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दोषरहित
शब्द "lossless" की जड़ें डेटा संपीड़न के क्षेत्र में हैं। 20वीं सदी की शुरुआत में, गणितज्ञों और इंजीनियरों ने डेटा को संपीड़ित करने की तकनीक विकसित की, जैसे कि छवियाँ और ऑडियो फ़ाइलें, ताकि उनकी मूल गुणवत्ता को बनाए रखते हुए उनका आकार कम किया जा सके। हालाँकि, इन शुरुआती संपीड़न एल्गोरिदम के परिणामस्वरूप अक्सर जानकारी का नुकसान होता था, इसलिए उन्हें वर्णित करने के लिए "lossy" शब्द गढ़ा गया था। 1960 और 1970 के दशक में, नई संपीड़न तकनीकें उभरीं, जिनका उद्देश्य किसी भी जानकारी का त्याग किए बिना सभी मूल डेटा को बनाए रखना था। इन एल्गोरिदम का वर्णन करने के लिए "lossless" शब्द पेश किया गया था, जो डेटा को उसकी मूल गुणवत्ता को खोए बिना संपीड़ित कर सकता था। पहला दोषरहित छवि संपीड़न एल्गोरिदम, जिसे हफ़मैन कोडिंग के रूप में जाना जाता है, 1952 में डेविड ए. हफ़मैन द्वारा प्रकाशित किया गया था। आज, दोषरहित संपीड़न का व्यापक रूप से विभिन्न डिजिटल मीडिया में उपयोग किया जाता है, जिसमें छवियाँ, ऑडियो और वीडियो फ़ाइलें शामिल हैं, ताकि कुशल भंडारण और संचरण के लिए उनके आकार को कम करते हुए उनकी मूल गुणवत्ता को बनाए रखा जा सके।
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दोषरहितता, दोषरहितता (सूचना संपीड़न में प्रयुक्त)
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सही-सलामत
नया ऑडियो कम्प्रेशन एल्गोरिदम पूरी तरह से दोषरहित है, जो संगीत की मूल गुणवत्ता को बरकरार रखता है।
दोषरहित ऑडियो फ़ाइलें अधिक स्थान लेती हैं, लेकिन वे यह सुनिश्चित करती हैं कि ध्वनि की गुणवत्ता में कोई गिरावट न आए।
वेब उपयोग के लिए छवियों को संपीड़ित करते समय, मूल छवि गुणवत्ता बनाए रखने के लिए दोषरहित प्रारूप चुनें।
हानि रहित विधियों का उपयोग करके वीडियो को संपीड़ित करने से वीडियो की गुणवत्ता को प्रभावित किए बिना उनके फ़ाइल आकार में उल्लेखनीय कमी आएगी।
हानि रहित डेटा संपीड़न एल्गोरिदम का उपयोग आमतौर पर वैज्ञानिक अनुसंधान में डेटा अखंडता को बनाए रखने के लिए किया जाता है।
दोषरहित एन्क्रिप्शन विधियां यह सुनिश्चित करती हैं कि इंटरनेट पर संचारित होते समय संवेदनशील डेटा के साथ कोई समझौता न हो।
हानि रहित गेमिंग में, गेमप्ले अनुभव के दौरान ग्राफिक्स और ऑडियो अपरिवर्तित रहते हैं।
PNG जैसे दोषरहित छवि प्रारूपों का उपयोग जटिल विवरण वाले लोगो और ग्राफिक्स के लिए व्यापक रूप से किया जाता है।
कई आधुनिक डिजिटल कैमरे दोषरहित RAW छवि प्रारूप प्रदान करते हैं, जो बेहतर रंग सटीकता और गतिशील रेंज का वादा करते हैं।
बड़े प्रारूप स्कैन के लिए, TIFF जैसे दोषरहित प्रारूप मूल दस्तावेज़ की स्पष्टता और रिज़ोल्यूशन को बनाए रखने में मदद करते हैं।
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