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Stellar區塊鏈：原理與實踐

為了解決ripple中文的問題，作者宋文鵬 這樣論述：

本書從工作原理、架構設計、工程實踐三個維度，對Stellar做了全方位深入剖析。三位作者均是區塊鏈領域的資深技術專家，均是Stellar社區的早期參與者、深度參與者和技術布道者，為Stellar在中國乃至全球的發展做出了重要貢獻。本書得到了Stellar創始人Jed McCaleb、Stellar亞太區負責人Michael Ran等Stellar官方團隊成員的高度評價和推薦。 全書共9章，從邏輯上可分為5個部分，內容涵蓋Stellar區塊鏈基礎協議剖析、兩層場景案例應用、應用系統架構設計、Stellar區塊鏈網路搭建和快速業務系統集成等方面。第一部分（第1~3章）：重點從工程實踐角度來審視區

塊鏈技術，介紹了區塊鏈的基礎概念和Stellar區塊鏈基礎協議的技術原理。第二部分（第4~5章）：給出了兩個典型的應用場景案例：一個是數據確權的應用場景，一個是基於數據確權的價值流通應用場景，展現了區塊鏈的兩層應用，引導讀者結合區塊鏈開展工程實踐應用。第三部分（第6章）：講解了基於Stellar區塊鏈技術的系統架構設計，從業務架構設計、邏輯架構設計、物理架構設計、數據架構設計和賬戶架構設計等方面給出了關鍵架構設計要點和最佳實踐。第四部分（第7~8章）：詳細說明了如何將一個stellar-core區塊鏈節點接入已有的Stellar區塊鏈網路中，並搭建horizon實例以實現對外提供訪問區塊鏈網路

的服務能力，同時，給出了搭建一個全新Stellar區塊鏈網路的詳細步驟，並介紹了對關鍵代碼的定製化改造。第五部分（第9章）：介紹了Stellar技術社區已有的工具，以及將Stellar區塊鏈技術和已有業務系統快速集成的方法。 宋文鵬，Stellar技術社區早期參與者，中國區塊鏈技術和產業發展論壇技術專家，IEEE區塊鏈標準組P2418.2副主席，ISO/TC307區塊鏈&分散式賬本標準組技術專家。參與了《區塊鏈：參考架構》《區塊鏈：數據格式》《區塊鏈：智能合約實施規範》和《區塊鏈：存證應用指南》等團標、國標和國際標準的制定。 梁然，中國區塊鏈早期的探索者，區塊鏈技術專

家。擅長研究區塊鏈中資產的發行和交易，參與編寫了《ChinaLedger技術白皮書》、工信部《中國區塊鏈技術和應用發展白皮書》等著作，對區塊鏈和分散式賬本技術在國內的普及和發展做出了很大貢獻。在2014年創立RippleFox社區，該社區已發展成為中國最大的Ripple和Stellar社區。在2017年創立共贏鏈信息科技（深圳）有限公司，將區塊鏈技術應用到企業自金融生態。開發的「鏈單」系統在多家上市公司上線，在供應鏈金融領域取得了良好的效果。 韓豐，Stellar技術社區深度參與者，Stellar區塊鏈技術布道者，Stellar中文維基創始人，螢火生態聯合創始人。積極推進Stellar技術在

國內的應用與發展。自Stellar項目啟動即運行網路節點，該節點已成長為最受信賴的節點之一。 序 前言 第1章 區塊鏈基礎 1 1.1關鍵特徵 1 1.2適合場景 2 1.3關鍵組成 3 1.3.1P2P網路 3 1.3.2共識機制 4 1.3.3密碼學6 1.3.4智能合約 9 1.4網路類型 10 1.5安全性考量 11 1.6性能考量 13 1.7常見基礎協議 13 1.7.1BitCoin 13 1.7.2Ethereum 15 1.7.3Ripple 16 1.7.4Tendermint 16 1.8標準化19 1.9本章小結 21 第2章 Stellar概述

22 2.1主要特點 22 2.2關鍵部件 23 2.2.1網路結構 23 2.2.2stellar-core 23 2.2.3horizon 24 2.3常用工具 27 2.3.1Account-Viewer 27 2.3.2Laboratory 29 2.3.3Dashboard 32 2.4Hello New World 34 2.5聯邦拜占庭共識 36 2.6本章小結 38 第3章 Stellar詳解39 3.1數據大圖 39 3.1.1帳本數據 39 3.1.2實體資料 41 3.1.3形態數據 41 3.2帳戶43 3.3賬頁46 3.4數字資產 50 3.4.1原生資產 50

3.4.2通貨膨脹 51 3.4.3發行資產 53 3.4.4信任資產 53 3.4.5資產錨點 55 3.5分散式交易 56 3.5.1交易掛單 56 3.5.2被動掛單 58 3.5.3路徑支付 58 3.6智能合約 58 3.6.1多簽名58 3.6.2閾值62 3.6.3時間事件 64 3.7管理資料 64 3.8事務&操作65 3.8.1事務65 3.8.2操作66 3.9其他概念 75 3.9.1序號75 3.9.2通道75 3.9.3事件77 3.10本章小結 79 第4章 數據存證 80 4.1場景需求 81 4.2實現原理 82 4.2.1實名認證 82 4.2.2數據確權

