約 4,537,850 件
https://w.atwiki.jp/mizcremorne/pages/118.html
llDetectedType integer llDetectedType(integer number) 検知対象の種別（アバター／オブジェクト／スクリプトの有無等）を返す。 llDetectedTypeはデテクト系の関数の一つである。 デテクト系関数についてはllDetectedKeyの説明もしくは初級スクリプト第二十回「センサーを使おう」のセンサーイベントについての説明を参照のこと。 llDetectedTypeの戻り値はビットフィールドになっている。 ビットフィールドとは、いくつかの値の組み合わせであり、フィールド内の特定の値がONかOFFかは 演算によって判別する。 llDetectedType(0) AGENT → フィールド"AGENT"がONならTRUE、OFFならFALSE llDetectedType(0) (AGENT | ACTIVE) → フィールド"AGENT"と"ACTIVE"がともにONならTRUE、そうでなければFALSE 詳細は初級スクリプト第二十回「センサーを使おう」のセンサー関数を参照。 以下の例は衝突したのがアバターかオブジェクトかを判別する。 default { collision_start(integer num_detected) { if (llDetectedType(0) AGENT) { llSay(0, "Avatar."); } else { llSay(0, "Object."); } } }
https://w.atwiki.jp/asterisk99/pages/564.html
original (2019/05/14 付) Google 翻訳 (2019/05/23 付) # Tesseract and OpenCL #TesseractとOpenCL OpenCL is an API which allows portable usage of GPU computing resources. OpenCLはGPUコンピューティングリソースの移植可能な使用を可能にするAPIです。 It is support for Linux, macOS and Windows. それはLinux、macOSそしてWindowsのサポートです。 Modern graphic cards can do some computations which are needed for Tesseract very fast. 最近のグラフィックカードはTesseractに必要ないくつかの計算を非常に速くすることができます。 By using that compute power, Tesseract ideally can be made faster. その計算能力を使うことによって、Tesseractは理想的にはより速くすることができます。 # How to build Tesseract with OpenCL #OpenCLでTesseractをビルドする方法 Important note OpenCL support in Tesseract is still considered experimental. There are some major bugs associated with it (see issue 837). Building Tesseract with OpenCL support is not recommended (for any version of Tesseract), unless you are a developer and want to improve the OpenCL code. 重要な注意事項：TesseractでのOpenCLサポートはまだ実験的なものと見なされています。それに関連するいくつかの主要なバグがあります(issue 837を参照してください)。あなたが開発者であり、OpenCLコードを改善したいのでなければ、OpenCLサポートでTesseractをビルドすることはお勧めできません(Tesseractのどのバージョンでも)。 ## Building Tesseract on VS 2010 with OpenCL ## OpenCLによるVS 2010でのTesseractの構築 1 Open the Tesseract Visual Studio 2010 solution file under \tesseract-ocr\vs2010\tesseract.sln 2 Select the required build configuration (LIB_DEBUG / LIB_RELEASE / DLL_DEBUG / DLL_RELEASE) 3 Set up the OpenCL paths in “tesseract” project * Right click on “tesseract” project and select Properties *「tesseract」プロジェクトを右クリックして「プロパティ」を選択します。 * Header file paths Go to Configuration Properties - C/C++ - General - Additional Include Directories. Add the directory path where OpenCL header files are located on the given machine. E.g On a machine with AMD APP SDK installed, this path will be $(AMDAPPSDKROOT)include. *ヘッダーファイルのパス：[構成プロパティ] - [C / C ++] - [一般] - [追加のインクルードディレクトリ]に移動します。指定されたマシン上のOpenCLヘッダーファイルが配置されているディレクトリパスを追加します。例：AMD APP SDKがインストールされているコンピュータにパスは$(AMDAPPSDKROOT)インクルードになります。 * Library file path Go to Configuration Properties - Linker - General - Additional Library Directories. Add the directory path where OpenCL library file, OpenCL.lib is located on the given machine. E.g On a machine with AMD APP SDK installed, this path will be $(AMDAPPSDKROOT)lib\x86. *ライブラリファイルのパス：[構成プロパティ] - [リンカ] - [一般] - [追加のライブラリディレクトリ]に移動します。 OpenCLライブラリファイルOpenCL.libが所定のマシン上にあるディレクトリパスを追加します。例：AMD APP SDKがインストールされているコンピュータにパスは$(AMDAPPSDKROOT)lib \ x86になります。 * Library reference Go to Configuration Properties - Linker - Input - Additional Dependencies. Add OpenCL.lib to the list of dependent libraries. *ライブラリ参照：[構成プロパティ] - [リンカ] - [入力] - [その他の依存関係]に移動します。