നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ: അതെന്താണ്, എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ഡിജിറ്റൽ മീഡിയയുടെ കാര്യത്തിൽ ഒരു പ്രധാന ആശയമാണ്. ഡാറ്റ കംപ്രസ് ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു ഡാറ്റ നഷ്ടപ്പെടാതെ. ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ തന്നെ നിങ്ങളുടെ ഡിജിറ്റൽ മീഡിയയുടെ ഫയൽ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച മാർഗമാണ് ലോസ്ലെസ് കംപ്രഷൻ.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും
- എന്താണ് നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ,
- ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഒപ്പം
- നിങ്ങളുടെ നേട്ടത്തിനായി അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം.
നമുക്ക് തുടങ്ങാം!
ഈ പോസ്റ്റിൽ ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും:
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷന്റെ നിർവ്വചനം
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ എൻകോഡിംഗ്, ഡീകോഡിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ എല്ലാ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും സംരക്ഷിക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ ആണ്, അതായത് യഥാർത്ഥ ഫയലിന്റെയോ ഡാറ്റയുടെയോ കൃത്യമായ പകർപ്പാണ് ഫലം. ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തി കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി സംഭരിച്ചുകൊണ്ടാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഫയലിൽ 5 ആവർത്തിക്കുന്ന വാക്കുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ആ 5 ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് പദങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുന്നതിനുപകരം നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷൻ ആ വാക്കിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം മാത്രമേ സംഭരിക്കുന്നുള്ളൂ, കൂടാതെ ഫയലിൽ അതിന്റെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ എവിടെ കണ്ടെത്താനാകും എന്നതിന്റെ റഫറൻസ്.
വ്യത്യസ്തമായി നഷ്ടമായ കംപ്രഷൻ (വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ ചില വിവരങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് നിരസിക്കുന്നു) നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ പരിപാലിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു ഇമേജ് മിഴിവ്, ടെക്സ്റ്റ് വ്യക്തതയും ഫയൽ സമഗ്രതയും ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടുന്നില്ല. ചില വിവരങ്ങൾ അത്യന്താപേക്ഷിതവും വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ത്യജിക്കാൻ കഴിയാത്തതുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷന്റെ പൊതുവായ ഉപയോഗങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- മ്യൂസിക് ഫയലുകൾ കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു (അതിനാൽ ഓഡിയോ നിലവാരം കേടുകൂടാതെയിരിക്കണം)
- മെഡിക്കൽ ഇമേജുകൾ കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു (ചെറിയ വിശദാംശങ്ങൾ രോഗനിർണയത്തിന് നിർണായകമാകുമെന്നതിനാൽ)
- സോഫ്റ്റ്വെയർ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ സോഴ്സ് കോഡ് കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു
- ദീർഘകാല സംഭരണത്തിനായി പ്രമാണങ്ങൾ ആർക്കൈവുചെയ്യുന്നു.
ഇത്തരത്തിലുള്ള അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന കംപ്രസ്സറുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ് ZIP, PNG ഫയലുകൾ അതുപോലെ ചില ഇമേജ് ഫോർമാറ്റുകൾ TIFF, GIF.
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടാതെ ചെറിയ വലിപ്പത്തിലേക്ക് ഡാറ്റ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്. അധികമോ ആവർത്തിക്കുന്നതോ ആയ ഡാറ്റ സ്ട്രിംഗുകൾ തിരിച്ചറിയുന്ന അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നത്, തുടർന്ന് അവയെ ചെറിയ കോഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഡാറ്റയുടെ വലുപ്പം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും, പലപ്പോഴും പകുതിയോ അതിൽ കൂടുതലോ, വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി സംഭരിക്കാനും കൈമാറാനും ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
സ്റ്റോറേജ് സ്പേസ് ലാഭിക്കുന്നതിന് പുറമെ, നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മറ്റ് നിരവധി പ്രധാന നേട്ടങ്ങളുണ്ട്. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:
- മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനം: ലോസ്ലെസ്സ് കംപ്രഷൻ ഫയലുകൾ ചെറുതായതിനാൽ കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്ന വേഗത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, അയയ്‌ക്കുമ്പോഴോ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുമ്പോഴോ കുറഞ്ഞ ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് എടുക്കും.
