理解加密货币的经济命脉：**经济学

想在数字货币的世界里游刃有余？理解“**经济学”至关重要。它就像一个项目的蓝图，决定了其运作方式和长期潜力。掌握了它，你就能更好地评估一个币种的价值，做出更明智的投资决策。

本文将带你深入了解**经济学的核心概念，并通过 Solana 这一热门加密货币的案例，让你更直观地了解其运作方式。

什么是**经济学？

简单来说，**经济学就是研究加密货币经济系统的学问。它涵盖了**的各个方面，从发行量、分配方式到实际用途和市场流通性。一个基本原则是：如果一个**的应用场景广泛，生态系统繁荣，那么它的价值自然会上涨；反之，如果用途有限，市场又过度饱和，价值就会下降。

**经济学的目的是什么？

研究**经济学能帮助我们：

评估项目前景： 通过分析**的供需关系，预测其长期价值。

调节**稀缺性： 通过合理的分配和销毁机制，控制**的稀缺程度，从而影响其价值。

增强网络安全性： 设计良好的**经济学模型可以激励用户积极参与，保障项目的长期稳定运行。

当然，**经济学远不止这些，它还涉及更多复杂的因素，我们将在下文中详细探讨。

**经济学的关键要素

**经济学就像一个精密的仪器，由多个关键部件构成，它们共同决定着加密货币项目的成败。这些部件包括：

总供应量： 未来将发行的**总数。有些项目是通缩的，总量有限，而有些则是通胀的，会不断发行新**。

分配方式： **如何分配给项目团队、投资者和社区。公平的分配有助于防止权力过于集中。

**用途： **在项目生态系统中的作用，例如支付交易费用、参与治理或作为价值存储。用途越广泛，需求就越高。

奖励机制： 激励用户参与网络的机制，例如质押奖励或挖矿奖励。这能保证网络的长期健康发展。

治理机制： 如何进行决策，例如**持有者投票决定项目发展方向。

销毁机制： 一些项目会定期销毁一部分**，以减少总供应量，提高剩余**的价值。

流动性： **在市场上的交易活跃程度。流动性越高，价格波动越小，交易越方便。

Solana (SOL) **经济学案例分析

Solana 的**经济学设计堪称典范，它巧妙地将各个要素结合起来，促进了生态系统的繁荣和 SOL **的增长。让我们来看看它的具体做法：

总供应量： SOL 的初始总供应量为 5 亿，但会随着时间的推移而增加，不过通胀率会逐渐**。

分配方式： **分配给团队、投资者和社区，比例相对均衡。

**用途： SOL 可用于支付交易费用、参与治理、质押获得奖励等。

奖励机制： 通过质押机制奖励验证者和**持有者。

治理机制： SOL 持有者可以参与治理投票。

销毁机制： 部分交易费用会被销毁。

流动性： SOL 在各大交易所都有上市，流动性极佳。

总而言之，**经济学是理解加密货币项目的关键。深入研究一个项目的**经济学，能帮助你更好地判断其投资价值，避免踩坑。希望这篇文章能帮助你更好地理解这个重要的概念。还有疑问？欢迎留言讨论！

ZKThreads：扩展和保护去**化应用程序的新框架

去**化应用程序 (DApps) 的效率依赖于安全性、可组合性和互操作性，但通常很难平衡这三者。ZKThreads 提供了一种潜在的解决方案。它是一个零知识框架，可以显著提高去**化应用程序的性能和可扩展性。

ZKThreads 的工作原理：

首先，应用程序逻辑部署到 ZKThreads 的应用程序合约中。这些合约定义了应用程序的运行规则和流程。然后，ZKThreads 将多个交易批量处理，而不是逐个处理，从而提**率。接下来，系统会生成一个 STARK 证明，以确保批量交易的有效性及其流程符合合约规则。**，这个 STARK 证明会被发送到 Layer 2 协调器进行验证，验证过程会检查是否存在双重支付、所有交易是否获得授权以及**状态是否与区块链规则一致。如果证明有效，则更新 DApp 的规范状态记录；反之，则拒绝更改，确保应用程序的完整性。

ZKThreads 与其他零知识解决方案的区别：

ZKThreads 将状态和交易数据都存储在链外，并利用零知识证明 (ZKPs) 来验证交易。这与许多传统的零知识汇总 (zk-rollups) 不同，后者虽然将计算转移到链外，但仍将交易数据存储在链上。链外存储数据显著**了主区块链的数据负载，从而提高了可扩展性并**了成本。而 zk-rollups（例如 zkSync）则定期将批量交易数据发布到链上，以确保基础层的数据可用性。

