Google Protocol Buffer 的使用和原理

最新推荐文章于 2022-04-27 22:45:00 发布
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博客围绕Google Protocol Buffer展开，主要涉及它的使用方法和原理，但具体内容需点击链接查看。Protocol Buffer是信息技术领域重要的数据序列化工具。
Google Protocol Buffer 的使用和原理.pdf
03-04
Protocol Buffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，很适合做数据存储或RPC数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前...
Google Protocol Buffer 的使用和原理1
08-08
Google Protocol Buffer（Protobuf）是一种高效、语言无关、平台无关的结构化数据序列化机制，由Google开发并广泛应用于数据存储和RPC（远程过程调用）系统。它的主要作用是将复杂的数据结构转化为二进制流，便于在...
Google Protocol Buffer缺陷
weixin_34252686的博客
09-02 187
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Protocol buffer(Protobuf) 使用教程
weixin_44806700的博客
12-05 2963
概念 protobuf是Google内部的混合语言数据标准，是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行话，或者说序列化。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。 对比XML和JSON： 优点：性能方面：体积小，序列化后，数据大小可缩小约3倍。 序列化速度快，比XML和JSON快2~50倍 传输速度快：；因为体积小，传输起来宽带和速度都会优化 使用方面：使用简单，proto编译器自动进行序列化和反序列化
Protobuf | Google Protocol Buffer 的使用和原理
Sherlock_Homles的专栏
11-05 3648
Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过 48,162 种报文格式定义和超过 12,183 个 .proto 文件。他们用于 RPC 系统和持续数据存储系统。 Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 R...
gRPC 笔记（02）— Google Protocol Buffer 协议语法规则
wohu1104的专栏
04-27 1391
1. 简介 Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据序列化，很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。 ​ 它有以下特点： 在谷歌内部长期使用，产品成熟度高； 跨语言、支持多种语言，包括 C++、Java 和 Python 等； 编码后的消息更小，更加有利于存储和传输； 编解码的性能非常高； 支持不同协议版本的前向兼容； Google 开源的二进制 RPC 通讯协议； Pro
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
热门推荐
wepon的专栏
03-14 13万+
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
Google Protocol Buffer使用和原理
阿拉斯加大闸蟹的博客
07-05 9028
少年，要是不想写代码，git在这里：硬广，理论和实践要结合，少年：https://github.com/singgel/RPC-SkillTree 简介 什么是 Google Protocol Buffer？ 假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字介绍： Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使...
Google protocol buffer 使用和原理浅析 And 进阶使用方式之PbCodec
来自星星的の松子的博客
07-03 1万+
Google Protocol Buffer又简称Protobuf，它是一种很高效的结构化数据存储格式，一般用于结构化数据的串行化，简单说就是我们常说的数据序列化。这种序列化的协议非常轻便高效，而且是跨平台的，目前已支持多种主流语言（3.0版本支持C++, JAVA, C#, OC, GO, PYTHON等）。
3.Google Protocol Buffer 的使用和原理1
08-08
《Google Protocol Buffer 使用与原理详解》 Google Protocol Buffer（简称Protobuf）是一种高效、轻便的结构化数据序列化工具，广泛应用于数据存储、RPC（远程过程调用）数据交换格式，尤其在通信协议和数据存储...
Google Protocol Buffer 使用与原理详解
资源摘要信息:"Google Protocol Buffer（简称 Protobuf）是 Google 开发的一种语言中立、平台无关、可扩展的结构化数据序列化机制，广泛用于高效的数据存储与网络通信场景。Protobuf 的核心目标是实现轻量级、高性能...
Caffe训练过程：test_iter test_interval等概念
CNV_2305
11-23 1万+
先上一张图，大家很熟悉的一张图。 首先说明一个概念：在caffe中的一次迭代iterration指的是一个batch,而不是一张图片。下面就主要说下2个概念 test_iter: 在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batchsize（测试集的）=测试集的大小，测试集batchsize可以在prototx文件里设置 test_interval:interval是区间
Caffe softmax_loss_layer.cpp 学习
CNV_2305
02-28 7947
目录目录 LayerSetUp Reshape get_normalizer Forward_cpu Backward_cpuLayerSetUptemplate <typename Dtype> void SoftmaxWithLossLayer<Dtype>::LayerSetUp( const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blo
Faster RCNN roi_pooling_layer.cpp roi_pooling_layer.cu
CNV_2305
05-25 6751
主要定义了一个 ROIPoolingLayer 类ROIPoolingLayer的受保护数据成员有：int channels_; int height_; int width_; int pooled_height_; // pooling后的特征图的height_ int pooled_width_; // pooling后的特征图的width_ Dtype spatial_scale_; //
Faster RCNN proposal_layer.py
CNV_2305
05-23 6556
定义了一个 ProposalLayer 类， 在rpn_test.pt中会用到。class ProposalLayer(caffe.Layer): """ Outputs object detection proposals by applying estimated bounding-box transformations to a set of regular boxes
Invalid MEX-file: caffe.mexa64 的解决方案
CNV_2305
11-09 6170
问题如下： Invalid MEX-file ‘**/caffe.mexa64’ /usr/local/MATLAB/R2014a/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.20 not found (required by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgflags.s
Faster RCNN anchor_target_layer.py
CNV_2305
05-17 6097
class AnchorTargetLayer(caffe.Layer): """ Assign anchors to ground-truth targets. Produces anchor classification labels and bounding-box regression targets. """ def setup(self, botto
Faster RCNN generate.py
CNV_2305
05-15 5430
该模块的功能主要是生成rpn proposals。 + cv2.imread读取的图像的存储格式为H W K，且三通道的顺序为BGR + PIL.Image.open读取图片的存储格式为：W H (此时的数据为PIL库的某种对象)，且三通道顺序为RGB 但是，当转换为np.array的时候，存储格式将H W K,常用的代码段为：def load_image(self, idx):
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