1.使用宝塔面板快速搭建谷歌出品在线压缩工具 - Squoosh
2.js å缩åç代ç å¦ä½è°è¯
3.如何对 js 源代码进行压缩?线压
4.请问有没有LZW压缩算法的源代码?
5.推荐!开箱即用的前端压缩方案(附源码)
6.github下载的代码怎么使用
使用宝塔面板快速搭建谷歌出品在线压缩工具 - Squoosh
Squoosh.app 是一款由谷歌开发的在线压缩工具,以其高效的缩源压缩效果和无损或低损的图像处理而备受推崇,适合用于日常博客的码线在线压缩,有助于优化小带宽的压缩源码用访问体验。Squoosh 是线压开源软件,我们可以自行搭建一套在线压缩服务,缩源推箱子源码吧本文将演示如何利用腾讯云轻量应用服务器的码线宝塔腾讯专享版来搭建Squoosh程序。 ### 搭建与部署实操 1. 前言 Squoosh 是压缩源码用一款图像压缩 Web 应用程序,提供了深入挖掘图像压缩器高级选项的线压能力,其图像压缩过程在本地进行,缩源无需将数据发送至服务器。码线您可以通过 Github 或 Gitee 获取Squoosh的压缩源码用源代码。 2. 准备 宝塔Linux面板(BT-Panel)是线压一个易于使用的服务器管理工具,具备丰富的缩源运维功能,如 LAMP/LNMP 集群管理、码线监控、网站、FTP、数据库、JAVA等,显著提升服务器管理效率。宝塔面板腾讯云专享版与普通版相比,预装了腾讯云COSFS、CDN和DNS解析插件,方便用户管理腾讯云资源。此镜像基于 CentOS 7.8 位操作系统。android 选取颜色 源码 使用腾讯云 API 可实现自动化操作,例如为购买的域名设置解析。 3. 下载与部署 遵循以下命令执行,将Squoosh程序代码部署在 `www/wwwroot/网站/Squoosh` 目录下(请根据实际情况修改路径)。启动后,您将看到程序运行的截图。 4. 访问方式 #### 4.1 公网IP直接访问 使用公网IP和端口号即可访问Squoosh程序(请确保在宝塔安全设置和轻量服务器防火墙中开放相关端口)。 #### 4.2 域名访问 已实现通过公网IP访问后,通过配置域名访问更佳。步骤包括: 4.2.1 代理配置 通过网站设置中的反向代理功能实现域名解析。具体操作步骤如下图所示。 4.2.2 文件修改 为了解决使用反向代理后的访问问题,您需要在 `package.json` 文件中修改相关代码,确保程序能够正常运行。具体步骤如下: 在 `scripts` 部分的 `start` 命令中添加相应的脚本,确保在后台顺利运行。 4.2.3 重新编译 保存文件后,刷新页面可能无法立即生效。需要在根目录下重新编译程序,确保后台运行。 5. 后台运行与管理 利用 screen 工具实现程序的后台运行,通过以下步骤安装与配置: 5.1 重新编译与后台运行 安装 screen 后,停止并创建 screen 会话,重新编译程序以实现后台运行。具体命令如下: 执行命令以创建并重启 screen 会话,obs mac 源码编译确保程序稳定运行。 其它注意事项 在遇到异常退出或需要恢复 screen 会话时,您可以执行特定命令进行操作。确保程序在断开连接后能继续运行。 搭建完成后,您可以拥有一个专属的压缩网站,享受高效且无损的压缩服务。分享给朋友们,一起提升博客访问体验。 欢迎访问博主的个人博客 [hipyt.cn/](/),了解更多技术分享与资源推荐。腾讯云限时秒杀活动提供高性价比的服务器资源,如 1 核 2G 云服务器首年仅需 元,是入手的好时机。支持博主的写作,获取更多优惠链接。 了解轻量无忧实例,享受腾讯云提供的额外权益与服务,无需担心性能与功能差异。关注腾讯云官方活动,获取最新优惠信息。 期待下一次技术分享,下次再见!js å缩åç代ç å¦ä½è°è¯
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如何对 js 源代码进行压缩?
