现有的基于位置的轨迹压缩算法，虽然能保证距离误差，但不能保证方向，而基于方向的轨迹压缩算法既能保证方向，也能保证距离；
文章目录数据压缩入门汇总前言第一章 概述1.1 克劳德 • 香农1.2 数据压缩必备知识第二章 深入研究信息论第三章 突破熵3.1 理解熵3.2 熵的用处3.3 理解概率3.4 突破熵3.4.1 增量编码3.4.2 符号分组3.4.3 排列3.5 信息论与数据压缩第四章 VL
第六章 自适应统计编码 6.1 位置对熵的重要性 第5章的统计编码算法，在编码开始之前都需要遍历一次数据。如果是相对较小的数据集，那么没啥问题。然而，随着要压缩的数据集变大，统计编码的结果与熵的偏差也会越来越大，这是因为数据集的不同部分有着不同的概率特征。如果处理的是流数据，比如视频流或音频流，由于整个数据集没有“结尾”，因此就不能“遍历两次”； 在数据流中，字符Q可能会在前三分之一部分出现很
主题 标题上也说了，关于对时间序列数据进行压缩的一种对经典重复数据删减的改进版，并能够对压缩后的数据进行随机访问而不用解压缩；动机 目前并不仅仅停留在为了存储而压缩，有时候是为了应用的持续访问，所以设计的方法是针对压缩数据进行持续的低成本随机访问，避免解压缩； 可以看出这种对压缩后数据的随机访问技术该是比较少的，大多是字符串的；作者也很新颖，换了场景，选择单独针对时间序列数据进行分析；创新点对经典的重复数据删除进行改进；让压缩后的数据能够被随机访问，减少存储的同时有利于应用的持续访
一、绪论人工智能的一个子领域 神经网络：一种以（人工)）神经元为基本单元的模型 深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题知识结构： 路线图： 顶会： 1.1 人工智能诞生：人工智能这个学科的诞生有着明确的标志性事件，就是1956年的达特茅斯(Dartmouth)会议。在这次会议上，“人工智能” 被提出并作为木研究领域的名称。人工智能=计算机控制+智能行为；人工智能就是要让机器的行为看起
第九章 数据建模多上下文编码算法背后的基本概念，可以用下面的例子解释：例如，在“典型”的英语文本中，字母“h”平均的出现概率大约是5%。然而，如果当前字母是“t”，那么下一个字母是“h”的概率就会高很多，其出现概率大约为30%，这是因为“th”这样的字母组合在英语中很常见。类似地，字母“u”平均的出现概率大约是2%。而如果当前字母是“q”，那么下一个字母是“u”的可能性则会超过99%。在这个例子中，通过当前字母是“q”，我们就能预测到下一个字母会是“u”，因此可以分配给它更少的二进制位数。这种基于统计观
论文：TrajStore: An adaptive storage system for very large trajectory data sets概述TrajStore是一种存储系统，它被设计用来分割轨迹和共同定位在地理和时间上相邻的轨迹段。它将轨迹分割成适合时空区域的子轨迹，并在磁盘上的一个块（或块的集合）中标记关于每个区域的数据。它在这些块上使用自适应的多层次网格来查找空间中的数据。通过这种方式，大多数查询可以通过从磁盘中读取几个块来回答，即使这些块包含来自数百或数千个轨迹的数据；原理多级
论文： Similarity-Based Compression of GPS Trajectory Data
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![【轨迹压缩】Trajectory Simplification: On Minimizing the Direction-based Error [2015] [VLDB]](https://s2.51cto.com/images/blog/202211/12014434_636e8a0267bf112735.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
