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btcd p2p 网络分析

btcd p2p 网络分析 比特币依赖于对等网络来实现信息的共享与传输,网络中的每个节点即可以是客户端也可以是服务端,本篇文章基于比特币go版本btcd探索比特币对等网络的实现原理,整个实现从底层到上层可以分为地址 下面逐一的分析这三个部分的构成与功能 地址管理 连接管理对象结构,其中重要的两个成员是addrNew和addTried,前者维护了1024个地址桶,每个桶的尺寸为64,地址经过一个散列算法放入到桶里面, getblocks" 获取区块 CmdInv = "inv" 发送inv(交易/区块) CmdGetData = "getdata" 发送区块数据 这里结构有点差,整体上是这样子的,connManager中配置了一个函数变量OnConnect,而在p2p servver启动的时候会赋值connManager的函数,这里就是把outboundPeerConnected ,该函数最后又会调用到server的OnVersion函数(OnVersion和OnConnect是相同的做法),该函数主要就是校验版本,服务之类的功能是否完整匹配,此后节点就建立成功,之后就可以进行数据的广播同步了

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golang 源码分析(27)p2p udp 打洞

我们平常使用的一般都为私有ip,但是私有ip之间是不能直接通信的,如果要进行通信只能通过公网上的服务器进行数据的转发,难道我们每次发送数据都要经过公网上的服务器转发吗? 实际中的数据实际发送给的都是路由器的【公有IP:端口】,然后经过路由器进过查询路由表后再转发给【私有的IP:端口】的。 当然为120.78.201.201:20202,数据包经过路由的时候进行了重新的封包。如果服务器此时发一条数据给用户A,发往的IP与端口是什么呢? 如果用户B需要给用户A发一条信息时,用户B直接将数据发往目的IP、端口为120.78.201.201:20202的地方不就行了? 这里有两个问题: 第一,用户B怎么知道用户A在路由上映射的IP与端口; 第二,用户B直接将数据包发往120.78.201.201:20202,路由器是会将用户B的数据包丢弃的,因为路由器里面没有关于用户

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    P2P网贷用户数据分析——以拍拍贷为例

    近两年P2P网贷行业风云变幻,雷声不断,不巧前几日我也中招,之前给亲戚介绍的P2P网贷平台出现到期未还款的现象,吃惊之余赶忙给平台客服打电话,被告知借款人逾期,目前正加紧催收。 在当前经济下行压力增大的环境下,P2P网贷行业风险日益暴露,加之网贷备案一拖再拖,P2P网贷平台举步维艰。 本期“品玩SAS”我们就深入研究下P2P网贷平台的用户情况,以期对P2P网贷的参与者有一个清晰的认识。 目录 1 背景和目的 2 数据介绍 3 数据清洗 4 数据分析 4.1 贷款客户画像 4.2 各变量与历史逾期的相关性 5 建议 1 背景和目的 拍拍贷(NYSE:PPDF)成立于2007年6月,总部位于上海 4 数据分析 4.1 贷款客户画像 4.1.1基本信息-性别/年龄 --查询性别分布 select 性别, count(listingid) as 数量 from lc group by 性别

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    P2P技术详解(三):P2P中的NAT穿越(打洞)方案详解(进阶分析篇)

    1、引言 接本系列的上一篇《P2P技术详解(二):P2P中的NAT穿越(打洞)方案详解(基本原理篇)》,本篇将深入分析各种NAT穿越(打洞)方案的技术实现原理和数据交互过程,希望能助你透彻理解它们。 * 阅读注意:本文属高阶文章,在你了解P2P基础原理或还未读过本系列前几篇之前,请慎读本篇,否则读完要砸电脑,我也拉不住 .... 2、《P2P技术详解》系列文章 《P2P技术详解(一):NAT详解— —详细原理、P2P简介》 《P2P技术详解(二):P2P中的NAT穿越(打洞)方案详解(基本原理篇)》 《P2P技术详解(三):P2P中的NAT穿越(打洞)方案详解(进阶分析篇)》(本文) 《P2P 7.1、原理 NAT只要理解客户端的请求并按照要求去分配响应的映射转换表,不需要自己去分析客户端的应用层数据。网关映射请求可以为客户动态添加映射表项。 到这里,P2P通信穿越NAT的相关原理、技术、方法的进阶分析基本介绍完毕,关于STUN和TURN协议,有个开源实现,有兴趣的同学可以阅读一下源码:https://github.com/coturn/rfc5766

