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我自己整理的关于剪枝和模型压缩的论文合集

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简介：
本论文合集由作者精心编制，聚焦于深度学习领域中的剪枝及模型压缩技术。涵盖多种方法与应用案例，旨在为研究者提供全面而深入的理解视角。 自己整理的剪枝和模型压缩论文合集。

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  • 我自己整理的关于剪枝和模型压缩的论文合集
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    本论文合集由作者精心编制，聚焦于深度学习领域中的剪枝及模型压缩技术。涵盖多种方法与应用案例，旨在为研究者提供全面而深入的理解视角。 自己整理的剪枝和模型压缩论文合集。
     
  • 关于YOLOv5的模型压缩、量化和剪枝方法
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    本文探讨了针对YOLOv5目标检测模型的优化策略，包括模型压缩、量化及剪枝技术，旨在减少计算资源需求的同时保持或提升模型性能。 基于YOLOv5模型的压缩、量化和剪枝技术可以有效减小模型体积并提高其在资源受限设备上的运行效率。这些优化方法能够降低计算成本，并且不会显著影响检测精度，使得该算法更加适用于实际应用中的部署需求。通过采用上述策略，可以在保持高性能的同时实现模型轻量化的目标。
     
  • 模型剪枝（2015-2020）论文合集|已分类整理
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    本合集汇集了2015年至2020年间关于神经网络模型剪枝方向的精选学术论文，按主题分类，便于研究者快速查找和学习。 模型剪枝领域的论文合集（2015-2020），根据GitHub上的awesome-pruning项目整理而成，涵盖了几乎所有的重要论文和综述，并已按类别分类并重新命名（如CVPR2020-论文名）。非常推荐下载阅读。
     
  • 图片合集 我自己整理的
    优质
    这是一组由本人精心挑选和编辑的照片合集，每一张图片都承载着独特的记忆与故事。希望您会喜欢这份视觉盛宴。 自己多年来工作整理出一套图库，包含立面图、平面图以及各种常用的拼花图案等。
     
  • yolov8剪枝压缩模型代码.zip
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    本资源包含YOLOv8剪枝压缩模型的代码和相关配置文件，旨在优化深度学习模型的性能，减少计算资源消耗。适合需要在嵌入式设备上部署YOLOv8模型的研究者或开发者使用。 使用教程请参见文档内的tutorial.md文件。
     
  • 我自己整理的常用功能集合
    优质
    这是一个精心整理的功能合集，旨在为用户提供便捷高效的服务体验。各类实用工具一应俱全，帮助用户轻松管理日常生活和工作中的各种需求。 自己整理的常用功能列表包含了许多内容，请参阅我的第一个博客以获取详细信息。
     
  • 关于信息论的论文（自己整理的）
    优质
    这篇论文是对信息论基本概念和理论的深入探讨与个人理解的总结，涵盖了熵、互信息等核心主题，并结合实际应用进行了分析。 关于编码的论文，这是我自己整理的内容。
     
  • 我自己整理的C#常用类库集合
    优质
    这段资料是个人精心汇集和组织的C#开发中常用的类库清单，旨在为开发者提供便捷的资源查找方式，促进高效编程。 我整理了一些常用的类库供自己使用，并详细记录了其中的各类功能模块，包括数据库操作、XML处理、字符串操作以及磁盘与文件管理等功能。每个部分都有详细的注释以方便理解。只需添加一个AppRun.dll即可开始使用这些工具；同时也可以根据需要进行扩展和重新编译。 请注意，某些函数名称采用了中文命名以便更好地理解和记忆相关功能模块的用途。希望这个整理能够对大家有所帮助！
     
  • 我自己整理的Oracle高级语句合集.rar
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    本资源为个人精心整理的Oracle高级语句合集，涵盖PL/SQL编程、性能优化技巧及常用函数等，适用于数据库管理员和开发人员学习参考。 自己整理的Oracle常用高级语句,内含多个文件，大放送。
     
  • 我自己整理的全面的C++面试题合集
    优质
    这份资料是由作者精心编写的全面C++面试题合集，旨在帮助程序员准备技术面试，涵盖了广泛的知识点和实用技巧。 本资源是一份C++面试题的集合，涵盖了从基础语法到高级主题如面向对象编程、模板及异常处理等多个方面的问题，旨在全面考察应聘者的C++编程知识与技能。 适用人群：无论是求职者、学生还是自学者，这份资料都适合那些准备参加各种级别（初级至高级）C++职位面试的人员。通过解答这些题目，可以提升个人对C++语言的理解和应用能力。 使用场景及目标： 1. 面试准备：熟悉常见的C++面试题及其答题技巧有助于增强应对实际面试的信心。 2. 自学练习：对于自学或希望深入理解特定领域的学习者来说，这些问题同样具有参考价值。 3. 职业发展：掌握这些题目中涉及的知识点和技能不仅有利于求职过程中的表现，在日常工作及编程实践中也大有裨益。 其他说明： 1. 本资源仅提供面试题库。为完善个人的C++编程技巧，请结合进一步的学习与实践加以巩固。 2. 在回答问题时，力求给出准确、清晰的答案，并深入理解其背后的原理和机制。 3. 这些题目主要用于评估目的，在实际招聘过程中还可能涉及代码测试及编程任务等其他形式的考核。