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  • 2020-03-16 20:52:33

    作为程序员界的一枚小菜鸟,可谓是,从大量的 CRUD 业务中,练就了一身复制粘贴即可用的本领。

    因为大家不是都说:程序 = 复制 + 百度 吗,再高级一点的就是复制 + 谷歌喽。(我不禁想,难道科学^上网就高级了?)

    反正都是拿来主义嘛,代码能跑起来就完事,实在不行,删库跑路也很轻松呀 ^_^。

    但是呢,迫于网上不断流出的 “35岁程序员危机” 话题,我不得不开始认真思考,我这马上奔三的大龄青年,离 35 岁还差多远呢 。

    再加上,身边大佬朋友都在说算法的重要性,看来,我真的需要重新考虑“程序”的定义了。看下边严肃版的官方定义。。。

    程序 = 算法 + 数据结构

    于是乎,我也开始重视算法和数据结构的重要性了。 那些躺在网盘里的收藏版,也是时候拿出来晒一晒了。

    但是,只看理论,不做题,那不是耍流氓吗。好歹我也是一正经,正直的好青年,不能辜负力扣(LeetCode)对广大适龄程序员的好心啊。

    万丈高楼平地起,我总得先去申请个账号吧(话说,貌似我之前好像申请过?但是都忘得一干二净了)。怎么个刷题法呢,又犯难了,好在我有百度啊,谷歌啊(咳咳,说好的不用搜索引擎呢)。

    这时,查出来在某乎上看到一句特别有意思的话,说是有哥们从“两数之和”开始算法之路,从此变的一发不可收拾。当上总经理,出任CEO,迎娶富婆哦不白富美,走上人生巅峰。

    我哩乖乖,有这么神奇么。我都不信了,我也在首页上看到了那个特别闪亮的四个大字“两数之和”,怎么一点儿点击欲都没有呢。

    为了亲自感受这个变化过程,我决定一探究竟。这不看不要紧,一看之后,我也变得一发不可收拾了,我竟然隐隐的感觉,哟呵,这个题还挺有意思?!

    原题如下:

    给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。
    
    你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。
    
    示例:
    
    给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
    
    因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
    所以返回 [0, 1]

    看到这个题目,可能很多人就会说,这有何难,哐哐一顿敲,两个for循环不就搞定了吗。看我的解法。(我把 target 设为了 13)

    public class SumTest {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr =  {2, 7, 11, 15};
    
            int[] result = sumTwo(arr , 13);
            System.out.println(Arrays.toString(result));
    
        }
    
        private static int[] sumTwo(int[] nums, int target) {
            for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
                for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                    if(nums[i] + nums[j] == target){
                        return new int[]{i,j};
                    }
                }
            }
            return null;
        }
    
    }

    思想就是,外层循环从数组第一个元素开始遍历,把循环变量记为 i,那么内层循环 j 从 i+1 就可以了。最后判断两个元素之和等于目标值,不就得出相应的数组下标了吗。

    这样算是没错,但是没有考虑时间复杂度。我们知道两层循环的叠加,会使时间复杂度变为 O(n ^ 2),数据量小的情况下不明显,数据量大了之后,执行效率就会直线下降(哦不,应该是平方阶下降)。

    我实在也想不出来什么好办法了。好在,力扣有讨论区,还有解法区,可以围观各路大神的解题思路,还有官方的解法。

    果然,发现了更牛逼的算法。且看,

    private static int[] sumTwo(int[] nums, int target) {
    
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if(map.containsKey(target-nums[i])){
                return new int[]{map.get(target-nums[i]),i};
            }
    
            map.put(nums[i],i);
        }
        return null;
    }

    以上的时间复杂度直接变为 O(n)。什么思路呢。就是利用哈希表,把数组中的元素和它的下标对应起来作为 kv 对。循环时,把他们依次放入 hashMap中。然后判断,map中是否存在 “目标值减去当前key值”这样的一个 key,存在就返回 。

    什么意思呢,举个例子,比如我存到 map里 一个 key 是 “2”,那我只要找到一个key 是 (13 - 2 = 11)的这样一个 key,不就正好说明他们的和是 13 嘛。 这两个数不就是我要找的数吗,把他们的下标返回就可以了。

    这个思路真的是很神奇,我在心中惊呼,真的是骚操作,只有你想不到,没有大神做不到。

    我们看一下用这种方法,程序步骤是怎么走的。(以和为 13 为例)

    数组: [ 2 , 7 , 11 , 15]  , target = 13
    
    step1:
    key = 2,value = 0,
    13 - 2 = 11 ,不存在这个key,就把 (2,0) 放入map中
    
    step2:
    key = 7,value = 1,
    13 - 7 = 6,不存在这个key,就把 (7,1) 放入map中
    
    step3:
    key = 11, value = 2,
    13 - 11 = 2 ,可以发现map中已经存在 2 这个key了。
    因此,就把 2的下标 0 和 11 的下标 2 返回。
    

    是不是很神奇,首先这个代码看起来就比上边的双层循环要高大上许多。其次,时间复杂度也从原来的 O(n^2),变成了 O(n)。

    我仿佛打开了算法的一扇神奇之门(不要笑我,轻喷)。于是,顺便把每日 1 题也给做了,拿到 10 个积分,美滋滋。

    打卡第一天,希望自己能坚持下去!

    开始一件事容易,但是坚持一件事,很难。坚持下去,你就超越了很多人了,共勉!

