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  • 前段时间一个以太坊游戏应用:Fomo3D异常火爆,在短短几天内就吸引了几万以太币投入游戏,第一轮游戏一个“黑客”用了一个非常巧妙利用以太坊规则成为了最终...今天这篇就来介绍一下程序员如何切入中心应...

    前段时间一个以太坊游戏应用:Fomo3D异常火爆,在短短的几天内就吸引了几万的以太币投入游戏,第一轮游戏一个“黑客”用了一个非常巧妙的利用以太坊规则成为了最终赢家,拿走了1万多以太币奖金。

    区块链应用的价值由这个游戏反映的淋漓尽致,Fomo3D游戏能够成功核心所依赖的是以太坊提供的一个可信、不可篡改平台。当游戏的规则确定之后,一切都按规则运行,无人可干预。今天这篇就来介绍一下程序员如何切入去中心化应用开发。

    中心化应用

    作为对比,先来看看中心化应用,其实就是现有的互联网应用,为什么它是中心化应用,看看它的架构图: 

    平时我们接触的是应用的前端(或称客户端),前端可以是HTML5的web页面、 小程序、APP, 在前端展现的内容通常发送一个请求到服务器,服务器返回相应的内容给前端。在前端的动作同样也会转化请求发送到服务器,服务器处理之后返回数据到前端。也就是说我们所有看到的内容或者操作都是中心化的服务器控制,因此说是中心化应用。

    去中心化应用DAPP

    而去中心化应用有什么不同呢? 看看它的架构图: 前端的表现上是一样的, 还是H5页面、 小程序、APP,DAPP和传统App关键是后端部分不同,是后端不再是一个中心化的服务器,而是分布式网络上任意节点,注意可以是 任意一个节点,在应用中给节点发送的请求通常称为 交易,交易和中心化下的请求有几个很大的不同是:交易的数据经过用户个人签名之后发送到节点,节点收到交易请求之后,会把 请求广播到整个网络,交易在网络达成共识之后,才算是真正的执行(真正其作用的执行不一是连接的后端节点,尽管后端也会执行)。以及中心化下的请求大多数都是同步的(及时拿到结果), 而交易大多数是异步的,这也是在开发去中心应用时需要注意的地方,

    从节点上获得数据状态(比如交易的结果),一般是通过事件回调来获得。

    如何开发

    在开发中心化应用最重要两部分是 客户端UI表现和 后端服务程序, UI表现通过HTTP请求连接到后端服务程序,后端服务程序运行在服务器上,比如Nginx Apached等等。

    开发一个去中心化应用最重要也是两部分: 客户端UI表现及 智能合约,智能合约的作用就像后端服务程序,智能合约是运行在节点的EVM上, 客户端调用智能合约,是通过向节点发起RPC请求完成。

    下面是一个对比:客户端UI <=> 客户端UI

    HTTP <=> RPC

    后端服务程序 <=> 智能合约

    Nginx/Apache <=> 节点

    因此对于去中心化应用来说,程序员可以从两个方面切入:

    一个是 去中心化应用的客户端开发, 熟悉已经熟悉客户端软件(如Web\APP等)开发的同学,只需要了解一下客户端跟区块链节点通信的API接口,如果是在当前应用最广泛的区块链平台以太坊上开发去中心化应用,那么需要了解Web3 这个库,Web3对节点暴露出来的JSON-RPC接口进行了封装,比如Web3提供的功能有:获取节点状态,获取账号信息,调用合约、监听合约事件等等。

    目前的主流语言都有Web3的实现,列举一些实现给大家参考:JavaScript Web3.js

    Python Web3.py

    Haskell hs-web3

    Java web3j

    Scala web3j-scala

    Purescript purescript-web3

    PHP web3.php

    PHP ethereum-php

    另一个切入点是智能合约的开发,在以太坊现在推荐的语言是Solidity,有一些同学对新学一门语言有一些畏惧,Solidity的语法其实很简洁,有过一两门其他语言基础(开发经验)的同学三五天就可以学会。

    下面用一个Hello合约,体会下Solidity的语法:

