Bu konudaki kullanıcılar: 2 misafir, 2 mobil kullanıcı
206
Cevap
1168
Tıklama
0
Öne Çıkarma
'X^Y=Z(λ)' hexadecimal to decimal ; lossless data compression (kayıpsız veri sıkıştırma algoritması)

S SEO19ProjectManager Konu Sahibi
8 yıl (9857 mesaj)


"X^Y=Z(λ)" hexadecimal to decimal ; lossless data compression (kayıpsız veri sıkıştırma algoritması)

(kayıpsız veri sıkıştırma algoritması) "X^Y=ZλA" hexadecimal to decimal ; lossless data compression

λ = (lambda ifadesi) Atama işleçleri, anonim işlev ifadeleri Atama ve = *= /= %= += -= <<= >>= &= ^= |= =>

ضياع ضغط البيانات
сжатие данных без потерь
无损数据压缩
ロスレスデータ圧縮
दोषरहित डेटा संपीड़न
compresión de datos sin pérdida

X^Y(+-Z)=A // veri sıkıştırma ve ticari lisanslama konusunda iş ortağı programcı arkadaşlar arıyorum.

< Resime gitmek için tıklayın >

filmin konusu ; Paranoyak bir matematikçi doğada bulunan evrensel kalıpların kilidini açacak bir anahtar numarası arar.

*https://www.imdb.com/title/tt0138704/

bu filmi izlemediyseniz bu konudan hiç bir şey anlayamazsınız :)

en sevdiğim video sıkıştırma formatı :)
http://www.infognition.com/ScreenPressor/


< Resime gitmek için tıklayın >

quote:

https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_logarithm
https://translate.google.com/translate?hl=tr&sl=en&u=https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_logarithm&prev=search

Tamsayı yuvarlama

İkili logaritma, tamsayılardan ve tamsayılara bir fonksiyona yukarı veya aşağı yuvarlanarak yapılabilir . Tamsayı ikili logaritmanın bu iki formu bu formülle ilişkilidir:

[54]
Tanım tanımlanarak genişletilebilir . Bu şekilde genişletilen bu işlev, x , nlz ( x ) ' in 32 bit işaretsiz ikili gösteriminin baştaki sıfırlarının sayısı ile ilgilidir.

[54]
Tam sayı ikili logaritması, girdideki en önemli 1 bitin sıfır temelli indeksi olarak yorumlanabilir. Bu anlamda, en az anlamlı 1 bitin indeksini bulan birinci küme bul işleminin tamamlayıcısıdır. Birçok donanım platformu, ikili logaritmayı hızlı bir şekilde bulmak için kullanılabilen önde gelen sıfır sayısını veya eşdeğer işlemleri bulma desteğini içerir. Linux çekirdeğindeki [55] ve libc yazılım kütüphanesinin bazı sürümlerindeki fls ve flsl işlevleri de ikili logaritmayı (bir tamsayıya, artı bire yuvarlanır) hesaplar.

Yinelemeli yaklaşım Edit

Genel bir pozitif gerçek sayı için , ikili logaritma iki kısımda hesaplanabilir. [56] İlk olarak, biri tamsayı kısmını hesaplar, (logaritmanın özelliği olarak adlandırılır). Bu problemi, logaritma argümanının sınırlı bir aralıkta olduğu bir aralığa indirir, aralık [1, 2), kesirli kısmı (logaritmanın mantisi) hesaplamanın ikinci basamağını basitleştirir. Herhangi bir x > 0 için , 2 n ≤ x <2 n +1 veya eşdeğer olarak 1 ≤ 2 - n x <2 olacak şekilde benzersiz bir tamsayı n vardır. Şimdi logaritmanın tamsayı kısmı basitçe n'dir ve kesirli kısım log 2'dir (2 - n x ) . Başka bir deyişle:


Normalleştirilmiş kayan nokta sayıları için, tamsayı kısmı kayan nokta üssü tarafından verilir [57] ve tamsayılar için bir sayım önde gelen sıfır işlemi gerçekleştirilerek belirlenebilir. [58]

Sonucun fraksiyonel kısmı log 2 y'dir ve sadece temel çarpma ve bölme kullanılarak tekrarlı olarak hesaplanabilir. [56] Kesirli kısmı hesaplamak için algoritma sahte kodda aşağıdaki gibi tarif edilebilir:

