在现代科技的发展中，科研工作者们需要使用各种软件工具来进行计算和数据分析。其中，C++和Matlab是两个非常基础和重要的工具，能够满足大多数科研工作者的需求。在开源社区中，也有很多基于C++和Matlab的开源工具可供使用。下面我们就来介绍一些常见的C++和Matlab开源工具大集合。

1. Boost

Boost是C++的一个扩展库，具有高质量的源码和广泛的应用领域，包括计算机网络、数值计算、图像处理等等。Boost库中的许多组件都在某些方面超越了C++标准库，而且这些组件都是经过好几年的使用和改进而发展壮大的。

2. OpenCV

OpenCV是一个以BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Mac OS X操作系统上，并且支持C++、Python、Java 三种语言编程。OpenCV的功能十分强大，包括图像处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，可以方便地跨越平台进行图像与视频处理和人脸识别等视觉任务。

3. Eigen

Eigen是一个C++开源矩阵运算库，跨平台使用，具有可移植性和灵活性。Eigen底层使用模板技术实现，在C++中非常方便的处理矩阵和向量，主要用于数学计算和科学计算上，例如机器学习、计算力学模拟等领域。

4. GNU Octave

GNU Octave是一个开源科学计算软件，和Matlab语法十分类似，可以让用户交互式地实现数值计算、可视化和编程。Octave 支持复杂和浮点数的运算、绘图和数据可视化，提供矩阵和向量运算、函数拟合、数据挖掘、信号处理等许多数学计算功能。并且GNU Octave是基于GPL协议开放源代码的，自由、免费使用。

5. NS-3

NS-3是一个基于C++编写的网络仿真框架。它实现了广泛的网络协议、数据传输和信号传输技术，可以用于分析和评估各种网络协议的性能。并且NS-3拥有强大的建模能力，可以对不同的网络协议进行测试和模拟。

以上就是几个比较常见的C++和Matlab开源工具大集合，它们可以方便地应用于科研论文、计算机程序设计和数据分析等方面。这些工具不仅在领域内具备良好的声誉和信誉，而且在开源社区也有许多热情的开发者和用户，能够为它们的使用和维护提供更好的支持和保障。无论是科研，还是对计算机人员来说，这些开源工具都是值得学习和使用的。

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