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前天偶然看到谷歌开源项目中有一个近乎无人问津的项目Google Preview Image Extractor(PIEX) 。 项目地址: https://github.com/google/piex 官方的描述是这样的： The Preview Image Extractor (PIEX) is designed to find and extract the largest JPEG compressed preview image contained in a RAW file. 也就是说，这个项目
嵌入式系统是一种专用计算机系统，通常嵌入到大型系统中，执行特定任务。典型的嵌入式系统包括微控制器（MCU）、单板计算机（SBC）和专用AI加速器。嵌入式系统的主要特点包括：
平常用的比较多的是 imread函数，直接将一个.jpg或者.bmp或者其他格式图片文件，读入到mat矩阵中。
一、tuple的历史概述 Tuple是TR1引入的东西，它扩展了pair的概念，拥有任意数量的元素。在C++11标准之前，tuple最多带有10个类型不同的元素 C++11，tuple被重新定义，采用variadic template概念，被设计为可用于任意大小的异质集合 二、tuple概述 tuple与pair类似，也是一个模板。pair接受两个成员，tuple接受任意数目的成员 当我们希望将一些数据组合成单一对象时，tuple非常有用 tuple的实现 TR1标准时（C++11之前），tuple最多带有
由于是做环保相关的，有时需要对212协议进行拆包和解包。HJ212协议是一种字符串协议，数据传输通讯包主要由包头、数据段长度、数据段、CRC校验、包尾组成，其中“数据段”内容包括请求编码、系统编码、命令编码、密码、设备唯一标识、总包数、包号、指令参数。请求编码为请求的时间戳，系统编码ST统一规定为22，命令编码CN为该数据包的时间类型，访问密码、设备唯一标识在对接时由平台提供，指令参数为数据内容。通讯协议的数据结构如图4所示。
Web指纹识别是一种通过分析Web应用程序的特征和元数据，以确定应用程序所使用的技术栈和配置的技术。这项技术旨在识别Web服务器、Web应用框架、后端数据库、JavaScript库等组件的版本和配置信息。通过分析HTTP响应头、HTML源代码、JavaScript代码、CSS文件等，可以获取关于Web应用程序的信息。指纹识别在信息搜集、渗透测试、安全审计等方面具有重要作用。有许多开源和商业工具可以用于执行Web指纹识别，例如Wappalyzer、WebScarab、Nmap等。
#pragma once /// A buffer class modeled after org.jboss.netty.buffer.ChannelBuffer /// /// @code /// +-------------------+------------------+------------------+ /// | prependable bytes | readable bytes | writable bytes | /// | |
在上文《实践演练Pytorch Bert模型转ONNX模型及预测》中，我们将Bert的Pytorch模型转换成ONNX模型，并使用onnxruntime-gpu完成了python版的ONNX模型预测。今天我们来把预测搬到C++上，模拟一下模型的部署。
//utils.h #ifndef _UTILS_H #define _UTILS_H #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2\nonfree\nonfree.hpp> using nam
本文主要内容是解读MXNet加载并解析模型参数文件所涉及到的代码，希望读者读完本文能对MXNet参数文件的存储格式有比较清晰的了解，并可以自己来实现参数文件的解析。
RSS https://github.com/wanghenshui/cppweeklynews/releases.atom
LibCurl是一个开源的免费的多协议数据传输开源库，该框架具备跨平台性，开源免费，并提供了包括HTTP、FTP、SMTP、POP3等协议的功能，使用libcurl可以方便地进行网络数据传输操作，如发送HTTP请求、下载文件、发送电子邮件等。它被广泛应用于各种网络应用开发中，特别是涉及到数据传输的场景。本章将是《C++ LibCurl 库的使用方法》的扩展篇，在前一篇文章中我们简单实现了LibCurl对特定页面的访问功能，本文将继续扩展该功能，并以此实现Web隐藏目录扫描功能。
在C++中很多地方需要用到图片，图片格式的转换成了难题。不过，可以使用一些库来实现图片格式的转换。其中，OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和转换的功能。本文将用一些简单的实例来展示如何使用 OpenCV 进行图片格式的转换。
编译器信息最新动态推荐关注hellogcc公众号 2022-12-14 第180期
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实际编程时，经常会写入到文件，尤其是在计费类的话单中，第三方厂家落话单时经常会写入大文件，这些文件小则几十兆，大则上百兆，如何快速的将话单写入到文件呢？这里介绍两种常见的方法，当然实际业务场景中会有很多种方案，在本文的末尾处将会列出，大家有兴趣的话可以进行参考。
在之前的代码中，每个变量的类型都已明确声明。通常，这不是必需的，编译器可以根据分配的值确定类型。要自动确定类型，请使用auto关键字。
远程目录列表的获取也是一种很常用的功能，通常在远程控制软件中都存在此类功能，实现此功能可以通过filesystem.hpp库中的directory_iterator迭代器来做，该迭代器用于遍历目录中的文件和子目录，它允许开发者轻松遍历目录层次结构并对遇到的文件和目录执行各种操作。
OpenBuffer 用于读写解析二进制流，解决TCP粘包问题，针对网络数据流而设计。
确实，学生很需要这些，不然都得从头学，不知道我的读者学生多不多，如果没学，这里补课 https://missing-semester-cn.github.io/
问题： 在内存里存放的任何数据，它最基础的存储单元也是二进制比特，也就是说，我们应用程序操作的对象，它在内存中也是使用二进制存储的，既然都是二进制，为什么不能直接把内存中，对象对应的二进制数据直接通过网络发送出去，或者保存在文件中呢？为什么还需要序列化和反序列化呢？
