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
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2024-09-05 14:07:20
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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
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2024-05-13 17:22:28
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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
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2023-10-03 14:09:28
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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
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2024-01-03 09:57:35
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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
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2024-03-01 10:53:05
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# 如何处理超大 JSON 文件的指南
在Python中处理超大JSON文件可以挑战你的内存和计算能力。为了高效地处理这些数据，我们不能一次性将它们加载到内存中，而是需要采取分步的方法。本文将指导你如何实现这一目标，包括具体的代码示例和每一步的详细说明。
## 处理超大 JSON 的流程
我们可以将整个处理流程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 06:28:45
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## 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
原创
2024-06-20 04:13:51
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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
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2024-09-05 10:04:54
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# 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
原创
2023-12-02 05:56:37
142阅读
# 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：
``
原创
2023-10-06 10:52:48
250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
2363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
原创
2023-09-25 21:02:23
219阅读
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
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2023-11-07 08:41:14
196阅读
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
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2023-06-28 21:39:51
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在处理大数据文件时，尤其是超大的 `.txt` 文件，使用 Python 打开这些文件就成了一个常见而又棘手的问题。随着数据量的增加，传统的方法往往无法满足日常需求，因此我们需要探索更高效的解决方案。
## 协议背景
随着信息技术的发展，数据处理已经逐渐渗透到各个行业。大数据的崛起催生了许多新的工具和算法，使得我们能够更加高效地处理海量数据。从数据存储到数据分析，每个环节都面临着新的挑战。
在
高精度计算之大数问题前言¶存储¶四则运算¶加法¶减法¶乘法¶高精度—单精度¶高精度—高精度¶除法¶Karatsuba 乘法¶关于 new 和 delete封装类¶练习题 前言¶本文篇幅较长，如果只是对某一部分感兴趣，可以直接看目录选择性阅读……高精度计算（Arbitrary-Precision Arithmetic），也被称作大整数（bignum）计算，运用了一些算法结构来支持更大整数间的运算（
# Python处理超大Log文件
随着信息技术的快速发展，日志文件的生成量也在不断增加，尤其是在大型应用程序和系统运维中，日志文件已成为重要的数据源。然而，超大的日志文件在分析和处理时会带来很多挑战，比如内存不足、文件读取速度慢等。本文将探讨如何使用Python处理超大的日志文件，并通过代码示例帮助大家理解相关方法。
## 1. 超大日志文件的挑战
超大的日志文件通常指的是几百MB甚至几G
原创
2024-10-21 04:44:22
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## Python DataFrame读取超大CSV文件
### 一、背景介绍
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常需要读取和处理大型的CSV文件。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，方便对数据进行分析和处理。然而，当CSV文件非常大时，直接使用pandas读取可能会导致内存溢出的问题。本文将介绍如何使用pandas和其他技巧来高效地读取和处理超大CSV文件。
原创
2024-01-21 06:41:53
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# 读取超大CSV文件的方案
在数据分析和机器学习的过程中，CSV（Comma-Separated Values）文件是最常见的数据存储格式之一。然而，当我们面对超大CSV文件时，直接将其加载到内存中可能会导致内存不足的问题。为了解决这一问题，本文将介绍几种有效的方法来读取超大CSV文件，并提供具体的Python代码示例。
## 方案概述
在处理超大CSV文件时，可以采取以下几种方案：
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原创
2024-10-04 03:51:53
403阅读
# 如何使用 Python 统计超大文件的行数
在处理大文件时，我们常常需要统计文件的行数。虽然 Python 提供了多种方法，但当文件非常大的时候，我们需要选择最高效的方法。本文将教你如何用 Python 高效地统计超大文件的行数，并提供完整的流程和代码示例。
## 整体流程
为了让你更好地理解整个过程，我们将整个统计行数的步骤整理成下表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-14 06:20:19
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