Методы сжатия информации

Все методы сжатия информации можно разделить на два больших непересекающихся класса: сжатие с потерей информации и сжатие без потери информации.

Сжатие с потерей информации означает, что после распаковки архива будет получен документ, несколько отличающийся от исходного. Чем больше сжатие, тем соответственно больше потери. Такие методы применяются, когда можно пожертвовать несколькими процентами информации, для фотографий, видеоданных и музыки. При потери нескольких процентов информации достигается сжатие в несколько десятков раз, 10 - 15 для музыки и
20 - 30 для фото и видеоматериалов.

К алгоритмам данного класса относятся алгоритмы JPEG и MPEG. Алгоритм JPEG используется для сжатия фотоизображений (графики). Графические файлы, сжатые этим алгоритмом, имеют расширение JPG. Алгоритм MPEG используется для сжатия видео и музыки. Сжатые файлы имеют расширение MPG для видео и MP3 для музыки.

Алгоритмы сжатия с потерей информации применяются только для потребительских целей, то есть для просмотра графики и прослушивания музыки. Если эти данные подлежать дальней обработки (редактированию), то должны применяться алгоритмы без потери информации.

Сжатие без потери информации означает, что после распаковки будет получен файл, который точно соответствует исходному файлу. Данный метод применяется для сжатия текстовых документов, дистрибутивов программ, создание резервных копий информации, хранящейся на диске, при передаче данных на внешних носителях, при передаче по электронной почте и т.д.

Методы сжатия, при которых не допустима потеря информации, основаны на устранении избыточности информации.

Алгоритмы ХАФМАНА основаны на перекодировки информации. При кодировке данных по таблице ASCII для кодирования любого символа используется одинаковое число бит – 8. Но есть символы, которые встречаются часто, например А или О, и которые встречаются редко. Программы для сжатия информации имеют свою таблицу перекодировки символов, меньшим числом бит, и приписывают её сжатому файлу.

Алгоритмы или методы RLE (Run Length Encoding) основаны на выявлении повторяющихся последовательностей. В текстовых документах повторяющиеся последовательности встречаются редко, но в таблицах достаточно часто, например повторение одной и той же цифры. В этом случае вместо последовательности ставят коэффициент и эту цифру.

Большие повторяющиеся последовательности одинаковых байт встречаются в графике, которая выполнена гладким цветом, например в мультфильмах.

Сжатие данных на жестком диске может быть основано не на устранении избыточности , а на принципах размещения данных на диске. В файловой системе FAT размер кластера может быть до 32 Кбайт. При записи данных файл всегда занимает кластер целиком, не зависимо от размера файла. Таким образом, при сжатии можно записать данные вплотную друг к другу.

Программы – архиваторы позволяют (стандартный набор функций):

Создавать архивный файл, то есть помещать в один файл группу файлов;

Распаковывать архив, то есть разместить в указанной папке все файлы архива;

Извлекать из архива выбранные файлы в указанный каталог;

Просматривать оглавление архива;

Добавлять новые файлы;

Обновлять файлы в архиве;

Удалять файлы из архива;

Создавать самораспаковывающиеся архивы;

Создавать многотомные архивы;

Самораспаковывающийся архив – это архивный файл, который может распаковываться без программы – архиватора. С этой целью к архиву добавляется специальный программный блок, который выполняет распаковку. Архив имеет расширение EXE. Применяются, как правило, для создания дистрибутивов программ.

Обычный архивный файл имеет оглавление , в котором для каждого файла содержится следующая информация:

Имя файла, возможно имена папок;

Дата и время последней модификации файла;

Размер файла на диске в архиве, степень сжатия;

Код циклического контроля, который используется для проверки целостности архива;

Состав информации зависит от программы - архиватора.

Для архивирования данных в Windows широко известны программы WinZip и WinRar.

Программы имеют удобный интерфейс, выполняют стандартный набор функций, позволяют просматривать файл до распаковки. Команда INFO дает информацию об архиве: сколько файлов, степень сжатия и т.д.

Команда ДОБАВИТЬ (ADD) позволяет, как создать новый архив, так и добавить в архив.

