C++支持

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大

更快的 ROC-AUC 计算的 C++函数，用 Matlab 调也没问题，速度比perfcurve快一大截，还不依赖统计工具箱。2000 万条样本也能轻松搞定，挺适合做大数据二分类实验的时候用。

C++写的学生成绩管理系统，UI 不是花哨型的那种，但功能还挺全。用的是 Access 数据库，数据录入、查询、、报表，几个常见需求都能搞定。你要是想学点老派但实用的开发套路，这项目挺合适，逻辑清晰，代码不绕，数据库结构也标准。

C++11 写的扩散模型工具库，接口还挺全的，连 Matlab 和 Python 都接上了。最妙的是，它不仅能算首次通过时间密度，还能采样边界触发的时间点，适合玩决策建模那一套。类结构也清晰，DMBase当基类，其他类继承后专门优化了密度计算和采样效率。支持随时间变化的漂移率、边界设置，还有泄漏/权重积分，灵活性挺高。如果你用 Matlab 写决策模型，强烈推荐试试它的接口，调起来还挺顺的。

每个occi API类均有详细说明，涵盖了所有支持C++调用的接口，是开发者的神器。

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

Sqlite 数据库，轻量、开源、自包含，广泛应用于嵌入式系统和移动应用。这个 Sqlite 数据库使用 demo，挺适合 C++开发者，你快速掌握如何在 C++项目中集成 SQLite。它从打开数据库到数据增删改查，演示了常见操作。你可以通过sqlite3_open()打开数据库，sqlite3_exec()执行 SQL，插入数据用sqlite3_prepare_v2()，删除数据用DELETE语句，操作挺。SQLite的 C API 让你能直接在项目里调用数据库功能，操作起来直接。而且压缩包里了相关的头文件和库文件，免去安装的麻烦，适合嵌入式开发或者对体积有要求的项目。如果

Oracle的C++编程接口文档详细描述了如何实现对该接口的编程，并提供了代码示例。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

学习使用C++开发游戏是一个很棒的选择。C++提供了丰富的框架、库和资源，适合开发各种令人眼前一亮的游戏。标准模板库（STL）、POSIX系统的C标准库以及其他核心语言功能都能帮助您构建高效的游戏应用。介绍如何利用GNU C库以及各种通用的C++库进行游戏开发。