1.UI入门学习之线稿排线技巧
2.叶子树简介
3.嵌入式系统自学
4.死磕以太坊源码分析之Kademlia算法

UI入门学习之线稿排线技巧

       想要创作出一幅好的长叶源码线稿插画，排线技巧是长叶源码必须掌握的。流畅、长叶源码整洁的长叶源码线条可以提高画面整体的可欣赏性。

       掌握线稿插画的长叶源码排线技巧可以使画面更加自然、丰富、长叶源码棋牌源码无bug生动。长叶源码下面介绍4种常见的长叶源码基本排线方式。

       1、长叶源码短弧线排线

       短弧线排线通常用于刻画衣服上由于遮挡或挤压而产生的长叶源码阴影或画面中的细节，还可以用于刻画花瓣内侧的长叶源码投影。

       短弧线排线一般以小面积、长叶源码用笔快速的长叶源码方式表现在画面中。这种排线方式会根据不同需求而改变长短和面积。长叶源码

       2、长叶源码长弧线排线

       长弧线排线通常用于刻画服装外轮廓或花卉的细长叶片。

       长弧线要求线条流畅、整洁、一气呵成。不太熟练的强弱公式源码画者可以一段一段地刻画轮廓线，但要注意尽量不叠加线条，以保持整体轮廓线的优美感。

       3、渐变留白式排线

       渐变留白式排线通常用于细化头发的纹理，可以看作拼接版的短弧线排线。

       渐变留白式排线的特点是线条中间重、两头轻，营造一种淡入淡出的渐变效果，如此反复地描绘。线条中间不规则的留白会让头发看上去更加自然、不呆板。

       4、交叉叠加式排线

       交叉叠加式排线通常用于刻画颜色较重的背景或花丛中的空隙部分，主要目的是通过层层叠加排线的方式加重背景的颜色，突出主体，加强整体画面的黑白灰关系。

       掌握了这些排线技巧，那么咱们再实操一下。

       想将这张图画出来，手写控件源码我们需要做好这几步。

       画面分析

       面包篮子主要由竹篮、面包和装饰用的花束3种元素组成。竹篮是空心的，上方稍宽，下方稍窄。

       面包的形状比较多，绘制时要注意面包的大小和前后遮挡关系。花束整体呈现向左的曲线走向。

       绘制技巧

       竹篮在俯视角度与仰视角度下都呈上宽下窄的特点。本案例中的竹篮呈现的是一个正视角度下的状态，块面之间没有很明显的透视变化。

       面包形状各异、大小不同，且面包本身表面并不光滑，绘制时注意突出轮廓的凹凸状态，表现出面包表皮的粗糙质感。

       雏菊的花瓣较多，呈长椭圆形，在线js 源码花芯呈圆形。表现花朵时注意透视关系，近处的花瓣较小、较短。

       绘制过程

       定好竹篮和餐布的位置，然后勾勒出面包和花束的大形。

       细化竹篮的纹理，表现出面包的质感，画出餐布和花束的细节。

       用勾线笔沿着铅笔稿勾勒出面包和竹篮的外轮廓，注意表现出面包蓬松的质感。勾勒出花束，注意绘制叶片时用线要轻。

       刻画细节。用短弧线表现出竹篮的纹理，注意边缘的纹理走向。然后加深面包的花纹。画出餐布的条纹。

       定好竹篮和餐布的腾讯捕鱼源码位置，然后勾勒出面包和花束的大形。

       怎么样，学会了吗？

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叶子树简介

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嵌入式系统自学

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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。该算法基于异或指标构建拓扑结构，简化了路由过程并确保了信息的有效传递。通过并发的异步查询，系统能适应节点故障，而不会导致用户等待过长。

       在Kad网络中，每个节点被视作一棵二叉树的叶子，其位置由ID值的最短前缀唯一确定。节点能够通过将整棵树分割为连续、不包含自身的子树来找到其他节点。例如，节点可以将树分解为以0、、、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。