什么是预言机 Chainlink与Augur解析

本文介绍预言机在区块链赌球合约中的作用及其实现方式。通过Chainlink和Augur两个项目案例,展示了如何获取链外数据并确保其安全性。

如果我们现在要实现一个赌球合约,用户用ETH参与这个合约中来,由于区块链是一个确定性的、封闭的系统环境,当球赛结束时,合约怎么知道哪个球队赢了呢?这时候就需要预言机来获取链外数据。

解决2个问题:1.如何获取链外数据。

                        2.如何保证安全性。

   预言机项目Chainlink:

        它打造一个去中心化的节点网络,赌球合约可以直接找Chainlink下发获取比赛结果的订单,Chainlink利用自己的节点网络,让矿工们去线下收集数据,然后对数据进行整合,筛选,最后同一汇总到链上,然后把结果放回给赌球合约。利用私有的节点网络保证安全性。

       预言机项目Augur:

        当一个赌球合约竞猜开启时,参与的用户需要质押一定的REP代币。当线下结果出来以后,参与的用户自己提交结果。最后把所有用户的结果汇总,作为该次竞猜的结果。如果这次结果是不符合线下结果的,用户可以提交举报反馈给竞猜开启方,一旦落实情况。将会对造假的用户进行一定代币的没收处罚。利用公共投票和处罚机制来保证公正和安全性。

        

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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