22、基于 Node.js、TypeScript 和 WebSockets 的区块链客户端 - 服务器通信

基于 Node.js、TypeScript 和 WebSockets 的区块链客户端 - 服务器通信

1. 区块链节点通信与服务器添加

在区块链系统中,节点间的通信至关重要。虽然区块链技术以去中心化著称,无需服务器作为中心权威,但添加服务器可提供实用服务,如缓存哈希、广播新交易、请求最长链或宣布新创建的区块。

假设 M1 节点挖出一个区块并向服务器请求最长链,服务器会将此请求广播给区块链上的其他节点。各节点响应并返回其链(仅区块头),服务器再将这些响应转发给 M1。M1 节点接收最长链并通过检查每个区块的哈希来验证,然后将新挖出的区块添加到最长链并本地保存。此时,M1 节点在一段时间内拥有最长链,成为“真相源”。

若 M1 要创建新交易,如“Joe 向 Mary 转账 1000 美元”,为每个交易创建新区块效率低且成本高。通常一个区块包含多个交易,M1 可将新交易广播给其他区块链成员,其他矿工也会如此操作。

在去中心化系统中,共识机制不可或缺。当两个节点同时计算新区块的哈希时,需达成共识以确定哪个区块添加到链中及哪个节点获得奖励。区块链使用不同的共识协议,本应用采用工作量证明结合最长链来达成区块链真实状态的共识,确保使用单一链。

2. 项目结构

项目由服务器和客户端两部分组成,均使用 TypeScript 实现。以下是项目结构的详细说明:
- public 目录 :在构建过程中创建, public/index.html 文件加载 client/main.ts 文件的编译版本及所有导入的脚本,作为演示区块链节点的

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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