保存到SQL或从SQL加载的大型稀疏矩阵数据与Numpy文件数据
我在我的python应用程序中使用了一个大的稀疏矩阵(~20k x 100k)和向量(~20K x 1),速度很快,而且很成功。
随着时间的推移,我的大型稀疏矩阵将会增长。当矩阵在内存中时,增长管理是简单而快速的。
我想找到最快的方法来保存和加载我的矩阵分别当我的应用程序关闭和打开。
我原本计划使用numpy save和load函数进行保存和加载。SQL Server通过pyodbc的速度非常快,但我以前从未想过要使用SQL来管理和维护稀疏矩阵。
在SQL Server DataBase表中管理稀疏矩阵的长期存储是疯狂的吗?我会
在python中并行创建大型稀疏矩阵M的正确方法是什么?理想情况下,每个线程将负责为行的子集设置值。得到的矩阵将被输入到分类器。python全局解释器锁是否阻止了有效的并行化?
假设输入列表i由元组(i,j,k)组成。希望为I中的所有元组设置Mi,j=k。
M = scipy.sparse.dok_matrix((num_rows, num_cols))
for i, j, k in I:
M[i, j] = k
我想从F#查询更新MySQL表。基本上,我现在可以将MySql表导入到F#矩阵中。我正在通过F#对这个矩阵进行一些计算,在计算之后,我想用获得的新值更新主要的MySQL表。例如,让我们以一个来自MySQL表的简单矩阵为例:
let m = matrix [[1.;2.;3.];[1.;1.;3.];[3.;3.;3.]]
现在我想设计一个更新mySQL表的查询。
let query() =
seq { use conn = new SqlConnection(connString)
do conn.Open()
use comm = new SqlComm
我一直在用矩阵编写一个简短的程序,作为教授C++课程的一部分--这就是为什么我必须用一维数组的形式来编写矩阵乘法的原因。
这是一堂课:
class macierz{
int *wsk;
int size;
这就是我有问题的特殊功能:
macierz operator*(macierz &a)
{
macierz pm;
if (size!=a.size)
return pm;
else
在lib/Matx.rb中的rails应用程序中,我输入了以下代码来扩展内置的矩阵类:
module Matrix
require 'matrix'
class Matrix
def symmetric?
return false if not square?
(0 ... row_size).each do |i|
(0 .. i).each do |j|
return false if self[i,j] != self[j,i]
end
end
true
我正在做一个三分钟的项目。我试图将2D坐标投影到世界上的一个球体上。
当我将函数绑定到mousedown事件时,下面的代码工作得很好:
function project(point){
var x = 2 * (point[0] - width/2) / width;
var y = 2 * (point[1] - height/2) / height;
var l = new THREE.Vector3(x, y, 0.5);
l.unproject(camera);
l.sub(camera.position).normalize(); // ray / directi
今天,fabric在pod更新后崩溃
交换矩阵1.9.0
[Fabric isCrashlyticsCollectionEnabled]: unrecognized selector sent to class 0x10c0bb918
崩溃行:
Fabric.with([Crashlytics.self])
它在应用程序启动时崩溃。有没有人有同样的问题?
我将这个序列对齐算法的实现分为三种方法。其中,NeedlemanWunsch-方法使用ScoringFunction和跟踪方法。再往前走,我决定和两个人一起去。一个矩阵用于得分,第二个矩阵包含数据,以使追溯更容易。
public static int ScoreFunction(char a,char b,int matchScore,int mismatchScore)
{
if (a == b)
{
return matchScore;