როგორ დაამატოთ რეესტრის გასაღებები blackbox repacker- ს


პასუხი 1:
  • პირველი ნაბიჯი, რომ თამაში უფრო მცირე გახდეს, აქ ყველას ამბობს. "" ამოღება ".. (ფაილების ამოღება, რომლებიც არ არის საჭირო თამაშის გასაკეთებლად), რიპერების უმეტესობა ამოიღებს მრავალენოვანი დამხმარე ფაილებს, გარდა ინგლისურისა, ტოვებს სუბტიტრები, რადგან ისინი მცირეა, ასე რომ, ნებისმიერ დროს თამაშს მოყვება ვთქვათ ინგლისური აუდიო, გერმანული ან იტალიური ან სხვა. ეს ნიშნავს, რომ ფაილების ბიბლიოთეკას უნდა ჰქონდეს ფაილის მრავალი ვერსია, როდესაც პერსონაჟი / დაჭრილი სცენა / fmv თამაშობს, თუ ფაილი ინგლისურ ენაზეა 10mb, სხვადასხვა ენის ვერსიით დამატებული იქნება შემდეგი 10mb თითოეული ენაზე და ეს შეიძლება იყოს მხოლოდ პერსონაჟისთვის, რომელიც ამბობს: "მისალოცი მოთამაშე!" წარმოიდგინეთ 5-წუთიანი fmv სცენა 1080p- ში, 320 ბიტიანი აუდიოთი (ან უკეთესი), ფაილები შეიძლება გადავიდეს რამდენიმე გბ-მდე მხოლოდ შესავალი ფილმისთვის. ასე რომ, ინგლისურის აუდიოს / ვიდეოს ამოღების გარდა, ეს პირველი ნაბიჯია.
  • შემდეგ ისინი ახდენენ კოდირებას: როგორც მე ვთქვი ადრე წარმოიდგინეთ 5 წუთიანი 1080p ან უფრო მაღალი ხარისხის FM აუდიოთი, მოდით ვუწოდოთ მას ორიგინალი 100% კოდირება, ვიდეოს / აუდიოს ხელახალი კოდირებით ქვედა ბიტრეიტით, ვთქვათ 80% თქვენ დაუყოვნებლივ დაზოგავთ 20% ფაილის ზომა ... ხარისხი ძლივს ჩანს ხელახლა იღებთ თამაშს უფასოდ, ვინ ნამდვილად ჩივის? ასე რომ, ვიდეო კოდირებით შეიძლება დაზოგოთ ბევრი ადგილი ჭრილ თამაშებზე, მაგრამ რაც შეეხება თამაშს / ძრავის თამაშებს? მაგალითად GTA V? კარგად არ ვიცი როგორ მოახერხეს ასეთი გადაფუთვა თუ თქვენი კომპიუტერი აწვება თქვენს ხმას მესამე მხარის სტერეო ან ამპ + დინამიკებიდან 128-320 კბიტიანი mp3 კარგად ჟღერს ... თამაშისთვის მინიმუმ .. ასე რომ ისევ დაზოგავთ უფრო მეტ ადგილს აუდიოდან.

პაკეტის მანიპულირება:

თუ თქვენ ოდესმე გადახედეთ თქვენს თამაშებს, დააინსტალირეთ ფაილები, თქვენ უეჭველად გინახავთ პაკ ფაილებს ან ბინს, ან ძირითადად დიდ მრავალ GB ფაილებს, რომლებსაც აწერია "ხმები" ან "მეტყველება". საქაღალდე აქვს ასობით mp3 სიტყვის ფაილებისთვის, ისინი ყველა ერთ ფაილში ათავსებენ ... ენის ფაილების ამოღებისას აუდიო გამანაწილებლებმა უნდა ჩამოაფარონ ეს ფაილები ინდივიდუალურ ფაილებზე წვდომისთვის, მოახდინონ მანიპულირება, შემდეგ კი კვლავ შეფუთონ ერთ ფაილში. მათ შეუძლიათ ამოიღონ წაშლილი ფაილები, ხელახლა დაშიფვრა ის, რაც უნდა შემცირდეს, რომ დაზოგონ ადგილი, ან შეცვალონ ცარიელი ფაილებით, რომლებსაც აქვთ იგივე სახელი, მაგრამ მონაცემები არ აქვთ, ამიტომ ისინი მოქმედებენ როგორც ადგილის მფლობელები დირექტორიაში .

და ყველაზე მნიშვნელოვანი comp უმაღლესი კომპრესიული საშუალებები. ყველამ ვიცით რა არის zip / rar / 7z და ა.შ., ეს არის ფაილების შეკუმშვის მეთოდები, რომლებიც უფრო მცირეა ვიდრე კომპრესირებული ვერსიები, შეკუმშვის დასაწყისიდან შეიმჩნევა გაუმჯობესებები და მეთოდები, რომლებიც უკეთეს საქმეს აკეთებს, მაგრამ სხვა რესურსი.

