python实现区块链算法

zhousys 区块链知识 2023-11-22 17:51 995

摘要:python实现区块链算法Ⅰ学区块链好还是python区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系...

python实现区块链算法

Ⅰ 学区块链好还是python

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
而python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。
可以一起学 不冲突 而哪个好 我感觉是python 因为是一种语言可以做很多事。

Ⅱ 学习Python需要掌握哪些知识

大家在学习Python专业技能的时候都想要考取一些相关的技能证书,从而在就业求职时更有竞争力,但是现在的Python培训机构一般并没有相匹配的证书提供给学员,因为比较官方的技能证书需要颁发机构有较强的专业度和权威性,大部分培训机构是没有证书的。

换个角度来说,学习Python并没有确切需要考取的证书,可以通过考试、项目实战来检查是否真正掌握了Python基础知识,从而监督更好的学习;当然通过认证的证书也可以成为工作之中的加分项,现在有关Python的证书有计算机二级(Python语言)证书,考试合格之后你可以拥有一份国家二级证书。

考取Python证书需要哪些知识呢?

第一阶段:Python开发基础,学习周期:22days;

第二阶段:网络、并发编程,学习周期:7days;

第三阶段:MySQL数据库,学习周期:3days;

第四阶段:前端,学习周期:5days;

第五阶段:企业级组件学习,学习周期:11days;

第六阶段:WEB框架之Django框架,学习周期:6days;

第七阶段:就业进阶课程,学习周期:10days;

第八阶段:实战开发项目,其中包含运维自动化平台、资讯平台……每个项目的周期不同,根据实际情况来决定。

关于学习Python需要掌握哪些知识,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容,可以点击本站其他文章学习。

Ⅲ 求问,python与人工智能,python与大数据,计算机基础及office这三门课有什么区别

Python是一门计算机程序语言,目前在人工智能科学领域被广泛应用,广泛应用就表明各种库,各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。

谷歌的TensorFlow大部分代码都是Python,其他语言一般只有几千行。

Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具,从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。

Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用什么?

关于人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,

该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”
从我们日常用的智能音箱,到网络、谷歌等独角兽公司研发的无人驾驶汽车,再到波士顿动力最新的智能机器人,都是人工智能技术的现实应用。

有人预测,在未来十年,人工智能将主导我们的生活。

至2027年:

•自动驾驶已相当成熟,大街上超过30%的汽车是无人驾驶的,很多私家车主在上班期间就把车开启自动架驶模式,让它自己接单挣外快

•各行业大量使用机器人替代人工,底层的司机、保安、快递、清洁工、超市服务员、护士、制造工人等技术含量较低的工程受到极大冲击。

Ⅳ 如何学习区块链技术

1、技术语言

Python和Go这两门语言是众多公司招聘都提到的技术语言。需要优先学习。而且这两种语言在区块链之外的技术方向也有很大的应用。比如Go用在大并发系统的后台构筑,Python用于人工智能系统构筑。所以学习这两门语言是优先考虑的问题。

2、技术框架

掌握Bitcoin、ETH和Hyperledger的一种或多种。BTC就不用说了,底层是C++写的,大量的货币类项目,如莱特币,dash,门罗,zcash等都使用比特币的技术进行二次开发。

ETH则是区块链2.0的代表,可以在ETH网络上构建各种各样的应用类Dapp。现在大量的应用类区块链项目都是使用ETH平台开发的。

Hyperledger fabric则是IBM力推的区块链开发平台,主要用于联盟链的开发,是目前普及度最高的联盟链开发平台。

3、算法

POW(工作量证明算法),POS(权益证明算法),PBFT(拜占庭容错算法)等都是区块链中密码学部分的重要组成,对于这些算法有充分的了解,有利于你参加区块链项目底层开发时能够对密码学的部分有更好的理解。



(4)python实现区块链算法扩展阅读:

区块链技术就是一种分布式记账技术,它的特点就是去中心化、公开透明,让每个人都可以参与数据库建立,而且每个建立的数据又是不可篡改的,大家都参与了,陌生人之间的信任问题也就解决了。

区块链技术出现了,它是个全民参与的记账技术,AB之间的交易信息和数据公布于众,而且是不可篡改的,大家都知道有这个事情的发生,那么这里就不需要什么权威的第三方C了,或者说系统里的每一个都是充当了C的角色,这也叫做去中心化。

Ⅳ Python该怎么入门

对于python的入门

首先会学习python基础语法,面向对象编程与程序设计模式的理解、python数据分析基础、python网络编程、python并发与高效编程等等。

通过前期python学习来了解和掌握常量变量的使用,运算符的使用、流程控制的使用等,最后掌握python编程语言的基础内容。

并会对常见数据结构和相应算法进行学习,注重表格的处理,树结构的处理知识。

第二阶段主要学习内容是web页面开发、web页面特效开发、数据持久化开发、linux运维开发、linux测试开发、服务器集群架构等等。

对js的掌握并在网络前端中使用,而且需要详细将js学习并掌握,为将来从事全栈工作打下基础,也会学习linux操作系统的基础知识和掌握linux操作系统常用命令,并会学习linux自动化运维技巧等。


第三阶段主要学习网络爬虫,数据分析加人工智能:

这一个阶段需要学习的内容也是比较多的,例如:爬虫与数据、多线程爬虫、go语言、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬虫的工作原理和设计思想,掌握反爬虫机制,并且通过学习NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架,并且可以使用分布式爬虫框架实现大量数据的获取。

数据分析和人工智能阶段需要学习的数据分析、人工智能深度学习、量化交易模型、数据分析-特征工程和结果可视化和人工智能机器学习等等。

需要理解随机变量的数字特征的概念和性质,并会利用性质计算随机变量的数字特征,了解可视化过程,图形绘制。并且需要掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法等等。

最后就是对于python的入门学习,我们在学习理论、学习python语法基础的同时我们应该多动手、多联系。但是呢,对于我们零基础的小伙伴呢,一般不建议自学。

你肯定要问为什么?我就知道!原因大概有三点:

首先我们自学虽然成本低、学习时间灵活等,但是你想过没,你要自学到就业的程度大概需要多长时间,辞职在家学习,或者买个网课,每天听课、练,你可能需要1年左右,就这你还不一定能够学会、换不一定能够全面掌握企业需要的技术;然后报班学习的学员都已经学完工作半年了。

其次就是学习知识的系统性、前沿性。IT行业的学习一定要系统,不能说我们这里一点那里学一点,完了全是一片一片的知识点,听起来你都有涉及但是真正做项目反而使用不起来,很耽误时间。其次就是前沿性,学习时一定要选择最新的课程大纲、最新的课程。IT行业的技术更新很快。

最后就是就业服务和保障,我们选择报班学习一般都有就业服务,当然我们在学习完也会进行模拟面试和简历指导的等工作。其次就是服务,一般培训机构都有合作企业来招聘,大大增加了我们的就业机会。

总而言之你是零基础选择培训绝对是最快速的转行入门途径!

Ⅵ 怎样用python实现深度学习

基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

Ⅶ python是什么区块链

python 是一门计算机语言,区块链是一种无中心的分散式数据库协议,大部分区块链都是用C++开发的(因为性能的原因)。python和区块链没有直接的关系,也很少有人用python开发区块链。

Ⅷ 如何投资区块链数字货币

Python项目。
首先在PyCharm软件中,打开一个Python项目。在Python项目中,新建并打开一个空白的python文件(比如:test.py)。输入语句:“x = '数字货币参数'”,定义一个变量存储“数字货币参数”。使用def关键字,定义一个 set_void_func() 函数,用以做空数字货币。输入语句:“print(set_void_func(x))”,使用 print 语句打印相关数据结果。在编辑区域点击鼠标右键,在弹出菜单中选择“运行”选项。程序运行完毕后,可以看到已经成功地做空数字货币。

Ⅸ POA(Proof of Activity)区块链共识算法

POA(Proof of Activity)算法是一个区块链的共识算法,基本原理是结合POW(Proof of work)和POS(Proof of stake)算法的特点进行工作,POW算法和POS算法的具体内容可以参考:

POW算法 : https://www.jianshu.com/p/b23cbafbbad2
POS算法 : https://blog.csdn.net/wgwgnihao/article/details/80635162

POA算法相比于其他算法可以改进网络拓扑,维持在线节点比例,需求更少的交易费同时减少共识算法过程中的能量损耗。
POA算法需求的网络中同样包含两类节点,矿工和普通参与者,其中普通参与者不一定一直保持在线。POA算法首先由矿工构造区块头,由块头选出N个币,这N个币的所有者参与后续的校验和生成块的过程。
从这里可以看到POA算法不仅与算力有关,后续的N个参与者的选举则完全由参与者在网络中所拥有的币的总数量决定。拥有越多币的参与者越有机会被选为N个后续的参与者。而后续N个参与者参与的必要条件是这N个参与者必须在线,这也是POA命名的由来,POA算法的维护取决于网络中的活跃节点(Active)。

POA算法的一个理想的基本流程是,类似于POW协议,矿工构造出一个符合难度要求的块头,通过矿工得到的块头计算衍生出N个币的编号,从区块链中追溯可以得到这几个币目前所述的参与者。矿工将这个块头发送给这N个参与者,其中前N-1个参与者对这个块进行校验和签名,最后第N个参与者校验并将交易加入到该块中,将这个区块发布出去,即完成一个区块的出块。
一个理想过程如下图所示:

