Агентство интернет-маркетинга Web-center на улице Авиаконструктора Миля

разницу между точным и округленным значением финансовых расчетов перечислять на свой собственный счет. Правда, эти истории названы сказками еще в книге [1], написанной 50 лет назад, причем даже там речь шла лишь о ревизиях банковских систем, основаниями для которых (т.е. для ревизий) могли бы служить подобные истории.
Компьютеры применяются для экономических расчетов уже более 60 лет. Приемы и инструменты таких расчетов хорошо развиты и изучены. Тем не менее, поскольку все-таки возникают вопросы, подобные вынесенному в заголовок, представляется полезным для лучшего понимания проблем экономических расчетов привести как пример одну из самых простых и проверенных временем реализаций в трансляторе аппарата «точных» вычислений и его особенностей. Под «точными» далее будут подразумеваться вычисления без округлений и с исходными данными, представленными в виде десятичных дробей. Разумеется, не все данные можно точно представить в десятичном виде, поэтому понятие «точный» здесь имеет некоторые ограничения, однако для экономических расчетов в большинстве случаев эти ограничения несущественны.
Пример необходимости точных вычислений
Рассмотрим простейший пример: рассчитать выплату 13% с суммы 1 рубль 30 копеек. Это значение легко сосчитать на бумаге «столбиком» и притом точно: 16.9 копейки. Но если запрограммировать этот же расчет с использованием данных типа «double», то получится ответ вроде 1.68999999999999E-001 рубля, поскольку значение 0.169 точно представить в формате IEEE-754 нельзя. Вот тут и начинаются сомнения: не приведет ли ряд подобных вычислений к накоплению погрешности? Определение итоговой погрешности для нетривиальных расчетов само является нетривиальной математической задачей и лучший способ ее решения – не допускать погрешностей вообще. Но как это сделать? И какой тип данных должен быть, если тип «целый» не годится, а тип «float» обязательно даст погрешность?
Виды представления чисел
Может показаться, что автор ломится в открытую дверь. Есть же в языках типы для работы с «деньгами», например, тип DECIMAL в языке C#. Как следует из описания языка [2], «Тип значения Decimal подходит для финансовых вычислений, требующих большого количества значимых целых и дробных цифр и отсутствия ошибок округления. Избежать округления с помощью типа Decimal нельзя. Однако он позволяет минимизировать связанные с ним ошибки». Странно, требуется избежать ошибок округления и одновременно утверждается, что этого сделать нельзя.
Одной из причин затруднений в таких случаях является, на мой взгляд, не совсем четкая классификация представления чисел. Многие привыкли делить числа только на целые и действительные, хотя правильнее было бы вначале разделить их на точные и приближенные. При этом целые – это подмножество точных, а не все множество. В приведенном примере расчета «на бумаге» хотя и получились копейки с долями, т.е. нецелое значение, никакой потери точности не произошло. Тип DECIMAL в языке C# корректнее было бы назвать «модифицированным FLOAT», поскольку он содержит те же знак, мантиссу и порядок. И значения этого типа все же приближенные, хотя и с очень большим числом значащих цифр.
Аппаратная поддержка точных вычислений
А ведь в процессорах архитектуры IA-32 имеется набор специальных команд так называемой десятичной и двоично-десятичной арифметики. Они предназначены как раз для проведения точных вычислений. Удивительно, но в 64-разрядном режиме эти команды становятся недоступными, можно предположить, что в фирме Intel разработчики заранее «расчищают» кодовое пространство для новых команд. Но в 32-разрядном режиме такие команды доступны, упрощая вычисления со сколь угодно большой точностью и без округлений. Для проверки автор задавал вопросы коллегам по поводу назначения двоично-десятичной арифметики и убедился, что многие имеют о ней нечеткие представления, например, отвечая, что она нужна только для того, чтобы не переводить число из текста в двоичное и обратно. Такой ответ тоже допустим, поскольку числа действительно представлены не в «обычном» виде. Но все-таки следует еще раз подчеркнуть, что главное назначение нестандартной арифметики – упростить организацию вычислений без потери точности.
