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为什么CSR格式在选择行方面优于CSC格式？

CSR格式在选择行方面优于CSC格式的原因是因为CSR格式具有更好的可读性和易于管理的特点。

CSR格式，即Certificate Signing Request，是一种用于生成数字证书的格式。它包含了申请者的公钥和一些身份信息，用于向证书颁发机构（CA）申请数字证书。相比之下，CSC格式，即Certificate Signing Certificate，是一种用于存储已签发的数字证书的格式。

在选择行方面，CSR格式更优的原因有以下几点：

可读性：CSR格式的文件内容更易于阅读和理解。它使用文本格式，可以直接查看和编辑，而不需要使用特定的工具或软件。这使得CSR格式更适合人工处理和管理。
管理性：由于CSR格式的可读性，管理数字证书的过程更加简单和直观。管理员可以轻松地查看和验证CSR文件中的信息，确保证书的准确性和完整性。此外，CSR格式还可以方便地进行备份和存档，以便将来使用或迁移。
兼容性：CSR格式是一种通用的格式，被广泛支持和接受。几乎所有的证书颁发机构都接受CSR格式的证书请求，并且可以生成相应的数字证书。这使得CSR格式成为了一种标准化的选择，可以在不同的环境和系统中使用。
安全性：CSR格式的文件只包含公钥和身份信息，不包含私钥。这意味着在生成CSR文件时，私钥可以保持在本地，不需要传输到其他地方。这样可以降低私钥泄露的风险，提高证书的安全性。

在选择CSR格式时，可以使用腾讯云的SSL证书服务。腾讯云的SSL证书服务提供了简单易用的界面和工具，帮助用户生成和管理CSR文件，并快速获取数字证书。您可以访问腾讯云SSL证书服务的官方网站了解更多信息：https://cloud.tencent.com/product/ssl

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Scipy 高级教程——稀疏矩阵

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SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

它主要指的是在程序执行过程中，某段时间内访问的存储位置，其在不远的将来很大概率上仍会被再次访问。这一原理在计算机科学的多个领域，如操作系统、缓存设计、内存管理等方面，都有着广泛的应用。...如图所示，我们可以发现 LIL 格式的稀疏矩阵虽然可以快速获取某一行的信息，但是它任意相邻两行的非零元素的列索引以及对应元素值并不是存储在一段连续的内存空间中，换句话说就是当缓存中的第 i 行非零元素的信息即将用完的时候...很明显在绝大多数情况下，LIL 格式的稀疏矩阵在进行矩阵乘向量操作的时候，每次用完一行数据有着非常大的概率缓存中无法找到下一行数据，导致缓存命中率非常低，进而频繁地出现 CPU 访问内存操作。...从运行结果可以很明显的发现 CSR 格式的稀疏矩阵做矩阵向量乘法的性能要优于 LIL 格式的稀疏矩阵做矩阵向量乘法的性能，这验证了我们之前的理论分析。...然而，模仿 LIL 格式的稀疏矩阵格式 SciPy 中并没有实现，大家可以尝试自己去模仿一下，这一点也不难。因此，下回直接介绍模仿 CSR 格式的稀疏矩阵格式——CSC 格式。

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稀疏矩阵的压缩方法

与 CSR 对应的，还有按列压缩（Compressed Sparse column，CSC）。此外，还有其他压缩方式，如：COO、DIA、ELL、HYB等。...对分块稀疏矩阵按行压缩 coo_matrix 坐标格式的稀疏矩阵 csc_matrix 压缩系数矩阵 csr_matrix 按行压缩 dia_matrix 压缩对角线为非零元素的稀疏矩阵 dok_matrix...字典格式的稀疏矩阵 lil_matrix 基于行用列表保存稀疏矩阵的非零元素下面以csr_matrix为例进行演示。...方式压缩，从返回信息中可知，在m2这个压缩矩阵中，保存了 3 个元素，与data中的值的数量一致。...可以通过csr_T的属性，分别得到行偏移量、列索引和值，请与前述分析对照，理解 CSR 的特点。

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经典算法之稀疏矩阵

数值和列号与COO一致，表示一个元素以及其列号，行偏移表示某一行的第一个元素在values里面的起始偏移位置。...CSC是和CSR相对应的一种方式，即按列压缩的意思。...一些经验 1、DIA和ELL格式在进行稀疏矩阵-矢量乘积(sparse matrix-vector products)时效率最高，所以它们是应用迭代法(如共轭梯度法)解稀疏线性系统最快的格式； 2、COO...和CSR格式比起DIA和ELL来，更加灵活，易于操作； 3、ELL的优点是快速，而COO优点是灵活，二者结合后的HYB格式是一种不错的稀疏矩阵表示格式； 4、根据Nathan Bell的工作，CSR格式在存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数...，COO格式常用于从文件中进行稀疏矩阵的读写，如matrix market即采用COO格式，而CSR格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵计算。

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机器学习基础与实践（二）——数据转换

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，比如：但是在DGL中，我们都是使用graph.update_all，而不是spmm，比如：那么，他俩之间有什么区别？...在 DGL 中，graph.update_all 可以实现类似于 spmm 的功能，但它提供了更灵活的接口来定义消息传递和聚合的方式。...在这里，我们见到了很熟悉的字眼：到这里可以得出结论，实际上graph.update_all还是执行了spmm的，并且可以选择时执行spmm还是gsddmm。...而且可以发现，目前只支持CSC和COO的格式。...有意思的是CSC格式用的确实SpMMCsr函数(他俩很像，CSC列压缩、CSR行压缩)：然后根据cuda还是cpu，去找对应的具体实现，比如对于cuda：src/array/cuda/spmm.cu

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【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效？

原因猜想这里的效率高，应该是有前提的：当使用稀疏矩阵的存储格式(如CSR)时，计算效率更高。如果是普通的完整矩阵格式，实际上效率一样。 ...稀疏矩阵的存储格式（如 COO、CSR 或 CSC）直接影响乘法的效率，一些格式在某些类型的运算中更高效，因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此，当使用了稀疏矩阵存储格式时，如果矩阵非常稀疏（即大多数元素为零），那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效，因为可以跳过大量的零元素乘法操作。...格式 csr_matrix_sparse = csr_matrix(sparse_matrix) # warmup for _ in range(5): np.dot...(csr_matrix_sparse) # 对CSR格式的稀疏矩阵进行矩阵乘法，并计时 start_time = time.time() _ = csr_matrix_sparse.dot

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