1A7XRP
❶ 目前一個瑞波幣值多少人民幣
XRP今日瑞波幣價格3.55 元人民幣兌換1個瑞波幣，或 0.55 美元兌換1個瑞波幣。
瑞波幣今日價格¥3.55 =1XRP; $0.55 =1XRP。
XRP瑞波幣今日價格3.55 CNY=1XRP; 0.55 USD=1XRP。
3.55 Chinese Yuan =1Ripple; 0.55 US dollar=1Ripple。
❷ 1萬塊錢投資哪些些數字貨幣，3年可以實現財富自由
比特幣根據指定優化演算法，根據大量的測算造成，比特幣經濟發展應用全部P2P網路中許多連接點構成的分布式系統來確認並記錄每一個交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣商品流通各個階段安全系數，這確保了貨幣使用權與商品流通交易的群體極化。其總數量非常有限，具有極強的稀缺資源。該貨幣系統軟體曾經在4年之內僅有不得超過1050萬只，之後的總數量要被永久性限制在2100萬只。
做為個人投資者，看虛擬貨幣的總市值基金等投資理財是完全不一樣，這方面的投資與虛似貨幣比較起來得話，其實那時候只是一個虛似強的情況罷了。項目投資利潤也是非常的豐厚，數據貨幣的研發早已成效顯著，投資需謹慎。
❸ 真正的數字貨幣有哪些
1. 以太坊(Ethereum，ETH)
以太坊是世界的第二大數字貨幣，前期是採用POW機制挖礦，後期將轉為POS(proof of security，股權證明)機制。在總量方面 以太坊理論上是無上限，每年都會產生1800萬個左右的以太坊，大約有9600萬個在流通。
2.萊特幣(Litecoin，LTC)
萊特幣的總量為8400萬個，流通超過5000萬個。
3.經典以太坊(Ethereum Classic，ETC)
ETC與ETH是以太坊的不同分叉。ETC的總量2億左右，的市值不到100億。
4. 瑞波幣(Ripple，XRP)
Ripple是一個開放支付網路，可以很低手續費極快速度的跨境轉賬支付，瑞波幣不但包括數字貨幣，還包括國家法幣。在跨境轉賬支付時需要消耗少量的XRP。XRP的總量為1000億個，隨著使用，總量會逐漸減少，如果需求持續增加，XRP價格必然增長。
5. 達世幣(Dash，DASH)
達世幣的主要特點就是支付的即時性、匿名性，支付即時性達到秒級，達世幣的匿名性接近於在生活中使用現金。據了解達世幣的總發行量為1890萬個，2130年停止發行。
6. ltoa(ITOA)
ITOA為物聯網而設計，區塊採用定向非循環圖結構相互鏈接，稱為Tangle(纏結)，這種結構不同於鏈條結構，隨著區塊增加，安全性越高，交易確認越快。ITOA總量巨大，但不變，由創世塊確定，不需要挖礦獲得。ITOA是一個很有個性的品種。
7. Monero(XMR)
XMR是一種使用CryptoNote協議的一個虛擬幣幣種。XMR是在2014年開發出來，總數有1844萬。
8. Zcash(ZEC)
ZEC採用零知識證明的一種數字貨幣，可以在加密交易信息後仍可證明其交易的有效性，這樣可以保護用戶交易隱私不被泄露。
❹ 如何查看蘋果手機的運存
首先找到設置
點開設置之後通用
❺ 數字貨幣都有哪些
數字貨幣簡稱為DIGICCY，是英文「Digital Currency」（數字貨幣）的縮寫，是電子貨幣形式的替代貨幣。數字金幣和密碼貨幣都屬於數字貨幣（DIGICCY）。
數字貨幣是一種不受管制的、數字化的貨幣，通常由開發者發行和管理，被特定虛擬社區的成員所接受和使用。歐洲銀行業管理局將虛擬貨幣定義為：價值的數字化表示，不由央行或當局發行，也不與法幣掛鉤，但由於被公眾所接受，所以可作為支付手段，也可以電子形式轉移、存儲或交易。
應答時間：2021-01-05，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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❻ 中國有哪些數字貨幣
我國未發行數字貨幣，現有的數字貨幣全部為非法。
央行提示稱，尚未發行法定數字貨幣，也未授權任何機構和企業發行法定數字貨幣，目前市場上所謂「數字貨幣」均非法定數字貨幣。
虛擬貨幣是非法幣的電子化，其最初的發行者並不是央行。這類虛擬貨幣主要限於特定的虛擬環境里流通。而數字貨幣是可以被用於真實的商品和服務交易，但只有國家發行的數字貨幣才是法定數字貨幣。
