сжатие файла будет выполнено только после закрытия использующего его приложения

Как добавить активатор KMSAuto в исключение антивируса Windows 10

KMSAuto – один из лучших активаторов для продуктов Microsoft, в том числе для ОС Windows и продуктов MS (к примеру Microsoft Office).

Назначение

Данное приложение отлично подойдёт для пользователей, не желающих платить большие деньги за лицензионный продукт. Благодаря подобным программам можно путем обычного взлома обойти ограничения и получить оригинальную версию совершенно бесплатно.

В другой статье мы уже рассмотрели особенности активатора, а также разобрались в правильной установке и активации продуктов Microsoft. Теперь мы хотим рассказать о частой проблеме, с которой сталкивается большинство начинающих пользователей.

Описание проблемы

Одна из самых популярных проблем с активацией возникает наряду с работой антивирусной системы Windows 10. Система безопасности работает, и именно это становится причиной появления ошибок.

Антивирусник не особо любит KMSAuto и прочие аналоговые активаторы, именно поэтому при малейшем появлении старается избавиться от него. Вспомните действия системы защиты при попытке запуска активатора: антивирус блокирует все дальнейшие действия, и тут же предлагает истребить потенциальную угрозу.

На самом деле нет никаких угроз, и Windows попросту блокирует данный софт. Мы хотим рассказать, что делать в ситуации, когда ОС блокирует KMSAuto, и как от этого избавиться навсегда.

Решение проблемы

Решить данную проблему вы сможете подручными средствами. Вам не потребуется помощь сторонних программ, а лишь некоторые время и ваше внимание.

Вывод

KMSAuto – один из лучших активаторов Windows 10. Надеюсь, мы смогли вам помочь решить проблему и заполучить желанную версию «десятки» без траты денег и нервов. Желаем продуктивной работы за активированной версией ОС!

Источник

[Fix] Файлы в Windows 10 с автоматическим сжатием

Ваш компьютер может сжимать файлы, если на его жестком диске не хватает места (особенно, если ОС создает место для новых обновлений Windows). Более того, поврежденная база данных кэша значков может показывать двойные синие стрелки на файлах / папках, заставляя пользователя думать, что сжатие включено.

Проблема возникает, когда пользователь замечает 2 синие стрелки в правом верхнем углу папок (например, папка рабочего стола) или системного диска и при проверке обнаруживает, что содержимое должно быть сжато (каждый новый файл / папка, созданная / добавленная в папку / drive автоматически сжимается), и когда он распаковывает содержимое, при перезагрузке содержимое снова сжимается.

Решение 1. Удалите временные файлы системы и выполните очистку диска.

Автоматическое сжатие в Windows 10 можно запустить, если на системном диске не хватает места. В этом контексте удаление временных файлов и выполнение очистки диска может решить проблему.

Решение 2. Обновите Windows вашего ПК до последней сборки

Для завершения некоторых обновлений Windows требуется много места, и в соответствии с требованиями к пространству ваша ОС может сжимать файлы / папки в вашей системе, чтобы освободить место, необходимое для завершения обновлений. В этом контексте обновление Windows на вашем ПК (чтобы обновления не ожидались и ОС не требовалось создавать пространство для размещения обновлений) может решить проблему.

Решение 3. Отключите сжатие в драйвере / папках

Может быть множество факторов, которые могут включить автоматическое сжатие дисков / папок (например, автоматическое сжатие ОС для установки новых обновлений Windows). В этом случае отключение сжатия (в свойствах папки / диска или в групповой политике) может решить проблему.

Отключить сжатие на диске

Отключить сжатие в папке (например, в папке на рабочем столе)

Если вы столкнулись с проблемой, при которой сжатие влияет только на папки профиля пользователя (например, рабочий стол пользователя, документы, данные приложений и т. Д.), Затем примените вышеуказанные шаги к следующей папке один за другим (если сжатие не включено ни на одном из файлов). папок, затем включите / отключите сжатие в этой папке):

Отключить сжатие с помощью редактора групповой политики

Используйте командную строку, чтобы отключить сжатие

Используйте PowerShell для отключения CompactOS

В некоторых случаях сжатие происходило только на модулях ОС (технически говоря, CompactOS), поскольку системный диск (особенно SSD-диски) имеет ограниченную емкость хранилища. В этом случае отключение CompactOS может решить проблему.

