Ethereum 2.0 Meeting #41 | 以太坊 2.0 会议第41期

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会议:以太坊2.0会议#41

会议日期: 2020年6月11日

会议时长:1小时

会议视频链接:

https://www.youtube.com/watch?v=WmU3k2v4UA8

会议日程:

1.测试和版本更新

2.测试网更新-密钥安全问题

3.客户端更新

4.API WG更新

5.研究更新

6.网络更新

7.规范讨论

8.开放讨论/总结

 

会议主要内容:

 

1. 会议开始,主持人Danny先介绍会议议程,这次加入了API的部分,其它和过往的会议一样。先开始第一个议题:测试和版本的更新。Danny介绍说这周做了几个优化工作的PR(Pull Request,合并请求)。一旦上线,Dev会通知各个客户端去集成和测试,他也强调这个改动比较小。可能下周会出一个包含这几个PR的版本。Danny接着说Lighthouse整合了Alex的分叉选择的测试,接下去会看看如何发布版本。

 

Proto介绍说他正在做验证节点(validator)的工具,帮助做压力测试和提高兼容性,以便更方便地和各个客户端结合。与此同时,他在Serenity上做了修改并集成进了网络工具Rumor里面,并计划做处理多个区块的链的测试(chain test)。在E2DB上面做了开源的浏览器(explorer),可以从Lighthouse的API来观察和记录分叉选择和区块,并做成数据库的形式以便进一步的分析。Danny总结说就像SQL的测试网一样。

https://github.com/PRotolambda/e2db/

https://github.com/PRotolambda/eth2-val-tools

 

Mehdi代表Becon Fuzz介绍说在Prysm上能做原始的Go的编译了,这样大大帮助了将Prysm集成进模糊测试的框架中去。当解码非交互FA字符串时,Lighthouse的ENR 数据库发生了紧急状况,但很快就修复了。他们也在整合Lodestar,并发现了4个问题,当前正在解决。此外,团队还在以太坊1.0和Geth上帮助做BLS的模糊测试,同时也在Docker化以太坊2.0的模糊测试,他们会请求社区一起帮助测试问题。他们还在分析OSS的模糊测试要求,并相信不久的将来就能在Google提供的基础设施上做模糊测试。

 

2. 第二个议题,测试网的更新。首先Afi的麦克风有故障,只能文字更新。他主要写了三点:

•Schlesi已经成为历史。他清除了最后一个验证节点和启动节点。

•Witti相当稳定,10万个slots,75-90%验证节点的参与度,活力近乎完美。

•Altona可能会在接下来的一周半内推出,目前只有一个客户端可以满足0.12规格的要求。他们可能会发布4个客户端。他相信Nimbus这次能提供一个Genesis验证程序。也就是说,下一步他会邀请客户端团队参与Genesis,这样他们就有机会在发布时运行自己的节点。如果Altona成功了,或许会准备一个官方的、公共的多客户端测试网。

 

接下来是keygen hygiene(密钥安全)的更新。Danny表示有很多可以讨论,但是现在最需要的是先教育用户正确的使用测试网,比如不将取款凭证存储在用于质押的同一台机器上,要考虑分开放。还有另外一些考虑,比如密钥储存以及如何将密钥绑定在一起。所以第一步是需要从安全性开始着手。接着Mamy,Danny和Raul有一些关于如何培训用户安全性考虑的讨论,最后集中到三个用户相关问题:1)如何将账户从一台计算机移动到另一台计算机?2)用户的密钥在哪里?3)如何安全地移动它们?这个意见之后会反馈给审计和安全公司。

 

Danny让Proto谈一下大家对钱包和密钥存储的讨论。Proto表示这个问题的起源是他在进行外部密钥存储的时候出现的,比如在网络压力测试下如何为不同的客户端部署1000个左右的验证节点。最早他在Prysm上用的工具是以钱包为导向的,因此工具和账户,密码等元素联系紧密,相对和客户端联系不多,主要操作都集中在钱包里面。而Lighthouse就是以密钥储存为导向的,从文件系统目录加载,密钥是分开管理的。Teku的方式和Lighthouse类似,只是文件系统结构简单一些。Proto认为应该试着把这些东西系统化。

 

Danny询问Carl有没有更新。Carl回答说他有几点需要更新。首先是EIP-2333的更新。这个EIP是关于BLS的标准的。现在最大的问题是这个PR的版本太多了,需要清理。接着他介绍EIP-2334。这个EIP指定密钥存在的路径。即要为需要包含的密钥指定路径。取款密钥(withdraw key)是每个签名密钥(signer key)的配对密钥。秘密共享密钥是无论如何都需要遵循的,所以关于路径这个问题很值得我们探讨。因为根据定义我们并不知道这个路径会在哪里。

