[Day 45] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
區塊鏈的可擴展性挑戰
概述
區塊鏈技術在過去幾年中取得了顯著的進展,其去中心化、透明和安全的特性使其在金融、供應鏈管理、醫療等領域得到了廣泛應用。然而,區塊鏈技術的一個重大挑戰是其可擴展性。可擴展性是指系統能夠有效處理日益增長的數據和用戶需求的能力。本文將深入探討區塊鏈可擴展性的挑戰,並提供代碼示例以幫助讀者更好地理解這些概念。
一、區塊鏈的可擴展性問題
1. 區塊容量限制
在區塊鏈中,每個區塊都有一個固定的容量限制。例如,比特幣的區塊大小限制為1MB。這意味著每個區塊只能包含一定數量的交易記錄,導致交易處理速度受到限制。
2. 交易速度限制
比特幣和以太坊等區塊鏈的交易確認速度相對較慢。比特幣的平均交易確認時間為10分鐘,而以太坊的確認時間為15秒左右。這使得在高交易量情況下,交易處理速度難以滿足需求。
3. 節點同步問題
區塊鏈網絡中的每個節點都需要存儲整個區塊鏈的副本,並與其他節點同步。在區塊鏈規模增長的情況下,節點同步會變得更加困難,導致網絡性能下降。
二、當前的解決方案及其限制
1. 區塊大小擴展
擴大區塊大小是提高區塊鏈可擴展性的一種方法。例如,比特幣的SegWit和Bitcoin Cash分叉都通過擴大區塊大小來提高交易處理能力。然而,這種方法會增加節點的存儲和帶寬需求,可能導致中心化問題。
2. 閃電網絡
閃電網絡是一種基於支付通道的技術,可以實現即時且低成本的交易。通過在區塊鏈上建立雙向支付通道,雙方可以進行多次交易,僅在通道關閉時才將最終結果記錄到區塊鏈上。這大大減少了主鏈上的交易數量。然而,閃電網絡的實施和管理相對複雜,且不適用於所有類型的交易。
class PaymentChannel:def __init__(self, balance_a, balance_b):self.balance_a = balance_aself.balance_b = balance_bdef transact(self, amount, from_a_to_b=True):if from_a_to_b:if self.balance_a >= amount:self.balance_a -= amountself.balance_b += amountreturn Trueelse:return Falseelse:if self.balance_b >= amount:self.balance_b -= amountself.balance_a += amountreturn Trueelse:return Falsechannel = PaymentChannel(100, 50)
print(channel.transact(10)) # A to B
print(channel.balance_a, channel.balance_b)
在上述代碼中,我們定義了一個簡單的支付通道類,其中包含兩個用戶的餘額和一個進行交易的方法。此方法允許在雙方之間進行交易,並更新相應的餘額。
3. 分片技術
分片技術是一種將區塊鏈數據和交易處理分割到多個子鏈上的方法,每個子鏈負責處理一部分交易。這樣可以大幅提高整個網絡的交易處理能力。然而,分片技術的實施非常複雜,並且需要解決跨片交易和安全性問題。
class Shard:def __init__(self, shard_id):self.shard_id = shard_idself.transactions = []def add_transaction(self, transaction):self.transactions.append(transaction)class ShardedBlockchain:def __init__(self, num_shards):self.shards = [Shard(i) for i in range(num_shards)]def add_transaction(self, transaction, shard_id):self.shards[shard_id].add_transaction(transaction)sharded_blockchain = ShardedBlockchain(3)
sharded_blockchain.add_transaction("tx1", 0)
sharded_blockchain.add_transaction("tx2", 1)
sharded_blockchain.add_transaction("tx3", 2)
for shard in sharded_blockchain.shards:print(f"Shard {shard.shard_id}: {shard.transactions}")
上述代碼示例展示了一個簡單的分片區塊鏈系統,每個分片負責處理一部分交易。這種方法可以提高區塊鏈的可擴展性,但需要進一步解決跨片交易的問題。
三、區塊鏈可擴展性的未來方向
1. Layer 2 解決方案
Layer 2 解決方案旨在通過在主鏈之外處理交易來提高區塊鏈的可擴展性。這些解決方案包括閃電網絡、Plasma 和 Rollup 等。它們可以顯著提高交易速度和降低成本,但需要平衡安全性和效率。
2. 優化共識機制
目前主流的共識機制如 PoW(工作量證明)和 PoS(權益證明)都存在一定的可擴展性限制。新的共識機制如 DPoS(委託權益證明)、PBFT(實用拜占庭容錯)等,有望提高區塊鏈的交易處理能力。
3. 資源高效的存儲方案
隨著區塊鏈規模的增長,存儲需求也在不斷增加。新型的存儲方案如 IPFS(星際文件系統)、分布式哈希表(DHT)等,可以幫助減少節點的存儲負擔,提高網絡的可擴展性。
結論
區塊鏈的可擴展性挑戰是一個複雜且多層次的問題。雖然目前已有多種解決方案,但仍存在諸多限制。未來,隨著技術的進一步發展和創新,相信區塊鏈的可擴展性問題將逐步得到解決,並實現更加廣泛的應用。
相关文章:
[Day 45] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
區塊鏈的可擴展性挑戰 概述 區塊鏈技術在過去幾年中取得了顯著的進展,其去中心化、透明和安全的特性使其在金融、供應鏈管理、醫療等領域得到了廣泛應用。然而,區塊鏈技術的一個重大挑戰是其可擴展性。可擴展性是指系統能夠有效處理日益增長的數據和用…...
