⑴ 华为Mate40首发！麒麟9000曝光：配备24核GPU
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10月20日讯，今天上午，一款代号为“NOH-NX9”的华为手机正式现身Geekbench 5 OpenCL数据库，其GPU参数以及OpenGL跑分得以揭晓。从此前华为新机3C入网许可证的消息来看，华为“NOH-NX9”应该就是华为Mate40系列其中一款产品，故该跑分正是麒麟9000处理器的跑分结果。
如上图所示，华为“NOH-NX9”最终OpenGL跑分成绩为6430分，作为对比，可以看到前代华为Mate30系列配备的麒麟990 5G最终OpenGL跑分成绩为4755分，高通骁龙865普遍在3300分上下。就OpenGL这一测试项目来看，麒麟9000对比麒麟990 5G有较大提升，跑分成绩更是远超竞争对手骁龙865。
GPU参数方面，我们可以看到麒麟9000处理器配备24核满血Mali-G78 GPU，这也是目前世界上计算单元最多的处理器。作为对比，高通骁龙865处理器配备6核Aderno 650 GPU，天玑1000+处理器配备9核Mali-G77 GPU，可以说华为确实在GPU堆料上下了不少功夫。
据悉，Mali-G78 GPU是ARM今年九月份推出的全新公版移动端GPU。根据官方介绍，Mali-G78彻底重写了FMA(融合乘加)引擎，采用全新乘法架构、全新加法架构、FP32/FP16浮点等，配合5nm制程工艺的加持答大，整体性能较上代 G77相比性能提升了25%，同时能效提升10％，机器学习性能提升15％。
有趣的是，除了麒麟芯片以外，配备多核Mali-G77 GPU的三星Exynos 990、天玑1000+的OpenCL跑分成绩也曾能达到4000-5000的水平，但是实际使用体验却都不如猛举滚骁龙865处理器。希望华为能够Mali GPU难以优化的缺点，在日常应用中充分将GPU性能全部挖掘出来。
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⑵ 如何在 android 上运行 opencl
第一步、确认
这是最关键一步，首先是检查你的设备是否支持 opencl （如果不支持，是无法运行的）；
第二步、找到opencl库
在你的设备中找到支持 opencl 的库（这个库通常位于 /vendor/lib/libOpenCL.so ）；
第三步、建立动态库
把第二步中世配嫌找到的库，pull出来，作为作为编译程序的动态库
第四步、引用 opencl 头文件
在 android 工程中正常编写 opencl 程序，引用 opencl 头文件。
备注：android 编搜手译的时候直接链接上面的库，在 Java 端编译的时候卖皮用 System.load() 来载入该 opencl 库。
第五步、按照普通NDK程序运行
⑶ 在嵌入式GPU上做OpenCL开发，要怎么配置环境
首先要将显卡驱动更新到最新漏消版，以支持opencl 。首先要下载安装opencl库。安装好VC 2012，
1.项目属性->VC++目录->包含目录（include），C:\Program Files (x86)\AMD APP SDK\2.9\老搜巧include。
2.项目属性->链接器->常规->附加库目录，C:\Program Files (x86)\AMD APP SDK\2.9\lib\x86。
3.项目属性->链接器->输侍键入->附加依赖项，opencl.lib
（1设置include，错误则编译错；2、3设置lib，错误则调试运行报错：1error LNK2019: 无法解析的外部符号 _clGetPlatformIDs@12，SDK，lib目录下有32bit和64bit，选择不对也会报错）
⑷ AMD的HD4870 X2是否支持OpenCL或者说能否用来挖矿，速度如何
AMD官方宣称支持，不毕轮贺过实际情况是基本不支持。就算打了 ATI Stream SDK 这个开发包也是一样没效果。毕手派竟OpenCL1.0直到2008年年底才正式敲定，而RV770这个芯片在06年桐仔就已经开始投入开发。因此中间有2年多的断档。 追问： GPU-Z里面OpenCL那一栏有 √吗？现在想用这个卡来挖矿，但要求有OpenCL 回答： GPU-Z不能完全相信，这个软件检测的是显卡的BIOS里的硬件ID，然后对比数据库，反应出一些参数。如果安装HD4850，然后打上ATI Stream SDK 开发包和相应的催化剂。那么OpenCL是打勾的，但是，它就是无法挖矿。 所以就是为什么AMD官方宣传支持，而实际是不支持。毕竟挖矿我就没有看到过用HD4系列的显卡。
⑸ 漫谈工业大数据9：开源工业大数据软件简介（上）
今天真是一个美好的时代，有无数的开源系统可以为我们提供服务，现在有许多开发软件可以用到工业大数据中，当然很多系统还不成熟，应用到工业中还需要小心，并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件，看看有哪些能够应用到工业大数据领域。
下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的：
我们可以把开源大数据软件分成几类，有一些可以逐步应用到工业大数据领域，下面就一一介绍一下这些软件。（以下系统介绍大都来源于网络）
1、数据存储类
（1）关系数据库Mysql
这个就不用太多介绍了吧，关系型数据库领域应用最广泛的开源软件，目前属于 Oracle 旗下产品。
