как да добавя ключове от системния регистър към


Отговор 1:
  • Първата стъпка към намаляването на играта е както всички останали тук казват .. "извличане" .. (премахване на файлове, които не са необходими за играта) повечето рипъри ще премахнат всички многоезични файлове за поддръжка, различни от английски, оставяйки субтитри, тъй като те са малки, така че всеки път, когато играта идва с да кажем английски аудио или немски или италиански или каквото и да е .. това означава, че файловата библиотека ще трябва да има множество версии на файл, когато играе персонаж / изрязана сцена / fmv, ако файлът на английски е 10mb, тогава наличието на различни езикови версии ще добави следващи 10mb за всеки език и това може да е само за герой, който казва "Поздрави играч!" представете си 5-минутна fmv изрязана сцена в 1080p с 320-битово аудио (или по-добро) файловете могат да скочат до няколко GB само за уводен филм .. така че премахването на всички освен английски аудио / видео е първата стъпка.
  • След това те прекодират: както казах преди, представете си 5 минути 1080p или по-висока fmv катсцена със звук, нека наречем това оригиналното 100% кодиране, като прекодираме видео / аудиото с по-ниска битрейт, кажете 80%, че веднага спестявате 20% с размер на файла ... качеството е едва забележимо, (някои рипъри са дори по-ниски ... 50%, но повечето преминават от истински hd (1080) към HD (720) или в наши дни от 4k на 2k или 1080 ... вие ' получавате ли играта безплатно, така че кой наистина се оплаква? така че видео кодиранията могат да спестят много място на тежки игри на кътсцени, но какво ще кажете в игри / в игри с двигатели? като GTA V? добре, не знам как са успели да препакетират такива игри. Ако компютърът ви изпомпва звука ви чрез стерео или усилватели + говорители на трета страна 128-320kbit mp3 звучи добре ... поне за игра .. така че отново спестявате повече място от аудиото.

Манипулация на пакета:

ако някога сте разглеждали вашите игри, инсталирате файлове, несъмнено сте виждали pak файлове или bin или основно големи файлове с няколко GB, които са обозначени с „звуци“ или „реч“, това е начинът, по който разработчиците на игри пакетират своите файлове .. вместо като имат папка със стотици mp3 файлове за речеви файлове, те ги пакетират в един файл ... при премахване на езикови файлове аудио рипърите трябва да разопаковат тези файлове, за да получат достъп до отделните файлове, да ги манипулират, след това да ги препакетират обратно в единния файл. е, за да могат да премахнат файловете, които могат да бъдат премахнати, да прекодират тези, които трябва да се свият, за да се спести място, или да се изменят с празни файлове със същото име, но без данни, така че да действат като държачи на места в директорията .

И най-важното ... Инструменти за по-висока компресия. всички знаем какво са zip / rar / 7z и т.н., те са методи за компресиране на файлове в архиви, по-малки от некомпресираните версии, от началото на компресирането има подобрения и методи, които вършат по-добра работа, но на цената на някои други ресурс.

Накратко казано, в наши дни инструментите за компресиране са толкова добри, че много малко трябва да бъдат премахнати от оригиналната игра ..

и дори разкъсват целия мултиплейър режим .. което в днешно време е единственото нещо, което разработчиците на играта дори си правят труда да прекарват времето си ... изчезнаха еднопосочните игри в fps с кампании, които се изпълняват 10-20 часа +. Разработчиците просто използват един играч / офлайн играч като добавка към основното събитие „мултиплейър“, защото позволява да се изправим пред него, пиратството все още не може надеждно да пробие мултиплейър режими, все още трябва да платите, за да играете .. удостоверяване на сървъра, официални системи за игри като steam / произход, които проверяват / обработват легитимността на вашата игра и свързват други за онлайн игра ...


Отговор 2:

Чудесен начин да обясните това е с аналогия.

Представете си, че вместо да имаме кратки думи, които да представят сложни дефиниции, всички ние трябваше да използваме сложните дефиниции. Компресията взема сложни идеи и ги компресира в по-малки думи.

Като пример, нека направим компресия в реалния живот.

Кажете, че имам изречение, което да изпратя на приятел:

"Силно искам всички хора да започнат практиката на безспорни търговски и бизнес сделки върху голямата скала, на която живеем в момента."

Това е доста многословно изречение, което представя идеята, че искам световен мир, но моят приятел може да разбере само тези думи, а не по-сложните, които използваме по-често. Съвсем сами не можем да направим това изречение много по-кратко, без да знаем повече думи извън предвидените. Можем да генерираме по-кратко изречение, ако създадем речник на кратки думи, които да представят по-дългите фрази!

