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- 、随着生成式人工智能（AIGC）领域的发展，许多新兴的深度学习模型推动了计算机生成内容的质量提升。Sora模型作为一款强大的AIGC工具，以其在生成多模态内容方面的卓越表现成为当前的领先技术（SOTA，State-of-the-Art）。本文将从Sora模型的深度学习架构设计入手，深入分析其关键技术，并结合代码实例探讨如何将该模型应用于不同的实际场景中。 1. 深度学习架构设计概述 1.1 ... 、随着生成式人工智能（AIGC）领域的发展，许多新兴的深度学习模型推动了计算机生成内容的质量提升。Sora模型作为一款强大的AIGC工具，以其在生成多模态内容方面的卓越表现成为当前的领先技术（SOTA，State-of-the-Art）。本文将从Sora模型的深度学习架构设计入手，深入分析其关键技术，并结合代码实例探讨如何将该模型应用于不同的实际场景中。 1. 深度学习架构设计概述 1.1 ...
- 随着人工智能技术的飞速发展，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等深度学习模型的应用范围不断扩展，特别是在多模态生成领域。多模态生成模型能够同时处理图像和视频等多种数据形式，推动了生成艺术、游戏开发、虚拟现实等领域的创新。本文将探讨AIGC多模态生成模型的演进，并通过具体的代码实例展示其在图像与视频生成算法的协同发展。 1. 多模态生成模型概述 1.1 定义与背景多模态生成模型指的... 随着人工智能技术的飞速发展，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等深度学习模型的应用范围不断扩展，特别是在多模态生成领域。多模态生成模型能够同时处理图像和视频等多种数据形式，推动了生成艺术、游戏开发、虚拟现实等领域的创新。本文将探讨AIGC多模态生成模型的演进，并通过具体的代码实例展示其在图像与视频生成算法的协同发展。 1. 多模态生成模型概述 1.1 定义与背景多模态生成模型指的...
- 引言 在机器学习的广阔领域中，k-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）以其简单易懂和直观的特性，成为了许多初学者和专业人士的首选算法之一。作为一种基于实例的学习方法，k-近邻算法不需要复杂的模型训练过程，而是通过存储训练数据并在预测时进行距离计算来进行分类或回归。这种方法使得k-近邻算法在处理小规模数据集时表现出色，尤其在图像识别、推荐系统和医疗诊断等应用场景中得... 引言 在机器学习的广阔领域中，k-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）以其简单易懂和直观的特性，成为了许多初学者和专业人士的首选算法之一。作为一种基于实例的学习方法，k-近邻算法不需要复杂的模型训练过程，而是通过存储训练数据并在预测时进行距离计算来进行分类或回归。这种方法使得k-近邻算法在处理小规模数据集时表现出色，尤其在图像识别、推荐系统和医疗诊断等应用场景中得...
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- 本次主要讨论下AscendC另外一种开发流程，基于自定义算子工程的算子开发。从算子工程创建、代码编写、编译部署到运行验证的开发全流程，让您对算子开发工程有个宏观的认识，此处我们以输入是动态shape（主要体现在tiling）的Add算子实现为例，为了与内置Add算子区分，定义算子类型为AddCustom。 1、创建工程CANN软件包中提供了工程创建工具msOpGen，开发者可以输入算子原型定... 本次主要讨论下AscendC另外一种开发流程，基于自定义算子工程的算子开发。从算子工程创建、代码编写、编译部署到运行验证的开发全流程，让您对算子开发工程有个宏观的认识，此处我们以输入是动态shape（主要体现在tiling）的Add算子实现为例，为了与内置Add算子区分，定义算子类型为AddCustom。 1、创建工程CANN软件包中提供了工程创建工具msOpGen，开发者可以输入算子原型定...
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