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2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。无论你是0基础入门的技术新人，还是寻进阶突破的资深工程师，都能在这场活动中实现“技能+荣誉+奖品”的三重收获。报名链接:https:/
本文详细介绍了如何在Atlas200I边缘设备上高效部署Llama-3.1-8B大模型。通过CANN8.0的W8A16量化、KVCache优化和双Stream异步架构三大关键技术，将模型显存占用从16GB压缩至4GB内，推理时延从300ms降至50ms，设备利用率提升至82%。文章提供了从环境搭建、模型量化到推理优化的完整解决方案，包含12个常见问题应对策略，有效解决了大模型在边缘端的部署难题，为
本文详细介绍了YOLOv10模型在昇腾Atlas200I上的工业级部署优化方案。通过CANN8.0环境配置、动态BatchSize适配和双Stream流水线并行等技术，将轴承检测推理时延从180ms降至60ms以内，吞吐量提升3倍。文章包含从模型转换、推理框架设计到性能优化的全流程实现代码，并总结了10个常见问题的解决方案，如动态BatchSize匹配、NPU内存管理等，帮助开发者充分发挥昇腾硬件
2小时通关AscendC中级认证攻略 核心要点： 考查重点：算子开发（40%）、性能优化（35%）、问题排查（25%）。 高效备考： 30分钟速记高频API（如acldvppMalloc、acldvppAdd）和优化原则（内存复用、并行调度）。 60分钟真题实操，套用“四步模板”：需求分析→核心实现→优化→错误处理。 30分钟避坑复盘，检查数据类型匹配、内存释放、线程数设置等常见错误。 工具必备：
AI算子开发人才培养的创新实践路径：基于CANN开源生态的系统研究 摘要： 本研究以CANN开源生态为载体，构建了"理论-实践-认证-应用"四维一体的AI算子开发人才培养体系。通过分析1500+开发者的学习数据与400+开源算子案例，验证了该模式在提升开发者工程能力方面的显著效果：初级开发者平均2周可完成首个算子提交，进阶开发者的优化算子性能平均提升35%。研究详细阐述了分层课
2026年开发者工具趋势：提升效率与体验的关键选择 本文总结了2026年值得关注的开发者工具趋势，涵盖从本地开发到生产部署的全流程。重点推荐了Dev Containers和Nix等本地开发工具，Ghostty终端和Traefik代理等基础设施工具，以及Sourcegraph等代码智能工具。在测试领域，Playwright和Bruno因其可靠性和易用性脱颖而出。可观测性方面推荐Grafana All
【摘要】本文介绍了基于Python、PyQt和YOLO算法的目标检测系统开发。内容涵盖：1）Python技术特点及其在AI领域的应用；2）PyQt图形界面开发优势；3）YOLO算法的实时检测特性；4）系统采用16类数字编号数据集，展示训练指标（mAP@0.5达0.957）；5）详细代码解析图像分割、中文标注及几何特征计算功能。作者作为资深技术博主，提供从开发到答辩的全流程指导服务。
本文详细介绍了AscendC算子开发环境的搭建流程和解决方案。针对新手常见问题，提出双方案选择：推荐Docker镜像方案（10分钟完成，适合新手）和原生环境搭建方案（适合合设场景）。重点强调版本匹配原则，提供驱动、CANN、Python等核心组件的稳定配置组合。同时整理9大高频问题及解决方案，如CANN版本兼容、msOpGen命令缺失等常见错误。最后给出环境备份技巧和学习资源，包括官方文档、实战课
引用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/77028265背景我最近需要打包一个项目给客户，但是用exe的话太大了，不够“优雅”，于是想起了这篇帖子，打算整理一下流程。下载与其说是打包，不如说是从0开始构建一个环境。首先需要下载python嵌入式包，按照自己电脑的配置来选择，我的是windows平台64位。下载链接解压到一个文件夹下，例如我的是python-3.9.12-em
LLM优化技术在许多通用任务中提升了模型性能，但缺乏针对AI Agents关键功能（如长期规划、动态环境交互和复杂决策）的专门优化。为此，华东师大等提供了对LLM的AI Agents优化方法的全面回顾，将其分为参数驱动和非参数驱动。
RuntimeError: Only Hopper supports different V headdim无法在以下的卡上使用。
