FlatBuffers简介 FlatBuffers是由Google开发的一种高效的跨平台序列化库，专为需要快速访问序列化数据的应用场景而设计。与传统的序列化格式相比，FlatBuffers提供了更高的性能，尤其是在游戏开发和实时数据处理等…
Cap'n Proto简介 Cap'n Proto是一种高效的二进制序列化库，由Kenton Varda开发并开源。它旨在提供比其他序列化格式（如Protocol Buffers和JSON）更高的性能和更低的内存开销。Cap'n Proto的设计重点在于零拷贝访问…
MessagePack简介 MessagePack是一种高效的二进制数据序列化格式，旨在提供JSON的功能，但具有更紧凑的二进制表示。它被设计为在不同语言之间进行高效的数据交换，同时保持对人类可读格式的透明支持。 核心特性 …
Apache Avro简介 Apache Avro是一种数据序列化系统，广泛用于数据的高效存储与传输，尤其是在大数据处理和分布式系统中。它最初由Hadoop项目开发，旨在解决数据序列化时的兼容性、效率和可移植性问题。 Avro（读音…
平时在使用LightGMB，需要保存训练好的模型。以下是梳理的几种方式： 使用LightGBM 自带的save_model 方法 import lightgbm as lgb # 假设已经训练好的模型是 model model = lgb.LGBMClassifier() model.fit(X_t…
Pickle Python中有个序列化过程称为pickle，它能够实现任意对象与文本之间的相互转化，也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说，pickle可以实现Python对象的存储及恢复。 序列化(picking)：把变量从…
