نقصانڪار کمپريشن: اهو ڇا آهي ۽ ان کي ڪيئن استعمال ڪجي
نقصان کانسواءِ سمپيشن اهو هڪ اهم تصور آهي جڏهن اهو اچي ٿو ڊجيٽل ميڊيا. اهو عمل ڏانهن اشارو ڪري ٿو جتي ڊيٽا کي دٻايو ويندو آهي ڊيٽا جي ڪنهن به نقصان کان سواء. نقصان کان سواء ڪمپريشن هڪ بهترين طريقو آهي توهان جي ڊجيٽل ميڊيا جي فائيل سائيز کي گھٽائڻ جي بغير معيار کي قربان ڪرڻ جي.
هن مقالي ۾، اسان کي معلوم ٿيندو
- بي نقصان کمپريشن ڇا آهي,
- اهو ڪيئن ڪم ڪري ٿو، ۽
- توهان ان کي پنهنجي فائدي ۾ ڪيئن استعمال ڪري سگهو ٿا.
اچو ته شروع ڪريون!
هن پوسٽ ۾ اسان coverڪينداسين:
بي عيب کمپريشن جي تعريف
نقصان کانسواءِ سمپيشن ڊيٽا ڪمپريشن جو هڪ قسم آهي جيڪو انڪوڊنگ ۽ ڊيڪوڊنگ جي عمل دوران سڀني اصل ڊيٽا کي محفوظ ڪري ٿو، جيئن ته نتيجو اصل فائل يا ڊيٽا جي صحيح نقل آهي. اهو ڊيٽا ۾ نمونن کي ڳولڻ ۽ ان کي وڌيڪ موثر طريقي سان محفوظ ڪندي ڪم ڪري ٿو. مثال طور، جيڪڏهن هڪ فائل ۾ 5 ورجائيندڙ لفظ آهن، انهن 5 نقلي لفظن کي ذخيرو ڪرڻ جي بدران نقصان جي ڪمپريشن ان لفظ جو صرف هڪ مثال ذخيرو ڪندو، ان سان گڏ ان جي حوالي سان جتي ان جي استعمال بابت معلومات فائل ۾ ملي سگهي ٿي.
وسنديون نقصانڪار کمپريشن (جيڪو سائيز کي گهٽائڻ لاءِ چونڊيل ڪجهه معلومات رد ڪري ٿو) بي نقصان کمپريشن توهان کي برقرار رکڻ جي اجازت ڏئي ٿي عڪس جو حل، متن جي وضاحت ۽ فائل جي سالميت سان معيار جو ڪو نقصان. اهو ان کي ايپليڪيشنن لاءِ موزون بڻائي ٿو جتي ڪجهه معلومات ضروري آهي ۽ سائيز جي گھٽتائي لاءِ قربان نه ٿي ڪري سگھجي. نقصان جي گھٽتائي لاء عام استعمال شامل آهن:
- موسيقي فائلن کي دٻايو (جنهن ڪري آڊيو معيار برقرار رهڻ گهرجي)
- طبي تصويرن کي دٻائڻ (ڇاڪاڻ ته ننڍا تفصيل تشخيص لاءِ اهم هوندا)
- سافٽ ويئر ايپليڪيشنن جو سورس ڪوڊ ڪمپريس ڪرڻ
- ڊگھي مدت جي اسٽوريج لاءِ آرڪائيو دستاويز.
ڪمپريسر جا مثال جيڪي هن قسم جي الگورتھم استعمال ڪري سگھن ٿا ZIP ۽ PNG فائلون انهي سان گڏ ڪجهه تصويري فارميٽ جهڙوڪ TIFF ۽ GIF.
نقصان کان سواء ڪمپريشن جا فائدا
نقصان کانسواءِ سمپيشن هڪ ٽيڪنالاجي آهي جيڪا ڊيٽا کي ننڍي سائيز ۾ دٻائي ٿي بغير معيار ۾ ڪنهن به نقصان جي. اهو الورورٿمس جي استعمال ذريعي ممڪن ٿيو آهي جيڪي ڊيٽا جي بيڪار يا ورجائيندڙ تارن جي نشاندهي ڪن ٿا، ۽ پوءِ انهن کي ننڍڙن ڪوڊن سان تبديل ڪن ٿا. ھن طريقي کي استعمال ڪندي ڊيٽا جي سائيز کي گھٽائڻ ۾ مدد ڪري سگھي ٿي، اڪثر ڪري اڌ يا وڌيڪ, صارفين کي وڌيڪ موثر انداز ۾ معلومات جي وڏي مقدار کي ذخيرو ۽ منتقل ڪرڻ جي قابل بڻائي.
