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全方位对比:Python、Julia、MATLAB、IDL Java (2019 版)

Python、Java Scala 测试运行在一台 Mac 计算上,该计算机配备了 Intel i7-7700HQ(4 核,每核 2.8GHz),16GB 可用内存,以便与 Xeon 节点进行比较。 我们考虑这些语言使用如下版本: 语言 版本号 是否开源 Python 3.7 是 Julia 0.6.2 是 Java 10.0.2 是 Scala 2.13.0 是 IDL 8.5 否 R 3.6.1 语言 选项 n=5000 n=7000 n=9000 Python 0.4956 0.9739 1.6078 Julia 0.3173 0.5575 0.9191 IDL 0.3900 0.7641 Julia R 提供了简单的基准测试工具。我们编写了一个简单的 Python 工具,允许我们随心所欲地多次运行 Python 测试用例。 循环向量化: 与使用循环相比,Python NumPy)、IDL R 在向量化时运行速度更快。 在使用 Numba 时,只要使用 NumPy 数组,Python 就可以更快地处理循环。

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go 实现json 生成idl

但是对于数据密集型应用,数据治理是一个很头疼的问题,通过idl生成dto是一种很常见的方式。 如何获得idl呢? 第一种方式是手工获取,通过对json数据的理解,手动编写对应的idl,有两个问题: 1,工作量大,很容由于拼写、大小写问题导致字段错误、重复、缺失,修改测试工作量大 2,风格难统一,不同人的思路、代码风格都不一致 我们知道,通过idl我们可以方便生成目标代码和文档,非常方便数据管理,但是通过数据生成idl 是一个比较难的问题,因为数据丢失了schema信息,要想恢复schema必须加上很多自定义策略,通过json 生成idl也是如此。 1,比如idl中数字有 i32,i64,float,double 等类型,在json中只有float64类型 2,比如对json中的null,原来的数据类型很难确定。

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    Why IDL matters in API development

    . ## Why IDL matters Now, let`s consider how to define a API contract. IDL (Interface Definition Language) is a must for developers to share the API specification. IDL can be used to generate code artifacts. 2. IDL has no ambiguity. 3. IDL can be better managed in a VSC system (Github is my favorite). I recommend protobuf as our IDL to define the API contract for reasons: 1.

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    Thrift的接口定义语言IDL

    Thrift的IDL可以使用下面的语法来定义描述接口。 在Python中以类保存枚举常量值。 5 结构体类型 struct,封装一组不同类型的数据,与Python中的类对应,如 struct Work { 1: i32 num1 = 0, 2: i32 num2, 3: Operation why } 7 服务接口 service,定义服务接口的方法参数,如 service BasicService { double divide(1:i32 num1, 2:i32 num2) throws (1:InvalidOperation e) oneway void ping() } 说明: 方法可以不带参数,如带参数,须指明参数的序号参数类型 方法名前须指明返回值类型,

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    IDL编译器实现入门

    IDL编译器实现入门.pdf 1. 前言 本文不对词法语法、以及flexbison进行介绍,如有需要,可以阅读《RPC的实现》。 目标(example.idl) 本文介绍的IDL编译器,能够解析如下所示的IDL文件,但限于篇幅,生成C++代码部分省略掉,只介绍到对下述内容的解析,以便控制篇幅复杂度。 下面这个表格为示例IDL文件example.idl的内容: // Author: yijian // Date: 2015/01/20 // 运行示例:. 等 (0, 2015) 这个也是可选的,表示取值范围,对于整数则表示最小值最大值,对于字符串则表示最小长度最大长度 aaa 为字段名称,其它如bbb、xxxzzz等也是字段名称 4. Makefile 编译脚本,运行成本后生成IDL编译器idl_compiler: # Author: yijian # Date: 2015/01/20 all: idl_compiler

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    IDL计算NDVI(landsat8 OLI)。。。

