C++项目合集

一、学习篇：
    CPlusPlusThings
    国人开源一个 C++ 学习项目。它系统地将 C++ 学习分为了【基础进阶】、【实战系列】、【C++2.0 新特性】、【设计模式】和【STL 源码剖析】、【并发编程】、【C++ 惯用法】、【学习课程】、【工具】、【拓展】。作为一个全面系统的 C++ 学习项目，CPlusPlusThings 是优秀的，它合理地安排了 10 Days 的实战部分，在实战中了解语法和函数用法，唯一不足的是，在注释部分有些不尽人意，对部分新手程序员并不是很友好。
    C++实现的算法合集：C-Plus-Plus
    收录用 C++ 实现的各种算法的集合，并按照 MIT 许可协议进行授权。这些算法涵盖了计算机科学、数学和统计学、数据科学、机器学习、工程等各种主题。除外，你可能会发现针对同一目标的多个实现使用不同的算法策略和优化。
    进阶指南：CppTemplateTutoria
    CppTemplateTutorial 为中文的 C++ Template 的教学指南。与知名书籍 C++ Templates 不同，该系列教程将 C++ Templates 作为一门图灵完备的语言来讲授，以求帮助读者对 Meta-Programming 融会贯通。本项目写作初衷，就是通过 “编程语言” 的视角，介绍一个简单、清晰的 “模板语言”。尽可能地将模板的诸多要素连串起来，用一些简单的例子帮助读者学习这门 “语言”，让读者在编写、阅读模板代码的时候，能像 if(exp) { dosomething(); } 一样的信手拈来，让 “模板元编程” 技术成为读者牢固掌握、可举一反三的有用技能。
    **适合熟悉 C++ 的基本语法、使用过 STL、熟悉一些常用的算法，以及递归等程序设计方法的 C++ 学习者阅读。**虽然项目章节文章写的深入浅出，不过唯一的遗憾是尚未完成所有章节内容。

二、实战篇

    一个小型STL库：MyTinySTL
    作为新手练习用途，MyTinySTL 的作者 Alinshans 用 C++11 重新复写了一个小型 STL（容器库＋算法库）。代码结构清晰规范、包含中文文档与注释，并且自带一个简单的测试框架，适合 C++ 新手来实践一番。
    小实战—俄罗斯广块：Tinytetris
    Tinytetris 是一个用 C++ 编写的终端版俄罗斯方块游戏。它提供了两个版本的源码，分为注释版和库版，注释较多易于理解和学习。
    Tinytetris 是一个用 C++ 编写的终端版俄罗斯方块游戏。它提供了两个版本的源码，分为注释版和库版，注释较多易于理解和学习。
    学习下大佬们的代码，做个计算器：calculator
    微软开源的 Windows 系统预装的计算器工具。该工具提供标准、科学、程序员计算器的功能，以及各种度量单位和货币之间的转换功能。快来看看微软工程师编写的代码吧！学习大厂的编码规范、项目结构之类的，提高阅读源码的能力。英文的项目且没有讲解部分，需要通过阅读源码学习，难度较高。

三、大型项目篇：

    C/C++高频量化投资交易平台：EliteQuant Cpp

     https://github.com/EliteQuant
    基于C/C++ 11的多线程并发式高频交易平台。它遵循现代设计模式，例如事件驱动，服务器/客户端架构，依赖注入和松散耦合的强大稳定的分布式系统。它可以独立运行和直接使用。同时，它也作为其他EliteQuant项目的服务器端。
    开源网盘云存储 Seafile
    Seafile是一个开源、专业、可靠的云存储平台；解决文件集中存储、共享和跨平台访问等问题
    Seafile是一款强大优秀的云同步软件，拥有跨平台文件同步、移动端文件访问、挂载盘、文件共享和权限控制、文件锁定、文件版本管理和资料库镜像、在线编辑和协同编辑、审计日志等功能。
    基于 C++/Python 的开源量化交易研究框架 Hikyuu
    Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件
    你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。
    开源自动驾驶平台 ApolloAuto
    Apollo (阿波罗)是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
    Apollo 是百度重点打造的 AI 开放平台之一，计划主要包含 4 个技术模块：定位/感知模块、车辆规划与运营（AI+大数据，精准控制车辆，适合不同路况）、软件运营框架（支持英特尔、英伟达等多种芯片）。