matlab fft代码这是CVPR18中我们的MKCFup论文的实现。 为了提高速度，我们在C ++版本中使用DSST代替了fDSST。 我们在具有Intel Core i7-7700 3.60GHz CPU和8GB RAM的PC上执行了此实现。 在采用Release-x64模式的OTB2013上，平均FPS为175 ，我们的结果存储在./res中。 Matlab版本请参考 注意：根据opencv4，大多数C API已被排除，如果您使用opencv4，则在run_MKCFup.cpp和fhog.hpp中可能会更改某些API。 在运行我们的代码之前，请检查您是否已完成以下步骤。 安装Visual Studio 2015 +，fftw3.3.5 +（可以改用cv :: fft，但可能会慢一些）和opencv3.2 +； 确保在您的项目中添加了cn_data.cpp，ComplexMat.cpp和gradientMex.cpp； 在您的视觉工作室中打开OpenMP支持； 使用发布模式。 请运行run_MKCF.cpp以使用我们的跟踪器。 如果遇到速度问题，请确保在发布模式下，跟踪器的速度比

基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf

本文介绍一种基于多核数字信号处理器TMS320C6678的嵌入式双千兆网络接口，实现单个芯片连接两个千兆网口，这两个网口可以各自独立传输数据，也可以联合传输数据，提高了实际的数据传输速率。

针对8核DSP TMS320C6678与外部设备进行数据通信的需求，以片上集成千兆以太网交换子系统为核心，选取芯片88E1111作为PHY设备，设计了千兆以太网通信接口的硬件电路。在嵌入式操作系统SYS/BIOS和网络开发环境NDK上，完成了以太网底层驱动和TCP/IP协议的程序设计。通过DSP与上位机进行以太网通信测试，证明了以太网接口电路硬件及软件的正确性和实用性。

摘要随着图形处理器（GPU）的计算能力和可编程性的不断提高，利用 GPU 进行通用计算（GPGPU）逐渐成为研究的热点。的异构模式，虽然这种异构模式能够获得好的

该资源整理方式很独特，是利用结构图的形式进行整理。 该资源是对多核并行计算的总结，里面包含并行和并发，各种锁机制，同步机制，互斥机制，并发数据结构等内容的总结。有了该图，学习多处理器编程，会有很大的指导效果

多核处理器由于其性能较高，一般用于较复杂的实现功能较多的应用场合，外接高速大容量的 ＤＤＲ３是硬件设计 需要解决的关键问题之一。本文以８核 ＤＳＰ芯片 ＴＭＳ３２０Ｃ６６７８为应用平台，介绍了该处理器外接 ＤＤＲ３的设计方法。 文中详细介绍了 ＤＤＲ３的硬件接口设计、稳定参考电源设计、复位和上电时序、针对 ＤＤＲ３的ＰＣＢ布线设计、ＤＤＲ３的初 始化以及读写 ＤＤＲ３的时序和方法

针对显著性检测中特征选择的主观片面性和预测过程中特征权重的难以协调性问题，提出了一种基于全卷积神经网络和多核学习的监督学习算法。首先通过MSRA10K图像数据库训练出的全卷积神经网络（FCNN），预测待处理图像的初步显著性区域；然后在多尺度上选择置信度高的前景、背景超像素块作为多核支持向量机（SVM）分类器的学习样本集，选择并提取八种典型特征代表对应样本训练SVM；接着通过多核SVM分类器预测各超像素显著值；最后融合初步显著图和多核学习显著图，改善FCNN网络输出图的不足，得到最终的显著性目标。该方法在SOD和DUT-OMRON数据库上有更高的AUC值和F-measure值，综合性能均优于对比方法，验证了该方法在显著性检测中准确性的提高，为目标识别、机器视觉等应用提供更可靠的预处理结果。

VxWorks和QNX的多核处理器策略.ppt

VxWorks SMP多核编程指南.doc