اسٽوريج جي جڳهه کي بچائڻ کان علاوه، نقصانڪار ڪمپريشن استعمال ڪرڻ لاء ٻيا ڪيترائي اهم فائدا آهن. انهن ۾ شامل آهن:
- بهتر ڪارڪردگي: نقصان کان سواءِ ڪمپريشن انهي رفتار کي بهتر ڪري سگهي ٿو جنهن تي فائلون منتقل ڪيون وينديون آهن جيئن اهي ننڍا هجن ۽ موڪلڻ يا ڊائون لوڊ ڪرڻ وقت گهٽ بينڊوڊٿ وٺن.
- ڊيٽا جي سالميت: ڇاڪاڻ ته ڪا به ڊيٽا گم نه ٿيندي آهي جڏهن نقصان کان سواءِ ڪمپريشن استعمال ڪندي، انڪوڊ ٿيل ڪا به معلومات ڊمپپريشن تي برقرار رهندي.
- مطابقت: Compressed فائلون عام طور تي ان جي معياري انڪوڊنگ الگورتھم جي ڪري مختلف پليٽ فارمن تي مختلف ايپليڪيشنن سان کولي سگھجن ٿيون.
- گھٽ ۾ گھٽ پروسيسنگ وقت: فائل جي سائيز کي گھٽائڻ عمل کي تيز ڪري ٿو جهڙوڪ پرنٽنگ، اسٽريمنگ ۽ ايڊيٽنگ جيئن ننڍيون فائلون گھٽ ڪمپيوٽنگ پاور جي ضرورت هونديون آهن.
بي نقصان ڪمپريشن جا قسم
هتي مختلف قسم جا آهن بي نقصان کمپريشن ٽيڪنڪ جيڪي توهان کي اجازت ڏين ٿيون ڊيٽا کي دٻائڻ جي بغير ڪنهن به معلومات کي وڃائڻ جي. نقصان جي گھٽتائي جا سڀ کان وڌيڪ عام قسم آهن ZIP، gzip، ۽ LZW. اهي ٽي، ٻين مختلف قسمن سان گڏ، سڀني جا پنهنجا فائدا ۽ نقصان آهن.
هن آرٽيڪل ۾، اسان بحث ڪنداسين مختلف قسم جي نقصان جي ڪمپريشن طريقن ۽ انهن کي ڪيئن استعمال ڪجي:
توهان جي پنهنجي اسٽاپ موشن ڪهاڻي بورڊ سان شروع ڪرڻ
اسان جي نيوز ليٽر جي رڪنيت حاصل ڪريو ۽ حاصل ڪريو مفت ڊائون لوڊ ٽن اسٽوري بورڊن سان. پنهنجون ڪهاڻيون زنده ڪرڻ سان شروع ڪريو!
اسان صرف استعمال ڪنداسين توهان جو اي ميل پتو اسان جي نيوز ليٽر لاءِ ۽ توهان جو احترام رازداري
- زپ
- gzip
- ايل اي ڊي ڊبليو
ڊگھائي انڪوڊنگ کي هلائڻ
ڊگھائي انڪوڊنگ هلائڻ (RLE) هڪ ڊيٽا ڪمپريشن الگورٿم آهي جيڪو ڪنهن به ڊيٽا کي وڃائڻ کان سواءِ فائل جي سائيز کي گهٽائڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. اهو ڪم ڪري ٿو ڊيٽا جو تجزيو ڪندي، لڳاتار اکرن کي ڳولهڻ ۽ پوءِ انهن کي دٻائڻ سان هڪ ننڍي، وڌيڪ ڳڻي شڪل ۾. اهو فائلن کي ذخيرو ڪرڻ ۽ منتقل ڪرڻ آسان بڻائي ٿو. decompression جي عمل دوران، اصل ڊيٽا مڪمل طور تي بحال ڪري سگهجي ٿو.
