对大型项目来说，必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言，依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程，比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便，也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多，所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils，里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
长话短说，开门见山，验证码是网络安全的一个重要组成部分，提高了暴力尝试破解的成本，而验证码识别是其反面，本文将带领大家看看如何使用深度学习进行验证码的识别，各厂可以通过本文来认识图形验证码的弱点和不可靠性。
项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
最近导师安排了一个论文模型复现的工作，奈何硬件条件不够，只能到处搜罗免费的GPU资源，过上了白嫖百家GPU资源的日子，这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动，可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白，现将自己使用GPU云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境的过程记录下来，方便大家参考。
本文档旨在收集对C++最佳实践所进行的协作性讨论，是《Effective C++》(Meyers) 和《C++ Coding Standards》(Alexandrescu, Sutter) 等书籍的补充。在讨论如何确保整体代码质量的同时，补充了一些没有讨论到的较低级别的细节，并提供了具体的风格建议。
gRPC 1.23.0 发布了。gRPC 是 Google 开源的高性能、通用 RPC 框架，面向移动和 HTTP/2 设计，是由谷歌发布的首款基于 Protocol Buffers 的 RPC 框架。gRPC 基于 HTTP/2 标准设计，带来诸如双向流、流控、头部压缩、单 TCP 连接上的多复用请求等特性。这些特性使得其在移动设备上表现更好，更省电且节省空间占用。
偷懒了好久没有写分享了，最近的时间也是花费了很多时间大量优化了之前游戏服务器框架和组件的很多细节。其中，相对独立且同时也被其他的项目使用的一个工具则是基于 cmake 和 git 且兼容 vcpkg 的构建系统 cmake-toolset 。之所以要写这么个构建工具主要是要提供比 vcpkg 更宽容的兼容性（没办法我们公司的编译环境比较古老），并且提供更进一步的定制化能力（包含但不限于功能开关和下载源，这些东西 vcpkg 也是很后期才有了个初步的支持）。那么先来记录一下构建系统适配过程中的一些问题吧。
本篇的源码放在： https://github.com/backendcloud/example/tree/master/bazel-remote
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
最近新项目重新评估了一下protobuf的C/C++ -> Lua binding 方案。之前，使用最广泛的 Lua binding 方案应该是 云风 的 pbc 。但是这个库已经是作者弃坑好多年的状态了。我之前使用 pbc 的时候刚碰上 protobuf 3.0 刚出来，当时打了patch来适配 protobuf 3.0 ，还修复了一些其他问题。这个Patch有些推给了上游，有些因为和上游的某些机制冲突没有推。我了解到的很多其他项目也或多或少的打了自己的Patch，大多数也没往上游推。基本上 pbc 已经处于一个失维的状态，所以这次新项目就干脆来寻求更好，或者说仍然有良好活跃度的解决方案。于是就看向了 upb 。
Bazel是一个类似于类似于 Make、Maven 和 Gradle的构建和测试工具。使用 Java、C++、Go、Android、iOS 以及许多其他语言和平台进行构建和测试。Bazel 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。
近期的 protobuf v22和 gRPC v1.55 版本在构建流程层面引入了一些比较大的变化。 最初我关注到这个问题是在我参与的一个社区项目 opentelemetry-cpp 的issue中（ https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-cpp/issues/2095 ）。 直到后来，我们在自己的构建系统 cmake-toolset 对 protobuf 和 gRPC 也进行了升级。所以顺带给社区的项目也提交了一些相关的Patch，在这里分享一下可能其他同学也会碰到。
