种子之父--布莱恩-科恩

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1975年科恩出生在纽约一个普通家庭,那个年代电脑刚开始普及。科恩的父亲保持着对于新事物的看好,买了一台TimexSinclair个人电脑。

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5岁的科恩也通过这台他认为是玩具的东西,开始了自己的编程生涯。

科恩最开始学会的是Basic语言,慢慢的科恩的编程天赋展现了出来,在16岁时,他已经掌握了3门编程语言,1993年18岁的科恩考入了纽约大学。

由于从小已经对计算机基本知识掌握的非常熟练了,所以大学的时间基本上都沉迷在编程和操作系统上面了。

觉得上学没有用的科恩,和其他计算机大神一样,终于在一个暑假辍学了。

科恩最开始投入开发的是一个叫MojoNation的项目,目的是提供加密的文件传输,原理是把机密文件分解成加密块,并传输给其他运行的MojoNation计算机,但企业不太买账。

经过一系列的迭代,在2001年,基于将文件分片快速下载的Bt协议,终于被科恩搞出来了。

相信老司机对于Bt这个协议非常熟悉了。

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普通的下载方式都是基于Http协议或者Ftp协议,这种下载方式是从服务器下载,受限于服务端的宽带,下载的人越多速度越慢,相信老司机们都有体会。

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Bt下载不是从中心服务器下载,而是让每个下载过文件的人都变成去中心化网络中的一个节点,成为一台小型服务器或叫种子机器。

这样当其他人来下载文件的时候,这些种子机器可以同时为这个人提供下载能力,速度上比中心服务器下载速度快多了。

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真正让Bt大火的是通过传播色情内容,果然“黄赌毒”催生了很多技术的发展。

其实比特币或区块链的很多底层技术都是参考了Bt技术,所以掌握区块链底层技术,掌握Bt协议是非常重要的。

技术是无罪的,但基于Bt协议之上的很多暗网、赌博、涩情、盗版的罪恶产品涌现了非常多,FBI也在一直找理由把Bt之父科恩搞进监狱,这也导致了这位技术大神一直过得不怎么好。

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Bt技术的Tracker服务器有两种形式:

1. 中心化Tracker服务器,在国外是主要形式;

2. 去中心化的Tracker服务器,也就是由种子机器共同承担,有点区块链的样子了;

第二种也就是大家比较熟悉的磁力链接。

但Bt网络有个缺点,因为下载速度由种子机器的多少决定,所以对于热点资源会下载很快,资源少的或者种子不被上传的下载就非常慢,一些Bt客户端软件会通过各种手段让种子机器上传种子,比如限速,比如激励。

相信听到激励这个词,你已经知道这个事情和比特币、区块链差不多了,我有很长一段时间,怀疑中本聪就是科恩。

其实整个Bt协议和网络有很多值得大家研究的技术,比如哈希计算、异或运算、网络通信、共识与激励。

科恩这位理想主义的技术大神并没有依靠Bt协议大富大贵,窘迫的生活也没他消沉,在他的个人网站上一直写着一句话:

As much of a geek as you·d expect.(尽自己可能做个极客,向你们期待的那样)

### 泰特-布莱恩角概念 泰特-布莱恩角(Tait-Bryan angles),也称为本体坐标系下的欧拉角,用于描述刚体相对于惯性坐标系的姿态变化。具体来说,定义ψ, θ, φ分别代表绕Z轴、Y轴、X轴的旋转角度,在航空航海领域通常对应偏航(Yaw)、俯仰(Pitch)以及横滚(Roll)[^1]。 ### 泰特-布莱恩角的应用 #### 计算机图形学中的姿态表示 在计算机图形学里,为了实现三维物体的空间变换效果,经常需要用到泰特-布莱恩角来表达对象的方向和位置关系。通过依次沿三个不同轴线执行旋转变换操作,可以精确控制模型的姿态调整过程。例如: ```python import numpy as np def rotation_matrix(psi, theta, phi): """ 构建基于泰特-布莱恩角的旋转矩阵 参数: psi (float): 绕 Z 轴旋转的角度 (弧度制) theta (float): 绕 Y 轴旋转的角度 (弧度制) phi (float): 绕 X 轴旋转的角度 (弧度制) 返回: ndarray: 4x4 的齐次坐标下旋转矩阵 """ Rx = np.array([[1, 0, 0 ], [0, np.cos(phi), -np.sin(phi)], [0, np.sin(phi), np.cos(phi)]]) Ry = np.array([[ np.cos(theta), 0, np.sin(theta)], [0, 1, 0], [-np.sin(theta), 0, np.cos(theta)]]) Rz = np.array([[np.cos(psi), -np.sin(psi), 0], [np.sin(psi), np.cos(psi), 0], [ 0, 0, 1]]) return Rz @ Ry @ Rx # 使用示例 psi = np.radians(30) # 偏航角 30° -> 弧度值 theta = np.radians(-45)# 俯仰角 -45°-> 弧度值 phi = np.radians(90) # 横滚角 90° -> 弧度值 R = rotation_matrix(psi, theta, phi) print("Rotation Matrix:\n", R) ``` 上述代码展示了如何构建一个由给定的泰特-布莱恩角组成的旋转矩阵,并将其应用于计算新的方向向量或顶点坐标的转换上。
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