依存ライブラリのリストにOpenCL.libを追加します。 * Preprocessor definition Go to Configuration Properties - C/C++ - Preprocessor - Preprocessor Definitions. Add USE_OPENCL to the list of preprocessor definitions list. *プリプロセッサー定義：「構成プロパティー」 - 「C / C ++」 - 「プリプロセッサー」 - 「プリプロセッサー定義」に進みます。プリプロセッサ定義リストのリストにUSE \ _OPENCLを追加します。 4 Repeat the same steps as point 3 above to set OpenCL paths for “libtesseract” project 5 Build and run the solution. ## Building Tesseract on Linux with OpenCL ## OpenCLを使ってLinuxでTesseractをビルドする 1. Make sure you have installed OpenCL sdk and libtiff-dev 1. OpenCL SDKとlibtiff-devがインストールされていることを確認してください。 1. The OpenCL header and library paths are currently defined by the variables OPENCL_HDR_PATH and OPENCL_LIB in configure.ac. These have to be set to the appropriate paths depending on the OpenCL installation. 1. OpenCLヘッダーとライブラリパスは現在configure.acの変数OPENCL \ _HDR \ _PATHとOPENCL \ _LIBによって定義されています。これらはOpenCLのインストールに応じて適切なパスに設定する必要があります。 1. To build on Linux use 1. Linux上でビルドする ` | ` ./configure --enable-opencl ./configure --enable-opencl ` | ` or if you want to specified opencl include (/opt/AMDAPP/include/) and library (/opt/AMDAPP/lib/x86_64/) paths またはopencl include( / opt / AMDAPP / include /)とライブラリ( / opt / AMDAPP / lib / x86_64 /)のパスを指定したい場合は、 ` | ` export LIBRARY_PATH=/opt/AMDAPP/lib/x86_64/ $LIBRARY_PATH export LIBRARY_PATH = / opt / AMDAPP / lib / x86_64 /：$ LIBRARY_PATH CPPFLAGS+=-I/opt/AMDAPP/include/ ./configure --enable-opencl CPPFLAGS + = - I / opt / AMDAPP / include / ./configure --enable-opencl ` | ` # Using Tesseract with OpenCL #OpenCLでTesseractを使う Normally Tesseract works with OpenCL Installable Client Drivers (ICD). 通常Tesseractは OpenCL Installable Client Drivers (ICD)で動作します。 It tests for available OpenCL drivers at runtime, so a Tesseract binary can work with different GPU hardware on different computers. All you have to do is installing the OpenCL driver for your GPU hardware. There also exists a generic OpenCL driver which uses the CPU instead of a GPU. More than one OpenCL driver can be enabled for a computer system. 実行時に利用可能なOpenCLドライバをテストするので、Tesseractバイナリは異なるコンピュータ上の異なるGPUハードウェアで動作することができます。 GPUハードウェア用のOpenCLドライバをインストールするだけです。 GPUの代わりにCPUを使用する一般的なOpenCLドライバもあります。コンピュータシステムに対して複数のOpenCLドライバを有効にすることができます。 When Tesseract with OpenCL support is started the first time, it looks for the available OpenCL drivers and runs benchmarks for each of them. In addition, the same benchmarks are run using the native CPU (without OpenCL). The benchmark results are saved in a file tesseract_opencl_profile_devices.dat in the current directory for future runs. Tesseract calculates a weighted performance index from all benchmark results and choses the fastest method for its calculations. Delete the file to force a rebuild. The generated GPU code for each OpenCL driver is also saved in individual files named kernel- plus the name of the driver plus .bin, for example kernel-Intel(R)_HD_Graphics_IvyBridge_M_GT2.bin. Delete those files after an update of your OpenCL software to force a rebuild. Tesseract with OpenCLサポートが最初に起動されるとき、それは利用可能なOpenCLドライバを探し、それぞれのベンチマークを実行します。さらに、同じベンチマークがネイティブCPU(OpenCLなし)を使用して実行されます。