Программная поддержка точных вычислений
Механизм вычислений без округлений был встроен, например, в язык PL/1. Этот язык изначально разрабатывался для применения и в области экономических расчетов, для чего он получил «наследство» от языка экономических задач Кобола. Можно даже предположить, что команды двоично-десятичной арифметики были вставлены в архитектуру IA-32 (точнее, еще в IA-16 в 1978 году) именно для поддержки в языках высокого уровня типа PL/1 аппарата точных вычислений. Поскольку автор сопровождает и использует транслятор языка PL/1 [3], дальнейшее изложение будет относиться к конкретной реализации. Сама реализация довольна проста и объем команд транслятора, обеспечивающих генерацию точных вычислений, не превышает 3—4% от размера транслятора.
Представление чисел FIXED DECIMAL
Граница между представлениями чисел в PL/1 проведена корректно: все числа точного представления имеют тип FIXED, а приближенного представления – FLOAT. К сожалению, сами названия «FIXED/FLOAT» (вместо «ТОЧНОЕ/ПРИБЛИЖЕННОЕ») не вносят ясности и интуитивно непонятны. Как, кстати, и распространенное в языках, но совершенно неинформативное название «double».
В операторах описания на PL/1 точное представление чисел имеет атрибуты FIXED DECIMAL, после которых указывается общий размер числа и размер дробной части числа, например, FIXED DECIMAL(15,0)или FIXED DECIMAL(12,4) т.е. так можно точно представлять и целые и нецелые значения. Значения можно также представлять и как FIXED BINARY, но далее будет рассматриваться только тип, который может иметь десятичную дробную часть.
В рассматриваемом трансляторе этот тип реализован в двоично-десятичном упакованном коде BCD (Binary Coded Decimal). Каждая цифра BCD записывается в половину байта. При этом старшая значащая пара цифр BCD размещается по старшему адресу. Самая старшая позиция BCD резервируется для знака, который для положительных чисел – ноль, для отрицательных – девять. Число байт для FIXED DECIMAL определяется заданной «точностью» p (допустимой в стандарте языка от 1 до 15) и равно FLOOR((p+2)/2).
Например, число 12345 с точностью 5, для которого PL/1 выделит FLOOR((5+2)/2)=3 байта памяти, будет записано в байтах как 45 23 01. Максимально допустимое значение, которое можно записать в таком виде 999 999 999 999 999. Например, чтобы представить точно значение государственного долга США, который,например, на начало 2013 года составлял около $16,400,000,000,000, потребуется переменная типа FIXED DECIMAL(14,0). Правда, если долг вырастет еще раз в 60, представить его точно в формате стандарта PL/1 будет уже нельзя.
Отрицательное число записывается в дополнительном до 9 коде, который получается вычитанием каждой цифры из 9 и прибавлением к числу единицы. Например, число -2 имеет код (9—2)+1=8 и с точностью 1 будет записано как байт 98, а с точностью 5 будет выглядеть в байтах как 98 99 99.
Может показаться странным, что в этом представлении нет указания положения десятичной точки. Но ведь и в логарифмической линейке не было указателя точки – приходилось держать ее позицию в уме. В данном случае за положением десятичной точки следит транслятор и явно указывает ее как параметр при вызове подпрограмм преобразований, ввода-вывода и т.п. А при генерации самих вычислений положение точки рассчитывается транслятором так, чтобы не терялась точность, и тоже «держится в уме» пока ее не потребуется использовать. Если вернуться к примеру, при генерации умножения транслятор назначит константе 1.3 атрибуты FIXED DECIMAL(2,1), константе 0.13 – атрибуты FIXED DECIMAL(3,2), а результату (значению 0.169) атрибуты FIXED DECIMAL(6,3), совсем как при умножении «столбиком», когда «ширина» результата складывается из размеров множителей. Правда в данном случае «ширина» должна была бы быть 5, а не 6, но по особенности PL/1 он считает длину результата при точном умножении как p1+p2+1, поскольку стандарт учитывает даже случай умножения комплексных чисел по формуле (a1a2-b1b2)+(a1b2+b1a2)i, где становится возможен еще один перенос разряда.
