分布式压缩

⑴ 请大侠翻译一下基于互信息的分布式贝叶斯压缩感知 方面一篇专业的英语短文，翻译成中文，不要百度翻译 谷歌

下一步，一个认知无线电用户（信噪比=10）是随机挑选验证效果的合作基础上，互信息。改进的性能是在骨盆重建3。在这里，/没有古柏ation0每个认知用户执行压缩采样以及重建与独立，相互information0表示算法的性能，这是，获得的信息从4某些认知无线电用户相关的互信息，和/互不information0指在说谎认知无线电用户随机选择4认知无线电用户合作。从图1的3，我们知道，合作方案基于互信息大大消除波动犯错或重建现有的贝叶斯方法。同时，互信息的方案能有效地提高精度的复苏相比，随机选择的邻居方案。此外，模拟检查是否有更多的邻居可以带来更好的性能。显然，在的情况下，信道质量恶化（信噪比=7），边缘性能的改进，可以从这种合作（图一：4）。

⑵ 文件太大无法上传怎么办

如果文件太大无法上传，那你只能把文件拆分成小的文件，然后再上传。或者把文件压缩小，再上传。

⑶ 分布式显控技术都有哪几种哪种分布式更好

根据分布式采用的编解码技术，可以将分布式分为以下3个类型：
1、深压缩分布式产品
深压缩类产品顾名思义，是将视频信号进行深度压缩以实现系统功能。这类产品是以H.264/H.265编解码算法为主的早期分布产品，主要应用在视频监双控、网络直播等对延时、画质要求不高的应用场景下。
此类型通常采用4:2:0的色彩采样方式与帧间压缩为主的算法，将视频信号进行深度有损压缩，使用低码流对视频信号进行传输。一路非压缩1080p视频的带宽是2.99Gbps，压缩后为2~10 Mbps。

2、浅压缩分布式产品
浅压缩分布式产品是近几年出现新分布式类型，主旨在解决深压缩技术在指挥中心分布式系统中存在的不足，例如延时高、画质较差、同步困难。主要包括：SDVoE、VC-2、JPEG2000、私有算法等编码方式。
此类型通常采用4:4:4的色彩采样方式与无损压缩为主的算法，将视频信号进行少量压缩。提供高码流、低延时、高画质、高同步的视频处理方式。
3、双引擎分布式产品
双引擎分布式是最新一代的分布式概念，通过采用双分布式核心的设计，将前两类分布式产品特点与优势进行整合。双引擎分布式并不是单纯的同时具备将深压缩码流与浅压缩码流，而是将两者优势根据实际应用需求进行结合解决方案。 在具备视频高质量无损显示效果、低延时传输的同时完善了多种应用方式，并解决了实际使用中与市面上H.264/H.265设备兼容、低网络带宽下远距离视频分享的需求。

⑷ 专业英语翻译，用翻译软件的请勿回答！！

CS技术可以应用到单基，双基，多基雷达（带有多套收发器）。由于极大简化了雷达接收器，CS技术为多基感测网路雷达提供了威力大且成本不高的框架，一处发送天线的信号能够被多处接收天线接受，通过简化设计，不仅操作简便，而且降低了成本。可以把我们的研究成果与分散式压缩传感理论相结合，应用到阵列处理和波束成形。这里介绍的基于CS技术的成像框架还可以直接应用到声纳与合成孔径声纳成像系统。

当前大多关于CS技术的文献都专注于信号的重构，近似值，估算，但CS技术可以应用到更广泛的数据推测任务当中。探测，分类，识别不需要信号的重构，只需得到足够的相关估算数据，就可以解决问题。关键是我们可以从少量随机计算中直接挖掘这些数据，而无须对信号进行重构。这样会得到两个结果，一是信号探测比信号重构所需的计算可以大量减少；二是与信息重构相比，可以极大减少计算的复杂性。这些都有利于雷达的应用，因为如果我们只专注探测目标，而不是图像重构，那么基于CS技术的接收器就可以使用更低的采样率。

而且，许多雷达的应用，对目标的探测，分类，识别都是建立在某类匹配滤波结果之上，或与模版相关联。信息的可拓展性使我们能够计算直接来源于不连贯测量值的匹配滤波的近似值，而不必进行昂贵的重构或近似值计算。

我们仍需要逾越许多挑战，才能开发出真正的基于CS技术的雷达系统。首先，探测的目标反射率必须能够在某些基，框架或代码词典中压缩；第二，信号恢复算法应用在真实的雷达获取目标时，针对噪音数据必须具备足够的计算效率和强劲性能。第三，需要在减少采样率和CS系统的动态范围之间达到微妙的平衡。以上是我们这个团队以及整个CS技术团体积极开展的研究领域，这可能与最近为超宽带通讯系统开展的关于创新采样有限率的研究有关。。

