Անկորուստ սեղմում. ինչ է դա և ինչպես օգտագործել այն

Քիմի կողմից Թարմացվել է ` Հունիսի 28, 2022

Կորցրած սեղմում Կարևոր հասկացություն է, երբ խոսքը վերաբերում է թվային լրատվամիջոցներին: Այն վերաբերում է գործընթացին, որտեղ տվյալները սեղմվում են առանց տվյալների կորստի. Անկորուստ սեղմումը հիանալի միջոց է ձեր թվային մեդիայի ֆայլի չափը նվազեցնելու համար՝ առանց որակը զոհաբերելու:

Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք

• ինչ է անկորուստ սեղմումը,
• ինչպես է այն աշխատում, եւ
• ինչպես կարող եք օգտագործել այն ձեր օգտին.

Եկեք սկսենք!

Անկորուստ սեղմման սահմանում

Կորցրած սեղմում տվյալների սեղմման տեսակ է, որը պահպանում է բոլոր բնօրինակ տվյալները կոդավորման և վերծանման գործընթացում, այնպես, որ արդյունքը լինի սկզբնական ֆայլի կամ տվյալների ճշգրիտ կրկնօրինակը: Այն աշխատում է տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելով և դրանք ավելի արդյունավետ պահելով: Օրինակ, եթե ֆայլն ունի 5 կրկնվող բառ, ապա այդ 5 կրկնօրինակ բառերը պահելու փոխարեն անկորուստ սեղմումը կպահի այդ բառի միայն մեկ օրինակ, գումարած հղում այն ​​մասին, թե որտեղ կարող է տեղեկատվություն գտնել ֆայլում դրա օգտագործման մասին:

Ի տարբերություն կորստի սեղմում (որը ընտրողաբար մերժում է որոշ տեղեկություններ՝ չափը նվազեցնելու համար) Կորուստի կորուստ թույլ է տալիս պահպանել պատկերի լուծում, տեքստի հստակություն և ֆայլի ամբողջականություն որակի կորուստ չկա. Սա այն դարձնում է հարմար այն ծրագրերի համար, որտեղ որոշ տեղեկություններ կարևոր են և չեն կարող զոհաբերվել չափի կրճատման համար: Անկորուստ սեղմման ընդհանուր օգտագործումը ներառում է.

• Երաժշտական ​​ֆայլերի սեղմում (հետևաբար ձայնի որակը պետք է անփոփոխ մնա)
• Բժշկական պատկերների սեղմում (քանի որ փոքր մանրամասները կարող են կարևոր լինել ախտորոշման համար)
• Ծրագրային հավելվածների սկզբնական կոդի սեղմում
• Փաստաթղթերի արխիվացում երկարաժամկետ պահպանման համար:

Կոմպրեսորների օրինակներ, որոնք կարող են օգտագործել այս տիպի ալգորիթմը ZIP և PNG ֆայլեր ինչպես նաև որոշ պատկերների ձևաչափեր, ինչպիսիք են TIFF և GIF.

Անկորուստ սեղմման առավելությունները

Կորցրած սեղմում տեխնոլոգիա է, որը սեղմում է տվյալները ավելի փոքր չափերի մեջ՝ առանց որակի կորստի: Դա հնարավոր է դառնում ալգորիթմների կիրառմամբ, որոնք նույնացնում են ավելորդ կամ կրկնվող տվյալների տողերը, այնուհետև դրանք փոխարինում ավելի կարճ կոդերով: Այս մեթոդի օգտագործումը կարող է օգնել զգալիորեն նվազեցնել տվյալների չափը, հաճախ՝ ըստ կես կամ ավելի, օգտվողներին հնարավորություն տալով ավելի արդյունավետ կերպով պահել և փոխանցել մեծ քանակությամբ տեղեկատվություն:

Բացի պահեստային տարածք խնայելուց, կան մի քանի այլ հիմնական առավելություններ՝ առանց կորուստների սեղմման օգտագործման համար: Դրանք ներառում են.

