public/uni

Files

Michael Czechowski 9e12447528 rebuild dev and build system with single marp server

- simplify development: single marp server on port 3000 instead of 3 processes
- rename klausur to klausurfolien for better naming
- update extract script to use 00-intro.md as template when no 01-*.md exists
- update makefile and package.json for new workflow
- add comprehensive AGENTS.md guidelines

2026-02-01 18:17:51 +01:00

10 KiB

Raw Blame History

marp, theme, paginate, backgroundColor, header, footer, title

marp	theme	paginate	backgroundColor	header	footer	title
true	gaia	true		Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege (223015b)	Michael Czechowski – HdM Stuttgart – WS 2025/26	Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege

Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege

223015b · Modul "Technik 1" · 1. Semester Digital- und Medienwirtschaft Hochschule der Medien Stuttgart

Wintersemester 2025/26

https://librete.ch/hdm/223015b/

Rastergrafiken

Aufbau: Liste von Pixeln mit Farbwerten (2D-Array)

Speicherbedarf (unkomprimiert): Breite × Höhe × Farbtiefe (in Bytes)

Beispiele: JPEG, PNG, WebP

Bits (Farbtiefe)	Farben	Anwendung
1	2	Schwarz/Weiß (Fax)
8	256	Graustufen, GIF
24	16,7 Mio.	True Color (Standard)
32	16,7 Mio. + Alpha	Transparenz

Vektorgrafiken

Speicherung als geometrische Primitive:

Pfade (Bézierkurven mit Kontrollpunkten)
Grundformen (Rechteck, Ellipse, Polygon)
Text (Glyphen als Outlines)

SVG-Beispiel:

<circle cx="50" cy="50" r="40" fill="#ff0000"/>

SVG beschreibt WAS gezeichnet werden soll, nicht WIE jeder Pixel aussieht.

Die Schwächen des Auges

Menschen sehen:

Helligkeit besser als Farbe
Große Flächen besser als feine Details
Niedrige Frequenzen besser als hohe

JPEG nutzt das aus:

Farbauflösung reduzieren (Helligkeit behalten)
Glatte Flächen effizient speichern
Hohe Frequenzen (feine Details) verwerfen

JPEG Schritt 1: Farbraumkonversion

RGB → Y'CbCr

Y = Helligkeit (Luminanz)
Cb = Blau-Gelb-Anteil (Chrominanz)
Cr = Rot-Grün-Anteil (Chrominanz)

Warum? Y (Helligkeit) behält volle Auflösung Cb/Cr (Farbe) kann reduziert werden

JPEG Schritt 6: Huffman-Coding

Verlustfreie Kompression der Restwerte

Idee: Variable Bitlänge statt fester 8 Bit Häufige Werte → kurze Codes

Zeichen	Häufigkeit	Code
e	40%	`0` (1 Bit)
a	25%	`10` (2 Bit)
i	20%	`110` (3 Bit)
o	10%	`1110` (4 Bit)
u	5%	`1111` (4 Bit)

WebP & AVIF: Moderne Alternativen

WebP (Google, 2010):

Lossy und Lossless
Transparenz und Animationen
25–35% kleiner als JPEG

AVIF (2019):

Basiert auf AV1-Video-Codec
50% kleiner als JPEG
HDR-Unterstützung, patent-frei

Browser-Support 2025: WebP universell, AVIF wächst

Container und Codec

Container = Dateiformat (z.B. MP4) Die "Box", die verschiedene Streams zusammenpackt:

Video-Stream
Audio-Stream(s)
Untertitel
Metadaten

Codec = Kompressionsalgorithmus (z.B. H.264) Bestimmt, WIE komprimiert wird

H.264 / AVC

Advanced Video Coding (2003)

Warum dominant?

Exzellente Kompression (~100:1 möglich)
Hardware-Decoder in jedem Gerät seit ~2010
YouTube, Netflix, Blu-ray – alles H.264

Features:

Variable Block-Größen (16×16 bis 4×4)
Deblocking-Filter (reduziert Artefakte)

AV1: Die offene Zukunft

AV1 (2018)

Alliance for Open Media: Google, Netflix, Amazon, Microsoft, Apple, Mozilla...

Eigenschaften:

30% besser als H.265
Royalty-free, Open Source
8K, HDR, hohe Frame-Rates

Stand 2025: YouTube, Netflix nutzen AV1 für 4K/8K Hardware-Encoder in aktuellen GPUs

Wann HDD, wann SSD?

Anwendung	Empfehlung
Betriebssystem	SSD (NVMe)
Anwendungen, Spiele	SSD
Video-Editing (Projekte)	SSD
Foto-Archiv	HDD oder SSD
Backup	HDD
NAS / Server	HDD (oder Mix)
Cold Storage	HDD oder Band

Die 3-2-1-Regel

3 Kopien eurer Daten (Original + 2 Backups)

2 verschiedene Medientypen (z.B. SSD + HDD, oder lokal + Cloud)

1 Kopie an anderem Ort (Offsite: Cloud, anderes Gebäude)

10 KiB Raw Blame History Unescape Escape