我想分配一个boost::multi_array的拷贝。我怎样才能做到这一点。我要将其分配给的对象已使用默认构造函数进行了初始化。这段代码不起作用，因为维度和大小不一样classField{boost::multi_arraym_f;voidset_f(boost::multi_array&f){m_f=f;}}用什么代替m_f=f？ 最佳答案 您应该在分配之前调整m_f的大小。它可能类似于以下示例:voidset_f(boost::multi_array&f){std::vectorex;constsize_t*shape=f.s
我刚刚开始学习C++AMP，并且获得了一些使用VS2012RC构建的示例，但我发现GPU的性能比CPU慢。例如，KateGregory的示例:http://ampbook.codeplex.com/releases/view/90595(与她即将出版的书http://www.gregcons.com/cppamp/有关)。在我观看的一次讲座中，她展示了它们，她通过使用笔记本电脑的GPU(我相信她说的是6650)与CPU(不确定她使用的是什么CPU)相比，将第4章示例的性能提高了约5倍。我已经尝试自己测试示例并在几个系统配置(如下所示)上我总是发现CPU更快。我还测试了其他示例并发现相同
我在Ubuntu12.04上使用带有CUDA的OpenCV主分支(3.0.0.dev)，并尝试使用gpu代码编译以下opencv:#include#include"opencv2/opencv.hpp"#include"opencv2/core.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"#include"opencv2/gpu/gpu.hpp"usingnamespacecv;intmain(intargc,char*argv[]){try{cv::Matsrc_host=cv::imread("file.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE
我有一个3Dmulti_array，我想使用运行时指定的尺寸制作2D切片。我知道退化维度的索引和我想在该退化维度中提取的切片的索引。目前丑陋的解决方法是这样的:if(0==degenerate_dimension){Sliceslice=input_array[boost::indices[slice_index][range()][range()]];}elseif(1==degenerate_dimension){Sliceslice=input_array[boost::indices[range()][slice_index][range()]];}elseif(2==dege
我正在与PascalTitanXGPU一起测试新的CUDA8，并且期望我的代码能够加快速度，但是由于某种原因，它最终会变得更慢。我在Ubuntu16.04上。这是可以重现结果的最少代码:CUDASample.cuhclassCUDASample{public:voidAddOneToVector(std::vector&in);};CUDASample.cu__global__staticvoidCUDAKernelAddOneToVector(int*data){constintx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;constinty=blockId
我想了解银行冲突是如何发生的。如果我在全局内存中有一个大小为256的数组，并且我在单个block中有256个线程，并且我想将该数组复制到共享内存。因此每个线程都复制一个元素。shared_a[threadIdx.x]=global_a[threadIdx.x]这个简单的Action会导致银行冲突吗？假设现在数组的大小大于线程数，所以我现在使用它来将全局内存复制到共享内存:tid=threadIdx.x;for(inti=0;tid+i上述代码是否会导致银行冲突？ 最佳答案 检查这一点的最佳方法是使用“ComputeVisualPro
在查看文档后，我无法理解这一点。我可以写这样的代码typedefboost::multi_arraydata_t;//3d--typedefdata_t::array_view::typedata_3d_view_t;//2d--typedefdata_3d_view_t::referencedata_2d_subarray_t;typedefdata_t::array_view::typedata_2d_view_t;然后我可以通过data_2d_subarray_t或data_2d_view_t类型访问二维切片。它们有什么区别？我可以用一个做什么，而我不能用另一个做什么？有什么性能
所以我想将所有相互关联的多边形加入一个multi_polygon中。怎么办？我们有这样的图像(一个绿色multi_polygon)我们想要优化(我们可以看到黄色虚线-显然是对multi_polygon的每个多边形而不是一般的multi_polygon执行的简化结果):这里是生成这种图像的可编译代码:#include#include#include#include#include#include#include#includetemplatevoidcreate_svg(std::stringconst&filename,Geometry1const&a,Geometry2const&b
我一直在关注instructions设置Theano以在Windows上使用GPU。问题是我无法完全按照这些说明进行操作，因为我有一block新显卡GEForceGTX980M，它只适用于cuda7.0。(说明建议使用cuda5.5)。一切正常，除非有时间运行GPU，然后出现错误:nvccfatal:Value'2008'isnotdefinedforoption'cl-version'['nvcc','-shared','-O3','--use-local-env','--cl-version=2008','-Xlinker','/DEBUG','-DHAVE_ROUND','-m6
要添加一个REG_MULTI_SZ多行注册表值，我可以这样做reg.exeADD"HKLM\path\to\registry\key"/vRegistryValue/tREG_MULTI_SZ/d"abc\0def\0"这将添加("abc","def")。但是如果我需要添加("abc","","def")，即中间的一个空项目怎么办？做reg.exeADD"HKLM\path\to\registry\key"/vRegistryValue/tREG_MULTI_SZ/d"abc\0\0def\0"给我一个“无效参数”错误。 最佳答案
