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
1.98MB
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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
18.34MB
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vs2015下cmake的OpenCV4.0库，包含静态库、动态库和头文件，只针对debugX64位。
亲测可用
亲测可用
2023/7/31 13:27:32
69MB
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OpenCV4.0.0包含Contrib包的64位开发包，仅包含Debug，包含CUDA相关模块。
编译工具为VisualStudio2017社区版。
编译工具为VisualStudio2017社区版。
2023/7/25 2:11:52
185.82MB
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Windows7系统下安装好NvidiaCUDAtoolkit7.5,MicrosoftVisualStudio2010运行fft加速，CPU与GPU的运行时间，适合于初学者的工程(可参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4dd787e40101fery.html，本人也是从该博文作者处得到此工程，故与大家共享)
2023/7/8 17:11:31
34.69MB
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vs2019环境下重新编译opencv4.5.1，包含了扩展库opencv_contribute4.5.1以及cuda，文件内容包含opencv4.5.1和opencv_contribute4.5.1的源码，以及编译过程中需要下的ffmpeg等文件
2023/6/6 22:20:31
315.7MB
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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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