Yarı açık aralıkta gerçek bir y sayısıyla başlayın [1, 2) . Y = 1 ise , algoritma yapılır ve kesirli kısım sıfırdır.
Aksi takdirde, sonuç z , [2, 4) aralığında oluncaya kadar y'yi tekrar tekrar kare yapın. M , gereken kare sayısı olsun. Yani, z = y 2 m , m seçilmiş, z , z [2, 4) olacak şekilde seçilmiştir .
Her iki tarafın logaritmasını almak ve biraz cebir yapmak:

Bir kez daha z / 2 , [1, 2) aralığında gerçek bir sayıdır. Adım 1'e dönün ve aynı yöntemi kullanarak z / 2'nin ikili logaritmasını hesaplayın.
Bunun sonucu, aşağıdaki özyinelemeli formüllerle ifade edilir; algoritmanın i- yinelemesinde gerekli olan kare sayısıdır:


1. adımdaki kesirli kısmın sıfır olduğu özel durumda, bu bir noktada sona eren sonlu bir dizidir. Aksi takdirde, her test bir öncekinden kesinlikle daha az olduğu için (her m i > 0'dan beri) oran testine göre yakınsama yapan sonsuz bir seridir . Pratik kullanım için, bu sonsuz seri yaklaşık bir sonuca ulaşmak için kesilmelidir. Seri, i- terimden sonra kesilirse, sonuçtaki hata 2'den azdır - ( m 1 + m2 + ... + m i ) . [56]

[2, 4) aralığına ya da ötesine bakılmaksızın sayıyı art arda kare yapmak ve sonuçtaki bitleri yine de sayıdan çıkarmak mümkündür. Örneğin, çözümler verir . bulgu bulmaya eşdeğerdir ve başka türlü bulmak, . kullanma onun yerine verir , burada p 0 ise, , 1 olduğunda, , 2 olduğunda, ve 3 olduğunda, .

İçin bu değerlere bakarken itibaren sonuç açısından, sonucundan başlayarak sonucun bitlerini içerir p'nin en yüksek biti olmak. Bu, base-2 üssünü çıkararak IEEE 754 binary64 veya binary32 sayılarında iyi çalışır. Binary64 için, y en fazla 10 kez karelenebilir (aksi takdirde sonuç sonsuza taşabilir) ve binary32 için maksimum 7 kez (maksimum, üssün olması gereken bir biçimdeki üssü bit sayısıdır. depolayabilme ). Çarpmaları gerçekleştirdikten sonra, sayının üssü 0'a ayarlayan aralığa [1, 2) geri indirilmesi gerekir. Daha sonra aynı işlem tekrar tekrar yapılabilir ve sonuca yeni bitler eklenir. Bu biçimi kullanarak, bir seferde 1 çarpma ve karşılaştırma yapmak yerine, 10 (veya 7) çarpma ve ardından bir seferde biraz bit kaydırma yapılabilir.

Yazılım kütüphanesi desteği

log2 işlevi, standart C matematiksel işlevlerinde bulunur . Bu işlevin varsayılan sürümü çift ​​duyarlıklı bağımsız değişkenler alır, ancak bunun değişkenleri bağımsız değişkenin tek duyarlıklı veya uzun çiftli olmasına izin verir. [59] MATLAB'da , log2 işlevinin bağımsız değişkeninin negatif bir sayı olmasına izin verilir ve bu durumda sonuç karmaşık bir sayı olur . [60]





< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi SEO19ProjectManager -- 9 Eylül 2020; 18:37:36 >


_____________________________

Eski kullanıcı adı: SEO19


En Çok Beğenilenler Tümü Tüm Yorumları Aç
Peter Norvig ismini daha önce hiç duydun mu? Bence duymadın veya duysan bile onun programlarına hiç bakmadın. Norvig programlarında her zaman birçok commentk
Yoruma Git
Yorumun Devamı vonderplanitz - 11 ay +3

W wait4it
8 yıl (77 mesaj)
amaç ne, vurgu nereye anlamadım?




G Guest-BF8E9B238
5 yıl (3748 mesaj)
Görünüşe göre 4 yıldır pek bir yol katedememişsin. Çareyi yanlış yerde arıyorsun, matematikten anlayan programcı değil salt matematikçi lazım sana.

Ben şahsen bu yöntemle kayıpsız sıkıştırmanın mümkün olamayacağını söyleyebilirim. İşin içine kayar nokta girdimi bit dizilimlerini korumak zor.