「我國的法定貨幣是人民幣。」央行貨幣金銀局在風險提示中再次強調，人民幣由中國人民銀行統一印製、發行。
(6)1A7XRP擴展閱讀：
隨著以比特幣為代表的虛擬幣價格飆漲，數字貨幣及其背後的區塊鏈技術引起全球金融界的高度關注。事實上，在我國目前仍然尚未發行法定數字貨幣。近日，央行貨幣金銀局官網發布《關於冒用人民銀行名義發行或推廣數字貨幣的風險提示》。
2013年央行聯合五部委曾發布《關於防範比特幣風險的通知》，明確將比特幣等非法定數字貨幣定義為虛擬商品，它不是以貨幣和法幣形式存在。
同時，數字貨幣也有別於電子支付。在實際使用體驗中，數字貨幣可能與電子支付方式感受類似，但是兩者從本質上還是有著較大區別。在數字貨幣之前，金融業已經高度信息化。
如網上銀行、微信、支付寶等支付電子化逐漸普及，實物現金僅佔全部流通貨幣的極少部分。盡管如此，因其交易時所用的錢都是通過銀行賬戶而來，實際上還是對應著一張張鈔票。
當前市場上數字貨幣多涉傳銷。
數字貨幣本是可以提高交易效率的新型技術，卻被不法分子盯上，以其名義進行傳銷和詐騙。
央行貨幣金銀局官網發布《關於冒用人民銀行名義發行或推廣數字貨幣的風險提示》。央行提示稱，近期，個別企業冒用我行名義，將相關數字產品冠以「中國人民銀行授權發行」，或是謊稱央行發行數字貨幣推廣團隊，企圖欺騙公眾，借機牟取暴利。
央行在風險提示中強調，我行尚未發行法定數字貨幣，也未授權任何機構和企業發行法定數字貨幣，無推廣團隊。目前市場上所謂「數字貨幣」均非法定數字貨幣。
同時，某些機構和企業推出的所謂「數字貨幣」以及所謂推廣央行發行數字貨幣的行為可能涉及傳銷和詐騙，請廣大公眾提高風險意識，理性謹慎投資，防範利益受損。
❼ 解讀瑞波丨一個解決跨境支付的網路協議可以不需要幣
致力於解決銀行間跨境支付的瑞波是2004年瑞安·富格（Ryan Fugger）創辦，當時名為RipplePay，由於局限於熟人網路並有沒有發展很好。2011年傑得·麥卡勒布（Jed McCaleb）加入，隨後邀約克里斯·拉森（Chris Larsen）加入，瑞波開啟了Opencoin公司時代。隨便提一下，麥卡勒布是P2P網路eDonkey電驢的開發者，也是比特幣交易所Mt.Gox門頭溝的創始人，出售交易所之後加入瑞波。隨後2013年6月因為與拉森戰略觀點不合離開，創辦了Stellar恆星幣。而拉森是 E-Loan（電子貸款） 的前任董事長兼首席執行官， E-Loan 是他於 1996 年創立的公司， 1999年上市，2005 年賣給了 Banco Popular（西班牙人民銀行） 。其後，拉森創立了 Prosper Marketplace ，一個點對點貸款平台，之後於 2012 年加入了瑞波。
首先，我們來看看，目前銀行間跨境支付系統的主流技術是環球同業銀行金融電訊協會（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication，簡稱SWIFT），其覆蓋了全球200多個國家和地區，擁有1萬多家銀行和證券機構會員，每天交易數萬億美元的資金。在SWIFT系統的跨境支付流程里，交易雙方、支付機構以及合作銀行都要通過一個中央系統來負責存儲、處理、輸出交易信息以及資金的清算。在中心化的整個流程中，各方對於中央系統的依賴性決定了較高的成本，而長時間的耗費也主要在於信息的處理和傳遞。而這些問題，Jeb和Chris似乎通過區塊鏈技術找到了答案。
瑞波Ripple是一個開放的支付網路，通過這個支付網路可以轉賬任意一種貨幣，包括美元、歐元、人民幣、日元或者比特幣，簡便易行快捷，交易確認在幾秒以內完成，交易費用幾乎是零，沒有所謂的跨行異地以及跨國支付費用。網路中運行的無數網關負責建立起瑞波網路，而最終用戶需要通過瑞波網關來連接和使用整個網路。各網關通過共識機制來修改「總帳」，也就是處理交易。網關與網關之間達成共識實質上是互聯網通訊中的P2P通訊，這個過程非常高效。
瑞波運用跨賬本協議（Inter Ledger Protocol，簡稱ILP）、分布式賬本技術（Distributed ledger Technology，簡稱DLT）、特殊節點列表（Unique Node List，簡稱UNL）、共識機制RPCA（Ripple Consensus Algorithm）等區塊鏈技術，打造了x-Current、 x-Via、x-Rapid三個產品。
