文章目录一、矩阵乘法回顾二、CUDA内存架构CUDA中的共享内存CUDA中的共享内存使用方法静态申请内存动态申请内存三、分解矩阵乘法 / 平铺矩阵乘法四、实战代码DS_M 和 DS_N的索引方式解释 一、矩阵乘法回顾CPU版本： GPU版本： 核函数如下： C = AB ([mk],[kn])的矩阵乘法运算，每个线程都要读取A的一整行和B的一整列。A矩 阵中的每个点需要被读N次，B矩阵中的每个
稀疏矩阵的应用此设计实现在三元组，十字链表下的稀疏矩阵的加、转、乘的实现。1.稀疏矩阵的存储2.稀疏矩阵的加法3.矩阵乘法4.矩阵转置 一：存储结构设计 采用三元组结构和十字链表结构存储稀疏矩阵的具体信息。其中：在三元组中，所有元素的信息用数组表示，每
基本上,在python中存储和使用密集矩阵的最佳方法是什么？我有一个项目,可以在数组中的每个项目之间生成相似度量.每个项目都是一个自定义类,并存储一个指向另一个类的指针和一个表示它与该类“紧密”的数字.现在,它的工作效果非常好,约为8000件,之后失败并出现内存错误.基本上,如果你假设每个比较使用〜30(看起来准确基于测试)字节来存储相似性,那意味着所需的总内存是：numItems ^ 2 * i
针对此题，可分别用共轭梯度法、 最速下降法求解线性方程组。程序如下：附录1 共辄梯度法求解大规模稀疏方程组程序附录2 三对角矩阵A、右端项b生成程序附录3 最速下降法求解线性方程组程序% 附录1 共轭梯度法求解大规模稀疏方程组程序
%% 利用共轭梯度法求解大规模稀疏方程组
clear %清除变量
clc
在数据分析中，随机数不仅有利于数据分析，而且在机器学习方面随机数的使用也是机器学习算法配置和评估的重要部分。例如，神经网络中的权重的随机初始化和将数据分成随机的训练和测试集等。因此，生成随机数是数据分析中一项很重要的技术。在 Python 中，可以通过 Python 中的 random 模块生成随机数，但是，其效率要远低于利用 NumPy 中的 random 模块生成随机数。numpy.rando
字典是以大括号标识，以键值对（key:value）的形式，无序，不可重复，可变的集合类型。 字典具有非常高效的读写效率。>>> d = {} # 创建一个空字典
>>> d1 = {'name':'张三', 'age':30, 'fond':'睡觉'} # 创建字典
>>> d2 = dict(name='李四', age=15
文章目录什么是字典为什么需要字典？字典操作取值改值与加值字典常用内置方法1. get(key, default) 取值2. 以列表返回字典元素3. pop(key) 删除并返回指定key的值4. setdefault(key,default=None)5. update(dict2) 追加字典6. clear() 清空字典7. copy() 复制字典 什么是字典字典是以大括号标识，以键值对（ke
## 如何实现Python JSON超大
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中处理超大的JSON数据。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步指导你完成每一个步骤。
### 流程
我们将通过以下步骤来实现Python JSON超大：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取JSON数据 |
| 2 | 分块处理JSON数据 |
| 3 | 处理
文章主要内容python中使用xlrd、xlwt库读写excel（xls）文件python中使用openpyxl库读写excel（xlsx）文件（一般针对大文件，本例中使用11w行Excel数据）前期准备：安装xlrd、xlwt、openpyxl库(这里使用pip安装方法) UP使用的是win10、 pycharm、python3.4（python 3.X版本基本都一样） 如果你已经将python
# 如何使用Python打开超大CSV文件
## 1. 简介
在开发过程中，我们经常需要处理大量的数据，其中CSV（逗号分隔值）是一种常见的数据格式。然而，当CSV文件非常大时，我们可能会遇到一些挑战。在本文中，我将指导你如何使用Python来打开超大的CSV文件，并解释每一步需要做什么。
## 2. 流程图
下面是打开超大CSV文件的流程图，我们将按照这个流程一步步进行操作。
```m
如何读取大文件？几乎所有人都知道，在 Python 里读取文件有一种“标准做法”：首先使用 withopen(fine_name) 上下文管理器的方式获得一个文件对象，然后使用 for 循环迭代它，逐行获取文件里的内容。下面是一个使用这种“标准做法”的简单示例函数： def count_nine(fname):
