用于mamba环境的开发，以及深度学习网络的搭建。

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了丰富的图像处理和计算机视觉相关算法，如特征检测、对象识别、机器学习等。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，允许开发者使用C语言来开发能够在NVIDIA GPU上运行的并行计算程序。本次提供的文件“opencv-4.12-cuda-12.4-vc-rel.zip”是一个压缩包，它包含了利用Visual Studio编译好的OpenCV4.12版本，这一版本集成了CUDA 12.4的支持，是一个release版本，意味着它是为稳定使用而设计的，而非开发阶段的版本。 在使用这个压缩包之前，用户需要确保自己拥有NVIDIA的GPU硬件以及相应的CUDA支持。此版本的OpenCV可以充分利用GPU的计算能力，进行高性能的图像处理和计算机视觉任务。这对于需要进行实时视频处理、三维重建、图像识别等需要大量计算资源的应用来说尤为重要。 此外，由于这个版本是用Visual Studio编译的，因此开发者需要在Windows环境下使用Visual Studio开发工具。开发者在使用过程中应该仔细阅读文档和说明，确保库文件的正确配置，以及所有依赖项都被正确安装和设置。 在安装和配置好环境之后，开发者可以开始利用这个版本的OpenCV进行开发工作。例如，可以使用OpenCV提供的函数和类进行图像的读取、处理、显示、保存等操作，也可以利用OpenCV的深度学习模块，进行人脸检测、物体识别等任务。而CUDA的集成意味着上述任务中需要大量计算的部分可以在GPU上运行，极大提高处理速度。 需要注意的是，虽然CUDA版本的OpenCV提供了强大的性能，但同时也需要较高的硬件配置和相应的编程知识。开发者在使用时应该对CUDA编程有一定的了解，这样才能充分利用GPU的加速能力。此外，使用CUDA版本的OpenCV可能会遇到一些与硬件直接相关的调试和兼容性问题，开发者需要有一定的解决问题的能力。 opencv-4.12-cuda-12.4-vc-rel.zip这个压缩包文件对于有NVIDIA GPU且需要进行高性能计算任务的计算机视觉开发者来说，是一个非常有价值且强大的工具。它不仅提供了一个功能全面、性能卓越的计算机视觉处理库，而且还利用了GPU加速的特性，使得开发者能够更好地应对复杂的图像处理和计算机视觉挑战。

Vmamba selective_scan 在Windows下生成的selective_scan_cuda_oflex库； 安装博客参考：https://blog.csdn.net/yyywxk/article/details/145018635

内容概要：本文详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装ZED双目相机驱动并使用ORB-SLAM3进行建图的过程。首先，文章从安装Ubuntu系统入手，解决了安装过程中可能遇到的问题如WiFi连接和显卡驱动冲突。接着，逐步指导安装Nvidia显卡驱动、CUDA、ZED SDK及其ROS工作包。对于每个步骤，文中提供了具体的命令行操作和可能出现的问题及解决方案。最后，重点讲述了ORB-SLAM3的部署与运行，包括安装依赖库（如Pangolin、OpenCV等）、编译ORB-SLAM3源码、修改代码适配ZED相机发布的ROS话题以及最终运行建图程序。 适合人群：对计算机视觉、机器人导航感兴趣的开发者，尤其是那些希望利用ZED相机和ORB-SLAM3构建视觉里程计或三维地图的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助读者掌握ZED相机与ORB-SLAM3结合使用的完整流程；②解决安装和配置过程中常见的技术难题；③为后续基于ZED相机和ORB-SLAM3开展更深入的研究或应用提供基础环境支持。 阅读建议：由于涉及多个工具链和复杂的环境配置，建议读者按照文档提供的顺序逐一尝试每个步骤，并随时查阅官方文档或社区资源来应对突发问题。此外，对于某些特定的命令和参数设置，应根据自己的硬件环境和需求做适当调整。

Deep Belief Nets in C++ and CUDA C Volume 2 Autoencoding in the Complex Domain 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