瑞波有三種跨境交易模式分別為x-Current、x-Via、x-Rapid。x-Current是由中間銀行作為中轉完成交易，x-Via是由網關作為中轉完成交易，而x-Rapid是用XRP完成中間的交易。
現在已有6多個國家100個機構認同Ripple，美國有13家銀行可以自由兌換瑞波幣，南美7個國家已把瑞波幣做為結算貨幣，歐洲全領域850家銀行和財務專家把XRP認定為金融貨幣。
相關大事跡：
2014年 8月德國FIDOR銀行是第一家啟用瑞波幣系統的銀行。
2014年6月南美7個國家(巴西,智力,哥倫比亞,墨西哥,秘魯,阿根廷,烏拉圭,) 開始使用瑞波網路進行匯款服務。
2014年 7月世界性黃金流通企業GBI將加入瑞波，其公司所持有的黃金可向全世界任何人發送。
2015年12月與加拿大CGI集團達成了合作協議，CGI集團整合 瑞波 的分布式金融技術，作為他們的支付解決方案之一。
2015年12月荷蘭合作銀行 Rabobank 試用瑞波。
2015年12月上海民營銀行--華瑞銀行加入瑞波協議。
2016年5月與日本SBI 控股株式會社（SBI Holdings）達成合作協議。
2018年7月澳大利亞聯邦銀行成為使用瑞波網路的銀行機構。
瑞波幣總量1,000 億個，其中800億分配給公司， 200億分配給三位創始人。拉森獲得了95億XRP ，2014 年承諾將90億中的70億XRP投入慈善基金會。麥卡勒布獲得了 95億XRP，離開瑞波後，麥卡勒布保留了 60 億，麥卡勒布的孩子收到了 20 億（有鎖定協議），慈善機構和麥卡勒布的其他家庭成員共得到 15 億（不受鎖定協議的約束）。亞瑟·布里托（ Arthur Britto ）收到 10 億（有鎖定協議）。瑞波代幣XRP比較集中在三位創始人手上，是比較被市場所詬病，雖然後期三位創始人都有將部分代幣捐給慈善基金會。
不同於比特幣「挖礦」的發行機制，Ripple並沒有挖礦的發行機制，而是採用派送和購買。最初的建立者Opencoin公司（目前已改名為Ripple Labs）在Ripple網路建立伊始便宣稱Ripple網路中的代幣XRP總量為1000億枚，且根據Ripple網路協議，永不增發。但並不是這1000億枚代幣就直接在整個網路中流通，而是存在緩慢的發行過程。在Ripple網路中進行交易，每筆是需要消耗十萬分之一XRP起作為手續費，這部分的XRP就徹底銷毀了。由於有了每筆交易的交易費用，這個機制也可預防有人通過開源的Ripple網路發布大量惡意的交易。
瑞波，整體看下來，對銀行間的跨境支付提效的確有幫助，並獲得全球較多金融機構的支持，能和現有金融體系較好融合，算是不錯的區塊鏈技術應用場景。但是，瑞波公司Ripple Labs還是以提供技術解決方案為主的軟體服務商，而本身的代幣只適合特定場景，或者說未來代幣是否會被認可存在較大不確定性。業內爭議許久的鏈是否一定要有幣？幣鏈是否可分離？也許這些從瑞波中可看出端倪。
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簡介：
是我選擇了命運？還是命運選擇了我？亦或者，我們只是妓女與嫖客的關系，在相互玩弄而已？哈！究竟是現實中懦弱的殘暴在統治世界，還是思想中理智的瘋狂嘲啟搭亮諷時代？你知道我在說什麼嗎？你不知道枝指！因為我也不知道！你說我是瘋子？
❾ CRC演算法模擬 計算機網路基礎課程 高分求解 正解追加200
引言
CRC的全稱為Cyclic Rendancy Check，中文名稱為循環冗餘校驗。它是一類重要的線性分組碼，編碼和解碼方法簡單，檢錯和糾錯能力強，在通信領域廣泛地用於實現差錯控制。實際上，除數據通信外，CRC在其它很多領域也是大有用武之地的。例如我們讀軟盤上的文件，以及解壓一個ZIP文件時，偶爾會碰到「Bad CRC」錯誤，由此它在數據存儲方面的應用可略見一斑。
差錯控制理論是在代數理論基礎上建立起來的。這里我們著眼於介紹CRC的演算法與實現，對原理只能捎帶說明一下。若需要進一步了解線性碼、分組碼、循環碼、糾錯編碼等方面的原理，可以閱讀有關資料。
利用CRC進行檢錯的過程可簡單描述為：在發送端根據要傳送的k位二進制碼序列，以一定的規則產生一個校驗用的r位監督碼(CRC碼)，附在原始信息後邊，構成一個新的二進制碼序列數共k+r位，然後發送出去。在接收端，根據信息碼和CRC碼之間所遵循的規則進行檢驗，以確定傳送中是否出錯。這個規則，在差錯控制理論中稱為「生成多項式」。