在互操作性方面，ZKThreads 优先考虑可互操作的应用程序，减少碎片化，并确保不同的 DApps 能够在同一生态系统中无缝交互。相比之下，其他解决方案（如 zkEVM）更侧重于兼容性。

验证机制方面，ZKThreads 使用 STARK 证明来验证批量交易和状态更改的正确性，然后将这些证明与 DApp 的规范状态进行验证。而一些 zk-rollups（如 zkSync）则使用 zk-SNARKs 或 zk-STARKs 生成加密证明，并在链上进行验证。

ZKThreads 的优势：

提升用户体验： ZKThreads 允许不同 DApps 之间无缝交互，用户无需切换网络即可访问多个应用。

**成本： 通过批量处理交易，ZKThreads 减少了需要记录在主区块链上的交易数量，**了用户的交易费用。此外，链外存储数据也**了手续费。

增强安全性： ZKThreads 利用 ZKPs 来增强安全性，在验证交易的同时保护数据隐私，并防止未经授权的活动。

ZKThreads 的应用案例：

Layer 2 去**化交易所 (DEX)： ZKThreads 可以通过**用户的手续费，使 Starknet 上的 DEX 更**。

基于会话的游戏： 在扑克和象棋等基于会话的游戏中，ZKThreads 可以帮助汇总费用，玩家只需在游戏结束时支付一次费用。

零知识安全中间件和共享流动性基础设施： ZKThreads 为中间件应用（如预言机和跨链桥）提供安全**的框架。

链上 AI： ZKThreads 提供了足够的计算能力，可以直接在区块链上运行 AI 模型。

总结：

ZKThreads 是一个使用 ZKPs 构建可扩展和安全 DApps 的框架，可用于 Starknet DEX、基于会话的游戏和中间件应用。与其他零知识解决方案不同，ZKThreads 强调互操作性，将所有数据存储在链外，并采用不同的验证机制。展望未来，ZKThreads 有潜力显著提升 DApps 的性能和可用性。它为构建更强大、更具扩展性和更安全的去**化生态系统提供了新的可能。

华为移动服务 (HMS Core) 简介

华为移动服务 (HMS Core) 为华为设备用户提供基础服务，例如华为帐户和支付。通过在**安装了 HMS Core 的设备上登录华为帐户，您可以访问华为应用市场、云空间和运动健康等所有华为服务。同时，HMS Core 还为开发者提供消息推送、华为帐户快速登录、应用内支付、定位、地图、游戏和机器学习等服务，帮助开发者为华为设备用户带来更好的用户体验。

HMS Core 与谷歌移动服务 (GMS) 类似，可以在安卓开源项目 (安卓系统) 上运行，并支持安卓应用程序。但是，部分需要 GMS 支持的安卓应用程序可能无法在 HMS Core 平台上运行。

为了不断提升您的使用体验，并为设备和应用程序提供更丰富、更**的服务能力支持，HMS Core 会不定期进行版本更新。为保证您的使用体验更佳，建议您将 HMS Core 保持在**版本。请关注华为官方消息以获取更多信息。

手机处理器：天玑 920 与骁龙 855 的比较

天玑 920 和骁龙 855 都是**的手机处理器。

骁龙 855 的八个核心中，性能**的大核心**主频达到 2.84GHz，被称为“Prime Core”；性能第二的核心**主频达到 2.4GHz，被称为“Performance Core”；剩余四个核心主频为 1.8GHz，被称为“Efficiency Core”。官方数据显示，相比骁龙 845，性能提升幅度达到 45%。根据此前曝光的跑分数据，骁龙 855 的 GeekBench 单核跑分可达到 3600 分以上，多核跑分接近 11000 分；而安兔兔跑分则达到 36 万。

至少在性能方面，高通骁龙 855 的跑分已经超越了海思麒麟 980，但两者都是基于 A76 架构改进的产品，因此可以认为性能处于同一水平。此外，骁龙 855 采用罕见的 1 3 4 核心组合，配合激进的调度方式，可以使手机在不同应用场景中灵活启用核心，展现更强的适应性。在新工艺的加持下，我们期待高通骁龙 855 能否达到过去“神 U”骁龙 835 般的功耗控制。它很可能是一款表现非常平衡，几乎没有短板的手机芯片。

