死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
Kademlia算法是一种点对点分布式哈希表(DHT)，它在复杂环境中保持一致性和高效性。源码网该算法基于异或指标构建拓扑结构，源码网简化了路由过程并确保了信息的源码网有效传递。通过并发的源码网saar源码异步查询，系统能适应节点故障，源码网而不会导致用户等待过长。源码网
在Kad网络中，源码网每个节点被视作一棵二叉树的源码网叶子，其位置由ID值的源码网最短前缀唯一确定。节点能够通过将整棵树分割为连续、源码网不包含自身的源码网子树来找到其他节点。例如，源码网节点可以将树分解为以0、源码网、、为前缀的子树。节点通过连续查询和学习，逐步接近目标节点，最终实现定位。每个节点都需知道其各子树至少一个节点，这有助于通过ID值找到任意节点。
判断节点间距离基于异或操作。例如，节点与节点的距离为，高位差异对结果影响更大。异或操作的单向性确保了查询路径的稳定性，不同起始节点进行查询后会逐步收敛至同一路径，减轻热门节点的存储压力，加快查询速度。
Kad路由表通过K桶构建，每个节点保存距离特定范围内的节点信息。K桶根据ID值的前缀划分距离范围，每个桶内信息按最近至最远的顺序排列。K桶大小有限，确保网络负载平衡。当节点收到PRC消息时，会更新相应的日线战法源码公式K桶，保持网络稳定性和减少维护成本。K桶老化机制通过随机选择节点执行RPC_PING操作，避免网络流量瓶颈。
Kademlia协议包括PING、STORE、FIND_NODE、FIND_VALUE四种远程操作。这些操作通过K桶获得节点信息，并根据信息数量返回K个节点。系统存储数据以键值对形式，BitTorrent中key值为info_hash，value值与文件紧密相关。RPC操作中，接收者响应随机ID值以防止地址伪造，并在回复中包含PING操作校验发送者状态。
Kad提供快速节点查找机制，通过参数调节查找速度。节点x查找ID值为t的节点，递归查询最近的节点，直至t或查询失败。递归过程保证了收敛速度为O(logN)，N为网络节点总数。查找键值对时，选择最近节点执行FIND_VALUE操作，缓存数据以提高下次查询速度。
数据存储过程涉及节点间数据复制和更新，确保一致性。加入Kad网络的节点通过与现有节点联系，并执行FIND_NODE操作更新路由表。节点离开时，系统自动更新数据，无需发布信息。Kad协议设计用于适应节点失效，周期性更新数据到最近邻居，确保数据及时刷新。
K上怎么下载在卡通站网里的动
对于在卡通站网下载动画，这里有几种实用的步骤： 首先，采用查看源代码的手机大屏源码方式，右键点击动画所在页面，选择“查看源代码”，然后使用快捷键Ctrl+F搜索动画格式，找到源地址后复制到下载工具如迅雷进行下载。 其次，利用下载工具下载法也是不错的选择。同样在页面空白处右键，选择“利用迅雷下载全部链接”，在下载选项中指定为gif或swf格式，点击下载即可下载动画。 还有一种方法是网页保存法，直接在动画页面点击“文件”菜单，选择“保存网页”，选择“全部”格式，保存后在保存的文件夹中找到并下载动画内容。然而，如果遇到电脑问题，如主板不启动、无显示且有显卡报警声，通常是由显卡松动或损坏导致的。解决方法是打开机箱，确保显卡插槽干净无异物，正确插入显卡。如果主板有语音报警，需根据提示内容进行相应故障排查和修复。
1.2k star，推荐一款开源的网站整站下载工具
“Website-downloader”是一个利用Node.js开发的工具，其主要功能是协助用户下载任何网站的完整源代码，包括所有资源，如JavaScripts、样式表、等。
为了直观展示效果，您可以在文末找到网站源码的地址。该项目通过集成wget和archiver工具，不仅实现了对网站所有资产的下载，还支持将其压缩并通过socket通道发送给用户。
关于快速启动，汽车云加油源码推荐使用docker方式，这种方式的优势在于方便快捷的启动和停用。下面将展示Dockerfile及docker-compose文件的示例，执行特定命令即可启动。
启动完成后，请检查docker日志以确认无误。访问.0.0.1:，您将能亲眼目睹效果。
对于常规方式启动，“Website-downloader”同样提供了一种强大且易于操作的解决方案。它旨在为需要离线访问网站内容的用户和开发者提供便利，让学习和分析网站构建方式变得更为简单。
您可以通过访问以下链接进行体验：开源地址：github.com/AhmadIbrahii...体验demo：website-downloader.onrender.com...
