Truechain白皮书解读

本文探讨了区块链技术,特别是初链,在电商领域的应用潜力。初链通过其独特的技术架构,如水果链设计,有效解决了传统电商领域的账号安全问题。同时,文章分析了初链如何通过去中心化标识数据库确保数据的唯一性和真实性,以及其在保障用户隐私、提升平台信任度方面的优势。

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作为区块链入门新人,简单发表一下个人读白皮书的一些浅薄见解,首先个人认为区块链前景应用十分广阔,可以建立良好的生态圈,比如保险行业的理赔业务,医疗行业的病人隐私,DNA钱包等,游戏公司不同游戏共享来打造更好的生态,提高用户的粘性。通过我们对前景有了一个很好的展望,个人觉得好的展望是良好的开端,这离不开背后强大团队的落地,同时也离不开社区每一位开发人员共同参与。

首先个人谈一下什么是初链,我们可以简单的理解为去中心化的分布式标识数据库。个人认为初链通过时间戳加上其他一堆属性组成一个数据记录,这种记录不可篡改,从而保证了唯一性与真实性。初链它本身的技术架构主要分为四大层,以下是官方给出的架构图,第一层是底层服务,涉及p2p网络(我们所熟知的迅雷用的技术),LevelDB数据库,密码学算法,分片优化等,第二层是核心层,主要包含区块链模块,True模块,共识算法模块,第三层就是API接口层,包括 TVM 虚拟机、gRPC 通讯协议四是智能合约层。

个人认为创始团队很多细节考虑的很周到,首先他们很好的意识到了PBFT通信(拜占庭容错)存在的一个很大的弊端-参与决策的节点只能是有限的,选择pow对电商等用户量访问需求量大的领域来说,可以说很好的解决了这些领域的的痛点。个人认为初链在电商领域应用可以很好地解决账号被盗用的问题,比如当你的电商平台账号被黑客攻击,进行了一系列自己未知的消费,那么可以通过这些标识,我们可以采取将其拉入黑名单模式,当它再次进行交易的时候,每个用户的终端都配备一个检测程序负责从公共黑名单中读取这一标识,一旦匹配成功,我们将拒绝接受它的一切交易信息。

其次,初链采用了水果链的设计,这样充分保证了参与者的公平性,相比其他币被矿霸近乎垄断的局面,True币不需要投入大量的挖矿设备,电力和带宽,水果链很好的解决了Pow共识算法的25%的攻击。

以上是个人在初链学习道路上的浅薄见解,如有错误不合理的地方,还请大佬们多多指教,本人定不胜感激。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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