几道链表相关的经典面试题解析

单链表详解及相关接口函数实现

Catlass 模板库通过“分层架构+组件复用”，解决了昇腾算子开发“门槛高、效率低、性能难优化”的痛点。未来，随着昇腾 AI 处理器迭代，Catlass 将进一步支持稀疏计算、动态 Shape 等场景，成为 AI 原生开发的核心基础设施。CANN 与 Catlass 关系：图：CANN AI架构计算架构图CANN AI架构计算架构图展示其分层结构：上层为深度学习框架适配、创新算子与库、AI应用；

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在人工智能和深度学习快速发展的背景下，我一直关注图像分类在实际系统上的性能表现。作为经典模型，ResNet 的深层残差网络结构在图像分类中表现优异。我决定在 openEuler 平台上进行全面测试，评测其推理速度、资源占用以及优化策略，并分享我的实践经验，帮助大家在这个系统上实现高效、稳定的 AI 推理。ResNet 是经典的深度卷积神经网络，通过残差连接解决了深层网络的训练困难。今天我将在 op

知识蒸馏是一种让小模型向大模型“学习”的方法，这样小模型也能有不错的表现，同时更轻量、跑得更快。今天，我会在 openEuler 上演示怎么做知识蒸馏，包括搭建教师模型和学生模型、训练过程以及效果展示，让大家直观看到精度和速度的提升。

这样做其实存在一个逻辑错误，我们先按部门分组，然后一个部门中又按照岗位分组，最终分出来的这个组中，它们的所属部门一定是一样的，并且岗位是一样的。假设有一个销售表，包含每个员工的销售额。拆分成了多张子表，在这些子表内，我们就可以直接统计它的诸如最大值，平均值这些聚合的统计，不就变成上面我们一开始学的内容了）。根据部门编号去分组，由于有多个不同的部门（对应多个不同的部门编号），所以最终就分成了多个不同

CRUD是数据库操作的四种基本功能：Create（增）、Read（查）、Update（改）、Delete（删）。本文重点讲解Create和Read操作。