G Guest-BF8E9B238
5 yıl (3748 mesaj)
Bu yöntemden verim almak için çok büyük sayılarla çalışmak zorundasın. 4 haneli sayılarla işlem yapmaya çalışmak beyhude çaba. Sayıların çok az bir kısmının karekökü tamsayı olacak, tamsayı olmayanlar üzerinde ekstra algoritmalar çalıştırıp sıkıştırılmış dosyaya fazladan bilgi yazman gerekecek. Kısaca küçük sayılarla uğraşmanın dosyayı sıkıştırmak yerine çok daha fazla büyüteceğini kesin olarak söyleyebilirim.

Kayar nokta burada devreye giriyor. Belli bir uzunlukta sayının karekökünü alıp noktalı sayı formunda yazabiliriz ama dosyayı açarken sayıyı kendisiyle çarparak ancak orjinal veriye yakın bir sayı elde edebiliriz, tam olarak aynı bit dizilimini almanın imkanı yok. Multimedya formatlarında işe yarayabilir belki.




G Guest-BF8E9B238
5 yıl (3748 mesaj)
Ooo sen çözmüşsün işi kanka. Hiç buralarda zaman kaybetme hemen çözümünü uygula, programını yaz ve milyoner olmanın tadını çıkar.




T Tugrul_512bit
5 yıl (6926 mesaj)
quote:

Orijinalden alıntı: playstyle

quote:

Orijinalden alıntı: elektro_gadget

Bu yöntemden verim almak için çok büyük sayılarla çalışmak zorundasın. 4 haneli sayılarla işlem yapmaya çalışmak beyhude çaba. Sayıların çok az bir kısmının karekökü tamsayı olacak, tamsayı olmayanlar üzerinde ekstra algoritmalar çalıştırıp sıkıştırılmış dosyaya fazladan bilgi yazman gerekecek. Kısaca küçük sayılarla uğraşmanın dosyayı sıkıştırmak yerine çok daha fazla büyüteceğini kesin olarak söyleyebilirim.

Kayar nokta burada devreye giriyor. Belli bir uzunlukta sayının karekökünü alıp noktalı sayı formunda yazabiliriz ama dosyayı açarken sayıyı kendisiyle çarparak ancak orjinal veriye yakın bir sayı elde edebiliriz, tam olarak aynı bit dizilimini almanın imkanı yok. Multimedya formatlarında işe yarayabilir belki.

4 haneliyi 2 haneliye indiren
8 haneliyi 4 haneye de indirir
16 haneliyi 8 haneye de indirir
32 haneliyi 16 haneye de indirir
64 haneliyi 32 haneye de indirir
128 haneliyi 64 haneye de indirir
256 haneliyi 128 haneye de indirir
512 haneliyi 256 haneye de indirir
1024 haneliyi 512 haneye de indirir

sayı dediğimiz 0 dan 9 a 10 tane rakamdan başka bir şey değil :)

kare bir şeyin 4 katı büyüğü veya küçüğüdür
kağıt üzerindeki simgesel hacmi ise düz mantıkla tek bir işlemde %50 direk ufaktır veya %100 büyültür.
çoklu işlemlerde ise evren kadar büyük rakamlara ulaşa bilirsiniz !

karakök ve kare işlemlerinde neyin nerede duracağını bildiren bazı limitler var ki
zaten bunu bilmeyenler kayan sayılara takılır ve bu iş olmaz diye edebiyat yaparlar '! :)

Tam kare olmayanların kökünü aldığın zaman ve tam sayı olduğundan, bilginin bir kısmı kaybolur. Tabi gerçek köküyle arasındaki farkı kaydedebilirsin ama zaten o sayı için ayıracağın bitler gene aynı boyutta dosya olmasına sebep olacak.

Aslında sonsuz hızda bir işlemci olacak, rastgele sayı üretecini çalıştıracan, arka arkaya gelen sayılar dosya ile birebir uyuştuğunda o anki "seed" yani rastgeleliği başlatan 8-byte yer kaplayan sayıyı kayıt edecen. Al sana sıkıştırma. Ama sonsuz hızda işlemcin olacak. 10 üssü 10 üssü 10 üssü 10 üssü 10 üssü 10 üssü 10 TeraHertz gibi yani. 1 GB --> 8-byte. Oyun mu yükleyecen? 1kB fazla bile.

