BehaviorTree.CPP
BehaviorTree.CPP 4.5The C++ library to build Behavior Trees. Batteries included. Think in terms of Actions, not statesUnlike state machines, behavior trees emphasize executing actions, not transitioning between states. Build extensible and hierarchical behaviorsBehavior Trees are composable. You can build complex behaviors reusing simpler ones. The power of C++, the flexibility of scriptingImpleme
GitHubでC++プロジェクトを開発する際にやっておきたい設定 - Qiita
この記事について 簡単な電卓アプリ開発を例に、以下を行います GitHub上でのIssueテンプレート、マイルストーン、Projects(カンバンボード)の設定 GitHub Flowを例にした簡単な開発の流れの説明 CMakeを用いた、C++プロジェクトの用意 GoogleTestを用いたUnit Testの導入 GitHub Actionsを用いた、CI/CDの導入 クロスプラットフォーム (Windows, Linux, MacOS, Linux(ARM)) GitHub Actionsを用いた、コードの静的解析 この記事では、開発の方法論はおまけとして、それを支えるためのツールの設定方法に重点を置きます 1人でやる個人開発～数名規模での開発は本記事の内容でカバーできると思います。もっと複雑になると別の仕組みが必要になってきそうです 本記事の設定を全てやる必要はなく、必要そうな項目を
C++03 ユーザ向けの C++11 or later メモ - Qiita
背景 C++ の知識が 03 あたりで止まっていて, 昨今の C++ の進化に追いつくために精進が必要である. スパコンからモバイル/組み込み/JIT 用などの特殊用途と, 幅広い領域を対象として C++ コード開発を行なっているため, なかなか最新の C++ 標準や最新コンパイラを使うということが難しく, C++03 に甘んじている. (C++03 だと 2019 年 8 月時点で, ほぼどんな C++ コンパイラや環境でも対応されているため) とはいえ, 某スパコン向けコンパイラもついに C++11 or later 完全対応になるようなので(まあ clang/libc++ のおかげではあるのですが), 最低限 C++11 には移行したい. STL 成分が多め. C++03 メジャーなコンパイラでの対応状況 https://gcc.gnu.org/projects/cxx-status
LibPaBOD: a LIBrary for PArt-Based Object Detection in C++
The software released here implements a C++ library for object detection in images. The main algorithm is based on the detection method proposed by Felzenszwalb et al. [1]. The input of the detector is a single image, where the detection procedure is carried out. Depending on the target object class, a different object model is used. Such model is a computational description of an object class. It
flandmark - open-source implementation of facial landmark detector
Download flandmark can be downloaded (or forked) from GitHub Older versions: Version 1.07, 2012-11-11, flandmark_v107.zip (latest zip from GitHub). Downloads since 11-11-12: Version 1.06, 2012-04-19, flandmark_v106.zip. Downloads since 19-04-12: Version 1.05, 2012-03-27, flandmark_v105.zip (NOTE: WIP, version without learning scripts). Downloads since 29-03-12: Version 1.04, 2012-03-01, flandmark_
「Appmethod」はiOS、Android、MacOS、Windowsすべてのネイティブアプリを同一ソースコードで開発できるビジュアル開発環境。米エンバカデロが発表
「Appmethod」はiOS、Android、MacOS、Windowsすべてのネイティブアプリを同一ソースコードで開発できるビジュアル開発環境。米エンバカデロが発表 米エンバカデロは、iOS、Android、MacOS X、Windowsのネイティブアプリケーションを開発できるビジュアル開発環境「Appmethod」を発表しました。将来的にはウェアラブルコンピュータなどにも開発対象を広げるとのこと。リリースは今年前半の予定。 Appmethodはマルチデバイス対応アプリ開発に特化 同社はすでにDelphiやC++ BuilderなどでiOSやAndroid、MacOS X、Windowsなどに対応したビジュアル開発環境を提供しています。Appmethodは両製品をベースにしたものですが、DelphiとC++ BuilderにはWindows対応のVCL（Visual Component
OverFeat: Object Recognizer, Feature Extractor | CILVR Lab @ NYU
OverFeat is a Convolutional Network-based image features extractor and classifier. The underlying system is described in the following paper: Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun: “OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks”, International Conference on Learning Representations (ICLR 2014), April 2014. (Op
本当に怖いC++erとC++という糞言語 - 神様なんて信じない僕らのために
かつて、ゲームプログラミングはアセンブリが主流で、8bitのCPUは掛け算や割り算すらないものでした。割り算がないCPUっていつの時代だよ、っていう人たちもおりますが、ゲームボーイアドバンスに搭載されているARM7TDMIは除算の命令を持っていません。（故に除算を書くと死ぬほど遅いので、乗算で代用したりする） また、浮動小数に対する演算ユニットを持っていないハードウェアもあります。ニンテンドーDSに搭載されているARM946E-Sですら、浮動小数演算ユニットはありません。（CPUの機能としてはオプションで存在する）そのために固定小数点といった技術もあるわけですが、古くさい話です。 これらはCとC++の機能を駆使していかにパフォーマンスを出すかを余儀なくされた時代です。 さておき、最近はスマートフォンでのゲーム開発も進化しており、C++がiPhoneとAndroidの両方で動くということもあ
スレッドセーフという幻想と現実 - yohhoyの日記（別館）
この記事はC++ Advent Calendar 2013の15日目にエントリしています。 内容はC++標準ライブラリとスレッドセーフに関する解説になります。 flickr / rennasverden もくじ What's スレッドセーフ？ スレッドセーフという幻想 基本型とデータ競合 C++標準ライブラリとデータ競合 C++標準ライブラリ：シーケンスコンテナ編 C++標準ライブラリ：連想コンテナ編 スレッドセーフ RELOADED 基本的なスレッドセーフ保証 std::shared_ptr<T> std::rand() std::cout （本文のみ約9000字） はじめに マルチスレッド対応の点では他言語に遅れを取っていたプログラミング言語C++ですが、C++11ではようやく標準ライブラリにスレッドサポートが追加されました。C++11スレッドサポートではスレッドクラスstd::thr
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Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
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ゲーム開発者のための C++11～C++20, 将来の C++ の展望 - CEDEC2020 - Speaker Deck
【Python C API入門】C/C++で拡張モジュール作ってPythonから呼ぶ -前編-｜はやぶさの技術ノート
GitHub - tiny-dnn/tiny-dnn: header only, dependency-free deep learning framework in C++14
GitHub - poweic/libdnn: A lightweight and user friendly C++ library for deep and convolutional neural network with GPU acceleration
openMVG: "open Multiple View Geometry"
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