关于Thrift的学习实战请参考:http://blog.csdn.net/column/details/slimina-thrift.html…

Thrift学习笔记 一:thrift介绍 Thrift是facebook开发的用来处理各不同系统之间数据通讯的rpc服务框架,后来成为apche的开源项目.thrift支持多种程序语言,包括Java,Python,Ruby,JavaScript,Node.js,Go,C,C++,C#,Erlang,Delphi,Perl,Php,SmallTalk,OCaml,Haxe,Haskell,D语言.Thrift采用IDL(Interface Defination Language)描述性语言来定义…

Thrift学习 一:thrift介绍 Thrift是facebook开发的用来处理各不同系统之间数据通讯的rpc服务框架,后来成为apche的开源项目.thrift支持多种程序语言,包括Java,Python,Ruby,JavaScript,Node.js,Go,C,C++,C#,Erlang,Delphi,Perl,Php,SmallTalk,OCaml,Haxe,Haskell,D语言.Thrift采用IDL(Interface Defination Language)描述性语言来定义数据…

一个入门rpc框架的学习 参考 huangyong-rpc 轻量级分布式RPC框架 该程序是一个短连接的rpc实现 简介 RPC,即 Remote Procedure Call(远程过程调用),说得通俗一点就是:调用远程计算机上的服务,就像调用本地服务一样. RPC 可基于 HTTP 或 TCP 协议,Web Service 就是基于 HTTP 协议的 RPC, 它具有良好的跨平台性,但其性能却不如基于 TCP 协议的 RPC.会两方面会直接影响 RPC 的性能,一是传输方式,二是序列化. 众所…

什么是RPC 从网络协议来说,Http协议与Rpc同属于应用层, 他们的底层都是tcp协议. RPC(即Remote Procedure Call,远程过程调用)和HTTP(HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议)他们最本质的区别,就是RPC主要工作在TCP协议之上,而HTTP服务主要是工作在HTTP协议之上,我们都知道HTTP协议是在传输层协议TCP之上的,所以效率来看的话,RPC当然是要更胜一筹. 1.RPC服务 (1)RPC架构      先说说RPC服务的…

更新 2016-02-22: Response对象不用主动创建. 前言 前段时间用了一下Facebook的开源RPC框架Thrift,做PHP客户端调用C++后端程序,真心觉得Thrift不错! 本文项目地址:https://github.com/zekunyan/ThriftDemo_PHP_CPP 先看看本文的例子示意图: 流程 PHP客户端发起请求,请求参数是“Request”类型,里面有studentID参数. CPP服务端收到请求返回数据,返回类型为“Response”,里面包含了st…

Thrift学习记录 Thrift是一个软件框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发.它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎,以构建在C++,Java,Python,PHP,Ruby,Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml等等编程语言间无缝结合的.高效的服务. Thrift服务开发的三个步奏:(如下图) 编写Thrift IDL,运行thrift命令生成相应的服务代码. 服务端编码(…

rpc之thrift 一.介绍 thrift是一个rpc(remove procedure call)框架,可以实现不同的语言(java.c++.js.python.ruby.c#等)之间的相互调用.是知名的社交网络公司facebook贡献出来,现有apache基金会负责维护的高效的rpc框架.是一种典型的C/S架构模式,我们可以定义一个IDL(Interface Definetion Language)文件,然后通过该文件可以生成对应语言的代码,然后在各语言之间就如同调用本地方法一样,相信之前…

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发…

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和…