基于 TensorFlow 的端到端数据压缩库，用神经网络实现图像等数据的压缩与解压，适合研究学习式压缩算法。

BZip2 的精神续作，用 C 语言实现，压缩率更高、速度更快，适合替代 BZip2 做通用数据压缩。

极快的无损压缩算法，压缩和解压速度远超 gzip，适合对延迟敏感的场景，比如日志传输、内存数据压缩和嵌入式存储。

用 Rust 编写的高性能通用数据压缩器，适合需要快速压缩和解压各类数据的场景。

用 Rust 实现的 Brotli 压缩与解压库，可选择不依赖标准库，适合在嵌入式或受限环境中做高压缩比的数据压缩。

开源数字图像取证工具集，提供图形界面，用于检测图像篡改、分析元数据与压缩痕迹，辅助取证调查。

用 Go 实现的无损数据压缩库，支持 LZ77、BWT、Huffman 等多种算法组合，适合需要高压缩比和并发处理的场景。

面向大规模列式数据集的可扩展文件格式，用 C++ 实现，支持压缩与编码，适合机器学习训练和数据分析场景下的高效存储。