引言在单细胞转录组分析中，偶尔会出现电脑内存有限等情况，无法直接读取所有数据，这种时候可以考虑分析部分数据。...过程from scipy.io import mmreadimport pandas as pdimport numpy as np# 读取表达矩阵_index = pd.read_csv("....header=None)_col.index.name = None # 把列名向量的名去掉_data = mmread("data/matrix.mtx.gz").todense()# 处理表达矩阵...numpy==1.24.3pandas==2.0.1scipy==1.11.4结论总而言之但是读进去了，但是也是真慢啊...引用python 和 R 写出表达矩阵为稀疏矩阵 matrix.mtx.gz...的方法-CSDN 博客「单细胞转录组系列」如何从稀疏矩阵中提取部分数据进行分析_单细胞稀疏矩阵-CSDN 博客
FitzHugh_Nagumo_DataGeneration.m clear; clc; close all %% Parameters % FitzHu...
揭示矩阵的本质： 特征值和特征向量告诉我们，矩阵在进行线性变换时，哪些方向上的向量只发生缩放，而不会改变方向。...特征空间： 对于一个特征值λ，所有满足Ax=λx的向量x构成的集合称为λ对应的特征空间。 代数重数指的是特征值在特征多项式中出现的次数，也就是特征方程的重根数。它反映了特征值在代数上的重要性。...关注的是特征值在方程中的出现次数，是一个代数概念。代数重数反映了特征值的重要性，重数越大，特征值对矩阵的影响就越大。代数重数就像一个人的年龄，它是一个固定的数值，表示一个人存在的时间长度。...几何重数指的是对应于该特征值的线性无关的特征向量的个数。它反映了特征值在几何上的重要性，即特征空间的维度。特征向量在空间中的分布情况，是一个几何概念。...几何重数反映了特征空间的维度，即对应于该特征值的特征向量张成的空间的维度。就像一个人在社交圈中的影响力，它反映了这个人有多少个“铁杆粉丝”。一个人的年龄可能会很大，但他的影响力不一定很大。
教程概述 本教程分为5部分;分别为: 稀疏矩阵 稀疏的问题 机器学习中的稀疏矩阵 处理稀疏矩阵 在Python中稀疏矩阵 稀疏矩阵 稀疏矩阵是一个几乎由零值组成的矩阵。...机器学习中的稀疏矩阵 稀疏矩阵在应用机器学习中经常出现。 在这一节中，我们将讨论一些常见的例子，以激发你对稀疏问题的认识。...在一个歌曲目录中数出收听过的歌曲的数量。 数据准备 在准备数据时，稀疏矩阵会出现在编码方案中。 三种常见的例子包括: 独热编码，用来表示分类数据为稀疏的二进制向量。...如果在语言模型中有100,000个单词，那么特征向量长度为100,000，但是对于一个简短的电子邮件来说，几乎所有的特征都是0。...在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具，以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。
Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...稠密索引和稀疏索引其实就是空间和时间的trade-off。在数据量巨大时，为每条数据都建立索引也会耗费大量空间，所以稀疏索引在特定场景非常好用。以下举两个例子。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...最后，稀疏索引的粒度由log.index.interval.bytes参数来决定，默认为4KB，即每隔log文件中4KB的数据量生成一条索引数据。调大这个参数会使得索引更加稀疏，反之则会更稠密。...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中，MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中，用了下面一幅图来说明。 ?
