1.在计算机科学中token是统源什么意思？
2.获取token的方法
3.markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）
4.tokenization分词算法及源码
5.spring-authorization-server令牌放发源码解析
在计算机科学中token是什么意思？
1. 在计算机科学和信息技术领域，"token" 是统源一个具有多种含义和用途的术语。
2. 它通常被看作是统源一个代表某种信息或数据的单位，在特定的统源上下文中具有特定的意义和功能。
3. 在网络和应用程序安全性上下文中，统源token 经常用作身份验证和授权的统源游戏源码交易社区凭据。
4. 例如，统源JSON Web Tokens (JWTs) 是统源一种开放标准，它定义了一种紧凑且自包含的统源方式，用于在各方之间安全地传输信息作为 JSON 对象。统源
5. 这些信息可以验证和信任，统源因为它们是统源数字签名的。
6. 在此上下文中，统源token 允许服务器知道请求是统源来自已经验证的用户，而无需每次请求都重新验证用户的统源凭据。
7. 在编程语言和编译器设计中，token 可以指源代码被分解为的词汇单元。
8. 这是词法分析阶段的一部分，例如，在编程语言如 Python 或 Java 中，"if"、"while"、"int"、"class" 等都是移动端定位源码 token 的例子。
9. 编译器或解释器会首先将这些源代码分解为 token，然后再进行语法分析和执行。
. 在数据结构和算法的背景下，token 可以是一个更抽象的概念，代表一系列操作或数据的一个单元。
. 例如，在解析算法中，输入数据通常会被分解为一系列的 token，然后由解析器根据这些 token 构建出数据的结构或执行相应的操作。
. 在网络通信和协议中，token 可以是一个控制信号，用于管理网络中的数据流。
. 例如，在以太网中，token 是一种特殊的帧，用于控制哪个节点可以发送数据，这是令牌环网或令牌总线网络的特点。
. 总结，"token" 在计算机科学中是一个多功能和多含义的术语，其确切的意义取决于上下文。
. 它可以是一个安全凭据，一个编程语言的词汇单元，一个数据结构的模具管理系统源码组成部分，或一个网络通信中的控制信号。
. 理解 token 在特定上下文中的含义对于有效利用它们至关重要。
获取token的方法
1. 获取Token的方法根据不同的应用、平台和Web服务而有所不同。
2. 在某些应用服务中，需要先注册并创建应用程序，然后通过API调用获取Token。
3. 使用现有的社交媒体账户登录，并通过OAuth2.0协议根据用户登录信息生成Token。
4. 在使用某些Web服务时，需要通过OAuth2.0协议获取Token以授权访问。
5. Token的出现是为了解决客户端频繁向服务端请求数据时，服务端需要频繁查询数据库验证用户名和密码的问题。
6. Token，即令牌，是一串字符序列，用于表示密码、访问令牌、API密钥等。
7. 在编程语言中，令牌是源代码中的最小语法单位，用于标识变量名、关键字、域名网站源码绑定运算符等。
8. Token的应用包括：授权访问、防止重放攻击、防止请求劫持和增加系统安全性等。
markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）
markdown-it 是一个广受欢迎的 JavaScript Markdown 解析库，它提供了强大的插件系统，简化了 Markdown 转换为 HTML 的过程。然而，其文档相对晦涩，初学者可能难以理解如何编写插件。本文旨在通过阅读 markdown-it 的源码，为想要开发插件的读者提供一些启示。首先，让我们简要了解一下 markdown-it 的基本使用方法。
使用 markdown-it 的核心方法包括 `render` 和 `parse`。`render` 方法直接将 Markdown 转换成 HTML，而 `parse` 方法则将 Markdown 转换成 token，之后使用 `renderer.render` 方法将这些 token 转换成 HTML。实际上，`render` 方法就是调用了 `parse` 和 `renderer.render` 的组合。
为了更清晰地解释这些流程，本文将分为两部分：Markdown 解析为 token 和 token 转换为 HTML。在深入源码之前，bbi boii指标源码建议读者先尝试使用 markdown-it，以便在阅读过程中更好地理解代码。
下面，我们开始阅读 markdown-it 的源码，建议读者在阅读本部分内容前，先自己动手试用 markdown-it，这样能帮助你更好地理解下面的内容。强烈建议读者从官方链接克隆源码，跟随本文一起阅读。
步骤 1：无需过多解释，我们直接从步骤 2 开始。步骤 2：实例化。实例化涉及初始化几个变量并对配置进行处理。这部分对理解代码逻辑影响不大，故不详细展开。主要关注点在于初始化过程。
步骤 3：Markdown 解析为 token。在深入分析具体代码之前，先看下生成的 token 是什么样子。我们将通过一个例子来展示 parse 后的 token 结构。