1 代數學的一般性演算法
在代數編碼理論中，將一個碼組表示為一個多項式，碼組中各碼元當作多項式的系數。例如 1100101 表示為
1·x6+1·x5+0·x4+0·x3+1·x2+0·x+1，即 x6+x5+x2+1。
設編碼前的原始信息多項式為P(x)，P(x)的最高冪次加1等於k；生成多項式為G(x)，G(x)的最高冪次等於r；CRC多項式為R(x)；編碼後的帶CRC的信息多項式為T(x)。
發送方編碼方法：將P(x)乘以xr(即對應的二進制碼序列左移r位)，再除以G(x)，所得余式即為R(x)。用公式表示為
T(x)=xrP(x)+R(x)
接收方解碼方法：將T(x)除以G(x)，如果余數為0，則說明傳輸中無錯誤發生，否則說明傳輸有誤。
舉例來說，設信息碼為1100，生成多項式為1011，即P(x)=x3+x2，G(x)=x3+x+1，計算CRC的過程為
xrP(x) x3(x3+x2) x6+x5 x
-------- = ---------- = -------- = (x3+x2+x) + --------
G(x) x3+x+1 x3+x+1 x3+x+1
即 R(x)=x。注意到G(x)最高冪次r=3，得出CRC為010。
如果用豎式除法，計算過程為
1110
-------
1011 /1100000 (1100左移3位)
1011
----
1110
1011
-----
1010
1011
-----
0010
0000
----
010
因此，T(x)=(x6+x5)+(x)=x6+x5+x, 即 1100000+010=1100010
如果傳輸無誤，
T(x) x6+x5+x
------ = --------- = x3+x2+x,
G(x) x3+x+1
無余式。回頭看一下上面的豎式除法，如果被除數是1100010，顯然在商第三個1時，就能除盡。
上述推算過程，有助於我們理解CRC的概念。但直接編程來實現上面的演算法，不僅繁瑣，效率也不高。實際上在工程中不會直接這樣去計算和驗證CRC。
下表中列出了一些見於標準的CRC資料：
名稱 生成多項式 簡記式* 應用舉例
CRC-4 x4+x+1 ITU G.704
CRC-12 x12+x11+x3+x+1
CRC-16 x16+x12+x2+1 1005 IBM SDLC
CRC-ITU** x16+x12+x5+1 1021 ISO HDLC, ITU X.25, V.34/V.41/V.42, PPP-FCS
CRC-32 x32+x26+x23+...+x2+x+1 04C11DB7 ZIP, RAR, IEEE 802 LAN/FDDI, IEEE 1394, PPP-FCS
CRC-32c x32+x28+x27+...+x8+x6+1 1EDC6F41 SCTP
* 生成多項式的最高冪次項系數是固定的1，故在簡記式中，將最高的1統一去掉了，如04C11DB7實際上是104C11DB7。
** 前稱CRC-CCITT。ITU的前身是CCITT。
2 硬體電路的實現方法
多項式除法，可用除法電路來實現。除法電路的主體由一組移位寄存器和模2加法器(異或單元)組成。以CRC-ITU為例，它由16級移位寄存器和3個加法器組成，見下圖(編碼/解碼共用)。編碼、解碼前將各寄存器初始化為"1"，信息位隨著時鍾移入。當信息位全部輸入後，從寄存器組輸出CRC結果。
3 比特型演算法
上面的CRC-ITU除法電路，完全可以用軟體來模擬。定義一個寄存器組，初始化為全"1"。依照電路圖，每輸入一個信息位，相當於一個時鍾脈沖到來，從高到低依次移位。移位前信息位與bit0相加產生臨時位，其中bit15移入臨時位，bit10、bit3還要加上臨時位。當全部信息位輸入完成後，從寄存器組取出它們的值，這就是CRC碼。
typedef unsigned char bit;
typedef unsigned char byte;
typedef unsigned short u16;
typedef union {
u16 val;
struct {
u16 bit0 : 1;
u16 bit1 : 1;
u16 bit2 : 1;
u16 bit3 : 1;
