皮皮网

1.死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
2.什么叫"BT"下载
3.什么叫p2p技术?点对点源对点详细一点.
4.xem是什么币
5.FCOS：论文与源码解读

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。码点该算法基于异或指标构建拓扑结构，交易简化了路由过程并确保了信息的源码有效传递。通过并发的点对点源对点异步查询，系统能适应节点故障，码点php源码在线翻译而不会导致用户等待过长。交易

       在Kad网络中，源码每个节点被视作一棵二叉树的点对点源对点叶子，其位置由ID值的码点最短前缀唯一确定。节点能够通过将整棵树分割为连续、交易不包含自身的源码子树来找到其他节点。例如，点对点源对点节点可以将树分解为以0、码点、交易、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，神马源码安装教程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。gis系统源码c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。

什么叫"BT"下载

       ä»€ä¹ˆæ˜¯BT

       BitTorrent（简称BT，俗称比特洪流、BT下载、变态下载）是点对点的档案分享的技术。BT是一个多点下载的源码公开的P2P软件，最适合新发布的热门下载。

       ä»€ä¹ˆå«ç§å­ï¼Ÿ

        种子就是提供你下载的网友，而这个文件有多少种子就是有多少个网友在下载同时上传。

        BT的优点

        比起其他点对点的技术，它更有多点对多点的特性，这个特点简单的说就是：下载的人越多，速度越快。下载完不马上关闭BT，就可以成为种子（拥有完整的档案者）分流让其他人下载。BT(BitTorrent)。它的基本原理是，每个人在下载download的同时，同时也在为其他用户提供上传upload。因为大家是“互相帮助”，所以不会随着用户数的增加而降低下载速度。BT特点“下载人数越多，下载速度越快”。BT精神“我为人人，人人为我”。

       BT的工作原理

        BT会将档案分成多个小块，每块通常是0.MB，随着不同的“点”下载各块，该“点”也会将已有的块上载给其他“点”下载。因此，下载的人越多，提供的带宽也越多，种子也会越来越多，下载速度就越快。而一般的对流式下载，只有一个供人下载的服务器，下载的人太多，服务器的带宽很易不胜负荷，变得很慢。

        为免有些人下载完不成为种子就关掉BT，有人会只发布其中部分的档案（如%），待有足够数目的人下载得接近完成，才发布剩下的小部分，让他们成为正式的种子。

什么叫p2p技术?详细一点.

       点对点技术（peer-to-peer，简称P2P）是一种网络新技术，它依赖网络中参与者的计算能力和带宽，而非集中依赖于少数几台服务器。P2P网络通常通过Ad Hoc连接来连接节点。这类网络用途广泛，包括各种档案分享软件和实时媒体业务的数据通信。点对点网络没有客户端或服务器的概念，只有平等的做单平台源码同级节点，这些节点既充当客户端又充当服务器。

       根据网络结构的不同，P2P网络可以分为纯点对点、杂点对点和混合点对点。在纯点对点网络中，每个节点同时作为客户端和服务器端，没有中心服务器和中心路由器。在杂点对点网络中，虽然节点间存在纯点对点的交互，但也有一个中心服务器保存节点信息并响应请求，节点负责发布信息。而在混合点对点网络中，同时包含了纯点对点和杂点对点的特点。

       P2P网络的优势在于其容量随着节点的增加而扩展，所有客户端都能提供带宽、存储空间和计算能力。此外，P2P网络的分布式特性通过在多节点上复制数据，增强了系统的健壮性，且在纯点对点网络中，节点无需依赖中心索引服务器即可发现数据，避免了单点崩溃。

       P2P技术有许多应用，包括共享音频、视频、数据文件以及实时数据的传输，如IP电话通信。虚拟交友软件源码一些网络和通信渠道，如Napster、OpenNAP和IRC @find，使用P2P结构来实现某些功能，同时使用客户端-服务器结构来实现其他功能。而Gnutella和Freenet等网络则完全基于P2P结构，被认为是真正的P2P网络。

       学术性P2P网络在学术界得到应用，如宾西法尼亚州立大学、麻省理工学院和西蒙弗雷泽大学联合开发的LionShare网络，旨在让不同学术机构的用户共享学术材料。LionShare网络使用了杂P2P网络类型，结合了Gnutella分散的P2P网络和传统的客户端-服务器网络。用户能够上传文件到服务器，即使用户不在线，文件也能够持续共享。此外，网络允许在较小的共享社区中使用。

       法律方面，P2P网络在美国法律中存在争议，特别是在版权保护上。尽管复制技术本身并不构成非法行为，如果它有实质性非侵权用途，如传播开放源代码软件、公共领域文件和不在版权范围内的作品，则是被认可的。然而，在P2P网络上共享的大量文件，特别是版权音乐和**，通常在多数司法范围内是非法的。这引发了媒体公司和P2P倡导者的批评，他们认为这种网络对现有的发行模式构成了巨大威胁。尽管存在Betamax判决，许多P2P网络仍成为艺术家和版权许可组织的攻击目标。

