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FPCUPDeluxe国内加速预编译版

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简介:
FPCUPDeluxe是国内开发者优化的一款高质量FreePascal编译器安装工具的加速预编译版本,旨在为中国用户提供更加流畅便捷的开发环境搭建体验。 开源FPC(Free Pascal Compiler)与Lazarus提供了一个优秀的跨平台开发工具,具备一次编写、多处编译的优势,在跨平台应用开发领域中处于领先地位之一。fpcupdeluxe是一个辅助工具,旨在帮助用户快速构建起开发环境和交叉编译环境。然而,由于git下载速度慢且频繁掉线的问题严重干扰了fpcupdeluxe的使用体验。 为了解决这一问题,我修改了一些源代码,并添加了镜像加速功能以提升效率。同时,我还预编译好了适用于Windows与Linux系统的32位和64位应用程序版本,从而帮助用户更便捷地搭建FPC及Lazarus的跨平台开发环境。

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客服
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  • FPCUPDeluxe
    优质
    FPCUPDeluxe是国内开发者优化的一款高质量FreePascal编译器安装工具的加速预编译版本,旨在为中国用户提供更加流畅便捷的开发环境搭建体验。 开源FPC(Free Pascal Compiler)与Lazarus提供了一个优秀的跨平台开发工具,具备一次编写、多处编译的优势,在跨平台应用开发领域中处于领先地位之一。fpcupdeluxe是一个辅助工具,旨在帮助用户快速构建起开发环境和交叉编译环境。然而,由于git下载速度慢且频繁掉线的问题严重干扰了fpcupdeluxe的使用体验。 为了解决这一问题,我修改了一些源代码,并添加了镜像加速功能以提升效率。同时,我还预编译好了适用于Windows与Linux系统的32位和64位应用程序版本,从而帮助用户更便捷地搭建FPC及Lazarus的跨平台开发环境。
  • GROMACS 2020.4 Windows(含GPU支持)
    优质
    简介:本资源提供GROMACS 2020.4在Windows系统的编译版本,并集成GPU加速功能,适用于分子动力学模拟高效计算。 Gromacs 2020.4 的 Windows 编译版(支持 GPU 加速)可以一键安装,只需一直点击下一步即可完成。任何配备独立显卡的电脑都可以使用该软件进行 GPU 加速(本人已成功在低端显卡 MX130 和高端显卡 RTX2060 上进行了测试)。
  • XGBoost
    优质
    XGBoost预编译版本是经过预先构建和优化的XGBoost机器学习库,方便用户直接使用而无需自行编译安装。 使用已编译的XGBoost版本可以节省您的时间,无需下载mingw进行编译。直接进入python-package文件夹,并通过运行`python setup.py install`命令来安装即可。
  • Caffe Windows
    优质
    Caffe Windows预编译版为Windows用户提供了一个快速简便的方法来运行和测试深度学习框架Caffe,无需繁琐的安装过程。 Visual Studio 2015, CPU only, Python 3.5:Caffe Release编译好的二进制文件,版本日期为2018年10月19日。
  • 基于Win10、VS2013、CUDA10.0和OpenCV3.4.2的CUDA
    优质