u16 bit4 : 1;
u16 bit5 : 1;
u16 bit6 : 1;
u16 bit7 : 1;
u16 bit8 : 1;
u16 bit9 : 1;
u16 bit10 : 1;
u16 bit11 : 1;
u16 bit12 : 1;
u16 bit13 : 1;
u16 bit14 : 1;
u16 bit15 : 1;
} bits;
} CRCREGS;
// 寄存器組
CRCREGS regs;
// 初始化CRC寄存器組：移位寄存器置為全"1"
void crcInitRegisters()
{
regs.val = 0xffff;
}
// CRC輸入一個bit
void crcInputBit(bit in)
{
bit a;
a = regs.bits.bit0 ^ in;
regs.bits.bit0 = regs.bits.bit1;
regs.bits.bit1 = regs.bits.bit2;
regs.bits.bit2 = regs.bits.bit3;
regs.bits.bit3 = regs.bits.bit4 ^ a;
regs.bits.bit4 = regs.bits.bit5;
regs.bits.bit5 = regs.bits.bit6;
regs.bits.bit6 = regs.bits.bit7;
regs.bits.bit7 = regs.bits.bit8;
regs.bits.bit8 = regs.bits.bit9;
regs.bits.bit9 = regs.bits.bit10;
regs.bits.bit10 = regs.bits.bit11 ^ a;
regs.bits.bit11 = regs.bits.bit12;
regs.bits.bit12 = regs.bits.bit13;
regs.bits.bit13 = regs.bits.bit14;
regs.bits.bit14 = regs.bits.bit15;
regs.bits.bit15 = a;
}
// 輸出CRC碼(寄存器組的值)
u16 crcGetRegisters()
{
return regs.val;
}
crcInputBit中一步一步的移位/異或操作，可以進行簡化：
void crcInputBit(bit in)
{
bit a;
a = regs.bits.bit0 ^ in;
regs.val >>= 1;
if(a) regs.val ^= 0x8408;
}
細心的話，可以發現0x8408和0x1021(CRC-ITU的簡記式)之間的關系。由於我們是從低到高輸出比特流的，將0x1021左右反轉就得到0x8408。將生成多項式寫成 G(x)=1+x5+x12+x16，是不是更好看一點？
下面是一個典型的PPP幀。最後兩個位元組稱為FCS(Frame Check Sequence)，是前面11個位元組的CRC。
FF 03 C0 21 04 03 00 07 0D 03 06 D0 3A
我們來計算這個PPP幀的CRC，並驗證它。
byte ppp[13] = {0xFF, 0x03, 0xC0, 0x21, 0x04, 0x03, 0x00, 0x07, 0x0D, 0x03, 0x06, 0x00, 0x00};
int i,j;
u16 result;
/////////// 以下計算FCS
// 初始化
crcInitRegisters();
// 逐位輸入，每個位元組低位在先，不包括兩個FCS位元組
for(i = 0; i < 11; i++)
{
for(j = 0; j < 8; j++)
{
crcInputBit((ppp[i] >> j) & 1);
}
}
// 得到CRC：將寄存器組的值求反
result = ~crcGetRegisters();
// 填寫FCS，先低後高
ppp[11] = result & 0xff;
ppp[12] = (result >> 8) & 0xff;
/////////// 以下驗證FCS
// 初始化
crcInitRegisters();
// 逐位輸入，每個位元組低位在先，包括兩個FCS位元組
for(i = 0; i < 13; i++)
{
for(j = 0; j < 8; j++)
