{"id":15047874,"url":"https://github.com/accumulatemore/cplusplus","last_synced_at":"2025-05-15T15:06:49.011Z","repository":{"id":40625560,"uuid":"393621550","full_name":"AccumulateMore/CPlusPlus","owner":"AccumulateMore","description":"✔（已完结）最全面的 C++ 笔记 【黑马程序员】","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-05-14T02:31:19.000Z","size":17895,"stargazers_count":563,"open_issues_count":1,"forks_count":133,"subscribers_count":3,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-05-15T15:06:43.685Z","etag":null,"topics":["cplusplus","cplusplus-11","cpp","cpp11"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://zhuanlan.zhihu.com/p/601035534","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/AccumulateMore.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2021-08-07T08:08:54.000Z","updated_at":"2025-05-14T02:31:23.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-09-29T00:01:52.026Z","dependency_job_id":"849998e8-f027-4c7e-aded-96fd56088ad0","html_url":"https://github.com/AccumulateMore/CPlusPlus","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/AccumulateMore%2FCPlusPlus","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/AccumulateMore%2FCPlusPlus/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/AccumulateMore%2FCPlusPlus/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/AccumulateMore%2FCPlusPlus/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/AccumulateMore","download_url":"https://codeload.github.com/AccumulateMore/CPlusPlus/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":254364270,"owners_count":22058878,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["cplusplus","cplusplus-11","cpp","cpp11"],"created_at":"2024-09-24T21:05:31.610Z","updated_at":"2025-05-15T15:06:44.003Z","avatar_url":"https://github.com/AccumulateMore.png","language":"Jupyter Notebook","readme":"# 最全面的 C++ 笔记\n\n笔记视频：\n\n视频讲解【主讲方：黑马程序员】\n\n1. https://www.bilibili.com/video/BV1et411b73Z?p=1\n\n-------------------------------------------------------------\n-------------------------------------------------------------\n\n笔记备注：\n\n1. 在线观看笔记时，有时会出现图片（或公式）显示不完整，这是Github网站没有解析好，笔记下载到本地观看就正常了。（不会下载笔记的，百度查一下\"Github如何下载文件\"。）\n2. Pycharm 的 Jupyter Notebook 打开笔记时，图片不会正常显示，笔记是用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 打开的。（不会打开笔记的，百度查一下\"Anaconda如何打开Jupyter Notebook文件\"，或者我的主页Python仓库里面\"00_Python编辑器\"里面有写。）\n3. 安装 Jupyter Notebook 的目录插件，可以快速通过目录，跳转到相应的章节，如下图所示。（不会安装目录的，百度查一下\"Jupyter Notebook如何安装目录\"，或者我的主页Python仓库里面\"00_Python编辑器\"里面有相关链接。）\n\n补充说明：C++代码我是在VS2019中运行的，Jupyter Notebook仅是笔记文档。\n\n![image](https://user-images.githubusercontent.com/60348867/199900750-6ee1becc-d5ce-49ac-81e9-83d4e276114f.png)\n\n-------------------------------------------------------------\n-------------------------------------------------------------\n\n更多笔记：\n\n我的Github主页，还有其他优秀视频的笔记，希望能帮助到你~\n\n1. https://github.com/AccumulateMore\n\n我的哔哩哔哩, 大模型、多模态笔记【手把手教你做科研 更新ing】，希望能帮助到你~\n\n1. https://www.bilibili.com/video/BV1xM4m1m7vA/?spm_id_from=333.999.0.0\u0026vd_source=c9745e4447536b28b2b0735071d30bd6\n   \n\"♥我的笔记，希望对你有帮助♥\"\n\n♥小声哔哔：你的star，是我更新的动力~♥\n\n-------------------------------------------------------------\n-------------------------------------------------------------\n\n搭建交流群，帮助孤单的自学者交流\n\n| 【深度学习 学习交流①群】 | 【深度学习 学习交流②群】 | 微信 | \n| -------- | -------- | -------- |\n| ![312f346ad393a2f617f21da7ffec9d8](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/c99750a2-89c0-45ed-bf42-e8f63a222d60)\u003cbr/\u003e | ![2f44c2648aaf04f393162501e9e4e0a](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/d6c44e7b-8349-4de3-b91b-ed62ee7c1544)\u003cbr/\u003e | ![ad9bc1ef4eccf11a0e521dec10968d3](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/0d3f05f6-ba72-4a1d-9c5b-6d5f0c8eb8f8)\u003cbr\u003e | \n\n超过200人，扫码入群方式失效，只能微信好友邀请入群。\n\n看人之短，无一可交之人。看人之长，天下皆是吾师。\n\n备注：好友申请时，声明目的，需要我提供什么服务\n\n| 备注 | 备注 | 备注 | \n| -------------------- | -------- | -------- | \n| 需要论文辅导（研0研1免费，半年掌握三年知识）\u003cbr/\u003e | 要进学习交流群\u003cbr/\u003e | 要数据集\u003cbr\u003e |\n| 需要学习指导（指数级学习，快速拿到offer）\u003cbr/\u003e | 需要实习（可开实习证明）\u003cbr/\u003e | ......\u003cbr\u003e |\n| 需要商业级项目（快速从0到1，简历增添项目）\u003cbr/\u003e | 指导改简历（从面试官角度出发）\u003cbr/\u003e | ......\u003cbr\u003e |\n\n-------------------------------------------------------------\n-------------------------------------------------------------\n\n帮你们就业，有意向的可以投简历\n\n备注：初学者也可以根据市场上就业需求，去学习自己。\n\n联影医疗 地点(可选)：上海、北京、深圳、武汉、广州、成都、西安、沈阳、三亚等\n\n内推人：联影老员工 \n\n岗位职责【图像方向】：\n\n参与联影集团产品的AI算法开发工作或图形算法开发工作，负责下列至少一项工作：\n\n1. 负责提供产品级高端算法解决方案，包括：联影通用软件平台、联影高级应用后处理工作站、联影智能uAl平台、联影机器人手术规划与导航、MR/CT/RT/MI/US事业部的算法需求、科研院所和医院的前瞻性研究项目等；参与创新技术的产品化工作。\n2. 医学图像3D渲染算法和应用维护与开发，利用图像处理和人工智能技术，从事医学图像处理领域相关算法的设计和研发。\n\n任职要求：\n\n1. 熟悉机器视觉原理，熟悉以下领域之一：3D重建、立体视觉、SLAM、通用图像视频分类、目标检测、人体姿态估计。\n2. 熟悉以下医学图像后处理算法之一：图形算法、重建算法、分割算法、检测算法、分类算法、配准算法、深度学习算法、流体力学算法、灌注算法、纹理分析算法等。\n\n岗位职责【语音方向】：\n\n1. 负责音频信号处理和识别相关算法的研究和实现，包含但不限于回声消除、麦克风阵列、盲源分离等技术。\n2. 负责深度学习、神经网络等AI音频算法的研究和实现。\n\n任职要求：\n\n1. 扎实的数学理论及数字信号处理基础，掌握Matlab及C/C++语言编程。\n2. 有语音、音频信号处理(降噪，回声消除、麦阵、音效等)相关经验。\n3. 有深度学习、神经网络、智能语音识别相关研究。\n\n岗位职责【大模型方向】：\n\n1. 负责大语言模型方面的算法开发、优化、应用落地。\n2. 负责相应AI解决方案设计，参与关键技术研发，攻关技术难点。\n3. 负责设计和实现大语言模型相关的算法和模型实现，研究并设计新是算法和模型，解决大语言模型应用问题。\n4. 负责开发和优化大语言模型的训练过程，设计并实现大语言模型的训练算法和策略，配置和优化训练的超参数和计算资源，保证模型的训练效果和效率。\n5. 负责构建和管理大规模医疗文本数据集，用于模型预训练和微调，完成不用场景下的下游任务。\n6. 负责进行大语言模型的评估和验证，设计评估指标和实验;设计和实施评估指标和实验，对训练好的大语言模型进行性能评估和分析。识别模型的弱点和改进空间，提出相应的改进策略和方法。\n7. 参与高校、科研、医疗机构科研合作，协助科研成果落地转化。\n\n任职要求：\n\n1. 具有机器学习、自然语言处理、医学影像分析，或相关领域的学习和研究。\n2. 有预训练大语言模型或GPT模型等相关研究开发经验。\n3. 在机器学习(ICML，NeurlPS、ICLR等)、计算机视觉(CVPR、ICCV、ECCV等)、自然语言处理(ACL，EMNLP等)和医疗影像分析(MICCAI、IPMI)等顶级会议，或者顶级期刊(IEEE T-PAMI，IEEE TMI、Medical lmage Analysis)发表过相关论文。\n4. 具有人工智能相关专业(计算机视觉、机器学习、医疗图像分析等)硕士及以上学位。\n5. 能熟练使用英语。\n\n补充：能内推简历的，也可以联系我，把岗位职责、任职要求发给我【你收公司内推奖金、ta们就业，双赢】。\n\n-------------------------------------------------------------\n-------------------------------------------------------------\n\n想学习商业级项目的，下面商业级项目可以学习，与大量求职者卷一卷，提高核心竞争力。