Решение 4. Восстановите базу данных кэша значков

В некоторых случаях после установки обновлений Windows диск / папки были распакованы, но два значка синих стрелок продолжают отображаться в файлах / папках (заставляя пользователя думать, что содержимое все еще сжато), но проблема была вызвана повреждена база данных Icon Cache. В этом случае восстановление базы данных Icon Cache может решить проблему.

Если проблема не исчезнет, ​​проверьте, решает ли проблему выполнение следующих действий в командной строке с повышенными привилегиями:

Редактор реестра Windows версии 5.00

Затем дважды щелкните его, чтобы объединить с реестром (убедитесь, что вы поместили пустой файл в папку System32) и проверьте, удалены ли значки сжатия.

Если проблема не устранена, проверьте, решает ли выполнение обновления на месте (загрузите ISO-образ Windows 10 и запустите его от имени администратора, но обязательно используйте параметр «Сохранить приложения и файлы») проблему сжатия.

Источник

Как освободить место на диске, используя встроенную в Windows 10 утилиту для сжатия

При переполнении носителя не обязательно сразу же удалять с него файлы. Windows 10 скрывает в себе утилиту для сжатия, позволяющую высвободить даже несколько гигабайтов.

Вне зависимости от объема жесткого диска или SSD, рано или поздно все они переполняются. Это всего лишь вопрос времени, когда Windows предупредит, что свободное место подходит к концу. В таких случаях многие пользователи лихорадочно удаляют файлы, пытаясь освободить пространство.

Но существует и другая возможность: Microsoft интегрировала в Windows 10 утилиту командной строки, сжимающую по вашему желанию важные системные файлы. Благодаря ей вы одной командой быстро освободите несколько гигабайтов. Сжимать системные файлы? Многие пользователи сейчас, наверное, зададутся вопросом, не замедлит ли это работу компьютера.

Теоретически да, поскольку операционной системе придется по новой распаковывать такую информацию, когда она понадобится. На практике, тесты не продемонстрировали никаких чувствительных отличий. Это связано с тем, что небольшой файл быстрее, чем крупный, загрузить с жесткого диска в оперативную память, где затем он лихо распаковывается более быстрой, как правило, RAM. Таким образом, на большинстве систем сжатие может даже привести к небольшому ускорению.

Опыт показывает, что утилита Compact.exe способствует освобождению от двух до четырех гигабайт пространства. На первый взгляд это не так уж и много. Но в стесненных условиях на счету каждый байт. В первую очередь, выигрывают владельцы недорогих ноутбуков со скромной памятью, например, eMMCs (Embedded Multimedia Cards). Такие носители зачастую характеризуются объемом 64 гигабайта, а иногда и всего 32.

Сжатие посредством Compact.exe

Еще при обновлении с Windows 8 до 8.1 компания Microsoft добавила в систему WIMBoot (Windows Image Boot) — новый механизм, благодаря которому ОС занимает меньше места на жестком диске. Как правило, программа установки распаковывает все системные файлы из файла «Install.wim» и копирует их на системный раздел.

WIMBoot, напротив, сохраняет этот файл без разархивирования в скрытый раздел диска. Достоинство этого метода в сжатии, однако в этом случае быстро накапливается множество информации, бесполезной для операционной системы. Так, все больше производителей ПК складируют в файл «Install.wim» полезные и не очень предустановленные приложения.

В связи с этим в «десятке» корпорация Microsoft дополнительно проработала эту в принципе отличную идею и дополнила NTFS-утилиту Compact.exe функцией под названием Compact OS. Она сохраняет файлы ОС в сжатом виде и работает как на компьютерах с прошивкой UEFI, так и с привычной BIOS.

Достоинство подобного разделения на отдельные системные файлы заключается в том, что Центру обновления Windows проще их заменить или удалить. Эта возможность не только экономит место, но и заботится о том, чтобы процессы упаковки и распаковки занимали меньше времени.

Утилиту Compact.exe можно найти и в более ранних версиях Windows. Там ее можно использовать, к примеру, для сжатия отдельных файлов и папок в разделах NTFS. Но лишь новый инструмент «/CompactOS», внедренный Microsoft в Windows 10, осуществляет описанную выше архивацию системных файлов.

