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卷积这个概念其实非常简单,先从一维卷积谈起,在信号采集的过程中会有噪音干扰,信号是会随着时间进行波动的比如说一条曲线(拿画图板画的): 要采集T点的数据的时候,要考虑旁边的权重,离中心点T越近,则权重越大,比如上图的三个点,T的权重为2,旁边的点离中心远一点,则权重低一些,那就设为1呗那么最简单的一个一维卷积核就产生了[1,2,1]键入上述图片是一个巨大的集合,那么可以写一个集合:[1,2,3,2

可以发现在编译过程中,将CPU的四个能效核心吃满了,但是性能核心却基本没用着。由于CPU是i5-12600k,这个CPU有6性能核心和4个能效核心。在编译UE5引擎源码的时候发现CPU占用率不高。

最近对CUDA比较感兴趣,于是想从头用CUDA实现一个图像滤波器去处理图像文件,可以自由定制卷积核。

按照方法安装好cuda程序以后,取运行实例程序时候报错no kernel image is available for execution on the device查了查,是关于算力的配置错误解决方法:通过以下网站查找自己的GPU算力CUDA GPU | NVIDIA Developer自己的显卡是960M的,算力只有5.0打开项目配置的CUDA下C/C++的Device后发现配置的算力为5.2
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函数介绍函数原型void *memcpy(void *destin, void *source, unsigned n);参数destin-- 指向用于存储复制内容的目标数组,类型强制转换为 void* 指针。source-- 指向要复制的数据源,类型强制转换为 void* 指针。n-- 要被复制的字节数。返回值该函数返回一个指向目标存储区destin的指针。注意该函数的结尾是以'\0'判断的缺陷

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