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protobuf-master源码下载

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简介：
protobuf-master源码下载提供了Google开发的Protocol Buffers（Protobuf）最新版本的源代码，这是一种高效的数据序列化机制，广泛用于数据交换和持久化存储。 从GitHub上下载protobuf-master可能需要大约半小时的时间。此压缩包用于安装Protocol Buffers编译器protoc。

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  • protobuf-master源码下载
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    protobuf-master源码下载提供了Google开发的Protocol Buffers（Protobuf）最新版本的源代码，这是一种高效的数据序列化机制，广泛用于数据交换和持久化存储。 从GitHub上下载protobuf-master可能需要大约半小时的时间。此压缩包用于安装Protocol Buffers编译器protoc。
     
  • Protobuf 3.11.0各版本下载资源
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    本页面提供Protobuf 3.11.0各版本的下载链接及安装包，帮助开发者获取最新或特定历史版本的Protocol Buffers编译器和库文件。 protoc-3.11.0的各个版本下载链接如下：包括Windows 32位、64位，Mac OS X以及Linux（x86_32, x86_64, s390x_64, ppcle_64, aarch_64）等不同平台。具体文件名分别为protoc-3.11.0-win64.zip、protoc-3.11.0-win32.zip、protoc-3.11.0-osx-x86_32.zip、protoc-3.11.0-linux-x86_64.zip、protoc-3.11.0-linux-x86_32.zip、protoc-3.11.0-linux-s390x_64.zip、protoc-3.11.0-linux-ppcle_64.zip和protoc-3.11.0-linux-aarch_64.zip。
     
  • Java版商城源码下载-Master:精通
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    Java版商城源码下载-Master: 精通 是一个全面集成的在线平台，提供专业的Java商城系统源代码免费下载服务，助力开发者和企业快速搭建高效、安全的电子商务网站。 Java版商城源码下载模块组织结构如下： - master-common：包含工具类及通用代码。 - master-mbg：生成的数据库操作代码。 - master-security：SpringSecurity封装公用模块。 - master-admin：后台商城管理系统接口。 - master-source：静态资源处理技术选型。 后端技术： 采用SpringBoot容器和MVC框架，集成SpringSecurity进行认证和授权。数据访问层使用MyBatis ORM框架，并通过MyBatisGenerator生成数据层代码。PageHelper用于物理分页插件的实现，Swagger-UI用于文档生产工具，Hibernator-Validator作为验证框架。缓存技术采用Redis分布式缓存方案，MongoDB用作NoSql数据库支持。应用容器使用Docker引擎，Druid提供数据库连接池服务，并利用MinIO对象存储替代OSS进行数据管理。JWT实现登录认证机制。 前端技术： 未具体列出前端的技术选型和框架信息。
     
  • Google的Protobuf可下载安装
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    Google的Protocol Buffers（简称protobuf）是一种语言中立、平台无关、用于序列化结构化数据的机制，支持自动代码生成及高效的数据交换。 可能会遇到No module named google.protobuf.internal的问题，缺少的这个包较难找到，可以直接下载安装以简化操作。
     
  • FairMOT-master（下载版）.zip
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    FairMOT-master（下载版）.zip是一款结合了速度与精度的先进多目标跟踪开源软件包，适用于行人检测和追踪研究。该工具支持实时处理，并通过公平的评估标准确保结果可靠性和可重复性。 FairMOT-master.zip，6月16日版本。下载自GitHub上的FairMOT项目。
     
  • protobuf 3.4.0 源代码
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    protobuf 3.4.0源代码是Google开发的数据序列化协议的官方版本之一，提供高效的结构化数据表示方法，支持多语言环境下的数据交换。 用于跨平台编译pb协议的工具或方法可以帮助开发者在不同的操作系统上进行protobuf协议文件的编译工作，确保代码的一致性和可移植性。
     
  • gl3w-master（含Python下载脚本）.zip
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    这是一个包含GL3W库和Python下载脚本的压缩包。GL3W库用于自动生成加载OpenGL函数的代码，便于在项目中使用最新的OpenGL功能。 在使用《OpenGL编程指南》第9版进行环境搭建时需要gl3w库文件。如果您已经用Python下载了该库，请参考其他资源或大神的指导来了解如何使用它。具体方法请自行搜索相关信息。
     