رن ڊگھائي انڪوڊنگ عام طور تي ڊجيٽل تصويرن کي دٻائڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي ڇاڪاڻ ته اهو مؤثر طريقي سان مواد ۾ معلومات جي بيڪارگي کي گهٽائي ٿو جهڙوڪ ورجايل نمونو ، ڊوڙ پڪو يا وڏا علائقا هڪ واحد رنگ سان ڀريل. ٽيڪسٽ دستاويز پڻ RLE ڪمپريشن لاءِ موزون اميدوار آهن ڇاڪاڻ ته اهي اڪثر ورجائيندڙ لفظن ۽ جملن تي مشتمل هوندا آهن.
رن ڊگھائي انڪوڊنگ ان حقيقت جو فائدو وٺي ٿي ته آڊيو فائلن ۾ ڪيترائي ترتيب وار نمونا آهن. هڪجهڙا قدر انهن کي سائيز ۾ گهٽائڻ لاءِ پر ڊمپپريشن تي انهن جي اصل معيار کي برقرار رکڻ لاءِ. اهو ٿي سگهي ٿو فائل جي سائيز ۾ اهم گهٽتائي - عام طور تي 50٪ يا وڌيڪ - آڊيو معيار ۽ ڪارڪردگي جي لحاظ کان تمام گهٽ نقصان سان.
جڏهن RLE انڪوڊنگ استعمال ڪري رهيا آهيو، اهو ياد رکڻ ضروري آهي ته جڏهن اهو آواز يا تصويري فائلن سان لاڳاپيل فائلن جي سائيز کي گهٽائڻ جو امڪان آهي، اهو اصل ۾ ٽيڪسٽ فائلن جي قسمن لاءِ فائديمند نه ٿي سگهي ٿو جن کي روايتي طور تي ڪيئن ٺاهيو ويو آهي ان جي ڪري گهڻو بيڪار نه هوندو آهي. . تنهن ڪري، مختلف قسم جي ايپليڪيشنن سان گڏ ڪجهه تجربا شايد حتمي چونڊ ڪرڻ کان پهريان ضروري هجن ته ڇا هن قسم جي ڪمپريشن ٽيڪنالاجي توهان جي ضرورتن لاء بهترين آهي.
هفمان ڪوڊنگ
هفمان ڪوڊنگ هڪ موافقت، نقصان کان سواء ڊيٽا ڪمپريشن الگورتھم آهي. هي الگورٿم استعمال ڪري ٿو ڊيٽا جي نشانين جو هڪ سيٽ، يا ڪردارن سان گڏ، هڪ فائل ۾ انهن جي واقعن جي تعدد سان گڏ هڪ موثر اڳڪٿي ڪوڊ ٺاهڻ لاءِ. هي ڪوڊ ننڍن ڪوڊورڊس تي مشتمل آهي جيڪي وڌيڪ بار بار اکرن جي نمائندگي ڪن ٿا ۽ ڊگھا ڪوڊورڊ جيڪي نادر جي نمائندگي ڪن ٿا. انهن ڪوڊن کي استعمال ڪندي، Huffman ڪوڊنگ ان جي ڊيٽا جي سالميت تي ٿورڙي اثر سان فائل سائيز کي گھٽائي سگھي ٿو.
Huffman Coding ٻن مرحلن ۾ ڪم ڪري ٿو: منفرد علامت ڪوڊ جو هڪ سيٽ تعمير ڪرڻ ۽ ان کي استعمال ڪندي ڊيٽا جي وهڪري کي دٻائڻ لاءِ. علامتي ڪوڊ عام طور تي مختلف فائلن جي ورهاست مان ٺاهيا ويندا آهن ۽ حاصل ڪيل معلومات مان حاصل ڪيل لاڳاپن جي تعدد کي جانچڻ سان. ان ۾ مختلف ڪردار ٿين ٿا. عام طور تي، Huffman Coding ٻين نقصانڪار ڪمپريشن الگورتھم کان وڌيڪ موثر طريقي سان هلندي آهي جڏهن ڊيٽا اسٽريمز تي استعمال ڪيو ويندو آهي جنهن ۾ علامتون هونديون آهن. ظهور جي غير برابري امڪان - مثال طور، هڪ ٽيڪسٽ دستاويز جي خاصيت جنهن ۾ ڪجهه اکر (جيئن ”اي“) ٻين جي ڀيٽ ۾ گهڻو ڪري ٿئي ٿو (جهڙوڪ "z").