北航并行课程作业： 在GPU 实现一个矩阵并行乘法程序，要求矩阵大小不小于8000*8000，且元素为双精度浮点数（double）类型；比较并行程序与串行程序的加速比，同时注意排除数据准备时间作程序运行时间。 在现代计算机科学领域，GPU计算已经成为提高程序性能的重要手段。特别是在科学计算和大数据处理领域，利用GPU强大的并行处理能力，可以显著提升程序的运行效率。本篇文章将探讨如何在GPU上实现矩阵乘法的并行计算，并对比并行程序与传统的串行程序在性能上的差异。 矩阵乘法是计算机科学中的一项基础操作，广泛应用于各个领域，如图形处理、物理模拟、机器学习等。然而，当矩阵的维度和元素数量达到一定规模时，串行算法的计算效率将变得低下。因此，采用并行计算技术来优化矩阵乘法变得尤为重要。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种通用并行计算架构，它使得开发者能够利用NVIDIA的GPU来解决复杂的计算问题。CUDA提供了丰富的编程接口，允许开发者编写能够在GPU上运行的并行程序。这不仅可以大幅提高计算性能，还可以使CPU从繁重的计算任务中解放出来，专注于处理其他任务。 在本作业中，北航并行课程要求学生使用CUDA实现一个矩阵乘法程序，并要求矩阵的大小不小于8000*8000，且元素类型为双精度浮点数。这是因为双精度浮点数能够提供更高的计算精度，适合科学计算的需求。同时，较大的矩阵大小可以充分发挥GPU的并行处理能力。 在实现并行矩阵乘法时，需要特别注意数据在CPU和GPU之间的传输效率。由于GPU拥有独立的内存空间，因此需要将矩阵数据从主机（CPU）内存复制到设备（GPU）内存中。计算完成后，再将结果从设备内存复制回主机内存。这一过程中涉及的数据传输可能会成为性能瓶颈，因此需要合理安排数据传输和计算的时间，以确保整体性能。 为了评估并行矩阵乘法程序的性能，本作业还要求学生比较并行程序与串行程序的加速比。加速比是衡量并行程序性能提升的一个重要指标，它反映了并行程序相对于串行程序的运行时间缩短了多少倍。由于GPU的并行计算能力，理论上加速比应当远大于1。在进行性能评估时，还需要特别排除数据准备时间，只考虑程序的实际运行时间，这样才能更准确地反映并行计算的性能优势。 在并行程序的开发中，需要注意GPU内存的使用效率，避免内存访问冲突和内存带宽的浪费。合理设计线程块的大小和数量，以及确保每个线程正确地执行其任务，都是实现高效并行矩阵乘法的关键因素。此外，优化算法的设计，比如采用分块算法来减少全局内存访问，也能有效提高程序的性能。 本作业的提交物包括一份详细的报告（HW-MP4-CUDA.pdf）、另一份报告（HW-MP4-SYCL.pdf）、源代码文件以及编译后的可执行程序。报告中将详细说明并行矩阵乘法程序的设计思路、实现方法、性能测试结果以及性能分析等。源代码文件将展示具体的编程实现，而可执行程序则可以直接运行以验证程序的正确性和性能。 本作业不仅要求学生掌握CUDA编程技术，还要求他们能够从理论到实践深入理解并行计算的原理和优化策略。通过这样的课程作业，学生将能够为未来的高性能计算应用打下坚实的基础。

在IT行业中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。OpenCV支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS以及Android和iOS等移动平台。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU（图形处理器单元）的强大计算能力来加速计算密集型任务，如图像处理和深度学习。 在OpenCV中集成CUDA功能，可以极大地提升图像处理的速度，特别是在处理大量数据或运行复杂的算法时。OpenCV 4.5.1版本引入了对CUDA的优化支持，使得开发者能够利用现代GPU的并行计算能力，实现高效且高性能的应用。 "OpenCV 4.5.1 编译CUDA cache文件"这个标题意味着我们需要编译特定于CUDA的OpenCV版本，并创建一个缓存文件。这个缓存文件通常包含了预编译的二进制模块，用于加速后续的编译过程。在开发环境中，编译大型库如OpenCV可能会消耗很多时间，通过使用缓存，我们可以避免重复编译已经完成的部分，从而节省时间和资源。 描述中的“需要下载的缓存文件”可能是指开发者需要获取预先编译好的CUDA缓存，以便快速配置和构建自己的OpenCV环境。这种做法尤其适用于那些没有强大编译环境或者对编译流程不熟悉的用户。.cache文件通常是一个隐藏的文件或目录，存储了编译器的中间结果和元数据。 为了编译OpenCV 4.5.1并启用CUDA支持，开发者需要遵循以下步骤： 1. **安装依赖**：确保系统上已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN（如果需要进行深度学习操作）。这些可以从NVIDIA官方网站上下载并安装。 2. **获取源码**：从OpenCV的官方GitHub仓库或者发布页面下载4.5.1版本的源代码。 3. **配置编译**：使用CMake工具来配置编译选项，开启CUDA支持。在CMake设置中，找到WITH_CUDA选项并设为ON。 4. **编译与链接**：指定编译器和链接器路径，然后执行make命令进行编译。这一步会生成CUDA相关的.cache文件。 5. **安装和测试**：编译完成后，将编译得到的库文件安装到系统路径，然后编写简单的程序测试CUDA功能是否正常工作。 在实际开发过程中，了解如何正确配置和使用CUDA缓存对于提高工作效率至关重要。同时，理解和掌握OpenCV与CUDA的结合使用，能够帮助开发者编写出更高效的计算机视觉应用，尤其是在实时处理和大规模数据处理的场景下。因此，深入学习和实践OpenCV 4.5.1的CUDA功能，对于提升IT专业技能具有重要的意义。