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    学习是枯燥的,也是有趣的。我是「烟雨星空」,欢迎关注,可第一时间接收文章推送。

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    千次阅读 多人点赞 2021-03-10 15:49:19
    穷极一生,你也可能遍历这庞大的曲库——不仅是你能,甚至音乐平台的编辑也做到。 所以,谁能为你推荐下一首歌?谁来给你惊喜? 今天,听歌似乎简单又容易,但从前并非如此。 早期互联网音乐播放器比较原始...

    本文转载自 放大灯,作者 陈颖、杨景诒

    在中国,几家头部互联网音乐平台的曲库规模共计超过7000万首(如果计算重复),假设每首歌平均时长3分钟,一个人需要连续收听400年才能听完。

    普通人一辈子往往只会听三五千首歌曲。穷极一生,你也不可能遍历这庞大的曲库——不仅是你不能,甚至音乐平台的编辑也做不到。

    所以,谁能为你推荐下一首歌?谁来给你惊喜?

    今天,听歌似乎简单又容易,但从前并非如此。

    早期互联网音乐播放器比较原始,用户需要主动搜索并点歌。1999年上线的九天音乐,与后来的百度MP3、酷狗等,起初都是点播平台。

    与点播相对的,则是电台音乐(Radio)——它由专业的编辑或算法决定用户听什么歌。

    2009年,豆瓣基于推荐算法,推出豆瓣FM。中国互联网音乐平台从此进入算法时代,QQ音乐、虾米音乐、网易云音乐等也纷纷效仿。

    这项功能颇有前瞻性——在国外,以推荐算法成名的Spotify,其电台功能的上线时间,也比豆瓣FM晚两年[1]。至于推荐算法在其它领域大杀四方,还要等到2012年才上线的今日头条。

    国内互联网音乐平台发展历程 | 放大灯团队制图

    为什么互联网音乐平台对算法这么积极?

    算法不仅革新了产品体验,更能决定平台的生死存亡——你能想到,仅仅把“搜歌”变成“推歌”,平台就能省下一大笔钱吗?

    豆瓣FM做电台的主要原因是——穷。

    音乐行业有一套细致的版权定价规则。点播版权、配乐版权、下载版权的价格均有不同。其中,电台播放的版权费用比点播的版权费更低

    现实条件是,豆瓣手里只有电台播放的版权,于是因陋就简做了一款纯电台产品。“在豆瓣FM里,你不能重听前一首歌。”前豆瓣FM技术总监赵凌告诉放大灯团队(ID:guokr233),这也是因为版权的限制。

    算法推送不仅降低了版权单价,也改变了音乐平台向唱片公司付费的逻辑。

    此前,互联网音乐平台以预付费模式,花钱批量“租下”唱片公司的版权曲库(租期2~3年),吸引用户听。但这种简单粗暴的模式有明显漏洞,像传统磁带A面录热门歌,B面录充数的“水歌”一样,唱片公司也会把热门歌和“水歌”打包售卖,导致一部分歌曲播放量极高,一部分播放量又奇低,因此,预先支付给唱片公司的费用,本质是为热门曲库买单。

    低效的预付费模式浪费了版权资源利用率,互联网音乐平台自然不能忍——如果不能单买热门曲库,那就必须改变计费规则。

    如今,国外音乐平台如Spotify、Google、苹果、亚马逊等公司已开始尝试按播放量支付版权费(如 Spotify 定价0.00331美元/次,Google 定价0.0054美元/次,Apple Music 定价0.00495美元/次,Amazon 定价0.00395美元/次)[2]。就匠音乐创始人张昭轶告诉放大灯团队,按播放量付费未来会成为行业标准。

    计费方式改变后,算法会在很大程度上影响唱片公司的收入。

    一方面,算法面前,曲库与曲库并不平等。

    通过播放量,算法将轻易分辨出热门/冷门音乐,并将其经济价值分为三六九等。以早年虾米音乐的独家曲库为例,滚石音乐的曲库规模只有几万首,但都很热门,所以很快被网易云音乐抢走;BMG的曲库规模超过250万首,但多数冷门,所以迟迟无人争抢,几乎到了虾米关闭前夜才转给网易云音乐。

    接下来,算法分发将引发马太效应,热门曲库会给唱片公司带来更多收入,而曲库冷门的唱片公司就讨不到什么好处。通过按需付费,互联网音乐平台可以将经费用在刀刃上——购买消费者真正喜欢的歌曲。

    另一方面,算法本身并非完全中立,它更能体现出平台的意志。

    算法不仅能决定推什么歌,还能决定推谁的歌。虾米音乐的算法,就更倾向于向用户推荐小众音乐人和他们的作品[3]。这也意味着,唱片公司在虾米音乐得到的推荐量会更少,其版权收入也会因此缩水。张昭轶表示:“这样一来,传统唱片公司的地位会变得十分被动。

    算法给互联网音乐公司带来的不止是经济效益,还有更好的用户体验。

    Spotify研究总监莫妮亚·拉玛斯·罗列克称,Spotify的“灵魂”是一个名为BaRT的算法系统。这个系统能分析每一个用户的特点,选出用户感兴趣的音乐,生成“千人千面”的推荐歌单[4]。莫妮亚还表示,BaRT能够帮助提高用户的使用体验——让用户更久、更频繁地使用算法推荐(wanting to use the technology longer and often)。

    此外,随着算法不断迭代,互联网音乐平台推荐的内容越来越准,用户还会对产品产生依赖。而算法留住的用户越多,用户停留的时间越长,他们为内容付费的可能性也就越大。“这件事有难度,但如果能做好,它会给音乐平台带来很大收益。”赵凌认为。

