NVIDIA提出无图驾驶方案，突破城市级AI辅助驾驶瓶颈。传统高精地图面临更新慢、覆盖低、成本高等痛点，NVIDIA通过三大技术重构自动驾驶架构：1）BEVTransformer实时生成动态语义地图；2）生成式AI实现"地图即传感器"，数据量降千倍；3）场景记忆引擎让车辆自主进化。搭载Thor芯片的2000TOPS算力系统支持实时处理多传感器数据。该方案可实现秒级地图更新、全覆

视频生成GPU vs NPU选择指南 专业级4K视频、复杂特效和实验性模型优先选GPU，其并行算力和框架兼容性更优；移动端、边缘设备及标准化批量生成场景推荐NPU，凭借高能效比和低功耗优势；数据中心可协同使用两者，GPU负责训练/NPU专注推理。关键要匹配分辨率、功耗、部署环境等需求，避免在超高清场景强用NPU或移动端盲目选GPU。

摘要：本文详细介绍了在华为云Notebook环境下使用OpenMind和NPU加速实现文生图的全过程。首先配置NPU 910B硬件环境和预装镜像，通过git克隆OpenMind源码并安装依赖。安装完成后设置环境变量，使用StableDiffusionPipeline加载模型，调用NPU进行图像生成，最后在Jupyter Notebook中展示生成的图片。整个过程包含环境配置、依赖安装、代码调试和结

本文系统介绍了PyTorch在深度学习各领域的应用，涵盖神经网络基础、CNN、Transformers等核心模型，以及自编码器、生成模型、图神经网络等前沿技术。通过13个实验模块，详细讲解从数据预处理到模型优化的全过程，包括经典架构实现、注意力机制、自监督学习等关键技术，并结合PyTorch Lightning和昇腾平台进行实践演示，为深度学习实践提供全面指导。

摘要 本课程介绍Vision Transformers(ViT)在计算机视觉任务中的应用。学员将学习ViT的工作原理，包括图像分块、分类令牌和位置编码等关键技术。实验基于CIFAR10数据集，使用PyTorch Lightning框架在昇腾NPU设备上进行模型训练和测试。课程涵盖环境配置、数据预处理（包含随机裁剪、水平翻转等增强方法）、数据集划分以及模型实现等完整流程。通过对比传统CNN架构，帮助

本文介绍了在华为云昇腾NPU上部署Bark文本转语音大模型的完整过程。环境配置包括华为云Notebook（NPU 910B、8vCPU、24GB内存）和预装镜像。详细步骤：1)通过ModelScope下载40GB的Bark模型；2)执行模型推理代码生成语音；3)保存为WAV文件并播放。文章对比了不同NPU版本的输出质量，并提供了修改输入文本生成个性化语音的示例。整个过程无需额外安装Python包，

摘要： 在魔乐社区配置大模型训练环境时，出现"Multiple frameworks detected"错误，原因是同时存在PyTorch（pt）和MindSpore（ms）框架冲突。解决方法包括：1）临时方案：在Python中设置环境变量OPENMIND_FRAMEWORK="pt"或调用框架选择函数；2）永久方案：通过pip uninstall移除其中一

摘要 本课程涵盖Python类和PyTorch线性回归两大主题。在Python类部分，介绍了Distribution基类和Gaussian子类的实现，包括属性初始化、数据读取、统计计算和可视化方法，并详细讲解了如何将代码打包发布到PyPi。在PyTorch部分，重点讲解了简单线性回归模型的构建与训练流程。课程结合理论讲解与代码实践，帮助学员掌握面向对象编程和深度学习基础，适用于需要在昇腾硬件上进行

范式转变：从“写代码”到“说需求、审结果、调方向”，LLM负责语法实现与基础逻辑，人聚焦产品目标与体验。核心流程：自然语言描述→AI生成代码→执行验证→反馈迭代→确认交付，可“纯Vibe”（快速原型）或“负责任AI辅助”（审查与测试）。理念定位：“先编码、后优化”，优先实验与快速验证，适合早期原型与创意探索。本清单适配快速原型→生产交付全流程，平衡AI驱动效率与代码质量，可直接嵌入敏捷开发环节。意

本文介绍了spaCy自然语言处理库的环境设置方法，包括Windows、macOS和Linux三大操作系统的安装步骤，以及语言模型的安装与使用。重点讲解了如何通过pip安装spaCy、下载和加载预训练语言模型（如英语和中文模型），并提供了验证安装的方法。此外，还介绍了虚拟环境的创建与管理、常见依赖问题的解决方案等跨平台配置技巧，帮助用户快速搭建spaCy开发环境。