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上回说到,CSR 格式的稀疏矩阵基于程序的空间局部性原理把当前访问的内存地址以及周围的内存地址中的数据复制到高速缓存或者寄存器(如果允许的话)来对 LIL 格式...
上回说到 LIL 格式的稀疏矩阵的 rows 属性和 data 属性是一个其元素是动态数组的数组。其在内存中的存储方式为一个外围定长数组的元素是指向对应动态数组...
上回说到,LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组,通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始!
在基于 NVIDIA GPU 的强大云端服务器支持下,聊天机器人已经深入到全球数百万人的日常生活中。这些开创性的工具不仅提供了便利的沟通方式,还大大提升了信息获...
上回说到,无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵,进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率,继续改...
散列表(Hash Table)是一种非常重要的数据结构,它允许我们根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组,对于每个键...
上回说到,计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而,我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律,因此仅仅存...
SciPy 是一个利用 Python 开发的科学计算库,其中包含了众多的科学计算工具。其中,SciPy 稀疏矩阵是其中一个重要的工具。相比于常规的矩阵,稀疏矩阵...
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时,我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因:精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言,精度不够的情...
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众所周知,作为深度学习框架之一的 PyTorch 和其他深度学习框架原理几乎完全一致,都有着自动求导机制,当然也可以说成是自动微分机制。有些时候,我们不想要它自...
在 SciPy 稀疏矩阵中,有着 2 个经常被混为一谈的方法:toarray() 方法以及 todense() 方法。事实上,我在才开始接触 SciPy 稀疏矩...
我们都知道,一般情况下,一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵(RGB 格式),当然也有四个矩阵(RGBA 格式)或者一个矩阵(灰度图)的情形。然而,进行数据传...
看到标题,可能很多人会不太可能实现,因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样,即使使...
子串的定位操作通常称为串的模式匹配,它求的是子串(常称模式串)在主串中的位置。下面给出一种不依赖于其他串操作的暴力匹配算法。
字符串简称串,计算机上非数值处理的对象基本都是字符串数据。我们常见的信息检索系统(如搜索引擎)、文本编辑程序(如 Word)、问答系统、自然语言翻译系统等,都是...
数组是由 n(n≥1)个相同类型的数据元素构成的有限序列,每个数据元素称为一个数组元素,每个元素在 n 个线性关系中的序号称为该元素的下标,下标的取值范围称为数...
在信息处理中有一大类问题需要逐层或逐行处理。这类问题的解决方法往往是在处理当前层或当前行时就对下一层或下一行做预处理,把处理顺序安排好,待当前层或当前行处理完毕...
队列(Queue)简称队,也是一种操作受限的线性表,只允许在表的一端进行插入,而在表的另一端进行删除。向队列中插入元素称为入队或进队;删除元素称为出队或离队。这...
假设表达式中允许包含两种括号:圆括号和方括号,其嵌套的顺序任意即 ([]()) 或 [([][])] 等均为正确的格式,[(]) 或 ([()) 或 (()] ...
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