C语言序列化和反序列化--TPL(一)
TPL
TPL说明网站
C语言中高效的序列化
您可以使用tpl快速轻松地存储和重新加载C数据。Tpl是一个用于序列化C数据的库。数据以自然二进制形式存储。该API很小,并试图保持“不碍事”。Tpl可以序列化许多C数据类型,包括结构。Tpl与文件、内存缓冲区和文件描述符一起工作,因此它适合用作文件格式、IPC消息格式或任何需要存储和检索数据的场景
表达你的数据
只需将正在处理的数据类型表示为tpl格式字符串。例如,如果您有一个数字id列表和相应的用户名,那么您的格式字符串是a (is)。将C变量映射到格式字符串,然后打包或解包数据。格式字符串让您专注于您的数据,而不是存储格式。
tpl的用途
Tpl提供了一种方便的文件格式。例如,假设一个程序需要存储一个用户名和id列表。这可以使用格式字符串A(si)来表示。如果程序需要两个这样的列表(例如,一个用于普通用户,一个用于管理员),则可以表示为A(si)A(si)。使用tpl很容易读写这类结构化数据。
Tpl也可以用作IPC消息格式。它可以处理字节顺序问题,并自动从流中拆分单个消息。
表达类型
tpl的“数据类型”被显式地声明为格式字符串。存储在tpl中的数据类型没有任何歧义。一些例子:
A(is)是由整串对组成的可变长度数组
A(is)A(is)是两个这样的数组,彼此完全独立
S(ci)是一个包含字符和整数的结构体
S(ci)#是后一种结构的定长数组
A(A(i))是一个嵌套数组,即由整数数组组成的数组
tpl映像
tpl映像是tpl的序列化形式,存储在内存缓冲区或文件中,或写入文件描述符。
tpl图像里有什么?
不需要了解tpl图像的内部结构。但对于好奇的人来说,图像是一个严格定义的二进制缓冲区,有两个部分,一个头和数据。头部编码图像的长度、格式字符串、端序和其他标志。数据部分包含打包的数据。
不需要框架
tpl映像的一个特性是可以将连续图像写入流,而不需要在它们之间使用任何分隔符。使用tpl_gather(或TPL_FD模式下的tpl_load)的读取器一次只能获得一个tpl映像。因此,tpl图像可以用作IPC消息格式,而不需要任何更高级别的帧协议。
数据可移植性
当正确使用tpl时,在一种CPU上生成的tpl映像通常可以移植到其他CPU类型。考虑到tpl是一种二进制格式,这可能会让人感到惊讶。但tpl经过精心设计,使其能够发挥作用。每个格式字符都有一个相关的显式大小的类型。对于整数和浮点类型,其“端序”或字节顺序约定因CPU而异,tpl在解包过程中自动且透明地纠正端序(如果需要)。浮点数有其特殊的困难。不保证浮点可移植性。也就是说,由于许多现代CPU使用IEEE 754浮点表示,因此数据可能在它们之间是可移植的。
XML and Perl
Note: The tplxml utility and the Perl module are currently unsupported in tpl 1.5.
XML
虽然tpl映像是一个二进制实体,但是您可以使用lang/perl目录中包含的tplxml实用程序查看XML格式的任何tpl映像。
tplxml文件。TPL > file.xml
TPLXML file.xml > file.tpl
该实用程序是双向的,如下所示。文件扩展名并不重要;tplxml检查它的输入,看它是tpl还是XML。您还可以将数据输送到它中,而不是给它一个文件名。tplxml实用程序很慢。它的目的有两个:调试(手工检查tpl中的数据),以及与基于xml的程序的互操作性。生成的XML通常是原始二进制tpl图像的十倍大。
Perl
在lang/ Perl /Tpl.pm中有一个Perl模块。Perl API对于编写与C程序互操作的Perl脚本非常方便,并且需要来回传递结构化数据。它是用纯Perl编写的。
构建和安装
Tpl不依赖于系统C库以外的库。您可以简单地将tpl源代码复制到您的项目中,这样就没有依赖项了。或者,您可以将tpl构建为库并将其链接到您的程序。
作为源
使用tpl的最简单方法是将源文件tpl.h和tpl.c(来自src/目录)直接复制到项目中,并与其他源文件一起构建它们。不需要特殊的编译器标志。
作为库
或者,从顶级目录将tpl构建为库,运行:
./configure
make
make install
测试套件
您可以通过以下命令编译并运行内置测试套件:
cd tests/
make
相关文章:

C语言序列化和反序列化--TPL(一)
TPL TPL说明网站 C语言中高效的序列化 您可以使用tpl快速轻松地存储和重新加载C数据。Tpl是一个用于序列化C数据的库。数据以自然二进制形式存储。该API很小,并试图保持“不碍事”。Tpl可以序列化许多C数据类型,包括结构。Tpl与文件、内存缓冲区和文件…...
Session + JWT + Cookie
00:HTTP无状态(为了保持状态,前端好麻烦,又要自己存,又要想办法带出去,于是使用cookie) 01:Cookie 将用户信息,在每次请求时候 带给后端(但是自己存储大小有…...

PaddleOCR2.7+Qt5
章节一:Windows 下的 PIP 安装 官网安装教程地址 按照里面的教程去安装 如果使用cuda版本的还要安装tensorrt,不然后面运行demo程序的程序会报如下错。 下载TensorRT 8版本,tensorrt下载地址 章节二:编译源码 进入官网源码地址 下…...

在Android中解析XML文件并在RecyclerView中显示
1. 引言 最近工作有解析外部xml文件在App中显示的需求,特来写篇文章记录一下,方便下次使用。 2. 准备工作 首先,在项目的AndroidManifest.xml文件中添加读取外部存储的权限声明。 <uses-permission android:name"android.permiss…...

Notes for video: EDC-Con 2022/01 - EDC Conceptual Overview and Architecture
Eclipse Dataspace Connector 中文概念 Eclipse Dataspace Connector (EDC) 是一个开源项目,旨在提供一种标准化的方法来连接和共享数据空间中的数据。它是 Eclipse Foundation 下的一个项目,目标是促进数据共享和数据交换的互操作性。以下是 EDC 的一些…...
windows下nginx配置https证书
1、制作证书 1.1 安装工具openSSL。下载地址:http://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html Win64OpenSSL_Light-3_1_0.exe安装(假定安装位置在 d:\openSSL\) 1.2 配置openSSL环境。 新建系统变量OpenSSL值为d:\openSSL\bin,相…...

Llama改进之——RoPE旋转位置编码
引言 旋转位置编码(Rotary Position Embedding, RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。 之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点…...

Python的解析网页
课前案例 通过requests模块爬取指定网站中的图片并保存到本地目录中。 上述案例采用的是同步方式下载图片,效率太低。异步方式如下(线程): # target为目标函数;args中传入的是download函数的参数url threading.Threa…...

VBA技术资料MF159:实现某个区域内的数据滚动
我给VBA的定义:VBA是个人小型自动化处理的有效工具。利用好了,可以大大提高自己的工作效率,而且可以提高数据的准确度。“VBA语言専攻”提供的教程一共九套,分为初级、中级、高级三大部分,教程是对VBA的系统讲解&#…...

开源DMS文档管理系统 Nuxeo Vs Alfresco对比及 API 使用概述
1. 文档管理系统是什么 文档管理系统(DMS:Document Management System)是一种软件系统,用于组织、存储、检索和管理电子文档和文件。这些文件可以是各种格式的电子文档,如文本文档、电子表格、图像、音频或视频文件等…...
lambda函数实践
文章目录 1.简单实例2.lambda函数使用3.捕获列表的使用4.lambda表达式的应用1.简单实例 2.lambda函数使用 3.捕获列表的使用 4.lambda表达式的应用 #include <iostream> #include <vector>using namespace std;/** 1.简单实例* 2.lambda函数使用* 3.捕获列表的…...

[leetcode hot 150]第一百九十一题,位1的个数
题目: 编写一个函数,输入是一个无符号整数(以二进制串的形式),返回其二进制表达式中设置位的个数(也被称为汉明重量)。 这道题比较简单,直接对最后一位进行与1的与操作,然…...

gitea的git库备份与恢复
文章目录 gitea库的备份与恢复概述笔记实验环境更新git for windows更新 TortoiseGit备份已经存在的gitea的git库目录使用gitea本身来备份所有git库目录将gitea库恢复到新目录m1m2m3启动gitea - 此时已经恢复完成FETCH_HEAD 中有硬写位置再查一下app.ini, 是否改漏了。m1m2 总结…...
【强化学习05】从Q学习到深度Q学习
深度Q学习(Deep Q-Learning, DQN)是将深度学习与Q学习结合起来的一种强化学习方法,利用神经网络来近似Q值函数,解决传统Q学习在大规模或连续状态空间中的局限性。下面详细解释DQN的机理。 背景知识 Q学习 Q学习是一种值函数法&…...

FPGA实现多路并行dds
目录 基本原理 verilog代码 仿真结果 基本原理 多路并行dds,传统DDS的局限性在于输出频率有限。根据奈奎斯特采样定理,单路DDS的输出频率应小于系统时钟频率的一半。但是在很多地方,要使采样率保持一致,所以,为了…...

ArcgisPro3.1.5安装手册
ArcgisPro3.1.5安装手册 一、目录介绍: 二、安装教程: (1)安装顺序:最先安装运行环境(runtime6.0.5),接着安装install里面的文件,最后复制path里面的文件替换到软件bin文件夹下即可。 (2)具体安装步骤ÿ…...
三大主流框架
Web前端开发领域中,三大主流框架通常指的是: React:由Facebook开发的一个用于构建用户界面的JavaScript库。React以其组件化、声明式编程和虚拟DOM等特点而广受欢迎,能够高效地更新和渲染大型应用。 Vue.js:由尤雨溪创…...

【C++】:vector容器的底层模拟实现迭代器失效隐藏的浅拷贝
目录 💡前言一,构造函数1 . 强制编译器生成默认构造2 . 拷贝构造3. 用迭代器区间初始化4. 用n个val值构造5. initializer_list 的构造 二,析构函数三,关于迭代器四,有关数据个数与容量五,交换函数swap六&am…...

必看项目|多维度揭示心力衰竭患者生存关键因素(生存分析、统计检验、随机森林)
1.项目背景 心力衰竭是一种严重的公共卫生问题,影响着全球数百万人的生活质量和寿命,心力衰竭的病因复杂多样,既有个体生理因素的影响,也受到环境和社会因素的制约,个体的生活方式、饮食结构和医疗状况在很大程度上决定了其心力衰竭的风险。在现代社会,随着生活水平的提…...
centos安装Redis
在CentOS上安装Redis的步骤如下: 使用yum安装依赖库: sudo yum install -y gcc make 下载Redis源码: wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.9.tar.gz 解压Redis源码: tar xzf redis-6.0.9.tar.gz 编译Redis&…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)
0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述,后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作,其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

汽车生产虚拟实训中的技能提升与生产优化
在制造业蓬勃发展的大背景下,虚拟教学实训宛如一颗璀璨的新星,正发挥着不可或缺且日益凸显的关键作用,源源不断地为企业的稳健前行与创新发展注入磅礴强大的动力。就以汽车制造企业这一极具代表性的行业主体为例,汽车生产线上各类…...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
Otsu 是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...
MySQL用户和授权
开放MySQL白名单 可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务: test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...

基于Java+VUE+MariaDB实现(Web)仿小米商城
仿小米商城 环境安装 nodejs maven JDK11 运行 mvn clean install -DskipTestscd adminmvn spring-boot:runcd ../webmvn spring-boot:runcd ../xiaomi-store-admin-vuenpm installnpm run servecd ../xiaomi-store-vuenpm installnpm run serve 注意:运行前…...

Rust 开发环境搭建
环境搭建 1、开发工具RustRover 或者vs code 2、Cygwin64 安装 https://cygwin.com/install.html 在工具终端执行: rustup toolchain install stable-x86_64-pc-windows-gnu rustup default stable-x86_64-pc-windows-gnu 2、Hello World fn main() { println…...
十九、【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建
【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建 前言准备工作第一部分:回顾 Django 内置的 `User` 模型第二部分:设计并创建 `Role` 和 `UserProfile` 模型第三部分:创建 Serializers第四部分:创建 ViewSets第五部分:注册 API 路由第六部分:后端初步测…...

Spring AOP代理对象生成原理
代理对象生成的关键类是【AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator】,这个类继承了【BeanPostProcessor】是一个后置处理器 在bean对象生命周期中初始化时执行【org.springframework.beans.factory.config.BeanPostProcessor#postProcessAfterInitialization】方法时…...

[拓扑优化] 1.概述
常见的拓扑优化方法有:均匀化法、变密度法、渐进结构优化法、水平集法、移动可变形组件法等。 常见的数值计算方法有:有限元法、有限差分法、边界元法、离散元法、无网格法、扩展有限元法、等几何分析等。 将上述数值计算方法与拓扑优化方法结合&#…...