0写在前面 web前端在越来越多的Hmtl5游戏 web App的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉,聊一下基于前端javascript以及Html5线上有损图像压缩,无损数据压缩方案等运用。 web项目需求中有很多资源压缩优化有很多不错的方案 比如针对文本js的compress 以及服务器gzip,比如sprite雪碧图+png压图。 在越来越多的Hmtl5游戏 webApp的复杂的web运用中需要更多有针对的压缩方案。 本文抛砖引玉,聊一下基于前端javascript以及H
数据从服务器传输到客户端,需要传输时间,文件越大传输时间就越长,为了减少传输时间,我们一般把数据压缩后在传给客户端。
Rust安全、高性能等优点吸引到很多优秀的开发者和公司将原有项目的部分或全部用它重写,下面是知乎上关于该问题的回答,如果你有重写的经验和想法,欢迎分享。
在数字时代,第三方库是开发者的杠杆,而Node.js则是理想的支点。它们将我们从编写枯燥的代码中解放出来,让我们能够专注于创造独特的功能。
完成对Node.js的从了解到熟练的进阶这个Flag设立已久,久到去年就有它了。白露欲霜,隔年的Flag是时候拿出来实现了。躺平or码字,我决定选择后者。
前面文章谈到了在 WordPress 2.5 中的 gzip。很多同学给我留了言,并且指出了其中的一些错误,非常感谢,今天我就仔细在网上看了一下 gzip 的东东,总结如下:
最近看zlib压缩的API,发现无论从理解还是使用上都比较陌生,所以挑了一些看着感兴趣的API进行进一步的摸索。
在OpenFeign中,数据压缩是通过配置Feign客户端来实现的。OpenFeign支持对传输的数据进行压缩,以减少网络传输的数据量,提高传输效率。下面将详细介绍在OpenFeign中如何配置和使用数据压缩。
本文对数据压缩的「前世今生」进行简要的回顾,重点分析基于深度学习的有损压缩、无损压缩方法,对基于深度学习的数据压缩进行了探讨和展望。
TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据,例如日志文件、事件日志等。这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询,而且很少需要进行复杂的查询操作。
谈到数据仓库, 必然都会涉及海量历史数据, 但是对于历史数据有个共识, 就是越近的数据访问频率越高, 越久远的数据访问频率越低。
传说中数据压缩能压缩到原始数据的1/10,但是... ... 但是至少目前为止我还没遇到过这样的情形,通常情况下能压缩到原始数据的1/5-2/5的样子。
存储引擎是一个图数据库的核心组件,它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景,以下存储引擎可以考虑使用:
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力,底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
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Kafka使用数据压缩,最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间,还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法,不仅在MQ使用,日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据,这些情况下,都可考虑使用数据压缩提升性能,还能节省网络带宽和存储空间。
数据压缩是对存储和性能优势的加强。减少数据库占用的磁盘空间量将减少整体数据文件存储空间,在一下几个方面增加吞吐量: 1.更好的I/O利用率,每个页面可以读写更多的数据。 2.更好的内存利用率,缓冲区可以缓存更多的数据。 3.减少页面的闭锁,每个页面可以包含更多数据。 由于数据压缩必须考虑I/O 和CPU之间的平衡,压缩和解压缩都需要CPU处理。因此数据压缩对于旧数据和不经常查询的数据更有意义。 这里我们主讨论两种压缩:一是行压缩;二是页面压缩。 行压缩:压
介绍一旦检测到APT攻击事件,取证分析将使用系统审计日志来快速定位入侵点,并确定攻击的影响。由于APT攻击的高持久性,将存储大量数据以满足取证分析的需要,这不仅带来了巨大的存储开销,而且还急剧增加了计算成本(在现实世界中,政府和企业往往需要同时在数千台机器上收集数据,原始数据量很容易达到PB级)。因此,需要实现数据压缩方法,本文提出了一种通用、高效、实时的系
