ما الذي يمكن ان تصنف على انها بيانات تباين مع بيانات المصدر الفارغة?
ضغط البيانات
Data compression can be viewed as a special case of data differencing: Data differencing consists of producing a difference given a source and a target, with patching producing a target given a source and a difference, while data compression consists of producing a compressed file given a target, and decompression consists of producing a target given only a compressed file. Thus, one can consider data compression as data differencing with empty source data, the compressed file corresponding to a "difference from nothing." This is the same as considering absolute entropy (corresponding to data compression) as a special case of relative entropy (corresponding to data differencing) with no initial data. يمكن النظر الى ضغط البيانات على انه حالة خاصة من تباين البيانات: يتكون تباين البيانات من انتاج فرق نظرا للمصدر والهدف, مع تصحيح انتاج هدف نظرا للمصدر والفرق, في حين ان ضغط البيانات يتكون من انتاج ملف مضغوط بالنظر الى مصدر وفرق, في حين ان ضغط البيانات يتكون من انتاج الهدف, والتخفيف من الضغط يتكون من انتاج هدف يعطى فقط ملف مضغوط. وبالتالى, يمكن لاحد ان يعتبر ضغط البيانات على انه تباين البيانات مع بيانات المصدر الفارغة, وهو الملف المضغوط الذي يقابل الفرق من لا شيء. وهذا هو نفس الشيء الذي يعتبر الانت المطلق (المقابلة لضغط البيانات) بوصفه حالة خاصة من الانت النسبية (المقابلة ل تباين البيانات) مع عدم وجود بيانات اولية. Daten-Kompression kann als ein besonderer Fall von Daten-Differenzbildung angesehen werden: Data Differenzbildung besteht darin, einen Unterschied mit einer Quelle und einem Ziel zu produzieren, indem sie ein Ziel mit einer Quelle und einem Unterschied produzieren, während die Daten Kompression besteht, um eine komprimierte Datei zu produzieren, die Ziel und Dekompression besteht darin, ein Ziel zu produzieren, das nur eine komprimierte Datei enthält. So kann man Daten-Kompression als Daten mit leeren Quelle-Daten betrachten, die komprimierte Datei, die einem Unterschied von nichts entspricht. Dies ist das gleiche, wie die absolute Entropie (entsprechend der Daten-Kompression) als besondere Hülle der relativen Entropie (entsprechend den Daten-Differenzbildung) ohne Daten. La compresión de datos se puede ver como un caso especial de datos diferencias: datos diferencias consiste en producir una diferencia dada una fuente y un objetivo, con parchando produciendo un objetivo dado una fuente y una diferencia, mientras que la compresión de datos consiste en producir un archivo comprimido dado a objetivo, y la descompresión consiste en producir un objetivo dado sólo un archivo comprimido. Por lo tanto, se puede considerar la compresión de datos como datos diferencias con datos de fuente vacía, el archivo comprimido correspondiente a una diferencia de la nada. Esto es lo mismo que considerar la entropía absoluta (correspondiente a la compresión de datos) como un caso especial de entropía relativa (correspondiente a los datos de diferencias) sin datos iniciales. डेटा संपीड़न को डेटा: के एक विशेष मामले के रूप में देखा जा सकता है: डेटा: में एक स्रोत और एक लक्ष्य दिया गया है, जिसमें एक स्रोत और एक अंतर दिया गया है, जबकि डेटा संपीड़न में एक संपीड़ित फ़ाइल का निर्माण किया जाता है लक्ष्य, और अपघटन में एक लक्ष्य का निर्माण होता है जो केवल एक संकुचित फ़ाइल दिया जाता है । इस प्रकार, कोई भी डेटा संपीड़न को खाली स्रोत डेटा के साथ डेटा: के रूप में विचार कर सकता है, संकुचित फ़ाइल कुछ भी नहीं से एक अंतर के अनुरूप है । यह पूर्ण एन्ट्रॉपी (डेटा संपीड़न के अनुरूप) पर विचार करने के समान है जो सापेक्ष एन्ट्रॉपी (डेटा: के अनुरूप) के विशेष मामले के रूप में कोई प्रारंभिक डेटा के साथ नहीं है । Nén dữ liệu có thể được xem như là một trường hợp đặc biệt của dữ liệu differencing: Dữ liệu differencing bao gồm việc sản xuất một sự khác biệt cho một nguồn và một mục tiêu, với patching sản xuất một mục tiêu cho một nguồn và một sự khác biệt, trong khi nén dữ liệu bao gồm việc sản xuất một file nén được mục tiêu, và decompression bao gồm việc sản xuất một mục tiêu chỉ được đưa ra một file nén. Vì vậy, một người có thể xem xét nén dữ liệu như dữ liệu differencing với dữ liệu nguồn trống, tập tin nén tương ứng với sự khác biệt từ không có gì. Điều này cũng giống như cân nhắc sự ngẫu nhiên tuyệt đối (tương ứng với nén dữ liệu) như là một trường hợp đặc biệt của các ngẫu nhiên tương đối (tương ứng với dữ liệu differencing) mà không có dữ liệu ban đầu 数据压缩可以被视为一个特殊的数据差分的案例: 数据差分包括产生一个不同的来源和一个目标, 用补丁生成一个目标给一个来源和一个不同, 而数据压缩包括生产一个压缩文件目标, 减压包括生产一个只有压缩文件的目标. 因此, 一个可以考虑数据 压缩, 因为数据与空源数据不同, 压缩文件对应于不同的不同. 这与考虑绝对熵(对应数据压缩)一样, 是相对熵(相对于数据差分)的特殊案例, 没有初始数据.