رياضي جي ڪوڊنگ
هڪ قسم جو نقصانڪار ڪمپريشن جيڪو استعمال ڪري سگهجي ٿو سڏيو ويندو آهي رياضي جي ڪوڊنگ. اهو طريقو ان حقيقت جو فائدو وٺي ٿو ته ڊيٽا جي هڪ وهڪرو ۾ بيڪار حصا ٿي سگهن ٿا جيڪي خلا کي استعمال ڪن ٿا، پر جيڪي اصل ڄاڻ نه ٿا ڪن. اهو ان بيڪار حصن کي ختم ڪندي ڊيٽا کي دٻائي ٿو جڏهن ته ان جي اصل معلومات جي مواد کي محفوظ ڪندي.
سمجھڻ لاءِ ته رياضي جي ڪوڊنگ ڪيئن ڪم ڪري ٿي، اچو ته ھڪڙي متن تي ٻڌل مثال تي غور ڪريون. فرض ڪريو اسان جي ڊيٽا اسٽريم ۾ چار اکر آهن - الف، بي، سي، ۽ D. جيڪڏهن ڊيٽا بي ترتيب رهجي وئي هئي، هر ڪردار سڄي وهڪري ۾ مجموعي طور تي 32 بٽس لاء اٺ بٽ وٺندو. رياضياتي ڪوڊنگ سان، جڏهن ته، ورجائي قدر جهڙوڪ اي ۽ بي هر هڪ کان گهٽ ۾ گهٽ اٺ بٽ سان نمائندگي ڪري سگهجي ٿو.
هن مثال ۾ اسين استعمال ڪنداسين چار-بٽ بلاڪ هر ڪردار جي نمائندگي ڪرڻ لاء، جنهن جو مطلب آهي ته سڀئي چار اکرن کي هڪ واحد 16-bit بلاڪ ۾ ڀريل هوندا. انڪوڊر ڊيٽا جي وهڪري کي ڏسندو آهي ۽ هر ڪردار کي امڪانيات تفويض ڪندو آهي انهن جي لڳاتار تارن ۾ ظاهر ٿيڻ جي امڪان جي بنياد تي خلا کي بچائڻ لاءِ جڏهن ته وڌ ۾ وڌ درستگي کي يقيني بڻائيندي جڏهن اهي ٻئي آخر ۾ ڊمپپريس ڪيا ويندا آهن. ان ڪري ڪمپريشن دوران صرف اهي اکر جيڪي وڌيڪ امڪانن وارا هوندا آهن اهي گهٽ بِٽ وٺندا آهن جڏهن ته جيڪي گهٽ فريڪوئنسي وارا هوندا آهن يا جيڪي گهٽ اڪثر ظاهر ٿيندا آهن انهن کي وڌيڪ بِٽ في ڪردار بلاڪ جي ضرورت هوندي آهي پر پوءِ به هڪ 16-بٽ بلاڪ جي اندر بنڊل رهنديون آهن جيئن پوري ڊيٽا اسٽريم ۾ ڪيترائي بائيٽ بچائڻ کان اڳ جڏهن ان جي بي ترتيب ٿيل نسخي جي مقابلي ۾.
بي نقصان ڪمپريشن ڪيئن استعمال ڪجي
نقصان کانسواءِ سمپيشن معلومات جي بغير ڪنهن نقصان جي ڊيٽا کي انڪوڊنگ ۽ ڪمپريس ڪرڻ جو هڪ طريقو آهي. ڪمپريشن جو هي طريقو ڊجيٽل تصويرون، آڊيو ۽ وڊيو فائلن جي سائيز کي گھٽائڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. نقصان کان سواء ڪمپريشن ڊيٽا کي ان جي اصل سائيز جي هڪ حصي تي ذخيرو ڪرڻ جي قابل بنائي ٿو، نتيجي ۾ تمام ننڍو فائل.
