弹性波正演的CUDA代码,可用，在windows测试成功，使用者可以添加对速度模型文件的收敛判断函数

参考知乎教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/354838274所实现的opencv4.5.3+opencv_contrib+CUDA11.1，在win10下用vs2019编译，显卡为3060，CUDA_ARCH_BIN设置为7.0;7.5;8.0;8.6。

GPU并行计算，C++实现，使用了CUDA和opencv完成了图片的灰度值化，程序完整无错，复制就能运行。

cudnn被墙了下不了，故贴资源于此。 cuda本体资源详见https://blog.csdn.net/m0_46258498/article/details/126250308

格子玻尔兹曼是一种简单而相对年轻的计算流体动力学方法。 与基于宏观量（质量，动量和能量）守恒的传统计算流体动力学相反，LBM通过在离散晶格网格上传播和碰撞的粒子动力学来对流体进行建模。 由于这种对比，LBM对于数字计算的研究具有许多有趣的优势，例如易于处理复杂的边界和算法的并行化[2]。 下图显示了如何将流体“粒子”表示为离散模型，从而使编写简单明了的建模代码变得毫不费力。 莱迪思·博尔兹曼（Lattice Boltzmann）的模拟我意识到自己只是一个在时间流中虚弱挣扎的人。 但是，我仍然有能力以这样的方式做出贡献：当气体理论得以复兴时，不需要重新发现太多-[Ludwid Boltzmann（* 1844，维也纳，✟in Duino bei Triest）]受启发由Daniel V. Schroeder [1]的原创作品撰写。 格子玻尔兹曼是一种简单而相对年轻的计算流体动力学方法。 与传统相反

使用CUDA实现Hough变换，编译环境为VS2005，用到了cuda_vs_wizard进行环境设置，使用OpenCV读入和处理图像并与CUDA的处理结果做比较，这只是一个简单的示例，供入门者学习，程序本身没有做优化。有兴趣的可以做一下优化或在此基础上完成更复杂的图像处理工作

GPU高性能编程CUDA实战 是 CUDA By Example的中文版，为了方便阅读， 我添加了书签

python3.9.10+opencv_python-4.5.1.48-cp39-cp39-win_amd64.whl（配套文件）+cudnn8.6+opencv_contrib-4.5.1+opencv_4.5.1_cache(解决CMake编译opencv下载慢问题)

cuda_11.8.0_522.06_windows.7z.002 NVIDIA CUDA Toolkit 11.8-(分卷压缩包-请搜索001-004号文件解压)

cuda_11.8.0_522.06_windows.7z.003 NVIDIA CUDA Toolkit 11.8-(分卷压缩包-请搜索001-004号文件解压)