1.在info.plist或者Target/General里配置要支持的方向2.在AppDelegate.m中，重新以下方法，返回要支持的方向```funcapplication(_application:UIApplication,supportedInterfaceOrientationsForwindow:UIWindow?)->UIInterfaceOrientationMask{ returnAppPreference.supportedInterfaceOrientations }//可设置默认支持的方向classAppPreference:NSObject{ stati
HowtoimplementefficientAlpha-BetapruningGameSearchTree?我正在尝试学习人工智能以及如何在程序中实现它。最容易开始的地方可能是简单的游戏(在本例中为井字游戏)和游戏搜索树(递归调用；不是实际的数据结构)。我在有关该主题的讲座中发现了这个非常有用的视频。我遇到的问题是对算法的第一次调用需要很长时间(大约15秒)才能执行。我已经在整个代码中放置了调试日志输出，看起来它调用了算法的某些部分的次数过多。以下是为计算机选择最佳移动的方法：1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333
HowtoimplementefficientAlpha-BetapruningGameSearchTree?我正在尝试学习人工智能以及如何在程序中实现它。最容易开始的地方可能是简单的游戏(在本例中为井字游戏)和游戏搜索树(递归调用；不是实际的数据结构)。我在有关该主题的讲座中发现了这个非常有用的视频。我遇到的问题是对算法的第一次调用需要很长时间(大约15秒)才能执行。我已经在整个代码中放置了调试日志输出，看起来它调用了算法的某些部分的次数过多。以下是为计算机选择最佳移动的方法：1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333
一，前言学术界的SOTA模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐（Throughpout）、高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（DataQuantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Modelsparsification，也叫模型剪枝ModelPruning），知识蒸馏（KnowledgeDistillation），**轻量化网络设计（LightweightNetw
一，前言学术界的SOTA模型在落地部署到工业界应用到过程中，通常是要面临着低延迟（Latency）、高吞吐（Throughpout）、高效率（Efficiency）挑战的。而模型压缩算法可以将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个精简的小模型，从而减少对硬件的存储、带宽和计算需求，以达到加速模型推理和落地的目的。近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（DataQuantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Modelsparsification，也叫模型剪枝ModelPruning），知识蒸馏（KnowledgeDistillation），**轻量化网络设计（LightweightNetw
这几天在参加52cto博客年度博主和年度博文评选活动，希望各位读者可以帮忙投下票。点拉票可以多投2票，每天都可以投。年度博主https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0310_0年度博文https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0305_1一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数
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