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RTKSharp：这是基于C#的LibRTK端口，并包含一个小型c/c++库 - 开源

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简介：
RTKSharp是一款开源软件，它是对LibRTK的C#版本实现，旨在提供高精度GNSS定位解决方案。该项目包含了必要的C/C++组件以确保功能完整性和性能优化。 RTKLIB是一个用于GNSS（全球导航卫星系统）的标准和精确定位的开源程序包。它包含一个可移植程序库以及几个使用该库的应用程序。此端口仅提供适用于C/C++语言的动态链接库(.so或.dll)及适用于.NET Framework环境的.dll文件。RTKSharp支持Windows和Linux操作系统，并且可以与.NET/Mono Assembly兼容，无需重新编译/交叉构建。

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  • RTKSharp：这是基于C#的LibRTK端口，并包含一个小型c/c++库 - 开源
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    RTKSharp是一款开源软件，它是对LibRTK的C#版本实现，旨在提供高精度GNSS定位解决方案。该项目包含了必要的C/C++组件以确保功能完整性和性能优化。 RTKLIB是一个用于GNSS（全球导航卫星系统）的标准和精确定位的开源程序包。它包含一个可移植程序库以及几个使用该库的应用程序。此端口仅提供适用于C/C++语言的动态链接库(.so或.dll)及适用于.NET Framework环境的.dll文件。RTKSharp支持Windows和Linux操作系统，并且可以与.NET/Mono Assembly兼容，无需重新编译/交叉构建。
     
  • QR Code：这是一个开源的C++二维码编解码工具
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    QR Code是一款基于C++开发的开源软件，专为二维码的编码与解码设计。它提供了一个灵活且高效的解决方案，适用于需要处理二维码的各种应用场合。 qrCode：这是个开源的C++二维码编解码项目。
     
  • NWaves：一个用于C#的开源信号处理库
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    NWaves是一款专为C#开发人员设计的强大且灵活的开源信号处理库，提供包括滤波、频谱分析等在内的多种功能，适用于音频处理和通信系统等领域。 **正文** NWaves是C#编程语言中的一款开源信号处理库，专为处理声音、图像和其他类型的时间序列数据而设计。这款库集成了多种高级算法和技术，为开发者提供了丰富的工具来执行信号分析、特征提取、滤波、识别以及其他与信号处理相关的任务。本段落将深入探讨NWaves库的主要特性和功能，以及如何在实际项目中应用这些功能。 1. **信号基本操作** NWaves库支持对信号的基本操作，如读取、写入、裁剪、重采样和混合。它提供了一套完整的API来处理不同格式的音频文件。此外，该库还支持实时流处理，使得开发者可以实时地处理音频输入和输出。 2. **滤波器** 在信号处理领域，滤波是至关重要的。NWaves库包含了各种类型的滤波器，如巴特沃兹滤波器、切比雪夫滤波器、贝塞尔滤波器以及窗函数滤波器等。这些滤波器可以帮助去除噪声，平滑信号，或者突出特定频率成分。 3. **特征提取** NWaves库为声音分析提供了丰富的特征提取功能，包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PCA（主成分分析）和ZCR（零交叉率）等。这些特征对于语音识别、情感分析和音乐分类等应用非常有用。 4. **时频分析** 时间频率分析是研究非平稳信号的重要手段。NWaves库提供了短时傅立叶变换、小波变换和其他方法，允许用户在时间和频率域之间切换，从而更好地理解和解析信号结构。 5. **波形建模** 该库支持多种波形建模技术，如基于参数的模型（如线性预测编码LPC）和非参数模型（如高斯混合模型GMM）。这些模型在语音合成、信号合成和源分离等领域有广泛应用。 6. **神经网络集成** 虽然NWaves本身不是深度学习库，但它可以方便地与其他C#深度学习框架结合，用于构建端到端的信号处理和识别系统。例如，提取的特征可以作为神经网络的输入，进行分类或回归任务。 7. **实用工具** NWaves还包含一些实用工具，如声音合成、噪声生成器、频谱可视化等。这些工具简化了开发过程，帮助开发者快速实现原型验证和调试。 8. **开源社区支持** 作为开源项目，NWaves拥有活跃的社区，开发者可以通过GitHub上的项目页面获取源代码、提交问题、提出改进意见和贡献代码。这种开放的环境促进了库的持续更新和优化。 总而言之，NWaves是一款功能强大的C#信号处理库，涵盖了从基础信号操作到高级分析和建模的广泛功能。无论是在学术研究还是工业应用中，它都能为开发者提供强有力的支持，加速信号处理项目的实施。通过熟练掌握并运用NWaves库，开发者可以更高效地处理各种时间序列数据，提升项目的质量和效率。
     
