Npm、Yarn 之对比详解 (jeffjade.com)

【简介】

有则笑话,如此讲到:“老丈人爱吃核桃,昨天买了二斤陪妻子送去,老丈人年轻时练过武,用手一拍核桃就碎了,笑着对我说:你还用锤子,你看我用手就成。我嘴一抽,来了句:人和动物最大的区别就是人会使用工具。……”。撇开这样特例场景,这句话还是非常用有道理的;毕竟从远古石器时期或更早,到如今,所言之语,所穿之衣,代步之车,所学的知识,所晓的常识…..皆是工具;可以说绝大部分人之间的差异(天才级除外),仅在于工具使用之优劣罢了。在工具的使用中,很多人极大程度上停留于会用层面,如若不遇到问题,几乎就处于停滞;这本身倒也没有问题,但可能因为没有透彻的了解,而错失了对该物可以拥有的想象力,从而错过了许多本该有的美好,如此的可惜。

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@杨琼璞 2018-03-13 12:26 / 0个评论
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WebSocket协议详解与c++&c#实现 - 知然 (www.cnblogs.com)
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。
by @技术头条 2025-01-19 23:59 查看详情
使用开源软件搭建轻量的 NPM 私有仓库:Verdaccio (soulteary.com)
如何搭建轻量级 NPM 私有仓库?文章详细介绍了使用开源软件 Verdaccio 的实现方案,从环境准备到配置部署,再到权限管理和优化建议,完整覆盖每个步骤。同时分享了实际应用中的注意事项和性能调优经验,是团队项目管理和依赖控制的绝佳参考。值得尝试!
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对比脚本型和编译型游戏服务器的热更新方案 (www.codedump.info)
本文对比游戏服务器中C++搭配脚本语言(Lua、Python)以及纯编译型语言(C++、Golang)来进行开发时,进行线上服务器热更新的方案。
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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。
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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”。
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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
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
详解日后定会大规模使用的CSS @layer 规则 (www.zhangxinxu.com)

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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