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Ethereum 和 Layer2 的区别
以太坊（Ethereum）和Layer2（第二层）网络是区块链技术中紧密相关但功能和作用不同的两个概念。 Layer2（第二层）网络 Layer2网络是为了缓解以太坊Layer1的可扩展性和性能限制而设计的。 尽管Layer2网络在效率和成本方面有显著优势，但它们依赖于以太坊Layer1的安全性来保证最终的安全性和结算。 Layer2的交易最终需要在Layer1上得到认可，这意味着Layer2的最终安全性仍然由以太坊的共识机制保证。 总结 以太坊Layer1和Layer2网络共同构成了一个互补的体系，Layer1提供基础的安全性和去中心化，而Layer2则在此基础上扩展了功能性和效率。
34010编辑于 2024-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
区块链–Arbitrum Rollup(Layer2)
简介 Arbitrum是OffchainLabs 团队开发的以太坊Layer2层扩容方案，可以实现高吞吐量，让开发者以低成本部署、运营智能合约，同时可以保持无需信任的安全性。
81520编辑于 2022-08-26 - 来自专栏林冠宏的技术文章
以太坊 layer2: optimism 源码学习 (一)
这里就不说什么是 Layer2 了，可以去网络搜索其它文章来阅读。在 Layer2 的扩容方案中目前有 3 种，Rollups 是其中一种，称为打包。 正题，Op 简介 Layer2 是公链下的第二层。比如安卓系统下的底层软件。 Optimism，下面简称 Op，是基于 Optimistic rollups 方案所实现的 Layer2 应用，下面简称 L2。作用是帮助 以太坊 扩容以及加速交易。
1.7K30编辑于 2022-09-16 - 来自专栏计算机技术-参与活动
Layer2：区块链扩容解决方案
Layer2：区块链扩容解决方案Layer2是一种区块链扩容解决方案，旨在解决区块链网络，特别是以太坊等公链面临的**交易拥堵和高手续费**等问题。 以下是关于Layer2的详细介绍： 概念Layer2是建立在区块链**主链（Layer1）之上的第二层协议或架构**，它将**部分交易和计算从主链转移到链下进行处理**，然后将**最终结果反馈到主链上记录 消耗和不足- **安全风险**：Layer2与主链存在一定的信任依赖关系，如果Layer2自身的安全性设计存在缺陷，可能会导致用户资产损失。 - **数据可用性问题**：在Layer2方案中，部分数据在链下存储和处理，可能会出现数据丢失或不可用的情况。如果Layer2节点出现故障或数据损坏，可能会影响交易的验证和恢复。 - **兼容性挑战**：不同的Layer2解决方案可能采用不同的技术和标准，**与主链及其他Layer2之间的兼容性存在问题**。这可能导致跨Layer2的交易和互操作性困难。
70121编辑于 2025-01-16 - 来自专栏浅聊区块链
布局Layer2赛道，Arbitrum和OP应该怎么选？
而作为以太坊当下最火热叙事的Layer2赛道，Layer2头部项目Arbitrum和Optimism最近一个月的价格分别上涨了24%和17%，市场中的资金和热点也逐渐布局在这个赛道中。 作为开发者，在当下选择方向时，Layer2是不可忽略的重要布局赛道，无论你是从事于Infra、DeFi，还是NFT、Social、Gaming，你的项目均会面临选择哪一个具体的Layer2生态进行布局和深根 具体来说：￮ Arbitrum One：Arbitrum Rollup的核心主网络，基于Arb Rollup技术的Layer2公链，它是真正意义的Layer2，其所有交易数据存放在主网以太坊上。 在OP宏大的Superchain叙事中，OP Mainnet亦是众多采用OP Stack架构的Layer2公链中的一条，与Base、opBNB等其他Layer2公链之间无缝通信；￮ OP Stack：OP 因此，可以看出对于Layer2的公链项目来说，代币的上线对于用户刺激具有非常显著效果。
56410编辑于 2023-11-14 - 来自专栏终有链响
目前Layer2 解决方案有什么优缺点
Layer2解决方案是区块链技术中的一种扩展机制，旨在提高交易速度、降低成本并增加网络的可扩展性，同时保持主链的安全性。 目前的Layer2解决方案包括状态通道（State Channels）、侧链（Sidechains）、Rollups（包括Optimistic Rollups和ZK-Rollups）以及Plasma等。 总结 Layer2解决方案在提高区块链性能方面取得了显著进展，但每种方案都有其特定的适用场景和局限性。选择哪种Layer2解决方案取决于具体的应用需求、对安全性的考量以及愿意承担的技术复杂度。 随着技术的不断进步，未来的Layer2解决方案有望进一步优化，提供更好的用户体验和更强大的功能。
44010编辑于 2024-07-29 - 来自专栏华仔的技术笔记
Photon介绍及与其他Layer2技术对比分析
DApp运行在公链上会有各种各样的问题存在，Layer2技术的引入，有望部分解决这些问题。 目前Layer2 技术主要有两种，一种是状态通道技术，另一种是侧链技术。Photon属于状态通道技术。 随着比特币闪电网络的逐步应用，Layer2技术已经进入了大家的视野。本文将为大家解读Photon技术的特点，并与其他Layer2技术进行对比分析。 通过对Photon的介绍与对比，让大家对Photon和Layer2 技术有个初步的了解。 Layer2技术背景 在介绍Layer2之前，我们先来考虑一下几个问题：（1）所有的计算都应该在Layer1中进行吗?（2）所有的数据都应该存储在Layer1上吗? 本文最后，对上述介绍的Photon与主要layer2技术的性能和特点作一简要对比，便于广大爱好者选择适合的layer2技术进行DAPP开发和应用。 主要状态通道技术对比分析： ? ?
