深入浅出以太坊微盘_如何快速入门区块链

　　① 人工智能入门书籍

　　人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自然语言处理、机器人、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？

　　笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

　　1、《超级智能》

　　2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》

　　3、《智能时代》

　　4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》

　　② 002：以太坊简介|《ETH原理与智能合约开发》笔记

　　待字闺中开发了一门区块链方面的课程：《深入浅出ETH原理与智能合约开发》，马良老师讲授。此文集记录我的学习笔记。

　　课程共8节课。其中，前四课讲ETH原理，后四课讲智能合约。

　　第一课分为四部分：

　　这篇文章是第一部分的学习笔记：以太坊简介。

　　以太坊是目前公认的区块链2.0，相比于区块链1.0（比特币），其最大的特点是引入了智能合约，从而从单一的数字加密 Token 技术转化为一个区块链分布式应用的平台。以太坊本身不包含任何具体的应用，它主要是提供基础平台和工具，使得开发者可以在其基础之上开发出各种各样的应用。可以说，以太坊有着巨大的潜力，它最终可能会发展出分布式、自动化、自组织的最高形态。

　　第一，我们可以通过学习以太坊的技术，领会区块链技术发展的脉络，改进的思路/路径，从而紧跟区块链技术发展的前沿，预测下一步的趋势。

　　第二，DAPP（分布式应用）生态系统目前的发展也是蒸蒸日上，蓬勃发展，据不完全统计，现在有数百种应用之多，显而易见的，对于开发人员的需求也是水涨船高，需要大量的开发人员。目前非常有名的应用有加密猫、各类侧链应用、ERC20 Token如币安币火币等等。

　　2013年，创始人 Vitalik Buterin 针对比特币存在的一些问题以及局限性，提出把“智能合约”构想应用于区块链领域，希望打造一个基于区块链的多方计算的智能化通用平台，并通过比特币融资进行开发。

　　2014年，以太坊基金会在瑞士成立，管理并运营整个项目。

　　前5大矿池占83%的算力，很集中。

　　目前大约有16000个全节点，其中，美国5461（34%），中国1839（11.5%），俄罗斯963（6%），德国920（5.7%），加拿大875（5.45%）。全节点每天都有动态变化。分布情况也反映出各个国家的参与热度。

　　③ 如何快速入门区块链

　　目前市面上还没有多少系统学习区块链的视频，自学区块链还是比较难得。可以报班，黑马程序员新开区块链学科，老师以通俗易懂的授课方式，深入浅出的技术讲解，肯定可以学会的哦。来源区视网，想看懂区块链，看视频教程就来这里哦！

　　④ 006：MPT与RLP|《ETH原理与智能合约开发》笔记

　　待字闺中开发了一门区块链方面的课程：《深入浅出ETH原理与智能合约开发》，马良老师讲授。此文集记录我的学习笔记。

　　课程共8节课。其中，前四课讲ETH原理，后四课讲智能合约。

　　第二课分为三部分：

　　这篇文章是第二课第二部分的学习笔记：MPT与RLP。

　　MPT，Merkle Patricia Tree，结合了Merkle Tree（默克尔树）和 Patricia Tree（帕特里夏树）的一种数据结构。

　　RLP，Recursive Length Prefix，一种编码方法。

　　这是两个非常重要的数据结构，在以太坊的区块和交易中都有用到。

　　先分别介绍一下Merkle Tree 和 Patricia Tree。

　　Merkle Tree 和 Patricia Tree Merkle Tree 和 Patricia Tree

　　默克尔树的解释：对每一个交易计算其散列值（Hash），再对两个散列值求他们的散列值。如果是奇数个，就把最后一个重复一次。最后得到的一个散列值就是默克尔树根的值。如图，交易1、1、2、3的散列值分别是HASH0、HASH1、HASH2、HASH3。HASH0和HASH1结合在一起计算散列值得HASH01，HASH2和HASH3结合在一起计算散列值得HASH23，接下来HASH01、HASH23结合在一起，计算散列值得HASH0123。

　　采用默克尔树的好处是可以方便的判断一个交易是否在区块中。

　　Patricia Tree，可称为压缩前缀树。如上图右半部分。相同的前缀在同一分支中，后面一同的部分分叉出来，如test和toast，都有相同的t，est和oast在两个分支中。

