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本文深入探讨模型压缩学习领域，从基础概念到前沿技术，解析量化、剪枝、知识蒸馏等核心方法，结合TensorFlow与PyTorch实践案例，提供可操作的优化策略，助力开发者在资源受限场景下实现高效模型部署。
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