csr存储格式

Ⅰ 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
...

Ⅱ linux 证书csr和cert的区别

OpenSSL：是一个安全套接字层密码库。
X.509：是一种非常通用的证书格式。
crt
（证书文件）：客户端认证的证书。
CER
编辑
CER有两层意思：用于存储公钥证书的文件格式。
key：SSL证书钥匙（证书密钥）
csr：证书SSL证书前提文件（审批请求文件...

Ⅲ 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。

Ⅳ 稀疏矩阵压缩存储：CSR/CSC (Compress Sparse Row/Column)

假设有一非对称 矩阵A，用CSR表示需要三个向量： val , col_ind , row_ptr 。表示的意义为：

, then
, then

并约定： ，其中， 为A中非零值的个数

它的CSR表示为：

特别说明一下 row_ptr 的表示含义：
如 row_ptr[2]=3 ，表明矩阵A中第二行（从左至右）的第一个非零值是A中所有非零值的第3个； row_ptr[5]=13 ，表明矩阵A中第五行（从左至右）的第一个非零值是A中所有非零值的第13个； row_ptr[7]=20 指示A中非零值nnz的个数：nnz=20-1=19。

更新CSC的介绍 ：它的基本思想和CSR完全相同，可以看作CSR的转置，因此这里仅对CSC进行简单的举例介绍。以Song Han的EIE论文为例，PE应存储的weight矩阵为（相同颜色的对应一个PE）：

这一矩阵的采用CSC表示为：

解释 ”：和上面的CSR表示不同，这里的索引从0开始（上面的CSR举例从1开始，当然也可以从0开始）。index对应的是非零值所在行的index，而pointer指示原始矩阵中每列非零值的数量，pointer的最后一位指示矩阵中非零值的个数。
如 pointer[1]=3 ，表明第二列之前（第一列）含三个非零值，第二列（由上至下）第一个非零值应是所有非零值中的第四个； pointer[2]=4 ，表明第三列之前有四个非零值，第三列（由上至下）第一个非零值应是所有非零值中的第五个； pointer[3] 和 pointer[4] 相等，表明第四列没有非零值；最后， pointer[8]=13 ，表示weight矩阵中共有13个非零值。
需要注意的是，这里的Row index是相对的，即相对前一个非零值或第一行的index，上面的CSR中的Column index是绝对的。 可根据实际要求选择绝对或相对表示。

Ⅳ 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。

Ⅵ csr和csv的共同点

历史，都是正业。
1、CSR全称为CambridgeSiliconRadio，是一家Fabless无工厂半导体制造商。csv是一种文件格式，叫做逗号分隔值文件，二者的历史都是一样的。
2、csr和csv都是正经的事业，没有违法犯罪。

Ⅶ csr 是什么文件

csr:
证书签发请求(Certificate
Signing
Request)
CA在csr文件上数字签名使得攻击者不能伪造和篡改证书，有些地方签名后的文件后缀是crt
要具体了解就搜下CA认证吧

Ⅷ 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。

Ⅸ 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.