初识区块链

blockchain.jpg

区块链是什么

区块链是一种在对等环境下,通过透明和可信规则,构建不可伪造、不可篡改和可追溯的块链式数据结构,实现和管理事务处理的模式。简单理解就是它是一个特殊的分布式数据库,通过在区块链网络上的共识算法,每个节点共享数据,保证了区块链的一致性以及安全性。

区块链技术经历了如下的发展:

(1)区块链 1.0

以比特币为代表的加密货币。

(2)区块链 2.0

以智能合约为依托的以太坊作为典型代表,也就是可编程区块链。

(3)区块链 3.0

到目前为止,区块链 3.0 还是有争议的,又说是 DAG 技术,也有说是超越货币和金融范围的其他应用。

区块链的优缺点

优点

  • 分布式的去中心化

目前我们看到的绝大部分网络应用都是中心化网络,而这种过于集中的中心化网络有一个致命的缺陷,就是一旦出现故障,会导致整个系统都受到影响破坏。

而区块链网络是基于 P2P 技术实现的,并不存在中央服务器的概念,网络中每个节点都是对等的,都可以提供独立的服务。这样即使一部分节点出现故障,也不会影响到整个区块链网络的运行。

  • 无需信任系统

在一个中心化的网络中,我们是通过信任一个作为中介的第三方机构(如银行、支付宝、淘宝等),由它来背书保证,然后我们才可以放心进行各种交易。而区块链则通过现代密码学技术和共识算法(POW 工作量证明),让我们可以实现去中心化,将信任从第三方机构转移到区块链网络。

  • 不可篡改

区块链是一个基于密码学的分布式账本,每个区块按照时间线性顺序推进。同时通过共识算法,节点之间最终会对共享账本达成一致性。要想要篡改区块链网络中的数据,就需要掌握全网 50%以上的算力才可以控制整个网络,也就是我们常说的”51%攻击”。而在区块链网络中,要想掌握全网 50%以上的算力是要付出巨大的成本的,区块链中每个区块的产生是需要付出算力成本,而且随着区块链的高度越来越高,巨大的算力成本使得篡改的可能性就几乎为零。

缺点

  • 交易账本必须公开

在公有链上,每个节点都可以存储一份完整的账本数据,同时交易数据也是公开透明,账本中的每一笔交易都可以进行追随。

  • 延迟性

区块链的交易是存在一定的延迟性的,以比特币为例。它是每 10 分钟将自上一个区块以后的交易打包生成一个新区块,也就是说我们进行一笔比特币交易后,需要大概 10 分钟进行确认。而由于考虑到可能存在一些节点可能篡改区块数据,最好是在生成 6 个区块后以后才可以确认数据几乎不会被篡改,也就是要将近一个小时。

  • 占用空间

我们知道区块链网络中,每一个节点都可以存储共享一份全网的账本数据,但是随着交易数量的增加,每个节点存储的数据就会非常大。目前比特币要想同步完整的账本数据,需要至少上百 G 的空间。

区块链关键技术

区块结构+链式结构

区块链中每一个区块的结构如下图所示,由区块头和区块体构成。

区块头中包含以下信息:

  • 版本号:用于跟踪软件/协议的更新
  • 父区块的哈希:引用区块链中父区块的哈希值
  • 时间戳:该区块产生的时间
  • 目标哈希:当前区块的哈希值
  • 随机数(Nonce):用于工作量证明算法的技术器
  • Merkle 根:该区块中交易的 merkle 树根的哈希值
  • 区块高度:记录该区块在区块链中位置

区块体中保存的是来自上一个区块以来的交易数据。

区块体_1.png

然后每个区块通过连接上一个区块,最终形成一条长链,如下图所示:

链式结构_2.png

Merkle 树

区块链中每一个区块都包含了该区块的所有交易数据,并且以如下图所示的 Merkle 树表示。

Merkle_3.png

Merkle 树由一个根节点、一组中间节点和一组叶节点组成。最下面的叶子节点可以存储哈希值或者数据,每个中间节点是两个子节点的内容的哈希值,而根节点同样也是由两个子节点的内容的哈希值组成。

我们可以发现,只要存储数据的叶子节点有任何的变动,都会传递到相应的父节点,最终其 Merkle 树的根节点都会发生变化。

P2P 网络

区块链作为分布式网络,其实现的关键就是基于 P2P 网络。P2P 技术发展到现在,已经经历了3代的发展。

第1代:采用中央服务器的模式,每个节点都需要先连接中央服务器才能知道其他节点的位置,这种技术有个致命缺陷—单点故障。典型代表是:Napster。

第2代:采用广播的模式,每个节点在定位资源或节点的时候,会向自己相连的所有节点进行询问,被问到的节点如果不知道结果也执行同样操作,直到找到资源或节点位置。这种技术的一个问题是会引发”广播风暴”并严重占用网络带宽。典型代表是:Gnutella的早期版本。

