compression专题
DAC: High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN
Rithesh KumarDescript, Inc.2023NIPS code 文章目录 abstratmethod abstrat 44.1k音频编码为8k bps，接近90x压缩比；可以处理speech, musiccodebook collapse: 部分码本没有利用到。----quantizer dropout ：允许单个模型支持可变比特率，但实际上会损害全带宽音频的
Enhancing Octree-Based Context Models for Point Cloud Geometry Compression 论文笔记
1. 论文基本信息 发布于： IEEE SPL 2024 2. 创新点 分析了基于 one-hot 编码的交叉熵损失函数为什么不能准确衡量标签与预测概率分布之间的差异。介绍了 ACNP 模块，该模块通过预测占用的子节点数量来增强上下文模型的表现。实验证明了ACNP模块在基于八叉树的上下文模型中的有效性。 3. 背景 现有上下文模型的局限性： 现有的上下文模型使用交叉熵作为损失函
Unity3D:资源包的压缩(Asset Bundle Compression)
Unity支持三种资源包的压缩方式：LZMA，LZ4和不压缩。 LZMA格式 资源包默认编译是压缩格式的。标准压缩格式使用的是单一的LZMA算法的序列化的数据文件流，使用前需要获取完整的数据再解压缩。 LZMA压缩包下载容量最小，但会导致解压变慢和加载时间更长。 LZ4格式 Unity还支持LZ4压缩，它会导致较大的压缩文件，但是这种方式不要求完整的数据包就可以解压缩。LZ4
Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding
本次介绍的方法为“深度压缩”，文章来自2016ICLR最佳论文 《Deep Compression: Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding 转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51383809 (内含多
检测到包降级：Microsoft.NETCore.Platforms从1.1.1降级到1.1.0。直接从项目引用报以选择不同版本 System.IO.Compression.ZipFile 4.3.0
vs报错： 检测到包降级：Microsoft.NETCore.Platforms从1.1.1降级到1.1.0。直接从项目引用报以选择不同版本 System.IO.Compression.ZipFile 4.3.0 -> System.IO.Compression 4.3.0 -> runtime.native.System.IO.Compression 4.3.2 -> Microsoft.NE
webpack使用compression-webpack-plugin插件的时候报错Cannot read property ‘emit‘ of undefined
把compression-webpack-plugin降到1.1.12就不会报错了 卸载npm uninstall compression-webpack-plugin 安装npm install compression-webpack-plugin@1.1.12 --save-dev
CF1450 D. Rating Compression（贪心+stl）
链接 https://codeforces.com/contest/1450/problem/D On the competitive programming platform CodeCook, every person has a rating graph described by an array of integers a of length n. You are now updatin
Leetcode 3163. String Compression III
Leetcode 3163. String Compression III 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接：3163. String Compression III 1. 解题思路 这一题的话就是一个简单的贪婪算法，把相同的字符进行归并，然后按照题目中的表示方法进行表示一下即可。 2. 代码实现 给出python代码实现如下： class Solution:def compre
Nginx R31 doc-11-Compression and Decompression 压缩与解压缩
前言 大家好，我是老马。很高兴遇到你。 我们为 java 开发者实现了 java 版本的 nginx https://github.com/houbb/nginx4j 如果你想知道 servlet 如何处理的，可以参考我的另一个项目： 手写从零实现简易版 tomcat minicat 压缩与解压缩 压缩服务器响应，或者对不支持压缩的客户端进行解压缩，以提高交付速度并减少
[论文阅读]Adversarial Network Compression
目录 目标 主要贡献 方法 算法框架 损失函数 实验 这是一篇用对抗训练来进行网络压缩的论文。 论文链接 https://arxiv.org/abs/1803.10750 PPT下载地址 https://pan.baidu.com/s/1Rb8ZLPS4OgZBp9aGaj2o8Q 目标 将知识从深的、精确的模型转移到较小的模型。 主要贡献 提出对抗性网络压缩方法来训
【图像超分】论文精读：Deep Convolution Networks for Compression Artifacts Reduction（ARCNN）
第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 文章目录 前言Abstract1. IntroductionII. RELATED WORKIII. METHODOLOGYA. Review of SRCNNB. Convo
DoNotRetryIOException: Compression algorithm 'lzo' previously failed test
Hbase 建表报错： Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Compression algorithm 'lzo' previously failed test. Set hbase.tabl
Data Compression: The Complete Reference
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Data compression is one of the most important fields and tools in modern computing. From archiving data
[CF825F] String Compression 题解
题意 给定一个字符串 S S S，其中出现循环的子串压缩后长度为：循环节出现次数十进制下的位数+循环节长度，无循环的串也需要压缩。求压缩后的最小长度。 思路 对于串 T T T，对其执行 KMP 算法后得到 n x t nxt nxt 数组，可能的最小循环节长度 l e n len len 即为 ∣ T ∣ − n x t ∣ T ∣ |T|-nxt_{|T|} ∣T∣−nx
Codeforces Contest 1107 problem D Compression—— 前缀和找压缩矩阵
You are given a binary matrix A of size n×n. Let’s denote an x-compression of the given matrix as a matrix B of size nx×nx such that for every i∈[1,n],j∈[1,n] the condition A[i][j]=B[⌈ix⌉][⌈jx⌉] is me
牛客多校第七场 C Bit Compression
题目：点击打开链接 题意：一个长度为n的01字符串，第i个和第i+1个经过^或者|或者&运算后合并，问最终01串变成1的方法有多少种。 分析：直接暴力用stl模拟，或者dfs+剪枝，减掉全为0的情况，时间和空间复杂度都有点玄学。或者使用预处理，暴力的复杂度是3^n的，只需要再优化一点点！ 如果剩下了16个变量，可能性只有65536个。 预处理他们，得到一个3^(n-4)的做法。 暴力代码：
Unity打包WebGL报Unable to parse Build/*.framework.js.gz This can happen if build compression was.......
