ব্ল্যাকবক্স repacker এ রেজিস্ট্রি কী কীভাবে যুক্ত করবেন


উত্তর 1:
  • গেমকে ছোট করার প্রথম পদক্ষেপটি এখানে সবারই মত বলছে .. "রিপিং" .. (গেমটি খেলার প্রয়োজন হয় না এমন ফাইলগুলি অপসারণ করা) বেশিরভাগ রিপার্স ইংলিশ ব্যতীত সমস্ত মাল্টি ল্যাঙ্গুয়েজ সাপোর্ট ফাইলগুলি সরিয়ে ফেলবে ছোট হিসাবে সাবটাইটেলগুলি, সুতরাং যে কোনও সময় কোনও ইংরাজী অডিও বা জার্মান বা ইতালিয়ান বা যে কোনও কিছু বলতে আসে .. এর অর্থ এই যে কোনও চরিত্র / কাটা দৃশ্য / এফএমভি খেললে ফাইল লাইব্রেরিতে কোনও ফাইলের একাধিক সংস্করণ থাকতে হয়, যদি ইংরাজীতে ফাইলটি 10 ​​এমবি হয় তবে বিভিন্ন ভাষার সংস্করণ থাকা প্রতিটি ভাষার জন্য পরবর্তী 10 মিমি যুক্ত করে এবং এটি কেবল "গ্রিটিংস প্লেয়ার" বলার মতো একটি চরিত্রের জন্য হতে পারে! 320 বিট অডিও (বা আরও ভাল) এর সাথে 1080p-তে 5 মিনিটের এফএমভি কাট দৃশ্যের কল্পনা করুন ফাইলগুলি কেবলমাত্র একটি ইন্ট্রো চলচ্চিত্রের জন্য বিভিন্ন গিগাবাইটে উঠে যেতে পারে .. সুতরাং ইংরাজী অডিও / ভিডিও ব্যতীত সমস্ত অপসারণই প্রথম পদক্ষেপ।
  • এরপরে তারা পুনরায় পুনঃনির্মাণ করেছেন: যেমন আমি অডিও সহ 5 মিনিটের 1080p বা উচ্চতর এফএমভি কুটসিনের কল্পনা করার আগে বলেছিলাম, আসল 100% এনকোডটিকে কল করুন, নীচের বিটরেটে ভিডিও / অডিওটিকে পুনরায় এনকোড করে বলুন 80% আপনি সরাসরি 20% সংরক্ষণ করুন ফাইল আকারের ... মানের সবেমাত্র লক্ষণীয়, (কিছু রিপারগুলি এমনকি কম হয় ... 50% তবে বেশিরভাগ সত্য এইচডি (1080) থেকে এইচডি (720) পর্যন্ত যায় বা আজকাল 4k থেকে 2 কে বা 1080 পর্যন্ত হয় ... আপনি ' গেমটি ফ্রি পাচ্ছেন তাই আসলে কে অভিযোগ করবে? তাই ভিডিও এনকোডগুলি চটজলদি ভারী গেমগুলিতে প্রচুর জায়গা বাঁচাতে পারে তবে গেম / ইঞ্জিন গেমগুলিতে কী হবে? জিটিএ ভি'র মতো? আমি জানি না তারা কীভাবে এই জাতীয় প্রতিক্রিয়াটি পরিচালনা করতে পেরেছিল? গেমস.আপনার কম্পিউটার যদি কোনও তৃতীয় পক্ষের স্টিরিও বা অ্যাম্প + স্পিকারের মাধ্যমে আপনার শব্দ পাম্প করে চলেছে তবে 128-320 কেবিট এমপি 3 উত্তম ... একটি গেমের জন্য কমপক্ষে .. তাই আবার আপনি অডিও থেকে আরও স্থান বাঁচান।

প্যাকেজ হেরফের:

যদি আপনি কখনও আপনার গেমস ফাইলগুলি ইনস্টল করে যান তবে আপনি অবশ্যই পাক ফাইল বা বিন বা মূলত বড় মাল্টি জিবি ফাইলগুলি দেখেছেন যা "শব্দ" বা "বক্তৃতা" হিসাবে লেবেলযুক্ত রয়েছে এটি এইভাবে গেমটি তাদের ফাইলগুলিকে প্যাকেজ করে দেয় .. পরিবর্তে স্পিচ ফাইলের জন্য শত শত এমপি 3 টি সহ একটি ফোল্ডার থাকা সেগুলি সেগুলি একটি একক ফাইলে প্যাকেজ করে ... ভাষা ফাইলগুলি সরানোর সময় অডিও রিপার্সকে পৃথক ফাইল অ্যাক্সেস করতে এই ফাইলগুলি আনপ্যাক করতে হয়, এগুলি ম্যানিপুলেট করতে হয়, তারপরে এগুলি পুনরায় একক ফাইলে ফিরিয়ে আনা যায় this এর ফলে তারা মুছে ফেলা যায় এমন ফাইলগুলি মুছে ফেলতে পারে, স্থান বাঁচাতে সঙ্কুচিত হওয়া ফাইলগুলি পুনরায় এনকোড করতে পারে বা একই নাম রয়েছে এমন কোনও খালি ফাইলের বদলে ফ্ল্যাট আউট করতে পারে তবে কোনও ডিরেক্টরি নেই যাতে তারা ডিরেক্টরিতে স্থানধারক হিসাবে কাজ করে ।

এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ… উচ্চতর সংক্ষেপণ সরঞ্জাম। জিপ / রাআর / z জেড ইত্যাদি কী কী তা আমরা সকলেই জানি, সেগুলি ফাইলগুলি সঙ্কুচিত সংস্করণগুলির চেয়ে ছোট সংরক্ষণাগারগুলিতে সংকুচিত করার পদ্ধতি, সংক্ষেপণের শুরু থেকেই উন্নতি হয়েছে এবং পদ্ধতিগুলি যা আরও ভাল কাজ করে তবে কিছু অন্যান্য ব্যয় করে সংস্থান

দীর্ঘ গল্প সংক্ষিপ্ত, এই দিনগুলির সংক্ষেপণের সরঞ্জামগুলি এত ভাল যে খুব কমই মূল গেমটি থেকে সরানো দরকার ..

