nthhdy

@Tumblr

邮件也算书面 offer 对吧？
我理解 offer 需要求职者确认的对吧？就是可以给我 offer 但是我不接受，不需要原因。
问题是接受 offer 之后，再反悔。就像你说的，这个岗位都关闭了，但是这个人却最终没到岗，白白浪费时间和精力。

@haah 这本书确实非常好，压缩领域的入门书籍。
各种算法的思路、基本原理、发展历史都很清晰，相当于这个领域的“地图”

@ipwx 有损发生在 DCT 变换之后数量化和去掉高频分量这一步。

即使不做数量化，不去掉高频分量，运动补偿和运动预测还是有用的，因为会让 P 帧表示的残差非常小。
压缩这一帧，相当于压缩一张几乎“全黑”的图片。还是会比压缩一张一般图片小一些的。

@systemcall

我知道效果会很差的。
不过还是值得试一下，我好奇。

@mxT52CRuqR6o5

> 就比如我需要拖拽进度条到中间位置，播放器需要快速获取到视频中间位置的帧数据
说的对，有道理。

@oldshensheep

> 楼主大概的意思是把 一捆图片 打个压缩包（固实压缩），然后就变成了视频吧。（大概）
逻辑上来讲，视频的确可以看成时间上离散的一系列图片。虽然在文件格式当中并不是这样的。

> 然后楼主认为，压缩程序应该能够提取出这些图片间的相似处，达到更高的压缩率。所以我们为什么不用压缩软件来压缩视频？
我这个问题的确是想问，是否存在某种通用压缩算法，绕过“帧”这种概念，直接去掉重复的部分。

@ipwx 这个回答非常有用，待我理解一下

@yangzzzzzzzt1 看错了，14 楼

@misdake

你说的对。问题就在于，那些压缩算法对文本都挺好的，对图片和视频就不行？道理是什么？

> 想要提高压缩比，允许有损压缩，就会有那些频率域上的操作和前后运动估算之类的方法。
我的理解是，引入运动预测等机制，即使无损也能一定程度上提高压缩比。所以并不仅仅是有损无损的问题。