我们正在考虑将ProtocolBuffers用于二进制日志记录，因为:这就是我们对对象进行编码的方式相对紧凑，读写速度快等。也就是说，我们应该如何去做并不明显，因为API倾向于专注于创建整个对象，因此将DataLogEntry列表包装为DataLogFile中的重复字段将是您在消息传递中所做的术语，但我们真正想要的只是能够写入然后读取整个DataLogEntry，将其附加到文件末尾。我们这样做遇到的第一个问题是这样做(在测试中:FileInputStreamfileIn=newFileInputStream(logFile);CodedInputStreamin=CodedInputS
假设我有一个方法voidfoo(byte[]bytes)需要一个字节数组作为它的参数。但是，Protobuf中字节数组的Java类型是ByteString。我可以使用byte[]toByteArray()获取字节数组。但问题是这种方法使用copy来构建一个新的数组，代价比较大。我宁愿它直接返回底层数组，或者返回一个View。是否有任何API，或者性能损失是可以接受的？ 最佳答案 通常这是不可能的，因为在ByteString的某些子类中可能没有这样的数组。BoundedByteString可以包含更大的数组，因此需要复制才能获得正确大
根据this维基百科词条:“ProtocolBuffers与Facebook的Thrift协议(protocol)非常相似，只是它不包含用于定义服务的具体RPC堆栈。自从ProtocolBuffers开源以来，出现了许多RPC堆栈来填补这一空白”但是没有引用RPC栈的例子。谁能建议基于Java的RPC堆栈实现？ 最佳答案 如果你想要基于Java的RPC堆栈，它是RMI.但是，它不能很好地跨平台工作。我一直在使用ProtoBuf做RPC。您几乎可以通过将protobuf消息包装在另一个定义服务或调用的protobuf中来模拟RPC堆栈
枚举不允许用作映射中的键。这里的PaxType是一个枚举，不允许用作键。enumPaxType{ADULT=0;CHILD=1;INFANT=2;}messageFlightData{mapfareType=1;} 最佳答案 这是不允许的，因为它不能很好地与proto3开放枚举语义兼容。例如，在Java中，如果您有一个Map，则键只能是定义的值之一。如果您碰巧从远程客户端/服务器接收到不在定义值集中的枚举键值，则无法将其放入Map中。此限制迫使我们要么删除具有未知枚举键的映射条目(这违反了proto3开放枚举语义)，要么禁止枚举作为
我正在编写一个应用程序，需要从单个文件中快速反序列化数百万条消息。应用程序所做的基本上是从文件中获取一条消息，做一些工作然后丢弃该消息。每条消息由大约100个字段组成(并非所有字段都始终被解析，但我需要所有字段，因为应用程序的用户可以决定他想处理哪些字段)。此时，应用程序包含一个循环，在每次迭代中仅使用readDelimitedFrom()调用执行。有没有办法优化问题以更好地适应这种情况(拆分为多个文件等...)。此外，在这一刻，由于消息的数量和每条消息的尺寸，我需要对文件进行gzip压缩(由于字段的值非常重复，它在减小大小方面相当有效)——虽然这减少了性能。
这是我的原型(prototype)文件:messageMSG{requiredMsgCodesMsgCode=1;optionalint64Serial=2;//UniqueIDnumberforthisperson.requiredint32From=3;requiredint32To=4;//blabla...enumMsgCodes{MSG=1;FILE=2;APPROVE=4;ACK=8;ERROR_SENDING=16;WORLD=32;}}在我的C#中，我正在尝试:msg=msg.ToBuilder().SetMsgCode(msg.MsgCode|MSG.Types.Ms
嗨，我有一个非常难看的问题:java.net.SocketException:没有可用的缓冲区空间(达到最大连接数？)它是客户端-服务器应用程序。客户端是WindowsXPSP232b，两block网卡coreduo。Java1.6。u7。应用程序为本地通信打开了几个服务器套接字，并为rmi到jboss服务器打开了几个客户端套接字。几小时/几天后!我无法打开任何新的客户端套接字来与服务器进行通信。服务器套接字仍然有效。Windowsnetstat显示130到150个连接。手动尝试时，我在~3500个连接后耗尽了缓冲区!我试过:检查我们使用的每个套接字，我们也将其关闭。在后台运行nets
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。本篇博客主要是工具性介绍，可能由于软件版本问题导致的部分内容无法使用。首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。框架具有的主要特性：延时（数据无需往返服务器）隐私（没有任何个人数据离开设备）连接性（无需连接互联网）大小（缩减了模型和二进制文件的大小）功耗（高效推断，且无需网络连接）官方目前支持了大约130中可以量化的算子，在查阅大量资料后目前自定义的算子使用tflite导出任然存在较多问
目录一、什么是环形buffer二、环形buffer的优点与使用场合三、环节buffer的读写同步3.1基本原理3.2代码示例一、什么是环形buffer环形缓冲区（CircularBuffer）也被称为环形队列（CircularQueue）或循环缓冲区，是一种数据结构，用于在固定大小的缓冲区中存储和处理数据。环形缓冲区的特点是首尾相连，即缓冲区的最后一个元素和第一个元素相邻。当缓冲区写满时，新数据可以覆盖旧数据，实现循环利用。环形缓冲区常见的应用场景是数据流处理，例如音频、视频、网络通信等。它具有以下优点：内存利用率高：由于循环利用，不会浪费内存空间。读写效率高：读写指针移动固定步长，无需频繁移
有很多案件（这里和这里）tensorflow用户添加init_op=tf.global_variables_initializer()在定义任何变量或操作之前，然后沿着Attemptingtouseuninitializedvalue有解释这里但这没有提及基础tf.global_variables_initializer呼叫。几乎是复制TFAPI批发。这个问题侧重于以下事实：当某些用户调用时，仍然存在非初始化的值sess.run(init_op)。示例代码和分析tf.global_variables_initializer会很好。看答案TensorFlowAPI在tf.global_varia