• Բարելավված կատարումԱնկորուստ սեղմումը կարող է բարելավել ֆայլերի փոխանցման արագությունը, քանի որ դրանք ավելի փոքր են և ավելի քիչ թողունակություն են գրավում ուղարկելիս կամ ներբեռնելիս:
• Տվյալների ամբողջականությունՔանի որ ոչ մի տվյալ չի կորչում անկորուստ սեղմում օգտագործելիս, կոդավորված ցանկացած տեղեկություն կմնա անձեռնմխելի դեկոպրեսիայից հետո:
• ՀամատեղելիությունՍեղմված ֆայլերը սովորաբար կարող են բացվել տարբեր ծրագրերի միջոցով տարբեր հարթակներում՝ շնորհիվ ստանդարտ կոդավորման ալգորիթմների:
• Կրճատված վերամշակման ժամանակըՖայլի չափի կրճատումը արագացնում է այնպիսի գործընթացները, ինչպիսիք են տպագրությունը, հոսքը և խմբագրումը, քանի որ փոքր ֆայլերը պահանջում են ավելի քիչ հաշվողական հզորություն:

Անկորուստ սեղմման տեսակները

Կան տարբեր տեսակներ անկորուստ սեղմում տեխնիկա, որը թույլ է տալիս սեղմել տվյալները՝ առանց որևէ տեղեկություն կորցնելու: Անկորուստ սեղմման ամենատարածված տեսակներն են ZIP, gzip և LZW. Այս երեքը, այլ տարբեր տեսակների հետ միասին, բոլորն ունեն իրենց առավելություններն ու թերությունները:

Այս հոդվածում մենք կքննարկենք անկորուստ սեղմման մեթոդների տարբեր տեսակները և դրանց կիրառման եղանակները.

• ZIP
• gzip
• LZW

Գործարկեք երկարության կոդավորումը

Գործարկման երկարության կոդավորում (RLE) տվյալների սեղմման ալգորիթմ է, որն օգտագործվում է ֆայլի չափը նվազեցնելու համար՝ առանց որևէ տվյալ կորցնելու: Այն աշխատում է վերլուծելով տվյալները, որոնելով հաջորդական նիշերը և այնուհետև սեղմելով դրանք ավելի փոքր, ավելի խտացված ձևի մեջ: Սա հեշտացնում է ֆայլերը պահելու և փոխանցելու համար: Ապակոմպրեսիոն գործընթացի ընթացքում սկզբնական տվյալները կարող են ամբողջությամբ վերակառուցվել:

Գործարկման երկարության կոդավորումը սովորաբար օգտագործվում է թվային պատկերները սեղմելու համար, քանի որ այն արդյունավետորեն նվազեցնում է տեղեկատվության ավելորդությունը այնպիսի նյութերում, ինչպիսիք են. կրկնվող օրինաչափություններ, վազք փիքսել կամ մեկ գույնով լցված մեծ տարածքներ. Տեքստային փաստաթղթերը նաև հարմար թեկնածուներ են RLE սեղմման համար, քանի որ դրանք հաճախ պարունակում են կրկնվող բառեր և արտահայտություններ:

Run Length Encoding-ն օգտվում է աուդիո ֆայլերի բազմաթիվ հաջորդական նմուշներից նույնական արժեքներ որպեսզի դրանք փոքրացնեն չափերը, բայց պահպանեն իրենց սկզբնական որակը ապակոմպրեսիայից հետո: Սա կարող է հանգեցնել ֆայլի չափի զգալի կրճատման, սովորաբար 50% կամ ավելի – ձայնի որակի և կատարողականի առումով շատ քիչ կորուստներով:

RLE կոդավորումն օգտագործելիս կարևոր է հիշել, որ թեև այն ամենայն հավանականությամբ կկրճատի ձայնային կամ պատկերային ֆայլերի հետ կապված ֆայլերի չափերը, այն իրականում օգտակար չէ տեքստային ֆայլերի տեսակների համար, որոնք հակված են շատ ավելորդություն չունենալու պատճառով, թե ինչպես են դրանք մշակվում պայմանականորեն: . Հետևաբար, կարող է անհրաժեշտ լինել որոշ փորձարկումներ տարբեր տեսակի հավելվածների հետ, նախքան վերջնական ընտրություն կատարելը, թե արդյոք այս տեսակի սեղմման տեխնոլոգիան լավագույնս համապատասխանում է ձեր կարիքներին:

