Erlang中的稀疏世界结构 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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JavaScript 中的稀疏数组世界

在这篇文章中，我将谈论：✅ 什么决定了数组的长度✅ 稀疏数组和稠密数组的区别✅ 如何处理稀疏数组神秘数组长度的案例还记得第一次你以为自己掌握了数组吗？我也是。我以为数组的长度是由定义的元素数量决定的。...在 JavaScript 中，arr.length = 最高索引 + 1（加 1 是因为我们从 0 开始索引）。确实，这不是你每天都会遇到的数组。这就是我们所谓的稀疏数组。...稀疏数组遇上 map( ) 函数一个惊喜那么，当你在我们的稀疏数组上运行 map() 函数时会发生什么呢？...我也是这么认为的。但事实证明，map() 函数会忽略空白位置！将稀疏数组想象成一个分成两个部分的停车场：免费停车和付费停车。免费停车位就像我们数组中的空槽位一样。...在真实应用程序中，稀疏数组是否存在？我现在还没有答案，并承诺在有答案时更新文章。但是，即使答案是明确的“不”，这也无关紧要。这并不会减少 JavaScript 数组这些古怪方面的探索的吸引力。

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如何在Erlang的List中移除element?

Erlang的BIF似乎没有对应的函数，不过可以很方便的达到这一目的。...List3 = List1 -- List2. [1,2] 4> List4 = [1,3,2,3]. [1,3,2,3] 5> List4 -- List2. [1,2,3] 自定义函数删除List中的第...从List删除所有指定的项 del_all_occurences(List, Elem) -> [E || E <- List, E =/= Elem]. ----...Previous ChicagoBoss里直接在Controller里面使用中文 Next Erlang中启用Kernel Poll

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深度学习中的稀疏注意力

稀疏注意力：在稀疏注意力中，我们可能只关注"我"和一些特定的、重要的上下文。例如，我们可能会回答：“你喜欢吃橙子和吃西瓜，但是你不喜欢吃辣的和咸的食物。”...二、稀疏注意力的示意图 “稀疏注意力”是一种与传统注意力机制不同的技术，它只关注序列中的部分元素以提高处理速度。...这张图是DeepSpeed使用的变量稀疏结构的视觉表示。图中的网格和单元格分别代表序列和序列中的元素。蓝色的单元格表示正在计算的元素，绿色的单元格表示未被计算的元素。...总结起来就是：选择性关注：在稀疏注意力机制中，我们并不需要计算所有元素之间的关系，而只需要计算部分元素之间的关系。...在处理稀疏注意力内核时，DeepSpeed采用了块稀疏计算。在训练阶段，可以使用稀疏注意力来优化模型。稀疏注意力通过减少注意力机制中需要计算的元素数量来提高训练效率。

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窥探数据结构的世界

什么是数据结构？数据结构是在计算机中组织和存储数据的一种特殊方式，使得数据可以高效地被访问和修改。更确切地说，数据结构是数据值的集合，表示数据之间的关系，也包括了作用在数据上的函数或操作。...单链表与双向链表：单链表是表示一系列节点的数据结构，其中每个节点指向列表中的下一个节点。链表通常需要遍历整个操作列表，因此性能较差。...稀疏图与密集图当图中的边数接近最大边数时，图是密集的。 ? 密集图当图中的边数明显少于最大边数时，图是稀疏的。 ? 稀疏图 6....很多语言的内置数据结构像 python中的字典， java中的 HashMap，都是基于哈希表实现。但哈希表究竟是啥？ 9.1 哈希表是什么？...2, 一个哈希表的诞生具体步骤如下：在散列中，通过使用散列函数将大键转换为小键。然后将这些值存储在称为哈希表的数据结构中。散列的想法是在数组中统一分配条目（键/值对）。

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稀疏分解中的MP与OMP算法

今天发现一个重大问题，是在读了博主的正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同，之后一脸懵逼，CS中的稀疏表示不就是把信号转换到另一个变换域中吗？...后面的学者用稀疏分解的思想应用于压缩感知重构中。其实两者解决的问题是一样的。　　...上面各式中，A为M×N矩阵（M>>N，稀疏分解中为冗余字典，压缩感知中为传感矩阵A=ΦΨ，即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ），y为M×1的列向量（稀疏分解中为待稀疏分解信号，压缩感知中为观测向量），θ为N×1...的列向量（稀疏分解中为待求分解系数，压缩感知中为信号x的在变换域Ψ的系数，x=Ψθ）。　　...再如，带有孤立不连续点的平滑信号可用小波基稀疏表达，但小波基在表达傅里叶频谱中有窄带高频支撑的信号时却是无效的。　　现实世界中的信号经常包含有用单一基所不能表达的特征。

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【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR）

4.2.1 矩阵的数组表示【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。...稀疏矩阵的压缩存储——三元组表【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 e....CSR存储格式的主要优点是有效地压缩了稀疏矩阵的存储空间，只存储非零元素及其对应的行和列信息。此外，CSR格式还支持高效的稀疏矩阵向量乘法和稀疏矩阵乘法等操作。...num_elements; Element* elements; int* row_ptr; int* col_indices; } CSRMatrix; Element 结构体表示矩阵中的一个元素

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深度学习算法中的稀疏编码（Sparse Coding）

引言稀疏编码（Sparse Coding）是深度学习算法中的一种重要技术，它在神经网络模型中发挥着重要的作用。本文将介绍稀疏编码的基本概念、原理以及在深度学习中的应用。...稀疏编码的概念稀疏编码是一种通过寻找数据的稀疏表示来描述数据的方法。在深度学习中，稀疏编码可以将输入数据表示为其潜在特征的线性组合，其中只有很少的特征起到主导作用，而其他特征的权重接近于零。...稀疏编码在深度学习中的应用稀疏编码在深度学习中有多种应用，以下是其中几个重要的应用：特征提取稀疏编码可以用于提取数据的高层抽象特征。...通过学习数据的稀疏表示，可以生成新的图像样本，这种生成方式能够保留原始数据的结构和统计特性，从而生成逼真的图像。信号处理稀疏编码可以用于信号处理。...通过学习信号的稀疏表示，可以提取信号中的重要成分，并实现信号的降噪和重建等任务。异常检测稀疏编码可以用于异常检测。

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稀疏性在机器学习中的发展趋势：MoE、稀疏注意力机制

将 Transformer 中的密集前馈网络 (FFN) 层替换为稀疏 Switch FFN 层（浅蓝色）。该层独立地对序列中的标记进行操作。...完全注意力模型可以看作是一个完全图 ETC：在 Transformer 中编码长的结构化输入 ETC（Extended Transformer Construction），是一种扩展 Transformer...结构的稀疏注意力（sparse attention）的新方法，它利用结构信息（structural information）限制计算出的相似性得分对的数目。...ETC 模型对长输入的扩展注意力机制的说明 Big Bird: 用于更长序列的 Transformer BigBird，是将 ETC 扩展到更一般的场景的另一种稀疏注意力机制，在这些场景中，源数据中存在的关于结构的必备领域知识可能无法获得...全局标记作为信息流的管道，证明了使用全局标记的稀疏注意力机制可以和全注意模型一样强大。稀疏注意力模型的高效实现大规模采用稀疏注意力的一个主要障碍，是稀疏操作在现代硬件中效率相当低。

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【AAAI2022】基于图神经网络的稀疏结构学习在文档分类中的应用

近年来，图神经网络在文献分类中得到了广泛的应用。然而，现有的方法大多是基于没有句子级信息的静态词同现图，这带来了三个挑战:(1)词的歧义性(2)词的同义性(3)动态上下文依存。...为了解决这些问题，我们提出了一种新的基于GNN的稀疏结构学习模型用于文档分类。具体地说，文档级图最初是由句子级词同现图的断开并集生成的。...模型收集了一组可训练的连接句子间不相连词的边，利用结构学习对动态上下文依赖的边进行稀疏选取。具有稀疏结构的图可以通过GNN联合利用文档中的局部和全局上下文信息。...在归纳学习中，将改进后的文档图进一步输入到一个通用的读出函数中，以端到端方式进行图级分类和优化。...在几个真实世界数据集上的大量实验表明，提出的模型优于最先进的结果，并揭示了学习每个文档稀疏结构的必要性。

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稀疏索引与其在Kafka和ClickHouse中的应用

Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...最后，稀疏索引的粒度由log.index.interval.bytes参数来决定，默认为4KB，即每隔log文件中4KB的数据量生成一条索引数据。调大这个参数会使得索引更加稀疏，反之则会更稠密。...ClickHouse MergeTree引擎表中，每个part的数据大致以下面的结构存储。...不过，ClickHouse的稀疏索引与Kafka的稀疏索引不同，可以由用户自由组合多列，因此也要格外注意不要加入太多索引列，防止索引数据过于稀疏，增大存储和查找成本。

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单细胞分析过程中的稀疏矩阵删减

引言在单细胞转录组分析中，偶尔会出现电脑内存有限等情况，无法直接读取所有数据，这种时候可以考虑分析部分数据。...网上的教程提供了 python 和 R 两种代码1,2，但是实际操作中发现 R 代码并未提供正确的写出功能，所以本文以 python 作为示范。...下面是用到的库。...numpy==1.24.3pandas==2.0.1scipy==1.11.4结论总而言之但是读进去了，但是也是真慢啊...引用python 和 R 写出表达矩阵为稀疏矩阵 matrix.mtx.gz...的方法-CSDN 博客「单细胞转录组系列」如何从稀疏矩阵中提取部分数据进行分析_单细胞稀疏矩阵-CSDN 博客

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现实世界中的 Python

问题修正发布版会以版本号第三部分的数字来标示（例如 3.5.3, 3.6.2），用于稳定性的管理；只有对已知问题的修正会包含在问题修正发布版中，同一系列的问题修正发布版中的接口确定将会始终保持一致。...提议对 Python 加入不兼容的更改是否合理？通常来说是不合理的。世界上已存在的 Python 代码数以亿计，因此，任何对该语言的更改即便仅会使得现有程序中极少的一部分失效也是难以令人接受的。...PEP 5 描述了引入向后不兼容的更改所需遵循的流程，以尽可能减少对用户的干扰。 Python 是一种对编程初学者友好的语言吗？当然。...通过使用标准库，学生可以在学习编程基础知识的同时开发真正的应用，从而获得更大的满足感。使用标准库还能使学生了解代码重用的概念。而像 PyGame 这样的第三方模块同样有助于扩大学生的接触领域。...请访问 Python wiki 查看 Python 编程环境的完整列表。如果你想要讨论 Python 在教育中的使用，你可能会有兴趣加入 edu-sig 邮件列表。

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稀疏索引在MongoDB中的使用场景是什么？

稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型，它适用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同，稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引，而不会对缺失该字段的文档进行索引。...稀疏索引的使用场景稀疏索引最常见的使用场景是对可选字段进行索引。例如，某个文档包含了一个可选的“phone”字段，但并非所有文档都包含该字段。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能：稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率，但是在某些情况下可能会影响查询性能。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。

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CVPR 2023 | 高效视频超分辨率的结构化稀疏学习

为了修剪这些不重要的过滤器，本文根据 VSR 的特性开发了一种称为结构化稀疏学习(SSL)的结构化修剪方案。...为了追求更高效的 VSR 网络，我们根据 VSR 网络的特性，本文专门设计了一种称为结构化稀疏学习(SSL)的 VSR 结构化修剪方案。具体来说，SSL 有三个阶段，包括预训练、修剪和调优。...结构化稀疏学习结构化稀疏学习(SSL)是一种专门为 VSR 设计的结构化修剪方案。它可以减少神经滤波器的冗余，获得更有效的 VSR 子模型。...比例因子结构化剪枝的目的是根据设计的重要准则去除卷积滤波器。在分类任务中，相当多的作品使用 BatchNorm 的尺度参数来控制每个过滤器的吞吐量。零刻度参数使相应通道的值消失。...因此，本文提出了残差稀疏连接(RSC)对循环网络中的残差块进行剪枝(图2 (d))。

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【数据结构】数组和字符串（六）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏列（Compressed Sparse Column,CSC）

4.2.1 矩阵的数组表示【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。...稀疏矩阵的压缩存储——三元组表【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 e....压缩稀疏行（Compressed Sparse Row，CSR）矩阵【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR） f....通过这种方式，CSC格式将稀疏矩阵的非零元素按列进行存储，并通过列指针数组和行索引数组提供了对非零元素在矩阵中位置的快速访问。

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斗罗世界中的C语言与数据结构：第二章

斗罗世界中的C语言与数据结构：第二章上一章我们讲到了夕羽颜参加了史莱克学院工程师系的入学考试，他成功的解决了第一关的四个问题进入第二关，下面第二关就是考验他们的动手能力。...夕羽颜轻松通过第三关考核，接下来便是第四关，考核数据结构的能力。下面是第一题：数据的存储结构有：顺序存储，链式存储，索引存储，散列存储其中哈希表是散列存储，而线索树和双向链表是链式存储。...而逻辑结构是存在与人脑逻辑中是假定数据关系的结构，而栈就是逻辑结构，既可以使用顺序存储也可用链式存储。...“这题选C，A选项求关键路径是以拓扑排序为基础的，是正确的，我们一个工程内的各事件是有先后次序的，而求关键路径是需要按照这个先后次序排列的，所以是基于拓扑排序的。...我们能够很轻松的知道这两个值是相等的，所以选项C应该改为一个事件的最迟开始时间为以该事件为头的弧的活动最迟开始时间与该活动的持续时间的和。