გრძელი ამბავია, ამ დღეებში შეკუმშვის ინსტრუმენტები იმდენად კარგია, რომ ორიგინალ თამაშში ამოღება ძალიან ცოტაა.

და მაშინაც კი, ისინი გაფუჭებენ მთლიანი მულტიპლეერის რეჟიმს. რაც დღესდღეობით ერთადერთია, რაც თამაშს აწუხებს დროის დახარჯვაზეც ... აღარ არის ერთი მოთამაშე fps თამაშები კამპანიებით, რომლებიც 10-20 საათს + ატარებს. Devs უბრალოდ იყენებს ერთ მოთამაშეს / ხაზგარეშე მოთამაშეს, როგორც მთავარი მოვლენის "მულტიპლეერის" დამატება, რადგან ამის საშუალებას გვაძლევს, მეკობრეობა კვლავ ვერ ახერხებს მულტიპლეერის რეჟიმების საიმედოდ გატეხვას, თქვენ მაინც უნდა გადაიხადოთ თამაში. სერვერის ავტორიზაცია, ოფიციალური თამაშის სისტემები, როგორიცაა ორთქლი / წარმოშობის წარმომადგენლები, რომლებიც ამოწმებენ / მართავენ თქვენი თამაშის ლეგიტიმურობას და აკავშირებენ სხვებს ონლაინ თამაშისთვის ...


პასუხი 2:

ამის ახსნის შესანიშნავი გზაა ანალოგია.

წარმოიდგინეთ, რომ ნაცვლად იმისა, რომ გვქონდეს მოკლე სიტყვები რთული განმარტებების გამოსახატავად, ყველამ უნდა მოგვმართოს რთული განმარტებები. შეკუმშვა იღებს რთულ იდეებს და შეკუმშავს მათ პატარა სიტყვებად.

მაგალითისთვის, მოდით, გავაკეთოთ რამდენიმე რეალური შეკუმშვა.

თქვი, რომ მაქვს წინადადება, რომელიც მეგობარს უნდა გამოუგზავნო:

”დიდი სურვილი მაქვს, რომ ყველა ადამიანი დაიწყებს უდავო სავაჭრო და ბიზნეს გარიგებების პრაქტიკას იმ დიდ კლდეზე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ.”

ეს საკმაოდ სიტყვასიტყვიანი წინადადებაა, რომელიც ასახავს იმ აზრს, რომ მე მსურს მსოფლიო მშვიდობა, მაგრამ ჩემს მეგობარს მხოლოდ ამ სიტყვების გაგება შეუძლია და არა უფრო რთული სიტყვების, რომლებსაც უფრო ხშირად ვიყენებთ. სულ მარტო, ამ წინადადების გაცილებით მოკლედ გაკეთება არ შეგვიძლია, ვიდრე მოცემული სიტყვების მეტი სიტყვები არ ვიცით. უფრო მოკლე წინადადების გამომუშავება შეგვიძლია, თუ შევქმნით მოკლე სიტყვების ლექსიკონს, რომელიც უფრო გრძელი ფრაზების წარმოდგენას წარმოადგენს!

ლექსიკონი: ბობლი: მე დიდი სურვილი მაქვს სათვალეებში: ყველა ადამიანი ფრიტი: საკამათო ვაჭრობის პრაქტიკა Hobot: საქმიანი ტრანზაქციები დედამიწა: დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ

ახალი წინადადება [ლექსიკონის გამოყენებით] "ბობლი, რომ სათვალეები დედამიწაზე დაიწყებს ქერტლს და ქოქოსას".

წინადადება ნამდვილად უფრო მოკლეა! როდესაც მეგობარს სურს გააზრება წინადადება, მას შეუძლია უბრალოდ შეცვალოს წინადადებაში მოყვანილი სიტყვები მათი შესაბამისი განმარტებით და ჩანაცვლების დროს ინფორმაცია არ იკარგება!

სამწუხაროდ, ეს მონაცემებს ფაქტიურად არ აქცევს მცირე ზომის, მხოლოდ ერთი წინადადების გაგზავნას. ეს იმიტომ ხდება, რომ ჩვენ ლექსიკონი უნდა გამოაგზავნოთ დამატებით ახალ წინადადებაზე. ეს გამორიცხავს ახალი წინადადების სარგებელს და, ფაქტობრივად, ზრდის გადაცემული მონაცემების სიდიდეს.

ალბათ გაინტერესებთ, რა აზრი აქვს ანალოგიას; ყოველივე ამის შემდეგ, ჩვენ უბრალოდ გავზარდეთ მონაცემების ზომა და არ შეკუმშეთ ისინი.

ლექსიკონის ჩანაცვლების ეს მიდგომა არ მუშაობს მონაცემთა ნაკლებ ნიმუშებზე. ამის ნაცვლად თქვი, მე მსგავსი რამ მაქვს გასაგზავნი ჩემს მეგობარს:

"დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ. დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ. დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ. დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ. თოთხმეტი. დიდი კლდე, რომელიც ამჟამად ჩვენ ვართ დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ჩვენ ცოცხლები ვართ. დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ. დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ვცხოვრობთ. მეწამული ".

