我开发了一个天真的功能,使用CUDA C++水平或垂直镜像图像.

然后我才知道NVIDIA Performance Primitives Library还提供了图像镜像功能.

仅仅为了比较,我计算了我对NPP的功能.令人惊讶的是,我的功能表现优异(尽管差距很小,但仍然......).

我使用Windows计时器和CUDA计时器多次确认了结果.

我的问题是:NPP功能是否完全针对NVIDIA GPU进行了优化？

我正在使用CUDA 5.0,GeForce GTX460M(Compute 2.1)和Windows 8进行开发.

问题陈述:

我想std::vector使用自定义排序条件对结构进行排序.

结构是:

struct Node
{
   int x;
   int y;
   float value;
};

矢量是:

std::vector<Node> vec;

我的自定义排序标准是矢量首先应按顺序排序y,然后排序x(就像在Microsoft Excel中一样).

例:

输入:

x y

5 6
2 4
1 1
1 0
8 10
4 7
7 1
5 4
6 1
1 4
3 10
7 2

输出:

x y

1 0
1 1
6 1
7 1
7 2
1 4
2 4
5 4
5 6
4 7
3 10
8 10

可以通过任何C++标准库排序功能实现上述排序吗？如果没有,我还可以使用其他库吗？

我在python 2.7.3中有以下python代码,我最近使用的是具有python 3.3的新笔记本电脑,我认为我不应该降级回python 2.7.3.代码是

: -

nm = input(“enter file name “)

str = raw_input(“enter ur text here: \n”)

f = open(nm,”w”)

f.write(str)

f.close()

print “1.See the file\n”

print “2.Exit\n”

s = input(“enter ur choice “)

if s == 1 :

   fi  = open(nm,”r”)

   cont  = fi.readlines()

for i in cont:

    print i

else :

    print “thank you “ 

请告诉我我应该做出哪些更改,以便它可以轻松运行而不会出现任何错误.

在这段代码中，我试图对图像进行积分，每次运行此代码时，窗口都会闪烁并消失，然后在终端中出现此错误

import cv2  
import numpy as np  

image = cv2.imread("nancy.jpg")  
rows,cols,dims=image.shape  
sum = np.zeros((rows,cols),np.uint8)  
imageIntegral = cv2.integral(image, sum,-1) 
cv2.imshow("imageIntegral",imageIntegral) 
cv2.waitKey()

错误：

cv2.imshow("imageIntegral",imageIntegral)cv2.error: OpenCV(4.1.0) C:/projects/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:131:

错误: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

我们的团队正在尝试建立一个预测性维护系统，其任务是查看一组事件并预测这些事件是否描绘了一组已知异常。

我们正处于设计阶段，当前的系统设计如下：

• 这些事件可能发生在物联网系统的多个来源（例如云平台，边缘设备或任何中间平台）上
• 这些事件由数据源推送到消息队列系统中（当前，我们选择了Apache Kafka）。
• 每个数据源都有其自己的队列（Kafka主题）。
• 从队列中，数据被多个推理引擎（实际上是神经网络）消耗。
• 根据功能集，推理引擎将订阅多个Kafka主题，并从这些主题中流式传输数据以连续输出推理。
• 总体架构遵循单一责任原则，这意味着每个组件都将彼此分离并在单独的Docker容器中运行。

问题：

为了将一组事件分类为异常，这些事件必须在同一时间窗口内发生。例如，说有三个数据源将各自的事件推送到Kafka主题中，但是由于某些原因，数据未同步。因此，其中一个推理引擎会从每个kafka主题中提取最新条目，但是所提取数据中的相应事件并不属于同一时间窗口（例如1小时）。由于数据不同步，将导致无效的预测。

题

我们需要弄清楚如何确保按顺序推送来自所有三个源的数据，以便当推理引擎从多个kakfa主题请求条目（例如最后100个条目）时，每个主题中的对应条目都属于同一时间窗口？

我需要在GPU上使用CUDA实现矩阵乘法,以获得大型矩阵.单独每个矩阵的大小大于GPU内存.所以我认为我需要一种算法来有效地做到这一点.我绕着互联网走了但找不到任何东西.任何人都可以给我这样的算法的名称或链接.

谢谢

如果我编译具有较低计算能力的CUDA程序,例如1.3(nvcc标志sm_13),并在具有计算能力2.1的设备上运行它,它是否会利用计算2.1的功能？

在那种情况下,计算2.1设备是否会像计算1.3设备一样运行？

我正在尝试将CUDA代码转换为OpenCL,现在我仍然坚持使用这些函数/变量:

• __syncthreads()
• blockIdx.x

我正在从 YUV420 解码器捕获原始输出。我分别得到了三个指针：Y(1920*1080)、U(960*540) 和 V(960*540)。

我想使用 OpenCV 将图像保存为 JPEG。我尝试使用 opencv 的 cvtcolor

cv::Mat i_image(cv::Size(columns, rows), CV_8UC3, dataBuffer);
cv::Mat i_image_BGR(cv::Size(columns, rows), CV_8UC3);
cvtColor(i_image, i_image_BGR, cv::COLOR_YCrCb2BGR);
cv::imwrite("/data/data/org.myproject.debug/files/pic1.jpg", i_image_BGR);

但是，这是保存的输出图像：

有人可以建议保存图像的正确方法是什么吗？

YUV 二进制文件供参考

根据 CUDA 编程指南，您可以通过设置环境变量 (CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1) 在运行时禁用异步内核启动。

这是一个有用的调试工具。我还想确定使用并发内核和传输在我的代码中的好处。

我还想禁用其他并发调用，特别是cudaMemcpyAsync.

是否CUDA_LAUNCH_BLOCKING会影响这些种类除了内核启动电话？我怀疑不是。什么是最好的选择？我可以添加cudaStreamSynchronize调用，但我更喜欢运行时解决方案。我可以在调试器中运行，但这会影响时间并破坏目的。