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Google Guetzli图片压缩算法预研报告
本文将通过比较libjpeg, Guetzli,webp的压缩率、压缩延时、压缩资源、解压性能，评估Guetzli可用性。 （此原理描述摘自文章《Guetzli：谷歌家的东西可能也没有想像的辣么美》） 压缩率 压缩率：描述压缩文件的效果名，是文件压缩后的大小与压缩前的大小之比 质量系数：图片压缩级别，质量系数1表示最低图像质量和最高的压缩 ，质量系数100表示最佳的图片质量和最低效的压缩。 优20%左右 guetzli在高质量系数下，压缩率表现更好 图片肉眼观察质量 对于相同质量系数压缩的图片，各算法肉眼是看不出区别 压缩延时 模型：这里假设业务需要转5档图，这里压缩延时计算模型是一张图片转换成业务需要的五档图的总延时 看一下真实测试的效果 输入：相同的图片源，转换成五档不同的大小 机型：andirod选8核、4核、单核三种机型，ios选择iphone5s、iphone6p、iphone7 下面第一张表是不同机型的解码耗时
4K00发布于 2017-03-31 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 启用 HTTP 压缩
启用 HTTP 响应压缩（Compress HTTP Responses）。 你可以配置那些内容在传输的时候被压缩，这些配置是在 Confluence 中的。 在默认的情况下，下面的 mime 类型将会被压缩： text/htmltext javascript text/css text/plain application/x-javascript application /javascript 如果你希望修改压缩内容的类型，添加一个替代的 urlrewrite-gzip-default.xml 文件到 WEB-INF/classes/com/atlassian/gzipfilter https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Compressing+an+HTTP+Response+within+Confluence
53230发布于 2019-01-30 - 来自专栏图与推荐
近期必读 ICLR 2021 【模型压缩】&【预训练】相关论文】
本期的关注焦点是【模型压缩】&【预训练】的7篇论文。点击文末“阅读原文”，获取正在接受盲审的论文列表。 模型压缩 Task-Agnostic and Adaptive-Size BERT Compression 本文的目标是通过压缩可以得到模型对不同大小和延迟的限制下的小模型；另外压缩后的模型是任务不可知 为了实现这个目标，本文使用的方法是基于NAS架构搜索的方法，由于待搜索的空间非常大，对于预训练任务难度较大，本文提供了3种策略来优化。 ? id=jz7tDvX6XYR Dact-BERT: Increasing the Efficiency and Interpretability of BERT by Using Adaptive Computation 在本文中，我们提出了K-PLUG，一种基于编解码转换器的知识注入的预训练语言模型，它既适用于自然语言理解任务，也适用于生成任务。
81650发布于 2020-11-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
近期必读 ICLR 2021 【模型压缩】&【预训练】相关论文】
模型压缩 Task-Agnostic and Adaptive-Size BERT Compression 本文的目标是通过压缩可以得到模型对不同大小和延迟的限制下的小模型；另外压缩后的模型是任务不可知 为了实现这个目标，本文使用的方法是基于NAS架构搜索的方法，由于待搜索的空间非常大，对于预训练任务难度较大，本文提供了3种策略来优化。 ? id=jz7tDvX6XYR Dact-BERT: Increasing the Efficiency and Interpretability of BERT by Using Adaptive Computation 在本文中，我们提出了K-PLUG，一种基于编解码转换器的知识注入的预训练语言模型，它既适用于自然语言理解任务，也适用于生成任务。 具体来说，我们提出了五个具有知识意识的自我监督的预训练目标，以实现特定领域的知识学习。 ? 论文链接：https://openreview.net/forum?
