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从压缩的Q中恢复Q (spqr，以稀疏的方式)

从压缩的Q中恢复Q (spqr，以稀疏的方式) 是指通过一种名为SPQR的稀疏矩阵分解算法，从经过压缩的Q矩阵中恢复原始的Q矩阵。

SPQR是一种用于计算稀疏矩阵的QR分解的高性能软件库，它能够有效地处理大规模的稀疏矩阵，并具有高度可扩展性和并行性。在压缩的Q矩阵中，由于稀疏性，矩阵中只有部分元素被存储，从而减少了存储空间和计算复杂度。

通过使用SPQR算法，可以将压缩的Q矩阵还原成完整的Q矩阵，以便进行进一步的分析和处理。这对于许多涉及到矩阵运算和线性代数的应用非常有用，例如图形处理、机器学习和优化问题等。

SPQR算法的应用场景包括但不限于以下领域：

图像和视频处理：在图像和视频压缩、去噪、增强等方面，SPQR算法可以用于矩阵的分解和重构。
机器学习：SPQR算法可以应用于稀疏矩阵的特征提取、降维和数据预处理等任务。
网络分析：在社交网络、Web图谱等领域，SPQR算法可以用于网络结构的分析和挖掘。
优化问题：SPQR算法可以用于求解线性方程组、最小二乘问题等优化任务。

腾讯云相关产品中，可以结合使用腾讯云的弹性计算、存储和人工智能产品来支持SPQR算法的应用。具体推荐的产品包括：

云服务器 CVM：提供高性能、安全可靠的云服务器，可用于运行SPQR算法的计算任务。
云数据库 CDB：提供高可用、高性能的关系型数据库，用于存储和管理SPQR算法的输入和输出数据。
人工智能机器学习平台 AI Lab：提供丰富的机器学习算法和工具，用于开发和部署基于SPQR算法的应用。
对象存储 COS：提供可扩展、安全可靠的对象存储服务，用于存储和传输SPQR算法中的大规模数据集。

腾讯云相关产品介绍链接地址：

云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 CDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
人工智能机器学习平台 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai
对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos

相关搜索:有没有办法以编程方式获得Android q系统的颜色重音？从QueryDSL中的类对象生成Q类型在Android P和Q Beta中以编程方式切换异常时的意外行为无法从android Q中的Uri加载视频缩略图如何在火狐70+的菜单上下文中恢复检查元素快捷方式(Q)？根据q kdb中的变量名从表中选择列在Q中，如何从Kdb表中获取最近X分钟的行？当在QML中从Q_PROPERTY访问时，QVariantList会变成嵌套的 Quasar:如何从q-select中“全屏”显示对话框的宽度？如何从除Q*之外的所有库中找出系统中上次使用的对象从另一个线程访问qml中的Q_PROPERTY的最佳实践如何从jar依赖中引用带注释的JPA类来生成QueryDsl Q类？将数据从分布式Q/A excel文件移动到单独的主文件中以更短的方式从datetime中检索分钟如何从q/ kdbstudio中的值中删除前n个或后n个字符？当使用多个帧作为输入时，如何从Q学习中的矩阵中选择动作以有效的方式从Django的表单中获取值无法以正确的方式从网页中收集标题如何从Google Apps脚本中的压缩blob恢复JSON字符串？如何从以编程方式创建的EditTexts中获取值？

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实用工具SDelete

安全地删除没有任何特殊属性的文件相对而言简单而直接：安全删除程序使用安全删除模式简单地覆盖文件。较为复杂的是安全地删除 Windows NT/2K 压缩、加密和稀疏文件，以及安全地清理磁盘可用空间。压缩、加密和稀疏文件由 NTFS 以 16 群集块方式管理。如果某个程序向此类文件的现有部分写入数据，则 NTFS 会分配磁盘上的新空间来存储新数据，并在写入新数据后取消分配该文件先前占用的群集。NTFS 采取此保守方法的原因与数据完整性有关，而且对于压缩和稀疏文件，这样可以在出现新分配大于现有分配（新的压缩数

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一文带你读懂非结构化稀疏模型压缩和推理优化技术

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在之前的文章中，我为你介绍了干涉成像、飞秒摄影等超高速的成像方法，这些方法甚至能够以极高的速度拍摄到场景在皮秒级时间内的变化，在这么短短的时间内，光甚至都只运动了不到1毫米！然而，伴随着时域分辨率的极大提升，拍摄一段视频的数据量也将极大的提升，这使得拍摄较长时间的场景运动几乎很难实现。

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从英伟达A100 GPU说起，浅谈细粒度结构化稀疏

前不久，英伟达黄老板从自家烤箱里端出了最新款基于 Ampere 架构的 A100 GPU。跟以往的新产品一样，Ampere 相比上一代产品性能有很大提升，并具备多个重要的新特性，其中之一就是细粒度结构化稀疏。这一特性能够为神经网络提供最多两倍的加速，本文我们就来一探究竟。