Huffman կոդավորումը

Huffman կոդավորումը հարմարվողական, առանց կորուստների տվյալների սեղմման ալգորիթմ է: Այս ալգորիթմը օգտագործում է տվյալների սիմվոլների կամ նիշերի մի շարք ֆայլում դրանց առաջացման հաճախականության հետ մեկտեղ՝ արդյունավետ նախածանցային կոդ ստեղծելու համար: Այս կոդը բաղկացած է ավելի կարճ ծածկագրերից, որոնք ներկայացնում են ավելի հաճախակի նիշեր և ավելի երկար ծածկագրերից, որոնք ներկայացնում են ավելի հազվադեպ: Օգտագործելով այս կոդերը, Huffman Coding-ը կարող է նվազեցնել ֆայլի չափը՝ փոքր ազդեցություն ունենալով դրա տվյալների ամբողջականության վրա:

Huffman Coding-ն աշխատում է երկու քայլով՝ ստեղծելով եզակի խորհրդանիշների կոդեր և օգտագործել այն՝ սեղմելու տվյալների հոսքը: Սիմվոլների կոդերը սովորաբար կառուցվում են տարբեր ֆայլերի նիշերի բաշխումից և ստացված տեղեկություններից՝ ուսումնասիրելով հարաբերական հաճախականությունները, որոնցով դրա մեջ տարբեր կերպարներ են հայտնվում. Ընդհանուր առմամբ, Huffman Coding-ը գործում է ավելի արդյունավետ, քան մյուս անկորուստ սեղմման ալգորիթմները, երբ օգտագործվում են տվյալների հոսքերի վրա, որոնք պարունակում են նշաններ, որոնք ունեն առաջացման անհավասար հավանականություն – օրինակ՝ բնութագրելով տեքստային փաստաթուղթ, որտեղ որոշ տառեր («e»-ի նման) տեղի են ունենում ավելի հաճախ, քան մյուսները (ինչպես «z»).

Թվաբանական կոդավորում

Անկորուստ սեղմման մի տեսակ, որը կարող է օգտագործվել, կոչվում է Թվաբանական կոդավորում. Այս մեթոդը օգտվում է այն փաստից, որ տվյալների հոսքը կարող է ունենալ ավելորդ մասեր, որոնք օգտագործում են տարածք, բայց որոնք իրական տեղեկատվություն չեն հաղորդում: Այն սեղմում է տվյալները՝ հեռացնելով այս ավելորդ մասերը՝ միաժամանակ պահպանելով դրա սկզբնական տեղեկատվական բովանդակությունը:

Հասկանալու համար, թե ինչպես է աշխատում թվաբանական կոդավորումը, եկեք դիտարկենք տեքստի վրա հիմնված օրինակ: Ենթադրենք, որ մեր տվյալների հոսքում կա չորս նիշ. A, B, C, և D. Եթե ​​տվյալները մնան չսեղմված, ապա յուրաքանչյուր նիշը կզբաղեցնի ութ բիթ՝ ընդհանուր հոսքի 32 բիթով: Թվաբանական կոդավորման դեպքում, սակայն, կրկնվող արժեքները նման են Ա և Բ կարող է ներկայացվել յուրաքանչյուրը ութից պակաս բիթով:

