还不会解压?工具教程送你脸上 #我在抖音聊科技 #办公技能 #压缩包 #电子扫盲 很多宝子连压缩包是什么都不知道,更别说解压了。其实压缩包就像咱们平时用的“文件收纳袋”,把零散的多个文件(比如视频、文档、安装包)打包成一个文件,通过特殊算法缩小体积,既能节省存储空间,又能加快传输速度,方便分享和保存,这也是我分享资源时偏爱用压缩包的原因 工具获取方式:搜索关注公众号黄鸭部落格,后台回复关键词「解压工具」,就能直接领取所有工具的下载链接,永久有效,随时可存,建议大家收藏本视频+保存工具,以后再也不用问“怎么解压”! 咱们日常接触最多的,就是这4种主流压缩包格式,不用记太复杂,记住“后缀名+核心特点”,就能轻松区分,再也不会分不清格式、解不了压👇 ZIP格式(后缀.zip):最通用的格式,兼容性拉满,Windows10及以上系统自带解压功能,不用装额外软件就能打开。压缩速度快,适合日常文件打包、跨设备传输,也是我分享资源时最常用的格式之一,缺点是压缩率中等,比7Z格式体积稍大。 RAR格式(后缀.rar):Windows系统中很常用,压缩率比ZIP高10%-30%,尤其适合压缩大文件、文本文件,还支持修复损坏的压缩包、分卷压缩(比如把10G文件分成多个小压缩包),但兼容性较弱,macOS和Linux需要装专用工具才能解压,系统自带功能不支持。 7Z格式(后缀.7z):压缩率之王!采用LZMA/LZMA2算法,压缩后的体积比ZIP小很多(实测100MB文本文件,压缩后仅22MB),还支持256位AES加密,安全性高,适合备份数据、压缩大体积资源,但压缩和解压速度稍慢,需要装专用解压工具才能处理。 TAR格式(后缀.tar/.tar.gz):源自Unix系统,本质是“文件打包工具”,单独的TAR格式只合并文件、不缩小体积,通常搭配Gzip算法形成tar.gz格式使用,适合Linux系统备份、软件开发归档,Windows用户需要装WinRAR、7-Zip等工具才能解压。 推荐3款干净、好用、无捆绑的工具——WinRAR(兼容性最广)、BandZip(新手友好、防乱码)、7-Zip(开源免费、压缩率高),每款都附详细步骤,新手也能一看就会,再也不用踩流氓软件的坑!
00:00 / 00:41
连播
清屏
智能
倍速
点赞14
00:00 / 01:15
连播
清屏
智能
倍速
点赞10
00:00 / 03:34
连播
清屏
智能
倍速
点赞6
00:00 / 00:39
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 27:46
连播
清屏
智能
倍速
点赞3
00:00 / 00:50
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 00:42
连播
清屏
智能
倍速
点赞4
00:00 / 01:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 00:30
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 01:11
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 00:58
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 01:12
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 01:23
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 04:09
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
00:00 / 00:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
今天我们聊聊多模态大模型Token压缩技术 深聊Token压缩方法的细节 你知道,现在多模态大模型在处理高分辨率图像和长视频时面临巨大计算挑战,视觉token数量庞大导致显存占用高、延迟严重。为此,北京大学、中国科学技术大学等机构研究人员系统综述了MLLM Token压缩技术,对近两年约200篇论文进行了全面梳理。 基于压缩位置的系统分类 研究根据压缩方法在MLLM架构中的应用位置,将现有方法分为三大类: 1. Vision Encoder中的压缩 在视觉感知初始阶段减少token,分为编码器内部压缩(协调多层尺度)和外部压缩(即插即用设计)。视觉数据天然冗余,此阶段压缩能为整个系统带来显著效率提升。 2. Projector中的压缩 投影器将视觉嵌入转换为语言兼容表示,方法包括基于变换、基于查询和重要性驱动三大类。Q-Former等早期架构已通过紧凑查询实现有效压缩。 3. LLM中的压缩 随着任务从短文本VQA转向长视觉问答,压缩重点从预填充阶段扩展到decoding阶段的KV Cache优化,直接降低大参数量的LLM计算成本。 多模块协同压缩新趋势 近期研究探索跨模块压缩策略,通过多模块协同压缩和多阶段渐进式压缩,实现更高的压缩效率和更优的表征质量。 场景化选择指南 研究针对不同部署场景提供实用选择建议: 视频输入:采用时空增强压缩策略处理帧间冗余 引导方式:纯视觉压缩与文本引导压缩互补使用 压缩技术:Token合并适合密集冗余输入,Token剪枝适用于稀疏语义 部署模式:即插即用适合快速部署,重训练方法提供更高性能上限 尽管Token压缩技术快速发展,仍面临理论支撑不足、缺乏任务自适应性等挑战。该综述将为v2版本构建全面评估框架,推动领域进一步发展。
00:00 / 11:45
连播
清屏
智能
倍速
点赞3
00:00 / 02:56
连播
清屏
智能
倍速
点赞2333