VS2015+CUDA8.0环境配置 Anyway,在这里记录下正确的配置方式: 1.首先,上官网下载对应vs版本的CUDA toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-50-archive (记住vs2010对应CUDA5.0,vs2013对应CUDA7.5,vs2015对应CUDA8.0) 2.接着,直接安装,记得在安装过程中如果你不想换你原有的显卡驱动的话,就选择自定义不安装driver:否则如果你直接选"精简"又不安装驱

Java/javaEE/web/jsp/网站编程环境配置及其软件下载和网站路径 (2015/07/08更新) JDK下载地址(JDK官网下载地址) 下载地址为:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html Eclipse下载地址(Eclipse官网下载地址) 下载地址为:http://www.eclipse.org/downloads/ Tomcat下载地址(Tomcat官网

OpenCV Qt CUDA windows环境下 配置 反复装过几次,每次都网搜攻略:自个做个记录 方便以后使用. 碰到OpenCV各种奇怪的错误 先看看 图片imread() 有没有读空 再找其他问题 基本套路就是:1 Bin 2 include 3 lib/.lib 将Bin加入环境变量:选择相应平台 vc等——  G:\OpenCV\opencv2.4.6\build\x86\vc11\bin; G:\OpenCV\opencv2.4.6\build\x64\vc11\bin 加入VC的

最近在接触OpenGL,使用的书籍就是那本<OpenGL超级宝典>,不过编程环境的搭建和设置还是比较麻烦的,在网上找了很多资料,找不到GLTools.lib这个库.没办法自己就借助源码自己生成了: 1.         准备下载的package Glew:可以选择glew-1.12.0-win32.zip:下载地址:http://glew.sourceforge.net/ 将include/GL内的glew.h.glxew.h.wglew.h拷到C:\Program Files (x86)\W

环境 python3.5 tensorflow 1.3 VUDA  8.0 cuDNN V6.0 1.确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息 nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息 确保gcc安装 gcc -v 3.确保安装ssh yum install openssh-server 4.确保安装kernel sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(un

2018-08-2513:53:33 折腾了很久,花了两天的空闲时间终于烧进去程序了.完成了kile5对stm32编程的环境配置. 1.下载kile5 激活破解 2.安装stm32配置环境 3.加载工程调试 4.安装stlink驱动(利用windows自带功能,在c盘kile文件夹里寻找安装驱动即可) 5.相关设置 其中若出现报错Error: Flash Download failed  -  "Cortex-M3" 则是由于芯片型号没选对,或者flash没选对, 我的型号为stm32

环境配置步骤如下. 1.  下载源文件:http://www.apuebook.com/src.tar.gz. 2.  复制src.tar.gz文件到/home/me/mydir/unixl/目录(自建目录)下. 3.  解压缩后生成apue.2e目录文件. 4.  修改文件apue.2e/ Make.defines.freebsd. WKDIR=/home/me/mydir/unixl/apue.2e 5.  修改文件apue.2e/ threadctl目录下getenv1.c.getenv3

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

刘勇    Email: lyssym@sina.com 本博客记录作者在工作与研究中所经历的点滴,一方面给自己的工作与生活留下印记,另一方面若是能对大家有所帮助,则幸甚至哉矣! 简介 鉴于最近在研究Hadoop编程时,为考虑编程的方便,在Windows本地编译源程序,然后直接访问Hadoop集群,这样给广大编程人员提供了极大的便利.在这个过程中积累了一些实际经验,并针对在该过程中(初级阶段)可能会遇到的问题,提供一些解决方案,希望对大家有所帮助. 环境介绍 Hadoop 集群:hadoop 2

1.  安装VS2010,WDK7.60(GRMWDK_EN_7600_1) 2.  新建VC 控制台项目(选择为空项目) 3.  新建项目配置“driver” ,点击下拉按钮-点击(配置管理器) 输入名称(driver)点击确定就可以了,其他的不要动哦! 完成后的效果! 点击确定按钮之后呈现出来的画面 鼠标右击新建的driver属性,会弹出以下窗口!  4.  设置VC++路径 <我把wdk安装在E盘下> a.  配置可执行文件目录:E:\WinDDK\7600.16385.1\bin\x8

