推荐使用:MCF - 一款专注纯净的Windows应用开发框架
2024-05-31 14:08:03作者:伍霜盼Ellen
项目介绍
在寻找一个专门为Windows平台设计的高性能C++框架吗?MCF(或许是"Mouse's Clean Framework"的缩写)可能是你的答案。这款框架由C++17编写,遵循"无尘设计"的理念,旨在提供一个纯净、高效的开发环境,帮助开发者避开C++标准库中的一些复杂性和潜在问题。
项目技术分析
MCF的核心是一个完全重建的库子集,它摒弃了如区域和语言设置、标准输入输出流、线程以及thread_local等特性。这种独特的设计理念让开发者能够专注于核心功能,避免被不必要的复杂性拖累。框架的构建依赖于特定的GCC工具链,确保了与不同线程模型的兼容性。
项目及技术应用场景
如果你正在为Windows开发高效的应用程序,特别是那些要求极低资源占用和高响应速度的软件,MCF会是个理想的选择。由于其对C++17的充分利用,你可以期待现代C++的功能,如更简洁的语法和更好的类型安全。此外,对于那些希望摆脱标准库束缚,追求极致性能的系统级程序员,MCF提供了全新的起点。
项目特点
- 纯净设计:MCF从头开始构建,剔除了可能造成困扰的特性,如iostreams和locale。
- 高效执行:通过定制化的库,MCF优化了Windows应用程序的性能。
- 平台专一:专为Windows平台打造,提供最佳的本地化支持。
- 社区支持:通过IRC频道
<https://webchat.freenode.net/?channels=%23mcfproj>进行实时交流,开发者可以获取即时的帮助和反馈。 - 独立构建:MCFCRT部分不依赖GCC线程模型,可与其他*-w64-mingw32发行版的GCC兼容。
结语
MCF是为那些寻求纯净、高效且不受传统标准库约束的编程体验的开发者准备的一个独特框架。无论你是新手还是经验丰富的C++老手,这个项目都值得你探索并加入到你的开发工具箱中。如果你遇到任何问题或有建设性的意见,可以通过邮件lh_mouse at 126 dot com与作者取得联系。
现在就尝试使用MCF,开启你的纯净开发之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873