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NeurIPS 2019 神经网络压缩与加速竞赛双项冠军技术解读

日前，神经信息处理系统大会（NeurIPS2019）于12月8日至14日在加拿大温哥华举行，中国科学院自动化研究所及其南京人工智能芯片创新研究院联合团队在本次大会的神经网络压缩与加速竞赛（MicroNet Challenge）中获得双料冠军！

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RoadMap：面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法

文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving

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CIKM'23 | 统一的搜索推荐冷启动基础模型

本文主要尝试将大模型LLM用于多领域推荐模型，常见的多任务模型包含共享层和特定任务的层来训练模型。本文提出采用LLM来提取域不变特征，并使用门控融合各个特征，包括域不变特征，特定任务的特征以及其他ID特征等，从而得到查询和item的表征。并且，使用域自适应模块训练多个场景的样本，得到多领域基础模型，然后可以通过预训练微调的方式将多领域基础模型用于冷启动场景。

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荐书｜马毅教授7年力作，稀疏模型教科书正式上架，中文版预计明年问世

---- 新智元报道编辑：LRS 【新智元导读】马毅教授七年磨一剑的新书最近上架亚马逊，开售即夺得best seller，马上就要抢光啦！书中系统性地介绍了稀疏低秩低维模型，也是多门高维数据计算原理课程的教科书。数据科学和机器学习从哪里来，又该到哪里去？稀疏大模型可能是一个答案。稀疏模型在深度学习领域发挥着越来越重要的作用，对于输入只激活模型中的一小部分，从而在大参数量情况下也能做到计算友好；并且特征数够多，可以在广泛的空间中寻找到低维有效信息，所以稀疏模型也具有更好的鲁棒性。马毅教授也

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【教程】深度学习中的自动编码器Autoencoder是什么？

自动编码器已成为使计算机系统能够更有效地解决数据压缩问题的技术和技巧之一。它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。

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如何写成高性能的代码（三）：巧用稀疏矩阵节省内存占用

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斯坦福博士韩松毕业论文：面向深度学习的高效方法与硬件

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所有你要知道的 BERT 模型压缩方法，都在这里！

模型压缩可减少受训神经网络的冗余，由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言，非常有价值。

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自编码器（AutoEncoder）的基本原理

最近在看GNN的一篇综述，里面有提到图自编码器，因此在这里推送一期关于自编码器的知识。

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目前我所涉及的是短波宽带无线信道下的接收端的处理，包括捕获、同步、信道估计及信道均衡，还有译码。百度百科里是这样解释这种信道的：短波通信发射电波要经电离层的反射才能到达接收设备，通信距离较远，是远程通信的主要手段。由于电离层的高度和密度容易受昼夜、季节、气候等因素的影响，所以短波通信的稳定性较差，噪声较大。因此在仿真的时候，着重仿真的是系统在加了噪声、多径、衰落情况下的接收端的性能。在接收端，捕获同步以后，信道估计就显得尤为重要，因为信道估计的好坏直接影响了后续的信道均衡性能。

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超越BEV视角 | 新型紧凑占用Transformer助力自动驾驶3D占用预测

基于视觉的3D占用预测旨在估计周围 ego-vehicle 所包围的 3D Voxel 的空间占用状态，这为 3D 场景提供了全面的 3D 理解。通过将整个空间划分为 Voxel 并预测其占用和语义信息，3D 占用网络赋予了通用的物体表示能力，其中超出词汇的物体和异常情况可以很容易地表示为 _[占用；未知]_。

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58. 压缩成像与光学超分辨率

上一次，我在文章 <压缩成像与使用压缩感知的高速摄影技术> 中介绍了压缩成像的基本原理，即将高速摄影时的信号采集表达为一个欠定问题，通过测量信号y和先验信息，恢复出原始信号x。这一次，我来讲讲这个技术如何应用到光学超分辨率这个领域中。

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数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

行序：使用内存中一维空间（一片连续的存储空间），以行的方式存放二维数组。先存放第一行，在存放第二行，依次类推存放所有行。

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一种比线段树还高效的区间算法

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在编程中，算法的重要性不言而喻，没有算法的程序是没有灵魂的。可见算法的重要性。然而，在学习算法之前我们需要掌握数据结构，数据结构是算法的基础。我在大学的时候，学校里的数据结构是用C语言教的，因为对C语言也不是很了解，所以掌握得不是特别好，在网上找的一些学习资料里也基本都是用C语言来进行数据结构的教学。那么，从本篇文章开始，我将用Java语言来介绍数据结构，当然，数据结构过后就是算法。

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