{
crcInputBit((ppp[i] >> j) & 1);
}
}
// 得到驗證結果
result = crcGetRegisters();
可以看到，計算出的CRC等於0x3AD0，與原來的FCS相同。驗證結果等於0。初始化為全"1"，以及將寄存器組的值求反得到CRC，都是CRC-ITU的要求。事實上，不管初始化為全"1"還是全"0"，計算CRC取反還是不取反，得到的驗證結果都是0。
4 位元組型演算法
比特型演算法逐位進行運算，效率比較低，不適用於高速通信的場合。數字通信系統(各種通信標准)一般是對一幀數據進行CRC校驗，而位元組是幀的基本單位。最常用的是一種按位元組查表的快速演算法。該演算法基於這樣一個事實：計算本位元組後的CRC碼，等於上一位元組余式CRC碼的低8位左移8位，加上上一位元組CRC右移8位和本位元組之和後所求得的CRC碼。如果我們把8位二進制序列數的CRC(共256個)全部計算出來，放在一個表裡 ，編碼時只要從表中查找對應的值進行處理即可。
CRC-ITU的計算演算法如下：
a.寄存器組初始化為全"1"(0xFFFF)。
b.寄存器組向右移動一個位元組。
c.剛移出的那個位元組與數據位元組進行異或運算，得出一個指向值表的索引。
d.索引所指的表值與寄存器組做異或運算。
f.數據指針加1，如果數據沒有全部處理完，則重復步驟b。
g.寄存器組取反，得到CRC，附加在數據之後。
CRC-ITU的驗證演算法如下：
a.寄存器組初始化為全"1"(0xFFFF)。
b.寄存器組向右移動一個位元組。
c.剛移出的那個位元組與數據位元組進行異或運算，得出一個指向值表的索引。
d.索引所指的表值與寄存器組做異或運算。
e.數據指針加1，如果數據沒有全部處理完，則重復步驟b (數據包括CRC的兩個位元組)。
f.寄存器組的值是否等於「Magic Value」(0xF0B8)，若相等則通過，否則失敗。
下面是通用的CRC-ITU查找表以及計算和驗證CRC的C語言程序：
// CRC-ITU查找表
const u16 crctab16[] =
{
0x0000, 0x1189, 0x2312, 0x329b, 0x4624, 0x57ad, 0x6536, 0x74bf,
0x8c48, 0x9dc1, 0xaf5a, 0xbed3, 0xca6c, 0xdbe5, 0xe97e, 0xf8f7,
0x1081, 0x0108, 0x3393, 0x221a, 0x56a5, 0x472c, 0x75b7, 0x643e,
0x9cc9, 0x8d40, 0xbfdb, 0xae52, 0xdaed, 0xcb64, 0xf9ff, 0xe876,
0x2102, 0x308b, 0x0210, 0x1399, 0x6726, 0x76af, 0x4434, 0x55bd,
0xad4a, 0xbcc3, 0x8e58, 0x9fd1, 0xeb6e, 0xfae7, 0xc87c, 0xd9f5,
0x3183, 0x200a, 0x1291, 0x0318, 0x77a7, 0x662e, 0x54b5, 0x453c,
0xbdcb, 0xac42, 0x9ed9, 0x8f50, 0xfbef, 0xea66, 0xd8fd, 0xc974,
0x4204, 0x538d, 0x6116, 0x709f, 0x0420, 0x15a9, 0x2732, 0x36bb,
0xce4c, 0xdfc5, 0xed5e, 0xfcd7, 0x8868, 0x99e1, 0xab7a, 0xbaf3,
0x5285, 0x430c, 0x7197, 0x601e, 0x14a1, 0x0528, 0x37b3, 0x263a,
0xdecd, 0xcf44, 0xfddf, 0xec56, 0x98e9, 0x8960, 0xbbfb, 0xaa72,
0x6306, 0x728f, 0x4014, 0x519d, 0x2522, 0x34ab, 0x0630, 0x17b9,
0xef4e, 0xfec7, 0xcc5c, 0xddd5, 0xa96a, 0xb8e3, 0x8a78, 0x9bf1,
0x7387, 0x620e, 0x5095, 0x411c, 0x35a3, 0x242a, 0x16b1, 0x0738,
0xffcf, 0xee46, 0xdcdd, 0xcd54, 0xb9eb, 0xa862, 0x9af9, 0x8b70,
0x8408, 0x9581, 0xa71a, 0xb693, 0xc22c, 0xd3a5, 0xe13e, 0xf0b7,
0x0840, 0x19c9, 0x2b52, 0x3adb, 0x4e64, 0x5fed, 0x6d76, 0x7cff,
0x9489, 0x8500, 0xb79b, 0xa612, 0xd2ad, 0xc324, 0xf1bf, 0xe036,
0x18c1, 0x0948, 0x3bd3, 0x2a5a, 0x5ee5, 0x4f6c, 0x7df7, 0x6c7e,
0xa50a, 0xb483, 0x8618, 0x9791, 0xe32e, 0xf2a7, 0xc03c, 0xd1b5,
0x2942, 0x38cb, 0x0a50, 0x1bd9, 0x6f66, 0x7eef, 0x4c74, 0x5dfd,
0xb58b, 0xa402, 0x9699, 0x8710, 0xf3af, 0xe226, 0xd0bd, 0xc134,
0x39c3, 0x284a, 0x1ad1, 0x0b58, 0x7fe7, 0x6e6e, 0x5cf5, 0x4d7c,
0xc60c, 0xd785, 0xe51e, 0xf497, 0x8028, 0x91a1, 0xa33a, 0xb2b3,
0x4a44, 0x5bcd, 0x6956, 0x78df, 0x0c60, 0x1de9, 0x2f72, 0x3efb,
0xd68d, 0xc704, 0xf59f, 0xe416, 0x90a9, 0x8120, 0xb3bb, 0xa232,
0x5ac5, 0x4b4c, 0x79d7, 0x685e, 0x1ce1, 0x0d68, 0x3ff3, 0x2e7a,
0xe70e, 0xf687, 0xc41c, 0xd595, 0xa12a, 0xb0a3, 0x8238, 0x93b1,
0x6b46, 0x7acf, 0x4854, 0x59dd, 0x2d62, 0x3ceb, 0x0e70, 0x1ff9,
0xf78f, 0xe606, 0xd49d, 0xc514, 0xb1ab, 0xa022, 0x92b9, 0x8330,
0x7bc7, 0x6a4e, 0x58d5, 0x495c, 0x3de3, 0x2c6a, 0x1ef1, 0x0f78,
};
// 計算給定長度數據的16位CRC。
u16 GetCrc16(const byte* pData, int nLength)
{
u16 fcs = 0xffff; // 初始化
while(nLength>0)
{
fcs = (fcs >> 8) ^ crctab16[(fcs ^ *pData) & 0xff];
nLength--;
pData++;
}
return ~fcs; // 取反
}
// 檢查給定長度數據的16位CRC是否正確。
bool IsCrc16Good(const byte* pData, int nLength)
{
u16 fcs = 0xffff; // 初始化
while(nLength>0)
{
fcs = (fcs >> 8) ^ crctab16[(fcs ^ *pData) & 0xff];
nLength--;
pData++;
}
return (fcs == 0xf0b8); // 0xf0b8是CRC-ITU的"Magic Value"
}
使用位元組型演算法，前面出現的PPP幀FCS計算和驗證過程，可用下面的程序片斷實現：
byte ppp[13] = {0xFF, 0x03, 0xC0, 0x21, 0x04, 0x03, 0x00, 0x07, 0x0D, 0x03, 0x06, 0x00, 0x00};
u16 result;
// 計算CRC
result = GetCrc16(ppp, 11);
// 填寫FCS，先低後高
ppp[11] = result & 0xff;
ppp[12] = (result >> 8) & 0xff;
// 驗證FCS
if(IsCrc16Good(ppp, 13))
{
... ...
