较全面的结合个人体验,解读plustoken的设计思路和发展规划,完整地刻画了plustoken生态体积及其发展的过程
2022-03-30 12:19:13 889KB 数字钱包 区块链
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根据区块链方面的一些资料和书籍整理出来的,适合初学者入门。
2022-03-30 09:50:31 1.67MB 区块链 以太坊 基础
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一个简单的以太坊区块链浏览器。 搜索栏将输入区块编号,交易哈希或地址,然后打开一个新页面以显示有关其的信息。 设置 要进行设置,只需下载/克隆存储库,然后: npm install npm start 终端会告诉您运行网站的localhost和端口(很可能是localhost:3000)。 将其输入浏览器以与页面进行交互。
2022-03-29 15:05:05 32.92MB JavaScript
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基于bcos平台搭建供应链 项目背景介绍 在我们做的供应链系统中,有上游,核心企业,下游和工厂四种角色,核心企业向上游购买原料,然后把原料销售给下游,下游再将原料销售给工厂,工厂将原料进行加工,生产成产品,将产品销售给下游,下游再将产品销售给核心企业. 项目架构介绍 首先我们在云服务器上搭建bcos区块链环境,部署智能合约,然后在本地搭建java web后端环境,在web后端通过web3sdk接口来操作bcos区块链,后端再和前端界面交互. 功能展示 首先是注册环节,在这里机构可以选择机构类型,输入帐号密码,再次输入密码确认,点击注册就会在区块链和数据库中创建机构,密码属性经过sha256加密后保存在数据库而非区块链中,这样登录的时候只要在数据库中进行查询即可,一定程度上加快访问速度,提升用户体验.注册完之后就跳转到登录界面,用户使用帐号密码和对应的机构类型进行登录,登录成功后会跳转到主界
2022-03-28 17:10:37 30.1MB Java
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hyperledger fabric中文文档 epub格式,源自fabric官网文档的汉化
2022-03-25 20:40:43 1.52MB 区块链
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Tendermint源码分析 缘由 最近工作时间稍微稍微有些一些,本来是想写一些关于以太坊的源码分析,一来ethereum的实现过于复杂,二来网上的资源也是比较丰富的。到了一个叫做的项目。发现此项目是基于tendermint引擎的。逐渐接触到了 。我想每一个区块链行业的从业者应该都有实现一条公链的想法。tendermint正好满足了所有的功能。不用去自己写P2P网络,不用去实现复杂的共识算法,不用研究如何对区块链打包和存储。只需要实现几个特定的​​接口就可以实现一个全新的链。 在基于tendermint实现了一个简(无)单(用)的公链之后,越来越发想研究一下tendermint的技术细节。 ,,我是按着模块来阅读的。目前已经看完了P2P,Mempool,区块链,状态,共识。我会逐渐将其扩展为文档,期望能给看到这篇文章的同学提供一些帮助。 分析计划 共识模块源码分析 证据模块源码分析 进
2022-03-25 13:37:29 1.36MB 系统开源
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波场TRC20和trc10转账查询余额完整版(带依赖包),代码完整封装了TRC20和TRC10下查询指定地址trx余额以及代币转账操作,可直接自定义TRX数量和TUSDT等代币数量和收款人 波场php版钱包实例,包括离线钱包生成、激活,TRX、TRC20转账,离线签名,账户归集,充值转账 该代码希望你至少知道一些区块链的基础概念,如地址、公钥、私钥、合约等。如不清楚,请先查阅【至少】一次官方文档,谢谢!!!
2022-03-24 10:33:39 11.32MB 区块链 TRC TRON TRC20
区块链技术综述,程书芝,师文轩,随着比特币不断发展,它的底层技术区块链也逐步走进公众视野,引起大众注意。本文从区块链的发展现状谈起,首先介绍了区块链去中
2022-03-23 20:40:17 415KB 区块链
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区块链培训PPT,里面详细的介绍了 基本介绍 运行原理 应用场景 发展前景 参考资料 区块链是一种按照时间顺序将数据区块以链表的方式进行组织、并通过密码学方式保证其不可篡改和不可伪造的去中心化分布式账本技术 (简称 DLT,Distributed Ledger Technology)。
2022-03-23 17:39:10 10.78MB 区块链 PPT
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谷歌发布全球首个产品级移动端分布式机器学习系统,移动端算力被充分调动。2019 年 2 月谷歌宣布实现了全球首个产品级的超大规模移动端分布式机器学习系统,目前已 经能够在数千万部手机上运行。谷歌基于 TensorFlow 构建了全球首个产品级可扩展的大 规模移动端联邦学习系统,目前已在数千万台手机上运行。这些手机能协同学习一个共 享模型,所有的训练数据都留在设备端,确保了个人数据安全,手机端智能应用也能更 快更低能耗更新。研究人员表示,该系统有望在几十亿部手机上运行。联邦学习能产生 更智能的模型,更低的延时和更少的功耗,同时确保用户的隐私。 Google 开放的联邦学习算法,使得移动端分布式机
2022-03-23 15:00:24 1.48MB TMT
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