solidity 智能合约 实战

时间: 2023-11-11 14:08:11 浏览: 102
很高兴能为您解答关于 Solidity 智能合约实战的问题。 Solidity 是以太坊平台上的智能合约编程语言,可以用于开发各种去中心化应用程序(DApps)。以下是一些您可以实战的 Solidity 智能合约项目: 1. 众筹智能合约:实现众筹的功能,投资者可以通过以太币参与项目,当项目达到目标金额时,众筹成功,否则退回投资者的以太币。 2. 投票智能合约:实现投票的功能,可以用于组织内部选举或社区治理等场景。 3. 银行智能合约:实现基本的银行功能,如存款、取款和转账等。 4. 物流智能合约:实现物流跟踪功能,可以用于物流行业的供应链管理等场景。 5. 数字身份智能合约:实现数字身份认证和管理功能,可以用于金融、医疗等领域。 以上仅是 Solidity 智能合约项目的一部分,您可以根据自己的需求和兴趣选择合适的项目进行实战练习。希望对您有所帮助。
相关问题

solidity 智能合约 登录注册实战

好的,下面我为你介绍一个基于 Solidity 智能合约的登录注册实战。 首先,我们需要定义一个用户结构体,包含用户名和密码: ``` struct User { string username; string password; } ``` 接着,我们需要定义一个存储用户信息的映射: ``` mapping(address => User) users; ``` 然后,我们需要实现注册和登录的函数。注册函数需要验证用户名是否已存在,并将用户信息存储到映射中: ``` function register(string memory _username, string memory _password) public { require(bytes(_username).length > 0 && bytes(_password).length > 0, "Username and password are required"); require(users[msg.sender].username == "", "User already exists"); User memory user = User(_username, _password); users[msg.sender] = user; } ``` 登录函数需要验证用户名和密码是否匹配: ``` function login(string memory _username, string memory _password) public view returns (bool) { require(bytes(_username).length > 0 && bytes(_password).length > 0, "Username and password are required"); User storage user = users[msg.sender]; if (keccak256(bytes(user.username)) == keccak256(bytes(_username)) && keccak256(bytes(user.password)) == keccak256(bytes(_password))) { return true; } else { return false; } } ``` 最后,我们需要在前端界面中调用这些函数,以实现用户注册和登录功能。 以上就是基于 Solidity 智能合约的登录注册实战。希望对你有所帮助!

solidity智能合约案例

以下是几个Solidity智能合约案例: 1. 众筹合约:一个简单的众筹合约可以让用户向合约地址发送以太币,并在达到目标金额时自动将资金转移到另一个地址。如果目标金额未达到,则可以退还资金。 2. 投票合约:一个基于Solidity的投票合约可以让用户投票并记录投票结果。该合约可以用于选举或其他决策。 3. 数字资产管理合约:数字资产管理合约可以跟踪资产所有权和交易。例如,一个NFT(非同质化代币)合约可以管理数字艺术品的所有权和转移。 4. 保险合约:保险合约可以自动执行保险理赔,当用户遭受损失时,这个合约可以自动支付赔偿。 5. 去中心化交易合约:去中心化交易合约是一个智能合约,可以让用户在不需要中心化交易所的情况下进行交易。Dex.ag、Kyber Network、Uniswap等都是利用了智能合约的去中心化交易平台。 这些只是Solidity智能合约的一些例子,实际上,Solidity还可以用于开发各种类型的智能合约,如供应链管理、身份验证、拍卖等。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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