تنهن ڪري، اچو ته تفصيل ۾ وڃو ۽ دريافت ڪريو بيڪار ڪمپريشن ڪيئن استعمال ڪجي:
فائل فارميٽ
نقصان کانسواءِ سمپيشن ڊيٽا ڪمپريشن جو هڪ قسم آهي جيڪو اصل فائل ۾ موجود ڪنهن به ڊيٽا کي قربان ڪرڻ کان سواءِ فائل سائيز کي گھٽائي ٿو. هي اهو ٺاهيندو آهي هڪ مثالي طريقو وڏي فائلن کي گڏ ڪرڻ لاءِ جيئن ته ڊجيٽل تصويرون، آڊيو فائلون، ۽ وڊيو ڪلپس. هن قسم جي ڪمپريشن کي استعمال ڪرڻ لاء، توهان کي فائلن جي قسمن کي سمجهڻ گهرجي جيڪي نقصان جي ڪمپريسر جي حمايت ڪن ٿيون ۽ انهن کي بهتر طريقي سان ترتيب ڏيڻ لاء بهتر نتيجن لاء.
جڏهن هڪ فائل کي نقصان جي مقصدن لاء دٻايو، توهان وٽ فائل فارميٽ لاء ڪيترائي اختيار آهن. گهڻو ڪري، توهان جي وچ ۾ چونڊيندا JPEGs ۽ PNGs جيئن اهي ٻئي سٺي فائل سائيز سان بهترين نتيجا مهيا ڪن ٿا. توھان پڻ استعمال ڪري سگھوٿا فارميٽ وانگر GIF يا TIFF جيڪڏهن توهان جو سافٽ ويئر انهن کي سپورٽ ڪري ٿو. اتي پڻ ڪجھ خاص ڪمپريسر فارميٽ آھن جيڪي خاص طور تي آڊيو يا وڊيو لاءِ ٺهيل آھن. انهن ۾ شامل آهن FLAC (نقصان کان سواءِ آڊيو)، AVI (نقصان کان سواءِ وڊيو)، ۽ QuickTime جي ايپل لوس لیس فارميٽ (ALAC).
اهو نوٽ ڪرڻ ضروري آهي ته جڏهن اهي فارميٽس انهن جي غير کمپريس ٿيل هم منصبن کان بهتر ڪمپريشن پيش ڪن ٿا، انهن کي ڪجهه ايپليڪيشنن ۽ سافٽ ويئر پروگرامن ۾ محدود سپورٽ جي ڪري ڪم ڪرڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو. توهان جي سيٽ اپ تي منحصر ڪري، استعمال ڪندي uncompressed فارميٽ ڊگھي ڊوڙ ۾ آسان ٿي سگھي ٿو جيتوڻيڪ اھو وڌيڪ ڊسڪ اسپيس وٺي ٿو.
ڪمپريشن جا اوزار
اتي موجود مختلف قسم جا ڪمپريشن اوزار موجود آهن جيڪي ڊيٽا فائلن جي سائيز کي گھٽائڻ لاءِ ٺهيل آهن جڏهن ته اصل ڊيٽا جي سالميت کي برقرار رکندي. اهي اوزار استعمال ڪن ٿا الورورٿم کي غير ضروري ڊيٽا جي سڃاڻپ ڪرڻ ۽ ان کي فائل مان رد ڪرڻ بغير ڪنهن به معلومات کي وڃائڻ جي.
نقصان کان سواء ڪمپريشن خاص طور تي گرافڪ تصويرون، يا آڊيو ۽ وڊيو رڪارڊنگ لاء مفيد آهي. اوزار جهڙوڪ ZIP، RAR، Stuffit X، GZIP ۽ ARJ PDFs ۽ compressed executables (EXE) سميت فائلن جي مختلف قسمن لاءِ نقصان واري ڪمپريشن جي مختلف سطحن کي سپورٽ ڪريو. مثال طور، جيڪڏھن توھان ھڪڙي تصوير کي دٻايو ٿا انھن مان ھڪڙي شڪل سان وڌ ۾ وڌ سائيز جي گھٽتائي جي جوڙجڪ، توهان ڪنهن به تفصيل يا رنگ جي معلومات کي وڃائڻ کان سواءِ انهي تصوير کي کولڻ ۽ ڏسڻ جي قابل هوندا.
