【c++20】金山云liuguang引擎

等风来不如迎风去

已于 2024-04-04 18:39:14 修改

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分类专栏： c/c++笔面应用实战文章标签： c++20

于 2024-04-04 16:08:57 首次发布

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liuguang引擎是使用C++20开发的，包含服务端(cge)和客户端(cgc)。cge负责数据生成，涉及音频重采样、编码，依赖boost库。客户端cgc用于播放视频数据。引擎使用了固定大小的头部进行协议兼容，并且利用span和string处理网络包。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

看到大神说liuguang是c++20 开发的
下载回来学习下

说明文档

liuguang

下载源码

zhangbin@DESKTOP-1723CM1 MINGW64 /g/CDN/liuguang-engine
$ git clone https://github.com/ksyun-kenc/liuguang
Cloning into 'liuguang'

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基于c++ + VS2019开发的云游戏引擎工程

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【基于C++ + VS2019开发的云游戏引擎工程】在当今的数字娱乐行业中，云游戏技术正逐渐成为主流。云游戏引擎是实现这一技术的关键，它允许玩家通过互联网在任何设备上即时访问和游玩高质量的游戏，而无需下载或安装...

liuguang:鎏光云游戏引擎

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Regame-云游戏引擎 | 英语 Regame - Cloud Gaming Engine是由的Edge计算团队开发的一组技术，可为云游戏场景提供服务。云游戏是一种使用远程硬件完成视频游戏的方法。您不必在本地下载或安装游戏，只需立即开始玩...

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07-24

【标题】"流光4.17" 是一个在安全领域具有一定知名度的软件，主要用于网络安全检测与防护。这款工具在4.17版本中可能包含了更先进的技术和改进，旨在帮助用户发现并解决网络中的安全隐患。【描述】"流光4.17,一款...

liuguang.zip_流光法_视频流光法

09-19

流光法，也被称为流动...对于编程基础较弱的用户，可能需要了解基本的编程语言（如Python、C++）和图像处理库（如OpenCV）的相关知识。同时，熟悉视频处理和计算机图形学的理论背景也会对理解和改进这个程序大有裨益。

【GESP】C++ 2025年6月一级考试-客观题真题解析

CoderCoding的博客

07-12

471

以下是个人关于2025年6月GESP C++ 一级考试选择和判断题的答案解析，仅供参考。以下是个人关于2025年6月GESP C++ 一级考试选择和判断题的答案解析，仅供参考。【GESP】C++ 2025年6月一级考试-客观题真题解析 | OneCoder。

MCGS昆仑通态触摸屏与台达变频器VFD-M Modbus通讯：正反转控制及频率设定工业自动化

07-24

MCGS昆仑通态触摸屏（TPC7062Ti）与台达变频器（VFD-M）通过Modbus协议实现的通讯程序。主要内容涵盖正反转控制、频率设定、加减速时间设置以及电压、频率、电流等参数的读取。文中不仅解释了每个功能的具体实现方法和技术细节，还强调了设备连接、数据处理和安全防护等方面的注意事项。通过该通讯程序，可以显著提升工业控制系统的可靠性和稳定性。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些负责触摸屏和变频器集成项目的专业人士。使用场景及目标：适用于需要实现触摸屏与变频器之间高效通讯的工业应用场景，如生产线自动化、设备监控等。目标是通过优化通讯程序，提高系统的响应速度、数据准确性及安全性。其他说明：本文提供了详细的实现步骤和技术要点，帮助读者更好地理解和实施Modbus通讯程序。同时，也提醒读者注意实际操作中的潜在问题，确保项目的顺利进行。

机器学习在材料领域的应用

07-24

近年来，机器学习技术的应用越来越广泛，其中之一就是在材料领域的应用。材料科学是一个综合性学科，它涉及到物理学、化学、生物学等多个方面，因此对于材料的研究需要大量的实验数据和理论计算。而机器学习技术可以利用这些数据，准确地分析和预测材料性能，为材料研究提供更多的思路和方法。

Hi3516CV610╱Hi3516CV608 焊接工艺指导 FAQ

07-24

学生信息处理平台（类的格式）

07-24

jdk17

深度学习在低压网络电压分布预测中的应用：基于部分智能电表覆盖的技术方案电力系统

07-24

内容概要：本文探讨了利用深度学习神经网络（DLNN）预测低压网络电压分布的有效性和可行性。传统‘适应与忘记’的网络管理方法已不能满足现代电网的需求，而现有方法大多假设网络具有完全可观察性，这在现实中难以实现。为此，作者提出了仅依靠部分智能电表（SM）覆盖即可进行有效预测的新方法。研究表明，只需在低压电路关键位置部署SM并采集数据，便能通过DLNN建立可靠的电压分布预测模型。文中还提供了一个简化的Python代码示例，演示了如何构建和训练这样的模型。适合人群：从事电力系统研究的专业人士、对智能电网感兴趣的科研工作者以及希望了解深度学习应用于电力领域的技术人员。使用场景及目标：适用于需要提高低压网络管理效率和精度的实际工程环境，旨在解决因智能电表覆盖率不足而导致的传统预测方法失效的问题，从而提升整个电力系统的稳定性和可靠性。其他说明：该方法不仅降低了对全面观测的要求，同时也保护了用户的隐私，为未来更多相关研究和技术发展奠定了基础。

chromedriver-mac-arm64-138.0.7204.168(Stable).zip

最新发布

07-24

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微信循环消息，是一款利用循环语句实现的简单代替手工操作的多遍消息发送工具，其特点是简单易用，可以一键自动执行

