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Python Google Protocol Buffer

Google PB自定义.proto 文件编译.proto文件解析目标py文件序列化和反序列化更复杂的Message动态编译为什么要使用PB? 当然PB格式也有自己的优点,主要是简单和快,具体测试结果参见Google序列化基准分析Google PB如果要想在Python中使用PB,需要先PB编译器protoc去编译你的.proto文件, 方法如下:下载最新的protobuf release包即可,当前版本为3.5.1,步骤如下wget https:github.comgoogleprotobufreleasesdownloadv3.5.1protobuf-all 继续protobuf的python模块cd .python python setup.py build python setup.py test python setup.py install完成验证 当然重新也可以验证Python模块是否被正确import google.protobuf在python解释器中如果上面的import没有报错,说明正常。

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PB级数据实现秒级查询ES的

ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,使用方便。 kibana下载包解压修改配置文件kibana.yml# Kibana is served by a back end server.

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    TarsPHP 新版本发布,支持 Protobuf 协议

    使用TarsPHP 构建 PB Server初始化环境 Protoc 首先需要protoc库,这个库的主要作用是打包解包protobuf协议数据。 可以参考:https:github.comprotocolbuffersprotobuftreemastersrc 直接。如果 protoc –version 可以正常输出,说明完成。 php protobuf之后需要 php protobuf扩展,这个扩展主要用作php和protoc库中间的一个桥梁。如果 php –ri protobuf 有输出,说明正常。 Swoole 建议使用4.4.0或以上版本,需要开启http2 和 openssl支持。 如果需要使用生成的client代码我们还需要grpc库和grpc php扩展。

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    Golang 语言 gRPC 怎么使用?

    此外,我们还需要接口设计语言 Protocol buffer 的编译器 protoc,我们在之前的文章「Protobuf - 更小、更快、更简单的交互式数据语言」中也已经介绍过 protoc 的方法 插件方式,具体如下:执行 go install 命令插件$ go install google.golang.orgprotobufcmdprotoc-gen-go@v1.26$ go install 03 编写 .proto 文件和生成 pb 文件在 Golang 语言中使用 gRPC,首先编写 .proto 文件,然后使用 protoc 编译 .proto 文件生成 pb 文件,最后编写剩余的 Golang 首先使用接口设计语言 protobuf 的编译器 protoc、protoc-gen-go 和 protoc-gen-go-grpc 插件生成 pb 文件,我们通过查看生成的 pb 文件,可以看到 protoc protobuf 编译器 protoc 和插件 protoc-gen-go、protoc-gen-go-grpc,设置环境变量。初始化项目 go mod init。

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    加速深度学习在线部署,TensorRT及使用教程

    2 TensorRTtensorrt的方式很简单,只需要注意一些环境的依赖关系就可以,我们以tensorrt5.0.4版本为例,参考官网教程https:docs.nvidia.comdeeplearningsdktensorrt-install-guideindex.html tensorflow,uff模块需要2.2 pycuda如果要使用python接口的tensorrt,则需要pycuda? (最新TensorRT5)完成问卷调查选择同意协议根据自己的系统版本和CUDA版本,选择包,如图所示(如果是完整,建议选择Tar File Install Packages,这样可以自行选择位置 2.4 指令如果要使用python版本,则使用pip,执行下边的指令?? 为了避免时各种问题,我们也可以使用deb包的方式,即在2.3步骤中选择自己系统对应的版本,然后使用如下指令???2.5 环境测试运行python测试,导入模块不报错就表明正确?

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    自己打造Android Studio插件,提升开发效率

    那么,这个插件是怎么的呢?通常是在这里搜索,当然也可以下载开发者发布的zip(jar)包到本地进行。 1521423087_24_w2442_h1352.png当然,你也可以通过这里管理你的插件,卸载,更新等等。 整体算起来,解读pb文件大约需要5分钟,一个请求接口的封需要10分钟,如果调试的时候,发现参数类型,参数个数错误导致接口调试不同,额外花费了10多分钟,,后期接口维护,增加参数了,你还得去改封接口, 比如,你可以在这里写上Hello World.编译,运行,此时会蹦出另外一个IntelliJ实例,而且已经好了这个插件了,找到这个插件。 打包相当简单,直接1521426899_5_w832_h490.png就会打包出一个jar文件,或者zip文件,去插件中心即可。随后你就可以使用你自己制作的插件啦。

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    使用QEMU模拟树莓派Raspberry Pi

    树莓派 被誉为 “世界上最流行最便宜的小型电脑” 的「树莓派」Raspberry Pi 是一款性价比超高的迷你电脑主机 (仅有信用卡大小), 深受全球开发者、极客、技术爱好者们的追捧和喜爱 树莓派可以多种 由于树莓派的体积很小很轻,并且功能极其丰富强大,这也使得它的应用范围和潜力几乎是无限的下面介绍在之前的编译Qemu5.1的文章基础下raspberrypi树莓派Fedora32下编译Qemu5.1 下载kernel-qemuhttps:github.comdhruvvyas90qemu-rpi-kernel下载如下这两个文件kernel-qemu-4.19.50-busterversatile-pb-buster.dtb3 qemu-system-arm -M versatilepb -cpu arm1176 -m 256 -hda .2020-02-13-raspbian-buster.img -dtb .versatile-pb-buster.dtb netdev=unet -M versatilepb -cpu arm1176 -m 256 -hda .2020-02-13-raspbian-buster.img -dtb .versatile-pb-buster.dtb

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    初试 Protocol Buffer

    pb 是用于结构化数据序列化的灵活,高效,自动的方法,类似 xml,但是比之更加高效,简单。 并且了解到,pb可以保证不同版本消息间的兼容性,具体实现后续探索。 Protocol buffer github 主页定义一个 pb 消息使用 pb 作为协议解析,首先需要根据自己的需要定义自己的协议文件 xxx.proto,然后借助 pb 提供的转换工具转换成使用语言的定义文件 另外,pb 中,数字在1 - 15的编码时有优化,占用字节更少。 可以参考 pb 的源码中的example目录下提供的一个例程。一个简单的 demo参考 pb 的例子,写一个客户端发送消息给服务器,服务器获取解析的例程。 result完整例子代码 pb 参考文件后直接执行例子目录下执行make 即可得到可执行文件(client 使用ip port 8000)。

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    iOS之ProtocolBuffer搭建和示例demo

    搭建pb编译器到时没有什么问题,只是在把*.proto文件编译出来后,我用cocoaPods集成ProtocolBuffers到自己项目,cocoaPods集成的时候,我尝试了两个库,一个是:p.p1 简单说下我这边pb编译器的过程,和编译后的使用demo:一、环境pb编译器的     1、从https:github.comgoogleprotobufreleases下载protocolBuffer 二、创建新项目,导入pb库,编写proto文件编译,使用过程       1、从https:github.comgoogleprotobuf.git下载源码,解压,里面有支持不同语言的版本源码,  我们只需要里面的支持 2、新建一个工程命名为Tan_ProtocolBuffer,创建一个文件夹,假设命名为:protocolbuf, 把第一步的pb源码复制到此文件夹中:?   5、在工程设置搜索静态库的头文件(pb文件在protocolbuf文件夹里面):   targets —>  Build Setting  —>  Search Paths  —> Header Search

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    tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

    升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到 下保存的模型符合上述的三个定义, 那么这个.h5文件在1.x环境下其实是可以直接用的, 因为都是通过tf.keras高级封了,2.0版本和1.x版本不存在特别大的区别,我自己的模型是可以直接用的. import 降级及如何从别的版本升到2.0代码实践《tensorflow实战GOOGLE深度学习框架》时,由于本机的tensorflow为2.0版本与配套书籍代码1.4的API不兼容,只得将tensorflow 二 从别的版本升级到2.0自动卸载与其相关包 pip uninstall tensorflow 某版本 pip install –no-cache-dir tensorflow==x.xx (此处填写 以上这篇tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    iOS序列化的进阶方案——Protocol Buffer

    那么为什么不使用json,而要用pb? 相对而言,pb有以下特点: 1、pb是一种可扩展的序列化数据数据格式,新老版本的数据可以相互读取; 2、pb是使用字节流方式进行序列化,体积小速度快;(相对而言json是用字符串表示的,光表示字符串的符号就有很多 ) 3、pb的代码是由描述文件proto生成,proto是文本文件便于做版本管理;pb的使用使用pb首先要定义proto的数据结构,语法非常简单,可以直接上手写:syntax = proto3;message 记得在对应目录下添加protoc文件,也可以添加到git仓库同步其他人使用,这样别人即使没proto也可以生成代码。? 如果不想使用这种方式,也可以按照传统方法先protobuf,网上教程比较多,这里不再赘述。

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    Charles解析protobuf之初探

    该软件是用Java写的,能够在Windows、Mac、Linux上使用,Charles的时候要先好Java环境。 Charles的具体方法就不在此详细展开了,但是Charles应该算是Mac上最好用的抓包工具了。下面详细介绍下使用Charles查看PB文件的方法。 4 方法二:Charles解析PB功能一、生成ProtoBuf的.desc解析文件protoc工具:如果想解析一个ProtoBuf数据流,就必须要有对应的.proto文件,Charles需要一个.proto 首先需要在Mac上protoc工具:brew install protobuf。?执行protoc --version能够展示以下内容就代表protoc工具成功了。? ,到此为止简单的PB数据解析工作就告一段落了。

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    使用opencv在PC端部署深度神经网络模型

    在PC端对摄像头数据实时分割,最终效果如下图所示: Opencv_dnn应用 我们的模型是使用tensorflow框架训练的,Opencv导入pb格式的模型,所以首先我们需要把ckpt转为pb。 Python版本: opencv-python>3.3,我的最新版本4.1 opencv_dnn使用流程: 1.读取图像 2.cv2.dnn.readNetFromTensorflow读取pb模型 model = .modeltestopencvseg.pb file = test.jpg frame = preprocessing(file) print(frame, frame.shape) #读取pb reslut_opencv.png) if __name__ == __main__: test_dnn_module() ofrw1zcemf.jpg C++版本我使用的win10系统+VS2017+编译

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    Opencv_dnn应用我的模型是使用tensorflow框架训练的,Opencv导入pb格式的模型,所以首先我们需要把ckpt转为pb。 opencv_dnn使用流程:读取图像dnn.readNetFromTensorflow读取pb模型dnn.blobFromImage对图像进行resize,减均值等预处理并转为blobblob作为网络输入 dnn的forward接口进行inference计算得到网络输出进行后处理输出最终结果python版本:opencv-python>3.3,我的最新版本4.1pip install opencv-python model = .modeltestopencvseg.pb file = test.jpg frame = preprocessing(file) print(frame, frame.shape) #读取pb C++版本:我使用的win10系统+VS2017+编译Opencv3.3以上版本 VS2017新建工程 配置引用Opencv目录和库,可以看我opencv专栏文章配置 处理流程和上面一样,上代码~#

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    用Modules优雅地管理服务器的环境变量

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    【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位(uint8)量化转换

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    图片拍摄于2021年7月10日,湖州吉。介绍正好看到董泽润老哥一篇关于使用WireShark分析gRPC流量的文章,学到了。原文地址:小技巧! Evans的非常方便,在Mac上我们只需要执行以下两行命令即可。我们来学习一下REPL模式。 上图的命令:show package读取pb包名,show service显示对应服务列表。call xxx调用gRPC服务...........更多命令可自行查阅官网。 除了上述这种直接引入pb文件外,我们还可以通过gRPC反射包(reflection), 将grpc.Server注册到反射服务中。 只需要导入pb文件,然后点两下即可。当然每次修改了pb,记得点击左上角重新加载文件。总结以上介绍了两款gRPC客户端工具。不知道你们平常都使用gRPC哪些周边工具,欢迎一起讨论。

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