ამ წინადადებას აქვს იგივე ფრაზა, რომელიც განმეორდა რვაჯერ: ის, რისი დახმარებითც ლექსიკონი-შეცვლა დაგვეხმარება!

ლექსიკონი: ე: "დიდი კლდე, რომელზეც ამჟამად ცოცხლები ვართ".

ახალი წინადადება [ლექსიკონის გამოყენებით] "EEEEFourteen. EEEEPurple"

ეს არის საოცარი განსხვავება ზომაში, მაშინაც კი, როდესაც ლექსიკონს მოიცავს!

ეს მსგავსია კომპიუტერში შეკუმშვის მუშაობისა: შეკუმშვის პროგრამა ათვალიერებს მონაცემებს ხშირად განმეორებით ნივთებზე, ქმნის შესავალს ლექსიკონში, შემდეგ ანაცვლებს განმეორებითი ობიექტის თითოეულ შემთხვევას ლექსიკონში მოცემული სიტყვის სიტყვით. ეს არის უდანაკარგო კომპრესიის არსი. არსებობს სხვა სახის შეკუმშვა, რომლებიც სპეციალიზირებულია სხვა დავალებებისთვის, მაგრამ ეს არის მონაცემთა ზოგადი შეკუმშვა.

განსხვავება გარკვეული პროგრამების ფაილების შეკუმშვის ხერხს შორის არის განხორციელების დეტალი. ისინი კონკურენციას ცდილობენ ნიმუშების პოვნისა და ლექსიკონის მასალების შექმნის უსწრაფესი ან ეფექტური გზა. ზოგი პროგრამა ამბობს, რომ ეს მათი გზაა, ზოგი ამბობს, რომ ეს სხვა გზაა. ის, რაც საუკეთესოა გამოსაყენებლად, ხშირად განისაზღვრება იმის მიხედვით, თუ რა ტიპის ფაილს შეკუმშავთ.


პასუხი 3:

შეკუმშვის ერთ-ერთი უმარტივესი მეთოდია

ხანგრძლივად დაშიფვრა

(RLE)

ვთქვათ, თქვენ გაქვთ გამოსახულება უბრალო ლურჯი ფონით. პიქსელების თითოეული მწკრივისთვის ნაცვლად იმისა, რომ შეინახოთ "ლურჯი, ლურჯი, ლურჯი, ... ლურჯი და ა.შ." 1000 ჯერ, თქვენ უბრალოდ შეგიძლიათ შეინახოთ "1000, ლურჯი" და დაზოგოთ სივრცე. სურათის დეკოდირებისას, ალგორითმი უბრალოდ კითხულობს მას და ამბობს: "ოჰ, მას ათასჯერ სჭირდება ცისფერი. პრობლემა არ არის".

სხვა ფერის მქონე მწკრივებისთვის შეიძლება ასე გამოიყურებოდეს: "36, ლურჯი, 73, წითელი, 42, მაგენტა, 5, მწვანე, 86, ნაცრისფერი ..." ეს მაინც უკეთესია, ვიდრე თითოეული პიქსელის მნიშვნელობის შენახვა. ამით ამცირებთ ბაიტის რაოდენობას, რომელიც საჭიროა სურათისთვის ინფორმაციის შესანახად. რა თქმა უნდა, ფერები ინახება ციფრებით და არა სიტყვებით, მაგრამ იდეა გექნებათ.

ეს არის უდანაკარგო კომპრესიის მაგალითი. ეს იმიტომ ხდება, რომ შეგიძლიათ ამოიღოთ ზუსტი სურათი დეკოდირების პროცესში. ანუ საერთოდ არ კარგავ ინფორმაციას. ეს არ ეხება მხოლოდ სურათებს, მაგრამ ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნებისმიერი ფაილის გასაშლელად).

ასევე არსებობს დანაკარგი კომპრესიით, სადაც ინფორმაციის გადაყრა და კვლავ მისაღებია. იფიქრე ღრუბლების გამოსახულებაზე. გაყოფილი სურათი 8x8 პატარა ბლოკად და ნახავთ, რომ ზოგიერთი მათგანი შეიძლება შეფასდეს გრადიენტით და მათი შენახვა შესაძლებელია როგორც ორი ფერი და მიმართულება. რეალური სურათის რეკონსტრუქცია ზუსტად ვერ ხერხდება, მაგრამ შედეგი მისაღებია ადამიანის თვალისთვის, ამიტომ მონაცემთა ზომის შემცირება ღირს.