（2）文件数据库Hadoop
Hadoop是大数据时代的明星产品，它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed FileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库，由于它采用了分布式部署的方式，如果是私有云部署，适用于大型企业集团。如果是公有云的话，可以用来存储文档、视频、图像等资料。
（3）列数据库Hbase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
基于Hbase开发的OpenTSDB，可以存储所有的时序（无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。
这样的话，它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。
（4）文档数据库MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档，包括各类图纸、文档等。
（5）图数据库Neo4j/OrientDB
图数据库不是存放图片的，是基于图的形式构建的数据系统。
Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、 企业级 的数据库的所有好处。
OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理 链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN操作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。
这些数据库都可以用来存储非结构化数据。
2、数据分析类
（1）批处理MapRece/Spark
MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Rece（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。
这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。
（2）流处理Storm
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。
（3）图处理Giraph
Giraph是什么？Giraph是Apache基金会开源项目之一，被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上，提供了图处理接口，专门处理大数据的图问题。
Giraph的存在很有必要，现在的大数据的图问题又很多，例如表达人与人之间的关系的有社交网络，搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系，而map-rece接口不太适合实现图算法。
Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。
（4）并行计算MPI/OpenCL
OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向 异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算 服务器 、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在 游戏 、 娱乐 、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。
（5）分析框架Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapRece统计，不必开发专门的MapRece应用，十分适合数据仓库的统计分析。
（6）分析框架Pig
Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目，Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象，很多时候数据的处理需要多个MapRece过程才能实现，使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]
Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言，一条语句 就是一个操作，与数据库的表类似，可以在关系数据库中找到它（其中，元组代表行，并且每个元组都由字段组成）。
Pig 拥有大量的数据类型，不仅支持包、元组和映射等高级概念，还支持简单的数据类型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且，还有一套完整的比较运算符，包括使用正则表达式的丰富匹配模式。
⑹ AMD有没有类似CUDA的技术
1 cifar10数据库 60000张32*32 彩色图片 共10类 50000张训吵州睁练 10000张测试 下载cifar10数据库 这是binary格式的，所升岁以我们要把它转换成迹弯leveldb格式。 2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp 将他include到...
