Swarm Bzz第一个公平数据协议库
第一个公平数据协议库[bmt-js]最近在NPM上发布！
使用该库，您可以在数据上构建二进制默克尔树。
这允许在没有Bee客户端的情况下计算Swarm上使用的内容散列，并且首次提供分辨率为32字节的包含证明！
它是如何工作的
首先，它默认情况下将数据拆分为最大有效负载为4KB的chunks，但此条件可以修改其span字节长度（8字节），该长度表示字节有效负载包含在块下的时间。
如果有效载荷字节长度不能完全适合此块除法，最右边块的数据将用零填充，以便为BMT操作提供固定长度数据。
这个基本单元还需要在分散存储系统上有效分发有关合理否认性、垃圾收集、负载平衡等的数据。有关更多详细信息，请访问完全实现此逻辑的Etherem Swarm网页。
使用的哈希算法是keccak256函数，该函数导致32字节长segment。
对块数据执行BMT散列将定义块的BMT root hash。然后，出于完整性考虑，BMT根散列与块的跨度从左侧散列，该跨度采用Chunk address。
为了引用具有单个32字节段的文件，有效负载的块地址必须以相同的方式散列，直到File address：
默认情况下，块可以在随后的BMT树级别封装128个块地址。这类块被称为Intermediate chunks。根据BMT树的属性，这些块将以Root chunk结尾，该块引用下面的所有块（直接或间接），其地址也将是File address。
人们可以意识到，BMT级别可以在最右侧有一个不能与邻居块进行散列的孤儿块，因为它没有邻居块（例如129/129块）。当它发生时，在每个BMT级别上散列这个孤儿块没有意义，因为它将以零数据进行BMT散列。这就是为什么该算法将孤儿块处理为Carrier chunk，并试图将其放置到BMT树级别，在那里块地址可以与其他地址封装。
这种BMT数据散列允许引用任何具有统一32字节唯一地址的文件，称为内容寻址。
尽管如此，它还允许对数据进行轻量级紧凑的包含证明。这种证明只需要提供很少的数据来证明数据的任何特定段（32字节）是否存在于文件地址下的特定偏移量处。
此功能允许围绕32字节文件地址引用的数据创建逻辑，其中数据段值必须满足某些条件。第一个/最佳用例可以通过智能合同实现，这些合同实现了验证功能，检查提供的inclusion proof segments确实包含在提交的文件引用下。
为了获得这些包含段，该库从BMT树中收集所有必需的段，这些段可用于输入智能合同验证参数。
第一个公平数据协议库[bmt-js]最近在NPM上发布！
使用该库，您可以在数据上构建二进制默克尔树。
这允许在没有Bee客户端的情况下计算Swarm上使用的内容散列，并且首次提供分辨率为32字节的包含证明！
它是如何工作的
首先，它默认情况下将数据拆分为最大有效负载为4KB的chunks，但此条件可以修改其span字节长度（8字节），该长度表示字节有效负载包含在块下的时间。
如果有效载荷字节长度不能完全适合此块除法，最右边块的数据将用零填充，以便为BMT操作提供固定长度数据。
这个基本单元还需要在分散存储系统上有效分发有关合理否认性、垃圾收集、负载平衡等的数据。有关更多详细信息，请访问完全实现此逻辑的Etherem Swarm网页。
使用的哈希算法是keccak256函数，该函数导致32字节长segment。
对块数据执行BMT散列将定义块的BMT root hash。然后，出于完整性考虑，BMT根散列与块的跨度从左侧散列，该跨度采用Chunk address。
为了引用具有单个32字节段的文件，有效负载的块地址必须以相同的方式散列，直到File address：
默认情况下，块可以在随后的BMT树级别封装128个块地址。这类块被称为Intermediate chunks。根据BMT树的属性，这些块将以Root chunk结尾，该块引用下面的所有块（直接或间接），其地址也将是File address。
人们可以意识到，BMT级别可以在最右侧有一个不能与邻居块进行散列的孤儿块，因为它没有邻居块（例如129/129块）。当它发生时，在每个BMT级别上散列这个孤儿块没有意义，因为它将以零数据进行BMT散列。这就是为什么该算法将孤儿块处理为Carrier chunk，并试图将其放置到BMT树级别，在那里块地址可以与其他地址封装。
这种BMT数据散列允许引用任何具有统一32字节唯一地址的文件，称为内容寻址。
尽管如此，它还允许对数据进行轻量级紧凑的包含证明。这种证明只需要提供很少的数据来证明数据的任何特定段（32字节）是否存在于文件地址下的特定偏移量处。
