如果CUDA的代码移植,一个是要 include文件夹对不对,这个是.h文件能否找到的关键,另一个就是lib,这个是.lib文件能否找到的关键.具体检查地方,见下头. include: lib:…

以下基于"WIN7(64位)+Visual Studio 2010+CUDA7.5". 语法高亮除了看起来舒服之外,还可以使用F11寻找函数.变量定义,输入函数的时候也会有相应的提示.下面就是关于CUDA代码的高亮设置. 在搭建好CUDA开发环境后,当打开.cu文件时会发现,其中的CUDA C/C++关键字并没有高亮显示,如__global__.__device__等,而且还有下划曲线.这是因为编译器并没有将它们识别为关键字.以下就逐一介绍CUDA C/C++关键字和函数的语法高亮显示…

一．前言 Linux拥有丰富各种源代码资源,但是大部分代码在Windows平台情况是无法正常编译的.Windows平台根本无法直接利用这些源代码资源.如果想要使用完整的代码,就要做移植工作.因为C/C++ Library的不同和其他的一些原因,移植C/C++代码是一项困难的工作.本文将以一个实际的例子(Tar)来说明如何把Linux代码移植到Windows平台上.移植过程将尽量少修改代码,以便代码的运行逻辑不会发生任何变动.保留绝大部分软件主要功能. 二．准备工作 Tar是Linux平台下面一个…

1.前言 HBase是云计算环境下最重要的NOSQL数据库,提供了基于Hadoop的数据存储.索引.查询,其最大的优点就是可以通过硬件的扩展从而几乎无限的扩展其存储和检索能力.但是HBase与传统的基于SQL语言的关系数据库无论从理念还是使用方式上都相去甚远,以至于要将基于SQL的项目移植到HBase时往往需要重写整个项目. 为了解决这个问题,很多开源项目提供了HBase的类SQL中间件,意即提供一种在HBase上使用的类SQL语言,使得程序员能够像使用关系数据库一样使用HBase,Apache…

命名空间别名 允许程序员定义命名空间的另一个名字 它们常用作长的或嵌套过深的命名空间的简便使用方式. 我们也可以将用在代码移植上,而无需修改源代码的文件所定义的命名空间, 为后面升级merge代码创造了良好的条件. #include <iostream> namespace foo { namespace bar { namespace baz { ; } } } namespace fbz = foo::bar::baz; int main() { std::cout << fb…

Clang调试CUDA代码全过程 有空再进行编辑,最近有点忙,抱歉 使用的llvm4.0+Clang4.0的版本,依据的是上次发的llvm4.0和clang4.0源码安装的教程https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/9554995.html 其中Clang的源码位于llvm-4.0.0.src/tools/clang/文件夹中,在本文中,我们的base_dir就是此目录,即base_dir=llvm-4.0.0.src/tools/clang Clang 是 L…

最近研究了下NVIDIA Cuda Toolkit的编译环境,并且在xmake 2.1.10开发版中,新增了对cuda编译环境的支持,可以直接编译*.cu代码. 关于Cuda Toolkit相关说明以及安装文档,可参考官方文档:CUDA Toolkit Documentation. 下载安装好Cuda SDK后,在macosx上回默认安装到/Developer/NVIDIA/CUDA-x.x目录下,Windows上可以通过CUDA_PATH的环境变量找到对应的SDK目录,而 Linux下默认会安…

.net  core中有哪些被抛弃的类 1.DataTable DataRow SqlDataAdapter DataRow DataColumn DataColumn 虽然这些类不是我ORM核心功能,但是为了保证非Core版本的ORM和Core的语法要一致方便以后升级 于是我就有了一个想法将他们复活,打造一个小巧的DataTable,让更多的老程可以方便的移植到Core. /// <summary> /// 作者:sunkaixuan /// 创建时间:2016/7/31 /// 修改时间:…

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d0cbb030101a3cs.html 问题描述:     之前用VC6.0写过一个OpenGL的程序,后来需要将其放到VS2008下边进行修改,但是遇到了一系列奇怪的问题,刚开始报告错误说不能从不能将参数从“const char [*]”转换为“LPCWSTR”,想着可能是数据类型的问题吧,于是便手动对所有出错的地方进行强制类型转换,最后F5调试,代码编译通过,但是运行的时候发现程序无法加载位图而导致程序退出,弹出的警告框…

http://m.blog.csdn.net/blog/merryken/9104199# ❝ Life is pleasant. Death is peaceful. It’s the transition that’s troublesome. ❞ — Isaac Asimov (attributed) 概述# 几乎所有的Python 2程序都需要一些修改才能正常地运行在Python 3的环境下.为了简化这个转换过程,Python 3自带了一个叫做2to3的实用脚本(Utility Scri…

