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我试图编译的OpenCV 2.4.5与MSVC2010快速下Win64的 LINK：致命错误LNK1104：无法打开文件 'tbb_debug.lib' 我的所有路径都在cmake中正确设置。看来在我的TBB库目录中，我有tbb_debug.dll，但没有tbb_debug.lib。我从源代码编译tbb，但是，预编译的TBB包中似乎也没有tbb.lib。为什么OpenCV要求.lib？

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使用Intel线程构建模块（TBB）的Parallel_Scan组件无法实现加速

我正在探索用于联合操作情况下的Intel线程构建模块中的Parallel_Scan组件，并且我发现Parallel_Scan所花费的时间比它多10倍已经连续完成。我已经写了检查代码是： #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include "tbb/task_scheduler_init.h" #includ

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TBB可能的存储器泄漏

测试程序：4.0，valgrind版本： #include <tbb/parallel_invoke.h> int main(void) { tbb::parallel_invoke([]{},[]{}); return 0; } 使用g++ -std=c++11 tmp.cpp -ltbb 经过与 valgrind --tool=memcheck --track-

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如何搜索包含reference_wrapper的hash_map？

我使用英特尔TBB Concurrent Hash Maptbb::hash_map<std::string, std::reference_wrapper<Clusters>>，我想搜索使用 tbb::concurrent_hash_map<std::string, std::reference_wrapper<Clusters>>::accessor a; if(table.find(a,

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如何使用mingw启用tbb来安装opencv

如何在启用TBB的情况下安装Opencv？我试过以下内容： 1）下载了TBB包。 2）结构使用下面的命令 mingw32-make compiler=gcc arch=ia32 runtime=mingw default 3）I设置环境变量PATH为 “d：\ TBB \建立\ windows_ia32_gcc_mingw_release 3）现在使用cmake，我有效” WITH_TBB

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错误而在英特尔执行Parallel_Pipeline TBB

我做一个实现与英特尔TBB。在并行流水线功能过滤器的代码，它给这个错误没有2个重载可以转换所有的参数类型的parallel_pipeline代码行。我都用如下所示的代码： #include <iostream> #include <sstream> #include <fstream> #include <vector> #include <algorithm> #include <t

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并行字数

我想写一个并行版本的wc。我正在使用TBB库，但不幸的是出现了一些问题，我不知道如何解决这些错误。我的代码 #include<string> #include<iostream> #include<fstream> #include<sstream> #include<algorithm> #include<boost/lambda/lambda.hpp> #include"incl

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英特尔TBB中的任务继续TBB

有没有类似于PPL在TBB中的任务延续？我知道手册册分配tbb::task S的水平低TBB方法和手动分配也延续任务和手动管理裁判计数他们： struct FibContinuation: public task { long* const sum; long x, y; FibContinuation(long* sum_) : sum(sum_) {}

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如何在Intel TBB的parallel_for循环中指定循环步骤？

我想要做这样的事情（伪代码）采用英特尔TBB的库： some function(int index, Mat data, vector<int> other) { } int start = 0 int end = 100 int step = 5 parallel_for(start, end, step, some function) 但是我不知道如何将额外的参数传递到“某

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TBB concurrent_hash_map运算符[]或类似的访问？

你有没有理由不能使用方括号运算符来访问concurrent_hash_map？我为了缓解代码的可读性一直这样做（在密钥应该是在地图）： template <class Tkey, class Tval> Tval concHashMapGet(concurrent_hash_map < Tkey, Tval >& chm , Tkey key) { concurrent_hash_