文件名称：CTW：研究和探索上下文树加权和霍夫曼编码
文件大小：35.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 22:23:42
Python
上下文树加权 调查和探索上下文树权重 霍夫曼编码只是为了创建基线 哈夫曼编码工作原理的一个例子 人物 ASCII码 频率 哈夫曼 位 '一种' 65岁 1个 00 01000001 'G' 103 1个 01 01100111 '一世' 108 1个 11 01101100 'o' 111 1个 10 01101111 这是说明霍夫曼编码工作原理的图像（来源：WIKI） 这是霍夫曼编码的代码 压缩结果为 算法 大小（字节） 原版的 100326 邮编 26780 哈夫曼 53967 7ZIP 23806 应用领域 在可以找到使用这种压缩工具来研究哺乳动物进化和构建SARS病毒系统发育的证明。 BARF这个东西会将您的数据压缩到少于1个字节（我不知道如何） Barf Thingy可以在找到。 参考 去做 尝试自动编码器 写CTW 添加应用 探索BA
【文件预览】：
CTW-master
----.gitignore(2KB)
----enwik8(95.37MB)
----LICENSE(1KB)
----autoencoder()
--------__init__.py(197B)
--------architecture.txt(1KB)
--------model.py(3KB)
----README.md(2KB)
----huffman()
--------output_file(92KB)
--------__init__.py(0B)
--------huffman_compressed_file(53KB)
--------compress.py(2KB)
--------decompress.py(2KB)
--------run.sh(50B)
----enwik4(98KB)
----CTW()
--------__init__.py(0B)
--------ctw.py(4KB)
--------ff(11B)
----img()
--------huffman.png(99KB)