前言上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别（一）》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功，也考虑了几个可以优化的方法，本来也是想按自己的想法做的优化，过程中也踩到了不少的坑，慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。上篇提的优化方向上图中可以看到，上一篇说过的两个优化方向：替换通用的OCR识别模型分割华容道图片，单张识别替换通用的OCR模型01下载通用OCR模型这个比较简单
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2024-08-12 10:23:54
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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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百度PaddleOCR C++编译(Windows)一、前置条件：（1）OpenCV3.4.6+（2）下载Cmake 3.0+（3）Visual Studio 2019（4）分别下载PaddleOCR项目(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)、PaddleOCR模型(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
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2024-04-23 10:01:06
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方法一：（感谢此博主，精简有效）参考链接：qcustom使用OpenGL加速qcustom使用OpenGL加速 qcustomplot开启opengl加速渲染，提示QOpenGLFramebufferObject::bind() called from incompatible context。 在QCPPaintBufferGlFbo::draw()前面加if(QOpenGLContext::c
硬件是计算机组成的基础，不同的电脑硬件拥有不同的功能，其性能高低也有所不一。在电脑工作量大的时候我们就会通过硬件加速的方法来调剂。可是开启的硬件加速如何关闭呢？接下来，小编就教大家如何关闭win7硬件加速win7是微软发布的一款操作简单，安全稳定的操作系统，很多朋友都在使用win7系统，有些朋友不知什么开启了硬件加速，就想将其关闭。下面，小编就将win7关闭硬件加速的方法分享给你们近来有很多网友询
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2023-07-12 00:16:11
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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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文章目录前言一、运行仿真软件1.模式转换2.运行仿真文件3.配置resource manager4.检查证书二、添加对象1.仿真区域2.添加仿真对象3.添加监视器对象总结 前言本文主要介绍Lumerical脚本语言和fdtd的一些用法，后续会不断更新。一、运行仿真软件 1.模式转换语法描述switchtolayout;从ANALYSIS模式转换到LAYOUT模式，用于修改仿真对象，会丢
boolean isFileCopied = FileUtils.copyBinaryFromAssetsToData(App.getInstance(),
cpuArchNameFromAssets + File.separator + FileUtils.ffmpegFileName,
FileUt
在第5篇文章中，我们使用三种预训练模型进行物体检测，并通过一些图片对他们的效果进行了对比。在这一过程中发现这些模型有着截然不同的内存需求，最“节省”的Inception v3“只”需要43MB内存。那这就提出了另一个问题：“能否在某些非常小型的设备，例如树莓派上运行这些模型？”嗯，一起试试吧！在树莓派上构建MXNet目前已经有了官方教程，但我发现其中缺少一些关键步骤，因此我也写了一版。该教程在运行
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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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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【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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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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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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由于GPU近几年地迅速发展，GPU在多线程计算等方面逐渐超越CPU成为计算的主力军。而Matlab是常用的数学应用软件，现在讲解一下如何在Matlab中使用GPU加速计算 文章目录0. 必要条件1.给GPU传输数据1.1 CPU的数据复制到GPU1.2 直接在GPU上设置数据：2.数据在GPU上运算3.GPU数据回传4.使用技巧4.1 如果没有并行计算不建议使用GPU4.2 如果没有Nvidia显
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2023-10-06 23:02:50
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OpenCV —— Open Source Computer VisionPython下使用示例：图片篇导入OpenCVimport cv2读取图片与写图片pic = cv2.imread(pic_path)#bgr格式，shape=(height, width, channel)
cv2.imwrite(pic_path, pic)注：cv2.imread返回一个[height, width,
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2023-12-10 23:40:57
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OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
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2024-02-21 14:11:51
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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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我们用win7系统的电脑在线观看优酷视频、土豆视频的时候经常会遇到花屏的问题，这个很可能就是需要你进行win7关闭硬件加速操作。那么windows 7的硬件加速功能在哪里？怎么关闭？看中存储技术编辑的抓图教程：关闭硬件加速的方法：第一步、在win7系统的桌面，随意点击桌面的空白处，在弹出的菜单栏上选择【个性化】，弹出了个性化窗口。如图所示：第二步、在弹出的窗口上找到“显示”按钮，点击它，第三步、然
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2023-07-14 19:04:23
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Linux 中安装Gromacs（2022 GPU-CUDA）实机操作：Ubuntu20.04系统(Ubuntu 20.04.4 LTS版本) 安装Gromacs-2022 GPU-CUDA加速版 文章目录前言一、基础软件安装1.gcc下载安装2.g++下载安装2.g++下载安装3.python下载安装4.cmake下载安装二、显卡驱动和CUDA安装1.显卡驱动2.CUDA安装三、Gromacs-
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2024-05-08 19:39:11
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