encode_Block_splitter
encode_Block_splitter
अवलोकन
encode_Block_splitter यह एक क्लास है Aspose.Font FOSS के लिए Python।.
इस कक्षा में पायथन प्रोग्राम में encode_Block_splitter वस्तुओं के साथ काम करने के लिए 15 तरीके प्रदान किए जाते हैं।. उपलब्ध तरीकों में शामिल हैं: BitCost, BuildBlockHistograms, BuildBlockSplit, ClusterBlocks, CopyCommandsToByteArray, CopyLiteralsToByteArray, FindBlocks, InitialEntropyCodes, MyRand, RandomSample, RefineEntropyCodes, RemapBlockIds,और तीन अतिरिक्त तरीके।. सभी सार्वजनिक सदस्य किसी भी Python अनुप्रयोग के लिए उपलब्ध हैं Aspose.Font FOSS को स्थापित करने के बाद Python पैकेज।.
विधियाँ
| Signature | Description |
|---|---|
__init__() | Calls इंदिरा गांधी इस कोड_Block_splitter उदाहरण पर।. |
CopyLiteralsToByteArray(cmds, num_commands, data, data_off, literals) | एक निर्दिष्ट छूट पर बिएट रैली में सार्थक मूल्यों को कॉपी करें |
CopyCommandsToByteArray(cmds, num_commands, insert_and_copy_codes, distance_prefixes) | कमांड कोड और संबंधित डेटा को एक बाइट क्रम में लिखें |
MyRand(seed) | एक पहेली-अचानक संख्या उत्पन्न करता है, जो प्रदान किए गए बीज के आधार पर होता है |
InitialEntropyCodes(HistogramTypeInt, data, length, literals_per_histogram, max_histograms, stride, vec) | प्रारंभिक एंट्रोपिया कोडिंग तालिकाओं का निर्माण histogram डेटा से करता है |
RandomSample(seed, data, length, stride, sample) | स्ट्रिड और बीज का उपयोग करके डेटा से एक यादृच्छिक नमूना निकालता है |
RefineEntropyCodes(HistogramTypeInt, data, length, stride, vec) | उन्नत histogram जानकारी के आधार पर एंट्रोपी कोड अपडेट करें |
BitCost(count) | एक निश्चित गिनती के लिए अनुमानित बिट लागत वापस करता है |
FindBlocks(kSize, data, length, block_switch_bitcost, vec, block_id, block_id_off) | डेटा में ब्लॉक सीमाओं की पहचान एक आकार पैरामीटर और लागत मॉडल का उपयोग करके |
RemapBlockIds(block_ids, length) | ब्लॉक आईडी को एक संक्षिप्त रेंज में पुनर्निर्देशित करता है, जो दी गई लंबाई के लिए है |
BuildBlockHistograms(HistogramTypeInt, data, length, block_ids, block_ids_off, histograms) | इनपुट डेटा से प्रत्येक ब्लॉक के लिए हिस्टोग्राम बनाता है |
ClusterBlocks(HistogramTypeInt, data, length, block_ids) | समूहों को उनके डेटा की समानता के आधार पर क्लस्टर में ब्लॉक किया जाता है |
BuildBlockSplit(block_ids, split) | ब्लॉक आईडी से विभाजित प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है |
SplitByteVector(HistogramTypeInt, data, literals_per_histogram, max_histograms, sampling_stride_length, block_switch_cost, split) | एक बाइट वेक्टर को हिस्टोग्राम में विभाजित करें जो मैक्स गिनती और लागत का पालन करता है |
SplitBlock(cmds, num_commands, data, data_off, literal_split, insert_and_copy_split, dist_split) | कमांड और डेटा प्रवाह को सचमुच, इनपुट / कॉपी और दूरी विभाजन में विभाजित करता है |