本文介绍了博主阿龙的技术背景及Python相关技术内容。阿龙是拥有10万+粉丝的Java技术专家，擅长SpringBoot、Vue等多个技术领域，提供毕业设计辅导等服务。文章重点讲解了Python在AI开发中的应用，包括PyQt图形界面开发、YOLO目标检测算法（含16类数字命名数据集）以及数据持久化技术。详细展示了图像分割Demo代码，实现了基于中文标注的多边形检测、面积计算等功能。最后提供了模
【摘要】本文介绍了博主阿龙的技术背景（Java专家，10W+粉丝博主）及其大数据分析项目。项目采用Python（语法简洁、第三方库丰富）、Hive（类SQL查询、支持自定义函数）、Hadoop（高容错分布式存储）和Spark（内存计算比MapReduce快10-100倍）等技术栈，通过CSV文件采集视频数据。环境部署基于Linux系统，使用Hadoop-3.3.5搭建集群，包含核心代码示例（HDF
C++的模板元编程能力常被低估，实则提供了强大的编译期计算机制。模板元编程允许类型推导、条件编译和算法执行在编译期间完成，这种零开销抽象原则使得C++在高性能计算领域具有不可替代的优势。这种确定性析构机制不仅提升了代码安全性，还减少了冗余的清理代码，比垃圾回收机制更具可预测性。这种精细的内存操作控制使得C++在需要避免深拷贝的场景中表现出色，同时保持代码的清晰性和效率。虽然不如函数式语言完整的模式
【摘要】本文介绍了Python、PyQt和YOLO技术在目标检测项目中的应用。作者阿龙是拥有10W+粉丝的Java技术专家，擅长多领域开发。文章详细讲解了Python的跨平台特性、PyQt的GUI开发优势，以及YOLO算法的高效实时检测能力。项目采用16类数字编号数据集，展示了训练指标和可视化工具，包括图像分割、轮廓绘制等核心功能。开发涉及数据持久化、模型训练和性能评估，提供完整的文件功能说明和关
《程序员阿龙的技术服务与毕业设计指导》 阿龙是一名资深Java程序员，拥有10W+粉丝，担任CSDN特邀作者、博客专家等职，擅长SpringBoot、Vue、Python等多领域开发。他提供一站式毕业设计服务，包括功能设计、论文辅导、代码实现、答辩模拟等。 技术栈涵盖Django框架、百度人脸识别API、MySQL数据库及ECharts可视化，适用于课堂考勤等系统开发。文章详细介绍了系统架构、核心
CANN 8.0 深度解析：编译器革新、算子融合与大模型推理加速新范式
美国高中生数学建模大赛B题刚刚基本完成了，是用来训练的比赛，感觉难度中等，大部分还是比较顺利就完成了。#复习资料 #数学建模竞赛 #深度学习与神经网络 #国际竞赛 #设计竞赛 #计算机视觉 #提供思路和创新点 #商赛 #计算机科学 #机器学习
近些年来，随着科技的飞速发展，互联网的普及逐渐延伸到各行各业中，给人们生活带来了十分的便利，商家利用计算机网络实现信息化管理，使整个豆瓣电影数据分析可视化管理的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用Python技术和Django 搭建系统框架，后台使用MySQL数据库进行信息管理，设计开发基于python的豆瓣电影数据分析可视化系统。通过调研和分析，系统拥有管理员和用户两个角色，主要具备个人中心、电
【摘要】本文介绍了Java技术专家阿龙提供的毕业设计辅导服务，涵盖SpringBoot、Vue等主流技术栈。文章详细讲解了基于Python、Hive、Hadoop和Spark的大数据分析系统搭建过程，包括环境配置（Linux+JDK1.8+Hadoop3.3.5）、数据采集（CSV存储）和集群部署方案。特别展示了HDFS高容错架构和Spark内存计算优势，对比MapReduce与Tez引擎性能差异
【摘要】阿龙是一名资深Java全栈工程师，专注于大数据分析与可视化领域。作为CSDN特邀专家，他拥有10W+粉丝，为上千名学生提供过毕业设计辅导。本文详细介绍了他开发的微博热点分析系统，该系统采用Python爬虫采集数据，基于Hadoop+Spark大数据架构，结合Hive数据仓库进行分布式处理，并利用ECharts实现可视化展示。文章包含完整的技术栈解析（Python/Spark/Hadoop/
【摘要】本文介绍了Java技术专家阿龙的专业背景与技术服务内容。作为拥有10W+粉丝的CSDN特邀作者和博客专家，阿龙精通SpringBoot、Vue、Python等多种技术栈，专注于计算机毕业设计开发指导。服务内容包括：系统功能实现、论文辅导、答辩模拟等全流程支持，并提供MySQL、Spark等大数据技术解决方案。文中详细展示了空气质量数据分析系统的技术架构，包含Django框架应用、Scrap
