吐血整理：C++编程语言资源汇总
Posted
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了吐血整理：C++编程语言资源汇总相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。有需要的小伙伴可以收藏一下！
C++标准库，包括了STL容器，算法和函数等。
C++ Standard Library：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。
Standard Template Library：标准模板库
C POSIX library ： POSIX系统的C标准库规范
ISO C++ Standards Committee ：C++标准委员会
C++通用框架和库
Apache C++ Standard Library：是一系列算法，容器，迭代器和其他基本组件的集合
ASL ：Adobe源代码库提供了同行的评审和可移植的C++源代码库。
Boost ：大量通用C++库的集合。
BDE ：来自于彭博资讯实验室的开发环境。
Cinder：提供专业品质创造性编码的开源开发社区。
Cxxomfort：轻量级的，只包含头文件的库，将C++ 11的一些新特性移植到C++03中。
Dlib：使用契约式编程和现代C++ 科技 设计的通用的跨平台的C++库。
EASTL ：EA-STL公共部分
ffead-cpp ：企业应用程序开发框架
Folly：由Facebook开发和使用的开源C++库
JUCE ：包罗万象的C++类库，用于开发跨平台软件
libPhenom：用于构建高性能和高度可扩展性系统的事件框架。
LibSourcey ：用于实时的视频流和高性能网络应用程序的C++11 evented IO
LibU ： C语言写的多平台工具库
Loki ：C++库的设计，包括常见的设计模式和习语的实现。
MiLi ：只含头文件的小型C++库
openFrameworks ：开发C++工具包，用于创意性编码。
Qt ：跨平台的应用程序和用户界面框架
Reason ：跨平台的框架，使开发者能够更容易地使用Java，.Net和Python，同时也满足了他们对C++性能和优势的需求。
ROOT ：具备所有功能的一系列面向对象的框架，能够非常高效地处理和分析大量的数据，为欧洲原子能研究机构所用。
STLport：是STL具有代表性的版本
STXXL：用于额外的大型数据集的标准模板库。
Ultimate++ ：C++跨平台快速应用程序开发框架
Windows Template Library：用于开发Windows应用程序和UI组件的C++库
Yomm11 ：C++11的开放multi-methods.
btsk ： 游戏 行为树启动器工具
Evolving Objects：基于模板的，ANSI C++演化计算库，能够帮助你非常快速地编写出自己的随机优化算法。
Neu：C++11框架，编程语言集，用于创建人工智能应用程序的多用途软件系统。
Boost.Asio：用于网络和底层I/O编程的跨平台的C++库。
libev ：功能齐全，高性能的时间循环，轻微地仿效libevent，但是不再像libevent一样有局限性，也修复了它的一些bug。
libevent ：事件通知库
libuv ：跨平台异步I/O。
音频，声音，音乐，数字化音乐库
FMOD ：易于使用的跨平台的音频引擎和音频内容的 游戏 创作工具。
Maximilian ：C++音频和音乐数字信号处理库
OpenAL ：开源音频库—跨平台的音频API
Opus：一个完全开放的，免版税的，高度通用的音频编解码器
Speex：免费编解码器，为Opus所废弃
Tonic： C++易用和高效的音频合成
Vorbis： Ogg Vorbis是一种完全开放的，非专有的，免版税的通用压缩音频格式。
生物信息，基因组学和生物技术
libsequence：用于表示和分析群体遗传学数据的C++库。
SeqAn：专注于生物数据序列分析的算法和数据结构。
Vcflib ：用于解析和处理VCF文件的C++库
Wham：直接把联想测试应用到BAM文件的基因结构变异。
压缩和归档库
bzip2：一个完全免费，免费专利和高质量的数据压缩
doboz：能够快速解压缩的压缩库
PhysicsFS：对各种归档提供抽象访问的库，主要用于视频 游戏 ，设计灵感部分来自于Quake3的文件子系统。
KArchive：用于创建，读写和操作文件档案（例如zip和 tar）的库，它通过QIODevice的一系列子类，使用gzip格式，提供了透明的压缩和解压缩的数据。
LZ4 ：非常快速的压缩算法
LZHAM ：无损压缩数据库，压缩比率跟LZMA接近，但是解压缩速度却要快得多。
LZMA ：7z格式默认和通用的压缩方法。
LZMAT ：及其快速的实时无损数据压缩库
miniz：单一的C源文件，紧缩/膨胀压缩库，使用zlib兼容API，ZIP归档读写，PNG写方式。
Minizip：Zlib最新bug修复，支持PKWARE磁盘跨越，AES加密和IO缓冲。
Snappy ：快速压缩和解压缩
ZLib ：非常紧凑的数据流压缩库
ZZIPlib：提供ZIP归档的读权限。
并发执行和多线程
Boost.Compute ：用于OpenCL的C++GPU计算库
Bolt ：针对GPU进行优化的C++模板库
C++React ：用于C++11的反应性编程库
Intel TBB ：Intel线程构件块
Libclsph：基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库
OpenCL ：并行编程的异构系统的开放标准
OpenMP：OpenMP API
Thrust ：类似于C++标准模板库的并行算法库
HPX ：用于任何规模的并行和分布式应用程序的通用C++运行时系统
VexCL ：用于OpenCL/CUDA 的C++向量表达式模板库。
C++ B-tree ：基于B树数据结构，实现命令内存容器的模板库
Hashmaps： C++中开放寻址哈希表算法的实现
Bcrypt ：一个跨平台的文件加密工具，加密文件可以移植到所有可支持的操作系统和处理器中。
BeeCrypt：
Botan： C++加密库
Crypto++：一个有关加密方案的免费的C++库
GnuPG： OpenPGP标准的完整实现
