深度学习

从零开始：基于CANN ops-transformer的自定义算子开发指南CANN组织链接：https://atomgit.com/cann ops-transformer仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-transformer

视觉新范式：基于 `ops-transformer` 的 Vision Transformer 高效部署cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

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CANN数学计算基石ops-math深度解析：高性能科学计算与AI模型加速的核心引擎在人工智能和科学计算领域，数学运算是最基础也是最重要的计算单元。从矩阵乘法到三角函数，从指数运算到复杂数学变换，高效的数学算子实现直接影响着整体应用的性能。CANN开源社区推出的ops-math是一个专门面向数学类基础计算的高性能算子库，为NPU上的科学计算和AI模型训练提供了坚实的数学基础。

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CANN模型安全：从对抗防御到隐私保护的全栈安全实战CANN组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

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CANN_PTO_ISA虚拟指令集全解析打造跨平台高性能计算的抽象层CANN组织链接: https://atomgit.com/cann pto-isa仓库链接: https://atomgit.com/cann/pto-isa

HyperAI超神经

在线教程｜DeepSeek-OCR 2公式/表格解析同步改善，以低视觉token成本实现近4%的性能跃迁在视觉语言模型（VLMs）的发展进程中，文档 OCR 始终面临着布局解析复杂、语义逻辑对齐等核心挑战。传统模型大多采用固定的「左上到右下」栅格扫描顺序处理视觉 token ，这种刚性流程与人类视觉系统遵循的语义驱动型扫描模式相悖，尤其在处理含复杂公式、表格的文档时，容易因忽视语义关联导致解析误差。如何让模型像人类一样「读懂」视觉逻辑，成为提升文档理解能力的关键突破口。

CANN ops-nn 算子解读：Stable Diffusion 图像生成中的 Conv2D 卷积实现本文基于 CANN ops-nn 仓库中的 Conv2D 算子实现，解析其在 AIGC 图像生成场景（如 Stable Diffusion）中的核心作用与优化策略。

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CANN图编译器GE全面解析：构建高效异构计算图的核心引擎在现代深度学习框架中，计算图是表示和优化神经网络计算的核心抽象。计算图将复杂的神经网络分解为基本计算单元（算子）和数据流动（张量），通过图级别的优化实现显著的性能提升。

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CANN神经网络算子库设计思路：ops-nn项目的工程化实现逻辑在人工智能浪潮席卷全球的今天，算力已成为驱动AI发展的核心引擎。然而，要将庞大的计算任务高效地映射到专用硬件上，离不开底层软件栈的关键支撑。作为AI异构计算的核心架构，CANN 扮演着承上启下的核心角色。而 ops-nn，作为CANN中专门为神经网络计算提供基础算子的核心库，其设计与实现直接决定了NPU硬件的性能发挥上限与易用性。本文将深入解析ops-nn的工程化实现逻辑，揭示其如何通过精巧的架构设计，将NPU的澎湃算力安全、高效地释放给每一位开发者。

CANN加速VAE变分自编码器推理：潜在空间重构与编码解码优化变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）作为一种强大的生成模型，通过学习数据的潜在表示，实现了数据的高效压缩和生成。VAE在图像生成、数据压缩、异常检测等领域有着广泛的应用。VAE推理包含编码和解码两个过程，编码器将输入数据映射到潜在空间，解码器从潜在空间重构数据。这两个过程都涉及复杂的神经网络计算，计算量较大，推理速度慢。CANN针对VAE推理推出了全面的优化方案，通过编码器优化、解码器优化和潜在空间管理，显著提升了VAE推理的性能和质量。

哪些文章会被我拒稿？身为审稿人，这些稿我绝不通过2025年积攒了不少审稿任务，现在正式启动处理。审稿前我会先看期刊当期的选题指南，这会影响学术判断的倾向，而且每天审稿量有限，格式不规范、选题偏离的稿件很容易被优先筛掉，分享给萌新作者一、先讲个多数作者不清楚的 “铁律”期刊可不是想录用多少就能录用多少！我们这本JCR一区期刊，一定周期内录用率不能超17%！ 2025年上半年咱们录用率冲到25% 结果2025年下半年基本全是拒稿，质量稍好的也只能给RR处理毕竟录用率太高，期刊会跌落JCR一区行列扎心真相：投稿时机真的超级

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）

基于CANN GE图引擎的深度学习模型编译与优化技术GE（Graph Engine）是CANN的核心图编译器和执行器，负责将深度学习计算图转换为高效的硬件执行计划。本文将深入解析GE的架构设计、图优化技术以及模型编译流程，帮助开发者理解和应用GE进行模型性能优化。

预见未来：在 AtomGit 解码 CANN ops-nn 的投机采样加速我们已经优化了 AIGC 的方方面面，但还有一个根本性的物理瓶颈悬在头顶：自回归（Autoregressive）。

机器懒得学习

智能股票分析系统> 作者: 机器懒得学习> 日期: 2025年2月6日> 版本: v38.0> 关键词: PyQt5, 股票分析, AI智能, 量化交易, 连板天梯

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当 AI 系统开始“自省”——在 `ops-transformer` 中嵌入元认知能力cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

CANN ops-nn神经网络算子库技术剖析：NPU加速的基石本文基于CANN开源社区的ops-nn仓库进行技术解读在深度学习领域，算子（Operator）是神经网络的基本计算单元。从简单的加减乘除到复杂的卷积池化，每一个网络层的计算都离不开算子的支撑。对于AI芯片来说，算子库的丰富程度和性能水平直接决定了其生态竞争力。

心疼你的一切

拆解 CANN 仓库：实现 AIGC 文本生成昇腾端部署随着AIGC技术的普及，从模型训练到落地部署的“最后一公里”成为很多开发者的痛点——如何让AIGC模型高效跑在昇腾NPU上？CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾AI的核心计算架构，其开源仓库中封装了海量面向NPU的AI计算能力，是AIGC落地昇腾平台的关键。本文将从CANN仓库核心能力解读入手，手把手实现一个轻量化AIGC文本生成功能的NPU部署，让你快速掌握CANN+AIGC的实战精髓。 cann组织链接 ops-nn仓库链接

CANN加速图神经网络GNN推理：消息传递与聚合优化图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种处理图结构数据的深度学习模型，能够有效学习节点和图的表示。GNN在社交网络分析、推荐系统、分子性质预测、知识图谱等领域有着广泛的应用。GNN推理的核心是消息传递和特征聚合，需要处理节点间的复杂交互，计算复杂度高，推理速度慢。CANN针对GNN推理推出了全面的优化方案，通过消息传递优化、聚合优化和稀疏图计算优化，显著提升了GNN推理的性能和效率。