再次强调 HMS Core 的功能

HMS Core（华为移动服务）为华为终端用户提供华为帐号、支付等基础服务。您可以在**安装了 HMS Core（华为移动服务）的设备上登录华为帐号后，访问华为应用市场、云空间、运动健康等一切华为服务。HMS Core（华为移动服务）同时还为开发者的应用，提供消息推送、华为帐号快速登录、应用内领取、定位、地图、游戏、机器进修等服务，辅佐开发者的应用为华为终端用户带来更好的用户体验。

HMS Core （华为移动服务）同 GMS（谷歌移动服务）一样，可以在安卓开源项目（安卓系统）上运转，支撑安卓应用。但局部需求 GMS 支持的安卓应用，在 HMS Core 平台下能够无法运转。同时 HMS Core（华为移动服务）是零碎预置软件中的基础功用软件，不支持卸载。

为了不时提升您的使用体验，为装备及应用提供更丰厚、更片面的服务才干支持，HMS Core（华为移动服务）会不活期中止版本更新。为保证您的使用体验更佳，建议您将 HMS Core（华为移动服务）坚持在**版本。更多消息请您关心华为官方消息。

处理器性能：12 代 i7 相当于 10 代 i9

12 代 i7 的性能略微** 10 代 i9 大约 10% 左右。

资料扩展：

Core i7 处理器是英特尔于 2008 年推出的 64 位四核心 CPU，沿用 x86-64 指令集，并以 Intel Nehalem 微架构为基础，取代 Intel Core 2 系列处理器。

Intel 官方正式确认，基于全新 Nehalem 架构的新一代桌面处理器将沿用“Core”（酷睿）称号，命名为“Intel Core i7”系列，**版的称号是“Intel Core i7 Extreme”系列。Nehalem 曾经是 Pentium 4 3.06GHz 版本的代号。Core i7 处理器的缓存想象：

我们知道，Core 2 Quad 系列四核处理器其实是把两个 Core 2 Duo 处理器封装在一同，并非原生的四核想象，经过狭窄的前端总线 FSB 来通讯，这样的缺陷是数据延迟效果比拟严酷，功能并不尽善尽美。

.NET Core 基础架构发展历程

作者丨Matt Mitchell

译者丨平地

随着 .NET Core 3.0 预览版 6 的推出，我们以为有必要简明回想一下基础设备零碎的历史，以及在过去一年左右时间里所做的严酷改良。假定你对树立基础设备感兴味，大约希冀了解如何树立像 .NET Core 这样大的产品，那么这篇文章将**诙谐。

从 3 年前末尾，.NET Core 项目就与激进的微软项目有很大的不同。

我们早期的基础设备决策是盘绕必要性和便利性做出的。我们使用 Jenkins 停止 GitHub PR 和 CI 考证，由于它支持跨平台的 OSS 开拓。我们的官方树立版本位于 Azure DevOps（事前称为 VSTS）和 TeamCity（由 ASP 使用）中，其中有签名和其他关键的托付基础设备。我们搭配使用手动更新包依赖项版本和自动化 GitHub PR 的方法将存储库集成在一同。团队独立地树立了他们需求的工具来停止打包、布局、外地化，以及在大型开拓项目中出现的一切其他稀有权益。固然不是很梦想，但在某种水平上，这在早期曾经运转得足够好了。随着项目从 .NET Core 1.0 和 1.1 展开到 2.0 以及更高版本，我们希冀投资于进一步整合的技术栈、更快的托付周期和更冗杂的服务。我们希冀每天屡次使用**的运转时来生成一个新的 SDK。我们希冀一切这些都不**独立存储库的开发速度。

.NET Core 面临的许多基础设备方面的应战都源于存储库结构的隔离和散布式特性。固然多年来它变化很大，但该产品是由 20 到 30 个独立的 Git 存储库组成（ASP.NET Core 直到最近还比它多得多）。一方面，具有许多独立的开发竖井会使这些竖井中的开发****；开发人员可以在库中疾速迭代，而不用担忧栈的其他局部。另一方面，它使得整个项手腕创新和集效果率大大**。下面是一些例子：

在一切这些状况下，都有能够在许多层面上出现失利，从而进一步减缓进程。随着 .NET Core 3.0 计划的正式发起，很清楚，假定不对基础设备停止严酷更改，我们就无法创立所需范围的版本。