  • Google Protobuf 3.19.4 源代码
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    Google Protobuf 3.19.4 源代码是Google开发的一款高效的序列化库源码版本，用于结构化数据交换，在性能和灵活性方面表现卓越。 Google Protobuf（Protocol Buffers）是一种高效的数据序列化框架，由Google开发并开源。它用于结构化数据的序列化，并可以作为接口描述语言使用，允许开发者定义数据结构后生成多种编程语言中的代码，使数据可以在不同应用程序间交换。Protobuf 3.19.4是该框架的一个版本，包含了多项改进和优化。 **序列化与反序列化** 在计算机科学中，序列化是指将对象的状态转换为可存储或传输的形式，而反序列化则是指从这种形式恢复原始对象的过程。使用Protobuf时，这个过程非常高效且节省空间。序列化过程中，复杂的对象结构会被转化为二进制格式；接收端则可以利用这些二进制数据还原成原始对象，并保持其完整性。 **protobuf-3.19.4源码分析** 源代码中包括以下主要组件： 1. **编译器工具链**：protoc是Protobuf的编译器，用于将.proto文件（定义了数据结构）转换为多种目标语言（如C++、Java和Python等）的源代码。 2. **库文件**：这些库实现了序列化与反序列化的功能，并包含解析及生成二进制数据所需的函数。 3. **API接口**：在各种编程语言中，Protobuf提供了丰富的API供开发者使用。例如`Message`接口用于创建、操作和验证消息对象。 4. **类型系统**：Protobuf支持多种基本的数据类型（如整型、浮点数、字符串以及枚举）及复杂的消息类型（嵌套结构）。 5. **选项与扩展机制**：通过定义选项，开发者可以定制序列化行为；使用扩展机制还可以增加新的字段或消息类型以增强灵活性和可拓展性。 6. **性能优化**：Protobuf的设计考虑到了效率问题。它的二进制格式紧凑且解析速度快，在源代码中可能包含针对特定平台或场景的额外优化。 **开源社区** 作为开源项目，Protobuf拥有一个活跃的开发者群体，贡献了多种语言的支持和广泛的文档示例代码。这使得深入理解其内部原理、定制化开发以及修复改进现有功能成为可能。 **应用场景** - **网络通信**: 在分布式系统中，Protobuf常用于服务间通讯协议的设计与实现。 - **数据库存储**: 序列化的数据可直接保存在数据库内，简化了复杂的数据结构管理过程。 - **配置文件定义**: 使用Protobuf可以为配置文件提供清晰的结构化定义方式，提高其易读性和维护性。 - **日志记录**: 将日志信息序列化便于传输和分析。 综上所述，Protobuf 3.19.4源码包含了核心算法、多语言支持代码生成器及丰富的API接口。通过学习这些内容，开发者不仅能理解工作原理还能更好地利用这一工具进行跨平台的数据交换操作。
     
  • Elasticsearch-Head-Master的安装与下载.rar
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    本资源为Elasticsearch-Head-Master的安装与下载，内含Elasticsearch插件HEAD的最新版本安装包及详细的下载和配置教程，适合开发者学习使用。 通过ElasticSearch Head可以查看ES的状态及数据，它类似于ES的图形化界面。下载和安装方法可以在相关文档或社区中找到。
     
  • faster-rcnn-pytorch-master源码及详尽教程下载，轻松上手运行
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    本项目提供Faster R-CNN模型在PyTorch框架下的完整源代码和详细使用教程，旨在帮助用户快速掌握并应用该目标检测算法。 训练所需的voc_weights_resnet.pth或voc_weights_vgg.pth以及主干网络权重可以在百度云下载。 - voc_weights_resnet.pth用于以resnet为主干特征提取网络； - voc_weights_vgg.pth用于以vgg为主干特征提取网络。 VOC数据集的下载地址已提供，其中包含了训练集、测试集和验证集（与测试集相同），无需再次划分： ### 训练步骤 1. **准备数据集** 本段落使用VOC格式进行训练，在开始前需先下载并解压好VOC07+12的数据集，并将其放置在根目录中。 2. **处理数据集** 修改voc_annotation.py文件中的annotation_mode为2，运行该脚本以生成位于根目录下的两个txt文件：2007_train.txt和2007_val.txt。 3. **启动网络训练** train.py默认参数适用于VOC数据集的训练，直接执行此命令即可开始。 4. **预测结果** 需要使用到frcnn.py与predict.predict.py这两个文件。