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压缩算法小测评

我现在用的压缩软件是增强版的7zip (7-Zip-zstd),支持很多算法。可用算法多了反而有选择困难,而且,我后来发现我有一两年的时间用的压缩算法不合理,慢而且压缩率不高。为了让自己不再犯错误,也给大家一个参考,把我测试的结果写出来。我测试用的是一个736 Mb的文件夹,里面是一些PhotoShop的.psd文件,直接放着占地方,所以需要压缩保存。下面的测试不严谨,只是个大概,思路是,尽量使用默认压缩率看各个算法的表现,比较的标准就是压缩用的时间和压缩率。

编码用时(s)压缩率(%)
Brotli612.6
Zstandard (level 6)513.0
Lizard, fastLZ4 + Huffman614.9
Lz4315.3
Lz5515.6
LZMA, Fast2011.5
Deflate4314.3
Deflate644514.1

那些排后面慢的算法就不要用了。我分析前面那些算法快主要还是靠了并行化,因为后面几种压缩都是单线程的,当然慢。

后来发现7-Zip-zstd的主页有测评,比我的测试要可靠的多。我的结论很明确,不要用排在后面的那几种压缩算法。

我一直用tar调用zstd压缩的方法是错误的

正确的是:

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tar -I "zstd -T0" -cvf a.tar.zst ./

12万PV达成

As of 2019-08-04.

孤独的搜索结果

https://en.wikipedia.org/wiki/Googlewhack

小米你真不要脸

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把自己的广告伪装成APP的广告,不要脸。

小米我肏你妈!

学习

http://xxqg.xyz/post/99.html

https://www.hack520.com/666.html

https://124731.cn/174.html

Octave找峰

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[d e] = textread("bb", "%f%f")
# Get relative Energy.
e -= min(e);
e *= 2625.5; # Now in KJ/mol.
plot(d, e, '*-g');
xlim([0 360]);
xlabel('Dihedral angle bewteen –OH and benzene ring (°)');
ylabel('Relative Energy (kJ mol^{−1})');
pkg load signal;
[pks idx] = findpeaks(e, "DoubleSided");
hold on;
axis("tight");
xbounds = xlim();
set(gca(), 'xtick', xbounds(1):60:xbounds(2))
set(gca(), "xminortick", "on")
# plot(d(idx), e(idx), '*r');

科研工作者们,你在哪些项目上花的时间多?

来自杂志社的问卷调查,我记得以前没有这个项目。我想到了,可能现在和我以前的身份不一样。

鬼笑伯龙

《宋书》曰:刘伯龙少而贫薄,及长,历位尚书左丞、武陵太守,贫窭尤甚。常匨家慨然召左右,将营十一之方。忽见一鬼匨旁抚掌大笑,伯龙叹曰:「贫穷固按命,乃复为鬼所笑也。」遂止。

Banishiment 163 mail

https://gist.github.com/zklhp/c1a358f026358786bef58b49f65d8333/raw/Close-uselesstabs-in-163-mail.user.js

李鸿章怎么做人做事

  • 一点一点拱。

  • 不被过去、外部环境影响。

  • 不为个人,为事。

OpenBabel

https://open-babel.readthedocs.io/en/latest/UseTheLibrary/PythonExamples.html

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import pybel
for mol in pybel.readfile("sdf", "in-stock.sdf"):
mol.write("sdf", "%s.sdf" % mol.zinc_id)

上面的不好使。下面的好使。

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obabel.exe in-stock.sdf -O a.sdf -m

for i in *.sdf
do
newname=$(grep -m 1 ZINC "${i}")
[[ -z "${newname}" ]] || mv "${i}" "${newname}.sdf"
done

for i in *.sdf
do
obabel "${i}" -O "${i%%.*}.xyz" -h
done