第3代:也是目前广泛使用的分布式哈希表(简称 DHT)技术,解决了前两代中出现的单点故障问题和广播风暴问题。
DHT 技术简介

挖矿与共识

在区块链网络中,每一笔交易的产生都会广播到网络中其他节点。挖矿实际上是对当前节点上所接收到的交易进行验证打包,并将产生的区块通过区块链网络广播出去,同时奖励产生该区块的矿工一定的奖励(加密货币)。然后区块链网络通过共识算法最终会决定是否将该区块的数据写入到共享账本中。而区块链网络中,区块产生的速度是一个常量,例如比特币是每10分钟产生一个区块。

那么,这里面有4个关键问题:

  • 为什么需要挖矿这个过程?
  • 如何挖矿,也就是挖矿过程是怎样的?
  • 如何调整区块的产生速度,例如比特币如何保证每10分钟产生一个区块?
  • 如何达成共识,区块链网络中如何对新产生的区块进行确认?

下面我们一个个来分析。

(1)为什么需要挖矿这个过程?

挖矿在区块链网络中不仅能增加货币,同时它还能保障区块链安全。挖矿会对区块中的每一笔交易进行校验,防止出现欺诈交易。

挖矿中每产生的一个区块,都对对应奖励矿工一定的货币,这实际上就类似于央行的发行货币的功能。同时,在该区块上产生的交易需要支付一定的交易费用给产生该区块的矿工(这也是后期货币发行完以后,矿工的主要收入),这会激励更多的矿工参与挖矿,从而保证了区块链网络中产生的交易能被记录到共享账本中。

同时,挖矿产生一个有效区块是需要工作量证明,也就是需要付出一定的算力成本。如果某个黑客想要篡改某个交易,它不仅要重新计算该交易所在区块之后所有区块的Hash数据,同时还需要保证全网50%以上的算力才能保证自己篡改的数据可以被全网接收。这使得对攻击者来需要付出巨大的经济成本,通过经济惩罚来保障区块链的安全。

(2)如何挖矿?

区块链网络中,每个节点时刻监听着网络中产生的新的交易和区块。同时,每个节点会接收区块链网络中产生的交易,并对这些交易数据进行各种校验,防止出现欺诈交易出现。并把这些有效的交易打包成一个候选区块。

在得到一个候选区块之后,接下来要做的事情就是通过工作量证明机制(POW)证明这个区块有效。简单地说就是重复计算区块头的哈希值,通过不断修区块头中的参数(nonce),直到产生一个哈希值小于某一个目标值为止。由此证明了该区块的有效性,之后就可以将该区块广播出去,告诉其它节点一个新的区块已经产生了,其它节点在得知当前高度的区块已经被挖掘出来以后,就结束当前正在挖掘的区块,开始进入下一个区块的挖掘。

(3)如何调整区块的产生速度?

我们知道比特币是每10分钟产生一个区块,即使全网算力增加或者减少,它也能保证产生一个区块的时间在10分钟左右,那它是怎么做到的呢?

在比特币网络中,每个区块头都会包含一个难度系数。在(2)中我们提到,挖矿证明一个区块有效,实际上就是不停地对区块头进行哈希,直到找到某一个哈希值小于目标值为止。

这里目标值就根这个难度系数是有关联的。

在区块链协议中,规定使用一个常量除以难度系数就可以得到目标值。可见,难度系数越大,则相应目标值就越小,那么挖矿需要运算的次数更多。

target=target_max/difficulty

而比特币怎么知道自己的算力是提高了还是降低了呢?

比特币每发现2016个区块时,会根据前2016个区块完成的时间对难度进行调整,如果之前2016个区块所花时间变少了,也就是全网算力提升了,则提高难度系数,则目标值变小;如果所花时间变多,则就是出现全网算力下降了,则降低难度系数,则目标值变大。

(4)如何达成共识?

共识机制在区块链中扮演者核心的地位,共识机制决定了谁拥有记账的权利。

POW,工作量证明机制,通过一个竞争机制(计算猜测一个nonce随机值,得以解决规定的哈希问题),让计算工作完成最出色的节点获得记账的权利。这样可以保证一段时间内,只会出现少数几个同一高度的合法区块。而POW通过这种算力消耗的经济惩罚限制了恶意的参与,因为它需要付出大量的经济成本。

同时,这些合法的区块会在区块链网络中进行广播,收到的节点会将区块添加到自己维护的最长链上。所以这时候有可能当前节点同时收到两个同一高度的合法区块,也就会出现分叉,但是最终随着挖矿的继续运行,最终会有一条链成为最长链。

共识机制_4.jpg

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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