ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ: ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕਲਪ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਗੈਰ. ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਫਾਈਲ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
- ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ,
- ਕਿਦਾ ਚਲਦਾਹੈ, ਅਤੇ
- ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ.
ਆਓ ਆਰੰਭ ਕਰੀਏ!
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ:
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਾਰੇ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਟੀਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ 5 ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ 5 ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਉਸ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰੇਗਾ, ਨਾਲ ਹੀ ਇਸ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਕਿ ਇਹ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਲਟ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ (ਜੋ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਚੋਣਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਦ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਚਿੱਤਰ ਰੈਜ਼ੋਲੇਸ਼ਨ, ਟੈਕਸਟ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਕੋਈ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ. ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੁਰਬਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸੰਗੀਤ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ (ਇਸ ਲਈ ਆਡੀਓ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ)
- ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ (ਕਿਉਂਕਿ ਛੋਟੇ ਵੇਰਵੇ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ)
- ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ
- ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਆਰਕਾਈਵ ਕਰਨਾ।
ਕੰਪ੍ਰੈਸਰਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ZIP ਅਤੇ PNG ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਕੁਝ ਚਿੱਤਰ ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ TIFF ਅਤੇ GIF.
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਲਾਭ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਇੱਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਕੋਡਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਦੁਆਰਾ ਅੱਧਾ ਜਾਂ ਵੱਧ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਟੋਰੇਜ ਸਪੇਸ ਬਚਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸੁਧਾਰੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ: ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਉਸ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਛੋਟੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਭੇਜਣ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਘੱਟ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
- ਡਾਟਾ ਇੰਟੀਗਰੇਟੀ: ਕਿਉਂਕਿ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਗੁੰਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਡੀਕੰਪ੍ਰੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤੀ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹੇਗੀ।
- ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਕੰਪਰੈੱਸਡ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ: ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਛੋਟੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਡਾਟਾ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ ZIP, gzip, ਅਤੇ LZW. ਇਹ ਤਿੰਨ, ਹੋਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਰਿਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ:
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਟਾਪ ਮੋਸ਼ਨ ਸਟੋਰੀਬੋਰਡਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ
ਸਾਡੇ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਦੇ ਗਾਹਕ ਬਣੋ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਸਟੋਰੀਬੋਰਡਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਮੁਫ਼ਤ ਡਾਊਨਲੋਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਆਪਣੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਜੀਵੰਤ ਲਿਆਉਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ!
ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿ newsletਜ਼ਲੈਟਰ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਈਮੇਲ ਪਤੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਆਦਰ ਕਰਾਂਗੇ ਪਰਦੇਦਾਰੀ
- ਜ਼ਿਪ
- gzip
- ਐਲਜ਼ਡਬਲਯੂ
ਲੰਬਾਈ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਚਲਾਓ
ਲੰਬਾਈ ਇੰਕੋਡਿੰਗ (RLE) ਚਲਾਓ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਸੰਘਣੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੀਕੰਪ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਰਨ ਲੈਂਥ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ, ਦੀਆਂ ਦੌੜਾਂ ਪਿਕਸਲ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰੰਗ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹਨ. ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ RLE ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਵੀ ਢੁਕਵੇਂ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਰਨ ਲੈਂਥ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਇਸ ਤੱਥ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਨਮੂਨੇ ਹਨ ਸਮਾਨ ਮੁੱਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਪਰ ਡੀਕੰਪ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ। ਇਸ ਨਾਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਟੌਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 50 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ - ਆਡੀਓ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ।
RLE ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਵਾਜ਼ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। . ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅੰਤਿਮ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਕੁਝ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਫਮੈਨ ਕੋਡਿੰਗ
ਹਫਮੈਨ ਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰੀਫਿਕਸਿੰਗ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਤੀਕਾਂ, ਜਾਂ ਅੱਖਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਕੋਡਵਰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਕੋਡਵਰਡ ਜੋ ਕਿ ਦੁਰਲੱਭ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹਫਮੈਨ ਕੋਡਿੰਗ ਇਸਦੀ ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਫਮੈਨ ਕੋਡਿੰਗ ਦੋ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਵਿਲੱਖਣ ਪ੍ਰਤੀਕ ਕੋਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਪ੍ਰਤੀਕ ਕੋਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੁਟਕਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਤੋਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਾਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਹਫਮੈਨ ਕੋਡਿੰਗ ਹੋਰ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਹੋਣ ਦੀ ਅਸਮਾਨ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਅੱਖਰ (ਜਿਵੇਂ "e") ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਕਸਰ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ "z").