Выясняем распределение памяти

Чтобы в результате всех действий узнать, сколько места вы освободили, сначала проверьте текущее распределение данных на диске системой Windows 10. Для этого нажатием на клавиши «Win+I» вызовите окно «Параметры». Здесь зайдите в категорию «Система» и в левой колонке нажмите на строчку «Хранилище».

Полоса под «Этот компьютер» расскажет, сколько дискового пространства занято ОС. Запишите объем занятого места на листе бумаги. Как видно на скриншоте сверху на тестовом компьютере до сжатия было занято 27,4 ГБайт.

Открываем командную строку

Для архивации системных файлов Windows 10 запустите «Командную строку» с правами администратора. Для этого щелкните правой кнопкой мыши по значку Windows в левом нижнем углу Рабочего стола. В контекстном меню выберите вариант «Командная строка (администратор)» и на запрос безопасности Контроля учетных записей пользователя ответьте «Да».

Проверка статуса архивации

Бывает, что производитель вашего компьютера или Windows 10 по умолчанию активируют сжатие, но на практике такое встречается крайне редко. Командой «compact /q» выясните статус архивации. Вы получите информацию не только о количестве сжатых файлов, но и их соотношение. Значение «1,0 к 1» говорит о том, что сжатие пока еще не активно.

После ввода команды «compact /Compact OS:query» вы узнаете, почему Windows приняла решение в пользу автоматического сжатия или же против него. Совет отказаться от сжатия можете смело проигнорировать, поскольку его достоинства в большинстве случаев перевешивают недостатки.

Архивация системных файлов

Само сжатие системных файлов Windows запустите командой «compact /CompactOS:always». На несколько минут компьютер будет занят упаковкой. После этого вы узнаете, сколько файлов было сжато и как выглядит новое соотношение архивации.

Выясняем объем освобожденного пространствам

Снова выполните действия из этапа №1 и сравните значения из раздела «Мой компьютер» с ранее записанными. Так вы узнаете, сколько места освободилось. В нашем случае речь шла о чуть более 2,7 ГБайт.

Восстанавливаем прежнее состояние

Если, несмотря на ожидания, вас не покидает чувство, что сжатие системных файлов замедлило работу компьютера, вы можете без проблем все вернуть в прежнее состояние. Для этого введите команду «compact /CompactOS:never». Процесс также займет несколько минут. После этого сжатие будет отменено.

Фото: компании-производители

Источник

Сжатие информации без потерь. Часть первая

Доброго времени суток.
Сегодня я хочу коснуться темы сжатия данных без потерь. Несмотря на то, что на хабре уже были статьи, посвященные некоторым алгоритмам, мне захотелось рассказать об этом чуть более подробно.
Я постараюсь давать как математическое описание, так и описание в обычном виде, для того, чтобы каждый мог найти для себя что-то интересное.

В этой статье я коснусь фундаментальных моментов сжатия и основных типов алгоритмов.

Сжатие. Нужно ли оно в наше время?

Разумеется, да. Конечно, все мы понимаем, что сейчас нам доступны и носители информации большого объема, и высокоскоростные каналы передачи данных. Однако, одновременно с этим растут и объемы передаваемой информации. Если несколько лет назад мы смотрели 700-мегабайтные фильмы, умещающиеся на одну болванку, то сегодня фильмы в HD-качестве могут занимать десятки гигабайт.
Конечно, пользы от сжатия всего и вся не так много. Но все же существуют ситуации, в которых сжатие крайне полезно, если не необходимо.

Конечно, можно придумать еще множество различных ситуаций, в которых сжатие окажется полезным, но нам достаточно и этих нескольких примеров.

Все методы сжатия можно разделить на две большие группы: сжатие с потерями и сжатие без потерь. Сжатие без потерь применяется в тех случаях, когда информацию нужно восстановить с точностью до бита. Такой подход является единственно возможным при сжатии, например, текстовых данных.
В некоторых случаях, однако, не требуется точного восстановления информации и допускается использовать алгоритмы, реализующие сжатие с потерями, которое, в отличие от сжатия без потерь, обычно проще реализуется и обеспечивает более высокую степень архивации.

Итак, перейдем к рассмотрению алгоритмов сжатия без потерь.

Универсальные методы сжатия без потерь

В общем случае можно выделить три базовых варианта, на которых строятся алгоритмы сжатия.
Первая группа методов – преобразование потока. Это предполагает описание новых поступающих несжатых данных через уже обработанные. При этом не вычисляется никаких вероятностей, кодирование символов осуществляется только на основе тех данных, которые уже были обработаны, как например в LZ – методах (названных по имени Абрахама Лемпеля и Якоба Зива). В этом случае, второе и дальнейшие вхождения некой подстроки, уже известной кодировщику, заменяются ссылками на ее первое вхождение.