- ഡാറ്റ ഇന്റഗ്രിറ്റി: നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റയൊന്നും നഷ്‌ടപ്പെടാത്തതിനാൽ, എൻകോഡ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഏതൊരു വിവരവും ഡീകംപ്രഷൻ ചെയ്യുമ്പോൾ കേടുകൂടാതെയിരിക്കും.
- അനുയോജ്യത: സാധാരണ എൻകോഡിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ കാരണം കംപ്രസ് ചെയ്ത ഫയലുകൾ സാധാരണയായി വ്യത്യസ്ത പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് തുറക്കാൻ കഴിയും.
- കുറഞ്ഞ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം: ചെറിയ ഫയലുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ ആവശ്യമുള്ളതിനാൽ ഫയൽ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നത് പ്രിന്റിംഗ്, സ്ട്രീമിംഗ്, എഡിറ്റിംഗ് തുടങ്ങിയ പ്രക്രിയകളെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു.
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ തരങ്ങൾ
വിവിധ തരം ഉണ്ട് നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ വിവരങ്ങളൊന്നും നഷ്ടപ്പെടാതെ ഡാറ്റ കംപ്രസ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ. നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷന്റെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ തരം ZIP, gzip, LZW. ഈ മൂന്ന്, മറ്റ് വിവിധ തരങ്ങൾക്കൊപ്പം, എല്ലാവർക്കും അവരുടേതായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, വിവിധ തരത്തിലുള്ള നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷൻ രീതികളെക്കുറിച്ചും അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും:
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്റ്റോപ്പ് മോഷൻ സ്റ്റോറിബോർഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നു
ഞങ്ങളുടെ വാർത്താക്കുറിപ്പ് സബ്‌സ്‌ക്രൈബുചെയ്‌ത് മൂന്ന് സ്റ്റോറിബോർഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ സൗജന്യ ഡൗൺലോഡ് നേടൂ. നിങ്ങളുടെ കഥകൾ സജീവമാക്കിക്കൊണ്ട് ആരംഭിക്കുക!
ഞങ്ങളുടെ വാർത്താക്കുറിപ്പിനായി ഞങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഇമെയിൽ വിലാസം മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും നിങ്ങളെ ബഹുമാനിക്കുകയും ചെയ്യും സ്വകാര്യത
- ZIP
- gzip
- LZW
ദൈർഘ്യ എൻകോഡിംഗ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക
ദൈർഘ്യ എൻകോഡിംഗ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക (RLE) ഒരു ഡാറ്റയും നഷ്ടപ്പെടാതെ ഫയലിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ അൽഗോരിതം ആണ്. ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും തുടർച്ചയായ പ്രതീകങ്ങൾക്കായി തിരയുന്നതിലൂടെയും അവയെ ചെറുതും കൂടുതൽ ഘനീഭവിച്ചതുമായ രൂപത്തിൽ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഇത് ഫയലുകൾ സംഭരിക്കാനും കൈമാറാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഡീകംപ്രഷൻ പ്രക്രിയയിൽ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ പൂർണ്ണമായും പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
ഡിജിറ്റൽ ഇമേജുകൾ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നതിന് റൺ ലെങ്ത്ത് എൻകോഡിംഗ് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് പോലുള്ള മെറ്റീരിയലുകളിലെ വിവരങ്ങളുടെ ആവർത്തനം ഫലപ്രദമായി കുറയ്ക്കുന്നു. ആവർത്തന പാറ്റേണുകൾ, റൺ പിക്സലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒറ്റ നിറത്തിൽ നിറഞ്ഞ വലിയ പ്രദേശങ്ങൾ. ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളും ആർഎൽഇ കംപ്രഷന് അനുയോജ്യമായ കാൻഡിഡേറ്റുകളാണ്, കാരണം അവയിൽ പലപ്പോഴും ആവർത്തിക്കുന്ന വാക്കുകളും ശൈലികളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
റൺ ലെങ്ത്ത് എൻകോഡിംഗ്, ഓഡിയോ ഫയലുകൾക്കുള്ളിലെ പല സീക്വൻഷ്യൽ സാമ്പിളുകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു സമാന മൂല്യങ്ങൾ അവയുടെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാനും എന്നാൽ ഡീകംപ്രഷൻ സമയത്ത് അവയുടെ യഥാർത്ഥ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്താനും വേണ്ടി. ഇത് ഫയൽ വലുപ്പത്തിൽ ഗണ്യമായ കുറവുകൾക്ക് ഇടയാക്കും - സാധാരണയായി 50% അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ - ഓഡിയോ നിലവാരത്തിലും പ്രകടനത്തിലും വളരെ കുറച്ച് നഷ്ടങ്ങളോടെ.
