DFS+剪枝

YOLOV11|YOLO12改进系列指南

基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11

魔鬼面具·2025-03-23 08:03

模型部署实战：PyTorch生产化指南

模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程

小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。

程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标，剪枝可以分为非结构化剪枝（UnstructuredPruning）和结构化剪枝（StructuredPruning）。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

数据结构与算法：洪水填充

前言洪水填充是一种用在图上的搜索算法，其过程就像洪水或病毒一样逐渐蔓延整个区域，继而达到遍历和统计相同属性的连通区域的功能，中间也可以通过每走过一个节点就设置路径信息的方法来达到剪枝的效果。

WBluuue·2025-03-18 03:00

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。

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

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

回溯算法知识总结

1.什么是回溯怎么用（回溯本质及模版）底层逻辑：解决树形结构问题、用到递归逻辑、穷举本质优化靠剪枝。

专业刷题Pia·2025-03-16 14:58

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常

奥德彪123·2025-03-15 10:30

leetcode93. 复原IP地址

输入:“25525511135”输出:[“255.255.11.135”,“255.255.111.35”]分析剪枝条件：1、一开始，字符串的长度小于4或者大于12，一定不能拼凑出合法的ip地址（这一点可以一般化到中间结点的判断中

Rookie2Master·2025-03-14 20:18

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

目录微调（Fine-tuning）量化（Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

L2-4 吉利矩阵（优化剪枝版）

L2-4吉利矩阵暴力解法：L2-4吉利矩阵-CSDN博客作者陈越单位浙江大学所有元素为非负整数，且各行各列的元素和都等于7的3×3方阵称为“吉利矩阵”，因为这样的矩阵一共有666种。本题就请你统计一下，把7换成任何一个[2,9]区间内的正整数L，把矩阵阶数换成任何一个[2,4]区间内的正整数N，满足条件“所有元素为非负整数，且各行各列的元素和都等于L”的N×N方阵一共有多少种？输入格式：输入在一行

终相守丶空白·2025-03-14 13:56

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天：模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

【6】搜索剪枝优化学习笔记

前言WFLS2023寒假集训Day4Day5搜索剪枝的复杂度很玄学，最好还是能剪枝就剪枝，只要不是错误的，总没有坏处。

W9095·2025-03-12 22:13

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

目录引言DFS之剪枝与优化一、小猫爬山二、木棒三、数独四、总结引言关于这个DFSDFSDFS的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP

lijiachang030718·2025-03-12 12:10

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化实现支持：VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2025-03-12 11:01

大模型中的剪枝、蒸馏是什么意思？

环境：剪枝蒸馏问题描述：大模型中的剪枝、蒸馏是什么意思？

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 10:29

回溯法-子集树递归树-装载问题

2)确定易于搜索的解空间结构；3)以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数（****约束函数除去不满足约束的子树，限界函数减去得不到最优解的子树**）**避免无效搜索##子集树和递归树扩展结点

王安安的记录·2025-03-11 07:53

dfs:五子棋对弈15蓝桥杯a组1题

---解法思路深度优先搜索（DFS）结合剪枝通过DFS遍历所有可能的棋盘状态，在填满棋

关于不上作者榜就原神启动那件事·2025-03-10 15:19

代码随想录第二十五天|回溯算法part05--332.重新安排行程、51.N皇后、37.解数独

回溯问题的本质是暴力搜索，在面对过于复杂的问题时，要把握事物的主要矛盾，即应当先实现基本思路，再考虑剪枝（次要矛盾），否则可能不但没成功剪枝，反倒“枝横叶乱”。

Aqua Cheng.·2025-03-07 14:23

解空间树等算法的名词解释

解空间树：所有可能的解构成的树搜索空间树：在解空间树上进行剪枝后的树，只保留了有希望产生最优解的部分画搜索空间树：一定要先画解空间树，搜索空间树一定是解空间树的一部分。

产幻少年·2025-03-07 06:08

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的

知来者逆·2025-03-07 00:39

Python 使用Pygame库实现扩展复杂井字棋游戏：实现 AI 算法优化，包括 MiniMax 算法和 Alpha-Beta 剪枝算法、检查胜利条件、绘制界面

1.介绍在本项目中，我们将使用Python编程语言和Pygame库来实现一个扩展的井字棋游戏。井字棋是一款简单而经典的棋类游戏，通过在3x3的棋盘上进行落子，玩家和电脑轮流进行，先在一条直线上成功连成三个自己的棋子的玩家获胜。在这个项目中，我们将实现基本的游戏逻辑、玩家操作、界面展示以及一些扩展功能，如AI算法优化、游戏界面美化、多种游戏模式等。2.环境设置确保你的电脑上已经安装了Python和P

