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Wormhole:可靠的发布-订阅系统

Wormhole是Facebook内部使用的一个Pub-Sub系统,目前还没有开源。 在网上搜索论文相关内容的时候,发现几个网站,首先是该篇论文有个视频: https://www.usenix.org/conference/nsdi15/technical-sessions/presentation/sharma 由此知道了OSDI(Operating Systems Design and Implementation )大会,并且搜索到一个最佳论文的网址: https://www.usenix.org/conferences/best-papers 以后可以关注下。 第二个发现的好的内容是: https://blog.acolyer.org/2015/05/14/wormhole-reliable-pub-sub-to-support-geo-replicated-internet-services/ 该博客会每天推送一篇论文,特别棒。 第3个是发现的一个学校课程:https://courses.engr.illinois.edu/cs525/sched.htm 里面有介绍该篇论文的ppt,其他内容也特别棒,可以关注下。

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什么是Photon?

Photon就是以前SmartMesh生态的SmartRaiden,Photon network是Spectrum的链下扩展解决方案,能够实现即时、低费用和可扩展的支付。Photon当前支持ERC20和ERC223兼容token,可在Windows,Linux,Android,iOS和macOS等多平台下运行。当前版本的Photon除支持打开通道、向通道存款、链下转账、通道关闭和结算等常规功能外,还增加了一些特色功能,如:合作关闭通道、不关闭通道取现、更完善支持第三方服务、引入惩罚机制、不会因为交易失败导致通道关闭等,更好的节约了成本并提高了转账效率。 为了保证智能设备在Spectrum生态中安全可靠的运行,photon在移动适配方面做了特殊设计。 一是将 photon 节点分为两种,移动节点和普通节点,其中移动节点不作为路由节点使用,不受路由节点需要长期在线的约束;二是尽量减少移动设备的数据存储以提高使用效率,存储的数据能够保证节点在意外场景下崩溃恢复后通道双方状态一致,不会丢失token以及通道仍可以继续使用,整体上保护交易安全;三是Photon为了提高移动设备的通信稳定性和更好的用户体验,使用Matrix消息框架作为传输层,Matrix在普通的硬件支持下可达每秒百万级别的吞吐量,可实时监控节点的状态并提供当前最优的路由及收费方案, 更有效的保证移动设备交易的成功率。

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WHC RPC业务解析

wormholed-cli getrawtransaction "txid": 获取指定交易哈希的16进制交易数据 wormholed-cli decoderawtransaction "rawtx": 对获取到的16进制数据进行解码 wormholed-cli signrawtransaction "rawtx": 对原始交易进行签名 wormholed-cli sendrawtransaction "rawtx": 发送签名后的交易 wormholed-cli listunspent (成熟度0, 1 ...): 列出当前钱包中可以使用的所有资金 wormholed-cli whc_gettransaction "txid": 获取omni交易的解析 wormholed-cli whc_getbalance "address" propertyID: 获取指定地址指定资产的余额 wormholed-cli getproperty_MP propertyID: 列写omni系统中指定资产的基础信息 wormholed-cli listblocktransactions_MP height: 列出某个块高度含有的所有omni交易 wormholed-cli whc_listpendingtransactions: 列出当前节点的交易池中所有未确认的omni交易 wormholed-cli whc_getpayload "txid": 返回指定omni交易的载荷数据 wormholed-cli getsto_MP "txid" "*": 列出指定空投交易的所有参与者,以及金额信息 wormholed-cli getgrants_MP propertyID: 返回指定的管理资产的增发/销毁信息

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何为敏捷大数据与敏捷AI?

人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代,在达特茅斯会议上,麦卡锡提出了AI的概念,但在初期的热度过后,人工智能的发展经历了多次低谷,直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里,人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来,各方面因素都推动其不断发展:理论上,机器学习,尤其是统计学习和神经网络理论不断突破,效果显著;外部环境上,软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的计算能力;此外,极为重要的一个因素就是在数据方面,大数据技术的发展使人工智能终于摆脱了数据的桎梏,可以在充足的样本基础上提升模型的能力。可以说,现在各领域智能模型的研发绝大多数都离不开大数据技术的支持。

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领券