⑸ 什么是分布式存储系统

分布式存储系统

定义

分布式存储系统是大量普通PC服务器通过Internet互联，对外作为一个整体提供存储服务

特性

• 可扩展

• 低成本

• 高性能

• 易用

挑战

分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。分布式存储涉及的技术主要来自两个领域：分布式系统以及数据库。

• 数据分布

• 一致性

• 容错

• 负载均衡

• 事务与并发控制

• 易用性

• 压缩/解压缩

分类

非结构化数据，一般的文档

结构化数据， 存储在关系数据库中

半结构化数据，HTML文档

不同的分布式存储系统适合处理不同类型的数据：

分布式文件系统

非结构化数据，这类数据以对象的形式组织，不同对象之间没有关联，这样的数据一般称为Blob（二进制大对象）数据

典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System

另外，分布式文件系统也常作为分布式表格系统以及分布式数据库的底层存储，如谷歌的GFS可以作为分布式表格系统Google Bigtable 的底层存储，Amazon的EBS（弹性存储块）系统可以作为分布式数据库（Amazon RDS）的底层存储

总体上看，分布式文件系统存储三种类型的数据：Blob对象、定长块以及大文件

分布式键值系统

较简单的半结构化数据，只提供主键的CRUD（创建、读取、更新、删除）

典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair

分布式表格系统

较复杂的半结构化数据，不仅支持CRUD，而且支持扫描某个主键范围

以表格为单位组织数据，每个表格包括很多行，通过主键标识一行，支持根据主键的CRUD功能以及范围查找功能

典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等

分布式数据库

存储结构化数据，一般是由单机关系数据库扩展而来

典型的包括MySQL数据库分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure

⑹ 想找电脑用的游戏盒子，玩单机用的，最好能检测到电脑缺什么软件的那种。

游民那种很多个解压包叫【分布式压缩包】，你只用解压其中一个就行了。游戏网站这样做是为了方便玩家用u盘之类的东西传文件，所以才压缩成了很多个，方便传输

⑺ 分布式信源编码的历史

2003年, Pradhan和Ramachandran把校验子(syndrome)运用到了分布式信源网络并称之为DIstributed Source Coding Using Syndromes (DISCUS). 他们将两个二进制的信源分成定长的组,对于一个信源用定长码压缩得到这些组的校验子, 而另外一个信源则完全不压缩,作为边信息. 这种码率不均衡的分布式信源编码压缩方式成为不对称压缩(asymmetric DSC). 显而易见的是,反复使用前一个信源的信息作为边信息, 这种不对称的压缩方式可以轻易的扩展到多个信源. 有些分布式信源编码系统使用的奇偶校验子(parity-check bits).
在先今的分布式信源编码中, 常常用虚拟信道作为两个相关信源的关联性的模型, 二元对称信道Binary symmetric channel多用于描述虚拟信道的特性.
在对两个相关联的信源的相关性研究中, 通常用到两种模型: 确定式和概率式. 基于这两种模型, 分布式信源编码被扩展到跟普遍性的方式:两个信源都被压缩, 不存在所谓的边信息. 这种更普遍的方式被称为非不对称压缩(Non-asymmetric DSC).
基于一种确定式的虚拟信道模型,X. 曹和M. Kuijper将非不对称压缩的分布式信源编码扩展到任何数量的相关信源, 每个信源可以更灵活的在Slepian-Wolf界限内达到任意压缩码率, 而所有信源压缩后的总码率和不对称式多信源的总码率相同 .

⑻ 什么是压缩技术，起源于什么时候

因为有些文件格式相对较大。。比如BMP格式的图片。压缩比较基本上在100倍左右。。因此为了节省空间。。就需要对数据进行压缩

1．什么是数据压缩

数据压缩，通俗地说，就是用最少的数码来表示信号。其作用是：能较快地传输各种信号，如传真、Modem通信等；在现有的通信干线并行开通更多的多媒体业务，如各种增值业务；紧缩数据存储容量，如CD－ROM、VCD和DVD等；降低发信机功率，这对于多媒体移动通信系统尤为重要。由此看来，通信时间、传输带宽、存储空间甚至发射能量，都可能成为数据压缩的对象。