ആർഎൽഇ എൻകോഡിംഗ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ശബ്ദമോ ഇമേജ് ഫയലുകളുമായോ ബന്ധപ്പെട്ട ഫയൽ വലുപ്പങ്ങൾ കുറയ്ക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ടെങ്കിലും, പരമ്പരാഗതമായി ക്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന രീതി കാരണം കൂടുതൽ ആവർത്തനങ്ങൾ ഉണ്ടാകാത്ത തരത്തിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഫയലുകൾക്ക് ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഗുണം ചെയ്തേക്കില്ല എന്നത് ഓർത്തിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. . അതിനാൽ, ഇത്തരത്തിലുള്ള കംപ്രഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണോ എന്നതിനെക്കുറിച്ച് അന്തിമ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ചില പരീക്ഷണങ്ങൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
ഹഫ്മാൻ കോഡിംഗ്
ഹഫ്മാൻ കോഡിംഗ് ഒരു അഡാപ്റ്റീവ്, നഷ്ടമില്ലാത്ത ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ അൽഗോരിതം ആണ്. കാര്യക്ഷമമായ ഒരു പ്രിഫിക്സിംഗ് കോഡ് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഈ അൽഗോരിതം ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റാ ചിഹ്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രതീകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ കോഡിൽ കൂടുതൽ പതിവ് പ്രതീകങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ചെറിയ കോഡ്‌വേഡുകളും അപൂർവമായവയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ദൈർഘ്യമേറിയ കോഡ്‌വേഡുകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ കോഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഹഫ്മാൻ കോഡിംഗിന് അതിന്റെ ഡാറ്റാ സമഗ്രതയെ ബാധിക്കാതെ ഫയലിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും.
ഹഫ്മാൻ കോഡിംഗ് രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളിലായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു കൂട്ടം അദ്വിതീയ ചിഹ്ന കോഡുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും ഡാറ്റ സ്ട്രീം കംപ്രസ്സുചെയ്യാൻ അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചിഹ്ന കോഡുകൾ സാധാരണയായി നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് വിവിധ ഫയലുകളുടെ പ്രതീകങ്ങളുടെ വിതരണത്തിൽ നിന്നും ആപേക്ഷിക ആവൃത്തികൾ പരിശോധിച്ച് ലഭിച്ച വിവരങ്ങളിൽ നിന്നുമാണ്. വ്യത്യസ്ത കഥാപാത്രങ്ങൾ അതിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. സാധാരണയായി, ഹഫ്മാൻ കോഡിംഗ് മറ്റ് നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സംഭവത്തിന്റെ അസമമായ സാധ്യതകൾ - ഉദാഹരണത്തിന്, ചില അക്ഷരങ്ങളുള്ള ഒരു ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റിന്റെ സ്വഭാവം ("ഇ" പോലെ) മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ കൂടുതൽ തവണ സംഭവിക്കുന്നു ("z" പോലെ).
അരിത്മെറ്റിക് കോഡിംഗ്
ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു തരം നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷനെ വിളിക്കുന്നു അരിത്മെറ്റിക് കോഡിംഗ്. ഒരു ഡാറ്റാ സ്ട്രീമിന് ഇടം ഉപയോഗിക്കുന്ന, എന്നാൽ യഥാർത്ഥ വിവരങ്ങളൊന്നും നൽകാത്ത അനാവശ്യ ഭാഗങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം എന്ന വസ്തുത ഈ രീതി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. അതിന്റെ യഥാർത്ഥ വിവര ഉള്ളടക്കം സംരക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് അനാവശ്യമായ ഈ ഭാഗങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഇത് ഡാറ്റ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നു.
