VisutalStudio 想要傳給別人或封存，如何瘦身只保留必要檔案

最簡單的辦法直接在程式新建git倉庫，然後上傳到github，然後把網址貼給對方

如果是需要打包成rar且不方便公開在網路上那就不要上傳，本地新建git就好，然後只保留資料夾內的隱藏git資料夾，其他全部砍掉，再用git還原到最新分支就是過濾後的檔案了0。

哪些檔案可以忽略刪除，可以參考這一份檔案，檔案清單內的都是可以刪除的。也可以依據這份清單自己寫一份批次檔自動刪除檔案。

https://github.com/github/gitignore/blob/master/VisualStudio.gitignore

下面說明一下怎麼使用

打包上傳至github

找到專案右下角新建倉庫，初始化git

選擇上傳至github

登入帳號並發行；
如果不要公開到這邊就不要推送，本地倉庫已經建好了。

再來就有網址給你點，可以連到自己的guthub

範例網址：https://github.com/hunandy14/libCreate

右邊載下來就是一個瘦身過後的rar檔案

不上傳怎麼還原

上面方法是比較簡單，按幾下就好了還幫你上傳到網路上給別人網址就好，如果不想公開可以參考下面作法。

先打開所在資料夾

建議先整份copy到桌面或其他位置，然後只保留git這個資料夾剩下刪除

然後按住sift在按滑鼠右鍵(路徑不一樣是我複製一份到桌面)

輸入命令回到最新狀態

git reset --hard

在來就打包這個文件吧，不想要公開編輯紀錄就把 .git 這個文件夾砍了

git命令安裝從這裡下載：http://gitforwindows.org/
無腦下一步到底就可以了，中間有一個問你要不要新增右鍵選單我個人會把它勾掉，覺得電腦會變醜XDD；如果安裝之後覺得醜想刪除，不用擔心，移除重新安裝就可以了。

詳細使用方法可以參考站內文章：https://charlottehong.blogspot.tw/2017/01/git.html
這邊會有分設定 VisutalStudio 跟 git for windows是兩個不同的軟體，所以要個別設定，但是兩個都是用一套git軟體，可能會產生錯覺，我不是設定過了之類的。

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cuda bilinear 紋理記憶體、共享記憶體實作與解說

之前介紹過一篇

• [原始碼] C / C++ 線性插補 bilinear 與注意事項

裡面詳細介紹注意事項與如何實作，大致簡單說一下就是等比取值

如果 A=0, B=10 ，那麼 AB=1 大概就是這個原理，如果是二維平面4個點就是取3次剛剛的過程，先兩次兩個點，然後再把兩個點的結果取一次。

CPU函式

上面那個敘述就是我們的主要函式了，大致可以寫成如下程式

__host__ __device__
inline static float bilinearRead(const float* img, 
    size_t width, float y, float x) // 線性取值
{
    // 獲取鄰點(不能用 1+)
    size_t x0 = floor(x);
    size_t x1 = ceil(x);
    size_t y0 = floor(y);
    size_t y1 = ceil(y);
    // 獲取比例(只能用 1-)
    float dx1 = x - x0;
    float dx2 = 1 - dx1;
    float dy1 = y - y0;
    float dy2 = 1 - dy1;
    // 獲取點
    const float& A = img[y0*width + x0];
    const float& B = img[y0*width + x1];
    const float& C = img[y1*width + x0];
    const float& D = img[y1*width + x1];
    // 乘出比例(要交叉)
    float AB = A*dx2 + B*dx1;
    float CD = C*dx2 + D*dx1;
    float X = AB*dy2 + CD*dy1;
    return X;
}

要操作這個函式大致上就用兩個for用x, y跑過圖中所有的點就可以了

__host__ void biliner_CPU_core(vector<float>& img, const vector<float>& img_ori, 
    size_t width, size_t height, float Ratio)
{
    int newH = static_cast<int>(floor(height * Ratio));
    int newW = static_cast<int>(floor(width  * Ratio));
    img.resize(newH*newW);
    // 跑新圖座標
    for (int j = 0; j < newH; ++j) {
        for (int i = 0; i < newW; ++i) {
            // 調整對齊
            float srcY, srcX;
            if (Ratio < 1) {
                srcY = ((j+0.5f)/Ratio) - 0.5;
                srcX = ((i+0.5f)/Ratio) - 0.5;
            } else {
                srcY = j * (height-1.f) / (newH-1.f);
                srcX = i * (width -1.f) / (newW-1.f);
            }
            // 獲取插補值
            img[j*newW + i] = bilinearRead(img_ori.data(), width, srcY, srcX);
        }
    }
}