ਅੰਕਗਣਿਤ ਕੋਡਿੰਗ
ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਜਿਸਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅੰਕਗਣਿਤ ਕੋਡਿੰਗ. ਇਹ ਵਿਧੀ ਇਸ ਤੱਥ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਧਾਰਾ ਵਿੱਚ ਬੇਲੋੜੇ ਹਿੱਸੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਪੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜੋ ਕੋਈ ਅਸਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਬੇਲੋੜੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਅੰਕਗਣਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਆਓ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਉਦਾਹਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਅੱਖਰ ਹਨ - ਏ, ਬੀ, ਸੀ, ਅਤੇ D. ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਅੱਖਰ ਪੂਰੀ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ 32 ਬਿੱਟਾਂ ਲਈ ਅੱਠ ਬਿੱਟ ਲੈ ਲਵੇਗਾ। ਅੰਕਗਣਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਲ ਜਿਵੇਂ ਏ ਅਤੇ ਬੀ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਅੱਠ ਤੋਂ ਘੱਟ ਬਿੱਟਾਂ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਚਾਰ-ਬਿੱਟ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਚਾਰ ਅੱਖਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ 16-ਬਿੱਟ ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਏਨਕੋਡਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਸਟ੍ਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਬਚਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਸਿਰੇ 'ਤੇ ਡੀਕੰਪ੍ਰੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇਸਲਈ ਉੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਅੱਖਰ ਹੀ ਘੱਟ ਬਿੱਟ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਘੱਟ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਜੋ ਘੱਟ ਅਕਸਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਅੱਖਰ ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ 16-ਬਿੱਟ ਬਲਾਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੰਡਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਕਈ ਬਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਦੇ ਅਸੰਕੁਚਿਤ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ.
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਇਹ ਵਿਧੀ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅਸਲ ਆਕਾਰ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਫਾਈਲ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਆਓ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਅਤੇ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ:
ਫਾਇਲ ਫਾਰਮੈਟ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਰਬਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫਾਈਲ ਦਾ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਫੋਟੋਆਂ, ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਕਲਿੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਤਰੀਕਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪ੍ਰੈਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਰੋਗੇ JPEGs ਅਤੇ PNGs ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਦੋਵੇਂ ਚੰਗੇ ਫਾਈਲ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GIF ਜਾਂ TIFF ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸੰਕੁਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵੀ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ FLAC (ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਆਡੀਓ), AVI (ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਵੀਡੀਓ), ਅਤੇ ਕੁਇੱਕਟਾਈਮ ਦਾ Apple Lossless ਫਾਰਮੈਟ (ALAC).
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਆਪਣੇ ਗੈਰ-ਸੰਕੁਚਿਤ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੀਮਤ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਸੈੱਟਅੱਪ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਰਤ ਕੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਡਿਸਕ ਥਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਟੂਲ
ਇੱਥੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਟੂਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP ਅਤੇ ARJ PDF ਅਤੇ ਕੰਪਰੈੱਸਡ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟੇਬਲਸ (EXE) ਸਮੇਤ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਧਿਕਤਮ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸੈਟਿੰਗ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੇਰਵੇ ਜਾਂ ਰੰਗ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਅਤੇ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ।
ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਾਈਲ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਚੁਣਿਆ ਟੂਲ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ 7-ਜ਼ਿਪ (LZMA2) ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਰਗੇ SQ=z (ਸਕੁਐਸ਼) ਘੱਟ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਰੁਟੀਨ ਹਨ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਵਾਧੂ ਬਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਚੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ WinZip or ਕਿ WinRAR ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸ਼ੁਕੀਨ ਪੀਸੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਹੀ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਸੰਕੁਚਨ
ਚਿੱਤਰ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਮਾਮੂਲੀ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਜਾਂ ਘਟਾ ਕੇ, ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ; ਜਾਂ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਖਤਮ ਕਰਕੇ, ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ.
