如果我们要写跨平台的c/c++代码，很多时候需要处理由于不同编译器对c/c++各个标准支持力度不同导致的兼容性问题，一般通常的解决办法是：自己在代码中通过宏去判断各个编译器的版本、内置宏、标准库宏、__has_feature等来检测处理。
自己如果在代码中按上述的方式检测，会很繁琐，尤其是像c++这种存在大量语法特性，如果一一检测过来，工作量是非常大的。
通过构建工具预先检测编译特性
另外比较省事的方式，就是依赖构建工具提前做好检测，然后把检测结果作为宏添加到编译中去，这样代码只需要判断对应的特性宏是否存在，就可以进行处理了。
在cmake中就有类似的检测机制，非常强大，因此xmake也对其进行了支持，提供更加灵活强大的编译
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有时候可能用到某个库的某些函数接口，但是这个库有可能在某个平台上被裁减过了，接口支持不全，如果你想跨平台使用，就会出问题
因此在使用之前进行检测是否存在这个函数，还是很有必要的，xmake提供了方便的api，可以批量检测某个库的一些函数：
例如：
```lua
target("test")
-- 检测libc库中，对宽字符操作的接口是否存在，检测条件：检查wchar.h、stdlib.h中是否有函数声明
add_cfuncs("libc", nil, {"wchar.h", "stdlib.h"}, "wcscat",
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为了进一步提升构建效率，减少没必要的重建，xmake新增了对头文件的依赖检测，以及自动构建仅仅需要重新编译的源文件，提升编译速度，并且完全支持windows、linux、macosx等大部分平台。。
由于检测过程本身也会有一些性能损耗，因此xmake对此进行了深度优化，实现极速依赖检测：
对依赖头文件进行过滤，如果是系统头文件，非自身项目的第三方头文件，自动忽略，这些头文件基本上不会再开发项目的时候，经常变动，所以没必要去每次检测他们，如果真有变动，手动重建下就行了
针对每个头文件的检测结果进行缓存，直接应用到下一个源文件上，减少重复检测的次数
其他一些细节优化
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TBOX的内存分配在调试模式下，可以检测支持内存泄露和越界，而且还能精确定位到出问题的那块内存具体分配位置，和函数调用堆栈。
内存泄露检测
内存泄露的检测必须在程序退出的前一刻，调用tb_exit()的时候，才会执行，如果有泄露，会有详细输出到终端上。
c
tb_void_t tb_demo_leak()
{
tb_pointer_t data = tb_malloc0(10);
}
输出：
[tbox]: [error]: leak: 0x7f9d5b058908 at tb_static_fixed_pool_dump(): 735, memory/impl/stat
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xmake将依赖库、依赖头文件、依赖类型、依赖接口统一用 option 选项机制进行了封装，更在上一层引入package包的机制，使得添加和检测依赖更加的模块化，简单化。。。
下面通过一个具体实例，来看下xmake的包机制怎么使用。。
假如你现在的工程已经有了两个包：zlib.pkg，polarssl.pkg（如何构建包，后续会详细说明，现在可以参考TBOX依赖包下已有包的例子），你的工程目录结构如下：
demo
- xmake.lua
- src
main.c
- pkg
zlib.pkg
polarssl.pkg
那么你可以修改xmake.lua来使用上述的两个依赖包：
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今天迷迷糊糊听见iOS同事对PM说“连击检测”其实只需要传一个参数就行了，我大为震惊，iOS竟有如此炫酷的API，Android似乎没有呀！在google和github搜索两次之后无果，我决定自己实现一个连击检测的库。因为主要使用RxJava实现，所以命名为RxComboDetector，github 源码地址。
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游戏服务端碰撞检测
最近看了一些游戏碰撞检测相关的一些内容，然后开始读了一些我们游戏里关于碰撞检测的代码，我们游戏里现在的碰撞检测按我暂时阅读完的代码， 应该分为2块，相对来说我们基本的碰撞检测算法是比较简单的， 后面也记录一下网上看到的关于分离轴多边形的碰撞检测。
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本文简单介绍如何通过valgrind检测c语言中的非法读写内存，避免发生不可预测行为。
1 什么非法读写内存
1.1 非法写内存
非法写内存是指往不属于程序分配的内存中写入数据。比如malloc一段内存，大小只有5个字节，那么你只能往这5个字节空间写入数据（如果是拷贝字符串，只能写4个字节），在这5字节的内存空间之外写入数据，都是非法的。比如写数组时越界，拷贝字符串时忘记结尾结束符。
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应PM需求，YOLO可能会对直播过程中的截屏进行检测并通知其他人，类似于Snapchat，此时iOS同事再次表达了先天优势，iOS系统提供了API呀！Google无果之后决定再次造轮子，为了持续表达对Rx的敬意，命名为RxScreenshotDetector，github 源码地址。
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本节实现的是使用OpenCV里自带的函数，检测出视频里图像中的蓝色和天蓝色、青色，比如我的手机背景、我衣服上的蓝色格子，墙砖的蓝色和学生证照片上的蓝色背景。
设置“蓝色”HSV范围
BGR转HSV
捕获摄像头视频
获取蓝色部分mask
图像按位与操作
显示蓝色部分图像
实现过程
定义视频对象
视频对象用于捕获摄像头视频流。
``` python
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
```
设置HSV中蓝色、天蓝色范围
这里主要参考了这个博客，我设置的颜色范围如下。
```python
set blue thresh
lower_blue=
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