Дослідження та оптимізація алгоритмів стиснення інформації для архівації даних

dc.contributor.authorГуфчак Роман Михайлович
dc.date.accessioned2026-02-05T12:17:38Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб’єкт дослідження: технології та алгоритми, які використовуються для стискання інформації. Мета роботи: дослідження існуючих рішень, а також розробка та оптимізація алгоритмів стиснення даних із використанням сучасних засобів візуалізації, що забезпечить ефективне застосування цих алгоритмів до великих наборів інформації. Предмет дослідження: є технології та алгоритми, які використовуються для стискання інформації. Результати дослідження: Розроблено інструмент, що дозволяє оцінювати продуктивність алгоритмів стиснення даних. Його реалізація виконана мовою програмування Python із використанням інтерактивних графічних компонентів, розроблених на базі бібліотеки Jinja. Окремо були досліджені шляхи покращення вибраних алгоритмів для адаптації до специфічних завдань. Висновок: У ході дослідження була створена програмна система, яка забезпечує ефективне впровадження методів стиснення для великих наборів даних, а також дозволяє вибирати автоматично алгоритм. Сформульовано рекомендації щодо оптимального вибору алгоритмів залежно від конкретних потреб. Вдосконалені алгоритми показали вищу швидкість і рівень стиснення у порівнянні з аналогами.
dc.identifier.urihttps://repo.nung.edu.ua/handle/123456789/11803
dc.subjectАЛГОРИТМИ СТИСНЕННЯ
dc.subjectАРХІВАЦІЯ ДАНИХ
dc.subjectОПТИМІЗАЦІЯ
dc.subjectПРОДУКТИВНІСТЬ
dc.subjectPYTHON
dc.subjectFLASK
dc.subjectSQALCHEMY
dc.subjectАВТОМАТИЗАЦІЯ
dc.subjectВІЗУАЛІЗАЦІЯ
dc.subjectJINJA
dc.subjectОБРОБКА ДАНИХ
dc.subjectВЕБ-ДОДАТОК.
dc.titleДослідження та оптимізація алгоритмів стиснення інформації для архівації даних
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024_Магістерська_ІПм_23_1_Гуфчак.pdf
Size:
3.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: