PNG画像のファイルサイズを小さくする - Qiita
スマートフォンアプリを作っていると、偉い人から「アプリの容量でかいよー、小さくしてー」なんて言われちゃったりしてさてどうしようかということになることがしばしばあります。 そんなときはまず使っていない画像や動画等のリソースを削除するのはもちろん、コンパイルの最適化オプションを上げてみたりしてなんとかがんばるのですが、努力にも限度があります。 なんで、PNG画像を再圧縮することで容量を小さくしてみるのが良いでしょう。 デザイナーがPhothoshopで作ったPNGファイルをアプリにそのまま組み込んでいる場合は、PNG画像を再圧縮することでサイズを小さくすることが期待できます。 PNGの最適化ツール PNGの最適化ツールには、可逆圧縮のPngcrushやOptiPNG、非可逆圧縮のpngquantといったものがあります。 その中で高い圧縮率を誇るzopflipngを使ってみます。 zopfli
Roaring Bitmaps
A better compressed bitset Roaring bitmaps are compressed bitmaps. They can be hundreds of times faster. Grab one of our research papers Roaring Bitmaps on GitHub Widely used Roaring is found in Google Procella: YouTube’s SQL Engine, Apache Lucene and derivative systems such as Solr and Elasticsearch, Apache Druid, Apache Spark, Apache Hive, Apache Tez, Apache Zeppelin, Apache Doris, Apache Carbon
Zstandard - Real-time data compression algorithm
Zstandard is a fast compression algorithm, providing high compression ratios. It also offers a special mode for small data, called dictionary compression. The reference library offers a very wide range of speed / compression trade-off, and is backed by an extremely fast decoder (see benchmarks below). Zstandard library is provided as open source software using a BSD license. Its format is stable a
各種圧縮ソフト 圧縮速度と圧縮率の比較(並列版含む)
下記の表は gzip の標準状態を 1 とした相対的な数値を示しています。 Software 欄の -1 や -9 は、コマンドに指定できる圧縮率です。 -1 が最低、 -9 が最高になっているコマンドが多いです。 並列に実行できるものに関してはすべて 8 スレッドで実行しています。 ベンチマーク結果 time real 実際の経過時間 time user CPU user 時間 compression ratio 圧縮率の比。大きいほどファイルが大きい。 compression ratio (single/parallel) 並列版について、シングルスレッドに対する圧縮率の比 parallel overhead シングルスレッド版と比較した CPU user時間の比
Large Text Compression Benchmark
Large Text Compression Benchmark Matt Mahoney Last update: Jan. 17, 2024. history This competition ranks lossless data compression programs by the compressed size (including the size of the decompression program) of the first 109 bytes of the XML text dump of the English version of Wikipedia on Mar. 3, 2006. About the test data. The goal of this benchmark is not to find the best overall compress
Fast integer compression: decoding billions of integers per second
Databases and search engines often store arrays of integers. In search engines, we have inverted indexes that map a query term to a list of document identifiers. This list of document identifiers can be seen as a sorted array of integers. In databases, indexes often work similarly: they map a column value to row identifiers. You also get arrays of integers in databases through dictionary coding: y
Data Compression Explained - Matt Mahoney
Data Compression Explained Matt Mahoney Copyright (C) 2010-2012, Dell, Inc. You are permitted to copy and distribute material from this book provided (1) any material you distribute includes this license, (2) the material is not modified, and (3) you do not charge a fee or require any other considerations for copies or for any works that incorporate material from this book. These restrictions do
Oracle |クラウド・アプリケーションとクラウド・プラットフォーム
オラクルは、イスラエルとその市民に対するテロ攻撃を許しません。オラクルは、当社の従業員、イスラエル政府、および同国の防衛組織に必要なあらゆる支援を提供する方針です。 Magen David Adomは、イスラエル市民に緊急医療サービスを提供する非営利団体で、あらゆる場所で人間の苦しみを軽減し、すべての人々の健康と尊厳を守ることに尽力しています。オラクルは、当社の従業員から寄せられた寄付金と同額を上乗せして、この重要な組織に寄付します。#istandwithisrael
LZO vs Snappy vs LZF vs ZLIB, A comparison of compression algorithms for fat cells in HBase
LZO vs Snappy vs LZF vs ZLIB, A comparison of compression algorithms for fat cells in HBase Now and then, i talk about our usage of HBase and MapReduce. Although i am not able to discuss details further than what writes on my linkedin profile, i try to talk about general findings which may help others trying to achive similar goals. This post is about a recent research which tries to increase IO p
GitHub - ning/jvm-compressor-benchmark: Benchmark suite for data compression library on the JVM
Overview This project is focus on building a comprehensive benchmark for comparing time and space efficiency of open source compression codecs on JVM platform. Codecs to include need to be accesible from Java (and thereby from any JVM language) via either pure Java interface or JNI; and need to support either basic block mode (byte array in, byte array out), or streaming code (InputStream in, Outp
GitHub - kevinweil/hadoop-lzo: Patched, refactored version of code.google.com/hadoop-gpl-compression for hadoop 0.20
Hadoop-LZO is a project to bring splittable LZO compression to Hadoop. LZO is an ideal compression format for Hadoop due to its combination of speed and compression size. However, LZO files are not natively splittable, meaning the parallelism that is the core of Hadoop is gone. This project re-enables that parallelism with LZO compressed files, and also comes with standard utilities (input/output
分割可能なLZO圧縮をhadoopで使う
Twitterでは基本的にファイルはLZO圧縮しているようで， 3,4倍のストレージの節約 分割可能 CPUは少ししか使わない IOバウンドのジョブは3,4倍の性能向上 などのメリットがあると言っています．これは使わない手はないということで試してみました． clouderaのこのブログ記事を参考にして進めます． code.google.com/p/hadoop-gpl-compressionもありますが，Twitterが公開している分割可能なのを使います． http://github.com/kevinweil/hadoop-lzo 今回の環境はclouderaのamiをベースにしました． cloudera-ec2-hadoop-images/cloudera-hadoop-fedora-20090623-x86_64 ami-2359bf4 CDH3で，hadopoのバージョンは
Cloudera Blog
It’s hard to believe it’s been 15 years since the global financial crisis of 2007/2008. While this might be a blast from the past we’d rather leave in the proverbial rear-view mirror, in March of 2023 we were back to the future with the collapse of Silicon Valley Bank (SVB), the largest US bank to […] Read blog post
Make を利用した JavaScript ファイルの結合・圧縮
Make を利用した JavaScript ファイルの結合・圧縮 2005-12-06-1: [JavaScript][Code] http://d.hatena.ne.jp/llamerada/20051204/1133674702 GNU make と JavaScript を圧縮する Java プログラム Dojo's Compressor を用いて JavaScript ファイルを結合し圧縮する方法． SRC = test1.js test2.js COMB = test.js COMP = small_test.js all: $(COMP) $(COMB): $(SRC) cat $(SRC) > $(COMB) $(COMP): $(COMB) java -jar custom_rhino.jar -c $(COMB) > $(COMP) なるほど，こういう使い方もあったか．
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DSIRNLP #3 LZ4 の速さの秘密に迫ってみる
GitHub - lz4/lz4: Extremely Fast Compression algorithm
GitHub - eishay/jvm-serializers: Benchmark comparing serialization libraries on the JVM
snappy -A fast compressor/decompressor - Google Project Hosting