原创 MFC文件選擇對話框CFileDialog的使用

文件選擇對話框(CFileDialog)的使用:   首先構造一個對象並提供相應的參數,構造函數原型如下: CFileDialog::CFileDialog( BOOL bOpenFileDialog,                 

原创 [CUDA學習筆記]從Hello Cuda開始

1.  Cuda 編程環境的搭建:     網上針對不同的操作系統和cuda版本有很多詳細的安裝說明,推薦使用安裝Cuda VS Wizard,下載地址http://sourceforge.net/projects/cudavswizar

原创 MFC應用程序中enable或disable菜單項

    在MFC應用程序中需要enable或disable菜單項時,在主菜單中調用 CMenu::EnableMenuItem不起作用......如何disable菜單項?       根據以往的經驗,要解決這種問題,似乎應該有一個象E

原创 極線幾何[Epipolar Geometry]

前段時間看過一篇文章Image-Based Visual Hulls[Matusik,siggraph2000],其中關於Epipolar Geometry(可以翻譯爲極線幾何,也有人叫對極幾何)的部分沒有搞明白,最近看到了關於這部分的介

原创 [菜鳥每天來段CUDA_C]CppIntegration在C++程序中引用CUDA程序

本文主要實現在C++程序中引用CUDA程序,主要意義是使順序定義的數據能在CUDA程序中並行執行,然後返回結果。 程序主要包括main.cpp                                 定義main函數,需要處理

原创 [Excel使用技巧]Excel的宏安全性不能修改

問題: 打開帶有宏的Excel文件,有時會提示更改宏的安全性以使用文檔,但從菜單修改卻不能生效。 即在此打開文檔或調用宏代碼的時候還是會彈出提示,無法使用宏。 解決方法: 1. 打開註冊表編輯器(運行--輸入regedit),

原创 [菜鳥每天來段CUDA_C]使用多個CUDA流提高程序執行效率

CUDA流表示一個GPU操作隊列,並且該隊列中的操作以添加到隊列的先後順序執行。使用CUDA流可以實現任務級的並行,比如當GPU在執行核函數的同時,還可以在主機和設備之間交換數據(前提是GPU支持重疊,property的deviceOve

原创 【走進CUDA】~詳解CUDA核函數及運行時參數

核函數是GPU每個thread上運行的程序。必須通過__gloabl__函數類型限定符定義。形式如下:                 __global__ void kernel(param list){  } 核函數只能在主機端調

原创 [菜鳥每天來段CUDA_C] 利用頁鎖定內存提高運算效率

本文通過使用malloc分配內存和cudaHostAlloc分配頁鎖定內存,說明使用頁鎖定內存可提高運算效率,並指出哪些場合適合使用頁鎖定內存。 malloc分配的是標準的可分頁的(pagable)的主機內存,操作系統在對內存進行調度的時

原创 【走近CUDA】_並行計算與CUDA簡介

並行計算 隨着硬件技術的發展,並行計算已經逐步走進大家的生活。你在用社交軟件聊天的同時,可能需要瀏覽網頁,播放音樂。而只能打電話的手機,已經不是大家期待的手機。這些都受益於並行計算的發展。 早期的並行計算主要是在CPU上完成的。提升CPU

原创 [菜鳥每天來段CUDA_C]GPU上通過常量內存實現光線跟蹤

        光線跟蹤是從三維場景生成二維圖像的一種方式。主要思想爲:在場景中選擇一個位置放上一臺假想的相機,該相機包含一個光傳感器來生成圖像,需要判斷那些光將接觸到這個傳感器。圖像中每個像素與命中傳感器的光線有相同的顏色和強度。傳感器

原创 CSemaphore的使用

信號量是CSemaphore的對象,它允許有限數目的線程在一個或多個進程中訪問同一個資源,從而實現多線程之間的同步。一個CSemaphore對象保持了對當前訪問某一指定資源的線程的計數。。 CSemaphore類的構造函數原型如下: CS

原创 [菜鳥每天來段CUDA_C]CUDA與OpenGL互操作

本文要解決的問題是如何實現CUDA和OpenGL的互操作,使得GPU能夠將通用計算的運算結果交給OpenGL進行繪製。 本文的應用程序主要包括兩個方面: 1.      使用CUDA核函數生成圖像數據 2.      將數據傳遞給Open

原创 [Cuda學習筆記]MFC環境中CUDA程序的配置與調試

  本文在MFC界面下,點擊按鈕讀入圖像(OpenCV)用CUDA做中值濾波,並顯示濾波後的結果。   環境:VS2008 CUDA4.0   1.       創建MFC應用程序CUDATest,全部選擇默認。 2.       右擊

原创 [菜鳥每天來段CUDA_C]多GPU的使用

單個GPU具有強大的並行計算的能力,當把多個GPU同時用來執行同一個任務的時候,計算的性能將會得到更大的提升。本文在兩塊GPU上實現大數據量的向量點積運算。主要步驟爲: 1.      獲得設備數量; 2.      任務分配; 3.