BiSON 技术文档
1. 安装指南
1.1 浏览器环境
在浏览器环境中使用 BiSON,只需将 BiSON 库引入到 HTML 文件中。可以通过以下方式引入:
<script src="path/to/bison.js"></script>
1.2 Node.js 环境
在 Node.js 环境中,可以通过 npm 安装 BiSON:
npm install bison-encoding
安装完成后,可以在项目中引入 BiSON:
const BISON = require('bison-encoding');
2. 项目的使用说明
2.1 编码与解码
BiSON 提供了 encode 和 decode 方法,分别用于将 JavaScript 对象编码为 BiSON 格式和将 BiSON 格式解码为 JavaScript 对象。
2.1.1 编码
使用 encode 方法将 JavaScript 对象编码为 BiSON 格式:
const encoded = BISON.encode({ key: 'value' });
2.1.2 解码
使用 decode 方法将 BiSON 格式解码为 JavaScript 对象:
const decoded = BISON.decode(encoded);
console.log(decoded); // { key: 'value' }
2.2 性能与限制
BiSON 在带宽优化方面表现出色,相比 JSON,BiSON 可以节省 30% 到 55% 的带宽,平均节省约 45%。然而,为了实现最大压缩,BiSON 做出了一些权衡,因此它与 JSON 不完全兼容。
2.2.1 编码限制
- 浮点数为单精度。
- 整数限制在 32 位范围内。
重要提示: 为了提高速度,BiSON 不会对传入的数据进行任何验证。例如,传入超出有效范围的数字将导致不匹配的输出。
2.3 性能
BiSON 的性能取决于所使用的数据和 JavaScript 引擎。在 Chrome 浏览器中,BiSON 的性能范围为 JSON 的 x0.5 到 x2 倍,字符串序列化的速度比 JSON 快 x100 倍。
3. 项目API使用文档
3.1 encode 方法
encode 方法用于将 JavaScript 对象编码为 BiSON 格式。
BISON.encode(object);
object:要编码的 JavaScript 对象。
3.2 decode 方法
decode 方法用于将 BiSON 格式解码为 JavaScript 对象。
BISON.decode(encodedData);
encodedData:要解码的 BiSON 格式数据。
4. 项目安装方式
4.1 浏览器环境
在浏览器环境中,可以通过直接引入 BiSON 库的 JavaScript 文件来使用。
4.2 Node.js 环境
在 Node.js 环境中,可以通过 npm 安装 BiSON:
npm install bison-encoding
安装完成后,可以在项目中引入 BiSON:
const BISON = require('bison-encoding');
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 BiSON 库进行带宽优化的二进制编码。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00