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CANN开源实战：基于DrissionPage构建企业级网页自动化与数据采集系统在当今数字化业务场景中，网页自动化与智能数据采集已成为提升研发效率、实现业务监控和构建AI训练数据集的关键能力。然而，传统方案如Selenium与Requests的割裂使用，常导致开发复杂度高、维护成本大、执行效率低等问题。开发者迫切需要一个统一、高效、易用的自动化工具。

构建自定义算子库：基于ops-nn和aclnn两阶段模式的创新指南在深度学习模型的落地过程中，通用算子库往往难以满足特定场景对性能、精度或功能的定制化需求。无论是新型激活函数、领域专用融合操作，还是硬件亲和的内存优化策略，开发者常常需要构建自定义算子以突破性能瓶颈或实现创新算法。

云边有个稻草人

CANN：解构AIGC底层算力，ops-nn驱动神经网络算子加速AIGC的爆发式发展，让生成式AI从技术概念走向千行百业的实际应用，而这一切的底层支撑，是高效的异构计算架构与高性能的神经网络算子。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向AI场景打造的异构计算架构（开源地址：https://atomgit.com/cann），凭借承上启下的全栈能力，成为连接主流AI框架与AI处理器的核心枢纽，其打造的多算子库、编译引擎、运行时组件等完整生态，为AIGC模型的训练与推理扫清了底层计算障碍。其中ops-nn仓库

CANN生态新视角：acl-adapter的内存管理机制cann组织链接：https://atomgit.com/cannops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

Ops-Transformer深入：CANN生态Transformer专用算子库赋能多模态生成效率跃迁目录前言一、先搞懂：Ops-Transformer是什么？（CANN生态+Transformer专用定位）

从零搭建CNN：如何高效调用ops-nn算子库在深度学习研究和工程实践中，我们通常使用TensorFlow、PyTorch等高级框架来构建卷积神经网络（CNN）。然而，当我们需要在特定硬件平台上获得极致性能，或深入理解神经网络底层计算原理时，从基础的算子库开始搭建模型就变得至关重要。

基于CANN的ops-cv仓库-多模态场景理解与实践随着多模态AI技术的普及，“图像+文本”联动场景（智能图文检索、多模态目标标注等）成为产业核心需求，但普遍面临视觉处理耗时高、跨模块协同低效、端侧算力不足三大痛点，常规视觉库无法适配昇腾NPU，难以释放算力潜能。

【硬核入门】无需板卡也能造 AI 算子？深度玩转 CANN ops-math 通用数学库目录前言一、为什么说 ops-math 是 AIGC 的“隐形翅膀”？二、开发者福音：零硬件、零门槛上手

CANN生态模型部署：model-zoo项目的应用实践cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

深度解析CANN ops-nn：AI推理引擎的算子基石与性能优化实战本文深入剖析华为CANN生态中的ops-nn算子库，从架构设计到实战开发，助你掌握高性能AI推理的最后一公里。 cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

DrissionPage 成 CANN 仓库爆款自动化工具：背后原因何在？在 Python 自动化工具生态中，开发者长期面临一个“不可能三角”：功能强大、使用简单、运行高效——三者难以兼得。Selenium 功能全面但启动慢、API 冗长；Requests 轻量快速却无法处理动态页面；Playwright 虽现代但学习曲线陡峭且依赖管理复杂。然而，在 CANN 开源仓库中，一个名为 DrissionPage 的项目正以惊人的速度赢得开发者青睐，成为 GitCode 平台上 Star 增长最快的 Python 工具之一。

拒绝性能瓶颈：利用ops-nn与aclnn两阶段调用优化NPU推理效率在高性能AI推理场景中，模型的计算效率不仅取决于算法本身，更依赖于底层算子的执行策略。传统“同步阻塞式”调用模式往往导致计算资源闲置、内存频繁分配、流水线断裂等问题，成为难以突破的性能瓶颈。

算子即服务：cann/ops-nn 如何将高性能计算转化为可组合的基础设施在云计算时代，“一切皆服务”（Everything as a Service）已成为构建现代应用的标准范式。计算、存储、数据库、AI模型——所有资源都被封装为可通过API调用的服务单元，按需使用、弹性伸缩、按量付费。然而，在AI系统的最底层，一个关键组件长期游离于这一范式之外：算子（Operator）。

七月稻草人

CANN ops-nn：AIGC底层神经网络算力的核心优化引擎AIGC技术的规模化落地，核心瓶颈早已从算法创新转向底层算力的高效利用。千亿级参数大模型的训练推理、多模态生成的实时性需求，对AI专用计算硬件的算子适配性、执行效率提出了极致要求。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向AI场景的异构计算架构（开源地址：https://atomgit.com/cann），凭借承上启下的技术特性，打通了主流AI框架与AI处理器的适配壁垒；而CANN生态中的ops-nn仓库（https://atomgit.com

CANN算子模板库catlass：打造NPU高性能矩阵计算的核心引擎CANN组织链接: https://atomgit.com/cann catlass仓库链接: https://atomgit.com/cann/catlass

AIGC 爆发之下，如何榨干 NPU 的每一滴性能？—— 带你了解 CANN ops-nn在 AIGC 浪潮席卷的当下，我们惊叹于 Stable Diffusion 生成图像的精美，震撼于 DeepSeek 或 Llama 3 吐字的智慧。但作为开发者，我们更关注这背后的“代价”：算力。

深入解读CANN与ops-nn：基于AIGC技术的高效算子优化与实践CANN组织链接：CANN 官方 Git 仓库 ops-nn仓库链接：ops-nn 官方 Git 仓库

多线程安全设计 CANN Runtime关键数据结构的锁优化在老炮儿我搞了多年高性能计算的经验里，多线程安全设计永远是性能优化的重头戏。今天咱们就深度扒一扒CANN Runtime中那些关键数据结构的锁优化技巧。从读写锁的精细控制到无锁队列的巧妙实现，从原子操作的底层优化到自旋锁的实战应用，我将结合ops-nn仓库的真实代码，带你领略多线程编程的艺术。文章将重点分析Runtime中任务调度队列、内存管理器和设备上下文这三个核心组件的并发控制方案，看看CANN是如何在保证线程安全的同时把性能压榨到极致的。相信我，这些实战经验值几个年终奖！

种时光的人

解读CANN开源仓：解锁AIGC高效开发的算力底座密码当AIGC从实验室走向规模化应用，大语言模型（LLM）的推理延迟、多模态模型的算力消耗、自定义场景的部署门槛，逐渐成为开发者前进路上的核心卡点。而华为昇腾AI异构计算架构CANN，作为连接上层AIGC应用与底层昇腾NPU硬件的“桥梁”，其开源仓库不仅承载着全栈技术能力，更藏着破解这些卡点的关键答案。

那个村的李富贵

玩转CANN仓库：60行代码打造国产化AIGC商品标签智能生成器在电商AIGC落地场景中，“商品标签智能生成”是高频且刚需的轻量化需求——只需上传商品图片+简短描述，就能自动生成符合平台规范的营销标签（如“复古风纯棉T恤”“防水户外登山鞋”）。此前基于CPU或国外算力框架的实现方案，要么推理速度慢，要么难以满足国产化信创要求。本文以昇腾CANN仓库核心能力解读为背景，跳出纯文本、纯图像的单一AIGC场景，聚焦“图片+文本”多模态商品标签生成，通过60行极简代码实现国产化AIGC工具，全程拆解CANN仓库的核心模块与实战逻辑。 cann组织链接 ops-nn仓库链接