მუსიკა ასევე შეიძლება შეკუმშული იყოს კომპაქტური კომპრესიით და მაინც მისაღები იყოს ყურისთვის. მაგრამ სხვა ტიპის მონაცემებს არ შეუძლიათ ინფორმაციის ერთი ნაწილის დაკარგვა. საჭიროა ზუსტად შეიქმნას კომპიუტერული პროგრამა, წინააღმდეგ შემთხვევაში პროგრამა აწარმოებს უცნაურ ბრძანებებს და სისტემის კრახს გამოიწვევს.

შეკუმშვა მნიშვნელოვანია, რადგან ის არა მხოლოდ მეხსიერებას და დისკზე ნაკლებ ადგილს იკავებს, არამედ კომუნიკაციის არხებზე გადატანაც უფრო სწრაფია. მაგალითად, რაც უფრო მეტი იქნება სურათების, ხმების და სხვა მონაცემების შეკუმშვა, მით უფრო სწრაფად ჩაიტვირთება ვებგვერდი.


პასუხი 4:

ფაილების შეკუმშვის უკან ალგორითმი არ დგას. ამის ნაცვლად, შეკუმშვის ალგორითმები იყენებენ ევრისტიკის კრებულს, რომელიც, როგორც ცნობილია, პრაქტიკაში კარგად მუშაობს. Მაგალითად:

  • Huffman კოდირება უყურებს სიმბოლოების / მოკლე სტრიქონების სიხშირეებს და შეკუმშავს შეყვანას უფრო ხშირი ობიექტებისთვის უფრო მოკლე კოდების მინიჭებით.
  • ხანგრძლივად დაშიფვრა უყურებს მასალებს, რომლებიც ზედიზედ ბევრჯერ მეორდება და აკოდირებს როგორც "xy ჯერ გამეორება"
  • Lempel – Ziv – Welch და მსგავსი კომპრესიული ალგორითმები აშენებენ სტრიქონების ლექსიკონს, რომლებიც მათ უკვე ნახეს შეყვანისას და შემდეგ ისინი იყენებენ მათ, როდესაც ზოგიერთი სტრიქონი იმეორებს. შეკუმშული ფაილი შეიცავს ინსტრუქციას, როგორიცაა "გადახედეთ 120 სიმბოლოს და დააკოპირეთ იქიდან 5 სიმბოლო".
  • Burrows – Wheeler გარდაქმნა არის ”ჯადოსნური” შექცევადი სტრიქონის ტრანსფორმაცია, რომელიც გამოიყენება bzip2– ში. გარდაქმნილი სტრიქონი, ჩვეულებრივ, შეიძლება უკეთესად იყოს შეკუმშული, რადგან მასალები, რომლებიც გამოჩნდა მსგავს კონტექსტში გარდაქმნამდე, თანმიმდევრულია შემდეგ. (თუ ამას აზრი არ ჰქონდა, თავისუფლად მიიღე, რომ ჯადოქრობს).
  • ზოგიერთი კომპრესიული ალგორითმი იყენებს "მეტაევროლოგიას" :) მაგალითად, პორტატული ქსელის გრაფიკის (PNG) სურათის შეკუმშვისას, ჩვენ პირველად გადავდივართ სურათზე პიქსელის პიქსელზე და ვცდილობთ მისი პროგნოზირება ადრე ნანახი პიქსელიდან. ამის ნაცვლად, ფაქტობრივი პიქსელების შეკუმშვის ნაცვლად, ჩვენ ვასხამთ ჩვენი პროგნოზების შეცდომებს (ანუ იმით, თუ რამდენად იყო პროგნოზი გამორთული). რაც უკეთესი იქნება ჩვენი პროგნოზები, მით უფრო მიუახლოვდება შეცდომები ყველა ნულს, მით უფრო ადვილია მათი შეკუმშვა.
  • სხვა კომპრესიის ალგორითმები კარგავს: ფაილის შეკუმშვით ჩვენ ვკარგავთ ინფორმაციას. უფრო ზუსტად, ჩვენ, როგორც წესი, გვაქვს კომპრომისი შეკუმშული ფაილის ზომასა და შედეგის ხარისხს შორის. მაგალითად, აუდიო ფორმატებში, მაგალითად MP3 ფორმატში, ჩვენ ძირითადად ვცდილობთ მიახლოვდეთ ორიგინალი ტალღის ფუნქციას მარტივი პერიოდული ფუნქციების კრებულით (მაგ., სინუსი). რაც უფრო მეტს ვიყენებთ, მით უფრო ზუსტად შეგვიძლია ორიგინალის მიახლოება, მაგრამ უფრო მეტი დისკზე გვჭირდება. მსგავსი კომპრომისები არსებობს სურათების (მაგ. JPEG) და ვიდეოს კომპრესირებისას (მაგ., MPEG-4 და მრავალი სხვა ბოლო წლების განმავლობაში).