Метод обновления:

- Добавить и заменить (Add and Replace Files) – все выбранные файлы включаются в архив, если файл существует, то он заменяется новым;

- Обновить архив (Freshen Existing Files) – в архив включаются только файлы, которые присутствуют в архиве;

- Добавить с обновлением (Update and Add Files) – если файл уже есть в архиве, то сравнивается дата поступающего файла и архивного, файл включается в архив если дата поступающего файла более поздняя, чем в архиве, если файла в архиве нет, то добавляется

- Переместить в архив (Move files) – после архивации файл, удаляется с диска.

Метод сжатия: обычный, быстрый, хороший, без сжатия

Архивирование может проводиться автоматически по заранее созданному расписанию. Для этого следует создать Назначенное задание (командный файл), отвечая на вопросы мастера.

Доброго времени суток.
Сегодня я хочу коснуться темы сжатия данных без потерь. Несмотря на то, что на хабре уже были статьи, посвященные некоторым алгоритмам, мне захотелось рассказать об этом чуть более подробно.
Я постараюсь давать как математическое описание, так и описание в обычном виде, для того, чтобы каждый мог найти для себя что-то интересное.

В этой статье я коснусь фундаментальных моментов сжатия и основных типов алгоритмов.

Сжатие. Нужно ли оно в наше время?

Разумеется, да. Конечно, все мы понимаем, что сейчас нам доступны и носители информации большого объема, и высокоскоростные каналы передачи данных. Однако, одновременно с этим растут и объемы передаваемой информации. Если несколько лет назад мы смотрели 700-мегабайтные фильмы, умещающиеся на одну болванку, то сегодня фильмы в HD-качестве могут занимать десятки гигабайт.
Конечно, пользы от сжатия всего и вся не так много. Но все же существуют ситуации, в которых сжатие крайне полезно, если не необходимо.

• Пересылка документов по электронной почте (особенно больших объемов документов с использованием мобильных устройств)
• При публикации документов на сайтах, потребность в экономии трафика
• Экономия дискового пространства в тех случаях, когда замена или добавление средств хранения затруднительно. Например, подобное бывает в тех случаях, когда выбить бюджет под капитальные расходы непросто, а дискового пространства не хватает

Конечно, можно придумать еще множество различных ситуаций, в которых сжатие окажется полезным, но нам достаточно и этих нескольких примеров.

Все методы сжатия можно разделить на две большие группы: сжатие с потерями и сжатие без потерь. Сжатие без потерь применяется в тех случаях, когда информацию нужно восстановить с точностью до бита. Такой подход является единственно возможным при сжатии, например, текстовых данных.
В некоторых случаях, однако, не требуется точного восстановления информации и допускается использовать алгоритмы, реализующие сжатие с потерями, которое, в отличие от сжатия без потерь, обычно проще реализуется и обеспечивает более высокую степень архивации.

Итак, перейдем к рассмотрению алгоритмов сжатия без потерь.

Универсальные методы сжатия без потерь

В общем случае можно выделить три базовых варианта, на которых строятся алгоритмы сжатия.
Первая группа методов – преобразование потока. Это предполагает описание новых поступающих несжатых данных через уже обработанные. При этом не вычисляется никаких вероятностей, кодирование символов осуществляется только на основе тех данных, которые уже были обработаны, как например в LZ – методах (названных по имени Абрахама Лемпеля и Якоба Зива). В этом случае, второе и дальнейшие вхождения некой подстроки, уже известной кодировщику, заменяются ссылками на ее первое вхождение.

Вторая группа методов – это статистические методы сжатия. В свою очередь, эти методы делятся на адаптивные (или поточные), и блочные.
В первом (адаптивном) варианте, вычисление вероятностей для новых данных происходит по данным, уже обработанным при кодировании. К этим методам относятся адаптивные варианты алгоритмов Хаффмана и Шеннона-Фано.
Во втором (блочном) случае, статистика каждого блока данных высчитывается отдельно, и добавляется к самому сжатому блоку. Сюда можно отнести статические варианты методов Хаффмана, Шеннона-Фано, и арифметического кодирования.