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    以太坊源码分析---go-ethereum之p2p通信分析(1)

    龚浩华,QQ 29185807,月牙寂 道长 第一时间获取文章,可以关注本人公众号 月牙寂道长 yueyajidaozhang 先介绍一篇文章,也是介绍以太坊p2p通信的,http://blog.csdn.net 里面对以太坊源码的分析也非常到位,在代码框架上,表达非常清晰。 那么为何我还要写这篇源码分析呢,在分析源码的同时,也有看这篇文章,但这篇文章主要是在代码框架上,代码的细节方面,还有待补充。 ProtocolManager 是p2p通信的管理模块 P2p.Server是p2p的传输模块 下面看New这个函数,为 github.com/ethereum/go-ethereum/eth/backend.go 这里将上层的protocolManager与底层的p2p连接在一起。 ? 然后是Start函数 ?

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    以太坊源码分析---go-ethereum之p2p通信分析(2)

    龚浩华,QQ 29185807,月牙寂 道长 第一时间获取文章,可以关注本人公众号 月牙寂道长 yueyajidaozhang 上一篇分析p2p模块的初始化与start。 继续上一篇分析。 那现在进入到p2p模块中 github.com/ethereum/go-ethereum/p2p/server.go中 ? 在p2p模块中,大部分的数据是通过chan来进行传输的。 那么就知道了 github.com/ethereum/go-ethereum/p2p/rlpx.go中 ? github.com/ethereum/go-ethereum/p2p/rlpx.go ? github.com/ethereum/go-ethereum/p2p/server.go中 ? ? 上面的重点到了,通过chan的传送,把数据传到run中,处理 ? 上面才是重点。

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    P2P

    P2P没有绝对的服务器和客户端之分。连接的双方分别作为临时的服务器和客户端。P2P通信的双方还可能更换IP地址。 P2P的一个最为流行的应用是BT种子,相信各位老司机对BT种子和迅雷都不陌生吧! P2P的出现使得服务器在处理文件传输的时候,能够减少服务器的负载。在P2P中,每个对等方能够向任何其他的对等方重新分发它收的的该文件的任何部分。 因此,最短上传时间是F/Us.同时假设N个用户中最慢的下载速率是s,第i个用户的上传速率是Ui.那么我们可以得到P2P架构中最快的文件分发时间。 而对P2P传输没有贡献。 P2P的应用现在已经非常多了,大家经常使用的迅雷去下载种子。 另外一个每天都在使用的应用QQ,它也广泛的使用了P2P技术。即时消息就是基于P2P的。

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    流水线式p2p接口的分析与实现

    0.简介 P2P接口是一种双向握手接口,传输的前级和后级各提供一个数据有效信号valid和忙信号busy信号,只有当两个信号达成某种指定情况时,握手完成,数据传输完成,否则数据传输均未完成。 dout_busy input 1 输出部分忙,下一级不接受输入 din input - 输入数据 dout output - 输出数据 2.状态分析 2.1.输入状态分析 din_valid din_busy reg:输出寄存器 3.2.分析 下图分析了一个在四级流水线中数据的传输过程,其中: 白色的方块表示正常工作没有阻塞的模块 红色的方块表示阻塞的模块(dout_busy=1) 箭头上的数据表示在上一个模块输出的数据 p2p_noraml.png 上图为一个通常情况的可用于流水线的P2P接口时序图,当连续传递无阻塞时(d0和d1),busy信号复位,valid信号和数据相对于上一级延迟一个时钟周期。 ,此时该信号置位;当后级busy信号复位后,无论是否发送数据,均可接收新数据(参考时序图分析),因此当后级busy信号复位后该信号复位。

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    P2P公司用大数据扩大企业边界

    “大数据”一词,近两年与P2P行业联系紧密,前沿的互联网科技不仅为金融行业带来了更多活力,也帮助P2P行业实现快速成长。    但是在互联网时代,一个企业的业务类型和企业边界,似乎更决定于数据能够流转到和真正起效的边界。那么对P2P行业而言,大数据又能从何种角度帮助P2P公司进行“开疆扩土”呢?    不断分析和挖掘用户需求,是企业进行产品和服务创新的重要支撑,传统的线下调研模式,要耗费大量的人力物力,而通过大数据来积累和分析用户的习惯和偏好,按照用户的实际需求对产品和服务进行改进和优化,能够将生产方与用户紧密联系起来 对P2P行业而言,在业务高度同质化的现状下,不断寻找业务创新点显得尤为重要,显然,通过大数据技术的协助,P2P公司能够得到用户的即时反馈,从而不断激发对于产品和服务的创新思考。    见东北新闻网:P2P公司用大数据扩大企业边界