ベンチマーク結果は将来の実行のために現在のディレクトリのファイル tesseract_opencl_profile_devices.datに保存されます。 Tesseractは、すべてのベンチマーク結果から加重パフォーマンスインデックスを計算し、その計算に最速の方法を選択しました。ファイルを削除して再構築を強制します。各OpenCLドライバ用に生成されたGPUコードは、 kernel-という名前の個々のファイルにドライバの名前と .bin を加えたものにも保存されます。例えば、 kernel-Intel(R)_HD_Graphics_IvyBridge_M_GT2.bin`です。強制的に再構築するには、OpenCLソフトウェアの更新後にこれらのファイルを削除してください。 It is possible to override the automatic choice by setting the environment variable TESSERACT_OPENCL_DEVICE, for example TESSERACT_OPENCL_DEVICE=1 selects the first OpenCL device. As the native CPU has also a device number (always the highest number) in Tesseract, use of OpenCL can be disabled by setting that number. 環境変数TESSERACT_OPENCL_DEVICEを設定することで自動選択を無効にすることができます。例えば、TESSERACT OPENCL DEVICE = 1は最初のOpenCLデバイスを選択します。 TesseractではネイティブCPUにもデバイス番号(常に最大の番号)があるため、その番号を設定することでOpenCLの使用を無効にすることができます。 ## Installable Client Drivers for OpenCL (ICD) ## OpenCL用のインストール可能なクライアントドライバ(ICD) These Debian packages provide such drivers これらのDebianパッケージは、そのようなドライバを提供します。 * amd-opencl-icd – AMD Radeon GPU * amd-opencl-icd - AMD Radeon GPU * beignet-opencl-icd – Intel GPU * beignet-opencl-icd - インテルGPU * mesa-opencl-icd – AMD GPU * mesa-opencl-icd - AMD GPU * nvidia-egl-icd – NVIDIA GPU * nvidia-egl-icd - NVIDIA GPU * nvidia-legacy-304xx-opencl-icd – NVIDIA GPU * nvidia-legacy-304xx-opencl-icd - NVIDIA GPU * nvidia-legacy-340xx-opencl-icd – NVIDIA GPU * nvidia-legacy-340xx-opencl-icd - NVIDIA GPU * nvidia-opencl-icd – NVIDIA GPU * nvidia-opencl-icd - NVIDIA GPU * pocl-opencl-icd – native CPU * pocl-opencl-icd - ネイティブCPU It is possible to enable debug messages for some drivers by setting environment variables (example). 環境変数を設定することで、一部のドライバのデバッグメッセージを有効にすることができます(example)。 ## OpenCL devices (examples) ## OpenCLデバイス(例) ### Linux (x86) ### Linux(x86) * Intel(R) HD Graphics IvyBridge M GT2 *インテル(R)HDグラフィックスIvyBridge M GT2 * pthread-Intel(R) Core(TM) i7-3520M CPU @ 2.90GHz * pthread-インテル(R)コア(TM)i7-3520M CPU @ 2.90GHz * pthread-Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz * pthread-インテル(R)Xeon(R)CPU E5620 @ 2.40 GHz ### macOS ### マックOS ### Windows ###ウィンドウズ * pthread-Intel(R) Core(TM) i5 CPU 650 @ 3.20GHz * pthread-インテル(R)コア(TM)i5 CPU 650 @ 3.20 GHz ## Performance ##パフォーマンス Only some parts of the OCR process are handled by OpenCL, so using OpenCL does not necessarily result in much faster OCR. More precise measurements have to be done. OCRプロセスの一部のみがOpenCLによって処理されるため、OpenCLを使用しても必ずしもOCRが高速になるわけではありません。より正確な測定をする必要があります。 ## Known problems ##既知の問題 OpenCL is still experimental, so expect possible crashes, wrong OCR results or bad instead of improved performance. OpenCLはまだ実験的なものなので、パフォーマンスの向上ではなく、起こり得るクラッシュ、誤ったOCR結果、または悪い結果が予想されます。
https://w.atwiki.jp/spacepirateszombies/pages/30.html
クロークされた何かがある場合、スキャナーは反応します。 それが早く点滅するほど、クロークされた何かが近いことを示しています。 シールドの変わりにクロークを搭載し、相手に見つかりにくくすることもできます。 青緑の光線はスキャナーが作動していることを示しています。 原文 When there is something in the area that is cloaked, the cloak detector will begin to flash. The more rapidly it flashes, the closer the cloaked object is. This is a crude, but reliable way to detect a cloak; however there are cloak detecting sub systems. You can also turn the tables on your enemies and install cloaking devices on your own ships instead of shields. Keep an eye out for these components for sale at space stations.