Третья группа методов – это так называемые методы преобразования блока. Входящие данные разбиваются на блоки, которые затем трансформируются целиком. При этом некоторые методы, особенно основанные на перестановке блоков, могут не приводить к существенному (или вообще какому-либо) уменьшению объема данных. Однако после подобной обработки, структура данных значительно улучшается, и последующее сжатие другими алгоритмами проходит более успешно и быстро.

Общие принципы, на которых основано сжатие данных

Все методы сжатия данных основаны на простом логическом принципе. Если представить, что наиболее часто встречающиеся элементы закодированы более короткими кодами, а реже встречающиеся – более длинными, то для хранения всех данных потребуется меньше места, чем если бы все элементы представлялись кодами одинаковой длины.
Точная взаимосвязь между частотами появления элементов, и оптимальными длинами кодов описана в так называемой теореме Шеннона о источнике шифрования(Shannon"s source coding theorem), которая определяет предел максимального сжатия без потерь и энтропию Шеннона.

Немного математики

Если вероятность появления элемента s i равна p(s i), то наиболее выгодно будет представить этот элемент - log 2 p(s i) битами. Если при кодировании удается добиться того, что длина всех элементов будет приведена к log 2 p(s i) битам, то и длина всей кодируемой последовательности будет минимальной для всех возможных методов кодирования. При этом, если распределение вероятностей всех элементов F = {p(s i)} неизменно, и вероятности элементов взаимно независимы, то средняя длина кодов может быть рассчитана как

Это значение называют энтропией распределения вероятностей F, или энтропией источника в заданный момент времени.
Однако обычно вероятность появления элемента не может быть независимой, напротив, она находится в зависимости от каких-то факторов. В этом случае, для каждого нового кодируемого элемента s i распределение вероятностей F примет некоторое значение F k , то есть для каждого элемента F= F k и H= H k .

Иными словами, можно сказать, что источник находится в состоянии k, которому соответствует некий набор вероятностей p k (s i) для всех элементов s i .

Поэтому, учитывая эту поправку, можно выразить среднюю длину кодов как

Где P k - вероятность нахождения источника в состоянии k.

Итак, на данном этапе мы знаем, что сжатие основано на замене часто встречающихся элементов короткими кодами, и наоборот, а так же знаем, как определить среднюю длину кодов. Но что же такое код, кодирование, и как оно происходит?

Кодирование без памяти

Коды без памяти являются простейшими кодами, на основе которых может быть осуществлено сжатие данных. В коде без памяти каждый символ в кодируемом векторе данных заменяется кодовым словом из префиксного множества двоичных последовательностей или слов.
На мой взгляд, не самое понятное определение. Рассмотрим эту тему чуть более подробно.

Пусть задан некоторый алфавит , состоящий из некоторого (конечного) числа букв. Назовем каждую конечную последовательность символов из этого алфавита (A=a 1 , a 2 ,… ,a n) словом , а число n - длиной этого слова.

Пусть задан также другой алфавит. Аналогично, обозначим слово в этом алфавите как B.

Введем еще два обозначения для множества всех непустых слов в алфавите. Пусть - количество непустых слов в первом алфавите, а - во втором.

Пусть также задано отображение F, которое ставит в соответствие каждому слову A из первого алфавита некоторое слово B=F(A) из второго. Тогда слово B будет называться кодом слова A, а переход от исходного слова к его коду будет называться кодированием .

Поскольку слово может состоять и из одной буквы, то мы можем выявить соответствие букв первого алфавита и соответствующих им слов из второго:
a 1 <-> B 1
a 2 <-> B 2
…
a n <-> B n

Это соответствие называют схемой , и обозначают ∑.
В этом случае слова B 1 , B 2 ,…, B n называют элементарными кодами , а вид кодирования с их помощью - алфавитным кодированием . Конечно, большинство из нас сталкивались с таким видом кодирования, пусть даже и не зная всего того, что я описал выше.

Итак, мы определились с понятиями алфавит, слово, код, и кодирование . Теперь введем понятие префикс .

