32、以太坊实践:EIP - 1559、客户端使用与网络搭建

以太坊实践:EIP - 1559、客户端使用与网络搭建

1. EIP - 1559 机制解析

EIP - 1559 在一定程度上缓解了高额交易费用问题。需要注意的是,它并非旨在降低 gas 费用,而是帮助用户更好地预测费用,避免过度支付,从而随着时间推移减少总体费用支出。

EIP - 1559 是伦敦升级的一部分,它强制要求支付每 gas 单位的基础费用,旨在平衡供需关系。这部分费用会被永久销毁,有助于降低以太币的通胀率。基础费用会根据“目标”在每个区块进行重新校准。通过改变最大 gas 限制,区块大小可以扩展。若区块大于目标大小,费用会提高;反之则降低。除基础费用外,用户还可以给矿工支付小费以优先处理交易。

然而,随着区块大小的增加,可能会出现拒绝服务(DoS)攻击,即网络可能被连续的大尺寸区块淹没。EIP - 1559 使 gas 费用计算更具可预测性,提升了用户体验,减少了用户的过度支付。

高交易费用本质上是由可扩展性问题导致的,即固定的区块大小和供需机制。当网络繁忙时,固定的区块大小会导致用户的交易长时间等待被打包进区块。虽然有一些看似简单的解决方案,如设定固定费用、严格的共识驱动的通用交易排序以及灵活的区块大小,但如果因固定费用限制使矿工失去激励,他们可能会离开区块链。

EIP - 1559 基于三个变量工作:
- baseFeePerGas :这是区块结构中引入的新字段,代表交易被包含在区块中必须支付的保留价格。在 EIP - 1559 下,区块大小可根据网络需求在达到 3000 万 gas 的限制前进行增减。基础费用根据前一个区块计算,这使得用户更容易预测 gas 费用。计算基于

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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