1990诞生的 Andy and Bill‘Law 依然有效,伴着随着数据量的指数级增长,在数据存储和处理领域愈演愈烈。“在未来的10年中,企业的变化会超过它在过去50年中的总变化。”这是比尔盖茨在1999年著作《未来时速》中的文字。我们很难逐一列举所有的关键变化,但在存储领域也遵循这个预测。比如最近一直提到的华为天才少年,张霁研究磁盘和数据库相关的智能优化,姚婷研究新型存储介质和键值存储系统,左鹏飞研究非易失性内存系统,都与存储领域有直接关系,似乎也说明存储领域的变化还在不断发生。
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最近项目需要使用数据压缩,下面针对数据压缩库进行调研,并进行简单记录,对于关于库的介绍,可以在官网阅读最新的文档,我就不在这里重复了:
当 API 调用失败后,需要有详细的请求信息来分析失败原因,我们可以设置 Feign 的日志级别来输出详细的请求信息,Feign 的日志级别有四种:
数据压缩是对存储和性能优势的加强。减少数据库占用的磁盘空间量将减少整体数据文件存储空间,在一下几个方面增加吞吐量:
ClickHouse通过列式存储、数据压缩算法、数据字典压缩、稀疏列压缩以及数据分区和分布式存储等创新技术和策略,实现了高效的数据压缩和存储。这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。
MJDK 是基于 OpenJDK 构建的美团 JDK 发行版。本文主要介绍 MJDK 是如何在保障 java.util.zip.* API 及压缩格式兼容性的前提下,实现压缩/解压缩速率提升 5-10 倍的效果。希望相关的经验能够帮助到更多的技术同学。
当我们在处理数据压缩或者解压缩的过程中,有时会遇到一个错误消息:"Cause: invalid code lengths set"。这个错误通常与Huffman编码相关,表示我们在使用Huffman编码进行数据解码时遇到问题。
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之前在工作中遇到一个需求,需要在手机小程序端获取到微信小商店店铺的所有商品数据。由于当时我们没有在后台维护用户的商品数据,选择的解决方案是现场调用商品列表接口,然后缓存在 Redis 里。 鉴于 Redis 的内存还是比较宝贵的,而用户的商品数据(转化为 json 格式后)又是一些比较有规律的文本数据,比较适合进行数据压缩,于是我调研了一下 Python 中的数据压缩的方案。
之前在工作中遇到一个需求,需要在手机小程序端获取到微信小商店店铺的所有商品数据。由于当时我们没有在后台维护用户的商品数据,选择的解决方案是现场调用商品列表接口,然后缓存在 Redis 里。
但我们上班的心情,还是不能被这炎热的夏天所影响的,所以今天咋们来讲讲如何给前端访问加加速吧!!!
3、比较耗内存,需要64KB内存用于压缩,对于H7这种大内存的,非常合适。或者有外置SRAM/SDRAM的也比较合适,相比内部RAM就是速度稍慢些。
点击关注公众号,Java干货及时送达 近日,国际电气与电子工程学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,简称 IEEE)宣布,授予 IEEE 终身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 荣誉勋章。 Jacob Ziv 这位如今已 90 岁的前辈,是一位以色列科学家,他开发了通用无损压缩算法 Lempel-Ziv,为后来的 GIF、PNG 和 ZIP 文件的开发奠定了坚实的基础。 1、无损压缩算法发展史 20 世纪 70
1. 传统图像压缩 方法 主页 说明 JPEG XL https://jpeg.org/jpegxl/ JPEG 小组提出,目前最好的图像压缩方法 CMIX http://www.byronknoll.com/cmix.html 无损数据压缩方法,以高 CPU/内存使用率换高压缩比 Lepton https://github.com/dropbox/lepton 对 JPEG 图片进行无损压缩,节省近 22%22\%22% 的大小 FLIF https://flif.info/ 无损图像压缩方法,目前已停止
自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习算法,广泛应用于数据的表示学习和降维。自编码器通过将输入数据压缩为低维编码,然后再将其重新构建为与原始数据尽可能相似的输出。本文将详细探讨自编码器在无监督学习和降维中的应用。
在数字化时代,视觉数据的爆炸性增长对存储系统提出了更高的要求。数据压缩技术,尤其是针对视觉内容的压缩感知技术,已成为优化存储资源的关键手段。本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
近日,国际电气与电子工程学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,简称 IEEE)宣布,授予 IEEE 终身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 荣誉勋章。
