分享实录|一文读懂区块链整体架构及应用方向

【笔记】区块链的系统架构、数据结构及运行机制 文章目录一、区块链的系统框架1.区块链的系统架构与运行2.数据层、网络层与共识层3.激励层、合约层与应用层二、区块的概念和识别1.区块与区块头2.区块的识别三、创世区块与区块的连接1.创世区块2.区块的连接四、区块链的数据结构1.区块链的结构基础2.哈希值、梅克尔根等数据及作用3.难度确认、运行及其作用4.时间戳、随机数及其作用五、区块链的工作流程与机制1.步骤与防止分叉2.安全、透明与不可篡改的... 阅读详情

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区块链概念及特征

1、区块链的定义

相较于区块链,大家似乎更了解比特币。区块链是一种技术,支撑和保障整个比特币的货币机制在这样一个分布式网络中运行,包括产生、流通、交易等等。

简单来说它就是一个账本,在整个交易过程中,每产生一笔交易,大家都会记一笔账,认可这个交易是有价值的,这笔钱从这个账户通过某种方式转移到另一个账户,区块链就是保证这个交易数据实时和不可篡改的一个记录。

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从技术的角度来看,区块链是多种技术的整合。它不仅仅包括发币的制度,更重要的是分布式网络、加密技术、分布式数据存储技术等多种技术的组合。

从数据存储的角度来看,区块链是一个分布式数据库。区块链网络中的所有参与的节点都在存储数据,每个人都有一个账本,这就解决了伪造和中心的问题。

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区块链完全使用分布式的网络。以前我们的金融交易系统更多的是中心化的,比如银行。我们的钱存到银行,过去很多年之后,银行可能说找不到那个存钱的记录了,这笔存款就作废了,这就是中心化的一个弊端,存在单点失效的问题。

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分布式存储就不会存在这样的问题,历史上产生过的每一笔交易,每个节点的账本都有记录。在区块链或者说比特币的结构中,每笔交易的信息,包括币的产生、币的交易,都会产生一个区块,区块里包括了交易信息和时间,通过时间戳、随机数和前一区块的哈希值算一个新的区块,新的区块中包括当前产生的交易内容、数额大小和整个区块大小,区块链就是这么来的。随着交易的增加,链会越来越长,链上的所有信息都不可删除不可篡改。

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如上图所示,交易数据随时可以回溯,任何一步都可以验证曾经发生过的交易。

区块链中每笔交易的流程都要经过上图所示的这七步,第三步就是所谓的“挖矿”。假如有笔交易是Alice要给Bob发送2个比特币,就代表着网络上这2个比特币的权属会发生转移。首先Alice发起交易,向全网广播,让全世界人都知道Alice要给Bob2个比特币,广播之后所有节点接收到这个消息,矿工知道生意来了:现在有一个新的交易。于是所有矿工开始挖矿。

前面我们说每笔交易都会记录到区块里去,怎么记进去、由谁来记呢?矿工挖矿就是去争取记账的权利,他争取到记账权后,要确认这笔交易是否正常,确认后把交易信息打包放到区块里,生成新的区块,做完这些事情之后系统会奖励给他比特币,同时还会给他一定的交易费。挖矿的奖励加上交易费组成矿工的收益。

这个记账权需要矿工通过计算来争取,矿工需要在最快的时间内通过一个随机数加上时间戳、前一区块的内容、本次交易的数据等计算出一个值小于给定的难度目标,(这个难度目标是根据上一个区块的计算难度、时间和全网的算力情况来决定的),而要找到这个值,并没有固定算法,只能靠计算机随机的哈希碰撞。随机数可以变化,而且要从0试到最大值2^32。

第一个算出来的人把得到的结果放到区块上让大家都认可即达成共识,经过连续6-7次确认即可认为这笔交易是可靠的,该矿工也就可以得到奖励,比特币是在挖矿的过程中产生的。

交易被打包进区块,并放到了链上,交易双方不可以反悔或赖账,因为交易经过了全网广播、全网验证。这就是比特币的产生和交易流程。

2、区块链的特征

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开放、共识

区块链是一个分布式网络,任何人都可以参与到网络中来,所有节点都是平等的,都拥有一份账本,以共识机制通过竞争来维护区块。

去中心、去信任

完全分布式的端到端的网络,没有一个中心化的设备,节点之间无需互相信任。

交易透明、匿名

交易规则公开透明,交易数据公开,每笔交易都会经过全网广播,大家都能看到和参与验证交易的发生,同时所有参与节点都是匿名的。

不可篡改、可追溯

大部分节点同时确认新增区块,整个区块链上的数据只能增加,不能删除,不能篡改,通过这样的一个机制来保证在节点匿名和无需信任的状态下建立一种信任。因为每个区块都包含了上一区块的信息,所以每笔交易都是可追溯的。

3、区块链的核心技术

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区块链包括四个核心技术:

  • 共识机制,即前面提到的算力的证明,矿工怎么争取记账权,大家如何达成一致。

  • 公钥机制,即交易产生的时候怎么验证身份。在区块链里我们用公钥机制来进行签名、加密和身份验证。

  • 分布式存储,保证整个账本及交易的公开透明。

  • 数字化合约,即我们所说的智能合约。

4、区块链分类

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根据应用场景不同,区块链可以分为三类:公有链、联盟链和私有链。

数字动物园:虚数、四元数与p进数如何驱动现代技术 数字不仅是计算符号,更是建模现实世界的底层语言。从复数描述电磁振荡与信号相位,到四元数支撑三维旋转与AR/VR姿态控制,再到p进数保障区块链签名与密码学安全,不同数字系统对应着不同的数学栖息地与物理维度。它们并非凭空发明,而是在技术逼近物理极限时被‘召唤’出的原生结构——虚数解决周期性建模,四元数破解三维旋转奇点,p进数刻画离散与分形关系。理解这些数字的生命属性,是工程师突破性能瓶颈、规避数值陷阱、实现鲁棒系统的关键认知基础。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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