共享記憶體

共享記憶體這邊有引用到之前寫的函式庫，詳細可以參考這篇站內文
https://charlottehong.blogspot.tw/2018/01/cuda.html

// 共享記憶體線性取值核心
__global__ void biliner_share_kernel(float* dst, const float* src, int srcW, int srcH, float ratio) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int newH = (int)(floor(srcH * ratio));
    int newW = (int)(floor(srcW * ratio));
    if(i < srcW*ratio && j < srcH*ratio) { // 會多跑一點點要擋掉
        // 調整對齊
        float srcY, srcX;
        if (ratio < 1) {
            srcY = ((j+0.5f)/ratio) - 0.5;
            srcX = ((i+0.5f)/ratio) - 0.5;
        } else {
            srcY = j * (srcH-1.f) / (newH-1.f);
            srcX = i * (srcW -1.f) / (newW-1.f);
        }
        // 獲取插補值
        dst[j*newW + i] = bilinearRead(src, srcW, srcY, srcX);
    }
}

差不多就是從CPU那個函式改過來的而已，使用時候要先new兩個空間

// 共享記憶體線性取值函式
__host__ void biliner_share_core(float *dst, const float* src,
    size_t srcW, size_t srcH, float ratio)
{
    Timer T; T.priSta = 1;
    // 設置GPU所需長度
    int srcSize = srcW*srcH;
    int dstSize = srcSize*ratio*ratio;

    // 要求GPU空間
    T.start();
    CudaData<float> gpu_src(srcSize);
    T.print("  GPU new 空間1");
    T.start();
    CudaData<float> gpu_dst(dstSize);
    T.print("  GPU new 空間2");
    // 複製到GPU
    T.start();
    gpu_src.memcpyIn(src, srcSize);
    T.print("  GPU 複製");

    // 設置執行緒
    dim3 block(BLOCK_DIM, BLOCK_DIM);
    dim3 grid(ceil((float)srcW*ratio / BLOCK_DIM), ceil((float)srcH*ratio / BLOCK_DIM));
    T.start();
    biliner_share_kernel <<< grid, block >> > (gpu_dst, gpu_src, srcW, srcH, ratio);
    T.print("  核心計算");

    // 取出GPU值
    T.start();
    gpu_dst.memcpyOut(dst, dstSize);
    T.print("  GPU 取出資料");

    // 釋放GPU空間
    T.start();
    gpu_src.~CudaData();
    gpu_dst.~CudaData();
    T.print("  GPU 釋放空間");
}

紋理記憶體

這個速度最快代碼也最少，可以直接調用cuda內優化過的方法

// 宣告GPU紋理變數(只能放全域)
texture<float, 2, cudaReadModeElementType> rT;
// 紋理線性取值核心
__global__ void biliner_texture_kernel(float* dst, int srcW, int srcH, float ratio) {
    int idxX = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x,
        idxY = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    if(idxX < srcW*ratio && idxY < srcH*ratio) { // 會多跑一點點要擋掉
        float srcX = idxX / ratio;
        float srcY = idxY / ratio;
        size_t idx = (idxY*srcW*ratio + idxX);
        dst[idx] = tex2D(rT, srcX+0.5, srcY+0.5);
    }
}

使用

__host__ void biliner_texture_core(float *dst, const float* src,
    size_t dstW, size_t dstH, float ratio)
{
    Timer T; T.priSta = 1;
    // 設置GPU所需長度
    int srcSize = dstW*dstH;
    int dstSize = srcSize*ratio*ratio;

    // 宣告 texture2D陣列並綁定
    T.start();
    CudaMemArr<float> cuArray(src, dstW, dstH);
    cudaBindTextureToArray(rT, cuArray);
    T.print("  GPU new 紋理空間+複製");

    // 設置 插植模式and超出邊界補邊界
    rT.filterMode = cudaFilterModeLinear;
    rT.addressMode[0] = cudaAddressModeClamp;
    rT.addressMode[1] = cudaAddressModeClamp;

    // 要求GPU空間
    T.start();
    CudaData<float> gpu_dst(dstSize);
    T.print("  GPU new 一般空間");

    // 設置執行緒
    dim3 block(BLOCK_DIM, BLOCK_DIM);
    dim3 grid(ceil((float)dstW*ratio / BLOCK_DIM), ceil((float)dstH*ratio / BLOCK_DIM));
    T.start();
    biliner_texture_kernel <<< grid, block >> > (gpu_dst, dstW, dstH, ratio);
    T.print("  核心計算");