Godzippa是iOS开发中常用的一个第三方数据压缩框架,其采用类别的方式,为NSData类与NSFileManager类提供了压缩和解压缩数据的方法。
本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异,并在文章结尾处给出了表格对比总结。文章由腾讯云数据库团队翻译整理,全文约2050字,阅读需要5分钟。 ---- 在这篇文章中,我们将了解到MongoDB中MMAP和WiredTiger引擎之间的差异。很多客户都咨询过这两个引擎的问题,这篇文章将为你们解决难题。我们将告诉您这些引擎的主要特性,您可以根据自己的需求选择合适的引擎。 在MongoDB中
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。
一、 管理工具集 数据迁移 Mongoexport:用于针对colletions的数据导出,或者打开单个字段。 Mongodbimport:与只对应,这个表示在导出的基础上导入。 数据库的备份恢复 Mongodump:数据库全备份。 Mongostore:还原数据库。可以没有数据库的存在 db.runCommand({“fsync”:1,”lock”:1}):清空所有挂起操作和锁定。 db.$cmd.sys.unlock.findOne(); //解锁 db.currentOp(); //确保锁被释放了
用于目标检测、跟踪和分割的3D点云数据的自动处理是人工智能和数据科学领域的最新研究趋势,旨在解决自动驾驶落地的不同问题并获得实时性能。
大家好,作为一名专业的爬虫程序员,我们都知道在爬取大量数据的过程中,网络带宽是一个十分宝贵的资源。如果我们不合理地利用网络带宽,可能会导致爬虫任务的效率低下或者不稳定。今天,我将和大家分享一些优化爬虫带宽利用的实用技巧,希望能帮助大家最大化网络资源的利用。
如何进行数据缓存,我们可以在返回上加上过期时间,避免重新获取。这种做法节约了流量,且大幅提高数据访问的速度,增强了用户体验。在OKHTTP与Volley等一些网络框架中都有很好的实践。 下面进行OKHTTP,在无网络的情况下使用cache进行缓存
我们在开发的时候会习惯缩进和写注释,方便我们在日常的维护,但将代码上传至服务端后,我们完全可以把那些空格、制表符、换行符进行压缩,以此减少请求资源的大小;同样的,我们在服务端所引用的第三方库进行合并,能减少 HTTP 的请求数量
web-see[1] 前端监控方案,提供了 前端录屏+定位源码 方式,让bug无处藏身
最近,来自四所美国大学的研究人员开发出了一种新的 GPU 侧通道攻击,可利用数据压缩技术在访问网页时从现代显卡中泄漏敏感的视觉数据。
Feign 旨在使编写 Java Http 客户端变得更容易。在使用 Ribbon + RestTemplate 时,利用 RestTemplate 对 http 请求的封装处理,形成了一套模版化的调用方法。但是在实际开发中,由于对服务依赖的调用可能不止一处,往往一个接口会被多处调用,所以通常都会针对每个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以,Feign 在 Ribbon 基础上做了进一步封装,由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在 Feign 的实现下,我们只需创建一个接口并使用注解的方式来配置它,即可完成对服务提供方的接口绑定,简化了使用 Spring cloud Ribbon 时,自动封装服务调用客户端的开发量。与 Ribbon 不同的是,通过 Feign 只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法,优雅而简单的实现了服务调用 Feign 已经停止维护,OpenFeign 是 Spring Cloud 在 Feign 的基础上进一步开发出来替代 Feign 的技术,支持了 SpringMVC 的注解,如 @RequesMapping 等等。OpenFeign 的 @FeignClient 可以解析 SpringMVC 的 @RequestMapping 注解下的接口,并通过动态代理的方式产生实现类,实现类中做负载均衡并调用其他服务。
在当今互联网时代,设备接入服务变得越来越重要。设备接入服务负责将各种设备(如传感器、智能家居、工业设备等)连接到云端,并提供数据传输和控制功能。面对大规模设备接入、高并发和海量数据处理的挑战,对设备接入服务的性能优化变得尤为重要。本文将分享一些性能优化技巧和最佳实践,以提高设备接入服务的效率和稳定性。
HTTP 可以对传输的内容进行压缩,减少网络实际传输数据的大小。服务器会将资源进行压缩后传输到客户端,浏览器收到文件后进行解析。对于纯文本文件可以压缩到之前大小的30%-40%,大大提高了传输效率。
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