⑺ 达芬奇软件更新遇到一些错误
这个问题的产生基本上是在第一次DaVinci12.5升级到14版本的情况下发生的。以前的12.5的数据库版本是9.3.4的版本：
在报错界面升级以后，这里就多出了9.4版本了。但是升级以前要注意，虽然理论上来说没有任何问题，但是还是要备份自己的项目，以防万一哦~大家的数据库的版本可能会跟小编的不一样，那可能由于其他软件已经帮你修改过咯。
问题2：
解决办法：
这是使用DaVinci12.5的同学经常遇见的情况，我们在FCPX当中是可以选择输出1.3~1.6多个版本的。有的同学旺旺没看清楚输出了XML1.6的版本，这是在达芬奇不指认的。需要重新输出哦~
问题3：
解决办法：
其实按照字面的意思理解起来就是打开工程后加密狗不被识别所造成的问题。但是正常情况下一般是不会出现这样的问题，多数是由于接口松动、加密狗短路等情况造成的时断时续的现象。如果在插紧的差谈情况下还有类似的问核庆液题，那就只能申请去换一个新🐶（狗）了~
问改物题4：
解决办法：
一般提示到这样的报错是出现在工程项目迁移过后在其他电脑上没有存储相应的LUT文件，出现这种问题的时候，我们需要把之前创建调色信息的机器上的LUT复制过来，这样才能看到正常的画·面。尤其是有特殊LUT或者自己制作的LUT的同学。小编打上马塞克是因为这是机密哦～我们也会陆续提供一些我们自主研发的LUT。大家耐心期待吧～
问题5：
解决办法：
造成这种问题的原因有很多，首先你要排查你的系统平台是不是Win7的，Win7的系统是不支持12.5.1以上的版本了。虽然能安装但是不能正常识别素材。升级win10没毛病！
然后你需要检查一下你的输出目录是不是支持写入，mac用户只用把输出硬盘读写权限由管理员改为所有人试试；win平台下的尝试使用管理员权限打开达芬奇。
甚至有些情况关机重启就好了。
⑻ C4D R19中关闭时出现“没有找到OpenCL动态运行库。。“怎么办
安装AMD-APP-SDK3.0，OpenCL动态运行皮好薯袜清库。燃者
AMD-APP-SDKv3.0.130.135-windows-For-x64
链接：https://pan..com/s/1_myiP7QKiijiZiswNftclQ
提取码：9r8w
⑼ 吐血整理：C++编程语言资源汇总
关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。有需要的小伙伴可以收藏一下！
C++标准库，包括了STL容器，算法和函数等。
C++ Standard Library：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。
Standard Template Library：标准模板库
C POSIX library ： POSIX系统的C标准库规范
ISO C++ Standards Committee ：C++标准委员会
C++通用框架和库
Apache C++ Standard Library：是一系列算法，容器，迭代器和其他基本组件的集合
ASL ：Adobe源代码库提供了同行的评审和可移植的C++源代码库。
Boost ：大量通用C++库的集合。
BDE ：来自于彭博资讯实验室的开发环境。
Cinder：提供专业品质创造性编码的开源开发社区。
Cxxomfort：轻量级的，只包含头文件的库，将C++ 11的一些新特性移植到C++03中。
Dlib：使用契约式编程和现代C++ 科技 设计的通用的跨平台的C++库。
EASTL ：EA-STL公共部分
ffead-cpp ：企业应用程序开发框架
Folly：由Facebook开发和使用的开源C++库
JUCE ：包罗万象的C++类库，用于开发跨平台软件
libPhenom：用于构建高性能和高度可扩展性系统的事件框架。
LibSourcey ：用于实时的视频流和高性能网络应用程序的C++11 evented IO
LibU ： C语言写的多平台工具库
Loki ：C++库的设计，包括常见的设计模式和习语的实现。
MiLi ：只含头文件的小型C++库
openFrameworks ：开发C++工具包，用于创意性编码。
Qt ：跨平台的应用程序和用户界面框架
Reason ：跨平台的框架，使开发者能够更容易地使用Java，.Net和Python，同时也满足了他们对C++性能和优势的需求。
ROOT ：具备所颂宽有功能的一系列面向对象的框架，能够非常高效地处理和分析大量的数据，为欧洲原子能研究机构所用。做樱知
STLport：是STL具有代表性的版本
STXXL：用于额外的大型数据集的标准模板库。
Ultimate++ ：C++跨平台快速应用程序开发框架
Windows Template Library：用于开发Windows应用程序和UI组件的C++库
Yomm11 ：C++11的开放multi-methods.