    这段简介描述了一个针对Windows 10操作系统的开发环境配置,包括使用Visual Studio 2013作为集成开发工具,并结合CUDA 10.0及OpenCV 3.4.2库来优化并构建具有GPU加速能力的应用程序版本。 在现代计算机视觉领域,OpenCV库是不可或缺的工具之一,它提供了丰富的函数和模块来处理图像与视频数据。为了进一步提升计算效率,开发者们通常会利用GPU的强大并行计算能力,而CUDA(Compute Unified Device Architecture)正是实现这一目标的关键技术。CUDA是由NVIDIA推出的一种编程模型,允许程序员使用C++语言直接编写针对GPU的高性能计算程序。 在这个项目中,我们将探讨如何在Windows 10操作系统上,通过Visual Studio 2013作为集成开发环境,并结合CUDA 10.0和OpenCV 3.4.2及OpenCV_Contrib3.4.2来构建一个支持CUDA加速的OpenCV环境。 首先需要安装的是CUDA 10.0。该SDK包含了所有必要的工具,包括编译器nvcc、性能分析工具以及示例代码等资源。在安装过程中,请确保选择了与你的NVIDIA显卡兼容的驱动程序,并且勾选了CUDA Toolkit选项进行安装。 接下来是Visual Studio 2013的配置步骤。这是一个功能强大的IDE(集成开发环境),支持C++编程,能够方便地管理CUDA项目。创建新项目时选择“CUDA C++ Project”类型,在设置中指定对应的CUDA版本和设备架构等信息。 OpenCV 3.4.2是一个经过优化处理图像数据的重要库,而OpenCV_Contrib3.4.2则提供了一系列额外的模块,这些通常是标准版OpenCV所不包含的新颖算法和技术。为了整合这两个库与CUDA的功能,在VS2013项目设置中需要指定它们各自的头文件和库文件路径。 当在代码里使用CUDA加速时,可以采用`cuda::GpuMat`替代传统方式的`cv::Mat`用于GPU上的数据存储及处理,并调用相应的函数如`cuda::filter2D`来进行图像滤波操作。此外,在代码中引入CUDA模块需要添加头文件声明:#include 。 最后,为了使VS2013能够识别项目中的CUDA组件,需在项目的属性设置里配置CUDA CC++的编译选项,并指定额外包含目录和库路径等参数信息。运行时程序将自动调度计算任务到GPU上执行,从而提高处理速度;而调试或性能分析阶段则可能需要用到NVIDIA Nsight这样的可视化工具来查看GPU状态。 综上所述,这个项目涵盖了从安装配置直至实际编程的完整流程,涉及了Windows开发环境、CUDA编程技术、OpenCV及OpenCV_Contrib库集成以及实现CUDA加速等多个方面。通过这一实践过程,开发者不仅能够掌握如何在OpenCV中利用CUDA进行优化处理的方法,还能深入理解GPU编程的基本原理和技术细节。
  • 的dlib19.17
    优质
    这段简介可以这样描述:“预编译的Dlib 19.17版本”提供了一个即用型库文件,无需用户自行编译,简化了开发环境配置过程,方便开发者快速集成到项目中使用。 使用mingw530_32编译的dlib19.17库可以在Qt环境中调用,实现人脸检测与关键点定位功能。
  • 快Android Studio度的方法
    优质
    本文介绍如何通过优化项目配置、使用插件和清理无用代码等技巧来加速Android Studio的构建过程。 解决Android Studio编译过程慢的问题可以通过以下几种方法:首先检查项目的依赖项数量是否过多,并尝试移除不必要的库;其次优化Gradle配置文件以提高构建速度;还可以启用Instant Run功能来加快应用的安装与调试流程,但需注意这可能会影响某些特定场景下的使用效果。此外,考虑将项目迁移到最新的Android Gradle插件版本上也能带来性能上的提升。如果磁盘读写速度较慢,则可以尝试在SSD硬盘上进行开发工作以获得更佳体验;另外关闭实时布局查看器(Live Layout Editor)等耗资源的功能也可能会有所帮助。
  • 并开启GPU的dlib.zip
    优质
    dlib.zip包含了经过优化并支持GPU加速的dlib库文件,适用于需要高性能机器学习和计算机视觉任务的应用程序。 已经使用VS2017 和Cmake编译好了,直接将相关的文件夹放在python文件夹中即可使用,内有使用说明。
  • 期刊CCT模板心得
    优质
    本文分享了作者使用CCT模板在国内期刊投稿的经验和技巧,旨在帮助科研工作者更高效地准备论文排版。 系统工程理论与实践 - LaTeX 模板 数学的实践与认知 - LaTeX