C++

C++是一门由Bjarne Stroustrup于1980年代在贝尔实验室开发的通用编程语言,其设计初衷是“带类的C”,即在C语言的基础上增加了面向对象编程等特性。它完美继承了C语言的高效性和底层控制能力(如指针和内存直接操作),同时引入了类、封装、继承、多态等面向对象机制,以及模板、泛型编程、异常处理、标准模板库(STL)等现代特性,使其成为一个兼具高性能和高抽象层次的多范式语言。C++以其极高的执行效率和灵活性著称,既可用于开发操作系统、游戏引擎、嵌入式系统、高频交易等对性能极度敏感的底层系统,也能构建大型复杂的桌面应用和服务器软件。然而,这种强大和自由也带来了显著的复杂性,学习曲线陡峭,需要程序员手动管理内存并深入理解语言细节。尽管面临现代语言(如Rust、Go)的挑战,但凭借其成熟的生态、庞大的代码遗产和持续的标准化演进(C++11/14/17/20),C++至今仍是系统级开发和高性能计算领域不可或缺的基石语言。
LoopEngineering产品系统
这是一个循环的这个智能体,它不需要人的参与,从L1直接晋升到L3无人职守状态,无论是什么项目,只要把本系统嵌入到或者是膨化到项目的内部或者是可触达的节点上就可以自动把本项目的性能发挥出来,并且直接辅助原项目文件智能化的运行
100GFS人工智能
1/经由高动态摄像头自动抓取缝纫路径,自动车缝,由总线通讯协议串通全场设备并自动控制2/运动波型优化解决震动问题3/即时运动反馈时差低于5毫秒4/縫紉路徑經由模型視別並自動生成
380C++工业互联网
功能模块:①多人在线对战——支持1v1/2v2/3v3,同屏1600+单位,服务端30Hz权威仿真+客户端预测与128ms回滚,Elo天梯匹配,支持延迟观战与指令级回放。②AI自治舰队——玩家只发舰队级指令,单元级动作由策略网络实时解算,支持手动/半自动/全自动三档接管,全自动可离线挂机刷资源。③程
350C++人工智能
1、多目标追踪与行为识别模块:基于YOLOv8-Pose与OSNetReID识别打餐动作。纯人脸无法判定多人场景下谁在取餐,融合行为识别后可精准判定取餐者;多人同时取餐时触发声光提醒并留存数据供追溯。2、人脸信号丢失补偿模块:行为摄像头与人脸摄像头绑定,解决取餐中因低头、摇头导致的人脸信号丢失问题,
500C++人工智能
1.哑模型+硬校验的双循环引擎架构:大模型仅作为生成粗糙草稿的右脑,底层全量采用自研的Rust形式化逻辑验证器(左脑),基于布尔代数、时间戳单调性对齐与因果约束,在端侧就地拦截并物理熔断模型幻觉;2.绝对本地优先(Local-First)与零边际成本:系统设计为纯离线运行,数据与高维私有图谱100%
660C++人工智能
1.核心自研大规模并行主题模型引擎:自主设计并实现支持超大规模词表与高维主题空间的无监督分布式LDA推理算法,实现对百亿级海量非结构化文本的低延迟主题抽取与降维表征;2.软硬件深度协同优化:与国际顶尖芯片厂商(Intel跨国团队)深度联合技术攻关,基于硬件微架构深度压榨CPU缓存行(CacheLin
590C++人工智能
1.概率图时空拓扑匹配引擎:基于隐马尔可夫模型(HMM)与条件随机场(CRF),融合道路网络拓扑连通性、速度连续性约束与空间发射概率,构建高精度地图匹配算法,彻底消除了复杂立交与平行路段的跳变问题;2.自动化评测与坏例追溯平台:构建亿级轨迹真值自动化评测流水线,支持算法版本发布前的离线回归测试、指标
370C++人工智能
1.算子化(Operator)设计与解耦:将底层召回、特征抽取、模型粗排、业务过滤等复杂计算任务拆解为高内聚、低耦合的标准算子节点,彻底消除了业务新增策略时的重复开发成本;2.高性能DAG调度引擎:自主构建有向无环图(DAG)任务拓扑调度内核,支持跨计算节点的自动并发执行、依赖解析与动态拓扑分支选择
500C++云计算
