Lossless Compression
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Canterbury Corpus: A Lossless Data Compression Benchmark
The Canterbury Corpus provides a standardized set of files for evaluating the effectiveness of lossless data compression algorithms. Researchers utilize this benchmark to compare the performance of different compression methods, analyze compression ratios achieved, and conduct statistical analysis o
Informix
9
2024-06-11
Integrating LZO Compression with Hadoop
Hadoop与LZO压缩
Hadoop是一个开源框架，主要用于处理和存储大规模数据，由Apache软件基金会开发。在大数据处理领域，Hadoop以其分布式计算模型（MapReduce）和可扩展性而闻名。为了提高数据存储和传输效率，Hadoop支持多种压缩格式，其中之一就是LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）。
LZO是一种快速的无损数据压缩算法，由Uwe Ligges创建，其主要特点是压缩和解压缩速度快，但压缩率相对较低。在Hadoop中，LZO压缩被广泛用于减少数据存储空间和提高网络传输效率，尤其在实时或近实时的数据处理场景中表现突出。
在Hadoop中实现LZO压缩，通常需要
Hadoop
3
2024-11-02
Basic Compressed Sensing Program ECG,K-Sparse,Audio Signals,Encryption,and Image Compression Using L1Minimization in MATLAB Development
This document provides various examples of basic compressed sensing using the MATLAB function linprog. The following examples demonstrate how to apply compressed sensing techniques to different types of signals:
ECG Signal Compression
K-sparse Signal Recovery
Audio Signal Compression
Encrypted Data
Matlab
6
2024-11-06