序言前段时间在研究SceneKit，感觉到iOS 系统有很多有趣又好玩的东西,我个人是比较喜欢折腾这些技术的，在研究SceneKit 的时候，发现它有两套渲染机制,OpenGL 和 Matal ,OpenGL 还算比较熟悉,但是Metal部分就不太清除，于是决定好好研究，一下这磨人的小妖精。初步了解1.什么是Matal？Metal 是一个和 OpenGL ES 类似的面向底层的图形编程接口，通过使
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2024-01-21 06:11:31
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VTK最初是针对医疗领域的应用而设计的，所以对于医疗的可视化方面，如处理CT的扫描数据等，具有强大的功能。它将在可视化过程中经常遇到的细节屏蔽起来，并封装了一些常用的可视化算法，如将面绘制中常用的MC（Marching Cubes）算法和体绘制中常用的光线投射（Ray-Casting）算法封装成类的形式提供给使用者。这样在进行医学体数据的可视化时就可以直接使用VTK中已提供的相关类。VTK主要提供
1.名词解释 GPU：GraphicProcessing Unit （图形处理器） OpenGL：OpenGraphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。 SurfaceFlinger：Android中负责
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2023-10-30 22:19:05
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Topaz Video Enhance AI for Mac是一款专业的AI视频无损放大软件，topaz video enhance ai mac版使用时间信息有效提高视频质量和细节，从而达到最好的视频放大、去隔行、降噪和还原效果，另外topaz video enhance ai mac版允许通过片段选择、处理模型和尺寸比率选项来自定义视频输出，欢迎各位来体验哦！Topaz Video Enhan
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2024-08-06 14:40:21
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最近在两篇博文的帮助下，成功配置了Cuda以及Cudnn，实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起，所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的经验，为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。1.实验环境 我的操作系统是wi
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2024-03-19 10:38:30
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boolean isFileCopied = FileUtils.copyBinaryFromAssetsToData(App.getInstance(),
cpuArchNameFromAssets + File.separator + FileUtils.ffmpegFileName,
FileUt
Android绘制UI有两种绘制模型：一是软件绘制模型；二是硬件加速绘制模型。 软件绘制模型由CPU主导的，主要有两个步骤让视图结构(view hierarchy)失效2绘制整个视图结构。具体来说当应用程序需要更新它的部分UI时，都会调用内容发生改变的View对象的invalidate()方法。无效（invalidation）消息请求会在View对象层次结构中传递，以便计算出需要重绘的屏
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2023-08-31 07:55:10
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Mac上鼠标会有加速，就是鼠标移动的越快，移动距离就越远。如果是Windows设备刚转Mac或者是Windows和Mac一起用可能会非常难受。首先苹果搞这个是苹果鼠标移动距离单位是像素，并且Mac分辨率都很高，例如iMac的5k像素数就已经差不多是4k的两倍了，如果没有加速的话，在27英寸大小的5k屏幕移动光标会很慢很慢。所以如果你使用的不是24英寸4k或者27英寸5k再或者32英寸6k级别的屏幕
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2024-07-02 06:04:14
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网上教程挺多的的，我也是参考网上教程编译成功的，现在把我编译的过程发出来。 目的：使用opencv中的cuda加速函数。例如：frame1_gray = cv.cuda_GpuMat(image1)
frame2_gray = cv.cuda_GpuMat(image2)
opticalFlowGPU = cv.cuda_FarnebackOpticalFlow.create(3,0.5,Fals
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2024-02-10 07:39:18
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TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
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2024-03-21 14:53:24
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【新智元导读】机器学习模型训练成本往往令普通人倍感头疼，动辄几十上百块泰坦，别说买，就是租都肉疼。近日，BigGAN作者之一在Github上放出了只需4-8块GPU就能训练的“改进版”BigGAN模型代码，可以说是穷人的福音。新模型使用PyTorch实现。机器学习模型训练是一个耗时费力的过程，而且随着人们对模型性能要求的提升，训练模型需要的计算力正以惊人的速度增长，堆叠高性能GPU进行数据训练几乎
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2024-05-09 11:10:11
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TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：简单列举下本文要交代的几个事情：概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.c
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2024-02-21 10:52:39
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文章目录0 项目说明1 准备工作2 实验流程3 最后4 项目工程 0 项目说明在iOS上使用OpenCV实现图片中的文字框选提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放项目分享：https://gitee.com/asoonis/feed-neo1 准备工作首先，需要去OpenCV官网下载iOS的framework，下载好后拖入新建的工程中即可，由于OpenCV库是使用C++编写，所以s
前言Android从3.0版本开始加入了硬件加速，这样就能够充分利用手机硬件GPU来提升界面的渲染效果。但是这种技术还有一些限制，比如有些开启了硬件加速的界面上无法使用Canvas的clipPath接口，一点调用就会抛出不支持的异常。现在来对硬件加速的小知识点做一些总结。开启/关闭硬件加速在硬件加速的开启/关闭可以分成四种层次上做。最高的层次就是在整个应用里开启或关闭硬件加速，只需要在Androi
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2023-08-17 23:56:05
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这个月买的ITX小主机到手，闪鳞S400机箱加上4070Ti，本来目的是用来爽快玩游戏，偶然看到新闻《FFmpeg现已支持英伟达RTX 40系列AV1编码》，于是尝试研究了下FFmpeg的编译指令，使用GPU来加速转码AV1格式视频。【配图版的文章见我的博客，懒得转图片到了，哈哈，懒：https://blog.jfz.me/2023/ffmpeg-gpu-av1.html】介绍AV1先简单介绍一下
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2024-04-26 06:51:56
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一、环境windows10+vs2017；cuda和cudnn；opencv440编译好的GPU版本；二、环境配置上述第一、二点这里就不做描述了，网上资料很多。这里重点描述怎么编译opencv440GPU版本。第一，从这里下载opencv主模块源码和额外模块源码；第二，安装cmake，我安装的是3.17.0版本；第三，解压下载好的源码，为了方便区分，将解压后主模块源码文件命名为opencv440_
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2024-01-30 21:06:30
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1 自动化测试过程中使用图片识别技术识别控件已经成为普遍需求。图片识别通常以HTTP的API形式提供给测试开发者，API的响应速度至关重要。 1 本文关注opencv中相关API的提速，服务端的其他提
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2022-07-25 08:14:21
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准备阶段：安装vs跟opencv就不说了。安装cuda6.5：先用鲁大师之类的软件看看是什么显卡，然后在网上看看你的显卡是否支持cuda（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），其实一般的英伟达显卡都支持的了。再去下载cuda安装包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），至于下载那个版本，这个不
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2023-11-26 19:59:53
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2019年已经正式结束，这一年苹果公司发布的手机芯片，从A12仿生芯片升级为A13仿生芯片，其性能秒杀众多竞争对手。但要知道苹果公司自研的A系列芯片，并不是一开始就如此强悍，早在2010年之前苹果手机芯片都是第三方的。教授今天选择了在A系列中比较重要的几款芯片，和大家一起聊一聊~ A 4 芯 片 A4芯片是苹果自研的第一代芯片，于2010年1月在iPhone4手机发布推出。
