C++ 생태계의 인기 있는 라이브러리와 프레임워크는 계속해서 성장하고 있습니다. C++20 및 C++23에는 코루틴과 같은 새로운 기능이 도입되었습니다. Ranges 라이브러리는 컨테이너 및 배열 작업을 향상시킵니다. Kokkos와 OpenMP는 고성능 컴퓨팅에 최적화되어 있습니다. TensorFlow와 PyTorch는 인공지능과 머신러닝을 촉진합니다. Qt와 Dear ImGui는 GUI 개발을 단순화합니다. 개발자는 새로운 기술을 활용하기 위해 업데이트를 모니터링해야 합니다.
C++ 생태계에서 인기 있는 라이브러리 및 프레임워크의 최신 동향
C++ 생태계는 개발자의 끊임없이 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 새로운 라이브러리와 프레임워크가 등장하는 지속적인 개발과 혁신의 영역입니다. . 필요. 이 기사에서는 C++ 생태계에서 널리 사용되는 일부 라이브러리 및 프레임워크의 최신 동향을 살펴보고 실제 사례를 통해 이를 보여줍니다.
현대 C++ 기술
실용 사례:
// 使用 C++20 协程并发执行任务 std::jthread task1([&]() { // 任务 1 的代码 }); std::jthread task2([&]() { // 任务 2 的代码 }); task1.join(); task2.join();
고성능 컴퓨팅
실용 사례:
// 使用 Kokkos 在 GPU 上并行执行矩阵乘法 auto exec_policy = kokkos::execution_policy(kokkos::device_type::GPU); auto A = kokkos::View<double**>("A", m, n); auto B = kokkos::View<double**>("B", n, p); auto C = kokkos::View<double**>("C", m, p); kokkos::parallel_for(kokkos::RangePolicy<exec_policy, kokkos::Rank<2>>(m, n), KOKKOS_LAMBDA (const int i, const int j) { C(i, j) = 0.0; for (int k = 0; k < n; ++k) { C(i, j) += A(i, k) * B(k, j); } });
인공 지능 및 기계 학습
실용 사례:
// 使用 TensorFlow 在 CPU 上训练分类模型 import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
GUI 개발
실용 사례:
// 使用 Qt 创建一个简单的窗口 #include <QApplication> #include <QPushButton> int main(int argc, char** argv) { QApplication app(argc, argv); QPushButton button("Click me"); button.resize(100, 50); button.show(); return app.exec(); }
계속 주목하세요
C++ 생태계의 라이브러리와 프레임워크 개발 추세는 여전히 변화하고 있습니다. 개발자는 새로운 기술 릴리스와 업데이트를 지속적으로 모니터링하여 이점을 활용하고 코드 기반을 최신 상태로 유지해야 합니다.
위 내용은 C++ 생태계에서 널리 사용되는 라이브러리 및 프레임워크의 최신 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!