深入淺出以太坊微盤

① 人工智慧入門書籍

人工智慧是計算機科學的一個分支，並不是一個單一學科，圖像識別、自然語言處理、機器人、語言識別、專家系統等等，每一個研究都富有挑戰。對人工智慧感興趣，但無法確定具體方向，如何了解人工智慧現狀和研究領域？

筆者推薦4本科普書，對於大多數人來說，閱讀難度不高，公式和理論少，內容有趣，能讀得下去；信息較新鮮且全，要有一定閱讀價值，能夠有深入的思考當然更好。書單不長，只用做科普入門。

1、《超級智能》

2、《我們最後的發明：人工智慧與人類時代的終結》

3、《智能時代》

4、《人工智慧：國家人工智慧戰略行動抓手》

② 002：以太坊簡介|《ETH原理與智能合約開發》筆記

待字閨中開發了一門區塊鏈方面的課程：《深入淺出ETH原理與智能合約開發》，馬良老師講授。此文集記錄我的學習筆記。

課程共8節課。其中，前四課講ETH原理，後四課講智能合約。
第一課分為四部分：

這篇文章是第一部分的學習筆記：以太坊簡介。

以太坊是目前公認的區塊鏈2.0，相比於區塊鏈1.0（比特幣），其最大的特點是引入了智能合約，從而從單一的數字加密 Token 技術轉化為一個區塊鏈分布式應用的平台。以太坊本身不包含任何具體的應用，它主要是提供基礎平台和工具，使得開發者可以在其基礎之上開發出各種各樣的應用。可以說，以太坊有著巨大的潛力，它最終可能會發展出分布式、自動化、自組織的最高形態。

第一，我們可以通過學習以太坊的技術，領會區塊鏈技術發展的脈絡，改進的思路/路徑，從而緊跟區塊鏈技術發展的前沿，預測下一步的趨勢。
第二，DAPP（分布式應用）生態系統目前的發展也是蒸蒸日上，蓬勃發展，據不完全統計，現在有數百種應用之多，顯而易見的，對於開發人員的需求也是水漲船高，需要大量的開發人員。目前非常有名的應用有加密貓、各類側鏈應用、ERC20 Token如幣安幣火幣等等。

2013年，創始人 Vitalik Buterin 針對比特幣存在的一些問題以及局限性，提出把「智能合約」構想應用於區塊鏈領域，希望打造一個基於區塊鏈的多方計算的智能化通用平台，並通過比特幣融資進行開發。

2014年，以太坊基金會在瑞士成立，管理並運營整個項目。

前5大礦池佔83%的算力，很集中。

目前大約有16000個全節點，其中，美國5461（34%），中國1839（11.5%），俄羅斯963（6%），德國920（5.7%），加拿大875（5.45%）。全節點每天都有動態變化。分布情況也反映出各個國家的參與熱度。

③ 如何快速入門區塊鏈

目前市面上還沒有多少系統學習區塊鏈的視頻，自學區塊鏈還是比較難得。可以報班，黑馬程序員新開區塊鏈學科，老師以通俗易懂的授課方式，深入淺出的技術講解，肯定可以學會的哦。來源區視網，想看懂區塊鏈，看視頻教程就來這里哦！

④ 006：MPT與RLP|《ETH原理與智能合約開發》筆記

待字閨中開發了一門區塊鏈方面的課程：《深入淺出ETH原理與智能合約開發》，馬良老師講授。此文集記錄我的學習筆記。

課程共8節課。其中，前四課講ETH原理，後四課講智能合約。
第二課分為三部分：

這篇文章是第二課第二部分的學習筆記：MPT與RLP。

MPT，Merkle Patricia Tree，結合了Merkle Tree（默克爾樹）和 Patricia Tree（帕特里夏樹）的一種數據結構。
RLP，Recursive Length Prefix，一種編碼方法。

這是兩個非常重要的數據結構，在以太坊的區塊和交易中都有用到。

先分別介紹一下Merkle Tree 和 Patricia Tree。
Merkle Tree 和 Patricia Tree Merkle Tree 和 Patricia Tree
默克爾樹的解釋：對每一個交易計算其散列值（Hash），再對兩個散列值求他們的散列值。如果是奇數個，就把最後一個重復一次。最後得到的一個散列值就是默克爾樹根的值。如圖，交易1、1、2、3的散列值分別是HASH0、HASH1、HASH2、HASH3。HASH0和HASH1結合在一起計算散列值得HASH01，HASH2和HASH3結合在一起計算散列值得HASH23，接下來HASH01、HASH23結合在一起，計算散列值得HASH0123。