ਨਾਲ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ, ਚਿੱਤਰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਇੱਕ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ, ਜਦੋਂ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਪਰੈੱਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੁਝ ਡੇਟਾ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਅਣਕੰਪਰੈੱਸਡ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਕੋਈ ਦਿੱਖ ਵਿਗਾੜ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ ਤਕਨੀਕ ਡਿਜੀਟਲ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੇਪੀਈਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਗੁਆਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਫਾਈਲ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਚਿੱਤਰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਆਤਿਸ਼ਬਾਜ਼ੀ PNGs (ortf)
- ਜੀਆਈਐਫਜ਼ (gif)
- ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਫਾਰਮੈਟ TIFF (ਝਗੜਾ)।
ਫੋਟੋਸ਼ਾਪ ਵਰਗੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਸੇਵ ਏਜ਼" ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਵਾਧੂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੁਝ ਵਿਕਲਪਿਕ ਚਿੱਤਰ ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ JPEG 2000 (jp2) ਵੀ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ JPEGs ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਕੋਡਿੰਗ ਸਕੀਮ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਫਾਈਲ ਆਕਾਰ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਾਈਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਸਪੇਸ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਗੁਆਉਂਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੰਦ ਹੈ.
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਅੰਦਰ ਮੌਜੂਦ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਰਬਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫਾਈਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਫਾਈਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਾਈਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਦਾ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕੋ ਸਹੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਟੋਰੇਜ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਦੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੀਫਲੇਟ/ਜੀਜ਼ਿਪ ਜਾਂ ਲੇਮਪਲ-ਜ਼ਿਵ (ਜੋ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਜਾਂ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਕਗਣਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਜਾਂ ਰਨ ਲੰਬਾਈ ਏਨਕੋਡਿੰਗ (ਜੋ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ)। ਜਦੋਂ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਚਿੱਤਰ ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਵੇਂ PNG ਹੋਰ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ JPEG ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ JPEG ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਚਿੱਤਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਗਿਰਾਵਟ ਜਾਂ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਕੁਚਨ ਦੇ ਵਾਜਬ ਪੱਧਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡਿਜੀਟਲ ਆਡੀਓ ਅਣਕੰਪਰੈੱਸਡ ਵੇਵਫਾਰਮ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਵੈਕਟਰ ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਸ਼ੁੱਧ ਬਿੱਟਰੇਟ ਘਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕੁਰਬਾਨੀ ਦੇ ਵੱਡੇ ਫਾਈਲ ਅਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ; ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰੇਜ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੀਮਤੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਪੇਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਫਾਰਮੈਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸਹੀ ਚੋਣ ਸਾਰੇ ਫਰਕ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ!
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਲਾਭ
ਘਾਤਕ ਸੰਕੁਚਨ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਗ੍ਹਾ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਲਾਗਤ ਲਗਾਤਾਰ ਘਟ ਰਹੀ ਹੈ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਡਿਜੀਟਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ ਸਪੀਡ I/O ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਗਾੜ ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫਾਈਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਕਮੀ
- ਵੈੱਬ ਉੱਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਪੰਨਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
- ਸਰੋਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਗੇਟਵੇ ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਚਾਰ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ
- ਡਿਜੀਟਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਪੁਰਾਲੇਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ
- ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਕੇ ਵਰਚੁਅਲ ਇੰਸਟਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਮੀਡੀਆ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਗਿਆ ਹੈ
ਸਤਿ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ, ਮੈਂ ਕਿਮ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਮਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਟਾਪ-ਮੋਸ਼ਨ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਮੀਡੀਆ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਨਾਲ। ਮੈਨੂੰ ਡਰਾਇੰਗ ਅਤੇ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਜਨੂੰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਮੈਂ ਸਟਾਪ-ਮੋਸ਼ਨ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਮੇਰੇ ਬਲੌਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿੱਖਿਆਵਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।