এমনকি তারা পুরো মাল্টিপ্লেয়ার মোডটি ছিঁড়ে ফেলেছে .. যা আজকাল একমাত্র জিনিস গেমস এমনকি সময় ব্যয় করতে বিরক্ত করে ... 10-10 ঘন্টা + চালানো প্রচারণার সাথে একক প্লেয়ার fps গেমস চলে যায়। ডিভস কেবলমাত্র একক প্লেয়ার / অফলাইন প্লেয়ারটিকে মূল ইভেন্ট "মাল্টিপ্লেয়ার" হিসাবে যুক্ত করার জন্য ব্যবহার করে কারণ এটির মুখোমুখি হতে পারে, পাইরেসি এখনও নির্ভরযোগ্যভাবে মাল্টিপ্লেয়ার মোডকে ক্র্যাক করতে পারে না, আপনাকে এখনও খেলতে হবে .. সার্ভার প্রমাণীকরণ, বাষ্পের মতো অফিসিয়াল গেম সিস্টেমগুলি উত্স যারা আপনার গেমটির বৈধতা পরীক্ষা করে / পরিচালনা করে এবং অনলাইন খেলার জন্য অন্যকে সংযুক্ত করে ...


উত্তর 2:

এটি ব্যাখ্যা করার জন্য দুর্দান্ত উপায় an

কল্পনা করুন যে জটিল সংজ্ঞা উপস্থাপনের জন্য সংক্ষিপ্ত শব্দ রাখার পরিবর্তে আমাদের সকলকে জটিল সংজ্ঞাটি ব্যবহার করতে হয়েছিল। সংক্ষিপ্তকরণ জটিল ধারণা নেয় এবং তাদের ছোট শব্দগুলিতে সংকোচিত করে resses

উদাহরণ হিসাবে, আসুন কিছু বাস্তব জীবনের সংক্ষেপণ করি।

বলুন আমার কাছে একটি বন্ধুকে পাঠানোর বাক্য রয়েছে:

"আমার খুব ইচ্ছা আছে যে সমস্ত লোকেরা বর্তমানে আমরা যে বেঁচে আছি সেই বিশাল পাথরের উপরে অ-বিতর্কিত বাণিজ্য এবং ব্যবসায়িক লেনদেনের অনুশীলন শুরু করবে।"

আমি বিশ্ব শান্তি চাই এই ধারণাকে উপস্থাপন করার জন্য এটি একটি দুর্দান্ত শব্দযুক্ত বাক্য, তবে আমার বন্ধু কেবল এই শব্দগুলি বুঝতে পারে না এবং আমরা আরও বেশি জটিল ব্যবহার করি না। একা একাই, সরবরাহ করা বাক্যগুলির বাইরে আর কোনও শব্দ না জেনে আমরা এই বাক্যটিকে আরও ছোট করতে পারি না। আমরা যদি দীর্ঘ শব্দগুলির প্রতিনিধিত্ব করতে সংক্ষিপ্ত শব্দের একটি অভিধান তৈরি করি তবে আমরা একটি ছোট বাক্য তৈরি করতে পারি!

অভিধান: ববলে: আমি একটি দুর্দান্ত চাই গগলস: সমস্ত লোক ফ্রিথি: অ-বিতর্কিত বাণিজ্যের অনুশীলন হোবোট: ব্যবসায়িক লেনদেনের আর্থ: বৃহত শিলা যা আমরা বর্তমানে বেঁচে আছি

নতুন বাক্য [অভিধানটি ব্যবহার করে] "ববলে যে গগলস পৃথিবীতে ডুবে থাকবে এবং হোবট শুরু করবে।"

বাক্যটি অবশ্যই খাটো! বন্ধুটি যখন বাক্যটি অনুধাবন করতে চায়, তখন সে অভিধানে শব্দগুলির সাথে তার সংজ্ঞা সংজ্ঞা সহ সহজভাবে প্রতিস্থাপন করতে পারে এবং বিকল্পের কোনও তথ্যই হারিয়ে যায় না!

দুর্ভাগ্যক্রমে, এটি আসলে কোনও ছোট, কেবলমাত্র একক বাক্য প্রেরণের জন্য ডেটা তৈরি করে না। এর কারণ আমাদের অবশ্যই অভিধানটি নতুন বাক্যে প্রেরণ করতে হবে। এটি নতুন বাক্যটির সুবিধাটি হ্রাস করে এবং প্রকৃতপক্ষে মোট ডেটা সংক্রমণের আকার বাড়িয়ে তোলে।

সুতরাং আপনি ভাবতে পারেন যে সাদৃশ্যটির বিন্দুটি কী; সর্বোপরি, আমরা কেবল ডেটা আকার বাড়িয়েছি, সংকোচিত করি নি।

ঠিক আছে, এই অভিধান-প্রতিস্থাপন পদ্ধতির ডেটার প্যাটার্ন-কম স্ট্রিংয়ের জন্য কাজ করে না। পরিবর্তে বলুন, আমার বন্ধুকে পাঠানোর জন্য আমার এরকম কিছু রয়েছে:

