Что значит невозможно декодировать данные

Декодирование информации

После него информация приобретает исходный вид, тот, в котором она была представлена до кодирования, вид, доступный для восприятия, без каких либо фильтров или меток, так сказать, в чистом виде.

Сложно разобраться самому?

Попробуй обратиться за помощью к преподавателям

Кодирование и декодирование информации. Модель.

Понять, как работают и взаимодействуют эти два процесса, а именно кодирование и декодирование информации, можно, детально рассмотрев и изучив коммуникационную модель С. Холла. Она ориентирована на создание сообщения и дальнейшее его восприятие тем, кому оно адресовано. То, как именно будет воспринят этот посыл и расшифрован смысл сообщения, зависит от индивидуальных особенностей каждого конкретного получателя. В основе теории лежит семиотика и структурализм, а точнее, их принципы. А именно: любое сообщение, которое нужно передать, составляется из символов (знаков) и может иметь любой смысл. Каждый знак наделен явным значением. Они между собой тесно связаны, и зависят от человека (коммуникатора) или принципа, с помощью которого осуществляется процесс кодирования.

Одновременно с этим, тот, кто получает информацию, не обязан выполнять ее кодирование и воспринимать ее, осмысливать и применять в своей жизни или на практике в конкретном случае. Наоборот, он может выступить с протестом и избежать влияния, отказавшись как-либо осмысливать и взаимодействовать с информацией, которую закодировал для него коммуникатор в этом конкретном сообщении.

Формулирование и построение этой модели удалось С. Холлу благодаря телевидению. Ее можно считать универсальной, и применять в любой области массовой информации. Суть ее в том, что любая информация медийного характера исходит от источника, направляется к получателю, и на своем пути под воздействием каких-либо факторов она может подвергаться видоизменениям. Результатом такого преобразования может служить посыл информации, которая представляет собой противоположную или правильную по мнению управляющих государственных органов, а также других влиятельных и значимых сообществ. Это могут быть политические, социальные, другие сообщества.

Форматы кодирования

Среди наиболее доступных и популярных форматов кодирования можно выделить такие востребованные в обществе области медиа:

Информация, которая подается в этих шоу и передачах, наделена неким смысловым содержанием. Происходит встраивание руководящих положений для конкретной целевой аудитории, и его можно считать векторным. Одновременно с этим, зрители и слушатели, поучающие эту информацию, по-своему воспринимают ее и оценивают, отталкиваясь от своего опыта, идей, понятий о здравом смысле. Всем людским группам, культурным слоям, свойственны свои личные социальные и культурные воззрения, и они могут значительно отличаться от тех данных, излагаемых СМИ.

Не нашли что искали?

Просто напиши и мы поможем

Именно поэтому основатель теории пришел к выводу, что кодировка и раскодировка информации могут быть отличными до полной идентичности. То есть, расшифрованная информация уже предопределена каким-либо медийным жанром или совместной группой языков. После декодирования, информация может изменить свой смысл и кардинально отличаться от начального, исходного замысла. Другими словами, человек, получая информацию, читает сообщение между строк, и видит в нем совершенно иной смысл, то есть, смысловая нагрузка изменяется.

В теории С. Холла есть несколько основных моментов. Основные из них такие:

Получателем может выступать не только один человек, но и группа людей, которая является частью сообщества. Если же информация адресуется двум и более лицам, то такое общение является аудиторной коммуникацией. Чтобы люди, которые получают информацию, смогли понять текст сообщения, он должен обладать определенным набором качеств и особенностей. Этот набор позволит сделать коммуникативный процесс доступным и эффективным. Важно также то, насколько человек, получивший сообщение, сможет быть адекватным в принятии, и то, насколько он сможет правильно декодировать полученное сообщение. На это оказывают влияние различные факторы, среди которых основными можно считать такие: жизненный опыт, компетентность в этой теме или вопросе, образование, уровень культуры и интеллектуального развития. Все это также зависит от того, в каких социальных и культурных рамках осуществляется процесс передачи-получения информации. То есть, каждый понимает полученную информацию по-своему, исходя их своих личностных качеств, особенностей, и обстоятельств, в которых он сейчас находится, и которые когда-то повлияли на него в целом.

