C++框架

Matlab代码做游戏时，以下是一些C/C++框架、库和资源的精选清单。受到C/C++标准库和其他优秀工具的启发，它们可以为开发提供强大的支持。 C++标准库：包括STL容器、STL算法、STL函数等，是C++的核心组成部分，广泛用于高效开发。 Abseil C++库：[Apache2] 通用的C++库，提供各种基础功能和工具。 STDCXX库：包含算法、容器、迭代器等，适用于开发高效的应用。[已退休][Apache2] Apache可移植运行时：跨平台的实用工具函数库，简化开发过程。[Apache2] Adobe Source Libraries：提供同行评审的可移植C++源库，适用于多平台应用开发。[麻省理工学院] 彭博实验室BDE：专为高效开发设计的框架，支持跨平台应用。 这些框架和库可以大大提高开发效率，帮助你快速构建稳定的游戏应用。

Matlab代码做游戏非常有趣，而在C / C++的开发领域，有许多非常棒的框架、库和资源可以帮助你提高开发效率。这些资源包括了标准的C++库、STL（标准模板库）等，它们为开发人员提供了丰富的功能与支持。 C++标准库：包括STL容器、STL算法、STL功能等。用核心语言编写的类和函数的集合，是C++ ISO标准本身的一部分。 POSIX系统的C标准库：它提供了标准的C函数库，尤其是在Unix和类Unix系统中的使用。ISO/IEC JTC1/SC22/WG21标准委员会负责制定这一标准。 Apache可移植运行时：这是另一个跨平台实用的C++库，广泛应用于不同系统间的开发。 Adobe源代码库：提供了一些经过同行评审的可移植C++源库，能够帮助开发人员在跨平台开发中获得更好的支持。 BDE开发环境：彭博实验室（Bloomberg Labs）开发的环境，包含了大量的C++资源和工具，致力于提供专业质量的创意编码。 这些库和框架的共同特点是提高了C++的开发效率和跨平台能力，为程序员提供了非常强大的支持。无论你是使用Matlab进行游戏开发，还是选择其他语言，了解和使用这些工具，都会让你的开发之路更加顺畅。

Hikyuu 量化交易研究框架 是一个基于 C++ 和 Python 的高性能开源量化交易研究框架，主要用于策略分析和回测（目前适用于中国 A 股市场）。该框架基于成熟的系统化交易方法，将交易系统抽象为七大组件： 市场环境判断策略 系统有效条件 信号指示器 止损/止盈策略 资金管理策略 盈利目标策略 移滑价差算法 Hikyuu 框架提供了一个策略资产库，允许用户构建这些组件的策略，并在实际研究中自由组合它们，以评估系统的有效性、稳定性以及特定策略的效果。 C++ 核心库 提供了整体策略框架，在保证性能的同时支持多线程和多核处理，为追求更高的计算速度提供了便利。该库可以单独使用，以构建自己的客户端工具。 Python 库 (hikyuu) 封装了 C++ 核心库，并集成了 TA-Lib 库（例如 TA_SMA，对应 talib.SMA）。它还支持与 NumPy 和 Pandas 数据结构之间的相互转换，便于使用其他成熟的 Python 数据分析工具。

matlab背景开发代码BGS图书馆背景减法库页面更新： 01/04/2017库版本： 2.0.0 （见和了解更多信息） BGSLibrary由BGSLibrary开发并提供了一个易于使用的C++框架，用于在视频中执行前背景分离。 bgslibrary兼容OpenCV 2.x和3.x，可在Windows、Linux和Mac OS X下编译。目前该库包含43种算法。源代码在下可用，该库是免费和开源的，用于学术目的。安装说明图形用户界面： （新的）包装纸： （新的）引文如果您将此库用于您的出版物，请将其引用为： @inproceedings{bgslibrary, author = {Sobral, Andrews}, title = {{BGSLibrary}: An OpenCV C++Background Subtraction Library}, booktitle = {IX Workshop de Visão Computacional (WVC'2013)}, address = {Rio de Janeiro

每个occi API类均有详细说明，涵盖了所有支持C++调用的接口，是开发者的神器。

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵视图类型。 数学运算包括数据排序、转换、统计和归约运算。 矩阵和向量存储对象与视图对象紧密结合，为常见线代运算提供大量成员函数。 共享内存指针可避免数据复制。

这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

Oracle的C++编程接口文档详细描述了如何实现对该接口的编程，并提供了代码示例。