Telegram Web
Сегментная адресация памяти

Сегментация - это деление памяти на сегменты.

Это механизм адресации, обеспечивающий существование нескольких независимых адресных пространств как в пределах одной задачи, так и в системе в целом для защиты задач от взаимного влияния.

С точки зрения разработчиков ПО, сегментация дает удобный способ совместного использования информации несколькими процессами. Конкретный сегмент может использоваться совместно с другими без нарушения требований его защиты.

Сегментация также предполагает естественное разделение программных строк и данных и отделение модуля от модуля.
Номера портов 

Как рассматривалось ранее, каждый протокол связан с определенным номером порта TCP или UDP

IANA — это организация, которая решает, какой номер порта является стандартным для каждого из протоколов. 

Когда создается новый протокол, его разработчики отправляют в IANA запрос на резервирование номера порта. Вместо того чтобы разрабатывать новый протокол и подавать заявку на номер порта, многие разработчики интернет-приложений используют для связи через интернет общие протоколы. 

Например, многие приложения становятся доступными через интернет благодаря интеграции с веб-сервером. В таких случаях HTTP используется для передачи необработанных данных в приложения и из них.
Звукообработка — это процесс изменения звуковых сигналов для достижения определенных звуковых эффектов или улучшения качества звука.

Несколько основных принципов звукообработки:

Эквализация:
Это настройка уровней частот в звуковом сигнале. Эквализация позволяет подчеркнуть определенные частоты или уменьшить другие, что может сделать звук более ясным или добавить эффектов.

Компрессия: Этот процесс уменьшает разницу между самыми тихими и самыми громкими частями аудиосигнала. Он используется для контроля уровней громкости и создания более уравновешенного звучания.

Реверберация: Эффект, имитирующий эхо, которое звук вызывает при отражении от поверхностей. Реверберация добавляет пространственность и глубину звуку.

Дилэй: Эффект, задерживающий звуковой сигнал, создавая эхо или отклик. Может использоваться для создания эффектов пространства или для усиления звучания.

Фильтрация: Применение фильтров для усиления или ослабления определенных частот сигнала.

Стереообработка: Работа со стерео-изображением, включающая панорамирование (размещение звука между левым и правым каналами), создание пространственных эффектов и другие техники для улучшения пространственного восприятия звука.
Человеко-машинный интерфейс

Человеко-машинный интерфейс(ЧМИ) — широкое понятие, охватывающее инженерные решения, обеспечивающие взаимодействие человека-оператора с управляемыми им машинами.

Создание систем человеко-машинного интерфейса тесно увязано с понятиями эргономика и юзабилити.

Проектирование ЧМИ включает в себя:

- создание рабочего места: кресла, стола, или пульта управления, размещение приборов и органов управления и освещение рабочего места.

- далее рассматриваются взаимодействие оператора со всеми органами управления: их доступность и необходимые усилия, эффективность и скорость доступа, согласованность управляющих воздействий, расположение дисплеев и размеры надписей на них (всё это входит в сферу юзабилити).

Одной из наиболее сложных задач является создание эффективного ЧМИ рабочих мест сложных машин с множеством органов управления, например пилотов самолёта и космических кораблей.

В промышленных условиях ЧМИ чаще всего реализуется с использованием типовых средств: операторских панелей, компьютеров и типового программного обеспечения.
Автоматизированная система управления

Сокращённо АСУ — комплекс аппаратных и программных средств, а также персонала, предназначенный для управления различными процессами в рамках технологического процесса, производства, предприятия.

Важнейшая задача АСУ — повышение эффективности управления объектом на основе роста производительности труда и совершенствования методов планирования процесса управления.

Таким образом, можно выделить ряд целей:
- Предоставление лицу, принимающему решение (ЛПР), релевантных данных для принятия решений.- Ускорение выполнения отдельных операций по сбору и обработке данных.
- Снижение количества решений, которые должно принимать ЛПР.- Повышение уровня контроля и исполнительской дисциплины.
- Повышение оперативности управления.- Снижение затрат ЛПР на выполнение вспомогательных процессов.
- Повышение степени обоснованности принимаемых решений.
Нормализация баз данных — процесс организации данных в базе данных.
Это включает в себя создание таблиц и установление отношений между ними согласно правилам, которые помогают защитить данные и сделать базу данных более гибкой, устраняя избыточность и несогласованные зависимости.


Шесть нормальных форм — это шаги нормализации, каждый из которых предоставляет определенный уровень целостности данных.