在32位平台上运行SWMM模型,当节点数量到达60万以上的时候,模型运行占用内存接近1.85G的时候就会因为内存不够而无法计算.这种情况还是单独运行SWMM.exe的时候出现,如果采用SWMM.DLL的方式来计算的话,加载DLL的主程序还需要占用一定的内存,那么留给模型的内存就更少了.出现这个问题的根本原因还是由于32位系统单个进程4G内存的限制导致的.想解决大量节点的计算问题就需要考虑将模型移植到64位平台. 目前EPA发布的最新的SWMM代码是5.0.022版本.移植就采用该版本. 在VS2…

相关说明 neven代码用于人脸检测,该代码是从Android源代码中抽取出来的,可以在Linux系统下通过make命令直接进行编译,并且可以通过代码中opencv目录下的测试文件进行测试. 移植环境 操作系统:Win7 64位 移植软件:Visual Studio 2012 代码下载:https://github.com/lqs/neven 操作步骤 1.下载并且解压源代码 2.打开Visual Studio 2012,从现有代码中新建项目 2.1.文件->新建->项目 2.3.选择生成动态…

没想到我2010年买的笔记本显卡GT330M 竟然还能跑CUDA,果断小试了一把,环境为CUDA6.5+VS2012,写了一个积分图实现均值滤波.类似于OpenCV的blur()函数. 使用lena.jpg做测试,效果如下:        代码在此: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <opencv2…

1)效果演示:…

1. 正常新建一个项目   2. 在项目中右键, build 选项中选择 CUDA 编译器   3. 项目属性中设置 CUDA 链接库 和 头文件 编译参数等   4. 完成     cu cuh 文件的高亮   1. Tools -> edit -> extand 里 添加cu和cuh并设置为c++的高亮   不足之处: cuda文件虽然可以高亮, 但是由于语法设置问题还是会有红色的错误标志, 不过不影响使用.…

相比于Objective-C,Swift语言更加简练.有时我们需要把原来写的一些Objective-C代码转换成Swift,下面总结了各种常见的情况. 1,构造函数的迁移 Objective-C为: 1 2 HanggeMenuItem *starMenuItem1 = [[HanggeMenuItem alloc] initWithImage:storyMenuItemImage                                                         h…

这篇文章是我翻译自Top 10 tips for code porting c/c++的一篇小短文,以下是翻译全文,如有错误请留言或查阅原文. 代码的可移植性基本上是指使得源代码能够在不同的平台上编译,而不需要源代码进行任何修改. 在脑海里我们知道为保持移植性而编写代码对是重要的.引入代码可移植性的最好方法就是在编码阶段.时时考虑一些事情会使我们实现代码的可移植性付出较少的努力,这也是我们在这篇短文里会讨论的. 不可移植的代码引入了一些问题,如维护不同的版本,降低了可读性,降低了代码的可理解性等…

opencv3.2提供了cuda很好的支持,cuda的opencv接口,让用户想使用opencv那样去使用cuda,不用写cuda代码 一开始编译opencv有关cuda的代码,opencv 里samples文件夹里有cmakelist可以参考,但是试了之后出现一堆错误,于是去找编译cuda cmake脚本 后来发现cmake里已经自带FindCUDA.cmake了,find_package(CUDA)(注意是大写)就能够找到了,而且像平时那样 target_link_libraries(opt…

近期在做关于站点的项目,总是发生这种问题 写的javascript代码在页面上没有问题,可是将js代码移植到.js的文件里,在页面上进行调用,总是出现失效等错误 另外改动后的js代码,又一次刷新网页仍然不起作用 经过大量搜索并经过验证.能够用以下方法来解决 将js代码封装到js文件里失效的原因可能是js文件里存在中文凝视,导致在运行的时候中断,在js文件尽量不要写中文凝视 改动后的js代码刷新网页后不起效果可能是由于你所用的浏览器使用缓存的问题,可在浏览器中设置取消使用缓存,并删除暂时文件.重新…

[摘要] PyTorch是最优秀的深度学习框架之一,它简单优雅,非常适合入门.本文将介绍PyTorch的最佳实践和代码风格都是怎样的. 虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南,但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验,尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案.请注意,我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的. 这是一个开发的项目,欢迎其它读者改进该文档:https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide. 本文档主要由三个部分构…

