#分块

最新推荐文章于 2025-05-28 11:21:37 发布
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博主听虚神讲了分块后，找到一个神奇的博客，想保存该博客链接，强调分块大法好。

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今天虚神讲了分块，emmm，然后我找到了一个神奇的博客。

其实就想保存个链接/
WHS_2021
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文本分块 text chunk
09-22
朱冬青的文本分块PPT，TEXT CHUNKING
分块压缩感知程序
03-30
根据给定文件的信息，本文将围绕“分块压缩感知程序”的编写进行详细解析，并结合具体代码实例探讨压缩感知技术的基本原理、应用场景及其优缺点。 ### 分块压缩感知概述 分块压缩感知是一种高效的信号处理技术，它...
LOJ #6278 数列分块入门2
不期而遇
07-22 678
传送门 题意：给出一个长为 n 的数列，以及 n 个操作，操作涉及区间加法，询问区间内小于某个值 x 的元素个数。 1≤n≤50000 思路：我们考虑用分块莽一波，设每个块的大小为√n，对于查询操作，不完整的块因为它的大小不超过√n，两头的不完整的块我们直接暴力枚举，而对于完整的块，要在这个块中寻找小于每一个元素的元素个数的时候，我们直接用二分来查找，于是我们不得不使块内的元素是有序的，预处理...
RAG文本分块
ngadminq的博客
05-17 1462
不论是向量化模型还是大语言模型，都存在输入长度的限制。对于超过限制的文本，模型会进行截断，造成语义缺失。分块可以确保每个文本片段都在模型的处理范围内，避免重要信息的丢失。
分块
Lewis King的博客
04-11 897
分块 这是第一篇博客。嘿嘿嘿！ 首先来说一下什么是分块：        分块，顾名思义，即将数据切分成块。那么，这有什么意义呢？其实，分块是一种优雅的暴力。 这里给出一道例题：洛谷P2801。        以此题为例：    &...
分块矩阵的逆
DeniuHe的博客
04-10 4496
分块矩阵怎么求逆？ - 知乎四分块矩阵求逆是有通式的（参见分块矩阵求逆公式）下面是一些分块矩阵求逆公式：另可参考Block matrix o…https://www.zhihu.com/question/47760591Matrix inversion identities - 知乎Recently I reviewed some tricks in obtaining the inversion of the matrices. An efficient technique to obtain the i
（分块）LOJ#6281. 数列分块入门 5
08-01 360
传送门：LOJ#6281. 数列分块入门 5 题意：给出一个长为n的数列，以及n个操作，操作涉及区间开方，区间求和。 对于区间开方，对于整个块似乎不能进行操作。所以得对整个块进行暴力修改。 这个算法优化的关键点就是无论哪个数经过多次开方都会变成0或1，这样的话再怎么开方，块内的这些数都不会怎么改变.我们可以对块内元素经过修改是否都变为0或1进行标记，如果整个块都变为0或1，那么再对块进行修改...
分块查找详解
wamp0001的博客
05-27 1086
分块查找（Block Search）是一种结合顺序查找与索引查找的算法，适用于数据分块存储且。块3: [18, 28, 32, 10] → 最大值 32。块2: [20, 25, 15] → 最大值 25。块1: [12, 8, 5] → 最大值 12。结构体/类，包含最大值、起始索引和结束索引。结构体/类，包含最大值、起始索引和结束索引。块内无序但块间有序的场景。分块-建立索引-逐层定位。快速精确查找，无范围查询。使用二维数组表示索引表。
WAF 分块传输绕过
lza20001103的博客
05-28 861
WAF 分块传输绕过
算法 | 分块查找
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yimtcode
10-13 1万+
算法 | 分块查找 1. 简介 分块查找也称为索引顺序表查找。分块查找就是将顺序表（主表）分成若干个子表，然后为每个子表建立一个索引表，利用索引在其中一个子表中查找。 两部分： 索引表：存储顺序表的每个子表的开始索引和最大值。 顺序表：主表所有数据存放的位置。 1.1. 条件 子表内可以是无序的，但是子表之前面的子表中每个元素必须小于后面子表中的每个元素。 1.2. 分块 纯个人的一些理解，欢迎一起沟通交流 1.2.1. 前言 我第一次看分块查找时也十分纠结应该怎么分块每个子表数据应该多长，什么
图像分块与合并
AI数据工厂
06-22 2099
本文提供了一种将大图分块、将小图合并为大图的方法，并给出了实现代码。
【课件】7.2.3分块查找.pdf
06-16
根据提供的标题“【课件】7.2.3分块查找.pdf”以及描述“【课件】7.2.3分块查找”，可以推断出该文档主要介绍的是分块查找（Block Search）这一数据结构与算法中的重要内容。尽管部分内容没有提供具体的章节信息或...
分块矩阵 初等变换
05-03
### 分块矩阵初等变换详解 #### 一、分块矩阵初等变换的定义与基本概念 分块矩阵是处理较大阶矩阵的一种有效方法。在矩阵理论中，矩阵的初等变换是矩阵应用的基础之一。本文旨在推广矩阵的初等变换到分块矩阵上，...
#!/usr/bin/python3 ########!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/bin/python3 from decode import stream_extract_and_save from chunk_data import chunk_data, sample_data import os import sys from pathlib import Path from rich.progress import Progress import time if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: python main.py <input_file> <options t|f>") print("Options: t - save chunked data as .dat files, f - do not save chunked data") print("Example: python main.py data.dat t") sys.exit(1) if sys.argv[2] not in [&#39;t&#39;, &#39;f&#39;]: print("Error: Invalid option. Use &#39;t&#39; to save chunked data or &#39;f&#39; to not save.") sys.exit(1) input_file = sys.argv[1] input_file_dir = Path(input_file).parent input_file_name = Path(input_file).stem #note:此处采样一小部分数据 # sample_data(input_file, "sample_data.dat", 1000) # assert 0 if not os.path.isfile(input_file): print(f"Error: File &#39;{input_file}&#39; does not exist.") sys.exit(1) # 分块处理数据 if sys.argv[2] == &#39;t&#39;: start = time.time() npz_dir = Path(f"{input_file_dir}/npzdata/") chunked_dir = Path(f"{input_file_dir}/chunked_data/") os.makedirs(chunked_dir, exist_ok=True) os.makedirs(npz_dir, exist_ok=True) chunk_file_list = chunk_data(input_file, chunked_dir, save_dat=True) print("==================================================") print(f"开始解码数据文件...") print("==================================================") for chunk_file in chunk_file_list: output_file = npz_dir / str(chunk_file).replace(".dat", ".npz").split("/")[-1] print(f"处理分块文件: {chunk_file} -> {output_file}") stream_extract_and_save(str(chunk_file), output_file) print(f"✅所有分块文件已处理并保存为 .npz 格式，存放在: {npz_dir}") end = time.time() print(f"处理完成，总耗时: {end - start:.2f} 秒") else: save_dat = False start = time.time() npz_dir = Path(f"{input_file_dir}/npzdata/") os.makedirs(npz_dir, exist_ok=True) chunk_data(input_file, npz_dir) print(f"✅所有分块文件已处理并保存为 .npz 格式，存放在: {npz_dir}") end = time.time() print(f"处理完成，总耗时: {end - start:.2f} 秒")
06-27
我们被要求编写一个Python脚本，该脚本处理数据文件，并允许通过命令行参数决定是否将数据分块保存为.dat文件。需求分析：1.处理数据文件：这里没有具体说明处理方式，我们可以假设为读取数据文件（可能是文本或二...
qt5-qtcanvas3d-5.12.5-3.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
sox-14.4.2.0-29.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【直流微电网】基于预设性能控制的DC/DC升压转换器复合控制策略设计：稳定恒功率负载电压跟踪（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究，提出了一种复合预设性能控制策略。首先，通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型，然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法，设计了具有预设性能的复合非线性控制器，确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制，并分析了它们的优缺点。最后，通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群：从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师，以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标：①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景；②旨在实现快速稳定的电压跟踪，同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力；③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现，还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程，便于读者理解和实践。此外，文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围，为实际工程项目提供了有价值的参考。
光学成像基于偏振敏感强度衍射断层扫描的三维各向异性成像技术研究：PS-IDT在复杂散射样品中的应用与优化（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描（PS-IDT）的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品，利用矢量多层光束传播模型（MSBP）和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描，能够处理多重散射样品，并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验，并提供了Python代码实现，包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群：具备一定光学成像和编程基础的研究人员，尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标：①研究复杂散射样品（如生物组织、复合材料）的三维各向异性结构；②开发新型偏振敏感成像系统，提高成像分辨率和对比度；③验证和优化计算成像算法，应用于实际样品的高精度成像。 其他说明：PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势，如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而，该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向，如采用更高数值孔径（NA）物镜、引入深度学习超分辨率技术等，以进一步提升成像质量和效率。此外，文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具，便于理解和应用该技术。
for chunk in pd.read_csv(&#39;Data/Predict.csv&#39;, chunksize=459): # 分块读取 # process(chunk) print(chunk)，我要获取每个分块第一行的数据
11-12
在这个Python代码段中，`pd.read_csv()`函数是用来从名为`Data/Predict.csv`的CSV文件中按块（chunksize=459）逐块地读取数据。`chunksize`参数指定了每次读取的行数，这里是459行一组。`for chunk in ...:`循环会对每一组数据进行操作，这里的`process(chunk)`是一个待填入的实际处理函数，它会被应用到每一个数据块上。 当你打印出`chunk`时，你会得到当前这一块（459行）的原始数据。如果你想获取每个分块的第一行数据，可以直接通过索引来访问，因为`chunk.iloc[0]`就可以返回这块数据的首行。注意这里`iloc`是对行索引的操作，`0`表示第一行。 完整的代码可能会像这样： ```python for chunk in pd.read_csv(&#39;Data/Predict.csv&#39;, chunksize=459): first_row_in_chunk = chunk.iloc[0] print(first_row_in_chunk) ``` 这将打印出每个数据块的第一行。
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