"""计算文件里包含多少个数字 '9'"""
co
这是一道著名的 Python 面试题，考察的问题是，Python 读取大文件和一般规模的文件时的区别，也即哪些接口不适合读取大文件。1. read() 接口的问题f =open(filename, 'rb')f.read()我们来读取 1 个 nginx 的日至文件，规模为 3Gb 大小。read() 方法执行的操作，是一次性全部读入内存，显然会造成：MemoryError...也即会发生内存溢出
转载
2023-06-28 21:39:51
116阅读
# Python 读取超大txt文件
在日常的数据处理和分析工作中，我们经常需要读取和处理大规模的文本文件。对于超大的txt文件，我们需要使用一些高效的方法来读取和处理数据，以避免占用过多的内存和时间。在本文中，我们将介绍如何使用Python来读取超大的txt文件，并提供一些示例代码。
## 为什么需要读取超大txt文件？
超大txt文件通常具有以下特点：
- 文件大小超过了常规内存的容量，
原创
2023-08-13 09:27:08
1875阅读
# Python读取超大CSV文件的实现方法
## 1. 整体流程
在Python中，读取超大CSV文件可以通过以下几个步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 打开CSV文件 |
| 步骤2 | 逐行读取CSV文件 |
| 步骤3 | 对每一行进行处理 |
| 步骤4 | 关闭CSV文件 |
下面将逐个步骤详细介绍，并给出相应的代码示例
# 如何用Python打开超大CSV文件
## 引言
在数据处理的过程中，我们经常需要处理大型的CSV文件。然而，当文件过大时，常规的处理方法可能会导致内存不足的问题或者运行速度过慢。本篇文章将向你介绍如何用Python打开超大的CSV文件，并提供一种高效的处理方法，以避免常见的问题。
## 整体流程
以下是打开超大CSV文件的整体流程，我们将使用Python的pandas库进行操作：
``
json解析简单介绍1.是一种轻量级数据格式，用于数据交互；服务器返回客户端的数据，一般都是JSON格式或者XML格式；注意：JSON格式的Key必须使用双引号；2.解析：将JSON解析为OC数据类型；JSON解析方案：（1）第三方框架：JSONKit、SBJson、TouchJSON（2）苹果原生：NSJSONSerialization（性能最好）[NSJSONSerialization JSO
# Python读取超大bin文件
在日常工作和项目中，我们经常会遇到需要处理大型二进制文件的情况，例如日志文件、数据库备份文件等。而Python作为一门功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理这种情况。本文将介绍如何使用Python读取超大的bin文件，并展示一个示例代码来演示这个过程。
## 为什么需要读取超大的bin文件？
超大的二进制文件通常包含了大量的数据，可能需要处理的数据
# Python读取超大SQL文件
在数据分析和处理的过程中，我们经常会遇到需要处理大型数据库的情况。对于超大SQL文件，由于其体积巨大，传统的读取方式可能会导致内存溢出或者程序运行缓慢。本文将介绍如何使用Python来读取超大SQL文件，并给出相应的代码示例。
## 1. 分块读取SQL文件
超大的SQL文件无法直接一次性读取到内存中，我们需要通过分块读取的方式来处理。Python的`io
原创
2023-08-27 06:23:10
303阅读
# Python读取超大JSON文件教程
## 简介
在实际的开发过程中，我们经常会遇到需要处理超大JSON文件的情况。由于文件过大，使用传统的读取方式可能会导致内存溢出或者处理时间过长。本教程将指导你如何使用Python来高效读取超大JSON文件，并提供了一系列的代码示例。
在开始之前，请确保你已经具备Python的基础知识，并且安装了以下依赖库：
- json：用于处理JSON数据
- i
原创
2023-08-31 09:27:29
2121阅读
标题：Python读取超大CSV文件的高效方法
# 摘要
在日常数据处理中，我们常常需要处理大规模的CSV文件。然而，传统的读取方式可能会导致内存不足或者性能低下的问题。本文将介绍一种高效的Python读取超大CSV文件的方法，以及如何使用该方法来优化数据处理过程。
# 引言
CSV文件（Comma-Separated Values）是一种常见的数据存储格式，它使用逗号或其他特定字符来分隔
原创
2023-08-21 10:33:09
910阅读