一、Apollo的技术架构 Apollo是一套完整的自动驾驶技术方案，官方架构原图的截图较为模糊，这里自己画了一个简单的四层结构，每层内的模块暂未画出，因为不是本次入门的重点： 按照上图，apollo
Mac: https://github.com/Coxhuang/FKCpp/tree/master/gRPCDemo/macOS
前段时间有人在 opentelemetry-cpp 提出了api组件在动态库中单例无法工作的 issue ，( https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-cpp/issues/1520 ) 。
clone grpc-go 官方仓库， 找到 https://github.com/grpc/grpc-go/tree/master/examples/helloworld 添加bazel所需文件 修改后的源码放在：https://github.com/backendcloud/example/tree/master/bazel-sample/bazel-grpc-go 运行gazelle生成BUILD文件： ⚡ root@localhost ~/grpc-go/examples master
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
内容来源：作者——shengofbig，链接：https://www.jianshu.com/p/d01472734a78，好文请多支持！谢谢你的阅读。
微软C++编译器（Microsoft Visual C++，简称MSVC）是由微软公司开发的C和C++编译器，广泛应用于Windows平台上的软件开发。MSVC不仅是Visual Studio开发环境的重要组成部分，也是Windows开发者不可或缺的工具。本文将详细介绍MSVC的功能、特性及其使用方法。
互联网后台开发，通常意味着分布式、大数据，涉及到高性能、系统容灾、数据容灾、高可用性、数据一致性等。自从2008年Hadoop在华夏大地蓬勃发展，开源如火山爆发在业界百花齐放，茁壮成长。国内的BAT、华为和小米等也大量的参与了国际开源，甚至开源了大量优秀的久经考验的内部系统，如阿里的Tair、druid、fastjson、jstorm、AliSQL、RocketMQ和腾讯的RapidJSON、libco、PhxPaxos、PhxRPC、PhxQueue、PhxSQL、PaxosStore、MSEC、Tars、TAF等。
年初的时候我们项目组的构建系统( cmake-toolset )里把 protobuf 升级到了 v20/v3.20 版本, gRPC 也升级到了 v1.54 版本。然而这两个版本在Linux的ELF ABI和MacOS的Macho ABI下都出现了一些符号未定义的问题（当然也包含Android和iOS）。 这些问题也不仅限于 protobuf v20/v3.20 和 gRPC v1.54，后续的版本有些修复了，有些没有。在官方完全修复之前，我们自己打了一些patch去修复这些问题。
为了将proto文件转成编程语言代码，需要安装编译工具protoc。本篇验证使用 Bazel 构建 是否能和手动执行 protoc 和插件 的编译一样的结果。
作者：程序猿（微信号：imkuqin） 猿妹 链接：https://www.itcodemonkey.com/article/329.html（点击尾部阅读原文前往） 本文为大家整理了 Google
0、机器学习系统 TensorFlow ★Star 62533 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelie
记录一下 QT5 构建套件检测不到 MSVC2017 解决方法 。Qt Creator + MSVC开发环境搭建（Qt Creator 集成工具 + MSVC编译）
官方定义：A language empowering everyone to build reliable and efficient software.（一门赋予每个人构建可靠且高效软件能力的语言。） Rust是一门系统编程语言 ，专注于安全，尤其是并发安全，支持函数式和命令式以及泛型等编程范式的多范式语言。Rust在语法上和C++类似 ，但是设计者想要在保证性能的同时提供更好的内存安全。 Rust 语言由 Mozilla 开发，最早发布于 2014 年 9 月。Rust 的编译器是在 MIT License 和 Apache License 2.0 双重协议声明下的免费开源软件。
Istio 作为 Service Mesh 领域的集大成者, 提供了流控, 安全, 遥测等模型, 其功能复杂, 模块众多, 有较高的学习和使用门槛, 本文会对istio 1.1 的各组件进行分析, 希望能帮助读者了解istio各组件的职责、以及相互的协作关系.