 

第三点Carl更新的是质押服务。直到用户得到取款密钥前,质押服务可以继续使用,并且质押服务可以单独派生签名密钥,然后取款密钥就一直是用户的。钱包将共享两种不同的记忆法,但Carl觉得这种做法让人非常困惑,并会增加丢失钥匙的概率。他个人偏好的另一个选择是使用硬件钱包,因为硬件钱包能够导出密钥库。因为密钥库是标准,所以可以将密钥保存在硬件钱包中。Danny询问有硬件钱包支持这个么?Carl说有的,但是他担心硬件钱包没有为了存储密钥库而匹配的哈希算力。

https://github.com/CarlBeek/EIPs/commit/690ddcc12c06f471acb4c06c1d6897d09338e489

 

后续Mehdi,Carl和Danny,Proto还有一些讨论,主要还是集中在用户如何储存密钥库和客户端的兼容性。最后Danny总结到,需要继续进行EIP标准的演进和讨论。另一个是需要发布一些指导意见说明如何在客户端使用密钥和存储密钥。他认为这个很重要,所以下周还会组织一次会议来进一步讨论这个主题。

 

3. 客户端的更新

Teku:v0.12的版本更新进行的很好,BLS,GossipSub1.1,分叉选择和状态转换都完成了。花了大力气在内存使用上,大量降低了热状态的内存使用。其它主要就是解决存在的问题。如果感兴趣,可以通过他们在Github上的仓库来研究PR。

 

Nimbus:有一些令人兴奋的进展。通过预存哈希树的根,区块和证明处理速度提高了10到50倍。客户端验证节点正在拆分中,第一个PR在v0.12版本上,并包括BLS,在编译时可以在v0.11和v0.12之间切换。EIP-2333还在PR实施中,审计将在10天内开始,并将很快公布。Grafana监控更新。测试网方面,在Witti上可以用手机启动Nimbus,它可以休眠一晚上并重新同步到区块头!发布了在手机上安装Nimbus的指南,也不再需要Go的环境。还存在一些错误需要改正,例如正在调查的Windows 32位、ARM64位问题。还有一个与分叉选择有关的问题:Protoarray 分叉选择无法最终确定。

 

Lodestar: 过去两周进展不大。v0.12更新进展到2/3,分叉选择完成,Gossipsub 1.1正在进行中。团队目前正在开发工具来启动临时测试网。一开始与测试网的同步是稳定的,但当还没有同步切换到gossip区块时候会出现问题,正在研究中。另外他们将要开发一个验证节点CLI,这个与钱包和密钥库的情况有关。所以他们一直在等待达成共识。一旦达成,他们会努力沿着指定的标准去实施。

 

Lighthouse:已经更新到了v0.12.1。测试已经通过,但仍有一些测试需要加到主线版本上去。Paul正在做分叉选择,Michael在做状态转换的逻辑。提出了一些有关规范的有趣问题,在Eth2的统计中可以给出内存使用情况。Lighthouse感谢来自外部的贡献者,在他们帮助下现在能支持Raspberry Pi规范并更新了文档。Schelesi上CPU使用量过大的问题也被解决,但还未合并到主线版本。正在选择另一家公司进行第二次独立审查。

 

Prysm:也已经更新在v0.12.1上了。他们关闭了Topaz测试网,发布了新的Onyx测试网,但是距离创世状态还有4000个保证金。预测周六的下午可以完成。正在Onyx上做多客户端的移动端的测试。现在才测试了Teku,然后是Lighthouse。现在他们开始支持原始的Go语言,这样用户可以开发自己喜欢的测试编辑器。

 

Nethermind:正在做以太坊1.0和2.0的集成以及升级到v0.12.1上。团队开始研究API的更新,准备做全自动的测试,并规划了一个专门做测试的人,从而提高他们的测试容量和速度。

 

Trinity:才更新到规范v0.11.3。在做一些优化工作来方便地调整主网的配置,同时也在提高分叉选择的效率。趁大家都在,Trinity的Alex告诉大家他们正在做一个代理合约,目的是为了验证抵押合约的BLS签名的有效性。他贴出一个链接,如果有人感兴趣可以看下去,也希望大家来帮忙提意见。Danny询问这个是不是已经部署在YOLO测试网上了,Alex回答说还没有,不过这的确是他想要做的方向。

https://github.com/ralexstokes/deposit-contract-verifying-PRoxy

 