本人实测，Ubuntu24.04按照我的步骤去做更丝滑。 windows11+Ubuntu 22.04双系统共存，安装Ubuntu 22.04，然后安装Nvidia 驱动、cuda、cuDNN、anaconda、虚拟环境、VS Code 和 Pycharm 专业版。 注：新手请参考我附加的链接进行操作。有一定经验的同学可以看本文快速安装。 根据提供的信息，我们可以总结出以下知识点： ### 一、安装 Ubuntu 22.04 #### 步骤详解： 1. **下载 Ubuntu ISO 文件** 访问 Ubuntu 官方下载页面（），下载 Ubuntu 22.04 的 ISO 文件。 2. **创建启动盘** 使用 Rufus 工具（）将下载好的 ISO 文件烧录到 U 盘上。确保选择正确的选项以确保 U 盘兼容性和可启动性。 3. **设置 BIOS 启动顺序** 重启计算机并进入 BIOS 设置（通常通过按 F2 或 F12 键），设置 U 盘为第一启动项。 4. **安装 Ubuntu** 跟随屏幕提示完成 Ubuntu 的安装。注意，在安装过程中不要选择安装第三方图形驱动，这会导致后续安装 Nvidia 驱动出现问题。 ### 二、安装 Nvidia 驱动 #### 步骤详解： 1. **连接网络** 确保 Ubuntu 22.04 已连接到互联网。 2. **选择 Nvidia 驱动** 打开“软件与更新”，选择合适的 Nvidia 驱动进行安装。注意，应根据自己的显卡型号选择合适的驱动版本。 3. **应用更改并重启** 安装驱动后，系统可能会提示重启以完成安装。 4. **验证驱动安装** 使用 `nvidia-smi` 命令在终端中检查 Nvidia 驱动是否正确安装。如果看到 GPU 信息，则表示安装成功。 ### 三、安装 CUDA #### 步骤详解： 1. **下载 CUDA** 访问 NVIDIA 开发者网站（），选择与当前 Nvidia 驱动版本匹配的 CUDA 版本进行下载。 2. **安装 CUDA** 使用终端执行安装命令，例如 `sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run`。确保使用正确的 CUDA 版本文件名。 3. **配置环境变量** 编辑 `.bashrc` 文件，添加 CUDA 的路径至 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中，保存更改并使环境变量生效。 4. **验证安装** 在终端中执行 `nvcc -V` 命令，如果显示出 CUDA 的版本信息，则表示安装成功。 ### 四、安装 cuDNN #### 步骤详解： 1. **下载 cuDNN** 访问 NVIDIA 的 cuDNN 下载页面（），下载适用于当前 CUDA 版本的 cuDNN 安装包。 2. **安装 cuDNN** 使用 `dpkg` 命令安装下载好的 cuDNN 包，并复制密钥文件到 `/usr/share/keyrings/` 目录下。 3. **验证安装** 使用 `cd` 命令进入 `/usr/local/cuda-12.2/extras/demo_suite/` 目录，执行 `./bandwidthTest` 和 `./deviceQuery` 命令来验证 cuDNN 是否安装成功。 以上步骤提供了从零开始安装 Ubuntu 22.04、Nvidia 驱动、CUDA 和 cuDNN 的详细指南。每一步都至关重要，特别是环境变量的配置和软件版本的匹配。对于新手来说，建议按照提供的链接进行逐步操作，而有一定经验的用户则可以根据上述步骤快速完成安装。

nvidia英伟达-认证加速计算基础 —— CUDA C/C++代码

opencv+cuda编译所需要第三方库.cache文件夹： 此文件用于opencv+cuda进行联合编译时使用 1.解压 2.替换到opencv源码目录下 3.将文件夹中对应文件名字修改问opencv所对应的版本名字 具体细节可参考我的博客：https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/129835311