本文介绍了C++模板元编程(TMP)和SFINAE技术。模板元编程通过在编译期完成计算和逻辑推导，利用模板特化、递归和类型萃取等特性实现编译期编程。示例展示了编译期常量计算、条件分支、类型萃取和递归模板等核心概念。SFINAE(替换失败非错误)技术则允许编译器在模板参数替换失败时尝试其他特化版本，C++20后可用Concepts替代大部分SFINAE应用。文章还介绍了标准库<type_tra

NVIDIA CV- cuda™是一个开源项目，用于构建云级人工智能(AI)成像和计算机视觉(CV)应用程序。它使用图形处理单元(GPU)加速来帮助开发人员构建高效的预处理和后处理管道。它可以将吞吐量提高10倍以上，同时降低云计算成本。

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之前在文章中写过适配算能模型的一篇文章，有关算能SE7盒子适配yolov5的相关问题，其中给出了yolov5的前处理代码，此代码中前处理用的是原生opencvd的一些接口，所以不免会增添cpu的负担。其实盒子中自带的sophon-opencv并不是让你去使用原生接口的，而更倾向于bmcv。使用bmcv可以将前处理的一些操作放到推理卡上处理，能在一定程度上减轻cpu和内存的负担。

本文主要讲解如何将现有的容器打包为镜像以及如何将现有的镜像打包为tar文件并在新环境中重新载入。希望你天天过得开心！

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