Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据序列化，很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
TARS是腾讯从2008年到今天一直在使用的微服务开发框架，2018年成为Linux基金会开源项目目前支持PHP、C++、Java、Nodejs与Go语言。该框架为用户提供了涉及到开发、运维，以及测试的一整套解决方案，帮助一个产品或者服务快速开发、部署、测试、上线。它集可扩展协议编解码、高性能RPC通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体，通过它可以快速用微服务的方式构建自己的稳定可靠的分布式应用，并实现完整有效的服务治理。
由于grpc是跨语言的所以这里用golang做为示范，golang客户端代码，小编这里也踩了许多坑，最主要的是两个proto文件一定要一致，golang 中使用必须安装protoc，windows将环境变量指向安装目录的bin下面：
注意哈,因为usb已经作为了usb键盘口了,所以使用WCH-link或者串口进行下载
像许多RPC系统一样，gRPC基于定义服务的思想，指定可以使用其参数和返回类型远程调用的方法。
本篇主要介绍如何在Python语言中使用Google Protocol Buffer（后续都简写为PB）， 包括以下几个部分：
Mac: https://github.com/Coxhuang/FKCpp/tree/master/gRPCDemo/macOS
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安装 protoc ，protoc 是用来执行根据 proto 文件生成 代码的工具。
TensorFlow通常用于训练海量数据，但新兴的智能手机市场也不可忽略。那些不能等待未来和love Machine Learning的人正在通过制造工具来突破界限，他们的目标是拥有数万亿美元的市场。
在之前的两篇文章中，我们已经介绍了使用 gRPC 创建 RPC 应用的前导知识。我们了解到 gRPC 支持多语言，本文我们介绍在 Golang 语言中怎么使用 gRPC。
Protobuf(Google Protocol Buffers)提供一种灵活、高效、自动化的机制，用于序列化结构数据。Protobuf仅需自定义一次所需要的数据格式，然后我们就可以使用Protobuf编译器自动生成各种语言的源码，方便我们读写自定义的格式化数据。另外Protobuf的使用与平台和语言无关，可以在不破坏原数据格式的基础上，扩展新的数据。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 我们知道，TensorFlow是一个深度学习框架，它通常用来在服务器上训练需要大量数据的大模型。随着智能手机的普及，人们也越来越
源码案例：https://github.com/tenqaz/python-examples (opens new window)
先了解几个基本概念，https://grpc.io/docs/guides/concepts/
编译：生成grpcatabase_pb2.py grpcdatabase_pb2_grpc.py文件
Go是一种强类型、静态编译的语言，grpc是一种高性能的、开源的远程过程调用框架。在Go语言中使用grpc可以轻松地实现跨网络的通信，提供了高效的序列化、压缩和流控制等功能。
github上比较火的rpc有grpc、brpc，腾讯内部比较牛逼的trpc等等，这些rpc支持不同的语言、不同平台。今天来聊聊如何使用grpc，从一个简单的demo入手，整个项目使用CMake构建，一个非常标准的rpc项目管理，所有代码已更新至星球，获取方式见最后的二维码。
之前写过了Grpc服务开发和接口测试初探【Java】，中间耽搁了一些时间，Go版本的gRPC测试开发实践才有时间学习使用。其中也是由于自己Go语言不够熟悉导致的。之前有段时间想暂时放弃Go语言的学习，导致了Go的生疏，原因是从Groovy到Java性能。
protobuf全称Google Protocol Buffers，是google开发的的一套用于数据存储，网络通信时用于协议编解码的工具库。protobuf是一种灵活高效的独立于语言平台的结构化数据表示方法。在通信协议和数据存储等领域中使用比较多。protobuf对于结构中的每个成员会提供set系列函数和get系列函数。与XML相比，protoBuf更小更快更简单。你可以用定义protobuf的数据结构。用protobuf编译器生成特定语言的源代码，如C++，Java，Python等。
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：
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我们先不管其他，只专注于demo文件夹； 展开后是Java和Python两种语言的Demo，我们本次只分析改造Python的
PrivacyBot是一项简单的自动化服务，用于与databrokers一起发起CCPA删除请求。
最近在做模型的时候发现工程实时落盘的样本是Protobuf序列化后的数据，为了读取这些数据，简单的了解了一下Protobuf。
一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如squeezenet，mobilenet，shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。
如果能够让重复工作变得自动化，比如我通过打造一个插件，提升了5%的工作效率。节省下来的时间，干点什么不好呢？
