迁移报告 - protobuf（错误都在这里找）

最新推荐文章于 2024-09-16 08:09:46 发布
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本文档详细介绍了protobuf版本2.6.1的升级日志内容，包括了对原有功能的改进及新增特性，适用于对protobuf有一定了解的技术人员阅读。通过本文档可以快速掌握最新版本的重要更新。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

file:///E:/SCIENCE/Computer%20Tool/protobuf-2.6.1/vsprojects/UpgradeLog.htm
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mysql数据迁移与同步常用解决方案总结
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05-10 6988
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关于VS的SSRS报表迁移及制作入门级笔记
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11-07 349
（2）隐藏的参数是因为，当我们用户从WEB端输入不同的数值后，我们需要把用户输入的这些数据用一些表达式进行转换或者条件选择，比如用户输入2022年我查的是A这张表，输出2023我后台要查B这张表，这个时候我们就可以用一些参数隐藏后里面写一些表达式进行删选，走入不同的表啦。2、说完了表达式那参数有什么作用呢，首先我们要知道表达式大部分用于计算，而参数是可以传值的，这就要说到报表里的传参调用了，那参数是怎么传的呢，先上图。（4）这里就是该文本框里的表达式，获取到当前时间，年，月，日以。
2019年开源数据库报告发布：MySQL仍卫冕！
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07-03 280
题图：https://scalegrid.io墨墨导读：3月初，ScaleGrid发布了数据库趋势报告：SQL打败NoSQL，MySQL最受欢迎。“几十年来，SQL一直领...
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vs实现数据库数据迁移
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05-22 891
public ActionResult About() { List<ChangeData.Models.old.adsinfo> adsinfo_new = new List<Models.old.adsinfo>();//实例化一个LIST装载旧的表格 using (Model2 m2 = ...
VS2015 工程迁移遇到的错误记录 2020-05-15
weixin_41068770的博客
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1. 出现错误： SDK error 解决方案： 右键“解决方案”，选择“重新生成解决方案”，按照自己的电脑，选择SDK，即可排除该错误。 2. 出现错误： error C4996: 'std::copy::_Unchecked_iterators::_ error C4996: 'std::copy::_Unchecked_iterators::_Deprecate': Call to 'std::copy' with parameters that may be unsafe - thi..
protobuf 21.5
09-02
9. **错误处理和调试**：protobuf提供了一些工具和日志输出，帮助开发者在编码和解码过程中发现和解决问题。 10. **扩展性**：protobuf支持可选字段、重复字段和嵌套消息，允许构建复杂的结构化数据模型。在21.5...
【高级特性揭秘】：Protobuf扩展消息与字段选项在Linux的应用
本文深入探讨了Protobuf（Protocol Buffers）作为一种高效的序列化协议的广泛使用，特别是在其扩展消息机制与字段选项的应用上。首先，概述了Protobuf基础和消息系统，随后专注于扩展消息的原理、使用场景以及实施中...
ProtoBuf协议到底是什么？
jiohfgj的博客
03-23 1011
ProtoBuf协议到底是什么？ 工作中所使用的传输协议，下面就来一探究竟，为何众多协议选择了它? 前言 在移动互联网时代，手机流量、电量是最为有限的资源，而移动端的即时通讯应用无疑必须得直面这两点。 解决流量过大的基本方法就是使用高度压缩的通信协议，而数据压缩后流量减小带来的自然结果也就是省电：因为大数据量的传输必然需要更久的网络操作、数据序列化及反序列化操作，这些都是电量消耗过快的根源 当前即时通讯应用中最热门的通信协议无疑就是Google的Protobuf了，基于它的优秀表现，微信和手机QQ这样的主流
protobuf 2.6.1 including gtest (part1)
05-13
cat prorr* > protobuf.tar.gz
Protobuf简单使用及其抓包分析
12-24
Protobuf简单使用及其抓包分析,参考：http://blog.youkuaiyun.com/wangqiuyun/article/details/42119835
wireshark-win32-1.8.6-protobuf
