Windows Phone 8中的IP地址
我需要找到运行我的软件的手机的IP地址。我本以为这是直截了当的但是在论坛上搜索似乎（令人难以置信的是）在Windows Phone 7中没有这种方法 - 但是，这在Windows Phone 8中有所改变吗？任何帮助将不胜感激。 解决方案 是的，现在可以在WP8中使用，而无需使用WP7所需的多播解决方案。请注意，您的手机上将有多个网络接口（例如，我的WP8模拟器上有三个） publ
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其它硬件开发
0.0.0.0是有效的IP地址吗？
0.0.0.0是有效的IP地址吗？我希望我的程序能够存储它作为没有使用地址的指示，但如果它实际上有效，这将不起作用。 解决方案 它是有效的，因为它包含四个八位字节，每个八位字节在0到255的范围内。但是，它不是可用作为真实的IP地址。 RFC1700 （a）声明 0.0.0.0/8 （ 0.。。 ）仅作为源地址保留。您
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如何根据某个IP获取国家/地区？
有没有人知道检索给定IP地址的国家/地区的简单方法？最好是ISO_3166-1格式？ 解决方案 很多人（包括我的公司）似乎都使用MaxMind GeoIP。 他们有免费版 GeoLite 这不如付费版本准确，但如果你只是简单的事情，它可能已经足够了。
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0.0.0.0,127.0.0.1和localhost有什么区别？
我在我的Mac上使用 Jekyll 和 Vagrant 。我发现 Jekyll服务器将绑定到 0.0.0.0:4000 而不是 127.0.0.1 ：4000 。此外，默认情况下 gem server 将绑定到此地址。我仍然可以通过 http：// localhost：port 访问它。但对于 Jekyll ，似乎默认设置（例如0.0.0.0:4000）需要访问Internet。我无法在没有互联网
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如何在代码C中为类型void ** ptr创建Fortran接口
我是新的使用Fortran，并为ac功能如下： cudaError_t cudaMalloc（void ** devPtr，size_t size） 在设备上分配线性内存的大小字节，并以* devPtr返回指向分配的内存的指针。所分配的存储器针对任何种类的变量适当地对齐。内存不被清除。 cudaMalloc（）在失败的情况下返回cudaErrorMemoryAllocation。
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cudaDeviceSynchronize在启动后返回错误代码4
我使用CUDA编写了一个简单的矩阵乘法代码，当我为 A（10000 * 10000）* B（10000 * 10000）接收此消息： cudaDeviceSynchronize在启动 后返回错误代码4 在添加这些说明以测量运行时间后，我收到“未指定的启动失败”错误。 cudaEventRecord（start）; //这里是我的内核调用 cudaEventRe
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将四个嵌套循环转换为CUDA内核
我写的CUDA程序，添加模糊效果到BMP文件。我写了工作程序，这样做在CPU上，现在我试图将代码转换为CUDA。这是我想在CUDA上工作的函数： void blur（bitmap_header * hp，unsigned char * data） { int xx，yy，x，y，avgB，avgG，avgR，ile; int blurSize = 5; for（xx = 0;
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将程序移植到CUDA - 内核在另一个内核？
我试图并行化包含几个过程的函数。函数为： void _myfunction（M1，M2）{ for（a = 0; a
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Cuda：紧凑和结果尺寸
我尝试使用CUDA查找具有3D坐标的对象之间的距离。也就是说，我只对2种类型的对象感兴趣。对象表示为数组中的数字。对于这个问题，我只想获得第一类对象（用户指定的数字）在对象数组中的位置。 为此目的，我目前尝试将此列表和结果列表传递到我的设备，并让设备检查数组中的每个位置是否是指定的数字（表示第一个对象） - 如果是，将该数组位置放在要返回的结果数组中 作为示例输入，假设我有：
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CUDA：如何将多个重复的参数传递给CUDA内核
我正在寻找一种方法来传递多个重复的参数在CUDA内核， 我们都知道，每个内核参数位于每个CUDA线程，因此，内核传递给每个线程的参数之间可能存在重复，每个线程都位于每个堆栈上。 为了最小化传递的重复参数的数量，我寻找一个优雅的方式这样做。 为了解释我的担心：让我们假设我的代码看起来像这样： kernelFunction>（UI
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使用Cuda在数组中并行执行连续子序列的和的计算