Dalga geçmiyorum. Quantum işlemciler çıksın bir deneyeceğim.





< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Tugrul_512bit -- 16 Nisan 2016; 22:17:21 >
Bu mesaja 1 cevap geldi.

X xigmatex
5 yıl (158 mesaj)
#rez proje çok sağlam. Kafa patlatmaya değer





< Bu ileti mobil sürüm kullanılarak atıldı >


T tatankalahari
4 yıl (114 mesaj)
quote:

Orijinalden alıntı: playstyle

bundan 5 yıl kadar önce !

quote:


(x^y+z) karekök sıkıştırma algoritması ne zaman hayat bulacak !?
taninmayan-68170 | 04 Ocak 2007 12:36

(x^y+z) karekök sıkıştırma algoritması ne zaman hayat bulacak !?
bilinen veya bilinecek en uzun rakamı sayıyı bilimsel olarak en kısa haliyle matematiksel olarak ifade etmek istenirse var sayalım ki”15241578753238669120562399025″ değerinin karekökü : “123456789012345″ yani formulasyon olarak kayan ve devreden sayılarını da baz alırsak X^Y+Z formulasyonu ile hiç bir şekilde zip rar ve diğer sıkıştırma formatlarının 1kb bile sıkıştıramadığı bir dosya formatını kaba tabirle yukarıdaki örneğe göre 29 haneli bir sayıyı 15 haneye indirmek ki kaba tabiri ile düşük seviyede bir sıkıştırma ileherangibi bir dosyayı 2:1 oranında sıkıştırmak mümkün bu arada diğer idialar ise pek yabana atılacak cinstende değil örneğin 1 DVD yi bu şekildedefalarca kez sıkıştırarak 1mb a kadar düşürüle biliniyor yanlız kötü tarafı bu işlemin uzun sürebileceği için ne kadar küçük olursa açılmasıda o kadar zaman alacağı yönünde ve ön görülen tahminlere göre güncel bir pc nin 1mb lık bir DVD açması için 1 saat e yakın süreği öngörüsü varşu an sadece teoride mümkün ama pratikte ne zaman hayat bulacağı tartışma konusu , konu ile ilgili kaynak site arayanlara Google dankarakök ile binary dosya sıkıştırma diye aratılırsa bu konuda yurtdışındaki belli üniversitelerin çalışmaları hakında yorumlarını bulabilir , bir çok yorum şu anki hardware sistemlerinin bu işlem için yeterli olamayacağı gibi birçok akademik geyik cevaplarla da karşılaşmak olası , ama eninden sonunda olacak gibi :)


olaya farklı bir açıdan yaklaşan diğer birinin yazdıkları !

http://diovo.com/2010/01/the-perfect-compression-algorithm/

uzun lafın kısası vizyonu olan matematikten anlayan programlayıcı arkadaşlar lazım ! :)

Kafama takılan şeyler:
Sıkıştırma algoritması bularak para kazanma hayalin var mı?Çünkü bu para kazandıracak bir yol değil.
Eğer zevk için yapıyorsan:
1.Neyi sıkıştıran bir algoritma üretmeye çalışıyorsun?Resim,video,rastgele sayı içeren dosya,herhangi bir dosya...
2.Sonsuz sıkıştırma diye birşey yok.Her verinin kayıpsız sıkıştırılma sınırı vardır.Bu sınırı ne kadar aşarsan o kadar kayıp olur.Yarı yarıya sıkıştıran bir algoritmayı defalarca kullanarak defalarca sıkıştırma yapamazsın.İlk seferde 2 kat sıkıştırır,sonraki seferde %1,artık veri sıkıştırılma sınırına dayanmıştır.
1DVD 1mb'a sıkıştırılamaz.1GB'tır o.Ayrıca videolar,resimler falan zaten süper sıkıştırılmış oluyor.Bu yöntemle bir daha %50 sıkıştırılabileceğini sanmıyorum.
1DVD rastgele tamsayıyı sıkıştırmaya gelince:DVD içerisine sığacak 5-6 basamaklı tam sayıların sayısını tutmak için 1mb civarı alan gerekiyor.Dosya sıkıştırmak için bunların sırasını da tutman lazım.Bu da zaten 1DVD civarı alan gerektirir gibime geliyor.Eğer sayılar arasında bir bağlantı varsa durum değişir.Mesela ardışık sayılar sıklıkla varsa,bazı sayılar çok tekrar ediyorsa,sayıların %99'u çiftse vs.
3.Bahsettiğin şey sayıları saklamak yerine kareköklerini saklayıp %50 yer tasarrufu yapmak ise bu o kadar kolay bir şey ki(ben yarım saatte programlarım) kesin kullanılıyordur.İşe yarıyorsa video ve resim sıkıştırmada da kullanılıyordur.Yalnız bu sıkıştırma kayıplı sıkıştırma.
Dediğin gibi sayıyı saklamak yerine sayıyı X^2+Y ya da X^Y+Z şeklinde saklayarak kayıpsız bir şekilde saklarsın ama pek sıkıştırmaa olmaz.
Örnek verecek olursak:404,586,660 sayıları yerine kareköklerini saklarsak(X^2 sıkıştırması) 20,24,25 sayılarını saklarız.Açtığımızda ise 400,576,625 olur.Görüldüğü gibi kayıplı sıkıştırma.
X^2+Y sıkıştırması ile kayıpsız olur ama fazla yer kazanılmaz.Aynı sayıları saklarsak (20^2+4),(24^2+10),(25^2+35) yani 204,2410,2535 olur.Yani sıkıştırma değil 1 basamak fazla yer gerekti.Ancak kayıpsız oldu.Açtığımızda yine 404,586,660 eder.