അരിത്മെറ്റിക് കോഡിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാൻ, നമുക്ക് ഒരു വാചകം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉദാഹരണം പരിഗണിക്കാം. നമ്മുടെ ഡാറ്റ സ്ട്രീമിൽ നാല് പ്രതീകങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക - എ, ബി, സി, ഒപ്പം D. ഡാറ്റ കംപ്രസ് ചെയ്യാതെ വിടുകയാണെങ്കിൽ, മുഴുവൻ സ്ട്രീമിലും മൊത്തം 32 ബിറ്റുകൾക്കായി ഓരോ പ്രതീകവും എട്ട് ബിറ്റുകൾ എടുക്കും. അരിത്മെറ്റിക് കോഡിംഗിനൊപ്പം, ആവർത്തന മൂല്യങ്ങൾ പോലെ എ, ബി ഓരോന്നിനും എട്ട് ബിറ്റുകളിൽ താഴെ പ്രതിനിധീകരിക്കാം.
ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഓരോ പ്രതീകത്തെയും പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നാല്-ബിറ്റ് ബ്ലോക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കും, അതായത് നാല് പ്രതീകങ്ങളും ഒരൊറ്റ 16-ബിറ്റ് ബ്ലോക്കിലേക്ക് പാക്ക് ചെയ്യാം. എൻകോഡർ ഡാറ്റയുടെ സ്ട്രീം നോക്കുകയും ഓരോ പ്രതീകത്തിനും ഇടം ലാഭിക്കുന്നതിനായി തുടർച്ചയായ സ്ട്രിംഗുകളിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടാനുള്ള സാധ്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രോബബിലിറ്റികൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം അവ മറുവശത്ത് ഡീകംപ്രസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ പരമാവധി കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു. കംപ്രഷൻ സമയത്ത്, ഉയർന്ന പ്രോബബിലിറ്റികളുള്ള പ്രതീകങ്ങൾ മാത്രമേ കുറച്ച് ബിറ്റുകൾ എടുക്കൂ, കുറഞ്ഞ ആവൃത്തിയുള്ളവയോ അല്ലെങ്കിൽ കുറച്ച് തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നവയോ ഓരോ പ്രതീക ബ്ലോക്കിന് കൂടുതൽ ബിറ്റുകൾ ആവശ്യമായി വരും, പക്ഷേ ഡാറ്റ സ്ട്രീമിലുടനീളം നിരവധി ബൈറ്റുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പുള്ളതുപോലെ ഒരു 16-ബിറ്റ് ബ്ലോക്കിനുള്ളിൽ ബണ്ടിൽ ചെയ്യപ്പെടും. അതിന്റെ കംപ്രസ് ചെയ്യാത്ത പതിപ്പുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാതെ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിനും കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്. ഡിജിറ്റൽ ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ, വീഡിയോ ഫയലുകൾ എന്നിവയുടെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ കംപ്രഷൻ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലോസ്ലെസ് കംപ്രഷൻ ഡാറ്റയെ അതിന്റെ യഥാർത്ഥ വലുപ്പത്തിന്റെ ഒരു അംശത്തിൽ സംഭരിക്കാൻ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി വളരെ ചെറിയ ഫയൽ ലഭിക്കും.
അതിനാൽ, നമുക്ക് വിശദമായി പരിശോധിക്കാം നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം:
ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകൾ
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ഒറിജിനൽ ഫയലിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയൊന്നും നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ഫയൽ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ ആണ്. ഡിജിറ്റൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ, ഓഡിയോ ഫയലുകൾ, വീഡിയോ ക്ലിപ്പുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വലിയ ഫയലുകൾ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അനുയോജ്യമായ ഒരു രീതിയാക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിലുള്ള കംപ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്, നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രസ്സറുകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഫയലുകളുടെ തരങ്ങളും ഒപ്റ്റിമൽ ഫലങ്ങൾക്കായി അവ എങ്ങനെ ശരിയായി സജ്ജീകരിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കണം.