让我们考虑下面的数组： tab = [80,12,14,5,70,9,26,30,8,12,16,15] 我想计算sum所有可能的大小为4的序列使用cuda： 例如： S1 = 80 + 12 + 14 + 5 = 111 S2 = 12 + 14 + 5 + 70 = 101 S3 = 14 + 5 + 70 + 9 = 98 .... 你有一个有效的
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在CUDA中获取结果的运行时间和时间之间的差异
我想使用CUDA在GPU上实现我的算法。这个程序工作很好，但有一个问题。当我尝试打印出的结果，他们会显示太晚了。 这里是我的一些代码。假设真的结果不重要。 __ device__ unsigned char dev_state [128]; __device__ unsigned char GMul（unsigned char a，unsigned char b）{// Galo
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推力操作空主机数组
我想做一些推进操作，但我不知道到底是怎么回事。 现在，我收到一个数组充满零（h_a数组） / p> 我有： #include #include #include #include #include #include
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Cuda更快的通过值？
我尝试通过传递一个值给内核来使Cuda应用程序更具动态性。应用程序调用多个内核，并最大化块和网格大小。当我尝试运行应用程序时，这些是我得到的结果： 硬编码值：.96秒 在内核初始化时传递值：3.48秒 声明一个 __ device__ int ，并将其设置为值：3.48 在执行时输入值后，程序的其余部分将保持不变。 这两个3.48秒的时间来自访问变量本身。如果我用一个硬编码的
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更改CUDA中的拱参数使我使用更多的寄存器
我在我的Tesla K20m上编写一个内核，当我用-Xptas = -v编译软件时，我得到以下结果： ptxas info：0 bytes gmem ptxas info：为'sm_10'编译入口函数'_Z9searchKMPPciPhiPiS1_' ptxas info：使用8个寄存器，80个字节smem，8个字节cmem [1] 你可以看到，只使用了8个寄存器，
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在共享内存中创建数组w / o模板，如PyOpenCL
如何在共享内存中创建数组，而无需使用官方中的模板修改内核示例。或者是使用模板的官方方式？ 在PyOpenCL中，我可以通过设置内核参数在本地内存中创建一个数组 kernel.set_arg（1，numpy.uint32（a_width）） ... KERNEL_CODE =“”“ __kernel void matrixMul（__ local float * A_tem
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CUDA开发在不同的卡？
我刚刚开始学习如何做CUDA开发（使用版本4），想知道是否可以在不同的卡上开发，然后我打算使用？正如我学到的，这将是很高兴知道这一点，所以我可以留意，如果差异会影响我。 我有一个2010年中期macbook pro一个Nvidia GeForce 320M显卡（它是一个漂亮的基本的笔记本电脑集成卡），但我打算在EC2的NVIDIA Tesla“Fermi”M2050 GPU上运行我的代码。我
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cuda中的cuda函数应用
将矩阵A和获得结果y的向量x相乘后，我要对y应用一个函数h元素。 我想获得z = h （A x），其中h以元素方式应用于向量A x。 我知道如何使矩阵/向量乘法GPU（与cublas）。现在我想要h（这是我自己的函数，用C ++编码）应用于GPU中的结果向量，我该怎么做？ 解决方案 两种可能的方法是： 编写您自己的CUDA内核以执行操作 使用推荐（例如 thrust :
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如何从多个CPU线程管理相同的CUDA内核调用？
我有一个cuda内核，当从单个CPU线程调用时工作正常。然而，当同样是从多个CPU线程（〜100）调用，大多数内核似乎没有执行，因为结果是出来的全零。有人请指导我如何解决这个问题？ 在当前版本的内核中，我使用 cudadevicesynchronize（）在内核调用结束时。将在 cudaMalloc（）之前添加同步命令和内核调用在这种情况下有什么帮助？ 还有一件事需要澄清。如果两个CP
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curand发生器在奇数个元素上失效
我试过下面的程序，它使用curand来生成随机数。当生成的元素数量（变量 n ）是一个奇数，如下面的9849，我在 curandGenerateNormal 。偶数个元素没有这个问题。是什么原因呢？ #include #include #include using namespace std; #defin
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