استعمال ٿيل الورورٿم فائل جي سائيز کي متاثر ڪندو جيڪو حاصل ڪري سگهجي ٿو ۽ انهي سان گڏ اهو وقت جيڪو فائل کي پروسيس ڪرڻ ۽ دٻائڻ ۾ وٺندو آهي. اهو ٿي سگهي ٿو منٽن کان ڪيترن ڪلاڪن تائين ان تي منحصر ڪري ٿو ته توهان جو چونڊيو اوزار ڪيترو نفيس آهي. مشهور کمپريشن اوزار جهڙوڪ 7-زپ (LZMA2) ڪمپريشن جي اعلي سطح پيش ڪن ٿا پر گهڻي پروسيسنگ وقت جي ضرورت آهي. انتهائي اصلاحي پروگرامن وانگر SQ=z (SQUASH) گھٽ سطحي معمول آھن جيڪي وڌيڪ مقبول ايپليڪيشنن جي مقابلي ۾ بجليءَ جي رفتار تي اضافي بائيٽ ڪڍي سگھن ٿا جھڙوڪ WinZip or WinRAR پر انهن جي ٽيڪنيڪل پيچيدگي جو مطلب آهي ته اهي شوقين پي سي استعمال ڪندڙن طرفان تمام گهٽ استعمال ڪيا ويندا آهن.
تصويري سمپيشن
تصوير جو رڪارڊ ڊجيٽل تصوير جي نمائندگي ڪرڻ لاء گهربل ڊيٽا جي مقدار کي گهٽائڻ جو هڪ طريقو آهي. اهو ٻن طريقن مان هڪ يا ٻئي ذريعي ڪيو ويندو آهي: غير معمولي تصويري ڊيٽا کي هٽائڻ يا گهٽائڻ سان، سڏيو ويندو آهي بي نقصان کمپريشن؛ يا محتاط ڊيٽا جي خاتمي سان، سڏيو ويندو آهي نقصانڪار کمپريشن.
سان بي نقصان کمپريشن، تصوير بلڪل ظاهر ٿئي ٿي جيئن ان کي دٻائڻ کان اڳ ڪيو ويو ۽ اسٽوريج لاءِ گهٽ ميموري استعمال ڪري ٿي. سان گڏ هڪ نقصانڪار کمپريشن ٽيڪنڪ، ڪجهه ڊيٽا گم ٿي ويندي آهي جڏهن فائل محفوظ ڪئي ويندي آهي ۽ ٻيهر ڪمپريس ڪيو ويندو آهي پر جڏهن صحيح طريقي سان ڪيو ويندو آهي، اصل غير ڪمپريس ٿيل فائل مان ڪا به ظاهري تحريف نه ڏسڻ گهرجي.
نقصان جي بغير ڪمپريشن ٽيڪنڪ وڏي پيماني تي استعمال ٿيل آهن ڊجيٽل فوٽوگرافي ۾، ۽ گرافڪ ڊيزائن جي ڪم جي فلوز ۾. نقصان کان سواءِ ٽيڪنڪون فائلن کي اجازت ڏين ٿيون ته انهن کي تمام ننڍي سائيز ۾ دٻايو وڃي ان جي ڀيٽ ۾ جيڪڏهن انهن کي ٻين طريقن سان دٻايو ويو آهي جهڙوڪ JPEG تصويرون جيڪي ٺهيل آهن. نقصانڪار کمپريشن جتي توهان وڃايل معيار يا تفصيل جي خرچ تي ننڍي فائيل سائيز حاصل ڪندا.
بي عيب تصويري فارميٽ ۾ شامل آهن:
- آتش بازي PNGs (ortf)
- GIFs (gif)
- ۽ سڀ کان عام استعمال ٿيل فارميٽ TIFF (ٽف).
تصويري پروسيسنگ سافٽ ويئر ايپليڪيشنون جهڙوڪ فوٽوشاپ مختلف قسم جي تصويرن کي کولي سگهن ٿيون ۽ انهن کي انهن مان هڪ فارميٽ ۾ تبديل ڪري سگهن ٿيون جهڙوڪ خاصيتون استعمال ڪندي "Save As" جنهن جي ڪري اڪثر فائلن کي فارميٽ جي وچ ۾ تبديل ڪيو ويندو آهي بغير اضافي سافٽ ويئر ڊائون لوڊ ڪرڻ جي.