Речник: Bobble: Искам страхотни очила: Всички хора Frithy: Практиката на безспорна търговия Hobot: Бизнес сделки Земя: Голямата скала, на която в момента сме живи

Ново изречение [с помощта на речника] „Бобъл, че очилата ще започнат да се появяват на Земята.“

Изречението определено е по-кратко! Когато приятелят иска да осмисли изречението, той може просто да замести думите в речника, които се появяват в изречението, със съответната им дефиниция и при замяната не се губи информация!

За съжаление това всъщност не прави данните да изпращат по-малки, само това едно изречение. Това е така, защото трябва да изпратим речника В допълнение към новото изречение. Това премахва ползата от новото изречение и всъщност УВЕЛИЧАВА размера на общите данни, които се предават.

Така че може би се чудите какъв е смисълът на аналогията; в крайна сметка просто увеличихме размера на данните, а не ги компресирахме.

Е, този подход на заместване на речника не работи за низове от данни без шаблон. Кажете вместо това, имам нещо подобно да изпратя на моя приятел:

"голямата скала, на която в момента сме живи. голямата скала, на която в момента сме живи. голямата скала, на която в момента сме живи. голямата скала, на която живеем в момента. Четиринадесет. голямата скала, която в момента сме жив на. голямата скала, на която в момента сме живи. голямата скала, на която в момента сме живи. голямата скала, на която в момента сме живи. лилаво. "

Това изречение има една и съща фраза, повторена осем пъти: нещо, с което речник-заместване може да ни помогне!

Речник: Д: „голямата скала, на която в момента сме живи“.

Ново изречение [с помощта на речника] "EEEEFourteen. EEEEPurple"

Това е невероятна разлика в размера, дори когато включите речника!

Това е подобно на начина, по който компресията работи в компютрите: програмата за компресиране разглежда данните за често повтарящи се елементи, създава запис в речник за тях, след което заменя всяко появяване на повторения обект с думата в речника, съответстваща на модела. Това е същността на компресията без загуби. Има някои други видове компресия, специализирани за други задачи, но това е общото компресиране на данни.

Разликата между начина, по който някои приложения компресират файлове, е чисто подробност за изпълнението. Те се състезават, опитвайки се да намерят най-бързия или най-ефективния начин за намиране на модели и създаване на речникови записи. Някои програми казват, че това е по техния начин, докато други казват, че е по друг начин. Най-добрият за използване често се определя от типа на файла, който компресирате.


Отговор 3:

Един от най-простите методи за компресиране е

Кодиране с продължителност на изпълнение

(RLE).

Да предположим, че имате изображение с обикновен син фон. За всеки ред пиксели, вместо да съхранявате „синьо, синьо, синьо, ... синьо и т.н.“ 1000 пъти, можете просто да съхраните „1000, синьо“ и ще спестите много пространство. Когато декодира изображението, алгоритъмът просто го чете и казва: "о, той се нуждае от синьо хиляда пъти. Няма проблем."

За редове с други цветове може да изглежда така: „36, синьо, 73, червено, 42, пурпурно, 5, зелено, 86, сиво ...“ Това все пак е по-добре от съхраняването на всяка стойност на всеки един пиксел. По този начин, намалявайки количеството байтове, необходими за съхраняване на информацията за изображението. Разбира се, цветовете се съхраняват с цифри, а не с думи, но вие разбирате идеята.

Това е пример за компресия без загуби. Това е така, защото можете да извлечете точното изображение в процеса на декодиране. Тоест изобщо не губите никаква информация. Това не се отнася само за изображения, но може да се използва за компресиране на всеки файл).

Има и компресия със загуби, при която информацията може да бъде изхвърлена и все пак да бъде приемлива. Помислете за изображение на облаци. Разделете изображението на малки блокове 8x8 и ще откриете, че някои от тях могат да бъдат приближени чрез градиент и могат да се съхраняват просто като два цвята и посока. Реалното изображение не може да бъде възстановено точно, но резултатът е приемлив за човешкото око, така че намаляването на размера на данните си заслужава.

Музиката може да се компресира със компресия със загуба и все пак да бъде приемлива за ухото. Но други видове данни не могат да си позволят да загубят нито един бит информация. Компютърната програма трябва да бъде конструирана точно в противен случай програмата ще изпълнява странни команди и ще доведе до срив на системата.

Компресията е важна, защото не само заема по-малко място в паметта и на диска, но също така е много по-бърза за прехвърляне през комуникационни канали. Например, колкото повече се компресират изображения, звуци и други данни, толкова по-бързо ще се зареди уеб страница.


