FlatBuffers 是一个开源的、跨平台的、高效的、提供了多种语言接口的序列化工具库。实现了与 Protocal Buffers 类似的序列化格式。主要由 Wouter van Oortmerssen 编写,并由 Google 开源。Oortmerssen 最初为 Android 游戏和注重性能的应用而开发了 FlatBuffers,现在它具有 C ++、C#、C、Go、Java、PHP、Python 和 JavaScript 的接口。
FlatBuffers 是一个序列化开源库,实现了与 Protocol Buffers,Thrift,Apache Avro,SBE 和 Cap'n Proto 类似的序列化格式,主要由 Wouter van Oortmerssen 编写,并由 Google 开源。Oortmerssen 最初为 Android 游戏和注重性能的应用而开发了FlatBuffers。现在它具有C ++,C#,C,Go,Java,PHP,Python 和 JavaScript 的端口。
FlatBuffers是Google开源的一个跨平台的、高效的、提供了C++/Java接口的序列化工具库,它是Google专门为游戏开发或其他性能敏感的应用程序需求而创建。尤其适用移动,嵌入式平台,这些平台在内存大小及带宽相比桌面系统都是受限的,而应用程序比如游戏又有更高的性能要求。它将序列化数据存储在缓存中,这些数据既可以存储在文件中,又可以通过网络原样传输,而不需要任何解析开销。以下是项目地址: 代码托管主页:https://github.com/google/flatbuffers; 项目介绍主页:http://google.github.io/flatbuffers/index.html;
FlatBuffers 的使用和 Protocol buffers 基本类似。只不过功能比 Protocol buffers 多了一个解析 JSON 的功能。
actix-web 1.0对于0.7来说,是一次比较彻底的重构。涉及架构重新设计、抽象也由Actor进一步升级到了Service。对于代码层面而言,就是用Service替代了之前的Handler。 1.0的代码也完成遵循Rust惯例,组件化开发,相比于0.7版本的一大坨代码,清爽了很多。
最近一直在寻找一个性能和资源占用兼具的序列化和反序列化工具,大多组织都是采用的 JSON, JSON 可以做到数据的前后兼容,并且更容易让人理解和可视化,但 JSON 的性能相对更差,自身的元数据也会占用更多的存储空间。
各种数据序列化格式进行比较。基本上,是回答以下问题:“能找到比JSON更好的东西吗?”。 这里找的是用于数据序列化的语言,而不是配置文件。
前段时间我尝试给 atframework 的 libatapp 整合进UnrealEngine做Dedicated Server和逻辑server通信的时候碰到了一些问题。主要在于这些客户端引擎一般来说默认都是关闭exception的甚至会关闭RTTI。而 libatapp 所依赖的通信组件 libatbus 里内部协议是msgpack , 而 msgpack 的官方 C++ 的header only的实现是必须开异常的功能的。所以我近期打算抽空增强一波 libatbus 的功能,增加一些跨版本向前向后兼容功能,和一些简单的验证功能(仅仅是为了防止误操作导致的问题)。具体的变更等我弄完了再发一篇。
Monaco 编辑器是 VS Code 支持的代码编辑器,现在可以在 Playground 中使用了。可以在配置 Config 菜单中选择喜欢的编辑器。
去 pypi( opencv-python-headless · PyPI) 官网下载对应版本的 whl
我们知道大多数的 AI 是在云端运算的,但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。
TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Git 2.38 已正式发布。此版本最值得关注的变化是引入微软创建的仓库管理工具 Scalar—— 用于处理巨型 Git 仓库。 引入巨型 Git 仓库管理工具 Scalar Scalar 是一个使用 C# 编写的 .NET Core 应用程序(后来使用 C 进行了重写),其通过设置所建议的配置值和运行后台维护来最大程度优化 Git 命令的性能。无论开发者使用什么服务来托管代码仓库,Scalar 都能有效地加速 Git 指令。微软提到,只要使用 S
在分析 SecDB、Athena、Quartz 几个实时金融与风险分析平台的时候,发现了 Perspective —— 一个 FinTech 开源基金会 FinOS 旗下开源的交互式分析和可视化组件库,由摩根大通(J.P. Morgan Chase)公司开源出去的流式数据可视化组件库。所以,从某种意义上来说也是《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》 的后续展开,也可以算是低延迟架构的后续探索。
作者:程序猿(微信号:imkuqin) 猿妹 链接:https://www.itcodemonkey.com/article/329.html(点击尾部阅读原文前往) 本文为大家整理了 Google
大家好,我花了很多时间在编写类似JS的小语言上,但实际上没有用,所以我决定开发与ECMAScript兼容的JS引擎。:)
0、机器学习系统 TensorFlow ★Star 62533 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelie
首先下载grafana源码(https://github.com/grafana/grafana),这里选择当前最新的v8.1.3版本
作者 | satanwoo 来源 | http://satanwoo.github.io/
https://my.oschina.net/u/3374539/blog/5031456
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持,可以使用M1芯片进行硬件加速,以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
TaKO8Ki 维护了一个简单的 awesome 列表,旨在发掘用 Rust 重写的经典项目或者替代品。如果你想要尽可能多地使用 Rust 编写的工具,不妨关注一下。
在微服务架构中,服务之间会相互交互以实现某些业务能力。例如,服务A为了完成某项工作,会调用服务B以获取某些数据协助其完成工作。
PossibleRust.com是上线不久的专注于分享Rust的个人博客网站,作者从2013年0.8版开始学习Rust,并声称到现在他也一直在学新的Rust的东西。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 魏子敏 相隔近半年,谷歌TensorFlow Lite终于正式发布。 11月15日凌晨,谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版(developer preview)。 有了TensorFlow Lite,应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。今年5月,谷歌在I/O开发者大会上宣布了TensorFlow Lite项目(见大数据文摘相关报道 Google I/O 2017终于来了:GoogleLens,谷歌云TPU横空出世,Youtube直播打赏受争议) Ten