"বর্তমানে আমরা যে বৃহত্তর শিলাটির উপরে বেঁচে আছি the বর্তমানে আমরা যে বৃহত্তর পাথরটির উপরে বেঁচে আছি বর্তমানে আমরা যে বৃহত্তর পাথরটির উপরে বেঁচে আছি বর্তমানে আমরা যে বৃহত্তর শিলাটির উপরে বেঁচে আছি Four চৌদ্দটি। আমরা বর্তমানে যে বৃহত শিলাটি আছি বেঁচে আছে the বর্তমানে আমরা যে বৃহত্তর শিলাটির উপরে বেঁচে আছি the বর্তমানে আমরা যে বৃহত্তর শিলাটির উপরে বেঁচে আছি rock বর্তমানে আমরা যে বৃহত শিলাটিতে বেঁচে আছি। বেগুনি ""

এই বাক্যে একই বাক্যটি আটবার পুনরাবৃত্তি হয়েছে: অভিধান-প্রতিস্থাপন আমাদের সাহায্য করতে পারে এমন কিছু!

অভিধান: ই: "বৃহত্তর শিলা যা আমরা বর্তমানে বেঁচে আছি।"

নতুন বাক্য [অভিধানটি ব্যবহার করে] "EEEFourteen। EEEPurple"

আপনি অভিধানটি অন্তর্ভুক্ত করার পরেও এটি অবিশ্বাস্য আকারের পার্থক্য!

এটি কম্পিউটারে কম্প্রেশন কীভাবে কাজ করে তার সমান: সংক্ষেপণ প্রোগ্রামটি সাধারণত পুনরাবৃত্তি আইটেমগুলির জন্য ডেটা দেখায়, এর জন্য একটি অভিধানে একটি এন্ট্রি তৈরি করে, তারপরে প্যাটার্নের সাথে সম্পর্কিত অভিধানে শব্দটির সাথে পুনরাবৃত্তি হওয়া প্রতিটি ঘটনার প্রতিস্থাপন করে। এটি হ্রাসহীন সংকোচনের সারাংশ। অন্যান্য কাজের জন্য কিছু অন্যান্য ধরণের সংক্ষেপণ রয়েছে, তবে এটি হ'ল জেনেরিক ডেটা সংক্ষেপণ comp

কিছু অ্যাপ্লিকেশন ফাইলকে যেভাবে সংকুচিত করে তার মধ্যে পার্থক্যটি বিশুদ্ধরূপে একটি বাস্তবায়নের বিশদ। তারা নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে এবং অভিধান এন্ট্রিগুলি তৈরি করার দ্রুততম বা কার্যকর উপায় সন্ধান করার মাধ্যমে প্রতিযোগিতা করে। কিছু প্রোগ্রাম বলে যে এটি তাদের উপায়, আবার অন্যরা বলেছেন এটি অন্য উপায়। যেটি ব্যবহারের জন্য সবচেয়ে ভাল তা প্রায়শই নির্ধারণ করা হয় যে আপনি কোন ধরণের ফাইল সংকোচিত করছেন।


উত্তর 3:

সংক্ষেপণের একটি সহজ পদ্ধতি হ'ল

রান-দৈর্ঘ্যের এনকোডিং

(আরএলই)

ধরা যাক আপনার একটি সরল নীল পটভূমি সহ একটি চিত্র রয়েছে। প্রতিটি সারি পিক্সেলের পরিবর্তে "নীল, নীল, নীল, ... নীল ইত্যাদি" 1000 বার সংরক্ষণ করার পরিবর্তে আপনি কেবল "1000, নীল" সংরক্ষণ করতে পারবেন এবং প্রচুর স্থান সংরক্ষণ করতে পারবেন। চিত্রটি ডিকোড করার সময়, অ্যালগরিদম কেবল এটি পড়ে এবং বলে, "ওহ, এটি হাজার বার নীল রঙের প্রয়োজন No কোনও সমস্যা নেই।"

অন্যান্য রঙের সাথে সারিগুলির জন্য, এটি দেখতে দেখতে লাগবে: "36, নীল, 73, লাল, 42, ম্যাজেন্টা, 5, সবুজ, 86, ধূসর ..." প্রতিটি পিক্সেলের মান সংরক্ষণের চেয়ে এটি আরও ভাল। সুতরাং এটি করে আপনি চিত্রটির জন্য তথ্য সংরক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় বাইটের পরিমাণ হ্রাস করবেন। অবশ্যই, রঙগুলি শব্দের সাথে নয়, সংখ্যার সাথে সঞ্চিত রয়েছে তবে আপনি ধারণাটি পাবেন।

এটি হ্রাসহীন সংকোচনের একটি উদাহরণ। এটি কারণ আপনি ডিকোডিং প্রক্রিয়াতে সঠিক চিত্রটি বের করতে পারেন। যে, আপনি কোনও তথ্য হারাবেন না। এটি কেবল চিত্রগুলিতে প্রযোজ্য নয়, তবে যে কোনও ফাইল সংকোচন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে)।

ক্ষতিকারক সংকোচনেরও রয়েছে, যেখানে তথ্য ফেলে দেওয়া যায় এবং এখনও গ্রহণযোগ্য be মেঘের একটি চিত্র চিন্তা করুন। চিত্রটিকে ক্ষুদ্র 8x8 ব্লকে বিভক্ত করুন এবং আপনি দেখতে পাবেন যে এর মধ্যে কয়েকটি গ্রেডিয়েন্ট দ্বারা প্রায় করা যেতে পারে এবং কেবল দুটি রঙ এবং দিক হিসাবে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। আসল চিত্রটি ঠিকঠাকভাবে পুনর্গঠন করা যায় না তবে ফলাফলটি মানুষের চোখের কাছে গ্রহণযোগ্য তাই ডেটা আকার হ্রাস করা উপযুক্ত।

