《视频秒变艺术大片：Python+AI风格迁移的神级操作》
Python在AI艺术风格迁移视频制作中至关重要，其丰富的库资源和强大的生态系统为深度学习提供了支持。核心原理基于卷积神经网络（CNN），通过提取内容图像与风格图像的特征并融合，生成新风格图像。视频制作需对每帧进行处理，涉及复杂计算，Python的高效工具如TensorFlow和PyTorch助力模型构建与训练。使用预训练模型（如VGG19）提取特征，通过Gram矩阵捕捉风格信息。优化策略包括多线程处理、分块处理以提升效率，同时确保视频连贯性。这一技术实现艺术与技术的深度融合，赋予视频全新视觉体验。
《Python+AI如何颠覆传统文书审查模式》
在法律领域，法律文书审查传统上依赖人工，耗时且易出错。Python结合AI技术为这一问题提供了高效解决方案。通过自然语言处理（NLP），计算机可精准分析法律文书，包括分词、句法分析、命名实体识别（NER）和文本分类等步骤。这些技术能快速提取关键信息，理解复杂语义，并结合深度学习模型如Transformer提升准确性。实际应用中，高质量数据与专业标注至关重要，同时借助TensorFlow或PyTorch优化模型训练。AI辅助审查不仅提高效率，还助力律师、法官和企业法务更好地应对挑战，推动司法公正与智能化发展。
昇腾910-PyTorch 实现 Vggnet图像分类
本实验基于昇腾平台，使用PyTorch实现Vggnet模型对CIFAR10数据集进行图像分类。内容涵盖Vggnet模型创新点（小卷积核堆叠、深层网络结构）、网络架构剖析及代码实战分析。通过定义`blockVGG`函数构建卷积块，实现VGG11网络，并结合数据预处理、训练与测试模块完成分类任务。实验展示了深度学习中增加网络深度对性能提升的重要性。
PyTorch 实现FCN网络用于图像语义分割
本文详细讲解了在昇腾平台上使用PyTorch实现FCN（Fully Convolutional Networks）网络在VOC2012数据集上的训练过程。内容涵盖FCN的创新点分析、网络架构解析、代码实现以及端到端训练流程。重点包括全卷积结构替换全连接层、多尺度特征融合、跳跃连接和反卷积操作等技术细节。通过定义VOCSegDataset类处理数据集，构建FCN8s模型并完成训练与测试。实验结果展示了模型在图像分割任务中的应用效果，同时提供了内存使用优化的参考。
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络
本实验基于PyTorch Geometric，在昇腾平台上实现GraphSAGE图神经网络，使用CiteSeer数据集进行分类训练。内容涵盖GraphSAGE的创新点、算法原理、网络架构及实战分析。GraphSAGE通过采样和聚合节点邻居特征，支持归纳式学习，适用于未见节点的表征生成。实验包括模型搭建、训练与验证，并在NPU上运行，最终测试准确率达0.665。
基于昇腾用PyTorch实现CTR模型DIN（Deep interest Netwok）网络
本文详细讲解了如何在昇腾平台上使用PyTorch训练推荐系统中的经典模型DIN（Deep Interest Network）。主要内容包括：DIN网络的创新点与架构剖析、Activation Unit和Attention模块的实现、Amazon-book数据集的介绍与预处理、模型训练过程定义及性能评估。通过实战演示，利用Amazon-book数据集训练DIN模型，最终评估其点击率预测性能。文中还提供了代码示例，帮助读者更好地理解每个步骤的实现细节。
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GAT图神经网络
本实验基于昇腾平台，使用PyTorch实现图神经网络GAT（Graph Attention Networks）在Pubmed数据集上的分类任务。内容涵盖GAT网络的创新点分析、图注意力机制原理、多头注意力机制详解以及模型代码实战。实验通过两层GAT网络对Pubmed数据集进行训练，验证模型性能，并展示NPU上的内存使用情况。最终，模型在测试集上达到约36.60%的准确率。
基于Pytorch 在昇腾上实现GCN图神经网络
本文详细讲解了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现图神经网络（GCN）对Cora数据集进行分类训练。内容涵盖GCN背景、模型特点、网络架构剖析及实战分析。GCN通过聚合邻居节点信息实现“卷积”操作，适用于非欧氏结构数据。文章以两层GCN模型为例，结合Cora数据集（2708篇科学出版物，1433个特征，7种类别），展示了从数据加载到模型训练的完整流程。实验在NPU上运行，设置200个epoch，最终测试准确率达0.8040，内存占用约167M。
高效处理多维数组：einsum()函数从入门到精通
本文深入解析了NumPy中的`einsum()`函数，从基础语法到高级应用全面展开。文章首先介绍了爱因斯坦求和约定的数学基础，解释了`einsum()`如何通过简洁的索引符号实现复杂的多维数组运算。