Google Protocol Buffers 快速入门 文章收集

最新推荐文章于 2025-09-24 11:02:36 发布
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本文档提供了Protocol Buffers的快速入门指南，包括二进制编码格式介绍、默认序列化方式探讨及与AS3通信协议实现等内容。
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Protocol Buffers入门
qq_39280718的博客
09-18 808
Protocol Buffers
Protocol buffers 快速入门（针对 Java 语言）
weixin_41419389的博客
02-25 890
写在前面 Protocol Buffers 是什么？ Protocol Buffers 简称 protobuf , 由 google 开源。是一中语言中立 , 平台中立 ，(不和特定的语言、操作系统绑定)，对结构化数据进行序列化、反序列化的机制。类似于 XML ， 比起 XML protobuf 的优点是 ：数据占用空间小 ， 传输速度快 ，使用起来简单 ， 定义一次数...
Google Protocol Buffers快速入门指南
LW的技术小筑
09-30 1397
对于要序列化的数据结构，需要在.proto文件中定义相应的消息格式。// 使用proto3语法.proto文件中支持类似C/C++中的//和/*...*/两种注释。参考资料以上便是本文的全部内容，若是觉得不错的话可以支持一下，你们的支持是博主继续更新的不竭动力。若发现任何错误，也敬请批评指正！！！
Protocol Buffers快速入门指南
weixin_35753431的博客
05-19 545
proto 文件是 Protocol Buffers（简称 Protobuf）数据交换格式的核心，它定义了数据结构以及如何序列化这些结构化数据。一个典型的 .proto 文件包含消息类型定义、服务接口定义，以及一些选项设置。每个 .proto 文件以包声明开始，用来指定.proto 文件中的唯一包名。后续定义的类型和枚举都属于这个包。在编写.proto文件时，需要遵循以下基本规则：每个消息类型以message关键字开始，其后跟着消息名称。字段定义遵循格式，其中是字段号，
protocol buffers快速入门 - go语言版
haime的博客
06-18 649
protocol buffers（简称protobuf）是google搞的，是用来序列化数据的一种数据格式，类似于json、xml等这种。 本文其他概念不讲直接讲基本用法了。 首先需要定义数据结构，数据结构定义写在一个扩展名是.proto的文本文件里面，这个文件叫做proto文件。 protobuf的数据叫message，每一个消息都是一系列名值对，我们把他叫做fields，当然还有更复杂的结构，...
Protocol Buffers C++ 入门教程
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Dablelv 的博客专栏。
06-25 4万+
ProtoBuf（Protocol Buffers ）是中立于语言、平台，可扩展的用于序列化结构化数据的解决方案，由 Google 开发并开源。详情见Protocol Buffers 官网和Github 源码。简单地说，ProtoBuf 是用来对数据进行序列化和反序列化。那么什么是数据的序列化和反序列化呢？见下文。ProtoBuf 支持主流的开发语言，包括 Objective-C、C++、C#、Java、Python、Go、JavaNano、JavaScript、Ruby、PHP 等。
Protocol Buffers 1入门
xyc1211的博客
11-10 433
文章目录protocol buffers使用流程1.定义.proto文件2.proto编译器编译 实践：https://github.com/xu1211/goFrame/tree/main/protoBuf protocol buffers 谷歌官方介绍: protocol buffers 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等。 Protocol Buffers 是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比 XML，但是比 XM
Protocol Buffers 入门详解
澈彻策的博客
09-03 846
Protocol Buffers 入门详解Protocol Buffers 入门详解1. 概念1.1 What?（什么是Protocol Buffers？）1.2 Why?（为什么使用Protocol Buffers？）1.3 How?（Protocol Buffers 是怎么做到的？）2.protobuf文件中的语法规范2.1 message结构2.2 enum类型2.3 Service接口2....
Protocol Buffers快速入门（附Python3 socket编程实现protobuf传输源码）
东寻的博客
11-01 2221
Protocol Buffers入门一、Protocol Buffers简介二、Protocol Buffers安装说明三、Protocol Buffers工作流程：以地址簿为例（proto3）3.1 定义协议格式：创建.proto文件，在其中对期望存储的序列化信息的数据结构进行定义3.2 编译protobuf的.proto文件，生成读取和写入相应消息的类3.3 protobuf的序列化与反序列化addressbook.py3.4 总结四、Protocol Buffers的传输：以Python3 socke
Protocol Buffers快速入门：5分钟掌握proto文件编写技巧
gitblog_00316的博客
09-24 408
你是否还在为JSON数据传输效率低、接口定义不清晰而烦恼？是否想快速掌握一种轻量级、高效的数据交换格式？本文将带你5分钟内快速掌握Protocol Buffers（简称Protobuf）的proto文件编写技巧，让你轻松应对数据序列化与反序列化的各种场景。读完本文，你将能够独立编写基本的proto文件，了解Protobuf的核心语法规则，并掌握字段定义、消息嵌套等实用技巧。 ## Protobu...
