3.爬虫逻辑 crawler.py。2.日志记录 logger.py。配置文件 config.py。1.数据库操作 db.py。

2025年昇腾CANN训练营第二季推出大模型算子实战课程，重点讲解RMSNorm算子开发。该算子通过去除均值计算简化了传统LayerNorm，成为主流大模型的关键组件。文章详细解析了RMSNorm的核心原理、开发难点及AscendC实现方案，特别强调了Reduce操作中的精度控制要点（FP16转FP32计算）和性能优化技巧。通过手把手代码演示，帮助开发者掌握混合精度计算、ReduceSum指令使用

CXR SDK跨设备AR开发实战指南摘要 本文详细介绍了如何利用CXR SDK（包含移动端CXR-M和眼镜端CXR-S）构建跨设备AR应用。文章首先解析了两种开发工具链的定位差异：JSAR工具链用于AR应用界面开发，而CXR SDK专注于设备间通信。接着提供了完整的Android端集成方案，包括环境配置、项目结构、依赖管理和权限设置。重点展示了CXR-M SDK的集成关键代码，如Maven仓库配置

2025年昇腾CANN训练营第二季推出系列课程，助力开发者提升算子开发技能。训练营提供0基础入门、码力全开特辑等专题，完成AscendC算子中级认证可获得证书及抽奖机会。文章对比了昇腾算子开发的两种范式：基于Python的TIK/TBE和基于C++的AscendC，通过VectorAdd算子实例展示其差异。TIK需要手动计算参数，类似"汇编级Python"；而AscendC采用

摘要：图神经网络(GNN)的核心计算范式是消息传递(Message Passing)，通过边表(Edge Index)实现节点间的信息传递。关键操作为Gather(收集源节点特征)和Scatter(累加到目标节点)，需使用原子操作避免写冲突。AscendC实现时采用边中心并行策略，性能优化重点包括：1)对边索引按目标节点排序以减少原子冲突；2)将稀疏图计算转化为SpMM。优化图数据局部性是提升GN

摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季推出系列专题课程，助力开发者掌握AscendC算子开发技能，完成认证可获得证书及华为产品奖励。本期重点解析AscendC算子开发微认证攻略，涵盖理论考点（硬件架构、编程模型、API规范）和实操技巧（环境配置、代码补全、避坑指南），并提供考前检查清单。通过认证将验证开发者对AI底层开发的掌握程度，为进阶学习奠定基础。

摘要：本文详细解析在昇腾NPU上开发高性能Softmax算子的关键技术。针对FP16数值范围有限的挑战，提出基于x-max(x)的数值稳定方案，避免指数运算溢出。重点剖析AscendC编程中的向量化优化技巧，如使用Brcb指令实现高效广播，避免标量-向量数据搬运开销。同时强调工业级实现中FP16到FP32的精度保护策略，并简要探讨大模型场景下的OnlineSoftmax实现思路。通过硬件特性和算法

《AscendC算子融合技术解析与实践》摘要：本文深入探讨了AscendC平台中算子融合技术在高性能计算中的应用。通过分析计算密度公式FLOPs/Bytes，指出Element-wise操作存在IO瓶颈问题。文章以AddRelu算子为例，对比传统单算子调度与融合方案，展示后者可减少50%IO数据量并提升带宽性能。详细介绍了融合算子的实现方法，包括UB空间规划、原地计算等关键技术，同时指出UB容量、

摘要：本文深入探讨昇腾NPU上数据重排性能优化策略。针对Transpose/Permute操作导致的计算流等待问题，提出三种硬件级优化方案：1）利用MTE引擎的Stride搬运实现内存搬运时的数据重排；2）使用Vector单元的Gather指令处理UB内部细粒度重排；3）借助Cube单元的格式转换电路完成大规模矩阵转置。特别指出，通过MatMul伪计算可充分利用Cube单元的高吞吐特性。文章强调在

摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季推出0基础入门、码力全开特辑等专题课程，助力开发者提升算子开发技能。完成AscendC算子中级认证可获证书，参与社区任务更有机会赢取华为手机等大奖。报名链接：https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252