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  • 区块链中中心化是什么意思

    千次阅读 2020-08-05 11:07:39
    本周,DeFi 的总锁仓价值(TVL)攀升至 40 亿美元。这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...

    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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  • 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...

    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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  • 本篇文章给大家带来的内容关于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...

    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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  • 区块链是什么?区块链技术太深奥,普通人很难理解,涉及的技术、理论太多,我们不理会他。我们只需知道区块链的三大价值就可以了。他们是:数据一致性(存真)数字资产(价值-物的数字映射)智能合约(价值...

    16648ca468cd35c5ee5d82ac8616b833.png

    区块链是什么?

    区块链技术太深奥,普通人很难理解,涉及的技术、理论太多,我们不去理会他。我们只需知道区块链的三大价值就可以了。他们是:

    1. 数据一致性(存真)
    2. 数字化资产(价值-物的数字化映射)
    3. 智能合约(价值转移的规则和实现条件)

    7874b578231d72a52579f7c26501ffaa.png
    区块链与大数据、云计算、人联网、物联网、智能社会的简略关系图

    第一条:区块链技术实现了在摆脱中心化主体信用背书依赖后,数据在多个节点之间的传输过程中保持了一致性(我们说一致性,不说真实性,是因为数据的本真不是传输通道来解决的,那是另一个问题)。在这个逻辑流程中,数据从发出到到达目标节点没有被篡改,就是一致性得到保障。过去,在技术上无法保障数据传输过程中被篡改的可能,因此必须依赖强大实力的中心化节点来承担这部分风险,通过中心化节点完成数据的传输。这就是所谓的信用背书。

    第二条:区块链上的token(或者叫做通证、代币、数字资产,whatever),是把物理世界(我们存在的这世界)的产品和服务进行数字化对应(我们也叫映射)。干什么用呢?如果没有智能合约,就毛用都没有用,但是这的确是第三条存在的另一个必要条件。token化,是智能合约,进而智能社会实现的必要条件之一。

    第三条:有了前面两个条件,智能合约终于可以发挥价值了。所谓智能合约,就是设置好条件,自动依据条件的满足情况执行不同的流程的一系列软件。并且智能合约本身已经执行也不能被篡改。有了智能合约,就能从根本上重塑当前的各个业务流程。通过智能合约,大幅度减少了人为对业务流程的干预,降低了风险,提高了效率,节约了成本,进而创造了财富。

    与你又何干呢?

    综上所述,我们知道了区块链是构建未来智能社会的基石,就如同当年互联网构建信息化社会的基石一样一样的。你错过了社会信息化过程的价值,也许还会错过社会智能化的价值吧?

    区块链与你无关,那这波财富嘛,与你又何干呢?

    不过,即便如此,你还是可以好好享受智能化社会带给你的所有便利的,就如同信息化社会无差别给你的普惠价值一样。

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