btsk ： 游戏 行为树启动器工具
Evolving Objects：基于模板的，ANSI C++演化计算库，能够帮助你非常快速地编写出自己的随机优化算法。
Neu：C++11框架，编程语言集，用于创建人工智能应用程序的多用途软件系统。
Boost.Asio：用于网络和底层I/O编程的跨平台的C++库。
libev ：功能齐全，高性能的时间循环，轻微地仿效libevent，但是不再像libevent一样有局限性，也修复了它的一些bug。
libevent ：事件通纯消知库
libuv ：跨平台异步I/O。
音频，声音，音乐，数字化音乐库
FMOD ：易于使用的跨平台的音频引擎和音频内容的 游戏 创作工具。
Maximilian ：C++音频和音乐数字信号处理库
OpenAL ：开源音频库—跨平台的音频API
Opus：一个完全开放的，免版税的，高度通用的音频编解码器
Speex：免费编解码器，为Opus所废弃
Tonic： C++易用和高效的音频合成
Vorbis： Ogg Vorbis是一种完全开放的，非专有的，免版税的通用压缩音频格式。
生物信息，基因组学和生物技术
libsequence：用于表示和分析群体遗传学数据的C++库。
SeqAn：专注于生物数据序列分析的算法和数据结构。
Vcflib ：用于解析和处理VCF文件的C++库
Wham：直接把联想测试应用到BAM文件的基因结构变异。
压缩和归档库
bzip2：一个完全免费，免费专利和高质量的数据压缩
doboz：能够快速解压缩的压缩库
PhysicsFS：对各种归档提供抽象访问的库，主要用于视频 游戏 ，设计灵感部分来自于Quake3的文件子系统。
KArchive：用于创建，读写和操作文件档案（例如zip和 tar）的库，它通过QIODevice的一系列子类，使用gzip格式，提供了透明的压缩和解压缩的数据。
LZ4 ：非常快速的压缩算法
LZHAM ：无损压缩数据库，压缩比率跟LZMA接近，但是解压缩速度却要快得多。
LZMA ：7z格式默认和通用的压缩方法。
LZMAT ：及其快速的实时无损数据压缩库
miniz：单一的C源文件，紧缩/膨胀压缩库，使用zlib兼容API，ZIP归档读写，PNG写方式。
Minizip：Zlib最新bug修复，支持PKWARE磁盘跨越，AES加密和IO缓冲。
Snappy ：快速压缩和解压缩
ZLib ：非常紧凑的数据流压缩库
ZZIPlib：提供ZIP归档的读权限。
并发执行和多线程
Boost.Compute ：用于OpenCL的C++GPU计算库
Bolt ：针对GPU进行优化的C++模板库
C++React ：用于C++11的反应性编程库
Intel TBB ：Intel线程构件块
Libclsph：基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库
OpenCL ：并行编程的异构系统的开放标准
OpenMP：OpenMP API
Thrust ：类似于C++标准模板库的并行算法库
HPX ：用于任何规模的并行和分布式应用程序的通用C++运行时系统
VexCL ：用于OpenCL/CUDA 的C++向量表达式模板库。
C++ B-tree ：基于B树数据结构，实现命令内存容器的模板库
Hashmaps： C++中开放寻址哈希表算法的实现
Bcrypt ：一个跨平台的文件加密工具，加密文件可以移植到所有可支持的操作系统和处理器中。
BeeCrypt：
Botan： C++加密库
Crypto++：一个有关加密方案的免费的C++库
GnuPG： OpenPGP标准的完整实现
GnuTLS ：实现了SSL，TLS和DTLS协议的安全通信库
Libgcrypt
libmcrypt
LibreSSL：免费的SSL/TLS协议，属于2014 OpenSSL的一个分支
LibTomCrypt：一个非常全面的，模块化的，可移植的加密工具
libsodium：基于NaCI的加密库，固执己见，容易使用
Nettle 底层的加密库
OpenSSL ： 一个强大的，商用的，功能齐全的，开放源代码的加密库。
Tiny AES128 in C ：用C实现的一个小巧，可移植的实现了AES128ESB的加密算法
数据库，SQL服务器，ODBC驱动程序和工具
hiberlite ：用于Sqlite3的C++对象关系映射
Hiredis： 用于Redis数据库的很简单的C客户端库
