ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Text compression

دانلود کتاب فشرده سازی متن

Text compression

مشخصات کتاب

Text compression

ویرایش: 1st 
نویسندگان:   
سری: Prentice Hall advanced reference series. Computer science 
ISBN (شابک) : 9780139119910, 0139119914 
ناشر: Prentice Hall 
سال نشر: 1990 
تعداد صفحات: 336 
زبان: English 
فرمت فایل : DJVU (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 4 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 53,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 8


در صورت تبدیل فایل کتاب Text compression به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب فشرده سازی متن نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب فشرده سازی متن



M->ایجاد شد


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

M->CREATED



فهرست مطالب

frontcover......Page 1
CONTENTS......Page 5
PREFACE......Page 13
STRUCTURE OF THE BOOK......Page 14
ACKNOWLEDGMENTS......Page 17
1 WHY COMPRESS TEXT......Page 19
1.1.1 Inexact Compression......Page 24
1.1.2 Exact Compression......Page 26
1.1.3 Modeling and Coding......Page 28
1.1.4 Static and Adaptive Modeling......Page 30
1.2 The Importance of Text Compression......Page 31
1.2.1 Compression in the Workplace......Page 33
1.3 Ad Hoc Compression Methods......Page 36
1.3.2 Run-Length Encoding......Page 38
1.3.4 Packing......Page 40
1.3.6 Special Data Types......Page 41
1.4 The Subject of Text Compression......Page 42
1.5 A Note for the Practitioner......Page 43
1.6 Notes......Page 44
2 INFORMATION AND MODELS......Page 46
2.1 Measuring Information......Page 47
2.1.1 Entropy......Page 48
2.1.2 Compression......Page 49
2.2.1 Finite-Context Models......Page 51
2.2.2 Finite-State Models......Page 52
2.2.3 Grammar Models......Page 54
2.2.4 Ergodic Models......Page 56
2.2.5 Computing the Entropy of a Model......Page 58
2.2.6 Conditioning Classes......Page 61
2A Noiseless Source Coding Theorem......Page 65
2B Examples of Calculating Exact Message Probabilities......Page 66
3 ADAPTIVE MODELS......Page 70
3.1 Zero-Frequency Problem......Page 72
3.2 Comparison of Adaptive and Nonadaptive Models......Page 74
3.2.1 Approximations to Enumerative Codes......Page 75
3.2.2 Encoding Without Prior Statistics......Page 80
3.2.3 Analysis and Comparison......Page 83
3.2.4 Robustness Analysis......Page 86
3A Exact Encoding Inequality......Page 88
3B.2 Expanding Log n......Page 92
3B.3 Minimizing1Maximizing Multinomials......Page 93
4 MODELING NATURAL LANGUAGE......Page 95
4.1 Letters......Page 96
4.2 Words......Page 99
4.3 Theoretical Models of Natural Distributions......Page 103
4.4 The Information Content of Natural Language......Page 111
4.5 Notes......Page 116
5 FROM PROBABILITIES TO BITS......Page 118
5.1 The Quest for Optimal Source Coding......Page 120
5.1.1 Shannon-Fano Coding......Page 121
5.1.2 Huffman Coding......Page 123
5.1.3 The Birth of Arithmetic Coding......Page 126
5.2 Arithmetic Coding......Page 127
5.2.1 Implementing Arithmetic Coding......Page 130
5.2.2 Incremental Transmission and Reception......Page 131
5.2.4 Underflow and Overflow......Page 133
5.2.5 Word-Length Constraints......Page 136
5.2.7 The Model......Page 137
5.3 Implementing Adaptive Models......Page 138
5.3.1 Adaptive Huffman Coding......Page 139
5.3.2 Adaptive Arithmetic Coding......Page 141
5.3.3 Efficient Adaptive Arithmetic Coding for Large Alphabets......Page 142
5.3.4 Efficient Adaptive Arithmetic Coding for Binary Alphabets......Page 145
5.4.1 Compression Efficiency......Page 147