ڪجھ متبادل تصويري فارميٽ جهڙوڪ جيپ پي ايڪسڪسڪس (jp2) هن قسم جي ڪمپريشن ٽيڪنڪ پڻ استعمال ڪندا آهن جڏهن ته اهي هڪ اضافي فائدو فراهم ڪن ٿا ڇاڪاڻ ته اهي JPEGs جي مقابلي ۾ وڌيڪ صحيح سڌي معلومات محفوظ ڪري سگهن ٿا جڏهن ته اڃا تائين انهن جي موثر ڪوڊنگ اسڪيم جي ڪري ننڍڙي فائل سائيز آهي.
ٿڪل
نقصان کانسواءِ سمپيشن هڪ طاقتور اوزار آهي جيڪو توهان جي مدد ڪري سگهي ٿو فائلن جي سائيز کي گهٽائڻ ۽ اسٽوريج جي جڳهه کي بچائڻ ۾، جڏهن ته اهو پڻ يقيني بڻائي ٿو ته توهان پروسيس ۾ ڪا به ڊيٽا نه وڃايو. اهو توهان کي اجازت ڏئي ٿو فائلن کي گڏ ڪرڻ جي بغير ڪنهن به معلومات کي وڃائڻ کان سواء، انهن کي ٺاهيندي ذخيرو ڪرڻ، رسائي ۽ حصيداري ڪرڻ آسان.
آخر ۾، بي نقصان کمپريشن جديد ڊيٽا اسٽوريج ۽ انتظام لاء هڪ ضروري اوزار آهي.
نقصان جي گھٽتائي جو خلاصو
نقصان کانسواءِ سمپيشن ڊيٽا ڪمپريشن ٽيڪنڪ جو هڪ قسم آهي جيڪو فائل جي سائز کي گھٽائي ٿو بغير ڪنهن به ڊيٽا کي قربان ڪرڻ جي. اهو مثالي آهي متن تي ٻڌل فائلن جهڙوڪ دستاويز، اسپريڊ شيٽ، گڏوگڏ تصويرون ۽ آڊيو فائلن کي گڏ ڪرڻ لاء.
نقصان واري کمپريشن جو بنيادي فائدو اهو آهي توهان کي فائل جي معيار کي قربان ڪرڻ کان سواءِ فائل جي سائيز کي گهٽائڻ جي اجازت ڏئي ٿي. ان جو مطلب اهو آهي ته ساڳئي فائل کي ڪيترائي ڀيرا دٻايو وڃي ٿو، ان کي آسان بڻائي ٿو ذخيرو ڪرڻ ۽ وڏي فائلن کي جلدي ۽ آساني سان منتقل ڪرڻ. اهو پڻ اجازت ڏئي ٿو وڌيڪ ڪارائتو اسٽوريج استعمال ڪندي هڪ فائل مان بيڪار ڊيٽا کي هٽائڻ ۽ صرف معلومات جي ضروري عناصر کي محفوظ ڪندي.
عام طور تي، ٻه قسم جا نقصانڪار ڪمپريشن الگورتھم آهن- لغت جي بنياد تي الگورتھم جهڙوڪ Deflate/GZip يا Lempel-Ziv (جيڪو فائلن کي ترتيب ڏنل فهرست ۾ دٻائي ٿو) يا فالتو ختم ڪرڻ جا طريقا جيئن ته رياضي واري ڪوڊنگ يا رن ڊگھائي انڪوڊنگ (جيڪو ريٽرننگ نمونن کي انڪوڊنگ ڪندي بيڪار کي ختم ڪري ٿو). هر قسم جا پنهنجا مخصوص مقصد آهن جڏهن ميڊيا ۽ ايپليڪيشنن جي قسمن ۾ اچي ٿي.
تصويرن لاءِ، خاص طور تي، بي عيب تصويري فارميٽ جهڙوڪ PNG ٻين نقصان واري فارميٽ تي ترجيح ڏني وئي آهي جهڙوڪ جي پي پي جي ڇاڪاڻ ته اهي تصوير جي تفصيلن کي JPEG جي ڀيٽ ۾ بهتر طور تي محفوظ ڪن ٿا، جڏهن ته اڃا تائين مناسب سطح جي ڪمپريشن پيش ڪري رهيا آهن بغير ڪنهن خاص تباهي جي تصوير جي معيار يا اصل ماخذ ڊيٽا کي ڊيڪوڊنگ يا ٻيهر حاصل ڪرڻ ۾ مشڪل. ساڳئي طرح، ڊجيٽل آڊيو uncompressed waveform فائلون سان بهتر ڪرڻ جي عادت vector quantization ٽيڪنڪ خالص بٽريٽ گھٽائڻ واري ٽيڪنڪ جي بدران.