1.5K10发布于 2020-11-11 - 来自专栏腾讯云Elasticsearch Service
Elasticsearch 6.x索引预排序分析
本文翻译自https://www.elastic.co/blog/index-sorting-elasticsearch-6-0，侵删 Elasticsearch 从6.0版本开始，引入了一个索引预排序 感谢开源社区在这个功能上做的大量的优化和努力，我们终于在 Elasticsearch 6.x 开始解锁了这个功能， 并且期待这个新功能的发布能极大的优化你的使用！ 这样做的好处可以加速查询和压缩的比率。 将相似结构的文档存储在一起确实有助于提高压缩的比例，并且 Lucene 可以更高效的存储偏移量信息： PUT scores { "settings" : { "index" : 比如，“geonames”的压测显示索引预排序对写入性能的影响是比较低的（深蓝色的线）： [es6.png] https://elasticsearch-benchmarks.elastic.co/index.html
12.1K181发布于 2018-11-21 - 来自专栏黯羽轻扬
打包压缩加密备份_bash笔记6
/tmp 减少中间文件，减少读写磁盘，效率更高一些 tar默认只是归档，用来打包文件，不压缩，提供了压缩选项： # -z压缩为zip格式 tar -a -cf bash.tar.gz "*.sh" # -j压缩为bunzip2格式 tar -a -cf bash.tar.bz2 "*.sh" # --lzma压缩为lzma格式（Mac下没有该选项） tar -a -cf bash.tar.lzma tar ，gzip命令只能压缩单文件，无法直接处理目录和多个文件。 gunzip test.sh.gz 查看： # -l列出包内文件名、压缩前后大小、压缩比 gzip -l test.sh.gz 也配合stdin/stdout使用： # -c输出到stdout cat zip 非常常见的压缩格式，压缩比不很高，但很多网络资源都是这个格式 压缩： # 生成test.sh.zip，不删除test.sh zip test.sh.zip test.sh # -r递归处理目录
1.5K30发布于 2019-06-12 - 来自专栏用户7890857的专栏
6、Redis数据结构——压缩列表-ziplist
压缩列表 压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项，并且每个列表项要么是小整数值，要么是长度比较短的字符串，那么redis就会使用压缩列表来作为列表键的底层实现。 压缩列表构成 struct ziplist<T>{ // 整个压缩列表占用字节数 int32 zlbytes; // 最后一个节点到压缩列表起始位置的偏移量，可以用来快速的定位到压缩列表中的最后一个元素 ，其中，字节数组可以是一下三种长度的其中一种： 长度小于等于63（2^6-1）字节的字节数组 长度小于等于16383（2^14-1）字节的字节数组 长度小于等于4294967295（2^32-1）字节的字节数组 压缩列表的从表尾向表头遍历操作就是使用这一原理实现的，只要我们拥有了一个指向某个节点起始地址的指针，程序就可以一直向前一个节点回溯，最终到达压缩列表的表头节点。 压缩列表是一种为节约内存开发的顺序型数据结构。 压缩列表被用作列表键和哈希键的底层实现之一。 压缩列表可以包含多个节点，每个节点可以包含一个字节数组或整数值。
1.1K00发布于 2021-06-05 - 来自专栏算法进阶
6种神经网络的压缩方法
神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为 “前端压缩” 和 “后端压缩” 两部分。 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filter）层面的剪枝（结构化剪枝）等； 后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝（非结构化剪枝 二、剪枝与稀疏约束 给定一个预训练好的网络模型，常用的剪枝算法一般都遵从如下操作： 衡量神经元的重要程度； 移除掉一部分不重要的神经元，这步比前 1 步更加简便，灵活性更高； 对网络进行微调，剪枝操作不可避免地影响网络的精度 剪枝操作对网络结构的破坏程度极小，将剪枝与其他后端压缩技术相结合，能够达到网络模型最大程度压缩，目前工业界有使用剪枝方法进行模型压缩的案例。
1.2K20编辑于 2023-08-28 - 来自专栏仁扬笔记
Redis的设计与实现(6)-压缩列表
_t 4 字节 记录整个压缩列表占用的内存字节数: 在对压缩列表进行内存重分配, 或者计算 zlend 的位置时使用. zltail uint32_t 4 字节 记录压缩列表表尾节点距离压缩列表的起始地址有多少字节 : 长度小于等于 63 (2^{6}-1)字节的字节数组; 长度小于等于 16383 (2^{14}-1) 字节的字节数组; 长度小于等于 4294967295 (2^{32}-1)字节的字节数组; 而整数值则可以是以下六种长度的其中一种 压缩列表 API 函数 作用 算法复杂度 ziplistNew 创建一个新的压缩列表。 O(1) ziplistPush 创建一个包含给定值的新节点， 并将这个新节点添加到压缩列表的表头或者表尾。 总结 压缩列表是一种为节约内存而开发的顺序型数据结构. 压缩列表被用作列表键和哈希键的底层实现之一. 压缩列表可以包含多个节点，每个节点可以保存一个字节数组或者整数值. 添加新节点到压缩列表, 或者从压缩列表中删除节点, 可能会引发连锁更新操作, 但这种操作出现的几率并不高.
