关于GLStudioOpenGL基础入门教程，临时定于于2D图形规划。
每个课程补充详细注释，新手请按顺序阅读。
每课注释于上一课补充的知识，都会有注释说明，并且将上一章的注释删除。
博客教程基础知识章节完成情况√√√√√√√√√√√√EGL○坐标系统＆图形变换○颜色混合○√GLSL语言基础○音视频相机开发专题完成情况√√√GPU图像专题完成情况基础流程框架梳理○视频的展示与处理○画幅调整○视频增加贴纸○增加动画框架○预览APK参考见所合并的博客，资料。

Xilinx官方翻译的《FPGA并行编程》，本书以10个数字信号处理为例，带我们了解HLS如何使C代码并行运行，深入浅出的将HLS实现方法，硬件设计的考虑以及系统优化都一一介绍。
本书可以在小白仓库微信公众号号免费下载，还可以在Xilinx学术合作找到相应的下载链接。
本人还制作了该书的读书笔记，详情请见《FPGA并行编程》读书笔记专栏启动说明：https://blog.csdn.net/qq_35712169/article/details/99738006。
本书将着重介绍高层次综合（HLS）算法的使用并以此完成一些比较具体、细分的FPGA应用。
我们的目的是让读者认识到用HLS创造并优化硬件设计的好处。
当然，FPGA的并行编程肯定是有别于在多核处理器、GPU上实行的并行编程，但是一些最关键的概念是相似的，例如，设计者必须充分理解内存层级和带宽、空间局部性与时间局部性、并行结构和计算与存储之间的取舍与平衡。
本书将更多的作为一个实际应用的向导，为那些对于研发FPGA系统有兴味的读者提供帮助。
对于大学教育来说，这本书将更适用于高阶的本科课程或研究生课程，同时也对应用系统设计师和嵌入式程序员有所帮助。
我们不会对C/C++方面的知识做过多的阐述，而会以提供很多的代码的方式作为示范。
另外，读者需要对基本的计算机架构有所熟悉，例如流水线（pipeline），加速，阿姆达尔定律（Amdahl'sLaw）。
以寄存器传输级（RTL)为基础FPGA设计知识并不是必需的，但会对理解本书有所帮助。

这个文件是一个tensorflow的GPU版本的轮子，经过这个轮子，你可以在最新的CUDA10和CUDNN10.0上使用GPU训练你的模型

这是基于GPU-CUDA加速的SIFT算法。
用于图像范畴。
其中ShareMfileincludesSIFTCpucodeandSIFTCUDAcode,respectivelySiftCpu.cuandSiftCUDA.cu.

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-

tensorflow_gpu-1.15.3-cp37-cp37m-win_amd64.whltensorflow_gpu-1.15.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl

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+

外部关系通过RelionGUI运转外部作业的脚本这需要设置几个环境变量。
在我们的工厂中，这些是：CRYOLO_BIN_DIR=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/binCRYOLO_CPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/bin/pythonCRYOLO_GPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo-gpu/bin/pythonCRYOLO_GENERAL_MODEL=/net/common/cryolo/gmodel_phosnet_202005_N63_c17.h5CRYOLO_GENERAL_NN_MODEL=/net/common/c

GDAL1.11.0版本，包含X86和X64两个平台。
具体修改信息如下：1、增加OpenCL支持，可以使用GPU进行处理2、所有的依赖第三方库全部编译为插件方式，需要的话，直接放进去，不需要就删掉3、修改RPC模型支持像方仿射变化模型4、增加CNSDTF的格网grd格式和CNSDTF的矢量vct格式（没经过严格测试）有问题请发邮件，或者CSDN私信，微博私信

讯景RX470显卡,GPU-Z提取，正常运用，显存是三星

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。