web3.0 开发实践

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一、简介

Web3.0也称为去中心化网络,是对互联网未来演进的一种概念性描述。它代表着对现有互联网的下一代版本的设想和期望。Web3.0的目标是通过整合区块链技术、分布式系统和加密技术等新兴技术,构建一个更加去中心化、安全、隐私保护和用户的互联网。

Web 3.0具备四项主要功能

【1】去中心化: 去中心化的Web应用程序是Web 3.0的关键功能。其目的是在去中心化网络中分发和存储数据。在这些网络中,不同的实体拥有底层基础设施,用户直接向存储提供商付费以访问该空间。

去中心化的应用程序还将信息副本存储在多个位置,并确保整个过程中的数据一致性。每位用户可以控制其数据存放的位置,而不必将其移交给集中式基础设施。去中心化的互联网用户可根据需要出售自己的数据。

【2】去信任性: 在集中式Web应用程序和服务中,用户通常需要信任中央权威机构来管理其数据、交易和交互。这些中央权威机构可以控制用户数据,并且可以操纵系统的规则。数据可能存在安全风险或管理不善,从而导致用户信息丢失或滥用。

相比之下,Web3引入去信任性,因此用户可以在无需信任任何特定方的情况下进行交易和交互。

【3】语义网: 借助语义网,应用程序能够通过理解Web数据的内容和上下文来执行复杂的任务。语义网使用元数据和人工智能为用户生成的数据提供含义(语义)。

Web 3.0旨在更全面地转向目前存在于现有Web技术某些方面中的语义网技术。例如,搜索引擎可提供更准确且与上下文相关的搜索结果,而智能代理则可帮助用户更高效地执行任务。

【4】互操作性:Web 3.0的目标是在不同技术之间建立更多的互连,从而数据无需中介即可在不同平台之间流动。互操作性使数据具有可移植性,因此用户可以在服务之间无缝切换,同时保持自己的首选项、配置文件和设置。

与此同时,集成各种物联网IoT设备的协议将Web的覆盖范围扩展到传统边界之外。例如,支持无边界交易的加密货币技术允许跨地域和政治边界进行价值交换。

二、web1.0 web2.0 web3.0 之间的区别

特点web1.0(静态互联网)web2.0(互动互联网)web3.0(去中心化互联网)
时间20世纪90年代初到2000年代初2000年初到现在2010年代后期至未来
概述web1.0是互联网的初始阶段,主要特点是静态内容和信息的单向传播,内容由少数发布者提供,用户主要是信息的消费者web2.0引入了互动内容和社交网络,使用户即是信息的消费者也是生产者web3.0被很多人称作互联网的未来,强调去中心化、信任最小化和用户主权
特点用户是信息的消费者,互动性低互动性增强,社交网络、博客、视频分享平台数据和应用的去中心化管理,用户控制自己的数据和身份,降低对中心化中介的依赖
主要技术HTML、GIF图像、电子邮件AJAX、JavaScript、社交媒体平台区块链、智能合约、去中心化存储IPFS、去中心身份认证DID
代表平台雅虎、新浪、MSN抖音、微博、YouTube以太坊、Polkadot、Uniswap

Web 2.0面临的挑战:
【1】服务提供商可能无法在不损失声誉和丢失客户群体的情况下将其数据转移到其他平台。
【2】服务用户对其数据使用和管理方式的控制权有限。
【3】集中式平台可能会独立制定某些对最终用户产生重大影响的决策。例如,这些平台可以筛选某些用户生成的内容或限制最终用户对某些网站功能的访问。

三、区块链

区块链技术构成了许多Web 3.0应用程序的基础,提供了透明度、不可变性和去信任性。区块链是去中心化的分布式分类账,用于存储节点网络上的交易记录或数据。

区块链数据库将数据存储在按时间顺序保持一致的区块中,只有在通过对等网络达成共识后,才能删除或修改这些区块。区块链内置的机制可以阻止未经授权的交易条目并在这些交易的共享视图中创建一致性。因此,可以使用区块链创建不可更改或不可变的分类账,以此跟踪所有

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AIGC联动PS黑科技:一张原画秒出Spine 2D骨骼动画拆件级PSD

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我们正在冲刺一款二次元风格的横版动作抽卡手游。下周二,发行商要来看最新SSR女角色的“大招动画”实机演示。结果,原定外包团队交上来的拆件PSD文件出了大纰漏——外包不仅把层级合并错了,而且所有被遮挡的身体部位(比如被大剑挡住的胸口、被头发遮住的肩膀)完全没有做“补图”处理!主美咆哮着说:“这怎么绑骨骼?角色一转身或者头发一飘,底下的透明窟窿就全露出来了!周末必须把这套极其复杂的哥特洛丽塔裙装加双马尾角色重新拆件、完美补图,周一早上我要看到她在Spine里生龙活虎地动起来!” 做过2D骨骼动画的兄弟们都懂,立绘拆件和补图,简直就是2D美术管线里的“顶级酷刑”。 如果在传统的2D工作流里,你要处理这么一张高精度的二次元角色,过程能把人逼疯。首先,你得在绘画软件里,拿套索工具把头发分为前发、中发、后发、鬓角,把手臂分为大臂、小臂、手掌,把裙子分为前摆、侧摆、后摆……足足拆出上百个图层;这还不算完,最绝望的是“补图”。当你把前面的手臂单独抠出来后,身后的衣服上就会留下一个巨大的空白窟窿。为了让动画运转时没有死角,你必须纯手工、用画笔去脑补并画完那些原本看不见的衣服褶皱、身体结构和光影。

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如果上天再给我一次机会,我绝对不会在答辩前一周才开始疯狂补论文,更不会天真地以为用AI辅助创作的的初稿能直接混过AI检测系统。 就在三天前,我看着查重报告上那个刺眼的“AIGC疑似度:88%”,整个人都麻了。导师在群里不仅强调查重率,还特意加了一句:“今年学校运用最新的AIGC检测系统,超过30%的一律二辩处理。” 那一刻,我感觉我的学位证正在离我远去。 为了自救,我开始了疯狂的论文降ai之路。起初我信了网上的那些“手动降AI干货”,也就是大家常说的那几招。 ✍️手动降AI干货真的有用吗 1、同义词替换法:把“因此”改成“所以”,把“重要”改成“关键”。结果改了一晚上,眼睛都花了,第二天一测,降ai率只掉了1%。事实证明,现在的检测算法看的是语序逻辑,不是简单的词汇。 2、加废话扩充法:为了稀释AI浓度,我往文章里注水。结果降低ai的效果是有一点,但论文变得又臭又长,逻辑稀碎,差点被导师骂死。 这时候我才明白,用人力去对抗大模型,效率低到令人发指。为了保住我的头发,