在JavaScript的世界里,代码体积的排版系统源码精简犹如为网页加速插上了翅膀。代码压缩,一项不可或缺的优化技术,通过精简字符、移除冗余,让文件瘦身,提升加载速度和执行效率,实现网页性能的飞跃。下面,让我们深入探讨如何对JavaScript源代码进行这场华丽的瘦身之旅。
1. 精简代码,从细节开始
首先,删除无用的空白字符和注释,如同剔除代码中的杂物,让代码变得简洁。空格、换行、制表符和注释虽然不影响代码运行,但它们无疑在无形中增加了文件的体积。
2. 简化命名,缩短路径
接着,对变量和函数进行瘦身。冗长的名称可以被缩短,甚至用单字符代替,这在减小代码量上立竿见影。每个字符的javaee ssh项目源码节省都意味着加载时间的缩减。
3. 检查并删除冗余
使用静态代码分析工具,找出并移除未使用的代码片段,就像清理无用的冗余,让代码更加精炼。
4. 代码混淆,隐藏秘密
进一步,代码混淆技术让变量和函数名变得难以理解,既减小了体积,又增加了破解的难度。这一步,是保护代码安全与效率的双重保障。
5. 简化表达,巧用缩写
对于常见的字符串和表达式,使用缩写和简写,就像给代码语言瘦身,提升其执行效率。
6. 内联与拆分,优化加载
内联函数和脚本,减少HTTP请求,而代码拆分则允许按需加载,兼顾性能与用户体验的双重考量。
7. 工具助力,一键压缩
最后,借助专业的压缩工具如UglifyJS和JShaman Minify,它们自动执行上述步骤,将你的代码压缩到极致,释放出极致的性能潜力。
例如,看看压缩前后的差异:未压缩的代码清晰易读,但体积较大。
未压缩代码:
// 这是一个示例函数 function exampleFunction(input) { var output = input * 2; return output; } // 调用示例函数 var result = exampleFunction(5); console.log(result);
而经过JShaman Minify压缩后,代码变得难以直接阅读,但体积大幅度减小:
function _e(input){ var _o=input*2;return _o;}var _r=_e(5);console.log(_r);
总的来说,代码压缩是在开发和生产环境中不可或缺的一步。在保证代码可读性的同时,它为提升用户体验提供了有力支持。所以,下一次面对源代码时,别忘了为它穿上轻盈的压缩衣裳。
请问有没有LZW压缩算法的源代码?
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#define PATHSIZE
#define BITS
#define HashShift BITS-8
#define MAX_VALUE ((1<<BITS)-1)
#define MAX_CODE (MAX_VALUE-1)
#define HashTableLen
#define process
/*压缩结构*/
typedef struct
{
int *code;
unsigned int *prenum;
unsigned char *baknum;
}LZW_DATA;
unsigned char decode_stack[HashTableLen];
LZW_DATA lzwt,*lzw;
void dataout(FILE *output,unsigned int code);/*输出压缩后的流*/
unsigned int hashfind(unsigned int hash_prenum,unsigned int hash_character);/*压缩算法*/
char *decode(unsigned char *buffer,unsigned int code);
unsigned int incode(FILE *input);
void compress(FILE *input,FILE *output);
void decompress(FILE *input,FILE *output);
int main()
{
FILE *fp1,*fp2;
char path[PATHSIZE];
S1:puts("Input function.(h:hoop,u:uncompress)...");
fflush(stdin);
gets(path);
if(!strcmp(path,"h")||!strcmp(path,"hoop"))
{
printf("Input source file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp1=fopen(path,"rb"))==NULL)
{
puts("Can not open source file!");
return 1;
}
printf("Input objective file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp2=fopen(path,"wb"))==NULL)
{
puts("Can not open objective file!");
return 1;
}
compress(fp1,fp2);
}
else if(!strcmp(path,"u")||!strcmp(path,"uncompress"))
{
printf("Input source file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp1=fopen(path,"rb"))==NULL)
{
puts("Can not open source file!");
return 1;
}
printf("Input objective file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp2=fopen(path,"wb"))==NULL)
{
puts("Can not open objective file!");