Пусть слово B имеет вид B=B"B"". Тогда B" называют началом, или префиксом слова B, а B"" - его концом. Это довольно простое определение, но нужно отметить, что для любого слова B, и некое пустое слово ʌ («пробел»), и само слово B, могут считаться и началами и концами.

Итак, мы подошли вплотную к пониманию определения кодов без памяти. Последнее определение, которое нам осталось понять - это префиксное множество. Схема ∑ обладает свойством префикса, если для любых 1≤i, j≤r, i≠j, слово B i не является префиксом слова B j .
Проще говоря, префиксное множество – это такое конечное множество, в котором ни один элемент не является префиксом (или началом) любого другого элемента. Простым примером такого множества является, например, обычный алфавит.

Итак, мы разобрались с основными определениями. Так как же происходит само кодирование без памяти?
Оно происходит в три этапа.

1. Составляется алфавит Ψ символов исходного сообщения, причем символы алфавита сортируются по убыванию их вероятности появления в сообщении.
2. Каждому символу a i из алфавита Ψ ставится в соответствие некое слово B i из префиксного множества Ω.
3. Осуществляется кодирование каждого символа, с последующим объединением кодов в один поток данных, который будет являться результатам сжатия.

Одним из канонических алгоритмов, которые иллюстрируют данный метод, является алгоритм Хаффмана.

Алгоритм Хаффмана

Алгоритм Хаффмана использует частоту появления одинаковых байт во входном блоке данных, и ставит в соответствие часто встречающимся блокам цепочки бит меньшей длины, и наоборот. Этот код является минимально – избыточным кодом. Рассмотрим случай, когда, не зависимо от входного потока, алфавит выходного потока состоит из всего 2 символов – нуля и единицы.

В первую очередь при кодировании алгоритмом Хаффмана, нам нужно построить схему ∑. Делается это следующим образом:

1. Все буквы входного алфавита упорядочиваются в порядке убывания вероятностей. Все слова из алфавита выходного потока (то есть то, чем мы будем кодировать) изначально считаются пустыми (напомню, что алфавит выходного потока состоит только из символов {0,1}).
2. Два символа a j-1 и a j входного потока, имеющие наименьшие вероятности появления, объединяются в один «псевдосимвол» с вероятностью p равной сумме вероятностей входящих в него символов. Затем мы дописываем 0 в начало слова B j-1 , и 1 в начало слова B j , которые будут впоследствии являться кодами символов a j-1 и a j соответственно.
3. Удаляем эти символы из алфавита исходного сообщения, но добавляем в этот алфавит сформированный псевдосимвол (естественно, он должен быть вставлен в алфавит на нужное место, с учетом его вероятности).

Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока в алфавите не останется только 1 псевдосимвол, содержащий все изначальные символы алфавита. При этом, поскольку на каждом шаге и для каждого символа происходит изменение соответствующего ему слова B i (путем добавление единицы или нуля), то после завершения этой процедуры каждому изначальному символу алфавита a i будет соответствовать некий код B i .

Для лучшей иллюстрации, рассмотрим небольшой пример.
Пусть у нас есть алфавит, состоящий из всего четырех символов - { a 1 , a 2 , a 3 , a 4 }. Предположим также, что вероятности появления этих символов равны соответственно p 1 =0.5; p 2 =0.24; p 3 =0.15; p 4 =0.11 (сумма всех вероятностей, очевидно, равна единице).

Итак, построим схему для данного алфавита.

1. Объединяем два символа с наименьшими вероятностями (0.11 и 0.15) в псевдосимвол p".
2. Объединяем два символа с наименьшей вероятностью (0.24 и 0.26) в псевдосимвол p"".
3. Удаляем объединенные символы, и вставляем получившийся псевдосимвол в алфавит.
4. Наконец, объединяем оставшиеся два символа, и получаем вершину дерева.