07-24

是不是觉得有时候给亲朋好友发微信，他们却迟迟没有回应，让你有点小着急呢？别担心，现在有一款超有趣的微信趣味提醒工具来帮你啦！这款工具简单易用，设计初衷就是为了给我们的日常交流增添一份乐趣和便捷。无论是想邀请好友一起开黑上号，还是请他们帮忙带个东西，甚至是想把在厕所里“久留”的伙伴“温柔”地叫出来，这款工具都能以一种轻松有趣的方式，帮你传达心意。它就像是我们社交生活中的小助手，用创意和趣味为我们的对话添彩，让沟通变得更加生动和有趣。你值得体验一下这份不一样的交流乐趣！快来试试吧，让我们的社交氛围更加融洽和欢乐！

智能医疗基于U-Net++的肺部CT影像分割与三维重建系统：毕业设计实战及临床应用优化基于U-Net

07-24

内容概要：本文介绍了一个基于U-Net++的肺部CT影像分割与三维重建系统的智能医疗毕业设计项目。该项目旨在解决医学影像诊断中的痛点，如人工阅片耗时、漏诊率高以及二维断层限制等问题。通过多模型融合架构、迁移学习优化和轻量化部署等技术创新，实现了肺部CT影像的自动分割、特征提取及三维重建。系统采用了PyTorch、MONAI、VTK、ITK-SNAP等技术栈，实现了高效的肿瘤检测和三维可视化。实验结果显示，该系统在分割精度、重建速度和临床应用方面表现出色，显著提高了诊断效率和准确性。适合人群：对医学影像处理、深度学习及三维重建感兴趣的本科生、研究生及医疗领域的研究人员。使用场景及目标：①适用于医学影像处理课程的教学案例，帮助学生理解深度学习在医疗领域的应用；②为临床医生提供高效准确的辅助诊断工具，提高诊断效率和准确性；③作为科研项目的参考，推动医学影像分析技术的发展。阅读建议：本文不仅介绍了系统的实现细节和技术选型，还提供了详细的实验结果和性能分析，建议读者结合实际应用场景进行深入学习，并关注系统在临床验证中的表现。同时，对于开发过程中遇到的问题和解决方案，也有助于读者在类似项目中避免常见错误。

手工艺品销售系统的设计与实现：基于Java与Spring Boot框架的电子商务解决方案

07-24

内容概要：本文详细介绍了手工艺品销售系统的设计与实现，旨在通过计算机技术提升手工艺品销售的信息管理水平。该系统基于Java语言和Spring Boot框架构建，使用MySQL数据库进行数据管理。系统主要功能包括手工艺品管理、评价管理、订单管理、购物车管理和求购管理等，涵盖了管理员、商家和用户三类用户群体的具体操作需求。文中还详细描述了系统的开发技术、设计原则、功能模块、数据库设计及其实现过程，并通过多种测试确保系统的稳定性和功能性。此外，文章讨论了系统的优点，如高效的信息处理、友好的操作界面和较低的误操作率，但也指出了系统在数据存储和代码优化方面存在的不足。适合人群：对电子商务系统设计感兴趣的计算机专业学生及从业者，特别是那些希望深入了解基于Java和Spring Boot框架的Web应用程序开发的人士。使用场景及目标：①适用于希望开发或改进手工艺品销售平台的企业和个人；②为学习如何设计和实现高效、易用的电子商务系统提供参考案例；③帮助理解如何利用现代Web开发技术和数据库管理工具提升业务运营效率。其他说明：尽管系统具备许多优点，但在数据冗余和代码复用性方面仍有改进空间。未来的工作将集中在优化数据库结构和精简代码以提高系统性能和维护性。同时，本文还强调了在项目开发过程中持续学习和解决问题的重要性，感谢了导师和其他相关人员的支持与帮助。

springboot268码头船只货柜管理系统.zip

07-24

springboot268码头船只货柜管理系统

计算机科学_Java串口通信_RXTX二进制分发包_基于微软VisualC2008构建的跨平台串口通信库_支持Windows_x86_x64_ia64和Linux_i386_x.zip

07-24

计算机科学_Java串口通信_RXTX二进制分发包_基于微软VisualC2008构建的跨平台串口通信库_支持Windows_x86_x64_ia64和Linux_i386_x.zip

