# 稀疏表征：Python 实现与应用
## 引言
在机器学习和数据处理中，稀疏表征是一种重要的方法，尤其是在处理高维数据时。稀疏表征的核心思想是将大量的特征表示成只有少数有效特征的形式，从而减少计算开销和存储需求。在这篇文章中，我们将探讨稀疏表征的概念，应用场景，并提供 Python 代码示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## 稀疏表征的概念
稀疏表征通常应用于高维数据，如图像处理、文
稀疏表征有着精确匹配、索引效率和可解释的优势，最近学术界重新将目光放回稀疏表征架构，研究稀疏表征如何从大规模语言模型中获益。本文将介绍学术界在倒排召回和语义召回的最新进展。
原创
精选
2023-03-14 11:01:31
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概述有人学习能力强，有人学习差。衡量的标准是什么？从结果的角度看 1.能用。能解决问题 2.能延伸。能与其他知识结合，产生新的知识。 3.效率高。能快速提取，不易忘记。如何才能达到这些效果呢？产生心理表征。定义心理表征的术语解释是“信息或知识在心理活动中的表现和记载的方式”。通俗点说就是关键字，就是在你脑海里出现的那幅画，那幅画就是你对知识的掌控：这
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2017-07-04 17:08:32
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测试用例 因果图和判定表（网上搜集的案例，不喜勿喷）一、 适应场合：在一个界面中有多个控件，如果控件之间存在组合关系或者限制关系，不同的控件组合会产生不同的输出结果，为了弄清楚不同的输入组合会产生怎样的输出结果，可以使用因果图或判定表二、因果图法的技术核心：因（原因）：输入条件果（结果）；输出结果因果图：就是通过画图的方式表达输入条件和输出结果之间的关系。三、因果
自己收集整理面试题以及答案，鉴于没有什么标准的答案，如有异议之处还请赐教。一、内部表和外部表的区别：1.在创建表的时候，导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库下，而在自己创建表指定的路径下，而对应于内部表数据是移动到自己的数据仓库下的。
2.在删除表的时候，hive 会将内部表的元数据和数据全部删除，而外部表仅仅只是删除元数据，数据并没有删除。 二、 Hbase的行健怎样创建比较好？列
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2024-01-12 10:54:52
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1,目标： 寻找对数据更好的表示方式 ...
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2021-09-07 20:51:00
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接下来，我们就要正式进入第三章——稀疏数组和队列的学习中了，顾名思义，在这一章节我会为大家介绍两种数据结构，即稀疏数组和队列。当然，按照我们这套系列教程的安排，首先我会为大家讲解稀疏数组，稀疏数组讲解完毕才会给大家讲解队列。还记得之前我给大家介绍我们这套系列教程时，讲过的我们这套系列教程所采用的一个授课方式嘛？不记得的，我这里再赘述一遍吧！我们这套系列教程采用的是如下这样一个授课方式，即：先说一下
笔顺安排的基本规则有：1先横后竖：十、于、丰、干、丁、 、 等。含上述字或部件的字，如木、芋、艳、刊、花、羊等，也是如此。2先撇后捺：人、八、入、木、 等。含上述字或部件的字，如大、分、树、艾等，也是如此。由于汉字中没有捺起笔的字，所以撇与捺不论是相交、相离、相接，书写时都是先撇后捺。3先上后下：二、丁、立、李、昌、亨等。部分独体字和上下结构上中下结构的字一般遵从此规则。4先左后右：一些独体字、左
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2023-08-26 10:27:18
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据他说，这样更实用。知道了堕入情劫的表征，就能设法控制自己，就不至于家产被人分了还不明白是怎么分的，或做了奴隶都不知道是什么时候签的卖身契。
3158.com服装 那行，俺更要听了。于是这位仁兄说起了他那导师总结出来的“爱情三大显像律”。要定义“恋爱”，最好的办法是把它和有时难以区分的“友谊”相比：在心理上，爱情和友
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2007-11-13 08:39:14
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在linux下，虚拟机的选择方式有很多，比如vmware for linux，virtual box，还有qemu，在以前，使用qemu的人不多，主要是使用起来有些麻烦，但现在随着Openstack的兴起，qemu也得到了很大的发展，现在在Fedora下使用qemu＋kvm性能还是很好的，如果再加上spice，就更不错了。但今天还是主要讲讲qemu下使用的几种镜像格式吧！1. rawraw格式是最
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2024-02-25 07:42:10
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在本文中，我将分享如何应对“NLP 融合多个表征”的过程。其中包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及扩展阅读。每个部分都附带必要的图表和代码示例，以便于理解和实施。
### NLP融合多个表征的描述
结合不同的表征方法是一个复杂而又富有挑战性的任务，尤其在自然语言处理领域。目标是将多个特征融合，提升模型的准确性与鲁棒性。我将介绍实现这一目标的策略和步骤，包括如何保护来源数据
1:矩阵的填充问题。 矩阵填充问题,考虑的是采样得到的一个矩阵，这个矩阵并不是完整的，只能得到一部分的元素。如何利用已有的元素，去把未知的元素给填充完整。不是说任意不完全的矩阵都可以直接填充的，现有的算法必须要求这个矩阵是有信息冗余的，换句话说必须要求这个矩阵是低秩的。 那么就是解决如下优化问题： min:Rank(X) min:Rank(X) s.