Unity版本：2020.3(LTS) 0.错误完整信息： Unable to parse Build/*.framework.js.gz! This can happen if build compression was enabled but web server hosting the content was misconfigured to not serve the file wit
Sora背后的技术原理：深度探索Video Compression Network与语言理解在视频生成中的应用
Sora背后的技术原理：深度探索Video Compression Network与语言理解在视频生成中的应用 摘要： 随着人工智能技术的飞速发展，视频生成技术逐渐成为研究热点。Sora作为一种先进的视频生成技术，其背后的技术原理值得深入研究。本文详细解析了Sora中的eVideo Compression Network和语言理解在视频生成中的应用，探讨了它们如何协同工作以生成高质量的视频。通过
Vue 打包 chunk-vendors.js 文件过大解决方案（compression-webpack-plugin）
主篇 Vue 打包 chunk-vendors.js 文件过大导致页面加载缓慢解决方案。 附带：nvm 安装与使用 nodejs 版本管理 根据主篇内容继续通过 compression-webpack-plugin 插件处理 chunk-vendors.js 文件过大的问题。 创建 vue.config.js 文件，后续配置都需要用到配置文件。 前端将文件打包成 .gz 文件，然后通过
emr+hadoop2.4+spark1.2 class not found com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
aws 云上的 spark standalone 模式下，hadoop集群的core-site.xml有： <property><name>io.compression.codec.lzo.class</name> <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value></property> spark on yarn会默认使用集群
H.264 and MPEG-4 Video Compression Iain E. G. Richardson
好的教材，当如此也，而不是做成手册。该书是我入门H.264的启蒙书籍，写的非常好，非常清晰，如果你要学习H.264, 该书不可少（请不要看翻译版本，我很不客气地说：翻译的那个版本，很烂），该书已经有了新的版本，我看了一下，新的版本更好，很多例子都更形象，而且新版本中更专注地讲H.264。 虽然以后我不一定做H.264, 但H.264的思想却让我受益匪浅，今天
spark取得lzo压缩文件报错 java.lang.ClassNotFoundException: Class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
恩,这个问题,反正是我从来没有注意的问题,但今天还是写出来吧 配置信息 hadoop core-site.xml配置 <property><name>io.compression.codecs</name><value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.
deep learning for image compression
说起“深度学习”，最近可是火的一塌糊涂啊，去年年末百度的语音识别取得成效之后，更是让人看到了deep learning广泛的应用前景。 最近老师提了一个用“深度学习”做图像压缩的想法，于是吭哧吭哧埋头研究学习了一段时间的deep learning，其中重点就是学习AutoEncoder。跟我一起做deep learning的师兄是用“深度学习”做识别，并且取得了不错的识别率，让老夫压力颇大。而我
Teradata Compression (V2R4)
来源：http://www.teradataforum.com/l020829a.htm Teradata Compression (V2R4) Written by Mark Morris (Teradata-NCR) Introduction We are entering a unique period in the history of business where te
YOLObile: Real-Time Object Detection on Mobile Devices via Compression-Compilation Co-Design 论文学习
Abstract 目标检测技术的突飞猛进与广泛应用使人们开始去关注目标检测器的准确率和速度。但是，目前 SOTA 的目标检测方法要么是通过一个大型网络来实现高准确率，要么用一个轻量级模型来追求速度，但牺牲了精度。本文中，作者提出了一个 YOLObile 框架，通过压缩-编译协同设计在移动设备上的实时的目标检测方法。提出了一个新的、针对任意核大小的 block-punched 裁剪机制。为了提高它
SqlServer性能优化——Compression
http://blog.csdn.net/tuoxie5431/archive/2010/01/19/5214010.aspx 执行SQL查询时，主要的几个瓶颈在于：CPU运算速度、内存缓存区大小、磁盘IO速度。而对于大数据量数据的查询，其瓶颈则一般集中于磁盘IO，以及内存缓存。那么为了提高SQL查询的效率，一方面我们需要考虑尽量减少查询设计的数据条目数——建立索引，设立分区；另一方面，我