Источник

Что означает «Возможность декодирования выходного адреса»?

На BlockChain.info я заметил несколько транзакций, которые отправляют деньги на «Невозможно декодировать адрес вывода».

Все те, что я видел с этим сообщением, имеют 0 биткойнов, связанных с этой передачей, а затем некоторое другое количество биткойнов, отличное от нуля, отправленное на действующий адрес. Эти странные адреса также имеют свои деньги, обозначенные как «неизрасходованные». Значит ли они когда-либо отмечены как «потраченные»?

Что означает это сообщение и почему люди отправляют Bitcoins таким образом?

4 ответа

Если вы посмотрите на выходной скрипт для этого вывода, вы увидите, что он выглядит так:

В целом требуется, чтобы эти выходы сопровождались как минимум одним «нормальным» выходом. Любые биткойны на выходе OP_RETURN уничтожаются навсегда, потому что они не могут быть выкуплены, поэтому все они имеют значение 0

Нажмите «Показать сценарии и коинбаз», чтобы увидеть, что это за результат. В этом случае это RETURN PUSHDATA(32)[8013. ]

Значение этих данных не обязательно известно никому, кроме лица, создавшего транзакцию. Но одна из возможностей заключается в том, что это хэш какой-то другой части данных, которую создатель хочет доказать, существовал на дату транзакции. У этого есть ряд возможных применений: данные могут быть неопубликованным научным открытием, или nonce, используемым в предположительно справедливой случайной схеме числа или много других вещей.

См. op-return для других вопросов по этому поводу.

Источник

& # 8221; Ошибка: не удалось декодировать видео & # 8221; в Windows 10

Можно утверждать, является ли Windows 10 обновлением по сравнению с Windows 7/8.1, но мы все можем согласиться с тем, что процесс перехода был не совсем лучшим. Многим пользователям, которые переключились со старых итераций Windows на Windows 10, было непросто с воспроизведением видео. Точнее, большинство из них не смогли воспроизвести DVD с помощью встроенного в систему плеера. Они получают только сообщение об ошибке «Невозможно декодировать видео» в Windows 10.

Это может быть серьезной проблемой, особенно если вам нравятся ваши фильмы на физических копиях в хорошо известном формате. По этой причине мы подготовили некоторые решения, которые должны пригодиться. Если у вас есть проблемы с вышеупомянутой ошибкой, обязательно проверьте их.

Как исправить ошибку «Ошибка: видео не удалось декодировать» в Windows 10

1: скачать сторонний пакет кодеков

Это очевидное упущение, сделанное Microsoft при переходе с Windows 7/8.1 на Windows 10. А именно, не говорите нам об этом, но кажется, что они пропустили старые форматы и кодексы, что делает видеопроигрыватель по умолчанию полностью непригодным для определенных видеофайлов.

В большинстве отчетов говорится, что затронутые пользователи не могут воспроизводить DVD-диски, которые в основном представлены в формате AVI. Эти немного устаревшие форматы просто не будут работать на встроенном проигрывателе Movies & TV. Теперь это может быть решено различными способами, и, во-первых, при отсутствии предустановленных кодеков вы загружаете сторонний пакет кодеков. Это должно позволить даже встроенному плееру запускать современные скудные форматы видео.

Существует множество различных пакетов кодеков, и все они бесплатны. Мы отлично провели время с пакетом кодеков K-Lite, который довольно легкий по сравнению с некоторыми другими подобными пакетами. Вот как скачать и установить его:

2: установить альтернативный плеер

Это настолько очевидно, насколько это возможно. Если вы не пурист и хотите использовать исключительно системные приложения для своей мультимедийной дозы, лучшее, что вы можете сделать, – это попробовать какой-нибудь другой мультимедийный проигрыватель. И есть много тех, которые доступны бесплатно. Первый, который приходит нам в голову, это мастер полезности, VLC player.