    但早期的推荐算法,不像现在的那么“高级”。

    推荐算法刚在音乐行业火起来的时候,大家用的都是协同过滤算法。”赵凌告诉放大灯团队。

    举个例子,如果有两个用户a和b,他们都听了A歌和B歌,那协同过滤算法就会把a、b当作两个相似用户,会把用户a听到的另一首C歌推荐给用户b,这就是简单的“用户协同过滤”逻辑。

    用户协同过滤算法工作原理 

    事实上,协同过滤算法诞生于上世纪80年代,在本世纪初,亚马逊将其用于商品推荐,而它的确也比较适和推荐复杂内容,不仅仅是豆瓣FM,网易云音乐也用过这种基础算法。

    就在2020年底,还有一位新消费圈的创业者曾发文总结自己一年来的朋友圈,其中就有一条提到音乐推荐算法,她将Spotify基于行为的协同过滤算法称为高级的,并认为国内的音乐App算法“好弱哦”。

    我们现在知道了,国内音乐App们也在用协同过滤,豆瓣FM甚至比Spotify还早做出来两年。

    然而,协同过滤是一条简单粗暴的算法路线。它的优势在于,机器不需要理解内容,仅凭用户行为数据就可以完成推荐。而这也是它最大的问题,协同过滤算法无法判断歌曲的特点,只知道其中的相关性,但这个相关性往往不那么准确。

    协同过滤算法的精确度与行为数据的积累量有关,它的确越用越好用,但新用户初来乍到、新歌曲刚刚上线,都是协同过滤算法的处理盲区。但新用户的体验又至关重要——每一个增长黑客理论中,“新用户留存”都是重要的环节。

    随着技术的发展,机器也逐渐学会“理解”内容——简单来说,算法会抽取歌曲的音乐和歌词特征,给每首歌都打上数个“标签”。通过标签理解歌曲内容,再将其匹配给最合适的听众。

    于是,互联网音乐平台纷纷抛弃协同过滤,把希望寄托在基于标签簇的个性化推荐算法上。

    网易云音乐算法团队告诉放大灯团队,推荐算法不仅会给歌曲、歌单打标签,还会盘点用户的群体特征,“如果系统判定你喜欢‘旅行’标签的歌单,就可能把这群用户偏好的其它标签歌单也推给你。”

    基于标签簇的推荐算法工作原理 | 放大灯团队制图

    如今看来,基于标签簇的推荐算法比协同过滤算法更先进。它是主流在线音乐平台的标配,但不包括Apple Music。

    苹果现任CEO库克认为,相比起冷冰冰的算法,由真人进行运作的Apple Music更懂它的听众。

    虽然路线一致,但不是所有在线音乐平台都能把算法做到尽善尽美。用户在使用时,会感到明显差异,而这又涉及公司之间不同的推荐策略,以及它们在算法细节上不同的处理方式。

    对于普通用户而言,评价音乐播放器算法的维度非常简单:它推的歌适合我的口味吗?

    豆瓣FM是国内最早启动纯算法推荐机制的音乐电台。在豆瓣FM上线10年后、几乎没有什么市场份额的2019年,还有人在知乎回答:豆瓣最大的优势在于其强大的算法,它“总会找到我喜欢的歌曲”[7]。

    豆瓣FM的初始定位是一款后台产品,在用户聊天、工作、居家时播放背景音乐。

    豆瓣FM由豆瓣孵化,后者是以兴趣为核心的社交网站,用户会产生并积累大量书、影、音等标记和偏好数据,可供豆瓣FM作更精准的音乐推荐。

    用户在豆瓣FM上能进行的交互行为不多:点红心、跳过、暂停、下一首……但所有这些行为都会被豆瓣FM收集起来,用来分析用户的喜好。

    早期豆瓣FM还尝试过用一些新奇的办法来优化算法。比如,采取人机赛马的方式,分两组、按照歌词情感属性对音乐进行分类。在这次尝试里,人类胜出了——机器只能分出几个大类,再细分其准确度就会下降。

    不过,豆瓣还是通过几十个推荐引擎,日以继夜地为用户推送音乐。赵凌表示,这些推荐引擎也并非一成不变,会随着产品的运行不断修正。

    除了豆瓣FM,虾米音乐的推送品质也为人称许。

    与豆瓣FM的定位不同,虾米想要建立起高质量的音乐社区。成立初期,为了完善曲库,虾米音乐“从全球范围内召集了300多个音乐爱好者,用社区的方式去做”[8]。

    虾米音乐充分动员了用户——它鼓励用户自由上传曲目,修改音乐分类、编辑歌词、专辑信息。这些用户们“调教”算法的行为数据,成为算法完善数据库、提高推送精度的帮手。

    得益于用户众包,虾米建立起全网音乐曲风分类最全、流派分类最细的音乐库。在2020年7月举办的上海国际独立音乐季(IMS)活动中,虾米音乐产品及用户运营负责人龙吉就表示,虾米音乐拥有超过3000万首曲库[9]。而根据虾米音乐用户2021年初的整理,虾米音乐曲风流派共有24个大类,566个小类[10]。

    从豆瓣FM和虾米音乐的案例中,我们可以看到,算法想“随我心意”,需要产品定位、曲库规模、用户行为、运营策略等因素的共同参与。

    算法在努力推送用户喜爱的歌曲,但推荐歌单里用户喜欢的歌越多,就越好吗?

    并非如此。我们可以假设一个极端的状况——如果一个用户只收听某个特定类型的歌曲,会发生什么?

