grpc的粗浅理解与示例

XY2-100协议解析 1.XY2-100包括四路信号 : SENDCK(时钟信号)、SYNC(同步信号)、CHANNELX(X通道)、CHANNELY(Y通道) 阅读详情

接上一个protobuf的下载安装 今天记录下grpc的自己写的一个小示例,网上找了很多,好像都比较老了,不过整理了一下 终于写出来一套

在这里插入图片描述

protofile目录下的product.proto文件
syntax = "proto3"; //指定proto版本
option go_package="../service";

package service ;  //指定生成出来文件的package

//定义request  model
message ProductRequest{
  int32 prod_id = 1;
}

//定义response model
message  ProductResponse{
  int32  prod_socket = 1;
}

service ProdService{
  rpc GetProdSocket(ProductRequest)returns(ProductResponse);
}
protofile目录下的 proto.bat

生成bp文件和grpc文件的命令

protoc --go_out=./ --go-grpc_out=./  .\product.proto
service目录下的文件

该目录下是生成的相对应的go代码文件

server目录下的main文件

服务端的文件,因为上面的命令为我们生成了go的rpc服务的接口,我们要在这个文件里实现该接口和将其实现注册到grpc的服务中

在这里插入图片描述

package main

import (
	"context"
	"google.golang.org/grpc"
	"grpc/service"
	"log"
	"net"
)
//在grpc文件中 该结构体已经实现了接口,但其的实现不是我们想要的,
//所以我们新建了结构体 将他作为子类的感觉,然后重构其实现的方法
type productService struct {
	*service.UnimplementedProdServiceServer
}

//新建的结构体
var ProductService = productService{}

//实现接口服务
func (p productService)GetProdSocket(context context.Context, request *service.ProductRequest) (*service.ProductResponse, error)  {
	i := new(service.ProductResponse)
	i.ProdSocket =request.ProdId
	return i,nil
}

func main()  {
	server:=grpc.NewServer()  //创建grpc服务
	service.RegisterProdServiceServer(server, ProductService) //将其实现注册到grpc服务中
	listener, err := net.Listen("tcp", ":8002")
	if err != nil {
		log.Fatal("服务监听端口失败", err)
	}
	_ = server.Serve(listener)
}

client目录下的main文件

链接grpc服务,像本地一样调用方法,返回信息

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"google.golang.org/grpc"
	"google.golang.org/grpc/credentials/insecure"
	"grpc/service"
	"log"
)

func main()  {
	// 1. 新建连接,端口是服务端开放的8002端口
	//证书
	dial, err := grpc.Dial(":8002", grpc.WithTransportCredentials(insecure.NewCredentials()))
	if err!=nil{
		log.Fatal("链接服务端失败")
	}
	defer dial.Close()
	//调用Product.grpc.go中的NewProdServiceClient方法
	client := service.NewProdServiceClient(dial)
	//直接像调用本地方法一样调用GetProductStock方法
	socket, err := client.GetProdSocket(context.Background(), &service.ProductRequest{ProdId: 123})
	if err!=nil{
		log.Fatal("调用服务端方法失败")
	}
	fmt.Println("数据返回",socket)
}
先打开服务端的mian服务,再打开个命令行窗口打开客户端的main 进行请求就可以了

粗浅的理解,如果有什么不对的地方 请多多指教

向量乘法器设计 同样基于Wallace树乘法器,我们来构造向量乘法器。 在一些矩阵运算中经常用到向量的相乘运算,本例以4维向量为例子介绍向量乘法器的verilog HDL设计。 设向量a = (a1, a2, a3, a4), b = (b1, b2, b3, b4)。 则a 与 b的点乘为:a * b = a1 b1 + a2 b2 + a3 b3 + a4 b4, 即向量对应位置的值相乘,再相加... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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2019年7月31日 Go生态洞察:深入理解泛型的引入

🐯 猫头虎博主来了!今天咱们要聊聊Go语言的一个重要话题——泛型。在这篇文章里,我将深入探讨Go中引入泛型的必要性和其对编程实践的深远影响。如果你是个Go语言爱好者,千万别错过这次的深度解析哦!搜索词条:Go泛型、类型系统、代码优化。泛型,简单来说,就是在不指定具体类型的情况下,编写可适用于多种数据类型的代码。例如,编写一个适用于任何类型切片的Reverse函数。知识点描述泛型的必要性解决代码重复和类型安全问题Go中的替代方案接口、反射和代码生成器泛型的贡献简化代码、丰富数据结构和算法。

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