编码风格错误认知这很浪费时间我是个艺术家所有人都能穿的鞋不会合任何人的脚我善长制定编码规范正确认知促进团队合作减少bug处理提高可读性，降低维护成本有助于代码审查养成习惯，有助于程序员自身的成长pep8 编码规范Python Enhancement Proposals ：python改进方案pep8 官网规范地址Guido的关键点之一是：代码更多是用来读而不是写。编码规范旨在改善Python代码的
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2024-06-06 08:07:16
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算术编码不是简单的将每个信源符号映射成一个码字，而是对整个输入序列分配一个码字，所以平均意义上可以为每个信源符号分配长度小于1的码字。算术编码操作简单，下面以一个实例讲解算术编码的原理：设信源有a,b,c,d四种符号，概率分别为0.2，0.2，0.4，0.2，输入序列"abccd"。符号 a b c d 概率 0.2 0.2 0.4 ...
原创
2021-07-09 15:26:26
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基于上下文的二进制算术编码（Context-Based Adaptive Binary Arithmetic Coding,CABAC）将自适应二进制算术编码和上下文模型相结合。是H.265/HEVC的主要熵编码方案。
主要包括三个步骤：
二进制化；
上下文建模；
二进制算术编码；
其流程如下：
二进制化
二进制化就是将输入的语法元素转化为二进制形式，如果语法元素以及是二进制形
原创
2021-07-09 15:26:57
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熵编码是一种无损数据压缩技术，其核心思想在于利用各符号出现的概率分布为其分配不同长度的编码。具体来说，出现概率高的符号会被分配较短的编码，而出现概率低的符号则分配较长的编码，从而使整体编码的平均比特数接近信息熵的下限。信息熵定义为
它反映了数据中所包含的不确定性。通过熵编码，可以在理论上达到最优的压缩率，即使得编码后的平均长度尽可能接近熵值。常见的熵编码算法包括：霍夫曼编码
基于贪心算法构造一棵二
<br />规定语法元素的编解码模式的描述符如下：<br />比特串：<br />b(8):任意形式的8比特字节（就是为了说明语法元素是为8个比特，没有语法上的含义）<br />f(n):n位固定模式比特串（其值固定，如forbidden_zero_bit的值恒为0）<br />i(n):使用n比特的有符号整数（语法中没有采用此格式）<br />u(n):n位无符号整数<br /><br />指数哥伦布编码：<br />ue(v):无符号整数指数哥伦布码编码的语法元素<br />se(v):有符号整数指数哥
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2021-08-12 12:14:41
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之前虽然使用过cross-entropy函数，但是并不知道它代表的实际意义，只是知道的其能够进行loss计算，这次从其根源的意义做一个总结，来加深对cross-entropy的理解；一、熵对于交叉熵，我们首先要直到熵神马意思；熵的意义是一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。对于事件A，越难发生，发生的概率越小，包含的信息量就越大； 例如，中国队世界杯夺冠，巴西队世界杯夺冠，肯定前者包含的信息
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2024-06-13 18:36:59
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信息量熵：对所有可能事件所带来的信息量求期望交叉熵：衡量两个分布更相似否？（在大小上，类似于点积）
它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。参考文献
引言
在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()
该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和
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2023-10-05 11:38:43
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CAVLC熵编码
原创
2018-02-05 09:03:52
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###Date: 2018.5.9========================================================
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2022-05-04 00:37:19
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题目中变换系数熵编码指的是对量化后的变换系数进行熵编码，这部分操作位于视频编码系统中量化模块后，熵编码模块之前。这里的变换系数是量化后的变换系数，为了叙述方便本文后面仍称其为变换系数。量化后的变换系数进行熵编码包括两部分：一是对量化后变换系数扫描；而是对非零的变换系数位置和值进行熵编码。变换系数扫描变换系数扫描就是将二维变换系数变成一维变换系数。扫描时尽量使幅值相近的数排列在一起。...
原创
2021-07-09 15:26:23
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# Python的交叉熵函数及其实现
## 什么是交叉熵
交叉熵（Cross-Entropy）是一个广泛用于分类问题中的损失函数，尤其是在深度学习模型的训练中。它用于衡量两个概率分布之间的差异，通常用于比较真实标签分布和预测标签分布。
如果有两个概率分布 \( P \)（真实分布）和 \( Q \)（预测分布），则它们之间的交叉熵 H(P, Q) 定义为：
\[
H(P, Q) = -\s
Python 列表有一个内置的 list.sort() 方法可以直接修改列表。还有一个 sorted() 内置函数，它会从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。来看看这两个函数到底怎么用吧！基本用法对一个列表进行简单升序排序，使用sorted()：>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4]) [1, 2, 3, 4, 5]另一种方法是使用 list.sort() 方法，它
一、熵编码概念信源的熵：用于度量消息的平均信息量，和信息的不确定性；越是随机的、前后不相关的信息，其熵越高（信息越无序，我们表达它要付出的代价越高）；信息的熵为信源无损编码后平均码长的下限（最短码长）公式理解：编码一个符号的最佳bit长度是-logP，P是这个符号出现的概率；一段信息的长度就是所有符号长度求期望。熵编码的基本思想：尽可能的减少信源的冗余，使前后的码字之间尽量更加随机，减少前后相关性
开讨论，随后，我们再具体
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2012-05-07 22:42:00
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联合熵和条件熵联合熵联合集 X Y 上, 对联合自信息 的平均值称为联合熵:当有 n 个随机变量 , 有信息熵与热熵的关系信息熵的概念是借助于热熵的概念而产生的。1.信息熵与热熵含义相似
2.信息熵与热熵的区别:
1)信息熵的不增原理;2)热熵不减原理。3．热熵的减少等于信息熵的增加。条件熵联合集 上, 条件自信息的平均值定义为条件 熵：推广：注意：注意： 表示已知变量 后
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原创
2022-09-30 16:09:17
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条件熵与信息熵是信息论中的重要概念，它们在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域中有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍条件熵的概念、计算方法以及在Python中的实现。同时，我们还将通过代码示例来帮助读者更好地理解条件熵的概念和计算过程。
# 1. 信息熵和条件熵
信息熵是信息论中用于衡量随机变量不确定性的指标，它表示在给定一组可能事件的情况下，某一事件发生所包含的信息量。对于一个随机变量X，其信
原创
2023-09-04 08:10:36
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H.264中的语法元素符编码器解码器1. 熵编码（Entropy encoding）熵（shang）
原创
2022-06-09 22:29:23
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文章目录一、哈希表简介1. 哈希函数简介2. 哈希碰撞简介3. 哈希函数深究哈希码压缩函数取模运算法MAD方法4. 处理哈希碰撞分离链接法线性查找法5. 负载系数和再哈希负载系数再哈希二、哈希表实现映射1. 基于哈希表实现映射的基类`HashMapBase``__init__``_hash_function``__len__``__getitem__``__setitem__``__deli
为什么要编码？图像数据的原始数据量很大，
原创
2022-09-23 13:45:59
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条件熵定义的最原始形式\[H(Y|X)=\sum_{x\in X} p(x)H(Y|X=x)
\]或者写成这样\[H(Y|X)=\sum_{i=1}^{n} p(x_i)H(Y|X=x_i)
\]这里 \(n\) 表示随机变量 \(X\) 取值的个数，不管是条件熵还是熵，都是计算 \(Y\) （可以理解为因变量）的熵，\(H(Y|X)\) 可以理解为在已知一些信息的情况下，因变量 \(Y\) 的不
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2023-07-28 20:39:57
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