本书主要内容提示
A Guide to Data Compression Methods：深入解析数据压缩技术
作者：詹姆斯·A·汤普森（James A. Thompson）
出版社：机械工业出版社
出版时间：2018年
《A Guide to Data Compression Methods》是一本关于数据压缩技术的权威指南，由知名数据压缩专家詹姆斯·A·汤普森撰写，本书深入浅出地介绍了数据压缩的基本原理、常用算法和应用场景，旨在帮助读者全面了解和掌握数据压缩技术。
第一章：数据压缩概述
1、1 数据压缩的定义与意义
1、2 数据压缩的分类
1、3 数据压缩的发展历程
第二章：数据压缩的基本原理
2、1 信息熵
2、2 哈夫曼编码
2、3 Lempel-Ziv-Welch算法
第三章：常用数据压缩算法
3、1 运行长度编码（RLE）
3、2 字典编码
3、3 基于模型的压缩
3、4 基于变换的压缩
3、5 基于神经网络的压缩
第四章：数据压缩的应用
4、1 数据存储
4、2 数据传输
4、3 图像压缩
4、4 视频压缩
4、5 语音压缩
第五章：数据压缩的未来发展趋势
5、1 深度学习在数据压缩中的应用
5、2 压缩算法的优化与改进
5、3 量子计算在数据压缩中的应用
本书首先介绍了数据压缩的基本概念和意义，使读者对数据压缩有一个全面的认识，详细阐述了数据压缩的基本原理，包括信息熵、哈夫曼编码和Lempel-Ziv-Welch算法等，随后，本书重点介绍了常用数据压缩算法，如运行长度编码、字典编码、基于模型和变换的压缩以及基于神经网络的压缩等，这些算法在数据存储、数据传输、图像压缩、视频压缩和语音压缩等领域有着广泛的应用。
在第五章中，本书展望了数据压缩的未来发展趋势，包括深度学习在数据压缩中的应用、压缩算法的优化与改进以及量子计算在数据压缩中的应用等，这些内容为读者提供了对未来数据压缩技术发展的前瞻性思考。
《A Guide to Data Compression Methods》是一本内容丰富、实用性强、具有较高学术价值的著作，它不仅适合数据压缩领域的专业人士阅读，也适合对数据压缩技术感兴趣的广大读者，通过阅读本书，读者可以深入了解数据压缩技术，为今后的学习和工作打下坚实的基础。