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。
检测跟踪无人机
110C++机器深度学习
完成高性能半导体晶圆处理算法软件框架,实现:1)高通量2D图像处理及3D点云处理任务工作流;2)高性能CUDA、Triton算法实现2D图像处理及点云处理;3)机器学习、深度学习缺陷处理;
330C++机器深度学习
1.亚像素级特征测量:深度集成Halcon(HalconCpp),实现基于形态学与高斯平滑的1DMetrology边缘测距,以及基于形状的模板匹配,实现亚像素级圆/靶标提取。2.视觉抓靶与刚体对齐(Rigid2DAlign):内置视觉偏差计算引擎,支持多点靶标识别并求解最佳平移与旋转矩阵(XYθ)。
530C++智能硬件
项目包含完整的训练与评估流程,核心模块包括:1.基于UnrolledADMM思想构建的可展开重建网络2.自定义C++/CUDA算子实现投影与反投影加速3.PyTorch模型训练框架与多实验配置管理4.支持多阶段参数学习与可学习正则化模块5.自动化评估脚本输出PSNR、SSIM等指标6.系统采用模块化
420C++人工智能
1.数据处理模块,采集大量的交通牌数据,进行Autolabeling,包括很多种对已有的交通牌进行数据挖掘等2.交通牌感知模型的训练以及评测,更改模型,进行模型推理等3.感知后处理,进行目标的跟踪,检测,已经给出牌子的3d坐标
530C++人工智能
图像采集与预处理模块核心缺陷检测与分类模块缺陷管理与人机交互模块系统控制与通信模块在高分辨率下扫描整个晶圆表面,在图像中检测出各个缺陷并进行分类。得到缺陷检测分类结果后画出mapping图和密度图、生成报告.
790C++人工智能
Todolist心墙 产品系统
1.Todolist日常事项处理2.基于MAB功能的虚拟好友货币交友竞拍功能3.交友模块,可以实现P2P的交流沟通,4.利用AI语意训练模块,猜测用户下一个todo要做什么.
690C++机器深度学习
1. 大数据爬虫与智能筛查模块该模块通过大数据爬虫技术,自动采集与筛查校园安全、交通等领域相关的多模态数据,提供高质量的训练数据和分析结果。利用深度学习算法对采集的数据进行智能筛查和分类,为后续的监测系统提供支持。2. 计算机视觉与模式匹配模块该模块主要通过计算机视觉和模式匹配技术,实时分析视频流中
1950C++人工智能
Smile2Unlock开源项目
合作开发前端+独立研发后端,分为前端捕获、后端跨语言多架构模型融合深度学习处理识别和Windows自动登录验证三大模块,主要为不支持windowsHello摄像头的电脑提供快速便捷而准确的人脸识别解锁电脑,详细请加QQ:1790070573细聊.
1760C++人工智能
收集A股原始交易数据,设计因子库,进行计算通过深度学习网络自动训练因子模型和策略模型通过滚动测试框架按照5-3-1(训练-验证-测试)的模式滚动训练5轮以上,以验证训练方法的可靠性通过web系统对训练生成的量化策略进行筛选、因子分析、相关性分析,并生成最终的组合策略
910C++金融
核心算法:采用最新的YOLOv11算法,兼顾检测速度与精度。一站式流程:集成环境检测、数据集配置、模型训练、结果可视化等全流程功能。多模态检测:支持图片文件、视频文件以及实时摄像头画面的目标检测。可视化交互:通过直观的GUI界面展示检测结果(边界框、置信度、类别),并支持训练过程中的参数配置与日志监
1040C++人工智能
该项目主要探索多维的Tensor在CPU上实现快速的矩阵运算等,功能实现涵盖了自定义内存配置器Allocator,createTensorOne,createTensorZero,createTensorRand,cat,normalize,selectSet,selectGet,toString,
980C++人工智能
1.项目整体可以分为软件部分和硬件部分,软件部分可以分为图像采集、模型推理、结果输出、远程控制,硬件部分主要是外设(摄像头、屏幕,电源、喇叭)、边缘端处理设备和信号输出器2.功能描述,通过在适当位置部署摄像头采集图像,可以对危险进行预警并辅助操作员控制,具体辅助方式可以根据使用方式修改。这里以设备部
1060C++机器深度学习
经过初次学习,提交的作业实现的只有几个经典功能-蜂鸣器(开/关);摄像头capture(多次摄像、图片显示时可以点击上下切换);相册(左右点击切换以及删除图片);小试微game二个(仅仅基于字库和一些判断逻辑猜数字等);音乐播放(可随机播放-顺序播放上下一首-滑动调整音量),显示时间等。学习到同学做
1370C++机器深度学习
1.各种模式的IMX415驱动支持,调试支持产品规格1.45umpixelsize,分辨率为:3840X216030fps/60fps,DOLHDR2F30fps等等
2181C++脚本插件
医用PVC卷材在线实时缺陷检测主要功能如下:1、2个8K高速线扫相机,最宽可以覆盖2m的产品;速度最高60m/min2、配方管理,方便客户快速切换型号3、友好的参数调整界面,方便客户快速调整算法准确度4、历史数据存储&查询功能,轻松追溯历史数据5、使用神经网络(Resnet)进行缺陷分类
1800C++机器深度学习
1.分为端面缺陷检测以及内部缺陷检测两种;2.导入深度学习算法,对相似度比较近的缺陷进行分类;3.算法实现了对产品表面的各种各样的缺陷进行抓取、分类;4.为客户提供过漏检数据、缺陷分类数据,让客户可以根据数据对前端工艺进行优化修改,提升产能。
1961C++机器深度学习
闪测仪软件产品系统
同一型号零件进入工业相机(固定帧率)视野范围内时,系统对其进行检测,区分零件的各个面拍照并进行标识,随后进行尺寸检测及,表面缺陷检测。零件旋转翻转后,系统通过抓取到的图片再次进行检测并进行表示。检测结果将以时间-批次-面-缺陷类型-缺陷图片存档进行保存并返回上位机。
1210C++机器深度学习
非接触式监测:使用医用级摄像头对保温箱内早产儿进行持续视频采集,避免传感器接触对婴儿造成的刺激深度学习姿态识别:基于改进的YOLOv4/YOLOv5算法,实现对早产儿关键身体部位(头部、四肢、躯干)的精准定位和姿态分类异常行为检测:通过时序分析识别异常姿态模式(如持续性异常体位、活动减少等),及时预
1920C++人工智能
利用三维扫描获取物体表面微米级点云数据,通过曲率分析、法向量对比、深度学习等方法识别凹凸、孔洞、裂纹等缺陷,实现非接触式、高速、全检。尤其适用于表面要求极高的工件。
2260C++机器深度学习
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