Այս օրինակում մենք կօգտագործենք չորս բիթանոց բլոկներ՝ յուրաքանչյուր նիշ ներկայացնելու համար, ինչը նշանակում է, որ բոլոր չորս նիշերը կարող են փաթեթավորվել մեկ 16-բիթանոց բլոկի մեջ: Կոդավորիչը նայում է տվյալների հոսքին և յուրաքանչյուր նիշին վերագրում է հավանականություն՝ ելնելով հաջորդական տողերում հայտնվելու հավանականությունից, որպեսզի խնայի տարածությունը՝ միաժամանակ ապահովելով առավելագույն ճշգրտություն, երբ դրանք անջատվում են մյուս ծայրում: Հետևաբար, սեղմման ժամանակ միայն այն նիշերը, որոնք ավելի մեծ հավանականություն ունեն, ավելի քիչ բիթ են վերցնում, մինչդեռ ավելի ցածր հաճախականությամբ կամ ավելի քիչ հաճախ հայտնվող նիշերը կպահանջեն ավելի շատ բիթ մեկ նիշերի բլոկի համար, բայց դեռևս միավորված են մեկ 16-բիթանոց բլոկի մեջ, ինչպես մինչև մի քանի բայթ պահելը տվյալների ողջ հոսքում, երբ համեմատ իր չսեղմված տարբերակի հետ։

Ինչպես օգտագործել անկորուստ սեղմում

Կորցրած սեղմում տվյալների կոդավորման և սեղմման միջոց է՝ առանց տեղեկատվության կորստի: Սեղմման այս մեթոդը օգտագործվում է թվային պատկերների, աուդիո և վիդեո ֆայլերի չափը նվազեցնելու համար: Անկորուստ սեղմումը հնարավորություն է տալիս տվյալները պահվել իրենց սկզբնական չափի մի մասով, ինչը հանգեցնում է շատ ավելի փոքր ֆայլի:

Այսպիսով, եկեք մանրամասն քննարկենք և ուսումնասիրենք ինչպես օգտագործել անկորուստ սեղմում:

Ֆայլի ձեւաչափերով

Կորցրած սեղմում տվյալների սեղմման մի տեսակ է, որը նվազեցնում է ֆայլի չափը՝ առանց բնօրինակ ֆայլի մեջ պարունակվող որևէ տվյալի զոհաբերության: Սա այն դարձնում է իդեալական մեթոդ խոշոր ֆայլերը սեղմելու համար, ինչպիսիք են թվային լուսանկարները, աուդիո ֆայլերը և տեսահոլովակները: Այս տեսակի սեղմումն օգտագործելու համար դուք պետք է հասկանաք ֆայլերի տեսակները, որոնք ապահովվում են անկորուստ կոմպրեսորներով և ինչպես ճիշտ կարգավորել դրանք օպտիմալ արդյունքների համար:

Երբ ֆայլը սեղմում եք անկորուստ նպատակներով, դուք ունեք մի քանի տարբերակներ ֆայլի ձևաչափերի համար: Ամենայն հավանականությամբ, դուք կընտրեք ձեր միջև JPEG և PNG ֆայլեր քանի որ նրանք երկուսն էլ ապահովում են գերազանց արդյունքներ լավ ֆայլի չափերով: Կարող եք նաև օգտագործել այնպիսի ձևաչափեր, ինչպիսիք են GIF կամ TIFF եթե ձեր ծրագրաշարն աջակցում է դրանք: Կան նաև որոշակի սեղմված ձևաչափեր, որոնք նախատեսված են հատուկ աուդիո կամ վիդեո համար: Դրանք ներառում են FLAC (առանց կորուստների աուդիո), AVI (անկորուստ տեսանյութ) և QuickTime-ի Apple Lossless ձևաչափը (ALAC).

Կարևոր է նշել, որ թեև այս ձևաչափերն առաջարկում են ավելի լավ սեղմում, քան իրենց ոչ սեղմված գործընկերները, դրանց հետ աշխատելը կարող է ավելի դժվար լինել որոշ հավելվածներում և ծրագրային ապահովման ծրագրերում նրանց սահմանափակ աջակցության պատճառով: Կախված ձեր կարգավորումից՝ օգտագործելով չսեղմված ձևաչափեր կարող է ավելի պարզ լինել երկարաժամկետ հեռանկարում, նույնիսկ եթե այն ավելի շատ սկավառակի տարածություն է զբաղեցնում:

