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本书作者是：NicolaiM.Josuttis，侯捷（译）内容简介：《C++标准库（第2版）》是全球C++经典权威参考书籍时隔12年，基于C++11标准的全新重大升级。
标准库提供了一组公共类和接口，极大地拓展了C++语言核心功能。
《C++标准库（第2版）》详细讲解了每一标准库组件，包括其设计目的和方法、复杂概念的剖析、实用而高效的编程细节、存在的陷阱、重要的类和函数，又辅以大量用C++11标准实现的实用代码范例。
除覆盖全新组件、特性外，《C++标准库（第2版）》一如前版，重点着眼于标准模板库（STL），涉及容器、迭代器、函数对象以及STL算法。
此外，《C++标准库（第2版）》同样关注lambda表达式、基于区间的for循环、move语义及可变参数模板等标准库中的新式C++编程风格及其影响。
部分目录：第2版译序xxi第2版序言xxiii第2版致谢xxiv第1版序言xxv第1版致谢xxvi1关于本书11.1缘起11.2阅读前的必要基础21.3本书风格与结构21.4如何阅读本书41.5目前发展情势51.6范例代码及额外信息51.7反馈52C++及标准库简介72.1C++Standard的历史72.1.1C++11Standard常见疑问82.1.2C++98和C++11的兼容性92.2复杂度与Big-O标记103语言新特性133.1C++11语言新特性133.1.1微小但重要的语法提升133.1.2以auto完成类型自动推导143.1.3一致性初始化（UniformInitialization）与初值列（InitializerList）153.1.4Range-Basedfor循环173.1.5Move语义和RvalueReference193.1.6新式的字符串字面常量（StringLiteral）233.1.7关键字noexcept243.1.8关键字constexpr263.1.9崭新的Template特性263.1.10Lambda283.1.11关键字decltype323.1.12新的函数声明语法（NewFunctionDeclarationSyntax）323.1.13带领域的（Scoped）Enumeration323.1.14新的基础类型（NewFundamentalDataType）333.2虽旧犹新的语言特性333.2.1基础类型的明确初始化（ExplicitInitializationforFundamentalType）373.2.2main()定义式374一般概念394.1命名空间（Namespace）std394.2头文件（HeaderFile）404.3差错和异常（ErrorandException）的处理414.3.1标准的ExceptionClass（异常类）414.3.2异常类（ExceptionClass）的成员444.3.3以Classexception_ptr传递异常524.3.4抛出标准异常534.3.5自标准异常类派生544.4CallableObject（可被调用的对象）544.5并发与多线程554.6分配器（Allocator）575通用工具595.1Pair和Tuple605.1.1Pair605.1.2Tuple（不定数的值组）685.1.3Tuple的输入/输出745.1.4tuple和pair转换755.2SmartPointer（智能指针）765.2.1Classshared_ptr765.2.2Classweak_ptr845.2.3误用SharedPointer895.2.4细究SharedPointer和WeakPointer925.2.5Classunique_ptr985.2.6细究Classunique_ptr1105.2.7Classauto_ptr1135.2.8SmartPointer结语1145.3数值的极值（NumericLimit）1155.4Type

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。

本文从软件过程中过程中始终伴随的bug举例开始，简单介绍了xp编程，并详细比较了xp的优缺点以及与传统软件编程方法的区别，引入测试优先的重要性。
从而再说明单元测试和重构对提升开发质量的重大作用，随后介绍了gtest&gmock的基本使用方法和实际例子。
再详细演示一个tdd开发的实际过程。
最后详细介绍了功能测试流行工具jmeter的使用方法

只有项目管理的重大项目、全生命周期点击做了对应反馈页（两张纯色彩图）加入了简单的菜单选中，键头旋转兴味使然，仅供学习参考

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。