在人力资源数据分析师的线下课中，我们对人力资源的各个模块做了数据仪表盘，然后通过各个维度对仪表盘数据进行交互，很多同学在做完数据仪表盘后就问，在PPT里能不能做数据仪表盘的交互，比较可惜的是 EXCEL 版本的数据仪表盘不能在PPT中做动态的交互，只能做静态的数据的展示。
Protocol Buffers是Google出品并开源的语言和平台均中立的数据序列化和反序列化工具，官方支持C++/Java和Python三大语言，另外有大量的第三方实现支持PHP、D语言和C#等众多语言，这些都可以从Google Protocol Buffers的官方网站上找到链接。
protobuf是Google提供的一个开源序列化框架，类似于XML，JSON这样的数据表示语言，其最大的特点是基于二进制，因此比传统的XML表示高效短小得多。开发者定义类似于结构体的message，通过protobuf的工具将定义好的格式传送给protobuf的接收工具，接收工具会自动产生类，需要传输的时候直接导入这个类，将关键字段填充，通过序列化函数，将其序列化，接收端将其反序列化，实现数据传输。protobuf支持c++，java，python。详细信息见参考文档。
1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型
在我管理的基因组学群里，今天有人提出了这样一个问题，如果有多个版本的BLAST，并且都是用conda安装，应该如何调用不同版本的BLAST
如下， 一般情况下，进行消息发送的时候，对于 c/c++， 双方统一使用相同的结构体，发送时直接按内存块丢出去，接收后内存块直接赋值给结构体即可。但是这种对于其他语言，诸如 python，java 就没那么方便了。
Protocol Buffer是Google出的序列化数据格式，下面简称pb。 我们更常用的序列化数据格式应该是json，json和pb本质上都是对象的序列化和反序列化，在项目中json也是前后端通信的主要数据格式。 在本地存储时，我们可以使用YYModel将对象转成json对应的NSData，也可以使用NSKeyedArchiver结合实现NSCoding协议把对象转成NSData，进而将二进制数据存储在沙盒中或者数据库。 那么为什么不使用json，而要用pb？ 因为项目中序列化数据到沙盒是一个高频场景，尝试过数据库、NSCoding+NSKeyedArchiver、YYModel等方法都有各自瓶颈：数据内容比较大数据库会造成体积膨胀过快不便管理，NSCoding+NSKeyedArchiver在序列化数据量较大的情况下性能不佳，YYModel在变动的时候不太友好。
继续之前，请确保你已经对gRPC概念有所了解，并且熟悉protocol buffer。需要注意的是教程中的示例使用的是 proto3版本的protocol buffer：你可以在Protobuf语言指南与Protobuf生成Go代码指南中了解到更多相关知识。
本期将从rpc背景知识开始了解，如何安装进行开发前的环境准备，protobuf文件格式了解，客户端服务端案例分享等，逐渐深入了解如何使用grpc-go框架进行实践开发。
python 版本切换 sudo update-alternatives --list python
脚本已被放置在 miniprogram/gen_ts.sh，在 miniprogram 目录执行 sh gen_ts.sh 即可生成如下文件：
在R for data science这本书中，作者提出数据分析的一个流程，在数据转换、可视化以及建模之后，来到数据分析的新阶段：与别人分享我们的数据。之前我们分享了许多单细胞数据分析的教程cellranger拆库定量、seurat质控分析，monocle轨迹推断，R语言给单细胞数据分析带来更多可能。那么，在数据分析进入下游之后，如何给自己的研究增加更多可交付的内容呢？Shiny会是一个不错的选择。
我们的 Modbus 传感器开发套件共有三个， 三个板子的使用的主控方案是 STM32F030芯片，硬件接口资源如下图所示：
回想我年轻的时候，在做一个项目时，需要计算斐波那契数列第 n 项的值。但是我只会使用递归来实现。众所周知，递归算法计算斐波那契数列的效率极差，速度极慢。
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我们可以将下面这个例子带入到上面IO操作的进度条的DEMO中，这里就不展示效果了。
上一篇文章，我们介绍了JTAG边界扫描的基础知识，今天我们来看看边界扫描测试必须使用到的一个文件，BSDL文件。
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。
在程序开发以及网络通信传输过程中最常见的数据格式就是JSON、XML，或者是一种压缩效率更高的数据格式——Google的ProtoBuf。ProtoBuf在传输过程中是以二进制的格式传输的，测试抓包的时候如果需要查看请求或返回消息中携带的参数信息就需要对它进行解析。小编之前在Windows环境下使用公司童鞋开发的Fiddler插件可以完成解析工作，但小编在家办公使用的抓包工具是Mac上的Charles。对于不熟悉Charles的小编而言，如何借助Charles来解析并展示ProtoBuf中的内容就尤为重要。本文就介绍一下小编尝试的几种在Mac环境中将ProtoBuf数据流转换为可以直观观察的数据格式的方法。。
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。
RPC的消息传输可以是TCP，可以是UDP，也可以是HTTP，当RPC消息传输是HTTP时，它的结构与RESTful的架构类似
RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它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。
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