1.mk源码是跨链开源跨链什么意思?
2.没有哈希时间锁定合约的跨链原子交换
3.Laravel跨境商城ActiveeCommerceCMS源码
4.Langchain 源码分析 Chain系列(一)
mk源码是什么意思?
mk是makefile工具的缩写,而mk源码则是源码makefile解析器的代码。makefile是跨链开源跨链一种特定格式的文件,用于告诉make命令如何构建程序。源码make命令根据makefile文件中的跨链开源跨链指令构建程序。而mk源码则是源码源码时代ui解析这些指令的代码,通过mk源码可以更好地了解makefile文件的跨链开源跨链工作原理和构建过程。mk源码是源码一种开源代码,可以自由获取和使用。跨链开源跨链
mk源码是源码一个高效、可靠、跨链开源跨链灵活的源码makefile解析器,是跨链开源跨链GNU工具链中的一个重要工具。mk源码在程序编译和构建中扮演着重要角色,源码特别是跨链开源跨链在大型项目中必不可少。mk源码可以解析复杂的makefile文件,执行各种指令,构建依赖关系和编译程序。最新加密源码mk源码还支持自定义扩展,可以根据实际需求对其进行二次开发和定制。
mk源码是一种基于C语言的开源代码,具有跨平台性和公共许可证开源协议。mk源码的开发是由GNU组织领导的,采用分布式开发模式,拥有庞大的开发者社区。mk源码的更新和维护是由社区中的贡献者完成的,用户可以通过向社区提交bug、贡献代码等方式参与到开发中来。mk源码不仅是一款优秀的makefile解析器,也是开源软件的典范之一。
没有哈希时间锁定合约的跨链原子交换
在上一篇文章中,我们讨论了使用哈希时间锁定合约(HTLC)实现跨链原子交换。本篇文章则将介绍一种无需HTLC的替代方法,将原子交换扩展至缺乏哈希锁和时间锁的区块链。
通过SPV证明交易已被挖掘,项目看板源码我们可以在不依赖外部预言机的情况下实现跨链交换。BSV智能合约验证区块链中的交易,使用工作难度证明来验证区块头,类似链下完成的SPV验证。通过Merkle证明,我们可以验证特定区块中是否包含交易。
智能合约执行这一功能,当特定的BTC交易在区块链上成功开采后,便执行特定操作。在原子交换背景下,合约实现这一逻辑:“如果向Y地址发送X BTC,即可获得合约中持有的BSV资产。”BSV合约验证BTC区块链中特定交易的确认,确保预期金额已发送至正确地址。
发起报价时,Bob在智能合约中锁定BSV,并指定接收BTC的rdm源码编译地址。一旦Alice发送BTC,她即可领取合约中锁定的BSV。整个过程无需信任中介,且在BTC付款广播之前部署合约,以确保Alice在支付后收到正确金额的BSV。时间锁定确保支付交易能在BTC网络中进行挖掘。
通过调整,Alice甚至可以在Bob合约部署时成为未知方。Bob的报价公开,任何向其支付适当BTC金额的人都能解锁锁定的BSV。
无需HTLC的原子交换方法的关键优势在于,即使区块链不支持哈希锁或时间锁,也能实现跨链交换。只要有机制证明包含交易,且其他链具有智能合约功能验证该证明,即可实现交换。
在BSV中,华夏网游源码智能合约通过sCrypt实现,源码文件在GitHub上提供。智能合约包含两个公共方法,完整代码和测试可在GitHub上找到。
Laravel跨境商城ActiveeCommerceCMS源码
Laravel跨境商城ActiveeCommerceCMS源码简介
今天分享一套易于部署的Laravel开发的跨境商城源码,它名为ActiveeCommerce CMS。此系统是基于PHP框架Laravel构建的电商解决方案,特别适合全球范围内的电商网站。它具备全面的功能,包括前台商品展示、后台管理、支付处理、物流支持,以及多语言和货币选择特性,适应不同用户需求。 ActiveeCommerce CMS提供多种商品展示方式,如瀑布流和分类列表,便于用户个性化浏览。促销功能也十分丰富,如折扣和优惠券,有助于提升销售。后台管理系统涵盖商品、订单和用户管理,便于轻松管理电商业务。它支持多种支付和物流选项,确保用户便捷体验。 技术架构方面,ActiveeCommerce CMS采用了Laravel框架和MySQL数据库,确保高性能和稳定性。安全机制包括防SQL注入和XSS攻击,保护网站免受恶意攻击。然而,由于源码可能由用户分享,部分未经充分测试,可能存在不完整或存在问题的情况,下载后请自行检查。 关于资源获取,虽然本源码免费,但赞助视频录制和维护服务器需要费用。我们提供微信公众号下载链接,扫描二维码获取。付款购买后,技术问题恕不提供售后支持,自行处理。请在下载前考虑清楚,尤其是对技术不熟悉的朋友,只建议用于学习或娱乐,勿用于商业用途。感谢理解并支持开源精神。Langchain 源码分析 Chain系列(一)
Langchain是一个组件丰富的系统,其中"Chain"元素串联起prompt、memory、retrieval和model等组件,实现复杂功能。这些组件如prompt,能处理用户输入,大型模型提供反馈,反馈会被存储在memory中,供后续使用。Langchain提供了多种预设的chains以适应不同场景,也可根据需要自定义。
要入门,如LLMChain,它接收模板,格式化用户输入,通过LLM获取响应。创建一个水果描述的提示模板后,与LLM结合成简单的Chain,只需调用'run'方法,将获得对应水果特征的描述。run方法适用于单输入和单输出,且无需要额外输入字典。此外,chains模块还支持__call__方法,输出内容更灵活,可选返回仅输出项。
如果用聊天模型替换LLM,chains支持持久化数据的'Memory'参数,使chain具备状态,能存储和跨次调用保持信息。源码分析将深入探讨Chain、LLMChain和ConversationChain这三个核心类,它们在链式处理中起关键作用,各自带有抽象和具体方法,如prep_inputs预处理输入,prep_outputs验证输出,以及__call__作为执行入口点。
LLMChain是基于Chain的扩展,专门处理语言模型查询,如对话系统。它新增了特定于LLM的方法,简化处理过程。ConversationChain进一步扩展了LLMChain,支持对话和内存上下文管理。