Отговор 4:

Няма алгоритъм зад компресирането на файлове. Вместо това алгоритмите за компресиране използват колекция от евристики, за които е известно, че работят добре на практика. Например:

  • Кодирането на Huffman разглежда честотите на символи / къси низове и компресира входа, като присвоява по-кратки кодове на по-чести обекти.
  • Кодирането с дължина на изпълнение разглежда неща, които се повтарят много пъти подред, и ги кодира като "повторение xy пъти"
  • Lempel – Ziv – Welch и подобни алгоритми за компресиране изграждат речник на низовете, които вече са виждали във входа, и след това ги използват повторно, когато някои низове се повтарят. Компресираният файл ще съдържа инструкции като „погледнете назад 120 знака и копирайте 5 знака от там“.
  • Трансформацията на Burrows – Wheeler е „магическа“ обратима низова трансформация, използвана в bzip2. Трансформираният низ обикновено може да бъде компресиран по-добре, защото неща, които са се появили в подобен контекст преди трансформацията, са последователни след това. (Ако това няма смисъл, не се колебайте да приемете, че прави магия.)
  • Някои алгоритми за компресиране използват "метахевристика" :) Например, когато компресираме изображение на преносима мрежова графика (PNG), първо се разхождаме през пиксела на изображението по пиксел и се опитваме да предскажем неговата стойност от предишните видени пиксели. След това, вместо да компресираме действителните пиксели, компресираме грешките на нашите прогнози (т.е. с това колко е била изключена прогнозата). Колкото по-добри са нашите прогнози, толкова по-близо ще са грешките до всички нули, толкова по-лесно е да ги компресираме.
  • И все пак други алгоритми за компресиране са загуби: чрез компресиране на файла губим информация. По-точно, обикновено имаме компромис между размера на компресирания файл и качеството на резултата. Например, в аудио формати като MP3 формат, ние основно се опитваме да приближим оригиналната вълнова функция чрез колекция от прости периодични функции (напр. Синус). Колкото повече от тях използваме, толкова по-точно можем да приближим оригинала, но колкото повече дисково пространство ни трябва. Има подобни компромиси при компресиране на снимки (например JPEG) и видео (например MPEG-4 и много други през последните години).

И накрая, обърнете внимание, че не можем да направим по-добро от това. Точната компресия (без загуби) винаги ще изглежда по този начин: тя винаги ще бъде колекция от хакове, които работят прилично, защото оригиналният ни начин на съхранение на информация беше излишен по предсказуем начин. Въпреки че можем да дефинираме

оптимален начин за компресиране на файл

(т.е. неговата

Сложност на Колмогоров

), можем също да докажем, че подобна компресия не може да се изчисли алгоритмично.


Отговор 5:

Повечето програми за компресия използват вариант на

LZ алгоритъм, базиран на адаптивен речник

за свиване на файлове. "LZ" се отнася до

Лемпел и Жив

, създателите на алгоритъма, а "речник" се отнася до метода на

каталогизиране

части от данни. В повечето езици по света някои букви и думи често се появяват заедно по един и същ модел. Поради тази висока степен на съкращаване,

текстови файлове

компресирайте много добре. Намалението с 50% или повече е типично за текстови файлове с голям размер. Повечето

програмни езици

също са много излишни, тъй като използват сравнително малка колекция от команди, които често вървят заедно в зададен модел. Файлове, които включват много уникална информация, като графики или

MP3 файлове

, не могат да бъдат компресирани много с тази система, защото те не повтарят много модели (повече за това в следващия раздел). Ако файлът има много повтарящи се шаблони, скоростта на намаляване обикновено се увеличава с размера на файла. Също така, по-широко разпространените модели могат да се появят при по-дългата работа, което ни позволява да създадем по-ефективен речник.

Тази ефективност зависи и от конкретния

алгоритъм

използвани от програмата за компресиране. Някои програми са особено подходящи за събиране на модели в определени типове файлове и затова могат да ги компресират по-кратко. Други имат речници в речниците, които могат да компресират ефективно за по-големи файлове, но не и за по-малки. Докато всички програми за компресия от този тип работят с една и съща основна идея, всъщност има доста вариации в начина на изпълнение. Програмистите винаги се опитват да изградят по-добра система.


