注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huanghyw

  1. CRM系统挖掘算法效率的改进

  2. 摘　要: 目前金融业客户关系管理( CRM ) 数据挖掘系统所 采用的算法在划分项集数据区段、细节数据挖掘、运算时间 效率等方面性能较差。该文分析了CRM 系统特性、实施模 型、模型挖掘以及CRM 数据挖掘系统体系结构; 结合时态 关联规则挖掘的特点, 采取FCQ 算法数据转换策略, 引入领 域知识的泛化层次表; 在算法的第二次迭代使用Hash 技术 连接和剪枝并采用运用候选项集的性质实现压缩数据库规 模的技术。该文方法很好地提高了挖掘算法的效率, 提高了 系统运行的速度与效率, 为管理者提供

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-26
    • 文件大小：399kb
    • 提供者：bufery

  1. 北京大学2011年acm暑期培训课件

  2. 北京大学2011年暑期acm培训课件 课程内容共八个专题，除理论知识外还包括精选例题讲解（先后次序可能调整）： 1) 数据结构（一）: 线段树，树状数组，二维线段树 2) 动态规划：状态压缩，树形动归，平行四边形法则 3) 数据结构（二）: DFA, Trie树，Trie图等 4) 搜索：深搜，广搜，剪枝，IDA*算法 源代码 5) 若干图论问题：最小生成树 强连通分量、桥和割点等 6) 计算几何：线与线求交，线与面求交，求凸包，半平面求交等 7) 网络流算法：基本的网络流算法，Dinic算法

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-08-11
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：maooyer

  1. acm国际大学生程序设计竞赛试题与解析

  2. ACM的常用算法 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治法. (4)递推. (5)构造法.(poj3295) (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996) 二.图算法: (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历. (2)最短路径算法(dijkstra,bellman-ford,floyd,heap+dijkstra) (poj1860

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-08-26
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wlpjsj0641

  1. 挑战程序设计竞赛（第2版）

  2. 世界顶级程序设计高手的经验总结 【ACM-ICPC全球总冠军】巫泽俊主译 日本ACM-ICPC参赛者人手一册 本书对程序设计竞赛中的基础算法和经典问题进行了汇总，分为准备篇、初级篇、中级篇与高级篇4章。作者结合自己丰富的参赛经验，对严格筛选的110 多道各类试题进行了由浅入深、由易及难的细致讲解，并介绍了许多实用技巧。每章后附有习题，供读者练习，巩固所学。 本书适合程序设计人员、程序设计竞赛爱好者以及高校计算机专业师生阅读。 目录 · · · · · · 译者序 前言 第1章　蓄势待发——准备

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-05
    • 文件大小：51mb
    • 提供者：cumulonanima

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：q6115759

  1. 深度学习网络压缩2016年年度最佳3篇论文

  2. 深度学习网络压缩2016年年度最佳3篇论文，讲述了网络压缩的三个基本算法，剪枝，量化以及霍夫曼编码，可以将网络的权重压缩50x左右，在不降低精度的情况下，运算量降低，效率大大提高

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-23
    • 文件大小：975kb
    • 提供者：supermanqc

  1. L1范数剪枝

  2. 剪枝压缩剪枝压缩剪枝压缩剪枝压缩剪枝压缩剪枝压缩剪枝压缩剪枝压缩剪枝压缩

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-23
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：dlyldxwl

  1. 混合PSO优化神经网络结构和参数

  2. 卷积神经网络（CNN）优化，神经网络weights压缩剪枝，用于加速整个CNN.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：318kb
    • 提供者：daisy_k

  1. ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA

  2. 深鉴科技斯坦福大学韩松博士关于深度学习模型压缩、剪枝、量化以及实时实现的best paper。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-14
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：leezongling

  1. caffemodel的剪枝压缩(部分权重置0)

  2. 将caffemodel中小于给定阈值的连接全部置0,如果用CSC等格式存储,会降低存储空间

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-09
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：dlyldxwl

