过滤器中的修剪过滤器 介绍 这是NeurIPS 2020论文“”的PyTorch实施。 在本文中： 我们提出了一种新的修剪模式，称为条带化修剪（SP），可以将其视为过滤修剪（FP）的一般情况。 SP将过滤器$ F \ in \ mathbb {R} ^ {C \ timesK \ times}}视为$ K \ timesK $条带（即，$ 1 \ times $$过滤器$ \ in \ mathbb {R} ^ c $），并以条带为单位而不是整个过滤器执行修剪。 与现有方法相比，SP具有比传统FP更好的粒度，同时比Weight-Pruning更加硬件友好，并且与Group-wise Pruning相比保持了过滤器之间的独立性，从而在CIFAR-10和ImageNet上实现了最先进的修剪率。 更令人振奋的是，通过应用SP，我们发现过滤器的另一个重要特性与重量无关：形状。 从随机初始化的R

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场景：集团中心下发本省数据时，并未按地市、业务拆分，现需要按地市、业务拆分并分发到地市。 本文利用Python的pandas包实现了以上场景。 注：本示例代码只实现按单列拆分，如果需要多列筛选拆分，请修改本示例中的filter_column_name与city_name_to_list，并多套一层循环。 now, show u the code:  # -*- coding: utf-8 -*- Created on Fri Nov 1 09:53:30 2019 @author: lanxuxml 应用场景： 包含多个sheet的Excel 需要按列筛选出来另存为其它文件

SDE中保存两个要素类，一个是范围线数据，一个是目标要素数据。需要使用GP服务实现一个功能，即指定范围线要素类中的一个要素，自动筛选出目标要素类中与范围线存在相交关系的要素，并返回相交要素的属性信息。

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