Отговор 6:

За файлове, при които се изисква компресиране без загуби, общата техника е нещо като алгоритъма Lempel-Ziv-Welch (LZW), който търси повтарящи се последователности от знаци във файла и ги замества с много по-кратка последователност от битове. В същото време се изгражда речник от това кой къс битов модел съответства на каква по-дълга последователност. Този процес преминава през файла и адаптивно изгражда най-оптимизирания набор от съкратени последователности, които може, така че процесът може да бъде обърнат, за да възстанови оригиналните данни в точната му форма. Степента на компресия е пряко свързана с това колко повторени последователности могат да бъдат открити и колко дълго са те. Следователно някои типове файлове се поддават на компресиране без загуби по-добре от други.

За файлове, при които е допустимо компресиране със загуби, като снимки, музика и видео, се използват различни алгоритми, които вземат предвид модели на човешко възприятие, така че реконструираните данни не са математически точно копие на оригинала. Загубата на някои от оригиналните данни обаче е с добър алгоритъм разумна версия на оригинала, така че получената реконструкция все още се счита за приемлива от потребителя. Това е така, защото алгоритъмът работи само за премахване на данни, които допринасят за по-малко забележими аспекти на данните (например по-тихите честотни ленти в аудиото се възприемат маскирано от по-силни и по-изявени.) При такива алгоритми качеството на възстановяването обикновено може да се подобри чрез търговия с по-високо качество за по-ниска степен на загуба на данни (и следователно по-ниска ефективност на компресията). Въпреки това, „приемливостта“ е изначално субективна мярка и някои хора смятат, че резултатите от алгоритмите със загуби са нежелателни при определен максимално допустим размер / битрейт на получения файл, където други могат да забележат малка или никаква разлика при същите настройки.


Отговор 7:

Мога да отговоря добре на този въпрос :) Сам съм направил преопаковки ... за да мога да ви обясня нещо.

Екипите за преопаковане в интернет имат свой собствен набор от инструменти за компресиране на файлове от определена игра. Те използват различни алгоритми за компресиране и намаляване на размера на файла. Има тонове малки инструменти за различни игрови двигатели. В интернет има няколко форума, където можете да намерите такива инструменти.

Тези инструменти са проектирани в съответствие с потоците, присъстващи в определена игра на конкретна игра.

Ще обсъдя един от най-често използваните от тях методи, наричам го „Предкомпресия“. Включва откриване на потоци и тяхното декомпресиране и след това повторно компресиране с помощта на по-силен алгоритъм.

По подразбиране файловете с игри в повечето от игрите вече са компресирани в максималната си степен, използвайки метода zlib или DEFLATE. Така че инструменти като WinRAR или WinZIP просто не могат да се използват за компресиране на вече компресираните файлове. И така, те декомпресират тези zlib потоци, (некомпресираният изход очевидно е по-голям), след това се използва по-силен метод на компресия като LZMA за тези некомпресирани потоци, за да намали значително размера на файла. Така се получават по-добри съотношения на компресия.

Накратко използваме LZMA вместо zlib или DEFLATE.

И те прекодират видеоклиповете до 50% битрейт, за да намалят размера на файла, запазвайки качеството идентично. Същото се прави и за аудио файловете.

FYI някои от тези инструменти, използвани от тях, са PRECOMP, SREP и FreeArc

Благодаря.


Отговор 8:

Те са много умни хора. "Сцените", които обикновено се наричат ​​пиратски групи, например Blackbox, Kaos Krew, RG Mechanix и др., Използват различни средства за компресиране на игри без много загуба на качество.

Средството, използвано за компресиране, е подобно на метода за компресиране, използван от ZIP, 7Zip или WinRAR. Това е чрез идентифициране на повтарящи се кодове и заместването му с уникални идентификационни адреси. Но Сцените не спират дотук.

Типичното издание е придружено с NFO файл. Той има разширение .nfo и може да бъде отворен в Notepad. В този NFO файл е включено описанието как са успели да компресират играта.

Най-често използваните техники за компресиране са: 1. Премахнете пакетите с твърде ниска и / или твърде висока разделителна способност. Текстурите, които виждаме по време на възпроизвеждане, обикновено се правят отделно за всяка резолюция. Премахването на тези с по-висока разделителна способност им спестява много място.

2. Загубена видео / аудио компресия. Намаляване на скоростта на предаване на аудио, което може да бъде идентифицирано само ако имате аудио система от висок клас или сте аудиофил. Намаляване на разделителната способност на кадри. Намаляването на разделителната способност подобрява драстично производителността, както и заема по-малко място, тъй като системата трябва да изчисли по-малко количество пиксели.

3. Премахване на езици, различни от английски. Това премахва не само файлове със субтитри и низове на потребителския интерфейс на менюто, но и големи аудио файлове. Спомнете си онези моменти, когато компактдисковете с игри се предлагаха с възможност за четене на аудио файлове от самия компактдиск по време на инсталацията. Аудио, използвано за изграждане на по-голямата част от инсталационното пространство.

