以太坊知识碎片二

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Merkle树是为了简化支付验证;轻量级节点不用下载每一笔交易以及每一个区块,可以仅下载链的区块头,每个区块中仅包含下述5项内容,数据块大小为80字节:(区块链)

1.上一区块头的哈希值

2.时间戳

3.挖矿难度值

4.工作量证明随机数(nonce)

5.包含该区块交易的Merkle树的根哈希

以太坊的每一个区块头中包含3棵Merkle树:

1.交易(Transactions)

2.收据(Receipts,基本上,它是展示每一笔交易影响的数据条)

3.状态(State)

 

以太坊账户:

1.外部账户(EOA),即用户账户,由私钥控制;

2.合约账户(Constract),合约是一种特殊的可编程账户,合约存在以太坊区块链上,它是代码(它的功能)和数据(它的状态)的集合;合约受代码控制,并由外部所有账户激活;

账户就是所有状态的对象;

外部所有账户的状态就是余额,而合约账户的状态可以是余额、代码执行情况以及合约的存储;

区块链的EOA账户由他们的地址来做索引,取公钥的后20位作为地址;

 

区块链的区块报文头中存放有3个根哈希值:

1.交易的Merkle根哈希值;

2.状态的根哈希值;

3.收据的根哈希值;

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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