前言: 由于业务需要,接触caffe已经有接近半年,一直忙着阅读各种论文,重现大大小小的模型. 期间也总结过一些caffe源码学习笔记,断断续续,这次打算系统的记录一下caffe源码学习笔记,巩固一下C++,同时也梳理一下自己之前的理解. 正文: 我们先不看caffe的框架结构,先介绍一下caffe.proto,是google开源的一种数据交互格式--Google Protobuf,这种数据的格式,我们可以看到caffe.proto中内容: syntax = "proto2"; pac

前言 上篇介绍了go-grpc-middleware的grpc_zap.grpc_auth和grpc_recovery使用,本篇将介绍grpc_validator,它可以对gRPC数据的输入和输出进行验证. 创建proto文件,添加验证规则 这里使用第三方插件go-proto-validators自动生成验证规则. go get github.com/mwitkow/go-proto-validators 1.新建simple.proto文件 syntax = "proto3"; pa

FuncState proto结构数组保存函数原型信息;prev保存父函数体指针:actvar保存定义的局部变量:upvalues保存upvalue Lua源码中,专门有一个结构体FuncState用来保存函数相关的信息.其实,即使没有创建任何函数,对于Lua而言也有一个最外层的FuncState数据.这个结构体的定义: typedef struct FuncState { Proto *f; /* current function header */ Table *h; /* table to

3.搭建网络: 搭建网络之前,要确保之前编译 caffe 时已经 make pycaffe 了. 步骤1:导入 Caffe 我们首先在 ResNet 文件夹中建立一个 mydemo.py 的文件,本参考资料我们用 spyder 打开.要导入 Caffe 的话直接 import caffe 是不可以的,因为系统找不到 caffe module,这时候要告诉系统 caffe 在哪里可以导入,因此需要添加 caffe 的路径,准确地说是 caffe-master/python 路径.为了以后的方便,我

前言:CANBUS是Apollo需要根据你的底盘写代码的地方,感觉也是Apollo最难调试的部分.这部分首先要选好CAN卡,因为不是Apollo推荐的CAN卡,驱动程序和对应接口,可能都需要自己调整,Apollo推荐的是ESDCAN,我买了一个单口的ESDCAN卡,4000多,超级贵.建议有钱买个4口的CAN卡,因为Apollo推荐的RADAR也要接在CAN总线上,但我的项目是Demo,RADAR就忽略了. 相关的下载请到本人的百度网盘.链接: https://pan.baidu.com/s/1

让我们一起打开以下这个链接 https://github.com/alexeyxo/protobuf-objc 在github上有protobuf-objc,当中的readme能够教会我们安装proto到咱们电脑里面.然后利用protoc,也就是protobuf的编译器能够编译.proto文件,生成一些.h和.m文件. 在移动App中.使用protobuffer能够做储存,能够做网络传输,能够干非常多和数据打交道的事情. 最简单的.增加做一个APP.你要记录用户数据对吧?用户账号是?passwo

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 795+) 如果说前面16篇讲的都是XCode的ORM功能,从这一篇开始,将超越ORM之外,从另一个角度讲解一个数据中间件! 实体接

common/pools.h // common/pools.h #pragma once #include <string> #include <boost/pool/pool.hpp> #include <boost/pool/singleton_pool.hpp> class head { public: head() = default; ~head() = default; ; void serialize(); void parse(); char* get

// server.cpp #if 0 多个线程对同一个io_service 对象处理 用到第三方库:log4cplus, google::protobuf 用到C++11的特性,Windows 需要用到vs2013 gcc 4.8 #endif #include <iostream> #include <thread> #include <vector> #include <boost/asio.hpp> #include <boost/shared

目录 什么是tensor tensor继承体系 与Eigen3库的关系 什么是tensor_reference tensor_shape tensor_slice 其它结构 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是tensor TF全称叫做TensorFlow,可见tensor的重要性.它本质上是一个对高维数据的封装,提供了丰富的API.在线性代数中,我们常用向量.矩阵来表示数据,而在深度学习应用中,有对更高维数据的需求.比如在对图像进行处理时,彩色图像本身就带有三维的信息(长.宽.颜色通道)