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小白学数据：小世界网络中的大世界

额，这个世界就是这样，在我们睡醒之后，突然发现世界变了。 Anyway，让我们也来站在巨人的肩膀上，窥探一下小世界网络中的大世界。 ?...他们把“六度分隔”现象归类为可以由两个网络结构参数——较大的网络群聚系数和较短的网络平均距离来描述“小世界现象”。他们发现，在各种社会网络、电力网络、神经网络、生物网络中均存在小世界现象。 ?...网络的可搜索性是与网络结构关联在一起的，也就是说，你是否能找到连接你们之间的那些人，是和你与你偶像之间存在的社交网络结构所关联的。20世纪末美国Cornell大学的乔恩·克莱因伯格（J....幂次a 的特定取值说明网络只有特定的结构才使寻找最短路径成为可能，这也正是米尔格拉姆实验只有在小世界网络中才能成功的原因。这部分的模型和实证相当有趣，可以参考文献【2】P245~266....中国学者汪小帆、陈关荣最早研究了具有小世界结构性质的复杂网络系统的同步问题。他们发现，小世界特性可以显著地提高复杂网络系统的同步能力，即小世界网络实现同步的能力远远高于其对应的规则网络。

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超越 Sora 自动学习完整的世界模型结构

根据报告奖励的结果模式，以及一系列可以从神经生物学中解读为“位置”或“边界细胞”的边缘分布[86]。图5和图7中隐含感受野的比较表明，代理已经成功地学习了它的世界模型的结构。...在机器学习中，这种目标函数保证了解缠[14，15]，并且通常导致稀疏表示[40–43]。当将公式(2)中的期望自由能的表达式与(1)中的变分自由能进行比较时，期望散度变成了期望信息增益。...图5和图7中隐含感受野的比较表明，代理已经成功地学习了它的世界模型的结构。图8显示了伴随的行为指标。...此外，在这种监督结构学习之后，它能够积极地对世界进行采样，通过几百次观察来学习其因果结构。这很难或不可能使用机器学习中的标准过程来实现，例如流形学习或非参数贝叶斯。...在每次试验中，目标安排都是根据对结果的偏好来确定的；即，图11:发现和性能。图A显示了主动学习后的转换张量。注意，在结构学习(9)之后，转移张量的稀疏填充切片已经被主动学习填充。

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【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

教程概述本教程分为5部分;分别为: 稀疏矩阵稀疏的问题机器学习中的稀疏矩阵处理稀疏矩阵在Python中稀疏矩阵稀疏矩阵稀疏矩阵是一个几乎由零值组成的矩阵。...处理稀疏矩阵表示和处理稀疏矩阵的解决方案是使用另一个数据结构来表示稀疏数据。零值可以被忽略，只有在稀疏矩阵中的数据或非零值需要被存储或执行。...还有一些更适合执行高效操作的数据结构;下面列出了两个常用的示例。压缩的稀疏行。稀疏矩阵用三个一维数组表示非零值、行的范围和列索引。压缩的稀疏列。...在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具，以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。...此外，使用NumPy数据结构的机器学习库也可以在SciPy稀疏数组上透明地进行操作，例如用于一般机器学习的scikit-learn和用于深度学习的Keras。

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现实世界中的原生 Java

在切换到原生 Java 之前，在云原生基础设施中运行越来越多的 Spring Boot 服务变成了一件很有挑战性的事，更不用说规模扩大带来的成本增加了。...GraalVM 使得 Java 可以与其他“更轻更快”的技术栈相媲美，同时保留了我们所熟悉的 Java 结构。而 "更轻更快 "在云中至关重要。本地 Java 可执行文件也更安全。...幸运的是，大多数 Java 应用程序通常都会依赖于框架中已经存在的类似功能——日志、REST API、JSON 等。...下面是一个面向本地可执行文件的典型过程：和往常一样，在开发人员的机器上开发、调试、测试服务；进行更多、更严格的健壮性测试：测试 API 有效载荷的结构，确保它们是完整的；测试端点，“就像在生产环境中运行一样...例如，Swagger 可能会在过渡环境中暴露，但在生产环境中却没有。因此，过渡环境的可执行文件在构建时需要包含 Swagger 依赖，而生产环境的可执行文件则不需要。

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