       在安全方面，P2P网络面临各种攻击，包括中毒攻击、拒绝服务攻击、背叛攻击、病毒传播、P2P软件本身的木马、过滤和身份攻击。精心设计的P2P网络可以使用加密技术来避免或控制大部分攻击。最终，P2P技术提供了一个完全自主的超级网络资源库，但同时也需要解决法律和安全问题。

       展望计算技术的未来，纯P2P应用需要遵循只有对等协议、没有服务器和客户端的概念。尽管大多数P2P网络和应用在技术上包含了或依赖非对等单元，如DNS。许多P2P系统使用超级对等点作为服务器，客户端以星状方式连接到这些服务器上。P2P系统和应用已吸引了计算机科学研究的大量关注，包括Chord计划、ARPANET、PAST存储服务、P-Grid和CoopNet内容分发系统等卓越的研究计划。

xem是什么币

       新经币xem是一种点对点虚拟货币。年初发布，其源代码由Ja编写。

       NEM特征：完整的点对点安全系统加密信息系统和基于Eigentrust++算法的声望系统。

       新经币是新经济组织发行的货币的代号。NEM的创立目标是创建一套全新的数字货币及其生态系统。NEM的核心是POI算法，一种基于评估个体贡献在中的经济活跃度的共识算法。一直以来，NEM以去中心化社区推动，NEM社区成为数字货币领域社区组织的典范之一。

       NEM具有独创的命名空间/智能资产系统，类似于互联网时代的域名/页面的结构，每个用户都可以便捷的申请属于自己的命名空间，并在公有链上发布链上资产。而XEM即是在NEM这个基础命名空间中发布的链上资产。

FCOS：论文与源码解读

       FCOS：全称为全卷积单阶段目标检测，它在锚框自由领域中占有重要地位，与RetinaNet在锚框基础领域中地位相似。它沿用ResNet+FPN架构，通过实验证明，在相同backbone和neck层下，锚框自由方法可以取得比锚框基础方法更好的效果。

       FCOS借鉴了语义分割的思想，成功地去除了锚框先验，实现了逐点的目标检测，是全卷积网在目标检测领域的延伸。代码比锚框基础类简单，非常适合入门。

       1. 动机

       锚框基础类目标检测方法存在多处缺点，FCOS通过去除锚框，提出了简单、温柔且有力的目标检测模型。

       2. 创新点

       FCOS借鉴了语义分割的思想，实现了去除锚框、逐点的目标检测。以年提出的全卷积网（FCN）为例，FCOS借鉴了FCN的思想，将其应用于目标检测，主要步骤包括生成先验、分配正负样本和设计bbox assigner。

       3. 模型整体结构与流程

       训练时，包括生成先验和正负样本分配。FCOS的先验是将特征图上的每一点映射回原始图像，形成逐点对应关系。分配正负样本时，正样本表示预测目标，负样本表示背景。

       3.1 训练时

       在训练阶段，先通过prior generate生成先验，然后进行bbox assign。在分配过程中，FCOS利用了FPN层解决ambigous点的问题，通过多尺度特征融合和逐层分配目标来解决。

       3.1.1 prior generate

       FCOS通过映射特征图上的每一点回原始图像，形成点对点对应关系，生成先验。通过公式计算映射关系，其中s表示步长。

       3.1.2 bbox assigne

       分配正负样本时，FCOS借鉴了anchor base方法的正负样本分配机制，通过设计bbox assigner解决ambigous点问题。分配流程包括计算输出值、对输出进行exp操作和引入可学习参数scale，以及使用FPN层分而治之，进一步解决ambigous问题。

       3.1.3 centerness

       FCOS额外预测了centerness分支，以过滤远离目标中心的点，提高检测质量。centerness值范围为0~1，越靠近中心，值越大。测试时，最终score=cls_score*centerness。

       3.1.4 loss

       损失函数包括focal loss、IoU loss和交叉熵损失，用于训练分类、定位和centerness分支。

       3.2 模型结构

       模型继续沿用ResNet和FPN层，进行公平比较。FPN输出的特征层与RetinaNet类似，但FCOS在FPN输出的最后一层特征层上进行额外卷积，与RetinaNet在输入特征层上进行额外卷积不同。在推理阶段，注意centerness与分类分数的乘积作为最终得分，且需要进行NMS操作。

       4. 总结与未来方向

       FCOS是一个简单、温柔、有力量的锚框自由方法，地位重要，思想借鉴于语义分割，流程类似传统目标检测，包括生成先验、正负样本匹配、bbox编码和NMS等，额外加入centerness分支以提升检测质量。

       未来，FCOS的研究方向可能包括更深入的理论分析、模型优化和跨领域应用探索。

       5. 源码

       mmdetection提供了FCOS的配置文件和代码实现，包括多个版本和改进。了解这些细节有助于深入理解FCOS的实现和优化策略。