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IPv6首部的改进:简化与优化网络通信

0 前言 随着互联网的快速发展,IPv4(Internet Protocol version 4)逐渐显现出地址空间有限、安全性不足等问题。为了应对这些挑战,IETF(Internet Engineering Task Force)设计并推出了IPv6(Internet Protocol version 6)。IPv6不仅提供了近乎无限的地址空间,还在多个方面进行了改进,特别是其报文首部的设计。本文将详细探讨IPv6首部相较于IPv4的改进之处,以及这些改进如何影响网络通信的效率和安全性。 1 IPv6首部的基本结…

29 9 月, 2024 0条评论 736点热度 0人点赞 陈银波 阅读全文
工程

IPv6:下一代互联网协议

0 前言 随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入网络,原有的IPv4地址资源逐渐枯竭。为了解决这一问题,互联网工程任务组(IETF)设计了IPv6(Internet Protocol Version 6),作为IPv4的后继者,旨在提供更大的地址空间、更好的安全性、更高的效率以及更强的功能性。 1 地址空间扩展 IPv6最显著的特点是其巨大的地址空间。与IPv4使用32位地址相比,IPv6采用了128位地址格式,这极大地增加了可用的IP地址数量。理论上,IPv6可以提供2^128个地址,这意味着几乎每个地球上的沙…

22 9 月, 2024 0条评论 801点热度 0人点赞 陈银波 阅读全文
图

联邦图学习:连接联邦学习与图神经网络的新桥梁

0 前言 随着大数据时代的到来,数据隐私保护成为了学术界与工业界共同关注的重点。传统的集中式数据处理方法不仅面临隐私泄露的风险,而且在实际应用中也面临着数据孤岛的问题。在这种背景下,联邦学习作为一种新兴的数据处理技术应运而生,其核心思想是在不共享原始数据的情况下实现多方数据协作。近年来,随着图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)在处理复杂网络结构数据上的成功应用,联邦图学习(Federated Graph Learning, FGL)作为一个新兴领域逐渐受到广泛关注。 1 联邦图学习的…

15 9 月, 2024 0条评论 1367点热度 2人点赞 陈银波 阅读全文
工程

Go:goroutine 与 channel 的优雅并发编程实践

0 前言 过去一段时间,我经常涉及使用 Go 语言进行并发编程的一些工作。在完成这些项目的过程中,逐渐了解和积累了 Go 语言中使用 goroutine 和 channel 进行并发编程的一些经验,这里分享给大家,供大家学习和交流。 1 并发编程实践 1.1 按任务划分 goroutine 职责 假设现在有 n 个任务,每个任务的内容都是读取某个文件,然后把文件内容写入数据库。 在其他一些主流的编程语言,可能会启动多个线程,每个线程完成其中的一部分任务,通过这种方式利用多核并行加速完成任务。 但是在 go 语言中,…

8 9 月, 2024 0条评论 928点热度 0人点赞 陈银波 阅读全文
工程

Go:net/http 服务端底层设计简述

0 前言 我自己使用 Go 语言进行项目开发已经有一年多的时间,不过一直很少去了解 Go 语言相关的底层设计的一些东西。最近花时间去看了 net/http 的底层设计的一些东西,这篇文章就是把我觉得 net/http 最有价值、最需要了解的东西拿出来分享。 1 从使用 net/http 的使用方式出发 使用 net/http 启动一个服务非常简单: 上面这段代码有三个核心。 定义处理器函数 这里定义了一个匿名函数 helloHandler,它接受两个参数: w http.ResponseWriter: 这是一个用于…

1 9 月, 2024 0条评论 525点热度 2人点赞 陈银波 阅读全文

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njzrqal 发布于 21 小时前(06月16日) Нас делают слабыми наши мысли. (Дейл Карнеги) &lt...
HenryAresy 发布于 2 天前(06月15日) https://ifrankivchanyn.com/uk/articles-optychnyj-p...
HenryAresy 发布于 2 天前(06月15日) https://www.dress-code.com.ua/content/view/25060/
MathewCor 发布于 2 天前(06月15日) https://netlekarstvam.com/narodnye-sredstva/lekars...
MathewCor 发布于 2 天前(06月15日) https://chernigiv.name/uk/articles-2534-teplovizor
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二次型化标准型的应用:最值求解图注意力网络(GAT):一个例子解释从输入到输出维度变化的完整过程图卷积网络(GCN):一个例子解释从输入到输出维度变化的完整过程联邦图学习:连接联邦学习与图神经网络的新桥梁IPv6首部的改进:简化与优化网络通信
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