    事实是这个用户很快会进入“听歌茧房”:算法不再推荐新的音乐类型,用户也对新音乐类型不感兴趣,同时对已收藏的歌曲感到烦腻。音乐App用户的黏性和使用时长也会降低。

    是推送用户喜爱的特定歌曲,还是探索用户的兴趣边界?是选择低风险的大众流行,还是冒更高的风险尝试给用户一些惊喜?算法必须做出权衡。

    网易云音乐算法团队向放大灯团队介绍,为了规避“听歌茧房”现象,网易云音乐会推荐用户平时不太接触的歌曲,增加用户听歌类型的多样性。

    扰动因素的作用

    在推送中加入扰动因素——用户比较陌生的歌曲,也已经成了在线音乐播放器的标配。

    算法运转之下,数千万首歌曲从曲库中出发,被推荐到用户耳边。在这个过程中,用户对音乐App推送算法有了朦胧认知:虾米的推送很有品位、豆瓣FM的推送很准、QQ音乐更喜欢推流行歌……

    还有网友脑补网易云音乐“算法小哥”的小剧场:“我还不知道你好那一口?”“你以为歌单80%都会是日语POP?呵呵,我知道这个时候你需要一首后摇来调整回丧的氛围。”[11]

    网易云音乐是在故意推荐特定情绪类型的音乐吗?

    网易云音乐算法团队向放大灯团队表示,网易云音乐的“情感”歌单一共有怀旧、清新等13个类型。根据2020歌单年度报告的统计,平台歌单的高频词第1名正是“治愈”,超过75%的用户听过治愈相关的歌单。

    推荐算法风格的差异也导致用户群进一步分化

    赵凌向放大灯团队介绍,2013年,QQ音乐曾试图和豆瓣FM合作,将QQ音乐的用户行为数据导入豆瓣FM,改进各自的算法。可该项目在开始不久后,就被叫停了。

    原因是,两方用户行为之间的差异实在是太大了。QQ音乐的用户呈现出偏低龄、爱听流行歌的整体特征,这和豆瓣FM的用户特征发生了剧烈冲突。

    但音乐App的竞争维度不只是算法,产品、社区和最基本的核心版权曲库规模也非常重要,正是由于这些短板,豆瓣FM和虾米在版权大战中相继失势。

    虾米音乐创始人王皓在接受播客《坏蛋调频》采访时表示,不认可互联网音乐平台打版权战。恶性竞争之下,版权价格会越抬越高。但王皓也进行了反思:“当时真的很天真地以为,我们可以在互联网时代找到更透明、更直接的方法帮到所有音乐家。”

    虾米没有找到更好的方法,优秀的推荐算法没能挽救虾米。2021年2月,虾米正式停止运营。

    推荐算法的初衷,是用技术手段帮用户挖掘“好歌”。但实际上,无论推荐音乐还是流量变现,15秒的短视频都比动辄三四分钟的单曲更高效。

    QuestMobile发布的《2020中国移动互联网半年度报告》显示,至2020年6月,短视频行业MAU已经达到8.52亿。而同期,中国在线音乐行业的MAU为6.55亿。同时,短视频App占据用户的时长份额接近20%,成为了仅次于即时通讯的第二大互联网行业[13]。迅速崛起的短视频App正成为不折不扣的流量黑洞。

    这些短视频App带火了众多“一夜爆红”的神曲。从《学猫叫》到《绿色》再到《酒醉的蝴蝶》,历代“抖音神曲”不光影响了听众的音乐品味,也带来其它改变。

    借由神曲们的崛起,短视频App的推荐算法也开始影响音乐制作。

    张昭轶向放大灯团队介绍,在没有算法的时代,“1645”“4536251”和“卡侬”这三套和弦已是“大歌”要素,而算法将这几套和弦体系的显著性继续放大。为了追求效率,算法倾向于推荐与热门神曲相似的音乐。除了和弦体系,短旋律重复、反拍副歌这些刺激性更强的音乐特征,同样被算法强化。

    对于音乐制作人来说,如果想让自己的歌曲得到算法的青睐,那么就必须迎合算法的口味。“事实上,很多音乐人、经纪团队和MCN已经开始这样做了。”张昭轶告诉放大灯团队。

    从这个角度来说,推荐算法已经在迫使上游的音乐制作行业,去生产符合算法口味的歌曲。

    在虾米音乐宣布停止运营之际,有人在知乎上提问:“虾米能不能把个人推荐算法公开?”但即便这套算法被公开,但它能帮某个小而美的播放器杀出重围吗?或者,某个巨头把它买下来,就能改善用户体验吗?

    从互联网音乐到短视频,算法的形态、作用和影响看似发生了变化,但有一点确定无疑:算法不断更迭,但它终归要服务于互联网音乐产品的核心定位,以及背后公司的意志。

    算法不是音乐行业唯一的神,但它让音乐App更有神采。

    展开全文
  • ,异地畅聊、跨国面基之后,一头扎进了区块链行业,从此一发不可收。 “你竟然秒回?”“你难道都不需要休息吗?”“你已经人不人鬼不鬼了!” 这就是家人、朋友对他的评价,可以说几乎是一边倒。因为对区块链的热爱...

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    记者 | 佩奇

    出品 | 区块链大本营(blockchain_camp)


    微信、支付宝都是特别大的节点,大家都相信它,你为什么还用区块链? 它已经足够方便、足够高效了。


    他是一位连续创业者,曾在当时互联网最大二级市场票务平台悠闲地“打工”,生活无忧无虑无所求。一次偶然的机会,他“勾搭”上了一位澳洲技术男,异地畅聊、跨国面基之后,一头扎进了区块链行业,从此一发不可收。


    “你竟然秒回?”“你难道都不需要休息吗?”“你已经人不人鬼不鬼了!”这就是家人、朋友对他的评价,可以说几乎是一边倒。因为对区块链的热爱,他摒弃了之前超级 balance 的生活与工作,彻彻底底成为了一位工作狂。


    他认为,如果区块链行业走向成熟需要迈出100步,那么这十年的历史仅仅是0.1步。尤其是在中国,微信、支付宝给予了中国用户如此好的用户体验,借用区块链技术去颠覆这些巨头,几乎不可能。


    他就是 AlphaWallet CEO 张中南,是区块链开发者应该有的样子。


    为什么未来需要一个 token 化的世界,token 化的世界究竟是怎样的?中国开发者既聪明又功利?Libra 理想很美好,现实很骨感?


    近期,营长对这位不分日夜的加班狂人进行了专访。让我们从他的人生经历中得到启发,了解区块链开发者的「认知世界」。



    勾搭一下,就成功了


    营长:简单介绍一下你的个人经历?

    张中南:我本科专业是电子电气工程,学的自动化,毕业后在澳大利亚主修计算机,一直算是理工科技术背景,但其实并没有从事过技术相关的工作,主业一直在销售管理等方面。Ticketbis 是我替别人打工的最后一家公司,后来被 eBay 收购了,被收购前是互联网上最大的二级市场票务平台,我是他们的早期员工之一,做公司的管理工作。


    因为之前做门票工作的原因,所以很了解票务市场。离开 Ticketbis 后,我也创办了几个初创公司,基本都与交易相关。偶然了解到了区块链技术,当时第一反应是将这个技术拿来解决二级市场问题简直太好了,可以通过智能合约直接制定二级市场的规则。


    所以,从2016年起就想组建一个技术团队来帮我做票务解决方案,但找了很久也组建不起来,因为真正懂这方面技术的人不是在大银行工作,就是在各种各样的 Fintech 公司工作,或者已经准备 ICO 了,没有人愿意在这个小小的票务方向努力。


    一直到2017年底才碰巧找到合适的人。当时我在新加坡做生意,我在网上随便逛,竟然找到了澳大利亚联邦银行的区块链架构师,然后我在 LinkedIn 上给他发信息,就勾搭了他一下,他也很直接地问我准备做什么,我告诉他要做门票,想用区块链解决门票问题。


    当时是周三,他周六就从悉尼飞到新加坡来找我了。他说票务是挺有意思的一个应用案例,是挺有意思的一个起点,但绝对不只是要做这个,区块链技术本身要做的东西太多了,这只是一个开始的入口而已,如果愿意做的话,我们有兴趣可以一起来做。


    就这样,我们沟通了很长时间,觉得差不多了就开干了,我把之前的公司股份卖给了其他合伙人,2017年11月份在新加坡注册成立了 AlphaWallet。



    Token 化的世界让人很兴奋


    营长:目前 AlphaWallet 团队正在做的事情有哪些?

    张中南:主要做两方面的事情:一方面,我们做了一个叫 TokenScript 的技术框架,你可以把它理解成是标记性语言,或是一个新的开发框架,基于这个框架能够更好地实现互联网信息的 token 化;另一方面,我们将 AlphaWallet 作为一个应用平台,被 TokenScript token 化后的信息可以直接在这个平台上使用,比较抽象来讲的话是这样的。


    具体讲下 TokenScript。区块链可以作为 tokenization(通证化) 的一个工具,也就是把现有互联网上流通和使用的信息有权益的、有价值的、有跟某一方关联的信息 token 化,或使用区块链把它做成区块链的 token,或者使用其它密码学技术,做成其它可以被验证的信息,即可以被任意第三方验证的信息。


    在 token 化的过程中,如果只有智能合约是不够的,你要只是把智能合约里这些内容 token 化了,确实是可以被自由地访问,随时可以被作为集成点去用。但智能合约外还有很多跟智能合约相关联的信息。


    现在大家把那部分信息放在了 DApp 的网站里,这样就重新引入了数据互操性、可移植性的问题,因为如果你要想完整地理解这个合约,或这个 token,或这个 DApp 是干什么的,它是什么样子的,怎么用它,你必须要先去网站上把那一半信息拿出来,跟区块链的信息放到一起,这样才能用,不然的话是不能被用的。


    虽然区块链的信息是自由的,这边其实还是被拴死在网站里,用起来的话就是一样的模式,大家想要用这个合约的话,得来到我这个网站上,通过我的网站来使用这个应用,这又回到旧的模式上了。


    所以,TokenScript 技术框架可以把 token 完整化,把现在放在网站里跟 token 相关的信息剥离出来,放到 TokenScript 文件内,把上面签上名,提高安全性,单独的文件是可以移植的,这样链上智能合约的这部分信息,加上 TokenScript 文件内的信息合到一起,这就是一个完整的 token,我们将其称之为 Smart Token。Smart  Token 能够被自由地访问,能够被任意第三方直接使用,也能给调用它的第三方提供完整的信息,这就是 TokenScript 要做的事情。


    640?wx_fmt=png

    Payment 类 Smart Token


    有了 Smart Token 后,不同的应用可以使用它,不同的平台也可以使用它,AlphaWallet 就是移动端 iOS 和安卓上使用 Smart Token 的一个平台,二者是这样一种关系


    现在我们在和 MakerDAO 写 CDP、DAI、xDAI 的 TokenScript 文件,xDAI 和 DAI 的已经写好了,然后我们在和 Compound 写 C Token 的 TokenScript 文件,以及 Uniswap 的这些 liquidity token 的 TokenScript 文件。


    这些文件写好后,任意第三方可以像拼积木一样,直接把 DAI 丢进 Compound 拿出 cDai,把 cDai 丢进 Uniswap 拿出 cDai 的 liquidity token,这样能赚取利息加上手续费,任意一个网站都可以在它的网站上呈现 CDP 的内容,都能读懂这到底是什么,都能调用它的功能。


    营长:你认为未来的 Web3.0 是怎样的?TokenScript 如何助力 Web3.0?