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支持google protocol buffer协议的wireshark版本。 1. 支持UDP（原生） 2. 支持TCP，需要固定包头+protobuf二进制负载内容。 包头长度不包含自身，只包含protobuf二进制内容的长度。 包头长度为固定的4个字节。 3. 支持大量的消息嵌套。。
vs项目管理 续2:exe项目的迁移和链接已有动态库
DogMonkeys的博客
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介绍如何迁移一个gcc编译成exe的项目到vs的管理(解决方案)
VC++6.0的MFC项目迁移到vs2019
wch0001的博客
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文章目录VC和VS的区别：前期准备bug修改总结 最近工作需要接触到了VC++6.0这个编译软件，需要对一个比较旧的项目进行功能的扩展，在之前没有使用VC的经验，经过简单的学习后，基本使用是没什么问题了，但总感觉老旧的页面以及不太友好的代码颜色标识，对于开发维护还是测试debug都有不小的影响。于是乎就想试试能不能将项目迁移到我比较熟悉的VS上，以后再使用起来也会方便不少。 VC和VS的区别： VS 是 Visual Studio，它是微软提供的一个工具集，由各种各样的工具组成。VS 可以支持 C/C++、
Visual Studio使用Git忽略不想上传到远程仓库的文件
dotNET跨平台
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前言作为一个.NET开发者而言，有着宇宙最强IDE：Visual Studio加持，让我们的开发效率得到了更好的提升。我们不需要担心环境变量的配置和其他代码管理工具，因为Visual Studio有着众多的拓展工具。废话不多说，直接进入正题。我们日常在使用Visual Studio开发相关的.NET项目时，经常会发现刚拉取下拉的代码什么都没有改动，就是运行了一下就会产生一些需要提交的文件，比如说最...
MajdataView 项目教程
gitblog_00347的博客
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把一个C++工程，从vs2015工程向vs2019工程迁移的过程中，碰到了好多问题，记录如下： 1. ConfigINI.cpp(85,55): error C2664: “std::string &trim(std::string &)”: 无法将参数 1 从“std::basic_string<char,std::char_traits<char&...
解决VS2019提示未能加载项目文件。缺少根元素的错误
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qq_40878679的博客
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R-FCN环境搭建（只使用cpu）Python版
最新发布
03-12
<think>嗯，用户想了解如何在CPU环境下搭建R-FCN的Python版本。首先，我需要回忆一下R-FCN的相关信息。R-FCN是一种基于区域提议的目标检测算法，由微软研究院提出，主要特点是位置敏感得分图，减少了全连接层的计算量，提高了效率。不过，虽然它比Faster R-CNN快，但毕竟是深度学习模型，可能对计算资源还是有要求的，尤其是在CPU上运行可能会比较慢。 接下来，用户明确说明只使用CPU，所以不需要安装GPU版本的框架，比如TensorFlow或PyTorch的GPU版本。不过，R-FCN的实现可能依赖于特定的框架，比如早期的实现可能基于Caffe，而后续的可能迁移到其他框架。因此，我需要确认常见的R-FCN实现是基于哪个框架的。 查一下，微软官方的R-FCN实现是基于Caffe的，而Caffe在CPU上的安装相对可行。不过，Caffe的安装过程可能比较繁琐，特别是对于新手来说，依赖项较多。另外，现在也有一些基于PyTorch或TensorFlow的复现版本，用户可能需要选择适合的版本。 假设用户希望用Python，可能需要寻找基于PyTorch或TensorFlow的实现。比如，Detectron2（Facebook的框架）或者mmdetection（商汤的框架）可能包含R-FCN的实现，但这些框架在CPU上是否容易安装呢？ 不过，考虑到用户可能更倾向于官方原始实现，或者较为简单的代码库。这时候可能需要分步骤来： 1. 安装Python环境，建议使用Anaconda管理环境，避免污染系统环境。 2. 安装必要的依赖库，比如Caffe的Python接口，或者PyTorch/TensorFlow的CPU版本。 3. 下载R-FCN的代码库，比如从GitHub克隆。 4. 准备预训练模型和数据集。 5. 运行测试或训练脚本。 但具体到R-FCN，可能需要注意以下几点： - 官方实现（如DAI-Lab的R-FCN基于MXNet？或者Caffe？需要确认。）假设是Caffe，那么安装Caffe的Python接口可能会遇到较多问题，尤其是在不同操作系统上。比如，在Linux下可能相对容易，而Windows可能需要额外步骤。 不过用户可能是在Windows或者macOS下操作，需要给出通用步骤。或者，用户可能使用的是Linux，但不确定，所以需要给出较为通用的指导。 另外，安装依赖项时需要注意版本兼容性，比如Protobuf的版本，Caffe可能需要特定版本的Protobuf，这可能会导致冲突。 或者，如果用户使用PyTorch的实现，比如在GitHub上搜索到的R-FCN实现，那么安装步骤可能更简单，因为PyTorch的CPU版本安装方便。 假设用户选择基于PyTorch的实现，那么步骤可能如下： 1. 