上个月,谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前,今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现,TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载:download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码:https://github
像Golang 借助微服务和云原生的春风,构建了强大的生态系统。Python在数据分析和机器学习,构建了简洁实用的生态系统。
我的思想被神经元序列化成一句句要表达的语言,进而推动我的双手将其序列化成在蓝牙键盘上有节奏的敲击出的字符流。
翻译 | 刘畅Troy 谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览!该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的,据Google网站描述,对移动和嵌入式设备来说,TensorFlow是一种轻量级的解决方案,支持多平台运行,从机架式服务器到微小的物联网设备。近几年来,由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长,所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。 在本文中,Google展示了TensorFlow Lite的框架构成以
本文介绍了TensorFlow Lite的架构设计、功能特性、开发工具包、模型文件格式以及如何在移动和嵌入式设备上部署模型。作为TensorFlow Lite的预览版,它已经支持在Android和iOS平台上运行,并提供了Java API、C++ API和解释器。开发人员可以使用预训练好的模型,例如MobileNet和Inception V3,并将它们应用于自定义的移动和嵌入式设备。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还得从半年前说起。 今年5月的谷歌I/O大会上,安卓工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow,称为T
disclaimer: 目前这只是一个想法,并没有落地的实现。我打算将这一思想在 quenya client 中实现。
调用 mmap 系统调用 , 先检查 " 偏移 " 是否是 " 内存页大小 " 的 " 整数倍 " , 如果偏移是内存页大小的整数倍 , 则调用 sys_mmap_pgoff 函数 , 继续向下执行 ;
日前,谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计,具有三个重要功能——轻量级(Lightweight)、跨平台(Cross-platform)、快速(Fast)。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息, AI研习社编译如下。 今天,我们正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在许多平台上
处理大内存的性能关键计算应用程序工作集已经运行在libhugetlbfs之上,然后依次运行 hugetlbfs。透明的巨型页面支持是另一种使用大页为虚拟内存提供大页支持的方法, 该支持自动提升和降低页面大小和没有hugetlbfs的缺点。
引言:无论是对引擎研发团队或是游戏开发团队来说,优化的重要性都不言而喻。本次,来自乐府互娱的「乐府小学生」在实际项目开发中,通过修改引擎源码实现了更加深入的加载优化。
上回书讲到了运维小哥的调优方法论(上),对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事:一、Ceph调优;二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情,下面来看看运维小哥是如何调优的。
AI科技评论消息,日前,谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计,具有三个重要特征——轻量级(Lightweight)、跨平台(Cross-platform)、快速(Fast)。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息,AI科技评论编译如下。 谷歌于今天正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版,这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow
页是信息的物理单位, 分页是为了实现非连续分配, 以便解决内存碎片问题, 或者说分页是由于系统管理的需要. 段是信息的逻辑单位,它含有一组意义相对完整的信息, 分段的目的是为了更好地实现共享, 满足用户的需要.
这是个搁置了有段时间了的个人兴趣项目,还有不少完善工作需要做,这里记录下基本思路和实现,欢迎拍砖。
导读:Windows 操作系统本身是不开源的,但是近日微软内核工程师 Axel Rietschin 发表了一篇博客,带大家一窥 Windows 10 内核的魅力。
事情起源于 4 月 7 号晚上,尤雨溪在推特说,Vue2 收到了一个将整个代码库迁移到 TypeScript 的 PR。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 本文主要介绍由Cloudera Manager管理的CDH集群的角色划分。实际部署你可能还需要考虑工作负载的类型和数量,真实要部署的哪些服务,硬件资源,配置,以及其他因素。当你使用Cloudera Manager的安装向导来安装CDH时,CM会根据主机的可用资源,自动的分配角色到各台主机,边
shared_buffers (integer) 设置数据库服务器将使用的共享内存缓冲区量。默认通常是 128 兆字节(128MB),但是如果你的内核设置不支持(在initdb时决定),那么可以会更少。这个设置必须至少为 128 千字节(BLCKSZ的非默认值将改变最小值)。不过为了更好的性能,通常会使用明显高于最小值的设置。
虽然我很不愿意再设计一套BUS系统,但是现有的一些确实都没有特别符合我的口味的。所以还是尝试设计一个出来。
目前大多需要进行高速流量处理的场景,基本都是使用DPDK进行数据包处理加速,DPDK虽然是开源免费的,但是DPDK提供的API很简单,进行开发十分复杂,耗时,应用困难,于是许多人开始寻找替代方案–虹科PF_RING ZC。
所谓ARTS: 每周至少做一个LeetCode的算法题;阅读并点评至少一篇英文技术文章;学习至少一个技术技巧;分享一篇有观点和思考的技术文章。(也就是Algorithm、Review、Tip、Share 简称ARTS)这是第二期打卡
传统Python语言的主要控制结构是for循环。然而,需要注意的是for循环在Pandas中不常用,因此Python中for循环的有效执行并不适用于Pandas模式。一些常见控制结构如下。
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