GnuTLS ：实现了SSL，TLS和DTLS协议的安全通信库
Libgcrypt
libmcrypt
LibreSSL：免费的SSL/TLS协议，属于2014 OpenSSL的一个分支
LibTomCrypt：一个非常全面的，模块化的，可移植的加密工具
libsodium：基于NaCI的加密库，固执己见，容易使用
Nettle 底层的加密库
OpenSSL ： 一个强大的，商用的，功能齐全的，开放源代码的加密库。
Tiny AES128 in C ：用C实现的一个小巧，可移植的实现了AES128ESB的加密算法
数据库，SQL服务器，ODBC驱动程序和工具
hiberlite ：用于Sqlite3的C++对象关系映射
Hiredis： 用于Redis数据库的很简单的C客户端库
LevelDB： 快速键值存储库
LMDB：符合数据库四大基本元素的嵌入键值存储
mysql++：封装了MySql的C API的C++ 包装器
RocksDB：来自Facebook的嵌入键值的快速存储
SQLite：一个完全嵌入式的，功能齐全的关系数据库，只有几百KB，可以正确包含到你的项目中。
调试库， 内存和资源泄露检测，单元测试
Boost.Test：Boost测试库
Catch：一个很 时尚 的，C++原生的框架，只包含头文件，用于单元测试，测试驱动开发和行为驱动开发。
CppUnit：由JUnit移植过来的C++测试框架
CTest：CMake测试驱动程序
googletest：谷歌C++测试框架
ig-debugheap：用于跟踪内存错误的多平台调试堆
libtap：用C语言编写测试
MemTrack —用于C++跟踪内存分配
microprofile- 跨平台的网络试图分析器
minUnit ：使用C写的迷你单元测试框架，只使用了两个宏
Remotery：用于web视图的单一C文件分析器
UnitTest++：轻量级的C++单元测试框架
Cocos2d-x ：一个跨平台框架，用于构建2D 游戏 ，互动图书，演示和其他图形应用程序。
Grit ：社区项目，用于构建一个免费的 游戏 引擎，实现开放的世界3D 游戏 。
Irrlicht ：C++语言编写的开源高性能的实时#D引擎
Polycode：C++实现的用于创建 游戏 的开源框架（与Lua绑定）。
CEGUI ： 很灵活的跨平台GUI库
FLTK ：快速，轻量级的跨平台的C++GUI工具包。
GTK+： 用于创建图形用户界面的跨平台工具包
gtkmm ：用于受欢迎的GUI库GTK+的官方C++接口。
imgui：拥有最小依赖关系的立即模式图形用户界面
libRocket ：libRocket 是一个C++ html/CSS 游戏 接口中间件
MyGUI ：快速，灵活，简单的GUI
Ncurses：终端用户界面
QCustomPlot ：没有更多依赖关系的Qt绘图控件
Qwt ：用户与技术应用的Qt 控件
QwtPlot3D ：功能丰富的基于Qt/OpenGL的C++编程库，本质上提供了一群3D控件
OtterUI ：OtterUI 是用于嵌入式系统和互动 娱乐 软件的用户界面开发解决方案
PDCurses 包含源代码和预编译库的公共图形函数库
wxWidgets C++库，允许开发人员使用一个代码库可以为widows， Mac OS X，Linux和其他平台创建应用程序
bgfx：跨平台的渲染库
Cairo：支持多种输出设备的2D图形库
Horde3D 一个小型的3D渲染和动画引擎
magnum C++11和OpenGL 2D/3D 图形引擎
Ogre 3D 用C++编写的一个面向场景，实时，灵活的3D渲染引擎（并非 游戏 引擎）
OpenSceneGraph 具有高性能的开源3D图形工具包
Panda3D 用于3D渲染和 游戏 开发的框架，用Python和C++编写。
Skia 用于绘制文字，图形和图像的完整的2D图形库
urho3d 跨平台的渲染和 游戏 引擎。
Boost.GIL：通用图像库
CImg ：用于图像处理的小型开源C++工具包
CxImage ：用于加载，保存，显示和转换的图像处理和转换库，可以处理的图片格式包括 BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF, MNG, ICO, PCX, TGA, WMF, WBMP, JBG, J2K。
FreeImage ：开源库，支持现在多媒体应用所需的通用图片格式和其他格式。
GDCM：Grassroots DICOM 库
ITK：跨平台的开源图像分析系统
Magick++：ImageMagick程序的C++接口
MagickWnd：ImageMagick程序的C++接口
OpenCV ： 开源计算机视觉类库
tesseract-ocr：OCR引擎
VIGRA ：用于图像分析通用C++计算机视觉库
VTK ：用于3D计算机图形学，图像处理和可视化的开源免费软件系统。
最后， 对于学习编程或者在工作想升职的程序员兄弟，如果你想更好的提升你的编程能力帮助你提升水平！ 笔者这里或许可以帮到你~
编程学习书籍分享：
编程学习视频分享：
分享（源码、项目实战视频、项目笔记，基础入门教程）
欢迎转行和学习编程的伙伴，利用更多的资料学习成长比自己琢磨更快哦！
吐血整理：PyTorch项目代码与资源列表 | 资源下载
本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！
PyTorch 是什么？
PyTorch即 Torch 的 Python 版本。Torch 是由 Facebook 发布的深度学习框架，因支持动态定义计算图，相比于 Tensorflow 使用起来更为灵活方便，特别适合中小型机器学习项目和深度学习初学者。但因为 Torch 的开发语言是Lua，导致它在国内一直很小众。所以，在千呼万唤下，PyTorch应运而生！PyTorch 继承了 Troch 的灵活特性，又使用广为流行的 Python 作为开发语言，所以一经推出就广受欢迎！
目录：
入门系列教程
入门实例
图像、视觉、CNN相关实现
对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现
机器翻译、问答系统、NLP相关实现
先进视觉推理系统
深度强化学习相关实现
通用神经网络高级应用
1.PyTorch Tutorials
