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为什么采样矩阵行非常慢？

采样矩阵行非常慢的原因可能有多种，以下是一些可能的原因和解决方法：

数据量过大：如果采样矩阵的行数非常大，可能会导致数据处理和计算变得缓慢。解决方法可以是优化算法或者使用分布式计算来处理大规模数据。
网络延迟：如果采样矩阵的数据存储在远程服务器上，网络延迟可能会导致数据传输变慢。解决方法可以是优化网络连接，使用更快速的网络传输协议，或者将数据存储在本地进行处理。
硬件性能不足：如果计算机的硬件性能较低，例如CPU、内存或磁盘速度不够快，可能会导致数据处理变慢。解决方法可以是升级硬件或者优化算法以减少计算量。
程序设计不合理：如果采样矩阵的处理程序设计不合理，例如使用了低效的算法或者没有充分利用并行计算的能力，可能会导致处理速度变慢。解决方法可以是优化算法，使用并行计算技术，或者使用更高效的数据结构。
数据存储结构不合理：如果采样矩阵的数据存储结构不合理，例如使用了低效的数据库查询方式或者没有进行索引优化，可能会导致数据访问变慢。解决方法可以是优化数据库查询，使用合适的索引，或者使用缓存技术加速数据访问。

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计算机视觉中的细节问题(六)

为什么要用batch？...这种方法比较快，但是由于迭代一次仅依靠单一样本，这样很容易在相邻的两次迭代计算的梯度差距非常大，甚至方向相反，因此容易不收敛。...有很多的方法来实现上采样的操作：最近邻插值双线性插值双三次插值 为什么用转置卷积？如果我们想要我们的网络学习到如何最优化的进行上采样，我们可以使用转置卷积。...理解转置卷积的概念非常有用，因为在一些重要的论文和工程都都会用到，比如：在DCGAN中，生成器使用随机采样的值来生成全尺寸的图像。...每一行定义一个卷积运算。如果你看不懂上面的图的话，下面的图表可能会有所帮助。卷积矩阵的每一行只是一个重新排列的卷积核矩阵，在不同的地方用零来填充。

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2021年的第一盆冷水：有人说别太把图神经网络当回事儿

大多数图都相当稀疏，因此矩阵中会包含很多 0。从这个角度看，非零数值非常重要，这让问题接近于（计算上很难的）离散数学，而不是（容易的）连续、梯度友好的数学。...有了全矩阵，情况会变得容易如果不考虑物理领域的内容，并假设存在全邻接矩阵，那么很多问题就会迎刃而解。首先，网络节点嵌入不再是问题。一个节点就是矩阵中的一行，因此它本身已经是数字向量。...它从内存中读取数据非常慢，但在内存中的运行速度却很快（快了两个数量级）。在这种布局中，无论何时做任何事情，你都需要往返 RAM。...稀疏邻接矩阵稀疏邻接矩阵非常适合只读（read-only）图。我在自己的 nodevectors 库中将它作为后端使用，很多其他的库编写者使用 Scipy CSR Matrix。...随机游走采样。采用这一方法的包括 deepwalk 及相关的后续工作，通常用于嵌入而不是 GNN 方法。这在计算上可能非常昂贵，添加新节点也很困难。

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Randomized SVD 算法介绍与实现

，从而得到A的近似基Q Stage 2 1.构建低维矩阵B，满足： 2.计算低维矩阵B的SVD分解，使得从1中的公式我们可以看到，B是一个k+p行n列的矩阵，相比初始矩阵A(mn)，B的行数非常小...算法二：Randomized SVD算法的Power 迭代过程 Input: m行n列的初始矩阵A，奇异值个数k，过采样参数p，要求满足k+p<=min(m，n)，power指数q Output: A的近似基...算法三：Randomized SVD算法的子空间迭代过程 Input: m行n列的初始矩阵A，奇异值个数k，过采样参数p，要求满足k+p<=min(m，n)，power指数q Output: A的近似基...各配置如下： 8001行1850列的稠密型矩阵，进行k值为800的矩阵分解，其中Randomized SVD算法的迭代类型选择none，过采样参数为5，迭代轮数为2。...其他参数同SVD算法； 760万行6万列的稀疏型矩阵，进行k值为2000的矩阵分解，其中Randomized SVD算法的迭代类型选择QR，过采样参数为10，迭代轮数为2。其他参数同SVD算法。

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mysql为什么选错索引？怎么解决？

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ICLR 2022 | 走向深度图神经网络：基于GNTK的优化视角

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