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    数据应用于P2P风控领域

    这家企业的大部分员工是数据科学家,他们并不特别地依赖于信用担保行业,用大数据分析进行风险控制是ZestFinance的核心技术。 他们的原始数据来源非常广泛,数据工厂的核心技术和机密是他们开发的10个基于学习机器的分析模型,对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,而这一过程在5秒钟内就能全部完成 根据《中国P2P网贷行业2015年5月月报》显示,P2P网贷行业历史累计成交量已突破6000亿元。而在近期《2015年第二期网贷评级报告》显示,P2P网贷行业整体坏账率在上升。 其二,我国的大数据风控系统还没有实现互通互联,阿里、银联、平安、腾讯以及众多的P2P公司,都是各自为政,P2P公司拿不到央行的数据,几家大的互联网平台在相关大数据的分享上彼此也未互通有无。 作为网络数据分析的提供者和使用者,也很希望对网络上个人信息的收集和使用进行规范。

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    p2p流媒体平台有哪些(p2p工作模式)

    P2P流媒体开源项目介绍 1. PeerCast 2002年成立,最早的开源P2P流媒体项目。PeerCast把节点按树结构组织起来, 每个频道都是一个树, 直播源是根节点,父节点只给子节点提供数据。 把节点划分为以下三种: – 广播节点:只提供数据给超级节点 – 超级节点:负责把数据分发给普通节点 – 普通节点: 从P2P网络下载和上传数据 4. PeerStreamer 2009年开始。 主要特点如下: – 支持几乎所有媒体格式 – 可配置的组块算法 – 可配置的网络拓扑结构 – 支持多种流媒体协议(推模式/拉模式/协商) – 可配置的数据块/节点策略 – 可配置的数据块/节点策略 – 支持mmsh,mmst, rtsp – Super Peer: 接收Capture Server传输来的流,作为P2P网络的源节点,为Client提供数据。 – P2PService 接收客户端: 在本地构建了http服务器, 当第三方播放器(vlc, realplayer等)发起播放请求时, 通过p2p网络获取播放数据, 由http服务器传输给播放器。

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    P2P通信原理

    P2P 就是端到端 我发一条微信给你,这不是 P2P。 因为消息并不是直接从我手机发送到你的手机,而是从我手机先发送到微信的服务器,服务器再转发到你的手机上(当然,转发给你之前,还会把数据存到服务器),像下边这样: ? P2P 是这样: ? 同时,只有锥型 NAT 才能进行 P2P,原因是由 P2P 连接的建立过程决定的。 P2P 连接建立过程 P2P 连接的建立首先需要一个拥有公网 IP 的中间服务器 S,两个结点 P1 和 P2。 比如让 A 认识 B,那就让 A 发一个数据包给 B,不然,B 发给 A 的数据包就会被丢弃。所以打洞的过程不是为了收到对方的数据包,而是为了发送数据包给对方,从而认识对方。 但是不同的是,P2P 中的服务器只作为结点地址的中转站,而微信的服务器是数据的聚宝盆。P2P 让我们的数据仅通过 P2P 连接发送,而不经过任何第三方的服务器。

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    互金协会P2P数据揭示的网贷趋势

    自2017年4月开始,中国互联网金融协会互联网金融登记披露服务平台(简称“登记披露平台”)开始登记披露各大网贷平台的运营数据,到2018年3月,一年时间,共有100多家平台进行了相关数据披露。 虽然部分平台数据披露不够完整,但是这一百多家平台几乎囊括了网贷行业最优秀的平台,大量数据依然值得分析。 麻袋研究院统计发现,截至2018年一季度末,据登记披露平台有116家会员单位披露运营数据,比2017年7月最高峰时119家少3家。 数据来源:中国互金协会、麻袋研究院整理 从历史数据看,陆金服可谓一枝独秀,几乎没有受到各种现金贷政策、网贷政策的影响。 数据来源:中国互金协会、麻袋研究院 此外,从历史数据可知,与头部平台大部分保持增长不同,在贷余额排名靠后18家的平台基本上保持递减趋势。 ?