https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial.git
著名的“莫烦”PyTorch系列教程的源码。
2.Deep Learning with PyTorch: a 60-minute blitz
http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
PyTorch官网推荐的由网友提供的60分钟教程，本系列教程的重点在于介绍PyTorch的基本原理，包括自动求导，神经网络，以及误差优化API。
3.Simple examples to introduce PyTorch
https://github.com/jcjohnson/pytorch-examples.git
由网友提供的PyTorch教程，通过一些实例的方式，讲解PyTorch的基本原理。内容涉及Numpy、自动求导、参数优化、权重共享等。
入门实例
1.Ten minutes pyTorch Tutorial
https://github.com/SherlockLiao/pytorch-beginner.git
知乎上“十分钟学习PyTorch“系列教程的源码。
2.Official PyTorch Examples
https://github.com/pytorch/examples
官方提供的实例源码，包括以下内容：
MNIST Convnets
Word level Language Modeling using LSTM RNNs
Training Imagenet Classifiers with Residual Networks
Generative Adversarial Networks (DCGAN)
Variational Auto-Encoders
Superresolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network
Hogwild training of shared ConvNets across multiple processes on MNIST
Training a CartPole to balance in OpenAI Gym with actor-critic
Natural Language Inference (SNLI) with GloVe vectors, LSTMs, and torchtext
Time sequence prediction - create an LSTM to learn Sine waves
3.PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers
https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial.git
据说是提供给深度学习科研者们的PyTorch教程←_←。教程中的每个实例的代码都控制在30行左右，简单易懂，内容如下：
PyTorch Basics
Linear Regression
Logistic Regression
Feedforward Neural Network
Convolutional Neural Network
Deep Residual Network
Recurrent Neural Network
Bidirectional Recurrent Neural Network
Language Model (RNN-LM)
Generative Adversarial Network
Image Captioning (CNN-RNN)
Deep Convolutional GAN (DCGAN)
Variational Auto-Encoder
Neural Style Transfer
TensorBoard in PyTorch
4PyTorch-playground
https://github.com/aaron-xichen/pytorch-playground.git
PyTorch初学者的Playground，在这里针对一下常用的数据集，已经写好了一些模型，所以大家可以直接拿过来玩玩看，目前支持以下数据集的模型。
mnist, svhn
cifar10, cifar100
stl10
alexnet
vgg16, vgg16_bn, vgg19, vgg19_bn
resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152
squeezenet_v0, squeezenet_v1
inception_v3
图像、视觉、CNN相关实现
1.PyTorch-FCN
https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git
FCN(Fully Convolutional Networks implemented) 的PyTorch实现。
2.Attention Transfer
https://github.com/szagoruyko/attention-transfer.git
论文 "Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer" 的PyTorch实现。
3.Wide ResNet model in PyTorch
https://github.com/szagoruyko/functional-zoo.git
一个PyTorch实现的 ImageNet Classification 。
4.CRNN for image-based sequence recognition
https://github.com/bgshih/crnn.git
这个是 Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) 的 PyTorch 实现。CRNN 由一些CNN，RNN和CTC组成，常用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。
5.Scaling the Scattering Transform: Deep Hybrid Networks
