剪枝

多模态文档理解视觉token剪枝思路多模态大模型VLMs视觉token数量多会影响推理的计算性能，也有相关工作在token压缩上进行了研究，如往期：

硅基计划4.0 算法二叉树深搜(DFS)题目链接这里，题目给了我们值，我们要自己转换成一棵真正的布尔二叉树我们对于每一个子树的根节点，我们需要知道其左右子树的布尔值，然后再根据当前子树的根节点值进行判断，向上返回结果这不就是一个后序遍历吗，直接

leetcode 329 矩阵中的最长递增路径（1）整体思路：可以采用深度优先搜索+剪枝来解决这个问题。遍历matrix数组，对每一个位置进行深度优先搜索，找到以该位置为起点的递增路径的最大长度，遍历完matrix数组后，最长的递增路径的长度即为所求。

让我们一起加油好吗

【基础算法】DFS中的剪枝与优化剪枝，形象地看，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，有几种常见的剪枝方法：

闻缺陷则喜何志丹

【剪枝贪心回溯】B4093 [CSP-X2021 山东] 发送快递|普及+C++贪心 C++回溯原题为错题，不可做。数据范围修改如下，请以题目背景中的为准：【数据范围和限制】对于 40 % 40\% 40% 的数据， 1 ≤ n ≤ 23 1 \leq n \leq 23 1≤n≤23， 1 ≤ a i ≤ 100 1 \leq a_i \leq 100 1≤ai≤100， s = 0 s=0 s=0， m m m 的值保证有解。

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LeetCode算法日记 - Day 62: 黄金矿工、不同路径III目录1. 黄金矿工1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现2. 不同路径III2.1 题目解析2.2 解法

leetcode 526 优美的排列画出解决问题的决策树，可以用回溯+剪枝的方法来解决这个问题。以示例一为例，决策树如下图所示：（1）剪枝策略：使用过的数字不能再使用;

Miraitowa_cheems

LeetCode算法日记 - Day 55: 子集、找出所有子集的异或总和再求和目录1. 子集1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现2. 找出所有子集的异或总和再求和2.1 题目解析

回溯剪枝的 “减法艺术”：化解超时危机的 “救命稻草”(二)专栏：算法的魔法世界个人主页：手握风云目录一、例题讲解1.1. 电话号码的字母组合1.2. 括号生成1.3. 组合

神经网络稀疏化设计构架方法和原理深度解析当GPT-3以1750亿参数构建起AI模型的"巨无霸"时代，边缘设备却仍在为7B模型3秒以上的推理延迟、14GB的显存占用而挣扎——这种算力需求的指数级增长与硬件资源有限性的尖锐冲突，正成为AI产业落地的核心矛盾[1][2]。深入神经网络内部，我们会发现这种矛盾的根源在于普遍存在的参数冗余现象：权重分布呈现明显的长尾特性（大部分权重值接近零）、神经元激活在推理中常为零值、层间存在可合并的冗余结构，甚至训练时为保证稳定性而引入的过参数，在推理阶段已非必需[3]。

贪心算法应用：神经网络剪枝详解神经网络剪枝(Neural Network Pruning)是一种模型压缩技术，旨在通过移除神经网络中对输出影响较小的连接、神经元或权重，从而减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。

蒋士峰DBA修行之路

实验五静态剪枝分区剪枝是指数据库在扫描分区表时，根据查询条件只扫描目标数据所在分区。通过分区剪枝可以大大减少从磁盘检索的数据量，提高查询性能。分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝。分区剪枝是被动触发的，一般情况下，当查询 SQL 的条件带有分区列且能确定扫描分区时，数据库会进行分区剪枝。如果分区列条件使用静态谓词，数据库进行静态剪枝；如果分区列条件使用绑定变量，数据库进行动态剪枝。静态剪枝发生在SQL解析过程中，在 SQL 执行前，数据库就知道了需要扫描的分区。

蒋士峰DBA修行之路

实验六动态剪枝通过分区剪枝可以大大减少从磁盘检索的数据量，提高查询性能。当分区列的条件有绑定变量时，在SQL解析过程中，数据库无法确定需要扫描的分区，只能通过执行时具体参数值来确定，所以动态剪枝发生在 SQL 执行过程中。

大模型——剪枝、量化、蒸馏、二值化大语言模型的参数量现在十分惊人，GPT3的参数量已经达到1750亿。GPT3在fp16的精度下仍需要325G的存储空间，推理时至少需要5张80G的A100GPU。高参数量意味着对内存要求很高，以至于对终端部署有着极高要求。而为了能在更多的设备上运行大模型，就需要模型压缩技术。四大模型压缩技术：量化、剪枝、蒸馏和二值化模型压缩主要有几个需求：1.降低模型所占空间。2.降低模型计算复杂度。3.降低能耗，提高续航。4.保证模型性能

Day21_【机器学习—决策树（3）—剪枝】决策树剪枝是一种防止决策树过拟合的一种正则化方法；提高其泛化能力。决策树在训练过程中如果生长过深、过于复杂，会过度拟合训练数据中的噪声和异常值，导致在新数据上表现不佳。剪枝通过简化树结构，去除不必要的分支，从而提升模型的鲁棒性。

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如何下载B站视频，去水印，翻译字幕工具：手机下载视频打开文件管理器，找到video.m4s和audio.m4s两个文件更改文件后缀名第一步到此为止

诗人啊_程序员

AI、人工智能基础: 模型剪枝的概念与实践（PyTorch版）各位观众老爷，大家好，我是诗人啊_，今天和各位分享模型剪枝的相关知识和操作，一文速通～（屏幕前的你，帅气低调有内涵，美丽大方很优雅… 所以，求个点赞、收藏、关注呗～）正经标题：模型剪枝理论入门及 PyTorch API 实战此文讲解 torch.nn.utils.prune 模块的使用，模型剪枝的执行步骤请看 ↓↓↓↓↓

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【基础算法】初识搜索：递归型枚举与回溯剪枝搜索，是一种枚举，通过穷举所有的情况来找到最优解，或者统计合法解的个数。因此，搜索有时候也叫作暴搜。搜索一般分为深度优先搜索 (DFS) 与宽度优先搜索 (BFS) 。

严文文-Chris

【大模型量化、蒸馏、剪枝、微调小结】**大模型（Large Model）**通常指参数量巨大（如数十亿至万亿级）、训练数据海量的深度学习模型，如GPT-3、PaLM等。其核心特点是：

回溯剪枝的 “减法艺术”：化解超时危机的 “救命稻草”(一)专栏：算法的魔法世界个人主页：手握风云目录一、例题讲解1.1. 全排列1.2. 子集1.3. 找出所有子集的异或总和再求和