Eigen官方只有HTML格式的离线文档，这个CHM的文档是基于3.1.1版本（Releasedon2012-07-22）制作。
Eigen是一个线性算术的C++模板库，包括：vectors,matrices,以及相关算法。
功能强大、快速、优雅以及支持多平台[包括GCC（＞=4.2),MSVC(VisualStudio2005andnewer),IntelC++compiler,LLVM/CLang++(＞=2.8),MinGW].以MKL为例，Eigen3.1.1支持BLAS(level2,3)，LAPACK(LU,Cholesky,QR,SVD,Eigvalues,Shur)，VML，PARDISO其它可用于向量和矩阵运算的C++模板库包括Armadillo，MTL4，BOOSTuBLAS，Trilinos等。

Clang是一个由Apple主导编写，基于LLVM的C/C++/Objective-C编译器.快速编译和较少内存占用；
有诊断功能；
兼容GCC；

编译：clang-objc-arc<input>-o

modern-cpp-template：使用CMake，Clang格式，CI，单元测试等的现代C++项目的模板，并支持下游包含

代码格式化工具

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

简单沙箱一个带有Node.jsAPI的简单Linux沙箱。
由SYZOJ使用。
先决条件配套您需要在系统中安装build-essentials（g++，make等）和fmt库才能构建C++部分。
所需的最低g++版本是g++-8。
建议使用支持C++17文件系统的较新版本的clang++。
安装它们的方式（在Ubuntu18.04中）：aptinstallbuild-essentialclang++-9libfmt-dev核心您需要在内核中启用内存交换帐户（在Debian8中默认为禁用）。
您可以通过检查是否存在/sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.usage_in_bytes来验证这/sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.usage_in_bytes如果该文件不存在，则可能

指针在C程序中应用广泛，指针引用错误多发且危害严重。
目前代表性的检测工具由于使用方便性、检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因，并不能满足实用需求。
本文提出一种新型的错误检测方法，该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎，通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测。
在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator。
以空指针引用错误检测为实例研究，使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例，与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比，Propagator的平均检测时间仅为12秒，误报率平均仅为13%，远低于对比工具，没有发现漏报已知错误。
上述结果表明，Propagator既提高了检测精度又保证了可伸缩性，具有很好的实用前景。

该文件经过NDK19rc提供的clang编译器进行编译，boost版本1.66.0，编译目标平台为arm64-v8a，兼容目前市场上主流64位arm机型。
可以直接经过IDE集成开发环境使用，引入其中include头文件，包含其中库文件。

此剧本在macOS和Linux上安装clang，LLVM，libc++，compiler-rt，libc++abi，lldb和lld的6.0版本，包括将clang和LLVM与libc++本身链接起来。

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。