[C++程序设计](入门级题解)陶陶摘苹果

题目描述
陶陶家的院子里有一棵苹果树,每到秋天树上就会结出1010个苹果。苹果成熟的时候,陶陶就会跑去摘苹果。陶陶有个3030厘米高的板凳,当她不能直接用手摘到苹果的时候,就会踩到板凳上再试试。

现在已知1010个苹果到地面的高度,以及陶陶把手伸直的时候能够达到的最大高度,请帮陶陶算一下她能够摘到的苹果的数目。假设她碰到苹果,苹果就会掉下来。

输入输出格式
输入格式
输入包括两行数据。第一行包含1010个100100到200200之间(包括100100和200200)的整数(以厘米为单位)分别表示1010个苹果到地面的高度,两个相邻的整数之间用一个空格隔开。第二行只包括一个100100到120120之间(包含100100和120120)的整数(以厘米为单位),表示陶陶把手伸直的时候能够达到的最大高度。

输出格式
输出包括一行,这一行只包含一个整数,表示陶陶能够摘到的苹果的数目。

输入输出样例
输入样例#1
100 200 150 140 129 134 167 198 200 111
110
输出样例#1
5
下面是代码+题解:

这个题目很简单,但是可以对代码进行多次优化。

首先,常规读入高度和身高,这个没什么可优化的。

接下来分两步,一个是比较,一个是计算。

### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小和加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导和支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值