    // 取出GPU值
    T.start();
    gpu_dst.memcpyOut(dst, dstSize);
    T.print("  GPU 取出資料");
}

總結

可以看出大部分時間其實是消耗再第一次new空間的時候，至於記憶體的複製貌似也沒消耗太多時間，建議圖可以直接讀進共享記憶體就好了，不需要先用主機記憶體讀然後再複製進去，從一開始的時候就宣告共享記憶體。

texture times = 0.327s
share times = 0.4s
CPU times = 2.578s

範例用的原始碼：https://github.com/hunandy14/Cuda_ImgBilinear

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資料壓縮 向量量化 方法解說與實作

向量量化原理解析(未訓練)

首先我們回需要三分檔案分別是

1. 原圖：source.raw
2. 編碼簿：origin.raw
3. 索引值：idx.raw

原圖

原圖是256x256的大小，並且在實做中最小單位是一個區塊，一個區塊由4x4組合，原圖可以看成是是一個64x64大小的圖。

編碼簿

編碼簿也是以區塊為單位，其中第一次是從原圖隨機抽取256個區塊。

索引值

索引值大小是區塊化的原圖大小也就是64x64，它的獲取需要輸入sou與ori獲得，獲取的過程是以原圖為主，原圖的第一個區塊 sou.bolock[0] 去比較 ori.bolock[0~255] 跟哪一個最像獲得。

假如 sou.bolock[i] 與 ori.bolock[2] 最像，那麼就在 idx[i] 填入 2，依序填完全部

最像的定義是這樣的兩個區塊內16個像素，個別的差值平方的總和 而根據這個數據，越低代表越像。

void block_diff(unsigned char a[16], unsigned char b[16]){
    size_t sum=0;
    for(unsigned i = 0; i < 16; ++i) {
        sum += pow(abs(a[i]-b[i]), 2);
    }
}

合併回原圖

我們有了編碼簿與索引值之後就可以拼回原圖了，依照索引值內的編號將編碼簿一個區塊一個區塊慢慢補回去即可。

for(unsigned i = 0; i < 4096; ++i) {
    img.block[i] = ori.block[idx[i]];
}

訓練編碼簿

隨機抽取的編碼簿還原之後的圖與原圖的差距是很大的，為了降低這種誤差，要盡可能的讓編碼簿的碼優化。優化步驟如下。

1. 計算新的編碼簿區塊
2. 計算新的索引值
3. 疊代至收斂

計算新的編碼簿區塊

看一下圖中的 sou.raw 上面的編號是從 idx.raw 抄上來的，在這上面可以發現有兩個3號，分別是 sou.block[0] 與 sou.block[2] 他們之所以獲得相同的編號是因為，他們各自與編碼簿中的256個比較後，與 ori.block[3] 很像。

理解這個原理就可以發現 ori.block[3] 存在著優化空間，它可以取 sou.block[0] 與 sou.block[2] 的平均獲得更精準的還原；平均指的是16個點個別相加/2，獲得全新的16個點。

void tra_block(int idxNum){
    long long unsigned int s[16]{};
    size_t cnt=0;
    // 找出相同索引並累加
    for(unsigned i = 0; i < 4096; ++i) {
        if(idx[i]==idxNum) {
            for(unsigned k = 0; k < 16; ++k, ++cnt) {
                s[k] += sou.block[i][k];
            }
        }
    }
    // 根據找出的數，算出平均數並填入tra
    if (cnt != 0){
        // 算出平均
        for (int i = 0; i < 16; ++i)
            s[i] = s[i]/cnt;
        // 回填
        for (unsigned k = 0; k < 16; ++k)
            ori.block[idxNum][k] = s[k];
    }
}

ori 裡面總共有 256 個區塊，把這 256 個都做過一次優化就可以了

for(unsigned j = 0; j < 256; ++j) {
    tra_block(j);
}

計算新的索引值

有了優化過的編碼簿之後就可以重新計算新的索引值，與前面所敘述的算法是一樣的，只不過在過程中要多存一個數據。

比對的過程中每個區塊所算出來的差平方和，一共是4096個要把取平均值存下來。

疊代至收斂

根據索引值計算時所產出的 avg 做計算，依據公式需要用到本次與上次的avg

計算 avg差值/當前avg 不小於 0.01 則回到[1]