সঙ্গীত ক্ষতিকারক সংকোচনের সাথে সংকুচিত হতে পারে এবং কানে এখনও গ্রহণযোগ্য হবে। তবে অন্যান্য ধরণের ডেটা একক বিট তথ্য হারাতে পারে না। একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম ঠিক তৈরি করা দরকার অন্যথায় প্রোগ্রামটি অদ্ভুত কমান্ডগুলি চালিত করবে এবং এর ফলে সিস্টেম ক্রাশ হবে।

সংক্ষেপণ গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি কেবল মেমরি এবং ডিস্কে কম স্থান নেয় না, তবে যোগাযোগ চ্যানেলগুলিতে স্থানান্তর করাও তত দ্রুত। উদাহরণস্বরূপ, চিত্র, শব্দ এবং অন্যান্য ডেটা যত বেশি সংকুচিত হবে তত দ্রুত একটি ওয়েবপৃষ্ঠা লোড হবে।


উত্তর 4:

ফাইলগুলির সংকোচনের পিছনে কোনও অ্যালগরিদম নেই। পরিবর্তে, সংক্ষেপণ অ্যালগরিদমগুলি হিউরিস্টিকের সংকলন ব্যবহার করে যা অনুশীলনে ভালভাবে কাজ করার জন্য পরিচিত। উদাহরণ স্বরূপ:

  • হাফম্যান কোডিং অক্ষর / সংক্ষিপ্ত স্ট্রিংগুলির ফ্রিকোয়েন্সি দেখে এবং আরও ঘন ঘন অবজেক্টগুলিকে সংক্ষিপ্ত কোডগুলি অর্পণ করে ইনপুটটি সংকুচিত করে।
  • রান-লেংথ এনকোডিং এমন স্টাফগুলিকে দেখায় যা একাধারে বহুবার পুনরাবৃত্তি করে এবং এটিকে "পুনরায় xy বার" হিসাবে এনকোড করে
  • লেম্পেল – জাইভ – ওয়েলচ এবং অনুরূপ সংক্ষেপণ অ্যালগরিদমগুলি ইতিমধ্যে ইনপুটটিতে দেখেছে তারগুলির একটি অভিধান তৈরি করে এবং যখন কিছু স্ট্রিং পুনরাবৃত্তি হয় তখন তারা সেগুলি পুনরায় ব্যবহার করে। সংকুচিত ফাইলটিতে "120 টি অক্ষর ফিরে দেখুন এবং সেখান থেকে 5 টি অক্ষর অনুলিপি করুন" এর মতো নির্দেশাবলী থাকবে।
  • বুড়োস – হুইলারের রূপান্তরটি হ'ল বিজেপ 2-তে ব্যবহৃত একটি "জাদুকরী" বিপরীতমুখী স্ট্রিং রূপান্তর। রুপান্তরিত স্ট্রিং সাধারণত আরও সংকুচিত করা যেতে পারে কারণ ট্রান্সফর্মেশনের পর পর পর একই ধরণের স্টাফ উপস্থিত হয়ে থাকে। (যদি তা বোঝা না যায় তবে নির্দ্বিধায় এটি মায়াজাল করে।
  • কিছু সংক্ষেপণ অ্যালগরিদমগুলি "মেটাহিউরিস্টিকস" ব্যবহার করে :) উদাহরণস্বরূপ, কোনও পোর্টেবল নেটওয়ার্ক গ্রাফিক্স (পিএনজি) চিত্র সংকোচন করার সময়, আমরা প্রথমে পিক্সেলের মাধ্যমে পিক্সেলটি দিয়ে চলি এবং পূর্বে দেখা পিক্সেলগুলি থেকে এর মান পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করি। তারপরে, প্রকৃত পিক্সেলগুলি সংকোচনের পরিবর্তে আমরা আমাদের পূর্বাভাসের ত্রুটিগুলি সংকুচিত করি (অর্থাত্ ভবিষ্যদ্বাণীটি কতটা বন্ধ ছিল)। আমাদের পূর্বাভাস যত ভাল হবে তত তত ত্রুটিগুলি সমস্ত শূন্যের হয়ে উঠবে, তাদের সংকোচন করা তত সহজ।
  • তবুও অন্যান্য সংক্ষেপণ অ্যালগরিদমগুলি ক্ষয়ক্ষতিযুক্ত: ফাইলটি সংকুচিত করে আমরা তথ্য হারাচ্ছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলতে গেলে, আমাদের সংক্ষিপ্ত ফাইলের আকার এবং ফলাফলের মানের মধ্যে সাধারণত বাণিজ্য হয়। উদাহরণস্বরূপ, এমপি 3 ফর্ম্যাটের মতো অডিও ফর্ম্যাটগুলিতে আমরা সাধারণত সাধারণ পর্যায়ক্রমিক ফাংশনগুলির (যেমন, সাইন) সংগ্রহ করে মূল তরঙ্গ ফাংশনটি আনুমানিক করার চেষ্টা করছি। সেগুলির মধ্যে আমরা যত বেশি ব্যবহার করি, তত বেশি নির্ভুলভাবে আমরা আসলটি অনুমান করতে পারি তবে আমাদের আরও বেশি ডিস্কের স্থান প্রয়োজন। ছবিগুলি (উদাহরণস্বরূপ জেপিইজি) এবং ভিডিও (যেমন, এমপিইজি -4 এবং সাম্প্রতিক বছরগুলিতে অনেকগুলি) সংকোচনের সময় অনুরূপ ট্রেড অফ রয়েছে।

