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。
FatigueGuard—实时疲劳/分心检测系统一套实时检测驾驶员/使用者疲劳与分心状态的系统,由手机端和电脑端配合工作。核心功能1.实时状态检测通过摄像头实时识别人脸,自动判断当前状态:清醒/分心/疲劳(无人脸时显示"无")2.疲劳检测识别长时间闭眼、频繁闭眼(打瞌睡)识别打哈欠3.分心检测识别头
500C++人工智能
智能车道闸机产品系统
整个闸机系统部署在放在道路旁的机柜里面,RTX3060推理算法模型。系统会一直拉取后端的白名单已经预约信息,当来一辆车时,远景摄像头会识别车牌,符号条件会开闸放行,并上传开闸时间、车牌号、车辆类型、当前画面以及为什么开闸(白名单还是预约),对于不符合条件的,会语言播报让其退出闸口去预约。
390C++人工智能
收集加油站的运行数据,提醒客户哪些位置可以停车加油,以及一系列安防监控功能的开发,比如加油站火灾报警、非法入侵、人脸识别等功能的开发。车辆加油数据的分析,给加油站的监控进行管理
530C++机器深度学习
项目包含开架式机械结构、推进与动力、传感与感知、运动控制、水面控制与通信五大功能模块。开架式框架模块采用高密度聚乙烯(HDPE)或铝合金型材构建模块化开放式骨架,配合浮力材实现水中零浮力配平,耐压电子舱采用双重O型圈密封,支持传感器与工具载荷的快速拆装。推进模块采用“4+4”或六推进器矢量布局,实现
560C++人工智能
三维建图功能,实时采集储存功能,数据回放功能,可视化辐射场+热点定位功能可实现辐射场实时建图+辐射数据采集+辐射数据处理+反演,实时剂量计算,多参数功能配置,UI交互方便
1330C++企业服务
实现九自由度IMU+磁力计的3D磁力重建与姿态解算,内置磁干扰补偿、传感器标定与诊断模块;配套Windows上位机工具,完成原始传感数据可视化、协议解码、磁力计拟合、轨迹录制回放;固件支持多硬件变体编译,自动构建带SHA256校验的BIN/HEX程序包,实现版本可追溯、实验结果可复现。
1520C++机器深度学习
系统包含图像采集、AI识别、运动控制、通信、状态机控制和人机交互六大功能模块。主要功能:工业相机实时采集管道图像;基于YOLOv8深度学习算法自动识别焊缝、套环和返修标识;通过ModbusTCP与PLC通信,实现管子前进/后退、夹紧/松开、三档速度控制;焊缝像素级精密对中(精度±3像素);套环自动分
960C++人工智能
系统提供两种互斥的检测模式。检测模式基于YOLO目标检测识别零件状态,通过类别标签自动判断每个工序的OK或NG状态,NG状态具有粘性锁定特性。规则SOP模式基于几何条件判断,结合YOLO目标框和MediaPipe手部关键点,识别取件、检测、放回、限位读取四类工序,其中检测工序支持内窥镜拍照触发,限位
1830C++智能硬件
半导体AOI检测产品系统
半导体AOI能识别多种缺陷,比如:晶圆表面的划痕、污点、颗粒和微裂纹;光刻环节的线路偏移、图形残缺、光刻胶残留;蚀刻环节的针孔、短路;封装环节的焊球虚焊、引线偏移或断裂;以及芯片成品的引脚变形、打码模糊等
1790C++人工智能
1、设备列表管理:添加、编辑、删除设备信息(设备编号、名称、类型、安装位置等);2、实时监控面板:以仪表盘和折线图展示设备当前温度、压力、转速等关键指标,数据刷新间隔可配置;3、报警管理:当设备参数超出阈值时,自动触发声光报警并记录报警事件;4、历史数据查询:按时间段查询任意设备的历史运行数据,支持
1630C++工业互联网
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-
1520C++人工智能
项目核心功能模块覆盖全流程冠脉影像后处理需求:‌基础影像导入解析‌:支持标准DICOM格式冠脉CTA影像的自动导入,完成影像序列校验、参数提取与预处理‌多模式三维重建‌:包含VR容积重建、CPR曲面重建、MIP最大密度投影、钙化积分计算四大核心重建能力,可完整还原冠脉全段血管走行‌智能测量标注‌:支
1330C++机器深度学习
本项目以一台搭载树莓派和激光雷达的轮式小车为核心,集成了以下几个完整的功能模块:1、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”)
2180C++机器深度学习
平台集成多类型数据标注实训系统,覆盖图像2D标注、雷达点云标注、音频转写标注、图文多模态标注等主流AI训练业务模块。内置课程学习板块、课后作业发布提交模块、在线模拟考试、自动阅卷评分、成绩统计后台、用户权限管理、实训任务管理功能,学员可在线完成标注练习,管理员可下发任务、查看实训成果与测评数据。
1560C++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。
2490C++人工智能
人体动作捕捉识别识别人体骨骼、肢体姿态等动作;支持多人同时识别,区分不同参与者,识别动作反馈到屏幕画面。挑战任务交互设置闯关、计时等挑战模式;用户身体动作直接操控虚拟角色,不用手柄、触摸。实时画面反馈屏幕实时渲染游戏场景,叠加用户虚拟形象/骨骼轮廓,动作发生立刻给出画面响应,做到动作‑画面同步。
2020C++人工智能
摄像机放在斯诺克桌子正上方的灯中间,用一台小型工控机,一拖二进行ai识别球识别,识别球号,跟踪球体运动轨迹,碰撞球判定,进球判定,最后依照斯诺克的规则进行计分
1650C++人工智能
降AI率模型产品系统
本模型是一款基于深度语义分析的智能文本拟人化优化系统,专为降低学术论文AI检测率而设计。它通过多维度特征提取,精准识别AI生成文本的典型模式(如句式单一、逻辑过渡生硬、词汇重复率高等),并运用动态同义替换、复杂句式拆分与重组、非确定性表达插入(如口语化衔接词、个性化副词)等策略,在保持原意与学术严谨
1070C++机器深度学习
降AI率模型产品系统
本模型是一款基于深度语义分析的智能文本拟人化优化系统,专为降低学术论文AI检测率而设计。它通过多维度特征提取,精准识别AI生成文本的典型模式(如句式单一、逻辑过渡生硬、词汇重复率高等),并运用动态同义替换、复杂句式拆分与重组、非确定性表达插入(如口语化衔接词、个性化副词)等策略,在保持原意与学术严谨
870C++机器深度学习
gemm开源项目
使用寄存器优化,内存和缓存优化,SIMD/AVX512指令集优化等各种优化技术,将通用矩阵乘法(GEMM)的性能,提升几十倍!使用寄存器优化,内存和缓存优化,SIMD/AVX512指令集优化等各种优化技术,将通用矩阵乘法(GEMM)的性能,提升几十倍!使用寄存器优化,内存和缓存优化,SIMD/AVX
1410C++机器深度学习
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