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    C++开源序列:FStruct

    FStruct是一个用于C++对象(结构体,STL容器等)和json/xml字符串之间进行转换的。...采用非入侵方式,无需在原有结构体上进行修改,目前支持基础类型,结构体,以及vector,list,deque,set,map等复杂数据类型的序列,支持JSON和XML两种数据格式,支持别名,支持忽略字段...使用过java或者go的人知道这些语言在进行序列和反序列是很容易的,对于C++而言,这是困难的,根本原因是C++不支持反射,虽然C++不支持反射,但是我们依旧可以通过自己的方式来保存对象元信息来实现序列与反序列...我试着在github寻找一些用于C++的序列与反序列的,看看有没有什么办法可以帮助我快速把对象转变成JSON,我找到了一些类似的,但是获得或多或少存在一些问题。...//下下版本~ return 0; } 源码地址:FStruct序列 由于FStruct出生时间有限,后续功能将慢慢完善!

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    C++开源序列:FStruct

    FStruct是一个用于C++对象(结构体,STL容器等)和json/xml字符串之间进行转换的。...采用非入侵方式,无需在原有结构体上进行修改,目前支持基础类型,结构体,以及vector,list,deque,set,map等复杂数据类型的序列,支持JSON和XML两种数据格式,支持别名,支持忽略字段...使用过java或者go的人知道这些语言在进行序列和反序列是很容易的,对于C++而言,这是困难的,根本原因是C++不支持反射,虽然C++不支持反射,但是我们依旧可以通过自己的方式来保存对象元信息来实现序列与反序列...我试着在github寻找一些用于C++的序列与反序列的,看看有没有什么办法可以帮助我快速把对象转变成JSON,我找到了一些类似的,但是获得或多或少存在一些问题。...//下下版本~ return 0; } 源码地址:FStruct序列 由于FStruct出生时间有限,后续功能将慢慢完善!

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    蚂蚁开源,又一超棒的 Python 开源可视

    给大家推荐的这个开源项目是一个非常棒的可视 -- PyG2Plot 。...PyG2Plot 可视 这个Python可视新秀,在GitHub上是这样介绍的: PyG2Plot 是@AntV/G2Plot 在 Python3 上的封装。...G2Plot 是一套简单、易用、并具备一定扩展能力和组合能力的统计图表,基于图形语法理论搭建而成。...不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲,它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法,面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上,封装出业务上常用的统计图表——G2Plot 。...不过现在Python这么热,几乎每一个nb的前端可视,最终都会被用python开发一套生成相应html的!它也不例外,封装出了Python可视——PyG2Plot。

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    Java 结构数据处理开源 SPL

    这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据中。 应用中的业务逻辑大都会涉及结构数据处理。数据(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。...引入SPL Stream是Java8以官方身份推出的结构数据处理类,但并不符合上述的要求。...,仍然不是理想的结构数据计算类。...Scala提供了较丰富的结构数据计算函数,但编译型语言的特点,也使它不能成为理想的结构数据计算类。 那么,Java生态下还有什么可以用呢? 集算器SPL。...SPL是由Java解释执行的程序语言,具备丰富的结构数据计算类、接口简单的Lambda语法和方便易用的动态数据结构,是Java下理想的结构化处理类

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    Java 结构数据处理开源 SPL

    这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据中。 应用中的业务逻辑大都会涉及结构数据处理。数据(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。...引入 SPL Stream是Java8以官方身份推出的结构数据处理类,但并不符合上述的要求。...,仍然不是理想的结构数据计算类。...Scala提供了较丰富的结构数据计算函数,但编译型语言的特点,也使它不能成为理想的结构数据计算类。 那么,Java生态下还有什么可以用呢? 集算器SPL。...SPL是由Java解释执行的程序语言,具备丰富的结构数据计算类、简单的Lambda语法和方便易用的动态数据结构,是Java下理想的结构化处理类

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    Java 结构数据处理开源 SPL

    这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据中。 应用中的业务逻辑大都会涉及结构数据处理。数据(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。...引入 SPL Stream是Java8以官方身份推出的结构数据处理类,但并不符合上述的要求。...,仍然不是理想的结构数据计算类。...Scala提供了较丰富的结构数据计算函数,但编译型语言的特点,也使它不能成为理想的结构数据计算类。 那么,Java生态下还有什么可以用呢? 集算器SPL。...SPL是由Java解释执行的程序语言,具备丰富的结构数据计算类、简单的Lambda语法和方便易用的动态数据结构,是Java下理想的结构化处理类

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    Microsoft开源跨平台的序列——Bond

    上个月Microsoft开源了Bond,一个跨平台的模式数据处理框架。Bond支持跨语言的序列/反序列,支持强大的泛型机制能够对数据进行有效地处理。...目前该项目已经基于宽松的MIT许可开源在了GitHub上,当前版本支持C++、C#和Python,可运行在Linux、OS-X和Windows平台上。Bond的编译器完全是使用Haskell编写的。...Bond与其他序列系统具有很多相似性,例如Google Protocol Buffers、Thrift以及Avro: Bond使用IDL风格的语言定义消息  它会将所有的Bond数据类型映射到本地语言数据类型...用户能够以插件的方式定制核心架构逻辑之外的内容——是从Bond模式还是从自定义的类型序列、有线格式是什么、是否将自定义元数据放到有效负载中等等。...对于已有的序列系统而言,Bond可以成为一个非常有用的候选方案。

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    python中子类调用父类的初始方法

    子类不显式调用父类的构造方法,而父类构造函数初始化了一些属性,就会出现问题 如果子类和父类都有构造函数,子类其实是重写了父类的构造函数,如果不显式调用父类构造函数,父类的构造函数就不会被执行,导致子类实例访问父类初始方法中初始的变量就会出现问题...,构造函数被重写,但新的构造方法没有任何关于初始父类的namea属性的代码,为了达到预期的效果,子类的构造方法必须调用其父类的构造方法来进行基本的初始。...方法一更直观,方法二可以一次初始所有超类 super函数比在超累中直接调用未绑定方法更直观,但是其最大的有点是如果子类继承了多个父类,它只需要使用一次super函数就可以。...二、第二种解释     在Python中子类继承父类的过程中,如果子类不覆盖父类的__init__()方法,则子类默认将执行与父类一样的初始方法。...但是假如子类自己重写 了(也成为覆盖)父类的__init__()方法,那么就需要显式的调用父类的初始方法了。有两种方法可以做到:      1:ParentClass.

    2.2K10

    开源 | Salesforce开源TransmogrifAI:用于结构数据的端到端AutoML

    近日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML TransmogrifAI。...为了解决我们遇到的问题,我们构建了 TransmogrifAI,一个用于结构数据的端到端自动机器学习。今天,这个已经在生产中帮助驱动我们的 Einstein AI 平台。...最后,通过在一个活跃的开源上构建 TransmogrifAI,我们可以利用开源社区对该进行的持续改进,而不必重新造一个轮子。...Salesforce 是 Apache Spark 项目长期的用户和贡献者,我们很高兴能够继续在开源社区中构建 TransmogrifAI。...通过在开源的环境中工作,我们可以将不同的视角聚集在一起,继续推动技术向前发展,让每个人都能够使用它。

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    【C++】开源:格式fmt配置与使用

    项目介绍 项目Github地址:https://github.com/fmtlib/fmt fmt 是一个现代的 C++ 格式,旨在提供高性能、安全、易用的文本格式功能。...主要特点和功能: 1.现代的格式语法:fmt 提供了类似 Python 的格式字符串语法,例如 {} 作为占位符,可以方便地进行字符串插值和格式。...3.安全:fmt 旨在提供类型安全的格式功能,防止常见的格式字符串漏洞(如格式字符串攻击)。...4.标准兼容:fmt 可以与标准的输入输出流(如 std::ostream)无缝集成,使得格式输出更加灵活和高效。...5.格式控制:提供了丰富的格式控制选项,例如精度、对齐、填充字符等,以满足各种输出格式的需求。

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    Salesforce开源用于结构数据的机器学习TransmogrifAI

    今天在GitHub上,这家云计算公司发布了 TransmogrifAI,这是一种用于结构数据的自动机器学习,即在电子表格和数据中找到的可搜索,整齐分类的数据,只需三行代码执行特征工程,特征选择和模型训练...这是Salesforce内部机器学习的发展,它允许团队在短短几个小时内为企业客户部署自定义模型。 “这是我们的数据科学家在建造Einstein时所学到的知识,”Bhaowal解释道。...使用TransmogrifAI,用户为其数据指定模式,使用该模式自动提取功能(例如电话号码和邮政编码)。...TransmogrifAI流程的下一步是自动功能工程。利用在第一步中提取的特征类型,将结构数据转换为矢量,例如,自动获取电话号码列表并拆分国家代码以查看电话号码是否有效。...,“TransmogrifAI对我们来说是一个转型,减少训练高性能模型的平均周转时间到几个小时,使我们的数据科学家能够以最少的手动调整生产数千个模型,只有通过开放式的思想和代码交流才能实现机器学习民主的目标

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