https://w.atwiki.jp/opengles/pages/23.html
OpenGL® ES is a software interface to graphics hardware. The interface consists of a set of procedures and functions that allow a programmer to specify the objects and operations involved in producing high-quality graphical images, specifically color images of three-dimensional objects. [n.n.n] refers to sections and tables in the OpenGL ES 2.0 specification. [n.n.n] refers to sections in the OpenGL ES Shading Language 1.0 specification. Specifications are available at www.opengl.org/registry/gles
https://w.atwiki.jp/chugoku/pages/62.html
OpenCVのhighguiはもひとつだ。 画像を回転させたり、画像の拡大縮小などいろいろとしたいがVBのフォームやC#のフォームを使うとOpenCVのような生のC/C++コードを気楽に書くことができない。 そこで、glutだ。 glut これで大抵のことはできる?。 しかも、VCやC#のフォームを扱うより簡単だ。 このサイトはとってもわかりやすいので以下は蛇足。 glutのインストール glut download 展開したらglut32.lib、glut32.dll、glut.hが見える。 pathの設定やincludeパスの指定やライブラリフォルダの指定が面倒なのですでに設定済みのフォルダにそれぞれをコピーする。 C \Program Files\OpenCV\libにglut32.libをコピー C \Program Files\OpenCV\binはPATHに登録されているのでglut32.dllをそこにコピー C \Program Files\OpenCV\cv\includeにglut.hをコピー 準備完了。 動かしてみよう 3Dで回転 顔でgooglemapを操作 OpenCVとOpenGLの連携サンプル はじめのてOpenGLで表示 IPLImageをOpenGLで表示 自分で書く場合はここがシンプルなのでとっても参考になる テキストボックスなどが必要ならこちら 解説はこれ
https://w.atwiki.jp/marketresearch/pages/22.html
Market Scenario The Open-Source Intelligence Market Size Of USD 10.65 Billion Value includes a With analysis and industry CAGR 25.98% forecasts for the period 2023–2032. Open-Source Intelligence report’s segmentation section focuses on each category while also identifying those with the greatest influence on the Open-Source Intelligence Market. The framework for finding Key companies and assessing their Geographical Research, product portfolios, and ability for Business growth. In order to forecast the extent of competition, the second one step analyzing the core competencies and market shares of leading companies. Get a Sample PDF File@ https //www.quincemarketinsights.com/request-sample-69589?pu Competitive Analysis In terms of comparative analysis, the global market research report contains information related to the leading market players and their roles played across the global market to win the race against the other market leaders . Global Open-Source Intelligence Market Segmentation Global Open-Source Intelligence market is segmented on the basis of Technology type application distribution channel and user and vertical industry by offering in-depth information along with geography. By Source (Media, Internet, Public Government Data, Professional Academic Publications, Commercial, and Others), By Technique (Text Analytics, Video Analytics, Social Media Analytics, Geospatial Analytics, Security Analytics, and Others), and By End User (Government Intelligence Agencies, Military Defense Intelligence Agencies, Cyber Security Organizations, Law Enforcement Agencies, Financial Services, Private Specialized Business, and Others) Geographical Analysis Of Global Open-Source Intelligence Market Regional analysis is also one of the most important features of the research report of the market. The experts have provided in-depth information related to the geography of the global Open-Source Intelligence market. The research report provides information related to the sales output of the demand for global Open-Source Intelligence both at international as well as the national levels various