    张中南:区块链给了一个可能性,原本互联网在设计时里面是没有所谓的授权、验证这些功能的,所以互联网里出现了大量的所谓可信第三方来做这些验证,来把这些原本不能够被验证的信息,通过它来验证,这样才能使用,要不然代表了价值和所有权这种类型的信息,不经过一个可信第三方验证是没有办法被使用的。


    举个简单的例子,如果我现在通过互联网给你发了一个信息,说我给你转了10块钱,你真的收到了这10块钱吗?不是但如果我通过微信可信第三方和你说我转了10块钱给你,这样的话你就是真的收到了10块钱,因为它在中间承担可信第三方来验证这些信息,来让这些信息可以被使用,可以被当做有价值的信息和有所有权的信息来使用。


    所以,区块链就提供了一个可能性,即可以用区块链来代替这些可信第三方,也就是说这些信息的验证不再需要由可信第三方来做,而是通过区块链来完成,用区块链替代可信第三方。


    替代之后会带来什么变化?我们看到了两个最大的用例:


    1、已经 token 化且代表着权益或价值的信息可以在区块链内实现低摩擦流通,就是在一个低摩擦市场内流通,无论是别人转给你,还是跟其它 token 互换,转来转去,这些摩擦都非常小,这是因为每一次转换或交易不再需要经过一个或几个中心化的可信第三方,而是直接通过区块链把它替代掉,就类似于点对点的实现。这个实施起来的摩擦就小很多,尤其是在跨不同机构可信第三方的情况下,假如全世界都相信一个可信第三方的话,那这个可信第三方就是区块链本身了。


    主要问题是,如今整个互联网内有无数个可信第三方,当有代表同样价值权益的信息在 A 和 B 之间传输时,可能是经过了这个可信第三方,但在 A 和 D 之间传输时,就可能要先经过这个可信第三方,然后再经过另外一个可信第三方,要经过很多个,每一次都是有集成的需求,而且都有摩擦如果这些代表的是交易,就意味着每一个可信第三方都会在中间切一刀,或者设置一个门槛,或收取一些费用,这就都变成摩擦了,都变成阻力了。


    所以,这是 Web3.0 的一个用例,即 token 化的价值或权益可以低摩擦地流通起来。


    2、在权益不转让的情况下,这些 token 本身,这些被 token 化的权益或价值本身是特别好的互联网服务集成点,也就是说可以依照 token 化的信息直接给你提供相对应的服务。


    举一个简单的例子,类似于跟我个人相关联的信息,像我是谁、我做过什么这种类型的信息,是没有所有权转让场景的,因为我不会把我的信息转给你,不会把这些信息直接变成你的,但这些信息的 token 化具有非常大的作用。


    就是说当有任意第三方需要依据这种类型的信息给你提供服务时,它不再需要连接到不同可信第三方上面去验证这些信息。当我想要使用“我是谁”时,我直接就能用这个信息了;当我要想使用“我做过什么”时,我直接就能用 token 化的“我做过什么”这个信息;而如果依据我是谁,或我做过什么,要给我提供服务时,它不需要连接到中心化的可信第三方了,它依据 token 代表的完整信息直接就可以给我提供服务了。


    这里有个例子,相当于我一直在用微信构建我的 network,微信现在把代表 network 的这些信息全部都做成 token,不一定是区块链 token,全部都用密码学处理了一遍,都变成 token 发还到我这边来。


    这样的话,我可以直接把这些 token 用到 Facebook 上,同样的 network 在 Facebook 上就可以直接用了。也可以变成你用微信,我用 Facebook,但咱们两个可以无缝地交流,因为微信和 Facebook 的集成点是代表 network 的 token,而不需要这两个系统间有任何的集成


    这就是我们看到的 Web3.0,这些各种各样的 token 为现有的互联网提供了集成层,这样就从原来集成到大型的可信第三方上变成了集成到 token 上,token 是在用户这一端,也就变成集成到用户这一端,就集成了所有服务。


    这是区块链或 Web 3.0 的两个最大用例,我们看到的 Web3.0 应该是这样的,所有东西是无限集成的,你可以一次一连串集成1000个不同的东西,然后享受一个特别方便的服务,这都是有可能的。



    如今,在中国做区块链很难


    营长:AlphaWallet 的 roadmap 是怎样的?目前正处于哪一阶段?在中国的布局是怎样的?

    张中南:路线就是开发两方面的东西,虽然比较复杂。


    一方面,我们在逐步地改进和完善 TokenScript 技术框架,这个技术框架的改进和完善是结合着应用层面的一些应用来不断改善的。开发方面,时间点是每 3 个月有一个计划,就要做到什么东西,那些就比较具体了。我们这3个月达成了3个小的 Sprint,其中一个是把钱包的用户体验进一步提升。


    大的层面上,相当于 TokenScript 和钱包基础功能的交替,每 3 个月交替来做,预计在今年底可以全部完善 TokenScript 的几个核心功能模块,包括对 Event 的支持、对 Object 的支持这些比较关键性的事情,能够完整地支持各种各样的应用。


    此外,我们还要把钱包的易用性做完,把用户体验的改进做完,并开始逐步地支持多链,也就是说在今年年底开始支持多链,那时我们肯定会加入比特币以及以太坊 2.0 信标链等。