Если сделать иллюстрацию этого процесса, получится примерно следующее:

Как вы видите, при каждом объединении мы присваиваем объединяемым символам коды 0 и 1.
Таким образом, когда дерево построено, мы можем легко получить код для каждого символа. В нашем случае коды будут выглядить так:

A 1 = 0
a 2 = 11
a 3 = 100
a 4 = 101

Поскольку ни один из данных кодов не является префиксом какого-нибудь другого (то есть, мы получили пресловутое префиксное множество), мы можем однозначно определить каждый код в выходном потоке.
Итак, мы добились того, что самый частый символ кодируется самым коротким кодом, и наоборот.
Если предположить, что изначально для хранения каждого символа использовался один байт, то можно посчитать, насколько нам удалось уменьшить данные.

Пусть на входу у нас была строка из 1000 символов, в которой символ a 1 встречался 500 раз, a 2 - 240, a 3 - 150, и a 4 - 110 раз.

Изначально данная строка занимала 8000 бит. После кодирования мы получим строку длинной в ∑p i l i = 500 * 1 + 240 * 2 + 150 * 3 + 110 * 3 = 1760 бит. Итак, нам удалось сжать данные в 4,54 раза, потратив в среднем 1,76 бита на кодирование каждого символа потока.

Напомню, что согласно Шеннону, средняя длина кодов составляет . Подставив в это уравнение наши значения вероятностей, мы получим среднюю длину кодов равную 1.75496602732291, что весьма и весьма близко к полученному нами результату.
Тем не менее, следует учитывать, что помимо самих данных нам необходимо хранить таблицу кодировки, что слегка увеличит итоговый размер закодированных данных. Очевидно, что в разных случаях могут с использоваться разные вариации алгоритма – к примеру, иногда эффективнее использовать заранее заданную таблицу вероятностей, а иногда – необходимо составить ее динамически, путем прохода по сжимаемым данным.

Заключение

Итак, в этой статье я постарался рассказать об общих принципах, по которым происходит сжатие без потерь, а также рассмотрел один из канонических алгоритмов - кодирование по Хаффману.
Если статья придется по вкусу хабросообществу, то я с удовольствием напишу продолжение, так как есть еще множество интересных вещей, касающихся сжатия без потерь; это как классические алгоритмы, так и предварительные преобразования данных (например, преобразование Барроуза-Уилира), ну и, конечно, специфические алгоритмы для сжатия звука, видео и изображений (самая, на мой взгляд, интересная тема).

Литература

• Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М. Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео; ISBN 5-86404-170-X; 2003 г.
• Д. Сэломон. Сжатие данных, изображения и звука; ISBN 5-94836-027-Х; 2004г.

Многих пользователей сегодня волнует процесс сжатия информации для экономии свободного пространства на жестком диске. Этот один из наиболее эффективных способов использования полезного места на накопителе.

Современные пользователи довольно часто сталкиваются с проблемой нехватки свободного пространства на жестком диске. Многие, в попытке освободить хоть немного свободного пространства, пытаются удалить с жесткого диска всю ненужную информацию. Более продвинутые пользователи используют для уменьшения объема данных особые алгоритмы сжатия. Несмотря на эффективность этого процесса, многие пользователи никогда о нем даже не слышали. Давайте же попробуем разобраться, что подразумевается под сжатием данных, какие алгоритмы для этого могут использоваться и какие преимущества дает каждый из них.

Зачем сжимать информацию?

На сегодняшний день сжатие информации является достаточно важной процедурой, которая необходима каждому пользователю ПК. Сегодня любой пользователь может позволить себе приобрести современный накопитель данных, в котором предусмотрена возможность использования большого объема памяти. Подобные устройства, как правило, оснащаются высокоскоростными каналами для транслирования информации. Однако, стоит отметить, что с каждым годом объем необходимой пользователям информации становится все больше и больше. Всего десять лет назад объем стандартного видеофильма не превышал 700 Мегабайт. Сегодня объем фильмов в HD-качестве может достигать нескольких десятков гигабайт.

Когда необходимо сжатие данных?

Не стоит многого ждать от процесса сжатия информации. Но все-таки встречаются ситуации, в которых сжатие информации бывает просто необходимым и крайне полезным. Рассмотрим некоторые из таких случаев.

1. Передача по электронной почте.

