利用α-β剪枝算法，按照不同搜索深度，设计多个水平级别的“一字棋”游戏。 注：“一字棋”游戏（又叫“三子棋”或“井字棋”），是一款十分经典的益智 小游戏。“井字棋”的棋盘很简单，是一个 3×3 的格子，很像中国文字中的“井”字，所以得名“井字棋”。“井字棋”游戏的规则与“五子棋”十分类似，“五子棋”的规则是一方首先五子连成一线就胜利；“井字棋”是一方首先三子连成一线就胜利。

深度学习模型部署与剪枝优化实例视频教程下载。深度学习模型部署与剪枝优化实例课程旨在帮助同学们快速掌握模型部署与优化方法。 主要包括两大核心模块： 1.基于深度学习框架PyTorch与Tensorflow2版本演示模型部署方法，使用docker工具简化环境配置与迁移问题； 2.详解经典剪枝与模型设计论文并基于实例进行演示。 整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们快速掌握部署方法与优化实例。

深度学习模型部署与剪枝优化实例课程旨在帮助同学们快速掌握模型部署与优化方法。

模型剪枝领域，2015-2020论文合集，根据github上awesome-pruning 下载整理的，包括基本所有的论文和综述，已分类整理重命名（如CVPR2020-论文名）十分全，强烈建议下载阅读~

diange_3.0\build\deploy\diange_3.0.jar这个路径下的jar包如果安装了java环境可以直接点开。diange_3.0\build\deploy\bundles\diange3.0\diange3.0.exe 这个路径下的exe文件没有java环境应该也可以点开，但是我没试过。是一年计算机博弈比赛省赛的季军。程序基于极大极小值-ab剪枝算法，但是缺个厉害的估值函数。

六子棋，是由台湾交通大学吴毅成教授所发明的一种游戏，由五子棋改良而来，相比较而言，它具有规则简单、变化复杂、游戏公平三个很好的特性。在六子棋里，除了持黑的第一手下一子外，黑白双方轮流各下两子，最后连成六子者胜。

首先，针对基于深度学习的两阶检测检测网络在复杂交通场景中目标漏检的问题，本文提出了一种基于双通道的车载视频目标检测算法，该方法增加一条深度信息通道补充深度细节特征，充分利用两条通道的视觉信息来描述车辆特征，提高车辆检测的准确性并且降低目标的漏检率，此外还添加了难样本挖掘策略来训练深度网络模型，解决训练过程中正负样本不均衡的问题。仿真结果表明，该方法在算法车辆检测的准确性以及漏检率方面都有明显性能提升。 其次，在两阶检测网络基础上，为了提高车辆检测算法的实时性，减小算法占用内存，本文提出了一种基于深度网络压缩的快速车辆检测算法。该方法利用批归一化（Batch Normalization，BN）层中的缩放因子作为通道剪枝的衡量指标，提出了一种阈值自适应策略进行通道剪枝，该策略中引入了剪枝比例上限来避免过度剪枝引起的精度降低问题。仿真结果表明，该方法可以有效提高算法运行效率，达到视频实时检测效果，并且能够减小模型的大小，以达到在移动端设备上运行的目的。

这是一个用python实现的决策树分类器，其样本集纯度指标为基尼指数，实现了后剪枝优化算法，有需要请下载

yolov4剪枝后网络结构配置文件

用α-β剪枝算法写的井子棋，为人机对弈形式，可选择人先走或计算机先走，可改搜索深度提高计算机智力