LevelDB： 快速键值存储库
LMDB：符合数据库四大基本元素的嵌入键值存储
MySQL++：封装了MySql的C API的C++ 包装器
RocksDB：来自Facebook的嵌入键值的快速存储
SQLite：一个完全嵌入式的，功能齐全的关系数据库，只有几百KB，可以正确包含到你的项目中。
调试库， 内存和资源泄露检测，单元测试
Boost.Test：Boost测试库
Catch：一个很 时尚 的，C++原生的框架，只包含头文件，用于单元测试，测试驱动开发和行为驱动开发。
CppUnit：由JUnit移植过来的C++测试框架
CTest：CMake测试驱动程序
googletest：谷歌C++测试框架
ig-debugheap：用于跟踪内存错误的多平台调试堆
libtap：用C语言编写测试
MemTrack —用于C++跟踪内存分配
microprofile- 跨平台的网络试图分析器
minUnit ：使用C写的迷你单元测试框架，只使用了两个宏
Remotery：用于web视图的单一C文件分析器
UnitTest++：轻量级的C++单元测试框架
Cocos2d-x ：一个跨平台框架，用于构建2D 游戏 ，互动图书，演示和其他图形应用程序。
Grit ：社区项目，用于构建一个免费的 游戏 引擎，实现开放的世界3D 游戏 。
Irrlicht ：C++语言编写的开源高性能的实时#D引擎
Polycode：C++实现的用于创建 游戏 的开源框架（与Lua绑定）。
CEGUI ： 很灵活的跨平台GUI库
FLTK ：快速，轻量级的跨平台的C++GUI工具包。
GTK+： 用于创建图形用户界面的跨平台工具包
gtkmm ：用于受欢迎的GUI库GTK+的官方C++接口。
imgui：拥有最小依赖关系的立即模式图形用户界面
libRocket ：libRocket 是一个C++ HTML/CSS 游戏 接口中间件
MyGUI ：快速，灵活，简单的GUI
Ncurses：终端用户界面
QCustomPlot ：没有更多依赖关系的Qt绘图控件
Qwt ：用户与技术应用的Qt 控件
QwtPlot3D ：功能丰富的基于Qt/OpenGL的C++编程库，本质上提供了一群3D控件
OtterUI ：OtterUI 是用于嵌入式系统和互动 娱乐 软件的用户界面开发解决方案
PDCurses 包含源代码和预编译库的公共图形函数库
wxWidgets C++库，允许开发人员使用一个代码库可以为widows， Mac OS X，Linux和其他平台创建应用程序
bgfx：跨平台的渲染库
Cairo：支持多种输出设备的2D图形库
Horde3D 一个小型的3D渲染和动画引擎
magnum C++11和OpenGL 2D/3D 图形引擎
Ogre 3D 用C++编写的一个面向场景，实时，灵活的3D渲染引擎（并非 游戏 引擎）
OpenSceneGraph 具有高性能的开源3D图形工具包
Panda3D 用于3D渲染和 游戏 开发的框架，用Python和C++编写。
Skia 用于绘制文字，图形和图像的完整的2D图形库
urho3d 跨平台的渲染和 游戏 引擎。
Boost.GIL：通用图像库
CImg ：用于图像处理的小型开源C++工具包
CxImage ：用于加载，保存，显示和转换的图像处理和转换库，可以处理的图片格式包括 BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF, MNG, ICO, PCX, TGA, WMF, WBMP, JBG, J2K。
FreeImage ：开源库，支持现在多媒体应用所需的通用图片格式和其他格式。
GDCM：Grassroots DICOM 库
ITK：跨平台的开源图像分析系统
Magick++：ImageMagick程序的C++接口
MagickWnd：ImageMagick程序的C++接口
OpenCV ： 开源计算机视觉类库
tesseract-ocr：OCR引擎
VIGRA ：用于图像分析通用C++计算机视觉库
VTK ：用于3D计算机图形学，图像处理和可视化的开源免费软件系统。
最后， 对于学习编程或者在工作想升职的程序员兄弟，如果你想更好的提升你的编程能力帮助你提升水平！ 笔者这里或许可以帮到你~
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