Սեղմման գործիքներ

Գոյություն ունեն սեղմման մի շարք գործիքներ, որոնք նախատեսված են տվյալների ֆայլերի չափը նվազեցնելու համար՝ միաժամանակ պահպանելով սկզբնական տվյալների ամբողջականությունը: Այս գործիքներն օգտագործում են ալգորիթմներ՝ ավելորդ տվյալները նույնականացնելու և ֆայլից հեռացնելու համար՝ առանց որևէ տեղեկություն կորցնելու:

Անկորուստ սեղմումը հատկապես օգտակար է գրաֆիկական պատկերների կամ աուդիո և վիդեո ձայնագրությունների համար: Գործիքներ, ինչպիսիք են ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP և ARJ աջակցում է անկորուստ սեղմման տարբեր մակարդակների մի շարք ֆայլերի տեսակների համար, ներառյալ PDF-ները և սեղմված գործարկվողները (EXE): Օրինակ, եթե դուք սեղմում եք պատկերը այս ձևաչափերից մեկով առավելագույն չափի կրճատման կարգավորում, դուք կկարողանաք բացել և դիտել այդ նկարը՝ չկորցնելով որևէ մանրամասն կամ գունային տեղեկություն:

Օգտագործված ալգորիթմը կազդի ֆայլի չափի վրա, որը կարելի է ձեռք բերել, ինչպես նաև ֆայլը մշակելու և սեղմելու համար պահանջվող ժամանակը: Սա կարող է տատանվել րոպեներից մինչև մի քանի ժամ՝ կախված նրանից, թե որքան բարդ է ձեր ընտրած գործիքը: Հանրաճանաչ սեղմման գործիքներ, ինչպիսիք են 7-zip (LZMA2) առաջարկում են սեղմման ավելի բարձր մակարդակ, սակայն պահանջում են ավելի երկար մշակման ժամանակներ: Բարձր օպտիմիզացված ծրագրեր, ինչպիսիք են SQ=z (SQUASH) ցածր մակարդակի ռեժիմներ են, որոնք կարող են կայծակնային արագությամբ սեղմել լրացուցիչ բայթեր՝ համեմատած ավելի հայտնի հավելվածների հետ, ինչպիսիք են. WinZip or WinRAR բայց դրանց տեխնիկական բարդությունը նշանակում է, որ դրանք հազվադեպ են օգտագործվում համակարգչի սիրողական օգտագործողների կողմից:

Պատկերի սեղմում

Պատկերի սեղմում թվային պատկեր ներկայացնելու համար պահանջվող տվյալների քանակի կրճատման միջոց է: Սա արվում է երկու մոտեցումներից մեկով կամ երկուսով՝ հեռացնելով կամ նվազեցնելով պատկերի աննշան տվյալները, որոնք կոչվում են. անկորուստ սեղմում; կամ տվյալների զգույշ վերացման միջոցով, որը կոչվում է կորստի սեղմում.

հետ անկորուստ սեղմում, պատկերը հայտնվում է ճիշտ այնպես, ինչպես սեղմվելուց առաջ և ավելի քիչ հիշողություն է օգտագործում պահեստավորման համար: Հետ կորստի սեղմում Տեխնոլոգիայով, որոշ տվյալներ կորչում են, երբ ֆայլը պահպանվում և նորից սեղմվում է, բայց երբ այն ճիշտ է կատարվում, բնօրինակ չսեղմված ֆայլից տեսանելի աղավաղումներ չպետք է երևան:

Անկորուստ սեղմման տեխնիկան լայնորեն կիրառվում է թվային լուսանկարչության մեջ և գրաֆիկական դիզայնի աշխատանքներում: Անկորուստ տեխնիկան թույլ է տալիս ֆայլերը սեղմել շատ ավելի փոքր չափերի, քան եթե դրանք սեղմվեն այլ մեթոդներով, ինչպիսիք են JPEG պատկերները, որոնք նախատեսված են կորստի սեղմում որտեղ դուք ստանում եք ավելի փոքր ֆայլի չափ՝ կորցրած որակի կամ մանրամասների հաշվին:

Անկորուստ պատկերի ձևաչափերը ներառում են.