84 4.2.3數據查驗 84 4.3實現過程 85 4.3.1實現代碼結構 85 4.3.2接入區塊鏈網路 86 4.3.3數據Hash上鏈87 4.3.4事務查驗 91 4.4實踐 91 4.5本章小結 92 第5章 資產交易 93 5.1場景需求 93 5.2實現原理 94 5.3實現過程 96 5.4實踐 101 5.4.1區塊鏈網路高可用性 101 5.4.2發行資產總量控制 101 5.4.3與業務系統集成 102 5.4.4有效的帳戶架構設計 102 5.5本章小結 103 第6章 基於Stellar區塊鏈技術的系統架構設計 104 6.1業務架構設計 104 6.1.1什

麼場景適合區塊鏈？ 104 6.1.2區塊鏈網路形態 105 6.1.3去中心化？ 108 6.1.4協作模式 108 6.1.5如何證明是區塊鏈？ 109 6.2邏輯架構設計 109 6.2.1DApp 109 6.2.2三種區塊鏈網路連結方式 110 6.2.3業務監控 110 6.2.4事務性邏輯處理 111 6.3物理架構設計 111 6.3.1節點類型 111 6.3.2物理架構設計檢視 111 6.4資料架構設計 113 6.4.1四種數據 113 6.4.2數據上鏈 113 6.4.3數據隱私 113 6.5帳戶架構設計 114 6.5.1用戶帳戶處理 114 6.5.2發行帳戶

處理 114 6.5.3帳戶認證 117 6.6本章小結 118 第7章 搭建Stellar公有區塊鏈網路節點 119 7.1公有區塊鏈網路狀態 119 7.2狀態機複製 121 7.3stellar-core部署123 7.3.1環境準備 123 7.3.2安裝方式 123 7.3.3依賴環境安裝 124 7.3.4安裝PostgreSQL 124 7.3.5選擇安裝分支 127 7.3.6編譯安裝 127 7.3.7創建節點seed 129 7.3.8設定檔實例 129 7.3.9初始化資料庫 131 7.3.10啟動節點 133 7.4stellar-core配置參數134 7.4.1

通用管理類 134 7.4.2網路類135 7.4.3SCP類 137 7.4.4歷史資料類 137 7.4.5測試類138 7.4.6歷史歸檔配置 138 7.4.7Quorum Set配置140 7.5stellar-core實踐141 7.5.1創建系統服務 141 7.5.2遠端命令142 7.5.3控制台命令 146 7.5.4使用阿裡雲OSS作為歷史歸檔資料來源 149 7.5.5stellar-core部署硬碟採用SSD硬碟149 7.5.6設定檔特殊字元問題 150 7.5.7stellar-core安全退出151 7.5.8作業系統的系統時間問題 151 7.6horizon

部署154 7.6.1環境準備 154 7.6.2安裝方式 155 7.6.3安裝Golang 155 7.6.4資料庫準備 156 7.6.5源碼編譯安裝 156 7.6.6小配置參數 156 7.6.7啟動horizon 157 7.7horizon配置參數158 7.8horizon實踐159 7.8.1創建系統服務 159 7.8.2高可用配置 160 7.9本章小結 161 第8章 搭建一個新的Stellar區塊鏈網路 162 8.1為什麼需要？ 162 8.2網路方案設計 163 8.2.1網路健壯性方案 163 8.2.2服務健壯性方案 164 8.2.3網路性能方案 165

8.2.4歷史歸檔方案 165 8.3網路配置啟動 166 8.3.1stellar-core配置166 8.3.2啟動stellar-core 168 8.3.3啟動後原生資產處理 168 8.3.4horizon配置168 8.4關鍵代碼定制 171 8.4.1帳戶位址和Seed首碼修改171 8.4.2設置通貨膨脹率 171 8.4.3修改預設配置 172 8.4.4創世區塊修改 173 8.5本章小結 175 第9章系統集成 176 9.1基礎服務套件 176 9.2聯邦協議 177 9.2.1工作原理 178 9.2.2參考實現 181 9.3橋接服務 182 9.3.1工作原理

183 9.3.2參考實現 183 9.4合規協議 185 9.4.1工作原理 185 9.4.2參考實現 187 9.5本章小結 188 後記 189 附錄術語中英文對照表 191  

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以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用

為了解決ripple中文的問題，作者陳威仁 這樣論述：

電壓調節技術(voltage scaling)在提高數位系統的能源效益方面具有相當大的潛力。然而，其節能效益在極大程度上受制於系統中穩壓電路之性能。本論文旨在提出一種可打破此限制的基於時序錯誤導向之電源軌調變技術，並以此技術實現細緻化的電壓調節。所提出之技術只需要少數電壓檔位，即可利用電源軌抖動(supply rail voltage dithering)的方式來近似出細緻化電壓調節的效果。因此，所提出之方法可以顯著降低晶片內穩壓電路的設計開銷。由於數位式低壓降線性穩壓器(digital low-dropout regulator, DLDO)具有無縫整合：（一）穩定輸出電壓、（二）電源軌抖

