1.手把手教你玩转DHT11（原理+驱动）
2.java 构建磁力链接索引：Bencode 关于DHT的搜索源搜引编码
3.死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
4.深圳正规IPFS是什么
5.关于电骡的问题？希望有那位大哥可以帮助我啊！！搜索源搜引！搜索源搜引
手把手教你玩转DHT11（原理+驱动）
DHT是搜索源搜引嵌入式开发中常用的温湿度传感器，它凭借其优点如卓越品质、搜索源搜引快速响应、搜索源搜引跟踪特效源码抗干扰性强和低功耗，搜索源搜引广泛应用于生活中的搜索源搜引气象预报、智能家居和智慧大屏等领域。搜索源搜引本文深入介绍了DHT的搜索源搜引模块、工作原理、搜索源搜引驱动方法以及编程实战，搜索源搜引包括如何下载源码，搜索源搜引搭建STM编程环境，搜索源搜引以及如何正确连接和配置硬件。搜索源搜引
DHT传感器有3脚和4脚版本，3脚更稳定。虽然DHT的测量范围不如专业测温传感器广泛，但其性价比高，适合对温度和湿度有基本需求的应用。它采用单线制串行接口，工作时序严格，需要精确的时序控制。通过发送起始信号，DHT会响应并传输bit数据，包括湿度和温度的整数和小数部分以及校验位。
编程实战部分详细讲解了硬件接线、DHT模块加载、微秒级延时实现、DATA引脚配置以及数据读取的实现步骤。通过这些步骤，读者能够掌握如何在实际项目中使用DHT获取温湿度数据。最后，文章强调了DHT在嵌入式开发中的实用价值，鼓励读者将所学应用到实践中。
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java 构建磁力链接索引：Bencode 关于DHT的编码
bencode 是 DHT 的标准编码格式，DHT可能你不熟悉，但磁力链接你应该有所耳闻。磁力链接是基于DHT发展起来的，如果你想自己建立一套磁力链接索引，用于查询相关资源，那么Bencode是不可或缺的，也是构建链接的基础。
源码
1.基础包 包含的信息，你没看错，协议规定的就是这么简单
2.find_node包 包含的信息，在基础包的基础上增加了id和target，表示自己的节点编号和目标节点编号，以键值对的形式放入a字段中
3.将信息以键值对的方式显示出来，上面一行是编码后的数据，下面一行是经过编码后的数据
find_node Query = { "t":"aa", "y":"q", "q":"find_node", "a": { "id":"abcdefghij", "target":"mnopqrstuvwxyz"}} bencoded = d1:ad2:id:abcdefghij:target:mnopqrstuvwxyze1:q9:find_node1:t2:aa1:y1:qe
解析
将上面的类变成键值对的形式（其实这个没啥用，看看而已，重要的是下面这个）大家都懂，那么转化为bencode解码的格式其实差不多。1.首先基础规则描述一下，对于键值对｛｝两个括号，用d和e代替；2.字符串“t":"aa"的表示1:t2:aa（意思是[key字段长度]:[key字段][value字段长度]:[value字段]）；3.优先从a开始，然后是q、t、y，不要问我为什么，我也不清楚，官网的例子都是这样。
find_node编码
这是节点发现的编码
其他包的编码解码，有空的时候再写吧。
死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
Kademlia算法是一种点对点分布式哈希表(DHT)，它在复杂环境中保持一致性和高效性。该算法基于异或指标构建拓扑结构，下载spring源码简化了路由过程并确保了信息的有效传递。通过并发的异步查询，系统能适应节点故障，而不会导致用户等待过长。
在Kad网络中，每个节点被视作一棵二叉树的叶子，其位置由ID值的最短前缀唯一确定。节点能够通过将整棵树分割为连续、不包含自身的子树来找到其他节点。例如，节点可以将树分解为以0、、、为前缀的子树。节点通过连续查询和学习，逐步接近目标节点，最终实现定位。每个节点都需知道其各子树至少一个节点，这有助于通过ID值找到任意节点。
判断节点间距离基于异或操作。例如，节点与节点的距离为，高位差异对结果影响更大。异或操作的单向性确保了查询路径的稳定性，不同起始节点进行查询后会逐步收敛至同一路径，减轻热门节点的存储压力，加快查询速度。
Kad路由表通过K桶构建，每个节点保存距离特定范围内的节点信息。K桶根据ID值的前缀划分距离范围，每个桶内信息按最近至最远的顺序排列。K桶大小有限，确保网络负载平衡。当节点收到PRC消息时，会更新相应的K桶，保持网络稳定性和减少维护成本。K桶老化机制通过随机选择节点执行RPC_PING操作，避免网络流量瓶颈。grpc 源码编译
Kademlia协议包括PING、STORE、FIND_NODE、FIND_VALUE四种远程操作。这些操作通过K桶获得节点信息，并根据信息数量返回K个节点。系统存储数据以键值对形式，BitTorrent中key值为info_hash，value值与文件紧密相关。RPC操作中，接收者响应随机ID值以防止地址伪造，并在回复中包含PING操作校验发送者状态。