端侧实时语音指令识别:负责算法设计与软件开发,完成模型训练、ONNX优化、C++解码及设备部署。在项目测试条件下,信噪比-5~15dB时识别准确率超过95%,响应延迟低于200ms。
460C++人工智能
围绕智媒大模型,实现知识库构建、多语种翻译、多模态内容生成、智能教字人、AI文案写作、智能内容审校等功能,提升了客户的数据处理能力和业务效率;另外通过私有化部署更好地保护了数据安全。
470C++人工智能
对外提供四类核心应用能力(算法同学已基于此发布20+个大模型APP):1.智能助手:对话式问答,流式返回,能分析预警、回答专业问题、撰写报告——典型如度安安的预警分析总结、HSE专业问答、安全报告撰写;2.API智能调用:大模型理解意图后自动调用后端API或工具,支持业务系统联动;3.文档检索:基于
460C++人工智能
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540C++人工智能
通过AI识别元件,填充元件信息。实现自动定位,自动识别,自定写入元件信息。底层基于深度学习网络进行训练,可以针对产品进行模型训练和适配输出元件信息为系统已有信息。
750C++人工智能
*实现基于LRU的高效缓存淘汰机制*支持Key-Value数据快速查询、写入、更新与删除*核心读写操作保持平均O(1)时间复杂度*支持缓存容量控制及自动淘汰*支持缓存命中、未命中及淘汰状态统计*对重复写入、缓存未命中、容量边界等异常场景进行完整处理*提供统一CacheAPI,降低上层业务与底层数据结
550C++开发工具
1.具体功能模块(1)音频导入与预处理:支持WAV/MP3/M4A上传,自动解码为16kHz单声道,检查格式、大小(≤50MB)及时长(≤30秒);(2)参数配置:0.1~1.0连续可调保护强度,37个匿名目标音色可选;(3)波形级保护引擎:联合优化说话人相似度、听觉掩蔽与内容保持三目标,生成保护音
520C++人工智能
1.与团队配合完成跨平台异构神经网络框架开发优化,将公司算法落地效率从一周提升至一天。2.海思sd3403,爱芯,安霸等平台10个以上芯片导入,解决算法落地问题,优化算法性能。3.完成公司arm及x86上cnn算子性能优化,性能优于ncnn及tengine4.解决客户提出的算法落地芯片问题平均解决周
600C++人工智能
项目包含多源赛事数据采集与清洗、特征工程、Poisson概率模型与xG(预期进球)多因子分析、串关实验室、自动模拟盘、风控检查、每日推荐生成与赛后复盘等核心模块。系统通过整合多源数据,输出赛事胜平负概率及比分分布预测,支持用户在模拟环境中验证分析策略,并自动生成可视化推荐报告与复盘对比,辅助体育数据
1461C++人工智能
一、核心功能模块1.多模态图像采集模块支持根据产品材质定制成像方案,可灵活选用可见光、红外、激光、超声波等多类成像传感器,适配金属、玻璃、透明薄膜、高反光工件等不同检测对象。内置工业相机、定制化光源的智能控制单元,可自动调节光源亮度、触发模式,针对复杂工业环境做抗反光、抗干扰优化,最高支持5微米级的
630C++人工智能
该项目主要有定点巡航和自动避障还有识别人物和识别车牌等定点巡航可以通过使用rviz的地图模型并结合自动避障功能可以实现全局自动循环持续运动人物识别主要通过深度学习YOLOv8系统来进行数据的训练和识别同时车牌主要采用传统的基于手工设计特征的模式并结合深度学习系统YOLOv8来进行识别
920C++人工智能
本项目围绕锂电池状态智能估计构建了五大算法功能模块:①数据预处理与特征工程模块——对充放电电压、电流、温度、容量曲线进行清洗、归一化与特征提取,内置基于模糊信息测度的SOC特征选择(DMRCmRC)与基于小波变换(DTCWT)的多尺度特征编码。②SOH健康状态估计模块——集成物理信息神经网络(EM-
870C++人工智能
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