神经网络剪枝（Pruning）是通过删除神经网络中冗余的神经元或连接来减少模型的规模和计算量，从而提高模型的推理速度并降低存储需求。剪枝的目标是保持模型的性能，同时通过减少计算资源的消耗来提升效率。去除不重要的连接或神经元：通过评估神经元或连接的重要性，去除那些对模型性能影响较小的部分。提高模型效率：通过剪枝，可以大大减少计算量和内存消耗，尤其在资源受限的环境中非常有用。减少过拟合：剪枝可以通过简

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种学习策略，模型（或智能体）通过与环境交互，获取奖励或惩罚，从而优化其行为策略。与监督学习不同，强化学习的目标是通过试错的方式来学习最优的决策策略。智能体（Agent）：执行行动的主体。环境（Environment）：智能体进行决策的外部系统。状态（State）：环境的当前情况。动作（Action）：智能体根据状态选择的行为。奖励

区块链作为一种具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性的新兴技术，正逐渐改变着众多行业的格局。对于Python后端开发者而言，探索区块链与Python后端的结合，能够为应用开发带来新的思路和可能性。本期我们将深入探讨区块链的基本概念、使用Python开发智能合约的方法，以及区块链分布式账本在后端系统中的应用。

本篇博客介绍了 ResNet 的结构、残差块原理、PyTorch 实现，并分析了其优缺点。ResNet 作为深度学习的重要突破，对计算机视觉影响深远。😊。

经过前面对于Java数据库操作基础（JDBC）的学习，我们已经能够让Java程序与数据库进行有效的交互了。而在构建动态的Web应用程序方面，Servlet与JSP是Java Web开发中非常重要的基础技术，它们为开发功能丰富、交互性强的网页应用提供了关键支撑。本期我们就来深入了解Servlet与JSP的相关知识，进一步拓展Java后端开发的技能树。本系列共15期，会持续为大家呈现实用且关键的内容。

本期代码在消费电子客服场景验证：多模态prompt使问题解决率提升40%。下期《多模态发展系列（5）：多模态模型的轻量化部署实战》将揭秘如何将LLaVA-3压缩至5GB，实现在手机端运行，附NCNN部署脚本。代码运行环境：NVIDIA A100（40GB）/ AMD MI300X，建议使用Colab Pro 2加速多模态客服数据集（含1000组图文交互数据）

文本分类（Text Classification）是自然语言处理中的一个核心任务，目标是将给定的文本分配到一个或多个类别中。常见的应用包括垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。在本篇博客中，我们将从基础知识出发，介绍文本分类的常见方法，并通过代码示例展示如何使用 Python 进行文本分类任务。

神经网络量化（Quantization）是通过减少神经网络中的数值精度来降低模型的计算量和存储需求。通常，神经网络的权重和激活值是使用32位浮点数表示的，而量化将这些值转换为较低位数的表示（例如8位整数）。通过这种方式，可以显著减小模型的尺寸，并加速推理过程，同时对性能影响较小。减少数值精度：将浮点数转换为较低位数的整数，从而减少存储和计算的开销。提高推理速度：在硬件支持整数运算的情况下，量化后的

在前几期和中，我们介绍了 YOLO 系列的演变。YOLOv4 由 Alexey Bochkovskiy 于 2020 年发布，相比 YOLOv3 在和方面进行了进一步改进。本文将详细解析 YOLOv4 的，并提供 PyTorch 代码示例。

SSD 网络的最后输出层包含了。