csr存儲
A. scipy常見數據結構：coo_matrix、csc_matrix與csr_matrix
coo_matrix全稱是A sparse matrix in COOrdinate format，一種基於坐標格式的稀疏矩陣，每一個矩陣項是一個三元組（行,列,值)。
該矩陣的常見構造方法有如下幾種：
輸出為:
使用稠密二維數組構造
輸出為：
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
輸出為：
array([[4, 0, 9, 0],
[0, 7, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 5]])
如果行列坐標有重復，對應的值直接累加，舉例如下：
輸出為：
array([[3, 0, 1, 0],
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1]])
csr是Compressed Sparse Row matrix的縮寫即壓縮稀疏基於行存儲的矩陣，好繞口，該矩陣有如下幾種構造方法：
輸出為：
輸出為：
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
輸出為：
array([[1, 0, 2],
[0, 0, 3],
[4, 5, 6]])
按行存儲，即先存儲第0行，然後第1行，依次到最後一行，即先掃描row數組的數據，第一個數據是0即第0行，然後掃描col的第一個數據是0即第0列，那麼第0行第0列存儲的值就是data的第一個數據即1，然後繼續掃描row的第二個數據還是0即還是第0行，col對應的第二個數據是2即第2列，data的第二個數據是2，即第0行第2列的數據是2，依次掃描row，找對應的col和data構造稀疏矩陣。
輸出為：
array([[1, 0, 2],
[0, 0, 3],
[4, 5, 6]])
csc是Compressed Sparse Column matrix的縮寫即基於列存儲的壓縮稀疏矩陣，該矩陣有如下幾種構造方法：
輸出如下：
和前面的csr的輸出對比可以看出該矩陣是按列逐個存儲。
輸出如下：
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
輸出如下：
array([[1, 0, 4],
[0, 0, 5],
[2, 3, 6]])
輸出如下：
array([[1, 0, 4],
[0, 0, 5],
[2, 3, 6]])
coo_matrix由於構造方便容易理解，所以通常都是先構造該矩陣然後調用tocsr和tocsc函數來獲取另外兩種矩陣的存儲。
csr_matrix支持快速的按行切片，而csc_matrix則支持快速按列切片操作。
B. 稀疏矩陣定義以及存儲格式(COO,CSR,CSC)
網路:在矩陣中，若數值為0的元素數目遠遠多於非0元素的數目，並且非0元素分布沒有規律時，則稱該矩陣為稀疏矩陣；與之相反，若非0元素數目佔大多數時，則稱該矩陣為稠密矩陣。定義非零元素的總數比上矩陣所有元素的總數為矩陣的稠密度。 簡單來說,稀疏矩陣就是絕大部分都是0的矩陣 ,只包含很少的非零值.
比如,
上述稀疏矩陣非零元素有9個,26個零值.稀疏性是74%.
稀疏矩陣因為絕大部分都是0元素,如果我們仍然按照普通方式存儲,無疑會 浪費很多空間 ;同時如果進行運算時,0元素對最終結果也沒有幫助, 增加了許多無效計算 . 因此,我們需要設計出新的存儲方式,或者說數據結構來存儲稀疏矩陣.比較常見的有:
對於稀疏矩陣的存儲,為了達到壓縮的目的(節省存儲空間),只存儲非0元素值,但是也要保留非零元素的位置,方便恢復.所以,我們存儲時不僅存儲非零元素值,同時存儲其坐標位置(row,column). 針對這兩者的存儲,會出現不同的設計方案.這里主要介紹COO,CSR和CSC存儲格式.
我們使用三個數組row,column和data分別用來存儲非零元素坐標的row_index,col_index,以及數值.比如:
NNO:The number of nonzero.矩陣非零元素個數. 三個數組的長度都是NNO.data[i]在原稀疏矩陣中的坐標為(row[i],col[i]]).
可以發現,這種存儲方式中,row數組和column數組中有一定的重復元素.我們是否可以針對這個冗餘特性進一步進行壓縮?之後出現CSR,CSC,分別是對row數組和column數組進行了壓縮.
對COO稀疏矩陣存儲格式的三個數組中的row數組進行壓縮.其他兩個數組保持不變;三個數組分別是row_ptr,columns和data.其中columns和data數組長度均為NNO(矩陣的非零元素個數). 如何對COO的row進行壓縮?
row_ptr存儲的是每行的第一個非零元素距離稀疏矩陣第一個元素的偏移位置;
由row_ptr我們可以知道每行非零元素在data中的index范圍.第i行的非零元素為data[row_ptr[i]:row_ptr[i+1]],對data數組的切片,不包含data[row_ptr[i+1]];同時第i行非零元素的col坐標分別為columns[row_ptr[i]:row_ptr[i+1]];對data和columns的訪問相似,index是相同的.
