具体描述
《数据压缩(第2版)》第一版是全国电子信息类专业“九五”国家级重点教材，2000年6月出版；第二版是在第一版基础上的修订、补充和更新，继续讲述数据压缩的基本理论、实用技术、先进标准和具体应用。
全书共8章：第1章绪论。第2章“信源的数字化与压缩系统评价”和第3章“理论极限与基本途径”，是数据压缩的理论基础。第4章“统计编码”不但是无失真数据压缩的基本手段，也常成为其他压缩技术的组成部分，讨论了行之有效的数据和文件压缩算法。第5章“预测编码”和第6章“变换编码”，是限失真信源编码的主要原理和方法，结合语音、图像和电视等具体信源，介绍了有关算法和标准。第7章“分析—综合编码”及第8章“视频压缩编码的国际标准简介”，引述了音像压缩的新方法和国内外新标准，供有志深入者参考。
《数据压缩(第2版)》的基本内容是通信与信息类专业本科生的教材或教学参考书，全书可用于研究生《数据压缩》或《信源编码》课程的教学参考，同时也适合从事多媒体通信、广播电视、消费电子、数字存储、遥感遥测和计算机应用等工作的科技人员自学。
注：两种封面，随机发送。
作者简介
目录信息
读后感
这是一本更厚的教材，但却是也写得更好些。吴乐南的这本教材在章节分类上，以编码技术为主线，显得更加清晰。每章在展开具体的数学表达前，都有更多的文字描述以阐述该编码技术的实质和应用特性。相对而言，流行的视频压缩技术并未过多涉及，于是，更基础的部分占的篇幅就多了...
评分这是一本更厚的教材，但却是也写得更好些。吴乐南的这本教材在章节分类上，以编码技术为主线，显得更加清晰。每章在展开具体的数学表达前，都有更多的文字描述以阐述该编码技术的实质和应用特性。相对而言，流行的视频压缩技术并未过多涉及，于是，更基础的部分占的篇幅就多了...
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评分这是一本更厚的教材，但却是也写得更好些。吴乐南的这本教材在章节分类上，以编码技术为主线，显得更加清晰。每章在展开具体的数学表达前，都有更多的文字描述以阐述该编码技术的实质和应用特性。相对而言，流行的视频压缩技术并未过多涉及，于是，更基础的部分占的篇幅就多了...
用户评价
这本书的语言风格异常的文学化，充满了隐喻和长句，读起来有一种复古的厚重感，仿佛在阅读十九世纪的经典著作。作者的遣词造句极为考究，每一个段落都经过精心打磨，辞藻华丽，逻辑推进也相当流畅，读起来是一种纯粹的享受，完全没有技术书籍那种枯燥乏味的机械感。然而，这种风格的代价是阅读效率的急剧下降。我常常需要停下来，反刍一个复杂的长句，才能确保自己完全捕捉到作者想要表达的细微差别。更让我困惑的是，书中关于“压缩”的定义似乎被极大地拓宽了。它不单指文件大小的减少，还包括了社会规范对个体行为的“简化”约束，以及艺术作品风格上的“提炼”过程。这种跨学科的嫁接虽然展现了作者知识的渊博，但对于一个只想了解如何优化数据传输速率的读者而言，无疑是一种认知上的负担和主题的稀释。我甚至开始怀疑，作者是不是故意用这种高度抽象的讨论来规避那些需要严密数学论证的细节。
评分我是在一个极度追求效率和速度的行业背景下开始阅读这本书的，原本期待能从中找到一些能够立刻应用到日常工作中的优化技巧，比如在网络传输或存储架构上如何榨取每一分性能。这本书的排版非常精美，纸张质量也无可挑剔，装帧的质感给人一种“珍藏版”的感觉，这无疑提升了阅读的愉悦度。但深入阅读后，我发现它似乎避开了所有那些硬核的、需要用计算器或编程来实现的环节。它更多地谈论的是“理念”的迭代，比如“为什么我们需要压缩”，而不是“如何精确地压缩”。书中大量篇幅用来描述信息冗余的哲学困境，以及人类如何本能地寻求简洁性，这部分内容读起来确实引人深思，特别是关于人类认知负荷与信息密度的关系探讨，角度相当新颖。但当我试图寻找关于小波变换在图像压缩中的具体实现步骤，或者Lempel-Ziv家族算法在文本压缩中的性能对比时，书中却只有寥寥数语的提及，仿佛这些都是不值一提的枝节。这让我感觉这本书更像是一本面向大众的科普读物，而非面向专业人士的参考书，阅读的价值更多体现在思维启发上，而非技能提升上。
