Odin Serializer 在处理大型数据集时的性能表现

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Odin Serializer 在处理大型数据集时表现出色,尤其在速度和垃圾回收(GC)方面。根据搜索结果,Odin Serializer 与 Unity 内置的 JSON Utility、Full Serializer、Binary Formatter 以及 JSON .NET 和 protobuf-net 等序列化库进行了性能比较,在序列化和反序列化简单和复杂对象、处理大型数组以及垃圾分配方面,Odin Serializer 展现出卓越的性能 。此外,Odin Serializer 采用了IL优化,使得代码运行更高效,并且支持多种序列化格式,包括二进制和JSON,适用于Unity的各种开发场景 。

在实际应用中,Odin Serializer 被推荐用于游戏存档、网络通信、资源加载以及数据交换等场景,这表明它能够应对大量的数据序列化需求 。此外,Odin Serializer 的速度和GC小的特点,在序列化格式为二进制时尤为突出,因此在非测试环境下,推荐使用二进制格式以提升性能 。

综上所述,Odin Serializer 在处理大型数据集时,不仅能够提供快速的序列化和反序列化速度,还能有效控制内存使用和垃圾回收,是Unity开发者在需要处理大量数据时的一个高效选择。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同也在不少候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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