eosio.token.cpp之创建资产

本文详细解析了EOSIO区块链中创建自定义资产的过程。包括如何定义资产的符号、最大供应量及发币人的权限设置,如冻结、召回和白名单功能。通过智能合约代码示例,展示了资产创建的实现细节。
#include <eosio.token/eosio.token.hpp>

namespace eosio{

       /*
        *函数说明:创建资产种类和属性
         参数:
             issuer               发币人    
             maximum_supply       发币的最大量  
             issuer_can_freeze    发币人是否冻结
             issuer_can_recall    发币人是否可以召回
             issuer_can_whitelist 发币人是否可以设置白名单,有的币是发给特定的人,有的人不能接受这种代币(资产)
       */
       void token::create(account_name issuer, asset maxium_supply, uint8_t issuer_can_freeze,
                                  uint8_t issuer_can_recall, uint8_t issuer_can_whitelist){
            require_auth(_self);                //必须有智能合约主人的授权。(智能合约的主人就是这个智能合约账户本身)
            auto sym = maximum_supply.sumbol;   //设置这种资产的符号。(BTC,EOS)
                
            eosio_assert(sym.is_valid()," invalid name");  //判断资产符号是否合法的,如果不合法,报错信息: invalid name
            eosio_assert(maximum_supply.is_valid(),"invalid supply");   //如果这种资产的最大量不符合要求 ,报错信息:invalid supply
            eosio_assert(maximum_supply.amount>0,"maximum_supply must be posivive");//这种资产最大的发行量必须必须大于0
               
               
           //新建一个多索引列表,这个列表的类型是资产资料类型(currency_stats)
            stats   statstable(_self, sym.name());         
           //新建这个多索引列表以后,我们就可以和数据库通讯了。
           //首先查询这个资产的名字是否存在,是否被占用了
            auto existing = statstable.find(sym.name());
            eosio_assert(existing==statstable.end(),"token symble already existing"); //如果这个迭代器 existing不等于列表的end, 说明已经存在,
                 
           //如果等于的话,说明该资产名不存在,我们接下来加入进来。
             statstable.emplace(_self,[&](auto & s){
                    s.supply.symble = maximum_supply.symbol;
                    s.max_supply = maximum_supply;
                    s.issuer = issuer;
                    s.can_freeze = issuer_can_freeze;   //c++ 整型转到布尔型, 自动强制转换,非0为真。
                    s.can_recall = issuer_can_recall;
                    s.can_whitelist = issuer_can_whitelist;                      
                 });   
       }

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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