protocol-buffers

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服务器出现错误：协议消息标记的线路类型无效。有没有我的C＃代码需要序列化Person对象？配置Maven <dependencies> <dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>4.1.12.Final</version>

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该程序需要协议缓冲区运行时库的版本3.2.0，但安装的版本是2.6.1

我试图训练一个Caffe模型。我的.prototxt文件使用自定义的Python数据和丢失图层。当我执行在终端的训练命令，但是，这引发错误： [libprotobuf FATAL google/protobuf/stubs/common.cc:61] This program requires version 3.2.0 of the Protocol Buffer runtime librar

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Protobuf与GZIP压缩

我在试图序列化unsigned char到GZIP压缩文件时使用protobuf压缩文件的问题，当玩图书馆。我认为这个问题可能与我的一些语法或API的滥用有关。我也试过std::fstream。仅供参考，Windows 8.1 & VS2013是建筑环境。 scene.proto syntax = "proto3"; package Recipe; message Scene {

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可能在枚举中使用消息？

我想知道是否有可能有消息的枚举。我想完成的是嵌套消息，基于哪个枚举被选中。通过使用可选标识符进行业务逻辑检查可以轻松解决问题。我只是寻找一个比if语句更优雅的业务逻辑控制实现，而不是消息的地狱，以确定执行哪个代码路径。这样的事情是我脑海中所想的。这有可能实现吗？ message T { enum A { message T2 = 1; } }

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在SharedPreferences中存储ProtoBuf对象

我的意思是在SharedPreferences中存储ProtoBuf对象。 Protocol Buffers只允许解析ByteString或Byte Array。但支持SharedPreferences。我想知道是否有办法做到这一点，而不必创建另一个可序列化的模型并首先映射到它。我试过这种方法，但我得到InvalidProtocolBufferException： public static v

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libprotoc编译protoc文件但不包含其他protoc（谷歌grpc助手annotations.pb.h没有文件或目录错误）

我想在C++中生成Google智能助理库。我一直在使用protoc编译器编译的embedded_assistant.proto文件，并获得embedded_assistant.grpc.pb.h和embedded_assistant.grpc.pb.cc文件库。我创建了一个客户文件ea_main.cc并在其中包含了这些文件。当我尝试使用g ++编译器编译ea_main.cc我得到这个错误。

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是否有可能从protobuf-net获得更详细的错误

是否有可能从protobuf-net得到更详细的错误？我发现Channelizer有什么问题，但是这是一个很大的班级，我已经检查了好几次。是否可以打开调试日志或任何有助于发现问题的东西？ ProtoBuf.ProtoException: Unable to resolve sub-type of: AE.DataModel.IssueStore (Intelsat.AE.Operational

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协议缓冲区错误版本

我试图安装Caffe库，但由于在我的系统中安装了错误的protobuf版本，导致编译问题。 In file included from .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc:5:0: .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:17:2: error: #error This file was generat

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这个特殊的函数是如何从这个.proto文件生成代码的结果？

（我相信这个问题主要是关于协议的缓冲区，而不是GRPC，但我可能是错的。）有一个.proto文件存在的头盔项目的一部分：https://github.com/kubernetes/helm/blob/v2.5.0/_proto/hapi/rudder/rudder.proto 由于头盔的构建过程的一部分，一个围棋绑定这里生成（他们检查它，但它产生的，即不以任何方式手工编辑）：https://gi

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Tensorflow对象检测训练被破坏，资源匮乏？

这个问题已被部分询问here和here没有跟进，所以也许这不是问这个问题的地点，但我已经想出了更多的信息，我希望能得到这些答案的问题。我一直在试图在大约1k张照片上自己的库上训练object_detection。我一直在使用提供的管道配置文件“ssd_inception_v2_pets.config”。我相信，我已经正确设置了培训数据。该计划似乎开始训练很好。当它无法读取数据时，它会以错误提醒