  • FFmpeg.NET：一个基于FFmpeg的伪包装器，它并非FFmpeg的C#绑定库，而是将FFmpeg集成...
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    FFmpeg.NET是一个非官方的、基于FFmpeg的封装工具，旨在简化在. NET环境中使用FFmpeg的操作。它不是简单的C#绑定，而是在内部集成了FFmpeg，并通过命令行接口与之交互，从而为开发者提供一个更为便捷的方式来处理音视频文件的各种需求。 FFmpeg.NET 是一个专为C#开发者设计的工具库，它作为一个“伪包装器”存在，并非直接将 FFmpeg 的 C 接口转换成 C# 接口，而是通过内嵌 FFmpeg 核心库的方式，在需要时动态提取和使用。这种方式简化了在 .NET 环境中调用 FFmpeg 功能的复杂性，同时也避免了跨平台编译问题。 FFmpeg 是一个开源多媒体处理框架，支持音频、视频编码解码以及流媒体等多种功能。通过提供接近 C# 编程习惯的 API，FFmpeg.NET 让开发者可以在 .NET 环境中轻松利用这些功能实现以下操作： 1. 视频和音频解码：可以解析并解码各种格式的文件（如 MP4、AVI、FLV 和 MP3）成原始的数据流。 2. 编码转换：将原始数据编码为不同格式，以适应不同的应用场景，例如上传到 YouTube 或保存为本地文件。 3. 转换和剪辑：提供对视频帧的精确操作功能，可以调整分辨率、比特率及帧率，并进行复杂的剪辑操作如合并多个片段或添加水印等。 4. 流媒体处理：支持 RTMP、HLS 和 DASH 等协议，实现推流拉流以及录制等功能。 5. 实时处理：在直播场景中能够实时捕获摄像头画面并编码推送至服务器，并从流中接收解码视频以实现实时预览或处理。 6. 元数据提取：读取文件的元信息（如编码细节、时间戳等），方便管理和显示。 由于 FFmpeg.NET 内嵌了 FFmpeg 库，因此在运行过程中可以根据需要动态加载。然而需要注意的是，尽管它封装了底层操作，但性能和稳定性仍然依赖于 FFmpeg 本身；此外还应保持二者同步更新以利用新特性及优化改进。 开发者可以参考文档与示例代码来更好地理解 API 设计及其使用方法，并且熟悉 FFmpeg 命令行工具也有助于理解和运用 FFmpeg.NET。总之，FFmpeg.NET 提供了一个便利的接口使多媒体处理能力得以在 C# 应用中充分发挥。
     
  • 用C语言实现的一个小型C编译器
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    这是一个使用C语言开发的小型C编译器项目，旨在提供一个简化版的C语言编译解决方案。它适合学习和理解编译原理的基础知识。 一个用C语言编写的很小的C编译器实现，可供对编译器感兴趣的同学学习。
     
  • GEOS：一个基于C++11的库，用于进行二维矢量几何操作-C/C++开发
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    GEOS是一款强大的C++11库，专注于二维矢量几何处理，为开发者提供了精确且高效的几何对象操作功能。适用于需要复杂空间数据处理的应用程序。 GEOS是一个C++ 11库，用于在二维矢量几何上执行操作。它主要是JTS拓扑套件Java库的端口，并提供了PostGIS使用的许多算法以及Python Shapely软件包和R sf软件包等所用的算法。更多信息可以在项目主页找到。 对于生成状态分支/ CI Debbie Winnie Dronie Travis CI GitLab CI AppVeyor Bessie Bessie32 master 3.8 3.7 这部分内容，原文中没有具体提及联系方式和网址信息，因此在重写时保持不变。
     
  • FreeRDP是一款免费的远程桌面协议库及客户端-适用于C/C++开发
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    FreeRDP是一款开源的远程桌面协议(RDP)实现，提供了一个用C/C++编写的库和一个独立的客户端程序，支持Windows、Linux等多平台使用。 FreeRDP 是一个在 Apache 许可下发布的远程桌面协议（RDP）的免费实现。您可以在任何地方随意使用它，并且在互操作性最终可以释放您的计算体验的世界中，自由地以所需的方式使用该软件。 资源项目网站提供了更多关于 FreeRDP 的信息。如果您遇到问题或需要提交反馈，可以通过问题跟踪器进行报告。源代码托管于 GitHub 上，您也可以从那里下载最新版本的 FreeRDP。
     
  • 一个小型C编译器源代码实现
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    本项目旨在构建一个简化版的C语言编译器，包括词法分析、语法解析及代码生成等核心模块。适合学习编译原理与实践。 一个小型C编译器的源代码可供学习和开发参考。
     
  • 缠论指标打包（含14个），包含缠论一买指标，C/C++源码.zip
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    本资源提供缠论相关交易指标的C/C++源代码包，内含14个实用工具，特别包括了备受关注的一买信号检测指标，适用于技术分析和量化交易。 缠论指标 14个 打包,包含缠论一买指标,C,C++源码。
     
  • 一个采用libtorch (PyTorch C++) 的C++可训练语义分割库 - C/C++开发
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    这是一个基于LibTorch（PyTorch C++绑定）构建的开源C++库，专注于提供高效、灵活的语义分割模型训练功能，适合于需要深度学习能力但偏好使用C++语言的开发者和研究人员。 这是一个基于LibTorch（Pytorch C++）的C++可训练语义分割库。骨干网络包括ResNet和ResNext，架构则有FPN、U-Net、PAN、LinkNet、PSPNet、DeepLab-V3及DeepLab-V3+等多种选择。 该库的主要特点如下： 1. 高级API：仅需一行代码即可创建神经网络。 2. 支持七种用于二元和多类分割的模型架构，包括著名的U-Net。 3. 提供多种编码器选项，并且所有编码器均配备了预训练权重以实现更快、更好的性能。 4. 相较于PyTorch CUDA版本，收敛速度提高了至少35%。