当一个数组在中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组的处理方法; 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值。 把具有不同值的元素的行列有值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 由7x6的数组转换成3x9的稀疏数组 package jiegou; i ...
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2021-08-14 00:18:00
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【定义】 所谓稀疏矩阵，假设在m×n矩阵中，有t个元素不为零，令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子，如果δ≤0.05，则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲，若矩阵中大多数元素的值为零，只有很少的非零元素，这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵 【三元组表示】为了节省内存单元，需要对稀疏矩阵进行压缩存储。在进行压缩存储的过程中，我们可以只存储稀疏矩阵的非零元素，为了表示非零元素在矩阵中的位置，
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2023-07-14 22:21:03
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密集索引和稀疏索引的区别 1、密集索引的每个搜索码值都对应一个索引值 2、稀疏索引只为索引码的某些键建立索引项主流mysql数据库引擎对这两索引的选择： InnoDB: 1、如果一个主键被定义了，则改键作为密集索引。 2、如果没有主键被定义，那么该表的唯一非空索引则作为密集索引。 3、若不满足以上两点，InnoDB内部隐藏生成6字节的列作为密集索引。 4、非主键索引存储相关键位和对应
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2024-03-04 14:36:51
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表征状态转移（英文：Representational State Transfer，简称REST）是Roy Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。目前在三种主流的Web服务实现方案中，因为REST模式的Web服务与复杂的SOAP和XML-RPC对比来讲明显的更加简洁，越来越多的web服务开始采用REST风格设计和实现。例如，Amazon.com提供接近REST风格的Web服务进行图书查找；雅虎提供的Web服务也是REST风格的。宗旨REST 从资源的角度来观察整个网络，分布在各处的资源由URI确定，而客户端的应用通过URI来获取资源的表征。获得这些表征致使这些
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2012-06-07 22:19:00
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找到有XPS图的文章，XPS分峰的核心是在于你首先要知道元素在什么位置，比如C 1s、O 1s、Fe 2p这些是在什么位置，可以根据XPS handbook去对应对的时候注意一点，C 1s一般是用来做基准的，这个基准的C线是基准峰，所有的峰都是相对于这个C线偏移△eV分峰的核心在于，比如你是二茂铁，你得知道它有哪些键，看文献，文献里面有它有哪些键（查每个价态对应的峰的位置），比如壳聚糖二茂铁有哪些键，把可能出现的键都写出来，然后找出文献中这些键所对应的电子伏特，图片放大以后弄条线去量一下，这个大概是
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2021-10-28 14:25:53
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1. 索引索引：是特殊数据结构，定义在查找时作为查找条件的字段，在 MySQL 又称为键 key，索引通过存储引擎实现。优点：索引可以降低服务需要扫描的数据量，减少了 IO 次数。索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表。索引可以帮助将随机 I/O 转为顺序 I/O。缺点：占用额外空间，影响插入速度索引。2. 索引类型：B+ TREE、 HASH、 R-TREE聚簇（集）索引、非聚簇索引：数据和索引
文章目录The Sparse Vector Technique稀疏向量技术1.学习目标2.Above Threshold高于阙值算法3.Applying the Sparse Vector Technique应用稀疏向量技术4.Returning Multiple Values返回多个值5.Application: Range Queries应用：范围查询六、总结 The Sparse Vect
稀疏矩阵1. 什么是稀疏矩阵2. 稀疏矩阵的应用场景3. 稀疏矩阵的存储方式4. 稀疏矩阵的压缩存储方式4.1 三元组4.2 行逻辑链接的顺序表5. 三元组表示法简单实现稀疏矩阵的压缩存储与还原5.1 压缩稀疏矩阵5.2 将稀疏数组还原为二维数组6. 稀疏矩阵的转置6.1 稀疏矩阵的一般转置方法6.2 稀疏矩阵的快速转置算法 1. 什么是稀疏矩阵在矩阵中，若数据为0的元素数目远远多于非0元素的数