　　这个结构的好处是节省空间，因为每一级的键值可以是多个字符。

　　了解了Merkle Tree 和 Patricia Tree后，再来看这两者混合后的产物——MPT。

　　这里的原理知识单独来看不易理解，和具体的例子结合起来才更容易理解，此处先放上课件截图。在后面的例子中再做说明。

　　Merkle Patricia Tree 规格 Merkle Patricia Tree 规格

　　在MPT中，还涉及到三个小的编码标准。主要规则如图。下面结合两个例子说明一下。

　　三个编码标准 三个编码标准

　　HEX编码的例子：从ASCII码表中可以查出，b的十六进制编码为62，o的十六进制编码为6F，F在十六进制中就是15的意思。因为这是个叶子节点，最后加上0x10表示结束，也就是16。所以最后的编码为[6 2 6 15 6 2 16]

　　HEX-Prefix编码的例子：[6 2 6 15 6 2 16]，将其最后的0x10去掉，[6 2 6 15 6 2]。前面补一个四元组，其中（倒数）第0位是区分奇偶信息的，[6 2 6 15 6 2]是偶数位，第0位是0；第1位是区分节点类型的，这是叶子节点，第1位是1。所以这个四元组就是0010是2。“如果输入key的长度是偶数则再添加一个四元组0x0在flag四元组之后。”，所以，最终的前缀是0x20。本例最终的结果，[32 98 111 98]，即[0x20, 0x62, 0x6F, 0x62]

　　下面是综合性的例子，通过它可以很方便地理解前面的理论知识。值得多看几篇，仔细休会。

　　初始的key-value对为：

　　其中，<>中的数据为key的16进制编码。

　　MPT.jpg MPT.jpg

　　因为4组数据都有公共的6，所以这个节点的值为6，长度为1，奇数；节点类型：扩展节点；所以前缀就是0001，即1。

　　这是个扩展节点，它的值是一个Hashvalue，它指向一个分支节点。Hashvalue，具体指的是分支节点RLP编码的结果的散列值。（RLP见下小节）

　　分支节点。上面4组数据的第2位是4和8两种情况。在4的位置上存的是下面的扩展节点的散列值，在8的位置上存的是下面的叶子节点的散列值。

　　叶子节点。以68开头的只有一个了。所以这个节点上的四元组就是6f727365了。它是偶数位。前缀是0x20（同前文HEX-Prefix编码的例子）。这个叶子节点的value值为'stallion'。

　　扩展节点。在64之后，公共的部分是6f，这个扩展节点的key即为6f，前缀为0000，即00。这个扩展节点的value存放的是一个hashvalue，指向下一个节点，一个分支节点。

　　分支节点。646f已经表达完，这个节点的value值就是646f对应的值，'verb'。

　　除此之外，646f之后就是6，所以在这个分支节点的6位置上有一个散列值，指向下一个节点。

　　扩展节点。在646f6之后，公共的部分是7，其长度为1，奇数。所以前缀为0001。这个节点的value是一个散列值，指向下一个节点。

　　分支节点。646f67已经表达完，这个节点的value值就是646f67对应的值，'puppy'。

　　除此之外，646f67之后就是6，所以在这个分支节点的6位置上有一个散列值，指向下一个节点。

　　叶子节点。key为5，value为'coin'。长度为1，奇数，前缀0011，即3。

　　整个分析过程结束。可结合上图和前文的理论多加复习。

　　这小节也是理论性较强，通过例子可以方便理解。先放上课件，再根据我的理解举更多的例子。同样，学习方法也是理论和例子配合学习。其中，list的例子在下篇文章的上机实验部分再列举。 RLP的编码标准 RLP的编码标准 再举几个例子 再举几个例子

　　⑤ 011：Ethash算法|《ETH原理与智能合约开发》笔记

　　待字闺中开发了一门区块链方面的课程：《深入浅出ETH原理与智能合约开发》，马良老师讲授。此文集记录我的学习笔记。

　　课程共8节课。其中，前四课讲ETH原理，后四课讲智能合约。

　　第四课分为三部分：

　　这篇文章是第四课第一部分的学习笔记：Ethash算法。

　　这节课介绍的是以太坊非常核心的挖矿算法。

　　在介绍Ethash算法之前，先讲一些背景知识。其实区块链技术主要是解决一个共识的问题，而共识是一个层次很丰富的概念，这里把范畴缩小，只讨论区块链中的共识。

　　 什么是共识？

　　在区块链中，共识是指哪个节点有记账权。网络中有多个节点，理论上都有记账权，首先面临的问题就是，到底谁来记帐。另一个问题，交易一定是有顺序的，即谁在前，前在后。这样可以解决双花问题。区块链中的共识机制就是解决这两个问题，谁记帐和交易的顺序。

