大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c++网络的问题，于是小编就整理了5个相关介绍c++网络的解答，让我们一起看看吧。
- c++网络框架哪个好？
- 网络工程能从事c++编程吗？
- c++标准库中为什么没有网络库？
- 为什么有很多出名开源的C/C++方面的高性能网络库比如libevent、boost-asio，但有些企业还要自己写？
- 学习神经网络、SVM等机器学习的知识，为了更好的投入到应用当中，用matlab还是c++好呢？
c++网络框架哪个好？
1. Boost.Asio是一个很好的C++网络框架。
2. Boost.Asio是一个跨平台的网络编程库，它提供了高性能的异步I/O操作和网络编程功能。
它具有良好的可扩展性和灵活性，可以满足各种网络应用的需求。
此外，Boost.Asio还提供了丰富的文档和示例代码，方便开发者学习和使用。
3. 此外，还有其他一些优秀的C++网络框架，如POCO、ACE等，它们也具有一定的优势和特点。
因此，选择合适的C++网络框架需要根据具体的项目需求和开发经验进行评估和选择。
网络工程能从事c++编程吗？
能从事c++编程。
网络工程专业当然可以编程,本来就是通的。
C++既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C++擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计。
C++拥有计算机运行的实用性特征，同时还致力于提高大规模程序的编程质量与程序设计语言的问题描述能力。
c++标准库中为什么没有网络库？
或者可能是因为每个平台提供的最优网络编程模型变不一样，甚至还可优化。所以，我想，标准化限制了发挥空间，因为它还不能找到一个类似最优解的解。
就像epoll是所谓的reactor模型，而iocp是proactor型。所以，即便目前文件系统的库进了标准库，而网络库目前还没有。
或者，这一切都出至于C++的哲学：找到最靠近事物本质的最优解。如果没有，请用第三方或自己解。但，不排除未来或许会考虑引入可选解（标准库之易变的选择性解，就像j***a的deprecated一样）—— 目前是有这个倾向的。
为什么有很多出名开源的C/C++方面的高性能网络库比如libevent、boost-asio，但有些企业还要自己写？
1.开源库不一定完全满足你的要求，比如你会发现开源库中没有你希望的接口，或者没有你期望的方式，比如你想用异步的，库却是同步的。
2.不是每个开源库都是靠谱的，有时候库的开发者没考虑到你的实际使用场景，导致库根本不能用或者偶尔出现一些不可忍受的BUG。
3.你明明只需要一个简单的功能，却因为引入开源库带来了一堆的接口与模块，把简单的问题复杂化了。
4.使用的时候还需要考虑授权协议，开源不代表你可以随意使用。
综上：开源库并不是没有使用成本的，在一些实验性代码或者临时的测试工程中使用是很方便的，但是在企业产品开发中使用的时候需要考虑的问题还是挺多的。
想要把开源库用好，你还是需要真正去理解你所用的库，这样出了问题你才有能力解决，而一旦你真正理解了，是否使用开源库也就无所谓了，唯一的区别就是代码是否你自己敲的而已。
学习神经网络、SVM等机器学习的知识，为了更好的投入到应用当中，用matlab还是c++好呢？
这个主要取决于你学它的目的，我认为主要分两种情况，一种是做学术研究，另一种是工程应用，下面分别说明。
对于做学术研究来说，不但要理解机器学习中各种算法的原理，为了有更进一步的发展，往往还需要能独立进行数学推理，这时候为了更深刻的理解并应用算法，自己编程实现这些算法就是一种很好的学习途径，比如说对于在校的研究生来说，如果能自己动手编写这些算法，不但会加深对理论的理解，还会增加实践经验。对于自己实现这些算法，编程语言的首选是C/C++。
对于做工程应用来说，并不需要对各种算法有非常深刻的理解，只要理解他们的原理和工作机制就行，然后如果有现成的库，那就更好了，没必须所有东西都自己实现。目前的编程语言中，对机器学习支持比较好的是Matlab和Python，但是考虑到版权和费用问题，还是推荐使用Python,毕竟是一个开源项目，而且有很多支持机器学习的第三方库，比如PyTorch，TensorFlow 等。虽然Matlab功能强大，但是正版价格不菲。
总之，如果是学生，想要向学术[_a***_]发展，那么就选择C/C++自己实现这些算法；如果是做工程，直接使用Python吧，它是目前最适合做人工智能开发的语言之一。
到此，以上就是小编对于c++网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于c++网络的5点解答对大家有用。
