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【深入浅出C#】章节 7: 文件和输入输出操作:序列化和反序列化

序列化和反序列化是计算机编程中重要的概念,用于在对象和数据之间实现转换。在程序中,对象通常存储在内存中,但需要在不同的时刻或不同的地方进行持久化存储或传输。这时,就需要将对象转换为一种能够被存储或传输的格式,这个过程就是序列化。 序列化是将对象的状态转换为可以存储或传输的格式,如二进制、XML或JSON。这样,对象的数据可以被保存在文件、数据库中,或通过网络传输到其他计算机。 反序列化则是将序列化后的数据重新转换为对象的过程,以便在程序中使用。它使得在不同的时间、地点或应用中能够复原之前序列化的对象。 这两个概念在以下情况中至关重要:

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yolov5部署之七步完成tensorRT模型推理加速

前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yolov5的源码,并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行,最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5模型。     现在网上有很多可以参考的博客,但大多数都是针对某一个环节进行了仔细的解释说明,这在前期的学习中不免会让人产生云里雾里的感觉,难以从一个全局的角度去看待这个问题,换句话说就是很少有把整个流程先总结下来,先让我们知道需要那些模块,该准备些什么模块,以及这些模块之间又有什么样的联系,然后再细分到各个小模块去说明解释。所以今天就从这个角度去发出,总结一下最近学习的一些内容。在此之前假设你已经掌握了Pytorch、CUDA、cuDNN的基础知识以及配置好了yolov5的环境并调试运行过源码

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