დაბოლოს, გაითვალისწინეთ, რომ ამაზე უკეთესი არ შეგვიძლია. ზუსტი (უდანაკარგო) შეკუმშვა ყოველთვის ასე გამოიყურება: ის ყოველთვის იქნება ჰაკების კოლექცია, რომლებიც ღირსეულად მუშაობს, რადგან ინფორმაციის შენახვის ჩვენი ორიგინალური გზა იყო ზედმეტი პროგნოზირებადი გზით. მიუხედავად იმისა, რომ ჩვენ შეგვიძლია განვსაზღვროთ

ფაილის შეკუმშვის ოპტიმალური გზა

(ანუ მისი

კოლმოგოროვის სირთულე

), ასევე შეგვიძლია დავამტკიცოთ, რომ ასეთი შეკუმშვის ალგორითმულად გამოთვლა არ შეიძლება.


პასუხი 5:

კომპრესიული პროგრამების უმეტესობა იყენებს ვარიაციას

LZ ადაპტაციურ ლექსიკონზე დაფუძნებული ალგორითმი

ფაილების შესამცირებლად. "LZ" ეხება

ლემპელი და ზივი

, ალგორითმის შემქმნელები და "ლექსიკონი" ნიშნავს მეთოდს

კატალოგიზაცია

მონაცემების ნაწილები. მსოფლიოს უმეტეს ენებში გარკვეული ასოები და სიტყვები ხშირად ერთნაირი წესით ჩნდება ერთად. სიჭარბის ამ მაღალი მაჩვენებლის გამო,

ტექსტური ფაილები

შეკუმშვა ძალიან კარგად. 50% ან მეტი შემცირება დამახასიათებელია კარგი ზომის ტექსტური ფაილისთვის. ყველაზე

პროგრამირების ენები

ასევე ძალიან ზედმეტია, რადგან ისინი იყენებენ ბრძანებების შედარებით მცირე კოლექციას, რომლებიც ხშირად ერთად მიდიან დაყენებული წესით. ფაილები, რომლებიც მოიცავს უამრავ უნიკალურ ინფორმაციას, როგორიცაა გრაფიკა ან

MP3 ფაილები

, ამ სისტემაში დიდად ვერ იქნება შეკუმშული, რადგან ისინი არ იმეორებენ ბევრ ნიმუშს (ამის შესახებ შემდეგ განყოფილებაში). თუ ფაილს აქვს მრავალი განმეორებითი შაბლონი, შემცირების სიჩქარე, როგორც წესი, იზრდება ფაილის ზომის შესაბამისად. ასევე, უფრო გავრცელებული ნიმუშები შეიძლება გაჩნდეს ხანგრძლივ მუშაობაში, რაც საშუალებას მოგვცემს შევქმნათ უფრო ეფექტური ლექსიკონი.

ეს ეფექტურობა ასევე დამოკიდებულია სპეციფიკურზე

ალგორითმი

გამოიყენება შეკუმშვის პროგრამით. ზოგიერთი პროგრამა განსაკუთრებით შეეფერება გარკვეული ტიპის ფაილების შაბლონების აღებას და, ამრიგად, შეიძლება უფრო ლაკონურად შეკუმშოს ისინი. სხვებს აქვთ ლექსიკონები, რაც შეიძლება ეფექტურად შეკუმშოს უფრო დიდი ფაილებისთვის, მაგრამ არა უფრო პატარა. მიუხედავად იმისა, რომ ამ სახის ყველა შეკუმშვის პროგრამა მუშაობს ერთი და იგივე ძირითადი იდეით, სინამდვილეში, შესრულების წესში საკმაოდ ბევრი ცვლილებაა. პროგრამისტები ყოველთვის ცდილობენ შექმნან უკეთესი სისტემა.


პასუხი 6:

ფაილებისთვის, სადაც საჭიროა კომპენსაცია უდანაკარგოდ, ჩვეულებრივი ტექნიკაა Lempel-Ziv-Welch (LZW) ალგორითმი, რომელიც ეძებს ფაილში პერსონაჟების განმეორებით მიმდევრობას და ანაცვლებს მათ ბიტების უფრო მოკლე თანმიმდევრობით. ამავე დროს იქმნება ლექსიკონი, თუ რომელი მოკლე ბიტიანი ნიმუში რომელი უფრო გრძელი თანმიმდევრობით შეესაბამება. ეს პროცესი განმეორდება ფაილის საშუალებით და ადაპტაციურად აშენებს შემცირებული თანმიმდევრობის ყველაზე ოპტიმიზირებულ ნაკრებებს, რაც მას შეუძლია, ისე რომ პროცესი შეცვალოს ორიგინალი მონაცემების ზუსტი ფორმის რეკონსტრუქციის მიზნით. შეკუმშვის ხარისხი პირდაპირ კავშირშია რამდენი განმეორებითი თანმიმდევრობის აღმოჩენაა და მათი ხანგრძლივობა. გარკვეული ტიპის ფაილები უკეთესად იკარგება კომპენსაციის გარეშე, ვიდრე სხვები.