MATLAB实现电动汽车优化充放电方案——基于yalmip+cplex，通过最小化总负荷峰谷差的目标函数，代码可运行且有注释优化算法必备版

07-24

内容概要：本文探讨了如何使用MATLAB环境中的YALMIP和CPLEX工具箱来解决电动汽车有序充放电问题，旨在最小化总负荷峰谷差。文中详细介绍了从问题背景出发，经过模型构建、代码实现到最后结果展示的完整流程。首先解释了为何需要优化电动汽车的充电策略及其意义，随后展示了具体的数学建模方法，包括定义决策变量、构建目标函数和添加约束条件等步骤。接着给出了部分核心代码片段，并对其进行了详细的注释说明。最后，通过图表形式展示了优化前后电网负荷变化情况，验证了所提方案的有效性。适合人群：对电力系统优化感兴趣的科研工作者、高校师生以及从事智能电网相关工作的技术人员。使用场景及目标：适用于希望深入了解电动汽车充放电调度机制的研究者；希望通过案例学习掌握MATLAB编程技巧的人群；想要了解如何运用数学规划理论解决实际工程问题的学习者。其他说明：文中提供的代码仅为示例，在实际应用中需根据具体情况调整模型参数和约束条件。同时，鼓励读者尝试不同的算法组合，探索更多可能性。

【物联网通信】LoRaWAN网络协议规范解析：低功耗广域网设备的接入与管理机制设计

07-24

内容概要：本文档详细描述了LoRaWAN网络协议的规范，该协议专为电池供电的终端设备设计，适用于低功耗广域网（LPWAN）。LoRaWAN网络采用星型拓扑结构，由终端设备、网关和网络服务器组成。终端设备通过单跳LoRa或FSK通信与一个或多个网关通信，而网关则通过标准IP连接到网络服务器。文档涵盖了LoRaWAN的基本概念、物理层消息格式、MAC层消息格式、MAC命令、终端设备激活方式、不同类别的终端设备（Class A、B、C）及其特性、重传机制、信标同步机制等内容。此外，还介绍了终端设备的激活流程、加密和解密机制、帧完整性检查（MIC）计算方法等关键技术细节。适用人群：物联网开发者、网络工程师、硬件工程师、安全研究人员以及其他对LoRaWAN技术感兴趣的读者。使用场景及目标：①了解LoRaWAN网络架构和工作原理；②掌握终端设备与网关之间的通信机制；③学习终端设备的激活和安全机制；④熟悉MAC命令和帧格式的具体定义；⑤理解不同类别终端设备的特点和应用场景。其他说明：本文档由LoRa联盟发布，版本为1.0.2，包含了对LoRaWAN协议的全面介绍和技术细节。文档中还包括了术语表、参考文献以及修订历史，确保读者能够全面理解并应用LoRaWAN协议。

云计算基于Python的Google Earth Engine高流量端点API设计：压力路径处理函数实现与应用涉及使用Python语言

07-24

内容概要：本文档展示了如何创建一个HTTP触发的云函数来处理高流量路径请求。它通过Python脚本实现了从环境变量获取Google Earth Engine（GEE）API密钥内容和地址，创建临时JSON文件存储这些信息，并实例化一个用于处理压力路径的类GP_pressurePath。该函数设置跨域资源共享（CORS）头部信息，确保可以接收来自不同源的请求。当接收到POST请求时，它解析请求体中的JSON数据并调用GP_pressurePath实例的方法进行单次请求处理，返回处理结果或错误信息；对于非POST请求，则返回方法不允许的提示。; 适合人群：对云计算、API开发以及Google Earth Engine服务有一定了解的技术人员，特别是那些需要集成GEE服务到他们应用中的开发者。; 使用场景及目标：①在云端部署服务端应用程序，利用GEE提供的地理空间数据分析能力；②学习如何构建支持CORS的HTTP触发器函数，以实现跨域请求；③掌握如何安全地管理API密钥和其他敏感信息。; 阅读建议：由于涉及到具体的技术实现细节，建议读者首先熟悉Python编程语言和云函数的概念，同时了解基本的HTTP协议和CORS机制。此外，还应具备一定的GEE使用经验，以便更好地理解和应用文档中的代码示例。

C++类内 constexpr

09-01

C++17引入了在类内使用constexpr的功能。在C++17之前，只能在函数内部使用constexpr。C++17允许我们在类内使用constexpr来声明成员函数和成员变量。这意味着我们可以在类定义中将成员函数或成员变量声明为constexpr来指示它们是可以在编译期间求值的常量表达式。这在编写编译时计算的代码时非常有用，因为constexpr成员函数可以在编译期执行，而不是在运行时执行。例如，我们可以在类内部声明一个constexpr成员函数，该函数返回一个值的平方： ```cpp class MyClass { public: constexpr int square(int x) { return x * x; } }; ``` 在这个例子中，square()函数被声明为constexpr，这意味着可以在编译期间计算它的返回值。这使得我们可以在编译时就知道square(5)的结果是多少。总之，C++17引入了在类内部使用constexpr的功能，使得我们可以在类定义中声明成员函数和成员变量为常量表达式。这在编写编译时计算的代码时非常有用。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [C++20：constexpr、consteval和constinit](https://blog.youkuaiyun.com/liuguang841118/article/details/127754252)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]