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一个既长又复杂的进程可以考虑分为多个线程，成为几个独立或半独立的运行部分，这样的程序会利于理解和修改。循环等待条件（Circular wait）：系统中若干进程组成环路，该环路中每个进程都在等待相邻进程正占用的资源。系统开销：在创建或撤消进程时，由于系统都要为之分配和回收资源，导致系统的开销明显大于创建或撤消线程时的开销。拥有资源：进程是拥有资源的一个独立单位，线程不拥有系统资源，但可以访问隶属于进程的资源.请求与保持条件（Hold and wait）：已经得到资源的进程可以再次申请新的资源。

(SDL2-2.0.10解包) sudo apt-get install xorg-dev。3.从NVIDIA网站下载并安装兼容的驱动程序并安装CUDA工具包CUDA工具包。安装完成后，为了系统能自动找到nasm程序，我们需要配置下环境变量。输入命令：sudo vim /etc/profile，在文件末尾加入。_g一般是里面带了debug信息，方便调试的(比如单步调试)cmake直接编译(注意勾选静态编译 取消掉动态库)cmake直接编译(注意勾选静态编译)ffmpeg-编译汇总。下面是关闭asm编译的。

实例的测试hellothread.cpp。g++11 编译(vs2022同理)

任务并行中线程池的研究1.先参考下一个不错的C11线程池模板#pragma once#include <vector>#include <queue>#include <memory>#include <thread>#include <mutex>#include <atomic>#include <condition_variable>#include <future>#inclu

为了解决阻塞问题，同步改异步如下：去掉业务成员 用string和sleep来模拟。基本就是下面的套路了。//动态异步线程提交auto AsyncSubmitThread = [] { std::list<std::string> listMsg; std::mutex msgMutex; std::thread msgThread; std::atomic_bool threadStatus = false; std::atomic_

目标检测用到的异步多线程处理(2)-安全拷贝队列 完整工程下载继续接着上篇，上篇已经打破了线性的处理过程，相信用opencv的都知道Mat数据的拷贝其实内部是浅拷贝，这就在刷新显示时出问题了，绘制过程不一定是原子的。其实就是在绘制并没有结束时就发生了Mat转移造成的。将线程休眠调小点(3ms)如下右边图就出现爆闪了。对比图 （左边是处理lock拷贝显示，右边是Mat赋值lock显示）这里两个exe是我先后点击的速度是不一致的全部参考代码 将资源共享部分独立到安全队列中处理，代...

相机检测用到的异步多线程处理(1)这里为了好说明问题就不用FFMPEG 还是用VideoCapture好描述,保证代码足够简单易懂以下都以opencv用主.通常在目标检测分析处理中大致思路是下面这样的://视频模拟cameravoid testCPUvideo(const char* name){ cv::VideoCapture vcap; cv::Mat fps_curr; vcap.open(name); vcap.set(CAP_PROP

opencv GPU加速解码文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言熟悉opencv的话应该知道opencv中的cv::videocapture确实好用,在没有特别多的需求时完全可以胜任.没有必要去折腾ffmpeg的API去.今天说下 GPU加速版的解码部分cv::cudacodec::VideoReader怎么搞起.一、下载Video_Codec_SDK_10.0.26保证机器安装了cud.