在模型中使用稀疏性在计算效率方面具有非常高的潜在回报，我们仅仅触及皮毛。 稀疏性（Sparsity），指的是模型具有非常大的容量，但只有模型的用于给定的任务、样本或标记的某些部分被激活。...2017年，谷歌引入了稀疏门控的专家混合层（Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer，MoE），该层在各种转换基准测试中显示出更好的结果，同时使用的计算比以前最先进的密集...嵌入在循环（recurrent）语言模型中的专家混合 (Mixture of Experts，MoE) 层。在这种情况下，稀疏门控函数选择两个专家来执行计算。它们的输出由门控网络的输出调制。...全局标记作为信息流的管道，证明了使用全局标记的稀疏注意力机制可以和全注意模型一样强大。 稀疏注意力模型的高效实现 大规模采用稀疏注意力的一个主要障碍，是稀疏操作在现代硬件中效率相当低。...首先“阻塞（blockify）”注意力机制，以更好地利用 GPU/TPU，它们被设计为在块上运行。 然后，通过一系列简单的矩阵运算，如重塑、滚动和聚集，将稀疏注意机制计算转化为密集的张量积。
文章目录 说明 特征分解定义 奇异值分解 在机器学习中的应用 参考资料 百度百科词条：特征分解，矩阵特征值，奇异值分解，PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...，常能看到矩阵特征值分解（EDV）与奇异值分解（SVD）的身影，因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中的应用，主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...特征分解定义 特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 什么是特征值，特征向量？...假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为： 在机器学习中的应用 在表格化数据中的应用 （1）PCA降维 PCA（principal components analysis
如果需要对该字段进行查询，可以使用稀疏索引来减少索引占用的存储空间，并提高查询效率。 稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...由于稀疏索引不对缺失特定字段的文档进行索引，因此在查询时可以避免查询无用的文档，从而减少查询时间。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能： 稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率，但是在某些情况下可能会影响查询性能。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。
首先将输入特征进行分块，分块会打破相同通道不同分块之间的相关性，因此全局感知（Global Perceptron）对每个分块添加相关性。...接着，分块感知（Partition Perceptron） 以分块特征作为输入，包含全连接层与BN层，进一步减少参数和计算量。...局部感知（Local Perceptron ）将分块特征经由卷积核大小分别为1、3、5,、7的卷积层进行处理 ，将所有卷积分支的输出与分块感知的输出相加作为最终的输出 。...具体来说， 由于矩阵乘法的可加性（AX + BX = (A+B)X），一个稀疏且共享参数的全连接层（Toeplitz矩阵）加一个不稀疏不共享参数的FC（全自由度的矩阵），可以等价转换为一个全连接层（其参数是这两个矩阵之和...所以，用RepMLP替换Res50中的部分结构，将ResNets在ImageNet上的准确率提高了1.8%。 ?
通过在推理网上使用优化的稀疏矩阵运算符，我们能够将速度提高 5 倍。...分块稀疏化 研究人员通过应用分块稀疏化技术，将非零参数限制在 16x1 的块中，并存储在连续的内存块中，从而进一步简化了参数数据布局。...研究人员在分块稀疏结构上操作了自定义运算符，实现了矩阵的高效存储和计算，使计算量与矩阵中的非零块数成正比。...为了在不降低音频质量的前提下，对高分块稀疏度进行优化，通过模型提炼训练稀疏模型，将密集模型作为 teacher模型。...通过在训练过程中迫使非零参数分块均匀地分布在参数矩阵上，并在推理过程中将矩阵乘法在多个 CPU 内核之间进行分割和分配来实现。
