16、以太坊平台的进一步发展

以太坊平台的进一步发展

以太坊项目不仅是区块链 2.0 领域的先驱,也是权益证明(PoS)共识机制领域的先锋,为后续类似项目奠定了基础。不过,由于网络的复杂性,项目在发展过程中也出现了一些问题和弱点。但开发者们正不懈努力,致力于让平台变得更完善。

以太坊改进提案(EIPs)

以太坊改进提案(EIPs)类似于比特币改进提案(BIPs),用于描述以太坊平台的标准,供社区持续改进平台。EIP 是一种引入新信息或功能的设计文档,首个提案(EIP - 1)常被用作基础,创建新 EIP 需对其进行分叉。EIP 主要分为以下几种类型:
- 标准轨道 EIP :描述影响以太坊实施的提议更改,如协议、规则和结构的更改。由设计文档、实现方案和以太坊规范更新组成。除了针对以太坊核心、网络或接口的标准轨道 EIP 外,还有一种特殊形式——以太坊征求意见标准(ERC)。ERC 是智能合约等应用的标准和惯例,其中标准代币的 ERC - 20 标准最为知名。标准轨道 EIP 需经以太坊社区批准才能采用。
- 信息性 EIP :与社区分享设计问题、通用指南和信息,不展示以太坊的新功能,无需社区投票,成员可自由遵循。
- 元 EIP :用于修改现有流程的过程或提案,不影响以太坊协议本身,而是影响开发工具或决策过程等。元 EIP 需要社区批准。

以太坊的漏洞与问题
  • 能源消耗 :向 PoS 过渡后,以太坊成功消除了工作量证明(PoW)系统的一大劣势——能源消耗。在“合并”升级后,以太坊节省了 99.9
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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