visualize time enabled data • Setup the development environment using Esri templates • Use the ArcGIS toolkit to use already existing UI componentsTime aware layer • We will be using a feature layer that include geocoding, routing, geoprocessing, etc. • In this sample we will be using the C++ SDKArcGIS Runtime Toolkit for Qt • Open-source project • Contains UI components and utilities to help simplify Qt app development com/Esri/arcgis-runtime-toolkit-qt • How: - Clone the repository and import the path in .pro file in Qt Creator - Register your components in main.cppArcGIS Runtime Toolkit for Qt • Time slider UI

这个版本号是编译时指定的版本，不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 的 52 ，能兼容所有 GTX900 以上显卡。 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#extended-notation 针对不同的架构，使用不同的代码 通过 CMake 设置架构版本号 • 可以用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES cudaErrorIllegalAddress 。意思是我们访问了非法的地 址，和 CPU 上的 Segmentation Fault 差不多。 封装好了： helper_cuda.h • 其实 CUDA toolkit 安装时，会默认附带一系列案例代码， 这些案例中提供了一些非常有用的头文件和工具类，比如这 个文件： • /opt/cuda/samples/common/inc/helper_cuda.h

Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 关于作者 • 我是 Taichi 编译器的贡献者之一（ https://github.com/taichi-dev/taichi ） 关于作者（续） •

Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：汇编语言 x64 架构下的寄存器模型 通用寄存器： 32 位时代 • 32 位 x86 架构中的通用寄存器有： • eax, ecx, edx

Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 为什么需要模板函数（ template ） • 避免重复写代码。 • 比如，利用重载实现“将一个数乘以 2” 这个 功能，需要： 为什么面向对象在 HPC

Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：从并发到并行 摩尔定律：停止增长了吗？ • 晶体管的密度的确仍在指数增长，但处理器主 频却开始停止增长了，甚至有所下降。 • 很长时间之前我们就可以达到

Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 温馨提示： 1. 会用到第二讲（ RAII 与智能指针）里的知识 2. 课件中一部分代码是基于 C++17 的 个人认为， C++11 中很多特性， 其实可以看做是为了支持多线程而

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启动时会把每个文件都检测一遍， 浪费很多时间。特别是有很多文件，但是实 际需要构建的只有一小部分，从而是 I/O Bound 的时候， Ninja 的速度提升就很明 显。 然而某些专利公司的 CUDA toolkit 在 Windows 上只允许用 MSBuild 构建，不能 用 Ninja （怕不是和 Bill Gates 有什么交 易） 第 1 章：添加源文件 一个 .cpp 源文件用于测试 CMake

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