Вероятно, нет ни одного видео формата, который не может быть воспроизведен с VLC. Интерфейс действительно неясен, но в целом, это, вероятно, лучший универсальный видеоплеер, который вы когда-либо найдете.

Некоторые альтернативы, которые вы можете попробовать, это BS Player, GOM Player или KM Player. Все бесплатно и, в основном, в паре с адекватными аудио и видео кодеками. Это означает, что все они должны работать намного лучше с видеофайлами, и вы наверняка избежите вышеупомянутой ошибки.

3: обновить Windows

Наконец, если вы решили использовать ресурсы Windows для воспроизведения DVD, но ошибка вездесуща, единственное, что вы можете сделать, это обновить вашу систему. Некоторые пользователи сообщили, что ошибка даже ускорилась при потоковой передаче видео из браузера, но она была устранена путем обновления системы.

Поэтому убедитесь, что ваша система обновлена ​​и, возможно, и, возможно, ошибка исчезнет. Кроме того, оттуда вы можете перейти в «Магазин» и обновить приложение «Кино и ТВ». Изменения происходят часто, и есть вероятность, что решение проблемы уже под рукой.

Это должно сделать это. Мы надеемся, что это было полезное чтение, и призываем вас поделиться своим опытом в разделе комментариев ниже.

Источник

Кодирование содержимого Error / Невозможно декодировать необработанные данные (Исправить Error NSURLErrorДомен)

В чем причина «Кодирования содержимого Error»Или« Невозможно декодировать необработанные данные: (NSURLErrorДомен)

Веб-серверы, говорим ли мы о апаш или NGINXЯ использую архивирование / сжатие и кодирование (кодирование) GZIP веб-страниц, чтобы обслуживать поток данных в небольших пакетах для пользователей. Например, если веб-страница имеет нормальный размер 512 КБ, с кодировка gzip это может быть уменьшено до 150 КБ. Автоматически трафик как для хост-сервера, так и для конечного пользователя будет ниже при кодировании gzip, а скорость загрузки будет выше.
Этот контент gzip должен содержать некоторые координаты, которые можно понять и декодировать автоматически, чтобы файл можно было распаковать и перечислить конечному пользователю. Действительно в обоих браузерах desktop а также для мобильного. Если этого не происходит и поток данных в формате gzip не открывается, возникают ошибки «Кодирования содержимого». Error”/ NSURLErrorДомен.

Для тех, кто использует WordPress, ошибка чаще всего возникает, когда неправильно настроен плагин WP Super Cache. В настройках «ДополнительноВ модуле есть рекомендованная опция, которая сжимает веб-страницы для более быстрого обслуживания пользователей. «Сжатие страниц, чтобы они быстрее обслуживались посетителями. (Рекомендуемые) «.

Отключение этого варианта и удаление всех кэшированных веб-страниц это может быть решением.

Также существует сценарий, в котором архивирование не выполняется правильно на уровне сервера, а сжатие gzip включено непосредственно из PHP. В этом случае вам нужно будет отключить сжатие прямо из файла конфигурации PHP. Сжатие вывода Zlib.

Как мы это отключаем “Zlib Output Compression” на веб-сервере

Отключение может быть выполнено только администратором сервера или скриптом, который предоставит вам доступ к редактированию файла. php.ini.

После внесения этого изменения restartу вас есть веб-службы сервера, и все должно вернуться в нормальное состояние.

Также не используйте » Zlib Output Compression ” la nivel de server daca aveti si un plugin care face deja acest lucru. Modulul va memora in cache o pagina web deja comprimata, iar la utilizatorul final rezultatul va fi o eroare de decodare a paginii web.

Источник

Декодирование JPEG для чайников

[FF D8]

Вам когда-нибудь хотелось узнать как устроен jpg-файл? Сейчас разберемся! Прогревайте ваш любимый компилятор и hex-редактор, будем декодировать это:

Специально взял рисунок поменьше. Это знакомый, но сильно пережатый favicon Гугла:

Последующее описание упрощено, и приведенная информация не полная, но зато потом будет легко понять спецификацию.