Öte yandan 2007'den beri aynı şeyle uğraşabilmen harikulade ve büyük şeyler yapabilirsin.Eğer para kazanmak istiyorsan ya da büyük bir şey yapmak istiyorsan ya da yeni bir sıkıştırma algoritması bulmak istiyorsan(ki bunlar farklı şeyler) benimle iletişime geç.





< Bu ileti tablet sürüm kullanılarak atıldı >


T tatankalahari
4 yıl (114 mesaj)
Eğer sadece çok düşünmek yerine ilgilendiğin alanda(sıkıştırma algoritmaları,information theory) kendini geliştirsen zaten bazı yanlışlarını kendin göreceksin.Düşünerek boşa vakit kaybetmek yerine kendini geliştirmeni öneririm.Sınırsız sıkıştırma diye bir şey yok ve olamaz da.Bu işin matematiği var ve öğrendiğinde kendin görüyorsun zaten sınırsız sıkıştırma diye bir şey olamayacağını.Çok uzun yıllar harcamana da gerek yok bu işin matematiğini öğrenmek için.Belki birkaç hafta yeterli kendin doğru kaynaktan çalışırsan.
Hangi sıkıştırma algoritmasını kullanırsan kullan bir verinin sıkıştırılabileceği sınır uzunluk verinin kolmogorov complexity'sinin 2 tabanında logaritması kadar bittir.Zaten bu sınıra yaklaşan algoritmalar da vardır diye düşünüyorum.
Bunlar sınır,yani kayar noktalı sayının ya da başka birşeyin bu kuralları değiştirebilme ihtimali yok.Kayar noktalı sayının ne olduğunu ve nasıl çalıştığını biliyorum.Zaten bahsettiğin formülde kayar noktalı sayı kullanırsan kayıplı sıkıştırma olur.Bahsettiğin yöntemle sadece +Z yerine +,-Z kullanman da birşeyi değiştirmiyor.Z'yi 1 bit kısaltıp o biti de yine + mı - mi olduğunu belirtmek için kullanıyorsun.
Sınırsız sıkıştırma olmadığı bu sayfalarda anlatılıyor.Ancak ben bile tamamını anlamakda zorlanıyorum eğitimini aldığımm halde.
https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory)
https://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_message_length
https://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov_complexity
Nerede olduğunu ve devamında ne yapman gerekiğini görmek istiyorsan,bilgisayarın ve sıkıştırmanın matematiğini öğrenmek için şunları yapabilirsin:
Matematik öğrenmek:Sonlu matematik,sayılar teorisi,fonksiyonlar,olasılık,mantık...
C programlama dili öğrenmek(alt düzey bir dil olduğundan genelde iyi öğrenmek için beraberinde matematik de gerekir,kitaplarında kayar noktalı sayılara dair de bilgi bulabilirsin)
Algoritma ve veri yapıları öğrenmek(belki en önemlisi bu)
Bu sayfadaki lossless algoritmalarını okumak
https://en.wikipedia.org/wiki/Template:Compression_methods

Bir de bana algoritmanın nasıl çalıştığını açık açık anlatır mısın?Kodlayıp buraya upload edeyim.Sonucunu beraber görürüz.





