区块链概述1

一、区块链的起源,常用术语,概况介绍

二、Bitcoin的原理,关键源代码分析

三、对Bitcoin的改进,共识算法

四、Hyperledger的架构,部署,以及编程

五、Ethereum的概念,生态

六、基于Ethereum的开发实战

七、Bitcoin,Hyperledger与Ethereum的对比

 

一、什么是区块链

1.起源于Bitcoin

2.分布式账本

3.去中心化的存储

4.去除第三方,解决信任问题

 

1.起源

2008年,署名为“中本聪”的作者在讨论加密的邮件列表中,发表论文 A PeertoPeer eLectronic Cash System。2009年1月,Bitcoin诞生,代码开源

2.总量

Bitcoin的总量为固定的21000000个,大约在2140年之前全部挖完。每个Bitcoin都被分割成100000000份(每一份被称作一个satoshi)。截止2018年1月,约80%的Bitcoin将被挖完

3.交易

所有交易的记录都是公开可查的(https://blockchain.info/),但是交易者可保持匿名。交易一旦发生则不可撤销

4.目的:去除第三方

(1)去除第三方的好处

a.降低支付成本

b.减少支付方信息泄露

(2)如何去除第三方

a.将用户A和用户B的交易记录在网络中

b.让网络内的所有用户都能见证这笔交易,并且这笔交易可查

(3)区块链的结构

单向链表:单向链表由每笔交易信息组成,即:交易1—》交易2—》交易3—》....—》交易n

5.交易的过程

A想要给B发钱——》该交易被包含在一个区块中——》该交易被广播到全网——》其他节点检验该交易的有效性——》该区块被连接到区块链——》钱从A转移到B

二、Bitcoin需要解决的问题

1.谁负责生成区块?

a.如果能够成功找到符合条件的下一个区块,则可以获取一定数量(初始为50个,经过2次折半后当前数额为12.5个)的Bitcoin作为奖励

b.根据已有的信息,通过不停的尝试计算哈希值,直到满足当前难度

c.生成区块的过程,称作“挖矿”。挖矿者被称为“矿工”

2.分叉

a.当某个矿工发现符合条件的区块,则向其他节点广播,由其他节点校验其正确性

b.如果其他矿工在一定时间内发现了不同的解,向其他节点广播后,也可以通过校验。通过某种策略,区块链总是沿着最长的链条继续增长

“比特币就是对  #参与解决某个哈希难题#  的节点的奖励”

3.矿机

挖矿速度:矿机的挖矿速度用哈希/秒(H/s)来衡量,KH/s,MH/s,GH/s,TH/s

 AMD GPU7970*7 :挖矿速度:~4900MH/S  消耗功率:~2100W

 Antminer S9 bitcoin miner: 挖矿速度:13TH/s   功率:~1274W  

4.Bitcoin带来的新问题(PoW vs PoS)

(1)PoW 工作证明模式(Proof of Work):所有矿工为找到下一个合法节点持续做无谓的计算资源消耗

》PoW也被成为挖矿,例如Bitcoin中不断尝试哈希值的过程,实质是话费较昂贵的计算资源

》在寻找下一个区块的过程中,奖励总是给第一个解决数学难题的矿工

》矿工为解决数学难题,不断改进矿机,增大算力,提高成为第一个找到下一个区块者的概率

(2)PoS 权益证明模式(Proof of Stake):持有货币最多的用户负责生成下一个节点

》在PoS模式中,根据代币的持有数量,产生下一个区块的创建者具有某种程度的确定性

》PoS系统并没有区块奖励。因此矿工只拿到交易费

》PoS模式的代币产生基本不需要消耗算力,效率比PoW高得多

5.Bitcoin的定义(首字母大写代表该P2P网络,首字母小写代表比特币本身)

》Bitcoin是一个维护基于密码学的,数字资产的公开分布式账本的P2P网络

》该账本的正确性和安全性由矿工组成的子网保证,并由矿工负责审核和记录所有的交易,以获取bitcoin作为奖励

三、区块链设计的核心技术

1.分布式、P2P网络

》分布式环境中,需要解决节点之间的共识问题,公有区块链这个问题尤为突出

》P2P网络的通信协议,与中心化服务的Clinet/Server不同

2.密码学

》非对称式加密完成交易中的电子签名,身份识别等

》哈希算法、共识算法等完成信息校验,工作量证明

3.编程/工具

》涉及多种编程语言,如Bitcoin(C++),Hyperledger(go),Ethereum(C++/go/Rust),Corda(Java/Kotlin)

》涉及云计算,Docker,Linux等等

4.区块链与BitTorrent

(1)相似点

#Peer to Peer

》区块链和Torrent网络都依赖于点对点传输

》区块链和Torrent网络都是去中心化,无需中央服务器

#加密

》区块链和BitTorrent都会对将要分散出去的信息进行加密,以及通过哈希算法校验

#分布式

》区块链将交易信息分布式化,而Torrent网络则是将特定文件分布式化

(2)区别

#传输内容

》区块链传输交易信息,而BitTorrent传输文件

》电子加密货币是虚拟的,而文件是数据实体

#确定性

》区块链传输的交易信息动态生成,具有很强的不确定性

》BitTorrent传输的文件可复制,内容不会改变

#用途

》区块链用于记录,BitTorrent用于传输

 

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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