നഷ്ടമില്ലാത്ത ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഒരു ഫയൽ കംപ്രസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് നിരവധി ഓപ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്. മിക്കവാറും, നിങ്ങൾക്കിടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കും JPEG-കളും PNG-കളും അവ രണ്ടും നല്ല ഫയൽ വലുപ്പത്തിൽ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് പോലുള്ള ഫോർമാറ്റുകളും ഉപയോഗിക്കാം GIF അല്ലെങ്കിൽ TIFF നിങ്ങളുടെ സോഫ്റ്റ്വെയർ അവരെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുവെങ്കിൽ. ഓഡിയോയ്‌ക്കോ വീഡിയോയ്‌ക്കോ വേണ്ടി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ചില പ്രത്യേക കംപ്രസ് ചെയ്ത ഫോർമാറ്റുകളും ഉണ്ട്. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ FLAC (നഷ്ടമില്ലാത്ത ഓഡിയോ), AVI (നഷ്ടമില്ലാത്ത വീഡിയോ), QuickTime-ന്റെ Apple Lossless ഫോർമാറ്റ് (ALAC).
ഈ ഫോർമാറ്റുകൾ അവയുടെ കംപ്രസ് ചെയ്യാത്ത എതിരാളികളേക്കാൾ മികച്ച കംപ്രഷൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രോഗ്രാമുകളിലും പരിമിതമായ പിന്തുണയുള്ളതിനാൽ അവയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ് എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. നിങ്ങളുടെ സജ്ജീകരണത്തെ ആശ്രയിച്ച്, ഉപയോഗിക്കുന്നത് കംപ്രസ് ചെയ്യാത്ത ഫോർമാറ്റുകൾ കൂടുതൽ ഡിസ്ക് സ്പേസ് എടുത്താലും ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ ഇത് ലളിതമായിരിക്കും.
കംപ്രഷൻ ടൂളുകൾ
ഒറിജിനൽ ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രത നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഡാറ്റ ഫയലുകളുടെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന കംപ്രഷൻ ടൂളുകൾ ലഭ്യമാണ്. ഈ ടൂളുകൾ അനാവശ്യ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഒരു വിവരവും നഷ്ടപ്പെടാതെ ഫയലിൽ നിന്ന് തള്ളിക്കളയുന്നതിനും അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഗ്രാഫിക് ഇമേജുകൾക്കോ ഓഡിയോ, വീഡിയോ റെക്കോർഡിങ്ങുകൾക്കോ ലോസ്ലെസ് കംപ്രഷൻ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP, ARJ PDF-കളും കംപ്രസ് ചെയ്ത എക്‌സിക്യൂട്ടബിളുകളും (EXE) ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിവിധ ഫയൽ തരങ്ങൾക്കായി വിവിധ തലത്തിലുള്ള നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷനെ പിന്തുണയ്ക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ ഫോർമാറ്റുകളിലൊന്ന് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ ഒരു ചിത്രം കംപ്രസ്സുചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ പരമാവധി വലിപ്പം കുറയ്ക്കൽ ക്രമീകരണം, വിശദാംശങ്ങളോ വർണ്ണ വിവരങ്ങളോ നഷ്ടപ്പെടാതെ നിങ്ങൾക്ക് ആ ചിത്രം തുറക്കാനും കാണാനും കഴിയും.
