Matrix 如何通过ZeroMQ发送稀疏向量和矩阵？

我有一个矩阵

a

（有多少故事是这样开始的？）

[
[0,   0, 0, 1.2, 0]
[0,   0, 0, 0,   0]
[3.5, 0, 0, 0,   0]
[0    7, 0, 0,   0]
]

我想使用ZeroMQ在进程之间来回发送这种变体。假设客户机和服务器使用不同的语言，没有通用的序列化格式。以下是一些任务

创建

A

。由于需要发送矩阵的“帧”，这很复杂，这里是

（4,5）

将

A[4,2]

从7更新到6

取一个稀疏向量

v=[0,0,3.1,0,0]

乘以

a

，然后返回结果

有人告诉我，发送字节流可能是最好的解决方案，但我找不到不同库之间以及稀疏格式的任何示例

我的缺省是如果有人能和这些人说话，就有一个Python、C++或Char配对。

AS，布瑞恩，ZrOMQ不是问题。 让我们先尝试重新包装问题公式：

将获得所有功能a

使用ZMQ将提供

<0 >从零开始，不是发端的那一面，但是（或C++，正如你上面提到的）目标环境将决定最佳串行化策略提供者的最佳选择，因为DESER显然必须在特定的目标语言实现中工作。（是的，ZeroMQ将尽最大努力一个字节接一个字节地承载所有必要的有效载荷，因此这里没有危险，即使最近正在审查

ZMQ

-模块问题的当前状态），但一旦数据进来，数据管理员就会做出决定（正如我的许多ZeroMQ答案中所说的，ZMQ要么提供完整的原始消息，要么根本不提供任何消息——这立即停止了一种危险的不可尝试的策略，即试图同时移动整个庞大的矩阵…）

对稀疏矩阵工具的极度关注还意味着，更需要“传达”稀疏矩阵（重新）表示，而不是“发送”（如果不仅仅是因为发起者节点上没有可用的

[SPACE]

，那么可能是因为稀疏矩阵内容的表示非常不同）

可能解决方案的概念： 这就是说，我的选择是创建一个基于智能分布式代理的系统转换，这将允许目标环境要求发起者方（大规模稀疏矩阵的组装地）开始将大规模稀疏矩阵重新表示到目标环境中的过程，如果这样的话“通过智能通信内容的复制”将为

{Matrix | sparseMatrix}

类型的此类内容重新表示做好准备，即为

使用linearegebra；

---

只需忘记寻找迄今为止提供的任何悬而未决的成果，

[SPACE]

将杀死任何大小重新包装的原始海量矩阵中生长的JSON，1st将很难适应RAM内存占用中的同一节点，2nd将再次崩溃，即使是零拷贝（因为将有这样的数据Peta BLOB的副本试图放入O/S和内核网络缓冲区等）由于设计非常简单，我决定使用带有预设分隔符的字符串表示法。没有protobuf之类的东西，很容易就得到一个可理解的协议。我使用了以下格式：

msg = '<i_index>:<j_index>:<value>^<i_index>:<j_index>:<value>`

---

只要我不需要发送大量的矩阵，它就可以工作。

如果你用python发送和接收，你可能可以使用pickle对其进行序列化。如果不是，可能可以选择类似JSON表示的东西，可以由不同的库创建和解析。有人告诉我JSON效率低下，但我不熟悉这一点。这是我的退路。而且，我不能指望“另一个”"Python方面。可能是，很难说不测试它。这取决于矩阵的大小等。稀疏矩阵的HashMap/字典表示应该很容易在不同的语言中解析/序列化。你没有一个例子，是吗？使用类似

mu这样的消息主题有意义吗t使用一个

，然后发送一个

（int，int，float）的ByTestStream

triples让服务器解包？我想你需要前两个整数作为向量的帧。但是，你需要为每个操作提供一个消息类型。不，ZeroMQ肯定不是这里的问题，我只是在学习如何有效地使用它。ATM，当Chapel ZMQ模块正在进行全面检查/修复时（由于本说明范围之外的原因）我的经验将驱使我走向智能dFSA设计。如果dFSA状态/规则分析完成（有合理的支持，预计不会出现意外情况（如“…嘿，我们还需要这个，有时需要那个…”：o）…可以使用多个（如果不是很多的话）专用通道-一个：int哈希dFSA CMD、使用（工作）推拉、next int-transport-DATA1、int-transport-DATA2、real-transport-DATA3、int校验和CRC等。

msg = '0:2:0.8^0:5:1.4'