WebアプリでURLシェアを実装する際に、URLにすべての情報を持たせてしまいたい場合があります。そのとき、情報をそのままクエリ文字列に渡してしまうとURLの文字数制限に引っかかってしまうかもしれません(厳密にはURLに上限はないようですが、現実はいつもブラウザ実装依存)。 そんなときURLセーフな文字列形式で圧縮してくれるライブラリがあります。lz-sringです。 変換の例 ライブラリで compressToEncodedURIComponent というAPIが提供されているのでこれを使用します。標準のencodeURIComponentでURLセーフな文字列に変換した場合とサイズ比較をしてみましょう。 import lzstring from "lz-string"; const rawData = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur a
モダンなブラウザは JS API として gzip や deflate が使えます。 昔から Chrome に搭載してるのは知ってたんですが、今見たらだいたい搭載してました。 わかってる人向けに言うと、バンドルサイズ大きめの JS実装の pako や zlib.js が不要になって、ブラウザネイティブの(たぶんHTTP上のgzip展開と同等の)高速な実装が使えます。 // impl const encoder = new TextEncoder(); const decoder = new TextDecoder(); export async function compress(str: string): Promise<ArrayBuffer> { const cs = new CompressionStream("gzip"); const buf = encoder.encode(
Intro Chrome で Compression Dictionary Transport の Experiment が行われている。 Intent to Experiment: Compression dictionary transport with Shared Brotli https://groups.google.com/a/chromium.org/g/blink-dev/c/NgH-BeYO72E この提案の仕様および本サイトへの適用について解説する。 brotli の Dictionary 圧縮方式は、基本的に「同じ値が出てきたら、それらをまとめて小さく表現する」という方式が中心となる。 # 繰り返しを数値で表現する場合 from: aaaabbbbb to: a4b5 この方式は、対象としたデータの中で、如何に効率よく「同じ値」を見つけるかが肝となる。例えば以下の例
年イチでちょっとしたブラウザゲームを作ってます（→ 去年）。今年はそこそこ遊べる可愛いアクションゲームを4KB以内で作ってみました。 🎉宣伝させてください！ 🐱今年も無事、猫の日ゲームができました！https://t.co/XnDD8AXx4k 今年は可愛さはそのまま、限界までコードを削って4KBにおさめました。PCの方はソース表示して見てみてね pic.twitter.com/j0QqH6iSSn — ゆき (@yuneco) February 20, 2022 作ったもの：ブラウザで動く4KBのゆるかわアクション URL： https://yuneco.github.io/mezashi-4kb/ ソース： https://github.com/yuneco/mezashi-4kb つまりどういう...コト？ index.htmlという名前のファイルを作って下のコードをコピペする
SmallSmaller images mean faster load times. Squoosh can reduce file size and maintain high quality. SimpleOpen your image, inspect the differences, then save instantly. Feeling adventurous? Adjust the settings for even smaller files. SecureWorried about privacy? Images never leave your device since Squoosh does all the work locally.
Intro 本サイトの PNG/JPEG で提供している画像については、よりサイズが小さくなりやすい AVIF 形式を提供し、対応ブラウザに配信するようにした。 フォーマットを出し分けるため、画像の指定は <picture> 要素を用いて対応した。 画像最適化シリーズ第 6 回目のエントリである。 画像最適化戦略 PNG/JPEG 編 画像最適化戦略 Picture 編 画像最適化戦略 WebP 編 画像最適化戦略 SVG/Font 編 画像最適化戦略 Lazy Loading 編 > 画像最適化戦略 AVIF 編 AVIF AVIF は、ロイヤリティフリーなコーデックを目指して AOMedia が開発した AV1 を、画像に転用したものだ。 AV1 Image File Format の略とされ、 AV1 の I フレームを静止画として表示するイメージだ。 Chrome 85, Fire
Welcome UPX is a free, secure, portable, extendable, high-performance executable packer for several executable formats. Introduction UPX is an advanced executable file compressor. UPX will typically reduce the file size of programs and DLLs by around 50%-70%, thus reducing disk space, network load times, download times and other distribution and storage costs. Programs and libraries compressed by
はじめに この記事では string attractors という概念を紹介します。 そして string attractors の具体例として、 LZ77 という圧縮データ構造から string attractors を生成してみます。 この記事で使ったコードは github に置いてあります。 string attractors string attractors は At the Roots of Dictionary Compression: String Attractors という論文で提案された概念です。 string attractors を使うことで、効率的に部分文字列をとり出せる圧縮データ構造や、 self-index を作ることができます（string attractors から self-index を作る方法は Universal Compressed Text
昨日の記事で、echizen_tmさんはstring attractorsとLZ77の関係を説明しました。今日は圧縮の話を続けましょう。 はじめに 去年のアドベントカレンダーではいろいろデータ圧縮算法が紹介されていました。 しかし、データ圧縮アルゴリズムは圧縮アプリの一部でしかありません。 データ圧縮の能力は圧縮アルゴリズムとエンコーディングとの組み合わせです。その組み合わせを実験的に編み出すために、いろいろエンコーディングとエンコーディングパラメーターを合わせて調査するものです。 つまり、新しい圧縮アプリを作ることは大変です。 簡単に圧縮アルゴリズムの実装をエンコーディングに組み合わることができる道具が必要です。 そのために、tudocomp (発音：ツードーコンプ)が生まれました1。 tudocompはC++14のテンプレートライブラリーです。 LZ77といった有名な算法とhuffma
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Webサイト掲載用のjpeg画像の品質設定を絞り込むためのツールを作りました。 imagemin-parameter-report また、ツールの動作イメージを掴むためにデモページを用意しました。とりあえず触ってみてください。 Demoページ この記事は、このツールとその使い方、そしてチェックシートを利用して、WEBサイト構築の初期段階でjpegの品質設定を絞り込む手法を共有するためのものです。 なお、このリポートツールで扱うのはあくまでWebサイトに掲載する一般的な画像です。また、作業の最終目的はサイトの高速化です。 jpe
Atlassian Sourcetree is a free Git client for Windows. Atlassian Sourcetree is a free Git client for Mac. Exomizer 3 website Exomizer is a program that compresses files in a way that tries to be as efficient as possible but still allows them to be decompressed in environments where CPU speed and RAM are limited. For some popular 8-bit computers using 6502 compatible CPUs it can also generate execu
Snappy is a compression/decompression library. It does not aim for maximum compression, or compatibility with any other compression library; instead, it aims for very high speeds and reasonable compression. For instance, compared to the fastest mode of zlib, Snappy is an order of magnitude faster for most inputs, but the resulting compressed files are anywhere from 20% to 100% bigger. On a single
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
