具体描述
《数据压缩导论(英文版·第3版)》是数据压缩方面的经典著作，介绍了各种类型的压缩模式。书中首先介绍了基本压缩方法(包括无损压缩和有损压缩)中涉及的数学知识，为常见的压缩形式打牢了信息论基础，然后从无损压缩体制开始，依次讲述了霍夫曼编码、算术编码以及字典编码技术等，对于有损压缩，还讨论了使用量化的模式，描述了标量、矢量以及微分编码和分形压缩技术，最后重点介绍了视频加密。《数据压缩导论(英文版·第3版)》不但分析了各种压缩模式及其优缺点，而且还说明了它们最适合处理哪种内容。
《数据压缩导论(英文版·第3版)》非常适合从事数据压缩相关工作的专业技术人员、软硬件工程师、学生等阅读，数字图书馆、多媒体等领域的技术人员也可参考。
作者简介
Khalid Sayood
美国内布拉斯加大学工程学教授，分别于1977年和1979年获得罗彻斯特大学电气工程学理学学士和理学硕士学位，并于1982年获得得克萨斯州农工大学电气工程学博士学位。他的主要研究方向包括数据压缩、信源信道联合编码和生物信息学。
目录信息
读后感
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用户评价
拿到《数据压缩导论》这本书，我的心情是激动而又期待的。作为一名业余的摄影爱好者，我深知照片文件大小对于存储和分享的重要性。我常常在拍摄大量照片后，面临着存储空间不足的困扰，同时也希望能够快速地将照片分享给朋友们。因此，我一直对图像压缩技术非常感兴趣，尤其是JPEG格式背后的原理。我希望这本书能够详细介绍，JPEG等图像压缩格式是如何工作的，例如它们是如何利用人类视觉系统的特性来去除不敏感的信息，又是如何通过离散余弦变换（DCT）将图像转换到频域，并进行量化和编码的。除了图像，我也对音频和视频压缩技术感到好奇。我希望这本书能够解释，MP3、AAC等音频压缩格式是如何实现的，以及H.264、HEVC等视频编码标准又是如何工作的。我期待这本书能够用通俗易懂的语言，结合清晰的图示，帮助我理解这些复杂的压缩算法。更重要的是，我希望这本书能够让我明白，在不同的应用场景下，如何选择最合适的压缩算法，以及如何平衡压缩率和图像/音频/视频质量之间的关系。
评分当我拿到《数据压缩导论》这本书时，我心中涌起的是一种对知识的渴望和对挑战的期待。作为一名在IT行业摸爬滚打多年的工程师，我接触过各种各样的技术，但数据压缩领域，总给我一种神秘而又至关重要的感觉。它就像是信息世界的“魔法”，能够将庞大的数据“点石成金”，变得更加轻盈、高效。我一直好奇，那些能够让高清视频在网络上流畅播放，让照片在有限的存储空间内“安家落户”的技术，其背后到底隐藏着怎样的奥秘？这本书的名字“导论”，让我看到了它可能带来的系统性讲解，我期待它能够带领我从零开始，循序渐进地理解数据压缩的方方面面。我希望能了解，不同类型的数据，例如文本、图像、音频、视频，它们各自的特点是什么，又该如何针对性地应用不同的压缩算法？这本书是否会详细介绍诸如无损压缩和有损压缩的区别，以及它们各自的应用场景？对于那些我经常使用的压缩算法，比如LZ77、LZW，我希望能深入理解它们的原理，了解它们是如何通过查找重复模式来达到压缩效果的。更重要的是，我希望这本书能提供一些实际的案例分析，让我能够看到这些理论是如何在现实世界中得到应用的，从而激发我对这个领域更深层次的探索。
评分当我看到《数据压缩导论》这个书名时，我的内心闪过一丝惊喜，随即被一种强烈的学习欲望所取代。作为一名对计算机图形学和游戏开发充满热情的研究生，我深知游戏资源（如纹理、模型、音频）的庞大体积是影响游戏加载速度和安装大小的关键因素。因此，高效的数据压缩技术对于优化游戏性能至关重要。我一直对那些能够让游戏中的海量美术资源以更小的体积呈现，同时又不失视觉和听觉细节的压缩技术感到好奇。我希望这本书能够深入剖析那些在游戏开发中常用的压缩算法，例如用于纹理压缩的DXT系列，以及用于音频压缩的Ogg Vorbis等。我期待它能够详细讲解这些算法的原理，例如它们是如何利用图像或音频数据的特性来达到压缩效果的。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于如何在游戏引擎中集成和使用这些压缩技术的指导，例如如何选择合适的压缩格式，如何进行压缩和解压缩的性能优化，以及如何权衡压缩率和质量。我渴望它能够成为我在游戏开发领域攻克数据压缩难题的“宝典”。