return 1;
}
decompress(fp1,fp2);
}
else
{
puts("Input error,please input again!");
goto S1;
}
fclose(fp1);
fclose(fp2);
S2:puts("If continue or not(y:yes/n:no)?");
fflush(stdin);
gets(path);
if(!strcmp(path,"y")||!strcmp(path,"yes"))
{
goto S1;
}
else if(!strcmp(path,"n")||!strcmp(path,"no"))
{
goto S3;
}
else
{
puts("Input error,please input again!");
goto S2;
}
S3:return 0;
}
void compress(FILE *input,FILE *output)
{
int i,index,len1,len2;
int curr_code;
int baknum;
int prenum;
len1=HashTableLen*sizeof(unsigned int);
len2=HashTableLen*sizeof(unsigned char);
if(!(lzwt.code=(int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.prenum=(unsigned int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.baknum=(unsigned char*)malloc(len2)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
lzw=&lzwt;
curr_code=;
for(i=0;i<HashTableLen;i++)
{
lzw->code[i]=-1;
}
i=0;
puts("Hoop begin.");
prenum=getc(input);
while((baknum=getc(input))!=EOF)
{
index=hashfind(prenum,baknum);
if(lzw->code[index]!=-1)
{
prenum=lzw->code[index];
}
else
{
if(curr_code<=(MAX_CODE))
{
lzw->code[index]=curr_code++;
lzw->prenum[index]=prenum;
lzw->baknum[index]=baknum;
}
dataout(output,prenum);
prenum=baknum;
}
if(i==prenum)
{
i=0;
putchar('.');
}
else
{
i++;
}
}
dataout(output,prenum);
dataout(output,MAX_VALUE);
dataout(output,0);
free(lzw->code);
free(lzw->prenum);
free(lzw->baknum);
}
unsigned int hashfind(unsigned int prenum,unsigned int baknum)
{
int index;
int offset;
index=(baknum<<HashShift)^prenum;
if(index==0)
{
offset=1;
}
else
{
offset=HashTableLen-index;
}
while(1)
{
if(lzw->code[index]==-1)
{
return index;
}
if(lzw->prenum[index]==prenum&&lzw->baknum[index]==baknum)
{
return index;
}
index-=offset;
if(index<0)
{
index+=HashTableLen;
}
}
}
void dataout(FILE *output,unsigned int code)
{
static int outbinary=0;
static unsigned long nob=0L;
nob|=(unsigned long)code<<(-BITS-outbinary);
outbinary+=BITS;
while(outbinary>=8)
{
putc(nob>>,output);
nob<<=8;
outbinary=outbinary-8;
}
}
void decompress(FILE *input,FILE *output)
{
unsigned int curr_code;
unsigned int baknum;
unsigned int prenum;
int i,ch,len1,len2;
char *ps;
len1=HashTableLen*sizeof(unsigned int);
len2=HashTableLen*sizeof(unsigned char);
if(!(lzwt.code=(int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.prenum=(unsigned int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.baknum=(unsigned char*)malloc(len2)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
lzw=&lzwt;
curr_code=;
i=0;
puts("Uncompress begin.");
ch=prenum=incode(input);
putc(prenum,output);
while((baknum=incode(input))!=MAX_VALUE)
{
if(baknum>=curr_code)
