探索EVM优化新境界:BALLS——字节码组装器与低级调度系统

探索EVM优化新境界:BALLS——字节码组装器与低级调度系统

ballsA DSL for generating optimal EVM bytecode项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bal/balls

在智能合约开发的世界里,效率是关键。今天,我们向您推介一个创新的开源项目——BALLS(Bytecode Assembler w Low-Level Scheduling)。它是一个概念验证工具,旨在探索如何通过穷举搜索实现以太坊虚拟机(EVM)程序的最佳栈调度。

项目介绍

BALLS的核心在于其独特的栈调度算法,它将一系列变量分配转化为栈操作指令。对于栈为基础的ISA,如EVM,这种映射并不直观。通过BALLS,您可以期待更高效的代码编译和执行,从而提升您的智能合约性能。

项目技术分析

BALLS 使用Dijkstra调度算法或“Guessoor”算法进行调度。默认情况下,“Guessoor”算法能快速生成近似最优解,而使用--dijkstra标志则可保证找到绝对最优解决方案,尽管这可能需要更多时间。此外,项目还实现了对读取和写入依赖性的跟踪,确保重新排序的操作仍然保持代码正确性。

项目及技术应用场景

在实际应用中,BALLS可用于优化ERC20智能合约中的方法,例如transfer(address to, uint256 amount)。它可以帮助减少 gas 耗费,提高交易速度,尤其对于高频交易和大规模部署的合约而言,价值显著。

项目特点

  1. 高效优化:BALLS能够生成接近或达到最优的EVM字节码,为您的合约提供最佳的运行效率。
  2. 灵活选择:用户可以选择快速但非最优的“Guessoor”算法,或保证最优解但较慢的Dijkstra算法,平衡效率与精度。
  3. 约束搜索:允许设置最大栈深度限制,以加快搜索速度并防止栈溢出错误。
  4. 依赖管理:精确跟踪内存、存储等操作的读写依赖,确保代码重排后的正确性。

要开始使用BALLS,请遵循以下步骤:

  1. 克隆仓库:git clone https://github.com/Philogy/balls.git
  2. 进入目录:cd balls
  3. 安装:cargo install --path .
  4. 运行示例:balls ./examples/transfer_ma.balls -d

通过BALLS,您可以深入理解EVM代码的底层运作,并利用其强大功能优化您的智能合约。让我们一起开启EVM栈调度的新篇章,提升合约性能到新的高度!

ballsA DSL for generating optimal EVM bytecode项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bal/balls

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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