相关分享
0
喜欢
zh
www.zhangxinxu.com
/
2026-05-07 14:28
如何使用CSS判断鼠标从哪个方向进入元素？
使用CSS绘制的一个人脸后，如果我希望如果用户鼠标从上面进入，表情变成哭丧脸；从下方进入，变成笑脸，该如何实现？
无图
0
喜欢
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。
无图
1
喜欢
di
www.diguage.com
/
2025-01-03 00:24
理解数据库分片
这篇文章系统讲解了数据库分片的概念、优缺点以及常见的分片方法，包括基于键的分片、基于范围的分片和基于目录的分片。通过图文并茂的方式，作者详细阐述了每种分片策略的实现原理和适用场景。内容适合数据库管理员、系统架构师以及对数据库扩展性设计感兴趣的开发者，提供了深入理解数据库分片的宝贵参考。
无图
1
喜欢
pa
paper.seebug.org
/
2025-01-03 00:07
探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强
这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA（域名生成算法）技术，涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例，展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者，提供了系统化的学习参考。
无图
1
喜欢
cr
crossoverjie.top
/
2024-11-23 21:51
深入理解 StarRocks 的元数据管理
StarRocks 元数据采用分层设计：前端负责 SQL 解析和优化，元数据存储在后端，通过 Raft 协议实现高可用和一致性。其灵活的分布式架构，保证了查询效率和系统稳定性，适用于大规模数据分析场景！
无图
1
喜欢
wi
wiki.eryajf.net
/
2024-11-02 16:49
AWS运维部署实践--网络环境规划
本文详述了 AWS 网络环境的规划，包括 VPC、子网、路由表的创建和管理。通过对公有、私有和内部子网的划分，以及 NAT 网关和 IGW 的配置，实现了不同网络的隔离与访问控制。同时，文章介绍了使用中转网关进行跨账号 VPC 打通的方法，为多账号和复杂网络环境提供了便捷的连接方案。这些规划为 AWS 运维部署打下了基础，有助于提升环境的安全性与可扩展性。
无图
1
喜欢
co
colobu.com
/
2024-09-08 23:34
四种字符串和bytes互相转换方式的性能比较
在 Go 中，字符串和字节数组的互转性能是很多开发者关注的问题。本文详细对比了四种转换方式，包括新型 unsafe 方法和 Kubernetes 实现，并通过 Benchmark 测试揭示了它们的性能差异。想要优化你的 Go 项目性能？不妨看看这篇详细的实测分析！
无图
1
喜欢
co
colobu.com
/
2024-08-06 07:53
使用Rust捕获和解析网络包
这篇文章介绍了如何使用Rust编程语言捕获和解析网络包，以提取TCP时间戳并计算网络延迟。作者利用pcap库捕获网络包，并使用pdu库解析TCP选项中的时间戳信息，结合哈希映射存储五元组信息以计算往返时间。文中提供了代码示例，展示了在Mac系统上实现这一过程的步骤。
无图
1
喜欢
co
colobu.com
/
2024-08-06 07:51
“测试 Rust 的 I/O 性能”
这篇文章探讨了在Linux上使用Rust进行文件I/O操作的性能测试。作者通过多种方法对读取大文件进行基准测试，包括使用标准BufReader、Direct I/O、内存映射（Mmap）以及io_uring等技术。结果显示，使用AVX-512指令集的内存映射实现是最快的方法，其读取速度超过8.4 GB/s。文章强调不同技术的性能差异，并提供代码示例供开发者参考。
无图
1
喜欢
bl
blog.wangmao.me
/
2024-08-06 07:37
OpenCV 模糊处理图片中包含的二维码
之前在某电商 App 上浏览商品评论区时，发现一些晒单照片中包含的二维码被马赛克处理了，从马赛克的处理痕迹来看不像是用户手动处理的，更像是机器识别+处理的，对此我更好奇其实现原理了。
借助 ChatGPT，了解到主流的处理方式是通过 OpenCV 识别二维码的位置，并创建一个模糊图层对其覆盖。
无图