tbb

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    我正在尝试使用TBB来提高使用OpenCV的计算机视觉项目的性能。以下是代码中出现访问冲突的部分。 #include <opencv/cv.h> #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #i

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    我想知道英特尔线程构建模块是否支持Windows Embedded Server 2012?在发行说明中,我检查了它的支持Microsoft * Windows * Server 2012。但是,当我检查Microsoft Windows Server 2012和Windows Server 2012之间的嵌入式系统差异时,Server for Embedded专为更具体的场景而设计,特定的硬件(

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    我只是试图了解我花了24小时试图解决的问题。 我的系统: 的Ubuntu 12.04.2, Matlab的R2011a, 他们两个64位,基于Nehalem的英特尔至强处理器。 问题很简单,Matlab允许基于OpenMP的程序利用启用超线程的所有CPU核心,但不允许TBB使用相同的核心。 运行TBB时,即使将maxNumCompThreads更改为8,我也只能启动4个线程。而使用OpenMP时,

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    我将TBB安装到/ usr/local/tbb,现在尝试编译安装版本的opencv 2.4.5。 但是,如果我使用ccmake,它会从互联网下载TBB的另一个副本。我不想要这个。 cmake接受我本地安装的TBB目录的命令行选项是什么? 谢谢!

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    我最近下载了TBB41_20130613(此时Windows的当前版本),我注意到有vc11和vc11_ui bin/lib文件夹的文件夹。据我所知,两者都有相同的库(文件名是相同的),但它们明显不同的二进制文件(不同的文件大小)。我没有在文档或通过Google找到任何参考,这两者之间的区别。 什么是两者之间的区别?我应该什么时候使用一个,还是必须同时参考两个?

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    我想使用tbb(parallel_for模式)同时卷积大量图像 - 每个处理器的核心convolves单个图像。但是,图像的深度变化:要么monograyscale(1-channel),或stereograyscale(2-channel),或monorgb(3-channel),或stereorgb(6-channel)等 事实证明,在不同的线程(内核)的工作量不断变化。如何在这个任务中正确使

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    我有一个简单的OpenCV程序,使用预先构建的dll运行ALL OK。但是,当我切换到 我自己的DLL,应用程序崩溃与错误: 程序输入点LoadPackagedLibrary无法在动态链接库位于KERNEL32.dll中 我的系统: CPU:英特尔Core i5-3210M 2.5GHz的 GPU:NV的GeForce650米 OS:Windows7的64位 CUDA工具包:5.0 OpenCV的

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    我正在实现一种算法,其中我已经使用了CPP和Intel TBB库的MultiCore线程库。我在线程的帮助下调用了函数,有时它会完美执行,有时它会运行时间异常。我试图找到原因,但无法找到。请查找提供异常的代码片段示例。 #include <iostream> #include <sstream> #include <fstream> #include <vector> #include <

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    是否有可能有一些像一个limiter_node<T>即能防止溢出队列,但不是放弃不适合的队列中的消息并将其转发到一些其他节点?我想有像 typedef std::string S; using namespace tbb::flow; source_node<S> input(g, Input(), false); limiter_node<S> limiter(g, queue_len);

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    我在我的代码中使用了parallel_pipeline函数。有时当我的条件满足时,它会停止流水线,有时它不会。当流控制调用停止后,它不会终止,而是调用其下一部分并在控制台上打印,然后控制台输出变得像它一直停留在无限循环中,什么都不做。 代码是: #include <iostream> #include <sstream> #include <fstream> #include <vector