ფაილებისთვის, სადაც დასაშვებია კომპრესირება, როგორიცაა ფოტოები, მუსიკა და ვიდეო, გამოიყენება სხვადასხვა ალგორითმები, რომლებიც ითვალისწინებს ადამიანის აღქმის მოდელებს, ისეთი, რომ რეკონსტრუირებული მონაცემები არ წარმოადგენს ორიგინალის მათემატიკურად ზუსტ ასლს. ამასთან, ზოგიერთი ორიგინალური მონაცემების დაკარგვა, კარგი ალგორითმით, ორიგინალის გონივრული ვერსიაა, რომლის შედეგად მიღებული რეკონსტრუქცია მომხმარებლისთვის კვლავ მისაღებია. ეს იმიტომ ხდება, რომ ალგორითმი მუშაობს მხოლოდ მონაცემების ამოსაღებად, რაც ხელს უწყობს მონაცემების ნაკლებად აღქმულ ასპექტებს (მაგალითად, აუდიოზე უფრო მშვიდი სიხშირის ზოლები აღქმადაა დაფარული უფრო ხმამაღალი და უფრო თვალსაჩინოების მიერ.) ასეთ ალგორითმებში, ჩვეულებრივ, შესაძლებელია რეკონსტრუქციის ხარისხის გაუმჯობესება მონაცემთა დაკარგვის უფრო დაბალი ხარისხით უფრო მაღალი ხარისხის ვაჭრობით (და, შესაბამისად, შეკუმშვის დაბალი ეფექტურობით). ამასთან, ”მისაღები” არსებითად სუბიექტური ღონისძიებაა და ზოგიერთის აზრით, დანაკარგის ალგორითმების შედეგები საეჭვოა მიღებული ფაილის კონკრეტულად დასაშვებ ზომაზე / ბიტრეიტზე, სადაც სხვებმა შეიძლება შეამჩნიონ მცირე ან არანაირი განსხვავება იმავე პარამეტრებში.


პასუხი 7:

ამ კითხვაზე პასუხის გაცემა კარგად შემიძლია :) მე თვითონ გავაკეთე შეფუთვები… ასე რომ, აგიხსნით რამეს.

გადატვირთვის გუნდებს ინტერნეტში აქვთ საკუთარი სპეციალური ინსტრუმენტები კონკრეტული თამაშის ფაილების შესასყიდად. ისინი იყენებენ სხვადასხვა ალგორითმებს ფაილის ზომის შეკუმშვისა და შემცირებისთვის. არსებობს უამრავი სათამაშო საშუალება სხვადასხვა სათამაშო ძრავებისთვის. არსებობს რამდენიმე ფორუმი ინტერნეტში, სადაც შეგიძლიათ იპოვოთ ასეთი საშუალებები.

ეს ინსტრუმენტები შექმნილია კონკრეტული სათამაშო ძრავის კონკრეტულ თამაშში არსებული ნაკადების შესაბამისად.

მე განვიხილავ ერთ-ერთ ჩვეულებრივ მეთოდს, რომელსაც ისინი იყენებენ, მე მას "პრეკომპრესიას" ვუწოდებ. ეს მოიცავს ნაკადების გამოვლენას და მათი კომპრესირებას და შემდეგ მათი ხელახლა შეკუმშვას უფრო ძლიერი ალგორითმის გამოყენებით.

სტანდარტულად, თამაშების ფაილები თამაშების უმეტესობაში უკვე კომპრესირებულია მაქსიმალური ზომით zlib ან DEFLATE მეთოდის გამოყენებით. ასე რომ, ისეთი საშუალებები, როგორიცაა WinRAR ან WinZIP, უბრალოდ არ შეიძლება გამოყენებულ იქნას უკვე შეკუმშული ფაილების შესასყიდად. ამრიგად, ისინი ამ zlib ნაკადების დეკომპრესიას ახდენენ (არაკომპრესირებული გამომავალი აშკარად უფრო დიდია), შემდეგ ამ კომპრესირებულ ნაკადებზე გამოიყენება უფრო ძლიერი შეკუმშვის მეთოდი, როგორიცაა LZMA, რომ ფაილის ზომა მნიშვნელოვნად შემცირდეს. ასე რომ, უკეთესია შეკუმშვის კოეფიციენტები.

მოკლედ, ჩვენ ვიყენებთ LZMA- ს zlib- ის ან DEFLATE- ის ნაცვლად.

და ისინი ხელახლა აკოდირებენ ვიდეოებს 50% –იანი ბიტრეიტით, ფაილის ზომის შესამცირებლად ხარისხის იდენტურია. იგივე კეთდება აუდიო ფაილებისთვის.

მათ მიერ გამოყენებული ზოგიერთი ინსტრუმენტი არის PRECOMP, SREP & FreeArc

მადლობა


პასუხი 8:

ისინი ძალიან ჭკვიანი ხალხია. "სცენები", რომლებსაც მეკობრეების ჯგუფებს უწოდებენ, მაგალითად Blackbox, Kaos Krew, RG Mechanix და ა.შ. იყენებენ სხვადასხვა საშუალებებს თამაშების შეკუმშვისთვის, ხარისხის დიდი დაკარგვის გარეშე.

