本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第2章，第2.4节，作者 [美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman），译 颜成钢 殷建 李亮，2.4 设备管理NVIDIA提供了几个查询和管理GPU设备的方法。学会如何查询GPU设备信息是很重要的，因为在运行时你可以使用它来帮助设置内核执行配置。在本节，你将通过以下两种方法学习查询和管理GPU设备：CUDA运行时API函数NVID
本系列是为了弥补教程和实际应用之间的空白，帮助大家理解 CUDA 编程并最终熟练使用 CUDA 编程。你不需要具备 OpenGL 或者 DirectX 的知识，也不需要有计算及图形学的背景。 目录1 CPU 和 GPU 的基础知识2 CUDA 编程的重要概念3 并行计算向量相加4 实践4.1 向量相加 CUDA 代码4.2 实践向量相加5 给大家的一点参考资料1 CPU 和 GPU 的基
1. <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px; background-color: rgb(255, 255, 255);">Opencv 存储和读取XML文件使用 FileStorage 类，对于不同的数据结构，存储和读取的方式不同，下面结合例子具体分析下。</
作为一名程序员，一定要学一下C语言和C++，因此本帖记录下在MacOS环境中进行C++学习的开发环境配置步骤，以及各种编译器的安装。如有错误，还望指正。前置条件电脑：macOS BigSur Version 11.2.3(20D91)工具：homebrewIDE：JetBrains Clion安装编译器Xcode Command Line Tools 安装首先我们需要安装 command line
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2024-06-29 08:08:43
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开始安装 将从官网下载的源码 opencv2.4.8.zip 复制到 /home/own 下，cd到该目录，执行unzip opencv2.4.8.zip cd opencv2.4.8 mkdir release cd release ccmake ../进入ccmake后，按 c 就会弹出
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2024-05-23 15:19:47
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KETTLE4个工作中有用的复杂实例--1、数据定时自动（自动抽取）同步作业
KETTLE4个工作中有用的复杂实例--1、数据定时自动（自动抽取）同步作业今天呕心沥血花了8个小时给大家带来kettle工作中最常见的四种复杂实例，90%的项目用到这4种实例都可以解决。4种实例种还有2种通用kettle工具，使用这两种通用工具实例，可以直接修改相应的配置文件
最近频繁重装Ubuntu系统o(╥﹏╥)o，对重装Ubuntu涉及的opencv做个总结。Ubuntu安装依赖项 cuda、cudnn等安装这里就不说了，主要为通过终端执行的相关依赖项安装指令，参考链接： ubuntu 18.04编译opencv3.4.3 with python3.6 cuda9.2 gdal Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程sudo a
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2024-09-02 07:28:36
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文章目录背景一、How to二、步骤1.生成工程文件2.打开工程文件编译3.验证总结 背景很多人都会觉得既然官方已经释放了opencv-python，为什么还要自己编译一遍呢？这是因为官方释放的版本缺少了很多深度学习相关的模块，如cuda加速等。这种情况下，就需要自行编译了（当然编译opencv-python有点多此一举的感觉，毕竟opencv是用C++写的，但是存在即合理，有些人就是喜欢用py
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2024-01-12 06:11:15
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intuition 虽然写的是win10+opencv4.01+opencv_contrib的编译过程，但各个系统各个版本大同小异，都可以作为参考。下面是编译过程。第一步，准备工作 首先安装cmake，下载地址在这：https://cmake.org/download/，之后去github下载opencv和对应版本的opencv_contrib，opencv下载地址:https://github.
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2024-05-06 11:05:05
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目录Windows 7环境下安装1 下载并安装OpenVINO1-1 下载OpenVINO1-2 开始安装 1-3、安装完成2、opencv 安装编译2-1 下载opencv4.1.12-2 cmake下载安装2-3 编译opencv 3 opencv 配置openvino 编译3-1 debug模式: 3-2 Release模式:4、测试：4-1、使用&n
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2024-02-27 21:11:14
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1、前言其实官网已经有了各个版本在不同平台下的编译好之后的包，一般只需要下载下来即可使用。但是为什么要自己编译？ 因为官网下载的安装包解压出来的库使用的编译器与自己的编译器版本不同，所以即使编译项目成功了，但运行时会导致一些莫名其妙的错误，这时候自己编译就显得很重要，话不多说，本人的环境: VS2015 ,VS2017(实际也没有用)，QT5.12，Cmake3.20.1，opencv4.1.1
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2024-03-25 22:22:14
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编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情，CMake繁多的选项，国内蛋疼的网速，实在让人无力吐槽，然而为了使用contrib包，我不得不重新编译他。OpenCV的编译其实OpenCV编译并不是很难，但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受，首先简述一下编译过OpenCV的过程我的编译环境是deepin15准备工作首先我们用apt安装必备的库(虽然大部分我在之前已经安装过了 orz)sudo apt-
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2024-05-13 20:45:43
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环境：win8 X64 professional。装有vs2008准备阶段： 首先，先去opencv的官网下载opencv的安装包（目前最新版为2.31） http://www.opencv.org.cn/index.php/Download
接着去下载Cmake http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html&n
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2024-05-26 21:07:49
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Windows下编译OpenCV+OpenCV_Contrib0 OpenCV及OpenCV_Contrib1 准备工作2 CMake生成VS2017工程2.1 OpenCV4.0.1 编译配置2.2 OpenCV_Contrib4.0.1编译配置2.3 生成工程3 VS2017生成解决方案及安装文件4 VS2017配置OpenCV开发环境4.1 配置环境变量4.2 VS2017工程包含（incl
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2024-07-30 20:58:31
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二 编译准备
三 使用vs2015编译
step 1 用cmake转换工程文件sln
step 2 使用vs2015打开工程编译
step 3 配置运行opencv的环境
三 使用用QT编译opencv
四 QT中的opencv配置
添加opencv头文件和库文件
添加opencv
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2024-03-18 00:09:01
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1.下载opencv for wondows http://opencv.org/downloads.html 是exe的形式，只需双击安装就好，安装到指定目录下，我的在E:\opencv\opencv下此版本的opencv如果只需在VS中使用其中的库文件和头文件还有dll文件，无需编译，因为E:\opencv\opencv下有两个文件夹
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2024-05-14 07:33:49
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目录：前言一.opencv安装二.vs中配置opencv三.vs code四.cmake编译opencv代码 前言既然前面已经写过了ubuntu安装opencv：ubuntu安装opencv，那么也把windows下的也来一遍吧。一.opencv安装opencv安装可以从源码编译，也可以从使用预编译包安装。笔者这里使用简单的使用预编译包安装。首先从opencv下载opencv的预编译包：预编译包
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2024-03-25 12:44:04
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[url]http://msdn2.microsoft.com/en-us/vcsharp/Aa336746.aspx[/url]
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2007-11-19 15:24:15
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----------------query aggregation function and group by ------------------------- SELECT Test1.Test, avg(Test1.Id) As avg, SUM(Test1.Id) As SUm, COUNT(Test1.Id) As Count FROM [Test1] GROUP BY Tes
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2011-09-14 14:01:00
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第2章CUDA编程模型本章内容：写一个CUDA程序执行一个核函数用网格和线程块组织线程GPU性能测试CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，是在C语言基础上扩展的。借助于CUDA，你可以像编写C语言程序一样实现并行算法。你可以在NVIDIA的GPU平台上用CUDA为多种系统编写应用程序，范围从嵌入式设备、平板电脑、笔记本电脑、台式机、工作站到HPC集群（高性能计算集群）。熟悉C语言编程工具有助
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2024-04-30 21:50:06
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