Kad提供快速节点查找机制，通过参数调节查找速度。节点x查找ID值为t的节点，递归查询最近的节点，直至t或查询失败。递归过程保证了收敛速度为O(logN)，N为网络节点总数。查找键值对时，选择最近节点执行FIND_VALUE操作，缓存数据以提高下次查询速度。
数据存储过程涉及节点间数据复制和更新，确保一致性。加入Kad网络的节点通过与现有节点联系，并执行FIND_NODE操作更新路由表。节点离开时，系统自动更新数据，无需发布信息。Kad协议设计用于适应节点失效，周期性更新数据到最近邻居，确保数据及时刷新。
深圳正规IPFS是什么
IPFS旨在使我们的网络更快、更安全，深圳正规IPFS是什么、更开放。他的目标是把世界上所有的计算机设备连接到同一个存储系统，打造全球统一的java源码模板文件存储集群。同时IPFS有一个更加宏伟而疯狂的目标：“补充和完善现有的互联网，终取代它，从而成为新一代的互联网”。这听起来有些不可思议，甚至有些疯狂，但的确是IPFS正在做的事情。正如马丁路德金所说：“人类因梦想而伟大，因筑梦而踏实”，不断的创新和持续的追求，深圳正规IPFS是什么，深圳正规IPFS是什么，才能有机会让全人类享受更美好的生活。在IPFS中，DHT被用作内容路由系统的基本组件。深圳正规IPFS是什么
在过去的几年中，微软在开放源代码工具和服务中的地位越来越高，并且现在已经启动了基于标准的分布式身份服务ION项目。ION已经开发近一年，它是Sidetree（与区块链无关的分布式PKI协议）的实例实现，可以在区块链上运行的同时，并将交易数据存储在IPFS上。像HTTP一样，IPFS也没有在协议中内置用户身份。但是，IPFS提供了HTTP不能提供的灵活性，可验证性和future-Proofing的功能：IPFS的内容可寻址性意味着，用户将CID从区块链或其他基础公共网络中拉出的ION节点时无需留意交易数据所在的位置 。用户可以任意切换服务器或数据中心，或者新的存储节点，可以联机而无需任何代码或基础架构更改，也不需要更改地址。沈阳质量IPFS技术IPFS用的场景可以类比HTTP，主要是做数据的传输、定位。
ION节点也不必担心数据纵或篡改，因为基于散列的寻址意味着对数据的加密验证已内置在网络请求本身中。ION是通过JavaScript（特别是TypeScript）实现的，因此微软使用js-ipfs作为Node.js 服务是顺理成章的。ION通过批量汇总身份交易，通过其IPFS节点将其发布，然后将该批次的地址（CID）写入区块链。为了满足微软将js-ipfs作为长期运行过程的需求，我们向所有API添加了可取消的请求，以确保随着请求的产生和处理，正确清理基础对象，内存，文件处理以及创建的其他资源。
DHT是一个分布式系统，用于将键映射到值。在IPFS中，DHT被用作内容路由系统的基本组件。它将用户正在寻找的内容（CID）映射到实际存储匹配内容的对等体。使用DHT映射的键值配对有3种类型：1、提供者记录：这些将一个数据标识符（即多哈希）映射到一个对等体，该对等体已经宣传他们拥有并愿意为你提供该内容。由IPFS用来寻找内容。由IPNS通过PubSub来寻找pubsub主题的其他成员。2、IPNS记录：这些记录将IPNS密钥（即公钥的哈希值）映射到IPNS记录（即指向/ipfs/bafyXYZ等路径的签名和版本指针）。3、对等体记录：这些记录将对等体ID映射到一组多地址上，在这些地址上可以找到对等体。当我们知道一个有内容的对等体，但不知道它的地址时，IPFS会使用。用于手动连接（如ipfs swarm connect /p2p/QmXYZ）。IPFS分布式存储通过“精确”搜索，节约成本。
IPFS的定义和概念：IPFS（InterPlanetary File System）是一个分布式的新型超媒体传输协议。是不是听起来就很难理解？没事，用大白话来讲就是一个分布式的存储云，类似于亚马逊云、阿里云、腾讯云，但不同的是他们都是统一负责管理和存储数据，这也就是中心化的存储方式。而IPFS概念则是倡导用社会上所有的闲置计算机来解决这些问题，这就是分布式存储。中心化的数据存储方式带来了泄露风险：众所周知，中心化的服务器存储了大量的信息，一旦泄露将严重危害我们的信息安全。而这样的例子却也不胜枚举，在生活中我们经常能够遇到因隐私泄露而带来的烦恼。由于IPFS缺少激励层，以帮助IPFS大规模推广，这就带来了获得通证的诞生。昆明质量IPFS多少钱
ION通过批量汇总身份交易，通过其IPFS节点将其发布。深圳正规IPFS是什么
