| feat: 添加协作服务器模块 新增功能： - 协作服务器（Python Flask + SocketIO） - 支持多用户实时同步 - WebSocket 实时通信 - 完整的 RESTful API - 用户会话管理 - 在线状态显示 - 数据持久化存储 服务器文件： - server/app.py: 主服务器 - server/requirements.txt: 依赖 - server/README.md: 文档 - server/start.bat: Windows 启动脚本 - server/start.sh: Linux/Mac 启动脚本 - server/client.js: 客户端连接脚本 - server/learning_server.html: 集成服务器的前端 - server/config.example.py: 配置示例 前端文件： - 更新 learning.html（修复版本） - 添加 CSS 样式 - 更新 API 模块 使用说明： 1. 安装依赖: pip install -r server/requirements.txt 2. 启动服务器: python server/app.py 3. 访问: http://localhost:5000 4. 打开前端自动连接服务器 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> | 5 months ago |
| fix: 添加清除缓存按钮，确保显示默认5个分类 - 在分类标题栏添加"清除缓存"按钮 - 添加 clearCache() 函数 - 清除后自动恢复默认的5个分类： 1. 版本演进时间图 📅 2. 算子开发 🔨 3. 构建工程 🏗️ 4. 算子实现原理 ⚙️ 5. 测试验证 ✅ - 解决 localStorage 旧数据导致显示不正确的问题 使用方法：点击"清除缓存"按钮即可恢复默认数据 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> | 5 months ago |
| docs(changwei): 新增 ChamferDistance 转测交付件(01-07) + skill/code-check 经验固化 交付件 /changwei_deliverables/august/ChamferDistance/：01 需求、02 设计、03 spec、04_golden、 05_test_result 四档、06 算子信息表、07 自验证表。要点： - 性能与三方精度的 GPU 竞品换成**融合形态** pytorch3d knn_points(CUDA 融合 kNN)。 原来的"广播平方距离 + min/argmin"分解表达式在 A100 上慢 5.8 倍(B=8/N=4096:4.91ms vs 0.85ms, 结果一致),拿它当基准会让 G/N 系统性虚高;三档已按融合竞品重跑重出。 - invoke_path 档补进动态 shape 18 例(此前 07 引用了该档却没有这些行), 通路 列取值集合 = {geir, geir(DFX), geir(动态shape)}。 - 06/07 的「不涉及」逐列附依据脚注(aclnn/torch/tf/onnx/融合规则各自的反证来源)。 changwei-op-dev(权威副本同步)： - verification §7.1 + step5 §5.3：竞品融合形态——先按域探库(pytorch3d/mmcv/torch_cluster)再说"没有融合实现"。 - development §6 + step7 GATE 5c + error-index：UT 必须真编真跑 (build.sh -u --ophost --soc=ascend950);ChamferDistance 的 UT 曾因 gert::StorageShape 不接 std::vector 编不过,而 code-check 只查覆盖面查不出这条。 - scripts/audit_deliverables.py 收编进 skill(此前只散落在会话工作区),并挂进 step7 机器守卫。 changwei-code-check： - g23_freshness：结果产物匹配式由 *result*.csv 放宽到 *.csv/*.xlsx/*.json 并排除 harness。 - g16_triangle：新增第四条边——README 的区间型 shape 声明 × 泛化用例集实际覆盖。 - suppressions：登记 ChamferDistance 3 条误报(__simd_vf__ 范式 / 前向无 aclnn / golden 多通路 __spec__),均带 why/who。 | 2 months ago |
| feat(changwei): 完善 ACLNN 通路判定与验证门禁 | 2 months ago |
| Applycamepart3算子交付件 | 2 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| fix: 修复服务器路由 404 错误 - 修改静态文件路由配置，支持从 ../cann/ 目录查找文件 - 添加多目录查找逻辑（../cann, ., ../） - 修复 GET / 返回 404 的问题 - 测试通过： - / 返回 index.html - /learning.html 正常访问 - /api/modules API 正常返回数据 - /api/learning/categories API 正常返回数据 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> | 5 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| chore: 添加 .gitignore 文件 - 忽略 Python 缓存文件 - 忽略虚拟环境目录 - 忽略 IDE 配置文件 - 忽略临时文件 - 忽略系统生成的文件 - 保留 data 目录结构但忽略内容 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> | 5 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| feat: 添加协作服务器模块 新增功能： - 协作服务器（Python Flask + SocketIO） - 支持多用户实时同步 - WebSocket 实时通信 - 完整的 RESTful API - 用户会话管理 - 在线状态显示 - 数据持久化存储 服务器文件： - server/app.py: 主服务器 - server/requirements.txt: 依赖 - server/README.md: 文档 - server/start.bat: Windows 启动脚本 - server/start.sh: Linux/Mac 启动脚本 - server/client.js: 客户端连接脚本 - server/learning_server.html: 集成服务器的前端 - server/config.example.py: 配置示例 前端文件： - 更新 learning.html（修复版本） - 添加 CSS 样式 - 更新 API 模块 使用说明： 1. 安装依赖: pip install -r server/requirements.txt 2. 启动服务器: python server/app.py 3. 访问: http://localhost:5000 4. 打开前端自动连接服务器 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> | 5 months ago |
| docs: 补 AddV2 转测交付件检查报告，修正 GridUnnormal 泛化规模取证 AddV2 3 条：02_design 仅 4 节（要求 9 节）、05 缺 performance、泛化 200 例低于 full 下限。 GridUnnormal 修正：原报告把 npu_perf_result.csv 的 72 条当成泛化规模， 实际泛化集是 424 例（证据文件取错，结论方向不变）。 | 3 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |
| transformer learning | 5 months ago |