11、Solidity 深入剖析:从基础到实战漏洞分析

Solidity 深入剖析:从基础到实战漏洞分析

1. 函数相关

1.1 函数调用类型

Solidity 有两种基本的函数调用类型:
- 内部调用 :也称为消息调用,不会对以太坊虚拟机(EVM)进行实际调用。
- 外部调用 :属于合约接口的一部分,可以通过交易从其他合约调用。在合约接收大量数据数组时,这些函数效率较高,且外部函数不能进行内部调用。

1.2 函数可见性

函数可见性将 Solidity 分为四种类型:
| 可见性类型 | 描述 |
| — | — |
| 外部(external) | 可从其他合约通过交易调用 |
| 内部(internal) | 只能在合约内部或继承合约中调用 |
| 公共(public) | 合约内外均可调用 |
| 私有(private) | 仅防止其他合约访问或修改合约中的信息,但在公共区块链上仍对全世界可见 |

1.3 特殊函数声明

除了 selfdestruct 操作,函数还可以声明为以下类型:
- 视图(view) :确保函数状态不被修改。
- 纯(pure) :确保函数不读取也不修改函数状态。
- 获取器(getter) :编译器会自动为所有状态变量创建获取器函数,具有外部可见性。
- 回退(fallback) <

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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