    至于在中国的布局,我们的看法是这样的,我之前描述了两个,一个是价值流通、一个是集成。如果有一个特别大的中心化节点,大家都信它,那就不用区块链了,这就是中国的现状。微信、支付宝都是特别大的节点,大家都相信它,你为什么还用区块链?它已经足够方便、足够高效了,在它上面流通摩擦力也很小。


    所以,我觉得在应用层面来说,如果想要基于区块链技术解决方案和微信、支付宝比拼的话,还是会有很久、很长的路要走,只有等到中心化集成撞到天花板时才能成功,这事是会有天花板的,因为一个中心化的系统不可能无限地集成服务。


    但在 token 端,集成到 token 上的模式是可以无限集成的,所以当微信、支付宝等这种中心化系统撞到天花板、用户需求却仍旧快速增长时,拐点就出现了,新的技术就会替代旧技术,然后来继续满足用户的需求


    因此,我们没有特意发展中国用户,但我们仍在持续关注中国开发者。我们每次回来都会做各种各样的开发者活动,而且我们跟中国的开发者社区一直都关联得特别紧密,包括以太坊的开发者社区,包括其它公链的开发者社区,以及不只是基于区块链的开发者社区,各种各样的开发者社区我们都有特别紧密的合作。所以,我们关注更多的是中国的开发者。


    营长:你认为区块链目前处于哪一发展阶段?进入下一发展阶段需具备哪些条件?

    张中南:我觉得现在还是非常非常非常早期,如果说要走100步的话,第 1 步可能还没有完整地迈出去,可能现在的状态是零点几步


    举一个很简单的例子,很多人讲所谓的基于数字货币的支付,其实都不是支付,如果这个“1”迈过去了,可能就是基于数据货币的支付做出来了。但现在大部分人讲的数字货币支付只是基于数字货币的点对点转移,这不是支付,只是转账。


    支付概念很清楚,是一个货款兑付的过程,在有了互联网后,支付的概念就是,我这边付给你钱,你另外一端还给我一个什么样的票据,或代表了某一样价值,或某一样权益的信息。现在的情况是,加密货币这端已经 token 化了,变成了基于区块链的 token,但另外一端没有 token 化,这就是笑话


    你用一个去中心化的账本,去对接一个中心化的账本,会发生什么?


    我要在这个商店网购,这个商店说我接收以太币了,大家挺高兴,能支付了。实际上是我把以太币转到他商店的某一个账户里,然后他拿中心账本去跟以太币账户里的钱数对,对上之后,中心化系统会标记说这个钱到了,此时发货权益的信息才会传到另外一端,这完全 0 好处。对于用户和商家来说都是 0 好处,我费那么大劲有什么意义?我用的支付宝、用信用卡都是一个完整的链条,我不需要对着一个去中心化的账本去做原本中心化系统可以做的事情,这样的支付是完全没有用途、没有意义的。


    怎样才有意义呢?只有交付这一端也 token 化后才有意义。也就是说实现去中心化的原子交换,我的以太币一打到这个账户的智能合约中,这个合约就自动生成一个 deliver tokenr(交付 token),这个 deliver token 代表什么呢?如果是具体网上购物场景,可以说我这个以太币一打过去,一个原子化交易就即时发生了,我这一端就收到了一个 ownership token,说我买了什么东西。


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    deliver side SmartToken, AirBNB token


    与此同时,我可能会收到一个跟这个相关联的 insurance token(保险 token),如果这是一个物理商品,我可能还会收到一个 delivery token(递送 token),代表我有权指定一个快递公司把这个东西从哪里取回来给我送到这里来。


    只有把这一端这些信息都 token 化了,使用数字货币支付才有意义。我给了钱,肯定能收到这些 token,肯定能收到这个货,或者我给了货,100%能收到钱,不会出现中心化状态里的我付了钱拿不到货,我给了货拿不到钱这种事情。


    然后才能够实现所谓的 Programable money,要不然 Programable money 也是没有意义的事情。你说我按小时给你付费,你支持这个东西,你做的是什么?我用一个中心化的东西监视着我这个钱包,看着这半个小时的付费,这个过程不是原子化,是断开的,是不受你控制的。


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    deliver side SmartToken, car token


    所以,这些都没有意义,还很远,离真正能用的场景还很远,但现在已经看到一些 DeFi(去中心化金融)相关的东西,其实就是一个很简单的货款兑付的状态,一个金融合约在那里,它的产品、服务就是你把以太币放进去,它给你 DAI,你把 DAI 放进去,它给你 cDAI。


    之所以它能够有特别大的使用价值和潜力,一方面是因为这个原子性,我给了钱,我把这些东西给过去,我放了 DAI,进去拿了 cDAI,我肯定会拿到 cDAI,我要把 cDAI 还回去,我百分百会拿到 DAI。而且这基于一定逻辑,也就是说当我放 DAI 进去,每一个区块都开始给我配 interest(利息),当我把 cDAI 还回去时,你会还给我更多的 DAI,而且都是编程好的,这是一个完整的 deliver vs payment。


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    DvP deliver vs payment 示意图


    与此同时,因为这些都是基于合约的服务,所以集成起来特别地容易,就像 Compound、MarketDao 的 CDP 一样,上面可能有 8、9 个不同的 Portal,都调用的同一个合约,而且现在已看到有团队致力于写一个代理合约,把以太坊放进去,直接变成 Uniswap 里 cDAI 的 utility token,代理合约先把 DAI 放到 Compound 里,拿到 cDAI 的 token,再把 cDAI 的 token 放在 Uniswap,拿到 Uniswap 里的 cDAI liquidity token。