Системные вызовы точных вычислений
Поскольку точные вычисления не могут быть реализованы за одну-две команды, транслятор генерирует множество вызовов системных подпрограмм, обеспечивающих все необходимые действия: арифметику, функции FLOOR/CEIL/TRUNC, сравнение и т.п. Операнды типа FIXED DECIMAL передаются через стек и туда же возвращается результат операции. При этом операнды всегда расширяются до максимальной длины 8 байт и дописываются или нулями или байтами 99 (для отрицательных).
Ниже приведен фрагмент исходного текста системной библиотеки, обеспечивающий функции вычитания и сложения. Для краткости, текст остальных функций в данной статье не приводится.
;══════════════════ ВЫЧИТАНИЕ DECIMAL В СТЕКЕ ═════════════════
PUBLIC?DSUOP:                 ;ГЕНЕРИРУЕТСЯ ВЫЗОВ ИЗ PL/1
      LEA       ESI,[ESP]+4     ;НАЧАЛО 1 DECIMAL (УЧЛИ RET)
      MOV       ECX,8          ;МАКСИМАЛЬНАЯ ДЛИНА DECIMAL
      CLC                      ;СБРОС ПЕРЕНОСА
      LEA       EDI,[ESI+ECX]  ;НАЧАЛО 2 DECIMAL
;--— ЦИКЛ ВЫЧИТАНИЯ —--
       AL,[EDI]
      SBB       AL,[ESI]       ;ВЫЧИТАНИЕ С КОРРЕКЦИЕЙ
      DAS
      STOSB                    ;ЗАПИСЬ РЕЗУЛЬТАТА
      INC       ESI
      LOOP      M2187
POP       ECX            ;АДРЕС ВОЗВРАТА
      MOV       ESP,ESI        ;ОЧИСТКА СТЕКА
      JMP       ECX
;══════════════════ СЛОЖЕНИЕ DECIMAL В СТЕКЕ ══════════════════
EXTRN?
PUBLIC?DADOP:                 ;ГЕНЕРИРУЕТСЯ ВЫЗОВ ИЗ PL/1
      LEA       ESI,[ESP]+4    ;НАЧАЛО 1 DECIMAL (УЧЕТ RET)
      MOV       ECX,8          ;МАКСИМАЛЬНАЯ ДЛИНА DECIMAL
      CLC                      ;СБРОС ПЕРЕНОСА
      LEA       EDI,[ESI+ECX]  ;НАЧАЛО 2 DECIMAL
;--— ЦИКЛ СЛОЖЕНИЯ ДВУХ DECIMAL В СТЕКЕ —--
ADC       AL,[EDI]       ;СЛОЖЕНИЕ С КОРРЕКЦИЕЙ
      DAA
      STOSB                     ;ЗАПИСЬ ОТВЕТА
      LOOP      M2283
;--— ПРОВЕРКА НА ПЕРЕПОЛНЕНИЕ —--
      AND       AL,0F0H        ;ВЫДЕЛИЛИ ПОСЛЕДНЮЮ ЦИФРУ
      JZ        @
      CMP       AL,90H         ;ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ НЕ ПЕРЕПОЛНИЛСЯ?
      JNZ      ?DOVER          ;OVERFLOW ДЛЯ DECIMAL
 
;--— ВЫХОД С ОЧИСТКОЙ СТЕКА —--
@:    POP       ECX            ;АДРЕС ВОЗВРАТА
      MOV       ESP,ESI        ;ОЧИСТКА СТЕКА
      JMP       ECX
Как следует из этого текста, для двоично-десятичной арифметики используются команды сложения и вычитания с учетом переноса (ADC/SBB) и две специфические команды коррекции результата (DAA/DAS), те самые, которые исключены в 64-разрядном режиме.
