在上一篇文章中，我引入了 TTF 格式的字体文件来解决各平台字体表现不统一的问题。
让你高效工作的七大工具类网站 1 Smallpdf——最好的PDF在线无损转换工具 对于专业的 PDF 工作者或 PDF 的重度使用者来说，目前比较流行的几款PDF处理工具，包括著名的Adobe ac
我们的撮合引擎作为一个相对通用的组件，其实就是一个黑箱，如果想将它应用到各种不同的交易系统，只要有标准的输入和输出，对接是很容易的。
作为.net程序员大部分接触的是windows服务器。因为作为微软原生的操作系统对.net的支持性是最好的。
go build使用的是静态编译，会将程序的依赖一起打包，这样一来编译得到的可执行文件可以直接在目标平台运行，无需运行环境（例如 JRE）或动态链接库（例如 DLL）的支持。
在星际争霸和围棋等游戏中，强化学习已取得了举世瞩目的成功。而这些成功背后的核心则是用于求解马尔可夫决策过程（MDP）的贝尔曼最优性方程（Bellman Optimality Equation）。
贪心算法是一种基于贪心策略的算法，其基本思想是在每一步选择中都采取当前最优的选择，以期望得到全局最优解。然而，贪心算法不一定能得到全局最优解，它可能在某些情况下陷入局部最优解，因此在应用中需要谨慎选择。
摘要：这项工作研究了改善语言模型（LM）学习的一般原则，旨在减少必要的训练步骤，以实现卓越的性能。具体来说，我们提出了一个理论的LM的最佳学习。我们首先提出了一个目标，通过最大限度地提高数据压缩比，在“LM训练无损压缩”视图中优化LM学习。然后，我们推导出一个定理，命名为学习律，以揭示在我们的目标下的最优学习过程中的动力学性质。然后通过线性分类和真实世界语言建模任务的实验验证了该定理。最后，我们的经验验证，最佳学习的LM本质上源于改进的系数的缩放律的LM，表明很大的承诺和意义，设计实用的学习加速方法。我们的代码可以在https://aka.ms/LearningLaw上找到。
在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1<=i<=n，表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0-255。因此需要8位二进制数来表示一个像素。这个时候大家应该有了一些小的疑问：我能不能用更少的位数来表示灰度值？（因为有的灰度值并没有达到255这么大）所以我们引入了图像压缩算法来解决这个问题。 不过在引入问题之前，我要在这里介绍一些算法设计的知识——我们要将灰度值序列分组，而每一组中所有的数就有可能是<255的，所以我们就不需要用8位数字去表示像素大小了，但是分组会带来一个新的问题：我如何表示当前组中像素的个数和像素的位数呢（因为不是八位，所以要有一个数据来记录真正的位数）？这里我们引入两个固定位数的值来表示，①我们用3位数字来表示当前组的每一位像素的的位数②我们引入8来表示当前组中像素点的个数 因为我们在这里规定了一组中最多存储–>0~255个数字，而一个灰度值最多有8位（2^3），所以我们可以用即3位数字来表示当前组的像素位数（注意这里都是二进制） 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点，将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点，让一段里面的像素的最大灰度值比较小，那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示，从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是，b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义)，l[i]表示每段里面有多少个像素点，s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8，需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成m段，那么需要
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹，Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在，给很多在技术选型方面的人造成了误导。
在线索二叉树中，除了左右孩子指针，还添加了两个额外的指针：前驱指针和后继指针。这两个指针分别指向当前节点的前驱节点和后继节点。
macos好用吗，我觉得一般，当macos跟macbook结合到一起，并与iPhone、ipad、airpods组成生态时，他就很好用了。但macos完美吗？这篇文章带来的是我在使用macos系统中不断积累和筛选的应用软件，让桌面使用更加便捷和人性化。