    这样做的好处是,Compound 的 interest 加上 Uniswap 的手续费,两个叠加到一起,这个过程是一个原子化的,这就是我刚才说的集成美妙的地方。就是说它通过一个原子化的交易可以串起来无数多的服务,来给用户提供一个及其便利的服务。


    这就是我为什么说半步还没有踏出去的原因。可能因为我们更期待看到更远的状态,所以我觉得现在还很早很早。如果只是炒币,大家做做对赌零和游戏这些事,你可能就会觉得已经迈得挺远了,大家看的远近不一样。 



    Libra?理想很丰满,现实很骨感


    营长:你刚刚提到 Facebook,咱们就简单聊聊 Libra,你觉得 Libra 对整个区块链生态是一种助力还是一种打击?

    张中南:我觉得挺好,分两方面说。


    1、首先,如果 Libra 实现了它在白皮书里承诺的愿景,它就是一个无许可的公链。它现在是一部分是无许可,一部分是有许可的,出块的这些节点,或验证的这些节点需要获得许可,但这个链本身的数据访问和使用是无许可的,任意服务端都可以接进去,如果 Libra 上线,我们可能会在钱包里支持并接入它。


    虽然这个承诺很好,但我对它是否能实现是有很大问号的,因为无论是从技术角度,还是从所谓的治理角度,感觉都实现不了。因为你一开始是有许可的,大家有了人、有了权益在手时,你就很难再把它开放出去了。另外,从技术角度来说,我也不知道他们通过什么样的技术演进路线来实现这个事情。


    此外,永远不应该以去中心化或中心化作为目标,我们的目标应该是满足用户的需求。也就是说所谓的去中心化或中心化永远不会是一个极端,而应是由用户需求加上现有技术解决方案促使平衡点在中心化和去中心化之间来回不断地移动


    一直以来,社会都是靠人的需求、用户的需求来驱动,不是靠理想驱动。我实现一个乌托邦,我实现一个完全去中心化,这驱动不了社会进步,也驱动不了技术进步。


    2、从另外一个角度来说,这是第一个正规军大品牌在区块链行业做 to C 的事情,这是唯一的一个腾讯、阿里和银行金融机构做的都是企业级的东西,也有互联网公司在做一些事情,但做的更多都是 B2B 的业务,没有跟用户接起来。


    这是第一个大公司进来做用户方面的事情,是一件特别特别值得鼓励的事情,因为它能让老百姓开始了解这个事情,而不再只是大型金融机构、大型企业自己在里面捣鼓这些东西,这绝对是一个非常大的促进作用。


    至于监管方面存在的一些挑战,因为它目前的模式是许可的,这种模式被监管起来就很容易,因为能找到头,我把你们几个掐死了,你就死了。



    区块链开发者应有的样子


    营长:工作之外你一般都会做哪些事情?

    张中南:我之前在 Ticketbis 公司时,生活和工作平衡得特别好,住在澳大利亚,每天带着小孩、老婆享受阳光。离开 Ticketbis 创业,做的东西也都简单,有吃有喝,收入也都挺好。


    但从2017年做 AlphaWallet 这个项目开始,用我老婆的话说就是,我已经人不人,鬼不鬼的了。家里其实会有一些意见,但既然认准这个事了,就一定要全力以赴去做。如今是一个工作狂,我的同事经常会在凌晨收到我的邮件。但周末会有一天带老婆孩子转一转。


    营长:对中国的开发者说几句寄语吧!

    张中南:我觉得中国的开发人群氛围特别好,我之前去过杭州、深圳和北京,大家都很想把握住这个机会做一番事业。另外一点,我始终认为中国人非常聪明,认为中国人在区块链领域一定会做出来一些很重大的突破或很好的应用。我想引用一位朋友的一句话,“区块链的宇宙中心在中国”,但我只同意一半


    我为什么相信一半呢?因为中国开发者在强大驱动力的推动下很多时候会更功利一些,更愿意做一些能很快看到效果或尽快实现回报的事,可能在创新、更深入研究的技术方面会稍微差一点,但已经比大多数地方好太多了,你去新加坡转一转就知道了,没有什么开发者氛围。


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    此话题一出,众多网友纷纷评论回答道:

    众多网友表示自己的公司不加班,还有网友说虽然公司不加班,但是10点准时下班......对此,还有网友留言道:

    @双方都就:不加班的Java程序员不是好架构师,虽然加班很难受,但是加班却能够提升你自己,尤其是刚出来三年之内,加班的提升是很明显的。

    @很快就到:其实有很多公司不提倡加班,但是程序员是例外,因为项目会有Bug,De起来很耽误时间的,所以程序员才加班严重的。

    @司法部速度:我们公司程序员感觉好苦逼,明明可以6点下班,天天加班到10点后,还有个别的额头已经秃了.......不由得庆幸自己换行当了UI设计师,虽然薪资低点,但是没那么苦逼。

    @凤凰健康阿:记得毕业那会儿不喜欢加班,后来自从加班修好了一个Bug之后,学到了很多,从此加班一发不可收拾,虽然工作时间长了一点,但是确实能学到很多东西,尤其是对于刚入职的来说。

    其实,很多程序员因为职业的严谨性,在敲代码的时候需要集中注意力,精神非常投入,很容易忘记时间,等需求或功能写完,可能已经过了下班时间了,加上出现Bug的时候可能还着急赶进度之类的,只靠平常上班时间是有些来不及的,所以程序员对于加班已经是习以为常了。

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