automatic_serialization
全部标签 我有带有简单固件的arduinouno，它通过串行端口提供简单的API:命令“读取”返回当前状态命令“on”将状态设置为“on”命令“off”将状态设置为“off”现在我想为这个设备实现一个客户端。如果我使用ArduinoIDE串行监视器，此API将按预期工作。如果我将python与pySerial库一起使用，API就可以工作。但每当我尝试使用golang和go-serial从串行端口读取数据时，我的读取调用就会挂起(但可以正常使用socat创建的/dev/pts/X，例如)Python客户端importserials=serial.Serial("/dev/ttyACM0")s.wr
我有带有简单固件的arduinouno，它通过串行端口提供简单的API:命令“读取”返回当前状态命令“on”将状态设置为“on”命令“off”将状态设置为“off”现在我想为这个设备实现一个客户端。如果我使用ArduinoIDE串行监视器，此API将按预期工作。如果我将python与pySerial库一起使用，API就可以工作。但每当我尝试使用golang和go-serial从串行端口读取数据时，我的读取调用就会挂起(但可以正常使用socat创建的/dev/pts/X，例如)Python客户端importserials=serial.Serial("/dev/ttyACM0")s.wr
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我想知道为什么在Crystal中包含大字符串的结构的json序列化速度很慢。下面的代码执行得相当差:structPageincludeAutoJsonfield:uri,Stringfield:html,Stringendpage=Page.new(url,html)#htmlisastringcontaining±128KBofhtmlpage.to_json而以下Javascript(Node.js)或Go中的代码几乎是瞬时的(快x10~x20倍):Node.jspage={url:url,html:html}JSON.stringify(page)开始typePagestruct
我想知道为什么在Crystal中包含大字符串的结构的json序列化速度很慢。下面的代码执行得相当差:structPageincludeAutoJsonfield:uri,Stringfield:html,Stringendpage=Page.new(url,html)#htmlisastringcontaining±128KBofhtmlpage.to_json而以下Javascript(Node.js)或Go中的代码几乎是瞬时的(快x10~x20倍):Node.jspage={url:url,html:html}JSON.stringify(page)开始typePagestruct
是否可以使用Gob编码将结构串联附加到同一文件中？它适用于写作，但是当我不止一次地使用解码器阅读时，我遇到了:extradatainbuffer所以我首先想知道这是否可行，或者我是否应该使用JSON之类的东西来逐行附加JSON文档。因为另一种方法是序列化一个slice，但再次将其作为一个整体读取会破坏追加的目的。 最佳答案 gob软件包并非设计为以这种方式使用。gob流必须由单个gob.Encoder写入,它也必须由单个gob.Decoder读取.这是因为gobpackage不仅序列化你传递给它的值，它还传输数据来描述它们的类型:A
是否可以使用Gob编码将结构串联附加到同一文件中？它适用于写作，但是当我不止一次地使用解码器阅读时，我遇到了:extradatainbuffer所以我首先想知道这是否可行，或者我是否应该使用JSON之类的东西来逐行附加JSON文档。因为另一种方法是序列化一个slice，但再次将其作为一个整体读取会破坏追加的目的。 最佳答案 gob软件包并非设计为以这种方式使用。gob流必须由单个gob.Encoder写入,它也必须由单个gob.Decoder读取.这是因为gobpackage不仅序列化你传递给它的值，它还传输数据来描述它们的类型:A
秒级出图的AI绘画终于支持Automatic1111。今天在AI绘画的开源平台Automatic1111上发布了Tensorrt项目，项目地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-tensorrt该项目是基于automatic1111的stable-diffusion-webui项目的子项目。基本原理：我们知道，automatic1111是基于pytorch框架设计的，每次执行，都会从基础模型进行推算直至最终出图。Tensorrt是nvidia推出的推理器，在基于pytorch框架的应用上，它可以先用pytorch进行
我在我的应用程序中使用相当复杂的数据结构(主要使用STL容器)，并使用Boost(v1.34)将它们序列化。每当我使用调试符号(gcc-g)进行编译时，生成的可执行文件都会变得很大——大约25MB。剥离所有调试符号可将大小减小到约3MB。我试图确定大小增加的原因，似乎序列化方法是原因。特别是，调用序列化的模块的目标文件(代码如“oarchive有没有可能阻止这些符号的产生，或者有选择地去除它们？剥离所有符号不是一种选择，因为我需要为我自己的代码调试符号。 最佳答案 将带有序列化调用的代码放到单独的模块中，将它们编译成大目标文件。对它
我在我的应用程序中使用相当复杂的数据结构(主要使用STL容器)，并使用Boost(v1.34)将它们序列化。每当我使用调试符号(gcc-g)进行编译时，生成的可执行文件都会变得很大——大约25MB。剥离所有调试符号可将大小减小到约3MB。我试图确定大小增加的原因，似乎序列化方法是原因。特别是，调用序列化的模块的目标文件(代码如“oarchive有没有可能阻止这些符号的产生，或者有选择地去除它们？剥离所有符号不是一种选择，因为我需要为我自己的代码调试符号。 最佳答案 将带有序列化调用的代码放到单独的模块中，将它们编译成大目标文件。对它
