次类推，最终得到下面的霍夫曼树。
word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。
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数据压缩是通过一系列的算法和技术将原始数据转换为更紧凑的表示形式，以减少数据占用的存储空间。数据解压缩则是将压缩后的数据恢复到原始的表示形式。
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量，这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型： DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降，这样每次都只是取训练样本中几个词训练，每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’。 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点： 首先，每次我们只是使用了几个单词进行训练，但是在计算梯度的过程却要对整个参数矩阵进行运算，这样计算效率低下。 更重要的一个缺点是在输出
送给大家一句话: 这世上本来就没有童话，微小的获得都需要付出莫大的努力。 – 简蔓 《巧克力色微凉青春》
由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，训练隐藏层得到意想不到信息。信息检索领域，模型训练合理排序模型，输入特征，文档质量、文档点击历史、文档前链数目、文档锚文本信息，为找特征隐藏信息，隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目，经大量样本训练能还原原始特征模型，相当用少于输入特征数目信息还原全部特征，压缩，可发现某些特征之间存在隐含相关性，或者有某种特殊关系。让隐藏层神经元数目多余输入特征数目，训练模型可展示特征之间某种细节关联。输出输入一致，自编码算法。
http://www.blueidea.com/bbs/newsdetail.asp?id=1819267&page=2&posts=&Daysprune=5&lp=1 无损数据压缩是一件奇妙的事情，
今天来给大家普及一下霍夫曼编码（Huffman Coding），一种用于无损数据压缩的熵编码算法，由美国计算机科学家大卫·霍夫曼在 1952 年提出——这么专业的解释，不用问，来自维基百科了。
霍夫曼编码（Huffman Coding），又译为哈夫曼编码、赫夫曼编码，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
香农-范诺(Shannon-Fano)编码的目的是产生具有最小冗余的码词(code word)。其基本思想是产生编码长度可变的码词。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。
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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. Huffman 还是在MIT 的学生时提出的，并且在 1952 年发表了名为《 A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes 》的文章。
实 验 目 的: 通过该实验，掌握通过计算机实验可变长信源编码方法，进一步熟悉香农编码，费诺编码以及霍夫曼编码方法。
一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类型，每种类型有两个策略，总共4种。这里先说最常用的一种。这种的网络结构如下图。 其中第一层，也就是最上面的那一层可以称为输入层。输
摘自 http://www.cnblogs.com/GumpYan/p/5861605.html
以上是Deep compression中所述的神经网络压缩方法，主要包括三个步骤：
作者 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】：前几篇文章中我们介绍了一些机器学习、深度学习入门资源项目合集，本篇则是对基于word2vec训练词向量原理与实战的延续，同样出自大牛荔枝boy。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 目录 基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 Negative SampliNg模型 Neg
给定 N 个权值作为二叉树的 N 个叶节点的权值，构造一棵二叉树，若该二叉树的带权路径长度达到最小，则称该二叉树为霍夫曼树。
机器语言是低级语言，称为二进制代码语言。计算机使用的是由0和1组成的二进制数，组成的一串指令来表达计算机的语言。机器语言的特点是计算机可以直接识别，不需要任何翻译。
在上面图中再加入些区间数据[2,3];[-1,4],[5,12];[4,5]，代码实现如下：
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。
不管是 985、211 还是普通本科和大专院校，大一上半学期一般都会安排 C语言这门课。我花时间写这篇文章来给大家讲C语言的学习，当然是希望大家真正的学会、学懂C语言，并能够真正感觉到它的用处。
推广赫夫曼算法以生成三进制码字需要对算法进行一定的修改，确保在每一步选择频率最低的三个节点进行合并，并生成对应的三进制码。以下是推广赫夫曼算法的Go语言实现，并附带证明其能生成最优三进制码的思路。
树是数据结构中的重中之重，尤其以各类二叉树为学习的难点。先从整体上认识下二叉树及其他各种树的区别和用途。
基本上，没有人会将大段的C语言代码全部塞入 main() 函数，更好的做法是按照复用率高，耦合性低的原则，尽可能的将代码拆分不同的功能模块，并封装成函数。C语言代码的组合千变万化，因此函数的功能可能会比较复杂，不同的输入，常常产生不同的输出结果。
在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，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。但是如果我们的训练样本里的中心词ww是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简单呢？
本文的推荐阅读人群是刚学习c语言或准备学习c语言或是想了解的人。（若是有大佬发现文中的问题，可以在评论区中指出让新人们不要被我的文章误导哦^_^）
基本上，没有人会将大段的C语言代码全部塞入 main() 函数。更好的做法是按照复用率高、耦合性低的原则，尽可能的将代码拆分不同的功能模块，并封装成函数。
人与人之间的交流使用的是自然语言。如汉语，英语，日语。 人与计算机是怎么交流的呢？使用计算机语言。 目前已知已经有上千种计算机语言。人们是通过计算机语言写的程序，给计算机工作的。 C语言是一门通用的计算机编程语言，广泛用于底层开发。C语言是一门面向过程的计算机编程语言。
C语言是一种广泛使用的通用编程语言，它是由美国计算机科学家Dennis Ritchie于1972年在贝尔实验室开发出来的。C语言的设计原则是让程序员有更多的自由度，以方便控制硬件，从而提高程序的运行效率。它支持结构化编程、词汇变量作用域和递归等功能，并且可以直接访问物理内存地址，进行位操作。
感谢各位大佬百忙之间过来观看，目前博主准备持续更新 《C语言小白入门篇》带大家零基础学好好C语言。从入门到精通，后期也会持续更新《高质量的C语言知识》，希望大家多多支持！ 💛 💙 💜 ❤️ 💚 废话不多说干就完了，详细大家都看过修仙或者玄幻小说吧！咱们现在就是练气一波波修炼内功打好基础，向着大成出发。
选择C语言，开发者必须独立设计所有的细节，小到栈与队列，大到串口与通信，必须从底层开始设计全部的代码
最近在学习C语言哈，还是零基础的，刚好就把学到的知识写一写记一记，在加深记忆的同时把博客的水也给填一填。
C语言最早是由贝尔实验室的Dennis Ritchie为了UNIX的辅助开发而编写的，它是在B语言的基础上开发出来的。尽管Ｃ语言不是专门针对UNIX操作系统或机器编写的，但它与UNIX系统的关系十分紧密。由于它的硬件无关性和可移植性，使C语言逐渐成为世界上使用最广泛计算机语言。
1、c语言提供给我们的函数，c语言有15个头文件叫做标准库，这些库里提供了丰富的函数供我们直接去调用。
2.命名的长度应当符合“min-length && max-information”原则
extern "C"的主要作用就是为了能够正确实现C++代码调用其他C语言代码。加上extern "C"后，会指示编译器这部分代码按C语言（而不是C++）的方式进行编译。由于C++支持函数重载，因此编译器编译函数的过程中会将函数的参数类型也加到编译后的代码中，而不仅仅是函数名；而C语言并不支持函数重载，因此编译C语言代码的函数时不会带上函数的参数类型，一般只包括函数名。
二叉排序树可以通过递归的方法来定义，它或者是空二叉树，或者是具有如下定义的二叉树：
说明🙌由于这是本人第①次写博客文章，如有写的不好还望见谅💕2021.8.17📅
用C语言编辑的程序代码为源程序，C语言源程序的文件扩展名是”.C”。C语言编写的函数都可以作为一个独立的源程序文件，但是只有main函数可以单独进行编译，一个C语言程序只能有一个主函数。因此选项A、B、D叙述正确，选项C叙述错误。
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个
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