P2P技术体系结构与分类
P2P 技术存在三种结构模式的体系结构,即以 Napster 为代表的集中目录式结构、以 Gnutella 为代表的纯 P2P 网络结构和混合式 P2P 网络结构。从 P2P 技术的分代来说,到目前为止的 P2P 技术可分为四代:第一代 P2P( 中央控制网络体系结构 ) ,第二代 P2P( 分
P2P 技术存在三种结构模式的体系结构,即以Napster 为代表的集中目录式结构、以Gnutella 为代表的纯P2P 网络结构和混合式P2P 网络结构。从 P2P 技术的分代来说,到目前为止的P2P 技术可分为四代:第一代P2P( 中央控制网络体系结构) ,第二代P2P( 分散分布网络体系结构) ,第三代 P2P( 混合网络体系结构) ,第四代P2P( 目前发展中P2P 技术) 。
1 、第一代P2P( 中央控制网络体系结构—— 集中目录式结构)
集中目录式结构采用中央服务器管理P2P 各节点,P2P 节点向中央目录服务器 注册关于自身的信息( 名称、地址、资源和元数据) ,但所有内容存贮在各个节点中而非并服务器上,查询节点根据目录服务器中信息的查询以及网络流量和延迟等 信息来选择与定位其它对等点并直接建立连接,而不必经过中央目录服务器进行。集中目录式结构的优点是提高了网络的可管理性,使得对共享资源的查找和更新非 常方便; 缺点是网络的稳定性( 服务器失效则该服务器下的对等节点全部失效) 。
2 、第二代P2P( 分散分布网络体系结构—— 纯P2P 网络结构)
纯P2P 网络结构也被称作广播式的P2P 模型,它没有集中的中央目录服务器, 每个用户随机接入网络,并与自己相邻的一组邻居节点通过端到端连接构成一个逻辑覆盖的网络。对等节点之间的内容查询和内容共享都是直接通过相邻节点广播接 力传递,同时每个节点还会记录搜索轨迹,以防止搜索环路的产生。纯P2P 网络结构解决了网络结构中心化的问题,扩展性和容错性较好。由于没有一个对等节点 知道整个网络的结构,网络中的搜索算法以泛洪的方式进行,控制信息的泛滥消耗了大量带宽并很快造成网络拥塞甚至网络的不稳定,从而导致整个网络的可用性较 差,另外这类系统更容易受到垃圾信息,甚至是病毒的恶意攻击。
3 、第三代P2P( 混合网络体系结构—— 混合式网络结构)
混合式网络结构综合了纯P2P 去中心化和集中式P2P 快速查找的优势。按节点 能力不同( 计算能力、内存大小、连接带宽、网络滞留时间等) 区分为普通节点和搜索节点两类。搜索节点与其临近的若干普通节点之间构成一个自治的簇,簇内采 用基于集中目录式的P2P 模式,而整个P2P 网络中各个不同的簇之间再通过纯 P2P 的模式将搜索节点相连起来。可以在各个搜索节点之间再次选取性能最优的节点,或者另外引入一新的性能最优的节点作为索引节点来保存整个网络中可以利 用的搜索节点信息,并且负责维护整个网络的结构。由于普通节点的文件搜索先在本地所属的簇内进行,只有查询结果不充分的时候,再通过搜索节点之间进行有限 的泛洪。这样就极为有效地消除纯P2P 结构中使用泛洪算法带来的网络拥塞、搜索迟缓等不利影响。同时,由于每个簇中的搜索节点监控着所有普通节点的行为, 能确保一些恶意的攻击行为能在网络局部得到控制,在一定程度上提高整个网络的负载平衡。
4 、第四代P2P( 发展中的P2P 技术)
应该说第四代P2P 并没有形成真正的代,而是在原有技术的基础上作了改进,提出和应用了一些新技术措施。典型的有:
(1) 动态口选择之一。目前的P2P 应用一般使用固定的端口,但是一些公司已 经开始引入协议可以动态选择传输口,一般说口的数目在1024~4000 之间。甚至P2P 流可以用原来用于HTTP(SMTP) 的口80(25) 来传输以 便隐藏。这将使得识别跨运营商网络的P2P 流,掌握其流量变得更困难。
(2) 双向下载。eD 和BT 等公司进一步发展引入双向流下载。该项技术可以多路并行下载和上载一个文件和/ 或多路并行下载一个文件的一部分。而目前传统的体系结构要求目标在完全下载后才能开始上载。这将大大加快文件分发速度。
(3) 智能结点弹性重叠网络。智能结点弹性重叠网络是系统应用P2P 技术来调度已有的IP 承载网资源的新技术,在路由器网络层上设置智能结点用各种链路对等连接,构成网络应用层的弹性重叠网。可以在保持互联网分布自治体系结构前提下、改善网络的安全性、QoS 和管理性。智能结点可以在路由器之间交换数 据,能够对数据分类( 分辩病毒、垃圾邮件) 保证安全。通过多个几何上分布的结点观察互联网,共享信息可以了解互联网蠕虫感染范围和性质。提供高性能、可扩 张、位置无关消息选路,以确定最近的本地资源位置。改进内容分发。使用智能结点探测互联网路径踪迹并且送回关于踪迹的数据; 解决目前互联网跨自治区路径选 择方面存在的问题。实现QoS 选路, 减少丢包和时延,快速自动恢复等。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

JSP コメントの分類と使用状況の分析 JSP コメントは 2 つのタイプに分類されます。 単一行コメント: で終わる、単一行のコードのみコメントできます。複数行のコメント: /* で始まり */ で終わると、複数行のコードにコメントを付けることができます。単一行のコメントの例 複数行のコメントの例/**これは複数行のコメントです*コードの複数行にコメントできます*/JSP コメントの使用法 JSP コードを読みやすくするために JSP コメントを使用できます。

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

上記と著者の個人的な理解は、画像ベースの 3D 再構成は、一連の入力画像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形状を推測することを含む困難なタスクであるということです。学習ベースの手法は、3D形状を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構成技術に焦点を当てています。入力タイプ、モデル構造、出力表現、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進歩と 3D 再構成手法を強化する数多くの機会を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散乱の最近の進歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください

9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が国立国防技術大学、JD.com、北京理工大学によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複数のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機能を組み合わせて、個々のモデルのバイアスとエラーを補償し、パフォーマンスを向上させます。大規模な深層学習モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間内の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。

OpenAI によってリリースされた GPT-4o モデルは、特に複数の入力メディア (テキスト、オーディオ、画像) を処理し、対応する出力を生成する機能において、間違いなく大きな進歩です。この機能により、人間とコンピューターの対話がより自然かつ直観的になり、AI の実用性と使いやすさが大幅に向上します。 GPT-4o の主なハイライトには、高いスケーラビリティ、マルチメディア入出力、自然言語理解機能のさらなる向上などが含まれます。 1. クロスメディア入出力: GPT-4o+ は、テキスト、オーディオ、画像の任意の組み合わせを入力として受け入れ、これらのメディアから出力を直接生成できます。これにより、単一の入力タイプのみを処理する従来の AI モデルの制限が打ち破られ、人間とコンピューターの対話がより柔軟かつ多様になります。このイノベーションはスマート アシスタントの強化に役立ちます

ラムダ式は名前のない匿名関数であり、その構文は (parameter_list)->expression です。匿名性、多様性、カリー化、閉鎖性が特徴です。実際のアプリケーションでは、ラムダ式を使用して、合計関数 sum_lambda=lambdax,y:x+y などの関数を簡潔に定義し、map() 関数をリストに適用して合計演算を実行できます。
