Abstract:就是ANNS加了一个范围查询（每个点多个属性，每次查询一个区间），为啥不是线段树来着。他说《SegmentGraph（查前缀\(O(n)\)）》《2DSegmentGraph（查区间构建\(O(n\logn)\)）》2.Preliminary有太多ANNs负责优化找到的正确率？？2.1问题定义\(I_A\)属性区间\(\mathcal

本文是LLM系列文章，针对《PruningLargeLanguageModelswithSemi-StructuralAdaptiveSparseTraining》的翻译。通过半结构化自适应稀疏训练修剪大型语言模型摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要大型语言模型（LLM）在各种复杂任务中的巨大成功在很

**问题描述总共有九个盘子，八只蚱蜢，且每个盘子中只能容下一只蚱蜢，蚱蜢的编号为1~8，如果蚱蜢所在的盘子紧邻着空盘子，那么该蚱蜢可以从自己的盘子跳到空盘子中，也可以隔一个盘子跳到空盘子中，问一开始状态是012345678，蚱蜢至少该跳多少步才可以被变为087654321**输入无**输出蚱蜢跳

问题现象使用分区表进行相关查询业务，SQL性能慢。原因分析导致分区表业务慢的常见原因有以下几种：分区索引失效，顺序扫描导致的SQL性能慢分区表无法进行分区剪枝导致的SQL性能慢SQL计划选择非最优导致的SQL性能慢处理方法判断是否存在索引异常的行为部分分区DDL如果不带UP

前言随着目标检测的蓬勃发展，近年来提出了几种深度卷积神经网络模型，例如R-CNN、SSD和YOLO等。然而，随着网络变得越来越复杂，这些模型的规模不断增加，这使得在现实生活中将这些模型部署到嵌入式设备上变得越来越困难。因此，开发一种高效快速的物体检测模型以在不影响目标检测质量的情况下

决策树算法在机器学习中的应用决策树（DecisionTree）算法是一种基本的分类与回归方法，它通过树状结构对数据进行建模，以解决分类和回归问题。决策树算法在机器学习中具有广泛的应用，其直观性、易于理解和实现的特点使其成为数据挖掘和数据分析中的常用工具。本文将详细探讨决策

因为\(\varphi(x)\)的值只与\(x\)的不同质因子有关，又因为\(2^{31}\)之内的数的质因子个数不超过\(10\)，所以容易枚举\(10\)个位置上填入的质因子打出朴素的暴力，简单剪枝后得到\(20\)分。注意需要先判掉\(x=n+1\)的情况。考虑优化：因为\(\varphi\)的值只与质因

深搜DFS含义深搜是一种遍历或搜索图和树的算法。实现方式（不撞南墙不回头）根据题目选择一个适合的源节点，从源节点开始选择一条路一直走，直到无法前进（不满足题目条件）时，返回到上一个节点重新尝试，直到当前的节点的所有子节点都已经被访问过，再次返回到当前节点的上一节点，继续重复

Java中的高效模型压缩技术：从剪枝到知识蒸馏大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！随着深度学习模型在各种任务中的广泛应用，模型的规模和复杂度也在不断增加。然而，较大的模型通常会占用大量的计算资源和内存，使其在资源有限的设备上（如移动设

【算法题】22.括号生成-力扣(LeetCode)1.题目下方是力扣官方题目的地址22.括号生成数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]示例2：输入：n=1

有一个简单的博弈问题：现在有一颗\(n\)个点的树，每次询问后给出一个点连接的所有子节点。Alice和Bob在树上博弈。Alice和Bob每次可以将点向下移动一格。如果到了叶子节点，便不再移动，交互库给出叶子权值。Alice希望选的数最大，Bob反之。求：到达的数最后是多少？显然有\(

目录1、DFS算法简介2、算法实战应用【leetcode】2.1计算布尔二叉树的值2.1.1算法原理 2.1.2算法代码2.2求根节点到叶节点数字之和  2.2.1算法原理​2.2.2算法代码2.3二叉树剪枝2.3.1算法原理2.3.2算法代码2.4验证二叉搜索树 2.4.1算法原理 2.4.2

回归树模型0基础小白也能懂（附代码）啥是回归树模型大家在前面的部分学习到了使用决策树进行分类，实际决策树也可以用作回归任务，我们叫作回归树。而回归树的结构还是树形结构，但是属性选择与生长方式和分类的决策树有不同。要讲回归树，我们一定会提到CART树，CART树全称Classification

决策树算法原文链接啥是决策树决策树（Decisiontree）是基于已知各种情况（特征取值）的基础上，通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式，是常用的有监督的分类算法（也就是带有标签的训练数据集训练的，比如后文中使用到的训练集中的好瓜坏瓜就是标签，形容瓜的就是特征）决策树模型（Decision

前言 小模型崛起了。欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除CV方向的准研究生们，未来三年如何度过？招聘高光谱图像、语义分割、diffusion等方向论文指导老师上个月

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文章目录决策树一、基本定义二、学习过程三、剪枝处理四、决策树的特点五、构建模型训练模型测试模型总结决策树机器学习中的决策树算法是一种基本的分类与回归方法，它通过树状结构建立决策模型，以解决分类和回归问题。以下是对决策树算法的详细解析：一、基本定义决

朴素贝叶斯相关理论    在机器学习算法中，大多数的算法都是判别方法，如决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机等。而朴素贝叶斯是生成方法，直接找出输出特征Y和特征X的联合分布,用得出。            如果X和Y条件独立，        

决策树的直观理解决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。为了让你理解决策树的原理，我将用一个形象的类比来解释。想象一下，你在参加一个问答游戏，目的是猜出某个人正在想的一种水果。这个人会依次回答你提出的各种问题，直到你猜到正确的水果。比如，你可能会问：

13.1回溯算法回溯算法（backtrackingalgorithm）是一种通过穷举来解决问题的方法，它的核心思想是从一个初始状态出发，暴力搜索所有可能的解决方案，当遇到正确的解则将其记录，直到找到解或者尝试了所有可能的选择都无法找到解为止。回溯算法通常采用“深度优先搜索”来遍历解空间

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大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中取得了显著的成功，但同时也面临着模型过大、计算需求过高的问题。为了解决这些问题，模型压缩技术应运而生，旨在减小模型大小、降低计算复杂度并提升运行效率。本文将对LLM压缩技术进行详细的分析，包括剪枝、知识蒸馏和量化等关键技术，并结合

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