白骑士的PyCharm教学实战项目篇 4.3 自动化测试与持续集成
系列目录 上一篇: 在现代软件开发过程中,自动化测试与持续集成(CI)是确保代码质量和快速交付的关键环节。PyCharm作为一款强大的集成开发环境(IDE),为自动化测试和持续集成提供了全面的支持。本…...
权限模块开发+权限与角色关联(完整CRUD)
文章目录 🌞 Sun Frame:SpringBoot 的轻量级开发框架(个人开源项目推荐)🌟 亮点功能📦 spring cloud模块概览常用工具 🔗 更多信息1.easycode生成代码1.配置2.AuthPermissionDao.java剪切到mapp…...
llama神经网络的结构,llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.layers=80; 2000汉字举例说明
目录 llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.layers=80 llama神经网络的结构 Llama神经网络结构示例 示例中的输入输出大小 实际举例说明2000个汉字文本数据集 初始化词嵌入矩阵 1. 输入层 2. 嵌入层 3. 卷积层 4. 全连接层 llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.laye…...
单细胞数据怎么表现genes mRNA表达的热图?
愿武艺晴小朋友一定得每天都开心 #热图 library("ComplexHeatmap") exp <- AverageExpression(subset(fasting_memory, Celltype %in% c("Pre-B")), layer = "data", #即CPM值 features …...
Java聚合快递对接云洋系统小程序源码
🚀【物流新纪元】聚合快递如何无缝对接云洋系统,效率飙升秘籍大公开!✨ 🔍 开篇揭秘:聚合快递的魅力所在 Hey小伙伴们,你是否还在为多家快递公司账号管理繁琐、订单处理效率低下而头疼?&#…...
MySQL——数据表的基本操作(三)修改数据表
有时候,希望对表中的某些信息进行修改,这时就需要修改数据表。所谓修改数据表指的是修改数据库中已经存在的数据表结构,比如,修改表名、修改字段名、修改字段的数据类型等。在 MySQL中,修改数据表的操作都是使用 ALTER…...
医学图像分割的基准:TransUnet(用于医学图像分割的Transformer编码器)器官分割
1、 TransUnet 介绍 TransUnet是一种用于医学图像分割的深度学习模型。它是基于Transformer模型的图像分割方法,由AI研究公司Hugging Face在2021年提出。 医学图像分割是一项重要的任务,旨在将医学图像中的不同结构和区域分离出来,以便医生可…...
java-swing编写学生成绩查询管理系统
本文是本人大二上实训项目-学生成绩查询管理系统,采用本项目使用Java、MySQL技术。界面框架由Java Swing搭建,用JDBC实现Java与MySQL的连接。 本项目适合初学java和mysql的同学,来做一些小项目来提升自己,因为兴趣所以想要做去尝…...
volatile浅解
volatile修饰的变量有两个特点 线程中修改了自己工作内存中的副本后,立即将其刷新到主内存工作内存中每次读取共享变量时,都会去主内存中重新读取,然后拷贝到工作内存 内存 -> CPU Cache -> CPU 如果没有volatile那么就会继续读取缓存…...