1.3K20发布于 2019-05-10 - 来自专栏林冠宏的技术文章
以太坊 layer2: optimism 源码学习(二) 提现原理
第一篇在: 以太坊 layer2: optimism 源码学习 (一) ---- 目录： 为什么存在提现动作 提现的原子性 提现的调用链 源码中的提现实现 下一篇核心组件 Relayer 的源码实现
94120编辑于 2022-09-23 - 来自专栏本体研究院
以太坊最热Layer2之一ZK-Rollup凭什么被V神看好？
关于以太坊合并的说明明确表示：升级后的“The Merge”主要带来网络共识机制的转变；而备受关注的扩容，将由以太坊与 Layer 2 各解决方案的紧密合作共同完成。
61420编辑于 2022-12-10 - 来自专栏Python项目实战
Layer 2 的进化之路：Rollup 到底在“卷”什么？
Layer2的进化之路：Rollup到底在“卷”什么？大家好，我是Echo_Wish。这两年你要是混Web3/区块链圈子，基本绕不开三个词：Layer2、Rollup、扩容。 先别急着谈Rollup，咱得先搞清楚一件事：Layer2不是为了炫技，是被Layer1逼出来的。 这时候社区逐渐形成一个共识：安全留在Layer1，性能交给Layer2。 二、Layer2的核心思想：我替你算，你替我兜底我一直觉得，理解Layer2有一个特别“人话”的比喻：Layer1是法院，Layer2是调解委员会平时纠纷你们自己解决（L2）真打官司了，法院兜底（L1） Layer2的演进，本质上是区块链从“理想主义”走向“工程现实”的过程。未来还会有：更快的ZK更好的EVM等价更强的跨Rollup通信
22210编辑于 2026-01-06 - 来自专栏思考是一种快乐
如何用Python创建一个多层神经网络
当神经网络计算Layer2的error时，它会反向把它传播回Layer1， 然后调整Layer1到权重。 self.layer2 = layer2 这是神经网络class。 比较layer2的输出和期望输出，得出layer2输出误差（layer2_error）。layer2_error是NX1的矩阵。 3. 计算layer2输出的S梯度值self. 4. layer2有1个神经元，每个神经元有4个输出。layer2.synaptic_weights是一个4X1的矩阵。 乘正比关系；另外，与layer2的权重也乘正比关系，因为layer2的输出是layer1输出.dot.layer2.synaptic_weights。 layer1_error是一个NX4的矩阵。
1.5K31发布于 2019-09-23 - 来自专栏转载gongluck的CSDN博客
cocos2d-x AnchorPoint锚点
CCLayer* layer1 = CCLayerColor::create(ccc4(255,0,0,255), 300, 200); CCLayer* layer2 = CCLayerColor ::create(ccc4(255,255,0,255), 100, 100); addChild(layer1); layer1->addChild(layer2); ? CCLayerColor::create(ccc4(255,255,0,255), 100, 100); addChild(layer1); layer1->addChild(layer2 CCLayer* layer1 = CCLayerColor::create(ccc4(255,0,0,255), 300, 200); CCLayer* layer2 = CCLayerColor ::create(ccc4(255,255,0,255), 100, 100); addChild(layer1); layer1->addChild(layer2); layer1->
2.7K70发布于 2018-03-08 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Python Tensorflow神经网络实现股票预测
= tf.nn.relu(wb2) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - layer2)) # y为真实数据， layer2为网络预测结果 # 梯度下降 train_step : sess.run(train_step, feed_dict={x: dateNormal, y: priceNormal}) # 预测， X w1w2 b1b2 -->layer2 pred = sess.run(layer2, feed_dict={x: dateNormal}) date1 = np.linspace(0, 29, 30) # plt.plot = tf.nn.relu(wb2) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - layer2)) # y为真实数据， layer2为网络预测结果 # 梯度下降 train_step : sess.run(train_step, feed_dict={x: dateNormal, y: priceNormal}) # 预测， X w1w2 b1b2 -->layer2
1.3K20编辑于 2022-07-27 - 来自专栏编码如写诗
K8S私有云裸金属服务器负载均衡器OpenELB之在线和离线部署
1.4 layer2 网络拓扑结构 通常，建议您使用 BGP 模式，因为它允许您创建一个没有故障转移中断和带宽瓶颈的高可用性系统。 2.在线安装OpenELB 参考官方文档[1]：Install OpenELB on Kubernetes 本文主要介绍在kubesphere中使用layer2模式部署和使用，其他概念请参考官方文档。 rollout restart daemonset kube-proxy -n kube-system 2.5 配置eip池 EIP 地址要与集群主机节点在同一网段内，且不可绑定任何网卡； OpenELB Layer2 访问时使用eip地址+服务的端口,效果如2.6，此处不再截图 4.改善与建议 OpenELB Layer2 模式因其实现简单，而且对物理硬件和网络没有额外要求，所以实际生产中经常会用到。 万幸的是 OpenELB 官方已有新的解决方案，即 Layer2 VIP 模式，该模式的使用方式可以参考官方文档：https://openelb.io/docs/getting-started/usage
