Ethereum官网文档中RLP编码示例的修正说明
2025-06-07 18:25:33作者:舒璇辛Bertina
在区块链开发中,RLP(Recursive Length Prefix)编码是一种重要的数据序列化方法,广泛应用于区块链网络的底层数据存储和传输。最近,在Ethereum官网文档的翻译版本中发现了一个关于RLP编码示例的技术细节问题,值得开发者们关注。
问题背景
RLP编码是区块链中用于序列化数据结构的基础算法,它能够将嵌套的列表和字节数组转换为单一的字节序列。在官网文档的英文原版中,关于嵌套列表[ [], [[]], [ [], [[]] ] ]的RLP编码示例是正确的,但在法语和葡萄牙语(巴西)的翻译版本中,该示例出现了一个多余的0xc0字节。
技术细节分析
正确的RLP编码结果应为:
[ 0xc7, 0xc0, 0xc1, 0xc0, 0xc3, 0xc0, 0xc1, 0xc0 ]
而翻译版本中错误的编码为:
[ 0xc7, 0xc0, 0xc1, 0xc0, 0xc3, 0xc0, 0xc0, 0xc1, 0xc0 ]
这个错误源于对RLP编码规则的理解偏差。在RLP编码中,0xc0代表空列表,而编码长度前缀的计算需要精确无误。多余的0xc0字节会导致解码时出现错误,影响数据结构的正确重建。
影响范围
这个问题主要影响:
- 使用法语或葡萄牙语(巴西)文档的开发者
- 参考这些示例实现RLP编解码的开发项目
- 基于这些文档进行区块链协议学习的初学者
解决方案
社区开发者已经提交了修正,更新了相关翻译文档中的示例。对于开发者而言,应当:
- 确保参考最新版本的官方文档
- 在实现RLP编码时,特别注意嵌套结构的处理
- 使用标准测试用例验证编解码实现的正确性
开发者建议
RLP编码作为区块链的基础设施,其正确实现至关重要。开发者在处理RLP编码时应当:
- 优先参考英文原版文档
- 使用成熟的RLP实现库(如区块链客户端内置的实现)
- 编写充分的单元测试覆盖各种嵌套情况
- 特别注意空列表和单元素列表的特殊处理
这个修正案例也提醒我们,在技术文档的翻译过程中,保持技术细节的准确性比语言流畅性更为重要。开发者在使用翻译文档时,应当对关键的技术参数保持警惕,必要时对照原版文档进行验证。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137