ഉപയോഗിച്ച അൽഗോരിതം, നേടാനാകുന്ന ഫയലുകളുടെ വലുപ്പത്തെയും ഒരു ഫയൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കംപ്രസ് ചെയ്യാനും എടുക്കുന്ന സമയത്തെയും ബാധിക്കും. നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത ഉപകരണം എത്രത്തോളം നൂതനമാണെന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച് ഇത് മിനിറ്റുകൾ മുതൽ നിരവധി മണിക്കൂർ വരെയാകാം. പോലുള്ള ജനപ്രിയ കംപ്രഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ 7-സിപ്പ് (LZMA2) ഉയർന്ന അളവിലുള്ള കംപ്രഷൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ കൂടുതൽ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം ആവശ്യമാണ്. പോലുള്ള ഉയർന്ന ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പ്രോഗ്രാമുകൾ SQ=z (SQUASH) കൂടുതൽ ജനപ്രിയമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ അപേക്ഷിച്ച് മിന്നൽ വേഗതയിൽ അധിക ബൈറ്റുകൾ പിഴുതെറിയാൻ കഴിയുന്ന താഴ്ന്ന നില ദിനചര്യകളാണ് WinZip or വിൻറാർ എന്നാൽ അവയുടെ സാങ്കേതിക സങ്കീർണ്ണത അർത്ഥമാക്കുന്നത് അവ അമേച്വർ പിസി ഉപയോക്താക്കൾ വളരെ അപൂർവമായി മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ എന്നാണ്.
ഇമേജ് കംപ്രഷൻ
ഇമേജ് കംപ്രഷൻ ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഇമേജിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്. രണ്ട് സമീപനങ്ങളിൽ ഒന്നോ രണ്ടോ വഴിയാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്: നിസ്സാരമായ ഇമേജ് ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുകയോ കുറയ്ക്കുകയോ ചെയ്തുകൊണ്ട് നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ; അല്ലെങ്കിൽ ശ്രദ്ധാപൂർവമായ ഡാറ്റ ഉന്മൂലനം വഴി, വിളിച്ചു നഷ്ടമായ കംപ്രഷൻ.
കൂടെ നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ, കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ചിത്രം ദൃശ്യമാകുകയും സംഭരണത്തിനായി കുറച്ച് മെമ്മറി ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടെ എ നഷ്ടമായ കംപ്രഷൻ സാങ്കേതികത, ഫയൽ സംരക്ഷിച്ച് വീണ്ടും കംപ്രസ് ചെയ്യുമ്പോൾ ചില ഡാറ്റ നഷ്‌ടപ്പെടും, പക്ഷേ ശരിയായി ചെയ്യുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ കംപ്രസ് ചെയ്യാത്ത ഫയലിൽ നിന്ന് ദൃശ്യമായ വക്രതയൊന്നും കാണാൻ കഴിയില്ല.
ഡിജിറ്റൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫിയിലും ഗ്രാഫിക് ഡിസൈൻ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലും ലോസ്ലെസ്സ് കംപ്രഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു. JPEG ഇമേജുകൾ പോലെയുള്ള മറ്റ് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ ചെറിയ വലുപ്പങ്ങളിലേക്ക് ഫയലുകൾ കംപ്രസ് ചെയ്യാൻ ലോസ്ലെസ് ടെക്നിക്കുകൾ അനുവദിക്കുന്നു. നഷ്ടമായ കംപ്രഷൻ നഷ്ടപ്പെട്ട ഗുണനിലവാരത്തിന്റെയോ വിശദാംശങ്ങളുടെയോ ചെലവിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചെറിയ ഫയൽ വലുപ്പം ലഭിക്കും.
നഷ്ടപ്പെടാത്ത ഇമേജ് ഫോർമാറ്റുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- പടക്ക PNG-കൾ (ortf)
- GIF- കൾ (ജിഫ്)
- ഏറ്റവും സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫോർമാറ്റും ടിഫ് (ടിഫ്).
ഫോട്ടോഷോപ്പ് പോലുള്ള ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് "സേവ് അസ്" പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യത്യസ്ത തരം ഇമേജുകൾ തുറക്കാനും ഈ ഫോർമാറ്റുകളിലൊന്നിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാനും കഴിയും, അതായത് അധിക സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാതെ തന്നെ ഫോർമാറ്റുകൾക്കിടയിൽ ഫയലുകൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
പോലുള്ള ചില ഇതര ഇമേജ് ഫോർമാറ്റുകൾ JPEG 2000 (jp2) ഇത്തരത്തിലുള്ള കംപ്രഷൻ ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും അവയ്ക്ക് ഒരു അധിക നേട്ടം നൽകുന്നു, കാരണം അവയ്ക്ക് കാര്യക്ഷമമായ കോഡിംഗ് സ്കീം കാരണം ചെറിയ ഫയൽ വലുപ്പം ഉള്ളപ്പോൾ തന്നെ JPEG-കളെ അപേക്ഷിച്ച് കൂടുതൽ കൃത്യമായ നേരിട്ടുള്ള വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കാൻ കഴിയും.