2．数据为何能被压缩

首先，数据中间常存在一些多余成分，既冗余度。如在一份计算机文件中，某些符号会重复出现、某些符号比其他符号出现得更频繁、某些字符总是在各数据块中可预见的位置上出现等，这些冗余部分便可在数据编码中除去或减少。冗余度压缩是一个可逆过程，因此叫做无失真压缩，或称保持型编码。

其次，数据中间尤其是相邻的数据之间，常存在着相关性。如图片中常常有色彩均匀的背影，电视信号的相邻两帧之间可能只有少量的变化影物是不同的，声音信号有时具有一定的规律性和周期性等等。因此，有可能利用某些变换来尽可能地去掉这些相关性。但这种变换有时会带来不可恢复的损失和误差，因此叫做不可逆压缩，或称有失真编码、摘压缩等。

此外，人们在欣赏音像节目时，由于耳、目对信号的时间变化和幅度变化的感受能力都有一定的极限，如人眼对影视节目有视觉暂留效应，人眼或人耳对低于某一极限的幅度变化已无法感知等，故可将信号中这部分感觉不出的分量压缩掉或“掩蔽掉”。这种压缩方法同样是一种不可逆压缩。

对于数据压缩技术而言，最基本的要求就是要尽量降低数字化的在码事，同时仍保持一定的信号质量。不难想象，数据压缩的方法应该是很多的，但本质上不外乎上述完全可逆的冗余度压缩和实际上不可逆的嫡压缩两类。冗余度压缩常用于磁盘文件、数据通信和气象卫星云图等不允许在压缩过程中有丝毫损失的场合中，但它的压缩比通常只有几倍，远远不能满足数字视听应用的要求。

在实际的数字视听设备中，差不多都采用压缩比更高但实际有损的媳压缩技术。只要作为最终用户的人觉察不出或能够容忍这些失真，就允许对数字音像信号进一步压缩以换取更高的编码效率。摘压缩主要有特征抽取和量化两种方法，指纹的模式识别是前者的典型例子，后者则是一种更通用的摘压缩技术。

更加详细的资料看这里吧。
http://www.kdntc.cn/nic/netstudy/wsjs/tongxin/shu/039.htm

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数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。
数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。
数据压缩就是将字符串的一种表示方式转换为另一种表示方式，新的表示方式包含相同的信息量，但是长度比原来的方式尽可能的短。

1. 数据压缩与编码
数据压缩跟编码技术联系紧密，压缩的实质就是根据数据的内在联系将数据从一种编码映射为另一种编码。压缩前的数据要被划分为一个一个的基本单元。基本单元既可以是单个字符，也可以是多个字符组成的字符串。称这些基本单元为源消息，所有的源消息构成源消息集。源消息集映射的结果为码字集。可见，压缩前的数据是源消息序列，压缩后的数据是码字序列。
若定义块为固定长度的字符或字符串，可变长为长度可变的字符或字符串，则编码可分为块到块编码、块到可变长编码、可变长到块编码、可变长到可变长编码等。应用最广泛的ASCII编码就是块到块编码。
2. 数据压缩的分类
数据压缩按照映射是否固定可分为静态数据压缩和动态数据压缩。静态数据压缩是指压缩前源消息集到码字集之间的映射是固定的，出现在被压缩数据中的源消息每次都被映射为同一码字。动态数据压缩是指源消息集到码字集的映射会随着压缩进度的变化而变化。静态压缩编码需要两步，先计算出源消息出现的频率，确定源消息到码字之间的映射；然后完成映射。动态数据压缩则只需一步就能完成，它在压缩过程中只对源消息集扫描一次。有些数据压缩算法是混合型的，综合应用了静态数据压缩和动态数据压缩技术。
3. 评价数据压缩的标准
从实际应用来说，数据压缩可从两方面来衡量：数据压缩速度和数据压缩率。当数据压缩应用于网络传输时，主要考虑速度快慢；当数据压缩应用于数据存储中，主要考虑压缩率，即压缩后数据的大小。当然这两方面是相辅相成的。
常用的评价标准有冗余度、平均源信息长度、压缩率等。对于一种编码方式是否为较好的编码，主要看该编码的冗余度是否最小。
4. 常见的数据压缩工具
现在操作简单，使用方便，功能强大的数据压缩工具有很多。最常见的是WinZip和WinRAR。
数据压缩通过减少数据的冗余度来减少数据在存储介质上的存储空间，而数据备份则通过增加数据的冗余度来达到保护数据安全的目的。两者在实际应用中常常结合起来使用。通常将要备份的数据进行压缩处理，然后将压缩后的数据用备份进行保护。当需要恢复数据时，先将备份数据恢复，再解压缩。
由于计算机中的数据十分宝贵又比较脆弱，数据备份无论对国家、企业和个人来说都非常重要。数据备份能在较短的时间内用很小的代价，将有价值的数据存放到与初始创建的存储位置相异的地方；当数据被破坏时，用较短的时间和较小的花费将数据全部恢复或部分恢复。
1. 对备份系统的要求
不同的应用环境有不同的备份需求，一般来说，备份系统应该有以下特性。
☆ 稳定性：备份系统本身要很稳定和可靠。
☆ 兼容性：备份系统要能支持各种操作系统、数据库和典型应用软件。
☆ 自动化：备份系统要有自动备份功能，并且要有日志记录。
☆ 高性能：备份的效率要高，速度要尽可能的快。
☆ 操作简单：以适应不同层次的工作人员的要求，减轻工作人员负担。
☆ 实时性：对于某些不能停机备份的数据，要可以实时备份，以确保数据正确。
☆ 容错性：若有可能，最好有多个备份，确保数据安全可靠。
2. 数据备份的种类
数据备份按所备份数据的特点可分为完全备份、增量备份和系统备份。
完全备份是指对指定位置的所有数据都备份，它占用较大的空间，备份过程的时间也较长。增量备份是指数据有变化时对变化的部分进行备份，它占用空间小，时间短。完全备份一般在系统第一次使用时进行，而增量备份则经常进行。系统备份是指对整个系统进行备份。它一般定期进行，占用空间较大，时间较长。
3. 数据备份的常用方法
数据备份根据使用的存储介质种类可分为软盘备份、磁带备份、光盘备份、优盘备份、移动硬盘备份、本机多个硬盘备份和网络备份。用户可以根据数据大小和存储介质的大小是否匹配进行选择。
数据备份是被动的保护数据的方法，用户应根据不同的应用环境来选择备份系统、备份设备和备份策略。
http://ke..com/view/286827.html