نتيجي ۾، نقصان کان سواء ڪمپريشن هڪ مؤثر طريقو آهي وڏي فائل جي سائز کي گھٽائڻ لاء معيار ۾ بغير ڪنهن قرباني جي؛ هي انهن کي قيمتي ڊيٽا محفوظ ڪرڻ لاءِ بهترين متبادل بڻائي ٿو جڏهن ته اسٽوريج جي جڳهه ۽ قيمت تي بچت. جيئن ته مختلف الگورٿمس مختلف قسم جي ميڊيا کي ٻين جي ڀيٽ ۾ وڌيڪ اثرائتي نموني سان ترتيب ڏين ٿا، اهو هميشه بهترين آهي تحقيق ڪرڻ لاءِ جنهن فارميٽ ۾ توهان جي ضرورتن لاءِ مناسب آهي رازداري جي حفاظت ۽ خلائي ڪارڪردگي ٻنهي لاءِ - صحيح چونڊ تمام فرق آڻي سگهي ٿي!
نقصان کان سواء ڪمپريشن جا فائدا
نقصان کانسواءِ سمپيشن هڪ ڊيٽا انڪوڊنگ ۽ ڊيڪوڊنگ عمل آهي جيڪا فائلن کي اجازت ڏئي ٿي خلا کي بچائڻ جي بغير معيار کي قربان ڪرڻ جي. جيتوڻيڪ اسٽوريج جي قيمت مسلسل گهٽجي رهي آهي، اعلي معيار جي ڊجيٽل مواد کي برقرار رکڻ مهانگو ۽ وقت سازي ٿي سگهي ٿو. نقصان کان سواء ڪمپريشن الگورتھم اسٽوريج، نيٽ ورڪ جي اصلاح، ۽ مختلف سسٽم ۾ فائل جي منتقلي کي آسان بڻائي ٿو. اضافي طور تي، بهتر ڪيل ڊيٽا ٽرانسميشن جي رفتار I / O آپريشن سان لاڳاپيل آپريشنل خرچن کي گھٽائي سگھي ٿي ۽ سائنسي يا طبي ڊيٽا جي تجزيي واري شعبي ۾ مدد ڪري سگھي ٿي انھن جي نتيجن کي وڌيڪ تيزيءَ سان.
نقصانڪار ڪمپريشن ٽيڪنڪ استعمال ڪرڻ جا فائدا شامل آھن:
- ڪنهن به تحريف يا معيار جي خرابي کي متعارف ڪرائڻ کان سواءِ فائل جي سائيز ۾ گهٽتائي
- ويب تي منتقل ڪيل ڊيٽا جي مقدار کي گھٽائڻ سان صفحو لوڊ ڪرڻ جي رفتار کي بهتر بڻايو
- گيٽ ويز کولڻ لاءِ ذريعو ايپليڪيشنون جيڪي آن لائن سرورز تي مواد تائين رسائي لاءِ ڪميونيڪيشن جي قيمتن کي گھٽائينديون آهن
- ڊجيٽل مواد جي ڊگھي مدت جي تحفظ لاءِ آرڪائيو ڪرڻ جي صلاحيت کي وڌايو
- مجازي اوزار ۽ انٽرنيٽ اسٽريمنگ ميڊيا سروسز لاءِ رستا کوليا ويا ممڪن طور تي وڏي تعداد ۾ سامعين کي گهٽ ۾ گهٽ بينڊوڊٿ وسيلن سان گڏ
هيلو، مان ڪريم آهيان، هڪ ماءُ ۽ هڪ اسٽاپ موشن جوشيءَ سان گڏ ميڊيا جي تخليق ۽ ويب ڊولپمينٽ ۾ پس منظر سان. مون کي ڊرائنگ ۽ اينيميشن جو تمام وڏو شوق آهي، ۽ هاڻي مان پهريون ڀيرو اسٽاپ موشن جي دنيا ۾ ڊائيونگ ڪري رهيو آهيان. منهنجي بلاگ سان، مان توهان سان منهنجي سکيا شيئر ڪري رهيو آهيان.