Python机器学习系列一文讲透机器学习中的K折交叉验证（源码）
本文介绍机器学习中的K折交叉验证的使用方法。交叉验证是一种评估模型性能的技术，通过将数据集划分为训练集和验证集，多次重复过程来估计模型在未知数据上的表现。K折交叉验证是将数据分为K份，选取其中K-1份为训练数据，剩余一份为测试数据，循环进行测试。此方法适用于数据量较小的场景。
实现K折交叉验证，首先需准备数据。方法一使用`KFold.split()`实现，设置n_splits=5表示进行5折交叉验证，计算每次的准确率并求平均。方法二直接使用sklearn中的`cross_val_score()`函数，效果与方法一相同。
K折交叉验证在实际应用中具有多种场景。方法一用于选择模型效果最好的数据集划分，通过`KFold`生成的训练集和测试集索引，划分数据集，训练模型并评估性能，选择具有最佳性能的数据集划分，打印最佳索引以进一步分析和使用。
方法二用于比较不同模型的评分，选择最优模型。通过比较不同模型的android血糖检测源码评分，选择评分较高的模型，通常具有更好的性能。
总结，K折交叉验证是评估模型性能的重要技术，能有效提升模型泛化能力。本文介绍了其原理、实现方法及应用场景，旨在帮助读者理解和应用这一技术。关注我，获取更多数据集和源码，一起交流成长。
Miracast技术详解（四）：Sink源码解析
Miracast Sink端源码最早出现在Android 4.2.2版本中，开发者可以通过googlesource平台查看源码细节。在Android 4.3之后，Google移除了这部分源码，移除的详细记录可以在相应源码仓库中找到。虽然Sink端源码被移除，但Source端源码仍在，Android手机的投射功能可以实现Miracast投屏发送端的使用。
为了方便查看源码并利用IDE的代码提示及类/方法跳转等功能，推荐使用Android Studio进行源码导入。首先新建Native Project，将libstagefright源码拷贝至cpp目录，并导入相关的include头文件。CMakeLists.txt中添加源码引用，重新同步项目，以引用类与头文件，提高查看源码的效率。
Sink端核心类包括WifiDisplaySink.cpp、RTPSink.cpp、TunnelRenderer.cpp。在wfd.cpp的main()方法中，Sink端初始化，关键操作包括启动WifiDisplaySink，并通过post(kWhatStart)启动初始化。
RTSP通讯涉及多个步骤，首先通过createRTSPClient()创建TCP连接，并传入AMessage对象。连接状态及数据异步通知通过kWhatError与kWhatConnected回调实现。连接成功后，进行RTSP协商与会话建立，处理RTSP指令流程，包括M1-M7指令的请求与响应。
RTSP流程中，对消息类型进行判断，处理Request及Response，如onOptionsRequest()、onGetParameterRequest()及onSetParameterRequest()。onSetParameterRequest()处理M5请求时，触发Sink端向Source端发送SETUP请求。sendSetup()方法中初始化RTPSink，建立UDP连接并注册回调，最终发送PLAY M7请求，Source端开始发送流媒体数据。
在RTP通讯阶段，初始化RTPSink并建立UDP连接。在onReceiveSetupResponse()回调中，发送PLAY M7请求，Source端通过指定UDP端口发送RTP数据包，包含音视频信息。
播放阶段，RTP数据包经过TunnelRenderer处理，完成音视频裸流解析与播放。整个流程涉及消息处理、RTSP协商、UDP连接建立、TS包解析、音视频裸流提取、播放等关键步骤。移植Native Sink端的难点在于隔离与处理相关依赖代码，包括异步消息机制、网络连接部分等，移植时建议基于Android应用层实现相关功能，以减少Native依赖，提高移植效率。
曝光“BIKI”交易所又包装一个“KMEX合约”杀猪盘
近期，合约交易所如雨后春笋般涌现，名字后缀全部为MEX，如XEMX、BMEX、OOEX、DDEX、MEX、KMEX等。这些交易所的源码相同，明显属于流水线生产，被广泛认为是杀猪盘。BIKI交易所投资的KMEX合约交易所便是其中一例。