程序熊.·2025-03-05 08:26

day23 第七章回溯算法part02

剪枝从元素个数和元素和入手，元素和用排序+剪枝，都是在for的结束上做文章39.组合总和如果是一个集合来求组合的话，就需要start

mvufi·2025-03-01 08:31

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了，这时候我们再递归算后面的就没用了，我们3开始的时候，344，345肯定是更大的了所以这条就是我们的可行性剪枝

无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层

心心喵·2025-03-01 04:25

图论题解索引

前言作图论的题的时候，无论何时，DFS，BFS加剪枝，都是你可靠的方法，如果第一眼没有具体思路，完全可以先按照刚才的两个方法思考下去，可能想着想着，这道题真实的样子(即真正合适的算法)，你就发现了。

JLU_LYM·2025-02-28 09:14

关于回溯算法中的剪枝是否需要for循环的总结归纳

在回溯算法中，剪枝的目的是减少不必要的递归调用，从而提高算法的效率。剪枝的方式可以有很多种，有些剪枝确实不需要在for循环中实现，而是通过其他方式（如条件判断）来实现。

Exhausted、·2025-02-28 01:38

两天速通力扣HOT100[DAY2] (55~100)

目录回溯55~62二分查找63~68栈69~73堆74~76贪心77~80动态规划81~90多维动态规划91~95技巧96~10055、全排列思路回溯基本思想：DFS+状态还原面对前方n种选择的时候，循环选择其中一种

WynnLu·2025-02-27 21:29

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-27 08:54

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5生成算法（python实现）5.4决策树的剪枝

eveiiii·2025-02-27 07:40

【举一反三】力扣刷题-组合总和（Python 实现）

这个系列主要是回溯、枚举还有剪枝，也是非常常用的方法。

幸运的小新粉·2025-02-26 16:46

【leetcode刷题版】回溯算法

它会在解决问题的过程中剪枝，以避免无效搜索。在Python中实现回溯算法通常涉及以下几个步骤：定

学废了wuwu·2025-02-26 04:47

代码随想录训练营第二十三天| 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串

_哔哩哔哩_bilibili//组合问题要考虑是不是在一个集合里操作//最常见的就是递归回溯法//再考虑考虑剪枝classSolution{publicList>combinationSum(int[]

chengooooooo·2025-02-23 12:17

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟，还通过动态模型压缩策略（如量化与剪枝）将金融预测

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

数据结构与算法----枚举与模拟

枚举与模拟基本概念枚举定义：通过系统性地遍历所有可能的候选解，逐一验证是否满足问题条件的算法策略特点：实现简单，但需注意时间复杂度，常通过剪枝优化效率适用场景：解空间有限、问题维度较低（一般循环嵌套不超过

王嘉俊705·2025-02-22 23:41

leetcode329. 矩阵中的最长递增路径（Python3、c++）

文章目录leetcode329.矩阵中的最长递增路径方法：深度优先搜索DFS+记忆化思路：代码：Python3：cpp：结果：leetcode329.矩阵中的最长递增路径给定一个整数矩阵，找出最长递增路径的长度

AndyLiu1997·2025-02-22 14:52

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展

DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

大模型量化概述

模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化Quantization）本系列将针对一些常见大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、Sm

AI领航者·2025-02-22 04:02

蓝桥杯学习大纲

一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向：1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公

ん贤·2025-02-21 16:10

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练，通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识，最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中，教师模型是一个预训练好的复杂的模型，而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中，由训练好的教师模型在相同的数据下，通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标，指导学生模型学习，这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模

NLP的小Y·2025-02-21 08:39

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%

俊哥V·2025-02-21 08:07

LQB（4）-python-DFS搜索

前言DFS即深度优先搜索（Depth-FirstSearch），是一种用于遍历或搜索树或图的算法，有三种核心的应用场景（基础遍历、回溯、剪枝）。

AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:06

24蓝桥省赛B-数字接龙

includeusingnamespacestd;constintN=13;intmp[N][N],flag,n,k;boolvis[N][N];intf[N][N][N][N];//存储路径,用于判断是否斜着走,是本题剪枝的难点

亿秒签到·2025-02-20 01:31

【大模型】量化、剪枝、蒸馏

大模型的量化、剪枝和蒸馏是三种常用的模型优化技术，旨在减少模型的复杂性，降低计算资源消耗，并加速推理过程。

油泼辣子多加·2025-02-19 18:02

Leetcode 3459. Length of Longest V-Shaped Diagonal Segment

LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路2.代码实现题目链接：3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路这一题我的思路上就是一个动态规划加上剪枝的思路

Espresso Macchiato·2025-02-19 04:34

DeepSeek对AI发展的范式革新与推动：研究报告

其核心技术突破包括：低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练，DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10，同时保持性能可比甚至超越。

芝士AI吃鱼·2025-02-18 05:57

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