dlib不使用CUDA，即使在构建期间确认它会使用CUDA之后也是如此

dlib是一个开源的C++库，用于进行机器学习和图像处理任务。它提供了许多用于人脸识别、物体检测和图像标记等任务的高性能算法和工具。尽管dlib在构建期间可以确认是否使用CUDA，但它也可以在没有CUDA支持的情况下正常工作。

CUDA是NVIDIA提供的用于利用GPU进行并行计算的平台和编程模型。CUDA可以在GPU上执行并行任务，从而加速计算过程。如果dlib在构建期间确认使用CUDA，这意味着它将使用CUDA来利用GPU进行加速，提高算法的运行速度。然而，即使在没有CUDA支持的情况下，dlib仍然可以使用CPU进行计算，并提供相对较慢但仍然可行的解决方案。

不使用CUDA的dlib的优势是其跨平台性。由于不依赖于特定的GPU硬件和驱动程序，dlib可以在各种不同的计算平台上运行，包括没有GPU的设备。这使得dlib更具灵活性和可移植性，可以在各种环境中进行开发和部署。

应用场景方面，dlib可以应用于人脸识别、物体检测、人脸表情分析、姿势估计等领域。例如，在人脸识别任务中，dlib可以用于检测和识别人脸，并进行人脸特征提取，从而实现人脸的唯一标识和比对。在物体检测任务中，dlib可以用于定位和识别图像中的不同物体，并进行分类或跟踪。

腾讯云提供了一些与dlib相关的产品和服务，例如：

腾讯云人脸识别API：提供了基于dlib等算法的人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能，方便开发者快速集成人脸识别功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/facerecognition
腾讯云图像处理服务：提供了图像质量评估、图像审核、图像变换等功能，可与dlib搭配使用，进行图像处理和分析。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/imagetransformation

请注意，以上仅是示例，并非腾讯云的广告推广。根据具体需求，可以进一步了解腾讯云的产品和服务，并选择适合的解决方案。