目前cuda最新版为cuda10.1，前几天安装后发现，对我的vs2019enterprise版本并不支持(启动vs2019后无法找到对应的创建模板项)，经过查找，在官方回复下了解到因为cuda10.1出来时，vs2019还是preview，所以暂时不支持，CUDA11才会修复。
然后给出了这个可以临时使用的模板，我尝试了下，的确是可以使用的。
具体使用方法:解压缩后打开工程，在菜单-＞项目，选择导出为模板，然后命名，之后你创建项目就可以采用这个CUDA模板了，就是这样(记得CUDA的环境变量配置先配置好，以及cuda的四个文件(跟这个模板没关系)位置复制到对应位置，具体的CSDN有博客讲过，可以搜一下，能帮的就这么多了，这个模板是肯定可用的，不能用的话得看看我前面说的CUDA环境和文件问题)。
分享出来挣点分。
然后给出了这个可以临时使用的模板，我尝试了下，的确是可以使用的。
具体使用方法:解压缩后打开工程，在菜单-＞项目，选择导出为模板，然后命名，之后你创建项目就可以采用这个CUDA模板了，就是这样(记得CUDA的环境变量配置先配置好，以及cuda的四个文件(跟这个模板没关系)位置复制到对应位置，具体的CSDN有博客讲过，可以搜一下，能帮的就这么多了，这个模板是肯定可用的，不能用的话得看看我前面说的CUDA环境和文件问题)。
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2023/10/30 1:19:55
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cuda所需GPU加速的库，官网需要注册而且速度慢，使用注意：解压后复制到cuda的环境中。
2023/10/15 12:41:43
209.84MB
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Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
2023/9/25 4:07:11
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柯拉兹猜想它是什么？Collatz猜想是一个数学猜想，它涉及一个定义如下的序列：以任何正整数n开头。
然后，从上一项按如下方式获得每个项：如果前一项是偶数，则下一项是前一项的一半。
如果前一项是奇数，则下一项是前一项加3的3倍。
推测是，无论n的值是多少，该序列始终会达到1。
前几个序列该程序的目的由于该猜想尚未得到现代数学的证明，因此该程序将通过获取现代nvidiagpus的力量来简单地计算非常大的序列的数量。
如果您使用的是基于DebianLinux发行版，则可以使用以下命令安装nvidia的编译器：$sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit然后，您可以通过运行以下命令来编译程序。
$nvcc-omaincollatzConjectureCUDA.cu最后，您使用来运行程序./mainYour_Number_Goe
然后，从上一项按如下方式获得每个项：如果前一项是偶数，则下一项是前一项的一半。
如果前一项是奇数，则下一项是前一项加3的3倍。
推测是，无论n的值是多少，该序列始终会达到1。
前几个序列该程序的目的由于该猜想尚未得到现代数学的证明，因此该程序将通过获取现代nvidiagpus的力量来简单地计算非常大的序列的数量。
如果您使用的是基于DebianLinux发行版，则可以使用以下命令安装nvidia的编译器：$sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit然后，您可以通过运行以下命令来编译程序。
$nvcc-omaincollatzConjectureCUDA.cu最后，您使用来运行程序./mainYour_Number_Goe
2023/9/9 14:53:43
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CUDA实现的图像融合算法，图像格式为BMP。
实例处理图像为：将一张清晰地黑白图像和一张模糊彩色图像融合为一张较为清晰地彩色图像，利用CUDA实现并行计算。
实例处理图像为：将一张清晰地黑白图像和一张模糊彩色图像融合为一张较为清晰地彩色图像，利用CUDA实现并行计算。
2023/8/10 15:20:14
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因做毕设接触到CUDA这个东西，于是就开始了一段漫长的学习CUDA的过程！关于直方图均衡化算法，也是一时兴起想实现一下。
最开始是看CUDA的samples里面有一个histogram64和histogram256的计算直方图的算法，啃了半天它的源代码和英文的pdf文档，有些费劲，而且源代码较为复杂，并不是直接读入图片进行均衡化处理，对初学者来说并不是很建议上来就看它。
考虑到OpenCV自带的图像处理接口较为简单，就想把CUDA与OpenCV结合实现，经过大概一周左右的努力，自己实现了下面这个较为简单的版本，下面是基于NVIDIAGTX950WINDOWS10VisualStudio2013OpenCV-2.4.13的一段代码
最开始是看CUDA的samples里面有一个histogram64和histogram256的计算直方图的算法，啃了半天它的源代码和英文的pdf文档，有些费劲，而且源代码较为复杂，并不是直接读入图片进行均衡化处理，对初学者来说并不是很建议上来就看它。
考虑到OpenCV自带的图像处理接口较为简单，就想把CUDA与OpenCV结合实现，经过大概一周左右的努力，自己实现了下面这个较为简单的版本，下面是基于NVIDIAGTX950WINDOWS10VisualStudio2013OpenCV-2.4.13的一段代码
2023/8/8 21:20:31
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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
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