    1 2 3 4 5contract Hello { function hello() public returns(string) { return "Hello World"; } }如果把上面的contract关键字更改为class,就和其他语言定义一个类一样。

    有兴趣的同学可以进一步学习一下这个DApp开发案例Web3与智能合约交互实战,在DAPP的开发过程中,一些开发工具可以帮助我们事半功倍,如:Truffle开发框架以及Ganache工具来模拟节点等。

    补充

    对于想切入到去中心化应用开发的同学,对区块链运行的原理了解肯定会是加分项,尤其是各类共识机制(POW,POS,DPOS等)的理解,P2P网络的理解,以及各类加密和Hash算法的运用。有一些同学想做区块链底层开发,对区块链运行的原理则是必须项。

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  • ADFS中心化金融系统,旨在创建一个全球、开放、自由、公平的区块链金融系统,允许用户能够不受种族、宗教、年龄、国籍、地理等任何限制,无需依靠任何中心化的情况下,轻松使用诸如,存储、借贷、支付、理财、保险...

    2021年去中心化金融超级价值洼地—ADFS

    从ADFS去中心化金融系统的白皮书发布到现在,我一直是ADFS去中心化金融系统的长期关注者和支持者。

    ADFS简介

    ADFS是A Decentralized Financial System的缩写,简称ADFS, 中文意思是“一个去中心化金融系统”

    ADFS去中心化金融系统,旨在创建一个全球、开放、自由、公平的区块链金融系统,允许用户能够不受种族、宗教、年龄、国籍、地理等任何限制,无需依靠任何中心化的情况下,轻松使用诸如,存储、借贷、支付、理财、保险等金融衍生品服务的金融服务系统。

    用大白话来说就是,ADFS去中心化金融系统就是在以太坊链上所开发出来的一个去中心化金融系统。

    去中心化金融与中心化金融

    金融的核心对象是货币。

    而货币是人类社会在发展过程中自发产生的,并非与生俱来。

    人类一开始的交换是物物交换,但物物交换最大的问题是效率低下,因为要找到两个刚好都有物品匹配需求的人很难,一位需要鞋子的渔夫和一位需要谷物的鞋匠之间很难达成交易。

    即使需求匹配,一双鞋子可以换多少斤鱼?怎么计价又是一个问题。

    因此,货币的需求出现了,人们需要一个通货,在不同的物品之间实现交换,这个通货成为交换媒介,而且还能存储价值,不能今天能买10条鱼的货币明天就只能买1条鱼了。

    人类历史上有过贝壳、贵金属、金银珠宝等通货,发展到了今天,就是法币,世界各国即是如此。

    传统金融,通过第三方中介机构的整合和运作,提高了市场的效率,实现了更好的资源配置。

    但同时,也由于中介机构的存在,传统金融体系也产生了很多问题

    例如:

    由于是人在管理,就会出现不透明的管理,裙带关系,作恶,腐败,贪污等等。

    因此会直接导致过度的债务和过度的通胀,一旦经济发展停滞或者经济分配存在过度不均,且债务结构没有及时消化,就很容易爆发经济危机,例如08年的次贷危机。

    而在当前,以中介化,中心化为主导的传统金融结构中,经济危机似乎很难避免,周而复始。

    区块链的核心是去中心化,透明化、分布式等,这使得它有机会可以彻底改变当前的传统的中心化的金融结构的现状。

    这就是ADFS去中心化金融系统存在的关键所在。

    ADFS去中心化金融系统的目标是构建分布式、开放,透明化的金融系统,向所有人开放,且无须许可,不用依赖于第三方机构即可完成的去中心化金融服务系统。开放使用如借贷、支付、存储、交易、理财、保险等金融衍生品的系统。

    ADFS去中心化金融系统,是区块链的基础设施所带来的,也是来源于金融去中心化的比特币的延伸。

    ADFS去中心化金融系统最重要的,就是可验证和透明。通过区块链,人们可以验证在上面发生的每个交易,通过区块链查看它正在发生的真实透明的事。

    ADFS去中心化金融系统的存在,是为了解决传统中心化金融无法解决的,不透明的金融和经济危机等。

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  • 本篇文章给大家带来内容是关于python中预处理以及热图简单介绍,有一定参考价值,有需要朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。在数据分析当中东西还是很多,我在这里只是启发式介绍一下,了解到这方面...