შეკუმშვისთვის გამოყენებული საშუალების მსგავსია შეკუმშვის მეთოდი, რომელსაც იყენებს ZIP, 7Zip ან WinRAR. ეს ხდება განმეორებადი კოდების იდენტიფიკაციით და შეცვალეთ იგი უნიკალური მისამართის ID– ებით. მაგრამ სცენები აქ არ ჩერდება.

ტიპურ გამოცემას თან ახლავს NFO ფაილი. მას აქვს .nfo გაფართოება და მისი გახსნა შესაძლებელია ჩასაწერად. ამ NFO ფაილში არის აღწერილი, თუ როგორ მოახერხეს თამაშის შეკუმშვა.

შეკუმშვის ყველაზე ხშირად გამოყენებული ტექნიკაა: 1. ამოიღეთ ძალიან დაბალი და / ან ძალიან მაღალი რეზოლუციის ტექსტურის პაკეტები. ტექსტურები, რომლებსაც თამაშის დროს ვხედავთ, ზოგადად შექმნილია თითოეული რეზოლუციისთვის. უფრო მაღალი რეზოლუციის ამოღება მათ დიდ ადგილს ზოგავს.

2. დანაკარგი ვიდეო / აუდიო შეკუმშვა. აუდიოს ბიტ-სიჩქარის შემცირება, რომლის დადგენა შესაძლებელია მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ თქვენ გაქვთ მაღალი დონის აუდიო სისტემა ან ხართ აუდიოფილი. შემცირებული სცენების რეზოლუციის შემცირება. რეზოლუციის შემცირება მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს მუშაობას და ასევე ნაკლებ ადგილს იკავებს, რადგან სისტემას სჭირდება ნაკლები პიქსელის გამოთვლა.

3. ინგლისურის გარდა სხვა ენების მოცილება. ეს ხსნის არა მხოლოდ ქვესათაურ ფაილებს და მენიუს UI სტრიქონებს, არამედ დიდ აუდიო ფაილებსაც. დაიმახსოვრე ის დრო, როდესაც თამაშის CD- ებს ინსტალაციის დროს შეეძლოთ თვით CD- დან აუდიო ფაილების წაკითხვის შესაძლებლობა. აუდიო გამოიყენება ინსტალაციის სივრცის უმეტესი ნაწილის შესაქმნელად.

კომენტარი თუ რამე გამომრჩა, დარწმუნებული ვარ რომ მაქვს. პასუხისმგებლობა: თუ მოგწონთ თამაში, გთხოვთ შეიძინოთ იგი და მხარი დაუჭიროთ დეველოპერებს.


პასუხი 9:

ისინი იყენებენ შეკუმშვის სხვადასხვა ტექნიკას.

მე მოგიყვანთ მარტივი ტექნიკის მაგალითს. მას ჰუფმანის მაქსიმალური ვარიაციის ტექნიკას უწოდებენ.

აქ თქვენ ჯერ წაიკითხავთ ფაილს და შემდეგ იპოვით ამ სიმბოლოში ყოველი სიმბოლოს ალბათობას ... და დაწერეთ ეს კლებადობით. ასე რომ, ფაილში ყველაზე ხშირად გავრცელებული სიმბოლო იქნება ზედა ნაწილში. [აქ, სიმბოლო A]

შეუთავსეთ მინიმუმ ორი ალბათობა და შექმენით ახალი დროებითი სიმბოლო. [აქ D- სა და E- ს შერწყმით ხდება სიმბოლო E ”(ნახატზე ნაჩვენები არ არის, დროებითი სიმბოლო მხოლოდ თქვენთვის მოსახერხებელია)]

გააკეთეთ ეს მანამ, სანამ მხოლოდ ორი სიმბოლო არ იქნება.

ახლა ასე გამოიყურება თქვენი ხე.

ა '

A B "

B 'C' BCDE

ტოტის მინიმალური მხარე მიანიჭეთ 0-ს, ხოლო სამაგრის მარჯვენა მხარე 1-ს.

ახლა,

A = 0. კოდური სიტყვა B = 100 კოდური სიტყვა C = 101 კოდექსის სიტყვა D = 110 კოდური სიტყვა E = 111.

თუ ჩათვალეთ რომ თქვენი ფაილი იყო AAAABCDE. აქ ყველაზე მეტად სიმბოლო A გვხვდება.

შეკუმშვის წინ თქვენ გაგზავნით 8 ბიტს თითოეული სიმბოლოსთვის. ასე რომ, ეს იქნება 64 ბიტი.

შეკუმშვის შემდეგ თქვენ გამოგიგზავნით 0 0 0 0 100 101 110 111. ეს მხოლოდ 20 ბიტია.

არსებობს სხვა მეთოდები, რომელთა გამოყენება შეგიძლიათ, როგორიცაა LZ77, LZSS ან LZ78 მიდგომა.