Даже не зная, как происходит кодирование, мы уже можем кое-что извлечь из файла.

[FF D8] — маркер начала. Он всегда находится в начале всех jpg-файлов.

Следом идут байты [FF FE]. Это маркер, означающий начало секции с комментарием. Следующие 2 байта [00 04] — длина секции (включая эти 2 байта). Значит в следующих двух [3A 29] — сам комментарий. Это коды символов «:» и «)», т.е. обычного смайлика. Вы можете увидеть его в первой строке правой части hex-редактора.

Немного теории

Закодированные данные располагаются поочередно, небольшими частями:

Каждый блок Y_ij, Cb_ij, Cr_ij — это матрица коэффициентов ДКП (так же 8×8), закодированная кодами Хаффмана. В файле они располагаются в таком порядке: Y₀₀Y₁₀Y₀₁Y₁₁Cb₀₀Cr₀₀Y₂₀.

Чтение файла

Файл поделен на секторы, предваряемые маркерами. Маркеры имеют длину 2 байта, причем первый байт [FF]. Почти все секторы хранят свою длину в следующих 2 байта после маркера. Для удобства подсветим маркеры:

Маркер [FF DB]: DQT — таблица квантования

Оставшимися 64-мя байтами нужно заполнить таблицу 8×8.

Приглядитесь, в каком порядке заполнены значения таблицы. Этот порядок называется zigzag order:

Маркер [FF C0]: SOF0 — Baseline DCT

Этот маркер называется SOF0, и означает, что изображение закодировано базовым методом. Он очень распространен. Но в интернете не менее популярен знакомый вам progressive-метод, когда сначала загружается изображение с низким разрешением, а потом и нормальная картинка. Это позволяет понять что там изображено, не дожидаясь полной загрузки. Спецификация определяет еще несколько, как мне кажется, не очень распространенных методов.

Находим H_max=2 и V_max=2. Канал i будет прорежен в H_max/H_i раз по горизонтали и V_max/V_i раз по вертикали.

Маркер [FF C4]: DHT (таблица Хаффмана)

Эта секция хранит коды и значения, полученные кодированием Хаффмана.

Следующие 16 значений:

Количество кодов означает количество кодов такой длины. Обратите внимание, что секция хранит только длины кодов, а не сами коды. Мы должны найти коды сами. Итак, у нас есть один код длины 1 и один — длины 2. Итого 2 кода, больше кодов в этой таблице нет.
С каждым кодом сопоставлено значение, в файле они перечислены следом. Значения однобайтовые, поэтому читаем 2 байта:

Далее в файле можно видеть еще 3 маркера [FF C4], я пропущу разбор соответствующих секций, он аналогичен вышеприведенному.

Построение дерева кодов Хаффмана

Мы должны построить бинарное дерево по таблице, которую мы получили в секции DHT. А уже по этому дереву мы узнаем каждый код. Значения добавляем в том порядке, в каком указаны в таблице. Алгоритм прост: в каком бы узле мы ни находились, всегда пытаемся добавить значение в левую ветвь. А если она занята, то в правую. А если и там нет места, то возвращаемся на уровень выше, и пробуем оттуда. Остановиться нужно на уровне равном длине кода. Левым ветвям соответствует значение 0, правым — 1.

Деревья для всех таблиц этого примера:

В кружках — значения кодов, под кружками — сами коды (поясню, что мы получили их, пройдя путь от вершины до каждого узла). Именно такими кодами закодировано само содержимое рисунка.

Маркер [FF DA]: SOS (Start of Scan)

Байт [DA] в маркере означает — «ДА! Наконец-то то мы перешли к финальной секции!». Однако секция символично называется SOS.

[00], [3F], [00] — Start of spectral or predictor selection, End of spectral selection, Successive approximation bit position. Эти значения используются только для прогрессивного режима, что выходит за рамки статьи.

