稀疏文件是什么？ 看维基百科的介绍吧：「Wikipedia/Sparse file」 稀疏文件常用操作 如何判断是稀疏文件？ 使用find /var/log -type f -printf "%S\t%p\n"判断文件是否为稀疏文件。 或者使用stat -c '%b*%B-%s' -- "$file
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2021-07-20 10:23:35
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1. Sparse 文件是并不占用磁盘存储空间. 2. rm 某文件后, 文件占用的磁盘空间并不是立即释放, 而是其句柄没有被任意一个进程引用时才回收. 3. ls 的结果是 apparent sizes, 我的理解是文件长度, 就类似文件系统中 file 这个数据结构中的定义文件长度的这个字段,
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2016-11-25 15:38:00
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在操作系统中，有一种特殊的文件，看着很大，但是实际占用磁盘的空间却很少，这种文件就是稀疏文件。这种文件的原理其实就是标记文件字节的内容为空(可以理解为NULL，但不是0)，为空的内容不会真实的占用磁盘空间，所以也称为打洞，就像就一张纸片（文件）上打了一个个洞，这些洞没有存储数据，所以不占用空间。生成一个稀疏文件当知道了稀疏文件的原理后，就很容易的生成一个稀疏文件了。下面我使用Go语言生成一个1GB
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2022-11-10 12:53:38
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参考unix环境高级编程第三版 54页和90页！！！ ( 文件I/O章节 lseek函数 。文件和目录章节 文件长度)
1、Linux文件空洞与稀疏文件
2、文件系统数据存储
3、文件系统调试
文件空洞
在UNIX文件操作中，文件位移量可以大于文件的当前长度 在这种情况下，对该文件的下一次写将延长该文件，并在文件中构成一个空洞。位于文件中但没有写过的字
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2023-02-24 14:28:06
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Linux文件空洞与稀疏文件
在UNIX文件操作中，文件位移量可以大于文件的当前长度，在这种情况下，对该文件的下一次写将延长该文件，并在文件中构成一个空洞。位于文件中但没有写过的字节都被设为0。
如果offset 比文件的当前长度更大，下一个写操作就会把文件“撑大（extend）” 在文件里创造“空洞（hole）”。没有被实际写入文件的所有字节由重复的0 表示。空洞是否占用硬盘空间是由文件系统（file system）决定的。
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2014-12-29 11:06:13
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dm.fs参数 dm.fs 可以指定容器的 rootfs 的文件系统，但只支持 ext4/xfs，源码如下 funcNewDeviceSet(root string, doInit bool, options []string) (*DeviceSet, error) {...case"dm.fs":if val !="ext4" && val != "xfs" {ret
原创
2015-06-02 18:16:55
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1、Linux文件空洞与稀疏文件 2、文件系统数据存储 3、文件系统调试 文件空洞 稀疏文件（Sparse File） Linux文件系统inode数据块存储 索引节点采用了多重索引结构，主要体现在直接指针和3个间接指针。直接指针包含12个直接指针块，它们直接指向包含文件数据的数据块，紧接在后面的3
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2016-05-02 17:56:00
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接下来，我们就要正式进入第三章——稀疏数组和队列的学习中了，顾名思义，在这一章节我会为大家介绍两种数据结构，即稀疏数组和队列。当然，按照我们这套系列教程的安排，首先我会为大家讲解稀疏数组，稀疏数组讲解完毕才会给大家讲解队列。还记得之前我给大家介绍我们这套系列教程时，讲过的我们这套系列教程所采用的一个授课方式嘛？不记得的，我这里再赘述一遍吧！我们这套系列教程采用的是如下这样一个授课方式，即：先说一下
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2024-06-29 17:17:27
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什么是索引
回想一下图书馆中，存放着一架一架的图书。假设要找一本书，图书管理员视必要一架一架的寻找，直到找到想要的那本书为止。这样的查找肯定费时费力，那么管理员可以将所有的图书标题按字母分类建立索引卡片，按字母顺序放在不同的办公抽屉中，这样一架一架查找图书的过程就变成了在办公桌前抽屉中查询索引卡片了，很容易得到有关这本书的信息。
索引是表示数据的另一种方式，它提供的数据顺序不同于
笔顺安排的基本规则有：1先横后竖：十、于、丰、干、丁、 、 等。含上述字或部件的字，如木、芋、艳、刊、花、羊等，也是如此。2先撇后捺：人、八、入、木、 等。含上述字或部件的字，如大、分、树、艾等，也是如此。由于汉字中没有捺起笔的字，所以撇与捺不论是相交、相离、相接，书写时都是先撇后捺。3先上后下：二、丁、立、李、昌、亨等。部分独体字和上下结构上中下结构的字一般遵从此规则。4先左后右：一些独体字、左
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2023-08-26 10:27:18
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# Python 稀疏矩阵与 .mat 文件的存储
