1.下载flatbuffers 从https://github.com/google/flatbuffers地址下载flatbuffers-master.zip文件. 2.编译flatbuffers 解压flatbuffers-master.zip文件文件,使用VS2010打开flatbuffers-master\build\VS2010\FlatBuffers.sln文件进行编译.编译后生成的文件如下: 1. flatc.exe - 编译schema文件.生成代码 2. flatsampleb

FlatBuffer入门笔记 1 flatbuffer资料 flatbuffer下载地址:https://github.com/google/flatbuffers flatbuffer官方使用文档:https://google.github.io/flatbuffers/index.html#flatbuffers_overview flatbuffer官方测试用例:https://google.github.io/flatbuffers/flatbuffers_guide_use_cpp.h

4千字长文预警!! 背景 JSON/XML不好吗? 好,再没有一种序列化方案能像JSON和XML一样流行,自由.方便,拥有强大的表达力和跨平台能力.是通用数据传输格式的默认首选.不过随着数据量的增加和性能要求的提升,这种自由与通用带来的性能问题也不容忽视. JSON和XML使用字符串表示所有的数据,对于非字符数据来说,字面量表达会占用很多额外的存储空间,并且会严重受到数值大小和精度的影响. 一个32位浮点数 1234.5678 在内存中占用 4 bytes 空间,如果存储为 utf8 ,则需要占

介绍 flatbuffer是google发布的一个跨平台序列化框架具有如下特点 1.对序列化的数据不需要打包和拆包 2.内存和效率速度高,扩展灵活 3.代码依赖较少 4.强类型设计,编译期即可完成类型检查 5.使用简单.可跨平台使用 安装 git clone git@github.com:google/flatbuffers.gitcd flatbuffersbrew install cmakecmake -G "Unix Makefiles"makemake installflatc

flatbuffer是一款类似于protobuf的数据序列化工具.所有数据序列化,简单来说,就是将某程数据结构按照一定的格式进行编码与解码,以方便在不同的进程间传递后,能够正确的还原成之前的数据结构. flatbuffer大体上的用法与protobuf是类似的.所不同的是,它支持union定义,并可以通过as方法来简单的将由union包裹的数据进行类型转换,省去了一些麻烦.另外,它使用offset形式进行数据存储,从理论上来说,可以加快访问速度.(有待验证) 一个示例: namespace co

在内存空间占用这个指标上,FlatBuffers占用的内存空间比protobuf多了两倍.序列化时二者的cpu计算时间FB比PB快了3000ms左右,反序列化时二者的cpu计算时间FB比PB快了9000ms左右.FB在计算时间上占优势,而PB则在内存空间上占优(相比FB,这也正是它计算时间比较慢的原因). 内存占用多实际上就是代表传输时间较长.因此FB的编解码比较快,而PB的传输比较快.从这个角度来说,总数据量小,但结构复杂的数据类型使用FB时应该会比较快:而总数据量大,结构单一的数据,则PB可

前段时间刚试用了一个序列化工具cereal,请看cereal:C++实现的开源序列化库,打算再总结下我对google proto buf序列化库的使用呢, 结果还没动手,大Google又出了一个新的.开源.跨平台的序列化工具:FlatBuffers.那就索性先了解了解这个工具把. 一. 什么是Google FlatBuffers FlatBuffers是一个开源的.跨平台的.高效的.提供了C++/Java接口的序列化工具库.它是Google专门为游戏开发或其他性能敏感的应用程序需求而创建.尤其更

1. 命名空间的问题 ----------------------------- namespace 1.0.3 版本包含文件类型前面不需要加命名空间,但是1.1.0 中包含需要在类型前加命名空间 include必须放在namespace前面 例如: include “aa.fbs” namespace IM.test; foo.fbc namespace foo; struct Foo { f: uint; } bar.fbc include "foo.fbc"; namespace

Protocol Buffers编码详解,例子,图解 本文不是让你掌握protobuf的使用,而是以超级细致的例子的方式分析protobuf的编码设计.通过此文你可以了解protobuf的数据压缩能力来自什么地方,版本兼容如何做到的,其Key-Value编码的设计思路.如果你详细了解此文,你应该就能具备自己造一套编解码轮子的能力(至少基本思路). 测试的例子 阅读图片时请对比前面的例子和表格.每个字段的名称都是包含了tag的. message S2 { optional int32 s2_1 =