गड्ढे और भूमि खुद सीधे बाइनरी डेटा के शून्य और लोगों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं । इसके बजाय, गैर-वापसी-से-शून्य, उल्टे एन्कोडिंग का उपयोग किया जाता है: गड्ढे से जमीन या जमीन तक एक परिवर्तन एक को इंगित करता है, जबकि कोई परिवर्तन शून्य की एक श्रृंखला को इंगित करता है । कम से कम दो और हर एक के बीच दस शून्य से अधिक नहीं होना चाहिए, जो गड्ढे की लंबाई से परिभाषित होता है । इस बारी में आठ-से-चौदह मॉड्यूलेशन को बदल दिया जाता है जो डिस्क को माहिर करने में इस्तेमाल किया जाता है, और फिर क्रॉस-interleaved रीड-सोलोमन कोडिंग को बदल रहा है, अंत में डिस्क पर संग्रहीत कच्चे डेटा का खुलासा कर रहा है । ये एन्कोडिंग तकनीक (लाल किताब में परिभाषित) मूल रूप से सीडी डिजिटल ऑडियो के लिए डिजाइन किया गया था, लेकिन वे बाद में लगभग सभी सीडी प्रारूपों (जैसे सीडी-रोम) के लिए एक मानक बन गए । एक बहुत ही उच्च संकल्प स्रोत को वफ़ादारी के बिना संचारित होने के लिए उपलब्ध होने की तुलना में अधिक बैंडविड्थ की आवश्यकता हो सकती है । हानिपूर्ण संपीड़न जो सभी डिजिटल एचडीटीवी स्टोरेज और ट्रांसमिशन सिस्टम में उपयोग किया जाता है, प्राप्त स्रोत की तुलना में प्राप्त चित्र को विकृत कर देगा । عندما يشير برايم واحد الى الجزء الحقيقي و a مزدوج برايم الجزء الخيالية, z (ō) هو المقاومة المعقدة مع وجود عازل, ccmplx ( ō ) هو ما يسمى بال السعة المعقدة مع الحاضر العزل, و c0 هو ال السعة بدون عازل. (القياس بدون عازل من حيث المبدا يعني القياس في الفضاء الحر, وهو هدف بعيد المنال بقدر ما يتوقع ان يظهر حتى الفراغ الكم من السلوك nonideal, مثل dichroism. لاغراض عملية, عندما تؤخذ اخطاء القياس في الاعتبار, غالبا ما يكون قياس في الفراغ الارضي, او مجرد حساب ل c0, هو دقيق بما فيه الكفاية.)) 概念视图提供了内部和外部之间的间接水平. 一方面, 它提供了数据库的常 见视图, 独立于不同的外部视图结构, 而另一方面, 它抽象了数据存储或管理的细节(内部水平). 原则上, 每个级别, 甚至每一个外部视图, 都可以由一个不同的数据模型呈现. 在实践中, 通常一个给定的dbms使用相同的数据模型, 用于外部和概念级别(例如, 关系模型). 内部水平, 隐藏在数据库里, 并取决于它的执行, 需要一个不同层次的细节, 并使用其自己类型的数据结构类型. 为回应17世纪早期的大陆理性主义者约翰·洛克(1632-1704)在一篇关于人类理解的文章(1689)中提出了一个非常有影响力的观点, 其中人类唯一可以拥有的知识是一个后验, 我. e., 基于经验. 