採用默克爾樹的好處是可以方便的判斷一個交易是否在區塊中。

Patricia Tree，可稱為壓縮前綴樹。如上圖右半部分。相同的前綴在同一分支中，後面一同的部分分叉出來，如test和toast，都有相同的t，est和oast在兩個分支中。

這個結構的好處是節省空間，因為每一級的鍵值可以是多個字元。

了解了Merkle Tree 和 Patricia Tree後，再來看這兩者混合後的產物——MPT。
這里的原理知識單獨來看不易理解，和具體的例子結合起來才更容易理解，此處先放上課件截圖。在後面的例子中再做說明。
Merkle Patricia Tree 規格 Merkle Patricia Tree 規格
在MPT中，還涉及到三個小的編碼標准。主要規則如圖。下面結合兩個例子說明一下。
三個編碼標准 三個編碼標准
HEX編碼的例子：從ASCII碼表中可以查出，b的十六進制編碼為62，o的十六進制編碼為6F，F在十六進制中就是15的意思。因為這是個葉子節點，最後加上0x10表示結束，也就是16。所以最後的編碼為[6 2 6 15 6 2 16]

HEX-Prefix編碼的例子：[6 2 6 15 6 2 16]，將其最後的0x10去掉，[6 2 6 15 6 2]。前面補一個四元組，其中（倒數）第0位是區分奇偶信息的，[6 2 6 15 6 2]是偶數位，第0位是0；第1位是區分節點類型的，這是葉子節點，第1位是1。所以這個四元組就是0010是2。「如果輸入key的長度是偶數則再添加一個四元組0x0在flag四元組之後。」，所以，最終的前綴是0x20。本例最終的結果，[32 98 111 98]，即[0x20, 0x62, 0x6F, 0x62]

下面是綜合性的例子，通過它可以很方便地理解前面的理論知識。值得多看幾篇，仔細休會。

初始的key-value對為：

其中，<>中的數據為key的16進制編碼。
MPT.jpg MPT.jpg
因為4組數據都有公共的6，所以這個節點的值為6，長度為1，奇數；節點類型：擴展節點；所以前綴就是0001，即1。

這是個擴展節點，它的值是一個Hashvalue，它指向一個分支節點。Hashvalue，具體指的是分支節點RLP編碼的結果的散列值。（RLP見下小節）

分支節點。上面4組數據的第2位是4和8兩種情況。在4的位置上存的是下面的擴展節點的散列值，在8的位置上存的是下面的葉子節點的散列值。

葉子節點。以68開頭的只有一個了。所以這個節點上的四元組就是6f727365了。它是偶數位。前綴是0x20（同前文HEX-Prefix編碼的例子）。這個葉子節點的value值為'stallion'。

擴展節點。在64之後，公共的部分是6f，這個擴展節點的key即為6f，前綴為0000，即00。這個擴展節點的value存放的是一個hashvalue，指向下一個節點，一個分支節點。

分支節點。646f已經表達完，這個節點的value值就是646f對應的值，'verb'。

除此之外，646f之後就是6，所以在這個分支節點的6位置上有一個散列值，指向下一個節點。

擴展節點。在646f6之後，公共的部分是7，其長度為1，奇數。所以前綴為0001。這個節點的value是一個散列值，指向下一個節點。

分支節點。646f67已經表達完，這個節點的value值就是646f67對應的值，'puppy'。

除此之外，646f67之後就是6，所以在這個分支節點的6位置上有一個散列值，指向下一個節點。

葉子節點。key為5，value為'coin'。長度為1，奇數，前綴0011，即3。

整個分析過程結束。可結合上圖和前文的理論多加復習。

這小節也是理論性較強，通過例子可以方便理解。先放上課件，再根據我的理解舉更多的例子。同樣，學習方法也是理論和例子配合學習。其中，list的例子在下篇文章的上機實驗部分再列舉。 RLP的編碼標准 RLP的編碼標准 再舉幾個例子 再舉幾個例子

