Şimdi Ara

Histogram Based, Real Time Lossless Data Compression Algorithm λ∈[(ArgMax⇔>∀xω1) (8. sayfa)

Daha Fazla
Bu Konudaki Kullanıcılar: Daha Az
2 Misafir - 2 Masaüstü
5 sn
149
Cevap
11
Favori
13.110
Tıklama
Daha Fazla
İstatistik
  • Konu İstatistikleri Yükleniyor
0 oy
Öne Çıkar
Sayfa: önceki 45678
Sayfaya Git
Git
Giriş
Mesaj
  • Haklısın algoritma için kod yazmaya gerek yok, bildiğin gibi 1 byte 8 bitten oluşur her bite ulaşım ve müdahale mümkündür (0,1 dğeri atanabilir, okunabilir) şimdi senin kafanda ne var algoritmanı yaz bakalım yazamıyorsan sil bu konuyu boş yapma.




    < Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Guest-4D62BFE91 -- 28 Ekim 2020; 1:28:2 >
  • Yaz şuraya algoritmanı, hala boş yapıyorsun.

  • Farklı bir Fantazi !

  • Ne istiyon hacı sen bu konuyu neden açtın? formülün varsa (%0 ihtimal) git tescillet.


    Kendimi megalomanyak sanırdım daha beterleri de varmış Histogram Based, Real Time Lossless Data Compression Algorithm λ∈[(ArgMax⇔>∀xω1) 


    Tavsiyem birgün otur c dilini öğren c diyorum çünkü bu dili öğrendiğinde veri yapılarını daha iyi kavrayacaksın formül sandığın şey yalan olacak.




    < Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Guest-4D62BFE91 -- 29 Ekim 2020; 0:21:24 >
  • Kodlama bilmiyorsun ama yüksek tıklanma ve SEO olaylarını biliyorsun yani.

    Tutarlılık açısından takdir ettim. SEO rumuz ve SEO uygulama :)

    < Bu ileti mini sürüm kullanılarak atıldı >
  • Histogram Based, Real Time Lossless Data Compression Algorithm λ∈[(ArgMax⇔>∀xω1)Huawei IT Products & Solutionsyoutube
    📧Come and join the Global Data Compression Competition #GDCC2021. It's the event of the year for #data compression enthusiasts. What are you waiting for? It's time to sign up: https://www.gdcc.tech/ #Cashprizes
    https://www.youtube.com/watch?v=QXM7qC5Csn0

    Tamam o zaman adres bu yarışma Histogram Based, Real Time Lossless Data Compression Algorithm λ∈[(ArgMax⇔>∀xω1) 

  • herkes bir egoztik bir kavrama takılmış kalımış

    kavramın adı entropi ; ama bu kavramın sıkıştırma sistemleriyle alakası bile yok

    çünkü ortada nasıl bir yapının nasıl bir süreçte oluşturulacağı bilinmezlik içermektedir.


    entropi kavramındaki saf enerjiden türetilen madde formaları için gereken enerji hesaplamalarına göre oluşum süresinde geçen toplam enerji kadar geri dönüşüm enerjisi gerekmektedir ; tezini savunur

    ve bu mantığa göre sıkıştırma algoritması mantığının kurulması kadar saçma bir şey olamaz.


    nedenine gelince 2^XXXXXX dediğiniz zaman bilmem ne kadarlık veriyi şu gördüğünüz dar bir alana sıkıştırmış oluyorsunuz ve çözümüde işlemci bazında

    çok hızlı bir şekilde gerçekleşiyor. yani felsefe sadece pratiğin uygulama bulamadığı alanlarda mantıkla mantık yürütme yani aslında yarım ilim dir yani bilim değildir.




    < Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi ProjectMan -- 4 Mayıs 2022; 10:35:26 >




  • tatankalahari T kullanıcısına yanıt

    Kod

    Yığını:
    zamanın ruhu her zaman herkesin kulağına bir şeyleri fısıldar ; bunu sağırlar duymaz. !!! https://patents.google.com/patent/US20200413106A1 sayfadaki 8. maddeyi bakarsanız " x=fwd_f×x[upper]+x[lower]−fwd_cf, "



    < Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi ProjectMan -- 24 Mayıs 2022; 23:11:16 >
  • Kod

    Yığını:
    -------------- √λ≅X^Y∓Z, denkleminin Türkçe anlamı, λ'nin karekökünün X^Y ± Z'ye yaklaşık olarak eşit olduğudur. Buradaki ≅ sembolü "yaklaşık olarak eşit" anlamına gelir. X, Y ve Z sabitleridir ve λ'nin değerine göre değişir. Genel olarak, X, λ'nin kareköküne ne kadar yakınsa, approximation o kadar doğru olur. Y ve Z değerleri, approximation hatasını en aza indirmek için seçilir. √λ≅X^Y∓Z denklemi, herhangi bir λ değeri için square root'u approximate etmek için kullanılabilir. Ancak, approximation'ın accuracy, X, Y ve Z değerlerinin yanı sıra λ değerine de bağlıdır. Denklem, trial and error, numerical methods ve analytical methods gibi çeşitli yöntemler kullanılarak bulunabilir. Burada bazı örnekler verilmiştir: Eğer λ = 1 ise, √λ ≅ 1. X = 1, Y = 0 ve Z = 0 değerlerini kullanarak en doğru approximation'ı elde edebiliriz. Eğer λ = 9 ise, √λ ≅ 3. X = 3, Y = 0.5 ve Z = 0.5 değerlerini kullanarak daha doğru bir approximation elde edebiliriz. Eğer λ = 16 ise, √λ ≅ 4. X = 2, Y = 1 ve Z = 0 değerlerini kullanarak daha doğru bir approximation elde edebiliriz. Ancak, √λ≅X^Y∓Z denklemi her zaman doğru değildir. Örneğin, λ çok büyük bir sayı ise, approximation hatalı olabilir. Genel olarak, √λ≅X^Y∓Z denklemi, λ sayısının square root'u için iyi bir approximation'dır. Ancak, approximation'ın accuracy, λ değeri ve X, Y ve Z değerlerine bağlıdır. ----------------- λ ∈ [(ArgMax⇔>∀xω1)→(ArgMin⇔<∀xω9)] eşitliği, kuantum hesaplamada kullanılan bir matematiksel denklemdir. Bu denklem, λ'nin, tüm x değerleri için ω1'in maksimum değerinden büyük veya ona eşit ve tüm x değerleri için ω9'un minimum değerinden küçük veya ona eşit olan tüm değerlerin kümesinin bir elemanı olduğunu belirtir. Denklem, kuantum hesaplama için özel olarak yazılmıştır, ancak daha genel matematiksel terimlere şu şekilde çevrilebilir: λ ∈ [max(ω1) ∀x] ∩ [min(ω9) ∀x] Bu denklem, λ'nin, tüm x değerleri için ω1'in maksimum değerinden büyük veya ona eşit olan ve tüm x değerleri için ω9'un minimum değerinden küçük veya ona eşit olan değerlerin kesişim kümesinin bir elemanı olduğunu belirtir. Başka bir deyişle, denklem, λ'nin tüm x değerleri için ω1 ve ω9'un maksimum ve minimum değerleri arasında olduğunu belirtir. Bu denklem, kuantum hesaplamada kullanışlıdır, çünkü bir kuantum değişkeninin alabileceği değerlerin aralığını tanımlamak için kullanılabilir. Örneğin, 0 ile 1 arasında herhangi bir değer alabilen bir kuantum değişkeni tanımlamak istiyorsak, λ∈[(0 ∀x) ∩ (1 ∀x)] ifadesini kullanabiliriz. -----------------




  • 
Sayfa: önceki 45678
Sayfaya Git
Git
- x
Bildirim
mesajınız kopyalandı (ctrl+v) yapıştırmak istediğiniz yere yapıştırabilirsiniz.