https://github.com/edouardoyallon/pyscatwave.git
使用了“scattering network”的CNN实现，特别的构架提升了网络的效果。
6.Conditional Similarity Networks (CSNs)
https://github.com/andreasveit/conditional-similarity-networks.git
《Conditional Similarity Networks》的PyTorch实现。
7.Multi-style Generative Network for Real-time Transfer
https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Style-Transfer.git
MSG-Net 以及 Neural Style 的 PyTorch 实现。
8.Big batch training
https://github.com/eladhoffer/bigBatch.git
《Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks》的 PyTorch 实现。
9.CortexNet
https://github.com/e-lab/pytorch-CortexNet.git
一个使用视频训练的鲁棒预测深度神经网络。
10.Neural Message Passing for Quantum Chemistry
https://github.com/priba/nmp_qc.git
论文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》的PyTorch实现，好像是讲计算机视觉下的神经信息传递。
对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现
1.Generative Adversarial Networks (GANs) in PyTorch
https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks.git
一个非常简单的由PyTorch实现的对抗生成网络
2.DCGAN & WGAN with Pytorch
https://github.com/chenyuntc/pytorch-GAN.git
由中国网友实现的DCGAN和WGAN，代码很简洁。
3.Official Code for WGAN
https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN.git
WGAN的官方PyTorch实现。
4.DiscoGAN in PyTorch
https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch.git
《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。
5.Adversarial Generator-Encoder Network
https://github.com/DmitryUlyanov/AGE.git
《Adversarial Generator-Encoder Networks》的 PyTorch 实现。
6.CycleGAN and pix2pix in PyTorch
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix.git
图到图的翻译，著名的 CycleGAN 以及 pix2pix 的PyTorch 实现。
7.Weight Normalized GAN
https://github.com/stormraiser/GAN-weight-norm.git
《On the Effects of Batch and Weight Normalization in Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现。
1.DeepLearningForNLPInPytorch
https://github.com/rguthrie3/DeepLearningForNLPInPytorch.git
一套以 NLP 为主题的 PyTorch 基础教程。本教程使用Ipython Notebook编写，看起来很直观，方便学习。
2.Practial Pytorch with Topic RNN & NLP
https://github.com/spro/practical-pytorch
以 RNN for NLP 为出发点的 PyTorch 基础教程，分为“RNNs for NLP”和“RNNs for timeseries data”两个部分。
3.PyOpenNMT: Open-Source Neural Machine Translation
https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py.git
一套由PyTorch实现的机器翻译系统。
4.Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues
https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator.git
Facebook AI Research 论文《Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues》的 PyTorch 实现。
5.Attention is all you need: A Pytorch Implementation
https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch.git
Google Research 著名论文《Attention is all you need》的PyTorch实现。
6.Improved Visual Semantic Embeddings
https://github.com/fartashf/vsepp.git