Умножение и деление требует большего числа команд, и поэтому будет выполняться медленнее, хотя в экономических расчетах объем вычислений часто невелик по сравнению, например, с объемом ввода-вывода, и сравнительно медленное выполнение арифметических операций обычно не является критичным.
Обратите внимание, что нет принципиальных ограничений на длину данных типа FIXED DECIMAL: цикл побайтной обработки пар цифр можно сделать любой длины (а, значит, и точности), хотя в соответствии со стандартом языка PL/1 под каждый операнд при вычислениях выделяется 8 байт и эта максимальная длина записана как константа. Если в трансляторе изменить предел размера типа, например с 15 до 31, а в системных подпрограммах заменить константу 8 на 16, то переменные автоматически станут получать длину до 16 байт и обрабатываться с точностью до 31 десятичного разряда теми же самыми подпрограммами. Скорость обработки при этом уменьшится.
Выполнение точных вычислений в PL/1
Вернемся к простейшему примеру точных вычислений, теперь на языке PL/1, добавив деление на ту же константу, чтобы вернуть исходное значение переменной. Вычисления проведем и для типа FIXED DECIMAL и для типа FLOAT(53) – аналога типа «double» в других языках.
main;
dcl x fixed decimal(6,3);
x=1.3;
x=x*0.13;
put skip data(x);
x=x/0.13;
put skip data(x);
dcl y float(53);
y=1.3;
y=y*0.13;
put skip data(y);
y=y/0.13;
put skip data(y);
end test;
Результат вычислений представлен на рисунке.
вычисления с точным и приближенным значениями
Последовательное умножение и деление на одно и то же число для типа FIXED DECIMAL вернуло точное исходное значение переменной, а для типа FLOAT – нет. Хотя, если, например, сначала разделить на три переменную типа FIXED DECIMAL, а затем умножить на три, может появиться вынужденная погрешность, обусловленная невозможностью точно представить рациональное число «одна треть» десятичной дробью.
Таким образом, аппарат точных вычислений, встроенный в язык PL/1, достаточно прост, компактен, легко реализуется в системной библиотеке и всегда готов к применению. Но иногда такие возможности играют злую шутку с программистами, ранее имевших дело только с целыми и действительными числами и даже не подозревающими о наличии в языке точных вычислений. Например, если в программе на PL/1 в числовой константе нет показателя степени E и при этом явно не указано на преобразование в тип FLOAT, то по умолчанию считается, что требуется точное представление и точные вычисления. Поэтому, например, выражение 25.0+1/3 даст исключение переполнения при выполнении, поскольку транслятор разместит рациональное число 1/3 с максимальной точностью (т.е. займет все допустимые 15 десятичных разрядов) и потом добавить еще два разряда целой части результата сложения будет уже «некуда». В то же время выражение 25.0+1Е0/3 будет вычислено приближенно и никакого переполнения не произойдет.
Все эти особенности становятся понятными и логичными, если программист ясно представляет, какой нецелый результат ему нужен в данном месте программы: точный или достаточно приближенного. Если в языке есть только целые и действительные приближенные числа, таких сложностей не возникает, но тогда возникают вопросы при необходимости провести точные вычисления с дробной частью.
