1.3 SummaryIn this chapter we have

1.3 Summary
In this chapter we have introduced the subject of data compression. We have provided
some motivation for why we need data compression and defined some of the terminology
we will need in this book. Additional terminology will be introduced as needed. We have
briefly introduced the two major types of compression algorithms: lossless compression
and lossy compression. Lossless compression is used for applications that require an exact
reconstruction of the original data, while lossy compression is used when the user can
tolerate some differences between the original and reconstructed representations of the data.
An important element in the design of data compression algorithms is the modeling of the
data. We have briefly looked at how modeling can help us in obtaining more compact
representations of the data. We have described some of the different ways we can view the
data in order to model it. The more ways we have of looking at the data, the more successful
we will be in developing compression schemes that take full advantage of the structures in
the data.

Kết quả (Việt) 1:

1.3 tóm tắtTrong chương này, chúng tôi đã giới thiệu chủ đề của nén dữ liệu. Chúng tôi đã cung cấpmột số động lực cho các lý do tại sao chúng ta cần nén dữ liệu và định nghĩa một số thuật ngữchúng tôi sẽ cần trong cuốn sách này. Thuật ngữ bổ sung sẽ được giới thiệu là cần thiết. Chúng tôi cómột thời gian ngắn giới thiệu hai loại chính của thuật toán nén: nén losslessvà nén lossy. Lossless nén được sử dụng cho các ứng dụng đòi hỏi một chính xácxây dựng lại các dữ liệu ban đầu, trong khi nén lossy được sử dụng khi người dùng có thểchịu đựng một số khác biệt giữa bản gốc và dựng lại biểu diễn của dữ liệu.Một yếu tố quan trọng trong việc thiết kế thuật toán nén dữ liệu là mô hình của cácdữ liệu. Chúng tôi có một thời gian ngắn nhìn như thế nào mô hình có thể giúp chúng tôi trong việc có được thêm gọnđại diện của các dữ liệu. Chúng tôi đã mô tả một số cách khác nhau, chúng tôi có thể xem cácdữ liệu để mã nó. Xem thêm cách chúng tôi đã nhìn vào dữ liệu, thành công hơnchúng tôi sẽ trong phát triển các chương trình nén tận dụng đầy đủ các cấu trúc trongcác dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

1.3 Tóm tắt
Trong chương này, chúng tôi đã giới thiệu các chủ đề của nén dữ liệu. Chúng tôi đã cung cấp
một số động lực cho lý do tại sao chúng ta cần nén dữ liệu và định nghĩa một số thuật ngữ
chúng tôi sẽ cần trong cuốn sách này. Thuật ngữ bổ sung sẽ được giới thiệu như là cần thiết. Chúng tôi đã
giới thiệu tóm tắt hai loại chính của thuật toán nén: lossless nén
và nén lossy. Lossless nén được sử dụng cho các ứng dụng đòi hỏi phải có một chính xác
tái thiết của các dữ liệu ban đầu, trong khi nén lossy được sử dụng khi người sử dụng có thể
chịu đựng được một số khác biệt giữa các đại diện ban đầu và được tái cấu trúc của dữ liệu.
Một yếu tố quan trọng trong việc thiết kế các thuật toán nén dữ liệu là mô hình của
dữ liệu. Chúng tôi đã xem xét cách người mẫu có thể giúp chúng tôi trong việc có được nhỏ gọn hơn
đại diện của dữ liệu. Chúng tôi đã mô tả một số trong những cách khác nhau chúng ta có thể xem các
dữ liệu để mô hình nó. Những cách thức chúng ta càng phải nhìn vào các dữ liệu, thành công hơn
chúng tôi sẽ phát triển các chương trình nén mà tận dụng các cấu trúc trong
dữ liệu.