FastTrack

FastTrack是一种半分布式P2P系统,以实现快速检索以及网络的可测量性。FastTrack是采用树型对等网络模型,是集中目录式网络结构的发展模式。处于网络模型中的节点自动组成树型结构,其中计算能力较强的或者带宽更宽的节点成为超级节点,超级节点的功能类似于集中目录式网络中的服务器。客户节点加入超级节点的树中之后,当需要查询某个文件时,客户节点会向超级节点发出文件查询请求。超级节点进行相应的检索和查询后,会返回符合查询要求的客户节点地址信息列表。查询发起客户节点接收到应答后,会根据网络流量和延迟等信
息进行选择与合适的客户节点直接建立连接,并开始文件传输。
其工作流程主要包括如下几个部分:
(a)连接。节点每次启动时先到服务器上注册,从服务器上得到200个超
级节点的列表(服务器中有  SupernodeListCache)。本机上的程序会自动检查
是否为超级节点,如果是就连到其它超级节点,如果不是就选择一个超级节点作
为父节点进行连接。与节点连接时,先用UDp包来探查在 SupernodeListCaehe
中所有可用的连接,然后跟探查成功的超级节点建立TCP连接,再根据策略选
择其中的一个作为父节点,断掉其它的连接,然后向父节点上传其共享文件的信
息。选择父节点的策略通常是超级节点的负荷和超级节点的位置。位置的判断可
以依据IP地址的前缀、RTT等。
(b)搜索。用户搜索时,发送搜索请求到父节点,然后父节点向其连接的
超级节点广播这个搜索请求,直到TTL为0。最终父节点在给用户的应答中会提
供一个可用的文件列表,以及文件所在节点的位置。
(c)传输文件。用户从可用文件列表中选择一个地址,进行TCP连接,发
出文件共享请求(http)。文件所有者进行响应(http),然后用此TCP连接传输
文件。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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