Вторая группа методов – это статистические методы сжатия. В свою очередь, эти методы делятся на адаптивные (или поточные), и блочные.
В первом (адаптивном) варианте, вычисление вероятностей для новых данных происходит по данным, уже обработанным при кодировании. К этим методам относятся адаптивные варианты алгоритмов Хаффмана и Шеннона-Фано.
Во втором (блочном) случае, статистика каждого блока данных высчитывается отдельно, и добавляется к самому сжатому блоку. Сюда можно отнести статические варианты методов Хаффмана, Шеннона-Фано, и арифметического кодирования.

Третья группа методов – это так называемые методы преобразования блока. Входящие данные разбиваются на блоки, которые затем трансформируются целиком. При этом некоторые методы, особенно основанные на перестановке блоков, могут не приводить к существенному (или вообще какому-либо) уменьшению объема данных. Однако после подобной обработки, структура данных значительно улучшается, и последующее сжатие другими алгоритмами проходит более успешно и быстро.

Общие принципы, на которых основано сжатие данных

Все методы сжатия данных основаны на простом логическом принципе. Если представить, что наиболее часто встречающиеся элементы закодированы более короткими кодами, а реже встречающиеся – более длинными, то для хранения всех данных потребуется меньше места, чем если бы все элементы представлялись кодами одинаковой длины.
Точная взаимосвязь между частотами появления элементов, и оптимальными длинами кодов описана в так называемой теореме Шеннона о источнике шифрования(Shannon’s source coding theorem), которая определяет предел максимального сжатия без потерь и энтропию Шеннона.

Немного математики

Если вероятность появления элемента s_i равна p(s_i), то наиболее выгодно будет представить этот элемент — log₂p(s_i) битами. Если при кодировании удается добиться того, что длина всех элементов будет приведена к log₂p(s_i) битам, то и длина всей кодируемой последовательности будет минимальной для всех возможных методов кодирования. При этом, если распределение вероятностей всех элементов F =i)> неизменно, и вероятности элементов взаимно независимы, то средняя длина кодов может быть рассчитана как

Это значение называют энтропией распределения вероятностей F, или энтропией источника в заданный момент времени.
Однако обычно вероятность появления элемента не может быть независимой, напротив, она находится в зависимости от каких-то факторов. В этом случае, для каждого нового кодируемого элемента s_i распределение вероятностей F примет некоторое значение F_k, то есть для каждого элемента F= F_k и H= H_k.

Иными словами, можно сказать, что источник находится в состоянии k, которому соответствует некий набор вероятностей p_k(s_i) для всех элементов s_i.

Поэтому, учитывая эту поправку, можно выразить среднюю длину кодов как

Где P_k — вероятность нахождения источника в состоянии k.

Итак, на данном этапе мы знаем, что сжатие основано на замене часто встречающихся элементов короткими кодами, и наоборот, а так же знаем, как определить среднюю длину кодов. Но что же такое код, кодирование, и как оно происходит?

Кодирование без памяти

Коды без памяти являются простейшими кодами, на основе которых может быть осуществлено сжатие данных. В коде без памяти каждый символ в кодируемом векторе данных заменяется кодовым словом из префиксного множества двоичных последовательностей или слов.
На мой взгляд, не самое понятное определение. Рассмотрим эту тему чуть более подробно.

Пусть задан также другой алфавит. Аналогично, обозначим слово в этом алфавите как B.

Введем еще два обозначения для множества всех непустых слов в алфавите. Пусть — количество непустых слов в первом алфавите, а — во втором.

Пусть также задано отображение F, которое ставит в соответствие каждому слову A из первого алфавита некоторое слово B=F(A) из второго. Тогда слово B будет называться кодом слова A, а переход от исходного слова к его коду будет называться кодированием.

Поскольку слово может состоять и из одной буквы, то мы можем выявить соответствие букв первого алфавита и соответствующих им слов из второго:
a₁ B₁
a₂ B₂
…
a_n B_n

Это соответствие называют схемой, и обозначают ∑.
В этом случае слова B₁, B₂,…, B_n называют элементарными кодами, а вид кодирования с их помощью — алфавитным кодированием. Конечно, большинство из нас сталкивались с таким видом кодирования, пусть даже и не зная всего того, что я описал выше.

