以太坊知识碎片一

本文介绍了以太坊的基础概念,包括其作为一个拥有智能合约功能的开源公共区块链平台的角色,以及如何使用以太币进行去中心化虚拟机的操作。文中详细解释了以太坊账户的工作原理,gas的概念及其在交易中的作用。

以太坊知识碎片一

 

以太坊(英语:Ethereum)是一个开源的有智能合约功能的公共区块链平台。通过其专用加密货币以太币(Ether)提供去中心化的虚拟机(“以太虚拟机” Ethereum Virtual Machine)来处理点对点合约。

 

一个以太坊帐户就是一个私钥和公钥地址对。它们可以用来存储ether,创建时不需要花费gas。

 

 

Gas是一个单位,用于测量执行某些操作所需的计算量。

 

为了在Ethereum中完成操作,发起交易的人员或智能合约创建者必须在向矿工提交Gas Limit之前指定Gas Limit。当指定Gas Limit时,矿工将开始执行操作。

提交Gas Limit时,必须考虑以下几点:

• 不同的运营会产生不同的gas成本(如前所示)。

• gas用完时,矿工将停止执行。

• 如果有剩余gas,将立即退还给发起交易的人员或智能合约创建者。

 

如果一项操作只有低gas,那么矿工不会去处理,因为它没有足够的gas来完成计算。

如果一项操作的费率(fee)较低,但矿工们仍然不会去处理,因为低费用的工作没有吸引力。

如果一个操作有高gas,那么这意味着gas limit非常高,矿工还是不会去处理。

如果一项操作收取高额费用(fee),那么矿工知道他们会从中赚取很多钱,当然优先处理。

 

每个CPU只能创建一个节点,一个节点可以有多个账户,私链中的交易属于内部转账,交易发生在账户之间,与节点无关;

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有定的MATLAB编程基础。
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