Первая нормальная форма (1NF): Требует, чтобы все значения в таблице были атомарными (неделимыми) и каждый столбец содержал уникальное имя.
Вторая нормальная форма (2NF): Достигается, когда таблица находится в 1NF и все столбцы, которые не являются ключевыми, полностью зависят от первичного ключа.
Третья нормальная форма (3NF): Таблица должна быть во 2NF и все её столбцы должны быть не только полностью зависимы от первичного ключа, но и взаимно независимы друг от друга.
Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF): Расширение 3NF, где каждая зависимость функциональна и каждый атрибут является частью ключа.
Четвертая нормальная форма (4NF): Таблица должна быть в BCNF, и она не должна иметь никаких многозначных зависимостей.
Пятая нормальная форма (5NF): Таблица должна быть в 4NF, и она должна быть свободной от соединительных зависимостей, которые не могут быть выражены с помощью соединений.

- Существует также шестая нормальная форма (6NF), которая предназначена для обработки временных данных и рассматривается как конечный этап нормализации для баз данных, которые требуют работы с временными интервалами.
Примеры нормализации баз данных

1. CRM-системы (Управление взаимоотношениями с клиентами):
• Исходные данные: таблица Клиенты с полями Имя, Фамилия, Телефон, Адрес, Заказы.
• Нормализация: разделение на таблицы Клиенты (с полями Имя, Фамилия, Телефон, Адрес) и Заказы (с полями ID_клиента, Дата_заказа, Сумма_заказа), чтобы избежать дублирования информации о клиенте при каждом новом заказе.

2. Интернет-магазины:
• Исходные данные: таблица Товары с полями Название, Описание, Цена, Категория, Производитель.
• Нормализация: создание отдельных таблиц Категории (с полями ID_категории, Название_категории) и Производители (с полями ID_производителя, Название_производителя), что позволяет уменьшить избыточность и упростить обновление информации о категориях и производителях.

3. Библиотечные системы:
• Исходные данные: таблица Книги с полями Название, Автор, Жанр, Год_издания, Издательство.
• Нормализация: разделение на таблицы Книги (с полями Название, Год_издания), Авторы (с полями ID_автора, Имя_автора), Жанры (с полями ID_жанра, Название_жанра) и Издательства (с полями ID_издательства, Название_издательства), что облегчает поиск и управление данными.

4. Учет рабочего времени:
• Исходные данные: таблица Табель с полями Сотрудник, Дата, Часы_работы, Проект.
• Нормализация: создание таблиц Сотрудники (с полями ID_сотрудника, Имя, Фамилия), Проекты (с полями ID_проекта, Название_проекта) и Табель (с полями ID_сотрудника, Дата, Часы_работы, ID_проекта), что позволяет точно отслеживать время, затраченное на разные проекты.
LOLCODE — это уникальный язык программирования, основанный на интернет-меме "LOLcats". Программы на LOLCODE выглядят как текст на "языке" LOLcats.

Пример простой программы на LOLCODE, которая выводит "Hello World!":

HAI 1.2
CAN HAS STDIO?
VISIBLE "HAI WORLD!"
KTHXBYE

HAI 1.2начало программы, указывающее версию языка.
CAN HAS STDIO?импорт стандартной библиотеки ввода-вывода.
VISIBLE "HAI WORLD!"вывод строки "HAI WORLD!" на экран.
KTHXBYEзавершение программы.

Текст на "языке" LOLcats обычно выглядит как забавные и искаженные фразы, часто сопровождаемые изображениями кошек.

I CAN HAS CHEEZBURGER?
OH HAI! U CAN HAS CHEEZBURGER!

Cтиль письма стал популярен благодаря интернет-мемам с изображениями кошек и смешными подписями.
Процедурная графика — метод создания изображений и анимации с использованием алгоритмов и математических процедур, а не ручного рисования. Подход позволяет генерировать сложные и детализированные сцены с минимальными затратами времени и ресурсов.

Основные методы процедурной графики:

1. Фракталы:
Геометрические фигуры, которые повторяются на разных масштабах. Они используются для создания природных объектов, таких как горы, деревья и облака. Примером фрактала является множество Мандельброта.


2. Шум Перлина:
Метод генерации псевдослучайных значений, который используется для создания текстур и поверхностей. Он часто применяется для моделирования природных явлений, таких как земля, вода и огонь.