为了减轻痛苦，我们三管齐下：

Arcade

在 .NET Core 3.0 之前，有 3 到 5 种不同的工具完成聚集在不同的存储库中，这和你如何计算相关。

虽然在这个世界上，每个团队都可以定制他们的工具，只建立他们需求的东西，但这确实有一些清楚的缺陷：

开发人员在存储库之间切换时效率更低

例如：当开发人员从 dotnet/corefx 切换到 dotnet/core-sdk 时，存储库的“言语”是不同的。她输入什么来建立和测试？日志放在哪里？假定她需求在存储库中增加一个新项目，该如何做？

需求的每个特性都要建立 N 次

例如：.NET Core 生成了少量的 NuGet 包。虽然有一些变化（例如，共享运转时包如出自 dotnet/core-setup 的 Microsoft.NETCore.App 就与 Microsoft.AspNet.WebApi.Client 等“一般”包的构建方式不同），但生成它们的方法**相似。惋惜的是，由于存储库在布局、项目结构等方面的差异，如何完成这些打包权益方面也发生了差异。存储库如何定义应当生成什么包、这些包中包括什么、它们的元数据等等。假设没有共享工具，团队一般更冗杂完成另一个打包权利，而不是重用另一个。这当然会招致资源压力。

借助 Arcade，我们勤劳使一切的存储库采用公共的布局、存储库“言语”和义务集（能够的话）。这并非没有圈套。**一种共享工具**都会处理一些“刚刚好”效果。假设共享工具过于规范，那么在**范围的项目中停止所需的定制都将变得非常困难，并且更新该工具也将变得非常困难。使用新的更新很冗杂**存储库。构建工具遭受了这种痛苦。使用它的存储库与它严密耦合，致使于它不只不能用于其他存储库，而且对构建工具停止**更改经常会以意想不到的方式损伤用户。假如共享工具不够规范，那么存储库在使用工具经常常会出现差异，并且推出更新普通需要在每个独自的存储库中做少量的义务。那么，为什么要共享工具呢?

实际上，Arcade 尝试同时使用了这两种办法。它将公共存储库“言语”定义为脚本集（请参阅 eng/common）、公共存储库布局和作为 MSBuild SDK 推出的公共构建手段集。选择完整采用 Arcade 的存储库具有可预测的行为，使得更改很繁杂在存储库之间传达。不希冀这样做的存储库可以从提供基本功能（如签名和打包）的各种 MSBuild 义务包中进行选择，这些义务包在所有存储库中看起来都是一样的。当我们对这些义务进行更改时，我们会竭力防止**性更改。

让我们来看看 Arcade 提供的主要特性，以及它们如何集成到我们更大的基础设施中。

Azure DevOps

如上所述，较大的团队经过 2.2 版本使用了一个 CI 系统的组合：

许多差异仅仅是出于必要性。Azure DevOps 不支持公共 GitHub PR/CI 考证，所以 ASP.NET Core 转向 AppVeyor 和 Travis 来填补这个空白，而 .NET Core 则投资于 Jenkins。模范 Azure DevOps 对构建编排没有太多的支持，所以 ASP.NET Core 团队求助于 TeamCity，而 .NET Core 团队则在 Azure DevOps 之上构建了一个名为 PipeBuild 的工具来辅佐抑制困难。所有这些差异都是非常高尚的，即使是以一些不分明的方式：

当 Azure DevOps 末尾推出基于 YAML 的构建管道和对公共 GitHub 项手腕支持时，随着 .NET Core 3.0 的发起，我们见地到，我们具有一个独自的机遇。有了这种新的支持，我们可以将往常所有的任务流从独自的系统转移到现代的 Azure DevOps 中，并对我们处理正式 CI 和 PR 任务流的方式进行一些更改。我们的任务大致如下：

到目前为止，所有主要的 .NET Core 3.0 存储库都在 Azure DevOps 上进行公共 PR 和正式 CI。一个很好的例子是 dotnet/arcade 自身的正式构建 /PR 管道。

Maestro 和依赖流

.NET Core 3.0 基础架构的**一块拼图就是我们所说的依赖流。这并不是 .NET Core 独有的概念。除非它们是完整自包括的，否则大少数软件项目都包括对其他软件的某种版本化援用。在 .NET Core 中，这些包普通表现为 NuGet 包。当我们需要库提供的新特性或修复时，我们经过更新项目中援用的版本号来获取这些新更新。当然，这些包也能够有对其他包的版本化援用，那些其他包能够有更多的引用，等等。这就形成了一张图。当每个存储库拉取其输入依赖项的新版本时，更改将在图中活动。