一种从图像中检索文字的方法，来自论文：《VSE++: Improved Visual-Semantic Embeddings》。
7.Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
https://github.com/facebookresearch/DrQA.git
一个开放领域问答系统DrQA的PyTorch实现。
8.Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding
https://github.com/ExplorerFreda/Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding.git
IBM 与 MILA 发表的《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》的开源实现。
1.Visual Question Answering in Pytorch
https://github.com/Cadene/vqa.pytorch.git
一个PyTorch实现的优秀视觉推理问答系统，是基于论文《MUTAN: Multimodal Tucker Fusion for Visual Question Answering》实现的。项目中有详细的配置使用方法说明。
2.Clevr-IEP
https://github.com/facebookresearch/clevr-iep.git
Facebook Research 论文《Inferring and Executing Programs for Visual Reasoning》的PyTorch实现，讲的是一个可以基于图片进行关系推理问答的网络。
1.Deep Reinforcement Learning withpytorch & visdom
https://github.com/onlytailei/pytorch-rl.git
多种使用PyTorch实现强化学习的方法。
2.Value Iteration Networks in PyTorch
https://github.com/onlytailei/Value-Iteration-Networks-PyTorch.git
Value Iteration Networks (VIN) 的PyTorch实现。
3.A3C in PyTorch
https://github.com/onlytailei/A3C-PyTorch.git
Adavantage async Actor-Critic (A3C) 的PyTorch实现。
1.PyTorch-meta-optimizer
https://github.com/ikostrikov/pytorch-meta-optimizer.git
论文《Learning to learn by gradient descent by gradient descent》的PyTorch实现。
2.OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks
https://github.com/locuslab/optnet.git
论文《Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks》的PyTorch实现。
3.Task-based End-to-end Model Learning
https://github.com/locuslab/e2e-model-learning.git
论文《Task-based End-to-end Model Learning》的PyTorch实现。
4.DiracNets
https://github.com/szagoruyko/diracnets.git
不使用“Skip-Connections”而搭建特别深的神经网络的方法。
5.ODIN: Out-of-Distribution Detector for Neural Networks
https://github.com/ShiyuLiang/odin-pytorch.git
这是一个能够检测“分布不足”（Out-of-Distribution)样本的方法的PyTorch实现。当“true positive rate”为95％时，该方法将DenseNet（适用于CIFAR-10）的“false positive rate”从34.7％降至4.3％。
6.Accelerate Neural Net Training by Progressively Freezing Layers
https://github.com/ajbrock/FreezeOut.git
一种使用“progressively freezing layers”来加速神经网络训练的方法。
7.Efficient_densenet_pytorch
https://github.com/gpleiss/efficient_densenet_pytorch.git
DenseNets的PyTorch实现，优化以节省GPU内存。
感觉微信文章查询不方便？
可以找到本文PDF和HTML版的下载链接哦！
（通过连接找到资料下载即可）
自学容易走弯路？
快来跟张江教授学习深度学习&PyTorch吧！
本课程强大的助教团队
李周园
清华大学博士、荷兰Wageningen大学WIMEK学者，遥感数据挖掘方向。
胡胜
中国地质大学（武汉）硕士、攻读博士，空间数据挖掘和智慧交通方向，熟悉Python语言。
孙颖宝
荷兰Wageningen大学遥感与地理信息实验室研究生，熟悉R、Python语言。
苏尚君
前运维开发工程师、现Udacity机器学习课程助教，熟悉Python语言，GitHub用户、有“简书”技术专栏。
任伟
中国科学院大学博士，气候系统与碳循环方向，有深度学习技术基础，熟悉数据挖掘与空间分析。
张庆逸
学生，有编程工作经验，了解Python语言。
打包组课只需499￥
可开发票
团购享优惠
◆ ◆ ◆
加入“没有围墙的研究所”
让苹果砸得更猛烈些吧！
以上是关于吐血整理：C++编程语言资源汇总的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章