Tomcat 的启动参数位于tomcat的安装目录\bin目录下，如果你是Linux操作系统就是catalina.sh文件，如果你是Windows操作系统那么你需要改动的就是catalina.bat文件。
最近，快手 Y-Tech 西雅图 AI lab 联合罗切斯特大学等研究者提出了一种基于能耗建模的压缩方法，他们一脉相承的两篇论文分别被 ICLR 2019 和 CVPR 2019 接收。在这篇文章中，我们将介绍这种新型模型压缩的核心思想及主要做法，神经网络压缩也许该走向有目标的前进之路了。
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，
这里推荐一款可视化的在线图片压缩工具，通过压缩曲线与预览图结合的方式，让你对压缩图片减少的体积有直观的感受，工具在本地浏览器运行，节省带宽，不泄露隐私，而且还免费！
趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列
前言 随着互联网的发展以及智能终端的普及，视频已成为用户获取信息、休闲娱乐的重要媒体渠道。原始视频的信息数据量往往很大，对网络传输及本地存储都带来了很大的挑战，可以通过视频编解码器对原始视频进行压缩和解压处理，达到快速的传输和存储的效果。 目前广泛应用的H.264视频编码标准于2003年发布，并在之后的十年内得到了极大的普及，随后，H.265视频编码标准也于2013年首推，但它的普及却是困难重重，主要原因是专利收费主体不明及标准太高。直到现在，市面上仍有很多视频类应用采用H.264来进行压缩，可以说，
本文提出了一种图像压缩框架，其由一个非线性分析变换、一个均匀量化器和一个非线性综合变换组成。这些变换都三层结构，每一层由一个卷积线性过滤器和非线性的激活函数构成。与大多数卷积神经网络不同的是，这些联合的非线性是用来实现一种局部增益控制，这种局部增益控制最初是来源于生物神经元领域的发现（局部增益控制已经成为生物神经元建模的一种方法）。作者使用随机梯度下降方法来联合优化整个模型的率失真性能。针对均匀标量量化器的目标函数不连续问题，作者提出了一种连续可微的近似量化，从而保证在优化过程中梯度能有效地反传。最后在测试集上，作者提出压缩模型展现出比 JPEG 和 JPEG2000 更好的性能。而且，该压缩模型在所有码率和所有图像上，MS-SSIM 性能都要好于 JPEG 和 JPEG2000。
本来这份ppt是打算在公司的FEConf大会上展示的，但是年初的新型冠状病毒疫情把这事儿给鸽了。话说16XX年春天，伦敦地区也爆发了一场惨绝人寰的鼠疫，然后牛顿大神在家隔离时宅出了包括二项式定理和微积分在内的一系列顶级学术成果，进而导致了人类第一次理论物理大爆发...
导语 H.264/AVC标准在当前视频应用场景中仍然是应用最广、兼容性最高的视频编码标准，因此任何视频产品如果希望在支持最大范围用户流畅使用的同时保障视频质量，H.264/AVC软件编解码必不可缺。在开源编码器实现中，x264经过资深软件工程师多年的持续优化，是当下公认性能较为优异且使用最多的选择。但x264的开源协议对商业软件并不友好，会带来昂贵的软件授权费用，所以对商业化视频产品来说，自研编码器性能成了硬核技术实力比拼的关键。 为此腾讯多媒体实验室推出了自研的O264RT编码器，并且与TRTC团队强强联
上周部门会议上讨论的一个议题是如何节省Redis内存空间，其中有个小伙伴提到可以从压缩字符串入手，我觉得这是一个可以尝试的思路。因为有时候我们存在Redis中的值比较大，如果能对这些大字符串进行压缩，那么节省的内存空间还是很可观的。接下来将介绍几种常见的数据压缩算法，供大家参考。
这两天，我一直在做“测试人员”，不过跟一般的测试人员不同的是，我是在写代码做测试，这些代码是我头脑中的某种设计理念的表示，我坚信，只有不断的“测试”我的这些设计，才能够找到最优的解决方案。 最近我在设计开发一个“wcf邮件通信系统”，目的是为了在两个不能够直接通信的环境中使用邮件作为消息通道，所以系统的关键之一就是邮件收发的效率和稳定性，怎么样才能够使得邮件内容最小？哪种格式的邮件内容处理最快？哪种方案能够消耗最小的cup资源而又占用合适的内存大小？下面是我的一个测试过程： 1，对象序列化测试
通过之前的学习我们已经了解了Python的很多基础运用了，现在我们尝试着做一个有使用价值的小脚本。
在即将过去的 2019 年中，快手西雅图实验室在 ICLR、CVPR、AISTATS、ICML 和 NeurIPS 等顶会上发表了十多篇论文。
1、 压缩再压缩，一个HTM加载的时候图片的加载时间真的很长很长，所以能不使用图片就不要使用，能压缩绝对要压缩，图标什么的都使用字体图标。
直接使用项目或直接复制libs中的so库到项目中即可（当前只构建了armeabi），需要其他ABI可检下项目另外使用CMake构建即可。
达芬奇技术（DavinciTM）是 TI 公司为满足现代数字多媒体应用的各种需求而提出的一种基于 DSP 的系统解决方案，为多媒体设备的设计提供了高度集成的处理器、软件与开发工具，尤其在数字视频处理领域有着得天独厚的技术优势。达芬奇技术主要由以下四方面组成，如下图 2.1 所示。