    其实用来用去,还是觉得python最上手,R语言我怎么都爱不起来,虽然有时候R比python简便很多,IDL只是一开始的时候无意中接触的,使用频率不高,使用也不顺手。 以下在计算NDVI的过程中使用的是反射率,不以原始的像元DN值作为计算方式,实际使用过程中也可以增加大气校正,该过程比较适用于进行批处理计算的基础模板附件。裁剪处理并未附带。。。 ='D:\idltemp\nb1',/directory);设置工作空间 cd,work_dir envi,/restore_base_save_files;导入envi函数 compile_opt idl2 apr_nir=cal_apr(b4,gain[2],bias[2],se) ;ndvi=fltarr(ns,nl) ndvi=(apr_nir-apr_r)/(apr_nir+apr_r) o_fn='D:\idl

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    C++中消息自动派发之二 About IDL解析器

    前一篇blog中讲了如何在C++中实现消息的自动派发,而关键点在于如何实现通过IDL文件自动生成msg_dispatcher模板类。有几个网友提醒我idl解析器会比较难写,事实却是如此。 我第一个版本的idl解析器本来只是想做demo只用。花了一个晚上时间拼凑了几个python函数,msg_dispatcher类倒是能生成,但解析器的代码太混乱了,简直毫无结构可言。 仍然采用Python实现,目前只完成了cpp代码生成器,并且只能支持消息体的decode,不支持encode,语法报错机制也没有加入。随未完美,但是毕竟开了个好头,这里讲一下解析器的实现。 词法分析     用Python的好处是解析字符串非常方便,首先要把idl源文件解析成单个的单词。我定义了一个src_parser_t类实现此功能。 解析分如下几步:   1> 读入idl 源文件内容   2> 把源文件内容分隔成单个行,只需将file_content_str.split('\n')即可。

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    thrift:swift 命令行生成 IDL文件及Client java代码过程

    并且更重要的是可以通过java代码生成接口描述文件(Thrift interface description language,IDL). 多数情况下,服务端的应用都是java写的。 使用swift提供的工具,可以直接生成IDL,再用IDL生成其他语言的client端代码 (java,cpp,python…) 下面的TestService.java定义了一个简单的服务接口,本文以实例的例子说明将这个服务接口生成 ,并且要在生成TestService.java的IDL时还要用-map告诉程序TestBean的IDL文件的位置,如果service接口中有多个自定的类型的时候,代码维护就非常麻烦。 有了这个参数,只要对service接口类型执行一次Swift2ThriftGenerator就可以生成完整的IDL定义文件。 下载Swift Code Generator Tool 有了前面生成的IDL文件( TestService.thrift)。

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    C++中消息自动派发之四 使用IDL构建Chat Server

    前一篇blog 讲了如何实现IDL 解析器,本篇通过IDL解析器构建一个聊天服务器程序。本程序用来测试IDL解析器的功能,网络层使用前边blog中介绍的ffown库。 消息派发层     我曾使用过google protocolfacebook thrift,protocol只是封装了消息封装,不具有消息派发功能,thrift实际上是一个rpc框架,自动能够生成client 用法是编写消息的idl文件,定义请求消息格式响应消息格式。idl文件实际上也扮演了client的接口描述文档角色。接下来使用idl 解析器分析idl 自动生成消息派发代码。      如在chat server示例中,我定义了chat.idl, 生成消息派发框架代码的方式是:     idl_generator.py idl/chat.idl include/msg_def.h      3. idl 消息派发框架支持者json字符串协议,二进制协议可以后续加入,而网络层应该具有压缩传输功能    4. 由于只是示例程序,client端我简单用python实现了一个。

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    thriftswift:对swift2thrift-generator-cli IDL生成工具的改进

    文件命令行生成工具,它可以根据一个java服务接口类(interface,class)生成对应的IDL文件。 对于基于java做thrift框架的开发项目来说,这可是个神器,如果你的服务端是java开发的,就不需要手工写IDL文件(反正打死我也是不会手写的,太多了),使用这个命令行工具,可以一秒钟生成IDL,再用另一个工具 swift-generator-cli就可以将根据生成的IDL生成java client/service调用代码了。 IDL是thrift的接口定义语言,有了IDL格式的接口定义脚本,就可以生成不同开发语言的thrift代码,官网说明参见 《Thrift interface description language》 这样,在生成IDL过程中对每个field获取的Requiredness就是我们希望的值。

