windows上编译opencv使用cuda加速dnn模型推理环境资源准备软件安装Opencv源码下载CUDA资源准备进行编译cmake构建配置编译选项编译项目 环境资源准备本次编译环境是在windows11上使用VS2022+Cmake进行编译的。 硬件环境GPU：笔记本端的RTX3060软件环境：Windows11 Visual Studio 2022 专业版 cmake-3.25.2需要准
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2024-06-14 16:57:48
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俗话说：＂功夫不负有心人＂，通过编译Linux内核时才能真正体会到．曾经也失败过无数次，放弃过一段时间编译．最后通过自己不断的实践和在网上收集这方面资料，终于在前不久编译成功了．把我在网上收集的资料和自己编译的过程整理了一下，拿来和大家分享一下，希望能给有这方面需要的同仁以帮助，好让大家少走弯路．言归正传：环境：VMware5.0 for windows(在新建虚拟机向导的"虚拟机磁盘类型"本人选
前言nc被誉为网络安全界的瑞士军刀，一个简单而有用的工具，通过使用TCP或UDP协议的网络连接去读写数据。下载安装windows下下载地址:https://eternallybored.org/misc/netcat/
下载解压将nc.exe 复制到C:\Windows\System32的文件夹下cmd命令nc即可(也可以配环境变量)
linux下:管理员权限下apt-get install ne
1. 介绍开篇先介绍、先甩资料给大家看，之后再自己演示一下基本使用。Ninja 是Google的一名程序员推出的注重速度的构建工具，一般在Unix/Linux上的程序通过make/makefile来构建编译，而Ninja通过将编译任务并行组织，大大提高了构建速度。3. 使用3.1. cmake生成一般是通过cmake来生成ninja的配置，进而进行编译。先从cmake-examples入门：git
一. 安装MinGW
从google上可以搜索到MinGW安装包mingw-get-setup.exe，下载到本地磁盘，安装路径选择默认路径C:\MinGW，安装在其他的位置貌似会有问题。点击确认按钮后MinGW会下载一些安装包信息，安装包信息下载完成后等待你按continue键进入包安装界面，如下图所示：
图1 图1是安装完成后的界面，未安装前所有方框
官方给出的编译方法是用于VS，Qt中编译稍有不同，过程更简单。其他：
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2022-06-14 05:50:49
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Because if you change the way you see the world, you can change the world you see. 如果你改变看世界的方式，你就能改变你眼前的世界！%26mdash; 微软Hololnes宣传片台词Windows 10 带了了什么呢?Windows 10是炎炎夏日的一场暴风雨，一扫酷热！一股新风给科技界注入新的活力！Hololne
gcc --versiong++ --version 如果安装了anaconda需要先屏蔽掉。
1. 安装CUDA9.0 到NVIDIA官网下载CUDA9.0系统版本的对应的1个主安装包，4个补丁包。
cd到安装包和补丁包所在的文件夹
。
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
sudo sh cuda_9.0.176_384.8
Makefile学习⑦：编译动态库和静态库编译链接动态库动态链接库名词解释：动态：运行时才去加载，动态加载链接：指库文件和二进制程序分离，用某种特殊手段维护两者之间的关系库 ：库文件（window下为.dll文件，Linux下为.so文件）使用动态链接库的好处是程序可以和库文件分离，可以分别发版，然后库文件可以被多处共享动态链接库：不会把代码编译到二进制文件中，而是运行时才去加载，所以只需要维护一
前一段时间在自学linux系统，想模仿linux命令行的方式在Windows下编译C/C++程序，摸索一段时间后总算把这个解决了！（1）先用记事本编写如下所示的代码，并另存为hello.cpp，假设其保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop。
#include<iostream>
u
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2024-10-12 14:43:08
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前段时间为了封装下cocos2dx游戏代码，就编译了2个平台下的开发库，window下的.lib和.dll，Android下的.a.和.so，以前也没有编译过，上网查资料1、要不就是copy代码上linux编译，2、要不就是用cywin模拟环境去编译。3、ndk编译（更多方法知之者告知）关键是linux都没有接触过，下手肯定不方便，所以就我而言用ndk最好（开发Android嘛，虽然只用了2个月，
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2024-05-15 14:41:53
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最近在搞反向连接，试来试去发现最好的工具还是nc。正好趁这个机会把nc的用法总结一下：
1.端口扫描：
nc -vv ip port
例：nc -vv 192.168.1.1 5000 扫描192.168.1.1的tcp 5000端口
nc -vv -w secs ip port-port
例：nc -vv -w 5 192.168.1.1 5000-5002 扫描192.168
http://cegcc.sourceforge.net/
http://sourceforge.net/projects/cegcc/files/
Which enable you port some libs which are difficult to directly be ported to Visual Studio.
下面从几个方面介绍下自己的采坑之路：NCNN自带模型的benchmarkNCNN交叉编译到rk3288(armv7架构)和rk3399(armv8架构）的方法NCNN转换其他模型并加入benchmark中NCNN自带模型的benchmark1. 下载NCNNNCNN这类开源引擎都可以从github上下载下来，下载下来的整个文件夹就像一个完整的软件或者生态系统一样，之后的所有操作都会在这个文件夹里完
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2024-05-10 00:34:38
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0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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2024-03-19 20:28:41
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github https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前
原创
2022-08-06 00:04:32
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1、下载和编译ncnngit clone https://github.com/Tencent/ncnn
cd ncnn
mkdir build && cd build
cmake .. #编译目录下的CMakeLists.txt
打开根目录下的CMakeLists.txt文件，定位到最后六行，修改如下： add_subdirectory(examples)
# add_
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2023-07-10 22:12:35
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代码链接：本代码可以在模拟器下进行跑。环境：windows10Android studio 3.6Sdk：android10 api 29Ndk：r15cNcnn：20200226Linux下的代码测试：cd mtcnn_linux/build
cmake ..
make
./mtcnn如果可以跑通，输出正确结果，证明mtcnn代码的准确性。实际操作的时候，首先基于linux把c++代码调试通，方
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2024-02-24 14:12:03
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主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
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2024-08-22 11:43:47
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vscode搭建C编译环境 最近使用 vscode 来搭建C编译环境，因为用 vscode 自带的Leetcode插件来刷题比较方便，踩了一些坑，在此记录一下搭建过程，亲测可用。安装vscode很简单，官网安装对应版本即可，下载vscode安装 windows gcc 编译器 mingw看这篇博客下载安装即可，mingw64安装方法，别忘了配置环境变量，cmd查看 gcc -v 确认配置成功，这
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2024-05-11 06:28:19
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