通过源码详解 Servlet(附上详细的类图关系)--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

通过源码详解 Servlet(附上详细的类图关系) (www.54tianzhisheng.cn)

【简介】

通过源码详解 Servlet 有详细的类图关系

由 @zhisheng_blog 2017-07-16 22:39 / 0个评论

BitTorrent 扩展协议（Extension Protocol）详解 (www.addesp.com)

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。

by @技术头条 2024-01-13 23:25 查看详情

分布式散列表协议 —— Kademlia 详解 (www.addesp.com)

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。

by @技术头条 2023-12-26 22:36 查看详情

BitTorrent 分布式散列表（DHT）协议详解 (www.addesp.com)

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”。

by @技术头条 2023-12-26 22:35 查看详情

BitTorrent Tracker 协议详解 (www.addesp.com)

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。

by @技术头条 2023-12-26 22:34 查看详情

技术 | Btrfs 详解：快照 (linux.cn)

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。

by @技术头条 2023-10-24 23:57 查看详情

Python源码剖析：深度探索Cpython对象 (www.52nlp.cn)

Python是一门备受推崇的脚本语言，以其简单的语法和全面的功能而著称，可快速实现各种业务。本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。

by @技术头条 2023-07-23 11:28 查看详情

如何阅读 Spring 源码？ (www.diguage.com)

Spring Framework 是开源的，代码托管在 GitHub 上： Spring Framework。任何人都可以方便地获得它的源代码。所以，如果想阅读 Spring 的源代码，当然是直接把代码克隆到本地，然后直接在 IDE（推荐 IDEA）中进行调试了。另外，还需要存放自己写一些测试和文档。所以，最好把代码 fork 到自己的账户下，从 master 上切出一个新分支并 push 到自己的 Repo 中，这样自己就可以随意更新了。

by @技术头条 2023-07-02 23:41 查看详情

HikariCP 源码分析 -- ConcurrentBag (www.diguage.com)

以前无意间搜资料了解到 HikariCP，一下子就被它的简洁代码和卓越性能吸引住了。以前也有翻过它的代码，但是不是很系统，最近再次翻阅，正好做些笔记，方便以后学习。

最近在学习 Java 并发知识。那就从 HikariCP 自定义的并发集合 ConcurrentBag 开始学习。

by @技术头条 2023-06-24 23:05 查看详情

海量文本中挖掘人物关联关系核心技术介绍 (www.52nlp.cn)

在大数据时代，通过对目标人物的轨迹、通信、社交、出行、网络等多模态行为进行挖掘并建立人物画像模型，并依托人物基础特征和高层特征，实例化人物画像，支撑有关部门分析人员全方位了解目标人物的行为、活动、状态、基本属性等信息，同时能够基于人物画像指导人物活动规律分析、人物能力分析、人物动向分析等应用。

by @技术头条 2022-12-24 23:30 查看详情

一文详解BERT模型实现NER命名实体抽取-王文广 (www.52nlp.cn)

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。

by @技术头条 2022-12-18 20:06 查看详情