Заключение
«Хранить деньги», т.е. проводить расчеты, избегая округлений, лучше всего на языках, специально разработанных для решения экономических задач типа Кобола или PL/1 или «Бухгалтерия 1С». Однако как показано выше, реализация средств точных вычислений достаточно проста и практически на любом языке можно самостоятельно создать свой аппарат такой обработки. Например, в книге [4] приводится пример организации вычислений со «сверхточностью» и в «сверхдиапазоне». Процессоры архитектуры IA-32 даже имеют специальные команды, облегчающие арифметические вычисления без округлений. Правда в 64-разрядном режиме используемая для этой цели пара команд DAA/DAS становится недоступной, однако это не сильно затруднит реализацию, поскольку такие команды несложно эмулировать программно, например:
;-------------— ЭМУЛЯЦИЯ DAA, ЗАПРЕЩЕННОЙ В РЕЖИМЕ X86—64 —----------------
PUBLIC DAA_X86_64:
PUSH RDX,RAX
LAHF
MOV EDX,EAX;OLD CF И OLD AL
AND AH,NOT 1B;СБРОСИЛИ CF
;--— ОБРАБОТКА МЛАДШЕЙ ТЕТРАДЫ —--
TEST AH,10000B;ЕСЛИ ЕСТЬ AF
JNZ @
PUSH RAX
AND AL,0FH
CMP AL,9;ИЛИ ЕСЛИ ЦИФРА БОЛЬШЕ 9
POP RAX
JBE M2270
@: ADD AL,6;КОРРЕКЦИЯ

) — это числовой показатель качества и количества растительности на участке поля. Он рассчитывается по спутниковым снимкам и зависит от того, как растения отражают и поглощают световые волны разной длины. Здоровое растение активно поглощает красный свет и отражает ближний инфракрасный, а больное — ровно наоборот. Все эти данные улавливает спутник при помощи своих датчиков. Вообще вегетационных индексов масса, NDVI — это самый распространённый.
1 — просто кусочек карты мира, а 2 — карта NDVI для поля, которое мы там нашли
Индекс NDVI нужен, чтобы дистанционно наблюдать за состоянием сельскохозяйственных полей. Но прежде чем превратится в карту NDVI в мобильном или в веб-приложении OneSoil, спутниковые изображения проходят долгий путь.
Шаг 1: спутники фотографируют Землю
В приложениях OneSoil мы используем изображения спутников Sentinel-2 программы Copernicus. Copernicus — это спутниковая программа наблюдения и мониторинга Земли, запущенная Европейской комиссией. Снимки Sentinel-2 хорошо подходят для нужд сельского хозяйства, так как они имеют разрешение 10 метров и обновляются каждые 3—5 дней.
Спутникам нужно 10 дней, чтобы облететь Землю 143 раза по орбите. За это время они делают снимки всей поверхности Земли. Далее эти фотографии отправляются в наземные центры обработки и архивирования данных, где изображения обрабатываются, нарезаются на более мелкие квадраты и загружаются в облачное хранилище Copernicus. Туда они попадают спустя 2—12 часов после съёмки.
3 — орбиты спутников Sentinel, 4 — сетка снимков Sentinel-2
В этот момент вступаем в игру мы.
Шаг 2: Мы обрабатываем спутниковые снимки
Наша цель — показать точный индекс NDVI как можно скорее. Ежедневно мы получаем около 300 гигабайтов необработанных данных. Это от 200 до 300 спутниковых изображений, каждое из которых отображает площадь 100 на 100 км. Чтобы использовать их при расчёте NDVI, мы автоматически сжимаем полученные данные и обрабатываем их.
Обработка — важный шаг, потому что часто на спутниковых снимках видны снег и облака. Только чистые изображения позволяют оценить состояние вегетации, поэтому мы разработали собственные алгоритмы для поиска и фильтрации облаков, теней от них и снега. Но если погода плохая и небо затянуто облаками, то изображения будут «грязными», и у нас будет недостаточно данных для расчёта NDVI. В таком случае мы не сможем показать апдейты о состоянии поля нашим пользователям. Спутниковый снимок до (5) и после (6) распознавания облаков После чистки наступает стадия расчёта индекса вегетации. Чтобы определить значение NDVI в определённой точке изображения, используют следующую формулу: NIR — ближний инфракрасный диапазон, а RED — красный диапазон
Затем мы расшифровываем рассчитанные значения и задаём им цвета в диапазоне от тёмно-коричневого до ярко-зелёного. Чем зеленее, тем выше NDVI. Такую раскраску и цифровое значение индекса NDVI для полей и видят фермеры в наших приложениях.
