麻烦哪位大神指点一下c++?

提升表达能力的终极攻略 全面系统的讲解如何快速提高表达能力的方法与步骤,提升在职场的竞争能力! ![在这里插入图片描述][/detail/wentasy

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1、一个人能到今天的位置,一定拥有他的过人之处,千万不要小瞧他; 2、团队的利益高于一切,只要触犯到团队的利益,你离出局的时间就不远了,无论你是谁、你曾经是谁; 3、不要全

相对于其它行业,IT职场应该算比较光明的了,但也陷阱重重,本文说说我的亲身体会,希望大家能在IT职场上战无不胜! 通用法则 ![640?wx\_fmt=

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周末参加了入职引导人的培训,现在结合我的经验总结一下个人感受最深的五方面内容。 0. 明确入职引导人的目的和目标 作为入职引导人,虽然不是一个岗位,也一定要清

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本人从事c++ 将近6年的时间,今天给大家分享下学习经验

到今年年底结束,我做c++ 开发已经6年的时间了,现在月薪可以接近三万已经算知足了,但是距离我年薪百万的目标还有很长的路要走,而以后靠的不能仅仅是技术,更是一些管理和带人方面的知识和头脑。因为曾经自己自学c++ 的时候走了不少的弯路,今天想做下总结:

弯路一:盲目的去学当初我在对于c++ 这个行业什么都不了解的情况下,比如:不知道未来发展趋势,不知道学习c++ 应该注意哪些初始问题,不知道具体的学习规划学习路线等等,一味的买书看书,看视频,到了中期阶段萌生放弃的想法,和主要是因为觉得自己越学越迷茫,也知道自己这样学找不到工作,这是初学者最大的误区。

弯路二:孤军奋战当初在学c++ 的时候,从来都没有跟别人交流过,就感觉活在自己的世界里,总认为自己什么都可以搞定,而且很多知识不会了,直接就过去了,并没有深究,而这种学习态度也注定了我的学习是失败,学习 一定要有讨论的过程,只有跟不同的交流才能了解到你自己不知道的东西。

弯路三:没人指点c++ 对于我来说是从来不了解的行业,而我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下,现在我终于认识到了一点什么叫“方法不对,努力白费”所有的 大神都有自己的学习方法,而学c++ 的学习也基本是一致,而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学,这也是造成失败的最直接原因。所以学c++ 一定要有人指点,如果感觉自己找不到人,可有任何不明白的东西可以随时来问加学习群(见评论区)。

  • 远方传来动听的歌声 辽阔无垠 那可是你深情的叹息 低吟的话语 那天边飘荡的云彩 可是你吞吐的烟雾 掩盖了现实的尘埃...

  • 文安安在高中的时候无疑是受排挤的,在庞大的班级团体中。她性格孤僻,不常和同学们玩耍;她生性冷傲,不曾花费时间在人际...

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Abseil:Google的STL,我个人更喜欢的一个开源库,主要文档比较全,官方文档关于Abseil介绍的也很详细。

Boost:不多介绍,没有不知道的吧,Boost是功能相当丰富的C++基础库,boost里有很多好用的组件,都值得我们学习,造轮子时也有个方向。(话说一般C++标准库好多东西也都是从Boost里抠出来的。)

Folly:Facebook的开源库,和Boost类似,但听说比Boost还牛逼。(之前研究过一个运行时检测死锁的问题,就采用了Folly库里面deadlock.py中检测图中最小环的思路。)

zeromq:zmq是一个为可伸缩的分布式或并发应用程序设计的高性能异步消息库。它提供一个高性能消息队列,该库设计成常见的套接字风格的API。(估计C/C++开发都会用到zmq吧,记得以前zmq是C++接口,貌似为了高性能又用C语言重写了一遍。关于zmq网上有太多学习资料了,大家有需要也可以关注我加我好友找我要!

protobuf:Google出品,protobuf一个具有高效的协议数据交换格式工具库(类似Json),但相比于Json,Protobuf有更高的转化效率,时间效率和空间效率都是JSON的3-5倍。(现在的RPC基本都是用protobuf作为通讯数据格式。)

libevent:一个用C语言编写的、轻量级的开源高性能事件通知库,主要有以下几个亮点:事件驱动,高性能,轻量级,专注于网络,不如 ACE 那么臃肿庞大;源代码相当精炼、易读;跨平台;支持多种 I/O 多路复用技术:epoll、poll、select 和 kqueue 等;支持 I/O,定时器和信号等事件;注册事件优先级等。

asio:asio 是一个跨平台的C++网络编程框架,通过先进的C++方法为开发人员提供连续异步模型。(我进行网络通信就是用的asio,大家呢?)

