WPF概述特性内置硬件加速分辨率无关特性体系结构类层次结构WPF工具包WPF详解介绍与WinForm比较创建WPF应用程序定义启动项关闭程序Application对象的事件（程序启动到结束过程中的对应事件）Application事件绑定方式 特性内置硬件加速winform的渲染使用User32和GDI /GDI+ User32：该部分为许多元素（如窗口，按钮和文本等）提供熟悉的windows外观
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2024-06-05 04:50:54
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本章讲述：WPF 性能优化建议20180930 WPF性能优化问题：运行软件发现CPU使用率很大（80%-95%），程序中含有委托，线程，定时器的处理，之前优化时，主要优化线程和定时器相关线程方面的处理，但是效果甚微；无意间看到博客中说程序界面中使用了投影效果会造成CPU使用率高，就试着修改，没想到，软件运行稳定后CPU使用率下降到了30%左右。现整理一下WPF性能优化建议：1、尽量不使用Drop
NVIDIA Riva 简介：用于开发语音 AI 应用程序的 GPU 加速 SDK语音 AI 用于多种应用，包括联络中心的座席助理以增强人类座席的能力、智能虚拟助理 (IVA) 的语音界面以及视频会议中的实时字幕。 为了支持这些功能，语音 AI 技术包括自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS)。 ASR 管道获取原始音频并将其转换为文本，而 TTS 管道获取文本并将其转换为音频。开发和运
全新Microsoft Azure NDv2超大型实例可扩展至数百个互联的NVIDIA Tensor Core GPU，满足复杂的AI和高性能计算应用需求NVIDIA于今日发布在Microsoft Azure云上的一种新型GPU加速超级计算机。此次发布的全新NDv2实例是Azure上规模最大的一次部署，该产品专为处理要求苛刻的AI和高性能计算应用而设计，是全球速度最快的超级计算机之一。它能在一个M
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2024-09-23 07:26:37
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javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大
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2024-03-15 11:20:17
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一、名词解释WPF（Windows Presentation Foundation），直译为Windows表示基础，是专门用来编写程序表示层的技术和工具。大部分程序都是多层架构的，一般至少包含三层：数据层：用于存储数据，多由数据库构成。业务逻辑层：用于编写现实的业务逻辑。表示层：负责把数据和流程以界面显示的形式展示给用户看。相比其他技术，WPF引入了“内置硬件加速”和“分辨率无关”等创新功能。二、
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2024-05-15 10:34:08
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在.NET相关领域的开发中，用户界面主要由Windows Forms或者Web Forms实现。虽然Windows Forms已经出现了很多年，也提供了快速、高效的功能。但是，Windows Forms开发的UI界面相对比较单调，而且经过.NET Framework封装后的开发库在自定义和各种底层功能上缺少真正的支持。WPF与Win32、WinFo
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2024-07-10 10:02:25
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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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# 项目方案：Android界面显示GPU加速设置方案
## 1. 背景介绍
在Android开发中，使用GPU加速可以提高界面显示的流畅度和性能。通过设置界面使用GPU加速，可以让应用在运行时更加高效地利用硬件资源，提升用户体验。
## 2. 方案实现步骤
### 2.1 在AndroidManifest.xml文件中添加硬件加速标识
在应用的AndroidManifest.xml文件中，
原创
2024-06-21 06:49:44
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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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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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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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【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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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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概念硬件加速：1 User32:为许多元素（窗口，按钮，文本框）提供熟悉windows外形2 GDI/GDI+:为渲染简单形状，文本和图形提供绘图支持。WPF底层使用DirectX，优势：①可使用丰富的效果；②显卡硬件加速。 三、分辨率无关性传统Windows应用程序的用户界面，即图像包含的像素数不变（精细程度不变），但图像大小会变。WPF中，即图像大小不变，图像包含的像素数会变（精细程
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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图形的效果与滤镜 在UIElement类的成员中你可以找到BitmapEffect和Effect这两个属性，这两个属性都能用来为UI元素添加效果。 WPF最早的版本里只有BitmapEffect这个属性，这个属性使用CPU的运算能力为UI元素添加效果，这样做的问题是效果一多或者让带有效果的UI元素参加动画，程序的性能会因为CPU资源被大量占用二大幅降低（要么响应变慢，要么刷新或动画变得很卡
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2024-09-07 18:36:11
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“我在秒杀iPhone XS的支付页面卡了3秒，最后没抢到”，用户嘶声力竭地反馈了一个卡顿问题。“莫慌莫慌”，等我打开Android Studio， 用上一讲学到的几个工具分析一下就知道原因了。“咦，在我这里整个支付过程丝滑般流畅”。这个经历让我明白，卡顿跟崩溃一样需要“现场信息”。因为卡顿的产生也是依赖很多因素，比如用户的系统版本、CPU负载、网络环境、应用数据等。脱离这个现场，我们本地难以复现
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2023-08-28 10:07:10
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