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没什么卵用的题解题目地址AC代码题解和题目思路题目地址这是地址AC代码#include <iostream>#include <algorithm>#include <utility>#include <cstring>#include <queue>using namespace std;class point{...
题目:见https://www.acwing.com/problem/content/170/思路:个人认为此题极其恶心,主要原因是因为我太菜,详情看代码,实在不理解还是去看y总视频吧……代码:#include<iostream>#include<algorithm>#include<cmath>#include<climits>using name
使用yolov5s体验一下模型剪枝、量化和安卓部署过程
一、概述剪枝（Pruning）的一些概念：当提及神经网络的"参数"时，大多数情况指的是网络的学习型参数，也就是权重矩阵weights和偏置bias；现代网络的参数量大概在百万至数十亿之间，因此实际上在一个网络中也并不是所有权值都是重要的，剪枝的作用就是削减那些不重要权重矩阵的一种直接压缩模型的方式；对于一个已经训练好的模型，切断或删除某些连接，同时保证不对精度造成重大影响，这样得到的模型就是一个参
大致介绍一下AI全栈技术社区的相关内容，主要涵盖了YOLO全系列模型的改进、量化、蒸馏、剪枝以及不同工具链的使用，同时也涵盖多目标跟踪、语义分割、3D目标检测、AI模型部署等内容，具体内容小伙伴们可以参考下面的目录部分。所有内容均有答疑服务！！！扫描下方优惠券直接加入【集智书童】知识星球，即可获取目录内容1主题一：改进笔记该部分主要是记录关于模型改进的一些内容，星主会提供论文原文，模型改进笔记以及
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。
模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。
参考文章：Pruning Filters for Efficient ConvnetsCompressing deep neural nets压缩神经网络 实验记录（剪枝 + rebirth + mobilenet）为了在手机上加速运行深度学习模型，目前实现的方式基本分为两类：一是深度学习框架层面的加速，另一个方向是深度学习模型层面的加速。深度学习模型的加速又可以分为采用新的卷...
结合具体案例和算法代码带你彻底弄懂极大极小搜索算法和α-β剪枝算法
yolov5剪枝
目录第1章 问题描述 3第2章 问题分析 3第3章 算法设计 43.1 算法概述 43.2 极大极小树 43.3 α-β剪枝算法 53.3总体设计 63.3.1 系统流程图 73.3.2 基本设计 73.4 预处理 8第4章 算法实现 114.1 估价函数 114.2 alpha-beta剪枝算法 154.2.1 算法流程图 154.2.2 代码实现 16第5章 成果展示与性能分析 185.1 成
之前的博客中已经实现了YOLOv4、YOLOR、YOLOX的剪枝，经过了几天的辛勤努力，终于实现了YOLOv5的剪枝。
本人刚大三，前几天老师让我们做一道N皇后的算法题，对于刚学算法的我来说确实有亿点点困难，于是就开始查看力扣和csdn上大佬们的代码，下面是我对这道题的理解，希望可以对在这道题上有疑问的同学们有所帮助。
决策树分类一、决策树分类简介：决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，再在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程，构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合,训练集每个记录必须是已经分好类的，以决定哪个属性域作为目前最好的分类指标，一般的做法是穷尽所有...
《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#103目录一.CCP后剪枝简介二.剪枝操作过程(1)查看CCP路径(2)根据CCP路径剪树为预防模型过拟合，我们可以采用预剪枝和后剪枝方法1. 预剪枝:树构建过程，达到一定条件就停止生长2. 后剪枝是等树完全构建后，再剪掉一些节点。本文讲述后剪枝，预剪枝请参考《sklearn决策树预剪枝》一.CCP后剪枝简介后剪枝一般指的
python运行报错***RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)***解决办法：将所设的batch_size改小一点。因为是从github上copy的代码，所以跑不通其实挺正常，毕竟电脑配置啥的，都与作者的不一样。因此我们改成和自己电脑相匹配的就行。将batch_s
本次主要对分类模型加入数据增强、数据蒸馏，已经对性能指标进行细化，不只是ACC，个人比较关注F1情况，并作为保存模型依据。
摘要：决策树剪枝策略：先剪枝、后剪枝，用于解决过拟合问题。
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