Google Protocol Buffers 3.2.0 Windows版快速入门指南
Protocol Buffers（简称protobuf）是Google推出的一种数据序列化协议，用于结构化数据串行化，可以用于通信协议、数据存储等。它比XML更小、更快、更简单。protobuf定义了一种语言无关的序列化数据格式，主要基于`...
Protocol Buffers 入门应用
08-09
**Protocol Buffers 入门应用** Protocol Buffers（简称protobuf）是Google开发的一种数据序列化协议，用于结构化数据的编码和解码。它能够将复杂的结构化数据转换成二进制流，以便在网络间高效地传输或者在磁盘上...
PSO-BP神经网络纱线质量预测
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中，纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化，纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系，进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中，传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时，往往显得力不从心。 因此，智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位，其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制，成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内，粒子群优化算法（PSO）和反向传播神经网络（BP神经网络）是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术，它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解，该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能，在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络，它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整，从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面，反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷，因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而，该方法也存在一些固有的局限性，例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时，能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度，有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络，通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整，能够在预测纱线断裂强度方面，显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集-20251116-235338.zip
01-04
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：植物实例分割数据集 图片数量： - 训练集：9,600张图片 - 验证集：913张图片 - 测试集：455张图片 总计：10,968张图片 分类类别：59个类别，对应数字标签0至58，涵盖多种植物状态或特征。 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含多边形标注点。 数据格式：图像文件，来源于植物图像数据库，适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型，辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发：集成至农业管理平台，提供实时植物状态识别功能，为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新：支持植物科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：标注采用YOLO格式，确保分割区域定位精确；包含59个类别，覆盖多种植物状态，具有高度多样性。 • 数据量丰富：拥有超过10,000张图像，大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO、Mask R-CNN等），可直接用于实例分割任务，并可能扩展到目标检测或分类等任务。
去广告插件FuckWeChatAdBlocker.dylib
01-04
Wechat功能增强类插件，常见包括界面优化、快捷操作、部分辅助功能入口等。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
室内物体实例分割数据集-20251117-174910.zip
01-04
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：室内物体实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4923张图片 验证集：3926张图片 测试集：985张图片 总计：9834张图片 • 训练集：4923张图片 • 验证集：3926张图片 • 测试集：985张图片 • 总计：9834张图片 • 分类类别： 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发：适用于训练和评估实例分割AI模型，用于精确识别和分割室内环境中的物体，如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网：可集成到智能家居系统中，实现自动物体检测和场景理解，提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互：支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务，增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育：用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学，助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性：涵盖10个常见室内物体类别，包括家具、电器、人物和日常物品，提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量：采用YOLO格式的多边形标注，确保实例分割边界的准确性，适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足：提供近万张标注图片，满足模型训练、验证和测试的需求，支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强：标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），便于快速集成到实例分割项目中，提高开发效率。
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置”展开，提出了一种结合鲁棒优化方法的双层优化模型，用于解决含可再生能源的多微网系统在冷、热、电多种能源耦合下的优化配置问题。该模型上层优化微网间储能电站的配置与服务分配，下层优化各微网内部能源设备的运行调度，旨在提升系统经济性、可靠性和对不确定性的适应能力。文中详细阐述了模型构建过程，并通过Matlab代码实现仿真验证，展示了在不同场景下系统的优化效果与鲁棒性能。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统设计与运营的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究多微网系统中储能电站的共享机制与优化配置策略；②支撑含高比例可再生能源的综合能源系统在不确定性环境下的规划与运行优化；③为科研复现与教学提供Matlab代码参考与算法实现思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解模型实现细节，重点关注双层优化结构的数学建模与求解方法（如C&CG算法），并尝试调整参数或场景以加深对鲁棒优化机制的理解。
胰腺癌分段与识别，利用UNet进行.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
观察者动态演化一致性研究论文
01-04
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/c38eff4d1845 针对软件体系结构在动态演化过程中出现的非一致性挑战，旨在提升其演化效能，基于构件技术的属性特质，对软件演化领域的研究进展、其优势与局限进行了剖析，并考察了观察者技术的核心特征，随后利用观察者技术的特性对构件进行拓展，赋予构件可被监测及监测的功能。 最终，构建了一种基于观察者的动态演化框架，以保障动态演化过程的一致性，为分布式场景下的动态演化提供了一种切实可行的途径。 借助具体的项目实例演化对所提模型的实用性与便利性进行了实证检验。
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