Шаг 3: Фермер смотрит на карты вегетации и делает выводы
По индексу вегетации NDVI фермер не может узнать, что именно случилось с его посевами — это скорее подсказка о том, что происходит на поле в данный момент. То есть если моё поле тёмно-коричневого цвета в середине сезона, я не знаю, что именно там произошло — поле затопило, посевы съели вредители или вытоптали недоброжелатели. Просто знаю, что дела на этом участке идут не очень, надо съездить туда, понять, что случилось, и предпринять какие-то меры.
Это и есть самый базовый сценарий использования NDVI — дистанционный осмотр поля. Сидя дома на диване, фермер может по индексу вегетации понять, на каких участках поля растения развиваются нормально, а на каких — нет. И вот в эти проблемные участки он сразу и едет. Это сильно экономит время и деньги на оплату работы или бензин для машины. Просто представьте, что поле в 1 га — это 100 на 100 метров, чуть больше, чем обычное футбольное поле. Быстрым шагом такой участок можно обойти минут за пять. Просто обойти без возможности понять, что же там в глубине происходит. Когда ты фермер, площадь твоих полей может достигать нескольких десятков тысяч гектар, а осматривать их нужно практически круглый год. Вот в таком случае и пригодятся карты NDVI, которые мы показываем в наших приложениях.
Let’s block ads! (Why?)
Read More

ользователь из PowerPoint или Impress экспортирует PDF, а уже PDF конвертируется в изображения. Это простой с точки зрения создания сервиса вариант;
получить как выше PDF и использовать PDF.js для отображения PDF в браузере с рендерингом PDF тоже в браузере (этот метод я обсуждать не буду, он имеет как сильные стороны, так и слабые);
на сервере поднимается LibreOffice и он производит конвертацию PPT/PPTX в пригодные для веба форматы.
Презентация в SlideShare – это изображения
Судя по характерным для LibreOffice артефактам конвертации PPTX, именно он и используется на SlideShare. Этот вариант более сложен необходимостью создания очереди на конвертацию т.к. запущенный процесс LibreOffice может одновременно конвертировать только один документ, ну и в целом гонять сложный навороченный сервер не очень безопасно и если сервис презентаций будет публичным, надо процесс LibreOffice как-то изолировать от основной системы.
Плюсы выбора PDF: пользователь сразу видит ошибки экспорта в PDF как со стороны LibreOffice (разъезжается верстка и т.д.), так и со стороны PowerPoint (могут некорректно работать тени), ну и можно избежать ошибок конвертации PPTX, характерные именно для LibreOffice.
Плюсы LibreOffice: проще для пользователя т.к. не надо его просить экспортировать в PDF.
Сам я в своём сервисе смотрел на LibreOffice, но в итоге пока используется вариант с PDF, поэтому инструкция будет написана про него. Но отмечу, что LibreOffice используется в таких системах как Alfresco, а для автоматизации запуска LibreOffice можно использовать jar-приложение jodconverter, о котором уже писали мельком на Хабре.
Конвертация PDF в изображения
Есть несколько программ-конвертеров PDF в изображения: Poppler, Apache PDFBox, ghostscript, mupdf и ряд других. Можно дописать немного кода к Pdfium и получить тоже самое. Можно купить коммерческие библиотеки. Можно использовать любую, суть там сводится к запуску исполняемого файла с передачей номера страницы и формата изображения. Скажем при использовании Poppler для получения изображения 2 страницы в формате JPEG надо запустить pdftoppm таким образом: $ pdftoppm -f 2 -l 2 -r 96 -jpeg input.pdf > page-2.jpg
В примере с pdftoppm из Poppler надо обратить внимание на параметр -r 96, означающий разрешение, в котором будут рендерить PDF (эквивалентно указанию какую плотность пикселей имел бы принтер, если бы PDF печатали на нём). В некоторых из программ для конвертации можно указать число пикселей в которых должно получиться изображение. Тонкость в том, что PDF – векторный формат, а выходное изображение – растровый и параметр -r отвечает за то, в каком разрешении векторный формат будет преобразовываться в растровый. Аналогичный параметр есть и у других программ-конвертеров.