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本文旨在让我们回顾 C++ 2019年里的变化和发展！我们将重点关注本年度里 C++ 上发生的重大事件，标准的发展，工具的变化等等……
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
【编者按】C++ 四十年，历久弥新长盛不衰。几日前 CSDN 组织了一次 C++ 直播对话，在非常短的时间内就吸引了两万多开发者观看，足以说明 C++ 在开发者中的影响力。本文的四位作者联合撰文，写下了这篇两万字的长文，深度总结了 C++ 的新进展，以及未来的演进方向，值得所有开发者收藏。 作者 | 祁宇 许传奇 袁秩昊 卜恪 责编 | 唐小引 出品 | 《新程序员》编辑部 不平凡的 2022 年已经过去了，受到疫情影响，C++ 标准委员会（以下简称委员会）只能在线上 Review 提案，效率较低，但在
cd /d D:\Cgal\cmake\boost_1_55_0_vc142 v142，需要修改msvc auto_link
本篇文章主要记录如何从Chromium中提取Base库，方便后续的学习和使用，同时抛砖引玉，希望带给各位一些启发和帮助。
单个线程工作一般而言是可以的，但复杂的工程项目可能需要异步多线程多进程，这个时候需要线程池，异步任务操作了。 参考资料：
作者：yamichonghe，腾讯 WXG 客户端开发工程师 跨平台开发框架是客户端领域的经典课题，几乎从操作系统诞生开始就是我们软件从业者们的思考命题。为了促进 Flutter 在 4 个端的成熟，企业微信研发团队也和 Google 团队针对电脑端 Flutter 稳定版的落地做了多轮技术沟通。终于在近期的版本实现同一个功能跨平台 4 端同步上线。企业微信每一个迭代都需要确保 iOS、Android、Windows、Mac 四个客户端平台的版本功能完全一致，版本发布时间一致。这是非常大的挑战。任何研发投入
当你心血来潮想学习Rust这门语言时，一定会用到Rustup来安装Rust。同时你可以会疑问toolchain是啥，target又是啥，为啥学其它编程语言没有这些概念，下面我们就一一解答你的疑问。
单个线程工作一般而言是可以的，但复杂的工程项目可能需要异步多线程多进程，这个时候需要线程池，异步任务操作了。
可以看到如下结果（列表很长，已把wasm相关的筛选出来），这几个是 Rust 支持的 wasm 相关的编译目标。
在之前的博客 【FFmpeg】Windows 10 平台 FFmpeg 开发环境搭建 ① ( 安装 Visual Studio 2015 | JavaScript_ProjectSystem 安装包丢失或损坏 ) 安装了 Visual Studio 2015 , 注意挂上梯子安装 ;
Bazel 是 Google 公司于 2015 年开源的一款构建框架，至今收获了 21k 的 star 数，远超 gradle、maven、cmake 等同类产品。近几年来，字节阿里腾讯等互联网大厂也逐步拥抱 Bazel，搭建自己的构建体系。
gRPC 是一种可以跨语言运行的现代高性能远程过程调用 (RPC) 框架。gRPC 实际上已经成为 RPC 框架的行业标准，Google 内外的组织都在使用它来从微服务到计算的“最后一英里”（移动、网络和物联网）的强大用例。 gRPC是一个高性能的开源的通用RPC框架，由Google公司开发，支持常用的C++、Java、Python、C#/.Net、Go、Node、Dart、Kotlin、Object-C、PHP、Ruby等语言，采用protobuf作为数据交换格式，并且采用C++开发，支持Windows 、Linux、macOS跨平台开发。对于跨语言服务调用非常方便，只要使用protobuf定义接口协议，然后按照gRPC语言SDK调用即可。比如我们使用C++对环保数采仪器设备通过串口或者网口传送的数据协议如Modbus协议、HJ212协议、或者厂商自定义的协议进行解析之后，将数据存放到本地数据库，这个时候我们如何将C++的数据传给前端网页呢？ 这个时候可以使用多种方式。比如通过数据库、HTTP协议、WebSocket协议、RPC远程过程调用等方式。 我之前做环保的时候，采用C++和环保硬件设备打交道，通过C++后台程序将数采仪数据解析之后存入到本地Sqlite数据库中（分表分页存储），然后由于展示的网页比较简单，只是用网页展示当前站点的数据，前端采用ElementUI和Vue.js，后端采用Node.js。另外，C++后台写了一套RPC服务端接口，Node.js通过RPC客户端调用C++的后台RPC服务，双方之间通过Google Protobuf数据协议交互。
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Google 刚刚开源了grpc, 一个基于HTTP2 和 Protobuf 的高性能、开源、通用的RPC框架。Protobuf 本身虽然提供了RPC 的定义语法，但是一直以来，Google 只开源了Protobuf 序列化反序列化的代码，而没有开源RPC 的实现，于是存在着众多良莠不齐的第三方RPC 实现，不过我在项目中采用WCF搭配Protobuf是一个很不错的RPC实现，Google这个框架是是基于HTTP2的，这是他有特色的地方，带来诸如双向流、流控、头部压缩、单TCP连接上的多复用请求等特性。
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库，我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松，基本不会遇到太多问题（据说Google内部只用Linux与Mac）。但是在Windows下编译真是一波三折，好在已经编译成功了，记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程，帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
摘要: gRPC是Google开源的高性能RPC框架，起源于Google内部的RPC系统——Stubby。本文详细探讨了gRPC的核心设计思路、与ThriftRPC和传统RPC的区别，以及gRPC的主要优势。
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