Формат JPEG представили в 1993 году, а GIF — в 1987-м. Но тогда непонятно, как смотрели фотографии девушек на этой прекрасной машине образца 1983 года?
Такой вопрос пришёл мне от читателя обзора портативного компьютера Compaq Portable. Ответ оказался сложнее, чем мы думали. Давайте разберёмся.
Читать полностью »
Привет! Меня зовут Александр Кленов, и я работаю в Tarantool. В апреле вышел Tarantool 2.10 Enterprise Edition – обновленная версия платформы in-memory вычислений. В версии 2.10 появилось несколько новых функций, о которых уже немного рассказывали на Хабре.
Раз в месяц Microsoft выпускает кумулятивное обновление Windows, которое включают в себя все предыдущие. То есть для приведения системы в актуальное состояние требуется установка единственного апдейта.
Учитывая огромное количество исправлений в Windows, кумулятивное обновление без оптимизации может сильно вырасти в размере, что неприемлемо. Например, его не смогут скачать пользователи с медленным подключением к интернету, а только в США таких 20%. Поэтому уменьшение размера обновлений — приоритетная задача. Теперь для неё нашлось решение.
Если вкратце, то раньше каждое обновление включало в себя прямую дельту изменений системы, а также обратную дельту для приведения системы к базовой RTM, чтобы установить новую прямую дельту через месяц. Однако выяснилось, что обратную дельту можно вычислить в процессе установки обновления. Теперь Microsoft намерена запатентовать этот алгоритм.
Читать полностью »
Я одержим оптимизацией производительности и максимальным повышением эффективности программ. За многие годы я сталкивался с конкретными случаями и распространёнными паттернами, замедляющими работу ПО или компьютеров. В этом посте я расскажу о некоторых из них.
Я назвал пост Surprisingly Slow потому, что замедление было для меня неожиданным, или неоптимальные практики, ведущие к замедлению, настолько распространены, что многие программисты будут удивлены их существованию.
Разделы поста чаще всего никак не связаны друг с другом, поэтому можете выбирать самые интересные для вас.
Читать полностью »
В октябре прошлого года я опубликовал статью «О талантах, деньгах и алгоритмах сжатия данных», где с юмором описал, как «изобретают» новые алгоритмы сжатия люди, не имеющие достаточно навыков для реализации своих идей. А заодно рассказал про существующие конкурсы по новым алгоритмам, в том числе двигавшийся тогда к завершению конкурс алгоритмов сжатия с призовым фондом 50 тысяч евро.
Пост набрал 206 «плюсов», вышел на 2 место топа недели и вызвал оживленную дискуссию, в которой мне больше всего понравился комментарий: «Коммерческого интереса эффективность по сжатию алгоритмов сжатия без потерь сегодня не представляет, в силу отсутствия принципиально более эффективных алгоритмов. Деньги сегодня — в сжатии аудио-видео. И там и алгоритмы другие. Тема сжатия без потерь удобна именно лёгкостью верификации алгоритма, и не слегка устарела. Лет на 20.»
Поскольку я сам уже 20 лет в области сжатия видео, с ее бурным развитием мне спорить сложно. А вот что сжатие без потерь развиваться перестало… Хотя логика тут понятна каждому. Я до сих пор пользуюсь ZIP, все мои друзья пользуются ZIP с 1989 года — значит, ничего нового не появляется. Так ведь? Похоже рассуждают сторонники плоской земли. ))) Я не видел, знакомые не видели, и даже некоторые авторитеты утверждают, значит, это так!
О том, как Intel просили меня не прекращать читать курс по сжатию, ибо людей нет новые алгоритмы делать, я в прошлый раз писал. Но тут и Huawei в ту же дуду дует! Вместо того, чтобы раздать призы и должности победителям, а затем успокоиться, поскольку развитие давно встало, эти эксцентричные люди посчитали конкурс крайне успешным и запустили новый с призовым фондом 200 тысяч EUR.
Развивались ли алгоритмы сжатия без потерь в последние 20 лет? Чем закончился прошлый конкурс и на сколько опередили baseline? Сколько денег получили русские таланты, а сколько зарубежные? И есть ли вообще жизнь на Марсе в сжатии без потерь?
Кому интересно — добро пожаловать под кат! Читать полностью »
Наверное всё, что нужно знать про DRM, защиту контента и продвинутые водяные знаки.
Главная проблема для Netflix'а и других стримингов — слив контента на торренты, в общий доступ. Ну и последующее снижение количества подписчиков сервиса.
Чтобы избежать плачевной ситуации онлайн-кинотеатры защищают контент всеми силами, используя DRM и водяные знаки по указке правообладателей. Сначала расскажу про DRM.
Читать полностью »
Яаков Зив разработал то, что мы привыкли называть термином lossless data compression — сжатие данных без потерь. Его работы стали основой для технологий, которыми мы пользуемся и по сей день, от GIF и PDF до ZIP и MP3.
Должно быть, Зив сказочно богат? Увы, нет.
Прим. перев.: это не совсем обычный перевод, потому что в его основе не отдельно взятая статья, а недавний случай со Stack Exchange, ставший главным хитом ресурса в этом месяце. Его автор задает вопрос, ответ на который оказался настоящим откровением для некоторых посетителей сайта.
Сжимая каталоги по ~1,3 ГБ, в каждом из которых по 1440 файлов JSON, я обнаружил 15-кратную разницу между размером архивов, сжатых с помощью tar на macOS или Raspbian 10 (Buster), и архивов, полученных при использовании библиотеки tarfile, встроенной в Python.
Не являясь специалистом в обозначенной области я, тем не менее, прочитал много специализированной литературы для знакомства с предметом и прорываясь через тернии к звёздам набил, на начальных этапах, немало шишек. При всём изобилии информации мне не удалось найти простые статьи о кодировании как таковом, вне рамок специальной литературы (так сказать без формул и с картинками).
Статья, в первой части, является ликбезом по кодированию как таковому с примерами манипуляций с битовыми кодами, а во второй я бы хотел затронуть простейшие способы кодирования изображений.
