YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，其特点是速度快且准确率高。在进行YOLO的落地部署时，需要考虑以下几个方面： 1. 硬件选择：为了实现实时目标检测，需要选择适合的硬件设备。通常情况下，使用GPU可以加速YOLO的推理过程。 2. 模型训练与转换：首先，需要使用标注好的数据集对YOLO模型进行训练。训练完成后，将模型转换为适合部署的格式，如TensorRT、OpenVINO等。 3. 模型优化：为了提高YOLO的推理速度，可以进行模型优化。例如，使用剪枝技术减少模型参数量、使用量化技术减少模型的存储空间和计算量等。 4. 推理引擎选择：选择适合的推理引擎进行部署。常用的推理引擎有TensorRT、OpenVINO、NCNN等，它们可以针对不同硬件平台进行优化。 5. 输入数据预处理：在进行目标检测之前，需要对输入图像进行预处理，如图像缩放、归一化等操作。 6. 后处理与结果展示：在得到目标检测结果后，可以进行后处理操作，如非极大值抑制（NMS）来去除冗余的检测框。最后，将结果展示在图像或视频上。

算法设计与分析：回溯法求解地图涂色问题（含代码，4种改进方法）完整代码！

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本文介绍了搜索与回溯算法在计算机解题中的应用，这是一种常用的算法，适用于那些无法根据确定的计算法则来求解的问题。回溯是搜索算法中的一种控制策略，其基本思想是先选择某一种可能情况向前探索，在探索过程中，一旦发现原来的选择是错误的，就退回一步重新选择，继续向前探索，如此反复进行，直至得到解或证明无解。本章还以迷宫问题为例，详细介绍了搜索与回溯算法的应用过程。

主要使用算法： maxmin 极大极小值搜索 alphabeta 剪枝算法( 与阿尔法围棋 AlphaGo 一样的算法 )，可进行 AI 人机对决。 注：使用AI算法比较复杂，1500+的代码计算起来会很慢。使用turbowarp编译可以大幅度提升速度（大约快15倍左右）! 操作：【Q】查看日志，【R】开外挂( 作弊按键 )。 此后仍有作品或有趣游戏，请关注原作者，且点赞加收藏，记得推荐好友。下载即可游玩，快来下载吧！

1、本表是以SQL脚本的形式，请大家自行转换，不懂开发的可以用记事本打开 2、本人历时两周吐血整理，很多人会不削一笑：切，这还需要整理吗？国家民政部官网上直接下载就行了。这就是我想说的，行政区划几乎每年都有撤销的、新增的、变更的，但人的身份证是一生不变的，如何保证几年前、十几年前的身份证能够匹配得上，这就是我这张表的值钱之处。因为有时候为了追溯一个区号，要翻找10年、20年、甚至30几年前的行政区划表，而且你还不知道它是哪一年撤销的，只得一年一年地往前找。例如：110225北京房山县，是1987年就跟燕山区一起合并为现房山区，36年前啊，有时候翻找不到还得上百科搜一下。。。 3、所以为什么说是吐血整理了，而且本表是经过本公司的系统数据实际测试过的，9万8千多条身份证数据进行匹配，从最开始的4千多个匹配不上，到最后的只有24个匹配不上（这24个区号连网上都查不到数据），不匹配率为万分之2.53，也就是正确率为99.975%。希望大家珍惜这个数据！

俄罗斯套娃问题 采用递归、回溯法解决俄罗斯套娃问题

回溯方法matlab代码应用数值方法进行优化的 Matlab 代码集， 黄金分割搜索、BFGS 变化、回溯等应用于搜索给定函数的局部/全局极值。 包括情节世代。 最后更新于 2015 年

压缩感知可实现信号编解码，特征提取，研究意义广泛，影响深远，在领域内均具有应用。原文对应代码，欢迎使用，广泛交流，谢谢！

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