[以太坊源代码分析]III. 挖矿和共识算法的奥秘

最新推荐文章于 2021-04-17 14:08:58 发布
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#区块链开发 #挖矿 #共识

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红黑树精通指南：面试、实战与源码分析
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本文深入探讨了红黑树的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，通过一系列颜色标记和旋转操作保证了查找、插入和删除操作的时间复杂度始终保持在 O(log n) 级别。文章首先介绍了红黑树的关键性质和与 AVL 树的区别，分析了红黑树在数据库索引、内存管理等领域的应用。接着，详细讲解了红黑树的插入和删除操作，以及如何通过旋转和颜色调整保持树的平衡。最后，文章通过源码分析展示了红黑树在 Java 和 Linux 内核中的实现，帮助读者更好地理解这一数据结构的实际应用和开发过程。
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Scrypt哈希算法简介
liinux-Talk is cheap,show me the code.
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Scrypt算法简介 Scrypt是内存依赖型的POW算法，莱特币采用此算法。第一个使用Scrypt算法的数字货币是Tenebrix，而后该算法被莱特币使用。莱特币创始人在莱特币创世帖中介绍了莱特币采用的共识机制，挖矿算法，发行总量，挖矿难度等相关重要信息。李启威说明了莱特币所使用的挖矿算法为数字货币Tenebrix所使用的Scrypt算法，是一种符合PoW共识机制的算法。Scrypt算法过程中也需要计算哈希值，但是，Scrypt计算过程中需要使用较多的内存资源。 其它使用Scrypt算法的数字货币还有
以太坊源代码分析]III. 挖矿和共识算法的奥秘
金石软件
03-24 1451
原文地址：https://blog.csdn.net/teaspring/article/details/78050274本系列的前两篇分别介绍了以太坊的基本概念，基本环节-交易，区块、区块链的存储方式等，这篇打算介绍一下“挖矿“得到新区块的整个过程，以及不同共识算法的实现细节。1.待挖掘区块需要组装在Ethereum 代码中，名为miner的包(package)负责向外提供一个“挖矿”得到的新区...
以太坊源码分析(七) - 挖矿和共识
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以太坊源码分析(二) - GoLand导入并编译以太坊源码go-ethereum
yzpbright的博客
10-30 3661
参考： [以太坊源代码分析]III. 挖矿和共识算法的奥秘 以太坊源码分析—挖矿与共识
区块链入门
leon528的专栏
08-18 244
区块链源码学习笔记1 - 前期知识库准备 https://www.jianshu.com/p/746434396f5f 比特币源码解析(1) - 整体框架 https://blog.csdn.net/pure_lady/article/details/77623301
多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码
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多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码 多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码 多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码 多目标遗传算法（NSGA-III）matlab源代码已验证
统计信号处理 III实用算法开发 (英文版)+matlab代码.rar
06-03
《统计信号处理 III 实用算法开发 (英文版)》是一本深入探讨统计信号处理理论与实践的书籍，配合MATLAB代码，为读者提供了丰富的学习资源。统计信号处理是信号处理领域的一个重要分支，它主要研究如何利用概率统计...
以太坊启动源码分析
飞久
05-21 2355
今天正式开始撸以太坊代码了。 以太坊入口代码位于cmd/geth/main.go，先看一下main()函数： func main() {     if err := app.Run(os.Args); err != nil {         fmt.Fprintln(os.Stderr, err)         os.Exit(1)     } } 显然，使用了urfave/cli库，...
淘宝式jquery图片数字切换
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
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垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
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内容概要：本文深入解析了YOLOv8目标检测模型的检测头架构与损失函数设计，涵盖其核心组件如DFL（分布焦点损失）、anchor生成机制和边界框计算方法的代码实现，并系统阐述了分类、回归与置信度损失的构成及其优化逻辑。文章进一步从科研角度出发，提出了在检测头结构改进、损失函数融合创新、动态权重调整及无锚框方向上的多种可行研究路径，结合消融实验与多尺度适配性测试，指导读者开展高性能目标检测模型的定制化研究，并鼓励通过开源项目提升学术影响力。; 使用场景及目标：① 掌握YOLOv8检测头与损失函数的内部机制，理解其代码实现细节；② 设计针对特定应用场景（如小目标、多尺度）的检测头与损失函数改进方案；③ 开展高水平论文研究，推动模型性能提升与实际部署优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，逐模块调试检测头与损失函数的运行流程，重点理解DFL与IoU损失的协同机制，并在自定义数据集上验证改进策略的有效性，同时注重实验设计的严谨性与结果的可复现性。
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