  1. 人机大战五子棋

  2. 压缩包内含代码与可执行jar包，直接idea打开就可以运行； 1.在jdk1.8环境下工作，用IDEA开发的JPanel窗口程序 2.功能主要为人机对战，支持悔棋，支持电脑先行（电脑先行一般很难赢它），支持重新开始 3.该五子棋AI参照了别的大佬的五元组的五子棋算法，并不是用的极大极小值剪枝条算法，算是一种新的思路，但是这个AI很强！大家都知道黑棋先手必胜，所以黑棋先手的情况下只要认真还是能赢的，但是让AI先行，就不好赢了，我水平很低，下了几把目前没赢过。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-02-19
    • 文件大小：588kb
    • 提供者：mielangzhuo5208

  1. 海量数据引擎SF1R.zip

  2. 什么是SF1R SF1R是一个分布式的存储搜索一体化海量数据引擎。SF1R来自于iZENECloud团队多年的 研发成果，并且已经在商业网站上经受住了严苛的考验。2014年，iZENECloud团队把SF1R 开放给社区，采用Apache License 2，希望共同改进和维护。 Note SF1R的全称是Search Formula 1 Revolution，SF1R是iZENECloud团队给搜索引擎项目使用的内部代号。 SF1R的历史和特色 SF1R是

  3. 所属分类：其它

  1. 模型压缩之通道剪枝channel-pruning-master.zip

  2. 对训练好的模型进行通道剪枝（channel pruning），分为两步进行：第一步是channel selection，采用LASSO regression来做，其实就是添加了一个L1范数来约束权重，因为L1范数可以使得权重更加稀疏，这样就可以把那些稀疏的channel剪掉；第二步是reconstruction，基于linear least squares来约束剪枝后输出的feature map要尽可能和减枝前的输出feature map相等，也就是最小二乘值越小越好。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-01
    • 文件大小：495kb
    • 提供者：weixin_38437404

  1. pytorch模型剪枝

  2. 在cifar数据集上做图像分类的训练，并以此演示怎样进行模型剪枝，pytorch版本必须大于1.4.0

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：longma666666

  1. 《文本深度学习模型压缩》综述论文

  2. 在这个综述中，我们讨论了六种不同类型的方法(剪枝、量化、知识蒸馏、参数共享、张量分解和基于线性变压器的方法)来压缩这些模型，使它们能够在实际的工业NLP项目中部署。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：syp_net

  1. 基于深层卷积神经网络的剪枝优化

  2. 随着近几年来深度学习的兴起，其在目标检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习领域都取得了重大的突破，其中以卷积神经网络在深度学习中的运用较多。自VGGNet出现以来，深度学习逐渐向深层的网络发展，网络越来越深，这不仅增大了对硬件平台存储、运行内存的需求，还大大增加了计算量，对硬件平台资源的要求越来越高。因此将深度学习应用于嵌入式平台尤为困难。对此，通过对模型进行剪枝的方法将训练好的网络模型压缩处理，在基本保证准确率的情况下去除不重要的参数，缩减模型，减小网络的计算复杂度，将深度学习应用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：534kb
    • 提供者：weixin_38547397

  1. mobile-yolov5-pruning-distillation:mobilev2-yolov5s剪枝，蒸馏，支持ncnn，tensorRT部署。超轻但性能更好！-源码

  2. 移动式yolov5修剪蒸馏 mobilev2-yolov5s的通道修剪和蒸馏。超轻但性能更好！ TensorRT版本===> Android版本===> 背景 yolov5s在640x640分辨率下的计算量和参数量分别为8.39G和7.07M。在速度上仍然有提升空间，通过替换backbone（mobilenetv2），通道剪枝对模型进行压缩。 。本项目以工程化为基础，主要是模型端的优化。实现了常用的剪枝和蒸馏算法，并完成了一个简单的介绍和评估。将工程可用模型转换成对应的部署版本。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于GoogLeNet模型的剪枝算法

  2. GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_38565801
« 12 »