পরিশেষে, দ্রষ্টব্য যে আমরা এর চেয়ে ভাল আর কিছু করতে পারি না। নির্ভুল (ক্ষতিহীন) সংক্ষেপণ সর্বদা এইভাবে দেখায়: এটি সর্বদা হ্যাকের সংগ্রহ যা শালীনতার সাথে কাজ করে কারণ তথ্য সংরক্ষণের আমাদের আসল পদ্ধতিটি অনুমানযোগ্য উপায়ে অপ্রয়োজনীয় ছিল। যদিও আমরা সংজ্ঞা দিতে পারি

কোনও ফাইলকে সংকুচিত করার সর্বোত্তম উপায়

(অর্থাত্, এটির)

কোলমোগোরভ জটিলতা

), আমরা প্রমাণ করতে পারি যে এ জাতীয় সংক্ষেপণটি অ্যালগোরিদমভাবে গণনা করা যায় না।


উত্তর 5:

বেশিরভাগ সংক্ষেপণ প্রোগ্রামগুলি এর বিভিন্নতা ব্যবহার করে

এলজেড অভিযোজিত অভিধান-ভিত্তিক অ্যালগরিদম

ফাইল সঙ্কুচিত। "এলজেড" বোঝায়

লেম্পেল এবং জিভ

, অ্যালগরিদমের স্রষ্টা এবং "অভিধান" এর পদ্ধতিটিকে বোঝায়

তালিকাভুক্ত করা হচ্ছে

তথ্য টুকরা। বিশ্বের বেশিরভাগ ভাষায়, নির্দিষ্ট বর্ণ এবং শব্দ প্রায়শই একই প্যাটার্নে উপস্থিত হয়। অপ্রয়োজনীয়তার এই উচ্চ হারের কারণে,

পাঠ্য ফাইল

খুব ভালভাবে সংকোচনের। 50 শতাংশ বা তার বেশি হ্রাস একটি ভাল আকারের পাঠ্য ফাইলের জন্য সাধারণ। সর্বাধিক

প্রোগ্রামিং ভাষা

এগুলি খুব অনর্থক কারণ তারা কমেন্টের তুলনামূলকভাবে ছোট সংগ্রহ ব্যবহার করে, যা প্রায়শই সেট প্যাটার্নে একসাথে যায়। যে ফাইলগুলিতে প্রচুর অনন্য তথ্য রয়েছে, যেমন গ্রাফিক্স বা

এমপি 3 ফাইল

, এই সিস্টেমের সাথে খুব বেশি সংকোচিত হতে পারে না কারণ তারা অনেকগুলি প্যাটার্ন পুনরাবৃত্তি করে না (পরবর্তী বিভাগে এ সম্পর্কে আরও)। যদি কোনও ফাইলে প্রচুর পুনরাবৃত্তি হয় তবে ফাইলের আকারের সাথে হ্রাসের হারটি সাধারণত বৃদ্ধি পায়। এছাড়াও, দীর্ঘ পরিশ্রমের মধ্যে আরও বিস্তৃত নিদর্শনগুলির উত্থান হতে পারে, আমাদের আরও কার্যকর অভিধান তৈরি করতে দেয়।

এই দক্ষতা নির্দিষ্ট উপর নির্ভর করে

অ্যালগরিদম

সংক্ষেপণ প্রোগ্রাম দ্বারা ব্যবহৃত। কিছু প্রোগ্রাম বিশেষত কিছু ধরণের ফাইলগুলিতে নিদর্শনগুলি বেছে নেওয়ার পক্ষে উপযুক্ত এবং এগুলি আরও সংকুচিতভাবে সংকুচিত হতে পারে। অন্যদের অভিধানের মধ্যে অভিধান রয়েছে যা বড় ফাইলগুলির জন্য দক্ষতার সাথে সংকোচিত হতে পারে তবে ছোট ফাইলগুলির জন্য নয়। এই ধরণের সমস্ত সংক্ষেপণ প্রোগ্রাম একই বুনিয়াদী ধারণার সাথে কাজ করার সময়, কার্যকরভাবে কার্যকর করার পদ্ধতিতে একটি ভাল ডিল রয়েছে। প্রোগ্রামাররা সর্বদা একটি উন্নত সিস্টেম তৈরি করার চেষ্টা করে।


উত্তর 6:

ফাইলগুলির জন্য যেখানে লসলেস সংকোচনের প্রয়োজন হয়, সাধারণ কৌশল হ'ল লেম্পেল-জিভ-ওয়েল্চ (এলজেডব্লু) অ্যালগরিদমের মতো যা ফাইলটিতে অক্ষরগুলির পুনরাবৃত্ত ক্রমগুলি সন্ধান করে এবং বিটগুলির সংক্ষিপ্ততর অনুক্রমের সাথে তাদের প্রতিস্থাপন করে। একই সাথে একটি অভিধান তৈরি করা হয় যা সংক্ষিপ্ত বিট প্যাটার্নটি আর দীর্ঘক্রমের সাথে মিলে যায়। এই প্রক্রিয়াটি ফাইলের মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করে এবং অনুকূলভাবে সংক্ষিপ্ততর সিকোয়েন্সগুলির অনুকূলতম সেট তৈরি করে যা এটি করতে পারে, যেমন প্রক্রিয়াটি তার সঠিক ফর্মের মূল তথ্যটিকে পুনর্গঠন করতে বিপরীত হতে পারে। সংকোচনের ডিগ্রীটি সরাসরি পুনরায় সম্পর্কিত যে কতগুলি পুনরাবৃত্ত ক্রম সন্ধান করা যেতে পারে এবং সেগুলি কত দীর্ঘ। কিছু ধরণের ফাইল অতএব অন্যদের চেয়ে লসলেস সংকোচনে নিজেকে আরও ভাল ধার দেয়।