region. Apart from this it also provides a comprehensive as well as accurate geography-wise market analysis of the market volume and the historical data. Geographical landscape that are included in the global Open-Source Intelligence market research report are Europe, Asia Pacific, North America, Africa, South America, and Middle East Make an Enquiry for purchasing this Report @ https //www.quincemarketinsights.com/enquiry-before-buying/enquiry-before-buying-69589?pu Key Outlook This report will help market leaders / new entrants in this market to get information about the most recent results of their revenue figures for the overall Open-Source Intelligence Market and segments. This report will help operators understand the competitive landscape and get more information to better manage their business and plan an appropriate marketing strategy. The report also helps stakeholders understand the market landscape and provides them with insights into key market challenges and opportunities. Alfresco Software Inc., Digital Clues, Expert Systems S.p.A, Google LLC, Maltego Technologies GmbH, OffSec Service Limited, Octogence Technologies Pvt. Ltd., Palantir Technologies Inc., Recorded Future, Inc., and Thales Group. Details Contained In The Global Open-Source Intelligence Market Report 2021 Market Overview 1.1 Market Introduction 1.2 Market Analysis By Type 1.2.1 Type 1 1.2.2 Type 2 1.3 Market Analysis By Applications 1.3.1 Application 1 1.3.2 Application 2 1.4 Market Analysis by Regions Key Questions Covered In The Market Research Report What will be the growth rate of the Open-Source Intelligence market? What are the important factors that drive the market share of the global Open-Source Intelligence market? What are the key factors dividing the market size of the Global Open-Source Intelligence market? Who are the top manufacturers in the Open-Source Intelligence market? What are the major market opportunities, challenges, and threats faced by the Open-Source Intelligence market? Who are the leading distributors, traders, and dealers of the Open-Source Intelligence market? What are the sales, price, and revenue analyses of the top manufacturers of the Open-Source Intelligence market? What is the impact of covid-19 on the Global Open-Source Intelligence market? How the market has been segmented in this market research report? About Us QMI has the most comprehensive collection of market research products and services available on the web. We deliver reports from virtually all major publications and refresh our list regularly to provide you with immediate online access to the world’s most extensive and up-to-date archive of professional insights into global markets, companies, goods, and patterns. Contact us Quince Market Insights Phone +1 208 405 2835 Email sales@quincemarketinsights.com Website https //www.quincemarketinsights.com/
https://w.atwiki.jp/vocaloidchly/pages/3869.html
作詞：チーターガールP 作曲：チーターガールP 編曲：チーターガールP 歌：巡音ルカ 翻譯：yanao 基於相互尊重，請取用翻譯者不要改動我的翻譯，感謝 Detect 雖然說答案一直都是很單純的 但當看著你時 狀況就變得很複雜了 你啊 如果能夠發現到就好了 內心深處 則裝作沒有發現到傳話的管道 嘆息和 躊躇 都滿溢而出的 願望 就像是獨自 自動地 detect了 一樣呢 兩個人雖然一直都是很好的朋友 但當看著你時 就搞不懂是什麼關係了 如果啊 是從你開始就好了 裝作 沒發現腦袋裡的開關 ☆ 誤會和 咒語 都是小數點內誤差的未來 雖然 -喜歡 -不喜歡 卻像是detect了 一樣呢 戰略和 謝幕 沒有你就沒有意義了 就像是不知不覺間 破殼而出 detect了 一樣呢 ☆反覆
https://w.atwiki.jp/ppnlab/pages/17.html
