19、区块链开发:从本地实例到Web API实现

区块链开发:从本地实例到Web API实现

1. 本地区块链开发总结

在开发第一个区块链时,我们首先引入了数据视图,然后逐步实现各个元素,最终得到一个本地可执行的区块链。以下是开发过程中的一些关键要点总结:
- 哈希值表示 :哈希值通常是字节数组,但为了便于用户阅读,可将其转换为字符串。
- 随机数(Nonce) :交易和区块都可以有随机数。对于交易,随机数表示用户使用其账户进行的先前交易数量;对于区块,随机数用于证明所需的计算时间。
- 哈希计算属性 :并非区块或交易的所有属性都用于哈希计算,需要确定每个属性是否用于唯一标识,进而决定是否考虑使用。
- 魔法数字 :在许多协议和文件格式中,魔法数字用于快速识别类型。在区块链中,节点也使用该数字快速确定传输的数据是否属于自己的区块链。
- 区块链接 :每个区块头包含前一个区块的哈希值,从而将区块链接成区块链,但一个区块对其后继者没有信息。
- 字符编码 :在存储和传输区块时,应始终使用UTF - 8字符编码。
- 创世区块 :创世区块是标记区块链开始的特殊区块,可用于从一开始就初始化账户或钱包的余额。
- 待处理交易优先级 :待处理交易通常根据基本交易费用进行优先级排序,但也有理想主义者为支持特定区块链而有意选择基本费用较低的交易。
- 空块

【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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