如何在两个Boost：：MULTI_ARRAYS(C++)之间执行数学运算？
如何在两个Boost：：MULTI_ARRAYS之间执行数学运算？ 值类型为DOUBLE的两个数组相加的示例： auto array1 = boost::multi_array(boost::extents[10][10]); auto array2 = boost::multi_array(boost::extents[10][10]);
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2阵列/映像相乘时的多线程性能-Intel IPP
我正在使用Intel IPP进行2个图像(阵列)的乘法. 我使用的是Intel Composer 2015 Update 6随附的Intel IPP 8.2. 我创建了一个简单的函数来放大太大的图像(整个项目已附加，请参见下文). 我想看看使用Intel IPP多线程库的好处. 这是简单的项目(我还附加了完整的项目表Visual Studio): #include "ippi
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如何在OpenCV中禁用并行性?
我已经使用Intel IPP构建了OpenCV，所以我想只要有可能就使用它(例如矩阵乘法). 我想通过与并行版本进行比较来测试并行应用程序的可伸缩性.为了做到这一点，我什么时候做: omp_set_num_threads(1); cv::setNumThreads(1); 但是，通过监视CPU使用率，我看到仍在使用多个CPU.这是为什么?以及如何仅使用一个CPU来强制程序执行?
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我如何在运行时摆脱LD_LIBRARY_PATH？
我正在构建一个使用英特尔的 IPP 库的C ++应用程序。这个库默认安装在/ opt中，并且需要你设置 LD_LIBRARY_PATH 来编译和运行你的软件（如果你选择共享库链接，我这样做了）。我已经修改了我的 configure.ac / Makefile.am ，这样在编译时我不需要设置该变量，但我仍然无法在运行时找到共享库;我该怎么做？ 我正在编译 -Wl，-R / path / to
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使用OpenCV Mat图像与英特尔IPP？
我最近开始使用 Intel Performance Primitives（IPP）进行图片处理。对于那些没有听说过IPP的人，可以将IPP看作是 MKL 的图像处理模拟的线性代数。 我已经在OpenCV中实现了一个有点复杂的视觉系统，我想换掉一些OpenCV程序（例如卷积和FFT ）用于更快的IPP例程。我的OpenCV代码总是使用 cv :: Mat 图像数据结构。但是，根据IPP代码示例
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将FFT转换为谱图
我有一个音频文件，我通过该文件迭代，并在每一步获取512个样本，然后将它们通过FFT。 我有数据输出因为块514漂浮长（使用IPP的ippsFFTFwd_RToCCS_32f_I），其中实部和虚部是交错的。 我的问题是，一旦我有这些复数，我该怎么办？现在我正在为每个值 const float realValue = buffer [（y * 2）+ 0] const flo
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使用OpenCV的图像垫与英特尔IPP？
我一直使用英特尔性能原件（IPP）图像处理最近开始。对于那些还没有听说过IPP是谁，以为IPP作为 MKL 的图像处理模拟代替线性代数。 我已经在OpenCV中实现了一个比较复杂的视觉系统，我想换一些OpenCV的程序（如卷积和FFT）的更快IPP例程。我的OpenCV code总是使用 CV ::垫图像数据结构。然而，基于对IPP code样品，似乎IPP prefers的 CIppiIm
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