如上圖中,第0行非零元素在data中是data[0:2],就是1,7;列坐標為columns[0:2],就是0,1,第1行非零元素為data[2:4],有兩個元素2和8,列坐標分別為columns[2:4],1和2.
方便進行行操作.
和CSR類似.只不過對列進行壓縮,row和data保持不變.
方便進行列操作.
C. MAC下生成CSR(.certSigningRequest)文件
當在蘋果開發者中心生成證書的時候需要一個CSR文件。
打開鑰匙串訪問工具，在鑰匙串訪問下拉菜單選中證書助理-》從證書頒發機構請求證書;
輸入appId郵件地址、名稱，選擇存儲到磁碟
步驟1：
步驟2：
步驟3：這里選取保存的位置是桌面，也可以選擇自己喜歡的位置保存
這樣就生成了一個CSR文件：
D. csr發動機有什麼通病
燒機油。csr發動機燒機油的通病是發動機製造工藝的問題，csr發動機氣缸內壁有細微的網狀結構，設計初衷是增加潤滑，盡量的減少活塞和氣缸壁之間的直接摩擦，但是存儲在小格子里的機油也就容易隨著發動機的工作被帶到燃燒室裡面燒掉了。
E. 如何用c程序從文件中讀入一個csr存儲格式的稀疏矩陣
一行一行的讀就可以
每組數據的開頭可以用一個特殊的欄位標識
[1]
1234
3456
2345
23466
[2]
23232323
2323
23232
...
F. 如何高效的處理稀疏事實表以節省存儲空間
摘要 你好，很高興回答你的問題。
G. Qcc5125跟csr8675哪個好
csr8675的好。
csr8675是我們csr86xx藍牙音頻soc組合中的一種高級單晶元解決方案，旨在提供高質量的無線音頻性能並支支持高差異優質無線音頻產品的開發。
csr8675是csr86xx系列的一部分，這是一系列用於無線音頻應用的硅平台，集成了雙模式藍牙收音機、一個低功耗的dsp，一個應用處理器，一個電池充電器，存儲器和各種音頻和硬體介面的單晶元解決方案。
CSR 8675 SoC還集成了一個專門的用於耳塞和耳機應用的有源雜訊消除塊，以及一個120 MHz的高通 Kalimba dsp，它允許支持24位音頻傳輸。藍牙和aptXHD使其成為高級音頻產品的理想選擇。
有用於CSR 8675的綜合音頻開發工具包(ADK)，其中包括藍牙應用程序、語音和音樂技術以及用於參考耳機和揚聲器APPL的調優工具。
csr8675特性：
兼容藍牙4.2版。
集成多點A2DP和HFP音頻應用的120 MHz可編程Kalimba DSP。
aptX，aptX低延遲，aptX HD，MP3，aac和sbc音頻編解碼器。
2-麥克風高通CVC™第8代寬頻語音雜訊抵消技術。
帶音頻增強功能和兩個5頻段EQ的音頻調諧套件。
Gaia V 2和相關的Android和IOS示例應用程序，用於增強與移動設備的連接。
增強多設備共存的鏈路層拓撲支持。
高通TrueWireless™立體聲。
兩個I2S埠，用於增強與外部組件的音頻連接能力。
支持Apple MFi1和Apple ANCS增強與IOS設備的通信。
高通 meloD音頻處理立體聲加寬技術。
與選定的擴展程序成員提供的第三方解決方案兼容。
H. csr用什麼軟體打開
打開 Certificate Signing Request File的軟體程序：Open Source 開發的 OpenSSL，Microsoft Corporation 開發的 Microsoft IIS。附錄:常以 Certificate Signing Request File 格式出現。 大多數 CSR 文件被視為 Web Files。
Windows、 Mac 和 Linux 平台已支持 CSR 文件。 它們是台式計算機（和移動）設備兼容的。 CSR 文件擴展名的普及性為「低」，這意味著這些文件在大多數用戶的文件存儲中都不常見。
CSR文件是作為用於數字certificate.The CSR簽名請求創建的文件包含標識該證書的申請人，並包括加密的為國家，州，組織，結構域，電子郵件地址數據的文本的加密塊和公共key.The CSR使用由證書頒發機構建立身份證明的網站。