剪枝

大模型高效化三大核心技术：量化、蒸馏与剪枝详解这些技术是解决大模型计算资源需求高、推理延迟大、部署成本高等挑战的关键方法，下面我将从原理到应用全面解析这三种技术：

SinSR模型剪枝实验报告我成功地对SinSR模型进行了L1范式剪枝，剪枝比例为50%。通过分析剪枝前后的模型参数和性能，我们得出了以下结论。

【自然语言处理与大模型】模型压缩技术之剪枝模型剪枝（Model Pruning）是一种神经网络模型压缩技术，其核心思想是通过删除或稀疏化模型中冗余的部分（如不重要的参数或神经元连接），在尽量保持模型性能的前提下，减少模型的参数量和计算量，从而提高运行效率，降低存储和部署成本。

图解力扣回溯及剪枝问题的模板应用给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按任意顺序返回。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。

NO.73十六届蓝桥杯备战|搜索算法-剪枝与优化-记忆化搜索|数的划分|小猫爬山|斐波那契数|Function|天下第一|滑雪(C++)剪枝，形象得看，就是剪掉搜索树的分⽀，从⽽减⼩搜索树的规模，排除掉搜索树中没有必要的分⽀，优化时间复杂度。在深度优先遍历中，有⼏种常⻅的剪枝⽅法

模型量化和剪枝量化是将模型权重和激活值从高精度（如 float32）转换为低精度（如 int8）的技术，核心目标包括：

NO.71十六届蓝桥杯备战|搜索算法-递归型枚举与回溯剪枝|枚举子集|组合型枚举|枚举排列|全排列问题(C++)设⼀共有3个数，分别是1，2，3。「从前往后」考虑每⼀个数，针对当前这个数「选」或者「不选」设计递归函数：

结构化剪枝（Structured Pruning）与动态蒸馏（Dynamic Distillation）结构化剪枝通过模块级（如层、通道、块）而非单个权重的方式去除冗余参数，保留关键子网络。其优势在于：硬件友好性：生成规则稀疏模式（如4×4权重块），便于GPU/TPU等加速器并行计算。

基于α-β剪枝的含禁手AI五子棋正常的五子棋应当设有禁手规则，否则先手黑棋必赢，基于此点设计出一款包含禁手的AI五子棋项目，该项目代码已在github开源，感兴趣的友友可以自取试玩:ace-trump-tech/AI-Gomoku-with-Prohibition-Moves: 含禁手的AI五子棋 (github.com)

图灵科竞社资讯组

DFS/BFS简介以及剪枝技巧DFS，即Depth-first-search，是深度优先搜索的简称。它的主要思路是一直沿当前分支搜索，当搜索到尽头之后返回，再逐步向其他地方扩散。

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Python小练习系列 Vol.8：组合总和（回溯 + 剪枝 + 去重）💡 本期我们挑战 LeetCode 回溯题三件套之一 —— 组合总和，深入掌握路径构建、剪枝策略与去重技巧！

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Python小练习系列 Vol.5：数独求解（经典回溯 + 剪枝）🧩 数独不仅是益智游戏，更是回溯算法的典范！本期我们将用 DFS + 剪枝的方式一步步求解一个标准 9x9 数独。

爱补鱼的猫猫

模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、低秩分解）主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation），轻量化网络设计（Lightweight Network Design）和张量分解（Tensor Decomposition）。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/622519997

Leetcode 二叉树剪枝java solutionroot.left == null 和 root.right == null 的判断是判断子树是否已经被剪掉（即不存在），而不是判断子节点的值是否为 0。

深入理解DFS：从迷宫探险到动态剪枝的征服之路（C++实现）深度优先搜索（DFS）不是简单的暴力穷举，而是一种时空权衡的艺术。在LeetCode中超过35%的图论问题与DFS直接相关，但90%的学习者被困在三大认知误区：

【搜索】dfs（回溯、剪枝、记忆化）个人主页：Guiat 归属专栏：我讲你听正文核心思想：通过试错的方式探索所有可能得解，当发现当前路径无法得到有效解时，撤销（回溯）最近一步的选择，尝试其他分支。

【递归、搜索和回溯算法】专题三：穷举VS暴搜VS深搜VS回溯VS剪枝回溯算法是一种经典的递归算法，通常用于解决组合问题、排列问题和搜索问题等。基本思想：从一个初始状态开始，按照一定的规则向前搜索，当搜索到某个状态无法前进时，回退到钱一个状态，再按照其他的规则搜索。

泛舟起晶浪

买瓜--dfs‘剪枝

AI学习第二天--大模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、低秩分解）目录1. 量化：压缩大象的“脂肪”比喻技术逻辑2. 剪枝：修剪大象的“无效毛发”比喻技术逻辑3. 知识蒸馏：让大象“师从巨象”

从零开始学习人工智能

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在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。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（Unstructured Pruning）和结构化剪枝（Structured Pruning）。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义，并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。