Protocol Buffers 是一种与语言、平台无关，可扩展的序列化结构化数据的方法，常用于通信协议，数据存储等等。相较于 JSON、XML，它更小、更快、更简单，因此也更受开发人员的青眯。
我们只需要按照 Protobuf 的语法设计我们的入参和出参剩下的就交给谷歌的库就好了。
在上一篇博客 【Android Protobuf 序列化】Protobuf 使用 ( Protobuf 使用文档 | 创建 Protobuf 源文件 | Protobuf 语法 ) 中 , 在 Android Studio 项目中添加了 Protobuf 源文件 addressbook.proto ;
golang-grpc 包提供了 gRPC 相关的代码库，通过这个库我们可以创建 gRPC 服务或客户端，首先需要安装他。
上一篇文章我们介绍了ProtoBuf的使用，不了解ProtoBuf的同学建议先读这篇文章：签约掘金：一文带你玩转ProtoBuf 【文末抽奖】，会用protobuf是学习gRPC的基础。
之前一直在云服务器上跑代码，近期接手了师兄的台式机（GTX 1050），虽然配置很渣，但想在本地玩玩看，于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。
Mac: https://github.com/Coxhuang/FKCpp/tree/master/gRPCDemo/macOS
作为微软向其跨平台.NET产品发展的一部分，他们大大简化了项目文件格式，并允许第三方代码生成器与.NET项目的紧密集成。我们一直倾听，现在很自豪地介绍从Grpc.Tools NuGet包的1.17版本开始，.NET C#项目中的Protocol Buffer和gRPC服务.proto文件的集成编译。1.17版本现在可以从Nuget.org获得。
上一篇博客 【Android Protobuf 序列化】Protobuf 使用 ( protoc 编译器简介 | 下载 protoc 编译器 | 使用 protoc 编译器编译 .proto 源文件 ) 中 , 在命令行中使用 protoc 编译器 , 将 .proto 源文件编译成了 Java 源文件 ;
在进行本文操作之前，需要先安装好tensorflow的gpu版本。 本文作者的环境：python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10 已经安装好的可以跳过，学习如何安装tensorflow的gpu版本的读者请阅读本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装》，链接：https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 本文是写给目标检测入门新手的指导文章，会用示意图将每一步的详细实现过程展示出来。 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（1）——环境搭建与测试》的基础上优化并总结，此博客链接：https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499，感谢此博客作者。 本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》，链接：https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测，专题内容偏向于掌握技能，学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。
游戏服务器和客户端的通信有很多种形式，有的用http，有的用websocket，不过最常见的还是socket服务器，socket 服务器在游戏中是最常见的，至于为什么和怎么创建，等以后再说，今天先来聊聊服务器和客户端交谈的协议。协议的定义是服务端和客户端沟通的结果，形成一致的数据格式，这样大家才好解析，知道对方在说什么，在做什么。
当你在进行使用 TensorFlow Object Detection API 进行目标检测的项目时，有时在编译或执行脚本时可能会遇到以下错误信息：
go-micro给我们提供了一个非常便捷的方式来快速搭建微服务，而且并不需要提前系统了解micro，下面用一个简单的示例来快速实现一个服务。
本文介绍了如何将Protobuf转换为Python代码，并解决在转换过程中出现的问题。首先介绍了Protobuf的基本信息，然后说明了如何通过protobuf编译器生成不同语言的代码。最后，介绍了在安装protobuf和编译protobuf代码时可能遇到的问题和解决方法。
protobuf 即 Protocol Buffers，是一种轻便高效的结构化数据存储格式，与语言、平台无关，可扩展可序列化。protobuf 性能和效率大幅度优于 JSON、XML 等其他的结构化数据格式。protobuf 是以二进制方式存储的，占用空间小，但也带来了可读性差的缺点。protobuf 在通信协议和数据存储等领域应用广泛。例如著名的分布式缓存工具 Memcached 的 Go 语言版本groupcache 就使用了 protobuf 作为其 RPC 数据格式。
然后，要用protobuf把它编译成对应的语言代码。 首先安装protoc，偷个懒，别人早就编译好了。直接用就行。
Protocol Buffer是google出品的一种对象序列化的方式，它的体积小传输快，深得大家的喜爱。protobuf是一种平台无关和语言无关的协议，通过protobuf的定义文件，可以轻松的将其转换成多种语言的实现，非常方便。