3. L-системы:
(Системы Линдемаера) — это формальные грамматики, используемые для моделирования роста растений и других органических структур. Они позволяют создавать сложные и реалистичные модели деревьев, кустарников и других растений.


4. Процедурные текстуры:
Создаются с использованием математических функций и алгоритмов. Они могут быть использованы для создания разнообразных поверхностей, таких как дерево, камень, металл и ткань.


5. Процедурная анимация:
Использует алгоритмы для автоматического создания движений и деформаций объектов. Это позволяет создавать реалистичные анимации без необходимости ручного управления каждым кадром.


Пример кода на Python для генерации шума Перлина:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def perlin_noise(size, scale):
def f(t):
return 6*t**5 - 15*t**4 + 10*t**3

def lerp(a, b, t):
return a + t * (b - a)

def gradient(h, x, y):
vectors = np.array([[0,1], [0,-1], [1,0], [-1,0]])
g = vectors[h % 4]
return g[:, :, 0] * x + g[:, :, 1] * y

lin = np.linspace(0, scale, size, endpoint=False)
x, y = np.meshgrid(lin, lin)
p = np.arange(256, dtype=int)
np.random.shuffle(p)
p = np.stack([p, p]).flatten()
xi = x.astype(int)
yi = y.astype(int)
xf = x - xi
yf = y - yi
u = f(xf)
v = f(yf)
n00 = gradient(p[p[xi]+yi], xf, yf)
n01 = gradient(p[p[xi]+yi+1], xf, yf-1)
n11 = gradient(p[p[xi+1]+yi+1], xf-1, yf-1)
n10 = gradient(p[p[xi+1]+yi], xf-1, yf)
x1 = lerp(n00, n10, u)
x2 = lerp(n01, n11, u)
return lerp(x1, x2, v)

size = 512
scale = 10
noise = perlin_noise(size, scale)
plt.imshow(noise, cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.show()


Этот код генерирует изображение шума Перлина размером 512x512 пикселей и отображает его с помощью библиотеки Matplotlib.
Доменные имена — уникальные адреса, используемые для идентификации веб-сайтов в интернете. Служат для упрощения доступа к ресурсам, так как запомнить доменное имя гораздо проще, чем числовой IP-адрес. Доменные имена состоят из нескольких частей, разделенных точками, иерархически организованных от правого к левому.

Основные компоненты доменного имени:

Корневой домен:
Самая правая часть доменного имени, обычно обозначается точкой ("."). В большинстве случаев пользователи не видят корневой домен, так как он подразумевается автоматически.

Домен верхнего уровня (TLD):
Часть доменного имени, следующая сразу за корневым доменом. Примеры TLD включают .com, .org, .net, .ru и многие другие. Существуют также новые TLD, такие как .tech, .store и т.д.

Домен второго уровня:
Это часть доменного имени, расположенная слева от TLD. Например, в доменном имени example.com, "example" является доменом второго уровня.

Поддомены:
Это части доменного имени, расположенные слева от домена второго уровня. Например, в доменном имени blog.example.com, "blog" является поддоменом.

Пример структуры доменного имени:

www.example.com
│ │ │
│ │ └ Домен второго уровня
│ └ Поддомен
└ Префикс (необязательный)

Регистрация доменных имен осуществляется через аккредитованных регистраторов доменов. Процесс регистрации включает выбор доступного доменного имени и его оплату на определенный период времени (обычно от одного года и более).

DNS (Domain Name System) — система, которая переводит доменные имена в IP-адреса, необходимые для маршрутизации запросов в интернете. Когда пользователь вводит доменное имя в браузере, DNS-серверы выполняют поиск соответствующего IP-адреса и направляют запрос к нужному серверу.
SSL/TLS (Secure Socket Layer/Transport Layer Security) - протокол, который используется для шифрования данных, передаваемых по сети. Он обеспечивает защиту данных от несанкционированного доступа и перехвата. SSL/TLS состоит из двух основных компонентов: SSL (Secure Socket Layer) и TLS (Transport Layer Security).

SSL
был разработан компанией Netscape Communications в 1994 году и был впервые представлен в Netscape Navigator 2.0. Впоследствии он был заменен на TLS, который был разработан в IETF (Internet Engineering Task Force) в начале 1990-х годов. TLS 1.0 был опубликован в 1999 году, а TLS 1.1 и TLS 1.2 были опубликованы в 2006 и 2008 годах соответственно.