创建conda环境： conda create -n rfcn python=3.7 conda activate rfcn 2. 安装PyTorch CPU版本： pip install torch==1.10.0+cpu torchvision==0.11.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 3. 安装其他依赖库，如numpy, opencv-python, matplotlib, cython, pillow等。 4. 克隆代码库，比如某个GitHub的R-FCN实现，例如：https://github.com/daijifeng001/r-fcn （假设这是基于Caffe的，但可能不适用PyTorch）可能需要寻找其他仓库。 例如，https://github.com/Orpine/py-R-FCN 是基于Caffe和Python的，可能需要安装Caffe。 这时候可能需要指导用户安装Caffe的CPU版本。 安装Caffe的步骤可能包括： 安装依赖项： 在Ubuntu下： sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 然后，克隆Caffe仓库，切换到合适的分支，修改Makefile.config，设置CPU_ONLY := 1，然后编译。 但这个过程对于新手来说可能比较复杂，特别是在处理依赖项和编译错误时。 另外，Python接口需要编译pycaffe，可能需要设置PYTHON路径。 因此，可能需要简化步骤，比如使用conda安装caffe： conda install -c conda-forge caffe 但不确定是否有可用的conda包，或者是否支持CPU版本。 或者使用pip安装caffe，但官方并不推荐pip安装，可能需要从源码编译。 这可能使用户遇到很多困难，特别是在Windows系统上。 因此，可能建议用户寻找基于PyTorch或TensorFlow的R-FCN实现，这些框架在CPU上的安装相对容易。 例如，在PyTorch中，可以安装CPU版本，然后使用相应的目标检测库。 但需要找到具体的代码库。例如，mmdetection库支持R-FCN，但需要确认是否支持CPU运行。 假设用户使用mmdetection，步骤可能如下： 1. 创建conda环境： conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda activate open-mmlab 2. 安装PyTorch CPU版本： pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 3. 安装mmcv-full，但需要选择适合CPU的版本： pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.7.1/index.html 4. 安装mmdetection： git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . 5. 下载R-FCN的配置文件，并准备数据集。 但用户可能只是想运行demo，不一定需要训练，因此可能需要指导用户如何加载预训练模型并进行推理。 不过，预训练模型可能是在GPU上训练的，但PyTorch允许在加载时将模型映射到CPU。 但是，在CPU上运行目标检测模型，速度会非常慢，尤其是R-FCN这样的模型，用户需要了解这一点。 此外，依赖库的版本兼容性非常重要，比如mmdetection对mmcv的版本有严格要求，必须根据PyTorch版本来选择。 因此，可能需要给出具体的版本号，以避免兼容性问题。 总结步骤： 1. 环境准备：Anaconda创建环境，安装Python 3.7或3.8。 2. 安装PyTorch CPU版本，以及对应的torchvision。 3. 安装mmcv-full的CPU兼容版本。 4. 安装mmdetection。 5. 下载R-FCN配置文件和预训练模型。 6. 编写推理代码，使用CPU进行检测。 但用户可能不熟悉mmdetection的使用，需要更详细的步骤，比如如何修改配置文件中的设备设置，将模型加载到CPU上。 另外，在mmdetection中，默认可能使用GPU，因此需要在测试时指定device='cpu'。 或者，在配置文件中将模型设置为使用CPU。 可能需要指导用户如何修改代码，确保模型在CPU上运行。 例如，在mmdetection的demo代码中，使用init_detector时指定device='cpu'。 此外，数据预处理和后处理也需要在CPU上进行，可能需要调整代码中的相关部分。 另外，用户可能需要安装其他依赖项，如OpenCV-Python，用于图像处理。 在步骤中需要包含这些内容。 最后，需要测试安装是否成功，例如运行一个demo脚本，使用示例图片进行目标检测，并输出结果。 如果遇到错误，比如缺少库，需要提示常见问题解决方法，例如安装cython、pycocotools等。 此外，数据集的准备可能也是一个问题，但用户可能只是想要初步搭建环境，可能不需要完整的数据集，用demo图片测试即可。 综上所述，整理步骤： 1. 创建conda环境，安装Python。 2. 安装PyTorch CPU版及依赖。 3. 安装mmcv-full的CPU版本。 4. 安装mmdetection。 5. 下载R-FCN配置和模型。 6. 编写推理脚本，指定CPU设备。 需要具体说明每个步骤的命令，例如conda和pip安装的具体命令，以及如何处理可能出现的错误，如版本不匹配。 例如，安装mmcv-full时，必须根据PyTorch版本和CUDA版本选择，但这里用户使用CPU，因此选择cpu版本。 