由于需要接入其他平台的OAuth 2.0，还要提供RESTful API获取VMware vSphere的数据，这块内容，.net core我更熟悉，所以锁定ASP.NET Core，通过上两篇，我们知道这里只能通过python去获取数据了，那么我面临的问题就是python与.net core的数据通信：
当涉及到网络通信和数据存储时，数据序列化一直都是一个重要的话题；特别是现在很多公司都在推行微服务，数据序列化更是重中之重，通常会选择使用 JSON 作为数据交换格式，且 JSON 已经成为业界的主流。但是 Google 这么大的公司使用的却是一种被称为 Protobuf 的数据交换格式，它是有什么优势吗？这篇文章介绍 Protobuf 的相关知识。
继上篇【gRPC】 在.Net core中使用gRPC了解了gRPC的使用，gRPC基于HTTP/2和ProtoBuf，ProtoBuf就非常有必要好好了解一下了，
该博客主要记录了TensorFlow Object Detection API的安装流程。默认读者已经安装好了TensorFlow
在以往的项目中进行网络通信和数据交换的应用场景中，最经常使用的技术便是json或xml。随着JSON的灵活优势，越来越多的企业选择JSON作为数据交换的格式，目前JSON已经成为了业界的主流。JSON已经足够好用，且能满足相当大部分的场景。但是今天在介绍一个Google的力作protobuf作为数据交换格式。我们来看看。
环境：windows，java 1. protobuf概述 protobuf是Google开发一种数据描述格式,能够将结构化数据序列化,可用于数据存储，通信协议等方面。 protobuf是以二进制来存储数据的。相对于JSON和XML具有以下优点： - 简洁 - 体积小:消息大小只需要XML的1/10 ~ 1/3 - 速度快:解析速度比XML快20 ~ 100倍 - 使用protobuf的编译器,可以生成更容易在编程中使用的数据访问代码 - 更好的兼容性,protobuf设计的一个原则就是要能够很好的支持向下或向上兼容 2. 下载，安装 在使用protobuf之前，需要安装protobuf编译器和运行时环境。 由于protobuf是跨平台，跨语言的，所以需要下载和安装对应版本的编译器和运行时依赖。 （1）protobuf编译器下载：https://github.com/google/protobuf/releases。 对于windows平台，下载：protoc-${version}-win32.zip。在此以protoc-3.3.0-win32.zip为例。 解压到指定目录，如：D:\protoc-3.3.0-win32。添加到windows环境变量：D:\protoc-3.3.0-win32\bin。 （2）protobuf运行时下载：protobuf运行时环境是区分不同语言的，针对不同语言的安装方式不同。 下载protobuf到指定目录：git clone https://github.com/google/protobuf.git，如：D:\protobuf。 对于java语言而言，可以通过maven将protobuf运行时依赖安装到本地仓库，详见：https://github.com/google/protobuf/tree/master/java。 需要注意的是，在执行：mvn install 之前，需要将protobuf编译器（在此即：D:\protoc-3.3.0-win32\bin\protoc.exe）拷贝到protobuf目录下的src路径下，即：D:\protobuf\src。 否则，在编译安装protobuf运行时环境时报错：
gRPC是高性能的RPC框架， 有效地用于服务通信(不管是数据中心内部还是跨数据中心)。
因为工作中gRPC使用非常频繁，而gRPC的默认序列化编码采用的也是Protocol Buffers。业界也盛传其效率及其高效:
本文使用公开数据去运行Tensorflow 新推出的 Object Detection API 带大家实验 Faster RCNN 的 training。 Faster RCNN 是 object detection 中的經典方法, 而 object detection 主要是由 classification 与 localization 所組成，可以參考 cs231n
RPC（Remote Procedure Call）远程过程调用，是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议，简单的理解是一个节点请求另一个节点提供的服务。RPC只是一套协议，基于这套协议规范来实现的框架都可以称为 RPC 框架，比较典型的有 有阿里巴巴的 Dubbo、Google 的 gRPC、Facebook 的 Thrift 和 Twitter 的 Finagle 等。
Apriori在数据挖掘中是经典的频繁项集挖掘算法，其主要思想就是如果某个项集不频繁，则任何包含此项集的项集一定不频繁。而今天要实现的增量式的Apriori算法，有点像分布式的Apriori，因为我们可以把已挖掘的事务集和新增的事务集看作两个互相独立的数据集，挖掘新增的事务集，获取所有新增频繁集，然后与已有的频繁集做并集，对于两边都同时频繁的项集肯定全局频繁，而只有一边频繁的项集则需要统计其在两边的频繁计数，这样完成后就能获得所有的全局频繁集，并不需要重新挖掘已有的事务集，效率必然提高。 至于Hbase的C
我们经常使用 PB（ProtoBuf）作为数据的交换协议，用于数据的序列化与反序列化。对于 PB 生成的 Go strutc，将其序列化为 JSON 时，比如对于数字类型，默认值为零，将不会出现在 JSON 串中。
小编遇到一个json序列化非常消耗CPU性能的问题。情况大概是这样的，接口查询的是某对象的属性，该对象的属性有上千个，采用的是JSON存储的，在用Go反序列化到内存结构体的时候，非常消耗CPU。也就是说采用JSON编解码有大量字段对象的场景，往往会出现性能瓶颈。而与之对应的protobuf在编解码时性能要优于json,下面主要对protobuf编码原理做个分析，弄懂protobuf编码效率很高的原因。
Google Protocol Buffers 简称 Protobuf，类似 json 或 XML，是一种序列化结构数据的机制，但是比它们更小、更快、更简单。同时支持多语言，跨平台。
方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/，默认下载最新版本，19年3月27日为python3.7.1版本 方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，速度快很多，找到对应版本即可
这里以2.6.1为例，查看protobuf-2.6.1/src/google/protobuf/compiler/main.cc代码，默认注册cpp\java\python 3个generator。最后调用cli.Run接口执行。
流数据有各种各样的场景用法。一种是，当事件发生时，有一种方法可以不断发出描述事件的消息。例如，当数据被添加到数据库中时，数据库希望将“数据添加”事件通知相关方。或者当股票价格发生变化时，证券交易所希望向订阅“价格变化”事件的所有服务公布新价格。
我的机器是Mac M1，项目中使用了ProtoBuffer 3。使用protoc程序，根据proto文件生成了Java代码。在编译Java项目的时候，报错：cannot resolve method 'isstringempty' in 'generatedmessagev3'。
Protobuf是Google设计的一种序列化格式，目前已被广泛应用在各种Android端、Web端和桌面端应用程序之中。它由一种用于声明数据结构的语言组成，并且能够根据目标的实现方式，来为其编译代码以及其他类型的结构数据。
Javen今天带来的是google-protobuf在前后端的应用，为了降低大家的阅读负担，公众号只节选了其中基础部分以及在Cocos Creator的使用。大家可以通过阅读原文更多地了解到google-protobuf在Java、QQ玩一玩等平台上的使用。
protobuf通过定义包含类型结构序列化信息的文件(.proto文件)，来编译生成不同语言平台的高效序列化程序代码
在上一篇博客 【Android Protobuf 序列化】Protobuf 使用 ( Protobuf 源码分析 | 创建 Protobuf 对象 ) 中 , 创建了 Protobuf 对象 , 本博客中将其序列化 , 保存到本地文件中 ;
为了将proto文件转成编程语言代码，需要安装编译工具protoc。本篇验证使用 Bazel 构建 是否能和手动执行 protoc 和插件 的编译一样的结果。
Protobuf是Protocol Buffers的简称，它是Google公司开发的⼀种数据描述语⾔，并于2008年对外开 源。Protobuf刚开源时的定位类似于XML、JSON等数据描述语⾔，通过附带⼯具⽣成代码并实现将结 构化数据序列化的功能。但是我们更关注的是Protobuf作为接⼝规范的描述语⾔，可以作为设计安全的 跨语⾔PRC接⼝的基础⼯具。
Protocol Buffers是Google公司开发的一种数据描述语言，类似于XML能够将结构化数据序列化，可用于数据存储、通信协议等方面。它不依赖于语言和平台并且可拓展性极强。
这个教程中将会描述protocol buffer编译器通过给定的 .proto会编译生成什么Go代码。教程针对的是proto3版本的protobuf。在阅读之前确保你已经阅读过Protobuf语言指南。
2.安装protoc-gen-go工具，该工具为protobuf工具的插件，现在工具改变位置了，所以从官方主页下载最新链接;
关于 gRPC 的文章，我们之前写过几篇，如果读者朋友还对 gRPC 不了解，我建议您可以翻阅一下公众号的历史文章。
Protobuf是Google开发的一种新的结构化数据存储格式，一般用于结构化数据的串行化，即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，并且比传统的XML, JSON等方式更具优势。详情可以参考：Google protocol buffer。不过，最近在使用Protobuf时候报了如下的一个错误。
这次搭建iOS的ProtocolBuffer编译器和把*.proto源文件编译成*.pbobjc.h 和 *.pbobjc.m文件时，碰到不少问题！
近期的 protobuf v22和 gRPC v1.55 版本在构建流程层面引入了一些比较大的变化。 最初我关注到这个问题是在我参与的一个社区项目 opentelemetry-cpp 的issue中（ https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-cpp/issues/2095 ）。 直到后来，我们在自己的构建系统 cmake-toolset 对 protobuf 和 gRPC 也进行了升级。所以顺带给社区的项目也提交了一些相关的Patch，在这里分享一下可能其他同学也会碰到。
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