洛克是著名的, 因为认为人类的思想是一个tabula空, 一个空白的平板电脑, 在洛克的文字白皮书中. 在这种情况下, 作为一个人的生命收益的感受的经验是写的. 我们想法的两个来源: 感觉和反思. 在这两种情况下, 简单和复杂的想法之间都有区别. 前者是unanalysable, 并被分成初级和二级品质. 主要的品质对该物体来说是必不可少的. 没有具体的主要品质, 一个物体不会是它的样子. 例如, 苹果是一个苹果, 因为它的原子结构的安排. 如果一个苹果的结构不同, 它将不再是一个苹果. 次要品质是我们可以从其主要品质中看到的感官信息. 例如, 一个苹果可以被感知到各种颜色, 尺寸和纹理, 但它仍然被确定为一个苹果. 因此, 它的主要品质决定了物体本质上是什么, 而它的次要品质定义了它的属性. 复杂的想法结合简单的想法, 并分成物质, 模式和关系. 据洛克说, 我们对事情的知识是对想法的看法, 这种想法是一致的或不一致的, 这与追求笛卡尔的确定性非常不同. 真核血统最常见的基因来源是基因重叠, 它创造了基因组中现有基因的复制数变化. 由此产生的基因(paralogs)可能会在序列和功能上发散. 以这种方式形成的基因组包括一个基因家庭. 基因重叠和家庭内的损失是常见的, 是进化生物多样化的一个主要来源. 有时候, 基因重叠可能导致一个基因的非功能副本, 或一个功能副本可能会受到突变, 导致功能失去; 这种非功能基因被称为伪.: 7.6 وقد يتطلب مصدر دقة عالية جدا ان يتطلب عرض النطاق الترددي اكثر مما هو متاح لكي ينتقل دون فقدان الاخلاص. ان ضغط lossy الذي يستخدم في جميع انظمة التخزين والناقل الرقمي سوف تشوه الصورة الواردة, عندما يقارن بمصدر مضغوط. 坑和土地本身并不直接代表二进制数据的零和一个. 相反, 非返回至零, 反向编码被使用: 从坑到土地或土地到坑的变化显示了一个, 而没有变化显示一系列的零. 每一个之间必须至少有两个和不超过十个零, 这是由坑长度定义的. 这反过来是通过扭转在控制光盘中使用的八 到 十 四调制, 然后扭转交叉交错的里德-所罗门编码, 最终揭示了存储在光盘上的原始数据. 这些编码技术(在红色书中定义)最初是为cd数码音频设计的, 但它们后来成为几乎所有cd格式(如cd-rom)的标准. 对一个网站归档有技术限制, 因此, 在诉讼中反对当事人可以滥用网站档案提供的结果. 这一问题可以通过在投诉, 答案或专家证人报告中提交网页屏幕照片的做法而加剧, 当基本链接没有曝光, 因此, 可以包含错误. 例如, 像馆机器这样的档案不填写表格, 因此, 不包括在其档案中非restful 电子商务数据库的内容. 人类学家, 如c. loring支架, 哲学家乔纳森·卡普兰和拉斯姆斯· winther, 和遗传学家约瑟夫·坟墓,[页面需要]已经争辩说, 虽然当然有可能找到与通常定义为大陆种族的组织大致对应的生物和遗传变化对几乎所有地理上不同的人来说是真的. 因此, 遗传数据的集群结构取决于研究人员和取样人员的初步假设. 当一个样本大陆组, 集群变成大陆; 如果一个选择了其他取样模式, 集群将会是不同的. 魏斯和富勒顿已经指出, 如果只取样冰岛人, 玛雅人和毛利人, 三个不同的星团将会形成, 所有其他人都可以被描述为由毛利人, 冰岛和玛雅遗传材料组成的卡普兰和winther因此争辩说, 以这种方式看到, lewontin和爱德华兹都是对的. 他们得出结论, 虽然种族群体的特点是不同的基因频率, 但这并不意味着种族分类是人类物种的自然分类, 因为多种其他遗传模式可以在人类人口中找到, 这种现象是种族区分的. 此外, 基因组数据underdetermines是否希望看到分支(即分裂者)或一个连续体(i. e., lumpers). 在卡普兰和winther的观点下, 种族集团是客观的社会建筑(见mills 1998), 只有在这些类别是为务实的科学原因选择和建造时, 才有传统的生物现实. 在早期的工作中, winther已确定多样化分区和聚类分析作为两个单独的方法, 有不同的问题, 假设和协议. 每一个都与反对的本体论后果与种族的形而上学有关.