基于LeNet手写体识别的模型剪枝本节主要记录如何通过pytorch中的掩模矩阵对模型进行剪枝，剪枝对象包括卷积层和全连接层，其中卷积层通过l2范数的大小对卷积核进行剪枝，全连接层通过阈值筛选对单个权重进行剪枝，主要参考的代码为https://github.com/mepeichun/Efficient-Neural-Network-Bilibili。1.剪枝网络的搭建剪枝之前，首先要对原始的Le

电脑型号拯救者Y9000P，Win11系统，平时用着没什么问题，一段时间突然开机后不久就卡死，必须强制关机，通过查找原因，发现是开机后一段时间内存持续上升，虚拟内存的占用量飞速上涨。查找许多网上的论坛没有成功解决，最后发现是Adobe Acrobat打开较大的pdf导致的，是软件的一个bug。打开Adobe Acrobat菜单栏->编辑->首选项，点开左边的“页面显示一栏”，取消勾选右边的“使用页

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