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2022年已经进入了尾声

这一年中CANN训练营迎来了很多新的小伙伴的加入

也见证了很多开发者从小白到大神的蜕变

CANN训练营也成为无数开发者实现自我的舞台

这里有智慧的碰撞，有思考后的成果

为了感谢大家一路的支持与陪伴，也为了大家能更好的分享交流自己的想法

CANN训练营精心筛选了系列优秀笔记

笔记分为入门级、进阶级、高阶级三个维度划分，此次首先分享入门级和进阶级内容

大家可以根据自己的需求参考学习

》》》 优秀笔记分享 《《《

入门级

基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（仅推理）

ResNet50更换为ResNet101

【CANN训练营】新手班结业考核

Ascend 910实现LeNet网络的minist手写数据训练

基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（仅推理）的实验复现

迁移TensorFlow模型到昇腾设备实验复现

基于ResNet-101网络实现图片分类的实验复现

CANN第二季新手班大作业笔记

进阶级

基于MindSpore的CycleGAN介绍和实现

图像处理应用开发（解码，缩放，编码功能串接）

Ascend目标检测与识别-定制自己的AI应用

animeGAN_picture样例c++实现

cycleGan训练分享

修改wgan为gan

wgan训练

animeGAN的推理应用开发

animeGAN_picture样例(aoe调优)

resnet50推理样例（动态batch）

基于昇思的gan实现——谷歌patri概览

环境准备

基于mindspore的GAN介绍

》》》提交笔记、考核领千元大奖通道《《《

对AI感兴趣想学习的小伙伴也可以点击下方链接报名

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提交笔记链接：https://devcloud.huaweicloud.com/expertmobile/qtn?id=4b46582f61db45258f528f6b1449dbea

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活动规则链接：https://www.hiascend.com/forum/thread-0215101643171605016-1-1.html

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