തീരുമാനം
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ഫയലിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാനും സംഭരണ ഇടം ലാഭിക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്, ഈ പ്രക്രിയയിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഡാറ്റയും നഷ്‌ടപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫയലുകൾ അവയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളൊന്നും നഷ്ടപ്പെടാതെ കംപ്രസ് ചെയ്യാൻ ഇത് നിങ്ങളെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു സംഭരിക്കാനും ആക്സസ് ചെയ്യാനും പങ്കിടാനും എളുപ്പമാണ്.
ഉപസംഹാരമായി, നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ആധുനിക ഡാറ്റ സംഭരണത്തിനും മാനേജ്മെന്റിനുമുള്ള ഒരു അവശ്യ ഉപകരണമാണ്.
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷന്റെ സംഗ്രഹം
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ഒരു തരം ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ ടെക്നിക് ആണ്, അത് ഉള്ളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയൊന്നും നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ഫയൽ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നു. പ്രമാണങ്ങൾ, സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകൾ, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ ഫയലുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് അധിഷ്‌ഠിത ഫയലുകൾ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.
നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷന്റെ പ്രധാന നേട്ടം അതാണ് ഫയലിന്റെ ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ഫയലിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇതിനർത്ഥം ഒരേ കൃത്യമായ ഫയൽ ഒന്നിലധികം തവണ കംപ്രസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് വലിയ ഫയലുകൾ വേഗത്തിലും എളുപ്പത്തിലും സംഭരിക്കാനും കൈമാറാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഒരു ഫയലിൽ നിന്ന് അനാവശ്യ ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും വിവരങ്ങളുടെ അവശ്യ ഘടകങ്ങൾ മാത്രം സംഭരിച്ചുകൊണ്ടും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ സംഭരണ ഉപയോഗത്തിനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
പൊതുവേ, രണ്ട് തരത്തിലുള്ള നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ട് - നിഘണ്ടു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ Deflate/GZip അല്ലെങ്കിൽ Lempel-Ziv (ഇൻഡെക്‌സ് ചെയ്ത ലിസ്റ്റിലേക്ക് ഫയലുകളെ കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു) അല്ലെങ്കിൽ റിഡൻഡൻസി ഒഴിവാക്കൽ രീതികൾ ഗണിത കോഡിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ റൺ ലെങ്ത് എൻകോഡിംഗ് (ആവർത്തിച്ചുള്ള പാറ്റേണുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഇത് ആവർത്തനത്തെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു) പോലുള്ളവ. മീഡിയയുടെയും ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയും തരത്തിൽ വരുമ്പോൾ ഓരോ തരത്തിനും അതിന്റേതായ പ്രത്യേക ഉദ്ദേശ്യങ്ങളുണ്ട്.
ചിത്രങ്ങൾക്കായി, പ്രത്യേകിച്ച്, നഷ്ടരഹിതമായ ഇമേജ് ഫോർമാറ്റുകൾ പോലെ PNG പോലുള്ള മറ്റ് നഷ്ടമായ ഫോർമാറ്റുകളേക്കാൾ മുൻഗണന നൽകുന്നു JPEG കാരണം, ചിത്രത്തിന്റെ ഗുണമേന്മയിൽ കാര്യമായ തകർച്ചയോ ഒറിജിനൽ ഉറവിട ഡാറ്റ ഡീകോഡ് ചെയ്യുന്നതിനോ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനോ ബുദ്ധിമുട്ടോ ഇല്ലാതെ, ന്യായമായ കംപ്രഷൻ നൽകുമ്പോൾ JPEG-യെക്കാൾ മികച്ച രീതിയിൽ അവ ഇമേജ് വിശദാംശങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു. അതുപോലെ, ഡിജിറ്റൽ ഓഡിയോ കംപ്രസ് ചെയ്യാത്ത വേവ്ഫോം ഫയലുകൾ കൂടെ നന്നായി ചെയ്യാൻ പ്രവണത വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ശുദ്ധമായ ബിറ്റ്റേറ്റ് റിഡക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകളേക്കാൾ.