评分《数据压缩导论》这个书名，瞬间勾起了我作为一名嵌入式系统开发者的浓厚兴趣。在资源受限的嵌入式设备上，每一比特的存储空间都弥足珍贵，每一毫秒的计算时间都至关重要。数据压缩，在这种环境下，不再仅仅是一种优化手段，而是实现功能和提升性能的关键。我一直想深入了解，在嵌入式开发中，有哪些常用的数据压缩技术，它们各自的优缺点是什么，又该如何根据具体的硬件平台和应用需求来选择合适的压缩算法？我期待这本书能够介绍一些轻量级的压缩算法，例如RLE（游程编码）、Huffman编码，甚至是一些针对特定数据类型（如传感器数据）的压缩方法。我希望它能够深入讲解这些算法的原理，并提供一些在资源受限环境下实现这些算法的技巧和注意事项。此外，我也对如何在嵌入式系统中高效地解压缩数据感到好奇，这涉及到对内存占用和CPU消耗的精细控制。这本书是否会提供一些实际的编码示例，或者介绍一些现有的压缩库在嵌入式平台上的应用？我渴望它能够成为我的“武器库”，为我应对各种嵌入式开发中的数据压缩挑战提供理论指导和实践经验。
评分《数据压缩导论》这个书名，在我的眼中，代表着一种高效、精炼的智慧。作为一个长期在网络安全领域工作的人，我深知信息传输的安全性和效率息息相关。数据压缩，能够在不显著增加解压缩开销的前提下，大幅度减小传输的数据量，这对于优化网络带宽、加快数据传输速度，乃至减少数据在传输过程中被截获的风险，都具有重要的意义。我迫切地想了解，在网络通信中，有哪些数据压缩技术是被广泛应用的，它们是如何平衡压缩率和延迟的？我期待这本书能够从信息论的基础出发，阐述数据压缩的核心原理，并重点介绍那些在网络传输中具有代表性的算法。例如，我希望了解如何利用数据的统计特性和相关性来设计高效的压缩编码，如LZ系列算法和算术编码。同时，我也对如何在网络协议中集成数据压缩技术感到好奇，以及如何设计高效的解压缩机制来满足实时通信的需求。这本书是否会涉及一些在网络安全领域数据压缩的应用案例，例如在VPN或TLS协议中？我渴望它能够为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解数据压缩在网络安全和高效通信中的关键作用。
评分这本书的书名就让我心生好奇：《数据压缩导论》。作为一名对技术细节充满探索欲的读者，我总是对那些能够用更少的空间承载更多信息的技术感到着迷。想象一下，那些庞大的数字世界，如何能够以一种巧妙而高效的方式被“瘦身”，这本身就是一种艺术。我一直对信息论、编码学以及各种算法如何协同工作以实现这一目标感到好奇。尤其是在如今数据爆炸的时代，无论是存储海量照片、高清视频，还是传输大型文件，数据压缩的重要性不言而喻。我曾尝试阅读过一些零散的资料，但总觉得它们不够系统，或者过于侧重某一方面，让我难以窥见全貌。我期待这本书能够填补我的知识空白，从基础概念讲起，逐步深入到各种经典的压缩算法，比如哈夫曼编码、算术编码，甚至更高级的字典式压缩和预测编码。我希望它能够用清晰易懂的语言，辅以生动的图示和贴切的例子，帮助我理解这些抽象的概念。更重要的是，我希望它能让我明白，为什么不同的数据类型需要不同的压缩策略，以及这些策略背后的数学原理是什么。这本书的“导论”二字，也让我充满了希望，它暗示着这本书是为初学者准备的，不会上来就用晦涩难懂的术语把我吓跑。我希望它能为我打开数据压缩的大门，让我能够自信地去探索更深层次的理论和实践。
