关于EOS主节点竞选

本文介绍了EOS主节点竞选的背景、DPOS共识机制以及竞选规则。目前,全球已有35个候选节点,其中中美各8个。投票规则允许每个EOS投30票,旨在防止贿选,但也可能导致节点联盟。文章提出了对潜在联盟问题的思考,探讨防止策略。

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EOS项目自诞生以来,一直备受关注。除了BM的光环,EOS超高的战略定位,DPOS共识机制,未来每秒百万级的交易速度等各种优越的性能,以及目前排名前十的流通市值……多个话题都吸引着区块链爱好者和投资者的眼球。

距离EOS主网上线还有三个月不到,全球21个主节点之争已经拉开序幕。


主节点

EOS采用的DPOS共识机制,简单地说,就是EOS持有者根据手里持有的EOS Token来给所有节点竞选人投票,得票数量前21位就可以当选主节点。

EOS的白皮书中提到,EOS每年会增发代币总量的5%给这21个主节点。EOS的总量是10亿枚,5%也就是5000万枚,按照EOS的市场价约36元人民币,分给21个节点,每个节点仍有8500万元收益。

EOSGO已经公布了参与竞选节点候选人需要提供的六点材料:

①公共网站和社交网站账号

②组织的名称、所在位置;服务器类型、位置;至少2/3的现有员工的图片及其背景信息

③2018年6月3日之前的预算支出以及技术方案

④2018年6月3日之后的硬件扩容计划

⑤社区支持计划

⑥电报和供社区成员测试的节点


竞选报告

在2018年3月22日EOSGO社区公布的EOS主节点竞选报告中,已经符合竞选标准的节点中,中国节点数量为8个,美国节点数量为8个,韩国节点数量为3个,还有其他多个国家的EOS社区的节点,总计35个。此外,还有24个节点暂未达标。

其中来自美国的8个节点为:EOS 底特律、EOS 卡罗拉多、EOSSocal、EOS 纽约、EOS 俄克拉荷马、Blockgenic、EOS SLC。

据外媒称,EOS纽约可以说是BM钦点的EOS社区,BM经常在这个社区开展活动,与他们关系非常密切。

其中来自中国的8个节点为:OracleChain、EOS Shenzhen、ChainPool、InBlockchain、EosLaoMao、Eos Cannon、EOS Gravity、EOS UNION。

可以预见的是,在接下来的两个月里,还会继续出现符合竞选标准的候选节点。例如CYBEX和ONO,也在近期宣布将参与超级节点竞选:

CYBEX,暴走恭亲王在EOS社区大会上已经宣布基于石墨烯技术开发的去中心化交易所CYBEX也将参与超级节点竞选;

ONO,有着区块链第一社交网络之称的DAPP ONO也已经宣布将参与竞选,据传,ONO得到了BM力荐。

此外,EOS中文社区(EOS Fans)、HelloEOS也于近期宣布将提交竞选申请。


投票规则

为了规避“贿选”,EOS官方设置了一种新的投票规则:任何一个EOS,都可以投出30票。也就是说,如果你持有一个EOS,你可以投给30个节点分别一票,也可以选择只投给某几个节点,但是只能给一个节点投票最多1票。

按照这个规则,投票不再有唯一性。这个规则在一定程度上避免了“贿选”的可能,对于各个节点而言,把自己做得更好显得更重要了;而用户,也不再需要在投给A节点还是B节点这个问题上犹豫了。

但是,这个规则也可能会产生新的问题。如果某几个节点(<21个)已经掌握了大量了EOS,并且这几个节点互相联盟互相投票,再加上一定力度的宣传。那么,产生的21个主节点很可能就是同一个阵营,并且在以后的每一届竞选中,他们都可以再次结成联盟,从而彻底掌握和影响EOS主节点竞选结果。


思考

为了防止出现21个节点或多个节点组成投票联盟的情况,是否应该建议Block.one制定一个限制每个节点投票上限的策略?或者设置某种限制节点之间投票关联度的策略?

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内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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