周报丨Insight Chain(INB)公链&生态周报(2020.2.17-2020.2.23)

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

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摘要:完成子链浏览器前后端联调。
▶公 链◀
一、INB公链
1.子链修改数据状态接口。
2.子链多节点性能测试,分析CPU及内存、磁盘等使用情况。
3.子链JAVA中间服务性能测试,整理提高性能方案。
4.子链浏览器前后端联调。
5.子链与业务系统联调方案整理优化。

▶生 态◀
一、Insight DApp
Insight DApp处于正常开发阶段
 
▶运 营◀
1.本周共发起21问卷,包含7个热点调研问卷、7个行情问卷以及7个投资者情绪调研问卷。
2.Insight本周发出并回收8265份调研问卷。
3.Insight社区评级参与人数达到8178人,截止目前(十分制)BTC 7.39分;ETH 7.31分;USDT 7.24分。
 
-END-

关于Insight Chain
Insight Chain是下一代的商用级基础公有链,旨在通过实现安全、高效的区块链系统,以及业务数据的结构化上链和交易,建立起可无限扩展的数据生态公链,真正支持高并发互联网应用的链上运行。
【全球首个基于VRF的VDPoS共识】
Insight Chain使用一种全新的共识算法:VDPoS(Validated DPoS,可验证的DPoS)共识,该算法是DPoS+BFT+验证节点的有机结合,在DPoS共识的基础上引入验证节点,基于VRF随机抽签机制选择验证节点,验证节点使用BFT共识对区块进行二次验证。
【全球首个DPoS类共识的分片】
Insight Chain将在VDPoS共识的基础上进行分片,进一步提高区块链的TPS。我们使用多主链+多子链的混合架构。根据整个区块链的资源利用情况自动对超级节点进行分片,形成多主链并行出块模式,充分利用网络资源和超级节点资源,极大的提高出块速度,增加区块链的垂直扩展性;同时在主链之上可以根据应用的使用情况,启动多条子链,以支持更多的DApp业务数据上链,增加区块链的水平扩展性。
【全球首个三维数据上链】
Insight Chain可以将业务数据结构化上链,形成独有的三维数据上链模型。传统区块链仅将数据内容或者哈希上链,上链的数据并不是结构化的,不能表达数据之间的关联、属性和数据之间的关联等信息,无法真正保证数据的可信。我们使用结构化的方式保存业务数据,通过链的共识保证业务数据的可信。业务数据可以通过链本身进行自解释,不再需要通过第三方应用对非结构化的数据进行解释,真正实现了数据的可信、确保了数据的价值传递。

INB团队目前已经申请300多个区块链相关技术发明专利,对INB公链的技术和生态进行防御性保护。同时INB正在筹备成立区块链专利联盟,将把所有专利授权联盟内企业免费使用,传承区块链公开、共享的精神,并呼吁更多的项目方加入并贡献专利到专利池。

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YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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