    本篇文章给大家带来的内容是关于python中预处理以及热图的简单介绍,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

    在数据分析当中的东西还是很多的,我在这里只是启发式的介绍一下,了解到这方面的东西之后,使用的时候可以更快的找到解决办法,希望能对大家有所帮助。

    这次,依然是使用的sklearn中的iris数据集,对其进行通过热图来展示。

    预处理

    sklearn.preprocessing是机器学习库中预处理的模块,可以对数据进行标准化处理,正则化等等,根据需求来使用。在这里利用它的标准化方法对数据进行整理。其他的方法可以自行查询。

    Standardization标准化:将特征数据的分布调整成标准正态分布,也叫高斯分布,也就是使得数据的均值为0,方差为1。

    标准化的原因在于如果有些特征的方差过大,则会主导目标函数从而使参数估计器无法正确地去学习其他特征。

    标准化的过程为两步:去均值的中心化(均值变为0);方差的规模化(方差变为1)。

    在sklearn.preprocessing中提供了一个scale的方法,可以实现以上功能。

    下面举个例子来看一下:

    from sklearn import preprocessing import numpy as np # 创建一组特征数据,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征 xx = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) # 将每一列特征标准化为标准正太分布,注意,标准化是针对每一列而言的 xx_scale = preprocessing.scale(xx) xx_scale

    经过对每列数据进行标准化处理之后的结果是:

    array([[ 0. , -1.22474487, 1.33630621], [ 1.22474487, 0. , -0.26726124], [-1.22474487, 1.22474487, -1.06904497]])

    可以看到,里面的数据发生了变化,数值比较小,也许有人可以一眼看出来,看不出来也没有关系,Python可以很方便的计算他们的一些统计量。

    # 测试一下xx_scale每列的均值方差 print('均值:', xx_scale.mean(axis=0)) # axis=0指列,axis=1指行 print('方差:', xx_scale.std(axis=0))

    上面已经介绍了标准化的是要将它转换成什么样,结果的确吻合,按列求均值和方差的结果为:

    均值: [0. 0. 0.] 方差: [1. 1. 1.]

    当然对于标准化其方差和均值也不是一定要一起进行,比如有时候仅仅希望利于其中一个方法,也是有办法的:

    with_mean,with_std.这两个都是布尔型的参数,默认情况下都是true,但也可以自定义成false.即不要均值中心化或者不要方差规模化为1.

    热图

    关于热图在这里只简单提一下,因为网上关于它的资料已经很多很详细了。

    在热图中,数据以矩阵的形式存在,属性范围用颜色的渐变来表示,在这里,使用pcolor绘制热图。

    小栗子

    还是从导库开始,然后加载数据集,对数据进行处理,然后绘制图像,并对图像做一些标注装饰等等。我习惯在代码中做注释,如果有不明白的,可以留言,我会及时回复。

    # 导入后续所需要的库 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import scale import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 data = load_iris() x = data['data'] y = data['target'] col_names = data['feature_names'] # 数据预处理 # 根据平均值对数据进行缩放 x = scale(x, with_std=False) x_ = x[1:26,] # 选取其中25组数据 y_labels = range(1, 26) # 绘制热图 plt.close('all') plt.figure(1) fig, ax = plt.subplots() ax.pcolor(x_, cmap=plt.cm.Greens, edgecolors='k') ax.set_xticks(np.arange(0, x_.shape[1])+0.5) # 设置横纵坐标 ax.set_yticks(np.arange(0, x_.shape[0])+0.5) ax.xaxis.tick_top() # x轴提示显示在图形上方 ax.yaxis.tick_left() # y轴提示显示在图形的左侧 ax.set_xticklabels(col_names, minor=False, fontsize=10) # 传递标签数据 ax.set_yticklabels(y_labels, minor=False, fontsize=10) plt.show()

    那么绘制出的图像是什么样子的呢:

    上面简单的几步就把这些数据绘制出直观的图像,当然,在真正使用的时候不会这么简单,还需要多扩充知识。

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    10个月前 (02-19)

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  • 区块链中中心是什么意思

    千次阅读 2020-08-05 11:07:39
    本周,DeFi 总锁仓价值(TVL)攀升至 40 亿美元。这是因为以太币和其它加密货币持有者可以通过为 DeFi 借贷网络提供流动性来获得这些网络所发行原生代币作为奖励。DeFi 流动性聚合商 Yearn.Finance 所发行...

