数据与结构与压缩与传输

10101010,这一信息数据能够表示多少意思呢?数学会告诉你,它能够表达的信息量的上下限。严格地,数学能够精确的预测,但是数学不会确切地告诉你人使用它所表达的意义,这对于数学自然是爱莫能助的。从理论上来讨论这些自然是泛泛的没什么意义,但是,针对于人的信息传播,一番讨论未必也是毫无意义的。信息传播,主要地有速度和安全及准确性方面的考量。准确性就不谈了,这里就速度及安全方面的考量浅谈一下自己的想法。

在一个对应系统里的信息交流,主要是传送指令意义的信息。交流系统中,不仅有一一对应的性质,同时还具有流水线的秩序性质,即一个系统中总是以并、串序相联系在一起的。一个系统无论是简单还是复杂,它对于别的系统都表现为一个活的对象的性质。无论是同构还是异构的对象间都是在不断交流中相互关联形成一个相对完整的系统的,所以系统的高效显然地依赖于其各个子系统对象间的交流的准确性、简洁性和安全性。无论是量子还是其它,它们都只能是交流的载体,而非交流本身。交流的高效并不主要地依赖于传输载体,而是前面提到的三个方面。既然系统是对应的,那么在交流中,人们就可以将各个对应体所交流的原语以不同的序结构重叠于同一数据上,从而使传输的信号最少,却使其承载的信息量趋于最大化,这样的设计不仅能够有效降低信号传输的数量,提高其效率,同时还能极其有效地使系统的交流的安全性得到显著的提高。这一想法虽然还显得比较浅薄和幼稚,但是可以想见,在可预见的未来势必将成为系统论中很有意思的话题。系统效率的提高在于合适的序的析、建构,而交流本身显然地总是处在这一过程的关键处。一个关心交流效率的系统肯定是富于活力而有优势的系统。unix的工程设计的哲学考量的价值大于其自身具体实现的价值。

数据与结构与压缩与传输,布布扣,bubuko.com

时间: 2024-10-25 23:45:12

数据与结构与压缩与传输的相关文章

高效同步数据的方法及效率测试--边打包边压缩边传输边解压20150105

有些时候在备份或者同步有很多文件的大目录时(比如几个GB或者几十个GB的数据库目录.log目录),直接scp的话花费的时间较长,虽然可以采用先压缩再传输再解压的方法,传输的数据量确实减少了,但压缩和解压也会耗费很多的时间,总体效果也不令人满意,昨天晚上突发奇想,由于之前做过流媒体视频点播的项目的经验,如果能像看高清视频一样只需要下载完视频文件的metadata头就可以实现边下载边播放,即渐进式下载(http://baike.baidu.com/link?url=fTWQYBTqQr1BisysC

(转)摄像头视频采集压缩及传输

引言:摄像头基本的功能还是视频传输,那么它是依靠怎样的原理来实现的呢?所谓视频传输:    就是将图片一张张传到屏幕,由于传输速度很快,所以可以让大家看到连续动态的画面,就像放电影一样.一般当画面的传输数量达到每秒24帧时,画面就有了连续性.下边我们将介绍摄像头视频采集压缩及传输的整个过程.一.摄像头的工作原理(获取视频数据)摄像头的工作原理大致为:景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号,再送到数字信号处理芯片(

TCP/IP数据包结构具体解释

[关键词] TCP IP 数据包 结构 具体解释 网络 协议 一般来说,网络编程我们仅仅须要调用一些封装好的函数或者组件就能完毕大部分的工作,可是一些特殊的情况下,就须要深入的理解 网络数据包的结构,以及协议分析.如:网络监控,故障排查等-- IP包是不安全的,可是它是互联网的基础,在各方面都有广泛的应用.由IP协议衍生的协议族有10数种(据我所知),以后还会出现 很多其它的基于IP的协议- 先从实际出发吧! 一般我们在谈上网速度的时候,专业上用带宽来描写叙述,事实上不管说网速或者带宽都是不准确

