简易JSON处理工具解析:parsing-tools项目介绍

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资源摘要信息:"parsing-tools:我自己的简单有用的实现,用于处理不同的编码方案(现在主要是JSON)" 知识点: 1. 项目概述:该文件描述了一个名为“parsing-tools”的项目,该项目的目的是提供一个简单而有用的实现,用于处理多种编码方案,但目前主要集中在JSON数据格式上。 2. 开发目标:项目旨在为开发人员提供易于使用的解析工具。其设计原则强调简单操作的便捷性,希望通过简洁的设计来降低使用复杂度,使得基本操作直观易懂。 3. API设计:项目采用了流畅的API设计,这样的设计可以让开发者在使用时更加直观,代码更加清晰。这种设计风格通常意味着方法链式调用,以达到代码的流畅性和可读性。 4. 不可变性支持:项目试图尽可能地支持不可变对象。在Java等编程语言中,不可变对象是一种对象状态在创建之后不能被改变的对象。这通常可以通过设计只读的属性和方法来实现。支持不可变对象的好处在于它可以帮助避免并发编程中的许多问题,并且使得对象状态更加稳定。 5. 代码质量:该项目注重代码的可读性和可预测性,这意味着开发团队致力于编写清晰、易于理解的代码,并确保代码的行为符合预期,减少错误和不确定性。 6. 标准Java API使用:项目优先使用标准的Java API来实现功能,这有助于减少对外部库的依赖,提高项目的兼容性,并且使得项目更容易理解和维护。 7. 外部依赖:尽管项目力求使用标准Java API,但并不完全排斥外部依赖,而是尽可能地减少对外部库的依赖。在某些情况下,使用经过验证的外部库可以简化开发和提升性能。 8. OSGi兼容性:项目与OSGi兼容,并且使用了bndtools进行编译。OSGi是一个Java社区标准,用于提供一个模块化系统和实现服务的动态管理。bndtools是一个工具,可以帮助开发者打包和构建OSGi模块。这意味着该项目可以在OSGi框架中运行,并且能够利用OSGi提供的模块化特性。 9. JSON处理:由于项目目前主要处理JSON编码方案,它可能包含了一系列用于解析、操作和生成JSON数据的工具和库。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在Java中处理JSON通常需要引入专门的库,如Jackson或Gson。 10. 技术选型:在Java中实现一个解析工具,意味着需要对Java语言及其生态系统有深入了解。该工具可能利用了Java的反射、泛型、集合框架等高级特性来实现其功能。 总结来说,这个项目体现了如何在遵循良好实践的同时,利用Java语言及其生态系统中的工具来实现一个高效、易用且具有高度模块化设计的JSON解析工具。它强调了代码质量、API设计的简洁性和项目的可扩展性,以及如何与现有的Java开发实践和工具链紧密结合。
2023-07-12 上传

YOLOV8基于Opset-12导出的ONNX模型,使用TensorRT-8.2.1.8转换模型时,提示以下错误,请问如何修复这个错误?: [06/01/2023-17:17:23] [I] TensorRT version: 8.2.1 [06/01/2023-17:17:23] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +323, GPU +0, now: CPU 335, GPU 1027 (MiB) [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] Begin constructing builder kernel library: CPU 335 MiB, GPU 1027 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] End constructing builder kernel library: CPU 470 MiB, GPU 1058 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] Start parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Input filename: /opt/projects/ultralytics/runs/detect/train/weights/best.onnx [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Opset version: 17 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer name: pytorch [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Domain: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Model version: 0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Doc string: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:366: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:773: While parsing node number 267 [Range -> "/model.28/Range_output_0"]: [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:774: --- Begin node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:775: input: "/model.28/Constant_9_output_0" input: "/model.28/Cast_output_0" input: "/model.28/Constant_10_output_0" output: "/model.28/Range_output_0" name: "/model.28/Range" op_type: "Range" [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:776: --- End node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:779: ERROR: builtin_op_importers.cpp:3352 In function importRange: [8] Assertion failed: inputs.at(0).isInt32() && "For range operator with dynamic inputs, this version of TensorRT only supports INT32!" [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to parse onnx file [06/01/2023-17:17:24] [I] Finish parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [E] Parsing model failed [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to create engine from model. [06/01/2023-17:17:24] [E] Engine set up failed

2023-06-02 上传