【技术专家阿龙的多领域开发服务】博主阿龙是Java技术专家，拥有10W+粉丝，担任CSDN特邀作者、博客专家等职。擅长SpringBoot、Vue、Python等全栈技术，涵盖大数据、物联网等领域。提供毕业设计全流程服务：功能设计、论文辅导、代码实现、答辩指导等。采用B/S架构结合Python+MySQL技术栈，运用Django框架和协同过滤算法实现个性化推荐系统。展示爬虫代码实例，支持腾讯会议一
在推动实现碳中和（无碳）社会的进程中，混合动力汽车和纯电动汽车（EV）的数量不断增加。联合国欧洲经济委员会（UN/ECE）世界车辆法规协调论坛（WP29）在“静音车辆相关的协议规定（第138 号）”中通过了强制配备AVAS（Acoustic Vehicle Alerting System）的规定。罗姆集团旗下的蓝碧石科技株式会社（以下简称“蓝碧石科技”）面向电动汽车（xEV）开发出AVAS （车辆
使用Isaac Sim仿真平台与深度强化学习环境搭建
用户如果在登录的情况下访问本网站，在左侧菜单栏的上方会显示自己的用户名，下方为各个功能的链接按钮。用户在点击图片识别的链接后可以在看到界面中所有的历史图片识别列表，点击上方的新增图片识别按钮后会弹出文件对话框，用户可以选择本地的图片进行识别，选择正确路径的图片后系统会对图片中的交通标志进行识别，识别完成之后会显示在图片识别列表中。天气识别功能的实现与交通标志图片识别类似，两者的区别在于深度学习算法
情感分析和传统的极其学习的方法主要是通过词典、语句的特征、上下文的结合等方式来进行相应的内容判断，而深度学习则是可以实现以深层的神经网络算法来根据选择的特征进行训练和深度挖局，从而能够更加准确的实现情感分类，通过深度学习的方式来进行电影评论的分析是可以实现精准的分析结果，为提升中国电影水平、提高中国电影的发展提供宝贵的经验和建议。
os.system那里要用start 在新窗口运行另外一个虚拟环境，pause是运行完暂停，可以去除。注意，这里不要encoding到utf-8， 否则中文传参可能乱码。
单元测试框架，常用断言
本文介绍了一个基于Java和Spring Boot框架开发的重庆旅游景点数据分析系统。该系统整合大数据和AI技术，对景区游客流量、评论等多源数据进行智能分析，为管理部门提供决策支持。开发环境采用MySQL 5.7数据库，运用Maven项目管理工具实现高并发处理。系统具有功能全面、操作简便、安全可靠等特点，通过白盒和黑盒测试确保稳定性。该智慧旅游解决方案不仅提升了重庆旅游数据管理效率，也为其他地区智
在安装好Pycharm 和VM VirtualBox 的前提下，来进行远程开发环境的搭建。
ubuntu18.04配置python3.6.9开发环境为什么这么配置环境ubutnu18.4虚拟机安装换国内源安装python3配置python默认指向python3省级pip3安装virutlenv和virtualenvwrapper虚拟环境中安装django1.11.7安装mysql为什么这么配置环境因为越新的ubuntu和越新的python3指不定会出什么坑呢，这个配置的坑大早就跑完了..
选择适合自己的Python环境管理工具，需要根据项目需求和个人偏好来决定。可以尝试不同的工具，了解各自的优劣，从而找到最适合自己的管理方式。
配置不同的python开发版本，针对每个项目，配置不同的开发包，方法如下：1. 安装ananconda3，注意不要配置环境变量（安装时使用默认选项）。2.打开anaconda3自带的命令行工具。3.使用pip install virtualenv 安装virtualenv。（或使用conda install virtualenv）4.conda create -n python37 python=
WSL配合Pycharm的开发环境，虽然有点小的问题，总体来说体验是不错的。有朋友可能也体验过远程开发，远程开发对服务器性能、开发终端的性能以及网络传输都有很高的要求，性能开销不小，性能开销主要来源于代码的实时同步。而WSL的方式是Linux子系统挂载WIndows的文件系统，说白了代码没有拷贝来拷贝去的，自然性能开销就小了。并且WSL在过程中仅仅作为一个python解释器的角色，Pycharm本
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