如果您遇到在电脑客户端无法截图的情况，您可以右键电脑客户端空白处，点击【开启屏幕共享保护】即可。其他问题 如果您在使用平台官网或 App 时遇到问题，请先尝试以下故障排除步骤：使用隐身浏览器 尝试使用浏览器的隐身模式访问官网。清除缓存或数据1、适用于安卓系统 前往【设置】-【应用】-【欧易】-【存储】。 请尝试先选择【清除缓存】。如果问题仍然存在，再选择【清除数据】 （这会强制退出 App 登录，但可以修复部分深层错误）。2、适用于 iOS 虽然没有直接的【清除缓存】选项，但可以尝试删除并重新安装 App 。 温馨提示：若您创建并正在使用钱包，请务必在更新或卸载 App 之前，正确妥善地备份好钱包，以便更新后重新导入钱包。如未能妥善备份，可能会导致钱包丢失且无法找回。若您创建的是无私钥钱包，请您在更新或卸载 App 之前，确认以下几点： ①与无私钥钱包绑定的交易所账户能够正常登录； ②能够记住云端备份的密码，若您的云端密码忘记，则无法通过云端恢复无私钥钱包，建议保存好您的云端备份密码。

4）为每名用户配对一个随机数，并在表格中的空白部分填入 0。 第二步：低次多项式扩展 利用上述多项式约束，我们可以得到一个长度为 uts * N 的计算记录多项式。出于安全考虑，我们在一个更大的评估域上进行多项式承诺，扩展因子为 extension_factor。 在上述情况下，我们可以从 I(x) 计算出一个多项式 p(x)。当我们使用扩展因子 8 时，我们将在 p(x) 上计算另外 32 * (8-1) 个点。 由于两个不同的 D 次多项式最多共享 D 个点，因此具有有效多项式（满足上述约束条件）和 D 次假多项式（不满足上述约束条件）的多项式对最多共享 D 个点。这意味着假多项式有 的机会通过随机抽样检查。如果我们进行 n 次抽样检查，机会会降低到 。 我们默认将 extension_factor 设置为 16，将抽样检查默认次数设置为 16，因此安全级别将为 80 位。 第三步： 多项式承诺 我们用计算记录和相应的用户余额、用户 ID 以及每行对应约束多项式的值来计算哈希值，并生成默克尔树 (Mekel tree)。默克尔树根是多项式的承诺 (commitment) 值。