|
题名:
|
数据压缩入门 / (美) 柯尔特·麦克安利斯, (美) 亚历克斯·海奇著 , 王凌云译 |
|
ISBN:
|
978-7-115-53417-0 价格： CNY69.00 |
|
语种:
|
chi |
|
载体形态:
|
xix, 188页 图 24cm |
|
出版发行:
|
出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2020 |
|
内容提要:
|
本书的主题是数据压缩，也就是用最紧凑的方式来表示数据。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。 |
|
主题词:
|
数据压缩 |
|
中图分类法:
|
TP274 版次： 5 |
|
主要责任者:
|
麦克安利斯 著 |
|
次要责任者:
|
海奇 著 |
|
次要责任者:
|
王凌云 译 |
|
索书号:
|
2 |