可以看到優化過後的圖片，與原本的沒有優化好了很多。

實作程式碼

GitHub連結：向量量化

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什麼是物件導向，的差別在哪裡

什麼是物件導向，差別在哪裡

用一句話來形容就是

資料與方法的群組化再群組化

如果說編程是解放 繁瑣與重複的工作，那麼物件導向就是解放編程的繁瑣與重複的工作

下面讓我用簡單的群組概念來解釋如何解放繁瑣的工作，當然~實際上物件導向不只如此，舉例只是這個海灘的中的其中一粒沙子，但是這已經有足夠強大的功能與便利性了。

讓我們看看一個單向鍊結的實例，下面是一個用C語言實做的例子

函式

// 資料結構
typedef struct node Node;
struct node {
    int data;
    Node* next;
};
// 初始化節點
Node* link_init(int num) {
    Node* n = (Node*)malloc(sizeof(Node));;
    n->data = num;
    n->next = NULL;
    return n;
}
// 尾端新增節點
Node* link_append(Node* node, int num) {
    node->next = link_init(num);
    return node->next;
}
// 插入節點
void link_insert(Node* node, size_t idx, int data){
    // 旗標(插入點的前一個)
    for(unsigned i = 0; i < idx; ++i) {
        node = node->next;
    }
    Node* temp = node->next;
    node->next = link_init(data);
    node->next->next = temp;
}

操作範例

    // 新增鏈結
    Node* head = link_init(-1);
    Node* tail = head;

    // 新增節點
    tail = link_append(tail, 1);
    tail = link_append(tail, 2);
    tail = link_append(tail, 3);
    // 插入節點
    link_insert(head, 1, 0);
    // 查看節點
    for(Node* n = head->next; n; n=n->next) {
        printf("%d, ", n->data);
    } printf("\n");

    // 刪除鏈結
    link_delete(head);
    head=NULL;
    return 0;

在這個例子裏面可以看到有三件繁瑣的事情

1. 每一個函式呼叫都需要引入 Node*
2. 為了方便識別函式是對屬於誰的，名稱帶前缀名
3. 結束之後自己要記得 delete

由於這是一個簡單的範例所有只有幾個函式看起並不多餘，如果這個鏈結陣列裝的東西不只是int可能會需要很多個函式來操作處理，這時候每一個函式參數都要帶一個 Node* 就顯得有些多餘。

那物件導向是怎麼優化這件事情的呢，讓我們來看一下物件導向的寫法。

函式

struct Node_class{
    // 資料結構
    struct Node {
        int data;
        Node* next;
    } *node, *tail;

    // 初始化
    Node_class(){
        node = init(-1);
        tail = node;
    }
    // 自動刪除鏈結
    ~Node_class(){
        del();
    }

    // 初始化節點
    static Node* init(int num) {
        Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node));;
        node->data = num;
        node->next = NULL;
        return node;
    }
    // 尾端新增節點
    void append(int num) {
        tail->next = init(num);
        tail = tail->next;
    }
    // 插入節點
    void insert(size_t idx, int data){
        // 旗標(插入點的前一個)
        Node* node = this->node;
        for(unsigned i = 0; i < idx; ++i) {
            node = node->next;
        }
        Node* temp = node->next;
        node->next = init(data);
        node->next->next = temp;
    }
    // 刪除鏈結
    void del(){
        for(Node* temp=node; temp; temp=node) {
            node = temp->next;
            free(temp);
        }
    }
    // 印出節點
    void print(){
        for(Node* n = node->next; n; n=n->next) {
            printf("%d, ", n->data);
        } printf("\n");
    }
};

操作方法

    // 新增鏈結
    Node_class list;

    // 新增節點
    list.append(1);
    list.append(2);
    list.append(3);
    // 插入節點
    list.insert(1, 0);
    // 查看節點
    list.print();

    // 刪除鏈結
    // list.~Node_class();

再來回頭看那三點

1. 每一個函式呼叫都需要引入 Node*

   由於方法與資料的群組結構，每一個物件都帶有各自的資料，而這個物件可以呼叫這些方法，用的就是內帶的資料，每個物件帶有不同的資料。

2. 為了方便識別函式是對屬於誰的，名稱帶前缀名

   物件的名字取代了函式的前缀名，這個物件是誰建立的就傭有哪些方法，如果不是則無法使用，我們再也不需要為了同名而困擾了。

3. 結束之後自己要記得 delete

   之所以將她註解掉是因為並沒有影響，每一個物件再生命週期結束的時候都會自動呼叫一次解構子，也就是帶有~符號的類別名稱方法。

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