小编tin*_*248的帖子

所以我正在尝试编写一个将RGB图像转换为灰度的程序.我从Udacity问题集中得到了这个想法.问题是,当我在Udacity Web环境中写出内核时,它说我的代码有效,但是,当我尝试在我的计算机上本地执行时,我没有错误,但是我的图像而不是出现灰度,来了完全是灰色的.它看起来像一个灰色框,是我加载的图像的尺寸.你能帮我找到我的代码中的错误,我把它与Udacity版本进行了比较,我似乎无法找到它.

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <string>
#include <cuda.h>
#include <stdio.h>
#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <iostream>



#define CUDA_ERROR_CHECK

#define CudaSafeCall( err ) __cudaSafeCall( err, __FILE__, __LINE__ )
#define CudaCheckError()    __cudaCheckError( __FILE__, __LINE__ )

inline void __cudaSafeCall(cudaError err, const char *file, const int line)
{
#ifdef CUDA_ERROR_CHECK
    if (cudaSuccess != err)
    {
        fprintf(stderr, "cudaSafeCall() failed at %s:%i : %s\n",
            file, line, cudaGetErrorString(err));
        exit(-1);
    }
#endif

    return;
}

inline void __cudaCheckError(const char *file, const int line)
{
#ifdef CUDA_ERROR_CHECK
    cudaError …

假设我有下面的 Pandas DataFrame：

   A      B     C   D
1  foo    one   0   0
2  foo    one   2   4
3  foo    two   4   8
4  cat    one   8   4
5  bar    four  6  12
6  bar    three 7  14
7  bar    four  7  14

我想选择在 A 中具有相同值但在 B 中具有不同值的所有行。所以我希望我的代码的输出是：

   A      B    C   D
1  foo    one  0   0
3  foo    two  4   8
5  bar  three  7  14
6  bar    four 7  14

执行此操作的最有效方法是什么？我有大约 11,000 行，列值有很多变化，但这种情况经常出现。在我的数据集中，如果 A 列中的元素相等，那么相应的 B 列值也应该相等，但是由于错误标记，情况并非如此，我想解决这个问题，我这样做是不切实际的一。