1.安装 下载google proto buff. 解压下载的包,并且阅读README.txt,根据里面的指引进行安装. $ ./configure $ make $ make check $ make install 没有意外的话,前面三步应该都能顺利完成,第四步的时候,需要root权限.我采用的默认的路径,所以,仅仅用root权限,还是安装不了,要自己先在/usr/local下新建一个lib的目录,然后执行make install,这样,应该就能顺利安装google proto buffer…

protobuf是一种高效的数据格式,平台无关.语言无关.可扩展,可用于 RPC 系统和持续数据存储系统. protobuf介绍 Protobuf是Protocol Buffer的简称,它是Google公司于2008年开源的一种高效的平台无关.语言无关.可扩展的数据格式,目前Protobuf作为接口规范的描述语言,可以作为Go语言RPC接口的基础工具. protobuf使用 protobuf是一个与语言无关的一个数据协议,所以我们需要先编写IDL文件然后借助专用工具生成指定语言的代码,从而实现数…

protobuf安装/使用原本是要在官网上下载的:http://protobuf.googlecode.com/files/protobuf-2.5.0.tar.gz可惜已被墙,幸好有好心人提供了以下地址:http://pan.baidu.com/s/1pJlZubT 为了说明安装过程中文件的作用,我就指定目录安装了: ./configure --prefix=/usr/local/protobuf/ make make check make install 当然,安装前需要确保自己安装了gcc…

一.简介 protocolbuffer(以下简称PB)是google 的一种数据交换的格式,它独立于语言,独立于平台.google 提供了三种语言的实现:java.c++ 和 python,每一种实现都包含了相应语言的编译器以及库文件.由于它是一种二进制的格式,比使用 xml 进行数据交换快许多.可以把它用于分布式应用之间的数据通信或者异构环境下的数据交换.作为一种效率和兼容性都很优秀的二进制数据传输格式,可以用于诸如网络传输.配置文件.数据存储等诸多领域. 二.版本下载 目前的最新版是prot…

lua里使用proto buffer protoc-gen-lua 官方不维护了,自己维护个:protoc-gen-lua int64支持,将64位int转换成lua的string. message相互嵌套引用,不依赖定义的顺序. import的bug protoc-gen-lua int64支持 lua 5.1里使用double表示number,然后double最多兼容int53. 项目中协议已经使用int64了,为了支持int64,将int64全部转换成string来处理. 看懂protoc…

在介绍RChain的通信机制之前,先简单介绍一些以太坊的通信机制,它包括以下几个方面,如下详细了解以太坊的通信机制,可以查看https://github.com/ethereum/devp2p/blob/master/rlpx.md 1.Nodes 每个节点用一组信息来代表它所知道的其他节点,这些信息包括每个节点的连接信息以及表结构(比如连接这个节点的平均延迟).每个节点是通过它的加密公钥来识别的,Kademlia的距离度量用的是256位散列(sha3/Keccak-25)的公钥. 2.Dist…

gRPC is an universal remote procedure call framework developed by Google that has been gaining interests among many software developers that were developing microservices in recent years because its open source, language neutral, compact binary size,…

gPRC学习笔记 gPRC基础教程. gPRC官方文档. protobuf 3.0的简易教程. 什么是RPC RPC(remote procedure call) -- 远程过程调用(相对于本地调用的概念). 本地调用 ex:本地的函数调用 在函数调用的时候,一般会经过几个步骤 返回地址入栈 参数入栈 提升堆栈空间 函数参数的复制 执行函数调用 清空堆栈 为什么需要RPC? ex:两台机器 一台机器想调用另一台机器的函数执行某个功能 由于是两个不同的进程 我们无法使用函数指针来调用该函数 而只能…

会话模式一: 需要明确调用会话生成函数和关闭函数 # 创建一个会话 sess = tf.Session() # 使用创建好的会话进行运算 sess.run("要运算的对象") # 关闭会话使本次运行使用的资源得以释放 sess.close() 会话模式二: 创建一个会话,并通过python上下文管理器管理会话 with tf.Session() as sess: sess.run(...) # 括号里是要运行的对象 # 计算结束后会自动关闭会话(仅能在with内部使用) 通过会话获取张…

https://mp.weixin.qq.com/s/hx-q13QteNvtXRpNsE5Y0A 作者 | 知乎数据工程团队编辑 | VincentAI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中…