csr存储
A. scipy常见数据结构：coo_matrix、csc_matrix与csr_matrix
coo_matrix全称是A sparse matrix in COOrdinate format，一种基于坐标格式的稀疏矩阵，每一个矩阵项是一个三元组（行,列,值)。
该矩阵的常见构造方法有如下几种：
输出为:
使用稠密二维数组构造
输出为：
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
输出为：
array([[4, 0, 9, 0],
[0, 7, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 5]])
如果行列坐标有重复，对应的值直接累加，举例如下：
输出为：
array([[3, 0, 1, 0],
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1]])
csr是Compressed Sparse Row matrix的缩写即压缩稀疏基于行存储的矩阵，好绕口，该矩阵有如下几种构造方法：
输出为：
输出为：
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
输出为：
array([[1, 0, 2],
[0, 0, 3],
[4, 5, 6]])
按行存储，即先存储第0行，然后第1行，依次到最后一行，即先扫描row数组的数据，第一个数据是0即第0行，然后扫描col的第一个数据是0即第0列，那么第0行第0列存储的值就是data的第一个数据即1，然后继续扫描row的第二个数据还是0即还是第0行，col对应的第二个数据是2即第2列，data的第二个数据是2，即第0行第2列的数据是2，依次扫描row，找对应的col和data构造稀疏矩阵。
输出为：
array([[1, 0, 2],
[0, 0, 3],
[4, 5, 6]])
csc是Compressed Sparse Column matrix的缩写即基于列存储的压缩稀疏矩阵，该矩阵有如下几种构造方法：
输出如下：
和前面的csr的输出对比可以看出该矩阵是按列逐个存储。
输出如下：
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
输出如下：
array([[1, 0, 4],
[0, 0, 5],
[2, 3, 6]])
输出如下：
array([[1, 0, 4],
[0, 0, 5],
[2, 3, 6]])
coo_matrix由于构造方便容易理解，所以通常都是先构造该矩阵然后调用tocsr和tocsc函数来获取另外两种矩阵的存储。
csr_matrix支持快速的按行切片，而csc_matrix则支持快速按列切片操作。
B. 稀疏矩阵定义以及存储格式(COO,CSR,CSC)
网络:在矩阵中，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；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 简单来说,稀疏矩阵就是绝大部分都是0的矩阵 ,只包含很少的非零值.
比如,
上述稀疏矩阵非零元素有9个,26个零值.稀疏性是74%.
稀疏矩阵因为绝大部分都是0元素,如果我们仍然按照普通方式存储,无疑会 浪费很多空间 ;同时如果进行运算时,0元素对最终结果也没有帮助, 增加了许多无效计算 . 因此,我们需要设计出新的存储方式,或者说数据结构来存储稀疏矩阵.比较常见的有:
对于稀疏矩阵的存储,为了达到压缩的目的(节省存储空间),只存储非0元素值,但是也要保留非零元素的位置,方便恢复.所以,我们存储时不仅存储非零元素值,同时存储其坐标位置(row,column). 针对这两者的存储,会出现不同的设计方案.这里主要介绍COO,CSR和CSC存储格式.
我们使用三个数组row,column和data分别用来存储非零元素坐标的row_index,col_index,以及数值.比如:
NNO:The number of nonzero.矩阵非零元素个数. 三个数组的长度都是NNO.data[i]在原稀疏矩阵中的坐标为(row[i],col[i]]).
可以发现,这种存储方式中,row数组和column数组中有一定的重复元素.我们是否可以针对这个冗余特性进一步进行压缩?之后出现CSR,CSC,分别是对row数组和column数组进行了压缩.
对COO稀疏矩阵存储格式的三个数组中的row数组进行压缩.其他两个数组保持不变;三个数组分别是row_ptr,columns和data.其中columns和data数组长度均为NNO(矩阵的非零元素个数). 如何对COO的row进行压缩?
row_ptr存储的是每行的第一个非零元素距离稀疏矩阵第一个元素的偏移位置;
由row_ptr我们可以知道每行非零元素在data中的index范围.第i行的非零元素为data[row_ptr[i]:row_ptr[i+1]],对data数组的切片,不包含data[row_ptr[i+1]];同时第i行非零元素的col坐标分别为columns[row_ptr[i]:row_ptr[i+1]];对data和columns的访问相似,index是相同的.