ফাইলগুলির জন্য যেখানে ক্ষতিকারক সংকোচনের অনুমতিযোগ্য যেমন ফটো, সংগীত এবং ভিডিও, বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় যা মানুষের উপলব্ধির মডেলগুলিকে বিবেচনায় নেয়, যেমন পুনর্গঠিত ডেটা মূলটির গাণিতিকভাবে সঠিক অনুলিপি নয়। তবে মূল অ্যালগরিদমের সাথে কিছু মূল তথ্য হারাতে হবে, মূলটির একটি যুক্তিসঙ্গত সংস্করণ যাতে ফলস্বরূপ পুনর্গঠনটিকে এখনও ব্যবহারকারী গ্রহণযোগ্য বলে মনে করেন। এটি কারণ অ্যালগরিদম কেবল এমন ডেটা অপসারণ করতে কাজ করে যা ডেটাগুলির কম অনুধাবনযোগ্য দিকগুলিতে অবদান রাখে (উদাহরণস্বরূপ, অডিওতে শান্ততর ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডগুলি স্বতঃস্ফূর্তভাবে উচ্চতর এবং আরও বিশিষ্টগুলি দ্বারা মুখোশযুক্ত)) এই জাতীয় অ্যালগরিদমে সাধারণত পুনর্গঠনের গুণমান উন্নত করা যায় নিম্ন ডিগ্রী হ্রাস (এবং তাই সংকোচনের নিম্ন কার্যকারিতা) জন্য উচ্চ মানের বাণিজ্য করে। তবে, "গ্রহণযোগ্যতা" একটি অন্তর্নিহিত সাবজেক্টিভ ব্যবস্থা এবং কিছু লোক ক্ষতিগ্রস্থ আলগোরিদিমগুলির ফলাফলটিকে নির্দিষ্ট ফাইলের নির্দিষ্ট সর্বোচ্চ অনুমোদিত আকার / বিটরেটে আপত্তিকর বলে মনে করে যেখানে অন্যরা একই সেটিংসে খুব কম বা কোনও পার্থক্য লক্ষ্য করতে পারে।


উত্তর 7:

আমি এই প্রশ্নের উত্তরটি ভালভাবে দিতে পারি :) আমি নিজেই ত্রুটিগুলি তৈরি করেছি… যাতে আমি আপনাকে কিছু ব্যাখ্যা করতে পারি।

ইন্টারনেটে রিপ্যাক দলগুলিতে একটি নির্দিষ্ট গেমের ফাইলগুলি সংকোচনের জন্য নিজস্ব নিজস্ব সরঞ্জাম সেট রয়েছে। ফাইলের আকার সংকুচিত করতে এবং হ্রাস করতে তারা বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। বিভিন্ন গেম ইঞ্জিনের জন্য প্রচুর ছোট ছোট সরঞ্জাম রয়েছে। ইন্টারনেটে কিছু ফোরাম রয়েছে যেখানে আপনি এই জাতীয় সরঞ্জামগুলি পেতে পারেন।

এই সরঞ্জামগুলি নির্দিষ্ট গেম ইঞ্জিনের একটি নির্দিষ্ট গেমের উপস্থিত স্ট্রিম অনুযায়ী ডিজাইন করা হয়েছে।

আমি তাদের ব্যবহার করা একটি সাধারণ পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করব, আমি এটিকে "প্রাকম্প্রেশন" বলি। এর মধ্যে রয়েছে স্ট্রিমগুলি সনাক্তকরণ এবং সেগুলি সংক্ষেপিত করা এবং তারপরে আরও শক্তিশালী অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তাদের পুনরায় সংকুচিত করা জড়িত।

ডিফল্টরূপে, বেশিরভাগ গেমের গেম ফাইলগুলি ইতিমধ্যে zlib বা ডিফল্ট পদ্ধতি ব্যবহার করে তাদের সর্বাধিক পরিমাণে সঙ্কুচিত হয়। সুতরাং, উইনআরআর বা উইনজিআইপি-এর মতো সরঞ্জামগুলি ইতিমধ্যে সংক্রামিত ফাইলগুলি সঙ্কুচিত করতে ব্যবহার করা যায় না। সুতরাং, তারা এই zlib স্ট্রিমগুলি সংক্ষেপিত করে (সঙ্কুচিত আউটপুট স্পষ্টতই বড়) তবে ফাইলের আকার উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে LZMA এর মতো একটি শক্তিশালী সংক্ষেপণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় unc সুতরাং আরও ভাল সংক্ষেপণ অনুপাত প্রাপ্ত হয়।

সংক্ষেপে আমরা zlib বা DEFLATE এর পরিবর্তে LZMA ব্যবহার করছি।

এবং গুণমানকে অভিন্ন রেখে ফাইলের আকার হ্রাস করতে তারা 50% বিটরেটে ভিডিওগুলি পুনরায় এনকোড করে। অডিও ফাইলগুলির জন্য একই কাজ করা হয়।

এফওয়াইআই তাদের দ্বারা ব্যবহৃত এই সরঞ্জামগুলির মধ্যে কয়েকটি হ'ল PRECOMP, SREP এবং FreeArc

ধন্যবাদ


উত্তর 8:

তারা খুব চালাক মানুষ। "দৃশ্য" যা সাধারণত পাইরেট গ্রুপ নামে পরিচিত যেমন ব্ল্যাকবক্স, কাওস ক্রু, আরজি মেকানিক্স ইত্যাদি গেমগুলি সংকোচনের জন্য বিভিন্ন মানের ব্যবহার করে খুব বেশি গুণমান ছাড়াই।

