ArcBlock(Arc)开启区块链3.0时代

ArcBlock是一个为区块链3.0时代设计的应用服务平台,它解决了现有区块链技术的局限性,提供了开放链访问协议、基石程序等四大创新设计,支持跨链应用并形成了一个自我进化的生态体系。

2017年,在美国创立ArcBlock,和原微软欧洲同事Flavien Charlon再度合作打造新一代区块链应用服务平台ArcBlock平台,为区块链3.0时代的到来奠定坚实的基础。


很显然,区块链作为强大的技术引擎,正在改变和优化这个世界,重塑着世界形态。区块链1.0以加密货币(其中以比特币为首)的形式被大家熟知,而区块链2.0则在公开账本的基础上加入了逻辑层产生智能合约,其中以以太坊、EOS为典型代表,那么区块链3.0会是什么样子呢?


区块链3.0指基于多层次中间件的区块链商业逻辑和跨链应用。它的特点有云节点、开放链使用权限、区块接口(中间件)和自我进化的机制。

项目介绍

“区块基石”平台

“区块基石”(ArcBlock)平台通过创新的革命性设计来解决上述问题。不同于其他类似产品,ArcBlock是一个完整的平台服务,而不是一些软件包或包裹性API 集合。它是一个结合了区块链和云计算技术的完整解决方案

ArcBlock更是提供一个内在激励机制驱动的功能模块和应用市场,从而形成一个生态体系。ArcBlock里的“矿工”可以提供的,不仅仅是计算资源,而且可以提供的是可重用的模块、新的服务甚至是可以直接部署使用的应用。这些提供功能和应用的“矿工”在自己的服务被使用时就会获得代币奖励,从而形成一个能够不断完善、自我成长的服务平台。

ArcBlock引入了“开放链访问协议”(Open Chain Access Protocol),这使得应用可以通过它连接多种不同的区块链协议。开发者将重新拥有方便评估不同区块链协议的自由,甚至可以在不同的区块链协议之间方便地切换。当区块链技术本身发生演化时,确保应用能轻松跟随新区块链技术一起演进。“开发链访问协议”消除了现存区块链技术的“平台锁定”风险,并能让一些区块链应 用跨链而造,大幅度提升开发者和用户的体验。

Arcblock四大创新设计

1.开放链接访问协议:解决平台锁定风险,可以链接多种不同协议。可以在不同区块链之间轻松切换。

2.基石程序:可以和区块链通信,不止是链接区块链协议,也可以访问任何外部数据源,可以完成链上和链下的两种计算方式并且将他们联系起来。

3.分布式订阅网关:一个分布式的消息系统,能够支持订阅/发布的实时消息服务,并能做一个基石程序的API网关。应用程序可以在浏览器和移动App内和网关通讯,为用户提供实时、响应式的用户体验。

4.部件应用市场和代币经济:该项目的矿工不仅可以提供计算资源,更可以提供可供重用的模块,新的服务,甚至是可以直接部署的应用。

由此可见,打造一个高性能、用户友好、成本经济、不被现有 特定区块链协议锁定的应用服务平台就是ArcBlock的使命。我们相信Blocklet的设计思想代表下一代区块链3.0应用的主流模式。

### 三级标题:使用 ArcGIS Pro 3.0 提取高清影像中的地类图斑 在 ArcGIS Pro 3.0 中,从高清影像中提取地类图斑通常涉及遥感图像分类和空间分析技术。以下是一种可行的工作流程,包括准备数据、训练样本制作、应用深度学习模型以及后续处理等步骤。 #### 数据准备 首先需要获取高清的遥感影像数据,并确保其投影和坐标系统与目标区域一致。可以将影像作为栅格图层加载到 ArcGIS Pro 中。对于多光谱或高分辨率影像,可能还需要进行预处理,如辐射校正、大气校正和镶嵌操作。 #### 制作训练样本 为了提高分类精度,应创建高质量的训练样本库。这可以通过手动绘制多边形来完成,每个类别对应一个特定的值(例如 `value=1`)。训练样本管理器工具允许用户添加新的方案并保存为 `.ecs` 文件格式,以便后续用于模型训练。 - 新建 Building 方案。 - 使用绘图工具建立 Building 类别。 - 抽样绘制多个样本面。 - 将样本保存至地理数据库 (GDB) 中。 - 导出元数据格式为分类切片。 #### 深度学习模型的应用 利用深度学习框架(如 DeepLabV3+),基于 ResNet34 主干网络进行训练,生成用于像素分类的模型文件(例如 `outBuildingDeepLabV3_ResNet34.dlpk`)[^1]。该模型能够识别建筑物轮廓,并通过 `Classify Pixels Using Deep Learning` 工具对输入影像执行预测。 - 设置输入栅格为待检测影像。 - 指定模型路径为训练得到的 `.dlpk` 文件。 - 选择 CPU 或 GPU 模式运行;若使用 GPU 加速,则设置参数 `Max Overlap Ratio=0.4` 可优化性能。 - 输出结果是包含红色区域的 TIF 栅格文件,代表预测出的建筑位置。 #### 后续处理与统计分析 一旦获得初步的分类结果,接下来就可以对其进行清理和细化处理,比如去除小面积噪声、填充孔洞等。此外,还可以结合 Zonal Statistics As Table 工具计算各个地类图斑内的平均坡度或其他地形特征指标[^3]。 ```python # 示例代码 - 如何调用 zonal statistics 函数 import arcpy from arcpy.sa import * arcpy.CheckOutExtension("Spatial") in_zone_data = "path_to_polygon.shp" # 区域矢量文件 zone_field = "FID" # 区域字段 in_value_raster = "path_to_slope.tif" # 坡度栅格图层 out_table = "path_to_output.dbf" # 输出表格 ZonalStatisticsAsTable(in_zone_data, zone_field, in_value_raster, out_table, "DATA", "MEAN") ``` #### 注意事项 - 在安装 ArcGIS Pro 3.0 之前,请确认已安装 Microsoft .NET SDK 6.0 运行时环境[^4]。 - 如果计划导入三维模型(如 OSGB 格式),请参考相关教程了解如何正确加载此类数据集[^2]。 ---
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