\n\n| 商业项目 | 商业项目 | 商业项目 | 商业项目 | \n| -------------------- | -------- | -------- | -------- | \n| 人脸识别与管理系统\u003cbr/\u003e | 车牌识别与管理系统\u003cbr/\u003e | 手势识别系统\u003cbr/\u003e | 人脸面部活体检测系统\u003cbr\u003e | \n| 目标检测与自动标注系统\u003cbr/\u003e | 人脸表情识别系统\u003cbr/\u003e | 行人跌倒检测系统\u003cbr/\u003e | PCB板缺陷检测系统\u003cbr\u003e | \n| 安全帽检测系统\u003cbr/\u003e | 生活垃圾分类系统\u003cbr/\u003e | 火焰烟雾检测系统\u003cbr/\u003e | 路面坑洞检测系统\u003cbr\u003e |\n| 钢材表面缺陷检测系统\u003cbr/\u003e | 肺炎诊断系统\u003cbr/\u003e | 面部口罩检测系统\u003cbr/\u003e | 西红柿成熟度检测系统\u003cbr\u003e | \n| 血细胞检测计数系统\u003cbr/\u003e | 舰船分类检测系统\u003cbr/\u003e | 吸烟行为检测系统\u003cbr/\u003e | 水稻害虫检测系统\u003cbr\u003e | \n| 交通标志检测系统\u003cbr/\u003e |行人追踪计数系统\u003cbr/\u003e | 车辆追踪计数系统\u003cbr/\u003e | 脑肿瘤检测系统\u003cbr\u003e | \n| 无人机视角检测系统\u003cbr/\u003e | 裂缝检测分析系统\u003cbr/\u003e | 水下海生物检测系统\u003cbr/\u003e | 草莓成熟度检测系统\u003cbr\u003e | \n| 条形码检测系统\u003cbr/\u003e | 交通信号灯检测系统\u003cbr/\u003e | 金属品瑕疵检测系统\u003cbr/\u003e | 链条缺陷检测系统\u003cbr\u003e | \n| 螺栓螺母检测系统\u003cbr/\u003e | 焊缝缺陷检测系统\u003cbr/\u003e | 水果质量检测系统\u003cbr/\u003e | 非机动车头盔检测系统\u003cbr\u003e | \n| 水果检测识别系统\u003cbr/\u003e | 蔬菜检测系统\u003cbr/\u003e | 高密度人脸检测系统\u003cbr/\u003e | 肾结石检测系统\u003cbr\u003e | \n| 反光衣检测预警系统\u003cbr/\u003e | 人员闯入报警系统\u003cbr/\u003e | 玉米病害检测系统\u003cbr/\u003e | 橙子病害识别系统\u003cbr\u003e | \n| 木薯病害识别预防系统\u003cbr/\u003e | 野火烟雾检测系统\u003cbr/\u003e | 路面坑洞检测分割系统\u003cbr/\u003e | 遥感地面物体检测系统\u003cbr\u003e | \n| 田间杂草检测系统\u003cbr/\u003e | 葡萄病害识别系统\u003cbr/\u003e | 车牌检测识别系统\u003cbr/\u003e | 草莓病害检测分割系统\u003cbr\u003e |\n| 车辆行人追踪系统\u003cbr/\u003e | 水稻病害识别系统\u003cbr/\u003e | 中草药识别系统\u003cbr/\u003e | 车辆行人检测系统\u003cbr\u003e | \n\n-------------------------------------------------------------\n-------------------------------------------------------------\n\n2021年我硕士毕业时，【简历】技能书写，可以借鉴\n\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/13ce32b7-112d-4037-8abc-d2a8fa420730)\n\n用了几个技巧，分享给大家：\n\n1. 技能只写掌握了XX，没掌握不要写，掌握且更熟练的放前面，掌握但不熟练的放后面。\n2. 写掌握某项技能时，后面要论证自己真的掌握了，提供相关经历，方便面试官切入询问。\n3. 围绕算法岗展开技能阐述，从编程语言、到深度学习框架、到图像处理算法、服务器数据库存储图像等。\n4. 只写岗位需要的技能，与算法岗不需要的硬件知识、组织能力等不要写，让简历更高匹配算法岗。\n5. 掌握一种类别技能，只占一行，不要有的两行、有的一行，看着不整齐。\n6. 面试官及HR会看着感觉整齐、可信、岗位匹配度高。\n\n要知道，很多大公司HR经常一天要看几百份，甚至上千份简历，基本都是10秒内看一份简历。\n\n就是这关键的10秒，HR就决定了是进入面试还是PASS。\n\n我已经指导过上千位同学，即使市场大环境不好，很多同学都入职各家公司成功了。\n\n| 金九 内推第一名 | 银十 内推第一名 | 2024内推第一名 | \n| ------ |  ------ |  ------ | \n| ![eda6e9ca0f5ae0ca9da1dd193e17306](https://github.com/user-attachments/assets/e2f38221-3112-4c28-bf96-fa86fd82aa72)\u003cbr/\u003e|![21ad65da6049aed8a878b5f5c011d7a](https://github.com/user-attachments/assets/c5316cb3-0943-46a0-8c2d-8aed86ff5149)\u003cbr/\u003e | ![0af5cde53809f83c4fba8044b7f69d9](https://github.com/user-attachments/assets/dd9b5b15-8597-4e49-bcfd-5a5d5ac7bb51)\u003cbr\u003e | \n\n一起沾沾喜气，好运是可以传染的~\n\n个人经验：拿offer最快的方式，就是不走弯路，在少量的时间，积累大量技能。\n\n（不要等到火烧眉毛，再来找我抢救.......）\n\n-------------------------------------------------------------\n-------------------------------------------------------------\n\n\"♥我们读书是为了成为提灯人去照亮黑暗，而不是为了自己有灯而沾沾自喜还要去吹灭别人的蜡烛♥\"\n","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Faccumulatemore%2Fcplusplus","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Faccumulatemore%2Fcplusplus","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Faccumulatemore%2Fcplusplus/lists"}