SSL/TLS использует асимметричное шифрование для генерации ключей шифрования и обмена информацией между клиентом и сервером. Во время установки соединения клиент и сервер обмениваются информацией о своих сертификатах, которые содержат открытые ключи. Затем клиент и сервер используют эти открытые ключи для генерации сессионного ключа, который будет использоваться для шифрования и дешифрования данных.
Оперативная память - высокоскоростная электронная память, которая используется для хранения данных и инструкций, которые процессор использует для выполнения программ. ОЗУ является временным хранилищем данных и не сохраняет информацию после выключения компьютера.

ОЗУ состоит из множества ячеек памяти, каждая из которых может хранить бит (0 или 1). Эти ячейки объединяются в блоки, которые образуют адресуемые блоки памяти. Каждый блок имеет свой адрес, по которому процессор может получить доступ к данным, хранящимся в этом блоке.

Когда процессор загружает программу в память, он размещает инструкции и данные программы в различных блоках ОЗУ. Процессор использует адресную шину для определения местоположения блока памяти, в котором хранятся данные или инструкции. Затем процессор использует данные из ОЗУ для выполнения операций и обработки информации.

ОЗУ имеет ограниченную емкость, поэтому если программа использует больше памяти, чем доступно в ОЗУ, процессор может использовать виртуальную память. Виртуальная память использует жёсткий диск компьютера для хранения данных, которые не помещаются в ОЗУ. При этом часть данных перемещается из ОЗУ на жёсткий диск, чтобы освободить место для новых данных.
Некоторые из самых сложных алгоритмов и структур данных в реальных примерах:

1. Алгоритм Дейкстры для нахождения кратчайшего пути между двумя вершинами в графе.
Он может использоваться, например, в системах навигации GPS для определения наиболее эффективного маршрута от точки А до точки Б.

2. Алгоритм оптимального кодирования Хаффмана: Этот алгоритм используется для сжатия данных с минимальной потерей информации. Он основан на частоте встречаемости символов в исходном наборе данных и строит оптимальное префиксное кодирование для кодирования символов. Используется в сжатии файлов, видео и аудио данных.

3. Структура данных B-дерево: B-дерево является сбалансированным деревом поиска, которое эффективно поддерживает операции вставки, удаления и поиска элементов. Оно широко используется в базах данных и файловых системах для хранения и обработки больших объемов данных.

4. Алгоритм динамического программирования: Этот алгоритм используется для решения оптимизационных задач путем разделения задачи на более мелкие подзадачи и рекурсивного решения этих подзадач. Алгоритм динамического программирования может быть применен в различных областях, включая решение задачи коммивояжера, оптимизацию расписания и анализ последовательности ДНК.
Примеры экзотических языков запросов данных:

XQuery: язык запросов, предназначенный для работы с данными в формате XML.
Ищем все книги, написанные Дж. К. Роулинг, и возвращаем их заголовки:
for $book in doc("books.xml")//book
where $book/author = "J.K. Rowling"
return <result>{ $book/title }</result>



SPARQL: язык запросов для работы с данными в формате RDF (Resource Description Framework).
Ищем всех людей, знакомых с Алисой, и возвращаем их имена:
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
SELECT ?name WHERE {
?person foaf:name ?name .
?person foaf:knows <http://example.org/Alice>
}


MQL (MongoDB Query Language): язык запросов для работы с документоориентированной базой данных MongoDB.
Ищем все книги, написанные Дж. К. Роулинг:
db.books.find({ "author": "J.K. Rowling" })


Gremlin: язык запросов для работы с графовыми базами данных, такими как Apache TinkerPop.
Ищем имена всех друзей Алисы:
g.V().has('name', 'Alice').out('knows').values('name')


Cypher: язык запросов для работы с графовыми базами данных, такими как Neo4j.
Ищем имена всех друзей Алисы:
MATCH (p:Person)-[:KNOWS]->(friend)
WHERE p.name = 'Alice'
RETURN friend.name
Векторизация (параллельные вычисления)

Векторизация — вид распараллеливания программы, при котором однопоточные приложения, выполняющие одну операцию в каждый момент времени, модифицируются для выполнения нескольких однотипных операций одновременно.

Скалярные операции, обрабатывающие по паре операндов заменяются на операции над массивами, обрабатывающие несколько элементов вектора в каждый момент времени.

