井通链有望实现规模化商用

文章聚焦井通公链,介绍其采用的RBFT共识算法、分层分片技术和异步合约调用算法,这些技术旨在提高商用性能和系统处理能力。井通公链还支持第三方发行数字资产“用户通”。此外,文中列举了已上线的应用和产品,如井通钱包、井通集市等,但它能否超越以太坊和Ripple尚不确定。

规模化商用是目前平台型公链的一致追求。从以太坊刚开始的POW机制到目前的POS机制,以及EOS所采取的DPOS机制,都是志在提高商用性能。

井通链有望实现规模化商用井通链有望实现规模化商用

井通公链

2014年与以太坊几乎同期出现的井通公链则采用了拥有自主知识产权的RBFT(随机拜占庭容错)共识算法,并利用分层分片技术和异步合约调用算法,希望支持高并发量的商业应用。

RBFT共识算法与BFT(拜占庭容错算法)的不同之处在于,节点的选择上使用了随机数。BFT本是有限节点记账的共识机制,系统中只有被认可的节点才能作为记账节点。加入随机数之后,可以将静态的节点选择变为动态,验证节点根据需要而增多,使其在不牺牲性能的前提下可以提高安全性。据井通COO黄晏清透露,井通公链的目标节点是1000个,目前做到100个已经不是问题。

引入分片技术

同时为了提高系统处理能力,井通公链在共识节点中引入分片技术,使所有节点不必做完全一样的事情。而是针对每笔交易自动随机选择出处理此交易的节点,即节点对智能合约的选择性执行。一方面可以有效利用节点的处理能力,同时也大大降低了网络间信息流量,提高效率。

异步合约调用算法

另一个为了提高性能的技术创新是异步合约调用算法。异步调用相对于同步调用,同步调用最有名的案例就是加密猫使以太坊拥堵。因为在同步调用模式中,合约在具体执行的时候,区块链的共识机制必须等待合约执行完毕,返回结果后才能继续操作,完成对当前区块的共识。即区块共识依赖于合约执行的结果,每个节点必须对合约结果的一致性达成共识,因此合约执行速度的快慢,直接导致区块生成时间的延迟。同时也影响同区块其他合约的执行,导致低并发量。

而在跨区块异步调用模式中,区块共识不依赖于合约执行结果,合约执行和系统共识是隔离开的,合约的执行在远端,从而不占用系统共识的资源。在合约异步调用模式中,共识的过程无需等待合约的执行结果,提高了区块能支持的合约数量。

那么,用户就可以在合约调用中配置合适的跨区块数值来保证长时执行的合约得到正确处理。另一方面系统也可以设置合适的超时处理机制来处理合约延时的情况。

除此之外,值得注意的是,井通公链除了支持原生的基础通证外,还支持由第三方发行的数字资产“用户通”。但第三发行方必须通过井通的合规性和风险评估之后才能获得发行资格。一旦用户通发行完成,可以像井通系统基础通证一样,在系统中进行自由支付、流通、交易。

总结

综上所述,井通公链因其智能合约的异步调用和分层分片技术,性能似乎比以太坊更优,同时因为更多节点的RBFT共识算法,可接入的智能资产可以比Ripple的范围更广。但是否能超越二者还不好说,毕竟,后者的生态已经形成,而前者还在建设当中。

井通公链的团队国内近70人,硅谷近30人,核心团队成员的背景分别是计算机、金融投资、人工智能等领域,更偏技术。如CEO周沙从2011年开始便带领团队开发井通链,是国际上较早的区块链底层技术开发专家;CTO和技术主任均是清华大学硕士毕业,在区块链开发和应用方面各有所长;COO黄晏清,则拥有10年投资经验,擅长金融企业管理与运作。

目前井通公链已经上线的应用和产品包括以下:

1.井通钱包,通过 WEB/APP 等接入渠道,方便快捷的参与和使用井通公链。

2.井通集市,利用井通区块链底层技术,实现上链客户在商城积分的互联互通和商品购买,构建了一个从积分发放、流转、交易、电商、退出的交易闭环。

3.火花链,基于区块链技术的有偿问答社区。

4.小葱钱包,主营蓝领征信小贷平台。

5.数字版权平台。

6.车险互助。

7.商品防伪溯源。

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### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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