权重稀疏

图论--最短路算法

1Floyd2Dijkstra算法3Dijkstra+堆优化4Bellman-Ford5SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)0图的储存方式边目录(记下来，仅此而已)邻接矩阵(适合稠密图)邻接表(适合稀疏图

Dream_Maker_yangkai·2025-03-25 04:38

酷黑简洁大气体育直播自适应模板赛事直播门户网站源码

2、百度权重5高权重内容展示平台详情查看源码名称：酷黑简洁大气

知名站长·2025-03-25 03:03

基于推理的强化学习智能体设计与开发

理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题

由数入道·2025-03-24 17:45

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

该模型在多项基准测试中表现优异，采用混合训练方法和人类反馈强化学习，模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。

go2coding·2025-03-24 14:55

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。

开心星人·2025-03-23 22:34

【指标对比】SMA 和 EMA区别

以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均

T-I-M·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集

为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了

荣华富贵8·2025-03-23 22:28

【数学建模】熵权法

熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法，它通过对决策矩阵的熵值进行计算，来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性，熵值越小，表明该指标的信息量越大，反之亦然。

烟锁池塘柳0·2025-03-23 06:20

利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索

HybridSearch结合了密集向量和稀疏向量检索的优势，在提高检索准确性的同

dgay_hua·2025-03-23 05:35

【蓝桥杯】真题 2386染色时间（优先队列BFS）

思路这里每一个格子染色多了时间这一层限制，相当于图的每一边有了权重的限制，那么我们就不能直接用双向队列求最短路。而是使用优先队列。规则是这样的：每一个节点可以多次入队，但是只有第一次出队有效。

遥感小萌新·2025-03-23 02:37

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

Transformer框架增强基于改进型Transformer架构，结合多头注意力机制（MLA）与动态权重分配技术，优化了长程依

大势下的牛马·2025-03-22 00:58

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

备忘录二数组模拟邻接表

constintN=1010,M=1010;inth[N],e[M],w[M],nxt[M],eidx;voidadd(intu,intv,intweight)//添加有向边u->v,权重为weight

AugustineDiane·2025-03-21 18:34

GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO

前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。

zenpluck·2025-03-21 17:29

CCF CSP 历年真题 C语言版满分代码集合 (至2021.9 持续更新中

灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量

JY_0329·2025-03-21 17:55

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。

kanhao100·2025-03-21 16:48

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

3.1css选择器优先级和常用文本属性

选择器的优先级是通过特定的规则来计算的，这些规则决定了样式声明的权重。以下是CSS选择器优先级的基本规则：重要性（!important）如果某个样式声明使用了!

chxii·2025-03-21 13:54

BallTree结构和答疑

不知道是什么.left_child,right_child好解释,左右节点.permutation,好像是存储什么东西的排序,不懂.ranges,存储半径.centers,存储圆心/球心.weights,权重

蒸土豆的技术细节·2025-03-21 10:27

【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力

问道飞鱼·2025-03-21 08:09

互联网打工人的发际线保卫战：与代码共舞，和头发共存

某大厂程序员小李摸了摸日渐稀疏的头顶，看着钉钉弹出的第17条客户反馈，突然意识到：在这场与需求、bug、OKR的持久战中，头发和健康正在悄然“掉线”。

·2025-03-21 03:23

金融风控算法透明度与可解释性优化

研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

首先，针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾，提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架，通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO

一勺汤·2025-03-20 22:46

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day05

文章目录4、栈和队列4.1、栈的定义4.2、队列定义5、串、数组、矩阵和广义表5.1、串5.2、数组5.3、稀疏矩阵5.4、广义表4、栈和队列4.1、栈的定义线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列

莫问alicia·2025-03-20 14:41

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化，而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。

背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

基于python的ansys_基于python的感知机

python的伪代码可表示为：sum(weight_i*x_i)+bias->activation#activation表示激活函数，x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重

weixin_39687990·2025-03-19 23:08

从关键词到权重：TF-IDF算法解析

文章目录前言一、TF-IDF：关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算：拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用：从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现：从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame：2.2.2分词与停用词过滤

多巴胺与内啡肽.·2025-03-19 23:34

使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示

DashVector是一个完全托管的向量数据库服务，提供了对高维稠密和稀疏向量的支持，允许实时插入和过滤搜索。

bavDHAUO·2025-03-19 19:34

迁移学习基础知识

常见的迁移学习的方式：1、载入权重后训练所有参数

zhooooooou·2025-03-19 16:44

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的

·2025-03-19 11:37

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。

Fansv587·2025-03-19 06:20

OmniParser V2 安装与使用教程

安装环境：condacreate-n"omni"python==3.12condaactivateomnipipinstall-rrequirements.txt确保您已将V2权重下载到weights文件夹中

Leaton Lee·2025-03-19 05:31

百度站群收录2025最新：实战策略与趋势解读

一、2024实战案例拆解案例背景：某母婴用品品牌通过「三级站群矩阵」实现收录突破：1个品牌主站（权重培育）5个地域分站（长尾词覆盖）9个产品专题站（精准流量捕获）RewriteRule^(.*)/product

SEO黑猫·2025-03-19 00:22

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）设为负权重参

短剧萌·2025-03-18 08:15

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

**其核心思想是通过对模型的特定参数进行低秩分解，仅对少量附加参数进行训练，从而完成任务适应，而无需更新整个模型的权重。

懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。

程序先锋·2025-03-18 04:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备

小风_·2025-03-18 00:41

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

通过剪枝，我们可以去除模型中的冗余权重，从而减少模型的复杂度和提高运算速度，同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝，并提供相应的代码示例。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

数据结构-稀疏矩阵-十字链表存储

当矩阵的非零元个数与位置在操作中变化较大时，就不宜用顺序存储结构来表示三元组的线性表。在链表中，每个非零元可用一个含5个域的结点表示，其中i,j,e这三个域分别表示该非零元所在的行的值，向右域right用以链接同一行中下一个非零元，向下域down用以链接同一列中下一个非零元，向右域right用以链接同一行中下一个非零元，向下域down用以链接同一列中下一个非零元。同一行的非零元通过right域链接

辣条不爱辣·2025-03-17 23:02

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

C/C++ | 每日一练 (6)

内存泄漏悬空指针指针被重复释放智能指针`std::unique_ptr`底层结构常用操作释放所有权重置获取原始指针交换`std::shared_ptr`底层结构常用操作获取引用计数重置获取原始指针交换检测是否唯一判断相

张胤尘·2025-03-17 19:34

基于ViT+milvus的以图搜图服务

ViT(VisionTransformer)模型使用huggingface的ViT模型权重。https://huggingface.co/tttarun/visio

国防科技苏东坡·2025-03-17 18:56

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分

鱼弦·2025-03-17 16:14

CSS3学习教程，从入门到精通，CSS3 选择器权重问题语法知识点及案例代码（5）

CSS3选择器权重问题语法知识点及案例代码一、选择器权重概述在CSS中，当多个选择器同时匹配同一个元素时，浏览器会根据选择器的权重来决定哪个样式生效。权重高的选择器的样式会覆盖权重低的选择器的样式。

知识分享小能手·2025-03-17 14:28

java数组

目录一、数组概念二、数组的声明与初始化三、数组操作示例四、数组属性与注意事项五、内存结构分析六、常见操作七、二维数组八、稀疏数组一、数组概念数组是Java中用于存储相同类型数据的有序集合，具有以下特性：

TwitCoder·2025-03-17 12:12

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘

喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统

accurater·2025-03-16 16:40

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