Cppreference C++标准库参考文档项目技术文档
2024-12-24 22:19:47作者:农烁颖Land
1. 安装指南
1.1 获取文档源码
首先,您需要获取Cppreference C++标准库参考文档的源码包。您可以通过以下两种方式获取文档:
-
下载预先准备好的归档文件:
- 访问Cppreference: Archives页面,下载预先准备好的归档文件。这是推荐的方法。
-
通过
make source命令下载:- 运行
make source命令,该命令将从网站逐页拉取文档。请注意,这种方法不推荐使用,除非您知道自己在做什么。下载脚本仅在有新版本发布时更新,如果网站布局发生变化,脚本可能无法正常工作。
- 运行
1.2 生成文档
获取文档后,您需要将其转换为适合本地查看的格式。支持以下三种文档格式:
-
Plain HTML文档:
- 运行
make doc_html命令生成HTML格式的文档。生成的文档将放置在output/reference子目录中。
- 运行
-
Devhelp文档格式:
- 运行
make doc_devhelp命令生成Devhelp格式的文档。make install命令将文档安装到适当的位置。
- 运行
-
QT Help文档格式(.qch):
- 运行
make doc_qch命令生成QT Help格式的文档。make install命令将文档安装到适当的位置。
- 运行
您可以通过运行make all命令生成所有三种格式的文档。
1.3 生成发布归档
运行make release命令将生成发布归档文件,这些文件将上传到Cppreference: Archives页面。
1.4 依赖项
该项目依赖于以下工具和库:
wget(>=1.15)python3python3-lxmlqhelpgenerator
请确保在生成文档之前安装这些依赖项。
2. 项目的使用说明
2.1 文档查看
生成的文档可以在本地浏览器中查看,HTML格式的文档可以直接在浏览器中打开。Devhelp和QT Help格式的文档需要相应的查看工具。
2.2 文档更新
如果您需要更新文档,可以重新运行make source命令下载最新的文档,然后再次生成所需的文档格式。
3. 项目API使用文档
3.1 生成文档的API
make doc_html:生成HTML格式的文档。make doc_devhelp:生成Devhelp格式的文档。make doc_qch:生成QT Help格式的文档。make all:生成所有三种格式的文档。make release:生成发布归档文件。
3.2 依赖项API
wget:用于下载文档。python3:用于处理文档转换。python3-lxml:用于解析和处理XML文档。qhelpgenerator:用于生成QT Help格式的文档。
4. 项目安装方式
4.1 安装依赖项
在生成文档之前,请确保安装了所有依赖项。您可以使用包管理器安装这些依赖项,例如在Debian/Ubuntu系统上,可以使用以下命令:
sudo apt-get install wget python3 python3-lxml qttools5-dev-tools
4.2 安装文档
生成文档后,您可以使用make install命令将文档安装到系统中。安装路径将根据文档格式自动选择。
4.3 卸载文档
如果您需要卸载文档,可以手动删除安装路径中的文档文件。
通过以上步骤,您可以顺利安装、使用和了解Cppreference C++标准库参考文档项目。希望这篇技术文档对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
661
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
221
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.86 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322