4、再看一下数据集接口方式的，比如yelp：dgl.data.yelp.YelpDataset yelp中以读取了coo格式的npz文件： 看一下scipy.sparse....将矩阵转为了图g。...；否则，可以是'coo'/'csr'/'csc'或它们的子列表，指定要使用的稀疏格式。...dataset[0]print(g.formats())# 输出：{'created': ['csr'], 'not created': ['coo', 'csc']} load_npz中的...matrix_format确实是稀疏矩阵格式的名称： 但这里有个坑，通过debug可以发现，在yelp中虽然变量名叫coo_adj，但实际是csr格式的！
在此基础上，我们引入一个稀疏因子 S（注意 S 和 G 可以不同），使得每组的特征只与 O/S 的输出通道相连接。 在训练过程中， 我们使用G个二值 mask， ? ，来控制 ? 中的连接。...假设 E 表示训练总 epoch 数，则每个稀疏化过程包含 E/(2(S-1))个 epoch，优化过程包含 E/2 个 epoch。我们将所有的二值 mask 初始化为全一矩阵。...在稀疏化过程中，我们通过权重的 L1范数， ? ，来表示第g个分组中的第i个输出的重要程度。...分析性实验（稀疏特征重激活是否有用） 在本小节我们主要验证了稀疏特征重激活的方法是否真正产生了作用。...相比CondenseNet，可以看到 CondenseNetV2 右上角的连接更加密集，这表示更多的浅层特征在经过重激活之后得到了复用，证明了经过稀疏特征重激活可以有效提升浅层特征在深层网络中的利用率。
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录 问题复现 原因分析 解决方案 碎碎念 问题复现 创建一个COO格式的稀疏矩阵...在输出中，这个值为 8598454272 字节，约等于 8192 MB。reserved_bytes.all.current 表示当前已保留的所有内存总量。...在输出中，这个值为 14250147840 字节，约等于 13595 MB。 因此，很明显这多出来的内存占用，实际上是reserved_bytes搞的。...比如以下这个连续创建矩阵的，那么在创建第二个矩阵的时候，就不会再去申请新的内存，而是会放在保留内存里。
方差是均值之上的产物，然后协方差又比方差更近一步，然后带个矩阵的话，可以说明很多变量的关系。 协方差（Covariance）是用于衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。...协方差矩阵是一个方阵，它描述了多个随机变量之间的协方差关系。 协方差矩阵想象成一个弹簧系统。如果两个变量的协方差很大，那么它们就像两个紧密连接的弹簧，当一个弹簧伸展时，另一个弹簧也会跟着伸展。...简单来说，它可以告诉我们： 各个变量的方差： 协方差矩阵对角线上的元素就是各个变量的方差，反映了每个变量自身数据的离散程度。...协方差矩阵的数学表示，假设我们有n个随机变量X1, X2, ..., Xn，它们的协方差矩阵C可以表示为。 C = [cov(X1, X1) cov(X1, X2) ......协方差矩阵是一个对称矩阵，即cov(Xi, Xj) = cov(Xj, Xi)。
论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS，然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL，接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL（平滑PL），并且介绍了稀疏表示的几种基，提出了两种效果较好的稀疏基：CT与DDWT...其中γ为尺度因子，使用了ΦTΦ中最大的特征值，τ(i)是每次迭代中设定的门限值，CS中运用PL在一定程度上降低了计算复杂度，并且PL算法可以灵活的增加所需要的迭代停止条件。...使用分块压缩感知有以下几个好处：首先由于分块后观测矩阵ΦB的尺寸变小，降低了所需的存储空间；其次，在编码端不需要等到整幅图像都完成观测后再进行编码，能在图像块投影到观测矩阵后就进行编码传输；最后算法中初始化使用的...x(0)是根据最小均方误差来计算的，分块后的图像由于观测矩阵尺寸变小了，所以计算复杂度随之降低，在算法中，我们选用图像分块的尺寸大小B为32。...论文的第四部分主要介绍了稀疏基和阈值： 4.1 Transforms 在图像压缩感知中，DWT被广泛应用于将信号进行稀疏表示，但是离散小波变换缺少移不变特性和方向选择性。