I. 网络相关 http头信息带Cache-Control域 确定缓存过期时间 防止重复请求 直接用IP直连,不用域名,策略性跟新本地IP列表. – DNS解析过程耗时在百毫秒左右,并且还有可能存在DNS劫持. 图片.JS.CSS等静态资源,采用CDN(当然如果是使用7牛之类的服务就已经给你搭建布置好了) 全局图片处理采用漏斗模型全局管控,所请求的图片大小最好依照业务大小提供/最大不超过屏幕分辨率需要,如果请求原图,也不要超过GL10.GL_MAX_TEXTURE_SIZE 全局缩略图直接采用w

此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

1. Cap'n Proto protocol buffer的主要作者之一创建的新项目.其主页描述Cap'n Proto的性能比PB快很多. http://kentonv.github.io/capnproto/index.html 2. FlatBuffer FlatBuffers is a serialization library for games and other memory constrained apps. https://github.com/google/flatbuffe

本文来自网易云社区. 总览 先来看一下 FlatBuffers 项目已经为我们提供了什么,而我们在将 FlatBuffers 用到我们的项目中时又需要做什么的整体流程.如下图: 在使用 FlatBuffers 时,我们需要以特殊的格式定义我们的结构化数据,保存为 .fbs 文件.FlatBuffers 项目为我们提供了编译器,可用于将 .fbs 文件编译为Java文件,C++文件等,以用于我们的项目.FlatBuffers 编译器在我们的开发机,比如Ubuntu,Mac上运行.这些源代码文件是基

我第一次知道FlatBuffers是因为Facebook写的这篇Android的技术博客文章.它主要介绍了FlatBuffers对比JSON的优势,以及Facebook Android App应用了FlatBuffers后,衍生的数据和界面更新的工作流转模式.建议去读一读,作者还是一个中国人哦. 下面开始介绍了一下FlatBuffers,首先看看它和JSON的对比.     先引用GitHub frogermcs/FlatBuffs上的两张Gif效果图. 那个Loading菊花是干什么的呢?点击

深度学习要想落地实践,一个少不了的路径即是朝着智能终端.嵌入式设备等方向发展.但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能,那如何使得终端设备应用上深度学习呢? 所幸谷歌已经推出了TFMobile,去年又更进一步,推出了TFLite,其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型,然后将定制化模型移植到TFLite上, 终端设备仅利用模型做前向推理,预测结果.本文基于以下三篇文章而成: 理论篇:https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_re

个人总结: FlatBuffer相对于Protobuffer来讲,优势如下: 1. 由于省去了编解码的过程,所以从速度上快于Protobuffer,个人测试结果100w次编解码,编码上FlatBuffer 优势不明显,解码上优势明显 2. FlatBuffer的格式文件定义上比Protobuffer格式更丰富 3. 使用方便,直接一个头文件就能搞定,这点很赞 劣势: 1. FlatBuffer的使用上不如Protobuffer方便,创建类型多了一次转换,这和FlatBuffer提升性能有关 2.

转自:utm_source=tuicool">http://kentonv.github.io/capnproto/news/2014-06-17-capnproto-flatbuffers-sbe.html?utm_source=tuicool Yesterday, some engineers at Google released FlatBuffers, a new serialization protocol and library with similar design prin

@[tools|flatbuffers|opensource] 概述### Google在今年6月份发布了跨平台序列化工具FlatBuffers,提供了C++/Java/Go/C#接口支持,这是一个注重性能和资源使用的序列化类库.相较于Protocol Buffers,其更适用于移动设备,FlatBuffers提供更高的性能以及更低的资源需求. 特点#### 不需要打包/解包.它的结构化数据都以二进制形式保存,不需要数据解析过程,数据也可以方便传递 省内存.性能好 强类型系统,在编译阶段就能预防

本文来自网易云社区. FlatBuffers.Protobuf及JSON对比测试 FlatBuffers相对于Protobuf的表现又如何呢?这里我们用数据说话,对比一下FlatBuffers格式.JSON格式与Protobuf的表现.测试同样用fastjson作为JSON的编码解码工具. 测试用的数据结构所有的数据结构,Protobuf相关的测试代码,及JSON的测试代码同在Android中使用Protocol Buffers 一文所述,FlatBuffers的测试代码如上面看到的 Addre