პასუხი 10:

დავუშვათ, გსურთ ტანსაცმლის ჩალაგება ჩანთაში. პირველივე ცდისას ცდილობთ მთელი ტანსაცმელი ჩანთაში ჩაყაროთ და ხედავთ, რომ ზოგი ტანსაცმელი დარჩა. შემდეგ მოდის ერთი შენი მეგობარი და თითოეულ ტანსაცმელს იკეცავს, ახლა კიდევ უფრო მეტი ტანსაცმელი ჯდება ჩანთაში. მესამე მეგობარი უყურებს თქვენს ჩანთას და ამბობს, რომ მას თქვენს ჩანთაში ტანსაცმლის არეულობის უკეთესი გზა აქვს, ვიდრე სხვა მეგობარს. სცადეთ, ხედავთ, რომ ახლა ჩანთაში უფრო მეტი ტანსაცმელი ჯდება, ვიდრე ადრე.

მონაცემთა შეკუმშვა ძალიან ჰგავს ზემოხსენებულ სცენარს. ეს ეხება თქვენი მონაცემების უკეთ დაკეცვას ან წარმოდგენას ისე, რომ მეტი მონაცემები ჯდება მოცემულ სივრცეში ან მოცემული რაოდენობის მონაცემები გაცილებით ნაკლებ ადგილს იკავებს, ვიდრე საჭიროა.

განვიხილოთ მარტივი ალგორითმი, როგორიცაა, RLE ან Run სიგრძის კოდირება. მოდით ვიფიქროთ, ვიდრე საწყისი მონაცემები

AAAAABBBBBCCCCC

ახლა RLE მუშაობს პერსონაჟების ტირაჟის შეცვლით პერსონაჟით და მისი გაშლის სიგრძით. ახლა ამის გამოყენებას მივიღებთ

A5B5C5

რაც გაცილებით მცირეა ვიდრე ორიგინალური სიმებიანი. ანალოგიურად, არსებობს რამდენიმე ალგორითმი, როგორიცაა არითმეტიკული კოდირება, Lempel-Ziv და ა.შ. საერთოდ, პროგრამები, როგორიცაა winzip, მონაცემთა შეკუმშვისთვის იყენებს ერთი ან მეტი ასეთი ალგორითმის კომბინაციას


პასუხი 11:

მაგალითისთვის ავიღოთ გენეზისის დასაწყისი. აქ მოცემულია პირველი ხუთი წინადადება:

დასაწყისში ღმერთმა შექმნა ცა და დედამიწა. დედამიწა ფორმის გარეშე იყო და ბათილი; და სიბნელე ღრმა პირზე იყო. და ღვთის სული გადავიდა წყლის პირზე. თქვა ღმერთმა: იყოს სინათლე და იყოს სინათლე. ღმერთმა დაინახა, რომ სინათლე კარგია. და ღმერთმა გამოყო სინათლე სიბნელისგან.

როგორ შეგვიძლია ამ მონაკვეთის შეკუმშვა? აი იდეა; ავიღოთ ყველაზე ხშირად მომხდარი სიტყვები და ჩავანაცვლოთ მათი სიხშირეების რიგითობით. ვიღებთ ამ ჩანაცვლებებს ან ინდექსს:

the: 1 და: 2 ღმერთი: 3 იყო: 4 სინათლე: 5 of: 6 დედამიწა: 7 სიბნელე: 8 საფუძველზე: 9.

შედეგად მიღებული პასაჟით:

1 დასაწყისში 2-მა შექმნა 1 ცა 2 1 7. 2 1 7 4 ფორმის გარეშე, 2 ბათილია; 2 8 4 9 1 სახე 6 1 ღრმა. 2 1 Spirit 6 3 გადავიდა 9 1 სახე 6 1 წყლები .2 3 თქვა: იქ იყოს 5 2 4 5. 2 3 დაინახა 1 5, რომ ეს 4 კარგია: 2 3 გაყოფილი 1 5 1 8-დან.

ხედავთ, რომ ეს მნიშვნელოვნად მოკლეა. დაამატეთ მას ზემოთ ინდექსი, და ბინგო, თქვენ შეკუმშეთ ფაილი. დამატებული ინდექსი იძლევა ორიგინალის გავლის რეკონსტრუქციას.

ასე რომ, შეკუმშვისთვის, ორიგინალი ფაილის დიდხანს განმეორებით ნაწილებს ვხვდებით და შემდეგ ვცვლით მოკლე შემცვლელი სტრიქონებით. ჩვენ დავამატებთ ინდექსს, რომ ორიგინალი ტექსტის რეკონსტრუქცია მოხდეს.

ფაილების გადიდებასთან ერთად, ინდექსი შედარებით პატარავდება და ჩანაცვლების შედეგად მიღებული მოგება უფრო იზრდება. ალგორითმები შეიმუშავებენ დეტალებს მათი საუკეთესო სტრიქონების შესაცვლელად და მათი ოპტიმალური ჩანაცვლების შესახებ.