yq yq.aliyun.com / 2018-03-26 16:38 / by @幸运的猫耳

ECS TAG功能详解

Tag（标签），阿里云提供的一种标记资源的方式，对资源添加标签可以方便地对资源进行标记，从而方便的进行资源的批量管理，现在ECS可以使用Tag标记的资源主要有以下几种：实例、磁盘、镜像、快照、安全组。 ### Tag基础每个Tag是由两个部分组成，Key和Value。

cn www.cnblogs.com / 2025-01-19 23:59

WebSocket协议详解与c++&c#实现 - 知然

这篇文章详细介绍了 WebSocket 协议的工作原理，包括握手过程、数据帧格式以及如何在 C++ 和 C# 中实现 WebSocket 通信。作者提供了一个轻量级的 WebSocket 解析库，特点是仅包含一个头文件、逻辑清晰且不依赖特定的网络接口，方便集成。此外，文章还提供了一个在线的 WebSocket 模拟客户端，便于测试和理解 WebSocket 的通信过程。

适合人群：对网络编程感兴趣的开发者，尤其是使用 C++ 或 C# 进行服务器开发，并希望深入理解 WebSocket 协议及其实现的工程师。

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ad www.addesp.com / 2024-01-13 23:25

BitTorrent 扩展协议（Extension Protocol）详解

BitTorrent 扩展协议（Extension Protocol）为 BitTorrent 协议簇提供了一个简单而轻量的扩展方式，可以在保证兼容性的同时为协议加入新的功能。比如基于 DHT 协议的磁力链接就是使用扩展协议加入的新功能。

本文将介绍 BT 扩展协议的报文格式和时序。

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ad www.addesp.com / 2023-12-26 22:36

分布式散列表协议 —— Kademlia 详解

散列表是一种由键值对组成的列表。你可以把它看作一部字典，只需要经过少数的几步就能通过某种信息找到需要的信息，查询速度很快。

分布式散列表就是由一个网络内所有的节点共同维护的一种散列表，这类散列表通常十分巨大，或者压根不可能由单个机器或者某机组机器维护。

Kademlia 协议由 Petar Maymounkov 和 David Mazières 设计。它可以在容易出错的环境（比如节点会毫无征兆地下线）中建立一张分布式散列表。

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ad www.addesp.com / 2023-12-26 22:35

BitTorrent 分布式散列表（DHT）协议详解

DHT 协议大幅度提高了 BitTorrent 网络的容错性，使整个网络难以因 Tracker 服务器的下线而崩溃，而这一切的外在表现就是“磁力链接”。

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ad www.addesp.com / 2023-12-26 22:34

BitTorrent Tracker 协议详解

BitTorrent 网络内的主机依靠互相交换自身持有的资源来完成资源共享，而 Tracker 协议会告诉你哪些主机有你需要的资源。

本文将详细介绍 Tracker 协议。

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li linux.cn / 2023-10-24 23:57

技术 | Btrfs 详解：快照

想象一下，你长时间处理一个文件，反复添加和撤销修改。然后，在某个时刻你意识到：两小时前你撤销的部分修改，现在会非常有用。而昨天在你销毁那个设计之前，你也已经修改了这个特殊的部分。当然，由于你会定期保存文件，所以旧的改动会丢失。很多人可能都遇到过这样的情况。如果能恢复旧版本的文件，而无需定期手动复制，岂不美哉？

这是一个 Btrfs 快照可以帮助你的特别场景。当你使用正确的话，快照同时也为你的电脑提供了很好的备份方案。

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mi mingming.wang / 2023-09-22 11:30

使用 GPG 对 Git commit/tag 进行签名

为什么要签名
GPG 可以对 Git commit 或 tag 进行签名，其它用户可以知道这个 commit 来源可信，也就是作者本人提交的代码。

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li linux.cn / 2023-01-04 23:39

Linux QtFM 文件管理器的 3 个令人愉快的功能

QtFM 是一个简单的文件管理器，旨在通过一个快速直观的界面提供文件管理的基本功能。它适用于 Linux、BSD 和 macOS。

QtFM，顾名思义，使用 Qt（规范发音为 “cute”）编程工具包。我在 C++ 和 Python 中使用过 Qt 工具包，使用它总是一种乐趣。它是跨平台的，具有多个有用的抽象级别，因此开发人员不必直接与特定于供应商的 SDK 交互，而且它具有高度可配置性。从用户的角度来看，无论你使用的是最新的硬件还是旧计算机，这都是一种“自然”且快速的体验。

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52 www.52nlp.cn / 2022-12-18 20:06

一文详解BERT模型实现NER命名实体抽取-王文广

在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进行实体抽取、NER的方法是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。本文详细讲解使用BERT来进行实体抽取，看完本文就会用当前工业界最佳的模型了。

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zh www.zhangxinxu.com / 2022-08-18 23:36

详解日后定会大规模使用的CSS @layer 规则

话就放在这里了，不出三年，CSS @layer 规则一定会在业界遍地开花，到处使用。

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ECS TAG功能详解

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