前者在某个特定维度（特征通道、卷积核等等）上对卷积、矩阵乘法做剪枝操作，然后生成一个更小的模型结构，这样可以复用已有的卷积、矩阵乘计算，无需特殊实现推理算子；后者以每一个参数为单元稀疏化，然而并不会改变参数矩阵的形状...概括来看，稀疏矩阵乘法的推理实现包括：权重矩阵的 CSR 数据格式准备、特征矩阵分块、计算核函数实现三个步骤，以下一一介绍。 1....在大多数情况下，CSR 格式的存储都会降低矩阵的存储体积（INT8 的数据的低稀疏度矩阵除外）。 2. 稀疏矩阵乘法 : 矩阵分块 与稠密矩阵乘法的分块优化相同，在稀疏矩阵乘法中采用相同的优化技巧。...由于不涉及数值精度的转换，FP32 的 Kernel 计算逻辑相对直接，对于特征矩阵，如下图，我们在汇编语言下实现了与稀疏权重矩阵的乘法、与 Bias 的加法、以及激活函数操作。...对特征矩阵的 N 维度（即 HxW）进行分块操作:主要是为了降低 Cache miss，同时考虑到 ARMv8/ARMv7 提供的向量寄存器数目，我们最大选取了48，然后依次为32、16、8、4、1，从而加速推理计算
Datawhale干货 作者：知乎King James，伦敦国王大学 知乎｜https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33 导读：大概知道特征工程，但是不清楚特征工程在实际业务中怎样应用...首先明确一下问题，“特征工程在实际业务中的应用”，也就是领域业务知识和机器学习建模的相互结合。...下面会对特征工程简单介绍，并且用自己工作中实际参与的项目给大家分享在银行贷款申请反欺诈场景&零售线上APP推荐场景的机器学习建模里，业务知识是如何帮助特征工程的。 01 简单介绍特征工程是什么？...了解他们在没有反欺诈模型，人工审核时是通过哪些特征来区分欺诈用户和正常用户的。...这两条原因中，第一条是最主要原因。 03 实例介绍 下面给大家分享一些实际工作中专家规则如何映射到特征工程上。
以下文章来源于Datawhale ，作者King James 首先明确一下问题，“特征工程在实际业务中的应用”，也就是领域业务知识和机器学习建模的相互结合。...下面会对特征工程简单介绍，并且用自己工作中实际参与的项目给大家分享在银行贷款申请反欺诈场景&零售线上APP推荐场景的机器学习建模里，业务知识是如何帮助特征工程的。 01 简单介绍特征工程是什么？...了解他们在没有反欺诈模型，人工审核时是通过哪些特征来区分欺诈用户和正常用户的。...这两条原因中，第一条是最主要原因。 03 实例介绍 下面给大家分享一些实际工作中专家规则如何映射到特征工程上。...信息是否一致： 转化为冲突类特征，模型中会将申请信息的很多关键信息与征信报告中的信息进行比对； 基本信息：转化为基本特征，同时在此之上我们会衍生很多复合类特征； 不同时间段内的还款行为： 转化为聚合特征
今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。...文字表述核心步骤： 1.求出矩阵的和，如果是奇数不可拆分，输出0.如果是偶数执行步骤2。 2.遍历矩阵中的所有点，对于每个点，得出其坐标(x,y)，并代入步骤3。...path: return 'no' #走到该点已经超过和的一半 if snum + martix[x][y] > t_sum/2: return 'no' 在文字描述中总是在反复执行第...总而言之，当你在递归函数中无法正常使用append函数时，可以用深拷贝path[:]解决。 2.为什么不直接用return返回的结果，而要用aim_path这个全局数组来存。...#记录最小格子数和对应的路径 min_num=len(i) best_path = i #判断左上角的格子是否在路径中
Recurrence（递归）：利用递归，连接矩阵分块法中的各个块，最终提高效率。 可以看见，近期Transformer相关的研究都被分在上面的图像中了，非常清晰明了。...3、 Set Transformer（2019） 这个模型是为解决一种特殊应用场景而生的：输入是一组特征，输出是这组特征的函数。 ? 它利用了稀疏高斯过程，将输入集大小的注意复杂度从二次降为线性。...4、Sparse Transformer（2019） 这个模型的关键思想，在于仅在一小部分稀疏的数据对上计算注意力，以将密集注意力矩阵简化为稀疏版本。...11、Sinkhorn Transformer（2020） 这个模型属于分块模型，以分块的方式对输入键和值进行重新排序，并应用基于块的局部注意力机制来学习稀疏模式。...目前，它已经被证明可以在基本保持预测性能的情况下，将推理速度提高多达三个数量级。 14、Performer（2020） 这个模型利用正交随机特征（ORF），采用近似的方法避免存储和计算注意力矩阵。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