{
*decode_stack=ch;
ps=decode(decode_stack+1,prenum);
}
else
{
ps=decode(decode_stack,prenum);
}
ch=*ps;
while(ps>=decode_stack)
{
putc(*(ps--),output);
}
if(curr_code<=MAX_CODE)
{
lzw->prenum[curr_code]=prenum;
lzw->baknum[curr_code]=ch;
curr_code++;
}
prenum=baknum;
if(i==process)
{
i=0;
putchar('.');
}
else
{
i++;
}
}
free(lzw->code);
free(lzw->prenum);
free(lzw->baknum);
}
char *decode(unsigned char *buffer,unsigned int code)
{
int len=0;
while(code>)
{
*buffer++=lzw->baknum[code];
code=lzw->prenum[code];
len++;
if(len>=HashTableLen)
{
puts("Internal memory run over!");
exit(1);
}
}
*buffer=code;
return buffer;
}
unsigned int incode(FILE *input)
{
unsigned int ret;
static int inputbinary=0;
static unsigned long nib=0L;
while(inputbinary<=)
{
nib|=(unsigned long)getc(input)<<(-inputbinary);
inputbinary=inputbinary+8;
}
ret=nib>>(-BITS);
nib<<=BITS;
inputbinary=inputbinary-BITS;
return ret;
}
这是我以前写的LZW算法,压缩和解压缩文本文件都没问题,就是解压后可能字符的顺序有点问题,呵呵用作学习的
我在这个地址回答过了,这样的复杂算法一般不会有个人去写的,我写了就觉得晕,如果提问的是同一个人,加我QQ我抽空教你原理。
/question/.html?fr=im
推荐!开箱即用的前端压缩方案(附源码)
在互联网竞争激烈的今天,速度至关重要。尽管5G技术已取得显著进步,但过多的大尺寸仍可能导致网页加载缓慢。为解决这一问题,技术开发者们提出了多种压缩方案,比如结合多种技术手段优化。
本文将聚焦于前端层面,分享如何利用原生JavaScript实现从上传到自定义压缩的全过程。无需逐一介绍所有方案,因为网络上已有不少实践案例。我们将重点关注如何通过FileReader API将用户上传的file转换为image对象,然后借助canvas API对进行压缩,以达到指定大小。
首先,将file转为image的代码如下,使用Promise来确保数据生成的顺序和完整性:
... (fileReader代码省略)
接下来,关键的压缩部分,通过调整canvas的宽度和高度,以及调整toBlob参数,可以实现对的自定义压缩:
... (canvas压缩代码省略)
如有对代码的疑问,可在文末留言,我会尽力解答。这个前端压缩方案可以直接应用于实际开发,或者作为基础,进一步创新出更高效、个性化的压缩策略。
github下载的代码怎么使用
1、打开任意一个GitHub仓库的主页,点击目录右上角的绿色按钮。
2、可以看到有两个选项,点击第二个DownloadZIP即可直接下载项目所有的源代码的压缩文件。
3、下载完成后运行文件进行解压。
4、解压完成后即可在本地编辑运行源代码。
5、其他运行环境配置和如何使用该代码的说明文件一般在项目根目录的README.md文件中,同时也会显示在项目的下方,可以跟着说明文档一步步的熟悉如何使用该项目的源代码。
以上就是小编给大家分享的github下载的代码使用方法,希望能帮到大家。
Squoosh - 谷歌出品的免费开源压缩工具,大小减少%!支持 API 开发调用
谷歌出品的免费开源在线压缩工具,效果惊人,支持多种格式。
Squoosh 是一款易于使用的在线图像压缩工具,由谷歌开发。它能大幅减少大小,提供惊人的压缩比,适用于设计 UI 切图、自媒体文章配图及 PPT 配图等场景。此工具面向开发者推广了谷歌自家的 webp 图像格式。
使用Squoosh压缩相当简便,在浏览器中打开其网址,选择或直接拖拽进入网页,Squoosh便会自动生成压缩预览。通过拖动中间的分隔线,用户可以直观对比压缩前后的效果,并在左下方查看压缩后的文件大小。用户还能调整输出格式、修改质量,最后直接下载。
尽管Squoosh在线工具功能炫目,但针对批量压缩需求的支持有限,目前仅能一张张压缩,用户体验稍显不足。而且,该工具目前仅提供英文界面,对于非英文用户来说,高级压缩选项中涉及的图像专业术语可能不易理解。
谷歌推出Squoosh的初衷旨在帮助开发者降低大小,同时保持质量,从而提高用户上网体验。为此,Squoosh提供了命令行接口(CLI)和API开发方式。开发者可以通过API方便地将压缩功能集成到项目中。
通过node.js在后端使用Squoosh的API,开发者可以访问GitHub代码仓库中的指定目录获取更全面的API调用。Squoosh支持与Tinypng等其他免费压缩工具进行比较。虽然Tinypng也提供API和免费额度,但其每月免费额度有限,且需要注册开发者账号。相比之下,Squoosh不仅完全免费,源代码也完全开源,是大厂中难得的良心之作。
Squoosh遵循Apache License 2.0协议,源码托管在GitHub上,个人和公司均可免费使用,甚至将源码应用于自己的项目中。值得注意的是,虽然可以在GitHub仓库主页下载并运行Squoosh,实际操作后,它会基于本地环境搭建压缩工具。详细了解开发接入相关信息时,需查找对应的目录。