Если всё-таки спросите меня какой конвертер выбрать, я рекомендую начать с Poppler за удобную лицензию. Apache PDFBox работает тоже неплохо, но потребляет больше ресурсов т.к. написан на Java.
Проблемы
Очевидно, раз интерактивный формат презентации превратился в изображения, все переходы, весь интерактив и видео в таком плеере работать не будут.
Встречаются ошибки как в самих загружаемых PDF (из-за ошибок в генераторах PDF), так и в программах-конверторах. В моем ПО программа-конвертер сама перебирает несколько программ если рендеринг в изображение с помощью предыдущей программы завершился с ошибкой.
Предложенная схема не решает проблему с работой гиперссылок. Её надо решать отдельно т.к. на современных презентациях гиперссылки встречаются часто и не уметь работать с гиперссылками – плохо (SlideShare умеет).
Не работает выделение текста. Обычно в таких случаях решением является “текстовая подложка”, когда из документа выделяется текст и подкладывается под изображение, но можно просто весь текст из презентации вылить в textarea ниже самой страницы для поисковой оптимизации.
Оптимизации
Конвертировать можно сразу после загрузки PDF, а можно лениво при первом обращении к странице. Проблема в том, что конвертация (рендеринг страниц в изображения) занимает время и место на диске. Если конвертировать сразу, пользователю надо ждать окончания конвертации прежде чем он увидит плеер, если лениво, то изображения можно положить в кеш и затем очистить кеш для экономии места, но первый просмотр будет подтормаживать. Я в своей практике использую ленивый рендеринг.
Люди часто смотрят презентации со смартфонов и здесь хочется лить в них поменьше трафика. Для этого автоматически можно:
отдавать пользователю изображения в JPEG или WebP, выбирая наиболее оптимальный для устройства формат;
уменьшить изображение до размера экрана пользователя или видимой части плеера, чтобы уменьшить трафик на смартфоны.
По форматам изображений надо иметь в виду, что WebP хорошо работает и с текстом и с рисунками на слайде, но не работает с Safari, IE и может не работать со старым Edge, а JPEG на тексте может артефакты сжатия оставлять. Есть еще везде поддерживаемый PNG, но он слишком много места занимает на слайдах с рисунками и имеет слишком большой размер файла при высоких разрешениях, поэтому его не стоит как основной формат выбирать.
Размышления про будущее PowerPoint
Проблемы во многом связаны с тем, что PowerPoint с самого начала не веб-формат, поэтому отображение его в вебе требует трансформацию в HTML-совместимые форматы, что просто сделать только пока работаешь со слайдами как с изображениями, а когда появляются более сложные задачи, то даже Microsoft полностью весь функционал PowerPoint при просмотре в вебе не реализует.
Поэтому PowerPoint должен когда-нибудь уйти, а заменят его интерактивные презентации на HTML5+JS. Но вот сам редактор PowerPoint весьма удобен, многим он нравится и это поддерживает популярность детища Microsoft (напомню, что у самой Microsoft есть Sway на веб-стеке).
Итоги
Создать собственный простейший сервис за счет готового ПО работы с презентациями достаточно просто. Правда у такого сервиса будет ряд недостатков, которые надо дорабатывать и что будет уже более трудоёмко, т.к. нет простых готовых решений в открытом доступе.
Если вы писать сами код не хотите, я раздаю бесплатные лицензии на электронную библиотеку ELiS для создания электронных библиотек с открытыми ресурсами и там уже есть модуль для работы с презентациями, каталог, полнотекстовый поиск, пользовательские библиотеки. Ну а в готовом плеере уже есть: трекинг чтения (кто когда и какие страницы смотрел);
полупрозрачный курсор (замена лазерной указки).
Пример плеера
Можно покликать в пример презентации как наглядное представление, что можно сделать по описанному выше подходу.
Let’s block ads! (Why?)
Read More