    本周,DeFi 的总锁仓价值(TVL)攀升至 40 亿美元。这是因为以太币和其它加密货币的持有者可以通过为 DeFi 借贷网络提供流动性来获得这些网络所发行的原生代币作为奖励。DeFi 流动性聚合商 Yearn.Finance 所发行的原生代币 YFI 就是其中一例。它将 Dai 的流通量推向新高,现已回落。
    在这里插入图片描述

    流动性挖矿的热潮不只是体现在 YFI 代币上:Compound Labs 发行的 COMP 代币和通胀型代币 AMPL 均采用类似的机制。周二有报导称,一家金融科技借贷机构将以 9000 万美元收购 OnDeck (ONDK)。但是,这一消息并未浇灭用户对 DeFi 借贷网络的热情。OnDeck 于 2014 年上市,估值为 13 亿美元。

    我依然想不明白的是,有了那么多金融科技借贷公司的失败先例,为什么 DeFi 借贷平台能如此成功?

    与此同时,以太坊的核心价值主张似乎带有一丝讽刺意味。DeFi 很有趣,但是以太坊的交易量和交易费(你可以称之为以太币的基本指标)目前被锚定美元的稳定币 USDT 大幅推高。周三,USDT 的发行量已经超过 110 亿美元。

    DeFi 近期的表现非常好,但是到目前为止,中心化项目依然领先。

    流动性挖矿也拉动了用户对 USDT 的需求。正如衍生品数据聚合商 Skew 指出,本周,在全球流动性最高的比特币期货市场上,现货价格和期货价格之间的基差达到了 20%。Nexo 上的 USDT 借款利率在 6% 至 10% 之间, 因此借入 USDT 来进行比特币价格的买现卖期交易是一种获得低风险回报的好方法。

    中心化服务提供商(如,Tether 的母公司 iFinex)似乎有一件事做对了,就是助推投机市场。迄今为止,加密货币行业中最具价值的应用是 Binance 和 BitMEX 等中心化离岸交易所。像 iFinex 一样,这些去中心化离岸交易所的运营商已经开创了新型市场结构,打破了财富和地理的障碍,让更多人可以获得高风险、高波动性的投资机会,就像 Robinhood 在美国所做的那样。

    因此,“Robinhood 效应”代表了股票市场对加密货币市场的威胁。现在,股票交易市场似乎也放宽了限制,摆脱了基本面的束缚。本周,柯达公司(Kodak)成了 Robinhood 投资者的新宠。该公司曾于 2018 年参与 ICO 。

    这就是为什么衍生品交易所 FTX 宣布开发 DEX(去中心化交易所)Serum。从表面上来看,这没多大意义。迄今为止,币安的 DEX 是同类产品中最成功的,但是在规模和增长率上都与其中心化交易所相差甚远。

    FTX 的 DEX 或能超越币安。或许它做不到,创建 DEX 只是很好的营销手段。但是,如果股票市场在波动性上越来越接近加密货币市场,那么从战略角度上来说,这些 DEX 很重要。

    目前,加密货币是前沿。将来,交易者可能会将目光放得更长远一些。比特币可以让人们随时随地获得金钱,不受政府干预和通货膨胀的影响。DEX 可以让人们不受限制地进行交易和投资。

    如今,对于几乎任何一款去中心化产品来说,其中心化竞品都更加成功。未来,随着环境发生变化,加密货币和合成衍生品类型不断扩大,这一情况会不会发生改变呢?或许,创建 DEX 并不是为了保护现有加密货币市场免受监管机构的控制,而是为了迎接监管程度更低的未来市场。

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