Очень часто бывают ситуации, когда нужно переслать большой объем данных по электронной почте. Благодаря сжатию можно существенно уменьшить размер передаваемых файлов. Особенно оценят преимущества данной процедуры те пользователи, которые используют для пересылки информации мобильные устройства.

2. Публикация данных на интернет-сайтах и порталах.

Процедура сжатия часто используется для уменьшения объема документов, используемых для публикации на различных интернет -ресурсах. Это позволяет значительно сэкономить на трафике.

3. Экономия свободного места на диске.

Когда нет возможности добавить в систему новые средства для хранения информации, можно использовать процедуру сжатия для экономии свободного пространства на диске. Бывает так, что бюджет пользователя крайне ограничен, а свободного пространства на жестком диске не хватает. Вот тут-то на помощь и приходит процедура сжатия.

Кроме перечисленных выше ситуаций, возможно еще огромное количество случаев, в которых процесс сжатия данных может оказаться очень полезным. Мы перечислили только самые распространенные.

Способы сжатия информации

Все существующие способы сжатия информации можно разделить на две основные категории. Это сжатие без потерь и сжатие с определенными потерями. Первая категория актуальна только тогда, когда есть необходимость восстановить данные с высокой точностью, не потеряв ни одного бита исходной информации. Единственный случай, в котором необходимо использовать именно этот подход, это сжатие текстовых документов.

В том случае, если нет особой необходимости в максимально точном восстановлении сжатой информации, необходимо предусмотреть возможность использования алгоритмов с определенными потерями при сжатии. Главным достоинством алгоритмов сжатия с потерями является простота реализации. Также такие алгоритмы обеспечивают достаточно высокую степень сжатия.

Сжатие с потерями информации

Алгоритмы сжатия с потерей информации обеспечивают лучшую степень сжатия файлов, при этом сохраняя достаточное для восстановления количество информации. Использование подобных алгоритмов в большинстве случаев подходит для сжатия аналоговых данных, например, звуков или изображений. В таких случаях конечный результат может сильно отличаться от оригинала. Однако человек без специального оборудования эту разницу даже не заметит.

Сжатие без потери информации

Алгоритмы сжатия без потери информации позволяют обеспечить максимально точное восстановление исходных данных. Любые потери исключены. Однако у данного метода есть один существенный недостаток: при использовании таких алгоритмов сжатие не очень эффективно.

Универсальные методы

Существуют также особые методы, при помощи которых можно сжимать информацию, хранящуюся на жестких дисках, для уменьшения ее объема. Это так называемые универсальные методы. Всего можно выделить три технологии.

1. Преобразование потока.

Описание поступающей несжатой информации происходит через файлы, которые уже прошли преобразование. В данном процессе не осуществляется подсчет каких-то вероятностей. Кодирование символов происходит только на основе тех файлов, которые уже были подвергнуты процессу обработки.

2. Статистическое сжатие.

Этот тип процесса сжатия информации можно условно разбить еще на два типа: блочные методы и адаптивные методы. При использовании блочных алгоритмов происходит отдельное высчитывание каждого отдельного блока информации с добавлением его к блоку, который уже прошел сжатие. Адаптивные алгоритмы предусматривают вычисление вероятностей по той информации, которая уже была обработана в процессе сжатия. К этому типу методов можно отнести адаптивный алгоритм Шеннона-Фано.

3. Преобразование блока.

В процессе сжатия вся преобразовываемая информация распределяется на несколько отдельных блоков. Происходит целостное трансформирование информации.

Следует отметить, что некоторые методы, в особенности это касается тех, которые основаны на перестановки нескольких блоков, могут привести к снижению объема информации, хранимой на диске. Главное – это понять, что после проведения обработки происходит улучшение и оптимизация структуры хранящейся на диске информации. В результате проведение последующего сжатия с использованием других методов и алгоритмов будет происходить проще и быстрее.

Сжатие информации при копировании

Одним из важнейших компонентов при осуществлении резервного копирования информации является то устройство, на котором будет перемещаться информация. Чем больший объем имеет нужная вам информация, тем более объемное устройство придется использовать. Решить проблему нехватки свободного пространства можно путем использования процесса сжатия информации.

