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题名/责任者:

数据压缩入门/(美) 柯尔特·麦克安利斯, 亚历克斯·海奇著 王凌云译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2020.4

ISBN及定价:

978-7-115-53417-0/CNY69.00

载体形态项:

xix, 188页:图;24cm

并列正题名:

Understanding compression data compression for modern developers

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

麦克安利斯 (McAnlis, Colt) 著

个人责任者:

海奇 (Haecky, Aleks) 著

个人次要责任者:

王凌云 译

学科主题:

数据压缩

中图法分类号:

TP274

出版发行附注:

本书由O'Reilly Media,Inc授权。

提要文摘附注:

本书的主题是数据压缩。本书先讲解了5类数据压缩算法，即变长编码、统计压缩、字典编码、上下文模型和多上下文模型，然后介绍了香农的信息论，以及怎样通过各种方法来突破熵，如统计编码、自适应统计编码、字典转换、上下文数据转换、数据建模等。本书还讨论了数据压缩中的一些要点，如多媒体数据压缩和通用压缩，并介绍了有损数据压缩。本书最后说明了数据压缩与你、你的公司以及未来的技术是如何相互关联的。

使用对象附注:

对数据压缩感兴趣人员。

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