【Redis源代码剖析】 - Redis内置数据结构之压缩字典zipmap

原创作品,转载请标明:http://blog.csdn.net/Xiejingfa/article/details/51111230 今天为大家带来Redis中zipmap数据结构的分析,该结构定义在zipmap.h和zipmap.c文件里.我把zipmap称作"压缩字典"(不知道这样称呼正不对)是因为zipmap利用字符串实现了一个简单的hash_table结构,又通过固定的字节表示节省空间. zipmap和前面介绍的ziplist结构十分相似,我们能够对照地进行学习: Redis中

【Redis源码剖析】 - Redis内置数据结构值压缩字典zipmap

原创作品,转载请标明:http://blog.csdn.net/Xiejingfa/article/details/51111230 今天为大家带来Redis中zipmap数据结构的分析,该结构定义在zipmap.h和zipmap.c文件中.我把zipmap称作"压缩字典"(不知道这样称呼正不正确)是因为zipmap利用字符串实现了一个简单的hash_table结构,又通过固定的字节表示节省空间.zipmap和前面介绍的ziplist结构十分类似,我们可以对比地进行学习: Redis中

7-zip的标准输入输出(STDIN,STDOUT)与Ncat的配合使用,压缩后传输文件

Netcat/Ncat是很好用的网络工具,使用方法网上已经有很多文章讲解了,不再赘述.本文讲述用7-zip配合Ncat,实现从A机器到B机器的文件压缩传输.也就是说,准备发送的文件先在A机器上压缩,再把压缩之后的数据传送到B机器,在B机器实时解压缩,整个的传输过程对用户来说是透明的.因为流量减小了,网传速度可能得以加快.之所以说"可能",是因为压缩后传输速度是否得以加快,取决于CPU速度与网络速度之比.如果CPU慢而网速快,那还不如不压缩.如果出现这种情况,就当本文是一片纯技术探讨文把

BLE的通道以及数据包结构

1. 通道(channel) 对于无线通信,数据是在某一频率上传输的,BLE采用频率是2.4GHz,频段范围是2.4000 GHz - 2.4835GHz,在这个范围内,又为40个通道,其中37,38,39通道是广播通道.其余37个通道是数据通道,如下图所示: 从图中可以看到,40个通道并不是线性递增分布的,3个广播通道是分散的,BLE数据传输过程中采用跳频技术,而跳频的计算要就要考虑跳过广播通道,3个广播分散的另一个好处就是有利于避开干扰. 如下图所示,广播通道避开了部分802.11WIFI信

SQL Server :理解数据记录结构

在SQL Server :理解数据页结构我们提到每条记录都有7 bytes的系统行开销,那这个7 bytes行开销到底是一个什么样的结构,我们一起来看下. 数据记录存储我们具体的数据,换句话说,它存在堆表里,或者存在聚集索引的叶子节点.数据记录结构是为了让SQL Server更高效的管理数据.我们来看下数据记录结构示意图: 上图中蓝色部分是所有数据记录部分,绿色部分是表结构里取决于定长/变长列的数据记录部分. 行头系统数据: 用做状态位1的第1字节(8位)是用来定义记录的属性: 第0位:版本信息

solr中文搜索倒排索引和数据存储结构

作为搜索,我们传统的方式(正排索引)是从关键点出发,然后再通过关键点找到关键点代表的信息中能够满足搜索条件的特定信息,既通过KEY寻找VALUE.而Lucene的搜索则是采用了倒排索引的方式,即通过VALUE找KEY.而在中文全文搜索中VALUE就是我们要搜索的单词,存放所有单词的地方叫词典.KEY是文档标号列表(通过文档标号列表我们可以找到出现过要搜索单词VALUE的文档).正排索引从文档编号找词: 倒排索引是从词找文档编号: 当文档数据来临时,solr会首先对文档数据进行分词,创建索引库和文