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深蓝居
关注C#、数据库、区块链、商务智能和微软开发技术。
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2025年6月18日
区块链分片技术详解:架构、挑战与实践
摘要: 一、引言:区块链性能瓶颈与分片的登场 区块链自比特币诞生以来,其“去中心化、安全、可信任”的特性深受开发者和用户欢迎。然而,在实践过程中,这些特性也暴露出一个难以绕开的技术悖论:性能瓶颈。 在传统区块链系统中,每一笔交易都要由全网节点共同验证、打包、同步。比特币每秒处理约 7 笔交易(TPS),以太
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posted @ 2025-06-18 17:38 深蓝
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2025年4月9日
以太坊Pectra升级技术详解
摘要: 一、以太坊技术演进的三重逻辑 1.1 路线图重构:从分片到Rollup 以太坊核心开发者Vitalik Buterin于2023年12月提出的路线图重构,标志着技术战略的重大转向。原计划的六个发展阶段(Merge、Surge、Scourge、Verge、Purge、Splurge)中,最引人注目的是
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posted @ 2025-04-09 11:25 深蓝
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2025年2月10日
比特币与以太坊的区块结构设计差异:从默克尔树到全局状态树的进化
摘要: 在学习区块链的时候,我们一般都会接触到比特币和以太坊,但是很少有人会思考过,为什么比特币中只设计了一棵默克尔树,也就是交易树,但是在以太坊中却在区块头中包含了三棵树。下面我来讲解为什么要这样设计!
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posted @ 2025-02-10 23:14 深蓝
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2024年4月29日
符文Runes协议技术详解
摘要: 最近符文Runes协议是比特币生态最火的项目,于是我利用晚上的时间,把Runes协议使用Go语言实现了一遍,项目地址:https://github.com/bxelab/runestone,另外也基于这个Runestone库编写对应的一个命令行客户端在这里,基于对Runes协议的深入理解,发现网上很
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posted @ 2024-04-29 20:17 深蓝
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2024年4月16日
基于Ordinals在比特币L1网络实现EVM图灵完备智能合约支持——BxE协议
摘要: BxE协议基于Ordinals协议为基础,在比特币原生网络(Layer1)实现了对以太坊虚拟机EVM的支持,从而让比特币网络能够支持图灵完备的智能合约。BxE打通了比特币生态与自己的EVM,可以将Ordinals藏品、BRC-20以及更多的比特币生态引入到EVM中,为比特币生态带来了去中心化的流动性。
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posted @ 2024-04-16 19:05 深蓝
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2024年1月27日
深蓝词库转换3.1版本发布——支持新版搜狗bin用户词库及更多功能优化
摘要: 经过单单nopdan这段时间的努力,我们终于迎来了深蓝词库转换3.1版本的发布。在这个版本中,我们增加了对新版搜狗用户词库的支持,并针对用户反馈的问题进行了一系列的优化和修复。下面就让我来为大家详细介绍这个版本的亮点。 亮点 深蓝词库转换3.1版本发布包含了以下修改: 支持新版搜狗用户bin词库解析
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posted @ 2024-01-27 21:44 深蓝
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2023年12月28日
基于DID实现第三方应用的分布式身份登录
摘要: 在我们掌握了DID的基础知识(还没有掌握DID基础知识?请先阅读我之前的关于DID的文章),构建DID平台的时候,DID的常见应用就是基于DID实现第三方平台的登录。接下来,我们假设已经构建了一个基础的DID平台,用长安链实现了DID文档的链上管理,并提供了DID钱包托管用户的公私钥和VC证书,建设
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posted @ 2023-12-28 18:26 深蓝
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2023年9月16日
shardingdb:支持分片和并发读写的 GoLevelDB
摘要: 概述 shardingdb 是一个开源包,旨在为 GoLevelDB 增加分片和并发读写功能。它可以作为 LevelDB 的替代品,方便地集成到现有项目中。本博客将介绍 shardingdb 及其功能,并介绍如何在您的项目中使用它。 特点 - 分片支持:shardingdb 使您能够将数据分布在多个
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posted @ 2023-09-16 13:17 深蓝
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2023年9月14日
以太坊数据存证性能与膨胀率测试
摘要: 我们基于区块链在企业中的应用最广泛的就是“存证”功能需求,这是利用了区块链不可篡改和数据共享的特点,存证的业务数据一方面可以保证留痕和追溯,另一方面也实现了多个节点(如果部署在不同企业和部门)之间的数据共享。如果要实现存证,我们最关心并不是图灵完备,也不是去中心化,而是 存证的性能(也就是TPS)和
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posted @ 2023-09-14 19:46 深蓝
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2023年8月1日
Stable Diffusion XL1.0正式发布了,赶紧来尝鲜吧
摘要: 经过SDXL0.9和SDXL Beta的迭代,终于SDXL1.0正式版发布了! 之前使用AIGC生成图片,一般都是生成512*512的图,然后再进行放大,以达到高清出图的要求。但是这里有个问题是底模其实都是海量的512*512图片训练出来的,所以出图效果上经常不如人意,在细节上会差一些。这次SDXL1.0直接使用1024*1024的海量图片训练底模,而且分为了文生图用的base模型和图生图进行优化和放大的refiner模型,从而实现了不输于Midjourney的出图效果。
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posted @ 2023-08-01 00:58 深蓝
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