14、以太坊交易错误处理与数字收藏品应用开发

以太坊交易错误处理与数字收藏品应用开发

1. 交易错误处理

在向网络发送交易时,可能会出现多种潜在问题,应用程序需要做好处理这些问题的准备,并相应地通知用户。以下是一些常见的错误情况:
| 错误类型 | 具体描述 |
| ---- | ---- |
| 节点连接丢失 | 任何时候都可能失去与节点的连接,这不仅会影响交易发送,还会影响与网络的任何读写操作。通常会收到无效的 JSON - RPC 响应错误,因为库从无法访问的节点得到空响应。 |
| 交易无效 | 发送的交易可能无效,原因可能是参数格式不正确,如地址使用非十六进制字符串,或者是完全无效的值。例如,尝试以 1 的燃气限额发送交易,会得到“内在燃气过低”错误。这些错误通常在构建交易时被库捕获。 |
| 资金不足 | 发送者账户可能没有足够的资金来支付交易指定的价值、燃气限额和燃气价格。这些错误通常在交易广播前由节点报告。 |
| 替换交易错误 | 尝试替换已挖掘的交易,在交易发送到网络之前就会产生“随机数过低”错误。大多数客户端也会阻止在不提高燃气价格的情况下替换交易。 |
| 合约执行失败 | 执行合约代码的交易可能因合约抛出的 REVERT 或 ABORT 而失败。Solidity 0.4.22 及以上版本编写的合约可以包含回滚原因,用于确定错误原因。此错误在交易实际挖掘后才能检测到,且发送者资金已用于支付执行燃气。 |
| 燃气估算失败 | 估算交易所需燃气时,“总是失败的交易错误”意味着由于交易引发错误,估算失败。这可用于在实际发送交易和消耗燃气之前检测失败的交易。 |
| 燃气不足 | 即使估算了交易所需的燃气,交易挖掘时的条件可能与估算时不同。在这种情况下,交易

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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