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这一系列文章主要是对protocol buffer这种编码格式的使用方式.特点.使用技巧进行说明,并在原生protobuf的基础上进行扩展和优化,使得它能更好地为我们服务. 在上一篇文章中,我们展示了protobuf在java中的基本使用方式.而本文将继续深入探究protobuf的编码原理. 主要分为两个部分 第一部分是结合上一篇文章留下的几个伏笔展示protobuf的使用特性 第二部分是分析protobuf的编码原理,解释特性背后的原因 第一部分,Protobuf使用特性 1.不同类型对象的转

之前其实已经用了5篇文章完整地分析了protobuf的原理.回过头去看,感觉一方面篇幅过大,另一方面过于追求细节和源码,对protobuf的初学者并不十分友好,因此这篇文章将会站在"了解.使用.特性.原理.改进"的角度重新整理protobuf的相关知识,希望对大家有所帮助. 1.什么是protobuf以及为何要使用protobuf protocol buffer是由google推出一种数据编码格式,不依赖平台和语言. 和json或者xml相比,protocol buffer的解析速度更

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一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

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主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维

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