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1.一文了解CRU是算算法什么｜超算大陆科普
2.Crust “方舟计划”激励测试网一触即发，我们准备好了！法源
3.K-Core,算算法 K-Shell & K-Crust傻傻分不清楚

一文了解CRU是什么｜超算大陆科普

       Web 3.0是下一代互联网的愿景，但实际实施时面临挑战，法源如区块链网络拥堵导致效率低下和智能合约漏洞被黑客利用。算算法Crust是法源软件源码安全一个去中心化的存储网络，支撑包括IPFS在内的算算法多种存储协议，并为应用层提供接口。法源它还支持去中心化计算层，算算法旨在构建一个重视数据隐私和所有权的法源分布式云生态系统。Crust是算算法波卡生态中唯一的分布式存储项目，通过波卡区块链技术管理IPFS网络上的法源大量数据。与Filecoin不同，算算法稳赢指标公式源码Crust采用独特的法源共识机制和Token质押机制，如有担保的算算法权益证明（GPoS）、去中心化的云存储市场（DSM）和有意义的工作量证明（MPoW）。Crust在计算方面采用芯片级解决方案，降低入门门槛，生态方面赋能波卡生态中的所有项目，共识方面存储算力一度超过Filecoin。此外，Crust有成熟智能合约、免费存储、较高存储副本数、快速流通的彩票资讯站源码CRU代币、基于波卡生态和TEE技术的协议升级。技术架构包括工作量证明层MPoW、区块链共识/激励层GPoS和去中心化存储市场DSM。Crust采用MPoW机制，利用TEE技术解决节点工作量报告的可信问题，GPoS机制基于Substrate框架的BABE/GRANDPA算法运行共识，DSM为基于Crust网络的应用和平台提供存储服务。CRU是Crust网络的代币，具备维护共识、担保、资源服务保障金、交易费、网址源码贵不贵购买资源服务和链上治理功能。Crust主网于年9月1日正式上线，并在Crust.io官网、Twitter、Medium、GitHub、Telegram和论坛等渠道提供相关工具箱和最新动态。

Crust “方舟计划”激励测试网一触即发，我们准备好了！

       Crust Network 正式宣布启动其激励测试网“方舟计划”节点招募，旨在构建一个关注数据隐私和所有权的分布式云生态系统。Web3 生态系统中的变红买入指标源码去中心化存储网络 Crust 提供了包括 IPFS 在内的多种存储层协议，并对应用层提供接口，技术栈还支持去中心化计算层。

       方舟计划第一阶段将从 月中旬开始，主要针对网络节点软件和硬件进行测试，预计发放不少于 万个 CRU 等值的奖励。参与无激励测试网的活动可提前了解 Crust Network。参与流程请参考 Maxwell CC2 节点手册（链接：github.com/crustio/crust...）。注意硬件配置请参考 Crust 节点硬件 Spec（链接：github.com/crustio/crust...）。第一阶段测试主要针对网络中节点机器性能、网络带宽、存储容量进行测试并发放奖励，时间从 年 月中旬到 年 月上旬。

       奖励规则包括根据节点的出块率、工作量报告上报成功率、总存储量进行考查，发放相应奖励。您可选择单节点加入网络，或局域网内多节点的集群形态加入网络。出块节点推荐使用固定的公网 IP，以避免出块不稳定带来的损失。同时，考虑到下一阶段的测试将考查服务能力为主，推荐使用多节点集群形态加入网络。在单节点形态下，您需要运行链模块（Crust Chain）以及存储量模块（sWorker）。多节点形态则需要在服务节点上运行链模块（Crust Chain），并可将存储量模块（sWorker）横向扩展到多个存储节点。请填写报名表「Crust “方舟计划”报名表」（链接：shimo.im/forms/RKYGWQJD...）参与，并联系小脆皮（二维码见文末）。

       Crust 和 Filecoin 都是完全去中心化存储网络，但在存储证明算法、链的差异上有明显不同。Crust 采用基于 TEE 的本地存储校验实现证明机制，成本较低，成熟度高，且具有更强的落地性。封装文件在 Crust 上效率更高，基于 Substrate 的链上治理和无分叉升级机制，Crust 可在不分叉的情况下平滑升级协议。参与方舟计划，共同推动 Crust 网络进入新阶段。

K-Core, K-Shell & K-Crust傻傻分不清楚

       K-Core和K-Shell在图论中是两种不同的子图划分方法，它们有助于识别网络中核心和边缘部分的结构。K-Core算法的核心概念是寻找度数至少为k的子图，它是图的最小子图，而K-Shell则是由k-core但不属于(k+1)-core的结点和边构成的层次结构。简单来说，0-core是整个图，1-core剔除了孤立结点，0-shell则是孤立结点的子图。

       k-壳分解方法通过逐层去除度为1的结点和边，形成1-壳，接着是2-壳，直至所有结点的度均大于等于k。每个结点归属于一个特定的k-shell，其中度数等于或大于k。然而，度数相同的结点可能分布在不同的k-shell，这意味着度数大并不一定代表重要性。

       K-核分解则从去除所有度数小于k的结点和边开始，逐次提高k值，直到剩下的是度数至少为k的子图，即k-核。每个k+1-核都是k-核的一部分。总结起来，K-Core是所有k-Shell中度数大于等于k的部分，而K-Crust则是所有度数小于等于k的k-Shell的集合。