15、云存储中的定价不经意传输与数据共享方案

云存储中的定价不经意传输与数据共享方案

定价不经意传输扩展至订阅场景

订阅的目的是实现从供应商到买家的高效单向通信。买家通过订阅特定索引,表示希望持续购买该索引对应的商品,直到用新请求覆盖订阅(前提是账户余额充足),或者取消订阅。下面简述如何将定价不经意传输(POT)协议修改以适应订阅场景。

假设在订阅时,即使价格可能随时间变化,买家 B 为第 i 条消息支付的价格 $p_i$ 以订阅时刻的价格为准。协议初始化时,供应商 V 和买家 B 从 FCRS 获取公共参考串(crs),V 执行 POTInitVendor 并将 (sid, paramsRange) 发送给 B。在订阅场景下,有以下操作:
1. 订阅操作
- 买家 B 输入 (crs, paramsRange, ac0) 运行 POTInitBuyer 计算 (P, D(Priv)$ 0$),选择要订阅的索引 $\beta$ 和订阅时间段 $\Omega$。
- 买家 B 从 $Z_3^p$ 中随机选取 open$
{p\sigma}$, open$ {z\sigma}$, open$ {z\sigma p\sigma}$, {open$ {act}$}$ {t = 1}^{\tau}$,计算:
- $h_1$ = Commit($g_{p\sigma}$, open$ {p\sigma}$)
- $h_2$ = Commit($u
{\chi}$, open$ {z\sigma}$)
- $h_3$ = Commit($g
{z\sig

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测调优,深入理解每项优化背后的原理。
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