在实际运行中,无法保证网络上所有参与者都在线,而不在线的参与者则无法进行校验和签名,这个无法被校验和签名的块头则会被废弃。
即在实际运行中,应该是一个矿工构造出块头后广播给各个参与者签名,同时继续重新构造新的块头,以免上一个块头衍生的N个参与者存在有某一个没有在线,而导致块头被废弃。
因此,在这种情况下,一个块是否被确认不仅与矿工的计算能力有关同时也与网络上的在线比例有关。
与纯POW相比,在与比特币(POW)同样10分钟出一个块的情况下,POA由于会有参与者不在线而产生的损耗,因此,10分钟内矿工可以构造的块的数量会更多,即块头的难度限制会降低,那么矿工在挖矿过程中会造成的能量损耗也会降低。
与纯POS相比,可以看到POA的出块流程并不会将构造区块过程中的相关信息上链,可以明显减少区块链上用于维护协议产生的冗余信息的量。

本节对上诉协议中一些参数设置进行分析

在矿工构造出块头后对块头进行校验和区块构造的N个参与者的数量选定比较类似于比特币中每一个块的出块时间的选取。比特币中选择了10分钟作为每一个块的期望出块时间并通过动态调节难度来适应。
这里N的取值同样可以选择选定值或者动态调节。动态调节需要更加复杂的协议内容,同时可能会带来区块链的数据膨胀,而复杂的协议也增加了攻击者攻击的可能性。另外暂时没有办法证明动态调节可以带来什么好处。静态调节在后续的分析(4 安全分析)中可以得到N=3的取值是比较合适的。

从上面的描述可以看到,构造新的区块的除了矿工还有从块头中衍生出来的N个币所有者。在构造出一个新的区块后,这些参与者同样应该收到一定的激励,以维持参与者保持在线状态。
矿工与参与者之间的非配比例与参与者的在线状态相关。给予参与者的激励与参与者保持在线状态的热情密切相关,越多参与者保持在线状态,能更好地维持网络的稳定。因此,可以在网络上在线参与者不够多的时候,提高参与者得到的激励分成比例,从而激发更多的参与者上线。
如何确定当前参与者的在线情况呢?可以最后第N个参与者构造区块时,将构造出来但是被废弃的块头加入到区块中,如果被丢弃的块头数量过多,说明在线人数过低,应当调节分成比例。
同时最后第N个参与者与其他参与者的分成同样需要考虑,第N个参与者需要将交易加入区块中,即需要维护UTXO池,同时第N个参与者还需要将被丢弃的块头加入新构建的区块中。
为了激励其将废弃区块头加入新构建的区块中,可以按照加入的区块头,适当增加一点小的激励。虽然加入更多的区块头,可以在下一轮的时候增加分成的比例,应当足够激励参与者往区块中加入未使用的块头了(这里参与者不可能为了增加分成而更多地加入区块头,每一个区块头都意味着一位矿工的工作量)。
一个参与者如果没有维护UTXO池则无法构造区块,但是可以参与前N-1个的签名,因此为了激励参与者维护UTXO池,作为最后一个构造区块的参与者,必须给予更多的激励,比如是其他参与者的两倍。

从3.2的描述中可以知道一个用户必须在线且维护UTXO池才可能尽可能地获得利益。这种机制势必会导致一些用户将自己的账户托管给一个中心化的机构。这个机构一直保持在线,并为用户维护其账户,在被选为构造区块的参与者时参与区块的构建并获取利益。最后该机构将收益按照某种形式进行分成。
上面说到参与者必须用自己的密钥进行签名,而托管给某个机构后,这个机构在可以用这个密钥签名构造区块的同时,也有可能使用这个密钥消费用户的财产。这里可以采用一种有限花销的密钥,这个密钥有两个功能,一个是将账户中的部分财产消费出去,另一个是将所有财产转移到一个指定账户。在托管的时候可以使用这个密钥,在被通知部分财产被花费后可以立即将所有财产转移到自己的另一个账户下,以保证财产的安全。

从上面的分析可以看到,POA的安全性与攻击者所拥有的算力和攻击者所拥有的股权有关。假设攻击者拥有的在线股权占比为 ,则攻击者的算力需要达到其他所有算力的 倍才能达成分叉。假设攻击者股权总占比为 ,网络中诚实用户的在线比例为 ,则攻击者的算力需要达到其他所有算力的 倍才能达成攻击。
攻击的分析表格如下:

从上文的分析可以看到,POA算法相比于其他算法可以改进网络拓扑,维持在线节点比例,需求更少的交易费同时减少共识算法过程中的能量损耗。同时,PoA协议的攻击成本要高于比特币的纯PoW协议。

参考文献:Proof of Activity: Extending Bitcoin’s Proof of Work via Proof of Stake

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