• Հրավառություն PNGs (ortf)
• GIFs (gif)
• և առավել հաճախ օգտագործվող ձևաչափը TIFF (տիֆ):

Պատկերների մշակման ծրագրային հավելվածները, ինչպիսիք են Photoshop-ը, կարող են բացել տարբեր տեսակի պատկերներ և դրանք վերափոխել այս ձևաչափերից մեկի՝ օգտագործելով «Save As» գործառույթները, ինչը հաճախ է ֆայլերը փոխակերպվում ֆորմատների միջև՝ առանց լրացուցիչ ծրագրեր ներբեռնելու:

Որոշ այլընտրանքային պատկերի ձևաչափեր, ինչպիսիք են JPEG 2000 (jp2) նույնպես օգտագործում են այս տեսակի սեղմման տեխնիկան, սակայն դրանք լրացուցիչ առավելություն են տալիս, քանի որ դրանք կարող են ավելի ճշգրիտ ուղղակի տեղեկատվություն պահել JPEG-ի համեմատ, մինչդեռ դեռևս ունեն փոքր ֆայլի չափ՝ իրենց արդյունավետ կոդավորման սխեմայի շնորհիվ:

Եզրափակում

Կորցրած սեղմում հզոր գործիք է, որը կարող է օգնել ձեզ նվազեցնել ֆայլերի չափերը և խնայել պահեստային տարածքը, միևնույն ժամանակ համոզվելով, որ գործընթացում որևէ տվյալ չեք կորցնում: Այն թույլ է տալիս սեղմել ֆայլերը՝ չկորցնելով դրանցում պարունակվող որևէ տեղեկություն՝ դրանք դարձնելով ավելի հեշտ է պահել, մուտք գործել և համօգտագործել:

Եզրափակելով, անկորուստ սեղմում էական գործիք է ժամանակակից տվյալների պահպանման և կառավարման համար:

Անկորուստ սեղմման ամփոփում

Կորցրած սեղմում Տվյալների սեղմման տեխնիկայի տեսակ է, որը նվազեցնում է ֆայլի չափերը՝ չզոհաբերելով ներսում պարունակվող որևէ տվյալ: Այն իդեալական է տեքստի վրա հիմնված ֆայլերը սեղմելու համար, ինչպիսիք են փաստաթղթերը, աղյուսակները, ինչպես նաև պատկերները և աուդիո ֆայլերը:

Անկորուստ սեղմման հիմնական առավելությունն այն է թույլ է տալիս նվազեցնել ֆայլի չափը՝ առանց ֆայլի որակի զոհաբերության. Սա նշանակում է, որ նույն ճշգրիտ ֆայլը կարող է սեղմվել մի քանի անգամ, ինչը հեշտացնում է մեծ ֆայլերը արագ և հեշտությամբ պահելն ու փոխանցելը: Այն նաև թույլ է տալիս ավելի արդյունավետ օգտագործել պահեստավորումը՝ հեռացնելով ավելորդ տվյալները ֆայլից և պահպանելով միայն տեղեկատվության հիմնական տարրերը:

Ընդհանուր առմամբ, կան երկու տեսակի անկորուստ սեղմման ալգորիթմներ. բառարանի վրա հիմնված ալգորիթմներ ինչպես Deflate/GZip կամ Lempel-Ziv (որը սեղմում է ֆայլերը ինդեքսավորված ցուցակի մեջ) կամ ավելորդության վերացման մեթոդներ օրինակ՝ թվաբանական կոդավորումը կամ գործարկման երկարության կոդավորումը (որը վերացնում է ավելորդությունը՝ կոդավորելով կրկնվող օրինաչափությունները): Յուրաքանչյուր տեսակ ունի իր հատուկ նպատակները, երբ խոսքը վերաբերում է լրատվամիջոցների տեսակներին և հավելվածներին:

Պատկերների համար, մասնավորապես, անկորուստ պատկերի ձևաչափեր, ինչպիսիք են PNG գերադասելի են այլ կորստի ձևաչափերի նկատմամբ, ինչպիսիք են JPEG քանի որ նրանք ավելի լավ են պահպանում պատկերի մանրամասները, քան JPEG-ը, մինչդեռ դեռ առաջարկում են սեղմման ողջամիտ մակարդակ՝ առանց նկարի որակի էական անկման կամ սկզբնական աղբյուրի տվյալների վերծանման կամ առբերման դժվարությունների: Նմանապես, թվային աուդիո չսեղմված ալիքային ֆայլեր հակված են ավելի լավ վարվել վեկտորային քվանտացման տեխնիկա այլ ոչ թե մաքուր բիթային արագության նվազեցման տեխնիկան:

Եզրափակելով, անկորուստ սեղմումը արդյունավետ միջոց է մեծ ֆայլերի չափերը նվազեցնելու համար՝ առանց որակի որևէ զոհաբերության. սա նրանց հիանալի այլընտրանքներ է դարձնում արժեքավոր տվյալների պահպանման համար՝ միաժամանակ խնայելով պահեստային տարածքը և ծախսերը: Քանի որ տարբեր ալգորիթմները տարբեր տեսակի լրատվամիջոցներին ավելի արդյունավետ են համապատասխանում, քան մյուսները, միշտ ավելի լավ է ուսումնասիրել, թե որ ձևաչափն է լավագույնս համապատասխանում ձեր կարիքներին և՛ գաղտնիության պաշտպանության, և՛ տարածության արդյունավետության համար. ճիշտ ընտրությունը կարող է ամեն ինչ փոխել:

Անկորուստ սեղմման առավելությունները

Կորցրած սեղմում տվյալների կոդավորման և վերծանման գործընթաց է, որը թույլ է տալիս ֆայլերին տարածք խնայել՝ առանց որակի զոհաբերելու: Թեև պահեստավորման արժեքը հետևողականորեն նվազում է, բարձրորակ թվային բովանդակության պահպանումը կարող է թանկ և ժամանակատար լինել: Անկորուստ սեղմման ալգորիթմները հեշտացնում են պահեստավորումը, ցանցի օպտիմալացումը և ֆայլերի փոխանցումը տարբեր համակարգերում: Բացի այդ, տվյալների փոխանցման օպտիմիզացված արագությունները կարող են նվազեցնել գործառնական ծախսերը՝ կապված I/O գործառնությունների հետ և օգնել գիտական ​​կամ բժշկական տվյալների վերլուծության բաժիններին ավելի արագ վավերացնել իրենց արդյունքները:

Անկորուստ սեղմման տեխնիկայի օգտագործման առավելությունները ներառում են.

• Ֆայլի չափի կրճատում` առանց որևէ աղավաղման կամ որակի անկման
• Բարելավված էջի բեռնման արագությունը՝ նվազեցնելով համացանցում փոխանցվող տվյալների քանակը
• Դարպասներ դեպի բաց կոդով հավելվածներ, որոնք նվազեցնում են կապի ծախսերը՝ առցանց սերվերների բովանդակություն մուտք գործելու համար
• Թվային բովանդակության երկարաժամկետ պահպանման համար արխիվացման հնարավորությունների ավելացում
• Բացվեցին ուղիներ վիրտուալ գործիքավորման և ինտերնետ հոսքային մեդիա ծառայությունների համար՝ ապահովելով պոտենցիալ զանգվածային լսարաններ նվազագույն թողունակության ռեսուրսներով

Ողջույն, ես Քիմն եմ, մայրիկ և stop-motion-ի էնտուզիաստ, մեդիա ստեղծման և վեբ մշակման փորձով: Ես մեծ կիրք ունեմ նկարչության և անիմացիայի նկատմամբ, և հիմա ես առաջինը սուզվում եմ դեպի ստոպ շարժման աշխարհ: Իմ բլոգով ես կիսվում եմ իմ գիտելիքներով ձեզ հետ, տղաներ: