IPFS官方周报(第16期)

欢迎阅读IPFS周报!?

InterPlanetary File System(IPFS,星际文件系统)是一种新型的,基于内容和身份的,超媒体分发协议。IPFS使得开发完全分布式的应用程序成为可能。它旨在使网络更快、更安全、更开放。因为这是一个相当大范围的任务,在这篇周报中,我们跟踪、汇总了(IPFS)整个生态系统的发展。

想参与进来吗?点击下面的一些链接,看看我们在GitHub上做了什么,或者在IRC上加入我们。

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以下是自上一期IPFS周报以来的一些新亮点:

最新进展

• 视频:观看 Juan Benet’s 在最近Web3 峰会上的演讲,“What exactly is Web3?(演讲标题:什么是Web3)” 和 Mike Goelzer’s 的演讲,“Libp2p: 一个模块化的,P2P的网络协议栈”
• 在这周,来自 Protocol Labs 的开发者将参加在布拉格举办的 开发者大会。如果你有兴趣的话,可以来参加,并与他们讨论关于IPFS的一切。
• Sweet IPFS(甜美的IPFS) 终于来了。从 Google Play下载并尝试 (beta) 版 的安卓版IPFS node。
• 点此查看libp2p 网站的 新媒体部分,里面有一切关于libp2p的最新视频和文章。
• 通过这个视频,在Web3 峰会上跟随Lucas Vogelsang学习如何 使用libp2p来实现一个支付渠道。

IPFS在民间
你有在推特上关注IPFS吗?对于最新的新闻中提到的IPFS,请查看我们的twitter feed或阅读:关于最棒的IPFS的最新文章。
• Manyverse and Scuttlebutt: A human-centric technology stack for social applications,(文章:Manyverse和Scuttlebutt:一个以人为本的社交网络程序技术栈)2018年10月25日
• 点击查看IPLD演示视频 2018年10月24日
• YottaChain unlocks the potential of the IPFS protocol(文章:Yottachain解锁了IPFS协议的潜力)2018年10月23日
• The 5 steps to end-to-end encrypted photo storage and sharing,(文章:5个步骤帮你端到端存储和分享加密照片)Textile.io,2018年10月23日

软件更新和新版本发布
以下是IPFS工具和IPFS生态项目的发布情况:
• go-ipfs 0.4.18-rc1 - 3个月工作后取得的重要发布;如果你喜欢追逐技术的最前沿,请安装并测试这个版本!?

我们喜爱的工具和项目
Awesome IPFS(完美IPFS)是由社区维护和更新的,包括了一系列的工具、项目,以及基本上与IPFS相关的很棒的一切。查看更多,或将你的项目添加到其中,请访问以下Github地址:Awesome IPFS on GitHub
• Introducing Agora v2:(介绍Agora v2:准备好你的投票)2018年10月24日
• Go Demo Rock-Paper-Scissors with libp2p(GitHub:基于libp2p 的 go语言的石头剪刀布项目),2018年10月24日
• Small Focused Modules(文章:小而专注的模块),Sindre Sorhus,2018年10月25日
• Human Rights Review of QUIC(新协议:QUIC人权综述),一个新的默认加密的传输协议,可以让网络传输更加安全。
• Coinbase and Circle announce the launch of USDC — a Digital Dollar(文章:Coinbase 和 Circle 宣布启动一个新的项目,USDC,一种电子化的美元),2018年10月23日
• 新科幻 Oh Shit,Git! Recipes for gitting out of a git mess(文章:Oh,shit,Git!如何摆脱一团糟的Git),2018年10月21日
• How CryptoSource Eliminates Fake News with BloomID,(文章:如何区块链来源的消息可以消除虚假新闻)Bloom Blog,2018年10月26日
• Mozilla’s libdweb,an extension containing experimental libdweb APIs(文章:Mozilla的libdweb:一个包含了试验阶段的libdweb API的插件).

社区活动
你知道IPFS有一个社区论坛discuss.ipfs.io吗?报名参加关于编码的讨论,教程,请参阅通知并了解即将到来的社区活动。
• devcon iv 门票已经售完,但将会有很多IPFS粉丝参加,所以请关注,10月30日至11月2日,布拉格
• DApp开发和加密货币博弈 Hack,2018年11月3日至4日
• 介绍 Decentralized Camp’s second yearly hackathon,2018年11月9日至11日
• 在此注册,接收IPFS里斯本会议的通知
• 介绍 AraCon,第一届 Aragon 大会,将于2019年1月29至30日在德国柏林召开

感谢阅读☺️
以上就是本周关于IPFS一切的新闻。如果我们错过了什么,请回复这个邮件,让我们知道!这样我们就可以在下次周报中介绍您了。

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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