При проведении резервного копирования сжатие данных может существенно снизить время, которое пользователь затрачивает на копирование нужной информации. Также это позволяет более эффективно использовать свободное пространство на съемном носителе. При проведении процедуры сжатия копируемая информация будет размещена на съемном носителе быстрее и компактнее.

Это позволит вам сэкономить деньги, необходимые для покупки более объемного накопителя. Кроме того, подвергая нужную вам информацию дополнительному сжатию вы сокращаете время, затрачиваемое на транспортировку используемых данных на сервер. Это же относится и к копированию информации по сети. Для резервного копирования сжатие информации можно проводить в один или несколько файлов.

Все будет зависеть только от программы, которую вы используете для сжатия информации. При выборе утилиты для сжатия, обязательно обратите внимание на то, как выбранная вами программа способна сжимать данные. Эффективность сжатия также будет зависеть от типа преобразуемой вами информации. Так, например, эффективность сжатия текстовых файлов и документов может достигать 90%. А вот при сжатии изображений удается достичь эффективности всего в несколько процентов.

Заключение

Сегодня, в век информации, несмотря на то, что практически каждому пользователю доступны высокоскоростные каналы для передачи данных и носители больших объемов, вопрос сжатия данных остается актуальным. Существуют ситуации, в которых сжатие данных является просто необходимой операцией. В частности, это касается пересылки данных по электронной почте и размещения информации в интернете.

Руководство как скачать и установить программу видеомонтажа Adobe Illustrator CC 2015. Как качать по прямым ссылкам читаем . Вводим Adobe ID.
Вбиваем прямые ссылки в строку инет браузера и нажимаем Enter. Windows платформа:
32-бит: http://trials3.adobe.com/AdobeProducts/ILST/19/win32/Illustrator_19_LS20_win32.7z
или http://ccmdl.adobe.com/AdobeProducts/ILST/19/win32/Illustrator_19_LS20_win32.7z
64-бит: http://trials3.adobe.com/AdobeProducts/ILST/19/win64/Illustrator_19_LS20_win64.7z
или http://ccmdl.adobe.com/AdobeProducts/ILST/19/win64/Illustrator_19_LS20_win64.7z
Mac: http://trials3.adobe.com/AdobeProducts/ILST/19/osx10-64/Illustrator_19_LS20.dmg
или http://ccmdl.adobe.com/AdobeProducts/ILST/19/osx10-64/Illustrator_19_LS20.dmg

И запустится закачка архива Illustrator_19_LS20_win64.7z стандартными средствами интернет браузера, как по обычной прямой ссылке:

Установка программы происходит при отключенном интернете. Открываем архив Illustrator_19_LS20_win64.7z, далее открываем папку Adobe Illustrator CC 2015 и запускаем инсталлятор Set-up.exe.

В окне Adobe Illustrator CC 2015 нажимаем на: Установить. Продукт приобретен.

В окне Требуется вход, нажимаем на кнопку: Войти (при отключенном интернете).

В следующем окне, нажимаем на кнопку: Подключиться позже.

Лицензионное соглашение по использованию ПО Adobe (в настоящем соглашении оговорены условия установки и использования продуктов Adobe Creative Cloud). Нажимаем на кнопку: Принять.

Запускаем кейгенератор Adobe Creative Cloud 2015 – X-Force, выбираем продукт Adobe Illustrator CC и нажимаем на кнопку Generate. Не закрываем кейген и не сбрасываем его, до окончания активации.

Вбиваем серийный номер в поле: Введите серийный номер и нажимаем на кнопку: Далее (если номер корректный, то кнопка будет активной).

Снова нажимаем на кнопку: Подключиться позже.

Выбираем язык интерфейса Adobe Illustrator CC 2015: русский и нажимаем на кнопку: Установить.

Adobe Illustrator CC 2015. Установка. Выполняется установка Adobe Illustrator CC 2015.

Установка завершена. Приложение Adobe Illustrator CC 2015 успешно установлено и готово к работе. Нажимаем на кнопку: Запустить сейчас.