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有损数据压缩方法是经过压缩、解压的数据与原始数据不同但是非常接近的压缩方法。有损数据压缩又称破坏型压缩，即将次要的信息数据压缩掉，牺牲一些质量来减少数据量，使压缩比提高。这种方法经常用于因特网尤其是流媒体以及电话领域。在这篇文章中经常成为编解码。它是与无损数据压缩对应的压缩方法。根据各种格式设计的不同，有损数据压缩都会有 generation loss：压缩与解压文件都会带来渐进的质量下降。

[编辑] 有损压缩的类型
有两种基本的有损压缩机制：

一种是有损变换编解码，首先对图像或者声音进行采样、切成小块、变换到一个新的空间、量化，然后对量化值进行熵编码。
另外一种是预测编解码，先前的数据以及随后解码数据用来预测当前的声音采样或者或者图像帧，预测数据与实际数据之间的误差以及其它一些重现预测的信息进行量化与编码。
有些系统中同时使用这两种技术，变换编解码用于压缩预测步骤产生的误差信号。

有损与无损压缩比较
有损方法的一个优点就是在有些情况下能够获得比任何已知无损方法小得多的文件大小，同时又能满足系统的需要。

有损方法经常用于压缩声音、图像以及视频。有损视频编解码几乎总能达到比音频或者静态图像好得多的压缩率（压缩率是压缩文件与未压缩文件的比值）。音频能够在没有察觉的质量下降情况下实现 10:1 的压缩比，视频能够在稍微观察质量下降的情况下实现如 300:1 这样非常大的压缩比。有损静态图像压缩经常如音频那样能够得到原始大小的 1/10，但是质量下降更加明显，尤其是在仔细观察的时候。

当用户得到有损压缩文件的时候，譬如为了节省下载时间，解压文件与原始文件在数据位的层面上看可能会大相径庭，但是对于多数实用目的来说，人耳或者人眼并不能分辨出二者之间的区别。

一些方法将人体解剖方面的特质考虑进去，例如人眼只能看到一定频率的光线。心理声学模型描述的是声音如何能够在不降低声音感知质量的前提下实现最大的压缩。

人眼或人耳能够察觉的有损压缩带来的缺陷称为压缩失真（en:compression artifact）。
http://ke..com/view/583477.html

⑼ 怎么安装网上下载的游戏

这种直接解压其中一个就行了。之所以会有几个压缩包是因为这个是“分布式压缩包”单个压缩包只是所有内容的一部分

⑽ 急求！分布式压缩感知 的程序： DCS SOMP matlab程序 Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit (SOMP)

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