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库，其提供了许多功能强大的程序库和工具，用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备，通常被称为准标准库，是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程，提高代码质量和性能，并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中，如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
使用 Node.js 开发的一个好处是简直能够在 JavaScript 和 原生 C++ 代码之间无缝切换 - 这要得益于 V8 的扩展 API。从 JavaScript 进入 C++ 的能力有时由处理速度驱动，但更多的情况是我们已经有 C++ 代码，而我们想要直接用 JavaScript 调用。
(3)存储一个角色的基础信息（使用命令set） 存储结构： key：BASE角色id ，value 角色基础信息 int playerId = player->get_player_base()->m_player_id; char tmpBuf[64]; memset(tmpBuf,0,64); sprintf(tmpBuf,"BASE%d",playerId); string key(tmpBuf); CRWRedisClient redisClient; redis::cli
Boost 利用ASIO框架实现一个跨平台的反向远控程序，该远控支持保存套接字，当有套接字连入时，自动存储到map容器，当客户下线时自动从map容器中移除，当我们需要与特定客户端通信时，只需要指定客户端ID号即可。
PS:不得不吐槽一句这年头WebSocket转MAT这么复杂，C++后端都隐藏实力去了吗？
C++ 的 vector 本质上是一个动态数组，它的元素是连续存储的，这意味着不仅可以通过迭代器访问元素，还可以使用指向元素的常规指针来对其进行访问。还可以将指向 vector 元素的指针传递给任何需要指向数组元素的指针的函数。
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此文章作为存档文章，caffe虽然不是c++版本运行CenterNet的最优方式，但也是一种选择。这里仅仅是记录，承接利用Caffe推理CenterNet(上篇)。
要想弄清楚MXNet 是如何解析参数文件，并从中提取预训练好的权值，首先第一步要看
TEA(Tiny Encryption Algorithm) 是一种简单高效的加密算法，以加密解密速度快，实现简单著称。算法真的很简单，TEA算法每一次可以操作64-bit(8-byte)，采用128-bit(16-byte)作为key，算法采用迭代的形式，推荐的迭代轮数是64轮，最少32轮。 TEA 算法最初是由剑桥计算机实验室的 David Wheeler 和 Roger Needham 在 1994 年设计的。该算法使用 128 位的密钥为 64 位的信息块进行加密，它需要进行 64 轮迭代，尽管作者认为 32 轮已经足够了。该算法使用了一个神秘常数δ作为倍数，它来源于黄金比率，以保证每一轮加密都不相同。但δ的精确值似乎并不重要，这里 TEA 把它定义为 δ=「(√5 - 1)231」（也就是程序中的 0×9E3779B9）。 下面是维基百科中个关于该算法的C语言描述的代码片段，如下：
[TEA(Tiny Encryption Algorithm) ](https://en.wikipedia.org/wiki/Tiny_Encryption_Algorithm)是一种简单高效的加密算法，以加密解密速度快，实现简单著称。算法真的很简单，TEA算法每一次可以操作64-bit(8-byte)，采用128-bit(16-byte)作为key，算法采用迭代的形式，推荐的迭代轮数是64轮，最少32轮。
mrk it up! #include "SimulatorBase.h" #include "SPlisHSPlasH/Utilities/SceneLoader.h" #include "Utilities/FileSystem.h" #include "SPlisHSPlasH/TimeManager.h" #include "Utilities/PartioReaderWriter.h" #include "SPlisHSPlasH/Emitter.h" #include "SPlisHSPlasH
BuiltinFunctionMap::Map& BuiltinFunctionMap::map() const {
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property_tree 是 Boost 库中的一个头文件库，用于处理和解析基于 XML、Json 或者 INFO 格式的数据。 property_tree 可以提供一个轻量级的、灵活的、基于二叉数的通用容器，可以处理包括简单值（如 int、float）和复杂数据结构（如结构体和嵌套容器）在内的各种数据类型。它可以解析数据文件到内存中，然后通过迭代器访问它们。
XMLNode: XMLNode is a base class for every object that is in the XMLDocument Object Model (DOM), except XMLAttributes.Nodes have siblings, aparent, and children which can be navigated. A node is always in a XMLDocument.The type of a XMLNode can be queried, and it can be cast to its more definedtype.
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从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp/purecpp知乎/等等摘抄一些c++动态
本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。好久没写关于TensorRT的文章了，所幸就以新来开头吧~
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