[发明专利]数据处理方法及相关设备

说明书

本发明实施例公开一种数据处理方法、数据处理装置、设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待处理数据；将所述待处理数据输入至压缩模型中进行处理，得到目标压缩数据，其中，所述压缩模型是通过对任意不同数据进行学习得到的。通过本申请实施例，通过将待处理数据输入至压缩模型中进行处理，得到目标压缩数据。其中，该压缩模型是通过对任意不同数据进行学习得到的，使得可以基于任意数据均可以进行压缩。采用该手段，可以有助于提高数据处理的效率。

技术领域

本发明涉及压缩技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、数据处理装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

现有技术中的压缩技术利用经典信息理论提供的算法。例如，无损压缩是采用在文件中查找和删除数据冗余的结果。经典的压缩算法，甚至是如利用人工智能和机器语言的新算法，都关注冗余。冗余度越高，压缩比越好。

例如，Huffman和Run-Length算法倾向于寻找纯冗余，这意味着它们倾向于发现一段数据(即文本的一个字符)，并在更大的数据块中找到尽可能多的完全相同的副本。这些算法在一定程度上表现良好，但它们已经发展到压缩的瓶颈，所有这些算法都是基于现有的冗余来执行的，仅依赖于现有的冗余和对小数据块的执行限制了传统压缩算法的性能，现有技术并没有提供一种较优的方式来结合历史经验更进一步提高数据处理的效率。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法、数据处理装置、设备及计算机存储介质，可以有助于提高数据处理的效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据压缩方法，包括：

获取待处理数据；

将所述待处理数据输入至压缩模型中进行处理，得到目标压缩数据，其中，所述压缩模型是通过对任意不同数据进行学习得到的。

作为一种可选的实现方式，所述将所述待处理数据输入至压缩模型中进行处理，得到目标压缩数据，包括：

获取所述待处理数据的类型；

获取与所述待处理数据的类型对应的压缩算法；

根据所述压缩算法对所述待处理数据进行处理，得到所述目标压缩数据。

作为一种可选的实现方式，当所述待处理数据的类型为第一数据时，所述根据所述压缩算法对所述待处理数据进行处理，得到所述目标压缩数据，包括：

将所述待处理数据按照预设位数进行分割，得到K个数据块；

根据所述K个数据块得到预设坐标系中的K个点；

对所述K个点进行处理，得到目标线条，所述目标线条上至少包括所述K个点中的K’个，K’为不小于1的整数，且K’不大于K；

根据所述目标线条得到所述目标压缩数据。

作为一种可选的实现方式，当所述待处理数据的类型为第二数据时，所述根据所述压缩算法对所述待处理数据进行处理，得到所述目标压缩数据，包括：

将所述待处理数据按照预设位数进行分割，得到三个数据块；

根据所述三个数据块得到三条线段，其中，任意两条线段的长度之和大于第三条线段的长度；

对所述三条线段进行处理，得到位于预设坐标系中的目标图形；

根据所述目标图形得到所述目标压缩数据。

作为一种可选的实现方式，当所述待处理数据的类型为第三数据时，所述根据所述压缩算法对所述待处理数据进行处理，得到所述目标压缩数据，包括：

对所述待处理数据进行去重处理，得到处理后的数据；