動、以及（三）電源閘控(power gating)等技術之特性，因此本論文利用DLDO來實現所提出之電源軌調變技術。為了精確與快速地實現適用於不同應用場景之DLDO電路，本論文也提出一種具有快速週轉時間的DLDO設計方法，並實際以一高性能DLDO設計為例驗證其效益。實驗結果指出，使用了聯電110奈米製程所製造的DLDO測試晶片展現出3毫伏特的超低漣波、67奈秒的輕載至重載暫態響應及250奈秒的重載至輕載暫態響應。與最先進的DLDO設計相比，該DLDO具有更簡潔的硬體架構且在品質因數(figure of merit)方面展現出高度競爭力。而後，本文以一種基於DLDO的抖動電源 (dithered

power supply)來實現所提出之電源軌調變技術。為了驗證所提出技術之效益，我們使用了一個具有時序錯誤偵測與修正能力之可程式化DSP資料路徑(datapath)作為測試載體。此測試晶片以台積電65奈米低功耗製程實現，而研究結果表明，所提出之電源軌調變技術有助於回收設計階段時留下之保守設計餘裕(design margin)並提高能源效率。量測結果指出，當該DSP資料路徑被程式化為一個無限脈衝響(infinite impulse response)數位濾波器以執行低通濾波時，所提技術之節能效益最高可達30.8%。最後，本論文將所提出之電源軌調變技術應用於即時影像處理系統中並探索其先天的容錯

能力。我們利用人眼視覺可將視訊中相鄰影格及影格中鄰近畫素進行視覺積分的特性，來達到即使不須對時序錯誤進行主動偵測及修正也能維持一定視覺品質的效果。因此，藉由巧妙安排容許時序錯誤發生之位置（藉由降低操作電壓），因時序錯誤所產生的錯誤畫素即可主動被人眼濾除。 該測試晶片以聯電40奈米製程實現，其搭載了一個即時視訊縮放引擎作為測試載具。在實驗結果中，該測試晶片展現了高達35%的節能效益，並能在不需對時序錯誤做出任何修正、且不須更動資料路徑架構的狀況下，仍能維持良好的主觀視覺感受。在五分制的平均主觀意見分數(mean opinion score)評量中，各類型的畫面皆達4分以上。而在客觀評量方面，峰值

信號雜訊比(peak signal-to-noise ratio)皆高於30分貝。

日日(No.26)

為了解決ripple中文的問題，作者日日編輯部 這樣論述：

　　日日No.26是手工木器生活工藝家三谷龍二的「器的履歷書」。 　　三谷龍二，1981年移居長野縣松本市開設PERSONA STUDIO工作室，提倡將木製器皿作為日常生活器具，曾於日本全國舉辦多次個展。 　　大約在幾年前，《日日》請到三谷龍二連載專欄。站在使用三谷龍二所做器皿的使用者立場，我們對於創作者是怎麼想的、如何做出這些器皿等這些事感到非常有興趣。於是浮現在腦海中的標題即是「器的履歷書」。 　　藉由文字解說，我們得以了解三谷龍二創作器皿的時候，原來有這麼深入的想法，以及紮根於生活中的發想，更加深了對這些器皿的喜愛。 　　從一塊木材開始所產生的木之器，無法像陶

土一樣揉掉重來。可以說是一次決定勝負。可以窺見認真與木器製作一決勝負的「器的履歷書」專欄，每次都讓我們滿懷期待且興味盎然地閱讀。 　　這次《日日》便以三谷龍二先生「器的履歷書」為主題推出專刊。  

太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之改良型布穀鳥最大功率追蹤法及其發電量估測

為了解決ripple中文的問題，作者王冠文 這樣論述：

本論文主要目的在於研發太陽光電模組陣列(Photovoltaic Module Array, PMA)在遮蔭條件下之最大功率追蹤及其發電量估測系統。由於太陽光電模組陣列發生遮蔭時，太陽光電模組陣列之功率-電壓(P-V)特性曲線將會有一個以上的最大功率點（Maximum Power Point, MPP），若使用一般傳統的最大功率追蹤器可能只會追蹤到局部最大功率點（Local Maximum Power Point, LMPP），而無法追蹤到全域最大功率點（Global Maximum Power Point, GMPP）。因此，本論文首先提出一使用改良型布穀鳥搜尋學習最佳化演算法(Cucko

o Search-Learning-Based Optimization Algorithm, CSLBOA)進行太陽光電模組陣列之最大功率追蹤(Maximum Power Point Tracking, MPPT)，由模擬與實測結果證明所提之改良型布穀鳥搜尋演算法，較傳統之布穀鳥搜尋演算法具有較佳的追蹤速度響應。此外，亦提出一太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之發電量估測系統，首先使用Matlab軟體程式建立發電量估測系統並進行發電量模擬，同時亦使用Solar Pro軟體程式進行實際發電量模擬，再由兩者模擬結果進行比照，以驗證系統之發電量估測的可行性。