在分析源码前，不妨先看看 parse 后的 token 大致是什么样。例如，一个简单的 Markdown 文本通过 parse 后会生成一个包含多个 token 的数组，每个 token 包括类型、内容等信息。你可以在官方文档中查看完整的 token 内容。查看 token 的过程，建议点击右上角的 debug 功能。
token 包含头尾两个元素，中间的 token 通常表示 Markdown 的某一特定元素，如文本、链接、列表等。这些中间的 token 与特定的类型绑定，比如 inline 类型。inline 类型的 token 通常包含子 token，这些子 token 用于处理 Markdown 语法中更复杂的元素，例如标记、列表等。
下面，我们将重点讲解 parse 的核心规则。解析流程主要分为两步：初始化状态和应用预定义规则。状态初始化用于保存解析过程中的信息，而规则应用则负责将 Markdown 转换成 token。在源码中，解析流程涉及核心规则，包括 block 规则和 inline 规则。
block 规则是处理 Markdown 中的块元素，如段落、列表等。inline 规则则关注处理 Markdown 中的内联元素，如文本、超链接等。通过理解这些规则，可以深入理解 markdown-it 如何将复杂的 Markdown 文本解析为结构化的 token。
在解析流程中，block 规则会调用特定的函数来处理每行文本，而 inline 规则则应用于每一个需要解析的 token。理解这些规则有助于编写自定义插件，从而扩展 markdown-it 的功能。
深入理解 markdown-it 的源码需要耐心和细致，本文仅提供了一个大致的框架和关键点的概述。希望本文能为正在开发或计划开发 markdown-it 插件的读者提供一些启示。在后续的篇章中，我们将分别探讨 markdown-it 的渲染流程和插件编写技术，敬请关注。本文由 GitHub 上的 WPL/s 发布。
tokenization分词算法及源码
Byte Pair Encoding（BPE）算法将单词分割为每个字母，统计相邻字母的频率，将出现频率最高的组合替换为新的token，以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词，从最长到最短的token进行迭代，尝试替换单词中的子字符串为token，并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词，使用“unk”标记。
Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节，初始词典大小为，然后进行合并。它适用于GPT2模型。
WordPiece算法与BPE类似，但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对，以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。
ULM（Unigram Language Model）SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法，支持字节级和字符级，对unicode进行规范化处理。
核心代码中包含子词采样策略，即在分词时随机选择最佳的分词方案，以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization，适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。
详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文，原文发布在towardsdatascience.com。
spring-authorization-server令牌放发源码解析
Token 生成全流程涉及多个关键步骤，确保安全与效率。首先，网关处理包括验证码校验，确保用户身份真实性。密码解密环节通过特定过滤器，将前端加密的密码还原，供Spring Security后续处理。至此，密码安全得到保证。
客户端认证处理紧接着进行，通过OAuth2TokenEndpointFilter接收认证请求，实现客户端身份验证。接下来，组装认证对象成为核心步骤，AuthenticationConverter依据请求参数和授权类型构建授权认证对象，为后续流程铺垫。
登录认证对象生成后，进入授权认证阶段。这一过程包括用户查询逻辑，以多用户体系为中心，通过Feign接口调用其他系统或本地数据库获取用户信息，组装成UserDetails对象。密码校验逻辑至关重要，支持加密方式如noop或密文形式，确保密码安全。最后，生成OAuth2AccessToken，并通过持久化存储机制如JDBC、内存或Redis实现。
登录成功后，系统会触发基于SpringEvent的事件处理，提供日志记录、个性化处理等可能性。最终，Token以定义的格式输出，实现安全且高效的认证流程。