5.4.2 Execution Time......Page 148
5.5 Notes......Page 149
5A.1 Encoding and Decoding......Page 150
5B Proof of Decoding Inequality......Page 155
6 CONTEXT MODELING......Page 158
6.1 Blending......Page 159
6.1.1 A Simple Blending Algorithm......Page 160
6.1.2 Escape Probabilities......Page 161
6.1.3 Determining Escape Probabilities: Method A......Page 162
6.1.4 Determining Escape Probabilities: Method B......Page 163
6.1.6 Exclusion......Page 164
6.21 Contexts and Dictionaries......Page 167
6.2.2 Scaling Counts......Page 169
6.3 Description of Some Finite-Context Models......Page 170
6.4 Experimental Performance......Page 171
6.4.2 Escape Probabilities......Page 172
6.5 Implementation......Page 173
6.5.1 Finding Contexts......Page 175
6.5.2 Computing Probabilities......Page 180
6.5.4 Small Alphabets......Page 183
6.6 Notes......Page 184
7 STATE-BASED MODELING......Page 185
7.1 Optimal State Models......Page 187
7.1.1 Input-Output Models......Page 190
7.1.2 General models......Page 194
7.1.3 State versus Context Models......Page 197
7.2.1 Limited-Context State Modeling......Page 203
7.2.2 Reduction and Evaluation......Page 207
7.3.1 How DMC Works......Page 209
7.3.2 Initial Models......Page 211
7.3.3 Forgetting......Page 214
7.4.1 Distinguishing Finite-Context Models......Page 215
7.4.2 Proof That DMC Models Are Finite Context......Page 217
7.4.3 Extending the Proof to Other Initial Models......Page 218
7.5 Notes......Page 223
8 DICTIONARY TECHNIQUES......Page 224
8.1 Parsing Strategies......Page 226
8.2.1 Static Dictionary Encoders......Page 229
8.2.2 Semiadaptive Dictionary Encoders......Page 230
8.3 Adaptive Dictionary Encoders: Ziv-Lempel Coding......Page 232
8.3.1 LZ77......Page 236
8.3.2 LZR......Page 238
8.3.3 LZSS......Page 239
8.3.4 LZB......Page 240
8.3.5 LZH......Page 241
8.3.6 LZ78......Page 243
8.3.7 LZW......Page 244
8.3.9 LZT......Page 246
8.3.11 LZJ......Page 247
8.3.12 LZFG......Page 248
8.3.13 Compression Performance of Ziv-Lempel Coding......Page 252
8.4.2 Sorted List......Page 253
8.4.3 Binary Tree......Page 254
8.4.4 Trie......Page 256
8.4.5 Hash Table......Page 257
8.4.6 Coping With Data Structures Where Deletion Is Difficult......Page 259
8.5 Notes......Page 260
9 CHOOSING YOUR WEAPON......Page 262
9.1 Dictionary Coding versus Statistical Coding......Page 263
9.1.1 General Algorithm......Page 266
9.1.2 Proof of Equivalence......Page 270
9.1.3 Equivalent Statistical Compression......Page 271
9.2 Looking Inside Models......Page 272
9.3 Practical Comparisons......Page 275
9.3.2 The Schemes......Page 276
9.3.3 Parameters for the Schemes......Page 277
9.3.4 Compression Experiments......Page 279
9.3.5 Speed and Storage......Page 283
9.4 Convergence......Page 286
9.5 Compression in Practice......Page 288
9.5.1 Finite Memory......Page 289
9.5.3 Upward Compatibility......Page 290
9.6 Notes......Page 291
10.1 An Overview......Page 292
10.1.1 The Reactive Keyboard......Page 293
10.1.2 An Auto programming Calculator......Page 295
10.1.3 Predicting User Input to an Interactive System......Page 298
10.1.4 Error Control with Arithmetic Coding......Page 299
10.1.5 Privacy and Compression......Page 302
10.1.6 Progressive Transmission of Pictures......Page 303
10.2 Notes......Page 307
A.1 Coding Arbitrarily Large Integers......Page 308
A.2 Phasing in Binary Codes......Page 311
A.3 Start-Step-Stop Codes......Page 312
A.4 Notes......Page 313
B THE COMPRESSION CORPUS......Page 314
GLOSSARY......Page 317
REFERENCES......Page 321
INDEX......Page 329




نظرات کاربران