সংকোচন করার জন্য ব্যবহৃত উপায়গুলি জিপ, 7 জিপ বা উইনআর দ্বারা ব্যবহৃত সংক্ষেপণের পদ্ধতির সাথে সমান। এটি পুনরাবৃত্ত কোডগুলি সনাক্ত করে এবং এটি অনন্য ঠিকানা আইডির সাথে প্রতিস্থাপন করে। কিন্তু দৃশ্যগুলি সেখানে থামে না।

একটি সাধারণ রিলিজ একটি এনএফও ফাইলের সাথে রয়েছে। এটি .nfo এর একটি এক্সটেনশন রয়েছে এবং নোটপ্যাডে খোলা যেতে পারে। এনএফও ফাইলটিতে তারা কীভাবে গেমটি সংকোচনে পরিচালিত হয়েছিল তার বিবরণ অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।

সংক্ষেপণের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত কৌশলগুলি হ'ল: ১. খুব কম এবং / অথবা খুব বেশি রেজোলিউশনের টেক্সচার প্যাকেজগুলি সরান। খেলার সময় আমরা যে টেক্সচারগুলি দেখতে পাই তা সাধারণত প্রতিটি রেজোলিউশনের জন্য আলাদাভাবে তৈরি করা হয়। উচ্চতর রেজোলিউশনগুলি অপসারণ করা তাদের প্রচুর স্থান সাশ্রয় করে।

2. লসী ভিডিও / অডিও সংক্ষেপণ। অডিওর বিট-রেট হ্রাস যা কেবলমাত্র যদি আপনার উচ্চ-শেষ অডিও সিস্টেম থাকে বা অডিওফিল হয় তবে চিহ্নিত করা যায়। কাটা দৃশ্যের রেজোলিউশন হ্রাস করা। রেজোলিউশন হ্রাস করা কর্মক্ষমতা তীব্রতর করার পাশাপাশি কম স্থান গ্রহণ করে কারণ সিস্টেমকে কম পরিমাণে পিক্সেল গণনা করতে হবে।

৩. ইংরেজি ব্যতীত অন্যান্য ভাষা অপসারণ। এটি কেবলমাত্র সাবটাইটেল ফাইল এবং মেনু ইউআই স্ট্রিংগুলিকেই নয় বড় অডিও ফাইলগুলিও সরিয়ে দেয়। সেই সময়গুলি স্মরণ করুন যখন গেম সিডিগুলি ইনস্টলেশনের সময় সিডি থেকে অডিও ফাইলগুলি পড়ার বিকল্প নিয়ে আসে। অডিও ইনস্টলেশন স্থানের বেশিরভাগ অংশ তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।

আমি যদি কিছু মিস করি তবে মন্তব্য করুন, আমি নিশ্চিত যে আমার কাছে রয়েছে। অস্বীকৃতি: আপনি যদি গেমটি পছন্দ করেন তবে দয়া করে এটি কিনুন এবং বিকাশকারীদের সমর্থন করুন।


উত্তর 9:

তারা বিভিন্ন সংকোচনের কৌশল ব্যবহার করে।

আমি আপনাকে একটি সাধারণ কৌশলটির উদাহরণ দেব। একে বলা হয় হাফম্যান সর্বাধিক বৈকল্পিক কৌশল।

এখানে, আপনি প্রথমে ফাইলটি পড়ুন এবং তারপরে সেই ফাইলটিতে উপস্থিত প্রতিটি চিহ্নের সম্ভাবনাটি খুঁজে পান..আর এটি উতরান ক্রমে লিখুন। সুতরাং, ফাইলটিতে সর্বাধিক ঘটে যাওয়া প্রতীকটি শীর্ষে থাকবে [[এখানে, প্রতীক এ]

কমপক্ষে দুটি সম্ভাবনা একত্রিত করুন এবং একটি নতুন অস্থায়ী প্রতীক তৈরি করুন। [এখানে, ডি এবং ই এর সমন্বয় একটি প্রতীক ই 'তৈরি করে (চিত্রটিতে দেখানো হয়নি, অস্থায়ী চিহ্নটি কেবল আপনার সুবিধার জন্য)]

কেবল দুটি প্রতীক না হওয়া পর্যন্ত এটি করুন।

এখন, আপনার গাছটি দেখতে কেমন দেখাচ্ছে।

এ '

এ বি ''

বি 'সি' বিসিডিইডি

ব্রাঞ্চের নম্বরের দিকে 0 এবং ব্রাচের ডান দিকটি 1 তে নির্ধারণ করুন।

এখন,

A = 0. এর কোডওয়ার্ড বি = 100 এর কোডওয়ার্ড সি = 101 এর কোডওয়ার্ড ডি = 110 এর কোডওয়ার্ড E = 111।

ধরুন আপনার ফাইলটি এএএএবিসিডি ছিল। এখানে, প্রতীকটি সবচেয়ে বেশি দেখা যায়।

সংক্ষেপণের আগে, আপনি প্রতিটি চিহ্নের জন্য 8 বিট প্রেরণ করবেন। সুতরাং, এটি 64 বিট হবে।

সংক্ষেপণের পরে, আপনি 0 0 0 0 100 101 110 111 প্রেরণ করবেন That's এটি কেবলমাত্র 20 বিট।

অন্যান্য কৌশল রয়েছে যা আপনি LZ77, LZSS বা LZ78 পদ্ধতির মতো ব্যবহার করতে পারেন।


উত্তর 10:

