LLeafVellin
المنتج

ميزات البرنامج · بناء جذر Merkle موسوم

01

راجع merkle_root.py مع قواعد شكل الشجرة ووسومها، فقد تعطي قاعدة Merkle أخرى جذراً مختلفاً.

01

النماذج

اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.

02

المشروع

اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.

03

التغييرات

راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.

بناء جذر Merkle موسوم

● ● ●LeafVellin●
سير العمل · بناء جذر Merkle موسوم ×
import hashlib

def merkle_root(leaves):
    if type(leaves) is not list or not 1 <= len(leaves) <= 64 or any(type(x) is not bytes or len(x) > 4096 for x in leaves):
        raise ValueError("merkle.leaves")
    level = [hashlib.sha256(b"\x00"+x).digest() for x in leaves]
    while len(level) > 1:
        if len(level) % 2:
            level.append(level[-1])
        level = [hashlib.sha256(b"\x01"+level[i]+level[i+1]).digest() for i in range(0, len(level), 2)]
    return level[0].hex()
✳بناء جذر Merkle موسوم
✓ التغييراتراجع قبل التطبيق ↗
رسم توضيحي لمساحة العمل
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي

تبدأ فكرتك التالية هنا.

تنزيل لنظام Windows ↗