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    Thrift快速入门简单示例

    传输层(Transport Layer):传输层负责直接从网络中读取写入数据,它定义了具体的网络传输协议。thrift传输层支持阻塞式IO非阻塞式IO。 处理层(Processor Layer):处理层是由具体的IDL(接口描述语言)生成的,封装了具体的底层网络传输序列化方式,并委托给用户实现的Handler进行处理。 Thrift的特性 开发速度快 通过编写RPC接口Thrift IDL文件,利用编译生成器自动生成服务端骨架(Skeletons)客户端桩(Stubs)。 快速入门例子 编写user.thrift,通过IDL中间语言生成java代码,python代码,结合生成的代码,编写java服务端python客户端,实现python跨语言调用java服务端接口代码。 客户端代码编写 通过编译器编译user.thrift文件,生成python代码然后将生成的 python 代码 文件,放到新建的 python 项目中 thrift -gen py user.thrift

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    DeepMind视频行为分类竞赛,百度IDL获第一,新算法披露

    其中,来自百度深度学习实验室(IDL)的Genome团队获得子命题、由DeepMind主办的“Kinetics行为分类比赛”第一名,中国香港中文大学获得第二名,德国创业公司TwentyBN获得第三名。 虽然刚刚推出2年,但每年都吸引到MSR、CUHK、CMU、UTS等众多高校科研机构积极参加。 百度IDL视频分析团队Genome此次获得ActivityNet Kinetics竞赛第一名,获胜的关键主要有三点:如何学到更好的多模态特征表达,基于这些特征建立时序关系,最终将各种不同模态信息融合到一起 如何通过训练学到更好的特征 获奖方案主要使用了3种类型特征:RGB特征、光流特征语音特征。 该项技术已经应用到视频个性化推荐视频自动化打标签等百度产品中,解决了视频推荐的冷启动视频关键词缺乏等实际问题。

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    解决thrifty-compiler.jar运行报错不能编译IDL生成java class代码问题

    thrifty-compiler 根据thrifty项目首页的说明(README.md),首先要调用thrifty-compiler编译已有的IDL文件生成 java 代码(Generating Code 编译thrifty thrifty是用kotlin语言写的,项目构建工具是用gradle,所以要编译thrifty,需要安装kotlin compilergradle. 编译IDL(.thrift) 重新执行thrifty-compiler-1.0.0-all.jar, java -jar $thrifty\thrifty-compiler\build\libs\thrifty-compiler

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    Thrift简析

    Thrift适用于程序对程 序静态的数据交换,需要先确定好他的数据结构,他是完全静态化的,当数据结构发生变化时,必须重新编辑IDL文件,代码生成,再编译载入的流程,跟其他IDL工具相比较可以视为是Thrift Thrift 主要由5个部分组成: 类型系统以及 IDL 编译器:负责由用户给定的 IDL 文件生成相应语言的接口代码 TProtocol:实现 RPC 的协议层,可以选择多种不同的对象串行化方式,如 实现跨语言 RPC 有两种方法: 静态代码生成:开发者用一种中间语言(IDL,接口定义语言)来定义 RPC 的接口和数据类型,然后通过一个编译器来生成不同语言的代码(如C++, Java, Python 例如,服务的实现用C++,则服务端需要生成实现RPC协议和传输层的C++代码,服务层使用生成的代码来实现与客户端的通信;而如果客户端用 Python,则客户端需要生成Python代码。 Thrift 是一个基于静态代码生成的跨语言的RPC协议栈实现,它可以生成包括C++, Java, Python, Ruby, PHP 等主流语言的代码,这些代码实现了 RPC 的协议层传输层功能,从而让用户可以集中精力于服务的调用实现