4. 下一个议题是API WG的更新。Marin这次不能来参加会议,所以他给了一个简单的更新。Danny说/node已经被合并了,/beacon/state和/beacon/pool已经进到PR了。/beacon/block还在工作中。/config和/validator还是缺失的。Marin强调如果大家能去看一下PR,能指出哪方面缺少,或者哪方面很难实施,那将会对API很有帮助。

https://github.com/ethereum/eth2.0-pm/issues/158#issuecomment-641305001

 

5. Danny开始下一个议题,研究更新。Vitalik介绍说他和Dankrad在一些学者的帮助下,在研究Verkle树,这是一个可以用在状态储存上的默克尔树的替代品。几周前在以太研究上发表过帖子来阐述这个研究。现在问题是希望有一个东西具有所有默克尔树的属性。这是对于一大堆对象的承诺,从而可以为任何对象做证明。如果有一小部分数据被更改,你不必重新计算所有数据来证明新的承诺或新的状态的根,除了增加见证数据必须紧凑的要求。所以默克尔树的见证数据(witness)将会是每个对象大约700字节,这有点过于舒适了。

 

到目前为止主要的选择是凯特承诺(Kate Commitment)。假设有48个字节的证据可以证明无限数量的元素,但是,如果数据发生了变化,为了能够继续进行证明,必须对数据进行大量的重新计算,这是一种致命的错误。所以Vitalik想弄清楚到底是以怎样的方式重新计算的。关于最近的方向,他说他一直在研究Verkle树,这基本上是一种由凯特承诺做出的默克尔树风格的结构。所以Verkle树可能会在256到16000比特之间,但还没有决定。Danny问是否把状态空间和两个子集分开,分类,然后再把它们合并?Vitalik回答是的,可以做多层子集。他个人喜欢三层,每个承诺是2048比特,然后你就有3层2048,约等于80亿空间的元素。

 

6. 下一个议题是网络侧的更新。Danny说Age已经做到了用多地址连接到Discv5。他询问在协议侧和实施中有没有比较大的改变。Age回答说协议还是支持的,但是具体的实施比较困难。他们在CPU的使用量上出了问题,所以最后只能重新构建参数重来一次。现在只能支持在线对等节点ID。

 

7. 规范讨论和开放讨论这次没有更新。Danny宣布会议结束。

 

与会开发者:

  • AdityaAsgaonkar

  • Afr Schoe

  • Age Manning

  • Alex Stokes

  • BenEdgington

  • CarlBeekhuizen

  • Cayman

  • Danny Ryan

  • Dankrad

  • GrantWuerker

  • Guillaume

  • Hsiao-WeiWang

  • Jacek Sieka

  • JonathanRhea

  • JosephDelong

  • LakshimanSankar

  • Mamy

  • MattGarnett

  • Mehdi|Sigma Prime

  • PoojaRanjan

  • Protolambda

  • Raul Jordan

  • Terence(Prysmatic)

  • Tomasz S.

  • Vitalik

 

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YOLO26算法边缘检测+训练好的模型+281张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[边缘(edge)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 95 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7764** mAP50-95 | 0.4297 Precision | 0.9526 Recall | 0.6512 train/box_loss | 1.1309 train/cls_loss | 0.7524 val/box_loss | 1.5890 val/cls_loss | 1.1347 【训练过程分析】 开始这一轮训练时,我感受到 YOLO26 算法的曲线确实挺磨人的。初始的几个 epoch 内,loss 曲线明显下行,那会儿看着挺兴奋,以为模型很快就能稳定下来。但好景不长,大概在第 20 到 30 个 epoch 之间,loss 开始了缓慢下降,这种停滞不前的感觉真让人焦虑。特别是到了第 30 到 60 个 epoch,loss 就像是陷入了某种平台期,尽管数值上略有浮动,但整体变化不大。那段时间,我几乎每天都在查看曲线,想尽办法寻找突破口,但直到第 60 个 epoch,模型依旧在缓慢爬行。 到了第 70 个 epoch 时,我明显感觉到模型收敛的迹象,loss 曲线开始稳定,并在第 80 个 epoch 后继续稳步下降。但 mAP50 似乎已经达到了瓶颈,即便训练进行到 90 个 epoch 以上,它依... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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内容概要:本文档是一份关于“(Multisim课设资料)最全面函数信号发生器”的综合性学习资源,系统介绍了三角波、正弦波、方波和锯齿波四种基本信号的Multisim仿真设计与实现方法。资源包含完整的电路设计方案、仿真操作流程及课程设计报告模板,详细阐述了各波形的生成原理、核心元器件选型依据、关键参数调节策略以及仿真结果验证过程。通过模块化电路搭建,帮助学习者掌握波形转换机制与模拟电路集成技术,涵盖从理论分析到实践操作的完整链条。此外,文档还整合了直流稳压电源、滤波器设计等相关电子系统仿真案例,形成配套丰富的课设支持体系,适用于电子类课程设计与工程实训参考。; 适合人群:电子信息工程、自动化、电气工程及其相关专业的本科学生及初级学习者,具备电路基础理论和Multisim软件基本操作能力的人员;特别适用于正在开展模拟电子技术课程设计、毕业设计或课外实践项目的使用者。; 使用场景及目标:①深入理解函数信号发生器中四种典型波形的产生机理与电路拓扑结构;②熟练掌握Multisim平台下的电路建模、仿真调试与数据分析技能;③完成高质量课程设计报告撰写,提升综合实践能力;④为后续电子系统设计与信号处理课程打下坚实基础。; 阅读建议:建议结合文档中的电路图与仿真步骤循序渐进地动手实践,重点关注不同波形间的转换关系与元件参数对输出特性的影响,同时参照所提供的报告范本规范实验记录与成果输出,强化理论与实践的深度融合。

【自然语言处理】基于Transformer的文本表示与注意力机制解析:零基础入门

内容概要:通过系统性地引导读者从基础概念出发,逐步构建对Transformer模型的理解,本书以《Attention Is All You Need》论文为核心,围绕“文字→向量→注意力→预测”的主线,详细拆解了从文本处理、词嵌入、数学基础、神经网络学习机制,到注意力机制、多头注意力、位置编码,再到编码器-解码器结构组装与训练推理全过程。书中采用统一的教学翻译案例(如“I love you”到“我、爱、你”),结合手算例题、结构图和分层练习,帮助零基础读者在不依赖深度学习或编程先验知识的情况下,掌握Transformer的核心原理与计算流程,并最终具备独立阅读和批判性理解原论文的能力。; 适合人群:对神经网络、自然语言处理感兴趣,但尚未系统学习过深度学习的初学者,尤其是希望从零开始深入理解Transformer架构的学生、研究人员或开发者。; 使用场景及目标:①理解序列到序列模型的基本任务与流程;②掌握注意力机制(特别是缩放点积注意力)的数学原理与计算步骤;③理解Transformer的编码器-解码器结构、残差连接、LayerNorm等关键组件的作用;④学会如何分析论文中的实验设计、评价指标(如BLEU、PPL)与消融实验,从而具备独立阅读和评估AI论文的能力。; 创作原因:由于本人目前在学习Transformer,故利用codex从《Attention Is All You Need》论文中提取知识点,以由浅到深的方式系统地生成pdf文档以供学习。所以本书是比较适合初学者对Transformer做一个初步了解的。

【全局灵敏性】【蒙特卡洛敏感性指数估计和多精度策略】基于方差的全局敏感性分析(Matlab代码实现)

内容概要:本文围绕“面向城市空中交通的多无人机路径规划研究”展开,系统阐述了多无人机在复杂城市环境中进行高效、安全路径规划的理论与方法。研究首先明确了问题定义、约束条件与性能指标,提出了一套融合改进RRT算法与图论方法的全局路径规划框架,并结合动态风险场与模型预测控制(MPC)及动态窗口法(DWA)实现动态避障。为进一步提升多机协同能力,引入了基于分布式协同控制的局部冲突消解机制,确保多无人机在密集环境中的安全飞行与任务完成。通过多场景仿真实验验证了所提方法的有效性、鲁棒性与可扩展性,充分展示了其在城市物流、应急救援与智慧巡检等实际应用中的巨大潜力; 适合人群:具备一定编程基础与控制理论知识,从事无人机系统、智能交通、自动化控制、人工智能或相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:①应用于城市空中交通管理、多无人机协同配送、灾害应急响应、智能安防巡查等复杂动态环境下的任务场景;②目标在于实现高密度城市空间中无人机的安全避障、高效路径生成、多机协同调度与实时动态调整,推动城市低空智能化交通系统的构建与发展; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节与关键参数调优策略,同时配合相关文献拓展对路径规划、协同控制与智能决策理论的认知,以全面提升科研与工程应用能力。

大模型智能体LLM急速入门

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