0条回答 默认 最新
- 2025-11-25 00:02在安装过程中，需要特别注意配置CUDA支持，因为这将确保在使用GPU加速计算时，整个系统可以达到预期的性能。 安装并配置好OpenCV之后，下一步是安装Ceres Solver 2.1.0。Ceres Solver是一个灵活、高效的非线性最小...
- 2025-10-03 02:07像素大盗的博客 - 关注并行计算特有的软件工程需求 ：并行计算在软件工程方面有其独特的要求，需要特别关注。 - 考虑数据结构的选择 ：合适的数据结构对于并行计算的效率至关重要。 - 选择性能良好且易于并行化的算法 ：算法的选择...
- 2025-11-21 06:37EGG99的博客 本文深入解析Blender的模块架构设计，...文章详细探讨了开源软件如何通过模块化设计实现代码管理的高效性，包括第三方库隔离、C/C++混合编程以及CMake工程管理的最佳实践，为开发者提供了可复用的架构模式和技术内幕。
- 2025-12-12 16:52SimCompile的博客 当Tensor创建时指定设备，即可启用GPU加速： import open3d as o3d point_cloud = o3d.t.geometry.PointCloud( o3d.core.Device("CUDA:0") ) points = o3d.core.Tensor( [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]], dtype=...
- 2023-01-01 15:19极客范儿的博客 缺点： 配置与标定较为复杂，深度量程和精度受到双目基线与分辨率限制，计算非常消耗计算资源，需要GPU (图形处理器) /FPGA设备(现场可编程门阵列)加速用两部相机来定位。 深度相机(RGB-D) 通过红外结构光或ToF...
- 2023-08-27 21:21嵌入式-老费的博客 另外一方面是硬件，比如说算法加速，fpga加速、gpu加速等等，这些也算。甚至为了提高效率，魔改linux kernel都是有可能的。 6、自己编写驱动 ros驱动和普通的驱动不一样，其实的大部分还是以协议适配为主，包括usb、...
- 2020-08-05 15:07Shy_tom的博客 并发 并发执行和多线程 Boost.Compute ：用于OpenCL的C++GPU计算库 Bolt ：针对GPU进行优化的C++模板库 C++React ：用于C++11的反应性编程库 Intel TBB ：Intel线程构件块 Libclsph：基于OpenCL的GPU加速SPH流体...
- 2021-12-17 07:003Ｄ视觉工坊的博客 此外，ART-SLAM是一种零拷贝软件，允许对大量数据进行完善改进，同时将其保存在内存中。 observer允许模块在数据可用时立即捕获数据，与类型无关。由于数据到达速率可能不同于处理所需时间，observer将接收到的数据...
- 2020-07-05 00:003Ｄ视觉工坊的博客 您可能对并发、指令集加速、GPU加速等话题感兴趣，也可以花点时间学习；你还可能想用模板来拓展你的算法，也不妨一试。相应的，很多功能性的东西，比如说UI、网络通信等等，当你用到的时候不妨接触一下，但专注于...
- 2026-01-18 02:02金尼玛哈的博客 - 最终优化求解放在GPU上用CUDA加速版Ceres （已有开源实现）； 通过任务分流，各司其职，整体延迟控制在 ，满足ASIL-D对响应时间的要求。 实际系统长什么样？ 别光讲理论，来看看一个真实的车载SLAM系统架构： ...
- 2025-10-09 16:00AlgoChat的博客 优化策略对比 前端预处理：去畸变、点云滤波减少噪声干扰 后端优化：采用g2o或Ceres进行非线性优化，降低轨迹漂移 回环检测：基于词袋模型提升全局一致性 4.3 GPU加速与嵌入式部署的工程化实践 在深度学习模型的...
- 2025-12-15 00:28像素流浪者的博客 工程级优化： 多线程并行计算，将雅可比矩阵计算和线性求解分离 GPU加速，特别是针对大型矩阵运算 内存池管理，减少动态内存分配开销 系统级优化： 选择高效数值库（如Eigen、BLAS） 使用内存映射文件处理大型数据集...
- 2025-08-09 13:49逆光的白羊的博客 对于大规模环境或者实时性要求较高的SLAM系统，就需要选择更高性能的计算平台，如配备GPU加速的服务器，或者专门的嵌入式系统如NVIDIA Jetson系列。 计算平台的选择需考虑以下几个方面： - 处理能力 ：处理器的主频...
- 2025-05-08 00:15南城花随雪。的博客 在 CDN、流媒体分发、大型数字内容分发平台（如 Netflix、YouTube）的边缘节点软件中，C++ 结合现代化编程范式，可在保证安全性的同时，使用 SIMD 加速和多线程来完成视频封装、缓存管理以及 HTTP/2 或 QUIC 协议...
- 2025-12-10 08:20屈蒙吟的博客 GPU加速功能 对于拥有NVIDIA显卡的用户，可以使用GPU版本显著提升处理速度： docker run -ti --rm -v /datasets:/datasets --gpus all opendronemap/odm:gpu --feature-type sift 结果文件格式与应用 处理完成后，...
- 2025-12-17 08:47flyair_China的博客 场景第一优先级第二优先级第三优先级园区网访问控制无线安全应用安全小区网络用户隔离设备安全内容安全企业办公终端安全数据防泄露威胁检测企业内网网络分段协议安全物理安全广域网传输加密端点安全可用性保障数据...
- 2017-03-30 22:28程序员乐逍遥的博客 ：基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库 OpenCL ：并行编程的异构系统的开放标准 OpenMP ：OpenMP API Thrust ：类似于C++标准模板库的并行算法库 HPX ：用于任何规模的并行和分布式应用程序的通用C++运行时系统 ...
- 2025-04-16 20:31我真不会起名字啊的博客 并发性 Boost.Compute: 用于OpenCL的C++GPU计算库 Bolt: 针对GPU进行优化的C++模板库 C++React: 用于C++11的反应性编程库 Intel TBB: Intel线程构件块 Libclsph: 基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库 OpenCL: 并行...
- 2025-05-16 18:35山西璟绘地理信息有限责任公司的博客 硬件与性能优化 GPU加速： 确保启用CUDA（NVIDIA显卡）或Metal（Apple M系列），在Preferences > GPU中验证。 内存管理： 若点云超过内存容量，使用Divide in Chunks分块处理，块大小设为内存的70%。 多阶段处理： ...
- 2017-08-02 16:38zhangrelay的博客 该讲座将描述机器人的硬件和软件设置，以及开发应用程序时遇到的移植和其他挑战。 12:20 Ruffin White（加州大学圣地亚哥分校）Gianluca Caiazza（威尼斯Ca'Foscari大学） SROS：当前进展和发展 去年推出的是SROS的...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
1月12日
创建了问题
1月4日