}
該例中數據長度為11，說明CRC計算並不要求數據2位元組或4位元組對齊。
至於查找表的生成演算法，以及CRC-32等其它CRC的演算法，可參考RFC 1661, RFC 3309等文檔。需要注意的是，雖然CRC演算法的本質是一樣的，但不同的協議、標准所規定的初始化、移位次序、驗證方法等可能有所差別。
結語
CRC是現代通信領域的重要技術之一。掌握CRC的演算法與實現方法，在通信系統的設計、通信協議的分析以及軟體保護等諸多方面，能發揮很大的作用。如在作者曾經設計的一個多串口數據傳輸系統中，每串口速率為460kbps，不加校驗時誤碼率大於10-6，加上簡單的奇偶校驗後性能改善不很明顯，利用CRC進行檢錯重傳，誤碼率降低至10-15以下，滿足了實際應用的要求。
❿ 虛擬幣一級市場有哪些
1、比特幣
它與所有的貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。
2、以太坊
以太坊與比特幣的相似之處在於它使用開源區塊鏈系統，但它更側重於智能合約，智能合約是無需可信中介即可自動執行協議的計算機程序。以太坊經常被吹捧為一種「世界計算機」，是去中心化金融（DeFi）的支柱，以太坊還託管其他稱為「代幣」的硬幣。
3、XRP
是一種在 Ripplenet 上運行的貨幣，Ripple Labs 公司創建，它旨在成為像 Swift 這樣的傳統金融系統的替代品，與比特幣和以太坊不同，XRP不使用工作量證明，而是基於受信任的驗證器節點，其中包括大學和銀行，XRP硬幣由 Ripplelabs 發行。
4、Tether
是一種與美元掛鉤的硬幣，也稱為穩定幣，它沒有自己的區塊鏈，而是在其他區塊鏈上發行，包括BTC、ETH和BCH。
5、萊特幣
類似於比特幣，基於比特幣協議，但引入了一些小的變化，包括更快的出塊時間和不同的哈希演算法，該演算法最初旨在允許更多用戶挖掘硬幣，即使他們無法訪問 ASIC，盡管 ASIC 挖掘也接管了LTC。萊特幣創建於 2011 年，使其成為最古老的硬幣之一。
(10)1A7XRP擴展閱讀
一級市場，也稱發行市場或初級市場，相對二級市場來講的。幣圈通俗理解就是上交易所之前的市場，一級市場可以用最低的價格買到項目方代幣Token，等項目代幣上線交易所後拉盤升值達到一定收益即出貨，以最低的成本換取最大化的利潤。
理論上一般的項目會經過種子輪、私募輪、公募輪，每一輪價格遞增，成倍價差也屬常見，特別是項目種子輪價格也是非常低的。項目代幣上線交易所後，即二級市場，此時一級市場與二級市場價差極為明顯，處在牛市中的優質項目可能出現百倍價差。
為什麼越來越多的幣民從二級市場轉向一級市場?
在二級市場中追漲殺跌也並不是一個很明智的選擇，一不小心就會站在了山頂。而一級市場卻不會。
一級市場是交易所前的市場，在貨幣上線前，交易所會發布公告，許多人知道這個幣即將上交易所，但就是不知道如何購買，只能在二級市場上來回追逐，這無疑是非常危險的。一級市場是以較低的價格購買項目方的代幣。