44400编辑于 2023-06-27 - 来自专栏计算机视觉
6 种 卷积神经网络压缩方法
前言 神经网络压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破环程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 2、剪枝与稀疏约束 给定一个预训练好网络模型，常见的剪枝算法一般都遵从如下操作： 衡量神经元的重要程度； 移除掉一部分不重要的神经元，这步比前一步更加简便，灵活性更高； 对网络进行微调，剪枝操作不可避免地影响网络的精度 剪枝操作对网络结构的破坏程度极小，将剪枝与其他后端压缩技术相结合，能够达到网络模型最大程度压缩，目前工业界有使用剪枝方法进行模型压缩的案例。 6、浅层 / 轻量网络 浅层网络：通过设计一个更浅（层数较少）结构更紧凑的网络来实现对复杂模型效果的逼近，但是浅层网络的表达能力很难与深层网络相匹敌。
38010编辑于 2024-03-19 - 来自专栏数据派THU
6种卷积神经网络压缩方法
神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为 “前端压缩” 和 “后端压缩” 两部分。 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filter）层面的剪枝（结构化剪枝）等； 后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝（非结构化剪枝 二、剪枝与稀疏约束 给定一个预训练好的网络模型，常用的剪枝算法一般都遵从如下操作： 衡量神经元的重要程度； 移除掉一部分不重要的神经元，这步比前 1 步更加简便，灵活性更高； 对网络进行微调，剪枝操作不可避免地影响网络的精度 剪枝操作对网络结构的破坏程度极小，将剪枝与其他后端压缩技术相结合，能够达到网络模型最大程度压缩，目前工业界有使用剪枝方法进行模型压缩的案例。
44610编辑于 2023-04-25 - 来自专栏机器学习AI算法工程
最强 NLP 预训练模型库 PyTorch-Transformers 正式开源：支持 6 个预训练框架，27 个预训练模型
PyTorch-Transformers（此前叫做pytorch-pretrained-bert）是面向自然语言处理，当前性能最高的预训练模型开源库。 该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等，并包含 27 个预训练模型。 pytorch-transformers#quick-tour 官网： https://huggingface.co/pytorch-transformers/index.html 该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重 Le 6、Facebook的 XLM，论文：“ Cross-lingual Language Model Pretraining”，论文作者：Guillaume Lample，Alexis Conneau 27个预训练模型 项目中提供了27个预训练模型，下面是这些模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。
1.5K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏javascript趣味编程
6 不可压缩牛顿流体流动
%parametersthat can be modified 4. nx=40;%number of points 5. ny=40; 6. xmin=0;xmax=1; %domain dimentions
90900发布于 2018-08-08 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
6种用于文本分类的开源预训练模型
我们现在可以使用构建在一个巨大的数据集上的预训练的模型，并进行优化，以在另一个数据集上实现其他任务。 迁移学习和预训练模型有两大优势： 它降低了每次训练一个新的深度学习模型的成本 这些数据集符合行业公认的标准，因此预训练模型已经在质量方面得到了审查 你可以理解为什么经过预训练的模特会大受欢迎。 在这里中，我将介绍6种最先进的文本分类预训练模型。 预训练模型4：BPT 正如我们目前所看到的，Transformer架构在NLP研究中非常流行。 NABoE模型在文本分类任务中表现得特别好: 预训练模型6：Rethinking Complex Neural Network Architectures for Document Classification
3.4K10发布于 2020-06-29 - 来自专栏Python数据科学
使用K-Means算法将图像压缩6倍！
