这是基于GPU-CUDA加速的SIFT算法。
用于图像范畴。
其中ShareMfileincludesSIFTCpucodeandSIFTCUDAcode,respectivelySiftCpu.cuandSiftCUDA.cu.
用于图像范畴。
其中ShareMfileincludesSIFTCpucodeandSIFTCUDAcode,respectivelySiftCpu.cuandSiftCUDA.cu.
2016/8/16 4:11:47
12.68MB
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两幅代码，一副是正常的sift图像配准和颜色校正，一副是在cuda加速下sift图像配准，效率提升近20倍。
配置环境为opencv342+contrib342+cuda9.2+VS2015。
环境配置比较麻烦，我资源里有现成编译好的install库文件。
配置环境为opencv342+contrib342+cuda9.2+VS2015。
环境配置比较麻烦，我资源里有现成编译好的install库文件。
2021/11/21 6:31:23
7KB
1
yolov4-deepsort使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。
YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。
我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到DeepSORT（带有DeepAssociationMetric的简单在线和实时跟踪）中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。
关于对象的对象跟踪器的演示汽车上的对象跟踪器演示入门首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。
我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，由于它可以为您配置CUDA工具包版本。
conda（推荐）#TensorflowCPUcondaenvcreate-fconda-cpu.ymlcondaactivateyolov4-cpu#TensorflowGPUcondaenvcreate-
YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。
我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到DeepSORT（带有DeepAssociationMetric的简单在线和实时跟踪）中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。
关于对象的对象跟踪器的演示汽车上的对象跟踪器演示入门首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。
我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，由于它可以为您配置CUDA工具包版本。
conda（推荐）#TensorflowCPUcondaenvcreate-fconda-cpu.ymlcondaactivateyolov4-cpu#TensorflowGPUcondaenvcreate-
2022/10/18 9:17:23
73.99MB
1
cg法matlab代码GPUTUM：有限元求解器GPUTUMFEM解算器是为处理FEM线性系统而编写的C++/CUDA库。
它旨在通过使用GPU硬件快速处理FEM系统。
该代码由美国盐湖城犹他大学科学计算与成像研究所的ZhisongFu和T.JamesLewis编写。
该代码背后的理论发表在下面的链接中。
目录-[FEM知识]（＃fem-aknowledgements）-[需求]（＃requirements）-[建筑物]（＃building）-[Linux和OSX]（＃linux-and-osx）-[Windows]（＃windows）-[运行示例]（＃running-examples）-[使用库]（＃using-the-library）-[测试]（＃testing）有限元知识****作者：付志松（a）詹姆斯·刘易斯（b）罗伯特·M·柯比（a）罗斯·惠特克（a）该库可处理GPU上四面体或三角形网格上顶点的偏微分方程和系数值。
支持多种网格格式，并由和读取。
用于分割非结构化网格。
用于测试。
要求Git，CMake（推荐3.0+
它旨在通过使用GPU硬件快速处理FEM系统。
该代码由美国盐湖城犹他大学科学计算与成像研究所的ZhisongFu和T.JamesLewis编写。
该代码背后的理论发表在下面的链接中。
目录-[FEM知识]（＃fem-aknowledgements）-[需求]（＃requirements）-[建筑物]（＃building）-[Linux和OSX]（＃linux-and-osx）-[Windows]（＃windows）-[运行示例]（＃running-examples）-[使用库]（＃using-the-library）-[测试]（＃testing）有限元知识****作者：付志松（a）詹姆斯·刘易斯（b）罗伯特·M·柯比（a）罗斯·惠特克（a）该库可处理GPU上四面体或三角形网格上顶点的偏微分方程和系数值。
支持多种网格格式，并由和读取。
用于分割非结构化网格。
用于测试。
要求Git，CMake（推荐3.0+
2022/10/9 16:12:56
1.5MB
1
cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64libcudnn7_7.6.2.24-1+cuda10.1_amd64libcudnn7-dev_7.6.2.24-1+cuda10.1_amd64
2018/1/19 1:45:49
945.74MB
1
用cuda实现的3×3中值滤波，排序算法为二分法，利用共享内存，巧妙加速，算法执行效率非常高。
下载后带入数据直接用。
下载后带入数据直接用。
2016/7/25 18:28:08
3KB
1
cuda_opencl开发可以参考.ＣＰＵＧＰＵ异构混合并行系统以其强劲计算能力高性价比和低能耗等特点成为新型高功能计算平台但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算属于新兴研究领域是一个开放的课题根据所用计算资源的规模将ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算研究划分为三类尔后从立项依据研究内容和研究方法等方面重点介绍了几个混合计算项目并指出了可进一步研究的方向以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定参考
2015/6/1 3:23:35
1.47MB
1
鉴于CUDA下载速度慢且可能存在网络问题，故提供百度盘协助下载（含cudatoolkit和对应的cudnn）。
2019/6/8 16:30:20
147B
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB