sol链dapp开发—Sol链:开发搭建

Sol链(Solana链)DApp开发全攻略:技术解析与环境搭建

一、Solana链核心技术特性

Solana以高性能、低延迟、低成本著称,被誉为“以太坊杀手”。其技术优势包括:

  • Proof of History(PoH):通过可验证延迟函数为交易分配时间戳,解决节点时间同步问题,提升网络效率。
  • Tower BFT共识机制:基于PoH实现快速共识,支持每秒65,000笔交易(TPS),平均确认时间0.4秒,单笔费用低于$0.01。
  • 并行处理架构(Sealevel):支持智能合约并行执行,显著提升吞吐量。
  • 分片数据传输(Turbine):优化区块传播效率,增强网络扩展性。

二、DApp开发基础流程

  1. 语言与工具链
  2. 开发步骤

三、开发环境搭建详解

  1. 安装依赖
  2. 配置本地网络
  3. 生成钱包与密钥
  4. 使用Anchor框架初始化项目

四、智能合约开发实战

  1. 编写合约代码(示例:代币质押合约)
  2. 测试合约
  3. 部署至测试网

五、前端交互实现

  1. 集成Solana Actions API通过Solana Actions直接在应用中创建交易,支持资产转移、NFT交互等功能。
  2. 使用Blinks生成链上链接将交易操作封装为可分享的URL,用户点击后可在社交媒体内完成交易(如Twitter打赏、NFT竞拍)。
  3. 钱包集成支持Phantom、Solflare等钱包,实现交易签名与支付功能。

六、测试与部署策略

  1. 测试流程
  2. 主网部署

七、创新应用场景

  1. DeFi与高频交易利用Solana低延迟特性,支持去中心化交易所(DEX)高频交易策略。
  2. 链游与社交结合集成Actions/Blinks实现社交媒体内游戏道具交易、内容打赏等功能。
  3. NFT生态扩展低成本铸造NFT,结合Arweave存储元数据,降低链上存储成本。

八、未来发展方向

Solana将持续优化去中心化(增加节点数量)、互操作性(跨链桥接)及开发者体验(支持更多编程语言),并探索Layer 2解决方案(如状态通道、Rollups)以进一步提升性能。

通过以上步骤,开发者可快速搭建Solana链DApp,利用其高性能特性构建创新应用。随着Solana生态的扩展,未来将涌现更多跨链、元宇宙及社交融合的场景。

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03-19 14:58
腾讯_HR
部门与岗位:TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍,过实习,讲论文,论文过的比较细,有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型,简要挑一两个介绍一下,当时说了 Qwen 和 DeepSeek,然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问,为什么大家都开始探索 MoE 架构,MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen,于是问了有没有全量微调过,有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程,SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中,目前主流的强化学习算法有哪几个,写一下损失函数的表达式代码:22. 括号生成代码:多头自注意力一面问的八股还是比较多的,问的也比较细,而且还写了两道代码题,整个面试花的时间也比较多,大概一个半小时左右二面自我介绍,过实习和论文,面试官会一起进行探讨,包括工作的动机、贡献和结果,也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B,于是面试官问了 ZeRO-1,ZeRO-2,ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B,每一张卡占用的显存大概是多少,估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed,还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA,知道 LoRA 的原理吗,A 和 B 两个矩阵怎么初始化,有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码:3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的,从用到的东西来引出问题,问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的,所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍,挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下,面试官问的比较详细,为什么选现在这种方案,为什么 work,其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候,数据是怎么构造的,有用到什么数据清洗方法吗,数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程,之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候,为什么 SFT 之后还要做 RLHF,只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法,除了 PPO 和 DPO 这些呢,DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题:对目前大模型的发展有什么看法代码:零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容,考的比较深。由于之前没有接触过强化学习,答得还是比较吃力的,不过面试官还挺好的,会一起讨论来做引导四面自我介绍,过论文和实习,问的也比较细,这里能明显的感受出来面试官的视角更系统,会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF,平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题:你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础,没有考察什么八股总结一共四轮技术面,整体来说强度比较大,对于大模型八股的考察比较细,对大模型的理解问的也比较深刻,包括一些数理逻辑基础,考察的比较全面需要内推码的可以用下面这个链接:内推链接:https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw#26届实习##大模型##八股##面经##腾讯##内推#
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