Итак, мы определились с понятиями алфавит, слово, код, и кодирование. Теперь введем понятие префикс.

Пусть слово B имеет вид B=B’B». Тогда B’ называют началом, или префиксом слова B, а B» — его концом. Это довольно простое определение, но нужно отметить, что для любого слова B, и некое пустое слово ʌ («пробел»), и само слово B, могут считаться и началами и концами.

Итак, мы подошли вплотную к пониманию определения кодов без памяти. Последнее определение, которое нам осталось понять — это префиксное множество. Схема ∑ обладает свойством префикса, если для любых 1≤i, j≤r, i≠j, слово B_i не является префиксом слова B_j.
Проще говоря, префиксное множество – это такое конечное множество, в котором ни один элемент не является префиксом (или началом) любого другого элемента. Простым примером такого множества является, например, обычный алфавит.

Одним из канонических алгоритмов, которые иллюстрируют данный метод, является алгоритм Хаффмана.

Алгоритм Хаффмана

Алгоритм Хаффмана использует частоту появления одинаковых байт во входном блоке данных, и ставит в соответствие часто встречающимся блокам цепочки бит меньшей длины, и наоборот. Этот код является минимально – избыточным кодом. Рассмотрим случай, когда, не зависимо от входного потока, алфавит выходного потока состоит из всего 2 символов – нуля и единицы.

Для лучшей иллюстрации, рассмотрим небольшой пример.
Пусть у нас есть алфавит, состоящий из всего четырех символов — < a₁, a₂, a₃, a₄>. Предположим также, что вероятности появления этих символов равны соответственно p₁=0.5; p₂=0.24; p₃=0.15; p₄=0.11 (сумма всех вероятностей, очевидно, равна единице).

Итак, построим схему для данного алфавита.

Если сделать иллюстрацию этого процесса, получится примерно следующее:

Как вы видите, при каждом объединении мы присваиваем объединяемым символам коды 0 и 1.
Таким образом, когда дерево построено, мы можем легко получить код для каждого символа. В нашем случае коды будут выглядить так:

Поскольку ни один из данных кодов не является префиксом какого-нибудь другого (то есть, мы получили пресловутое префиксное множество), мы можем однозначно определить каждый код в выходном потоке.
Итак, мы добились того, что самый частый символ кодируется самым коротким кодом, и наоборот.
Если предположить, что изначально для хранения каждого символа использовался один байт, то можно посчитать, насколько нам удалось уменьшить данные.

Пусть на входу у нас была строка из 1000 символов, в которой символ a₁ встречался 500 раз, a₂ — 240, a₃ — 150, и a₄ — 110 раз.

Изначально данная строка занимала 8000 бит. После кодирования мы получим строку длинной в ∑p_il_i = 500 * 1 + 240 * 2 + 150 * 3 + 110 * 3 = 1760 бит. Итак, нам удалось сжать данные в 4,54 раза, потратив в среднем 1,76 бита на кодирование каждого символа потока.

Напомню, что согласно Шеннону, средняя длина кодов составляет . Подставив в это уравнение наши значения вероятностей, мы получим среднюю длину кодов равную 1.75496602732291, что весьма и весьма близко к полученному нами результату.
Тем не менее, следует учитывать, что помимо самих данных нам необходимо хранить таблицу кодировки, что слегка увеличит итоговый размер закодированных данных. Очевидно, что в разных случаях могут с использоваться разные вариации алгоритма – к примеру, иногда эффективнее использовать заранее заданную таблицу вероятностей, а иногда – необходимо составить ее динамически, путем прохода по сжимаемым данным.

Заключение

Итак, в этой статье я постарался рассказать об общих принципах, по которым происходит сжатие без потерь, а также рассмотрел один из канонических алгоритмов — кодирование по Хаффману.
Если статья придется по вкусу хабросообществу, то я с удовольствием напишу продолжение, так как есть еще множество интересных вещей, касающихся сжатия без потерь; это как классические алгоритмы, так и предварительные преобразования данных (например, преобразование Барроуза-Уилира), ну и, конечно, специфические алгоритмы для сжатия звука, видео и изображений (самая, на мой взгляд, интересная тема).

Источник