目录 一.前言 二.RPC 基础概念 1. RPC 是什么? 2. 需要解决什么问题? 3. 有哪些开源实现? 三.protobuf 基本使用 1. 基本知识 2. 使用步骤 四.libevent 1. libevent 简介 2. 基本使用 五.实现 RPC 框架 1. 基本框架构思 2. 元数据的设计 3. 客户端发送请求数据 4. 服务端接收请求数据 5. 服务端发送响应数据 6. 客户端接收响应数据 六.总结 1. protobuf 的核心 2. 未解决的问题 Warning: 文章有点

没时间解释了,快上车. 通过NuGet获取Zaabee.AspNetCoreProtobuf Install-Package Zaabee.AspNetCoreProtobuf 在Startup.cs文件中修改ConfigureServices方法 public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { services.AddMvc(options => { options.AddProtobufSupport(); }); }

Visual DL是由 PaddlePaddle 和 ECharts 合作推出的一款深度学习可视化工具,其能够可视化scalar.参数分布.模型结构.图像等.底层采用C++编写,上层SDK以python为主,也可以使用C++集成到其它平台. 如果你正在寻求深度学习任务设计的可视化工具,可以考虑Visual DL.类似于Tensorboard的在线可视化,支持更多的平台.VisualDL 兼容 ONNX, 通过与 python SDK的结合,VisualDL可以兼容包括 PaddlePaddle.

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它

tensorboard是TF提供的一个可视化的工具 1.tensorboard可视化的数据来源? 将tensorflow程序运行过程中输出的日志文件进行可视化展示. 1.1 tensorflow怎样输出日志文件呢? tf.summary.FileWriter The FileWriter class provides a mechanism to create an event file in a given directory and add summaries and events to i

tf.summary模块的简介 在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程.利用Matpltlib进行可视化.利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化.这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍.但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard.tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的. tf.summary模块的定义位于s

面对一堆文件,一行行的数据,确实很难理解深度学习相关的概念,好比训练的数据.构建的网络是怎样的?今天按照书中第16天的内容实践了一翻,终于看到了所谓的深度神经网络的模样.(参考:<深度学习 21天实战Caffe 第16天 Caffe可视化方法>) 实现可视化的脚本有两种,分别是Matlab和Python,首先安装Matlab. 1.安装Matlab2014a for Linux下载链接:http://pan.baidu.com/s/1qYJ9tNm (含破解文件)Note:文件太大,本文在wi

数据序列化 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.下面是 TensorBoard 中汇总数据(Summary data)的大体生命周期. 首先,创建你想汇总数据的 TensorFlow 图,然后再选择你想在哪个节点进行汇总(summary)操作. 比如,假设你正在训练一个卷积神经网络,用于识别 MNISt 标签.你可能希望记录学习速度(learning rate)的如何

Homepage/演示网站:https://pair-code.github.io/facets/ Pypi:https://pypi.org/project/facets-overview/ Github:https://github.com/PAIR-code/facets 1. 什么是Facets? Better data leads to better models. 机器学习的强大之处在于从大量数据中学习到其中的模式.构建一个机器学习系统时,理解你的数据是关键的一步. Facets包含

Pycaffe---进行网络结构(xxx.prototxt)可视化 解决网络结构(xxx.prototxt)可视化,还可以借助python接口,编写一个类似如下的pycaffe_draw_net.py: # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import caffe import caffe.draw from caffe.proto import caffe_pb2 from google.protobuf import text_form

TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard,它能够将训练过程中的各种绘制数据进行展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图等,通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化. Tensorboard通过一个日志展示系统进行数据可视化,在session运行图的时候,将各类的数据汇总并输出到日志文件中.然后启动Tensorboard服务,Tensorboard读取日志文件,并开启6006端口提供web服务.让用户可以在浏览器中查看数据. 相关的API函数如下;

上篇博客<iOS可视化动态绘制八种排序过程>可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西.在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如<图的物理存储结构与深搜.广搜>.当然之前写的程序是比较抽象的.上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线.今天我们就基于此图来做一些事情.当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东

1:如何使用 1:点击下载:.NET可视化调试工具 (更新于2016-12-29 19:11:00) (终于彻底兼容了部分VS环境下无法使用的问题) 2:解压RAR后执行:CYQ.VisualierSetup.exe 成功后关掉提示窗口即可. PS:一次运行,支持各个VS版本,终身提高调试的效率,而且没任何副作用. 2:开源及后续升级地址: 开源地址:http://code.taobao.org/svn/cyqopen/trunk/CYQ.Visualizer/ 后续升级获取地址:https:/

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.堆排序.归并排序以及快速排序.俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了.而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法,然后给出了可视化的解决方案.今天博客的内容还是比较有趣的. 因为本猿是做iOS开发的,所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程.使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同.本篇博客所使

由于项目组现在用的rpc是基于google protobuf rpc协议实现的,所以花了点时间了解下protobuf rpc.rpc对于做分布式系统的人来说肯定不陌生,对于rpc不了解的童鞋可以自行google,这里只是做个简单的介绍.rpc的主要功能是让分布式系统的实现更为简单,为提供强大的远程调用而不损失本地调用语义的简洁性.为了实现这个目标,rpc框架需要提供一种透明调用机制让使用者不必显示区分本地调用还是远程调用.rpc架构涉及的组件如下: 客户方像调用本地方法一样去调用远程接口方法,R

首先说明一下,即使不熟悉fis3,阅读文本应该也会有所收获. 本文以fis-parser-imweb-tplv2插件为模板插件,目的不在于使用哪个模板,而是组件可视化的实现思路,不必担心. 先说说模板插件 首先说明一下,我们的项目使用的fis3自带的mod.js做模块化开发. fis-parser-imweb-tplv2插件是同事在imweb待着的时候写的.模板使用和jsp写法一致,文件类型为tpl类型 <div class="tips"> <em> <i

前言: 最近飞机失联的太多,明天要飞北京处理服务器双机热备的问题,航空保险已买,单号是:TF10122913. 至于我的银行卡密码,在我枕头下面的字条里,要是我之后没再更新文章,请通知我家人,哈哈哈哈. 好了,Joke 被 Play 后,下面 Enter 正文. 背景: 话说:使用CYQ.Data时,会经常断点MDataTable的对象,为了查看表格的数据内容,在监视里会常ToDataTable(),然后借可DataTable的可视化方式查看表格. 近日:心中莫名就来了一句话,不转行不行?狠想直

前言: 很久前,我发过两篇文章,分别介绍自定义代码版和可视化调试: 1:Visual Studio 小技巧:自定义代码片断 2:自定义可视化调试工具(Microsoft.VisualStudio.DebuggerVisualizers) 具体可以用两张图来表示: 1:自定义代码片断: 2:可视化调试工具: 问题来源: 某次,我发现自己的可视化调试的类库有点旧,想更新一下,却发现: 电脑上安装了VS2005.VS2008.Vs2012几个版本的VS,要到处打开路径,复制,粘贴,很烦. 复制完还得测

一.Protobuf 的优点 Protobuf 有如 XML,不过它更小.更快.也更简单.它以高效的二进制方式存储,比 XML 小 3 到 10 倍,快 20 到 100 倍.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.只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述,即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写. 有两项技术保证了采用 Protobuf 的程序能获得相对于 XML 极大的性能提