此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。 在深入研究K-Means算法的细节之前，让我们先了解一下无监督的机器学习是什么，以及它的实际应用是什么。 使用K-Means进行图像压缩 是时候测试我们对K-Means的知识并将其应用于解决现实生活中的问题了。我们将使用K-Means来执行图像压缩。 最左边的图像描绘了实际图像。 中间图像描绘了一个压缩图像，但剩下一点点分辨率。最右边的图像描绘了高度压缩和低分辨率的图像。压缩已经使用K-Means完成。 考虑你有一个大小为128 X 128 X 3的图像。 显然，我们将图像压缩了6倍！结果惊人！ 请记住，较高的K值意味着你不会大幅压缩图像，也就是说你将保留很多分辨率。但是，如果要选择较小的K值，则图像将被高度压缩，因此分辨率较低。
1.6K30发布于 2019-04-09 - 来自专栏圆圆的算法笔记
ACL 2022 杰出论文：华为&港大提出SOTA预训练语言模型量化压缩方法
3 量化压缩在PLM中的问题 将以前在BERT上取得成功的量化压缩方法应用到预训练语言模型（PLM）上，会存在比较明显的效果下降。 下图是之前的PACT、LSQ等量化压缩方法随着压缩后的bit减少困惑度的变化。可以看到压缩到2-bit时出现非常明显的效果折损。 为什么之前的量化压缩方法应用到预训练语言模型上效果会这么差的？ 这些问题在预训练语言模型这种单向结构中更加严重，因为单向的学习会导致量化误差累计问题。 6 总结 本文以ACL 2022杰出论文——量化压缩预训练语言模型为出发点，首先介绍了经典的量化压缩方法，包括BinaryConnect、PACT等，又进一步介绍了在BERT上的量化压缩工作。 通过以上工作在预训语言模型上应用的不足，带大家理解了本文面临的难点和核心解法。
82710编辑于 2022-12-19 - 来自专栏Java知识图谱
Nginx网络压缩 CSS压缩 图片压缩 JSON压缩
1、网络压缩原理 网络压缩的原理是消耗CPU资源，减少文件在公网传输的大小，提高响应速度。 二、网络压缩 此部分所有的压缩内容在浏览器端都会还原，特别需要指出的是图片，图片在网络间是压缩状态传输的，到达浏览器后是会被还原的。 技术实现依托gzip压缩，仅仅在服务器与客户端网络传输时对静态资源进程压缩，文件的大小在压缩前与还原后保持不变。 图片压缩分为两类：一是等比压缩；二是固定宽高压缩。根据应用场景的不同也分为两类：一是固定参数；二是动态参数。 此部分图片压缩后到达浏览器不会被还原。 （一）等比压缩 使用关键词resize实现等比压缩，指定宽度或者高度即可在原尺寸图片的基础上等比率压缩图片。如果同时指定宽度和高度，只有一个参数生效。
6.7K41编辑于 2022-02-08 - 来自专栏计算机视觉战队
量化新方法 | 模型压缩6倍，无需重训练
例如，即使是一个相对较小的预训练神经网络VGG16设计成图像分类，在设备的内存中约占553MB。 有不同的方法允许我们减少预训练的神经网络的大小。 将离散化应用于预训练神经网络，大大减小了权重的大小，并“减轻”了神经网络，使其适用于移动设备上的实现和发射。 ? 将参数x0从0到1，并将位数从2改为6。 在表1和表2中收集了获得的结果，并在图3和图4中显示了它们。 ? ? ? ? ? 在上图中，给出了神经网络离散化的过程。 应特别注意倒数第二排。 RUDN 大学的 Iakov Karandashev 补充说道：「量化之后，分类准确率仅降低了 1％，但是所需的存储容量减少了 6 倍。
92610发布于 2021-03-13 - 来自专栏h5学习笔记
预解析
1.预解析的相关概念 JavaScript 代码是由浏览器中的 JavaScript 解析器来执行的。 JavaScript 解析器在运行 JavaScript 代码的时候分为两步：预解析和代码执行。 预解析：在当前作用域下, JS 代码执行之前，浏览器会默认把带有 var 和 function 声明的变量在内存中进行提前声明或者定义。 代码执行： 从上到下执行JS语句。 预解析会把变量和函数的声明在代码执行之前执行完成。 2. 变量预解析 预解析也叫做变量、函数提升。 变量提升（变量预解析）： 变量的声明会被提升到当前作用域的最上面，变量的赋值不会提升。 函数预解析 函数提升： 函数的声明会被提升到当前作用域的最上面，但是不会调用函数。
96020发布于 2020-09-30 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【JavaScript】预解析 ② ( 预解析示例分析 | 分步骤分析预解析过程 )
一、预解析示例分析一 1、要分析的代码 要分析的 代码示例 : <! ); var num = 888; } </script> </head> <body> </body> </html> 执行结果如下 : 2、代码预解析分析 console.log(num); var num = 888; } 分析上述代码 的 预解析过程 : 全局作用域 的 var num = 666; 变量 , 进行 预解析 , 提升该变量 到 全局作用域 顶部 , 提升后的效果如下 : // ★ 本步骤要点 var num; num = 666; fun(); function fun() { console.log(num); var num = 888; } 全局作用域 的 fun 函数 预解析
51810编辑于 2024-04-20
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