Пример:
Показан фрагмент программы, который поэлементно перемножает два массива, состоящие из чисел:
for (i = 0; i < 1024; i++)
    C[i] = A[i] * B[i];

   
Данный цикл может быть векторизован так:
for (i = 0; i < 1024; i+=4)
     C[i:i+3] = A[i:i+3] * B[i:i+3];

    
Запись C[i:i+3] означает вектор из 4 элементов — от C[i] до C[i+3] включительно, а под * понимается операция поэлементного умножения векторов.
Функции CPU

CPU (central processing unit) или же процессор — основной элемент аппаратного обеспечения вычислительного устройства, с помощью которого происходит обработка информации.

Процессор состоит из ядра процессора, состоящее из арифметико-логического устройства, внутренней памяти (регистров) и быстрой памяти (кэш), а также шины - устройства управления всеми операциями и внешними компонентами. Через шины в CPU попадает информация, которую затем обрабатывает ядро.

Таким образом, в основные функции процессора входит:

 1. обработка информации с помощью арифметических и логических операций;
 2. управление работой всего аппаратного обеспечения компьютера.
Декларативные и императивные языки программирования - это два основных подхода к написанию программ.

Декларативные языки программирования описывают желаемый результат, без указания точного порядка действий. Они сфокусированы на том, что должно быть сделано, а не на том, как это должно быть сделано. Примерами декларативных языков являются SQL для работы с базами данных и HTML для создания веб-страниц.

Императивные языки программирования определяют точный порядок выполнения инструкций, чтобы достичь желаемого результата. Они сфокусированы на том, как что-то должно быть сделано, а не только на конечном результате. Примерами императивных языков являются C, Java, Python и другие популярные языки программирования.

Императивные языки программирования позволяют программистам более точно контролировать ход выполнения программы, легче отлаживать код и делать его более эффективным. Однако они требуют более подробного описания алгоритма и могут быть сложными для понимания и использования в некоторых случаях.

Декларативные языки программирования обычно более высокоуровневые, что делает их более простыми в использовании и понимании, особенно для новичков. Они также могут быть более гибкими и позволять легче модифицировать код без необходимости переписывать его полностью.

Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки, и выбор конкретного языка программирования зависит от конкретной задачи и предпочтений программиста.
Q# (Quantum Sharp) - язык программирования, разработанный Microsoft для создания квантовых алгоритмов и программ. Является частью пакета разработки квантовых приложений (Quantum Development Kit).

Основные конструкции языка Q#:

1. Q# предоставляет два типа квантовых регистров - массивы квантовых битов (Qubits) и массивы классических битов (Bits).
2. Q# поддерживает различные операции, такие как создание квантовых суперпозиций, квантовые вентили, измерения и другие.
3. Q# позволяет работать с пространством состояний, которое представляет собой совокупность всех возможных состояний квантовых систем.
4. Q# поддерживает функции и процедуры для выполнения квантовых операций и классических вычислений.
5. Q# поддерживает операторы управления, такие как циклы и условные выражения, для управления порядком выполнения квантовых операций.

Пример программы, который демонстрирует создание квантовой суперпозиции, применение вентиля CNOT и измерение квантовых битов.
open Microsoft.Quantum.Intrinsic;
open Microsoft.Quantum.Canon;

operation SimpleQuantumProgram() : Unit {
using (qubits = Qubit[2]) {
// Создание квантовой суперпозиции
H(qubits[0]);

// Применение вентиля CNOT
ApplyCNOT(qubits[0], qubits[1]);

// Измерение квантовых битов
for (idxQubit in 0..1) {
set result = MeasureQubit(qubits[idxQubit]);
Message($"Результат измерения для квантового бита {idxQubit}: {result}");
}
}
}


В этом примере операция SimpleQuantumProgram создает массив из двух квантовых битов и выполняет следующие действия:

- Создание квантовой суперпозиции для первого квантового бита с помощью оператора H.
- Применение вентиля CNOT к первому и второму квантовым битам с помощью операции ApplyCNOT.
- Измерение и вывод результатов измерения для обоих квантовых битов с помощью цикла и операции MeasureQubit.
Блокчейн — децентрализованная и распределенная база данных, которая хранит информацию в виде цепочки блоков.
Основная идея блокчейна заключается в том, чтобы обеспечить надежное и прозрачное хранение данных, защищенное от изменений и взломов.


Основные компоненты блокчейна

1. Блоки
• Данные: Каждому блоку присваиваются данные, которые могут содержать информацию о транзакциях, контрактах и других действиях.
• Хэш блока: Уникальный идентификатор блока, полученный в результате криптографического хэширования данных блока.
• Хэш предыдущего блока: Ссылка на хэш предыдущего блока в цепочке, что обеспечивает целостность и последовательность блоков.