KMEX合约交易所的官网设计简单，只有一份合约介绍。它是由BIKI产业基金投资万美元战略投资的，但在此之前，KMEX并无任何公告，只在BIKI宣布投资后才开始运营。我们查看KMEX官网，发现其页面与XMEX、BMEX、umex等高度相似，使用的是相同的源码，官网和公告系统也都采用了第三方服务。BIKI投资万美金是否隐藏了猫腻？
KMEX的官网IP地址显示为湖南省长沙市，该地址关联的公司名为长沙正易网络科技有限公司，这与KMEX官网显示的地址不符，可能意味着KMEX的官网尚未迁移至BIKI的服务器。
此外，BMEX合约交易所的官方团队未公布，BIKI的自信投资于此交易所是否合理？这可能意味着BIKI与BMEX存在关联，或者BMEX是由BIKI投资建立的。
BIKI交易所投资的合约交易所，目的显然是为了割韭菜。BIKI交易所自成立之初，就凭借上线空气币、利用拉人头模式疯狂收割韭菜而闻名。BIKI交易所成为了空气币项目方提供割韭菜的场所，其上线的项目往往是由BIKI自己策划的。
BIKI交易所投资的KMEX合约交易所，其运营模式与BIKI交易所相似，对投资者来说风险极大。BIKI交易所上线的项目，如NAUC项目方连发6个空气币割韭菜，上线BIX交易所的TUR项目私募价格4毛，上线第二天跌破发行价，几乎归零。还有GUC项目，资料很少，上线BIX后直接被砸了个底朝天，投资者连反应的机会都没有。
综上所述，BIKI交易所的合约交易风险极高，KMEX交易所也不例外。建议投资者远离这些交易所，更不要去新出的交易所交智商税。记住，带MEX后缀的交易所风险巨大，投资者一旦投资，可能会面临无法提现的困境，必须谨慎对待。
Star .2k！这个开源库真是好用
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Hutool是一个强大的Java工具包，旨在提升开发效率，减少代码冗余，简化常见操作。它提供了一系列核心工具类，涵盖文件操作、网络请求、日期处理、加密解密和数据转换等。以下是一份快速入门指南，帮助你快速上手这个实用的工具。理解基础：Hutool封装了Java常用功能，通过静态方法简化开发，目标是让Java开发更简单高效。
环境配置：开始前，需将Hutool添加到项目中，Maven或Gradle都能轻松集成。
核心工具应用：
FileUtil：提供文件操作工具，如读写、复制、删除，简化处理。
例子：文件读取、写入、复制和删除，Hutool简化了异常处理和文件操作。
DateUtil：日期和时间处理工具，易于操作，如格式化、解析和计算。
示例：获取当前日期、日期格式化和计算时间差，提升日期处理效率。
HttpUtil：简化HTTP请求，支持GET、POST等，处理响应数据。
案例：发送请求、设置请求头和解析JSON响应，减少网络请求复杂性。
JsonUtil：处理JSON数据，易于序列化和反序列化。
示例：对象与JSON字符串转换，方便操作JSON数据。
BeanUtil：处理Java Bean，支持属性复制、转换和映射。
案例：属性复制、Map与Bean转换，简化对象操作。
ImageUtil：图像处理工具，支持读写、转换和处理。
例子：读取、转换、缩放和水印添加，提升图像处理效率。
EncryptUtil：加密解密工具，支持多种算法如MD5、AES和DES。
实例：MD5和AES加密，确保数据安全。
阅读源码：深入理解Hutool的工作原理，提高编程技能。
实践运用：不断在项目中实践，Hutool将助力你成为高效开发者。
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我们提供您需要的空间，一个论坛要看你的访问量大小。所以不太好说，一般一个论坛安装好也就是几十M而以。每天以几百K的速度递增。
建议使用动网先锋的论坛。国内%的论坛都在用这个。
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如果有不明白的。可以Q:.
希望你对你有帮助。
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