我的博客里面有“C中的超级轻量级JSON解析器-翻译” (自已翻译的，并已经经过验证了):我的博客网址：https://britripe.blog.csdn.net/

相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。每个网络则由若干个Layer构成。每个Layer的输入和输出Featuremap表示为InputBlob和OutputBlob。Blob是Caffe实际存储数据的结构，是一个不定维的矩阵，在Caffe中一般用来表

函数栈代码流程图，由于采用层次缩进的形式，层次关系比较深的话，不是很利于手机阅读，ReactNative，动态，跨平台，热更新，这几个词现在越来越火了，一句使用JavaScript写源生App吸引力了无数人的眼球，并且诞生了这么久也逐渐趋于稳定，携程,天猫,QZone也都在大产品线的业务上，部分模块采用这个方案上线，并且效果得到了验证我们把这个单词拆解成2部分React熟悉前端的朋友们可能都知道React.JS这个前端框架，没错整个RN框架的JS代码部分，就是React.JS，所有这个框架的特点，完完全全都可以在RN里面使用（这里还融入了Flux，很好的把传统的MVC重组为dispatch，s

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