评分当我在书店的架子上看到《数据压缩导论》时，我的内心产生了一种莫名的亲切感。作为一名长期从事数据分析工作的从业者，我深知数据量之庞大，以及有效管理这些数据的重要性。在大数据时代，如何快速地存储、传输和处理海量数据，数据压缩扮演着举足轻重的角色。我一直对那些能够巧妙地减少数据冗余，提高存储效率和传输速度的技术感到好奇。我希望这本书能够从数据压缩的基本概念讲起，例如熵、冗余度等，然后循序渐进地介绍各种经典的压缩算法。我特别希望能深入了解无损压缩技术，比如LZ系列算法（LZ77, LZ78, LZW），以及霍夫曼编码和算术编码，理解它们是如何通过不同的策略来减少数据冗余的。同时，我也对有损压缩技术在数据分析中的应用场景感到好奇，虽然在某些分析任务中不希望引入误差，但在某些情况下，有限度的有损压缩也许能带来显著的效率提升。这本书是否会探讨不同压缩算法在面对不同类型的数据（如文本、数值、日志）时的表现差异？我期望这本书能够为我提供一套系统性的知识框架，让我能够更好地理解和应用数据压缩技术，从而更有效地进行数据处理和分析。
评分《数据压缩导论》这个书名，在我眼中，代表着一种对“少即是多”的深刻理解。作为一名长期致力于提升系统效率和性能的软件架构师，我一直在寻找能够优化资源利用率的各种技术。数据压缩，无疑是其中一个极其重要且效果显著的手段。我深知，在分布式系统、云计算、数据库等场景下，无论是存储海量日志、备份数据，还是传输中间件之间的消息，数据的压缩和解压缩都直接影响着系统的吞吐量、响应时间和成本。我迫切地想了解，在这些大规模系统中，有哪些数据压缩技术是被广泛采用的，它们在实际应用中的表现如何，又该如何根据不同的业务场景来选择和配置。我期待这本书能够深入讲解那些在工业界具有广泛影响力的压缩算法，例如Snappy、Zstd等，并分析它们在压缩速度、压缩率和解压缩效率上的权衡。我希望它能够提供关于如何在分布式系统中高效地应用这些压缩技术的指导，例如如何在数据存储和数据传输层面进行优化，以及如何设计容错和可伸缩的压缩解压缩服务。我渴望它能够为我提供一套理论武装和实践指导，让我能够在实际工作中，用数据压缩技术进一步提升系统的性能和效率。
评分《数据压缩导论》这个书名，对我而言，不仅仅是一个简单的标识，更是一个通往未知世界的邀请函。作为一名对计算机科学的理论基础充满浓厚兴趣的学生，我一直对信息如何在数字世界中被高效地表示和传递感到着迷。数据压缩，无疑是其中一个至关重要的环节。我曾阅读过一些关于信息论的入门材料，对熵的概念略有了解，但如何将这些理论转化为实际的压缩技术，我仍然感到模糊。我希望这本书能够清晰地阐述数据压缩的基本原理，例如如何量化信息的冗余度，以及如何设计算法来消除这些冗余。我期望能够学习到各种经典的无损压缩算法，如霍夫曼编码、算术编码，并理解它们在效率和实现复杂度上的权衡。同时，我也对有损压缩技术感到好奇，尤其是那些在多媒体领域被广泛应用的算法，例如DCT（离散余弦变换）和DWT（离散小波变换），它们是如何在感知上保持信息质量的同时，大幅度减小数据量的？这本书是否会提供足够的数学背景知识，帮助我理解这些变换的原理？我渴望它能够像一位经验丰富的向导，带领我在数据压缩的广阔领域中，找到属于自己的方向，并为我未来的研究打下坚实的基础。
评分在翻开《数据压缩导论》之前，我脑海中浮现的是一个庞大的知识体系，而我将在这本书的引导下，一步步地踏入这个领域。我的职业生涯与数字媒体制作息息相关，无论是后期剪辑、特效制作，还是最终的成品输出，都离不开对海量数据的处理。而数据压缩，在我看来，不仅仅是一种技术，更是一种对资源的优化和对效率的极致追求。我曾无数次在导出项目时，为了平衡文件大小和质量而纠结，也曾因为传输速度的限制而头疼。因此，我迫切地想了解，那些被广泛应用的压缩格式，如JPEG、MP3、H.264等，它们是如何在不显著牺牲视觉或听觉质量的前提下，大幅度减小文件体积的？这本书是否会深入剖析这些常见格式的编码原理？我期待它能够从信息论的基本原理讲起，例如熵的概念，解释信息冗余是如何产生的，以及压缩算法如何利用这些冗余来达到目的。我希望能学习到各种熵编码方法的精髓，理解它们是如何为数据分配更短的代码，从而实现压缩的。同时，我也对预测模型和变换编码等技术感到兴趣，它们是如何捕捉数据中的模式和相关性，并将信息转化为更易于压缩的形式的？这本书是否会提供足够的理论深度，让我能够理解这些技术的内在逻辑，并在此基础上进行更深入的学习和研究？我更希望它能够成为我解决实际工作中遇到的数据压缩难题的有力工具。
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