一个繁杂的图

大少数软件项手腕主要开发生命周期（开发人员常常从事的任务）一般触及大批相互关联的存储库。输出依赖联系一般是坚定的，更新很少。当他们确实需要更改的时分，一般是手工操作。开发人员评价输入包的可用版本，挑选适宜的版本，然后提交更新。但在 .NET Core 中并非如此。组件需要独立，以不同的节拍托付，并具有**的内循环开发体验，这招致了少量具有少量相互依赖联系的存储库。相互依赖联系也形成了一个相当深的图：

Dotnet/core-sdk 存储库作为所有子组件的聚合点。我们提供了一个特定的 dotnet/core-sdk 构建，它描画了所有其他引用的组件。

我们还希冀新的输入能够快速经过这个图，以便尽可能多地考证**产品。例如，我们期望 ASP.NET Core 或 .NET Core 运行时的**片段尽可能多地在 SDK 中表现自己。实质上，这意味着活期快节拍地更新每个存储库中的依赖项。在一个足够大的图中，就像 .NET Core 一样，这很快就变成了一个不可能手工完成的任务。这种范围的软件项目可能会经过以下几种方法来处理这个效果：

.NET Core 已经尝试了所有 3 种办法。我们在 1.x 的晚期漂移版本。在 2.0 中完成了肯定程度的自动化依赖流，并为 2.1 和 2.2 构建了一个复合构建。在 3.0 中，我们决议少量投资于自动化依赖流，坚持其他方法。我们想在一些主要的方面改良我们以前的 2.0 基础设施：

这些概念的想象使得存储库所有者不需要栈或其他团队流程的全局知识就可以参与依赖流。他们只需要知道三件事：

.NET Core 3 开发通道的流图，包括 .NET Core 3 Dev 流的其他通道（例如，Arcade 的 “.NET Tools Latest”）。

一致和不一致

非一致性会招致哪些效果？ 不一致性表示可能的过失外形。举个例子，让我们看看 Microsoft.NETCore.App。这个包表示特定的 API 外表。虽然存储库依赖联系图中可能会引用 Microsoft.NETCore.App 的多个版本，但 SDK 只提供一个。这个运行时必需满意可在该运行时上实施的直接引用组件（例如 WinForms 和 WPF）的所有需求。假如运行时满意意这些需求（例如**性 API 变卦），可能就会发生缺陷。在不一致的图中，由于所有存储库都没有使用相同版本的 Microsoft.NETCore.App，有可能错过了一个**性的变卦。

这能否意味着不一致一直是一种过失外形？ 不。例如，我们假定图中 Microsoft.NETCore.App 的不一致只代表一个非**性 JIT Bug 修复 coreclr 中的一个变卦。从技术上讲，微软没有必要在图中的每一点上获取新的 Microsoft.NETCore.App。只需针对新的运行时托付相同的组件就足够了。

如果不一致只是偶然的问题，那么我们为什么还要勤劳才干推出一致的产品呢？ 由于很难肯定什么时分不一致相关紧要。繁杂地将一致性作为所需外形进行托付，要比试图了解不一致的组件之间的**语义差异对**产品所发生的影响更复杂。这是可以做到的，但是从构建频次来说，它是时间稀疏型的，并且复杂出错。志愿将一致性作为默许形状更平安。

依赖流的益处

随着存储库图越来越大，所有这些自动化和跟踪都有许多分明的优势。它为我们处理日常生活中的实际问题提供了很多可能性。虽然我们刚刚末尾 探求 这个范畴，但系统已经可以末尾回答一些诙谐的问题，并处理以下场景：

随着 .NET Core 3.0 逐渐终了，我们正在寻觅新的范围来改良。虽然计划仍处于（非常）初期的阶段，但我们估量在以下几个关键范围进行投资：

多年来，我们已经对基础设施进行了相当大的改良。从 Jenkins 到 Azure DevOps，从手工依赖流到 Maestro ，从许多工具完成到一个工具完成，我们对 .Net Core 3.0 所做的改动是一个庞大的提高。我们已经为开发和交付比以往**时分都更牢靠、更令人冷静的产品做好了准备。

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