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>

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

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

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

https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题,笔者会详细分析,有一些问题在网上都查不到.这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一.安装Ubuntu 16.04双系统原文是“简书”上的大神的帖子,非常详细,笔者完全按照文章的步骤安装的,并没有遇到问题 : Win10和Ubuntu16.04双系统安装详解:Ubuntu镜像官网下载,Ubuntu

最近在用并行超算云GPU服务器(中国国家网格12区)搭建毕设的环境,这里记录一下. 首先,超算云服务器的登录可以采用网页版.也可以采用客户端(超算云地址:https://cloud.paratera.com/ ).需要注意的是,并行超算云只提供windows和mac的客户端,Linux用户可能只有使用网页版的界面了(或者用pappcloud直接远程练ssh用vim写:( 哈哈,pappcloud的用法可参见官网下载的<papp_cloud使用手册>). 超算云上最常见的是用module进行包管

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

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

不得不说,想要为深度学习提前打好框架确实需要花费一番功夫.本文主要记录了Win10下,Cuda9.0.Cudnn7.3.1.Tensorflow-gpu1.13.1.python3.6.8.Keras的安装过程. 主机的主要配置为CPU:i9-9900K.GPU:RTX-2080Ti 因为版本在不断更新迭代的缘故,所以各个版本的对应问题是一个巨大的坑,经常性的会在一个版本tensorflow装好后,却出现无法对应使用的情况,所以建议根据自己电脑现在目前已经装好的版本来确定接下来要安装的其他框架的

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

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 (

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 (

首先,正确安装OpenCV,并且通过测试. 我理解GPU的环境配置由3个主要步骤构成. 1. 生成关联文件,即makefile或工程文件 2. 编译生成与使用硬件相关的库文件,包括动态.静态库文件. 3. 将生成的库文件加入到程序中,加入过程类似于OpenCV库的添加过程. 详细操作参见: http://wenku.baidu.com/link?url=GGDJLZFwhj26F50GqW-q1ZcWek-QN2kAgVJ5SHrQcmte-nx9-GyIUKxGwIvtzJ_WoBddvasI

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

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/

Vim配置及说明——IDE编程环境 Vim配置及说明——IDE编程环境 1.基本及字体 2.插件管理 3.主题风格 4.窗口设置 5.目录树导航 6.标签导航 7.taglist 8.多文档编辑 9.文件搜索 10.美化状态栏 11.括号匹配高亮 12.可视化缩进 13.标志无效空格 14.快速移动 15.括号匹配跳转 16.自动补全 17.宏定义补全 18.快速加减注释 19.快速加环绕符 20.自动括号补全 21.代码对齐 22.静态代码分析 23.快速跳转到TODO列表 24.维基百科 2

python编程环境设置涉及到:自动完成.语法检查.虚拟环境. 为了不把系统搞乱,在python的虚拟环境中安装相关的插件. 一.安装python虚拟环境 virtualenvwrapper sudo apt-get virtualenvwrapper 然后创建一个虚拟环境: $ mkvirtualenv -p /usr/bin/python3 test 下面开始在test这个虚拟环境中操作:先看看有哪些包: $ pip list pip () setuptools () 可以看到只有2个包.

介绍怎样在Intellij Idea中通过创建mavenproject配置MapReduce的编程环境. 一.软件环境 我使用的软件版本号例如以下: Intellij Idea 2017.1 Maven 3.3.9 Hadoop伪分布式环境( 安装教程可參考这里) 二.创建mavenproject 打开Idea,file->new->Project,左側面板选择mavenproject.(假设仅仅跑MapReduce创建javaproject就可以,不用勾选Creat from archety

python号称人工智能语言,现在可算大热,这篇博客将介绍如何用vim打造一款自己专属的python编程环境. step1 由于安装YouCompleteMe需要vim8.0及以上版本,所以得安装使用vim的8.0及以上版本,使用vim --version查看自己的vim版本,如果没达到要求可以参考我的另一篇博客vim8.0安装教程进行安装.接着使用git安装vim的包管理工具Vundle git clone https://github.com/gmarik/Vundle.vim.git ~/