自适应阈值效果图 demo 这几天抽空看了下GpuImage的filter,移植了高斯模糊与自适应阈值的vulkan compute shader实现,一个是基本的图像处理,一个是组合基础图像处理聚合,算是比较有代表性的二种. 高斯模糊实现与优化 大部分模糊效果主要是卷积核的实现,相应值根据公式得到. int ksize = paramet.blurRadius * 2 + 1; if (paramet.sigma <= 0) { paramet.sigma = ((ksize - 1) * 0…

Harris角点检测 UI还是用的上次扣像的,只有前后置可以用,别的没有效果,只看实现就好. 相应源码 在实现之前,我先重新整理编译glsl的生成工具,如Harris角点检测中间计算过程需要针对rgba32f做高斯模糊,我们前面针对rgba8实现过,现在使用glslangValidator针对一份文件生成一编译文件会导致维护麻烦,很多无意义的重复代码,暂时还不想把glslangValidator集成到代码中动态生成,所以在这,先搞定glsl根据编译条件生成多份文件的工具. 其所有glsl代码全统…

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序…

​ 作者:Lawliet 翻译:仿佛若有光 前言: 几个月前,我根据 Simoncelli 2016 年的论文编写了自己的自动编码器,用于研究目的.一开始,我想使用一些流行的深度学习框架(例如 Tensor Flow.Caffe2 或 MXNet)来做我的实验.然而,在对所有这些框架进行了几周的调查之后,我发现了一个非常令人头疼的问题--可扩展性.我不是说这些框架设计得不好,而是不允许用户开发第三方算子,就像写一个插件一样,你给我一个没有任何参数的函数.那么改变函数行为的唯一方法就是修改源代码,…

首先说明下为什么写这篇文章,网上有许多博客也是介绍I2C驱动在linux上移植的实现,但是笔者认为他们相当一部分没有分清所写的驱动时的驱动模型,是基于device tree, 还是基于传统的Platform模型,有些文章只是把代码移植到平台上调试测试下,并没有理清内部逻辑调用关系,所以觉得有必要把两种驱动模型阐述剖析清楚,本文阅读者必须以在单片机上调试过IIC总线为前提,能够分析从芯片datasheet和其工作原理和总线的基本操作,虽然I2C硬件体系结构比较简单,但是I2C体系结构在Linux中…

标题中提到的UWP,主要是指用C#来写UWP的主工程,开发过程中可能需要调用C/C++实现的库. 为什么需要调用C/C++的库呢,举个例子,开源库OpenSSL实现了许多加密算法,稳定快速,我们想在应用中调用:再比如,应用已经在iOS/Android平台上线并稳定运行了,我想把它们的库拿来给UWP版本用. 经过一些项目的实践,我总结了下图所示的几种集成方式: 图中红叉不代表此路不通,只是我们今天不讨论P/Invoke方式.我们今天主要通过WinRT来打通C#和C/C++之间的调用,因此,我们的选…

1.避免全局变量,因为全局变量容易发生名称上的冲突,可维护性不好. a,使用命名空间 b,使用闭包 c,在函数内部使用var声明 2.编写可维护的代码 a.可读性 b.连续性 c.预见性 d.看起来是一个人写的 e.有文档3.不要扩展内建的原型 扩展原型的构造函数,可以提供一些很强大的功能,但是有时候他太强大了. 有时候你会去扩展Object(),Array(),Fucntion()的原型方法,这样会导致可维护性的问题,因为这会让你的代码的移植性变差.其他的开发人员使用你的代码的时候,可能只需要…

2015年的电赛已经结束了.赛前接到器件清单的时候,看到带防护圈的多旋翼飞行器赫然在列,又给了一个瑞萨RL78/G13的MCU,于是自然联想到13年的电赛,觉得多半是拿RL78/G13做四旋翼的主控,虽然事后证实我的猜测是错的,但是在赛前我还是完成了相关代码的准备,这其中就包括了MPU6050的DMP库移植.在移植前我大概搜了一下,发现网上还没有相关的源代码.一起准备电赛的同学还买过一份RL78/G13的飞控代码,虽然也是使用MPU6050进行姿态获取,但是对MPU6050的读取并不是通过DMP…

转自:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529331 cuda 初学大全 1 硬件架构CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device. 2 并行模型Thread:并行基本单位Block:相互合作的一组线程.可以彼此同步,快速交换数据,最多可以512个线程Grid:一组Block,有共享全局内存Kernel:在GPU上执行的程序,一个Kernel对应一个Grid Block和Thread都有各自的ID,记作blockIdx(…

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th…