基本思路：三元组方法：主要的特点就是最后的结果矩阵均由三元组的形式来表达，调用函数再以矩阵形式输出（1）稀疏矩阵加法（下图参考懒猫老师《数据结构》课程相关笔记） 这里与普通矩阵加法不同的是，稀疏矩阵的三元组在加法计算时，如果两个矩阵中的元素相加不为0时，才调用添加元素函数添加到和矩阵三元组中（最后的和矩阵也是一个三元组）（2）稀疏矩阵乘法 同样，在进行稀疏矩阵的乘法运算时，计算结果矩阵的元素时，要前两个矩阵在该位置的和不为0，才调用添加元素函数添加到结果矩阵三元组中完整代码：（稀疏矩阵（顺序）.h--用来实现稀疏矩阵的基本操作和加乘功能；稀疏矩阵加乘.c--用来对稀疏矩阵的加乘操作进行验证）（
switch语句(或编译形式的跳转表)“决定”跳转位置所花费的时间是否随着它包含的casees的数量而增加？ 最佳答案 这取决于编译器和(通常)您提供的值——如果值是“密集的”(即范围内的所有或几乎所有值在switch语句中都有case)，您通常会跳转表，它对所有值(在该范围内)花费相同的时间。如果您的值相对稀疏，它可能会编译成大致相当于if/then/else阶梯的代码，在这种情况下，添加更多(稀疏)case值会增加执行时间。 关于C++切换表性能，我们在StackOverflow上找
在我当前的项目中，我必须对某些东西使用稀疏vector。但是，由于我不负责该项目，所以我不能使用我想要的任何外部库。我只有STL和OpenCV可用。我已经浏览了几个stackoverflow回答的问题，但他们要么focusonaspecificapproach,comparisonofalimitednumberofapproaches(2)andoutsidelibraries当他们专门处理稀疏vector时。还有一些实现sparsematrix的好主意.我想要的是特别是一个稀疏vector(索引总是一维的，数据与这个问题无关)。我想要的东西不是一个单独的项目来实现，而是可以用于不仅
如何从Eigen::SparseMatrix中提取一个block.似乎没有我用于密集的方法。‘classEigen::SparseMatrix’hasnomembernamed‘topLeftCorner’‘classEigen::SparseMatrix’hasnomembernamed‘block’有一种方法可以将block提取为Eigen::SparseMatrix？ 最佳答案 我创建了这个函数来从Eigen::SparseMatrix中提取blocktypedefTripletTri;SparseMatrixsparseBl
我需要一个只有两个操作的快速容器。从一个非常稀疏的域(所有32位整数，并且在给定时间设置大约100个整数)插入key，并迭代插入的key。它应该处理很多命中相同条目的插入(例如，500k，但只有100个不同的条目)。目前，我正在使用std::set(仅插入和迭代接口(interface))，它很不错，但仍然不够快。std::unordered_set比GoogleHashMaps慢两倍。我想知道针对这种情况优化了什么数据结构？ 最佳答案 根据输入的分布，您可能可以在不更改结构的情况下获得一些改进。如果您倾向于多次运行单个值，那么您可
2023年12月，首个开源MoE大模型Mixtral8×7B发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了GPT-3.5和LLaMA270B，而推理开销仅相当于12B左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密LLM常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。MoE的广泛应用，使得在计算成本相对不变的条件下，模型容量能够得到显著扩展。此特性无疑使得MoE成为推动LLM发展的关键技术。MoE设计的初衷，是使模型的学习更加“术业有专攻”，其有效性已得到业界肯定。然而现有MoE架构训练中的弊端也逐渐凸显，主要包括：专家负载失衡、专家内样本混杂而专家间同质化现象严重、额外的通信开销等等。为了缓解现有MoE普
我有一个稀疏数组a(主要是零):unsignedchara[1000000];我想创建一个b索引数组a在带有AVX2的英特尔x64架构上使用SIMD指令。我正在寻找如何有效地做到这一点的技巧。具体来说，是否有SIMD指令获取SIMD寄存器中连续排列的连续非零元素的位置？ 最佳答案 计算非零值索引的五种方法是:半向量化循环:用字符加载SIMDvector，与零进行比较并应用移动掩码。如果任何字符非零，则使用小标量循环(也由@stgatilov建议)。这适用于非常稀疏的数组。下面代码中的函数arr2ind_movmsk使用了BMI1指令
zip文件格式以中央目录部分结尾，然后指向文件中的各个zip条目。这似乎允许zip条目出现在zip文件本身的任何位置。事实上，自解压zip文件就是一个很好的例子:它们以可执行文件开头，所有zip条目都出现在可执行字节之后。问题是:zip文件格式真的允许稀疏或不连续的zip条目吗？zip条目之间是否有空字节或未说明的字节？最终的PK说明和维基百科文章似乎都允许这样做。所有/大多数典型的zip实用程序都可以处理这种稀疏的zip文件吗？用例是这样的:我希望能够删除或替换zip文件中的zip条目。为此，典型的minizip等库希望您复制出整个zip文件，而不复制出已删除或替换的zip条目，这看
给定一个结构MyData，其中存在许多实例(我会说最多数百万)，对于每个实例，我需要存储一个成员，该成员可能包含最多8个键的值。key将始终是int范围0-7，并且值将始终是float的3D点(我们称之为Point3)。它最多包含:Key|Value-------------0|[x,y,z]1|[x,y,z]2|[x,y,z]3|[x,y,z]4|[x,y,z]5|[x,y,z]6|[x,y,z]7|[x,y,z]但是，在99.9%的情况下，它将包含0或1个键值对，例如:Key|Value-------------1|[x,y,z]如何有效地确定存储空值或单值std::map的内存开
我目前想要将一个大的稀疏矩阵(~1Mx200k)与其转置相乘。结果矩阵的值将是float。我尝试将矩阵加载到scipy的稀疏矩阵中，并将第一个矩阵的每一行与第二个矩阵相乘。乘法需要大约2小时才能完成。实现这种乘法的有效方法是什么？因为我在计算中看到了一个模式。矩阵大而稀疏。矩阵与其转置相乘。因此，生成的矩阵将是对称的。我想知道哪些库可以更快地实现计算。它可以是Python、R、C、C++或任何其他语言。 最佳答案 我想您的主要需求是节省内存。首先，当您将矩阵与其转置相乘时，转置不需要任何内存:它的所有单元格都可以通过第一个矩阵(tA