1.3K10编辑于 2024-08-30 - 来自专栏区块链大本营
被V神点赞, 我是如何用五子棋打败以太坊排名最高的应用的？ |人物志
「链下」是干早期微软的事情 营长：Celer的技术核心是围绕「链下」，即Layer2展开的，你能简单介绍一下什么是Layer2吗？ 董沫：从历史来看，layer1和layer2 的关系，有点像个人电脑时代里的CPU硬件和操作系统。layer1 是不同架构的CPU，layer2是操作系统。 而说到链下生态，即layer2，现在技术还处于萌芽状态，整个生态也没什么人，主要原因是大家还没有意识到链下扩容所带来的好处。 营长：说到这，layer2现在有哪些具体的应用，让我们可以直观的感受到它的优势？ 董沫：不是很多。我们自己做了一款五子棋的应用。 营长：你认为，layer2生态的发展会经历哪些阶段？ 董沫：第一个阶段是先让大家体会到layer2的好处，这是layer2的一个优势所在。具体体现在layer2生态上的用户数量超过公链应用。
1.3K20发布于 2019-03-08 - 来自专栏Keegan小钢
聊聊接入Arbitrum的正确姿势
这是一个大坑啊，还是反直觉的，我至今也不明白为什么不直接读取当前 Layer2 网络的区块高度？ 我也想不到在什么样的场景下，Layer2 的智能合约需要去读取 Layer1 的区块高度？ 结果是没有，Arbitrum 提供的 ArbSys 合约只提供了方法查询 Layer2 的区块高度和 chainid，但却没有提供方法查询 Layer2 的当前区块时间。 我也是没想明白，既然都提供了查询 Layer2 的区块高度，为何就不提供查询区块时间呢？是技术上有难度吗？ 另外，也不知道 Optimism 有没有提供方法查询 Layer2 的区块时间，我目前没找到。
1.4K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏share ai happiness
MNIST数据集介绍及计算
tf.matmul(input_tensor, weights)+biases layer1 = tf.nn.relu(ouput1) #使用relu激活函数 #声明第二层神经网络的名命空间’layer2 inference(input_tensor, regularizer): #声明第一层神经网络的名命空间’layer1’及相关变量，并完成前向传播过程 + #声明第二层神经网络的名命空间’layer2 ’及相关变量，并完成前向传播过程 with tf.variable_scope(‘layer2’): weights = get_weight_variable( [LAYER1 tf.get_variable(“biases”,[OUTPUT_NODE], initializer=tf.constant_initializer(0.0)) layer2 = tf.matmul(layer1, weights) + biases #返回前向传播的结果 return layer2 最后一层不用激活，直接返回，是为了归一化，放到交叉熵损失函数里
3.4K30发布于 2020-11-10 - </body> </html> <script> $("#Layer2").click( function(){ if($("#Layer2").html(来自专栏云计算linux
WEB入门之十八 动画特效
22px; z-index:1; font-size:18px; border:thin solid; cursor:hand; background-color:#33CCFF; } #Layer2 </body> </html> <script> $(document).ready( function(){ $('#Layer1').toggle( function(){ $("#Layer2 ").slideDown("slow"); }, function(){ $("#Layer2").slideUp("slow"); } ) } ) </script> 除了slideUp ; z-index:1; font-size:18px; border:thin solid; cursor:hand; background-color:#33CCFF; } #Layer2 ">播放
1.3K10编辑于 2024-12-13
安全运营之如何“优雅”的设计Playbook
设置一个Layer2的Workflow，它用于承载Layer1的“需求”。 Q：为什么你会选择创建Threat Intelligence、Threat Hunting做为Layer2的Workflow？ 所以，Layer2本身就必须有很强的扩展性，我建议你可以把它想象成编程中的“Class”。 Q：编写Workflow有什么参考规范吗？ A：灵活是指，Layer3即支持被Layer2调用，也要支持通过从HTTP API的方式进行调用，便于后期与自动化进行整合。 Layer1就是功能“入口”，Layer2则是Class，而Layer3就应该是Function。
unity3d:动画animator，AvatarMask，边走边攻击，单独设置run动画速度
分为3layer，run-idel层（layer0），攻击时上半身层（layer1），原地攻击层（layer2），其中layer1，layer2里面完全复制的动画状态机 其中layer1设置mask ，屏蔽下半身动作 在移动时切换layer1，layer2的权重，同时只存在一个为0，一个为1 using System.Collections; using System.Collections.Generic
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