　　 什么是工作量证明算法

　　为了决定众多节点中谁来记帐，可以有多种方案。其中，工作量证明就让节点去算一个哈希值，满足难度目标值的胜出。这个过程只能通过枚举计算，谁算的快，谁获胜的概率大。收益跟节点的工作量有关，这就是工作量证明算法。

　　 为什么要引入工作量证明算法？

　　Hash Cash 由Adam Back 在1997年发表，中本聪首次在比特币中应用来解决共识问题。

　　它最初用来解决垃圾邮件问题。

　　其主要设计思想是通过暴力搜索，找到一种Block头部组合（通过调整nonce）使得嵌套的SHA256单向散列值输出小于一个特定的值（Target）。

　　这个算法是计算密集型算法，一开始从CPU挖矿，转而为GPU，转而为FPGA，转而为ASIC，从而使得算力变得非常集中。

　　算力集中就会带来一个问题，若有一个矿池的算力达到51%，则它就会有作恶的风险。这是比特币等使用工作量证明算法的系统的弊端。而以太坊则吸取了这个教训，进行了一些改进，诞生了Ethash算法。

　　Ethash算法吸取了比特币的教训，专门设计了非常不利用计算的模型，它采用了I/O密集的模型，I/O慢，计算再快也没用。这样，对专用集成电路则不是那么有效。

　　该算法对GPU友好。一是考虑如果只支持CPU，担心易被木马攻击；二是现在的显存都很大。

　　轻型客户端的算法不适于挖矿，易于验证；快速启动

　　算法中，主要依赖于Keccake256 。

　　数据源除了传统的Block头部，还引入了随机数阵列DAG（有向非循环图）（Vitalik提出）

　　种子值很小。根据种子值生成缓存值，缓存层的初始值为16M，每个世代增加128K。

　　在缓存层之下是矿工使用的数据值，数据层的初始值是1G，每个世代增加8M。整个数据层的大小是128Bytes的素数倍。

　　框架主要分为两个部分，一是DAG的生成，二是用Hashimoto来计算最终的结果。

　　DAG分为三个层次，种子层，缓存层，数据层。三个层次是逐渐增大的。

　　种子层很小，依赖上个世代的种子层。

　　缓存层的第一个数据是根据种子层生成的，后面的根据前面的一个来生成，它是一个串行化的过程。其初始大小是16M，每个世代增加128K。每个元素64字节。

　　数据层就是要用到的数据，其初始大小1G，现在约2个G，每个元素128字节。数据层的元素依赖缓存层的256个元素。

　　整个流程是内存密集型。

　　首先是头部信息和随机数结合在一起，做一个Keccak运算，获得初始的单向散列值Mix[0]，128字节。然后，通过另外一个函数，映射到DAG上，获取一个值，再与Mix[0]混合得到Mix[1]，如此循环64次，得到Mix[64]，128字节。

　　接下来经过后处理过程，得到 mix final 值，32字节。（这个值在前面两个小节《 009：GHOST协议 》、《 010：搭建测试网络 》都出现过）

　　再经过计算，得出结果。把它和目标值相比较，小于则挖矿成功。

　　难度值大，目标值小，就越难（前面需要的 0 越多）。

　　这个过程也是挖矿难，验证容易。

　　为防止矿机，mix function函数也有更新过。

　　难度公式见课件截图。

　　根据上一个区块的难度，来推算下一个。

　　从公式看出，难度由三部分组成，首先是上一区块的难度，然后是线性部分，最后是非线性部分。

　　非线性部分也叫难度炸弹，在过了一个特定的时间节点后，难度是指数上升。如此设计，其背后的目的是，在以太坊的项目周期中，在大都会版本后的下一个版本中，要转换共识，由POW变为POW、POS混合型的协议。基金会的意思可能是使得挖矿变得没意思。

　　难度曲线图显示，2017年10月，难度有一个大的下降，奖励也由5个变为3个。

　　本节主要介绍了Ethash算法，不足之处，请批评指正。