三階魔方是學gan好還是CFOP？（本人已經進1分鐘）？贛是一個人的名字，指的是前中國三級快扭冠軍蔣贛元。其中，Gan技術最為流行，而cfop是目前最先進的魔方恢復方法。我覺得這一層可以輕松突破到40

三階魔方是學gan好還是CFOP？（本人已經進1分鐘）？

贛是一個人的名字，指的是前中國三級快扭冠軍蔣贛元。其中，Gan技術最為流行，而cfop是目前最先進的魔方恢復方法。我覺得這一層可以輕松突破到40秒先練，然后練cfop，重點練F2L，會有很大的提高。QQ群取決于你在哪里。你可以去魔方吧，加入你家鄉(xiāng)的魔方吧。QQ群會幫你很多。有許多cfop教程，許多網(wǎng)站，它們是完全不同的。你可以選一個來學習。至于如何突破30秒，我認為在第一層之后練習F2L是最好的方法。一旦確定了keras模型，不修改keras框架的源代碼就不會有任何改變。唯一的出路是擴大GPU。

一般情況下，我們只能嘗試修改模型結構、量化剪枝等方式，自行修改框架源代碼，沒有必要。

通常，為了加快模型的預測速度，只需加載一次模型即可。

當模型的預測時間過長時，通常采用減少卷積核、減少卷積核數(shù)、增加步長、增加池單元等方法。一些參數(shù)較少的主干也可能被替換。

或者考慮使用移動終端分離卷積和空穴卷積。

最后，默認情況下，我們的模型由floaf32的精度表示，可以適當量化。它以16位、8位甚至2位精度表示。只要模型的精度不顯著降低，且滿足使用場景，則是合理的。

如果您在這方面還有其他問題，請關注我，一起學習。

如何提高keras模型預測速度？

我嘗試使用其他培訓數(shù)據(jù)來調用Java。一些建議。首先，如果訓練模型很小，可以先得到訓練參數(shù)，然后用C語言調用，當然，矩陣的計算需要自己準備。

我以前是這樣的，但它有很大的局限性。最大的問題是這種方法的前提，當模型不復雜時。這樣，公共應用服務器仍然可以承受計算負載。

但是，如果模型復雜，則不建議這樣做。機器無法運行，針對性的浮點優(yōu)化也無法在短時間內解決。此時仍建議使用培訓機通過web服務完成Python的遠程調用，實現(xiàn)業(yè)務應用。

keras訓練好的網(wǎng)絡，怎么在c 程序中調用？

新人想學編程，如何入門？

甘是魔方大師的英文名字，很多技巧都是他整理的。配方也是他的整理方法，方便快捷。所以甘的技術非常適合速度比賽，而且是最好最方便的，所以被稱為甘的整理重寫技術，這使得新手還原魔方更加方便。Mfxz不應該是一個東西，技術一般只做交叉第一，然后F2L，然后oll，最后PLL你可以去魔方，找到一些公式