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。
离线语音交互系统:基于Vosk轻量级中文离线语音引擎,摆脱了对云端的依赖。小车能精准识别“小车”、“跳舞”、“前进一米”等关键词,并利用PiperTTS引擎实现自然、流畅的中文语音播报反馈(如“好的,我要来唱歌了”)。多模态动作控制:基于ROS2Humble和C++,实现了麦克纳姆轮底盘的精准运动控
620C++人工智能
程序启动后持续截取游戏画面,利用YOLO模型实时检测特定目标(如敌人头部),筛选出FOV内且置信度最高的目标,计算其与屏幕中心的偏差,进而通过相对移动指令驱动鼠标准星平滑跟随。整个过程在50ms内完成单帧闭环,实现近似实时的自动瞄准效果。用户可调整FOV、置信度阈值和帧率等参数以适应不同场景。
770C++人工智能
feihong-code是一款对标MetaMuseCode的终端AI编程智能体,支持M0到M9.1完整能力矩阵。核心特性包括:多模型智能路由(DeepSeek/通义/Ollama/OpenAI兼容)、M2并行子代理并发执行复杂任务、M3断点恢复与操作审计链、M4企业级RBAC权限控制与多租户配额管理
500C++人工智能
FyqyClaw是一款面向企业场景的AI智能体自动化框架,支持多模型路由(DeepSeek、通义千问、Ollama等),内置M2并行子代理调度、M3恢复审计链路、M4企业级RBAC权限控制与多租户隔离,以及M6自我进化学习机制。提供完整的Skill管理系统、安全沙箱和审计日志,适用于企业内部知识问答
520C++人工智能
oj系统开源项目
独立设计并实现前后端分离的OJ平台,支持C/C++/Java/Python/JS/Go六种语言在线判题•后端基于cpp-httplib库构建API服务,实现请求路由、参数解析、JSON响应•基于自定义Token机制实现无状态鉴权,集成Redis缓存热点数据,MongoDB持久化存储•使用C++实现高
700C++人工智能
车牌识别服务开发说明书适配平台:JetsonNX/RK3576核心算法:YOLO26n-OBB(旋转车牌检测)+CRNN(字符识别)数据流框架:GStreamer硬解码+两级环形缓冲池关键特性:原始帧不覆盖、camera_id全链路透传、低延迟、高可用、双平台通用目录文档概述整体架构模块功能说明数据
640C++人工智能
一个性能较好的求交算法,用于计算大批量的几何图形之间的相交情况。它的优势在于一次性计算大量图形两两之间的相交情况,相同测试数据下比boost.geometry.spatial_indexes.rtree快很多。
480C++人工智能
人体关键点检测:基于YOLOv8n-pose模型,检测人体17个关键点(鼻子、眼睛、耳朵、肩膀、手肘、手腕、髋部、膝盖、脚踝)多条件摔倒判定:基于5条几何规则综合判断,有效降低误报率多目标跟踪:集成ByteTracker实现人员ID跟踪(命令行版本#defineTracker开启)双运行模式:命令行
1140C++人工智能
IC/IR计算与显著性检验,判断因子预测能力•分层回测:验证因子分组收益的单调性•滚动窗口衰减检验:判断因子是否随时间是衰减•数据预处理规范:MAD去极值、z-score标准化•时间对齐保护(shift(1)):从机制上杜绝未来函数与数据泄露•基于pandas/numpy,内置22个单元测试和合成数
1050C++金融
•将回测交易记录与实盘交易记录逐笔对齐•按品种、方向、时间段定位回测与实盘偏差来源(数据差异、执行差异、滑点)•输出结构化审计报告,把"回测赚钱实盘亏"变成可定位的事实•零依赖,内置合成数据示例和18个单元测试
750C++金融
•对固定历史数据回测,生成结果快照作为基线•代码重构/升级后自动重跑回测,与基线逐项对比•输出差异报告,定位哪次改动导致回测结果漂移•纯Python零依赖,命令行一键使用,内置合成数据示例和15个单元测试
970C++金融
爬虫采集开源项目
拥有多平台爬虫实战经验,独立完成抖音、小红书、TikTok、极验4包括yolo滑块识别、闲鱼监控、海外智库等采集项目,精通自动化抓取与纯协议逆向,有开源采集系统。熟练Python爬虫、JS逆向、各类反爬方案及MySQL、Redis数据存储,具备工程化思维。
830C++网络安全
5个功能模块:模块 功能概览 总收入、支付宝/微信分别统计、最近收款收款记录 新增/编辑/删除、搜索、筛选、排序收款码 上传支付宝/微信收款码图片(拖拽或点击)统计 平均单笔、总笔数、最大单笔、日均收入、每日趋势折线图、渠道占比饼图收款页面 生成可分享的收款链接、预览客户视角数据全部存储在浏览器lo
870C++人工智能
HOS_LS开源项目
HOS-LS是一个以AI为核心的代码安全分析与攻击链推理系统,从规则驱动转变为AI驱动,包含AI语义分析引擎、攻击链分析引擎、多Agent架构、Exploit生成和自动验证等核心功能。
880C++人工智能
dify开源项目
为Dify(开源LLM应用开发平台,GitHub50k+stars)贡献前端重构代码。将教育认证状态的存储方式从原生localStorage手动操作迁移至统一的useLocalStorageHook,提升代码一致性和可维护性。PR已通过maintainerreview并合并至主分支,目前运行在生产环
1110C++人工智能
Moonlightisapowerful,intelligentimageannotationtooldesignedforcomputervisiontasks.BuiltwithPyQt6,itcombinesmanuallabelingcapabilitieswithadvancedAIass
760C++人工智能
PrAlmodel开源项目
从零构建一个全新的、与现有所有AI架构无关的类脑认知系统。不预设任何功能模块,模拟大脑皮层的Pr-Al分子梯度轴,让网络在与环境和任务的交互中自发分化出不同功能区域。核心创新创新 说明 人脑对应层级预测编码 4层网络,每层独立预测,预测误差驱动学习 皮层分层结构(V1→V2→V4→IT)Pr-Al功
1051C++人工智能
ai技术blog开源项目
技术blog利用ai每天抓取新闻ai每天自动生成技术工具分享allinai可以ai提效,分享ai知识!ai办公,ai生成工具ai视频ai图像
1650C++人工智能
TelegramAIBot是一个基于Python的AI绘图与自动化任务机器人,主要用于在Telegram中接收用户指令,并将用户提交的文本需求转化为AI绘图任务或自动化处理任务。用户可以通过聊天窗口发送提示词、风格要求和生成参数,机器人负责解析指令、提交任务、监听执行状态,并在生成完成后将结果自动返
1150C++人工智能
HFile开源项目
HFile是一个使用C语言实现的轻量级文件传输工具,专注于在终端环境下完成简单、直接、可靠的文件发送与接收。它面向的不是复杂的云盘场景,而是更贴近开发者和实验环境的需求:在两台机器之间,快速完成文件传输,减少额外依赖,保持协议和实现的可控性。核心功能 • 基于TCP的点对点文件传输 • 命令行使用,
950C++人工智能
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