此功能允许围绕32字节文件地址引用的数据创建逻辑，其中数据段值必须满足某些条件。第一个/最佳用例可以通过智能合同实现，这些合同实现了验证功能，检查提供的inclusion proof segments确实包含在提交的文件引用下。
为了获得这些包含段，该库从BMT树中收集所有必需的段，这些段可用于输入智能合同验证参数。
#嘟噜的失眠奇想#
昨晚入睡失败，脑子突然蹦出一个问题，短信验证码是怎么实现的，手机号+code有过期时间，马上想到的方案是手机号和code拼接作key写入redis设置过期时间，这样还可以保证code的有效时间在10min内，可以有多个有效的code，但是为了要做人机检验，还需要另外存一个key，限制这个手机号1min内仅能请求一次，显然key的数量根据限制时间是成倍增加的，一个简单的想法是key是手机号value是code，但是不能满足多个code有效，然后开始考虑是否可以对11位正整数和6位正整数做一些hash，然后就困了。
早上突然想多个code有效干嘛，真无语。
昨晚入睡失败，脑子突然蹦出一个问题，短信验证码是怎么实现的，手机号+code有过期时间，马上想到的方案是手机号和code拼接作key写入redis设置过期时间，这样还可以保证code的有效时间在10min内，可以有多个有效的code，但是为了要做人机检验，还需要另外存一个key，限制这个手机号1min内仅能请求一次，显然key的数量根据限制时间是成倍增加的，一个简单的想法是key是手机号value是code，但是不能满足多个code有效，然后开始考虑是否可以对11位正整数和6位正整数做一些hash，然后就困了。
早上突然想多个code有效干嘛，真无语。
哈希率创新高！比特币价格只比生产成本高出20%！
比特币矿工在1月15日将大量的SHA256算力投入到BTC网络，当天12点以后，哈希率迅速达到了219.68 EH/S的历史高点。
------------------
画外音：
1、很多人不懂矿工，矿工不仅是区块链网络的重要参与者，还是区块链网络的安全守护者，没有矿工就没有区块链网络。
2、矿工持续看好，加大投入导致了哈希率飙升。
3、哈希率即代表全网算力，即是每秒计算哈希函数的数量，计算越快挖矿越快。
H/s 是最小的单位,每秒做一次计算机随机的hash碰撞,就叫做Hash/s 单位简写成 H/s
KH/s:1KH/s=1000H/s
K=千的意思,每秒1,000次哈希
MH/s :1MH/s=1000KH/s
1M=1000千 ,每秒1,000,000次哈希
GH/s:1GH/s =1000MH/s 每秒1,000,000,000次哈希。
TH/s :1 TH/s =1000GH/s 每秒1,000,000,000,000次哈希。
PH/s:1 PH/s =1000TH/s 每秒1,000,000,000,000,000次哈希。
EH/s:1 EH/s =1000PH/s 每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。
比特币矿工在1月15日将大量的SHA256算力投入到BTC网络，当天12点以后，哈希率迅速达到了219.68 EH/S的历史高点。
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画外音：
1、很多人不懂矿工，矿工不仅是区块链网络的重要参与者，还是区块链网络的安全守护者，没有矿工就没有区块链网络。
2、矿工持续看好，加大投入导致了哈希率飙升。
3、哈希率即代表全网算力，即是每秒计算哈希函数的数量，计算越快挖矿越快。
H/s 是最小的单位,每秒做一次计算机随机的hash碰撞,就叫做Hash/s 单位简写成 H/s
KH/s:1KH/s=1000H/s
K=千的意思,每秒1,000次哈希
MH/s :1MH/s=1000KH/s
1M=1000千 ,每秒1,000,000次哈希
GH/s:1GH/s =1000MH/s 每秒1,000,000,000次哈希。
TH/s :1 TH/s =1000GH/s 每秒1,000,000,000,000次哈希。
PH/s:1 PH/s =1000TH/s 每秒1,000,000,000,000,000次哈希。
EH/s:1 EH/s =1000PH/s 每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。
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