稀疏是一个用来形容某种东西(例如物体、区域或数据)的表示稀少、分散或数量很少的状态。
在数据处理领域中,稀疏通常用于描述特定数据结构中的数据点的位置和数量。例如,在二维坐标系上,某些点的分布可能非常稀疏,只在坐标系的特定区域出现。在这种情况下,我们可以使用稀疏矩阵来表示这些数据点,以减少存储和计算的开销。稀疏的概念在很多领域都很重要,例如计算机图形学、计算机视觉、自然语言处理等等。理解稀疏如何影响数据处理和算法设计,有助于我们更好地解决问题,并使离线和线上的应用更加高效和可扩展。
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在数据处理领域中,稀疏通常用于描述特定数据结构中的数据点的位置和数量。例如,在二维坐标系上,某些点的分布可能非常稀疏,只在坐标系的特定区域出现。在这种情况下,我们可以使用稀疏矩阵来表示这些数据点,以减少存储和计算的开销。稀疏的概念在很多领域都很重要,例如计算机图形学、计算机视觉、自然语言处理等等。理解稀疏如何影响数据处理和算法设计,有助于我们更好地解决问题,并使离线和线上的应用更加高效和可扩展。
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