17、以太坊创新与自主区块链开发指南

以太坊创新与自主区块链开发指南

1. 以太坊的创新与未来展望

以太坊在区块链领域展现出了强大的创新能力,它基于比特币的基本结构构建了更为复杂的系统,被称为“区块链 2.0”。近年来,以太坊不断自我革新,社区也持续涌现新的创意。

以太坊的一个重要发展方向是实现无状态化(Statelessness),这旨在让客户端变得更轻量级,降低节点的硬件要求,从而支持网络的去中心化。未来,甚至有可能在智能手机后台运行节点。要实现这一目标,就需要减少节点存储的数据量。虽然“blobs”在一定程度上解决了数据存储问题,但还不够彻底。

为了实现无状态化,有多种可行的方案:
- 弱无状态化(Weak Statelessness) :仅区块提议者需要存储状态,网络中的其他节点可以在不依赖状态的情况下验证区块。这需要将区块提议者的构建和提议任务分离为两个独立的角色。区块构建者无需访问状态即可工作,因为他们只是将信息写入数据结构执行有效负载,所以可以运行轻量级客户端。而区块提议者负责共识和状态管理,除了添加共识信息外,无需担心区块的构建。
- 使用见证(Witnesses) :为了支持无状态客户端进行验证,见证被考虑用来替代状态树(State Trie)。见证包含状态的小部分,仅包含客户端执行特定交易所需的部分。为了使见证尽可能精简,需要一种新的数据结构——Verkle 树。Verkle 树结合了向量承诺(Vector Commitment)和 Merkle 树,其数据结构比之前使用的 Merkle Patricia 树更宽更平。以太坊计划中的 Verkle 树宽度为 256 到 1024,这种结构允许生成精简的见

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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