某个周一上午,小涛像往常一样泡上一杯热咖啡 ️,准备打开项目协同开始新一天的工作,突然隔壁的小文喊道:"快看,用户支持群里炸锅了 -" 用户 A:"Git 服务有点问题,代码提交失败了!" 用户 B:"帮忙看一下,执行流水线报错--" 用户 C:"我们的系统今天要上线,现在部署页面都打不开了,都要急坏了!" 用户 D:-- 小涛只得先放下手中的咖啡,屏幕切换到堡垒机,登录到服务器上一套行云流水的操作,"哦,原来是上周

一.repeated修饰复合数据结构,即message时 1.使用message的add方法初始化新实例 2.分别对新实例中的每个元素赋值:或使用CopyFrom(a)拷贝a中的元素值 message TechnologyTreeNode{ optional int32 node_id = 1; optional int32 level = 2; } message TechnologyTree { repeated TechnologyTreeNode tree_node_list = 1;

说一下对proto文件中数据使用时的书写方法,因为笔者也经常弄混淆 一.repeated修饰符,该列表是常用类型,比如int message C2GS_GoodsList { repeated int32 typeList = 1;} 需要用append赋值 goodsList= C2GS_GoodsList()goodsList.typeList.append(1)goodsList.typeList.append(2)goodsList.typeList.append(3) 二.repeat

引入 gRPC 是谷歌推出的一个高性能优秀的 RPC 框架,基于 HTTP/2 实现.并且该框架对 .NET Core 有着优秀的支持.最近在做一个项目正好用到了 gRPC,遇到了需要串流传输的问题. 项目创建 首先还是需要安装 .net core sdk,可以去 http://dot.net 下载.这里我使用的是 2.2.103 版本的 sdk. mkdir RpcStreaming cd RpcStreaming dotnet new console dotnet add package G

分析caffe源码,看首先看caffe.proto,是明智的选择.好吧,我不是创造者,只是搬运工. 原文地址:http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 引言 要看caffe源码,我认为首先应该看的就是caffe.proto. 它位于-\src\caffe\proto目录下,在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件,这两个文件都是由caffe.proto编译而来的. 在caffe.proto中定义了很多结构化数

C++操作Kafka使用Protobuf进行跨语言数据交互 Kafka 是一种分布式的,基于发布 / 订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力,即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输. 支持 Kafka Server 间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个 Partition 内的消息顺序传输. 同时支持离线数据处理和实时数据处理. Scale

Protocol Buffer ProtocolBuffer是Google公司的一个开源项目,用于结构化数据串行化的灵活.高效.自动的方法,有如XML,不过它更小.更快.也更简单.你可以定义自己的数据结构,然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构.你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构. 一个例子 比如有个电子商务的系统(假设用C++实现),其中的模块A需要发送大量的订单信息给模块B,通讯的方式使用socket. 假设订单包括如下属性:----------------------

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等,而一个模型由多个层(layer)构成,每一层又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行.今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blo

Protobuf序列化的字节流数据是不能自描述的,当我们通过socket把数据发送到Client时,Client必须知道发送的是什么类型的数据,才能正确的反序列化它.这严重影响限制了C/S功能的实现,不解决的话信道事实上只能传输一种类型的数据.本文讲解一下我用的解决办法,虽然我觉得应该有官方的实现更合理,即原生支持Protobuf的自描述. (在金融领域,有一个叫FAST的协议,基本原理和Protobuf相同,并且有更高的压缩率,并且序列化后的字节流是自描述的,可以自动反序列化为对应的模板的数据

参考 http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 书写.proto文件 作用:编写一个 proto 文件,定义我们程序中需要处理的结构化数据,在 protobuf 的术语中,结构化数据被称为 Message.proto 文件非常类似 java 或者 C 语言的数据定义. 编译.proto文件 protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto lm