csr存儲格式

Ⅰ 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
...

Ⅱ linux 證書csr和cert的區別

OpenSSL：是一個安全套接字層密碼庫。
X.509：是一種非常通用的證書格式。
crt
（證書文件）：客戶端認證的證書。
CER
編輯
CER有兩層意思：用於存儲公鑰證書的文件格式。
key：SSL證書鑰匙（證書密鑰）
csr：證書SSL證書前提文件（審批請求文件...

Ⅲ 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。

Ⅳ 稀疏矩陣壓縮存儲：CSR/CSC (Compress Sparse Row/Column)

假設有一非對稱 矩陣A，用CSR表示需要三個向量： val , col_ind , row_ptr 。表示的意義為：

, then
, then

並約定： ，其中， 為A中非零值的個數

它的CSR表示為：

特別說明一下 row_ptr 的表示含義：
如 row_ptr[2]=3 ，表明矩陣A中第二行（從左至右）的第一個非零值是A中所有非零值的第3個； row_ptr[5]=13 ，表明矩陣A中第五行（從左至右）的第一個非零值是A中所有非零值的第13個； row_ptr[7]=20 指示A中非零值nnz的個數：nnz=20-1=19。

更新CSC的介紹 ：它的基本思想和CSR完全相同，可以看作CSR的轉置，因此這里僅對CSC進行簡單的舉例介紹。以Song Han的EIE論文為例，PE應存儲的weight矩陣為（相同顏色的對應一個PE）：

這一矩陣的採用CSC表示為：

解釋 」：和上面的CSR表示不同，這里的索引從0開始（上面的CSR舉例從1開始，當然也可以從0開始）。index對應的是非零值所在行的index，而pointer指示原始矩陣中每列非零值的數量，pointer的最後一位指示矩陣中非零值的個數。
如 pointer[1]=3 ，表明第二列之前（第一列）含三個非零值，第二列（由上至下）第一個非零值應是所有非零值中的第四個； pointer[2]=4 ，表明第三列之前有四個非零值，第三列（由上至下）第一個非零值應是所有非零值中的第五個； pointer[3] 和 pointer[4] 相等，表明第四列沒有非零值；最後， pointer[8]=13 ，表示weight矩陣中共有13個非零值。
需要注意的是，這里的Row index是相對的，即相對前一個非零值或第一行的index，上面的CSR中的Column index是絕對的。 可根據實際要求選擇絕對或相對表示。

Ⅳ 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。

Ⅵ csr和csv的共同點

歷史，都是正業。
1、CSR全稱為CambridgeSiliconRadio，是一家Fabless無工廠半導體製造商。csv是一種文件格式，叫做逗號分隔值文件，二者的歷史都是一樣的。
2、csr和csv都是正經的事業，沒有違法犯罪。

Ⅶ csr 是什麼文件

csr:
證書簽發請求(Certificate
Signing
Request)
CA在csr文件上數字簽名使得攻擊者不能偽造和篡改證書，有些地方簽名後的文件後綴是crt
要具體了解就搜下CA認證吧

Ⅷ 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。

Ⅸ 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.