< Bu ileti tablet sürüm kullanılarak atıldı >


Bu mesajda bahsedilenler: @playstyle

S Stack
2 yıl (206 mesaj)
quote:

Orijinalden alıntı: SEO19ProjectManager

Bu mesaj silindi.
Sen takmışsın bu işe ama akademik anlamda veri sıkıştırma konusunda çalışmadığım halde bilgi eksikliğin olduğunu rahatlıkla söyleyebilirim. Bu işin ispatı sadece programlama ile bitecek bir şey değil.
NAP (NESTED ADAPTIVE PREDICTION) dan bahsetmişsin. Burada da sınırsız bir sıkıştırma yok zannedersem. Aslında bu konuyu sıkıştırma konusunda ülkemizde çok ciddi çalışmaları bulunan ve bahsettiğin NESTED ADAPTIVE PREDICTION ı da geliştiren öğrencilerin hocasına (graphmode) özelden sorabilirsin. Bu forumda bazı paylaşımlarını gördüm. Muhtemelen bu konudaki en doğru bilgileri o verebilir.




V vonderplanitz
2 yıl (6409 mesaj)
algoritma ile uğraşmak güzel birşey fakat sıkıştırma algoritması artık gelişeceği kadar gelişti. zip, gzip, bz2, xz ... xz 'den 5% daha iyi sıkıştırma sağlayan algoritma tasarladın diyelim, onu implemente edip dağıtımını yapamadıktan sonra faydası yok, yani iş sadece tasarımla da bitmiyor, sıkıştırma işinde üretim de önemli, bak adam xz'yi geliştirmiş ama heryerde kullanılan implementasyonunu da üretmiş.

daha ilginc ve hala gelişme alanı olan ve gerçek hayatta işe yarayabilecek algoritmalarla ilgilenilmesi taraftarıyım.


Bu mesaja 1 cevap geldi.

S Stack
2 yıl (206 mesaj)
Sanırım yanlış anlaşıldı. "Bu konu" derken senin bahsettiğin karekök sıkıştırma konusunu kastetmiştim. Yani bu işin olup olmayacağını adam akıllı izah edebilir diye düşünüyorum. Böyle bir konuya cevap verir mi bilmem ama verirse en azından senin hayal kurup kurmadığını, zamanını boşa harcayıp harcamadığını topluca anlayabilir ve rahata kavuşabiliriz





< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Stack -- 29 Mart 2019; 17:20:24 >


Bu mesajda bahsedilenler: @SEO-Uzmanı

S Stack
2 yıl (206 mesaj)
"algoritma ile uğraşmak güzel birşey fakat sıkıştırma algoritması artık gelişeceği kadar gelişti. zip, gzip, bz2, xz ..."

Eyvah Eyvah... Bunlar 1970 lerde kaldı dostum lütfen ama!
Üstüne alınma sakın. Aslında bu durum bizim memlekette çok normal. Zaten bizim işimiz değil ki böyle şeyler. Kafa yormaya da değmez, yorana saygı duymaya da değmez. Elin gavurları yorulsun biz ne ki! Boş verin gitsin!

Güncel Codec Savaşları için;
https://www.ibc.org/delivery/codec-wars-the-battle-between-hevc-and-av1/2710.article
https://switchboard.live/blog/codec-hevc-vs-av1/
https://www.haivision.com/blog/broadcast-video/codec-wars-moving-forward-hevc/
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Return-of-the-Codec-Wars-A-New-Hope-a-Streaming-Summer-Sequel-126339.aspx


Veri sıkıştırmanın önemi ve Makine Öğrenmesi ile ilişkisi için; lütfen ilk linki çok dikkatli okuyalım.
https://petewarden.com/2018/10/16/will-compression-be-machine-learnings-killer-app/
https://mlcompr.wp.imt.fr/
https://hackernoon.com/using-ai-to-super-compress-images-5a948cf09489
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01819588/document





< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Stack -- 29 Mart 2019; 17:19:39 >
Bu mesaja 1 cevap geldi.

Bu mesajda bahsedilenler: @vonderplanitz

S Stack
2 yıl (206 mesaj)
.





< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Stack -- 21 Ocak 2020; 15:30:36 >


Bu mesajda bahsedilenler: @SEO19

S Stack
2 yıl (206 mesaj)
.





< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Stack -- 21 Ocak 2020; 15:30:54 >


C Communist
geçen yıl (405 mesaj)
bir zamanlar bende gb lerce verinin kb lere kadar düşebileceğine inanıyordum üzerinde bir süre uğraştım sonra bunun mümkün olmayacağını anladım özel veri tipleri bir yere kadar sıkıştırılabilir ama %100 random olan bir veri tipine yapılacak fazla birşey yok.

örnek olarak iki haneli sayıyı tek haneye düşürmeye çalışırsak

ham verimiz 00 01 02 03..99 tek hane rakam en fazla 10 tanesini kapsayabilir

bitsel olarak 4 bit bir rakamı 3 bite bile düşürme şansımız yok birinde 16 diğerinde 8 kombinasyon var. tabiki bu kestirilemez veri tipleri için geçerli. zip, rar gibi uygulamaların ilk sıkıştırmadan sonra kestirilemezlik arttığı için 2. sıkıştırma işe yaramıyor.




S seyfi84
geçen yıl (837 mesaj)
Senin kafa yorduğun tek şey mümkün olduğunda çok dış bağlantı verip SEO yapmak, muhtemelen DH'nin ofisinde pinekleyen programcılardan birisin.
Daha kayıplı ile kayıpsız sıkıştırma arasındaki farkı bilmiyorsun. İkisi çok farklı şey.


Bu mesaja 1 cevap geldi.

Bu mesajda bahsedilenler: @Stack

V vonderplanitz
geçen yıl (6409 mesaj)
Aklı kullanıp algoritma geliştirelim diyorsunuz fakat konu başlığına dini içerik eklemişsiniz. Din ve akıl bir arada bulunmaz. İşiniz baya zor yani.




C Communist
geçen yıl (405 mesaj)
video ses gibi özel veri tipleri için bu formatlar hakkında bilgi edinmek lazım ama veri tipi özel değilse bunun çözümü malesef yok.

örnek olması için ufak bir kod yazdım bu kodu çalıştırın 1mb lik bir dosya oluşturacak sonra winrar ile sıkıştırmayı deneyin her seferinde farklı değerlere sahip dosya oluşacak ben birkaç sefer denedim çoğu zaman 1 bayt bile sıkıştırmadı.


int main(int argc, char *argv[])
{
FILE *fp = fopen("dosya.tmp", "wb");
if(!fp) return 0;
char *buf = (char*)malloc(65536);
for(int i=0;i<16;++i)
{
unsigned r = rand() * time(0);
srand(r);
Sleep((rand() * r) % 100);
for(int k=0;k<65536;++k)
{
buf[k] = rand() % 256;
}
fwrite(buf,1,65536,fp);
}
free(buf);
fclose(fp);
}


Bu mesaja 2 cevap geldi.

Bu mesajda bahsedilenler: @SEO-Uzmanı

S Stack
geçen yıl (206 mesaj)
quote:

Orijinalden alıntı: seyfi84

Senin kafa yorduğun tek şey mümkün olduğunda çok dış bağlantı verip SEO yapmak, muhtemelen DH'nin ofisinde pinekleyen programcılardan birisin.
Daha kayıplı ile kayıpsız sıkıştırma arasındaki farkı bilmiyorsun. İkisi çok farklı şey.
İşte buna "EYVAH EYVAH" denir. Demek ki beterin de beteri varmış!
Sevgili SEYFO cum Veri sıkıştırmada kullanılan ve sıkıştırma aşamasını gerçekleştiren (bit veya byte akışlarını sağlayan) algoritmalar zaten kayıpsızdır. Ör : Huffman, AC, PPMD, BWT...

Ancak veri kayıpları gerçekleşen aşamalar sadece "Quantization" ve diğer "Transformation" aşamalarında oluşur ve bunlarla veri sıkıştırılmaz, sadece gereksiz olanları istenen boyutlarda atılır. Sıkıştırma kısımları yine kayıpsız algoritmalarla gerçekleştirilir. İşte böyle durumlarda kayıplı "formatlar" meydana gelir.

Yani pinekleyen bir programcı olmasam da bu konuda yellenmek yerine daha sağlam şeyler yazabiliyorum naçizane. Konu ile alakalı lafın varsa buyur yoksa "Naş Naş" canım