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我明天要参加Linux+考试。我在亚马逊上购买了"Compt Linux+ All in one Tia“这本书，这本书与谷歌搜索关于JSON和YAML的说法相矛盾。
浏览 0提问于2020-12-22得票数 -2
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/usr/bin/env python3#Made by Devyn Collier Johnson, NCLA, Linux+, LPIC-1, DCTS/usr/bin/env python3#Made by Devyn Collier Johnson, NCLA, Linux+, LPIC-1, DCTS/usr/bin/env python3
# -*- codi
浏览 4提问于2013-12-06得票数 0
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我正在为我的Linux+/LPIC-1自学，当这个问题出现时，我正在阅读题为"CompTIA Linux+指南到Linux认证“的教科书，同时还编写了一些视频课程。
浏览 0提问于2017-08-29得票数 0
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我正在进行我的Linux+期中考试，我被困在一个问题上，我应该复制头部部分，包括标记，并将其输出到文件中。
浏览 0提问于2016-11-04得票数 0
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用户(Bob)意外地在其Home目录中创建了一个子目录(bobsdir)并试图删除它，但是当他们使用"rmdir \bobsfile“命令时，会得到”“。我得到了与/home相同的"~“，但在我的研究材料中找不到"\”是什么，以及为什么它们在这种情况下起作用。我是一个人，需要知道“为什么”的东西，所以任何帮助都会非常感谢。
浏览 0提问于2013-05-10得票数 2
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稀疏*稠密矩阵乘法运算数
、、、、
使用优化的稀疏例程(如cuSparse或特征或Matlab)乘CSR稀疏x密集矩阵或密集x CSR稀疏矩阵需要多少浮点运算。在稀疏矩阵完全密集的极限中，操作的数量是N^2*(2*N-1) --那么，当稀疏矩阵不够稀疏时，为什么稀疏例程比密集例程慢呢？正在进行哪些额外工作？
浏览 1提问于2018-07-15得票数 1
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(Linux+ Apache + PHP)，并且我的GitHub中的内容与作为存储库的内容相同。
现在我正在对我的GitHub进行更改，我想立即在我的网站上看到结果。
浏览 0提问于2013-11-10得票数 0
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我最近购买了CompTIA的Linux+认证书籍，正在经历导入提供的.ova文件的过程，以遵循书中的材料。
.ova导入成功，但我无法打开会话。
浏览 1提问于2021-03-27得票数 0
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矩阵的稀疏或密集存储
、、、、
我正在处理不是非常稀疏的大型稀疏矩阵，我总是在想，需要多少稀疏性才能将矩阵存储为稀疏矩阵才是有益的？我们知道，一个相当密集的矩阵的稀疏表示可以具有比原始矩阵更大的大小。那么，矩阵的密度是否有一个阈值，以便更好地将其存储为稀疏矩阵？我知道这个问题的答案通常取决于稀疏性的结构，等等，但我想知道是否有一些指导原则？例如，我有一个非常大的矩阵，密度约为42%。我应该将这个矩阵存储为密集的还是稀疏的？
浏览 0提问于2014-08-26得票数 3
我目前正在为Comptia Linux+考试学习，我在共享图书馆一章。其中，它说/etc/ld.so.cache文件是一个二进制文件，但在我的例子中它不是。
浏览 0提问于2018-02-11得票数 5
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我在linux内核上运行稀疏。错误2
/bin/sh: 1: llvm-config:not安装‘parse.h’->‘/home/lovegcy/include/稀疏/p
浏览 8提问于2013-08-09得票数 2
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CUDA中的稀疏矩阵加法
、、、
我正在考虑使用CUDA C来解决一个涉及稀疏矩阵加法的特殊问题。
似乎只讨论稀疏对象和密集对象之间的操作。这也让我想到:稀疏-稀疏加法是如此琐碎，可能只是使用“+”或类似的情况；或者稀疏-稀疏加法没有实现。哪个是正确的，我在哪里可以找到文档？
浏览 2提问于2014-12-15得票数 1
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我在python中有一个CSR稀疏格式的稀疏矩阵，我想将它导入MATLAB。MATLAB没有CSR稀疏格式。对于所有类型的矩阵，它只有一个稀疏格式。由于矩阵是非常大的密集格式，我想知道如何导入它作为一个MATLAB稀疏矩阵？
浏览 3提问于2014-09-08得票数 8
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我知道如何在创建或更改表时添加稀疏。ALTER COLUMN C1 VARCHAR(50) SPARSE NULL并且可以对稀疏列执行稀疏查询。只是想知道是否有任何方法来检查列是否已被设置为稀疏的？基本上，我正在尝试创建一个脚本，该脚本将确定sql server的兼容性级别，如果它支持稀疏，那么它将检查“列是否已被稀疏”，如果没有，则需要更改该列并添加稀疏。如果能够确定空百分比，情况会更好。
浏览 0提问于2014-10-13得票数 2
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我知道tensorflow提供了一些处理稀疏张量的方法。例如，当存在稀疏矩阵时，tf.sparse_tensor_dense_matmul比tf.matmul更快。在深卷积网络中，经过训练得到稀疏卷积核。我想知道如何保存卷积核，使tensorflow知道内核是稀疏的？
我看过一些报纸。本文提出了稀疏卷积比传统卷积更有效的计算方法。但是，tf.nn.conv2d并不表示它将比密集卷积核更快地用稀疏卷积核进行计算。如何从稀疏的内核中获得优势？
浏览 4提问于2017-05-25得票数 2
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对于非常大的稀疏向量，计算距离/邻近矩阵的最佳方法是什么？例如，您将得到以下设计矩阵，其中每行为68771维稀疏向量。designMatrix <5830x68771型稀疏矩阵与压缩稀疏行format>中存储的1229041个元素
浏览 2提问于2011-03-18得票数 1
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由于数据维度太大，我不得不将数据转换为稀疏矩阵，而不是密集数组。
然而，由于该图包含cnn，当我直接给稀疏矩阵喂入时，我被告知cnn不能接收稀疏张量。所以我得先做“稀疏到稠密”的操作。但问题是，我的数据(多稀疏矩阵)应该转换成二维稀疏矩阵。(例如，我有稀疏matrix1，dim为14,25500，稀疏matrix2，dim为14,25500，理想维数为2,14,25500，但我所面对的现实是28,25500)，所以在进入图后，我不得不拆分张量
浏览 0提问于2017-10-13得票数 0
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其中两种是列稀疏矩阵和行稀疏矩阵。所述列稀疏矩阵支持快速列切片操作，所述行稀疏矩阵支持快速行切片操作。
但我不是如果操作ai，：是列还是行切片操作。有什么帮助吗？
浏览 2提问于2014-06-04得票数 3
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