/ 1. 定义基本的形状配置// 一个AI Core处理的大小// 一个Warp处理的大小// 基础指令处理的大小// 2. 定义流水线策略 (Pipeline Strategy)// Stage=2 意味着开启 Double Buffering (双缓冲)，这是高性能的关键！对齐是生命线：Catlass 极其依赖向量化指令。你的输入矩阵维度（M, N, K）如果不能被16或32整除，模板实例化可

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经过一周的折腾和优化，基于 MindIE 的 SDXL 推理服务终于在生产环境稳定运行。单图推理耗时：从 PyTorch 原生的 ~2.5秒 降低至~0.8秒(Steps=30)。显存占用：降低了约20%。多模态大模型在昇腾平台上的生态正在肉眼可见地变好。MindIE 让我们可以用 Python 的代码习惯，获得底层 C++ 级的性能收益。下一步，我准备研究的高并发部署，尝试把 Video Gen

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大家好，我是毕加锁（锁！）。Python 标准数据库接口为 Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。Python 数据库接口支持非常多的数据库，你可以选择适合你项目的数据库：GadFlymSQLMySQLPostgreSQLMicrosoft SQL Server 2000InformixInterbaseOracleSybase ...你可以访问

我是零基础学员跟着蚂蚁老师学习也有一段时间了，知道python应该能解决这个问题。我现在学懂了原理但是让我自己敲代码效率会特别的慢。最近，一直在了解chatgpt的应用，今天接到公司人事一个需求，就是从70多份的PDF简历里把姓名和联系电话提取出来存入表格用作招聘人员情况统计用。这个时候我就不会了，于是咨询了蚂蚁老师。经过一番与蚂蚁老师的沟通后，发现定位姓名的方法行不通。以上是我分享的用利用cha

Dart是一个Python库，用于对时间序列进行用户友好的预测和异常检测。它包含了各种各样的模型，从经典的ARIMA到深度神经网络。预测模型都可以以相同的方式使用，使用fit()和predict()函数，类似于scikit-learn。该库还使回测模型、组合多个模型的预测以及考虑外部数据变得容易。Dart支持单变量和多变量时间序列和模型。基于机器学习的模型可以在包含多个时间序列的潜在大型数据集上进

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