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    p2p协议(webrtc编译)

    p2p优势 多个客户端连接服务端,通过单一的服务端转发数据,服务端压力太大,所以使用p2p,以服务端为媒介,两个客户端做直连,服务端的压力会减小很多。 内网和外网隔离的限制,p2p在内网和外网使用的协议不同,p2p在外网和内网间会更为复杂。 网上有很多p2p的简单实现,大多是针对内网的 跨网段编程 tcp 在lan和wan之间通信,路由器(三层交换机,转发ip层数据)默认根据ip协议中的ip地址,查找路由表中的数据,并转发下一级,找到目标并回传回来 char i_type; //8位类型   unsigned char i_code; //8位代码   unsigned short i_cksum; //16位校验和, 从TYPE开始,直到最后一位用户数据

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    长安链P2P网络技术介绍(1):什么是P2P网络?

    P2P软件需要提供基于现有硬件逻辑和底层通讯协议上的端到端定位(寻址)和握手技术来建立稳定的连接。P2P软件还需要定制数据描述和交换协议,保证对等双方都可以互为对方识别。什么意思呢? P2P软件需要加密技术支持,以保证通讯的安全性。我们肯定不希望设备间传递的数据能够被别人看见,所以我们需要将传输的数据进行加密处理,只有互相通讯的双方才能解密。 混合P2P模式就是同时包含纯P2P模式和杂P2P模式。 我们用图的方式来对比下当前主流的网络技术,目前互联网主流的技术模式应该是S/C模式,如图: S/C模式的中心化服务需要设置拥有强大处理能力和大带宽的高性能服务器,配合相应的服务器软件及多样化的服务组件,在集中处理数据的同时还可为互联网上的其他终端提供服务 长安链面向大规模节点组网、高交易处理性能、强数据安全隐私等下一代区块链技术需求,融合区块链专用加速芯片硬件和可装配底层软件平台,为构建高性能、高可信、高安全的数字基础设施提供新的解决方案,为长安链生态联盟提供强有力的区块链技术支撑

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    P2P担保类设计原理

    场景 投资用户将资金投资给有借款需求者并获得一定的投资收益;投资本息有P2P网贷平台合作的担保公司提供全额担保,且借款需求者需要有足值抵押物作为抵押的一种担保借贷产品 特点 担保公司对P2P平台的项目进行审核和担保 ,P2P给予担保公司一定的渠道费和担保费;P2P此时只充当平台中介的存在,不负责坏账,不承担资金风险 操作步骤 提交资料:借款需求者向P2P网贷平台提出借款申请,并提交相关资料 审核并发布借款信息:P2P 平台进行严格审核,审核通过后将借款信息发布到平台上 战略合作:P2P平台挑选担保公司进行合作 担保物:担保公司为借款者提供担保的连带责任的服务 提供担保物:借款需求者提供担保物品 购买标的:投资者购买标的进行投资 业务合作:P2P网贷公司和第三方合作,由第三方提供资金的支付功能支持 按时还本付息:借款需求者通过第三方支付公司,向投资者还本付息 委托资金支付:第三方公司将投资者应得的本息定期支付给投资者 资金担保

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    P2P接口串行FIR设计

    structure.png 整体结构如上图所示,共分为4个模块: P2P输入模块:输入模块,接收P2P握手信号,将数据传递给FIR滤波器并控制整个系统运行,为控制流起点 FIR滤波器:功能模块,完成FIR 滤波运算 P2P输出端口:将功能模块的输出通过P2P握手方式发送给P2P转发模块 P2P转发模块:隔离FIR滤波器和后向模块,使当后向模块阻塞时FIR滤波器仍能完成当前运算且不丢失数据 参数说明 参数 P2P输入接口 P2P输入接口是控制流和数据流的起点,主要信号为din_valid,din_busy和din_data信号,其中din_busy是唯一的输出信号,该信号有效表示后续处于处理状态,无法接收新的数据 移位寄存器 移位寄存器用于存储数据,共COM_NUM级,要求从P2P接口输入一个数据时整体后移一位,同时抛弃最后一个数据,代码如下: reg [DATA_WIDTH-1:0]fir_data[COM_NUM P2P输出接口 P2P输出接口用于FIR滤波器向转发模块发送数据,需要控制的为有效信号valid(data信号即为累加器输出),该部分代码如下: always @(posedge clk or negedge

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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