例如，对于PyTorch 1.7.1 CPU，安装mmcv-full的命令可能为： pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.7.1/index.html 需要确认该URL是否存在。 另外，用户可能需要安装其他包，如numpy, matplotlib等，可以通过requirements.txt安装。 对于预训练模型，可能需要从mmdetection的模型库中下载，例如使用wget或者直接提供的链接。 然后，在代码中，确保模型加载到CPU，例如： model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cpu') 然后使用inference_detector函数进行推理。 最后，用户可能会遇到的常见问题，比如： - 编译依赖项失败，需要安装python-dev或者某些头文件。 - 版本冲突，需要严格遵循版本要求。 - 缺少库，如opencv-python，需要安装。 - 模型下载失败，需要手动下载并指定路径。 需要给出相应的解决建议。 总之，整个过程需要详细但清晰，分步骤指导用户完成环境搭建，并预见到可能的问题，提供解决方案。</think>以下是R-FCN在CPU环境下搭建的详细步骤（Python版）： --- ### **一、环境准备** #### 1. 创建虚拟环境 ```bash conda create -n rfcn python=3.7 -y conda activate rfcn ``` #### 2. 安装基础依赖 ```bash pip install numpy cython matplotlib opencv-python pillow ``` --- ### **二、安装深度学习框架** #### 1. 安装PyTorch CPU版本 ```bash pip install torch==1.10.0+cpu torchvision==0.11.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` #### 2. 安装MMCV（计算机视觉库） ```bash pip install mmcv-full==1.6.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cpu/torch1.10.0/index.html ``` --- ### **三、安装目标检测框架MMDetection** #### 1. 克隆MMDetection仓库 ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection ``` #### 2. 安装依赖与编译 ```bash pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` --- ### **四、配置R-FCN模型** #### 1. 下载配置文件与预训练模型 - **配置文件**：从MMDetection的`configs/rfcn`目录获取`rfcn_r50_fpn_1x_coco.py`。 - **预训练模型**：从[MMDetection模型库](https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/model_zoo.html)下载对应的CPU兼容模型（如`rfcn_r50_fpn_1x_coco_20200218-51f2364f.pth`）。 #### 2. 修改配置文件 在配置文件中添加以下内容，强制使用CPU： ```python model = dict( ... pretrained=None, train_cfg=dict(...), test_cfg=dict(...) ) device = 'cpu' ``` --- ### **五、编写测试代码** 创建`demo.py`并写入以下内容： ```python from mmdet.apis import init_detector, inference_detector config_file = 'configs/rfcn/rfcn_r50_fpn_1x_coco.py' checkpoint_file = 'rfcn_r50_fpn_1x_coco_20200218-51f2364f.pth' model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cpu') # 指定CPU # 测试图片 result = inference_detector(model, 'demo.jpg') model.show_result('demo.jpg', result, out_file='result.jpg') ``` --- ### **六、运行测试** ```bash python demo.py ``` --- ### **常见问题解决** 1. **依赖冲突** - 使用`conda list`检查版本，确保`torch`、`mmcv-full`和`mmdetection`版本匹配。 2. **缺失库文件** - 安装系统级依赖（Linux示例）： ```bash sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libsm6 libxrender1 ``` 3. **模型加载失败** - 手动下载模型文件并指定本地路径。 --- ### **总结** - 硬件要求：CPU需支持AVX指令集（现代CPU基本支持）。 - 性能提示：CPU推理速度较慢，建议测试小分辨率图片。 - 扩展性：若需训练，需准备COCO/VOC格式数据集并修改配置文件。 通过以上步骤，您可以在CPU环境下完成R-FCN的推理任务。
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