最終更新：2013年06月11日 (火) 17時40分31秒 Qtのビルドメモです．現在，OpenCVビルドのためのビルド方法となっています．デモ・Qtを使ったプログラムのためのビルドになっているかわかりません． Note VisualStudio2012導入により，msvc2010でコンパイルエラー → 解決 32bit nmake 成功．デモはWebkit，OpenGL等のdll不足により動かず．ビルドしたい． 64bit ビルド時に，マルチコアビルド試してみたい． ビルド ソースのダウンロード ソースを.zipなどでダウンロードします． 展開先のフォルダは次がおすすめです．どちらでビルドしたか忘れられません． また，Tools内にOpenCVなどをまとめると，移動・バックアップにも便利です． c \Tools\Qt\Qt4.8.4x86_msvc2010 c \Tools\Qt\Qt4.8.4x64_msvc2010 ビルド方法 参考元は以下３つです． ※ 基本的な流れは公式に沿います（ソース付属のINSTALL リンク先）．参考先によると，基本的な流れに以下を＋するといいのでしょうか． 基本的な流れ：http //blog.metaseq.net/2012/09/qt32bit64bit.html nmake clean：http //www.soramimi.jp/qt/build.html OpenCV向：http //docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/windows_install/windows_install.html 手順 1. ソースの訂正2箇所（msvcとのエンコードの問題？訂正しないとコンパイルエラー？） 次のファイルをメモ帳か何かで開き，文字を置換します． Qtソースフォルダ\src\3rdparty\webkit\Source\WebCore\platform\DefaultLocalizationStrategy.cpp 325行目と327行目 全角文字“, ”→半角文字 もしくは \" と置換． 手順 2. msvcコマンドプロンプト msvc2008/2010いずれかのコマンドプロンプトを開き，カレントディレクトリを移動します． cd Qtのソースフォルダパス 64bitでコンパイルする際は以下を実行してください． ※ Express版の方ははじめ，64bitコンパイルできません． s こちら /s を参照してください vcvars64.bat． 手順 3. コンフィグ時のオプション 下記いずれかのオプションでconfigureしてください． 標準（？） scanfの警告対策：-D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS コンパイルするのmsvcバージョン（適宜変えて下さい）：-platform win32-msvc2010 MSVC2008の場合：configure -debug-and-release -D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS -platform win32-msvc2008 MSVC2010の場合：configure -debug-and-release -D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS -platform win32-msvc2010 OpenCV用にビルドする際は以下のようにすることで，OpenCVのビルドに不要なQtビルドの一部を省くことができます．※opencvをdebugでビルドする際は，Qtのdebugも必要なのかもしれません． リリース版のみビルド：-release -no-：省く対象 MSVC2008の場合：configure.exe -debug-and-release -D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS -platform win32-msvc2008 -no-webkit -no-phonon -no-phonon-backend -no-script -no-scripttools -no-qt3support -no-multimedia -no-ltcg MSVC2010の場合：configure.exe -debug-and-release -D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS -platform win32-msvc2010 -no-webkit -no-phonon -no-phonon-backend -no-script -no-scripttools -no-qt3support -no-multimedia -no-ltcg 手順 4.コンパイル 下記どちらかのコンパイルを実行してください． マルチコアでQtをビルドする場合，あらかじめQtCreatorをインストールしておきます． QtCreator binまでのパス\jom.exe -j 4 通常のコンパイルを行う場合（遅い） nmake ※ マルチコアビルドは64bitコンパイル時に試します． ほか Qtのビルドはmsvc2008/2010どちらかで行います． ビルド後，Qtを使う際にどちらのバージョンを使ってもいいのであれば， どちらでもよいのですが...確かめたいところです． どちらにしても，OpenCVのビルドが左右されることはないと思っていますが． ないとは思いますが，左右されるとすれば，Qtの開発を行う際かな、と思います． けれど，OpenCVのplatformはvc09/10で分かれていますが...
https://w.atwiki.jp/suffix/pages/607.html
BGR←→GRAY L*a*b表色系の変換は http //www28.atwiki.jp/mnakazawa/?cmd=word word=OpenCV type=normal page=L*a*b*%E8%A1%A8%E8%89%B2%E7%B3%BBが分かりやすい。 L*a*bの取りうる値の範囲についてだが、 Opencvのリファレンスサイトによると、 (リファレンスサイトより一部抜粋) 0≤L≤100, -127≤a≤127, -127≤b≤127 値はこのあと，以下のようにして出力のデータタイプに変換される． 8ビット画像 L - L*255/100, a - a + 128, b - b + 128 16ビット画像は，現在サポートしていない 32ビット画像 L, a, b はそのまま のようだ。 尚上のリンク通りL*a*bの値を取得してみたが、なぜか取りうる値が違ってしまった。
https://w.atwiki.jp/opengl/pages/186.html
OpenGLのバージョンとGPUの情報を取得します。 ファイル main.cpp main.cpp #include stdio.h #include GL/freeglut/freeglut.h int main(int argc, char *argv[]) { glutInitWindowPosition(10, 10); glutInitWindowSize(10, 10); glutInit( argc, argv); glutCreateWindow( Check OpenGL ); printf( OpenGLのバージョン %s\n ,glGetString(GL_VERSION)); printf( ハードウェアベンダー %s\n ,glGetString(GL_VENDOR)); printf( GPU %s\n ,glGetString(GL_RENDERER)); getchar(); return 0; }