Отсюда и до конца (маркера [FF D9]) закодированные данные.

Закодированные данные

Последующие значения нужно рассматривать как битовый поток. Первых 33 бит будет достаточно, чтобы построить первую таблицу коэффициентов:

Нахождение DC-коэффициента

1) Читаем последовательность битов (если встретим 2 байта [FF 00], то это не маркер, а просто байт [FF]). После каждого бита сдвигаемся по дереву Хаффмана (с соответствующим идентификатором) по ветви 0 или 1, в зависимости от прочитанного бита. Останавливаемся, если оказались в конечном узле.

2) Берем значение узла. Если оно равно 0, то коэффициент равен 0, записываем в таблицу и переходим к чтению других коэффициентов. В нашем случае — 02. Это значение — длина коэффициента в битах. Т. е. читаем следующие 2 бита, это и будет коэффициент:

Нахождение AC-коэффициентов

1) Аналогичен п. 1, нахождения DC коэффициента. Продолжаем читать последовательность:

2) Берем значение узла. Если оно равно 0, это означает, что оставшиеся значения матрицы нужно заполнить нулями. Дальше закодирована уже следующая матрица. В нашем случае значение узла: 0x31.

Читать AC-коэффициенты нужно пока не наткнемся на нулевое значение кода, либо пока не заполнится матрица.
В нашем случае мы получим:

Вы заметили, что значения заполнены в том же зигзагообразном порядке? Причина использования такого порядка простая — так как чем больше значения v и u, тем меньшей значимостью обладает коэффициент Svu в дискретно-косинусном преобразовании. Поэтому, при высоких степенях сжатия малозначащие коэффициенты обнуляют, тем самым уменьшая размер файла.

Аналогично получаем еще 3 матрицы Y-канала…

Но! Закодированные DC-коэффициенты — это не сами DC-коэффициенты, а их разности между коэффициентами предыдущей таблицы (того же канала)! Нужно поправить матрицы:

Теперь порядок. Это правило действует до конца файла.

… и по матрице для Cb и Cr:

Вычисления

Квантование

Вы помните, что матрица проходит этап квантования? Элементы матрицы нужно почленно перемножить с элементами матрицы квантования. Осталось выбрать нужную. Сначала мы просканировали первый канал. Он использует матрицу квантования 0 (у нас она первая из двух). Итак, после перемножения получаем 4 матрицы Y-канала:

… и по матрице для Cb и Cr.

Обратное дискретно-косинусное преобразование

Формула не должна доставить сложностей. S_vu — наша полученная матрица коэффициентов. u — столбец, v — строка. C_x = 1/√2 для x = 0, а в остальных случаях = 1. s_yx — непосредственно значения каналов.

Приведу результат вычисления только первой матрицы канала Y (после обязательного округления):

Ко всем полученным значениям нужно прибавить по 128, а затем ограничить их диапазон от 0 до 255:

Например: 138 → 266 → 255, 92 → 220 → 220 и т. д.

YCbCr в RGB

4 матрицы Y, и по одной Cb и Cr, так как мы прореживали каналы и 4 пикселям Y соответствует по одному Cb и Cr. Поэтому вычислять так: YCbCrToRGB(Y[y,x], Cb[y/2, x/2], Cr[y/2, x/2]):

Вот полученные таблицы для каналов R, G, B для левого верхнего квадрата 8×8 нашего примера:

Конец

Вообще я не специалист по JPEG, поэтому вряд ли смогу ответить на все вопросы. Просто когда я писал свой декодер, мне часто приходилось сталкиваться с различными непонятными проблемами. И когда изображение выводилось некорректно, я не знал где допустил ошибку. Может неправильно проинтерпретировал биты, а может неправильно использовал ДКП. Очень не хватало пошагового примера, поэтому, надеюсь, эта статья поможет при написании декодера. Думаю, она покрывает описание базового метода, но все-равно нельзя обойтись только ей. Предлагаю вам ссылки, которые помогли мне:

Источник