在数据科学和机器学习的领域中，稀疏矩阵是一种非常重要的结构。由于网络图、文档-词矩阵等场景中，绝大多数元素为零，稀疏矩阵能有效节省存储空间并加快运算速度。在本文中，我们将探讨如何在Python中创建稀疏矩阵，并将其存储为MATLAB可读取的 `.mat` 文件。
## 什么是稀疏矩阵？
稀疏矩阵是一种矩阵，其中大多数元素为零。与普通矩阵相比
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2024-10-07 06:30:07
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在linux下，虚拟机的选择方式有很多，比如vmware for linux，virtual box，还有qemu，在以前，使用qemu的人不多，主要是使用起来有些麻烦，但现在随着Openstack的兴起，qemu也得到了很大的发展，现在在Fedora下使用qemu＋kvm性能还是很好的，如果再加上spice，就更不错了。但今天还是主要讲讲qemu下使用的几种镜像格式吧！1. rawraw格式是最
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2024-02-25 07:42:10
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什么是稀疏文件（Sparse File)
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2022-01-02 09:45:42
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1:矩阵的填充问题。 矩阵填充问题,考虑的是采样得到的一个矩阵，这个矩阵并不是完整的，只能得到一部分的元素。如何利用已有的元素，去把未知的元素给填充完整。不是说任意不完全的矩阵都可以直接填充的，现有的算法必须要求这个矩阵是有信息冗余的，换句话说必须要求这个矩阵是低秩的。 那么就是解决如下优化问题： min:Rank(X) min:Rank(X) s.
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2024-04-23 18:47:36
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当一个数组在中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理方法; 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值。 把具有不同值的元素的行列有值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 由7x6的数组转换成3x9的稀疏数组 package jiegou; i ...
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2021-08-14 00:18:00
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【定义】 所谓稀疏矩阵，假设在m×n矩阵中，有t个元素不为零，令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子，如果δ≤0.05，则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲，若矩阵中大多数元素的值为零，只有很少的非零元素，这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵 【三元组表示】为了节省内存单元，需要对稀疏矩阵进行压缩存储。在进行压缩存储的过程中，我们可以只存储稀疏矩阵的非零元素，为了表示非零元素在矩阵中的位置，
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2023-07-14 22:21:03
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密集索引和稀疏索引的区别 1、密集索引的每个搜索码值都对应一个索引值 2、稀疏索引只为索引码的某些键建立索引项主流mysql数据库引擎对这两索引的选择： InnoDB: 1、如果一个主键被定义了，则改键作为密集索引。 2、如果没有主键被定义，那么该表的唯一非空索引则作为密集索引。 3、若不满足以上两点，InnoDB内部隐藏生成6字节的列作为密集索引。 4、非主键索引存储相关键位和对应
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2024-03-04 14:36:51
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分布式算法设计1).MapReduce 在Map和Reduce两个基本算子抽象下，所谓Hadoop和Spark分布式计算框架并没有本质上的区别，仅仅是实现上的差异。阅读了不少分布式算法的实现(仅仅是实现，不涉及原理推导)，大部分思路比较直观，大不了几个阶段的MapReduce就可以实现。这里主要介绍一个曾经困扰我好久且终于柳暗花明的问题，即“大规模稀疏矩阵乘法”。
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2023-11-11 16:31:34
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在处理稀疏矩阵乘以稀疏矩阵的问题时，尤其在 Python 环境中，我们需要利用高效的存储和计算方式，以避免不必要的资源浪费。本文将详细记录解决“Python 稀疏矩阵乘稀疏矩阵”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
确保您有合适的环境来运行 Python 代码。推荐使用 Python 3.6 及以上版本，并安装 `scipy` 和 `n
1. 索引索引：是特殊数据结构，定义在查找时作为查找条件的字段，在 MySQL 又称为键 key，索引通过存储引擎实现。优点：索引可以降低服务需要扫描的数据量，减少了 IO 次数。索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表。索引可以帮助将随机 I/O 转为顺序 I/O。缺点：占用额外空间，影响插入速度索引。2. 索引类型：B+ TREE、 HASH、 R-TREE聚簇（集）索引、非聚簇索引：数据和索引
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2024-07-23 19:32:34
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