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求LHA/LZH算法C++源码
haitanshangdeyu
2009-06-22 04:01:00
如题。对这个算法实在是不了解,但是最近为了做一个压缩软件,想加入这种算法。希望高手给出这个算法的详细介绍,如果能给出可以成功运行的C++源代码,追加给分。
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求LHA/LZH算法C++源码
如题。对这个算法实在是不了解,但是最近为了做一个压缩软件,想加入这种算法。希望高手给出这个算法的详细介绍,如果能给出可以成功运行的C++源代码,追加给分。
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Meteor_Code
2009-06-26
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给你的东西里面有个文章吧!你可以参考一下
Meteor_Code
2009-06-26
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[Quote=引用 11 楼 haitanshangdeyu 的回复:]
已经收到了,并且给你回复了邮件,多谢啦~~
我想从中找到LHA或者LZH算法,请问如何找呢?
[/Quote]
这个吗?。。。。。。我也不知道啊
haitanshangdeyu
2009-06-26
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已经收到了,并且给你回复了邮件,多谢啦~~
我想从中找到LHA或者LZH算法,请问如何找呢?
haitanshangdeyu
2009-06-26
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哦。好的。万分感谢啊~~
haitanshangdeyu
2009-06-25
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另外,有哪位能说说LHA和LZH算法的差别呢?其实我们当时报的时候说的是做LHA但是听说lha和lzh一样,所以就这样用了。但是不知道有什么差别……
haitanshangdeyu
2009-06-25
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我试着找了找,但是没有找到……
haitanshangdeyu
2009-06-25
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[Quote=引用 3 楼 Meteor_Code 的回复:]
ZLIB库道是有,你需要我就给你一个,照着他的例子改很容易,至于具体算法,网上有些说明,我还没研究过.
留个邮箱,需要我就发给你
[/Quote]
多谢多谢~~邮箱haitanshangde.yu@163.com非常非常感谢!!!!!
Meteor_Code
2009-06-25
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发好了,收到没??
Meteor_Code
2009-06-25
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[Quote=引用 6 楼 haitanshangdeyu 的回复:]
引用 3 楼 Meteor_Code 的回复:
ZLIB库道是有,你需要我就给你一个,照着他的例子改很容易,至于具体算法,网上有些说明,我还没研究过.
留个邮箱,需要我就发给你
多谢多谢~~邮箱haitanshangde.yu@163.com非常非常感谢!!!!!
[/Quote]
今天晚上才能给你,我们公司发不了邮件
yangf1983
2009-06-24
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UP...
lhy
2009-06-24
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我记得有个人叫王永刚(有的地方写作王咏刚),他的网站上有些压缩算法的内容,我几年前下过一些资料,现在还不知道在不在。
Meteor_Code
2009-06-24
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ZLIB库道是有,你需要我就给你一个,照着他的例子改很容易,至于具体算法,网上有些说明,我还没研究过.
留个邮箱,需要我就发给你
haitanshangdeyu
2009-06-24
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为什么没有人愿意帮忙呢……急啊~~
woods2001
2009-06-22
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up~
C++
实现的LHZ压缩
算法
源码
与应用
本文介绍LHZ压缩
算法
,它结合哈夫曼编码和Ziv - Lempel编码,适用于
C++
。阐述了
算法
基本原理、在
C++
中的实现与优化策略,分析了影响压缩效率的因素及存储优化方法。还解读了源代码库,说明了可执行文件构建、使用文档及测试程序编写等内容,助力开发者实现高效数据压缩。
高校技术转移办公室人员如何通过科创数智大脑实现技术成果精准匹配?.docx
高校技术转移办公室人员如何通过科创数智大脑实现技术成果精准匹配?
网型T型三电平逆变器低电压穿越及综合控制策略仿真研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文针对网型T型三电平逆变器的低电压穿越(LVRT)能力及其综合控制策略开展深入研究,重点分析电网电压跌落条件下逆变器的动态响应特性与稳定性控制方法。研究基于Simulink平台构建详细的系统仿真模型,融合改进的电流环控制策略与中点电位平衡控制
算法
,有效提升逆变器在故障工况下的电流跟踪精度、过流抑制能力和直流侧中点电压稳定性。通过多场景仿真验证,所提出的综合控制策略能够显著增强逆变器在低电压穿越过程中的鲁棒性与电能质量,确保新能源系统在电网扰动下的持续可靠并网运行。; 适合人群:电力电子、新能源发电、电力系统自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事并网逆变器设计与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解三电平逆变器在电网故障下的运行机理与控制挑战;②掌握低电压穿越技术中电流限幅、故障响应及中点电位平衡的核心控制方法;③应用于光伏、风电等新能源并网系统的控制策略开发与仿真验证; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型进行动手实践,重点关注控制器参数设计、中点电位观测与调节模块的实现逻辑,并通过对比不同电压跌落深度和控制策略的仿真结果,深化对系统动态行为与控制性能的理解。
科技中介服务机构如何依托科创数智大脑提升服务专业性与覆盖面?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
YOLO
算法
港口码头船舶目标检测数据集-19000张-标注类别为船舶
yolo
算法
港口码头船舶目标检测数据集 目标类别:['ship'] 中文类别:['船舶'] 训练集:16046 张 验证集:1971 张 测试集:983 张 总计:19000 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['ship'] 该数据集聚焦于港口码头及近海水域的船舶检测任务,涵盖多种类型船舶在不同天气、光照和水文条件下的真实场景。图像样本覆盖了货轮、客轮、拖船、油轮及工程船等典型船只,充分体现了海上交通与港口作业的复杂性与多样性。通过高精度标注,该数据集为海上智能监控、船舶识别与航行安全预警系统提供了高质量的数据支撑,具有重要的实际应用价值。 该数据集在训练集、验证集和测试集之间实现了科学合理的分布,训练集包含16046张图像,验证集1971张,测试集983张,总计19000张。这种分布结构确保了模型在训练过程中具备充足的样本学习能力,同时验证集与测试集规模适中,能够有效评估模型的泛化性能与稳定性,符合深度学习项目对数据划分的标准要
求
。 该数据集的标注工作严谨规范,所有船舶均采用精确边界框进行标注,覆盖了不同尺寸、姿态和视角下的目标实例。标注框紧密贴合船舶轮廓,未出现明显偏移或遗漏,且在复杂背景(如水面反光、雾天、桥梁遮挡)下仍保持高一致性。标注信息完整可靠,为后续模型训练提供了坚实基础。 该数据集可广泛应用于港口自动化管理、海上交通监控、船舶动态跟踪、航道安全预警以及海洋执法等领域。其丰富的场景覆盖和多样化的船舶类型使其特别适用于智慧港口建设、海上搜救系统开发及航运物流智能化升级,能够有效提升相关系统的识别准确率与响应效率,推动海洋经济数字化转型。
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