Sublime Text 3 Build 3047 安装 参考:http://sublimetext.iaixue.com/forum.php?mod=viewthread&tid=29 插件安装 安装package control组件: 按Ctrl+`调出console(注:安装有QQ输入法的这个快捷键会有冲突的,输入法属性设置-输入法管理-取消热键切换至QQ拼音) 粘贴以下代码到底部命令行并回车: import urllib.request,os; pf = 'Package Control

本文适用: Visual Studio 2008,C++, CUDA版本不限,不过我用的是5.5做的实验. 先贴出属性表的内容: <?xml version="1.0" encoding="gb2312"?> <VisualStudioPropertySheet ProjectType="Visual C++" Version="8.00" Name="cudaenv" > <

1 查看ubuntu版本 cat /etc/issue 2 查看版本 cat /proc/version 3 下载 你可以通过其他方式下载 这里下载好了 文件名为unpv13e 4 开始配置 (1)cd unpv13e (2)chmode 775 configure//修改权限 ./configure//检查依赖 (3)cd lib (4)make//lib中有很多实现的原函数 可以学习下 通过find查找 比如find - .name wrapsock.o (5)cd ../libfree (

环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to

1.直接在新建工程的时候选择CUDA,这样的工程既能编译C++也能编译CU 2.在已有的C++工程上添加CUDA编译环境 右键工程-->生成依赖项-->生成自定义-->勾选CUDA 9.0 这时右键工程属性,发现多了两个关于CUDA的属性 点击CUDA C/C++下的Common,将默认的32-bit(--machine 32)改为 64-bit  (--machine 64) 然后加入CUDA代码,运行发现找不到 dll 文件 我们需要引入dll文件的路径 右键工程属性,点击调试,在环

0 引言 最近想学一下计算机图形学方面的知识,原因如下.目前本人接触了数字图像处理(opencv)以及点云处理(PCL)方面的知识,对从图像和点云中提取特征信息,并将特征转化为底层/中层语义信息有了一定经验.另一方面,通过组内交流,本人对计算机视觉中从图像/点云获取高层语义信息也有了一定的了解.但是,对于如何从语义到图形/图像这个过程我了解不多,而计算机图形学正是研究解决这个问题的学科.从OpenGL图形流水线开始学习计算机图形学是一条相当不错的途径,这便是本文的目的所在. 1 学习资料整理 (

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

最近又有新的项目要做了,这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题,所以最近一直在学习CUDA的编程问题,昨天安装软件完毕,运行第一个程序的时候还是遇到很多问题.所以这里给大家一起分享一下, 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧. 安装 你需要的软件有四种: 其中,cuda的devdriver是不用安装的,当然,你可以下载最新版本安装一下. 然后就是下载,注意,你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配,例如,我的手提是64位的,VS也是64位的,所以我下载的软件都是64位的.(如果

根据摩尔定律,每18个月,硬件的速度翻一番.纵使CPU的主频会越来越高,但是其核数受到了极大的限制,目前来说,最多只有8个或者9个核.相比之下,GPU具有很大的优势,他有成千上万个核,能完成大规模的并行计算,势必影响未来计算机发展的潮流. 运行GPU的计算机语言有很多种,但是NVIDIA的CUDA程序较为普遍.本博文主要介绍CUDA编程,分为两部分来阐释,第一部分简单配置一下编程环境,第二部分编写一个源程序并实现一个简单的功能. 一.环境配置 根据计算机系统,直接下载安装CUDA6.0的tool

这个教程主要参考了youtube上的视频 Getting Started in OpenGL with GLFW/GLEW in Xcode 6 ,这个视频有点问题,不能照搬.本人通过自己摸(瞎)索(猫)加(碰)下(死)方(耗)的(子)评论,现在给出一种可能安装成功的方案,至于能不能成功,看各位的造化了. 首先,你的 mac 需要有最新的 Xcode,Command line tool, 这些都是最基础的,估计各位已经具备条件了.其次,下载安装 CMake (https://cmake.org/