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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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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稀疏矩阵：M*N的矩阵，矩阵中的有效值的个数远小于无效值的个数，而且这些数分布没有规律。压缩存储的值极少，采用三元组（value,row,col）存储每一个有效值。三元组按照在原矩阵的位置，按照行优先存储。构造函数：SparseMatrix(T* a,size_t m,size_t n,const T& invalid)
:_rowsi
原创
2016-04-18 15:55:08
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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
原创
2021-07-20 10:23:35
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# Python列表转稀疏矩阵
## 简介
在Python中，列表是一种常用的数据结构，用于存储一系列的元素。列表可以是任意长度，并且可以包含任意类型的元素。然而，在某些情况下，我们可能需要将一个列表转换为稀疏矩阵。
稀疏矩阵是一种特殊的矩阵，其中大部分元素的值为0。由于稀疏矩阵中的非零元素相对较少，因此可以使用更有效的存储和计算方法来处理它们，从而节省内存和计算资源。
在本文中，我将教会
原创
2023-09-08 10:11:08
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稀疏矩阵：M*N的矩阵，矩阵中有效值的个数远小于无效值的个数，且这些数据的分布没有规律如下图所示：一般情况下，我们会想到只要交换对应的行和列，但是这种做法很浪费时间和空间，所以我们可以利用三元组进行存储，压缩存储极少数的有效数据，使用{row，col，value}三元组存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后顺序依次存放。#define _CRT_SECURE_NO_W
原创
2016-05-11 15:10:14
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langchain 文档转稀疏向量是一个重要的任务，它在自然语言处理和信息检索中，能够有效地将丰富的文本信息压缩为低维稀疏表示，以便于后续的模型训练和推理。通过将文档转化为稀疏向量，我们能够提高检索效率和降低存储成本。接下来，将会回顾如何有效地实现这一转换，并记录解决过程中各类细节。
### 背景定位
在处理海量文本数据时，将文档转成稀疏向量的需求变得尤为重要。这不仅涉及到数据存储的效率，也关
问题： 现在有一个五子棋盘，如下，需要你进行存盘，然后以后在玩的时候还可以继续上一盘，你可以直接把这个11X11的棋盘直接保存到一个二维数组中，然后写进文件夹，但是你会发现，此时11X11的棋盘只有3个数据，其他都是无用的，占用内存空间，这显然转换成稀疏矩阵在存储，明显可以省略很多空间，接下来我们用Java代码模拟把它转换成稀疏矩阵，再从稀疏矩
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2024-01-20 21:49:52
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Matlab图论工具箱
文章目录
Matlab图论工具箱
稀疏矩阵与普通矩阵的转化有向图最大流graphmaxflow注意事项图最小生成树graphminspantree其他参数两节点最短路graphshortestpath其他参数每对节点间的最短路径graphallshortestpaths其他参数其他工具视图 稀疏矩阵与普通矩阵的转化
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2024-04-20 10:02:07
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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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此文转自一博文。 更详细资料可从百度云下载。 对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高。现有许多种稀疏矩阵的存储方式，但是多数采用相同的基本技术，即存储矩阵所有的非零元素到一个线性数组中，并提供辅助数组来描述原数组中非零元素的位置。 以下是几种常见的稀疏矩阵存储格式：...
原创
2021-08-02 11:10:36
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此文转自一博文。 更详细资料可从百度云下载。 对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高。现有许多种稀疏矩阵的存储方式，但是多数采用相同的基本技术，即存储矩阵所有的非零元素到一个线性数组中，并提供辅助数组来描述原数组中非零元素的位置。 以下是几种常见的稀疏矩阵存储格式：...
原创
2021-08-11 16:25:10
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# 稀疏矩阵的转置及其在Python中的实现
稀疏矩阵是指大多数元素为零的矩阵。在科学计算和数据分析中，稀疏矩阵的有效存储和计算方法是一个重要的研究方向。稀疏矩阵的转置是指将矩阵中的行和列进行交换。本文将探讨稀疏矩阵的转置的实现方法，并提供Python代码示例，最后总结稀疏矩阵处理的意义和应用场景。
## 稀疏矩阵的基本概念
在借助稀疏矩阵进行计算时，我们通常采用一些特殊的数据结构来节省内存
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第16篇，对应第1周第16个视频。“Linear Algebra review(optional)——Matrix-matrix multiplication”上一视频讲的是矩阵和向量相乘，我们在上上上个视频“矩阵和向量”那一节已经知道向量也是一种特殊的矩阵，那这一节我们把后面的这个向量给一般化为矩阵，即矩阵和矩阵的乘法。引入前面讲过梯度下降用于线性回归模型的参数确
可以说我定义了一个大的二次矩阵(例如150x150)。 一次它是一个numpy数组(矩阵A)，一次是scipy稀疏数组(矩阵B)。import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.sparse.linalg import spsolve
size = 150
A = np.zeros((size, size))
length = 1000
# Set
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2023-07-30 00:55:24
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# Python 稀疏矩阵转置
## 简介
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵，而只有少数元素非零。在实际应用中，使用稀疏矩阵可以节省存储空间和计算时间。而矩阵转置是指将矩阵的行和列互换。本文将介绍如何在Python中实现稀疏矩阵的转置操作。
## 稀疏矩阵的表示方法
在处理稀疏矩阵时，常用的表示方法是使用字典或三元组的形式。字典表示方法将矩阵的非零元素的行列索引作为键，元素值作为值存储在
原创
2023-09-26 13:37:04
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文章目录一、目的二、设计要求1.问题描述2.需求分析三、概要设计1.主界面设计2.存储结构设计3.系统功能设计四、模块设计1.模块设计2.系统子程序及功能设计3.函数主要调用关系五、详细设计1.数据类型定义2.主要子程序详细设计 一、目的1.了解稀疏矩阵相乘运算特点 2.知道稀疏矩阵存储，创建，显示，转置方法二、设计要求1.问题描述利用稀疏的特点进行存储和计算可大大节省存储空间，并实现稀疏矩阵相
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2024-09-04 06:30:46
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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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稀疏矩阵的压缩方法主要有：1：三元组顺序表 （行下标，列下标，值） 2：行逻辑链接的顺序表。 3：十字链表。什么是稀疏矩阵： 在矩阵中，我们常见的都是稠密矩阵，即非0元素数目占大多数时；若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。下图1为一个稀疏
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2024-04-08 10:51:10
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