DAY3:DFS搜索与剪枝深搜深度优先搜索（DFS）是一种遍历或搜索树或图的算法，它从一个根节点开始，尽可能深地搜索每个分支，直到找到解为止。在搜索讨程中，为了提高效率，减少不必要的搜索，通常会采用各种剪枝优化策略。剪枝基本思想在深度优先搜索中，我们通常会遍历图或树的所有节点和边

大语言模型的稀疏性：提升效率与性能的新方向大语言模型（LLM,LargeLanguageModel）随着参数规模的不断扩大，其性能得到了显著提升，但也带来了巨大的计算和存储开销。稀疏性（Sparsity）作为一种关键优化技术，通过减少冗余计算和存储需求，为大语言模型的高效训练和推理提供了可能。本

子集最大和解法对于60%的数据，n比较小,我们可以搜索，对于一个数而言，有两种选择，一种是选择，另一种是不选择，用这个方法搜索就可以了对于100%的数据而言，\(n\leq1000\)，肯定不能搜索了，但是，题目里还有一个条件没有使用，就是\(a_{i-1}+a_{i-2}\leqa_i\),感觉这个和斐波那契数列有关，

题目：  解析：  代码： privateList<String>ret;privateStringBufferpath;publicList<String>letterCasePermutation(Strings){ret=newArrayList<>();path=newStringBuffer();dfs(s,0);return

关于数据虚拟化在逻辑数据仓库（LogicalDataWarehouse）和逻辑数据湖（LogicalDataLake）架构中查询优化的实际应用示例。本文将为您详细介绍这些场景中最重要的优化技术，包括 全聚合下推（FullAggregationPushdown）、分区剪枝（PartitionPruning）、部分聚合下推（PartialAggregationP

文章目录一、大语言模型参数效率优化的必要性1.1参数效率的重要性1.2优化技术的概述二、Python实现参数优化技术2.1模型压缩2.2模型剪枝2.3知识蒸馏2.4模型量化三、优化技术的技术细节3.1模型压缩技术3.2模型剪枝技术3.3知识蒸馏技术3.4模型量化技术四、参

上机实验三：C4.5（带有预剪枝和后剪枝）算法实现与测试1、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载

 题目：方法一：解析：  代码： privateList<List<Integer>>ret;privateList<Integer>path;privateintaim;publicList<List<Integer>>combinationSum(int[]candidates,inttarget){aim=target;re

题目：  解析： 决策树：  代码设计：  代码： 写法一：path为全局变量privateintret,path,aim;publicintfindTargetSumWays(int[]nums,inttarget){aim=target;dfs(nums,0);returnret;}privatevoiddfs(i

上机实验三：C4.5（带有预剪枝和后剪枝）算法实现与测试1、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载

深度学习已经广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，但其巨大的计算开销仍然是技术进步的主要瓶颈之一。近年来，稀疏图（SparseGraph）技术作为一种前沿手段，展现了在减小深度学习模型计算复杂度中的重要作用。本文将从理论、实践以及代码示例的角度深入探讨如何利用稀疏图技术优

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

定义与基本概念决策树是一种基于树结构（包括根节点、内部节点、叶节点）进行决策的模型。根节点是整个决策过程的开始，内部节点代表一个属性上的测试，叶节点代表最终的决策结果或类别。例如，在一个判断水果是苹果还是橙子的决策树中，根节点可能是“颜色”这个属性，内部节点可以是“形

今天继续给大家介绍决策树算法，决策树本身是一种非常简单直观的机器学习算法，用于做分类或回归任务。它就像我们平常做决定时的过程，通过逐步排除可能的选项，最终得出结论。Adecisiontreeisaflowchart-likestructureusedtomakedecisionsorpredictions.Itconsistsofn

   找出所有子集的异或总和再求和  题目解析     算法原理     解法     决策树   这种决策使得每一次递归都是有效的递归，每一个节点都是最终的结果，所以这棵决策树是不用剪枝的，也没有递归出口的；    注意   

实验三：C4.5（带有预剪枝和后剪枝）算法实现与测试一、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容（1）从scikit-learn库中加载

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型结构优化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型结构优化原理

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型轻量化概述与重

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型剪枝相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型剪枝原理与类型（一

GaussDB技术解读高性能——数据分区与分区剪枝在数据系统中，数据分区是在一个实例内部按照用户指定的策略对数据做进一步的数据切分，将表按照指定规则划分为多个数据互不重叠的部分。从数据分区的角度来看是一种水平分区（horizontalpartition）分区策略方式。分区表增强了数据库应用

今天一直在搞机器学习作业。真难啊，学习时长：4小时 1、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。2、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iri

本文将介绍模型剪枝的概念、方法和流程，这是一种通过移除神经网络中的冗余或不重要参数来减小模型规模和提高效率的模型压缩技术。剪枝不仅可以减少模型的存储和计算需求，还能在保持模型性能的同时提高模型的泛化能力。我们将探讨剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程，以及多种剪枝

了解AI计算模式对AI芯片设计和优化方向至关重要。本文将会通过模型结构、压缩、轻量化和分布式几个内容，来深入了解AI算法的发展现状，引发关于AI计算模式的思考，重点围绕经典网络模型和模型量化压缩两方面进行展开。经典模型结构设计与演进神经网络的基本概念神经网络是A

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本文将介绍模型剪枝的概念、方法和流程，这是一种通过移除神经网络中的冗余或不重要参数来减小模型规模和提高效率的模型压缩技术。剪枝不仅可以减少模型的存储和计算需求，还能在保持模型性能的同时提高模型的泛化能力。我们将探讨剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程，以及多种剪枝