মনে করুন আপনি নিজের কাপড়টি আপনার ব্যাগের মধ্যে প্যাক করতে চান। প্রথমবার চেষ্টা করার পরে, আপনি আপনার সমস্ত কাপড়টি ব্যাগের মধ্যে স্টাফ করার চেষ্টা করুন এবং দেখুন যে কিছু কাপড় বাকি আছে। তারপরে আপনার এক বন্ধু এসে প্রত্যেকটি পোশাককে ভাঁজ করে, এখন আরও কাপড় ব্যাগের মধ্যে ফিট। তৃতীয় বন্ধুটি আপনার ব্যাগটির দিকে তাকিয়ে বলে যে অন্য বন্ধুটির তুলনায় আপনার ব্যাগে জামাকাপড় করার আরও ভাল উপায় আছে। চেষ্টা করে দেখুন, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে এখন আগের তুলনায় আরও কাপড় জামা ব্যাগের সাথে ফিট করে।

ডেটা সংক্ষেপণ উপরের দৃশ্যের সাথে খুব মিল। এটি আপনার ডেটা আরও ভাল ভাঁজ করা বা উপস্থাপনের বিষয়ে যাতে আরও ডেটা একটি নির্দিষ্ট স্থানের সাথে ফিট করে বা প্রদত্ত পরিমাণের ডেটা প্রয়োজনের তুলনায় অনেক কম জায়গা নেয়।

RLE বা দৈর্ঘ্য এনকোডিংয়ের মতো একটি সাধারণ অ্যালগরিদম বিবেচনা করুন। ধরা যাক প্রাথমিক ডেটার চেয়ে বেশি

এএএএএবিবিবিবিবিসিসিসি

এখন আরএলই চরিত্রের একটি রান এবং অক্ষরের দৈর্ঘ্যের পরিবর্তে কাজ করে। সুতরাং এখন এটি প্রয়োগ করে আমরা পাই

এ 5 বি 5 সি 5

যা প্রচলিত স্ট্রিংয়ের চেয়ে অনেক ছোট। একইভাবে এখানে বেশ কয়েকটি অ্যালগোরিদম যেমন অ্যারিথেমেটিক কোডিং, লেম্পেল-জিভ ইত্যাদি রয়েছে যা উপাত্তকে আরও ভাল উপায়ে উপস্থাপন করে যাতে প্রাথমিক তথ্যের আকার হ্রাস হয়। সাধারণত উইনজিপের মতো সফ্টওয়্যার ডেটা সংকুচিত করতে এই জাতীয় এক বা একাধিক অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে


উত্তর 11:

আসুন জেনেসিসের শুরুটিকে উদাহরণ হিসাবে নেওয়া যাক। এখানে প্রথম পাঁচটি বাক্য রয়েছে:

আদিতে Godশ্বর আকাশ ও পৃথিবী সৃষ্টি করেছেন। পৃথিবী ছিল নির্বিঘ্ন ও নির্জন; এবং অন্ধকার গভীর মুখ ছিল। তখন ofশ্বরের আত্মা জলের মুখের উপরে উঠে গেল nd আর Godশ্বর বললেন, 'সেখানে আলো হোক এবং সেখানে আলোক ছিল।' Godশ্বর আলোটি দেখতে পেলেন য়ে ভাল ছিল Godশ্বর অন্ধকার থেকে আলোকে বিভক্ত করলেন।

আমরা এই উত্তরণটি সংকুচিত করতে পারি কীভাবে? এখানে একটি ধারণা দেওয়া হয়; আসুন আমরা প্রায়শই ঘন ঘন শব্দগুলি গ্রহণ করি এবং তাদের ফ্রিকোয়েন্সি ক্রম অনুসারে এগুলি প্রতিস্থাপন করি। সুতরাং আমরা এই প্রতিস্থাপন বা সূচক পেতে:

দ: 1 এবং: 2 Godশ্বর: 3 ছিল: 4 আলো: 5 এর: 6 পৃথিবী: 7 অন্ধকার: 8 উপর: 9।

ফলে উত্তরণ সহ:

প্রথম শুরুতে 2 তৈরি করেছেন 1 স্বর্গ 2 1 7. 2 1 7 4 ফর্ম ছাড়াই, 2 অকার্যকর; 2 8 4 9 1 মুখ 6 1 গভীর। 2 1 স্পিরিট 6 3 9 1 ফেস 6 1 ওয়াটার 2 এ সরানো হয়েছে 2 3 বলেছেন, সেখানে 5 5 সেখানে থাকুক 4 5 2 2 দেখেছে 1 5, এটি 4 ভাল: 2 3 বিভক্ত 1 5 থেকে 1 8 from

আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে এটি উল্লেখযোগ্যভাবে খাটো। এটিতে উপরের সূচক এবং বিঙ্গো যুক্ত করুন, আপনি ফাইলটি সংকুচিত করেছেন। যুক্ত সূচকটি মূল প্যাসেজটিকে পুনর্গঠন করার অনুমতি দেয়।

সংকোচনের জন্য, আমরা মূল ফাইলটির দীর্ঘ পুনরাবৃত্তি টুকরো খুঁজে পাই এবং তারপরে সংক্ষিপ্ত প্রতিস্থাপন-স্ট্রিংয়ের সাথে প্রতিস্থাপন করি। আমরা সূচিটি যুক্ত করি যাতে মূল পাঠ্যটি পুনর্গঠন করা যায়।

ফাইলগুলি বড় হওয়ার সাথে সাথে সূচকটি তুলনামূলকভাবে ছোট হয় এবং বিকল্পগুলির থেকে লাভগুলি আরও বড় হয়। অ্যালগরিদমগুলি তাদের বিকল্পের জন্য সেরা স্ট্রিং এবং তাদের সর্বোত্তম প্রতিস্থাপন সম্পর্কে বিশদটি বর্ণনা করে।