⑤ 011：Ethash演算法|《ETH原理與智能合約開發》筆記

待字閨中開發了一門區塊鏈方面的課程：《深入淺出ETH原理與智能合約開發》，馬良老師講授。此文集記錄我的學習筆記。

課程共8節課。其中，前四課講ETH原理，後四課講智能合約。
第四課分為三部分：

這篇文章是第四課第一部分的學習筆記：Ethash演算法。

這節課介紹的是以太坊非常核心的挖礦演算法。

在介紹Ethash演算法之前，先講一些背景知識。其實區塊鏈技術主要是解決一個共識的問題，而共識是一個層次很豐富的概念，這里把范疇縮小，只討論區塊鏈中的共識。

什麼是共識？

在區塊鏈中，共識是指哪個節點有記賬權。網路中有多個節點，理論上都有記賬權，首先面臨的問題就是，到底誰來記帳。另一個問題，交易一定是有順序的，即誰在前，前在後。這樣可以解決雙花問題。區塊鏈中的共識機制就是解決這兩個問題，誰記帳和交易的順序。

什麼是工作量證明演算法

為了決定眾多節點中誰來記帳，可以有多種方案。其中，工作量證明就讓節點去算一個哈希值，滿足難度目標值的勝出。這個過程只能通過枚舉計算，誰算的快，誰獲勝的概率大。收益跟節點的工作量有關，這就是工作量證明演算法。

為什麼要引入工作量證明演算法？

Hash Cash 由Adam Back 在1997年發表，中本聰首次在比特幣中應用來解決共識問題。

它最初用來解決垃圾郵件問題。

其主要設計思想是通過暴力搜索，找到一種Block頭部組合（通過調整nonce）使得嵌套的SHA256單向散列值輸出小於一個特定的值（Target）。

這個演算法是計算密集型演算法，一開始從CPU挖礦，轉而為GPU，轉而為FPGA，轉而為ASIC，從而使得算力變得非常集中。

算力集中就會帶來一個問題，若有一個礦池的算力達到51%，則它就會有作惡的風險。這是比特幣等使用工作量證明演算法的系統的弊端。而以太坊則吸取了這個教訓，進行了一些改進，誕生了Ethash演算法。

Ethash演算法吸取了比特幣的教訓，專門設計了非常不利用計算的模型，它採用了I/O密集的模型，I/O慢，計算再快也沒用。這樣，對專用集成電路則不是那麼有效。

該演算法對GPU友好。一是考慮如果只支持CPU，擔心易被木馬攻擊；二是現在的顯存都很大。

輕型客戶端的演算法不適於挖礦，易於驗證；快速啟動

演算法中，主要依賴於Keccake256 。

數據源除了傳統的Block頭部，還引入了隨機數陣列DAG（有向非循環圖）（Vitalik提出）

種子值很小。根據種子值生成緩存值，緩存層的初始值為16M，每個世代增加128K。

在緩存層之下是礦工使用的數據值，數據層的初始值是1G，每個世代增加8M。整個數據層的大小是128Bytes的素數倍。

框架主要分為兩個部分，一是DAG的生成，二是用Hashimoto來計算最終的結果。

DAG分為三個層次，種子層，緩存層，數據層。三個層次是逐漸增大的。

種子層很小，依賴上個世代的種子層。

緩存層的第一個數據是根據種子層生成的，後面的根據前面的一個來生成，它是一個串列化的過程。其初始大小是16M，每個世代增加128K。每個元素64位元組。

數據層就是要用到的數據，其初始大小1G，現在約2個G，每個元素128位元組。數據層的元素依賴緩存層的256個元素。

整個流程是內存密集型。

首先是頭部信息和隨機數結合在一起，做一個Keccak運算，獲得初始的單向散列值Mix[0]，128位元組。然後，通過另外一個函數，映射到DAG上，獲取一個值，再與Mix[0]混合得到Mix[1]，如此循環64次，得到Mix[64]，128位元組。

接下來經過後處理過程，得到 mix final 值，32位元組。（這個值在前面兩個小節《 009：GHOST協議 》、《 010：搭建測試網路 》都出現過）

再經過計算，得出結果。把它和目標值相比較，小於則挖礦成功。

難度值大，目標值小，就越難（前面需要的 0 越多）。

這個過程也是挖礦難，驗證容易。

為防止礦機，mix function函數也有更新過。

難度公式見課件截圖。

根據上一個區塊的難度，來推算下一個。

從公式看出，難度由三部分組成，首先是上一區塊的難度，然後是線性部分，最後是非線性部分。

非線性部分也叫難度炸彈，在過了一個特定的時間節點後，難度是指數上升。如此設計，其背後的目的是，在以太坊的項目周期中，在大都會版本後的下一個版本中，要轉換共識，由POW變為POW、POS混合型的協議。基金會的意思可能是使得挖礦變得沒意思。

難度曲線圖顯示，2017年10月，難度有一個大的下降，獎勵也由5個變為3個。

本節主要介紹了Ethash演算法，不足之處，請批評指正。