muduo:一个基于 Reactor 模式的现代 C++ 网络库,它采用非阻塞 IO 模型,基于事件驱动和回调,支持多核多线程,适合编写 Linux 服务端多线程网络应用程序。(陈硕大佬写的,值得学习,这里也极力推荐陈硕大佬的《Linux多线程服务端编程》书籍,文中很多篇幅都讲述了如何使用现代C++,及时不进行网络开发也推荐学习一下这本书,我当年看了两遍,收获颇多!)

FFmpeg:音视频届的yyds,音视频开发有谁能绕过ffmpeg?ffmpeg的功能相当强大,音视频采集、音视频格式转换、滤镜、水印、音视频编解码、推送到流媒体服务器等等,太多了,对视频的绝大多数处理都可以使用ffmpeg,可以说无所不能。

如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。是计算机视觉里非常举足轻重的库,主要可用于物体检测、人脸检测、图像处理等。(我更多主要用它来读图片文件,进行格式转码和预览等,是不是有点大材小用了)

workflow:搜狗公司C++服务器引擎,支撑搜狗几乎所有后端C++在线服务,包括所有搜索服务,云输入法,在线广告等,每日处理超百亿请求。这是一个设计轻盈优雅的企业级程序引擎,可以满足大多数C++后端开发需求。(之前我还特意写了一篇文章介绍过)

OpenGL:用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API),图型开发者貌似都离不开OpenGL,与纹理有关的操作基本都会用到OpenGL,常用于CAD、虚拟现实、科学可视化程序和电子游戏开发。(我平时做音视频开发就需要经常使用OpenGL,搭配下面介绍的glm使用,真香。)

bgfx:一个跨平台、 "可打造个性引擎/框架“ 风格的渲染库,类似于Ogre。(我们部门渲染组初期技术选型时就评估了一下Ogre和bgfx,两者都能满足需求,但最终还是选择了Ogre,具体为啥我也忘了...)

Ogre:一个三维(3D)图形渲染引擎。它是面向对象的,并且高效,抽象化了不同的API和平台,这样可以以场景为对象来使用物体,支持多种场景。它已经成功地被应用于诸多三维仿真领域,包括网络游戏和三维仿真项目。(我们平时见到的各种特效,比如在人脑袋上贴个大恐龙,贴个B站小电视,可能底层就是用到了Ogre。)

Vulkan:下一代的OpenGL,可解决OpenGL很多框架层面的缺陷,更高性能,可能我们以后都会从OpenGL迁移到Vulkan吧,但升级永远没有那么容易,成本太高,至少它现在还没那么普及。

GLM:由于 C/C++标准库中没有几何数学库,这样造成在开发一个三维系统之初往往都需要自行实现一个实用的几何数学库,这样太费时费力了。GLM的出现可以很好的解决这个问题,而且GLM不需要编译成任何库,只需要依赖头文件即可使用(OpenGL搭配GLM使用,很爽)。

fmtlib/fmt:formatting库,相当不错,如果觉得下面的代码非常繁琐,可考虑使用fmt。

spdlog:目前最火的C++log库,只需要头文件即可,兼容C++11,相当方便,现在有人问有什么好的log库推荐,我都是无脑推荐spdlog。

  • 可对日志文件进行循环输出

glog:Google Glog 是一个C++语言的应用级日志记录框架,提供了 C++ 风格的流操作和各种辅助宏。我以前参与的项目就有使用过glog,关于glog我还做过源码分析,这里看吧!

brpc:brpc又称为baidu-rpc,百度出品。brpc目前被应用于百度公司内部和其他外部好多公司的各种核心业务上。

grpc:gRPC 是可以在任何环境中运行的现代开源高性能 RPC 框架。google出品,必属经典。

内存(高效内存分配器,尤其多线程场景)

gflags:google开源的gflags是一套命令行参数解析工具,功能强大,使用起来非常方便,gflags还支持从环境变量、配置文件读取参数(可用gflags代替配置文件)。

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