"Нет подключения к интернету. Нам не удалось обнаружить подключение к интернету на этом компьютере. Если этот компьютер не удалось подключить к интернету, щелкаем на Автономная активация. Для выполнения процесса автономной активации вам потребуется устройство, подключенное к интернету, и серийный номер вашего продукта". Нажимаем на кнопку: Автономная активация.

В следующем окне Автономная активация, нажимаем на кнопку: Сформировать код запроса.

Копируем код запроса в буфер памяти: Ctrl+C, либо выбираем из меню пункт копировать.

И вставляем его в поле кейгена - Request: и нажимаем на кнопку: Generate. Копируем код активации из поля Activation.

Вставляем код активации в поле - Код отклика: и нажимаем на активную кнопку: Активировать.

Автономная активация завершена. Приложение Adobe Illustrator CC 2015 успешно активировано и готово к работе. Нажимаем на кнопку: Запустить.

Нас встречает новая версия входного экрана программы: Adobe Illustrator CC 2015.

Выполняем команду: Справка > О программе Illustrator... Версия программы: Adobe Illustrator CC Выпуск 2015.0.0 19.0.0 (64-бит) .

Если будем работать в программе с подключенным интернетом (при активации с помощью x-force), то не забываем закрыть хосты , иначе активация слетит.

При работе в Adobe Illustrator можно использовать разнообразные панели инструментов. Чтобы открыть ту или иную панель, нужно обратиться в меню Window (Окно), либо использовать соответствующие горячие клавиши.

Каждая панель имеет собственный набор управляющих элементов (внизу) и контекстное меню (справа наверху).

Панель «Инструменты»

Сейчас будет жуткая тавтология 🙂 Среди панелей инструментов есть панель с названием «Инструменты», инструменты которой используются для создания, выделения и редактирования объектов. На самом деле все просто — это самая часто используемая панель, которая при первом запуске появляется в левой части экрана.

Чтобы отобразить название инструмента, наведите на него курсор. Для выбора вложенных инструментов нужно нажать и на секунду задержать левой кнопкой мыши на инструменте до появления списка вложенных инструментов.

Как создать собственный набор инструментов

Собственный набор инструментов создается с помощью команды Window (Окно) → Tools (Инструменты) → New Tools Panel (Новая панель инструментов).

Для добавления инструментов перетащите их из основной панели в новую.

Перемещение панелей

Набор панелей, отображаемых вместе, называется блоком . Любую панель можно разместить где угодно. Чтобы переместить панель, щелкните мышкой на заголовке и перетащите ее. При перемещении панели в другой блок, вокруг панели появляется синяя подсветка в виде вертикальных или горизонтальных линий, которые показывают, где именно панель будет располагаться в новом блоке.

Любая панель или группа панелей может быть закреплена или откреплена, раскрыта или свернута. Чтобы свернуть или раскрыть панель, дважды щелкните на ее заголовке.

Часто используемые панели удобно держать в открытом виде либо в виде вкладок.

Рабочая среда Adobe Illustrator

Обычно несколько панелей инструментов располагают в едином блоке в виде вкладок. Упорядоченное расположение панелей и окон в Adobe Illustrator называется Workspace (рабочая среда). Можно создать и сохранить несколько рабочих сред: например, для рисования, редактирования, работы с планшетом. Текущую можно посмотреть в правом верхнем углу окна программы, там же можно переключаться между средами в процессе работы.

При первом запуске программы открывается рабочая среда Essentials (Основные сведения), которая содержит удобный стартовый набор панелей.

Настройка рабочей среды

Рабочие среды позволяют запомнить текущее расположение панелей на экране. Можно создать и сохранить собственную рабочую среду. Для этого выберите New Workspace (Создать рабочую среду)в меню переключения между рабочими средами (справа вверху), а затем добавьте и упорядочите необходимые вам панели инструментов.

Восстановление рабочей среды в Adobe Illustrator

Если вдруг вы что-то перемудрили с настройкой панелей и нужно срочно вернуть все «как было», можно восстановить исходное состояние любой рабочей среды. Для этого выполните команду Reset… (Восстановить…) в меня переключения между рабочими средами.