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    ROS2之assert False, Failed to find Generated: line

    需要修改,/opt/ros/dashing/lib/python3.6/site-packages/rosidl_typesupport_opensplice_cpp/__init__.py 使用如下代码进行替换 os.path.normpath(idl_path)))) if idl_base_path not in include_dirs: include_dirs.append ']) for idl_file in dds_interface_files: assert os.path.exists(idl_file), 'Could not find IDL file: ' + idl_file # get two level of parent folders for idl file folder = os.path.dirname ().split('\n') modified = callback(lines, msg_name, idl_path=idl_path) if modified: with

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    Python 2.7 Python

    Python 主要版本的背景 Python 2 发布于 2000 年年底,意味着较之先前版本,这是一种更加清晰更具包容性的语言开发过程。 而先前版本的 Python 应用的是 PEP (Python 增强协议),这种技术规范能向 Python 社区成员提供信息或描述这种语言的新特性。 Python 3 被视为 Python 的未来,是目前正在开发中的语言版本。为了不带入过多的累赘,Python3在设计的时候没有考虑向下兼容。 作为一项重大改革,Python 3 于 2008 年年末发布,以解决修正以前语言版本的内在设计缺陷。   Python 3 将得到后续支持开发,而 Python 2.7 不会; 2. Python 3与为 Python 2 版本构建的库的兼容性较低

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    thrift 的基本介绍与使用

    thrift 服务分为服务提供方(server 端)和服务请求方(client 端) 通过 idl 文件做到 server 与 client 的解耦。 安装 thrift python 包。 执行: pip install thrift 2.2. 使用方式2 – thriftpy2 thriftpy2 是饿了么开源的 thrift 协议纯 python 实现,具有与原生 thrift 完全相同的特性,但编写调用方法更为简单,且不需要生成额外的代码文件 4. idl 介绍 4.1. false), one byte byte: 有符号字节 i16: 16位有符号整型 i32: 32位有符号整型 i64: 64位有符号整型 double: 64位浮点型 string: 包括文本类型二进制字符串

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    Thrift入门实践

    C/S架构 Thrift IDL 为了能够把不同的语言连接在一起,就必须要有一种“中间语言”,来关联客户端和服务端的两种不同语言。 这种规范语言就是IDL(Interface Description Language),接口定义语言。 具体的语法、定义参考下文,基本是C风格 Thrift IDL入门 生成代码 在编写好IDL之后,使用thrift的命令就可以生成对应语言的框架。 里定义好的各种数据类型对应封装的Python类,包含了所有定义的常量,里则定义对应Service的完整描述,包括接口定义(),Client的调用桩等。 编写实现 对应语言的框架生成好之后,需要做的就是编写具体的实现了,以python为例,就是要实现对应里的方法,作为handler其他各种组件组合,从而生成服务端代码。

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    百度IDL杰出科学家徐伟宣布离职,加盟地平线投奔余凯!

    百度“少帅计划”最后一名科学家导师离开 2014年,百度董事长兼CEO李彦宏表示百度IDL(深度学习研究院)将启动“少帅计划”,主要针对30岁以下的优秀人才甄选培养。 入选“少帅计划”的人才除了能拿到百万以上的年薪,还将得到李彦宏IDL杰出科学家的亲自指导,并且获得赴美国硅谷工作的机会。李彦宏表示,“少帅计划”将面向全球范围招聘。 “少帅计划”招聘对象是人工智能领域30岁以下的年轻研究人员,不看资历学历,只看能力潜力,“百度为‘少帅计划’提供的是T9甚至T10职级,年薪百万元人民币起步,而且上不封顶。 徐伟余凯是老相识,地平线新一轮融资或达数亿美元 徐伟与地平线创始人余凯联系颇深。 2013年,余凯建立百度深度学习实验室(IDL)之后,徐伟成为IDL早期同事。 现在,随着徐伟加入地平线负责硅谷General AI Lab,地平线的研究院/实验室已经多方位开花。

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