如上图中,第0行非零元素在data中是data[0:2],就是1,7;列坐标为columns[0:2],就是0,1,第1行非零元素为data[2:4],有两个元素2和8,列坐标分别为columns[2:4],1和2.
方便进行行操作.
和CSR类似.只不过对列进行压缩,row和data保持不变.
方便进行列操作.
C. MAC下生成CSR(.certSigningRequest)文件
当在苹果开发者中心生成证书的时候需要一个CSR文件。
打开钥匙串访问工具，在钥匙串访问下拉菜单选中证书助理-》从证书颁发机构请求证书;
输入appId邮件地址、名称，选择存储到磁盘
步骤1：
步骤2：
步骤3：这里选取保存的位置是桌面，也可以选择自己喜欢的位置保存
这样就生成了一个CSR文件：
D. csr发动机有什么通病
烧机油。csr发动机烧机油的通病是发动机制造工艺的问题，csr发动机气缸内壁有细微的网状结构，设计初衷是增加润滑，尽量的减少活塞和气缸壁之间的直接摩擦，但是存储在小格子里的机油也就容易随着发动机的工作被带到燃烧室里面烧掉了。
E. 如何用c程序从文件中读入一个csr存储格式的稀疏矩阵
一行一行的读就可以
每组数据的开头可以用一个特殊的字段标识
[1]
1234
3456
2345
23466
[2]
23232323
2323
23232
...
F. 如何高效的处理稀疏事实表以节省存储空间
摘要 你好，很高兴回答你的问题。
G. Qcc5125跟csr8675哪个好
csr8675的好。
csr8675是我们csr86xx蓝牙音频soc组合中的一种高级单芯片解决方案，旨在提供高质量的无线音频性能并支支持高差异优质无线音频产品的开发。
csr8675是csr86xx系列的一部分，这是一系列用于无线音频应用的硅平台，集成了双模式蓝牙收音机、一个低功耗的dsp，一个应用处理器，一个电池充电器，存储器和各种音频和硬件接口的单芯片解决方案。
CSR 8675 SoC还集成了一个专门的用于耳塞和耳机应用的有源噪声消除块，以及一个120 MHz的高通 Kalimba dsp，它允许支持24位音频传输。蓝牙和aptXHD使其成为高级音频产品的理想选择。
有用于CSR 8675的综合音频开发工具包(ADK)，其中包括蓝牙应用程序、语音和音乐技术以及用于参考耳机和扬声器APPL的调优工具。
csr8675特性：
兼容蓝牙4.2版。
集成多点A2DP和HFP音频应用的120 MHz可编程Kalimba DSP。
aptX，aptX低延迟，aptX HD，MP3，aac和sbc音频编解码器。
2-麦克风高通CVC™第8代宽带语音噪声抵消技术。
带音频增强功能和两个5频段EQ的音频调谐套件。
Gaia V 2和相关的Android和IOS示例应用程序，用于增强与移动设备的连接。
增强多设备共存的链路层拓扑支持。
高通TrueWireless™立体声。
两个I2S端口，用于增强与外部组件的音频连接能力。
支持Apple MFi1和Apple ANCS增强与IOS设备的通信。
高通 meloD音频处理立体声加宽技术。
与选定的扩展程序成员提供的第三方解决方案兼容。
H. csr用什么软件打开
打开 Certificate Signing Request File的软件程序：Open Source 开发的 OpenSSL，Microsoft Corporation 开发的 Microsoft IIS。附录:常以 Certificate Signing Request File 格式出现。 大多数 CSR 文件被视为 Web Files。
Windows、 Mac 和 Linux 平台已支持 CSR 文件。 它们是台式计算机（和移动）设备兼容的。 CSR 文件扩展名的普及性为“低”，这意味着这些文件在大多数用户的文件存储中都不常见。
CSR文件是作为用于数字certificate.The CSR签名请求创建的文件包含标识该证书的申请人，并包括加密的为国家，州，组织，结构域，电子邮件地址数据的文本的加密块和公共key.The CSR使用由证书颁发机构建立身份证明的网站。