本文将介绍跨链桥是什么并将跨链桥进行分类与比较，搭配一些著名跨链桥攻击事件进行分析。什么是跨链桥？跨链桥是一个在不同链之间负责传递“讯息”的桥，至于是什么样的讯息，接下来会介绍。跨链桥的例子包含Multichain、Celer、XY、Nomad、RainbowBridge、Hop等等。链是不知道彼此的存在的大家熟悉的跨链桥使用场景绝大多数都是将资产例如ETH、BTC进行跨链。但实际上“资产”是没办法跨链的，这是因为每一条链都是各自独立的，它们不会知道彼此的存在、彼此的状态。至于Solana上的ETH或ETH上的BTC是怎么来的？那些都是跨链桥铸造出来的，只要这些跨链桥是安全的，这些铸造出来的币
“Allins是铭文赛道中基础设施类的代表，该协议致力于以AMM的方式推动铭文资产的流动性，并为铭文资产交易者提供更好的UI/UX。”2023年1月份后，比特币Ordinals协议的推出为铭文赛道的兴起奠定了基础。该协议以聪为单位将比特币划分，并在每个聪上刻画不同信息，以实现非同质化资产的效果。随后，采用Ordinals方案的应用，包括BRC20在内，不断涌现并进入市场，铭文板块在比特币链上掀起了一场浪潮。在铭文赛道中，散户发挥了主导作用。采用FairLaunch模式的BRC20等铭文由散户自行铸造，没有机构、项目方或老鼠仓。每个人都需要自行铸造Mint。铭文赛道再现了两年前meme的财富效应
本文基于内核5.4版本源码讨论在前面两篇介绍mmap的文章中，笔者分别从原理角度以及源码实现角度带着大家深入到内核世界深度揭秘了mmap内存映射的本质。从整个mmap映射的过程可以看出，内核只是在进程的虚拟地址空间中寻找出一段空闲的虚拟内存区域vma然后分配给本次映射而已。vma=vm_area_alloc(mm);vma->vm_start=addr;vma->vm_end=addr+len;vma->vm_flags=vm_flags;vma->vm_page_prot=vm_get_page_prot(vm_flags);vma->vm_pgoff=pgoff;如果是文件映射的话，内核还
上篇文章中我们引入了算法、数据结构、数据类型等概念，而要想衡量一个算法与数据结构是否为优质的，就需要一个衡量标准，这个衡量标准也是在我们实现一个好的算法时要遵循的原则。目录基本概念渐进性态渐进性态数学表征算法复杂度的运算顺序搜索算法二分搜索算法基本概念算法复杂度是衡量算法效率的指标，它描述了算法运行时间或空间需求随着输入规模增加而增加的趋势。通常分为时间复杂度和空间复杂度两种。时间复杂度描述了算法解决问题所需的计算时间与输入规模之间的关系。常用的时间复杂度包括常数阶O(1)、对数阶O(logn)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlogn)、平方阶O(n^2)等，其中O表示“大O记号”。空间复杂
Hellofolks，我是Luga，今天我们来聊一下云原生生态领域相关的技术-AutoScaling，即“弹性伸缩”。在当今的云原生生态系统中，基于波动的工作负载和动态的流量模式已经成为常态，传统的IT基础设施面临着巨大的挑战。这种不可预测的行为使得我们需要重新思考基础设施管理的方式。与传统的静态基础设施不同，现代云原生解决方案提供了更加灵活和自动化的弹性伸缩能力。通过运用容器化技术和编排工具，如Kubernetes，我们可以根据负载需求的变化自动进行伸缩，实现资源的弹性调配。一、什么是KubernetesAutoscaling?KubernetesAutoscaling是Kubernetes
文章目录一、MySQL的由来二、MySQL的架构2.1客户端2.2服务器三、MySQL的主要组成部分3.1连接管理器3.2查询缓存3.3解析器3.4查询优化器3.5执行器3.6存储引擎四、MySQL的特点五、MySQL的应用场景六、总结一、MySQL的由来MySQL最初是由瑞典公司MySQLAB的MichaelWidenius和DavidAxmark开发的一款开源关系型数据库管理系统。MySQLAB的初衷是创造一个简单、快速、可靠的关系型数据库系统，以解决当时Web应用程序的需要。他们想要创造一个更简单、更强大的数据库系统，以取代当时主流的商业数据库系统。因此，MySQL在1995年诞生了。M
什么是reduceJava8中有两大最为重要的改变，其一是Lambda表达式，另一个就是StreamAPI了。Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念，它将数据源流化后，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据、排序、切片、聚合统计等操作。操作之后会产生一个新的流，而数据源则不会发生改变。在使用Stream操作的过程中，往往有三个步骤，1.创建Stream从一个数据源（集合，数组）中，新建一个Stream流。2.中间操作一个中间操作链，对Stream流的数据进行处理。比如查找、过滤、映射转换等。3.终止操作一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果。常用的终止操作有 forearch、co
一般的DNN直接将全部信息拉成一维进行全连接，会丢失图像的位置等信息。CNN（卷积神经网络）更适合计算机视觉领域。下面总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。在了解巨佬们的智慧结晶，学习算法上的思路和技巧，便于我们自己构建模型，也便于我们做迁移学习。在观看了斯坦福的CS231n课程视频和同济子豪兄的视频后很有感悟，但在csdn发现没有类似详细的总结，希望帮到一些小白，搭配子豪兄的视频食用更佳哦。卷积可以提取原图中符合卷积核特征的特征，赋予神
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公众号「架构成长指南」，专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享前言最近在搞K8S的监控告警平台选型，对比了目前比较流行两款开源平台kube-prometheus、夜莺，也踩了一些坑分享一下kube-prometheus项目地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus目前使用最广泛的k8s的开源监控告警平台，在prometheus基础上，增加了对k8s的各种指标的监控，使用了KubernetesOperator进行了封装，几乎可以一键部署，部署起来以后登录Grafana，就可以看到各种指标，如下图优点生态好，基于p