2. Цепочка блоков
• Блоки связаны друг с другом через хэши, образуя непрерывную последовательность. Если данные в блоке изменяются, изменится и его хэш, что автоматически нарушит всю цепочку.

3. Децентрализация
• В блокчейн-сети нет центрального сервера. Вместо этого сеть состоит из множества узлов (компьютеров), каждый из которых хранит копию всей цепочки блоков.

4. Криптография
• Блокчейн использует криптографические методы для обеспечения безопасности данных и аутентификации транзакций. Например, цифровые подписи и хэш-функции.

Принципы работы блокчейна

1. Добавление блоков
• Создание блока: Когда пользователь инициирует транзакцию, она объединяется с другими транзакциями в новый блок.
• Майнинг: Узлы в сети (майнеры) проверяют и подтверждают блоки, решая сложные математические задачи (Proof of Work) или другие консенсусные алгоритмы (Proof of Stake и др.).
• Добавление блока: После успешного подтверждения блок добавляется в цепочку, и его копия распространяется по всей сети.

2. Верификация и консенсус:
• Консенсусные алгоритмы: Чтобы блок был добавлен в цепочку, он должен быть подтвержден большинством узлов в сети. Существуют различные алгоритмы консенсуса, такие как Proof of Work (PoW) и Proof of Stake (PoS).
• Децентрализованное хранение: Все узлы сети хранят идентичную копию цепочки блоков, что обеспечивает её устойчивость к взломам и сбоям.

3. Неподменяемость
• После добавления блока в цепочку его невозможно изменить без изменения всех последующих блоков, что требует колоссальных вычислительных ресурсов. Это делает блокчейн надежным и неподкупным.

Пример работы блокчейна на примере биткойна

1. Создание транзакции
• Пользователь A хочет отправить биткойны пользователю B. Он создает транзакцию, подписывает её своей приватной ключом и транслирует в сеть.

2. Формирование блока
• Транзакция включается в блок вместе с другими транзакциями.

3. Майнинг
• Майнеры проверяют блок, решая математическую задачу (PoW). Первый майнер, решивший задачу, добавляет блок в цепочку и получает вознаграждение.

4. Верификация блока
• Все узлы сети проверяют новый блок. Если большинство узлов согласны, блок добавляется в цепочку, и транзакция считается завершенной.
Смарт-контракты — самовыполняющиеся контракты, в которых условия соглашения между покупателем и продавцом прописаны непосредственно в коде.
Эти контракты работают на блокчейн-платформах, таких как Ethereum, и выполняются автоматически, когда выполняются заранее определенные условия.


Основы программирования смарт-контрактов

1. Платформы
• Ethereum: Самая популярная платформа для смарт-контрактов, использующая язык программирования Solidity.
• EOS, TRON, Binance Smart Chain: Другие блокчейн-платформы, поддерживающие смарт-контракты.

2. Языки программирования
• Solidity: Основной ЯП для Ethereum. Синтаксис напоминает JavaScript, но с особенностями, специфичными для работы с блокчейном.
• Vyper: Альтернативный язык для Ethereum, ориентированный на безопасность и читаемость.
• Rust, C++: Используются на других блокчейнах, таких как Polkadot и EOS.

3. Основные концепции
• Блокчейн: Децентрализованная и неизменяемая база данных, в которой записываются все транзакции.
• Децентрализованные приложения (DApps): Приложения, работающие на блокчейне, используя смарт-контракты.
• Токены: Цифровые активы, созданные и управляемые смарт-контрактами.

4. Примеры смарт-контрактов
• ERC-20: Стандарт для создания токенов на Ethereum.
• ERC-721: Стандарт для невзаимозаменяемых токенов (NFT), используемых для представления уникальных цифровых активов.

5. Основные этапы разработки смарт-контрактов
- Определение логики и условий контракта.
- Написание кода на выбранном языке программирования.
- Проверка кода в тестовой сети (testnet) перед развертыванием.
- Загрузка смарт-контракта в основную сеть (mainnet).
- Наблюдение за работой контракта и исправление уязвимостей.

6. Инструменты и среды разработки
• Remix: Онлайн-редактор и среда разработки для Solidity.
• Truffle: Фреймворк для разработки, тестирования и развертывания смарт-контрактов.
• Hardhat: Среда разработки для Ethereum, предлагающая гибкость и возможности тестирования
2025/07/09 10:20:00
Back to Top
HTML Embed Code: