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要确定每个字母的比特数算法需要尽可能精确地知道每个字母的出现机率。模型的任务是提供这个数据。模型的预言越好压缩的结果就越好。此外模型必须在压缩和恢复时提出同样的数据。在历史上有许多不同的模型。
静态模型在压缩前对整个文字进行分析计算每个字母的机率。这个计算结果用于整个文字上。
优点:
编码表只需计算一次，因此编码速度高，除在解码时所需要的机率值外结果肯定不比原文长。
缺点:
计算的机率必须附加在编码后的文字上，这使得整个结果加长。
计算的机率是整个文字的机率，因此无法对部分地区的有序数列进行优化。
在这个模型里机率随编码过程而不断变化。多种算法可以达到这个目的:
前向动态:机率按照已经被编码的字母来计算，每次一个字母被编码后它的机率就增高。
反向动态:在编码前计算每个字母在剩下的还未编码的部分的机率。随着编码的进行最后越来越多的字母不再出现，它们的机率成为0，而剩下的字母的机率升高，为它们编码的比特数降低。压缩率不端增高，以至于最后一个字母只需要0比特来编码。
优点:
模型按照不同部位的特殊性优化。
在前向模型中机率数据不需要输送。
缺点:
每个字母被处理后机率要重算，因此比较慢。
计算出来的机率与实际的机率不一样，在最坏状态下压缩的数据比实际原文还要长。
一般在动态模型中不使用机率，而使用每个字母出现的次数。除上述的前向和反向模型外还有其它的动态模型计算方法。比如在前向模型中可以不时减半出现过的字母的次数来降低一开始的字母的影响力。对于尚未出现过的字母的处理方法也有许多不同的手段:比如假设每个字母正好出现一次，这样所有的字母均可被编码。
模型度说明模型顾及历史上多少个字母。比如模型度0说明模型顾及整个原文。模型度1说明模型顾及原文中的上一个字母并不断改变其机率。模型度可以无限高，但是对于大的原文来说模型度越高其需要的计算内存也越多。
2018已经下架了没有程序可以共享了可以找官方客服或者是分支索取
编码烟感是可以编写地址码的烟感，直接和主机使用，非编是指不可以编写烟感地址码，需要和可编写地址码的模块才能和主机一起用。
瀑布模型：将软件生命周期划分为制订计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了他们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。其优点是：可以规范化过程，有...
基于Revit模型编码技术的BIM构件编码研究
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本文介绍基于Revit模型属性的编码方式、编码规则制定方法、模型编码在BIM运维管理中的应用及数据处理应用的思路及实践工作。
基于BIM的模型编码与构件工厂化加工的研究
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BIM建模不单纯是传统的建立模型,它还包括很多模型的物理参数录入,以及对各种信息模型进行编码,通过编码技术赋予模型定位定型,方便设计各方对模型进行区分;通过对BIM模型进行编码,打破了传统意义上的建模标准,给模型赋予一个代码,为施工过程中构件的工厂化加工提供参考依据.
引力的“熵减”现象说法——热环论
科学家们通过长期对熵理论的研究，提出了“热环论”（又可称“热动论”），完成了恩格斯的遗愿。
热环论指出：可压缩流体的静力学方程，即势焓(势能 焓)平衡规律指出，在引力场中，相同质量的流质其拥有的势焓值均为同一常数，这就意味着当流质势能大时其焓值小(温度低)，相反，当势能小时其焓值大(温度高)，如果星体中心的势焓值比外围低时，引力将迫使外围低温区热量向中心高温区传导转移，以趋于势焓平衡。又根据热辐射定律可知，热辐射仅由温度决定，不受引力影响。上述两类因素是热循环的动力，即热量在引力的帮助下从低温3k传导至高温亿万k(太空中或星体内部都存在着温度梯度这个客观事实)，再以辐射的方式逸散到太空中去，就这样循环往复以至无穷，这就"热环论"描述的现象。
以白矮星为例，白矮星内部无热源发光是因为星体引力能从太空云集低温热能。任何星体与太空间都存在着相反的热循环转移过程，即使是具有内部热源的星体也叠加着上述热循环过程（比如恒星的聚变热源）。
引力还是“熵增”现象——热寂说
这就是著名的“热寂说”...可以看出来，引力同样可以解释为“熵增”现象：质量的引力把原来的物质从低温加热到高温，这个加热的能量来自物质本身也就是质量的消耗（有可能来自原子核的质量减少，也可能来自电子能级的消耗等因素，下面有分析）。但宇宙的质量一开始怎么来的？至今还在假设当中，这也就是宇宙的诞生之谜。不过能推断出的就是：宇宙这些“天生”的质量其实就是“负熵”，宇宙一直都是在“负熵”变“正熵”的过程，即质量消耗而变为热能的过程，所以宇宙如果还有质量，就不会是我们所说的“死亡终结”，有质量就可以创造热能，从而获得非热能形式的能量。所以质量的引力把原来的物质从低温加热到高温，并不是违反热力学第二定律的：“自发性把热从低温物体转移到高温物体”，而是消耗了自身获得热能，由熵增而变高温的（这也就是我们所使用的所有能量的本源）。而把热能还原为质量，而不引起其他影响的，才是“绝对熵减”。
原子与原子之间的分隔是因为有电磁力（电磁力是虚光子传递产生的），远离原子核的电子能级高。以地球为例，地球内部物质被高度挤压，所以经过压缩，电子“被迫”降低能级，这就会释放出能量（电子向低能级跃迁，虚光子转变为光子释放出来），释放的能量又被周围的物质吸收，导致周围物质的电子能级升高，运动更剧烈，但运动空间被引力限制，所以形成一个“恶性循环”，也可以看成是一个平衡（用来抵御压缩，减缓体积缩小速度）：释放能量，然后吸收，再释放...逐渐向外围的低温区域传递，代价就是体积会不断缩小紧密，最终达到一个“度”，产生新的质变。不过如果不是恒星这样因为引力巨大，已经快速的经过了一次量变与质变的转化的（由巨大引力实现的内部更高温，造成聚变，也就是触发了更深层的能量释放...），其他温和的小天体，比如地球，经历的这个过程是非常漫长的，这也就导致了来自外界的变数干扰会成为必然，所以仅仅只能理论上成立。2100433B
在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值。它代表了在被接收之前，信号传输过程中损失的信息量，又被称为信息熵。信息熵也称信源熵、平均自信息量。在1948年，克劳德·艾尔伍德·香农将热力学的熵，引入到信息论，因此它又被称为香农熵。
熵在生态学中是表示生物多样性的指标。
熵定律是自然界的最高定律。在等势面上，熵增原理反映了非热能与热能之间的转换具有方向性，即非热能转变为热能效率可以为100%，而热能转变成非热能时效率则小于100%(转换效率与温差成正比)，这种规律制约着自然界能源的演变方向，对人类生产、生活影响巨大；在重力场中，热流方向由体系的势焓(势能 焓)差决定，即热量自动地从高势焓区传导至低势焓区，当出现高势焓区低温和低势焓区高温时，热量自动地从低温区传导至高温区，且不需付出其他代价,即绝对熵减过程。
熵概念源于卡诺热机循环效率的研究，是以热温商的形式而问世的，当计算某体系发生状态变化所引起的熵变总离不开两点，一是可逆过程；二是热量的得失，故总熵概念摆脱不了热温商这个原始外衣。当用状态数来认识熵的本质时，我们通过研究发现，理想气体体系的总微观状态数受宏观的体积、温度参数的控制，进而得到体系的总熵等于体积熵与温度熵之和(见有关文章)，用分熵概念考察体系的熵变化，不必设计什么可逆路径，概念直观、计算方便(已被部分专家认可)，因而有利于教和学。
熵流是普里戈津在研究热力学开放系统时首次提出的概念(普里戈津是比利时科学家，因对热力学理论有所发展，获得1977年诺贝尔化学奖)，普氏的熵流概念是指系统与外界交换的物质流及能量流 。我们认为这个定义不太精辟，这应从熵的本质来认识它，不错物质流一定是熵的载体，而能量流则不一定，能量可分热能和非热能[如电能、机械能、光能(不是热辐射)]，当某绝热系统与外界交换非热能(发生可逆变化)时，如通电导线(超导材料)经过绝热系统内，对体系内熵没有影响，准确地说能量流中只有热能流(含热辐射)能引入熵流(对非绝热系统)。对于实际情形，非热能作用于系统发生的多是不可逆过程，会有热效应产生，这时系统出现熵增加，这只能叫(有原因的)熵产生，而不能叫熵流的流入，因能量流不等于熵流，所以不论什么形式的非热能流都不能叫熵流，更不能笼统地把能量流称为熵流。
温-熵图，也叫作T-S图，是以T（气温）为纵坐标, S（熵）为横坐标的热力图。图中可以看出工质在循环过程中放热或者吸热的情况。
熵定律引力“熵增减”