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读懂比特币协议重要里程碑：Schnorr签名和Taproot软分叉升级
一次比特币协议的升级，可能会预示着未来 3 至 5 年的趋势，虽然大家并不关心比特币的技术迭代，更关注安全和主流人群接受度，但最终所有人都会受益于这次升级。
靠山先容我叫小明，是今年结业的应届生。最近正忙于寻找一份事情，希望可以在这个竞争猛烈的时代找到一个可以养活自己的设施。
今天就要去加入一个公司的面试了，通过我的重重起劲，靠我质朴扎实的手艺基础和出众的谈锋以及掩饰不了的耀眼的外貌，我乐成地征服了前面几轮的面试官，今天这次是最后一面--HR面试。
我对自己很有信心，感受应该可以乐成通过面试，真正让我在意的，实在是这轮面试HR会和我谈及的薪资问题。
（明显是谁？原来是小明，神秘又可爱
我去网上查了一下，这轮面试HR很可能会问我期望薪资是若干。我现在有点纠结，由于我不太领会他们平时会给到若干，说得太多了畏惧他们对我印象欠好直接把我刷了，说得低了的话……我室友王二麻子平时不太上课都拿到了一份人为不低的Offer。若是公司真的凭据我的想法给我人为的话，凭据低人为给我发Offer也太不情愿了，现在很纠结该若何与HR谈论薪资问题。
不外，我凭借着我海量的知识贮备找到了一个很好的设施。
我记得我看过一篇博客，上面提到我国著名的图灵奖获得者姚期智院士曾经提出过一个百万富翁问题。两个富翁在一个集会上碰面了，由于闲得无聊以是就想比一比谁对照有钱，然则又不想让对方知道自己有若干钱，他提出了一种基于混淆电路的隐私对照巨细做法。于是我灵光一现，这个事情和我遇到的逆境异常相似，隐私对照巨细就是解决问题的要害点。
主体思绪我想到了一个很好的主意。
实在我要做的就是以我的期望薪资和他们愿意给我的薪资举行对照，只需要知道巨细关系即可，我不用知道数字详细是若干。固然公司出于薪资保密相关的规章制度也不会直接告诉我的，同时我也不想让公司知道我的期望薪资数字。
这时，我可以准备十个文件夹，文件夹上面都写着一个价钱局限，好比0-3k，3k-6k，6k-9k等等。然后我在文件夹内里塞上一个纸条，好比说我的期望薪资局限是6k-9k。
那么在写着0-3k和3k-6k的文件夹内里都塞入一个写着“老子不干了
”的字条，在6k-9k的文件夹内里塞入一个写着“对绿豆，我们看对眼了”的字条，在其余的所有文件夹内里都塞入一个写着“我的能量超乎你想象，请务必收下我
”的字条。
只要公司取出他们设计薪资所对应的文件夹，就知道我的态度了（好比他们可以开出的薪资局限是9k-12k，那么他们只要取9k-12k的文件夹即可，然后打开文件夹看到内里的字条）。
可是，严谨如我，马上想到了存在的问题。若是公司HR在我眼前取文件夹，那我就知道他们取的文件夹是哪一个，这就意味着我获知了公司可以开出的薪资局限是若干；又或者若是我把文件夹全都给公司HR，那HR就能偷偷打开所有的文件夹看到内里的内容，那我就没有隐私了。
伶俐的我又想到了一个设施，不经意传输。
不经意传输不经意传输是一个传输协议，可以保证公司HR只能拿到他想要拿到的谁人文件夹（也就是说他们能且只能读到一个文件夹内里字条的内容），而不被我知道他们详细拿了哪一个。
▲ 准备事情为了实现不经意传输，我绞尽脑汁，总算是想到了一个方式。
作为一个异常在乎人为是若干的“土豪”
，我掏出了十部一模一样的全新的银色128g的iphone 12 pro，每个手机都只能用我的面容解锁。然后把之前要写在字条上的内容都写在备忘录内里，再在手机后头贴上小纸条，划分写着0-3k，3k-6k等等的价钱局限。
▲ 实行阶段我会把所有的手机都给HR，HR拿到十部手机之后，可以放在台子下面偷偷选择一个他们可以开出的人为所对应的手机，然后把其他的手机锁在他们自己的柜子里。由于所有的手机都只能用我的脸和密码才气完全解锁，以是这个时刻HR手机内里的所有信息都没有设施获取。
HR会将手机后头写着价钱局限的标签给撕掉，由于除了备忘录里的信息不一样，所有手机都是一模一样的，这个时刻就算HR把手机拿在我眼前晃，只要我不解锁看备忘录，就不太清晰HR详细拿了哪一部手机。
▲ 效果查看最后我拿到该手机举行解锁，查看备忘录就可以获知他们可以开出的薪资是否相符我的心理预期。
这样就完成了整个对照巨细的流程。
在数据主要性日益凸显的今天，保证数据在珍爱隐私的情况下施展其作用是国家统筹数据资源的一个主要条件。机构和小我私家对于数据隐私的敏感度越来越高，数据若何在保证隐私的条件下举行价值共享成为了人们最关注的问题，若是无法解决，那么数据便会成为小我私家的收藏品，沉淀在每个机构或小我私家的内陆数据库内，无法施展出其应有的价值，而多方平安盘算手艺正是解决这个难题的一个主要手艺。
刚刚故事中的隐私对照巨细算法也是多方平安盘算的一个主要算法，它珍爱了小我私家的数据隐私（数据的值），然则最后又可以获得我们需要的效果（数据的巨细关系）。
对照巨细的历程，在现实生活中我们需要思量的器械会更为重大，由于若是对照两个万万级别的数字，要求对照精确度到个位数的话（即上述例子中字条上的局限就变成了一个数字）。那么需要准备的手机就太多了，需要准备1000万部手机，这个消耗无疑是异常大的。
现实案例中，我们通常遇到的问题就是异常现实的万万级别数据的对照。
虽然上述故事中的方式是可行的，但随着大数据时代的不停发展，重大数据量之间的对照场景随处可见。最典型的是智慧城市建设，需要多方海量数据举行统计，这不可能仅仅思量效果的正确性和算法的隐私性，算法的性能也成为了一个至关主要的点。
若何突破性能的瓶颈，让各个隐私盘算算法落到实处，实现真正的工业化实现也是我们正在不停追求的目的。
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