用opencv4时，用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题：
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
上一篇博文《OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader编译》详细描述了如何编译OpenCL ICD Loader。OpenCL ICD Loader自带了测试程序，成功编译后可以根据源码根目录下README.txt的说明运行测试程序来验证Loader是否可以正常工作：
OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader是实现OpenCL应用程序与各硬件厂商提供的OpenCL驱动(platform)之间隔离的中间库。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境，之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python，但python中import cv2仍会报错，无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
长话短说 这台密码破解机既不需要任何的“黑魔法”，也不需要你花大量时间和精力去组装各种乱七八糟的零配件。如果你按照这篇文章给出的方法来进行设备组装的话，你应该可以在三个小时之内搭建出一台密码破解工作站
如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。
作者知乎网址：https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证，但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码)，而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间，因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片，这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候，我才发现网上很多方法不仅繁琐，而且有的甚至还不是那么一回事，没看到一篇完全适合我的情况的。于是，我花了一天半左右的时间，整理这些材料并结合一点TRIZ原理，完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结，不过我的方案不尽完善，欢迎大家指点修正，帮助后人节省时间。
如果一切顺利，您将获得两个文件夹。一个包含所有头文件，另一个包含库，如屏幕转储中所示。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，因为可以避免大量的兼容性问题。
Scallion可以帮助我们使用OpenCL来创建GPG密钥以及针对Tor隐藏服务的.onion地址。Scallion基于Mono软件平台开发和运行，并已在Arch Linux平台上成功测试，工具的运行依赖.NET 3.5+（已在Windows 7和Windows Server 2008平台上测试）。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本，并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置，然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan：树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
近期又继续在I7+GTX950M的笔记本上折腾起了archlinux。想起去年在manjaro安装NVIDIA显卡的时候导致无法开机，当时驱动是在NVIDIA官网下载的，可能方法不对。近期又在笔记本上折腾archlinux，不打算使用manjaro了。archlinux的安装虽然繁琐，但对与喜欢折腾的人来说这也算是一种乐趣吧。写一篇文章用来记录自己操作的过程，方便后续安装使用。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
以下设置是在Lotus上密封32个GiB扇区的最小示例： 2 TB硬盘空间。 8核CPU 128 GiB的RAM
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布，该深度学习库支持加速卷积神经网络，并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考，机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性： 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器（Deep Convolution Solver） 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
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AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑，OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构（HSA）的功能，比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存，可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外，GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优，简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu，可以与win共存！想用哪个系统就重启切换！慢慢看，中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置，所以尽量编写在inux下编写，同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中，C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中，会大量的使用到线性代数，为了省去手动写遍历去遍历代码，需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
从CDSW1.1.0开始支持GPU，具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》，从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本，CUDA版本以及TensorFlow版本，如下：
近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10，服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之后近两个月又推出的一款新驱动。 近日AMD发布了Linux
这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 2 篇博文。在前文中，我们讲解了如何创建硬件以及如何通过 XSA 将元数据 (metadata) 传递给 Vitis™。
GROMACS 是目前最常用的分子动力学开源软件。主要用于蛋白、高分子化学和碳纳米管模拟。 荷兰一家OpenCL技术服务公司StreamComputing在Gromacs开发团队的支持下将Gromacs CUDA移植到OpenCL1.1上。 源代码来源和构建 目前该项目还在进行中，不过已经接近完成。 因为还没有二进制代码，所以除了有C，C + +和CMake知识外，你还需要知道如何使用Git。它建立在Windows和Linux， Nvidia和AMD GPU是现阶段的目标平台。
首先查了一下，cuda只支持Nvida显卡，所以只好放弃了。转而选择gpuarray backend，这个版本还没有release，都是开发版。
这个项目 GGML 子仓库中， third_party/ggml/src/CMakeList.txt 有个错误。打开并找到 178-183 行：
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
来自MonoMac 1.0 的发布公告：大约一年前，我们开始为建设中的本地MacOS X 应用打造一套Mono绑定。我们原来的目标不大：绑定足够的AppKit，这样你可以对OS X使用C#或者你最爱的.NET 语言来建设本地应用。我们利用了大量结合CocoaTouch API构建MonoTouch时的代码。 MonoMac是面向Mac OSX API的C#绑定，其API设计主要受到了MonoTouch的启发，后者可以基于Mono开发原生的iOS应用程序。MonoMac套件的目标之一，也 是发布独立的 .ap
Mac OS X 背后的故事（九）半导体的丰收 半导体的丰收（上） 在美国宾夕法尼亚州的东部，有一个风景秀美的城市叫费城。在这个城市诞生了一系列改变世界的奇迹：第一个三权分立的国家——美立坚合众国，就在第五街的路口诞生；举世闻名的费城交响乐团，1900年在市中心的 Academy of Music 奏响了他们的第一个音符。而写这篇文章时，我正坐在三十四街的宾夕法尼亚大学计算机系的一楼实验室，面前摆放着世界上第一台电子计算机——ENIAC。 1946年 2 月 14 日，ENIAC 问世，每秒可运行
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改，但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术：高动态范围成像，无缝克隆，脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意，在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术（修复和去噪）。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
Juice 是一个为黑客设计的开放的机器学习框架，用于构建经典、深度或者混合的机器学习应用程序。
如今木马后门已完全可以运行在电脑的显卡中，这种独特的运行方式增强了它们的隐匿性，同时还大大提高了恶意行为的执行性能。 基于GPU的恶意软件 最近，开发人员发布了两款概念验证性的恶意软件——Jellyfish rootkit和Demon键盘记录器，这两款恶意软件的运行并不是利用电脑的CPU，而是利用图像处理器GPU。这种恶意软件能够利用GPU实现比特币挖矿机，性能更高。 两名匿名开发者对该Rootkit（木马后门）的描述： 请输入内容“Jellyfish是一个基于Linux的用户态GPU rootkit概
OpenCL一直被软件工程师诟病说很难学习，但我觉得这是不公平的。OpenCL API的通用性，导致了它比较繁琐。一旦你写了一些OpenCL代码，你就会意识到很多运行在host处理器上的 代码实际上是 boilerplate. 我会用 PyOpenCL - a neat Python module written by Andreas Klöckner. (If you are reading this Andreas, keep up the good work!) 请安装 PyOpenCL 和 NumP
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第39天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的61天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计317字，阅读时间15分钟 前情回顾： DAY36：阅读”执行空间"扩展修饰符 DAY37：阅读不同存储器的修饰符 DAY38：阅读存储器修饰符 B.3. Built-in Vector Types B.3.1. char, short, int, long, longlong,
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视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在，如采用DSP,FPGA，ASIC等，用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题，但随着视频分辨率越来越高（从CIF经历720P，1080P发展到4K，8K），编码算法越来越复杂（从mpeg2经历h264,发展到h265）,PC的软件规模也越来越庞大，视频应用也越来也丰富，单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难，一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
树莓派型号：3b 操作系统：ubuntu-mate-16.04.2-desktop-armhf-raspberry-pi.img
我使用的是树莓派3B+，系统2020-12-02-raspios-buster-armhf-lite，软件源为清华源，其它配置请自测
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
openmm是用于分子模拟的高性能工具包。该代码是开源，并在MIT和LGPL license下。是 Omnia(预测生物分子模拟的工具套件)的一部分。
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