Ascend C 高级优化：矩阵乘与卷积的极致性能实践
引言：从玩具算子到工业级核心在上一篇文章中，我们成功实现了向量加法算子。但在真实 AI 模型中，矩阵乘（GEMM） 和 卷积（Conv2D） 才是真正的性能瓶颈，它们占据了 Transformer、CNN 等模型 80% 以上的计算量。如何在昇腾 NPU 上高效实现这些算子？
最近更新
[前端算法]动态规划
基于动态规划的思想来做题，我们首先要想到的思维工具就是“倒着分析问题”。“倒着分析问题”分两步走：
定位到问题的终点
站在终点这个视角，思考后退的可能性
爬楼梯
递归+记忆化搜索自顶向下var climbStairs = function(n) {
let map=[]
function dfs(n)
{
货币找零问题：贪心策略适用条件与动态规划互补方案
货币找零问题：贪心策略适用条件与动态规划互补方案货币找零问题（Coin Change Problem）是算法中的经典优化问题：给定一组货币面值 $S = {c_1, c_2, \dots, c_n}$（其中 $c_i > 0$）和一个目标金额 $V$，目标是找到使用最少硬币数凑出 $V$
2026年MathorCup数学建模挑战赛ABCDE（妈妈杯数学建模）参赛思路与解题策略全解析（详细解题思路和论文+完整项目代码+全套资源）
作者声明： 基于作者对2026年MathorCup赛题的分析和个人建模经验撰写，力求提供有深度、有温度的参赛思路分享。
一、赛事概述与选题策略的整体思考MathorCup高校数学建模挑战赛（俗称“妈妈杯”）是国内含金量较高的数学建模赛事之一，获奖比例相对友好——一等奖约5%，二等奖约15%，三
2026美赛数学建模ABCDEF题选题建议与分析
2026美赛数学建模ABCDEF题思路+模型+代码+论文，持续更新，详细见文末名片咱先唠明白：MCM和ICM这六道题，没有绝对的“超难”或“超简单”，关键看你专业靠不靠谱、对题目里的场景熟不熟——专业沾边了，再绕的点也能啃下来；要是完全不搭边，就算题目本身不难&#
AI动态规划：执行中调整计划的实现
动态规划：执行中调整计划的实现
📝 本章学习目标：本章探讨思考机制，让AI Agent具备自主规划能力。通过本章学习，你将全面掌握"动态规划：执行中调整计划的实现"这一核心主题。
一、引言：为什么这个话题如此重要在AI Agent快速发展的今天，动态规划࿱
c++ 图论-强连通分量 小总结
之前学习了一些强连通分量的知识点，在此做一个小总结。强连通分量是指是一个极大的子图，图中点两两联通。可以通过强连通分量将一个图转换为有向无环图，进行解决部分问题。题目B3609 [图论与代数结构 701] 强连通分量 - 洛谷给定一张 n 个点 m 条边的有向图，求出其所有的强连通分量。求法Tarjan算法这是比较常用，适用范围
星链引擎技术实践：全域矩阵运营全链路可观测性体系架构设计与工程化落地
摘要随着全域矩阵系统的规模化落地，系统架构已演变为跨 10 + 内容平台、支撑数十万账号、日均千万级 API 调用的分布式微服务体系，传统以基础设施监控为核心的运维模式已完全无法适配业务需求。行业内超过 85% 的矩阵系统运营主体，普遍面临故障定位效率低、业务异常发现滞后、全链路追踪断裂、技术指标与业务指标脱节、多租户监控隔离难的核心痛点ÿ
云计算-Docker Compose 实战：从OwnCloud、WordPress、SkyWalking、Redis ，Rabbitmq等服务配置实例轻松搞定
介绍Docker 容器化技术凭借其轻量、隔离、可移植的特性被广泛应用，而 Docker Compose 作为 Docker 官方推出的编排工具，更是简化了多容器应用的部署与管理流程 —— 通过一个 YAML 配置文件定义所有服务，再用一条命令即可完成从构建到启动的全流程，极大提升了开发与运维效率。此次实战聚焦实际场景，围绕主流服务的 Docker Compose 编排部署展开，提供从单服务到集群的
从零开始了解数据采集——工业数据采集新趋势：边缘计算与云计算的强强联合
在工业数据采集中，既要保证足够的实时性，也要保证数据的有效性。因此数据处理和分析的效率至关重要。为了实现数据的快速处理和有效利用，往往会采用边缘计算和云计算技术。这两者各有特点，也各有优势，它们的结合为工业领域的数据采集带来了全新的可能性。今天，武汉利又德的小编就来深入探讨边缘计算和云计算在工业数据采集中的应用和作
