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模型轻量化中的模型剪枝（Pruning）方法——结构化剪枝详解目录简介结构化剪枝的基本概念结构化剪枝的数学基础结构化剪枝的步骤结构化剪枝的方法5.1通道剪枝5.2神经元剪枝5.3层剪枝结构化剪枝的优缺点结构化剪枝的应用实例代码示例8.1代码说明总结简介随着深度学

1、软件会持续变化。2、软件的熵增加。3、如果没坏，就不要修理它。4、解决问题，而不是症状。5、先变更需求。6、发布之前的错误也会在发布之后出现。7、一个程序越老，维护起来就越困难。8、语言影响可维护性。9、有时重新开始会更好。10、首先翻新最差的。11、维护阶段比开

文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域，其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久，但随着大型语言模型(LLMs)的发展，其应用范围得到了显著扩展，并逐渐成为主流技术方案之一。上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展

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 一、数据采集 1. 数据源：包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。2. 采集工具：如Flume、Sqoop等，用于从不同的数据源抽取数据并传输到大数据存储系统中。 二、数据存储 1. Hadoop分布式文件系

Hadoop分布式系统架构Hadoop已经非常火了，Greenplum的开源跟它也是脱不了关系的。它有着高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性的口碑。在互联网领域有着非常广泛的运用，雅虎、Facebook、百度、淘宝、京东等都在使用Hadoop。Hadoop生态体系非常庞大，各公司基于Hadoop所实现的

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