区块链数据库,WHEN WAT WHERE WWW

区块链数据库作为一种新兴的数据库类型,其核心特点是去中心化、数据不可篡改和高安全性。这种数据库通过联合投票节点实现去中心化控制,组成P2P网络,每个节点存储的数据原则上不可更改。面对超高并发、数据复制效率、无限存储扩展等挑战,区块链数据库正逐渐成熟,为数据安全和透明性提供了新的解决方案。

2020年开年就战火纷飞,注定这绝对是不会让你轻松忘记的一年,数据库也迎来了新类型。

区块链估计这个名字已经泛滥了,区块链数据库估计没几个人知道,估计马上就有人兴冲冲的问,真的有区块链数据库?what when where  WWW.

传统的DB 们估计理解起区块链DB,一开始有点不适应,这个不适应应该是从centralization 和 decentration 这两个词开始的,大部分数据库都是 centralization 概念的产品,也便于理解,而decentration 的数据库估计我能想到的可能就是cassandra。  (当然概念性也差的比较远,但我实在想不到其他的数据库能更贴近)

下面这个图就是一个区块链数据库的概念的一部分, 数据库无法更改以前存储的数据。这点是非常重要的,区块链中每个节点存储的数据原则上是不能被改变的。

大致Shrink 一下 区块链数据库的几点需要实现的

1  无单点控制。无单点故障。联合投票节点实现去中心化控制,组成P2P网络。

2  存储的数据的格式并不统一

3  不仅仅能够防篡改。数据一旦被存储之后,就不可更改或删除。

4  网络中三分之一的节点可以经历任意错误,剩余的网络仍然能够在下一个区块上达成共识。

5  一个全球性网络在一个新的区块上只需要一秒钟来达成共识。换言之,交易能够迅速终结。

6 使用自定义资产、事务、权限和透明性设计自己的私有网络。

7 在事务级别设置权限,以确保明确的职责分离和强制选择访问。

8 需要开源,开源,开源 (ORACLE  SQL SERVER 这样的数据库你是别想沾边)

9 可以设置公有 或 私有 的区块链范围及存储对象

至于区块链能解决什么问题,网络上可以搜去一大堆,这里不扯了,而有了这样的区块链数据库要承受的问题也是显而易见

1 是否能承受超高并发

2 数据复制的效率(速度),与复制方式的变革 

3 任意添加存储,无感化管理,(无限添加存储)

4 数据的格式不在统一,支持多模数据格式

5 更强的数据压缩与解压缩技术

6  跨平台

7 高度的加密与安全算法

而这样产品对相关的周边,例如监控,运维等都提出了不一样的需求和标准以及实现。

那现在到底区块链数据库有产品吗, YES 目前已经有公司开发出了相关的公有,私有的区块链数据库产品。

(避免广告嫌疑,不提名字)

从去年就有感触,数据库的世界变化越来越快,类型,使用方式,品种,如果还仅仅活在 ORACLE  MYSQL 的世界,那你的窗子该打开换换气了

这世界变化快,Always aim for achievement and forget about success

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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