安装opencv_contrib_cuda的详细过程，实测成功

提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)加速的尺度不变特征变换(SIFT)快速计算方法,用以解决SIFT特征提取计算过程耗时过长的问题。该方法充分利用图像处理单元(GPU)在并行计算、浮点计算、内存管理等方面的优势,合理分配主机端和设备端的资源及其在SIFT特征计算中所承担的角色。实验表明,与CPU架构下的SIFT特征提取算法相比,本文算法可以大幅度加快SIFT特征提取的计算速度,其加速比随着SIFT特征点数目的增加而增加,在本文实验中最大加速比可达19.54。

Image_Convolution_CUDA CUDA中的2D图像卷积通过使用共享和恒定内存进行。

cuda cudnn torch torchvision

cudatoolkit_4.2.9_win_64

ZLUDA是Intel GPU上CUDA的直接替代品。 ZLUDA允许使用性能接近自然的Intel GPU运行未经修改的CUDA应用程序（详情请参见下文）。 它可与当前集成的Intel UHD GPU配合使用，并将与未来的Intel Xe GPU配合使用。ZLUDA ZLUDA是Intel GPU上CUDA的替代产品。 ZLUDA允许使用性能接近自然的Intel GPU运行未经修改的CUDA应用程序（详情请参见下文）。 它可与当前集成的英特尔UHD GPU一起使用，并将与未来的英特尔Xe GPU一起使用。性能ZLUDA性能已通过Intel UHD 630上的GeekBench 5.2.3进行了测量。一项测量是使用OpenCL完成的，另一项测量是使用CUDA与Intel GPU的完成的伪装成（相对较慢的）NVIDIA GPU

16.1 错误码的矩阵 CCP 命令 CCP 错误代码 拒绝存取 0 x33 参数超出范围 0 x32 存取锁定 0 x35 DAQ(获取 ECU 数据) 列表初 始化请求 0 x22 C 在 NECT 期间现在不 存在 有病的局部地 址 EXCHANGE_ID 违 法 的 主 ID UNLOCK 不合格的密匙 SET_MTA 尝试读分类 数据 违法的 MTA#, 基址,拆分地 址 DNLOAD 尝试写 ROM 数据区块大 小 >5 DNLOAD_6 分类数据的 上传 标准的数据块 5 SHORT_UP 分类数据的 上传 区块大小 >5, 违法的基本 addr/ 拆 分 addr SELECT_CAL_P AGE 现在不存在 GET_DAQ_SIZE 没 有 DAQ( 获 取 ECU 数据 ) 特权电平 违 法 的 DAQ(获取 ECU 数据) 列表编 号 , 错 误 的 CAN1 ID SET_DAQ_PTR 没 有 DAQ( 获 取 未知的 DAQ(获取 ECU

HIP : 将CUDA转换为可移植C 代码

CUDA线性回归 进行基本操作的矩阵类，包括从csv文件创建矩阵，或从列和行数创建0矩阵，将矩阵输出到正确缩进的ostream，获取和分配元素，矩阵乘法，转置，求逆，创建单位矩阵，获取高度和宽度。 还可以在主要功能中实现线性回归 作者 Vishnu T Suresh（ ） 用法 要使用它，请确保已安装CUDA 4.2和CULA Dense R15（必须设置所有环境变量，并且共享库可见）。 然后： 'cd'到src并运行'g ++ -o pop.o populate.cpp'。 运行'./pop.o' 系统将提示您输入条目数。 输出将是X.csv和Y.csv，分别代表独立变量和因变量。 编辑populate.cpp的源代码以根据需要更改系数或增加变量数。 之后： 运行'make' 运行“ ./main.o”，您将获得系数的计算值。 您也可以使用Matrix类执行文件顶部列

graph cut的GPU实现. CVPR08文章的代码 data 文件夹中的输入图片为txt格式