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相关分享

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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zh www.zhangxinxu.com / 2024-11-02 16:22

时隔两年，Chrome也支持round等CSS数学函数了

本文介绍了CSS中的数学函数 `round()` 的新应用，它能实现多种取整方式，如上舍、下舍、四舍五入等，用于提升样式的精确控制。特别是在字体大小、动画步阶和响应式设计中，`round()` 可防止小数值带来的渲染偏差，使界面更一致。这一函数现已在Chrome中支持，为开发者提供了更灵活的布局工具。

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te tech.meituan.com / 2024-09-09 23:41

Spark向量化计算在美团生产环境的实践

美团在 Spark 生产环境中引入了向量化计算，使用 Gluten 和 Velox 框架，实现了大数据任务的加速和资源优化。本文详细讲解了 Spark 向量化的原理、性能提升以及美团的实施过程和遇到的挑战，适合关注大数据优化的技术人员。

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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！

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bl blog.codingnow.com / 2024-03-13 13:20

以非阻塞方式执行一个函数

用过 skynet 的应该都碰到过：当我们在服务中不小心调用了一个长时间运行而不返回的 C 函数，会独占一个工作线程。同时，这个被阻塞的服务也无法处理新的消息。一旦这种情况发生，看似是无解的。我们通常认为，是设计问题导致了这种情况发生。skynet 的框架在监测到这种情况发生时，会输出 maybe in an endless loop 。

如果是 Lua 函数产生的死循环，可以通过发送 signal 打断正在运行运行的 Lua 虚拟机，但如果是陷入 C 函数中，只能事后追查 bug 了。

那么，如果我原本就预期一段 C 代码会运行很长时间，有没有可能从底层支持以非阻塞方式运行这段代码呢？即，在这段代码运行期间，该服务还可以接收并处理新的消息？

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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 22:34

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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st stdrc.cc / 2023-12-11 23:09

RisingWave 窗口函数：滑动的艺术与对称的美学

窗口函数（Window Function）是数据库和流处理中一项非常常用的功能，该功能可用于对每一行输入数据计算其前后一定窗口范围内的数据的聚合结果，或是获取输入行的前/后指定偏移行中的数据。在其他一些流系统中，窗口函数功能也被称作“Over Aggregation”1。RisingWave 在此前的 1.1 版本中加入了窗口函数支持2。在 RisingWave 的窗口函数实现中，我们把实施窗口函数计算的算子称为 OverWindow 算子，本文将尝试解析 OverWindow 算子的设计与实现。

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