一 protobuf-前端解析js 前端解析思路: 1.问后端要数据模型文件,比如名为MODEL.proto 2.使用谷歌官方的工具生成MODEL.js 3.把项目中引用的MODEL.js 和谷歌官方的Javascript runtime 支持的库文件 4.把二进制的ArrayBuffer数据反序列化,MODEL.deserializeBinary(BINARY_DATA) 二 Python安装protobuf模块+将proto文件转换成pb2.py文件 https://www.cnblogs.

Python对版本的对应即为苛刻,笔者第一次安装时遇到了很多坑,比如无法将proto文件转换成py文件,转换了之后文件无法使用,网上各种各样的解决办法都没有讲到重点.其实会出现各种各样的问题是由于版本没有对应--python版本.protobuf库的版本.protoc.exe的版本必须完全一致. 一.安装protoc.exe(版本3.6.1) 下载地址 https://pan.baidu.com/s/12rWYAet3fhz2rUTtrrKM0w,提取码:w987 (1)protoc.exe 放

python解决ImportError: No module named google.protobuf 关于protocol buffer的优点,就过多涉及:如果涉及到数据传输和解析,使用pb会比自己去写解析代码更有效率,至少对于大部分而言是这样的. 一.下载,安装 到code.google.com下载源码,解压: ./configure && make && make check && make install 最后一步涉及到权限,可能会需要sudo.二

由于最近对grpc产生了浓厚的兴趣,但是那是一整套东西,看了一下用到的东西不少,所以抽丝剥茧先写写这几天调研的protocol buffer -python的收获. 简介: 以下引用自官方首页文档: p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 16.0px Helvetica; color: #212121 } span.s1 { } Protocol buffers are Google's language-neutral, platform-

Ubuntu安装配置protobuf 2.5 一.安装配置环境 Linux 1.安装protobuf 下载文件 https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v2.5.0 Unzip *** /home/tools/probuf/ ./configure --prefix=/home/tools/protobuf/ Make && make check && sudo make install # 配置环境

举个栗子: protoc -I helloworld/ helloworld/helloworld.proto --go_out=plugins=grpc:helloworld 大神说得没错,读文档就算是全英文,读起来也比你读翻译得一般的中文文档好理解很多 protoc:https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/gotutorial grpc:https://grpc.io/ 最近在研究Go实现微服务,protoc与gRPC这里不作介

简介: Protocol Buffers以下简称pb,是google开发的一个可以序列化 反序列化object的数据交换格式,类似于xml,但是比xml 更轻,更快,更简单.而且以上的重点突出一个跨平台,和xml json等数据序列化一样,跨平台跨语言. 安装: 前往github:https://github.com/google/protobuf/releases 下载最新版本的对应语言的pb,比如这里我是python 所以我会下载. protobuf-python-3.11.4.tar.gz

原文地址:http://www.cppblog.com/liquidx/archive/2009/06/23/88366.html 译者: gashero 目录 1   概览 1.1   什么是protocol buffer 1.2   他们如何工作 1.3   为什么不用XML? 1.4   听起来像是为我的解决方案,如何开始? 1.5   一点历史 2   语言指导 2.1   定义一个消息类型 2.2   值类型 2.3   可选字段与缺省值 2.4   枚举 2.5   使用其他消息类型

0.     前期准备 官方protobuf定义 https://code.google.com/p/protobuf/   python使用指南 https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/pythontutorial http://blog.csdn.net/love_newzai/article/details/6906459     安装 python对protobuf的支持   wget https://protobuf.go

树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理: https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fdad1de58020e94fbdf 测试:https://github.com/ahangchen/ncs_detection Star是一种美德. Background 最近在做一个项目,要在树莓派上分析视频中的图片,检测目标,统计目标个数,这是一张样例图片: Motivation 当下效果最好的目标检测

一.下载Tensorflow object detection API工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models,可通过Git下载,打开Git Bash,输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载. 二.标记需要训练的图片 ①.在第一步下载的工程文件models\research\object_detection目录下,建立一个my_test_images用来放测试test和训练t

using grpc in Python gRPC是基于http/2的RPC框架,使用ProtoBuf作为底层数据序列化.Nginx服务器2018年3月17日引入gRPC支持. gRPC 是用来实现跨语言通信的.比如在你的某个功能里需要用的同事写的接口,而你们俩又不是同一种语言.此时有两种方案,一是使用.so 文件:另一种则是使用 RPC 框架. 创建一个grpc_demo项目,结构如下 grpc_demo/ ├── client │ └── client.py ├── example │ └─

目录 1   概览 1.1   什么是protocol buffer 1.2   他们如何工作 1.3   为什么不用XML? 1.4   听起来像是为我的解决方案,如何开始? 1.5   一点历史 2   语言指导 2.1   定义一个消息类型 2.2   值类型 2.3   可选字段与缺省值 2.4   枚举 2.5   使用其他消息类型 2.6   嵌套类型 2.7   更新一个数据类型 2.8   扩展 2.9   包 2.10   定义服务 2.11   选项 2.12   生成你的类

训练方式::https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 caffe-ssd训练自己的数据集 https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81509855 错误:: SSD(Single Shot MultiBox Detector):create_list.sh io.cpp:187 Could not open or find file https://blog.csdn.n

python 1.使用前准备,安装这三个库 pip install grpcio pip install protobuf pip install grpcio_tools 2.建立一个proto文件hello.proto // [python quickstart](https://grpc.io/docs/quickstart/python.html#run-a-grpc-application) // python -m grpc_tools.protoc --python_out=. -

参考了这篇帖子:golang protobuf从生成的json标记中删除omitempty标记 由于是在windows上开发,因此写了一个python脚本来解决: remove_tag.py import sys def main(): argc = len(sys.argv) if argc<2: print('usage:%s <xxx.go>'%sys.argv[0]) return f = open(sys.argv[1], 'rb') if not f: print("

protobuf的基本类型和默认值,python中的小坑 标量数值类型 标量消息字段可以具有以下类型之一--该表显示了.原型文件,以及自动生成类中的对应类型: 默认值 python操作的坑 目录结构 helloworld.proto syntax = "proto3"; option go_package = "../proto;"; service Greeter { rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply)

论文看的云里雾里,希望通过阅读其代码来进一步了解. 参考:http://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51525692 首先是./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py,通过其main函数了解整个训练流程. if __name__ == '__main__': #建议读者调试这个函数,进去看看每个变量是怎么回事 args = parse_args() #解析系统传入的argv参数,解析完放到args中返回 print(

# train_net.py#!/usr/bin/env python # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick # -----------------------

均值是所有训练样本的均值,减去之后再进行训练会提高其速度和精度. 1.caffe下的均值 数据格式是二进制的binaryproto,作者提供了计算均值的文件compute_image_mean, 计算均值时调用: sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto 生成的均值文件保存在mean_binaryproto. 2.python格式下的均值(