世媒讯带您了解什么是媒体邀约
什么是媒体邀约?其实媒体邀约是一种公关策略,旨在通过邀请媒体记者和编辑参加特定的活动、发布会或其他重要事件,以确保这些活动能够得到广泛的报道和关注。通过这种方式,企业和组织希望能够传达重要信息,提高品牌知名…...
[Kimi 笔记]“面向搜索引擎”
"面向搜索引擎"(Search Engine-Oriented,SEO-Oriented 或 SEO-Friendly)通常指的是在设计和开发网站时,采取一系列措施来优化网站内容和结构,以便提高网站在搜索引擎结果页面(SERP)中…...
如何在亚马逊云科技AWS上利用LoRA高效微调AI大模型减少预测偏差
简介: 小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案,帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWS AI最佳实践,并应用到自己的日常工作里。 在机器学习和人工智能领域,生成偏差…...
订单定时状态处理业务(SpringTask)
文章目录 概要整体架构流程技术细节小结 概要 订单定时状态处理通常涉及到对订单状态进行定期检查,并根据订单的状态自动执行某些操作,比如关闭未支付的订单、自动确认收货等. 需求分析以及接口设计 需求分析 用户下单后可能存在的情况: …...
STM32 | ADC+RS485(第十天)
点击上方"蓝字"关注我们 01、ADC概述 ADC, Analog-to-Digital Converter的缩写,指模/数转换器或者模拟/数字转换器。是指将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。真实世界的模拟信号.例如温度、压力、声音或者图像等,需要转换成更容易储存、处理和发射的…...
python打包成能够在mac里面运行的程序
要将你的PyQt5应用程序打包成可以在macOS上运行的独立应用程序,可以使用工具如PyInstaller或py2app。下面是使用py2app的详细步骤,因为它是macOS上专用的打包工具,并且更好地支持PyQt5。 1. 安装py2app 首先,确保你的macOS系统上…...
基于FPGA的数字信号处理(20)--半减器和全减器
目录 1、前言 2、半减器 3、全减器 4、减法器 文章总目录点这里:《基于FPGA的数字信号处理》专栏的导航与说明 1、前言 既然有半加器和全加器,那自然也有半减器和全减器了。尽管在电路中减法的实现基本都是 补码 加法 的形式,但是正所谓…...
Python:单引号,双引号,三引号的区别
在Python中,单引号()、双引号(")和三引号( 或 """)都可以用来定义字符串,但它们之间有一些区别: 单引号()和双引号…...
电子电气架构 ---SOMEIP/SD初入门
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力,任何消耗你的人和事,多看一眼都是你的不对。非必要不费力证明自己,无利益不试图说服别人,是精神上的节…...
一些数学基础概念
一些数学基础概念 概率密度函数(PDF) 概率密度函数(Probability Density Function,简称 PDF)是描述连续随机变量的概率分布的一种函数。它用来表示随机变量在各个取值区间内的概率密度。 1. 定义 对于一个连续随机变量 ( X ),…...
golang循环变量捕获问题
在 Go 语言中,当在循环中启动协程(goroutine)时,如果在协程闭包中直接引用循环变量,可能会遇到一个常见的陷阱 - 循环变量捕获问题。让我详细解释一下: 问题背景 看这个代码片段: fo…...
数据链路层的主要功能是什么
数据链路层(OSI模型第2层)的核心功能是在相邻网络节点(如交换机、主机)间提供可靠的数据帧传输服务,主要职责包括: 🔑 核心功能详解: 帧封装与解封装 封装: 将网络层下发…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式
第四部分:行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习!行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想:使多个对象都有机会处…...
Caliper 配置文件解析:config.yaml
Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...
蓝桥杯3498 01串的熵
问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798, 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...
Yolov8 目标检测蒸馏学习记录
yolov8系列模型蒸馏基本流程,代码下载:这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中,**知识蒸馏(Knowledge Distillation)**被广泛应用,作为提升模型…...
JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化
1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...
使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务
目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式(本地调用) SSE模式(远程调用) 4. 注册工具提…...
Python Einops库:深度学习中的张量操作革命
Einops(爱因斯坦操作库)就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库,用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用,彻底改变了深度学习工程…...