评分坦白说，这本书给我带来的震撼主要来自于其对“信息安全”和“信息隐私”部分的阐述。作者将这两者与数据量的控制紧密地联系起来，提出了一种颇具先见之明的观点：当信息本身变得越来越容易被操控和重构时，对原始信息载体的保护就变得比以往任何时候都重要。这部分内容写得非常有力，充满了对未来数字社会风险的警示。书中提到了一些关于信息熵在安全模型中应用的讨论，虽然没有给出具体的公式，但其对安全边界模糊化的描述，确实让我对现有的一些安全策略产生了新的质疑。不过，如果仅从“压缩”这个核心主题来看，这本书的前半部分关于历史和哲学的铺陈显得过于冗长。我感觉自己花了近三分之一的篇幅在阅读“信息是什么”以及“信息如何影响人类心智”，而真正关于如何通过技术手段减小数据“体积”的内容，则被挤到了最后，而且篇幅很短，处理得也相当保守，缺乏一些突破性的或实验性的案例分享。总体而言，它更像是一本关于信息伦理和未来趋势的预言书，而非一本操作指南。
评分这部书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配合着简洁的几何图形，初看起来就像一本关于现代艺术或者某种前沿科技的探讨集。我原以为它会是一本关于信息论的深度挖掘，或者至少是关于某种特定算法的详尽解析，毕竟书名听起来就带着一种技术性的硬度。然而，翻开目录后，我发现内容走向似乎更加侧重于宏观的叙事和历史的梳理。作者似乎花了大量的篇幅去构建一个关于“信息”这个概念如何塑造人类文明的宏大框架，从印刷术的发明到互联网的兴起，每一个关键节点都被赋予了极高的哲学意义。这种处理方式，虽然开阔了视野，但对于期待深入了解具体编码技术，比如霍夫曼编码或者算术编码如何在底层实现效率提升的读者来说，可能会感到有些意犹未尽。书中对于具体数学模型的推导几乎是只字不提，更像是请了一位历史学家来解读信息时代的社会变迁，而非一位工程师来讲解工具的使用手册。我花了好长时间才适应这种叙事节奏，感觉自己像是在听一场精彩的大学通识课，而非翻阅一本专业技术手册，整体的阅读体验更偏向于一种知识的广度而非深度，对技术细节的渴求被优美的文笔和广博的引述所稀释了。
评分我购买这本书是基于对其技术含量的极高期望，因为我正在尝试解决一个在特定领域内的数据传输瓶颈问题，需要一些尖端的算法知识。然而，这本书的整体基调似乎更偏向于一种怀旧和反思。作者花费了大量篇幅去追溯早期的信息理论先驱们的工作，对香农的贡献给予了极高的赞誉，但这种赞誉更多停留在历史地位的肯定上，而非对其理论在现代应用中的具体局限性或改进方向的深入探讨。书中的插图大多是古老的文献封面或者抽象的艺术作品，极少见到流程图、伪代码或者性能曲线图表。这种视觉呈现进一步强化了它的非技术性色彩。阅读过程中，我不断地在寻找那些能直接指导我进行系统优化的关键点，比如针对特定数据类型（如时间序列数据或高维稀疏矩阵）的最佳压缩策略的对比分析，但我找到的却是关于信息表达的经济学模型和文化意义的讨论。这让我感觉这本书像是一块打磨精美的璞玉，观赏价值极高，但却缺少了能直接切割和使用的锋利棱角。
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