用户应该能够取消长时间的异步API操作。例如，如果你正在从网络上获取一个CID的内容，而这个CID是无法解析的，你应该能够为请求设置一个超时值，超时之后，内容将不再被寻找，控制权将被返回到你的代码中，并有一个描述发生了什么的错误消息。这并不像在JavaScript中看起来那么简单，因为API调用的时候会返回一个Promise来解析一个内容，而Promises规范中并没有包含任何关于取消Promise的内容。AbortSignal会一路向下传递给支持IPFS的libp2p和ipld组件。在这个初始版本中，IPFS层支持超时，而在未来的版本中，libp2p和ipld将使用AbortSignal来释放资源，并执行任何其他必要的清理工作，如果请求成功完成，则会进行其他必要的清理。深圳正规IPFS是什么
上海点对点科技有限公司致力于通信产品，是一家服务型的公司。公司业务涵盖ipfs设备，链改，，等，价格合理，品质有保证。公司秉持诚信为本的经营理念，在通信产品深耕多年，以技术为先导，以自主产品为重点，发挥人才优势，打造通信产品良好品牌。上海点对点科技秉承“客户为尊、服务为荣、创意为先、技术为实”的经营理念，全力打造公司的重点竞争力。
关于电骡的问题？希望有那位大哥可以帮助我啊！！！
关于eD2k、KAD网络的一些解释
（-6-5, : PM BY：july [转贴]）
eMule官方网站于年2月日正式发布Kademlia官方版本：eMule v0.b。这个版本的主要新增功能就是支持Kademlia network（简称Kad）。
eMule以前版本连接的是传统 eD2k network，该网络的特点是用户运行eMule时，首先连结到一个服务器，通过该服务器用户连结到其它Clients进行下载。
对于Kad，用户不需要连结服务器，而是直接连结到Clients。因此，Kad也被称之为Serverless network（无服务器网络）。Kad具有传统eD2k所不具备的优势，虽然还处于开发阶段，但从长远角度看，Kad将更具发展潜力。
eMule v0.b版本同时支持传统eD2k以及Kad。安装后用户可以从连结选项 中自行选择使用或不使用Kad，也可以两者同时使用。现有ED链接对两种network完全通用。进行文件搜索时，需要选择 kad (对应Kademlia) 或 server (对应eD2k)。这一版本目前还存在一定的问题，主要是系统资源占用量较老版本有所加大，另外存在一定程度的Memory Leak(内存泄漏)。
Kademlia 网路的详细解释
基本上，Kademlia不是一个网路，是一个很热门的技术，通称为DHT (Distributed Hash Table 分散式杂凑表)。Kademlia虽说不是DHT中最好的，但是已经相当不错，而且很新。DHT有很多应用，但是P2P可能是其中最重要的。因为它可以让 P2P网路，完全不必使用伺服器。目前我所知道的网路，大概只有Freenet和早期的Gnutella没有类似伺服器的东西。其他的网路，举凡 Fasttrack，eDonkey，OpenNap，WinMX等等，都有类似伺服器的东西。但是前两者的著名问题是效率不彰，因此DHT就可以帮助解决这个问题。另外没有伺服器的好处，一是不怕伺服器被有关单位查禁，二是可以让更多人连上P2P网路。像Overnet就是使用Kademlia技术的纯 P2P网路，但是eMule Kademlia并没有和Overnet相容，听说是eMule的设计师认为Overnet不够好，所以把Overnet不好的地方修改了。总之，Overnet/eMule Kademlia都是基於Kademlia的网路，只是eMule并没有发明另一个新名称罢了。至於哪个会成功，我个人看好eMule，因为 eDonkey网路上超过7成以上使用eMule。Overnet虽然问世超过1年，但是使用人数始终无法站上百万。如果eMule Kademlia能把使用者带进来，我想基於纯P2P的好处，eMule Kademlia网路可能超过5百万，超过Fasttrack的极盛时期。
kad网络是一种根本不需要服务器的架构，每个emule客户端负责处理一小部分search和source finding的工作。分配工作的原理是基于客户端的唯一id和search或者source的hash之间的匹配来决定。比如说LordOfRing1.avi这个文件由用户abc来负责（通过文件的hash决定），则任何用户共享这个文件的时候都会告诉用户abc我有这个文件，其他用户去下载这个文件的时候也会询问abc，abc告诉他们谁有这个文件，source finding就完成了。search的方法也差不多，每个人负责一个keyword。
至于如何找到用户abc则是通过一种将用户id异或的方式，两个id的二进制异或值决定他们之间的逻辑距离，比如距离要比距离近。当一个哟用户加入kad后，首先通过一个已知的用户找到一批用户的id和ip:port。当此用户A要寻找某特定用户x时，A先询问几个已知的逻辑距离X较近的用户，如x1,x2,x3，x1,x2,x3会告诉A他们知道的更加近的用户的id,ip和port，一次类推，A最终就能找到X。寻找的次数应该在logN数量级，N是总人数
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