本课程是Ascend C算子开发的进阶教程，通过课程讲解及样例实操，帮助你学习如何使用Ascend C进行自定义算开发，并在实际应用中调用自定义算子。通过此课程，全面掌握Ascend C算子开发和调用流程，独立完成算子核函数开发、Tiling开发，并进行单算子、网络中算子调用。在昇腾AI处理器上进行Ascend C算子开发的开发人员。4、学习并完成单算子、网络中算子调用。2、掌握常用的Tiling

2025年中国自动驾驶领域总投入预计达700-750亿元，同比增长40%。比亚迪、蔚来、小鹏、华为、百度等头部企业聚焦核心技术突破：比亚迪投入200亿自研芯片和算法，蔚来54亿开发5nm芯片，小鹏45亿推进端到端AI模型，华为100亿升级昇腾芯片和车路云方案，百度30亿扩展Robotaxi商业化。产业链方面，Momenta融资20-30亿优化数据闭环，滴滴推进Robotaxi商业化。行业呈现全栈自

华为IPD方法论在大模型领域的局限性分析 文章指出华为在通用大模型竞争中相对落后的原因，揭示了IPD（集成产品开发）方法论与AI大模型开发之间的根本性矛盾。IPD作为华为成功的管理工具，在确定性、可预测性的产品开发中表现卓越，但在大模型开发这种高度不确定的探索性创新中却存在明显的不适配性。 核心冲突体现在：1）IPD强调投资回报和商业论证，而大模型早期需要战略投资和容忍不确定性；2）IPD依赖成熟

本文介绍了一个Python程序，用于计算和可视化空间中经过三点A、B、C的圆弧轨迹。程序首先检查三点是否共线，然后计算圆弧所在平面的法向量、圆心位置和半径。通过求解线性方程组确定圆心坐标，并生成圆弧上的点集。最后使用matplotlib进行3D可视化，绘制圆弧轨迹、三点位置、圆心以及辅助连线。代码包含完整的中文注释和错误处理，可灵活调整三点坐标，并保持坐标轴比例一致以获得更好的视觉效果。

二、道路结构预标注系统。三、视觉大模型集成方案。

TensorFlow 的 tf.nn.embedding_lookup 函数用于从嵌入矩阵中查找指定索引的嵌入向量，正确用法是传入嵌入矩阵和索引参数调用该函数。常见错误是直接赋值函数对象而非调用结果。使用时需创建嵌入矩阵和索引张量，通过 tf.nn.embedding_lookup(params, ids) 获取对应向量，其中 params 是嵌入矩阵，ids 为整数索引。直接赋值函数对象会导致类

Triton是OpenAI开发的面向分块神经网络计算的中间语言和编译器，通过抽象分块操作和自动优化技术简化了高性能深度学习算子的开发。其核心设计包括Triton-C中间语言、基于LLVM的IR架构、分块级优化策略以及跨平台编译能力，支持NVIDIA、AMD等多厂商硬件。实际应用表明，Triton在矩阵乘法、卷积运算等任务上性能接近手工优化库，已被Meta、智源研究院等机构用于优化注意力机制和大模型

然后使用make -j2或者make -j4来进行编译，这个编译时间比较长，j后面的数字可以修改成4,6,8,视你的机器的处理核心数来定，越高的话越快,我是make -j2,因为香橙派Orange AI Pro 总共四个核，如果全部占满，直接会卡死。配置c++了,先在/etc/ld.so.conf.d/文件夹下新建一个opencv4.conf，里面写入/usr/local/lib。这样子就可以了，

近年来，Transformer架构在长序列处理、计算效率和硬件适配性方面逐渐显现局限性，学术界和工业界涌现出多种创新替代方案。主要包括：（1）Mamba等状态空间模型（SSM）通过结构化矩阵运算实现线性复杂度，在1M token长序列推理中吞吐量提升5倍；（2）MoR混合递归架构采用动态路由机制，推理速度提升2倍；（3）CNN+Transformer混合模型（如Conformer、Swin）结合局

文章摘要：本文讨论了深度学习框架TVM的局限性，指出其更新慢、文档落后且自动驾驶领域支持不足。作者认为TensorRT/TensorRT-LLM在性能上更具优势，而CUDA开发面临大量算子开发挑战。对于复杂算子开发，推荐使用CUTLASs进行生产级开发，Triton用于快速原型验证。文章指出MLIR路线已超越TVM，并介绍了PyTorch到LLVM IR的转换路径。整体呈现了当前深度学习框架的技术