深度学习开发者参考：MyBatis-Plus Samples与CANN AscendCL结合实践

资源摘要信息:"MyBatis-Plus Samples" 标题和描述中提到的知识点可以分为以下几部分进行详细解读： 一、MyBatis-Plus简介 MyBatis-Plus是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。MyBatis-Plus提供了包括代码生成、性能分析、分页插件、ActiveRecord模式、逻辑删除、自动填充等在内的一系列功能，大大简化了传统MyBatis的手动编码工作。 二、CANN AscendCL概述 CANN（Compute Architecture for Neural Networks） Ascend Computing Language，即昇腾AI处理器计算架构的编程语言，是一套用于深度神经网络应用开发的C语言API库。CANN提供了包括Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等核心功能。开发者可以使用这些API来构建、训练和部署深度学习模型。 三、CANN AscendCL的应用领域 CANN AscendCL主要用于实现目标识别、图像分类等深度学习功能，这些功能广泛应用于安防监控、医疗影像、自动驾驶、智能制造等领域。通过提供底层硬件接口，它允许开发者直接利用昇腾AI处理器的高性能计算能力。 四、第三方框架与AscendCL接口 CANN AscendCL提供的API接口同样可以被第三方框架如TensorFlow、PyTorch等调用。这意味着开发者能够在这些流行框架中直接利用昇腾AI处理器的计算能力，加速深度学习模型的训练和推理过程。 五、昇腾样例仓的作用 昇腾样例仓是一系列针对CANN AscendCL开发的示例程序，旨在为开发者提供参考和学习资源。开发者在构建自己的深度学习应用时，可以通过研究这些样例来了解如何使用CANN AscendCL提供的功能，加快自己的开发进程并减少学习成本。 六、MyBatis-Plus Samples的相关性 尽管标签中的“mybatis”与描述中提到的内容并不直接相关，但考虑到标题“CANN AscendCL（Ascend Computing Language）提供Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等C语言API库供用户开发深度神经网络应用，用于实现目标识别、图像分类等功能。用户可以通过第三方框架调用AscendCL接口，以便使用昇腾AI处理器的计算能力；用户还可以使用AscendCL封装实现第三方lib库，以便提供昇腾AI处理器的运行管理、资源管理能力。”这部分信息与MyBatis-Plus Samples标题不符，实际上这里可能存在一个误解或信息不匹配的问题。根据描述，这些内容更接近于深度学习和AI加速器的使用，而不是MyBatis-Plus的实际应用案例。因此，如果这里的标题是针对MyBatis-Plus Samples，那么可能需要重新核实标题与描述信息的一致性。 综上所述，文档中涉及的知识点主要涵盖了MyBatis-Plus的简介、CANN AscendCL的介绍以及其在深度学习领域中的应用，以及昇腾样例仓的用途。需要注意的是，标题与描述内容可能存在不匹配的情况，应该核实确保所提供的信息一致性。