ഉപസംഹാരമായി, ഗുണമേന്മയിൽ യാതൊരു ത്യാഗവും കൂടാതെ വലിയ ഫയൽ വലുപ്പങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ മാർഗമാണ് നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷൻ; ഇത് സ്റ്റോറേജ് സ്ഥലവും ചെലവും ലാഭിക്കുമ്പോൾ വിലപ്പെട്ട ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച ബദലുകളാക്കി മാറ്റുന്നു. വ്യത്യസ്ത അൽഗോരിതങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത തരം മീഡിയയ്‌ക്ക് മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി യോജിക്കുന്നതിനാൽ, സ്വകാര്യത പരിരക്ഷയ്‌ക്കും സ്പേസ് കാര്യക്ഷമതയ്‌ക്കും നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഫോർമാറ്റ് ഏതെന്ന് ഗവേഷണം ചെയ്യുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും മികച്ചതാണ് - ശരിയായ ചോയ്‌സിന് എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും വരുത്താൻ കഴിയും!
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ഫയലുകളെ സ്ഥലം ലാഭിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റ എൻകോഡിംഗും ഡീകോഡിംഗ് പ്രക്രിയയുമാണ്. സംഭരണച്ചെലവ് തുടർച്ചയായി കുറയുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡിജിറ്റൽ ഉള്ളടക്കം നിലനിർത്തുന്നത് ചെലവേറിയതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്. നഷ്ടരഹിതമായ കംപ്രഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ വിവിധ സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം സംഭരണം, നെറ്റ്‌വർക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഫയൽ കൈമാറ്റം എന്നിവ സുഗമമാക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്മിഷൻ വേഗതയ്ക്ക് I/O ഓപ്പറേഷനുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രവർത്തന ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും ശാസ്ത്രീയ അല്ലെങ്കിൽ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റുകളെ അവയുടെ ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ സാധൂകരിക്കാൻ സഹായിക്കാനും കഴിയും.
നഷ്ടമില്ലാത്ത കംപ്രഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- വക്രതയോ ഗുണനിലവാരത്തകർച്ചയോ അവതരിപ്പിക്കാതെ ഫയൽ വലുപ്പം കുറയ്ക്കൽ
- വെബിലൂടെ കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുറച്ചുകൊണ്ട് മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പേജ് ലോഡ് വേഗത
- ഓൺലൈൻ സെർവറുകളിൽ ഉള്ളടക്കം ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ആശയവിനിമയ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്കുള്ള ഗേറ്റ്‌വേകൾ
- ഡിജിറ്റൽ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ദീർഘകാല സംരക്ഷണത്തിനായി ആർക്കൈവിംഗ് കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിച്ചു
- ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് റിസോഴ്‌സുകളോടെ വൻതോതിലുള്ള പ്രേക്ഷകർക്ക് ഭക്ഷണം നൽകിക്കൊണ്ട് വെർച്വൽ ഇൻസ്ട്രുമെന്റേഷനും ഇന്റർനെറ്റ് സ്ട്രീമിംഗ് മീഡിയ സേവനങ്ങൾക്കുമുള്ള വഴികൾ തുറന്നു.
ഹായ്, ഞാൻ കിം ആണ്, മാധ്യമ സൃഷ്ടിയിലും വെബ് വികസനത്തിലും പശ്ചാത്തലമുള്ള ഒരു അമ്മയും സ്റ്റോപ്പ്-മോഷൻ പ്രേമിയുമാണ്. ഡ്രോയിംഗിലും ആനിമേഷനിലും എനിക്ക് വലിയ അഭിനിവേശമുണ്ട്, ഇപ്പോൾ ഞാൻ ആദ്യം സ്റ്റോപ്പ്-മോഷൻ ലോകത്തേക്ക് ഡൈവിംഗ് ചെയ്യുന്നു. എന്റെ ബ്ലോഗിലൂടെ, ഞാൻ എന്റെ പഠനങ്ങൾ നിങ്ങളുമായി പങ്കിടുന്നു.