给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，则称之为最优二叉树，也就是哈夫曼树。
①hash或状态压缩记录状态 ②状态剪枝 ③反向BFS ④双向BFS ⑤特殊初始化VIS数组 ⑥动态图的搜索 ⑦优先队列优化搜索 ⑧数位搜索
基本思想：将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从子问题的解中得到原问题的解。 与分治不同的是，经分解得到的子问题往往不是互相独立的。 若用分治法来解这些问题，则得到的子问题数目太多，以至于最后解决原问题需要消耗指数时间。 步骤设计： 1 找出最优解的性质，并刻画其结构特征 2 递归地定义最优值 3 以自底向上的方式计算出最优值 4 根据计算最优值得到的信息，构造最优解 应用实例： 矩阵连乘问题 最长公共子序列 最大子段和 凸多边形最优三角剖分 多边形游戏 图像压缩 电路布线 流水作业调度 背包问
称字符出现的次数为频数，则概率等于频数处于字符串总长；因此，频率可以用频数替代。
但是也发现了NAS目前还是用在CV领域居多，NLP领域和移动端优化寥寥无几。因此这里分享几篇NLP或者移动端上的NAS论文。
假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：
Elasticsearch可广泛应用于日志分析、全文检索、结构化数据分析等多种场景，大幅度降低维护多套专用系统的成本，在开源社区非常受欢迎。然而Elasticsearch为满足多种不同的使用场景，底层组合使用了多种数据结构，部分数据结构对具体的用户使用场景可能是冗余的，从而导致默认情况下无法达到性能和成本最优化。
这题的解题思路还是比较清晰的，无非就是将原先的string按照给定的indices进行排序即可。
对Tomcat配置的点滴学习总结，主要目的在于分析Tomcat与性能相关的一些参数设置，以便性能调优时选择最优配置
科普一个冷门的，但是很强的技术：MessagePack，简称msgpack。msgpack不是软件，是一个标准，可以先把它看成二进制的json，“二进制json”容易让人联想到一个更流行一点的标准：BSON。如果你不知道bson是啥可以去查一下，总之msgpack和bson是同类型的竞争产品，但是msgpack无论从速度还是体积上都秒杀bson，至少在网络传输上是这样的。
学会对Linux的基本操作是后端JavaEE程序员的必修课。做为一个后端JavaEE程序员，通常在Windows中开发完程序后，需要部署到一个相对比较安全，稳定的服务器中运行，这台服务器上安装的往往不是Windows操作系统，而是Linux操作系统。
背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性能上可以再节省40%的码率，优势很明显，但H.265对转码机器性能要求较高，实时编码场景时，其高压缩性能不能被充分利用。在x265中有ultrafast、veryfast、fast、medium、slow、slower、veryslow等配置，其中，veryslow对应复杂度最高，压缩性能也最好，不同CPU配置下，对1080p视频测试，编码速度如下表: 由上可见，对于1080p视频的
自深度学习以分层逐步学习的奇思妙想崛起以来，深度学习框架就在不停地发展。在 AlexNet 还没有携带深度学习亮相 ImageNet 之前，由蒙特利尔大学 LISA 实验室所编写的 Theano 框架就已经开源，它可用来支持高效机器学习算法。Theano 是目前 DL 框架中的元老，它开启了深度神经网络高效编程的先河，后来开源的框架都受益于 Theano 的先行探索。
本文介绍了稀疏表示、匹配追踪（MP）和正交匹配追踪（OMP）算法，以及它们在压缩感知、信号重构和机器学习等领域的应用。
有限元方法从最小势能原理出发（假定体系势能最小的时候，系统处于稳定状态），把网格节点位移作为自变量，求取在外界激励作用下使得系统势能最小的一组最优节点位移。然而，使用有限元软件（ANSYS、ABAQUS等）求解具体工程问题时，你是否想过为何求解过程（大多数情况）能够收敛，计算得到的结果又是否唯一呢？
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》 ：零基础入门 《穿越计算机的迷雾》：零基础，但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 ：除了第6章是讲压缩之外，别的都应该读一下
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。
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