avro learning rpc

本文介绍Apache Avro协议的基本结构及其在Java中的具体实现,包括IDL定义、编译过程及客户端与服务端通信流程。通过示例展示了如何定义Avro协议、编译IDL文件并实现基于此协议的服务端响应及客户端请求。

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protocol

{"namespace": "com.test.avro",
 "protocol": "AvroTestInterface",
 
 "types": [
     {
      "name":"typ",
      "type":"enum",
      "symbols":["remote", "local"]
     },
     
     {
      "name": "SObj", 
      "type": "record",
      "fields": [
          {"name": "data", "type": "bytes"},
          {"name": "styp", "type": "typ"}
      ]
     }
 ],

 // bool put(SObj req);
 "messages": {
     "put": { //method name
         "request": [{"name": "req", "type": "SObj"}], // method parameters
         "response": "boolean" // return type
     }
 }
}
java -jar avro-tools-1.7.5.jar compile protocol D:\...\protocol_test.avpr D:\...\src\main\java


server:

public class Server extends GenericResponder {
    private Protocol protocol;

    public Server(Protocol protocol, int port) {
        super(protocol);
        this.protocol = protocol;
    }

    @Override
    public Object respond(Message message, Object request){
        GenericRecord sObject = (GenericRecord) (((GenericRecord) request).get("req"));

        EnumSymbol sObjTyp = (EnumSymbol) sObject.get("styp");
        EnumSymbol styp2 = new GenericData.EnumSymbol(protocol.getType("typ"), "remote");

        String key = sObject.get("key").toString();
        ByteBuffer bb = (ByteBuffer) sObject.get("data");
        byte[] datas = new byte[bb.capacity()];
        bb.get(datas);

        if (!sObjTyp.equals(styp2)) {                
            return false;
        }

        process(key, datas);
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int port = 10086;
        Protocol p = Protocol.parse(new File("avpr file"));
        HttpServer server = new HttpServer(new Server(p,port);
        server.start();
    }
}

client

public class Client {

    private final String url = "http://localhost:10086";
    private Protocol protocol;

    public Client(Protocol protocol) {
        this.protocol = protocol;
    }

    public void sendMessage() throws Exception {
        ByteBuffer data; // get data

        EnumSymbol styp = new GenericData.EnumSymbol(protocol.getType("typ"), "remote");

        GenericRecord sObj = new GenericData.Record(protocol.getType("SObj"));
        sObject.put("key", "key");
        sObject.put("data", data);
        sObject.put("styp", styp);

        GenericRecord request = new GenericData.Record(protocol.getMessages().get("put").getRequest());
        request.put("putReq", sObject);

        Transceiver t = new HttpTransceiver(new URL(url));
        GenericRequestor requestor = new GenericRequestor(protocol, t);
        try {
            Object o = requestor.request("put", request);

            System.out.println("response=" + o);
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMsg());
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Protocol p = Protocol.parse(new File("avpr file"));
        Client client = newClient(p);
        client.sendMessage();
    }
}

idl

@namespace("com.test.avro")
protocol AvroTestInterface{

    enum typ{
        remote,
        local
    }
    
    record SObj{
        string key;
        bytes data;
        typ styp;
    }
    
    boolean put(SObject putReq);
}

java -jar avro-tools-1.7.5.jar idl D:\...\protocol_test.avdl D:\...\protocol_test.avpr
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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