Коментирайте, ако съм пропуснал нещо, сигурен съм, че съм го пропуснал. ОТКАЗ ОТ ОТГОВОРНОСТ: Ако харесвате играта, моля, купете я и подкрепете разработчиците.


Отговор 9:

Те използват различни техники на компресия.

Ще ви дам пример за проста техника. Нарича се техника на максимална дисперсия на хафман.

Тук първо четете файла и след това намирате вероятността всеки символ да се появи в него .. и го записвате в низходящ ред. И така, символът, който най-често се среща във файла, ще бъде отгоре. [Тук, символ A]

Комбинирайте поне две вероятности и направете нов временен символ. [Тук комбинирането на D и E прави символ E '(не е показано на фигурата, временният символ е само за ваше удобство)]

Правете това, докато има само два символа.

Ето как изглежда вашето дърво.

A '

A B "

B 'C' BCDE

Задайте най-малкото страна на клона на 0 и дясната страна на скобата на 1.

Сега,

Кодова дума на A = 0. Кодова дума на B = 100 Кодова дума на C = 101 Кодова дума на D = 110 Кодова дума на E = 111.

Ако предположим, че вашият файл е AAAABCDE. Тук най-често се среща символ А.

Преди компресирането ще изпращате 8 бита за всеки символ. Така че ще бъде 64 бита.

След компресирането ще изпратите 0 0 0 0 100 101 110 111. Това са само 20 бита.

Има и други техники, които можете да използвате като подход LZ77, LZSS или LZ78.


Отговор 10:

Да предположим, че искате да приберете дрехите си в чантата си. При първия опит се опитвате да натъпчете всичките си дрехи в чантата и да видите, че някои дрехи са пропуснати. След това един от вашите приятели идва и сгъва всяко от дрехите, сега повече дрехи се побират в чантата. Трети приятел поглежда чантата ви и казва, че има по-добър начин да събере дрехите в чантата ви от другия приятел. На опитайте това, виждате, че сега в чантата се побират повече дрехи, отколкото преди.

Компресирането на данни е много подобно на горния сценарий. Става въпрос за по-добро сгъване или представяне на вашите данни, така че повече данни да се побират в дадено пространство или дадено количество данни отнема много по-малко място от необходимото.

Помислете за прост алгоритъм като RLE или Run Length Encoding. Да предположим, че първоначалните данни са

AAAAABBBBBCCCCC

Сега RLE работи, като замества цикъл от символи с характера и дължината му. Така че сега при прилагането на това получаваме

A5B5C5

Което е много по-малко от оригиналния низ. По същия начин има няколко алгоритми като аритеметично кодиране, Lempel-Ziv и т.н., които представят данните по-добре, като по този начин намаляват размера на първоначалните данни. Обикновено софтуерите като winzip използват комбинация от един или повече такива алгоритми за компресиране на данни


Отговор 11:

Нека вземем за пример началото на Битие. Ето първите пет изречения:

В началото Бог създаде небето и земята. И земята беше без форма и празнота; и тъмнината беше върху лицето на бездната. И Божият Дух се движеше по лицето на водите. И Бог каза: Нека бъде светлина и имаше светлина. И Бог видя светлината, че беше добра; и Бог отдели светлината от тъмнината.

Как бихме могли да компресираме този пасаж? Ето една идея; нека вземем най-често срещаните думи и да ги заменим по честотния им ред. Така получаваме тези заместители или индекс:

: 1 и: 2 Бог: 3 беше: 4 светлина: 5 от: 6 земя: 7 тъмнина: 8 върху: 9.

с получения пасаж:

В 1 началото 2 създадоха 1 небе 2 1 7. 2 1 7 4 без форма, 2 празно; 2 8 4 9 1 лице 6 1 дълбоко. 2 1 Дух 6 3 се движеше 9 1 лице 6 1 води.2 3 каза, Нека има 5 2 там 4 5. 2 3 видях 1 5, че то 4 добро: 2 3 разделено 1 5 от 1 8.

Виждате, че това е значително по-кратко. Добавете към него горния индекс и бинго сте компресирали файла. Добавеният индекс позволява реконструкцията на оригиналния пасаж.

Така че за компресиране намираме дълги повтарящи се парчета от оригиналния файл и заместваме след това с къси заместващи низове. Добавяме индекса, за да може оригиналният текст да бъде възстановен.

С увеличаването на файловете индексът става относително по-малък и печалбите от заместванията стават по-големи. Алгоритмите изработват детайлите за най-добрите низове за заместване и техните оптимални заместители.